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Industrielle Cluster: Messung und ökonomische Interpretation

Industrial Cluster: Measurement and Economic Interpretation

  • Weltweit untersuchen viele Wissenschaftler die Ursachen für die Entstehung und Ausdehnung industrieller Cluster. Die Ergebnisse dieser Bemühungen sind in zahlreichen empirischen Studien dokumentiert worden. Die Mehrheit der Arbeiten legt ihren Fokus auf die Entwicklung einer präzisen Messmethodik für die Konzentrationsstärke. Hierzu ist ein breites Instrumentarium an Maßzahlen bereits verfügbar und lässt sich je nach Forschungsziel erkenntnisbringend einsetzen. Dennoch bleibt die Trennung zwischen unterschiedlichen geographischen Grundmustern unzureichend. Insbesondere trifft dies auf unterschiedliche Typen der Konzentration zu. Die vorliegende Arbeit bietet eine umfassende Konzentrationsanalyse des Wirtschaftsstandorts Deutschland auf unterschiedlichen regionalen und sektoralen Aggregationsebenen. Dabei verfolgt sie das Ziel, durch eine detaillierte Untersuchung der räumlichen Verteilungsmuster der wirtschaftlichen Aktivität einen Beitrag zur Erklärung der Ansiedlungsstrukturen der einzelnen Wirtschaftszweige zu leisten. Hierfür wird eine gänzlich neue Methodik entwickelt, die das Identifizieren einer breiteren Palette an geographischen Grundmustern sowohl statisch als auch dynamisch zulässt. Da die Unterscheidung zwischen verschiedenen Typen der Konzentration bisher kaum Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchung war, stößt der hier verfolgte Ansatz auf ein relativ neues Forschungsfeld vor. Die Existenz unterschiedlicher Typen bzw. Formen der Konzentration beruht auf einer einfachen Überlegung: Neben städtisch konzentrierten Wirtschaftszweigen muss es zwangsläufig auch ländlich konzentrierte Wirtschaftszweige geben. Hiervon ausgehend werden sieben geographische Grundmuster identifiziert. Neben dem dispersen und dem zufälligen Grundmuster wird zwischen fünf verschiedenen Typen der Konzentration unterschieden. Die Identifikation der einzelnen Grundmuster erfolgt auf Basis des Rangkorrelationskoeffizienten von Goodman-Kruskal. Dem entwickelten Ansatz wird mithilfe bivariater Konfidenzregionen eine exakte und durch statistische Signifikanz fundierte Aussagekraft verliehen. Des Weiteren wird im Rahmen der Arbeit festgestellt, dass ein Vernachlässigen der unterschiedlichen geographischen Grundmuster in inhaltlich irreführenden und fragwürdigen Konzentrationsvergleichen münden kann. Parallel dazu werden acht Indizes zur Erfassung der Konzentrationsstärke behandelt. Sie werden hinsichtlich der Datenanforderungen in drei Gruppen unterteilt und im Hinblick auf ihre Verlässlichkeit und Aussagekraft ausführlich untersucht. Die empirische Konzentrationsanalyse belegt für alle drei Gruppen, dass die durchschnittliche Konzentration der deutschen Wirtschaftsgruppen von 1995 bis 2010 kontinuierlich gefallen ist. Darüber hinaus wird in der Arbeit gezeigt, dass die Wirtschaftszweige in Deutschland sehr unterschiedlichen Konzentrationstypen folgen und dass weder die traditionellen noch die komplexen, distanzbasierten Maßzahlen imstande sind, zwischen verschiedenen Typen der Konzentration zu unterscheiden.
  • Many scientists worldwide investigate the reasons for the emergence and spread of industrial clusters. The results of these efforts are documented in numerous empirical studies. The majority of these studies focus on the development of a precise measurement method for capturing the degree of concentration. A broad range of measures already exists. Depending on the research objective, one can choose among these measures. Nevertheless, the distinction between different geographical archetypes leaves much scope for improvement. This is particularly true for the identification of different types of concentration. The current thesis presents a comprehensive concentration analysis for Germany at different regional and sectoral aggregation levels. The objective of the thesis is to contribute to the explanation of settlement structures of single economic sectors by a detailed study of the spatial distribution pattern of economic activity. A completely new methodology is developed for this purpose. It makes it possible to identify a broad range of geographical archetypes in static and dynamic frameworks. This approach covers a new research field, because the distinction between different types of concentration has rarely been a subject of scientific work. The existence of different types or forms of concentration is based on a simple idea: Alongside with urban concentrated economic sectors there must be economic sectors showing rural concentration. Therefore, seven geographical archetypes are identified. Besides the archetypes dispersion and randomness five different types of concentration are distinguished. The identification of the archetypes is based on the rank correlation coefficient of Goodman-Kruskal. The usage of bivariate confidence regions allows for the computation of the statistical significance of the identification approach. The thesis explains that disregarding the differences in the geographical archetypes can cause misleading and unreliable concentration comparisons. Moreover, the thesis discusses eight different measures of the degree of concentration. They are assigned to three different groups. The groups differ with respect to their data requirements. The reliability and explanatory power of the various measures are carefully examined. The empirical concentration analysis of this thesis verifies that, according to all the three groups of measures, the average concentration of German economic groups has constantly decreased from 1995 to 2010. Furthermore, the thesis points out the fact that German economic sectors follow very different concentration types and neither traditional nor complex, distance-based indices are capable of distinguishing between different types of concentration.

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Metadaten
Author:Andranik Stepanyan
URN:urn:nbn:de:hbz:385-9801
Advisor:Ludwig von Auer
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of completion:2016/04/28
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier, Fachbereich 4
Date of final exam:2016/04/15
Release Date:2016/04/28
Tag:Bivariate Konfidenzregionen; Geographische Grundmuster; Konzentrationsformen; traditionelle und distanzbasierte Konzentrationsmaße
Bivariate Confidence Regions; Forms of Concentration; Geographical Archetypes; Spatial and Aspatial Measures of Concentration
GND Keyword:Deutschland ; Cluster <Wirtschaft> ; Räumliche Verteilung ; Messung
Institutes:Fachbereich 4 / Wirtschaftswissenschaften
Dewey Decimal Classification:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft

$Rev: 13581 $