Regionalranking 2006

    Aufbau des Regionalrankings

    Das erste wissenschaftliche Regionalranking der Initiative Neue Soziale Marktwirtschaft (INSM) und der Institut der deutschen Wirtschaft Consult GmbH (IW Consult) erfasst 435 deutsche Landkreise und kreisfreie Städte.

    Methode

    In das Ranking gehen insgesamt 47 Einzelindikatoren ein. Diese sind zu sechs Bereichen zusammengefasst:

    • Wohlstand (Einkommen am Wohnort und Steuerkraft)
    • Arbeitsmarkt (Arbeitslosigkeit und Beschäftigung)
    • Standort (Arbeitskosten, Produktivität, Infrastruktur, Humankapital etc.)
    • Wirtschaft (Wirtschaftskraft und -struktur)
    • Struktur (soziale und sozio-ökonomische Struktur)
    • Staat (öffentliche Haushalte, öffentliche Beschäftigung)

    Diese sechs Bereiche werden in zwei Gruppen unterteilt. Unterschieden wird zwischen Zielgrößen und Einflussfaktoren, die mit einem Gewicht von je 50% in den Indikator eingehen.
    Zu den Zielgrößen zählen

    • Wohlstand
    • Arbeitsmarkt

    Zu den Einflussgrößen zählen

    • Standort
    • Wirtschaft
    • Struktur
    • Staat

    Die Unterscheidung ist notwendig, weil wichtige Einflussgrößen empirisch nicht direkt beobachtbar sind. Es gibt nach wie vor kein geschlossenes regionalökonomisches Modell, welches eine vollständige Spezifizierung zuließe. Diese ist jedoch notwendig. Um den Einfluss der Größen, die man nicht direkt beobachten kann, dennoch abbilden zu können, gehen die Zielvariablen stellvertretend mit einem Gewicht von 50% ein. Die Gewichte der Einflussfaktoren werden aus einer Mischung von ökonometrischen und Expertenschätzungen ermittelt. Dabei hilft ein

    • Wohlstand: 25%
    • Arbeitsmarkt: 25%
    • Standort: 15%
    • Wirtschaft: 15%
    • Struktur: 15%
    • Staat: 5%

    Wohnortkonzept

    Wichtig zum Verständnis des Gesamtindikators ist es, dass bei den Zielvariablen ein striktes Wohnortkonzept verfolgt wird. Gefragt wird: Wie hoch ist das Einkommen je Einwohner? Wie hoch ist die Arbeitslosigkeit? Wie ist die Arbeitsplatzversorgung am Wohnort? Die Einkommen und die Wertschöpfung am Arbeitsort gehen nicht als Zielgrößen, sondern nur als Einflussvariablen in den Index ein. Dahinter steht folgende Vorstellung: Die Wirtschaftskraft an einem Standort ist eine erklärende Variable für die Höhe der Einkommen der Einwohner. Aus den Zielvariablen wurde ein Wohlfahrtsindex aus Wohlstand und Arbeitsmarktlage zusammengefasst. Diese Wohlfahrt am Wohnort ist eine Funktion der Einflussvariablen Standort, Wirtschaft, Struktur und Staat:

    Abbildung 1: Wohlfahrtsfunktion

    Ziel- und Einflussvariablen werden additiv zu einem Gesamtindex zusammengefasst. Für alle Variablen wird eine Hypothese formuliert, wie eine Verbesserung oder Verschlechterung auf den Gesamtindex wirkt. Beispielsweise geht ein hohes Einkommen am Wohnort positiv, aber eine hohe Arbeitslosigkeit negativ in die Bewertung ein. Abbildung 2: So funktioniert der Index

    Wichtig ist, dass es eine sehr hohe Korrelation bei den Punkten und Rängen zwischen Ziel- und Einflussgröße gibt. Der Korrelationskoeffizient beträgt fast 0,8 und ist damit relativ hoch. Das ist ein Hinweis darauf, dass die Einflussfaktoren und die Zielgrößen eng zusammenhängen. Zudem deutet es darauf hin, dass leistungsfähige Einflussfaktoren ausgewählt und die Gewichte richtig gesetzt sind. Natürlich darf dieser enge statistische Zusammenhang zwischen Zielgrößen und Einflussfaktoren nicht im strengen Sinne als Kausalität interpretiert werden. Dazu wäre ein vollspezifiziertes Modell notwendig, welches so nicht existiert. Auch darf keine vollständige Korrelation vorliegen, denn sonst würden die Ziel- und die Einflussgrößen exakt den gleichen Sachverhalt abbilden und eine Berücksichtigung beider Typen von Variablen wäre nicht mehr begründbar.

    Datengrundlage

    Die empirische Grundlage des Rankings bildet eine Datenbank, die sich aus verschiedenen Quellen speist:

    • Öffentlich zugängliche Datenbanken und Recherche bei Statistischen Landesämtern (VGR der Kreise, Statistische Bundes- und Landesämter, INKAR-Datenbank des BBR, Arbeitsmarktdaten der Bundesagentur für Arbeit, IAB-Beschäftigungsdaten, Sonderuntersuchungen, Literaturauswertung)
    • Eigene Recherchen (Straftaten, Aufklärungsquoten, Patente, etc)
    • Sonderauswertungen (Lohn- und Gehaltssummen nach Arbeits- und Wohnortprinzip, FuE-Intensitäten, Demografie)

    Vielfach wurden öffentlich verfügbare Daten in interpretierbare Kennziffern umgerechnet. Gemessen an den Gewichten stammen rund drei Viertel der Daten aus öffentlichen Statistiken und knapp ein Viertel aus IW-Consult-Recherchen bzw. Sonderauswertungen.
    Auf die wichtigsten Sonderuntersuchungen soll im Folgenden kurz eingegangen werden.

    Einkommen am Wohnort

    Die Zielgröße Einkommen stellt auf das Wohnortkonzept ab. Approximiert werden die Einkommen der Einwohner mit der Bruttolohn- und Gehaltssumme am Wohnort. Diese Daten sind von der Steinbeis angewandte Systemanalyse GmbH (Stasa) errechnet worden.
    Die Angaben zur Bruttolohn- und Gehaltssumme beziehen sich auf den Jahreszeitraum. Das Jahreszeitraummaterial basiert auf den Einzelmeldungen der Arbeitgeber aller sozialversicherungspflichtigen Beschäftigungsverhältnisse (mit Entgelt und Dauer). Die Bruttolohn- und Gehaltssummen können damit eindeutig sowohl am Arbeitsort des Arbeitgebers als auch am Wohnort des Beschäftigten auf Gemeinde-, Kreis- oder Länderebene ausgewertet werden.
    Das Jahreszeitraummaterial enthält also alle sozialversicherungspflichtigen Brutto-Entgelte, die innerhalb eines Jahres von allen sozialversicherungspflichtig beschäftigten Personen, ganzjährig oder mit Unterbrechungen, in einem oder mehreren Beschäftigungsverhältnissen, bei einem oder mehreren Betrieben, an einem oder mehreren Arbeitsorten verdient wurden. Die Einkommen am Wohnort werden aus den Einkommen am Arbeitsort berechnet, indem eine Wohnortzerlegung über gemessene Pendlerverflechtungen vorgenommen wird. Den Autoren der Sonderuntersuchungen standen die notwendigen Informationen (Einkommen am Arbeitsort und Wohnort) zur Verfügung.
    In fast allen kreisfreien Städten sind die Einkommen am Arbeitsort größer als die Einkommen am Wohnort. Die kreisfreien Städte sind häufig Wirtschaftszentren, die Pendler anziehen und Einkommen für das Umland schaffen.

    Demografie-Index

    Für das Ranking wird ein spezieller Demografie-Index berechnet, der demografierelevante Indikatoren umfasst. Dieser umfasst Bestandswerte aus dem Jahr 2005 und Prognosewerte für das Jahr 2020.
    Da die insgesamt 14 Indikatoren, die in den Index einbezogen wurden, unterschiedliche Dimensionen aufweisen, wurden sie standardisiert und zu einem Index gleichgewichtet zusammengefasst. Die Zahlen stammen aus der INKAR 2005 sowie aus der Raumordnungsprognose des Bundesamtes für Bauwesen und Raumordnung (BBR).

    Im Einzelnen wurden hier folgende Indikatoren einbezogen:

    2005

    • Anteil der unter 20-Jährigen 2005
    • Anteil der über 60-Jährigen 2005
    • Alterskoeffizient (Verhältnis der 20- bis 60-Jährigen zu den 60-Jährigen) 2005
    • Geburtenüberschuss je Einwohner im Durchschnitt 1991-2002
    • Lebenserwartung 2003
    • Erwerbsquote 2005
    • Arbeitsplatzwanderungen (Zuzüge minus Fortzüge der 25- bis 30-Jährigen in Prozent der Altersgruppe) 2004

    2020

    • Anteil der unter 20-Jährigen im Jahr 2020
    • Anteil der über 60-Jährigen im Jahr 2020
    • Alterskoeffizient (Verhältnis der 20- bis 60-Jährigen zu den 60-Jährigen) im Jahr 2020
    • Geburtenüberschuss je Einwohner im Durchschnitt der Jahre 2003-2020
    • Erwerbsquote im Jahr 2020
    • Bevölkerungsentwicklung 2005-2020
    • Entwicklung der Erwerbspersonen 2005-2020

    Langzeitarbeitslose

    Datenprobleme gibt es bei den Arbeitsmarktdaten so genannter „Optionskommunen“. In diesen Kommunen sind für die Arbeitslosenzahlen nicht die Bundesagentur für Arbeit und die Kommunen gemeinsam zuständig, sondern ausschließlich die Kreise selbst. Aus diesen Optionskommunen sind für das Jahr 2005 noch nicht alle Arbeitsmarktdaten verfügbar. So fehlen hier z.B. Angaben zu den Langzeitarbeitslosen, zu Abgängen von Arbeitslosen in Erwerbstätigkeit und zum Zugang von Arbeitslosen aus Erwerbstätigkeit. Die fehlenden Werte für insgesamt 69 Optionskommunen wurden mithilfe einer multiplen Regression für den Indikator „Langzeitarbeitslose“ geschätzt.

    Schätzungen, Standardisierungen und Berechnungen

    Nicht für alle Kreise liegen alle Daten vor. Das betrifft zum einen die bereits angesprochen Optionskommunen, aber auch einzelne Bundesländer z.B. bei den Indikatoren FuE-Intensität und den Gästeübernachtungen. Hier wurden entsprechende Schätzungen vorgenommen.
    Bei der Ermittlung des Indikators „Öffentlich Beschäftigte je 100 Einwohner“ sind unterschiedliche Kommunalisierungsgrade von Aufgaben zwischen den einzelnen Ländern berücksichtigt worden. Dabei wurde für jedes Flächenland der Quotient aus Gemeindebeschäftigten zu Gesamtbeschäftigten von Ländern und Gemeinden bestimmt. Mit dem Kehrwert dieses Quotienten wurde der Indikator „Öffentliche Beschäftigte je Einwohner“ korrigiert. Abschläge wurden dadurch in den Kreisen vorgenommen, wo ein überdurchschnittlich hoher Anteil der Gesamtbeschäftigten im öffentlichen Dienst (Landes- und Kommunalebene) bei Kommunen arbeitet. Haben in einem Land Kreise systematisch mehr Aufgaben als in einem anderen Land, wird dies durch einen Faktor pauschal korrigiert. In Ländern mit unterdurchschnittlichen Gemeindeanteilen wurde entsprechend mit Zuschlägen korrigiert.
    Die in die Indizes einfließenden Daten haben sehr unterschiedliche Dimensionen. Um die Daten vergleich- und rechenbar zu machen, wurden alle Daten standardisiert.

    Die Einzelschritte der Berechnung:

    • Nach Auswahl eines Indikators wird auf Basis theoretischer Überlegungen dessen Wirkungsrichtung bestimmt, d.h. ob er den Gesamtindex positiv oder negativ beeinflusst.
    • Alle Werte werden, je nach Wirkungsrichtung, mit +1 oder –1 multipliziert und anschließend in eine Standardnormalverteilung mit dem Mittelwert null und einer Varianz von eins transformiert.
    • Diese standardisierten Werte werden in ein Punktesystem zwischen 0 und 100 transformiert. Die maximale Punktzahl von 100 bekommen alle Indikatoren mit einem Wert, der in einem Bereich des „Mittelwertes aller Kreise plus 3 Standardabweichungen oder besser“ liegt. Die minimale Punktzahl von null bekommt ein Indikator in einem Kreis mit einem Indikatorwert „Mittelwert aller Kreise minus 3 Standardabweichungen oder schlechter“. Dazwischen wird linear interpoliert.
    • Danach werden die Indikatoren mit ihrem spezifischen Gewicht belegt. Anschließend werden die gewichteten Punktzahlen addiert und zu einem Indikator zusammengefasst.
    • Der Mittelwert des Gesamtindikators liegt konstruktionsbedingt bei 50.

    Gewichtung

    Der Niveauindex setzt sich zu je 50% aus den Zielgrößen (Wohlstand und Arbeitsmarkt) und den Einflussfaktoren (Standort, Wirtschaft, Struktur und Staat) zusammen.
    In die Zielgröße Wohlstand gehen das Einkommen anhand der am Wohnort gemessenen Bruttolohn- und Gehaltssumme je Einwohner zu 80% und die Steuerkraft je Einwohner zu 20% ein. In die Zielgröße für den Arbeitsmarkt gehen die Arbeitslosenquote zu 80% und die Arbeitsplatzversorgung der Einwohner zu 20% ein. Diese Gewichte sind gesetzt.
    Die Gewichte für die Einflussfaktoren werden aus einer Mischung aus ökonometrischer Schätzung und Expertensystem ermittelt. Die ökonometrische Schätzung dient lediglich der Orientierung; dabei wird nicht der Anspruch erhoben, Wirkungszusammenhänge zu erklären. Ein solches vollspezifiziertes Modell zur Erklärung der regionalen Entwicklung gibt es nicht. Es wird lediglich versucht, Indikatoren zu finden, die mit den Zielvariablen in Zusammenhang stehen, d.h. möglichst hoch korreliert sind.

    Hierbei wurde in zwei Schritten vorgegangen:

  • Zunächst wurde eine Zielvariable aus den Indikatoren Einkommen und Arbeitsmarkt für jeden Kreis berechnet. Das ist die Größe, die auch in den Niveauindex eingeht.
  • Danach wurden mit Hilfe von multipler Regression Einflussfaktoren aus den Bereichen Standort, Wirtschaft, Struktur und Staat gesucht, die den Zielwert möglichst gut erklären können.

    Es werden dabei nur Variablen verwendet, deren Koeffizienten das erwartete Vorzeichen ausweisen und signifikant sind. In einem nächsten Schritt wurden die zwei (maximal drei) besten Variablen aus jedem Bereich ausgewählt. Die Kreise der neuen Länder werden nicht berücksichtigt, weil dort immer andere Strukturen und Niveaus vorherrschen, die den Vergleich verzerren . Folgende Variablen erfüllen diese Bedingungen:

    • Einkommen je Beschäftigtem am Arbeitsort (Wirtschaftskraft)
    • Struktureffekt der Beschäftigung (Wirtschaftsstruktur)
    • Lohn-Produktivitäts-Relation (Standort)
    • Ausbildungsnachfrage-Angebotsrelation (Standort)
    • Sozial- und Arbeitslosenhilfeempfänger je Einwohner (Struktur)
    • Straftaten je 100.000 Einwohner (Struktur)
    • Selbstfinanzierungsquote (Staat)

    Der Erklärungswert dieses Modells liegt bei 82%. Einschlägige Statistiken weisen keine all zu hohen Kollinearitäten aus. Aus den Beträgen dieser Variablen zum gesamten (unkorrigierten) Erklärungswert des Modells werden die Gewichte der Bereiche berechnet, wobei hier grob gerundet wird:

    • Standort: 30%
    • Wirtschaft: 30%
    • Struktur: 30%
    • Staat: 10%.

    Die Beiträge der einzelnen Variablen zum Gesamterklärungswert des Modells wurden auch als Richtgröße für die Setzung der Gewichte auf der zweiten Ebene verwendet. Alle anderen Gewichte werden auf Basis von Experteneinschätzungen gesetzt. Dabei wurde eine Befragung von Wirtschaftsfördergesellschaften aus dem Frühjahr 2003 genutzt, um die Bedeutung der Standortfaktoren in der Praxis bewerten zu können.
    Die in der Schätzfunktion gefundenen Variablen werden im Gesamtindex stark gewichtet und übernehmen eine Leitfunktion für die jeweiligen Bereiche. Die Gewichte setzen sich in etwa zusammen aus:

    • 50% gesetzten Gewichten der Zielvariablen
    • 25% Gewichte der Leitvariablen und
    • 25% durch Expertenurteil ermittelte Gewichte.