Shift-Share-Analyse

Methoden der Regionalanalyse
Kennzeichnung von räumlichen Entwicklungen
Entwicklung der Beschäftigten im Bundesland
Salzburg
300000
250000
200000
150000
100000
50000
0
202052
244378
Beschäftigte 1991 Beschäftigte 2001
Zur Kennzeichnung regionaler wirtschaftlicher Entwicklung:
Beziehungszahlen als Indikatoren
Zur Identifikation von strukturellen u. räumlichen Einflussfaktoren
Shift und Share Analyse
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 1
Entwicklung der Beschäftigten nach Teilräumen/Bezirken
Beschäftigte 1991 im Bundesland Salzburg
27277
5813
25138
89326
Sbg. Stadt
Hallein
Sbg. Umgebung
St. Johann
Tamsweg
Zell am See
37159
17339
Beschäftigte 2001 im Bundesland Salzburg
32921
31521
6851
100055
Sbg. Stadt
Hallein
Sbg. Umgebung
St. Johann
Tamsweg
Zell am See
54198
18832
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 2
1

Entwicklung der Beschäftigten nach Branchen
1991 2001
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 3
Entwicklung der Beschäftigten 1991 – 2001,
absolut
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 4
2

Entwicklung der Beschäftigten 1991 – 2001,
relativ
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 5
Beschäftigte nach Teilräumen und
Branchen, 1991 absolut
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 6
3

Entwicklung der Beschäftigten nach Teilräumen
und Branchen, 1991 – 2001 absolut
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 7
Methoden der Regionalanalyse
Shift-Share-Analyse
Grundmodell: Analyse der Beschäftigungsentwicklung
Ausgangsdaten: Beschäftigungszahlen nach Branchen für zwei
Zeitpunkte
für eine (oder mehrere Region) und für eine übergeordneten
Raumeinheit (Gesamtraum)
Regionalfaktor =
Veränderung der
regionalen Beschäftigung
insgesamt zwischen den
beiden Zeitpunkten
/
Veränderung der
Beschäftigung
insgesamt im
Gesamtraum zwischen
den beiden Zeitpunkten
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 8
4

zum Regionalfaktor
RF < 1
RF > 1
Die regionale Beschäftigungsentwicklung ist im
Bezugszeitraum schlechter gewesen als im
Gesamtraum
Die regionale Beschäftigungsentwicklung ist im
Bezugs-zeitraum besser gewesen als im Gesamtraum
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 9
Methoden der Regionalanalyse
Shift-Share-Analyse
Zerlegung des Regionalfaktors
Regionalfaktor = Strukturfaktor Standortfaktor
*
Strukturfaktor soll erfassen, in welchem Ausmaß eine positive
bzw. negative Beschäftigungsentwicklung auf eine günstige bzw.
ungünstige regionale Branchenstruktur zurückzuführen ist
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 10
5

MRA: Strukturfaktor – 1. Schritt
Berechnung hypothetischer regionaler Beschäftigungsentwicklung:
Wie hätte sich die Beschäftigung insgesamt in einer Region entwickelt,
wenn sich die Beschäftigung in jeder einzelnen Branche
genauso entwickelt hätte wie im Gesamtraum?
R. Giffinger SS 2007
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MRA: Strukturfaktor 2. Schritt
Shift-Share-Analyse
Strukturfaktor
/
Hypothetische regionale
Strukturfaktor = Beschäftigungsentwicklung
Beschäftigungsentwicklung
im
Gesamtraum
Strukturfaktor soll erfassen, in welchem Ausmaß eine positive
bzw. negative Beschäftigungsentwicklung auf eine günstige bzw.
ungünstige regionale Branchenstruktur zurückzuführen ist
R. Giffinger SS 2007
VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 12
6

MRA: Strukturfaktor 2. Schritt
StrF < 1
Aufgrund einer relativ ungünstigen Branchenstruktur war zu
erwarten, dass die regionale Beschäftigungsentwicklung im
Beobachtungszeitraum schlechter verlaufen wäre als jene im
Gesamtraum
StrF > 1
Aufgrund einer relativ günstigen Branchenstruktur war zu
erwarten, dass die regionale Beschäftigungsentwicklung im
Beobachtungs-zeitraum besser verlaufen wäre als jene im
Gesamtraum
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MRA: Standortfaktor
Shift-Share-Analyse
Standortfaktor
Standortfaktor =
Tatsächliche regionale
Beschäftigungsentwicklung
/
Hypothetische
regionale
Beschäftigungsentwicklung
Standortfaktor weist auf Einfluss des 'Standortes' für die
Beschäftigtenentwicklung hin.
Er ist eine nicht zu differenzierende 'Rest'größe für die aus der Struktur
nicht erklärbare Varianz im Regionalfaktor.
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7

MRA: Standortfaktor
SF < 1
SF > 1
Die regionale Beschäftigungsentwicklung ist im
Beobachtungszeitraum schlechter gewesen, als aufgrund der
Branchenstruktur zu erwarten gewesen wäre
Die regionale Beschäftigungsentwicklung ist im
Beobachtungszeitraum besser gewesen, als aufgrund der
Branchenstruktur zu erwarten gewesen wäre
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MRA: Shift-Share-Analyse
Berechnung in Excel
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8

MRA: Shift-Share-Analyse
Prognose
Nur mit Berücksichtigung Strukturfaktor
Man nehme regionale Beschäftigung nach Branchen für
Ausgangsjahr der Prognose her und multipliziere mit den
branchenspezifischen Prognoseerwartungen, die für den
Gesamtraum vorliegen (müssen)
Mit Berücksichtigung Standortfaktor
Standortfaktor verändert den Anteil der regionalen
Beschäftigung in einer Branche an der Gesamtbeschäftigung
(das Verhältnis von regionaler zu nichtregionaler
Beschäftigung. Bei der Prognose wird angenommen, das
Verhältnis von regionaler zu nichtregionaler Beschäftigung in
einer Branche würde sich im Prognosezeitraum auf gleiche
Weise verschieben wie im Analysezeitraum.
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MRA: Shift-Share-Analyse - Kritische Punkte
‣ differenzierte Diagnose regionaler Unterschiede in der branchen-spezifischen
Beschäftigungsentwicklung unterbleibt
Jede Änderung im Anteil der regionalen Beschäftigung in einer Branche wird allein als
Wirkung positiver oder negativer Standortgunst interpretiert
‣ Zahl der Beschäftigten wird als alleiniger Indikator für regionale Wirtschaftsentwicklung
hergenommen
Annahme, dass keine regionalen Unterschiede im Hinblick auf Produktivität,
Betriebsgröße, Kapitalintensität, technischen Fortschritt bestehen ist problematisch
‣ deterministisches Modell zur Regionalentwicklung
Weiterentwicklung auf wahrscheinlichkeitstheoretischer Basis Regressionsmodell
‣ Annahme, dass Branchen durch relativ einheitliche Produktionsverhältnisse
gekennzeichnet sind, ist problematisch
‣ Für Analysen im tertiären Sektor weniger geeignet als für Analysen im sekundären
Sektor
‣ Prognose mit stabilen Faktoren
problematisch, da sich Bedeutung von Standortfaktoren meist (nicht linear) verändert
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VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 18
9

MRA: Shift-Share-Analyse
Weitere
Anwendungsmöglichkeiten
‣ Identifikation struktureller Einflüsse und regionaler Einflüsse
z.B. Einfluss des Geschlechterfaktors auf die Beschäftigungsentwicklung
zerlegen in einen branchenspezifischen und einen regionalen Einflussfaktor
‣ Differenzierung eines Entwicklungsprozesses nicht nach Branchen,
sondern nach Qualifikation der Beschäftigten, Berufen, ethnischer
Zusammensetzung etc.
‣ Anwendung des Modells nicht auf Beschäftigungsentwicklung,
sondern auf Entwicklung von Skill-Anteilen, Lohnniveaus,
Arbeitsintensität, Sachkapitalintensität nach Branchen oder
Tourismusnächtigungen nach Hotel-Betten-Kategorien
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VU: Methoden der Regionalanalyse Shift-Share 19
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