Zwei Fragestellungen stehen im Mittelpunkt dieses Beitrags:
Do local policies matter? Kann die kommunale Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland überhaupt einen messbaren Beitrag zum lokalen Beschäftigungswachstum leisten oder wird die kommunalwirtschaftliche Entwicklung im Wesentlichen von übergeordneten Faktoren wie der Branchenstruktur, der Verkehrsinfrastruktur und der Förderpolitik von EU, Bund und Ländern bestimmt? Welche wirtschaftspolitischen Maßnahmen werden von allen Kommunen in ähnlicher Form angeboten und sind somit kein Unterscheidungskriterium (sprich: Wettbewerbsvorteil) im interkommunalen Wettbewerb mehr? Welche Handlungsmuster kommunaler Wirtschaftsförderung lassen sich dagegen eindeutig als Erfolgsstrategien kommunaler Wirtschaftspolitik bezeichnen, weil sie zwischen den Kommunen diskriminieren und einen messbar positiven Einfluss auf das Gewerbeklima vor Ort haben?
Auf Ebene der ostdeutschen Kommunen über 20 000 Einwohner (ohne Berlin) konnte zur empirischen Fundierung dieser forschungsleitenden Fragestellungen für die „Normalisierungsperiode“ nach 1995 (in Abgrenzung zur „Transformationsperiode“ der Jahre 1990-1995) auf Daten aus einer Reihe statistischer Quellen zurückgegriffen werden: Der Untersuchungszeitraum nach 1995 erlaubt es, die spezifischen Transformationsprobleme der ostdeutschen Kommunen zum Teil zu vernachlässigen und auch den vorsichtigen Anspruch der Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse für die lokale Politik in anderen Regionen zu erheben. Einschätzungen ortsansässiger Unternehmen über das Engagement der Kommunen für die Belange der lokalen Wirtschaft aus den Unternehmensbefragungen des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) der Jahre 1998 und 2000 Angaben der amtlichen Statistik mit Daten aus den Jahren 1995-1999 z.B. zur Höhe der Gewerbesteuerhebesätze, der kommunalen Investitionen, der laufenden Kulturausgaben und der Entwicklung der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten Angaben der Kommunen zu Organisation und Ausstattung, Zielen und Schwerpunkten, Kontakt- und Kooperationsnetz, ausgewählten Instrumenten und dem Ansiedlungserfolg der kommunalen Wirtschaftsförderung aus einer schriftlichen Befragung des DIW in Zusammenarbeit mit der Universität Kassel im Jahr 2000.
Bei der Konzeption des methodischen Ansatzes mussten „Lösungen“ für eine ganze Reihe von typischen Problemen empirischer Untersuchungen (z. B. Operationalisierungs-, Repräsentativitäts- und Kausalitätsprobleme) gefunden werden. Hauptproblem war hier, zunächst einen geeigneten Indikator für den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik zu finden. In den wenigen empirischen Untersuchungen der Vergangenheit Vgl. z. B. Stark, K.-D.: Kommunale Wirtschaftsförderung und Standortwahl von Industrie und Gewerbe. Ergebnisse einer Umfrage zur Organisation und Tätigkeit von Wirtschaftsförderungs-Institutionen. – Berlin 1978 oder Sartowski, R.: Organisation und Praxis kommunaler Wirtschaftsförderung: dargestellt am Beispiel der Kommunen Schleswig-Holsteins. – Düsseldorf 1990
Hier wurde stattdessen auf die Angaben aus den Unternehmensbefragungen des DIW zur Qualität der kommunalen Wirtschaftspolitik als Erfolgsindikator zurückgegriffen. In der Unternehmensbefragung des DIW aus dem Jahr 2000 wurden die ostdeutschen Unternehmen gebeten, das Engagement ihrer Kommune für die Belange der lokalen Wirtschaft auf einer metrisch interpretierbaren Skala von schlecht über mittelmäßig bis gut zu bewerten. In der Unternehmensbefragung 1998 findet sich eine entsprechende Frage zur Unterstützung durch die kommunale Verwaltung mit der gleichen Bewertungsskala. Da die Unternehmen die Hauptadressaten bzw. -kunden der kommunalen Wirtschaftspolitik sind, spiegeln diese Einschätzungen den Erfolg der kommunalen Wirtschaftspolitik im Sinne einer auch in der Marktforschung oft verwendeten Kennziffer „Kundenzufriedenheit“ wider. Es ist anzunehmen, dass die Unternehmen nicht vollständig über das Dienstleistungsangebot der Kommune informiert sind. Dies ist jedoch weniger ein Argument gegen den hier gewählten Erfolgsindikator als ein Grundproblem aller Kunden-Dienstlei- ster-Beziehungen. Um dieses Informationsproblem zu reduzieren, wurde im Fragebogen des D1W eine klare Definition der Dienstleistungen kommunaler Wirtschaftspolitik vorgegeben, die die Unternehmen in ihre Bewertung der kommunalen Wirtschaftspolitik einbeziehen sollten. Der Fragebogen kann auf Anfrage beim Autor angefordert werden.
Zudem erfüllt der Indikator die Funktion eines strategischen Faktors im Ziel-Mittel-Geflecht der kommunalen Wirtschaftspolitik. In der Theorie der Wirtschaftspolitik sind strategische Faktoren Größen, auf die die Bemühungen zur Erreichung eines wirtschaftspolitischen Ziels ausgerichtet sind, da von ihnen unter Verwendung entsprechender Theorien angenommen wird, dass sie in direktem Zusammenhang mit dem anzustrebenden Zustand stehen. Vgl. z. B. Zimmermann, H.; Henke, K.-D.: Finanzwissenschaft: eine Einführung in die Lehre der öffentlichen Finanzwissenschaft, 8. A. – München 2001, S. 322 ff. Zu den Zielen kommunaler Wirtschaftspolitik vgl. z. B. Zill, G.: Kommunale Wirtschaftsförderung in Großbritannien und in der Bundesrepublik Deutschland. In: Mayntz, R. (Hrsg.): Kommunale Wirtschaftsförderung. Ein Vergleich: Bundesrepublik Deutschland – Großbritannien. – Stuttgart 1981, S. 57–127
Abbildung 1
Ziele, strategische Faktoren und Instrumente der kommunalen Wirtschaftspolitik
Quelle: eigene Darstellung

In diesem Sinne lässt sich der hier aufgrund der Einschätzungen der Unternehmen gebildete Erfolgsindikator „Zufriedenheit der Unternehmen“ auch als Catch-All-Größe für das „Gewerbeklima“ vor Ort interpretieren. Da das Gewerbeklima nicht nur eine zentrale Zielgröße der „Bestandspflege“, sondern auch der „Ansiedlungspolitik“ darstellt (zufriedene Unternehmen vor Ort sind mitunter das beste Standortmarketing), kann der Erfolg der kommunalen Wirtschaftspolitik mit diesem Indikator entsprechend umfassend abgebildet werden.
Unter der Annahme, dass sich die Einschätzungen der Unternehmen zur Qualität der Wirtschaftsförderung ihrer Kommune zwischen den Jahren 1998 und 2000 kaum verändert haben, wurden die Antworten der Unternehmensbefragungen 2000 und 1998 gepoolt, um die Fallzahlen, vor allem in den kleineren Kommunen mit nur knapp über 20 000 Einwohner, zu erhöhen. Anhand der CREFO-Nummern der Unternehmen wurde geprüft, ob im Jahr 1998 Unternehmen geantwortet hatten, die im Jahr 2000 keinen Fragebogen zurücksandten. Die Einschätzungen dieser Unternehmen wurden dann in den gepoolten Datensatz aufgenommen. Kommunen, in denen auch nach dem Poolen der Antworten unter 20 Unternehmen mit einer Beschäftigtensumme von weniger als drei Prozent der Gesamtbeschäftigung geantwortet hatten, wurden aus dem Datensatz herausgenommen. Abschließend lag so ein Datensatz mit den Einschätzungen der Unternehmen über die Qualität der kommunalen Wirtschaftsförderung für 105 ostdeutsche Kommunen über 20 000 Einwohner vor, da die Kommunen Auerbach-Vogtland, Delitzsch, Sondershausen und Spremberg nicht mehr im Datensatz berücksichtigt werden konnten. Eine Liste mit den Fallzahlen je Kommune findet sich in Blume, L.: Kommunen im Standortwettbewerb: Theoretische Analyse, volkswirtschaftliche Bewertung und empirische Befunde am Beispiel Ostdeutschlands. – Baden-Baden 2003, S. 29. Die Mittelwertbildung ist hier weitgehend unproblematisch: Die Varianz der Antworten der Unternehmen bewegt sich in allen Kommunen in einer vergleichbaren Größenordnung. Gewichtet man die Einschätzung der Unternehmen mit der Beschäftigtenzahl der Unternehmen und bildet ein entsprechend gewichtetes arithmetisches Mittel, so weicht dieses nur unwesentlich vom ungewichteten arithmetischen Mittel ab.
Ranking ostdeutscher Städte über 20 000 Einwohner nach dem Erfolg der kommunalen Wirtschaftspolitik aus Sicht der ortsansässigen Unternehmen (n = 105)
1 | Coswig | 23 | 36 | Sonneberg | −26 | 71 | Salzwedel | −41 |
2 | Crimmitschau | 22 | 37 | Limbach-Oberfrohna | −27 | 72 | Fürstenwalde/Spree | −42 |
3 | Hennigsdorf | 12 | 38 | Luckenwalde | −27 | 73 | Staßfurt | −43 |
4 | Apolda | 11 | 39 | Naumburg/Saale | −28 | 74 | Eisleben | −43 |
5 | Haldensleben | 11 | 40 | Aschersleben | −28 | 75 | Borna | −43 |
6 | Ilmenau | 9 | 41 | Saalfeld/Saale | −29 | 76 | Magdeburg | −46 |
7 | Ludwigsfelde | 8 | 42 | Dresden | −30 | 77 | Güstrow | −46 |
8 | Wernigerode | 5 | 43 | Erfurt | −30 | 78 | Potsdam | −47 |
9 | Wismar | 0 | 44 | Leipzig | −31 | 79 | Weißenfels | −47 |
10 | Eisenach | −4 | 45 | Schönebeck/Elbe | −32 | 80 | Falkensee | −47 |
11 | Halberstadt | −9 | 46 | Arnstadt | −32 | 81 | Stralsund | −48 |
12 | Burg bei Magdeburg | −9 | 47 | Meißen | −32 | 82 | Gera | −49 |
13 | Pirna | −9 | 48 | Dessau | −32 | 83 | Zeitz | −50 |
14 | Meiningen | −12 | 49 | Freital | −32 | 84 | Stendal | −50 |
15 | Döbeln | −12 | 50 | Torgau | −33 | 85 | Reichenbach/Vogtl. | −50 |
16 | Sömmerda | −14 | 51 | Forst (Lausitz) | −33 | 86 | Oranienburg | −50 |
17 | Glauchau | −14 | 52 | Bautzen | −33 | 87 | Gotha | −50 |
18 | Waren/Müritz | −15 | 53 | Radebeul | −35 | 88 | Wittenberg | −52 |
19 | Parchim | −15 | 54 | Prenzlau | −35 | 89 | Altenburg | −52 |
20 | Suhl | −16 | 55 | Neubrandenburg | −36 | 90 | Görlitz | −53 |
21 | Eisenhüttenstadt | −17 | 56 | Eberswalde | −36 | 91 | Lauchhammer | −53 |
22 | Bad Langensalze | −18 | 57 | Neuruppin | −36 | 92 | Guben | −53 |
23 | Chemnitz | −19 | 58 | Neustrelitz | −37 | 93 | Wittenberge | −53 |
24 | Zittau | −19 | 59 | Merseburg | −37 | 94 | Schwerin | −54 |
25 | Annaberg-Buchholz | −19 | 60 | Strausberg | −38 | 95 | Halle/Saale | −55 |
26 | Riesa | −19 | 61 | Plauen | −38 | 96 | Greiz | −56 |
27 | Freiberg | −20 | 62 | Bernau | −38 | 97 | Rostock | −57 |
28 | Bernburg/Saale | −20 | 63 | Aue | −38 | 98 | Hoyerswerda | −57 |
29 | Mühlhausen | −21 | 64 | Cottbus | −38 | 99 | Finsterwalde | −59 |
30 | Wolfen | −22 | 65 | Greifswald | −39 | 100 | Frankfurt (Oder) | −59 |
31 | Jena | −22 | 66 | Köthen/Anhalt | −39 | 101 | Weißwasser | −60 |
32 | Rudolstadt | −24 | 67 | Nordhausen | −39 | 102 | Brandenburg a.d.H. | −68 |
33 | Schwedt/Oder | −25 | 68 | Weimar | −40 | 103 | Senftenberg | −70 |
34 | Rathenow | −25 | 69 | Sangerhausen | −40 | 104 | Werdau | −78 |
35 | Zwickau | −26 | 70 | Markkleeberg | −40 | 105 | Quedlinburg | −88 |
1 Reihung auf Grundlage der Mittelwerte der Angaben ortsansässiger Unternehmen zum Engagement der Kommune für die Belange der lokalen Wirtschaft auf einer metrisch interpretierbaren Skala von „gut“ (+1) über „mittelmäßig“ (0) bis „schlecht“ (−1). Um die Lesbarkeit zu erhöhen, wurden die Mittelwerte mit 100 multipliziert. |
Quelle: eigene Berechnung, Unternehmensbefragungen des DIW 1998, 2000
Interessant ist dabei zunächst festzustellen, dass die überwiegende Zahl der Kommunen von ihren Unternehmen im Bereich mittelmäßig bis schlecht bewertet wird. Ob dies an einer prinzipiell negativen Grundhaltung von privatwirtschaftlichen Akteuren liegt, wenn sie nach der Qualität öffentlicher Verwaltungsleistungen gefragt werden, oder ob die kommunale Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland tatsächlich so schlecht ist, soll jedoch an dieser Stelle nicht weiter erörtert werden, da die Klärung dieser Frage für den weiteren Gang der Untersuchung keine (methodische) Relevanz hat. Im Folgenden wird einzig und allein auf die relative Position der Kommunen abgestellt, und es hat keinerlei Auswirkungen auf die in diesem Beitrag präsentierten Ergebnisse, ob eine Kommune in der Tat eine „optimale“ Wirtschaftspolitik betreibt oder ob sie – überspitzt formuliert – nur etwas weniger schlecht ist als der Rest der ostdeutschen Kommunen. Entscheidend für den weiteren Gang der Untersuchung ist dagegen die Tatsache, dass die Variable ERFOLG weitgehend unabhängig von anderen Merkmalen der untersuchten Kommunen wie der Einwohnerzahl der Kommune, der Branchenstruktur, der Nähe zur nächsten Agglomeration, der Grenznähe und der Zugehörigkeit zu einem bestimmten Bundesland ist. Keiner der in Tabelle 2 aufgelisteten Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten mit anderen relevanten Strukturvariablen der Kommune (bzw. des Landkreises, in dem die Kommune liegt) lässt sich mit einem Signifikanztest gegen Null absichern. Die Nullhypothese der Unabhängigkeit beider Variablen kann folglich nicht verworfen werden.
Es scheinen somit tatsächlich die Unterschiede in den Handlungsmustern der kommunalen Wirtschaftsförderung zu sein, die für den Erfolg der Wirtschaftspolitik einer Kommune verantwortlich sind. Im Folgenden wird zunächst versucht, diese „Erfolgsfaktoren“ kommunaler Wirtschaftspolitik empirisch zu identifizieren, um darauf aufbauend der Frage nach der Bedeutung kommunaler Wirtschaftspolitik für das lokale Wachstum nachgehen zu können („Do local policies matter?“). Die beiden eingangs gestellten Forschungsleitfragen werden hier also aus methodischen Gründen in umgekehrter Reihenfolge abgehandelt.
Korrelation von relevanten Strukturmerkmalen der ostdeutschen Kommunen über 20 000 Einwohner (n = 105) mit der Qualität ihrer kommunalen Wirtschaftspolitik (ERFOLG)
1 | Größe der Kommune | Anzahl der Einwohner (Jahr 2000) | −0,167 | |
2 | Einwohnerdichte der Kommune | Anzahl der Einwohner je m2 (Jahr 2000) | 0,082 | |
3 | (Branchen-)Struktureffekt einer Shift-Analyse (2-Steller) | Strukturbedingtes Beschäftigungswachstum 1995-2000 | 0,167 | |
4 | Entfernung zu den nächsten 3 Agglomerationen (Straße) | Minuten (Jahr 2000)2 | 0,063 | |
5 | Entfernung zu den nächsten 3 Agglomerationen (Schiene) | Minuten (Jahr 2000)2 | 0,035 | |
6 | Entfernung zu den nächsten 3 Agglomerationen (Luftweg) | Minuten (Jahr 2000)2 | −0,025 | |
7 | Besatz mit höherwertigen Arbeitsplätzen | Anzahl in % aller Beschäftigten (Jahr 2000)2 | 0,078 | |
8 | Beschäftigte in Forschung und Entwicklung | Anzahl in % aller Beschäftigten (Jahr 2000)2 | 0,091 | |
9 | Fördermittel von Bund und Land (GRW) | Euro je Einwohner (Durchschnitt der Jahre 1995-1999)2 | 0,041 | |
10 | Kommune im Land Brandenburg | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,167 | |
11 | Kommune im Land Mecklenburg-Vorpommern | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,036 | |
12 | Kommune im Land Sachsen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 0,091 | |
13 | Kommune im Land Sachsen-Anhalt | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,055 | |
14 | Kommune im Land Thüringen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 0,160 | |
15 | Nähe zur Staatsgrenze nach Osten | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,030 | |
16 | Nähe zur ehemaligen Grenze zwischen BRD und DDR | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 0,157 | |
1 Angaben ortsansässiger Unternehmen zum Engagement ihrer Kommune für die lokale Wirtschaft auf einer Skala von „gut“ (+1) über „mittelmäßig“ (0) bis „schlecht“ (−1), DIW-Unternehmensbefragungen 1998 und 2000 2 Die Daten standen nicht auf Gemeinde-, sondern nur auf Landkreisebene zur Verfügung. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (zweiseitig) signifikant. |
Quelle: eigene Berechnung. Daten der amtlichen Statistik (BBR, Deutscher Städtetag. Statistisches Bundesamt)
Um die Variable ERFOLG („Kundenzufriedenheit“ bzw. „Gewerbeklima“) mit einem möglichst breiten Set an „erklärenden Variablen“ zu konfrontieren, war es notwendig, die Aktivitäten und Schwerpunkte der kommunalen Wirtschaftsförderer möglichst umfassend zu erheben. Von Anfang an war klar, dass hierzu die amtliche Statistik nicht ausreichen würde und Daten mit einer schriftlichen Befragung originär erhoben werden mussten.
Der Konzeption des Fragebogens lagen dabei eine Reihe von forschungsleitenden Hypothesen zugrunde. Grundhypothese war, dass die Maßnahmen der traditionellen bedarfsorientierten Wirtschaftsförderung wie die Liegenschaftspolitik, die Beratungstätigkeit, die Gebühren- und Steuerpolitik, Analysetätigkeiten und Investitionen in unternehmensnahe Infrastruktur von allen Kommunen in (weitgehend) ähnlicher Form angeboten werden und deshalb keine Rolle als diskriminierende Erfolgsstrategien kommunaler Wirtschaftspolitik mehr spielen Die gleiche These wird u.a. vertreten von Logan, J.R.; Swanstrom, T.: Urban Restructuring. A Critical Review. In: Logan, J.R.; Swanstrom, T. (Hrsg.): Beyond the City Limits: Urban Policy and Economic Restructuring in Comparative Perspective. – Philadelphia 1990, S. 3–24 Vgl. hierzu Postlep, R.-D.; Blume, L.; Fromm, O.: Regionalpolitik im föderativen Staatsaufbau. In: Karl, H. (Hrsg.): Handbuch der regionalen Wirtschaftsförderung, Lfg. 47, 2000 und Blume, L.: Anforderungen an die regionale und kommunale Wirtschaftspolitik im Zuge der Globalisierung des Wirtschaftens. In: Smekal, C.; Starbatty, J. (Hrsg.): Old and New Economy auf dem Weg in eine innovative Symbiose? Dominanz der Prozesse, Flexibilität der Strukturen, Konstanz der ökonomischen Grundregeln. – Köln 2001, S. 115–120 Ähnlich wie die Unternehmen vor dem Hintergrund verstärkten Wettbewerbs auf den Gütermärkten mit ihrem Konzept der marktorientierten Unternehmensführung das gesamte unternehmerische Handeln vom Einkauf bis zum Absatz auf die Kundenwünsche eingestellt haben, müssen Kommunen im verstärkten Standortwettbewerb um mobile Produktionsfaktoren und die Qualität der eigenen Unternehmensbasis ihr gesamtes fachpolitisches und finanzpolitisches Handeln auf die Wünsche der Unternehmen abstellen. Im Unterschied zu einem Nebeneinander verschiedener Fachpolitiken zielt solch eine wirtschaftsorientierte Kommunalpolitik auf eine Vernetzung sämtlicher Fachpolitiken (Kommunale Wirtschaftsförderungs-, Stadtentwicklungs-, Verkehrs-, Kultur-, Arbeitsmarkts- und Umweltpolitik) unter einem gemeinsamen wirtschaftspolitischen Leitbild. Einer wirtschaftsorientierten Kommunalpolitik stehen somit grundsätzlich sämtliche Instrumente der Kommunalpolitik zur Verfügung, die klassische Unterteilung zwischen Kern- und Randkompetenzen der kommunalen Wirtschaftsförderung wird unwichtiger. Ähnlich wie im Unternehmenssektor können im Rahmen solch einer wirtschaftsorientierten Kommunalpolitik auch besondere Zielgruppen definiert werden, von denen sich die Kommune aufbauend auf ihren vorhandenen Stärken in der interregionalen Arbeitsteilung (komparative Vorteile, bestehende Sektoralstruktur) die meisten Wettbewerbsvorteile erhofft. Ähnlich wie die Unternehmen vor dem Hintergrund verstärkten Wettbewerbs und einer Vergrößerung des relevanten Marktes mehr und mehr versuchen, Surplusprofite durch Innovationen zu realisieren, versprechen auch auf kommunaler Ebene innovative Konzepte erhöhte Erstschlagsgewinne. Gefordert ist hierbei Experimentierfreudigkeit und die Bereitschaft zu Modellversuchen – allgemein gesprochen das Suchen nach neuen Wegen und nicht das Nachahmen sicherer Optionen. Innovative Maßnahmen der kommunalen Wirtschaftspolitik können sich dabei grundsätzlich auf sämtliche Maßnahmen der kommunalen Politik beziehen, die aus Sicht bestehender oder ansiedlungswilliger Unternehmen als eine Verbesserung der lokalen Standortqualität interpretiert werden. Der innovative Charakter resultiert aus dem Zeitpunkt ihrer Realisierung. Ähnlich wie die Unternehmen unter dem wachsenden Wettbewerbsdruck gezwungen sind, kontinuierlich zu überprüfen, ob sie durch den Zukauf von Leistungen anstelle von Eigenproduktion Spezialisierungsvorteile nutzen und dadurch ihre Kosten senken können, werden auch die Kommunen im interkommunalen Wettbewerb angehalten, eine umfassend angelegte kommunale Aufgabenkritik durchzuführen. Die instrumentelle Palette der Aufgabenkritik reicht dabei von Rechtsformänderungen über Public-Private-Partnerships bis hin zur vollständigen Privatisierung kommunaler Leistungen. Ähnlich wie die Unternehmen im Wettbewerb nach ihrer optimalen Betriebsgröße suchen, stellt sich auch in der kommunalen Wirtschaftspolitik die Frage, inwieweit man den interregionalen statt den intraregionalen Wettbewerb im Auge hat, d.h. ein kleinräumig abgestimmtes Verhalten der wirtschaftspolitischen Akteure in einer Region existiert. Eine sinnvolle Arbeitsteilung zwischen den verschiedenen regionalen Akteuren (Kammern, Verbänden, Forschungseinrichtungen, Kommunen usw.), die Qualität des Kommunikations- und Informationsaustauschs zwischen den regionalen Institutionen und die Intensität der Zusammenarbeit in konkreten Projekten wären dann entsprechend Erfolgsfaktoren kommunaler Wirtschaftspolitik. Analog zur zunehmenden Bedeutung des Controlling und der Einführung neuer Managementmethoden in privaten Unternehmen muss auch in den Kommunen die Einführung neuer Steuerungsmodelle sowohl in der Verwaltung als auch in den öffentlichen Unternehmen (Beteiligungscontrolling) vorangetrieben werden.
Insgesamt zeigt sich, dass sich aus der Suche nach Analogien mit dem unternehmerischen Wettbewerb eine Vielzahl von Hypothesen über mögliche Instrumente einer erfolgreichen wettbewerbsorientierten Wirtschaftspolitik der Kommunen ableiten lassen. Ob diese Analogien zum unternehmerischen Wettbewerb jedoch tragen und ob es sich bei den genannten Maßnahmen tatsächlich um Erfolgsrezepte kommunaler Wirtschaftspolitik handelt, ist eine offene empirische Frage, der im Folgenden nachgegangen werden soll.
Bei der Konzeption des Fragebogens wurde eine entsprechend weitgefasste Definition des Begriffs der kommunalen Wirtschaftsförderung zugrundegelegt, die sowohl traditionelle (Liegenschaftspolitik, Beratungstätigkeit) als auch moderne (Verwaltungsmodernisierung, Interkommunale Kooperation) Instrumente umfasst. Trotz des Umfangs des Fragebogens Der achtseitige Fragebogen kann auf Anfrage beim Autor angefordert werden.
Zusammen mit den Daten der amtlichen Statistik standen letztendlich 88 Kennziffern, sowohl zu den traditionellen als auch den modernen wettbewerbsorientierten Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik, für die empirische Untersuchung auf Ebene der ostdeutschen Kommunen über 20 000 Einwohner zur Verfügung. So lagen beispielsweise Angaben vor
zur Organisationsform und Ausstattung der kommunalen Wirtschaftsförderung, zur durchschnittlichen Dauer verschiedener Genehmigungsverfahren, zur Qualität der inneradministrativen, intrakommunalen und interkommunalen Kooperation auf einer Skala von „sehr gut“ bis „mangelhaft“, zur durchschnittlichen Höhe kommunaler Investitionen im Bereich unternehmensnaher Infrastruktur in €, zur monatlichen Anzahl der Beratungsgespräche mit Unternehmen, zur Höhe der jährlichen Ausgaben im Bereich Standortmarketing und Qualifizierung in € sowie zum Jahr der Realisierung bestimmter innovativer Maßnahmen wie der Einführung neuer Steuerungsmodelle in der Verwaltung, der Nutzung von Public-Private-Partnership, dem Aufbau eines Technologie- und Gründerzentrums und dem Beginn eines systematischen Regionalmarketing.
Tabelle 3 gibt einen Überblick über diese Kennziffern und ihre Merkmalsausprägung. Durch die Kombination des „Erfolgsindikators“ (ERFOLG) aus den regelmäßigen Unternehmensbefragungen des DIW (s.o.) mit diesen Informationen über die unterschiedlichen Strategien und Handlungsmuster der kommunalen Wirtschaftsförderer aus der schriftlichen Befragung der Kommunen und der amtlichen Statistik wird nun versucht, erfolgreiche Handlungsmuster kommunaler Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland für den Zeitraum 1995-2000 zu identifizieren. Dort wo keine Durchschnittswerte gebildet werden konnten, wird unterstellt, dass sich die Merkmalsausprägungen der zu einem Zeitpunkt erhobenen Variablen im Zeitraum 1995-2000 kaum verändert haben.
Kennziffern zu den Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland für Kommunen über 20 000 Einwohner (n = 92)
1-3 | Organisation der Wirtschaftsförderung als Amt oder privatrechtlich, schriftliches Konzept zur Wirtschaftsförderung vorhanden? | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein |
4 | Anzahl der Mitarbeiter in der Wirtschaftsförderung | Vollzeitäquivalent je 10 000 Einwohner |
5-9 | Etats für Wirtschaftsförderung, Standortwerbung, Kultur, Personal und Qualifizierungsinitiativen | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) |
10-12 | Ressourcen in den Bereichen „Bestandspflege“, „Ansiedlungspolitik“ und „Existenzgründungen“ | Anteilswerte in Prozent |
13-20 | Realisierung ausgewählter Maßnahmen: Innovative Projekte, branchenorientierte Ansiedlungspolitik, Finanzhilfen, Internetpräsens, TuG-Zentrum, Neue Steuerungsmodelle, Public-Private-Partnership, systematisches Standortmarketing? | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein und Jahr der Realisierung |
21-24 | Zusammenarbeit zwischen den Fachpolitiken und den Institutionen vor Ort nach funktionalen Aspekten | (1,5) mit 1 = sehr gut, 5 = mangelhaft (Schulnoten)* |
25-40 | Bedeutung verschiedener Maßnahmenbündel im Gesamtaufgabenspektrum der Wirtschaftsförderung | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung* |
41-62 | Realisierung bestimmter Einzelmaßnahmen im Bereich der Analysetätigkeiten, der Standortwerbung, der interkomunalen Kooperation und des Consulting? | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein |
63 | Beratungsgespräche mit Unternehmen pro Monat | Anzahl je 10 000 Einwohner |
64-65 | Gewerbe- und Industriegebiete insgesamt, freie Gewerbe- und Industriegebiete | Hektar je 10 000 Einwohner |
66 | Preis für erschlossene Gewerbeflächen | Quadratmeterpreis in € je 10 000 Einwohner |
67 | Gewerbesteuerhebesatz | Höhe des Hebesatzes (Durchschnitt pro Jahr) |
68-69 | Ausgaben für Investitionen (Baumaßnahmen) insgesamt, Investitionen in unternehmensnahe Infrastruktur | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) |
70-75 | Gesamtverschuldung, eingeworbene Fördermittel, Zuweisungen für Investitionen, laufende Nettokreditaufnahme, Zinsausgaben und Veräußerungserlöse | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) |
76-79 | Plätze in Kindergärten, in Einrichtungen der Altenhilfe, Planbetten in Akutkrankenhäusern, Wohnungen insgesamt | Anzahl je Einwohner |
80-83 | Bearbeitungszeiten von bestimmten Planfeststellungs- und anderen Genehmigungsverfahren | 1 = 1-6 Monate, 2 = 6-12 Monate, 3=1 Jahr und länger* |
84-88 | Organisation der Energieversorgung, der Wasserver- und -entsorgung, des ÖPNV, der Müllabfuhr, der Straßenreinigung | (1,0)-Dummy mit 1 = privat, 0 = nicht vollständig |
* Diese streng genommen ordinal skalierten Merkmale werden hier als metrisch interpretiert. |
Quelle: eigene Darstellung
Zunächst wurde hierzu eine Hauptkomponentenanalyse mit rechtwinkliger Rotation (Varimax mit Kaiser-Normalisierung) durchgeführt, um die in den Kennziffern zu den Handlungsmustern enthaltenen Information weiter zu verdichten. Die Rotation konvergierte nach 39 Iterationen. Bleiben alle Faktoren mit einem Eigenwert von unter eins unberücksichtigt, so zeigt sich, dass mit 29 Supervariablen 82,4 % der gesamten Streuung der 88 Einzelindikatoren zu den Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftsförderung in Ostdeutschland erklärt werden kann. Es ist im Rahmen dieses Beitrags nicht möglich und auch nicht notwendig, die rotierte Komponentenmatrix dieser Faktorenanalyse vollständig zu beschreiben. Die vollständige Faktorenanalyse findet sich in Blume, L.: Kommunen im Standortwettbewerb, Baden-Baden 2003 (siehe Anm. 6). S. 29. Sie kann aber auch auf Anfrage beim Autor angefordert werden. Diese Faktorladung lag in fast allen Fällen über 0,7, in allen Fällen über 0,5.
Reduziertes Set von 29 Supervariablen (Faktoren, Hauptkomponenten) zu den Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland nach einer Faktorenanalyse der 88 Ausgangsvariablen
1 | Regelmäßige Präsentation der Kommune auf Messen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 6,728 |
2 | Freie Gewerbe- und Industriegebiete | Hektar je 10 000 Einwohner | 11,301 |
3 | Interkommunale Erschließung von Gewerbegebieten | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 15,205 |
4 | Laufende Kulturausgaben | € je Einwohner (Durchchnittswert pro Jahr) | 19,016 |
5 | Gesamtverschuldung der Kommune | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 22,670 |
6 | Bedeutung der Beratung von Unternehmen | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 26,117 |
7 | Aufstellen eines Bebauungsplans | Anzahl der Monate (Durchschnitt) | 29,492 |
8 | Inneradministratives Kommunikationsklima | (1,5) mit 1 = sehr gut, 5 = mangelhaft | 32,795 |
9 | Ressourcen im Bereich „Ansiedlungspolitik“ | Anteilswert in Prozent an Gesamtressourcen | 35,808 |
10 | Etat der kommunalen Wirtschaftsförderung | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 38,551 |
11 | Privatwirtschaftliche Organisation der Wirtschaftsförderung | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 41,198 |
12 | Regelmäßige Unternehmensbefragungen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 43,829 |
13 | Veräußerungserlöse durch Verkauf von Vermögen | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 46,449 |
14 | Bedeutung kommunaler Finanzhilfen | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 49,030 |
15 | Ausgaben für Investitionen (Baumaßnahmen) | je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 51,543 |
16 | Bedeutung von Public-Private-Partnership | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 53,927 |
17 | Bedeutung der Verbesserung weicher Standortfaktoren | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 56,297 |
18 | Organisation des öffentlichen Nahverkehrs | (1,0)-Dummy mit 1 = privat, 0 = nicht vollständig privat | 58,617 |
19 | Eigenständiges Wirtschaftsförderungsamt | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 60,926 |
20 | Einführung neuer Steuerungsmodelle in der Verwaltung | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 63,226 |
21 | Organisation der Straßenreinigung | (1,0)-Dummy mit 1 = privat, 0 = nicht vollständig privat | 65,498 |
22 | Planbetten in Akutkrankenhäusern | Anzahl je 1 000 Einwohner | 67,708 |
23 | Ressourcen im Bereich „Existenzgründungspolitik“ | Anteilswert in Prozent an Gesamtressourcen | 69,904 |
24 | Ausgaben für Qualifizierung | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 72,081 |
25 | Nettokreditaufnahme | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 74,216 |
26 | Bedeutung der Liegenschaftspolitik | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 76,325 |
27 | Zweckverband zur Ver- und Entsorgung | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 78,411 |
28 | Branchenzentrierte Ansiedlungspolitik | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 80,461 |
29 | Maßnahmen sehr früh umgesetzt (Innovationsgrad) | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 82,354 |
Quelle: eigene Berechnung; Hauptkomponetenanalyse mit rechtwinkliger Rotation (Varimax mit Kaiser-Normalisierung) ausgehend von 88 Kennziffern für ostdeutsche Kommunen über 20 000 Einwohner (n = 92) für den Untersuchungszeitraum 1995-2000. Die Rotation ist in 39 Iterationen konvergiert. Alle Faktoren mit einem Eigenwert kleiner als 1 bleiben unberücksichtigt.
In der Interpretation dieser Hauptkomponentenanalyse mit anschließender Regression (Tabelle 5 zeigt die Ergebnisse der OLS-Regression mit der zu erklärenden Variablen ERFOLG) wird sich auf die neun Faktoren konzentriert, die tatsächlich zu einem unterschiedlichen Grad und mit unterschiedlicher Wirkungsrichtung für den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik verantwortlich sind.
Die erste in der Regression mit der endogenen Variablen ERFOLG signifikante Supervariable (Faktor 6) umfasst Kommunen, die in drei Bereichen besonders stark sind: Unternehmen werden in diesen Kommunen sehr intensiv beraten, z.T. fundiert mit eigenständigen Wirtschaftsstrukturanalysen, durch eine moderne und flexible Verwaltung werden kurze Bearbeitungszeiten – insbesondere bei Bau- und anderen Genehmigungsverfahren – garantiert, Standortmarketing wird sehr intensiv betrieben, u.a. als Regionalmarketing gemeinsam mit anderen Kommunen. Im Grunde handelt es sich hierbei – vielleicht mit Ausnahme des Regionalmarketings – um klassische unternehmensbezogene Dienstleistungen der kommunalen Wirtschaftsförderung, die in diesen Kommunen auf einem hohen Niveau angeboten werden. Für diese Supervariable, die einen stark positiven Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Service“ verwendet.
Modellzusammenfassung der Regression mit Faktorenwerten
0,763 | 0,582 | 0,530 | 1,367 |
Einflussvariablen: (Konstante), Faktorenwerte der Faktoren 4 (VERSTÄDTERUNG), 6 (SERVICE I), 7 (SERVICE III), 8 (KOOPERATIONSDEFIZITE), 14 (DISKRIMINIERENDE WIRTSCHAFTSFÖRDERUNG), 16 (PUBLIC-PRIVATE-PARTNERSHIP), 20 (SERVICE II), 26 (MANGELHAFTES FLÄCHENMANAGEMENT) und 29 (INNOVATIONSGRAD) Abhängige Variable: Zufriedenheit der ortsansässigen Unternehmen (ERFOLG) |
Variable | Nicht standardisierte Koeffizienten | Standardisierte Koeffizienten | T | Signifikanz | |
---|---|---|---|---|---|
B | Standardfehler | Beta | |||
(KONSTANTE) | −3,048 | 0,150 | −20,318 | 0,000 | |
SERVICE I | 0,687 | 0,151 | 0,345 | 4,554 | 0,000 |
INNOVATIONSGRAD | 0,672 | 0,151 | 0,337 | 4,451 | 0,000 |
MANGELH. FLÄCHENM. | −0,557 | 0,151 | −0,279 | −3,691 | 0,000 |
SERVICE II | 0,507 | 0,151 | 0,254 | 3,359 | 0,001 |
KOOPERATIONSDEFIZITE | −0,480 | 0,151 | −0,241 | −3,179 | 0,002 |
SERVICE III | 0,465 | 0,151 | 0,233 | 3,081 | 0,000 |
VERSTÄDTERUNG | −0,375 | 0,151 | −0,188 | −2,487 | 0,015 |
DISKRIMINIERENDE WIFÖ | −0,346 | 0,151 | −0,173 | −2,291 | 0,025 |
PUBLIC-PRIVATE-PARTN. | 0,343 | 0,151 | 0,172 | 2,269 | 0,026 |
Quelle: eigene Berechnung (n =92)
Die zweite Supervariable (Faktor 29) bezeichnet Kommunen, die in Relation zu anderen Kommunen besonders innovativ sind. Sowohl die Einführung neuer Steuerungsmodelle in der Verwaltung als auch die Konzentration auf Wissens- und humankapitalorientierte Standortfaktoren im Zuge der Technologie- und Innovationsförderung gehört zum Repertoire dieser Kommunen. Für diese Supervariable, die ebenfalls einen stark positiven Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Innovationsgrad“ verwendet.
Die dritte Supervariable (Faktor 26) repräsentiert solche Kommunen, die im Bereich der Liegenschaftspolitik einen deutlichen Standortnachteil aufweisen. Die Gewerbeflächenpreise sind hoch und die Kommunen tun zu wenig, um dieses Standortdefizit zu beheben. Auch die Vermarktung der Gewerbeflächen im Internet lässt zu wünschen übrig. Für diese Supervariable, die einen stark negativen Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Mangelhaftes Flächenmanagement“ verwendet.
Die vierte Supervariable (Faktor 20) sieht der ersten Supervariablen (Faktor 6) sehr ähnlich. Bedingt durch eine gute Kooperation zwischen den verschiedenen Fachpolitiken und den Akteuren vor Ort gelingt es den mit ihren Merkmalsausprägungen in dieser Komponente gebündelten Kommunen, sowohl vernünftige Verwaltungsleistungen anzubieten als auch ein hochwertiges Standortmarketing zu betreiben. Für diese Supervariable, die einen positiven Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Service II“ verwendet, um zu verdeutlichen, dass auf diesen Faktor im Wesentlichen die zum Faktor „Service“ komplementären Merkmale hoch laden.
Die fünfte Supervariable (Faktor 8) bezeichnet im Wesentlichen solche Kommunen, in denen die inneradministrative und interinstitutionelle Zusammenarbeit alles andere als zufriedenstellend funktioniert. Die Zusammenarbeit zwischen den Fachpolitiken, der Kommunikations- und Informationsaustausch, die Zusammenarbeit in konkreten Projekten sowie die Arbeitsteilung und Kompetenzzuordnung wird in diesen Kommunen ausnahmslos schlecht benotet. Für diese Supervariable, die einen negativen Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Kooperationsdefizite“ verwendet.
Die sechste Supervariable (Faktor 7) bündelt nochmals vor allem Merkmale, die sich auf die Flexibilität und Modernität der Verwaltung beziehen. Wiederum sind die hohen Faktorladungen vor allem im Bereich der Bearbeitungszeiten für das Aufstellen von Bebauungsplänen sowie Vorhaben- und Erschließungsplänen komplementär zu den Faktorladungen der Komponenten „Service“ und „Service II“. Entsprechend wird für diese Supervariable, die einen positiven Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, im Folgenden die Bezeichnung „Service III“ verwendet.
Die siebte Supervariable (Faktor 4) ist die einzige der neun in der Regression mit der endogenen Variablen ERFOLG signifikanten Supervariablen, die auch mit der Einwohnerzahl der Kommunen korreliert ist. Und entsprechend laden auf die Komponente auch im Wesentlichen solche Merkmale hoch, die typischerweise Kennzeichen von Agglomerationsräumen sind: Die haushaltsnahen Infrastrukturinvestitionen, die laufenden Personalausgaben je Einwohner, die laufenden Kulturausgaben je Einwohner und der Gewerbesteuerhebesatz sind überdurchschnittlich hoch, die Internetpräsenz ist in der Regel auf hohem Niveau gewährleistet, Technologie- und Gründerzentren existieren. Für diese Supervariable, die einen negativen Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird deshalb im Folgenden die Bezeichnung „Verstädterung“ verwendet.
Die achte Supervariable (Faktor 14) repräsentiert solche Kommunen, die verstärkt auf Formen diskriminierender Wirtschaftsförderung setzen wie kommunale Finanzhilfen und die Vergabe öffentlicher Aufträge an ortsansässige Unternehmen. Für diese Supervariable, die einen negativen Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Diskriminierende Wirtschaftsförderung“ verwendet.
Die neunte und letzte in der Regression mit der endogenen Variablen ERFOLG signifikante Supervariable (Faktor 16) umfasst Kommunen, die der Zusammenarbeit mit der Privatwirtschaft im Rahmen von Public-Private-Partnerships, Privatisierung und Outsourcing eine besondere Bedeutung zumessen. Neben der Moderation zwischen Politik, Verwaltung und Wirtschaft werden in diesen Kommunen auch in den Bereichen „Qualifizierung“, „Mobilisierung von Fördermitteln“ und „Interkommunale Kooperation“ besondere Anstrengungen unternommen. Für diese Supervariable, die einen positiven Einfluss auf den Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hat, wird im Folgenden die Bezeichnung „Public-Private-Partnership“ verwendet.
Im Ergebnis zeigt sich also, dass 58 % Beziehungsweise 53 %, wenn auf das korrigierte Bestimmtheitsmaß abgestellt wird. Diese Komponente, die eigentlich einen negativen Einfluss auf das Gewerbeklima hat, wird hier im Umkehrschluss im Sinne eines Wettbewerbsvorteils all der Kommunen, die nicht durch einbesonders schlechtes Kooperationsklima gekennzeichnet sind, interpretiert.
Unter Berücksichtigung der zum Teil doch erheblichen Schwierigkeiten bei der Operationalisierung der Variablen zu den Handlungsmustern der kommunalen Wirtschaftspolitik ist dieses Bestimmtheitsmaß der Regression von beinah 60 % erfreulich hoch, „nur“ 40 % der Streuung der Variablen ERFOLG bleiben unerklärt. Die gesamte Regression (F-Wert) ist auf einem 99%igen Niveau signifikant, und die einzelnen Supervariablen (t-Werte) sind es z.T. auf einem 99%igen und z.T. auf einem 95%igen Niveau. Die Residuen haben einen Erwartungswert von Null und eine homogene Varianz. Sie sind unkorreliert und annähernd normalverteilt. Neben dem durch die Regression mit den Faktorenwerten ausgeschalteten Multikollinearitäts-problem können also auch die Probleme der Autokorrelation und der Heteroskedastizität bei der Interpretation der Regression unberücksichtigt bleiben.
Bevor nun im nächsten Abschnitt diskutiert wird, welche Schlussfolgerungen sich aus diesen Ergebnissen für den Zusammenhang zwischen kommunaler Wirtschaftspolitik und lokalem Wachstum ableiten lassen, zunächst noch einige Anmerkungen zu Variablen, die in der hier präsentierten Untersuchung keinen Erklärungsbeitrag für die Unterschiede im Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik leisten: Die personale und finanzielle Ausstattung der Wirtschaftsförderung ist in ihrer Ausprägung weitgehend ubiquitär zwischen den Kommunen verteilt, so dass hier kein signifikanter Zusammenhang mit dem lokalen Gewerbeklima nachgewiesen werden konnte. Die Ausprägung der Kennziffern zur Organisationsform der kommunalen Wirtschaftsförderung und einer clusterzentrierten Ansiedlungspolitik zeigen ebenfalls keinen messbaren Einfluss auf den Erfolg der kommunalen Wirtschaftspolitik, obwohl sie sich in ihrer Ausprägung von Kommune zu Kommune z.T. erheblich unterscheiden.
Die klassischen regionalökonomischen Theorien Vgl. z. B. Isard, W.: Location and Space-Economy. A General Theory Relating to Industrial Land Location, Market Areas, Land Use, Trades and Urban Structure. – New York 1956. Myrdal, G.: Economic Theory and Underdeveloped Regions. – London 1957. Böventer, E. v.: Standortentscheidung und Raumstruktur. – Hannover 1979 Vgl. Blien, U. (Hrsg.): Einflussfaktoren für die erfolgreiche Entwicklung ostdeutscher Regionen. – Nürnberg 2003 Vgl. Rubin, I.S.; Rubin, H.J.: Economic Development Incentives: The Poor (Cities) Pay More, in: Urban Affairs Quarterly 23/1, 1987, S. 37–62. Humphrey, C.R.; Erickson, R.A.; Ottensmeyer, E.J.: Industrial Development Groups, Organizational Resources, and the Prospects for Effecting Growth in Local Economies, in: Growth and Change, Summer 1988, S. 1–21. Ross, S.L.: The Long-Run Effect of Economic Development Policy on Resident Welfare in a Perfectly Competitive Urban Economy. In: Journal of Urban Economics 40, 1996, S. 354–380 Krugman, P.: Making Sense of the Competitiveness Debate. In: Oxford Review of Economic Policy 12, 1996, S. 17–25
Während die letzte Aussage in ihrer Allgemeinheit in der Regel nicht bestritten wird, gibt es doch erhebliche Bedenken gegen das zugespitzte Argument, interkommunaler Wettbewerb sei aus diesen Gründen überhaupt nicht existent. Vgl. z. B. Begg, I.: Cities and Competitiveness. In: Urban Studies 36/5–6, 1999, S. 795–809 Vgl. z. B. Camagni, R.: Local ‘milieu’, Uncertainty and Innovation Networks: Towards a New Dynamic Theory of Economic Space. In: Camagni, R. (Hrsg.): Innovation Networks: Spatial Perspectives. – London, New York 1991, S. 121–144. Fromhold-Eisebith, M.: Das „kreative Milieu“ als Motor der regionalwirtschaftlichen Entwicklung. Forschungstrends und Erfassungsmöglichkeiten. In: Geographische Zeitschrift 1, 1995, S. 30–47. Fritsch, M.; Koschatzky, K.; Schätzl, L.; Sternberg, R.: Regionale Innovationspotentiale und innovative Netzwerke – Zum Stand der Forschung. In: Raumforschung und Raumordnung 4, 1998, S. 243–252 Vgl. Fox, W.F.; Murray, M.N.: Local Public Policies and Interregional Business Development. In: Southern Economic Journal 57/2, 1990, S. 413–427. Bradbury K.L.; Kodrzycki Y.L.; Tannenwald, R.: The Effects of State and Local Public Policies on Economic Development: An Overview. In: New England Economic Review 7/3–4, 1997, S. 1–12. Thornley, A.: Institutional Change and London’s Urban Policy Agenda. In: The Annals of Regional Science 2, 1998, S. 163–183 Persky, J.; Felsenstein, D.; Wiewel, W.: How do we know that “but for the incentives“ the development would not have occured? In: Bingham, R.D.; Mier, R. (Hrsg.): Dilemmas of Urban Economic Development. Issues in Theory and Practice, Thousand Oaks. – London, New Delhi 1997, S. 28–45 Vgl. Büttner, T.: Steuerwettbewerb im Föderalstaat: Eine empirische Analyse der kommunalen Hebesatzpolitik. In: Büttner, T. (Hrsg.): Finanzverfassung und Föderalismus in Deutschland und Europa. – Baden-Baden 2000, S. 61–88. Deepak, M.S.; Taylor West, C.; Spreen, T.H.: Local Government Portfolios and Regional Growth: Some Combined Dynamic CGE/Optimal Control Results. In: Journal of Regional Science 41/2, 2001, S. 219–254
Um es gleich vorwegzunehmen, auch in diesem Beitrag wird diese Frage nicht in zufriedenstellender Form beantwortet werden können. Es war nicht möglich, den direkten Einfluss der in der Regression mit der Variablen ERFOLG identifizierten erfolgreichen Handlungsmuster kommunaler Wirtschaftspolitik auf das lokale Wachstum (etwa gemessen am Wachstum des BIP pro Kopf oder dem Beschäftigungswachstum der Kommune) in einem geeignet spezifizierten ökonometrischen Modell in unverzerrter Form zu schätzen. Nur ein kleiner Teil der für solch eine Schätzung notwendigen Kontrollvariablen (z.B. zum Marktpotenzial der Kommune, der Ausstattung mit Humankapital, der Branchenstruktur) liegt in entsprechend disaggregierter Form auf kommunaler Ebene vor.
Trotz dieser Datenprobleme wird hier versucht, empirische Evidenz für die „local policies matter“-Hypothese auf der Grundlage folgender Annahmen zu finden:
Da in der vorangegangen Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der Variablen ERFOLG und den Kennziffern zu den unterschiedlichen Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik, mit einer unverzerrten OLS-Schätzung gezeigt werden konnte, dass sich hinter der Streuung der Variablen ERFOLG zwischen den Kommunen zu großen Teilen Unterschiede in den Handlungsmustern der kommunalen Wirtschaftspolitik verbergen, kann auch davon ausgegangen werden, dass die Variable ERFOLG diese Unterschiede im Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik hinreichend repräsentiert. Wie zudem aus Tabelle 2 bekannt ist, scheint die Variable ERFOLG weitgehend unabhängig von anderen für das Wachstum einer Kommune relevanten Variablen wie der Sektoralstruktur der Kommune, der räumlichen Lage, dem Qualifikationsniveau, der Beschäftigtenquote im Bereich Forschung und Entwicklung und den GRW-Fördermitteln pro Kopf zu sein. Die Nullhypothese der Unabhängigkeit der Variablen ERFOLG von anderen relevanten Einflussgrößen lokalen Wachstums kann in keinem Fall abgelehnt werden (s.o.).
Wird nun analog zu dem in Abbildung 1 angedeuteten Wirkungszusammenhang (zwischen den Maßnahmen kommunaler Wirtschaftspolitik, dem Gewerbeklima als strategischer Faktor (ERFOLG) und dem Wirtschafts- und Beschäftigungswachstum der Kommune) die Variable ERFOLG, die bis jetzt endogene zu erklärende Variable war als exogene erklärende Variable für das lokale Wachstum herangezogen, so ist vor dem Hintergrund dieser beiden Annahmen davon auszugehen, dass schon der einfache Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient zwischen der Variablen ERFOLG und einer Kennziffer für das kommunalwirtschaftliche Wachstum in der Lage ist, empirische Evidenz für den – von anderen Determinanten lokalen Wirtschaftswachstums unabhängigen – Zusammenhang zwischen dem Erfolg kommunaler Wirtschaftspolitik und dem lokalen Wachstum zu liefern. Zwar lässt sich mit solch einem Vorgehen nicht die Intensität des Zusammenhangs bestimmen, also der Prozentsatz des Wachstums der von den unterschiedlichen Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik erklärt wird, aber immerhin die Wirkungsrichtung im Sinne der „local-policies-matter- Hypothese“.
Diesem Ansatz folgend wird nun also untersucht, ob die mit der Variablen ERFOLG gemessene Qualität der kommunalen Wirtschaftspolitik „Erklärungsgehalt“ für die Unterschiede in der wirtschaftlichen Entwicklung der ostdeutschen Kommunen hat, die hier mit der Entwicklung der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten von 1995-2000 nachgewiesen wird. Veränderungen in der zu erklärenden Variable, z.B. die Einführung eines “time-lags“ von einem Jahr (1996–2001) oder eine Verkürzung des Zeitraums, in dem das Beschäftigungswachstum betrachtet wird, verändern das hier präsentierte Ergebnis nur unmerklich.
Abbildung 2
Streuungsdiagramm für 105 ostdeutsche Kommunen über 20 000 Einwohner
Quelle: eigene Darstellung

Der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson liegt hier bei 0,343 und ist auf einem 99%igen Niveau signifikant. Die „Ballung“ der Merkmalspaare um die im Streuungsdiagramm eingezeichnete Linie ist also mit einer 99%igen Wahrscheinlichkeit nicht zufälliger Art, sie spiegelt vielmehr einen linearen Zusammenhang beider Variablen wider. Die Antwort auf die Frage, ob die kommunale Wirtschaftspolitik überhaupt einen Einfluss auf das lokale Wachstum hat, lässt sich somit – vor dem Hintergrund der oben begründeten Annahmen – bejahen. In der Tat scheint es einer Reihe von ostdeutschen Kommunen im Zeitraum 1995-2000 gelungen zu sein, unabhängig von übergeordneten Entwicklungen wie ihrer Sektoralstruktur, der Verkehrsinfrastruktur und der Förderpolitik aufgrund einer überdurchschnittlich erfolgreichen Wirtschaftspolitik sichtbare Wachstumsvorteile zu erzielen. Ein Vergleich der Ergebnisse der DIW-Unternehmensbefragungen 2000 und 1995 legt zudem die Schlussfolgerung nahe, dass dieser Einfluss kommunaler Wirtschaftspolitik auf das lokale Beschäftigungswachstum in Ostdeutschland heute höher als noch in der unmittelbaren Transformationsperiode von 1990-1995 ist. Der Anteil der Industrieunternehmen, die die kommunale Verwaltung als sehr wichtigen Standortfaktor bezeichnen, verdoppelte sich zwischen den Jahren 1995 und 2000 von rd. 10 auf 20 %.
Im Vergleich mit Westdeutschland waren die kommunalen Wirtschaftsförderer in den neuen Bundesländern von Anfang an mit einer doppelten Herausforderung konfrontiert: Zum einen mussten sie die enormen Transformationsprobleme lösen, d.h. überhaupt erst einmal funktionierende Institutionen schaffen, zum anderen sahen sie sich ebenso wie die westdeutschen Regionen dem von der Globalisierung des Wirtschaftern ausgehenden zunehmenden interkommunalen Wettbewerbsdruck ausgesetzt. In einer globalisierten, kommunikativ und informativ vernetzten Welt und einem sich intensivierenden interkommunalen Wettbewerb sollten sie bei knappen Budgets, hoher Arbeitslosigkeit, wachsenden sozialen Spannungen und gestiegenen Anforderungen an eine umweltbewusste nachhaltig wirksame Entwicklung vor Ort ihre ökonomische Basis halten und nach Möglichkeit ausbauen. Sie mussten also sowohl die Anfangsprobleme bewältigen als auch den Wandel von einer rein bedarfsorientierten zu einer eher wettbewerbsorientierten Wirtschaftspolitik vollziehen. Wie die hier präsentierten empirischen Ergebnisse zeigen, waren die ostdeutschen Kommunen in der Bewältigung dieser Herausforderung in der Periode nach 1995 unterschiedlich erfolgreich.
Im Gegensatz zu den theoretisch entwickelten Ausgangshypothesen war das Erfolgsrezept dabei keine rein aus dem unternehmerischen Wettbewerb abgeleitete wettbewerbsorientierte Wirtschaftspolitik, sondern vielmehr ein ausgewogenes Mix aus traditionellen (Consulting, Liegenschaftspolitik, Verwaltungsdienste, Infrastrukturinvestitionen) und modernen (Public-Private-Partnerships, Einführung neuer Steuerungsmodelle, Regionalmarketing) Maßnahmenbündeln. Zusammengenommen leisten diese erfolgreichen Handlungsmuster kommunaler Wirtschaftspolitik einen sichtbaren Beitrag zum Beschäftigungswachstums vor Ort („Local policies matter“).
Der aus den Analogien zum unternehmerischen Wettbewerb abgeleitete Maßnahmenbereich „Zielgruppenorientierte Ansiedlungspolitik“ gehört nicht zu den Erfolgstrategien kommunaler Wirtschaftspolitik (s.o.). Dies ist insofern von Interesse, als dieses Maßnahmenbündel oft als Eckpunkt einer modernen Wirtschaftspolitik der Kommunen empfohlen wird. Geeigneter scheint hier eine Ansiedlungspolitik, die sich nicht direkt an der Definition bestimmter Wachstumsbranchen, d.h. am Output, orientiert, sondern stattdessen über eine Beeinflussung des Inputs z.B. der Infrastruktur versucht, indirekt eine günstige Sektoralstruktur vor Ort zu erreichen. Was die unendliche Debatte zur Organisationsform der kommunalen Wirtschaftsförderung angeht Vgl. hierzu z. B. Stember, J.: Kommunale Wirtschaftsförderung: Innovation zwischen Regionalisierung, Globalisierung und Verwaltungsreform, Vieselbach und Erfurt 1997, S. 85 ff.
Im Hinblick auf die volkswirtschaftlichen Konsequenzen des interkommunalen Wettbewerbs ist zu bemerken, dass die Anreize für einen ruinösen Subventionswettlauf bei rationalem Verhalten der Kommunen eigentlich gering sein müssten. In den Kommunen, in denen Maßnahmen der diskriminierenden Wirtschaftsförderung (Finanzhilfen, Preissubventionen, gezielte Vergabe öffentlicher Aufträge) in größerem Umfang durchgeführt werden, haben diese sogar einen negativen Einfluss auf das lokale Gewerbeklima. Eine mögliche Erklärung hierfür ist die Unzufriedenheit unter den Unternehmen, die keine oder geringere Finanzhilfen erhalten. Dagegen gibt es durchaus Anzeichen für eine drohende Unterversorgung mit haushaltsnahen öffentlichen Gütern wie sie z. B. von Hans-Werner Sinn Sinn, H.W.: The Selection Principle and Market Failure in Systems Competition, in: Journal of Public Economics 66, 1997, S. 247–274
Anhand der empirischen Ergebnisse für die ostdeutschen Kommunen über 20 000 Einwohner in der Periode 1995-2000 konnte also gezeigt werden, dass beim jetzigen Stand der Mobilität der Produktionsfaktoren (oder anders: auf dem gegenwärtigen Niveau des interkommunalen Wettbewerbs) die behaupteten Vorteile des interkommunalen Wettbewerbs schon voll zur Geltung kommen. Geht man davon aus, dass die Mobilität der Produktionsfaktoren zur Zeit noch eher beschränkt ist (vgl. z.B. Blankart, C.B.: Braucht Europa mehr zentralstaatliche Koordination? In: Wirtschaftsdienst 76, 1996, S. 87–91), so wird es fraglich, inwieweit dieses aus volkswirtschaftlicher Sicht eher zufriedenstellende Bild allein dem verstärkten interkommunalen Wettbewerb, d.h. einem Ausbau der Exit-Option auf kommunaler Ebene, zuzurechnen ist.
Abbildung 1

Abbildung 2

Kennziffern zu den Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland für Kommunen über 20 000 Einwohner (n = 92)
1-3 | Organisation der Wirtschaftsförderung als Amt oder privatrechtlich, schriftliches Konzept zur Wirtschaftsförderung vorhanden? | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein |
4 | Anzahl der Mitarbeiter in der Wirtschaftsförderung | Vollzeitäquivalent je 10 000 Einwohner |
5-9 | Etats für Wirtschaftsförderung, Standortwerbung, Kultur, Personal und Qualifizierungsinitiativen | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) |
10-12 | Ressourcen in den Bereichen „Bestandspflege“, „Ansiedlungspolitik“ und „Existenzgründungen“ | Anteilswerte in Prozent |
13-20 | Realisierung ausgewählter Maßnahmen: Innovative Projekte, branchenorientierte Ansiedlungspolitik, Finanzhilfen, Internetpräsens, TuG-Zentrum, Neue Steuerungsmodelle, Public-Private-Partnership, systematisches Standortmarketing? | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein und Jahr der Realisierung |
21-24 | Zusammenarbeit zwischen den Fachpolitiken und den Institutionen vor Ort nach funktionalen Aspekten | (1,5) mit 1 = sehr gut, 5 = mangelhaft (Schulnoten)* |
25-40 | Bedeutung verschiedener Maßnahmenbündel im Gesamtaufgabenspektrum der Wirtschaftsförderung | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung* |
41-62 | Realisierung bestimmter Einzelmaßnahmen im Bereich der Analysetätigkeiten, der Standortwerbung, der interkomunalen Kooperation und des Consulting? | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein |
63 | Beratungsgespräche mit Unternehmen pro Monat | Anzahl je 10 000 Einwohner |
64-65 | Gewerbe- und Industriegebiete insgesamt, freie Gewerbe- und Industriegebiete | Hektar je 10 000 Einwohner |
66 | Preis für erschlossene Gewerbeflächen | Quadratmeterpreis in € je 10 000 Einwohner |
67 | Gewerbesteuerhebesatz | Höhe des Hebesatzes (Durchschnitt pro Jahr) |
68-69 | Ausgaben für Investitionen (Baumaßnahmen) insgesamt, Investitionen in unternehmensnahe Infrastruktur | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) |
70-75 | Gesamtverschuldung, eingeworbene Fördermittel, Zuweisungen für Investitionen, laufende Nettokreditaufnahme, Zinsausgaben und Veräußerungserlöse | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) |
76-79 | Plätze in Kindergärten, in Einrichtungen der Altenhilfe, Planbetten in Akutkrankenhäusern, Wohnungen insgesamt | Anzahl je Einwohner |
80-83 | Bearbeitungszeiten von bestimmten Planfeststellungs- und anderen Genehmigungsverfahren | 1 = 1-6 Monate, 2 = 6-12 Monate, 3=1 Jahr und länger* |
84-88 | Organisation der Energieversorgung, der Wasserver- und -entsorgung, des ÖPNV, der Müllabfuhr, der Straßenreinigung | (1,0)-Dummy mit 1 = privat, 0 = nicht vollständig |
* Diese streng genommen ordinal skalierten Merkmale werden hier als metrisch interpretiert. |
Ranking ostdeutscher Städte über 20 000 Einwohner nach dem Erfolg der kommunalen Wirtschaftspolitik aus Sicht der ortsansässigen Unternehmen (n = 105)
1 | Coswig | 23 | 36 | Sonneberg | −26 | 71 | Salzwedel | −41 |
2 | Crimmitschau | 22 | 37 | Limbach-Oberfrohna | −27 | 72 | Fürstenwalde/Spree | −42 |
3 | Hennigsdorf | 12 | 38 | Luckenwalde | −27 | 73 | Staßfurt | −43 |
4 | Apolda | 11 | 39 | Naumburg/Saale | −28 | 74 | Eisleben | −43 |
5 | Haldensleben | 11 | 40 | Aschersleben | −28 | 75 | Borna | −43 |
6 | Ilmenau | 9 | 41 | Saalfeld/Saale | −29 | 76 | Magdeburg | −46 |
7 | Ludwigsfelde | 8 | 42 | Dresden | −30 | 77 | Güstrow | −46 |
8 | Wernigerode | 5 | 43 | Erfurt | −30 | 78 | Potsdam | −47 |
9 | Wismar | 0 | 44 | Leipzig | −31 | 79 | Weißenfels | −47 |
10 | Eisenach | −4 | 45 | Schönebeck/Elbe | −32 | 80 | Falkensee | −47 |
11 | Halberstadt | −9 | 46 | Arnstadt | −32 | 81 | Stralsund | −48 |
12 | Burg bei Magdeburg | −9 | 47 | Meißen | −32 | 82 | Gera | −49 |
13 | Pirna | −9 | 48 | Dessau | −32 | 83 | Zeitz | −50 |
14 | Meiningen | −12 | 49 | Freital | −32 | 84 | Stendal | −50 |
15 | Döbeln | −12 | 50 | Torgau | −33 | 85 | Reichenbach/Vogtl. | −50 |
16 | Sömmerda | −14 | 51 | Forst (Lausitz) | −33 | 86 | Oranienburg | −50 |
17 | Glauchau | −14 | 52 | Bautzen | −33 | 87 | Gotha | −50 |
18 | Waren/Müritz | −15 | 53 | Radebeul | −35 | 88 | Wittenberg | −52 |
19 | Parchim | −15 | 54 | Prenzlau | −35 | 89 | Altenburg | −52 |
20 | Suhl | −16 | 55 | Neubrandenburg | −36 | 90 | Görlitz | −53 |
21 | Eisenhüttenstadt | −17 | 56 | Eberswalde | −36 | 91 | Lauchhammer | −53 |
22 | Bad Langensalze | −18 | 57 | Neuruppin | −36 | 92 | Guben | −53 |
23 | Chemnitz | −19 | 58 | Neustrelitz | −37 | 93 | Wittenberge | −53 |
24 | Zittau | −19 | 59 | Merseburg | −37 | 94 | Schwerin | −54 |
25 | Annaberg-Buchholz | −19 | 60 | Strausberg | −38 | 95 | Halle/Saale | −55 |
26 | Riesa | −19 | 61 | Plauen | −38 | 96 | Greiz | −56 |
27 | Freiberg | −20 | 62 | Bernau | −38 | 97 | Rostock | −57 |
28 | Bernburg/Saale | −20 | 63 | Aue | −38 | 98 | Hoyerswerda | −57 |
29 | Mühlhausen | −21 | 64 | Cottbus | −38 | 99 | Finsterwalde | −59 |
30 | Wolfen | −22 | 65 | Greifswald | −39 | 100 | Frankfurt (Oder) | −59 |
31 | Jena | −22 | 66 | Köthen/Anhalt | −39 | 101 | Weißwasser | −60 |
32 | Rudolstadt | −24 | 67 | Nordhausen | −39 | 102 | Brandenburg a.d.H. | −68 |
33 | Schwedt/Oder | −25 | 68 | Weimar | −40 | 103 | Senftenberg | −70 |
34 | Rathenow | −25 | 69 | Sangerhausen | −40 | 104 | Werdau | −78 |
35 | Zwickau | −26 | 70 | Markkleeberg | −40 | 105 | Quedlinburg | −88 |
1 Reihung auf Grundlage der Mittelwerte der Angaben ortsansässiger Unternehmen zum Engagement der Kommune für die Belange der lokalen Wirtschaft auf einer metrisch interpretierbaren Skala von „gut“ (+1) über „mittelmäßig“ (0) bis „schlecht“ (−1). Um die Lesbarkeit zu erhöhen, wurden die Mittelwerte mit 100 multipliziert. |
Korrelation von relevanten Strukturmerkmalen der ostdeutschen Kommunen über 20 000 Einwohner (n = 105) mit der Qualität ihrer kommunalen Wirtschaftspolitik (ERFOLG)
1 | Größe der Kommune | Anzahl der Einwohner (Jahr 2000) | −0,167 | |
2 | Einwohnerdichte der Kommune | Anzahl der Einwohner je m2 (Jahr 2000) | 0,082 | |
3 | (Branchen-)Struktureffekt einer Shift-Analyse (2-Steller) | Strukturbedingtes Beschäftigungswachstum 1995-2000 | 0,167 | |
4 | Entfernung zu den nächsten 3 Agglomerationen (Straße) | Minuten (Jahr 2000)2 | 0,063 | |
5 | Entfernung zu den nächsten 3 Agglomerationen (Schiene) | Minuten (Jahr 2000)2 | 0,035 | |
6 | Entfernung zu den nächsten 3 Agglomerationen (Luftweg) | Minuten (Jahr 2000)2 | −0,025 | |
7 | Besatz mit höherwertigen Arbeitsplätzen | Anzahl in % aller Beschäftigten (Jahr 2000)2 | 0,078 | |
8 | Beschäftigte in Forschung und Entwicklung | Anzahl in % aller Beschäftigten (Jahr 2000)2 | 0,091 | |
9 | Fördermittel von Bund und Land (GRW) | Euro je Einwohner (Durchschnitt der Jahre 1995-1999)2 | 0,041 | |
10 | Kommune im Land Brandenburg | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,167 | |
11 | Kommune im Land Mecklenburg-Vorpommern | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,036 | |
12 | Kommune im Land Sachsen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 0,091 | |
13 | Kommune im Land Sachsen-Anhalt | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,055 | |
14 | Kommune im Land Thüringen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 0,160 | |
15 | Nähe zur Staatsgrenze nach Osten | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | −0,030 | |
16 | Nähe zur ehemaligen Grenze zwischen BRD und DDR | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 0,157 | |
1 Angaben ortsansässiger Unternehmen zum Engagement ihrer Kommune für die lokale Wirtschaft auf einer Skala von „gut“ (+1) über „mittelmäßig“ (0) bis „schlecht“ (−1), DIW-Unternehmensbefragungen 1998 und 2000 2 Die Daten standen nicht auf Gemeinde-, sondern nur auf Landkreisebene zur Verfügung. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (zweiseitig) signifikant. |
Reduziertes Set von 29 Supervariablen (Faktoren, Hauptkomponenten) zu den Handlungsmustern kommunaler Wirtschaftspolitik in Ostdeutschland nach einer Faktorenanalyse der 88 Ausgangsvariablen
1 | Regelmäßige Präsentation der Kommune auf Messen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 6,728 |
2 | Freie Gewerbe- und Industriegebiete | Hektar je 10 000 Einwohner | 11,301 |
3 | Interkommunale Erschließung von Gewerbegebieten | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 15,205 |
4 | Laufende Kulturausgaben | € je Einwohner (Durchchnittswert pro Jahr) | 19,016 |
5 | Gesamtverschuldung der Kommune | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 22,670 |
6 | Bedeutung der Beratung von Unternehmen | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 26,117 |
7 | Aufstellen eines Bebauungsplans | Anzahl der Monate (Durchschnitt) | 29,492 |
8 | Inneradministratives Kommunikationsklima | (1,5) mit 1 = sehr gut, 5 = mangelhaft | 32,795 |
9 | Ressourcen im Bereich „Ansiedlungspolitik“ | Anteilswert in Prozent an Gesamtressourcen | 35,808 |
10 | Etat der kommunalen Wirtschaftsförderung | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 38,551 |
11 | Privatwirtschaftliche Organisation der Wirtschaftsförderung | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 41,198 |
12 | Regelmäßige Unternehmensbefragungen | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 43,829 |
13 | Veräußerungserlöse durch Verkauf von Vermögen | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 46,449 |
14 | Bedeutung kommunaler Finanzhilfen | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 49,030 |
15 | Ausgaben für Investitionen (Baumaßnahmen) | je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 51,543 |
16 | Bedeutung von Public-Private-Partnership | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 53,927 |
17 | Bedeutung der Verbesserung weicher Standortfaktoren | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 56,297 |
18 | Organisation des öffentlichen Nahverkehrs | (1,0)-Dummy mit 1 = privat, 0 = nicht vollständig privat | 58,617 |
19 | Eigenständiges Wirtschaftsförderungsamt | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 60,926 |
20 | Einführung neuer Steuerungsmodelle in der Verwaltung | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 63,226 |
21 | Organisation der Straßenreinigung | (1,0)-Dummy mit 1 = privat, 0 = nicht vollständig privat | 65,498 |
22 | Planbetten in Akutkrankenhäusern | Anzahl je 1 000 Einwohner | 67,708 |
23 | Ressourcen im Bereich „Existenzgründungspolitik“ | Anteilswert in Prozent an Gesamtressourcen | 69,904 |
24 | Ausgaben für Qualifizierung | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 72,081 |
25 | Nettokreditaufnahme | € je Einwohner (Durchschnittswert pro Jahr) | 74,216 |
26 | Bedeutung der Liegenschaftspolitik | (0,4) mit 0 = keine Bedeutung, 4 = sehr hohe Bedeutung | 76,325 |
27 | Zweckverband zur Ver- und Entsorgung | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 78,411 |
28 | Branchenzentrierte Ansiedlungspolitik | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 80,461 |
29 | Maßnahmen sehr früh umgesetzt (Innovationsgrad) | (1,0)-Dummy mit 1 = Ja, 0 = Nein | 82,354 |
Modellzusammenfassung der Regression mit Faktorenwerten
0,763 | 0,582 | 0,530 | 1,367 |
Einflussvariablen: (Konstante), Faktorenwerte der Faktoren 4 (VERSTÄDTERUNG), 6 (SERVICE I), 7 (SERVICE III), 8 (KOOPERATIONSDEFIZITE), 14 (DISKRIMINIERENDE WIRTSCHAFTSFÖRDERUNG), 16 (PUBLIC-PRIVATE-PARTNERSHIP), 20 (SERVICE II), 26 (MANGELHAFTES FLÄCHENMANAGEMENT) und 29 (INNOVATIONSGRAD) Abhängige Variable: Zufriedenheit der ortsansässigen Unternehmen (ERFOLG) |