德国专业化和就业发展:区域一级的分析外文翻译资料

德国专业化和就业发展:区域一级的分析

作者：Julia Kowalewski

单位： Hamburg Institute of International Economics (HWWI), Heimhuder Str. 71, D-20148 Hamburg, Germany

摘要：本文根据1998年至2007年德国规划地区的就业增长分析了产业专业化对区域专业化的影响。本文分别对德国的西部和东部进行了全面的考察。本文通过使用一个偏离-份额回归方法，提供了关于本地化的优势特定行业存在的新发现。结果表明，反向定位在解释德国地区差异的主要作用时，具有一定的优越性。这涉及到一个去中心化过程的经济活动。此外，德国东部和西部之间的差异也可以被确定。

关键词:区域专业化；就业发展；德国区域；偏离份额方法

1. 介绍

德国接受社会保险缴费的雇员人数在1998年和2007年之间大概下降了1%。这一平均发展背后隐藏着强大的区域和部门经济增长的差异。虽然因戈尔施塔特地区的就业增长了近12%，德国东部地区尤其遭受高达20%的失业。部门差距更加明显:它们反映了结构上的差异，以工业向服务业的广泛转移为特征的经济变化。例如，可以通过比较计算机和相关技术的活动以及成衣制造的增长率来说明这一点。前者的雇员人数增长了70%，而后者下降了50%。

产业以及它们所在的地区的发展如何依赖于多样化的因素。理论和实证文献强调，一个地区的产业发展并不仅仅取决于地区条件，如基础设施，或一个产业普遍增长或萎缩的事实。因此，工业可能会根据他们的区域分布产生不同的发展。本文采用偏离-份额回归方法分析个别行业的区域专业化与特定行业的区域专业化之间就业增长的关系。与传统的偏离份额类似的回归分析方法，分析可以检查因果关系并包含各种有意义内容的理论变量——除了经济结构的影响。该方法最重要的优点是分析单元，即区域内的单个行业。与以区域为观测单元的固定效应面板模型相比，关于是否有可能将产业发展的影响与工业区位的影响区分开来，它具有较好的观测效果(Blien和Wolf，2002)。

本文的目的有两个方面。首先，在60个行业的层面上，研究特定行业的本地化优势。如果这些地区的工业有增长的趋势，他们在什么情况下被过度代表而在什么情况下开始被低估，在观测周期内，结果可作为定位优势以及越来越专业化的趋势的证据。德国的一些地区也与日益扩大的结构性差距相关。

相反的情况是，与平均水平相比，代表人数过多的地区的工业往往会衰退，这表明在观察期间，区域结构有所下降和调整。在增长理论的背景下思考，这将显示区域结构的均值回归^[1]。为了补充这些发现，随后进行了一项分析，以检验一个区域的一般专门化是否影响其创造就业增长的能力。研究结果将提供观察期内城市化对就业发展路径的影响，如多元化部门结构带来的好处，并可视为专业化效应结果的验证。

高度分解是本文实证分析的优势之一(例如，Moller和Tassinopoulos 2000年的估计数; Blien和Wolf 2002年被分别限制在11个和27个部门)。Mameli等人(2008)分析了对估计当地就业增长的部门模型聚合的敏感性。它们的结果有力地支持使用高度分类的数据，特别是在分析不跨更广泛行业集团(如熟练劳动力或基础设施可用性)运作的部门特定外部性时。继续分析进一步提供了关于一般区域专业化对区域区位质量影响的发现。

第二个目标不仅分析整个德国的区域，而且德国东部和西部分开分析。关于德国东部和西部的显著差异，部门结构趋同的问题尤其重要。以往的研究仅限于上述的一部分^[2]。由于不同的部门和区域规模以及不同的观察期和模型规格比较差异，结果总是伴随着不确定性。在本文中，考虑一致性分析，研究结果可以直接进行比较，也可以进行差异分析说明。

1. 理论背景与实证文献

大量的理论和实证文献表明，区域差异和增长差异很大程度上取决于地区的行业结构。传统的新古典主义方法常常忽视个别行业的作用。但 Krueger和 Summers的作品(1988)和Appelbaum 和 Schettkat(1999)的研究表明，工业在经济的结构性发展中的重要作用。这是由于工业受特定的商业周期和以特定的供求条件为特征的事实。然而，不仅是某一特定行业的整体发展，而且是该地区的这一行业的专业化程度对区域发展至关重要。

区域专业化的观察与本土化的存在有着密切的联系优势，即空间集聚产生的正集聚效应。一个行业的优势，如来自专业化劳动力市场的优势，专业化中间产品或服务与知识溢出(Marshall，1890)。而新古典主义理论忽略了集聚优势的存在，隐含着经济的趋同。在不同的地区，新经济地理学的方法也允许人口的集中，生产活动的空间分散。基于他的中心外围模型，克鲁格曼(1991)表明运输费用的水平、劳动力因素的高度流动性和生产规模效益高，影响经济活动的集中度^[3]。但理论没有提供关于工业将如何在地理位置上变化的暗示，因为必须考虑到行业的具体情况。因此，有必要进行实证研究，以探讨是否存在专业化或结构性趋同的趋势。

Onvergence Moller和Tassinopoulos(2000)观察到区域工业结构的趋同。根据1987年至1996年期间德国西部的11个主要工业。他们发现只有食品和饮料部门有专业化的趋势。东部的类似调查结果。德国区域由Blien和Wolf(2002)为1993年至1999年期间提供。检查27个行业，他们发现如果一个行业是本地集中的，就业率下降的幅度会更大。他们认为，新的通讯技术以及其他技术的发展使得生产组织更加分散，从而使德国东部突出的区域单一结构不再起作用。Blien和Suuml;dekum(2005) 根据德国28个行业的区域就业数据，分析了1993年至2001年经济结构的发展。作者在高价值服务(例如业务服务、教育) 找到了证据。因此，1993年基准年当地代表人数过多导致服务业增长明显加快。

对个别行业的去中心化趋势的观察，与规模经济源于城市化优势的假设有关。它们是每个行业的外部因素，来自于经济活动的总体水平。一个行业的增长增加了区域收入，假定区域收入增加了对其他行业产品的需求。因此，不同行业的增长率是正相关的多样化的经济结构(Glaeser等，1992)。例如Buenstorf和Geissler(2010)发现1964年至2003年间，德国激光产业企业的区位选择是由城市化而非本地化经济驱动的。

动态外部性，即MAR (Marshall-Arrow-Romer)和Jacobs外部性，必须与静态位置外部性区分开来。静态外部性解释了区域经济结构，而动态外部性则被认为是内生的经济增长过程。基于产业间知识溢出对生产率有正向影响的假设，随着距离的增加，知识溢出在空间集中的产业间发生的程度增强。(Jaffe 等，1993；Graham，2009)。如果溢出主要是部门内的，则意味着行业的集中和专业化。这是与静态局部效应理论相关的马尔外部性理论所暗示的。如果溢出主要是部门间的，即发生在不同行业的公司之间(雅各布斯外部性)，就会发生集中，但各行业更喜欢多样化而不是专门化的经济结构。静态城市化效应与这一理论有关(Glaeser 等， 1992)。

问题是，知识溢出几乎是不可测量的。此外，Cingano和Schivardi(2004)强调，就业并不是衡量知识溢出对经济增长影响的良好工具，因为知识溢出应该是诱导经济增长的生产力的提高。通过劳动力需求的变化，使用就业数据假定就业收益是成比例的。但生产率变化可能对不同的行业的劳动力市场产生影响会有很大的不同。它们要么导致劳动力流失或补偿效应^[4]。他们用意大利的数据进行实证分析，结果表明生产率较高而就业回归会导致相互矛盾的结果。虽然专业化被发现是生产力的增长引擎，但就业增长受益于多样化，专业化变得不那么重要。这可能是相互矛盾的经验证据背后的区域专业化对就业发展的影响依据。Glaeser等人(1992)认为只有雅各布斯外部性的存在，而Henderson等人(1995)发现该行业特定的专业化是主要的就业增长引擎。Blien等人(2006)再次发现有证据表明，当地产业的就业增长得益于多元化的环境。

1. 数据

这项研究的数据是由德国联邦职业介绍所提供的。这官方信息是基于完整的库存统计，因此非常可靠，比调查数据更准确。这些数据包括所有通过工作的贡献参加社会保险的雇员。在观察中被排除在外的是那些少数就事论事的人，如仆人和个体经营者。结果，分析涵盖了大约65%的工作人口。有关1998年至2007年每年的就业数据，在每年的6月30日进行测量，接近每年的平均值(德国联邦职业介绍所，2008)。

区域就业数据根据行业分类区分了60个行业，德国联邦统计局WZ 2003(德国联邦统计局2003)，而这是以欧洲各行业的统计分类为基础的社区。选择这一行业分类涉及调查期间长短，因为在1998年以前没有2003年世界经济报告的可比数据。由于数据的限制，以前对区域专门化进程的分析不得不选择一个相对较高的部门聚集水平。就业数据以地区为单位，汇总到97个规划区域由联邦建筑、城市事务和空间发展研究所定义(BBSR，2008)。

规划区域的界定是基于对通勤者的分析各区之间的联系，即各区与各镇之间的独立联系非常紧密。紧密的通勤运动被合并成一个规划区域。不像以前研究中，通常采用行政属地单位如区划，这种分析是基于功能上定义的区域，作为区域劳动力市场的近似值。这似乎更可取的原因有两个。第一，根据地域单位的选择，区域部门结构受到重大影响。很可能是面积小的地区的部门结构差异要比规划区域大得多。例如，差异在规划区域的运用中，城市与环境之间的关系在很大程度上消失了。其次，区域级数据的使用有一种提供空间自相关的趋势，作为分割同质区域的人工制品而出现(Resende，2010)。因此，规划区域适合研究区域专业化及其对劳动力市场绩效的影响，因为使用行政区域单位可能会歪曲结果^[5]。这篇论文使用了根据人口密度大小，划分出7种不同的区域类型区域中心:人口密度高的集聚区，人口密度非常高的集聚区中心城区，城市化地区人口密度高，城市化地区人口密度中等高水平中心，城市化地区低密度没有高水平中心，农村地区的高密度及密度较低的乡郊地区(BBSR，2008)。

分析还包括规划区域员工的资格结构。由于数据保护，在不是大量匿名化参数值的情况下，不可能在地区一级实施资格特征和区分60个行业。

1. 估计结果

德国的专业化和部门效应

偏离份额法使每个行业的一般发展趋势受到部门效应的影响，与由于每个行业的空间集中或分散趋势受到专业化或结构调整效应的影响而分开。首先，人们关注的是整个德国的具体行业业绩。

观察期内各行业的实际发展情况一般反映在对行业效应的估计上，从而得出模型拟合良好的结论。超过一半的行业影响是显著的(36个行业影响为5%;38个在10%的水平上)。1998-2007年，本港有17个行业的增长率高于平均水平，21个行业的增长率则低于平均水平。它们既反映了从工业到服务业的结构变化，也反映了从劳动密集型到研究和技能密集型工业的变化。工业增长速度高于平均水平的主要是服务业。航空运输业实现了比平均水平高出21个百分点的巨大就业增长。相比之下，1998年至2007年的实际增长率为90%。此外，计算机及相关活动行业，以及教育、卫生、社会工作等较成熟的行业，增长速度超过了平均水平。与商业有关的活动的高增长率表明，服务的重要性日益增加不仅是由于私人家庭的需求不断增加，而且是由公司对服务的需求不断增加所推动的(DIW Berlin，2009)。在观察期间，两个技术密集的制造业也有很好的表现:其他运输设备的制造以及电机和电器的制造。

然而，在观测期间，许多扇区的发展明显低于平均水平。虽然其中6个属于服务业，但其负面影响相对较低(电力、天然气、蒸汽和热水供应:-1.7个百分点)。以低技能和劳动密集型生产过程为主要特征的行业，如服装业(-9个百分点)、纺织业(-7个百分点)和家具制造业(-4个百分点)，就业损失严重。它们与拥有大量劳动力和相对较低劳动力成本的国家竞争(Peters等，2006；Kowalewski和Stiller，2009)。但在1998年至2007年间，办公机械(下降5个百分点)和化工生产(下降2个百分点)等高技能行业也出现了下降。通过外包到其他(服务)公司来替代就业可能是这种变化的原因。

在控制总体发展的情况下，个别行业的发展取决于它们在不同地区的分布情况。专业化gi的回归系数在三分之一的行业中是显著的。对专业化的负面影响几乎全部进行了估计。这意味着在基准年，某一特定地区某一特定行业高于(低于)平均份额，往往会导致该行业在未来几年的就业增长率较低(较高)。总的来说，这意味

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Specialization and employment development in Germany: An analysis at the regional level*

Julia Kowalewski

Abstract. This paper analyses the impact of industry specific regional specialization on employment growth in German planning regions between 1998 and 2007. The paper investi- gates Germany as a whole as well as Western and Eastern Germany separately. By using a shift-share regression approach the paper provides new findings about the existence of industry- specific localization advantages. The results show that inverse localization advantages play a major role in explaining regional disparities in Germany. This involves a process of deconcen- tration of economic activity. In addition, differences between Eastern and Western Germany can also be identified.

Key words: Regional specialization, employment development, German regions, shift-share method

1 Introduction

The number of employees subject to social insurance contribution in Germany declined between 1998 and 2007 by about 1 percent. This average development hides strong regional and sectoral growth differences. While employment in the Ingolstadt region increased by nearly 12 percent, Eastern German regions in particular suffered from job losses of up to 20 percent (Oberlausitz- Lower Silesia). The sectoral disparities are even more pronounced: they reflect the structural change in the economy that is characterized by a broad shift from industry to service sectors. This can be illustrated, for example, by comparing the growth rates of computer and related activities and the manufacture of wearing apparel. The number of employees in the former increased by a remarkable 70 percent whereas the latter showed a decline of 50 percent.

How industries – and the regions in which they are located – develop depends on diverse factors. The theoretical and empirical literature stresses that the development of industries in a region does not depend only on regional conditions – such as infrastructure – or the fact that an industry is generally growing or shrinking. It is also influenced by the degree to which a region is specialized in the respective industry. So, industries might develop differently according to their regional distribution. In this paper, shift-share regression methodology is used to analyse the relationship between regional specialization in individual industries and regional industry- specific employment growth. The regression-analytical analogue of the traditional shift-share analysis allows for the examination of causalities and the inclusion of all kinds of meaningful theoretical variables – in addition to the influence of the economic structure. The most important advantage of this method is the unit of analysis, which is the individual industry within regions. In contrast to panel models with fixed effects, which treat regions as the unit of observation, it is possible to separate the effect of industry development from the effect of location of these industries (Blien and Wolf 2002).

The aim of this paper is twofold. First, sector-specific localization advantages are investi- gated at the level of 60 industries. If it turns out that industries tend to grow in those regions where they were overrepresented and decline where they were underrepresented in the begin- ning of the observation period, the results can be taken as evidence for localization advantages and a trend towards increasing specialization. Growing structural disparities between the German regions would be associated with this. The opposite case, that industries tend to decline in regions where they were overrepresented compared to the average, would indicate decon- centration and an adjustment of the regional structures during the observation period. Thinking in the context of growth theory, this would exhibit mean reversion of regional structures^[1]. To complement the findings, a subsequent analysis is carried out to test if general specialization of a region affects its capacity to generate employment growth. The result will provide insight into the effect of urbanization, such as benefits from diversified sector structures, on the path of employment development in the observation period, and can be seen as validation for the results of the specialization effects.

The high sectoral disaggregation is one advantage of the empirical analysis in this paper (e.g., the estimates of Mouml;ller and Tassinopoulos 2000; Blien and Wolf 2002, were restricted to 11 and 27 sectors, respectively). Mameli et al. (2008) analysed the sensitivity to sectoral aggregation of models, which estimates local employment growth. Their results strongly support the use of highly disaggregated data, especially when sector-specific externalities that do not operate across broader industry groups, such as skilled labour or infrastructure availability, are analysed. The continuative analysis further provides findings about the influence of general regional specialization on a regionrsquo;s quality of location.

The second aim is to analyse not only the regions of Germany as a whole but also the Eastern and Western German parts separately. Regarding the significant differences between Eastern and Western Germany, the question of the convergence of the sectoral structure is of particular interest. Former studies were restricted to one of the mentioned parts^[2].Comparing the different results is always accompanied by uncertainty because of different sectoral and regional dimen-

sions as well as different observation periods and model specifications. Given the consistent analysis in the present paper, the findings can be directly compared and differences can be illustrated.

2 Theoretical background and em

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