title: Patterns, Processes and Causes of Economic Growth
title: Patterns, Processes and Causes of Economic Growth
title: Muster, Prozesse und Ursachen des Wirtschaftswachstums
Creators: name: Duschl, Matthias
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: Daten
growth
Economics
Cluster
Schätzung
firms
Region
distribution
economic
Widerstandsfähigkeit ,
Innovation
Extremereignisse
Wirtschaft
Wachstum
Unternehmen
Statistik
Simulation
Wirtschaftswachstum
regions
Verteilung

description: Die Promotionsschrift untersucht
      die Muster, Prozesse und Ursachen von Wirtschaftswachstum auf
      Ebene der Firmen und Regionen. Wie sind die Wachstumsraten
      regionaler Ökonomien verteilt und wie entstehen diese
      Verteilungen? Welche Implikationen besitzen
      Firmenwachstumsprozesse für die Dynamiken regionaler
      Ökonomien? Welche Firmen-externe, aber regionale Faktoren
      führen zu Firmenwachstum und welche räumliche Dimension
      besitzen ihre Wachstumseffekte? Und wie sind diese Faktoren
      auf regionaler Ebene kausal miteinander verknüpft? Diese
      Fragen werden in sieben Forschungsbeiträgen, basierend auf
      umfassenden empirischen Daten und innovativen statistischen
      Ansätzen, näher untersucht. Hierbei wird insbesondere die
      Heterogenität von Firmen, Industrien und des Raums
      berücksichtigt. Eine Forschungslücke zu den stochastischen
      Eigenschaften von Wachstumsraten auf der Meta-Ebene zwischen
      Firmen und Nationen wird gefüllt, indem die Asymmetric
      Exponential Power (AEP) Verteilung für regionale und
      industrie-spezifische Beschäftigtendaten für Deutschland
      geschätzt wird. Die zusätzlichen Informationen, die einer
      Nicht-Normalität von Wachstumsraten innewohnen, ausnutzend,
      wird die kausale Struktur von Wirtschafts-, Forschungs-,
      Innovations- und Ausbildungsaktivitäten im Rahmen eines
      Strukturmodells identifiziert, wobei ein einmaliger
      industrie-spezifischer und multi-dimensionaler regionaler
      Paneldatensatz zugrunde liegt. Ein konditionaler Ansatz zur
      Schätzung der AEP-Verteilung wird im Rahmen der Analyse
      chinesischer Firmendaten eingeführt, um die Vorteile
      gewöhnlicher Regressionsansätze mit den Vorteilen von
      Verteilungsschätzungen zu kombinieren. Die Rolle von
      Firmendynamiken für die aggregierte Ökonomie wird anhand
      eines empirisch validierten Simulationsmodells und einer
      konzeptuellen Arbeit untersucht, in welcher Firmendynamiken
      eine zentrale Rolle in der empirische Implementation der
      evolutorischen Perspektive der regionalen Resilienz
      einnehmen. Schließlich ermöglichen geokodierte Mikrodaten,
      Fahrzeiten sowie eine flexible Distanzfunktion robuste
      Rückschlüsse auf die räumliche Reichweite von industriellen
      Clustern, die nicht durch das Modifiable Areal Unit Problem
      betroffen sind und somit eine realistischere Einschätzung des
      heterogenen und Firmen-spezifischen Einflusses
      verschiedenartiger Agglomerationen erlauben. Die Ergebnisse
      zeigen empirisch die Bedeutung der Berücksichtigung von
      Firmendynamiken und der Heterogenität von Industrien und des
      Raums für Analyse von regionalem Wirtschaftswachstum.
      Insbesondere stechen die Häufigkeit extremer
      Wachstumsereignisse, auf Ebene der Firmen sowie Regionen, und
      ihre Rolle für die regionale Entwicklung hervor. Zudem sind
      Wissenserzeugende Aktivitäten ein wichtiger Wachstumsfaktor,
      obwohl ihre Effekte stark von der Industrie und den
      Firmeneigenschaften abhängen. Industrielle Cluster, welche
      ganz unterschiedliche räumliche Ausmaße annehmen können, sind
      nicht unbedingt förderlich für die ein solches Cluster
      bewohnenden Firmen. Zuletzt überleben viele der in der
      Literatur bekannten stylized facts über die statistischen
      Eigenschaften wirtschaftlicher Wachstumsraten verschiedene
      Aggregationsebenen, wie regionale Ökonomien, und verschiedene
      nationale Kontexte, wie in China.
description: This thesis studies the patterns,
      processes and causes of economic growth at the level of firms
      and regions. How are growth rates of regional economies
      distributed and how do these distributions emerge? What are
      the implications of firm growth processes on the dynamics of
      regional economies? Which factors external to the firm, but
      internal to the region drive firm growth and what is the
      spatial dimension of their growth effects? And how are these
      factors causally related to each other at the regional level?
      In seven research papers, these questions are investigated on
      basis of comprehensive empirical data and innovative
      statistical approaches, taking especially into account the
      heterogeneity of firms, industries and space. A research gap
      on the stochastic characteristics of growth rates at the
      intermediate level between firms and countries is filled by
      fitting the Asymmetric Exponential Power (AEP) distribution
      to regional industry-specific employment data for Germany.
      Exploiting this additional information residing in the
      non-normality of the growth rates, the causal structure of
      economic, research, innovation and educational activities is
      uncovered within a structural vector autoregression
      framework, drawing on a unique industry-specific and
      multi-dimensional regional panel dataset. Introducing a
      conditional estimation approach of the AEP distribution in
      the context of the analysis of Chinese firm data, advantages
      from both ordinary regression and distributional approaches
      are combined. The role of firm dynamics for the aggregate
      economy is investigates by means of an empirically validated
      simulation models and conceptual work, in which firm dynamics
      assume a central role in the empirical implementation of the
      evolutionary perspective of regional resilience. Finally,
      geocoded micro-data, travel times and a flexible distance
      decay function approach provide more robust findings on the
      spatial extent of industrial clusters, unaffected from the
      Modifiable Areal Unit Problem, ultimately allowing for a more
      realistic assessment of the heterogeneous and firm-specific
      impacts of different kinds of agglomerations. The results of
      this thesis prove empirically the importance of taking into
      account the firm level dynamics and the heterogeneity across
      industries and space for the analysis of regional economic
      growth. Especially the frequency of extreme growth events,
      both at the level of firms and regions, and their role for
      regional development stand out. Besides, knowledge-generating
      activities are an important factor for growth, although their
      effects strongly depend on the industry and properties of the
      firm. Industrial clusters, which can take quite different
      spatial extensions, are not necessarily beneficial for the
      incumbent firms populating such a cluster. Finally, many
      stylized facts on the statistical properties of economic
      growth rates found in the literature survive at different
      aggregation levels, like regional economies, and national
      contexts, like in China.