Überblick

Im internationalen Vergleich ist die Europäische Union wohlhabend. Bei genauerer Betrachtung zeigen sich jedoch erhebliche Unterschiede zwischen den Regionen. Die Karte zeigt eine Möglichkeit der Messung dieser regionalen Disparitäten. Die abgebildeten 10 verschiedenen Typen von Regionen repräsentieren Unterschiede und Gemeinsamkeiten im Hinblick auf die sektorale Struktur der Wirtschaftstätigkeit, die wirtschaftliche Leistung, das Ausmaß der Arbeitslosigkeit und die natürliche Bevölkerungsentwicklung. Die Karte verdeutlicht somit ungleiche sozioökonomische und demographische Entwicklungsmuster in der EU auf einer subnationalen Ebene.

Zu den ausgewählten statistischen Merkmalen

Für die vorliegende Typisierung der Regionen der EU nach sozioökonomischen und demographischen Aspekten wurde folgendes Bündel an Merkmalen herangezogen:

• der Anteil der Erwerbstätigen in der Industrie (des sekundären Sektors) an allen Erwerbstätigen in Prozent (Durchschnitt der Jahre 2011–2013),

• der Anteil der Erwerbstätigen im Dienstleistungsbereich (des tertiären Sektors) an allen Erwerbstätigen in Prozent (Durchschnitt der Jahre 2011–2013),

• das regionale Bruttoinlandsprodukt je Einwohner in Kaufkraftstandards (Durchschnitt der Jahre 2009–2011),

• der Anteil der Arbeitslosen an den Erwerbspersonen in Prozent (Durchschnitt der Jahre 2011–2013),

• der natürliche Bevölkerungssaldo (Geburten minus Sterbefälle) je 1000 Einwohner (Durchschnitt der Jahre 2010-2012).

Mit dieser Merkmalsauswahl ist zugleich der Anteil der Erwerbstätigen in der Landwirtschaft (des primären Sektors) berücksichtigt. Er ergibt sich aus der Differenz zwischen der Summe aller Erwerbstätigen und der den Erwerbstätigen des sekundären und tertiären Sektors.

Mit dem Ziel, Regionen vergleichbarer Größe zu untersuchen, sind die Bezugsflächen der Typisierung eine Kombination der Ebenen NUTS 1 und NUTS 2. NUTS-1-Regionen entsprechen in Deutschland den Bundesländern, die 38 NUTS-2-Regionen in Deutschland sind zum Beispiel Regierungsbezirke großer Bundesländer oder kleine Bundesländer wie das Saarland, die nicht weiter untergliedert sind.

Zur Methode Clusteranalyse

Methodisch betrachtet ist die vorliegende Typisierung von Regionen der EU das Ergebnis einer Clusteranalyse.

Clusteranalytische Verfahren ermöglichen, eine große Zahl an Untersuchungsobjekten (das sind hier die Regionen der EU) über mehrere Merkmale hinweg auf ähnliche Merkmalsausprägungen hin zu untersuchen und in möglichst homogene Gruppen, die sogenannten Cluster, zusammenzufassen.

Als Sortierungs- bzw. Zuordnungsstrategie greift dabei inhaltlich betrachtet die Idee, das jeweilige spezifische Profil an Merkmalsausprägungen für jedes Untersuchungsobjekt mit jenen Profilen zusammenzuführen, die ihm am ähnlichsten sind und es von denen zu trennen, die ihm am unähnlichsten sind.

Mathematisch-statistisch umgesetzt wird diese Idee in drei Schritten. Zunächst wird die (Un-)Ähnlichkeit der untersuchten Regionen (anhand der quadrierten euklidischen Distanz ihrer Indikatorenwerte) bestimmt. Je geringer der errechnete Distanzwert zwischen zwei Regionen ausfällt, desto ähnlicher sind sie, je größer der Wert, desto unähnlicher.

Anschließend werden sukzessive die jeweils ähnlichsten Regionen zu Clustern zusammengefasst. Im dritten Schritt muss die Schwelle bestimmt werden, an der diese Zusammenfassung abgebrochen werden soll, sodass die Zusammenführung der Regionen noch weitgehend in sich homogene Cluster garantiert, die Cluster-Anzahl aber zugleich schon inhaltlich interpretierbar und grafisch darstellbar wird. Für die vorliegende Typisierung der Regionen der EU wurde die Zehn-Cluster-Lösung gewählt.

Zu den Ergebnisse der Analyse

Vor dem Hintergrund der durchgeführten Clusteranalyse lassen sich für die 113 NUTS-1 bzw. NUTS-2-Regionen der EU zehn unterschiedliche regionale Entwicklungsmuster ausmachen. Mit den Abweichungen der Clustermittelwerte der einzelnen untersuchten Merkmale vom jeweiligen EU-Durchschnitt und der Hinzuziehung weiterer Merkmale zur Bevölkerung und zur haushaltsbezogenen Infrastruktur als Interpretationshilfen lassen sie sich folgendermaßen charakterisieren:

· Urbane Dienstleistungszentren mit einer stark überdurchschnittlichen Wertschöpfung, einer leicht überdurchschnittlichen Arbeitslosigkeit, einem vergleichsweise sehr hohen natürlichen Bevölkerungssaldo und einer entsprechend jungen Bevölkerung (Cluster 1) oder mit einer stark überdurchschnittlichen Wertschöpfung, einer niedrigen Arbeitslosigkeit und hohen Zuwanderungsraten (Cluster 2).

· Regionen mit leichtem Dienstleistungsschwerpunkt, aber einer insgesamt eher durchschnittlichen Wirtschaftsstruktur und wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit. Kennzeichnend sind zudem eine vergleichsweise niedrige Arbeitslosenquote, ein positiver Wanderungssaldo und ein leicht überdurchschnittlicher natürlicher Bevölkerungssaldo (Cluster 3).

· Regionen mit einer durchschnittlichen Wirtschaftsstruktur und wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit können weiter unterteilt werden in Regionen mit einem leicht überdurchschnittlichen natürlichen Bevölkerungssaldo und einer entsprechend jungen Bevölkerung (Cluster 4) und in Regionen mit einem unterdurchschnittlichen natürlichen Bevölkerungssaldo mit wenigen jungen und vielen alten Menschen sowie einer vergleichsweise geringen Arbeitslosigkeit (Cluster 5).

· Regionen in der Krise mit wenig Industrie, einer sehr hohen Arbeitslosigkeit, Abwanderungstendenzen und einer eher älteren Bevölkerung (Cluster 6). Es umfasst vor allem die von der seit 2008 andauernden Finanz- und Wirtschaftskrise besonders betroffenen Regionen.

· Bei den industriell geprägten Regionen sind einerseits Regionen mit einer leicht überdurchschnittlichen Wertschöpfung, einer niedrigen Arbeitslosigkeit, einem leicht überdurchschnittlich hohen Anteil an älteren Menschen sowie Zuwanderungstendenzen (Cluster 7) zu unterscheiden, andererseits Regionen mit eher unterdurchschnittlichem Wohlstand und Abwanderungstendenzen (Cluster 8).

· Landwirtschaftlich geprägte Regionen lassen sich unterteilen in Regionen mit unterdurchschnittlichem Wohlstand, erhöhter Arbeitslosigkeit, hoher Abwanderung und einem niedrigen natürlichen Bevölkerungssaldo (Cluster 9) sowie in stark landwirtschaftlich geprägte Regionen mit sehr geringem Dienstleistungsbesatz, sehr geringem Wohlstand, wenigen alten Menschen, aber dennoch unterdurchschnittlichem natürlichen Bevölkerungssaldo und Abwanderungstendenzen (Cluster 10).

Wie bei allen Typenbildungen ist auch bei der vorliegenden Charakterisierung der EU-Regionen zu beachten, dass das Ziel die Hervorhebung allgemeiner Trends ist. Die individuelle Situation in den einzelnen Regionen kann davon abweichen.