{"id":114591,"date":"2015-12-21T15:50:03","date_gmt":"2015-12-21T15:50:03","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2015\/12\/marti-01-02-2016-franz\/"},"modified":"2023-08-23T23:11:16","modified_gmt":"2023-08-23T21:11:16","slug":"marti-01-02-2016","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2015\/12\/marti-01-02-2016\/","title":{"rendered":"Produktivit\u00e4t sucht st\u00e4dtisches Umfeld"},"content":{"rendered":"<p>Die Arbeitsproduktivit\u00e4t<a href=\"#footnote_1\" id=\"footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor\">[1]<\/a> hat sich in der Schweiz in den vergangenen Jahren nur langsam erh\u00f6ht. Von 2003 bis 2013 nahm die Produktivit\u00e4t im Durchschnitt nur um 0,9 Prozent pro Jahr zu. Besonders in den letzten Jahren seit der Finanzkrise ist sie kaum mehr gewachsen.<a href=\"#footnote_2\" id=\"footnote-anchor_2\" class=\"inline-footnote__anchor\">[2]<\/a> In diesen Jahren leistete vielmehr das Arbeitsvolumen einen positiven Beitrag zum Pro-Kopf-Wachstum des Bruttoinlandprodukts (BIP). Um den Wohlstand langfristig zu sichern, muss jedoch in Zukunft nebst dem Arbeitsvolumen auch die Arbeitsproduktivit\u00e4t verst\u00e4rkt gesteigert werden.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nWelches Bild zeigt sich, wenn man nun von der nationalen auf die regionale Ebene wechselt? War die Produktivit\u00e4tsentwicklung in den Regionen unterschiedlich, und worauf sind die allf\u00e4lligen Unterschiede zur\u00fcckzuf\u00fchren? Im Zentrum einer laufenden Studie steht die Analyse der regionalen Arbeitsproduktivit\u00e4tsentwicklung auf der Ebene von Regionen (siehe <em>Kasten 1<\/em>).&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDer Branchenmix in den untersuchten Regionen hat einen massgeblichen Einfluss auf die Produktivit\u00e4t (siehe <em>Kasten 2<\/em>). Hinzu kommt, dass eine Branche nicht an jedem Standort gleich produktiv ist, unter anderem weil je nach Mikrolage unterschiedliche T\u00e4tigkeiten wahrgenommen werden: So nimmt eine Bankfiliale in einer l\u00e4ndlichen Gemeinde andere Aufgaben als das Hauptquartier wahr.&#13;<\/p>\n<h2><strong>Drei Hypothesen mit Fokus auf den Regionen&#13;<br \/>\n<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nIn der Studie werden drei Hypothesen getestet. Die erste lautet: Weniger produktive Regionen konnten gegen\u00fcber bereits produktiven aufholen. Grundlage f\u00fcr diese Annahme ist die sogenannte Konvergenzypothese der neoklassischen Wachstumstheorie, welche besagt, dass Regionen mit einem niedrigen Pro-Kopf-Output zu den fortgeschritteneren Regionen aufschliessen k\u00f6nnen. Je h\u00f6her also das Ausgangsniveau der Arbeitsproduktivit\u00e4t einer Region im Vergleich zu anderen Regionen ist, desto niedriger sollte ihre Wachstumsrate sein.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nEine Gegenthese dazu ist, dass die Arbeitsproduktivit\u00e4t aufgrund einer vorteilhaften Ver\u00e4nderung des Branchenmix vor allem in den urbanen Zentren und an gut erreichbaren Standorten zunahm. Diese These ist aus der traditionellen Handelstheorie abgeleitet. Der Branchenmix reflektiert demnach letztlich nichts anderes als unterschiedliche Spezialisierungen der Regionen: je h\u00f6her der Anteil wertsch\u00f6pfungsintensiver Firmen einer Region, desto h\u00f6her deren Arbeitsproduktivit\u00e4t. Die Unterschiede in den Produktivit\u00e4tswachstumsraten k\u00f6nnen daher permanent sein.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nEine dritte Hypothese der Studie untersucht den Zusammenhang zwischen Mikrolage und Arbeitsproduktivit\u00e4t innerhalb einer Branche: Die von Betrieben gew\u00e4hlten Mikrolagen unterscheiden sich nicht nur zwischen den Branchen, sondern auch regional innerhalb derselben Branche, da Bed\u00fcrfnisse und M\u00f6glichkeiten hinsichtlich Lagequalit\u00e4t von Betrieb zu Betrieb differenzieren. Je nach T\u00e4tigkeit, Funktion und Restriktion eines Betriebes werden unterschiedliche Mikrolagen gesucht. Aus den Unterschieden zwischen den Lagequalit\u00e4ten (Erreichbarkeit, Agglomerationsvorteile, Reputation des Umfelds usw.) lassen sich Aussagen zur Arbeitsproduktivit\u00e4t derselben Branche in unterschiedlichen Regionen machen.&#13;<\/p>\n<h2><strong>Z\u00fcrich zieht weiter davon<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nDie vorl\u00e4ufige Analyse stellt exemplarisch anhand von acht unterschiedlichen, sowohl urbanen als auch peripheren Regionen aus allen Landesteilen f\u00fcr die Jahre 2008 bis 2012 ein vielschichtiges Bild dar (siehe <em>Abbildung 1<\/em>). Die Arbeitsproduktivit\u00e4t der Regionen<a href=\"#footnote_3\" id=\"footnote-anchor_3\" class=\"inline-footnote__anchor\">[3]<\/a> Stadt Z\u00fcrich, Z\u00fcrcher Weinland und Lausanne liegt f\u00fcr beide Beobachtungszeitpunkte \u00fcber dem Schweizer Durchschnitt, w\u00e4hrend Pays d\u2019Enhaut (Waadt), Chur, Schanfigg (Graub\u00fcnden), Lugano und Mendrisio (Tessin) unterdurchschnittlich produktiv sind. Zudem konnte die Region Z\u00fcrich die Arbeitsproduktivit\u00e4t trotz eines hohen Ausgangsniveaus um 4,7 Prozent steigern. Nur in Chur nahm sie im betrachteten Zeitraum st\u00e4rker zu (5,8 Prozent). Demgegen\u00fcber verzeichneten insbesondere die Regionen Schanfigg (1,5 Prozent) und Mendrisio (1,1 Prozent) ein bescheidenes Produktivit\u00e4tswachstum. Zumindest f\u00fcr die untersuchten Gebiete ist kein Aufholen bei tiefer Ausgangsproduktivit\u00e4t feststellbar \u2013 die Konvergenzhypothese best\u00e4tigt sich hier also nicht. Im Gegenteil bauen die bereits produktiven urbanen Regionen ihren Vorsprung weiter aus.&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Abb. 1: Ver\u00e4nderung der Arbeitsproduktivit\u00e4t und des Branchenmix f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Regionen (2008 und 2012)<\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class=\"chart chart--normal\" id=\"marti1de\"><\/div>\n<script>\n\n\n$(function () {\n    $('#marti1de').highcharts({\n        chart: {\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        },\n        subtitle: {\n            text: ''\n        },\n        xAxis: [{\n            categories: ['Schweiz 2008', 'Schweiz 2012', 'Z\u00fcrich 2008', 'Z\u00fcrich 2012', 'Weinland 2008', 'Weinland 2012', 'Lausanne 2008', 'Lausanne 2012', \"Pays d'Enhaut 2008\", \"Pays d'Enhaut 2012\", 'Chur 2008', 'Chur 2012', 'Schanfigg 2008', 'Schanfigg 2012', 'Lugano 2008', 'Lugano 2012', 'Mendrisio 2008', 'Mendrisio 2012'],\n            crosshair: true\n        }],\n        yAxis: [{ \/\/ Primary yAxis\n            labels: {\n                format: '{value}%'\n                \n            },\n            plotOptions: {\n            column: {\n                stacking: 'percent'\n            }\n        },\n            title: {\n                text: ''\n                \n            },\n          \n        }, { \/\/ Secondary yAxis\n            title: {\n                text: 'Produktivit\u00e4tsindex (2008=100)',\n                style: {\n                    color: '#23318a'\n                }\n            },\n          \n            labels: {\n                format: '',\n                style: {\n                    color: '#23318a'\n                },\n                \n            },\n            opposite: true\n        }],\n        tooltip: {\n            shared: true\n        },  plotOptions: {\n            column: {\n                stacking: 'percent'\n            },\n            series: {\n                colorByPoint: false\n            }\n        },\n        legend: {\n            align: 'left'\n            \n           \n        },\n        \n\n       \n        series: [               \n\n\n\n                 {\n            name: 'Gastgewerbe \/ Beherbergung und Gastronomie',\n            type: 'column',    \n           color: 'rgba(232,64,102,0.5)',\n\n            data: [5.8,5.1,6.2,5.7,5.3,4.1,5.1,4.6,11.1,9.5,5.5,4.5,42.6,55.2,6.8,5.3,4.4,3.0],\n\n\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },\n                {\n            name: 'Handel; Instandhaltung und Reperatur von Motorfahrzeugen',\n            type: 'column',\n            color: '#e84066',\n            data:[15.3,14.4,11.0,10.0,16.8,16.3,15.2,13.2,18.0,11.7,17.2,16.3,10.9,7.7,16.6,15.7,17.4,19.6],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },\n         {\n            name: 'Sonstige wirtschaftliche Dienstleistungen\/Verkehr und Lagerei',\n            type: 'column',\n            color: 'rgba(210,216,3,0.5)',\n            data: [11.2,11.1,12.8,10.0,7.4,7.0,12.8,11.2,11.8,12.2,10.0,11.0,8.0,10.0,9.3,10.4,11.1,11.8],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },\n        {\n            name: 'Erbringung von sonstigen Dienstleistungen\/Kunst,Unterhaltung und Erholung\/Wasserversorgung; Abwasser- und Abfallentsorgung',\n            type: 'column',\n             color: 'rgba(210,216,3,1)',\n            data: [4.6,4.8,4.9,5.3,4.2,6.3,5.2,5.5,4.4,4.6,4.3,4.2,4.0,3.0,4.1,4.3,4.4,3.9],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },\n        {\n            name: 'Baugewerbe \/Bergbau, Gewinnung von Steinen und Erden',\n            type: 'column',\n            color: 'rgba(136,192,211,0.5)',\n            data: [8.7,8.9,4.6,4.3,15.0,16.2,6.7,7.2,14.7,16.3,11.3,11.3,17.6,8.6,9.9,11.0,7.8,8.5],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },{\n            name: 'Gesundheits- und Sozialwesen',\n            type: 'column',\n            color: 'rgba(136,192,211,1)',\n\n\n            data: [11.0,11.9,10.0,11.3,13.5,10.5,13.2,15.2,17.9,21.6,12.6,12.3,3.2,3.5,8.9,9.6,8.0,8.1],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },{\n            name: 'Verarbeitendes Gewerbe \/ Herstellung von Waren',\n            type: 'column',\n                        color: 'rgba(238,116,82,0.5)',\n\n\n            data: [18.8,17.8,3.8,3.7,20.8,23.0,8.0,6.9,8.3,10.6,15.9,16.0,3.4,3.4,12.3,12.0,33.2,30.8],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n        },{\n            name: 'Freiberufliche, wissenschaftl. u. technische Dienstleistungen \/ Erziehung u. 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Sie sind nach der Produktivit\u00e4t sortiert dargestellt. Die unterste Branche (Finanz- und Versicherungsdienstleistungen) ist die produktivste. Zusammengefasste Branchen (z. B. sonstige wirtschaftliche Dienstleistungen \/ Verkehr und Lagerei) sind entsprechend ihrer Stellenzahl (Vollzeit\u00e4quivalente) in absteigender Reihenfolge beschriftet. Bei den Regionen handelt es sich um MS-Regionen (siehe <em>Kasten 1<\/em>).<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Quelle: Ecoplan, BFS \/ Die Volkswirtschaft<\/span>&#13;<\/p>\n<h2><strong>Branchenmix als entscheidender Faktor<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nEine Ursache f\u00fcr diese unterschiedliche Entwicklung zwischen den untersuchten Regionen liegt beim Branchenmix. So variiert der Anteil an hochproduktiven Branchen zwischen den Regionen stark: W\u00e4hrend in Z\u00fcrich die drei produktivsten Branchen \u2013 Finanz- und Versicherungsdienstleistungen, Information und Kommunikation sowie Energieversorgung \u2013 im Jahr 2012 ein Viertel der Besch\u00e4ftigten ausmachen, sind es in Lausanne noch 13 Prozent und in Schanfigg nur 2 Prozent. Zudem hat sich der Branchenmix f\u00fcr die weniger produktiven Regionen unvorteilhaft entwickelt: Der Anteil wenig produktiver Branchen \u2013 beispielsweise Gastgewerbe\/Beherbergung \u2013 nahm tendenziell zu, derjenige der produktiven reduzierte sich. Somit ist eine Spezialisierung der Regionen feststellbar, wobei vor allem die urbanen Grossst\u00e4dte, aber auch regionale Zentren wie Chur von einer positiven Entwicklung des Branchenmix profitieren k\u00f6nnen.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nAuch innerhalb derselben Branchen hat sich die Produktivit\u00e4t regional unterschiedlich entwickelt. W\u00e4hrend die Finanz- und Versicherungsbranche in der Region Z\u00fcrich rund 8 Prozent produktiver wurde, legte sie in Lugano und Mendrisio weniger als 2 Prozent zu. Somit profitierte Z\u00fcrich gleich doppelt, indem der Anteil der produktiven Branchen stieg und diese im regionalen Vergleich erst noch produktiver wurden.&#13;<\/p>\n<h2><strong>\u00d6V-Erschliessung als Spiegel der Arbeitsproduktivit\u00e4t<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nWas sind Gr\u00fcnde f\u00fcr diese starken Unterschiede innerhalb einer Branche? Einen Erkl\u00e4rungsansatz liefert die sogenannte Mikrolage der Unternehmen, d. h. die Standortqualit\u00e4t auf kleinr\u00e4umiger Ebene. Als Beispiel f\u00fcr die zahlreichen untersuchten Faktoren der Mikrolage dient die Erschliessung der Niederlassungen mit dem \u00f6ffentlichen Verkehr. Je nach Unternehmenstyp und Funktion des Betriebes ist die \u00d6V-Erschliessung<a href=\"#footnote_4\" id=\"footnote-anchor_4\" class=\"inline-footnote__anchor\">[4]<\/a> unterschiedlich wichtig f\u00fcr den Kundenkontakt, den Umsatz oder den Netzwerkaustausch.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDie Auswertung f\u00fcr die Branche Finanz- und Versicherungsdienstleistungen zeigt einerseits: Die Unterschiede der Lagequalit\u00e4ten bez\u00fcglich der \u00d6V-Erschliessung sind zwischen den betrachteten Regionen gross (siehe <em>Abbildung 2<\/em>). W\u00e4hrend sich Finanzunternehmen und Versicherer in den urbanen, grossst\u00e4dtischen Regionen Z\u00fcrich und Lausanne fast ausschliesslich an den gut oder sehr gut erschlossenen Lagen ansiedeln, befinden sie sich in Regionen des Umlands wie dem Z\u00fcrcher Weinland oder dem Pays d\u2019Enhaut an Standorten mit geringer oder schlechter \u00d6V-Erschliessung.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDie unterschiedliche Erschliessung von Regionen spielt dabei \u2013 je nach Unternehmenstyp und Funktion \u2013 eine wichtige Rolle bei der Wahl des Standorts: Da zum Beispiel Treuhandunternehmen mit tendenziell internationaler, anspruchsvoller Kundschaft und T\u00e4tigkeit eine optimale Erreichbarkeit ben\u00f6tigen und diese auch bezahlen k\u00f6nnen, w\u00e4hlen sie mit gr\u00f6sserer Wahrscheinlichkeit einen Standort wie Z\u00fcrich oder Lausanne, als dies Treuhandunternehmen mit einem lokaleren Absatzmarkt tun.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nAndererseits zeigt die Auswertung: Die Branche Finanz- und Versicherungsdienstleistungen ist \u2013 unabh\u00e4ngig von der durch die Makrolage beeinflussten Erschliessungsqualit\u00e4t \u2013 sehr h\u00e4ufig an den besten \u00d6V-Lagen ihrer jeweiligen Region stationiert. Mit anderen Worten: Auch in periphereren Regionen ben\u00f6tigen viele Betriebe dieser Branche zentrale und repr\u00e4sentative Standorte f\u00fcr ihre Kundenkontakte. Dass sich aber dennoch beispielsweise in Lausanne fast die H\u00e4lfte der Betriebe nicht an den Top-Standorten befindet, liegt daran, dass es auch in dieser Branche Verarbeitungs- oder Backofficeeinheiten mit weniger Zentrums- und Repr\u00e4sentativit\u00e4tsanspruch gibt. Die hier anhand der \u00d6V-Erschliessung sichtbar unterschiedlichen Lagequalit\u00e4ten innerhalb von Branchen sind quantifizierbar und k\u00f6nnen \u2013 da sie unterschiedliche regionale Arbeitsproduktivit\u00e4ten widerspiegeln \u2013 f\u00fcr die Messung der Produktivit\u00e4tsunterschiede herangezogen werden.&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Abb. 2. <span style=\"color: #000000;\">\u00d6V-Erschliessung<\/span> der Betriebsstandorte der Branche Finanz- und Versicherungsdienstleistungen 2012<\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class=\"chart chart--normal\" id=\"marti2de\"><\/div>\n<script>\n\n$(function () {\n    $('#marti2de').highcharts({\n        chart: {\n            zoomType: 'xy'\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        },\n        subtitle: {\n            text: ''\n        },\n        xAxis: [{\n            categories: ['Z\u00fcrich', 'Lausanne', 'Lugano', 'Chur', 'Mendrisio', 'Weinland', 'Schanfigg', \"Pays d'Enhaut\" ],\n            crosshair: true\n        }],\n        yAxis: [{ \/\/ Primary yAxis\n            labels: {\n                format: '{value} %',\n                \n            },\n            title: {\n                text: '',\n                \n            }\n            \n        }, { \/\/ Secondary yAxis\n            title: {\n                text: '',\n                \n                labels: {\n                format: '{value} 2%',\n                \n            \n             }\n            },\n            opposite: true\n        }],\n        tooltip: {\n            shared: true,\n            enabled: false\n    \n        },\n        plotOptions: {\n            column: {\n                stacking: 'percent'\n            }\n        },\n        \n        \n        series: [{\n            name: 'sehr gute Erschliessung',\n            type: 'column',\n            color: '#37a932',\n            data: [89, 57, 50, 48, 23, 0, 0,0],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }},\n            {\n            name: 'gute Erschliessung',\n            type: 'column',\n           color: '#d2d803',\n            data: [10,27,33,18,27,31,0,0],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n\n        },  {\n            name: 'mittelm\u00e4ssige Erschliessung',\n            type: 'column',\n            color: '#ffdd0c',\n            data: [1,11,8,21,23,10,100,0],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n\n        }, {\n            name: 'geringe Erschliessung',\n            type: 'column',\n            color: '#ee7452',\n            data: [0,4,6,11,18,41,0,71],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n\n        }, {\n            name: 'schlechte Erschliessung',\n            type: 'column',\n            color: '#e84066',\n\n            data: [0,2,3,1,9,17,0,29],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ' %'\n            }\n\n        },{\n            name: 'Anteil gut (und sehr gut) erschlossene Fl\u00e4che am Total der Arbeitszonenfl\u00e4che',\n            type: 'scatter',\n           color: '#ae097f',\n\n marker: {\n                    radius: 7},\n            data: [90.18, 35.57, 3.98, 22.29, 8.77, 3.49, 0, 0],\n            tooltip: {\n                enabled: true\n            }\n        }]\n    });\n});\n\n\n<\/script>\n&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__legend\">Anmerkung: Die Standorte wurden in sogenannte \u00d6V-G\u00fcteklassen aufgeteilt (vgl. Fussnote 4). <\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground text__quelle--kasten\">Quelle: FPRE, BFS, ARE Bauzonenstatistik 2007 \/ Die Volkswirtschaft&#13;<br \/>\n<\/span>&#13;<\/p>\n<h2><strong>Regionalisierte Lohndaten erforderlich<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nErste Auswertungen der Studie haben Hinweise auf eine unterschiedliche regionale Arbeitsproduktivit\u00e4tsentwicklung geliefert: Urbane Zentren sind produktiver als periphere Regionen und konnten ihre Position tendenziell weiter ausbauen. Entscheidend dazu beigetragen hat eine positive Entwicklung des Branchenmix \u2013 hin zu hochproduktiven Branchen. Die regionalen Produktivit\u00e4tsunterschiede innerhalb derselben Branchen widerspiegeln sich in unterschiedlichen Mikrolagen der Betriebe.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nEine Einschr\u00e4nkung bleibt: Die Ver\u00e4nderung der Arbeitsproduktivit\u00e4t nach Region wurde bisher mit Lohndaten auf Ebene Grossregionen berechnet. Somit wurden f\u00fcr die Regionen Chur und Schanfigg, welche beide zur Grossregion Ostschweiz geh\u00f6ren, dieselben Lohnver\u00e4nderungen nach Branchen verwendet. Dadurch basieren die berechneten Ver\u00e4nderungen der Arbeitsproduktivit\u00e4t vor allem auf dem Branchenmix und nur bedingt \u2013 auf Ebene Grossregionen \u2013 auf der Ver\u00e4nderung der Arbeitsproduktivit\u00e4t innerhalb der Branchen. Ziel ist es, die Analysen mit Lohndaten auf der regionalen Ebene zu verfeinern und zus\u00e4tzlich Parameter zur Mikrolage nach Branche einzubeziehen. Dadurch kann die Ver\u00e4nderung der Arbeitsproduktivit\u00e4t f\u00fcr s\u00e4mtliche Regionen bestimmt und in Wachstums- und Struktureffekte aufgeteilt werden.<\/p>\n<ol class=\"footnote\"><li id=\"footnote_1\" class=\"footnote--item\">Gem\u00e4ss dem Bundesamt f\u00fcr Statistik ist die Arbeitsproduktivit\u00e4t definiert als Bruttowertsch\u00f6pfung pro Vollzeit\u00e4quivalent.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_2\" class=\"footnote--item\">Eidgen\u00f6ssisches Departement f\u00fcr Wirtschaft, Bildung und Forschung (2015). Grundlagen f\u00fcr die neue Wachstumspolitik. S. 38&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_2\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_3\" class=\"footnote--item\">MS-Regionen. Vgl. Kasten.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_3\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_4\" class=\"footnote--item\">Als Indikator f\u00fcr die Beurteilung der Erschliessung mit dem \u00f6ffentlichen Verkehr gelten die sogenannten \u00d6V-G\u00fcteklassen. Diese h\u00e4ngen einerseits von der Distanz zur Haltestelle ab, andererseits von der Haltestellenkategorie. Diese wird durch die Art der Verkehrsmittel, welche die Haltestelle bedienen (Bahnknoten, Bahnlinie, Tram, Bus, Postauto etc.), sowie dem Kursintervall der Verkehrsmittel bestimmt.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_4\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Arbeitsproduktivit\u00e4t hat sich in der Schweiz in den vergangenen Jahren nur langsam erh\u00f6ht. 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Sie wurden 1982 im Rahmen eines Forschungsprojektes \u00fcber r\u00e4umliche Mobilit\u00e4t aus bestehenden Berggebietsregionen und Raumplanungsgebieten gebildet (<a href=\"http:\/\/www.bfs.admin.ch\/bfs\/portal\/de\/index\/regionen\/11\/geo\/analyse_regionen\/03.html\" target=\"_blank\">Mehr<\/a> unter www.bsf.admin.ch)."},{"kasten_title":"Kasten 2: Struktureffekt und Wachstumseffekt","kasten_box":"Die regionale Arbeitsproduktivit\u00e4t kann sich \u00fcber zwei Kan\u00e4le ver\u00e4ndern:&#13;\n<ul>&#13;\n\t<li>Ver\u00e4nderung des Branchenmix (<em>Struktureffekt<\/em>): Zum einen kann die Arbeitsproduktivit\u00e4t sinken bzw. steigen, wenn sich der Branchenmix ver\u00e4ndert. Nimmt zum Beispiel der Anteil der Besch\u00e4ftigten in produktiven Branchen wie der Versicherungsbranche oder der Energie- und Wasserversorgung in einer Region zu, erh\u00f6ht sich die Arbeitsproduktivit\u00e4t dieser Region.<\/li>&#13;\n\t<li>Ver\u00e4nderung der Arbeitsproduktivit\u00e4t innerhalb einer Branche (<em>Wachstumseffekt<\/em>): Bleibt der Branchenmix konstant, erh\u00f6ht sich jedoch die Arbeitsproduktivit\u00e4t innerhalb einer Branche, dann steigt die Arbeitsproduktivit\u00e4t ebenfalls. So f\u00fchrt zum Beispiel eine zunehmende Mechanisierung oder Digitalisierung zu mehr Wertsch\u00f6pfung pro Vollzeitstelle.<\/li>&#13;\n<\/ul>&#13;\nZur Untersuchung dieser Kan\u00e4le und somit der Ver\u00e4nderung der regionalen Arbeitsproduktivit\u00e4t werden folgende Daten verwendet: der regionale Branchenmix, welcher sich aus dem Anteil der Vollzeit\u00e4quivalente (VZ\u00c4) pro Branche und Region zusammensetzt;<sup>a<\/sup> die regionale Arbeitsproduktivit\u00e4t, welche auf dem Inputfaktor Arbeit basiert und sich aus dem Quotienten des regionalen Nettolohns durch den Arbeitseinsatz (VZ\u00c4) berechnet.<sup>b<\/sup>&#13;\n&#13;\n<span class=\"text__quelle--kasten\"><sup>a<\/sup>Datenquelle Statistik der Unternehmensstruktur (Statent) 2012 und Betriebsz\u00e4hlung 2008, welche auf die neue Struktur der Statent umgerechnet wurde. Die Angaben basieren auf Arbeitsst\u00e4tten nach Gemeinden und wurden auf Ebene der Mobilit\u00e9-Spatial-Regionen zusammengefasst. Aufgrund der Datenlage wird sowohl der \u00f6ffentliche als auch der private Sektor einbezogen.<\/span>&#13;\n&#13;\n<span class=\"text__quelle--kasten\"><sup>b<\/sup>Es wird angenommen, dass der Faktor Arbeit gem\u00e4ss seiner korrekten Faktorleistung entsch\u00e4digt wird und somit der Nettolohn der Bruttowertsch\u00f6pfung entspricht. Die Angaben zu den Nettol\u00f6hnen stammen aus der Lohnstrukturerhebung (LSE). 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Zudem liefern regionale Standortfaktoren wie die Erschliessung mit dem \u00f6ffentlichen Verkehr wichtige Hinweise auf die Produktivit\u00e4t. 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