Quasi-experimental Methods in Empirical Regional Science and Policy Analysis – Is there a Scope for Application? - Timo Mitze; Alfredo R. Paloyo; Björn Alecke (Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI), 2012)
Applied econometrics has recently emphasized the identification of causal parameters for policy analysis. This revolution has yet to fully propagate to the field of regional science. We examine the scope for application of the matching approach - part of the modern applied econometrics toolkit - in regional science and highlight special features of regional data that make such an application difficult. In particular, our analysis of the effect of regional subsidies on labor-productivity growth in Germany indicates that such policies are effective, but only up to a certain maximum treatment intensity. Although the matching approach is very appealing due to its methodological rigor and didactical clarity, we faced difficulties in balancing the set of covariates for our regional data given that the regions differ strongly with respect to the underlying structural characteristics. Thus, results have to be interpreted with some caution. The matching approach nevertheless can be of great value for regional policy analysis and should be the subject of future research efforts in the field of empirical regional science. – – Neue Forschungsarbeiten im Bereich der angewandten Mikroökonometrie haben jüngst die Identifikation kausaler Effekte als eine zentrale Herausforderung für die quantitativ ausgerichtete Politikanalyse hervorgehoben. Dieser Beitrag untersucht, welche Rolle der sogenannte Matching-Ansatz als ein Instrument des mikroökonometrischen Methodensets für die regionalwissenschaftliche Forschung und Politikberatung spielen kann. Anhand eines empirischen Anwendungsbeispiels identifizieren wir dabei den kausalen Effekt der regionalen Wirtschaftsförderung im Rahmen der Gemeinschaftsaufgabe 'Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur' (GRW) auf die Wachstumsrate der Arbeitsproduktivität deutscher Regionen zwischen 1993 und 2008. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine derartige Regionalpolitik grundsätzlich effektiv - dies jedoch nur bis zu einer bestimmten 'maximalen' Förderhöhe - ist. Ein wesentlicher Vorteil des Matching-Ansatzes gegenüber der klassischen Regressionsanalyse ist, dass der empirische Zusammenhang methodisch konsistent und didaktisch stringent dargestellt werden kann. Allerdings zeigen unsere Ergebnisse auch, dass regionale Daten bestimmte Eigenheiten aufweisen können, die eine Anwendung des Matching-Ansatzes mitunter erschweren. Insgesamt erweist sich der Matching-Ansatz allerdings als eine vielversprechende Erweiterung des Portfolios quantitativer Methoden in den Regionalwissenschaften und sollte im Zentrum weiterer Forschungsanstrengungen stehen.
Keywords: C21; R11; R58; 330; generalized propensity score; nearest neighbor matching; labor productivity growth; regional policy