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"Die ... Betrachtung hat gezeigt, daß die Arbeitsplatzstruktur der Berliner Wirtschaft, vor allem aber die der Berliner Industrie, sowohl gegenüber den großen Städten als auch gegenüber den dynamischen Regionen des Bundesgebietes erhebliche, zumindest bis 1981 zunehmende Qualitätsdefizite aufweist. Diese sind weniger auf Unterschiede in der Branchenstruktur zurückzuführen als vielmehr Folge einer ausgeprägten interregionalen Arbeitsteilung innerhalb der einzelnen Sektoren." (Autorenreferat)

Wie entwickelt sich der Staat im Rahmen von Transitionsprozessen des Regimes? Lassen sich Gruppen von Entwicklungspfaden der Staatlichkeit erkennen? Welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede hinsichtlich der Entwicklung von Staatlichkeit zeigen sich im Rahmen von Demokratisierungs- und Autokratisierungsprozessen? Welche Ursachen liegen den Entwicklungsmustern zugrunde? Mithilfe eines Mixed-Methods-Designs werden Transitionsprozesse auf Regimeebene zwischen 1970 und 2018 in Relation zur Entwicklung von Staatlichkeit analysiert und Ursachen divergenter Entwicklungspfade geprüft. Zudem thematisiert die Forschungsarbeit die Messung von Staatlichkeit sowie die Relevanz informeller Staatlichkeit. Die quantitativen und qualitativen Analysen weisen auf einen multifaktoriellen Wirkungskomplex aus Regimetransition in Kombination mit sozial-strukturellen, institutionellen, transitorischen und akteurabhängingen Ursachen zur Erklärung der Entwicklung von Staatlichkeit hin. Somit ist die Regimetransition Bestandteil einer komplexen Wirkungsbedingung, die nur in Verbindung mit weiteren Erklärungsfaktoren eine Veränderung der Staatlichkeit verursacht.

Einleitung -- Forschungsstand: Staat und Staatlichkeit -- Definitionen: Institutionen, Staat und Staatlichkeit, Regime, Stabilität und Transformation -- Transformationstheorien: Regimewechsel und Staatlichkeit -- Forschungsdesign und Methodik -- Empirische Analysen und Befunde: Clusteranalysen und Kurzprofile -- Thesen- und Theoriediskussion -- Fazit und Ausblick.

Der Autor beschäftigt sich mit den Problemen und Entwicklungsperspektiven von jungen Demokratien im Vergleich und diskutiert die Möglichkeiten, die Qualität von Demokratien empirisch zu bestimmen. Er skizziert zunächst die verfügbaren Instrumente zur Demokratiemessung (z.B. Polity IV, Freedom House, Vanhanens Index of Democratization) und stellt anschließend einen empirisch reliablen und theoretisch validen Index, den Neuen Index der Demokratie (NID), vor. Bei seinem Versuch, die bestehenden Indizes miteinander zu kombinieren, stellt er fest, dass zwar die Dimensionen der Freiheit und Gleichheit durch die Polity-Messung und das Freedom House-Ranking abgebildet werden, dass jedoch die Komponente der politischen und rechtlichen Kontrolle unberücksichtigt bleibt. Der Autor kombiniert daher die Polity- und Freedom House-Messungen mit dem "Rule of Law"-Index der Weltbank, der gerade diese Komponente erfasst. Eine empirische Überprüfung der neu konstruierten Indizes belegt ihre Nutzbarkeit für die Messung von Demokratiequalität, wobei sich als entscheidender Vorteil der Einbezug des Faktors Rechtsstaatlichkeit erweist, welcher bisher in den Messkonzepten von Demokratie unterrepräsentiert blieb und gleichwohl eine große Bedeutung für die Etablierung von Demokratie besitzt. (ICI2)

In den letzten Jahren gewinnen Städte und Regionalvergleiche immer mehr an Beliebtheit. Dadurch gewannen solche Vergleiche auch in der öffentlichen Wahrnehmung zunehmend an Bedeutung. Dabei besteht die Gefahr, dass sich durch diese Vergleiche in der öffentlichen Meinung eine vorschnelle Einschätzung über die Attraktivität von verschiedenen Regionen verfestigt, die als wissenschaftlich fundiert angesehen werden und zu problematischen Einstufungen führen, die auch Standortentscheidungen von Investoren und privaten Haushalten zu beeinflussen vermögen. Eine weitere Funktion von Regionalvergleichen kann die Bestimmung und Legitimation von Fördergebieten sein, beispielsweise im Rahmen der Definition von Fördergebieten in der Europäischen Union. Die Ergebnisse, die aus solchen Regionalvergleichen resultieren, haben deswegen auch praktisch-politische Folgen mit ganz konkreten Auswirkungen in der Realität. Schon aus diesem Grund ist es notwendig, sich explizit mit den Anforderungen und Vorgehensweisen solcher Regionalvergleiche auseinanderzusetzten. Die vorliegende Arbeit ist konzipiert als empirischer Beitrag zur Diskussion der Anwendbarkeit komplexer statistischer Verfahren im regional ökonomischen Bereich der Raumtypisierung. Darauf aufbauend soll in einem weiteren Schritt die ökonomische Leistungsfähigkeit von Regionen herausgearbeitet werden. Die Bestimmung der Standortqualität von Regionen bezüglich ihrer wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit erfolgt in der Regel durch die Einbeziehung einer Vielzahl von Indikatoren, die in der Lage sind, die Standortqualität adäquat zu beschreiben. In vielen empirischen Regionalvergleichen werden auf Basis dieser Vorgehensweise alle betrachteten Regionen in ein Gesamtranking gebracht. Als eines der größten methodischen Defizite bei solchen Regionalvergleichen sehen die Autoren das Versäumnis an, dass oftmals Regionen miteinander in Beziehung gesetzt werden, die bezüglich ihrer Ausgangssituation nur bedingt miteinander vergleichbar sind. Die Ergebnisse eines solchen Rankings können nur dann Aufschlüsse über die Stärken und Schwächen von Regionen geben, wenn andere Regionen zu Vergleichszwecken herangezogen werden, die auch prinzipiell miteinander vergleichbar sind. So scheint es aus naheliegenden Gründen nicht sinnvoll zu sein, Berlin mit der Region Altmark zu vergleichen. Eine solches Gesamtranking befriedigt zwar die menschliche Neugier, ist aber aus wissenschaftlicher Sicht problematisch, da jede Region charakteristische Eigenschaften hinsichtlich ihrer Ausgangssituation besitzt. Insofern sollte man den Vergleich der Standortqualität von Regionen um sogenannte Potentialanalysen erweitern, die die Ausgangssituation von Regionen berücksichtigen. Dabei stellt sich die Frage, wie Regionen hinsichtlich bestimmter Merkmale und Eigenschaften kategorisiert werden können. In der Praxis wird dazu meist auf die sogenannten Schwellenwertmethode zurückgegriffen. Dabei werden bezüglich geeigneten Kriterien Schwellen festgelegt, nach denen eine Region einer Gruppe zugeordnet wird oder nicht. Daraus resultiert ein grobes, tabellenartiges Klassfikationsschema, in das die Regionen je nach Ausprägung der Merkmale eingeordnet werden. Die Festlegung der Schwellenwerte hat den Vorteil, dass die Typisierungsergebnisse leicht nachvollziehbar sind. Andererseits unterliegt diese Art der Einteilung einem stark normativen Element, da eine solche Einteilung auf Erfahrungswerten basiert und willkürliche Elemente nicht ausgeschlossen werden können. Zudem ist bei dieser Methode die Anzahl der Merkmale meist auf zwei oder drei beschränkt. Im Gegensatz zur Schwellenwertmethode stellt die Statistik Methoden zur Verfügung, die die Einbeziehung vieler Merkmale erlauben und einen automatisierten Prozess der Regionstypisierung ermöglichen." Dadurch scheint eine Objektivierung der Kategorisierung möglich und eine willkürliche Grenzziehung wie bei der Schwellenwertmethode. Daher stehen folgende Fragen stehen im Vordergrund des wissenschaftlichen Erkenntnisinteresses der Autoren: Ist es möglich, eine Typisierung und Kategorisierung von ähnlichen Regionen mit Hilfe von multivariaten statistischen Verfahren vorzunehmen? Wie und mit welchen Indikatoren kann man die Standortqualität hinsichtlich der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit von Regionen messen? Wie ist der regionale Vergleich der Standortqualität mit ähnlich typisierten Regionen im konkreten Falle durchzuführen?

The present paper deals with two production models: 'the industrial districts of Third Italy' & the 'branch cluster of Baden Wuerttemberg.' Both have been well discussed within the scientific community. The elementary knowledge resulting from the comparison of both models is as follows: the morally communized 'distretti industriali' are much more susceptible to the economical concepts of neoliberalism than the model of socially & institutionally embedded branch clusters. Because of its dependency on fragile moral inventories the social substance of the industrial districts erodes more & more whereas the social substance of the branch cluster remains stable. 25 References. Adapted from the source document.