Gegenstand dieses Evaluationsberichts ist die Replikation und Erweiterung der Ergebnisse des vorhergehenden Gutachtens zur Evaluation der Gemeinschaftsaufgabe ‚Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur‘ (GRW) 

Der vorliegende Evaluationsbericht verfolgt zwei Ziele. Erstens aktualisiert er die Ergebnisse aus dem vorherigen Gutachten. Zweitens betrachtet er einige Aspekte zu den Wirkungen der GRW-Förderung vertiefend. Dazu gehört insbesondere die Frage, ob die GRW für die geförderten Betriebe tatsächlich einen Anreizeffekt im Sinne einer Ausweitung der Investitionstätigkeit hatte und wie sich die Effekte der Förderung unter Verwendung fortgeschrittener Produktivitätsmaße darstellt. Des Weiteren widmet sich der Evaluationsbericht einer vertiefenden Untersuchung heterogener Effekte auf sektoral disaggregierter Ebene sowie nach Betriebsgrößenklassen. Wo es möglich ist, analysiert der Bericht zudem längere Zeiträume nach dem Beginn des Förderprojekts. Schließlich widmet sich der Evaluationsbericht Fragen zur Wirtschaftlichkeit des GRW-Programms auf einzelbetrieblicher Ebene, indem er die Effekte in Beziehung setzt zur Höhe der aufgewendeten Fördermittel. 

Why do cities differ so much in productivity? A long literature has sought out systematic sources, such as inherent productivity advantages, market access, agglomeration forces, or sorting. We document that up to three quarters of the measured regional productivity dispersion is spurious, reflecting the “luck of the draw” of finite counts of idiosyncratically heterogeneous plants that happen to operate in a given location. The patterns are even more pronounced for new plants, hold for alternative productivity measures, and broadly extend to European countries. This large role for individual plants suggests a smaller role for places in driving regional differences.

Using a newly collected dataset at the plant level from 2014 to 2018, we provide the first microscopic portrait of robotization in Germany and study the correlates of robot adoption. Our descriptive analysis uncovers five stylized facts: (1) Robot use is relatively rare. (2) The distribution of robots is highly skewed. (3) New robot adopters contribute substantially to the recent robotization. (4) Robot users are exceptional. (5) Heterogeneity in robot types matters. Our regression results further suggest plant size, high-skilled labor share, exporter status, and labor shortage to be strongly associated with the future probability of robot adoption.