European cities seeking for economic supremacy : a data envelopment analysis

Abstract

Diese Arbeit untersucht die mögliche Anwendung der "Data Envelopment Analysis" auf Städtevergleiche. Ausgehend vom Modell "3T" (Talent, Technology, Tolerance) aus der Arbeit "Europe in the creativity age" von Richard Florida und Irene Tinagli wurde ein Modell erstellt, das leicht abgeändert und für Städte angepasst wurde.<br />In weiterer Folge wurden die Daten für die 14 Städte Amsterdam, Athen, Barcelona, Brüssel, Helsinki, Kopenhagen, Lissabon, London, Madrid, München, Paris, Rom, Stockholm und Wien gesammelt und anhand des oben genannten Modells mittles Data Envelopment Analyse in 3 Schritten verglichen. Zuerst wurde der Vergleich "are best" angestellt. Dieser gibt detailliert Auskunft über die Stärken und Schwächen einer Stadt. Hier zeigt diese Arbeit, dass fast alle Europäischen Städte effizient sind, das heißt nach ihren individuellen Gesichtspunkten das beste Ergebnis erzielen. Es ergaben sich 2 Gruppeneinteilungen:<br />ohne Berücksichtigung der Stadtgröße:<br />Gruppe Euro-dominant: Stockholm, Kopenhagen, Paris.<br />Gruppe Euro-effizient: Brüssel, München, Amsterdam, London.<br />Gruppe Euro-Nachzügler: Wien, Helsinki.<br />Gruppe Südeuropa-Nachzügler: Rom, Madrid, Barcelona, Athen, Lissabon.<br />mit Berücksichtigung der Stadtgröße:<br />Gruppe Euro VRS effizient: Amsterdam, München, Kopenhagen, Stockholm, Brüssel, Wien.<br />Gruppe Euro VRS Nachzügler: Rom, Barcelona, Lissabon, Athen.<br />London, Paris und Helsinki fallen bei dieser Untersuchung aus methodologischen Gründen heraus.<br />Eine weitere Untersuchung der individuellen Stärke der Städte zeigt, dass sich München vor Paris und Kopenhagen am meisten von den anderen Städten abhebt. Am Ende der Reihung befinden sich die südeuropäischen Städte.<br />Die zweite Untersuchung, "capitalise best" geht der Frage nach, wie effizient die Städte ihre Stärken in Wohlstand umwandeln.<br />Und der dritte Vergleich, "invest best" zeigt, wie effizient Städte in treibende Wirtschaftsfaktoren investieren.<br />Diese Arbeit zeigt, dass die DEA für einen Städtevergleich eine passende Methode darstellt und viele Anwendungsmöglichkeiten bietet. Mit ihrer Hilfe können Untersuchungen angestellt werden, die weiter gehen als nur eine Rangliste zu erstellen und die auf individuelle Städteausrichtungen und individuelle Präferenzen eingehen.<br />

This paper explores the possible application of the Data Envelopment Analysis on city benchmarks. For this purpose the 3T model (Talent, Technology, and Tolerance) from the paper "Europe in the Creativity Age" by Richard Florida and Irene Tinagli has served as starting point. It has been slightly modified and adapted for city comparison.<br />After collecting data on the 14 European cities Amsterdam, Athens, Copenhagen, Barcelona, Brussels, Helsinki, Lisbon, London, Madrid, Munich, Paris, Rome, Stockholm and Vienna the DEA was applied to produce three benchmarks.<br />The first benchmark, named "are best", is an in depth analysis of the cities' strengths and weaknesses. The analysis shows that nearly all European cities are efficient, meaning that they score best regarding their individual preferences. Two sets of groups have been established:<br />Ignoring variable returns to scale:<br />Group Euro dominant: Stockholm, Copenhagen, Paris.<br />Group Euro efficient: Brussels, Munich, Amsterdam, London.<br />Group Euro catch-ups: Vienna, Helsinki.<br />Group Southern catch-ups: Rome, Madrid, Barcelona, Athens, Lisbon.<br />Considering variable returns to scale:<br />Group Euro VRS efficient: Amsterdam, Munich, Copenhagen, Stockholm, Brussels, Vienna. Group Euro VRS catch-ups: Rome, Barcelona, Lisbon, Athens. London, Paris and Helsinki are not part of those results due to methodological reasons.<br />A further analysis into the individual strengths shows that Munich scores best, followed by Paris and Copenhagen, meaning that they are ahead of the other cities. The southern European cities are at the bottom of the ranking.<br />The second analysis, "capitalise best", investigates which cities can transform their individual assets best into monetary value.<br />And the third analysis, "invest best", looks at how efficiently cities invest their money into certain economic factors.<br />This paper shows that the Data envelopment analysis is an adequate tool for city benchmarking. The "3 Benchmark" analysis goes beyond simply producing a ranking and respects diversity and individual preferences and is rich in information. Furthermore in this paper the various possibilities of DEA in city benchmarking are portrayed.<br />