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Gemeindegröße, Verwaltungsform und Effizienz der kommunalen Leistungserstellung – Das Beispiel Sachsen-Anhalt

Municipality Size, Institutions and Efficiency of Municipal Service Provision. The Case of Saxony-Anhalt

  • Wissenschaftlicher Beitrag
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Raumforschung und Raumordnung

Zusammenfassung

Der Beitrag befasst sich am Beispiel Sachsen-Anhalts mit der Frage nach den Determinanten der Effizienz der kommunalen Leistungserstellung. Im Vordergrund steht dabei der Einfluss von Gemeindegröße, Verwaltungsform sowie siedlungsstrukturellen, demographischen und räumlichen Faktoren. Dazu wird eine nichtparametrische Effizienzmessung (Data Envelopment Analysis bzw. der Convex-order-m-Ansatz) durchgeführt. Im Unterschied zu vergleichbaren Studien setzt die Untersuchung dabei auf der konsolidierten Ebene der Verwaltungsgemeinschaften und Einheitsgemeinden an, da wesentliche Kompetenzen auf der gemeinsamen Verwaltungsebene angesiedelt sind. Die Ergebnisse zeigen, dass Verwaltungsverbände oder -gemeinschaften keinen signifikanten Effizienznachteil gegenüber Einheitsgemeinden aufweisen müssen. Ferner deuten die Analysen zur Skaleneffizienz darauf hin, dass die meisten sachsen-anhaltischen Gemeinden durch die Bildung von Verwaltungsgemeinschaften 2004 eine weitgehend effiziente „Betriebsgröße“ hatten. Demographische und siedlungsstrukturelle Faktoren haben außerdem einen maßgeblichen Einfluss auf die technische Effizienz der Städte und Gemeinden: Während eine höhere Bevölkerungsdichte zumindest teilweise effizienzfördernd ist, wirken ein höherer Seniorenanteil, aber auch eine positive Bevölkerungsentwicklung tendenziell eher effizienzmindernd. Die Berücksichtigung räumlicher Zusammenhänge in der Effizienzschätzung ist ein komplexes Problem, das bisher nur unzureichend gelöst wurde.

Abstract

In this contribution we analyze the determinants of the efficiency of municipal service provision using the example of the German state of Saxony-Anhalt. The focus lies on the effects of municipality size, institutional setting and spatial or demographic factors. We perform a-non-parametric efficiency estimation (Data Envelopment Analysis and the Convex order-m approach). In contrast to previous studies, we choose the aggregate budget of municipal associations as the object of our analysis since important competences are settled at the joint administrative level. The results show that municipal associations do not necessarily have to be less efficient than independent municipalities. Furthermore, the results for scale efficiency indicate that most municipalities of Saxony-Anhalt had a sufficiently efficient “firm size” in 2004. Moreover, demographic factors and settlement structures have a significant effect on the technical efficiency of towns and municipalities: While a higher population density might be, to some extent, efficiency-enhancing, an increasing share of senior citizens or population growth might have the opposite effect. The integration of spatial interdependencies in efficiency estimations is a complex problem that has only been solved insufficiently yet.

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Notes

  1. Vgl. z. B. King/Ma (2000) für Großbritannien. Für Deutschland sei beispielhaft auf die Gutachten von Hesse (2010a) für Niedersachsen und Rheinland-Pfalz (Hesse 2010b) verwiesen.

  2. Zimmermann (2009: 27 f.) äußert sich kritisch zu den westdeutschen Gebietsreformen der 1970er Jahre, die sich allein vom Gedanken der Kostendegression leiten ließen. Feiock (2004: 49) stellt für die USA im Hinblick auf Zusammenschlüsse von Kernstädten mit dem umliegenden Landkreis („city-county consolidation“) fest, dass die zumindest in der Theorie möglichen Vorteile solcher Zusammenschlüsse (z. B. Kostenersparnisse) empirisch nicht belegt werden konnten. Er bietet als Erklärung an, dass die möglichen Vorteile den Charakter eines öffentlichen Gutes haben, die im politischen Prozess hinter den privaten Interessen der die Zusammenschlüsse vorantreibenden Akteure (consolidation entrepreneurs) zurückstehen müssen.

  3. Für eine Übersicht vgl. Fox/Gurley (2006).

  4. Zur Kreisgebietsreform in Mecklenburg-Vorpommern vgl. z. B. Büchner/Franzke/Nierhaus (2008).

  5. Speziell zur sachsen-anhaltischen Gemeindegebietsreform vgl. Rosenfeld/Kluth/Haug et al. (2007).

  6. Auf der aggregierten Ebene sind die Ausgabenpositionen des kommunalen Sektors in den Jahren nach dem Ende der Reformen (in Sachsen-Anhalt im Jahr 2011) noch durch einmalige Gründungsaufwendungen oder Kostenremanenzen (z. B. nur über „natürliche Fluktuation“ abbaubare Personalüberbestände) verzerrt. Die Analyse auf der Ebene der einzelnen Landkreise, Städte und Gemeinden erfordert eine geeignete Kontrollgruppe, d. h. eine hinreichende Anzahl von Gemeinden des gleichen Bundeslandes, die keinerlei Gebietsveränderungen durch die Reform erfahren haben. Letzteres ist in Sachsen-Anhalt, aber auch in den meisten anderen ostdeutschen Bundesländern, nicht gegeben.

  7. Eine Frage, die z. B. bei Weese (2008) bei seiner Analyse von Gemeindezusammenschlüssen in Japan im Vordergrund steht.

  8. Darunter wird im Folgenden die Analyse mit Bezug auf das komplette (de facto aber auf das im kommunalen Verwaltungs- und Vermögenshaushalt erfasste) kommunale Leistungsspektrum verstanden.

  9. Für eine Zusammenstellung internationaler Effizienzanalysen für Kommunen vgl. z. B. De Borger/Kerstens (2000) oder Kalb (2010b).

  10. Konkret wird z. B. bei Hesse (2010a: 302) für Niedersachsen auf das „Optimierungs- und Rationalisierungspotential“ der existierenden Kommunalstruktur hingewiesen. Dabei sei die „Verhältnismäßigkeit von Mittel und Ertrag künftiger Reformen“ zu beachten, die nicht zu sehr auf Kosten von „Bürgernähe, Identität und demokratischer Teilhabe“ gehen dürfe. Es entsteht der Eindruck, als ob Bürgernähe und demokratische Teilhabe als Störfaktoren für das optimale (aus Sicht der Verwaltung) Verwaltungshandeln beurteilt werden.

  11. Der auf Methoden der linearen Programmierung basierende DEA-Ansatz wurde von Charnes, Cooper und Rhodes (1978) entwickelt, basierend auf den Arbeiten von Farrell (1957). Das DEA-Modell unter Annahme variabler Skalenerträge geht auf Banker, Charnes und Cooper (1984) zurück.

  12. Für eine vergleichende und einführende Darstellung der verschiedenen Methoden zur Effizienzschätzung sei auf Bogetoft/Otto (2011) oder Coelli/Rao/O’Donnell et al. (2005) verwiesen. Speziell zur DEA vgl. Cantner/Krüger/Hanusch (2007).

  13. Die Gefahr der Fehlspezifikation wird noch größer, wenn außerdem Paneldaten verwendet werden, da hier Annahmen über die Entwicklung der Effizienzkomponente des Störterms im Zeitablauf getroffen werden müssen. Standardtestverfahren für die jeweiligen Modellannahmen, wie z. B. für „normale“ Regressionsanalysen mit Paneldaten, existieren bisher für die Stochastic Frontier Analysis nicht (vgl. Greene (2008: 153 ff.).

  14. Als Alternative existiert mit der Free-Disposal-Hull (FDH)-Methode (Deprins/Simar/Tulkens 1984) ein nichtparametrischer Ansatz zur Effizienzmessung, der auf die Konvexitätsannahme verzichtet. Allerdings hat sich dieser Ansatz gerade bei kleineren bis mittleren Stichprobengrößen wie im vorliegenden Fall als wenig praktikabel erwiesen: Die Mehrheit der untersuchten Gemeinden wird, mangels Vergleichsmöglichkeiten, als effizient eingestuft. Die Konvexitätsannahme dagegen ermöglicht eine Ausweitung der als Benchmark zur Verfügung stehenden Beobachtungen, da sie auch den Vergleich mit „Hybridgemeinden“, d. h. Linearkombinationen der Output- und Inputmengen zweier bis mehrerer existierender Gemeinden, als Vergleich zulässt.

  15. Die Umweltvariablen sind nach dieser Annahme weder ein Substitut für „reguläre“ Inputs noch unerwünschte Outputs, die zusätzlichen Inputeinsatz verlangen. Die Umweltvariablen beeinflussen somit nur die Neigung des „Managements“ (hier: vor allem der Verwaltung), Punkte auf der Produktionsgrenze zu wählen.

  16. Diesem Zweck dient ebenfalls die Verringerung der Zahl der verwendeten Input- und Outputkategorien durch Zusammenfassung z. B. miteinander hoch korrelierter Outputgrößen. Dieses Vorgehen wird ergänzend angewandt.

  17. Die konkrete Formel für das Wahrscheinlichkeitsgewicht lautet: \({{K( {(z - {z_i})/h} )} \mathord{\left/ {\vphantom {{K( {(z - {z_i})/h} )} {\sum\nolimits_{j = 1}^n {K( {( {z - {z_j}} )/h} )} }}} \right. \kern-\nulldelimiterspace} {\sum\nolimits_{j = 1}^n {K( {( {z - {z_j}} )/h} )} }}\) mit der Kernfunktion K (hier: Epanechnikov-Kern) und der Bandbreite h.

  18. Bei der nichtparametrischen Regressionsschätzung wird im Gegensatz zur herkömmlichen linearen Regressionsanalyse kein funktionaler Zusammenhang zwischen abhängigen und erklärenden Variablen unterstellt, sondern die Regressionslinie aus den vorhandenen Daten abgeleitet. Konkret wird eine lokal polynomiale Regression unter Verwendung der Funktion LOWESS im Programmpaket R durchgeführt (vgl. Cleveland 1979, Cleveland 1981).

  19. Man kann sich diesen Zusammenhang intuitiv für eine gegebene Outputmenge wie folgt verdeutlichen: Wenn z ein Substitut für einen regulären Input darstellt (z. B. die nicht beeinflussbare Außentemperatur bei einem Erhitzungsprozess), kann eine gegebene Outputmenge am effizientesten (d. h. mit am wenigsten „regulären“ Input) für den höchsten Wert der Umweltvariablen produziert werden. Der Wert des Nenners des Bruchs steigt folglich mit z an. Im Extremfall sind aber alle Beobachtungen unter Berücksichtigung des jeweiligen Werts der Umweltvariablen („besser geht es unter den gegebenen Umständen eben nicht“) effizient, das heißt, der Wert des Zählers ändert sich mit zunehmendem z tendenziell nicht bzw. nicht in dem Umfang wie der Nenner. Im Fall eines positiven Zusammenhangs zwischen Effizienz und Umweltvariabler sinkt der Quotient also tendenziell mit steigendem z. Stellt die Umweltvariable dagegen einen unerwünschten Output dar (z. B. die Außentemperatur bei einem Kühlungsprozess), der zusätzlichen Input verbraucht, so sinkt der Nenner des Quotienten tendenziell mit steigendem z (während der Zähler weitgehend konstant, im Extremfall gleich 1, bleibt) (vgl. Daraio/Simar 2007a: 116 ff.).

  20. Alternativ wird zum Testen der Hypothese der Gleichheit der Gruppenmediane das Verhältnis der Gruppenmediane als Teststatistik verwendet.

  21. Konkret empfiehlt Simar (2003) hier Schwellenwerte von 1 + α für die α∈ (0,2; 0,3; 0,4; 0,5) zu berechnen. Wegen der unvermeidlichen „Supereffizienz“ bei diesem Ansatz ist α = 0,1 als Schwellenwert definitiv zu niedrig. Ein Wert von α = 0,25 ist somit als vertretbarer Kompromiss anzusehen, weil er einerseits ein relativ strenges Ausschlusskriterium darstellt, andererseits aber noch eine hinreichende Anzahl jenseits der Produktionsgrenze liegende Beobachtungen belässt.

  22. Für Details zur Berechnung vgl. Bönisch/Haug/Illy et. al. (2011: 19 ff. und Tabellenanhang).

  23. Diese Bereinigung sollte die Ergebnisse aber nicht wesentlich beeinflussen. Die Ausgaben für Abwasserentsorgung machten im Schnitt 4,5 % des Verwaltungshaushaltes aus (vgl. Tab. 1); allerdings handelte es sich dabei überwiegend um Zuweisungen an Zweckverbände, es wurden also kaum eigene Ressourcen der Gemeinde gebunden und die Ausgaben stellten auch kein Entgelt für bezogene Leistungen dar, sind also nicht als Vorleistungsbezug zu interpretieren. Ähnliches gilt für die übrigen ausgeschlossenen Bereiche (Versorgungs- und Verkehrsbetriebe, sonstige wirtschaftliche Unternehmen), deren Ausgaben im Mittel nur 1,1 % der Ausgaben des Verwaltungshaushalts betrugen.

  24. Der aggregierte Outputfaktor soll eine Projektion der mittelwertkorrigierten Outputs \({y^{agg}} = {a_1}{y_1}+ {a_2}{y_2}+ {a_3}{y_3} + {a_4}{y_4}\) ermöglichen, wobei a so gewählt wird, dass die Summe der quadrierten Residuen minimiert wird. Diese Optimalitätsbedingung wird durch die Elemente des erwähnten, zum maximalen Eigenwert der Matrix von yy‘ gehörenden Eigenvektors erfüllt. Die Koeffizienten der Projektionsgleichung ai sind dabei nicht als Gewichtungsfaktoren zu interpretieren, da \(\sum {{a_i}}\ne 1\) (vgl. Daraio/Simar (2007a: 148 ff. für ein entsprechendes Anwendungsbeispiel).

  25. Entsprechendes Auf- bzw. Abrunden ergibt folglich wieder die ursprüngliche Gemeindezahl (vgl. Daraio/Simar 2007a: 177).

  26. Zur Kritik an einfachen zweistufigen Verfahren im Rahmen der Stochastic Frontier Analysis vgl. Kumbhakar/Knox Lovell (2000: 262 ff.).

  27. Zur Methodik vgl. z. B. Cliff/Ord (1981: 13 ff.).

  28. Für die Verwaltungsgemeinschaftsebene wurde die am häufigsten vorkommende Einstufung der Mitgliedsgemeinden gewählt.

  29. Die Wahrscheinlichkeit (bei Gültigkeit der Nullhypothese), einen Wert für die Teststatistik kleiner 0,951 zu beobachten, beträgt 1–0,98 = 0,02. Folglich ist die Abweichung von 1 statistisch signifikant auf 5 %-Niveau.

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  1. Forschungsabteilung Stadtökonomik, Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH), Kleine Märkerstraße 8, 06108, Halle (Saale), Deutschland

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Haug, P. Gemeindegröße, Verwaltungsform und Effizienz der kommunalen Leistungserstellung – Das Beispiel Sachsen-Anhalt. Raumforsch Raumordn 71, 307–327 (2013). https://doi.org/10.1007/s13147-013-0245-8

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