Promoting social cohesion and convergence
Konvergenz der EU: Geografische Dimension, Auswirkungen von COVID-19 und die Rolle der Politik
Published:
22 March 2023
Research report
Abstract
In der Vergangenheit hat die politische Debatte über die Konvergenz in der EU nach einer Krise an Dynamik gewonnen. Im Zuge der COVID-19-Pandemie soll in diesem Bericht eine Bestandsaufnahme der beiden letzten Jahrzehnte der Konvergenzentwicklungen vorgenommen werden. Die Studie beginnt mit einer empirischen Untersuchung der wirtschaftlichen, sozialen und institutionellen Konvergenz im Zeitraum 2004-2019 sowohl auf Ebene der Mitgliedstaaten als auch auf regionaler Ebene. Anschließend wird die Analyse auf die Jahre 2020 und 2021 ausgeweitet, um die Auswirkungen der Pandemie zu untersuchen. Die Studie bestätigt die allgemeine Aufwärtskonvergenz, angetrieben von den mittel- und osteuropäischen Mitgliedstaaten, die sich offenbar verlangsamt hat, aber nicht zum Stillstand gekommen ist. Auf die Trendanalyse folgt eine Bewertung der potenziellen Auswirkungen der Aufbau- und Resilienzfazilität auf die Konvergenz und eine Abwägung verschiedener politischer Szenarien zur Unterstützung der Aufwärtskonvergenz auf der Grundlage der aktuellen Erfahrungen mit der Aufbau- und Resilienzfazilität und der laufenden Debatte über die Zukunft der EU-Kohäsionspolitik.
Key findings
Obwohl die Konvergenz in der EU nach der Wirtschaftskrise von 2008 bis 2013 wieder schneller voranschritt, hatte sie bis 2020 ihr Vorkrisentempo nicht erreicht, auch wenn sich die wirtschaftlichen, sozialen und institutionellen Unterschiede zwischen den EU-Mitgliedstaaten bis kurz vor dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie stetig verringert hatten.
Auf regionaler Ebene war zwischen 2004 und 2019 in der EU eine Aufwärtskonvergenz zu beobachten, die allerdings langsamer verlief als auf Länderebene. Dieser Trend wurde hauptsächlich von den mittel- und osteuropäischen Mitgliedstaaten getragen, die ein rasches Wachstum ihrer Hauptstadtregionen verzeichnen. Die südeuropäischen Regionen litten jedoch unter wirtschaftlicher Stagnation und einer allgemeinen Verschlechterung der sozialen und institutionellen Bedingungen, woraus sich ergibt, dass die Aufwärtskonvergenz weiterhin im Mittelpunkt der politischen Maßnahmen der EU stehen muss.
Die COVID-19-Krise hatte erhebliche Auswirkungen auf die Konvergenz in der EU, und wenngleich sie den Trend einer starken Aufwärtskonvergenz nicht umkehrte, beschleunigte sie die sich abzeichnenden Divergenzmuster, wie die zunehmenden Unterschiede beim Pro-Kopf-BIP. Dadurch wird deutlich, dass es für die EU entscheidend sein wird, über politische Instrumente zu verfügen, die sich an große wirtschaftliche Erschütterungen und tiefgreifende soziale Veränderungen im Zusammenhang mit dem ökologischen und digitalen Wandel der EU anpassen.
Die Aufbau- und Resilienzfazilität ist die beispiellose Reaktion der EU, den Wandel der Volkswirtschaften der Mitgliedstaaten nach der COVID-19-Pandemie voranzutreiben. Eine Analyse der Pläne zur Aufbau- und Resilienzfazilität von vier Ländern ergibt, dass dieses Schlüsselinstrument zu Reformen und Investitionen beiträgt, die sonst nur ein vages Ziel geblieben wären, und obwohl Konvergenz an sich kein Ziel der Aufbau- und Resilienzfazilität ist, ist sie ein potenzielles Nebenprodukt der Konjunkturprogramme der Mitgliedstaaten.
Die Umsetzung der Aufbau- und Resilienzfazilität wird zu einer wichtigen Grundlage für die vorausschauende Konzeption alternativer Wege zur Förderung der Aufwärtskonvergenz. Im Rahmen der neuen Erkenntnisse werden verschiedene Optionen zum Erreichen dieses Ziels untersucht, wie z. B. die weitere Stärkung der traditionellen Kohäsionspolitik, der Aufbau eines zentralisierten Reform-/Investitionsmodells oder die Entwicklung eines integrierten Ansatzes, bei dem eine stärkere Kohäsionspolitik mit einem zentralisierten Reform-/Investitionsmodell kombiniert wird. Diese Optionen werden für politische Entscheidungsträger in der EU im Rahmen der Debatte über die Unterstützung der wirtschaftlichen und sozialen Konvergenz von zentraler Bedeutung sein.
The report contains the following lists of tables and figures.
List of tables
Table 1: Economic, social and institutional indicators used in the convergence analysis
Table 2: Unconditional beta-convergence in the EU, by indicator and time period, 2004–2019
Table 3: Conditional convergence in income inequality, 2004–2008, 2008–2013 and 2013–2019
Table 4: APE on probability of convergence in income inequality
Table 5: Conditional convergence in the AROPE rate, 2005–2008, 2008–2013 and 2013–2019
Table 6: APE on the probability of convergence in the AROPE rate
Table 7: WGI pairwise correlations
Table 8: Unconditional beta-convergence in the NUTS 2 regions, by indicator and period, 2004–2019
Table A1: Income inequality convergence (2004–2008, 2008–2013, 2013–2019)
Table A2: AROPE conditional convergence (2005–2008, 2008–2013, 2013–2019)
Table A3: Performance of four countries in relation to the European Pillar of Social Rights Social Scoreboard 2020
List of figures
Figure 1: Beta-convergence – GDP per capita (PPS), EU27, 2004–2019
Figure 2: Sigma-convergence – GDP per capita (PPS), in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 3: Beta-convergence – adjusted household disposable income per capita (PPS), EU27, 2009–2019
Figure 4: Sigma-convergence – adjusted household disposable income per capita (PPS), in the EU27 and by geographical cluster, 2009–2019
Figure 5: Beta-convergence – income quintile share ratio, EU27, 2004–2019
Figure 6: Sigma-convergence – income quintile share ratio, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 7: Predicted probabilities of convergence in income inequality, by value added in the agricultural sector, in the EU27 and by geographical cluster
Figure 8: Beta-convergence – compensation of employees per hour worked, EU27, 2004–2019
Figure 9: Sigma-convergence – compensation of employees per hour worked, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 10: Beta-convergence – employment rate, EU27, 2004–2019
Figure 11: Sigma-convergence – employment rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 12: Beta-convergence – unemployment rate, EU27, 2004–2019
Figure 13: Sigma-convergence – unemployment rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 14: Beta-convergence – NEET rate, EU27, 2004–2019
Figure 15: Sigma-convergence – NEET rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 16: Beta-convergence – early school-leavers rate, EU27, 2004–2019
Figure 17: Sigma-convergence – early school-leavers rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 18: Beta-convergence – AROPE rate, EU27, 2005–2019
Figure 19: Sigma-convergence – AROPE rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2005–2019
Figure 20: Predicted probabilities of convergence in the AROPE rate by income inequality levels, in EU27 and by geographical cluster
Figure 21: Beta-convergence – government effectiveness, EU27, 2004–2019
Figure 22: Sigma-convergence – government effectiveness, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 23: Sigma-convergence in quality of governance indicators, 2004–2019
Figure 24: Beta-convergence – GDP per capita, NUTS 2 regions, 2004–2019
Figure 25: GDP per capita in NUTS 2 regions – transition maps and matrix and distribution of classes, 2004–2008
Figure 26: GDP per capita in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2008–2013
Figure 27: GDP per capita in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2013–2019
Figure 28: GDP per capita growth (%) in CEE countries, by region, 2004–2019
Figure 29: Beta-convergence – employment rate, NUTS 2 regions, 2004–2019
Figure 30: Employment rate in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2004–2008
Figure 31: Employment rate in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2008–2013
Figure 32: Employment rate in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2013–2019
Figure 33: Beta-convergence – EQI, NUTS 2 regions, 2010–2019
Figure 34: EQI in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2010–2013
Figure 35: EQI in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2013–2019
Figure 36: Beta-convergence – GDP per capita, EU27, 2013–2019 and 2013–2021
Figure 37: Sigma-convergence – GDP per capita (€), EU27, 2004–2021
Figure 38: Beta-convergence – employment rate, EU27, 2013–2019 and 2013–2021
Figure 39: Sigma-convergence – employment rate (%), EU27, 2004–2021
Figure 40: Beta-convergence – government effectiveness, EU27, 2013–2019 and 2013–2020
Figure 41: Sigma-convergence – government effectiveness, EU27, 2004–2020
Figure 42: Total number of social reforms in Croatia, Germany, Italy and Spain, by policy area
Figure 43: Breakdown of investment by policy areas in Croatia, Germany, Italy and Spain (% of total RRF funds)
- Number of pages
-
104
- Reference nº
-
EF22016
- ISBN
-
978-92-897-2312-1
- Catalogue nº
-
TJ-07-23-025-EN-N
- DOI
-
10.2806/706661
- Permalink
Cite this publication
Eurofound (2023), EU convergence: Geographical dimension, impact of COVID-19 and the role of policy, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
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