Städte in Entwicklungsländern

• Relativ produktiv

• Haben eine überraschend gute Versorgung mit Wasser, Krankenhäusern und Schulen

• Haben erstaunlich wenige Fabriken und Fabriksarbeiter

• Enthalten erstaunlich viele Bauern und Landwirtschaft

  • Separates Thema von Interesse: Saisonale Migration

• Städte sind nicht gut darin Krankheiten und Verbrechen zu stoppen und Gesundheit von Kindern zu schützen.

• Afrika und Südostasien sind die beiden letzten großen bewohnten Gebiete, die urbanisieren.

• SSA (Sub-Sahara-Afrika) urbanisiert „früh“ bei niedrigem BIP o SSA überschreitet 40 Prozent urban in 2010, BIP entspricht USD 1480 (die Hälfte des Westeuropäischen BIP in 1900 PPP) (Lall et al 2017)

• Urbanisierung ohne Fabriken und Industrie. Städte für Konsumenten.

• In den bereits urbanisierten Regionen der Welt sind 52 bis 75 Prozent der Bevölkerung in Städten unter einer Million. (Findet in der Forschung nicht so viel Beachtung.)

• Elektrizität, Wasser, Kanalisation, Schulen verbessern sich alle mit größerer Dichte

Naive Agglomerations-Regression: Log wages auf Charakteristika (links) und log Bevölkerungsdichte (rechts).

• In den USA Koeffizient von ungefähr 0.05 (Ciccone und Hall 1996, Glaeser und Gottlieb 2008, Ahlfeldt und Pietrostefani 2019), heißt Löhne wachsen um 5 Prozent, wenn sich die Dichte verdoppelt.

• Deutlich höhere Koeffizienten in Indien und China (Chauvin et al 2017)

  • China: 0.19, Indien: 0.076

• Große Selektionsprobleme

  • Land-Stadt Migranten haben höhere Bildung und arbeiten weniger in körperlich anstrengenden Berufen (Perlman 2010)

  • Urbanisierung führt zu sozialem Aufstieg über Generationen (Alesina et al 2019), neben anderen Faktoren (etwa koloniale Investitionen, Missionarstätigkeiten, Küstennähe und Malariaintensität)

  • Umgekehrt finden Marx, Stoker und Suri (2013) keinen Zusammenhang zwischen Aufenthalt in einem Slum und Einkommen in Kenia, und sogar einen negativen Zusammenhang in Bangladesch.

    • Vielleicht verlassen nur die Erfolgreichen den Slum

    • Zeigt, dass Armut lange in Städten bestehen kann

→ Hypothese: Agglomerationsgewinne in Entwicklungsländern höher.

• Land-Stadt Migranten haben höhere Bildung und arbeiten weniger in körperlich anstrenggenden Berufen (Perlman 2010).

• Urbanisierung führt zu sozialem Aufstieg über Generationen (Alesina et al 2019), neben anderen Faktoren (etwa koloniale Investitionen, Missionarstätigkeiten, Küstennähe und Malariaintensität)

• Umgekehrt finden Marx, Stoker und Suri (2013) keinen Zusammenhang zwischen Aufenthalt in einem Slum und Einkommen in Kenia, und sogar einen negativen Zusammenhang in Bangladesch.

  • Vielleicht verlassen nur die erfolgreichen den Slum.

  • Zeigt, dass Armut lange in Städten bestehen kann.

• Bauern in Finnland, die nach dem 2. Weltkrieg umsiedeln mussten und Höfe in anderen Teilen des Landes bekamen, hatten eine höhere Wahrscheinlichkeit in Städten zu landen und hatten deutlich höhere Einkommen als eine synthetische Kontrollgruppe.

• Nakamura, Sigurdsson und Steinsson (2016) studieren ein Fischerdorf in Island, das durch einen Vulkan zerstört wurde. 30 Jahre später waren vertriebene Arbeiter städtischer, hatten mehr Bildung und höhere Einkommen.

• In Bangladesch, Bryan et al (2014) geben einen kleinen Anreiz (Kosten für den Bus) für die Landbevölkerung, um in die nächste Stadt zu fahren. Kleiner Anreiz schafft höhere Wahrscheinlichkeit, dass die Arbeiter in der Stadt arbeiten. Starker Anstieg der Haushaltsausgaben (33 Prozent). Positiver Effekt nach 10 Jahren nachweisbar.

• Imbert et al (2019) studieren Variation in Stadtmigration aufgrund von landwirtschaftlichen Preisschocks. Immigration führt zu mehr arbeitsintensiver Produktion in der Industrie. Mittelfristig sind Firmen weniger innovativ und weniger kapitalintensiv, und intensiver in Niedriglohnarbeit.

• Bakker et al (2020) Migrationsschock nach Apartheid in Südafrika. Heterogenität des Effekts, Startdichte beeinflusst Entwicklung. Migration treibt Urbanisierung.

Bryan, Chowdhury und Mobarak (2014), Econometrica

• NW Bangladesch: 5 Millionen Menschen unter der Armutsgrenze

• Saisonale Hungersnot vor der Ernte („monga“, oder „Hungersaison“), niedrige Nachfrage nach Arbeit und hohe Preise für Nahrung.

• Autoren geben randomisierten Anreiz zu migrieren, USD 8.50, wenn ein Mitglied des Haushalts migriert.

  • Geld genug für eine Hin- und Rückfahrt

• Erstaunlich große Effekte. Ausgaben für nicht-Lebensmittel steigen um 30-35%. Kalorienverbrauch steigt um 550-700 Kalorien pro Person und Tag. Migration bleibt permanent hoch (10 Prozent höher im Folgejahr, 8 Prozent höher drei Jahre später)

• Zufällige Auswahl von 100 Dörfern in zwei Distrikten, Zensus im Juni 2008.

• Auswahl von 19 der ärmsten Haushalte in jedem Dorf

• 4 Interventionen in diesen Haushalten:

  • Kontrollgruppe

  • Information: Information zu Arbeitsangebot und Löhnen in nahen Städten

  • Cash: USD 8.50, wenn mindestens ein Haushaltsmitglied migriert (wird in den Städten überprüft)

  • Credit: gleiches Geld, muss aber ohne Zinsen zurückgezahlt werden

• Weitere Befragungen Dezember 2008, Mai 2009, Dezember 2009 und Juli 2011

• Russische Investitionen zu Technologietransfer in den 1950ern

• Konstruktion von 156 Fabriken

• Militärische Überlegungen als Instrument, Propensitätspunkte für eine synthetische Kontrollgruppe

• Chinesische Firmendaten, Zensusdaten, Patentdaten

• Aussage: „Reversal of fortune“: Städte mit Investitionen sind weniger innovativ als Kontrolle, und auch schlechter anhand anderer Dimensionen

• Wenig Technologietransfer

• Grund nicht eindeutig

• Mariaflavia Harari „Cities in Bad Shape: Urban Geometry in India”, 2020 American Economic Review

• Kausale Evidenz zu den Auswirkungen der Form von Städten

• Hauptbeitrag: Neues Instrument, das sich aus der Topologie ergibt.

Beispiel Mumbai. Unbewohnbares Land wird identifiziert (zu steil oder Wasser), definiere Stadtzentrum, Instrument misst Wachstumsbeschränkungen.

„if the city’s population continued to grow as it did between 1871 and 1951 and population density remained constant at its 1951 level, what would be the area occupied by the city in year t?”

• Direkter Einfluss der Geografie (etwa Küste)

  • Instrument korreliert nicht mit solchen Variablen

  • Kontrollvariablen können das adressieren

  • Sub-samples (vergleiche etwa nur Städte in Bergen, etc.)

• Präexistierende Trends

  • Kontrollvariablen

  • Instrument, das nur aus Geografie besteht

Kompaktere Städte:

• Höheres Bevölkerungswachstum

• Niedrigere Reallöhne, heißt höhere Bereitschaft zu zahlen um in einer solchen Stadt zu wohnen

• Ähnliche Produktivität

• Mehr Slumbewohner

  • Könnte mit höheren Mieten zusammenhängen

  • Vielleicht reagieren Slumbewohner auch stärker auf Transportzeiten und mögen kompakte Städte Papier zeigt auch, wie Gebäudehöheregulierung zu Verzerrungen führen.

• Luftverschmutzung (hohe Gesundheitskosten sind in der Literatur dokumentiert). Verschmutzung in ärmeren Städten größer, aber auch gleiche Gesundheitseffekte treffen ärmere Leute härter (Arceo-Gomez, Hanna und Oliva 2016)

• Wasserverunreinigung (Wasser ist von großer Bedeutung für Gesundheit, Krankheitsvermeidung und Wohlbefinden)

• Verkehr. Schwer zu lösen („Fundamental Law of Congestion“, Duranton und Turner 2011)

• Verbrechen. Hohe Kosten, inclusive reduzierte Immigration (Cullen and Levitt 1999) und reduzierter Tourismus (Biagi und Detotto 2014)

• Müll. Weniger Studien aber sehr wichtig.

• Bus rapid transit (BRT) Systeme, Alternative zu U-Bahnen. Tsivanidis entwickelt ein strukturelles Modell und schätzt Effekte auf Wohlfahrt und Ungleichheit (Es erhöht geografische Skill Segregation).

• Komplexe Anpassungen des (informellen) Transportsystems nach großen Investitionen

• Mumbai Stadtentwicklung der Textilfabriken. Führt zu Ende von benachbarten Slums und Ausquartierung der ärmeren Bevölkerung.

Nach Bryan, Glaeser und Tsivanidis (NBER 2019):

• Wir brauchen mehr Evidenz zu Stärke und Natur der Agglomerationskräfte

• Stärke im formellen (zahlen Steuern) und informellen (zahlen keine Steuern) Sektor

• Geht es um suchen, lernen oder teilen? (wichtigste Agglomerationskräfte)

• Rolle von Slums, wie sollen wir damit umgehen?

• Effekt von Stadtpolitik

• Evidenz von vielen natürlichen Experimenten und RCTs wird nötig sein um strukturelle Gleichgewichtsmodelle zu entwickeln.

• Mehr zu Gesundheit und Dichte

• Mehr zu Landmärkten und wie sie verbessert werden können

• Sozialer Aufstieg in Städten

• Steuereintreibung (sehr gering in Afrika)

• Effiziente Stadtplanung (wo sollten Häfen, Märkte und Schulen gebaut werden?)

• Afrikanische Städte wachsen schnell

• Wachsende Bevölkerung bei gleichzeitiger Urbanisierung: Doppelter Druck auf die Städte

• Bevölkerung Afrikas, UNO Schätzung: von 1.2 Milliarden (2015) auf 2.4 Milliarden (2050) → Verdopplung der Bevölkerung

  • Global von 7.3 (2015) bis 9.5 (2050)

• UNO schätzt, dass eine Milliarde mehr Menschen in Afrikas Städten in 2050 leben werden. (Verdreifachung der Stadtbevölkerung zwischen 2018 und 2050)

• UNO Habitat (2012) schätzt, dass 62 Prozent der Stadtbewohner in Sub-Sahara Afrika in Slums (=“Informal Settlements“) leben

→ mehr als die Hälfte der „extrem Armen“ leben in Städten.

→ Armut nicht nur ein Problem auf dem Land.