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The Hidden Consequences of Digitalization for the Spatial Economy

English title The Hidden Consequences of Digitalization for the Spatial Economy
Applicant von Ehrlich Maximilian
Number 187443
Funding scheme NRP 77 Digital Transformation
Research institution Departement Volkswirtschaftslehre Universität Bern
Institution of higher education University of Berne - BE
Main discipline Economics
Start/End 01.03.2020 - 29.02.2024
Approved amount 587'503.00
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All Disciplines (2)

Discipline
Economics
Information Technology

Keywords (6)

Labor markets; Urban data analytics; Digital transformation; Urban consumption; Regional disparities; Spatial Economy

Lay Summary (German)

Lead
Mit zunehmender Digitalisierung ändern sich die Rahmenbedingungen wo und wie wir arbeiten und konsumieren: Die Relevanz der räumlichen Nähe verändert sich, da Digitalisierung potentiell soziale Kontakte und Wissenstransfer möglich macht, ohne räumliche Nähe vorauszusetzen. Gleichermassen verändert e-commerce die räumlichen Konsumgewohnheiten.
Lay summary
Veränderungen der Arbeitsmärkte und des Konsumverhaltens beeinflussen die räumliche Struktur der Wirtschaft, also z.B. die Standorte von Unternehmen und Stadtbilder. Wir analysieren neue Datenquellen aus sogenannten digital traces der Bevölkerung und Informationen aus Kundenbindungsprogrammen (loyalty programs). Dadurch können wir den Einfluss der Digitalisierung auf die Rolle der räumlichen Nähe für die Wirtschaft besser verstehen und Veränderungen im räumlichen Konsummuster sowie Nachbarschaftsdynamiken untersuchen.

Auf der aggregierten Makroebene beeinflusst die Digitalisierung die Balance zwischen Agglomerations- und Dispersionskräften, welche die Dynamik zwischen Stadt und Peripherie bestimmen. Auf der disaggregierten Mikroebene wirkt sich die Digitalisierung auf die Organisation der ökonomischen Aktivitäten innerhalb der Städte aus.

Auf der Makroebene untersuchen wir, ob die Digitalisierung dazu führen wird, dass Agglomerationen wirtschaftliche Aktivität von der Peripherie abziehen oder umgekehrt eine zunehmende Konvergenz zwischen Regionen stattfindet. Auf der Mikroebene stellt sich die Frage, ob Stadtzentren weniger bedeutend für Konsum werden und deshalb in Zukunft andere Zielgruppen und Aktivitäten anziehen. Eine daran anschliessende Fragestellung ist, wie sich die Digitalisierung auf die alltägliche sozio-demographische Durchmischung der Bevölkerung in Städten auswirkt.

Dieses Projekt kombiniert die Bereiche Volkswirtschaft und Data Analytics. Unsere Grundlagenforschung soll zum Verständnis der Funktionsweise der Wirtschaft im Raum beitragen und insbesondere die Effekte der Digitalisierung aufzeigen. Die Erkenntnisse können zum Beispiel in der Stadtplanung nützlich sein, um Massnahmen frühzeitig zu evaluieren. Für die Regionalpolitik liefern unsere Analysen Informationen zu Veränderungen der Standortattraktivität durch Digitalisierung.
Direct link to Lay Summary Last update: 31.01.2020

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Name Institute

Abstract

In this project we study the consequences of digital transformation for the spatial organization of the economy. The ongoing process of digitalization affects both the way we earn and spend our income which drives the spatial distribution of economic activities. On the more aggregate, macro level, digitalization will affect the balance between agglomeration and dispersion forces, i.e. whether we should expect cities to gain at the expense of peripheral regions or whether we would expect a convergence between regions. On the more disaggregated micro level, the organization of economic activities within cities and the sociodemographic structure may change. We use novel data obtained from digital traces such as mobile phone call-detail-records (CDRs), geo-located app data, and information from store loyalty programs to identify the role of spatial proximity for knowledge spillovers and to analyze consumption patterns and neighborhood dynamics in cities. These digital traces also allow us to better understand how economic shocks dissipate and to predict ups and downs on local labor markets.
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