Wissensintensive Unternehmensdienstleistungen (KIBS) und ihre Teilbereiche – die technologieorientierten wissensintensiven Unternehmensdienstleistungen (TKIBS) und die Informations- und Kommunikationstechnologien (IKTs) – sind zentrale Treiber des innovationsbasierten Strukturwandels (IBS) in Österreich. Die Beschäftigung in diesen Sektoren konzentriert sich regional aufgrund infrastruktureller Standortvorteile, Vorteile dichterer Arbeitsmärkte und Wissens-spillovers vornehmlich in und um städtische Gemeinden. In dieser Arbeit untersuche ich, inwiefern der Anteil der in KIBS Beschäftigten im Zusammenhang mit dem Ausmaß der Einkommensungleichheit innerhalb dieser Gemeinden steht. Während internationale empirische Studien häufig einen positiven Zusammenhang zwischen IBS und der Höhe regionaler Einkommensungleichheit feststellen, wurde dieser Zusammenhang für Österreich bisher nicht untersucht. Gerade auf kleinräumiger Ebene ist Ungleichheit jedoch für das soziale Gefüge und damit gesellschaftliche Auswirkungen und individuelle Verhaltensweisen relevant.
Ich untersuche den Zusammenhang anhand deskriptiver Statistiken, einer OLS Regression und räumlich ökonometrischer Modelle auf Ebene der österreichischen Gemeinden (N = 2297). Die bivariaten Statistiken zeigen, dass eine positive Korrelation zwischen dem Ausmaß der Beschäftigung in KIBS, TKIBS und IKT und den Maßen der Einkommensungleichheit besteht. Die Polarisation der Einkommen, gemessen anhand des 90/10 Punkt-Verhältnisses, steht dabei in weniger starkem Zusammenhang zur Beschäftigung in wissensintensiven Unternehmensdienstleistungen als die Ungleichheit über die gesamte Verteilung hinweg, gemessen anhand des Gini Indexes. In den Regressionsanalysen fallen die Ergebnisse nicht eindeutig aus. Die Beschäftigung in wissensintensiven Unternehmensdienstleistungen steht in den grundlegenden Modellspezifikationen in positivem und statistisch signifikantem Zusammenhang mit der Höhe der Einkommensungleichheit. Wenn das durchschnittliche Bildungsniveau und das Durchschnittseinkommen in die Modelle inkludiert werden, zeigt sich dagegen ein statistisch signifikanter negativer Zusammenhang.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der positive Zusammenhang zwischen dem Anteil der in KIBS Beschäftigten und der Höhe der Einkommensungleichheit auf die – im Vergleich zu den anderen Sektoren – höheren Einkommen der hoch qualifizierten in KIBS, TKIBS und IKT Beschäftigten zurückzuführen ist. Der negative Zusammenhang nach der Inklusion des Bildungsniveaus und des Durchschnittseinkommens deutet dagegen daraufhin, dass die Einkommensungleichheit innerhalb dieser Sektoren geringer ist als in den anderen Sektoren.
Die Ergebnisse zeigen, dass Einkommensungleichheiten als Folge des IBS auch auf regionaler Ebene mitgedacht werden müssen. Maßnahmen zur Verringerung von Bildungsungleichheit könnten auch zu einer gleicheren Verteilung der Gewinne durch IBS beitragen.

Knowledge intensive business services (KIBS) and its subfields – the technology-oriented KIBS (TKIBS) and information and communications technology (IKT) – are central drivers of innovation based structural change (IBS) in Austria. Due to locational advantage, dense labor markets and knowledge spillovers, employment in these sectors is concentrated in and around urban municipalities. In this thesis, I analyze to what extent the employment in KIBS affects the level of income inequality within Austrian municipalities. The relationship between employment in KIBS and inequality on the regional scale has received relatively little attention in the literature and has so far not been analyzed in the Austrian context. Income inequality, however, is particularly important on a small-scale regional level. On this local scale, it affects the social structure and social relations, and therefore societal outcomes and individual behavior.
I use descriptive statistics, an OLS regression model and spatial econometric regression models to analyze the relationship between the employment in KIBS and the level of income inequality within Austrian municipalities (N = 2297). Bivariate statistics show that the level of employment in KIBS, TKIBS and IKT is positively correlated with the amount of income inequality. The polarization of the income distribution, measured by the 90/10 point ratio, shows a weaker correlation to the employment in KIBS than the overall distribution of incomes, as measured by the Gini index. The results of the regression analysis are somewhat ambiguous. In the basic specifications, the level of employment in KIBS is positively related to the income inequality. However, the relation becomes negative when including the educational level and average incomes as covariates. I interpreted these results as support for the argument that the higher income inequality in municipalities with higher employment in KIBS is due to the higher incomes within these sectors, earned by well-educated individuals. The reversal of the coefficient when controlling for the educational level and average incomes, however, implies that the income inequality within these sectors is lower than in other sectors.
The results imply that income inequality needs to be considered as a potential repercussion of IBS – also on a small-scale regional level. Measures aimed at decreasing educational inequalities might contribute to dampening the effect of IBS on income-inequality.