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Urban systems, and regions more generally, are the epicenters of many of today's social issues. Yet they are also the global drivers of technological innovation and thus it is critical that we understand their vulnerabilities and what makes them resilient to different types of shocks. We take regions to be systems composed of internal networks of interdependent components. As the connectedness of those networks increases, it allows information and resources to move more rapidly within a region. Yet, it also increases the speed and efficiency at which the effects of shocks cascade through the system. Here we analyze regional networks of interdependent industries and how their structures relate to a region's vulnerability to shocks. Methodologically, we utilize a metric of economic connectedness, known as tightness, which attempts to quantify the ambiguous notion of a region's internal connectedness relative to other regions. Using industry employment, we calculate the economic tightness of German regions during the Great Recession, comparing it to each region's economic performance during the shock (2007-2009) and during recovery (2009-2011). We find that tightness is negatively correlated with changes in economic performance during the shock but positively correlated with performance during recovery. This suggests that regional economic planners face a tradeoff between being more productive or being more vulnerable to the next economic shock. Finally, we speculate on how these findings from the Great Recession may highlight potential implications of the ongoing COVID-19 pandemic and suggest future research that would compare outcomes of these two global shocks. Urbane Systeme und Regionen im Allgemeinen sind die Epizentren vieler heutiger sozialer Herausforderungen. Sie sind aber auch die globalen Treiber für technologische Innovationen. Daher ist es entscheidend, dass wir ihre Schwachstellen verstehen und wissen, was sie widerstandsfähig gegenüber verschiedenen Arten von Schocks macht. Wir betrachten Regionen als Systeme, die aus internen Netzwerken von voneinander abhängigen Komponenten bestehen. Wenn die Stärke dieser Netzwerke zunimmt, können Informationen und Ressourcen schneller innerhalb einer Region fließen. Dies kann jedoch auch die Geschwindigkeit und Stärke erhöhen, mit der sich die Auswirkungen von Schocks kaskadenartig durch das System ausbreiten können. Im vorliegenden Beitrag analysieren wir regionale Netzwerke von voneinander abhängigen Industrien und wie ihre Strukturen mit der Anfälligkeit einer Region für Schocks zusammenhängen. Methodisch verwenden wir eine Metrik der wirtschaftlichen Verflechtung ('tightness'), welche versucht, den vielschichtigen Begriff der internen Verflechtung einer Region relativ zu anderen Regionen zu quantifizieren. Anhand von Beschäftigungsdaten auf Branchenebene berechnen wir die wirtschaftliche Verflechtung der deutschen Regionen während der globalen Wirtschafts- und Finanzkrise und vergleichen sie mit der Entwicklung der Wirtschaftsleistung der einzelnen Regionen während des Schocks (2007-2009) und während der Erholung (2009-2011). Wir stellen fest, dass ein hohes Maß an tightness negativ mit der Wirtschaftsentwicklung während des Schocks, aber positiv mit der während der Erholung korreliert ist. Dies deutet darauf hin, dass im Rahmen der kommunalen und regionalen Wirtschaftspolitik ein ausgewogener Mittelweg zwischen Produktivität und Resilienz gefunden werden sollte. Abschließend stellen wir erste Überlegungen dazu an, ob diese Erkenntnisse aus der Weltwirtschafts- und Finanzkrise auch auf die Implikationen der COVID-19-Pandemie übertragen werden können.
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