Regionale Verteilung von Innovations- und Technologiepotentialen in Deutschland und Europa

Institut für Weltwirtschaft an der Universität Kiel Regionale Verteilung von Innovations- und Technologiepotentialen in Deutschland und Europa Endbe...
Author: Alwin Beutel
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Institut für Weltwirtschaft an der Universität Kiel

Regionale Verteilung von Innovations- und Technologiepotentialen in Deutschland und Europa

Endbericht an das Bundesministerium für Bildung und Forschung Referat Z 25

Fraunhofer-Institut für Systemtechnik und Innovationsforschung (Koordination) Breslauer Strasse 48 76139 Karlsruhe

Oktober 2000

Dieser Bericht wurde im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung erstellt (Auftragnummer PLI 1635). Die in diesem Bericht dargestellten Ergebnisse und Interpretationen liegen in der alleinigen Verantwortung der durchführenden Institute. Autoren Fraunhofer-Institut für Systemtechnik und Innovationsforschung Karlsruhe: Dr. Knut Koschatzky (Projektleitung und Gesamtkoordination) Dr. Emmanuel Muller Dipl.-Geographin Andrea Zenker Sekretariat: Christine Schädel Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung Berlin: Dipl.-Volkswirt Alexander Eickelpasch Dipl.-Soziologe Ingo Pfeiffer Institut für Weltwirtschaft an der Universität Kiel: Dr. Dirk Dohse Dr. Eckehard Bode Niedersächsisches Institut für Wirtschaftsforschung Hannover: Dr. Birgit Gehrke Dr. Harald Legler Dipl.-Geograph Jörg Schmidt

Kontakt: Dr. Knut Koschatzky Fraunhofer-Institut für Systemtechnik und Innovationsforschung Breslauer Str. 48 76139 Karlsruhe Tel.: 0721/6809-184 Fax: 0721/6800-176 e-mail: [email protected]

I

Inhaltsverzeichnis

Seite

Kurzfassung der Projektergebnisse ("Executive Summary").........................XXI Zusammenfassung der Projektergebnisse......................................................XXXI

Langfassung des Berichtes

I.

Bestimmungsgründe regionaler Innovationsunterschiede – eine theoretische Analyse .......................................................................................... 1 I.1

Problemstellung ................................................................................ 1

I.2

Wachstums-, Potential- und wissenstheoretisch begründete Hypothesen über Innovationsdeterminanten..................................... 4

I.2.1

Wachstumstheoretische Ansätze ...................................................... 4

I.2.2

Potentialorientierte Ansätze: Agglomerationseffekte, externe Wissenseffekte und regionale Spillover............................... 7

I.2.3 I.2.3.1

Wissensorientierte Ansätze............................................................. 10 "Wissensökonomie" und Innovation: Konzepte und Begrifflichkeiten ............................................................................. 10 Das Konzept lernender Regionen ................................................... 11

I.2.3.2 I.2.4

Innovationsdeterminanten und raumdifferenzierende Faktoren .......................................................................................... 19

I.3

Netzwerk- und milieuorientierte Ansätze....................................... 23

I.3.1

Netzwerke in der Innovationsökonomie......................................... 23

I.3.2

Das Konzept regionaler Innovationssysteme.................................. 25

I.3.3

Industrielle und technologische Distrikte, Cluster und innovative Milieus .......................................................................... 27 Das Konzept industrieller Distrikte ................................................ 27 Spezialisierte ökonomische Cluster................................................ 34 Konzept des innovativen Milieu..................................................... 37

I.3.3.1 I.3.3.2 I.3.3.3 I.3.4

Innovationsdeterminanten und raumdifferenzierende Faktoren netzwerk- und milieuorientierter Ansätze ....................... 42

I.4

Untersuchungsleitende Fragestellungen ......................................... 44

II

II. Methodische Grundlagen (Regionale Innovationsindikatorik) .................. 47 II.1

Einleitung (ISI) ............................................................................... 47

II.2

Makroökonomische Indikatoren für Deutschland und Europa............................................................................................. 49

II.2.1 II.2.1.1 II.2.1.2 II.2.1.3 II.2.1.4 II.2.1.5 II.2.1.6 II.2.1.7

Makroökonomische Indikatoren für Europa (NIW) ....................... 49 Begriffliche und methodische Fragen............................................. 49 Forschung und Entwicklung in der Wirtschaft ............................... 54 FuE in öffentlichen Einrichtungen.................................................. 58 Ausbildungskapital als Basis des Innovationspotentials ................ 60 Innovative Wirtschaftsstrukturen.................................................... 65 Patente als Innovationsergebnis...................................................... 68 Regionale Wirtschaftskraft und Produktivität ................................ 72

II.2.2 II.2.2.1 II.2.2.2 II.2.2.3

Makroökonomische Indikatoren für Deutschland .......................... 73 Begriffliche und methodische Fragen (DIW) ................................. 73 FuE in der Wirtschaft (NIW).......................................................... 75 Unternehmen, Betriebe und Beschäftigte in forschungsintensiven Industrien und in technologieorientierten Dienstleistungszweigen (DIW)................. 78 Junge Unternehmen und Beschäftigte in jungen Betrieben (DIW).............................................................................................. 88 Forschungskapazitäten an Hochschulen und öffentlichen FuE-Einrichtungen (NIW) .............................................................. 92 Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen (DIW)....................... 94 Qualifikationsorientierte Indikatoren (NIW) .................................. 96 Sektorale Spezialisierung und funktionale Arbeitsteilung bei forschungsintensiven Industrien (NIW).................................. 101 Patente (DIW)............................................................................... 102 Zusammenfassung und Fazit (DIW)............................................. 106

II.2.2.4 II.2.2.5 II.2.2.6 II.2.2.7 II.2.2.8 II.2.2.9 II.2.2.10 II.3

Erfassung der in regionalen Innovations- und Technologieinitiativen verwendeten Innovationsindikatoren - Mikroindikatorik - (ISI)........................ 111

II.3.1

Einführung .................................................................................... 111

II.3.2

Vorgehensweise............................................................................ 113

II.3.3 II.3.3.1 II.3.3.2

Untersuchungselemente: Innovationsaspekte und -akteure .......... 114 Innovationsaspekte ....................................................................... 114 Akteure im Innovationsprozess .................................................... 115

III

II.3.3.3

Diversität der Initiativen und Frage der räumliche Abgrenzung................................................................................... 116

II.3.4

Verwendete Methodik in regionalen Initiativen: Darstellung und Vergleichbarkeit................................................. 116

II.3.5

Ansätze einer standardisierbaren Methodik auf der Mikroebene und interregionale Vergleichbarkeit ......................... 118 Probleme bei der Entwicklung einer standardisierbaren Methodik....................................................................................... 118 Methodenvorschlag ("Idealmethodik")......................................... 119 Vergleich von Makro- und Mikroanalyse am Beispiel der Region Aachen.............................................................................. 131

II.3.5.1 II.3.5.2 II.3.5.3 II.3.6

Ausblick........................................................................................ 135

II.4

Perspektiven für eine regionale Innovations- und Technologieberichterstattung (ISI, NIW, DIW, IfW)................... 136 ANHANG zu Kapitel II................................................................................... 139

III. Regionale Verteilung der Innovationspotentiale in Deutschland und Europa .................................................................................................... 197 III.1

Regionale Verteilung von Innovationspotentialen in Europa (NIW) ............................................................................... 197

III.1.1

Forschung und Entwicklung in der Wirtschaft ............................. 197

III.1.2

FuE-Personal in öffentlichen Einrichtungen ................................ 209

III.1.3 III.1.3.1 III.1.3.2

Ausbildungskapital ....................................................................... 211 Bildungsniveau im europäischen Ländervergleich....................... 211 Ausbildungskapital in europäischen Regionen............................. 216

III.1.4 III.1.4.1 III.1.4.2

Wirtschaftsstrukturen.................................................................... 217 Beschäftigung in industriellen Hochtechnologiesektoren ............ 218 Beschäftigung in ausgewählten Dienstleistungsbereichen ........... 224

III.1.5 III.1.5.1 III.1.5.2 III.1.5.3 III.1.6

Patente .......................................................................................... 226 Grundlegende Entwicklungen ...................................................... 226 Räumliche Verteilung der Patentaktivitäten in Europa ................ 228 EPA-Positionierung und Anmeldeverhalten: Der Fall Braunschweig ............................................................................... 242 Regionale Wirtschaftskraft und Produktivität .............................. 245

III.1.7

Fazit .............................................................................................. 251

IV

III.2

Innovations- und Technologiepotentiale in Deutschland ............. 252

III.2.1

Regionalverteilung der Industrieforschung in Deutschland (NIW)............................................................................................ 252 III.2.1.1 Bundesländervergleich ................................................................. 253 III.2.1.2 Wirtschaftsstruktur und FuE in den Bundesländern..................... 257 III.2.1.2.1 FuE-Intensitäten nach Bundesländern .......................................... 257 III.2.1.2.2 FuE-Schwerpunkte der Bundesländer .......................................... 260 III.2.1.3 FuE in Klein- und Mittelunternehmen.......................................... 263 III.2.1.4 Regionalstruktur der industriellen Forschung .............................. 267 III.2.1.4.1 Technologische Arbeitsteilung: Vergleich typisierter Raumstrukturen ............................................................................ 268 III.2.1.4.2 FuE-Schwerpunkte in verdichteten Räumen ................................ 272 III.2.2

Unternehmen, Betriebe und Beschäftigte in den forschungsintensiven Industrien (DIW)........................................ 277

III.2.3

Junge Unternehmen und Beschäftigte in jungen Betrieben (DIW)............................................................................................ 282 Junge Unternehmen ...................................................................... 282 Beschäftigte in jungen Betrieben.................................................. 283

III.2.3.1 III.2.3.2 III.2.4

Unternehmen, Betriebe und Beschäftigte im technologieorientierten wissensbasierten unternehmensnahen Dienstleistungsbereich (DIW) ..................... 285

III.2.5

Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen (DIW)..................... 291

III.2.6 III.2.6.1 III.2.6.2

Patente (DIW)............................................................................... 296 Regionale Patentanmeldungen am DPMA 1992-1994................. 296 Regionale Patentanmeldungen 1998............................................. 298

III.2.7 III.2.7.1 III.2.7.2

Regionale Entwicklungsunterschiede ausgewählter Innovationspotentiale (DIW) ........................................................ 312 Beschäftigte in FuE-Berufen im Verarbeitenden Gewerbe .......... 312 Produktionsnahe Dienstleistungen ............................................... 317

III.2.7.3

Entwicklung des Patentaufkommens............................................ 323

III.2.8 Fazit: Das Innovationspotential der Regionen (DIW) .................. 327 ANHANG zu Kapitel III.................................................................................. 339

V

IV. Analyse regionaler Innovationsdeterminanten und -strategien in Deutschland und Europa .............................................................................. 393 IV.1

Bestimmungsgründe regionaler technologischer Leistungsfähigkeit (IfW)............................................................... 393

IV.1.1

Ökonometrische Analyse zur regionalen Innovationsdynamik und Wissensdiffusion.................................. 393 Problemstellung ............................................................................ 393 Theoretische Grundlagen.............................................................. 393 Spezifikation des Schätzmodells .................................................. 395 Schätzergebnisse........................................................................... 406 Bewertung der Schätzergebnisse vor dem Hintergrund ausländischer Erfahrungen............................................................ 411 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen................................. 412

IV.1.1.1 IV.1.1.2 IV.1.1.3 IV.1.1.4 IV.1.1.5 IV.1.1.6 IV.1.2 IV.1.2.1 IV.1.2.2 IV.1.2.3 IV.1.2.4 IV.1.2.5 IV.1.2.6 IV.1.2.7 IV.1.2.8 IV.1.2.9

Regionenorientierte Innovationspolitik ........................................ 415 Der BioRegio-Wettbewerb ........................................................... 416 Einordnung des BioRegio-Wettbewerbs in die deutsche Technologiepolitik/das deutsche Innovationssystem.................... 420 Entwicklung der deutschen Biotech Industrie seit dem Beginn des BioRegio-Wettbewerbs.............................................. 421 Vorteile des BioRegio-Wettbewerb aus theoretischer Sicht......... 423 Welche Nachteile hat der BioRegio-Wettbewerb aus theoretischer Sicht?....................................................................... 426 Wie wird der BioRegio-Wettbewerb von den beteiligten Akteuren beurteilt? ....................................................................... 428 Was können wir aus den Erfahrungen mit BioRegio lernen? .......................................................................................... 434 Übertragbarkeit auf andere Technologien/Unterschiede in der Tendenz zur Clusterbildung ................................................... 435 Einige konzeptionelle Überlegungen zur InnoregioInitiative........................................................................................ 439

IV.2

Erklärungsansätze und Wirkungen des FuE-Verhaltens - ausgewählte Aspekte (NIW)....................................................... 440

IV.2.1

Determinanten und Zusammenhänge von Innovationspotential und wirtschaftlichem Erfolg ....................... 440

IV.2.2

Erklärungsansätze für die Regionalverteilung der Industrieforschung in Deutschland ............................................... 445 Struktureffekte: Regionalverteilung forschungsintensiver Industrien ...................................................................................... 447

IV.2.2.1

VI

IV.2.2.2 IV.2.2.3 IV.2.2.4 IV.2.2.5

Sektoral-spezifische Qualifikationsanforderungen....................... 450 Innovationen im Dienstleistungssektor und FuE.......................... 455 Forschungskapazitäten an Hochschulen und öffentlichen FuE-Einrichtungen........................................................................ 461 FuE-Verhalten von Mehrländerunternehmen ............................... 472

IV.3

Aspekte des räumlichen Zusammenhangs von Industrie und technologieintensiven wissensbasierten Dienstleistungen (DIW)................................................................ 475

IV.4

Katalysatoren und Hemmnisse der regionalen Innovationsdynamik (ISI) ............................................................. 484

IV.4.1 IV.4.1.1 IV.4.1.2

Ein Typologieversuch regionaler Initiativen ................................ 485 Analytischer Rahmen.................................................................... 485 Typologie der betrachteten Initiativen .......................................... 487

IV.4.2

Strategien und politische Handlungsspielräume........................... 493

IV.4.3 IV.4.3.1 IV.4.3.2

Erfolgsfaktoren von Regionalinitiativen....................................... 494 Konsensbildung, Projektmanagement und Kommunikation ........ 495 Einbindung der Business Community und Nachfrageorientierung .................................................................. 498 Messung und Evaluation .............................................................. 499

IV.4.3.3 IV.4.4 IV.4.4.1 IV.4.4.2 IV.4.4.3 IV.4.4.4 IV.4.4.5 IV.4.5

Das Wissens- und Kreativitätspotential von Hochschulen in regionalen Innovationsinitiativen ............................................. 501 Hochschulen als zentrales Element der Forschungs- und Bildungsinfrastruktur.................................................................... 501 Generierung und Diffusion von Wissen als zentrale Aufgabe von Hochschulen............................................................ 503 Transferfunktionen von Hochschulen im regionalen Umfeld .......................................................................................... 503 Funktion von Hochschulen in Netzwerken und Anreize zum Engagement in regionalen Initiativen ................................... 505 Förderung von Unternehmensgründungen aus Hochschulen ................................................................................. 508

Vergleich von EU-geförderten Innovationsinitiativen mit Wettbewerbskonzepten des BMBF .............................................. 510 ANHANG zu Kapitel IV ................................................................................. 515

VII

V. Implikationen für eine regionenbezogene Innovations- und Technologiepolitik ......................................................................................... 529 V.1

Rahmenbedingungen (IfW) .......................................................... 529

V.2

Ansatzpunkte für die Technologie- und Innovationspolitik ......... 534

V.2.1

Regionenorientierte Innovationspolitik (IfW) .............................. 534

V.2.2

Unterscheidung zwischen Technologie- und Innovationspolitik (ISI)................................................................. 535

V.2.3

Regionen als Implementierungsplattform von Innovationsund Technologiepolitik (ISI) ........................................................ 536

V.2.4

Zielkonflikte zwischen nationalen und regionalen Interessen (ISI).............................................................................. 537

V.2.5

V.2.5.3

Zentrale Elemente einer regionenorientierten Innovationspolitik (IfW, ISI, NIW) .............................................. 539 Förderung der regionalen Clusterbildung ..................................... 539 Verbesserung der Funktionsfähigkeit regionaler Innovationssysteme....................................................................... 541 Stimulierung des Wettbewerbs zwischen Regionen (IfW)........... 543

V.2.6

Fazit .............................................................................................. 543

VI.

Literatur ........................................................................................ 545

V.2.5.1 V.2.5.2

VIII

Tabellenverzeichnis Tabelle I.2.1:

Merkmale von durch Massenproduktion charakterisierten Regionen und lernenden Regionen ........... 18

Tabelle I.3.1:

Typisierung von Industriedistrikten...................................... 34

Tabelle I.3.2:

Merkmale netzwerkbasierter Konzepte ................................ 41

Tabelle II.2.1:

Technologieorientierte und nichttechnologieorientierte Zweige im wissensbasierten unternehmensnahen Dienstleistungsgewerbe ....................... 80

Tabelle II.2.2:

FuE-intensive Zweige im Verarbeitenden Gewerbe auf der Basis der 3-Steller der WZ93 für die Auswertung der Beschäftigtenstatistik ................................. 85

Tabelle II.2.3:

Makro-Indikatoren zur Erfassung regionaler Innovationspotentiale in Deutschland................................. 109

Tabelle II.3.1:

Unterschiedliche Aspekte des Innovationsprozesses.......... 114

Tabelle II.3.2:

Grundstruktur zur Erfassung regionaler Indikatoren .......... 119

Tabelle II.3.3:

Wünschenswerte Indikatoren und Analyseaspekte zur Darstellung regionaler Innovationsprozesse und Datenverfügbarkeit ............................................................. 121

Tabelle A.II.2.1:

Systematik der verwendeten Regionen in Europa .............. 141

Tabelle A.II.2.2:

Bevölkerung, Bruttoinlandsprodukt (in KKP) und Bevölkerungsdichte in den europäischen Regionen 1996 .................................................................................... 147

Tabelle A.II.3.1:

Betrachtete Regionen und Initiativen.................................. 152

Tabelle A.II.3.2:

Kurze Darstellung der Programme RTP, RITTS, RIS........ 183

Tabelle A.II.3.3:

Übersicht über Indikatoren der Entwicklungskonzepte: Wirtschaftsstrukturdaten der Region, Bedarfsstrukturen der Firmen, Angebotsstrukturen der Institutionen technologischer Infrastruktur (ITI) nach den genannten Kriterien, den erhobenen Indikatoren sowie der Erhebungsmethode ........ 185

Tabelle III.1.1:

Konzentration der FuE der Wirtschaft in ausgewählten Ländern ........................................................ 202

Tabelle III.1.2:

Durchschnittlicher Bildungsstand der Erwerbsbevölkerung in europäischen Regionen 1997........ 213

IX

Tabelle III.1.3:

Industrielle High-Tech-Produzenten in Europa 1997 ......... 223

Tabelle III.1.4:

EPA-Patente je 100 Tsd. Erwerbstätige im europäischen Vergleich....................................................... 227

Tabelle III.1.5:

Innovative Regionen in Europa - klassifiziert nach den jahresdurchschnittlichen Patentanmeldungen am EPA je 100.000 Erwerbstätige 1993-95/96 – ..................... 230

Tabelle III.1.6:

Technologieregionen in Europa.......................................... 234

Tabelle III.2.1:

FuE-Personal im Wirtschaftssektor nach Bundesländern 1985 bis 1997............................................. 256

Tabelle III.2.2:

Relative FuE-Intensität der Bundesländer in FuEintensiven Industrien 1997.................................................. 259

Tabelle III.2.3:

Anteile der drei forschungsreichsten Industrien im Verarbeitenden Gewerbe nach Bundesländern 1997.......... 261

Tabelle III.2.4:

Variation des FuE-Personals über die Bundesländer nach Wirtschaftszweigen 1997 ........................................... 263

Tabelle III.2.5:

FuE-Intensität nach Regionstypen in Deutschland 1985 bis 1997...................................................................... 269

Tabelle III.2.6:

Grad der räumlichen Konzentration von FuE und Beschäftigung in Deutschland 1985 bis 1997..................... 271

Tabelle III.2.7:

Betriebe und Beschäftigte in forschungsintensiven Zweigen des Verarbeitenden Gewerbes 1998..................... 278

Tabelle III.2.8:

Die zehn Raumordnungsregionen mit den meisten Betrieben und Beschäftigten in den forschungsintensiven Zweigen des Verarbeitenden Gewerbes 1998 ................................................................... 279

Tabelle III.2.9:

Die zehn Raumordnungsregionen in Ost- und in Westdeutschland mit dem höchsten Anteil an Beschäftigten in jungen Betrieben in forschungsintensiven Industrien 1998 ................................ 284

Tabelle III.2.10:

Die zehn Raumordnungsregionen in Ost- und in Westdeutschland mit dem höchsten Anteil an Beschäftigten in jungen Betrieben in technologieintensiven wissensbasierten Dienstleistungszweigen 1998 ............................................. 284

Tabelle III.2.11:

Betriebe und Beschäftigte in wissensbasierten Dienstleistungszweigen 1998 ............................................. 286

X

Tabelle III.2.12:

Die zehn Raumordnungsregionen mit den meisten Betrieben und Beschäftigten in den technologieorientierten wissensbasierten Dienstleistungszweigen 1998 ............................................. 288

Tabelle III.2.13:

FuE-Personal und FuE-Ausgaben der wissenschaftlichen Einrichtungen 1997 in den zehn stärksten Raumordungsregionen......................................... 292

Tabelle III.2.14:

Patentanmeldungen nach Bundesländern 1992 bis 1998 .................................................................................... 298

Tabelle III.2.15:

Patentanmeldungen 1998 nach Anmeldergruppen in den zehn Raumordnungsregionen mit der höchsten Zahl der Anmeldungen nach dem Erfindersitz ................... 300

Tabelle III.2.16:

Die zehn Raumordungsregionen mit der höchsten Patentintensität 1998........................................................... 302

Tabelle III.2.17:

Patentanmeldungen 1998 nach technischen Gebieten und Anmeldergruppen ........................................................ 304

Tabelle III.2.18:

Bedeutung der Raumordnungsregionen (ROR) für das Patentaufkommen der Technikfelder ........................... 309

Tabelle III.2.19:

Anteil der vier technischen Gebiete mit den meisten Patenten in den zehn patentaktivsten Regionen 1998......... 311

Tabelle III.2.20:

Raumordnungsregionen mit dem höchsten bzw. geringsten Besatz mit Beschäftigten in FuE-Berufen im Verarbeitenden Gewerbe 1980, 1990 und 1998 ............ 315

Tabelle III.2.21:

Raumordnungsregionen mit dem höchsten bzw. geringsten Besatz mit Beschäftigten in produktionsnahen Dienstleistungszweigen 1980, 1990 und 1998 .................................................................... 321

Tabelle III.2.22:

Patenanmeldungen 1992/94 und 1998 in den zehn Raumordnungsregionen (ROR) mit der größten bzw. der geringsten Veränderung................................................ 324

Tabelle III.2.23:

Patenanmeldungen 1992/94 und 1998 nach Technischen Gebieten......................................................... 325

Tabelle III.2.24:

Patente 1992/94 und 1998 in Technischen Gebiet "Fermentierung,..." nach ausgewählten Raumordungsregionen (ROR) ............................................ 326

XI

Tabelle III.2.25:

Patente 1992/94 und 1998 in Technischen Gebiet "Medizinische und zahnärztliche Präparate" nach ausgewählten Raumordungsregionen (ROR) ..................... 327

Tabelle III.2.26:

Die zehn Raumordnungsregionen mit den meisten FuE-Beschäftigten bzw. mit dem höchsten Besatz an FuE-Beschäftigten 1997 ..................................................... 329

Tabelle III.2.27:

Rangfolge der Raumordnungsregionen (ROR) nach dem FuE-Personal 1997 und ausgewählten Indikatoren des Innovationspotentials ................................ 333

Tabelle III.2.28:

Anteil ausgewählter Raumordnungsregionen an den Patentanmeldungen 1998 nach technischen Gebieten in %..................................................................................... 337

Tabelle A.III.1.1:

Regionale Konzentration von Einkommen, Produktivität, Beschäftigung und FuE in europäischen Regionen (Gini-Koeffizienten)..................... 341

Tabelle A.III.1.2:

FuE-Intensität der Wirtschaft in europäischen Regionen 1995 .................................................................... 342

Tabelle A.III.1.3:

Verteilung des FuE-Personals auf öffentliche Einrichtungen in europäischen Regionen 1995 in %.......... 343

Tabelle A.III.1.4:

Durchschnittlicher Bildungsstand der Erwerbsbevölkerung in europäischen Regionen 1990........ 344

Tabelle A.III.1.5:

Regionale Konzentration von Patenten und FuE in der Wirtschaft in europäischen Regionen 19931995/96 (Gini-Koeffizienten) ............................................. 345

Tabelle A.III.1.6:

Anzahl deutscher Patentanmeldungen am EPA 1992 bis 1994 sowie am DPMA (Jahresdurchschnitte) nach Regierungsbezirken.................................................... 346

Tabelle A.III.1.7:

Anzahl deutscher Patentanmeldungen am EPA sowie am DPMA 1992-1994 (Jahresdurchschnitte) nach Technikfeldern und Regierungsbezirken ............................ 347

Tabelle A.III.2.1:

Regionale Konzentration der Betriebe in wissensbasierten Dienstleistungszweigen 1998.................. 349

Tabelle A.III.2.2:

Die zehn Raumordnungsregionen mit der höchsten Beschäftigtenintensität in ausgewählten technologieorientierten wissensbasierten Dienstleistungszweigen 1998 ............................................. 350

XII

Tabelle A.III.2.3:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Farbstoffe" 1998 .................................................... 351

Tabelle A.III.2.4:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Elektronik" 1998.................................................... 351

Tabelle A.III.2.5:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Organische Chemie" 1998..................................... 352

Tabelle A.III.2.6:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Kraft- und Arbeitsmaschinen" 1998...................... 352

Tabelle A.III.2.7:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Fahrzeuge, Schiffe, Flugzeuge" 1998.................... 353

Tabelle A.III.2.8:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Elektrotechnik" 1998 ............................................. 353

Tabelle A.III.2.9:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Messen, Prüfen, Optik, Photographie" 1998 ......... 354

Tabelle A.III.2.10:

Die zehn patentaktivsten Regionen im technischen Gebiet "Maschinenbau im allgemeinen" 1998 ................... 354

Tabelle A.III.2.11:

Technische Gebiete und zugehörige Klassen der Internationalen Patentklassifikation (IPC).......................... 355

Tabelle A.III.2.12:

Patente 1998 in allen Technikfeldern nach Raumordnungsregionen ...................................................... 357

Tabelle A.III.2.13:

Patente 1998 im Technikfeld "Landwirtschaft" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 358

Tabelle A.III.2.14:

Patente 1998 im Technikfeld "Nahrungsmittel, Tabak" nach Raumordnungsregionen................................. 359

Tabelle A.III.2.15:

Patente 1998 im Technikfeld "Persönlicher Bedarf, Haushaltsgegenstände" nach Raumordnungsregionen ....... 360

Tabelle A.III.2.16:

Patente 1998 im Technikfeld "Gesundheitswesen (ohne Arzneimittel)" nach Raumordnungsregionen ........... 361

Tabelle A.III.2.17:

Patente 1998 im Technikfeld "Medizinische und zahnärztliche Präparate" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 362

Tabelle A.III.2.18:

Patente 1998 im Technikfeld "Trennen, Mischen" nach Raumordnungsregionen ............................................. 363

Tabelle A.III.2.19:

Patente 1998 im Technikfeld "Metallbearbeitung, Gießerei, Werkzeugmaschinen" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 364

XIII

Tabelle A.III.2.20:

Patente 1998 im Technikfeld "Schleifen, Pressen, Werkzeuge" nach Raumordnungsregionen......................... 365

Tabelle A.III.2.21:

Patente 1998 im Technikfeld "Druckerei" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 366

Tabelle A.III.2.22:

Patente 1998 im Technikfeld "Fahrzeuge, Schiffe, Flugzeuge" nach Raumordnungsregionen .......................... 367

Tabelle A.III.2.23:

Patente 1998 im Technikfeld "Fördern, Heben, Sattlerei" nach Raumordnungsregionen.............................. 368

Tabelle A.III.2.24:

Patente 1998 im Technikfeld "Anorganische Chemie" nach Raumordnungsregionen .............................. 369

Tabelle A.III.2.25:

Patente 1998 im Technikfeld "Organische Chemie" nach Raumordnungsregionen ............................................. 370

Tabelle A.III.2.26:

Patente 1998 im Technikfeld "Organsiche makromolekulare Verbindungen" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 371

Tabelle A.III.2.27:

Patente 1998 im Technikfeld "Farbstoffe, Mineralölindustrie, Öle, Fette" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 372

Tabelle A.III.2.28:

Patente 1998 im Technikfeld "Fermentierung, Zucker, Häute" nach Raumordnungsregionen .................... 373

Tabelle A.III.2.29:

Patente 1998 im Technikfeld "Hüttenwesen" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 374

Tabelle A.III.2.30:

Patente 1998 im Technikfeld "Textilien, biegsame Werkstoffe" nach Raumordnungsregionen......................... 375

Tabelle A.III.2.31:

Patente 1998 im Technikfeld "Papier" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 376

Tabelle A.III.2.32:

Patente 1998 im Technikfeld "Bauwesen" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 377

Tabelle A.III.2.33:

Patente 1998 im Technikfeld "Bergbau" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 378

Tabelle A.III.2.34:

Patente 1998 im Technikfeld "Kraft- und Arbeitsmaschinen" nach Raumordnungsregionen .............. 379

Tabelle A.III.2.35:

Patente 1998 im Technikfeld "Maschinenbau im Allgemeinen" nach Raumordnungsregionen ...................... 380

Tabelle A.III.2.36:

Patente 1998 im Technikfeld "Beleuchtung, Heizung" nach Raumordnungsregionen ............................. 381

XIV

Tabelle A.III.2.37:

Patente 1998 im Technikfeld "Waffen, Sprengwesen" nach Raumordnungsregionen...................... 382

Tabelle A.III.2.38:

Patente 1998 im Technikfeld "Messen, Prüfen, Optik, Photographie" nach Raumordnungsregionen .......... 383

Tabelle A.III.2.39:

Patente 1998 im Technikfeld "Zeitmessung, Steuern, Regeln, Rechnen, Kontrollieren" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 384

Tabelle A.III.2.40:

Patente 1998 im Technikfeld "Unterricht, Akustik, Informationsspeicherung" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 385

Tabelle A.III.2.41:

Patente 1998 im Technikfeld "Kernphysik" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 386

Tabelle A.III.2.42:

Patente 1998 im Technikfeld "Elektrotechnik" nach Raumordnungsregionen ...................................................... 387

Tabelle A.III.2.43:

Patente 1998 im Technikfeld "Elektronik, Nachrichtentechnik" nach Raumordnungsregionen............ 388

Tabelle IV.1.1:

Ergebnisse der Schätzungen von Gleichung (6) ................. 407

Tabelle IV.1.2:

Kriterien zur Auswahl der Modellregionen ........................ 417

Tabelle IV.1.3:

Teilnehmer am BioRegio-Wettbewerb............................... 419

Tabelle IV.1.4:

Investitionen in den 17 BioRegionen seit 1.1.1997 ............ 419

Tabelle IV.1.5:

Einschätzung der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Biotechnologieindustrie ..................................... 429

Tabelle IV.1.6:

Innovationshemmnisse für die Biotechnologieindustrie in Deutschland............................. 430

Tabelle IV.1.7:

Vorteile des BioRegio-Wettbewerbs .................................. 431

Tabelle IV.1.8:

Probleme des BioRegio-Wettbewerbs (BRW) ................... 432

Tabelle IV.1.9:

Allgemeine Einschätzung des BioRegioWettbewerbs ....................................................................... 433

Tabelle IV.1.10:

Erträge und Kosten der Lokation in einem Cluster ............ 435

Tabelle IV.1.11:

Regionale Patentkonzentration (Gini-Koeffizienten) nach Technologiefeldern 1992-1994 .................................. 437

Tabelle IV.1.12:

Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen BioRegio und Innoregio...................................................... 440

XV

Tabelle IV.2.1:

Zusammenhänge zwischen der FuE-Intensität deutscher Raumordnungsregionen und ausgewählten räumlichen Merkmalen....................................................... 446

Tabelle IV.2.2:

Regionale Innovationszentren in Deutschland ................... 449

Tabelle IV.2.3:

Zusammenhang zwischen der FuE-Intensität der Unternehmen, der Ausstattung mit FuE-intensiven Industrien und Wissenschaftlern......................................... 452

TabelleIV.2.4:

Regionale Branchenspezialisierung und Wissenschaftlerintensität in FuE-intensiven Industrien 1997 ................................................................... 453

Tabelle IV.2.5:

Variationskoeffzienten der Verteilung forschungsintensiver Industrien in den Raumordnungsregionen Deutschlands 1997 ...................... 455

Tabelle IV.2.6:

Zusammenhang zwischen der FuE-Intensität der Unternehmen und der Ausstattung und Qualität von Dienstleistungen ................................................................. 459

Tabelle IV.2.7:

Regionale Schwerpunkte von öffentlichen und privaten FuE-Einrichtungen in Deutschland....................... 463

Tabelle IV.2.8:

Regionalverteilung des FuE-Personals nach Regionstypen und nach Art der Einrichtung in Deutschland 1997 ............................................................... 464

Tabelle IV.2.9:

Zusammenhang zwischen der FuE-Intensität der Unternehmen und der Ausstattung mit FuE-Personal in öffentlichen Einrichtungen ............................................. 465

Tabelle IV.2.10:

Zusammenhang zwischen der FuE-Intensität der Unternehmen und der Ausstattung mit FuE-Personal in öffentlichen Einrichtungen ............................................. 467

Tabelle IV.2.11:

Zusammenhang zwischen der FuE-Intensität der Unternehmen und der Ausstattung mit FuE-Personal in wissenschaftlichen Einrichtungen .................................. 471

Tabelle IV.2.12:

Zusammenhang zwischen der FuE-Intensität der Unternehmen und dem Verhalten von Mehrländerunternehmen..................................................... 474

Tabelle IV.3.1:

Regression zu den regionalen Unterschieden im Besatz mit technologieorientierten wissensbasierten unternehmensnahen Dienstleistungen sowie ausgewählten Bereichen 1998 ............................................ 478

XVI

Tabelle IV.3.2:

Regression zu den regionalen Unterschieden im Besatz mit technologieorientierten wissensbasierten unternehmensnahen Dienstleistungen in west- und in ostdeutschen Regionen 1998 .............................................. 479

Tabelle IV.3.3:

Bedeutung des lokalen Absatzes bei ausgewählten produktionsnahen Dienstleistungen in Ostdeutschland 1998........................................................... 481

Tabelle IV.3.4:

Bezug ausgewählter Dienstleistungen von Industrieunternehmen in Ostdeutschland 1994, 1996 und 1998 ............................................................................. 483

Tabelle A.IV.1.1:

Deskriptive Statistiken für die in den Schätzungen verwandten Variablen ......................................................... 517

Tabelle A.IV.1.2:

Korrelationskoeffizienten für die in den Schätzungen verwandten Variablena ....................................................... 518

Tabelle A.IV.1.3:

Fragebogen zum BioRegio-Wettbewerb (BRW) ................ 519

Tabelle A.IV.1.4:

Einschätzung der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Biotechnologieindustrie ..................................... 522

Tabelle A.IV.1.5:

Innovationshemmnisse für die Biotechnologieindustrie in Deutschland............................. 522

Tabelle A.IV.1.6:

Vorteile des BioRegio-Wettbewerbs................................... 523

Tabelle A.IV.1.7:

Probleme des BioRegio-Wettbewerbs ................................ 523

Tabelle A.IV.1.8:

Allgemeine Einschätzung des BioRegioWettbewerbs ....................................................................... 524

Tabelle A.IV.1.9:

Nationale Biotech Innovationssysteme im Vergleich ......... 525

Tabelle A.IV.2.1:

Schätzergebnisse zu Bestimmungsgründen der Produktivität (BIP/Erwerbstätigen) 1996: Gesamtmodell ..................................................................... 526

Tabelle A.IV.2.2:

Schätzergebnisse zu Bestimmungsgründen des ProKopf-Einkommens 1996: Gesamtmodell ........................... 527

Tabelle A.IV.2.3:

Schätzergebnisse zu Bestimmungsgründen der FuEIntensität 1995: Gesamtmodell ........................................... 528

Tabelle V.1.1:

Verteilung innovationspolitischer Aufgaben auf unterschiedliche föderale Ebenen ....................................... 531

XVII

Abbildungsverzeichnis Abbildung I.1.1:

Charakteristische Elemente regionaler Innovationssysteme................................................................. 4

Abbildung I.2.1:

Die "heilige Dreieinigkeit" der Regionalökonomie nach Storper .......................................................................... 17

Abbildung II.2.1:

Betriebe und Unternehmen nach Raumordnungsregionen ........................................................ 86

Abbildung II.2.2:

Raumordnungsregionen in Deutschland ............................. 107

Abbildung II.3.1:

Methodische Ansätze zur Erfassung regionaler Innovationsaktivitäten......................................................... 112

Abbildung A.II.2.1: NUTS-2 Regionen in Europa .............................................. 193 Abbildung A.II.2.2: NUTS-2 Regionen in Großbritannien ................................. 194 Abbildung A.II.2.3: NUTS-2 Regionen in Belgien und den Niederlanden ......... 195 Abbildung III.1.1:

FuE-Intensität in der Wirtschaft in ausgewählten europäischen Ländern 1981 bis 1998 ................................. 198

Abbildung III.1.2:

FuE-Intensität der Wirtschaft in europäischen Regionen 1995 .................................................................... 206

Abbildung III.1.3:

Ausbildungskapital in Europa 1997 - Fach-/ Hochschulabschluss und entsprechende Abschlüsse.......... 212

Abbildung III.1.4:

Ausbildungskapital in Europa 1997 - Tertiärbereich insgesamt ............................................................................ 212

Abbildung III.1.5:

Beschäftigte im industriellen Hochtechnologiebereich in ausgewählten europäischen Ländern 1980 bis 1996 ................................. 219

Abbildung III.1.6:

Beschäftigte in industriellen Hochtechnologiesektoren in europäischen Regionen 1997 .................................................................................... 222

Abbildung III.1.7:

Regionale Konzentration von Beschäftigung, FuE und Patenten in europäischen Regionen ............................. 228

Abbildung III.1.8:

Bruttoinlandsprodukt (Kaufkraftparität) je Erwerbstätigen (in ECU) in europäischen Regionen 1996 .................................................................................... 250

Abbildung III.2.1:

FuE-Personalintensität im Verarbeitenden Gewerbe nach Bundesländern 1997................................................... 254

XVIII

Abbildung III.2.2:

FuE-Personal in Unternehmen 1997 nach Beschäftigtengrößenklassen und Bundesländern................ 265

Abbildung III.2.3:

FuE-Personal und FuE-Intensität in den deutschen Raumordnungsregionen 1997 ............................................. 274

Abbildung III.2.4:

FuE-Intensität in Deutschland 1997.................................... 275

Abbildung III.2.5:

Regionale Konzentration der Betriebe und der Beschäftigten in den forschungsintensiven Zweigen des Verarbeitenden Gewerbes 1998 – Anteil der ... Regionen mit den meisten Beschäftigten an allen Regionen ............................................................................. 279

Abbildung III.2.6:

Beschäftigte in Betrieben der forschungsintensiven Industrien im Verarbeitenden Gewerbe im Jahr 1998 ........ 281

Abbildung III.2.7:

Regionale Konzentration der Beschäftigten in den wissensbasierten Dienstleistungszweigen 1998 – Anteil der ... Regionen mit den meisten Beschäftigten an allen Regionen......................................... 287

Abbildung III.2.8:

Beschäftigte in Betrieben der technologieorientierten unternehmensnahen Dienstleistungen 1998........................ 289

Abbildung III.2.9:

Beschäftigte in Betrieben der technologieorientierten unternehmensnahen Dienstleistungen im Jahr 1998........... 290

Abbildung III.2.10:

Regionale Konzentration der außeruniversitären Forschungseinrichtungen 1997 – Anteil der ... Regionen an allen Regionen mit dem höchsten Besatz in % ......................................................................... 292

Abbildung III.2.11:

FuE-Personal in wissenschaftlichen Einrichtungen 1997 .................................................................................... 294

Abbildung III.2.12:

FuE-Ausgaben der wissenschaftlichen Einrichtungen des öffentlichen Sektors 1997............................................. 295

Abbildung III.2.13:

Patentanmeldungen nach dem Erfindersitz je 100.000 Beschäftigte im Durchschnitt der Jahre 1992-1994 ........................................................................... 297

Abbildung III.2.14:

Regionale Konzentration der Patentanmeldungen nach dem Erfindersitz nach Anmeldergruppen 1998 – Anteil der ... patentaktivsten Regionen an allen Regionen ............................................................................. 299

Abbildung III.2.15:

Patentanmeldungen nach dem Erfindersitz je 100.000 Beschäftigte im Jahr 1998 .................................... 303

XIX

Abbildung III.2.16:

Regionale Konzentration der Patentanmeldungen nach technischen Gebieten 1998 - Anteil der ... patentaktivsten Regionen an allen Regionen ...................... 306

Abbildung III.2.17:

Regionaler Spezialisierungskoeffizient der Patentanmeldungen nach dem Erfindersitz 1998................ 310

Abbildung III.2.18:

Regionale Konzentration der Beschäftigten in FuEBerufen im Verarbeitenden Gewerbe 1980, 1990 und 1998 – Anteil der ... Regionen mit den meisten Beschäftigten an allen Regionen......................................... 314

Abbildung III.2.19:

Regionale Konzentration der Beschäftigten in den produktionsnahen Dienstleistungszweigen 1980, 1990 und 1998 – Anteil der ... Regionen mit den meisten Beschäftigten in allen Regionen............................ 320

Abbildung III.2.20:

Regionale Konzentration des FuE-Personals 1997 Anteil der ... Regionen mit den meisten Beschäftigten an allen Regionen......................................... 330

Abbildung A.III.2.1: Durchschnittliche Betriebsgröße in den forschungsintensiven Industrien im Verarbeitenden Gewerbe 1998..................................................................... 389 Abbildung A.III.2.2: Durchschnittliche Betriebsgröße in technologieorientierten unternehmensnahen Dienstleistungen 1998 ........................................................ 390 Abbildung A.III.2.3: FuE-Ausgaben der wissenschaftlichen Einrichtungen 1997 .................................................................................... 391 Abbildung IV.1.1:

Distanzgewichte in Abhängigkeit von Distanz und Distanzwiderstand............................................................... 399

Abbildung IV.1.2:

Teilnehmer am BioRegio-Wettbewerb ............................... 418

Abbildung IV.1.3:

Biotech Cluster in Deutschland........................................... 422

Abbildung IV.2.1:

Gegenüberstellung von Innovationsindikatoren und Produktivität (BIP/Erwerbstätigen) in europäischen Regionen ............................................................................. 444

Abbildung IV.4.1:

Typologie der analysierten Innovationsinitiativen anhand der politischen Steuerung und der Organisation des unternehmerischen Innovationsprozesses in Anlehnung an Cooke (1998) ....... 488

Abbildung IV.4.2:

Schematische Darstellung der einzelnen Schritte einer regionalen Innovationsstrategie ................................. 496

XX

XXI

Kurzfassung der Projektergebnisse ("Executive Summary") Ausgangssituation In den letzten Jahren wurden Regionen, verstanden als räumliche Einheiten unterschiedlicher Größen innerhalb eines Landes, durch das Aufgreifen regionaler Entwicklungskonzepte, die Thematisierung von Innovationsnetzwerken sowie durch die Popularisierung des Cluster-Ansatzes zunehmend interessant für die deutsche und europäische Innovations- und Technologiepolitik. Beispiele sind der BioRegio Wettbewerb, der InnoRegio Wettbewerb und die Fördermaßnahme EXIST zur Stimulierung von Existenzgründungen aus Hochschulen. Allerdings liegen bislang nur unzureichende Erkenntnisse über die statistische Erfassung und Messung regionaler Innovations- und Technologiepotentiale sowie über die Bestimmungsgründe der räumlichen Verteilung von Innovationsaktivitäten in Deutschland und Europa vor. Das im Auftrag des BMBF durchgeführte Projekt hatte zur Aufgabe, einen für regionale Betrachtungen geeigneten Katalog von Innovations- und Technologieindikatoren zu entwickeln, diesen für die Analyse der Regionalstruktur in Deutschland und Europa anzuwenden sowie die Bestimmungsgründe regionaler Innovationsunterschiede zu ermitteln. Damit sollten Erkenntnisse für die Optimierung einer an der Ebene der Regionen ansetzenden Innovations- und Technologiepolitik gewonnen werden. Ausgewählte Ergebnisse werden nachfolgend zusammenfassend dargestellt.

Regionale Innovationsindikatorik Neben fehlenden Daten bestehen auf der regionalen Ebene vor allem Probleme bei der Entwicklung von aussagefähigen, interregional und international sowie im Zeitablauf vergleichbaren Indikatoren, die alle innovationsbezogenen Determinanten und Erfolgsfaktoren abdecken. So unterliegen Daten zu industrieller Forschung und Entwicklung (FuE) oder zu Patentanmeldungen Einschränkungen im Hinblick auf Aussagefähigkeit und Interpretationsmöglichkeiten, die bei Regionalanalysen beachtet werden müssen. Zu nennen sind Probleme der regionalen Zuordnung von FuE-Aufwendungen der Unternehmen auf lokale Betriebsstätten, die Unterschätzung von Zentren gegenüber dem Umland bei kleinräumigen Patentanalysen, die nach dem Erfindersitzprinzip durchzuführen sind, sowie die Berücksichtigung unternehmerischer Patentstrategien bei Verwendung von Patentanmeldungen am Europäischen Patentamt für internationale Regionalvergleiche hinsichtlich Inventionstätigkeit und technologischer Spezialisierung. Auch lässt sich das Innovationspotential einer Region nicht in einer einzelnen Messziffer ausdrücken, sondern muss im Zusammenspiel von einer Reihe von Einzelindikatoren erfasst werden.

XXII

Die Ermittlung regionaler Innovationspotentiale in Deutschland erfolgte auf der Ebene von Raumordnungsregionen, die sich als funktional abgegrenzte und für bundesweite Vergleiche gebräuchliche Raumeinheiten empfehlen. Zudem sind Raumordnungsregionen oftmals die kleinste räumliche Analyseeinheit, auf der wichtige Indikatoren verfügbar sind. Verwendet wurden Daten des Stifterverbandes, der Bundesanstalt für Arbeit, des Statistischen Bundesamtes sowie des Deutschen Patent- und Markenamts, die teilweise nur durch Sonderauswertungen verfügbar waren. Der europäische Vergleich basierte, wenn möglich, auf Nuts2-Regionen (dies entspricht in Deutschland Regierungsbezirken). Genutzt wurde die von Eurostat geführte New Cronos Regio Datenbank, ergänzt durch Recherchen bei nationalen statistischen Ämtern der EU-Mitgliedsländer und Anrainerstaaten. Für die Abbildung von Input-Faktoren des Innovationsprozesses haben sich als für Regionalanalysen geeignete Indikatoren u.a. das FuE-Personal in der Wirtschaft und in wissenschaftlichen Einrichtungen, Beschäftigte in FuE-Berufen, Beschäftigte und Betriebe in forschungsintensiven Branchen und in wissensbasierten unternehmensnahen Dienstleistungen sowie Daten zu Unternehmensgründungen erwiesen. Das Ergebnis von Innovationsprozessen ließ sich dagegen nur indirekt durch regionale Patentdaten erfassen; weitere Datenquellen liegen in regionaler Disaggregation nicht oder nur in unbestimmten Zeitabständen vor. Zur Erfassung kleinräumiger und mikroökonomischer Entwicklungsprozesse wurde die Methodik regionaler Innovationsinitiativen analysiert.

Bestandsaufnahme der regionalen Verteilung von Innovationspotentialen in Deutschland und Europa Räumliche Verteilung von Forschung und Entwicklung In Deutschland hat sich, begünstigt durch das föderative System, eine multizentrische Verteilung der FuE-Kapazitäten entwickelt. Insgesamt ein Viertel des FuEPersonals entfällt auf die Großräume München und Stuttgart. Weitere Zentren bilden die Verdichtungsräume Berlin, Rhein-Main, Braunschweig, Unterer Neckar, Köln, Düsseldorf, Hamburg und Darmstadt (siehe Tabelle am Ende der Kurzfassung). In diesen zehn Regionen arbeitet gut die Hälfte (53 %) des deutschen Forschungspersonals. Die Regionen mit dem höchsten Besatz an FuE-Personal bezogen auf alle Beschäftigten in der Region liegen vor allem in Süd- und Südwestdeutschland. In der diesbezüglich führenden Region München wird das FuE-Potential stark von der Wirtschaft bestimmt. Technologische Schwerpunkte sind die Elektrotechnik, die Elektronik und verschiedene Bereiche des Maschinenbaus. Die Region Darmstadt weist ebenfalls eine starke Wirtschaftsorientierung der FuE-Aktivitäten auf. Spezialisierungen liegen in der Entwicklung medizinischer Präparate und der Entwicklung neuer chemischer Produkte. In Stuttgart sind über 85 % des FuEPersonals in der Wirtschaft tätig, insbesondere im Fahrzeugbau und verwandten

XXIII

Technologiebereichen. Von den Regionen auf den ersten zwanzig Rangplätzen sind mit Berlin und Dresden nur zwei in Ostdeutschland gelegen. Auf den folgenden zwanzig Positionen sind es fünf. Gegenüber Anfang der 1990er Jahre hat die räumliche Konzentration der FuEKapazitäten in fast allen forschungsreichen europäischen Ländern Mittel- und Südeuropas abgenommen. Dies hängt u.a. mit dem Trend nachlassender Industrieforschung zusammen: Betroffen sind insbesondere Großunternehmen, die meist ihre zentralen Forschungskapazitäten zugunsten einer stärker projektorientierten Anlage von FuE reduziert haben. Diese Entwicklung begünstigte weniger verdichtete Räume, allerdings bei insgesamt leicht schrumpfenden FuE-Kapazitäten. In den alten Bundesländern hat sich die Konzentration von industrieller FuE im vergangenen Jahrzehnt dagegen eher noch verstärkt, wobei sich die Industriebeschäftigung in den letzten Jahren tendenziell etwas gleichmäßiger im Raum verteilt hat. Signifikantes "Hereinwachsen" in die Spitzengruppe ist im Laufe der Zeit lediglich in den Regionen Braunschweig und Ingolstadt mit ihrer jeweiligen Spezialisierung auf den Automobilbau zu beobachten. Ähnliches gilt für Ulm mit dem Schwerpunkt Elektronik. Umgekehrt haben langfristig vor allem die forschungsintensiven Regionen entlang des Rheins mit der nachlassenden Innovationsneigung der Chemischen Industrie in Deutschland FuE-Kapazitäten eingebüßt. Die Ballungstendenzen bringen es mit sich, dass regionale Spezialisierungen auf lediglich eine Hochtechnologieindustrie in den europäischen und deutschen Technologieregionen eher die Ausnahme sind. Dies gilt nicht nur für traditionelle FuEintensive Branchen, sondern bestätigt sich auch für die Entstehung von Standorten neuer Technologielinien in Deutschland. In fast allen europäischen Ländern besteht eine sehr viel stärkere Ballung der FuEBeschäftigten als in Deutschland. Dies gilt insbesondere für Finnland, Norwegen, Österreich, Dänemark, aber auch in Großbritannien und besonders in Frankreich, wo Staat und Gesellschaft insgesamt sehr zentralistisch organisiert sind. Beispielsweise absorbiert allein der Großraum Paris fast die Hälfte des nationalen FuEPotentials; ähnliches gilt für den Großraum London (Region South East), wo sich 1995 gut 40 % der landesweiten industriellen FuE-Kapazitäten befanden. Patente als Spiegelbild der FuE-Anstrengungen In der innerdeutschen Betrachtung für das Jahr 1998 ist eine im Vergleich zum Forschungspersonal geringere räumliche Konzentration des Patentaufkommens festzustellen: Auf die Regionen Stuttgart, München und Düsseldorf entfallen fast 22 % aller Anmeldungen; auf die ersten zehn rund 42 %. Außer Berlin und Braunschweig sind dies alles süd- oder westdeutsche Regionen. In Ostdeutschland rangiert nach Berlin die Region Oberes Elbtal – der Dresdner Raum – an zweiter Stelle; die Zahl der angemeldeten Patente liegt hier jedoch unter dem Durchschnitt aller Regionen.

XXIV

Am unteren Ende der Skala sind eher ländlich geprägte Regionen zu finden. Von den zehn Regionen mit dem niedrigsten Patentaufkommen sind sieben in Ostdeutschland gelegen. Wird die Patentintensität betrachtet, die aufzeigt, in welchem Umfang die regionale Wirtschaft auf die Erzeugung technischen Wissens ausgerichtet ist, ergibt sich ein etwas anderes Bild der Stellung der Regionen im Patentaufkommen (siehe Karte am Ende der Kurzfassung). Im Mittel der Regionen werden 135,5 Patente je 100.000 Erwerbstätige angemeldet. Stuttgart behält mit 314 Anmeldungen seine Spitzenposition, und München, die Rheinpfalz sowie Mittelfranken verbleiben trotz Rangverschiebung in der Spitzengruppe; sechs andere süddeutsche Regionen - Bodensee-Oberschwaben, Ostwürttemberg, Bayerisches Oberland, Starkenburg, Südostoberbayern sowie Main-Rhön - rücken in diese Gruppe auf. Das Patentaufkommen aus der Wissenschaft ist ebenfalls stark räumlich konzentriert. Hier ragen vor allem westdeutsche Regionen sowie Dresden und Ostthüringen hervor. Die europaweite Betrachtung zeigt, dass Regionen mit hohen FuE-Kapazitäten der Wirtschaft im Allgemeinen auch die führenden Patentanmelder am Europäischen Patentamt sind. Dabei sind die technologisch führenden Regionen in Europa typischerweise in allen wichtigen Technologiebereichen äußerst aktiv. Als dominierende Technologieregionen mit breiter technologischer Ausrichtung auf Spitzentechnologien in der Wirtschaft kristallisieren sich die Großräume München (Oberbayern) und Paris (Ile de France) heraus. Auch Tübingen, Köln, Karlsruhe, Darmstadt und Mittelfranken, Stockholm und der Großraum Malmö in Schweden sowie die französische Region Rhône-Alpes verfügen über hohe industrielle FuE-Kapazitäten, die auf vielen Technologiefeldern zum Einsatz kommen.

Analyse regionaler Innovationsdeterminanten und –strategien in Deutschland und Europa Der Vielfalt und Heterogenität der Determinanten regionaler Innovationstätigkeit wurde durch verschiedene, inhaltlich und methodisch komplementäre Untersuchungsansätze Rechnung getragen. So geben die Ergebnisse eines wissensbasierten Modells endogenen Wachstums Hinweise darauf, dass sich neues Wissen (zumindest temporär) eher kleinräumig ausbreitet und dass persönliche Kontakte zwischen den regionalen Akteuren wichtig für die innovative Dynamik der in der Region ansässigen Unternehmen und Forschungseinrichtungen sind. Dabei scheint mit zunehmender Distanz die Intensität der Wissens-Spillovers von staatlichen Forschungseinrichtungen schneller abzunehmen als die von Forschern in der Privatwirtschaft. Das Ausmaß der technologischen Spezialisierung der regionalen Forschungslandschaft hingegen scheint keinen Einfluss auf die Innovationsdynamik zu haben.

XXV

Regionen mit einer überwiegend kleinbetrieblichen Unternehmensstruktur weisen einerseits eine höhere Innovationsdynamik auf als Regionen, die durch Großunternehmen dominiert werden. Andererseits prägen überregional aktive, z.T. multinational tätige Unternehmen in forschungsintensiven Bereichen, die besonders intensiv auf Standortvorteile der Agglomerationen zurückgreifen, die großen Unterschiede in der Ausstattung der Regionen mit industriellen FuE-Kapazitäten: Betriebe der Medientechnik sind stark an den Standorten der führenden Kunden orientiert. In der neu entstehenden pharmazeutisch-biotechnischen Industrie, wo vielfach noch keine Standortbindung gegeben ist, haben Standorte mit hohem wissenschaftlichem Potential an Hochschulen und außeruniversitären FuE-Einrichtungen deutliche Vorteile. Andere forschungsintensive Industrien wie die Elektrotechnik, die Mess-, Steuer- und Regeltechnik und vor allem der Maschinenbau sind mit ihren FuEKapazitäten hingegen relativ gleichmäßig im Raum verteilt. Die Zentren unternehmensnaher Dienstleistungen stehen dagegen räumlich in engem Kontakt mit dem FuE-Geschehen in den deutschen Ballungsräumen. Forschung und Entwicklung wird nicht mehr nur an Standorten von Unternehmenszentralen betrieben, sondern auch in Regionen mit einem hohen Anteil fremdbestimmter Betriebe. Unternehmen nutzen hier die jeweils spezifischen regionalen Vorteile und Kompetenzen. Der Zusammenhang zwischen öffentlicher FuEFörderung und industrieller FuE ist in Deutschland vielfach signifikant aufspürbar, allerdings nicht für das Gebiet der neuen Bundesländer. Die Hochschulforschung ist regional betrachtet hingegen nur sehr lose mit der Verteilung der Industrieforschungskapazitäten in Verbindung zu bringen, vor allem wegen der Ausbildungsfunktion von Hochschulen und aufgrund historischer Standortentscheidungen. Daher rückt zunehmend die Technologietransferfunktion von Hochschulen in den Mittelpunkt des politischen Interesses, da sie als Wissens- und Kompetenzzentrum ein regionales Wissenspotential darstellen, das es zu nutzen und anzuwenden gilt. Zur Zeit wird ihre Bedeutung als "Keimzelle" für Unternehmensgründungen (Spinoffs) diskutiert und zum Beispiel durch den EXIST-Wettbewerb in Deutschland umgesetzt. Ob und inwieweit der Staat mit seinen Anreizstrukturen, seiner Technologiepolitik und mit seiner Nachfrage ursächlich für die regionale Streuung der industriellen FuE-Kapazitäten verantwortlich ist, wird man flächendeckend nicht beantworten können. Sieht man sich hingegen einzelne Räume in Deutschland an, so findet man u.a. dort sehr verbreitet hohe FuE-Intensitäten, wo das staatliche Beschaffungswesen - teilweise rüstungsgetrieben - FuE-Arbeitsplätze gesichert hat (z.B. Bremen, Kiel, Voralpenraum).

XXVI

Implikationen für eine regionenbezogene Innovations- und Technologiepolitik Aufgrund der kleinräumigen Ausbreitung neuen Wissens, die vor allem für junge Technologien charakteristisch ist, erscheint es folgerichtig, dass die Technologiepolitik stärker als bisher an der regionalen Ebene ansetzt. Zentrale Elemente einer regionenorientierten Innovationspolitik sind die Förderung der regionalen Clusterbildung, die Verbesserung der Funktionsfähigkeit regionaler Innovationssysteme und die Stimulierung des Wettbewerbs zwischen Regionen. Eine Förderung von Clustern scheint insbesondere geeignet, das Wachstum von Industrien/Technologien, die sich in einer frühen Phase des Lebenszyklus befinden (große Bedeutung von 'tacit knowledge' Spillovers, Wissenschaftsbasis; Notwendigkeit des Aufbaus kritischer Massen) zu stimulieren, wie die bisherigen Erfolge des BioRegio-Wettbewerbs deutlich machen; sie erscheinen weniger geeignet für reifere Industrien/Technologien. Innerhalb der Förderung regionaler Cluster könnte eine staatliche Unterstützung beim Auf- oder Ausbau von Institutionen des Wissens- und Informationsaustauschs, die allein aufgrund dezentraler, privater Initiative nicht zu etablieren sind, die Intensität der Wissens-Spillovers in der Region und damit die Produktivität der dortigen Forscher erhöhen. Insgesamt sollten hiervon allerdings keine Wunder erwartet werden: Zumindest bei sektoral oder technologisch nicht diskriminierender Förderung ist eine Initialzündung für den dauerhaften Wechsel der geförderten Regionen auf einen höheren Wachstumspfad den Untersuchungsergebnissen zufolge nicht zu erwarten. Im Hinblick auf die technologie- oder sektorspezifische Förderung können hingegen durchaus längerfristige, nachhaltige Wachstumsimpulse gegeben werden, sofern sich die Technologie bzw. Industrie im Nachhinein tatsächlich als "Schlüsseltechnologie" herausstellt, und sofern die angestoßenen externen Effekte tatsächlich über einen längeren Zeitraum hinweg räumlich begrenzt anfallen. Die Analysen von Erfolgsfaktoren regionaler Innovationsinitiativen haben gezeigt, dass sich bei staatlichen Maßnahmen zur Verbesserung der Funktionsfähigkeit regionaler Innovationssysteme die Innovations- und Technologieförderung auf unterstützende/stimulierende Aufgaben beschränken sollte. Die zentralen, regionalen oder lokalen Regierungen haben die Aufgabe, geeignete Rahmenbedingungen zu schaffen, damit sich innovative Aktivitäten ungehindert entfalten und - wo dies effizient ist - räumlich ballen können. Denkbar sind auch Anreizsysteme durch öffentliche finanzielle Hilfen, aber nur in dem Umfang, dass sie die regionale Eigeninitiative und die Motivation für die Entwicklung endogener Zielsetzungen und Fördermaßnahmen stärken. Erst wenn ein regionaler Konsensbildungsprozess hinsichtlich der zu verfolgenden Entwicklungsstrategien und –ziele abgeschlossen ist, sich funktionsfähige regionale Netzwerkstrukturen aufgebaut und sich regionale Akteure verpflichtet haben, an der Entwicklungsstrategie mitzuwirken, sind die Grundlagen geschaffen, um ggfs. weitere übergeordnete Förderansätze zu prüfen.

XXVII

Hinsichtlich der Stimulierung des Wettbewerbs zwischen Regionen ist zu beachten, dass es sich dabei um ein experimentelles Verfahren zur Aufdeckung überlegener institutioneller Arrangements handelt, da ohne den Wettbewerb alternativer Lösungen nicht bekannt ist, welche konstitutionellen Arrangements oder politischen Ordnungen besser geeignet sind, den Interessen der Bürger zu dienen. Allerdings ist es nur dann effizienzfördernd, wenn geeignete Wettbewerbsparameter und Wettbewerbsrahmenordnungen gewählt wurden.

Fazit Das BMBF hat durch die Einbeziehung der regionalen Ebene in die nationale Technologie- und Innovationspolitik neue Wege beschritten. Die Untersuchungen im Rahmen dieses Projekts haben gezeigt, dass sich für die institutionelle Innovation sowohl gute theoretische als auch empirische Argumente anführen lassen. Allerdings sollte über die Regionenorientierung die Bedeutung geeigneter Rahmenbedingungen auf der nationalen Ebene nicht vergessen werden, da Maßnahmen auf nationaler und auf regionaler Ebene komplementär sind bzw. sein sollten. Für das optimale Zusammenspiel der föderalen Ebenen in der Innovations- und Technologiepolitik setzt das Subsidiaritätsprinzip die erforderlichen Rahmenbedingungen.

XXVIII

Die 20 Raumordnungsregionen mit den meisten FuE-Beschäftigten bzw. mit dem höchsten Besatz an FuE-Beschäftigten 1997 Region

München

Anzahl

Region

Rang Höchste Ausprägung = 100

Besatz (FuE- Rang Höchste AuspräBeschäftigte gung = je 10 000 100 Beschäftigte)

48676

1

100

München

490

1

100

Stuttgart

39443

2

81

Starkenburg

389

2

79

Berlin

28699

3

59

Stuttgart

387

3

79

Rhein-Main

17955

4

37

Braunschweig

373

4

76

Braunschweig

14099

5

29

Unterer Neckar

344

5

70

Unterer Neckar

13938

6

29

Ingolstadt

314

6

65

Köln

13761

7

28

Rheinpfalz

305

7

64

Düsseldorf

13493

8

28

Aachen

295

8

62

Hamburg

12919

9

27

Donau-Iller

(BW)

279

9

60

Starkenburg

12424

10

26

Bodensee-O'schwaben

267

10

58

Mittelfranken

11925

11

25

Göttingen

248

11

57

Aachen

10296

12

21

Mittl. Oberrhein

238

12

54

Mittl. Oberrhein

9457

13

19

Berlin

237

13

51

Oberes Elbtal

9451

14

19

Mittelfranken

227

14

49

Rheinpfalz

8522

15

18

Oberes Elbtal

222

15

48

Hannover

6983

16

14

Bonn

189

16

46

Duisburg/Essen

6051

17

12

Neckar-Alb

183

17

45

Bonn

5931

18

12

Rheinhessen-Nahe

182

18

39

Bochum/Hagen

5576

19

12

Würzburg

176

19

37

Bodensee-

5205

20

11

Köln

176

20

37

441726

X

X

Alle Regionen

162

X

33

O'schwaben

Alle Regionen

Quelle: Stifterverband für die Wissenschaft, Statistik der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten, NIW, DIW.

XXIX

Patentanmeldungen nach dem Erfindersitz je 100.000 Beschäftigte im Jahr 1998

Niederlande

Polen

Bra unschweig

Main -Rhön

Tschechische Republik

Starke nburg Mittelfran ken

Unterer Necka r Rheinpfalz

Regensbu rg

Nord schwarzwa ld

Stuttgart

Ostwürttemb erg

Frankreich SchwarzwaldBaar-Heub erg

Österreich

München

Bod enseeObe rschwa be n

Südostoberb ayern Oberla nd

50

Schweiz

0

50 Kilometer

Patentanmeldungen 1998 nach dem Erfindersitz je 100.000 Beschäftigte: bis 50 51 - 100 101 - 150

151 - 200 201 - 250 251 - 314

Quelle: S. Greif, D eutsches Patentamt, 2000.

De utsches Institut für Wirtsc hafts forschung

XXX

XXXI

Zusammenfassung der Projektergebnisse 0.

Einführung

Der Bundesminister für Bildung und Forschung (bmbf) hat im Oktober 1998 das Fraunhofer-Institut für Systemtechnik und Innovationsforschung (ISI) in Karlsruhe (Gesamtkoordination), das Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Berlin, das Institut für Weltwirtschaft an der Universität Kiel (IfW) und das Niedersächsische Institut für Wirtschaftsforschung (NIW), Hannover, beauftragt, im Rahmen des Projektverbundes "Berichterstattung zur technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands" ein Projekt zum Thema "Regionale Verteilung von Innovationsund Technologiepotentialen in Deutschland und Europa" zu bearbeiten. Das Projekt enthielt verschiedene Module, zu denen die Institute jeweils einzelne Beiträge leisteten: •

Theoretische Analyse der Bestimmungsgründe regionaler Innovationsunterschiede



Methodische Grundlagen zur regionalen Innovationsindikatorik (makro- und mikroökonomische Betrachtungsweise)



Bestandsaufnahme zur regionalen Verteilung von Innovationspotentialen in Deutschland und Europa



Analyse regionaler Innovationsdeterminanten und –strategien in Deutschland und Europa



Ansatzpunkte für eine regionenbezogene Innovations- und Technologiepolitik.

Die Analysen wurden von den Instituten separat und in eigener Verantwortung vorgelegt. Sie bilden die Grundlage für diese Zusammenfassung der Projektergebnisse, die sich in ihrer Struktur an den Projektmodulen orientiert.1 Die Detailergebnisse sind in einzelnen Berichten dokumentiert, die ebenfalls für jedes Projektmodul erstellt wurden. Teilergebnisse haben bereits Eingang in den zusammenfassenden Bericht der Bundesregierung zur Technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands 1999 gefunden.

1 Diese Zusammenfassung wurde unter Koordination des ISI von allen vier beteiligten Instituten gemeinsam erstellt.

XXXII

1.

Theoretische Analyse der Bestimmungsgründe regionaler Innovationsunterschiede [ ð Kapitel I der Langfassung ]

1.1

Ausgangssituation

Für die Diskussion der Bestimmungsgründe regionaler Innovationsaktivitäten und die Analyse von Ursachen für Disparitäten in der Technikentstehung und Techniknutzung sind sowohl wachstums-, potential- und wissenstheoretisch begründete Hypothesen als auch verschiedene netzwerkökonomische und milieuorientierte Konzepte von Interesse. Die vielfältigen wachstumstheoretischen Ansätze analysieren vornehmlich die makroökonomischen Auswirkungen der Nutzung eines frei verfügbaren Wissenspools auf Forschung, Entwicklung, Innovation und Wirtschaftswachstum einschließlich der Mechanismen und Institutionen des Informations- und Wissensaustausches als Voraussetzungen für regionales Lernen. Dagegen heben die vornehmlich mikroökonomischen netzwerk- und milieuorientierten Ansätze die Bedeutung der Kooperation zwischen verschiedenen Partnern im Innovationsprozess hervor. Hinsichtlich der Frage nach den wesentlichen Bestimmungsgründen regionaler Innovationsunterschiede lassen sich die Aussagen der beiden Theoriengruppen wie folgt zusammen fassen.

1.2

Innovationsdeterminanten und raumdifferenzierende Faktoren wachstums-, potential- und wissenstheoretischer Ansätze [ ð Kapitel I.2 ]

In der einschlägigen Literatur werden vor allem die folgenden makroökonomischen Determinanten der Intensität regionaler Innovationsaktivitäten diskutiert: (1)

Privatwirtschaftliche Inputs in Forschung und Entwicklung (FuE): Die Menge der von Unternehmen in einer Region in FuE eingesetzten Produktionsfaktoren (hochqualifizierte Arbeitskräfte, Sachkapital, FuE-Aufwendungen) werden als ein maßgeblicher Bestimmungsfaktor für den Innovationserfolg in einer Region angesehen.

(2)

Die formale Qualifikation der Beschäftigten beeinflusst zum einen die Fähigkeit, Innovationen selbst zu generieren. Zum anderen beeinflusst sie aber auch die Fähigkeit, neues Wissen aufzunehmen und anzuwenden.

(3)

Intraregionale Wissens-Spillovers: Neben der formalen Qualifikation der Beschäftigten hat das Ausmaß bzw. die Intensität des Wissensaustauschs zwischen Forschern innerhalb einer Region einen Einfluss auf deren Fähigkeit, Innovationen zu generieren.

XXXIII

(4)

Interregionale Wissens-Spillovers: Das in einer Region verfügbare Wissen stammt nicht nur aus Quellen innerhalb einer Region, sondern auch aus Quellen in anderen Regionen. Die Intensität der interregionalen Wissensdiffusion, d.h. der Beitrag anderer Regionen zur "heimischen" Wissensakkumulation hängt positiv von der dortigen FuE-Intensität – und damit vom dortigen Potential an Wissen, das diffundieren kann – und negativ von der geographischen Distanz ab.

(5)

Die staatliche Grundlagenforschung in Hochschulen und staatlichen Forschungsinstituten: Staatliche Forschungsinstitutionen tragen zur Wissensbildung in einer Region bei, indem sie zum einen neues Wissen entwickeln, das als Input in der privatwirtschaftlichen Forschung verwertbar ist, zum anderen hochqualifiziertes Personal ausbilden, dass in FuE einsetzbar ist.

(6)

Die Sektorstruktur in der Region: Hierbei sind zwei Aspekte zu unterscheiden: Zum einen die (allgemeinere) Frage, ob die Konzentration auf bestimmte Sektoren für die innovative Performance einer Region förderlich ist, zum anderen die (speziellere) Frage, welche Sektoren als Innovationsmotoren und welche als Innovationsbremsen anzusehen sind. Ergebnisse empirischer Studien insbesondere für die USA deuten darauf hin, dass sich Regionen mit einer sektoral bzw. technologisch heterogenen Forschungslandschaft besser entwickeln als 'industrielle bzw. technologische Monokulturen'. Etwas spezieller ist die Frage, welche Industrien die innovative Aktivität einer Region beflügeln und welche eher als Innovationsbremsen anzusehen sind. Gemäß der Produktlebenszyklushypothese werden junge Industrien (Industrien in einer frühen Phase des Produktlebenszyklus) als besonders innovativ angesehen, während reife Industrien ('mature industries') kaum noch innovativ seien.

(7)

Die Betriebsgrößenstruktur der regionalen Wirtschaft: Hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen Betriebsgrößenstruktur und Innovationsaktivität einer Region lassen sich zwei widerstreitende Hypothesen unterscheiden, die letztendlich auf Schumpeter zurückgehen: Nach der ersten Schumpeter-Hypothese treiben vor allem Großunternehmen den technischen Fortschritt, da nur sie in der Lage sind, die notwendigen FuE-Investitionen durchzuführen. Von daher wäre eine regionale Wirtschaftsstruktur mit einem hohen Anteil von Großunternehmen als vorteilhaft anzusehen. Nach der zweiten SchumpeterHypothese treiben kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU) den technischen Fortschritt, da sie beweglicher sind und flexibler auf die Anforderungen des Marktes reagieren können.

XXXIV

1.3

Innovationsdeterminanten und raumdifferenzierende Faktoren netzwerk- und milieuorientierter Ansätze [ ð Kapitel I.3 ]

Netzwerk- und milieuorientierte Ansätze, die ihren Blick in einzelne Regionen richten, versuchen, die jeweils charakteristischen Elemente des regionalen Innovationssystems zu bestimmen und Möglichkeiten zur Mobilisierung endogener Innovationsressourcen, beispielsweise durch die Betrachtung regionaler Netzwerkintensitäten, zu diskutieren. (1)

Regionale Innovationssysteme können als räumliche Systeme kollektiver Ordnung verstanden werden, die durch die gegenseitigen Interaktionen ihrer ökonomischen Elemente sowie Verflechtungen mit anderen Innovationssystemen geprägt sind. Zentrale Elemente eines Innovationssystems sind Unternehmen, Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Technologietransferagenturen, Berater, Weiterbildungseinrichtungen, öffentliche und private Finanzierungseinrichtungen sowie andere Einrichtungen, die in Innovationsprozesse eingebunden sind. Entsprechend heben die netzwerk- und milieuorientierten Ansätze die Bedeutung der räumlichen Nähe zwischen den Akteuren einer Produktions- bzw. Wertschöpfungskette sowie für Innovationen hervor. Positive externe Effekte und damit Produktivitäts- und Kostenvorteile lassen sich durch arbeitsteilig organisierte Produktion zwischen kleinen, in räumlicher Nähe zueinander lokalisierten Betrieben realisieren.

(2)

Nach dem Konzept industrieller Distrikte entstehen externe Effekte vorwiegend aus Lokalisationsvorteilen, d.h. aus regionaler Spezialisierung. Demgegenüber geht der Milieu-Ansatz auch von diversifizierten Wirtschaftsstrukturen in einer Region aus. Kooperations- und innovationsförderndes Element ist die Existenz einer regionalen Kultur und Identität, die die Grundlage für vertrauensvolle Zusammenarbeit schafft, aus der sich informelle, hierarchiearme und horizontale Netzwerke zwischen den regionalen Akteuren entwickeln.

(3)

Während sich aus den wachstumstheoretischen Ansätzen die Notwendigkeit für eine räumliche Konzentration von Wissensgebern, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und physischer Infrastruktur zur Realisierung von Wissensexternalitäten sowie Agglomerationsvorteilen (-nachteilen) ableitet, räumen die Netzwerkansätze auch die Möglichkeit der Entwicklung dezentraler Produktions- und Innovationscluster ein. Die Entstehung von Clustern, industriellen Distrikten und Milieus ist nicht notwendigerweise an städtische Agglomerationen geknüpft, sondern kann auch unabhängig von ihnen erfolgen. Regionale Innovationsunterschiede erklären sich damit nicht mehr nur durch Lageparameter und Ausstattungsvorteile, sondern durch die Fähigkeit von Wirtschaftssubjekten in einer Region, intra- und interregionale Informations-, Wissens- und Produktionsnetzwerke aufzubauen, an diesen zu partizipieren und von diesen zu profitieren. Neben Institutionen der technologischen Infrastruktur sind nach dem industrial district Ansatz und dem Konzept innovativer

XXXV

Milieus vorwiegend kleine, nach postfordistischen Produktionskonzepten flexibel organisierte Betriebe und Unternehmenseinheiten beteiligt, während sich Cluster auch durch größere Betriebe auszeichnen können.

1.4

Schlussfolgerungen für die empirische Analyse [ ð Kapitel I.4 ]

Aus der theoretischen Diskussion wird deutlich, dass nicht jeder Ansatz unmittelbar Wege zur Quantifizierung des regionalen Innovationsgeschehens aufzeigt. Beispielsweise bleibt unklar, wie sich Innovationsnetzwerke und die aus ihnen resultierenden Lernprozesse statistisch erfassen lassen. Dennoch können aus den Ansätzen eine Reihe von Indikatorengruppen zur Messung regionaler Innovationsunterschiede abgeleitet werden, die beispielsweise die Qualifikation der Arbeitskräfte, industrielle FuE-Aktivitäten, das unternehmerische Gründungsgeschehen und Patentaktivitäten abbilden. Vor allem die Mikroansätze zeigen, dass sich unterhalb der von einer regionalisierten Makrostatistik verwendeten Branchen- und Regionsklassifikationen Innovationsinseln "verbergen" können, deren Identifikation und Analyse wichtige theoretische, methodische und politische Erkenntnisse vermitteln. Dafür ist einerseits eine Verfeinerung des statistischen Standardinstrumentariums erforderlich, andererseits sind neue (Mikro)Ansätze in der Regionalstatistik, die sich der derzeit verfügbaren Daten bedienen, auf ihre Anwendbarkeit zu überprüfen. Aus den Ansätzen, die sich explizit mit regionalen Innovationsprozessen und Innovationsnetzwerken befassen, wie beispielsweise die Konzepte der Industriedistrikte, innovativen Milieus, technologischen Cluster und lernenden Regionen, lassen sich zudem unterschiedliche Strategien zur Erschließung und Entwicklung regionaler Innovationspotentiale ableiten. Während nach dem Ansatz industrieller Distrikte eine Entwicklungsoption im Aufbau vertikal desintegrierter Produktionsnetzwerke liegt und das Konzept innovativer Milieus die Realisierung kollektiver Lernprozesse auf der Grundlage informeller, intraregionaler Netzwerkbeziehungen nahe legt, kann regionale Entwicklung nach dem Konzept lernender Regionen durch die stärkere Vernetzung von Einrichtungen der Forschungs- und Bildungsinfrastruktur mit Produktions- und Dienstleistungsunternehmen erreicht werden. Daher sind aus diesen Ansätzen nicht nur Schlussfolgerungen hinsichtlich der Determinanten regionaler Innovationsunterschiede und der Messbarkeit des regionalen Innovationsgeschehens ableitbar, sondern gleichfalls Hinweise auf mögliche regionale Innovationsstrategien.

XXXVI

2.

Regionale Innovationsindikatorik (makro- und mikroökonomische Betrachtung) [ ð Kapitel II der Langfassung]

2.1

Makroökonomische Betrachtung [ ð Kapitel II.2 ]

In Anlehnung an das Indikatorenkonzept zur Berichterstattung zur technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands (TLF) wird das Innovationspotential von Regionen (und Volkswirtschaften) maßgeblich vom Ausbildungsstand der Bevölkerung und damit den Qualifikationen der Erwerbspersonen, von industriellen FuE-Anstrengungen, von einer effizienten FuE-Infrastruktur (Hochschulen, sonstige FuE-Einrichtungen) sowie der Bereitschaft zum Strukturwandel zulasten reifer und zugunsten neuer forschungsintensiver Industrien sowie wissens- und innovationsorientierter Dienstleistungen bestimmt. Die Umsetzung und Ausschöpfung dieses Potentials (Inputfaktoren) schlägt sich in Erfindungen (Patenten), Innovationen und neuen Produkten (Outputindikatoren) und damit letztendlich in Realeinkommen (Produktivität und Wertschöpfung) nieder. Das Innovationspotential lässt sich also nicht in einer einzelnen Messziffer ausdrücken, sondern muss im Zusammenspiel von einer Reihe von Einzelindikatoren erfasst werden. Damit setzt sich die Analyse, wie auch die Berichterstattung zur TLF, bewusst von Studien ab, die einzelne Indikatoren zu einem Aggregat komprimieren und damit letztlich auf ein "Ranking" der Regionen abzielen. Einerseits gibt es auf regionaler Ebene eine Mehrzahl von Potentialfaktoren und damit auch eine Vielzahl von Wegen, die zu mehr Produktivität und Beschäftigung führen können. Diese würden durch eine vergröbernde Darstellung verschleiert. Die Aggregation einzelner "Input"-Indikatoren und Potentialfaktoren auf der einen Seite (z.B. FuE, hochqualifiziertes Personal) und "Output"-Indikatoren (wie Patente, Wirtschaftskraft, Bevölkerungsentwicklung) auf der anderen Seite scheint problematisch, zumal sie stabile und eindeutige Beziehungen zwischen den Indikatoren unterstellt. Somit werden die Innovationsindikatoren nachfolgend nebeneinander betrachtet. Schon auf gesamtwirtschaftlicher Ebene ist es aufgrund fehlender Daten problematisch, für alle innovationsbezogenen Determinanten und Erfolgsfaktoren aussagefähige, international und im Zeitablauf vergleichbare Indikatoren zu entwickeln; aber erst recht auf regionaler Ebene. Insbesondere im Hinblick auf regionalspezifische Verhaltensweisen, Innovationsziele und –hemmnisse besteht noch ein großes Defizit. Aber selbst prinzipiell vorliegende Daten zu industrieller FuE oder zu Patentanmeldungen unterliegen auf regionaler Ebene Einschränkungen im Hinblick auf Aussagefähigkeit und Interpretationsmöglichkeiten (z.B. Probleme der regionalen Zuordnung von FuE-Aufwendungen der Unternehmen auf lokale Betriebsstätten; Unterschätzung von Zentren gegenüber dem Umland bei kleinräumigen Patentanalysen, die nach dem Erfindersitzprinzip durchzuführen sind; Berücksichtigung un-

XXXVII

ternehmerischer Patentstrategien bei Verwendung von Patentanmeldungen am Europäischen Patentamt (EPA) für internationale Regionalvergleiche hinsichtlich Inventionstätigkeit und technologischer Spezialisierung). Die Ermittlung regionaler Innovationspotentiale in Deutschland erfolgt auf der Ebene von Raumordnungsregionen und basiert auf differenzierten Datenanalysen, vielfach Sonderauswertungen des Stifterverbands (FuE-Personal nach Regionen und Sektoren), der Bundesanstalt für Arbeit (Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte nach Qualifikationen und Sektoren, Altersstruktur der Betriebe), des Statistischen Bundesamtes (FuE-Personal und –Aufwendungen von Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen, Lehr- und Forschungspersonal nach Hochschulen und Fachbereichen) sowie des Deutschen Patent- und Markenamts DPMA (Patentanmeldungen inländischer Anmelder nach dem Erfindersitz 1992-94, Anmeldungen ausländischer Anmelder mit inländischen Erfindern beim DPMA und beim Europäischen Patentamt EPA im Durchschnitt der Jahre 1992-1994 sowie veröffentlichte Patentanmeldungen 1998 nach dem Erfindersitz und nach Technologiefeldern). Der europäische Vergleich erfolgt, wenn möglich, für Nuts2-Regionen (dies entspricht in Deutschland Regierungsbezirken), ansonsten für Nuts1-Regionen (in Deutschland: Bundesländer). Ausgangspunkt der Analysen bildet die von Eurostat geführte New Cronos Regio Datenbank, die jedoch im Hinblick auf Kontinuität, Aktualität sowie regionale und sektorale Differenzierung der Daten häufig zu wünschen übrig lässt, und demzufolge durch umfangreiche Recherchen bei nationalen statistischen Ämtern der EU-Mitgliedsländer und Anrainerstaaten ergänzt werden musste.

2.2

Mikroökonomische Betrachtung [ ð Kapitel II.3 ]

Zur Erfassung kleinräumiger und mikroökonomischer Entwicklungsprozesse wurde die Methodik regionaler Innovationsinitiativen analysiert. Die betrachteten Initiativen verfolgten jeweils vergleichbare Zielsetzungen – die verbesserte Nutzung der vorhandenen Innovationspotentiale – und durchschritten daher ähnliche Wege in der Analyse ihrer Ist-Situationen. Dazu gehören die Erfassung der regionalen Kontextbedingungen, des Bedarfs an und der Nachfrage nach innovationsunterstützenden Leistungen sowie des Angebots an Innovationsunterstützung. Anhand dieser Aufgabenbereiche lassen sich die in den Initiativen verwendeten Indikatoren einteilen. Kontextbezogene Indikatoren erfassen grundsätzlich die regionalen Standortbedingungen sowie die Wirtschaftsstruktur der Region. Ersteres wird häufig anhand der Standortstruktur der Unternehmen, der Verfügbarkeit von Gewerbeflächen, der Qualifikationsstruktur der Bevölkerung usw. dargestellt, während beispielsweise die Stellung der regionalen Unternehmen im Wettbewerb, die Branchenstruktur sowie

XXXVIII

die unternehmerische Größenstruktur die Wirtschaftsstruktur der Region charakterisieren. Demgegenüber wird die Nachfrage nach innovationsunterstützenden Leistungen seitens der regionalen Unternehmen beispielsweise durch deren strategische Innovationsaktivitäten, die bestehende Inanspruchnahme der vorhandenen Ressourcen, den Bedarf an Unterstützung sowie bestehende Hemmnisse im Zugang zu innovationsunterstützenden Leistungen erfasst. Hierzu werden häufig Indikatoren wie Ziele der Innovationen, Kenntnis und Nutzung des bestehenden Angebots sowie die bestehenden Interaktionsbarrieren verwendet. Die regionale Angebotsstruktur an Innovationsunterstützung ist an Institutionen der technologischen Infrastruktur gerichtet. Das in der Region verfügbare Angebot an Innovationsunterstützung und das bestehende Kontaktnetz sowohl zu anderen Institutionen als auch zur Privatwirtschaft steht hier im Mittelpunkt. Ebenso gehören Indikatoren, die Innovationsfinanzierung, Informationsvermittlung usw. abbilden, zu den hier betrachteten Innovationsaspekten. Ein Mikro-/Makrovergleich am Beispiel der Region Aachen zeigt, dass die Analyse innovationsrelevanter Charakteristika auf der Makroebene gut geeignet ist, um eine Region in den übergeordneten Kontext einzuordnen, sie mit anderen Regionen zu vergleichen und damit ein allgemeines Bild von ihr zu bekommen. Detaillierte Aussagen zum regionalen Innovationssystem und seinen spezifischen Ausprägungen erfordern hingegen eine Analyse auf der Mikroebene, da hier Tatbestände erfasst werden, die sich auf einzelne Akteure bzw. Akteursgruppen beziehen. Damit kann eine regionale Innovationsinitiative nicht auf eine Mikroanalyse verzichten, um kontextgerechte Strategien zu entwickeln, während ein interregionaler Vergleich auf einer Makroanalyse basiert.

2.3

Ableitung von Perspektiven für eine regionale Innovationsund Technologieberichterstattung [ ð Kapitel II.4 ]

Ein Ziel der Untersuchung war es, das regional verfügbare Indikatorenangebot zu bewerten und Empfehlungen für die Gestaltung einer künftigen, eventuell regelmäßigen Berichterstattung über regionale Innovationspotentiale zu geben. Kriterien der Bewertung sind der Informationsgehalt der Indikatoren, ihre Validität und die Zugangsmöglichkeiten zu diesen Informationen: •

Statistiken zu Forschung und Entwicklung der Wirtschaft sowie zu FuE in außeruniversitären Einrichtungen und in Hochschulen werden vom Stifterverband für die Wissenschaft und vom Statistischen Bundesamt geführt. Die tiefe Regionalisierung des FuE-Aufwandes der Unternehmen und Einrichtungen beruht auf Sonderauswertungen. Aufgrund der zentralen Bedeutung dieser Indikatoren wird

XXXIX

vorgeschlagen, diese Auswertungen regelmäßig vorzunehmen und möglichst nach Branchen bzw. Wissenschaftszweigen/Fachbereichen zu differenzieren. •

Patentanmeldungen bieten umfassende technische Informationen. Die regionale Zuordnung des Patentaufkommens ist grundsätzlich möglich, erfordert jedoch Sonderauswertungen der Datenbanken des Deutschen Patent- und Markenamtes bzw. des Europäischen Patentamtes. In Anbetracht des Informationsgehalts der Patentstatistik sollten regelmäßige Auswertungen vorgenommen werden.



Zur Erfassung von Unternehmen/Betrieben in forschungsintensiven Industriezweigen und in wissensbasierten Dienstleistungszweigen bietet es sich an, die Datei der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten für eine künftige Regionalberichterstattung zu nutzen, da diese jährlich verfügbar ist. Gegebenenfalls sind zusätzlich die Unternehmensdaten der Kreditauskunftei "Verband der Vereine Creditreform e.V." (VVC) heranzuziehen.



Die Gründungsdynamik kann durch die Generierung von Daten zu Gründungen und Schließungen aus der Betriebsdatei der Beschäftigtenstatistik erfasst werden.



Als Datenbasis für den Nachweis der regionalen Größenstruktur bietet sich die Beschäftigtenstatistik an, da Betriebe sich prinzipiell in beliebiger sektoraler Gliederung vorgegebenen Beschäftigtengrößenklassen zuordnen lassen.

Überlegungen zur Weiterentwicklung der Regionalindikatorik aus Makrosicht müssen berücksichtigen, dass Daten zum Innovationsverhalten und zum Innovationsoutput bisher weder deutschlandweit flächendeckend in regionalisierter Form noch europaweit vorliegen. FuE-Personal und Patente spiegeln lediglich den "harten Kern" der gesamten Innovationsaktivitäten sowie die ersten Ergebnisse des Forschungsprozesses wider. Zu prüfen wäre somit, ob sich die von Eurostat durchgeführten Community Innovation Survey (CIS-) Erhebungen zum Innovationsverhalten von Unternehmen großräumig europaweit regionalisieren lassen. Auch der Datensatz des Community Labour Force Survey der Europäischen Gemeinschaft könnte für zukünftige regionale Analysen innerhalb Europas genutzt werden. Vergleichbare Datenreihen existieren allerdings erst seit dem Jahr 1995 und die Validität kombinierter Datensätze – insbesondere für regional differenzierte Analysen – muss im Einzelfall geprüft werden. Interessante Interpretationsmöglichkeiten auf der Basis dieses Datensatzes sind bezüglich des regionalen Humankapitals sowie zu Wirtschaftsstrukturanalysen denkbar. Zusätzlich zum bisher vorwiegend verwendeten Patentindikator sollte überlegt werden, das Einkommen der Beschäftigten zur Messung des regionalen Innovationsoutputs heranzuziehen, das im Rahmen der Statistik der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten erhoben wird. Dies beruht auf der impliziten Annahme, das sich interregionale Unterschiede in der unternehmerischen Leistungskraft in den Entgelten abhängig Beschäftigter widerspiegeln. Als regionale Analyseeinheit für regionale Innovationspotentiale in Deutschland sind in diesem Gutachten Raumordnungsregionen gewählt worden. Die Auswahl

XL

dieses Regionstyps hatte einerseits pragmatische Gründe: Die meisten Indikatoren waren nur auf der Basis dieser Einheiten verfügbar. Andererseits stellen Raumordnungsregionen räumlich-funktionale Einheiten dar und sind somit grundsätzlich als Analyseeinheit geeignet. Ideal wäre sicherlich, alle verfügbaren Indikatoren auf der Basis von Kreisen verfügbar zu halten. Dies hätte den Vorteil, auch andere räumlich-funktionale Gliederungen wie Arbeitsmarktregionen zu nutzen. Auf der Grundlage der Mikro-Ergebnisse sind Aussagen zu einer regionalen Berichterstattung mit vielfältigen Schwierigkeiten und Unsicherheiten behaftet, da regionale Innovationsinitiativen häufig nicht in Raumordnungsregionen oder ähnlichen räumlich abgegrenzten Einheiten ansetzen. Die Festlegung von Regionen für Innovationsinitiativen ist demgegenüber stärker an funktionalen Kriterien ausgerichtet, was auch als günstig bewertet wird, da dies dem jeweiligen Ziel der Initiative stärker gerecht werden kann. Daher kann auch die Mikroanalyse obige Aussage zur Kreisebene als bevorzugter räumlicher Analyseeinheit bestätigen. Die Indikatoren, die in eine regionale Berichterstattung aus Mikrosicht aufgenommen werden sollten, sind in drei Kategorien einzuordnen: (i) die regionalen Kontextbedingungen, (ii) das Angebot an innovationsunterstützenden Leistungen sowie (iii) die Nachfrage nach diesen Leistungen. Viele Elemente, die dem Prozesscharakter des Innovationsgeschehens Rechnung tragen und zur Beurteilung eines regionalen Innovationssystems notwendig sind, können lediglich über Primärerhebungen (Befragungen) erfasst werden. Der hohe Aufwand von Befragungen bedingt (bislang) eine geringe Verfügbarkeit von Daten, insbesondere im Zeitablauf. Zu fragen wäre, ob solche Indikatoren im Rahmen anderer Befragungen erhoben werden könnten. Insgesamt wird vorgeschlagen, die regionale Berichterstattung in den Bericht zur technologischen Leistungsfähigkeit zu integrieren und sie im Zeitraum von mindestens zwei und höchstens vier Jahren fortzuschreiben. Dazu sollten nicht nur die entsprechenden Makrodaten in regionaler Disaggregation zeitnah zur Verfügung stehen, sondern auch Mikroanalysen über die Entwicklungsverläufe jeweils neu zu bestimmender Regionen und regionaler Innovationsinitiativen durchgeführt werden. Darüber hinaus sollten analytische Untersuchungen zu wichtigen politikrelevanten Themen mit regionalem Bezug (z.B. Zusammenhang zwischen regionaler Innovationsaktivität und Wachstum, Versuch der Disaggregation von Wirkungsanalysen nach Sektoren bzw. Technologien, Zusammenhang zwischen Innovationstätigkeit und Arbeitslosigkeit, konzeptionelle Bewertung neuer Politikinstrumente) durchgeführt werden.

XLI

3.

Regionale Verteilung der Innovationspotentiale in Deutschland und Europa [ ð Kapitel III der Langfassung]

3.1

Bildung und Ausbildungsstand [ ð Kapitel III.1.3 ]

Der Bildungsstand ist ein Indikator für die Möglichkeiten von Regionen und Volkswirtschaften, sich im technologischen Wettbewerb zu behaupten. Deutschland ist im Hinblick auf hochqualifizierte Bevölkerungsschichten im vorderen Drittel der europäischen Länder positioniert, hinter Norwegen und Schweden, die traditionell (gemeinsam mit den USA) am intensivsten in Bildung investieren. Dabei sind hochqualifizierte Beschäftigte in besonderem Maße in Agglomerationsräumen konzentriert. Dort haben nicht nur eine Vielzahl von Unternehmenszentralen im Produzierenden Bereich ihren Standort, sondern auch hochwertige Dienstleistungen, Hochschulen und sonstige FuE-Einrichtungen, die in vergleichsweise hohem Umfang Hochschulabsolventen beschäftigen. Die günstige Ausgangsposition darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass die deutschen Bildungsinvestitionen (gemessen am Bruttoinlandsprodukt (BIP)) schon seit rund 20 Jahren relativ nachgelassen haben und inzwischen deutlich niedriger ausfallen als in anderen Ländern mit ähnlich hohem Einkommensniveau. Nicht nur Volkswirtschaften mit einem großen Nachholbedarf im Bildungsbereich (wie Spanien, Griechenland, Portugal) haben ihre Anstrengungen stark intensiviert, um auf diese Weise mittel- bis längerfristig ihre Möglichkeiten im Technologiewettbewerb zu verbessern. Auch in forschungsreicheren europäischen Ländern, wie Finnland, Frankreich, Irland und Schweden, nimmt der Anteil hochqualifizierter Personen im Gegensatz zu Deutschland kontinuierlich zu. In all diesen Ländern ist parallel dazu eine Ausweitung ihrer FuE-Anstrengungen zu verzeichnen, was darauf hindeutet, dass sie ihre Position im Innovationswettbewerb gegenüber konkurrierenden deutschen Regionen verbessert haben.

3.2

Räumliche Verteilung von industrieller FuE [ ð Kapitel III.1.1 und III.2.1 ]

Industrielle FuE sind ein Ausdruck für die Investitionen der Wirtschaft in die Ausweitung ihres technologischen Wissens, für die strukturelle Weiterentwicklung und für das Innovationspotential in den Unternehmen. Hinsichtlich der Verteilung von FuE-Standorten in Europa überlappen sich zwei Effekte: Neben einem ausgeprägten Nord-Süd-Gefälle bei länderweiser Betrachtung ist im Hinblick auf die Regionalverteilung von FuE in Europa zusätzlich ein Zentrum-Peripherie-Gefälle zu konstatieren. Die FuE-Kapazitäten sind in besonderem Maße auf die Verdichtungsräume konzentriert - weitaus stärker als die wirtschaftlichen Aktivitäten.

XLII

Während in Deutschland – begünstigt durch das föderative System – eine eher multizentrische Verteilung industrieller FuE-Kapazitäten zu beobachten ist, besteht in fast allen europäischen Ländern eine sehr viel stärkere Ballung der FuEBeschäftigten. Dies gilt insbesondere für Finnland, Norwegen, Österreich, Dänemark, wo die naturräumlichen Gegebenheiten eine erhebliche Rolle spielen dürften, aber auch in Großbritannien und besonders in Frankreich, wo Staat und Gesellschaft insgesamt sehr zentralistisch organisiert sind. Beispielsweise absorbiert allein der Großraum Paris fast die Hälfte des nationalen FuE-Potentials; ähnliches gilt für den Großraum London (Region South East), wo sich 1995 gut 40 % der landesweiten industriellen FuE-Kapazitäten befanden. Anfang der 90er Jahre waren es sogar noch rund 50 %. Eine hohe Konzentration findet sich aber auch in den übrigen europäischen Volkswirtschaften: In den Niederlanden ist das FuE-Potential vor allem in den Regionen Rotterdam, Amsterdam und Eindhoven konzentriert, in Belgien entfallen 80 % auf den nördlich gelegenen flämischen Landesteil sowie den Großraum Brüssel. In Italien (Mailand, Turin), Spanien (Madrid, Barcelona) und Schweden (Göteborg, Stockholm) bestehen jeweils zwei räumlich getrennte FuE-Zentren, in denen zusammen mehr als die Hälfte des landesweiten FuE-Personals registriert ist. Dagegen findet sich in Deutschland eine ganze Reihe von Regionen mit hohen Technologiepotentialen. FuE-Ballungsräume bildeten sich in (West)Deutschland nach dem zweiten Weltkrieg verstärkt im süddeutschen Raum. Insgesamt ein Viertel des FuE-Personals entfällt auf die Großräume München und Stuttgart. Weitere Zentren bilden die Verdichtungsräume Rhein-Main, Rhein-Neckar, Berlin, Düsseldorf, Darmstadt, Braunschweig, Köln und Nürnberg-Erlangen. Die FuE-Intensitäten von deutschen Regionen, die aus der Innensicht heraus eher zu den weniger forschungsreichen zählen, liegen vielfach deutlich höher als in anderen europäischen Regionen außerhalb der jeweiligen Metropolen. Zu dieser Spitzengruppe zählen zusätzlich zu den oben genannten Regionen der Raum Ludwigshafen/Mannheim/Heidelberg, Ingolstadt, Friedrichshafen, Ulm, Dresden und Hamburg. Darüber hinaus erreicht gerade noch Bremen die für Deutschland insgesamt ausgewiesene durchschnittliche FuE-Intensität. Gegenüber Anfang der 90er Jahre hat die räumliche Konzentration der FuEKapazitäten jedoch in fast allen forschungsreichen europäischen Ländern Mittelund Südeuropas abgenommen. Dies hängt u.a. mit dem Trend nachlassender Industrieforschung zusammen: Betroffen sind insbesondere Großunternehmen, die meist ihre zentralen Forschungskapazitäten zugunsten einer stärker projektorientierten Anlage von FuE reduziert haben. Diese Entwicklung begünstigte weniger verdichtete Räume, allerdings bei insgesamt leicht schrumpfenden FuE-Kapazitäten. Abgesehen von den Metropolregionen in Schweden, Finnland, Dänemark, den Niederlanden und Irland, wo das FuE-Personal seit 1991 (Finnland seit 1993) landesweit aufgestockt worden ist, ist die Zahl der FuE-Beschäftigten dort deutlich zurückgegangen, während die aus Technologiesicht eher unbedeutenden Regionen europaweit etwas zulegen konnten.

XLIII

In den alten Bundesländern hat sich trotz kontinuierlicher regionaler Fördermaßnahmen zugunsten der ländlichen und der "altindustrialisierten" Räume die Klassifizierung der Regionen nach ihren industriellen FuE-Potentialen zumindest in den letzten zwanzig Jahren kaum geändert. Die Konzentration von industrieller FuE hat sich im vergangenen Jahrzehnt sogar eher noch verstärkt, wohingegen sich die Industriebeschäftigung in den letzten Jahren tendenziell etwas gleichmäßiger im Raum verteilt hat. Signifikantes "Hereinwachsen" in die Spitzengruppe ist im Laufe der Zeit lediglich in den Regionen Braunschweig und Ingolstadt mit ihrer jeweiligen Spezialisierung auf den Automobilbau zu beobachten. Ähnliches gilt für Ulm mit dem Schwerpunkt Elektronik. Umgekehrt haben langfristig vor allem die forschungsintensiven Regionen entlang des Rheins mit der nachlassenden Innovationsneigung der Chemischen Industrie in Deutschland FuE-Kapazitäten eingebüßt. Im Bundesländervergleich zeigen sich gegenläufige, jedoch nicht immer eindeutige Trends. In den letzten zehn Jahren durchliefen Berlin und Niedersachsen sowie auch Sachsen und Thüringen eine positive Entwicklung; letztere haben mittlerweile eine mit Niedersachsen und Nordrhein-Westfalen vergleichbare FuE-Personalintensität erreicht (die FuE-Personalfördermaßnahmen in den neuen Bundesländern sind hierbei allerdings in Rechnung zu stellen). Demgegenüber wiesen die großen forschungsreicheren Bundesländer Bayern, Baden-Württemberg, Hessen, die über ein ausdifferenziertes, breiteres Forschungspotential verfügen, und auch RheinlandPfalz parallel zum weltweiten Trend nachlassender Industrieforschung eine ungünstigere Entwicklung auf. Hamburg konnte insgesamt seine Position halten, ist allerdings wie Bremen ein wenig labil und stark abhängig von Entscheidungen einzelner Unternehmen (Luftfahrzeugbau, Chemie/Mineralöl, Elektrotechnik). NordrheinWestfalen ist schon seit längerem eindeutiger Verlierer im Wettbewerb um industrielle Forschungskapazitäten. Auch Schleswig-Holstein ist zurückgefallen. Ein wichtiger Faktor für die Ausbreitung von Innovationspotentialen ist die Güterverflechtung weniger verdichteter Regionen mit innovierenden und prosperierenden Unternehmen in nahegelegenen Verdichtungsräumen. In Bayern konzentrierte sich das Innovationsgeschehen zunächst fast ausschließlich auf Nürnberg/Erlangen sowie vor allem auf den Raum München. Mittlerweile hat der Voralpenraum nachgezogen. Zudem ist durch die Ausstrahlungskraft von München und Nürnberg die räumliche "FuE-Lücke" zwischen diesen beiden Regionen durch die strukturellen Veränderungen im Raum Ingolstadt geschlossen worden. In Baden-Württemberg hatte neben dem "Dreiländereck" mit dem Ballungszentrum Rhein-Main-Neckar zunächst nur Stuttgart eine herausragende Position eingenommen, daneben der Bodenseeraum mit seiner Kompetenz in Luft- und Raumfahrt und Elektronik. Auch in Baden-Württemberg konnte eine räumliche Lücke geschlossen werden: Ulm gelang der "Schulterschluss" sowohl zu Stuttgart als auch zum Bodenseeraum. Die Ballungstendenzen bringen es mit sich, dass regionale Spezialisierungen auf lediglich eine Hochtechnologieindustrie in Europas Technologieregionen eher die

XLIV

Ausnahme sind. Vor allem der Raum Paris, der fast die Hälfte der französischen FuE-Kapazitäten beansprucht, bietet Raum für technologische Vielfalt. Ähnliches gilt für den Großraum London (Region South East). Die Konzentration einzelner FuE-intensiver Industrien auf nur einen Agglomerationsraum lässt sich für Deutschland nicht nachweisen, es existieren jeweils mehrere Zentren. Dies gilt nicht nur für traditionelle FuE-intensive Branchen, sondern bestätigt sich auch für die Entstehung von Standorten neuer Technologielinien in Deutschland.

3.3

Patente als Spiegelbild der FuE-Anstrengungen [ ð Kapitel III.1.5 und III.2.6 ]

Die technologische Leistungsfähigkeit einer Region zeigt sich maßgeblich daran, ob sie frühzeitig und hinreichend auf Feldern vertreten ist, die künftig wirtschaftliches Wachstum und Beschäftigung versprechen. Patente bilden quasi das Bindeglied zwischen den Input-Faktoren FuE und Wissen und der erstmaligen Verwertung von Erfindungen. Patentschriften erlauben tief aggregierte internationale Vergleiche im Zeitablauf und bilden nicht zuletzt deshalb den am häufigsten verwendeten Erfolgsindikator für FuE. Dennoch unterliegen sie methodischen Einschränkungen. Zu nennen sind hier beispielsweise Unterschiede in der Patentierneigung, im wirtschaftlichen Wert der einzelnen Patente, in der Aktualität der Daten und in fehlenden Informationen hinsichtlich der späteren kommerziellen Nutzung. In Bezug auf die EPA-Patente kommen noch Besonderheiten des Anmeldeverhaltens hinzu, die in Einzelfällen ohne Kenntnis regionaler Besonderheiten zu Fehleinschätzungen der technologischen Spezialisierung führen können. Dennoch dürfte die Analyse der Datensätze nationaler Patentämter keine sinnvolle Alternative darstellen. Zum einen sind die qualitativen Maßstäbe zur Vergabe von Patenten unterschiedlich, zum anderen zeigen differenzierte Analysen der Anmeldungen am DPMA, dass die dortigen Patentanmeldungen eher die Umsetzungs- als die Innovationsaktivitäten widerspiegeln: Gemessen an der Zahl der Patentanmeldungen bezogen auf das eingesetzte FuE-Personal liegen unter den deutschen Verdichtungsräumen tendenziell diejenigen Regionen weit vorn, die gemessen an FuE nicht zur Spitzengruppe zählen (Saarbrücken, Aachen, Düsseldorf, Hannover). In der innerdeutschen Betrachtung (auf Grundlage der 1998 beim DPMA und EPA veröffentlichten Patentanmeldungen aus Deutschland, regional nach dem "Erfindersitz" zugeordnet) reicht die Spannweite von 21 Anmeldungen in der Raumordnungsregion Altmark bis 3203 Anmeldungen in der Raumordnungsregion Stuttgart, bei einem Durchschnittswert von 380 Anmeldungen je Region. Das Patentaufkommen ist stark konzentriert: Auf die Regionen Stuttgart, München und Düsseldorf entfallen fast 22 % aller Anmeldungen; auf die ersten zehn rund 42 %. Außer Berlin und Braunschweig sind dies alles süd- oder westdeutsche Regionen. In Ostdeutschland rangiert nach Berlin die Region Oberes Elbtal – der Dresdner Raum – an zweiter Stelle; die Zahl der angemeldeten Patente liegt hier jedoch unter dem

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Durchschnitt aller Regionen. Am unteren Ende der Skala sind eher ländlich geprägte Regionen zu finden. Von den zehn Regionen mit dem niedrigsten Patentaufkommen sind sieben in Ostdeutschland gelegen. Die Patentintensität zeigt, in welchem Umfang die regionale Wirtschaft auf die Erzeugung technischen Wissens ausgerichtet ist. In dieser Betrachtung ergibt sich ein etwas anderes Bild der Stellung der Regionen im Patentaufkommen. Im Mittel der Regionen werden 135,5 Patente je 100.000 Erwerbstätige angemeldet. Stuttgart behält mit 314 Anmeldungen seine Spitzenposition, und München, die Rheinpfalz sowie Mittelfranken verbleiben trotz Rangverschiebung in der Spitzengruppe; sechs andere süddeutsche Regionen - Bodensee-Oberschwaben, Ostwürttemberg, Bayerisches Oberland, Starkenburg, Südostoberbayern sowie Main-Rhön - rücken in diese Gruppe auf. Das technische Gebiet mit dem höchsten Patentaufkommen in Deutschland ist die Fahrzeugtechnik mit knapp 10 % der Anmeldungen. Sie bildet zusammen mit der Elektrotechnik (9,2 %) und der Gruppe "Messen, Prüfung, Optik, Photographie" (7,7 %) die Spitzengruppe, auf die etwa ein Viertel aller Patentanmeldungen entfallen. Am geringsten sind die Patentaktivitäten in den Gebieten Kernphysik und Bergbau. Die Forschung mit dem Schwerpunkt Fahrzeugtechnik ist am Sitz der großen Automobilhersteller - Stuttgart, Braunschweig, dem Rhein-Main-Gebiet und München - konzentriert. Mit Ausnahme Münchens liegen dort auch die Patente dieses Technikfeldes an der Spitze des regionalen Patentaufkommens. In München hingegen, einem Zentrum der Elektroindustrie, das Rang drei im Patentaufkommen des Fahrzeugbaus einnimmt, liegt die Zahl der Patente der Elektrotechnik/Elektronik deutlich vor denen des Fahrzeugbaus. Auf diesen beiden Feldern dominiert München mit großem Abstand auch insgesamt in Deutschland, mit zwei Fünfteln aller Patentanmeldungen, gefolgt von Stuttgart mit einem Anteil von knapp 20 %. Auch das Feld "Messen, Prüfen, Optik" ist in München und in Stuttgart konzentriert, nimmt dort allerdings erst Platz vier bzw. fünf in der Rangfolge der Patentanmeldungen ein. Das Übergewicht der Standorte München und Stuttgart bei patentierfähigen Forschungsergebnissen zeigt sich schließlich auch im Maschinenbau. Dessen Patente rangieren in diesen beiden Regionen zwar nicht im Vorderfeld, Stuttgart nimmt jedoch Rang eins, München immerhin noch Rang vier beim Patentaufkommen dieses Feldes ein. In diesem Feld findet sich allerdings auch ein Beispiel einer auffälligen Spezialisierung: Die Region Main/Rhön (Schweinfurt) vereinigt den zweithöchsten Anteil an Maschinenbaupatenten auf sich, zugleich bilden diese Patente rund die Hälfte des Patentaufkommens der Region. Die europaweite Betrachtung zeigt ebenfalls, dass Regionen mit hohen FuEKapazitäten der Wirtschaft im Allgemeinen auch die führenden Patentanmelder am

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Europäischen Patentamt (EPA) sind. Diese Institution wird von den Unternehmen als Profilierungsinstrument für qualitativ hochwertige Technologien genutzt, um damit breite Märkte erschließen zu können. Dabei sind die technologisch führenden Regionen in Europa typischerweise in allen wichtigen Technologiebereichen äußerst aktiv. Als dominierende Technologieregionen mit breiter technologischer Ausrichtung auf Spitzentechnologien in der Wirtschaft kristallisieren sich die Großräume München (Oberbayern) und Paris (Ile de France) heraus. Auch Tübingen, Köln, Karlsruhe, Darmstadt und Mittelfranken, Stockholm und der Großraum Malmö in Schweden sowie die französische Region Rhône-Alpes verfügen über hohe industrielle FuE-Kapazitäten, die auf vielen Technologiefeldern zum Einsatz kommen. Im Gegensatz dazu werden die im Raum Helsinki konzentrierten finnischen FuEKapazitäten in ausgewählten Spitzentechnologiebereichen (vorwiegend im IuKBereich) eingesetzt, in denen kurze Produktlebenszyklen eine schnelle kommerzielle Verwertung erfordern und damit eine Vielzahl von Patentanmeldungen nach sich ziehen. Hierin liegen die entscheidenden Unterschiede des finnischen Innovationssystems vom deutschen, französischen oder auch schwedischen, deren Wissensund Technologieportfolio deutlich breiter ausgerichtet ist als finnische, das gezielt auf Innovationen in einzelnen Spitzentechnologien setzt. Eine ähnlich einseitige technologische Ausrichtung zeigt sich innerhalb der Spitzengruppe führender Patentanmelder lediglich für die deutsche Chemieregion Rheinhessen-Pfalz. In allen anderen Räumen streuen die Patentanmeldungen stärker über die Technologiefelder. Auch aus Sicht der einzelnen Technikfelder zeigen sich unterschiedliche räumliche Strukturen in den technologisch hoch entwickelten europäischen Ländern. So fällt unter den deutschen Patentanmeldungen eine vergleichsweise starke regionale Konzentration von Anmeldungen aus dem Feld Chemie/Hüttenwesen auf. Demgegenüber sind Anmeldungen aus dem Bereich Bauwesen/Bergbau eher breiter verteilt. Anmeldungen aus Frankreich und Schweden zeigen ähnliche Merkmale: Patente aus dem Feld Elektrotechnik sind innerhalb dieser Länder besonders stark räumlich konzentriert.

3.4

Regionale Schwerpunkte forschungs- und wissensintensiver Wirtschaftszweige [ ð Kapitel III.1.4, III.2.2 und III.2.4 ]

Unterschiede in der Ausstattung von Regionen mit Innovationspotential werden darüber hinaus durch Differenzen in den Wirtschaftsstrukturen sichtbar. Vor allem betrifft dies den Besatz mit und das Nachwachsen von Unternehmen in forschungsintensiven Industrien und technologieorientierten Dienstleistungsbereichen. Denn die Art der produzierten Güter und Dienstleistungen - und damit die technologische Orientierung - bestimmt vielfach auch die Innovationsrate der Unternehmen. Von den im Jahre 1998 7,3 Mio. sozialversicherungspflichtig Beschäftigten im Verarbeitenden Gewerbe waren in den forschungsintensiven Branchen (Elektrotechnik, Fahrzeugbau, Maschinenbau, Chemie) etwa zwei Fünftel tätig. Diese weisen eine

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höhere regionale Konzentration auf als die übrigen Teile des verarbeitenden Gewerbes. Die süd- und südwestdeutschen Regionen bilden den Schwerpunkt forschungsintensiver Industrieproduktion in Deutschland: München, Stuttgart, Nürnberg/Erlangen (Industrieregion Mittelfranken), Darmstadt (Starkenburg) sowie Köln und das Rhein-Neckar-Dreieck stellen nicht nur eine Vielzahl von Arbeitsplätzen in diesem Bereich, sondern zeigen darüber hinaus eine hohe Spezialisierung auf forschungsintensive Industrien in verschiedenen Bereichen. Demgegenüber sind diese Branchen in den nord- und ostdeutschen Regionen mit Ausnahme von Hamburg, Berlin, Braunschweig und Bremen sowie auch den meisten westdeutschen Raumordnungsregionen höchstens durchschnittlich, zumeist unterdurchschnittlich und zudem in stärkerer sektoraler Konzentration vertreten. In Deutschland hat der industrielle Sektor noch immer ein vergleichsweise hohes Strukturgewicht und zeigt eine hohe Spezialisierung auf den Bereich der höherwertigen Technik (Maschinen-, Fahrzeugbau, Elektrotechnik, Chemie). Demzufolge ist eine beachtliche Anzahl von deutschen Regionen europaweit unter den führenden industriellen Hochtechnologieproduzenten zu finden. Dennoch dürfte die nachlassende FuE-Neigung in Deutschland bei gleichzeitiger Forcierung der Wissens- und Forschungsanstrengungen in anderen europäischen Ländern dazu beigetragen haben, dass auch in industriellen Hochtechnologiesektoren in Deutschland keine zusätzlichen Arbeitsplätze mehr entstehen. Vielmehr ist die Beschäftigung tendenziell weiterhin rückläufig, während in anderen Ländern (vor allem in Dänemark, den Niederlanden, Schweden und Finnland) die Beschäftigung in industriellen Hochtechnologiebereichen in den letzten Jahren nicht nur anteilsmäßig, sondern auch absolut zugenommen hat. In Deutschland kommen FuE-intensive Industrien als Anbieter zusätzlicher Arbeitsplätze also kaum noch in Betracht. Diese entstehen allein im Dienstleistungssektor, besonders in den wissensintensiven Bereichen mit höheren Qualifikationsanforderungen. Die Hierarchien der Regionen nach der Ausstattung mit unternehmensbezogenen Dienstleistungen und forschungsintensiven Industrien sind einander nicht unähnlich. Vor allem die relativ stark auf die Belange der Wirtschaft hin ausgerichteten unternehmensnahen Dienstleistungen stehen in engem Zusammenhang mit dem industriellen FuE-Geschehen in den deutschen Regionen. Allerdings ist ihre regionale Konzentration deutlich höher als die der forschungsintensiven Branchen des verarbeitenden Gewerbes. Führend sind auch hier die süd- und westdeutschen Großstadtregionen sowie Berlin. Höchste regionale Bedeutung haben diese Dienstleister in München und mit großem Abstand in anderen Verdichtungsräumen in Westdeutschland, aber auch in Ostdeutschland wie im oberen Elbtal und in Berlin.

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3.5

Öffentliche FuE-Einrichtungen [ ð Kapitel III.1.2 und III.2.5 ]

FuE in öffentlichen Einrichtungen (Hochschulen und außeruniversitäre Einrichtungen) kommt eine bedeutende Rolle im Innovationsprozess zu, denn das außerindustrielle Wissenschafts- und Forschungssystem schafft wesentliche Grundlagen für die technologische Leistungsfähigkeit eines Landes. Dies erfolgt zum einen durch seine Ausbildungsfunktion - insbesondere an den Hochschulen, zum anderen durch seine Wissensgenerierungsfunktion. Denn moderne Innovations- und Produktionsprozesse basieren in zunehmendem Maße auf dem Transfer wissenschaftlicher Forschungsergebnisse. In den außeruniversitären Forschungseinrichtungen – Max-Planck-Gesellschaft, Fraunhofer-Gesellschaft, Großforschungseinrichtungen, Wilhelm-Leibniz-Gesellschaft und Bundeseinrichtungen - waren im Jahre 1997 73.500 FuE-Beschäftigte (Vollzeitäquivalente) tätig. Dieses FuE-Personal ist weitaus stärker regional konzentriert als etwa die Beschäftigung in forschungsintensiven Industrien oder bei den unternehmensnahen Dienstleistungen. In den drei am stärksten besetzten Raumordnungsregionen - Berlin, München, Mittlerer Oberrhein (Karlsruhe) - sind allein 30 % aller Forscher angesiedelt. In den meisten europäischen Metropolregionen, in denen auch die Technologieaktivitäten der Wirtschaft konzentriert sind, ist auch der Bestand an öffentlichem FuEPersonal überdurchschnittlich hoch. Die Streuung der Indikatorwerte zwischen den Ländern deutet jedoch auf unterschiedliche technologie- und auch regionalpolitische Akzentsetzungen hin: •

So sind z.B. die öffentlichen FuE-Kapazitäten innerhalb Deutschlands abgesehen von den Stadtstaaten relativ gleichmäßiger auf die Bundesländer verteilt als in anderen europäischen Volkswirtschaften. Sie sind hingegen keinesfalls weniger stark im Raum konzentriert als die Industrieforschungskapazitäten - allerdings anders. Die gewisse Nivellierungstendenz des FuE-Gefälles zwischen mehr und weniger forschungsreichen Regionen in Deutschland ist zum einen darauf zurückzuführen, dass die öffentliche Forschungslandschaft zu einem Teil in der Verantwortung der Bundesländer liegt. Gerade Länder wie Niedersachsen und Schleswig-Holstein setzten in den 80er Jahren auf institutionelle (angebotsseitige) Forschungsförderung, um mit Hilfe von breit gestreuten FuE-Einrichtungen unzureichende betriebliche FuE-Kapazitäten und Informationsdefizite der Unternehmen zu überwinden. Eine ähnliche Strategie verfolgen Bund- und Länderinitiativen seit Anfang der 90er Jahre in den neuen Bundesländern.



In Frankreich ist das öffentliche FuE-Personal demgegenüber noch stärker auf einzelne zentrale Regionen konzentriert als die privaten FuE-Kapazitäten. Dies ist ein Spiegelbild der über Jahrhunderte praktizierten zentralistischen Ausrichtung, deren Strukturen sich trotz vielfacher Bemühungen nur sehr langsam verändern. Auch in Finnland ist öffentliche Forschung und Entwicklung noch stär-

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ker auf den Süden des Landes konzentriert als die FuE-Kapazitäten der Wirtschaft. •

Demgegenüber zeigen die öffentlichen FuE-Kapazitäten in Großbritannien (dort fließt z.B. auch ein beachtlicher Teil der öffentlichen Forschungsförderung in das schottische Silicon Glen), Schweden und Italien wie auch in Deutschland eine breitere räumliche Verteilung als die industrielle FuE.



In Spanien, Italien und Belgien ist die Konzentration der öffentlichen Forschung auf die Hauptstadtregion besonders ausgeprägt. Dennoch sind in Italien die öffentlichen FuE-Kapazitäten deutlich breiter im Raum verteilt als die hochkonzentrierten privaten FuE-Kapazitäten. Hierbei dürften auch regionalpolitische Aspekte eine wesentliche Rolle spielen. In Belgien, Schweden, Irland, Österreich und auch Spanien findet öffentliche FuE vorwiegend in Hochschulen statt, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen spielen hier kaum eine Rolle.

Die öffentliche Förderung von FuE, also auch der FuE-Personalbestand in öffentlichen Einrichtungen, ist in Europa in der Regel mit der Verteilung der FuEKapazitäten in der Wirtschaft korreliert.

4.

Analyse regionaler Innovationsdeterminanten und –strategien in Deutschland und Europa [ ð Kapitel IV der Langfassung ]

4.1

Bestimmungsgründe regionaler technologischer Innovationstätigkeit [ ð Kapitel IV.1 und IV.2 ]

Um der Vielfalt und Heterogenität der Determinanten regionaler Innovationstätigkeit vor dem Hintergrund verfügbarer statistischer Informationen Rechnung tragen zu können, ist es notwendig, auf verschiedene, inhaltlich und methodisch komplementäre Untersuchungsansätze zurückzugreifen. Im Folgenden wird zunächst die Bedeutung verschiedener, auf makroökonomischer Ebene identifizier- und messbarer Bestimmungsgründe im Rahmen einer Regressionsanalyse untersucht, bevor auf der Grundlage einer Unternehmensumfrage detaillierter auf die – makroökonomisch kaum quantifizierbaren – Auswirkungen der Technologiepolitik am Beispiel des BioRegio-Wettbewerbs eingegangen wird. Makroökonomische Bestimmungsgründe Auf der Grundlage eines verallgemeinerten wissensbasierten Modells endogenen Wachstums à la Romer wurden die Determinanten regionaler Innovationstätigkeit empirisch untersucht. Auf der Grundlage eines Querschnitts von 74 westdeutschen Raumordnungsregionen wurde eine "Wissensproduktionsfunktion" geschätzt, die den Innovationsoutput (Anzahl der Patentanmeldungen 1998) unter anderem durch

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die Zahl der FuE-Beschäftigten in der Wirtschaft und die Intensität von intra- und interregionalen Wissens-Spillovers aus der Privatwirtschaft sowie aus verschiedenen Arten staatlicher Forschungseinrichtungen erklärt. Besonderes Gewicht lag dabei auf den Fragen, wie hoch die Distanzwiderstände bei der Diffusion nicht kodifizierten Wissens im Raum sind, und ob der akkumulierbare Faktor Wissen in der zugrundeliegenden FuE-Produktionsfunktion abnehmenden Grenzerträgen unterliegt. Die Schätzergebnisse deuten darauf hin, dass nicht nur der Einsatz von Forschern, sondern auch Wissens-Spillovers einen positiven Einfluss auf die Zahl der Patentanmeldungen der privaten Wirtschaft haben. Dabei scheint mit zunehmender Distanz die Intensität der Wissens-Spillovers von staatlichen Forschungseinrichtungen schneller abzunehmen als die von Forschern in der Privatwirtschaft. Sowohl für den Einsatz von Forschern als auch für den von Wissen werden abnehmende Grenzerträge geschätzt. Die von einigen Standard-Modellen der endogenen Wachstumstheorie implizierte Pfadabhängigkeit der Innovationsdynamik der regionalen Wirtschaft findet sich damit nicht bestätigt. Die Schätzergebnisse für die Unternehmensgrößenstruktur deuten darauf hin, dass Regionen mit einer überwiegend kleinbetrieblichen Unternehmensstruktur eine höhere Innovationsdynamik aufweisen als Regionen, die durch Großunternehmen dominiert werden. Das Ausmaß der technologischen Spezialisierung der regionalen Forschungslandschaft hingegen scheint keinen Einfluss auf die Innovationsdynamik zu haben. Politik als Determinante regionaler Innovationsaktivität – das Beispiel BioRegio Im Rahmen des Projekts wurde eine Internet-Befragung unter 100 deutschen Biotechnologie-Unternehmen zum BioRegio-Wettbewerb durchgeführt. Sie erbrachte folgende Ergebnisse: Das Instrument des BioRegio-Wettbewerbs ist innerhalb der deutschen Biotechnologie-Industrie wohlbekannt und wird überwiegend positiv gesehen, wobei – wenig überraschend – die Zustimmung unter den geförderten Unternehmen höher ist als unter den nicht geförderten Unternehmen. Die dem Wettbewerb zugrunde liegende Annahme, dass zum Zeitpunkt seiner Einführung Mitte der 90er Jahre ein Technologierückstand Deutschlands gegenüber den führenden Biotechnologieländern (USA und Großbritannien) bestand, wird von allen antwortenden Firmen bejaht. Als wichtigste Innovationshemmnisse werden ein unzureichender Technologietransfer zwischen Firmen und Universitäten, fehlende Kommunikation und Kooperation zwischen den regionalen Schlüsselakteuren sowie Überregulierung und Vorbehalte gegen die Biotechnologie in der öffentlichen Meinung genannt. Die größten Vorteile des BioRegio-Wettbewerbs werden in der Verbesserung der Kooperation und Kommunikation zwischen den regionalen Schlüsselakteuren, der Herausbildung eines innovationsstimulierenden regionalen Umfeldes, der Förderung der Forschungskooperation innerhalb der BioRegionen und der Stimulierung des interregionalen Technologiewettbewerbs gesehen. Der wichtigste Bereich, in dem der BioRegio-Wettbewerb nach Ansicht der befragten Firmen zu kurz greift, ist der Abbau von Regulierungen auf nationaler Ebene und die Tatsache,

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dass innovative Unternehmen außerhalb der Bio-Regionen benachteiligt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass es außerordentlich wichtig ist, die Komplementarität zwischen Maßnahmen auf regionaler und auf nationaler Ebene im Auge zu behalten und neben der Innovationsstimulierung auf der regionalen Ebene günstige gesamtwirtschaftliche und gesamtgesellschaftliche Rahmenbedingungen für die Entwicklung neuer Technologien zu schaffen. Hierzu gehören klare rechtliche Vorgaben und der Abbau hemmender Regulierungen ebenso wie flexiblere Arbeitsmärkte und ein Steuersystem, dass flexible Formen der Mitarbeiterbeteiligung honoriert.

4.2

Erklärungsansätze und Wirkungen des FuE-Verhaltens – ausgewählte Aspekte [ ð Kapitel IV.2 ]

Bei FuE-Standortentscheidungen wirken vor allem FuE-spezifische Agglomerationseffekte, seien es Skaleneffekte in FuE bei Großunternehmen (FuE-Konzentration in der Unternehmenszentrale von Mehrbetriebsunternehmen), die 80 % des FuEPersonals absorbieren, oder aber marktorientierte "Spillover-Effekte" zwischen Unternehmen, z.B. zwischen forschenden Unternehmen, Zulieferern und Kunden: Faktoren wie "innovatives Klima", "innovatives Milieu" und "Innovationsnetzwerke" und damit vor allem die intra- und interregionalen Verflechtungen zwischen den relevanten Akteuren bieten Erklärungsansätze hierfür, z.T. aber auch für die räumliche Ungleichverteilung industrieller FuE-Kapazitäten zwischen den Ballungsgebieten. Ob und inwieweit der Staat mit seinen Anreizstrukturen, seiner Technologiepolitik und mit seiner Nachfrage ursächlich für die regionale Streuung der industriellen FuE-Kapazitäten verantwortlich ist, wird man flächendeckend nicht beantworten können. Sieht man sich hingegen einzelne Räume in Deutschland an, so findet man u.a. dort sehr verbreitet hohe FuE-Intensitäten, wo das staatliche Beschaffungswesen - teilweise rüstungsgetrieben - FuE-Arbeitsplätze gesichert hat (z. B Bremen, Kiel, Voralpenraum). Dabei ist es gleichgültig, ob derartige Effekte intendiert sind oder nicht und ob damit bewusst regionale Ziele verfolgt werden. Der Staat kann als "führender Anwender" von neuen Technologien in "Vorreiterregionen" durchaus auch den Unternehmen der Region Gelegenheit geben, ihre technologische Leistungsfähigkeit unter Beweis zu stellen. Überregional aktive, z.T. multinational tätige Unternehmen in forschungsintensiven Bereichen, die besonders intensiv auf Standortvorteile der Agglomerationen zurückgreifen, prägen die großen Unterschiede in der Ausstattung der Regionen mit industriellen FuE-Kapazitäten: •

Bei "footloose industries" wie dem Luft-, Raum- und Kraftfahrzeugbau spielen beispielsweise regionalpolitische Entscheidungen und in der Chemischen Indust-

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rie historische, auf der Verfügbarkeit von Rohstoffen (Wasser, Kohle) basierende Standortentscheidungen eine Rolle. •

Völlig anders ist dies bei einzelnen Spitzentechnologien wie der Medientechnik einzuschätzen, wo sich die Standorte sehr stark an den führenden Kunden orientieren. In der neu entstehenden pharmazeutisch-biotechnischen Industrie, wo vielfach noch keine Standortbindung gegeben ist und deren technologische Entwicklung eng mit der Gründung von neuen Unternehmen verbunden ist, haben Standorte mit hohem wissenschaftlichem Potential an Hochschulen und außeruniversitären FuE-Einrichtungen deutliche Vorteile.



Vor allen in diesen beiden Branchen spielen Klein- und Mittelunternehmen eine bedeutende Rolle im Innovationsprozess. Sie sind - insbesondere in den Frühphasen ihrer Entwicklung - prädestiniert für die Aufnahme von Impulsen aus der Wissenschaft und vielfach im Spitzentechnologiebereich tätig, aber auch im besonderen Maße vom regionalen Umfeld in Wirtschaft und Wissenschaft abhängig.



Andere forschungsintensive Industrien wie die Elektrotechnik, die Mess-, Steuerund Regeltechnik und vor allem der Maschinenbau sind mit ihren FuEKapazitäten hingegen relativ gleichmäßig im Raum verteilt.



Die Zentren unternehmensnaher Dienstleistungen stehen räumlich in engem Kontakt mit dem FuE-Geschehen in den deutschen Ballungsräumen. Diese Zusammenhänge werden in dem Maße verstärkt, in dem Dienstleister selbst überdurchschnittlich hochqualifiziertes Personal beschäftigen und somit über eigenständige Innovationspotentiale verfügen. Hieran wird besonders deutlich, in welchem Maße Dienstleistungen und Industrie auf regionaler Ebene im Innovationsprozess miteinander agieren können, d. h. einerseits vielfach wechselseitig aufeinander angewiesen sind und sich andererseits gegenseitig stimulieren.

Als Folge differenzierter Standorterfordernisse sind hochwertige Unternehmensfunktionen wie Forschung und Entwicklung vornehmlich in den Unternehmenszentralen angesiedelt. Umgekehrt lässt es sich jedoch beobachten, dass es eine Reihe von Regionen mit einem hohen Anteil fremdbestimmter Betriebe und hoher FuEIntensität gibt. Im Zuge der Globalisierung lockert sich die früher enge Bindung von FuE-Aktivitäten an den Hauptsitz mehr und mehr. Abhängigen Unternehmen und Betriebsstätten wird vielfach mehr Raum gegeben, die jeweils spezifischen regionalen Vorteile und Kompetenzen auch für FuE zu nutzen. Viele Mehrländerunternehmen halten deshalb nicht nur Produktionsstätten in anderen Regionen, sondern sichern sich gleichzeitig die regionalen Kompetenzen - u.a. durch die Errichtung oder Übernahme von industriellen FuE-Kapazitäten. Auf diese Weise profitieren auch die Regionen, in denen sich überdurchschnittlich viele "abhängige" Arbeitsplätze befinden, von der interregionalen Arbeitsteilung.

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Der Zusammenhang zwischen öffentlicher FuE-Förderung und industrieller FuE ist auch in Deutschland vielfach signifikant aufspürbar (allerdings nicht für das Gebiet der neuen Bundesländer), jedoch ist der Erklärungsgrad für sich genommen meist nicht sehr hoch: •

Vergleichsweise eng mit der Industrieforschung sind außeruniversitäre Forschungseinrichtungen in Verbindung zu bringen. Dabei sind die Einflüsse der FhG-Institute weniger sichtbar als die Spuren von Instituten der HGF (Großforschungseinrichtungen) und der MPG, die ihrerseits jedoch häufig in enger regionaler und personeller Nähe zu Hochschulinstituten stehen. Die mittelstandsorientierte Technologietransferaufgabe der FhG deutet zudem darauf hin, dass im Kern nicht die forschungsintensiven Industrien und Unternehmen, sondern eher forschende, vor allem jedoch innovationsbereite Klein- und Mittelunternehmen die Klientel darstellen. Einen hohen statistischen Einfluss auf die FuE-Neigung der Wirtschaft in den Bundesländern hat zudem die Standortpolitik von Bundesanstalten.



Die Hochschulforschung ist regional betrachtet hingegen auch in Westdeutschland nur sehr lose mit der Verteilung der Industrieforschungskapazitäten in Verbindung zu bringen. Dies weist auf eine gewisse Rollenzuweisung in der räumlichen Arbeitsteilung hin: Bei Hochschulen steht der Tendenz nach eher die Ausbildungsfunktion im Vordergrund und damit Kriterien der Regionalpolitik wie Einheitlichkeit der Lebensverhältnisse und Chancengleichheit. Bei reinen Forschungseinrichtungen dürfte die regionale Kompetenz bei den historischen Standortentscheidungen eine größere Rolle gespielt haben.

Auch europaweit (auf Basis von 157 europäischen Regionen) lassen sich FuEspezifische Agglomerationseffekte nachweisen: Bevölkerungsdichte, öffentliche FuE-Infrastruktur und der Besatz mit industriellen Hochtechnologiebranchen üben einen positiven Einfluss auf die Höhe der industriellen FuE-Intensität aus. Bei länderweiser Schätzung ergibt sich teilweise ein differenziertes Bild für Deutschland und Frankreich, was die unterschiedlichen technologie- und regionalpolitischen Zielsetzungen widerspiegelt (Frankreich: hohe Konzentration von privater und öffentlicher FuE in der Hauptstadtregion Paris; Deutschland: multizentrische Verteilung des industriellen FuE-Personals, relativ breite Streuung von Hochschulen und öffentlichen FuE-Einrichtungen). Zusammenhänge zwischen regionaler Einkommens- oder Produktivitätsentwicklung und der Ausstattung mit innovationsrelevanten Faktoren lassen sich im europäischen Regionenvergleich allerdings nicht nachweisen. Ob die vermuteten Abhängigkeiten im Verlauf der Jahre 1990-1996 tatsächlich nicht bestanden haben, durch konjunkturelle Entwicklungen überlagert worden sind oder aber der Betrachtungszeitraum einfach zu kurz ist, um die längerfristig unterstellten Zusammenhänge zwischen Forschung und Technologie einerseits und Wachstum, Wohlstand und Beschäftigung andererseits belegen zu können, lässt sich nicht beantworten. Hinzu

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kommt, dass die vorliegenden Indikatoren zu FuE nur den aktuellen Einsatz von FuE oder Ausbildungskapital aufzeigen können, nicht aber akkumuliertes Wissen.

4.3

Aspekte des räumlichen Zusammenhanges von Industrie und technologieintensiven wissensbasierten Dienstleistungen [ ð Kapitel IV.3 ]

Theoretische Überlegungen und empirische Befunde weisen auf die Bedeutung des Angebots an wissenschaftlicher und technischer Infrastruktur sowie eines leistungsfähigen wirtschaftlichen Umfeldes für die Innovationskraft der Wirtschaft einer Region hin. Dieser Wirkungszusammenhang wird in der Forschung unter den Konzepten "innovatives Milieu", "regionale Cluster" oder "regionale Netzwerke" erfasst. Dabei wird unterstellt, dass zwischen den regionalen Akteuren Austauschbeziehungen bestehen, aus denen Synergien resultieren. Eine Analyse des vermuteten Wirkungszusammenhangs konnte mangels geeigneter Output-Indikatoren nur für Teilaspekte vorgenommen werden. Für den Innovationsprozess sind "Wissens-Spillovers" konstitutiv, und es lässt sich zeigen, dass die Intensität des Wissenstransfers eine Funktion von räumlicher Distanz ist. Wenn dies so ist, müssten "Wissensproduzenten" und "Wissensanwender" in einem bestimmten räumlichen Verteilungsmuster zueinander stehen. Inwieweit sich derartige Konstellationen in Regionen nachweisen lassen, wurde am Beispiel des Zusammenhangs zwischen forschungsintensiven Industrien und wissensbasierten Dienstleistungen in zwei unterschiedlichen Analyseschritten untersucht. Mittels einer multiplen Regression wurde zunächst geprüft, ob der regionale Besatz mit forschungsintensiven Unternehmen mit dem Bestand an wissensintensiven Dienstleistungsunternehmen korrespondiert. Alternativ dazu wurde anhand einzelbetrieblicher Informationen untersucht, welche Bedeutung die räumliche Nähe für den Bezug der hier in Frage stehenden Dienstleistungen hat. Abhängige Variable der Regressionsanalyse ist der Besatz einer Region mit technologieorientierten wissensbasierten Dienstleistungen, gemessen als Anteil der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in diesen Branchen an allen sozialversicherungspflichtig Beschäftigten. Einen positiven Erklärungsbeitrag leistet der regionale Besatz mit Forschern und Entwicklern in der Wirtschaft sowie in außeruniversitären Forschungseinrichtungen. Nicht den Erwartungen entspricht dagegen der Einfluss des Besatzes an forschungsintensiven Industrien. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass die Unternehmen der forschungsintensiven Industrien ihre Forschungsabteilung sehr ungleich im Raum verteilt haben, der Besatz in einigen Regionen also möglicherweise "nur" reine Fertigungsstätten umfasst. Für die ostdeutschen Regionen ist der Erklärungsgehalt des Modells deutlich geringer als für die westdeutschen Regionen.

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Inwieweit Dienstleistungsunternehmen auf die lokale Wirtschaft ausgerichtet sind, wurde an Hand der Ergebnisse mehrerer Unternehmensbefragungen des DIW in den neuen Ländern aus den Jahren 1994, 1996 und 1998 analysiert. Die dort befragten unternehmensnahen Dienstleister bedienen im wesentlichen die Märkte in ihrer näheren Umgebung. Eine Ausnahme bilden allein EDV-Dienstleistungen und Ingenieure. Industrieunternehmen kaufen solche Dienstleistungen zu, bei denen ohne große Risiken Spezialisierungsvorteile realisiert werden können (wie Steuerberatung, Transportleistungen, Weiterbildung, Unternehmensberatung). Forschung und Entwicklung werden dagegen meist unternehmensintern erbracht. Von den Unternehmen, die Forschungsaufträge an Externe vergeben, kooperiert etwa ein Drittel mit Partnern in der unmittelbaren Umgebung. Generell dominiert also die lokale Ausrichtung, und sie ist auch beim Bezug technologieintensiver Dienstleistungen nachweisbar. Sie ist aber nicht so stark, dass die eingangs aufgestellte Hypothese als gut belegt angesehen werden kann.

4.4

Katalysatoren und Hemmnisse der regionalen Innovationsdynamik [ ð Kapitel IV.4 ]

Um einen Einblick in Katalysatoren und Hemmnisse unterschiedlicher Typen von Innovationsinitiativen zu erlangen, wurden die analysierten regionalen Innovationsinitiativen nach der jeweiligen politischen Steuerung und den Charakteristika ihrer privatwirtschaftlichen Ausprägung gruppiert. Auf dieser Basis konnten Unterschiede und Ähnlichkeiten regionaler Innovationsinitiativen dargestellt und die jeweiligen Konsequenzen bezüglich politischer Handlungsfreiräume aufgezeigt werden. Ergibt die Analyse der Ist-Situation beispielsweise defizitäre Netzwerkbeziehungen im Regionalsystem, so konzentrieren sich die Strategien auf die Förderung von Interaktionen unterschiedlicher Akteure. Denkbar ist hier die Konzipierung von Anreizen für Kooperationsprojekte, die Organisation von Workshops, die Vermittlung von Kontakten o.ä. Ist hingegen eine Dezentralisierung von Entscheidungsstrukturen als übergeordnetes Ziel definiert worden, so kann die Verlagerung von Zuständigkeiten auf mehrere, ggfs. neu einzurichtende Ebenen das entscheidende Strategieelement sein. Insgesamt muss bedacht werden, dass eine Innovationsinitiative ein regionales Innovationssystem nicht in kurzer Zeit neu schaffen oder vollständig umgestalten kann, dass jedoch in Abhängigkeit vom Ausmaß der endogenen politischen Steuerungsfähigkeit und finanzieller Kapazitäten weitreichende Möglichkeiten der Einflussnahme und damit eine Vielzahl von 'Gestaltungshebeln' bestehen. Wenngleich die Vielzahl der regionalen Innovationsinitiativen sowie die verfolgten Strategien vor jeweils individuellen regionalen Kontextbedingungen allgemeine Aussagen zu Katalysatoren und Hemmnissen regionaler Innovationsinitiativen erschweren, lassen sich dennoch gewisse Gemeinsamkeiten über die Erfolgs- (und Misserfolgs-)faktoren herausstellen. Explizit oder implizit beruhen die Strategien

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auf den theoretischen Konzepten interaktiver und systemischer Innovationsprozesse, auf der Bedeutung von Kooperations- und Netzwerkbeziehungen und der Relevanz des regionalen Umfelds. Sie gehen zumeist implizit von der Vorstellung eines spezifischen Entwicklungspfads aus und versuchen, den Ist-Zustand zu analysieren, mit den Vorstellungen über die künftige Regionalentwicklung abzugleichen und auf dieser Basis entsprechende Politiken und Maßnahmen abzuleiten, die zur Zielerreichung beitragen sollen. Unter dem Aspekt der Möglichkeiten politischer Einflussnahme auf das regionale Innovationsgeschehen scheinen drei grundlegende Faktoren für Erfolg bzw. Misserfolg von Innovationsinitiativen von Relevanz: (i) Die Konsensbildung zwischen beteiligten Akteuren, (ii) die Einbindung von Unternehmen bzw. führenden Persönlichkeiten aus der Privatwirtschaft und (iii) die Evaluation der durchgeführten Maßnahmen. Konsensbildung im Hinblick auf die durchzuführende Initiative ist eine bedeutsame Voraussetzung für die Identifizierung der Akteure sowie für eine aktive Beteiligung an Entwicklung und Umsetzung der Strategie. Besteht Konsens über den zu verfolgenden Entwicklungspfad, sind die Akteure eher bereit, ihre Ressourcen in den Dienst der Initiative zu stellen, was zu Synergieeffekten in Form einer Steigerung der regionalen Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit führt. Konsensbildung und Kommunikation sind dabei stark miteinander verbunden bzw. bedingen einander, Konsens kann nur in kontinuierlichem Dialog unter Einbindung der regionalen Akteure erreicht werden. Zur Erzielung regionalen Konsens ist neben der Einbindung der öffentlichen Hand sowie von Forschungs- und Bildungseinrichtungen die Berücksichtigung der regionalen Unternehmen notwendig. Da die privatwirtschaftlichen Unternehmen Innovationen realisieren und damit zur eigenen sowie zur regionalen Wettbewerbsfähigkeit beitragen, stehen sie im Mittelpunkt der Innovationsinitiativen, wobei die analysierten Initiativen einen eindeutigen Fokus auf KMU legen. Viele Regionalinitiativen orientieren sich stark an den öffentlichen und halb-öffentlichen Akteuren und binden die Privatwirtschaft in geringerem Ausmaß ein. Um dies zu vermeiden, sind zwei Grundprinzipien zu nennen: Die Nachfrageorientierung des Vorgehens sowie die "bottom up"-Ausrichtung. Der letzte Aspekt betrifft die Erfolgsmessung und Evaluation der Einzelschritte der Initiative. Die Festlegung von Meilensteinen und deren kontinuierlicher Abgleich mit den realen Entwicklungen erweist sich als hilfreich, um den Fortgang der Initiative abbilden zu können. Hauptziel der Evaluation ist es, eine höchstmögliche Effizienz der Maßnahmenumsetzung zu erreichen. Daneben dient eine kontinuierliche Erfolgsmessung der Transparenz des Prozesses und erleichtert die Kommunikation über die Initiative. Damit trägt die Evaluation nicht nur zum Erfolg bei, sondern ist gleichzeitig ein Erfolgsfaktor.

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Im Gegensatz dazu können regionale Initiativen durch verschiedene Faktoren gefährdet werden. Hierzu gehören beispielsweise die mangelnde Fokussierung auf Unternehmen sowie Machtkonfrontationen innerhalb der Region. Schließlich führt eine ineffiziente Mittelverwendung – d.h. die Vergabe von Investitionen in Bereiche, die nicht im Zentrum der Initiative angesiedelt sind – oder eine zu lange Zeitspanne zwischen Entwicklung der Strategie und Implementierung erster Maßnahmen zur Demotivierung der an der Initiative Beteiligten. Mittelfristig wird der Erfolg einer Innovationsinitiative daran zu messen sein, ob sie einen Bedeutungsgewinn der Innovationsplanung im Rahmen der Regionalpolitik bzw. eine Steigerung der Effektivität der vorhandenen Innovationspolitik erzielen konnte. Exemplarisch wurde ein Akteur regionaler Innovationsinitiativen – die Hochschule – herausgegriffen und deren Rolle und Funktion dargestellt. Zentrale Aufgaben von Hochschulen sind die Generierung und Diffusion von Wissen sowie Ausbildung und Qualifikation. Zunehmend rückt die Technologietransferfunktion von Hochschulen in den Mittelpunkt des politischen Interesses, da sie als Wissens- und Kompetenzzentrum ein regionales Wissenspotential darstellen, das es zu nutzen und anzuwenden gilt. Zur Zeit wird ihre Bedeutung als "Keimzelle" für Unternehmensgründungen (Spin-offs) diskutiert und zum Beispiel durch den EXIST-Wettbewerb in Deutschland umgesetzt. Mögliche Anreize für Hochschulen, sich in regionalen Innovationsinitiativen zu engagieren und zu einer innovationsorientierten Regionalentwicklung beizutragen, liegen in der Übernahme einer Projektträgerschaft und damit im Einbringen von organisatorischem und Managementwissen. Dadurch können Hochschulen ihr Image und ihre Reputation steigern, Kontakte zu anderen Netzwerken aufbauen und gleichfalls Kooperationen mit anderen regionalen Partnern eingehen. Die Analyse der unterschiedlichen Innovationsstrategien und ihre Typisierung zeigt auf, dass die entsprechenden Maßnahmen jeweils regionenspezifisch formuliert und implementiert worden sind. In einigen Fällen führt erst die Durchführung einer regionalen Innovationsinitiative zu einem Innovationsbewusstsein in der Region und zu Bemühungen, die Bildung, Gestaltung und Entwicklung eines regionalen Innovationssystems zu unterstützen. Ein wichtiger Faktor ist dabei die Berücksichtigung der spezifischen regionalen Rahmenbedingungen; wird eine Initiative losgelöst von der regionalen Ausgangssituation definiert und durchgeführt, kann es zu fehlendem Konsens und Akzeptanz, zu Identifikationsproblemen und mangelndem Engagement und Motivation der Beteiligten, mithin zu einer suboptimalen Ausgestaltung der Initiative und im ungünstigstem Fall zu ihrem Scheitern kommen. Andererseits ist es in der Regel unmöglich, das gesamte vorhandene Regionalsystem mit allen Einzelfaktoren zum Gegenstand und Ansatzpunkt einer Innovationsinitiative zu machen, so dass es stets zur Auswahl bestimmter Kernpunkte kommt.

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5.

Implikationen für eine regionenbezogene Innovationsund Technologiepolitik [ ð Kapitel V der Langfassung ]

5.1

Rahmenbedingungen [ ð Kapitel V.1 ]

Technologiepolitik in der Bundesrepublik Deutschland findet auf unterschiedlichen Ebenen statt: der nationalen Ebene, der subnationalen (regionalen) Ebene und der supranationalen (EU-)Ebene. Zu fragen ist, welche Ebene zweckmäßigerweise welche Kompetenzen wahrnehmen sollte und wie das Zusammenspiel der unterschiedlichen Ebenen ausgestaltet sein sollte. Grundsätzlich ist dabei von der gegebenen föderalen Struktur, bestehend aus nationaler Ebene, supranationaler (EU-) Ebene und subnationaler Ebene (Länder, Kreise, Kommunen) auszugehen. Allerdings kann die subnationale Ebene für technologiepolitische Zwecke in gewisser Weise als endogen angesehen werden. Durch Instrumente wie den BioRegio-Wettbewerb wird eine neue Ebene kollektiven Handelns geschaffen, eine Art funktionaler (Zweck)Verbände zur Erfüllung spezifischer Aufgaben, deren räumliche Ausdehnung nicht politisch oder administrativ prä-determiniert ist, sondern die sich ausschließlich an der Struktur der zu lösenden Aufgaben (der 'Geographie der Probleme') orientiert. Durch diese neu hinzukommende Ebene werden die bestehenden föderalen Ebenen nicht ersetzt, sondern nur ergänzt. Der europäischen Ebene kommt die Aufgabe zu, Eigentums- und Verfügungsrechte zu sichern, makroökonomische Koordinationskosten zu minimieren und für die Einhaltung von Wettbewerbsregeln zu sorgen, da dies Aufgaben sind, die von grundsätzlicher Bedeutung für die Funktionsfähigkeit des Wirtschaftssystems in allen Mitgliedstaaten und Teilregionen sind. Daneben mag eine SurveillanceFunktion der EU - wie im Vertrag von Amsterdam für diverse Politikbereiche beschlossen - auch im Bereich der Technologiepolitik nützliche Impulse geben, sofern sie nicht zu einer Interventionspolitik mutiert. Weitere aufgabenspezifische Befugnisse sollten auf die EU-Ebene nur soweit übertragen werden, wie die räumliche Ausdehnung eines Marktversagens gerade europaweit reicht. Die nationalstaatliche Ebene bleibt - entgegen anderslautender Prognosen - auch im 'Europa der Regionen' von Bedeutung. Ihr kommt die Aufgabe zu, im engen Zusammenspiel mit den Ländern für eine hohe Qualität des Bildungswesens zu sorgen und günstige Rahmenbedingungen für Innovation und Wachstum auf der subnationalen Ebene zu schaffen. Hierzu gehört neben der Schaffung von Rechtssicherheit die Förderung eines schnellen und effizienten Patentwesens, die Schaffung günstiger Rahmenbedingungen für die Entwicklung privater Risikokapitalmärkte, die Verkürzung der oft langwierigen Genehmigungsverfahren für neue Produkte und die steuerliche Begünstigung von innovativen Formen der Mitarbeiterpartizipation, gerade in den Bereichen Wissenschaft und Forschung. Eine der Kernaufgaben der nationalstaatlichen Ebene liegt darin, die Anpassungsfähigkeit der Arbeitsmärkte an den innovationsbedingten Strukturwandel zu erhöhen. Dies erfordert neben der oben

LIX

angesprochenen hohen Qualität des Bildungswesens mehr Vertragsfreiheit auf der Unternehmensebene und eine flexiblere regionale, sektorale und qualifikatorische Lohnstruktur. Die subnationalen Gebietskörperschaften (Länder, Kreise, Kommunen, aber auch regionale Zweckverbände) haben den Vorteil, selbst Teil der jeweiligen regionalen Innovationssysteme zu sein und sind daher - besser als übergeordnete Ebenen - in der Lage, Interaktion und Know-how-Transfer zwischen regionaler Wirtschaft und Wissenschaft zu fördern, vor Ort administrative Hemmnisse bei der Errichtung von Forschungsanlagen abzubauen und für ein innovationsfreundliches Klima in der Region zu sorgen. Durch die Delegation von Verantwortung auf die regionale Ebene wird dem Subsidiaritätsprinzip Rechnung getragen, das eine direkte Kommunikation zwischen Trägern und Adressaten der Politik ermöglicht (i.S. von Private-Public-Partnership) und die Motivation der 'Local Player' erhöht. Die nationale Ebene nimmt Moderatorenfunktion wahr, sorgt für geeignete Rahmenbedingungen und kann u.U. dazu beitragen, kritische Massen in den Regionen zu etablieren, die notwendig (aber nicht hinreichend) sind, um ein sich selbst tragendes Wachstum in den Regionen in Gang zu setzen. Allerdings sollten sich die technologiepolitischen Akteure in den Regionen nicht durch den Bund oder durch EU-Programme in Technologiefelder locken lassen, für die keine hinreichenden Stärken auszumachen sind.

5.2

Ansatzpunkte für die Technologie- und Innovationspolitik [ ð Kapitel V.2 ]

Die empirischen Analysen im Rahmen dieses Projektes geben Hinweise darauf, dass sich neues Wissen (zumindest temporär) eher kleinräumig ausbreitet und dass persönliche Kontakte zwischen den regionalen Akteuren wichtig für die innovative Dynamik der in der Region ansässigen Unternehmen und Forschungseinrichtungen sind. Es erscheint daher folgerichtig, dass die Technologiepolitik stärker als bisher an der regionalen Ebene ansetzt. Subnationale Gebietskörperschaften, vor allem die Länder, aber auch Kreise und einzelne Kommunen betreiben bereits seit längerem erhebliche Anstrengungen, Innovationen und neues technisches Wissen als Motoren regionalen Wachstums zu fördern. Besonders augenfällig wurde dies Mitte der 80er Jahre unter dem Schlagwort der innovationsorientierten Regionalpolitik. Neu und bemerkenswert ist demgegenüber, dass auch die Technologiepolitik, die ja in den meisten Ländern vorwiegend auf der nationalen Ebene betrieben wird, in Deutschland in jüngerer Zeit eine regionale Dimension bekommen hat. Man könnte – in Umkehrung des Schlagwortes von der "innovationsorientierten Regionalpolitik" – von einer "regionenorientierten Innovationspolitik" sprechen. Die im Rahmen regionaler Innovationsstrate-

LX

gien formulierten und implementierten Fördermaßnahmen weisen darauf hin, dass sich der politische Handlungsspielraum regionaler Akteure, aber auch das Maßnahmenspektrum einer Reihe von Ansätzen nationaler Fördermaßnahmen mit explizit regionaler Zielsetzung in einem Politikfeld bewegt, das mit dem Begriff "Technologiepolitik" nur unzureichend beschrieben wird. Oftmals steht weniger die Technikentwicklung und Technikdiffusion im Mittelpunkt des Interesses, sondern die Stärkung der betrieblichen Innovationsfähigkeit und die gemeinsame Generierung innovativer Ideen und Konzepte. Daher ist es gerade bei regionsorientierten Programmen wichtig, eine klare Unterscheidung zwischen Technologie- und Innovationspolitik vorzunehmen. Danach kann die Förderung der Technikentwicklung und die Steigerung der technologischen Leistungsfähigkeit ein zentrales Element regionsbasierter Entwicklungskonzepte sein (wie z.B. im Fall BioRegio), es sind aber auch andere Förderzielsetzungen denkbar, die die Region zum Ausgangspunkt innovationsfördernder Maßnahmen machen (z.B. durch die Generierung von Synergiepotentialen im Rahmen netzwerkorientierter Ansätze wie beispielsweise InnoRegio). In der Praxis kann es - trotz scheinbarer Interessenidentität zwischen Technologieund regionenbezogener Innovationspolitik - jedoch durchaus zu Zielkonflikten kommen. Denn eine ausgleichsorientierte Regionalpolitik, wie sie in aller Regel formuliert und betrieben wird und die auf kurzfristig sichtbaren Erfolg angewiesen ist, steht einer wachstumsorientierten Technologiepolitik eher im Wege als dass sie ihr nützt. Aber auch dies ist klar zu unterscheiden: Selbst eine innovationsorientierte Regionalpolitik und eine Technologiepolitik, die sich der Stärken der Regionen zur Steigerung der technologischen Leistungsfähigkeit der Volkswirtschaft bedient, sind nicht notwendigerweise zielkongruent. Denn auch eine innovationsorientierte Regionalpolitik könnte die Tendenz in sich bergen, Agglomerationseffekte, die aus der Bündelung von Kompetenzen entstehen, eher einzuebnen als aufzubauen und damit die technologischen Konturen einer Volkswirtschaft eher zu verschleiern als deutlich hervortreten zu lassen. Zentrale Elemente der regionenorientierten Innovationspolitik sind die Förderung der regionalen Clusterbildung, die Verbesserung der Funktionsfähigkeit regionaler Innovationssysteme und die Stimulierung des Wettbewerbs zwischen Regionen: •

Eine notwendige – wenngleich noch nicht hinreichende – Bedingung für den Erfolg einer zentralstaatlich initiierten, aber an der regionalen Ebene ansetzenden Förderung von regionalen Clustern liegt darin, dass von der regionalen Konzentration innovativer Aktivitäten positive Externalitäten bzw. Synergien in nennenswertem Umfang ausgehen. Hier stehen zentralstaatliche wirtschaftspolitische Entscheidungsträger – ähnlich wie die in den Regionen – naturgemäß vor erheblichen Informationsproblemen, da ex ante kaum zu beurteilen ist, ob, unter welchen Bedingungen und in welchem Umfang derartige Externalitäten tatsächlich entstehen werden, und inwieweit die von Forschung und Entwicklung ausgehenden positiven Externalitäten bereits im Rahmen privater oder sozialer In-

LXI

stitutionen des Wissensaustauschs internalisiert werden. Der zu erwartende Umfang von Externalitäten dürfte unter anderem davon abhängen, in welcher Phase des Industrie- bzw. Technologie-Lebenszyklus sich die entsprechende Industrie bzw. Technologie befindet. Eine Förderung von Clustern scheint eher geeignet, das Wachstum von Industrien/Technologien, die sich in einer frühen Phase des Lebenszyklus befinden (große Bedeutung von 'tacit knowledge' Spillovers, Wissenschaftsbasis; Notwendigkeit des Aufbaus kritischer Massen) zu stimulieren; sie erscheinen weniger geeignet für reifere Industrien/Technologien. Selbst wenn die begründete Vermutung besteht, dass Externalitäten in nennenswertem Umfang entstehen, ist ex-ante oftmals unklar, ob die Externalitäten bzw. Synergien überwiegend auf einen Sektor oder eine Technologie beschränkt sind, oder ob sich die Lern- und Produktivitätseffekte vornehmlich aus dem Zusammenspiel verschiedener Sektoren oder Technologien ergeben. Zur Frage, ob technologiefeld-übergreifende Cluster vorteilhafter sind als technologiefeldspezifische Cluster, existieren derzeit keine gesicherten Antworten. Nach Meinung einiger Autoren sind funktionsfähige Cluster in der Regel durch ein erhebliches Maß an sektoraler Spezialisierung gekennzeichnet. Demgegenüber legen andere empirische Studien nahe, dass intersektorale Spillovers wichtiger sind als intrasektorale Spillovers. Beim Design der Förderung von Clustern dürfte es also sehr stark auf den Einzelfall ankommen, ob ein sektor- bzw. technologiespezifischer oder ein sektor- bzw. technologieübergreifender Ansatz angemessen ist. Aus der Sicht des zentralstaatlichen Entscheidungsträgers kommt schließlich die Unsicherheit hinzu, ob die Förderung von Clustern in bestimmten Regionen tatsächlich nennenswerte positive Ausstrahlungseffekte nicht nur auf die geförderten Regionen selbst, sondern auch auf die gesamte Volkswirtschaft haben wird. Hinsichtlich der Auswirkungen der Förderung regionaler Cluster auf die geförderten Regionen selbst deuten die Projektergebnisse darauf hin, dass eine regionenorientierte Innovationspolitik grundsätzlich positive Effekte nicht nur auf privater, sondern auch auf gesamtgesellschaftlicher Ebene der Regionen haben kann. Dies gilt zumindest für eine sektoral oder technologisch nicht differenzierende Förderung der Clusterbildung, steht auf Grundlage einer Unternehmensbefragung aber auch für den Bereich der Biotechnologie zu vermuten. So könnte eine staatliche Unterstützung beim Auf- oder Ausbau von Institutionen des Wissens- und Informationsaustauschs, die allein aufgrund dezentraler, privater Initiative nicht zu etablieren sind, die Intensität der Wissens-Spillovers in der Region und damit die Produktivität der dortigen Forscher erhöhen. Insgesamt sollten hiervon allerdings keine Wunder erwartet werden: Zumindest bei sektoral oder technologisch nicht diskriminierender Förderung ist eine Initialzündung für den dauerhaften Wechsel der geförderten Regionen auf einen höheren Wachstumspfad den Untersuchungsergebnissen zufolge nicht zu erwarten. Bestenfalls können mit einem im Zeitablauf konstanten Einsatz staatlicher Mittel Aufholprozesse relativ innovations- und einkommensschwacher Regionen beschleunigt oder reiche Regionen noch etwas reicher gemacht werden; in dieser Hinsicht sind die

LXII

Resultate ähnlich wie die der Förderung von Sachkapitalinvestitionen, wie sie in der Regionalpolitik bereits seit langem unter vornehmlich ausgleichspolitischen Gesichtspunkten angewandt wird. Im Hinblick auf die technologie- oder sektorspezifische Förderung können hingegen durchaus längerfristige, nachhaltige Wachstumsimpulse gegeben werden, sofern sich die Technologie bzw. Industrie im Nachhinein tatsächlich als "Schlüsseltechnologie" herausstellt, und sofern die angestoßenen externen Effekte tatsächlich über einen längeren Zeitraum hinweg räumlich begrenzt anfallen. Silicon Valley ist das bekannteste Beispiel für einen solchen Fall. Auf lange Sicht freilich birgt die mit derartigen Konzentrationsund Wachstumsprozessen oftmals verbundene starke Spezialisierung der Region auch die Gefahr der Überalterung und Monostrukturierung, wie sie in der Vergangenheit in den Montan- und Stahlrevieren entwickelter Volkswirtschaften zu beobachten war. Dieser Gefahr kann durch einen Mix von Technologien bzw. Industrien unterschiedlichen Alters wirksam begegnet werden. Hinsichtlich der Auswirkungen einer zentralstaatlichen Förderung der regionalen Clusterbildung auf andere Regionen und die Gesamtwirtschaft deuten die Projektergebnisse zum einen darauf hin, dass eine sektoral und technologisch nicht diskriminierende regionenorientierte Innovationspolitik grundsätzlich durchaus positive Ausstrahlungseffekte in Form interregionaler Wissens-Spillovers haben kann. Die Reichweite solcher Ausstrahlungseffekte dürfte allerdings im allgemeinen auf die unmittelbar benachbarten (Raumordnungs-) Regionen begrenzt sein. Zum anderen deuten die Projektergebnisse darauf hin, dass auch eine sektor- oder technologiespezifische regionenorientierte Innovationspolitik positive Ausstrahlungseffekte auf die nationale Gesamtwirtschaft haben kann. Erste Anhaltspunkte hierfür konnten aus der Internet-Umfrage unter Biotechnologieunternehmen in Deutschland gewonnen werden: Danach ist eine große Mehrzahl der befragten Unternehmen (geförderte wie nicht geförderte) der Auffassung, dass der BioRegio-Wettbewerb die technologische Leistungsfähigkeit Deutschlands im Bereich der Biotechnologie erhöht hat. •

Für staatliche Maßnahmen zur Verbesserung der Funktionsfähigkeit regionaler Innovationssysteme existieren im wesentlichen drei Ansatzpunkte: (i) die Verbesserung der Einbindung regionaler Innovationssysteme in das nationale Innovationssystem, (ii) die Stärkung der konstituierenden Elemente regionaler Innovationssysteme und (iii) die bessere Vernetzung der Elemente regionaler Innovationssysteme. Staatliche Innovations- und Technologieförderung sollte sich auf unterstützende/stimulierende Aufgaben beschränken. Die zentralen, regionalen oder lokalen Regierungen haben die Aufgabe, geeignete Rahmenbedingungen zu schaffen, damit sich innovative Aktivitäten ungehindert entfalten und - wo dies effizient ist - räumlich ballen können. Denkbar sind auch Anreizsysteme durch öffentliche finanzielle Hilfen, aber nur in dem Umfang, dass sie die regionale Eigeninitiative und die Motivation für die Entwicklung endogener Zielsetzungen

LXIII

und Fördermaßnahmen stärken. Dies betrifft sowohl Regionen mit technologischen Potentialen als auch räumliche Einheiten, in denen die Innovationsbedingungen noch unterentwickelt sind. Erst wenn ein regionaler Konsensbildungsprozess hinsichtlich der zu verfolgenden Entwicklungsstrategien und –ziele abgeschlossen ist, sich funktionsfähige regionale Netzwerkstrukturen aufgebaut und sich regionale Akteure verpflichtet haben, an der Entwicklungsstrategie mitzuwirken, sind die Grundlagen geschaffen, um ggfs. weitere übergeordnete Förderansätze zu prüfen. Werden die Innovationssysteme hochentwickelter – und aus Makrosicht erfolgreicher – Regionen mit denen in weniger entwickelten Regionen verglichen, zeichnen sich letztere häufig durch fragmentierte Produktions- und Innovationssysteme aus. Um lokale Produktionssysteme zu regionalen Innovationssystemen entwickeln zu können, müssen die Grundlagen für den Aufbau systemarer Zusammenhänge auf regionaler Ebene geschaffen werden. Häufig ist das Angebot innovationsunterstützender Leistungen in solchen Regionen durchaus als befriedigend zu bezeichnen, da vielfach bereits eine (angebotsorientierte) Technologiepolitik zum Einsatz kam. Allerdings wurde die Nachfrageseite nicht ausreichend einbezogen. Dies führt zu einer starken Fragmentierung der einzelnen Elemente, die zwar vorhanden, aber noch nicht ausreichend miteinander vernetzt sind. Hinzu kommt, dass häufig wichtige, für eine umfassende Innovationsförderung erforderliche Elemente fehlen (z.B. Akteure zur finanziellen Unterstützung von Innovationsprojekten, zu Hilfestellungen bei Vermarktung und Absatz) oder aber bestimmte Funktionen zu wenig transparent und/oder fokussiert sind. Letzteres betrifft insbesondere Hilfestellungen bei der Beteiligung an Förderprogrammen; oftmals ist zwar ein vielfältiges Angebot vorhanden, es fehlen aber individuelle Schwerpunkte und spezifische Kompetenzen, so dass die Inanspruchnahme an der Unübersichtlichkeit des Angebots scheitert. Sind Innovations- und Regionsbewusstsein vorhanden und auch eine Mehrheit der erforderlichen Akteure identifizierbar, so kann es dennoch zu suboptimalen Ergebnissen führen, da der Vernetzungsgrad häufig noch zu gering ausgeprägt ist. Hier kann die Innovationspolitik durch spezifische Förderprogramme und andere Maßnahmen ansetzen, um die vorhandenen Akteure zusammenzubringen, ihre jeweiligen Kompetenzen transparent zu machen, damit Kooperations- und Vernetzungsmöglichkeiten zu schaffen und dies durch gezielte Anreize (z.B. finanzielle Förderung von Kooperationsprojekten und/oder die Anbahnung solcher Projekte) zu fördern. Ergibt die Diagnose eines regionalen Innovationssystems, dass die bisher genannten Bedingungen erfüllt sind, so zeigen die analysierten Initiativen, dass häufig eine unzureichende supraregionale Ausrichtung der vorhandenen Netzwerke bemängelt wird. Hier gilt es, Kontakte zu Netzwerke in anderen Regionen, gegebenenfalls auch auf globaler Ebene, anzubahnen und Kooperationen zu unterstützen. Dies beinhaltet vielfältige Strategieelemente wie zunächst die Vermarktung der eigenen Region – zum internen kommt das externe Marketing hinzu – die Suche nach interessanten Netzwerken, die Kontaktanbahnung sowie die

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Initiierung einer konkreten Zusammenarbeit zwischen Akteuren der eigenen mit denen der anderen Region. •

Das dritte charakteristische Element der regionenorientierten Innovationspolitik ist die Stimulierung des Wettbewerbs zwischen Regionen. Wettbewerb zwischen Regionen und deren Institutionen (z.T. auch als institutioneller Wettbewerb oder Systemwettbewerb bezeichnet) stellt ein experimentelles Verfahren zur Aufdeckung überlegener institutioneller Arrangements dar, denn ohne den Wettbewerb alternativer Lösungen ist nicht bekannt, welche konstitutionellen Arrangements oder politischen Ordnungen besser geeignet sind, den Interessen der Bürger zu dienen. Um die Durchsetzung überlegener - den Präferenzen der Bürger entsprechender - Arrangements durchzusetzen, bedarf es nicht unbedingt einer 'Abstimmung mit den Füßen'; in vielen Fällen genügt, bei im Vergleich zu konkurrierenden Regionen schlechterer Performance, die Drohung der 'Abstimmung mit dem Stimmzettel'.

Das BMBF hat durch die Einbeziehung der regionalen Ebene in die nationale Technologie- und Innovationspolitik neue Wege beschritten. Die Untersuchungen im Rahmen dieses Projekts haben gezeigt, dass sich für die institutionelle Innovation sowohl gute theoretische als auch empirische Argumente anführen lassen. Allerdings sollte über die Regionenorientierung die Bedeutung geeigneter Rahmenbedingungen auf der nationalen Ebene nicht vergessen werden, da Maßnahmen auf nationaler und auf regionaler Ebene komplementär sind bzw. sein sollten. Für das optimale Zusammenspiel der föderalen Ebenen in der Innovations- und Technologiepolitik setzt das Subsidiaritätsprinzip die erforderlichen Rahmenbedingungen.

1

I.

Bestimmungsgründe regionaler Innovationsunterschiede – eine theoretische Analyse

I.1

Problemstellung2

Innovation wird nachfolgend verstanden als evolutionärer, kumulativer, interaktiver und rückgekoppelter Prozess des Transfers von Information, implizitem und explizitem Wissen in Neuerungen technischen, sozialen, politischen und kulturellen Charakters. Damit geht innovative Tätigkeit über den technischen Wandel hinaus und schließt neue gesellschaftliche und organisatorische Lösungen ein. Innovative Regionen sind Raumeinheiten auf subnationaler Maßstabsebene,3 in denen unterschiedliche Akteure aus Wirtschaft, Wissenschaft und Administration kooperieren und im Rahmen dieser Kooperationen technische, organisatorische und gesellschaftliche Neuerungen entwickeln, die es bislang in der Region oder sogar außerhalb ihrer Grenzen noch nicht gibt. Für die regionalwissenschaftliche Diskussion der Bestimmungsgründe regionaler Innovationsaktivitäten und der Analyse von Ursachen für regionale Unterschiede in der Technikentstehung und Techniknutzung sind sowohl wachstums-, potential- und wissenstheoretisch begründete Hypothesen als auch verschiedene netzwerkökonomische und milieuorientierte Konzepte von Interesse. Die vielfältigen wachstumstheoretischen Ansätze thematisieren die Nutzung eines frei verfügbaren Wissenspools für Forschung, Entwicklung und Innovation und beschäftigen sich mit den Mechanismen und Institutionen des Informations- und Wissensaustausches als Voraussetzung für regionales Lernen. Dagegen heben netzwerk- und milieuorientierte Ansätze die Bedeutung der Kooperation zwischen verschiedenen Partnern im Innovationsprozess hervor. Aus der Diskussion der einzelnen Ansätze sollen Erkenntnisse für die Beantwortung folgender Fragen gewonnen werden: •

Welche Merkmale weisen innovative Regionen und Cluster auf?



Was sind die wesentlichen Bestimmungsgründe regionaler Innovationsunterschiede?



Inwieweit lassen sich einzelne Innovationsdeterminanten quantifizieren?



Welche untersuchungsleitenden Fragestellungen lassen sich für die Durchführung des Projektes ableiten?

2

Die Kapitel I.1, I.2.2, I.2.3 und I.3 wurden vom ISI, das Kapitel I.2.1 vom IfW sowie die Kapitel I.2.4 und I.4 gemeinsam von beiden Instituten erstellt.

3

Diese Definition schließt grenzüberschreitende Regionen mit ein.

2

In seiner methodischen Ausrichtung nähert sich das Projekt dem Ziel, Innovationsund Technologieindikatoren für eine regionale Berichterstattung zu identifizieren und ihre Nutzung vor dem Hintergrund von Aussagefähigkeit und Datenverfügbarkeit auf unterschiedlichen räumlichen Maßstabshierarchien zu bewerten, auf zwei Ebenen: der Makro- und der Mikroebene. Die Makroebene hat zur Aufgabe, in der Berichterstattung zur technologischen Leistungsfähigkeit erprobte Innovationsindikatoren auf ihre Anwendbarkeit für regionale Fragestellungen und interregionale Vergleiche in Europa zu prüfen, während sich die Mikroebene den innerhalb einzelner Regionen ablaufenden Innovationsprozessen widmet. Für beide dieser Ebenen stellen sich folgende Fragen: (1)

Welche Aspekte des Innovationsprozesses lassen sich mit welchen Indikatoren wie abbilden?

(2)

Welche regionalen Innovationsaktivitäten müssen berücksichtigt werden und was ist jeweils die geeignete räumliche Maßstabsebene?

(3)

Welche regionalen Zuordnungen sind zur Erfassung des regionalen Innovationspotentials bei den verschiedenen zu berücksichtigenden Institutionen möglich?

(4)

Welche Probleme ergeben sich bei der Datenverfügbarkeit und bei der Ergebnisinterpretation?

Es ist unbestritten und wird auch in der Literatur immer wieder betont, dass kleinräumige Innovationsstudien (d.h. unterhalb der Ebene von Nationen) ihre eigenen Gesetzmäßigkeiten aufweisen und Problemlagen auftreten, die auf der nationalen Ebene zu vernachlässigen sind. Beispielsweise können inputorientierte Analysen, d.h. Studien, die mit FuE-Intensitäten arbeiten, zu einem anderen Ergebnis über das Ausmaß regionaler Innovationsunterschiede gelangen als outputorientierte Analysen. Eine Ursache hierfür ist das unterschiedliche Innovationsverhalten zwischen Betrieben, die in Verdichtungsregionen ansässig sind und solchen mit Standort in peripheren Regionen. Während erstere durch die Existenz eines qualifizierten Arbeitsmarktes Innovationen über Humankapitalinputs realisieren können (FuEBeschäftigte), müssen letztere das fehlende Humankapitalangebot durch andere Maßnahmen, beispielsweise Maschineneinsatz, kompensieren (Meyer-Krahmer 1985). Auch zeigen Innovationsstudien stärkere räumliche Disparitäten an als Diffusionsstudien, die zumindest für Deutschland ein weitgehend einheitliches räumliches Ausbreitungsmuster neuer Technologien feststellen (Koschatzky et al. 1996a; Pfirrmann 1994). Auf der regionalen Ebene spielen auch betriebsstrukturelle sowie sektorale Strukturen eine erheblich größere Rolle als bei Nationalanalysen. Die Literatur zum Innovationsverhalten kleiner Unternehmen (im Gegensatz zu großen Unternehmen) sowie die Studien zu einem jeweils branchenspezifischen Patentverhalten (z.B. Schwitalla 1993) geben Hinweise hierzu. Bei der Betrachtung von Institutionen der technologischen Infrastruktur und ihrer innovationsrelevanten Aktivitäten stellt sich das Problem der regionalen Zuordnung. So lässt sich zwar das For-

3

schungs- und Transferpotential von Hochschulen und Transfereinrichtungen über ihren Sitz erfassen, aber wenn nur ein geringer Teil dieser Aktivitäten in der Region selbst wirksam wird, besteht die Gefahr einer Überzeichnung des regionalen Innovationspotentials (Koschatzky et al. 1996b; Beise/Stahl 1999). Sowohl die Makroals auch die Mikroebene müssen diese Problemlagen thematisieren, wobei sich die Probleme in jeweils unterschiedlicher Ausprägung stellen. Die gewählte Gruppierung der nachfolgend diskutierten Theorien folgt dieser Makro- und Mikroorientierung in der empirischen Analyse. Auf der Makroebene, theoretisch definiert durch wachstums-, potential- und wissenstheoretische Ansätze, sollen mit Hilfe makroökonomischer Kenngrößen (z.B. Humankapital, Sektoralstruktur), unternehmensbezogene und institutionelle Innovationsprozesse abgebildet und damit versucht werden, die für länderbezogene Analysen gebräuchlichen Indikatoren (z.B. FuE-Beschäftigte, Patentintensitäten, Gründungsintensitäten) auf ihre regionale Aussagefähigkeit zu testen und ggfs. neue Indikatoren zu entwickeln. Auf dieser Ebene muss ein Kompromiss eingegangen werden, der zu einer Beschränkung der Indikatorenvielfalt (und damit auch der Aussagemöglichkeiten über die Differenziertheit von Innovationsprozessen auf regionaler Ebene) zugunsten der Möglichkeit interregionaler Vergleiche führt. Die Mikroebene richtet ihren Blick in einzelne Regionen und versucht die jeweils charakteristischen Elemente des regionalen Innovationssystems (vgl. Abbildung I.1) zu bestimmen und Möglichkeiten zur Mobilisierung endogener Innovationsressourcen, beispielsweise durch die Betrachtung regionaler Netzwerkintensitäten, zu diskutieren. Hierfür sollen methodische Anregungen durch die Analyse netzwerk- und milieutheoretischer Ansätze gewonnen werden. Die Analysen auf der Mikroebene flankieren und ergänzen damit die Erhebungen auf der Makroebene. Sie leisten sowohl einen komplementären Beitrag zur Indikatorendiskussion als auch zur Interpretation der auf der Makroebene erzielten Ergebnisse.4

4

Je nach gewählter Betrachtungsebene variieren die Aspekte, die mittels Indikatoren aus dem Innovationsprozess herausgegriffen werden. Während sich die Makroindikatorik schwerpunktmäßig mit der FuE-Phase und dem Innovationsthroughput (Patente) befasst, richtet die Mikroebene ihren Blick auch auf die Vernetzungsaspekte zwischen den verschiedenen Innovationsphasen bzw. Innovationsakteuren.

4

Abbildung I.1.1:

Charakteristische Elemente regionaler Innovationssysteme

Technologieangebot

Ingenieurplanung

Wirtschaftliche Dienste Finanztransfer

Politik

Hochschulen Forschungsinstitute TT-Einrichtungen

Innovations-

Technikorientierte dienstleistungen Information und Ausbildung

Regionalpolitik Beratung

Nationale/Internationale Politik

Elemente regionaler Innovation

Technologiezentren Technische Infrastruktur

Kunden Zulieferer Wettbewerber

Ausbildungsniveau der Arbeitskräfte

Vertragspartner

Lebensbedingungen

Regionales Umfeld

Beteiligungskapital

"Milieu"/

Innovationskultur

Kooperationspartner ZwischenbetriebFuE-

Investitionen Branche/Betriebs- Beschäftigtengröße qualifikation

liche Beziehungen

Betriebliche FuEAktivitäten

Quelle: Koschatzky 1997a: 187

I.2

Wachstums-, Potential- und wissenstheoretisch begründete Hypothesen über Innovationsdeterminanten

I.2.1

Wachstumstheoretische Ansätze

Seit Mitte der achtziger Jahre hat die theoretische Wachstumsforschung und mit ihr die empirische Analyse regionaler Wachstumsprozesse eine grundlegende Renaissance erfahren. Die unter dem Schlagwort 'Theorie endogenen Wachstums' subsu-

5

mierte Diskussion in der internationalen Literatur5 beschäftigt sich vornehmlich mit den Fragen, welche Faktoren das langfristige Wirtschaftswachstum treiben, ob sich die Wachstumskräfte im Zeitablauf abschwächen, ob es im Wachstumsprozess zu einer räumlichen Konzentration oder Dekonzentration wirtschaftlicher Aktivitäten kommt und unter welchen Bedingungen eine zunehmende (sektorale und/oder funktionale) Spezialisierung von Ländern bzw. Regionen zu erwarten ist. Das Hauptanliegen der Modelle der neuen Wachstumstheorie besteht darin, den das Wachstum einer Volkswirtschaft (bzw. Region) treibenden technischen Fortschritt modellendogen zu erklären. Sie übernehmen weitgehend die Modellstruktur der – auf Solow (1956) zurückgehenden – neoklassischen Wachstumstheorie einschließlich des Konzepts des Steady-State-Wachstumsgleichgewichts,6 erweitern diese jedoch in zweierlei Hinsicht: (i) Zum einen wird das Modell um eine Hypothese über die Triebkräfte des technischen Fortschritts erweitert; (ii) zum anderen wird eine Annahme getroffen, die sicherstellt, dass die vom technischen Fortschritt ausgehenden Wachstumsimpulse im Zeitablauf nicht abebben. Die erste Modifikation (i) dient dazu, den technischen Fortschritt zu endogenisieren. In Erweiterung des neoklassischen Modells, in dem die periodische Rate des technischen Fortschritts exogen und konstant ist, wird neben Sachkapital ein zweiter akkumulierbarer Produktionsfaktor eingeführt, der technischen Fortschritt verkörpert. Dieser Produktionsfaktor ist in der Regel eine gesamtwirtschaftliche Größe und trägt – mittelbar oder unmittelbar – den Charakter eines öffentlichen Gutes. Die zweite Modifikation (ii) ist notwendig, um selbsttragendes Steady-State-Wachstum modellieren zu können. Sie lässt sich letztlich auf die Annahme einer nicht abnehmenden gesamtwirtschaftlichen (sozialen) Grenzproduktivität der Summe der akkumulierbaren Produktionsfaktoren zurückführen: Die positive Externalität, die zur Akkumulation des öffentlichen Gutes führt, muss so stark sein, dass die einzelwirtschaftlichen Anreize zur Fortführung derjenigen Aktivitäten, von denen die Externalität ausgeht, im Zeitablauf nicht abnehmen. Wurden zunächst vornehmlich Modelle entwickelt, in denen technischer Fortschritt im Kontext vollkommener Märkte analysiert wurde (Romer 1986; Rebelo 1991), konzentriert sich die wachstumstheoretische Forschung in jüngerer Vergangenheit (seit Anfang der 90er Jahre) auf Modelle, in denen technischer Fortschritt aus explizitem Gewinnstreben auf unvollkommenen Märkten resultiert (Romer 1990; Aghion/Howitt 1992). Im Zentrum dieser Modelle steht die Annahme, dass Innovatoren 5

Für einen Überblick über verschiedene Modelle vgl. unter anderem Grossman/Helpman (1991), Barro/Sala-i-Martin (1995), Krieger-Boden (1995), Bode (1996), Maußner/Klump (1996), Jones/ Manuelli (1997) sowie Aghion/Howitt (1998).

6

Als Steady-State-Gleichgewicht wird ein stabiles Gleichgewicht bezeichnet, in dem die endogenen Variablen des Modells entweder konstant bleiben (z.B. Zinssatz, Sektorstruktur) oder mit konstanter Rate wachsen (z.B. Pro-Kopf-Einkommen, -Konsum, -Kapitalstock).

6

Arbeitszeit aufwenden, um neue Varianten eines differenzierten Produkts zu entwickeln (Modifikation (i)). Mit einer neu entwickelten Variante, die entweder die Vielfalt der vorhandenen Varianten erhöht oder eine etablierte Produktvariante durch eine qualitative Weiterentwicklung aussticht, kann der Innovator in eine neue Marktnische vorstoßen bzw. sich einen Wettbewerbsvorsprung gegenüber seinem direkten Konkurrenten verschaffen. In beiden Fällen kann er sein Produkt unter monopolistischer Konkurrenz absetzen und eine Monopolrente einstreichen. Mit der Monopolrente wiederum finanziert er die Entwicklungskosten. Die Geschwindigkeit des technischen Fortschritts – und damit die gleichgewichtige Wachstumsrate des Pro-Kopf-Einkommens – hängt in diesen Modellen von der Innovationsrate ab, d.h. von der Zuwachsrate der Zahl der Zwischenproduktvarianten bzw. der Veränderungsrate eines Qualitätsindex. Um ein exponentielles Wachstum der Zahl der Innovationen zu ermöglichen,7 dürfen die Anreize zur Entwicklung neuer bzw. besserer Produktvarianten im Zeitablauf nicht abnehmen (Modifikation (ii)). Bei im Zeitablauf konstantem Einsatz von Arbeitszeit muss die Produktivität der Forscher und damit der Output (Innovationen) also fortwährend ansteigen. Dies wird durch die – für diese Gruppe von Modellen charakteristische – Annahme ermöglicht, dass mit jeder Innovation neues Wissen – quasi als Kuppelprodukt – entsteht, das zwischen allen Forschern innerhalb der Volkswirtschaft diffundiert (Wissens-Spillovers) und deren Produktivität bei künftigen FuE-Aktivitäten erhöht. Von jeder Innovation geht also eine positive technologische Externalität aus, die vom Innovator weder beeinflusst noch internalisiert werden kann: Das zusätzliche Wissen erhöht den gesamtwirtschaftlichen Wissensstand, der den Charakter eines öffentlichen Gutes trägt und allen Forschern gleichermaßen zur Verfügung steht. Je höher der gesamtwirtschaftliche Wissensstand ist, desto höher ist die Arbeitsproduktivität jedes Forschers in der Volkswirtschaft. Die Volkswirtschaft wächst in diesen Modellen im allgemeinen um so schneller, je mehr Innovationen stattfinden und zur Produktion neuer bzw. besserer Zwischenproduktvarianten genutzt werden. Die Zahl der Innovationen ist – bei gegebenen Entwicklungskosten – um so höher, je höher der Gegenwartswert der erwarteten Monopolgewinne ist, die ein potentieller Zwischenprodukthersteller im Fall seines Markteintritts realisieren kann. Dieser Gegenwartswert schließlich hängt von zwei Faktoren ab: der Höhe der laufenden (bzw. periodischen) Monopolgewinne und dem Zinssatz als Diskontierungsfaktor.8 In Modellen mit zunehmender Produkt7

Ein exponentielles Wachstum der Zahl der Innovationen mit im Zeitablauf konstanter Rate ist die notwendige Voraussetzung für ein Steady-State-Gleichgewicht mit konstanter, positiver Wachstumsrate des Pro-Kopf-Einkommens.

8

Die laufenden Monopolgewinne der Zwischenprodukthersteller sind dabei um so höher, je größer der Produktivitätseffekt des Einsatzes neuer Zwischenprodukte in der Endproduktindustrie ist, je weniger also die etablierten durch neue Zwischenproduktvarianten substituierbar sind. Mit grundlegenden, bahnbrechenden Innovationen sind ceteris paribus höhere Gewinne und damit ein schnelleres Wirtschaftswachstum zu erzielen als mit marginalen Innovationen.

7

qualität kommt als dritter Faktor die erwartete Dauer der Monopolstellung hinzu, d.h. die Dauer bis zum Markteintritt eines neuen Wettbewerbers mit einem qualitativ verbesserten Konkurrenzprodukt.9 Obwohl diese Ansätze konkrete Hypothesen über die Triebkräfte endogenen Wachstums beinhalten, gehen sie doch nur einen ersten Schritt in Richtung auf die Endogenisierung des technischen Fortschritts. Die Prozesse von Innovation und Wissensdiffusion werden noch als black boxes behandelt (vgl. z.B. Solow 1994; Pasinetti 1994). Beispielsweise wird schlicht angenommen, dass mit jeder privaten Innovation in immer gleichem Ausmaß neues, nicht internalisierbares Wissen entsteht, dass dieses Wissen in immer gleichem Ausmaß zwischen allen Forschern diffundiert und bei diesen eine immer gleich hohe Produktivitätssteigerung ermöglicht. Zudem wird in vielen Modellen angenommen, dass die positiven externen Effekte in Form von Wissens-Spillovers in ihrer Gesamtheit hinreichend stark sind, um das "neoklassische Gesetz" abnehmender Grenzerträge von FuE zu überwinden, so dass sich die endogenen Wachstumskräfte im Zeitablauf nicht abschwächen.10

I.2.2

Potentialorientierte Ansätze: Agglomerationseffekte, externe Wissenseffekte und regionale Spillover

Sowohl in der neuen Wachstumstheorie als auch in der neuen Außenhandelstheorie stellen sogenannte Wissensspillover eine wichtige Wachstumsdeterminante dar (vgl. Abschnitt I.2.1). Unter Spillover werden "...hauptsächlich Externalitäten verstanden, bei denen Information technischen oder wissenschaftlichen Inhalts den Charakter eines öffentlichen Gutes hat" (Harhoff 1995: 84). Da der Innovator für den Wissenstransfer keine Gegenleistung erhält, stellen Spillover eine positive Externalität für die Wissensnutzer dar. Während sich Innovationen über große Entfernungen verbreiten können (Diffusion), wird bei den Wissensspillovers davon ausgegangen, dass die räumliche Verfügbarkeit des öffentlichen Gutes Wissen bzw. Information begrenzt ist, da beispielsweise persönliche Kontakte beim Wissenstransfer eine Rolle spielen. Daher stellt sich die Frage, welche räumlichen Merkmale den Spillo9

Im Allgemeinen wird im Rahmen dieser Modelle unterstellt, dass der Anbieter einer Produktvariante nur solange im Markt verbleibt, bis es einem Konkurrenten gelungen ist, ein qualitativ höherwertiges Produkt zu entwickeln und auf den Markt zu bringen (vgl. dazu Barro/Sala-iMartin 1995: 242 ff.). Der Newcomer wählt seinen Angebotspreis so, dass er die gesamte Nachfrage auf sich zieht und damit seine Monopolrente maximiert. Aufgrund der explizit gewinnorientierten Anreize für einen anhaltenden Qualitätswettlauf werden diese Modelle häufig als eine Formalisierung des von Schumpeter (1942) beschriebenen Prozesses der schöpferischen Zerstörung angesehen (Aghion/Howitt 1992).

10 Würde dagegen angenommen, dass diese Externalitäten nicht stark genug sind, so würden sich die endogenen Wachstumskräfte im Zeitablauf abschwächen, wenn es nicht zu fortwährenden exogenen Impulsen (Bevölkerungswachstum oder Zuwanderungen von Arbeitskräften) kommt (Jones 1995).

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ver von Wissen zwischen den Innovationsakteuren fördern. Da Wissen aufgrund seiner Mobilitätseigenschaften und seines durch Lernprozesse bedingten kumulativen Charakters vor allem dort generiert wird, wo eine Vielzahl von Innovationsakteuren angesiedelt sind (z.B. Unternehmen, Universitäten, Forschungseinrichtungen), ist die Analyse der Entstehung und Wirkung von Spillovereffekten eng mit der Wirkung von Agglomerationsfaktoren und einem für Wissensgenese und Innovation förderlichen regionalen Umfeld verknüpft. In der Standorttheorie sind die Vor- wie Nachteile einer räumlichen Konzentration von Industriebetrieben spätestens seit der Standorttheorie Alfred Webers bekannt. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen haben Ohlin (1933) und Hoover (1937) Agglomerationsfaktoren (Degglomerationsfaktoren) klassifiziert in (a) interne Ersparnisse ("large-scale economies"), (b) Lokalisationsvorteile (-nachteile) und (c) Urbanisationsvorteile (-nachteile). Lokalisationsvorteile entstehen durch die Ansammlung von Betrieben einer Branche (Spezialisierung), während Urbanisationsvorteile aus einer Mischung von unterschiedlichen Branchen an einem Standort (Diversifizierung) entstehen (Isard 1956: 176-188; Schätzl 1996: 32). Während die Verfügbarkeit qualifizierter Arbeitskräfte, die räumliche Nähe zu potentiellen Kooperationspartnern, Zugang zu Wissen, Ausbildung und Forschung sowie Marktnähe Transaktions- und Innovationskosten sowie die Risiken im Innovationsprozess verringern, schränken die Überauslastung der Infrastruktur und des Bodens die Leistungsfähigkeit von Unternehmen durch Kostensteigerungen und Erlösreduktion ein (Agglomerationsnachteile). Während die klassischen Agglomerationsfaktoren marktbezogene Externalitäten darstellen (Krugman 1995: 50), entstehen Spillovereffekte wissens- und technologiespezifisch vor allem aus den soziokulturellen und institutionellen Strukturen einer Agglomeration. Danach sind es nicht so sehr die ökonomischen Effekte, die den Vorteil einer Agglomeration ausmachen, sondern soziale Kontaktmöglichkeiten und der Zugang zu Wissen und Institutionen der technologischen Infrastruktur (zur Begriffsbestimmung vgl. Koschatzky et al. 1996b). Trotz dieser Argumentation war es lange Zeit umstritten, ob sich Spillovereffekte überhaupt nachweisen und damit messen lassen.11 Einen ersten Nachweis ihrer Existenz legte Jaffe (1986) vor, indem er auf der Basis von 573 (1972) bzw. 557 (1978) Unternehmensdaten, die er 21 häufigen Patentclustern zuordnete, einen positiven Effekt zwischen hoher FuEAktivität in einem Technikfeld und der Forschungstätigkeit von Unternehmen, die in diesem Bereich aktiv sind, feststellte (Jaffe 1986: 998). Er interpretierte dieses Ergebnis als Kombination von technologischen Spillovers und Patentstrategien von Unternehmen. Bezogen auf die räumliche Reichweite von Spillovereffekten stellte er fest, dass die Patentanmeldungen von Unternehmen mit zunehmenden For11 So formuliert Krugman (1991: 53): "Knowledge flows...are invisible; they leave no paper trail by which they may be measured and tracked, and there is nothing to prevent the theorist from assuming anything about them that she likes."

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schungsausgaben von Hochschulen, die innerhalb desselben US-Bundesstaates angesiedelt sind, steigen. Damit konnte er Spillovereffekte auf der Basis US-amerikanischer Bundesstaaten nachweisen, hatte aber keinen Anhaltspunkt darüber, ob räumliche Nähe auch innerhalb der Bundesstaaten für den Wissenstransfer eine Rolle spielte (Jaffe 1989: 968).12 Diese stellte er für im Jahr 1989 zitierte Patente des Erteilungsjahres 1980 fest. Für diese ergab sich ein deutliches Raummuster auf Länder-, Bundesstaaten- und Standard Metropolitan Statistical Area-Ebene (Jaffe et al. 1993: 591-597). Während die Mehrzahl der US-amerikanischen Spilloverstudien zumindest aus europäischer Sicht auf einem groben und weitmaschigen räumlichen Analyseraster basierte, verwendeten Anselin et al. (1997a) 125 Metropolitan Statistical Areas (MSAs) für die Analyse des Zusammenhangs zwischen industriellen High-Tech-Innovationen und universitärer Forschung. Dabei erlaubte ihnen dieses Raster Aussagen über die distanzielle Reichweite von Spillovereffekten. Da ihre Datenbasis wie bei anderen früheren Studien auch aus dem Jahr 1982 stammt, vermitteln ihre Ergebnisse kein aktuelles Bild über räumliche Spillovereffekte in den Vereinigten Staaten, sondern stellen eine räumliche Präzisierung bereits bekannter Proximitätseffekte bei Wissensspillover dar. Für die vier untersuchten Technikgebiete Pharmazie/Chemie, Maschinenbau, Elektrotechnik und Instrumentenbau erreichen Spillovereffekte aus universitärer Forschung einen Radius von etwa 75 Meilen und aus industrieller Forschung von etwa 50 Meilen im Umkreis der jeweiligen MSA (Anselin et al. 1997a: 15). Anhand von Daten des Mannheimer Innovationspanels, die Aussagen über betriebliche Innovationen enthalten, die im Zeitraum 1993 bis 1995 nicht ohne die Hilfe öffentlich geförderter Forschungsergebnisse hätten entwickelt werden können, analysieren Beise/Stahl (1999) die räumliche Reichweite von Wissensspillovers aus deutschen Forschungseinrichtungen. Neben dem Ergebnis, dass öffentliche Forschung einen Effekt auf industrielle Innovationen ausübt, wobei die Stärke dieses Effektes von der Art der Forschungseinrichtung abhängt (Beise/Stahl 1999: 417), stellen sie für die verschiedenen Forschungseinrichtungen unterschiedliche räumliche Reichweiten von Spillovereffekten fest. Fachhochschulen sind danach viel stärker in ihr näheres Unternehmensumfeld eingebunden als Universitäten und Großforschungseinrichtungen. Vor allem in Ostdeutschland greifen Unternehmen intensiver auf das Forschungsangebot in ihrer Region zurück als in Westdeutschland. Allerdings hängt die Reichweite von Spillovereffekten auch von der Größe der Forschungseinrichtung ab. Je größer die Einrichtung, desto vielfältiger und einzigartiger sind ihre Forschungsergebnisse und damit auch die räumliche Reichweite ihrer Spillovereffekte.13 12 In einer Replik auf diesen Artikel kamen Acs et al. (1992) zu ähnlichen Resultaten wie Jaffe und bestätigten damit seine Analysen. 13 "...knowledge spillovers from polytechnics have a much closer regional reach than spillovers from universities and public laboratories. The reach could also depend on the size of the research institution. It is expected that the larger the public institution, the greater the reach of

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I.2.3

Wissensorientierte Ansätze

I.2.3.1

"Wissensökonomie" und Innovation: Konzepte und Begrifflichkeiten

Die wirtschaftlichen Aktivitäten der westlichen Marktwirtschaften in den letzten Jahrzehnten sind geprägt durch einen starken Bedeutungsgewinn des tertiären Sektors, durch eine sich rasch verstärkende Tendenz zur Globalisierung, den Bedeutungsgewinn von Informations- und Kommunikationstechnologien, durch einen steigenden Wettbewerbsdruck und – damit verbunden – zunehmender Flexibilisierung von Produktion und Verteilung. In diesem Zusammenhang wird sogenannten immateriellen Produktionsfaktoren eine hohe Bedeutung beigemessen, wobei insbesondere der Faktor Wissen sowie Lernprozesse im Zentrum der Diskussion stehen: "... the most fundamental resource in the modern economy is knowledge and, accordingly, [.] the most important process is learning." (Lundvall 1992: 1). Bereits Schumpeter (1935) sah in Innovationen und dem "Prozess der kreativen Zerstörung" einen elementaren Impuls für die Weiterentwicklung kapitalistischer Systeme und grenzte sich damit vom vorherrschenden (neoklassischen) Gleichgewichtsmodell ab. In der Weiterentwicklung dieser Ansätze betrachteten Vertreter der Neo-Schumpeterianischen oder Evolutionären Schule Innovation weniger als radikale Neuerung, sondern vielmehr als eine prozesshafte Entwicklung, in deren Verlauf der Faktor Wissen eine elementare Rolle einnimmt (z.B. Nelson/Winter 1974 und Kline/Rosenberg 1986). Im Innovationsmodell dieser Schule ist jede Phase des Innovationsprozesses mit den anderen Phasen gekoppelt und weist zusätzlich Verbindungen zu Forschung und Entwicklung sowie zur unternehmerischen Wissensbasis auf (siehe "chain-linked model of innovation" in Kline/Rosenberg 1986: 290). Dieses rückgekoppelte oder interaktive Innovationsmodell14 impliziert die beständige Akquirierung und Aneignung neuen Wissens, die Kombination mit verfügbarem Wissen und die Anwendung auf spezifische Problemfelder im Unternehmen. Damit erhält der Faktor Wissen eine zentrale Rolle im Innovationskontext. Das rückgekoppelte Innovationsmodell ist in einem wirtschaftlich-sozialen Kontext zu sehen, der durch die Präsenz vorwiegend kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU), durch eine hohe Bedeutung von Information und Wissen und deren Austausch im regionalen Innovationssystem gekennzeichnet ist (Hassink 1997: 279).

knowledge spillovers will be, because of the larger range of topics or because of the uniqueness of their work in fields with indivisibility" (Beise/Stahl 1999: 415). 14 Im Gegensatz dazu geht das lineare Innovationsmodell von der Vorstellung einer sukzessiven Abfolge von Grundlagenforschung, angewandter Forschung, Entwicklung, Innovation, Produktion und Diffusion aus. Das Umfeld ist hier geprägt durch Großunternehmen mit dem Ziel der Massenproduktion (economies of scale) und fordistischer Produktionsweise.

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Unter theoretischem Blickwinkel werden verschiedene Wissenstypen diskutiert, wobei die Unterscheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen (implicit oder tacit knowledge / explicit oder codified knowledge) eine wichtige Position in der wissenschaftlichen Diskussion einnimmt.15 Während unter explizitem oder kodifiziertem Wissen das in einer formalen oder systematischen Sprache, einem Code, darstellbare und kommunizierbare Wissen verstanden wird, hat implizites Wissen stets eine individuelle, persönliche Komponente, schließt beispielsweise persönliche Erfahrungen ein und ist daher nicht formalisier- und übertragbar. Die Gesamtheit des Wissens, die ein Betrieb für seine Aktivitäten nutzt, wird als Wissensbasis bezeichnet. Sie kann entweder durch unternehmensinterne Forschungsaktivitäten oder aber durch die Integration externen Wissens in interne Prozesse ausgeweitet werden (Saviotti 1998).16 Die auf diese Weise realisierte Ausweitung der internen Wissensbasis wird als Lernprozess zusammengefasst. I.2.3.2

Das Konzept lernender Regionen

Analog zu dem zu beobachtendem Übergang von der fordistischen zur nachfordistischen Produktionsweise hat in den vergangenen Jahren gleichfalls eine Neubewertung der Entwicklung von Agglomerationen stattgefunden, die Verbindungen und Netzwerke zwischen Unternehmen sowie deren regionales Umfeld stärker in den Mittelpunkt der theoretischen Überlegungen gestellt hat. Die starke Betonung des Faktors Wissen im Rahmen von wirtschaftlicher Aktivität und insbesondere von Innovationsprozessen wird nicht nur in Bezug auf einzelne Unternehmen, sondern gleichfalls auf das (regionale) Umfeld verstärkt diskutiert "with significant attention being paid to the region-specific qualities of the linkages and the relations that exist between firms" (Lawson 1997: 1). Innovationen werden nicht mehr als punktuelle Aktivität, sondern vielmehr in kontinuierlicher Perspektive betrachtet. Dies erfordert jedoch neue Organisationsformen und eine verstärkte Teamkoordination (Florida 1995: 528/529), was im Gegensatz zum fordistischen Produktionsmodell steht. Nach Florida gehen wissensbasierte Ansätze von einem integrativen Bild aus, d.h. innovative Ideen werden nicht mehr ausschließlich von einer kleinen Forschergruppe generiert, sondern durch die Zusammenarbeit zwischen Forschern, Ingenieuren und den am Produktionsprozess beteiligten Arbeitskräften. Die entsprechende räumliche Ebene, auf der diese Vorstellungen am günstigsten zu verwirklichen sind, ist nach Florida (1995: 532) die Region, die den Nationalstaat als politischadministrative Einheit verdrängt.17 15 Zur Abgrenzung zwischen implizitem und explizitem Wissens siehe insbesondere Polanyi (1966) und Nonaka (1994). 16 Für weitere Ausführungen zu produktionsrelevanten Wissensbasen (wissenschaftliches, produktspezifisches und soziales Wissen) siehe Smith (1995: 78/79). 17 Dies unterstreicht Florida (1995: 527) folgendermaßen: "Regions are becoming focal points for knowledge creation and learning in the new age of global, knowledge-intensive capitalism, as they in effect become learning regions. These learning regions function as collectors and repo-

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Um Innovationen im Unternehmen durchführen zu können, sind Kompetenzen notwendig, was ebenso für Regionen – speziell für lernende Regionen – gilt (Lawson 1997: 10). Damit kann die Kompetenzperspektive vom Unternehmen auf die Region übertragen werden, so dass nunmehr regionale Kompetenzen im Mittelpunkt der Betrachtung stehen.18 Diese sind nur schwer messbar, jedoch – ebenso wie unternehmerische Kompetenzen – sehr beständig, da sie eines langen Entstehungs- und Entwicklungsprozesses bedürfen. Danach wird der Erfolg von Firmen und von Regionen nicht mehr an der Wettbewerbsfähigkeit der Produkte (bei firmenspezifischer Betrachtung) oder von Firmen (bei regionaler Sichtweise) gemessen, sondern an der Fähigkeit zur Mobilisierung von Wissen und neuen Ideen, durch die Unterstützung der Wissensbildung und -anwendung sowie der Kreativität der hier ansässigen Personen und Unternehmen.19 Wie auch in Netzwerk- und Milieuansätzen nehmen Interaktionen zwischen verschiedenen Akteuren eine wichtige Rolle ein, in den wissensbasierten Ansätzen jedoch mit einem Fokus auf Kompetenzen und Lernprozessen.20 Da der Wettbewerbsvorteil einer "lernenden Region" in ihren Kompetenzen liegt (s.o.) und deren Wert im Gegensatz zu physischen Gütern mit zunehmendem Gebrauch nicht abnimmt, sondern ganz im Gegenteil durch verstärkte Anwendung und gemeinsame Nutzung mit Partnern verbessert und weiter ausgebaut wird (Lawson 1997: 15), haben Akteure in lernenden Regionen aus theoretischer Sicht einen hohen Anreiz, Kooperationen einzugehen und die eigene Wissensbasis sowie die der Region auszuweiten. Zusätzlich macht der hohe Spezialisierungsgrad von Firmen Kooperationen zunehmend notwendig, da das unternehmerische Wissen stark auf bestimmte Kernbereiche konzentriert, d.h. "lokalisiert" ist, so dass die eigenen Kompetenzen durch externes Wissens zu ergänzen sind.21

sitories of knowledge and ideas, and provide the underlying environment or infrastructure which facilitates the flow of knowledge, ideas and learning. In fact, despite continued predictions of the end of geography, regions are becoming more important modes of economic and technological organization on a global scale." 18 Im Gegensatz zur Betrachtungsebene "Unternehmen", die auf Produkte gerichtet ist, ist der "regionale Blick" auf die ansässigen Firmen gerichtet (Lawson 1997: 15). 19 "The relative performance of regions as well as the relative performance of firms is merely the superficial expression of a deeper competition over competences" (Lawson 1997: 15). 20 Siehe hierzu auch die nachfolgenden Ausführungen über lernende Regionen in einer globalisierten Welt. 21 "... the knowledge bases of particular firms are highly localised. Firms tend to have one or a few technologies which they understand well and which form the basis for their competitive position" (Smith 1995: 80). Dies wird durch Hassink ergänzt: "Modern innovation theories stress learning in its societal context: learning cannot be understood without taking into consideration its institutional and cultural context. Therefore, learning is a localized, not a placeless, process" (Hassink 1997: 279).

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Die Bedeutung von Institutionen in lernenden Regionen Institutionen – im Sinne von Akteuren sowie von Konventionen – haben eine zentrale Bedeutung im Konzept lernender Regionen.22 Somit sollte sich die Betrachtung nicht auf bestimmte Institutionen beschränken, sondern das Verhalten bzw. verhaltensbeeinflussende Wirkungen in den Mittelpunkt stellen. Damit sind auch einzelne Akteure sowie Netzwerkbeziehungen zwischen verschiedenen Akteuren als Institutionen zu verstehen: "... the overall innovation performance of an economy depends not so much on how specific formal institutions (firms, research institutes, universities, etc.) perform, but on how they interact with each other as elements of a collective system of knowledge creation and use, and on their interplay with social institutions (such as values, norms, legal frameworks, and so on)" (Smith 1995: 72). Somit besteht die spezifische Bedeutung von Institutionen in einer lernenden Region in der Zusammenführung von Angebot an und Nachfrage nach Wissen, d.h. dem Zusammenführen von Unternehmen und Humanressourcen im innovativen regionalen Umfeld (Pezzini 1998: 12).23 Die Mobilität von Arbeitskräften, z.B. zwischen Bildungs- und Forschungseinrichtungen und Unternehmen, stellt ein weiteres Beispiel für "Wissensflüsse über Köpfe" dar (Smith 1995: 96). Aufgrund seiner spezifischen Natur ist Wissen im Kontext lernender Regionen als Kollektivgut zu verstehen. Daraus folgt das "problem of indivisibility" (Storper 1997: 270/271), was die Analyse individueller Institutionen nur mit Bezug auf die kollektiven Wissensströme ermöglicht. Diese Wissensströme sind die Basis für unternehmerische Innovationsaktivitäten, indem sie die Wissensbasis von Unternehmen aller Art bereichern. Als 'Institution' werden nachfolgend das "Wissenskollektiv" sowie die Interaktionen und Wissensflüsse in diesem Kollektiv bezeichnet, während die Beteiligten des Kollektivs im Sinne Storpers als 'Organisation' umschrieben werden.24 Von besonderer Bedeutung für die Bereicherung der unternehmerischen Wissensbasis sind – neben internen Lernprozessen und allgemeinen Beziehungen zwischen Unternehmen (typischerweise Hersteller-Kunden-Beziehun22 Storper (1997: 268) nimmt Bezug auf Keohane (1993) und definiert Institutionen im Kontext lernender Regionen als "[...] persistent and connected sets of rules, formal and informal, that prescribe behavioral roles, constrain activity, and shape expectations and overlap with conventions. For this reason, institutions cannot be reduced to specific organizations, although the latter may be important in the generation of expectations, preferences, and rules." 23 Dieser Zusammenhang lässt sich folgendermaßen beschreiben: "The role of local institutions is to identify and direct resources towards strategic regional needs. A successful institutional structure is one that can anticipate changing demands. A high level of innovation activity is as much the result of a conducive institutional context as it is the result of specific policy programmes" (Pezzini 1998: 12). 24 "I am choosing to use the term "organizations" to refer to firms and productions systems, rather than "institutions", which is the term favored by institutional (transactions-cost) economics. This is because I want to reserve the use of the term institution for routines, practices, and so on. It is also a way to link organizations to the subject of economic organization in general" (Storper 1997: 53).

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gen) - wissensintensive unternehmensorientierte Dienstleister einerseits und Institutionen der technologischen Infrastruktur andererseits. Wissensintensive unternehmensnahe Dienstleister (knowledge-intensive business services, KIBS)25 bieten hoch spezialisierte Dienste für ihre Kunden, die zumeist aus speziellem Wissen und kundenspezifischen Lösungsmodulen bestehen. Sie können ihren Kunden ferner Grundlagenwissen bieten, das diese wiederum in ihre unternehmensinternen Prozesse einfließen lassen. Schließlich bieten KIBS Dienste an, die in industriellen Unternehmen Zwischenprodukte oder Grundlagen für deren interne Organisation darstellen (Gallouj 1994 sowie Djellal 1993). KIBS sind jedoch nicht lediglich als reine Anbieter von Informationsleistungen zu sehen, sie nehmen einen zentralen Platz sowohl in sozioökonomischer als auch in technologischer Perspektive ein (siehe Davelaar 1991: 279). Die besondere Leistung des KIBS besteht dann in der Kenntnis, der Kombination und Anpassung der allgemein verfügbaren Wissensbasis auf die speziellen Kundenbedürfnisse,26 wozu wiederum Lernprozesse im Dienstleistungsunternehmen notwendig sind (Coffey/Bailley 1992 sowie de Bandt/Gadrey 1994). Institutionen der technologischen Infrastruktur (Institutions of Technological Infrastructure, ITI), d.h. Organisationen mit innovationsunterstützender Funktion, erfüllen potentiell drei Hauptfunktionen in lernenden Regionen (Koschatzky et al. 1996b: 3-6): •

Management und Weiterentwicklung der (allgemeinen) Wissensbasis



Ausweitung der (wissensbasierten) Interaktionen zwischen Unternehmen



Bereitstellung von Expertenwissen.

Damit tragen ITI zur Kreativität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen bei. Ihre oben beschriebenen Funktionen sind vorwiegend immaterieller Natur und können folgende Formen annehmen: Einfluss auf das wissensbasierte Verhalten weiterer Organisationen (im Fall von Innovationsprozessen im wesentlichen Unternehmen), auf die Koordination von kollektiven Lernprozessen und auf die Bedingungen für den Zugang zu Informationen (Koschatzky et al. 1996b: 17).27 25 Eine detaillierte Übersicht über wissensintensive unternehmensorientierte Dienstleister geben Miles et al. (1994) sowie Wood et al. (1997). 26 Strambach (1998: 4) unterstreicht: "The purchase of knowledge intensive services is not the same as the purchase of a standardized product or service. The exchange of knowledge products is associated with uncertainties and information asymmetries stemming from the special features of knowledge." 27 Nicht nur die Existenz von ITI an sich, sondern wissensbasierte Interaktionen mit weiteren Organisationen in der lernenden Region gewährleisten den Erfolg innovativer Aktivitäten, wie Meyer-Krahmer (1997a: 159) am Beispiel der Forschungsinfrastruktur ausführt: "Economic effects of basic R&D establishments (e.g. universities) could only be expected in a country, if (a) a sufficiently innovative industry exists and (b) efficient links between basic, applied and industrial R&D are established".

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Regionale Cluster im Sinne von wissensbasierten Produktionssystemen entstehen aus einer hohen Konzentration an wissensintensiven Institutionen. Diese Konzentration resultiert aus der Dichte von Organisationen (hauptsächlich Unternehmen, KIBS und ITI) und die Intensität ihrer Interaktionen. Lernende Regionen in einer globalisierten Welt Diese Betonung der regionalen Ebene bedeutet jedoch nicht, dass Regionen isoliert von ihrem nationalen und globalen Kontext gesehen werden, sondern – ganz im Gegenteil – dass Globalisierung und Regionalisierung als komplementäre Tendenzen zu betrachten sind: "Learning regions are increasingly important sources of innovation and economic growth, and are vehicles for globalization" (Florida 1995: 528). Rolle und Funktion des zwischen Region und internationaler Ebene angesiedelten Nationalstaates wird ambivalent bewertet. Zweifelsohne hat er in den ersten Jahrzehnten des 20. Jahrhunderts eine elementare Rolle gespielt;28 vor dem Hintergrund der zunehmenden Verlagerung der wirtschaftlichen Aktivitäten auf die globale Ebene hat sich seine Position und Funktion allerdings geändert. Gegenwärtig stehen die global vernetzte Regionen im Mittelpunkt der Betrachtung.29 Im Gegensatz zu Ohmae (1993: 78), der den Nationalstaat als "... unnatural, even dysfunctional, unit for organizing human activity and managing economic endeavor in a borderless world" bezeichnet, spricht Scott (1996: 406) dem Staat wichtige Funktionen insbesondere im sozialen und kulturellen Bereich zu "... that continue to make the nation a potent political entity in the contemporary world."

28 Wie Scott (1996: 392/393) betont, war die industrielle Entwicklung zu Beginn des 20. Jahrhunderts stark durch die Verbindung Kapitalismus/Nationalstaat gekennzeichnet, wenngleich die kapitalistischen Systeme auch stets eine internationale Dimension aufwiesen. "In short, capitalism has always hitherto been embodied with national economies, with the central apparatus of the state playing a major role in shaping its evolutionary course" (Scott 1996: 392/393). 29 Zum Zusammenhang zwischen regionaler und globaler Ebene führt Scott (1996: 405/406) aus: "... the continuing transformation of world economic geography into a mosaic of interdependent regional production systems [...] has been accompanied by a certain dampening of the systemcoordinating capabilities of the sovereign state, and a concomitant (but unequal) drift of political functions up to the international level where piecemeal contractual and institutional regimes strive to ensure some degree of economic order, and down to the local level where municipal and regional governments all over the world are struggling to formulate viable economic strategies in the context of competitive currents from which national governments are increasingly unable to shelter them" (Scott 1996: 405/405). Ohmae (1993) spricht in diesem Zusammenhang von "region states" als entscheidender Ebene wirtschaftlicher Aktivität. Diese sei jedoch global angebunden: "The primary linkages of region states tend to be with the global economy and not with their host nations" (Ohmae 1993: 80).

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Die Rolle von Regionen – oder besser: Raumeinheiten mit bestimmten Mustern wirtschaftlicher Aktivität30 – im allgemeinen Globalisierungsprozess besteht in der Bereitstellung eines entsprechenden Umfeldes für die ansässigen Unternehmen bzw. in der Attrahierung neuer Unternehmen durch günstige Rahmenbedingungen.31 Unter Globalisierungsgesichtspunkten sind somit die wettbewerbsfähigsten Regionen diejenigen, die nicht nur günstige Bedingungen für heimische Unternehmen bieten, sondern auch interessant für die Ansiedlung ausländischer Firmen sind (Florida 1995: 531). Da regionale Kompetenzen nicht nur durch Aneignung von Wissen, sondern auch durch interregionale Interaktionen wie Handelsbeziehungen aufgebaut und erweitert werden, ist die Offenheit einer Region eine wichtige Voraussetzung für ihren Erfolg. Überregionale Netzwerkverflechtungen bieten dem heimischen Umfeld darüber hinaus die Chance, neues Wissen in die regionalen Netzwerke einfließen zu lassen. Damit werden die entstehenden Netzwerke komplexer und differenzierter, jedoch andererseits effizienter, da regionale Wissensbasen durch die externe Vernetzung nur gewinnen können. Dies impliziert jedoch gleichfalls, dass eine Region im Verlauf ihres Entwicklungsprozesses hin zu einer lernenden Region auch "vergessen" muss, d.h. den vorherigen Bedingungen angepasste Institutionen und Verhaltensmuster zugunsten neuer ablegen muss (s. hierzu auch Hassink 1997: 280). Storper (1997) sieht die moderne Regionalökonomie als "holy trinity" zwischen Firmen, Unternehmen und Territorien, die weniger auf ökonomischen Aktionen, als vielmehr auf Beziehungen zwischen den Einheiten beruhen (vgl. Abbildung I.2): "Technology involves not just the tension between scale and variety; but that between the codifiability or noncodifiability of knowledge; its substantive domain is learning and becoming, not just diffusion and deployment. (...) Territorial economics are not only created, in a globalizing world economy, by proximity in inputoutput relations, but more so by proximity in the untraded or relational dimensions of organizations and technologies. Their principal assets – because scarce and slow to create and imitate – are no longer material, but relational" (Storper 1997: 28).

30 Eine Region hat demnach keine fest bestimmten Abgrenzungen: "The boundaries of the region state are not imposed by political fiat. They are drawn by the deft but invisible hand of the global market for goods and services. They follow, rather than precede, real flows of human activity, creating nothing new but ratifying existing patterns manifest in countless individual decisions" (Ohmae 1993: 78). 31 Nach Goddard (1998) sind trotz nationaler Innovations- und Technologiepolitik in erster Linie die Bedingungen des Produktionsstandortes sowie die (nationalen) Marktbedingungen prägend für Investitionsentscheidungen. "Not only has regional or local intervention become more important to economic success, but there has also been a qualitative shift in the form of local policy towards indigenous entrepreneurship and innovation, and to providing a more sophisticated environment for mobile capital so as to maximise local value added (R&D and other high status jobs, successful and therefore growing firms)."

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Abbildung I.2.1:

Die "heilige Dreieinigkeit" der Regionalökonomie nach Storper

Unternehmen

• Außermarktliche Verflechtungen • Konventionelle Beziehungen Regionale Produktionssphäre

Produktions- und Innovationssphäre

Technologie

• Kodifizierbarkeit/NichtKodifizierbarkeit von Wissen: kosmopolitisch/ nicht kosmopolitisch

Regionale Innovationssphäre

Raumeinheiten

• Geographie der nichtmarktlichen Verflechtungen; Beziehungen; Konventionen

• Relationales Kapital, regionsspezifisch

Quelle: übersetzt nach Storper 1997: 27 und 42

Folgende Charakteristika lernender Regionen tragen nach Florida (1995: 534) zu einer florierenden wissensbasierten Wirtschaft bei: •

Produktionsinfrastruktur mit miteinander vernetzten Zulieferern und Abnehmern



Bildungsinfrastruktur, die "Wissensarbeiter" hervorbringt sowie teamorientiert und an lebenslangem Lernen ausgerichtet ist



materielle und Kommunikationsinfrastruktur, die die konstante Weitergabe von Informationen, elektronischen Datenaustausch, just-in-time-Lieferung von Gütern und Leistungen und die Integration in die globale Wirtschaft erleichtert und unterstützt



Ausrichtung der Allokation von Kapital und der industriellen Steuerungssysteme auf den Bedarf von wissensintensiven Organisationen.

Die Determinanten lernender Regionen bestehen aus den folgenden beiden Kernelementen: 1. den Organisationen des regionalen Produktionssystems und 2. den vernetzenden Institutionen.32 Vor diesem Hintergrund stellt Florida (1995) exemplarisch fordistisch geprägte und lernende Regionen gegenüber (vgl. Tabelle I.1): 32 In dieser Hinsicht vgl. Florida (1995: 532): "[...] regions are increasingly defined by the same criteria and elements which comprise a knowledge-intensive firm–continuous improvement, new

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Tabelle I.2.1:

Merkmale von durch Massenproduktion charakterisierten Regionen und lernenden Regionen

Durch Massenproduktion charakterisierte Regionen Wettbewerbsfaktoren Komparative Vorteile auf der Basis von: • natürlichen Ressourcen • physischer Arbeit

Lernende Regionen

Nachhaltige Vorteile auf der Basis von: • Wissensgenerierung • beständige Verbesserungen Produktionssystem Massenproduktion Wissensbasierte Produktion • physische Arbeit als Wertquelle • kontinuierliche Schöpfung • Trennung von Innovation und Produk- • Wissen als Wertquelle tion • Synthese von Innovation und Produktion Produktionsbezogene Reine Marktbeziehungen Unternehmensnetzwerke und Infrastruktur Zuliefersysteme als Innovationsquelle Humankapital • Geringqualifizierte Niedriglohnarbeits- • Wissensarbeiter kräfte • Beständige Verbesserung • Tayloristische Arbeitskräfte des Humankapitals • Tayloristische Aus- und Weiterbildung • Kontinuierliche Aus- und Weiterbildung Materielle und Kom- Auf den Binnenmarkt ausgerichtete mate- • Global ausgerichtete matemunikationrielle Infrastruktur rielle und Kommunikatisinfrastruktur onsinfrastruktur • elektronischer Datenaustausch Industrielles Steue• Konkurrenzbeziehungen • gegenseitige Abhängigkeitsrungssystem beziehungen • Anweisungs- und kontrollgeprägter Regulierungsrahmen • Netzwerkorganisation • Flexibler Regulierungsrahmen Quelle:

übersetzt nach Florida (1995: 533)

Auf der Basis dieser Charakteristika lernender Regionen lassen sich regionale Innovationsunterschiede an erster Stelle durch Disparitäten in der Anwendung von Wissensinputs sowie der Bewertung wissensorientierter Vernetzungen in Produktionssystemen erklären. In diesem Zusammenhang spielen Humanressourcen ("knowledge worker") eine besondere Rolle. Weiterhin erklärt die Lernfähigkeit von Organisationen regionale Innovationsdisparitäten. Diese Fähigkeit der Organisationen – im Kern Unternehmen – wird beeinflusst durch i) ihre interne Struktur und ii) ihre interne und externe Kommunikationsfähigkeit.

ideas, knowledge creation and organizational learning. Regions must adopt the principles of knowledge creation and continuous learning; they must in effect become learning regions. Learning regions provide a series of related infrastructures which can facilitate the flow of knowledge, ideas and learning."

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In lernenden Regionen werden Innovationen nicht punktuell, sondern stetig durchgeführt und in den Produktionsprozess integriert. Lernende Regionen sind global ausgerichtet, d.h. offen für externe Einflüsse und nicht ausschließlich auf intraregional verankerte Aktivitäten fokussiert. Zusammenfassend kann die Nachhaltigkeit der Innovationsaktivitäten als grundsätzliches Merkmal lernender Regionen bezeichnet werden. Diese Charakteristika sind stets vor dem Hintergrund der ganz spezifischen "Regionalkultur" zu sehen, zu der nicht nur der geschichtliche und kulturelle Rahmen, sondern gleichfalls die Art der Kommunikation und Kooperation, die Vernetzungen zwischen verschiedenen Akteuren und Organisationen, die spezifische Lernfähigkeit usw. zählen (vgl. hierzu auch Mäding 1999:10).

I.2.4

Innovationsdeterminanten und raumdifferenzierende Faktoren

In der einschlägigen Literatur werden vor allem die folgenden makroökonomischen Determinanten der Intensität regionaler Innovationsaktivitäten diskutiert: (1)

Privatwirtschaftliche Inputs in Forschung und Entwicklung (FuE): Die Menge der von Unternehmen in einer Region in FuE eingesetzten Produktionsfaktoren (hochqualifizierte Arbeitskräfte, Sachkapital, FuE-Aufwendungen) werden als ein maßgeblicher Bestimmungsfaktor für den Innovationserfolg in einer Region angesehen.

(2)

Die (durchschnittliche) formale Qualifikation der Beschäftigten: Sie beeinflusst nicht nur die Fähigkeit, Innovationen selbst zu generieren, sondern vor allem die Fähigkeit, neues Wissen aufzunehmen und anzuwenden. Cohen/Levinthal (1989) haben in diesem Zusammenhang den Begriff der 'absorptive capacity' geprägt: Ohne ein Mindestmaß an bereits vorhandenem Wissen beim Empfänger ist dieser nicht in der Lage, von anderswo produziertem Wissen zu profitieren.33 Das Konzept der 'absorptive capacity' hat in jüngster Zeit auch Eingang in die handelstheoretische Literatur gefunden (vgl. etwa die Arbeit von Leahy/Neary 1996).

(3)

Intraregionale Wissens-Spillovers: Neben der formalen Qualifikation der Beschäftigten hat das Ausmaß bzw. die Intensität des Wissensaustauschs zwischen Forschern innerhalb einer Region einen Einfluss auf deren Fähigkeit, Innovationen zu generieren.

(4)

Interregionale Wissens-Spillovers: Das in einer Region verfügbare Wissen stammt nicht nur aus Quellen innerhalb einer Region, sondern auch aus Quellen in anderen Regionen. Die Intensität der interregionalen Wissensdiffusion, d.h. der Beitrag anderer Regionen zur "heimischen" Wissensakkumulati-

33 Die absorptive Kapazität des Wissensempfängers ist natürlich um so wichtiger, je komplexer das zu transferierende Wissen ist.

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on hängt positiv von der dortigen FuE-Intensität – und damit vom dortigen Potential an Wissen, das diffundieren kann – und negativ von der geographischer Distanz ab (Dohse 1998a; Niebuhr 1999). Spilloveransätze gehen davon aus, dass Unternehmen und Forschungseinrichtungen in oder im näheren Umfeld von Agglomerationsräumen durch die Möglichkeit der intensiveren Nutzung von Wissensexternalitäten gegenüber außerhalb urbaner Ballungszentren angesiedelten Betrieben und Instituten im Innovationsprozess bevorzugt sind. Allerdings ist es denkbar, dass nicht nur Agglomerationseffekte die Entstehung und Reichweite von Wissensspillover beeinflussen, sondern auch andere Charakteristika, wie beispielsweise enge Kooperationsbeziehungen zwischen Unternehmen, den Wissensaustausch und innovative Aktivität außerhalb von Ballungszentren fördern. Je geringer die Distanz ist, desto geringer sind im Allgemeinen auch die Kosten der Kommunikation, in deren Rahmen Wissen übermittelt wird. Zwar haben die neuen Informations- und Kommunikationstechnologien gerade in jüngerer Vergangenheit zu einer rapiden Senkung der Kommunikationskosten und zur Verfügbarkeit neuer Kommunikationswege geführt. Dies gilt jedoch in geringerem Maße für persönliche Kontakte, die besonders wichtig für die Übermittlung wertvollen nicht kodifizierten Wissens ('tacit knowledge') sind (Dohse 1996a). (5)

Die staatliche Grundlagenforschung in Hochschulen und staatlichen Forschungsinstituten: Staatliche Forschungsinstitutionen tragen zur Wissensbildung in einer Region bei, indem sie neues Wissen entwickeln, das als Input in der privatwirtschaftlichen Forschung verwertbar ist.34 Die Intensität dieser Form von Wissensdiffusion scheint stark von der räumlichen Distanz beeinflusst zu sein. In verschiedenen Untersuchungen insbesondere für die USA wurde gezeigt, dass die räumliche Nähe zu Universitäten einen bedeutenden Einfluss auf die innovative Performance privater Unternehmen hat, die mit den Universitäten zusammenarbeiten.35 Aber auch in Deutschland scheint die räumliche Nähe zu Universitäten eine aussagekräftige Determinante der innovativen Performance zu sein (vgl. z.B. Bode 1998).

(6)

Die Sektorstruktur in der Region: Hierbei sind zwei Aspekte zu unterscheiden: Zum einen die (allgemeinere) Frage, ob die Konzentration auf bestimmte Sektoren für die innovative Performance einer Region förderlich ist, zum anderen die (speziellere) Frage, welche Sektoren als Innovationsmotoren und welche als Innovationsbremsen anzusehen sind. • Die wohl bekannteste Studie zur Untersuchung der ersten Frage stammt von Glaeser et al. (1992). Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich Regionen mit heterogener Struktur besser entwickeln als 'industrielle Mono-

34 Für eine theoretische Analyse des Beitrag steuerlich finanzierter (Grundlagen-) Forschung zur Wissensakkumulation im Rahmen eines Modells endogenen Wachstums vgl. Park (1998). 35 Vgl. z.B. Zucker et al. (1994a, b) sowie Audretsch/Stephan (1996). Einen Überblick über die ältere Literatur geben Nijkamp/Mouwen (1987).

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kulturen'. Bei Glaeser et al. handelt es sich allerdings um eine Studie für die USA, deren Ergebnisse auf die Länder Europas mit ihrer grundlegend anderen Wirtschafts- und Raumstruktur nicht ohne weiteres übertragbar sind. • Etwas spezieller ist die Frage, welche Industrien die innovative Aktivität einer Region beflügeln und welche eher als Innovationsbremsen anzusehen sind. Hier wird üblicherweise auf die regionale Variante der Produktlebenszyklustheorie abgestellt, wonach junge Industrien (Industrien in einer frühen Phase des Produktlebenszyklus) als besonders innovativ angesehen werden, während reife Industrien ('mature industries') kaum noch innovativ seien. Hieraus lässt sich die Hypothese ableiten, dass eine Wirtschaftsstruktur, die durch einen hohen Anteil besonders junger Industrien gekennzeichnet ist, vorteilhaft für Innovationstätigkeit und regionales Wirtschaftswachstum ist, was empirisch zu überprüfen wäre. • Klepper (1992) sowie Audretsch/Feldman (1996a) verbinden das Produktlebenzyklus-Argument mit clustertheoretischen Vorstellungen. Danach ist die Wahrscheinlichkeit der räumlichen Konzentration von Industrien in frühen Phasen des Produktlebenszyklus besonders hoch. Sie begründen dies damit, dass 'tacit knowledge' in frühen Phasen des Produktlebenszyklus besonders wichtig ist, so dass räumliche Konzentration an einem Standort es erlaubt, (räumlich begrenzte) Wissensspillovers zu realisieren. In späteren Phasen des Produktlebenszyklus wird 'tacit knowledge' weniger wichtig, so dass die Notwendigkeit zur räumlichen Konzentration entfällt. Diese Argumentation scheint zunächst in Widerspruch zu den o.a. empirischen Ergebnissen von Glaeser et al. zu stehen. Wenn junge Industrien besonders stark zur Clusterbildung neigen und junge Industrien besonders innovativ sind, könnte man vermuten, dass solche Regionen, die einen besonders hohen Grad an industrieller Konzentration aufweisen, auch besonders innovativ sein müssten. Dieser scheinbare Widerspruch löst sich jedoch auf, wenn man bedenkt, dass die meisten Industrien durch einen hohen Grad an Standortremanenz gekennzeichnet sind. Diese kann dazu führen, dass Cluster alter Industrien entstehen, die für die Region eher eine Innovationsbremse als einen Innovationsmotor darstellen. (7)

Die Betriebsgrößenstruktur der regionalen Wirtschaft: Hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen Betriebsgrößenstruktur und Innovationsaktivität einer Region lassen sich zwei widerstreitende Hypothesen unterscheiden, die letztendlich auf Schumpeter zurückgehen: Nach der ersten Schumpeter-Hypothese treiben vor allem Großunternehmen den technischen Fortschritt, da nur sie in der Lage sind, die notwendigen FuE-Investitionen durchzuführen. Von daher wäre eine regionale Wirtschaftsstruktur mit einem hohen Anteil von Großunternehmen als vorteilhaft anzusehen. Nach der zweiten SchumpeterHypothese treiben KMU den technischen Fortschritt, da sie beweglicher sind und flexibler auf die Anforderungen des Marktes reagieren können. Die empi-

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rische Evidenz zu diesen Hypothesen ist nicht eindeutig: Für die meisten Industrien ergeben sich 'decreasing returns to scale' in der Produktion von Innovationen, d.h. kleine Unternehmen weisen eine höhere Innovationsintensität (Innovationen pro Beschäftigten) auf als Großunternehmen. Dieses Resultat ist aber nicht robust gegenüber dem technologischen Umfeld. Audretsch und Acs (1991) bestätigen die 'decreasing returns'-Hypothese in High Tech Industrien, während sich in 'Low Tech' Industrien Evidenz für steigende Skalenerträge in der Produktion von Innovationen findet. Sie begründen dieses Resultat folgendermaßen: " ... in high technological opportunity industries only relatively small increments to existing knowledge are required to innovate, while in low-technological industries an innovation requires a firm to invest in a substantial addition to the stock of existing knowledge" (Audretsch/Acs 1991: 744). Problematisch an diesen empirischen Untersuchungen ist der sog. 'selectivity bias': In die empirischen Tests werden nur innovierende Unternehmen einbezogen. Dies dürfte zu einer Verzerrung der Ergebnisse führen, in dem Sinne, dass die durchschnittlich errechnete Innovationsneigung zu hoch ist. Audretsch und Acs vermuten, dass diese Überschätzung der durchschnittlichen Innovationsneigung bei KMU größer ist als bei sehr großen Unternehmen, die praktisch alle innovieren. Hinsichtlich der Messung regionaler Innovationsunterschiede können aus den diskutierten Ansätzen folgende Indikatoren abgeleitet werden: Ø Qualifikation der Arbeitskräfte: Hinweis auf immateriellen Input des (regionalen) Wertschöpfungsprozesses Ø FuE-Aktivitäten: Hinweis auf Weiterentwicklung der betrieblichen Wissensbasis (in der Region) Ø Unternehmensinternes Training: Hinweis auf Unterstützung von (betrieblichen) Lernprozessen Ø Unternehmensgründungen und Überlebensraten sowie sektorale Verteilung der Gründungen: Hinweis auf (regionale) Unternehmensdynamik in wissensintensiven Bereichen Ø Personaltransfer: Hinweis auf (regionalen) interorganisationellen Wissensaustausch und gegenseitige Befruchtung Ø Index sektorale Wissensintensität: Hinweis auf (regionalen) Anteils des Wertschöpfungsprozesses in wissensintensiven Bereichen Ø Filières: Hinweis auf (regionale) Wissensbündelung und Spezialisierung in Produktionsketten Ø Art der Produkte: Hinweis auf immateriellen Anteil des (regionalen) Wertschöpfungsprozesses

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Ø Patente, Publikationen: Hinweis auf (regionalen) Output kodifizierten Wissens Ø Bildungssystem: Hinweis auf (regionales) personengebundenes Wissen Ø Regionaler Verbund/Austausch/Foren: Hinweis auf (regionalen) Wissensaustausch zwischen unterschiedlichen Organisationstypen Ø Überregionale Kooperation und Zusammenarbeit: Hinweis auf Verbindung mit überregionalem Wissen.

I.3

Netzwerk- und milieuorientierte Ansätze36

I.3.1

Netzwerke in der Innovationsökonomie

Beginnend in den 70er Jahren (Nelson/Winter 1977), verstärkt aber seit Beginn der 80er Jahre (Nelson/Winter 1982; Rosenberg 1982), hat sich in der Innovationsökonomik die Erkenntnis durchgesetzt, dass Innovation kein eingleisiger, linearer Prozess von der Ideengenerierung bis hin zur Markteinführung eines neuen Produktes ist. Innovation wird als komplexes System, bestehend aus Information, Wissenserzeugung und kollektivem Lernen angesehen, das durch ein hohes Maß an Unsicherheit und Risiko gekennzeichnet ist (Kline/Rosenberg 1986; Dosi 1988). Eine Möglichkeit, Unsicherheiten und Risiko zu reduzieren, liegt in der Teilnahme am Austausch von Information und Wissen (Feldman 1993). Bereits der britische Ökonom Marshall erkannte Ende des letzten Jahrhunderts den Beitrag von Wissen und seines Austausches zwischen ökonomischen Akteuren als wichtigen Faktor einer industriellen Atmosphäre, die die räumliche Konzentration von Industrien fördert (Marshall 1890, 1919). Neuere Studien aus der Netzwerk- und der Industrieökonomie bestätigen die konzentrationsfördernde Wirkung des Zugangs zu Information und Wissen (Lundvall 1988; Porter 1990; Krugman 1991). Dies trifft besonders auf implizites Wissen (tacit knowledge) zu, das in nicht-kodifizierter Form vorliegt und nur durch Praxis und "learning-by-doing" erworben werden kann (Arrow 1962a; Nelson/Winter 1982) bzw. auf Wissen, das sich auf komplexe Technologien bezieht, nicht standardisierbar und nur durch persönliche Kontakte (face-to-face contacts) übertragbar ist (Saxenian 1990, 1994). Nach dieser Sichtweise können Innovationen erst durch die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen (regionalen) Akteuren realisiert werden (DeBresson/Amesse 1991), allerdings in Abhängigkeit von der Kooperationsfähigkeit und -bereitschaft dieser Akteure.37

36 Kapitel I.3 basiert zu großen Teilen auf Ausführungen in Koschatzky (2000). 37 Für eine Übersicht über verschiedene netzwerkbasierte Ansätze vgl. Koschatzky (1998). Vgl. auch Koschatzky/Zenker (1999) zur Bedeutung von Innovationsnetzwerken in Ostdeutschland.

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Für diese Form der produktions- und innovationsorientierten Zusammenarbeit hat sich der Begriff "Netzwerk" durchgesetzt (Håkansson 1987). Netzwerke führen Akteure, Ressourcen und Aktivitäten zusammen und sind damit als System zu betrachten (Casti 1995: 5). Sie lassen sich sowohl transaktionskosten- und institutionenökonomisch als auch aus den verschiedenen Sichtweisen der Netzwerkökonomik erklären. Nach institutionenökonomischer Sichtweise sind Netzwerke sowohl eine hybride konsensurale Transaktionsform, die im Sinne Williamsons' zwischen Markt und Hierarchie angesiedelt ist (Williamson 1975, 1985), als auch institutionelle Arrangements mit dem Ziel des Ressourcenerwerbs und der Ressourcenteilung (North 1990). Innovationsnetzwerke sind eine besondere Form dieses Arrangements. Die Netzwerkökonomik stellt kein geschlossenes theoretisches System dar, sondern definiert den Rahmen für unterschiedliche Erklärungsansätze und Betrachtungsebenen von Netzwerkarrangements. Daher finden sich in der Netzwerkliteratur eine Vielzahl von Definitionen und Unterscheidungen von Netzwerkbeziehungen, auf die hier im Detail nicht näher eingegangen werden kann (vgl. u.a. die Übersicht bei Freeman 1991). Unter Innovationsnetzwerken werden alle Organisationsformen zwischen Markt und Hierarchie verstanden, die dem Informations-, Wissens- und Ressourcenaustausch dienen und durch gegenseitiges Lernen zwischen den Netzwerkpartnern Innovationen realisieren helfen. Ein wesentlicher Unterschied zwischen der transaktionskosten- und der netzwerkökonomischen Interpretation von Netzwerkbeziehungen ist, dass letztere von einer längerfristigen Bindung bzw. Zusammenarbeit der Partner in einem Netzwerk ausgeht, während sich Transaktionen durch temporäre, nicht-dauerhafte Verbindungen auszeichnen (Karlsson/Westin 1994: 3). Im Idealfall bestehen Netzwerke aus folgenden Elementen (DeBresson/Amesse 1991; Fritsch 1992; Granovetter 1982): Vertrauen zwischen den Akteuren und meist langfristige Beziehungen, Redundanzen innerhalb des Netzwerkes, d.h. Wahlmöglichkeiten und Fehlen von Hierarchiebeziehungen, Flexibilität, weiche Beziehungen und Skalenerträge durch Kooperation. Netzwerke garantieren den Zugang zu Information und zur Mitwirkung an der Formulierung von Normen, Standards und Regeln (Freeman 1991). Learning-by-doing (Arrow 1962a), learning-by-interacting (Lundvall 1988) und der Transfer von Know-how und implizitem Wissen reduzieren nicht nur Unsicherheiten, sondern auch Transaktionskosten, insbesondere dann, wenn sich die Akteure in räumlicher Nähe befinden (Blaas/Nijkamp 1994; Feldman 1993). Der Vorteil von Netzwerken liegt in der Erschließung komplementärer Ressourcen, die von einem einzelnen Akteur in dieser Weise nicht selbst aufgebracht werden können. Damit lassen sich über Netzwerke externe Effekte realisieren, die dann besonders ausgeprägt sind, wenn die einzelnen Netzwerkakteure über horizontale, hierarchiearme und durch Vertrauen geprägte Beziehungen miteinander verbunden sind. Produktions- und innovationsorientierte Netzwerke stellen die Grundlage nachfolgend beschriebener Ansätze dar, die Regionalentwicklung durch die enge

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Zusammenarbeit zwischen den ökonomischen Akteuren einer Region erklären (zu einer vergleichenden Übersicht der Konzepte vgl. Tabelle I.3 am Ende von Abschnitt I.3.3).

I.3.2

Das Konzept regionaler Innovationssysteme

Nicht zuletzt durch die Forschungsarbeiten zu innovativen Milieus und industriellen Distrikten, aber auch zum institutionellen Lernen, zu aus der Netzwerkökonomik abgeleiteten Governance-Konzepten, zu Spillover- und wissensbasierten Agglomerationseffekten sowie durch die von Michael Porter antizipierte und reflektierte Bedeutung des regionalen Umfeldes ("home base") für international agierende Unternehmen, geriet die regionale Betrachtungsebene Anfang der 1990er Jahre in den Mittelpunkt des wissenschaftlichen wie auch politischen Interesses. Viele der regionalen Ansätze wurden im Konzept regionaler Innovationssysteme aufgegriffen und deren gemeinsame Merkmale mit explizitem Bezug zu den Arbeiten über nationale Innovationssysteme zusammengetragen. Das Konzept ist keine Theorie, sondern ein systemarer Ansatz, der die Schwächen von singulären Fallstudien durch die Schaffung eines gemeinsamen analytischen Rahmens zu überwinden versucht (Cooke 1998: 12).38 Regionale Innovationssysteme werden als "...geographical distinctive, interlinked organizations supporting innovation and those conducting it, mainly firms" verstanden (Cooke at al. 1996: 12). Das Konzept geht somit davon aus, dass die Region und das räumliche Umfeld eine Rolle im Innovations- und Entwicklungsprozess von Unternehmen sowie anderen Innovationsakteuren spielt. Eine zentrale Rolle im Konzept regionaler Innovationssysteme spielen der Systemund der Regionsbegriff. Cooke definiert "System" unter Bezug auf Lundvall als Innovationssystem, das aus Einzelelementen und ihren gegenseitigen Beziehungen zur Produktion, Diffusion und Entwicklung neuem, ökonomisch relevanten Wissen besteht (Cooke et al. 1997: 478; Cooke 1998: 11). In einem (regionalen) Innovationssystem agieren Organisationen und prägen es durch ihre gegenseitigen Interaktionen sowie ihre Verflechtungen mit anderen Innovationssystemen. Zentrale Elemente eines Innovationssystems sind Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Technologietransferagenturen, Berater, Weiterbildungseinrichtungen, öffentliche und private Finanzierungseinrichtungen, kleine, mittelgroße und große Unternehmen sowie andere Einrichtungen, die in Innovationsprozesse eingebunden sind.

38 Der Ansatz basiert auf dem mit Arbeiten von Freeman im Jahr 1987 über "Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan" und dem 1988 publizierten Sammelwerk von Dosi, Freeman, Nelson, Silverberg und Soete über "Technical Change and Economic Theory" (Dosi et al. 1988) begründeten Konzept der "National Systems of Innovation".

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"Region" wird mit Bezug auf Ohmae (1995) als "authentic community of interest", d.h. als ökonomischer und politischer Handlungsrahmen verstanden, der sich durch gemeinsame normative Interessen, ökonomische Spezifität und administrative Homogenität auszeichnet. Dabei kommt es vor allem auf die finanz- und steuerwirtschaftlichen Kompetenzen ("Governance" Strukturen) der Region an. Hierbei nennt Cooke (1999: 7-9) •

die Existenz eines lokalen Kapitalmarktes, der beispielsweise Unternehmen den Börsengang erlaubt oder der Darlehen, Zuschüsse und Beteiligungskapital orientiert an den Bedürfnissen regionaler Unternehmen zur Verfügung stellt;



öffentliche Haushalte, die eine eigenverantwortliche Mittelverausgabung erlauben, wobei sowohl die Durchleitung von Mitteln der Zentralregierung (wie beispielsweise im Fall italienischer, spanischer und französischer Regionen), die Zuteilung eines festen Zuschusses (wie beispielsweise in Schottland und Wales), oder die eigenverantwortliche Erstellung eines Haushaltes, der aus Steuern und anderen Einnahmen gespeist wird (wie beispielsweise im Fall deutscher Bundesländer), möglich ist;



die Verantwortung für den Ausbau klassischer Infrastruktureinrichtungen, wie beispielsweise Straßen und Telekommunikationskanäle, sowie für die Wissensinfrastruktur, wie beispielsweise Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Technologiezentren.

Daneben sind Faktoren wie eine gemeinsame Mentalität und Kultur, Kooperationsbereitschaft innerhalb und zwischen Organisationen, Lernbereitschaft sowie Konsensfähigkeit wichtige Charakteristika von regionalen Innovationssystemen. Über die genannten Kompetenzen definieren sich regionale Innovationssysteme daher als Raumeinheiten, die unterhalb der Nationalebene (Makroebene) rangieren, aber soviel eigenverantwortliche Handlungsspielräume aufweisen, dass sie zur Politikimplementation in der Lage sind und durch öffentliche Mittel Rahmenbedingungen schaffen können, die zur Innovationsstimulierung beitragen sollen. Das Konzept regionaler Innovationssysteme hat in der wissenschaftlichen Diskussion, aber auch in der Innovations- und Technologiepolitik eine starke Beachtung gefunden. Sein Verdienst ist es, über die empirische Evidenz von singulären Fallstudienergebnissen hinaus Erkenntnisse über die systemischen Elemente des Innovationsgeschehens in Regionen vorlegen zu können. Dabei zeigt sich, dass die meisten regionalen Innovationssysteme spezialisierte Funktionen in nationalen Innovationssystemen erfüllen, in die sie eingebunden sind und ohne deren Existenz sie nicht handlungsfähig wären. Andererseits ist die Region aufgrund der mit ihr implizierten räumlichen Nähe eine wichtige Plattform zum Austausch von Information und Wissen und zur Generierung von Lernprozessen, die die internationale Wettbewerbsfähigkeit des Landes maßgeblich beeinflussen können. Auf diese Bedeutung der regionalen Ebene im nationalen und internationalen gehen die nachfolgend vorgestellten Konzepte näher ein.

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I.3.3

Industrielle und technologische Distrikte, Cluster und innovative Milieus

Sowohl das Konzept industrieller Distrikte, als auch der Ansatz innovativer Milieus wurden Mitte der 80er Jahre als Erklärungsversuche des Wachstumserfolges spezialisierter Regionen in Norditalien, der Schweiz und Frankreich formuliert (Piore/Sabel 1984; Pyke et al. 1990; Sengenberger/Pyke 1992; Aydalot 1986; Camagni 1991b; Bramanti/Senn 1997). Während das industrial district Konzept auf einer industrieökonomischen Argumentation basiert, wird im Milieu-Ansatz innovationsökonomisch argumentiert. Der gemeinsame Nenner beider Konzepte (neben vielen Unterschieden) liegt in der Annahme raumwirksamer externer Effekte. Im Fall industrieller Distrikte werden sie statisch interpretiert als Lokalisationsvorteile, die aus engen Produktionsverflechtungen zwischen flexiblen und spezialisierten KMU derselben Branche resultieren, die zur Herstellung einer einzelnen Produktgruppe (z.B. Textilien, Uhren) beitragen (Braczyk et al. 1995: 208). Im Konzept innovativer Milieus werden demgegenüber die Vorteile räumlicher Nähe prozesshaft herausgestellt. Nach Camagni ist das innovative Milieu ein "...complex network of mainly informal social relationships on a limited geographical area, ...which enhance the local innovative capability through synergetics and collective learning processes" (Camagni 1991a: 3). Hierbei stehen kollektive Lernprozesse in meist informellen Netzwerkbeziehungen im Vordergrund, die auch zwischen Unternehmen unterschiedlicher Branchen (aber innerhalb einer Region) ausgebildet werden können. Ähnliche Argumentationen finden sich auch in den Weiterentwicklungen des industrial district-Ansatzes zum Konzept technologischer Distrikte sowie im Konzept ökonomischer Cluster. I.3.3.1

Das Konzept industrieller Distrikte

Ausgangspunkt dieses Ansatzes sind die industrieökonomischen Arbeiten von Piore und Sabel (1984) über postfordistische Produktionskonzepte unter dem Schlagwort flexible Spezialisierung (vgl. u.a. Sabel 1994). Diese ist gekennzeichnet durch (Sternberg 1995a: 162 in Anlehnung an Capecchi 1990): •

Kleinserien- anstelle von Massenproduktion;



economies of scope (Kostenvorteile durch eine flexible Organisation) in Ergänzung zu economies of scale;



Kundenspezifische Fertigung und Produktion;



Kooperation in der Unternehmenshierarchie;



hohe soziale Mobilität (Gründungsbereitschaft durch Facharbeiter);



vertikale Desintegration bei räumlicher Fixierung der Produktion.

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Vor allem in Norditalien ("Drittes Italien"), z.B. in der Emilia-Romagna, aber auch in Deutschland, beispielsweise in Baden-Württemberg, glaubten die Vertreter des Konzeptes industrieller Distrikte spezifische Merkmale flexibler Spezialisierung wie die arbeitsteilige Produktionstätigkeit funktional differenzierter Klein- und Mittelbetriebe, die sich in räumlicher Nähe zueinander befinden, zu erkennen (Telljohann 1994: 45). Beispiele sind die Textilproduktion in Prato, die Möbelherstellung in Poggibonsi, Keramikprodukte in Sassuolo, Maschinenteile in Modena, Schuhe in Montegranaro oder auch die Automobilproduktion in BadenWürttemberg (Großraum Stuttgart). Im Rückgriff auf die Arbeiten des britischen Ökonoms A. Marshall, der schon Ende des letzten Jahrhunderts die Bedeutung räumlicher Nähe für industrielle Produktion hervorhob und dafür den Begriff der "industrial atmosphere" prägte, stellten diese in der damaligen Entwicklung erfolgreiche Regionen den Ausgangspunkt für das Konzept industrieller Distrikte dar. Wesentliche Merkmale industrieller Distrikte sind (Pyke/Sengenberger 1992: 4-5; Cooke 1992; Braczyk et al. 1995: 208-209; Messner 1995: 29): •

die regionale Dimension industrieller Entwicklung;



ein effektives Netzwerk meist kleiner, hochspezialisierter Betriebe derselben Branche mit regional integrierten Produktions- und Dienstleistungsketten zur Entwicklung und Herstellung einer Produktgruppe, oftmals im Sinne einer Marktnischenstrategie;



die Bereitschaft von Unternehmen zu kooperieren und sich gegenseitig zu informieren;



eine ausgeprägte Unternehmensdynamik durch die Gründung neuer Betriebe samt der diese Gründungen ermöglichenden Rahmenbedingungen sowie der Schutz vor der Dominanz und Abhängigkeit von großen Unternehmen;



eine flexible Arbeitsorganisation auf Unternehmensebene, die Innovationen unterstützt;



hochqualifizierte, flexible und hochmotivierte Arbeitskräfte mit hohem Leistungspotential und Bereitschaft für Kooperation;



Arbeitsbedingungen und Lohnhöhe, die Vertrauen fördern und die Leistungsbereitschaft der Arbeitskräfte erhöhen;



eine große Bedeutung von Selbsthilfeeinrichtungen der Unternehmen, die unternehmensbezogene Dienstleistungen anbieten (z.B. Ausbildung, Information);



regionale oder lokale Regierungen, die den regionalen Entwicklungsprozess aktiv unterstützen;39

39 In Abhängigkeit von dem Interventionsgrad lokaler Regierungen unterscheidet Brusco (1990: 13-18) zwischen industrial districts Mark I (keine Intervention) und Mark II (mit bedeutender Intervention). Beispiele für Mark I-Distrikte sind Sassuolo und Emilia-Romagna, für Markt II Reggio-Emilia und Modena (Asheim 1997: 152).

29 •

eine regionale Identität bzw. Kultur, die zur Vertrauensbildung unter den regionalen Akteuren beiträgt.

Ein Industriedistrikt wird als kleine räumliche Einheit mit etwa 10.000 bis 20.000 Arbeitskräften und etwa 1.000 bis 3.000 kleinen Unternehmen, die weniger als 20 Beschäftigte haben, charakterisiert (Brusco 1990: 14). Insbesondere kleine Unternehmen spielen daher eine bedeutende Rolle in diesem Konzept. Eine Reihe von industrieökonomischen sowie Innovationsstudien belegen diese Unternehmensgruppe mit Begriffen wie Flexibilität, Innovativität und Effizienz (Acs/Audretsch 1992; Pavitt et al. 1987; Rothwell 1989). Ausgangspunkt dieser Überlegungen ist die empirisch belegbare Tatsache, dass seit Mitte der 70er Jahre die durchschnittliche Unternehmensgröße gesunken ist, sich gleichzeitig die Zahl der kleinen (neuen) Unternehmen erhöhte (Nettogewinn) und auch die Bedeutung von in kleinen Unternehmenseinheiten erbrachten Dienstleistungen zunahm. Aus der Zunahme von kleinen Unternehmen wird abgeleitet, dass diese besser in der Lage sind, sich an die Anforderungen neuer, flexibler Produktionsbedingungen anzupassen als große Unternehmen und auch technologieintensiver und innovativer seien. Diese Flexibilitätsvorteile sind zwar vorhanden, aber der Bedeutungsgewinn von kleinen Unternehmen ist kein eigenständiges Phänomen, sondern beruht auf der Dezentralisierung von Produktionsfunktionen aus Großunternehmen (Pyke/Sengenberger 1992: 11). Zwar gibt es ein Wachstum unabhängiger kleiner Unternehmen, aber der Großteil dieser Entwicklung ist auf Strategien wie Outsourcing, Lizenzierung und Franchising im Zuge der Besinnung auf Kernkompetenzen und der Externalisierung von Unternehmensfunktionen in kleinere Einheiten zurückzuführen. Wichtiger als Größe ist der organisatorische und institutionelle Rahmen, in dem Unternehmen/Betriebe agieren. Der oftmals postulierte Gegensatz zwischen kleinen und großen Unternehmen ist daher eine analytische Vereinfachung, da nicht nur Größe, sondern Märkte, Technologien und Unternehmensstrukturen einen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit von Unternehmen ausüben (Porter 1990). Im Idealfall enthält ein industrial district im Sinne eines Produktionsclusters alle produktrelevanten Aktivitäten. Unter einem Produktionscluster40 werden alle Funktionen und Prozessstufen verstanden, die für die Entwicklung, Produktion und Distribution eines Produktes bzw. einer Produktgruppe erforderlich sind, einschließlich vor- und nachgelagerter Funktionen (Rehfeld 1994: 190). Daraus ergeben sich spezifische Merkmale von Unternehmen in Industriedistrikten: Sie produzieren direkt oder indirekt für den gleichen Endmarkt, bieten eine breite Produktpalette für hochdifferenzierte regionale Märkte an, verwenden Technologien, die einen schnellen Produktwechsel erlauben, sind durch eine hohe intraregionale und zwischenbetriebliche Arbeitsteilung gekennzeichnet (Phasenspezialisierung) und sind in einem gemeinsamen soziokulturellen Umfeld verankert (Sternberg 1995a: 164). 40 Analog werden die Begriffe Produktionskette bzw. regionale Wertschöpfungskette verwendet. Zum Clusterkonzept vgl. Abschnitt I.3.3.2.

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Industrielle Distrikte sind daher lokale Produktionssysteme von verbundenen Industrien, die aufgrund ihrer identischen Marktausrichtung und ihrer räumlichen Nähe zueinander externe Effekte, d.h. Lokalisationsvorteile, realisieren können. Damit steht die Annahme einer weitgehend spezialisierten Wirtschaftsstruktur als Voraussetzung für die Wettbewerbsfähigkeit eines industrial district im Gegensatz zu den Ergebnissen von empirischen Analysen in den USA, die Regionen mit diversifizierter Wirtschaftsstruktur ein höheres Entwicklungspotential beimessen (Glaeser et al. 1992; Jacobs 1969). Während Pyke/Sengenberger (1992: 6) zwar nicht von einer pauschalen Übertragbarkeit des Konzeptes industrieller Distrikte auf andere Regionen ausgehen, wohl aber von dem Transfer von Einzelelementen, sehen andere Autoren (z.B. Amin/Thrift 1994) nur eine sehr begrenzte Übertragbarkeit des Ansatzes. In diesem Zusammenhang stellt sich sowohl die Frage, ob das Konzept nur als Erklärungsansatz für Entwicklungsprozesse in den Regionen dient, aus deren Empirie es abgeleitet wurde, oder ob es im Sinne allgemeingültiger Erkenntnisse sowohl Aussagen über den Entwicklungsverlauf in anderen Regionen (Prognose) als auch dessen regional- und innovationspolitische Beeinflussbarkeit erlaubt. Damit wiederum ist die Frage verknüpft, welche Faktoren für die Entstehung industrieller Distrikte verantwortlich sind. Dazu liegt keine befriedigende Antwort vor (Sternberg 1995a: 167). In ihrer Theorie geographischer Industrialisierung erläutern Storper und Walker (1989: 70-98) zwar die Entwicklung und Differenzierung neuer Standortmuster durch das Standortverhalten von schnell wachsenden Industrien (fast-growing industries), machen zu den Entstehungsursachen von industriellen Clustern aber keine allgemeingültigen Aussagen. Nach der Theorie sind Wachstumsindustrien ohne Bindungen an traditionelle Standorte in der Lage, sich neue Standorte außerhalb alter Industrieräume zu suchen ("windows of opportunities"), wo sie ihre eigenen Wachstumsbedingungen durch die Absorption mobiler Produktionsfaktoren aus anderen Regionen generieren. Die ursprüngliche Standortwahl lässt sich aber nur durch industriespezifische und historische Ursachen erklären und ist daher nicht verallgemeinerbar.41 Daher ist die Übertragbarkeit des Konzeptes industrieller Distrikte auf andere Regionen nur begrenzt möglich, da dessen Entstehung im wesentlichen durch die Ausgangsbedingungen beeinflusst wird, die in jeder Region, Industrie und Technologie unterschiedlich sein können. Obwohl in den empirischen Studien über industrielle Distrikte vielfältige Kriterien zu ihrer Definition und Beschreibung verwendet werden, eignen sich diese daher mehr zur Charakterisierung

41 "Why do innovating firms spring up precisely where they do? It seems this question can only be answered for each industry by uncovering the specific conditions under which its initial innovators arose: these are bound to differ between industries, historical periods, and even national context as each nation has its own cultural, technological, and institutional conditions of entrepreneurship. It seems doubtful that there exists one model that would describe the early economic histories of all modern industries" (Storper/Walker 1989: 75-76).

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von bereits als industrial district apostrophierten Regionen, als für die Identifizierung von bislang noch unbekannten Industriedistrikten.42 Es sind deshalb auch die regionsspezifischen Ausgangsbedingungen, die einen wesentlichen Kritikpunkt an dem Konzept darstellen. Weiterhin wird kritisch angemerkt (Malmberg 1996; Piore 1990: 9-11; Storper 1997: 7-8; Tödtling 1994: 336), dass •

weltweit nur wenige Produktionssysteme existieren, die durch kleine Unternehmen des Typus "Drittes Italien" dominiert werden und daher industrielle Distrikte eher die Ausnahme regionaler Produktionsnetzwerke darstellen als die Regel;



Modelle industrieller Arbeitsteilung wie das der industriellen Distrikte ein breites Branchenspektrum berücksichtigen und nicht, wie im Fall Italiens, auf kurzlebigen Konsumgütern (Mode, Schuhe) bzw. auf Luxusgütern wie Autos (BadenWürttemberg) basieren sollten;



vor allem Nischenprodukte Gegenstand des Konzeptes sind, für die andere Gesetzmäßigkeiten industrieller Arbeitsteilung und flexibler Produktionskonzepte gelten als für unter weltweitem Konkurrenzdruck stehende Massenprodukte;



erfolgreiche und wettbewerbsfähige Produktionssysteme in der Regel durch Offenheit geprägt sind, während der Erfolg industrieller Distrikte gerade aus ihrer äußeren Abschottung erklärt wird;



Industriedistrikte möglicherweise keinen stabilen Entwicklungszustand darstellen, sondern die enge regionale Vernetzung Ausdruck einer hohen Unsicherheit am Beginn eines Produkt- bzw. Industrielebenszyklus ist, die mit zunehmender Produkt- bzw. Industriereife abnimmt und intra- durch interregionale und internationale Verflechtungen ersetzt;



die Frage offen bleibt, wie "lokal" eigentlich die lokale Orientierung in einem Industriedistrikt sein muss, damit sich dieser als solcher qualifiziert;



es trotz der Bedeutung vertikaler Arbeitsteilung und Kooperation keinen theoretischen Ansatz gibt, der die betriebliche Zusammenarbeit innerhalb industrieller Distrikte erklärt;



das dem Konzept industrieller Distrikte zugrundeliegende Modell flexibler Spezialisierung analytisch nicht sauber zwischen technologisch dynamischen, regional verwurzelten Unternehmen und solchen, die diese Charakteristiken nicht aufweisen, dennoch aber flexibel und spezialisiert sind, unterscheidet.

Ein weiteres Defizit des Ansatzes besteht darin, dass nicht alle Regionen, die in der Literatur als Industriedistrikt klassifiziert werden, auch die Merkmale eines indus42 Nicht zuletzt deshalb wurde Baden-Württemberg wegen seiner wirtschaftlichen Erfolgsgeschichte lange Zeit als industrial district gehandelt, obwohl es die wesentlichen Merkmale eines Industriedistriktes vermissen lässt.

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trial district aufweisen. Anhand der Auswertung von Beschäftigungsstrukturdaten aus Baden-Württemberg kommen Braczyk et al. zu dem Ergebnis, "...that the main portion of the workforce in Baden-Württemberg's companies is still employed according to Fordist production concepts" und stellen die Schlussfolgerung auf, dass "...we obtain statistically significant results indicating the absence of the most important features of industrial district practices and of flexible specialization" (Braczyk et al. 1995: 216-217). Basierend auf der vorgebrachten Kritik, aber auch auf neuen Entwicklungen in der theoretischen Diskussion, hat das Konzept industrieller Distrikte in den vergangenen Jahren eine Weiterentwicklung erfahren. Stellvertretend stehen hier zwei Tendenzen: (1)

Das Konzept des Technologiedistrikts: In der Erkenntnis der evolutorischen Innovationsökonomik, dass Innovationen nur in enger Interaktion zwischen Herstellern (producers) und Nutzern (users) neuer Technologien realisierbar sind und dabei produktionsbasierte Lernprozesse eine wichtige Rolle spielen (Lundvall 1988; Grupp 1997), stellen Produktionssysteme, in denen kontinuierlich Produktinnovationen realisiert werden, einen Eckpfeiler wirtschaftlicher Aktivität und technischen Wandels dar. Diesen kontinuierlichen Innovationsprozess bezeichnet Storper (1997: 195) als "product-based technological learning" (PBTL). Industriestandorte mit einem hohen Anteil von Unternehmen, die sich durch PBTL-Prozesse auszeichnen, unterscheiden sich von anderen Standorten in drei Aspekten (ebenda: 217): •

im ökonomischen Sinn, in dem die Charakteristika des technischen Wandels zu steigenden externen Ersparnissen führen;



im organisatorischen Sinn, in dem Netzwerke nicht nur auf Markt- und Hierarchieverhältnissen basieren, und Konventionen und Beziehungen zwischenbetriebliche Kontakte und Arbeitskräfteaustausch regeln;



im soziologischen Sinn, in dem diese Konventionen Ressourcen mobilisieren und eine dauerhafte gemeinschaftliche Identitätsbasis für die wichtigen Akteure des Systems darstellen.

Industrielle Distrikte, auf die diese Charakteristika zutreffen, werden als technologische Distrikte bezeichnet.43 (2)

Die Interpretation von Industriedistrikten als lernende Regionen:44 Hierbei wird die intraregionale Orientierung von Produktionsnetzwerken, die ein we-

43 Da sich die Ansätze zu industriellen Distrikten und innovativen Milieus nicht trennscharf voneinander unterscheiden, wird auch von der GREMI-Schule der Begriff "technology district" verwendet (vgl. Maillat et al. 1995). Conti (1993: 124-125) unterscheidet vier Modelle stabiler vernetzter lokaler territorialer Systeme, zu denen neben der "world city" und der "industrial region in technological and organisational transition" sowohl der "technological district" als auch der "mature industrial district" gehören.

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sentliches Abgrenzungskriterium von Industriedistrikten ist, aufgegriffen und die Frage gestellt, wie dieses lock-in und die daraus resultierende Pfadabhängigkeit in der Technik- und Wirtschaftsentwicklung durch die Stärkung der kollektiven Lernfähigkeit von Unternehmen in industrial districts durchbrochen werden kann (Asheim 1996, 1997). Nach gängiger Sichtweise ist zwar eine permanente Innovationstätigkeit lebenswichtiges Merkmal industrieller Distrikte (Piore/Sabel 1984), aber die enge Einbettung der Unternehmen in ihr regionales Umfeld und das "Gefangensein" in vorgegebenen Denk- und Handlungsmustern führt letztlich dazu, dass die Innovationstätigkeit vorwiegend durch inkrementale Innovationen geprägt ist. Als Beleg für diese These wird die abnehmende wirtschaftliche Dynamik der industriellen Distrikte Norditaliens angeführt (Camagni/Capello 1997). Da die Grundmerkmale von industrial districts keine günstigen Voraussetzungen für die Steigerung der technologischen Wettbewerbsfähigkeit bieten, müssen Mechanismen und institutionelle Strukturen geschaffen werden, die interaktives Lernen (Lundvall 1988) ermöglichen und erleichtern. Lernprozesse lassen sich nicht nur innerhalb von Unternehmen initiieren, sondern erfordern die interbetriebliche und interregionale Zusammenarbeit. Dazu ist ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kooperation und Wettbewerb erforderlich. Kooperation (Netzwerke) ermöglicht die Integration in das regionale System und die Ankopplung an interregionale Netzwerke, Wettbewerb hält das Produktionssystem flexibel und stimuliert Innovationen (Porter 1990: 143). Dabei sind Lerneffekte besonders dann zu erwarten, wenn einerseits die Netzwerke durch weitgehend horizontale und gleichberechtigte Kooperationsbeziehungen geprägt sind (Leborgne/Lipietz 1992), die die Netzwerkeffizienz erhöhen, und andererseits in den Unternehmen flache Organisations- und dezentrale Informationsweitergabe- und –verarbeitungsstrukturen herrschen, die Lernprozesse erleichtern (Aoki 1986; Fritsch/Lukas 1998). Aus den genannten Aspekten, zu denen auch die Bedeutung der räumlichen Nähe als stimulierendes Element für zwischenbetriebliche, auf Lernen ausgerichtete Netzwerke gehört, werden folgende Voraussetzungen für den Übergang von industriellen Distrikten in "lernende Regionen" genannt (Asheim 1996: 395): •

Zunahme organisatorischer Innovationen zur Förderung von Kooperationen;



Bildung dynamisch flexibler Lernorganisationen innerhalb von Unternehmen, zwischen Unternehmen und zwischen Unternehmen und der regionalen Gesellschaft;



Förderung horizontaler Kooperationsbeziehungen zwischen den Unternehmen;

44 Zum Konzept lernender Regionen vgl. Abschnitt I.2.3.2

34 •

Vermeidung von lock-in Situationen durch Aufbau einer lernenden, kreativen Gesellschaft.

In Abhängigkeit von den Ressourcen und Kompetenzen der Unternehmen in einem Distrikt sowie des Interventionsgrades lokaler Regierungen ergeben sich nach folgender Übersicht vier Typen von Industriedistrikten mit unterschiedlichem Potential für die Entwicklung technologischer Fähigkeiten. Tabelle I.3.1:

Typisierung von Industriedistrikten

Interne Ressourcen und Fähigkeiten von KMU Gering

Starkes lokales Kooperationsumfeld Industriedistrikt Mark I Industriedistrikt Mark II I

II

Lokale Produktionssysteme mit

Lokale Produktionssysteme mit

geringem Potential für die Ent-

etwas Potential für die Entwick-

wicklung technologischer Fähig-

lung technologischer Fähigkeiten

keiten (z.B. Gnosjö, Schweden)

(z.B. Carpi und Reggio-Emilia in Emilia-Romagna)

Hoch

III

IV

Lokale Produktionssysteme mit

Lokale Produktionssysteme mit

gutem Potential für die Entwick-

hohem Potential für die Ent-

lung technologischer Fähigkeiten wicklung technologischer Fähig(z.B. Jæren, Norwegen; Sassuo-

keiten (z.B. Modena, Emilia-

lo, Emilia-Romagna)

Romagna; Baden-Württemberg, Deutschland)

Quelle: übersetzt nach Asheim 1997: 152

I.3.3.2

Spezialisierte ökonomische Cluster

Die räumliche Konzentration wirtschaftlicher Aktivitäten im Raum ist kein neues Phänomen, sondern sowohl Ursache als auch Wirkung der Stadtentwicklung. Während in Städten meist eine differenzierte, intersektorale Wirtschaftsstruktur anzutreffen ist (Jacobs 1969), existieren innerhalb als auch außerhalb städtischer Agglomerationen Ansammlungen spezialisierter Betriebe, die mit ihrem Produktions- und Dienstleistungsspektrum jeweils spezielle Märkte bedienen. Zwar ist auch dieses Phänomen nicht neu, wie vielfältige Beispiele belegen (z.B. Teppichboden-Industrie in Dalton, USA; Messer- und Besteckproduktion in Solingen), aber erst seit der Arbeit von Michael Porter über die "Competitive Advantages of Nations" (1990) und der Abhandlung über "Geography and Trade" von Paul Krugman (1991) hat sich der Begriff des "Cluster" in der wissenschaftlichen Debatte etabliert. Nach Porter (1998: 78) sind Cluster die räumliche Konzentration von vernetzten Betrieben und Institutionen in einem speziellen Sektor. Ein Cluster beinhaltet vor- und nachgelagerte

35

Produktions- und Dienstleistungsaktivitäten sowie eine spezialisierte Infrastruktur, die diese Aktivitäten wirkungsvoll unterstützt. Die Grenzen eines Clusters definieren sich über dessen interindustrielle und interinstitutionelle Verflechtungsbeziehungen und Komplementaritäten. Die Abgrenzung kann, muss aber nicht mit administrativen Grenzziehungen übereinstimmen. Auch Wirtschaftszweigklassifikationen eignen sich nicht unbedingt zur Identifikation eines Clusters, da häufig sehr spezifische, branchenübergreifende Aktivitäten ein Cluster bestimmen (z.B. medizinische Geräte, zu deren Herstellung sowohl die feinmechanische Industrie, die elektrotechnische Industrie und die Gummi- und Kunststoffindustrie beitragen). Daher sind andere Definitions- und Abgrenzungsmethoden erforderlich, wie beispielsweise die Identifikation technologischer Verflechtungen über Patentzitate (vgl. Holmén/Jacobsson 1998). Anders als innovative Milieus oder Industrie- bzw. Technologiedistrikte sind Cluster per se nicht innovativ. Neben jungen, innovativen Industrien bilden auch traditionelle Branchen aufgrund von Beharrungstendenzen industrielle Cluster. Da aufgrund des mit neuen Technologien verbundenen meist impliziten Charakters von Wissen sowie der hohen Unsicherheit die Notwendigkeit besteht, eng mit anderen Unternehmen und Wissensgebern zusammenzuarbeiten, zeichnen sich innovative Cluster durch junge Industrien und durch Produkte aus, die am Beginn ihres Lebenszyklus stehen (Audretsch/Feldman 1996a; Tichy 1991). Während Porter die Notwendigkeit eines ausgewogenen Verhältnisses zwischen Kooperation und Wettbewerb für den Erfolg eines (innovativen) Clusters hervorhebt, stehen für Krugman die Vorteile eines spezialisierten Arbeitsmarktes, spezialisierter Zwischenprodukte sowie von Wissensexternalitäten im Vordergrund (Baptista/Swann 1998: 525). Cluster können durch die Ausstattung einer Region mit natürlichen und Humanressourcen sowie durch die Existenz von Institutionen (z.B. Forschungseinrichtungen) entstehen, aber sich auch um einen kleinen Kern innovativer Unternehmen entwickeln. Im Gegensatz zu industrial districts sind Cluster nicht nur auf industrielle Aktivitäten beschränkt, sondern beinhalten ebenso den Landwirtschafts- und den Dienstleistungssektor (z.B. Tourismuscluster an den Küsten oder in den Bergen, Versicherungen, Banken). Ist erst einmal der Nukleus eines Cluster entstanden, beginnt ein kumulativer Wachstumsprozess, der durch folgende Faktoren gefördert wird (Porter 1998: 85; Baptista/Swann 1998: 527): •

räumliche Nähe zu Zulieferern und Wettbewerbern;



regionale Nachfrage durch vor- oder nachgelagerte Betriebe;



geringere Suchkosten für Konsumenten bei gleichzeitig höherer Wahrscheinlichkeit für kleinere Anbieter, von Konsumenten "gefunden" zu werden;



Angebot eines Pools spezialisierter Arbeitskräfte sowie spezieller Produktionsund Dienstleistungsinputs;

36 •

Zugang zu und Akkumulation von spezialisiertem Wissen sowie hohe Wahrscheinlichkeit für die Entstehung von Wissensspillovers;



Zugang zu auf die Bedürfnisse der Clusterunternehmen zugeschnittenen öffentlichen Gütern (z.B. physische Infrastruktur).

Unternehmen in Clustern profitieren von diesem in mehrfacher Hinsicht. So trägt der zwischenbetriebliche Wettbewerb zu einer Steigerung der betrieblichen Produktivität bei; die engen Verflechtungsbeziehungen ermöglichen Skalenerträge und externe Effekte, die ohne diese Netzwerkbeziehungen nicht realisierbar wären; enge Kontakte zu Zulieferern und Herstellern ermöglichen Unternehmen, frühzeitig über neue technische und organisatorische Lösungen informiert zu werden und über diese Kontakte zu lernen. In Analogie zu den positiven Effekten eines Innovationsnetzwerkes wirken auch in einem Cluster die räumliche Nähe, informelle Kontakte sowie die Kenntnis des betrieblichen und marktbezogenen Umfeldes risiko- und unsicherheitsreduzierend bei Innovationsprozessen. Die Möglichkeit, mit anderen Unternehmen in einer Wertschöpfungskette eng zusammenarbeiten zu können, erhöht Flexibilitäten und Kapazitäten zur Realisierung innovativer Lösungen. Das Clustersowie das industrial district Konzept zeigen, dass externe Effekte aus einem positiven Unternehmensumfeld nicht nur in urbanen Zentren realisierbar sind, sondern sich Lokalisationsvorteile auch außerhalb städtischer Agglomerationen generieren lassen. Aus den geschilderten positiven externen Effekten lässt sich aber nicht eine unbegrenzte Lebensdauer von Clustern ableiten. Zwar fördern die Fühlungsvorteile in einem Cluster eine langfristige Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit, insbesondere dann, wenn sich einzelne Cluster in ihren Aktivitäten überlagern und ergänzen,45 aber auch sie können ihre Wettbewerbsfähigkeit einbüßen und sich auflösen. Dafür sind sowohl externe als auch interne Gefährdungsfaktoren verantwortlich: •

Technologische Umbrüche entwerten die in einem Cluster aufgebauten Kompetenzen: So kann die von anderen Produzenten vorgenommene Einführung neuer kostengünstigerer oder produktiverer Produktionsverfahren oder die Verwendung neuer Materialien (z.B. Ersatz von Stahl durch neue Werkstoffe in der Golfschlägerproduktion; vgl. Porter 1988: 85) zu Marktanteilsverlusten und zur Existenzgefährdung bei den "traditionellen" Produzenten führen.



Die Nichtbeachtung veränderter Kundenbedürfnisse (z.B. hinsichtlich Umweltoder Gebrauchseigenschaften von Produkten) führt zu Marktverlusten an diese Bedürfnisse aufgreifende Wettbewerber.

45 Porter führt hierfür das Beispiel eines Clusters von Einbauküchenherstellern an, das sich am Schnittpunkt von Küchengeräteherstellern und Möbelproduzenten etabliert hat (Porter 1998: 85).

37 •

Gruppendenken und Gefangensein in den Strukturen eines Clusters vermindert dessen Innovationsfähigkeit und reduziert die Möglichkeiten für einzelne Clustermitglieder, aus diesen Strukturen auszubrechen.

Während für Porter permanenter Wettbewerb der Schlüssel zur Vermeidung interner und externer Bedrohungen ist, geben Analysen von Audretsch/Feldman Hinweise darauf, dass im Entwicklungsprozess von Clustern positive Agglomerationseffekte durch Ballungsnachteile ersetzt werden können, die Wettbewerbs- und Innovationsfähigkeit reduzieren und zu einer räumlichen Verteilung von Innovationsaktivitäten führen (Audretsch/Feldman 1996a: 271). Obwohl sich auch industrielle Distrikte durch die räumliche Clusterung von Betrieben auszeichnen, müssen wegen der expliziten Berücksichtigung nicht-industrieller Aktivitäten im Cluster-Konzept nicht alle Cluster gleichzeitig auch industrielle Distrikte sein bzw. können Cluster aus mehreren, nicht in direkter räumlicher Nähe angesiedelten Industriedistrikten bestehen.46 Industrie- und Technologiedistrikte sind daher eine Untermenge cluster-spezifischer Organisationsformen. In Deutschland hat sich in jüngster Zeit, vor allem in der politischen Debatte, der Begriff des "Kompetenzzentrum" etabliert. In Analogie zum technologischen Distrikt als Spezialfall eines industrial districts lassen sich Kompetenzzentren mit Hilfe des Clusteransatzes als eine spezifische, auf Wissen, Lernen und den Erwerb technologischer Fähigkeiten ausgerichtete Clusterform interpretieren, in der entweder in enger regionaler oder auch in enger fachgebundener, nicht unbedingt auf räumlicher Nähe basierender Zusammenarbeit synergetische Potentiale für Problemlösungen und Entwicklungen in einem auf Hoch- oder Spitzentechnologie ausgerichteten Innovationsfeld genutzt werden.47 I.3.3.3

Konzept des innovativen Milieu

Anders als im industrial district und im Clusteransatz, in denen sich regionale Netzwerke vorwiegend auf produktionsbezogene Verflechtungen beziehen, steht im Milieu-Konzept die kollektive Realisierung von Innovationen im Mittelpunkt des analytischen Interesses. Nach dem Konzept des innovativen Milieus, das von der sogenannten "GREMI-Schule" entwickelt wurde (Aydalot 1986, Aydalot/Keeble 46 So fasst Enright (1996: 197) die verschiedenen industrial districts der Textilindustrie Norditaliens zum italienischen Textilcluster zusammen. 47 Während Boekholt et al. (1998: i) mit Bezug auf ausländische Fallbeispiele Kompetenzzentren als "...regionale Agglomeration, die in der Lage ist, auf einem oder mehreren auf Technologie basierenden Märkten mit Hilfe einer gut vernetzten Wertschöpfungskette 'value chain', die von der Schaffung von Wissen bis hin zur Vermarktung und Verbreitung reicht, ein hohes Maß an Mehrwert zu schaffen" definieren, schließt die aus dem Clusterkonzept resultierende Definition auch Netzwerke und Wertschöpfungsketten ein, die sich nicht durch eine enge räumliche Nähe auszeichnen. Zur Identifikation wissensbasierter Cluster liegen u.a. empirische Untersuchungen aus Schweden vor (vgl. Holmén/Jacobsson 1998).

38

1991, Crevoisier/Maillat 1991, Maillat et al. 1993, Camagni 1995, Ratti et al. 1997), sind Innovationen und innovative Unternehmen das Ergebnis eines kollektiven, dynamischen Prozesses vieler Akteure einer Region, die ein Netzwerk synergieerzeugender Verflechtungen bilden. Das Milieu resultiert demnach aus den Interaktionen von Unternehmen, politischen Entscheidungsträgern, Institutionen und Arbeitskräften, die durch gemeinsames, kooperatives Lernen die Unsicherheiten während technologischer Paradigmenwechsel reduzieren. Vor allem informelle Kontakte der am Netzwerk beteiligten Akteure bestimmen das Milieu, dessen Entwicklung durch regionale Kulturen und Identitäten, in denen die einzelnen Akteure nach einem gemeinsamen (regionalen) Ziel handeln, gefördert wird.48 In der GREMI-Schule sind drei Analyseebenen zu unterscheiden: (1)

Der mikro-analytische Ansatz der Milieuuntersuchung, der sich auf Unsicherheit, Information und Transaktionskosten bezieht. Für Camagni (Camagni 1991a) verringert das Milieu die Unsicherheit der Unternehmen durch funktionelle und informelle Verknüpfungen zwischen den lokalen Akteuren. Das Milieu hilft bei der Suche, Vermittlung, Auswahl und Veränderung von Informationen und verringert damit die Transaktionskosten.

(2)

Die kognitive Herangehensweise bezieht sich auf die Begriffe Lernen und technisches Können. Das Milieu (Maillat 1992) umfasst einen Produktionsapparat, eine technische Kultur und Akteure. Wichtig ist der Arbeitsmarkt, der diese Elemente ordnet und so das Milieu strukturiert.

(3)

Der "organisatorische Ansatz" (Quevit 1991) definiert ein innovatives Umfeld über die räumliche Dimension: 1. international 2. regional. In einem innovativen Umfeld wird durch eine Externalisierungsstrategie (horizontale Unternehmenskooperation) auf regionaler Ebene eine "organische Integration" geschaffen. Gleichzeitig sind die Unternehmen aber auch international miteinander verbunden; in beiden Dimensionen wird durch die Externalisierung ein Netzwerk aufgebaut, wodurch ein innovatives Klima entsteht.

Der Einfluss des regionalen Umfeldes auf betriebliche Innovation und Produktion besteht in einem regional verfügbaren Wissens- und Know-how-Pool, in engen sozialen Bindungen, Vertrauen, der Bedeutung räumlicher Nähe beim Transfer impliziten Wissens und flexiblen Arbeitskräften. Durch das Wechselspiel dieser Einfluss48 Innerhalb der französischsprachigen Groupe de Recherche Européen sur les Milieux Innovateurs (GREMI) wird innovatives Milieu nicht einheitlich, sondern von jedem Vertreter nach eigener Sichtweise definiert (vgl. die verschiedenen Beiträge in Camagni 1991b). Milieu wird sowohl als local bzw. limited physical space definiert, als auch als market, production und supporting space, unabhängig von engen territorialen Bindungen. Verbindendes Element der einzelnen Ansätze ist die Nähe zwischen Akteuren (proximity). Nach Maillat et al. fördert "...proximity, both geographic and cultural, ...the dissemination and indeed accumulation of the information required by the innovation process". Im Ergebnis wirkt das Milieu "...as an incubator of technological innovation" (Maillat et al. 1995: 261).

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faktoren können kollektive Lernprozesse realisiert und Transaktionskosten sowie Unsicherheiten im Innovationsprozess reduziert werden (Amin/Thrift 1994; Camagni/Capello 1997). Die Region gibt demnach den Unternehmen eine strukturelle Basis für ihre Entwicklung (Funktionsauslagerung, Nachbarschaftsbeziehungen, etc.). Unternehmen haben ein Interesse an ihrer Integration ins Milieu und bereichern es durch die territorialen Netzwerke, die sie darin aufbauen. Kollektive Lernprozesse resultieren aus der intraregionalen Mobilität von Arbeitskräften, durch Lieferverflechtungen und durch face-to-face Kontakte, die durch räumliche Nähe begünstigt werden. Die Entstehung eines lokalen Milieus ist vor allem dann zu erwarten, wenn die räumliche Mobilität von Produktionsfaktoren, vorwiegend von spezifischem Wissen, intraregional begrenzt ist (Camagni 1994: 75). Dennoch muss ein Milieu nicht notwendigerweise auf eine Region begrenzt sein; allerdings erhöht räumliche Nähe aufgrund der räumlichen Determinierung zahlreicher Elemente des Milieus dessen Wirkung erheblich (Castells 1989; Crevoisier/Maillat 1991; Rallet 1993). Ein innovatives Milieu kann zusammenfassend durch drei Merkmale beschrieben werden: •

ein lokaler Rahmen: Ein geographischer Raum mit homogenem Verhalten der Akteure;



eine organisatorische Logik: Die Akteure eines Milieus kooperieren mit dem Ziel, Innovationen zu entwickeln;



eine Wissensdynamik, die die Fähigkeiten der Akteure erweitert.

Lange Zeit wurde der Erfolg innovativer Milieus von den meisten Autoren durch die Spezifität ihrer ökonomischen Struktur, den lokalen Charakter des Produktionssystems und kollektive Lernprozesse erklärt. Nachdem in der ersten Hälfte der 90er Jahre deutlich geworden ist, dass auch viele als innovative Milieus bzw. auch industrielle Distrikte gehandelte Standorte und Regionen nicht von wirtschaftlichen Strukturkrisen verschont blieben, wurden die bisherigen Theoriemodelle erweitert. Milieu wird nicht mehr nur als Stärke begriffen, sondern bedingt durch die engen lokalen und sozialen Bindungen im Sinne eines Gefangenseins in den internen Strukturen (locked-in; vgl. Grabher 1993) sowie durch die Konzentration auf inkrementale Innovationen auch als Entwicklungshemmnis (Camagni 1994). Milieus und Distrikte können nur durch die Integration lokaler Akteure in überregionale und globale Innovationsnetzwerke überleben, die externe Wachstums- und Wissenspotentiale für das Milieu bzw. den Distrikt erschließen. Nach Amin/Thrift (1994) haben weltweit nur wenige Industriedistrikte, die als Kompetenzzentren in den Knotenpunkten globaler Netzwerke entstehen, langfristige Entwicklungschancen. Diese Modellerweiterungen machen deutlich, dass nicht nur endogene Faktoren die Leistungsfähigkeit von Milieus und Distrikten erklären, sondern dass sowohl

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informelle lokale Netzwerke als auch formale transregionale Netzwerkbeziehungen auf Innovation, technische Entwicklung und Strukturwandel in Standorten und Regionen einwirken. Die für Industriedistrikte vorgebrachten Kritikpunkte gelten weitgehend auch für das Konzept innovativer Milieus. So wird deren Entstehung auf die erfolgreiche Bewältigung von Strukturkrisen in einer Region zurückgeführt (Maillat et al. 1995), die zu einer Stärkung der regionalen Identität führen und zu der Bereitschaft, durch Kooperationen neue Entwicklungspotentiale zu erschließen. Dieser Auslöser für die Entstehung eines Milieus schränkt die Übertragbarkeit des Konzeptes auf andere Regionen und die innovationspolitische Initiierung milieubildender Prozesse deutlich ein. Offen bleibt auch, wie sich die meist auf informellen Kontakten basierenden Netzwerke quantitativ erfassen und deren Wirkungen auf die Netzwerkteilnehmer analysieren lassen. Eine zusammenfassende Übersicht über die verschiedenen Merkmale netzwerkbasierter Konzepte gibt Tabelle I.3.2.

Tabelle I.3.2:

Merkmale netzwerkbasierter Konzepte

Konzept Industrielle Distrikte • regional integrierte Produktions- und Dienstleistungsverbünde • vertikale Kooperationsbeziehungen • kleine hochspezialisierte Betriebe derselben Branche • arbeitsteilige Produktion (flexible Spezialisierung) • vorwiegend Inkrementalinnovationen

räumliche Ausprägung

• kleine räumliche Einheiten (ca. 10-20 T Arbeitskräfte) • Regionen im "Dritten Italien" • wachstumsintensive Regionen in Norditalien und anderen Ländern (80er Jahre)

empirische Grundlage

Übertragbarkeit

Quelle: Koschatzky 2000

ökonomische Cluster

• räumliche Konzentration • vorwiegend horizontale vernetzter Betriebe/ InstituNetzwerke zur Realisierung tionen in speziellen Sektoproduktionsbasierter Lernren (z.T. branchenübergreiprozesse fend) • interaktives Lernen • spezialisierte Infrastruktur • kontinuierliche Innovatiund spez. Arbeitsmarkt onsprozesse • interregionale Kooperatio- • innovative Cluster: junge Industrien, Produkte am nen Beginn ihres Lebenszyklus, große Bedeutung von Wissensexternalitäten • analog industrielle Distrikte • begrenzt durch interindustrielle/interinstitutionelle Netzwerke

• technologieorientierte Wachstumsregionen, teilweise überschneidend mit industriellen Distrikten • keine Aussage über Entste- • trotz evolutorischer Interpretation des Netzwerkanhungsbedingungen satzes keine zusätzlichen • weltweit nur wenige RegioErkenntnisse zur Übertragnen mit Merkmalen von inbarkeit dustriellen Distrikten

• diverse Beispiele räumlich spezialisierter Sektoren • zunehmende wirtschaftspolitische Bedeutung seit Porter (räumliche sektorale/technologische Spezialisierung); in DEU: Kompetenzzentren

innovative Milieus • kollektive Realisierung von Innovationen (meist inkremental) durch regionales kooperatives Lernen • branchenübergreifende und informelle Kontakte • gemeinsame Identität erleichtert Kooperation und reduziert Unsicherheit • interregionale Netzwerke ergänzen intraregionale Kontakte • kleine, nicht metropolitane Regionen, z.T. strukturell benachteiligt • Analyse erfolgreicher Regionalentwicklungen in FRA, CHE, ITA (GREMISchule) • besondere Entstehungsspezifik (Identität) schränkt Übertragbarkeit ein • Quantifizierbarkeit innovativer Milieus (Netzwerke) schwierig

41

Merkmale

technolog. Distrikte/ industrielle Distrikte als lernende Regionen

42

I.3.4

Innovationsdeterminanten und raumdifferenzierende Faktoren netzwerk- und milieuorientierter Ansätze

Die geschilderten netzwerk- und milieuorientierten Ansätze haben die Bedeutung der räumlichen Nähe zwischen den Akteuren einer Produktions- bzw. Wertschöpfungskette sowie für Innovationen hervor. Positive externe Effekte und damit Produktivitäts- und Kostenvorteile lassen sich durch arbeitsteilig organisierte Produktion zwischen kleinen, in räumlicher Nähe zueinander lokalisierten Betrieben realisieren. Nach dem Konzept industrieller Distrikte entstehen externe Effekte vorwiegend aus Lokalisationsvorteilen, d.h. aus regionaler Spezialisierung. Demgegenüber geht der Milieu-Ansatz auch von diversifizierten Wirtschaftsstrukturen in einer Region aus. Kooperations- und innovationsförderndes Element ist die Existenz einer regionalen Kultur und Identität, die die Grundlage für vertrauensvolle Zusammenarbeit schafft, aus der sich informelle, hierarchiearme und horizontale Netzwerke zwischen den regionalen Akteuren entwickeln. Während sich aus den wachstumstheoretischen Ansätzen die Notwendigkeit für eine räumliche Konzentration von Wissensgebern, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und physischer Infrastruktur zur Realisierung von Wissensexternalitäten sowie Agglomerationsvorteilen (-nachteilen) ableitet, räumen die Netzwerkansätze auch die Möglichkeit der Entwicklung dezentraler Produktions- und Innovationscluster ein. Die Entstehung von Clustern, industriellen Distrikten und Milieus ist nicht notwendigerweise an städtische Agglomerationen geknüpft, sondern kann auch unabhängig von diesen erfolgen. Regionale Innovationsunterschiede erklären sich damit nicht mehr nur durch Lageparameter, sondern durch die Fähigkeit von Wirtschaftssubjekten in einer Region, intra- und interregionale Informations-, Wissensund Produktionsnetzwerke aufzubauen, an diesen zu partizipieren und von diesen zu profitieren. Neben Institutionen der technologischen Infrastruktur sind nach dem industrial district Ansatz und dem Konzept innovativer Milieus vorwiegend kleine, nach postfordistischen Produktionskonzepten flexibel organisierte Betriebe und Unternehmenseinheiten beteiligt, während sich Cluster auch um größere Betriebe entwickeln können. Entscheidend für den Bestand dieser Regionen sind permanente Lernprozesse, kooperatives nicht-opportunistisches Verhalten sowie das Erkennen und die flexible Anpassung an sich verändernde Wettbewerbssituationen. Ein Defizit dieser Ansätze aus innovationspolitischer Sicht ist ihre Diffusität hinsichtlich der Entstehungsursachen spezialisierter Regionen. Der "historische Zufall" bzw. erfolgreich bewältigte Strukturbrüche bieten nur wenig Ansatzpunkte für die Initiierung von Entwicklungsprozessen in Problemregionen. Eine wichtige projektspezifische Schlussfolgerung hinsichtlich der Messung regionaler Innovationsunterschiede ist, dass sich unterhalb der von einer regionalisierten Makrostatistik verwendeten Branchen- und Regionsklassifikationen Innovationsinseln "verbergen" können, deren Identifikation und Analyse wichtige theoretische, methodische und politische Erkenntnisse vermitteln kann. Dafür ist einerseits eine

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Verfeinerung des statistischen Standardinstrumentariums erforderlich, andererseits sind neue (Mikro)Ansätze in der Regionalstatistik, die sich der derzeit verfügbaren Daten bedienen, auf ihre Anwendbarkeit zu überprüfen. Zu nennen wären: •

die Identifikation von industriell-technologischen Clustern mittels einer Analyse über die regionale Herkunft von in Patentschriften zitierten Vorläuferpatenten (Hypothese: enge (regionale) Produktionsverflechtungen in Clustern führen über produktionsbasierte Lernprozesse zu Innovationen, in denen sich, im Fall einer Patentanmeldung, diese engen Verflechtungsbeziehungen abbilden);



die Ermittlung von Konzentrationsmaßen (Gini-Koeffizient, Variationskoeffizient) für Wirtschaftsbranchen auf der tiefstmöglichen statistischen Disaggregationsebene (Hypothese: Da Cluster bzw. industrielle Distrikte eine Konzentration spezialisierter Wirtschaftsaktivitäten darstellen, deutet die zunehmende Konzentration in einem Wirtschaftszweig auf die Existenz von Clustern hin);49



flankierend dazu die Ermittlung der Altersstruktur der Betriebe in den jeweiligen Wirtschaftsbranchen sowie von Gründungsraten (Hypothese: Innovative Cluster zeichnen sich durch einen überdurchschnittlichen Anteil junger Betriebe sowie durch eine überdurchschnittliche Gründungsintensität aus);



die regionale Verteilung der Produktivität von kleinen Betrieben in einzelnen Wirtschaftsbranchen (Hypothese: Eine überdurchschnittliche Produktivität kleiner Betriebe sowie eine regionale Konzentration dieser Betriebe in einem Wirtschaftszweig sind Indikatoren für die Existenz eines lokal basierten Produktionssystems ähnlich einem industrial district);50



die Ermittlung von regionalen Qualifikationsprofilen in der Beschäftigtenstatistik sowie die Erfassung regionaler Spezialisierungen in der Arbeitsmarktstatistik (Hypothese: Aufgrund der engen Produktionsverflechtungen in Clustern entstehen spezifische Anforderungen hinsichtlich der Qualifikation der Beschäftigten, die einen spezialisierten regionalen Arbeitsmarkt zur Folge haben);



die Analyse der räumlichen Mobilität von Arbeitskräften zur Identifikation spezialisierter Innovationsinseln (Hypothese: Cluster, Distrikte und Milieus zeichnen sich durch eine hohe intra-, aber nur eine geringe interregionale Mobilität von Arbeitskräften aus).

49 Maskell/Malmberg (1995) stellen für Dänemark und Schweden die zunehmende Konzentration einzelner Industriebranchen fest (bei gleichzeitiger räumlicher Dezentralisierung des gesamten Verarbeitenden Gewerbes). Allerdings sind sie vorsichtig in ihrer Interpretation, daraus bereits den Nachweis für industrielle Distrikte/Cluster abzuleiten (vgl. auch Sternberg 1995a: 171). 50 Signorini (1994) weist für zwei als Industriedistrikte klassifizierte Regionen Italiens nach, dass sich in einer der beiden Regionen die Betriebe durch höhere Produktivitäten, höhere Gewinne und geringere vertikale Integration auszeichnen. Daraus leitet er die Schlussfolgerung ab, dass diese Region (Prato) die typischen Merkmale eines industrial district aufweist, während sich diese in der anderen Region (Biella) nicht nachweisen lassen.

44

I.4

Untersuchungsleitende Fragestellungen

Zum Beginn des Textes wurde auf die beiden Ebenen hingewiesen, auf denen sich die Analysen zur regionalen Verteilung von Innovations- und Technologiepotentialen in Deutschland und Europa bewegen. Die Makroebene versucht, Schlussfolgerungen für die Anwendbarkeit der in den Studien zur technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands verwendeten Indikatorik auf regionale Fragestellungen abzuleiten. Die Mikroebene richtet ihren Blick auf die Innovationsprozesse und –potentiale einzelner Regionen und will Wege aufzeigen, diese statistisch erfassbar zu machen. Damit sollen zusätzliche Informationen zur Verfügung gestellt und die Ergebnisinterpretation der Makroindikatorik ergänzt werden. Durch die Diskussion unterschiedlicher Theoriegebäude, deren Erkenntnisziele sich den beiden Ebenen zuordnen lassen, sollten Determinanten regionaler Innovationsunterschiede und Ansatzpunkte zur Erfassung regionaler Innovationspotentiale identifiziert werden, die eine theoretisch basierte Handlungsanleitung für den empirischen Teil des Projektes darstellen. Dabei zeigt aber nicht jeder Ansatz unmittelbar Wege zur Quantifizierung des regionalen Innovationsgeschehens auf. Beispielsweise bleibt unklar, wie sich Innovationsnetzwerke und die aus ihnen resultierenden Lernprozesse statistisch erfassen lassen. Aus den Ansätzen, die sich explizit mit regionalen Innovationsprozessen und Innovationsnetzwerken befassen, wie beispielsweise die Konzepte über Industriedistrikte, innovative Milieus, technologische Cluster und lernende Regionen, lassen sich zudem unterschiedliche Strategien zur Erschließung und Entwicklung regionaler Innovationspotentiale ableiten. Während nach dem Industriedistrikteansatz eine Entwicklungsoption im Aufbau vertikal desintegrierter Produktionsnetzwerke liegt und das Konzept innovativer Milieus die Realisierung kollektiver Lernprozesse auf der Grundlage informeller, intraregionaler Netzwerkbeziehungen nahe legt, kann regionale Entwicklung nach dem Konzept lernender Regionen durch die stärkere Vernetzung von Einrichtungen der Bildungsinfrastruktur mit Produktions- und Dienstleistungsunternehmen erreicht werden. Daher lassen sich aus diesen Ansätzen nicht nur Schlussfolgerungen hinsichtlich der Determinanten regionaler Innovationsunterschiede und der Messbarkeit des regionalen Innovationsgeschehens ableiten, sondern gleichfalls Hinweise auf mögliche regionale Innovationsstrategien. Neben den bereits vorgeschlagenen Indikatoren, deren Validierung im praktischen Gebrauch allerdings noch aussteht, werden nachfolgend getrennt nach Makro- und Mikroebene untersuchungsleitende Fragestellungen und Problemfelder formuliert. Da beide Ebenen nicht überschneidungsfrei sind und gleichermaßen zur Projektzielsetzung beitragen, ist eine eindeutige Zuordnung einzelner Fragestellungen, obwohl aus Gründen der Übersichtlichkeit erfolgt, nicht immer problemlos möglich. Daher gelten viele für die Makroebene genannte Aspekte auch für die Analysen auf der Mikroebene. Die Fragestellungen verfolgen den Zweck, in idealtypischer Weise den empirischen Rahmen des Projektes vorzuzeichnen und bilden die Grundlage für die

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empirischen Auswertungen und analytischen Untersuchungen in den Kapiteln III und IV. Hierbei wird allerdings nicht der Anspruch erhoben, alle Fragestellungen in gleichem Detaillierungsgrad beantworten zu können. Die Beantwortbarkeit hängt in entscheidendem Maße von der Datenverfügbarkeit ab, auf die im nachfolgenden Kapitel II näher eingegangen wird. Makroebene: •

Mittels welcher Daten und Indikatoren lassen sich Innovationsprozesse und technologische Spezialisierungen auf regionaler Ebene messen? Können alle Innovationsaspekte abgebildet werden? Wie tief reicht dabei die regionale Disaggregation und ab welcher Regionsgröße sind plausible Aussagen nicht mehr möglich?



Wie können wissensbezogene Indikatoren im allgemeinen und regionale Lernprozesse im besonderen mittels Daten aus der amtlichen Statistik nachvollzogen werden?



Sind interregionale Vergleiche ein geeignetes Instrument zur Darstellung regionsspezifischer Spezialisierungsmuster? Ist es angesichts der Datenlage in der amtlichen Statistik möglich, regionsübergreifende Vergleiche unter Einbezug einheitlicher Indikatoren anzuführen?



Ist die Konzentration einer Region auf bestimmte Aktivitäten oder eine größere industrielle Vielfalt vorteilhaft?



Welche Rolle spielen innovationsunterstützende Dienstleistungsangebote im Vergleich zu traditioneller Technologietransferinfrastruktur?



In welchen Branchen ist die Bedeutung der räumlichen Konzentration besonders hoch und warum?



Inwieweit beeinflusst die Offenheit einer Region ihre innovative Performance?



Welche Rolle spielt dabei die Fähigkeit der in der Region ansässigen Akteure zur Offenheit den anderen regionalen Akteuren gegenüber ("interne Offenheit")?



Gibt es Hinweise darauf, dass eine bestimmte Unternehmensgrößenstruktur die innovativen Aktivitäten der Regionen beeinflusst?



Ist aufgrund von regional wirksam werdenden Wissensexternalitäten (Spillovers) das Innovationspotential in Regionen mit einem höheren Besatz von Forschungseinrichtungen und anderen Wissensgebern größer als in Regionen mit einem geringeren Besatz solcher Einrichtungen? Lassen sich hierbei Unterschiede hinsichtlich der Art der Forschungseinrichtungen erkennen?

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Mikroebene: •

Gibt es die Möglichkeit, regionale innovationsrelevante Verflechtungsbeziehungen mittels Daten aus der amtlichen Statistik festzustellen?



Können die sich aus engen Produktionsverflechtungen ergebenden produktionsbasierten Lernprozesse mittels Patentanalysen abgebildet werden? Lassen sich dadurch industriell-technologische Cluster identifizieren?



Besteht ein Zusammenhang zwischen dem Humankapitalbestand einer Region und ihrer Innovationsleistung? Welche Bedeutung haben Aus- und Fortbildungseinrichtungen, insbesondere Fachhochschulen und Hochschulen für die Qualifizierung der Arbeitskräfte?



Ist die Zunahme kleinräumiger Konzentrationsprozesse, z.B. gemessen mittels regionaler Konzentrationsmaße, ein geeigneter Indikator für die Identifizierung von cluster- oder distriktähnlichen Strukturen?



Lassen sich regionale Inseln überdurchschnittlicher Produktivität feststellen, die auf die Existenz eines lokal basierten Produktionssystems hindeuten?



Welche Erkenntnisse lassen sich aus den wissens-, milieu- und netzwerkorientierten Ansätzen hinsichtlich der Formulierung und Implementierung regionaler Innovationsstrategien ableiten?

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