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Koschatzky Knut, Technologietransfer in regionalen Innovationssystemen: Akteure und Funktionsdefizite in:

Rasmus C. Beck, Rolf G. Heinze, Josef Schmid (Ed.)

Zukunft der Wirtschaftsförderung, page 519 - 538

1. Edition 2014, ISBN print: 978-3-8487-1039-3, ISBN online: 978-3-8452-5163-9, https://doi.org/10.5771/9783845251639_519

Series: Wirtschafts- und Sozialpolitik, vol. 14

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519 22 Technologietransfer in regionalen Innovationssystemen: Akteure und Funktionsdefizite Knut Koschatzky 22.1 Einführung und Begriffsdefinitionen Das Ziel dieses Beitrages ist es, aus der Perspektive des Innovationssystemkonzeptes aufzuzeigen, welche Rolle der Wissens- und Technologietransfer auf der regionalen Ebene spielt, welche Akteure hierbei von Bedeutung sind und welche Probleme den Austausch zwischen diesen Akteuren behindern können. Dabei wird zunächst von einem theoretischen Idealbild ausgegangen, das mit Blick auf die realen Interaktionsprozesse kritisch hinterfragt wird. Zunächst ist es erforderlich, die zentralen Begriffe des Beitrages, nämlich Technologietransfer und Innovationssystem, zu definieren. Wissens- und Technologietransfer bedeutet die planvolle Übertragung von Fähigkeiten und Fertigkeiten, wissenschaftlichem und technologischem Wissen sowie von Technologie zwischen Personen und Organisationen (BOZEMAN 2000; KOSCHATZKY et al. 2008). Ein wesentlicher Zweck des Transfers ist die Schaffung und Markteinführung neuer oder verbesserter Angebote, Produkte, Prozesse oder Dienstleistungen, d. h. die Innovation. Dabei bestehen verschiedene Möglichkeiten, Information, Wissen und Technologie zwischen unterschiedlichen Akteuren im Innovationsprozess zu transferieren (vgl. SCHMOCH/LICHT/REINHARD 2000; KOSCHATZKY 2005a): • Informationstransfer, d. h. die Aufbereitung von Veröffentlichungen und Patenten, die Weitergabe von Anschriften, Namen von Ansprechpartnern, Experten und Gutachtern, die Teilnahme an Konferenzen oder Vorlesungen, Messepräsentationen. • Sonstige Aktivitäten, wie beispielsweise die Mitarbeit in Gremien und Ausschüssen, informelle Treffen, Austausch in Internetforen, Wissenschaftssponsoring, Betreuung und Verwertung von Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten sowie Dissertationen. • Personaltransfer, d. h. die zeitweilige oder auch längerfristige Mitarbeit von Wissenschaftlern und Technikern in Unternehmen bzw. von Mitarbeitern industrieller Forschungs- und Entwicklungsabteilungen in Forschungseinrichtungen. • Technisch-wissenschaftliche Ausbildung, d. h. die Basisausbildung von Studenten, die Qualifizierung von Forschern und Entwicklern aus der Industrie und die betriebliche Aus- und Weiterbildung sowie Umschulung. 520 • Forschungs- und Entwicklungskooperationen, die von losen, informellen Kontakten über Konsultationen durch Mitarbeiter von Forschungseinrichtungen, Auftragsforschung und gemeinsame Forschungsprojekte bis hin zu neuen Formen der Public-private-Partnerships reichen, in denen die Kooperationspartner komplementäre Beiträge für die Realisierung einer Innovation erbringen. • Verwertung von Hochschulerfindungen durch Unterstützung bei der Patentanmeldung und dem Abschluss von Lizenzverträgen. • Die Gründung von Unternehmen zur Kommerzialisierung eigener wie auch fremder Forschung und Technikentwicklung. Diese Transferaktivitäten sind in der Praxis nicht überschneidungsfrei, sondern werden oftmals in Kombination bzw. in zeitlicher Folge angewandt (z. B. erst Kontaktaufnahme und erster Erfahrungsaustausch durch Studienabschlussarbeiten, dann Auftragsforschung oder gemeinsame Durchführung von Projekten). Ein wichtiger grundlegender Aspekt des Wissens- und Technologietransfers ist es, dass er nicht automatisch erfolgt, sondern Ergebnis eines (selektiven) Suchprozesses ist und nur dann erfolgreich verlaufen kann, wenn zwischen den beteiligten Partnern ein Vertrauensverhältnis besteht, das opportunistisches Verhalten ausschließt bzw. minimiert (SEMLINGER 1998). Die wichtigsten Merkmale von Innovationssystemen sind in einer Definition von Charles Edquist zusammengefasst. Nach ihm werden Innovationssysteme definiert durch „[...] alle wichtigen wirtschaftlichen, sozialen, politischen, organisatorischen, institutionellen und anderen Faktoren, die die Entwicklung, Diffusion und Nutzung von Innovationen beeinflussen“ (Übersetzung nach EDQUIST 2005: 182). Dabei wird von einem interaktiven und rückgekoppelten Innovationsverständnis ausgegangen, nach dem unterschiedliche Akteure in unterschiedlichen Phasen des Innovationsprozesses zusammenarbeiten (KOSCHATZKY 2009). Das Konzept der regionalen Innovationssysteme wurde durch Phil COOKE Anfang der 1990er Jahre entwickelt. Es basiert auf der Vorstellung von lokalisiertem Wissen und der spezifischen Ausstattung von Regionen mit Institutionen, Organisationen und Netzwerken, die die Generierung und Diffusion von Innovationen beeinflussen (COOKE 1992). Unter einem regionalen Innovationssystem versteht man daher typischerweise „[...] eine Reihe von interagierenden privaten und öffentlichen Interessen, formellen Institutionen und anderen Organisationen, die nach organisatorischen und institutionellen Arrangements und Beziehungen funktionieren und förderlich für die Entstehung, Nutzung und Verbreitung von Wissen sind“ (Übersetzung nach DOLOREUX/PARTO 2005: 134f.). Regionale Innovationssysteme spiegeln unterschiedliche Prinzipien, institutionelle und Governance-Strukturen, die auf der subnationalen territorialen Ebene gefunden werden, wider, und sind somit kontextspezifisch. Ein zentrales Merkmal des 521 Konzeptes ist, dass eine Region als Teilraum einer übergeordneten Volkswirtschaft nicht alle Faktoren und Institutionen enthält, die für Innovationen erforderlich sind. Daher müssen Akteure einer Region mit Akteuren in anderen regionalen oder nationalen Systemen zusammenarbeiten, um alle notwendigen Ressourcen in der jeweiligen Region zusammenzuführen und nutzbar zu machen (COOKE/ HEIDENREICH/BRACZYK 2004; ASHEIM/GERTLER 2005). 22.2 Merkmale regionaler Innovationssysteme 22.2.1 Komponenten und Interaktionen Obwohl bereits eine grundlegende Definition des Begriffs ‚Innovationssystem’ vorgestellt wurde, bedarf es einiger weiterer Erläuterungen, um die Merkmale von Innovationssystemen beschreiben zu können. Edquist weist darauf hin, dass ein System aus zwei Bestandteilen besteht: aus den Komponenten und den Beziehungen zwischen ihnen. Das System besitzt eine Funktion, d. h., es will etwas erreichen. Zusätzlich muss es möglich sein, zwischen dem System und dem Rest der Welt zu unterscheiden (EDQUIST 2005: 187). Ein Innovationssystem muss also spezifisch und identifizierbar sein. Die Komponenten bestehen aus einem Bündel von organisatorischen Akteuren und Akteursgruppen, und institutionelle Regeln definieren die Spielregeln innerhalb des Systems. Sowohl Akteure als auch die Regeln haben eine maßgebliche Funktion für den Erfolg der Innovationsaktivitäten. Nach NELSON (1993: 517-520) und PATEL/PAVITT (1994) bestehen Innovationssysteme aus den folgenden vier Hauptelementen: 1. Institutionelle Strukturen eines Landes, einer Region oder einer Branche: Sie werden durch Unternehmen, Hochschulen, Forschungs- und Ausbildungseinrichtungen, Normen, Routinen, Netzwerke, Finanzorganisationen und politische Maßnahmen zur Förderung und Regulierung des technischen Wandels gebildet. 2. Anreizsystem eines Landes, einer Region oder Branche: Dazu gehören unter anderem Anreizsysteme für Innovation, Technologietransfer, Lernen und Qualifizierung, für die Gründung von Unternehmen und die berufliche Mobilität innerhalb von und zwischen Organisationen. 3. Fähigkeiten und Kreativität innovativer wirtschaftlicher Akteure eines Landes, einer Region oder Branche: Sowohl zwischen als auch innerhalb von Ländern oder Regionen sowie zwischen Unternehmen in einem Land oder einer Region gibt es große Unterschiede in der Vielfalt und Qualität von Produkten und Dienstleistungen und bei den Möglichkeiten, neue Entwicklungspfade zu beschreiten. 522 4. Kulturelle Besonderheiten eines Landes, einer Region oder innerhalb eines Sektors: Diese spiegeln sich unter anderem in unterschiedlicher Akzeptanz und im Nutzerverständnis von Technologien wider. In Innovationssystemen kommt es nicht nur auf die Anzahl, die Qualität und Zusammensetzung der Akteure an, sondern auch auf den Inhalt, die Intensität und die Qualität ihrer Beziehungen. Interaktionen und Netzwerke als spezifische Formen von Transaktionen sind wichtige Merkmale eines Innovationssystems. Sowohl Interaktionen als auch Netzwerke können unterschiedliche Eigenschaften aufweisen und sind in der umfangreichen Literatur über Netzwerk- und Innovationsökonomik beschrieben (siehe z. B. LIEFNER/SCHÄTZL 2012: 135-142). Ein klassisches Merkmal ist die Unterscheidung zwischen starken und schwachen Bindungen (‚strong ties, weak ties’). Starke Bindungen an einen oder nur wenige Partner sind charakteristisch für produktionsorientierte Netzwerke, in denen größere Unternehmen Lieferanten eng an sich binden, oder für Kooperationen, in denen die Zahl der potenziellen Partner von vornherein begrenzt ist (GRANOVETTER 1973; 1982). Je schwächer die Bemühungen bei der Aufnahme von Kooperationsbeziehungen sind, desto schwächer ist einerseits die Bindungsintensität, aber desto höher ist die Anzahl der möglichen Kontakte. In Bezug auf innovationsrelevante Kontakte beschränken ‚strong ties’ die Anzahl von potenziellen Partnern und die möglichen Diffusionskanäle für Information und Innovation. ‚Weak ties’ reduzieren zwar das Risiko der Abhängigkeit von einzelnen Partnern, aber dies erfolgt auf Kosten der erhöhten Gefahr opportunistischen Verhaltens. In schwachen Bindungen sind wegen der Vielzahl von Handlungsoptionen Sanktionen für Verstöße gegen die Spielregeln schwer umsetzbar. Ein besonderer Interaktionsaspekt betrifft den Austausch des politischen Systems mit den anderen Akteursgruppen in einem Innovationssystem. Die Rolle des politischen Systems liegt in der aktiven Gestaltung des gesamten Innovationssystems, in dem es Kohärenz schafft und die Weiterentwicklung fördert. Politik kann aber nicht isoliert agieren, sondern wird durch die Strukturen und Entwicklungen innerhalb des Systems beeinflusst. Die politische Gestaltbarkeit von Innovationssystemen vor allem auf der nationalen und regionalen Ebene hat maßgeblich zur Beliebtheit dieses Modells in der Innovations- und Technologiepolitik beigetragen (KOSCHATZKY 2012). Die Grundannahme, dass das Wachstum und die Wettbewerbsfähigkeit einer wirtschaftlichen Einheit (Land, Region oder Sektor) durch die Vernetzung und Innovationsfähigkeit ihrer ökonomischen Akteure bestimmt werden, schafft vielfältigen Raum für politische Interventionen, beispielsweise durch die Schaffung und Unterstützung einer entsprechenden intermediären Infrastruktur und die Förderung von Vernetzung und Lernprozessen zwischen den verschiedenen Akteuren (STORPER/SCOTT 1995: 513-518). Bestehen Defizite, z. B. in Hinsicht auf Fragmentierungen innerhalb 523 des Innovationssystems, ist die inhärente Botschaft des Konzeptes, dass eine Intensivierung der Zusammenarbeit innerhalb von und zwischen den Subsystemen neue Lernpotenziale und somit Kreativität und Innovation mobilisieren kann. Dies betrifft auch den Wissens- und Technologietransfer, der ein grundlegendes Informations-, Kommunikations- und Lernmedium in Innovationssystemen darstellt (COOKE 1996). 22.2.2 Funktionen in Innovationssystemen Die Betrachtung von Innovationssystemen richtet sich nicht nur auf die Akteursgruppen und ihre Interaktionen, sondern auch auf die Funktionen, die das System erfüllen soll. Die beiden Hauptfunktion von Innovationssystemen sind die Generierung von Innovationen und die Erhöhung des innovativen und wirtschaftlichen Outputs zur Sicherung und Steigerung von Beschäftigung und Wohlstand. In der Literatur über Innovationssysteme findet sich eine breite Palette von Funktionen, die ein System erfüllen sollte. EDQUIST (2005: 190f.) nennt zehn Funktionen (die er als Aktivitäten bezeichnet): 1. Forschung und Entwicklung und die Schaffung neuen Wissens, 2. Kompetenzaufbau wie z. B. Aus- und Weiterbildung und Qualifizierung des Humankapitals, 3. Schaffung neuer Produktmärkte, 4. Schaffung von Qualitätsstandards, 5. Schaffung und Neuorganisation von innovationsunterstützenden Organisationen, 6. Vernetzung und interaktives Lernen, 7. Schaffung institutioneller Regelungen, die die Arbeit innovationsunterstützender Einrichtungen und die Organisation von Innovationsprozessen beeinflussen, 8. Inkubatoraktivitäten, 9. Finanzierung von Innovationsprozessen und die Erleichterung der Wissenskommerzialisierung, 10. Erbringung von Beratungs- und Transferleistungen, die für Innovationsprozesse relevant sind. Diese Aktivitäten sind nicht gleichgewichtig in allen Innovationssystemen vertreten, sondern ihre Bedeutung variiert je nach der Art des Innovationssystems (national, regional, sektoral) und auch über die Zeit. Neben dieser Zusammenstellung existieren weitere Funktionskategorisierungen (JOHNSON 2001; HEKKERT et al. 2007), die sich zwar in ihrem Verständnis eines Innovationssystems voneinander unterscheiden, den Austausch von Informationen und Wissen bzw. die Wissensdiffusion durch Netzwerke aber jeweils 524 als wichtige Funktion nennen. Damit sind die grundlegenden Aspekte des Wissens- und Technologietransfers angesprochen, der ein wesentliches Funktionsmerkmal von Innovationssystemen darstellt. 22.3 Akteure in Innovationssystemen Die in Abschnitt 2 genannten vier zentralen Hauptelemente bilden die Grundlage für unterschiedliche Interpretationen von Innovationssystemen und werden in der Regel an die jeweiligen Analysenotwendigkeiten angepasst. Im Allgemeinen stehen die Hauptakteure von Volks- oder Regionalwirtschaften im Mittelpunkt des Innovationssystemkonzeptes. Dies wird beispielsweise an dem Systemmodell deutlich, das KUHLMANN/ARNOLD (2001) in ihrer Studie über die Rolle des Forschungsrates im norwegischen Innovationssystem entwickelten (vgl. Abb. 58). Zentral sind hierbei das Industriesystem, das sich aus den unterschiedlichen Unternehmen zusammensetzt, das Bildungs- und Forschungssystem, das diese beiden Systeme verbindende System der Intermediäre und das politische System. Beeinflussend auf die Funktionsfähigkeit des Gesamtsystems wirken die Infrastruktur, die Nachfragebedingungen sowie allgemeine Rahmenbedingungen wie die Institutionen eines Landes oder einer Region. Abbildung 58: Heuristisches Modell eines Innovationssystems Quelle: KUHLMANN/ARNOLD 2001: 2 Forschung und Entwicklung (FuE) bildet im Konzept der Innovationssysteme die zentrale Grundlage für Innovationsprozesse. Daher sind FuE-treibende Organisationen wie entsprechende Unternehmen oder Forschungseinrichtungen wichtige Erziehungs- und Forschungssystem Berufsbildung und Training Hochschulen Sonstige öf fentliche Forschung Industrielles System Große Unternehmen Entwickelte KMU Neue, technologiebasierte Firmen Anwendungsorientierte Forschung u. Entwicklung Verbraucher Produzenten Nachfrage Kreditwesen, Risikokapital IPR und Information Innovationsförderung Standards und Normen Infrastruktur Politisches System Regierung Forschungs- und Innovationspolitik Governance Besteuerung; Innovationsbereitschaf t und Entrepreneuship; Mobilität ... Rahmenbedingungen 525 systembestimmende Elemente. Allerdings zeigen neuere Studien, dass es keinen unmittelbaren Zusammenhang zwischen FuE und Innovation gibt. Etwa 40 Prozent der innovierenden Unternehmen betreiben keine oder nur sehr sporadische FuE (SOM 2012). Daher können neue Produkte, Verfahren, Dienstleistungen oder sonstige organisatorische Lösungen auch ohne formale FuE entstehen, wobei allerdings Kreativität, Erfahrungen und Wissen wichtige Inputfaktoren sind. Auch ist die Linearität zwischen Forschung, Entwicklung und Innovation und die Zwangsläufigkeit, dass sich aus forschender und entwickelnder Tätigkeit eine Innovation ergibt, nicht immer und automatisch gegeben. Es gibt genügend Beispiele, nach denen erfolgsversprechende Entwicklungen (Inventionen) es nicht bis zur Markteinführung geschafft haben (und damit zur Innovation geworden sind). Diese als ‚Valley of Death’ bezeichnete Transfer- und Verwertungslücke stellt einen Aspekt von Systemversagen dar, der mittels ausreichender und umfassender Transfer- und Verwertungsaktivitäten in Innovationssystemen vermieden werden sollte. Grundsätzlich werden Innovationen vorwiegend innerhalb von und zwischen drei Subsystemen realisiert: dem Industriesystem, dem Bildungs- und Forschungssystem und dem System der Intermediäre. In diesem Systemverständnis kann Innovation als verteilter Prozess von Wissenssuche und Wissenskombination zwischen unterschiedlichen Akteuren verstanden werden. Abhängig von der Absorptionskapazität der Unternehmen (COHEN/LEVINTHAL 1990) sind diese mehr oder weniger in der Lage, die Herausforderungen der Organisation von Innovationsprozessen eigenständig zu beherrschen. Große Unternehmen bzw. solche, die einen hohen Anteil ihres Umsatzes in FuE investieren, sind im Vorteil. Strukturmerkmale innovierender Unternehmen wurden bereits in den frühen 1970er Jahren zum Forschungsgegenstand (FREEMAN/ACHILLADELIS/ROBERTSON 1971; ROTHWELL et al. 1974) und sind auch noch heute Inhalt vieler innovationsökonomischer und betriebswirtschaftlicher Studien (RAYMOND/ST-PIERRE 2010; RAMMER/CZARNITZKI/SPIELKAMP 2009). Verwendet man, trotz aller Unschärfen, die FuE-Aufwendungen der Wirtschaft als einen Inputindikator für Innovationsprozesse, dann lässt sich seit Mitte der 1990er Jahre in Deutschland ein deutlicher Anstieg der FuE-Aufwendungen feststellen (vgl. Abb. 59). Dieser ergibt sich aus der zunehmenden technologischen Komplexität und dem aus Internationalisierung und Globalisierung resultierenden Innovationswettbewerb. Zusätzlich ist auch ein Anstieg der externen FuE-Aufwendungen zu beobachten. Sie spiegeln die FuE-Aktivitäten wider, die von Unternehmen finanziert, nicht aber im eigenen Hause durchgeführt werden. Damit sind sie Ausdruck der Arbeitsteilung und von Outsourcing-Prozessen, durch die sich komplexe Innovationsprojekte heutzutage auszeichnen. Von diesen Auslagerungen profitieren zwar im Wesentlichen konzernverbundene Unternehmen, aber auch die Vernetzung in die Wissenschaft hat sich seit Beginn der 526 2000er Jahre deutlich intensiviert. Zwischen 1998 und 2008 stiegen die Drittmitteleinnahmen der Hochschulen aus der Wirtschaft um 72 Prozent, von 701 Millionen Euro auf 1,2 Milliarden Euro. Gleichzeitig erhöhte sich der Anteil der wirtschaftsfinanzierten FuE-Aktivitäten der deutschen Hochschulen auf über 14 Prozent und lag damit mehr als doppelt so hoch wie der OECD-Durchschnitt von 6,2 Prozent im Jahr 2010. Die vergleichbaren Anteile für die USA liegen bei 5,9 Prozent, für die Schweiz bei 9,1 Prozent und für Großbritannien bei 4,1 Prozent (OECD 2013). Somit sind Hochschulen und andere Forschungseinrichtungen zu einem wichtigen Transferpartner von Unternehmen geworden. Abbildung 59: Entwicklung der FuE-Aufwendungen der deutschen Wirtschaft Quelle: Eigene Darstellung nach STIFTERVERBAND FÜR DIE DEUTSCHE WISSEN- SCHAFT (2012) Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen zeichnen sich durch unterschiedliche Aufgaben, unterschiedliche Finanzierungsstrukturen und unterschiedliche wissenschaftliche und fachliche Profile aus. Universitäten haben zwar aufgrund ihrer primären Aufgaben in exzellenter Forschung und Lehre (sowie zunehmend im Transfer) eine immer noch markt- und praxisfernere Position als Fachhochschulen und anwendungsorientierte Forschungsinstitute, aber wegen der zunehmenden Hochschulfreiheit und der Notwendigkeit, Hochschulbudgets 25 30 35 40 45 50 55 60 Mrd. Euro Gesamte FuE-Aufwendungen Interne FuE-Aufwendungen Externe FuE 527 durch Drittmitteleinnahmen (auch aus der Wirtschaft) zu ergänzen, hat sich ihre Offenheit für Kontakte und gemeinsame Aktivitäten mit Unternehmen in den letzten Jahren deutlich vergrößert (KOSCHATZKY et al. 2011). Dennoch sind innerhalb des Hochschulsystems unterschiedliche Transferpotenziale und Transferstrukturen evident. Basierend auf den Verwertungserfolgen einiger US-amerikanischer Hochschulen (mit entsprechenden Lizenzeinnahmen; vgl. EHRENBERG/RIZZO/JAKUBSON 2003) konnte in Deutschland ab Anfang der 1980er Jahre die langsame Diffusion des Ansatzes, Transferstellen an Hochschulen einzurichten, beobachtet werden. Grundgedanke zur damaligen Zeit war, dass Forschungsergebnisse, die für Unternehmen interessant sind, in ausreichender Zahl und Qualität in den Hochschulen entstehen und es nur der Vermittlung zwischen Forschenden und Unternehmen bedarf, diese Ergebnisse für die Wirtschaft nutzbar zu machen. Nicht beachtet wurde, dass Transferprozesse nicht nach diesem einfachen Modell funktionieren, sondern sich die Interessen hinsichtlich wissenschaftlicher Verwertung, Zeithorizonten und notwendiger Anpassungsentwicklungen deutlich voneinander unterscheiden. Erst in den folgenden Jahren haben sich unterschiedliche Transferformen herausgebildet, die letztlich zu einer Verbreiterung der Transferbrücke zwischen Wissenschaft und Wirtschaft beigetragen haben. Neben den Transferstellen an Hochschulen existiert eine Vielzahl weiterer Intermediäre. Das Spektrum dieses Subsystems reicht von Kammern, Verbänden, Gründungs- und Innovationszentren, öffentlichen und privatwirtschaftlichen Beratern, Geschäftsstellen – beispielsweise von Netzwerken und Clustern – bis hin zu Banken und Venture-Capital-Fonds. Alle nehmen unterschiedliche Aufgaben im Transfer- und Beratungsgeschehen wahr, manchmal im Wettbewerb zueinander, manchmal ergänzend. Das politische System versucht nun, die Kongruenz zwischen den drei Subsystemen Wirtschaft, Wissenschaft und Intermediäre zu erhöhen (z. B. durch die Förderung von Netzwerken und Forschungskooperationen oder die Grundfinanzierung von Transfer- und Verwertungseinrichtungen). Es werden aber damit neue institutionelle Strukturen geschaffen, die wiederum ein eigenes System von Einrichtungen mit eigenen Zielsystemen begründen können (KOSCHATZKY 2005a). Die organisatorische Vielfalt im öffentlich geförderten Transfersystem ist groß, was sich beispielsweise in den vor allem auf regionaler Ebene geschaffenen Clustern und Netzwerken und den von ihren Geschäftsstellen angebotenen Vernetzungs- und Beratungsangeboten niederschlägt. 22.4 Transfer in regionalen Innovationssystemen Wie bereits ausgeführt, stellen regionale Innovationssysteme eine besondere Ausprägung des Innovationssystemansatzes dar. Hierbei wird davon ausgegangen, 528 „dass die Region und das räumliche Umfeld eine Rolle im Innovations- und Entwicklungsprozess von Unternehmen sowie anderen Innovationsakteuren spielt“ (KOSCHATZKY 2001: 173). Die Bedeutung der räumlichen Dimension in Innovationsprozessen wird neben dem Konzept des regionalen Innovationssystems in diversen Beiträgen zur „Geography of Innovation“ betont (FELDMAN 1994; ASHEIM/GERTLER 2005). Allerdings wies schon LUNDVALL (1988) darauf hin, dass räumliche und soziale Nähe als wichtige Katalysatoren in der Wissensentstehung wirken. Zusammenhänge zwischen Innovation und Raum (KOSCHATZKY 2009: 9) ergeben sich unter anderem durch: • Strategien, um Unsicherheiten durch (persönliches) Vertrauen zu minimieren (‚Face-to-Face-Kontakte’, Aufbau von Netzwerken), • die Existenz impliziten, an bestimmte Personen und Standorte gebundenen Wissens und die daraus resultierenden Vorteile der räumlichen Nähe im Zugang zu diesem Wissen, • enge räumliche Bindungen zwischen Anbieter (Innovator) und Nutzer. In dieser Hinsicht ist räumliche Nähe (Proximität) ein wichtiger Faktor im Innovationsprozess (CARRINCAZEAUX/CORIS 2011). Allerdings darf diese Nähe nicht mit Abschottung oder einem sogenannten Lock-in (GRABHER 1993) gleichgesetzt werden. Trotz räumlicher Nähe, z. B. innerhalb eines regionalen Innovationssystems, sind die Akteure nicht nur miteinander vernetzt, sondern mit anderen Unternehmen und Organisationen in anderen regionalen und nationalen Innovationssystemen (FROMHOLD-EISEBITH 2007). Daher besitzt jede Innovation eine räumliche Kontextualität, die aber nicht auf einen oder wenige Raumpunkte fixiert werden kann. So zeigen beispielsweise die Arbeiten über sektorale Innovationssysteme die räumliche Vielschichtigkeit von Innovationsprozessen auf (MALERBA 2002), da sich sektorale Spezialisierungen mit räumlichen Spezialisierungsmustern überschneiden können (z. B. innerhalb von Clustern). Diese räumliche Kontextualität führt zu einer Multidimensionalität von Innovationen. Sowohl territoriale (nationale, regionale) als auch sektorale Rahmenbedingungen beeinflussen Innovationsaktivitäten über die jeweiligen institutionellen Strukturen und infrastrukturellen Gegebenheiten in unterschiedlicher Weise (HEIDENREICH et al. 2012). Daher sind regionale Innovationssysteme nicht isolierte Elemente, sondern eng miteinander verflochtene globale Räume, die jeweils in unterschiedliche transnationale techno-ökonomische Regime integriert sind (CARLSSON 2006). Innovationsräume stellen damit ‚hubs in global networks’ dar. Damit können Transferprozesse auf der regionalen Ebene von räumlicher und sozialer Nähe (die beispielsweise eine Voraussetzung für den Aufbau von Vertrauen ist) profitieren, sollten aber nicht auf die jeweilige Region beschränkt bleiben. Das betrifft sowohl die Wissensressourcen der Transfergeber, die jeweils mit 529 anderen Organisationen auf nationaler und internationaler Ebene vernetzt sind, als auch die Transfernehmer, die mit unterschiedlichen Einrichtungen ebenfalls national und international kooperieren sollten. 22.5 Transferkanäle und Transferhemmnisse Es wurde bereits darauf hingewiesen, dass vielfältige Möglichkeiten bestehen, Wissen und Technologie zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu transferieren. Dies kann über Personen erfolgen, indem meist implizites Wissen und Erfahrungen ausgetauscht werden, und personenunspezifisch, beispielsweise über Publikationen, Patente und technische Zeichnungen (KÖNIG et al. 2012). Inzwischen hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass Transfer keine Einbahnstraße ist und nicht nach einem linearen Input-Output-Prinzip funktioniert. Es gibt diverse Transferkanäle und Transferakteure (und damit auch Transferhemmnisse), zwischen denen gegenseitige Interaktionen möglich sind, beispielsweise durch gemeinsames Lernen in der Projektzusammenarbeit, durch Personalaustausch oder die gezielte Vergabe von Studienabschlussarbeiten seitens der Industrie. Dabei ist die die räumliche Nähe zwischen den Beteiligten manchmal (z. B. beim personengebundenen Transfer), aber nicht immer wichtig. Zu berücksichtigen ist auch, dass der zwischen und innerhalb von Unternehmen durch Produktions- und Zulieferverflechtungen erfolgende Austausch von Information und Technologie ein wesentlicher Faktor im Transfersystem ist. Transfer läuft also nicht nur über Transferstellen und sonstige Einrichtungen, sondern ein Großteil des Wissens wird im Produktionsprozess zwischen den jeweils beteiligten Unternehmen ausgetauscht. Für die 1990er Jahre gaben REINHARD/ SCHMALHOLZ (1995) hierzu eine Quote von fast 60 Prozent an. Der wirtschaftsinterne Transfer wird flankiert durch den vermittelten Transfer zwischen öffentlichen Einrichtungen und den Unternehmen. Klassische Transferkanäle sind dabei: • Informationstransfer, der die Verarbeitung von Veröffentlichungen oder Patenten sowie Informationen über passende Ansprechpartner, Experten und Gutachter umfasst. Dies sind in der Regel problemlose Aktivitäten, wobei Transferhemmnisse dadurch entstehen können, dass Informationen selektiv im Unternehmen verteilt werden. • Transfer über Köpfe, der der Herausforderung unterliegt, dass neue Mitarbeiter, denen die jeweiligen organisatorischen und kulturellen Umfelder noch nicht bekannt sind, in Projektteams integriert werden müssen. Ein entsprechender Transfer kann innerhalb von und zwischen Unternehmen, aber auch zwischen Unternehmen, Forschungseinrichtungen und der öffentlichen Verwaltung erfolgen. Vertrauen und Offenheit für Neues auf beiden Seiten ist eine notwendige Voraussetzung für einen erfolgreichen Transfer über Köpfe. 530 • Technisch-wissenschaftliche Ausbildung, die unter anderem die Ausbildung von Studierenden, die Qualifikation von Wissenschaftlern und Entwicklungspersonal, die Weiterbildung und Qualifizierung in den Unternehmen umfasst, ist eine notwendige Voraussetzung für effektive Transferprozesse. Wenn ein gewisses Maß an Wissen und Fähigkeiten zur Problemlösung bereits vorhanden ist, kann gegenseitiges Verständnis und die Offenheit für die Zusammenarbeit besser funktionieren als ohne diese Erfahrungen und Fähigkeiten. • Forschungs- und Entwicklungskooperationen, die oft im Mittelpunkt von Transferaktivitäten stehen. Diese beinhalten lose, informelle Kontakte, Beratung, aber auch Auftragsforschung und gemeinsam durchgeführte Forschungsprojekte. Da strategisches Wissen ausgetauscht werden muss, ist diese Art des Transfers sehr sensibel gegenüber opportunistischem Verhalten. • Die Gründung neuer Unternehmen kann ebenfalls ein Transferkanal sein. Entsprechende Unternehmen sind oft ein Instrument zur Vermarktung eigener und auch externer Forschungsergebnisse und technologischer Entwicklungen. In dieser Hinsicht bilden oftmals Patente und Lizenzen die Grundlage für die wirtschaftliche Unternehmensaktivität. Klassische Transferkanäle sind der bilaterale Austausch im Rahmen der Information, Beratung und Auftragsforschung sowie multilaterale Kooperationen in Verbundprojekten und sonstigen Formen der Zusammenarbeit, in denen entweder mehrere Partner regional und überregional zusammenarbeiten oder aber Forschungsergebnisse einer größeren Anzahl von Unternehmen vorwettbewerblich zur Verfügung gestellt werden (wie z. B. in der industriellen Gemeinschaftsforschung). Dabei können Kontakte direkt oder vermittelt über speziell dafür geschaffene Einrichtungen/Organisationen erfolgen, wobei die räumliche und kulturelle Nähe förderlich sein kann. Auch die Nutzung wissenschaftlichtechnischer Infrastruktur (Geräte, Labore) ist hier eingeschlossen. Diese Form wird als direkter Transfer bezeichnet (GERLACH et al. 2005). Daneben steht der indirekte Transfer, der auf Ausbildung von Personen, der Betreuung von Abschlussarbeiten oder der Erstellung gemeinsamer Publikationen basiert. Transferhemmnisse und damit Funktionsdefizite in regionalen Innovationssystemen ergeben sich daraus, dass oftmals unterschiedliche Subsysteme, innerhalb deren und zwischen denen Transferprozesse organisiert werden müssen, aufeinanderprallen. In der Industrie, in den Hochschulen oder auch der außeruniversitären Forschung existieren jeweils unterschiedliche Anreizmechanismen und unterschiedliche Zielsysteme für Transfer und Verwertung. Karrieren in den Hochschulen folgen anderen Leitprinzipien als solche außerhalb der Hochschulen. Zielkonflikte, die daraus resultieren (beispielsweise hinsichtlich der Frage, ob eine Zeiteinheit für die Erstellung einer Publikation oder für die Akquisition eines Projektes ohne Veröffentlichungsmöglichkeit für ein Unternehmen aufgewendet 531 wird), haben deutlichen Einfluss auf den Umfang der Bereitschaft, sich in Transferaktivitäten zu engagieren. Neuere Untersuchungen zeigen, dass Hochschullehrer dann eine größere Offenheit für Kooperationen mit Unternehmen haben, wenn sich dies für sie auszahlt, sei es monetär, aber auch durch Reduktion von Lehrverpflichtungen , durch Bereicherung der Lehre oder durch Steigerung des regionalen Images und damit durch die Anbahnung neuer Kontakte (KOSCHATZKY et al. 2013). Als grundsätzliche Hemmnisse, die eine reibungslose Umsetzung von Forschungsergebnissen erschweren, sind unter anderem mangelhafte Kenntnisse über die ‚Exit’-Wege von Forschungsresultaten, der damit verbundene finanzielle und zeitliche Aufwand sowie die zum Teil. immer noch geringe Bereitschaft von Wissenschaftlern, ihre Erfindungen zu verwerten, zu nennen. Hier setzt beispielsweise derzeit die Fördermaßnahme des BMBF „Validierung des Innovationspotenzials wissenschaftlicher Forschung (VIP)“ an, deren Ziel es ist, die Lücke zwischen Forschungsarbeiten und der Verwertung ihrer Ergebnisse zu schließen (http://www.bmbf.de/de/2391.php; abgerufen am 09.01.2013). Zusätzlich zeichnen sich die genannten Subsysteme durch unterschiedliche Problemlagen und Problemverständnisse, unterschiedliche Zeithorizonte und unterschiedliche ‚Sprachen’ aus. Dies schlägt sich vor allem darin nieder, dass zeitliche Vorstellungen, aber auch die Vorstellungen über den Konkretisierungsgrad der angebotenen Lösungen zwischen Industrie und Wissenschaft variieren können (KOSCHATZKY 2005b). 22.6 Entwicklungen im Transferprozess zwischen Wissenschaft und Wirtschaft Organisationen und Akteure in Innovationssystemen unterliegen zwar einer Pfadabhängigkeit, sind aber dennoch einem steten Wandel unterworfen. So hat sich auch in Deutschland in den vergangenen Jahren das Wissenschafts- und Hochschulsystem verändert. Die ehemaligen Großforschungseinrichtungen (Helmholtz-Gemeinschaft) haben eine Reihe ihrer klassischen Aufgaben verloren und mussten sich im Wettbewerb zueinander und mit anderen Forschungsorganisationen neue Aufgaben suchen. Diese lagen einerseits in Projektträgerschaften, andererseits aber auch in der projektbasierten Forschung und Entwicklung und damit im Transfer. Die – oftmals gemeinnützigen – Industrieforschungseinrichtungen mit Sitz in den ostdeutschen Bundesländern sind im Zuge des Transformationsprozesses nach der deutschen Vereinigung entstanden und wichtige Transferpartner, vorwiegend für ostdeutsche Unternehmen. Auch haben sich die Strukturen in den anderen außeruniversitären Forschungsorganisationen gewandelt. So spielen Transferaktivitäten in der Max-Planck-Gesellschaft eine immer größere Rolle (Max-Planck-Innovation) und die Fraunhofer-Gesellschaft hat sich hinsichtlich ihrer Instituts- und Mitarbeiterzahl nicht nur vergrößert, sondern ist mit 532 neuen Instrumenten im Wissens- und Technologietransfer aktiv (z. B. Fraunhofer-Innovationscluster). Im Hochschulbereich haben sich für die einzelnen Hochschulen (je nach Bundesland) unterschiedliche neue Gestaltungsspielräume entwickelt, um die im Jahr 1998 in der Novellierung des Hochschulrahmengesetzes festgeschriebene dritte Aufgabe neben Forschung und Lehre, den Wissens- und Technologietransfer, mit Inhalten zu füllen. Ein erster bedeutender Schritt in diese Richtung war der politisch initiierte Wegfall des sogenannten Hochschullehrerprivilegs bei der Patentierung von Ergebnissen aus der Hochschulforschung im Jahr 2002. Ziel dieser Maßnahme war es, gemäß dem US-amerikanischen Vorbild deutsche Hochschulen in die Lage zu versetzen, aus eigenen Patenten Lizenzerlöse zu generieren und so neue Anreizmechanismen in den Wissens- und Technologieaustausch mit der Wirtschaft zu integrieren. Die in der Folge entstandenen Patentverwertungsagenturen (PVA), die Dienstleistungen meist regional orientiert für eine oder mehrere Hochschulen übernahmen, sind Ausdruck dieser Strategie. Von wenigen Ausnahmen abgesehen haben sich die ursprünglichen Vorstellungen, dass sich die PVA binnen weniger Jahre durch die entsprechende Generierung von Erlösen selbst finanzieren werden, nicht erfüllt. Auch hat die Zahl der Hochschulpatente nicht zugenommen, sondern ist seit 2002 rückläufig. Wie Berechnungen des Fraunhofer ISI zeigen, lag im Jahr 2000 der aus deutschen Hochschulen stammende Patentanteil bei 5 Prozent aller deutschen Patentanmeldungen, während es im Jahr 2007 nur noch 3,4 Prozent waren. Allerdings ist der Teil der Patentanmeldungen leicht gestiegen, bei denen Beschäftigte der Hochschulen zu den Erfindern gehören und die gleichzeitig von der Hochschule angemeldet wurden. Diese Steigerung konnte aber nicht den Rückgang kompensieren, der durch rückläufige Anmeldungen von Hochschulerfindungen durch Unternehmen und Privatpersonen bedingt ist (FRIETSCH/KOSCHATZKY/WEERTMAN 2010: 88). Neben dem Themenfeld Patentierung und Lizenzierung sind weitere Entwicklungen zu nennen, die Auswirkungen auf die Transferorientierung der Hochschulen haben. Zunehmende Freiheiten bei wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Aktivitäten stehen beispielsweise mit der Übertragung von Prinzipien des New Public Management im Rahmen der Hochschulautonomie (JANSEN 2007; 2009; SCHUBERT 2008) in Zusammenhang. So haben sich die Hochschulen zu aktiv handelnden strategischen Akteuren entwickelt (KRÜCKEN/BLÜMEL/KLOKE 2009; KRÜCKEN/MEIER 2006; NICKEL 2004). In diesem Kontext werden zunehmend die Entstehung von ‚entrepreneurial universities’ (CLARK 1998; GIBBS 2001), die ‚boundary spanning roles’ neuer universitärer Einheiten (YOUTIE/SHAPIRA 2008) sowie die ‚third role’ von Universitäten, d. h. ihr aktiver Beitrag zur Regionalentwicklung (GUNASEKARA 2004; WESTNES et al. 2007), hervorgehoben. In diesen Zusammenhang sind Aktivitäten von Hochschulen einzuordnen, die durch 533 Kontakte zur Wirtschaft einen aktiven Beitrag zur Regionalentwicklung und zum gesellschaftlichen Leben leisten (KOSCHATZKY et al. 2013). Veränderungen aufseiten der Wirtschaft ergeben sich aus der Tatsache, dass sich im Zuge von Globalisierungsprozessen und der zunehmenden Wissenschaftsbindung neuer Technologien die Komplexität in der Technologie- und Produktentwicklung weiter erhöht, woraus neue Anforderungen an die Nutzung von Grundlagenwissen resultieren. Daraus entstehen Auswirkungen auf die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen, da eigene unternehmerische Ressourcen (Wissen, Kapital) oftmals nicht ausreichen, diese Komplexität zu beherrschen. Somit ergeben sich zumindest theoretisch Veränderungen an den Schnittstellen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft im deutschen Innovationssystem, da der Bedarf von (Groß- )Unternehmen an längerfristiger strategischer Forschung steigt. Es ist allerdings zu beobachten, dass Unternehmen im letzten Jahrzehnt eigene Forschungskapazitäten in diesem Bereich abgebaut und ihre Entwicklungsaktivitäten dem Gesichtspunkt der kurzfristigen Verwertung untergeordnet haben. Erst in jüngerer Zeit gewinnt längerfristige Vorlaufforschung in der Wirtschaft wieder an Bedeutung. Hier ergeben sich Ansatzpunkte für Hochschulen, neue Kooperationen mit Unternehmen aufzubauen, aber auch für die Politik, entsprechende Entwicklungen zu flankieren und so neue Transferformen und -kanäle zu initiieren. 22.7 Möglichkeiten zur Überwindung von Transferproblemen Grundsätzlich sind drei Typen wissenschaftlich-industrieller Kooperation zu unterscheiden (vgl. Abb. 60): formalisierte, spezifizierte Vereinbarungen, formalisierte, nicht spezifizierte Vereinbarungen sowie die Etablierung neuer Strukturen und Organisationen. Hinsichtlich des letzten Typs haben sich im deutschen Innovationssystem, aber auch in vielen anderen seit Mitte bis Ende der 1990er Jahre unterschiedliche Ansätze etabliert, die neben den klassischen bilateralen Kooperationen zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen weitere Möglichkeiten bieten, Zusammenarbeit und Transfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu organisieren. Mit diesen Ansätzen ist ein Erfahrungslernen verbunden, das die Grenzen eines linearen Transferprozesses aufzeigt und neue Formen der Zusammenarbeit in den Mittelpunkt rückt. Dazu gehören unter anderem die (regionale) Zusammenarbeit (und der Wettbewerb) in Clustern, die Etablierung von Kompetenzzentren, Plattformen und Wachstumskernen, die Förderung von Kooperationen im Rahmen von Metropolregionen sowie Kooperationsmodelle in Form von Public-private-Partnerships. 534 Abbildung 60: Taxonomie wissenschaftlich-industrieller Kooperationen Typ 1: Formalisierte, spezifizierte Vereinbarungen Typ 2: Formalisierte, nicht spezifizierte Vereinbarungen Typ 3: Etablierung von neuen Strukturen und Organisationen (Vertraglich stabilisierte Beziehungen mit spezifizierten Zielen) ? Vertragsforschung ? Qualifizierung und Weiterbildung von Unternehmensbeschäftigten ? Verbundforschung, Gemeinschaftsforschung (Vertraglich stabilisierte Beziehungen, die jedoch breiter gefasst und oftmals langfristig-strategischer Natur sind) ? Rahmenverträge ? Industriefinanzierte Forschergruppen ? Stiftungslehrstühle ? Spenden und Zuschüsse für FuE in bestimmten Instituten (Etablierung langfristiger Strukturen an der Schnittstelle Wissenschaft- Wirtschaft oder innerhalb der Wissenschaft) ? UI research consortia ? UIRCs, PPPs ? Inkubatoren ? Industrie-Forschungs- Campus ? Fusion von Hochschulen oder Hochschulen mit AUF Quelle: Eigener Entwurf in Anlehnung an BONACCORSI/PICCALUGA (1994) Wesentliche Merkmale, die den dritten Typ auszeichnen, sind unterschiedliche Formalitätsgrade (von vertraglich abgesicherten bis hin zu informellen Kooperationen), ein unterschiedlicher Zeitrahmen (kurzfristig, langfristig, permanent), Variationen in der Marktnähe (von strategischer Grundlagenforschung bis hin zu anwendungsorientierter marktnaher Entwicklung), eine unterschiedliche Zahl eingebundener Akteure (wenige bis hin zu einem Konsortium vieler Akteure) sowie unterschiedliche räumliche Ausprägungen, die von einer lokalen Organisation bis hin zu einem internationalen Netzwerk reichen können. Auch in solchen Formen der Zusammenarbeit lassen sich die in Kapitel 22.5 genannten Transferhemmnisse nicht umgehen, aber diese Kooperationsmodelle bieten Möglichkeiten zur Erprobung und Weiterentwicklung von Transferschnittstellen zwischen Organisationen und Personen, die in bilateraler Konstellation nicht möglich sind. Seit Mitte der 2000er Jahre (in einzelnen Ausnahmen auch schon deutlich früher) existieren in Deutschland Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft, die ähnlich dem US-amerikanischen Modell der ‚University-Industry Research Centers’ Brücken zwischen universitärer Grundlagenforschung und dem dort erzeugten Wissen und anwendungsorientierter Industrieforschung und -entwicklung in lokaler bzw. regionaler Kooperation schlagen (KOSCHATZKY et al. 2008). Während sich diese Zusammenarbeit meist aus der Motivation der beteiligten Partner heraus entwickelt hat und keine politische Förderung existierte, hat das BMBF vor dem Hintergrund einer Empfehlung der Expertenkommission für Forschung und Innovation (EFI 2009: 41-45) im Jahr 2012 als Maßnahme im Rahmen 535 der Hightech-Strategie 2020 die Förderinitiative „Forschungscampus – öffentlichprivate Partnerschaft für Innovation“ ins Leben gerufen (http://www.bmbf.de/de/ 16944.php; abgerufen am 09.01.2013). Ziel dieser Förderinitiative ist es, neue Themen in einem mittel- bis langfristigen Zeithorizont in öffentlich-privaten Partnerschaften auf dem Campus einer Hochschule oder eines Forschungsinstituts zu entwickeln und die strategische Vorlaufforschung der Unternehmen im präkompetitiven Bereich zu stärken. Im Herbst 2012 wählte eine Jury zehn Forschungscampus-Modelle aus, die pro Jahr mit jeweils maximal zwei Millionen Euro für insgesamt 15 Jahre gefördert werden können. Diese Forschungscampus-Modelle stellen ein Labor für unterschiedliche Arten und Ansätze der Zusammenarbeit von Wissenschaft und Wirtschaft und des Transfers von Wissen und Technologie in enger räumlicher Zusammenarbeit dar. Sie sind gleichzeitig ein neues Element im deutschen Innovationssystem, mit dem das Ziel verfolgt wird, in der wissenschaftlichen Forschung erzeugtes Wissen noch reibungsloser und effektiver in eine wirtschaftliche Nutzung zu überführen. Die Ausnutzung des Vorteils, dass die Partner räumlich nah auf einem Campus angesiedelt sind, spielt hier eine zentrale Rolle. Die Forschungscampus-Modelle sind ein Beispiel dafür, dass sich in Innovationssystemen immer wieder neue Ansätze der Interaktion zwischen den unterschiedlichen Systemelementen herausbilden und somit zu deren dynamischer Weiterentwicklung beitragen. So, wie die Forschung immer komplexer wird, nimmt auch die Komplexität im Wissens- und Technologietransfer zu. Inwieweit die Förderinitiative Forschungscampus hier eine neue Antwort liefert, wird sich erst in einigen Jahren sagen lassen. Dennoch zeigen die vielfältigen Ansätze der Zusammenarbeit und der Kooperationsförderung, dass sowohl die Wissenschaft als auch die Wirtschaft und der Staat großes Interesse haben, die Effizienz des Wissens- und Technologietransfers zu erhöhen und zur Steigerung der Gesamteffizienz des deutschen Innovations- und Wirtschaftssystems beizutragen. Die räumliche, d. h. lokale oder regionale Komponente spielt hierbei eine immer größer werdende Rolle. 22.8 Literatur Asheim, B. T./Gertler, M. S. (2005): The Geography of Innovation: Regional Innovation Systems, in: Fagerberg, J./Mowery, D. C./Nelson, R. R. (Hg.): The Oxford Handbook of Innovation, New York: Oxford University Press, S. 291-317. Bonaccorsi, A./Piccaluga, A. (1994): A theoretical framework for the evaluation of universityindustry relationships, in: R&D Management, 24, S. 229-247. Bozeman, B. 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Zusammenfassung

Der Band beschäftigt sich mit den Leistungen und Schwächen von Clusterpolitik und der Zukunft der Wirtschaftsförderung. Heute wissen wir, dass Clusterpolitik als Instrument moderner Wirtschaftsförderung sich immer nur dann bewährt, wenn die in der komplexen Theorie angelegten verschiedenen Koordinationsmodi auch in der Realität greifen können. Dazu muss das Umfeld in die Förderung integriert werden, weil nur so der Aufbau regionaler Innovationssysteme gelingt. Dabei gerät vor allem die Beschäftigung in wissensintensiven, zukunftsfähigen Wachstumssektoren in das Visier der Wirtschaftsförderung. Der Standortvergleich herausragender Wirtschaftsregionen hebt durchgängig die Existenz solcher Kooperationsstrukturen und Wissenskollaborationen hervor.

Daher wird in diesem Band neben wissenschaftlichen auch praxisrelevanten Fragen nachgegangen:

Welche Arten von Clusterpolitik haben sich herausgebildet, und was wissen wir über ihren Einfluss auf regionale Wirtschaftsentwicklung?

Welche Erkenntnisgewinne hat die Clusterforschung der letzten Jahre für die wirtschaftspolitische Praxis geliefert? Was sind Good Practice Beispiele?

Ist die „Clusterei“ immer noch ein wirtschaftspolitischer Königsweg oder mittlerweile eher ein Sorgenkind?

Was ergibt sich für ein zukunftsorientiertes Modell zur Zukunft der Wirtschaftsförderung angesichts neuer Herausforderungen wie beispielsweise Demografischem Wandel, Energiewende oder zukunftsfähiger Mobilitätskonzepte?