Zusammenfassung
Räumliche Innovationsmodelle stellen die Region in den Vordergrund und identifizieren die sozialen und ökonomischen Interaktionen der lokalen Akteure als Erfolgsfaktor für den regionalen innovativen Output. Dieser Artikel untersucht die Rolle der deutschen Industrie- und Handelskammern, die über folgende Funktionen auf den Innovationsprozess Einfluss nehmen können: 1) Gründung und/oder Moderation von regionalen oder lokalen (Innovations-)Initiativen, 2) Schaffung und Pflege von formellen und informellen Netzwerken, 3) Etablierung von Reputations- und Referenzsystemen, 4) Bereitstellung von Informationen und Beratungsleistungen, 5) Abnahme von Prüfungen der Berufsausbildung und 6) Gründung von Bildungsinstitutionen. Die empirische Analyse zeigt sowohl einen positiven Einfluss der Ausgaben der Industrie- und Handelskammern auf die Anzahl von Unternehmensgründungen und Patentanmeldungen als auch einen positiven Einfluss der Anzahl der Teilnehmer an Seminaren und Informationsveranstaltungen auf die Anzahl der Gründungen.
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Notes
- 1.
Für eine Beschreibung räumlicher Innovationsmodelle und ihrer theoretischen Wurzeln siehe Moulaert und Sekia (2003).
- 2.
- 3.
Die Abkürzung „NUTS“ stammt von der französischen „Nomenclature des unités territoriales statistiques“ und ist ein europäischer Standard zur räumlichen Unterteilung der EU-Länder für statistische Zwecke.
- 4.
Wir nehmen an, dass der Anteil nicht-innovativer Gründungen in allen betrachteten Regionen gleich hoch ist.
- 5.
In Deutschland gibt es drei Datenquellen, die Informationen über Gründungstätigkeiten erfassen: Die Sozialversicherungsstatistik, die Gewerbeanzeigenstatistik und das Mannheimer Gründungspanel vom ZEW. Jede dieser Quellen weist dabei Einschränkungen auf. Das ZEW ermittelt seine Daten in Zusammenarbeit mit Kreditreform, die eine systematische Analyse von Handelsregistern, Zeitungen, Geschäftsberichten, Kundenanfragen etc. durchführt, um wirtschaftlich aktive Unternehmen zu erfassen. Allerdings werden nicht-registrierte Unternehmen systematisch unterschätzt, da sie nur einbezogen werden, wenn sie einen Kredit oder Ähnliches beantragen (ZEW 2005). Fritsch et al. (2003) zeigen, dass das Mannheimer Gründungspanel und die Sozialversicherungsstatistik zuverlässige Indikatoren darstellen, obwohl beide die Anzahl sehr kleiner Unternehmen systematisch unterschätzen und das Gründungspanel auch nicht die Gründung neuer Betriebsstätten umfasst. Wir verwenden bei unserer Analyse die Daten des Mannheimer Gründungspanels, da im Vergleich zur Sozialversicherungsstatistik keine hier relevanten Nachteile bestehen.
- 6.
Auch wenn das Jahr 2004 in den Berechnungen nicht berücksichtigt wird, bleiben die Ergebnisse robust.
- 7.
Für einige IHK-Bezirke liegen einzelne oder mehrere Werte nicht vor. Diese Bezirke werden nicht berücksichtigt. Für eine Auflistung der Datenverfügbarkeit siehe Anhang A.
- 8.
Angaben über das Gründungscoaching liegen nur für 18 IHKn und zwei Jahre vor. Diese Variable wird deshalb nicht näher betrachtet.
- 9.
Das durch IHKn erzeugte Humankapitel wird aufgrund fehlender Angaben nicht weiter betrachtet.
- 10.
Die Beschäftigten im Bereich Forschung und Entwicklung werden in unserer Analyse nicht einbezogen, weil die Datensätze unvollständig sind. Zwar fehlen die Angaben zunächst nur für einige und zumeist kleinere NUTS3-Regionen. Die Aggregation auf die IHK-Bezirke führt allerdings dazu, dass die Datensätze der meisten Bezirke unvollständig sind und nicht verwendet werden können. Die Anzahl der Beobachtungen würde dadurch auf unter 30 sinken.
- 11.
Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte sind alle Arbeitnehmer, die in mindestens einem der Zweige der Sozialversicherung (Rentenversicherung, Krankenversicherung/Pflegeversicherung, Arbeitslosenversicherung) versicherungspflichtig sind. Davon ausgenommen sind Beamte, Selbstständige und mithelfende Familienangehörige, Berufs- und Zeitsoldaten sowie Wehr- und Zivildienstleistende. Die Daten werden von der Bundesagentur für Arbeit bereitgestellt.
- 12.
Modellspezifikationen mit dem prozentualen Anteil von kleinen und mittleren Unternehmen anstelle des Gini-Koeffizienten sind weniger robust und die Parameter der prozentualen Anteile sind in keinem Modell signifikant.
- 13.
Variablen wie die Bruttowertschöpfung oder die Wertschöpfungsintensität werden nicht berücksichtigt, um Multikollinearitäten zu vermeiden. Allerdings haben wir auf die Bruttowertschöpfung in den sechs Hauptwirtschaftszweigen zurückgegriffen, um die Branchenstruktur einer Region abzubilden. Die Ergebnisse waren nicht signifikant. Brixy und Niese (2006) zeigen, dass der Einfluss der Branchenstruktur auf die regionalen Gründungsmuster geringer als erwartet ist.
- 14.
Um unsere Ergebnisse zu verifizieren, haben wir alle IHK-Variablen auch einzeln getestet. Die Koeffizienten werden dadurch nicht verändert, allerdings steigen die Signifikanzniveaus.
- 15.
Eine stärkere Betreuung bietet das Gründungscoaching, das auf einen längeren Zeitraum angelegt ist. Aufgrund der geringen Anzahl von Beobachtungen wird es hier nicht weiter berücksichtigt.
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Appendices
Anhang A Datenrestriktionen pro Variable und Jahr
Variable | Jahr | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | |
Gründungen | 10, 35, 37, 64 | 10, 35, 64 | 10, 35, 64 | 5, 10 | 5, 10, 49, 78 | 5, 10, 49, 78 | 5, 10, 49, 78 | 5, 10, 49, 78 |
Patente | 15, 34, 47, 64 | 15, 34, 47, 64 | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine Daten |
IHK-Ausgaben | Keine | Keine | Keine | Keine | 27, 36, 38, 49, 54, 66, 67, 72, 75 | 27, 36, 38, 49, 54, 66, 67, 72, 75 | 27, 36, 38, 49, 54, 66, 67, 72, 75 | Keine Daten |
IHK-Gründungsberatungen | Keine Daten | Keine Daten | Keine Daten | 17, 47 | 7, 17 | 17, 25, 47 | 9, 17, 25 | 47 |
IHK-Info-veranstaltungs-teilnehmer | Keine Daten | Keine Daten | Keine Daten | Keine Daten | 6, 10, 14, 17, 18, 37, 57, 60, 63, 66, 67, 75, 78, 80 | 2, 17, 18, 39, 47, 62, 66, 67, 70, 78 | 11, 17, 18, 22, 25, 60, 70, 78, 80 | 6, 22, 25, 49, 53, 60 |
IHK-Seminarteilnehmer | Keine Daten | Keine Daten | Keine Daten | Keine Daten | 2, 17, 25, 34, 35, 40, 48, 50, 67, 69, 72 | 17, 24, 34, 35, 40, 47, 48, 50, 61, 69 | 17, 23, 34, 35, 40, 48, 50, 61 | 5, 35, 40, 48, 59, 61, 69 |
Akademiker | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine |
Gini-Koeffizient | 49, 74, 37 | 49, 74 | 49, 74 | 49, 74 | 49, 74 | 49, 51 | 47, 49, 51 | 47, 51 |
IHK-Bezirksfläche | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine |
Urbanisierungsquote | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine |
Arbeitslosenquote | Keine | Keine | Keine | 37 | Keine | Keine | Keine | Keine |
Anhang B IHK-Bezirke in den Modellen
No. | IHK | Modell | ||
---|---|---|---|---|
1 & 2 | 3 & 4 | 5 | ||
1 | Aachen | X | X | X |
2 | Arnsberg, Hellweg-Sauerland | X | X | – |
3 | Aschaffenburg | X | X | X |
4 | Schwaben | X | X | X |
5 | Oberfranken Bayreuth | – | X | – |
6 | Berlin | X | X | – |
7 | Ostwestfalen in Bielefeld | X | X | – |
8 | Mittleres Ruhrgebiet in Bochum | X | X | X |
9 | Bonn/Rhein-Sieg | X | X | – |
10 | Braunschweig | – | X | – |
11 | Bremen | X | X | – |
12 | Bremerhaven | X | X | X |
13 | Südwestsachsen Chemnitz-Plauen-Zwickau | X | X | X |
14 | Coburg | X | X | – |
15 | Cottbus | X | – | X |
16 | Darmstadt Rhein Main Neckar | X | X | X |
17 | Lippe zu Detmold | X | X | – |
18 | Lahn-Dill | X | X | – |
19 | Dortmund | X | X | X |
20 | Dresden | X | X | X |
21 | Düsseldorf | X | X | X |
22 | Duisburg-Wesel-Kleve in Duisburg | X | X | – |
23 | Ostfriesland und Papenburg | X | X | – |
24 | Erfurt | X | X | – |
25 | Essen, Mülheim und Oberhausen in Essen | X | X | – |
26 | Flensburg | X | X | X |
27 | Frankfurt/Main | – | – | X |
28 | Ostbrandenburg | X | X | X |
29 | Südlicher Oberrhein | X | X | X |
30 | Fulda | X | X | X |
31 | Ostthüringen in Gera | X | X | X |
32 | Gießen-Friedberg | X | X | X |
33 | Südwestfalen in Hagen | X | X | X |
34 | Halle-Dessau | X | – | – |
35 | Hamburg | – | X | – |
36 | Hanau-Gelnhausen-Schlüchtern | – | – | X |
37 | Hannover | – | – | – |
38 | Ostwürttemberg | – | – | X |
39 | Heilbronn-Franken | X | X | – |
40 | Karlsruhe | X | X | – |
41 | Kassel | X | X | X |
42 | Kiel | X | X | X |
43 | Koblenz | X | X | X |
44 | Köln | X | X | X |
45 | Hochrhein-Bodensee | X | X | X |
46 | Mittlerer Niederrhein Krefeld-Mönchengladbach-Neuss | X | X | X |
47 | Leipzig | – | – | – |
48 | Limburg | X | X | – |
49 | Pfalz | – | – | – |
50 | Lübeck | X | X | – |
51 | Lüneburg-Wolfsburg | – | – | – |
52 | Magdeburg | X | X | X |
53 | Rheinhessen | X | X | – |
54 | Rhein-Neckar | – | – | X |
55 | München und Oberbayern | X | X | X |
56 | Nord-Westfalen | X | X | X |
57 | Neubrandenburg | X | X | – |
58 | Nürnberg für Mittelfranken | X | X | X |
59 | Offenbach/Main | X | X | – |
60 | Oldenburg | X | X | – |
61 | Osnabrück-Emsland | X | X | – |
62 | Niederbayern in Passau | X | X | – |
63 | Nordschwarzwald | X | X | – |
64 | Potsdam | – | – | X |
65 | Regensburg | X | X | X |
66 | Reutlingen | – | – | – |
67 | Rostock | – | – | – |
68 | Saarland | X | X | X |
69 | Schwerin | X | X | – |
70 | Siegen | X | X | – |
71 | Elbe-Weser-Raum in Stade | X | X | X |
72 | Region Stuttgart | – | – | – |
73 | Südthüringen | X | X | X |
74 | Trier | – | – | – |
75 | Ulm | – | – | – |
76 | Schwarzwald-Baar-Heuberg | X | X | X |
77 | Bodensee-Oberschwaben | X | X | X |
78 | Wiesbaden | – | X | – |
79 | Würzburg-Schweinfurt | X | X | X |
80 | Wuppertal-Solingen-Remscheid | X | X | – |
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Maennig, W., Ölschläger, M., Schmidt-Trenz, HJ. (2017). Institutionen und regionale Innovationsfähigkeit – Die Rolle deutscher Industrie- und Handelskammern. In: Sack, D. (eds) Wirtschaftskammern im europäischen Vergleich. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16934-3_15
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