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Innovation, Wissensflüsse und
Netzwerke –
Die Geographie von Wissensnetzen
Europa
Wirtschaftsuniversität WienInstitut für Wirtschaftsgeographie und Geoinformatik
Universität Wien, Ringvorlesung: Vernetztes Europa - Europäische Netzwerke zwischen Zentrum und Peripherie, Teil II, SS 2007
Thomas Scherngell
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Agenda
Einführung und Kontext
A Der Innovationsprozess
B Unternehmensnetzwerke und Innovation
C Wissensnetze und Wissensdiffusion in europäischen Regionen
D Geographische Distanz als Barriere für Wissensflüsse?
Schlussfolgerungen und Zusammenfassung
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Kontext (1)
Entwicklungen, die Volks- und Regionalwirtschaften beeinflussen:
Prozesse der Globalisierung
der Übergang zu einer wissensbasierten Wirtschaft
rasanter technologischer Wandel
→ Neues Wissen ist der zentrale Produktionsfaktor (vgl. unter anderem Krugman (1991))
Damit spielt die Erforschung des Zusammenhangs zwischen neuem Wissen (Wissensproduktion und Wissensflüsse) und ökonomischem Wachstum eine wesentliche Rolle in der Neuen Wirtschaftsgeographie, im Speziellen der neuen Wachstumstheorie.[vgl. Krugman 1991, Romer 1990]
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Kontext (2)
Innovationsfähigkeit ist die zentrale Determinante der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmungen sowie von Regional- und Volkswirtschaften.
Aufgrund der Komplexität des Innovationsprozesses sind Innovationen in der Regel keine Eigenleistungen sondern Systemleistungen (vgl., beispielsweise, Edquist 1997).
→ Innovationssystemansatz, Netzwerkansatz
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A Der Innovationsprozess
A.1 Zum Innovationsbegriff
A.2 Verschiedene Arten von Innovation
A.3 Modelle zum Innovationsprozess
A.4 Der Innovationssystemansatz
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Zum Innovationsbegriff
Prozessbezogene DefinitionInnovation als komplexer sozialer und ökonomischer Prozess
Objektbezogene Definition Endergebnis von Innovationsbemühungen in den Markt eingeführter neuer Produkte oder
Produktionsverfahren Neuartigkeit: neues Wissen
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Verschieden Arten von Innovation (1)
InnovationenInnovationen
ProduktinnovationProduktinnovation ProzessinnovationProzessinnovation
GüterGüter DienstleistungenDienstleistungen OrganisatorischOrganisatorischTechnologischTechnologisch
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Verschieden Arten von Innovation (2)
Basisinnovationen
Inkrementelle Innovationen
Scheininnovationen
radikale: allgemein anwendbar
industriespezifische
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Innovation entsteht aus …
Grundlagenforschung... auf Erweiterung des techn. Wissenspotenzials ausgerichtet;
kein bestimmtes Ziel zur praktischen Verwertbarkeit;hohes Erfolgsrisiko
Angewandter Forschung... auf Anwendung von Ergebnissen der Grundlagenforschung
abzielend; fest umrissenes praktisches Ziel
Entwicklungstätigkeit [Konstruktion und experim. Entwicklung]
... Durchführung von Tests und Versuchen; Entwurf, Bau und Betrieb von Prototypen
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Zum Innovationsprozess (1) Das lineare Modell
Grundlagen- &
angewandte Forschung
Grundlagen- &
angewandte Forschung
Produkt- &
Prozess-
entwicklung
Produkt- &
Prozess-
entwicklungProduktionProduktion
Diffusion
und
Marketing
Diffusion
und
Marketing
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Zum Innovationsprozess (2)Das interaktive Modell
Nachfrage/
Markt-
potential
Nachfrage/
Markt-
potential
Invention und/oder
analyt. Design
Invention und/oder
analyt. Design
Detailliertes
Design
und Tests
Detailliertes
Design
und Tests
Neudesign
und
Produktion
Neudesign
und
Produktion
Distribution
und Ver-
marktung
Distribution
und Ver-
marktung
F O R S C H U N G
A L L G E M E I N E R W I S S E N S P O O L
Unternehmensspezifische Wissensbasis
adaptiert nach Malecki (1997)
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Der Innovationssystemansatz (1)
Ein Innovationssystem besteht aus der Gesamtheit
aller privaten und öffentlichen Institutionen und
Unternehmen, deren Aktivitäten und Interaktionen
auf die Schaffung, Ausbreitung und Anwendung von
Technologien und technologischem Wissen
ausgerichtet sind.
Ausgehend von diesem Verständnis des
Innovationsprozesses kommt man zum
Innovationssystemansatz.
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Der Innovationssystemansatz (2)
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Der Innovationssystemansatz (3)
den systemischen Charakter von Innovationen
die Bedeutung von Lernprozessen
die Bedeutung von Wissensflüssen und
die Bedeutung von Netzwerken
Der Innovationssystemansatz betont wichtige Aspekte des Innovationsprozesses:
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B Unternehmensnetzwerke und Innovation
B.1 Was ist ein Netzwerk?
B.2 Arten von Netzwerken
B.3 Konzepte zur Erklärung von Netzwerken
B.4 Netzwerke als geeignete Organisationsform zur Realisierung von Innovationen
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Was ist ein Netzwerk?
Unternehmensnetzwerke sind unternehmensübergreifende Formen der Zusammenarbeit und Koordination von Unternehmen zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen, wobei
Kooperation unterschiedlich geregelt sein kann, expliziter Vertrag oder implizit
Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette [vertikale Netze] oder horizontale Verflechtung [horizontale Netze, z.B. gemeinschaftliche F&E]
kommen mit geringen Bürokratiekosten aus
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Nach der Ausbreitung/Tiefe der Verflechtungen vertikal vs. horizontal strategisch vs. operational regional vs. global
Arten von Netzwerken
Nach der ökonomischen Aktivität Zulieferernetzwerke Konsumentennetzwerke Netzwerke zur technologischen Zusammenarbeit Forschungs- und Entwicklungsnetzwerke Produzentennetzwerke
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Unternehmen:
eine Organisation, deren äußere Grenze variabel ist
Von zentraler Bedeutung ist dann die Frage, ob es besser ist, zwei aufeinanderfolgende Produktionsschritte im Unternehmen zu integrieren oder zu externalisieren.
Antwort liefert der Transaktionskostenansatz
Unternehmensorganisation als Transaktionsproblem
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Der Transaktionskostenansatz …
... unterscheidet folgende Typen von Transaktionen (Williamson 1985):
Unternehmensinterne Transaktionen [=Hierarchie] Markttransaktionen Dreiseitige Kontrolle [Dritte als Vermittler und
Überwacher der Austauschbeziehung] Kooperationen
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Transaktionskostenansatz (2)
Welche Organisationsform einer Transaktion gewählt wird, hängt von den Transaktionskosten [Organisations- und Tauschkosten] ab.
Transaktionskosten sind tendenziell umso größer, je größer die damit verbundene Spezifität und Häufigkeit der Transaktion ist.
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Netzwerke und Transaktionskosten
Vor dem Hintergrund des Transaktionskostenansatzes wird die Entstehung von Netzwerken durch den Versuch der Einsparung von Transaktionskosten begründet.
Es kommt unter anderem zur Reduzierung von Anpassungs-, Risiko-, Informations-, Kontakt- und Kontrollkosten.
→ Gerade solche Transaktionen werden im Kontext der veränderten Wettbewerbssituation (Internationalisierung, rasanter technologischer Wandel) immer wichtiger!
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Netzwerke als geeignete Organisationsform zur Realisierung von Innovationen
Die Vorzüge von Netzwerken im Innovationsprozess beruhen auf
dem wechselseitigen Zugang der Akteure zu relevanten Informationen und Wissen, Synergieeffekten der individuellen Potenziale, also der erhöhten Produktion von Wissen durch
Netzwerkbildung.
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Ein Beispiel aus der Praxis: Sun-Microsystems
Die Entwicklung des Mikroprozessors „Sparc“ von Sun- Microsystems in Zusammenarbeit mit Cypress Semiconductor und anderen Firmen stellt ein klassisches Beispiel für Produktentwicklung in einer Netzwerkstruktur dar.
Das Wissen der Mitarbeiter von Sun über Chiparchitektur wurde mit jenem der Mitarbeiter von Cypress über Halbleiter in gemeinsamen Entwicklungsprojekten kombiniert.
Die Unternehmen profitierten vom Zugang sowohl zu dem Fachwissen als auch zu Forschungs- und Produktionsanlagen des jeweils anderen Unternehmens.
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C Wissensnetze und Wissensdiffusion in europäischen Regionen
C.1 Die Erfassung von Wissensnetzen durch Wissensflüsse
C.2 Patentzitierungen als Indikator zur Messung von Wissensnetzen
C.3 Die Geographie von Wissensnetzen in Europa
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Arten von Wissensflüssen
Pekuniäre Wissensflüsse: Wissensflüsse, die im Zusammenhang mit dem Ankauf von technologieintensiven Zwischenprodukten oder Dienstleistungen entstehen.
Nicht-Pekuniäre Wissensflüsse: Wissen wird über immaterialle Kanäle übertragen, etwa neue Produkt- und Prozessbeschreibungen, Publikationen, Patente, gemeinsame Projekte, …].
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Messung von Wissensflüssen
aber
Krugman (1991, S. 53):“Knowledge flows … are invisible, they leave no paper trail by which they may be measured and tracked”
Wissensflüsse hinterlassen manchmal Spuren in Form von Patentzitierungen, d.h. Patentzitierungen können als direkter Indikator für Wissensflüsse herangezogen werden.[vgl. Jaffe, Trajtenberg und Henderson 1993; Fischer Scherngell und Jansenberger 2006]
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Was ist ein Patent ?
Ein Patent ist ein temporäres Monopol zur kommerziellen Nutzung einer Invention.
Voraussetzung zur Anmeldung eines Patents:
Die Invention muss neu, nicht-trivial und nützlich sein.
Patentdokumente enthalten detaillierte Informationen über
die Invention selbst [Anmeldedatum, technologische Klasse nach IPC]
den Inventor [geographische Lokalisierung etc.]
die Organisation, die die Patentrechte erworben hat
die technologischen Vorgänger der Invention [Patentzitierungen].
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EPO Patent
Invention
technologischeKlassifikation
Inventor
Anmelder
zitiertes Patent
Publikations-nummer
Publikations datum
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Einschränkungen von Patentzitierungsdaten
… als Indikator für Wissensflüsse:
Verzerrungen aufgrund von
Typ-1 Fehlern: Auftreten einer Zitierung, aber kein Wissenstransfer
Typ-2 Fehlern: Auftreten eines Wissenstransfers, aber keine Zitierung
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International Standard Industrial Classification [ISIC]
ISIC 3522 Pharmazeutische Industrie
ISIC 3825 Computer und Büromaschinen
ISIC 3832 Elektronik/Kommunikation
ISIC 3845 Luft- und Raumfahrt
Die Abgrenzung von High-Tech basiert nach der OECD auf direkten und indirekten R&D Investitionen [Hatzichronoglou 1997].
Anmerkung: Die Zuordnung zwischen Internationalen Patentklassen [IPC] und ISIC-Klassen folgt der MERIT-Konkordanztabelle [Verspagen, Moergastel and Slabbers 1994].
High-Tech Industrien
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Geographie
188 Nuts-Regionen der EU-25 [ohne Zypern und Malta] plus Bulgarien, Rumänien, Norwegen und Schweiz
Quelle: Macon AG (Geodata)
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Deskription derPatentdaten
Datenquelle: European Patent Office [EPO]; alle High-Tech Patente, die am EPO von im Untersuchungsgebiet angesiedelten Anmeldern zwischen 1985 und 2002angemeldet wurden
Sample: 177,424 Patente177,424 Patente, die , die 210,667 Zitierungen 210,667 Zitierungen [[101,247 zitierende Patente101,247 zitierende Patente] generieren ] generieren
bereinigtes Sample: 98,191 Zitierungen98,191 Zitierungen, generiert durch , generiert durch 36,460 zitierende 36,460 zitierende und und 26,511 zitierte Patente26,511 zitierte Patente
Zuordnung jedes zitierten und zitierenden Patents zu den Regionen Zuordnung jedes zitierten und zitierenden Patents zu den Regionen des Untersuchungsgebiets des Untersuchungsgebiets
→ Regionale Zitierungsmatrix (cij ): 35,344 Elemente [188x188 Regionen]
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Die regionale Zitierungsmatrix (cij )
AT11 AT12 AT21 AT22 AT31 . . . UKM1 UKM2 UKM3 UKM4 UKN0 Summe
AT11 0 0 0 0 0 . . . 0 0 0 0 0 4
AT12 0 92 3 1 7 . . . 1 3 4 0 0 668
AT21 0 1 3 1 0 . . . 0 0 0 0 0 29
AT22 1 5 0 8 0 . . . 0 0 0 0 0 82
AT31 0 7 0 0 16 . . . 0 0 0 0 0 123
. . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
UKM1 0 0 0 0 0 . . . 3 1 1 0 0 39
UKM2 0 3 0 0 1 . . . 1 31 1 0 0 231
UKM3 0 0 0 0 0 . . . 1 5 11 0 2 175
UKM4 0 0 0 0 0 . . . 0 0 0 0 0 7
UKN0 0 0 0 0 0 . . . 0 1 0 0 2 60
Summe 11 694 95 95 150 . . . 60 289 154 10 32 98,191
35,344 Beobachtungen
Zeilen: Produzenten der Wissensflüsse (= Empfänger von Zitierungen)Spalten: Empfänger der Wissensflüsse (= Produzenten der Zitierungen)
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Deskriptive Statistik Die regionale Zitierungsmatrix
Patentzitierungen
Elemente der regionalen
ZitierungsmatrixAnzahl Mittel
Standard- abweichung
Min. Max.
alle Elemente 35,344 98,191 2.77 16.23 0 1,408
intraregionale Links 188 11,371 60.48 152.05 0 1,408
interregionale Links 35,156 86,820 2.46 11.14 0 351
positive interregionale Links 11,468 86,820 7.57 18.49 1 351
nationale interregionale Links
3,952 25,341 6.41 20.02 0 351
internationale interregionale Links 31,204 61,479 1.97 9.31 0 290
Quelle: eigene Berechnungen, EPO
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Dynamik von Patentzitierungen
0
0.5
1
1.5
2
2.5
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Anmeldejahr
Mit
tler
e g
emac
hte
Zit
ieru
ng
en p
ro P
aten
t
Pharmazeutik
Computer & Büromaschinen
Elektronik & Kommunikation
Luft- und Raumfahrt
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High-Tech Patentzitierungsintensität in europäischen Regionen
Quelle: eigene Berechnungen, EPO, Macon AG (Geodata)
Erhaltene Zitierungen nach Regionen(wissensgenerierend)
Gemachte Zitierungen nach Regionen(wissensabsorbierend)
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Wissensnetze in der europäischen High-Tech Industrie
Zitierungen gesamt: 98,191
6,000 Zitierungen erhalten3,000 Zitierungen erhalten
Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)
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Intrasektorale Wissensnetzein der Pharmazeutik
Zitierungen gesamt: 62,367
4,000 Zitierungen erhalten2,000 Zitierungen erhalten
Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)
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Intrasektorale Wissensnetzein der Elektronischen Industrie
Zitierungen gesamt: 28,642
2,000 Zitierungen erhalten1,000 Zitierungen erhalten
Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)
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Intrasektorale Wissensnetzebei Computer und Büromaschinen
Zitierungen gesamt: 6,591
1,000 Zitierungen erhalten 500 Zitierungen erhalten
Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)
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Intrasektorale Wissensnetzein der Luft- und Raumfahrt
Zitierungen gesamt: 591
200 Zitierungen erhalten100 Zitierungen erhalten
Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)
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Pharmazeutik
Elektronische Industrie
Luft- und Raumfahrt
Computer undBüromaschinen
Intrasektorale Wissensnetzeim Überblick
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D Geographische Distanz als Barriere für Wissensflüsse?
D.1 Das Modell interregionaler Wissensnetze
D.2 Der Einfluss spezifischer Raumseparationsvariablen auf interregionale Wissensnetze
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(1)
(2)
Wissensflüsse von nach
Anzahl an Patenten (1985-97) in der zitierten Region
Anzahl an Patenten (1990-2002) in der zitierenden Region
geographische Distanz von nach
Grenzeffekte
ij
i
j
ij
ij
i
C i j
a i
b j
d i j
d
d (3)
(4)
Sprachbarrieren
technologische Distanz zwischen und
j
ijd i j
1 2 ( )
1
expK
kij i j k ij ij
k
C a b d
Das räumliche Interaktionsmodell Interregionaler Wissensnetze - Spezifikation
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Poisson Modell Spezifikation
mit
1 2
, ,
exp log ( , ) log ( , ) log ( , )
ij i j ij
i j ij
i j ij
E c A B F
A a B b F d
A B F
exp, ,
!
ijcij ij
ij ij i j ijij
f C c A B Fc
(1) ( )
1( , ..., ); ( , ..., )K
ij ij ij Kd d d und
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Eine Charakteristik des Poisson Modells
, , , ,ij i j ij ij i j ij ijV c A B F E c A B F
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Eine Erweiterung des Poisson Modells
mit
*Poisson ( )ij ijc
*1 2
1 2
exp log ( , ) log ( , ) log ,
exp log ( , ) log ( , ) log , exp( )
ij i j ij ij
i j ij ij
A a B b F d
A a B b F d
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Das Negativ-Binomial Modell Interregionaler Patentzitierungen
mit
(.) 0 die gamma Funktion ist, der Dispersionsparameter
11 1
1 1 1
, , ,
( )
( 1) ( )
ij
ij ij i j ij
c
ij ij
ij ij ij
f C c A B F
c
c
* *
* *
( ) ( | ) ( | )
( ) ( ) (1 )
ij ij ij ij ij
ij ij ij ij
V c E V c V E c
E V
wobei
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Schätzergebnisse [N=35,156 Observationen]
VariablePoissonModell
Negativ-BinomialModell
Log-Likelihood{Korr (cij , prognostiziert cij )}
2
Wald Chi-Square (6)
-51,801.1 0.686307,522.8
-37,235.0 0.783 30,552.1
Quellvariable [1]
Zielvariable [2]
Geographische Distanz [ß1]
Grenzeffekte [ß2]
Sprachbarrieren [ß3]
Technologische Distanz [ß4]
Konstante
Dispersionsparameter ( )
0.833(0.000)
0.858(0.000)
-0.270(0.000)-0.050(0.000)-0.238(0.000)-0.928
(0.000) -10.278(0.000)
–
0.915(0.000)
0.885(0.000)
-0.321(0.000)
-0.533(0.000)
-0.031(0.000)
-1.219(0.000) -10.881(0.000)0.725
(0.000)
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Sektorale räumliche Interaktionsmodelle
Negativ-Binomial Spezifikation
High-Tech Gesamt
Pharma-zeutische Industrie
Elektronik und
Kommunikation
Computer und Büro-maschinen
Luft- und Raumfahrt
Log-Likelihood{Korr (cij, prognostiziert. cij)}
2
Wald Statistik
-37.235,050,783
30.552,12
-23.031,880,753
17.703,56
-15.554,230,727
12.569,15
-6.930,870,682
5.688,69
-1.394,050,642
591,75
Quellvariable [1] 0,915***
(0,006) 0,865***
(0,010) 1,003***
(0,013) 0,911***
(0,018) 0,787***
(0,054)
Zielvariable [2] 0,885***
(0,006) 0,855***
(0,009) 0,948***
(0,012) 0,850***
(0,018) 0,744***
(0,053)
Geographische Distanz [ß1] -0,321***
(0,014) -0,630***
(0,014) -0,106***
(0,025) -0,555***
(0,039) -0,230***
(0,121)
Ländergrenzen [ß2] -0,533***
(0,046) -0,736***
(0,067) -0,703***
(0,088) -0,533***
(0,046) -1,034***
(0,411)
Sprachraumbarrieren [ß3] -0,031***
(0,043) -0,188***
(0,064) -0,223***
(0,084) -0,214***
(0,114) -0,035***
(0,399)
Technologische Distanz [ß4]-1,219***
(0,130) -2,307***
(0,207) -1,481***
(0,247) -3,931***
(0,412) -7,029***
(1,706)
Konstante -9,097***
(0,167) -6,223***
(0,263) -14,552***
(0,218) -11,566***
(0,320) -13,471***
(0,961)
Dispersionsparameter [ ]0,725
(0,014)0,484
(0,024)0,492
(0,030)0,554
(0,059)2,929
(0,139)
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Schlussfolgerungen aus den Modellschätzungen
Wissensnetze zwischen europäischen Regionen in der High-Tech Industrie
werden durch geographische Distanz eingeschränkt [es besteht ein
signifikanter Lokalisierungseffekt, ß1 = -0.321].
Grenzeffekte limitieren Wissensflüsse in der High-Tech Industrie
[ ß2 = -0.533]. Dies weist auf die nationale Maßstabsebene von räumlichen
Innovationssystemen hin.
Wissensflüsse in der High-Tech Industrie werden durch technologische
Distanz [ ß4 = -1.219] limitiert und tendieren dazu bestimmten
technologischen Trajektorien zu folgen.
Es bestehen beträchtliche sektorale Unterschiede. Der negative Effekt der
geographischen Distanz ist in der elektronischen Industrie am geringsten.
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Zusammenfassende Bemerkungen
Innovationsfähigkeit ist eine der zentralen Determinanten
unternehmerischer Wettbewerbsfähigkeit in einer globalisierten Ökonomie.
Netzwerke sind eine geeignete Organisationsform zur Realisierung von
Innovationen (Produkt-, Prozess-, Organisationsinnovationen).
Die Anzahl an Innovationsnetzwerken in der europäischen High-Tech
Industrie hat in den letzten Jahren zugenommen, insbesondere im Bereich
der elektronischen und der chemischen Industrie. Europäische
Innovationsnetzwerke sind geographisch und sektoral ungleich verteilt.
Innovationsnetzwerke zwischen europäischen Regionen in der High-Tech
Industrie sind räumlich lokalisiert, wobei Nationalstaatsgrenzen und
geographische Distanz signifikante Determinanten der Lokalisierung sind.
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Literatur Innovation/Technologischer Wandel
OECD (1996): The Knowledge-Based Economy. Paris, OECD
Edquist, C. (1997) (ed.): Systems of Innovation: Technologies, Institutions and Organisations. London, Pinter
Fischer, M.M. (2001): Innovation, knowledge creation and systems of innovation, The Annals of Regional Science 35, 199-216
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Literatur Innovationsnetzwerke
DeBresson, C. und Amesse, F. (1991): Networks of innovators: A review and introduction to the issue. Research Policy 20, pp. 363-379
Simmie, J. (1999) (ed.): Innovation, Networks and Learning Regions? London, Taylor and Francis
Fischer M.M. (2003): The new economy and networking. In Jones D.C. (ed.): New Economy Handbook, pp. 343-367. Academic Press, San Diego [CA]
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Literatur Wissensnetze in Europa
Fischer, M.M., Scherngell, T. und Jansenberger, E.M. (2006): The geography of knowledge spillovers between high-technology firms in Europe. Evidence from a spatial interaction modelling perspective, Geographical Analysis 38(3), 287-308
Fischer, M.M., Scherngell, T. und Jansenberger, E.M. (2007): Patents, patent citations and the geography of knowledge spillovers in Europe, In Karlsson, C., Andersson, A.E., Cheshire, P. and Stough, R.R. (eds.): Innovation, Dynamic Regions and Regional Dynamics, Springer, Berlin, Heidelberg and New York [in press]
Scherngell, T. (2007): Interregionale Wissensspillovers zwischen europäischen Regionen – Eine empirische Analyse am Beispiel der High-Tech Industrie. Wiesbaden, Deutscher Universitätsverlag [in press]
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