Inhaltsverzeichnis

Verzeichnisse   3

Tabellenverzeichnis   3

Abbildungsverzeichnis   3

Abk  ürzungsverzeichnis  4

1  Einleitung  5

1.1  Problemstellung und Zielsetzung  5

1.2  Aufbau der Arbeit  7

2  Einführung in das Clusterkonzept  8

2.1  Was ist ein Cluster?  9

2.1.1  Die Bedeutung räumlicher und technologischer Nähe für Cluster  10

2.1.2  Cluster als Wertschöpfungssystem  12

2.1.3  Cluster als mehrdimensionales Modell  14

2.2  Die Typisierung von Clustern  21

2.2.1  Clustertypen nach TICHY  21

2.2.2  Clustertypen nach ENRIGHT  22

2.3  Der Cluster-Lebenszyklus  23

2.3.1  Entstehungsphase eines Clusters  24

2.3.2  Die Wachstumsphase eines Clusters  26

2.3.3  Die Reifephase eines Clusters  27

2.3.4  Die Schrumpfungsphase eines Clusters  28

2.4  Zusammenfassung des theoretischen Teils  30

3  Methodik  32

3.1  Der Analyserahmen  32

3.2  Die Experteninterviews  38

3.2.1  Was ist ein Experteninterview?  39

3.2.2  Die Planung der Interviews  40

3.2.3  Die Interviewpartner  41

3.2.4  Die Durchführung und Auswertung der Interviews  43

4  Analyse  46

4.1  Quantitative Erfassung des Untersuchungsraumes  47

4.1.1  Die Unternehmen  48

4.1.2  Die Hochschulen  49

4.1.3  Die Netzwerkorganisationen  54

1

4.1.4  Die Universitätskliniken  57

4.1.5  Besonderheiten  58

4.1.6  Zwischenfazit Kapitel 4.1  60

4.2  Qualitative Merkmale des Untersuchungsraumes  60

4.2.1  Wertschöpfungskette  61

4.2.2  Kooperationsbeziehungen  63

4.2.3  Wettbewerb  63

4.2.4  Zwischenfazit Kapitel 4.2  65

4.3  Rahmenbedingungen  65

4.3.1  Humankapital  65

4.3.2  Institutionelle Dimension  66

4.3.3  Infrastruktur  68

4.3.4  Zwischenfazit Kapitel 4.3  72

4.4  Externe Clusterdimension  73

4.5  Wahrnehmung  75

4.6  Zwischenergebnis der Analyse  76

4.7  Typisierung  78

4.7.1  Typisierung nach TICHY  78

4.7.2  Typisierung nach ENRIGHT  79

4.8  Einordnung in den Clusterlebenszyklus  80

4.9  Ergebnis  85

5  Zusammenfassung  88

5.1  Fazit  88

5.2  Handlungsempfehlungen  90

5.3  Forschungsbedarf  93

6  Literaturverzeichnis  94

7  Anhang  107

2

Verzeichnisse   

Tabellenverzeichnis   

Tabelle I:  Clusterdefinitionen  9

Tabelle II:  Relevante Studiengänge der FACHHOCHSCHULE GIEßEN-FRIEDBERG  51

Tabelle III:  Relevante Studiengänge der JLU  52

Tabelle IV:  Relevante Studiengänge der PHILIPPS-UNIVERSITÄT MARBURG  54

Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  I: Aufbau der Arbeit  7

Abbildung  II: Schematische Darstellung einer Wertschöpfungskette  13

Abbildung  III: Schematische Darstellung eines Wertschöpfungssystems.  14

Abbildung  IV: Cluster als lokalisiertes Wertschöpfungssystem  20

Abbildung  V: Local buzz und Globale Pipelines  20

Abbildung  VI: Clustertypen nach TICHY  22

Abbildung  VII: Unterscheidungsmerkmale der Clusterstufen  24

Abbildung  VIII: Der Clusterlebenszyklus  30

Abbildung  IX: Schematische Darstellung des Analyserahmens  38

Abbildung  X: Ergebnis bis Punkt 5 des Analyserahmens  78

Abbildung  XI: Untersuchungsergebnis der Clusterstufen  84

3

Abkürzungsverzeichnis AG ……………………… Aktiengesellschaft a.n.g. …………………… anderweitig nicht genannt Anm.d.A. ………………. Anmerkung des Autors BA ……………………… Bakkalaureus

B.V. ……………………..

c.a. ……………………… circa Dipl. ……………………. Diplom ECCPS …………………. Excellenze Cluster Cardio-Pulmunary System eG ………………………. eingetragene Genossenschaft et al. ……………………. et alii (und andere)

etc. ……………………… Et cetera (und die Übrigen/und so weiter) EURACLE ……………… European Alliance of Clinical Engineering e. V. …………………….. eingetragener Verein f., ff. ……………………. und folgende(r) FH ………………………. Fachhochschule GmbH …………………... Gesellschaft mit beschränkter Haftung IHK ……………………... Industrie- und Handelskammer Inc. ………………………. Incorporated JLU ……………………… Justus-Liebig-Universität MA ……………………… Master Mio. …………………….. Million OHG …………………… Offene Handelsgesellschaft SPA …………………….. società per azioni (Aktiengesellschaft Italien) Str. ……………………… Straße

TIMM ……………………. Technologie & Innovation Medizinregion Mittelhessen UKGM ………………….. Universitätsklinikum Gießen und Marburg vgl. ……………………… vergleiche z.B. ……………………… zum Beispiel

1 Einleitung

1.1 Problemstellung und Zielsetzung

Seit PORTER in seinem Werk „The Competitive Advantage of Nations” 1990 dem Clusterkonzept zu Popularität verholfen hat und es somit in die Wirtschaftswissenschaften und in andere verwandte Wissenschaftsbereiche wie der Wirtschaftsgeographie eingeführt hat, erfreut sich das Clusterkonzept einer großen Beliebtheit. Diese Beliebtheit zeichnet sich darin aus, dass der Begriff Cluster nicht mehr nur in der Wissenschaft Verwendung findet, sondern auch in Politik und Wirtschaft. Man kann hier von einem regelrechten Boom sprechen (vgl. KIESE/SCHÄTZL 2008: 1 / TRIPPL 2004: 1). Nach Ansicht von KIESE/SCHÄTZL muss dieser Umstand als „…historische Gelegenheit zur stärkeren Verzahnung der Wissenschaft mit Politik und Praxis“ (KIESE/SCHÄTZL 2008: 1) angesehen werden. KIESE/SCHÄTZL stellen jedoch fest, dass in Deutschland das Gegenteil vorzufinden ist, da von einer Verzahnung zwischen Wissenschaft, Politik und Praxis nicht die Rede sein kann. Es ist vielmehr so, dass gerade die Politik im Zuge der Cluster-Euphorie der Wissenschaft, die durch theoretisches und empirisches Verständnis gekennzeichnet ist, durch Handeln vorauseilt (vgl. KIESE/SCHÄTZL 2008: 1). Die Popularität des Cluster-Begriffs wirkt sich ebenfalls dahingehend nachteilig aus, dass der Begriff Cluster von vielen auf individuelle Art verstanden wird, da es keine gemeinsame Norm oder einheitliche Definition gibt (vgl. KIESE 2008: 10 f.). Wie sehr der Cluster-Begriff in der Alltagswelt angekommen ist, zeigt sich darin, dass beinahe in jedem Wirtschaftszweig und in jeder Region scheinbare Cluster auszumachen sind. Triebkraft für diese Entwicklung ist oftmals die Politik, die ein großes Interesse daran hat, Städte und Regionen im Zuge der Globalisierung und des fortschreitenden Wettbewerbs als innovativ und wettbewerbsfähig darzustellen (vgl. HENN 2006: 19 ff.; KIESE/SCHÄTZL 2008: 1 ff.). Grund dafür ist die Annahme, dass Cluster zu einer „…Erhöhung der betrieblichen Produktivität beitragen, die Innovationsfähigkeit von Unternehmen steigern und Unternehmensgründungen stimulieren“ (HENN 2008: 19), kurzum die Wettbewerbsfähigkeit von Regionen erhöhen und zum Wohlstand beitragen (vgl. TRIPPL 2004: 1).

Auch in und um Gießen in der Region Mittelhessen wird ein Cluster von verschiedenen Stellen ausgemacht. Bei dem Cluster soll es sich laut den meisten Quellen um einen sogenannten „Medizincluster“ handeln (vgl. z. B. LOHEIDE 2006: 1-2 / ^TIMM- MITTELHESSEN2007). Dabei spielt neben dem Wirtschaftszweig der Medizintechnik in der Einschätzung der Situation durch verschiedene Akteure auch die Pharmaindustrie eine tragende Rolle (vgl. TIMM-MITTELHESSEN 2007).

Die vorliegende Arbeit soll überprüfen, ob in Mittelhessen tatsächlich ein Medizincluster entsteht oder schon existiert. Um sich dem Thema zu nähern, wird zu Beginn der Arbeit dargestellt, was unter einem Cluster zu verstehen ist und wie dessen Funktionsweisen sind. Ziel ist es, dem Leser das Clusterkonzept möglichst kompakt zu vermitteln und eine gemeinsame Wissensbasis zu generieren, um keine Missverständnisse durch unterschiedliche Vorstellungen der Clusteridee zu provozieren. Anhand der festgelegten Kriterien wird im Verlauf der Arbeit ein Analyseinstrument entwickelt. Das Analyseinstrument soll unabhängig von der in dieser Arbeit zu untersuchenden Branche funktionieren und somit auch für zukünftige Untersuchungen universell einsetzbar sein. Mit Hilfe dieses Instrumentes wird die Situation der Medizintechnischen- und Pharmazeutischen-Branche in Mittelhessen überprüft und ein Ergebnis herausgearbeitet. Dieses Ergebnis wiederum wird durch Experteninterviews auf seine Stichhaltigkeit hin überprüft. Dabei soll darauf geachtet werden, dass sich die Experten aus möglichst unterschiedlichen Blickwinkeln mit der Thematik beschäftigen. Auf Grundlage der Ergebnisse sollen abschließend ein Fazit, Handlungsempfehlungen und der weitere Forschungsbedarf erarbeitet werden. Folgende Fragen sollen im Verlauf der Arbeit geklärt werden:

o Was ist ein Cluster?

o Wie funktioniert ein Cluster?

o Welche Struktur kann ein Cluster aufweisen?

o Wie stellt sich ein Clusterlebenslauf dar?

o Wie kann ein Cluster identifiziert werden?

o Wie können die Ergebnisse überprüft werden?

o Gibt es in Mittelhessen einen Medizincluster?

o Welche Eigenschaften weist der Medizincluster in Gießen auf?

o Welche Handlungsempfehlungen können gegeben werden?

1.2 Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Arbeit gliedert sich in fünf Bereiche, die in Abbildung I dargestellt werden. Nach der Einleitung wird in das Clusterkonzept eine Einführung gegeben. Darauf folgt ein Methodik-Kapitel, in dem die in der Einführung festgelegten Kriterien verarbeitet werden. Dem methodischen Part schließt sich das Analyse-Kapitel an. Die Arbeit abschließen wird eine Zusammenfassung.

2 Einführung in das Clusterkonzept

Die Erkenntnis, dass sich Unternehmen der gleichen oder einer verwandten Branche in einer räumlichen Konzentration finden lassen, ist nicht neu. Bereits der Ökonom Alfred MARSHALL erkannte diesen Umstand und wies in seinem Hauptwerk „Principles of Economics“ aus dem Jahr 1890 darauf hin (vgl. KIESE 2008: 9). Genau 100 Jahre später entwickelte PORTER in seinem Werk „The Competitive Advantage of Nations“ seinen Clusteransatz (vgl. PORTER 1990). Seitdem wurde das Cluster-Konzept von einer Vielzahl von Autoren neu interpretiert und weiterentwickelt, sodass es inzwischen eine schier unübersichtliche Anzahl von Definitionen gibt (vgl. TRIPPL 2004: 9 / MARTIN/ SUNLEY 2003: 12 f.). Dies wird in Tabelle I deutlich, in der nur einige Clusterdefinitionen genannt werden. Um zu verdeutlichen, wie sehr der Cluster-Begriff bereits im Alltag angekommen ist, wurde die von WIKIPEDIA bereitgestellte Definition ebenfalls in der Tabelle I mit aufgeführt. Aufgrund der hohen Anzahl unterschiedlicher Clusterdefinitionen kann die hier vorliegende Arbeit jedoch nur einen begrenzten Überblick über divergierende Meinungen und Kritiken der jeweiligen Modelle vermitteln. Um dem Problem der Unübersichtlichkeit zu begegnen, wird daher unter Punkt 2.1 der Cluster-Begriff definiert, wie er für diese Arbeit gelten soll. Des Weiteren wird erläutert, welche Bedeutung geographische und technologische Nähe in einem Cluster haben. Die Funktionsweisen eines Clusters wird mit Hilfe des Modells eines Wertschöpfungssystems erklärt, und eine Erläuterung der verschiedenen Akteure beziehungsweise Dimensionen wird vorgenommen. Anhand dieser Kriterien soll später erarbeitet werden, ob ein Cluster im Untersuchungsgebiet mit denen im Idealfall existierenden Komponenten vorliegt. Unter Punkt 2.2 werden zwei verschiedene Möglichkeiten erläutert, wie Cluster zu typisieren sind. Beide Typisierungen sollen auf das Untersuchungsgebiet angewandt werden. Ziel ist es die Struktur des Clusters herauszuarbeiten, um eine Bewertung vorzunehmen zu können, inwieweit der Cluster in einer funktionsfähigen Art und Weise vorliegt. In Kapitel 2.3 werden die verschiedenen Phasen des Cluster-Lebenszyklus erörtert. Anhand dieser Phasen soll in der späteren Untersuchung festgelegt werden, in welcher Lebensphase sich der zu untersuchende Cluster derzeit befindet. Auf Grund dieser Einordnung sollen später eine Prognose und Handlungsempfehlungen erstellt werden.

2.1 Was ist ein Cluster?

„A cluster is a geographically proximate group of interconnected companies and associated institutions in a particular field, linked by commonalities and complementarities“ (PORTER 1998c: 199). Diese Definition beinhaltet alle wesentlichen Elemente, wie sie nach Meinung der meisten Autoren auf Cluster zutreffen (vgl. MARTIN/SUNLEY 2003: 12 / MENZEL/FORNAHL 2005: 132). Cluster werden demnach „…als geographische

Konzentrationen miteinander verbundener Unternehmen, spezialisierter Zulieferer und Dienstleister, Unternehmen in verwandten Branchen und weiteren Organisationen wie z. B. Universitäten, Standardagenturen, Industrieverbände in einem bestimmten Bereich (Branche, Technologiefeld), die miteinander im Wettbewerb stehen und gleichzeitig kooperieren“ definiert (KIESE 2008: 10). Die Organisationen, wie zum Beispiel Universitäten, werden in dieser Arbeit als Institutionelles Umfeld bezeichnet (vgl. MENZEL/FORNAHL 2005: 132). Nicht zu verwechseln ist der Begriff des Institutionellen Umfeldes mit dem der Institutionellen Dimension, die ein Normen- und Regelsystem beschreibt (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213).

Im Zusammenhang mit Clustern wird häufig der Begriff der Netzwerke genannt. Cluster sind jedoch von Netzwerken zu unterscheiden. Netzwerke bestehen aus Knoten (z. B. Individuen, Unternehmen) die durch Verbindungen (z. B. Kommunikationskanäle, Straßen) miteinander verknüpft sind. Zwischen den Knoten werden durch die Verbindungen Transfergüter (z. B. Ideen, Daten) transferiert (vgl. SCHRICKE 2007: 32). Diese Verbindungen können unterschiedlich stark, beziehungsweise schwach aus- geprägtsein, man spricht von „strong ties“ und „weak ties“ (BATHELT/GLÜCKLER 2003: 165). SCHRICKE stellt fest, dass Netzwerke das Ergebnis gut funktionierender Cluster sind und einen seiner Hauptbestandteile darstellen. Netzwerke werden dabei von Kooperationen geprägt, wohingegen die Konkurrenz ein wesentlicher Bestandteil von Clustern ist. Diese Konkurrenz trägt zu einer Wettbewerbsfähigkeit bei. Netzwerke werden jedoch „…als wesentlicher Erfolgsfaktor für wirtschaftliches Wachstum und innovative Aktivität angesehen“ (SCHRICKE 2007: 36). Infolge dessen ist es im Interesse von Clusterakteuren, Netzwerken anzugehören (vgl. SCHICKE 2007: 36).

2.1.1 Die Bedeutung räumlicher und technologischer Nähe für Cluster

Laut PORTER lassen sich Cluster nicht auf eine bestimmte räumliche Ausdehnung beschränken. Er ist der Ansicht, dass ein Cluster sich sowohl in Stadtteilen, Städten, Regionen als auch in Staaten oder mehreren Staaten lokalisieren lässt (vgl. PORTER 1998c: 199). PORTER stellt jedoch auch fest, dass Konzentrationen vieler international erfolgreicher Branchen innerhalb einer bestimmten Region oder gar einer bestimmten Stadt zu finden sind. Seiner Ansicht nach fördert die Konzentration von Konkurrenten, Kunden und Lieferanten die Leistungsfähigkeit und Spezialisierung sowie Innovationen (vgl. PORTER 1999: 178). Grund hierfür ist nach PORTER, dass sich „…dicht auf- einandersitzendeKonkurrenten .. oft [als] eifersüchtige und emotionale Wettbewerber“

(PORTER 1999: 179) herausstellen, was dazu führt, dass die jeweiligen Akteure zum Beispiel mit Universitäten zusammenarbeiten, was meist zu einer Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit beiträgt, da aus solchen Kooperationen Innovationen entstehen können (vgl. PORTER 1999: 179 f.). Ein anderer Aspekt der geographischen Konzentration beziehungsweise räumlichen Nähe ist die Anziehungskraft auf spezialisierte Arbeitskräfte und dass der allgemeine Informationsaustausch vereinfacht wird. Ebenfalls erleichtert wird die Suche nach potentiellen Geschäftspartnern (vgl. PORTER 1999: 180 f.). Grund dafür sind die sogenannten „face-to-face-Kontakte“, die sich vertrauensbildend auf Geschäftsbeziehungen auswirken (vgl. SCHRICKE 2007: 25). Für Geschäftsbeziehungen gilt dann innerhalb eines Cluster ein Zwang zu richtigem Handeln, da ein Fehlverhalten unter Geschäftspartnern unattraktive Konsequenzen nach sich ziehen würde, da die Informationen eines Fehlverhaltens innerhalb des Clusters in kürzester Zeit jedem Akteur zur Verfügung stehen würde (vgl. MASKELL 2001: 925 f.). MENZEL/FORNAHL verfeinern den Aspekt der Abgrenzung von Clustern, indem sie feststellen, dass ein Cluster über eine Grenze verfügt, weil nur bestimmte Unternehmen und Institutionen zu einem Cluster gehören (vgl. MENZEL/FORNAHL 2005: 133). Die Grenze ist durch das „particular field“ gekennzeichnet. Dieses als „spezielles Feld“ zu übersetzende Attribut von Clustern bedeutet, dass Unternehmen und Institutionen „…eine gewisse technologische Nähe innerhalb eines Clusters [haben], welche die Grundlage für vielfältige Austauschprozesse und Synergien darstellt“ (MENZEL/FORNAHL 2005: 133). Nicht in dem jeweiligen Cluster integriert sind demnach Unternehmen und Institutionen, die nicht die gleichen Technologien verwenden. Daher stellt das „particular field“ eine Grenze dar.

Neben der technologischen Grenze gibt es auch eine räumliche Grenze. Die Unternehmen und ihr institutionelles Umfeld konzentrieren sich ebenfalls räumlich. Die geringe räumliche Distanz wird unterstützt durch geringe kognitive Distanz, was wiederum bedeutet, dass die kognitive Distanz zwischen einzelnen Clustern umso höher ist, selbst zwischen Clustern derselben Industrie (vgl. MENZEL/FORNAHL 2005: 133). Ebenfalls positiv wirkt sich auf die Entstehung von Innovationen als auch für die Kommunikation ein gemeinsames soziokulturelles Umfeld mit einer gemeinsamen Sprache aus, was bei einer geographischen Nähe meist der Fall ist (vgl. TRIPPL 2004: 88 / SCHRICKE 2007: 29).

2.1.2 Cluster als Wertschöpfungssystem

Cluster werden aus der Sicht einiger Autoren als Wertschöpfungsketten bezeichnet (vgl. z. B. MOßIG/KLEIN 2003: 2), was jedoch sowohl nach Ansicht von KIESE als auch von SCHRICKE die Situation nicht richtig beschreibt. Sie plädieren dafür, Cluster als den lokalisierten Teil eines Wertschöpfungssystems zu betrachten (vgl. KIESE 2008: 11 / SCHRICKE 2007: 13 f.). Im Gegensatz zu einer Wertschöpfungskette werden in einem Wertschöpfungssystem dem Systemcharakter von Produktion und Innovation sowie den horizontalen und diagonalen Verbindungen in Clustern Rechnung getragen (vgl. KIESE 2008: 11). Um die Funktionsweisen, die innerhalb eines Clusters ablaufen, besser zu verstehen, wird daher im Weiteren erläutert, was unter einem Wertschöpfungssystem in dieser Arbeit verstanden wird.

Wertschöpfungssysteme zeichnen sich durch einen breiten Fokus aus. Im Gegensatz zu der vertikal-linearen Dimension einer Wertschöpfungskette werden auch horizontale und diagonale Verbindungen beachtet (vgl. SCHRICKE 2007: 15). Wichtiger Bestandteil des Wertschöpfungssystems ist weiterhin die Wertschöpfungskette mit ihrer vertikallinearen Dimension. Während in der Literatur einige Autoren die Wertschöpfungskette, auch Wertkette genannt, innerhalb eines Unternehmens verorten (vgl. PORTER 1999: 63), sehen andere die Wertschöpfungskette auch zwischen verschiedenen Unternehmen bestehen (vgl. TATIKONDA/STOCK 2003: 445 ff.). Die Wertschöpfungskette, im Eng- lischen„Supply Chain“, wird definiert als ein „…network of organizations involved from beginning to end in transforming and transporting materials and information in order ultimately to create and to deliver valued products to end customers“ (TATIK- ONDA/STOCK 2003:446). Abbildung II zeigt eine schematische Darstellung einer Wertschöpfungskette, die lediglich eine vertikal-lineare Dimension aufweist, in der Waren in die eine Richtung fließen und Informationen in die andere Richtung.

Die in Abbildung II beschriebene vertikal-lineare Dimension wird durch Faktoren beeinflusst, die ein Gesamtgebilde ergeben, welches als Wertschöpfungssystem bezeichnet werden kann. Abbildung III stellt ein Wertschöpfungssystem schematisch dar. Die Wertschöpfungskette mit seinen Bestandteilen Input, Transformation und Distribution wird in einem Wertschöpfungssystem durch technologischen Input ergänzt, beeinflusst und dadurch weiterentwickelt. Dieser technologische Input wird durch das Institutionelle Umfeld geleistet, zu dem zum Beispiel Universitäten gezählt werden. Des Weiteren ist jede Wertschöpfungskette in ein Finanzsystem eingegliedert, welches die nötigen Investitionen tätigt und notwendiges Betriebskapital liefert, insbesondere Kredite (vgl. DICKEN 2003: 16). In den meisten Definitionen von Clustern ist nicht explizit die Rede davon, dass das Finanzsystem als notwendiger Teil eines Clusters vor-handen sein muss (vgl. z. B. KIESE 2008: 10). In dieser Arbeit wird davon ausgegangen, dass ein Finanzsystem, also Banken und andere Investoren, ein Teil des Institutionellen Umfeldes sind, da sie ein Teil des Wirtschaftssystems sind. Die Wertschöpfungskette mit ihrer Ergänzung durch technologischen Input und den Austauschbeziehungen zwischen den Kettengliedern unterliegt dabei einer Regelung, Koordinierung und Kontrolle (vgl. DICKEN 2003: 16). Diese Regelung, Koordination und Kontrolle erfolgt zum einen durch das Institutionelle Umfeld. So gibt zum Beispiel der Staat Regelungen als Ge- und Verbote in Form von Gesetzen vor. Kontrolle erfolgt durch den Staat zum Beispiel durch die Kartellämter (vgl. BUNDESKARTELLAMT 2009). Aber auch Industrieverbände, die Teil des institutionellen Umfeldes sind, geben Regel für ihre Mitglieder vor und kontrollieren diese. Zum anderen erfolgt auch eine Kontrolle

und Regelung durch das soziokulturelle Umfeld, welches elementarer Bestandteil der institutionellen Dimension ist (vgl. MASKELL 2001: 925 f.). Wenn die beschriebenen Teile eines Wertschöpfungssystems, also Unternehmen gleicher oder ähnlicher Branche, Forschungseinrichtungen und Dienstleister in einem größeren Ausmaß in einer räumlichen Konzentration vorzufinden sind und diese unter-einander agieren, ist nach SCHRICKE von Clusterstrukturen zu sprechen. In welchem Ausmaß die Konzentration vorliegen muss, wird allerdings offen gelassen (vgl. SCHRICKE 2007: 15).

2.1.3 Cluster als mehrdimensionales Modell

Das in 2.1.2 erklärte Modell eines Clusters weist in seinem Aufbau Lücken auf. Zum Beispiel wird der Aspekt der Konkurrenz nicht beachtet. Ein gelungener Ansatz die vollständige Funktionsweise eines Cluster zu beschreiben ist die Möglichkeit, Cluster als mehrdimensionales Modell darzustellen. Dieses Modell beinhaltet den Ansatz des Wertschöpfungssystems, wird jedoch um einige entscheidende Komponenten erweitert

(vgl. HENN 2006: 49 ff. / BATHELT/GLÜCKLER 2003: 212 f. / KIESE 2008: 11 ff. / SCHRICKE 2007: 75). Zum vollständigen Verständnis über die Funktionsweisen eines Clusters wird daher im Weiteren das mehrdimensionale Clustermodell erklärt, wobei auf die verschiedenen Dimensionen eingegangen wird. Abbildung IV stellt dieses Modell dar.

x Horizontale Clusterdimension: Der horizontalen Dimension wird eine zentrale Rolle im Entstehungs- und Spezialisierungsprozess eines Clusters beigemessen (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213). Diese Dimension umfasst alle Unternehmen, die in einer Region oder an einem Standort ansässig sind, ähnliche Produkte herstellen und miteinander im Wettbewerb stehen. Diese Unternehmen kooperieren nicht mit-einander, profitieren jedoch von der Existenz der Konkurrenz, da sie jederzeit über die Produkte der Mitbewerber informiert sind. Durch Beobachten werden Lern- und Verbesserungsprozesse ausgelöst, die dazu führen, dass Verbesserungen und Innovationen an eigenen Produkten durchgeführt werden können und eine Vielfalt an Produkten entsteht. Voraussetzung dafür ist, dass eine ähnliche Wissensbasis vorhanden ist, was meist bei räumlicher und kultureller Nähe gegeben ist (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 212 f.). Die kulturelle Nähe ist in diesem Fall das gemeinsame soziokulturelle Umfeld (vgl. MASKELL 2001: 925 f.). x Vertikale Clusterdimension: Unternehmen dieser Dimension liefern komplementäre, also ergänzende Produkte. Das können zum Beispiel Zulieferer und Dienstleister in verschiedenen Wertschöpfungsstufen sein (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213 / HENN 2006: 51). Umso mehr Unternehmen in der horizontalen Dimension an einem Ort zu finden sind, umso höher ist der Anreiz für komplementäre Unternehmen sich ebenfalls in räumlicher Nähe anzusiedeln. Grund dafür ist die erhöhte Nachfrage der spezialisierten Unternehmen der horizontalen Dimension nach spezifischen Inputfaktoren. Ursächlich für die erhöhte Nachfrage ist die sich vergrößernde Arbeitsteilung in der Wertschöpfungskette (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213). Vorteile ergeben sich auch, weil die Transport-und Transaktionskosten auf Grund der räumlichen Nähe gering sind. Zum Anderen ergeben sich durch die räumliche Nähe technologische Übertragungseffekte, auch „Spillovers“ genannt, sowie ein Lernprozess, der sich bei intensiver zwischen- betrieblicherKommunikation einstellen kann (vgl. HENN 2006: 51).

x Institutionelle Clusterdimension: Diese Dimension bezieht sich auf die formelle und informelle Organisation des Normen- und Regelsystems eines Clusters (vgl. HENN 2006: 52 / BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213). Dieser gemeinsame institutionelle Rahmen und die gemeinsame Sprache ermöglichen es zum Einen, dass sich Kooperationen zwischen Unternehmen leichter durchführen lassen. Grund dafür ist die Existenz von allgemein anerkannten Regeln, die von den Akteuren im Normalfall eingehalten werden. Diese allgemein anerkannten Regeln sorgen neben der normalerweise existierenden Rechtssicherheit für zusätzliche Sicherheit und Vertrauen. Zum Anderen lassen sich durch das gemeinsame Regelsystem und dem damit verbundenen gemeinsamen Technologieverständnis Informationen, die im so- genanntenlokalen Rauschen, dem „local buzz“ (siehe Abbildung V), sozusagen in der Luft sind erfassen und dekodieren. Um an den Informationen, die zum Beispiel in Form von Gerüchten oder Gerede vorhanden sind, teilzuhaben, benötigt man keine Investitionen, die Informationen sind „einfach da“. Die Qualität dieser Informationen ist jedoch sehr unterschiedlich, so können sie zum Beispiel in einer Umgebung, in der Misstrauen vorherrscht, äußerst negativ sein (vgl. BATHELT ET AL. 2004: 32 ff.).

x Externe Clusterdimension: Die externe Dimension beschreibt die Beziehungen der Clusterakteure zu Akteuren außerhalb des Clusters (vgl. HENN 2006: 54). Der Wissensaustausch erfolgt über sogenannte Pipelines. Der Austausch durch die Pipe- lines,auch „global Pipelines“ genannt, erfolgt nicht automatisch. Es muss im Gegensatz zum „local buzz“ in die Verbindungen investiert werden. Dadurch ist ein zeit- und kostenintensiver Entstehungsprozess von Nöten. Auch hier ist die Voraussetzung für ein Funktionieren eine gemeinsame Sprache, gemeint ist damit eine gemeinsame Wissensbasis (vgl. BATHELT ET AL. 2004: 43). Abbildung V stellt die „global Pipelines“ und den „local buzz“ schematisch dar. Die externe Dimension wird als überaus wichtig für das Funktionieren und Fortbestehen des Clusters angesehen. Durch Kontakt von Clusterakteuren zu externen Akteuren wird verhindert, dass die Beziehungen innerhalb des Clusters zu eng, zu exklusiv und zu starr werden, sodass die Beziehungen der Clusterakteure durch blindes Vertrauen oder „overembeddedness“ beherrscht wird (vgl. HENN 2006: 54). „Overembeddedness“ bedeutet, dass ein Netzwerk eine zu große Geschlossenheit aufweist, was dazu führen kann, dass Clusterakteure beispielsweise für Geschäftsbeziehungen auf andere Clusterakteure zurückgreifen, selbst wenn diese nicht die nötigen

Kompetenzen zur Problemlösung bereithalten (vgl. HENN 2006: 54 / BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213). Wenn diese „overembeddedness“ eintritt, spricht man auch von einem „lock-in“, der dazu führen kann, dass zum Beispiel ein regionales Unternehmensnetzwerk auf Grund fehlender technologischer Weiterentwicklungen in eine Strukturkrise gerät (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 164 f.). Wenn ein Cluster jedoch offen ist, kann er neue Technologien wahrnehmen und akquirieren und somit Wachstums- und Innovationsprozesse generieren und eine Strukturkrise abwenden (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 213). Dieser ideale Zu- standder Offenheit gegenüber Einflüssen kann auch als „embedded“ bezeichnet werden. Ist ein Netzwerk jedoch zu lose strukturiert und beruht auf reinen Marktbeziehungen und nicht auf einem Mix von Kooperationen und Marktbeziehungen kann man es als „underembedded“ bezeichnen (vgl. BATHELT/GLÜCKLER 2003: 164 f.).

x Laterale/diagonale Clusterdimension: Sowohl SCHRICKE als auch KIESE erweitern die Dimensionen um die laterale/diagonale Dimension. Dazu zählen sie zum Beispiel Bildungs- und Forschungseinrichtungen, Kammern, unternehmensorientierte Dienstleister (Banken etc.), spezialisierte Dienstleister, Netzwerkorganisationen etc. (vgl. KIESE 2008: 11 / SCHRICKE 2007: 57). In der lateralen/diagonalen Dimension tauschen die im Cluster lokalisierten Unternehmen Leistungen und Wissen zum Beispiel mit Dienstleistern und Forschungseinrichtungen aus. Durch diese Austauschbeziehungen der lateralen/diagonalen Komponente wird es erst möglich, dass ein Cluster als ein Wertschöpfungssystem verstanden werden kann, da Verflechtungen nicht nur in vertikaler und horizontaler Sicht vorhanden sind (vgl. KIESE 2008: 11). Diese Dimension ist mit dem Institutionellen Umfeld zu vergleichen. Zu beachten ist in diesem Zusammenhang, dass Unternehmen eines Clusters und ihr Institutionelles Umfeld nicht getrennt voneinander gesehen werden können, da ihre Entwicklung eng miteinander verknüpft ist, da sie zum Beispiel Kooperationen eingehen und gemeinsame Forschung betreiben (vgl. MENZEL/FORNAHL 2005: 132 f.). x Machtdimension: HENN ergänzt die bisher herausgearbeiteten Dimensionen durch die Machtdimension (vgl. HENN 2006: 56). Er leitet die Machtdimension von BATHELT ab, der diese Dimension nicht explizit ausweist, jedoch den Macht-Begriff einführt. BATHELT konstatiert, dass ein Cluster nur als solcher bezeichnet werden kann, wenn sich die Akteure und Unternehmen als eine Einheit wahrnehmen, welche sich hinreichend von der Umgebung unterscheidet und entsprechend handelt.

Geschieht dies bereits in der Entstehungsphase eines Clusters können auch externe Akteure den Cluster wahrnehmen. Akteure innerhalb des Clusters, die diesen Um-stand erkennen, haben in dem Fall die Macht, durch Einbeziehung anderer Clusterakteure Netzwerke zu bilden und den Cluster zu entwickeln (vgl. BATHELT 2005: 210). Die Macht eines Clusters kann verstanden werden „…as the potential to enrol cluster firms in joint enterprises“ (BATHELT 2005: 210). Da theoretisch jeder Akteur das Wissen um die Macht haben kann, ist diese Dimension allumfassend und nur schwer mess- und identifizierbar. Wenn sich in einem Cluster ein Unternehmen herauskristallisieren sollte, welches sich als Leitunternehmen innerhalb des Clusters sieht und auch so handelt, kann davon ausgegangen werden, dass es am mächtigsten ist.

x Beziehungen zwischen den Dimensionen: Die Dimensionen können nicht isoliert voneinander betrachtet werden, da sie sich untereinander beeinflussen und in einem Abhängigkeitsverhältnis zueinanderstehen. Hierbei gibt es drei verschiedene Abtausch-Beziehungen, auch „Trade-Off-Beziehungen“ genannt (vgl. HENN 2006: 56 f.):

I. Vertikale versus horizontale Clusterdimension: Die durch die vertikale

II. Globale Offenheit versus interne Kohärenz: Ein Cluster muss ein be-

III. Machtasymmetrie versus blindes Vertrauen: Zu großes Vertrauen kann

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass sich ein vollständiges Bild eines Clusters ergibt, wenn alle Dimensionen gegeben sind. Das Bild setzt sich zum Einen aus dem unter 2.1.2 erklärten Wertschöpfungssystem zusammen, zum anderen wird das System noch durch einige Ergänzungen in Form von Dimensionen komplettiert. Es wird davon ausgegangen, dass neben dem Institutionellen Umfeld eine Institutionelle Dimension existiert, in dem Normen und Regeln verankert sind, die nicht festgeschrieben sind. Es handelt sich vielmehr um allgemein anerkannte Verhaltensweisen. Des Weiteren besteht die wichtige Externe Dimension, die dem lokalisierten Wertschöpfungssystem den Zugang zu anderen Clustern und clusterexternen Akteuren mit Hilfe der Pipelines ermöglicht. Die horizontale Dimension fügt dem lokalisierten Wertschöpfungssystem noch Wettbewerber hinzu, was das Modell zu einem vereinfachten aber realistischen Abbild der Wirklichkeit werden lässt. Abbildung IV gibt das Bild der Dimensionen wieder, wobei die Machtdimension nicht mit aufgeführt ist, da diese Dimension jedem Akteur anhaften kann. Abbildung V verdeutlicht anschaulich, was unter lokalem Rauschen und globalen Pipelines verstanden wird.

2.2 Die Typisierung von Clustern

Um Cluster zu charakterisieren und sie einzuordnen ist es von Nutzen sie zu typisieren. Die verschiedenen Herangehensweisen haben jedoch für eine Vielzahl von Clustertypisierungen und entsprechenden Clustertypen geführt (vgl. SCHRICKE 2007: 47 ff.). Im Hinblick auf die in dieser Arbeit anstehenden Untersuchung werden zwei Varianten der Typisierung vorgestellt, die beide angewandt werden sollen. Zum Einen wird die Typisierung nach TICHY vorgestellt werden, zum Anderen die Typisierung nach ENRIGHT.

2.2.1 Clustertypen nach TICHY

TICHY unterscheidet Netzwerkcluster, Sterncluster und Pseudocluster. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Organisationsstruktur der Cluster. Abbildung VI verdeutlicht den schematischen Aufbau der drei verschiedenen Clustertypen. x Netzwerkcluster: In Netzwerkclustern können Clustervorteile am deutlichsten zum Tragen kommen. In diesen Clustern ist eine größere Zahl von Firmen untereinander verflochten, es bestehen Verbindungen zwischen allen oder mehreren Unternehmen. Die identifizierten Firmen können Unternehmen in einem engen Spezialisierungsfeld sein, die primär Lokalisationsvorteile genießen. Es kann sich bei den Firmen auch um Unternehmen aus einer verwandten Branche handeln. Diese Firmen nutzen dann Urbanisationsvorteile (vgl. TICHY 2001: 190).

x Sterncluster: In einem Sterncluster haben sich Unternehmen, zum Beispiel Zulieferer, um ein dominierendes Unternehmen angesiedelt. Diese Art von Cluster kann die Clustervorteile nur begrenzt nutzen. Wenn es nicht gelingt zwischen den Zulieferern Querverbindungen zu schaffen, sind diese Cluster eher instabil (vgl. TICHY 2001: 190 f.)

x Pseudocluster: Bei ihnen handelt es sich um hierarchische Strukturen zwischen Unternehmen und ihren Zulieferern. Die Zulieferer haben untereinander keine Beziehungen, weitere Zulieferer entlang dieser Wertschöpfungskette sind ebenfalls hierarchisch organisiert. Ein Pseudocluster kann keine Clustervorteile nutzen (vgl. SCHRICKE 2007: 48 / TICHY 2001: 191).

2.2.2 Clustertypen nach ENRIGHT

ENRIGHT nimmt ebenfalls eine Typisierung von Clustern vor, ergänzt diese jedoch um die politische Einflussnahme. In der vorliegenden Arbeit wird die politische Einflussnahme nur begrenzt untersucht. ENRIGHTS Typisierung eignet sich jedoch auch für die vorliegende Untersuchung, da der politische Aspekt nicht das alleinige Unterscheidungsmerkmal ist. ENRIGHT differenziert fünf verschiedene Typen (vgl. ENRIGHT 2003: 104 / SCHRICKE 2007: 48 f.):

x „Working clusters“: In solchen Clustern wurde eine kritische Masse an Unternehmen, lokalisiertem Wissen, Fähigkeiten und spezialisierten Arbeitskräften erreicht. Agglomerationsbedingte Einsparungseffekte kommen zum Tragen und werden von den Unternehmen des Clusters im Wettbewerb mit den Unternehmen außerhalb des Clusters genutzt. In „working clusters“ existiert das Wissen um gegenseitige Abhängigkeit der lokalen Wettbewerber, Zulieferer, Kunden und Institutionen.

x „Latent clusters“: Eine kritische Masse wurde auch hier erreicht um die Vorteile eines Clusters zu erlangen. Die Interaktion zwischen den Akteuren weist jedoch Defizite auf, sodass die Vorteile nicht vollends zum Tragen kommen. x „Potential clusters“: Diese Cluster haben einige der nötigen Elemente eines funktionierenden Clusters herausgebildet. Um Vorteile der Agglomerationseffekte zu erlangen, müssen die Elemente jedoch vertieft und erweitert werden. x „Policy driven clusters“: Diese Cluster wurden von der jeweiligen staatlichen Verwaltung auserwählt, um unterstützt zu werden, oftmals auf Grund von politischem

Druck. Jedoch fehlt dem Cluster die kritische Masse um zu Funktionieren, somit ergeben sich nur wenige Vorteile.

x „Wishful thinking clusters“: Diese Cluster sind ebenfalls von Seiten der Politik konstruierte Cluster. Ihnen fehlt neben der kritischen Masse auch eine spezielle Ressource, auf der eine Entwicklung eines Clusters basieren könnte. Viele der von staatlicher Seite als „potential clusters“ bezeichneten Cluster sind laut ENRIGHT in diese Kategorie einzuordnen.

2.3 Der Cluster-Lebenszyklus

Cluster unterliegen nach Ansicht einiger Autoren einem Lebenszyklus (vgl. z. B. HENN 2006 / MENZEL/FORNAHL 2005 / MENZEL/FORNAHL 2007 / MOßIG 2008 / TRIPPL 2004 / TICHY 2001). Es wird als sinnvoll erachtet den Cluster einer Lebensphase zuzuordnen, da ein Cluster in der jeweiligen Phase bestimmte Verhaltensmuster aufweist. Anhand dieser Muster lassen sich Prognosen erstellen, wie er sich unter welchen Umständen entwickelt. Ist die zu erwartende Entwicklung negativ, kann mit Hilfe dieses Wissens eine Handlungsempfehlung entwickelt werden, um die zu erwartenden negative Entwicklungen zu verhindern oder zumindest zu bremsen.

Da auch in dem Lebenszyklus-Modell wie bei der Clusterdefinition je nach Autor unterschiedliche Meinungen und Ansätze kursieren, wird der Lebenszyklus eines Clusters so definiert, wie er für diese Arbeit gelten soll.

Der Ablauf des Cluster-Lebenszyklus ist in Analogie zum Produktlebenszyklus und zum „industry life cycle“ zu sehen (vgl. TICHY 2001: 190 ff.). „Die Produktzyklus-Hypothese besagt, daß [!] Produkte nur eine begrenzte Lebensdauer besitzen. … Generalisierend lässt sich der Lebenszyklus eines neuen Gutes (oder einer neuen Branche) in vier Phasen gliedern“ (SCHÄTZL 2003: 211): In die Entwicklungs- und Einführungsphase, die Wachstumsphase, die Reifephase und die Schrumpfungsphase (vgl. SCHÄTZL 2003: 211 ff.). Im Folgenden wird jede dieser Phasen des Clusterlebenszyklus erläutert. Zur besseren Übersicht dient Abbildung VII, in der die jeweiligen Unterscheidungsmerkmale der Lebensphasen erläutert werden. Abbildung VIII stellt den Lebenslauf mit seinen vier Phasen schematisch dar.