Regionale Innovationsunterschiede in Europa

Inhalt

1 Einleitung

2 Wie können Innovationsunterschiede gemessen werden?
2.1 Datenverfügbarkeit
2.2 Messmethodik

3 Indikatoren und Ausprägung in Europäischen Regionen
3.1 Innovationsindex
3.2 Humankapital
3.3 Wissensproduktion
3.4 Wissensübertragung und Verbreitung
3.5 Finanzierung, Output und Märkte

4 Zusammenfassung

Literatur

1 Einleitung

Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen des Seminars Regionalentwicklung und Innovation erarbeitet. Sie beschäftigt sich mit der Frage wie Unterschiede in der Innovationstätigkeit gemessen werden können. Außerdem zeigt sie die Innovationsunterschiede in den Regionen der Europäischen Union (EU) auf.

Die Arbeit fügt sich damit in den größeren Rahmen der regionalen Innovationsforschung, welcher in den letzten Jahren einen enormen Popularitätszuwachs, sowohl in der wissen- schaftlichen Forschung als auch auf der gesellschaftspolitischen Ebene verzeichnen konn- te. Unter anderem wird argumentiert, dass es sich bei Innovation überhaupt um einen der wichtigsten Faktoren zur Bestimmung der regionalen Wettbewerbsfähigkeit einer wissens- basierten Wirtschaft handelt. Beispielsweise wird die ökonomische Stärke der Vereinigten Staaten auf deren führende Position bei der Innovationstätigkeit zurückgeführt. Die regio- nalen Unterschiede beim Einkommen und in der Produktivität, welche (zumindest teilwei- se) auf eine unterschiedlich starke Innovationskraft zurückgeführt werden können, legen eine lokale Verankerung des Phänomens Innovation nahe. Daher sind es vor allem Regio- nen und nicht Staaten, die den (innovativen) Erfolg oder Misserfolg einer Regionalwirt- schaft determinieren. Wird nicht gegengelenkt, muss davon ausgegangen werden, dass sich die regionalen Unterschiede und die damit verbundene Kluft zwischen armen und reichen Regionen in Zukunft noch verstärken. Es ist daher nicht verwunderlich, dass die EU seit einigen Jahren die Steigerung der Innovationstätigkeit (vor allem in unterentwi- ckelten Regionen) nach Kräften unterstützt.

Um den Prozess gezielt steuern zu können sind aussagekräftige Daten über die Verhältnisse in den Regionen unumgänglich. Wie diese Informationen beschafft werden können und wie die einzelnen Regionen in Sachen Innovationstätigkeit abschneiden soll hier behandelt werden. Die Fragestellung unterteilt sich somit in zwei Hauptbereiche:

a. Wie können Innovationsunterschiede gemessen werden?

b. Wie sind diese Unterschiede in den europäischen Regionen ausgeprägt?

In ähnlicher Weise ist auch die Arbeit gegliedert. Kapitel zwei behandelt die Datenverfüg- barkeit sowie die am häufigsten verwendeten Messmethoden, welche gemeinhin Anwen- dung finden. In Kapitel drei werden die gebräuchlichsten Indikatoren und deren Ausprä- gungen in den europäischen Regionen dargestellt und kritisch beleuchtet. Zum Abschluss werden in Kapitel vier die wichtigsten Punkte und Ergebnisse noch einmal übersichtlich zusammengefasst.

2 Wie können Innovationsunterschiede gemessen werden?

Um sich einen ersten Überblick zu verschaffen um welches Phänomen es sich beim Thema Innovation handelt ist es zunächst sinnvoll den Begriff genauer zu definieren.

Nach Joseph Schumpeter, dem Begründer der ökonomischen Innovationstheorie ist Innovation „... die Durchsetzung einer technischen oder organisatorischen Neuerung, nicht allein ihre Erfindung. Innovator ist der schöpferische Unternehmer (im Gegensatz zum Arbitrageunternehmer, der lediglich vorhandene Preisunterschiede zur Gewinnerzielung ausnutzt), der auf der Suche nach neuen Aktionsfeldern den Prozess der schöpferischen Zerstörung antreibt. Man unterscheidet unter anderem technische, organisatorische, institutionelle und soziale Innovationen “ (Schumpeter 1952).

Wichtig erscheint dabei die Unterscheidung zwischen Erfindung und Innovation. Eine Region wird in dieser Arbeit nur dann als innovativ bezeichnet, wenn es ihr gelingt technische, organisatorische, institutionelle und/oder soziale Neuerungen nicht nur hervorzubringen sondern diese auch umzusetzen. Wie der Erfolg der einzelnen europäischen Regionen auf diesem Gebiet gemessen werden kann, wird im Abschnitt 2.2 dargestellt. Zunächst soll die Schwierigkeit der Datenbeschaffung verdeutlicht werden.

2.1 Datenverfügbarkeit

Beinahe sämtliche Daten, die für die Messung regionaler Innovationsunterschiede in Eu- ropa infrage kommen, werden vom Europäischen Statistischen Zentralamt (Eurostat) be- reitgestellt. Der Umfang dieser Datenreihen ist allerdings stark begrenzt. Die bis vor weni- gen Jahren noch national organisierte Datenerhebung und die damit verbundenen Proble- me der internationalen Vergleichbarkeit hinterlassen ihre Spuren. Das Problem wird da- durch verschärft, dass ältere nationale Statistiken nur sehr schwer und mit hohem Aufwand umgeformt und damit über Ländergrenzen hinweg vergleichbar gemacht werden können. In den meisten Analysen bleiben diese daher unberücksichtigt. Erst seit einigen Jahren werden die Regionalstatistiken von den nationalen Behörden einheitlich ermittelt und für Sekundärdatenanalysen aufbereitet. Beträchtliche Fortschritte im Aufbau der „ Regio- Datenbank “ brachte der Zweite Bericht der Europäischen Kommission zu Forschungs- und Technologieindikatoren (siehe EK 1997). Weitere Verbesserungen können dank der anhal- tenden Europäisierung in der Datenerhebung, speziell im Zuge der EU-Osterweiterung erwartet werden.

Vereinzelt werden von Eurostat auch eigene europaweit angelegte Umfragen durchgeführt, die für internationale Vergleiche herangezogen werden. Besonders erwähnenswert für die Regionalforschung ist der „ Labour Force Survey “, welcher die Bereiche Arbeitskräfte und Unternehmen umfasst.

Untergliederung in NUTS Ebenen

Je nach Erhebungsmethode stehen die Daten für unterschiedliche Territorialebenen zur Verfügung. Das dafür zugrunde liegende NUTS¹ -Schema gibt den Kategorisierungsraster vor. NUTS 2 stellt für regionalpolitische Analysen die wichtigste Ebene dar. Sie umfasst die statistische Einheit der 210 europäischen Basisregionen. In Österreich sind dies die neun Bundesländer. NUTS 1 entspricht einer größeren Ebene, wofür in Ländern mit relativ kleinen Basisregionen, diese zu einem größeren Ganzen zusammengefasst werden (z.B. Wien, Niederösterreich und Burgenland zu „Ostösterreich“). Eine auf der anderen Seite noch feinere Aufgliederung etwa bis auf die Bezirksebene ist aufgrund der aufwendigen Datenerhebung nur vereinzelt verfügbar.

Ein Problem bei der Analyse stellen die zum Teil starken Unterschiede in der Größe und Anzahl der europäischen Regionen dar. Während Österreich auf NUTS 2 Ebene neun Re- gionen aufweist, sind dies in Belgien und Irland bei ähnlicher geographischer Größe nur jeweils drei. Auch wenn das NUTS-Schema hier gewisse Abhilfe schafft, können gewisse Verzerrungen in beide Richtungen nicht ausgeschlossen werden. Die Statistiken kleiner Regionen sind anfällig für abrupte Abweichungen, da die Situation einer einzelnen Firma den Innovationserfolg der gesamten Region beeinflussen kann. Bei großen Regionen stellt sich die Frage, inwiefern hier die Lokalisation erfolgreicher Innovationsgebiete überhaupt möglich ist.

Weitere Datenbanken

Neben den Datenbanken der Europäischen Union werden bei Analysen vereinzelt auch die jährlich von der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) publizierten Indikatoren zu Forschung und Entwicklung (FuE) und die European Regional Database des Instituts für Ökonometrie der Universität Cambridge herangezogen. Kommerzielle Studien diverser Consulting Institute runden das Angebot an Datenmaterial ab. Dennoch kann die Verfügbarkeit von Statistiken weiterhin als die Achillesferse der europäischen Regionalforschung bezeichnet werden. Nur wenige Indikatoren, die weiter unten noch ausführlich diskutiert werden sind flächendeckend erfasst. Bis einigermaßen aussagekräftige Zeitreihen zur Verfügung stehen werden noch einige Jahre vergehen.

Die begrenzte Auswahl an erfassten Indikatoren hat aber auch positive Effekte. Notwendigerweise müssen sich Regionalforscher weitgehend auf dieselben Datenquellen beziehen. Dies erleichtert mitunter die Interpretation und Vergleichbarkeit der Ergebnisse.

Roland Spitzlinger <Regionale Innovationsunterschiede in Europa>

2.2 Messmethodik

Verschiedene Studien verwenden verschiedene Methoden um den theoretischen Begriff Innovation im regionalen Kontext zu erfassen. Die wichtigste d.h. von den meisten Auto- ren angewandte Methode ist die Messung mittels Indikatoren. Dabei wird versucht regio- nale Innovationsphänomene mittels quantitativer Methoden darzustellen. Es gibt aber auch vereinzelt Versuche mithilfe zum Teil qualitativer Methoden den Systemcharakter stärker in den Vordergrund zu stellen. Aufgrund der überragenden Bedeutung strikt quantitativer Methoden wird in weiterer Folge vor allem die erstgenannte Messmethode dargestellt. Dabei sollen jedoch auch die Grenzen dieser Herangehensweise zur Sprache gebracht und mögliche Alternativen aufgeworfen werden. Insbesondere wird auf die Arbeit „ Innovati- onspotenziale deutscher Regionen im europäischen Vergleich “ (siehe Gehrke und Legler 2001) und auf den Aufsatz „ Regionale Innovationsmuster “ (siehe D’Agostino 2000) näher einzugehen sein.

Quantitative Messung regionaler Innovationsunterschiede

Um regionale Innovationsunterschiede sichtbar zu machen werden zunächst möglichst viele potentielle Indikatoren herangezogen und auf ihre Tauglichkeit hin überprüft. Wie bereits erwähnt orientieren sich die Autoren dabei stark an der Verfügbarkeit von Daten. Je nach theoretischer Orientierung und Ziel der Untersuchung werden aus diesem Reservoir an Datenreihen dann einige wenige Faktoren herausgegriffen und gegebenenfalls zu einem Index der regionalen Innovationstätigkeit zusammengefasst.

Dieser Vorgehensweise bedient sich auch die wichtigste Institution bzw. der wichtigste Auftraggeber europäischer Regionalforschung, die Europäische Kommission. Der Grund für das Engagement ist ein politischer. Im Jahr 2000 verschrieb sich die Europäische Uni- on dem Lisabon Ziel, Europa bis zum Jahr 2010 zum wettbewerbsfähigsten und dyna- mischsten wissensbasierten Wirtschaftsraum der Welt zu machen. Um die Fortschritte auf dem Weg im Auge zu behalten gibt die Europäische Kommission seither jährlich eine Evaluationsstudie in Auftrag, welche sowohl die nationale als auch die regionale Ebene untersucht. Die Ergebnisse werden laufend im European Trend Chart on Innovation, ge- naugenommen in dessen statistischem Teil, dem European Innovation Scoreboard (EIS) veröffentlicht. Das European Innovation Scoreboard: Technical Paper No 3 (siehe EK 2003) befasst sich speziell mit dem Vergleich europäischer Regionen. Es beinhaltet eine Beschreibung der angewandten Methode und gibt einen Überblick über die aktuelle Situa- tion in den Regionen. Die Studie ist die vollständigste Auflistung weithin verbreiteter In- novationsindikatoren und dient daher infolge als Basis für weitere Ausführungen.

European Trend Chart on Innovation

Die Studie der Europäischen Kommission über regionale Innovationsunterschiede setzt methodisch auf eine breite Basis von 13 Indikatoren, welche den vier Blöcken Humanka- pital, Wissensproduktion, Ü bertragung/Verbreitung von Wissen sowie Finanzierung, Out- put und Märkte. zugerechnet werden können. Eine adäquate Beschreibung dieser Bereiche durch die Indikatoren soll in Summe ein möglichst genaues Bild der tatsächlichen regionalen Innovationstätigkeit geben. Gleichzeitig soll die große Zahl an Faktoren die Robustheit der tendenziell unsicheren Einzelkennziffern verbessern. Die einzelnen Indikatoren werden im Kapitel 3 eingehend diskutiert.

Regionale Ausprägung vs. Lokationsquotient

Bei der Messung der Indikatoren vergleichen die Autoren die Regionen in dem sie den prozentuellen Anteil z.B. der Akademiker in jeder Regionen messen und diesen dann untereinander vergleichen. Als mögliche Alternative bietet sich der Lokationsquotient an. Hier wird mittels Gini-Koeffizienten die Konzentration aller EU-Akademiker in einer Region ermittelt. Es werden also nicht regionale Statistiken miteinander vergli- chen, sondern man misst den Anteil der gesamten EU-Akademiker an sich, der sich in einer Region befindet. Der Vorteil besteht darin, dass die Verteilung innerhalb der EU stärker zutage tritt. Aussagekräftige Resultate liefert diese Methode allerdings erst bei einer genügend ausgeprägten Arbeitskräftemobilität quer über sämtliche untersuchte Regionen. Der Lokationsquotient ist vor allem in den USA gebräuchlich. In Europa wird die Methode lediglich von der Universität Cambridge angewandt. Beide Metho- den liefern annähernd ähnliche Ergebnisse.

Aus den 13 Indikatoren, welche für sämtliche europäischen Regionen inklusive jene der Beitrittskandidaten erfasst, in dieser Studie allerdings nur für die EU Regionen ausgewer- tet wurden, wird ein sogenannter „ Revealed Regional Summary Innovation Index “ (RRSII) berechnet. Anhand dieser Maßzahl werden am Ende sämtliche Regionen gereiht. Auf Grund der teilweise schwierigen Vergleichbarkeit von Regionen über nationale Grenzen hinweg, müssen bei der Berechnung des Indexes allerdings vorher noch einige Anpassun- gen vorgenommen werden.

Neutralisierung von Ländereffekten

Viele regionale Innovationsimpulse bzw. Innovationshemmnisse können nicht vollständig vom nationalen Kontext getrennt betrachtet werden. Manche Staaten zeigen in gewissen Bereichen eine geschlossen starke Leistung (z.B. Großbritannien bei der Beteiligung der Bevölkerung an lebenslangem Lernen), hinken aber in anderen Gebieten geschlossen hin- terher (z.B. Griechenland bei der Anzahl von Patentanmeldungen). Dafür verantwortlich sind meist unterschiedliche nationale Gesetze und kulturelle Eigenheiten. Soll die tatsäch- liche Innovationsstärke einer Region gemessen werden, so muss auch die relative Position des jeweiligen Landes mitbedacht werden. Regionen, welche im internationalen Vergleich schlecht abschneiden, sich aber vom Durchschnitt im eigenen Land positiv abheben, sollen in der endgültigen Bewertung begünstigt, Regionen mit guter internationaler Performance bei gleichzeitig schlechtem Abschneiden im nationalen Vergleich niedriger bewertet wer- den. Um dies zu gewährleisten werden zunächst zwei Indices berechnet. Der „ Regional Summary Innovation Index “ (RSII) vergleicht die europäischen Regionen direkt miteinan- der und streicht damit jene Regionen hervor, welche ungeachtet der Position des Heimat- landes durch besondere Innovationstätigkeit (verglichen mit allen EU Regionen) herausra- gen. Der „ Regional National Summary Innovation Index “(RNSII) bewertet die relative Position einer Region im eigenen Land und macht die lokalen Innovationsführer ausfindig. Durch die Berechnung des Mittelwertes dieser beiden Indices ergibt sich eine ausgewoge- ne Maßzahl (RRSII), anhand derer schließlich die Regionen verglichen werden können.

Kritik

Die Indexbildung zum objektiven Vergleich von Regionen stößt nicht bei allen Autoren auf ungeteilte Zustimmung. Gehrke und Legler (2001) etwa vertreten den Standpunkt, dass einzelne Regionalindikatoren nicht einfach zu einem Aggregat zusammengefasst werden können. Bei Hochtechnologieregionen werde auf Grund der starken Führungsposition die Messung zwar nicht verzerrt, bei der Untersuchung von weniger innovativen Regionen sei durch diese Methode die Abbildung der komplexeren Realität aber nicht mehr gewährleis- tet. Schließlich gäbe es auf regionaler Ebene eine Mehrzahl von Potenzialfaktoren und damit auch eine Vielzahl von Wegen die zu mehr Produktivität und Beschäftigung führen können. Besondere Kritik äußern die Autoren auch an der Praxis, „Input“-Faktoren (z.B. FuE, hochqualifiziertes Personal) und „Output“-Faktoren (z.B. Patente) jeweils gleich ge- wichtet in einen Topf zu werfen. (siehe Gehrke und Legler 2001, S. 24)

D’Agostina (2000) bemängelt die generelle Fokussierung auf Indikatoren. Er streicht in seiner Analyse europäischer Innovationssysteme, die auf einer Umfrage zum Innovations- verhalten europäischer Unternehmen basiert, die Wichtigkeit eines gelungenen Gesamtsys- tems hervor. Es komme demnach nicht so sehr darauf an bei allen Indikatoren Spitzenwer- te zu erzielen, sondern darauf den richtigen Mix zu finden. Die Städte Hamburg und Kob- lenz sowie weitere acht britische Regionen fungierten hierfür als gute Beispiele. Bei einem hohen Anteil an Personen mit Hochschulabschluss, vielen innovativen Firmen (mehr als 50 Prozent bezeichnen sich selbst als innovativ) und einer hohen Patentaktivität (die Pa- tentanmeldungen übersteigen den EU-Schnitt um das Doppelte) erreichen die FuE Ausga- ben nur durchschnittliches Niveau. Die Anzahl der MitarbeiterInnen in FuE Aktivitäten ist sogar verhältnismäßig gering. Ausgezeichnete Werte gibt es bezeichnenderweise jedoch bei der Verbreitung von Innovationen. Dies ist auch die Hauptaussage der Studie. Die Er- gebnisse legen die Wichtigkeit einer gelungenen Kommunikation zwischen Wirtschaft und Staat nahe. Dies zeigten auch die Fälle zahlreicher schwedischer Regionen, welche zwar bei den privaten Aufwendungen für FuE in Prozent des Bruttoinlandprodukts (Input- Faktor) einen enorm hohen Wert erreichen (der Anteil übersteigt den europäischen Durch- schnitt um das Zehnfache!), aber dennoch auf Grund eines unzureichenden Wissenstrans- fers zwischen dem öffentlichen und privaten Sektor beim Innovations-Output keine ähn- lich spektakulären Ergebnisse erzielen.

Eine optimale Verbreitung der Innovationen führe so D’Agostina nicht direkt zu einer er- höhten Innovationsaktivität der Unternehmen, steigere jedoch die Geburten- und Sterbera- te von Firmen sowie die Anzahl von Fusionen und Aufkäufen. Dadurch werde die gesamte Wirtschaft in positiver Weise dynamisiert und verjüngt. (siehe D’Agostino 2000, S. 2-10)

Die Europäische Kommission hat sich dieser Argumentationsweise weitgehend ange- schlossen und inkludiert in ihrem neuesten Bericht zur Innovationstätigkeit (siehe EK 2003) neben den Bereichen Humankapital, Wissensproduktion und Finanzierung im Ge- gensatz zu früheren Studien nun auch Indikatoren zur Messung der Innovationsdiffusion.

[...]

¹ NUTS: (Nomenclature of Territorial Statistical Units) ist ein fünfstufiges, hierarchisch aufgebautes Klassifikationssys- tem zur Kategorisierung Europäischer Regionen. Ziel ist eine einheitliche Datenerhebung, -verarbeitung, sowie eine Harmonisierung der Regionalstatistik für sozioökonomische Regionalanalysen zur Formulierung regionalpo- litischer Initiativen. Für weitere Informationen siehe: http://europa.eu.int/comm/eurostat/ramon/nuts