Das Life Sciences-Cluster in der Region Basel
Thomas Vogel
Das Life Sciences-Cluster in der Region Basel
Dissertation
zur Erlangung der Würde eines Doktors der Philosophie vorgelegt der Philosophisch-Historischen Fakultät
der Universität Basel
Thomas Vogel von Deutschland aus
Basel 2021
Buchbinderei Bommer GmbH
Originaldokument gespeichert auf dem Dokumentenserver der Universität Basel edoc.unibas.ch
Genehmigt von der Philosophisch-Historischen Fakultät der Universität Basel, auf Antrag von
Prof. Dr. Rita Schneider-Sliwa Prof. Dr. Ernst-Jürgen Schröder
Basel, den 29.06.2020
Der Dekan Prof. Dr. Ralph Ubl
I
Inhaltsverzeichnis
Danksagung ... IV Zusammenfassung ... V Abbildungsverzeichnis ... VIII Kartenverzeichnis ... IX Tabellenverzeichnis ... X
Part 1 - Einleitung und theoretischer Hintergrund
1 Einleitung ... 1
1.1 Zielsetzung ... 2
1.2 Relevanz ... 3
1.3 Daten und methodisches Vorgehen ... 5
1.4 Fallbeispiel ... 6
1.5 Aufbau der Arbeit ... 6
2 Theoretischer Hintergrund ... 8
2.1 Wissensökonomie und Wissensexternalitäten ... 8
2.2 Regionen und räumliche Innovationsmodelle ... 9
2.2.1 Nationale Innovationssysteme ... 10
2.2.2 Regionale Innovationssysteme ... 11
2.2.3 Lernende Regionen ... 14
2.3 Das Clusterkonzept und seine Entstehung ... 15
2.3.1 Industriedistrikte nach Marshall ... 15
2.3.2 Porters Diamantmodell ... 17
2.3.3 Porters Clusterkonzept ... 19
2.3.4 Cluster als Wertschöpfungssystem ... 24
2.3.5 Zentrale Mechanismen des Clusterkonzepts ... 28
2.3.6 Konzept der Nähe im Clusterkontext ... 29
2.3.7 Anerkennung und Kritik des Clusterkonzepts ... 30
2.4 Clusterentwicklung ... 31
2.4.1 Konzept der industriellen Entwicklungspfade ... 32
2.4.2 Pfadabhängigkeiten und Lock-In ... 33
2.4.3 Clusterentwicklung nach Porter ... 36
2.4.4 Clusterlebenszyklus nach Menzel und Fornahl ... 39
Part 2 - Kontextualisierung: Cluster in der Schweiz - wirtschaftspolitische und historische Betrachtung 3 Clusterpolitik in der Schweiz ... 43
3.1 Clusterpolitik in der Schweiz auf Bundesebene ... 43
3.1.1 Die Standortpromotion und Exportförderung des SECO ... 45
3.1.2 Innovationsförderung: KTI / Innosuisse ... 46
3.1.3 Neue Regionalpolitik ... 47
3.2 Kantonale Clusterpolitik und Clusterförderung ... 47
3.2.1 BaselArea.swiss ... 48
3.2.2 Basel Inkubator und Innovationsstrategie der Universität Basel ... 49
3.2.3 Handelskammer beider Basel, Initiative Life Sciences Cluster Region Basel und Life Sciences- Strategie ... 49
II
4 Geschichte des Life Sciences-Clusters in der Region Basel – 500 Jahre industrielle Entwicklung ... 51
4.1 Entstehung des Clusters anhand des Konzepts der industriellen Entwicklungspfade ... 52
4.1.1 Die Entstehung der Seidenbandindustrie ab dem 16. Jahrhundert (1. Zyklus) ... 53
4.1.2 Farbstoffindustrie und chemische Industrie (2. Zyklus) ... 55
4.1.3 Pharmaindustrie (3. Zyklus) ... 57
4.1.4 Life Sciences als Weiterentwicklung der Pharma-Branche ... 59
4.1.5 Zusammenfassung ... 62
4.2 Das Life Sciences-Cluster in der Region Basel im Clusterlebenszyklus ... 64
Part 3 - Empirische Analyse 5 Untersuchungsgebiet, Daten und Methoden ... 67
5.1 Untersuchungsgebiet Region Basel ... 67
5.2 Operationalisierung der Life Sciences ... 71
5.2.1 Begriffsbestimmung der Life Sciences ... 71
5.2.2 Definition der einzelnen Life Sciences-Bereiche ... 72
5.3 Identifizierung des Clusters in der Region Basel anhand von Konzentrationsmassen ... 73
5.3.1 Standortquotient ... 74
5.3.2 Clusterindex ... 77
5.3.3 Zusammenfassung ... 79
5.4 Datengrundlage ... 80
5.4.1 Datengrundlage für das Life Sciences-Cluster in der Region Basel ... 80
5.4.2 Erstellung einer Forschungsdatenbank der Life Sciences-Branche in der Region Basel ... 81
5.5 Survey der Life Sciences-Branche in der Region Basel ... 82
5.5.1 Survey ... 82
5.5.2 Fragebogen ... 83
5.5.3 Datenaufbereitung ... 84
5.6 GIS-Analyse ... 85
5.6.1 GIS-Visualisierung ... 85
5.6.2 Graphische Aufbereitung der GIS-Karten ... 85
5.7 Netzwerkanalyse von Kooperationen der Life Sciences-Unternehmen ... 86
5.7.1 Netzwerkanalyse in dieser Untersuchung ... 86
5.7.2 Begrifflichkeiten der Netzwerkanalyse ... 87
6 Übersicht über das Life Sciences-Cluster und seine Strukturen ... 90
6.1 Branchen-, Unternehmens- und Raumstruktur des Clusters ... 90
6.1.1 Übersicht über die angeschriebenen und antwortenden Unternehmen ... 90
6.1.2 Räumliche Struktur des Life Sciences-Clusters ... 95
6.1.3 Branchen- und Unternehmensgruppenstruktur ... 99
6.1.4 (Europa-)Hauptsitz in der Region Basel ... 101
6.1.5 Hauptaktivität in der Region Basel ... 102
6.2 Unternehmensindikatoren ... 103
6.2.1 Alter der Unternehmen ... 103
6.2.2 Mitarbeiterzahl ... 105
6.2.3 Ausgründung (Spin-off) ... 107
6.2.4 Familienunternehmen ... 108
6.3 Geplante Veränderungen in den nächsten fünf Jahren ... 109
6.4 Zugehörigkeitsgefühl ... 111
6.5 Zusammenfassung ... 115
7 Kooperationen aus Sicht der Unternehmen und netzwerkanalytische Betrachtung ... 117
7.1 Geschäftskooperationen ... 117
7.1.1 Beziehungen zu Zulieferern ... 117
7.1.2 Netzwerk der Geschäftsbeziehungen ... 120
7.2 Forschungskooperationen ... 125
7.2.1 Kooperationen mit Universitäten und/oder Forschungseinrichtungen ... 125
7.2.2 Formen und Häufigkeiten der Kooperationen ... 127
7.2.3 Netzwerk der Forschungskooperationen ... 130
7.3 Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 135
III
7.3.1 Übersicht über Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 135
7.3.2 Netzwerk der Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 137
7.4 Twitter-Netzwerk ... 140
7.5 Zusammenfassung ... 143
8 Standortanalyse und standortbezogene Faktoren aus Sicht der Unternehmen ... 146
8.1 Die Region Basel als Wirtschaftsstandort ... 148
8.2 Standortfaktoren aus Sicht der Unternehmen ... 154
8.2.1 Wirtschaftsnahe Infrastruktur ... 154
8.2.2 Staatliche Rahmenbedingungen ... 161
8.2.3 Verkehrsinfrastruktur ... 167
8.2.4 Marktzugang in der Region Basel ... 172
8.2.5 Arbeitskräfte ... 177
8.2.6 Wohn- und Freizeitwert ... 184
8.3 Zusammenfassung ... 188
9 Standortbezogene Treiber aus Sicht der Unternehmen ... 190
9.1 Auswirkungen durch den Standort im Cluster ... 190
9.1.1 Positive Effekte durch den Standort im Cluster ... 190
9.1.2 Negative Effekte durch den Standort im Cluster ... 196
9.2 Innovationstreibende Faktoren ... 198
9.3 Wichtigkeit verschiedener Fördermassnahmen für das Cluster ... 202
9.4 Zusammenfassung ... 205
Part 4 - Fazit 10 Fazit ... 207
10.1 Clusterübersicht ... 207
10.2 Kooperationen und Netzwerke ... 209
10.3 Standortanalyse ... 211
10.4 Standortbezogene Treiber aus Sicht der Unternehmen ... 213
10.5 Determinanten der Clusterentwicklung – «Cluster of Conditions» ... 215
10.6 Schlussbetrachtung ... 220
Literatur ... 221
Anhang ... 238
IV
Danksagung
Zum Gelingen dieser Arbeit hat eine Vielzahl von Personen beigetragen. Mein Dank gilt vor allem Frau Prof.
Dr. Rita Schneider-Sliwa für die sehr gute Zusammenarbeit sowie die Möglichkeit, in ihrer Forschungsgruppe und mit ihrer Hilfe diese Arbeit schreiben zu können. Ihre Begleitung während der Bearbeitung in Form vieler ertragreicher Diskussionen, Anregungen und Hilfestellungen hat massgeblich zu diesem Projekt beigetragen.
Ebenso möchte ich mich bei meinem Zweitgutachter, Prof. Dr. Ernst-Jürgen Schröder, für seine fachliche Un- terstützung und die vielen positiven Gespräche bedanken, die eine grosse Hilfe waren. Dies gilt auch für Prof.
Dr. Justin Winkler.
Innerhalb der Forschungsgruppe haben viele Kolleginnen und Kollegen in unterschiedlicher Form einen wichti- gen Beitrag zu dieser Arbeit geleistet. Gedankt sei an dieser Stelle Leena Baumann, Noémie Augustin sowie Myrta Brunner für ihre Hilfe bei der kartographischen Bearbeitung. Ebenso Guy Doerfel, Jan Bauer und Bertram Baumgarten für ihre Unterstützung insbesondere bei den Recherchen und Datenbanktätigkeiten, Dr. Claudia Saalfrank und Nina Goldman für den fachlichen Austausch innerhalb der Abteilung, Dr. Heike Schmidt für ihre Hilfe bei allem, was mit Literatur zu tun hatte. Dank gilt auch Yvonne Gilgen sowie Nicolas Pflimlin für die organisatorische und technische Unterstützung.
Besonders danken möchte ich meinen Eltern Dr. Klaus und Theresia Vogel für ihre Förderung und stetige Unterstützung in meinem Leben. Ohne sie hätte ich diesen Weg nicht einschlagen können. Ebenso möchte ich meinen Geschwistern Dr. Alexander Vogel, Dr. Annette Hoffmann, Dr. Johannes Vogel sowie Markus Vogel und ihren Familien danken. Sie haben mich stets in meinen Vorhaben unterstützt und bestärkt. Abschliessend gilt mein grosser Dank meiner Frau Tanja, die mir immer zur Seite steht. Die gemeinsame Zeit kam während des Schreibens oftmals zu kurz und sie hatte immer Verständnis dafür. Ohne sie wäre diese Arbeit nicht zu- stande gekommen.
V
Zusammenfassung
Hintergrund und Forschungsziel. Die Region Basel ist einer der weltweit bedeutendsten Standorte für die Life Sciences-Industrie. Neben den Hauptsitzen führender Unternehmen wie Roche, Novartis und Syngenta sind über 750 weitere Akteure in der Region ansässig. Sie bilden ein Cluster, das als Wachstumsmotor für die Region fungiert und ihren Wohlstand sichert. Es mangelt jedoch an umfassenden Untersuchungen zu diesem Cluster. Die vorliegende Arbeit greift diese Tatsache auf und untersucht das Life Sciences-Cluster in der Region Basel in seiner Gesamtheit. Dazu gibt sie erstmalig einen umfassenden Überblick über das Cluster nach Bran- chen-, Unternehmens- und Raumstruktur sowie über die Netzwerke innerhalb der Ballung. Ebenso erfolgt eine Analyse der von den Unternehmen wahrgenommen Vor- und Nachteile des Standorts im Cluster sowie von Standortfaktoren und Innovationstreibern aus der Sicht der Life Sciences-Unternehmen.
Untersuchungsgebiet, Daten und methodisches Vorgehen. Das Untersuchungsgebiet dieser Arbeit um- fasst die trinationale Region Basel. Diese wird definiert durch die Kantone Basel-Stadt, Basel-Landschaft, Aar- gau, Solothurn, Jura sowie die grenznahen Gemeinden aus Deutschland und Frankreich. Das methodische Vorgehen gliedert sich in mehrere Teile. Für die Kontextualisierung des Life Sciences-Clusters in der Region Basel wurden zunächst dessen historische Entwicklungspfade analysiert. Es erfolgte eine Operationalisierung des Begriffs Life Sciences, der die Branchen Pharmazie, Biotechnologie, Medizinaltechnik, Agrochemie und den Bereich sonstige (Spezialitätenchemie und Kosmetik) umfasst. Über eine Sekundärdatenanalyse zur Er- mittlung verschiedener Konzentrationsmasse wurde ein Nachweis für die Existenz des Clusters erbracht. Eine weitere Sekundärdatenanalyse diente dem Aufbau einer eigenen Forschungsdatenbank mit allen relevanten Life Sciences-Unternehmen, da bisher kein umfassendes Verzeichnis dazu existiert. Im Mittelpunkt der empiri- schen Analyse steht ein quantitativer Survey aller 766 Cluster-Unternehmen (Rücklaufquote 20.2 %). Um das Cluster und seine Unternehmen räumlich darstellen und analysieren zu können, erfolgte eine GIS-Analyse. Die Darstellung und Analyse der Beziehungen zwischen den Unternehmen wurde mit einer Netzwerkanalyse durch- geführt.
Ausgewählte Ergebnisse. Das heutige Life Sciences-Cluster weist eine lange Entwicklungsgeschichte und daraus entstandene Pfadabhängigkeit auf. Aus der Produktion von Farbstoffen, die sich in der Region Basel als Folge der Seidenbandproduktion vor knapp 500 Jahren ansiedelte, hat sich im Laufe der Zeit die chemische Industrie entwickelt. Dieser Pfad führte durch Gemeinsamkeiten der Farbstoffe und der Pharmazie zur Heraus- bildung von Mischfirmen, die in beiden Bereichen aktiv waren sowie zur Gründung neuer Unternehmen, die sich ganz auf die Pharmazie spezialisierten. Diese nutzten das Wissen vor Ort, sei es durch Mitarbeiter oder sonstiges lokales Wissen aus der Farbstoffherstellung, und verwendeten es für die neu aufkommende pharma- zeutische Industrie. Innovationen und stetige Forschung haben zu neuen Produkten und Feldern wie der Bio- technologie geführt und somit das Feld der Life Sciences begründet.
Die wichtigsten Ergebnisse der empirischen Analyse sind:
Clusterübersicht. Das Life Sciences-Cluster in der Region Basel besteht aus 766 Unternehmen. 708 Unter- nehmen befinden sich in der Schweiz, 48 Akteure sind im grenznahen Deutschland ansässig, zehn in Frank- reich. Die dominierende Branche innerhalb des Clusters ist die Pharmazie, gefolgt von der Medizinaltechnik, dem Bereich sonstige (Spezialitätenchemie und Kosmetik), Biotechnologie und Agrochemie. Es findet eine starke räumliche Ballung der Unternehmen insbesondere in den Kantonen Basel-Stadt und Basel-Landschaft statt.
Die Analyse zeigt, dass die Region Basel über eine sehr diversifizierte Unternehmenslandschaft im Bereich der Life Sciences verfügt. Innerhalb der Wertschöpfungskette sind alle relevanten Unternehmensgruppen vor Ort ansässig. Dies veranschaulicht die relativ gleichwertige Verteilung auf die vier Gruppen Hersteller von Endpro- dukten, Zulieferer, Forschungs- und Entwicklungsunternehmen sowie Beratungsunternehmen. In der Region Basel findet sich eine starke geographische Konzentration von miteinander in einer Wertschöpfungskette ver- bundenen Unternehmen, spezialisierten Zulieferern, Dienstleistern, Unternehmen in verwandten Branchen so- wie unterstützenden Organisationen (z.B. Universitäten, Verbände).
VI
Das Cluster ist in überwiegendem Masse von einer KMU-Grössenstruktur geprägt. Obwohl in der öffentlichen Wahrnehmung häufig die grossen Unternehmen wie Roche oder Novartis dominieren, beschäftigten die be- fragten Clusterakteure in ganz überwiegender Mehrheit weniger als 250 Mitarbeiter. Mikrounternehmen mit bis zu neun Angestellten machten dabei den Hauptteil aus.
Das Zugehörigkeitsgefühl zum Cluster variiert je nach Lage des Unternehmens und zeigt eine deutliche räum- liche Ausprägung. Mit zunehmendem Abstand zum Kern des Clusters sinkt das Zugehörigkeitsgefühl der be- fragten Akteure. Das höchste Zugehörigkeitsgefühl wird im Kanton Basel-Stadt erreicht, gefolgt von Basel- Landschaft, Solothurn und Jura. Der niedrigste Wert findet sich im Kanton Aargau. Innerhalb der Branchen fühlen sich insbesondere Biotechnologie- und Pharmazieunternehmen zugehörig, gefolgt von Akteuren der Me- dizinaltechnik.
Kooperationen und Netzwerke. In dieser Arbeit wurden Geschäftsbeziehungen, Forschungskooperationen, Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung sowie das Kommunikationsgeschehen auf Twitter analysiert. Die Auswertung zeigt, dass innerhalb des Life Sciences-Clusters in der Region Basel vielfältige Ko- operationsbeziehungen und Netzwerke bestehen.
Bei den Geschäftsbeziehungen zeigt sich deutlich die Aufspaltung der Wertschöpfungskette auf mehrere Un- ter-nehmen. Am häufigsten gaben die Unternehmen an, zehn bis 24 Zulieferer zu haben. Mit steigender Mitar- beiterzahl nahm bei den Befragten auch die Anzahl an Zulieferern zu. Die Region Basel ist ein wichtiger Stand- ort für die Zulieferer. Drei Viertel der Umfrageteilnehmer hatten zusätzlich auch Zulieferer mit Sitz in Europa, knapp die Hälfte nannte Zulieferer ausserhalb Europas. Somit konnte die Analyse einerseits das regionale Vor- handensein der Wertschöpfungskette vor Ort zeigen, andererseits auch die weltweiten Geschäftsbeziehungen.
Knapp die Hälfte der befragten Unternehmen kooperierte bereits mit Universitäten und/oder Forschungsein- richtungen. Dies ist ein hoher Wert, vor allem vor dem Hintergrund, dass auch viele nicht-forschende Unter- nehmen wie Beratungsdienstleister an der Umfrage teilnahmen. Dieses Ergebnis stützt die Feststellung der Bedeutung der Forschung am Standort Basel. Die Universität Basel sowie die Fachhochschule Nordwest- schweiz waren dabei die am meistgenannten Forschungspartner. Auch das Universitätsspital Basel spielte eine wichtige Rolle. Hier zeigt sich der Vorteil der räumlichen Nähe, die eine Forschungskooperation vereinfacht.
Etwa ein Drittel der befragten Unternehmen kooperierte bereits mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung.
Die Analyse zeigt deutlich, dass insbesondere Einrichtungen, die die Vernetzung von Unternehmen zum Ziel haben, die häufigst genannten Partner sind. Am Untersuchungsbeispiel wird somit die grosse Bedeutung von formellen und auch informellen Kontakten innerhalb eines Clusters deutlich. Innerhalb des Netzwerks ist er- sichtlich, dass die Wirtschaftsförderer eine zentrale Stellung einnehmen. Nur über sie haben viele Unternehmen Kontakt miteinander.
Auffällig bei der Analyse des Twitter-Netzwerkes ist, dass nur knapp ein Fünftel der 766 Clusterunternehmen einen Twitter-Account besass. Dabei lässt sich der Trend feststellen, dass grössere Unternehmen eher ein Konto des Social Media-Dienstes haben. Die zentralen Akteure waren Roche und Novartis. Ihnen folgten be- sonders viele andere Unternehmen.
Standortanalyse. Die Region Basel als Wirtschaftsstandort insgesamt wurde von den Unternehmen positiv bewertet. Die positivsten Bewertungen finden sich in den Kantonen Basel-Stadt und Basel-Landschaft. Mit zu- nehmender Entfernung zum Kern des Clusters sinkt der Wert etwas, bleibt aber auf einem hohen Niveau. Be- sonders die Einflussgrössen wirtschaftsnahe Infrastruktur, Verkehrsinfrastruktur und der Wohn- und Freizeit- wert wurden sehr oft positiv oder sehr positiv wahrgenommen. Eher zurückhaltende Bewertungen gaben die Umfrageteilnehmer den staatlichen Rahmenbedingungen, der Verfügbarkeit von Arbeitskräften und dem Markt- zugang in der Region. Die detaillierte Standortanalyse zeigte, dass die Region Basel in vielen Bereichen für die Unternehmen als attraktiver Wirtschaftsstandort gesehen wurde. Es zeigten sich aber auch einzelne Standort- faktoren, bei denen die Umfrageteilnehmer Verbesserungspotential sahen. Dies sind vor allem die Verfügbar- keit von einheimischen Arbeitskräften, Lohnkosten, die Wirtschaftsförderung oder auch die Preise von Büro- und Gewerbeflächen.
VII Standortbezogene Treiber aus Sicht der Unternehmen. Die am häufigsten wahrgenommene positive Aus- wirkung durch die Clusterung waren informelle Kontakte. Diese können gerade bei der Wissensübertragung eine wichtige Rolle spielen. Auch Kooperationsmöglichkeiten, Ansporn und höherer Innovationsdruck zeigten sich als positive Clustereffekte. Auffällig ist, dass eine grosse Anzahl an Unternehmen allerdings gar keine positiven Effekte wahrnahm. Negative Effekte wurden von den Unternehmen seltener wahrgenommen. Am häufigsten spürten die befragten Akteure Verdrängungsprozesse. Auch der erschwerte Zugang zu Arbeitskräf- ten und hohe Standortkosten wurden genannt.
Die Unternehmen gaben eine Reihe von Faktoren an, die sie bei ihrer Innovationstätigkeit beeinflussen. So waren es insbesondere die Nachfragebindungen, also die Kunden, die die Unternehmen zu Innovationen an- regten. Besonders anspruchsvolle Kunden haben einen wichtigen Einfluss auf die Unternehmen. Hier spielt die Nähe eine grosse Rolle, um leicht in persönlichen Kontakt kommen und Feedback erhalten zu können. Die Unternehmensstrategie und der Wettbewerbsdruck wurden ebenso genannt wie die unterstützenden Branchen.
Damit Innovationen innerhalb der Unternehmen gelingen, kann der Standort im Cluster ein wichtiger Bestandteil sein. Er bietet die Möglichkeit, leicht mit Kunden, Konkurrenten und Zulieferern in Kontakt zu kommen und auch von ihnen zu lernen.
Es existieren unterschiedliche Massnahmen, die das Ziel einer Clusterförderung haben. Die befragten Unter- nehmen erachteten insbesondere die Fördermassnahmen zur Existenzgründung als sehr wichtig. Auch die Fördermittelberatung sowie Investoren- und Imagewerbung für die Region waren in den Augen der Unterneh- men von Bedeutung, ebenso wie Massnahmen für die Arbeitskräfteanwerbung.
Determinanten der Clusterentwicklung – «Cluster of Conditions». Die Analyse hat eine Reihe von Deter- minanten gezeigt, die für die Entstehung und die erfolgreiche Entwicklung des Life Sciences-Clusters in der Region Basel verantwortlich sind. Sie bilden zusammen ein Bündel an Faktoren, das gerade für Politiker und Einrichtungen der Wirtschaftsförderung auch anderer Regionen dienlich sein kann. Neben der Historie eines Clusters, die in der Analyse Hinweise auf positive Rahmenbedingungen für neu entstehende Cluster geben kann, spielen insbesondere die Faktoren Arbeitskräfte, staatliche Rahmenbedingungen, Wissenschafts- und Bildungslandschaft, Clusterumfeld/Marktzugang, Nachfragebedingungen, Wohn- und Freizeitwert, Infrastruktur sowie Kontext für Unternehmensstrategie und Wettbewerb eine wichtige Rolle. Diese Determinanten sollten innerhalb einer Region möglichst gut ausgebildet sein, um eine Clusterentwicklung zu ermöglichen und zu un- terstützen. Sie stellen auch die Stellschrauben dar, mit denen Politik und Einrichtungen der Wirtschaftsförde- rung in unterschiedlichem Masse Rahmenbedingungen verbessern und so Cluster fördern können.
VIII
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Aufbau der Arbeit ... 7
Abb. 2: Aufbau eines RIS ... 13
Abb. 3: Übersicht Agglomerationseffekte ... 16
Abb. 4: Porters Diamantmodell ... 17
Abb. 5: Wertschöpfungskette ... 20
Abb. 6: Cluster als mehrdimensionales lokalisiertes Wertschöpfungssystem ... 26
Abb. 7: Idealtypischer zirkulärer Selbstverstärkungsprozess im Cluster ... 28
Abb. 8: Pfadabhängige Entwicklung ... 35
Abb. 9: 3-Phasenmodell der Clusterentwicklung nach Porter ... 36
Abb. 10: Clusterlebenszyklus nach Menzel und Fornahl ... 39
Abb. 11: Clusterlandschaft der Schweiz ... 45
Abb. 12: Gründungsfeier der Universität Basel am 4. April 1460 ... 52
Abb. 13: Seidenhof am Blumenrain in Basel ... 53
Abb. 14: Baselbieter Heimarbeitspaar 1918 ... 54
Abb. 15: CIBA Klybeckquai 1893 ... 56
Abb. 16: Sandoz-Gelände Ende der 1970er Jahre ... 60
Abb. 17: Stammbaum der Basler Life Sciences-Branche ... 61
Abb. 18: Ablauf der Clusterlebenszyklen in der Region Basel ... 66
Abb. 19: Beschäftigung in der Life Sciences-Branche. Anteil an der Gesamtbeschäftigung in %, 2016 ... 68
Abb. 20: Wertschöpfung der Life Sciences-Branche. Anteil an der regionalen Gesamtwertschöpfung in %, 2016. ... 69
Abb. 21: Beispiel-Graph I ... 88
Abb. 22: Beispiel-Graphen II ... 89
Abb. 23: Standort aller 766 identifizierten Unternehmen nach Kanton bzw. grenznahem Ausland ... 92
Abb. 24: Anzahl der antwortenden Unternehmen nach ihrem Standort. ... 94
Abb. 25: Vergleich aller und antwortender Unternehmen nach Standort. ... 95
Abb. 26: Branchenzusammensetzung des Gesamtclusters ... 99
Abb. 27: Einteilung der Umfrageteilnehmer in Unternehmensschwerpunkte nach Branchen. ... 100
Abb. 28: Einteilung der Umfrageteilnehmer in Unternehmensgruppen. ... 101
Abb. 29: Mittelwerte aller Antworten zum Zugehörigkeitsgefühl sowie der Mittelwerte unterschieden nach Branchen ... 114
Abb. 30: Geschäftsbeziehungen des Clusters ... 120
Abb. 31: Kernkomponente - Geschäftsbeziehungen des Clusters inkl. Unternehmen ausserhalb des Clusters ... 122
Abb. 32: Geschäftsbeziehungen des Clusters (nur Unternehmen innerhalb des Clusters) ... 124
Abb. 33: Forschungsbeziehungen des Clusters, ohne Universitäten und Forschungsinstitute ... 131
Abb. 34: Forschungsbeziehungen inkl. Universitäten und Forschungseinrichtungen ... 132
Abb. 35: Kernkomponente des Netzwerks der Forschungskooperationen, nach Branchenzugehörigkeit ... 134
Abb. 36: Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 139
Abb. 37: Twitter-Netzwerk ... 142
Abb. 38: Attraktivität der Region Basel als Wirtschaftsstandort ... 146
Abb. 39: Bewertung der Einflussfaktoren insgesamt ... 154
Abb. 40: «Cluster of Conditions» als möglicher Leitfaden für ökonomische und politische Akteure ... 216
IX
Kartenverzeichnis
Karte 1: Untersuchungsgebiet dieser Arbeit ... 70
Karte 2: Standortquotient ausgewählter Kantone in der Region Basel ... 76
Karte 3: Darstellung aller 766 identifizierten Unternehmen des Life Sciences-Clusters ... 91
Karte 4: Darstellung der 155 Unternehmen, die am Survey teilgenommen haben. ... 93
Karte 5: Das Life Sciences-Cluster in der Region Basel: Fokus Basel-Stadt und Basel-Landschaft ... 96
Karte 6: Das Life Sciences-Cluster in der Region Basel: Fokus Basel-Stadt ... 97
Karte 7: Darstellung der Funktion nach Firmenstandort für sechs ausgewählte Unternehmen ... 98
Karte 8: Darstellung des Zugehörigkeitsgefühls der Umfrageteilnehmer ... 112
Karte 9: Beurteilung des Wirtschaftsstandorts Region Basel ... 150
Karte 10: Zufriedenheit mit dem Wirtschaftsstandort Region Basel ... 153
Karte 11: Bewertungen der wirtschaftsnahen Infrastruktur ... 160
Karte 12: Bewertungen der staatlichen Rahmenbedingungen ... 166
Karte 13: Bewertungen der Verkehrsinfrastruktur ... 171
Karte 14: Bewertungen des Marktzugangs in der Region Basel ... 176
Karte 15: Bewertungen des Angebots an Arbeitskräften ... 183
Karte 16: Bewertungen des Wohn- und Freizeitwerts ... 187
Karte 17: Wahrgenommene Clustereffekte Region Basel ... 194
Karte 18: Wahrgenommene Clustereffekte Fokus Basel-Stadt und Basel-Landschaft ... 195
X
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Übersicht über potentielle positive Clustereffekte ... 22
Tab. 2: Übersicht über potentielle negative Clustereffekte ... 23
Tab. 3: In der Untersuchung verwendete NOGA-Codes ... 72
Tab. 4: Standortquotient für Schweizer Kantone ... 75
Tab. 5: Clusterindex ... 78
Tab. 6: Sitz der angeschriebenen Unternehmen sowie Rücklaufquote ... 90
Tab. 7: (Europa-)Hauptsitz in der Region Basel ... 101
Tab. 8: Hauptsitz, nach Branche ... 102
Tab. 9: Hauptaktivität in der Region Basel ... 102
Tab. 10: Hauptaktivität – «sonstige» untergliedert ... 103
Tab. 11: Gründungsjahr der Unternehmen ... 103
Tab. 12: Gründungszeitraum, nach Branche ... 105
Tab. 13: Mitarbeiterzahl am Standort in der Region Basel ... 105
Tab. 14: Mitarbeiterzahl insgesamt ... 106
Tab. 15: Branche, nach Mitarbeitern am Standort in der Region Basel ... 106
Tab. 16: Ausgründungen (Spin-off) ... 107
Tab. 17: Ausgründung, nach Branche ... 107
Tab. 18: Mitarbeiterzahl am Standort in der Region Basel, nach Ausgründung ... 108
Tab. 19: Familienunternehmen ... 108
Tab. 20: Bedeutung Familienunternehmen auf den Erhalt des Standorts in der Region Basel ... 109
Tab. 21: Mitarbeiterzahl am Standort in der Region Basel, nach Familienunternehmen ... 109
Tab. 22: Standortveränderungen in den nächsten 5 Jahren ... 110
Tab. 23: Geplante Standortveränderung, nach Branche ... 110
Tab. 24: Geplante Standortveränderung, nach Gründung ... 111
Tab. 25: Zugehörigkeitsgefühl, nach Lage ... 113
Tab. 26: Zugehörigkeitsgefühl, nach Branche ... 114
Tab. 27: Anzahl der Zulieferer ... 117
Tab. 28: Anzahl der Zulieferer, nach Unternehmensgrösse am Standort Basel ... 118
Tab. 29: Herkunft der Zulieferer ... 118
Tab. 30: Herkunft der Zulieferer, nach Branche ... 119
Tab. 31: Masszahlen zu Kernkomponente - Geschäftsbeziehungen des Clusters ... 123
Tab. 32: Masszahlen zu Kernkomponente - Geschäftsbeziehungen nach Unternehmensgruppe des Clusters ... 123
Tab. 33: Kooperationen mit Universitäten und/oder Forschungseinrichtungen ... 125
Tab. 34: Kooperationspartner ... 126
Tab. 35: Kooperationen mit Universitäten, nach Branche ... 126
Tab. 36: Kooperationspartner, nach Branche ... 127
Tab. 37: Gründe für keine Kooperation ... 127
Tab. 38: Formen und Häufigkeiten der Kooperationen mit Universitäten und/oder Forschungseinrichtungen ... 128
Tab. 39: Probleme bei der Kooperation mit Unis/Forschungseinrichtungen ... 129
Tab. 40: Masszahlen - Kernkomponente des Forschungsnetzwerks ... 135
Tab. 41: Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 136
Tab. 42: Kooperationspartner - Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 136
Tab. 43: Gründe für Nicht-Kooperation mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 137
Tab. 44: Probleme bei der Kooperation mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 137
Tab. 45: Masszahlen – Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung ... 138
Tab. 46: Indegree-Werte Twitter-Netzwerk ... 141
Tab. 47: Betweenness-Werte Twitter-Netzwerk ... 141
Tab. 48: Einflussgrössen und dazugehörige Standortfaktoren ... 147
Tab. 49: Beurteilung Wirtschaftsstandort Basel allgemein ... 148
Tab. 50: Beurteilung des Wirtschaftsstandorts Basel allgemein, nach Branche ... 148
Tab. 51: Beurteilung des Wirtschaftsstandorts Basel allgemein, nach Unternehmensgruppe ... 149
Tab. 52: Beurteilung des Wirtschaftsstandorts Basel allgemein, nach Lage ... 149
XI
Tab. 53: Zufriedenheit Wirtschaftsstandort Basel allgemein ... 151
Tab. 54: Zufriedenheit Wirtschaftsstandort Basel allgemein, nach Branche ... 151
Tab. 55: Zufriedenheit Wirtschaftsstandort allgemein, nach Unternehmensgruppe ... 152
Tab. 56: Zufriedenheit Wirtschaftsstandort allgemein, nach Mitarbeiterzahl in der Region Basel ... 152
Tab. 57: Wirtschaftsnahe Infrastruktur insgesamt ... 155
Tab. 58: Universität/Hochschulen, nach Lage ... 156
Tab. 59: Standortfaktoren - Wirtschaftsnahe Infrastruktur ... 158
Tab. 60: Staatliche Rahmenbedingungen insgesamt ... 161
Tab. 61: Staatliche/Gesetzliche Regulierung, nach Branche ... 162
Tab. 62: Standortfaktoren - Staatliche Rahmenbedingungen ... 165
Tab. 63: Verkehrsinfrastruktur insgesamt ... 167
Tab. 64: Überregionale Verkehrsanbindung (Wasser), nach Unternehmensgruppe ... 168
Tab. 65: Standortfaktoren - Verkehrsinfrastruktur ... 170
Tab. 66: Marktzugang in der Region Basel insgesamt ... 172
Tab. 67: Marktzugang insgesamt, nach Branche ... 172
Tab. 68: Standortfaktoren - Marktzugang in der Region Basel ... 175
Tab. 69: Arbeitskräfte insgesamt ... 177
Tab. 70: Angebot an Arbeitskräften insgesamt, nach Branche ... 177
Tab. 71: Angebot an qualifizierten einheimischen Arbeitskräften, nach Branche ... 178
Tab. 72: Lohnkosten, nach Unternehmensgruppe ... 180
Tab. 73: Standortfaktoren - Arbeitskräfte ... 182
Tab. 74: Wohn- und Freizeitwert insgesamt ... 184
Tab. 75: Standortfaktoren - Wohn- und Freizeitwert ... 186
Tab. 76: Positive Clustereffekte ... 191
Tab. 77: Positive Clustereffekte, nach Branche ... 191
Tab. 78: Positive Clustereffekte, nach Unternehmensgruppe ... 192
Tab. 79: Positive Clustereffekte, nach Lage ... 193
Tab. 80: Negative Clustereffekte ... 196
Tab. 81: Negative Clustereffekte, nach Branche ... 197
Tab. 82: Negative Clustereffekte, nach Unternehmensgruppe ... 197
Tab. 83: Negative Clustereffekte, nach Lage ... 198
Tab. 84: Innovationstreibende Faktoren ... 200
Tab. 85: Beeinflussung durch Kunden, nach Branche ... 201
Tab. 86: Beeinflussung durch Konkurrenten, nach Branche ... 201
Tab. 87: Fördermassnahmen für das Cluster ... 204
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1 Einleitung
Die Ära der zunehmend globalisierten Wirtschaft zeichnet sich durch intensivierte weltweite Produktions- und Marktbeziehungen aus. Eine nahezu unbegrenzte Mobilität von Menschen, Informationen und Gütern lässt Dis- tanzen dabei stark schrumpfen. Die räumliche Entgrenzung der Ökonomie und ein Bedeutungsverlust regiona- ler Industrieballungen erscheinen als logische Folge. Allerdings lässt sich in der Realität häufig genau das Ge- genteil beobachten. Spezifische Branchen konzentrieren sich in gewissen Regionen und verteilen ihre Stand- orte nicht dispers auf der Welt. Das Lokale rückt als Gegenpart zur Globalisierung vermehrt in den Fokus und es kommt zu einer Wiederentdeckung der Region. Wettbewerbsvorteile in einer weltweiten Wirtschaft sind oft- mals lokal begrenzt und ergeben sich aus der Ballung von Unternehmen und Institutionen an einem Ort. Regi- onen mit solchen Clustern haben sich wirtschaftlich oftmals sehr erfolgreich entwickelt. Beispiele wie das Silicon Valley in Kalifornien, USA, sind in vielen Ländern zum Vorbild in der Regionalentwicklung geworden. In einer wissensbasierten Ökonomie erlangt der Standort somit eine besondere Bedeutung. Geographische, aber auch kulturelle und institutionelle Nähe erleichtern den Zugang zu Wissen, was sich positiv auf die Produktivität und auch die Innovationstätigkeit ausüben kann.
Industrieballungen oder Cluster sind jedoch kein neues Phänomen. Sie existieren schon lange und wurden bereits 1890 von Alfred Marshall als Industrielle Distrikte beschrieben. Unterschiedliche Autoren haben sich seitdem mit möglichen Auswirkungen durch die räumliche Konzentration von Unternehmen beschäftigt. Seit den 1990er Jahren sind diese Ballungen allerdings verstärkt in den Blickpunkt der Wissenschaft und auch der Politik gerückt. Hauptgrund hierfür ist insbesondere das Clusterkonzept von MICHAEL E. PORTER (u.a. 1990, 1998a, 1998b). Er schreibt branchenverwandten Unternehmen, die sich in geographischer Nähe zueinander befinden und gleichzeitig miteinander kooperieren und konkurrieren, wirtschaftliche Vorteile zu. Die Wettbe- werbsfähigkeit von Unternehmen und Regionen vor dem Hintergrund der zunehmenden Globalisierung stehen im Mittelpunkt seines Clusterkonzepts. Dies macht es als «Allheilmittel» gerade für die Politik und die Wirt- schaftsförderung attraktiv. Allerdings bedeutet diese grosse Beliebtheit noch nicht, dass das Konzept ohne Widersprüche bleibt. Kritiker weisen darauf hin, dass ein Cluster neben den möglichen propagierten Vorteilen auch potentielle Nachteile für die Unternehmen und die Region haben kann.
Der fortschreitende Wandel der Wirtschaft in eine Wissensökonomie führt dazu, dass Regionen und insbeson- dere Cluster bewusst gefördert werden. Dies kann direkt über den Versuch der Initiierung eines Clusters durch die Politik geschehen. Indirekt kann über die Schaffung bestmöglicher ökonomischer Rahmenbedingungen ver- sucht werden, ein Umfeld zu kreieren, in dem sich Cluster entwickeln und prosperieren können. Für beide Möglichkeiten ist ein fundiertes Wissen über Cluster notwendig. Politik und Wirtschaftsförderung benötigen In- formationen, wie Cluster entstehen. Ebenso bedeutsam ist Wissen darüber, welche Strukturen erfolgreiche Cluster aufweisen. Dabei spielt es eine grosse Rolle, wie die Unternehmen selbst die Rahmenbedingungen und spezifische Standortfaktoren bewerten. So können diese an die Bedürfnisse der Clusterakteure optimal ange- passt werden, um sie zu fördern.
In der Region Basel befindet sich mit der Life Sciences-Industrie ein Cluster, das auf eine sehr lange Historie zurückblickt. Mit über 750 Unternehmen ist die Region Basel heute ein weltweit führendes Zentrum der Life Sciences und besitzt globale Bedeutung innerhalb dieses Wirtschaftszweigs. Die wissenschaftliche Analyse der Entwicklung und insbesondere auch der Branchen- und Unternehmensstrukturen eines solch erfolgreichen und über einen langen Zeitraum gewachsenen Clusters sind von grossem Interesse. Diese Analyse ermöglicht ein genaueres Verständnis der Thematik sowie Einsichten und Hinweise für die Clusterförderung.
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1.1 Zielsetzung
Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen umfassenden Überblick über das Life Sciences-Cluster in der Region Basel nach Branchen-, Unternehmens- und Raumstruktur sowie über die Netzwerke innerhalb des Clusters zu geben.
Auch die von den Unternehmen wahrgenommenen Vor- und Nachteile des Standorts im Cluster stehen im Fokus. Zusätzlich werden Standortfaktoren und Innovationstreiber aus der Perspektive der Life Sciences-Un- ternehmen analysiert. Die Arbeit verfolgt dabei zwei Hauptzielsetzungen mit jeweils einzelnen Leitfragen:
Zielsetzung 1: Überblick über die Branchen-, Unternehmens- und Raumstrukturen sowie die Vernetzungen des Life Sciences-Clusters in der Region Basel
• Aus welchen Branchen und Unternehmen besteht das Life Sciences-Cluster in der Region Basel und wo befinden sich diese?
• Welche Indikatoren kennzeichnen diese Unternehmen?
• Welche Strukturen weisen die Kooperationen und Vernetzungen im Cluster auf?
Zielsetzung 2: Analyse von Standortfaktoren und Treibern aus Sicht der Life Sciences-Unternehmen
• Wie beurteilen die Life Sciences-Unternehmen verschiedene Standortfaktoren innerhalb der Region Basel?
• Welche Vor- und Nachteile des Standorts im Cluster werden von den Unternehmen wahrgenommen?
• Welche Faktoren treiben die Innovationtätigkeit der Life Sciences-Unternehmen in deren eigener Wahr- nehmung an?
Im Folgenden werden diese zwei Hauptzielsetzungen genauer spezifiziert.
Zielsetzung 1. Ziel ist, ein möglichst detailliertes Verständnis über die Grösse, Zusammensetzung und räumli- che Verteilung des Clusters zu erlangen. Dazu wird in dieser Arbeit erstmalig umfassend zusammengetragen, welche Branchen und Unternehmen das Life Sciences-Cluster in der Region Basel bilden. Es existiert bisher keine Quelle, die die Gesamtheit der Unternehmen in einer einzigen Datenbank zur Verfügung stellt. Diese Lücke schliesst die vorliegende Arbeit, indem eine eigene Forschungsdatenbank auf Grundlage der NOGA- Klassifikation erstellt wird.
Die auf diese Weise standardisierte Zusammenstellung enthält für jedes Unternehmen unterschiedliche Indi- katoren wie Branchenzugehörigkeit und Standort und ermöglicht so bereits Untersuchungen der betrieblichen Strukturen im Life Sciences-Cluster. Um genauere Informationen über die Unternehmen zu erhalten, ist eine Befragung von diesen notwendig. Die erstellte Datenbank bildet dazu die Basis. Die Ergebnisse liefern weiter- gehende Indikatoren wie Unternehmensschwerpunkt, Mitarbeiterzahl und Besitzverhältnisse, die die Daten- bank für die teilnehmenden Unternehmen ergänzt. Die im Survey erhobenen Daten ermöglichen eine vertiefte Analyse der Branchen- und Unternehmensstruktur des Life Sciences-Clusters in der Region Basel. So können detaillierte Erkenntnisse über die Zusammensetzung des Clusters gewonnen werden.
Für einen Überblick über die bestehenden Verflechtungen innerhalb des Clusters sind weitere Daten notwen- dig, die im Survey erhoben werden. Diese ermöglichen eine Übersicht über die Kooperationen der befragten Unternehmen und tragen zu einem besseren Verständnis der Prozesse im Cluster bei. Es erfolgt eine Unter- scheidung in Kooperationen zwischen Unternehmen, Kooperationen mit Forschungseinrichtungen sowie mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung und der Kommunikation auf Twitter. Somit ist es möglich, das Bezie- hungsnetzwerk der Unternehmen nachzuzeichnen. Dieses kann Hinweise auf die potentielle Entwicklungsdy- namik des Clusters liefern, indem Abläufe innerhalb der Unternehmensballung nachvollziehbar werden.
Zielsetzung 2. Um zu verstehen, warum sich Unternehmen in einer bestimmten Region konzentrieren, ist eine umfassende Untersuchung des betreffenden Wirtschaftsstandorts notwendig. Eine solche Standortanalyse liefert Hinweise darauf, welche Stärken und auch Schwächen sich für das untersuchte Gebiet identifizieren lassen. Dazu werden im Rahmen des für diese Arbeit durchgeführten Survey die befragten Unternehmen nach
3 einer Beurteilung ausgewählter Standortfaktoren befragt. Die so gewonnenen Ergebnisse bieten die Möglich- keit, die Standortattraktivität des Wirtschaftsraums Basel genauer einschätzen zu können. Sie liefern darüber hinaus mögliche Ansatzpunkte, bei welchen Standortfaktoren die Clusterakteure Verbesserungspotential se- hen. Diese Erkenntnisse können dabei helfen, bestmögliche Rahmenbedingungen für die untersuchten Bran- chen zu schaffen.
Ausgehend von der wissenschaftlichen Kontroverse um Porters Clusterkonzept ist es ein weiteres Ziel dieser Arbeit, mögliche Vor- und Nachteile, die sich aus Sicht der Unternehmen durch den Standort im Cluster erge- ben, zu identifizieren. Empirische Belege über potentielle Wirkungen von Unternehmensballungen auf Unter- nehmen und die Standortregion sind gerade vor dem Hintergrund des grossen Interesses an Clustern in der Regionalentwicklung von Bedeutung.
Hinsichtlich der Innovationsleistung von Unternehmen existieren verschiedene Treiber. Unternehmen inner- halb eines Clusters wird eine höhere Innovationsleistung zugeschrieben als Unternehmen ausserhalb eines Clusters. Dabei haben Innovationen einen grossen Einfluss auf die wirtschaftliche Entwicklung. So hängt die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und damit auch von deren Standortregionen in grossem Masse von der Innovationsfähigkeit ab. Um diese Treiber zu identifizieren und zu untersuchen, wird empirisch erhoben, was die Unternehmen in ihrer eigenen Wahrnehmung bei der Entwicklung und Einführung von neuen Produkten und Prozessen antreibt. So werden Erkenntnisse über innovationsfördernde Faktoren im Cluster gewonnen.
1.2 Relevanz
Diese Arbeit trägt am Beispiel der Region Basel in unterschiedlicher Weise zur Clusterforschung bei. Die For- schungsfragen sind dabei in mehrfacher Hinsicht relevant.
Stand der Forschung. Porters Clusterkonzept hat eine grosse Resonanz erfahren, die sich auch in der wis- senschaftlichen Literatur wiederspiegelt. Seit der Einführung seines Konzepts in den 1990er Jahren wurden Cluster unter verschiedensten Gesichtspunkten insbesondere in den Wirtschaftswissenschaften und der Wirt- schaftsgeographie thematisiert und untersucht. So existieren eine Vielzahl von Arbeiten, die sich mit dem Clus- terkonzept beschäftigen. Exemplarisch seien hier neben den Werken von PORTER (u.a. 1990, 1998a, 1998b, 2000), BRENNER (2004), ASHEIM et al. (2006), BATHELT (u.a. 2008), HUGGINS und IZUSHI (2011) sowie KIESE
(u.a. 2012) genannt. Daneben gibt es viele Arbeiten, in denen die Kritik am Clusterkonzept im Fokus steht, beispielsweise MARTIN und SUNLEY (2003), MALMBERG und POWER (2006) sowie WROBEL (2009). Auch die Konzeptualisierung von Clustern und Modelle wie der Clusterlebenszyklus wurden behandelt und finden sich u.a. bei AUDRETSCH und FELDMAN (1996), MENZEL und FORNAHL (u.a. 2010) sowie KETELS (2015). Ebenso gibt es unterschiedlichste Untersuchungen von einzelnen regionalen Clustern, für den deutschsprachigen Raum z.B. KUNKEL (2010), SCHIEBER (2013) oder HAHN (2015).
In Bezug auf das Life Sciences-Cluster in der Region Basel existieren einige kürzere wissenschaftliche Artikel, die sich mit dem Cluster beschäftigen. Dies sind vor allem CLAASSENS (2004), ROTH (2008), ZELLER (2011), FUNK (2013), KRUMMENACHER (2014) sowie VOGEL (2017, 2019). Daneben gibt es einige wenige Artikel sowie Arbeiten, die das Cluster in Basel im Rahmen einer übergeordneten Themensetzung behandeln, u.a. ALTWEGG
(2004), SCHRÖDER (u.a. 2000, 2006), TÖDTLING et al. (2011), BURCKHARDT (2014), GUGLER et al. (2015), DORO- CKI et al. (2017), SCHNEIDER-SLIWA (u.a. 2011, 2018), KLÖPPER (2009), ZELLER (2001) sowie eine Studie zu verschiedenen Clustern in der Region Basel (METROBASEL 2013). Veröffentlichungen mit unterschiedlichen Sta- tistiken und Daten zum Life Sciences-Cluster geben u.a. die HANDELSKAMMERBEIDER BASEL (u.a. 2014), BA- SELAREA.SWISS (u.a. 2019a, 2019b), BAK BASEL ECONOMICS AG (2010) sowie der Branchenverband INTERPHA- RMA (u.a. 2015) heraus. Die bisherige Literatur zur Entwicklung der Life Sciences-Branche in der Region Basel besitzt zumeist einen eher geschichtswissenschaftlichen Fokus und beschäftigt sich beispielsweise mit der Ge- schichte der Pharmazie in Basel. Auf diese Weise sind eine Vielzahl von Arbeiten über die Basler Wirtschaft und deren historischen Verlauf entstanden, u.a. BURCKHARDT, MÜLLER (1955), BAUER (1981), ENRIGHT, WEDER
(1995), POLIVKA (2016), KREIS, VON WARTBURG (2016).
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Wissenschaftliche Relevanz. Trotz der Vielzahl an Arbeiten zu Clustern und dem Clusterkonzept gibt es je- doch weiteren Forschungsbedarf. Eine Forschungslücke bezieht sich auf den Mangel an Erkenntnissen dar- über, welche Faktoren für die Entstehung und Entwicklung von Clustern massgeblich sind (KUNKEL 2010: 3).
Dabei sind die Orte, an denen solche Unternehmensballungen entstehen, zumeist nicht durch Zufälle bestimmt.
Vielmehr sind es spezielle Bedingungen in der Region, die die Entstehung eines Clusters ermöglichen und fördern (BATHELT, GLÜCKLER 2012: 364). Im Rahmen der Kontextualisierung dieser Arbeit wird die Entwicklung des Clusters aus einer wirtschaftsgeographischen Sichtweise anhand industrieller Entwicklungspfade beleuch- tet. So wird der Rahmen geschaffen, um das heutige Cluster zu analysieren.
Aus wissenschaftlicher Sicht sind ebenfalls Erkenntnisse über die Struktur eines Clusters und seiner Verflech- tungen von grosser Bedeutung. So können empirische Studien dazu beitragen, die Zusammensetzung und die Struktur eines Clusters sichtbar zu machen und mögliche Auswirkungen auf die Unternehmen und die Region zu untersuchen. Dies liefert Hinweise, wie erfolgreiche Cluster aufgebaut sind. Im Hinblick auf die Clusterfor- schung und die daraus entstehenden theoretischen Annahmen für die Regionalentwicklung werden so wichtige Erkenntnisse geliefert. Die Untersuchung möglicher wahrgenommener Vor- und Nachteile trägt dazu bei, die Debatte über potentielle Clustereffekte anhand von Beispielen zu untermauern.
Wirtschaftspolitische Relevanz. Die Hauptforschungslücke, die in dieser Arbeit thematisiert wird, betrifft das Life Sciences-Cluster in der Region Basel in seiner heutigen Form. Obwohl diese Region einer der bedeutends- ten Standorte für die Life Sciences-Branche weltweit ist, mangelt es an grundlegenden und umfassenden Un- tersuchungen zu diesem Cluster. Es fehlt eine Übersicht, welche Branchen und Unternehmen das Cluster in seiner Gesamtheit ausmachen, wo sich diese räumlich befinden und welche Vernetzungen innerhalb des Clus- ters existieren. Ebenso mangelt es an Erkenntnissen darüber, wie die Life Sciences-Akteure den Wirtschafts- standort Basel und potentielle Auswirkungen, hervorgerufen durch ihren Standort innerhalb des Clusters, wahr- nehmen. Diese Informationen sind insbesondere für die Wirtschaftsförderung und die Wirtschaftspolitik von grosser Bedeutung. Sie benötigen einerseits detaillierte Informationen über die Strukturen des Clusters, ande- rerseits über die Beurteilung und Wahrnehmung von Standortfaktoren und Treibern aus Sicht der Unternehmen.
Dieses Wissen ist notwendig, um optimale Rahmenbedingungen schaffen und Cluster bestmöglich fördern zu können.
Methodische Relevanz. Diese Arbeit verfolgt einen eigenen methodischen Ansatz, um eine Gesamtübersicht über das Life Sciences-Cluster in der Region Basel zu erstellen. Dazu wurden alle relevanten Clusterakteure recherchiert und in einer eigenen Forschungsdatenbank zusammengetragen. Diese methodische Datenarbeit ermöglicht erstmalig eine umfassende Übersicht, welche Branchen und Unternehmen das Cluster ausmachen und wo sich diese räumlich befinden. Die gewählte Methodik setzt sich aus einer Recherche anhand der NOGA- Codes aus Branchenverzeichnissen sowie des Handelsregisters zusammen. Auf diese Weise lassen sich für andere Cluster ebenfalls Datenbanken erstellen und so vergleichende Analysen durchführen.
Um Primärdaten zu gewinnen, erfolgt erstmalig auch eine umfassende Befragung aller Unternehmen des Life Sciences-Clusters sowie eine kartographische Aufarbeitung. Diese erfolgt in Bezug auf einzelne Standortfakto- ren und Unternehmensindikatoren. Die erhobenen Daten erlauben einen Überblick, der insbesondere die räum- lichen Strukturen sichtbar macht. Die durchgeführte Analyse der Verflechtungen mittels einer Netzwerkanalyse ist ein neues Verfahren innerhalb der Clusterforschung. Sie liefert anhand von standardisierten Masszahlen eine Vergleichsbasis für potentielle weitere Studien. Die graphische Aufarbeitung der vorhandenen Netzwerke im Cluster macht darüber hinaus zum ersten Mal die Beziehungen innerhalb des Clusters sichtbar.
5 1.3 Daten und methodisches Vorgehen
Das methodische Vorgehen in dieser Arbeit gliedert sich in mehrere Teile. Für die Kontextualisierung des Life Sciences-Clusters in der Region Basel wurden zunächst dessen historische Entwicklungspfade analysiert. Die Grundlage dafür stellte eine umfassende Literaturrecherche dar, insbesondere in den Geschichtswissenschaf- ten zur Entwicklung der Region Basel und der Basler Wirtschaft.
Operationalisierung. Am Beginn der empirischen Analyse musste zunächst das Untersuchungsgebiet be- stimmt sowie der Begriff Life Sciences operationalisiert werden. Da keine einheitliche Definition für die Life Sciences existiert, wurden Begriffsbestimmungen aus verschiedenen wissenschaftlichen Quellen gesammelt und eine eigene Definition festgelegt. Diese beinhaltet die für die Untersuchung relevanten Branchen. So konn- ten beim Bundesamt für Statistik (BfS) in der Allgemeinen Systematik der Wirtschaftszweige (NOGA) die Codes für die berücksichtigten Wirtschaftsbranchen recherchiert werden. Diese bildeten zusammen mit dem Untersu- chungsgebiet die Basis für die weitere Analyse dieser Arbeit, die im Folgenden genauer erläutert werden.
Sekundärdatenanalyse zur Ermittlung verschiedener Konzentrationsmasse. Bevor das Cluster in der Re- gion Basel empirisch untersucht werden konnte, musste zunächst ein Nachweis für seine Existenz mittels sta- tistischer Konzentrationsmasse erbracht werden. Dies geschah mittels zweier Konzentrationsmasse: dem Standortquotienten sowie dem Clusterindex. Die für die Berechnung notwendigen regionalstatistischen Da- ten wurden beim BfS recherchiert.
Sekundärdatenanalyse zum Aufbau einer eigenen Forschungsdatenbank. Da für das Life Sciences-Clus- ter in der Region Basel kein umfassendes Unternehmensverzeichnis existiert, musste für diese Arbeit eine eigene Forschungsdatenbank erstellt werden. Dazu wurden mittels NOGA-Codes und der räumlichen Festle- gung des Untersuchungsgebiets Daten bei einem Anbieter für Wirtschaftsinformationen sowie aus verschiede- nen verfügbaren Branchenverzeichnissen erhoben. Diese wurden dann auf ihre Passgenauigkeit überprüft und mit dem Schweizerischen Handelsregister abgeglichen. Auf diese Weise wurde eine Datenbank erstellt, die alle relevanten Unternehmen des Life Sciences-Clusters in der Region Basel sowie verschiedene Unternehmensin- dikatoren enthält. Diese Datenbank bildete die Basis für die weiteren Analysen wie den Survey, die GIS-Aus- wertung und die Netzwerkanalyse.
Quantitativer Survey der identifizierten Unternehmen. Im Mittelpunkt der empirischen Analyse steht ein quantitativer Survey der identifizierten Clusterunternehmen. Als Erhebungsinstrument zur Gewinnung der pri- märstatistischen Daten diente ein schriftlicher, teilstandardisierter Fragebogen, der an alle 766 Unternehmen aus der erstellen Forschungsdatenbank verschickt wurde. Somit war es möglich, jedes Unternehmen des Life Sciences-Clusters in der Region Basel anzuschreiben. Der Fragebogen gliederte sich in vier zentrale Themen- bereiche: der Wirtschaftsstandort Basel, Kooperationsbeziehungen, Vernetzungen im Cluster sowie Informati- onen zu den Unternehmen. Der Rücklauf des Survey belief sich auf 20.2 %, was 155 retournierten Fragebögen entspricht. Die Datenauswertung erfolgte mit Hilfe des Statistikprogramms IBM SPSS Statistics sowie Microsoft Excel.
GIS-Analyse. Um das Cluster und seine Unternehmen räumlich darstellen zu können, wurden verschiedene Karten mittels des Geoinformationsprogramms Esri ArcGIS erstellt. Ziel war es, räumliche Strukturmuster zu visualisieren, um diese erkennen und untersuchen zu können. Somit dienen die Karten sowohl der Übersicht über das Cluster und der Lage der Clusterunternehmen als auch einer Visualisierung verschiedener Survey- Antworten. Um die Karten optisch ansprechend und in einem einheitlichen Layout zu gestalten, wurden die erstellten Dateien mit dem Graphikprogramm Adobe Illustrator bearbeitet. Auf die beschriebene Weise wurden Karten in drei verschiedenen Massstäben erstellt: Eine Übersicht der trinationalen Region Basel (1:750‘000), ein Ausschnitt mit Fokus auf den Raum Basel und das nähere Umland (1:350‘000) sowie ein Ausschnitt mit Fokus auf den Kanton Basel-Stadt (1:124‘000).
Netzwerkanalyse. Ein Ziel dieser Arbeit ist es, die Beziehungen zwischen den Clusterakteuren darzustellen.
Mit der Methodik der Netzwerkanalyse existiert ein Verfahren, um die Verflechtungen innerhalb eines Clusters aufzuzeigen und so auch mögliche Stärken und Schwächen zu identifizieren (KRÄTKE 2002: 109). Ebenso er- laubt das Verfahren den Vergleich mit anderen Clustern, da es auf reproduzierbaren mathematischen Berech- nungen und Masszahlen beruht. In dieser Arbeit werden die Forschungskooperationen der Unternehmen un- tereinander sowie mit Hochschulen und Forschungseinrichtungen untersucht. Darüber hinaus erfolgt eine Ana- lyse der Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderungen, von Geschäftsbeziehungen und der
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Kommunikation auf Twitter. Die Datengrundlage hierfür bildete der Survey, in dem gezielt nach Kooperations- partnern gefragt wurde. Für die Analyse des Kommunikationsnetzwerkes des Life Sciences-Clusters in der Region Basel wurden Daten aus dem Kurznachrichtendienst Twitter gewonnen. Die Aufbereitung der Daten wurde mit Microsoft Excel durchgeführt. Die Durchführung der Netzwerkanalyse erfolgte mit Hilfe der Software Gephi. Diese erlaubt sowohl die Berechnung als auch die Visualisierung der Netzwerke. Im Anschluss erfolgte eine graphische Bearbeitung der Dateien mit Adobe Illustrator.
1.4 Fallbeispiel
Diese Arbeit untersucht das Life Sciences-Cluster in der Region Basel, eine der stärksten Wirtschaftsregionen der gesamten Schweiz. So wies beispielsweise der Kanton Basel-Stadt im Jahr 2017 mit über 185`000 CHF das höchste BIP pro Kopf aller 26 Schweizerischen Kantone auf (BUNDESAMT FÜR STATISTIK 2019b). Grundstein dieser ökonomischen Entwicklung waren die chemische und die pharmazeutische Industrie, deren Vorläufer ihren Ursprung in Basel bereits vor rund 500 Jahren hatten. Aus diesen Bereichen ist das heutige Life Sciences- Cluster entstanden, das als Wachstumstreiber für die Region fungiert und ihren Wohlstand sichert. Neben füh- renden Pharma- und Agrarchemieunternehmen wie Novartis, Roche und Syngenta, die ihren Hauptsitz in Basel haben, sind über 750 weitere Akteure der Branche in der Region ansässig. Innerhalb dieses Clusters ist die gesamte Wertschöpfungskette von Forschung und Entwicklung über Produktion bis zum Vertrieb ansässig.
Damit ist die Region Basel ein weltweit führendes Zentrum der Life Sciences-Industrie und besitzt globale Be- deutung innerhalb dieses Wirtschaftszweigs.
Die lange Historie des Clusters sowie seine erfolgreiche Entwicklung machen es als Fallbeispiel besonders untersuchenswert. Das Life Sciences-Cluster eignet sich einerseits, um die Entwicklung eines historisch ge- wachsenen Clusters nachzuvollziehen. Durch seine grosse internationale Bedeutung innerhalb der Branche und die grosse Anzahl an ansässigen Unternehmen ist das Cluster andererseits auch prädestiniert, um eine empirische Analyse durchzuführen. Dies wird durch das Vorhandensein der kompletten Wertschöpfungskette sowie zahlreichen Universitäten und Forschungseinrichtungen in der Region noch unterstrichen. Das Fallbei- spiel ermöglicht somit, die Entwicklung und die Strukturen sowie internen Verflechtungen eines sehr erfolgrei- chen Clusters zu untersuchen und die Wahrnehmungen der betreffenden Akteure abzufragen.
Um die Gesamtheit des Clusters abbilden und untersuchen zu können, bezieht diese Arbeit neben den Kanto- nen Basel-Stadt und Basel-Landschaft noch die Schweizer Kantone Aargau, Solothurn und Jura mit ein. Der Trinationalität der Region und der Tatsache, dass Cluster nicht an administrative Grenzen gebunden sind, wird Rechnung getragen, indem auch grenznahe Städte und Gemeinden aus Deutschland und Frankreich berück- sichtigt werden.
1.5 Aufbau der Arbeit
Kapitel 2 stellt den theoretischen Rahmen dieser Arbeit vor. Dabei liegt der Fokus neben der Wissensökonomie (Kap. 2.1) auf Regionen und räumlichen Innovationsmodellen (Kap. 2.2) sowie dem Clusterkonzept (Kap. 2.3).
Neben der Genese dieses Konzepts werden Cluster als Wertschöpfungssysteme und dessen zentrale Mecha- nismen erörtert. Kapitel 2.4 widmet sich der Clusterentwicklung anhand evolutionsgeographischer Sichtweisen und des Lebenszyklusmodells. Im Anschluss erfolgt eine Kontextualisierung. Dazu werden die Clusterpolitik in der Schweiz (Kap. 3) sowie die historische Entwicklung des Life Sciences-Clusters (Kap. 4) beschrieben. Kapi- tel 5 dient der Operationalisierung und Methodik der Analyse. Das Untersuchungsgebiet wird vorgestellt und eine Identifizierung des Clusters in der Region Basel mittels Konzentrationsmassen vorgenommen. Im An- schluss erfolgt eine Beschreibung der Datengrundlage sowie der Erstellung der eigenen Forschungsdatenbank.
Des Weiteren werden der Survey, die GIS- und die Netzwerkanalyse erörtert.
7 Es folgt die empirische Analyse. Kapitel 6 gibt eine Übersicht über das Life Sciences-Cluster und seine Struk- turen. Diese ist unterteilt in die Branchen-, Unternehmens- und Raumstrukturen (Kap. 6.1), verschiedene Un- ternehmensindikatoren (Kap. 6.2), geplante Veränderungen am Standort (Kap. 6.3) und eine Analyse des Zu- gehörigkeitsgefühls zum Cluster (Kap. 6.4). In Kapitel 7 erfolgt die Untersuchung der Kooperationen aus Sicht der Unternehmen und eine netzwerkanalytische Betrachtung. Diese gliedert sich in Geschäftskooperationen (Kap. 7.1), Forschungskooperationen (Kap. 7.2), Kooperationen mit Einrichtungen der Wirtschaftsförderung (Kap. 7.3) sowie der Kommunikation auf Twitter (Kap. 7.4). Daran schliesst in Kapitel 8 die Standortanalyse aus Sicht der Unternehmen an. Kapitel 9 stellt das letzte Kapitel der empirischen Analyse dar und widmet sich den standortbezogenen Treibern aus Sicht der Unternehmen. Hierbei stehen insbesondere potentielle positive und negative Effekte durch die Clusterung (Kap. 9.1) sowie innovationstreibende Faktoren (Kap. 9.2) und spezielle Fördermassnahmen für das Cluster (Kap. 9.3) im Fokus. In Kapitel 10 erfolgt als Fazit eine abschliessende Betrachtung der Untersuchung.
Der Aufbau der Arbeit ist in Abbildung 1 schematisch zusammengefasst.
Abb. 1: Aufbau der Arbeit (eigene Darstellung)
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2 Theoretischer Hintergrund
Die Annahme, dass eine zunehmende wirtschaftliche Globalisierung zu einem Bedeutungsverlust der Regionen führt, lässt sich empirisch häufig nicht belegen. Im Gegenteil rücken Regionen verstärkt in den Fokus ökonomi- schen Handelns. So sprechen verschiedene Autoren wie STORPER (1995: 191f.) und AMIN (1999:368)von der Wiederentdeckung der Region als wichtige Quelle für Wettbewerbsvorteile in einer sich stetig globalisierenden Wirtschaft. Sie sehen die Region als adäquates Feld für die wirtschaftliche Entwicklung sowie als wichtigste Ebene für die Wirtschaftspolitik. Dieser «new regionalism» (AMIN 1999: 366) hat an Bedeutung und Zuspruch gewonnen, da er fundierte wirtschaftliche Gründe wie niedrige Transaktionskosten und Externalitäten für lokale Agglomerationen bietet. Das Lokale gewinnt als Gegenpart zur globalen Ausrichtung somit zunehmend an Be- deutung. Die Möglichkeit für Unternehmen, sich praktisch überall niederlassen zu können, unterstützt den Trend zur Stärkung der Regionen dabei sogar, da Standorte frei gewählt werden können.
Ebenso bedeutend für die beschriebene Entwicklung ist der sich vollziehende Übergang von der Industrie- zur Wissensgesellschaft. In dieser stellt Wissen den wichtigsten Produktionsfaktor und somit das elementare Gut für ökonomische Entwicklung dar. Dies erhöht die Bedeutung von regionalen Branchenballungen. Grund hierfür ist, dass Innovationstätigkeiten als räumlich und sozial gebundene Lernprozesse verstanden werden. Räumli- che Konzentrationen bieten somit den bestmöglichen Rahmen für wissensintensive Tätigkeiten und Innovati- onsleistungen (SCHIEBER 2013: 2). Die folgenden Kapitel 2.1 und 2.2 beschäftigten sich daher mit der Wis- sensökonomie sowie mit Regionen als Ebene wirtschaftlichen Handelns und räumlicher Innovationstätigkeiten.
2.1 Wissensökonomie und Wissensexternalitäten
Die Wissensökonomie lässt sich auf das Aufkommen neuer technischer Entwicklungen in den 1950er Jahren zurückführen, insbesondere auf die Erfindung des Transistors und der Halbleitertechnik. Diese waren die Grundlage für die Verbreitung des Personal Computers ab den 1970er Jahren und des Internets ab den 1990er Jahren. Die Halbleitertechnik begründete den neuen Wirtschaftszweig der Informations- und Kommunikations- technologie (IKT), der sowohl Nährboden als auch Beschleuniger für die wissensintensive Ökonomie war. Im Laufe der Zeit haben sich weitere wissensintensive Branchen herausgebildet, zu denen beispielsweise auch die Life Sciences zählen (POWELL, SNELLMAN 2004: 199).
Wissensökonomie. Wissensökonomie oder auch wissensbasierte Wirtschaft bezeichnet die Produktion und Dienstleistung auf der Grundlage von wissensintensiven Tätigkeiten. Sie trägt zu einer beschleunigten techno- logischen Entwicklung und wissenschaftlichem Fortschritt ebenso wie zu deren beschleunigten Alterung bei.
Die Schlüsselfaktoren der Wissensökonomie sind eine stärkere Abhängigkeit von intellektuellen Fähigkeiten und weniger von physischen Faktoren oder natürlichen Ressourcen. Dies steht in Verbindung mit dem Versuch, Verbesserungen in alle Stufen des Produktionsprozesses einfliessen zu lassen (POWELL, SNELLMAN 2004: 201).
Zur Wissensökonomie gehören auch die zunehmende und in immer kürzeren Abständen erfolgende Kommer- zialisierung von neuem Wissen sowie die Rekommerzialisierung von bereits bestehendem Wissen. Von einer Innovation wird dann gesprochen, sobald sich Wissen am Markt etabliert und vermarkten lässt. Vorher werden Neuerungen als Invention bezeichnet. Innovationen stellen das wichtigste Ziel innerhalb der Wissensökonomie dar. Netzwerke sind dabei die wichtigste Organisationsform, Lernen ist der wichtigste Prozess und Wissen an sich stellt die bedeutendste Ressource dar (HEBERLING 2012: 231 f.; LUNDVALL, JOHNSON 1994: 23 f.). Wissens- ökonomische Grundlagen bilden das Fundament zum Verständnis von Innovationsprozessen.
Wirtschaftsgut Wissen. Das Wirtschaftsgut Wissen unterscheidet sich in der Wissensökonomie deutlich von materiellen Gütern. Wissen ist ein immaterielles Gut, welches bei seiner Monetarisierung von materiellen Gü- tern abweicht. Dies wird bei der Preisgestaltung der beiden Güter deutlich. Besitzt ein materielles Gut in der Regel durch seine Produktion einen Preis, hängt dieser bei immateriellen Gütern stark von seiner Anwendbar- keit und dem Kontext ab. Aus ökonomischer Sicht dient Wissen als Input-Faktor für die Produktion. Des Weite- ren ist es als ein Nebenprodukt auch das Resultat von Produktionsprozessen. In Hinblick auf wirtschaftliches
9 Wachstum dienen als Ursprung neuen Wissens vor allem Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten, die An- sammlung von Humankapital sowie das durch Universitäten und Forschungseinrichtungen geschaffene Grund- lagenwissen. Dabei baut neues Wissen zumeist auf einer vorhandenen Wissensbasis auf. Dies bedeutet aller- dings, dass ein zuvor angeeignetes Komplementärwissen vorhanden sein muss, um das neue Wissen sinnvoll nutzen zu können (AUDRETSCH, FELDMAN 1996: 637f.; AUDRETSCH 1998: 20; DÖRING 2005: 94f.).
Wissen stellt allerdings keine einheitliche Grösse dar, sondern es existieren unterschiedliche Arten. Die wich- tigste Unterscheidung liegt dabei zwischen implizitem («tacit knowledge») und explizitem («explicit know- ledge») Wissen. Implizites Wissen lässt sich nicht unmittelbar erfassen und räumlich gesehen nicht über belie- big grosse Distanzen austauschen. Häufig ist es ein unbewusster Teil des Handelns und damit an eine Person gebunden. Mithin erfolgt ein Austausch zumeist nur durch persönlichen Kontakt. Explizites Wissen dagegen lässt sich leicht zum Ausdruck bringen, übertragen und speichern. Es ist somit nicht personen- und auch nicht ortsgebunden (DÖRING 2005: 96).
Wissensexternalitäten. Wissensexternalitäten bzw. Wissens-Spillover beschreiben den Informationsaus- tausch zwischen Unternehmen. Dabei muss der Wissensaustausch nicht gezielt stattfinden, d.h. Wissen muss nicht aktiv von einem Unternehmen an ein anderes weitergegeben werden. Es kann auch durch Beobachten und Imitieren sowie über informelle Gespräche erlangt werden. So wies bereits Alfred Marshall Ende des 19.
Jahrhunderts auf die besondere industrielle Atmosphäre in Sheffield hin, die den dortigen Messerproduzenten kostenlos grosse Vorteile bescherte. Mit zunehmender Branchenkonzentration steigt die Geschwindigkeit und die Effektivität, mit der Wissen übertragen wird. Grund hierfür ist die räumliche Nähe, die einfache Kommuni- kationswege zwischen den Unternehmen ermöglicht und so sowohl den Wissensaustausch als auch gegensei- tige Lerneffekte begünstigt. Dabei gilt, dass ein Unternehmen in der Gegenwart umso produktiver ist, je mehr Wissen es in der Vergangenheit erlangt hat. So fand bereits Marshall heraus, dass eine räumliche Ballung und dortige Spezialisierung sowohl das Wachstum der ansässigen Unternehmen als auch das Wachstum der je- weiligen Region fördern. Beispielhaft kann hier auch das Silicon Valley angeführt werden. Grundlage für dessen grosses wirtschaftliches Wachstum ist vor allem die schnelle Wissensübertragung durch Nachahmung neuer Ideen benachbarter Unternehmen sowie der Austausch deren hochqualifizierten Mitarbeiter (DÖRING 2005:
93ff.; FARHAUER, KRÖLL 2014: 116f.).
2.2 Regionen und räumliche Innovationsmodelle
Region. Eine Region bezeichnet ein zusammenhängendes geographisches Gebiet innerhalb eines Gesamt- raumes. Dieses unterscheidet sich von anderen Räumen und ist charakterisiert durch einheitliche historische, physisch-geographische, politische und/oder ökonomische Merkmale. HRBEK (2008: 14f.) weist auf die unter- schiedliche Verwendung des Begriffs Region hin und unterscheidet vier verschiedene Bezeichnungen:
• Eine Region als Teileinheit eines Nationalstaats. Dieses Gebiet ist oftmals klar definiert.
• Eine Region als Raum, dem sich die dort ansässigen Menschen verbunden fühlen.
• Eine Region als funktionale Grösse, die einer einheitlichen Verwaltung und Planung unterliegt.
• Eine transnationale Region. Sie ist gekennzeichnet durch eine grenzüberschreitende Zusammenarbeit.
SCHEFF (1999: 17f.) hingegen definiert eine Region als ein soziales System mit einer bestimmten räumlichen Bindung. Er formuliert den Begriff Region sehr offen und nimmt keine strengen geographischen, administrati- ven, kulturellen oder historischen Abgrenzungen vor. Somit zeigt sich, dass keine einheitliche Definition für
«Region» vorliegt. Gemein ist den Ausführungen jedoch, dass es sich stets um ein Gebiet handelt, das aus unterschiedlichen Gründen eine Einheit bildet.
Räumliche Innovationssysteme. Der Ansatz räumlicher Innovationssysteme entstand in den späten 1980er Jahren. Diese verbinden die Innovationsforschung mit raumwirtschaftstheoretischen Modellen. Dabei le- gen sie den Fokus auf die Rolle der Wissensproduktion für die Entwicklung regionaler Agglomerationen. Es existieren verschiedene Konzeptionen mit unterschiedlichen Schwerpunkten, die jedoch einige Gemeinsamkei- ten aufweisen. Räumliche Innovationssysteme stellen einen interdisziplinären und holistischen Ansatz dar und
