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Innovationskraft europäischer Länder

Humankapital + Komplexitätskapital + Beziehungskapital + Strukturkapital = Innovationsfähigkeit.
Das ist die Grundformel der Innovationsstudie des iit.





• Seit 2014 berechnet das Berliner Institut für Innovation und Technik (iit) die Innovationskraft europäischer Länder allein aus statistischen Daten. Der iit-Innovationsfähigkeitsindikator berücksichtigt unter anderem Statistiken zur Bildungs- und zur Arbeitswelt, die Größe der F&E-Abteilungen in Unternehmen, den Atlas of Economic Complexity, die Zahl der Menschen mit Hochschulabschlüssen und Daten zur Kooperation zwischen Unternehmen und Forschung. „Wir arbeiten ausschließlich mit vorhandenen Daten und haben keine neuen Messverfahren entwickelt“, erklärt der Psychologe Ernst Andreas Hartmann, Gründungsdirektor des Instituts. „Doch wir gewinnen trotzdem neue Erkenntnisse, weil wir bestehende Messverfahren kombinieren.“ Ziel sei es, präzise sagen zu können, in welchen Bereichen die Stärken und Defizite einzelner Länder liegen, um dann über wirtschafts-, bildungs- oder forschungspolitische Maßnahmen die Innovationsfähigkeit zielgerichtet zu verbessern.

Der aktuelle Bericht des iit erschien Anfang 2018, und einzelne Ergebnisse sind durchaus überraschend. Das liegt wohl auch daran, dass sich das Institut nicht nur auf die Folgen der Innovations- fähigkeit fokussiert, wie zum Beispiel die Zahl der Patente, sondern auch ihre strukturellen Voraussetzungen betrachtet. Wichtig, sagt Hartmann, sei zum Beispiel die „Absorptionsfähigkeit“, also die Kompetenz, nützliches Wissen für die eigene Organisation zu identifizieren und zu verarbeiten: 

„Je mehr Wissen in einer Organisation verfügbar ist, desto besser ist sie vermutlich in der Lage, wahrzunehmen und zu verstehen, was Neues passiert – in anderen Unternehmen, an Hochschulen, in Forschungseinrichtungen.“ Dies sei eine der Voraussetzungen, um externe Innovations- impulse aufzunehmen, für sich zu nutzen und mit den eigenen Fähigkeiten zu kombinieren.

Damit ist es aber noch nicht getan. Am Ende sei nicht nur die Abteilung für Forschung und Entwicklung gefragt, sondern das gesamte Unternehmen, betont Hartmann. „Wenn die Fertigung in einem produzierenden Unternehmen nicht gut aufgestellt ist, kann die Entwicklungsabteilung noch so viele Innovationsimpulse aufgreifen – die Umsetzung wird trotzdem nicht funktionieren. Deshalb ist die Lernfähigkeit einer Organisation enorm wichtig. Die wurde in der Innovationsforschung bislang aber nicht gemessen.“

Die Lernfähigkeit und andere wichtige Indikatoren ermitteln Andreas Hartmann und seine Kollegen über vier zentrale Ressourcen, die in jedem Land branchenübergreifend gelten: Human-kapital, Komplexitätskapital, Strukturkapital und Beziehungskapital. Die Wissenschaftler vom iit nennen sie intern die vier Säulen der Innovationsfähigkeit. Und wie Säulen in einer komplexen Architektur beeinflussen sie sich auch gegenseitig.


Die Zahlen zeigen die Innovationsfähigkeit der Länder im Vergleich. Sie beziehen sich auf den normierten Wert 1, ein Ideal, das jedoch kein Land in der Gesamtwertung erreicht, obwohl einzelne Länder in den Unterfaktoren durchaus Spitzenwerte erlangen. Die Berechnungen wurden für die Mitgliedsländer der Europäischen Union und Norwegen vorgenommen. Für Luxemburg, Malta und Zypern konnte der Indikator auf Grund fehlender Werte zum Unterindikator „Wissenskombination“ nicht berechnet werden.

 Humankapital 

Die erste Frage ist wenig überraschend: Wie viele Menschen haben welche formalen Qualifikationen, etwa einen Hochschulabschluss? Dass dieser in vielen anderen Erhebungen der einzige Indikator für Humankapital ist, hält Hartmann dennoch für „problematisch“, allein schon deshalb, weil in Deutschland die berufliche Ausbildung genauso wichtig für die Innovationsfähigkeit einer Firma sein kann.

Leider gibt es für die berufliche Erstausbildung bisher jedoch keine international vergleichbaren Daten – möglich wären bloß regionale Vergleiche innerhalb Deutschlands. Immerhin lässt sich die berufliche Weiterbildung messen: Sie wird durch europäisch harmonisierte Erhebungen erfasst.

 Komplexitätskapital 

Die Komplexität der Wirtschaft und der Produkte eines Landes ermittelt das iit anhand von Exportdaten. Den dazu genutzten Forschungsansatz haben zwei Wissenschaftler in Harvard und am MIT entwickelt: Ricardo Hausmann und Cesar Hidalgo. „Das Konzept hat mich als Psychologe sofort überzeugt“, erklärt Andreas Hartmann. Das Verfahren basiert auf einer ähnlichen Idee wie Intelligenztests. Dort sagt man: Je intelligenter ein Mensch ist, desto schwierigere Aufgaben kann er lösen. Und je schwieriger eine Aufgabe ist, desto weniger Menschen können sie lösen. Übertragen auf Volkswirtschaften bedeutet das: Je weniger Volkswirtschaften in der Lage sind, ein Produkt herzustellen und zu exportieren, desto komplexer dürfte dieses Produkt sein. Und die Fähigkeit, auf hohem Niveau komplex zu arbeiten, verweist auf eine hohe Innovationsfähigkeit.

Hartmann erklärt an einem Beispiel, was mit Komplexität gemeint ist: „Wer Zahnpasta herstellen und verkaufen will, braucht unterschiedliches Wissen: über Mundhygiene, Chemie, Fertigungsverfahren, Verpackungstechnik, Marketing. Und dieses Wissen muss man auch noch so kombinieren, dass ein marktgängiges, im besten Fall exportfähiges Produkt entsteht. Die Kombination des Wissens selbst kann man nicht messen – aber die Exportdaten schon. Sie erlauben Rückschlüsse auf die Komplexität des Produktes.“ Besonders komplex sind Produkte, die nur wenige Unternehmen in wenigen Ländern herstellen und in großem Stil exportieren können.

Für Rohstoffe gilt das nicht zwangsläufig. Diamanten oder Coltan werden zwar nur von wenigen Ländern exportiert, erfordern aber trotzdem geringe Komplexität. „Das wird durch einen Abgleich mit dem Gesamtproduktportfolio des Landes korrigiert“, erklärt Hartmann. „Wenn das sonst wenig komplex ist, wird es einberechnet, um Ausreißer zu vermeiden.“ Im Gegensatz etwa zum Kongo (Coltan) exportiert Deutschland Tausende komplexe Produkte, von Com-putertomografen bis zu Werkzeugmaschinen oder Autos. Die Wissenschaftler des Berliner iit nutzen für ihren Indikator das Komplexitätskapital einzelner Länder, das Ricardo Hausmanns Forschungsgruppe in Harvard jedes Jahr mit großem Aufwand berechnet.

Interessant ist die Verbindung des Human- und des Komplexitätskapitals, die im iit-Indikator vorgenommen wird. „Nach meiner Kenntnis wurden diese beiden Faktoren in Studien nie zuvor zusammengeführt, obwohl sie sich ganz offenkundig gegenseitig beeinflussen“, sagt Hartmann. „Das hat mit den Silos in Politik und Wissenschaft zu tun. Humankapital gehört zur Bildung, für das Komplexitätskapital ist die Ökonometrie zuständig. Das denkt kaum jemand zusammen. Aber Wissen ist produktiver, wenn es mit anderem Wissen verbunden wird.“

 Beziehungskapital 

Austausch schafft Wissen. Also tragen Kooperationen, vor allem der Forschungs- und Entwicklungsabteilungen mit externen Akteuren wie Forschungseinrichtungen oder anderen Firmen zur Innovationsfähigkeit eines Unternehmens und letztlich zur gesamten Wirtschaft bei. Um solche Beziehungen zu messen, nutzt das iit Daten der „Innovationserhebung der Gemeinschaft“ (Community Innovation Survey – CIS), die leider „etwas inkonsistent sind“, wie Hartmann meint.

 Strukturkapital 

Unter Strukturkapital verstehen die iit-Wissenschaftler die strukturelle Lernfähigkeit einer Organisation über das Wissen einzelner Personen hinaus. Für ihre Untersuchung verwenden sie zwei Indikatoren. Der erste misst ganz konventionell die Personalgröße der Abteilungen für Forschung und Entwicklung. Der zweite Indikator soll darstellen, wie lernförderlich die Arbeitsorganisation ist: Wie stark erlaubt, fördert, verlangt oder behindert die Organisation das individuelle und informelle Lernen der Mitarbeiter?

Um das herauszufinden, werden die Handlungsspielräume und die Aufgabenkomplexität untersucht. Also: Sind die Aufgaben monoton oder abwechslungsreich? Erfordern sie beispielsweise, dass man regelmäßig Neues lernt? Beim Handlungsspielraum interessieren sich die Forscher vor allem für die Entscheidungsmöglichkeiten einzelner Mitarbeiter – etwa darüber, wie die eigene Arbeit organisiert wird. Die Datenbasis dazu liefert der „European Working Conditions Survey“, über den Organisationstypen ermittelt werden können, die sich wiederum nach Lernförderlichkeit klassifizieren lassen. Hartmann ist sich sicher: „Organisationen, die große Handlungsspielräume mit hoher Aufgabenkomplexität kombinieren, dürften zumindest bessere Voraussetzungen für Innovationsfähigkeit haben als andere.“

Wenig überraschend: Die Exportnation Deutschland schneidet bei der Aufgabenkomplexität sehr gut ab, liegt dafür aber beim Handlungsspielraum nur im Mittelfeld – offenbar gibt es beim Aufbrechen verkrusteter Hierarchien deutlichen Nachholbedarf. Beson- ders schlechte Ergebnisse erzielen in dieser Kategorie frühere Ostblockstaaten wie Bulgarien oder die Slowakei. Dort scheint die alte Kommandowirtschaft noch nachzuwirken. Führend in dem Bereich sind die skandinavischen Länder, was mit der offenen, hierarchie- armen, partizipativen Arbeitskultur im Norden zu tun haben dürfte.

Allerdings führen die guten Werte nicht zwangsläufig zu besseren Innovationsquoten, wenn andere Faktoren schwächer ausgeprägt sind. „Norwegen ist dafür ein gutes Beispiel. Das Land exportiert vor allem Öl, was überhaupt keine Komplexitätspunkte bringt“, sagt Hartmann. Finnland, Schweden, Dänemark und Deutschland waren in der ersten iit-Studie 2014 noch auf den Spitzenplätzen des europäischen Innovationsfähigkeitsindikators. Norwegen, das sich in Sachen Arbeitsorganisation nur wenig von den skandinavischen Nachbarn unterscheidet, lag abgeschlagen im vorderen Mittelfeld.

Populäre Bereiche, die gern im Zusammenhang mit Innovation genannt werden, etwa soziale Innovation, wären in den Augen von Hartmann zwar interessant, gehen aber bisher nicht in den iit-Indikator ein, schon weil die nötige Datenbasis fehlt. „Ich möchte nicht eklektisch alle möglichen Faktoren zusammenrühren. Uns interessiert Wissen, das industriell verwendbar ist. Das ist auch die Grenze des Indikators.“

Zwar wurde am iit diskutiert, ob das von dem US-Akademiker Richard Florida untersuchte Innovationspotenzial der urbanen „Creative Class“ in den Indikator eingehen soll. „Aber wir machen das derzeit aus zwei Gründen nicht“, sagt Hartmann. „Zum einen gibt es keine hinreichende Datenbasis. Außerdem fehlt eine kohärente Theorie. Und da kommt in der nicht experimentellen Sozialforschung immer das Problem der Scheinkorrelation auf.“

Richard Floridas These, dass viele Kreative in einer Stadt deren Innovationskraft steigern, ist für Scheinkorrelationen anfällig: Dass in prosperierenden Städten viele Fahrradfahrer, Bioläden oder Schwulen-Clubs zu finden sind, heißt nicht zwingend, dass Fahrradfahrer, Bioläden oder Schwulen-Clubs die Innovationsfähigkeit steigern. Es mag überzeugend klingen – aber wissenschaftlich ist es nicht. //