Measuring non-R&D drivers of innovation: The case of SMEs in lagging regions

Um die nicht auf formaler Forschung und Entwicklung (FuE) basierenden Prozesse im Zusammenhang mit dem handwerksnahen Innovationsmodus des „Learning by Doing, Using and Interacting (DUI)“ als Grundlage für die Gestaltung innovationspolitischer Maßnahmen besser zu erfassen, werden in diesem Forschungspapier die DUI-Treiber von Innovationen in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) empirisch ermittelt. Erstmals wird ein umfangreiches Set konzeptionell hergeleiteter DUI-Indikatoren in einer eigenen Erhebung erhoben und ausgewertet. Unter Verwendung der Lasso-Regression als datengetriebene Selektionsmethode, die in der Lage ist, mit einer so großen Anzahl potenzieller Prädiktoren umzugehen, zeigt sich, dass DUI-Lernen in KMU eine breite Palette von Elementen umfasst, die über die Interaktion mit externen Akteuren hinausgehen. Darüber hinaus deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass die Relevanz des DUI-Lernens als Treiber von Innovationen in KMU sowohl von der Region als auch von der Art des Innovationsoutputs abhängt. So hängt die Innovationstätigkeit von KMU in strukturschwachen Regionen besonders stark mit dem DUI-Modus zusammen, was im Fall von unternehmensinternen Lernprozessen besonders ausgeprägt ist. Diese und andere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die FuE-Kapazität insbesondere in strukturschwachen Regionen nicht der einzige Treiber für Innovationen in KMU ist, und geben damit einen Hinweis darauf, wie Unternehmen ungünstige Bedingungen in ihrem regionalen Innovationsumfeld zumindest teilweise kompensieren können. Dies wiederum setzt voraus, dass man über die Innovationspolitik im engeren Sinne hinausgeht und einen ganzheitlicheren Ansatz verfolgt, der auch Verbindungen zu anderen Politikbereichen wie Arbeitsmarkt oder Bildung beinhaltet.