Measuring the DUI mode of innovation efficiently: A short-scale approach

Diese Studie verbessert die empirische Messung des Doing-Using-Interacting (DUI)-Innovationsmodus auf Grundlage des konzeptionellen Rahmens von Alhusen et al. (2021) und der umfragebasierten Operationalisierung von Reher et al. (2024b). Anhand von Daten deutscher KMU wird untersucht, ob sich die in der Literatur theoretisch hergeleitete dreidimensionale Struktur des DUI-Lernens auch empirisch abbilden lässt. Eine explorative Faktorenanalyse (EFA) bestätigt diese latente Struktur, indem sie drei zentrale Lernprozesse identifiziert:

1. DUI internal: beschreibt die innerbetriebliche Bedeutung von Schulungen, Fehlerkultur, (informellen) Wissensaustauschs oder des Personalmanagements im Innovationsprozess.
2. DUI user-driven: bezieht sich auf die Einbindung von Kundenwissen in Innovationen durch Kooperation, Kundenkontakt oder Produktspezifikationen.
3. DUI external: umfasst innovationsbezogenes Lernen durch den Austausch mit Zulieferern, Wettbewerbern, Akteuren innerhalb und außerhalb des eigenen Sektors, Beratungsunternehmen und öffentlichen Institutionen sowie die Bedeutung von Netzwerken und Branchenverbänden.

Einige Faktorladungen sind jedoch problematisch, was darauf hindeutet, dass nicht alle ursprünglichen Indikatoren zur Messung des DUI-Innovationsmodus geeignet sind.

Darüber hinaus werden – basierend auf der durch die EFA identifizierten latenten Struktur – mittels Ant Colony Optimization (ACO) Kurzskalen unterschiedlicher Länge entwickelt, um praktischen Einschränkungen in Innovationsumfragen zu begegnen. Dies stellt einen Ausgangspunkt für die Weiterentwicklung von DUI-Innovationsindikatoren dar, die insbesondere für weniger F&E-intensive Innovationskontexte geeignet sind – etwa in kleinen Unternehmen, in Low-Tech-Sektoren oder in strukturschwachen Regionen – sowie für entsprechende Kurzskalen.