Webdatenbasierte Identifizierung von Hidden Champions – Wechselwirkungen im regionalen Innovationskontext

Abstract

Die Dissertation analysiert die Rolle von unbekannten marktführenden Unternehmen, sog. Hidden Champions (HCs), im regionalen Innovationskontext. Das Forschungsvorhaben und die Fragestellung der Arbeit ist in drei inhaltliche Schritte eingeteilt. Zunächst die Identifizierung des Untersuchungsgegenstandes, um die HCs zu lokalisieren. Dies geschieht nach einer ausführlichen Analyse der aktuellen Literatur zu HCs durch einen neuen methodischen Ansatzes. Dazu werden die Identifizierungskriterien von HCs nach Simon (2012, S. 84) operationalisiert. Die Operationalisierung der Marktführerschaft erfolgt basierend auf Webdaten und der Kombination eines automatisierten Keyword-Suchansatzes mit einem Klassifizierungsalgorithmus. Der Unbekanntheitsgrad wurde anhand der Google-Suche-Treffer der Unternehmen festgelegt. Im Ergebnis konnten 3.654 HCs identifiziert werden, welche zu 70 Prozent in ländlichen Räumen verortet wurden. Die HCs treten in Bayern, Baden-Württemberg und NRW in Clustern auf. Das zweite Ziel der Arbeit beinhaltet eine regionale Typisierung des Untersuchungsraums anhand sozioökonomischer Strukturen auf Gemeindeebene. Die Regionstypen unterscheiden sich nach Siedlungsstruktur, Mobilität, Bildung, Beschäftigung, sozialer Infrastruktur und Arbeitsplatzattraktivität. Durch die Kombination einer Hauptkomponentenanalyse mit einer nachgelagerten Clusteranalyse werden neun heterogene Regionstypen identifiziert. Anhand dieser differenzierten Betrachtung können die Verteilung der HCs, sowie die Effekte dieser auf den Innovationsoutput der Gemeinden eingeordnet werden. Die Analyse der Wechselwirkungen zwischen den regionalen Strukturen, den HCs und dem Innovationsoutput beschreibt das dritte Ziel dieser Arbeit. Zunächst wird festgestellt, dass je nach sozioökonomischer Struktur in den Regionstypen die Anwesenheit von HCs unterschiedlich beeinflusst wird. Die Berücksichtigung der regionalen Charaktereigenschaften durch die Regionstypisierung trägt zu einem besseren Verständnis der innovationsfördernden Faktoren bei. Sind HCs in Regionen ansässig, trägt dies ebenfalls je nach regionaler Struktur zur Steigerung des Innovationsoutputs bei. Nachweislich hat die Anwesenheit von HCs auf Kreisebene einen positiven Einfluss auf die Zusammenhänge zwischen den sozioökonomischen Faktoren und dem Innovationsoutput von Gemeinden. Weiter wird festgestellt, dass HCs positive Auswirkungen auf die Innovationsleistung ihrer direkten Umgebung haben können. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind vielversprechende Grundlagen für weitere Untersuchungen zu HCs. Webdatenbasierte Erkenntnisse tragen dazu bei, auf neue Weise Daten zu erfassen und zu strukturieren. Die dadurch mögliche differenzierte Betrachtung kleinräumiger Strukturen leistet einen Beitrag zum besseren Verständnis von regionalen, unternehmerischen Wechselwirkungen im Innovationskontext.