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© Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration Innovation, Wissensflüsse und Netzwerke – Die.

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Präsentation zum Thema: "© Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration Innovation, Wissensflüsse und Netzwerke – Die."—  Präsentation transkript:

1 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration Innovation, Wissensflüsse und Netzwerke – Die Geographie von Wissensnetzen Europa Wirtschaftsuniversität Wien Institut für Wirtschaftsgeographie und Geoinformatik Universität Wien, Ringvorlesung: Vernetztes Europa - Europäische Netzwerke zwischen Zentrum und Peripherie, Teil II, SS 2007 Thomas Scherngell

2 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 1 Agenda Einführung und Kontext ADer Innovationsprozess BUnternehmensnetzwerke und Innovation CWissensnetze und Wissensdiffusion in europäischen Regionen DGeographische Distanz als Barriere für Wissensflüsse? Schlussfolgerungen und Zusammenfassung

3 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 2 Kontext (1) Entwicklungen, die Volks- und Regionalwirtschaften beeinflussen: Prozesse der Globalisierung der Übergang zu einer wissensbasierten Wirtschaft rasanter technologischer Wandel Neues Wissen ist der zentrale Produktionsfaktor (vgl. unter anderem Krugman (1991)) Damit spielt die Erforschung des Zusammenhangs zwischen neuem Wissen (Wissensproduktion und Wissensflüsse) und ökonomischem Wachstum eine wesentliche Rolle in der Neuen Wirtschaftsgeographie, im Speziellen der neuen Wachstumstheorie. [vgl. Krugman 1991, Romer 1990]

4 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 3 Kontext (2) Innovationsfähigkeit ist die zentrale Determinante der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmungen sowie von Regional- und Volkswirtschaften. Aufgrund der Komplexität des Innovationsprozesses sind Innovationen in der Regel keine Eigenleistungen sondern Systemleistungen (vgl., beispielsweise, Edquist 1997). Innovationssystemansatz, Netzwerkansatz

5 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 4 A Der Innovationsprozess A.1Zum Innovationsbegriff A.2 Verschiedene Arten von Innovation A.3 Modelle zum Innovationsprozess A.4 Der Innovationssystemansatz

6 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 5 Zum Innovationsbegriff Prozessbezogene Definition Innovation als komplexer sozialer und ökonomischer Prozess Objektbezogene Definition Endergebnis von Innovationsbemühungen in den Markt eingeführter neuer Produkte oder Produktionsverfahren Neuartigkeit: neues Wissen

7 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 6 Verschieden Arten von Innovation (1) Innovationen Produktinnovation Prozessinnovation Güter Dienstleistungen Organisatorisch Technologisch

8 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 7 Verschieden Arten von Innovation (2) Basisinnovationen Inkrementelle Innovationen Scheininnovationen radikale: allgemein anwendbar industriespezifische

9 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 8 Innovation entsteht aus … Grundlagenforschung... auf Erweiterung des techn. Wissenspotenzials ausgerichtet; kein bestimmtes Ziel zur praktischen Verwertbarkeit; hohes Erfolgsrisiko Angewandter Forschung... auf Anwendung von Ergebnissen der Grundlagenforschung abzielend; fest umrissenes praktisches Ziel Entwicklungstätigkeit [Konstruktion und experim. Entwicklung]... Durchführung von Tests und Versuchen; Entwurf, Bau und Betrieb von Prototypen

10 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 9 Zum Innovationsprozess (1) Das lineare Modell Grundlagen- & angewandte Forschung Produkt- & Prozess- entwicklung Produktion Diffusion und Marketing

11 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 10 Zum Innovationsprozess (2) Das interaktive Modell Nachfrage/ Markt- potential Invention und/oder analyt. Design Detailliertes Design und Tests Detailliertes Design und Tests Neudesign und Produktion Distribution und Ver- marktung F O R S C H U N G A L L G E M E I N E R W I S S E N S P O O L Unternehmensspezifische Wissensbasis adaptiert nach Malecki (1997)

12 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 11 Der Innovationssystemansatz (1) Ein Innovationssystem besteht aus der Gesamtheit aller privaten und öffentlichen Institutionen und Unternehmen, deren Aktivitäten und Interaktionen auf die Schaffung, Ausbreitung und Anwendung von Technologien und technologischem Wissen ausgerichtet sind. Ausgehend von diesem Verständnis des Innovationsprozesses kommt man zum Innovationssystemansatz.

13 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 12 Der Innovationssystemansatz (2)

14 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 13 Der Innovationssystemansatz (3) den systemischen Charakter von Innovationen die Bedeutung von Lernprozessen die Bedeutung von Wissensflüssen und die Bedeutung von Netzwerken Der Innovationssystemansatz betont wichtige Aspekte des Innovationsprozesses:

15 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 14 B Unternehmensnetzwerke und Innovation B.1Was ist ein Netzwerk? B.2 Arten von Netzwerken B.3 Konzepte zur Erklärung von Netzwerken B.4 Netzwerke als geeignete Organisationsform zur Realisierung von Innovationen

16 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 15 Was ist ein Netzwerk? Unternehmensnetzwerke sind unternehmensübergreifende Formen der Zusammenarbeit und Koordination von Unternehmen zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen, wobei Kooperation unterschiedlich geregelt sein kann, expliziter Vertrag oder implizit Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette [vertikale Netze] oder horizontale Verflechtung [horizontale Netze, z.B. gemeinschaftliche F&E] kommen mit geringen Bürokratiekosten aus

17 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 16 Nach der Ausbreitung/Tiefe der Verflechtungen vertikal vs. horizontal strategisch vs. operational regional vs. global Arten von Netzwerken Nach der ökonomischen Aktivität Zulieferernetzwerke Konsumentennetzwerke Netzwerke zur technologischen Zusammenarbeit Forschungs- und Entwicklungsnetzwerke Produzentennetzwerke

18 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 17 Unternehmen: eine Organisation, deren äußere Grenze variabel ist Von zentraler Bedeutung ist dann die Frage, ob es besser ist, zwei aufeinanderfolgende Produktionsschritte im Unternehmen zu integrieren oder zu externalisieren. Antwort liefert der Transaktionskostenansatz Unternehmensorganisation als Transaktionsproblem

19 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 18 Der Transaktionskostenansatz …...unterscheidet folgende Typen von Transaktionen (Williamson 1985): Unternehmensinterne Transaktionen [=Hierarchie] Markttransaktionen Dreiseitige Kontrolle [Dritte als Vermittler und Überwacher der Austauschbeziehung] Kooperationen

20 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 19 Transaktionskostenansatz (2) Welche Organisationsform einer Transaktion gewählt wird, hängt von den Transaktionskosten [Organisations- und Tauschkosten] ab. Transaktionskosten sind tendenziell umso größer, je größer die damit verbundene Spezifität und Häufigkeit der Transaktion ist.

21 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 20 Netzwerke und Transaktionskosten Vor dem Hintergrund des Transaktionskostenansatzes wird die Entstehung von Netzwerken durch den Versuch der Einsparung von Transaktionskosten begründet. Es kommt unter anderem zur Reduzierung von Anpassungs-, Risiko-, Informations-, Kontakt- und Kontrollkosten. Gerade solche Transaktionen werden im Kontext der veränderten Wettbewerbssituation (Internationalisierung, rasanter technologischer Wandel) immer wichtiger!

22 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 21 Netzwerke als geeignete Organisationsform zur Realisierung von Innovationen Die Vorzüge von Netzwerken im Innovationsprozess beruhen auf dem wechselseitigen Zugang der Akteure zu relevanten Informationen und Wissen, Synergieeffekten der individuellen Potenziale, also der erhöhten Produktion von Wissen durch Netzwerkbildung.

23 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 22 Ein Beispiel aus der Praxis: Sun-Microsystems Die Entwicklung des Mikroprozessors Sparc von Sun- Microsystems in Zusammenarbeit mit Cypress Semiconductor und anderen Firmen stellt ein klassisches Beispiel für Produktentwicklung in einer Netzwerkstruktur dar. Das Wissen der Mitarbeiter von Sun über Chiparchitektur wurde mit jenem der Mitarbeiter von Cypress über Halbleiter in gemeinsamen Entwicklungsprojekten kombiniert. Die Unternehmen profitierten vom Zugang sowohl zu dem Fachwissen als auch zu Forschungs- und Produktionsanlagen des jeweils anderen Unternehmens.

24 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 23 C Wissensnetze und Wissensdiffusion in europäischen Regionen C.1Die Erfassung von Wissensnetzen durch Wissensflüsse C.2 Patentzitierungen als Indikator zur Messung von Wissensnetzen C.3 Die Geographie von Wissensnetzen in Europa

25 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 24 Arten von Wissensflüssen Pekuniäre Wissensflüsse: Wissensflüsse, die im Zusammenhang mit dem Ankauf von technologieintensiven Zwischenprodukten oder Dienstleistungen entstehen. Nicht-Pekuniäre Wissensflüsse: Wissen wird über immaterialle Kanäle übertragen, etwa neue Produkt- und Prozessbeschreibungen, Publikationen, Patente, gemeinsame Projekte, …].

26 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 25 Messung von Wissensflüssen aber Krugman (1991, S. 53): Knowledge flows … are invisible, they leave no paper trail by which they may be measured and tracked Wissensflüsse hinterlassen manchmal Spuren in Form von Patentzitierungen, d.h. Patentzitierungen können als direkter Indikator für Wissensflüsse herangezogen werden. [vgl. Jaffe, Trajtenberg und Henderson 1993; Fischer Scherngell und Jansenberger 2006]

27 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 26 Was ist ein Patent ? Ein Patent ist ein temporäres Monopol zur kommerziellen Nutzung einer Invention. Voraussetzung zur Anmeldung eines Patents: Die Invention muss neu, nicht-trivial und nützlich sein. Patentdokumente enthalten detaillierte Informationen über die Invention selbst [Anmeldedatum, technologische Klasse nach IPC] den Inventor [geographische Lokalisierung etc.] die Organisation, die die Patentrechte erworben hat die technologischen Vorgänger der Invention [Patentzitierungen].

28 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 27 EPO Patent Invention technologische Klassifikation Inventor Anmelder zitiertes Patent Publikations- nummer Publikations datum

29 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 28 Einschränkungen von Patentzitierungsdaten … als Indikator für Wissensflüsse: Verzerrungen aufgrund von Typ-1 Fehlern: Auftreten einer Zitierung, aber kein Wissenstransfer Typ-2 Fehlern: Auftreten eines Wissenstransfers, aber keine Zitierung

30 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 29 International Standard Industrial Classification [ISIC] ISIC 3522Pharmazeutische Industrie ISIC 3825Computer und Büromaschinen ISIC 3832Elektronik/Kommunikation ISIC 3845Luft- und Raumfahrt Die Abgrenzung von High-Tech basiert nach der OECD auf direkten und indirekten R&D Investitionen [Hatzichronoglou 1997]. Anmerkung: Die Zuordnung zwischen Internationalen Patentklassen [IPC] und ISIC-Klassen folgt der MERIT-Konkordanztabelle [Verspagen, Moergastel and Slabbers 1994]. High-Tech Industrien

31 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 30 Geographie 188 Nuts-Regionen der EU-25 [ohne Zypern und Malta] plus Bulgarien, Rumänien, Norwegen und Schweiz Quelle: Macon AG (Geodata)

32 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 31 Deskription der Patentdaten Datenquelle: European Patent Office [EPO]; alle High-Tech Patente, die am EPO von im Untersuchungsgebiet angesiedelten Anmeldern zwischen 1985 und 2002 angemeldet wurden 177,424 Patente, die 210,667 Zitierungen [101,247 zitierende Patente] generieren Sample: 177,424 Patente, die 210,667 Zitierungen [101,247 zitierende Patente] generieren 98,191 Zitierungen, generiert durch 36,460 zitierende und 26,511 zitierte Patente bereinigtes Sample: 98,191 Zitierungen, generiert durch 36,460 zitierende und 26,511 zitierte Patente Zuordnung jedes zitierten und zitierenden Patents zu den Regionen des Untersuchungsgebiets Regionale Zitierungsmatrix ( c ij ): 35,344 Elemente [188x188 Regionen]

33 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 32 Die regionale Zitierungsmatrix ( c ij ) AT11AT12AT21AT22AT31...UKM1UKM2UKM3UKM4UKN0Summe AT AT AT AT AT UKM UKM UKM UKM UKN Summe ,191 35,344 Beobachtungen Zeilen: Produzenten der Wissensflüsse (= Empfänger von Zitierungen) Spalten: Empfänger der Wissensflüsse (= Produzenten der Zitierungen)

34 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 33 Deskriptive Statistik Die regionale Zitierungsmatrix Patentzitierungen Elemente der regionalen Zitierungsmatrix AnzahlMittel Standard- abweichung Min. Max. alle Elemente 35,34498, ,408 intraregionale Links 18811, ,408 interregionale Links 35,15686, positive interregionale Links 11,46886, nationale interregionale Links 3,95225, internationale interregionale Links 31,20461, Quelle: eigene Berechnungen, EPO

35 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 34 Dynamik von Patentzitierungen

36 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 35 High-Tech Patentzitierungsintensität in europäischen Regionen Quelle: eigene Berechnungen, EPO, Macon AG (Geodata) Erhaltene Zitierungen nach Regionen (wissensgenerierend) Gemachte Zitierungen nach Regionen (wissensabsorbierend)

37 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 36 Wissensnetze in der europäischen High-Tech Industrie Zitierungen gesamt: 98,191 6,000 Zitierungen erhalten 3,000 Zitierungen erhalten Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)

38 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 37 Intrasektorale Wissensnetze in der Pharmazeutik Zitierungen gesamt: 62,367 4,000 Zitierungen erhalten 2,000 Zitierungen erhalten Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)

39 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 38 Intrasektorale Wissensnetze in der Elektronischen Industrie Zitierungen gesamt: 28,642 2,000 Zitierungen erhalten 1,000 Zitierungen erhalten Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)

40 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 39 Intrasektorale Wissensnetze bei Computer und Büromaschinen Zitierungen gesamt: 6,591 1,000 Zitierungen erhalten 500 Zitierungen erhalten Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)

41 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 40 Intrasektorale Wissensnetze in der Luft- und Raumfahrt Zitierungen gesamt: Zitierungen erhalten 100 Zitierungen erhalten Quelle: eigene Darstellung, Macon AG (Geodata)

42 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 41 Pharmazeutik Elektronische Industrie Luft- und Raumfahrt Computer und Büromaschinen Intrasektorale Wissensnetze im Überblick

43 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 42 D Geographische Distanz als Barriere für Wissensflüsse? D.1Das Modell interregionaler Wissensnetze D.2 Der Einfluss spezifischer Raumseparationsvariablen auf interregionale Wissensnetze

44 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 43 Das räumliche Interaktionsmodell Interregionaler Wissensnetze - Spezifikation

45 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 44 Poisson Modell Spezifikation mit und

46 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 45 Eine Charakteristik des Poisson Modells

47 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 46 Eine Erweiterung des Poisson Modells mit

48 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 47 Das Negativ-Binomial Modell Interregionaler Patentzitierungen mit wobei

49 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 48 Schätzergebnisse [N=35,156 Observationen] Variable Poisson Modell Negativ-Binomial Modell Log-Likelihood {Korr (c ij, prognostiziert c ij )} 2 Wald Chi-Square (6) -51, , , ,552.1 Quellvariable [ 1 ] Zielvariable [ 2 ] Geographische Distanz [ß 1 ] Grenzeffekte [ß 2 ] Sprachbarrieren [ß 3 ] Technologische Distanz [ß 4 ] Konstante Dispersionsparameter ( ) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) – (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

50 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 49 Sektorale räumliche Interaktionsmodelle Negativ-Binomial Spezifikation High-Tech Gesamt Pharma- zeutische Industrie Elektronik und Kommunikation Computer und Büro- maschinen Luft- und Raumfahrt Log-Likelihood {Korr (c ij, prognostiziert. c ij )} 2 Wald Statistik ,05 0, , ,88 0, , ,23 0, , ,87 0, , ,05 0, ,75 Quellvariable [ 1 ] 0,915*** (0,006) 0,865*** (0,010) 1,003*** (0,013) 0,911*** (0,018) 0,787*** (0,054) Zielvariable [ 2 ] 0,885*** (0,006) 0,855*** (0,009) 0,948*** (0,012) 0,850*** (0,018) 0,744*** (0,053) Geographische Distanz [ß 1 ] -0,321*** (0,014) -0,630*** (0,014) -0,106*** (0,025) -0,555*** (0,039) -0,230*** (0,121) Ländergrenzen [ß 2 ] -0,533*** (0,046) -0,736*** (0,067) -0,703*** (0,088) -0,533*** (0,046) -1,034*** (0,411) Sprachraumbarrieren [ß 3 ] -0,031*** (0,043) -0,188*** (0,064) -0,223*** (0,084) -0,214*** (0,114) -0,035*** (0,399) Technologische Distanz [ß 4 ] -1,219*** (0,130) -2,307*** (0,207) -1,481*** (0,247) -3,931*** (0,412) -7,029*** (1,706) Konstante -9,097*** (0,167) -6,223*** (0,263) -14,552*** (0,218) -11,566*** (0,320) -13,471*** (0,961) Dispersionsparameter [ ] 0,725 (0,014) 0,484 (0,024) 0,492 (0,030) 0,554 (0,059) 2,929 (0,139)

51 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 50 Schlussfolgerungen aus den Modellschätzungen Wissensnetze zwischen europäischen Regionen in der High-Tech Industrie werden durch geographische Distanz eingeschränkt [es besteht ein signifikanter Lokalisierungseffekt, ß 1 = ]. Grenzeffekte limitieren Wissensflüsse in der High-Tech Industrie [ ß 2 = ]. Dies weist auf die nationale Maßstabsebene von räumlichen Innovationssystemen hin. Wissensflüsse in der High-Tech Industrie werden durch technologische Distanz [ ß 4 = ] limitiert und tendieren dazu bestimmten technologischen Trajektorien zu folgen. Es bestehen beträchtliche sektorale Unterschiede. Der negative Effekt der geographischen Distanz ist in der elektronischen Industrie am geringsten.

52 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 51 Zusammenfassende Bemerkungen Innovationsfähigkeit ist eine der zentralen Determinanten unternehmerischer Wettbewerbsfähigkeit in einer globalisierten Ökonomie. Netzwerke sind eine geeignete Organisationsform zur Realisierung von Innovationen (Produkt-, Prozess-, Organisationsinnovationen). Die Anzahl an Innovationsnetzwerken in der europäischen High-Tech Industrie hat in den letzten Jahren zugenommen, insbesondere im Bereich der elektronischen und der chemischen Industrie. Europäische Innovationsnetzwerke sind geographisch und sektoral ungleich verteilt. Innovationsnetzwerke zwischen europäischen Regionen in der High-Tech Industrie sind räumlich lokalisiert, wobei Nationalstaatsgrenzen und geographische Distanz signifikante Determinanten der Lokalisierung sind.

53 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 52 Literatur Innovation/Technologischer Wandel OECD (1996): The Knowledge-Based Economy. Paris, OECD Edquist, C. (1997) (ed.): Systems of Innovation: Technologies, Institutions and Organisations. London, Pinter Fischer, M.M. (2001): Innovation, knowledge creation and systems of innovation, The Annals of Regional Science 35,

54 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 53 Literatur Innovationsnetzwerke DeBresson, C. und Amesse, F. (1991): Networks of innovators: A review and introduction to the issue. Research Policy 20, pp Simmie, J. (1999) (ed.): Innovation, Networks and Learning Regions? London, Taylor and Francis Fischer M.M. (2003): The new economy and networking. In Jones D.C. (ed.): New Economy Handbook, pp Academic Press, San Diego [CA]

55 © Institute for Economic Geography & GIScience, Vienna University of Economics and Business Administration 54 Literatur Wissensnetze in Europa Fischer, M.M., Scherngell, T. und Jansenberger, E.M. (2006): The geography of knowledge spillovers between high-technology firms in Europe. Evidence from a spatial interaction modelling perspective, Geographical Analysis 38(3), Fischer, M.M., Scherngell, T. und Jansenberger, E.M. (2007): Patents, patent citations and the geography of knowledge spillovers in Europe, In Karlsson, C., Andersson, A.E., Cheshire, P. and Stough, R.R. (eds.): Innovation, Dynamic Regions and Regional Dynamics, Springer, Berlin, Heidelberg and New York [in press] Scherngell, T. (2007): Interregionale Wissensspillovers zwischen europäischen Regionen – Eine empirische Analyse am Beispiel der High-Tech Industrie. Wiesbaden, Deutscher Universitätsverlag [in press]


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