Identifikation und Analyse von Softwareclustern (eBook)

Markus Eckrich war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität Darmstadt.

Geleitwort 5
Vorwort 7
Inhaltsübersicht 8
Inhaltsverzeichnis 9
Tabellenverzeichnis 12
Abbildungsverzeichnis 15
Abkürzungsverzeichnis 17
1 Einleitung 20
1.1 Motivation 20
1.2 Ziel der Arbeit 22
1.3 Aufbau der Arbeit 23
2 Theoretischer Bezugsrahmen: Industrielle Cluster und ihre Wirkungsweise 26
2.1 Abgrenzung und Definition des Clusterbegriffs 26
2.2 Agglomerationseffekte in Clustern 32
2.2.1 Lokalisationseffekte 34
2.2.2 Urbanisationseffekte 40
2.3 Auswirkungen von Agglomerationseffekten auf Innovationskraft und Produktivität 43
2.3.1 Stärkung der Innovationskraft 44
2.3.2 Erhöhung der Produktivität 49
3 Die Softwareindustrie als Zielbranche dieser Untersuchung 54
3.1 Herausforderungen in der Abgrenzung der Softwareindustrie 54
3.2 Abgrenzung der Softwareindustrie in der Literatur 56
3.3 Übertragung der Abgrenzung der Softwareindustrie auf statistische Normen 58
3.4 Größe und Struktur der Softwareindustrie in Deutschland 63
4 Identifikation und Analyse von Softwareclustern 67
4.1 Methoden zur Clusteridentifikation und -analyse 67
4.1.1 Konzentrationsmaße zur Clusteridentifikation 69
4.1.2 Räumliche Autokorrelationsmaße zur Clusteridentifikation 77
4.1.3 Auswahl einer geeigneten Methode zur Clusteridentifikation und -analyse 85
4.1.4 Räumliches Konzept zur Clusteridentifikation 88
4.2 Indikatoren zur Erfassung der Innovationsstärke 91
4.2.1 Definition und Abgrenzung des Innovationsbegriffs 92
4.2.2 Der Innovationsprozess: Quelle und Entwicklung von Innovationen 93
4.2.3 Indikatoren zur Innovationsmessung 95
4.3 Erfassung der Innovationsstärke in der Softwareindustrie 123
4.3.1 Patente zur Erfassung von Innovationen in der Softwareindustrie 123
4.3.2 Möglichkeiten der Identifikation von Softwarepatenten 126
4.3.3 Vorgehen zur Erfassung der Softwareinnovationen 133
4.3.4 Limitationen der Innovationserfassung 143
4.4 Indikatoren zur Erfassung der Produktivität 145
4.4.1 Definition und Abgrenzung des Produktivitätsbegriffs 145
4.4.2 Inputfaktoren der Arbeitsproduktivität 151
4.4.3 Outputfaktoren der Arbeitsproduktivität 155
4.5 Erfassung der Produktivität in der Softwareindustrie 160
4.5.1 Erfassung der Bruttowertschöpfung im System der VGR 161
4.5.2 Erfassung der Erwerbstätigen im System der VGR 164
4.5.3 Der Wertschöpfungsansatz zur Disaggregation volkswirtschaftlicher Daten 167
4.5.4 Limitationen der Produktivitätserfassung 173
5 Ergebnisse der Clusteranalyse in der deutschen Softwareindustrie 177
5.1 Innovationskraft in der deutschen Softwareindustrie 177
5.1.1 Beschreibung der Datenbasis 177
5.1.2 Analyse der räumlichen Konzentration von Softwareinnovationen 181
5.1.3 Analyse der räumlichen Autokorrelation der Softwareinnovationen 190
5.2 Bruttowertschöpfung und Produktivität in der deutschen Softwareindustrie 202
5.2.1 Beschreibung der Datenbasis 203
5.2.2 Analyse der räumlichen Konzentration von Bruttowertschöpfung und Produktivität 204
5.2.3 Analyse der räumlichen Autokorrelation von Bruttowertschöpfung und Produktivität 216
5.3 Zusammenfassung der Ergebnisse der Clusteranalyse 226
5.3.1 Ergebnisse der Clusteranalyse auf Basis des Innovationsindikators 226
5.3.2 Diskussion der Ergebnisse der Innovationsanalyse 228
5.3.3 Ergebnisse der Clusteranalyse auf Basis der Bruttowertschöpfung und Produktivität 230
5.3.4 Diskussion der Ergebnisse der Wertschöpfungsanalyse 232
5.3.5 Die potenziellen Softwarecluster in Deutschland 235
6 Zusammenfassung und Ausblick 238
7 Literaturverzeichnis 243
8 Anhang 268
8.1 Tabellen 268
8.2 Abbildungen 280