Is there a Need for Proximity in the Urban Knowledge Economy? A Geostatistical Analysis of Research Cluster in Vienna

Die Produktion, Verbreitung und Adaption von Wissen und Kreativität sind zentrale Kennzeichen der modernen Wissensökonomie, die in steigendem Maß den urbanen Zentren zugeordnet sind. Um die Städte in diesem Sinne als ,wissensbasierte Wachstumsmotoren‘ zu fördern, vollzog die europäische Stadtpolitik einen knowledge turn (van Winden 2010: 101). Sei es die Förderung der „kreativen Klasse“ in den Städten, die Entwicklung von Clustern oder die Selbstvermarktung als Wissensmetropole – Forschung und Entwicklung ist zu einem wichtigen Feld der aktuellen Kommunalpolitik geworden. Auch wenn sich hier ein gewisser Zeitgeist widerspiegelt, die Verzahnung von Stadt und wissensorientierter Ökonomie lässt sich in der historischen Rückschau zeigen. Der Aufstieg und das Wachstum der europäischen Metropolen waren seit der späten Industrialisierung (ab 1850, vgl. Hohenberg/Hollen-Lees 1985; Musil 2011) untrennbar mit der zunehmenden Innovations- und Wissensorientierung der Industrieproduktion verknüpft: Es waren die Städte, die aufgrund ihrer Größe diesen Branchen die notwendige Spezialisierung und Diversität boten.

Wie kann der Zusammenhang zwischen urbaner Ökonomie und Wissensorientierung erklärt werden? In der Literatur lassen sich dazu unterschiedliche Erklärungsstränge ausmachen (vgl. Kujath 2005). Erstens sind Städte durch eine ausgeprägte ökonomische und soziale Diversität gekennzeichnet, die als zentrale Voraussetzung für ihr kreatives Potenzial angeführt wird (vgl. Jacobs 1969; Florida 2002; als Übersicht vgl. Storper/Venables 2004). Die hohe Dichte von horizontal und vertikal angrenzenden Branchen erleichtert die Entstehung von lokalen Wissensnetzwerken (Lüthi/Thierstein/Bentlage 2010) sowie kreativen Milieus (Fromhold-Eisebith 1999). Für Unternehmen entstehen dadurch formelle wie informelle Kontaktnetzwerke, die weniger Faktenwissen, als vielmehr Erfahrungen oder Kontextwissen verfügbar machen. Da dieses Wissen auf Face-to-face-Kontakten basiert und hochgradig distanzsensibel ist, bilden sich in den betreffenden Städten Standortvorteile für dort niedergelassene Unternehmen.

Der zweite Erklärungsstrang greift weniger die Interaktionen und Lernprozesse innerhalb des urbanen Kontextes auf, sondern die Potenziale und Ressourcen, die die Städte zu Knoten in globalen Wissensnetzwerken machen. Hier ist der Global-City-Ansatz hervorzuheben, wonach Metropolen jene Orte sind, an denen das Wissen zum Management der Globalisierung geschaffen und bereitgestellt wird (Sassen 1991; Taylor 2004). Auch Simmie und Strambach (2006) heben im Kontext der urbanen Wissensproduktion hochgradig spezialisierte und räumlich konzentrierte Unternehmensdienstleister („knowledge intensive business services“, KIBS) hervor, die aufgrund des interaktiven Wissenstransfers mit ihren Klienten (etwa multinationale Konzerne) und zwischen unterschiedlichen Branchen zu den zentralen ,Produzenten‘ des urbanen Innovationspotenzials zählen.

Auch wenn die beiden Erklärungsstränge unterschiedliche Aspekte hervorheben (Milieus/lokale Netzwerke versus globale Wissensproduktion/Skaleneffekte), stellt der Aspekt der räumlichen Konzentration und damit der räumlichen Nähe ein zentrales Argument für die Verbindung von städtischen Räumen und der Wissensproduktion dar.

Die Schlüsselfrage für urbane Ökonomien ist, welche Bedeutung räumliche Nähe für wissensorientiertes, ökonomisches Handeln hat. Die Argumente zur Erklärung der räumlichen Nähe sind nicht neu, sie gehen auf das Konzept der „Industriedistrikte“ von Alfred Marshall (1890) zurück. Hier sind die durch räumliche Nähe entstehenden Effizienz- und Kostenvorteile für die Industrieproduktion ausschlaggebend, aber auch das Entstehen einer spezifischen, regionalen Unternehmenskultur (vgl. als Übersicht Palme/Musil 2012). Darüber hinaus hat in den 1990er-Jahren die französische GREMI

GREMI: Groupe de Recherche Européen sur les Milieux Innovateurs.

Die Bedeutung eines Clusters – oder allgemeiner der räumlichen Nähe horizontal oder vertikal verbundener Unternehmen – ergibt sich neben Agglomerations- und Effizienzvorteilen vor allem aus dem lokalen Wissensaustausch, der wiederum die Quelle von neuem Wissen und Innovationen darstellt (Feldman/Audretsch 1999). Dabei spielt das tacit knowledge eine zentrale Rolle: Dieses entsteht durch kontinuierlichen, persönlichen Austausch und ist distanzsensibel, das heißt, die Qualität nimmt mit der Übertragungsdistanz ab. Daraus ergeben sich für Unternehmen Vorteile (neben den klassischen Spill-over-Effekten), in einem Cluster angesiedelt zu sein, um am dort vorhandenen Wissen partizipieren zu können. Begriffe wie local buzz (Bathelt/Malmberg/Maskell 2004) oder noise (Grabher 2002) umschreiben die auf Marshall zurückgehende industrial atmosphere, die räumliche Nähe, Face-to-face-Kontakte und das Vorhandensein eines tacit knowledge als zentralen Wettbewerbsvorteil begreift.

Das Konzept der Cluster zielt auf die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit insbesondere in der Sachgüterproduktion (Porter 2000: 27) ab, was auch erklärt, warum die Argumente (Effizienzvorteile, gemeinsamer Arbeitsmarkt, Spezialisierungseffekte) jenen des wesentlich älteren Ansatzes der Industriedistrikte ähneln. Nicht zuletzt mit der zunehmenden Wissens- und Innovationsorientierung wurde auch zunehmend Kritik am Clusteransatz laut. Diese zielt einerseits auf die schwierige Abgrenzung und Erfassung von Clustern, andererseits auf die unklaren Mechanismen, die lokale Wissens- und Innovationsnetzwerke ausmachen (Storper/Venables 2004; Koo 2005; Huber 2012). Die zentrale Annahme der Bedeutung räumlicher Nähe für Innovations- und Wissensproduktion wurde in der jüngeren Forschung auf unterschiedlichen Ebenen relativiert.

Empirische Befunde zeigen, dass für Unternehmen die Einbindung in internationale Wissensnetzwerke relevanter ist als lokale Kooperationen beziehungsweise der lokale Austausch (local buzz) (Giuliani 2007; Bathelt 2008; Moodysson 2008; Huber 2012). Aus diesem Grund wurde das Clusterkonzept dahingehend erweitert, dass neben dem local buzz auch globale Informationsnetzwerke – global pipelines – ausschlaggebend sind (Bathelt 2008: 88). Deren Funktion ist es vor allem, die Offenheit gegenüber externem Wissen zu sichern. Ausschlaggebend für den Erfolg eines Clusters ist demnach das richtige oder auch ausgewogene Verhältnis von local buzz und global pipelines.

Das Buzz-pipeline-Konzept ist nicht nur deshalb in die Kritik geraten, weil sich die empirischen Befunde des local buzz als dürftig herausgestellt haben, sondern auch, weil diese Dichotomie vereinfachend ist, da überregionale Wissensbeziehungen nicht ausreichend differenziert worden sind (vgl. Trippl/Tödtling/Lengauer 2009). Hier ist insbesondere der nationale Kontext hervorzuheben, da sich in nationalen Innovationssystemen sehr spezifische Formen institutioneller oder kultureller Nähe etabliert haben. Es zeigt sich insbesondere für den Wissenschaftsbereich, dass räumliche Nähe auf unterschiedliche Weise kompensiert werden kann: beispielsweise durch einen temporären local buzz, einem „Cluster auf Zeit“ in Form von Tagungen, Kongressen oder Forschungsaufenthalten (Trippl/Tödtling 2011). Ebenso führen neue Medien (wie etwa Facebook oder LinkedIn) dazu, dass soziale Kontakte und Vertrauen auch ohne räumliche Nähe geschaffen werden, also zu einem buzz without being there (Gertler 2008) führen.

Die Bedeutung räumlicher Nähe wird letztlich auch dadurch relativiert, dass unterschiedliche Formen von Nähe existieren (vgl. Boschma 2005; vgl. Tabelle 1), die fehlende räumliche Nähe kompensieren können. Dies gilt insbesondere für kognitive und organisatorische Nähe, die Wissensaustausch und Lernprozesse auch über größere räumliche Distanzen ermöglichen beziehungsweise in Kombination mit temporärer Nähe eine permanente Co-Lokation substituieren. Soziale Nähe drückt sich in Netzwerken aus, die per se a-räumlich sind. ,Vor Ort‘ zu sein bedeutet also nicht, Teil eines lokalen sozialen Netzwerkes zu sein. Umgekehrt erleichtert räumliche Nähe die Schaffung von sozialer Nähe. Räumliche Nähe scheint weniger direkt, als vielmehr indirekt auf andere Näheformen zu wirken: „geographical openness may enhance interactive learning more indirectly, most likely by realizing some distance with respect to the other dimension, such as cognitive distance“ (Boschma 2005: 71).

Die Bedeutung räumlicher Nähe hängt auch von der Art des Wissens – implizit/kodifiziert oder explizit/nichtkodifiziert (tacit knowledge) – ab, das in verschiedenen Branchen sehr unterschiedliche Bedeutung hat. Diesem Umstand wurde in dem Konzept der Wissensbasen Rechnung getragen, das drei Formen unterscheidet (Asheim/Coenen 2005; Asheim/Coenen/Vang 2007):

Die hier vorgestellten Typologien der Nähe sowie der unterschiedlichen Wissensbasen machen deutlich, dass die Branchen hinsichtlich der Bedeutung räumlicher Nähe für die Wissensproduktion sowie ihrer Standortanforderungen im Stadtraum beträchtlich variieren. Daraus ergeben sich für die urbane Ökonomie grundlegende Fragen: Ist für die Produktion von Wissen und Innovation räumliche Nähe überhaupt noch notwendig? Benötigen Akteure noch (zwingend) die Stadt mit ihren Diversitäts- und Spezialisierungsvorteilen, um spezifisches Wissen zu produzieren, wenn diese ohnehin in global pipelines eingebunden sind? Dies soll in diesem Beitrag anhand des Forschungs- und Entwicklungssektors in Wien empirisch untersucht und in diesem theoretischen Kontext diskutiert werden. Dazu lassen sich folgende Forschungsfragen formulieren:

In dem empirischen Teil des Beitrages werden zuerst die Spezifika des Forschungsstandortes Wien herausgearbeitet, wobei das Verhältnis zwischen öffentlichen und privaten Akteuren im Vordergrund steht (Kapitel 3). Nach der Beschreibung der Methodik und Datengrundlage (Kapitel 4) werden die quantitativ-statistischen Ergebnisse zur Verteilung und Konzentration der Forschungs- und Entwicklungsakteure vorgestellt (Kapitel 5), anschließend die Experteninterviews zur Diskussion der Bedeutung räumlicher Nähe in der spezifischen Forschungspraxis (Kapitel 6). Der Beitrag schließt mit einer Diskussion der Ergebnisse im Fazit (Kapitel 7).

Das Ausmaß der räumlichen Konzentration

Parameter SDE: basiert auf Standardabweichung = 1 (schließt etwa 68 % der Fälle ein); Parameter KDE: fixe Bandweite, Suchradius 750 m, basiert auf Quartic Kernel Funktion (vgl. Silverman 1986).

Konzentration im Bereich der technischen Wissenschaften und der Naturwissenschaften: Dieser Forschungsbereich ist ebenfalls stark von akademischen F&E-Einheiten geprägt, allerdings fallen hier die peripheren Universitätsstandorte stärker ins Gewicht (vgl. Abbildung 3b).

Die geringste räumliche Konzentration weist hingegen der Forschungsbereich Sachgüterproduktion auf (vgl. Abbildung 3c). Zwar gibt es auch hier wieder mit der Technischen Universität (TU) Wien ein universitäres Zentrum, allerdings wird dieser Bereich von Produktionsunternehmen dominiert, die dispers über den Stadtraum verteilt sind. Aus der Perspektive der Clustertheorie mag die de facto nicht existierende Tendenz zur räumlichen Clusterung im Bereich der innovationsorientierten Sachgüterproduktion überraschen, dies ist möglicherweise auf den geringen Spezialisierungsgrad der Wiener Industrie zurückzuführen (vgl. Mayerhofer 2013). Eine ähnlich schwach ausgeprägte Konzentration findet sich im Life-Sciences-Bereich (vgl. SDE-Fläche, Abbildung 3d). Allerdings macht die kartographische Visualisierung deutlich, dass es hier vier Schwerpunkte gibt, an denen universitäre oder öffentliche Institutionen Gravitationskerne bilden: die Veterinärmedizinische Universität, der Standort Muthgasse (Universität für Bodenkultur), die Medizin-Universität (Allgemeines Krankenhaus) sowie das Vienna Biocenter in St. Marx (3. Bezirk).

Am stärksten konzentriert ist der fünfte Forschungsbereich, der Sektor der Informations- und Kommunikationstechnologie, wobei die Technische Universität Wien den zentralen Gravitationskern bildet (vgl. Abbildung 3e). In dessen Umfeld konzentrieren sich zahlreiche forschungsorientierte Unternehmen der Informations- und Kommunikationstechnologie. Mit dem Informatik-Gebäude der Universität Wien existiert noch ein zweiter wichtiger Standort in Wien, um den sich jedoch fast ausschließlich öffentliche (universitäre) Einrichtungen gruppieren. Bemerkenswert an der Verteilung des Informations- und Kommunikationstechnologie-Sektors ist, dass trotz eines hohen Anteils (85,5 %) an privaten F&E-Einheiten die Universitätsstandorte (vor allem die TU Wien) die räumliche Verteilung maßgeblich bestimmen und somit eine ausgeprägte Zentrumsorientierung dieses Forschungssektors besteht. Periphere Standorte spielen, von wenigen Ausnahmen abgesehen (Donaucity, Wienerberg City), nur eine untergeordnete Rolle.

In der Summe zeigen die fünf untersuchten Sektoren, dass die räumliche Konzentration, also die Nähe zu Akteuren im gleichen Forschungsbereich, sehr unterschiedlich ausgeprägt ist. Eine wichtige Rolle scheint dabei das Verhältnis zwischen öffentlichen und privaten F&E-Einheiten zu spielen: Insbesondere in den ,gemischten‘ Forschungsbereichen nehmen die Universitäten die Funktion von Gravitationskernen ein – besonders deutlich bei der Informations- und Kommunikationstechnologie, aber auch im Life-Sciences-Bereich. Damit stellt sich die Frage nach dem Ausmaß der Vernetzung von öffentlicher und privater Forschung. Ein weiterer Unterschied zwischen den Forschungsbereichen ist die Lage im Stadtraum. Während öffentliche F&E-Einheiten in der Regel durch die Universitätsstandorte festgelegt sind, weisen die Unternehmen ein unterschiedliches Ausmaß an Zentrumsorientierung auf.

Um statistisch signifikante Cluster zu ermitteln, wurde eine Nearest Neighbor Hierarchical Clustering-Berechnung

Parameter: Fläche Wiens 414,86 km²; Fixed Distance/festgelegte Distanz 500 m; Probability Value/Wahrscheinlichkeitswert 0,1; Minimum Points per Cluster: 10.

Um aus dem Sample von 1.363 F&E-Einheiten Ballungen zu identifizieren, wurden vier Kriterien formuliert, die auf jeden der fünf Forschungssektoren angewandt wurden.

Erstes Kriterium ist die räumliche Nähe zu anderen F&E-Einheiten, die mit einem Maximum von 500 m festgelegt wurde. Dies entspricht einer Gehzeit von etwa 10 Minuten und stellt die Obergrenze dar, die Personen bereit sind, in einem städtischen Umfeld zu Fuß zu gehen (Weidmann 1992:35 ff.; Egartner/Fischer/Maißer et al. 2008: 32 f.; Stiewe/ Mühlhans/Bohnet et al. 2012: 609). Zweites Kriterium ist eine kritische Größe der Cluster (mindestens 10 F&E-Einheiten, basierend auf einer Empfehlung in Levine (2013: 7.23)). Drittes Kriterium ist die Existenz von öffentlichen und privaten Einheiten (um reine Universitätsstandorte auszuschließen) und das vierte eine eindeutige fachliche Ausrichtung. Das heißt, der Cluster muss innerhalb eines der fünf Forschungsbereiche auftreten und nicht in der gesamten Stichprobe.

Folglich konnten fünf Clusterstandorte in Wien identifiziert werden, drei im Life-Sciences-Bereich (Allgemeines Krankenhaus, Muthgasse, Vienna Biocenter) sowie zwei im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie (beide im Umfeld der TU Wien). In den anderen Forschungssektoren wurden durch Nearest Neighbor Hierarchical Clustering keine Konzentrationen ermittelt, die allen vier Kriterien entsprechen. Dieses Ergebnis deckt sich mit den oben beschriebenen Verteilungsmustern und zeigt, dass es gerade in den Forschungsbereichen Life Sciences und Informations- und Kommunikationstechnologie eine enge räumliche Verzahnung von öffentlichen und privaten F&E-Einheiten gibt.

Bemerkenswert ist allerdings der unterschiedliche Einfluss der kommunalen Forschungs- und Entwicklungspolitik auf diese beiden Standortmuster. Zwar sind beide Bereiche Schwerpunkte in der Forschungsförderung der Stadt Wien, jedoch mit einem entscheidenden Unterschied: Im Life-Sciences-Bereich wurde von der Stadt Wien über lange Jahre nicht nur Clusterpolitik, sondern in Abstimmung mit Universitäten, der Österreichischen Akademie der Wissenschaften sowie Unternehmen auch eine gezielte Standortpolitik betrieben (Tödtling/Trippl 2007; Trippl/Tödtling 2007; für das Vienna Biocenter im Stadtteil St. Marx vgl. Wirth 2013). Für den Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie existierten (bis 2014) ebenfalls ein Clustermanagement sowie unterschiedliche Förderschienen und -initiativen, allerdings gab es keine gezielte Standortpolitik. Die starke räumliche Konzentration der F&E-Einheiten im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie im Umfeld der TU Wien beziehungsweise die zwei dort identifizierten Cluster lassen vielmehr darauf schließen, dass hier ein ,spontaner‘ Cluster entstanden ist, der von der (Förder-)Politik bislang nicht wahrgenommen worden ist.

Welche Rolle spielt also die räumliche Nähe sowie die Lage im Stadtraum für die unterschiedlichen Forschungsbereiche? Diese Frage soll in der Folge anhand von 14 leitfadengestützten Experteninterviews, die mit Vertretern aus dem Life-Science-Bereich (LS) sowie aus der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) geführt worden sind, diskutiert werden. Dabei stammen sieben Interviewpartner aus öffentlichen und sieben aus privaten Forschungseinrichtungen. Mithilfe eines thematischen Rasters wurde anschließend analysiert, ob und welche Aussagen zu bestimmten Themenbereichen getätigt wurden und wie oft bestimmte Punkte zur Sprache kamen.

Die in der Literatur festgestellte Bedeutungszunahme globaler Kooperations- und Informationsnetzwerke (Bathelt 2008; Huber 2012) wurde in den Expertengesprächen überwiegend bestätigt, drei Argumente sind dafür ausschlaggebend. Erstens schränkt die zunehmende fachliche Spezialisierung im Wissenschaftsbetrieb die potenziellen Kooperationspartner stark ein und sie sind häufig weltweit nur an wenigen Standorten zu finden. Dies erschwert umgekehrt die Kooperationsmöglichkeit vor Ort, auch wenn ein gemeinsames lokales Milieu existiert. Andererseits gibt es dadurch keine lokale Konkurrenzsituation. Zweitens zwingt der kleine österreichische Binnenmarkt spezialisierte Nischenunternehmen zur Expansion, ebenso ist der Inlandsmarkt für klinische Studien zu klein und macht internationale Kooperationen notwendig. Drittens hat die Förderlandschaft einen wichtigen Einfluss auf das Kooperationsverhalten, da insbesondere bei EU-Programmen internationale Kooperationen vorausgesetzt werden.

Den genannten Argumenten, die eine Internationalisierung der Kooperationen und des Wissensaustauschs unabdingbar machen, stehen jedoch auch einschränkende Faktoren entgegen. Hier ist vor allem die zentrale Bedeutung des Vertrauens zu nennen, insbesondere im Bereich Life Sciences (vgl. auch Moodysson 2008; Aalbers 2010). Da der Erfolg von Kooperationen von der Zusammenarbeit mit den ,richtigen Personen‘ abhängt, ist diese immer personal driven und wird über lange Jahre, etwa durch Forschungsaufenthalte oder „temporäre Cluster“ (Maskell/Bathelt/Malmberg 2006; Trippl/Tödtling 2011) entwickelt. Des Weiteren wurden von den Interviewpartnern die hohen Kosten, sprachliche und kulturelle Barrieren als limitierende Faktoren der – in Summe notwendigen – Internationalisierung angeführt. Die Aussagen bestätigen damit auch ältere Studien, die die Bedeutung der räumlichen Nähe für die Forschungspraxis im Life-Sciences-Sektor betonen (Tödtling/Trippl 2007).

In beiden Forschungsfeldern wurde von den Interviewpartnern räumliche Nähe als Vorteil für die Forschungspraxis genannt, jedoch teilweise mit unterschiedlichen Argumenten. So hoben Vertreter aus dem Bereich Informations- und Kommunikationstechnologie die Möglichkeit direkter sozialer Kontakte hervor, im formellen (Vorträge, Netzwerktreffen) wie auch im informellen (Mittagessen, Kaffeehausbesuch) Rahmen. Räumliche Nähe wird hier als fußläufige Distanz, etwa zu Restaurants oder der TU Wien, definiert. So werden im Bereich Informations- und Kommunikationstechnologie Kooperationspartner in unmittelbarer Gehdistanz bevorzugt. Mit räumlicher Nähe wird hier explizit auch ein beträchtliches Maß an Bequemlichkeit verbunden.

Die räumliche Nähe von Akteuren im Bereich Informations- und Kommunikationstechnologie im Umfeld der TU Wien hat auch zu einer Clusteridentität geführt, die den kooperativen Aspekt in den Vordergrund stellt. Dass dieser mit der Distanz abnimmt, hängt auch damit zusammen, dass es durch das gemeinsame Studium an dieser Universität eine zusätzliche Verbundenheit gibt, die durch diverse Aktivitäten der Informatikfakultät gezielt gefördert wird. Die Unternehmen suchen daher die Nähe zur TU Wien, waren in den Interviews zugleich über die beträchtliche räumliche Konzentration überrascht. Der Cluster existiert also, wird aber in seiner räumlichen Ausprägung nicht wahrgenommen. Die TU Wien ist ein wichtiger Angelpunkt des IKT-Clusters, sowohl auf der räumlich-materiellen wie auch auf der kulturell-milieuspezifischen Ebene.

Im Bereich Life Sciences wird räumliche Nähe vor allem unter dem Effizienzaspekt gesehen, etwa um durchzuführende Messungen persönlich zu besprechen und direkt kontrollieren zu können. Inhaltliche Probleme und konkrete Fragen können leichter diskutiert und geklärt werden, wenn man über die Arbeitsgebiete der relevanten Personen Bescheid weiß und diese informell und kurzfristig persönlich treffen kann.

Räumliche Nähe wird in diesem Kontext innerhalb desselben Gebäudes definiert. Zentrales Argument im Bereich Life Sciences stellt aus Kosten- und Effizienzgründen die gemeinsame Infrastruktur dar. Dies betrifft betriebswirtschaftliche Dienstleistungen (Buchhaltung, gemeinsames Bestellwesen) sowie auch die eigentliche Forschungstätigkeit, wie etwa die Verfügbarkeit von hochwertigen Mikroskopen, S3-Laboren oder Mouse-Facilities.

S3-Labore: Labore mit höchster Sicherheitsstufe, ausgestattet mit biologischer Sicherheitsschleuse für gentechnische Forschung; Mouse-Facilities: Infrastrukturen für Mausmodellforschung, die von Universitäten häufig als Dienstleistungen für Tierversuche angeboten werden.

Schließlich wurde in beiden Forschungsbereichen die Bedeutung von räumlicher Nähe für Start-ups sowie für Nachwuchsforscher hervorgehoben. Dies betrifft die Zugänglichkeit zu teuren Infrastrukturen (siehe oben), den spontanen Erfahrungsaustausch sowie praktische Gründe. Dabei gilt jedoch: Je etablierter, größer und somit eigenständiger ein Unternehmen ist, desto weniger ist es auf die räumliche Nähe angewiesen.

In beiden Forschungssektoren zeigt sich eine ambivalente Haltung zur Internationalisierung der Forschungsaktivitäten, wenngleich diese als unumgänglich betrachtet wird (vgl. Tabelle 4). Räumliche Nähe und lokale Kooperationen werden in beiden Bereichen als positiv bewertet, die Argumente unterscheiden sich aufgrund der jeweiligen Routinen und Prozesse im Forschungsalltag. Das gegenseitige Vertrauen ist für das Funktionieren von Forschungsprozessen essenziell, wobei im Bereich Life Sciences aufgrund der hohen Forschungskosten dieses noch höher einzuschätzen ist. Hier werden auch explizit Strategien zur Risikominimierung genannt, während im Bereich Informations- und Kommunikationsstrategie die räumliche Konzentration der Akteure im Umfeld der TU Wien als räumliche Strategie zur Risikominimierung verstanden werden kann.