Neue und wachsende Unternehmen spielen eine wichtige Rolle f\u00fcr wirtschaftliche Entwicklung, Strukturwandel und Innovationen. Allerdings gibt es regionale Unterschiede in den Gr\u00fcndungsaktivit\u00e4ten, und r\u00e4umliche Gegebenheiten nehmen Einfluss auf die Entstehung neuer Unternehmen. Zur\u00fcckzuf\u00fchren ist dies unter anderem auf unterschiedliche strukturelle Merkmale und endogene Potenziale von Regionen, welche die Entstehung neuer Unternehmen beg\u00fcnstigen oder hemmen k\u00f6nnen. Die vorliegende Studie Siehe auch: Wagner, K., Kronthaler, F. und Becker, K. (2009): The Potential for New Venture Creation of Swiss Regions – A Comparison Based on Cluster Analysis. Discussion Papers on Entrepreneurship and Innovation 2\/2009, Swiss Institute for Entrepreneurship, Chur, Switzerland. ist ein Auszug des Gesamtprojekts \u00abGr\u00fcndungsbarometer\u00bb Das Gesamtprojekt wird von der Graub\u00fcndner Kantonalbank finanziell unterst\u00fctzt und l\u00e4uft von 2008 bis 2010., das die Ursachen der Entstehung und des Wachstums neuer Unternehmen auf regionaler und individueller Ebene untersucht. <\/p>\n
\nEine Betrachtung des Gr\u00fcndungsgeschehens auf Ebene der 106 Mobilit\u00e9-Spatiale-Regionen (MS-Regionen) verdeutlicht die regionalen Unterschiede im Gr\u00fcndungsgeschehen. MS-Regionen weisen eine gewisse r\u00e4umliche Homogenit\u00e4t auf und folgen dem Prinzip von Kleinarbeitsmarktgebieten mit funktionaler Orientierung auf Zentren. Um Schwankungen in einzelnen Jahren auszugleichen, werden hier die durchschnittlichen Werte der Jahre 1999 bis 2006 verwendet (vgl. Grafik 1). Die Raten variieren von 0,9 bis zu 10,4 Gr\u00fcndungen pro 1000 Erwerbspersonen. Der schweizerische Mittelwert liegt bei 2,5 Gr\u00fcndungen pro 1000 Erwerbspersonen. Die Regionen mit den h\u00f6chsten Gr\u00fcndungsraten sind Zug (10,4), March (6,3), Lugano (5,3), Mendrisio (4,8), Z\u00fcrich (4,5) und Nyon (4,2).\u00a0Aufgrund der stark unterschiedlichen Gr\u00fcndungsraten stellt sich die Frage, ob und welche Regionen bestimmte Bedingungen und strukturelle Merkmale aufweisen, die sich f\u00f6rdernd oder hemmend auf das Gr\u00fcndungsgeschehen auswirken.
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\nIn der Literatur ist etabliert, dass bestimmte Faktoren einen signifikanten Einfluss auf das Gr\u00fcndungsgeschehen in Regionen aus\u00fcben. Dies sind a) nachfrageseitige Faktoren, b) angebotsseitige Faktoren und c) Urbanisations- und Lokalisationseffekte.
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\nUnternehmerische Gelegenheiten werden durch eine Nachfrage des Marktes nach G\u00fctern und Dienstleistungen geschaffen. Daher kann angenommen werden, dass die Nachfrage der Bev\u00f6lkerung nach neuen Produkten und Dienstleistungen einen Einfluss auf die Entstehung von Unternehmen hat. Bev\u00f6lkerungswachstum und steigende Wohlfahrt f\u00fchren zu einer erh\u00f6hten Nachfrage. Diese dr\u00fcckt sich insbesondere durch individualisierte Konsumentenpr\u00e4ferenzen nach neuen und spezialisierten G\u00fctern und Dienstleistungen aus. Zudem er\u00f6ffnet sie potenziellen Unternehmern eine Vielzahl von Marktnischen, die zun\u00e4chst auf lokalen M\u00e4rkten ihren Absatz finden. Gerade kleine Firmen sind aufgrund ihrer flexiblen Spezialisierung deutlich besser in der Lage, auf wechselnde Marktbed\u00fcrfnisse nach innovativen Produkten zu reagieren. Des Weiteren dienen insbesondere selbstst\u00e4ndig T\u00e4tige – und somit \u00fcberwiegend kleine Unternehmen – als Rollenmodelle. Angestellte in jungen und kleinen Firmen erhalten aus erster Hand und im direkten Kontakt Informationen, Hindernisse und L\u00f6sungen \u00fcber den Gr\u00fcndungs- und Wachstumsprozess eines Unternehmens. Dies erh\u00f6ht die Wahrscheinlichkeit, dass die Angestellten von kleinen Betrieben ebenfalls zu Gr\u00fcndern bzw. Unternehmern werden. Der Strukturwandel und der \u00dcbergang in eine Wissensgesellschaft werden durch das verst\u00e4rkte Aufkommen unternehmensnaher Dienstleistungen belegt, wobei neue unternehmerische M\u00f6glichkeiten vor allem im kleinstrukturierten Dienstleistungsbereich geschaffen werden. Unternehmensnahe Dienstleistungen weisen in der Regel eine kleine Firmengr\u00f6sse auf und ben\u00f6tigen nur geringes Startkapital. Daher haben diese Firmen niedrige Markteintrittsbarrieren, um eine neue Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit zu starten.
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\nAngebotsseitige Faktoren stehen potenziellen Unternehmern zur Verf\u00fcgung, damit diese neue Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten umsetzen k\u00f6nnen. Das Angebot ergibt sich durch die regionale Bev\u00f6lkerung und bezieht folglich Indikatoren wie die Bev\u00f6lkerungsdichte, die Erwerbs- und Altersstruktur der Bev\u00f6lkerung, deren Humankapital sowie den Anteil an Einwanderern mit ein. Die variable Bev\u00f6lkerungsdichte weist einen hohen Zusammenhang zu verschiedenen anderen Faktoren – z.B. Marktn\u00e4he, H\u00f6he der L\u00f6hne, Zugang zu Innovationen und Qualit\u00e4t der Infrastruktur – auf. Die Entstehung neuer Unternehmen in diesen Regionen signalisiert eine gewisse Standortattraktivit\u00e4t. Dies f\u00fchrt zur Ansiedlung weiterer Unternehmen, die von den Spillover-Effekten profitieren. Auch die Altersstruktur beeinflusst das Gr\u00fcndungsgeschehen in einer Region. Studien zeigen, dass sich Personen vor allem im Altersbereich Mitte 30 selbstst\u00e4ndig machen und die Spanne sich in der Regel zwischen 25 und 40 Jahre bewegt. Regionen, die eine h\u00f6here Anzahl an Personen in dieser Altersklasse haben, weisen h\u00f6here Gr\u00fcndungsaktivit\u00e4ten auf. \u00a0Zudem k\u00f6nnen Effekte festgestellt werden, die in Beziehung zur Qualifikation und Erfahrung potenzieller Gr\u00fcnder stehen. Es zeigt sich, dass eine h\u00f6here berufliche Bildung die Gr\u00fcndungswahrscheinlichkeit einer Person erh\u00f6ht. Dennoch ist das Verh\u00e4ltnis zwischen beruflicher Qualifikation und Gr\u00fcndungswahrscheinlichkeit nicht linear. Diejenigen Personen, die eine hohe Praxisorientierung durch ihre Ausbildung (z.B. Meister, Fachhochschulabsolventen etc.) aufweisen, neigen h\u00e4ufiger zur Gr\u00fcndung eines Unternehmens als klassische Akademiker. Auch die Zahl von Einwanderern in einer Region hat einen positiven Effekt auf Gr\u00fcndungen. Indirekte Auswirkungen diesbez\u00fcglich ergeben sich aufgrund der Altersstruktur, da die Familien in der Regel j\u00fcnger sind und mehrere Kinder haben. Sowohl die weniger qualifizierten als auch die hoch qualifizierten Immigranten machen sich h\u00e4ufiger selbstst\u00e4ndig. Letztere sind insbesondere in technologieorientierte Gr\u00fcndungen involviert. Beide Gruppen bringen neue Ideen und verschiedene kulturelle Hintergr\u00fcnde mit und kreieren neue Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten.
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\nDie r\u00e4umliche Konzentration von Unternehmen derselben Branche f\u00fchrt dazu, dass sich ein Arbeitsmarkt mit branchenspezifischen F\u00e4higkeiten herausbildet. Unternehmen profitieren davon u.a. durch Reduktion ihrer Such- und Ausbildungskosten. F\u00fcr Arbeitskr\u00e4fte bietet die Konzentration von Unternehmen den Vorteil, dass mehrere Unternehmen als potenzielle Arbeitgeber vorhanden sind und Fachkr\u00e4fte nicht abwandern. So bestehen sowohl f\u00fcr Unternehmen als auch f\u00fcr Arbeitskr\u00e4fte Anreize, sich an Orten mit bestehenden Konzentrationen von Unternehmen einer Branche anzusiedeln. Auch Urbanisationsvorteile – d.h. Effekte aus der r\u00e4umlichen Konzentration von Betrieben unterschiedlicher Branchenzugeh\u00f6rigkeit – wirken positiv auf das Gr\u00fcndungsgeschehen. Je gr\u00f6sser eine Agglomeration, desto gr\u00f6sser ist auch die Vielfalt der dort angesiedelten Branchen. Hinter dieser Hypothese steht die Annahme, dass in urbanen Regionen in besonderer Weise ein Ideenaustausch \u00fcber Branchengrenzen hinweg entsteht und Kombinationen von neuen Probleml\u00f6sungen sowie Kooperationen erm\u00f6glicht werden.
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\nZur Untersuchung regionaler Unterschiede hinsichtlich des Gr\u00fcndungspotenzials anhand der oben beschriebenen Bestimmungsfaktoren wurde das Verfahren der Clusteranalyse verwendet. Dieses Verfahren erm\u00f6glicht es, Regionen mit \u00e4hnlichen Gr\u00fcndungspotenzialen zu Clustern zusammenzufassen und die Informationsvielfalt zu reduzieren. Dadurch k\u00f6nnen die verschiedenen Regionen anhand der betrachteten Indikatoren miteinander verglichen und St\u00e4rken sowie Schw\u00e4chen der einzelnen Cluster identifiziert werden (zur Vorgehensweise siehe
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\nKasten 1<\/b>
\nMit Hilfe der neu aufgebauten Statistik zur Unternehmensdemografie (Udemo) des Bundesamtes f\u00fcr Statistik (BFS) ist es m\u00f6glich, detaillierte Aussagen zur Dynamik des Unternehmensbestandes sowie zum nationalen und regionalen Gr\u00fcndungsgeschehen zu treffen. Eine Besonderheit der Udemo ist, dass nur effektive Neugr\u00fcndungen erfasst werden. Darunter fallen keine Unternehmen, die z.B. durch eine Fusion oder Besitzerwechsel entstanden sind. Filialen werden nur erfasst, wenn es sich um die erste Filiale eines ausl\u00e4ndischen Unternehmens in der Schweiz handelt. Um das Gr\u00fcndungsgeschehen zwischen den Kantonen und Regionen miteinander vergleichen zu k\u00f6nnen, stellt die absolute Anzahl der Gr\u00fcndungen keinen sinnvollen Indikator dar, da sich die Schweizer Kantone und Regionen hinsichtlich Erwerbspersonen, Einwohnerzahl und Gr\u00f6sse unterscheiden. Daher werden Gr\u00fcndungsraten gebildet: Die absolute Gr\u00fcndungszahl wird auf eine relative Gr\u00f6sse bezogen, um eine regionale Vergleichbarkeit zu gew\u00e4hrleisten. Als geeignete Bezugsgr\u00f6sse wird hier die Anzahl der Erwerbspersonen verwendet (Arbeitsmarktansatz). Die Erwerbspersonen (Erwerbst\u00e4tige plus Erwerbslose) stellen das endogene Gr\u00fcnderpotenzial einer Region dar; denn neue Firmen werden in der Regel am Wohnort oder ehemaligen Arbeitsort des Gr\u00fcnders gegr\u00fcndet.). \u00a0Die Clusteranalyse hat eine Aufteilung der MS-Regionen in zehn Cluster ergeben, die sich hinsichtlich ihres Gr\u00fcndungspotenzials unterscheiden (siehe Grafik 2). Die Betrachtung der Cluster-Profile zeigt, dass insbesondere die Cluster A, B, G und H \u00fcber ein hohes Gr\u00fcndungspotenzial verf\u00fcgen. Cluster C weist ein leicht \u00fcberdurchschnittliches und die anderen Cluster ein eher unterdurchschnittliches Gr\u00fcndungspotenzial auf (siehe Tabelle 1). Ein wesentliches Ergebnis ist, dass in jenen Clustern, die ein \u00fcberdurchschnittlich hohes Gr\u00fcndungspotenzial aufweisen, tats\u00e4chlich ein hohes Mass an Gr\u00fcndungsaktivit\u00e4t nachgewiesen wurde.
<\/p>\nSt\u00e4rkung der unternehmerischen Ausbildung und Rollenmodelle<\/h2>\n
\nCluster A und B bestehen \u00fcberwiegend aus Agglomerationsr\u00e4umen und urbanen Regionen. Dabei setzt sich Cluster A aus den beiden Regionen Basel und Z\u00fcrich zusammen. In Cluster B sind u.a. Bern, Freiburg, Lausanne, Neuenburg und die Agglomeration Z\u00fcrich enthalten. Bei Cluster G und H handelt es sich um urbane und semi-periphere Regionen spezieller Auspr\u00e4gung; insbesondere Cluster H besteht nur aus der Region Zug. Diese Regionen verf\u00fcgen \u00fcber ein \u00fcberdurchschnittliches Gr\u00fcndungspotenzial und weisen lediglich hinsichtlich einzelner Indikatoren Schw\u00e4chen auf. Die Schw\u00e4chen bei den Clustern A und B liegen vor allem in einer unterdurchschnittlichen Auspr\u00e4gung der vorhandenen Vorbilder f\u00fcr Unternehmensgr\u00fcndungen (Indikator selbstst\u00e4ndig Besch\u00e4ftigte). Sie sind gegebenenfalls gezielt \u00fcber eine St\u00e4rkung der unternehmerischen Ausbildung an den vorhandenen Universit\u00e4ten zu beheben. \u00a0Von gr\u00f6sserer regionalpolitischer Bedeutung ist das Cluster C. In diesem Cluster befinden sich einige (semi-periphere) Regionen, die in das Wirkungsgebiet der Neuen Regionalpolitik (NRP) Das Wirkungsgebiet der Ausrichtung 1 (St\u00e4rkung von Unternehmertum, Innovationskraft, Wertsch\u00f6pfung und Wettbewerb) der NRP umfasst Berggebiete, l\u00e4ndliche R\u00e4ume und Grenzregionen. fallen, wie z.B. die Regionen Biel, Chur, Davos, Schaffhausen, St.Gallen. Dieses Cluster weist tendenziell eine \u00fcberdurchschnittliche Auspr\u00e4gung hinsichtlich des Gr\u00fcndungspotenzials auf. Allerdings sind auch deutliche Schw\u00e4chen auszumachen; sie liegen insbesondere in den fehlenden Vorbildern f\u00fcr Unternehmensgr\u00fcndungen – angezeigt durch eine unterdurchschnittliche Auspr\u00e4gung bei den Selbstst\u00e4ndigen – und beim Anteil kleiner Unternehmen. Bei gegebenen St\u00e4rken bez\u00fcglich Arbeitskraft, Diversifizierung und jungen Personen scheint eine Optimierung der unternehmerischen Ausbildung durch existierende Fachhochschulen (evtl. auch durch Sekundarschulen) angezeigt, um die vorhandenen Schw\u00e4chen auszugleichen und gleichzeitig das existierende Potenzial zu nutzen.\u00a0Die weiteren Cluster (D, E, F, I, J) verf\u00fcgen \u00fcber ein niedriges Gr\u00fcndungspotenzial, welches anhand der unterdurchschnittlichen Auspr\u00e4gungen in den Variablen ersichtlich wird. Gleichzeitig besitzen aber auch diese Cluster verschiedene St\u00e4rken. Cluster I und J verf\u00fcgen zum Beispiel \u00fcber einen \u00fcberdurchschnittlich hohen Anteil an kleinen Unternehmen. Diese Cluster sollten auf ihre St\u00e4rken setzen und diese weiter ausbauen, anstatt vorhandene Schw\u00e4chen auszugleichen. \u00a0Bis heute ist nur wenig untersucht, inwieweit Regionen, welche von dem Instrument der NRP profitieren, auch tats\u00e4chlich Gr\u00fcndungspotenziale aufweisen. Die Regionalpolitik zielt darauf ab, die Standortvoraussetzungen f\u00fcr unternehmerische T\u00e4tigkeit, Innovation und Wertsch\u00f6pfung in Berggebieten, l\u00e4ndlichen Regionen und Grenzregionen zu verbessern. Regionen werden dann finanziell unterst\u00fctzt, wenn sie aus eigener Kraft, d.h. mit ihren endogenen Potenzialen, Ideen entwickeln und Projekte auf die Beine stellen. \u00a0Die Ergebnisse werfen die Fragen auf, welche Implikationen dies f\u00fcr die F\u00f6rderpolitik von Unternehmertum hat und wo die Mittel am effektivsten eingesetzt werden k\u00f6nnen. Vieles deutet darauf hin, dass die F\u00f6rderinstrumente dort am effektivsten wirken, wo bereits Gr\u00fcndungspotenziale in einer Region vorhanden sind. Insofern k\u00f6nnte es sinnvoll sein, die Zentren der Peripherie konsequent zu st\u00e4rken und deren Schw\u00e4chen und Hemmnisse f\u00fcr Unternehmertum zu minimieren.
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\nAngesichts der aktuellen wirtschaftlichen Entwicklung stellt sich die Frage, wie sich die Wirtschaftskrise auf die Gr\u00fcndungsdynamik auswirkt. Ein erster Vergleich der Handelsregistereintragungen des Monats April 2009 mit den Zahlen des Vorjahres zeigt einen R\u00fcckgang um 15%. Betroffen sind insbesondere die l\u00e4ndlichen und peripheren Regionen. Dieser R\u00fcckgang l\u00e4sst sich dadurch erkl\u00e4ren, dass in der Boomphase der Jahre 2007 und 2008 Gr\u00fcndungen ermutigt wurden, da eine vermehrte Nachfrage nach G\u00fctern und Dienstleistungen existierte. In der Regel sind diese Zeiten auch mit sehr guten Besch\u00e4ftigungsm\u00f6glichkeiten verbunden, was viele potenzielle Gr\u00fcnder davon abh\u00e4lt, sich gegen das Angestelltenverh\u00e4ltnis und f\u00fcr eine Selbstst\u00e4ndigkeit zu entscheiden. \u00a0Erfahrungen aus fr\u00fcheren Krisen zeigen indes, dass trotz – oder gerade wegen – der Rezession mehr Gr\u00fcnder den Weg in die Selbstst\u00e4ndigkeit wagen. Denn zum einen unterst\u00fctzen erh\u00f6hte Arbeitslosigkeit und ein Mangel an alternativen Besch\u00e4ftigungsm\u00f6glichkeiten die Option Selbstst\u00e4ndigkeit; zum anderen ergeben sich in Rezessionszeiten spezielle M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Neustarts. Krisen bringen immer Ver\u00e4nderungen – insbesondere im Verbraucher- und Wettbewerbsverhalten – mit sich. Gerade wenn etablierte Mitbewerber als Folge der Krise bereits angeschlagen sind, kann es f\u00fcr neue Unternehmen kurzfristig einfacher sein, sich auf den M\u00e4rkten zu behaupten. \u00a0Auch wenn derzeit noch keine konkreten Anhaltspunkte f\u00fcr eine Trendwende auszumachen sind, ist im laufenden Jahr durchaus noch eine Belebung des Gr\u00fcndungsgeschehens – insbesondere mit Gr\u00fcndungen aus der Arbeitslosigkeit – m\u00f6glich. Wie nachhaltig und wachstumsorientiert diese Gr\u00fcndungen aber sind, bleibt abzuwarten.
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\nGrafik 1 \u00abDurchschnittliche Gr\u00fcndungsraten nach MS-Regionen, 1999-2006\u00bb
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\nGrafik 2 \u00abCluster: MS-Regionen mit \u00e4hnlichen Gr\u00fcndungspotenzialen\u00bb
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\nTabelle 1 \u00abEigenschaftsprofil der Cluster\u00bb
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\nKasten 1: Gr\u00fcndungsgeschehen in der Schweiz<\/b>
\nMit Hilfe der neu aufgebauten Statistik zur Unternehmensdemografie (Udemo) des Bundesamtes f\u00fcr Statistik (BFS) ist es m\u00f6glich, detaillierte Aussagen zur Dynamik des Unternehmensbestandes sowie zum nationalen und regionalen Gr\u00fcndungsgeschehen zu treffen. Eine Besonderheit der Udemo ist, dass nur effektive Neugr\u00fcndungen erfasst werden. Darunter fallen keine Unternehmen, die z.B. durch eine Fusion oder Besitzerwechsel entstanden sind. Filialen werden nur erfasst, wenn es sich um die erste Filiale eines ausl\u00e4ndischen Unternehmens in der Schweiz handelt. Um das Gr\u00fcndungsgeschehen zwischen den Kantonen und Regionen miteinander vergleichen zu k\u00f6nnen, stellt die absolute Anzahl der Gr\u00fcndungen keinen sinnvollen Indikator dar, da sich die Schweizer Kantone und Regionen hinsichtlich Erwerbspersonen, Einwohnerzahl und Gr\u00f6sse unterscheiden. Daher werden Gr\u00fcndungsraten gebildet: Die absolute Gr\u00fcndungszahl wird auf eine relative Gr\u00f6sse bezogen, um eine regionale Vergleichbarkeit zu gew\u00e4hrleisten. Als geeignete Bezugsgr\u00f6sse wird hier die Anzahl der Erwerbspersonen verwendet (Arbeitsmarktansatz). Die Erwerbspersonen (Erwerbst\u00e4tige plus Erwerbslose) stellen das endogene Gr\u00fcnderpotenzial einer Region dar; denn neue Firmen werden in der Regel am Wohnort oder ehemaligen Arbeitsort des Gr\u00fcnders gegr\u00fcndet.
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\nKasten 2: Clusteranalyse – Vorgehen bei der Klassifikation der Regionen<\/b>
\nDie Klassifikation der MS-Regionen nach ihrem Gr\u00fcndungspotenzial erfolgt mit dem Verfahren der Clusteranalyse.a Grundlage bildet eine Matrix mit den beobachteten MS-Regionen und den betrachteten Indikatoren. Die Indikatoren der Datenmatrix werden zun\u00e4chst auf Korrelationen \u00fcberpr\u00fcft, da korrelierte Variablen die Ergebnisse verzerren k\u00f6nnen. Der n\u00e4chste Schritt beinhaltet die Standardisierung der Indikatoren, um eine Gewichtung der Variablen aufgrund von unterschiedlichen Skalenniveaus zu vermeiden.Die anschliessende Berechnung der Clusterstruktur erfolgt mit dem Ward-Fusionierungsverfahren, das zu den hierarchisch-agglomerativen Verfahren z\u00e4hlt. Fusionskriterium des Ward-Verfahrens ist – auf Basis der quadrierten euklidischen Distanz – das Varianzkriterium. Fusioniert werden diejenigen Regionen, die die Streuungsquadratsumme innerhalb der Cluster am wenigsten erh\u00f6hen. Bisherige Analysen haben gezeigt, dass das Ward-Verfahren im Vergleich zu anderen Clustertechniken sehr gute Ergebnisse liefert.bDa bei den hierarchisch-agglomerativen Verfahren alle Cluster so lange fusioniert werden, bis nur noch ein Cluster vorhanden ist, besteht die Notwendigkeit, die optimale Anzahl von Gruppen zu ermitteln. Hierf\u00fcr werden das Verschmelzungsschema und das Homogenit\u00e4tsmass ETAb verwendet. Insgesamt zeigt sich, dass zehn Cluster eine gute Clusterstruktur ergeben. Die Zehn-Cluster-L\u00f6sung wird anschliessend mit Hilfe des partitionierenden Clusterverfahrens K-Means optimiert. Hierbei wird die urspr\u00fcngliche Clusterl\u00f6sung \u00fcberpr\u00fcft und Regionen werden neu geordnet, wenn dies zu einer Verbesserung der Clusterl\u00f6sung f\u00fchrt.Zur Interpretation der Cluster hinsichtlich ihres Gr\u00fcndungspotenzials werden der F-Wert, der t-Wert und das arithmetische Mittel herangezogen. Der F-Wert gibt Auskunft \u00fcber die Homogenit\u00e4t der gebildeten Gruppe. F-Werte kleiner als eins zeigen an, dass der Cluster in der entsprechenden Variablen homogen ist. Der t-Wert gibt Auskunft \u00fcber die Auspr\u00e4gung der Variablen im Cluster; t-Werte kleiner als null bedeuten, dass die Variable im Vergleich zur Grundgesamtheit unterrepr\u00e4sentiert ist. Entsprechend bedeuten t-Werte gr\u00f6sser als null, dass die Variable im Vergleich zur Grundgesamtheit h\u00f6her ausgepr\u00e4gt ist. Das arithmetische Mittel gibt zus\u00e4tzlich Auskunft \u00fcber die tats\u00e4chliche Auspr\u00e4gung der Variablen in der urspr\u00fcnglichen Skala.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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