„Wachstumsbedingungen bzw. Wachstumshemmnisse für junge ...

„Wachstumsbedingungen bzw. Wachstumshemmnisse für junge Unternehmen“
Realisierungsquoten, insbesondere in Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern
und Sachsen-Anhalt, unter dem Bundesdurchschnitt liegen. Die höchsten Realisierungsquoten
sind im wirtschaftsstarken Bayern und in Schleswig-Holstein zu
beobachten. In Schleswig-Holstein dürfte die hohe Realisierungsquote neben
Gründungsprojekten im Bereich Windenergie auch stark vom Hamburger
„Speckgürtel“ getragen sein. Diese starken Unterschiede zwischen den Bundesländern
sind vermutlich vornehmlich auf Nebenerwerbsgründungen zurückzuführen.
Hinsichtlich der Gründerquoten im Vollerwerb stellen Hagen et al.
2011 (im 12-Monatszeitraum) geringere Unterschiede zwischen den Bundesländern
fest.
2.1.2 Multivariate Analysen zu den Determinanten von
Selbstständigkeitsplänen und deren Realisierung
Im Rahmen von univariaten deskriptiven Analysen ist nicht auszuschließen,
dass ein gefundener Zusammenhang auf sich überlagernde Einflüsse verschiedener
Faktoren zurückzuführen ist. So könnte es z.B. sein, dass der oben festgestellte
positive Effekt eines Hochschulabschlusses nicht allein auf das Bildungsniveau
zurückzuführen ist, sondern Hochschulabsolventen gerade deswegen
häufiger ihre Pläne auch realisieren, weil sie aufgrund eines höheren Einkommens
auch finanzielle Restriktionen überwinden können. Wenn jede Variable
im Rahmen der univariaten Analyse also nur einzeln betrachtet wird, läuft
man Gefahr einen Zusammenhang zu identifizieren, der nur eine sogenannte
„Scheinkorrelation“ ist. Anhand multivariater Analysen, wie z.B. der Regressionsanalyse,
kann unter gleichzeitiger Berücksichtigung mehrerer Variablen der
sogenannte „ceteris paribus“-Effekt untersucht werden, d.h. der Einfluss einer
Variablen auf die Planungs- oder Realisierungswahrscheinlichkeit gegeben die
anderen Variablen verändern sich nicht.
Den Regressionsanalysen liegt ebenfalls ein mehrstufiges Modell zu Grunde.
Im ersten Schritt wurde mit Hilfe eines Logit-Modells die Wahrscheinlichkeit
geschätzt, dass eine Person in den letzten 36 Monaten ernsthaft mit dem Gedanken
gespielt hat sich selbstständig zu machen (Stufe 1). Im zweiten Schritt
wurde dann für alle Planer die Wahrscheinlichkeit geschätzt, dass diese ihr
Selbstständigkeitsprojekt auch umgesetzt haben (Stufe 2). Dies wurde sowohl
mit Hilfe eines Logit-Modells ohne Unterscheidung nach dem Innovationsgehalt
des Selbstständigkeitsvorhabens analysiert als auch mit Hilfe eines multivariaten
Logit-Modells nach dem Innovationsgehalt unterschieden. Als Bestimmungsfaktoren
wurden die soziodemographischen Variablen Geschlecht, Alter
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