7. Das ‚Synergetic Entrepreneurship Model‘ (SEM)

Diese Sichtweise steht im Übrigen, wie bereits erwähnt, mit Verweis auf den ersten Teil des Buches im Einklang mit dem grundlegenden ökonomischen Verhaltensmodell, das u. a. auf dem methodologischen Individualismus beruht, der eben das Individuum und nicht ein Kollektiv in das Zentrum der Betrachtung rückt. Ferner bedeutet Sarasvathys Fokussierung auf den Entrepreneur auch, dass die Gründung einer Firma nur eine Möglichkeit darstellt, als Entrepreneur zu agieren: „Firms are one way for entrepreneurs to achieve their aspirations. In other wot eher die Firma das Mittel (rds, an instrumental view of the entrepreneur gets replaced by an instrumental view of the firm“ (Sarasvathy 2009, S. 61).

Zu den traditionellen betriebswirtschaftlichen Wissensgebieten zählen z. B. im Bereich der Gründung grundlegende Erkenntnisse in der Unternehmensführung, die die Planung, Steuerung und Kontrolle von Unternehmen umfassen. Ferner zählen Erkenntnisse über die Wahl der Rechtsform eines Unternehmens, der Bilanzierung und Bilanzanalyse, der Kostenrechnung, des Marketing, der Logistik bis hin zu betriebswirtschaftlichen Kennzahlen(-systemen), ‚Balanced Scorecards‘ sowie traditionellen Managementtechniken zu den grundlegenden betriebswirtschaftlichen Wissensbereichen, die gerade auch für Gründungsfragen relevant sind (Wöhe und Döring 2013).

Jeder dieser Bereiche umfasst interessante Teilbereiche. So lässt sich beispielsweise in der Kostenrechnung die traditionelle Vollkosten- von der Teilkosten- oder der Plankosten- sowie der Prozesskostenrechnung unterscheiden, und auch neuere Kostenrechnungsmethoden wie das ‚Target Costing‘ oder das ‚Active Based Costing‘ spielen hier zunehmend eine wichtige Rolle. Bei den Managementtechniken lassen sich beispielsweise traditionelle Kreativmethoden wie Brainstorming, Methode 635 oder die morphologische Methode von Entscheidungstechniken, Nutzwertanalysen, Kostenvergleichsrechnungen, ABC- oder SWOT-Analysen oder das ‚Benchmarking‘ unterscheiden. Zu den grundlegenden betriebswirtschaftlichen Wissensgebieten zählt in diesem Zusammenhang aber auch beispielsweise das Wissensmanagement, das Methoden wie Wissenslandkarten, ‚Communities of Practices‘, ‚Lessons Learned‘, ‚Story Telling‘ oder Szenariotechniken umfasst und auch neuere Verfahren, wie die Wissensbilanzierung, bereit stellt (Liening und Mittelstädt 2008). Im Speziellen kommen dann aus traditioneller betriebswirtschaftlicher Sicht im Kontext von Gründungen noch weitere Bereiche, wie z. B. das Aufstellen von Businessplänen, hinzu.

Werturteilsfähigkeit bedeutet Werten und Bewerten und damit, Beurteilungen und Entscheidungen treffen zu können. Moralische Urteilsfähigkeit bedeutet letztlich, nicht aufgrund irgendwelcher tradierten Werte, sondern aufgrund einer rationalen Begründung unter Berücksichtigung von Sittlichkeit und Moral situationsspezifisch entscheiden und handeln zu können. Wir verwenden dabei eine Definition von Moral, die letztendlich das sich im Handeln vollziehende Ergebnis von rationalen Wertungen im Hinblick auf Geltung beanspruchende Sinnbestimmungen meint und damit einen dynamischen Emergenzprozess im Sinne der Theorien Komplexer Systeme aufzeigt (Liening 2015b, S. 149 ff.).

Gerade das ‚Business Game‘ erlaubt aufgrund seines spielerischen und zugleich simulativen Charakters, Gründungen aktiv zu simulieren, sich in die konkrete Rolle eines Gründers oder Gründerteams zu versetzen, ein StartUp zu generieren, durch erste Höhen und Tiefen zu begleiten und zu gestalten, vielfältige Szenarien durchzuspielen und dabei auch längere (aber faktisch komprimierte) Zeiträume nachzuvollziehen und so Gründungserfahrungen in vielerlei Hinsicht zu erhalten, ohne dass dabei z. B. reale Gefahren entstehen könnten.

Im Rahmen der kooperativen Lernformen gewinnen alle Formen an Bedeutung, die mit dem „Web 2.0“ in Verbindung gebracht werden. „Web 2.0“ kann mit dem Ausdruck „lebendiges Internet“ veranschaulicht werden, da die Nutzenden die Inhalte aktiv mitgestalten, prägen oder sogar produzieren, statt wie zuvor nur zu „surfen“. Darüber hinaus steht „Web 2.0“ für eine neue Generation von Nutzenden, die ihren Alltag und das Berufsleben weitgehend ins Internet verlagern. Die wichtigsten Anwendungen des „Web 2.0“ sind: Online-Communities (dt. Internet-Gemeinschaften), WIKIs (z. B. WIKIpedia, WIDAWIKI), virtuelle Welten (z. B. war neben den Genannten eine Zeitlang Second Life sehr beliebt), Newsfeeds (dt. Informations-Abonnements, z. B. RSS), Blogs (dt. Internet-Tagebücher), Podcasts (dt. Audio-/Video-Sendungen), Social tagging (dt. Nutzendenkommentare/-bewertungen), Folksonomies (dt. gemeinschaftliches Verschlagworten; Indexieren) (Liening 2010).

Ein Fallstudie lässt sich insgesamt in sechs Phasen unterteilen. Sie lauten:

iv) Das Ende der Explorationsphase markiert die Resolutionsphase, in der die Teilnehmer eine Entscheidung treffen und begründen.

v) Je nach Grundvariante kann die Fallstudie auch eine Disputationsphase beinhalten: Sofern die Gruppen zu unterschiedlichen Ergebnissen bzw. Entscheidungen gekommen sind, können die Gruppen ihre Lösungen im Plenum präsentieren und verteidigen. Abgerundet werden kann die Diskussion um die Zusammenführung der einzelnen Sichtweisen bzw. durch die Herbeiführung einer endgültigen Entscheidung.

vi) Sofern eine in der Realität getroffene Entscheidung vorhanden und zugänglich ist, kann optional die Kollationsphase am Ende der Fallstudienbearbeitung stehen, indem die Originallösung vorgestellt und mit den Gruppenlösungen verglichen wird (Liening und Paprotny 2005, S. 7 f.).

Das von Herbert Sherman mit herausgegebene renommierte CASE-Journal sei dem geneigten Leser als Lektüre empfohlen. Informationen hierzu findet man auf der Web-Seite der korrespondierenden CASE-Association (www.​caseweb.​org).

Man unterscheidet im Rahmen der didaktischen Gaming-Methoden zwischen verschiedenen Arten: Adventure-Games sind interaktive Computer- und Videospiele, in der die Lernenden z. B. heikle Missionen und knifflige Fälle lösen müssen. Sie werden von der Spieleindustrie primär für den Unterhaltungsbereich entwickelt, wobei jedoch zunehmend auch das didaktische Potenzial derartiger Spiele erkannt wird.

• Im Rahmen von Strategie-Spielen müssen sich die Lernenden z. B. in die Rolle versetzen, ganze Zivilisationen zu erschaffen, deren Wohl und Wehe von der Fähigkeit abhängt, z. B. die wirtschaftliche Entwicklung voranzutreiben. Hinter Spielen, die wie ein Historienklassiker anmuten, verbergen sich häufig komplexe Wirtschaftssimulationen.

• Und schließlich lassen sich die computergestützten Simulationen und Planspiele anführen, die z. B. das Managen eines Fußballvereins oder das Führen eines Produktionsunternehmens möglichst realitätsnah erlauben. Hier ist das regelbasierte Spiel maßgeblich. So unterscheidet man im Englischen auch den Begriff Game von Play, wobei letzterer Begriff gerade das regelfreie Spiel bezeichnet. Als ursprüngliche Vor-Ort-Spiele konzipiert, wird zunehmend das Internet eingesetzt, um z. B. im Rahmen von Business Games global gegen- und miteinander in den Wettbewerb simulierter Märkte einzutreten (Liening 2010).

Externe Beschränkungen könnten des Weiteren in physische (wie finanzielle Ressourcen) und nicht-physische (wie kulturelle Charakteristika) Elemente unterteilt werden.

Von Neumann-Cosel hält es sogar für möglich, dass Beschränkungen bzw. Randbedingungen auf Ordnungsparametern basieren können und das System diese von innen heraus selber setzen kann (Neumann-Cosel 2006, S. 154 f.).

Jedes Wissenselement sollte sich, insofern es wissenschaftlich gemeint ist, rational kausal begründen lassen. Im Zweifelsfall baut sich ein Kausalkette an Argumenten auf, die jedoch kein finales Ende finden kann, da so etwas wie eine absolute Wahrheit niemand ernsthaft für sich beanspruchen kann. Es gibt insofern für keinerlei Wissen eine Letztbegründung, allenfalls eine vorläufige Begründung oder im Zweifelsfall eben ein Bekenntnis, oder neutraler formuliert: ein Axiom. Nur Ideologien oder Religionen sehen so etwas wie eine Letztbegründung vor. Den Wissenschaften, aber auch den Demokratien, fehlt der unumstößliche ‚wahre‘ Ausgangs- bzw. Endpunkt, weshalb beispielsweise Ideologien wie z. B. der Marxismus immer argumentativ im Vorteil gegenüber freiheitlichen Konzepten, wie einer Demokratie, sind.

Es sei an dieser Stelle noch einmal wiederholt: Das offensichtliche Problem ist, dass zwischen Paternalismus (also letztendlich einer Zwangsausübung) und libertärem Paternalismus aus ökonomischer Sicht gar kein wirklicher qualitativer Unterschied erkennbar ist, wie uns Thaler und Sunstein glauben machen wollen. Letztendlich manipulieren sowohl diejenigen, die den Paternalismus favorisieren, als auch diejenigen, die als Vertreter eines libertären Paternalismus auftreten, am Ende nur die Preise, indem sie z. B. die Transaktionskosten verändern. Betrachten wir das Beispiel eines amerikanischen Unternehmens, das seinen Mitarbeitern eine Krankenversicherung anbietet, die von ihnen jährlich per Zustimmung im Intranet verlängert werden kann. Um das Behalten des Versicherungsschutzes am Jahresende im Sinne zu fördern, könnte die Firma nun den Prozess umdrehen, sodass die Versicherten am Ende des Jahres die Versicherung aktiv kündigen müssten, um den Versicherungsschutz zu verlieren. Diese Änderung der Buchungsbedingungen ist dabei der ‚Nudge‘, der Schubser, der die Mitarbeiter im Unternehmen dazu bewegen soll, die vermeintlich sinnvolle Versicherung zu behalten. Sie haben zwar wie zuvor die Wahlfreiheit, aber die Mitarbeiter brauchen in der neuen Situation jetzt gar nicht mehr zu handeln, um den Versicherungsschutz aufrecht zu erhalten. Dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass die Versicherung bestehen bleibt, da der Akt des Kündigens aufwendiger ist, als nicht handeln zu müssen. Damit verändert sich bei gegebenen Präferenzen das Verhalten der Akteure, obgleich die Alternativen (Versicherung ja/nein) dieselben bleiben.

Wenn der Staat z. B. zum Wohle der Volksgesundheit den Zigarettenkonsum verbieten würde (das wäre dann wohl strenger Paternalismus), erhöhten sich die Transaktionskosten und damit auch die Preise enorm, da die Nachfrager auf einen Schwarzmarkt ausweichen würden bzw. dieser sich erst einmal etablieren müsste, aber eben auch etablieren würde. Jedenfalls hat man auch beim Paternalismus Alternativen, nur die Kosten- und damit Preisveränderungen sind im Vergleich zum libertären Paternalismus ggf. deutlich höher. Der eigentliche Unterschied zwischen Paternalismus und libertärem Paternalismus ist daher quantitativer, nicht aber qualitativer Natur. Daher ist es schwierig, eine klare Trennung zwischen Paternalismus und jenem libertären Paternalismus, also zwischen Zwang (hier: durch den Dozenten) und leicht geschubsten selbstbestimmten Entscheidungen, wie sie der libertäre Paternalismus suggeriert, zu gestalten. Allenfalls könnte man z. B. einen Blick auf die Transaktionskosten werfen, um die Grenze zwischen libertärem und nicht-libertärem Paternalismus ausfindig zu machen: Immer dann, wenn die Transaktionskosten aller Alternativen sich relativ verändern, aber, absolut betrachtet, konstant bleiben, läge demnach ein libertärer Paternalismus vor. Aber immer dann, wenn durch das Eingreifen die absoluten Transaktionskosten sämtlicher infrage kommender Entscheidungen (und damit auch deren Preise) verändert werden, liegt der unerwünschte Paternalismus vor, der umso bedenklicher erscheint, je mehr sich die Transaktionskosten durch den Eingriff absolut, also in der Summe, verändern. Aber diese Messung bleibt vorerst hypothetisch, da sie von der Analyse bis hin zur Bewertung schwierig umsetzbar erscheint. Daher liegt es im Rahmen der konkreten Schulungsmaßnamen in der Verantwortung des Dozenten, die Selbstbestimmung und Selbstorganisation der Lernenden nicht zu gefährden und tatsächlich nur die Rolle des „Schmetterlings“ wahrzunehmen. Gehen wir daher von verantwortungsvollen Dozenten aus, die einen entrepreneurialen Bildungsprozess und keine Zwangsmaßnahmen verfolgen, die die Freiheit des Einzelnen und deren Selbstbestimmungsfähigkeit fördern und die nicht unter dem Deckmantel der Selbstbestimmung letztendlich Fremdbestimmung praktizieren (Liening 2010, S. 157 ff.).

Während eines sokratischen Dialogs führt die Lehrperson gemäß der delphischen Forderung ‚Erkenne dich selbst!‘ den Lernenden unter Benutzung bestimmter Heuristiken dahin, die Gültigkeit seiner Hypothesen zu überprüfen, Widersprüche zu entdecken und schließlich richtige Schlussfolgerungen aus bekannten Fakten zu ziehen (Wenger 1987, S. 39; Stavemann 2007, S. 9 f.). Leonard Nelson schreibt: „Diese Kunst zur Freiheit zu zwingen, macht erst das Geheimnis der sokratischen Methode aus“ (Nelson 1970, S. 287).

Gerade im Kontext von Lernprozessen wird zu Recht immer wieder die Unterstützung des Computers, des Internets etc. gefordert. Die jahrelangen Bestrebungen, KI-basierte Lernprogramme zu programmieren, die letztendlich eine Lehrperson ersetzen können, müssen beginnend mit den neunzehnhundertsechziger Jahren bis zu diesem Zeitpunkt als gescheitert angesehen werden. Ein Grund hierfür liegt in dem fehlenden körperlichen Eingebettetsein des künstlichen Lernsystems, dem ‚embodiment‘, das ein umfassendes Verständnis verhindert (Liening 1992; Tschacher und Dauwalder 2003).

Aber auch im SEM2 sollte man die Möglichkeiten, von außen ‚Nudges‘, kleine Schubser in die ‚richtige‘ Richtung, beispielsweise durch gezielte Workshops zu konkreten Themen, zu setzen, wie wir dies im SEM1 ausführlich erläutert haben, nicht unterschätzen.

Es sei darauf hingewiesen, dass der Fokus „Kostensenkung“ leicht missverstanden werden kann, da er in den neunzehnhundertneunziger Jahren vielfach von Beratungsfirmen für Kostensenkungsprogramme missbraucht wurde (Gorecki und Pautsch 2016, S. 9).

Weitere Informationen zum ‚Lean Management‘ können bei Womack et al. nachgelesen werden (Womack et al. 1990). Als bekanntestes Beispiel kann die Toyota Autoproduktion mit Ansätzen wie Just-in-time Produktion und ständiger Verbesserung der Produkte angeführt werden.

Weiterführende Einblicke liefern neben dem Standardwerk von Ries hierzu die Arbeiten von Maurya, Golthelf und Seiden sowie Croll und Yoskovitz (Ries 2011; Maurya 2012; Gothelf und Seiden 2013; Croll und Yoskovitz 2013; Ries 2014).

Red Ocean-Strategie meint dabei, in einem bestehenden Markt mit seinen Wettbewerbern in einen Preis- und Qualitätswettbewerb zu treten. Blue Ocean hingegen bedeutet, sich durch gezielte Abgrenzung des Geschäftsmodells einen eigenen Markt zu schaffen (Kim und Mauborgne 2005).

Skalierung bedeutet, durch Investitionen (meistens Venture Capital) das Unternehmen zu einem schnellen, exponentiellen Wachstum bringen zu können. Dies trifft nur auf die wenigsten StartUps zu, dennoch sind es diese, die mediale Aufmerksamkeit erhalten und somit häufig als Beispiele angeführt werden (Zalando, Facebook oder LinkedIn). Besondere Plattformen, bei denen durch Wachstum nicht notwendigerweise zusätzlicher Aufwand entsteht (Onlineplattformen), sind prädestiniert für skalierbare Geschäftsmodelle. Im Gegensatz dazu sind dienstleistungsbasierte Geschäftsmodelle, wie beispielsweise Beratungen, nicht beliebig skalierbar.

Es sei darauf hingewiesen, dass wir bei Osterwalder et al. im Kontext des Value Proposition Design einen ähnlichen zweigeteilten Prozess finden, wobei dort nicht zwischen den zwei Märkten, sondern zwischen dem Kundenprofil (Wie sieht das Kundenverständnis aus?) und der Value Map (Welchen Wert möchte man für den Kunden schaffen?) unterschieden wird (Osterwalder et al. 2015).

Weitere Informationen findet man neben den genannten Literaturquellen bei Blank und Dorf, Osterwalder et al. sowie bei Cooper und Vlaskovits und ferner bei Bartel und Barbarski (Blank und Dorf 2012; Osterwalder et al. 2015; Cooper und Vlaskovits 2013; Bartel und Barbarski 2015).

Bei einem Business Plan lassen sich klassischerweise acht bis zwölf Bausteine unterscheiden, die ihrerseits noch detailliert untergliedert werden. Bei zehn Bausteinen lauten diese in etwa wie folgt: 1) Executive Summary, 2) Geschäftsidee, 3) Unternehmerteam, 4) Branchen- und Marktanalyse, 5) Marketing und Vertriebskonzept, 6) Markteintrittsbarrieren, 7) Organisation, Management und Rechtsform, 8) Finanz- und Kostenplanung sowie Finanzierungsquellen, 9) Chancen und Risiken sowie 10) eine Realisierungsplanung (Bonnemeier 2015; Vogelsang et al. 2015; Lutz 2014).

Weitergehende Informationen können außer in der Literatur von Kim und Mauborgne, bei Gassmann und Sutter sowie bei Hamel und Prahalad gefunden werden (Kim und Mauborgne 2005; Gassmann und Sutter 2013; Hamel und Prahalad 2013; Kim und Mauborgne 2015; Gassmann et al. 2013).

Es sei nochmals darauf verwiesen, dass es sich bei näherer Betrachtung hier in erster Linie nicht um ein Geschäftsmodell, sondern im Wesentlichen um die Ertragsstruktur eines Unternehmens handelt. Für ein Geschäftsmodell betrachtet man neben der Ertragsstruktur auch die Komponenten, welche für die Umsetzung der Ertragsstruktur notwendig sind (vgl. Abschnitt Geschäftsmodell).

Weitere Informationen können außer in der Literatur von Johnsohn und Gassman et al. auch bei Osterwalder und Pigneur sowie Aulet gefunden werden (Johnson 2010; Gassmann et al. 2013; Osterwalder und Pigneur 2011; Aulet 2013).

Externe Beschränkungen könnten des Weiteren in physische (wie finanzielle Ressourcen) und nicht-physische (wie kulturelle Charakteristika) Elemente unterteilt werden.

Bei aller berechtigten Euphorie, die mit den Vorzügen junger StartUps und deren Wachstumspotenzielen verbunden ist, muss man jedoch auch die Kehrseite der Medaille sehen. Die damit verbundene Kritik richtet sich nicht gegen die positiven Aussagen als solches, sondern ist eher als eine Erweiterung zur Berücksichtigung auch der negativen Seiten von StartUps zu sehen, die man nicht verschweigen darf, da ansonsten die Thematik wie eine panacea wirkt. Ted Baker und Friederike Welter betonen daher zu Recht: „We do not mean to suggest that entrepreneurship does not contribute to economic development. Of course it does!“ (Baker und Welter 2015, S. 9).

Aber häufig sind beispielsweise Arbeitsplätze in StartUps durch niedrige bis hin zu gar keinen Löhnen, geringe Sozialleistungen, fehlende Absicherungen und mangelnde Planungssicherheit geprägt. Hieraus folgt, dass Personen die dort angestellt sind, erst einmal weniger Investitionen vornehmen als Angestellte in etablierten Unternehmen. Zudem sind es häufig ‚Notwendigkeitsgründer‘, das heißt, es blieb ihnen nichts anderes übrig, als ein Unternehmen zu gründen. Ted Baker führt diese Punkte an, und zeigt auf, dass Entrepreneurship oftmals rein positiv gesehen wird, häufig aber auch negative Ausprägungen hat. So kritisiert Baker gemeinsam mit Welter beispielsweise die Regierungen, dass sie diesbezüglich zu optimistisch seien: „Governments and support organisations, always in need of means to grow and develop their own economies, have eagerly picked up the mantra of ‘entrepreneurship is something good’, contributing to employment, innovation, general wealth and wellbeing. Consequently, for decades now entrepreneurship has been perceived as something of a panacea for all kinds of economic problems (…). Name it, and entrepreneurship helps to solve it!“ (Baker und Welter 2015, S. 9).

Das Prinzip der Zukunftsbezogenheit hat für die Bewertung von jungen Wachstumsunternehmen, die zunächst eher einen geringen Wertbeitrag zur Volkswirtschaft im Vergleich zum zukünftigen Entwicklungspotenzial liefern, einen großen Einfluss auf den Unternehmenswert (Heinrichs 2008, S. 1).

Ries fügt hinzu, dass im negativen Fall StartUps nicht verhungern, sondern ertrinken würden. Er meint damit, dass es zwar Millionen Ideen gäbe, wie man ein Produkt noch besser machen könne, aber die meisten dieser Ideen oft nur marginale Auswirkungen auf den Erfolg hätten. StartUps, so Ries, müssten sich daher auf die großen Experimente konzentrieren, die zu „validated learning“ führen. Die „engines of growth“ könnten dabei helfen, sich auf die wichtigen Dinge zu konzentrieren (Ries 2011, S. 209).

Nach Witt wird von einer evolutorischen Theorie gesprochen, wenn drei Kriterien erfüllt sind, die mit den Schlagworten „dynamic“, „historical“ und „self-transformation explaining“ umschrieben werden können (Witt 2002, S. 10): So ist erstens die Theorie eine dynamische Theorie, d. h. sie wendet sich gegen statisch oder statisch komparative Betrachtungsweisen in der Ökonomik. Denn diese Betrachtungsweisen unterstellen implizit, dass man von der zeitlichen Dimension wirtschaftlichen Handelns abstrahieren kann, ohne dass dabei die Theorie an Erklärungskraft verliert. Dies ist aber zweifelhaft, wenn die Theorie gerade auf die Gesetzmäßigkeiten der zeitlichen Veränderung ökonomischer Phänomene abzielt. Die Theorien Komplexer Systeme mit ihrer Betrachtung nicht-linearer dynamischer Prozesse können hier einen Erklärungsansatz bieten. Zweitens basiert die Theorie auf dem Konzept der Irreversibilität, d. h. sie richtet sich gegen Versuche, dynamische Theorien zu entwickeln, die ‚ohne Gedächtnis‘ sind und in der die Vorgeschichte vernachlässigt werden kann. Man könnte hier, synergetisch gesprochen, von der Berücksichtigung geronnener Systemgeschichte sprechen. Und drittens formuliert die Theorie Hypothesen über das zeitliche Verhalten von Systemen, in denen Neuerungen auftreten, d. h. nicht exogene, sondern endogene Erklärungen werden für Veränderungen bzw. Transformationen herangezogen. Das bedeutet, dass der Aspekt der Selbstorganisation, wie ihn auch die Synergetik zentral betont, immanent ist (Liening 1998, S. 212 f.; Witt 2002, S. 10; Witt 1987, S. 9 ff.).

Damit sind drei wichtige Kriterien angesprochen, die die Theorien Komplexer Systeme immer wieder betonen. Das letzte Kriterium, das die Endogenität von Erklärungsmustern hervorhebt, stellt hierbei das Spezifikum einer Evolutorischen Ökonomik als Teilmenge einer umfassenderen Wissenschaft Komplexer Systeme dar. Grundlage einer Evolutorischen Ökonomik ist dabei Schumpeters Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung, die im Laufe der Zeit von anderen Ökonomen aufgegriffen, modifiziert und ergänzt wurde.

Maßgeblich für das heutige Verständnis von Evolutionsvorgängen war Darwin, der mit seinem 1859 erschienenem Buch ‚On the origin of species by means of natural selection‘ die Grundlage legte. Er erklärte den Prozess der Evolution als einen mehrstufigen Vorgang, bei dem sich Variation (d. h. zufällige Abweichung) und Selektion (d. h. natürliche Auswahl) in gegenseitigem Zusammenspiel ergeben. Durch die Variation entsteht unterschiedliche Fitness bzw. Tauglichkeit (Darwin 1859). Daran kann der Prozess der natürlichen Auslese ansetzen, den man, so Nissen, „weniger als Selektion der Besten, sondern besser als Selektion gegen die Schlechtesten begreifen muß“ (Nissen 1997, S. 7).

Bei den Kriterien einer Evolutorischen Ökonomik fällt besonders der Begriff ‚Neuerung‘ auf. Über den Inhalt der hier angesprochenen Neuerungen macht die Evolutorische Ökonomik allerdings keine Aussagen, da dies der Natur von Neuerungen widersprechen würde. Vielmehr wird über die Faktoren für ihr Auftreten, über die Bedingungen für ihre Durchsetzung sowie die Frage danach, wann und wie Wandlungsprozesse durch sie in Gang gesetzt werden, diskutiert. Was soll man aber unter einer Neuerung verstehen? Seit Schumpeter hat man versucht, zwei zentrale Aspekte, den der Invention und den der Innovation, voneinander zu trennen (Witt 1987, S. 17).

Schumpeter definiert Invention als die Erfindung und Innovation als die Umsetzung bzw. Durchsetzung der Invention. Schumpeter hält diese Unterscheidung für wichtig, da für ihn diese beiden Begriffe mit unterschiedlichen Rollen verknüpft sind: Erfinden kann theoretisch jeder, doch die Durchsetzung von Erfindungen ist dem Unternehmer überlassen. Dabei meint Innovation nicht nur die erfolgreiche Einbringung eines neuen Gutes oder einer neuen Dienstleistung, sondern ggf. auch die Einführung neuer Prozesse und Produktionsverfahren, die Erschließung neuer Beschaffungs- und Absatzmärkte, die Generierung neuer Bezugsquellen für Rohstoffe sowie etwa die Neuorganisation von Unternehmen (Schumpeter 1912, S. 100 f.). Ferner ist mit dem Begriff ‚Unternehmer‘ weniger der Beruf als vielmehr eine bestimmte Haltung gemeint: Bereitschaft zur Initiative, Freude am schöpferischen Gestalten, Voraussicht und Machttrieb kennzeichnen den Unternehmer. Kreativität und Erfindungsgeist bleiben demjenigen überlassen, der Inventionen vollzieht. Der Unternehmer ist in der Lage, Erfindungen real zu machen, sie durchzusetzen. Da Pioniergewinne naturgemäß nur von kurzer Dauer sind, ist es nicht primär der Profit, der den Unternehmer antreibt, sondern vielmehr der Siegerwille, das Kämpfen wollen, der Gestaltungsdrang. Er ist damit auch vor allem wissbegierig und neugierig, also auf einen zeitlichen Vorlauf bedacht. Der typische Unternehmer ist alles andere als ein Hedonist. „Er schafft rastlos, weil er nicht anders kann …“, verkündet Schumpeter (Schumpeter 1912, S. 137). Damit bezieht er psychologische Annahmen in sein Konzept ein: Es sind exogene Annahmen. Und auch die Inventionen sind exogen erklärt. Damit deutet sich an, dass er einerseits dem neoklassischen Ansatz verpflichtet erscheint, eine Auffassung, die im Übrigen beispielsweise auch Dopfer teilt (Dopfer 1990 , S. 29). Schumpeter grenzt sich andererseits von den zeitgenössischen, neoklassischen Gleichgewichtstheorien, basierend auf Marshall, Pigou, Walras u. a., ab. Er macht deutlich, dass diese Theorien nichts enthalten, „was auf die Möglichkeit einer Entwicklung aus sich selbst heraus hindeuten würde“ (Schumpeter 1912, S. 75).

Um Schumpeters Argumentationen zusammenzufassen, kann man sich Witt anschließen, der darauf hinweist, dass Schumpeter Form und Inhalt der Entwicklung in der Durchsetzung neuer Kombinationen sieht. „Unter Durchsetzung neuer Kombinationen“, so Witt, „werden die innovative Reallokation volkswirtschaftlicher Ressourcen oder die Veränderung der Organisationsformen, unterschieden in fünf Kategorien, verstanden“ (Witt 1987, S. 37). Diese fünf Kategorien sind Produktinnovationen oder Differenzierungen in der Qualität der Produkte, Prozessinnovationen im Produktions- und im Vertriebsbereich, die Erschließung neuer Absatzmärkte, die Erschließung neuer Vorproduktmärkte und neuer Bezugsquellen sowie Veränderungen der Markt- oder Unternehmensorganisationen.

Aus diesen Veränderungen ergeben sich erhebliche Anpassungsprobleme. Die Neuerungen treten zunächst neben den vorhandenen Formen auf, bevor diese durch „Niederkonkurrieren“ (Witt 1987, S. 36) verdrängt werden können. Dies setzt natürlich voraus, dass die Unternehmer, die Innovatoren, über hinreichend viele finanzielle Mittel verfügen, um ihre Kombinationen auch durchzusetzen. Die Banken stellen aufgrund von Kreditschöpfung den Innovatoren die notwendige Kaufkraft zur Verfügung, um – wie es Neumann betont – „Produktionsfaktoren aus ihren traditionellen Verwendungen herauszulösen“ (Neumann 1984, S. 88). Offenbar sieht Schumpeter keinerlei Probleme bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit der Innovatoren, obgleich die Übernahme des Risikos dem Kreditgeber und nicht dem Entrepreneur zufällt. Witt vermutet, dass die „Innovationen und die mit ihnen möglichen ‚Gründergewinne‘ (…) so zuverlässig oder so hoch zu sein (scheinen, d. Verf.), daß die Banken bereit sind, zum herrschenden Zins jede Kreditnachfrage der Innovatoren zu befrieden “(Witt 1987, S. 37).

Unter personeller Unterstützung im Rahmen der Infrastruktur eines Technologiezentrums lassen sich Beratungsthemen subsumieren, die im Kontext von Fragen zum Aufbau eines Geschäftsmodells, zu juristischen Formalitäten im Gründungszusammenhang bis hin zur Wahl der Rechtsform und Wahl von Versicherungen, zur Umsetzbarkeit und wirtschaftlichen Tragfähigkeit eines Geschäftsmodells, zu Förderprogrammen, Generierung von Beteiligungskapital, Finanzierung von Assistentenprogrammen etc. stehen.

Lange Zeit haben die Unternehmen nur mit einer Vollkostenrechnung versucht, die Kosten zu managen und damit auch die Preise zu kalkulieren. Kostenrechnung ist aber eher ein langfristiger Prozess, Preiskalkulation hingegen ist aber ein sehr kurzfristiger Prozess, will man die Möglichkeit erhalten, flexibel auf den Markt zu reagieren. Erst die Einführung der Teilkostenrechnung ermöglicht diese Flexibilität, weil sie durch die Bestimmung der variablen Kosten eine Preisuntergrenze definiert, oberhalb derer man flexibel die Preise am Markt anpassen kann (Liening 2002a, b).

Wenn wir in Bezug auf unsere Diskussion um Schumpeters evolutorisches Konzept im Vergleich zur Neoklassik über das Thema Gewinne und Gewinnmaximierung diskutieren, so lässt sich bei Schumpeters Konzept beispielsweise nur schwerlich ein Gegensatz zwischen dem neoklassischen Ansatz der Gewinnmaximierung, wie wir sie bereits im ersten Teil des Buches diskutiert haben, und der Motivation des Entrepreneurs erkennen. So betont Neumann: „Der Unterschied zwischen Schumpeters Modell und dem der Neoklassik liegt nicht darin, daß alternative Zielsetzungen postuliert werden, sondern darin, daß die angenommenen Handlungsmöglichkeiten sich unterscheiden“ (Neumann 1984, S. 89). Und er führt weiter aus:

„Das neoklassische Modell geht von einem gegebenen technischen Wissen und einem gegebenen institutionellen Rahmen aus. Bei Schumpeter hingegen suchen die Unternehmer ihren Gewinn dadurch zu maximieren, daß sie die Grenze des technischen Wissens vorantreiben und dadurch, daß sie institutionelle (organisatorische) Änderungen vornehmen“ (Neumann 1984, S. 89).

In diesem Kontext ist auch das Produktlebenszyklusmodell von Hellbrück interessant, der unter dem Thema ‚Synergetik und Marktprozesse‘ das Schumpetersche Konjunkturmodell erweitert hat (Hellbrück 1993).

Wir wollen hier unter Humankapital einen Produktionsfaktor verstehen. Unter Humankapital verstehen wir die Fähigkeiten, Fertigkeiten und das im Menschen verinnerlichte Wissen, das der Einzelne durch Ausbildung, Weiterbildung und Erfahrung erlangt hat. Der Begriff Humankapital ist daher eng an den Begriff des Wissens, der Kompetenz und der Bildung gekoppelt. Humankapital wird gesteigert, indem die Einzelnen durch Ausbildung, Weiterbildung und Übung/Erfahrung ihr Wissen erhöhen und ihre Kompetenzen verbessern. Vgl. auch: Krämer oder Donges im Kontext der Debatte um das Unwort „Humankapital“ des Jahres 2004 in: Halasz (2005).

Produktionsfaktoren wie Arbeit und Kapital sowie technologischer Fortschritt führen zu wirtschaftlichem Wachstum. Diese Vorstellung gilt für Industrie- und Dienstleistungsgesellschaften, nicht jedoch für die Wissensgesellschaft, wie Horst Siebert betont, in der Humankapital zur entscheidenden Wachstumsdeterminante werde (Siebert 2005).

Die Annahme, dass bei geringem Einkommen das Wissen stagniert statt sich zu verringern, geht konform mit der Vorstellung, die Romer vertritt. So stellt Romer fest: „Knowledge does not depreciate“ (Romer 1986b, S. 1019).

Ausgangspunkt unserer Überlegungen ist dabei ein neoklassisches Wachstumsmodell von Solow, das mit sehr restriktiven Annahmen (ein Produktionssektor, ein Gut, kein Ausland, kein Staat) arbeitet (Solow 1956). Das Modell von Solow zeigt, wie Ersparnis, Bevölkerungswachstum und technologischer Fortschritt zusammenwirken und das Wachstum der Produktion im zeitlichen Verlauf hierdurch beeinflusst wird. Das nachfolgende Modell basiert auf Arbeiten von Richard Day, der bereits 1982 durch Modifizierung des auf Solow zurückgehenden neoklassischen Modells richtungsweisende Impulse zur Erklärung der Emergenz von Chaos und Komplexität in Wachstumsmodellen gegeben hat (Day 1982). Das Modell weicht von Days Vorschlag allerdings entsprechend unserer Überlegungen zum technologischen Fortschritt ab. Unser neoklassisches Ausgangsmodell, in der die Kapitalintensität pro Effizienzeinheit berechnet wird, lautet daher:

(1) \( k\left( t \right) = \frac{K\left( t \right)}{L\left( t \right)\; \cdot \;A\left( t \right)} \) und \( k\left( {t + 1} \right) = \frac{{\sigma \; \cdot \;f\left( {k\left( t \right)} \right) - \delta \; \cdot \;k\left( t \right) + k\left( t \right)}}{{\left( {1 + \omega } \right)\left( {1 + a} \right)}}\;{\text{mit}} \)

\( \begin{aligned} K = {\text{Kapital}},\;L = {\text{Arbeiteinsatz}},\;A = {\text{Arbeitseffizienz}},\;\sigma = {\text{Sparquote}},\;\delta = {\text{Abschreibungsrate}}, \hfill \\ \omega = {\text{Wachstumsrate}}\;{\text{der}}\;{\text{Bev}}\mathop {\text{o}}\limits^{..} {\text{lkerung}},\;a = {\text{technologischer}}\;{\text{Fortschritt}}, \hfill \\ \end{aligned} \)

wobei die Arbeitseffizienz A von einer Vielzahl von Faktoren, wie z. B. der Ausbildung, dem Wissensstand und den Fähigkeiten der Entrepreneure wie der Erwerbspersonen abhängig ist. Das Arbeitsvolumen wird hier also in Effizienzeinheiten gemessen, das sowohl die Anzahl der Entrepreneure und Beschäftigten als auch die Effizienz eines jeden Arbeitnehmers berücksichtigt. Für die Pro-Kopf-Produktionsfunktion f für f(k(t)) gilt:

\( f\left( {k\left( t \right)} \right) = B\; \cdot \;k\left( t \right)^{\beta } . \)

Letztere Funktion ergibt sich auch aus einer üblichen Cobb-Douglas-Produktionsfunktion F mit \( F\left( {L\left( t \right),\;K\left( t \right)} \right) = B\; \cdot \;L\left( t \right)^{\alpha } \; \cdot \;K\left( t \right)^{1 - \alpha } , \) wobei dann \( \beta: = 1 - \alpha \) gesetzt und pro Kopf gerechnet wird (Cobb und Douglas 1928).

Days Modell kann als eine Art Spezialfall des obigen Modells (1) angesehen werden, wenn man erstens den technologischen Fortschritt ausklammert, zweitens die Abschreibung \( \delta = 1 \) setzt und drittens zu der Pro-Kopf-Produktionsfunktion f einen Verschmutzungsterm hinzufügt. Zum näheren Verständnis des Modells vgl. Liening (1998, S. 238 ff.). In diesem neuen Modell wird der technologische Fortschritt durch den Parameter a zunächst ebenfalls exogen erklärt, wobei der Parameter den Faktor darstellt, um den sich die Arbeitseffizienz verändert, die eben u. a. vom Wissensstand der Erwerbstätigen abhängig ist. Damit lässt sich a allgemeiner auch als Veränderungsrate des Wissens deklarieren. Diese Veränderungsrate wird nun durch die endogene Humankapitalfunktion h ersetzt, sodass sich insgesamt für das neue Modell (2) ergibt:

(2) \( k\left( t \right) = \frac{K\left( t \right)}{L\left( t \right)\; \cdot \;A\left( t \right)} \) und \( k\left( {t + 1} \right) = \frac{{\sigma \; \cdot \;f\left( {k\left( t \right)} \right) - \left( {\delta - 1} \right)\; \cdot \;k\left( t \right)}}{{\left( {1 + \omega } \right)\left( {1 + h(k\left( t \right)} \right)}} \), wobei gilt

\( h\left( {k\left( t \right)} \right) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {z\left( {k\left( t \right)} \right),\;{\text{falls}}\;f\left( {k\left( t \right)} \right) \ge y^{\hbox{min} } } \\ {0,\;{\text{falls}}\;f\left( {k\left( t \right)} \right) < y^{\hbox{min} } } \\ \end{array} } \right. \) \( {\text{mit}}_{{{\text{z(k}}\left( t \right)}} = \frac{1}{{1 + e^{{\tau \left( {y^{\hbox{min} } - f\left( {k\left( t \right)} \right)} \right)}} }} \)

Dabei wird angenommen, dass die Veränderung des Humankapitals ab einem bestimmten Einkommen stets positiv ist und sich im Laufe der Zeit ertragsgesetzlich mit k(t) entwickelt. Es ist plausibel anzunehmen, dass der Wissensstand mittelfristig stagniert, wenn das angenommene Minimum an Einkommen pro Kopf \( y^{\hbox{min} } \) unterschritten wird.

Der ertragsgesetzliche Funktionsverlauf von z(k(t)) wurde im Übrigen mithilfe der Software Maple abgebildet. Bei diesem Beispiel wurde \( \tau = 10,\;y^{\hbox{min} } = 0{,}6 \) und in der Produktionsfunktion B = 1,0 sowie\( \beta = 0{,}7 \) gesetzt.

Ziesemer geht z. B. mit Verweis auf Solow davon aus, dass sich technischer Fortschritt generell nur schwer anregen lässt und dass es letztendlich das Ergebnis unternehmerischer Eigeninitiative bleibe, sodass selbst gut gemeinte Subventionen des Staates den Fortschritt möglicherweise sogar nur aufhalten (Ziesemer 2007, S. 185).

Spätestens in der obigen Zusammenfassung wird der unmittelbare Zusammenhang zwischen der gesamtwirtschaftlichen und der individuellen Ebene sichtbar.

Die Sparquote beträgt hier 40 %, d. h. \( \sigma = 0{,}4 \). Zur Vereinfachung der Analyse beträgt die Wachstumrate der Bevölkerung 0 %, also \( \omega = 0 \). Für die Abschreibungsrate gilt ebenso \( \delta = 0 \). In der ‚Wissensfunktion‘ h wird \( \tau = 100 \) und \( y^{\hbox{min} } = 0{,}5 \) gesetzt. In der Produktionsfunktion wird der Niveauparameter B = 0,7 gesetzt sowie der Substitutionsparameter \( \beta = 0{,}5 \) angenommen. Den Grund hierfür findet man in den vorhergegangenen Bemerkungen zum neoklassischen Modell. Ergänzend sei bemerkt, dass beispielsweise aus einer Veränderung der Sparquote allenfalls eine kurzfristige Änderung im ökonomischen Wachstum, keineswegs aber ein dauerhaftes Wachstum erklärt werden kann. Im neoklassischen Ursprungsmodell sind es vornehmlich das exogen definierte Bevölkerungswachstum und der exogen vorgegebene technologische Fortschritt, die ein dauerhaftes Wachstum erklären können. Im Gegensatz zum neoklassischen Solow-Modell ist in diesem Modell der technologische Fortschritt implizit über die endogene Funktion zur Humankapitalbildung erklärt.

Das Wachstumsgleichgewicht ist erreicht, wenn sich im einfachsten Fall Investitionen und Abschreibungen ausgleichen. Dann wird sich die Höhe des Kapitalstocks pro Erwerbstätigen im Zeitablauf nicht mehr ändern.

‚furca‘ bezeichnet wie bereits erläutert im Lateinischen eine zweizinnige Gabel. Eine Bifurkation zeigt, wie wir wissen, die qualitative Änderung der Struktur eines Komplexen Systems an. So kann z. B. ein System, dessen Trajektorie auf einen Punktattraktor hin konvergiert, durch Änderung eines Parameters schlagartig in einen Zweierzyklus ‚umkippen‘.

Die Parameter für die folgenden Abbildungen lauten: σ = 0,3, ω = 0, δ = 0, τ = 100, y^min = 0,5, B = 0,7 sowie 0 < β < 1.

Das Business Game wurde vom Autor zunächst als objektorientierte C++-Software konzipiert und dann in der jetzigen Variante zusätzlich als verteiltes System auf der Basis von Java2Enterprise-Edition (J2EE) implementiert und mit einer Vielzahl multimedialer Elemente angereichert. Die objektorientierte Programmierung beinhaltet u. a. den enormen Vorteil der Skalierbarkeit, z. B. bzgl. der Anzahl der StartUps, sodass das Gaming beispielsweise sowohl mit 5 als auch mit 50 Unternehmen stattfinden kann.

Weiterführende Informationen über innovative Neuentwicklungen im Rahmen der Textilindustrie finden sich beispielsweise auf der Homepage des „European Centre for Innovative Textiles“ (www.​ceti.​com).

Die Krise lässt sich durch die Spielleitung ggf. durch weitere vordefinierte oder spontan entwickelte Szenarien verstärken oder abschwächen (Liening 2015a).

Administrative Funktionen einer derartigen Lernplattform sind dabei die Erfassung und Verwaltung von Lernenden, die Erfassung und Verwaltung von Lehrenden sowie die Verwaltung und Präsentation von Veranstaltungen.

Aus der Sicht der Lehrenden unterstützen diese Lernumgebungen die Planung und das Management von Veranstaltungen. Dabei wird eine intuitive, selbsterklärende Benutzeroberfläche eingesetzt. Möglichkeiten des Tutoring, des Tracking, der Evaluation, der Durchführung von Tests und Benotungen können hierbei unterstützt werden. Für die Lernprozesse können Lernplattformen Fortschrittsüberwachungen bereitstellen. Darüber hinaus sind weitere Personalisierungen und die Adaptierbarkeit des Systems an die individuellen Lernprozesse denkbar. Aus der Sicht der Autoren der Inhalte, die ja nicht notwendig mit den Lehrenden identisch sein müssen, können Lernplattformen die Entwicklung von Lernmaterial unterstützten, indem Werkzeuge z. B. für die grafische Erstellung von Lerneinheiten zur Verfügung gestellt werden. Ferner unterstützen multimediale Lernumgebungen unterschiedliche Medien wie Texte, Grafiken, Audios und Videos, PodCasts oder wie in unserem Fall z. B. die konkrete Übertragung von „Nachrichtensendungen“ (Liening 2015a).

Hinweis: Eine Veränderung der Komplexität zwischen Phase 2 und 3 hingegen wird weder vermutet, noch ist das aus dem Ablauf des vorliegenden Experimentes ableitbar. Im Übrigen sei darauf hingewiesen, dass bei einem Phasenübergang ein (lokales) Maximum der Komplexität erwartet wird. Das lässt sich jedoch nur nach der Krise sagen, da erst dann ggf. die Komplexität wieder abnimmt.

Da eine einfache lineare Regression nur bivariate Zusammenhänge zwischen zwei Variablen misst, bietet sich bei der hier vorliegenden höheren Zahl an Variablen die multiple Regression an. Das schrittweise Vorgehen stellt sicher, dass nacheinander das Modell um eine weitere unabhängige Variable erweitert wird, die das R ² am meisten vergrößert, und damit die Vorhersage auch am meisten verbessert.

Das lässt sich auch bei dieser Untersuchung statistisch gut nachweisen (Liening et al. 2013, S. 534).

Die weiteren statistischen Tests wurden mittels SPSS 8,0 durchgeführt

Im gleichen Zeitraum ist die Zunahme der Aktivität im Bereich des Forum-View nicht signifikant (p-1-tailed = 0,244) und im Bereich des Course-View zwar signifikant (p-1-tailed = 0,041), aber nicht so ausgeprägt wie für die Komplexität. Das bestätigt die bereits aufgestellte Annahme, dass Komplexität zwar im gewissen Maße von der Aktivitätssumme abhängig, aber keineswegs mit ihr identisch ist. Für detaillierte Ergebnisse deskriptiver Statistiken und Korrelationen, vgl. Liening et al. (2013, S. 533).

Während die abhängige Variable der „ROI in Phase 3“ ist, sind mögliche unabhängige Variablen bzw. Prädiktoren der ROI der Phasen 1 und 2 die Komplexität des Course View bzw. Forums in den Phasen 1, 2 und 3 sowie die Aktivitätssummen des Course View bzw. Forums in den Phasen 1, 2 und 3.

Das Bestimmtheitsmaß, der R²-Wert, misst den erklärten Anteil einer abhängigen Variablen, wobei indirekt auch der Zusammenhang zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variablen gemessen wird (0 = kein Zusammenhang, …, 1 = maximaler Zusammenhang). Dabei steigt das Maß mit der Anzahl unabhängiger Variablen, was für uns hier aber nicht weiter relevant ist (Sachs und Hedderich 2006, S. 573).

Das Beta-Gewicht ist ein standardisierter Regressionskoeffizient, der sich ergibt, wenn alle an der multiplen Regression beteiligten Prädiktoren z-standardisiert sind, wobei der z-Wert angibt, wie viele Standardabweichungen es gibt und in welcher Richtung (also Vorzeichen beachten) ein Messwert vom Mittelwert abweicht (Rudolf und Müller 2012, S. 393).

Ein Suppressionseffekt liegt vor, wenn unabhängige Variablen (Prädiktoren) den Vorhersagewert anderer Prädiktoren erhöhen, indem sie irrelevante Variablenanteile dieser Variablen kompensieren (Rudolf und Müller 2012, S. 399).

Obgleich sich bivariat durchaus auch der Einfluss anderer Variablen gezeigt hat, bieten diese keine zusätzliche Varianzaufklärung, die die hier berichteten Modelle signifikant verbessern könnten.

Im Rahmen eines sehr gewagten Gedankenexperimentes könnte man sagen, dass das ‚Synergetic-Entrepreneurship-Modell‘, kurz SEM, aus eben jenen drei Ebenen besteht, die einen ineinander verwickelten Prozess entlang von Trajektorien begleiten, die ihrerseits – wenn der Prozess erfolgreich ist – in einen ‚Seltsamen Attraktor‘ münden. Sobald eine Trajektorie des Gründungsprozesses sich in diesen Seltsamen Attraktor hineinbewegt, befinden sich die Entrepreneure auf dem Weg, eine entrepreneuriale Bildung zu erwerben, gelingt es ihnen, mithilfe betriebswirtschaftlich-entrepreneurialer Methoden, die mit den komplexitätswissenschaftlichen Denkweisen konform gehen, erfolgreiche Gründungen umzusetzen, wobei diese Gründungen unterstützt vom entrepreneurialen Transmissionseffekt im gesamtwirtschaftlichen Kontext Wachstumsprozesse auslösen, die maßgeblich volkswirtschaftlich begründet sind.

Diese Idee, SEM1–3 damit letztendlich als drei Dimensionen eines Prozesses aufzufassen, der in einem Seltsamen Attraktor mündet, wirkt leider nur auf den ersten Blick charmant. Man muss nämlich zu bedenken geben, dass die drei Ebenen letztendlich qualitativ unterschiedliche Phänomene beschreiben. Jede dieser drei Ebenen kann zwar mithilfe der Synergetik modelliert werden und auch sind alle drei hierarchisch miteinander verknüpft. Jedoch sind SEM 1–3 inhaltlich derart unterschiedlich und überdies in einer Hierarchie zu sehen, sodass sie entsprechend unserer Darstellung als drei klar voneinander abgrenzbare, aber miteinander in Beziehung stehende Ebenen zu betrachten sind. Daher lässt sich das Gedankenexperiment eines umfassenden SEM im Kontext eines ‚Seltsamen Attraktors‘ tatsächlich nur als sehr gewagt einstufen. Und so bleibt es hier eben auch nur bei einer Fußnote am Rande der Überlegungen …