BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung von AlpMomentum, Redstone und mehreren Universitäten legt nahe, dass aus Hochschulen und öffentlichen Forschungseinrichtungen deutlich mehr Startups entstehen könnten. Besonders stark unterscheiden sich die Ergebnisse je nach Art und Größe der Einrichtungen: Von Business Schools bis zu öffentlichen Forschungslaboren klaffen die Quoten weit auseinander. Deutschland liegt dabei in einem europäischen Ranking eher im unteren Mittelfeld. Die Studie verknüpft die Gründungsdynamik mit der Frage, wie gut Transfer, Kapitalzugang und unternehmerische Ausbildung ineinandergreifen.
Unternehmensgründungen aus Hochschulen gelten seit Jahren als ein Hebel, um Innovation schneller in den Markt zu bringen. Die aktuelle Auswertung stellt jedoch nicht nur die Frage, ob aus Forschung und Lehre überhaupt Startups entstehen, sondern wie stark die Wirkung je nach Institutionstyp variiert. Die Untersuchung, die in Berlin vorliegt, kommt zu dem Ergebnis, dass Universitäten und öffentliche Forschungseinrichtungen in Europa deutlich mehr Arbeitsplätze schaffen könnten, als bislang sichtbar ist. Damit rückt auch die strategische Rolle von KI- und Deep-Tech-nahem Wissen in den Fokus: Es geht weniger um einzelne “Erfolgsgeschichten”, sondern um wiederholbare Mechanismen, die Gründungen systematisch wahrscheinlicher machen.
Zentral ist die methodische Brücke zwischen akademischem Umfeld und Startup-Welt. Die Autoren haben dafür Profile auf LinkedIn ausgewertet und Informationen aus Dealroom herangezogen, einer Datenbank für Gründungen und Innovation. Dabei wird zwischen Gründungen unterschieden, die aus Universitäten und öffentlichen Forschungsinstituten heraus entstehen, inklusive Aktivitäten von aktuellen und früheren Forschern sowie Lehrkräften, und Gründungen, die von aktuellen oder ehemaligen Studierenden ausgehen. Diese Trennung ist relevant, weil sie unterschiedliche Transferpfade abbildet: Lehr- und Forschungsnähe führt nicht automatisch zu Unternehmensgründungen, sondern oft erst dann, wenn Anreize, Netzwerke und Ressourcen gezielt wirken. Als Größenordnung wurden für die Analyse 1.000 europäische Universitäten und 50 öffentliche Forschungseinrichtungen betrachtet.
Die Studie quantifiziert Unterschiede auf einer Skala, die auf Budgets bezogen ist: Pro 100 Millionen Euro Budget schwankt die Zahl erfolgreicher Gründungen in einem Zeitraum von zehn bis zwölf Monaten zwischen 1 und 80. Diese Bandbreite verdeutlicht, dass “viel Output” nicht zwangsläufig “viel Startup-Power” bedeutet. Besonders gut schneiden Business Schools ab, was auch damit zusammenhängt, dass dort angehende Unternehmer bereits im Lehrplan adressiert werden. Gleichzeitig zeigt sich ein Effekt der institutionellen Größe auf die Effizienz: Je größer die Einrichtung wird, desto weniger effizient fällt die Gründungsquote offenbar aus. Öffentliche Forschungseinrichtungen liegen demgegenüber relativ schwach, was auf Reibungsverluste im Transfer zwischen Labor und Markt hindeuten kann.
Für den Standort Deutschland ergibt sich ein konkretes Bild im Vergleich zu 36 untersuchten Ländern und Regionen. Deutschland befindet sich demnach unterhalb der oberen Ränge; auf 100 Millionen Euro Budget entfallen hier 9,7 Gründungen. Ganz vorn liegt zwar Andorra mit 52,2 Gründungen, dort steht aber nur eine einzige Einrichtung im Datensatz – die Aussagekraft für die Breite des Ökosystems ist entsprechend begrenzt. Aus Deutschland wurden 143 Hochschulen und 9 Forschungseinrichtungen berücksichtigt. Experten aus der Untersuchung verweisen darauf, dass frühes Wagniskapital in Deutschland teilweise schon über staatliche Stipendien und Förderinstrumente gut verfügbar sein könne, der Engpass jedoch stärker beim Skalieren liege. In diesem Kontext wird auch diskutiert, dass insbesondere Biotech-Akteure in andere Märkte abwandern, wo Kapitalwege und Unternehmenspfade schneller wirken.
Vergleicht man die Situation mit England, werden strukturelle Unterschiede im Hochschul-Ökosystem sichtbar. Dort scheint der Weg von der Forschung in Richtung Gründung leichter zu sein, weil technologische Forschung stärker in universitäre Ökosysteme eingebettet ist und sich damit der Zugang zu potenziellen Gründern verkürzt. Als Beispiel werden Universitäten in Oxford und Cambridge genannt. In der Logik der Studie bedeutet das: Wenn weniger “große Forschungsverbünde” zwischen Universitätsalltag und Technologiekompetenz vermitteln müssen, entstehen kürzere Coupling-Zyklen zwischen Wissen, Talenten und Marktbedarf. Genau hier liegt der Wettbewerbsvorteil gegenüber einem System, in dem Forschungs- und Unternehmensrealität stärker getrennt sind und damit Zeit bis zur Gründung vergehen kann.
Aus der Datenlage leiten die Autoren anschließend wirtschaftliche Potenziale ab, allerdings unter einer klaren Annahme: Sie hochrechnen, was passieren würde, wenn alle Einrichtungen so gut abschneiden würden wie die besten 10 Prozent. Diese Perspektive liefert keine Garantie über reale Voraussetzungen, sondern ein Szenario, um die Größenordnung möglicher Wirkungen zu zeigen. Im Zeitraum von zehn Jahren könnten demnach mehr als 445.000 zusätzliche Startups entstehen, verbunden mit über 13 Millionen Arbeitsplätzen, mehr als fünf Billionen Euro zusätzlicher Wirtschaftsleistung und weiteren Milliardenbeträgen bei Unternehmenswert sowie Steuereinnahmen. Für Entscheider ist das vor allem ein Argumentationsrahmen: Selbst wenn die tatsächliche Bandbreite kleiner ausfällt, bleibt die Richtung klar – mehr Gründungen bedeuten messbare Effekte.
Welche Stellhebel erhöhen die Wahrscheinlichkeit für Gründungen? Im Kern dreht sich die Diskussion um drei Elemente: Geld, Kontakte und Ausbildung beziehungsweise die Gestaltung von Anreizstrukturen. Ein beteiligter Wirtschaftswissenschaftler verweist darauf, dass an einer großen Universität unter den Spitzeninstituten besonders günstige Bedingungen existieren – unter anderem durch finanzielle Unterstützung, die Nähe zu Vorbildern und passende Ausbildungsstrukturen. Gleichzeitig wird adressiert, dass die “Uni-Welt” häufig zu wenig mit wirtschaftlichen Fragestellungen verbunden ist. Hier wird als konkrete Idee genannt, dass in Lehrplänen Gründungskompetenzen systematisch verankert werden sollten, etwa als wählbares Fach in jedem Studiengang. Ein Investor betont zusätzlich den Mentalitätswandel: Unternehmerisches Denken soll im Studium und an Hochschulen stärker als Grundhaltung verstanden werden, selbst wenn viele Absolventen nicht unmittelbar gründen.
Für die weitere Entwicklung zeichnet sich ab, dass Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Förderinstitutionen ihre Transferstrategie präziser verzahnen müssen – und zwar entlang des gesamten Lebenszyklus von Ideen. Historisch waren Gründungsoffensiven oft punktuell: einzelne Programme, Inkubatoren oder Transferbüros, die stark vom Engagement einzelner Teams abhingen. Die Studie legt nun nahe, dass es weniger um Einzelinitiativen geht, sondern um ein wiederholbares System aus curricularer Vorbereitung, Netzwerkaufbau, Kapitalzugang und später Skalierungsfähigkeit. Gleichzeitig bleibt die regulatorische Dimension relevant: Wenn Gründungen aus Forschung entstehen, berühren sie Fragen zu IP-Management, Daten- und Ergebnisverwertung sowie Wettbewerbskonformität. Für Unternehmen und Entwickler bedeutet das eine Chance, verstärkt an Hochschul-Use-Cases anzudocken und mit Startup-Teams neue Produkte schneller zu validieren – besonders in Bereichen, in denen KI-gestützte Verfahren, Automatisierung und datenintensive Prozesse eine schnelle Markterschließung verlangen.
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