Anfang März erschien eine Kurzanalyse des Büros des Produktivitätsrates¹ und von Mitautor:innen zur Industriestrategie Österreich 2035². Ihre zentrale Aussage: die Strategie ist ein wichtiger Schritt, in ihrer jetzigen Form jedoch noch zu programmatisch und zu wenig umsetzungsreif. Die Kurzanalyse würdigt also die strategische Richtung, kritisiert jedoch, dass es an klarer Operationalisierung, Zuständigkeiten, Finanzierungslogik und einer belastbaren Steuerungsarchitektur mangelt. Genau diese Elemente müssten aus Sicht der Autor:innen nachgeliefert werden, damit aus einem politischen Leitdokument ein wirksames industriepolitisches Instrument wird.

Was das konkret in der Umsetzung bedeuten kann, soll in diesem Artikel durch historische und aktuelle Evidenz untermauert werden: Die historische Evidenz liefert eine Publikation von Hartog et al.³, die aktuelle liefern Lin, Frey und Wu⁴.

Historische Evidenz als Zugang zum strukturellen Wandel von Innovation

Warum ist es sinnvoll, die Publikation von Hartog et al. im Zusammenhang mit der Kurzanalyse des Büros des Produktivitätsrates näher zu beleuchten, obwohl die historischen Daten aus dem Zeitraum 1856 bis 1945 stammen? Will man den strukturellen Wandel in der Organisation von Innovation empirisch sichtbar machen, braucht es einen Beobachtungszeitraum, in dem sich unterschiedliche historische Datenquellen belastbar miteinander verknüpfen lassen. Hartog et al. zeigen, dass dies für den US-Fall gerade deshalb möglich ist, weil sich Patent-, Census- und Labordaten in diesem Zeitraum überschneiden.⁵ Dadurch lässt sich empirisch belegbar nachweisen, wann und unter welchen organisatorischen Bedingungen sich das US-Innovationssystem nachhaltig strukturell verändert hat. Dass die Organisationsfrage nicht nur historisch relevant ist, zeigt auch die aktuelle Evidenz im Paper von Lin, Frey und Wu. Die Autoren analysierten insgesamt 20 Millionen wissenschaftliche Artikel und 4 Millionen Patentanmeldungen über einen Zeitraum von rund einem halben Jahrhundert.

Zentrale Aussagen und Befunde der Kurzanalyse

Die Industriestrategie Österreich 2035 setzt die richtigen Ziele, ist aber noch kein belastbarer Umsetzungsplan. Österreich hat erstmals eine ressortübergreifende Industriestrategie mit 6 strategischen Zielen, 117 Maßnahmen und 9 Schlüsseltechnologiefeldern vorgelegt. Der Hauptkritikpunkt der Kurzanalyse ist, dass viele Maßnahmen noch nicht als klar steuerbare Interventionen mit Roadmaps, Verantwortlichkeiten und Budgetlogik ausgestaltet sind.

Der Wandel zu einem innovationsstarken Wirtschaftssystem gelingt Hartog et al. zufolge aber nicht durch bloß abstrakte Prioritätensetzung, sondern vor allem dort, wo neue technologische Suchprozesse organisatorisch getragen werden – durch Teams, Firmen und Forschungslabore. Die aktuelle Evidenz von Lin, Frey und Wu ergänzt diesen Befund um eine wichtige Gegenwartsdimension: Selbst in einer digital vernetzten Wissensökonomie bleibt die Art und Weise, wie Teams zusammenarbeiten und ob sie auf physische Nähe, gemeinsame Infrastrukturen und direkte Interaktion zurückgreifen können relevant. Das macht die Organisationsfrage für die österreichische Industriestrategie noch drängender.

Das eigentliche Problem der österreichischen Industrie wird nur unzureichend zugespitzt. Die Kurzanalyse betont, dass Österreichs traditionelle industrielle Spezialisierung und das exportgetriebene Wachstumsmodell unter Druck geraten sind. Ein Umstand, der auch im FTI-Monitor des FORWIT seit 2022 deutlich wird. Nötig ist daher – so die Kurzanalyse – nicht nur eine Anpassung, sondern ein beschleunigter struktureller Wandel hin zu neuen Wachstumsfeldern.

Hartog et al. belegen diesen makroökonomischen Befund nicht unmittelbar, liefern aber eine wichtige Ergänzung für die Frage, unter welchen Bedingungen ein solcher Strukturwandel innovationsseitig gelingen kann: Historische Evidenz aus den USA zeigt, dass der Übergang in ein neues Innovationsregime stark von organisatorischen Trägern wie Teams, Ingenieur:innen und industriellen Forschungslaboren abhängig war und davon, wie dieses Wissen zusammengeführt wurde. Folglich braucht es für einen Wechsel in neue, komplexere Wachstumsfelder nicht nur Technologie, sondern zusätzlich entsprechende institutionelle und organisationale Träger. Ein Ergebnis, das auch Lin, Frey und Wu belegen. Die Autoren zeigen auf, dass räumlich verteilte Teams im Durchschnitt seltener breakthrough-orientierte Ideen hervorbringen als vor Ort zusammenarbeitende Teams, weil frühe konzeptionelle Arbeit mit viel tacit knowledge, also stillem Wissen, schwerer digital zu integrieren ist. Das bedeutet, dass es für den Übergang in neue Wachstumsfelder entsprechende Innovationsräume braucht.

Die Schwerpunktsetzung bei den Schlüsseltechnologien ist noch zu unscharf. Die Industriestrategie benennt neun Schlüsseltechnologien und ein dafür vorgesehenes Budget von rund € 2,6 Mrd. bis 2029. Laut Kurzanalyse ist jedoch unklar, ob das tatsächlich eine neue Prioritätensetzung darstellt, denn ein Großteil der Mittel ist offenbar ohnehin bereits in diesen Bereichen gebunden. Gefordert wird daher nicht die bloße Aufzählung strategischer Technologiefelder, sondern eine präzisere Eingrenzung von Stärkefeldern und Förderschwerpunkten innerhalb dieser Technologien.

Doch selbst wenn technologische Schwerpunktfelder politisch sinnvoll gewählt sind, ist damit noch nicht beantwortet, wie in diesen Feldern tatsächlich neue industrielle Dynamik, marktfähige Innovation und skalierbare Wertschöpfung entstehen sollen. Hartog et al. zeigen historisch, dass technologische Aufbrüche vor allem dort an Kraft gewinnen, wo sie mit tragfähigen Organisationsformen verbunden sind – etwa mit dauerhaften F&E-Strukturen, engen Verbindungen zwischen Wissenschaft und Unternehmen, kompetenten Teams sowie systematisch aufgebauten Transferkapazitäten. Lin, Frey und Wu werden noch konkreter: Schlüsseltechnologien benötigen nicht nur Förderbudgets, sondern vor allem physische und organisationale Träger als Übersetzer – etwa Innovation Hubs, Cluster, Shared Lab Spaces, Pilotanlagen, Testumgebungen und andere anwendungsnahe Forschungsinfrastrukturen. Genau dort entscheidet sich häufig, ob aus technologischen Potenzialen marktfähige und skalierbare Innovationen werden. Das bedeutet: Wenn innerhalb der neun Schlüsseltechnologien tatsächliche Stärkefelder definiert werden sollen, muss zugleich festgelegt werden, über welche Innovationsökosysteme. Die Industriestrategie nennt solche Elemente bereits selbst; der zusätzliche Erkenntnisgewinn aus Hartog et al. und Lin, Frey und Wu besteht darin, diese Systeme nicht als bloß begleitende Maßnahmen, sondern als zentrale Träger einer wirksamen Schlüsseltechnologiepolitik zu verstehen.

Ein Schwachpunkt ist die Governance. Die Kurzanalyse macht deutlich, dass es in der Industriestrategie unklar bleibt, wer für die Maßnahmen politisch, administrativ und operativ verantwortlich ist, wie Ressorts zusammenarbeiten sollen und wie Bund, Länder, Gemeinden und die EU eingebunden werden. Gefordert wird daher ein echter „Whole of Government“-Ansatz mit klaren Rollen, Zuständigkeiten und Eskalationsmechanismen.

Auch Hartog et al. liefern für diese Feststellung eine starke argumentative Stütze, weil sie Organisationsinnovationen selbst als Treiber technologischen Fortschritts beschreiben. Governance ist damit nicht bloß Verwaltungsdetail, sondern Teil der Innovationsstrategie selbst: Wer Teams, Forschung, Transfer und industrielle Anwendung nicht institutionell organisiert, schwächt die Innovationswirkung der Strategie. Die Befunde von Lin, Frey und Wu bekräftigen diese Argumentation: Wenn räumliche Nähe, Ko-Präsenz und die Qualität kollaborativer Settings für disruptive Innovationen relevant bleiben, dann müssen Governance und Strategie auch regeln, wo und wie solche Innovationsräume entstehen, betrieben und miteinander verknüpft werden.

Viele Maßnahmen sind noch nicht ausreichend konkret und die Finanzierungslogik bleibt unklar. Rund 60 % der Maßnahmen enthalten zumindest teilweise eher Absichtserklärungen oder Problembeschreibungen statt klar operationalisierbarer Eingriffe; bei mehr als der Hälfte bleibt offen, ob zusätzliche Mittel nötig sind und wie diese finanziert werden sollen, so die Kurzanalyse.

Historisch erfolgreich war die industrielle Forschung, wie Hartog et al. zeigen, vor allem durch langfristige Planungshorizonte, stabile Ressourcen und eine enge Anbindung an konkrete industrielle Missionen. Das unterstützt die Forderung der Kurzanalyse nach mehrjährigen Budgetpfaden, klarer Priorisierung und einer belastbaren Finanzierungsarchitektur. Die aktuelle Evidenz (Lin, Frey und Wu) zu remote vs. on-site collaboration deutet zudem darauf hin, dass Investitionen in geteilte Infrastrukturen, Pilotumgebungen und physische Innovationsräume nicht als Nebenaspekt behandelt werden sollten, sondern als produktivitätsrelevante Bestandteile einer innovationsorientierten Industriepolitik.

KPI Monitoring alleine reicht nicht aus. Ein zentraler Punkt der Kurzanalyse ist, dass makroökonomische Kennzahlen allein keine belastbare Aussage über die Wirksamkeit einzelner Maßnahmen zulassen. Erforderlich dafür sind explizite Wirkungslogiken, Prozessziele, Meilensteine, Evaluierungen und vertiefende Analysen.

Hartog et al. werden diesbezüglich noch konkreter: Innovationssysteme verändern sich über Teamarbeit, Qualifikationsprofile, Wissenschaftsbezug, räumliche Konzentration und Teilhabe. Lin, Frey und Wu erweitern diese Sicht um die Qualität der Zusammenarbeit selbst. Ein gutes Monitoring sollte daher nicht nur high-level KPI, sondern auch Kooperationsstrukturen, Transferaktivitäten, Fachkräfteprofile, regionale Konzentration und Inklusion erfassen – und zusätzlich beobachten, ob physische Innovationsinfrastrukturen tatsächlich genutzt werden, wie stark Forschung und Unternehmen ko-präsent zusammenarbeiten und wo Co-Lokation oder geteilte Forschungsumgebungen zur Entstehung neuer Ideen beitragen.

Die empfohlene Lösung sind handlungsfeldspezifische Roadmaps. Die Autor:innen der Kurzanalyse schlagen vor, die jeweiligen Handlungsfelder der Industriestrategie in Roadmaps zu übersetzen, die Ziele, Maßnahmen, Ressourcen, Zuständigkeiten, Zeitpfade und Meilensteine systematisch verbinden.

Auch Hartog et al. legen auf Basis ihrer historischen Analyse nahe, dass Roadmaps nicht nur Technologielisten oder Förderinstrumente enthalten sollten, sondern zudem die organisatorischen Träger der Innovation benennen müssen: Wo entstehen anwendungsnahe F&E-Kapazitäten? Wer koordiniert Wissenschaft-Unternehmen-Verbindungen? Wie werden Teams, Ingenieurkompetenzen und wiederholte Kooperationen aufgebaut? Lin, Frey und Wu legen nahe, diesen Roadmapping-Ansatz noch weiter zu konkretisieren: Roadmaps sollten ausweisen, welche physischen Innovationsräume in den jeweiligen Feldern aufgebaut oder gestärkt und genutzt werden sollen und welche Rolle sie im Transfer von Forschung in industrielle Anwendung spielen.

Monitoring, Evaluation und Policy Learning sollen als lernendes System aufgesetzt werden. Die Industriestrategie sieht vor, dass der Produktivitätsrat das Monitoring übernehmen soll, außerdem sollen spezialisierte Forschungseinrichtungen Evaluierungen durchführen. In der Kurzanalyse vorgeschlagen werden ex-ante-Wirkungsabschätzungen, begleitende Evaluationen, ex-post-, sektorale und regionale Analysen sowie die Nutzung von Mikrodatensätzen, Patent- und Projektinformationen und Horizon Scanning.

Den Sinn einer evidenzbasierten Steuerung unterstreichen auch Hartog et al.: Sie zeigen, dass sich die Innovationswirkung bestimmter Organisationsformen im Zeitverlauf verändern kann – so verlor etwa die firmengestützte Teamforschung nach 1950 einen Teil ihrer radikalen Neuheitsdynamik. Gerade deshalb ist ein lernendes, adaptives Steuerungssystem sinnvoller als eine statische Instrumentenlogik.

Wichtig erscheint des Weiteren die Verbindung der Industriestrategie mit Hochschul- und Fachkräftepolitik. Hartog et al. zeigen, dass der Aufstieg industrieller Forschung historisch eng mit höherer Bildung, dem Aufkommen von Ingenieur:innen, wachsendem Wissenschaftsbezug und neuen Formen universitärer Einbindung zusammenhing. Das stützt den Befund der Kurzanalyse, dass eine Technologiestrategie ohne abgestimmte Hochschul-, Transfer- und Fachkräftepolitik unvollständig bleibt.

Gründungen, Start-ups, Scale-ups und Spin-offs. In der Industriestrategie Österreich 2035 wird auf Gründungen, Start-ups, Scale-ups und Spin-offs mehrfach eingegangen. Besonders deutlich ist das im Handlungsfeld „Forschung, Technologie & Innovation“: Dort ist von der „Skalierung von Start-ups als künftige Industrieunternehmen“ die Rede, außerdem werden Start-ups, Scale-ups und Spin-offs ausdrücklich als wichtige Impulsgeber des Technologietransfers und als potenzielle Industrieunternehmen von morgen bezeichnet. Zusätzlich sollen in den Leistungsvereinbarungen der Universitäten Technologietransfer- und Spin-off-Maßnahmen sowie Entrepreneurship-Education gestärkt werden. Weiters werden Förder- und Beratungsmaßnahmen für Unternehmensgründung und -skalierung wie Spin-off Fellowships, Pre-seed, Seed financing und Shared Lab Spaces genannt.

In der Kurzanalyse wird das Thema nicht als eigener Schwerpunkt ausgearbeitet und nur indirekt berührt. Dennoch wird kritisiert, dass die Industriestrategie das bestehende FTI-Fördersystem nicht systematisch darauf überprüft, ob es eine „tragfähige Pipeline junger, wachstumsstarker Unternehmen“ hervorbringt und damit die Entstehung zukünftiger Leitbetriebe unterstützt. Das Thema bleibt ohne klar gebündelte Transfer- und Skalierungslogik über verschiedene Handlungsfelder verstreut.

Genau hier liegt ein wichtiger Anknüpfungspunkt für Start-ups und Spin-offs: Lin, Frey und Wu argumentieren, dass frühe, konzeptionelle Innovationsphasen besonders stark von räumlicher Nähe und direkter Zusammenarbeit profitieren. Folglich sind Shared Lab Spaces, Cluster, Pilotumgebungen und anwendungsnahe Innovationsökosysteme gerade für forschungsnahe Start-ups und Spin-offs keine Randfrage, sondern Teil einer funktionierenden Transferarchitektur. Ihre Rolle als Träger des Transfers von Forschungsergebnissen in Wertschöpfung und Markt sollte daher explizit, systematisch und mit eigener Wirkungslogik verankert werden.

Schlussfolgerung

Die Richtung der Industriestrategie stimmt, aber ohne präzise Wirkungslogik, klare Verantwortung, Budgetpfade, Roadmaps und ein robustes Monitoring bleibt sie praktisch zu schwach. Hartog et al. zeigen historisch, dass technologische Dynamik dort besonders stark war, wo Teams, Ingenieur:innen und industrielle Forschungslabore organisatorisch zusammengeführt wurden. Lin, Frey und Wu bestätigen die historische Perspektive mit aktueller Evidenz: Auch heute bleibt räumliche Nähe für breakthrough-orientierte Innovationen relevant.

Für Österreich folgt daraus eine klare Leitlinie: Industriepolitik darf sich nicht darin erschöpfen, Schlüsseltechnologien zu benennen und Fördermittel zuzuweisen. Sie muss zugleich die organisatorischen und physischen Voraussetzungen für Innovation aktiv gestalten – also Governance, lernfähige Roadmaps, anwendungsnahe F&E-Strukturen, Cluster, Shared Lab Spaces, Pilot- und Testinfrastrukturen sowie eine konsistente Transfer- und Skalierungslogik für Start-ups, Scale-ups und Spin-offs. Erst dann kann die Industriestrategie 2035 von einer programmatischen Leitlinie zu einem wirksamen Instrument industrieller Erneuerung werden.

1. Büro des Produktivitätsrates und Mitautor:innen, Kurzanalyse, Industriestrategie Österreich 2035: Von der programmatischen Leitlinie zur wirksamen Umsetzungs- und Steuerungsarchitektur↩
2. BMWET, Industriestrategie Österreich 2035 – für einen wettbewerbsfähigen Industriestandort und wirtschaftliche Resilienz.↩
3. Matte Hartog, Andres Gomez-Lievano, Ricardo Hausmann, Frank Neffke: „Inventing modern invention: The professionalization of technological progress in the US“, Research Policy, Elsevier, Volume 55, Issue 3, 2026↩
4. Lin, Y., Frey, C.B. & Wu, L.: „Remote collaboration fuses fewer breakthrough ideas“, Nature 623, 987–991, 2023↩
5. Verknüpft wurden digitalisierte Patentjahrbücher des U.S. Patent and Trademark Office ab 1856, US-Amerikanische Census-Daten von 1850 bis 1940 – mit Ausnahme von 1890 – und Erhebungen zu industriellen Forschungslaboren ab 1920. Nur in dieser zeitlichen Überschneidung können Patente nicht bloß gezählt, sondern sowohl mit Beruf, Alter und Geburtsland der Erfinder als auch mit dem organisationalen Kontext von Firmen und Laboren verknüpft werden.↩

In den bisherigen Blogbeiträgen zur Hochschulanalyse haben wir Unterschiede zwischen den österreichischen Hochschuleinrichtungen entlang der vier gesetzlich festgeschriebenen Hochschulsektoren festgehalten. Nun wollen wir – wie angekündigt – eine neue Perspektive einnehmen und das Augenmerk auf die funktionale Differenzierung der Hochschuleinrichtungen legen.

Mit funktionaler Differenzierung meinen wir die faktische Aufgabenverteilung und inhaltliche Spezialisierung der einzelnen Einrichtungen innerhalb des größeren Systems. Dabei spielen die einzelnen Sektoren natürlich insofern eine wichtige Rolle, weil in den zugrundeliegenden gesetzlichen Texten die jeweiligen Aufträge und Erwartungen festgestellt werden. Es kann nicht überraschen, dass wissenschaftliche Lehre ein Auftrag an Einrichtungen aller Hochschulsektoren ist. Forschung ist explizit genannt in den Gesetzestexten, welche die öffentlichen Universitäten und die Pädagogischen Hochschulen normieren, wobei im Fall der letzteren ein Berufsbezug herzustellen ist. Von den Fachhochschulen wird erwartet, dass sie Forschung v. a. über Methodenvielfalt und Integrität im Studien- und Lehrbetrieb adressieren. Interessanterweise ist in allen vier Normtexten der Auftrag zur Kooperation vorgesehen.

Zwischen den Einrichtungen innerhalb jedes Sektors sind jedoch noch tiefer reichende funktionale Differenzierungsmerkmale festzustellen. So ist im Bereich der Fachhochschulen festzustellen, dass manche von ihnen eine breitere Palette an Studien anbieten, während andere eher eng spezialisiert sind – was sicherlich auch ein Ergebnis ihres regionalen Kontexts ist, wo sie ja etwa gewissen Industrieschwerpunkten entgegenkommen bzw. auch anderen Ausbildungsbedürfnissen (wie etwa Pflegeberufe) korrespondieren. Die Pädagogischen Hochschulen wiederum – die ja selbst einem ganz spezifischen Ausbildungsbedürfnis entsprechen, nämlich dem Lehrpersonal an Österreichs Schulen – sind geteilt in drei Typen, nämlich die neun allgemeinen PHs (je eine pro Bundesland), weiters vier theologische PHs (je eine pro Lehrverbund) und zuletzt eine auf Agrar- und Umweltpädagogik spezialisierte Hochschule.

Im Bereich der privaten Universitäten ist eine große Heterogenität in der inhaltlichen Ausrichtung festzustellen. Grob gesagt lassen sich hier drei Spezialisierungen feststellen, und zwar erstens auf medizinische bzw. Lebenswissenschaften, zweitens auf Sozial- und Geisteswissenschaften sowie drittens auf Kunst und Musik. Diese inhaltliche Ausrichtung ist am ehesten erklärbar, wenn man Privatuniversitäten als agile Vehikel versteht, die zur Kompensation und Ergänzung von insbesondere Lehrangeboten der öffentlichen Universitäten eingerichtet werden können.

Bleiben noch die öffentlichen Universitäten, die mit 23 Einrichtungen und auch sonst, wie gezeigt, den bei weitem größten Sektor darstellen, weshalb bei ihnen die funktionale Differenzierung nicht nur am ausgeprägtesten ist, sondern auch für das gesamte System besonders relevant ist. Rasch fällt ins Auge, dass die einzelnen Universitäten nach thematischer Ausrichtung geclustert werden können. Neben sechs Universitäten, die beanspruchen, die ganze Breite wissenschaftlicher Disziplinen und Studien abzudecken, finden sich mit den vier technischen und drei Medizinuniversitäten auch noch zwei Typen, die eine Spezialisierung auf gesellschaftlich besonders relevante Wissenschaftsbereiche darstellen. Zudem sind sechs Kunstuniversitäten eingerichtet, Ausdruck der gesellschaftspolitisch hohen Bedeutung, die der „Entwicklung und Erschließung der Künste“ (wie es im Gesetz heißt) gerade in Österreich eingeräumt wird. Und dann sind da noch vier weitere Universitäten, die je eine andere Spezialisierung haben.

Fasst man die öffentlichen Universitäten nach diesen Kategorien zusammen und vergleicht sie entlang zweier Größenmerkmale (Anzahl der Studierenden und Zahl der wissenschaftlichen Angestellten), so wird deutlich, dass die funktionale Differenzierung sich auch in der organisationalen Charakteristik niederschlägt. Die allgemeinen Universitäten sind in beiden Merkmalen im Durschnitt deutlich größer als die anderen Typen (1 813,5 wissenschaftliche Angestellte VZÄ sowie 32 972 Studierende); die technischen und die Medizinuniversitäten sind vergleichbar hinsichtlich der Zahl der wissenschaftlichen Angestellten (TUs: 1 722,5 VZÄ; MUs: 1 778,1 VZÄ), jedoch haben letztere deutlich weniger Studierende (TUs: 15 523; MUs: 6 131). Die anderen, hier in einen Typus zusammengefassten spezialisierten Universitäten (im Durchschnitt: 758,3 wissenschaftliche Angestellte VZÄ und 10 683 Studierende) und die Kunstuniversitäten (im Durchschnitt: 328,1 wissenschaftliche Angestellte VZÄ sowie 2 189 Studierende) sind nochmals deutlich kleiner.

Aus diesem zugegeben noch sehr oberflächlichen Blick wird deutlich, dass Spezialisierung und Aufgabenverteilung bereits tief innerhalb der einzelnen Sektoren stattfindet. Das kann nicht überraschen, ist funktionale Differenzierung eines Systems wie dem der österreichischen Hochschulen doch Ausdruck der sich weiterentwickelnden Bedürfnisse an wissenschaftliche Lehre und Forschung. Eine solche Entwicklung geht in Zeiten des technologischen Wandels und tiefgreifender gesellschaftlichen Veränderungen besonders rasch von statten. Staatlicherseits sollte der Anspruch darin bestehen, möglichst agil und proaktiv mit diesen Bedürfnissen umgehen zu können.

Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob die stark versäulend wirkende Sektorenaufteilung, die ja Resultat mehrerer Hochschulreformen vor rund 20 Jahren war, heute noch adäquat ist. Antwort kann wohl nur eine eingehendere empirische Analyse geben, die freilich die Aufgabe des FORWIT sprengen würde. Eine These könnte jedenfalls lauten, dass neue Bedürfnisse gern durch Gründung neuer Einrichtungen gedeckt werden. Nimmt man allerdings die öffentliche Diskussion als Maßstab, die heute gern die hohe Zahl an Hochschuleinrichtungen in Österreich thematisiert, so scheint dies ein Effekt zu sein, der nicht als ideal angesehen wird.

Wie in einem früheren Blogbeitrag festgehalten, ist jede Hochschuleinrichtung in Österreich eindeutig einem von vier Sektoren zugeordnet: Fachhochschulen, öffentliche Universitäten, Pädagogischen Hochschulen (teils privat, teils öffentlich) und Privatuniversitäten und -hochschulen bevölkern das österreichische Hochschulsystem (siehe Abbildung 1). Jeder dieser Sektoren ist mit einem eigenen Gesetz geregelt: das Universitätsgesetz 2002 für die öffentlichen Universitäten, das Fachhochschulgesetz von 1993, das Hochschulgesetz 2005 zur Organisation der Pädagogischen Hochschulen und das Privathochschulgesetz von 2020. Nur teilweise gibt es auch sektorenübergreifende Regularien, wie insbesondere das Forschungs-Organisationsgesetz (FOG) und das Hochschul-Qualitätssicherungsgesetz. Die strategische Steuerung dieses differenzierten Hochschulsystems wird über den Hochschulplan 2030 ausgeübt, der als „Dachstrategie“ bezeichnet wird. Zusätzlich gibt es für jeden der drei direkt in die staatliche Obhut fallenden Sektoren auch ein eigenes Strategiedokument in Form von mehrjährigen Entwicklungsplänen.

Der Sektor der öffentlichen Universitäten ist am größten, was leicht daran ersichtlich ist, dass rund 72 % aller Studierenden hier studieren. 16 % der Studierenden sind an Fachhochschulen, während an Privatuniversitäten und Pädagogischen Hochschulen einen Anteil von je 6 % halten. Unabhängig von dieser Verteilung erlaubt aber die gesetzlich gefasste Aufteilung den sektoralen Vergleich in vier Dimensionen der staatlichen Regulierung, die dem „University Autonomy Scorecard“ der EUA entlehnt sind: organisatorische Merkmale, wie sie in den jeweiligen Rechtsakten festgelegt sind (Abbildung 2); die Finanzierung von Hochschuleinrichtungen (Abbildung 3); die Vorschriften für das Personalmanagement von Hochschuleinrichtungen (Abbildung 4); und die Rahmenbedingungen für die Organisation des Studiums je Sektor (Abbildung 5). Sehen wir uns die Ergebnisse etwas näher an.

Wie Abbildung 2 zeigt, sehen die gesetzlichen Vorgaben für Fachhochschulen sowie Privatuniversitäten einer privatrechtlichen Rechtsform vor. Die öffentlichen Universitäten sind gesetzlich als juristische Personen öffentlichen Rechts definiert. Die Pädagogischen Hochschulen sind Einrichtungen des Bundes. Bei der internen Governance-Struktur gibt es zwar sektorale Unterschiede, aber es handelt sich – mit teilweiser Ausnahme der Pädagogischen Hochschulen – um Spielarten des New Public Management: dem Hochschulmanagement (Rektorat bzw. Geschäftsführung) wird die zentrale Position gegeben, dem in der Regel eine Art Aufsichtsrat zur Seite gestellt ist. Insbesondere für die Lehrorganisation sind in manchen Sektoren auch Kollegialorgane (z.B. Senat) vorgesehen. Die Schnittstelle zum Staat ist im Falle der Universitäten in Form von dreijährigen Leistungsvereinbarungen definiert. Dazu kommen je Sektor jeweils noch weitere Pflichten zur Berichtslegung.

Die Finanzierung der Hochschulorganisationen ist für jeden Sektor unterschiedlich gestaltet (siehe Abbildung 3). Staatlicherseits – und auch insgesamt – wird den öffentlichen Universitäten das mit Abstand größte Budget von mehr als € 5 Mrd. zur Verfügung gestellt; die Sektoren der Fachhochschulen und die Privatuniversitäten haben weniger als eine halbe Milliarde Euro im Jahr. Das deutlich höhere Volumen der öffentlichen Universitäten erklärt sich neben dem hohen Anteil an Studierenden auch daraus, dass sie für ihre Forschungsleistung finanziert werden.

Abbildung 4 zeigt, dass es für jeden Sektor eigene rechtliche Rahmenbedingungen hinsichtlich des Personalmanagements gibt. Fachhochschulen, öffentliche und private Universitäten bieten Anstellungen nach privatrechtlichen Dienstverhältnissen; an den Pädagogischen Hochschulen sind als Bundesanstalten Beamte bzw. Vertragsbedienstete des Bundes angestellt. Für öffentliche und private Universitäten gibt es je einen eigenen Kollektivvertrag; für die Fachhochschulen allerdings nicht. Die Zahl der Angestellten (in Vollzeitäquivalenten) variiert von Sektor zu Sektor stark: mit mehr als 26.000 wissenschaftlichen Angestellten sind die öffentlichen Universitäten deutlich am größten.

Hinsichtlich des Studienangebots (siehe Abbildung 5) verhält es sich so, dass die öffentlichen Universitäten die meisten Studien anbieten und dabei auch das breiteste Themenspektrum abdecken. Fachhochschulen bieten praxisorientierte Studiengänge mit mindestens einem verpflichtenden Praxissemester. Die Pädagogische Hochschulen sind für die Lehrerbildung zuständig und bieten Bachelor- und Masterstudiengänge für den Primar- und Sekundarbereich an, wobei die Lehrerbildung für den Sekundarbereich in Kooperation mit öffentlichen Universitäten erfolgt. Private Hochschulen sind meist auf wenige Studienfächer spezialisiert. Nur öffentliche und private Universitäten dürfen Doktorate vergeben.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass das jeweils zur Steuerung vorgegebene Gesetz normativ in jeder der vier Dimensionen auf die einzelnen Hochschuleinrichtungen wirkt. Demgegenüber sind nur wenige intersektionale Normen vorhanden. Auch die übergreifende Steuerung versteht sich nur als Dachstrategie. Damit sind die Hochschuleinrichtungen in ihren jeweiligen Sektor verankert und unterliegen auch einer je eigenen Steuerungslogik: das österreichische Hochschulsystem kann als stark versäult bezeichnet werden. Abschließend sei aber zu bemerken, dass eine ausschließliche Fokussierung auf die sektoralen Unterschiede Gefahr läuft, weitere Differenzierungsmerkmale zwischen den Hochschuleinrichtungen innerhalb eines Sektors zu übersehen. Angesichts des erheblichen Größenunterschieds, der zwischen den öffentlichen Universitäten und den anderen drei Sektoren besteht, ist in einem folgenden Beitrag vor allem auf die 23 Universitäten näher einzugehen.

Österreich investiert zwar überdurchschnittlich stark in Forschung und Entwicklung, dennoch zeigt sich eine deutliche Input-Output-Diskrepanz: Die eingesetzten Ressourcen erzielen nicht den erwarteten Erfolg. Gerade die Fähigkeit, Innovationen rasch zu kommerzialisieren und zu skalieren, ist jedoch ausschlaggebend für eine robuste und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit im globalen Umfeld.

Im Rahmen der Diskussion mit Brigitte Ecker (Geschäftsführerin WPZ Research GmbH), Oliver Holle (CEO & Managing Partner Speedinvest), Maria Kollmann (Vice President Government Affairs, AVL List GmbH), Georg Kopetz (Co-Founder & CEO TTTech AG, Ratsmitglied FORWIT), Wolfgang Platz (Geschäftsführer Katharo Ventures) und Sok-Khen Taing (Co-Founder Dynatrace Inc.) stand daher die zentrale Frage im Mittelpunkt, wie sich Ergebnisse aus Forschung und Entwicklung effizient in wirtschaftlichen Erfolg übersetzen lassen, um die Wertschöpfung langfristig am Standort Österreich zu sichern.

Vorgestellt wurden erste Ergebnisse der vom FORWIT im Rahmen der Arbeitsgruppe Wettbewerbsfähigkeit in FTI durchgeführten Sondierungsstudie „Science2Business“. Hierzu wurden Vertreter:innen unterschiedlicher Unternehmen und Branchen befragt, um bestehende Barrieren in der Kommerzialisierung und Skalierung von Forschungsergebnissen zu identifizieren – ebenso wie erfolgreiche Best-Practice-Ansätze.

Deutlich wurde dabei, dass Forschung von Beginn an marktnah gedacht werden muss. Entscheidend ist eine schnelle Übersetzung von Forschungsergebnissen in marktfähige Produkte („Speed-to-Product“). Die Podiumsdiskussion betonte hierfür insbesondere den gezielten Aufbau von Humankapital. Kritisch hervorgehoben wurden eine teilweise übervorsichtige Regulierung sowie ein fehlendes Mindset: Forschende denken oftmals nicht in Geschäftsmodellen und tun sich schwer, ihre Rolle in der Wertschöpfungskette klar zu verorten. Statt den Markt frühzeitig mit einer funktionsfähigen, wenn auch nicht perfekten Lösung zu bedienen – wie dies etwa in den USA üblich ist – liegt der Fokus hierzulande häufig zu stark auf der „besten“ technischen Lösung.

Beim Thema „Product-Market-Fit“ zeigte sich, dass Forschung und Vermarktung nach wie vor zu wenig ineinandergreifen – ein Problem, das insbesondere im Start-up-Bereich sichtbar wird. Um Lösungswege aufzuzeigen, stellten die Diskutant:innen ihre Best-Practice-Beispiele vor. Systemisch wurde zudem die Frage aufgeworfen, ob in der Förderlandschaft eine Finanzierungslücke in der „letzten Meile“ der Innovationskette besteht.

Der Bericht zur Sondierungsstudie erscheint im ersten Quartal 2026.

Redaktioneller Hinweis: Dieser Beitrag spiegelt die persönliche Sicht der Autorin/des Autors wider, nicht notwendigerweise die des FORWIT.