DIE BESTEN STÄDTE FÜR DIE GRÜNDUNG

EINES ONLINE-UNTERNEHMENS - DEUTSCHLAND UND ÖSTERREICH

Wie viel Kapital Sie brauchen, um ein Online Business zu gründen.

  • So lange müssen Sie sparen, wenn Sie ihren Job kündigen möchten
  • Ob das Arbeitslosengeld nach einer Kündigungausreicht, um ein Unternehmen zu gründen
  • An welchen Standorten es die besteInfrastruktur zur Unternehmensgründung gibt

Unsere Mission bei Sellics ist, Unternehmer dabei zu helfen, maximale Erfolge auf Amazon zu erzielen. Da wir mit Verkäufern aus der ganzen Welt zusammenarbeiten, kamen wir auf die Idee, herauszufinden, welche Städte weltweit am besten für die Gründung eines Online-Unternehmens geeignet sind. Mit der Entwicklung moderner E-Commerce-Lösungen wie Dropshipping benötigen Unternehmen keine Lagerkapazitäten mehr, um ein Unternehmen auf die Beine zu stellen, und Millionen Menschen ergreifen nun die Gelegenheit, ihren Lebensunterhalt online zu verdienen.

Ob eine Person ihren Job kündigen möchte und daran interessiert ist, für wie viele Monate sie sparen sollte, oder ob sie gerade entlassen wurde und wissen möchte, ob es möglich ist, ein neues Unternehmen nur mithilfe von Arbeitslosengeld aufzubauen - diese Studie zeigt, dass die Erfolgsaussichten für die Gründung eines Web-Businesses hauptsächlich von der Erschwinglichkeit des jeweiligen Standortes abhängen.

Read More
  •  Zugang zu Finanzierungsmöglichkeiten
  •  Leichtigkeit des Exports/Imports
  •  Beliebtheit des Online-Einkaufs
  •  Internetgeschwindigkeit
  •  Registrierungsdauer für neue Unternehmen
  •  Kosten der Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten
  •  Gesamtkosten der Unternehmensgründung
  •  Durchschnittliche monatliche Lebenshaltungskosten
  •  12 Monate Arbeitslosenunterstützung
  •  Kosten für die Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten
  •  Erforderliche Ersparnisse, wenn Arbeitslosenunterstützung bezogen wird
  •  Registrierung
  •  Gründungsgebühr für Online-Unternehmen
  •  Computer
  •  Kapital
  •  Miete
  •  Lebenshaltungskosten
  •  Internetkosten
  •  Kosten für das Gesundheitswesen
  •  Durchschnittslohn, pro Monat
  •  Gewährte Arbeitslosenunterstützung, Monate
  •  Arbeitslosenunterstützung als Prozentsatz des durchschnittlichen Lohns

Die besten Städte in Deutschland um ein Online-Business zu gründen

Die folgende Tabelle ist nach der fünften Spalte “Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens | Ohne Arbeitslosenunterstützung” geordnet, welche die Anzahl der Monatslöhne angibt, die eine Person in jeder Stadt (ohne Arbeitslosenunterstützung) sparen muss.

  Referenzkosten
  Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens Infrastruktur für Online-Unternehmen (Punkte) Kosten & Leistungen Einmalige Kosten Monatliche Kosten Einkommen & Leistungen
Rang Stadt Land Beste Stadt für die Gründung eines Online-Unternehmens Erforderliche Monate Sparzeit vor der Beendigung des Arbeitsverhältnisses – OHNE Arbeitslosenunterstützung Erforderliche Monate Sparzeit vor der Beendigung des Arbeitsverhältnisses – MIT Arbeitslosenunterstützung
Zugang zu Finanzierungsmöglichkeiten
Leichtigkeit des Exports/Imports
Beliebtheit des Online-Einkaufs
Internetgeschwindigkeit
Registrierungsdauer für neue Unternehmen
Kosten für die Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten, % des jährlichen Gehalts(%)
%
Gesamtkosten der Unternehmensgründung
Durchschnittliche monatliche Lebenshaltungskosten
12 Monate Arbeitslosenunterstützung
Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten
Erforderliche Ersparnisse, wenn Arbeitslosenunterstützung bezogen wird
Registrierung
Gründungsgebühr für ein Online-Unternehmen
Computer
Kapital
Miete
Lebenshaltungskosten
Internetkosten
Kosten für das Gesundheitswesen
Durchschnittslohn, pro Monat
Gewährte Arbeitslosenunterstützung, Monate
Arbeitslosenunterstützung als Prozentsatz des durchschnittlichen Lohns(%)
%
1 Leipzig Germany 7.42 9.3 2.3 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 77.7 14,738 1,328 23,296 30,671 8676 681.7 70 1,476 12,511 485 729 30 84.15 3290.35 12 59.0
2 Aachen Germany 7.37 9.5 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.3 14,738 1,382 23,296 31,323 9444 681.7 70 1,476 12,511 536 733 30 84.15 3290.35 12 59.0
3 Mannheim Germany 7.39 9.5 2.4 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 78.5 14,738 1,353 23,296 30,977 9036 681.7 70 1,476 12,511 497 745 26 84.15 3290.35 12 59.0
4 Karlsruhe Germany 7.35 9.6 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.7 14,631 1,393 23,105 31,345 9695 675.75 70 1,476 12,409 545 739 26 84.15 3263.15 12 59.0
5 Dresden Germany 7.34 9.6 2.6 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 80.1 14,738 1,407 23,296 31,619 9792 681.7 70 1,476 12,511 542 754 26 84.15 3290.35 12 59.0
6 Bremen Germany 7.36 9.6 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.5 14,738 1,389 23,296 31,405 9540 681.7 70 1,476 12,511 525 749 31 84.15 3290.35 12 59.0
7 Hanover Germany 7.32 9.7 2.7 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 80.7 14,738 1,428 23,296 31,874 10092 681.7 70 1,476 12,511 618 698 28 84.15 3290.35 12 59.0
8 Nuremberg Germany 7.28 9.8 2.8 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 81.9 14,738 1,466 23,296 32,333 10632 681.7 70 1,476 12,511 616 734 32 84.15 3290.35 12 59.0
9 Düsseldorf Germany 7.22 10.1 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84 14,738 1,537 23,296 33,180 11628 681.7 70 1,476 12,511 679 746 27 84.15 3290.35 12 59.0
10 Bonn Germany 7.21 10.1 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84.3 14,738 1,546 23,296 33,292 11760 681.7 70 1,476 12,511 650 785 26 84.15 3290.35 12 59.0
11 Cologne Germany 7.20 10.2 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84.5 14,738 1,554 23,296 33,384 11868 681.7 70 1,476 12,511 698 740 31 84.15 3290.35 12 59.0
12 Stuttgart Germany 7.09 10.6 3.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 88.1 14,738 1,669 23,296 34,771 13500 681.7 70 1,476 12,511 836 722 27 84.15 3290.35 12 59.0
13 Berlin Germany 7.09 10.6 3.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 88 14,738 1,669 23,296 34,761 13488 681.7 70 1,476 12,511 801 753 31 84.15 3290.35 12 59.0
14 Hamburg Germany 7.00 10.9 3.9 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 91 14,738 1,767 23,296 35,944 14880 681.7 70 1,476 12,511 842 810 31 84.15 3290.35 12 59.0
15 Frankfurt Germany 7.01 10.9 3.8 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 90.4 14,634,738 1,745 23,296 35,679 14568 681.7 70 1,476 12,511 848 784 29 84.15 3290.35 12 59.0
16 Munich Germany 6.77 11.8 4.7 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 98.1 14,738 2,000 23,296 38,739 18168 681.7 70 1,476 12,511 1,091 794 31 84.15 3290.35 12 59.0

Die besten Städte in Österreich, um ein Online-Geschäft zu starten

Die folgende Tabelle ist nach der fünften Spalte “Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens | Ohne Arbeitslosenunterstützung” geordnet, welche die Anzahl der Monatslöhne angibt, die eine Person in jeder Stadt (ohne Arbeitslosenunterstützung) sparen muss.

  Referenzkosten
  Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens Infrastruktur für Online-Unternehmen (Punkte) Kosten & Leistungen Einmalige Kosten Monatliche Kosten Einkommen & Leistungen
Rang Stadt Land Beste Stadt für die Gründung eines Online-Unternehmens Erforderliche Monate Sparzeit vor der Beendigung des Arbeitsverhältnisses – OHNE Arbeitslosenunterstützung Erforderliche Monate Sparzeit vor der Beendigung des Arbeitsverhältnisses – MIT Arbeitslosenunterstützung
Zugang zu Finanzierungsmöglichkeiten
Leichtigkeit des Exports/Imports
Beliebtheit des Online-Einkaufs
Internetgeschwindigkeit
Registrierungsdauer für neue Unternehmen
Kosten für die Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten, % des jährlichen Gehalts(%)
%
Gesamtkosten der Unternehmensgründung
Durchschnittliche monatliche Lebenshaltungskosten
12 Monate Arbeitslosenunterstützung
Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten
Erforderliche Ersparnisse, wenn Arbeitslosenunterstützung bezogen wird
Registrierung
Gründungsgebühr für ein Online-Unternehmen
Computer
Kapital
Miete
Lebenshaltungskosten
Internetkosten
Kosten für das Gesundheitswesen
Durchschnittslohn, pro Monat
Gewährte Arbeitslosenunterstützung, Monate
Arbeitslosenunterstützung als Prozentsatz des durchschnittlichen Lohns(%)
%
1 Graz Austria 7.10 7.4 3.6 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 61.4 8,584 1,479 13,761 26,332 14790 2034.05 70 1,476 5,005 553 831 27 68 3574.25 7 55.0
2 Linz Austria 7.03 7.6 3.8 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 63.6 8,584 1,557 13,761 27,271 15894 2034.05 70 1,476 5,005 630 836 23 68 3574.25 7 55.0
3 Vienna Austria 6.94 8.0 4.2 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 66.3 8,584 1,655 13,761 28,444 17274 2034.05 70 1,476 5,005 808 750 29 68 3574.25 7 55.0

Die besten Städte für die Gründung eines Online-Unternehmens

Die folgende Tabelle ist nach der fünften Spalte “Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens | Ohne Arbeitslosenunterstützung” geordnet, welche die Anzahl der Monatslöhne angibt, die eine Person in jeder Stadt (ohne Arbeitslosenunterstützung) sparen muss.

  Referenzkosten
  Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens Infrastruktur für Online-Unternehmen (Punkte) Kosten & Leistungen Einmalige Kosten Monatliche Kosten Einkommen & Leistungen
Rang Stadt Land Beste Stadt für die Gründung eines Online-Unternehmens Erforderliche Monate Sparzeit vor der Beendigung des Arbeitsverhältnisses – OHNE Arbeitslosenunterstützung Erforderliche Monate Sparzeit vor der Beendigung des Arbeitsverhältnisses – MIT Arbeitslosenunterstützung
Zugang zu Finanzierungsmöglichkeiten
Leichtigkeit des Exports/Imports
Beliebtheit des Online-Einkaufs
Internetgeschwindigkeit
Registrierungsdauer für neue Unternehmen
Kosten für die Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten, % des jährlichen Gehalts(%)
%
Gesamtkosten der Unternehmensgründung
Durchschnittliche monatliche Lebenshaltungskosten
12 Monate Arbeitslosenunterstützung
Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten
Erforderliche Ersparnisse, wenn Arbeitslosenunterstützung bezogen wird
Registrierung
Gründungsgebühr für ein Online-Unternehmen
Computer
Kapital
Miete
Lebenshaltungskosten
Internetkosten
Kosten für das Gesundheitswesen
Durchschnittslohn, pro Monat
Gewährte Arbeitslosenunterstützung, Monate
Arbeitslosenunterstützung als Prozentsatz des durchschnittlichen Lohns(%)
%
1 Quebec Canada 7.70 4.6 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 37.9 1,318 1,241 17,303 16,210 0 131.75 70 1,116 0 451 678 38 73.95 3563.2 8 60.7
2 Winnipeg Canada 7.57 5.1 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 42.1 1,318 1,389 19,466 17,984 0 131.75 70 1,116 0 614 655 47 73.95 3563.2 9 60.7
3 Sheffield United Kingdom 9.01 5.2 4.5 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 43.7 1,462 1,321 2,697 17,313 17195 13.6 70 1,379 0 646 617 27 30.6 3304.8 6 13.6
4 Montreal Canada 7.51 5.3 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 43.9 1,318 1,456 19,466 18,790 0 131.75 70 1,116 0 684 655 43 73.95 3563.2 9 60.7
5 Nottingham United Kingdom 8.98 5.4 4.6 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 44.9 1,462 1,361 2,697 17,792 17759 13.6 70 1,379 0 640 663 27 30.6 3304.8 6 13.6
6 Leicester United Kingdom 8.97 5.4 4.6 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 45 1,462 1,364 2,697 17,833 17807 13.6 70 1,379 0 625 682 27 30.6 3304.8 6 13.6
7 Adelaide Australia 7.42 5.5 2.8 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 45.5 1,505 1,761 11,353 22,640 13278 290.7 70 1,145 0 859 720 48 134.3 4149.7 12 22.8
8 Glasgow United Kingdom 8.95 5.5 4.8 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 45.8 1,462 1,393 2,697 18,180 18215 13.6 70 1,379 0 682 649 32 30.6 3304.8 6 13.6
9 Liverpool United Kingdom 8.94 5.5 4.8 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 46.1 1,462 1,403 2,697 18,292 18347 13.6 70 1,379 0 715 629 28 30.6 3304.8 6 13.6
10 Marseille France 8.36 5.60 0.0 1.0 10.0 6.90 7.80 9.40 46.5 1,787 1,312 25,570 17,525 0 240.55 70 1,476 1 568 653 30 61.2 3138.2 12 67.9
11 Perth Australia 7.37 5.7 3.0 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 47.2 1,505 1,835 11,353 23,527 14322 290.7 70 1,145 0 906 748 47 134.3 4149.7 12 22.8
12 Leeds United Kingdom 8.88 5.8 5.0 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 47.9 1,462 1,461 2,697 18,996 19157 13.6 70 1,379 0 720 674 37 30.6 3304.8 6 13.6
13 Lille France 8.30 5.8 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 48.6 1,787 1,375 25,570 18,290 0 240.55 70 1,476 1 611 677 26 61.2 3138.2 12 67.9
14 Cardiff United Kingdom 8.88 5.8 5.0 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 48 1,462 1,465 2,697 19,047 19235 13.6 70 1,379 0 773 631 31 30.6 3304.8 6 13.6
15 Ottawa-Gatineau Canada 7.36 5.9 1.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 48.7 1,318 1,626 17,303 20,830 4150 131.75 70 1,116 0 823 683 46 73.95 3563.2 8 60.7
16 Calgary Canada 7.35 5.9 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 49 1,318 1,638 21,628 20,973 0 131.75 70 1,116 0 785 729 49 73.95 3563.2 10 60.7
17 Toulouse France 8.27 5.9 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 49.5 1,787 1,404 25,570 18,637 0 240.55 70 1,476 1 569 749 26 61.2 3138.2 12 67.9
18 Bordeaux France 8.24 6.0 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 50.3 1,787 1,431 25,570 18,953 0 240.55 70 1,476 1 575 765 29 61.2 3138.2 12 67.9
19 Birmingham (UK) United Kingdom 8.82 6.0 5.2 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 49.8 1,462 1,522 2,697 19,730 20039 13.6 70 1,379 0 819 638 34 30.6 3304.8 6 13.6
20 Brisbane Australia 7.27 6.1 3.4 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 50.4 1,505 1,967 11,353 25,108 16182 290.7 70 1,145 0 1,079 707 47 134.3 4149.7 12 22.8
21 The Hague Netherlands 8.78 6.1 2.4 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 50.5 3,346 1,692 14,449 23,644 10818 1802 70 1,475 0 819 783 37 53.55 3899.8 5 74.1
22 Eindhoven Netherlands 8.76 6.2 2.5 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 51.3 3,346 1,720 14,449 23,991 11226 1802 70 1,475 0 903 731 33 53.55 3899.8 5 74.1
23 Manchester United Kingdom 8.77 6.2 5.4 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 51.4 1,462 1,578 2,697 20,393 20819 13.6 70 1,379 0 803 714 30 30.6 3304.8 6 13.6
24 Melbourne Australia 7.22 6.2 3.5 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 51.7 1,505 2,018 11,353 25,720 16902 290.7 70 1,145 0 1,102 738 43 134.3 4149.7 12 22.8
25 Edinburgh United Kingdom 8.73 6.3 5.5 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 52.5 1,462 1,613 2,697 20,822 21323 13.6 70 1,379 0 843 706 34 30.6 3304.8 6 13.6
26 Lyon France 8.10 6.6 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 54.8 1,787 1,572 25,570 20,647 0 240.55 70 1,476 1 677 803 30 61.2 3138.2 12 67.9
27 Rotterdam Netherlands 8.65 6.6 2.9 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 54.6 3,346 1,851 14,449 25,562 13074 1802 70 1,475 0 1,003 753 42 53.55 3899.8 5 74.1
28 Bristol United Kingdom 8.66 6.6 5.8 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 54.8 1,462 1,690 2,697 21,740 22403 13.6 70 1,379 0 911 715 33 30.6 3304.8 6 13.6
29 Newcastle United Kingdom 8.64 6.7 6.0 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 55.6 1,462 1,716 2,697 22,056 22775 13.6 70 1,379 0 934 706 46 30.6 3304.8 6 13.6
30 Nice France 8.04 6.8 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 56.6 1,787 1,629 25,570 21,330 0 240.55 70 1,476 1 757 786 25 61.2 3138.2 12 67.9
31 Utrecht Netherlands 8.59 6.8 3.2 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 56.7 3,346 1,934 14,449 26,551 14238 1802 70 1,475 0 1,046 801 33 53.55 3899.8 5 74.1
32 Osaka Japan 6.50 7.0 3.8 2.0 5.4 3.2 7.1 7.0 58.4 1,269 1,471 8,668 18,915 12055 108.8 70 1,091 0 585 796 35 55.25 2700.45 6 53.5
33 Naples Italy 5.82 7.1 0.0 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 59 2,629 1,219 18,804 17,256 0 1027.65 70 1,531 1 499 644 27 48.45 2436.95 12 64.3
34 Detroit United States 7.60 7.2 5.0 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 59.6 1,748 2,054 8,027 26,401 21616 573.75 70 1,104 0 915 711 50 377.4 3690.7 5 43.5
35 Oslo Norway 8.3 7.2 0.0 2.0 9.0 9.0 6.8 9.3 60.1 5,305 2,400 37,010 34,110 0 581.4 70 1,524 3,130 1,233 1,061 45 62.05 4730.25 12 65.2
36 Malmö Sweden 8.61 7.2 1.9 2.0 9.3 9.8 7.8 8.5 59.5 6,552 1,417 17,475 23,555 7153 184.45 70 1,454 4,844 664 672 29 51.85 3297.15 10 53.0
37 Copenhagen Denmark 8.71 7.3 0.4 5.0 10.0 9.6 6.5 9.4 61.1 8,388 2,264 33,751 35,561 2129 90.1 70 1,517 6,711 1,287 892 32 53.55 4849.25 12 58.0
38 Cleveland United States 7.55 7.3 4.8 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 61.1 1,748 1,971 9,045 25,401 19243 573.75 70 1,104 0 773 750 43 405.45 3465.45 6 43.5
39 Graz Austria 7.10 7.4 3.6 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 61.4 8,584 1,479 13,761 26,332 14790 2034.05 70 1,476 5,005 553 831 27 68 3574.25 7 55.0
40 Vancouver Canada 6.95 7.4 2.6 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 61.5 1,318 2,083 17,303 26,308 10594 131.75 70 1,116 0 1,241 718 49 73.95 3563.2 8 60.7
41 Cincinnati United States 7.52 7.5 4.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 62 1,748 2,002 9,038 25,769 19683 573.75 70 1,104 0 837 706 48 411.4 3462.9 6 43.5
42 Toronto Canada 6.93 7.5 2.7 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 62.3 1,318 2,110 17,303 26,634 10978 131.75 70 1,116 0 1,202 791 43 73.95 3563.2 8 60.7
43 Turin Italy 5.71 7.5 0.0 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 62.5 2,629 1,303 18,804 18,266 0 1027.65 70 1,531 1 534 694 27 48.45 2436.95 12 64.3
44 Linz Austria 7.03 7.6 3.8 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 63.6 8,584 1,557 13,761 27,271 15894 2034.05 70 1,476 5,005 630 836 23 68 3574.25 7 55.0
45 San Antonio United States 7.48 7.6 5.0 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 63.3 1,748 1,927 8,542 24,871 19211 573.75 70 1,104 0 788 649 50 440.3 3272.5 6 43.5
46 Tucson United States 7.47 7.6 5.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 63.6 1,748 1,933 8,530 24,942 19309 573.75 70 1,104 0 580 715 58 580.55 3268.25 6 43.5
47 Fort Worth United States 7.46 7.7 5.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.9 63.9 1,748 2,173 9,475 27,829 21593 573.75 70 1,104 0 953 715 51 454.75 3630.35 6 43.5
48 Helsinki Finland 7.47 7.7 0.0 4.0 7.4 7.8 1.9 6.5 64.3 4,428 1,858 26,956 26,725 0 330.65 70 1,525 2,502 921 836 24 78.2 3461.2 12 64.9
49 Louisville United States 7.44 7.7 5.2 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 64.5 1,748 1,914 8,337 24,718 19272 573.75 70 1,104 0 692 679 48 494.7 3194.3 6 43.5
50 Antwerp Belgium 7.20 7.8 0.0 0.0 10.0 5.5 4.0 9.3 64.5 9,675 1,553 29,268 28,310 0 1917.6 70 1,482 6,206 682 737 41 93.5 3656.7 12 66.7
51 Houston United States 7.44 7.8 5.2 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 64.6 1,748 2,316 9,950 29,543 23050 573.75 70 1,104 0 1,126 683 49 457.3 3812.25 6 43.5
52 Madison United States 7.44 7.8 5.2 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 64.5 1,748 2,239 9,648 28,614 22313 573.75 70 1,104 0 981 668 47 543.15 3696.65 6 43.5
53 Genova Italy 5.64 7.8 0.1 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 64.8 2,629 1,360 18,804 18,949 171 1027.65 70 1,531 1 513 773 26 48.45 2436.95 12 64.3
54 Gothenburg Sweden 8.44 7.8 2.5 2.0 9.3 9.8 7.8 8.5 65 6,552 1,596 17,475 25,707 9685 184.45 70 1,454 4,844 802 716 27 51.85 3297.15 10 53.0
55 Ghent Belgium 7.17 7.9 0.0 0.0 10.0 5.5 4.0 9.3 65.4 9,675 1,586 29,268 28,708 0 1917.6 70 1,482 6,206 706 745 42 93.5 3656.7 12 66.7
56 Sydney Australia 6.77 7.9 5.2 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 66.5 1,505 2,612 11,353 32,850 25290 290.7 70 1,145 0 1,630 805 43 134.3 4149.7 12 22.8
57 Dublin Ireland 6.58 7.9 5.0 5.0 5.7 4.2 3.0 9.0 66 1,765 2,447 11,812 31,130 22727 170 70 1,525 0 1,499 820 50 77.35 3929.55 9 33.4
58 Las Vegas United States 7.36 8.0 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 67 1,748 1,963 8,217 25,299 20097 573.75 70 1,104 0 763 695 54 449.65 3148.4 6 43.5
59 Buffalo United States 7.73 8.0 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 66.8 1,748 2,133 8,907 27,339 21685 573.75 70 1,104 0 796 744 54 538.05 3412.75 6 43.5
60 Vienna Austria 6.94 8.0 4.2 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 66.3 8,584 1,655 13,761 28,444 17274 2034.05 70 1,476 5,005 808 750 29 68 3574.25 7 55.0
61 Tulsa United States 7.35 8.1 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.9 67.5 1,748 2,019 8,368 25,973 20711 573.75 70 1,104 0 646 687 61 624.75 3206.2 6 43.5
62 Bologna Italy 5.55 8.1 0.5 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 67.7 2,629 1,430 18,804 19,785 1155 1027.65 70 1,531 1 628 727 26 48.45 2436.95 12 64.3
63 Milwaukee United States 7.36 8.1 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 67.2 1,748 2,236 9 28,584 22736 573.75 70 1,104 0 907 735 48 545.7 3547.05 6 43.5
64 Oklahoma city United States 7.32 8.2 5.7 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 68.5 1,748 2,090 8,517 26,829 21544 573.75 70 1,104 0 725 680 59 626.45 3263.15 6 43.5
65 Sacramento/Roseville United States 7.32 8.2 5.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 68.3 1,748 2,515 10,169 31,929 25600 573.75 70 1,104 0 1,216 839 56 403.75 3896.4 6 43.5
66 Brussels Belgium 7.06 8.3 0.3 0.0 10.0 5.5 4.0 9.3 68.9 9,675 1,714 29,268 30,248 1153 1917.6 70 1,482 6,206 802 777 43 93.5 3656.7 12 66.7
67 Dallas United States 7.31 8.3 5.7 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 68.7 1,748 2,348 9,475 29,920 24053 573.75 70 1,104 0 1,120 721 52 454.75 3630.35 6 43.5
68 Portland United States 7.26 8.4 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.1 1,748 2,603 10,230 32,980 26765 573.75 70 1,104 0 1,306 819 54 424.15 3919.35 6 43.5
69 Indianapolis United States 7.26 8.4 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.2 1,748 2,242 8,881 28,655 23264 573.75 70 1,104 0 995 747 53 447.95 3402.55 6 43.5
70 Las Palmas Spain 6.77 8.4 1.9 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 70.3 5,710 1,170 15,478 19,756 5033 1156 70 1,482 3,003 563 526 34 47.6 2340.9 12 55.1
71 Amsterdam Netherlands 8.17 8.4 4.7 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 69.8 3,346 2,445 14,449 32,682 21450 1802 70 1,475 0 1,501 851 39 53.55 3899.8 5 74.1
72 Jacksonville United States 7.28 8.4 7.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 69.7 1,748 2,114 4,230 27,115 26924 573.75 70 1,104 0 850 748 62 453.9 3241.05 3 43.5
73 Salt Lake City United States 7.24 8.5 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.8 1,748 2,341 9,172 29,838 24314 573.75 70 1,104 0 1,016 682 51 592.45 3513.9 6 43.5
74 Phoenix United States 7.24 8.5 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.8 1,748 2,336 9,151 29,777 24266 573.75 70 1,104 0 983 702 59 592.45 3506.25 6 43.5
75 Denver United States 7.25 8.5 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.7 1,748 2,727 10,611 34,469 28068 573.75 70 1,104 0 1,395 756 54 522.75 4065.55 6 43.5
76 Boston United States 7.21 8.6 5.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 71.9 1,748 3,377 14,918 42,272 32181 573.75 70 1,104 0 2,044 894 55 383.35 4899.4 7 43.5
77 Basel Switzerland 7.86 8.6 0.0 3.0 7.2 9.0 8.9 7.6 72 19,797 2,967 56,789 55,395 0 713.15 70 1,287 17,727 1,085 1,346 50 484.5 6412.4 12 73.8
78 Valencia Spain 6.72 8.6 2.0 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 71.7 5,710 1,204 15,478 20,154 5501 1156 70 1,482 3,003 552 563 42 47.6 2340.9 12 55.1
79 Paris France 7.56 8.6 0.5 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 71.7 1,787 2,100 25,570 26,991 1672 240.55 70 1,476 1 1,135 876 28 61.2 3112.7 12 67.9
80 Seattle United States 7.23 8.6 6.0 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 71.2 1,748 3,037 11,670 38,192 31203 573.75 70 1,104 0 1,670 911 56 399.5 4471 6 43.5
81 Seville Spain 6.70 8.7 2.1 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 72.4 5,710 1,220 15,478 20,347 5729 1156 70 1,482 3,003 566 570 37 47.6 2340.9 12 55.1
82 Ostrava Czech Republic 6.54 8.8 5.6 5.0 10.0 4.7 1.2 3.5 73.1 1,851 703 3,812 10,287 7617 246.5 70 1,535 0 245 428 14 17 1173 5 65.0
83 Florence Italy 5.35 8.9 1.2 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 74 2,629 1,584 18,804 21,632 3327 1027.65 70 1,531 1 735 773 27 48.45 2436.95 12 64.3
84 San Diego United States 7.14 8.9 6.3 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 74.1 1,748 2,814 10,430 35,510 29506 573.75 70 1,104 0 1,582 768 57 406.3 3995.85 6 43.5
85 Albany United States 7.14 8.9 6.3 10 7.3 4.6 9.3 8.8 74 1,748 2,183 8,213 27,941 23210 573.75 70 1,104 0 786 807 52 538.05 3146.7 6 43.5
86 Columbus United States 7.10 9 6.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 75.2 1,748 2,164 8,020 27,717 23173 573.75 70 1,104 0 991 714 49 409.7 3072.75 6 43.5
87 Austin United States 7.08 9.1 6.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 75.9 1,748 2,642 9,584 33,449 28077 573.75 70 1,104 0 1,381 756 51 453.9 3672 6 43.5
88 Tokyo Japan 5.95 9.1 5.9 2.0 5.4 3.2 7.1 7.0 75.6 1,269 1,935 8,668 24,484 18607 108.8 70 1,091 0 898 945 37 55.25 2700.45 6 53.5
89 Stockholm Sweden 8.06 9.2 4.0 2.0 9.3 9.8 7.8 8.5 77 6,552 1,988 17,475 30,410 15217 184.45 70 1,454 4,844 1,115 794 27 51.85 3297.15 10 53.0
90 Tampa United States 7.06 9.2 7.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 76.5 1,748 2,351 4,259 29,961 30237 573.75 70 1,104 0 1,107 739 52 453.9 3264 3 43.5
91 Seoul Incheon South Korea 7.02 9.2 6.7 4.0 7.5 5.3 10.0 9.3 76.3 1,442 1,595 5,670 20,588 17551 99.45 70 1,273 0 645 881 20 49.3 2249.95 6 42.0
92 Leipzig Germany 7.42 9.3 2.3 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 77.7 14,738 1,328 23,296 30,671 8676 681.7 70 1,476 12,511 485 729 30 84.15 3290.35 12 59.0
93 Atlanta United States 7.04 9.3 7.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 77.3 1,748 2,668 6,334 33,765 32272 573.75 70 1,104 0 1,281 788 54 545.7 3640.55 4 43.5
94 Orlando United States 7.01 9.4 8.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 78 1,748 2,309 4,106 29,451 29818 573.75 70 1,104 0 1,072 734 51 452.2 3145.85 3 43.5
95 Zurich Switzerland 7.63 9.5 0.7 3.0 7.2 9.0 8.9 7.6 79.3 19,797 3,433 56,789 60,994 4948 713.15 70 1,287 17,727 1,559 1,339 51 484.5 6412.4 12 73.8
96 Aachen Germany 7.37 9.5 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.3 14,738 1,382 23,296 31,323 9444 681.7 70 1,476 12,511 536 733 30 84.15 3290.35 12 59.0
97 Chicago United States 6.99 9.5 6.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 78.7 1,748 2,874 10,012 36,234 30849 573.75 70 1,104 0 1,488 829 53 504.9 3836.05 6 43.5
98 Mannheim Germany 7.39 9.5 2.4 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 78.5 14,738 1,353 23,296 30,977 9036 681.7 70 1,476 12,511 497 745 26 84.15 3290.35 12 59.0
99 Rome Italy 5.15 9.6 2.0 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 80.3 2,629 1,738 18,804 23,488 5511 1027.65 70 1,531 1 949 713 27 48.45 2436.95 12 64.3
100 Geneva Switzerland 7.61 9.6 0.8 3.0 7.2 9.0 8.9 7.6 79.9 19,797 3,472 56,789 61,464 5500 713.15 70 1,287 17,727 1,663 1,259 65 484.5 6412.4 12 73.8
101 Karlsruhe Germany 7.35 9.6 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.7 14,631 1,393 23,105 31,345 9695 675.75 70 1,476 12,409 545 739 26 84.15 3263.15 12 59.0
102 Dresden Germany 7.34 9.6 2.6 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 80.1 14,738 1,407 23,296 31,619 9792 681.7 70 1,476 12,511 542 754 26 84.15 3290.35 12 59.0
103 Bremen Germany 7.36 9.6 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.5 14,738 1,389 23,296 31,405 9540 681.7 70 1,476 12,511 525 749 31 84.15 3290.35 12 59.0
104 Hanover Germany 7.32 9.7 2.7 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 80.7 14,738 1,428 23,296 31,874 10092 681.7 70 1,476 12,511 618 698 28 84.15 3290.35 12 59.0
105 Nuremberg Germany 7.28 9.8 2.8 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 81.9 14,738 1,466 23,296 32,333 10632 681.7 70 1,476 12,511 616 734 32 84.15 3290.35 12 59.0
106 Milan Italy 5.08 9.9 2.2 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 82.4 2,629 1,788 18,804 24,090 6219 1027.65 70 1,531 1 960 753 27 48.45 2436.95 12 64.3
107 Los Angeles United States 6.88 9.9 7.3 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 82.1 1,748 3,111 10,358 39,080 33790 573.75 70 1,104 0 1,811 847 49 403.75 3968.65 6 43.5
108 Düsseldorf Germany 7.22 10.1 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84 14,738 1,537 23,296 33,180 11628 681.7 70 1,476 12,511 679 746 27 84.15 3290.35 12 59.0
109 Bonn Germany 7.21 10.1 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84.3 14,738 1,546 23,296 33,292 11760 681.7 70 1,476 12,511 650 785 26 84.15 3290.35 12 59.0
110 Cologne Germany 7.20 10.2 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84.5 14,738 1,554 23,296 33,384 11868 681.7 70 1,476 12,511 698 740 31 84.15 3290.35 12 59.0
111 London United Kingdom 7.66 10.4 9.6 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 86.4 1,462 2,734 2,697 34,265 37139 13.6 70 1,379 0 1,808 861 34 30.6 3304.8 6 13.6
112 Madrid Spain 6.22 10.5 4.0 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 87.7 5,710 1,578 15,478 24,642 10781 1156 70 1,482 3,003 841 647 43 47.6 2340.9 12 55.1
113 Stuttgart Germany 7.09 10.6 3.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 88.1 14,738 1,669 23,296 34,771 13500 681.7 70 1,476 12,511 836 722 27 84.15 3290.35 12 59.0
114 Berlin Germany 7.09 10.6 3.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 88 14,738 1,669 23,296 34,761 13488 681.7 70 1,476 12,511 801 753 31 84.15 3290.35 12 59.0
115 Barcelona Spain 6.14 10.8 4.3 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 90.2 5,710 1,635 15,478 25,335 11597 1156 70 1,482 3,003 881 663 43 47.6 2340.9 12 55.1
116 San Francisco United States 6.60 10.9 8.3 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 90.9 1,748 4,342 12,885 53,849 48193 573.75 70 1,104 0 2,875 1,000 54 413.1 4936.8 6 43.5
117 Hamburg Germany 7.00 10.9 3.9 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 91 14,738 1,767 23,296 35,944 14880 681.7 70 1,476 12,511 842 810 31 84.15 3290.35 12 59.0
118 Miami United States 6.62 10.9 9.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 90.4 1,748 2,856 4,332 36,020 37280 573.75 70 1,104 0 1,508 842 52 453.9 3319.25 3 43.5
119 Frankfurt Germany 7.01 10.9 3.8 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 90.4 14,634,738 1,745 23,296 35,679 14568 681.7 70 1,476 12,511 848 784 29 84.15 3290.35 12 59.0
120 Porto Portugal 4.97 11.4 2.4 0.0 10.0 0.4 4.9 8.6 94.9 1,815 1,197 12,791 16,176 3983 220.15 70 1,525 0 596 521 29 51 1421.2 12 75.0
121 Munich Germany 6.77 11.8 4.7 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 98.1 14,738 2,000 23,296 38,739 18168 681.7 70 1,476 12,511 1,091 794 31 84.15 3290.35 12 59.0
122 Brno Czech Republic 5.72 11.9 8.7 5.0 10.0 4.7 1.2 3.5 98.9 1,851 1,006 3,812 13,918 11889 246.5 70 1,535 0 485 486 17 17 1173 5 65.0
123 New York United States 6.26 12.2 9.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 101.6 1,748 4,378 11,623 54,288 50194 573.75 70 1,104 0 2,719 1,068 52 539.75 4453.15 6 43.5
124 Katowice Poland 4.93 12.6 10.8 6.0 10.0 2.6 2.2 0.0 104.9 2,992 786 1,777 12,427 12530 270.3 70 1,486 1,166 312 432 12 30.6 986.85 6 30.5
125 Lisbon Portugal 4.48 13.2 4.3 0.0 10.0 0.4 4.9 8.6 110.3 1,815 1,416 12,791 18,808 7079 220.15 70 1,525 0 790 545 31 51 1421.2 12 75.0
126 Prague Czech Republic 5.14 14.1 10.9 5.0 10.0 4.7 1.2 3.5 117.2 1,851 1,221 3,812 16,499 14925 246.5 70 1,535 0 651 534 19 17 1173 5 65.0
127 Wroclaw Poland 4.32 14.9 13.1 6.0 10.0 2.6 2.2 0.0 124.1 2,992 976 1,777 14,702 15206 270.3 70 1,486 1,166 473 459 13 30.6 986.85 6 30.0
128 Kraków Poland 4.32 14.9 13.1 6.0 10.0 2.6 2.2 0.0 124.1 2,992 975 1,777 14,691 15194 270.3 70 1,486 1,166 473 459 12 30.6 986.85 6 30.0
129 Warsaw Poland 4.03 16 14.3 6 10.0 2.6 2.2 0.0 133.4 2,992 1,068 1,777 15,803 16502 270.3 70 1,486 1,166 543 481 13 30.6 986.85 6 30.0
130 Budapest Hungary 2.51 23.4 22.1 6.0 10.0 1.3 9.2 8.5 195.3 9,336 950 1,205 20,739 22981 3109.3 70 1,516 4,641 420 494 14 22.95 884.85 3 45.4

brian-johnson
Brian Johnson
“Any city that has seen the financial crisis, and still provides the minimum required infrastructure to its citizens to connect to the Internet, is an opportunity for community residents to pay their own income to provide better options and opportunities for the future. The extra work and hours and weekends are worth the result for the pride, income, and family health longterm.”

Methodik

Diese Studie ermittelt die besten Städte, um ein Online-Unternehmen zu gründen. Sie basiert auf 22 Faktoren, die mit der Infrastruktur für Online-Unternehmen, den Lebenshaltungskosten und den Kosten für die Unternehmensgründung verbunden sind. Für die Auswahl der Städte wurden die OECD-Länder anhand ihrer verfügbaren Statistiken zur Unternehmensinfrastruktur analysiert, woraus eine endgültige Liste von 130 Städten resultierte.

Punktzahl


Die Werte wurden normiert; 0=entspricht dem niedrigsten und 10=dem höchsten Wert im endgültigen Datensatz. Bei Spalten, in denen ein niedriger Wert vorteilhafter ist, wurde die Punktzahl invertiert, so dass ein hoher Wert in jedem Fall positiv ist.

Bei folgenden Spalten erfolgte eine Umkehr der Punktzahl:
“Registrierungsdauer für neue Unternehmen”
“Kosten für die Unternehmensgründung & Lebenshaltungskosten, % der jährlichen Gehälter”

Je höher die Punktzahl, desto besser schneidet die Stadt bei diesem Faktor im Vergleich zu den anderen Städten im Index ab. Beispielsweise zeigt eine Punktzahl von 9 bei "Zeitspanne für die Registrierung eines neuen Unternehmens" an, dass die Stadt eine geringe Anzahl von Tagen aufweist, um ein neues Unternehmen zu registrieren.

Für die Normierung wurde folgende Formel verwendet:

 für die invertierten Punktzahlen.

Ballungsräume - Definition und Auswahl

Die Analyse wurde an Ballungsräumen (gemäß der Definition von Eurostat/OECD) durchgeführt. Die Form und Größe der Ballungsräume wird durch einen datengesteuerten Prozess bestimmt, der hochverdichtete Ballungszentren identifiziert und um die Pendlerzone rund um das Zentrum erweitert. Ziel ist es, so genannte "Funktionale Stadtgebiete" zu erstellen, die den gesamten Arbeits- und Wirtschaftsmarkt einer Stadt repräsentieren. In den Vereinigten Staaten werden Ballungsräume durch einen ähnlichen Prozess aufgebaut, der außerdem versucht, den Umfang der Medienmärkte zu erfassen.

Die vollständige Methodik für die Erstellung von "Funktionalen Stadtgebieten" finden Sie hier:
http://www.oecd.org/regional/regional-policy/Definition-of-Functional-Urban-Areas-for-the-OECD-metropolitan-database.pdf

Die Shapefiles für die "Funktionalen Stadtgebiete" finden Sie hier:
http://www.oecd.org/cfe/regional-policy/functionalurbanareasbycountry.htm

Notwendige Ersparnisse für die Gründung eines Web-Unternehmens
Infrastruktur für Online-Unternehmen (Punkte)
Kosten & Leistungen
Referenz einmalige Kosten
Referenz monatliche Kosten
Referenz Einkommen & Leistungen
Referenz Aggregation
Alle Währungsumrechnungen korrekt für den Stichtag: 20.09.2018.
Please direct any general press inquiries to: angela.yuan [at] sellics.com Tel: +49 (0)30 555 70 10 - 0