Die Themen Wirtschaftswachstum, ökonomisches Handeln und Nachhaltigkeit sind im 21. Jahrhundert präsenter denn je. Die zunehmende Weltbevölkerung und die Verknappung von Rohstoffen erfordern augenscheinlich einen rationalen Umgang mit begrenzten Ressourcen, um das Überleben und den ökonomischen Wohlstand des homo sapiens auf der Erde zu sichern. Aber was ist rationales Handeln? Gerade im Kontext der Nachhaltigkeit scheint das Wirtschaften einen intertemporalen Aspekt zu besitzen. Eine heute getroffene Entscheidung kann bereits morgen ineffizient sein. Effizienz und Effektivität sollten demnach nicht statisch betrachtet werden. Eine dynamische Sichtweise beinhaltet jedoch eine zunehmende Komplexität dieser beiden Konstrukte, in Bezug auf die Anwendbarkeit, die Datenbeschaffung und die Prognosefähigkeit.
Um das wirtschaftliche Handeln nachhaltig effizient zu gestalten, bedarf es offenbar einer permanenten Motivation zur Auffindung neuer und ökonomisch sinnvollerer Produktionsprozesse und Produkte.
Die durch die Globalisierung hervorgerufene Wettbewerbsintensität – und der damit verbundene Innovationsdruck – führen zu verkürzten Produktlebenszyklen. Um das Überleben von Unternehmen zu sichern, benötigen diese moderne Technologien. Nun sind Unternehmen in der Regel nicht in der Lage, ihre FuE-Ausgaben permanent zu steigern, um diese Technologien selbst zu generieren. Es bedarf ergo einer Zusammenarbeit der Unternehmen im Innovationsprozess. Eine wirksame Koordination wird oftmals durch Innovationsnetzwerke ins Leben gerufen.
Aber ist ein Innovationsprozess hinsichtlich eines Kosten-Nutzenkalküls überhaupt planbar? Gerade in Bezug auf Basisinnovationen sind die Innovationsfolgen in den meisten Fällen nicht abschätzbar. Wichtig ist es deshalb die Zukunftsoffenheit des Innovationsprozesses zu begreifen, der tatsächlich realisierbare Nutzen ist oftmals nicht absehbar.
Ein weiteres, nicht nur gesamtwirtschaftliches, Problem der effizienten Forschung und Entwicklung ist die Doppelt- und Mehrfachforschung. Dieser Problematik ist eine erhebliche und ineffiziente Ressourcenverschwendung inhärent.
Ebenso ist zu hinterfragen, wer die Innovationen hervorbringt – es ist nicht anzunehmen, dass dies der erfinderische Tüftler in seiner Garage tut. Vielmehr ist davon auszugehen, dass Innovationen in hochgradig spezialisierten Netzwerken entstehen.
Auf einen Blick
- Prüfung der Data Envelopment Analysis für die Effizienzanalyse von Netzwerken
- Übertragung von Thoms Effizienzkriterienkonzept auf Netzwerke
- 96 Quellen im Literaturverzeichnis
- 21 Abbildungen
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung in die Problemstellung
1.1 Technischer Fortschritt, Innovationen und Effizienz
1.2 Ziel und Struktur der Untersuchung
1.3 Innovationsforschungsansätze
1.3.1 (Neo-)klassische Wachstumstheorie
1.3.2 Evolutorische Konzepte
2. Begriffsabgrenzung
2.1 Effektivität versus Effizienz
2.2 Exkurs: X-(In-)Effizienz
3. Effizienzkonzepte
3.1 Mikroökonomische Konzepte
3.1.1 Technische Effizienz
3.1.2 Ökonomische Effizienz
3.1.3 Skaleneffizienz
3.2 Makroökonomische Konzepte
3.2.1 Allokationseffizienz
3.2.2 Adaptive Effizienz
3.2.3 Dynamische Effizienz
3.2.4 Evolutorische Effizienz
4. Effizienzmesskonzepte
4.1 Effizienzmessung nach Farrell
4.2 Data Envelopment Analysis
4.3 Dynamische Analyse
4.4 Effizienzkriterienkonzept
5. Kritische Würdigung und Ausblick
Zielsetzung und Themen
Die Arbeit untersucht, wie sich die Effizienz von Innovationsprozessen und Netzwerken theoretisch erfassen und messen lässt. Dazu betrachtet sie unterschiedliche Ansätze der Innovationsforschung und prüft mikro- und makroökonomische Effizienzkonzepte sowie ausgewählte Messverfahren auf ihre Anwendbarkeit unter den Bedingungen unsicherer und offener Innovationsprozesse.
- Technischer Fortschritt und Innovationsforschung
- Kooperation und Wissensaustausch in Innovationsnetzwerken
- Abgrenzung von Effektivität und Effizienz
- Statische und dynamische Effizienzkonzepte
- Effizienzmessung und Vergleich von Netzwerken
- Kriterien für die Bewertung einzelner Innovationsphasen
Auszug aus dem Buch
4.2 Data Envelopment Analysis
Dieses Modell basiert auf der im vorigen Kapitel vorgestellten Problematik der Produktionsfunktionsunbekanntheit. Ein funktionaler Zusammenhang zwischen Input und Output muss bei dieser Analyseform nicht hergestellt werden. Ebenso ist das Problem der mangelnden Markttransparenz nicht von Bedeutung. Das zu ermittelnde Effizienzmaß des Basismodells bezieht sich auf das Konzept der technischen sowie der Skaleneffizienz, eine Erweiterung des Modells lässt auch explizite Rückschlüsse auf beide Effizienzkonzepte zu. Die DEA lässt sich als nicht-parametrische lineare Optimierung verstehen. Das Grundmodell wird in der Literatur auch oftmals CCR-Modell genannt, nach seinen Entwicklern Charnes, Cooper und Rhodes. Untersuchungsgegenstand ist eine Produktionseinheit, innerhalb des Modells mit DMU (Decision Making Unit) abgekürzt. Dabei muss diese Einheit nicht auf ein Unternehmen beschränkt sein, vielmehr lässt sie sich auf verschiedene Ebenen erweitern. Somit ist dieses Modell auch für die Effizienzanalyse von Netzwerken geeignet. Anzumerken ist jedoch, dass es sich um ein Benchmark-Modell handelt, was in diesem Fall bedeutet, dass die ermittelten Effizienzkennzahlen jeweils nur relativen Aussagecharakter gegenüber anderen Untersuchungsobjekten haben.
Die in der Literatur benutzte Terminologie Effizienzanalyse scheint sehr euphemistisch, es handelt sich vielmehr um eine Ineffizienzanalyse.
Letztlich lässt sich mit diesem Analysemodell feststellen, welches Netzwerk gegenüber anderen effizienter gehandelt hat. Operationsbasis sind historische Daten, somit lassen sich auch Rückschlüsse aus angewandten Technologien ziehen. Die In- und Outputs müssen nicht als monetäre Größen erfasst werden, da man Marktpreise für die Datenbasis nicht unbedingt benötigt. Darüber hinaus können die In- und Outputs auch in verschiedenen Maßeinheiten auftreten. Dieser Aspekt erlaubt eine Anwendung der DEA auch für Organisationen und Netzwerke im Forschungsbereich. Die DEA ist besonders interessant, wenn es gilt, nicht-sequentielle, rückkopplungsorientierte Innovationsprozesse zu untersuchen.
Inputgrößen für den Innovationsprozess sind beispielsweise FuE-Finanzierung, FuE-Ausgaben, FuE-Personal und FuE-Subventionen. Aber auch andere FuE-Ressourcen wie Einnahmen aus Gebühren und Lizenzen sowie unentgeltliche Wissensressourcen sind mögliche Inputgrößen. Dabei ist es nicht notwendig, dass die zu untersuchende Einheit dies selbst bereitstellt. Wichtig ist hierbei nur, dass sie über die Allokation dieser verfügen kann.
Als Outputgröße wird üblicherweise die Anzahl der Patente ausgegeben. Dies wirft gewisse Schwierigkeiten auf. Zum einen ist nicht jede Innovation patentierbar, zu anderen ist nicht jedes Patent auf eine Innovation zurückzuführen. Ebenso ist die Anzahl der hervorgebrachten Innovationen als möglicher Output vorstellbar. Dabei bedarf es allerdings einer Konvention, welche festlegt was unter einer Innovation zu verstehen ist.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung in die Problemstellung: Das Kapitel erläutert den Zusammenhang zwischen technischem Fortschritt, Innovation und Effizienz. Es stellt neoklassische und evolutorische Forschungsansätze sowie die Bedeutung von Innovationsnetzwerken vor.
2. Begriffsabgrenzung: Effektivität und Effizienz werden voneinander abgegrenzt. Ein Exkurs behandelt Leibensteins Konzept der X-(In-)Effizienz und dessen Bezug zum Innovationsprozess.
3. Effizienzkonzepte: Die Arbeit erläutert technische, ökonomische und skalenbezogene Effizienz sowie gesamtwirtschaftliche Effizienzansätze. Dabei prüft sie deren Bedeutung für Innovationen und Innovationspolitik.
4. Effizienzmesskonzepte: Vorgestellt werden die Effizienzmessung nach Farrell, die Data Envelopment Analysis, dynamische Erweiterungen und ein Effizienzkriterienkonzept. Die Verfahren werden im Hinblick auf Innovationsprozesse und Netzwerke betrachtet.
5. Kritische Würdigung und Ausblick: Das abschließende Kapitel setzt die Forschungsansätze und Messmöglichkeiten zueinander in Beziehung und erörtert Perspektiven für die weitere Effizienzforschung.
Schlüsselwörter
Innovationsnetzwerke, Innovationseffizienz, technischer Fortschritt, Innovationsökonomik, evolutorische Ökonomik, Effizienzmessung, technische Effizienz, Skaleneffizienz, dynamische Effizienz, evolutorische Effizienz, Data Envelopment Analysis, Malmquist-Index, Pfadabhängigkeit, Wissensaustausch
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Effizienz von Innovationsprozessen und Netzwerken und mit Möglichkeiten, diese wissenschaftlich zu erfassen und zu messen.
Welche Themen stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen Innovationsforschung, Kooperation in Netzwerken, mikro- und makroökonomische Effizienzkonzepte sowie Verfahren zur Effizienzmessung.
Welches Ziel verfolgt die Untersuchung?
Sie prüft, inwiefern ausgewählte Effizienzbegriffe und Messkonzepte auf Innovationsleistungen und Netzwerke anwendbar sind.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit wertet wissenschaftliche Literatur aus, stellt theoretische Ansätze gegenüber und beurteilt ausgewählte Konzepte hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit. Eine eigene empirische Erhebung steht nicht im Mittelpunkt.
Was behandelt der Hauptteil?
Der Hauptteil grenzt zentrale Begriffe ab und erläutert verschiedene Effizienzkonzepte sowie statische und dynamische Verfahren ihrer Messung.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen gehören Innovationsnetzwerke, technischer Fortschritt, evolutorische Effizienz, Pfadabhängigkeit und Data Envelopment Analysis.
Welche Rolle spielt die Data Envelopment Analysis?
Sie wird als relatives Vergleichsverfahren vorgestellt, mit dem sich die Effizienz von Produktionseinheiten und grundsätzlich auch von Netzwerken untersuchen lässt.
Wie wird Pfadabhängigkeit im Zusammenhang mit Netzwerken behandelt?
Die Arbeit beschreibt, wie frühere Entscheidungen und etablierte Technologien spätere Entwicklungen prägen und den Wechsel zu anderen Lösungen erschweren können.
Welche Bedeutung haben die Phasen eines Innovationsprozesses?
Das Effizienzkriterienkonzept betrachtet unter anderem Ideengenerierung, Ideenakzeptierung und Ideenrealisierung mit jeweils passenden Kriterien.
- Quote paper
- Diplom-Ökonom Tim Oppermann (Author), 2009, Effizienz und Innovationsleistung von Netzwerken, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/137306
