Leseprobe
Gliederung:
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1 Einführung
1.1 Aktualität der Thematik
1.2 Gegenstand und Zielsetzung der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Alte und Neue Wachstumstheorie
2.2 Theoretische Relevanz von Bildung und Wissenschaft
2.3 Theoretische Relevanz von Forschung und Entwicklung
2.4 Theoretische Relevanz der Ökonomischen Leistungsfähigkeit
3 Wettbewerbsfaktoren im internationalen Vergleich
3.1 Das Fundament: Bildung und Wissenschaft
3.1.1 Auswahl der Indikatoren zur Betrachtung des Faktors Bildung
3.1.2 Inputindikatoren
3.1.2.1 Bildungsausgaben
3.1.2.2 Studienanfänger
3.1.3 Outputindikatoren
3.1.3.1 Bevölkerung mit Bildungsabschluss der Sekundarstufe
3.1.3.2 Bevölkerung mit Bildungsabschluss im Tertiärbereich
3.1.3.3 Anteil an Naturwissenschaftlern und Ingenieuren im Tertiärbereich
3.1.4 Input-Output-Relationen im Bildungssystem
3.2 Die Umsetzung: Forschung und Entwicklung
3.2.1 Auswahl der Indikatoren zur Betrachtung des Faktors Forschung und Entwicklung
3.2.2 Inputindikatoren
3.2.2.1 Öffentliche und privatwirtschaftliche Ausgaben für
Forschung und Entwicklung
3.2.2.2 Sektoralstruktur der Ausgaben für Forschung und Entwicklung
3.2.3 Outputindikatoren
3.2.3.1 Patentanmeldungen beim Europäischen Patentamt
3.2.3.2 Patentanmeldungen beim United States Patent and Trademark Office
3.2.3.3 Triaden-Patente
3.2.3.4 Sektoralstruktur der Patenanmeldungen
3.2.4 Input-Output-Relationen bei Forschung und Entwicklung
3.3 Die Marktergebnisse: Ökonomische Leistungsfähigkeit
3.3.1 Auswahl der Indikatoren zur Betrachtung des Faktors Ökonomische Leistungsfähigkeit
3.3.2 Inputindikatoren
3.3.2.1 Direktinvestitionen
3.3.2.2 Beschäftigung
3.3.2.3 Produktivität
3.3.3 Outputindikatoren
3.3.3.1 Bruttoinlandsprodukt
3.3.3.2 Sektoralstruktur des Bruttoinlandsprodukts
3.3.3.2 Außenhandel
3.3.3.3 Sektoralstruktur des Internationalen Handels
3.3.4 Input-Output-Relationen bei Ökonomischer Leistungsfähigkeit
4 Analyse der Zusammenhänge der Indikatoren im internationalen
Vergleich
4.1 Korrelation zwischen Bildungsindikatoren und Forschung- und Entwicklungsindikatoren
4.1.1 Korrelation zwischen Inputindikatoren
4.1.2 Korrelation zwischen Outputindikatoren
4.1.3 Korrelation zwischen Input- und Outputindikatoren
4.1.4 Gesamtkorrelation zwischen den Wettbewerbsfaktoren
4.2 Korrelation zwischen Bildungsindikatoren und Ökonomischen Leistungsfähigkeitindikatoren
4.2.1 Korrelation zwischen Inputindikatoren
4.2.2 Korrelation zwischen Outputindikatoren
4.2.3 Korrelation zwischen Input- und Outputindikatoren
4.2.4 Gesamtkorrelation zwischen den Wettbewerbsfaktoren
4.3 Korrelation zwischen Ökonomische Leistungsfähigkeitindikatoren
und Forschung- und Entwicklungsindikatoren
4.3.1 Korrelation zwischen Inputindikatoren
4.3.2 Korrelation zwischen Outputindikatoren
4.3.3 Korrelation zwischen Input- und Outputindikatoren
4.3.4 Gesamtkorrelation zwischen den Wettbewerbsfaktoren
4.4 Die Platzierungen der einzelnen Nationen innerhalb der
Untersuchung
4.5 Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse
5 Wirtschaftspolitische Schlussfolgerungen
Literatur- und Quellenverzeichnis
Anhang A
Anhang B
Abkürzungsverzeichnis:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildungsverzeichnis:
Abbildung 1: Jährliche Ausgaben für Bildung pro Schüler/Studierenden, nach Bildungsbereichen (2002) – I.1.1 sowie I.1.2
Abbildung 2: Bildungsausgaben je BIP, je Studienanfänger, je Studierenden, je Studium und je Absolventen in US$ für ausgewählte Länder (1998-2000) – I.1.3
Abbildung 3: Gesamtausgaben für Bildung im Verhältnis zum BIP (2001)
Abbildung 4: Ausgaben des BMBF für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Entwicklung absolut (1991 – 2005)
Abbildung 5: Studienanfänger absolut und am Altersjahrgang in Deutschland (1993 – 2004)
Abbildung 6: Studienanfänger im Tertiärbereich (2003) - I.2
Abbildung 7: Bevölkerung mit Bildungsabschlüssen der Sekundarstufe II
(2002) - I
Abbildung 8: Bevölkerung mit mindestens einem Abschluss im
Sekundarbereich II(2003)
Abbildung 9: Bevölkerung mit einem Abschluss im Tertiärbereich,
Altersgruppen 55-64 Jahre (2002)
Abbildung 10: mit einem Abschluss im Tertiärbereich, Altersgruppen
25-34 Jahre (2002) - I.4
Abbildung 11: Bevölkerung mit einem Abschluss im Tertiärbereich,
Altersgruppen 25-64 Jahre (2002) - I.4
Abbildung 12: Durchschnittsalter im Tertiärbereich nach Jahren im Jahr
Abbildung 13: Hochschulabsolventen von 1993 bis 2002 und Prognose für
ausgewählte Studienbereiche der Ingenieur- und der Mathematik / Naturwissenschaften
Abbildung 14: Anteil der Abschlüsse für die Fächergruppen der Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften. (2002) – I.5.1, sowie I.5
Abbildung 15: OECD-Output bei Universitären Abschlüssen für die
Hauptregionen
Abbildung 16: Korrelation zwischen Ausgaben für den Tertiärbereich und Bildungsabschluss
Abbildung 17: Input-Output Korrelation von Bildung und Wissenschaft
Abbildung 18: Bruttoinlandsausgaben für Forschung und Entwicklung Deutschlands absolut und als Anteil am Bruttoinlandsprodukt
Abbildung 19: Bruttoinlandsausgaben für Forschung und Entwicklung
Deutschlands absolut nach durchgeführten Sektoren (1991- 2003)
Abbildung 20: Bruttoinlandsausgaben für Forschung und Entwicklung Deutschlands absolut nach Finanzierungsquellen (2003)
Abbildung 21: FuE-Intensität in der EU-25, Japan und den USA – I.6.1
Abbildung 22: Prozentsatz der von dem Wirtschaftssektor finanzierten
FuE-Ausgaben (2002) – I.6.2
Abbildung 23: FuE-Aufwendungen der Wirtschaft in ausgewählten Wirtschaftszweigen (2004)
Abbildung 24: Schwerpunkte der FuE-Tätigkeit in Deutschland im Verhältnis zu OECD-Ländern
Abbildung 25: Internationaler Vergleich der Verteilung der FuE-Aufwendungen auf Wirtschaftsbereiche (2000)
Abbildung 26: Patentanmeldungen beim Europäischen Patentamt (EPA)
(2002) –I
Abbildung 27: Europäische Patentanmeldungen in absoluten Zahlen (2002)
Abbildung 28: Historische Entwicklung der europäischen Patentanmeldungen in absoluten Zahlen (2000)
Abbildung 29: Patentzulassungen durch das United States Patent and Trademark Office (USPTO) (2002)
Abbildung 30: Erteilung von Triaden-Patentfamilien – I.10
Abbildung 31: Europäische Patente im Spitzentechnologiebereich (2002) – I.11.1
Abbildung 32: Europäische Patente im Hochtechnologiebereich (2002) – I.11.2
Abbildung 33: Technologische Spezialisierung bei EPA-Patenten nach Technologiefeldern (2002)
Abbildung 34: Korrelation zwischen den Ausgaben für FuE und Anzahl Triaden- Patente
Abbildung 35: Input-Output Korrelation von Forschung und Entwicklung
Abbildung 36: Direktinvestitionsströme der EU und USA im Vergleich
Abbildung 37: Zu- und Abflüsse von Direktinvestitionen für Deutschland zum
BIP (1990-2003)
Abbildung 38: Durchschnittliche Zu- und Abflüsse von Direktinvestitionen im internationalen Vergleich zum BIP (1990-2002) – I.12.1
Abbildung 39: Zu- und Abflüsse von Direktinvestitionen im internationalen
Vergleich zum BIP (2003) – I.12.2
Abbildung 40: Gesamt- und Langzeitarbeitslosigkeit (2003). – I.13.1
Abbildung 41: Beschäftigungsquote insgesamt (2003). – I.13.2
Abbildung 42: Durchschnittliches Wachstum des Anteils der erwerbstätigen
Personen an der Gesamtbevölkerung
Abbildung 43: Entwicklung der jährlichen Arbeitszeit je
Erwerbstätigen in Stunden
Abbildung 44: Entwicklung der Arbeitsproduktivität und des Bruttosozial-
produktes in konstanten Preisen in Deutschland (1991 -2004)
Abbildung 45: Arbeitsproduktivität in den Jahren 1993 und 2003 - I.14 im
Verhältnis zum EU Durchschnitt
Abbildung 46: Wirtschaftswachstum Bruttoinlandsprodukt preisbereinigt in Deutschland (1951 -2005)
Abbildung 47: Durchschnittliches Wachstum des realen Bruttoinlandsprodukts
(1991-2003) – I.15.1
Abbildung 48: BIP pro Kopf in KKS (2002) – I.15.2
Abbildung 49: Anteil der forschungsintensiven Dienstleistungen am Gesamtbruttoinlandsprodukt (2002) – I.16.1
Abbildung 50: Anteil der Hochwert-Technologie Waren am Gesamtbruttoinlandsprodukt (2002). – I.16.2
Abbildung 51: Anteil der Spitzentechnologie Waren am
Gesamtbruttoinlandsprodukt (2002). – I.16.3
Abbildung 52: Anteil der Forschungsintensiven Waren am Gesamtbruttoinlandsprodukt (2002)
Abbildung 53: Anteil der forschungsintensiven Wertschöpfung am Gesamtbruttoinlandsprodukt (2002) – I.16.4
Abbildung 54: Durchschnittlicher Anteil des Außenhandels im Verhältnis zum BIP (2003) – I.17.1
Abbildung 55: Gesamtentwicklung des deutschen Außenhandelsüberschusses
(1951 -2005)
Abbildung 56: Außenhandel Deutschlands nach Erdteilen (2003)
Abbildung 57: Die größten Handelspartner Deutschlands 2003
Abbildung 58: Anteil der fünf größten Handelsnationen der Welt
Abbildung 59: Gesamtentwicklung des Außenhandelsüberschusses ausgewählter
OECD Staaten (1990 -2004)
Abbildung 60: Handelsbilanz im internationalen Vergleich für das
Jahr 2003. – I.17.2
Abbildung 61: Wachstumsraten von Spitzen- und Hochtechnologie beim
Außenhandel im internationalen Vergleich (1994-2003)
Abbildung 62: Marktanteile von Spitzen- und hochwertiger Technologie beim Außenhandel im internationalen Vergleich (2003) – I.18.1
Abbildung 63: Anteil und Wachstum forschungsintensiver Waren im Rahmen
des Außenhandels (1994-2003)
Abbildung 64: Sektorale Struktur des Außenhandels im internationalen Vergleich (2003) – I.18.2 + I.18.3 + I.18.4
Abbildung 65: Handelsbilanz bei Dienstleistungen im Internationalen Vergleich (2000-2003). – I.18.5
Abbildung 66: Deutschlands wichtigste Exportgüter im Jahr 2003
Abbildung 67: Korrelation zwischen den Arbeitsproduktivität und
Arbeitslosenquote
Abbildung 68: Korrelation zwischen der Arbeitsproduktivität und BIP pro Kopf
Abbildung 69: Korrelation zwischen Handelsbilanz und Anteil der FuE-intensiven hochwertigen Technologie
Abbildung 70: Input-Output-Korrelation von Ökonomischer Leistungsfähigkeit
Abbildung 71: Korrelation zwischen Ausgaben im FuE-Bereich und Bildungsausgaben im Tertiärbereich
Abbildung 72: Input-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft und
Forschung und Entwicklung
Abbildung 73: Korrelation zwischen der Anzahl an Triaden-Patenten und Bildungsabschlüssen im Tertiärbereich
Abbildung 74: Korrelation zwischen dem Anteil der Promotionen bei Naturwissenschaftlern und Ingenieuren und der Anzahl an
Patenten bei hochwertigen Technologien
Abbildung 75: Output-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft und
Forschung und Entwicklung
Abbildung 76: Korrelation zwischen Anzahl an Patentanmeldungen beim
US PTO und den Bildungsausgaben im Tertiärbereich
Abbildung 77: Korrelation zwischen Inputfaktor Bildung und Wissenschaft
und Outputfaktor Forschung und Entwicklung
Abbildung 78: Korrelation zwischen Anteil von Naturwissenschaftlern und Ingenieuren und relativen Ausgaben für forschungsintensive
Sektoren
Abbildung 79: Korrelation zwischen Outputfaktoren Bildung und Wissenschaft und Inputfaktoren Forschung und Entwicklung
Abbildung 80: Korrelation zwischen den Wettbewerbsfaktoren Bildung
und Wissenschaft und Forschung und Entwicklung
Abbildung 81: Korrelation zwischen Bildungsausgaben im Tertiärbereich
und der Beschäftigungsquote
Abbildung 82: Korrelation zwischen Bildungsausgaben im Sekundärbereich
und der Arbeitsproduktivität
Abbildung 83: Input-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft und Ökonomischer Leistungsfähigkeit
Abbildung 84: Korrelation zwischen Bildungsabschlüssen im Tertiärbereich
und dem BIP pro Kopf
Abbildung 85: Korrelation zwischen Bildungsausgaben im Tertiärbereich
und dem BIP pro Kopf
Abbildung 86: Output-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft und Ökonomischer Leistungsfähigkeit
Abbildung 87: Korrelation zwischen Bildungsausgaben im Sekundärbereich
und BIP pro Kopf
Abbildung 88: Korrelation zwischen Bildungsgesamtausgaben im Verhältnis
zum BIP und Wirtschaftswachstum
Abbildung 89: Korrelation zwischen Inputfaktoren Bildung und Wissenschaft
und Outputfaktoren Ökonomischer Leistungsfähigkeit
Abbildung 90: Korrelation zwischen Bildungsabschlüssen im Tertiärbereich
und der Arbeitslosenquote
Abbildung 91: Korrelation zwischen Bildungsabschlüssen im Tertiärbereich
und der Beschäftigungsquote
Abbildung 92: Korrelation zwischen Outputfaktoren Bildung und Wissenschaft
und Inputfaktoren Ökonomische Leistungsfähigkeit
Abbildung 93: Korrelation zwischen den Wettbewerbsfaktoren Bildung
und Wissenschaft und Ökonomische Leistungsfähigkeit
Abbildung 94: Korrelation zwischen der Beschäftigungsquote und den Gesamtinvestitionen für FuE im Verhältnis zum BIP
Abbildung 95: Input-Korrelation zwischen Forschung und Entwicklung
und Ökonomische Leistungsfähigkeit
Abbildung 96: Korrelation zwischen der Anzahl an Patenten im Spitzentechnologiesektor und dem Anteil der FuE-intensiven Spitzentechnologie am BIP
Abbildung 97: Korrelation zwischen der der Anzahl an Patenten bei
hochwertigen Technologien und dem Anteil des Außenhandels
im Verhältnis zum BIP
Abbildung 98: Output-Korrelation zwischen Forschung und Entwicklung
und Ökonomische Leistungsfähigkeit
Abbildung 99: Korrelation zwischen den Ausgaben für FuE bei hochwertigen Technologien und dem Marktanteil für hochwertige Technologien innerhalb des Außenhandels
Abbildung 100: Korrelation zwischen den Ausgaben für FuE bei hochwertigen Technologien und der Handelsbilanz bei Dienstleistungen
Abbildung 101: Korrelation zwischen den Ausgaben für FuE bei Dienstleistungen
und der Handelsbilanz im internationalen Vergleich
Abbildung 102: Korrelation zwischen den Rängen bei Ausgaben für FuE-intensive Dienstleistungen und Wachstum des realen BIP
Abbildung 103: Korrelation zwischen Inputfaktoren Forschung und Entwicklung
und Outputfaktoren Ökonomische Leistungsfähigkeit
Abbildung 104: Korrelation zwischen der Arbeitsproduktivität und der Anzahl
der Patentanmeldungen beim EPO
Abbildung 105: Korrelation zwischen der Beschäftigungsquote und der Anzahl
der Patentanmeldungen im Spitzentechnologiesektor
Abbildung 106: Korrelation zwischen Outputfaktoren Forschung und Entwicklung
und Inputfaktoren Ökonomische Leistungsfähigkeit
Abbildung 107: Korrelation zwischen den Wettbewerbsfaktoren Forschung und Entwicklung und Ökonomische Leistungsfähigkeit
Tabellenverzeichnis:
Tabelle 1: Studienanfänger in ausgewählten OECD- Ländern 1998-2001
Tabelle 2: Korrelation von Bildung und Wissenschaft
Tabelle 3: Plätze bei Bildung und Wissenschaft
Tabelle 4: Korrelation von Forschung und Entwicklung
Tabelle 5: Plätze bei Forschung und Entwicklung
Tabelle 6: Korrelation von Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 7: Plätze bei Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 8: Input-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft
und Forschung und Entwicklung.
Tabelle 9: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Forschung und Entwicklung.
Tabelle 10: Output Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft
und Forschung und Entwicklung.
Tabelle 11: Durchschnittliche Ränge für die Outputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Forschung und Entwicklung.
Tabelle 12: Korrelation zwischen Inputfaktoren Bildung und Wissenschaft
und Outputfaktoren Forschung und Entwicklung.
Tabelle 13: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Outputindikatoren von
Forschung und Entwicklung.
Tabelle 14: Korrelation zwischen Outputfaktoren Bildung und Wissenschaft
und Inputfaktoren Forschung und Entwicklung.
Tabelle 15: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Outputindikatoren von
Forschung und Entwicklung.
Tabelle 16: Durchschnittliche Ränge für die Wettbewerbsfaktoren
Bildung und Wissenschaft und Forschung und Entwicklung.
Tabelle 17: Input-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft
und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 18: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 19: Output-Korrelation zwischen Bildung und Wissenschaft und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 20: Durchschnittliche Ränge für die Outputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 21: Korrelation zwischen Inputfaktoren Bildung und Wissenschaft
und Outputfaktoren Ökonomische Leistungsfähigkeit
Tabelle 22: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren
von Bildung und Wissenschaft und Outputindikatoren
Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 23: Korrelation zwischen Outputfaktoren Bildung und Wissenschaft
und Inputfaktoren ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 24: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von Bildung
und Wissenschaft und Outputindikatoren Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 25: Durchschnittliche Ränge für die Wettbewerbsfaktoren Bildung
und Wissenschaft und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 26: Input Korrelation zwischen Forschung und Entwicklung
und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 27: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von Forschung
und Entwicklung und die Inputindikatoren Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 28: Output-Korrelation zwischen Forschung und Entwicklung
und Ökonomischer Leistungsfähigkeit.
Tabelle 29: Durchschnittliche Ränge für die Outputindikatoren von Forschung
und Entwicklung und die Inputindikatoren Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 30: Korrelation zwischen Inputfaktoren Forschung und Entwicklung
und Outputfaktoren Ökonomische Leistungsfähigkeit
Tabelle 31: Durchschnittliche Ränge für die Inputindikatoren von
Forschung und Entwicklung und den Outputindikatoren
Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 32: Korrelation zwischen Outputfaktoren Forschung und Entwicklung
und Inputfaktoren Ökonomische Leistungsfähigkeit
Tabelle 33: Durchschnittliche Ränge für die Outputindikatoren von Forschung
und Entwicklung und die Inputindikatoren
Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 34: Durchschnittliche Ränge für die Wettbewerbsfaktoren Forschung
und Entwicklung und Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 35: Ränge der Nationen innerhalb des Wettbewerbsfaktors Bildung
und Wissenschaft
Tabelle 36: Ränge der Nationen innerhalb des Wettbewerbsfaktors
Forschung und Entwicklung
Tabelle 37: Ränge der Nationen innerhalb des Wettbewerbsfaktors
Ökonomische Leistungsfähigkeit.
Tabelle 38: Ränge der Nationen innerhalb aller Indikatoren.
1. Einführung
1.1 Aktualität der Thematik
Mit dem Thema die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands im internationalen Vergleich wird ein aktuelles und thematisch weitreichendes Problemfeld angesprochen, welches vor dem Hintergrund der stetigen Globalisierung und dem damit verbundenen globaler werdenden Wettbewerb sowie den daraus resultierenden landesspezifischen Effekten für Deutschland von zentraler Bedeutung ist. Löhne und Renditen geraten immer mehr unter Druck, Märkte werden dereguliert und Marktzugangsbeschränkungen beseitigt; der technologische Fortschritt schreitet immer schneller voran. Um hier international weiter wettbewerbsfähig zu sein, werden die Produktlebenszyklen immer kürzer.[1]
Daraus resultiert die Notwendigkeit, die Aufwendungen für Forschung und Entwicklung zu erhöhen, um die Innovationen früher zur Diffusion zu bringen.[2]
Wirtschaftliches Wachstum hängt in diesem Zusammenhang zunehmend von internationalem Handel von Waren, Dienstleistungen und Technologien ab. Diese Entwicklungstrends beeinflussen nicht unerheblich die Standortwahl der Unternehmen, wodurch die internationale, intersektorale und interregionale Verflechtung der Wirtschaft steigt. Dies führt zwangsläufig zu steigenden Anforderungen an immobile Produktionsfaktoren, hier vor allem an den Produktionsfaktor Arbeit, also die Qualität des Humankapitals. In diesem Zusammenhang kommt der Politik eine wichtige Aufgabe zu, nämlich das Setzen ökonomischer und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen zur Sicherung der Standortqualität.[3]
In Hinblick auf das Wirtschaftswachstum und die damit verbundene Entwicklung eines wettbewerbsfähigen Standorts ist die zentrale Fragestellung: Welche Faktoren sind in welchem Zusammenhang von Bedeutung um die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Diese Projektarbeit widmet sich dieser Fragestellung, insbesondere der Überprüfung der in der aktuellen Diskussion häufig angeführten Wertkette: Exzellente Bildung führt zu einem erfolgreichen Innovationsstandort, der wiederum die Grundvoraussetzung für ökonomische Leistungsfähigkeit und damit Wirtschaftswachstum darstellt.
1.2 Gegenstand und Zielsetzung der Arbeit
Trotz einer großen Zahl an nationalen und internationalen empirischen Studien und Publikationen sind einige Zusammenhänge zwischen den gewählten Indikatoren nach wie vor ungeklärt. Die meisten Arbeiten haben nur zwei der Wettbewerbsfaktoren zum Gegenstand oder gehen ausschließlich mathematisch-statistisch vor, ohne Interpretation der Datensätze. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es die Gründe und Ergebnisse für Bildungs-, technologische und ökonomische Leistungsfähigkeit auf nationaler Ebene, wie auch im internationalen Vergleich anhand von aktuellem Datenmaterial aufzuarbeiten und auf der Basis einer wirkungszusammenhängend orientierten Analyse gesamtwirtschaftlicher Beziehungen zu identifizieren und aufzudecken. Über die deskriptive und analytische Funktion hinaus steht die Identifizierung von möglichen Handlungsoptionen für eine Wirtschaftspolitik zum Schluss im Vordergrund, sofern die Indikatoren hierfür ausreichende Informationen bereitstellen. Im Einzelnen werden folgende Teilaspekte bearbeitet:
- Darstellung der theoretischen Grundlagen anhand neuerer Ansätze in der Wachstumstheorie vor dem Hintergrund ausgewählter Modelle (Kapitel 2).
- Entwicklung, Ausmaß und Intensität der wichtigsten Input- und Outputfaktoren für die Generierung von Humankapital, Innovationen sowie ökonomischer Leistungsfähigkeit auf nationaler Ebene sowie im internationalen Vergleich (Kapitel 3).
- Analyse der Wirkungszusammenhänge zwischen Input- und Outputfaktoren innerhalb jedes Wettbewerbsfaktors auf nationaler Ebene sowie im internationalen Vergleich (Kapitel 3).
- Untersuchung auf Wechselbeziehung der einzelnen Indikatoren untereinander zur Aufdeckung oder Widerlegung von Wirkungsketten innerhalb des Innovationssystems (Kapitel 4).
- Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse und Ableitung von Handlungsoptionen für eine Wirtschaftspolitik (Kapitel 5).
Als empirische Basis für die Untersuchungen werden einige spezifische Indikatoren ausgewählt, die zur Ereichung eines aussagekräftigen Ergebnisses als besonders sinnvoll erachtet werden. Die hierfür herangezogenen verschiedenen Datenquellen beruhen alle auf der international harmonisierte Datenerhebung der OECD, der Eurostat oder deren Datenlieferanten (z.B. BMBF). Die ausschließliche Berücksichtigung von Studien und Datenquellen mit Rückgriff auf die OECD und Eurostat-Datenbasis hat den Vorteil der Vergleichbarkeit der Daten.
Zur Veranschaulichung der Daten wird innerhalb der Arbeit ausschließlich eine grafische Darstellungsform gewählt. Daten, die diesen Darstellungen zu Grunde liegen sowie Verweise auf Tabellen beziehen sich auf Tabellen im Anhang B. Der Untersuchung liegen die Daten aus dem Januar 2006 zugrunde.
Im Einzelnen handelt es sich dabei um folgende nach Institutionen untergliederte Quellen:
- Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)
- Statistisches Amt der Europäischen Gemeinschaften (Eurostat)
- European Commission (EU)
- Statistisches Bundesamt
- Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
- Institut der deutschen Wirtschaft Köln (IWD)
- Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI)
- Fraunhofer-Institut für Systemtechnik und Innovationsforschung (ISI)
- Niedersächsisches Institut für Wirtschaftsforschung (NIW)
- Hochschul-Informations-System (HIS)
- Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW)
Im Rahmen der internationalen Vergleiche dieser Arbeit wird das Hauptaugenmerk auf folgenden Ländern liegen:
- Deutschland
- Frankreich
- Großbritannien
- Italien
- Polen
- Österreich
- Niederlande
- Finnland
- Schweden
- USA
- Japan
Die Auswahl ist bewusst gesetzt und orientiert sich zum einen an den großen und damit vergleichbaren europäischen Ländern sowie zum anderen an den wirtschaftlich und technologisch führenden europäischen Kleinstaaten. Bei den außereuropäischen Staaten sind in erster Linie die weiteren Triadenstaaten USA und Japan von Interesse. In einigen Fällen werden darüber hinaus, bei besonderem Interesse, auch noch andere Staaten mit einbezogen.
Dabei erhebt diese Abhandlung keinen Anspruch auf Vollständigkeit, was aufgrund der bis heute stark kontrovers diskutierten Thematik auch nicht möglich ist. Ziel ist es vielmehr durch eine detaillierte Darstellung der wichtigsten Indikatoren sowie deren Interpretation einen Überblick über die Position Deutschlands im internationalen Vergleich zu geben. Daher werden die Ergebnisse auf Basis der Indikatoren auch nicht in Form absoluter Beträge charakterisiert, sondern im Rahmen von Größenordnungen und Proportion zueinander in Rangordnungen gestellt.
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Alte und Neue Wachstumstheorie
Ein zentrales Phänomen innerhalb der Wirtschaftswissenschaften ist die Frage nach den Gründen für Wirtschaftswachstum. Insbesondere welche Ursachen Volkswirtschaften langsamer oder schneller wachsen lassen und damit verbunden die zeitgleiche Existenz von armen und reichen Ländern sowie die Frage, welche Impulse eine positive Veränderung hin zu mehr Wachstum erwarten lassen ist dabei von zentraler Bedeutung. Die mit dieser Zielsetzung entwickelten Theorien differenzieren hinsichtlich der unterstellten Prämissen und der mehr oder weniger komplexen Erklärungsansätze.[4]
Seit den 30ern des letzten Jahrhunderts diskutiert man über Lösungsansätze einer solchen „Wachstumstheorie“. Erste Werke zu diesem Thema stammen von Harrod (1939) und Domar (1946), die als Dynamisierung des keynesianischen Systems unter Berücksichtigung des Einkommens- und Kapazitätseffekts von Investitionen verstanden werden können.[5]
Erst aufgrund einer Phase hoher Wachstumsraten und zunehmender Beschäftigung in den 50er und 60er Jahren und infolge der grundlegenden Arbeiten von Solow (1956, 1957) und Swan (1956) folgte wieder eine intensivere Auseinandersetzung mit der Thematik. In diesem Zusammenhang wurden neue neoklassische angebotsorientierte Theorien mit exogenem technologischen Fortschritt konzipiert und empirische Studien durchgeführt.[6]
Kennzeichnende Eigenschaften dieser Modelle sind, dass neben der Akkumulation von physischem Kapital auch exogene Faktoren eine Rolle spielen und zwar in Form von technologischem Fortschritt. Jedoch fiel der technologische Fortschritt wie „Manna vom Himmel“, er blieb als ein permanent vorhandener externer Faktor außerhalb des Erklärungsansatzes des Modells.[7] Neben diesem zentralen Kritikpunkt an den Modellen konnten auch die zum Teil erheblichen Produktivitätswachstumsunterschiede zwischen den verschiedenen Ländern nicht erklärt werden. Zentrale Aussage war aufgrund des Gesetzes der „Sinkenden Grenzproduktivität“, dass sich diese Unterschiede automatisch angleichen würden.[8] Somit konnten diese Modelle nicht vollständig den Ursprung des Wachstums erklären und waren daher nur bedingt hilfreich. Diese Modelle gelten heute als „alte“ Wachstumstheorie.
Nach dieser Kritik initiierte erst Romer (1986, 1990) einen neuen Anlauf zur Erweiterung dieser Theorie und zwar zentral um den Aspekt der Endogenisierung der zentralen Effekte technologischen Fortschritts und Humankapitals. Dieses Modell gilt heute als „neue“ Wachstumstheorie. Zentrale Aussage des Modells ist, dass Wachstum nicht nur durch Kapitalakkumulation zustande kommt, sondern durch proportionale Akkumulation von steigenden Skaleneffekten, wie dem Learning-By-Doing Mechanismus von Arrow (1962). Danach entsteht ein neues Wissen, von dem Dritte nicht vollständig ausgeschlossen werden können. Dieses z.B. durch Patente oder Geheimhaltung gesicherte Wissen steht früher oder später allen zur Verfügung und führt zu positiven externen Effekten, was man als so genannten Spill-Over-Effekt bezeichnet.[9] Somit führt Romer den Produktionsfaktor „Wissen“ als zentralen Erklärungsansatz für mehr Wachstum ein, wobei er zwischen internem Wissen (Learning-By-Doing), z.B. durch Zufall oder gezielte Forschung und Entwicklung, und dem extern durch Diffusion sich ausbreitenden Wissen, wie z.B. durch Imitation oder Verbesserungs-Strategien, unterscheidet.[10]
Konsequenter Schluss aus diesen Annahmen ist, dass eine Volkswirtschaft umso stärker wächst, je mehr Humankapital im Wissensgenerierungssektor (Hochschulen, Grundlagenforschung, Forschung und Entwicklung) eingesetzt wird. Dabei können nicht nur eigene Anstrengungen, sondern auch Imitationsstrategien erfolgreich sein, wie z.B. die japanische Wirtschaftspolitik nach dem zweiten Weltkrieg eindrucksvoll bewiesen hat.
Im Folgenden soll nun die theoretische Relevanz der für diese Projektarbeit wesentlichen drei Teilaspekte Bildung und Wissenschaft, Forschung und Entwicklung sowie Ökonomische Leistungsfähigkeit kurz betrachtet werden.
2.2 Theoretische Relevanz von Bildung und Wissenschaft
Im Rahmen der theoretischen Literatur werden die Aspekte Bildung und Wissenschaft in dem noch etwas weiter gefassten Begriff „Humankapital“ zusammengeführt. Das heißt, wenn im Folgenden von Humankapital gesprochen wird, sollen darunter insbesondere die zentralen Aspekte Bildung und Wissenschaft verstanden werden.
Neben dem zentralen Ansatz von Romer ist ein häufig diskutierter Ansatz der von Lucas (1988). Auch er unterteilt innerhalb seines Ansatzes in interne Effekte durch Erhöhung des Humankapitals, verbunden mit einer persönlichen Produktivitätssteigerung und externe Effekte der Aus- und Weiterbildung. Jede persönliche Erhöhung führt automatisch auch zu einer gesamtwirtschaftlichen Erhöhung der Produktivität.[11] Besonderer Aufmerksamkeit bedarf deshalb auch der Einsatz von qualifizierten Inputfaktoren, wie Professoren und Lehrern, deren Qualifikation nicht unerheblich die Erträge beeinflusst.[12]
Diese Annahmen lassen sich unter Rückgriff auf die Überlegungen von Arrows (Learning-By-Doing) auch in einem klassischen Zwei-Güter-Modell verdeutlichen. Die Kenntnisse und Fähigkeiten eines Wirtschaftssubjektes werden von der Zeit bestimmt, die es für die Produktion eines Gutes investiert, das heißt bezogen auf das Zwei-Güter-Modell macht es Sinn sich auf das Gut zu konzentrieren, auf dem bereits ein hoher Humankapitalbestand, z.B. auch durch Lernkurveneffekte, erreicht wurde.[13] Außerhalb eines Autarkie -Falles kann diese Entscheidung ggf. anders ausfallen. Dies kann durch Erziehungszölle kompensiert werden und somit Defizite im Skalen- oder Know-how-Bereich ausgleichen, bis das Land gegenüber dem anderen Land komparative Kostenvorteile hat[14] Dieses Instrument wurde z.B. in Südkorea sehr erfolgreich eingesetzt.
Becker/Murphy/Tamura (1990) weisen darüber hinaus auf die Tatsache hin, dass im Gegensatz zum Realkapital die Ertragsraten des Humankapitals mit zunehmendem Bestand steigen. Komplexe Zusammenhänge lassen sich erst analysieren, wenn hinreichende Grundlagen, z.B. Mathematik, Physik, etc. beherrscht werden.[15] Für eine Erhöhung des technischen Entwicklungsstandes bedarf es also eines erhöhten Humankapitalbestandes. Dies impliziert einen höheren Grad an hochwertigen Bildungsabschlüssen.
2.3 Theoretische Relevanz von Forschung und Entwicklung
Technischer Wandel kann im Rahmen des neoklassischen Grundmodells nur in Form von Prozessinnovation erreicht werden. In der Realität gibt es aber sehr wohl auch Produktinnovationen. Beide Innovationsarten sind zu gleichen Teilen von Relevanz für die Innovationsdynamik.[16] Grundlage für diese beiden Formen von technischem Wandel ist Wissen, welches nach Grossmann/Helpmann (1991) im Prinzip zwei Eigenschaften hat, die es von konventionellen Konsumkapitalgütern unterscheidet. Während Humankapital personengebunden und damit rivalisierend ist, kann die Nutzung von Wissen durch Dritte nur unvollständig oder vorübergehend zeitlich begrenzt werden. Damit ist jede neue Produkt- oder Prozessinnovation Ausgangspunkt für weitere Innovationen. Somit ist technologisches Wissen nicht rivalisierend und kann daher unbegrenzt akkumuliert werden.[17]
Neue Prozesse verlangen nach dem Einsatz neuer Maschinen und Anlagen bzw. neue Produkte verlangen häufig moderne Produktionsverfahren. In beiden Fällen werden neue Investitionen hinsichtlich Kapital und Arbeit benötigt. Dieser Aspekt ist wesentlich für die Frage, welche Konsequenzen die Entwicklung neuer Technologien auf eine Volkswirtschaft hat. Im Zusammenhang mit diesem Themenkomplex sind die Werke von Schumpeter (1934, 1942) von zentraler Bedeutung. Die Einführung von neuen Produkten hat danach zwei Effekte: Zum einen erhöht sie die Produktvielfalt, zum anderen verringert sich dadurch die Nachfrage nach dem schon existierenden Substitutionsgut. Damit einher geht auch der Aufbau neuer Profite durch eine Pioniermonopolstellung sowie die zeitgleiche Zerstörung alter Profite. Dies nennt Schumpeter den Aspekt der „Schöpferischen Zerstörung“.[18] Auf Mikro-, aber auch auf Makroebenen bedeutet dies, dass ein Wirtschaftssubjekt oder eine Volkswirtschaft ohne neue Forschung und Entwicklung gegenüber den Konkurrenten zurückbleibt und es bis zu einem negativen Wachstum kommen kann.
Einen weiteren Teilaspekt stellt in diesem Zusammenhang nach Aghion und Howitt (1996, 1998) der Umstand dar, in welchem Maß die Produktlinien substituierbar sind. Ein zunehmender Grad an Substituierbarkeit führt aufgrund des gesteigerten Wettbewerbsdrucks eher dazu Produktlinien mit stärker ausgeschöpftem Entwicklungspotential schneller aufzugeben. Das hierdurch freigesetzte Humankapital steht damit wieder neuen Forschungen und Entwicklungen offen. Dies erklärt z. B. warum es lohnender ist sich neuen Technologien, wie DNS-Forschung, wieder verwendbaren Energien etc. zuzuwenden, als der Weiterentwicklung von Stahlproduktion. Aghion und Howitt weisen in diesem Zusammenhang auch auf die Notwendigkeit eines optimalen Forschungs- und Entwicklungsoutputs hin. Zuwenig Forschungsoutput bewirkt, dass zu wenig Produktlinien zur Verfügung stehen und damit das Verbesserungspotential zu schnell erschöpft ist. Bei zuviel Forschungsoutput entstehen eine zu hohe Zahl an Produktlinien, deren Verbesserungspotential mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen nicht mehr voll genutzt werden kann.[19] Dies ist von zentraler Bedeutung bei der Bestimmung der optimalen Anzahl von Forschungsgebieten auf der ein Unternehmen oder eine Volkswirtschaft sich bewegen will.
2.4 Theoretische Relevanz der Ökonomischen Leistungsfähigkeit
Die überwiegende Zahl der Modelle der „neuen“ Wachstumstheorie ist für eine geschlossene Volkswirtschaft konzipiert.[20] Jedoch ist im Zuge einer stetig ansteigenden Globalisierung von Märkten eine solche isolierte Betrachtung nicht mehr zeitgemäß. Darüber hinaus zeigt die aktuelle nationale Wirtschaftslage, dass ohne Außenhandel kein positives, sondern ein negatives Wachstum vorliegen würde. Dies betont umso mehr die zentrale Bedeutung von Wettbewerbsfähigkeit innerhalb eines globalen Marktes für das nationale Wirtschaftswachstum einer Volkswirtschaft.
Daher soll unter „Ökonomischer Leistungsfähigkeit“ nicht nur eine nationale Wirtschaftskraft oder deren Wirtschaftswachstum verstanden werden, sondern auch die wirtschaftliche und technologische Leistungsfähigkeit einer Volkswirtschaft im Verhältnis zu weiteren Volkswirtschaften. Somit muss der Blick über die nationalen Grenzen hinausgehen, um die Ökonomische Leistungsfähigkeit eines Landes beurteilen zu können.
Grossmann/Helpmann (1991) befassten sich umfassend mit dieser Thematik im Zusammenhang mit ihrem Wachstumsmodell und versuchten diese in einer Synthese zwischen ihrem Modell und den Theorien des Außenhandels zu verbinden. Sie erkannten, dass es aufgrund der nötigen umfassenden Modifikationsmaßnahmen an dem Modell kein allgemeingültiges wirtschaftspolitisches Erfolgrezept für Volkswirtschaften gibt. Sie zeigten auch, dass es einen Gegensatz zwischen den Zielen einer Steigerung der Wohlfahrt und „Wachstumsfördernden Maßnahmen“ geben kann. Innovationen führen nicht zwangsläufig zu mehr Wohlfahrt für die Wirtschaftssubjekte.[21]
Sie betonen aber auch, dass sich durch das Verlassen des Autarkie-Falles die Relevanz der Spillover-Effekte deutlich verstärkte, z.B. durch Direktinvestitionen multinationaler Unternehmen, Joint Ventures, etc. Heute wären sicher auch noch die Möglichkeiten durch moderne Kommunikationstechniken zu nennen. Daraus resultiert auch eine schnellere Wissensdiffusion und damit eine Verkürzung der Produktlebenszyklen von Produkten sowie ein höherer Kostendruck. In diesem Zusammenhang greifen Grossmann/Helpmann auf den Erklärungsansatz für Außenhandel von Vernon (1966) zurück.[22] Dieser besagt, dass neue Produktideen zuerst in technologisch führenden Ländern auf den Markt kommen, in einem weiteren Schritt von diesen in Schwellenländer exportiert werden und in einem letzten Schritt aufgrund des wachsenden Kostendruckes die Produktion in diese Schwellenländern verlagert wird und letztendlich dann diese Produkte importiert werden. Dies führt in den technologisch führenden Ländern zu einem höheren Innovationsdruck, da der monopolistische Pioniervorteil kürzer ausfällt. Durch die frühe Auslagerung der Produktion wird jedoch Humankapital freigesetzt, welches wieder dem Forschungssektor zugeführt werden kann. Dies impliziert für diese Länder einen erhöhten Bedarf an hochqualifiziertem Personal, da Massenproduktionen innerhalb dieses Modell nicht mehr im Inland stattfinden.[23]
Abschließend stellen Grossmann/Helpmann fest, dass die positiven Externalitäten von Innovationen innerhalb einer wachstumssteigernden Wirkung des Außenhandels theoretisch ausgenutzt werden können, jedoch nur unter bestimmten internen Gegebenheiten einer Volkswirtschaft. Diese sind ein adäquater Humankapitalbestand, sowie eine zielgerichtete Forschung und Entwicklung.[24]
Nelson/Rosenberg (1993) betonten in diesem Zusammenhang den Aspekt, dass die Effizienz des Innovationssystems darüber hinaus auch von dem allgemeinen makroökonomischen Klima des jeweiligen Landes sowie insbesondere von der Vernetzung der einzelnen relevanten Faktoren abhängig sei.[25]
3. Wettbewerbsfaktoren im internationalen Vergleich
3.1 Das Fundament: Bildung und Wissenschaft
Bildung und Wissenschaft sind, wie bereits im Kapitel 2 gezeigt wurde, von zentraler Bedeutung für die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung eines Landes. Besondere Beachtung wird hier den höheren, tertiären Ausbildungsebenen zuteil. Der Anteil von Beschäftigten mit tertiärer Ausbildung steigt nicht nur relativ, sondern auch absolut im industriellen Bereich, wie auch in den Dienstleistungsbranchen. Dies gilt besonders für Branchen mit einem hohen Anteil an Forschung und Entwicklung.[26] Daraus resultiert eine wachsende Bedeutung akademischer Ausbildung, welche auch durch eine Vielzahl von Untersuchungen dokumentiert wurde.[27] Diese Resultate lassen kaum Zweifel daran aufkommen, dass auch künftig mit einem steigenden Bedarf der Wirtschaft an Absolventen mit einer tertiären Ausbildung zu rechnen ist. Empirisch unterstreicht dies auch der Umstand, dass Deutschland seit Anfang der 90er Jahre des vorigen Jahrhunderts von einem Rückgang der Beschäftigtenzahlen gekennzeichnet ist, jedoch diesem negativem Trend eine Zunahme um 21 Prozent an beschäftigten Akademikern gegenüber steht.[28] Zusätzliche Erwerbsmöglichkeiten hat es netto also ausschließlich für Akademiker gegeben.
Daher stellt Humankapital einen wesentlichen Faktor für ein Wirtschaftswachstum, eine langfristige Auslastung des Faktors „Arbeit“ und den Anstieg des wirtschaftlichen Wohlstands dar. So rückt dieser Aspekt auch für die Gesamtstrategie der Europäischen Union ins Zentrum der Betrachtung und ist integraler Bestandteil der Lissabon-Strategie.[29] Die Europäische Union soll bis 2010 zum wettbewerbsfähigsten auf Wissen basierenden Wirtschafts- und Gesellschaftsraum aufgebaut werden.[30] Denn technologischer Fortschritt und wirtschaftlicher Erfolg bauen auf der Grundlage von Wissensvorsprüngen und Kreativität auf. Dies gilt insbesondere für rohstoffarme Länder wie Deutschland, aber auch dessen Nachbarn, für die die Ressource „Wissen“ sogar der entscheidende Faktor sein kann. Grundlagen einer solchen Gesellschaft sind gut ausgebildete Fachkräfte.[31] Diese Zielsetzung wurde durch konkrete Festsetzungen von Rahmenbedingungen und Zielen bis 2010 im Bologna-Prozess und im Brügge-Kopenhagen-Prozess festgeschrieben.[32]
3.1.1 Auswahl der Indikatoren zur Betrachtung des Faktors Bildung
Die in diesem Kapitel ausgewählten Indikatoren orientieren sich in ihrer Grundstruktur anhand der von der OECD vorgeschlagenen Unterteilung in:[33]
- Inputindikatoren (Ressourcen)
- Outputindikatoren (Leistungsniveau)
- Indikatoren finanzieller und personeller Mittel
wobei letztere im Rahmen eines Input-Output-Ansatzes[34] als Inputindikatoren festgesetzt werden. Die Auswahl der relevanten Indikatoren wird durch die OECD festgelegt und fortlaufend angepasst. Sie dienen auch als Grundlage nationaler wie internationaler bildungspolitischer Maßnahmen und zur Beurteilung der Bildungssysteme. Die hier verwendeten Indikatoren gehören daher auch zu den Kernfaktoren der aktuellen Indikatorenauswahl des Innovation Scoreboard 2005 und haben zur besseren Auswertung ausschließlich quantitative Ausprägungen.[35]
Als Inputgröße wurde daher zum einen eine monetäre Kennziffer gewählt, und zwar die öffentlichen Bildungsausgaben für die Sekundär- und Tertiärbereiche. Dieser Indikator untersucht die Bereitschaft einer Volkswirtschaft in die Ausbildung seines Humankapitals zu investieren. Zum anderen wird die Anzahl an Studienanfängern im Tertiärbereich erfasst.[36] Die Betrachtung dieser Kennzahl ist aus verschiedenen Gründen von Interesse: Es lassen sich dadurch die zukünftigen Abschlussquoten ableiten. Ferner zeigen sie im Verhältnis zu den Abschlussquoten innerhalb des Tertiärsektors die Effektivität der Hochschulbildung und die weitere zukünftige Entwicklung innerhalb eines Ausbildungssektors.
Als Outputindikatoren stehen dem die generell potentiellen Studienberechtigten, also die Absolventen der Sekundarstufe II sowie die eigentliche Outputgröße des akademischen Bildungssystems, die Fach- und Hochschulabsolventen gegenüber letztgenanntem Personenkreis kommt in Bezug auf zukünftige Innovationspotenziale der deutschen Wirtschaft und im Hinblick auf Wissenschaft und Lehre eine besondere Relevanz zu. Eine besonderer Bedeutung, insbesondere hinsichtlich der technologischen Leistungsfähigkeit, liegt auf den technikrelevanten Fächergruppen der Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften.[37]
Die angebenden Zahlen werden zur besseren Vergleichbarkeit nicht als absolute Determinanten, sondern immer in Relation dargestellt. Um die Kennziffer auf nationaler Ebene einordnen zu können und somit Hinweise auf die relative Effizienz des deutschen Ausbildungssystems an Schulen, Universitäten und Fachhochschulen zu erhalten, werden diese im Anschluss daran in Relation zu internationalen Daten gesetzt sowie auf Abhängigkeiten innerhalb des Input-Output Ansatzes untersucht.
3.1.2 Inputindikatoren
3.1.2.1 Bildungsausgaben (I.1)
Die Ausgaben für die Bildung setzen sich hierbei aus öffentlichen und privaten Ausgaben zusammen und beziehen sich kaufpreisbereinigt auf die Ausgaben pro Jahr pro Schüler/Student im Verhältnis zum BIP.
Der Anteil Deutschlands im Jahre 2002 in diesem Bereich beträgt 5,3% und liegt damit 0,5% unter dem OECD-Mittel von 5,8%. Auffällig ist, dass Deutschland sich im Sekundärbereich I stark unter dem OECD-Durchschnitt von 5.667 US$ befindet. Im Verhältnis zum BIP pro Kopf entspricht dies 21%, der Durchschnitt beträgt hier US$6.089 = 23 %. Im Sekundärbereich II gehört Deutschland mit US$ 9.835 zu den führenden Nationen, ebenso wie die USA (9.607 US$), Frankreich (9.291 US$) und Österreich (9.125 US$). Schweden (7.670 US$), Japan (7.274 US$) und Italien (7.221 US$) sind Teil des Mittelfelds. Etwas abgeschlagen folgen Großbritannien (6.504 US$), Finnland (6.455 US$), die Niederlande (6.256 US$) und Polen (2.599 US$).
Im Tertiärbereich liegt Deutschland mit 10.999 US$ (41%) etwas über dem OECD-Mittel von 10.655 US$ (43%), wobei auffällt, dass ein hoher Anteil hiervon für Forschung und Entwicklung verwendet wird, was die starke Forschungsorientierung deutscher Hochschulen zeigt. Ohne diesen Anteil jedoch rutscht Deutschland weit unter das OECD-Mittel (34%) auf 25% ab. Die USA (20.545 US$) und Schweden (15.715 US$) sind hier führend. Die Niederlande (13.101 US$), Österreich (12.448 US$), Finnland (11.768 US$), Japan (11.716 US$) und Großbritannien (11.822 US$) gehören neben Deutschland noch zum Mittelfeld, wobei alle bereits unter dem OECD Durchschnitt von 13343 US$ liegen. Wenig investieren hier die Länder Frankreich (9.276 US$), Italien (4.834 US$) und insbesondere Polen (4.834 US$).[38]
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Abb. 1: Jährliche Ausgaben für Bildung pro Schüler/Studierenden, nach Bildungsbereichen (2002) – I.1.1, sowie I.1.2
Quelle: BMBF, OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“: Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 12.
Diese Beobachtungen relativieren sich aber unter der Berücksichtigung, dass die USA aufgrund ihrer Größe – ihre Volkswirtschaft ist in etwa drei Viertel so groß wie die der übrigen OECD Staaten zusammen – den Länderdurchschnitt stark erhöhen. Darüber hinaus erhält man ein deutlich anderes Bild wenn man die Kosten nicht pro Jahr und Studierenden vergleicht, sondern die Gesamtausgaben für ein Studium, beruhend auf der Multiplikation der Regelstudienzeit mit den Kosten pro Semester betrachtet (Abb. 2). Hierbei werden Länder mit einem Regelangebot an Kurzzeitstudiengängen (z.B. Bachelor) und kurzen Verbleibzeiten von Abbrechern die geringsten Ausgaben pro Studium haben. Dies trifft z.B. auf Großbritannien zu. Deutschland dagegen hält hier den Spitzenplatz[39] inne, es investiert am umfangreichsten in einen Studierenden pro Studium, wobei dies zum Teil auch in den längeren Regelstudienzeiten begründet ist. Interessant ist auch der Indikator Ausgaben pro Absolvent, der die tatsächlich aufkumulierten Kosten auf Basis der tatsächlichen Studiendauer pro Abschluss zeigt und damit ein Indikator für die Effizienz eines Hochschulsystems ist. Hier heben sich insbesondere Frankreich und wiederum Großbritannien als besonders effizient hervor.[40]
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Abb. 2: Bildungsausgaben je BIP, je Studienanfänger, je Studierenden, je Studium und je Absolventen in US$ für ausgewählte Länder (1998-2000) – I.1.3
Quelle: Centre for Educational Research and Innovation, Bildung auf einen Blick: OECD-Indikatoren, 2002, S. 50.
Überraschend ist auch die Entwicklung der Gesamtausgaben basierend auf den öffentlichen und privatwirtschaftlichen Ausgaben für das Bildungssystem im Verhältnis zum BIP (Abb. 3). Unter Berücksichtung der Betonung der Wichtigkeit der Bildungssysteme für die technologische Leistungsfähigkeit einer Volkswirtschaft überrascht es zu sehen, dass von den in dieser Arbeit näher betrachteten Ländern alle, bis auf die USA und Schweden, ihre Ausgaben im Verhältnis zum BIP nicht erhöht, sondern sogar gesenkt haben. Die höchsten Reduzierungen hatten Österreich und Finnland mit je -0,5%, wobei die Schwankungen fast alle durch Veränderungen im Bereich Öffentlichen Ausgaben erfolgten.[41] Jedoch bezüglich der Gesamtausgaben ist festzustellen, dass Deutschland (5,3%) neben Frankreich (6,0%), Finnland (5,8%), Österreich (5,8%), Polen (5,6%), Großbritannien (5,5%) und Italien (5,3,%) eher im mittleren Feld liegt. Führend dagegen sind die USA (7,3%) und Schweden (6,5%), welche auch alle über dem OECD- Mittel von 6,2% liegen. Das Schlusslicht bilden Japan (4,6%) und die Niederlande (4,9%).
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Abb. 3: Gesamtausgaben für Bildung im Verhältnis zum BIP (2001)
Quelle: OECD, OECD Factbook, 2005, S. 159.
Es sei aber hier noch darauf hingewiesen, das seit dem Jahr 2001 in Deutschland die öffentlichen Ausgaben im internationalen Vergleich überproportional gestiegen sind, bereits im Jahr 2002 um +0,5%.41 In diesem Zusammenhang sei auch noch auf Investitionen im Zusammenhang mit dem Ganztagsschulprogramm im Jahre 2002 (4 Mrd. €) und im Juni 2005 auf die Exzellenzinitiative der Universitäten (1,9 Mrd. €) hingewiesen, welche diesen Indikator nicht unerheblich haben weiter ansteigen lassen.[42]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 4: Ausgaben des BMBF für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Entwicklung absolut (1991 – 2005)
Quelle: BMBF: Forschung und Innovation in Deutschland 2005, S. 36.
3.1.2.2 Studienanfänger (I.2)
Eine isolierte nationale Betrachtung dieses Indikators zeigt ein echte „success-story“. Im Tertiärbereich nahmen im Jahr 2004 in Deutschland 37,5% eines Altersjahrgangs ein Studium auf, dies entspricht einer 51%-igen Steigerung seit dem Jahr 1993 (Abb.5). Der Anstieg in absoluten Zahlen entspricht im selben Zeitraum nur einer Steigerung von 34%, was durch die sinkende Geburtenrate in Deutschland begründet ist.
Im Zusammenhang mit der technologischen Leistungsfähigkeit einer Volkswirtschaft sind im Besonderen die Anteile an den ingenieurwissenschaftlichen und technisch-naturwissenschaftlichen Studiengängen von Interesse. Dem Anteil derart qualifizierten Humankapitals wird daher eine Schlüsselqualifikation zugewiesen.[43] Nach einem generellen nationalen Abfallen des Indikators Anfang der 90er Jahre konnte ab 1998 bis 2004 eine überproportionale Steigerung von 56% innerhalb der technisch-naturwissenschaftlichen Fächergruppen erreicht werden. Dieser Anstieg fiel innerhalb der ingenieurwissenschaftlichen Studiengänge mit 81% noch weitaus deutlicher aus. Mit diesem proportionalen Anteil an der Gesamtquote liegt Deutschland mittlerweile absolut betrachtet bei diesen beiden Fächergruppen nur einige Prozentpunkte über dem EU-Durchschnitt.[44] Die restlichen Fächergruppen stiegen im gleichen Zeitraum innerhalb Deutschlands nur um 31%.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 5: Studienanfänger absolut und nach Altersjahrgang in Deutschland (1993 – 2004)
Quelle: BMBF: Forschung und Innovation in Deutschland 2005: Fortschreibung der Daten und Fakten des Bundesberichts Forschung 2004, Bonn; Berlin, 2005, S.10.
Diese positive Einschätzung ändert sich jedoch, wenn der Gesamtindikator im internationalen Vergleich betrachtet wird. Hier erkennt man schnell, dass Deutschland weit abgeschlagen im hinteren Feld zu finden ist und mit -18% unter dem OECD-Mittel (56%) liegt. Weit führend sind insbesondere Schweden (80%), Finnland (72%) und Polen (69%), mit etwas Abstand auch noch die USA (62%). Im Mittelfeld befinden sich Italien (53%), die Niederlande (51%) und Großbritannien (46%). Unter dem OECD-Mittel liegen neben Deutschland noch Japan (42%), Frankreich (38%) und Österreich (35%).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 6: Studienanfänger im Tertiärbereich (2003) - I.2
Quelle: BMBF, OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“: Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 5.
Bei diesem Vergleich gibt es im Gegensatz zu der Betrachtung anderer Indikatoren keine überwiegend positive Entwicklung bei den Studienanfängerquoten, sondern ein durchaus differenzierteres Bild. So entwickelten sich die Anfängerquoten im Zeitraum 1998 bis 2001 insbesondere in Finnland (+24%), Deutschland (+20 %) und Schweden (+17%) äußerst positiv, während diese bei den meisten anderen Staaten ungefähr gleich blieben, mit Ausnahme von Großbritannien (-4%) und Italien (-7%). Dies wird hier ausnahmsweise einmal in Form einer Tabelle aufgezeigt:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: Studienanfänger in ausgewählten OECD Ländern 1998-2001
Quelle: Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, Nr. 4-2004, S. 22.
Auf die Frage, warum Deutschland trotz dieses starken Anstiegs zum Teil nur die Hälfte (z.B. gegenüber Schweden) aller Studienanfänger absolut in einem Altersjahrgang hat, sei bemerkt, das damit auch schon fast das gesamte Potential an Hochschulberechtigten in Deutschland ausgeschöpft ist.[45] Die Antwort liegt in der rechtlichen Auslegung des Begriffs Hochschulreife, welcher international sehr unterschiedlich interpretiert wird. So erreicht man eine tertiäre Zugangsberechtigung in vielen Ländern durch das Erlangen eines Sekundarstufe II-Abschlusses oder durch berufsbildende Fortbildungsgänge, hier z.B. in Finnland (58%) oder Schweden (55%).[46]
Trotzdem dürfte sich die Entwicklung der Quote der Studienanfänger in Deutschland durch die Einführung der modularisierten neuen Bachelor- und Masterstudiengänge und der dadurch verkürzten Studiendauer positiv auswirken.[47]
3.1.3 Outputindikatoren
3.1.3.1 Bevölkerung mit Bildungsabschlüssen der Sekundarstufe II (I.3)
Zu Erlangung des Bildungsabschlusses Sekundarstufe II bedarf es entweder eines Abiturs[48] oder einer abgeschlossen Berufausbildung.
Im Mittel haben diesen Abschluss 66% der 25 bis 64-jährigen in der Bevölkerung der OECD Staaten. Die Abbildung 7 zeigt eine hervorragende Position Deutschlands mit einem 83%igen Anteil der Bevölkerung mit dem Abschluss Sekundarstufe II. Diese Position Deutschlands lässt sich anhand des traditionell sehr erfolgreichen dualen Ausbildungssystems begründen. Weitere erfolgreiche Länder sind hier die USA (87%), Japan (82%), Großbritannien (81%), Polen (81%), Schweden (81%), Österreich (78%) und mit etwas Abstand auch noch Finnland (75%). Die Niederlande (68%), Frankreich (64%) und Italien (44%) befinden sich dagegen nur noch im Mittelfeld.[49]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 7: Bevölkerung mit Bildungsabschlüssen der Sekundarstufe II (2002) ) - I.3
Quelle: Eurostat: Eurostat Jahrbuch 2004, 2004, S. 76.
Bei einer altersdifferenzierten Betrachtung jedoch ergibt sich ein etwas anderes Bild (Abb. 8). Hier sieht man das sich in den letzten Jahren diese Qualifikation in fast allen OECD Staaten zum Teil erheblich verbessert hat, wie die Entwicklung zwischen der Gruppe der 25 bis 34 -jährigen im Gegensatz zur Gruppe der 45 bis 54-jährigen zeigt und verdeutlicht damit eine internationale Dynamik zu einem hochwertigen Qualifikationsniveau. Nur zwei Länder haben diesen Trend nicht erkennen lassen: Deutschland und die USA, wobei diese Länder auch die Spitzenposition innerhalb dieses Abschlusses inne hatten. Frankreich und die Niederlande haben dagegen stark aufgeholt und sind nun fast gleichgezogen,[50] während Deutschland, wenngleich auf hohem Niveau, stagniert.[51]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 8: Bevölkerung mit mindestens einem Abschluss im Sekundarbereich II (2003)
Quelle: BMBF, OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“: Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 3 .
Zielsetzung der EU ist es im Rahmen der Lissabon-Strategie diesen Indikator bis 2010 auf 85% der 20 bis 24-jährigen zu erhöhen. Bis jetzt wurde jedoch innerhalb der Europäischen Union erst ein Erreichungsgrad von 76% erzielt.[52]
3.1.3.2 Bevölkerung mit Bildungsabschlüssen im Tertiärbereich (I.4)
Je höher der Bildungsstand einer Volkswirtschaft ist, umso eher ist sie in der Lage den Anforderungen im Rahmen des internationalen Wettbewerbs gewachsen zu sein. Die am Häufigsten verwendete Kennzahl zur Messung des Humankapitalbestandes einer Nation ist der Anteil an Tertiärabschlüssen innerhalb einer Gesellschaft.[53]
Dies dokumentiert auch die dynamische Entwicklung. So ist allein seit 1998 innerhalb der EU die Zahl der Absolventen von 2,5 Millionen auf 3,3 Millionen (2003) gestiegen. Dies bedeutet einen Anstieg von 30% bedeutet vor dem Hintergrund eines 4%igen Bevölkerungsrückganges innerhalb der Alterskohorte der 20 bis 29-Jährigen.[54]
Eine gesonderte Betrachtung Deutschlands innerhalb dieser Kennzahl wäre ausnahmsweise nicht von Bedeutung, da sich, wie Abbildung 9 zeigt, die Entwicklung der tertiären Abschlüsse in den letzten Jahren kaum verändert hat. Vielmehr liegt sie konstant bei ca. 22%. Mit diesem Wert konnte sich Deutschland in der Vergangenheit, hier zum Vergleich die Alterskohorte der 55 bis 64-Jährigen, noch im oberen Mittelfeld behaupten und lag mit diesem Wert auch über dem OECD-Mittel von 16%.
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Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 9: Bevölkerung mit einem Abschluss im Tertiärbereich, Altersgruppen 55-64 Jahre (2002).
Quelle: OECD, OECD Factbook, 2005, S. 155.
Bei der Betrachtung der neuesten Entwicklung bei den 25–34-Jährigen gehört Deutschland mit 23 % nur noch zur Schlussgruppe. Weniger Abschlüsse verzeichnen nur noch Polen (17%), Österreich (15%) und Italien (13%). Das Mittelfeld besteht aus den Niederlanden (28%), Großbritannien (31%) und Frankreich (36%). Die führenden Nationen lauten hier Schweden (39%), Finnland (40%), die USA (40%) und Japan (50%). Das OECD-Mittel liegt hier bei 28%.
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Abb.10: Bevölkerung mit einem Abschluss im Tertiärbereich, Altersgruppen 25-34 Jahre (2002) - I.4.1
Quelle: OECD, OECD Factbook, 2005, S. 154.
Es ist jedoch zu vermerken, dass für Deutschland aufgrund der mittlerweile stark angestiegenen Studienanfängerquoten wieder eine Aufwärtsbewegung zu erwarten ist und die Jahre 2001/2002 wohl lediglich eine Talsohle darstellen.[55]
Schließlich seien in dieser Untersuchung auch die Tertiärabschlüsse der Gesamtbevölkerung (25 – 64-jährig) als Indikator zum Vergleich herangezogen (I.4.2). Die führenden Nationen sind hier die USA (38%) und Japan (36%), gefolgt von Finnland (33%), Schweden (33%), Großbritannien (27%), den Niederlanden (24%), Frankreich (24%) und Deutschland (23%), welche alle noch über oder um das OECD- Mittel von 24% liegen. Die Schlusslichter bilden hier die Länder Österreich (15%), Polen (13%) und Italien (10%).
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Abb. 11: Bevölkerung mit einem Abschluss im Tertiärbereich, Altersgruppen 25-64 Jahre (2002) - I.4.2
Quelle: OECD, OECD Factbook, 2005, S. 153.
Das in der öffentlichen Diskussion häufig angeführte Argument eines zu hohen Altersdurchschnitts bei Absolventen eines Studiums wird in der Abb. 12 bestätigt. Sie zeigt aber auch, dass dies von den technologisch führenden und hoch gelobten Ländern Finnland und Schweden noch übertroffen wird.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 12: Durchschnittsalter im Tertiärbereich nach Jahren im Jahr 2001
Quelle: Eurostat: Eurostat Jahrbuch 2004, 2004, S. 101.
Abschließend sei noch bei diesem Indikator anzumerken, dass - ähnlich wie bei den Studienzugangsberechtigungen - große Unterschiede in der Bewertung bzw. in der Qualität der Abschlüsse hinsichtlich des zeitlichen und inhaltlichen Umfangs bestehen. Häufig sind hohe Werte auch ein Anzeichen für ein System mit flexibleren Abschlussstrukturen.[56]
3.1.3.3 Anteil an Naturwissenschaftlern und Ingenieuren im Tertiärbereich (I.5)
Innerhalb der tertiären Abschlüsse sind für die technologische Leistungsfähigkeit einer Volkswirtschaft insbesondere die Fächergruppen Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften von besonderer Bedeutung. Dies hat sich zum Beispiel bei dem leichten wirtschaftlichen Aufschwung Deutschlands Ende der 90er Jahre gezeigt, der durch das Wachstum innerhalb der IT-Branche beeinflusst wurde. Hier waren Engpässe bei den Fachkräften zu beobachten, die deutlich restriktiver ausfielen als in anderen Ländern.[57] Dieser Umstand war jedoch in erster Line der geringen Zahl an Gesamtabschlüssen im Tertiärbereich zuzuordnen.
Eine Trendwende bei den Naturwissenschaftlern und Ingenieuren in Deutschland kann seit dem Jahr 2002 beobachtet werden. Aufgrund der geringen Abbrecherquote innerhalb dieser Fächergruppe lassen sich Prognosen für die nächsten Jahre auch gut auf Basis der Studienanfänger machen. Diese zeigen einen im Verhältnis deutlichen Anstieg aller Teilbereiche, insbesondere jedoch der Informatik und Elektrotechnik. Trotz dieses positiven Bildes werden die Zahlen vor allem beim Maschinenbau in großen Teilen nicht den Stand der Abschlüsse Anfang der 90er erreichen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 13: Hochschulabsolventen von 1993 bis 2002 und Prognose für ausgewählte
Studienbereiche der Ingenieur- und der Mathematik/Naturwissenschaften
Quelle: BMBF, Studien zum Innovationssystem Deutschlands, 2004, S. 25.
Darüber hinaus steigen aber auch die allgemeinen Absolventenzahlen der anderen Fächergruppen. So stellten die Ingenieurwissenschaftler im Jahr 2001 noch 18,9% aller Hochschulabsolventen dar, werden aber aufgrund der Prognose im Jahr 2008 ein relatives Minus von -0,4% auf 18,5% hinnehmen müssen. Dies wird nur durch den erwartet stark anwachsenden Anteil der Fächergruppe Mathematik/Naturwissenschaften von 11,8% auf 16% aufgefangen. Zusammengenommen bedeutet dies, dass sich die disziplinäre Basis für die technologieintensiven Sektoren unserer Volkswirtschaft verbessern wird.[58]
Diese Basis stand im internationalen Vergleich noch nie schlecht da, wie Abbildung 14 zeigt. Innerhalb dieses Indikators gehören Schweden und Deutschland[59] mit je 31% aller Abschlüsse im Bereich Naturwissenschaftler und Ingenieure zu den führenden Ländern, wobei der Anteil in Deutschland 1998 noch 40% betrug. Zur Spitzengruppe in diesem Bereich gehören außerdem Finnland (29%), Großbritannien (29%), Frankreich (28%) und Österreich (28%). Orientiert man sich am OECD-Mittel von 23% gehören in die mittlere Gruppen noch Japan (26%) und Italien (23%). Die Schlusslichter bilden hier die Niederlande (16%), die USA (16%) und Polen (11%).[60]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 14: Anteil der Abschlüsse für die Fächergruppen der Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften. (2002) – I.5.1 sowie I.5.2
Quelle: OECD, science, technology and industry scoreboard, 2005, S. 69.
Bei einer getrennten Betrachtung zwischen den Ingenieur- und Naturwissenschaften fallen bei ersteren insbesondere Schweden und Finnland mit je 22% und Japan mit 21% auf. Deutschland belegt innerhalb der in dieser Untersuchung beobachteten Länder nur den 5. Rang, jedoch liegt der Wert noch deutlich über dem OECD-Mittel von 11%.
Bei den Naturwissenschaftlern sind Großbritannien mit 18% und Deutschland mit 13% führend. Alle anderen Länder liegen zum Teil weit unter dem OECD-Mittel von 12%, z.B. die Niederlande und Japan mit je knapp 5%.[61]
Die höchste Form der Universitäts-Abschlüsse, die Promotionen, sind in diesem Fach besonders von Interesse, da diese Abschlüsse meist mit erheblicher innovativer Forschung verbunden sind. Über einen sehr hohen Anteil an Promotionen verfügt Schweden mit 2,8%, gefolgt von Deutschland (2%), Finnland (1,9%), Österreich (1,7%) und Großbritannien (1,6%). Das Mittelfeld liegt um das OECD-Mittel von 1,4% mit Frankreich (1,4%), den USA (1,3%) und den Niederlanden (1,3%). Einen geringeren Anteil haben Polen (0,8%), Japan (0,7%) und Italien (0,5%).
Abbildung 15 zeigt die starke Überlegenheit der EU in allen Bereichen gegenüber den USA und Japan.
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Abb. 15: OECD Output bei universitären Abschlüssen für die Hauptregionen
Quelle: OECD, science, technology and industry scoreboard, 2005, S. 69.
Abschließend sei aber noch darauf hingewiesen, dass aufgrund des geringen absoluten Anteils an Personen mit einem tertiären Abschluss in Deutschland diese relativen Zahlen das Bild geringfügig verzerren. Berechnet an der Anzahl von Absolventen in den Fächergruppen Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften im Verhältnis zur Gesamterwerbsbevölkerung liegt Deutschland nur im Mittelfeld.
3.1.4 Input-Output-Relationen im Bildungssystem
Die zentrale Fragestellung ist: Wie wirken sich die Indikatoren der Inputseite auf die Indikatoren der Outputseite aus? Und zwischen welchen Indikatoren bestehen engere Verbindungen (positive Korrelationen; <0,6), welche Indikatoren beeinflussen sich nur geringfügig oder gibt es sogar Indikatoren, die mit anderen Indikatoren negativ korrelieren(>-0,6)? Scheinkorrelationen werden dabei jedoch nicht in die nähere Betrachtung mit einbezogen, es handelt sich hierbei um statistische Ursachen-Wirkungszusammenhänge, welche sich kausal nicht erklären lassen.[62]
So fällt bei Betrachtung der Tabelle 2 zuerst einmal auf, dass nur wenige stark ausgeprägte Korrelationen vorliegen. Für den besonders wichtigen Indikator der Bildungsabschlüsse im Tertiärbereich (I.4.2) lässt sich jedoch eine starke Abhängigkeit zu den Ausgaben für Bildung in diesem Sektor (I.1.2) beobachten.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 16: Korrelation zwischen Ausgaben für den Tertiärbereich und Bildungsabschluss
Quelle: Eigene Darstellung anhand von Tabelle 32 im Anhang.
Dass dieser Zusammenhang nicht selbstverständlich ist, zeigt, dass eine solche Wirkungskette nicht auch innerhalb des Sekundärbereichs zu beobachten ist. Darüber hinaus gibt es bei den beiden Indikatoren (I.1.2 u. I.4.2) eine durchgehend positive Korrelation mit den weiteren Indikatoren bei Bildung und Wissenschaft. Dies gilt bis auf eine Ausnahme (negative Scheinkorrelation mit den Studienanfängern) auch für den Indikator Ausgaben für Bildung im Sekundärbereich.
Dadurch wird die Relevanz der Ausgaben für die Bildungsabschlüsse betont. Die weiteren stark ausgeprägten Korrelationen stellen nur kausale Zusammenhänge dar, wie die Ausgaben für Bildung im Tertiärbereich (I.1.2) und die Ausgaben je Absolvent (I.1.3). Überraschend ist, dass nur eine mittlere positive Relation zwischen den Studienanfängern (I.1.2) und den Bildungsabschlüssen im Tertiärbereich bei der Alterskohorte 25-34 Jahre (I.4.1) vorliegt. Dies könnte jedoch an der dynamischen Entwicklung der Studienanfänger in den letzten Jahren, z.B. in Deutschland, begründet sein.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 2: Korrelation von Bildung und Wissenschaft
Quelle: Eigene Berechnungen anhand von Tabelle 32 im Anhang.
Um einen Ursachen-Wirkungszusammenhang zwischen den Input- und Outputindikatoren zu überprüfen, lassen sich nicht die einzelnen absoluten Werte auf ihre Korrelation hin untersuchen, sondern es müssen die Ränge der Staaten in den einzelnen Indikatoren ermittelt (Platz 1 bis 11) werden, um auf dieser Basis die arithmetischen Mittel der Input- und Outputindikatoren auf ihre Korrelation hin zu testen.[63]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 3: Ränge bei Bildung und Wissenschaft
Quelle: Eigene Berechnungen anhand von Tabelle 34 im Anhang.
Hierdurch ergibt sich ein etwas klareres Bild, und zwar ein deutlicher positiver Zusammenhang von +0,57. Allein Italien stellt einen Ausreißer dar: Auf der Inputseite gehört das Land zum hinteren Mittelfeld, erweist sich jedoch als wenig effizient, und auf der Outputseite belegt es fast durchgehend den letzten Platz belegt. In Relation gesehen ereichen jedoch Japan, Großbritannien und Deutschland mit einem geringeren Mitteleinsatz eine durchschnittlich bessere Platzierung auf der Ergebnisseite, d.h. sie setzen ihre Mittel effizienter ein. Der Abfall der USA auf der Outputseite liegt ausschließlich an dem geringen Anteil von Naturwissenschaftlern und Ingenieuren sowie den Promotionen in diesem Bereich.
Ingesamt sind Schweden mit einer durchschnittlichen Platzierung von 2,6 über alle Indikatoren und die USA (2,9) die erfolgreichsten Nationen im Bildungsbereich innerhalb dieser Untersuchung. Es folgen Finnland (4,5), Deutschland (5,0), Großbritannien (5,9), Japan (6,2), Frankreich und Österreich mit je 6,4. Die Schlussgruppe besteht aus den Niederlanden (7,3), Polen (8,2) und Italien (8,6).
Abschließend lässt sich also festhalten, dass es einen Ursachen-Wirkungszusammenhang zwischen den gewählten Indikatoren gibt, insbesondere hinsichtlich des investierten Kapitals in Bezug zur Anzahl an Bildungsabschlüssen, speziell im Tertiärbereich.
[...]
[1] Vgl. Eichler, Stefan L., Wettbewerb, Industrieentwicklung und Industriepolitik , 2002, S. 14.
[2] Vgl. Kaufer, Erich, Industrieökonomik, 1993, S. 163.
[3] Vgl. Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung, Beschäftigungswirkungen von
Forschung und Innovation, 2005, S. 49.
[4] Vgl. Scholz, Lothar/ Penzkofer, Horst, Innovation, Wachstum, Beschäftigung, 1989, S. 148.
[5] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 9.
[6] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 65.
[7] Vgl. Schwitalla, Beatrix, Messung und Erklärung industrieller Innovationsaktivitäten, 1993, S. 9.
[8] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 16f.
[9] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 20.
[10] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 68.
[11] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 72.
[12] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 24.
[13] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 70f.
[14] Vgl. Rose, Klaus/ Sauernheimer, Karlhans, Theorie der Außenwirtschaft, 1999, S. 621f.
[15] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 71.
[16] Vgl. Oppländer, Karl Heinrich, Innovation als Erfolgsfaktor, 1995, S. 105.
[17] Vgl. Grossmann, Gene M./ Helpman, Elhanan, Innovation and growth, 1991, S. 15ff. sowie Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 24.
[18] Vgl . Schumpeter, Joseph A., Kapitalismus, Sozialismus und Demokratie, 1946, S. 138.
[19] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 40f.
[20] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 78.
[21] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 79.
[22] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 49-52.
[23] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 53
[24] Vgl. Erber, Georg/ Hagemann, Harald/ Seiter, Stephan, Zukunftsperspektiven Deutschlands im internationalen Wettbewerb, 1998, S. 81.
[25] Vgl. Krüger, Jens, Produktivität und Wachstum im internationalen Vergleich, 2000, S. 54.
[26] Vgl. Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 4.
[27] Vgl. Centre for Educational Research and Innovation, Bildung auf einen Blick: OECD-Indikatoren,
Heidelberg: Elsevier, Spektrum Akad. Verl., 2005. Bundesministerium für Bildung und Forschung
Innovationsindikatoren zur Technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands, 2003, S. 28.
[28] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Innovationsindikatoren zur Technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands, 2003, S. 74
[29] Vgl. Commission of the European Communities, Progress towards the common objectives in education and training: Indicators and Benchmarks, SEC (2004) 73, Brüssel, 21.01.2004, S. 73.
[30] Vgl. Das europäische Parlament und der Rat der europäischen Union, Amtsblatt der Europäischen Gemeinschaften, Beschluss vom 27.Juni 2002, Nr. 1513/2002/EG, L 232/16, Kap. 1.1.7, S. 16.
[31] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Investitionsgut Bildung: Workshop „Investition in Humankapital“, Bonn, 7. Juni 2004, S. 3.
[32] Vgl. Commission of the European Communities, Realising the European Higher Education Area, Contribution of the European Commission, Brussels, 30 July 2003, S. 3-5. sowie Council of the European Union, Draft Council Resolution on the Promotion of Enhanced European Cooperation in Vocation Education and Training, 13137/20, EDUC 123/ SOC 438, Brussels, 18 October 2002, S. 2-5.
[33] Vgl. Bottani, Norberto/ Walberg, Herberg J., Wozu braucht man internationale Bildungsindikatoren?, S. 13.
[34] Dieser Ansatz sieht den Prozess als eine „Black Box“
[35] Vgl. Commission of the European Communities, Methodology Report on European Innovation Scoreboard 2005: A discussion paper from the Innovation/ SMEs Programme, May 20, 2005, S. 8.
[36] Wobei hier nur der Tertiärbereich A (Fach- & Hochschulen) untersucht werden soll, der Tertiärbereich B beinhaltet Abschlüsse wie Meister, etc. und stellt für die Technologische Leistungsfähigkeit einer Volkswirtschaft nur eine untergeordnete Rolle und wird daher hier nicht weiter betracht.
[37] Vgl. Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 22.
[38] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), OECD-Veröffentlichung „Bildung auf
einen Blick“: Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 13, sowie Tabelle im Anhang.
[39] unter fehlenden Angaben für die USA.
[40] Vgl. Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 33.
[41] siehe Tabelle 1 im Anhang.
[42] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“: Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, Bonn; Berlin, 2005, S. 14.
[43] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“: Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 6.; sowie: Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 9.
[44] Siehe Tabelle: 4 im Anhang.
[45] siehe Tabelle 38 im Anhang.
[46] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“ Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 4; sowie: Engel, Jürgen/ Eckert Thomas
Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: BMBF (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 16.
[47] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), OECD-Veröffentlichung „Bildung auf einen Blick“ Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 3.
[48] in manchen Ländern gibt es auch ein Fachabitur.
[49] Die Daten für die USA und Japan entstammen aus Organisation for Economic Co-operation and
Development; Bildung auf einen Blick: OECD-Indikatoren, 2005, S. 55.
[50] Die Daten Polens sind hier nicht mit anderen Erhebungen vereinbar.
[51] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), OECD-Veröffentlichung „Bildung auf
einen Blick“ Wesentliche Aussagen in der Ausgabe 2005, S. 2.
[52] Vgl. Europäische Kommission, Arbeitsdokument der Kommissionsstellen, Benchmarking der Unternehmenspolitik: Ergebnisse des Anzeigers 2004, SEK(2204) 1427, Luxemburg, November 2004, S. 72.
[53] Vgl. OECD: Science, technology and industry scoreboard, 2005, S. 46.
[54] Vgl. Europäische Kommission: Eurostat Jahrbuch 2004: Der statistische Wegweiser durch Europa: Daten aus den Jahren 1992-2002, Cat. No.KS-CD-04-001-DE-N, Luxemburg, 2004, 17 Millionen Studenten an den Hochschulen der Europäischen Union, S. 7.
[55] Vgl. Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 24.
[56] Vgl. Organisation for Economic Co-operation and Development, Education at a Glance: Annex 3, S. 1ff.; sowie: Organisation for Economic Co-operation and Development, Bildung auf einen Blick: OECD-Indikatoren, 2005, S. 2.
[57] Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Zur technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands, 2005, S. 78.
[58] Vgl. Engel, Jürgen/ Eckert, Thomas/ Heine, Christine u.a.: Indikatoren zur Ausbildung im Hochschulbereich, in: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Hrsg.), Studien zum Innovationssystem Deutschlands, Nr. 4-2004, S. 27.
[59] selbst dies noch unter der Beachtung, dass es sich um das Jahr mit den geringsten Abschlüssen handelt.
[60] siehe auch Tabelle 4 im Anhang.
[61] Siehe auch Tabelle 4 im Anhang.
[62] Die zugrunde liegende Methode ist die der Korrelationkoeffizientsrechnung, siehe für weitere
Erläuterung im Anhang A „Statistische Erläuterungen der zugrunde liegenden Methode“.
[63] Die zugrunde liegende Methode ist die Spearman Rangkorrelationskoeffizient-Methode, siehe für
weitere Erläuterung im Anhang A „Statistische Erläuterungen der zugrunde liegenden Methode“.