The Structure and Evolution of Inter-sectoral Technological Complementarity in R&D in Germany from 1990 to 2011
T. Broekel, Matthias Brachert
Journal of Evolutionary Economics,
No. 4,
2015
Abstract
Technological complementarity is argued to be a crucial element for effective R&D collaboration. The real structure is, however, still largely unknown. Based on the argument that organizations’ knowledge resources must fit for enabling collective learning and innovation, we use the co-occurrence of firms in collaborative R&D projects in Germany to assess inter-sectoral technological complementarity between 129 sectors. The results are mapped as complementarity space for the Germany economy. The space and its dynamics from 1990 to 2011 are analyzed by means of social network analysis. The results illustrate sectors being complements both from a dyadic and portfolio/network perspective. This latter is important, as complementarities may only become fully effective when integrated in a complete set of different knowledge resources from multiple sectors. The dynamic perspective moreover reveals the shifting demand for knowledge resources among sectors at different time periods.
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Im Fokus: Sächsische Kooperationsstrukturen im 7. Forschungsrahmenprogramm der Europäischen Union
Mirko Titze
Wirtschaft im Wandel,
No. 6,
2014
Abstract
Im Bereich Forschung und Entwicklung (FuE) bieten zwischenbetriebliche Kooperationen die Möglichkeit, Spezialisierungsvorteile zu nutzen und Wissen auszutauschen. Für die Entstehung von Innovationen ist insbesondere personengebundenes Wissen wichtig, dessen Ausbreitung jedoch räumlich begrenzt ist. Für die Innovationsdynamik einer Region sind deswegen neben überregionalen Beziehungen auch regionale Kooperationen bedeutsam. Der vorliegende Beitrag analysiert die Kooperationsstrukturen innerhalb geförderter Verbundprojekte des 7. Forschungsrahmenprogramms der Europäischen Union (EU) für den Zeitraum von 2007 bis 2013. Die Untersuchung richtet sich auf den Freistaat Sachsen. Der Beitrag knüpft an eine Untersuchung aus dem Jahr 2013 an, die zeigte, dass sächsische Akteure in einer bestimmten Art von Förderprogrammen, den Bundesprogrammen, heute vergleichsweise viele Kooperationspartner in räumlicher Nähe wählen. Es zeigt sich, dass es formelle Kooperationen zwischen sächsischen Akteuren auch innerhalb der internationalen Konsortien der Forschungsrahmenprogramme der EU gibt. Damit ist der Grundstein für den Austausch von personengebundenem Wissen gelegt. Aus internationaler Perspektive waren in den angesprochenen Projekten vorwiegend Partner aus Westeuropa beteiligt.
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The Structure and Evolution of Intersectoral Technological Complementarity in R&D in Germany from 1990 to 2011
Matthias Brachert, T. Broekel
Abstract
Technological complementarity is argued to be a crucial element for effective Research and Development (R&D) collaboration. The real structure is, however, still largely unknown. Based on the argument that organizations’ knowledge resources must fit for enabling collective learning and innovation, we use the co-occurrence of firms in collaborative R&D projects in Germany to assess inter-sectoral technological complementarity between 129 sectors. The results are mapped as complementarity space for the Germany economy. The space and its dynamics from 1990 to 2011 are analyzed by means of social network analysis.
The results illustrate sectors being complements both from a dyadic and portfolio/ network perspective. This latter is important, as complementarities may only become fully effective when integrated in a complete set of different knowledge resources from multiple sectors. The dynamic perspective moreover reveals the shifting demand for knowledge resources among sectors at different time periods.
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Im Fokus: Geförderte FuE-Verbundprojekte: Sächsische Akteure wählen zunehmend Partner in räumlicher Nähe
Mirko Titze, Matthias Brachert, Wilfried Ehrenfeld
Wirtschaft im Wandel,
No. 3,
2013
Abstract
Externe Kooperationen bei innovativen Projekten sind mit einer Reihe von Vorteilen verbunden. Oft werden solche Projekte durch Kooperationen überhaupt erst möglich. Die Literatur stellt dabei insbesondere den Austausch von Wissen heraus. Für den Austausch einer ganz besonderen Form des Wissens, des so genannten nicht kodifizierten Wissens, ist oftmals räumliche Nähe erforderlich, da nicht kodifiziertes Wissen überwiegend durch persönliche Kontakte ausgetauscht wird. Der Bund und die Länder wenden eine ganze Reihe von Förderprogrammen an, die Anreize zur Aufnahme von innovativen Kooperationsprojekten bieten. Der vorliegende Beitrag analysiert die Kooperationsstrukturen innerhalb geförderter Verbundprojekte des Bundes in den Zeiträumen 1995 bis 2000 und 2005 bis 2010. Die Untersuchung richtet sich auf den Freistaat Sachsen. Es zeigt sich, dass die sächsischen Akteure im zweiten Zeitraum mehr Partner innerhalb Sachsens und der ostdeutschen Länder gewählt haben als in der ersten Periode. Dies spricht offenbar dafür, dass sächsische Partner attraktiver werden, und ermöglicht durch die räumliche Nähe den stärkeren Austausch von nicht kodifiziertem Wissen, welches wichtig für den Erfolg von Innovationsaktivitäten einer Region ist.
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Is there a Superior Distance Function for Matching in Small Samples?
Eva Dettmann, Claudia Becker, Christian Schmeißer
Abstract
The study contributes to the development of ’standards’ for the application of matching algorithms in empirical evaluation studies. The focus is on the first step of the matching procedure, the choice of an appropriate distance function. Supplementary o most former studies, the simulation is strongly based on empirical evaluation ituations. This reality orientation induces the focus on small samples. Furthermore, ariables with different scale levels must be considered explicitly in the matching rocess. The choice of the analysed distance functions is determined by the results of former theoretical studies and recommendations in the empirical literature. Thus, in the simulation, two balancing scores (the propensity score and the index score) and the Mahalanobis distance are considered. Additionally, aggregated statistical distance functions not yet used for empirical evaluation are included. The matching outcomes are compared using non-parametrical scale-specific tests for identical distributions of the characteristics in the treatment and the control groups. The simulation results show that, in small samples, aggregated statistical distance functions are the better
choice for summarising similarities in differently scaled variables compared to the
commonly used measures.
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The Identification of Regional Industrial Clusters Using Qualitative Input-Output Analysis
Mirko Titze, Matthias Brachert, Alexander Kubis
IWH Discussion Papers,
No. 13,
2008
Abstract
The ‘cluster theory’ has become one of the main concepts promoting regional competitiveness, innovation, and growth. As most studies focus on measures of concentration of one industrial branch in order to identify regional clusters, the appropriate analysis of specific vertical relations within a value-adding chain is developing in this discussion. This paper tries to identify interrelated sectors via national input-output tables with the help of Minimal Flow Analysis by Schnabl (1994). The regionalization of these national industry templates is carried out with the allocation of branch-specific production values on regional employment. As a result, the paper shows concentrations of vertical clusters in only 27 of 439 German NUTS-3 regions.
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Alterung und technologisches Innovationspotential : Eine Linked-Employer-Employee-Analyse
Lutz Schneider
IWH Discussion Papers,
No. 2,
2007
Abstract
Wachstum in modernen Ökonomien ist wesentlich durch das Innovationsverhalten von Firmen bestimmt. Aus demographischer Sicht fragt sich, ob die absehbare Alterung der Arbeitskräfte das Innovationspotential der Ökonomien beeinflusst. Um diese Frage zu beantworten, untersucht der Beitrag auf Basis eines deutschen Linked-Employer- Employee-Datensatzes, ob eine ältere Belegschaft die Fähigkeit eines Betriebes, Produktinnovationen zu generieren, vermindert. Das Vorgehen basiert auf einem Ordered- Logit-Ansatz, wobei das Innovationspotential einer Firma auf deren Altersstruktur regressiert wird. In der Analyse zeigen sich signifikante Alterseffekte. Das geschätzte Alters-Innovations-Profil folgt einem umgekehrt u-förmigen Verlauf, es erreicht sein Maximum bei einem Alter von ca. 40 Jahren. Eine gesonderte Schätzung zeigt darüber hinaus, dass insbesondere das Alter der Ingenieure von Relevanz ist.
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