@PhdThesis{duepublico_mods_00011172,
  author = 	{Czarnitzki Dr., Dirk},
  title = 	{Innovationsverhalten von Unternehmen und die Rolle der Forschungs- und Technologiepolitik: Ein Vergleich zwischen Ost- und Westdeutschland},
  keywords = 	{Innovation; Forschung und Entwicklung; Technologiepolitik; Mikro{\"o}konometrie},
  abstract = 	{In dieser Arbeit werden die Innovationsaktivit{\"a}ten der Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes differenziert nach Ost- und Westdeutschland untersucht. Eine besondere Rolle spielt bei der Analyse die Bedeutung der Forschungs- und Technologiepolitik f{\"u}r die private Innovationst{\"a}tigkeit. Nach der Einleitung zum Thema wurde ein theoretischer Rahmen zu den verschiedenen Aspekten des Marktversagens bei FuE aufgespannt und es wurden verschiedene Politikans{\"a}tze diskutiert, um diesem Marktversagen zu begegnen. Im Kapitel 3 werden verschiedene Instrumente der FuT-Politik aufgezeigt und ihr Einsatz in Deutschland beschrieben. Au{\ss}erdem werden im Kapitel 3 die Daten f{\"u}r die darauf folgenden empirischen Analysen vorgestellt und insbesondere Ost-West-Unterschiede im Innovationsverhalten herausgearbeitet. Kapitel 4 besch{\"a}ftigt sich aufbauend auf den Kapiteln 2 und 3 mit einer empirischen Untersuchung m{\"o}glicher Finanzierungsrestriktionen hinsichtlich privater FuE-Aktivit{\"a}ten in Deutschland. Sowohl FuE-Aufwendungen als auch Investitionen in Sachanlageverm{\"o}gen werden betrachtet. Es stellt sich heraus, dass westdeutsche Firmen sowohl durch interne als auch durch externe Finanzierungsrestriktionen betroffen sind. Dies gilt f{\textasciidieresis}ur FuE-Aufwendungen wie f{\"u}r Anlageinvestitionen. Ein weiterer wichtiger Faktor zur Erkl{\"a}rung unterschiedlicher FuE-Aufwendungen ist die Teilnahme an {\"o}ffentlichen Programmen zur Innovationsf{\"o}rderung. {\"O}ffentlich gef{\"o}rderte Unternehmen weisen h{\"o}here FuE-Aufwendungen auf als andere Unternehmen. In Ostdeutschland gibt es keine externen Finanzierungsrestriktionen f{\"u}r FuE. Die Sch{\"a}tzergebnisse zeigen, dass hier die {\"o}ffentliche F{\"o}rderung treibende Kraft f{\"u}r FuE-Aktivit{\"a}ten ist. Die Finanzm{\"a}rkte sind in Ostdeutschland als Barriere f{\"u}r FuE durch die starke staatliche F{\"o}rderung solcher Aktivit{\"a}ten scheinbar zum Gro{\ss}teil au{\ss}er Kraft gesetzt. Abschlie{\ss}end wird in Kapitel 4 darauf hingewiesen, dass der gesch{\"a}tzte Einfluss der FuT-Politik auf Grund von Selektionsverzerrungen m{\"o}glicherweise zu gro{\ss} ist. Unternehmen mit einer gr{\"o}{\ss}eren Innovationsneigung werden sich eher f{\"u}r die Teilnahme an F{\"o}rderprogrammen bewerben als andere. Daher wird aufbauend auf diese Schlussfolgerung im f{\"u}nften Kapitel der Erhalt von {\"o}ffentlichen F{\"o}rdermitteln endogenisiert und es wird folgender Frage nachgegangen: "Wieviel h{\"a}tten die gef{\"o}rderten Unternehmen f{\"u}r FuE aufgewendet, wenn sie nicht gef{\"o}rdert worden w{\"a}ren". Dabei handelt es sich um ein klassisches Evaluierungsproblem. Nach einem {\"U}berblick sowohl aktueller industrie{\"o}konomischer Evaluationsstudien als auch der {\"o}konometrischen "Treatment-Literatur" wird mittels nichtparametrischer Matchingverfahren untersucht, ob die FuT-Politik auch bei der Ber{\"u}cksichtigung von m{\"o}glichen Selektionsverzerrungen zu positiven Effekten auf die privaten FuE-Aktivit{\"a}ten f{\"u}hrt. Der identifizierte positive Treatment-Effekt der FuT-Politik ist signifikant von null verschieden, d.h. Unternehmen, die {\"o}ffentliche F{\"o}rdermittel erhalten, weisen durchschnittlich h{\"o}here FuE-Aktivit{\"a}ten auf als in dem hypothetischen Fall, in dem sie keine F{\"o}rderung erhalten h{\"a}tten. Dieses Ergebnis findet sich sowohl in Ost- als auch in Westdeutschland, wobei der Treatment-Effekt in Ostdeutschland gr{\"o}{\ss}er ist. Es sei darauf hingewiesen, dass hier nur die Inputseite des Innovationsprozesses untersucht wurde. Ob die zus{\"a}tzlichen durch den Staat induzierten FuE-Aktivit{\"a}ten zu einem h{\"o}heren Innovationsoutput in Form von Patenten, kostenreduzierenden Verfahren oder neuen Produkten f{\"u}hren, kann bisher nicht beantwortet werden. Eine Outputanalyse verbleibt somit als Gegenstand weiterer Forschung. Zwar macht das sechste Kapitel einen Schritt in Richtung einer Out-putanalyse, aber die durchgef{\"u}hrte Empirie baut nicht direkt auf den Modellen aus den Kapiteln 4 und 5 auf, sondern bezieht sich nur inhaltlich auf die vorhergehenden Resultate. Im Kapitel 6 wird mit den in Kapitel 5 vorgestellten Matchingverfahren die Produktivit{\"a}tsl{\"u}cke ostdeutscher Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes im Vergleich zu westdeutschen Firmen untersucht. Obwohl aus makro{\"o}konomischer Sicht die L{\"u}cke hinsichtlich der Wertsch{\"o}pfung {\"u}ber die Jahre geringer wird, hat der Aufholprozess sich in j{\"u}ngerer Vergangenheit verlangsamt. Als Analysemethodik wird eine {\"o}konometrische Matchingprozedur vorgeschlagen, um das Ausma{\ss} und die Ursachen der Produktivit{\"a}tsl{\"u}cke in Ostdeutschland im Detail zu studieren. Das westdeutsche verarbeitende Gewerbe wird als "Produktivit{\"a}tsbenchmark" verwendet. Bei der Analyse werden ausgehend von den Kapiteln 4 und 5 auch Innovationsma{\ss}e ber{\"u}cksichtigt, um zu pr{\"u}fen, ob die durch die FuE-Politik hervorgerufenen Innovationen in  Ostdeutschland letzendlich auch einen Produktivit{\"a}tseffekt haben. Es lassen sich folgende Hauptschl{\"u}sse ziehen: Innovative Firmen aus Ostdeutschland haben eine gr{\"o}{\ss}ere Produktivit{\"a}tsl{\"u}cke zu ihren westeutschen Kontrollbeobachtungen als nicht innovative Firmen. Die ostdeutschen Firmen sind eher in der Lage, zu den weniger produktiven westdeutschen Unternehmen aufzuschliessen. Dies bedeutet aber nicht, dass innovative Firmen im Osten weniger erfolgreich wirtschaften. In den vergangenen Jahren haben sie ein h{\"o}heres Produktivit{\"a}tsniveau erreicht als nicht innovative Unternehmen, aber sie leiden immer noch unter einem h{\"o}heren Defizit, wenn sie mit {\"a}hnlichen westdeutschen Unternehmen, - ihren m{\"o}glichen Wettbewerbern - verglichen werden. Ein weiteres interessantes Ergebnis geht aus dem Vergleich verschiedener Eigentumsstrukturen hervor. Wenn eine ostdeutsche Firma zu einer Unternehmensgruppe mit einer westdeutschen oder ausl{\"a}ndischen Muttergesellschaft geh{\"o}rt, wird sie im Durchschnitt eine h{\"o}here Produktivit{\"a}t aufweisen als eigenst{\"a}ndige ostdeutsche Firmen. Dieses Resultat bleibt auch bestehen, wenn die Eigent{\"u}merschaft als endogene Variable behandelt wird, d.h. wenn die Muttergesellschaften eine "picking-the-winners" Strategie verfolgen. Das Matching von ostdeutschen Firmen, die zu einer solchen Gruppe geh{\"o}ren, mit eigenst{\"a}ndigen, ostdeutschen Unternehmen, ver{\"a}ndert die Aussage nicht. Die Wertsch{\"o}pfungsdifferenz zwischen diesen beiden Gruppen von Unternehmen bleibt signifikant von null verschieden. Im Gegensatz zu dem Ergebnis, dass die L{\"u}cke sich zwischen Ost und West verringert, vergr{\"o}{\ss}ert sich die Differenz der Wertsch{\"o}pfung innerhalb der Gruppe ostdeutscher Firmen. Diese divergierende Entwicklung unterst{\"u}tzt die These positiver Spillovers durch die Muttergesellschaften. Entweder scheinen Managementf{\"a}higkeiten {\"u}ber die Eigent{\"u}merschaft vermittelt zu werden oder die Tochterunternehmen erhalten durch den Unternehmensverbund einen besseren Marktzugang durch ein funktionierendes Vertriebsnetz der Gruppenmitglieder. Abschlie{\ss}end bleibt zum Kapitel 6 zu bemerken, dass mit dem Kernel-based Matching zwar ein innovatives Verfahren angewendet wurde, die Ergebnisse aber nur bestehende Defizite der ostdeutschen Wirtschaft aufzeigen. Eine wirkliche Ursache, die durch wirtschaftspolitische Ma{\ss}nahmen beseitigt werden k{\"o}nnte, wird nicht gefunden. M{\"o}glicherweise w{\"a}ren weitere Variablen die Infrastruktur betreffend eine vielversprechende Erweiterung der Analysen. Ferner k{\"o}nnten detaillierte Merkmale, die das Management der Unternehmen betreffen, vielleicht weiteren Aufschluss geben. Als Beispiel sei eine Gewinnbeteiligung der Mitarbeiter genannt. Als Ausblick f{\"u}r weitere Forschung l{\"a}sst sich insbesondere aus methodischer Sicht die Durchf{\"u}hrung der Analysen mit {\"o}konometrischen Paneldatenverfahren nennen. Dies war auf Grund der Datenlage in dieser Studie nicht m{\"o}glich. Allerdings k{\"o}nnten Analysen {\"u}ber die Zeit, also die Ber{\"u}cksichtung firmenspezifischer "fixer Effekte" weitere wichtige Anhaltspunkte z.B. {\"u}ber Treatment-Effekte der FuT-Politik liefern. So w{\"a}re mit Paneldaten auch die Anwendung von (bedingten) Differenz-der-Differenzen-Sch{\"a}tzern m{\"o}glich. Eine inhaltlich interessante Erweiterung w{\"u}rde die oben bereits angesprochende Evaluierung der Outputseite des Innovationsprozesses darstellen. So k{\"o}nnte der Frage nachgegangen werden, ob die zus{\"a}tzlich durch den Staat induzierten privaten FuE-Aufwendungen auch zu neuen Produkten und Prozessen f{\"u}hren und ob sie eine {\"a}hnliche Produktivit{\"a}t aufweisen wie die private FuE-T{\"a}tigkeit, die ohnehin - auch ohne staatliche Intervention - stattgefunden h{\"a}tte.},
  url = 	{https://duepublico2.uni-due.de/receive/duepublico_mods_00011172},
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