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Rangordnungsziffern auf der Basis der Investitionsrendite

  • Klaus Brockhoff
Chapter

Zusammenfassung

Eine Gruppe von Bewertungsziffern für einzelne Forschungsprojekte basiert auf der direkten Erfassung von Zahlungen und davon abgeleiteten Größen. Da ihre Struktur schon in den vorausgehenden Schilderungen angedeutet wurde, sollen sie zunächst dargestellt und untereinander verglichen werden. Maßstab des Vergleichs wird die Frage sein, unter welchen Bedingungen die verschiedenen Kriterien zu derselben Bewertungs- oder Rangziffer führen, wie die aus einem „Standardkriterium“ gewonnene Rangziffer. Ein solcher Standard kann auf sehr verschiedene Weise gewählt werden. Hier wird die nach ihrem Interpreten benannte Olsen-Formel als Standard gewählt, weil sie offensichtlich zum Ausgangspunkt vieler Ansätze zur Ableitung einer Rangziffer für Forschungsprojekte wurde. Eventuelle Verbesserungen der Rangordnungskriterien sollen sich also im Vergleich zu diesem Standard darstellen lassen.

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Literatur

  1. 1).
    Olsen, F., Management’s View of Industrial Research, in: Proceedings of the First Annual Northern California Research Conference, San Francisco 1949, S. 57–63; ders., The Control of Research Funds, in: Proceedings of the Fifth Annual Conference on Industrial Research, A. Rubenstein, Herausg., op.cit., S. 99–108Google Scholar
  2. 1).
    Olsen, F., The Control of Research Funds, op.cit., S. 105Google Scholar
  3. 2).
    Vgl. Olsen, F., Management’s View of Industrial Research, op.cit., S. 61Google Scholar
  4. 1).
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  5. 1).
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    Vaughn, T.A., Calculated Risk, I, in: Proceedings.. (wie in Fußn. 2), op.cit., S. 1–8Google Scholar
  8. 1).
    Wilson, W.H., Determination and Control of the Research and Development Budget, MS-Thesis, Case Institute of Technology, 1957, S. 33: Marwin, H.A., jr., Top-Management and Research, Dayton/Ohio 1953Google Scholar
  9. 2).
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  10. 3).
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  11. 1).
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  12. 2).
    Walters, J.E., Research Management…, op.cit., S. 254Google Scholar
  13. 1).
    Villers, R., Research and Development…, op.cit., S. 43 f.Google Scholar
  14. 2).
    Hart, A., A Chart for Evaluating Product Research and Development Projects, Operational Research Quarterly, Vol. 17, 1966, S. 347–358Google Scholar
  15. 3).
    Weniger gut dokumentiert ist die Hosko.ld-Formel (vgl. Hertz, D.B., The Theory and Practice of Industrial Research, op.cit., S. 215). - Interessant ist, daß in sozialistischen Ländern ähnliche Rang-ordnungskriterien vorgeschlagen werden. Vgl. zusammenfassend: Gericke, R., Ökonomisch begründete Entscheidung in der Industrieforschung, Berlin 1963, S. 8o ff.Google Scholar
  16. 1).
    Vgl. Brockhoff, K., A Test for the Product Life Cycle, Econometrica, Vol. 35, 1967, S. 472 ff.Google Scholar
  17. 2).
    Graner, D., Erfahrungen bei der Bewertung von Forschungs-und Entwicklungsvorhaben im Steinkohlenbergbau, op.cit. - Die Arbeit behandelt in erster Linie die Ableitung neuer oder verbesserter Prozesse. “Einzahlungen” werden daher als vermiedene Auszahlungen interpretiert.Google Scholar
  18. 1).
    Logan, S.H., Evaluating Financial Support of Research Programs, Journal of Farm Economics, Vol.46, 1964, S. 188–199Google Scholar
  19. 1).
    Quinn, J.B., and J.A. Mueller, Transferring Research Results to Operations, op.cit., bes. S. 61ff.; Rubenstein, A.H., Studies of Project Selection Behavior in Industry, in: Operations Research in Research and Development, B.V. Dean, Herausg., op. cit., S. 189–205 hier S. 198Google Scholar
  20. 1).
    Vgl. für die Investitionstheorie: Albach, H,, Wirtschaftlichkeitsrechnung bei unsicheren Erwartungen, op(.cit., S. 49; derselbe, Investition und Liquidität, Wiesbaden 1962, passimGoogle Scholar
  21. 1).
    Hertz, D.B.,Choosing Investment Policies that Pay Off, HBR, Vol. 46, 1/1968, S. 96 ff.Google Scholar
  22. 1).
    Vgl. Rubenstein, A.H.,Project Selection Behavior in Industry, op.cit., S. 192Google Scholar
  23. 2).
    Graner, D., Erfahrungen bei der Bewertung von Forschungs-und Entwicklungsvorhaben im Steinkohlenbergbau, op.cit.Google Scholar
  24. 3).
    Logan, S.H., Evaluating Financial Support of Research Programs, op.cit.Google Scholar
  25. 1).
    Schneider, E., Wirtschaftlichkeitsrechnung, op.cit., S. 62 ff. Dinkelbach weist zu Recht darauf hin, daß es sich dabei um einen Typ von Sensibilitätsanalyse handelt: Dinkelbach, W., Sensibilitätsanalysen und parametrische Programmierung, Berlin, Heidelberg, New York 1969, hier bes. S. 37 ff.Google Scholar
  26. 1).
    Kilger, W., Kritische Werte in der Investitions- und Wirtschaftlichkeitsrechnung, ZfB, 35. Jg., 1965, S. 338–353, hat kritische Werte für verschiedene Einflußgrößen auf den Kapitalwert von Investitionsobjekten dargestelltGoogle Scholar
  27. 1).
    Vgl. Hertz, D.B., The Theory and Practice of Industrial Research, op.cit., S. 156; Marschak, Th. A., Th.K. Glennan, jr., R. Summers, Strategy for R 8c D: Studies in the Microeconomics of Development,op.cit., S. 18 ff.; Walters, J.E., op.cit., S. 83; Cohen, F.L., (“Engineering and Production”) in: Getting the Most from Research and Engineering, American Management Association, Hrsg., Manufacturing Series 21, New York 1954, S. 29–34.Google Scholar
  28. 2).
    Eine genauere Festlegung erscheint schlecht möglich, da die einzelnen Projekte voneinander abweichen und ein anerkanntes, von Überschneidungen freies Klassifikationssystem der einzelnen Aufgaben nicht vorliegt. Besondere Beachtung ist solchen Klassifikationssystemen in der “sozialistischen” Literatur entgegengebracht worden. Vgl. z.B. die Klassifikationen bei: Arnold, H., H. Borchert, A. Lange und J. Schmidt, Der Produktionsprozeß im Industriebetrieb, Berlin (0) 1966, S. 237 f.; Funke, D., und H. Leykauf, Ökonomische Vorbereitung der Entscheidung über neue Erzeugnisse, Berlin (0) 1967, S. 142 f.Google Scholar
  29. 3).
    Vgl. Schatz, 0., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung der Entwicklungsvorhaben, op.cit., S. 61 f.Google Scholar
  30. 2).
    Vgl. Norden, P., Manpower Utilization Patterns in Research and Development Projects, IBM Technical Report TR 00.1191, Poughkeepsie/N.Y. 1964 (= Diss. Columbia University, New York, N.Y.),S. 103 ff.Google Scholar
  31. 3).
    Vgl. Harrel, C.G., Selecting Projects for Research, op.cit.Google Scholar
  32. 5).
    Vgl. Schatz, 0., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung von Entwicklungsvorhaben, op.cit., S. 61 f.Google Scholar
  33. 1).
    Der Typ (2.33) wird von Norden favorisiert, Typ (2.34) von Dean, ohne daB bisher ein empirischer Vergleich dieser Ansätze vorgenommen worden wäre: Norden, P.V., On the Anatomy of Development Projects, IRE, Vol. EM-7, 1960, S. 34–42; ders. und A.V. Bakshi, Internal Dynamics of Research and Development Projects, in:Management Sciences, Models and Techniques, (Proceedings: 6th International Meeting TIMS), C.W. Churchman and M. Verhulst, Herausg., Bd. 2, Oxford, London, New York, Paris 1960, S. 187–205; ders., Resource Usage and Network Planning Techniques, in: Operations Research in Research and Development, B.V. Dean, Herausg., op.cit., S. 149–169, bes. S. 157. Eine Zusammenstellung der Überlegungen und einige Erweiterungen gibt Norden in: Manpower Utilization Patterns in Research and Development Projects, op.cit. In dieser Arbeit wird auch über die Prüfung alternativer Ansätze in Kap. III berichtet, insbesondere über die Eignung logistischer Kurven zur Darstellung der kumulierten Forschungsaufwendungen für einzelne Projekte. - Dean, B.V., und S. Sengupta, On a Method for Determining Corporate Research and Development Budgets, in: Management Sciences, Models and Techniques..,C.W.Churchman und M. Verhulst, Herausg., op.cit., S. 210–225, bes. S. 218.Google Scholar
  34. 1).
    Vgl. Norden, P.V., Resource Usage…, op.cit., S. 160.Ein etwas anderes Bild ergibt sich bei einer Verschiebung der Teilphasen beiNorden, P.V.,Manpower Utilization…, op.cit., bes. S. 175 ff.Google Scholar
  35. 3).
    Summers, R., in: Marschak, Glennan, Summers, Strategy for R & D, op.cit., S. 145, 162Google Scholar
  36. 2).
    Marshall und Meckling haben ihrer Untersuchung (neben Änderungen der Faktorpreise) vor allem “changes in the configuration of the development process” zugrunde gelegt (die hier mit der Variablen t* verbunden sind). Sie machen aber darauf aufmerksam, dal) die Jesonderheiten der Bedingungen bei der Vergabe von Forschungsarbeiten durch die öffentliche Hand, insbesondere im Bereich der militärischen Forschung, eine einfache Übertragung der Schätzfehlerkorrekturen auf den Bereich privat initiierter Forschungsaufgaben nicht grundsätzlich erlauben. Marshall, A.W., und W. H. Meckling, Predictability of the Cost, Time, and Success of Development, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 461–475. Zum zuletzt genannten Einwand vergleiche Scherer, F.M., “Comment”, ebenda, S. 497 ff., hier S. 498Google Scholar
  37. 1).
    Klein, B.H., The Decision Making Problem in Development, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 477 ff.Google Scholar
  38. 1).
    Summers, R., in: Marschak, Glennan, Summers, Strategy for R & D, op.cit., S. 165Google Scholar
  39. 1).
    Vgl. etwa Davies, O.L., Some Statistical Considerations in the Selection of Research Projects (Projects for Research) in the Pharmaceutical Industry, Applied Statistics, Vol,XI, 1962, S. 17o ff., (Industrielle Organisation, 1964, S. 13’7143). Weiter: Lambert, V.L.,und H.F. Sackett, Research and Development Cost Estimation, IRE, Vol. EM-6, 1959, 2/S. 8 ff.Google Scholar
  40. 1).
    Wir wollen hier nur Beispiele geben. Einen Überblick findet man in Tab. 14, Sp. 7, S. 29 von H. Echterhoff-Severitt, Wissenschaftsausgaben der Wirtschaft 1964, Essen o.J., (1967), wo für den Anteil der “Personalausgaben” an den “gesamten F. u. E.-Ausgaben”, Werte zwischen 40,1% und 65,5% bei der Gliederung nach Wirtschaftszweigen zu finden sind. Für die Chemische Industrie werden 53,9% ausgewiesen. Die National Science Foundation gibt in “Funds for Research in Industry 1959”, Washington/D.C. 1961, S. 81, für diesen Wirtschaftszweig 58% an. Auf Angaben aus einzelnen Unternehmen beruhen folgende WerteGoogle Scholar
  41. 2).
    Soistman, E.C., Research and Development Can Be Controlled, Research Management, Vol. IX, 1966, S. 15 ff., worin über Erfahrungen in der Martin-Marietta Corp. berichtet wird. Unser Verweis bezieht sich nur auf die dort dargestellte Kontrolle des Input. Was im Zusammenhang mit der Kontrolle des Output unter Output hier konkret zu verstehen ist, ist unzureichend definiert.Google Scholar
  42. 1).
    Vgl. Brockhoff, K., A Test for the Product Life Cycle, op.cit., ders., Unternehmenswachstum und Sortimentsänderungen, Köln, Opladen 1966, S. 11off.Google Scholar
  43. 1).
    Vereinfachungen der Lebenszyklus-Funktion durch Reduktion der Fläche unter der Funktion auf ein Rechteck übersehen, daß gerade die zeitliche Verteilung der Zahlungen für die Bewertung eines Projekts ausschlaggebend ist. Vgl. die Reduktion bei Hart, A., A Chart for Evaluating Product Research and Development Projects, Operational Research Quarerly, Vol. 17, 1966, S. 347 ff.Google Scholar
  44. 1).
    Vgl. besonders: Mansfield, E., Intrafirm Rates of Diffusion of an Innovation, Review of Economics and Statistics, Vol. XLV, 1963, S. 348-359Google Scholar
  45. 2).
    Schatz, O., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung der Entwicklungsvorhaben, Diss. Braunschweig 1966, S. 43 f., bes. S. 44Google Scholar
  46. 1).
    Mansfield berichtete kürzlich über noch nicht abgeschlossene Arbeiten von J. Schnee, der Erklärungen für Kostenfunktionen pharmazeutischer Produkte sucht. Dabei werden alle hier aufgeführten Faktoren genannt. Hinzu kommt eine relative Priorität des Projekts als weitere Erklärungsgröße, die unten in KO mit erfaßt ist. Vgl. Mansfield, E., Industrial Research and Development, Characteristics, Costs, and Diffusion of Results, AER, Papers and Proceedings, Vol. LIX, 1969, S. 65–71, hier S. 67 ff.Google Scholar
  47. 1).
    Scherer, F.M., Time-Cost Tradeoffs in Uncertain Empirical Research Projects, Naval Research Logistics Quarterly, Vol. 13, 1966, S. 71–82Google Scholar
  48. 1).
    Vgl. Norden, P., Manpower Utilization…, op.cit., z.B. S. 93Google Scholar
  49. 2).
    Extrem erscheint allerdings die Literaturinterpretation von E. Mansfield, The Economics of Technological Change, New York 1968, S. 64: “…the probability of technólogical success is among the easiest factors to estimate”.Google Scholar
  50. 3).
    Edwards, W., The Theory of Decision Making, Psychological Bulletin, Vol. 51, 1954, S. 380–417, hier S. 396 ff.Google Scholar
  51. 1).
    Edwards in einer späteren Arbeit: A Note on Potential Surprise, in: Expectations, Uncertainty, and Business Behavior, M.J. Bowman, Herausg., New York 1958, S.45ff.Google Scholar
  52. 2).
    So auch Winkler, R.L., The Assessment of Prior Distributions in Bayesian Analysis, Journal of the American Statistical Association, Vol. 62, 1967, S. 776–800, hier S. 792.Google Scholar
  53. 3).
    Vgl. Estes, W., Individual Behavior in Uncertain Situations: An Interpretation in Terms of Statistical Association Theory, in: Decision Processes, R.M. Thrall, C.H. Coombs, R.L. Davis, Herausg., New York, London 1954, S. 127–137, hier S. 130 ff.Google Scholar
  54. 1).
    Über die höchsten Werte berichten Cohen, J.,und H. Hansel, Risk and Gambling, The Study of Subjective Probability, London, New York, Toronto 1956, S. 87 (Übereinstimmung bei Werten zwischen o,5 und o,8), es folgen die Werte für die Gruppe “National Guardsmen” bei F. Mosteller und P. Nogee, An Experimental Meäsurement of Utility, JPE, Vol. LIX, 1951, S. 371–404, hier S. 397 (0,5); dicht beisammen liegen die Ergebnisse von Versuchen mit Studenten, ausgeführt von Mosteller und Nogee, An Experimental Measurement of Utility, op.cit. (etwa o,2) und Davidson, D., P. Suppes, with S. Siegel, Decision Making, An Experimental Approach, Stanford/Cal. 1957, S. 75 (Durchschnitt: 0,206). Gefolgt werden diese Ergebnisse von denen von M.G. Preston und P. Baratta, An Experimental Study of the Auction-Value of an Uncertain Outcome, American Journal of Psychology, Vol. LXI, 1948, S. 183–193 (o,195), hier zitiert nach den beiden zuletzt genannten Quellen.Google Scholar
  55. 1).
    Cohen, J.,und H. Hansel, Risk and Gambling, op.cit., S. 8,41 ff. (Man beachte, daß die Abb. 2 und 3 dort den Tabellen 2 und 3 umgekehrt als angegeben zuzuordnen sind.)Google Scholar
  56. 2).
    Vgl. Allen, D.H., Credibility Forecasts and their Application to the Economic Assessment of Novel Research and Development Projects, op.cit., S. 25–42Google Scholar
  57. 1).
    Zweifelnd: Savage, L.J., The Foundations of Statistics, New York, London 1954, S. 27 ff.Google Scholar
  58. 2).
    Winkler, R.L., The Assessment of Prior Distributions in Bayesian Analysis, op.cit.; ders., The Quantification of Judgment, Some Methodological Suggestions, ebenda, S. 1105–1120Google Scholar
  59. 1).
    Atkinson hat darauf hingewiesen, daB solche Zusammenhänge möglicherweise aus einer unterschiedlichen Leistungsmotivation der Subjekte erklärt werden können. Vgl. Atkinson, J.W., Erwartungstheorie und Utilitätstheorie (1958), abgedr. in einer gekürzten Fassung in: Die Motivationen des menschlichen Handelns, H. Thomae, Herausg., Köln, Berlin 1965, S. 462–473.Google Scholar
  60. 1).
    Hertz, D.B., Choosing Investment Policies That Pay Off, HBR, op.cit., S. 95–106, hier S. 101Google Scholar
  61. 3).
    Wagle, B., A Statistical Analysis of Risk in Capital Investment Projects, Operational Research Quarterly, Vol. 18, 1967, S. 13–34, hier S. 18 ff.Google Scholar
  62. 1).
    Berthold, K., Forschung und Entwicklung in der deutschen Großindustrie, op.cit., S. 197 ff.Google Scholar
  63. 2).
    Mansfield, E., und R. Brandenburg, The Allocation, Characteristics, and Outcome of the Firm’s Research and Development Portfolio: A Case Study, Journal of Business, Vol. XXXIX, 1966, S. 447–464, hier S. 461 f.-Die durch diesen Abschnitt ausgelöste Diskussion führte allerdings nur zu einer Druckfehlerberichtigung: Levy, F.K., The Allocation, Characteristics…, Comment, Journal of Business, Vol. XXXXI, 1968, S. 89–90; Mansfield, E., und R. Brandenburg, Reply, Ebenda, S. 91–93.Google Scholar
  64. 4).
    Souder, W.E., The Validity of Subjective Probability of Success Forecasts by R & D Project Managers, IEEE, Vol. EM-16, 1969, S. 35–49Google Scholar
  65. 1).
    Wagle, B., op.cit.- Schulung mag besonders darauf gerichtet sein, nicht konsistente Entscheidungen der Aktoren zu vermeiden. Darauf weist J. Marschak besonders hin, indem er mangelnde Konsistenz von Entscheidungen mit einem “Krankenbild” vergleicht. Marschak, J., Decision Making, Western Management Science Institute, Univ. of California, Los Angeles, Working Paper 93, July 1966, S. 3.4Google Scholar
  66. 1).
    Strebel, H., Unsicherheit und Risiko der industriellen Forschung und Entwicklung, BFuP, 20. Jg., 1968, S. 193–214. Dagegen unterstellt Jantsch lineare Lernfunktionen: Jantsch, E., Technological Forecasting in Perspective, op. cit., S. 168 f.Google Scholar
  67. 2).
    Logan, S.II., Evaluating Financial Support of Pe-search Programs, op.cit., S. 188–199, bes. S. 194 ff.Google Scholar
  68. 1).
    Z.B. Mosteller, F., und P. Nogee, An Experimental Measurement of Utility, op.cit., S. 371 ff.Google Scholar
  69. 2).
    Davidson, D., P. Suppes (with S. Siegel), Decision Making - An Experimental Approach, op.cit., bes. S. 10o ff.Google Scholar
  70. 3).
    Vgl. Schatz, O., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung der Entwicklungsvorhaben, op.cit., S. 61 f.Google Scholar
  71. 1).
    Vgl. Gäfgen, G., Theorie der wirtschaftlichen Entscheidung, Untersuchungen zur Logik und ökonomischen Bedeutung des rationalen Handelns, 2.A., Tübingen 1968, S. 203Google Scholar
  72. 2).
    Vgl. Gäfgen, G., Theorie der wirtschaftlichen Entscheidung, op.cit., S. 205Google Scholar
  73. 1).
    Hespos, R.F., und P.A. Strassmann, Stochastic Decision Trees for the Analysis of Investment Decisions, MS, Vol. 11, 1965, S. B-244 bis B-259, bes. S. B-252 ff.Google Scholar
  74. 1).
    Vgl. hierzu vor allem: Krelle, W.,mit D. Coenen, Präferenz-und Entscheidungstheorie, Tübingen 1968, grundleerend: S. 237 ff; 348 ff.Google Scholar
  75. 3).
    Marschak, T.A., Models, Rules of Thumb, and Development Decisions, op.cit., S. 250 ff.- Grundlegend ist auch die Arbeit von: Nelson, R.R., Uncertainty, Learning, and the Economics of Parallel R & D Efforts, Review of Economics and Statistics,Vol. XLVII, 1961, S. 351–364Google Scholar
  76. 1).
    Marschak, T.A., und J.A. Jahav, The Selection of Approaches to a Task, MS, Vol. 12, 1966, S. 627647. Erweiterte Fassung in: Marschak, Glennan, Summers, Strategy for R & D, op.cit., Kap. 5, S. 190 ff.Google Scholar
  77. 1).
    Weingartner,H.M.,Mathematical Programming and the Analysis of Capital Budgeting Problems, Chicago/ Ill. 1967,S. 24ff.Google Scholar

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  • Klaus Brockhoff

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