Auszug
Die in Abschnitt 4.5 detailliert vorgestellten Ergebnisse der empirischen Untersuchung sollen an dieser Stelle zusammengefasst werden. Zunächst werden die Ergebnisse der Schätzmodelle zu den ersten beiden Partialhypothesen und der ersten Zusammenhangshypothese zusammengefasst, da ihr gemeinsames Untersuchungsobjekt die Region ist und sie insofern als makroökonomische Teile der Arbeit anzusehen sind. Anschließend werden die Ergebnisse der Schätzmodelle zur dritten und vierten Partialhypothese und zur zweiten Zusammenhangshypothese betrachtet, da sie die Aussagen zum betrieblichen Innovationsprozess beinhalten und somit den mikroökonomischen Teil der Arbeit darstellen.
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Literatur
Vgl. Gerpott, T. J.: Erfolgsfaktoren von industriellen Neuprodukt-Entwicklungsprojekten, a.a.O.
Vgl. zum respondent oder informant bias insb. Ernst, H.: Ursachen eines Informant Bias und dessen Auswirkungen auf die Validität empirischer betriebswirtschaftlicher Forschung, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Jg. 73, S. 1249–1275; sowie Ernst, H. / Teichert, T.: The R&D/Marketing Interface and Single Informant Bias in NPD Research: An Illustration of a Benchmarking Case Study, in: Technovation, Jg. 18, S. 721–739.
Kreuzvalidierungsmethoden beruhen zunächst auf der Bildung und Schätzung von Teilstichproben und dem anschließenden Einsetzen der erklärenden Variablen der komplementären Teilstichprobe in die so geschätzte Regressionsgleichung. Eine Gegenüberstellung der so geschätzten Werte mit den eigentlichen erklärten Variablen der komplementären Teilstichprobe kann als Untersuchung der externen Validität (also der Übertragbarkeit der Untersuchungsergebnisse) genutzt werden. Vgl. hierzu z.B. Bortz, J.: Statistik für Human-und Sozialwissenschaftler, a.a.O., S. 454.
Vgl. Gerpott, T. J.: Erfolgsfaktoren von industriellen Neuprodukt-Entwicklungsprojekten, a.a.O.
Vgl. Kramar, H.: Innovation durch Agglomeration, a.a.O.
Vgl. zu jüngeren Nachweisversuchen z.B.: Greunz, L.: Geographically and Technologically Mediated Knowledge Spillovers between European Regions, a.a.O.; Orlando, M. J.: Measuring R&D Spillovers: On the Importance of Geographic and Technological Proximity, in: Federal Reserve Bank of Kansas City (Hrsg.): Research Working Paper, No. 02-06, Kansas City 2002; sowie Bottazzi, L. / Peri, G.: Innovation and Spillovers, a.a.O.
Vgl. hierzu z.B.: Czarnitzki, D. / Hussinger, K.: The Link between R&D Subsidies, R&D Spending and Technological Performance, in: ZEW Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (Hrsg.): Discussion Paper No. 04-56, Mannheim 2004; sowie Harhoff, D.: R&D Spillovers, Technological Proximity, and Productivity Growth-Evidence From German Panel Data, a.a.O., S. 238–260.
Vgl. Fisch, J. H.: Structure Follows Knowledge, a.a.O., S. 91ff.; sowie Luczak, H. / Eversheim, W.: Telekooperation — Industrielle Anwendung in der Produktentwicklung, a.a.O., S. 28.
Vgl. Chesbrough, H. W.: Open Innovation, a.a.O.; sowie Reichwald, R. / Piller, F.: Interaktive Wertschöpfung, a.a.O., S. 95ff.
Chesbrough, H. W.: Open Innovation, a.a.O., S. 43.
Vgl. zu dieser Forderung auch Dohse, D.: Clusterorientierte Technologiepolitik in Deutschland: Konzepte und Erfahrungen, in: Technikfolgenabschätzung: Theorie und Praxis, Jg. 14, 2005, S. 33–41; sowie Fritsch, M. / Stephan, A.: Regionalization of Innovation Policy: Introduction to the spezial issue, in: Research Policy, Jg. 34, 2005, S. 1123–1127.
BMBF (Hrsg.): Bundesbericht Forschung 2004, S. VIf..
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(2008). Zusammenfassung und Implikationen. In: Die räumliche Differenzierung betrieblicher Innovationsaktivitäten. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9627-5_5
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Online ISBN: 978-3-8349-9627-5
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