Andreas Kladroba

Bei langerfristiger Betrachtung kann das erste Jahrzehnt des neuen Jahrhunderts als Periode einer weltweit wachsenden FuE-Orientierung charakterisiert werden. In den meisten Industrie- und Schwellenlandern war die Entwicklung bis zum Jahr 2008 von weiter zunehmenden FuE-Ausgaben und - fur viele von ihnen, nicht fur alle - auch von einer zunehmenden FuE-Intensitat gepragt. Tendenziell fiel der Zuwachs dabei in der ersten Halfte des Jahrzehnts geringer aus als in den Folgejahren bis 2008. Deutschland produzierte mit einem Anteil der Bruttoinlandsaufwendungen fur FuE am BIP von 2 ½ % bis 2007 zwar uberdurchschnittlich forschungsintensiv, konnte aber bis dahin nicht mit der Dynamik wichtiger Wettbewerber in Europa und Asien mithalten. Der Konjunktureinbruch im Krisenjahr 2009 hat auch bei FuE fur eine Zasur gesorgt: In den meisten westlichen Industrielandern hat die Wirtschaft ihre FuE-Aufwendungen in diesem Jahr merklich zuruckgefahren, allerdings etwas weniger als die gesamtwirtschaft...

ZusammenfassungNicht nur unterschiedliche Interessenlagen bezüglich einer Messung von FuE und Innovation geben einen kleinen Vorgeschmack auf die Komplexität des Themas. Auch die Fragestellungen können extrem unterschiedlich sein. Dieses Kapitel beschreibt Interessenlagen und Fragestellungen und führt in das Thema ein.

Zusammenfassung Seit mehreren Jahren bereits erfreut sich die Erstellung von Rankings immer größerer Beliebtheit. Aber trotz dieser Beliebtheit zeigen viele Rankings erschreckende Schwächen bezüglich der Verwendung statistischer Methoden. Ein besonderes Problem (vor allem wegen seiner zentralen Bedeutung) stellt dabei offensichtlich die Aggregation von Einzelrankings zu einem Gesamtranking dar. Diese Aufgabenstellung ist eng verwandt mit den aus der Entscheidungstheorie bekannten „Gruppenentscheidungen“. Die vorliegende Arbeit stellt einige dort bekannte Aggregationsverfahren vor und versucht anhand eines einfachen Rankingbeispiels, nämlich der Formel 1 Weltmeisterschaft 1998, zu zeigen, welche Konsequenzen die Verwendung unterschiedlicher Verfahren auf das Gesamtergebnis hat.

ZusammenfassungIn diesem Kapitel wird die Wirkung, die eine Publikation in der wissenschaftlichen Community erzielt (Impact), als Indikator genutzt. Ein Anhaltspunkt dafür ist die Anzahl der Publikationen, in denen die betroffene Veröffentlichung zitiert wird. Dabei ist ein Zitat nicht nur ein Indikator dafür, dass eine Publikation wahrgenommen wurde, sondern auch dafür, dass ein anderer Wissenschaftler oder eine andere Wissenschaftlerin sie für wichtig genug erachtet hat, noch einmal darauf einzugehen. Prinzipiell stellt ein Zitat also erst einmal ein Qualitätsmerkmal dar. In Form von Steckbriefen werden die wichtigsten Eigenschaften und Anwendungsgebiete der Indikatoren beschrieben.

In diesem Kapitel wird die Frage behandelt, welche Einflussfaktoren ein Unternehmen dazu bewegen, Forschung zu betreiben oder eben auch nicht In Form von Steckbriefen werden die wichtigsten Eigenschaften beschrieben, wobei die Steckbriefe die Ansätze des Frascati- und des Oslo-Handbuchs aufgreifen.

Es ist eine sehr beliebte Methode, eine "komplexe" mehrdimensionale Eigenschaft dadurch messbar zu machen, dass man "Punkte" für mehrere als "relevant" erachtete "Indikatoren" bildet und diese dann summiert (womit ex definitione eine eindimensionale Variable entsteht). Man spricht hier von Indexmethode (oder besser Punktsummenmethode, PSM). Es ist auffallend, dass die PSM einerseits sehr verbreitet ist, es aber andererseits kaum Versuche gibt, sich mit ihren inhaltlichen und formalen Grundlagen auseinanderzusetzen. Es gibt nicht nur keine wirkliche Begründung für die Summenbildung, es ist sogar schon unklar, ob die Indikatoren korreliert oder unkorreliert sein sollten. Der Beitrag stellt Zusammenhänge mit multivariaten Verfahren (Faktorenanalyse, Clusteranalyse) dar und problematisiert die Rolle der Gewichtung.

In seinem Heft 13/2004 vom 26.3.2004 veroffentlichte das Deutsche Arzteblatt einen Artikel mit dem Titel "Von der Wahrscheinlichkeit des Irrtums", in dem der Autor Wolfgang Weihe eine seiner Meinung nach sowohl neue als auch ungewohnliche Position bezuglich der Interpretation von statistischen Tests im Zusammenhang mit klinischen Studien zur Erprobung neuer Behandlungsmethoden einnimmt. Er nimmt dabei eine strenge Trennung zwischen den Begriffen Signifikanz und Irrtumswahrscheinlichkeit vor und legt dar, dass das Signifikanzniveau nichts daruber aussagt, wie hoch die tatsachliche Irrtumswahrscheinlichkeit ist. "Neu" im Sinne von hochst ungewohnlich ist vor allem die These, dass zwei weitere Aspekte in die Interpretation mit aufgenommen werden mussen: 1. Gibt es weitere Studien bezuglich der Behandlungsmethode und wenn ja, zu welchen Ergebnissen sind die gekommen? 2. Wie ist die "Qualitat" des Forschers (gemessen an seinem "Riecher" bezuglich d...

In dieser Teilstudie werden Indikatoren zu Forschungs- und Entwicklungsaktivitaten (FuE) der deutschen Wirtschaft in Bezug auf Nachfrager und Anbieter von FuE-Dienstleistungen untersucht. Auf Grundlage der verfugbaren Daten der FuE-Erhebung der Wissenschaftsstatistik im Stifterverband fur die deutsche Wissenschaft (SV Wissenschaftsstatistik) wird der quantitativen Bedeutung sowie der Struktur und Entwicklung von FuE-Dienstleistern in Deutschland nachgegangen.

ZusammenfassungEs ist eine sehr beliebte Methode, eine „komplexe“ mehrdimensionale Eigenschaft dadurch messbar zu machen, dass man „Punkte“ für mehrere als „relevant“ erachtete „Indikatoren“ bildet und diese dann summiert (womit ex definitione eine eindimensionale Variable entsteht). Man spricht hier von Indexmethode (oder besser Punktsummenmethode, PSM). Ungeachtet der weiteren Verbreitung der PSM fällt auf, dass es kaum Versuche gibt, sich mit ihren inhaltlichen und formalen Grundlagen auseinanderzusetzen. Es gibt nicht nur keine wirkliche Begründung für die Summenbildung, es ist sogar schon unklar, ob die Indikatoren korreliert oder unkorreliert sein sollten. Der Beitrag stellt Zusammenhänge mit multivariaten Verfahren (Faktorenanalyse, Clusteranalyse) dar und problematisiert die Rolle der Gewichtung.

ZusammenfassungDie Daten der Erhebung zu Forschung und Entwicklung sind gemäß den Vorgaben des Frascati-Handbuchs und der EU-Verordnung 995/2012 nach Branchen strukturiert. Viele Maßnahmen der Forschungs- und Forschungsförderpolitik orientieren sich aber nach Technologien, also nach einem Querschnitt verschiedener Branchen. Zu dieser Betrachtung liegen aber nur wenige statistische Informationen vor. Die vorliegende Arbeit versucht daher auf der Basis der FuE-Erhebung 2015 eine Neuauswertung der Daten gemäß den Technologien/Forschungsfeldern der Leistungsplansystematik des Bundes vorzunehmen.

ZusammenfassungDie Energiewende stellt die Wirtschaft vor große technische Herausforderungen. Ein langfristig steigender Bedarf an Energie ist zu decken, wobei bisher bewährte Technologien nicht weiter opportun sind. Dafür ist ein gewaltiger Forschungs- und Entwicklungsaufwand notwendig. Stellt sich die Energiewirtschaft dieser Herausforderung? Inwiefern spiegelt sich der zusätzliche FuE-Bedarf in den offiziellen Statistiken wider?AbstractThe energy transition includes some technical challenges for the economy. A long-term increase in the demand for energy must be met, whereas proven technologies are no longer opportune. This requires a huge amount of research and development. Is the energy industry facing this challenge? To what extent the additional R & D need is reflected in the official statistics?

Especially in the US but also in Europe there has been a vast mass of rankings for the past years. Magazines report about the best universities, the most beautiful golf courses, the most successful lawyers and so on. But in spite of the popularity of rankings there are obvious problems with statistical methods. Especially the aggregation of single rankings to a common ranking seems to be problematic. Aggregation to a common ranking is as difficult as finding a common decision in a group. It is easy to understand that there is no difference between the aggregation of different people's preferences to a common preference and the aggregation of some single rankings to a common ranking. This paper introduces some well-known methods of aggregation and demonstrates them with a very simple example: the formula 1 championship 1998

In seinem Heft 13/2004 vom 26.3.2004 veröffentlichte das Deutsche Ärzteblatt einen Artikel mit dem Titel "Von der Wahrscheinlichkeit des Irrtums", in dem der Autor Wolfgang Weihe eine seiner Meinung nach sowohl neue als auch ungewöhnliche Position bezüglich der Interpretation von statistischen Tests im Zusammenhang mit klinischen Studien zur Erprobung neuer Behandlungsmethoden einnimmt. Er nimmt dabei eine strenge Trennung zwischen den Begriffen Signifikanz und Irrtumswahrscheinlichkeit vor und legt dar, dass das Signifikanzniveau nichts darüber aussagt, wie hoch die tatsächliche Irrtumswahrscheinlichkeit ist. "Neu" im Sinne von höchst ungewöhnlich ist vor allem die These, dass zwei weitere Aspekte in die Interpretation mit aufgenommen werden müssen: 1. Gibt es weitere Studien bezüglich der Behandlungsmethode und wenn ja, zu welchen Ergebnissen sind die gekommen? 2. Wie ist die "Qualität" des Forschers (gemessen an seinem "Riecher" bezüglich d...

A popular and widespread, though rarely ever scrutinised method of measuring a complex multidimensional construct y consists of adding the scores (Wert), ..., (Wert) assigned to a unit in in "dimensions". These scores ("indicators") are supposed to represent the in relevant aspects of y. Interestingly the sum-of-scores method (SSM) is not only lacking a theoretical justification there is not even a clear understanding of the relevance of the correlation between the indicators for y. The paper therefore aims at relating the SSM to methods of multivariate analysis and tries to clarify the role of weights in the summation of scores.

Mit 75.000 Unternehmen, über 900.000 Beschäftigten und einem jährlichen Wachstum von 3 % gilt die Branche der Informations- und Kommunikationstechnologien zu Recht inzwischen als einer der wichtigsten Innovationsmotoren Deutschlands. Die aktuellen Zahlen der FuE-Statistik zeigen, dass die IKT-Branche besonders forschungsintensiv ist und bleiben wird, sowohl gemessen am hohen Anteil an den internen FuE-Aufwendungen der deutschen Wirtschaft insgesamt (12 % aller Aufwendungen), als auch gemessen am deutlich überdurchschnittlichen Anteil an FuE-Beschäftigten (14 % aller FuE-Beschäftigen in Deutschland). Zwischen 2009 und 2011 stiegen die internen FuE-Aufwendungen der IKT-Branche um ganze 17 %. Ein Teil der Branche, die Hersteller von IKT-Produkten als Teil der Elektroindustrie, war schon immer eine der forschungsstärksten Branchen in Deutschland. Hervorzuheben sind daher besonders die starken FuE-Anstrengungen der IKT-Dienstleister. Diese meist etwas kleineren Unternehmen dominieren die...

ABSTRACT Die Bedeutung des Faches Statistik an den Hochschulen hat in den letzten Jahren rapide abgenommen. Gründe dafür sind neben der Unbeliebtheit bei den Studenten und der Kürzung von Pflichtveranstaltungen und Ressourcen auch die Einengung auf rein methodische Themen sowie die Neigung anderer Fächer, in denen immer mehr Statistik angewendet wird, sich auch für die Vertretung der Statistik berufen zu fühlen. Hinzu kommt, dass der Zwang sich als Fakultät profilieren zu müssen die Vergleichbarkeit der Lehrinhalte zerstört. Eine Internetrecherche sowohl des Lehrangebots als auch der in Stellengeboten gewünschten Methodenkenntnisse ergab eine große Heterogenität. Das bedeutet, dass es wohl immer schwerer werden wird, sich an dem zu orientieren, was Standard sein soll und was der Nachfrage entspricht. Der Beitrag schließt mit einigen Überlegungen zu den (begrenzten) Möglichkeiten, die Lehre für Studenten attraktiver zu machen und dazu, was für ein Typ Statistiker oder Ökonometriker vermutlich in Zukunft an den Hochschulen gefordert sein wird, wenn es dann überhaupt noch spezielle Professuren hierfür geben sollte. Teaching statistics in university courses is facing dramatically changing conditions with the result that statistics is occupying an ever diminishing place in the curricula. Statisticians not only suffer from adislike on the part of students but also from aweak position in the teaching staff. They are increasingly seen as dispensable in afaculty as they are prioritizing sophisticated methods (in a pursuit for its own sake). On the other hand the “users” of statistics more and more feel qualified for teaching statistics on their own. We studied the internet as regards the supply as well as the demand side, that is, we collected data referring to contents, duration and level of courses offered and what was wanted in the employment market. It became apparent that training statistics is differing widely and is now much less comparable than in former days. Moreover it will become more difficult for teachers to find an orientation at what is – or should be – “standard”, or viewed as the sort of statistics really needed in business and administration.

ABSTRACT Die Bedeutung des Faches Statistik an den Hochschulen hat in den letzten Jahren rapide abgenommen. Gründe dafür sind neben der Unbeliebtheit bei den Studenten und der Kürzung von Pflichtveranstaltungen und Ressourcen auch die Einengung auf rein methodische Themen sowie die Neigung anderer Fächer, in denen immer mehr Statistik angewendet wird, sich auch für die Vertretung der Statistik berufen zu fühlen. Hinzu kommt, dass der Zwang sich als Fakultät profilieren zu müssen die Vergleichbarkeit der Lehrinhalte zerstört. Eine Internetrecherche sowohl des Lehrangebots als auch der in Stellengeboten gewünschten Methodenkenntnisse ergab eine große Heterogenität. Das bedeutet, dass es wohl immer schwerer werden wird, sich an dem zu orientieren, was Standard sein soll und was der Nachfrage entspricht. Der Beitrag schließt mit einigen Überlegungen zu den (begrenzten) Möglichkeiten, die Lehre für Studenten attraktiver zu machen und dazu, was für ein Typ Statistiker oder Ökonometriker vermutlich in Zukunft an den Hochschulen gefordert sein wird, wenn es dann überhaupt noch spezielle Professuren hierfür geben sollte. Teaching statistics in university courses is facing dramatically changing conditions with the result that statistics is occupying an ever diminishing place in the curricula. Statisticians not only suffer from adislike on the part of students but also from aweak position in the teaching staff. They are increasingly seen as dispensable in afaculty as they are prioritizing sophisticated methods (in a pursuit for its own sake). On the other hand the “users” of statistics more and more feel qualified for teaching statistics on their own. We studied the internet as regards the supply as well as the demand side, that is, we collected data referring to contents, duration and level of courses offered and what was wanted in the employment market. It became apparent that training statistics is differing widely and is now much less comparable than in former days. Moreover it will become more difficult for teachers to find an orientation at what is – or should be – “standard”, or viewed as the sort of statistics really needed in business and administration.