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Einfluss komplexitätsbezogener Faktoren auf Innovation. Eine ... - AFA

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Master-Thesis, Mayrhofer (2013)<br />

ökonometrischer Sachverhalte hinaus zutraut, wenn sie relevante, über die<br />

Daten hinausgehende Antworten geben will“ [104] . Zu dieser Frage stellt Grupp<br />

(1997) zunächst fest, dass es keine genauen und allgemeingültigen Argumente<br />

für die Messung von <strong>Innovation</strong> und Fortschritt gibt, egal aus welcher<br />

wissenschaftlichen Lehrmeinung [105] . „Dies stellt für die angewandte <strong>Innovation</strong>s-<br />

forschung das Problem dar, zu ungenügend ,zugerichteten‟ theoretischen<br />

Konstrukten passende Indikatoren konstruieren zu müssen” [106] . Grupp (1997)<br />

legt jedoch diese Verantwortung in die Hände des/der untersuchenden<br />

Wissenschaftler/in und beantwortet damit auch einen Teil der im Prinzip<br />

unbeantwortbaren Frage der statistischen Aussagefähigkeit bei der Analyse<br />

komplexer <strong>Innovation</strong>ssysteme. Er meint, dass ein wissenschaftliches<br />

Untersuchungsobjekt nicht von vornherein vorgegeben ist, sondern dass es die<br />

Aufgabe des/der Forscher/in ist, eine geeignete Konzeption zu finden, wie<br />

dieses Untersuchungsobjekt am besten zu messen ist. Es gibt dafür a priori<br />

keine vorgefertigten Konstrukte oder Konstruktionen [107] . Dieses Aufstellen einer<br />

geeigneten Konstruktion oder Messform hat daher für ihn “viele Qualitäten<br />

einer Erfindung” [108] . Diese wissenschaftliche Verantwortung in erfinderischer<br />

Art nach bestem Wissen und Gewissen alle notwendigen <strong>Faktoren</strong> für die<br />

Erklärung der <strong>Innovation</strong>schancen <strong>auf</strong>zunehmen, soll in weiterer Folge der<br />

wissenschaftliche Geist dieser Thesis sein. Auf die Erstellung und Konstruktion<br />

eines Komplexitätsfaktors, wie er hier als zusätzlicher erklärender Parameter<br />

eingesetzt wird, wurde bereits in den vorangegangenen Kapiteln eingegangen.<br />

10.2.2 Untersuchungsmethode<br />

Die Daten unterschiedlichen Ursprungs und Zwecks, die für die binäre<br />

logistische Regression benötigt werden, werden grundsätzlich über drei<br />

Methoden generiert: Gruppenrecherche („Kleingruppenprojekt“ [109] ), Datenbankrecherche<br />

& systematische Ableitungen und eine schriftliche Online-Befragung<br />

inklusive einer Non-Response Analyse. Zunächst zur ersten Methode: In einer<br />

Gruppenrecherche werden Inhalte im Beisein aller Gruppenmitglieder<br />

recherchiert, um <strong>auf</strong> diese Art Vorteile des Arbeitens in Gruppen nutzen zu<br />

können. Die Daten, die als Vektoren der folgenden Regressionsparameter<br />

eingesetzt werden, wurden im Rahmen solch einer Gruppenrecherche<br />

gemeinsam von 4 Personen innerhalb von 4 Werktagen recherchiert. Die<br />

Quellen für diese Informationen sind u.a. Geschäfts-/Jahres- und Nachhaltig-<br />

[104] Grupp, 1997: 37<br />

[105] Vgl. Grupp, 1997: 93<br />

[106] Grupp, 1997: 93<br />

[107] Vgl. Grupp, 1997: 38<br />

[108] Grupp, 1997: 38<br />

[109] Vgl. Konrad, 2004: 102ff<br />

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