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

Master-Thesis, Mayrhofer (2013)
angewandt wird. In der zweiten Hälfte folgen die Darstellung der Ergebnisse der
Unternehmenserhebung, die dazugehörigen deskriptiven Statistiken, die
statistische Auswertung mithilfe einer logistischen Regressionsanalyse und
dessen Interpretationen.
4.2 Detaillierter Ablauf
Nach einer Einfürhung in den Kapiteln 1 bis 5, erfolgt in Kapitel 6
Innovationensmodelle und -systeme zunächst die Definition die Begriffe der
Innovation, der Innovationsmodelle (lineare und komplexe-interaktive), der
Innovationssysteme (NIS, CIS, RIS, TIS) und der Innovationsindikatoren. Es
werden hier auch die Definitionsmerkmale von Innovationssystemen und ihre
Wirkungsbereiche, wie sie in der Thesis verwendet werden, festgelegt. In
Kapitel 7 Komplexität erfolgen Definition und Diskussion der Begriffe der
Komplexität, eines Systems und der komplexen Systeme. Nach einer
wissenschaftlichen Orientierung wird der Komplexitätsbegriff, so wie er im
Rahmen dieser Arbeit verwendet wird und seine Attribute und Indikatoren
definiert und festgelegt. Bereits vorhandene, diesbezügliche wissenschaftliche
Konzepte werden dazu verglichen und schließlich eine Auswahl der Indikatoren
für die Thesis getroffen (CIS). Dies ist vor allem für die später erstellten
Komplexitätsfaktoren notwendig, welche Eingang finden in die Regressions-
analyse zur Bestimmung der Innovationschancen österreichischer (Groß)
unternehmen. Im Anschluss daran erfolgt in Kapitel 9 Kombination CIS &
Komplexität eine systematische Kombination der Indikatoren für Komplexität
mit den Wirkungsbereichen eines unternehmerischen Innovationssystems (CIS).
Die Methode dieser systematischen Kombination wird aus einer Dissertation
von Embst (2010) der Technischen Universität Graz übernommen [6] . Dieser
entscheidende Schritt ermöglicht die Erstellung neuer Dimensionen der
Komplexität in unternehmerischen Innovationssystemen, welche nun skalierbar
sind und anschließend operationalisiert und im Rahmen einer Unternehmens-
befragung erhoben werden können. Die Struktur und das Design dieser
empirischen Erhebung werden im Unterkapitel 10.2 Untersuchungsdesign
erläutert.
Den Kern der Arbeit bildet eine logistische binäre Regression zur Erklärung der
Innovationschancen österreichischer (Groß)unternehmen mit einer binären,
dualen abhängigen Variable und insgesamt 8 erklärenden, unabhängigen
Variablen, die im betreffenden Teil der Arbeit eingehend diskutiert und
[6] Vgl. Embst, 2010: 89
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