From evolution to co-evolution – An empirical study of the role of innovation, policy and public research in industrial dynamics

In the past decades since Schumpeter’s influential writings economists have pursued research to examine the role of innovation in certain industries on firm as well as on industry level. Researchers describe innovations as the main trigger of industry dynamics, while policy makers argue that research and education are directly linked to economic growth and welfare. Thus, research and education are an important objective of public policy. Firms and public research are regarded as the main actors which are relevant for the creation of new knowledge. This knowledge is finally brought to the market through innovations. What is more, policy makers support innovations. Both actors, i.e. policy makers and researchers, agree that innovation plays a central role but researchers still neglect the role that public policy plays in the field of industrial dynamics. Therefore, the main objective of this work is to learn more about the interdependencies of innovation, policy and public research in industrial dynamics. The overarching research question of this dissertation asks whether it is possible to analyze patterns of industry evolution – from evolution to co-evolution – based on empirical studies of the role of innovation, policy and public research in industrial dynamics. This work starts with a hypothesis-based investigation of traditional approaches of industrial dynamics. Namely, the testing of a basic assumption of the core models of industrial dynamics and the analysis of the evolutionary patterns – though with an industry which is driven by public policy as example. Subsequently it moves to a more explorative approach, investigating co-evolutionary processes. The underlying questions of the research include the following: Do large firms have an advantage because of their size which is attributable to cost spreading? Do firms that plan to grow have more innovations? What role does public policy play for the evolutionary patterns of an industry? Are the same evolutionary patterns observable as those described in the ILC theories? And is it possible to observe regional co-evolutionary processes of science, innovation and industry evolution? Based on two different empirical contexts – namely the laser and the photovoltaic industry – this dissertation tries to answer these questions and combines an evolutionary approach with a co-evolutionary approach. The first chapter starts with an introduction of the topic and the fields this dissertation is based on. The second chapter provides a new test of the Cohen and Klepper (1996) model of cost spreading, which explains the relationship between innovation, firm size and R&D, at the example of the photovoltaic industry in Germany. First, it is analyzed whether the cost spreading mechanism serves as an explanation for size advantages in this industry. This is related to the assumption that the incentives to invest in R&D increase with the ex-ante output. Furthermore, it is investigated whether firms that plan to grow will have more innovative activities. The results indicate that cost spreading serves as an explanation for size advantages in this industry and, furthermore, growth plans lead to higher amount of innovative activities. What is more, the role public policy plays for industry evolution is not finally analyzed in the field of industrial dynamics. In the case of Germany, the introduction of demand inducing policy instruments stimulated market and industry growth. While this policy immediately accelerated market volume, the effect on industry evolution is more ambiguous. Thus, chapter three analyzes this relationship by considering a model of industry evolution, where demand-inducing policies will be discussed as a possible trigger of development. The findings suggest that these instruments can take the same effect as a technical advance to foster the growth of an industry and its shakeout. The fourth chapter explores the regional co-evolution of firm population size, private-sector patenting and public research in the empirical context of German laser research and manufacturing over more than 40 years from the emergence of the industry to the mid-2000s. The qualitative as well as quantitative evidence is suggestive of a co-evolutionary process of mutual interdependence rather than a unidirectional effect of public research on private-sector activities. Chapter five concludes with a summary, the contribution of this work as well as the implications and an outlook of further possible research.

Lost in Research - Wissensmanagement in komplexen (psychoanalytischen) Forschungsprojekten

Die Wissenschaft weist im Zuge der Entwicklung von der Industrie- zu einer Wissensgesellschaft einschneidende Veränderungen in der Wissensordnung auf, welche sich bis hin zu einem zunehmenden Verlust der wissenschaftlichen Selbststeuerungsmechanismen bemerkbar machen und einen veränderten Umgang mit dem generierten Wissensschatz erfordern. Nicht nur Änderungen in der Wissensordnung und -produktion stellen die Psychoanalyse vor neue Herausforderungen: In den letzten Jahrzehnten geriet sie als Wissenschaft und Behandlungsverfahren zunehmend in die Kritik und reagierte mit einer konstruktiven Diskussion um ein dem Forschungsgegenstand – die Untersuchung unbewusster Prozesse und Fantasien – adäquates psychoanalytisches Forschungsverständnis. Die Auseinandersetzung mit Forderungen gesellschaftlicher Geldgeber, politischer Vertreter und Interessensgruppen wie auch der wissenschaftlichen Community stellt die Psychoanalyse vor besondere Herausforderungen. Um wissenschaftsexternen wie -internen Gütekriterien zu genügen, ist häufig ein hoher personeller, materieller, finanzieller, methodischer wie organisatorischer Aufwand unabdingbar, wie das Beispiel des psychoanalytischen Forschungsinstitutes Sigmund-Freud-Institut zeigt. Der steigende Aufwand schlägt sich in einer zunehmenden Komplexität des Forschungsprozesses nieder, die unter anderem in den vielschichtigen Fragestellungen und Zielsetzungen, dem vermehrt interdisziplinären, vernetzten Charakter, dem Umgang mit dem umfangreichen, hochspezialisierten Wissen, der Methodenvielfalt, etc. begründet liegt. Um jener Komplexität des Forschungsprozesses gerecht zu werden, ist es zunehmend erforderlich, Wege des Wissensmanagement zu beschreiten. Tools wie z. B. Mapping-Verfahren stellen unterstützende Werkzeuge des Wissensmanagements dar, um den Herausforderungen des Forschungsprozesses zu begegnen. In der vorliegenden Arbeit werden zunächst die veränderten Forschungsbedingungen und ihre Auswirkungen auf die Komplexität des Forschungsprozesses - insbesondere auch des psychoanalytischen Forschungsprozesses - reflektiert. Die mit der wachsenden Komplexität einhergehenden Schwierigkeiten und Herausforderungen werden am Beispiel eines interdisziplinär ausgerichteten EU-Forschungsprojektes näher illustriert. Um dieser wachsenden Komplexität psychoanalytischer Forschung erfolgreich zu begegnen, wurden in verschiedenen Forschungsprojekten am Sigmund-Freud-Institut Wissensmanagement-Maßnahmen ergriffen. In der vorliegenden Arbeit wird daher in einem zweiten Teil zunächst auf theoretische Aspekte des Wissensmanagements eingegangen, die die Grundlage der eingesetzten Wissensmanagement-Instrumente bildeten. Dabei spielen insbesondere psychologische Aspekte des Wissensmanagements eine zentrale Rolle. Zudem werden die konkreten Wissensmanagement-Tools vorgestellt, die in den verschiedenen Forschungsprojekten zum Einsatz kamen, um der wachsenden Komplexität psychoanalytischer Forschung zu begegnen. Abschließend werden die Hauptthesen der vorliegenden Arbeit noch einmal reflektiert und die geschilderten Techniken des Wissensmanagements im Hinblick auf ihre Vor- und Nachteile kritisch diskutiert.