25 Jahre IWH

Professor Dr. Michael Fritsch

Professor Dr. Michael Fritsch
Aktuelle Position

seit 2/12

Forschungsprofessor

Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH)

seit 2006

Universitätsprofessor für Unternehmensentwicklung, Innovation und wirtschaftlichen Wandel

Friedrich-Schiller-Universität Jena

Forschungsschwerpunkte

  • Innovation
  • Wachstum und wirtschaftliche Entwicklung
  • Wirtschaftsentwicklung

Professor Dr. Michael Fritsch ist Professor für Unternehmensentwicklung, Innovation und wirtschaftlichen Wandel an der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Er arbeitet mit dem IWH auf dem Gebiet der regionalen Innovationssysteme zusammen, derzeit insbesondere im Rahmen des Projektes RegDemo, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanziell unterstützt wird.

Auf dieser Webseite sind im Rahmen der Kooperation mit dem IWH entstandene Veröffentlichungen gelistet. Eine vollständige Publikationsliste ist auf der Homepage des Autors abrufbar.

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Professor Dr. Michael Fritsch
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Mitglied - Abteilung Strukturwandel und Produktivität
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Publikationen

What Drives Innovation Output from Subsidized R&D Cooperation? — Project-level Evidence from Germany

Michael Schwartz Michael Fritsch Jutta Günther François Peglow

in: Technovation , Nr. 6, 2012

Abstract

Using a large dataset of 406 subsidized R&D cooperation projects, we provide detailed insights into the relationship between project characteristics and innovation output. Patent applications and publications are used as measures for the innovation output of an R&D project. We find that large-firm involvement is strongly positively related with the number of patent applications, but not with the number of publications. Conversely, university involvement has positive effects on projects’ innovation output in terms of the number of publications but not in terms of patent applications. In general, projects’ funding as measure of projects’ size is an important predictor of the innovation output of R&D cooperation projects. No significant effects are found for the number of partners as (an alternative) measure of projects’ size, for spatial proximity between cooperation partners, for the involvement of a public institute for applied research, and for prior cooperation experiences. We derive conclusions for the design of R&D cooperation support schemes.

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Determinants of the Efficiency of Regional Innovation Systems

Michael Fritsch Viktor Slavtchev

in: Regional Studies , Nr. 7, 2011

Abstract

Determinanten der technischen Effizienz von regionalen Innovationssystemen, Regional Studies. Wir analysieren Unterschiede in der Effizienz regionaler Innovationssysteme (RIS). Zunächst werden alternative Maße für die Effizienz von RIS diskutiert, die auf dem Konzept der Wissensproduktionsfunktion aufbauen. Die empirischen Ergebnisse deuten darauf hin, dass sowohl Spillover aus dem privaten Sektor als auch von Hochschulen und anderen öffentlichen Forschungseinrichtungen die Effizienz privater F&E-Aktivitäten positiv beeinflussen. Insbesondere die Intensität der Interaktion zwischen öffentlichen Einrichtungen und dem Privatsektor führt zu hoher Effizienz. Regionen, die durch Großbetriebe dominiert sind, weisen tendenziell eine geringere Effizienz der Innovationsaktivitäten auf als Regionen mit einer geringeren durchschnittlichen Betriebsgröße.

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How Does Industry Specialization Affect the Efficiency of Regional Innovation Systems?

Michael Fritsch Viktor Slavtchev

in: The Annals of Regional Science , Nr. 1, 2010

Abstract

This study analyzes the relationship between the specialization of a region in certain industries and the efficiency of the region in generating new knowledge. The efficiency measure is constructed by relating regional R&D input and output. An inversely u-shaped relationship is found between regional specialization and R&D efficiency, indicating the presence of externalities of both Marshall and Jacobs’ type. Further factors influencing efficiency are externalities resulting from high R&D intensity of the local private sector as well as knowledge from local public research institutions. The impact of both the specialization and the additional factors is, however, different for regions at different efficiency levels.

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Arbeitspapiere

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What Determines the Innovative Success of Subsidized Collaborative R&D Projects? – Project-Level Evidence from Germany –

Michael Schwartz François Peglow Michael Fritsch Jutta Günther

in: IWH-Diskussionspapiere , Nr. 7, 2010

Abstract

Systemic innovation theory emphasizes that innovations are the result of an interdependent exchange process between different organizations. This is reflected in the current paradigm in European innovation policy, which aims at the support of collaborative R&D and innovation projects bringing together science and industry. Building on a large data set using project-level evidence on 406 subsidized R&D cooperation projects, the present paper provides detailed insights on the relationship between the innovative success of R&D cooperation projects and project characteristics. Patent applications and publications are used as measures for direct outcomes of R&D projects. We also differentiate between academic-industry projects and pure inter-firm projects. Main results of negative binomial regressions are that large-firm involvement is positively related to pa-tent applications, but not to publications. Conversely, university involvement has positive effects on project outcomes in terms of publications but not in terms of patent applications. In general, projects’ funding is an important predictor of innovative success of R&D cooperation projects. No significant results are found for spatial proximity among cooperation partners and for the engagement of an applied research institute. Results are discussed with respect to the design of R&D cooperation support schemes.

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How Does Industry Specialization Affect the Efficiency of Regional Innovation Systems?

Michael Fritsch Viktor Slavtchev

in: Jena Economic Research Papers, Nr. 2008-058 , Nr. 58, 2008

Abstract

This study analyzes the relationship between the specialization of a region in certain industries and the efficiency of the region in generating new knowledge. The efficiency measure is constructed by relating regional R&D input and output. An inversely u-shaped relationship is found between regional specialization and R&D efficiency, indicating the presence of externalities of both Marshall and Jacobs’ type. Further factors influencing efficiency are spillovers within the private sector as well as from public research institutions. The impact of both the specialization and the additional factors is, however, different for regions at different efficiency levels.

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Hochschulen als regionaler Innovationsmotor? Innovationstransfer aus Hochschulen und seine Bedeutung für die regionale Entwicklung

Michael Fritsch Viktor Slavtchev N. Steigenberger

in: Arbeitspapier / Hans-Böckler-Stiftung, Nr. 158 , 2008

Abstract

Innovation ist der wesentliche Motor wirtschaftlicher Entwicklung. Denn vor allem die Andersverwendung von Ressourcen, weniger deren Mehreinsatz führt zu Wachstum und Wohlstand. Aus diesem Grund stellt Innovation auch einen wichtigen Ansatzpunkt für eine auf Wachstum zielende Politik dar. Dies gilt sowohl auf gesamtwirtschaftlicher Ebene als auch für einzelne Branchen und Regionen. In Innovationsprozessen stellt Wissen die entscheidende Ressource dar. Wissen ist mehr als bloße Information. Es umfasst insbesondere auch die Fähigkeit, Informationen zu interpretieren und anzuwenden bzw. ihre Anwendbarkeit einzuschätzen. Wissen ist an Menschen gebunden und lässt sich vielfach nur in direktem persönlichen Kontakt weitergeben. Aus diesem Grund hat Wissen eine regionale Dimension: Die Verfügbarkeit von Wissen hängt davon ab, wo sich die Menschen aufhalten, die über dieses Wissen verfügen. Dies ist ein wesentlicher Grund dafür, dass die Fähigkeit zur Innovation von Region zu Region wesentliche Unterschiede aufweisen kann. Für eine Politik, die auf die Stärkung der Innovationsfähigkeit von Regionen gerichtet ist, kommt den öffentlichen Forschungseinrichtungen – Universitäten, Fachhochschulen und außeruniversitären Forschungsinstituten – aus mindestens zwei Gründen zentrale Bedeutung zu: Erstens verfügen die öffentlichen Forschungseinrichtungen in besonderem Maße über innovationsrelevantes Wissen. Ihre Kernaufgabe ist es, Wissen zu produzieren, zu sammeln und weiterzugeben. Zweitens ist der Bereich der öffentlichen Forschungseinrichtungen – im Gegensatz zur privaten Wirtschaft – von der Politik direkt gestaltbar. Aus diesen Gründen stellt die Steuerung des Hochschulsektors ein zentrales Handlungsfeld der Innovationspolitik dar.

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