Nahezu alle entwickelten Volkswirtschaften haben Programme zur Förderung von Forschung und Entwicklung (FuE) eingeführt. Allerdings ist sehr wenig darüber bekannt, welche Programme eigentlich genau zur Anwendung kommen, welche finanziellen Mittel dafür aufgebracht werden und ob die Programme in der Art und Weise wirken, wie sie ursprünglich intendiert waren. Evaluationsstudien, die auf kausalen Untersuchungsdesigns basieren, können einen wertvollen Beitrag zur Beantwortung der Frage leisten, ob ein Programm tatsächlich Wirkungen entfaltet und welcher der verschiedenen Ansätze am erfolgversprechendsten ist.

Übergeordnetes Ziel des Record-Linkage ist die Zusammenführung verschiedener Datensätze anhand eines eindeutigen Identifizierungsmerkmals. In den uns vorliegenden Fällen handelt es sich primär um Unternehmensdatensätze aus Datenbanken mit Unternehmensmerkmalen (z. B. BvD Amadeus/Dafne), Patentdatensätze (z. B. Patstat oder DPMA) sowie Förderdatensätze (z. B. BMBF Förderkatalog). Diese Datensätze sollen über den Namen der Unternehmen verknüpft werden. Da in der Praxis Unternehmensnamen in verschiedenen Datenbasen uneinheitlich geschrieben werden – beispielsweise die Unternehmensform – ist eine Harmonisierung und Standardisierung notwendig.

Der Research Explorer ist ein von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und der Deutschen Akademischen Austauschdienstes (DAAD) zur Verfügung gestelltes Verzeichnis von Instituten an deutschen Hochschulen sowie außeruniversitäre Forschungseinrichtungen. Er steht kostenlos zum Download bereit und umfasst ca. 23.000 Einträge. Uns liegen zwei verschiedene Abzüge dieses Verzeichnisses vor, die sich jedoch in Abdeckung und Tiefe unterscheiden. Die eine Version umfasst 1712 Einträge, die andere über 22.000.

Übergeordnetes Ziel der hier vorgestellten Routinen ist die Abbildung von Kooperationsbeziehungen von Unternehmen, Universitäten, außeruniversitären Forschungseinrichtung sowie sonstiger Institutionen auf drei Ebenen von Innovationstätigkeit (Verbundprojekte; Publikationen; Patente). Dazu werden a) die drei innovationsbezogenen Datenbanken (Förderkatalog; Web of Knowledge; DPMA Patente) vereinheitlicht und zusammengeführt sowie b) diese kombinierten Datenbestände mittels Record-Linkage-Techniken mit den Daten aus den Institutionendatensätzen Amadeus und Research Explorer verknüpft. Die Zusammenführung erstreckt sich für dieses Projekt auf die sechs Fallregionen, die in RegDemo vorgesehen sind. Die Abgrenzung erfolgt anhand von Raumordnungsregionen: 501 - Aachen; 513 - Siegen; 602 - Nordhessen (= „Kassel“); 1302 – Mittleres Mecklenburg/Rostock (= „Rostock“); 1401 - Oberes Elbtal/Osterzgebirge (= „Dresden“); 1504 - Magdeburg.

Citizens of the German Democratic Republic (GDR) regained their civil liberties when the Berlin Wall fell 25 years ago. Since then, they have been able to travel freely and have been free to choose where to live and work. The fall of the Berlin Wall was quickly followed by preparations for German Unification at a speed unparalleled in history: the first free Volkskammer elections on 18 March 1990, the economic, monetary and social union on 1 July 1990, and finally, the unification of Germany when the GDR was included in the jurisdiction of the Basic Law of the Federal Republic of Germany. The integration of the economies of East and West Germany, however, has proven to be a drawn-out process.

The recent increase in R&D offshoring have raised fears that knowledge and competitiveness in advanced countries may be at risk of 'hollowing out'. At the same time, economic research has stressed that this process is also likely to allow some reverse technology transfer and foster growth at home. This paper addresses this issue by investigating the extent to which R&D offshoring is associated with productivity dynamics of European regions. We find that offshoring regions have higher productivity growth, but this positive effect fades down with the number of investment projects carried out abroad. A large and positive correlation emerge between the extent of R&D offshoring and the home region productivity growth, supporting the idea that carrying out R&D abroad strengthen European competitiveness.

The competitive bidding process in online auctions is influenced by different types of manipulations that are difficult to detect. The thesis contributes to the development of identification methods of these manipulation types and shows their frequency in real online auctions. The identification methods consist of a combination of appropriate indications that are aggregated on the basis of statistical tests. Simulation studies are conducted to verify the suitability of indications and identifications methods developed. The fundament of the simulations is an artificial auction market that is affected by different types of manipulation. The application of the developed identification methods to real auction data shows the frequency of occurrence of different types of competition manipulations in practice. As a key finding of the empirical analysis, the manipulation type of Shilling can be exposed. Shilling means the bidding of sellers in their own auctions. The study suggests that at least every fifth professional seller conducts shilling bids.

With this inquiry we attribute cause for the current and “Great Crisis“ to Veblen's predator. After summarizing origins and manifestations of this crisis we juxtapose Veblen's emphasis upon the predator to other potential causes for crisis and crises. Noted to have emerged when our stock of human knowledge provided for the creation of surplus, Veblen's predator is presented as capable of metamorphosis and also driving evolution of our capitalistic system: whether this means emerging as the businessman in the “era of the machine,“ or the investment banker promoting a financial metaphysics in the current “era of finance.“

Die Modellierung des CO2-Zertifikatepreisrisikos ist ein wichtiger Teilaspekt eines ganzheitlichen Managements von mit dem Emissionshandel verbundenen Unternehmensrisiken. Das Papier diskutiert ein Preisbildungsmodell, auf dessen Grundlage das Zertifikatepreisrisiko bewertet werden kann. Es wird davon ausgegangen, dass der Zertifikatepreis durch die erwarteten Grenzvermeidungskosten der Handelsperiode determiniert wird und stochastisch um dieses Niveau schwankt. Dieses Verhalten wird mit einem Mean-Reversion-Prozess modelliert. Aufgrund von Unsicherheiten bezüglich künftiger Umweltzustände ist jedoch zu vermuten, dass innerhalb einer Handelsperiode durch das Bekanntwerden neuer Informationen sprunghafte Veränderungen der erwarteten Grenzvermeidungskosten auftreten können, womit sprunghafte Verschiebungen des erwarteten Preisniveaus einhergehen. Neben der ParameterSchätzung ist es daher auch ein Ziel der Arbeit, den Mean-Reversion-Prozess so zu modifizieren, dass solche sprunghaften Veränderungen des erwarteten Reversion-Niveaus abgebildet werden können.