Subsidies for research and development (R&D) are an important tool of public R&D policy, which motivates extensive scientific analyses and evaluations. This article adds to this literature by arguing that the effects of R&D subsidies go beyond the extension of organizations’ monetary resources invested into R&D. It is argued that collaboration induced by subsidized joint R&D projects yield significant effects that are missed in traditional analyses. An empirical study on the level of German labor market regions substantiates this claim, showing that collaborative R&D subsidies impact regions’ innovation growth when providing access to related variety and embedding regions into central positions in cross-regional knowledge networks.

Unternehmensgründungen durch Wissenschaftler werden als wichtiger Kanal zur Kommerzialisierung von Wissen und Technologien aus öffentlichen Forschungseinrichtungen und daher als Motor der wirtschaftlichen Entwicklung angesehen. Jedoch fehlen Wissenschaftlern oft wichtige unternehmerische Fähigkeiten und Kapital, sodass sie auf Unterstützung angewiesen sind. Am Beispiel der Max-Planck-Gesellschaft in Deutschland wird hier untersucht, inwiefern Unterstützung durch die öffentliche Forschungseinrichtung für angehende Gründer in der Frühphase den Gründungs- und Kommerzialisierungsprozess beschleunigen kann. Die Max-Planck-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Einrichtungen im Bereich der Grundlagenforschung und verfügt zudem mit Max-Planck-Innovation über eine Transfereinheit, die dezidiert und erfolgreich die Kommerzialisierung von Forschungsergebnissen aus der Gesellschaft vorantreibt. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass die Unterstützung durch öffentliche Forschungseinrichtungen die frühe Erstellung eines tragfähigen Business-Plans und die frühe Akquise externen Kapitals fördert, sodass unterstützte Start-ups früher am Markt sind und Umsätze realisieren.

Die erste Privatisierung des Stammbetriebs des ehemaligen VEB Schwermaschinenbau-Kombinats „Ernst Thälmann“ (SKET) scheiterte nach zwei Jahren, und das Unternehmen ging 1996 in die Gesamtvollstreckung. Im Jahr 1998 wurden in einem zweiten Anlauf die fünf geschaffenen Auffanggesellschaften allesamt privatisiert, allerdings mit nur wenigen Beschäftigten. In einem Fall entstand eine völlig neue Produktion: die Herstellung von Komponenten für Windenergieanlagen. Der Aufschwung der erneuerbaren Energien hat den Magdeburger Schwermaschinenbauern in die Hände gespielt. Die Verfügbarkeit großer Industrieflächen war ebenfalls förderlich für diese Branche, ebenso die Kompetenzen in der Bearbeitung großer Maschinenteile. Auch andere Geschäftsfelder des früheren Schwermaschinenbau-Kombinats leben in Form mittelständischer Unternehmen fort: die Entwicklung und Herstellung von Maschinen zur Verarbeitung von Ölsaaten, Maschinen in den Bereichen Kabel- und Stahlseiltechnik, Walzwerksausrüstungen sowie EDV-Dienstleistungen.

Technological progress builds upon itself, with the expansion of invention in one domain propelling future work in linked fields. Our analysis uses 1.8 million US patents and their citation properties to map the innovation network and its strength. Past innovation network structures are calculated using citation patterns across technology classes during 1975–1994. The interaction of this preexisting network structure with patent growth in upstream technology fields has strong predictive power on future innovation after 1995. This pattern is consistent with the idea that when there is more past upstream innovation for a particular technology class to build on, then that technology class innovates more.

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 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.

Technological complementarity is argued to be a crucial element for effective R&D collaboration. The real structure is, however, still largely unknown. Based on the argument that organizations’ knowledge resources must fit for enabling collective learning and innovation, we use the co-occurrence of firms in collaborative R&D projects in Germany to assess inter-sectoral technological complementarity between 129 sectors. The results are mapped as complementarity space for the Germany economy. The space and its dynamics from 1990 to 2011 are analyzed by means of social network analysis. The results illustrate sectors being complements both from a dyadic and portfolio/network perspective. This latter is important, as complementarities may only become fully effective when integrated in a complete set of different knowledge resources from multiple sectors. The dynamic perspective moreover reveals the shifting demand for knowledge resources among sectors at different time periods.

It has been frequently argued that a firm’s location in the core of an industry’s innovation network improves its ability to access information and absorb technological knowledge. The literature has still widely neglected the role of peripheral network positions for innovation processes. In addition to this, little is known about the determinants affecting a peripheral actors’ ability to reach the core. To shed some light on these issues, we have employed a unique longitudinal dataset encompassing the entire population of German laser source manufacturers (LSMs) and laser-related public research organizations (PROs) over a period of more than two decades. The aim of our paper is threefold. First, we analyze the emergence of core–periphery (CP) patterns in the German laser industry. Then, we explore the paths on which LSMs and PROs move from isolated positions toward the core. Finally, we employ non-parametric event history techniques to analyze the extent to which organizational and geographical determinates affect the propensity and timing of network core entries. Our results indicate the emergence and solidification of CP patterns at the overall network level. We also found that the paths on which organizations traverse through the network are characterized by high levels of heterogeneity and volatility. The transition from peripheral to core positions is impacted by organizational characteristics, while an organization’s geographical location does not play a significant role.

Early access to technological knowledge embodied in the industry’s innovation network can provide an important competitive advantage to firms. While the literature provides much evidence on the positive effects of innovation networks on firms’ performance, not much is known about the determinants of firms’ initial entry into such networks. We analyze firms’ timing and propensity to enter the industry’s innovation network. More precisely, we seek to shed some light on the factors affecting the duration between firm founding and its first cooperation event. In doing so, we apply a unique longitudinal event history dataset based on the full population of German laser source manufacturers. Innovation network data stem from official databases providing detailed information on the organizations involved, subject of joint research and development (R&D) efforts as well as start and end times for all publically funded R&D projects between 1990 and 2010. Estimation results from a non-parametric event history model indicate that micro firms enter the network later than small-sized or large firms. An in-depth analysis of the size effects for medium-sized firms provides some unexpected findings. The choice of cooperation type makes no significant difference for the firms’ timing to enter the network. Finally, the analysis of geographical determinants shows that cluster membership can, but do not necessarily, affect a firm’s timing to cooperate.