Die deutsche Wirtschaft befindet sich nach wie vor in einem moderaten Aufschwung. Der anhaltende Beschäftigungsaufbau führt zu spürbaren Einkommenssteigerungen, und der Fall der Energiepreise hat die Kaufkraft der privaten Haushalte deutlich erhöht. Beides treibt den privaten Konsum, aber auch die Wohnungsbauinvestitionen, welche überdies von den sehr niedrigen Zinsen beflügelt werden. Allerdings bleiben die Exporte angesichts der schwachen internationalen Dynamik in diesem und im nächsten Jahr eher verhalten. Alles in allem dürfte das deutsche Bruttoinlandsprodukt in diesem Jahr um 1,8% und im Jahr 2017 um 1,6% zunehmen.

We build an endogenous growth model to analyze the relationships between taxation, corruption, and economic growth. Entrepreneurs lie at the center of the model and face disincentive effects from taxation but acquire positive benefits from public infrastructure. Political corruption governs the efficiency with which tax revenues are translated into infrastructure. The model predicts an inverted-U relationship between taxation and growth, with corruption reducing the optimal taxation level. We find evidence consistent with these predictions and the entrepreneurial channel using data from the Longitudinal Business Database of the US Census Bureau. The marginal effect of taxation for growth for a state at the 10th or 25th percentile of corruption is significantly positive; on the other hand, the marginal effects of taxation for growth for a state at the 90th percentile of corruption are much lower across the board. We make progress towards causality through Granger-style tests and by considering periphery counties where effective tax policy is largely driven by bordering states. Finally, we calibrate our model and find that the calibrated taxation rate of 37% is fairly close to the model׳s estimated welfare maximizing taxation rate of 42%. Reducing corruption provides the largest potential impact for welfare gain through its impact on the uses of tax revenues.

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.

Trotz beträchtlicher Schwankungen auf den Währungs-, Kapital- und Rohstoffmärkten expandiert die Weltproduktion moderat und ohne große Schwankungen. Die USA und Großbritannien sind im Aufschwung, und der Euroraum erholt sich zögerlich. In China hat sich die Konjunktur nach einer ausgeprägten Schwächephase zu Beginn des Jahres 2015 wieder stabilisiert, während die Rezessionen in Russland und Brasilien anhalten. Beide großen Schwellenländer leiden an den starken Rückgängen der Preise für ihre Rohstoffexporte. Weltweit robust ist dagegen die Konjunktur in den Dienstleistungsbereichen.

Nach der Mittelfristprojektion des IWH dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland von 2015 bis 2020 um durchschnittlich 1½% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird wohl um durchschnittlich 3% zunehmen. Nach einer Unterauslastung der Kapazitäten in den Jahren 2015 und 2016 dürfte sich die Produktionslücke im Jahr 2017 schließen. Aufgrund der Erholung des Euroraums und der Weltwirtschaft dürften vom Außenhandel in der mittleren Frist wieder leichte Impulse ausgehen; die konjunkturelle Dynamik wird aber nach wie vor von der Inlandsnachfrage bestimmt. Die Verbraucherpreise ziehen im Prognosezeitraum leicht an.

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.

We studied an underrepresented area in the international business (IB) literature: the effect of country context distance on the distribution of decision-making autonomy across headquarters and foreign affiliates. Foreign affiliates directly contribute to the competitive advantages of multinational enterprises, highlighting the importance of such intra-firm collaboration. The division of decision-making autonomy is a core issue in the management of headquarters–subsidiary relationships. The main contribution of our paper is that we confront two valid theoretical frameworks – business network theory and agency theory – that offer contradictory hypotheses with respect to the division of decision-making autonomy. Our study is among the first to examine this dilemma with a unique dataset from five Central and Eastern European transition countries. The empirical results provide convincing support for our approach to the study of subsidiary decision-making autonomy.

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.