Zusammenfassung
Bevor im einzelnen auf die im vorhergehenden Kapitel abgeleiteten Hypothesen eingegangen wird, soll zuerst ausführlich der Frage nachgegangen werden, inwieweit die empirischen Ergebnisse die Entscheidung untermauern, Departments und nicht Personen als Analyseeinheiten zu wählen. Dazu wird untersucht, inwieweit sich Departments in den wesentlichen Kategorien
-
1.
Publikationsstrukturen bzw. Forschungsorientierung und
-
2.
Struktur der Lehre
unterscheiden und damit einen eigenen Einfluß auf die Forschungsproduktivität der ihr angehörenden Wissenschaftler haben können. Gleichzeitig kann damit nochmals empirisch gezeigt werden, daß eine getrennte Analyse der wirtschaftswissenschaftlichen Fächer und der Soziologie angebracht ist, da diese sich in ihren Publikationsund Lehrgewohnheiten wesentlich unterscheiden.
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Literatur
Die folgenden Analysen basieren auf einer detaillierten Sonderauswertung der Publikationen für drei ausgewählte Jahre (1980, 1981 und 1982).
Gemischt zusammengesetzte Departments unterscheiden sich teilweise wesentlich von den bisher genannten Ergebnissen, sollen hier jedoch nicht einzeln interpretiert werden, da die zugrundeliegenden Teilsamples zu klein sind, als daß man von generalisierbaren Aussagen ausgehen könnte — der Vollständigkeit halber sind sie allerdings in Tabelle 12 aufgenommen.
Eine vorher durchgeführte Überprüfung der Schwankungen über die Jahre ergab keine systematischen Entwicklungen oder Trends, so daß die Reduktion der Daten keine wesentlichen Informationsverluste verursacht.
Professoren und Wissenschaftliche Mitarbeiter, die mindestens eine Publikation innerhalb eines Jahres zu verzeichnen haben.
Dabei werden die im vorhergehenden Kapitel beschriebenen adversen Selektionstendenzen, die produktive Wissenschaftler zusammenführen, ebenfalls als departmenteller Einfluß verstanden.
Sei es durch das Abwälzen administrativer Tätigkeiten, die Belastung mit bibliographischen Vorarbeiten für eigene Publikationen oder gar durch eine dem Plagiieren nahe Übernahme schriftlicher Ausarbeitungen von Mitarbeitern.
Der Ginikoeffizient würde den Wert Null annehmen, wenn alle Wissenschaftler eines Departments gleich viel produzieren (Gleichverteilung) und den Wert Eins, wenn nur ein einziger Wissenschaftler den gesamten Publikationsoutput eines Departments produzierte (völlige Konzentration).
Insgesamt konnten 426 Semesterverzeichnisse für Wirtschaftswissenschaften und 132 Semesterverzeichnisse für Soziologen ausgewertet werden.
Nicht erhoben wurden also beispielsweise Veranstaltungen, die in anderen Fachbereichen angeboten wurden und auch für Wirtschaftswissenschaftler oder Soziologen von Interesse sein könnten oder Veranstaltungen, die reine Exportleistungen für andere Fachbereiche darstellten.
Dabei können leider nicht alle Hypothesen überprüft werden, da viele der an sich einfach aussehenden Daten auch nach mehrfachen Versuchen nicht für eine ausreichend große Zahl der untersuchten Departments erhoben werden konnten. Vernachlässigt werden mußten so die Hypothesen 5 und 10, während einige andere nur durch grobe Annäherungen mit verfügbaren Daten überprüft werden können.
Da die Entwicklungen im Zeitablauf keine ausgeprägten Strukuren aufweisen, sondern recht stabil sind oder unsystematisch schwanken, lohnen detaillierte dynamische Analysen und Strukturverlaufs-musterbetrachtungen an dieser Stelle nicht.
DENT (1978) spricht in diesem Sinne auch von “Publikationen als vorlaufendem Indikator für Reputation”.
Im Gegensatz zu den recht stabilen Publikationsleistungen würden bei neuen Universitäten Zitationsraten, die eher Reputation, Bekanntheit, Alter oder Zahl der Promoventen widerspiegeln, wahrscheinlich stärker schwanken oder einen im Zeitablauf steigenden Trend aufweisen.
In Klammern ist jeweils die Richtung des erwarteten Zusammenhangs angegeben.
Die genannten Variablen wurden aufgrund des enormen Erhebungsaufwands nur für drei Jahre erhoben; um “saisonale” Schwankungen der Publikationsstruktur ausfiltern zu können, wurden analog zu den vorhergehenden Analysen Dreijahresmittelwerte einbezogen, so daß sich hieraus insgesamt 33 Beobachtungspunkte ergaben.
Dies bestätigen auch die empirisch geschätzten Produktionselastizitäten; vgl. Tabelle 9.
Die maximale Zahl an Schritten wird durch die Eintrittsbarriere FIN = 25 (F-Wert, der erreicht werden muß, damit eine Variable in die Regression eingeht) und das Ausschlußkriterium FOUT = 1.5 bestimmt.
STUDLAST (-): Studenten pro Wissenschaftler (Professoren und Mitarbeiter) STUDPROF (-): Studenten pro Professor.
Der Korrelationskoeffizient ist auf einem Signifikanzniveau von 0,001 von Null verschieden und positiv.
VERANGES: alle angebotenen Veranstaltungen; VERANGS: Veranstaltungen speziell für das Grundstudium VERANHS: speziell für das Hauptstudium.
SFB: Anteil der Sonderforschungsbereiche einer Hochschule an allen Sonderforschungsbereichen (Quelle: DFG-Tätigkeitsberichte 1973–1983: “Forschungsförderung nach Verfahren”). VWPROJ: Anzahl der bewilligten Projekte der VW-Stiftung an einer Universität (Quelle: Stiftung Volkswagenwerk, Förderungskatalog).
AVHPREIS: Anzahl der Humboldt-Preisträger der Hochschule (AvH-Jahresberichte 1975–1985: “Humboldt-Preisträger an den wissenschaftlichen Institutionen in der Bundesrepublik”).
GASTIQUO: Anteil der AvH-Gaststipendiaten am Anteil der Professoren einer Hochschule. Die Daten entstammen einer Erhebung von GIESE (1986), der mittels einer Befragung bei den Hochschulen die Daten für die Jahre 1982–1984 ermittelte und zu einer Dreijahresdurchschnittsquote zusammenfaßte. Für die freundliche Überlassung der Daten sei an dieser Stelle Herrn Giese nochmals gedankt.
DRITTQUO: ausgegebene Drittmittel an einer Hochschule pro Professur (GIESE 1986).
WEGBEQUO: Rufe, die von außen an Professoren der Hochschule herangetragen werden, in Relation zur Zahl der Hochschullehrer. BLEIQUO: Anteil derjenigen, die geblieben sind, für die also erfolgreiche Bleibeverhandlungen geführt werden konnten. ANNAQUO: Anteil angenommener Rufe, die an auswärtige Professoren erteilt wurden (GIESE 1986).
Da diese Daten nur für einen Teil der Universitäten vorlagen, sind aufgrund zu kleiner Fallzahlen Regressionsanalysen nicht mehr sinnvoll.
Anteil der Publikationen, die in Koautorenschaft entstanden sind, zu allen Publikationen (Quelle: eigene Publikationserhebung).
Anteil der Lehrveranstaltungen, die von mehreren Veranstaltern angeboten wurden (Quelle: eigene Lehrveranstaltungserhebung).
NANCE (1981) konnte in diesem Zusammenhang zeigen, daß Gruppenarbeit sowohl in Forschung als auch in Lehre Einfluß auf die Forschungsleistungen hat, daß aber der Einfluß von “teaching-networks” sehr viel geringer ist, da diese relativ isoliert zu Forschungsaktivitäten angesiedelt sind (S. 146).
Außerdem konnten sowohl für die Größe der Autorenkollektive als auch die Zahl der gemeinsam Veranstaltenden keine signifikanten Zusammenhänge mit der Forschungseffizienz ermittelt werden.
In den schrittweisen Regressionen gingen bei einem FIN von 2,5 und einem FOUT von 1,5 (vgl. Anm. 18) jeweils maximal ein Koeffizient (der mit dem ausgeprägtesten Korrelationskoeffizienten) in die Gleichung ein — auf diese Gleichung beziehen sich die R2.
Ein ähnliches Ergebnis erbrachten die umfassenden Analysen von STOLTE-HEISKANEN (1979). Sie konnten keine direkten Zusammenhänge zwischen materieller Ausstattung und der Effektivität von Forschungsinstituten nachweisen (S. 148f). HEMPTINNE/ANDREWS (1979) vermuten hierzu in ihren zusammenfassenden Erläuterungen, daß zwar eine Mindestausstattung für die Funktionsfä-higkeit von Forschungsinstituten notwendig sei, Steigerungen oberhalb dieser Grenze jedoch nicht zwingend zu erhöhten Forschungsleistungen führen müßten. Von größerer Bedeutung wären dann sozialpsychologische Charakteristika, wie die Wahrnehmung und individuelle Zufriedenheit mit der Ressourcenausstattung (S. 10).
Vorab wurde bereits der Einfluß der Attraktivität und der Forschungsorientierung einer Universität auf die Forschungsleistungen der Departments analysiert, wobei sich kaum systematische Zusammenhänge aufweisen ließen.
Getestet wurden dieser und die folgenden Zusammenhänge anhand der SPSS-Prozedur ONEWAY, die paarweise vergleichende Varianzanalysen durchführt. Die Voraussetzung dieses Verfahrens, daß annähernd gleiche Varianz in den Teilsamples vorherrscht, wurde anhand von COCHRANS C und BARTLETT-BOX F getestet und ergab für alle im folgenden untersuchten Teilsamples (bis auf die Bundesländeraufteilung) keine signifikanten Varianzunterschiede innerhalb der Samples.
Die Voraussetzung einheitlicher Varianzen in den Teilsamples ist auf einem Signifikanzniveau von 0,001 gesichert.
Das nichtwissenschaftliche Personal geht anfangs in die Gleichung ein, wobei eine Erhöhung des nichtwissenschaftlichen Personals mit einer Erhöhung der Forschungseffizienz einhergeht. Dies kann dahingehend interpretiert werden, daß hiermit bessere Voraussetzungen für Publikationen bestehen — sei es durch Entlastung bezüglich anderer Arbeiten, Delegation von standardisierten Aufgaben und zügiger Bearbeitung des rein redaktionellen Teils zum Abschluß der Forschungsarbeit. Die Variable verliert jedoch ihren Erklärungsgehalt, nachdem weitere Variablen in die Gleichung einbezogen sind (vgl. Summary table).
Alt = 0; Neu = 1.
Die Voraussetzungen der Regression sind, wie bei den Wirtschaftswissenschaften, ausreichend erfüllt (vgl. Abb. 39 und 40).
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© 1989 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden
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Backes-Gellner, U. (1989). Determinanten von Forschungseffizienz ausgewählter bundesrepublikanischer Hochschulen — Empirische Ergebnisse. In: Ökonomie der Hochschulforschung. Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung, vol 66. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-87416-0_4
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