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Bildung und technischer Fortschritt als Determinanten wirtschaftlicher Entwicklung pp 117–144Cite as

Die Messung des technischen Fortschritts

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Part of the book series: Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge ((WIRTSCH.BEITR.,volume 107))

Zusammenfassung

Neben den herkömmlichen Produktionsfaktoren Kapital und Arbeit sowie dem durch den Bildungsstand gemessenen Humankapital soll in der vorliegenden Untersuchung als produktionstheoretisch begründete Variable auch der Stand der Technik herangezogen werden.

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Literatur

  1. Vgl. dazu die bereits klassische Arbeit von Fritz Machlup, The Production and Distribution of Knowledge in the United States, Princeton 1962, S. 122 f.

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  2. Darunter ist zu verstehen: (1) die Fähigkeit, fir ein bestimmtes Problem unter bestehenden Techniken die passende auszuwählen, (2) sich die ausgewählten Techniken oder Verfahren anzueignen, (3) falls keine geeigneten Techniken bereitstehen, bestehende zu modifizieren oder neue Problemlösungen zu entwickeln und (4) die Fähigkeit, Techniken in Anwendung zu bringen, zu verbreiten und in Gang zu halten; vgl. A. S. BHALLA und A.G. FLUITMAN, Science and Technology Indicators and Socioeconomic Development, in: World Development, Vol. 13 (1985), S.180 ff.

    Google Scholar 

  3. OECD, Die Messung wissenschaftlicher und technischer Tätigkeiten. Allgemeine Richtlinien fir statistische Übersichten in Forschung und experimenteller Entwicklung. Frascati-Handbuch, Bonn 1980, S.29.

    Google Scholar 

  4. Beispiele finden sich bei David C. MOWERY und Nathan ROSENBERG, Technology and the Pursuit of Economic Growth, Cambridge 1989, S.10 ff.

    Google Scholar 

  5. UNESCO, Statistical Yearbook, Paris (erscheint jährlich).

    Google Scholar 

  6. Für eine eingehende Diskussion vgl. Simon TEITEL, Indicadores de ciencia y technología, tamano de pals y desarrollo económico: una comparación internacional, in: Desarrollo Econ6mico, Vol. 25 (1985), S. 330.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Sanjaya LALL, Building Industrial Competitiveness in Developing Countries, Paris 1990, S.48 ff.

    Google Scholar 

  8. Aufgrund störender Schwankungen und fehlender Werte muß auf Mittelwerte über den gesamten Untersuchungszeitraum von 1965 1985 zurückgegriffen werden.

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  9. Angaben zu Ausgaben für Lizenzen aus dem Ausland liegen fill. 60 unserer Länder vor.

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  10. Vgl. Keith PavITT, Technology Transfer Among the Industrially Advanced Countries: An Overview, in: Nathan ROSENBERG und Claudio FRISCHTAK, International Technology Transfer, New York 1985, S.12.

    Google Scholar 

  11. Vgl. dazu Graham JONES, The Role of Science and Technology in Developing Countries, Oxford 1971, S.14.

    Google Scholar 

  12. Vgl. Erich Kaufer, The Economics of the Patent System, Chur 1989, S. 2 ff.

    Google Scholar 

  13. In Deutschland z.B. maximal 20 Jahre, in den USA maximal 17 Jahre und in Japan maximal 15 Jahre.

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  14. Nach den Befürwortern wird damit den Produzenten des öffentlichen Gutes “technisches Wissen” eine Internalisierung der ansonsten externen Erträge ermöglicht, wodurch dem privaten Sektor ein Anreiz zu Forschung und Entwicklung gegeben wird (Anspornungstheorie). Die Offenlegung patentierter Erfindungen — so ein anderes Argument — soll zu ihrer Verbreitung und dadurch zur schnelleren Diffusion technischer Neuerungen führen (Offenbarungstheorie); vgl. Karl-Friedrich BEIER und Theo BODEWIG, Die Wirtschaftsdaten und Analysen des Ifo-Instituts in der Sicht des gewerblichen Rechtsschutzes und Urheberrechts, in: Ifo-Studien, 35. Jg. (1989), S. 334.

    Google Scholar 

  15. Skeptiker weisen auf einen möglichen Mißbrauch des Patentwesens durch dominierende ausländische Unternehmen, die mit einer großen Anzahl von Patenten potentielle inländische Konkurrenten blockieren könnten, hin. Befürworter argumentieren, daß das Patentwesen in Ländern, welche bereits konkurrenzfähige Industrien aufweisen, den gleichen Nutzen stiftet wie in den reicheren Ländern, während die ärmsten Länder, die in keinem Bereich konkurrenzfähig sind, im schlechtesten Falle weder Vorteile noch Nachteile zu erwarten hätten; vgl. Martine HIANCE und Yves PLASSERARAUD, Brevets et Sous-Developpement, Paris 1972, S. 89 ff. und S. 209 ff. Erich KAUFER (a.a.O., The Economics of the Patent System, S.41 ff.) sieht den Nutzen des Patentwesens vor allem im psychologischen Bereich: Die Schaffung eines Patentwesens gehöre zu den vertrauensbildenden Maßnahmen, die ausländische Investitionen stimulieren. Paul STONEMAN (The Economic Analysis of Technology Policy, Oxford 1987, S.116) hält die Frage, “whether patents are ‘good’ or ‘bad’’, für zur Zeit unentscheidbar; ebenso E. PENROSE, International Patenting and the Less-Developed Countries, in: Economic Journal, Vol. 83 (1973), S. 768–786.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Jacob Schmookler, Patents, Invention, and Economic Change. Data and Selec- ted Essays. Edited by Zvi Griliches and Leonid Hurwicz, Cambridge (Mass.) 1972.

    Google Scholar 

  17. Vgl. OECD Science and Technology Indicators Report, No.2: R&D, Invention and Competitiveness, Paris 1986, S.48; Karl Heinrich Oppenlander, Die wirtschaftspolitische Bedeutung des Patentwesens aus der Sicht der empirischen Wirtschaftsforschung, in: Karl Heinrich OPPENLANDER (Hg.), Patentwesen, technischer Fortschritt und Wettbewerb, Berlin 1986, S.18; Zvi GRILICHES, Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey, in: Journal of Economic Literature, Vol. 28 (1990), S.1689.

    Google Scholar 

  18. George Basalla, The Evolution of Technology, Cambridge 1988, S. 66 ff.

    Google Scholar 

  19. Zvi Griliches, Patent Statistics as Economic Indicators, a.a.O., S.1666, 1682 und 1698; Mark SCHANKERMAN, How Valuable is Patent Protection? Estimates by Field Using Patent Renewal Data, Centre for Economic Performance, Discussion Paper No.46, London 1991, S.16.

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  20. So vermutet Zvi Griliches (Patent Statistics as Economic Indicators, a.a.O., S.1699), es sei unwahrscheinlich, daß mehr als die Hälfte des ökonomisch relevanten Wissenszuwachses patentierten Erfindungen zuzuschreiben sei.

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  21. Vgl. Christopher Freeman, Measurement of Output of Research and Experimental Development, Paris 1970, S.21 sowie Zvi GRILICHEs, Patent Statistics as Economic Indicators, a.a.O., S.1696.

    Google Scholar 

  22. Vgl. z.B. John Bound, Cummins Clint, Zvi Griliches, Brownwyn H. HALL und Adam JAi- E, Who Does R&D and Who Patents? In: Zvi GRILICHES (Hg.), R&D, Patents, and Productivity, Chicago 1984, S. 51; Zvi GIULICHES, Patent Statistics as Economic Indicators, a.a.O., S.1678; Pari PATEL und Keith PAVITT, Is Western Europe Loosing the Technological Race? In: Research Policy, Vol. 16 (1987), S.69.

    Google Scholar 

  23. Vgl. Paul Stoneman, The Economic Analysis of Technology Policy, a.a.O., S.114 f.

    Google Scholar 

  24. Vgl. Monika MUNDKOWSKI, Recent Trends in Technology Policy and Problems of Measuring the Absorption and Production of Technology, in: Herbert GIERSCH (Hg.), International Economic Development and Resource Transfer, Tübingen 1978, S. 572 f.

    Google Scholar 

  25. Yoshihiko AKASHI, Japan’s Patenting Activity, in: Osaka City University Economic Review, Vol. 25 (1990), S.13–26.

    Google Scholar 

  26. Zvi GRLLICI-fis (Patent Statistics as Economic Indicators, a.a.O., S.1702) vermutet insgesamt “very high estimates of both the variance and the skewness in the distribution of patent values”.

    Google Scholar 

  27. Vgl. Bjorn L. BASBERG, Patents and the Measurement of Technological Change. A Survey of the Literature, in: Research Policy, Vol. 16 (1987), S.138.

    Google Scholar 

  28. Luc G. SoETE, The Impact of Technological Innovation on International Trade Patterns: The Evidence Reconsidered, in: Research Policy, Vol.16 (1987), 5.108 ff. Dabei wird von der Annahme ausgegangen, daß FuE-Ausgaben den wesentlichen Input in die “Produktion” von Patenten darstellen.

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  29. Zur Beschreibung der Daten vgl. den Anhang der vorliegenden Arbeit, Abschnitt 8.3.6.1 und 8.3.8.

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  30. SoLIES Ergebnisse lauten (vgl. “The Impact of Technological Innovation on International Trade Patterns”, a.a.O., S.109): wobei in Klammern die Standardfehler stehen und “FuE” die privaten FuE-Ausgaben bezeichnet (n=16).

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  31. “… the world rather than the nation is the appropriate market for patents.” Paul STONEMAN, The Economic Analysis of Technical Change, Oxford 1983, S.24.

    Google Scholar 

  32. Karl Heinrich Oppenlander, Stilisierte Fakten des Innovationsprozesses und ihre Analyse, in: Ifo-Studien, Bd. 37 (1991), S. 175.

    Google Scholar 

  33. Vgl. Keith Pavitt, Patent Statistics as Indicators of Innovative Activities. Possibilities and Problems, in: Scientometrics, Vol.7 (1985), S. 84; BjOrn L. Basberg, Patents and the Measurement of Technological Change, a.a.O, S.136 f.; Klaus F. ZIMMERMANN und Joachim SCHWALBACH, Determinanten der Patentaktivität, in: Ifo-Studien, 37. Jg. (1991), S.222.

    Google Scholar 

  34. World Intellectutal Property Organization (WIPO), Industrial Property Statistics, Genf, laufende Jahrgänge; WIPO, 100 Years of Industrial Property Statistics, Genf 1983.

    Google Scholar 

  35. Seit Anfang 1991: “Dienststelle Wien des Europäischen Patentamtes”.

    Google Scholar 

  36. Luc G. Soete, A General Test of Technical Gap Trade Theory, in: Weltwirtschaftliches Archiv, Bd. 117 (1981), S. 642 ff.; DERS. und Geoffrey WYATT, The Use of Patenting as an Internationally Comparable Science and Technology Output Indicator, in: Scientometrics, Vol. 5 (1983), S. 33 und S. 52.

    Google Scholar 

  37. Zu dem Ergebnis kommt bereits 1978 eine Studie über die internationale Patentierneigung von 8 Industrieländern (Dennis SCHIFFEL und Carole Kali, Rates of Invention: International Patent Comparisons, in: Research Policy, Vol. 7 (1978), S. 339): “… gross exports from one country to another can ‘explain’ a large part of the patent applications filled by an exporter’s nationals in the importing country.” Vgl. auch Pari PATEL und Keith PAVITT, Is Western Europe Loosing the Technological Race? A.a.O., S. 68.

    Google Scholar 

  38. Vgl. J. Slama, Die Nutzung der Patentstatistik bei der Analyse der technischen Entwicklung in Ost und West, in: Karl Heinrich Oppenlander (Hg.), Unternehmens-und Infrastcukturinvestitionen als Stimulans für wirtschaftliches Wachstum in Ost und West, München 1988, S. 92 ff.

    Google Scholar 

  39. Vgl. Luc G. Soete und Geoffrey Wyatt, The Use of Patenting as an Internationally Comparable Science and Technology Output Indicator, a.a.O., S. 34 f.

    Google Scholar 

  40. Luc G. Soete, The Impact of Technological Innovation on International Trade Patterns, a.a.O., S.110.

    Google Scholar 

  41. Wipo, Industrial Property Statistics, a.a.O., laufende Jahrgänge. Die Zahl der Länder unterliegt von Jahr zu Jahr kleineren Schwankungen.

    Google Scholar 

  42. Fagerbergs Indikator ist definiert als: “total patent applications of residents in country x in all countries which report patent applications to WIPO… less patent applications by residents of x in country x.” Jan FAGERBERG, Why Growth Rates Differ, in: Giovanni DOSI, Christopher FREEMAN, Richard R. NELSON, Gerald SILVERBERG und Luc G. SOETE (Hg.), Technical Change and Economic Theory, London 1988, 439–441 und Anm.21, S.454.

    Google Scholar 

  43. Konrad Faust, Das technologische Potential der RGW-Länder im Spiegel der Patentstatistik, in: Ifo-Schnelldienst, Jg.43 (1990), Nr.12, S.9. Vgl. auch DERS., Unternehmen als Patentanmelder in der Ifo-Patentstatistik, in: Ifo-Schnelldienst, Jg.43 (1990), Nr. 15, S. 3–8.

    Google Scholar 

  44. “… la principale ‘production’ visible des chercheurs en sciences de base consiste en la publication de leurs résultats dans les revues académiques.” Centre National DE LA Recherche Scientifique (CNRS), Unité d’Indicateurs de Politique Scientifique, Étude de Faisibilité de la Production d’Indicateurs Bibliométriques pour le CNRS et les Universités, Paris 1990, S. 3.

    Google Scholar 

  45. P. Vinkler, An Attempt of Surveying and Classifying Bibliometric Indicators for Scientometric Purposes, in: Scientometrics, Vol.13 (1988), S. 241 f.

    Google Scholar 

  46. Eine Übersicht über solche Einwände gibt A.J. Nederhof, The Validity and Reliability of Evaluation of Scholarly Performance, in: A. F. J. VAN RAAN (Hg.), Handbook of Quantitative Studies of Science and Technology, Amsterdam 1988, S. 204 ff.

    Google Scholar 

  47. Serge Bauin und Harry Rothman, Der ‘Impact’ von Zeitschriften als Annäherungsmaß für Zitationsraten, in: Peter Weingart, Roswitha Sehringer und Matthias Winterhager (Hg.), Indikatoren der Wissenschaft und Technik, Frankfurt am Main 1991, S.96.

    Google Scholar 

  48. Journal Citation Reports. A Bibliometric Analysis of Science Journals in the ISI Database, Institute for Scientific Information, Philadelphia; National Science Foundation’s Science Literature Database, Computer Horizons, Inc., Cherry Hill, New Jersey.

    Google Scholar 

  49. Scientometrics, Vol. 11(1987).

    Google Scholar 

  50. Die Daten sind im Anhang der vorliegenden Arbeit, Abschnitt 8.3.7, beschrieben.

    Google Scholar 

  51. Vgl. Fritz Machlup, Stocks and Flows of Knowledge, in: Kyklos, Bd. 32 (1979), S. 409 sowie J. D. FRAME, Measuring Scientific Activity in Lesser Developed Countries, in: Scientometrics, Vol. 2 (1980), S. 133–145

    Google Scholar 

  52. Vgl. dazu Monika Mundkowski, Recent Trends in Technology Policy…, a.a.O., S. 571: “… additional information on the functional relation between the input and output variables should be known, as otherwise the comparison is impossible because of different productivity of the R&D investment in the different countries…. considerable deficiencies and time-lags may be involved, so that the conclusions from the input data are only of limited significance.”

    Google Scholar 

  53. Vgl. Zoltan J. Acs und David B. Audretsch, Patents as a Measure of Innovative Activity, in: Kyklos, Bd.42 (1982), 5.171–180; Zvi GRJLICHES, Patent Statistics as Economic Indicators, a.a.0., S.1669 ff.; Eberhard SCHOLING und Vincenz Timmermann, Zur ökonomischen Erklärung des technischen Fortschritts, Beiträge zur Wirtschaftsforschung des Sozialökonomischen Seminars der Universität Hamburg, Diskussionsbeitrag Nr. 73, Hamburg 1992 S.18 ff.

    Google Scholar 

  54. Da die Beantragung oder Erteilung eines Patents noch nicht dessen praktische Nutzung anzeigt, wird von Ronald Schettkat und Michael Wagner (Beschäftigungswirkungen moderner Technologien, in: Ronald Schettkat und Michael Wagner (Hg.), Technologischer Wandel und Beschäftigung, Berlin 1989, S.4) mit Recht darauf hingewiesen, daß Patente weniger den Output von Forschung und Entwicklung, als ein intermediäres Stadium, den throughput, signalisieren.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Manfredo Macioti, The Power and the Glory: A Note on Patents and Scientific Authors, in: Research Policy, Vol. 9 (1980), S. 113.

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  56. Eine Hauptkomponente entspricht einer synthetischen Variable, die durch eine Linearkombination von beobachteten Variablen bestimmt ist.

    Google Scholar 

  57. J. Johnston, Econometric Methods, 3. Aufl., New York 1984, S.536; I.T. Jolleffe, Principal Component Analysis, New York 1986; Leonard A. Majascuilo und Joel R. Levin, Multivariate Statistics in the Social Sciences: A Researcher’s Guide, Monterey 1983, S.217–262.

    Google Scholar 

  58. Vgl. J. Johnston, Econometric Methods, a.a.O., S.542 ff.

    Google Scholar 

  59. Es gilt: rSk. Eine Lösung mit r=k führt dabei zu einer 100-prozentigen Reproduktion der Matrix X, stellt damit aber auch nur eine Tautologie dar. Bei r<k ergibt sich, daß mit zunehmender Datenreduktion (größerer Differenz k—r) auch die Reproduktion von X ungenauer werden muß.

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  60. Zum Begriff der “technologischen Kapazität” vgl. S. 117, Anm. 2.

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  61. Vgl. I.T. Jolliire, Principal Component Analysis, a.a.O., S.93 f.

    Google Scholar 

  62. Ebenda, S. 95.

    Google Scholar 

  63. Vgl. S.129 f. der vorliegenden Arbeit.

    Google Scholar 

  64. Vgl. die Abschnitte 8.3.6–8.3.8 im Anhang der vorliegenden Arbeit.

    Google Scholar 

  65. Vgl. Suichi Tsukahara und Keiichi Yamada, A Note on the Time Lag between the Life Cycle of a Discipline and Resource Allocation in Japan, in: Research Policy, Vol.11(1982), S.137 f.

    Google Scholar 

  66. Vgl. D. V. Mcgranahan, C. Richard-Proust, N. V. Sovani und M. SUBRAMANIAN, Contents and Measurement of Socioeconomic Development, New York 1972, S.20 und Anm.13.

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  67. Bei unserer modifizierten Mittelwertsubstitution wird implizit von der Ähnlichkeit der Länder einer Gruppe ausgegangen. Diese Annahme ist angesichts der Heterogenität auch innerhalb der vier Ländergruppen zwar nicht unproblematisch, aber mit Sicherheit besser als die Wahl des weltweiten Mittelwertes.

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  68. Vgl. dazu auch Tabelle 6.3, S.142 ff.

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  69. Dabei fehlen — für sich betrachtet — Angaben zu den FuE-Ausgaben für 8 Länder und zu den Ausgaben für Patente und Lizenzen für 15 Länder.

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  70. Vgl. Tabelle 6.3, S.142 ff.

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  71. Da die Variablen PAT_INL, PAT_USA und PAT_2LÄN für einige Länder den Wert Null aufweisen, für welchen der Logarithmus nicht definiert ist, wird im Falle dieser Variablen vor der Transformation zur Anzahl der Patente eine Eins hinzuaddiert. Diese logarithmierten Variablen X sind daher wie folgt berechnet: ln X = In [(Anzahl Patente + 1)/Anzahl Erwerbspersonen].

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  72. Zu den Kriterien für die Anzahl der zu bestimmenden Hauptkomponenten vgl. S.133.

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  73. Die Kommunalität entspricht hier dem Quadrat der Faktorladung, und gibt den erklärten Varianzanteil einer Variable an.

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  1. Fakultät Wirtschaftswissenschaften, TU Dresden, D-01062, Dresden, Deutschland

    Dr. rer. pol. Michael Graff

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Graff, M. (1995). Die Messung des technischen Fortschritts. In: Bildung und technischer Fortschritt als Determinanten wirtschaftlicher Entwicklung. Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge, vol 107. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-11255-7_6

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