Erfolg strategischer F&E-Kooperationen: Eine empirische Untersuchung mittels Patentdaten am Beispiel der Biopharmazie

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Springer-Verlag, Nov 27, 2007 - Business & Economics - 353 pages
Carsten Hendrik Vogt identifiziert Erfolgsfaktoren für F&E-Kooperationen, analysiert Lerneffekte aus Kooperationen und entwickelt ein Modell, welches zur Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit einer F&E-Kooperation in der Praxis eingesetzt werden kann.
 

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Contents

Organisationsformen zwischen Markt und Hierarchie
12
Anzahl Kooperationen i w S in der Biopharmazie
23
Produktentwicklungsprozess der pharmazeutischen Industrie
24
Geschätzter Anteil der durch Generika bedrohten Umsätze in 2006
26
Durchschnittliche Zahlungen in Kooperationen der Biopharmazie
27
Gründe für die Bildung von Kooperationen und deren unterschiedliche Bedeutung in der Biopharmazie Eine Erweiterung von BrockhofTTeichert 1995
32
Gründe für die Bildung von Kooperationen und deren unterschiedliche Bedeutung in der Biopharmazie Eine Erweiterung von BrockhoffTeichert 1995
33
Stand der empirischen Forschung
39
Übersicht der Gütekriterien der linearen Regression
196
VennDiagramm
199
Ergebnisse der empirischen Untersuchung
201
Deskriptive Statistik für Kooperationserfolg
203
Klassifizierungstabelle mit Trennwert 0 5
207
Kontingenztabelle für HosmerLemeshowTest
208
Beobachtete Fälle und vorhergesagte Erfolgswahrscheinlichkeit
209
Erzielte Werte der Gütekriterien der logistischen Regression
210

In der Literatur verwendete Erfolgsmaße im Rahmen von Kooperationen
40
Abgrenzung zum Stand der Forschung
70
Ableitung der Hypothesen
75
Grundlegende Elemente des idealtypischen Messmodells I für Kooperationserfolg
77
Grundlegende Elemente des idealtypischen Messmodells II fur Lernerfolg
78
KernfeldNichtKernfeldKombinationsmöglichkeiten
113
Grundlagen der empirischen Untersuchung __
141
Ableitung des Datensatzes der analysierten Kooperationen
145
Historische Entwicklung des Unternehmens GlaxoSmithKline
147
Technologiefelder der Branchenorganisation BIO
148
Bezeichmung der verwendeten Technologiefelder
149
Beispielhafte Suchabfrage für das Technologiefeld antibodies
150
Berechnungsmethode für die realized absorptive capacity
172
Bedingungen zur Bestimmung der Kernfeldeigenschaft
175
Funktionsv erlauf der logistischen Regression
189
Übersicht der Gütekriterien der logistischen Regression
195
Korrelationsmatrix der Schätzer
213
Bivariate Korrelationen
216
Darstellung der empirischen Ergebnisse für Kooperationserfolg Modell 16
221
Deskriptive Statistik zum Lernerfolg der Kooperationspartner nach Unternehmenstyp
235
Ergebnisse des WilcoxonTests für die Pharmaunternehmen
236
Deskriptive Statistik für Lernerfolg von NichtUSUnternehmen
239
Ergebnisse des MannWhitneyUTest auf signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen
240
Verlauf der standardisierten Residuen
242
Erzielte Werte der Gütekriterien der linearen Regression
245
Bivariate Korrelationen für NichtUSUnternehmen
247
Bivariate Korrelationen fur USUnternehmen
249
Zusammenfassung und Implikationen
267
Gesamtmodell zur Erklärung des Kooperationserfolgs mit Berücksichtigung von Lerneffekten
296
Anhang
301
Copyright

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Common terms and phrases

abhängige Variable absorptive capacity Ähnlichkeit Ahuja Aktivitäten allerdings Analyse Anzahl Patente Aspekt aufgrund Autokorrelation Basis Bedeutung Beginn der Kooperation beiden Unternehmen Biopharmazie Biotech Biotechnologie Biotechnologieunternehmen bivariaten Korrelationen Branche Cohen/Levinthal 1990 daher Datensatz Devianz Diversifizierung Effekt eigenen entsprechend Erfindung Erfmdungen Erfolg einer Kooperation Erfolgsmaß Erfolgswahrscheinlichkeit Ergebnisse ersten etablierten Unternehmen externen Wissens F&E-Kooperationen Firmen Forschung Forschungsbudget Forschungserfahrung gleichzeitig Grenznutzen Größe Grundlagenforschung hinsichtlich höhere Innovationen Interaktionseffekte Internationale Breite internen Joint Venture Kernfeld könnte Kontrollvariablen Kooperationserfahrung Kooperationserfolg Kooperationspartner Korrelation lediglich Lerneffekte Lernerfolg Likelihood Ratio linearen Regression logistischen Regression Management von Kooperationen Messung Modell möglich Mowery/Oxley/Silverman 1996 Multikollinearität negative neuen Normalverteilung Patentanmeldungen Patente Pharma Pharmaunternehmen positiven Einfluss Potenzial Produkte Projekte Rahmen Regressionsanalyse Ressourcen und Kompetenzen Ressourcenportfolios schließlich Sekundärdaten Signifikanzniveau somit stärker Start-ups Stuart Studie Tabelle Technologiefeld Technologieposition Technologische Breite Technologische Kompetenz technologischen Qualität Unternehmen der Biotechnologie unterschiedlichen Untersuchung Varianz Verbesserung weiteren Wert wesentlich Wettbewerb Wirkung Wissen des Partners Wissenschaftsbindung Wissenstransfer Wuyts/Stremersch/Dutta 2004 Zahra/George 2002 Zeitfenster

About the author (2007)

Dr. Carsten Hendrik Vogt war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technologie- und Innovationsmanagement von Prof. Dr. Holger Ernst an der WHU – Otto Beisheim School of Management in Vallendar. Er ist Inhouse Berater in der Abteilung Strategic Development der OSRAM GmbH (Siemens AG) in München.

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