Quantitative Innovationsforschung

Inhalt

Diese Veranstaltung führt in die Praxis der quantitativen Innovationsforschung ein. Teilnehmer haben hier die Gelegenheit, sich einer ausgewählten Fragestellung des Innovationsmanagements theoretisch anzunähern, konkrete Hypothesen abzuleiten und diese empirisch zu überprüfen. Zu diesem Zwecke wird ein großzahliger Innovations­datensatz zur Verfügung gestellt. In der Hausarbeit und dem Referat gilt es dann, erste Forschungsergebnisse angemessen in schriftlicher und mündlicher Form zu präsentieren. Bestandteil der Veranstaltung ist weiterhin ein Korreferat, in dem die Hausarbeit eines anderen Teilnehmers kritisch-konstruktiv zu diskutieren ist. Die Veranstaltung wird in Form eines Blockseminars und einer wöchentlich stattfindenden Arbeitsge­meinschaft im Computerlabor durchgeführt. Hier erlernen die Teilnehmer den praktischen Umgang mit der Statistik-Software STATA. Haben sich die Teilnehmer mit den Grundlagen von STATA vertraut gemacht, sind im Rahmen der intensiv betreuten Arbeitsgemeinschaft die empirischen Analysen für die Hausarbeit durchzuführen.

Lernziele

Durch Teilnahme an dieser Veranstaltung sollen die Studierenden in die Lage versetzt werden:
(1) Hypothesen und Untersuchungsdesign zu einer vorgegebenen oder selbst konzipierten Forschungsfrage zu erarbeiten,
(2) ökonometrische Analysen mithilfe der Software STATA am PC durchzuführen,
(3) eigene Forschungsergebnisse im Rahmen eines englischsprachigen Aufsatzes zusammenzutragen, und
(4) diese Ergebnisse im Rahmen eines englischsprachigen Fachvortrags vorzustellen.

Voraussetzungen

(1) Gute Englischkenntnisse
(2) Grundkenntnisse in den Bereichen Ökonometrie und Innovationsmanagement (vorherige Teilnahme an einem TIM Core Modul wird empfohlen)
(3) Die erfolgreiche Teilnahme verlangt die aktive Mitarbeit in dem Blockseminar und der Arbeitsgemeinschaft sowie
(4) die Auseinandersetzung mit wissenschaftlicher Literatur

Zusatzinformationen

Weitere Informationen zum Kurs und den Anmeldemodalitäten finden Sie auf der CAMPUS-Seite der Lehrveranstaltung.

Dozent

Univ.-Prof. Torsten-Oliver Salge, Ph.D.