Forschungsplanung im Unternehmen [1. Aufl.] 978-3-409-34922-2;978-3-663-02058-5

Table of contents :
Front Matter ....Pages i-xi
Zur Abgrenzung der Untersuchung (Klaus Brockhoff)....Pages 1-4
Beschreibung des Problembereichs (Klaus Brockhoff)....Pages 4-25
Einleitung (Klaus Brockhoff)....Pages 27-29
Verfahren des Planungsvollzugs in der unternehmerischen Praxis (Klaus Brockhoff)....Pages 31-66
Rangordnungsziffern auf der Basis der Investitionsrendite (Klaus Brockhoff)....Pages 67-142
Über Rangziffern im Falle nicht direkt meßbarer Zahlungen (Klaus Brockhoff)....Pages 143-188
Einleitung (Klaus Brockhoff)....Pages 189-193
Strategien zur Bestimmung der gesamten Forschungsaufwendungen in einer Periode (Klaus Brockhoff)....Pages 195-253
Optimierungsmodelle zur Planung von Forschungsprogrammen bei direkt meßbaren Zahlungsströmen (Klaus Brockhoff)....Pages 255-328
Präferenzordnungen von Projekten mit nicht direkt meßbaren Zahlungsströmen (Klaus Brockhoff)....Pages 329-397
Zusammenfassung (Klaus Brockhoff)....Pages 399-411
Summary (Klaus Brockhoff)....Pages 413-424
Back Matter ....Pages 425-449

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Brockhoff Forschungsplanung im Unternehmen

Dr. Klaus Brockhoff Privatdozent

Forschungsplanung im Unternehmen

Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden

ISBN 978-3-663-02059-2 ISBN 978-3-663-02058-5 (eBook) DOI 10.1007/978-3-663-02058-5 Copyright by Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1969 Softcover reprint of the hardcover 1st edition 1969

Vorwort Schon die Vielfalt der täglich in zahlreichen Unternehmen behandelten Forschungsprobleme naturwissenschaftlich-technischer Art könnte die Frage aufkommen lassen, ob überhaupt wirtschaftswissenschaftlich begründete generelle Aussagen für die Planung in diesem Bereich abgeleitet werden können. Die Praxis zeigt, daß auch hier den am erwerbswirtschaftlichen Prinzip orientierten überlegungen eine zentrale Bedeutung zukommt, die allerdings durch Tradition und Faustregeln häufig nicht wirklich erkannt wird, wenn auch das Prinzip wegen der in diesem Bereich anzutreffenden großen Unsicherheiten nicht in reiner Form angewandt werden kann. Diese Situation zu ändern setzt sich die vorliegende Schrift zum Ziel, indem sie Ansätze zur rationalen Lösung der Probleme der Projektbewertung und der Projektauswahl aufzeigt. Diese Ansätze bauen auf Erfahrungen und der Organisation der Datenbeschaffung in industriellen Unternehmen der Gegenwart auf. Für diese Möglichkeit bin ich meinen Gesprächspartnern in der deutschen und US-amerikanischen Industrie zu Dank verpflichtet. Der Deutschen Forschungsgemeinschaft, die einen großen Teil der Studien durch Stipendien finanzierte, der Ford Foundation, die zur Bereitstellung eines Arbeitsplatzes beim Center for Research in Management Science an der University of California in Berkeley beitrug, und dem Battelle-Institut danke ich für ihre Unterstützung. Die Betonung der Notwendigkeit rationaler Planung insbesondere in komplexen Situationen hat in den Wirtschaftswissenschaften Tradition. Der durch diese Tradition gestellte Anspruch kann seit etwa fünfundzwanzig Jahren in entscheidendem Maße besser erfüllt werden. Darauf hat mich ganz besonders Herr Professor Dr. Horst Albach hingewiesen, der darüber hinaus auch das Entstehen der vorliegenden Arbeit sehr gefördert hat. Auch von Herrn Professor Dr. Wilhelm Krelle habe ich viele Anregungen erhalten. Last not least sei allen kritischen Diskussionspartnern und Lesern früherer Entwürfe, vor allem aber meiner lieben Frau, für ihre Hilfen gedankt. Klaus Brockhoff

Inhaltsverzeichnis Vorwort

Erster Teil: Vbersicht und Grundlagen . .

1

1. Kapitel: Zur Abgrenzung der Untersuchung

1

2. Kapitel: Beschreibung des Problembereichs

4

I. Forschung und Entwicklung

4

11. Ausgewählte Arten der Forschung

7

A. Klassische Gliederungsschemata

7

B. Durch den Begriff der Planung implizierte Gliederungsschemata .................... 1. Kennzeichnung von Forschungsvorhaben durch den Unsicherheitsbegriff . . . . . . . . . . . . 2. Kennzeichnung durch Zahlungsströme 3. Rationalität im Prozeß der Forschungsplanung

11 12 17 22

Zweiter Teil: Die Bewertung eines einzelnen Forschungsprojekts

27

1. Kapitel: Einleitung

27

2. Kapitel: Verfahren des Planungsvollzugs in der unternehmerischen Praxis

31

I. Überblick . . . . . . . . . . . . . . . .

31

11. Beispiele für die Datenerfassung aus der unternehmerischen Praxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

3. Kapitel: Rangordnungsziffern auf der Basis der Investitionsrendite

67

I. Darstellung . . . . .

67

A. Die Olsen-Formel

67

B. Die Formeln von Wilson, Reeves und Disman

71

C. Die Einführung der erforderlichen Investitionen

72

D. Die Formel von Marwin

73

E. Die Formeln von Manley

74

F. Die Formel von Blinoff und Pacifico

76

G. Formeln mit diskontierten Zahlungs strömen

77

I!. Kritische Bemerkungen

81

A. Die formale Struktur der Rangziffern 1. Der implizierte interne Zinsfuß der Olsen-Formel 2. Entwicklungstendenzen der Bewertungsziffern

81 81 83

B. Kritische Werte für zugelassene Schwankungen unsicherer Variablen in der Projektbewertung . . .

86

C. Das Datenmaterial zur Projektbewertung . 1. Schätzungen der Zahlungsströme . . . a) Empirische Feststellungen . . . . . b) Grundlagen einer Theorie der Prognose von Projektaufwendungen ......... 2. Schätzungen der Erfolgswahrscheinlichkeiten D. Zur Berücksichtigung von Entscheidungsfolgen . 1. Der Entscheidungsbaum bei Unsicherheit in der Projektbewertung . . . . . . . . . . . . 2. Zur Optimierung von Entscheidungsfolgen . II!. Vorläufige Folgerungen 4. Kapitel: Über Rangziffern im Falle nicht direkt meßbarer Zahlungen 1. Vorbemerkung 11. Die Auswahl von Beurteilungsmerkmalen

94 94 94 108 120 134 134 138 140 143 143 145

A. Beliebige Beurteilungsmerkmale

145

B. Verbindliche Beurteilungsmerkmale 1. Beispiele von Bewertungen mit verbindlichen Beurteilungsmerkmalen . . . . . . . . . . 2. Zur Ableitung verbindlicher Beurteilungsmerkmale durch eine Faktorenanalyse . . . . . . . a) Grundlagen. . . . . . . . . . . . . . b) Die Mindestzahl notwendiger Gutachter c) Ergebnisse der Faktorenanalyse . . . .

148

152 152 158 161

II!. Zur Organisation des Informationsflusses zwischen Gutachtern

163

A. Projektauswahl ohne Rückfluß von Informationen. . . . .

163

148

1. Über Beurteilungsebenen . . . . . . . . . . . 2. Die Ableitung des Projektwerts aus der Autorität des Projektinitiators . . . . . . . . . . . . . . 3. Die Ableitung des Projektwerts durch Abstimmung bei gleichberechtigten Projektinitiatoren

164 166 169

B. Projektauswahl mit Rückfluß von Informationen über den Projektwert bei gleichberechtigten Projektinitiatoren . . 173 1. Informationsrückfluß zwischen einzelnen Beurteilungsebenen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 2. Informationsrückfluß zwischen allen Beurteilungsebenen . 182 3. Informationsrückfluß und Entscheidungskontrolle . 184 4. Zur Bestimmung guter Entscheidungsorganisationen in der Forschungsplanung . . . . . . . . . . . . 186 Dritter Teil: Die Planung eines Forschungsprogramms

189

1. Kapitel: Einleitung

189

2. Kapitel: Strategien zur Bestimmung der gesamten Forschungsaufwendungen in einer Periode. .

195

I. Unternehmensinterne Einflußfaktoren

195

A. Unternehmensgröße und Forschungsaufwendungen

196

B. Zum "Brancheneinfluß" auf die Höhe der Forschungsaufwendungen . . . . . . . . . . . . . . . .

206

C. Finanzierungsvariablen und Zielvorstellungen . als Einflußgrößen . . . . . 1. Finanzierungsvariablen a) Ältere Untersuchungen b) Eine neue Untersuchung für deutsche Gesellschaften der chemischen Industrie 2. Zielvorstellungen

223 229

D. Zusammenfassung

242

Bemerkungen zu unternehmensexternen Einflußfaktoren

244

II!. Zur optimalen Höhe der Forschungsaufwendungen . . .

247

Ir.

3. Kapitel: Optimierungsmodelle zur Planung von Forschungsprogrammen bei direkt meßbaren Zahlungsströmen

r. Einperiodenmodelle

213 214 214

255 255

A. Vorstufen optimaler Lösungen. . . . . . . . . . . .

255

1. Einführung und Überblick . . . . . . . . . . . . 2. Kritische Bemerkungen, am Beispiel des Verfahrens von Mottley und Newton

255

B. Optimierungs modelle . . . .

1. Forschungsrentabilität und Kapitalwertrate 2. Die Berücksichtigung eines knappen Faktors bei unteilbaren Projekten . . . . . . . . . . . . 3. Die Berücksichtigung mehrerer knapper Faktoren 4. Erweiterungen durch die Berücksichtigung charakteristischer Merkmale von Forschungsprojekten a) Die Berücksichtigung unsicherer Erwartungen . . .

262 272 272 275 277

b) Die Berücksichtigung von Projektinterdependenzen c) Zur Planung von Versuchsanordnungen . . . . .

281 281 284 289

5. Die Berücksichtigung von Interdependenzen zwischen den Elementen der Koeffizienten

294

11. Mehrperiodenmodelle A. Alternative Ansätze

1. Optimale Forschungsprogramme in einfachen Mehrperiodenmodellen .......... a) Kapitalrationierung in der ersten Periode.

b) Ein umfassendes Mehrperiodenmodell . . 2. Sequentialmodelle . . . . . . . . . . . . . 3. Die explizite Berücksichtigung zukünftig auftauchender neuer Möglichkeiten . . . . . . . . . . . . . . 4. Kapitel: Präferenz ordnungen von Projekten mit nicht direkt meßbaren Zahlungsströmen . . . . . . . . . . 1. Zur Bestimmung der verfügbaren Finanzierungsmittel

300 300 302 302 303 320 327 329 329

11. Besondere Probleme der Auswahl von Programmen mit Projekten, deren Zahlungsströme nicht direkt meßbar erscheinen . 332 II!. Projektauswahl im Falle aufzählbarer Umweltstrategien

334

A. Projektauswahl nach der Laplace-Regel

334

B. Entscheidungen nach einer Häufigkeitsregel

342

1. Darstellung

. . . . . . 2. Kritische Bemerkungen

342 353

IV. Projektauswahl im Falle nicht explizit aufgezählter Umweltstrategien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363

A. Die Situation

363

B. Eindimensionale Verfahren 1. Die Methode des Paarvergleichs a) Darstellung. . . . . . . . . b) Einige Sätze zur Reduktion der Datenerhebungen 2. Die Methode des kategorialen Vergleichs

367 367 367 371 378

C. Mehrdimensionale Verfahren 1. Grundlagen . . . . . . 2. Fragen der Anwendung .

381 381 388

Vierter Teil: Zusammenfassung

399

Summary . . . .

413

Literaturverzeichnis

425

Abkürzungen

449

. . .

Erster Teil: Übersicht und Grundlagen 1. Kapitel: Zur Abgrenzung der Untersuchung

Die vorliegende Arbeit über Planungsprobleme im Bereich der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten einzelner Unternehmen kann nicht alle Fragen behandeln, die bei der Lösung dieses vielschichtigen und komplizierten Bereichs der Unternehmensplanung auftreten. Das zeigt sich schon beim Hinweis auf solche Themenkreise, die im folgenden nicht behandelt werden: Probleme der Entwicklung, Weitergabe und Veränderung von Ideen, Fragen der Buchhaltung von Forschungs- und Entwicklungsaufgaben, der organisatorischen Einordnung von Forschungsabteilungen in ein Unternehmen oder der zweckmäßigen Organisation solcher Abteilungen. Der Verzicht auf die Untersuchung dieser Fragen ist um so schwerwiegender, als es keine allgemein akzeptierten Lösungen auf diesen Teilgebieten gibt, die den 50 erweiterten "Datenkranz" unserer Erörterungen ergänzen könnten. Das zeigt sich zum Beispiel sehr deutlich für die Fragen nach der Erklärung und Beeinflus5ung der Kreativität von Einzelnen oder Gruppen

1 )

1) Zur Dokumentation sei hier nur hingewiesen auf: Gruber, Terell, Wertheimer, Herausg., Contemporary Approaches to Creative Thinking, New York, London 1963; Taylor, C.W., und F. Barron, Scientific Creativity, Its Recognition and Development, (Proceedings of the Utah Creativity Conferences 1,2,3) New York, London 1963. Speziell für das Gebiet industrieller Forschung sei hier auf zwei weitere Arbeiten hingewiesen: Einmal auf die umfangreiche

2 -

Auf der anderen Seite kann aber gesagt werden, daß so zentrale Fragen wie die nach unterschiedlichen Methoden zur Bewertung und Auswahl von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten,

sowie Fragen der Bestimmung des

Mitteleinsatzes für diese Projekte behandelt werden.

Das

ist auch deshalb erwünscht, weil es eher Beobachtung als Behauptung ist, wenn Shephard schreibt:

11

The in-

applicability of traditional methods of calculation creates an interest in discovering other ways of judging whether performance is good or poor. Through this door the never-never land of opinion, myth, and prejudice is entered - aland which breeds unrest in manager and scientist alike" 1). Den Bezugsgrund für alle diskutierten Probleme bilden einzelne Unternehmen, also Betriebe in einer Marktwirtschaft. Damit soll auf die grundsätzlich unbeschränkte Auswahl der Problemstellungen und die Freiheit der Disposition der Mittel in diesen Wirtschaftseinheiten hingewiesen werden. Das hat zur Folge, daß das wichtige Problem der Abstimmung einer unternehmerischen Präfe-

Dissertation von W.H. Pound, Communications, Evaluations and the Flow of Ideas in an Industrial Research and Development Laboratory, Diss. Northwestern University, Evanston/Ill. 1966, zum anderen auf: Allen, T.J., und S.I. Cohen, Information Flow in an R & D Laboratory, Sloan School of Management (MIT) Working Paper 217/66, 1966 1) Shephard, H.A., Nine Dilemmas in Industrial Research, Administrative Science Quarterly, Vol. 1, 1956, S. 295-]09, hier S. 295 f.

- 3 renzordnung über verschiedene Projekte mit den Präferenzordnungen anderer Individuen und Institutionen im weitest möglichen Maße offen gelassen wird, ohne daß die Möglichkeit der Existenz bestimmter Abstimmungsmechanismen negiert werden muß. Andererseits ist es nicht ausgeschlossen, daß einzelne Ergebnisse unserer Arbeit auch dann von Bedeutung sind, wenn die Organisation der Wirtschaft von der hier unterstellten Form abweicht. Die folgenden Ausführungen versuchen auch zu zeigen, daß zwei gelegentlich in der Öffentlichkeit vorgetragene und gegensätzliche Eindrücke unbegründet sind: sowohl der Eindruck, daß be triebs interne Forschungsplanung ein wissenschaftlich gesichertes Fundament zur Verfügung habe und benu tze, als auch der

Eindrucl~,

daß hier völliges Neuland beschritten würde. Der erste Eindruck könnte auf Grund der Feststellung entstehen, daß "die Repräsentanten der betriebseigenen Forschung ••• die einzigen in der Loccumer Gesprächsrunde (waren), die auf die Frage nach den Prioritäten klare Antworten geben konnten"I). Dem zweiten Eindruck wird gelegentlich im Zusammenhang mit der Diskussion hochschulpolitischer Fragen Ausdruck verliehen 2 ). Er wird schon widerlegt durch die Liste von Veröffentlichungen, auf denen diese Arbeit aufbauen konnte.

1) Heerwagen, F., Forschungsökonomie-Forschungspolitik: Loccumer Gespräch vom 16.-19.11.1965 über Prioritäten in der Forschung, Die Deutsche Universitätszeitung, 21. Jg., 1966, No. 1, s. 33 2) Kaufmann, R., Wie Sportler auf derselben Bahn, Christ und Welt, XIX. Jg., 19.8.1966, S. 22; Picht, Go, Was erwarten Staat und Gesellschaft von der Universität?, Merkur, XXII"Jg o ,1968, S.18-32, hier S. 27 f.

- 4 Die Bedeutung verbesserter Forschungsplanung für das einzelne Unternehmen ist dann besonders groß, wenn Veränderungen der relativen Forschungsaufwendungen zu starken Schwankungen der Bezugsgröße führen, also stark ausgeprägte Optima bestehen. Gerade diese Situation scheint für die Forschung nicht untypisch zu sein, wie Simulationen Albachs gezeigt haben 1 ).

2. Kapitel: Beschreibung des Problembereichs Dem Bemühen um die Planung einzelner Vorgänge unserer Umwelt soll die Erkenntnis über die Natur dieser Vorgänge vorausgehen. Es ist also zu klären, was hier unter Forschung und Entwicklung verstanden wird. I. Forschung und Entwicklung

Wir betrachten "Entwicklung" hier nicht als Oberbegriff für "alle auf Neues gerichteten Tätigkeiten,,2) und können deshalb mit einer Kennzeichnung von "Forschung" beginnen. Forschung ist eine durch ihr Ziel und die Art ihrer Ausführung gekennzeichnete Tätigkeit. Als Ziel der Forschung wird die Gewinnung J ) oder Er1) Albaeh, H., Der Einfluß von Forschung und Entwicklung auf das Unternehmenswachstum, Liiketaloudellinen Aikakauskirja (The Journal of Business Economies). II/1965 S. 111-140 2) K.Mellerowicz weist auf diese Möglichkeit hin. Vgl.: Die Organisation des Forschungs- und Entwicklungsbereiches, TFB-Taschenbuch Organisation, K. Agthe und E. Schnaufer, Herausg., Berlin, Baden-Baden 1961, S. 6J3-677. hier S. 633. Mellerowicz stellt ein tiefer gegliedertes System in seinem Werk: Forschungs- und Entwicklungstätigkeit als betriebswirtschaftliches Problem, Freiburg/Br. 1958, S. 33, voro

3) Schätzle, Go, Forschung und Entwicklung als unternehmerische Aufgabe, Köln, Opladen 1965. S. 9.

- 5 weiterung von Wissen 1 ) genannt, anders auch: die Suche nach solchen Antworten auf Fragen, die nicht unmittelbar zugänglich sind 2 ). Das als Ergebnis von Forschung erzielte Wissen soll "neues" Wissen sein, wobei sehr wohl gefragt werden kann, ob subjektive Novität, die nur etwa vom "Forscher" selbst festgestellt wird, zur Kennzeichnung ausreichend ist, oder ob dafür objektive Novität zu fordern ist J ). Schätzle hat diese Frage durch die Feststellung beantwortet, daß Forschung und Entwicklung auf die Produktion objektiv neuer technischer Kenntnisse gerichtet seien, "wobei als Maß für die objektive Neuheit die subjektive Vorstellung der Unternehmung über das Vorhandensein und die Zugänglichkeit des erstrebten Wissens dient,,4). Das entspricht unseres Erachtens insofern subjektiver Neuheit, als bestimmte Individuen in einer Organisation "Unternehmen" durch einen Abstimmungsmechanismus die Entscheidung über die Neuheit einer erstrebten Antwort herbeiführen. Neues Wissen soll im Forschungsprozeß auf Planmäßige 5 ), methodische 6 ) und systematische 7 ) Weise gewonnen werden, wobei hier auf eine Untersuchung der Überschneidungen in der Bedeutung dieser Begriffe verzichtet 1) Anthony, R. N., Management Controls in Industrial Research Organizations, Boston 1952, S. 58 2) Hertz, D. B., The Theory and Practice of Industrial Research, New York, Toronto, London 1950, S. 2 J) Vgl. besonders Machlup, Fo, The Production and Distribution of Knowledge in the United States, Princeton/N. J. 1962, S. 7, 145 4) Schätzle, G., op.cito 5) Mellerowicz, K"

s.

16

Die Organisation.,., op.cit.,S,6J4

6) Henning, K. W" Betriebswirtschaftslehre der industriellen Erzeußung, Wiesbaden 1960, S. 14 7) Hertz, D.B., The Theory and Practice •• o, op.cit.; Bruggmann, M., Betriebswirtschaftli.che Probleme der industriellen Forschung, Diss. St. Gallen 1957 (Winterthur 1957), S. 1

-

6 -

wird. Es wird für die Qualifikation einer Tätigkeit als Forschung auch verlangt, daß sie sich durch besondere geistige Anstrengung auszeichne 1 ),2). Damit wird der Ausgangspunkt für die Bemühungen um eine Analyse der Kreativität bezeichnet. Unsere Untersuchung soll im wesentlichen auf Probleme beschränkt werden, die bei der Gewinnung von Wissen auf technischem Gebiet (oder allgemeiner dem durch die Naturwissenschaften bezeichneten Gebiet) auftreten können. Diese unscharfe Abgrenzung soll nur dazu dienen, den Schwerpunkt des Fragebereichs anzugeben, ihn also von den Problemen bei der Erforschung sozialer und ökonomischer Fragen wegzurücken.- Daß sich die neuen Erkenntnisse einem bestimmten Fachgebiet zuordnen lassen, erscheint hier nicht als Bestandteil der DefinitionJ ). Dies würde nämlich bei starrer Abgrenzung

von Fachgebieten zu Einschränkungen der

Problemstellung führen können. 1) Kuznets, 5., Inventive Activity, Problems of Definition and Measurement, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., Princeton/N.J. 1962, SO 19-4J, hier S. 24. Kuznets hat dieses Kriterium zur Kennzeichnung von Erfindungen aufgestellt. Es kann daher hier nur mit Vorbehalt herangezogen werden. Dagegen diskutieren Kusicka und Leupo1d ein Begriffssystem, in dem der Schwierigkeitsgrad der Arbeiten zum Abgrenzungskriterium wird: Industrieforschung und Ökonomie, Ber1in (0) 1966, S. 202 ff o , vg1. 10 f. 2) Viele der genannten Arbeiten verlangen das Eintreffen mehrerer der genannten Bedingungen, um eine Tätigkeit als Forschung zu kennzeichnen. Es wurde versucht, sie hier den Punkten zuzuordnen, denen sie besondere Aufmerksamkeit schenken. J) Bundesbericht Forschung I, Bundestagsdrucksache IV/296J (Herausg.: Bundesminister für wissenschaftliche Forschung), 0.0., o.J. (1966).

- 7 -

Die Abgrenzung der "Entwicklung" von der "Forschung" wie auch die Unterscheidung verschiedener Arten von Forschung, geschieht in der Regel durch die Frage nach der Verwendung des neuen Wissens. Dieser Frage sei im nächsten Abschnitt nachgegangen. 11. Ausgewählte Arten der Forschung

A.

Klassische Gliederungsschemata

Für die Unterscheidung verschiedener Arten von Forschung als Grundlage für eine Forschungsplanung wird eine Vielfalt von Kriterien benutzt. So werden nach dem Aus führungs ort akademische Forschung und Industrieforschung unterschieden, daneben eigene Forschung und Fremdforschung im Bereich der Industrieforschung getrennt. Villers unterscheidet "programmatische" und "nicht programmatische" Forschung 1 ). Erstere wird geplant, die letztere nicht. Ein Grund für diese UntersCheidung ist allerdings nicht ersichtlich. Neben weiteren Gliederungsversuchen kommt der Auf teilung der Forschung nach der Verwendungsart des neuen Wissens besondere Bedeutung zu. Sie führt zu der "klassischen" Unterscheidung von Grundlagenforschung, angewandter Forschung und Entwicklung. Teilweise werden auch andere Bezeichnungen mit einem ähnlichen Bedeutungsinhalt verwendet 2 ). Wie man aus den folgenden Definitionsversuchen zu diesen Kategorien entnimmt, wird dieser Dreiteilung zu Recht entgegengehalten, daß sie keine wirklichen Grenzziehungen ermöglicht. Außer den begrifflichen Schwierigkeiten treten Probleme auf, die diese Dreiteilung auch 1) Villers, R., Research and Development: Planning and Control, New York 1964, S. 6 2) Vgl. Eucken, A., Gedanken über die Möglichkeit einer Steuerung der wissenschaftlich-technischen Forschungstätigkeit, VDI-Zeitschrift, Bd. 82, 30.7.1938, No. 31. Hier werden die Begriffe Grundlagenforschung, systematische wissenschaftliche Forschung und rein empirische Forschung erörtert.

- 8 als Basi.s statistischer Erhebungen wenig brauchbar erscheinen lassen 1 ). Das ist nur deshalb erwähnenswert, weil die zuletzt genannte Schwierigkeit auch durch einen am Planungsbegriff orientierten Definitionsversuch nicht überwunden wird, wie noch gezeigt wird. Unter Grundlagenforschung wird die Gewinnung von Wissen ohne die unmittelbare Absicht praktischer Anwendung verstanden, eine nur durch Wissensdrang begründete Erweiterung der Kenntnisse des Menschen. Gelegentlich findet sich mit gleicher Bedeutung auch die Bezeichnung "zweckfreie Forschung". Unter angewandter Forschung werden Arbeiten rubriziert, die auf die Herleitung praktisch anwendbaren neuen Wissens zielen, während man unter EntwiCklung die systematische Auswertung und Anwendung von Ergebnissen der angewandten Forschung versteht, die zu fertigen Verfahren oder Produkten führt oder solche Verfahren und Produkte verbessert. Bis auf geringe Variationen sind diese Erklärungen verbreitet und trotz der genannten Vorbehalte auch zum Ausgangspunkt

1) Vgl. hierzu: Hermann, I., Müller-Köppern, F., Coenen, R., Krauch, H. und H. Paschen, Die Statistik der Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten, Teil A, Bericht 49: Studiengruppe für Systemforschung, Heidelberg 1964. Zu demselben Ergebnis kommt: Berthold, K., Forschung und Entwicklung in der deutschen Großindustrie, Manuskript, Industrieseminar der Universität Mannheim, 1968, pass., bes. S. 141 ff.

- 9 -

statistischer Erhebungen geworden 1 ). Das ist umso bedenklicher, als die Regressionsanalysen von D. C. Mueller den Schluß zulassen, daß die Dreiteilung in jedem einzelnen Unternehmen willkürlich erfOlgt 2 ). Fehlermögllchkeiten in diesen statistischen Analysen entstehen also schon im Unternehmen, nicht erst beim Branchenvergleich. Der Versuch, die dem dargestellten Gliederungssystem inhärenten Überschneidungen und Unklarheiten zu verringern, führt zur Unterscheidung feinerer Untergliederungen oder zur Einführung zusätzlicher Gliederungsmerkmale. Der erste Versuch, gekennzeichnet durch die Einführung von Begriffen wie: "pure", 1) Beispiele geben: Boyd, T.A., Research- The Pathfinder of Science and Industry, New York, London 1935; McNeill, W.I., Evaluating the Cost and Utility of Industrial Research and Development. in: Proceedings of the Fifth Annual Conference on Industrial Research, 1954, A. Rubenstein, Herausg., New York 1955, S. 236-245, hier S. 236 f. t National Science Foundation, Science and Engineering in American Industry, Report on a 1956 Survey, No. 59-50, Washington/D.C. 1959, S. 95; Machlup, Fo. Die Produktivität der naturwissenschaftlichen und technischen Forschung und Entwicklung, Arbeitsgemeinschaft für Forschung des Landes NordrheinWestfalen, Heft 122, Köln, Opladen 1963, S. 37-60, hier S. 38; Perlman, J., Measurement of Scientific Research and Related Activities, in: Operations Research in Research and Development, B.V. Dean, Herausg., New York, London 1963, S. 42-96, hier S. 46; Chorafas, D. N., Die Aufgaben der Forschung in der modernen Unternehmung, München. Wien 1963. S. 23, 36; Schätzle G., opocit., S. 20 ff. und die dort angegebene Literatur. 2) Mueller, D. C., Patents, Research and Development, and the Measurement of Inventive Activity, Journal of Industrial Economics, Vol, 15, 1966, S. 26-37. Novick hat gelegentlich eines Hearing versucht, gesamte Forschungsaufwendungen eines Unternehmens auf solche Kategorien aufzuteilen: What do we mean by Research and Development?, in: Research, Development, and Technological Innovation, F. R. Bright, Herausg., Homewood/Ill. 1964, S. 21-30.

- 10"fundamental",

"explanatory research" oder "early"

und "late development", führt nicht wesentlich weiter 1 ). Dem Sinn dieser Bezeichnung nach kann man bestimmte Typen von Forschungsarbeiten in der Industrie nicht feststellen,

obwohl sie sich von Arbeiten außer-

halb der Unternehmen nicht unterscheiden. Denn:

"von

der Grundlagenforschung in der Industrie nimmt man gewöhnlich an, daß ihre Ergebnisse auch eine industrielle Anwendung finden,

obwohl deren Art nicht

voraussehbar ist. Andernfalls wäre es unwahrscheinlich, daß Unternehmen dafür Geld auSgäben"2). In einem zweiten Ansatz wird nach Merkmalen gesucht, die dem dreigliedrigen Schema fehlen. Hierher gehört zum Beispiel die Heranziehung des Zeitrnoments bei der Kennzeichnung verschiedener Forschungsarbeiten zu-

1) Auch hier können nur Beispiele gegeben werden: McNeill, W.I., op.cit., S. 237; Howard, G.W., Common Sense in Research and Development, New York 1955, S. 11 f.; Quinn, J.B •• und J.A. Mueller, Transfering Research Results toOperation, HBR, 1/1963, S. 49-66, hier S. 50; Kusicka, H.,und W. Leupold, op.cit., S. 10 f. Auch Kölbel, H.,und J. Schulze, Die Organisation der Forschung und Entwicklung in Chemiebetrieben, 1. Teil, BFuP, 19. Jg., 1967, S. 80-98, hier S. 83 2) Schmookler, J., Comment zu Kuznets, Inventive, Activity, Problems of Definition and Measurement , in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., Op.Clt., S. 43-51, hier S. 43, vgl. S. 46, Vgl. Buell, C.K., When to Terminate a Research and Development Project, Research Management, Vol. X, 1967, S_. 275-284, hier S. 277, der dieses Argument aus praktischer Erfahrung unterstützt. Es ist bei der Diskussion der Motive deutlich zu unterscheiden, wessen Motive zur Ableitung von EntsCheidungskriterien relevant sein sollen. Deshalb ist auch die Arbeit von M.J. Kelly hier interessant, die in demselben Unternehmen entstand, wie der Beitrag von Buell: Kelly, M.J., Basic Research, in: Handbook of Industrial Research Management, Heyel, C" Herausg., New York 1959

- 11

sammen mit dem dargestellten BegriffSschema 1 ) oder auch gelöst von diesem 2 ). Dieser Aspekt ist für die Kennzeichnung von Forschungsarbeiten aber noch nicht ausreichend, wie man unmittelbar sieht und wie schon an anderer Stelle gezeigt wurde 3 ). Auch Kombinationen des ersten und des zweiten Definitionsversuchs bie-

ten noch keine befriedigende LöSUng 4 ), ebenso wie die institutionelle Gliederung, die man teilweise in

der chemischen Industrie findet, und die auf den Ausführungsort der Arbeiten abstellt. B.

Durch den Begriff der Planung implizierte Gliederungsmerkmale

Hat man einmal festgestellt, wodurch die betriebliche Planung im allgemeinen gekennzeichnet ist, dann kann auf dieser Basis auch die Ableitung untersc4iedlicher Merkmale der Forschungsarbeiten versucht werden, die zum Gegenstand einer Forschungsplanung werden sollen. Es werden also Merkmale herausgestellt, die gerade für diesen Bereich relevant erscheinen.

1) Fardeau, M., La recherche dans l'industrie, Revue d'Economie Politique, Vol. 75, 1965, S. 225-247, hier S. 231; Hertz, D.B •• und P.G. Carlson, Selection, Evaluation and Control of Research and Development Projects, in: Operations Research in Research and Development, BoV. Dean, Herausg., op.cit., S. 170-188, hier So 171 2) Waring, C.E o , The Influence of Capital Availability on Research Policy, in: Proceedings of the Fifth Annual Conference on Industrial Research, opocit., S. 147-159, hier S. 149

3) Schätzle, Go, opocit., S. 20 ff o 4) Vgl. Schultheis, W., Forschung in Hoechst, Chemi-

sche Industrie, XVII. Jg., 1965, s. 500 f. Insofern ist die Behauptung von Ho Broll, daß ein Chemie produkt die von Schultheis genannten fünf Stufen durchlaufe, nicht zutreffend: Die betriebswirtschaftliche Bedeutung der Anwendungstechnik in der chemischen Industrie, ZfbF, 19. Jg., 1967, So 785-799, hier S. 785.

-

12 -

Planung, auch betriebliche Planung,

"bedeutet

eine gedankliche Vorwegnahme zukünftigen HandeIns unter Beachtung des RationalitätsprinziPs"l). Zukunftsbezogenheit (damit regelmäßig die Berücksichtigung der fehlenden Sicherheit zukünftiger Entwicklungen) und Rationalität der Planung bilden einen Ausgangspunkt für eine Klassifizierung betrieblicher Forschung und für einen Vergleich mit anderen Objekten betrieblicher Planung.

lo

Kennzeichnung von Forschungsvorhaben durch den Unsicherheitsbegriff

Ungewißheit ist ein Merkmal der Forschungstätigkeit, das in der gesamten Literatur genannt wird und teilweise für die besondere Schwierigkeit der Forschungsplanung verantwortlich gemacht wird. Die Ergebnisse der Forschung sind nicht sicher, weil sowohl der Zeitpunkt, in dem sie anfallen, als auch ihr in Geldeinheiten dargestellter Wert, sofern eine solche Darstellung möglich erscheint, im Planungszeitpunkt nicht genau bekannt sind o Der Mangel an Sicherheit ist ein Merkmal, das weiter qualifiziert werden kann.

1) Grochla, E., Betriebliche Planung, Handwörterbuch der Sozialwissenschaften, Bd. 8, Stuttgart, Tübingen, Göttingen 1964, S. 314 ff., hier S. 315; Gutenberg, E., Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, Bd o 1, Die Produktion, 6.A" Berlin, Göttingen, Heidelberg 1961, S. 121 f. Wesentlicher Unterschied zwischen diesen beiden Arbeiten ist, daß Grochla den Begriff Planung auch auf den Bereich der Kontrolle ausdehnt, was Gutenberg nicht tut.

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Entsprechend der Terminologie von Knight 1 ) wird mit dem Begriff Risiko eine Situation bezeichnet, in der für das Auftreten zukünftiger Ereignisse objektive Wahrscheinlichkeiten feststellbar sind. Das ist möglich, wenn das Auftreten bestimmter Ereignisse in einer genügend häufig (streng genommen unendlich ofth in gleichbleibender Umgebung wiederholbaren Situation beobachtet wird. Dagegen liegt Unsicherheit in einer Situation vor, die nicht durch objektive Wahrscheinlichkeiten für das Eintreffen bestimmter Ereignisse gekennzeichnet ist. Es kann sich dabei um subjektive Unsicherheit handeln, bei der subjektive Wahrscheinlichkeiten für die erwarteten Ereignisse festgelegt werden. Es kann sich aber auch um objektive Unsicherheit handeln, bei der apriori keine Wahrscheinlichkeiten feststellbar sind 2 ). Es erscheint nicht unbedeutend, daß zeitliches Fortschreiten vom Planungszeitpunkt aus die Information über den Sicherheitsgrad für das Eintreffen einzelner Ereignisse verändern kann. Diese Erscheinung kann für die Formulierung und Lösung bestimmter Planungsaufgaben entscheidend sein. Unter Benutzung dieser Klassifikation kann die Menge der Forschungsprojekte gegliedert werden in (1)

Forschungsprojekte mit objektiv unsicheren Ergebnissen,

(2)

Forschungsprojekte mit subjektiv unsicheren Ergebnissen,

(3)

risikobehaftete

Forschungsprojekte.

1) Knight, F. H., Risk, Uncertainty, and Profit, (Boston 1921), Repr., New York 1965, bes. Kap. VII, VIII, S. 197-263 2) Auf Eigenschaften subjektiver Wahrscheinlichkeiten und Konsequenzen objektiver Unsicherheit wird später noch eingegangen werden.

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Der denkmögliche Fall sicherer Erwartungen ist für praktische Forschungsprojekte atypisch und kommt deshalb hier nicht vor. Er kann allerdings für die Ableitung bestimmter Regeln als Ausgangspunkt und grobes Modell dienen und wäre dann der Liste zuzufügen,Der Begriff "Ergebnis" steht hier noch als Leerformel, deren Inhalt im weiteren Verlauf der Diskussion zu füllen ist. Der Zusammenhang der hier unterschiedenen Forschungsarten mit den nach herkömmlicher Definition unterschiedenen Arten ist nur lose. Es spricht einiges dafür, daß Forschungsprojekte mit objektiv unsicheren Ergebnissen im Bereich der "Grundlagenforschung" besonders häufig anzutreffen sein werden, solche mit subjektiv unsicheren Ergebnissen vor allem im Bereich der "Entwicklung". Das schließt andere Feststellungen nicht aus. Wir werden dem hier dargestellten Gliederungsschema im folgenden auch insofern Rechnung tragen, als wir die Formel "Forschung und Entwicklung" durch den Begriff "Forschung" ersetzen. Als Vorteile der Klassifikation können angeführt werden, daß sie die Frage der Anwendbarkeit bestimmter Problemlösungen höchstens impliziert, sie hinsichtlich der Darstellung der Projektcharakteristika von klaren und in zunehmendem Maße auch in der Praxis geläufigen Vorstellungen Gebrauch macht und die unmittelbare Prüfung der Eignung bekannter Planungsverfahren erleichtert 1 ). 1) Die Terminologie weicht hier ab von der Schätzles (op.cit., s. 69) und der tindefinierten Aussage von K. Mellerowicz, wonach Forschung mit "Risiko" belastet sei: Forschungs- und Entwicklungstätigkeit als betriebswirtschaftliches Problem, a.a.o., S. 12. Ansätze in Richtung der hier vorgetragenen Klassifikation enthält die Arbeit von J. Markham, Economic Analysis and the Research and Development Decision, in: Economics of Research and Development, R.A. Tybout, Herausg., Columbus/Ohio 1965, s. 67-80, hier S. 72

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Die Annahme unterschiedlicher Sicherheitsgrade in der zukünftigen Entwicklung von Forschungsprojekten soll nicht unberücksichtigt lassen, daß es sich dabei um Erwartungen handeln kann, die sich auf verschiedene Aspekte eines Forschungsprojektes erstrecken, Die Unterscheidung von einzelnen WahrsCheinlichkeiten 1 ) erscheint nur soweit bedeutsam, als sie Hilfen bei der Datensammlung oder Ansatzpunkte zur Beeinflussung des Planungsprozesses sein können 2 ). Letztlich entscheidend für das Ergebnis des Forschungsprozesses werden sie erst im Zusammenwirken aller Faktoren. Gegen das Klassifikationsschema läßt sich einwenden, daß die Kategorie der risikobehafteten Forschungsprojekte bei enger Betrachtungsweise leer ist und daher keinen Beitrag zur Gliederung leistet. Dieser Einwand ist auf die "Häufigkeitsinterpretation" der Wahrscheinlichkeit gestützt. Forschungsprojekte können aber nicht mehrfach identisch wiederholt wer-

1) Vgl. Hitch, Ch.J., Character of Research and Development in a Competitive Economy, in: Research and Development and its Impact on the Economy, National Science Foundation, Herausg" Washington/ D.C. 1958, S. 132, und die Diskussion bei Schätzle, G., op.cit" S. 70 ff. Vgl. die Begriffe "internal" und "external uncertainties" bei Glennan, in: Marschak, T.A., T.K. Glennan, jr., und R, Summers, Strategies for R & D, Berlin, Heidelberg,New York 1967, S. 21 ff o , 37 ff.; neuerlich: Strebel, H., Unsicherheit und Risiko der industriellen Forschung und Entwicklung, BFuP, 200 Jg., 1968, s. 193-214. 2) Das folgt aus dem Satz, daß sich ein mehrstufiges Spiel mit unsicheren Ergebnissen auf ein einstufiges Spiel mit einer einzigen Wahrscheinlichkeitsverteilung reduzieren läßt. Vgl. Arrow, K.J., Alternative Approaches to the Theory of Choice in Risk-Taking Situations, Econometrica, Vol. XIX, 1951, s, 404-435, hier So 424, wobei sich Arrow auf v, Neumann und Morgenstern stützt.

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den 1 ). Schon die durch sie gewonnenen Informationen ändern die Umweltsituation. Die Wahrscheinlichkeiten ihrer Ergebnisse können deshalb nur im Sinne subjektiver Wahrscheinlichkeiten, als Maß für den Grad der Glaubwürdigkeit des Eintritts bestimmter Ereignisse, ermittelt werden. Diese Möglichkeit setzt nicht die Erkenntnis voraus, daß "absolut Einmaliges" in der Wirtschaftswissenschaft nicht festgestellt werden kann, die Beurteilung der Probleme "stets nur aufgrund bekannter Kategorien" erfolgt 2 ). Diese Bemerkung zielt auf die Notwendigkeit, ein Kollektiv aufgrund vorhandener Informationen festzulegen, dem das einzelne Element angehören kann. Die Existenz einer subjektiven Wahrscheinlichkeit für ein Einzelereignis wird auch aus der auf von Neumann und Morgenstern zurückgehenden Überlegung geschlossen, den Nutzen eines Einzelereignisses zu finden, so daß er dem Erwartungswert des Nutzens von Zufallsereignissen entspricht). 1) " ••• development activity is perhaps the most clearly unique (nonrepeated) of productive activities ••• ": Marschak, T.A., Models, Rules of Thumb, and Development Decisions, in: ,Operations Research in Research and Development, B.V. Dean, Herausg., cp.cit., S. 247-263, hier S. 249. Für die Investitionstheorie hat G.L.S. Shackle entsprechend argumentiert: A Non-Additive Measure of Uncertainty, Review of Economic Studies, Vol. 17, 1949/50, s. 70 .... 74; 2) Ritschl, H., Die Methode des Verstehens in der Konjunkturdiagnose, in: Diagnose und Prognose als wirtschaftswissenschaftliche Methodenprobleme, Schriften des Vereins für Socialpolitik, N.F. Bd. 25, Berlin 1962, S. 3-12, hier S. 3 )

v. Neumann, J. und O. Morgenstern, Theory of Games and Economic Behavior, nach der ). A., New York 1964, Chap. ), bes. S. 17 ff. Arrow, K.J., Alternative Approaches ••• , op.cit., S. 425: "The von Neumann-Morgenstern theorem then leads to the conclusion that the probability distribution is relevant even when only one event is to be observed; i.e. any definition of probability leads to a degree-of-belief interpretation. The objections, therefore, to the use of the probability concept in the absence of indefinite repetition seem to fall to the ground".

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17 -

Für die Klassifikation von Forschungsprojekten sind also nur noch die Punkte (1) und (2) der obigen Gliederung wesentlich. Über die Bedeutung des Punktes (3) für Modellbildungen gilt das schon zum Fall der Sicherheit Gesagte 1 ). Der Mangel bisheriger Klassifikationen, nur eine unsichere Basis für statistische Zwecke zu bilden, wird auch durch den hier vorgetragenen Vorschlag nicht überwunden, da ein Vergleich zwischen Unternehmen kaum aufgrund übereinstimmender Beurteilungen vorgenommen werden könnte. Für die Ableitung von Regeln zur Präferenzordnung von Forschungsprojekten wird ein weiterer Einwand wichtig. Wir werden sehen, daß bisher keine Regeln gefunden werden konnten, die keines derjenigen Axiome verletzen, die die Situation vollkommener Ungewißheit kennzeichnen, daß sogar die Freiheit des Axiomensystems von inneren Widersprüchen nicht gesichert ist. Subjektive Einflüsse werden deshalb bei der Entscheidungsbildung auch in diesen Fällen nicht völlig ausgeschlossen. Eine vollständige Berücksichtigung der unterschiedlichen Projekteigenschaften ohne ergänzende Hypothesen erscheint damit nicht möglich, 2. Kennzeichnung durch Zahlungsströme Investitionsobjekte werden in der betriebswirtschaftlichen Theorie durch Ein- und Auszahlungen gekennzeichnet. Dabei definiert Boulding die Investition als "die vullständige Geschichte der Zahlungen in ein und aus einem Konto,,2).

"Das Konto ist die ge-

1) Mit der Möglichkeit der Bestimmung subjektiver Wahrscheinlichkeiten in der Realität werden wir uns weiter unten noch befassen müssen. 2) Boulding, K.E., Time and Investment, Economics, NoS., Vol. III, 1936, S. 196-209, hier So 196

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samte Unternehmung in ihrem vermögensmäßigen Aufbau, und die vollständige Geschichte der Zahlungsströme umfaßt die gesamten Einnahmen- und Ausgabenströme während der gesamten Lebensdauer der Unternehmung"l), Diese Betrachtungsweise wurde erfolgreich bei der Behandlung einzelner Investitionen und ganzer Investitionsbudgets sowohl bei Sicherheit als auch in Fällen der Ungewißheit im Rahmen von Entscheidungsmodellen zugrunde gelegt. Auch die Produktions theorie arbeitet auf der Grundlage von Zahlungen, was hier schon aus ihrem Charakter als "spezielle Form der Investitionstheorie" geschlossen werden kann 2 ). Die explizite Kennzeichnung von Forschungsprojekten durch Zahlungsströme würde die Nutzung geeignet erscheinender Teile des bereits entwickelten Instrumentariums der Planung ermöglichen 3 ), ohne damit zunächst mehr als eine formale Übereinstimmung zwischen Forschungsund speziell Investitionsobjekten zu behaupten. Forschung, verstanden als Produktion von Wissen, erfordert Auszahlungen. Sie stehen dem Einsatz derjenigen knappen Faktoren gegenüber, die die Erfüllung des konkreten Produktionszieles ermöglichen sollen. Die Beziehung von Aus- und Einzahlungen ist allerdings, entsprechend den Annahmen des vorigen Abschnitts, nicht deterministisch. 1) Albaeh, H. Wirtschaftlichkeitsrechnung bei unsicheren Erwartungen, Köln, Opladen 1959, S. 12 2) Albaeh, H., Zur Verbindung von Produktionstheorie und Investitionstheorie, in: Theorie der Unternehmung, Festschrift für Erich Gutenberg, H. Koch, Herausg., Wiesbaden 1962, S. 137 ff., hier S. 144

3) Wir übergehen die Ausführungen von Witte (For-

schung, Werbung und Ausbildung als Investition, Hamburger Jahrbuch für Wirtschafts- und Gesellschaftspolitik, 7. Jahr, Tübingen 1962, S. 210226, bes. S. 211 ff.), da sie ohne Berücksichtigung der Erkenntnisse von Boulding und Schneider in einer zu engen Betrachtungsweise verharren.

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"Der Produktion neuen technischen Wissens (z.B. Kenntnisse über die Herstellung eines neuen Produkts) durch Forschung und Entwicklung steht die Verwertung neuen technischen Wissens (z.B. die Herstellung des neuen Produkts) durch die Neuerung (= Anwendung neuen technischen Wissens im Prozeß der Güterproduktion) gegenüber" 1). Folgt dieser (technischen) Verwertung vorhandenen technischen Wissens ein Absatz (ökonomische Verwertung),

so sind damit regelmäßig Einzahlun-

gen verbunden, die teilweise möglicherweise der Forschung zugerechnet werden können. Das Zurechnungsproblem wird vereinfacht, wo Einzahlungen unmittelbar aus der Verwendung des Wissens folgen,

etwa bei

ökonomischer Verwertung durch Lizenzvergabe. Es liegt eine Situation vor,

in der die Einzahlungen den Aus-

zahlungen "im Ganzen genommen" zeitlich folgen. Abstrahiert man von den möglichen Unsicherheiten,

so

sieht man in dieser Anordnung die Parallele zu den "Investitionen vom Typus 1" im Sinne Schneiders

2 )

Eine zweite Ursache möglicher Einzahlungen ist die erwartete Gewinnung neuen Wissens. Hierbei kann das Zeitzentrum der Einzahlungen vor dasjenige der Auszahlungen verschoben werden, womit die Parallele zu den "Investitionen vom Typus 11" sichtbar wird J ). Die Einzahlungen erfolgen zum Beispiel im voraus aufgrund eines Planes, der ein spezielles Forschungsziel und die zu seiner Erreichung notwendigen erwarteten Auszahlungen angibt. Im Zeitpunkt der Einzahlung ist dann aber - anders als im ersten Fall - die Verwirklichung des angestrebten Zieles noch ungewiß. Ob diese Situation erwünscht ist oder nicht, kann natürlich nur aufgrund der Zielsetzungen der Beteiligten untersucht werden. 1) Sc hä t z I e, G.,

0

p ci t., S. 4 J 0

2) Schneider, E., Wirtschaftlichkeitsrechnung, J.A., Tübingen 1961, S. 1 ff. J) Ebenda

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Im Unternehmen ist die bisher häufig unbeachtete Zeitstruktur der Ein- und Auszahlungen deshalb von Bedeutung. weil sie das finanzielle Gleichgewicht berührt und so unmittelbar die Wachstumsbedingungen (Überlebensbedingungen) beeinflußt. Die Diskussion besonderer Erscheinungsformen von Ausund Einzahlungsströmen im Zusammenhang mit Forschungsprojekten wird im Zusammenhang mit anderen empirischen Untersuchungen nachgeholt. Gegen einen unmittelbaren Vergleich von Forschungsund Investitionsprojekten wird eingewendet. daß die Planung von Forschungsvorhaben nur jeweils für die unmittelbar bevorstehende Periode definitiv sei. für alle weiteren Perioden aber nur vorläufigen Charakter habe. Dieselbe Erscheinung trete bei Investitionsprojekten nicht auf 1 ). Dem ist entgegenzuhalten. daß bei Investitions- und Forschungsprojekten in dieser Hinsicht dieselbe Flexibilität besteht. Wird nur für eine Periode geplant. so sind in beiden Fällen Planrevisionen unmöglich. Wird für eine Vielzahl von Perioden geplant. so sind zwei Fälle zu unterscheiden: die getroffenen Abmachungen und Entscheidungen lassen Planrevisionen zu. oder sie lassen sie nicht zu. Im ersten Falle nimmt man ökonomisch sinnvoll erscheinende Planrevisionen vor. wenn neue Informationen solche Revisionen nahelegen. Für Investitionen mag das bedeuten:

Abbruch von laufenden Aufbauarbeiten,

1) Vgl. Schatz, O.H., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung der Entwicklungsvorhaben, Diss. TU Braunschweig 1967, S. 3 f. Der Forderung von Schatz, die Wirtschaftlichkeitsanalyse von Entwicklungsvorhaben sollte aus diesem Grunde andere Wege gehen als die Wirtschaftlichkeitsanalyse von Investitionsprojekten kann hier nicht gefolgt werden, weil der postulierte Unterschied fehlt. Hinzu kommt, daß die von Schatz (S. 5 f.) angeführten Forderungen an eine Beurteilung von Entwicklungsvorhaben in einer modernen Wirtschaftlichkeitsrechnung berücksichtigt werden.

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21

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Umrüstung erstellter Anlagen etc. Im Falle finanziellen Ungleichgewichts können solche Entscheidungen erzwungen werden. Sehen wir nun als das ökonomische Ergebnis eines Forschungsprojektes die auf dieses Projekt zurückzuführenden Zahlungsströme an, so können diese mit subjektiver oder mit objektiver Unsicherheit belastet sein. Präferenzordnungen über Projekte mit objektiver Unsicherheit können nicht mehr einfach auf der Grundlage von Erwartungswerten gebildet werden, ohne mit den Voraussetzungen der Lösungsverfahren für solche Präferenzordnungen die Besonderheiten vollständiger Ungewißheit durch zusätzliche Hypothesen zu variieren. Wir werden versuchen festzustellen,

ob sich in diesen

Fällen Alternativen zur Ableitung von Präferenzordnungen nach einer direkten Messung von Zahlungsströmen anbieten. Grundlage solcher Alternativen könnte sein, auf eine direkte Messung oder eine direkte Erwartungsbildung über die Zahlungsströme zu verzichten, um an die Stelle dieser Angaben subjektiv unsichere, aber nicht direkt auf der Erwartung von Zahlungsströmen aufbauende Ersatzgrößen zu setzen, die zur Kennzeichnung des Projektnutzens beitragen. Wir wollen deshalb auch von nicht direkt an Zahlungen orientierten Projekterfolgen sprechen. Insgesamt sind folgende Möglichkeiten denkbar:

(1)

Der Projekterfolg kann direkt an Aus- und Einzahlungen gemessen werden.

(2)

Der Projekterfolg kann d1rekt an Auszahlungen, aber nicht direkt an Einzahlungen gemessen werden.

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(3)

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Der Projekterfolg kann direkt an Einzahlungen, aber nicht direkt an Auszahlungen gemessen werden.

(4)

Der Projekterfolg kann nicht direkt an Zahlungen orientiert werden.

Im Vergleich zu früheren Klassifikationen ist der Tendenz nach folgende Übereinstimmung zu erwarten: Projekte der ersten Kategorie werden vor allem Entwicklungsprojekte sein, Projekte der vierten Kategorie vor allem solche der Grundlagenforschung. Es bleibt späteren Erörtungen vorbehalten darzutun, welcher Art der Ersatz für die direkte Schätzung von Zahlungen sein kann. Im Vordergrund stehen dabei Projekte aus den beiden ersten Kategorien. Das wird durch die Planungspraxis der Unternehmen begründet. In vielen Unternehmen bildet ein Finanzplan der Auszahlungen die Grundlage des Forschungsplans. An die im Finanzplan der Ausgaben festgelegten Größen schließt sich sukzessiv die Schätzung aller anderen, für einen Forschungsplan oder den umfassenden Unternehmen.plan entscheidenden Größen an.

3.

Rationalität im Prozeß der Forschungsplanung

Als Komponente der Planung wurde die Forderung nach Rationalität angesehen. Hier heißt das speziell, daß die vorgesehene "Produktion von Wissen" wirtschaf.tlich vernünftig einzurichten ist. "Maßstab für wirtschaftlich rationales Handeln ist das ökonomische Prinzip: Realisiere einen gewünschten Erfolg mit minimalem Aufwand ••• ,,1), oder eine andere Interpre1)

Richter, Re, Probleme des Rationalprinzips, Zeitschrift für die gesamte Staatswissenschaft, Bd. 110, 1954, S. 88-102, hier S. 88

- 23

tation dieses Prinzips. Richter erlaubt nicht die Gleichsetzung jeder "besten Verhaltensweise" mit dem ökonomischen Prinzip, da es in strengem Sinne nur die "durch Maximum- oder Minimumtheorem exakt definierte Verhaltensweise"l) bezeichne. Halten wir hier fest, daß wir nach Festlegung einer Zielvorstellung das Ziel auf wirtschaftlich vernünftige Weise zu verwirklichen anstreben 2 ). Welche Methoden dabei angewandt werden, wird in den folgenden Kapiteln noch dargestellt. Wenden wir uns hier schon einmal kurz der Zielfunktion zu. Es ist vor allem zu fragen, ob die in der Wirtschaftswissenschaft gebräuchliche Unterstellung unternehmerischer Gewinnmaximierung auch auf den Bereich der Forschung sinnvoll übertragen werden darf. Der verbreiteten Meinung, daß Forschung auch in den Unternehmen als "l'art pour l'art" betrieben werde, stehen zwei andere Konzepte gegenüber. Einmal wird versucht darzutun, daß der naturwissenschaftliche Lern-

oder Informationsgewinnungsprozeß als ein Regelkreis aufgefaßt werden kann 3 ). Diese Auffassung tritt bewußt der Hypothese von einer hauptsächlich am Bedarf, spezieller am Ziel der Gewinnmaximierung orientierten Forschung entgegen. Welches dieser Konzepte eine bessere Abbildung der Wirk1) Ebenda 2) Zur rationalen Verwirklichung des Ziels der Gewinnmaximierung vgl. Pack, L., Rationalprinzip und Gewinnmaximierungsprinzip (II), ZfB, 31. Jgo, 1961, S. 283-290 3) Zuletzt: Pfeiffer, Wo, tiberlegungen zu einer allgemeinen Theorie der technischen Entwicklung, ZfB, 37. Jg., 1967, S. 188-203, hier bes. S. 190ff., 194

- 24 lichkeit erlaubt, kann grundsätzlich durch empirische Analysen ergründet werden. Dabei ist bisher die zuletzt genannte Hypothese schärferen Bedingungen zur Überprüfung ihrer Bewährung unterworfen worden. Sie wird auch deshalb hier weiterverfolgt. Hier sei als erster Beleg nur eines vorweggenommen: Es ist die zentrale These im Werk von Jacob Schmookler, daß Erfindungen durch die Möglichkeit der Gewinnerzielung, also durch Gewinnerwartungen, stimuliert werden. Diese These wird durch umfangreiche empirische Studien belegtl). Erfindungen setzen aber Forschung voraus, zumindest dann, wenn man sie in ihrer Gesamtheit betrachtet: Ihre Definition schließt die Existenz von Wissen ein 2 ), Wissen kann durch Forschung gewonnen werden. Es fehlt auch nicht an Arbeiten, die einen Zusammenhang zwischen erwünschter Gewinnerzielung und Forschung direkt als Motiv von Forschungsarbeiten unterstellen 3 ). 1) Schmooklers Arbeiten finden ihren Höhepunkt in: Invention and Economic Growth, Cambridge!Mass. 1966,. hier bes. Kap. V, VIII, IX, Summary, S. 203f, 206ff. Auf die vorausgehenden Aufsätze Schmooklers wird hier nicht verwiesen. 2) Ebenda, S. 7, 197: "invention ••• a novel combination of pre-existing knowledge to satisfy some want better ••• Since it is novel, accident may playa role. Since it is based on prior knowledge, the received stock of knowledge must also play a role. And since it is calculated to better serve human wants, these too must also effect invention." 3) Z.B. Marvin, P.R., Introduction, zu: The Commer cializa tion of Research Resul ts, American Manage-ment Association, Special Report 20, 1957, S. 5-8, hier S. 7; Gloskey, C.R., Research on a Research Department: An Analysis of Economic Decision Projects, IRE, Vol. EM-7, 1960, S. 166-173, hier S. 167; Bruggmann, op.cit., S. 1~- Bei Anerkenntnis eines Einflusses der Gewinne auf den Unternehmenswert, vgl. Bichowsky, F.R., Industrial Research, Brooklyn!N.Y. 1942, S. 16~ Vgl. Ansätze zur Preisbildung des Gutes "neues Wissen": Prosi, G., Technischer Fortschritt als mikroökonomisches Problem, Bern 1966, S. 154 ff.

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Es erscheint danach berechtigt zu fragen, auf welche Weise Forschung in Unternehmen einzurichten ist, so daß sie auf wirtschaftlich vernünftige Weise zur Verwirklichung des Unternehmensziels, insbesondere der Gewinnmaximierung, beiträgt. Es kann dabei sowohl die Planung einzelner Forschungsprojekte als auch ganzer Forschungsprogramme diskutiert werden. In jedem Fall verhindern schon die unterschiedlichen Sicherheitsgrade der Ergebnisse der Forschung eine einfache Antwort durch Verweis auf das ökonomische Prinzip

1) Richter, R., op.cit., S. 91

I)

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Zweiter Teil: Die Bewertung eines einzelnen Forschungsprojekts 1. Kapitel: Einleitung Eine erschöpfende Behandlung aller in der Praxis zur Forschungsplanung verwendeten Methoden und Regeln ist nicht möglich. Es existiert aber eine Literatur über einige Methoden, die in der Praxis entwickelt wurden und auch dort zur Anwendung kommen. Von diesen Veröffentlichungen geht das vorliegende Kapitel aus, ohne zunächst Optimierungsverfahren Beachtung zu schenken. Daneben werden eigene Erkundigungen herangezogen 1) • Basis aller im folgenden vorgetragenen Ansätze zur Planung ist die Suche nach dem Nutzen einzelner Forschungsprojekte, um damit einen Maßstab für die Auswahl der Projekte zu erhalten. Diese Auswahl ist notwendig, solange knappe Faktoren bei der Gewinnung des Wissens eingesetzt werden müssen.-Jedes Rangordnungskriterium berücksichtigt zumindest implizit eine Möglichkeit alternativer Mittelverwendung. Diese Tatsache kann auch zur Planung des Abbruchs von Projekten herangezogen werden. Mit Sicherheit kann behauptet werden, daß das Bewertungs- und Auswahlproblem gesehen wurde, sobald Unternehmen begannen, Forschung zu betreiben. Dies wird durch die Entscheidung, Wissenschaftler zu anderen Zwecken als zur Gewinnung neuen Wissens im Unterneh,) Dabei handelt es sich um Ergebnisse aus Befragungen unsystematisch ausgewählter Unternehmen in der Bundesrepublik Deutschland und den Vereinigten Staaten von Amerika.

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men einzusetzen, eher bestätigt als widerlegtl). Theoretische Ansätze zur Formalisierung der Forschungsplanung im Unternehmen lassen sich schon sehr viel früher entdecken, als man allgemein annimmt. D. Killeffer schreibt den ersten Ansatz der 1928 erschienenen Arbeit von Redman zu. Dort werden schon Vergleiche der Forschung mit Investitionen in Staatsanleihen gezogen, um auf diese Weise ein Forschungsbudget zu bestimmen 2 ). Für Theorie und Praxis ist dieser Ansatz, wie auch der kürzlich wiederentdeckte, allgemeinere Ansatz von peirce 3 ), ohne unmittelbaren Einfluß geblieben. Die Entwicklung der Forschungsplanung scheint auch nicht so schnell vorangetrieben worden zu sein, wie es die Umfrage von Harrel_ aus dem Jahre 1946 glauben machen will. Danach benutzten 63,4

% von

121 For-

schungsorganisationen "einen definitiven Plan zur Auswahl von ForSchungsprOjekten,,4). Diese Zahl kann nur zustande kommen, wenn man sehr verschiedene Vorgehensweisen schon als Plan zu bezeichnen bereit ist. Das zeigen nicht nur die im folgenden zu nennenden 1) Vgl. den interessanten Bericht von D.M. Robinson, Coordination of Research with the Financial Aims of the Company, in: Proceedings of the Fifth Annual Conference on Industrial Research, A. Rubenstein, Herausg., op.cit., S. 14-20 (Vortrag auf der 4. Jahreskonferenz). Danach bedingte der "hand-tomouth fashion" der Planung in der High Voltage Corporation im Jahre 1951 den Einsatz von Forschern in der Produktion, um der hohen Nachfrage während der Korea-Krise nachzukommen. 2) Killeffer, D.H., The Genius of Industrial Research, New York 1948, S. 220 3) Peirce, 0.5., Note on the Theory of the Economy of Research, Operations Research, Vol. 15, 1967, S. 643-648. Die Arbeit geht auf eine Veröffentlichung aus dem Jahre 1876 zurück. 4) HarreI, O.G., Selecting Projects for Research, hekto Manuskript, Pittsburgh Mills 1946; wieder abgedr. in: Research in Industry •••• , 0.0. Furnas, Herausg., 2.A., New York, Toronto, London 1948, 104-144, hier S. 105, 121

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Planungsmethoden, sondern auch solche Befragungen, die etwa den Anwendungsbereich von Techniken der Unternehmensforschung zur Planung der Forschung im Unternehmen ermitteln: Solche Methoden werden zehn Jahre später nur von 14 % von 631 Unternehmen verwendetl), Schließlich berichtet Randle im Jahre 1959, daß nur 23 % von 200 großen Unternehmen formelle Methoden zur Bewertung von Forschungsprojekten heranziehen 2 ).

1) American Management Association, Report No. 10, Operations Research Considered, New York 1958. Vgl. Turban, E., The Use of Mathematical Models in Plant Maintenance Decision Making, MS. Vol. 13, 1967, S. B-342 bis B-358. hier S. B-346 [Reprint 53. Center for Research in Management Science. Berkeley/Cal. 1967J2) Randle. C.W •• Problems of Research and Development Management, HBR. Vol. 37. Jan/Feb 1959. S. 128 ff •• hier S. 131

- 31

2. Kapitel: Verfahren des PlanungsvoUzugs in der untemehmerischen Praxis I. Überblick

Nachdem wir oben festgestellt haben, daß es Unternehmen gibt, in denen die Forschungsaktivitäten bewußter Planung unterworfen werden, interessieren uns nun Planungsabläufe und Planungshilfsmittel. Informationsgewinnung und Informationsverarbeitung zu einer Bewertungsziffer für ein Forschungsprojekt beeinflussen sich gegenseitig. Nach diesem einleitenden Überblick stellen wir zunächst an Hand von Beispielen fest, welcher Art die in den Unternehmen zur Forschungsplanung gewonnenen Informationen sind. Harrel hat die chronologische Reihenfolge untersucht, in der einzelne, mit der Auswahl eines einzelnen Projekts verbundene Tätigkeiten in 121 Unternehmen abgewickelt werden. Die einzelnen Tätigkeiten waren als standardisierte Antworten in einer Befragung vorgegeben. Als EntscheidungSkriterium für die Bestimmung der Tätigkeitsfolge haben wir hier die kumulierten Häufigkeiten jeder Tätigkeit für den n-ten Schritt gewählt, soweit diese Tätigkeiten nicht schon in einem der n-1 Schritte ausgewählt wor-· den waren. Danach ergibt sich folgendes Bild 1 ): 1. Schritt: Voruntersuchung zur Bestimmung der Möglichkeiten für die Entwicklung des Projektes oder die Lösung des gegebenen Problems, das heißt offenbar: Abschätzung der Wahrscheinlichkeit des "technischen Erfolges". 1) HarreI, C.G., Selecting Projects for Research, op.cit.

- 32 2. Schritt:

Literaturstudien 1 ).

J. Schritt:

Befragung der verantwortlichen

Führungskräfte, um die Möglichkeiten von Produktion, Vertrieb und Verkauf festzustellen.

4. Schritt:

Abschätzung der erwarteten Nach-

frage.

50 Schritt:

Beginn intensiver Forschung, die

mit der Entwicklung des Produktes oder allgemein der Problemlösung endet.

6. Schritt:

Klärung von Patentfragen.

7. Schritt:

Einrichtung einer Versuchsproduk-

tiono Daraus wird besonders deutlich, wieviel an ökonomischen und technischen Informationen schon gesammelt und aufbereitet wird, bevor der Startschuß für den Beginn der Verwirklichung eines Projekts gegeben wird. Allerdings sind Sammlung und Aufbereitung der Informationen in den Schritten drei und vier zunächst nur unsystematisch betrieben worden. Auch die Methode zur Formulierung einer Rangordnung bleibt ungenannt. 1) Vgl. zur Bedeutung von Literaturdurchsichten im Rahmen einer Forschungsaufgabe: Allen, Th. J., Andrien, M.P., jr. , und A. Gerstenfeld, Time Allocation Among Three Technical Information Channels by R & D Engineers, Sloan School of Management (MIT) Working Paper 184/ 66, 1966. Der wichtig erscheinende Zusammenhang zwischen der Qualität der Forschungsgruppe und dem Anteil der gesamten Arbeitszeit der für Literaturdurchsicht verwendet wird, kann hier nicht mit ausreichender Sicherheit nachgewiesen werden.

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33 -

Durch die Einführung von Fragebogen wurde zuerst die Informationssammlung systematisiert, ohne daß damit auch schon erkennbar ist, in welcher Weise die gesammelten Informationen schließlich die Entscheidung beeinflussen. In der Regel können deutlich zwei Fragengruppen unterschieden werden: Eine Gruppe von Fragen, die die Prüfung ermöglichen soll, ob das anstehende Projekt mit der allgemeinen Politik des Unternehmens, seinem Image 1 )

usw. übereinstimmt. Dieser Gruppe

von Fragen kommt um so größere Bedeutung zu,

je

geringer die mit dem Projekt verbundenen ökonomischen Probleme zu sein scheinen, besonders also, wenn eine Garantie für die Deckung der Aufwendungen durch eine Institution außerhalb des Unternehmens gegeben ist oder Forschungsprojekte in der Art der Investitionsprojekte vom Typus II gegeben sind 2 ). Mit einer zweiten 1) So wurde d.V. zum Beispiel versichert, daß das Stanford Research Institute, das Forschungsaufträge von der Industrie und der öffentlichen Hand entgegen nimmt, nie eine ökonomische Studie für einen Spielbetrieb (Spielkasino) in Nevada ausführen würde, weil dies mit dem Image des Unternehmens in den USA unverträglich sei. 2) Vgl. die Auswahlgesichtspunkte des Stanford Research Institute: SRI Journal, Feature Issue 4, Dec. 1966, 20 Years - The Story of SRI, s. 24 f.j weiter: Walters, J. E., Research Management, Principles and Practice, Washington/D.C., London 1965, s. 84 ff. j Hartshorne, E., Research Cost Analysis and Project Evaluation, in: Proceedings of the First Annual Conference on Industrial Research, Hertz und Rubenstein, Herausg., New York 1951, , s. 153-170, hier 5. 158 f.- Unmittelbar aus der konkreten Formulierung der Auswahlgesichtspunkte beim SRI, mangelnden Zielvorstellungen und Führungsqualitäten leitet Klaw Probleme ab, denen sich das Institut und seine Auftraggeber zumindest zeitweise gegenübergestellt sahen: Klaw, So, The Perils of Running a Nonprofit, Fortune, Nov. 1966, s. 158 ff. - Der Bericht unterstreicht die Notwendigkeit sinnvoller Auswahlregeln insbesondere für den Fall, in dem die Zielsetzung der Gewinnmaximierung nicht vorgegeben ist.

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Gruppe von Fragen versucht man die technischen und ökonomischen Informationen zu sichern. Dabei kann auch nach der Zeitstruktur der erwarteten Aus- und Einzahlungen gefragt werden 1 ). Abrams hat allerdings auf die abenteuerlich anmutenden Faustregeln aufmerksam gemacht, die zur Beurteilung von Projekten herangezogen werden, wenn man sich genauere Untersuchungen zur Beantwortung der Fragen ersparen will. Diese Faustregeln reichen von der Zurechnung von Gewinnen in unterschiedlichstem Ausmaß bis zur Feststellung von Werten, die den Forschungsaufwendungen proportional sind 2 ) • 11. Beispiele für die Datenerfassung aus der uuternebmeriscben Praxis

In diesem Abschnitt sollen durch einige neuere Beispiele für Hilfsmittel des Planungsvollzugs in der unternehmerischen Praxis die voraufgegangenen Überlegungen dokumentiert und teilweise ergänzt werden. Eine Sammlung von Überlegungen über mögliche zukUnftige Entwicklungsrichtungen sollte bei den Planungen der Unternehmen am Anfang stehen. Zur Systematisierung solcher Überlegungen bedienen sich Unternehmen der elektronischen Industrie in den USA der Ableitung von "Zusammenhang-

1) Ein gutes Beispiel bietet der Fragebogen der General Foods Corporation. Er enthält 13 Fragen (ohne Unter~ragen), die vor Beginn der Forschungsarbeiten zu beantworten sind, sechs Fragen, die während der Arbeiten zu klären sind, und 23 Fragen, deren Beantwortung ex post verlangt wird. Vgl.: Anthony, R.N., Management Controls in Industrial Research Organisations, op.cit., S. 17 ff. 2) Abrams, A., Measuring the Return from Research, in: Proceedings of the Fourth Annual Conference on the Administration of Research, 1950, Univ. of Michigan, 1951, S. 22-24

- 35 -

Skizzen" 1). In solchen Skizzen wird über einer die Kalenderzeit wiedergebenden Zeitachse versucht darzustellen, welche Voraussetzungen zur Erfüllung zukünftig für möglich erachteter und erwünschter Problemlösungen zu schaffen sind und wie sie zeitlich einzuordnen wären. In der fernen Zukunft auftretende Probleme (ebenso wie die Erwartung ihrer Lösung während abgegrenzter Zeitperioden) werden von verschiedenen Institutionen und Fachvertretern mit wechselndem Erfolg bezeichnet.

(So besteht in den USA ein

"Institute for the Future", das Probleme der Zukunft genau formulieren will, ohne aber sich selbst auch für eine Lösung der Probleme verantwortlich zu fühlen.) Aus solchen Äußerungen und eigenen Schätzungen werden für notwendig erachtete konkrete Aufgabensteilungen abgeleitet, die Voraussetzungen zur Lösung des Problems (V) zu sein scheinen. Es ist darüber hinaus möglich, gleichzeitig den auf die Nutzung verwendbarer Zwischenergebnisse von einem anderen Gebiet oder Ziel ausgehenden "Sog" darzustellen. 2 )

1) Aus einem Interview d.V. 2) Einen Überblick über technologische Vorhersagen gibt d.V. in: Probleme und Methoden technologischer Vorhersagen, ersch. demn.

- 36 -

Ziel 1

, Zeit

Abb. 2.1

Damit kommen wir zur Abbildung eines Systems (vgl. Abb. 2.1), das ein Bild der langfristigen Unternehmenspolitik darstellt und zur Grundlage kurzfristiger Planungen werden kann

1)

1) In der dargestellten Form liegt der Entwurf

für eine Darstellung bisher getrennter Betrachtungsweisen. Einen Überblick über die einzelnen Möglichkeiten gibt Jantsch, E., Technological Forecasting in Perspective, OECD, Paris 1967, hier S. 80, 172 f. Dabei bezieht sich die letzte Fundsteile auf den militärischen Bereich. Jantsch berichtet ausführlich über weitere Voraussagetechniken, wobei aber die nicht mit Ein- und Auszahlungsströmen arbeitenden Verfahren der Fragestellungen der Untersuchung entsprechend im Hintergrund stehen.

-

37 -

Den kurzfristigen Planungen wenden wir uns nun zu. Wir.gehen also von einem durch das Projekt zu erfüllenden Nahziel aus, das eine der Voraussetzungen der vorstehenden Abbildung sein kann. Die Zielbeschreibung erfolgt in diesem Bereich zumeist durch rein technische Angaben, sie kann aber auch zusätzlich ökonomische Variablen enthalten. Wir zeigen dies am Beispiel der Entwicklungsaufgabe für eine kleine elektronische Rechenanlage. Aufgrund der im Jahre 1965 vorliegenden Informationer über die Preise der Basisausrüstung und die

Leistungs~'ähigkei t

einer für

die Lösung bestimmter Aufgaben geeigneten Anlage wurde das Entwicklungsziel für die im Jahre 1968 ablieferungsfertige Anlage hp 2116 festgelegt (vgl. Abb. 2.2). Das Ziel ist durch einen Punkt im PreisLeistungsfähigkeitsindex-Koordinatensystem gekennzeichnet. Es wird endgültig spezifiziert auf der Basis der Gewichtungen, mit denen die die Leistungsfähigkeit von Rechenanlagen kennzeichnenden Faktoren 1 ) in den Index eingehen, sowie die erwarteten Möglichkeiten technischer Weiterentwicklungen. Auf die Probleme der Konstruktion einer solchen Indexziffer wollen wir hier nicht eingehen. Die abgeleiteten technischen Daten der Anlage werden nun auch verbal beschrieben. Auf der Grundlage hinreichend genauer Kenntnisse über das Projekt können wir uns nun der Schätzung ökonomischer Einflußgrößen zuwenden. Betrachten wir hierzu eine andere Sparte desselben Unternehmens.

1) Nach Ansicht des Unternehmens: Memory utilization;

Word Size; Memory Speed; Address capability; Input output flexibility; Ease of Instruction. Zur Beurteilung der Annahmen liegen inzwischen auch ökonometrische Untersuchungen vor: Vgl. Barr, J.L.,und K.E. Knight, Technological Change and Learning in the Computer Industry, MS, Vol. 14, 1968, S. 661681.

- 38 -

Das Unternehmen hat für jede seiner 16 sehr unabhängig arbeitenden Sparten Wachstumsziele abgesteckt, die nur durch Einführung neuer Produkte erreicht werden können. Die Forschungsprojekte sollen so ausgewählt werden, daß sie zu Produkten mit hohen Gewinnerwartungen führen. Detailplanung und Überwachung der Forschungsarbeiten erfolgt auf der nächst feineren Planungsebene auf der Grundlage von zwei Informationsträgern: dem "Datenblatt" und dem "Fortschrittsblatt". Die Verwendung der Unterlagen zur Entscheidungsfindung erfolgt in Diskussion mit allen beteiligten Stellen des Unternehmens.

Im Datenblatt (Abb. 2.3) werden sowohl von der Forschungsabteilung (in den Zeilen abis i) als auch von der Marktforschungsabteilung (in den Zeilen j bis 0) Informationen über das Projekt gesammelt. Gehen wir unter Umgehung der sich selbst erklärenden Punkte 1 bis J des Blattes direkt auf Punkt 4 über: Die Überschrift bezeichnet den Berichtszeitpunkt. Der lange Abstand zwischen zwei Berichtszeitpunkten (in der Regel sechs Monate) kann deshalb ohne Gefahr gewählt werden, weil er vorschriftsmäßig durch alle unvorhergesehenen Abweichungen von den Angaben über das Projekt unterbrochen wird. Die Angaben über das Projekt im ersten Entscheidungszeitpunkt können nun über

all~

Zwischenphasen bis zur Beendigung der Arbeit an einem Projekt verfolgt werden. Damit ist grundsätzlich eine Überprüfung aller Schätzungen in den Zeilen abis i möglich. In der Zeile b erscheinen alle bis zum Berichtszeitpunkt verrechneten Personalaufwendungen, die auf der Basis geleisteter Arbeitsstunden mit Hilfe fixer Kalkulationsfaktoren ermittelt werden. In Zeile c werden die in gleicher Weise geschätzten zukünftigen Personalaufwendungen angegeben. In den Zeilen d bis

- 39

Leistungsfähigkeitsindex

10 • COC 1700 (1965)

hp 2116 0

• CCC 11611965) • SOS 9211965) • SOS 910 (1962)

• D EC POP 8 (1964)

0,1

• OEC POP4(1962) • COC 160A (1960)

.IBM 1130 (1965) .OEC POPS (1963)

• IBM 1620 11960)

0,01

0,001 • Bendix 615 11958)

0,0001 • GP - LGP 30 11956)

0,00001+---r----r----..,...---or----or--....... 15 30 45 60 75 Preis der Basisausrüstung in

1000 S

Abb.2.2

- 40 h sind die dem Projekt direkt zurechenbaren Aufwendungen von Hilfsbetrieben aufgeführt. Dabei werden erwartete und realisierte Größen nicht getrennt ausgewiesen. Der Gewinn in der Zeile I schließt eine Verrechnung der Forschungsaufwendungen nicht ein. Die erwartete Verkaufsperiode wird in dieser Schätzung auf maximal fünf Jahre festgelegt. Durch eine Eintragung in Zeile m sollen substitutive und komplementäre Effekte nach der Einführung des zu entwickelnden Projekts auf andere Artikel des eigenen Sortiments erfaßt werden. Der Gewinn der Zeile n errechnet sich schließlich nach der Forme.l: Preis • erwarteter Monatsabsatz • 60 Monate erwartete Absatzzeit • 0,2,plus oder minus der Beträge aus der Zeile m, die hier als Null angenommen sind. Die Angaben der Zeilen i und n werden dann in der Zeile

0

zu einem Index ver-

dichtet, der der Olsen-Formel (2.1Y)mit P I =l entspricht. Unsicherheiten könnten also nur durch Sicherheitsabschläge bei der Schätzung der Variablenwerte direkt berücksichtigt sein. Die Eintragungen im fünften Teil des Blattes verweisen auf Änderungen des Entwicklungszieles, deren Konsequenzen in den entsprechenden Spalten des schon behandelten Teiles 4 abgelesen werden können. Einen Eindruck vom zeitlichen Ablauf der Entwicklungen und vom Personalaufwand (der in standardisierten Ingenieur-Monaten gemessen wird) vermittelt das Fortschrittsblatt. Betrachten wir die folgende Abbildung, die im Oktober 1964 aufgestellt wurde. Zu diesem Zeitpunkt wird der Abschluß charakteristischer Phasen der Projektentwicklung auf zwei Weisen vom erreichten Punkt aus geschätzt: einmal in bezug auf die notwendige Zahl von Ingenieur-Monaten in der Vertikale, zum anderen - nach Abschätzung der für das Projekt verfügbaren Zahl von "Standard"-Ingenieuren - in bezug 1) Vgl. unten S. 65

_ 41 _

PROJECT DATA SHEET 1_

PRO.JECT,

DIVISION.

'MODE L NLJMBER. NAME. ETC.I

LAB NO.:

165 PROGRAMMABLE OSCILLOSCOPE 2.

PRO.JECT PERSONNEL:

3.

OB.JECTIVES:

DATE:

COLORADO SPRINGS L,..1863 APRIL 1964

PASSAY, PARTON, WIMPLE, SHITH (SPECIFICATIONS, FEATURES. RELATION TO OTHER INSTRUMENTS, PACKAGING, AND NOTES ON DEVELOPMENT PROBLEMS. NEEDS. ETC.I

SINGLE CHANNEL, 25 Hc SCOPE WITH PROGRAHHABLE SENSITIVITV, SWEEP SPEED, AND DC OFFSET. SINGLE LINE SWITCHING BV REHOTE CONTACT CLOSURE. DC STABILIZING FEATURE. HULTICHANNEL HODE BV PROGRAHHABLE SWITCHING AHEAD OF SINGLE ATTENUATOR. PACKAGE IN STD. 7" CLEHENT CABINET. 5" RECTANGULAR CRT AT 4 Kv. EXPECT SOHE DIFFICULTV WITH HULTICHANNEL HODE. WILL NEED SIHPLE PROGRAHHER WITH SIGNAL SWITCHING TO OFFER USEFUL PACKAGE (SEE L-1864 PROGRAKHER).

4.

PROFIT/COST DATA.

(EACH 6 MONTHS~ WITH CHANGE IN OB.JECTIVE. PRICE. ETC.I ORIGIN-"L

a b

c d

DATE

1--'"

ENGINEERING S INVESTED EST'MATED ENGINEERING

S TO GO

-DfRECT P"O.lECT CHARGE. MODEL SHOP

e

TOOLING

--

f

NE T PILOT RUN

9 h

MATERIAL

m n o

(A) Oct. 1964 84 K

1965 168 K 108 K 10 K 5 K 10 K

~r.

5 K 5 K 12 K 3 K

156 K 5 K 5 K 12 K 3 K

265 K $ 2,000 40 960 K

265 K $ 2,800 40 1,344 K

304 K $ 3,000

388 K $ 3,000

35 1,260 K

35 1,260 K

960 K 3.6

1,344 K

1,260 K 4.1

1,260 K

3 K

TA"GET PA'CE CuRAENT EST ..... TE 01" QUANT'TV/tADNTH

DOL.20A~ ';';,~~I~

5.. T

(c)

FINAL

Hay 1966 300 K 36 K 10 K 5 K 3 K 3 K

Nov. 1966 336 K 0

357 K $ 2,400 40 1,152 K

357 K $ 2,500

7 K 6 K 5 K 3 K

VEARS

35 1,050 K

PROFIT S GAIN OR L.OSS ON MODEL NO NET PROFIT

ElII~ECTEO

RETURN FACTOA I-PAOFI."COS."

5.1

• COMPOH[.HT DEVELOPMENT, IPECIAL TOOLING. CONTRACTED EN.,N . . . .,NQ • • TC.

5.

(B) Aug. 1965 192 K 168 K 10 K 5 K 10 K 3 K

OTHER TOTAL PROJItCT COST EST ...... T E

J k I

Apr. 1964 24 K 210 K

NOTATIONS:

3.32

1,152 K I 1,050 K 3.25 2.9

K =1000$

(ENTER DATE AND NOTATION AS NECESSARY TO EXPLAIN MA.JOR CHANGE IN PROGRESS GRAPH, OB.JECTIVE. PRICE. SPEC •• ETC. CONTIIIIUE ON ADDITIONAL PAGE. I

(A) Dccision to include programmer in scope. Cancelled L-1864. New Price Target but no anticipated increase in scope engineering cost. (S) Decision to make new approach on multichannel mode. Proposed new circuit analyzed and additional engineering required estimated at 32 man months. Also estimate some time saving in final design phase. (C) Decision to drop multichannel mode feature and retarget price at $2,400. Abb.2.3

IM

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L-1863 A P R I L 1964 LAB NO:

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ACTUAl_ PERFORMANCE

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IS T PRODUCTION I NSTR . SHI PPE O

F INA L

PILOT RUN PHASE COMPLETE

Cl

O ESIGI< PHASE COMPLETE

INITIAL OESIGN PHA SE COMPLET E

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1~7

J I F I MIAIM I JIJ I A I SI "o INloIJIFIM

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PROJECT PROGRESS CHART COLORADO SPRINGS PROJECT: PROGRAMMABLE OSCILLOSCOPE DIVISION:

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:::E

-

I

K8

- 50 Ausgabedatum :

Technischer Bericht

AG

Verfasser:

Sparte/Ressort: ')

Hauptabtg.l Abtg.:

Org. Nr.:

Programm:

Programm-Nr. :

Programm-Leiter:

Projekt:

Projekt-Nr.:

Projekt-Leiter:

Berichtstitel :

Berichts-Umfang:

S.

Abb.

An!.

Zwischen/ Abschluß-Bericht')

Zusammenfassung:

Abb.2.10

Verteiler:

Lager-Nr., 9300009

Schlüsselworte (nach

Begriffsliste) :

.) NicMzutreffendet .treidlen

-

51

K 7 Bericht Nr.: Häufigkeit : monatlich Monat: Name:

TÄTIGKEITSBERICHT

AG Sporte ( Ressort:

HTL-Ing.l Meister, Chemotechniker I Laborant,

Labor ( Abtlg.:

Chemiewerker, Handwerker (lutr.Hendes unterstreichen I) KostensteIle sofern erforderli ch

Tätigkeit

1.

I

2. I 3. I

1

1. Prolekte :

II ,

4.

5.

7.

6.

I2>A Tl/ H

8.

9.

10. 11. 12. 1 13. 14. 15.

Stunden

i

K 6 Bericht·Nr. : Häufigkeit : monatlich Monat : Name:

PROJEKTZEITAUFWAND

Sporte / Ressort : labor / Abt/g.:

Projektleiter I Akademiker

Beerbei.

1.

ungsg r.

Wome

1. Projekte : ...

2. Auftragsgebundene Tätigkeit für :

_

2. WorJo.e

3. Wadle

4. 5. Wame WO O. Die Grenze zur Unvorteilhaftigkeit ist mit Cl = 0 angegeben. Daher bestimmt sich die zu erreichende Mindesterfolgswahrscheinlichkeit PI so, daß T ;;E

(2.24)

p* 1

~

t=l T

L

Ct,l ( l+q )l-t ( )l-t Gt,l 1+q

Cl

=G l

t=l 1) Kilger, W., Kritische Werte in der Investitionsund Wirtschaftlichkeitsrechnung, ZfB, 35. Jg., 1965, S. 338-353, hat kritische Werte für verschiedene Einflußgrößen auf den Kapitalwert von Investitionsobjekten dargestellt.

- 89 Gilt hierin das Gleichheitszeichen, so hat PI seine Untergrenze erreicht. Man beachte, daß das Ergebnis mit dem Kehrwert der rechten Seite des Granerschen Entscheidungskriteriums (2.16) identisch ist. Zu (b):

Einer numerischen Lösung bedarf die Bestim-

mung kritischer Werte in dem Falle,

wo PI von den

Aufwendungen Cl t abhängt. Nehmen wir der Einfachheit halber an, daß

, PI*

von der Summe der Forschungsauf-

wendungen für das I-te Projekt abhänge, die mit Cl bezeichnet sei, so ergibt sich nach (2024) zunächst analog (2.25)

* l ) maxiworaus nach geeigneter Spezifizierung von Pl(C * abgeleitet werden. Da male Forschungsaufwendungen Cl O~Pl~l

für alle Cl und

Cl~O,

ist eine Darstellungs-

möglichkeit (2.26)

* durch Gleichmit dem Parameter a>O. Es gilt dann, Cl setzen der beiden zuletzt genannten Gleichungen zu bestimmen. Das führt zu:

Beide Seiten dieser Gleichungen können als Funktion von Cl dargestellt werden. Diese Funktionen (2.25) und (2.26) führen durch den Koordinatenursprung eines Koordinatensystems, worin Cl auf der Abszisse und

P~(Cl) auf der Ordinate gemessen werden. Für GI ~ 1 und positive Kalkulationszinsfüße ist (2.25) eine konvexe Funktion, die unter oder auf der 45°-Linie verläuft Auch (2.26) ist konvex, hat aber einen Grenzwert von

-

Eins, wenn Cl gegen

00

90 -

strebt. Findet man deshalb

außer dem Koordinatenursprung einen gemeinsamen Punkt

* >0, beider Funktionen Cl* ' Cl ~

* Cl

die Ungleichung -cl

~

so gilt für alle 0 ~ Cl

O. Außer der Tatsache, daß

man aus (2.27) durch Differentiation eine ~l maximierende Cl - PI - Kombination bestimmen kann, macht dieselbe Gleichung deutlich, daß es nicht wirtschaftlich ist, immer nach möglichst hohen Werten PI(C l ) zu streben. Tatsächlich kann mit endlichen Cl keine Sicherheit erkauft werden. Für die praktische Handhabung dieser Überlegungen erscheint eine graphische Lösung angemessen, in der auch logistische oder andere,unstetige Verläufe von

* I ) leicht berücksichtigt werden können, wodurch Pl(C dann Forschungsschwellen für jedes Projekt erscheinen können: das heißt, es gibt dann auch einen kleinsten kritischen Wert der Forschungsaufwendungen, der von Nul1 verschieden ist. Wenden wir uns nun kritischen Werten beim Zusammenhang zwischen Forschungsaufwendungen und erwarteten Nettogewinnen zu. Um einen von einer gleichzeitigen Änderung der Erfolgswahrscheinlichkeit unabhängigen Zusammenhang zu begründen, kann man unterstellen, daß erhöhte Forschungsaufwendungen bei gleicher Erfolgswahrscheinlichkeit zu Qualitätsverbesserungen der Entwicklungen führen, die sich in erhöhten Nettogewinnen der Entwicklung oder in einer Ausdehnung der wjrtschaftlichen Nutzungsdauer der Entwicklung (Ausdehnung des Lebenszyklus eines Produktes) niederschlagen, weil nun Substitutionen weniger schnell erwartet werden. Auf der anderen Seite kann eine Erhöhung der Forschungsaufwendungen auch zu einer Verminderung der Nettogewinne führen,

wenn bei gegebener

Kapazität der Forschungsabteilung der zusätzliche Mittelzufluß zur Verlängerung der Entwicklungszeit führt und damit die Periode erster Gewinnerzielung hinausgezögert wird.

-

91

-

Wir betrachten hier den Fall, wo der kritische Wert der maximalen Forschungsaufwendungen bestimmt werden soll, so daß eine Ausdehnung der Forschungszeit vermleden wird. Dieses Problem kann als ein Programmierungsmodell aufgefaßt werden. Wir suchen (Zielfunktion) r

(2.28) wobei

L:

t=l CI,t 7:

= max.,

das Ende der letzten Periode der Forschungs-

zeit bezeichne. Dabei sind folgende Typen von Nebenbedingungen zu berücksichtigen. Typ 1:

(2.29)

, alle j=1,2, ••• ,Jjt=1,2, •••

K.J, t

Jeder Einsatzfaktor j

stehe mit der in Geldeinheiten

ausgedrückten Kapazität K. t

in der t-ten Periode zur

J,

Verfügung. Seine Beanspruchung, die durch den Fa'ktor aj

aus den unbekannten Forschungsaufwendungen CI,t

liergeleitet wird, darf seine Kapazität nicht überschreiten. Typ 2:

(2.30)

r

L

bt

t=l

I.....,T C l,t

~ 0

•

In diesem Ungleichungstyp ist bt1t,T eine sehr komplexe Größe. Ausgehend von der Bedingung, [ G

1, t

r

-L t*=

1

(t= t"=

1

C

1 , t*

) ] . (l+q)l-t -

) l-t ( C1,t* l+q ~O,

,-r.

- 92

-

die für den Fa11 der von Forschungsaufwendungen abhängigen Nettogewinne

eine andere Schreibweise der Kapita1wertbedingung darste11t, unterste11en wir zunächst, daß

r

(L t

* =1

t

= 1:+1, t"+2, ..... ,T,

eine ausreichende Näherung für die unterste1lte Abhängigkeit bi1de. Dabei sei darauf hingewiesen, daß ein nicht1inearer Zusammenhang durch abschnittweise Linearisierung über die Einführung von neuen Variab1en und Nebenbedingungen behande1t werden kann. Die Größe g1,t sei ein Parameter. Man schreibt dann T ) l-t g1, t ( l+q

J-

worin man den Ausdruck in der eckigen K1ammer a1s eine Konstante

~

zusammenfaßt :

r.

T betrachten kann und dann weiter

( l+q )1-"

- ••• -C 1 ,r:

~o,

was bei b t I 'r.T

=

-:tf.

-T,T -

(

l+q

)l-t

,

t=1,2 •••• ,t"

identisch ist mit

(2.30)

r

~

L...J t

=

b 1

tl'C,T

C

1,t

~

o.

- 93 Das wiederum entspricht der angegebenen Bedingung. Die GrBße b hängt also vom Kalkulationszinsfuß, der Erfolgswahrscheinlichkeit und dem Proportionalitätsfaktor gl,t ab. Schließlich sind noch Ungleichungen vom

Typ J: -Cl,t

~

0 , t=1,2, •••

,~

zu beachten. Wir sehen nun, daß die Zielfunktion zusammen mit den Nebenbedingungen vom Typ 1,2 und J ein lineares Pro-

* gramm bildet, durch das Forschungsaufwendungen Cl,t so bestimmt werden können, daß die Summe dieser

GrBßen unter Einhaltung der Nebenbedingungen maximal wird. Damit ist der kritische Wert für die ErhBhung der Forschungsaufwendungen gefunden. Gleichzeitig ist die kostenmaximale (kritische) Verteilung der Gesamtaufwendungen auf die einzelnen Planungsperioden angezeigt. Ein Blick auf die Ableitung dieses Programms lehrt uns, daß die gleichzeitige Berücksichtigung eines Einflusses der Forschungsaufwendungen auf die Erfolgswahrscheinlichkeit und die zukünftig erwarteten Gewinne zu nichtlinearen Programmen führt. Selbst eine in Grenzen lineare Abhängigkeit in beiden Fällen führt zu quadratischen Nebenbedingungen. Wollte man solche Probleme mit ihrem gesteigerten Rechenaufwand in der Praxis lBsen, so würde zunächst zu prüfen sein, ob mit ähnlichem Aufwand mBglicherweise eine Optimierung der Forschungsaufwendungen in einem Forschungsbudget zu erreichen ist.

- 94 -

C.

Das Datenmaterial zur Projektbewertung

1.

Schätzungen der Zahlungsströme

a.

Empirische Feststellungen

Fragen wir weiter, welche Informationen in den Formeln als vorhanden unterstellt werden und ob Anzeichen für die Gewinnung von mehr oder besseren Informationen vorliegen. Wir nehmen die Gesamtheit der dargestellten Formeln als Ausgangspunkt. Überwiegend wird angenommen, daß sich die kumulierten erwarteten Einzahlungen und Auszahlungen über eine bestimmte Zeitperiode feststellen lassen. Das schließt die Bildung von Durchschnittswerten für einzelne Abschnitte dieser Gesamtperiode als Näherung an die tatsächlichen Entwicklungen ein. Nur in einem Fall (Graner) werden auch Kenntnisse über die konkrete Verteilung der Zahlungen über die Zeit unterstellt. Die Auszahlungen können für die Forschung und in Verbindung mit einem sich an die Bewältigung eines Projektes anschließenden Produktionsprozeß erfolgen. Es wird teilweise unterstellt, daß dann das Mengen- und das Wertgerüst der Herstellkosten feststellbar ist. Konsequent führt das zu der Annahme, daß erwartete Absatzmengen und Marktpreise, also Teile einer Nachfragefunktion, feststellbar sind. Wesentliche Unterschiede der Ansichten scheinen darin zu bestehen, ob die zeitliche Struktur der Zahlungen näher zu bestimmen ist. Dies scheint auch für einen Ausbau der Planungsmodelle wesentlich. Betrachten wir zunächst die Forschungsaufwendungen. Die Beobachtungen des Forschungsprozesses stimmen in der Regel darin überein, daß die Aufwendungen einen Kulminationspunkt erreichen, wenn der Betrieb einer

- 95 pilot plant (Großversuch) beginntl). Der Kulminationspunkt liegt in einer ähnlichen Zeitphase im Vergleich zum ganzen Forschungsprojekt bei Aufgaben, die diese Phase durch einen ähnlichen Schritt ersetzen 2 ). Es gelingt in der Tat, nicht nur für den Kulminationspunkt der Aufwendungsfunktion technisch-ökonomische Zusammenhänge anzugeben. Im Anschluß an die Erfahrungen von Schatz aus dem Maschinenbau)

kann eine Zu-

nahme der Projektaufwendungen in aufeinanderfolgenden Phasen zwischen den Vorstudien und der Entwicklung eines Prototyps aus den unterschiedlichen Kosten der sich dem endgültigen Projekt zunehmend annähern-

1) Vgl. Hertz, D.ß., The Theory and Practice of In-

dustrial Research, op.cit., S. 156; Marschak, Th. A., Th.K. Glennan, jr., R. Summers, Strategy for R & D: Studies in the Microeconomics of Development, op.cit., S. 18 ff.; Walters, J.E., op.cit., S. 831 Cohen, F.L., ("Engineering and Production") in: Getting the Most from Research and Engineering, American Management Association, Hrsg., Manufacturing Series 21, New York 1954, S. 29-34.

2) Eine genauere Festlegung erscheint schlecht mög-

lich, da die einzelnen Projekte voneinander abweichen und ein anerkanntes, von Überschneidungen freies Klassifikationssystem der einzelnen Aufgaben nicht vorliegt. Besondere Beachtung ist solchen Klassifikationssystemen in der "sozialistischen" Literatur entgegengebracht worden. Vgl. z.B. die Klassifikationen bei: Arnold, H., R. ßorchert, A. Lange und J. Schmidt, Der Produktionsprozeß im Industriebetrieb, Berlin (0) 1966, s. 237 f.; Funke, 0., und H. Leykauf, Ökonomische Vorbereitung der Entscheidung über neue Erzeugnisse, Berlin (0) 1967, S. 142 f.

3) Vgl. Schatz, 0., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung der Entwicklungsvorhaben, op.cit., S. 61 f.

-

96

-

den Modelle zumindest teilweise erklärt werden 1 ). Für den Bereich "elektromechanischer Entwicklungen" hat Norden eine allgemeine Aufgabengliederung und Ergebnisliste einzelner Phasen im Rahmen einer Produktentwicklung angeben können, die als typisch für diesen Prozeß angesprochen wird. Das Phasenschema baut auf technischen Notwendigkeiten und der logischen Abfolge von Aktivitäten im Rahmen eines Prozesses der Suche nach neuen Informationen auf 2 ). Ähnliche Arbeitsphasen hat Harrel in einem größeren Rahmen angegeben J ), wobei wir die zeitliche Aufeinanderfolge der einzelnen Aktivitäten aus den kumulierten Häufigkeiten von Befragungsergebnissen bestimmt hatten 4 ). Unterstel-l t man nun, daß die einzelnen Arbe i tsphasen durch die Inanspruchnahme ganz typischer Faktorkombinationen gekennzeichnet sind, weil nur diese Kombinationen ihre Verwirklichung möglich erscheinen lassen, so gibt die Kurve der erwarteten Projektaufwendungen über die Zeit gleichzeitig ein für die jeweilige Projektgruppe typisches Bild von den erwarteten Faktoreinsätzen über die Zeit. Das ist nicht nur eine Konsequenz der voraufgehenden

Beobachtungen, sondern

auch eine Fortführung der von Schatz über den Einsatz von "qualifiziertem Personal in Abhängigkeit vom Projekt-Fortschritt"S) mitgeteilten Beobachtung auf mehre1) Aus einem anderen Unternehmen derselben Branche werden fünf typische Entwicklungsstufen genannt: Auf den Auftrag folgt zunächst die Entwicklung des Labormodells, dann das Labor- und Funktionsmuster, das Baumuster, die Anfertigung der endgültigen Zeichnungen, die Entwicklung des Prototyps oder der Nullserie. Diese Phasen erstrecken sich im Mittel über drei Jahre. 2) Vgl. Norden, P., Manpower Utilization Patterns in Research and Development Projects, IBM Technical Report TR 00.1191, Poughkeepsie/N.Y. 1964 (= Diss. Columbia University, New York, N.Y.),S. 103 ff. J) Vgl. Harrel, C.G., Selecting Projects for Research, op.cit. Siehe oben, S.28 Vgl. Schatz, 0., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung von Entwicklungsvorhaben, op.cit., S. 61 f.

- 97 re Produktionsfaktoren 1 ). Die Existenz solcher technisch-ökonomischer Zusammenhänge in der Produktion von Wissen ist für die Planung einzelner Forschungsprojekte natürlich von entscheidender Bedeutung.

ForschungsaufMndungen für ein Projekt

+-:;;.....-------~

--------------,

~~ .

mögliche { Phasenbezeichnungen

Exploratory Research

.l-..

__..a..._ _ _

Zeit

'~----------~~

~------~v~----~

Intensive Research

Hg.

Pilot Plant Operation

2.19

Der Versuch, die Kurve der gesamten Forschungsaufwendungen in Abhängigkeit von der Zeit zu schätzen, hat zwei Funktionstypen als besonders geeignet erschei1) Standardannahmen ähnlicher Art existieren auch für die Entwicklung pharmazeutischer Substanzen. Eine neue Substanz setzt die Überprüfung von etwa 5000 Substanzen in Voruntersuchungen voraus. Im Laufe von durchschnittlich sieben Jahren können im Labor die Wirkungen der Substanzen an 500 000 Ratten, 200 000 Mäusen und 50 000 anderen Versuchstieren überprüft werden, wobei jeweils ganz bestimmte Merkmale zu beachten sind. Es kristallisieren sich dann bis zu zwanzig brauchbare Präparate heraus. Diese müssen nun pharmakologisch weiter untersucht werden, bis für klinische Prüfungen schließlich möglichst nur noch eine Substanz zugelassen wird. Typische Arbeitsabläufe, allgemein typische Faktoreneinsätze, kennzeichnen auch diese Entwicklung.

- 98 nen lassen: (2.33)

Cl,t = 2b 1b 2 te

-b t 2 2

und (2.34)

b -b t 5 b t 4 e Cl,t = 3

(darin sind b 1 ••• b 5 Paramter, perioden nach dem durch t=O Arbeiten, Projekt 1)

t bezeichnet die Zeit-

festgele~ten

Beginn der

Cl die Forschungsaufwendungen für das I-te e sei hier die Eulersche

Zah~.

1) Der Typ (2.33) wird von Norden favorisiert, Typ (2.34) von Dean, ohne daß bisher ein empirischer Vergleich dieser Ansätze vorgenommen worden wäre: Norden, P.V., On the Anatomy of Development Projects, IRE, Vol. EM-7, 1960, S. 34-42; ders. und A.V. Bakshi, Internal Dynamics of Research and Development Projects, in:Management Sciences, Models and Techniques, (Proceedings: 6th International Meeting TIMS), C.W. Churchman and M. Verhulst, Herausg., Bd. 2, Oxford, London, New York, Paris 1960, S. 187 - 205; ders., Resource Usage and Network Planning Techniques, in: Operations Research in Research and Development, B.V. Dean, Herausg., op.cit., s. 149-169, bes. S. 157. Eine Zusammenstellung der Überlegungen und einige Erweiterungen gibt Norden in: Manpower Utilization Patterns in Research and Development Projects, op.cit. In dieser Arbeit wird auch über die Prüfung alternativer Ansätze in Kap. 111 berichtet, insbesondere über die Eignung logistischer Kurven zur Darstellung der kumulierten Forschungsaufwendungen für einzelne Projekte. - Dean, B.V., und S. Sengupta, On a Method for Determining Corporate Research and Development Budgets, in: Management Sciences, Models and Techniques •• ,C.W.Churchman und M. Verhulst, Herausg., op.cit., S. 210 - 225, bes. S. 218.

- 99

-

Beide Ansätze gehen ineinander über, wenn man 2b 1b 2 = b 3 , b 4 =1 und b S =b 2 setzt und außerdem das Quadrieren im Exponenten von (2.33) unterläßt. Wir behaupten nun. daß die Formel (2.34) den flexibleren Ansatz darstellt, was man wie folgt sieht. Durch das Quadrieren von t im Ansatz (2.33) wird kein zusätzlicher Freiheitsgrad gewonnen, weil die mögliche unbestimmte Potenz von t im Exponenten einmal auf b(2.34) dagegen auf b*

=

s

2, im Falle

1 festgelegt ist. Die mit

b* = 2 möglicherweise besse.re Anpassung an die Daten einer Beobachtung wird durch (2.33) deshalb einge-

schränkt. weil b 4 = 1 gesetzt wird. während dieser Parameter in (2.34) beliebig variieren kann. Sollten sich Kurven der hier diskutierten Art tatsächlich als typisch für die Zeitstruktur der Aufwendungen von Forschungsvorhaben erweisen. so könnte damit die Basis für die Ableitung verbesserter Planungsmodelle wesentlich erweitert werden. Dies gilt besonders deshalb. weil der Verlauf von CI • t als Enveloppe für die Zeitstruktur der AUfwendungen für einzelne Komponenten des Forschungsprozesses angesehen werden kann. wie dies in der vorausgehenden Abbildung angegeben ist 1 ). Es ist nicht ausgeschlossen. daß die AUfwendungen in einzelnen Teilphasen einem sehr ähnlichen Verlauf folgen. wie dies von Norden behauptet. empirisch überprüft und in Simulationen unterstellt wird 2 ) •

1) Vgl. Norden. P.V., Resource Usage ••• , op.cit •• S. 160.Ein etwas anderes Bild ergibt sich bei einer Verschiebung der Teilphasen.beiNorden, P.V.,Manpower Utilization •••• op.cit •• bes. S. 175 ff. 2) Norden. P.V •• Manpower Utilization •••• op.cit •• passim

- 100 -

Interessant erscheint, daß (2.34) einem Kurventyp entspricht, der für den Lebenszyklus (die Folge der Absatzmengen pro Zeiteinheit über die ganze Lebensdauer eines Produktes) von bestimmten Produkten gefunden wurde 1), der also Basis für die Schätzung der Einzahlungen in solchen Modellen werden könnte, in denen die Forschungsprozesse auf die Einführung neuer Produkte zielen. Was allerdings für den Absatz neuer Produkte gilt, läßt sich auch als ein grundsätzlicher Einwand gegen die in (2.33) und (2.34) niedergelegten Vorstellungen anführen: man kann zeigen 2 ), daß die Zeit nicht die einzige unabhängige Variable in solchen Modellen ist, allein

tatsächlich sogar

nicht immer zur Darstellung signifikanter

Zusammenhänge ausreicht. Während in die Absatzschätzungen etwa die Entwicklung des Volkseinkommens oder die' Neuheit der Produkte eingehen können, kommt dem "Grad technischen Fortschritts" bei der Schätzung der Forschungsaufwendungen offenbar besondere Bedeutung zu. Das können wir aus dem Einfluß dieses Faktors auf die Darstellung von Schätzfehlern bei der Beurteilung der Gesamtaufwendungen einzelner Forschungsprojekte schließen. - Auf der Basis von 68 Kostenschätzungen für die Entwicklung von 22 Waffensystemen in den USA hat Summers 3 ) als beste Schätzung für den Fehler in Kostenschätzungen von Entwicklungskosten gefunden:

[0, 205J * 0,097t

F

=

[0,019] * [0,189.1 [o,ooiJ 2 -0,032t A - 0,311 A + 0,015 A •

11,929 e [0,0021 [0. 020J o,oo~ T - 0,075 (7:- 1940)

•e

•V

1) Brockhoff, K., A Test for the Produ~t Life Cycle, op.cit. 2) Ebenda

3) Summers, R., in: Marschak, Glennan, Summers, Strategy for R & D, op.cit., S. 145, 162

- 101 -

Darin bedeuten: t*

Schätzzeitpunkt, dargestellt in Relation zur

Gesamtdauer des Projekts, 0 ~ t * ~ 1 (frac-

tion of the program that has already elapsed when the estimate is made), A

durch Expertenbefragung ermittelter Grad des technischen Fortschritts,

T

Dauer des Entwicklungsprogramms,

1

Kalenderzeit in Jahren (Jahr der Schätzung),

V

Zufallsfaktor.

Die Multiplikation von F, dem Fehler, mit den geschätzten Entwicklungskosten führt zum Erwartungswert der tatsächlichen Kosten 1 ). Die im Laufe der Zeit zunehmende Verbesserung der Schätzungen kommt in -0,075( 't'-1940} zum Ausdruck. Die Einbeziehung des Grades des technischen Fortschritts scheint aber, vom Ergebnis her beurteilt, nicht wirklich gelöst 2 ). 1) Charakteristisch ist ein positiver Fehlerwert, also optimistische Schätzung, so daß die hier eingeführte, allein im positiven Bereich definierte Fehlerfunktion aus dieser Bereichsbegrenzung heraus keinen systematischen Fehler erzeugt. 2) Marshall und Meckling haben ihrer Untersuchung (neben Änderungen der Faktorpreise) vor allem "changes in the configuration of the development process" zugrunde gelegt (die hier mit der Variablen t* verbunden sind). Sie machen aber darauf aufmerksam, daß die 0esonderheiten der Bedingungen bei der Vergabe von Forschungsarbeiten durch die öffentliche Hand, insbesondere im Bereich der militärischen Forschung, eine einfache Übertragung der Schätzfehlerkorrekturen auf den Bereich privat initiierter Forschungsaufgaben nicht grundsätzlich erlauben. Marshall, A.W., und W. H. Meckling, Predictability of the Cost, Time, and Success of Development, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NB ER , Herausg., op.cit., S. 461-475. Zum zuletzt genannten Einwand vergleiche Scherer, F.M., "Comment" , ebenda, S. 497 ff., hier S. 498

- 102 -

Betrachten wir die ersten vier Glieder des Exponenten, so zeigt sich, daß nur ein vergleichsweise hoher Grad technischen Fortschritts A zu vergrößerten Schätzein weniger starker Fortschritt aber

~ehlern ~ührt,

in bestimmten Grenzen den

Schätz~ehler

verringert

(vergleiche die ~olgende Abbildung 2.20). Sollten sich die Expertenbelragungen von A über den ganzen Bereich von A weiter

geprü~t

~

0 als

zutre~~end

erweisen, so müßte

werden, ob der Ansatz der Schätzlunk-

tion für F sinnvoll gewählt ist. Das heißt hier, ob Ansätze, die negative Vorzeichen der mit der Variablen A verbundenen Regressionskoeffizienten vermeiden, zu verbesserten Ergebnissen führen.

(Der multiple

Korrelationskoe~~izient bei Summers ist R =Yo,698').

Allerdings erscheint eine völlige Aufgabe der Variablen A nicht sinnvoll, wie die Untersuchung von militärischen Forschungsprojekten durch Klein zeigt, der den Schätzfehler von t* und A abhängig machtl). Für jede dieser Variablen sind drei mögliche Werte vorgesehen. Die Ergebnisse erscheinen plausibel, sind aber statistischen Tests nicht

unterwor~en

worden.

Tabelle 2.3

A

t

0

0

1

=

0

t

=

0,5

0,049

t = 1 0,097

-0,296

-0,264

-0,231

10

.-1 ,61

-1,722

-1,833

20

-0,22

-0,492

-0,763

1,248

0,897

25

1,600

y = 0,097 t* -0,032 t*A -0,311 A+ + 0,015 A2 1) Klein, B.H., The Decision Making Problem in Development, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 477 ff.

- 103

ylAlt tl ) 2

0

8

10

A

12

-1 -2 Fig. 2.20 (Abb. zu Tab. 2.3) Interessant ist auch, daß in den Ergebnissen von Summers t* einmal mit einem positiven Parameter erscheint. Daraus folgt, daß falls A ~>% Damit wird die Summe der Kapitalwerte aus verwirklichten Projekten 9,166. In beiden Fällen wird wie bei den anderen Kriterien auch unterstellt, daß die teilweise Bearbeitung eines Projekts einen Wert schafft, der dem Bruchteil der Bearbeitung direkt proportional ist. Wir wollen nun auf Einschränkungen dieser Regeln hinweisen, die weiter unten weiterdiskutiert und aufgehoben werden. Wir unterstellen schätzbare Zahlungsströme, die Möglichkeit einer wertschaffenden teilweisen Erledigung einer Aufgabe, nur einen vorher erkennbaren Engpaßfaktor, keine Projektinterdependenzen, eine ausreichende Kennzeichnung der Unsicherheit durch Betrachtung eines Erwartungswerts und eine Betrachtung für nur eine Periode. Abweichungen von diesen Annahmen bedingen streng genommen immer aneh neue Entscheidungsregeln. Die Entsprechung der hier diskutierten Auswahlregel mit dem Ergebnis eines vergleichbaren linearen Programms mit einer Nebenbedingung, wobei die Kapitalwertraten unmittelbar aus den Nebenbedingungen des dualen Programms abzulesen sind, kann leicht demonstriert werden 1). Diese Entsprechung zeigt gleichzeitig die Richtung für die Behandlung umfangreicherer Systeme an. 1) Weingartner,H.M.,Mathematical Programming and the

Analysis of Capital Budgeting Problems, Chicagoj Ill. 1967,S. 24ff.

-

143

-

4. Kapitel: über Rangziffern im Fane nicht direkt meßbarer Zahlungen I. Vorbemerkung

Wir haben eingangs darauf hingewiesen, daß ein Forschungsprojekt durch die mit ihm verbundenen Zahlungen exakt beschrieben werden kann. Gleichzeitig haben wir aber auch gesagt, daß die Zahlungsströme apriori nicht mit Sicherheit ermittelt werden können. Dies gilt weniger für die Auszahlungen als für die Ströme der Einzahlungen, besonders, wenn die Einzahlungen durch vorhergehende Auszahlungen nicht streng bedingt werden. Für einige Projekte, insbesondere Projekte der sogenannten Grundlagenforschung, wird objektive Unsicherheit über die erwarteten Zahlungen bestehen 1 ). In diesem Fall hofft man aus der Schätzung anderer, weniger unsicherer und deshalb leichter zu beurteilender Merkmale, Aufschlüsse über den Wert eines Projekts zu erhalten. Wenn der Wert eines Projekts durch die Zusammenfassung von Zahlungsströmen in einer Bewertungsziffer richtig ermittelt werden kann, so sind Schätzungen des Pro1) Wenn diese Situation in den bisher abgebildeten Kriterien keine Abbildung findet, so muß das nicht daran liegen, daß unpassende Kriterien in der Projektbewertung verwendet würden. In der Tat wird schon bei der Auswahl von Ideen zur Verfolgung als Forschungsprojekte auf die Möglichkeit zur Abschätzung von Zahlungsströmen geachtet. Vgl. Avery, R.N., Technical Objectives and the Production of Ideas in Industrial Laboratories, Working Paper, School of Industrial Management, MIT, 1959. Darin wird die empirische Basis durch eine Befragung von zehn "laboratory managers" gelegt, auf der dann aufbauen: Rubenstein, A.H., und R.C. Hannenberg, Idea Flow and Project Selection in Several Industrial Research and Development Laboratories, in: Economies of Research and Development, R. Tybout, Herausg., op.cit., S. 219-244, hier S. 227

144 -

jektwertes durch Ersatzkriterien nur sinnvoll, wenn diese Größen mit den durch sie ersetzten Beobachtungen zumindest signifikant positiv korreliert sind. Gerade diese Forderung wird aber in aller Regel nicht geprüft werden können. Sie ruht auf Plausibilitätsüberlegungen. Wenn im folgenden zunächst über die Auswahl von Beurteilungsmerkmalen gesprochen wird, so handelt es sich dabei nicht um Rationalisierungen der Aufstellung dieser Plausibilitäten, sondern um die Frage, wie mehrere plausible Beurteilungskriterien weiter zu behandeln sind. Zur empirischen Absicherung dieses Kapitels ist zu bemerken, daß die neuen Beispiele nicht aus dem Bereich der Unternehmen stammen. Wir haben bereits früher auf die Aussagen von Forschungsleitern hingewiesen, die die hier zu behandelnden Probleme als untypisch für die laufenden Operationen unternehmerischer Forschungsabteilungen erscheinen lassen. Diese Aussage und der Wunsch, gerade die objektiv unsicheren Forschungsprojekte der allgemeinen Diskussion zu entziehen,

erklären den Mangel an Beispielen für die Planung

und Bewertung solcher Projekte. Geeignet erscheinende Demonstrationsprojekte mit vergleichbaren Projekteigenschaften

glauben wir im Be-

reich der Studienförderung durch Stipendienvergabe und der umfassenderen Forschungsförderung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft gefunden zu haben. Auch in diesem Bereich sind aber Unterlagen über die Projektbewertung nicht zugänglich. Durch Betrachtung des bis zur Bewilligung oder Ablehnung eines Projekts vollzogenen Informationsaustauschs soll aber zumindest ein Einblick in die Breite möglicher Verfahren der Verarbeitung von Beurteilungsmerkmalen gewonnen werden.

_ 145 _

11. Die Auswahl von Beurteilungsmerkmalen

A.

Beliebige Beurteilungsmerkmale

Wir gehen von einer Situation aus, in der ein Gutachter den Wert eines Projekts feststellen will, ohne aber alle Zahlungen schätzen zu können. Die nicht schätzbaren erwarteten Zahlungen mögen aber für den Projektwert nicht von vornherein vernachlässigbar klein erscheinen, weshalb nach ersatzweise heranziehbaren Beurteilungsmerkmalen gesucht wird. Grundsätzlich ist der Gutachter in der Wahl solcher Merkmale frei. Dadurch können aber Merkmale herangezogen werden, deren Verwendung objektiv nicht erwünscht sein kann. Das versucht man durch bestimmte Regeln einzuschränken: 1.

Die Beurteilungsmerkmale sollen mit dem durch sie substituierten Merkmal positiv zusammenhängen. Der Zusatnmenhang sollte nicht nur zufällig sein. Hierüber werden Plausibilitätsüberlegungen angestellt. Sie können bis zu Wahrscheinlichkeitsurteilen verdichtet sein, bei denen Erscheinungen der Vergangenheit extrapoliert werden. Hierfür geben wir folgendes Beispiel. Wenn der Wert eines Projekts deshalb als hoch eingeschätzt wird, weil ein durch sein sicheres Urteil in der Vergangenheit ausgewiesener Gutachter ihm einen nicht näher zu begründenden hohen Wert beimißt und es selbst vorschlägt, so soll dies zur Grundlage der Entscheidung über die Förderung des Vorhabens werden. Das ist der Tenor einer Empfehlung, die der amerikaniscl:en Marine gegeben wurde 1) •

1) Vgl. Arthur D. Little, Inc., Herausg., Basic Research in the Navy, AReport to the Secretary of the Navy by the Naval Research Advisory Board, Vol. 1, Washington/D.C., 1.6.1959

Sie übersieht aber,

'46 daß damit möglicherweise ein

System·.on Autoritätenentscheidungen konserviert wird,

ohne daß Empfehlungen von Gutachtern oder

möglichen Gutachtern mit einer kürzeren Geschichte von Entscheidungen berücksichtigt werden können.Ähnlich wird die Existenz von Projekten der Grundlagenforschung in Forschungsprogrammen industrieller Unternehmen teilweise als Konsequenz eines Glaubensakts (act of faith) angeSehen 1 ). 2.

Die neuen Beurteilungsmerkmale sollten selbst in irgendeiner Weise meßbar sein, so daß zumindest eine Kontrolle der Bewertung nach der Vollendung eines Projekts möglich ist. Diese Forderung wird nicht immer erfüllt.

).

Es ist nicht notwendig, nur ein Beurteilungskriterium zuzulassen. Sind mehrere Kriterien erforderlich, so sollten sie möglichst unabhängig voneinander sein. Für die Bestimmung der Anzahl der erforderlichen Merkmale kann zunächst nur der Gesichtspunkt entscheidend sein, daß sie den Einfluß der nicht meßbaren Zahlungsströme auf den Projektwert möglichst genau wiedergeben. Die Genauigkeit findet ihre Grenze dort, wo der Wert zusätzlicher Informationen die zu ihrer Beschaffung notwendigen Aufwendungen übersteigt. Die Forderung nach möglichst weitgehender Unabhängigkeit der Kriterien erklärt sich von selbst. Durch sie soll verhindert werden, daß der Wert eines Projekts nur deshalb als besonders hoch oder niedrig angesehen wird, weil die Bedeutung der in gleicher

1)

Für Forschungsprogramme generell machte Abrams, A., Measuring the Return from Research, op.cit., S. 23, diese Beobachtung. Speziell für "basic research" findet sich diese Ansicht bei Barker, J.W., The Selection of Research Ideas with a Financial Future, in: Proceedings of the 10th Annual Conference on the Administration of Research, 1956, Pennsylvania State University Press 1957, S. 117 ff.; Quinn, J.B., LonG Range Planning of Industrial Research, HBR, Vol. 39, JUly/Aug. 1961, S. 88-102, hier S. 98

-

147 -

Richtung voneinander abhängigen Merkmale die der voneinander unabhängigen Merkmale überwiegt. Wir geben hierfür ein Beispiel. Ein Projekt, das durch vier Kriterien A, B, C, D, die jeweils die Werte Null oder Eins annehmen können, begutachtet werden kann, sei zweimal bewertet worden. Dabei werde die Projektwertziffer durch Addition der beobachteten Merkmale gewonnen: Bewertung

ABC

D

o

1•

2.

Projektwert

Merkmal

o

3

J

Würde man nun feststellen, daß A und B sehr stark positiv korreliert sind, die übrigen Merkmalekorrelationen aber nahe bei Null liegen, so löste sich die Indifferenz zwischen den beiden Bewertungen auf. Bei der ersten Bewertung würde nur noch ein Projektwert von 2 festgestellt werden können, da eine mehrmalige Berücksichtigung solcherart voneinander abhängiger Merkmale im Projektwert unerwünscht ist. Gegenüber den bisher genannten Einschränkungen muß man berücksichtigen, daß durch die Zulassung beliebiger Beurteilungsmerkmale und die Befragung mehrerer Gutachter zu demselben Vorhaben Aspekte entdecken werden können, die bei einer Setzung verbindlicher Beurteilungsmerkmale für alle Gutachter durch eine Zentrale nicht notwendig auch berücksichtigt worden wären. Es fragt sich allerdings, ob nicht dieser Vorteil mit der Vorgabe einer Liste vorgeschriebener Beurteilungsmerkmale verknüpft werden kann. Damit ist auf neue Probleme hingewiesen: die Bestimmung verbindlicher Beurteilungsmerkmale, die Bestimmung der Anzahl notwendiger Gutachter und der Art ihrer Zusammenarbeit. Wir wenden uns zuerst einer Methode zur Auswahl verbindlicher Beurteilungsmerkmale zu.

148 -

B.

Verbindliche Beurteilungsmerkmale

1.

Beispiele von Bewertungen mit verbindlichen Beurteilungsmerkmalen

Die alleinige Zulassung von Zahlungsströmen in der Projektbewertung ist ein erstes Beispiel für die ausschließliche Zulassung verbindlicher Beurteilungsmerkmale. Wo solche Ströme wenigstens teilweise nicht feststellbar sind, können andere verbindliche Beurteilungsmerkmale vorgeschrieben werden. Betrachten wir zunächst einen Fall,

in dem weiterhin eine Orientie-

rung an Zahlungen das Ziel ist. Im Prüfungsbogen der Abb.

18 (S.58) haben wir ge-

sehen, welcher Hilfen man sich bedient, wenn die Zahlungsströme nicht genau feststellbar sind. Die dort gestellten Fragen nach der Programmeignung eines Projekts, nach den möglichen Produktionsverfahren und der Standardisierbarkeit dienen in erster Linie dazu, die erwarteten Produktionskosten abzuschätzen. In den Fragen nach dem technischen Vorsprung, dem Neuheitswert und der Möglichkeit zum Erwerb von Schutzrechten und know-how wird eine Antwort auf die Frage nach dem spill-off der Entwicklung gesucht, um damit die Schätzung der erwarteten Einzahlungen weiter zu quantifizieren. Wir haben schon darauf hingewiesen, daß eine gegenseitige Abhängigkeit der einzelnen Beurteilungsmerkmale besteht, sie aber bei der Errechnung der Projektrangziffer offenbar unberücksichtigt bleibt, wodurch sie verfälscht wird. Hier könnte man nun daran denken, nach einer genauen Definition der Merkmale die ökonomischen Zusammenhänge zu spezifizieren, um auf diese Weise zu einer verbesserten Rangziffer zu gelangen. Die Überprüfung der Definition ist für den nur externen Beobachter ohne Datenmaterial allerdings nicht möglich. Die Verbesserung der Rangziffer könnte

-

149 -

sich, wie oben angedeutet, an einer konsequenten Berücksichtigung der Kapitalwertformel als Grundlage zur Verbindung der Merkmale zu einer Rangziffer ausrichten. Dieses Problem soll hier aber nicht diskutiert werden. Schwieriger wird die Lage dort, wo solche ökonomischen oder auch technischen Zusammenhänge zwischen den Beurteilungsmerkmalen nicht ohne weiteres vorausgesetzt werden können, wo aber gleichwohl enge Beziehungen zwischen den Merkmalen nicht auszuschließen sind. Wir zeigen dies an einem weiteren Beispiel. Die Friedrich Ebert-Stiftung verlangt von den Bewerbern um ihre Stipendien besonders deutlich die Erfüllung von drei Voraussetzungen: (1) ihre überdurchschnittliche wissenschaftliche Eignung, (2) eine ausgeprägte Reife des Charakters und (3) staatsbürgerliches verantwortungsbewußtsein 1 ). Können von einem Bewerber alle drei Voraussetzungen erfüllt werden, so erscheint bei gegebenen Auszahlungen der Nutzen aus der Förderung ausreichend hoch. Damit ist das Bewertungsproblem aber noch nicht gelöst. Es fragt sich zunächst, ob die drei Voraussetzungen unabhängig voneinander sind. Diese Frage kann durch eine ökonomische Analyse einer Antwort nicht zugeführt werden. Weiter wäre zu untersuchen, wie die Erfüllung der Voraussetzungen gemessen wird. Die praktische Lösung dieses Problems skizzieren wir an Hand des tatsächlich verfolgten Auswahlprozesses. In Abb. 2.23 ist skizziert, welchen Gang eine Bewerbung bei der Stiftung nimmt. Die Voraussetzung (1) wird durch das Sekretariat der Stiftung und den Auswahlausschuß an Hand der Antragsunterlagen (einschließlich früherer Zeugnisse), hier als Selbstdarstellung bezeichnet, sowie an Hand zweier unabhängiger Gutachten 1) Vgl. Bericht über die Studienförderung der FriedrichEbert-Stiftung im Jahre 1967, Bonn 1968, s. 15; auch: die Merkblätter der Stiftung für potentielle Bewerber.

150 -

beurteilt. Die Erfüllung der Voraussetzung (3) kann aus den Antragsunterlagen entnommen werden. Sie dokumentiert sich in der Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Partei, politischen oder konfessionellen Jugendorganisation usw. Die Erfüllung der zweiten Voraussetzung wird durch die unmittelbare Beurteilung des Bewerbers überprüft. Der Bewerbungsprozeß ist deshalb sehr auf den Antragsteller bezogen gestaltet. Der Bewerber stellt sich dem wissenschaftlichen Vorprüfer vor und er nimmt an einem Auswahlseminar teil, an dem gleichzeitig auch Mitglieder des Auswahlausschusses teilnehmen. Weiter kann die Prüfung der Voraussetzung (2) nicht geschildert werden. Der Bewerber hat nun als "Stimulus" auf bestimmte Gutachter gewirkt, die nun entsprechend ihrer Qualifikation darauf in der Auswahlsitzung "reagieren". Diese Ausdrücke werden uns später auch beim Problem der Auswahl von Forschungsprojekten wieder begegnen. Sie machen deutlich, daß hier mit der Qualifikation der Gutachter eine wesentliche zusätzliche Variable implizit in den Bewertungsprozeß eingeht. Unbekannt bleibt schließlich, wie die drei Voraussetzungen zum endgültigen Urteil der Gutachter verknüpft werden.-Durch Abstimmung wird dann entschieden, welchem Bewerber ein Stipendium zuerkannt werden soll.

-

15 I

Entscheidungsproze8: Vergabe eines StipendiuIs Friedrich Ebert-Sti ftung

~.!!:!~!!!:!:,JI----

Selbstdars tellung - - - - - - - . . ,

L-._-~IGutachter L-.---..,.IGutachter

11--- Gutachten 1 21--- Gutachten 2--'-==~I J,,;;.;,~F~""

r----I

r------------;'====LY~!]lr~fU.!9

l

Unterlagen

j

Antragsteller + Stiftungspersonal ZUI Auswatlselinar

I/issensch. Yorjlrüfer (Gutachter 3)

I

Gutachten 3

Auswahlsi tzung: I

Mehrhei tsentscheid

I

Bewilligung / Ablehnung

1 (über Sekretariat)

Abb. 2.23

-.J'l Ablehnung

(wesen~l.

forIBle Mängel)

152 -

2. Zur Ableitung verbindlicher Beurteilungsmerkmale durch eine Faktorenanalyse a. Grundlagen Wir stehen vor dem Problem, daß ein Projekt bewertet werden soll, ohne daß eine

direkt~

Messung von Zah-

lungsströmen möglich ist. Es gibt eine Vielzahl möglicher Beurteilungsmerkmale, von denen einige möglicherweise miteinander korreliert sind, da sie auf einen ihnen gemeinsamen, übergeordneten Faktor zurückgehen. Die Zahl dieser Merkmale soll möglichst verringert werden, wobei den mehrere Merkmale erklärenden "gemeinsamen Faktoren" besondere Bedeutung zukommt. Die neue Liste von Faktoren soll partiell unkorreliert sein, sie soll weiter interpretierbare Faktoren enthalten. Eine einfache, statistisch

aber schwer überprürbare

Regel wäre es, nach einem Abstimmungsverfahren mehrere Gutachter über die Auswahl der notwendigen unabhängigen Beurteilungsmerkmale befinden zu lassen. Weiter scheint die in der Psychologie entwickelte und gebräuchliche Faktorenanalyse zu führen. Wenden wir uns zunächst einer Skizze ihrer Methodik zu 1 ). Die Literatur ist sich einig darüber, daß das Problem der Reduktion von Beurteilungsmerkmalen auf unkorrelierte Faktoren gelöst werden kann, wenn hierzu auch ver1) Vgl. besonders die neuen Monographien von: Pawl~k, K., Dimensionen des Verhaltens, Bern und Stuttgart 1968; Überla, K., Faktorenanalyse, Berlin, Heidelberg, New York 1968. Einen kurzen Überblick gibt: Kistner, K.-P., Wohnwert und Faktorenanalyse, Manuskript: Bonn 1969, pass.

-

153

-

schiedene Wege vorgeschlagen werden. Faktorenanalysen gehen von einer Liste von Beurteilungsmerkmalen für ein Projekt aus, in der jedem Merkmal von jedem befragten Gutachter eine Bewertungsziffer zugelegt wird.

"Beurteilungsmerkmale können alle Prädikate

sein, die man einem Beurteilungsgegenatand zuordnen kann, das heißt alle Aussagen, die man mit ihm verbinden kann, Reaktionen, die zeitlich oder in irgend einer anderen Weise mit ihm verknüpft sind o.ä.

"1) • W1r .

wollen diese Menge von Prädikaten auf solche einschränken, die die Erwünschtheit eines Beurteilungsgegenstandes, also des Forschungsprojektes, deutlich werden lassen. Bei den zu bestimmenden wichtigen und voneinander unabhängigen Prädikaten handelt es sich um verdeckte, nicht erhobene oder nicht erhebbare gemeinsame Faktoren, die als übergeordnete Begriffsmerkmale hinter Gruppen von Beurteilungsmerkmalen stehen. Die Liste der Beurteilungsmerkmale kann für Gruppen von Projekten ebenso aufgestellt werden wie für einzelne Projekte. Der Hoffnung, durch diese Einschränkung genauere Informationen zu erhalten. wird durch die Tatsache entgegengewirkt, daß je spezieller die Betrachtungsweise wird. desto enger der Kreis möglicher Gutachter zu ziehen ist. Das ist bedeutsam, weil die Angaben der Gutachter statistisch ausgewertet werden sollen. Die Lage der Signifikanzgrenzen bestimmter Kennzahlen hängt aber unmittelbar von der Anzahl der Beobachtungen ab. Hierauf kommen wir nochmals zurück.

1) Micko, H.C., Die Bestimmung subjektiver ÄhnliCh-

keiten mit dem semantischen Differential, Zeitschrift für experimentelle und angewandte Psychologie, Bd. 9, 1962, S. 242-280, hier S. 244

154 -

Die beobachteten Beurteilungsmerkmale von einer Gruppe von Gutachtern versucht man in der Faktorenanalyse nun in der Regel durch eine Linearkombination') von sogenannten Faktorwerten zu erklären. Die Faktorwerte stellen den Zusammenhang von Faktoren und Beobachtungen her, sie lassen die Bedeutung eines Faktors für einen Gutachter erkennen. Sie werden durch Koeffizienten gewichtet, die Faktorladungen heißen. Diese stellen den Zusammenhang von Faktoren und Beurteilungsmerkmalen dar. Deshalb sind wir in erster Linie dar an interessiert, sie zu erfahren. Da sowohl Faktorladungen als auch Faktorwerte unbekannt sind, kann eine Lösung des Problems der Erklärung der beobachteten Merkmale eines Projekts nur nach Einführung zusätzlicher Annahmen vorgenommen werden. Eine unserem Problem entsprechende Standardannahme ist nun, daß die Faktorwerte statistisch unabhängig voneinander sind. Eine Matrix der partiellen Korrelationskoeffizienten der Faktorwerte würde also nur eine Eins für jedes Element ihrer Hauptdiagonale ausweisen, im übrigen sind die Eintragungen Null. Unter dieser Annahme können zunächst die Faktorladungen erklärt werden. Hierzu stehen zwei Standardmodelle zur Verfügung: das Hauptkomponentenmodell und das Modell mehrerer gemeinsamer Faktoren. Da der zweite Ansatz vor allem den Vorteil aufweist, nur die ein Merkmal beeinflussenden Faktoren, Zufallseinflüsse und Meßfehler getrennt von den mehreren Merkmalen gemeinsamen Faktoren auszuweisen, ist dieser das für ökonomische Analysen vorzuziehende ModeI1 2 ).

1) Die Aufhebung der Linearitätsannahme diskutiert besonders: McDonald, R.P., A General Approach to Nonlinear Factor Analysis, Psychometrika, Vol. 27,

1962, s. 397-416

2) Vgl. Kistner, K.-P., Wohnwert und Faktorenanalyse, op.cit., s. 49

-

J 55 -

Die Extraktion von Faktoren aus den Beobachtungsmerkmalen erfolgt nun nach einer Methode der

Fakto~ex­

traktion. Ausgangspunkt dieser Methoden ist die Matrix der partiellen Korrelationskoeffizienten der Beobachtungsmerkmale, worin die Werte auf der Hauptdiagonalen durch Schätzwerte (sogenannte Kommunalitäten) ersetzt werden. Auf diese.' Matrix wird die Extraktionsmethode angewendet, wobei die von Hotelling entwickelte Hauptachsenmethode im Vordergrund steht. Sie führt zu einer Anzahl von Faktorladungen, die in der Reihenfolge ausgewählt werden, wie sie den höchsten Beitrag zur Erklärung der jeweils verbleibenden Varianz der Beobachtungen liefern. Die Zahl der notwendigen Faktoren zu bestimmen, ist einerseit,s ein statistisches Problem 1 ). Andererseits aber ist die Forderung nach einer sinnvollen Interpretation der Faktoren zu beachten, die die statistisch möglichen Extraktionen einschränken kann. Bisher ist das Ergebnis der Analyse eine Aussage darüber, daß statt einer großen Zahl von Beurteilungsmerkmalen eine geringere Zahl von Faktoren, die jeweils mehrere Merkmale erklären, die Varianzen der beobachteten Beurteilungen ausreichend genau erklärt. Auf diesem gegebenen Niveau der Genauigkeit soll nun eine Interpretation der Faktoren ermöglicht werden. Statistisch geschieht das durch eine solche Transformation der Faktoren, daß möglichst nur zwei Gruppen von Beurteilungsmerkmalen für jeden Faktor zu unterscheiden sind: solche, die sehr hohe (nahe bei Eins liegende) Faktorladungen aufweisen und solche, die sehr niedrige (nahe bei Null liegende) Faktorladun1) Vgl. Überla, K o

, Faktorenanalyse, op.cit., S. 12), der glaubt, daß hierfür etwa 20 Verfahren verfügbar sind. Ein neueres Verfahren gibt: Horn, J.L., A Rationale and Test for the Number of Factors in Factor Analysis, Psychometrika, Vol. )0, 1965. S. 179-185

-

156 -

gen aufweisen. Das geschieht durch die sogenannte Rotation der Hauptachsen zur Einfachstruktur. Die Forderung nach gegenseitiger Unabhängigkeit der Faktoren wird dabei nicht aufgegeben 1 ). Trotz dieser statististhen Möglichkeiten wird in der Psychologie die Interpretation der Faktoren teilweise abgelehnt, wenn damit nach einem Aufschluß über Grundfunktionen des Verhaltens gesucht werden soll. Konsequent ~ührt diese Auffassung dazu 2 ), die Faktoren nur noch zu numerieren: es wird dann offensichtlich, daß bei der Beurteilung die Faktoren 1,2,

0'0

unabhängig

voneinander wirken, unausgesprochen bleibt dagegen, welches diese Faktoren sind 3 ). Würde mit der Beschränkung auf die Datenreduktion die einzig mögliche Leistung der Faktorenanalyse erbracht sein, so müßte sie für die Forschungsplanung als ein unbrauchbares Instrument zurückgewiesen werden, da hier die den interessierenden Beurteilungsmerkmalen unterliegenden Faktoren auch benennbar sein sollen.

1) Das würde geschehen, wenn die Faktorachsen nach ihrer Rotation nicht mehr senkrecht aufeinander stehen würden. 2) Vgl. Burt, C., The Factors of the Mind: An Introduction to Factor Analysis in Psychology, New York 1941, pass.

3) Vgl. zur Illustration: Oskamp, S.,und A. Hartry,

A Factor-Analytic Study of the Double Standard in Attitudes Towards U.S. and Russian Actions, Behavioral Science, Vol. 13, 1968, S. 178-188, hier bes. S. 183. Torgerson illustriert das Problem '. treffend: "An interpretation that says simply 'it's an animal' is somewhat more satisfying than one that says 'it has a high loading on animalness ' •• ". Torgerson, W.S., Multidimensional Scaling of Similarity, Psychometrika, Vol. 30, 1965, S. 379-393, hier S. 391.

-

157 -

Den vorgetragenen Überlegungen steht nun nicht nur in der Psychologie selbst eine starke Gegenmeinung gegenüber, die vor allem durch Thurstone gestützt worden ist 1 ). Es erscheint auch möglich, daß Eigenschaften von Forschungsprojekten weniger komplexe Verhaltensreaktionen auslösen, als dies in anderen Versuchssituationen der Fall sein mag, so daß auch die zu extrahierenden Faktoren leichter benennbar erscheinen. Darauf scheinen Faktoranalysen im Bereich wirtschaftlicher und sozialer Umwelten hinzudeuten 2 ). Kritisch ist weiter zu bemerken, daß apriori nicht immer alle entscheidenden Beurteilungsmerkmale erfaßt sein können. Die ermittelten Faktoren geben also in machen Fällen deshalb kein Bild zur Beurteilung einer Situation ab, weil sie nicht aus der Gesamtheit tatsächlich von den möglichen Gutachtern benutzten Be-

1) Vgl. Pawlik, K., Dimensionen des Verhaltens, op. cit., S. 33 2) Vgl. Baehr, M.E.,und R. Renek, The Definition and Measurement of Employee Morale, Administrative Science Quarterly, Vol. 3, 1958, S. 157-184, hier S. 175 f.- Dagegen verzichtet D.E. Farrar, The Investment Decision Under Uncertainty, Englewood Cliffs/N.J. 1962, S. 42 f.,ganz auf eine Interpretation der Faktoren. - Daß die apriori vorhandene Information eine Interpretation sehr verbessern kann, zeigt die Analyse von Computer-Typen durch Green, P.E., und F.J. Carmone, The Performance of the Computer Market, A Multivariate Approach, TIMS Meeting Cleveland 1968, pass. Die Autoren finden, daß von 12 Charakteristika von Rechenanlagen zwei 58 % der Beobachtungsvarianz erklären, nämlich "speed" und (storage) "capacity". Fünf Faktoren erklären 88 % der Varianz. Vgl. das mit den Annahmen, die zur Abb.Z.2 führten.- Das Betriebseinkommen pro Arbeitskraft bestimmter landwirtschaftlicher Betriebe kann durch einen Betriebsgrößenfaktor und einen natürlichen Standortfaktor erklärt werden: Vgl. v. Urff, W., und Wo Ort, Zur Theorie der Faktorenanalyse und ihrer Anwendung in der agrarökonomischen Forschung, Berichte über Landwirtschaft, N.F., Bd. XLVI, 1968, So 15-46.- Vgl. die Bestimmung von Wohnwerten durch Faktorenanalyse bei: Kistner, K.P., Wohnwert und Faktorenanalyse, op.cit., bes. S. 67.

158 -

urteilungsmerkmale gewonnen werden 1 ). Auch diese Beobachtung hat zur Folge, daß die Zahl der Gutachter möglichst groß gewählt wird.-Die analytische Arbeit der Faktorenanalyse wird abgeschlossen durch die Bestimmung der Faktarwerte, also die Messung der Bedeutung jedes Faktors rür jede Versuchsperson bei der Erklärung der beobachteten Merkmale. Anders als in der PSYChologie ist in der Ökonomie (und so auch bei der Bewertung von Forschungsprojekten) der Mittelwert dieser Faktorwerte rür alle Gutachter eher entscheidend als 1hre Dispersion. Die Betrachtung der

Mittel~

werte setzt voraus, daß die Analyse mit den tatsächlich beobachteten Größen durchgerührt wird, nicht mit den häurig gebräuchlichen standardisierten Merkmalswerten 2 ) •.. Die mittleren Faktorwerte lassen die Bedeutung erkennen, die ein durchschnittlicher Gutachter jedem Faktor zur Erklärung der Projektbewertung beimißt. b.

Die Mindestzahl der notwendigen Gutachter

Wir wollen nun versuchen, die personellen Voraussetzungen der Faktorenanalyse zur Forschungsplanung im Unternehmen abzuschätzen. Bisher wurde nur gesagt, daß mehrere Gutachter zur Feststellung der Beobachtungen herangezogen werden müssen. Eine AbSChätzung für die notwendige Anzahl dieser Gutachter wurde nicht gege1) Wenn auch Gutachter glauben, daß Marmelade nur nach ihrem Süßegrad beurteilt werde, so müssen das nicht auch die Verbraucher glauben: Vgl. Gr~dgeman, N.T., A Tasting Experiment, in: Quantitative Techniques in Marketing Analysis, R.E. Frank, A.A. Kuehn und W.F. Massy, Herausg., Homewood/Ill. 1962, 5.142-152 2) Auf die theoretischen Schwierigkeiten bei der Bestimmung der Faktorwerte, insbesondere, wenn die Faktorladungen nach dem Modell mehrerer gemeinsamer Faktoren bestimmt wurden, weist Kistner hin (Kistner, K.-P., Wohnwert und Faktorenanalyse, op.cit., s. 43 ff., 49 f.). Wir schließen uns seiner Argumentation an.

- 159

ben. Eine Untergrenze hierfür gewinnen wir aus dem sogenannten Bartlett-Test I. 1 ) Bartlett stellt fest, daß die Extraktion eines ersten Faktors aus der Matrix der partiellen Korrelationskoeffizienten R zwischen m Beobachtungswerten bei n Gutachtern nur erlaubt ist, wenn die gesamte Korrelationsmatrix signifikant ist. Die Signifikanz wird geprüft durch den Vergleich der annähernd ~2-verteilten Testgröße , 2

X

= -

(n -

2m + 5 ) In (det R)

6

mit dem Abszissenwert der

'X 2-Verteilung

bei m(m-l )/2

Freiheitsgraden und vorgegebenem Sicherheitsniveau. Da ~2 bei vorgegebenem Sicherheitsniveau nur noch von m abhängt und der erste Faktor extrahiert werden kann, 2 2 , setzen wir als Grenze 2 = falls 2. Der

'X

'X

X

'X

erste Faktor ist deshalb von besonderer Bedeutung, weil er in der Hauptachsenmethode den größtmöglichen Beitrag zur Erklärung der Beobachtungsvarianz liefert. Wir beobachten dann n durch Auflösung der angegebenen Gleichung für den Bartlett-Test in Abhängigkeit von Variationen über mund det R: ln(det R)

•

In Tab. 2.5 geben wir das kleinste ganzzahlige Ergebnis < n >

~

n dieser Berechnungen für ausgewählte Werte

der Variablen bei einem Sicherheitsniveau von 95

%

wieder. Höhere Sicherheitsanforderungen lassen die Tabellenwerte ansteigen. 1) Vgl. Bartlett, M.G., Tests of Significance in Factor Analysis, British Journal of Psychology, Stat. Sec., Vol. J, 1950, s. 77-85

-

160 -

Tabelle 2.5 Die Mindestzahl von Gutachtern zur Extraktionen eines ersten Faktors.

det R

0,001

0,01

0.1

ln(det R)

-6,9078

-4,6052

-2,3026

-1,201

-0,690

11

6

0,5

0.3

m= 5 m= 7

7 11

18

29

8

18

31

51

m=10

14

18

32

54

92

Die Determinante der Matrix R hängt von der Größe und Verteilung der partiellen Korrelationskoeffizienten zwischen den Beobachtungen ab. Hierfür sind apriori keine genauen Angaben möglich. Wir beobachten, daß det R in praktisch bedeutsamen Fällen nahe bei Null liegtl). Da sich die Determinante auch als das Produkt streng positiver Eigenwerte der Korrelationsmatrix darstellen läßt, ist det R immer positiv. Läßt man In (det R) dem Grenzwert -

00

zustreben, so er-

hält man als Grenzwert für die Minimalzahl der Gutachter bei m = 5

*

= 3,

bei m = 7

*

= 4 und

bei m = 10 * == 5. Wir sehen nun, daß schon die Extraktion des ersten Faktors aus einer geringen Zahl von Beurteilungsmerkmalen eine Zahl von Gutachtern erfordert, die in vielen einzelnen Unternehmen schwerlich gefunden werden kann. Die Zahl kann möglicherweise erreicht werden, wenn man (1)

keine spezielle, nur auf ein Projekt zugeschnittene Sachkunde der Gutachter verlangt und

1) Vgl. Kistner, K.P., Wohnwert und Faktorenanalyse, op.cit., s. 36. Bei 29 Beurteilungsmerkmalen ermittelt man aus Tab. 8, ebenda, det R = 75 • 10- 7 •

-

(2)

t61

den Kreis möglicher Gutachter über Angehörige den eigenen Unternehmens hinaus zu erweitern versucht.

Eine mehrfache Befragung derselben Gutachter läßt keine Lösung des Problems erwarten, da die Natur der Projekte gerade so ist, daß voneinander unabhängige Urteile über wiederholte Befragungen derselben Personen zu denselben Projekten kaum zustandekommen werden. Einer gegebenen Zahl von Gutachtern kann man sich bei der Faktorenextraktion vor allem dadurch anpassen, daß man das Sicherheitsniveau für die Testgröße senkt. Hierdurch wird die erwartete Qualität der Ergebnisse allerdings ebenso verschlechtert werden, wie d1esdurch die unter (1) oben vorgeschlagene Maßnahme der Fall ist. Unterstellt man, daß die Möglichkeit, geeignete Gutachter im eigenen Unternehmen zu finden, mit der Größe des Unternehmens zunimmt, so muß man schließen, daß mit zunehmender Unternehmensgröße die Möglichkeit zur Anwendung der Faktorenanalyse bei gegebenen Anforderungen an ihre Genauigkeit zunimmt. Bei gegebener Zahl der zu extrahierenden Faktoren kann andererseits die Sicherheit der Analyse in großen Unternehmen höher sein als in kleinen Unternehmen. c.

Ergebnisse der Faktorenanalyse

Können insbesondere die personellen Voraussetzungen der Faktorenanalyse erfüllt werden, so sind für die Projektbewertung aus ihrer Anwendung unterschiedliche Ergebnisse zu erwarten.

-

162 -

Die Untersuchungen können einmal zur Aufdeckung bisher unbeachteter, weil durch einzelne Beurteilungsmerkmale nur unvollkommen berücksichtigter Faktoren führen. Betrachtet man den Prüfungsbogen der Abb.

18 (5.58) als

eine Merkmalsliste, so könnte zum Beispiel folgen, daß die Zeitschätzungen der Zeilen 3 und 8 einen Faktor stark aufladen und zu einem vergleichsweise hohen Faktorwert führen. Es lohnt sich dann zu prüfen, ob in den Merkmalen alle Aspekte der zeitlichen Entwicklung des Projekts erfaßt werden konnten. Dann ist zu untersuchen, wie der sichtbar gewordene Faktor zu messen ist. Die Faktorladungen durch Merkmale der erweiterten Liste können hierauf Hinweise geben. Zum zweiten können die Untersuchungen zur Bestätigung solcher als unabhängig und bedeutend bekannter Faktoren führen, deren Messung auf direktem Wege nicht möglich erscheint. Im Beispiel könnte man also

~inden,

daß die den spill-off messenden Beurteilungsmerkmale der Zeilen 12, 13 und 17 einen Faktor aufladen. Durch die höchste Faktorladung wird ein Hinweis auf dasjenige Merkmal gegeben, das bei ähnlichen Projektbeurteilungen mit ausreichender Genauigkeit allein zur Quantif'izierung des Einflusses dieses Faktors herangezogen werden kann. Schließlich können die Faktorwerte anzeigen, daß bisher als bedeutend angesehene Faktoren für die vorgesehenen Projektbeurteilungen tatsächlich von untergeordneter Bedeutung sind. Damit sind Hinweise auf vereinfachte Verfahren der Datenerhebung möglich, da man bei der Datensammlung zunächst auf die so bezeichneten unbedeutenden Faktoren verzichten kann. Durch diese drei Gruppen von Ergebnissen wird der Rahmen für die Zusammensetzung eines Fragebogens zur Projektbeurteilung abgesteckt. Er wird durch die Befragung der oben diskutierten Mindestzahl von Gutach-

-

163

-

tern gewonnen. Antworten zur Projektbeurteilung in derselben Klasse von Projekten müssen aber nicht von einer ebenso großen Zahl von Gutachtern gewonnen werden. Aus den Antworten dieser letzten Gruppe von Juroren wird - mit oder ohne expliziter Gewichtung ihrer Urteile - nach bestimmten, faktorabhängigen Verknüpfungsregeln der Projektwert ermittelt. Wir schlagen also im Prozeß der Prajektbewertung einen mehrstufigen Prozeß vor, der in seiner ersten Stufe aus der Sammlung von Beurteilungsmerkmalen für Projekte einer Klasse besteht und die Bestimmung der Faktoren aus dieser Liste durch die Befragung von verhältnismäßig vielen Gutachtern umfaßt. In einer zweiten Stufe kann die gewonnene Liste von Faktoren auf die Projektbewertung durch Befragung ähnlich qualifizierter, aber möglicherweise kleinerer Jurorengruppen angewendet werden. 111. Zur Organisation des Informationsflusses zwischen Gutachtern

A.

Projektauswahl ohne Rückfluß von Informationen

Wir greifen nun die Frage auf, in welcher Weise Gutachter oder Gutachtergruppen bei der Projektbeurteilung zusammenarbeiten, um zu einer endgültigen Ablehnung, Teilablehnung oder Bewilligung eines Projektes zu kommen. Dabei wird vorausgesetzt, daß jeder Gruppe von Gutachtern Beurteilungsfaktoren bekannt sind, unabhängig davon, ob sie frei gewählt werden oder verbindlich vorgegeben sind. Die Verknüpfungsregeln der einzelnen Bewertungen der Faktoren zur Projektrangziffer sind von den Faktoren selbst (und damit auch dem Ziel des Unternehmens) abhängig.

-

164 -

1. Über Beurteilungsebenen Wir führen hier den Begriff der Beurteilungsebene ein, um die folgenden Ausführungen leichter und kürzer erklären zu können. Unter einer Beurteilungsebene verstehen wir eine Menge von Gutachtern, die ihr Urteil über ein Forschungsprojekt grundsätzlich unabhängig voneinander, das heißt ohne gegenseitige Bindungen oder Kompensationen, abgeben und mit einzelnen oder Gruppen innerhalb und außerhalb der Beurteilungsebene im Entscheidungsprozeß über ein Forschungsprojekt Informationen austauschen können. Bei einer Beurteilungsebene kann es sich um ein Komitee handeln,

in dem dann

zwar die einzelnen Mitglieder sich durch gegenseitigen Austausch von Informationen (= Kommunikation) beeinflussen können,

in der Abgabe ihrer Urteile aber kei-

nen Bindungen unterliegen. Es kann sich andererseits aber auch um getrennt arbeitende (keine Kommunikation austauschende) und in der Abgabe ihrer Urteile ebenso ungebundene Gutachter handeln. Die Aufgaben einer Beurteilungsebene bestehen in der Suche nach Information,

ihrer Aufnahme,

ihrer Verar-

beitung zu einer Entscheidung und schließlich der Weitergabe von Information. Die Entscheidungen können sich auf einzelne Komponenten zur Beurteilung eines Projekts ebenso beziehen wie auf ein ganzes Projekt. Bezieht sich die Entscheidung einer Beurteilungsebene auf die Bewertung mindestens eines ganzen Projekts, so bezeichnen wir diese Beurteilungsebene als die letzte Beurteilungsebene. Daraus folgen zwei Aussagen über Beurteilungsebenen: (1) Es muß höchstens so viele Beurteilungsebenen geben, wie Komponenten zur Beurteilung eines Pro-

- 165

jekts unterschieden werden können 1 ). Die Zahl und Art der zu beurteilenden Komponenten stecke den Kompetenzbereich einer Beurteilungsebene ab. (2) Es müssen Regeln über den Informationsaustausch zwischen Beurteilungsebenen aufgestellt werden (Kompetenzsystem) , wenn eine endgültige Entscheidung gefällt werden soll, ohne daß die letzte Beurteilungsebene gleichzeitig die einzige Beurteilungsebene ist. Dieses System von Regelungen kann mit dem Entscheidungssystem verknüpft sein. Es ist möglich, daß (a) immer nur eine bestimmte Beurteilungsebene die letzte Beurteilungsebene ist. Andererseits ist denkbar, daß (b) bestimmte Arten von Informationen jeweils eine bestimmte Beurteilungsebene zur letzten Beurteilungsebene werden lassen, ohne daß dies immer dieselbe Ebene ist. Die Entscheidung über ein ganzes Projekt durch eine letzte Beurteilungsebene kann einmal endgültig sein. Dann haben wir ein Modell des Informationsaustauschs vor uns, das auf einen Rückfluß von Informationen als Reaktion auf die Entscheidung verzichtet. Dieser Verzicht ist im Falle einer Ablehnung endgültig. Im Falle einer Bewilligung kann er nur vorläufig wirksam sein. Er wird aufgehoben, wenn es im Rahmen der Kontrolle einer Entscheidung zu neuem Informationsaustausch kommt.

1) Vgl. Albaeh, H., Entscheidungsprozeß und Informationsfluß in der Unternehmensorganisation, in: TFB-Handbuchreihe, 1. Bd.: Organisation, Berlin, Baden-Baden 1961, S. 355-402, hier S. 375, über Abteilungsbildung in Organisationen.

-

166 -

Die Entscheidung kann aber auch vor1äufig sein in dem Sinne. daß neue Informationen vor einer endgti1tigen Entscheidung ver1angt werden. Dann steht dem Initiator eines Projekts (oder einer schon früher durch1aufenen Gutachtergruppe) die Mög1ichkeit offen. durch die Abgabe neuer Informationen an die dafür vorgesehene Beurtei1ungsebene eine endgti1tige Entscheidung so zu beeinf1ussen. daß die neue Information die Bewertung eines Projekts ändert. Dieses Mode11 des Informationsaustauschs umfaßt den direkten Rückf1uß von Informationen a1s Reaktion auf eine vor1äufige Entscheidung. Im f01genden interessiert uns der Ver1auf des Infor-

mationsf1usses vom Projektinitiator oder Antragste11er über verschiedene Beurtei1ungsebenen zu diesem zurück. Zum anderen werden wir verschiedene Typen von Beurtei1ungsebenen kennen1ernen. Beide Beobachtungen s011en mit den Eigenarten des Entscheidungsprozesses verbunden werden. Die Hoffnung, F01gerungen aus diesen Betrachtungen auch quantitativ zu be1egen, scheitert am Feh1en einer zugäng1ichen, nach Beurtei1ungsebenen geg1iederten Statistik der befragten Institutionen. Die tei1weise veröffent1ichten Gesamtergebnisse des Auswah1prozesses vermischen aber die auf die Organisation der Institutionen und ihre finanzie11en Beschränkungen zurückzuführenden Einf1üsse so. daß kein sch1üssiges Bi1d von der Wirksamkeit verschiedener Beurtei1ungsebenen gewonnen werden kann. 2.

Die Ab1eitung des Projektwerts aus der Autorität des Projektinitiators

In sehr jungen Forschungsgruppen und in s01chen Forschungsabtei1ungen. die 1aufende Beratung anderer Abtei1ungen derse1ben Organisation zu ihren Aufgaben zählen, wurde beobachtet. daß die Autorität eines Auftraggebers direkt die Prioritätsziffer einer For-

- 167 -

schungsaufgabe

best~t.

Unter Autorität wird dabei

die durch die Stellung des Auftraggebers in der Hierarchie der Organisation verliehene Autorität verstanden, doch wird gelegentlich auch persönliche Autorität als Einflußfaktor auf die Gestaltung der Rangfolge der Aufgaben nicht zUrÜckgewiesen 1 ). Diese Beobachtung stimmt zum Beispiel mit einem von Radnor veröffentlichten Befragungsergebnis überein, wonach "viele Führungskräfte versuchen, das Tätigkeitsgebiet ihrer Gesellschaft auf solche Felder zu konzentrieren, die sie glauben, am besten zu verstehen" 2) Im vorliegenden Falle gibt es also einen Projektinitiator, der Informationen an eine Beurteilungsebene gibt, die zum Beispiel als Forschungsabteilung zugleiCh diese Informationen als bedingte Arbeitsanweisung versteht. Ein Rückfluß von Informationen zur Abstimmung zwischen den Auftraggebern verschiedener Autoritätsebenen kommt nicht vor. Wird die Autorität des Auftraggebers zur Bewertungsgrundlage von Forschungsprojekten, können erhebliche Fehlleitungen der eingesetzten Mittel vorkommen. Simon sieht Autorität als eine Beziehung an, die ein Gruppenverhalten koordiniert, indem individuelle Entscheidungen eines Untergebenen den ihm mitgeteilten Entscheidungen eines Vor1) Die Lösung von Konflikten, die durch limitierte Kapazitäten der Forschungsabteilungen und grundsätzlich unlimitierte Wünsche nach ihrer Beanspruchung entstehen, erfolgt durch Anerkennung einer "Befehlseinheit im engeren Sinne": "an individual may receive orders from several superiors, but in case of a conflict there is one and only one whom he is supposed to obey". Simon, H.A., Administrative Behavior, 3.A., New York, London 1965, S. 141 2) Radnor, M., The control of Research and Development by Top Managers in Large Decentralized Companies, Diss. Northwestern University, Evanston/Ill. 1964, S. 226

168 -

gesetzten untergeordnet werden 1 ). Die im konkreten Fall anerkannte "Befehlseinheit im engeren Sinne" kann deshalb zu Fehlleitungen führen, weil eine Abstimmung der Bedeutung der einzelnen Projekte im Hinblick auf das Unternehmensziel nicht oder nur ex post erfolgt, wenn die Kommunikation zwischen den Befehlsträgern nicht gewährleistet ist. Der Untergebene ist aus dem Bewertungsprozeß ausgeschlossen, subjektive und objektive Rationalität 2 ) können voneinander abweichen. Vor allem ist auch nicht generell ein Zusammentreffen von "expertise" und "authority" gesichert, so daß Autorität also zu einer "authority of ideas" werden könnte. Darin weicht dieser Fall von der der amerikanischen Marine vorgeschlagenen Planungsregel ab 3 ). Die Gesamtmenge der verfügbaren Ressourcen für bestimmte Zwecke und die weitere Aufteilung dieser Menge werden dann nach Machtverhältnissen

besti~t,

die nicht notwendig einen optimalen

Einsatz der Ressourcen widerspiegeln. 1) Simon, H.A., op.cit., s. 134. Vgl. S. 11, 123 ff: "A subordinate is said to accept authority whenever he permits his behavior to be guided by the decision of a superior, without independently examining the merits of that decision. When exercising authority, the superior does not seek to convince the subordinate, but only to obtain his acquiescence". 2) 5imon, H.A., op.cit. s. 76. - In diesem Zusammenhang mag auch der Verweis auf solche Experimente gestattet sein, die die Organisationsstruktur einer Gruppe und ihre Fähigkeit zur Lösung bestimmter Aufgaben in Zusammenhang bringen: Guetzkow, H.,und H.A. 5imon, The Impact of Certain Communication Nets upon Organization and Performance in TaskOriented Groups, MS, Vol. 1, 1955, s. 233-250; Mulder und Mauk, Communication Structure, Decision Structure and Group Performance, Sociometry, Vol. 23, 1960, s. 1-14. Hiernach kann die Behauptung, daß eine streng hierarchische Organisationsstruktur zu verbesserten Lösungsergebnissen führe, allerdings nicht gesichert erscheinen. 3) Siehe oben, 5.142.- Vgl. Simon, H.A., op.cit., 5 • 1 0, 8 1, 1 37 ff.

-

3.

169 -

Die Ableitung des Projektwerts durch Abstimmung bei gleichberechtigten Projektinitiatoren

Eine Alternative könnte vorsehen, daß alle Projektinitiatoren gleichberechtigt sind, damit nicht der Projektwert durch den Initiator selbst bestimmt wird. Eine Entscheidung über den Projektwert kann dann zunächst auf einer Beurteilungsebene erfolgen, wobei ein oder mehrere Gutachter mitwirken können. Es werden aber keine Versuche unternommen, unberücksichtigte Forderungen oder abweichende Ansichten des Projektinitiators durch einen mehrfachen Informationsaustausch zwischen ihm und der Beurteilungsebene abzubauen. Ein

~odell

dieser Form findet sich im

Herause~berbei­

rat wissenschaftlicher Zeitschriften annähernd verwirkli.cht. Ein Publik3.tionswunsch in der Form eines Aufsatzes wird drei Gutachtern vorgelegt. Sie bilden eine Beurteilungsebene, das heißt auch, daß ,ie ihre Urteile unabhängig voneinander abgeben. Das Urteil ist eine Entscheidung jedes Gutachters über die Annahme oder Ablehnung des Aufsatzes. Diese Urteile werden in der Regel gleich gewichtet und so verbunden, daß die Mehrzahl der Empfehlungen zur Annahme oder Ablehnung des Aufsatzes über seine endgültige Behandlung entscheidet. Eine Diskussion zwischen den Gutachtern oder zwischen Gutachtern und Autor findet nicht statt, oder, falls sie stattfindet, beeinflußt sie die Urteilsbildung nicht. Durch die Einführung mehrerer Beurteilungsebenen wird dieses Modell erweitert. Um im oben angegebenen Beispiel zu bleiben, kann man sich vorstellen, daß von einem Verlagssachbearbeiter zunächst die formalen Erfordernisse an eine Veröffentlichung geprüft werden und erst dann eine wissenschaftliche Prüfung des Inhalts erfolgt.

- 170 Grundgedanke einer solchen Erweiterung ist es, die unterschiedlich schwierig festzustellenden Beurteilungsmerkmale nicht durch Überforderung der Qualifikation der Gutachter zu verfälschen, wenn der Antrag auf eine an der Qualifikation der Gutachter gemessen zu niedrige Beurteilungsebene kommt. Unterschiedliche Qualifikation bedeutet auch Verfügungsmacht über unterschiedliche Mengenvon Wissen, was wiederum unterschiedliche Grade von Unsicherheit in der Urteilsfindung impliziert 1 ). Wird nun ein positiv oder negativ zu beurteilendes Projekt als solches nicht erkannt, so können Opportunitätskosten entstehen, die als verhinderte Einzahlungen messbar sind, andererseits können vermeidbare Auszahlungen gemessen werden. Nun ist aber auch zu beachten, daß die höher bewertete Zeit der höher qualifizierten Gutachter nicht durch Probleme gebunden werden sollte, die auf niedrigeren Beurteilungsebenen abschließend hätten behandelt werden können. Dadurch können die Kosten der Entscheidungsfindung unmittelbar gesenkt werden. Jede Beurteilungsebene kann natürlich weiterhin zur letzten Beurteilungsebene für Anträge werden, die die auf dieser Ebene zu prüfenden Merkmale nicht erfüllen. Ist der Entscheidungsprozeß als Entscheidungssequenz (nicht als Entscheidungshierarchie) organisiert gedacht 2 ), so wird ein Projekt um so höher beurteilt, je mehr Beurteilungsebenen es durchläuft. Das Problem der Projektbewertung kann so zu einem Problem der Zu1) "Uncertainty is simply the complement of knowledge; when I speak of different bodies of knowledge, I could equally well speak of different degrees of uncertainties". Diese subjektivistische Betrachtung liegt hier zugrunde. Siehe: Arrow, K.J., Control in Large Organizations, MS, Vol. 10, 1964, s. 397-408, hier S. 404 (The Stanford Institute for Mathematical Studies in the Social Sciences, Reprint No. 77) 2) Vgl. Albach, H., Entscheidungsprozeß und Informationsfluß •••• , op.cit., S. 383

171 -

sammenstellung geeignet qualifizierter Gutachter auf verschiedenen Beurteilungsebenen werden. Durch diese Überlegungen wird die tatsächliche Zahl von Beurteilungsebenen zwischen Eins und der Maximalzahl festgelegt. Man strebt einer "absolut optimalen Organisationsform" zu, in der die Mittel jeder Beurteilungsebene "variabel und im einzelnen aus den Aufgaben und damit aus dem gesamten Entscheidungsprozeß selbst optimal zu bestimmen sind"l). Die Forderung nach optimaler Bestimmung der Mittel schließt hier die Berücksichtigung der Qualifikation der Juroren und ihrer Auswirkungen auf die Besetzung und Zahl von Beurteilungsebenen ein. Wird eine beliebige Beurteilungsebene durch bestimmte Arten von Informationen zur letzten Beurteilungsebene, so müssen den Gutachtern dieser Ebene die Ergebnisse der Prüfungen in den vorgelagerten Ebenen bekannt gemacht werden, wenn die dort erarbeiteten Urteile in die eigene Entscheidung übernommen werden sollen. Ein Beispiel hierfür ist durch den Entscheidungsprozeß über die Vergabe eines Stipendiums durch die Alexander von Humboldt-Stiftung an einen ausländischen Bewerber für ein Studium in Deutschland gegeben. (Vgl. hierzu Abb. 2.24; hier bleibt allerdings unbeachtet. daß dem Bewerber vor Antritt seiner Studien in Deutschland bestimmte Auflagen, zum Beispiel über die Verschaffung von Sprachkenntnissen. gemacht werden können. wodurch ein die Entscheidung modifizierender Informationsrückfluß zustande kommen kann.) In diesem Falle können wir vier Beurteilungsebenen unterscheiden. Auf der ersten Beurteilungsebene stehen die vom Antragsteller selbst bemühten Gutachter, es folgt das sachkundige Personal des Stiftungssekretariats, auf der dritten Ebene ein vom Sekratariat bestellter Gutachter und schließlich der Auswahlausschuß, in dem je nach der Interessenlage seiner verschiedenen Gruppen von Mit1) Ebenda, S. 376

-

172

-

Entscheidungsprozeß: Vergabe eines Stipendiums an Ausländer

Alexander von Humboldt-Sti ftung

1Antragsteller 1---'" Selbstdarstellung - - - - - - - - - - , I ----·~IIl§Gu~t!.!ac:!!.htl!e.!:..rjJ1!-- Gutachten 1 - - ' - - - - - - - -... IGutachter 21-- Gutachten 2~ ~~~=u 1-1

j

Vorschlag, Exzerpt

•

Vorschlag Euerpt

Vorschlag, Exzerpt

l~gen

lagen

I + Original unter- + Originalunter-

j

+

Übrige Mitgl. d. Auswahlaussch.

Gutachten 3

• {Fa;n~ertreter - 1.

/

Gutachter 3 (Beabs. deutsche Anlaufstelle )

Auswahlaussch. Gutachten 3 Auswahlsi tzung I

IIehrhei tsentscheid

I

Bewilligung I Ablehnung

I

(über Sekretariat)

Abb . 2. 2lf

-

173 -

gliedern an diese unterschiedliche Informationen gelangen,

Eine Entscheidung wird dann durch einen

Mehrheitsbeschluß herbeigeführt, B.

J!rojektauswahl rait Ruckfll!lJ von Informationen uber den Projektwert bei gleichberechtigten Projektinitiatoren

1.

Informationsrückfluß zwischen

ein~elnen

Beur-

teilungsebenen Einen Rückfluß von Informationen kann man sowohl zwischen einzelnen Beurteilungsebenen als auch zwischen Beurteilungsebenen und Projektinitiator zulassen, Wir trennen beide Formen hier nicht voneinander.

In bei-

den Fällen ist das Ziel dieser Maßnahmen eine erhöhte Informationsgenauigkeit bei den Gutachtern, Aus verschiedenen Gründen können die bei den Gutachtern einer Beurteilungsebene ankommenden Informationen gestört sein: dem Projektinitiator kann zunächst unbekannt sein, welche Informationen erwünscht sind; sodann kann das gewählte Übertragungsmittel die Übertragung bestimmter, den Gutachtern erwünschter Informationen ausschließen; durch die Behandlung der Informationen bei der Übertragung können sich Störeinflüsse dadurch einstellen, daß der Inhalt der übermittelten Botschaften verändert wird, Es ist deshalb verständlich, wenn man versucht, diese Einflüsse zumindest zu kontrollieren. Das kann durch eine unmittelbare Verbindung der Gutachter mit den Projektinitiatoren versucht werden. Ein Beispiel für die Zulassung von Rückkopplungen zwischen Beurteilungsebenen und dem Projektinitiator gibt der zur Bewilligung oder Ablehnung von Stipendien durch den Deutschen Akademischen Auslandsdienst (DAAD) organisierte Entscheidungsprozeß. Unser Bei-

- 174

spiel gilt für deutsche Bewerber um Stipendien an ausländische"

Hochschulen, wobei in der Darstellung des

Prozesses (vgl. Abb. 2.25) einige Vereinfachungen vorgenommen wurden. Der Bewerber beantragt ein Stipendium für ein Studium im Ausland durch einen Antrag. Gleichzeitig bittet er zwei unabhängige Gutachter um ein Urteil zu seinem Vorhaben (Beurteilungsebene 1). Diese Unterlagen werden an das zuständige Akademische Auslandsamt gegeben und dort auf formale Mängel hin überprüft. Sind solche Mängel feststellbar, so werden sie der Vorauswahlkommission (Beurteilungsebene 2) mitgeteilt, die dann zur letzten Beurteilungsebene durch Ablehnung des Bewerbers wird. Andernfalls wird der Bewerber und sein Vorhaben dem Urteil der Vorauswahlkommission, deren Zusammensetzung er nicht beeinflußt, unterzogen. Dieses Urteil wird in einem "Protokoll" festgehalten und mit allen übrigen Unterlagen dem DAAD übersandt.

Dor~werden

alle Unterlagen auf

Vollständigkeit hin überprüft. Der DAAD beruft einen Auswahlausschuß (Beurteilungsebene J), dessen Mitglieder in einer Auswahlsitzung über den Antrag immer dann entscheiden, wenn die notwendigen Mittel vom DAAD direkt vergeben werden können. Vor der Entscheidung kann

d~rBewerber

zu seinem Vorhaben nochmals

gehört werden. Auf diese Weise kann der Auswahlausschuß systematische Verschiebungen in den Bewertungsbräuchen der einzelnen Vorauswahlkommissionen ausgleichen. Ein Rückfluß von Informationen findet an drei Stellen statt:

(1) die Vorauswahlkommission erhält Gelegen-

heit, in einem Interview neue Informationen vom Bewerber zu erfragen;

(2) der Auswahlausschuß hat dieselbe

Möglichkeit; (3) die Entscheidung des Auswahlausschusses kann in einem Vorschlag zur Wiederbewerbung desselben Bewerbers nach der Erfüllung bestimmter Auflagen bestehen. Die tatsächliche Erfüllung dieser Auf-

-

175 -

Entscheidungsproze8: Vergabe eines Stipendiuls an einen deutschen Bewerber

DAAD

~.:.:::.~;:.:~ - - - - Selbstdarstellung - - - - - - - - - - - .

L-----I,Ii.iGu~t::ac:riht~er::-1fn.I--- <achten ~---~~&I~ta~ch!.!:te!!:r22r--- <achten

1

--~::::r;:;::=h:l

2 ---~

I

Vorprüfung L--------Interview - - - - - - - -_ _....,

Interview

Falls Stipendienlittel aus ausländischer Quell.: Ablehnung, Bewilligung, Teilbewilligung

Vorschlag

(über Sekretariat)

Auswahl

-

176

-

lagen ist bei der Wiederbewerbung eine neue Information für den Auswahlausschuß, die zu einer neuen Beurteilung des Vorhabens führt. Für die Bewertung von Vorhaben nach grundsätzlich beliebigen Kriterien stehen fünf Einstufungen zur Verf'ügung, wobei die Bildung von Zwischenstufen zulässie ist. In den Stufen werden eine Spitzengruppe, eine Durchschnittsgruppe und der Rest der Bewerber unterschieden. Der Rest wird untergliedert in Gruppen von abgelehnten, aus nur formalen Gründen abgelehnten oder mit der Möglichkeit der Wiederbewerbung abgelehnten Bewerbern. Auffallend an dem dargestellten Prozeß ist auch die Bevorzugung von Kommissionen in Beurteilungsebenen, in denen die Gutachter Informationen austauschen können, bevor sie abstimmen. Anders als in diesem Prozeß legt die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im sogenannten Normalverfahren der Forschungsfinanzierung wenigstens auf einer Beurteilungsebene, nämlich unmittelbar nach der Vorprüfung eines Antrags, auf die Beurteilung durch zwei Gutachter Wert, die in der Regel keine Informationen austauschen (vgl. Abb. 2.26) 1). Diesen Gutachtern werden neuerdings explizit zwei Beurteilungskriterien vorgegeben:

"Bitte, denken Sie bei der Prüfung

dieses Antrags auch an die kritische Finanzlage der Forschungsgemeinschaft! Muß das Forschungsvorhaben trotz der angespannten Situation jetzt durchgeführt werden?" (Kriterium 1). "Sind Personal, Geräte, Verbrauchsmaterial, Reisen im gewünschten Umfang unbedingt nötig? Oder kann das Vorhaben auch mit einer geringeren Summe durchgeführt werden?" (Kriterium 2). In den bisher behandelten Ablaufschemata erfolgt ausschließlich eine Reaktion auf vorgetragene Finanzierungswünsche. Die DFG hat nun im sogenannten Schwer1) Vgl. Deutsche Forschungsgemeinschaft, Aufbau und Aufgaben, 7.A., Wiesbaden 1?6b

-

177

-

EntscheidungsprozeB: Forderung eines Forschungsvorhabens , Vergabe eines Stipendiums DFG: "Norialverfahren"

•

Selbs tdars teIlung

Antrags te ller

I

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Gutachten

I I

I divergieren-

I

Gutachten 2

lGutachter 2 Pru""f ung I-

1

Gutachten 1

Fachreferent i. Hauptausschuß

pOO~ j

1

vOrSChr9 Präsidial vor lage I !präsident der DFG

I

Präsidial vor lage II Präsident der DFG

~IHauDtausschuBI

I

Bewilligung

Bewilligung

Ausschußsi tzung:

(über sekrrariat)

(über Sekretariat)

Mehrhei tsentscheid

I

Kenntnisgabe an Hauptausschuß I

I

Ablehnung, Teilablehnu ng, Bewilligung (über Sekretariat)

-

178

punktprogramm auch die Möglichkeit, in der Forschungsförderung initiativ zu wirken. Diese Initiative ist nicht zur Ausschöpfung überschüssiger finanzieller Mittel notwendig, sondern zur Förderung erwünschter Entwicklungsrichtungen in der Forschung. In Abb. 2.27 haben wir das Schema des sich im Schwerpunktprogramm vollziehenden Informationsflusses soweit angegeben, wie es nicht schon in Abb. 2.26 enthalten ist. Durch ein Schwerpunktprogramm sollen aus verschiedenen Gründen wissenschaftlich besonders zurückgebliebene, aber bedeutende Gebiete gefördert werden. Ein Schwerpunktprogramm wird durch die Berufung einer Besprechungsgruppe durch die DFG initiiert. Der Vollzug eines von ihr erarbeiteten Programmentwurfs wird durch die bei ihr schließlich eingehenden Anträge zur Finanzierung von Projekten von derselben Gruppe geprüft. Sie kann eine Empfehlung für die Weiterbehandlung der Anträge ausarbeiten und gibt die Anträge dann an eine Prüfungsgruppe. Im wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Fachbereich sammelt die Prüfungs gruppe durch eine mündliche Verhandlung mit dem Antragsteller weitere Informationen. Sie erarbeitet dann einen Vorschlag und verweist den Antrag damit entweder in das Normalverfahren oder legt ihn dem Hauptausschuß zur Beratung und Abstimmung direkt vor, wenn er mit den Zielen des Schwerpunktprogrammes übereinstimmt. Im Vergleich zum Normalverfahren fällt hier vor allem auf, daß zwei Kreise von Informationsrückflüssen gebildet worden sind. Einmal der bei der Besprechungsgruppe beginnende und endende Kreis, zum zweiten der zwischen Prüfungs gruppe und Antragsteller gezogene Kreis. Im ersten Kreis wird wesentlich der Erfolg einer Initiative kontrolliert, im zweiten Kreis dagegen zusätzliche Information zur Projektbewertung gesammelt. Ein Projekt des Schwerpunktprogrammes wird darüber hinaus - anders als ein Projekt im Normalpro-

- 179

-

EntscheidungsprozeB: Förderung eines Forscbungsvorhabens

DFG: ·Schllerpunktprograal"

I

1.

I Besprechungsgruppe 1------..) Prograll,

Vorschlag ------~.I Senat der DFG

." ••'i.11., ......i'.'

2. Diskussion Elpfehlung

I

I

Aufforderung v. pot. Bearbeitern

.iI Bearbeiter I

Antrag an die Prüfungsgruppe

L

IPrüfungsgruppel lIündl. Verhandlung lit Antragsteller ~ Erarbei tung eines Vorschlags

siehe dort

180 -

gramm - nur in Beurteilungsebenen in der Form von Kommissionen behandelt. Aus diesen Charakteristika des Auswahlprogrammes allein erscheint es plausibel zu erwarten, daß im Schwerpunktprogramm ein höherer Anteil von Anträgen zur Bewilligung führt als im Normalprogramm. Das Ergebnis der beiden Auswahlverfahren wird in Tab. 2.6 angegeben. Bei seiner Interpretation ist aber zu berücksichtigen, daß die angegebenen Zahlen nicht allein auf das Auswahlverfahren zurückzuführen sind. In der im Durchschnitt über die drei betrachteten Jahre abnehmenden Bewilligungs4uote spiegelt sich die allgemeine Finanzlage der deutschen Universitäten (die Etatkürzungen durch verstärkte Anträge an die DFG auszugleichen versuchten) und der DFG (deren Etat nicht entsprechend diesen Anforderungen wuchs). Unabhängig davon sind aber die-bis auf eine Ausnahme bei der Beurteilung nach beantragten Beträgen und zwei Ausnahmen bei der Beurteilung nach der Anzahl der Anträge-höheren Bewilligungsquoten des Schwerpunktprogramms deutlich erkennbar.

1) Quellen: Bericht der Deutschen Forschungsgemeinschaft über ihre Tätigkeit vom 1. Januar bis zum 31. Dezember 1965 (1966, 1967). - bedeutet: es liegt keine Angabe vor. Im rechten Hauptteil der Tabelle werden nur zwei Spalten geführt, da hinsichtlich der Finanzierungsmittel Bewilligung und Teilablehnung nicht unterschieden werden. Die Teilablehnung eines Antrags zählt bis zur Höhe der bewilligten Mittel als Bewilligung, im übrigen als Ablehnung. Bew. = Bewilligung; AbI. = Ablehnung; TeilabI. = Teilablehnung.

-

ISf

-

Tabelle 2.6 1 )

Art der beantragten Beihilfe

Jahr

Zahl der Anträge

Entscheidung, bezogen auf die Zahl der Anträge in Bew.

AbI.

% TeilabI .•

-

Normalverfahren Sachbeihilfen

1965 1966 1967

3029 3303 3648

97 83 82

3 4 7

8 11

Schwerpunktprogramm Sachbeihilfen

1965 1966

1613 1430

98 84

2 2

14

1967

1490

74

5

21

Normalverfahren, Stipendien und Forschungsfreijahre

1965 1966

356 336

93 89

7 9

1967

384

89

1965

14

1966

freijahre

Normalverfahren Reisebeihilfen

-

Entscheidung, bezogen auf die beantragten Summen in % Bew.

-

AbI.

-

80 77

12 23

88

-

12

81

19

-

-2

87

13

11

0

86

14

100

0

-

100

-

13

85

15

0

85

15

1967

11

100

0

0

100

0

1965 1966

289 338

94 86

6 6

8

1967

305

86

11

3

Schwerpunktprogramm,Reisebeihilfen

1965 1966 1967

27 60 45

100 95 93

0 0

5

5 2

Normalverfahren,Druckbeihilfen

1965 1966 1967

308 336 379

93 68 68

7 8 8

24 24

Schwerpunktprogramm Stipendien u.

-

-

Forschungs~

(Fußnote siehe S. 177)

-

-

-

-

91 84

100 99 99

-

88 89

-9 16 0

1 1

-

12 11

- 182

2.

Informationsrückfluß zwischen allen Beurteilungsebenen

Wenn durch einen Rückfluß von Informationen eine Vereinheitlichung der Abstimmungsergebnisse und eine Verbesserung der Bewertung von Projekten möglich ist, so fragt es sich, warum ein solcher Rückfluf3 nicht durch alle Beurteilungsebenen organisiert wird. In der Tat läuft auf diesen Gedanken ein im wesentlichen zwei Beurteilungsebenen umfassendes Bewertungssystem hinaus, das unter dem Namen Delphi-Methode auch in die Literatur eingegangen ist 1 ). Jeder Gutachter fällt darin einzeln ein Urteil aufgrund der ihm zugänglichen Informationen und der von ihm für wesentlich erachteten Beurteilungskriterien. Die Urteile werden einer Zentrale zugeleitet und verglichen. Abweichende Urteile über ein Projekt aufgrund unterschiedlicher Bewertung derselben Merkmale oder aufgrund der Einbeziehung verschiedener Beurteilungsmerkmale werden festgestellt, und in einem iterativen Verfahren wird versucht, sie dadurch abzubauen, daß den Gutachtern das von der eigenen Meinung abweichende Urteil mit einer Begründung vorgelegt wird. Daran schließt sich die Aufforderung zu neuer Beurteilung an. Auf diese Weise hofft man, übereinstimmende Präferenzordnungen über Projekte durch Informationsaustausch in einem bestimmten Verhandlungsrahmen zu erreichen. Es erscheint nicht ausgeschlossen, daß sich auch bei diesem Verfahren die Autorität (und sei es auch nur die Statusautorität) der Gutachter als der eigentliche Einflußfaktor auf die Bewertung der Projekte erweist, obwohl dieser Einfluß durch eine schriftliche und un1) Vgl. Jantsch, E., Technological Forecasting in Perspective, op.cit., s. 137 ff. Hier findet man auch ein Anwendungsbeispiel aus dem Gebiet der Vorhersage technologischer Entwicklungen, die eine implizite Zieldefinition darstellen.

- 183

abhängige Befragung gerade ausgeschlossen sein soll. Wenn ein Unternehmen eine hinreichende Zahl von Gutachtern unabhängig voneinader befragen kann, so ist doch nicht sicher, ob gerade in dem hier diskutierten Gebiet nicht die Art der allen Gutachtern beim Informationsrückfluß zugänglichen Antworten der übrigen Gutachter ihre Verfasser erkennen läßt. Wäre schließlich dieses Autoritätenproblem zufriedenstellend gelöst, so bliebe die Frage unbeantwortet, ob Einigungen nicht im wesentlichen über Gemeinplätze zustande kommen, alle wichtigen Probleme aber praktisch "ausgeklammert" werden 1 ). Daß die Urteile der Gutachter tatsächlich nicht in allen Fällen zu einer ausreichend guten Übereinstimmung der Bewertungen konvergieren, läßt sich aus einem Experiment belegen: in 18 von 49 Fällen verschiedener Vorhersagen über den Eintritt bestimmter Ereignisse, konnte eine hinreichende Übereinstimmung der gutachtlichen Urteile apriori nicht erreicht werden 2 ). Der Bericht von Martino zeigt, daß die Zahl der zur Revision ihrer Urteile bereiten Gutachter vergleichsweise klein ist und daß Revisionen nur in den ersten vier Durchgängen des Informationsaustauschs zu erwarten sind 3 ). Allerdings läßt sich nicht angeben, zu welchem Ergebnis andere Verfahren hier führten. Die Resultate machen deutlich, daß auch bei dieser Organisation des Informationsaustausch auf eine Abstimmungsregel im Falle divergierender Gutachterurteile nicht verzichtet werden kann. Der Mehrheitsentscheid 1) Für politische Beratung vgl. das Ergebnis bei Brooks, H., The Scientific Advisor, in: R. Gilpin und eh. Wright, Herausg., Scientists in National Policy ,Making,,2.A. ,New York,London 1964,s. 73:"86 2) Vgl. Jantsch, E., Technological Forecasting in Perspective, op.cit" S. 138

3) Martino, J.B., An Experiment with the Delphi Procedure for Long Range Forecasting, IEEE, Vol. EM15, 1968, s. 138-144, hier S. 142

184 -

mit identischer Gewichtung aller Gutachterstimmen ist nur eine dieser Möglichkeiten'), "Die Stärke und die Schwäche der Delphi-Methode oder anderer Wahlsysteme beruht auf der Kenntnis uder Inausgewählter Experten. Es wird unterstellt,

tuition

daß der Konsens im allgemeinen korrekt ist, ohne eine Untersuchung grundlegender Daten"2). Diesem Urteil ist allerdings nur beschränkt zuzustimmen, Es verkennt,

daß die einzelnen Experten gerade durch die

Möglichkeit unterschiedlich intensiver Nutzung der grundlegenden Daten das Verhältnis,

in dem Kenntnis

oder Intuition zur Bewertung herangezogen werden, variieren können. Das Problem der Auswahl der Experten scheint damit -

selbst bei einer gleichmäßigen Ver-

teilung aller relevant erscheinenden Informationen an alle Gutachter - als ein Zentralproblem solcher Methoden auf.

J.

Informationsrückfluß und Entscheidungskontrolle

Projekterfolgskontrolle erscheint nur sinnvoll, wenn auf diese Weise Informationen gewonnen werden können, die die Entscheidungen über zukünftige Projektbeurteilungen beeinflussen. Die Kontrolle geschieht dann durch einen Schluß von der Vergangenheit auf die Zukunft. Die Einflüsse einer Kontrolle können sich auf drei Gegenstände richten: die Beurteilung des Projektinitiators und des verantwortlichen Projektleiters, die hier in Personalunion gesehen werden,

die

1) Wir diskutieren hier keine Abstimmungsregeln. Über die Zusammenfassung von Urteilen über subjektive Wahrscheinlichkeiten ist eine der neuesten Arbeiten: Winkler, R.L., The Consensus of Subjective Probability Distributions, MS, VoL 15, 1968, S. B-61 bis B-75 2) Cetron, M,J" Using Technical ForecasLs, Sonderdruck aus International Science and Technology, July 1968, S, 57-62, hier S, 50

-

185

-

Beurteilung der Qualität der Gutachter durch die sie einsetzende Institution. In allen betrachteten Beispielen sind Informationsrückflüsse nach der endgültigen Entscheidung organisiert. Die Berücksichtigung dieser Informationen bei der Entscheidungsbildung kann durch Befragung aber nur für den Fall von Urteilsbildungen über den Projektinitiator bei Verlängerungsanträgen für Forschungsvorhaben, die von der DFG finanziert werden, und für die Grundsatzentscheidung über die Beurteilung eines Gebiets als Gegenstand eines Schwerpunktprogramms nachgewiesen werden. Es ist nicht auszuschließen, daß die beteiligten Gutachter auch durch die Betrachtung einer zunehmenden Zahl von Projekten lernen. Die Kontrolle richtet sich in allen Fällen auf die Betrachtung der möglichen Abweichungen zwischen dem Projektziel und seiner Verwirklichung. Das setzt aber voraus, daß die Beurteilungsmerkmale operational definiert sind, das heißt, eine Messung zulassen, bis zu welchem Grade sie erfüllt sind. Wenn die Erfüllung der Beurteilungsmerkmale nicht messbar erscheint, so sind "motivbedingte Störungen" im Kommunikationsfluß und damit bei der Entscheidung-mÖglich 1 ), da die in den einzelnen Beurteilungsebenen entwickelten Präferenzordnungen nicht von vornherein übereinstimmen müssen.

1) Vgl. Albach, H., Entscheidungsprozeß und Informationsfluß •••• , op.cit., S. 393

-

4.

186 -

Zur Bestimmung guter Entscheidungsorganisationen in der Forschungsplanung

Die Verschiedenheit möglicher Organisationen des Beurteilungsprozesses von Projekten läßt vermuten, daß es Organisationen für diesen Prozeß gibt, die anderen Typen von Organisationen überlegen sind. Wir nennen die für die Bewältigung einer Aufgabe jeweils bekannte beste Entscheidungsorganisation eine gute Entscheidungsorganisation. Aus den obigen Darstellungen sollen einige Kriterien abgeleitet werden, die Aufschlüsse über gute Entscheidungsorganisationen geben können. Die mögliche Zahl von Beurteilungsebenen wurde bereits diskutiert. Für gegebene Probleme haben wir sie zwischen Eins und der Zahl der Entscheidungskomponenten als Obergrenze dort angesetzt, wo die Beurteilungskosten minimal sind. Wenn nun mit größerer Unsicherheit der Projekte die Zahl der möglichen, voneinander unabhängigen Beurteilungsmerkmale wächst, so muß bei grundsätzlich beschränktem Wissen der Gutachter in einer Beurteilungsebene der Tendenz nach die Zahl der Gutachter in derselben Ebene wachsen 1 ). Ist die Zahl der Entsche idungskomponenten , der Kompetenzbereich, jeder Beurteilungsebene beschränkt, so dehnt sich dann auch die Zahl der Beurteilungsebenen aus.-Beurteilungsfehler können nun nicht nur unmittelbar an das betrachtete Projekt gebunden sein. Sie können auch durch Fehler im Informationsaustausch zwischen Projektinitiator und Gutachtern oder zwischen Beurteilungsebenen entstehen. Sie sind besonders darauf zu-

1) Wir nehmen also nicht an, daß ein konstanter "Aus-

wahlgütegrad" jedes Gutachters hinsichtlich aller ihm vorgelegter Arten von Projekten gegeben ist. Vgl. zum konstanten Auswahlgütegrad und seinem Einfluß auf die Projektauswahl: Schatz, 0., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung durch die Beurteilung von Entwicklungsvorhaben, op.cit., S. 57 ff.

- 187

rückzuführen, daß die in Beurteilungsmerkmalen verschlüsselten Komponenten des Projektwerts nicht so dekodiert werden, daß Empfänger und Sender der übermittelten Daten identischen Nachrichten gegenüberstehen. Sieht man einmal von bewußten Dekodierungsfehlern ab, so werden die Fehlermöglichkeiten bei solchen Projekten größer, bei denen die Zuordnung von Beurteilungsmerkmalen und Projektwert weniger straff ist. Wir haben plausibel gemacht, daß dies mit zunehmender Unsicherheit der Forschungsprojekte häufiger wird. Schließlich können divergierende Präferenzordnungen von Mitgliedern der Beurteilungsebenen zu unterschiedlichen Projektbeurteilungen führen. Die Kodierungs- und Dekodierungsfehler können durch "Zuladung",das ist ergänzende Informationen zur übermittelten ursprünglichen Information, grundsätzlich erkannt und abgebaut werden. Dabei besteht allerdings die Schwierigkeit, daß bei begrenzten Faktoreinsatzmengen, damit auch begrenzt leistungsfähigen Kommunikationsmitteln, der Sender von Informationen in der Regel eine Auswahl aus den möglichen Zuladungen treffen muß, aber nicht sicher sein kann, ob er die vom Empfänger benötigten ZUladungen auswählt. Können die Mitglieder einerBeurteilungsebene keine Informationen austauschen, so ist zu erwarten, daß sie schon aufgrund dieser Einschränkungen zu wesentlich stärker voneinander abweichenden Urteilen kommen, als wenn ein Informationsaustausch, und damit eine Kommunikation über die Bedeutung der empfangenen Nachrichten, möglich ist. Das Problem des Auftretens redundanter Zuladungen und die Fehler durch divergierende Präferenzordnungen versucht man deshalb dadurch zu lösen, daß man zwischen dem ursprünglichen Sender und dem Empfänger von Informationen einen wechselseitigen Informationsaus-

-

IS8 -

tausch zuläßt. In den betrachteten Beispielen geschieht das durch die mit "Interview" bezeichneten Rückflüsse von Information. Wir bemerken, daß diese Möglichkeit gerade dort eingeräumt ist, wo besondere Unsicherheiten bestehen: Im Schwerpunktverfahren der DFG, verglichen mit dem Normalverfahren; bei der Auswahl von deutschen Stipendienbewerbern für Auslandsstudien mit bestimmten Forschungsprojekten durch den DAAD, verglichen mit der Auswahl ausländischer Studenten für ein zum ersten Abschluß führendes Studium in Deutschland durch die Alexander von Humboldt-Stiftung. Die Möglichkeit gegenseitiger Beeinflussung von Beurteilungsebenen kulminiert schließlich in der DelphiMethode, die deshalb auch bei der Beurteilung eher spekulativ erscheinender Probleme eingesetzt wurde. Die Delphi-Methode demonstriert eine Eigenschaft von Beurteilungsebenen, die schon oben als beachtlich für die Bildung guter Entscheidungsorganisationen bezeichnet wurde: sie zeigt in der Mehrzahl der Fälle, daß völlig unabhängig voneinander gewonnene Urteile einen größeren Schwankungsbereich haben

als~lche

Urteile,

die nach gegenseitigem Informationsaustausch der Gutachter gefällt wurden. Ist man also an einer Darstellung der möglichen Spannweite aller zugelassenen Entwicklungen interessiert, so wird man eher die Mitglieder einer Beurteilungsebene völlig unabhängig voneinander, das heißt ohne die Zulassung gegenseitigen Informationsaustauschs befragen. Ist man dagegen an einer möglichst engen Streuung aller Urteile um einen Mittelwert interessiert, erscheint die Organisation einer Beurteilungsebene als Komitee empfehlenswert, wenn nicht ein mehrmaliger Informationsrückfluß analog der Delphi-Methode zur Simulation eines Komitees eingesetzt werden soll.

-

189

Dritter Teil: Die Planung eines Forschungsprogramms 1. Kapitel: Einleitung In den Überlegungen über die Bewertung eines einzelnen Forschungsprojekts waren implizit auch Annahmen über alternative Mittelverwendungen enthalten. Ähnliche Annahmen gehen implizit in alle Partialmodelle ein, die sich im größeren Rahmen durch sukzessive Planungen auszeichnen. Diese Annahmen können theoretisch in Totalmodellen der Unternehmensplanung, die alle alternativen Unternehmensentscheidungen berücksichtigen, explizit erfaßt werden. Es steht aber wohl außer Frage, daß zur Zeit keine Chancen für die Verwirklichung einer totalen Unternehmensplanung bestehen, was sowohl auf Probleme der Erfassung der Wirklichkeit als auch auf Schwierigkeiten der Verarbeitung solcher Informationen in der notwendigen Menge zurückzuführen ist. Bei der Zusammenstellung mehrerer, sich nicht notwendig gegenseitig ausschließender Forschungsprojekte zu einem Forschungsprogramm können einige Beziehungen zwischen den Projekten deutlich gemacht werden, die bisher nur impliziert waren. In der Regel geht man davon aus, daß alle Projekte um eine beschränkte und vorgegebene Menge einer Art von Ressourcen konkurrieren. Von besonderer Bedeutung sind dabei finanzielle Beschränkungen. Der Beschaffung geeigneter Arbeitskräfte wird in der Praxis jener Beschränkung gegenüber eine unterschiedliche Bedeutung zugemessen. Einerseits wird eine Planung nach den einsetzbaren Arbeitskräften für vordringlich gehalten. Andererseits wird darauf verwiesen, daß es ein mikroökonomisches Problem der Arbeitskräfteknappheit nicht gebe, wenn man in ihrer Entlohnung flexibel sein könne. Dann bestimmen aber die Unternehmensziele zusammen mit den finanziellen Beschränkungen die Grenzen dieser Flexibilität und damit die Grenzen des Arbeitskräfteeinsatzes.

190 -

Es fragt sich nun, auf welche Weise die finanziellen Beschränkungen einer Forschungsabteilung bestimmt werden. Die zur Verfügung stehenden finanziellen Mittel können aus verschiedenen Quellen stammen: Von einer Forschungsabteilung selbst, wenn sie ihre Leistungen innerhalb oder außerhalb des Unternehmens entgeltlich verwerten kann, sie können aber auch durch Verhandlung über die gesamte Mittelverwendung des Unternehmens gewonnen werden, wie manchmal üblich. Dem Versuch, der Forschung nach ihrer Art ganz bestimmte Finanzierungsquellen zuzuordnen, wird hier keine Beachtung geschenkt. Diese Betrachtungsweise der Finanzierungslehre erscheint heute endgültig überwunden, denn es wird nur noch sehr vereinzelt auf sie zurückgegriffen 1 ) • Von Forschungsleitern wird betont, daß der Verhandlungsrahmen über die Höhe der Gesamtaufwendungen für die Forschung durch eine Orientierung an anderen Daten des Unternehmens allerdings streng eingegrenzt sei: Die Bestimmung der gesamten Forschungsaufwendungen wird also durch eine "Strategie" erreicht, statt ein Ergebnis taktischer Verhandlungen zu sein. Diese Strategien werden an bestimmten Einflußfaktoren orientiert oder: sie werden durch diese Einflußfaktoren zu ihrer konkreten numerischen Höhe gesteuert. Es kann deshalb versucht werden, alternative Hypothesen

1) Etwa bei: Depallens, G., Aspects financiers et

comptables des investissements de recherche par l'entreprise, Revue d'Economie Politique, 75. Jg., 1965, S. 248-257, bes. S. 250 f'. Ein Beispiel aus der Praxis gibt: Robinson, D.M,. op.cit., wo der eine befriedigende Verzinsung des Kapitals übersteigende Gewinn der Forschung zugewiesen wird. Vgl. die Erhebung von Radnor, M., op. ci t., S. 174 f f . effectu~s

-

191

über solche Strategien durch (häufig ökonometrische) Analysen veröffentlichten

Datenmateria~zu

testen.

Die Gesamtheit der Einflußfaktoren bei der Bestimmung der Forschungsaufwendungen läßt sich in die wirtschaftlichen und die nicht-wirtschaftlichen Faktoren gliedern,

jede dieser Gruppen enthält unternehmensinterne und -externe Einflußgrößen 1 ). Entsprechend

unseren Voraussetzungen wollen wir uns nur mit den wirtschaftlichen Einflußfaktoren befassen. Eine vollständige Aufzählung aller Faktoren ist hier jedoch nicht beabsichtigt. Es wäre ausreichend, wenn eine Erfassung derjenigen Faktoren gelänge, die die Höhe der Forschungsaufwendungen innerhalb einer genügend kleinen Fehlergrenze angeben. Horowitz glaubt, daß viele Unternehmen die Höhe ihrer Forschungsaufwendungen auf der Vermutung aufbauen, daß die Forschung sich in der Zukunft als ebenso vorteilhaft erweisen wird, wie sie in der Vergangenheit vorteilhaft war. Der Zirkel der Mißinterpretation würde schließlich mit dem Argument geschlossen, daß sich die Forschung in der Vergangenheit ausgezahlt haben müsse, weil man andernfalls nicht soviel dafür ausgegeben habe 2 ). Wäre diese Argumentation symptomatisch für den Stand der Forschungsplanung, so wäre eine Analyse anderer ökonomischer Einflußfaktoren auf die Höhe der Forschungsaufwendungen als die Beobachtung der Forschungsaufwen1) Wir wählen diese Kurzbezeichnungen in Anlehnung an Hall, M.M., Investment in Research and Development, A Statistical Study, Diss. Univ. of Wisconsin 1961, Univ. Microfilms Ann Arbor, Mich. 61-5936, S. 12 ff., ohne zu verkennen, daß interne und externe Einflußgrößen nicht völlig zweifelsfrei zu erkennen oder zu trennen sind. Für den hier verfolgten Zweck erscheint die Kurzbezeichnung ausreichend. 2) Horowitz, I., Evaluation of the Results of Research and Development: Where We Stand, IEEE, Vol. EM-10, 1963, S. 42-51, hier S. 42

-

192

-

dungen der Vorperioden nicht sinnvoll. Allerdings kommt dieser Einflußgröße in den folgenden Modellen besondere Bedeutung zu. Es wird häufig beklagt, daß die Untersuchungen zur Bestimmung der Höhe der Forschungsaufwendungen durch Datenmangel behindert werden. Im Vergleich zu ökonometrischen Studien über andere Probleme erscheinen diese Klagen vor allem aus folgenden Gründen berechtigt: Eine theoretische Basis zur Beschreibung des Untersuchungsgegenstandes beginnt erst sich zu entwickeln, und der Bereich der Forschung erscheint Unternehmern in so besonderem Maße schutzbedürftig, daß starke Informationsbeschränkungen vorkommen. In erster Linie macht Horowitz den Datenmangel dafür verantwortlich, daß die Zeitstruktur des Zusammenhangs zwischen Forschungsaufwendungen und Forschungsergebnissen bisher ungeklärt ist 1 ). Mißt man etwa die Gewinne und Forschungsaufwendungen, so ist naheliegend zu vermuten, daß die Gewinne einer Vorperiode die Forschungsaufwendungen der laufenden Periode beeinflussen, diese wiederum die zukünftigen Gewinne und 50 fort 2 ). Eine Analyse der Bestimmungsfaktoren für die Höhe der Forschungsaufwendungen muß deshalb berücksichtigen, ob die zu der gerade aufgestellten Beziehung mögliche Umkehrfunktion ebenfalls eine sinnvolle Aussage darstellt. 1) Ebenda, für die Betrachtung einzelner Unternehmen besonders S. 44 ff., 46 2) Womit die Verbindung verschiedener Teilhypothesen dargestellt wäre. Vgl. Hall, M., The Determinants of Investment Variations in Research and Development, IEEE, Vol. EM-11, 1964, S. 8-15, und dagegen Minasian, J., The Economics of Research and Development, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 93-141, vgl. S. 95: "We can conclude from this study that, beyond ~reasonable doubt, causality runs from research and development to productivity, and finally to profitability".

-

193

Kehren wir noch einmal kurz zum Problem der Modellbildung zurück. Von ökonometrischen Untersuchungen wird verlangt, daß die Anwendung bestimmter Techniken auf ausgewähltes Datenmaterial im Rahmen gewisser Modellvorstellungen erfolgt. Die Bedeutung, die der Gewinnmaximierung als unternehmerischer Verhaltensweise in anderen Bereichen zukommt und die ihr auch in Entscheidungsmodellen der Forschungsplanung beigelegt wird 1 ), legt nahe zu vermuten, daß dieses Verhalten auch Ausgangspunkt zur Formulierung von Erklärungsmodellen wird, auf denen die Untersuchungen dann aufbauen. Es fehlen aber empirische Arbeiten, die streng von der Hypothese der Gewinnmaximierung ausgehend die Höhe der Forschungsaufwendungen zu erklären versuchen. Befragungen und ökonometrische Studien behandeln neben anderen Elementen auch solche, die Rückschlüsse auf die Hypothese der Gewinnmaximierung zulassen sollen, doch ist der Schluß selten eindeutig zu vollziehen. Wenden wir uns also nun den einzelnen Einflußfaktoren zu.

1) Vgl. einige der oben diskutierten Auswahl,regeln, die Modelle im dritten Kapitel oder auch die wirtschaftspolitischen Folgerungen, zu denen Nelson auf der Grundlage eines Gewinnmaximierungsmodells gelangt: Nelson, R., The Simple Economics of Basic Scientific Research, JPE, Vol. 67, 1959. s. 297306. Besonders auch: Johnson, 0., A Consequential Approach to Accounting for R & D, Journal of Accounting Research, Vol. 5. 1967, S. 164-172, der die Abhängigkeit des Gewinns von den Forschungsaufwendungen in seinen Untersuchungen voraussetzt.

- 195

2. Kapitel: Strategien zur Bestimmung der gesamten Forschungsaufwendungen in einer Periode I. Unternebmensinterne Einflußfaktoren

In der deutschen Literatur sind zuletzt durch Schätzle drei wesentliche Einflußfaktoren auf die Höhe der Forschungsaufwendungen diskutiert worden: die Branche oder der Industriezweig, die Marktform,

in der ein

Unternehmen arbeitet, sowie die Unternehmensgröße 1 ). Von diesen Faktoren soll unsere Analyse ausgehen. Schätzle kommt nach Durchsicht der Literatur zu dem Ergebnis, daß das Oligopol eine Marktform zu sein scheint, die im Vergleich mit anderen Marktformen zu besonders hohen Forschungsaufwendungen der einzelnen Unternehmen im Markt führt 2 ). Das impliziert aber natürlich noch nicht, daß in oligopolistischen Unternehmen die Forschung auch vergleichsweise häufiger zu positiven Ergebnissen führte oder die möglichen Ergebnisse schneller als in anderen Unternehmen zur Anwendung geführt würden. Diese Vermutung kann aus neueren empirischen Arbeiten 3 ) und anhängigen Rechtsstreiten gestützt werden 4 ). Wir wollen die Hypothesen 1) Schätzle, G., op.cit.,

s.

143 ff.

2) Ebenda, S. 176 ff. 3) Der Verweis auf die neuere Diskussion zwischen

Adams, Dirlam und McAdams mag hier ausreichen: Adams, W., und J.B. Dirlam, Big Steel, Invention, and Innovation, QJE, Vol. LXXX, 1966, s. 167 ff; dies., "Reply", QJE, Vol. LXXXI, 1967, s. 475; McAdams, A.K., Big Steel, Invention, and Innovation, Reconsidered, ebenda, S. 457 ff. Mansfield widerspricht den Ergebnissen von Adams und Dirlam nicht, modifiziert aber die Argumentation indem er zeigt, daß die Zusammenhänge in einzelnen Branchen unterschiedlich sind. Wir kommen auf dieses Argument im allgemeineren Zusammenhang noch zurück. Vgl. Mansfield, E., Industrial Research and Technological Innovation, An Econometric Analysis, New York 1968, Kap, 5, 5, 83 ff.

4) Vgl. Autos: Cooperation or Conspiracy, Time, 17. Jan. 1969, S. h7, über die Zurückhaltung bei der

Einführung von Abgasfiltern durch amerikanische Autohersteller~ U.S. District Court at Los Angeles

-

196 -

hier nicht weiter behandeln. Mit den Ausführungen Schätzles zum Einfluß der Unternehmensgröße auf die Forschungsaufwendungen müssen wir uns im Lichte bisher unberücksichtigter Untersuchungen weiter auseinandersetzen. Anschließend wird auch der Brancheneinfluß neu diskutiert. A. Unternehmensgröße und Forschungsaufwendungen (1)

Schätzle stellt drei Thesen auf, die wesentlich auf die Betrachtung einer Materialquelle 1 ) gestützt werden. Er behauptet, "daß der überragende Teil industrieller Forschung und Entwicklung in verhältnismäßig wenig Unternehmungen durchgeführt wird, und daß diese Unternehmungen ausnahmslos Großunternehmungen (nicht aber die größten Unternehmungen) sind,,2). Zweitens heißt es, daß die "Neigung der Großunternehmung, Forschung und Entwicklung zu betreiben,

••• wesent-

lieh höher (ist) als die der kleinen Unternehmungen"J) und dies, zum dritten, bei Großunternehmen zu Forschungsaufwendungen führe,

die auf

den Umsatz bezogen höher sind als die entsprechenden Aufwendungen kleiner Unternehmen 4 ). Die "Neigung" ist darin eine nicht definierte, 1) Darin sind allerdings die Ausgaben für die Arzneimittelindustrie und "andere Chemikalien" unerklärlich. Danach wären die auf den Umsatz bezogenen gesamten Forschungsaufwendungen kleiner als die durch die Unternehmen selbst finanzierten ForsChungsaufwendungen, wiederum bezogen auf den Umsatz. Vgl. National Science Foundation, Funds for Research and Development in Industry, 1959, Washington, D.C. 1962, Tab. lH, 20. 2) Schätzle, op.cit., S. J) Ebenda, S. 164 4) Ebenda, S.

1(;1

160

-

197

-

aber durch die Besonderheiten in der "Produktion" und Verwertung neuen Wissens beeinflußbare Größe. Die erste der drei Feststellungen ist unbestritten. Die zweite Feststellung ist aus den Tatsachen plausibel, in Ermangelung einer Definition aber nicht zu prüfen. Die dritte Feststellung beruht auf der Anerkennung des Umsatzes als Größenmaß, ist aber auch unter dieser Bedingung nicht mit hinreichender Sicherheit aus den gegebenen Daten zu entnehmen 1 )2), wie im folgenden gezeigt wird.

(2)

Eine Regressionsanalyse für ein SampIe von 16 Unternehmen der chemischen Industrie,

10 Unter-

nehmen der pharmazeutischen Industrie und 15 Erdölraffinerien, ausgewählt aus der Liste der 500 größten Unternehmen der amerikanischen Industrie, zeigt, daß der Zusammenhang zwischen den relativen Forschungsaufwendungen und der am Umsatz gemessenen Unternehmensgröße branchenabhängig ist J ). Nur für die Unternehmen der chemischen Industrie kann eine Zunahme des Anteils der Forschungsaufwendungen am Umsatz mit steigenden Umsätzen nachgewiesen werden. Die Unterneh1) Unter der Hypothese einer wachsenden Wirtschaft können die Ergebnisse des ersten Teils der Untersuchung von Horowitz (1961) (vgl. Tab. unten S. 212) zur Stützung der Zweifel dienen; vgl. Schätzle, op.cit., S. 165

2) Vgl. hierzu auch Jewkes, J., D. Sawers und R.

Stillerman, London, New York 1960, S. 157, Punkt 3

J) Grabowski, H.G., The Determinants and Effects of

Industrial Research and Development, Diss. Princeton 1966, Econometric Research Program: Memorandum 82, S. 75 ff. Die Schätzfunktion hat die Form 2

Cit a o +a 1 S it + a 2 S it für i Unternehmen jeweils einer der Branchen und t = 4, 1959-1962

198 -

mensgröße bietet sich also zur Erklärung der relativen Forschungsaufwendungen nur innerhalb einer Branche als unabhängige Variable an. Generelle Aussagen über den Zusammenhang in einer Wirtschaft erscheinen nicht möglich.

(3)

Berücksichtigt man die Ergebnisse der Berechnungen von Grabowski bei der Interpretation der Tabelle 11 von Schätzle 1 ), so findet man fünf von 15 Branchen, die die Behauptung relativ steigender Forschungsaufwendungen bei steigender Unternehmensgröße nicht stützen. Von den verbleibenden 10 Branchen liegen in wenigstens drei Fällen insofern besondere Verhältnisse vor, als die Forschungsaufwendungen zu mehr als 45

%

durch die amerikanische Bundesregierung finanziert werden. (Das sind die Flugzeug- und Raketenindustrie, die Elektroindustrie, der Instrumentenbau ).

(4)

Benützt man schließlich Beschäftigtenziffern als Argumentationsbasis, so können die Zweifel an einem generellen Zusammenhang zwischen Unternehmensgröße und relativen Forschungsaufwendungen auch nicht beseitigt werden. Schätzle hat die Untersuchung von Worley kritisiert, da sie der Behauptung eines Zusammenhangs möglicherweise nur wegen ihrer Beschränkung auf Großunternehmen widerspricht 2 ).

1) Schätzle, G., op.cit., S. 161. Unser Vorgehen ist nur unter der Voraussetzung einer Korrelation zwischen dem von Schätzle übernommenen Größenmaß "Anzahl der Beschäftigten" und Grabowskis Größenmaß "Umsatz" zu rechtfertigen.

2) Ebenda. Vgl. Worley, I.S., Industrial Research and the New Competition, JPE, Vol. 49, 1961, s. 183186, hier S. 184 ff. Er prüft: b ,ml. t x = y = ax Gesamtpersonal und y = Personal in Forschung und Entwicklung in 19~ Großunternehmen der USA. Nur in zwei Fällen weicht b nicht zufällig von 1 ab.

-

199 -

Inzwischen liegen Aussagen auch für kleine Unternehmen vor. Sie sind allerdings mit einigen methodischen Unsicherheiten und Beschränkungen belastet, was bei ihrer Interpretation zu bemerken ist. Bei Unternehmen im Mittelwesten der USA wurde festgestellt,

daß der

relative Anteil der selbst "Forschung und Entwicklung" treibenden Unternehmen an der Gesamtzahl von Beantwortern einer Fragebogenaktion zunimmt, wenn auch die Zahl der Beschäftigten steigt. Umgekehrt aber nimmt der Anteil der ganztags mit Forschungs- und Entwicklungsarbeiten befaßten Beschäftigten an der Gesamtzahl der Beschäftigten ab, wenn die Gesamtzahl der Beschäftigten ansteigt 1 ). Der aus den gegebenen Daten mögliche Schluß, daß die relativen Forschungsaufwendungen innerhalb der Gruppe kleiner Unternehmen mit zunehmender Unternehmensgröße zurückgehen, kann nur mit Bedenken gezogen werden. Dafür ist insbesondere die Systematik der Auswahl der betrachteten Unternehmen verantwortlich. Abgesehen von regionalen Besonderheiten in der Zusammensetzung der Grundgesamtheit werden tendenziell solche Branchen überrepräsentiert, in denen "Kleinbetriebe" vorherrschen. Auch eine Rückrechnung auf die gesamten Forschungsaufwendungen ist wegen der Schwankungsbreite des Personalkostenanteils an den Gesamtkosten nicht sinnvoll, doch ist dies kein Vorwurf, der allein dieser Untersuchung gemacht werden könnte. 1) McConnell, C.R.,und I.N. Ross, An Empirical Study of Research and Development in Small Manufacturing Firms, Nebraska Journal of Economics and Business, Vol. 3, (Spring) 1964, S. 37-46: Die maximale Unternehmensgröße ist in der Befragung auf 500 Beschäftigte begrenzt. Die Untersuchung basiert auf Daten aus 1432 Antworten. Die Antworten von 339 Unternehmen aus Nebraska, zum Teil in der genannten Arbeit enthalten, wurden getrennt aufbereitet und dargestellt: McConnell, C.R.,und W.C. Peterson, Research and Development, Some Evidence for Small Firms, The Southern Economic Journal, Vol. XXXI, 1965, S. 356-364.

-

200 -

Die Befragungsergebnisse scheinen die vielfach vermutete Existenz einer "Forschungsschwelle" zu bestätigen. Unter einer Forschungsschwelle versteht ein Unternehmen den zur Durchführung des kleinsten sinnvoll vorstellbaren Forschungsprojekts notwendigen Faktoreinsatz, der gewöhnlich durch die diesem entsprechenden finanziellen Mittel gemessen wird. Existiert eine solche Forschungsschwelle, so ließe sich in der Tat eine Überlegenheit aller Unternehmen, für die diese Schwelle wirksam ist, gegenüber allen Unternehmen, für die diese Schwelle nicht wirksam ist, feststellen, sofern kleineren Unternehmen ein Zugriff zu den zur Überwindung der Forschungsschwelle nötigen finanziellen Mitteln zu solchen Bedingungen versagt bleibt, die größeren Unternehmen geboten werden. Es erscheint aber zweifelhaft, ob das Problem tatsächlich in dieser Form existiert. Da die Forschungsschwelle für jedes Unternehmen entsprechend den durch seinen Entscheidungsträger entwickelten Vorstellungen abgeleitet wird, kann sie über einen weiten Bereich variieren. Dieses Argument schwächt zwar die Möglichkeit empirischer Feststeilbarkeit der Forschungsschwelle bei Branchenanalysen ab, kann aber die geäußerten Zweifel nicht begründen. Dies versuchen wir dagegen durch Rekurs auf ein Wesensmerkmal der "Forschung" zu zeigen. Wir stellten oben fest, daß das erwünschte neue Wissen nur subjektiv neu sein muß. Für die Ermittlung subjektiv neuen Wissens, das nicht mit Sicherheit auch objektiv neu ist und deshalb einer möglicherweise durch nicht beliebig teilbare Betriebsmitteleinsätze gekennzeichneten Forschung bedarf, kann grundsätzlich für jeden eingesetzten Betrag (jede mögliche Faktorkombination) eine Erfolgswahrscheinlichkeit angegeben werden: Man könnte sich ja zunächst die Einsetzung eines Beobach-

-

201

ters zur Ermittlung des erwünschten Wissens über alternativ lange Zeiten vorstellen und ihre Erfolgswahrscheinlichkeiten abschätzen. Wegen der Existenz produktionsmengenabhängiger Preise für die Nutzung von Schutzrechten, sollte auch deren Vorhandensein keine wesentliche Einschränkung der Betrachtung darstellen.

(Daß bei einem solchen Suchproblem economics of scale auftreten, ist bisher nur behauptet worden 1 ).)

Lassen sich trotz der so begründeten Teilbarkeit der Forschungsaufgaben keine Forschungsaufwendungen in bestimmten Unternehmen feststellen,

so kann das nur

bedeuten, daß diese Unternehmen für alle zulässigen alternativen Forschungsaufwendungen bessere Verwendungsmöglichkeiten zur Verwirklichung ihrer Ziele unter Berücksichtigung aller Nebenbedingungen kennen und ausnutzen. Es bleibt die Möglichkeit, daß das erwünschte subjektiv neue Wissen mit Sicherheit auch objektiv neu wäre. Die Ableitung des objektiv neuen Wissens kann nun an der mangelnden Teilbarkeit der notwendigen Betriebsmittel scheitern. Auf die Exploration des subjektiv unbekannten, objektiv bekannten Wissens kann das Unternehmen aus zwei Gründen nicht zurückgreifen wollen: (1) Dem Unternehmen ist das gesamte Wissen bekannt. Diesen Fall können wir als utopisch ausscheiden. (2) Dem Unternehmen ist nur ein Teil des gesamten Wissens bekannt. Die Exploration weiteren objektiv neuen Wissens wird aus den oben erörterten Gründen abgelehnt. Die Forschungsschwelle stellt sich somit als ein Ergebnis der Planung mit knappen Ressourcen dar: sie spiegelt entweder Unkenntnis möglicher Alternativen in der Forschung oder die Präferenz des Unternehmers für die Verwendung der Ressourcen in Bereichen, die 1) Vgl. Strebel, H., Die Bedeutung von Forschung und Entwicklung für das Wachstum industrieller Unternehmungen, Berlin 1968, S. 237

_ 202 _

nicht zur Forschung zählen.

(5) Aussagekräftiger als die oben zitierten Untersuchungsergebnisse erscheinen die diesen nicht widersprechenden Ergebnisse von Comanor, weil sie auf einer breiteren Datenbasis beruhen: er kann bei der Untersuchung von 21 Branchen keinen signifikanten Fall finden, in dem große Unternehmen vergleichsweise mehr Personal für die Forschung einsetzen als kieine Unternehmen. Dagegen gibt es Fälle, in den sich ein negativer Zusammenhang zwischen Unternehmensgröße und "Forschungsintensität" nachweisen läßt 1 ). Die Untersuchung macht - vor allem durch den Vergleich mit früheren Arbeiten von Hamberg - deutlich, wie stark die Einflüsse auf die Untersuchungsergebnisse sind, die von der Art der Zusammenfassung (Aggregierung) von Unternehmen zu "Branchen" ausgehen. Auf diesen Punkt ist in künftigen Untersuchungen offenbar besonders zu achten.

(6) Eine graphische Darstellung der durch nicht lineare Regressionsgleichungen genäherten Zusammenhänge zwischen Forschungspersonal und Umsätzen in Unternehmen von sechs Industriezweigen der Volkswirtschaft der USA zeigt deutlich die Unterschiedlichkeit der Zusammenhänge zwischen diesen Variablen 2 ). Nur in der Chemieindustrie und der Metallindustrie lassen die Ergebnisse im relevanten Wertebereich den Schluß zu, 1) Comanor, W.S., Market Structure, Product Differentiation, and Industrial Research, QJE, Vol. LXXXI, 1967, S. 639-657, hier S. 640 ff. - Der Breite der Untersuchung stehen allerdings methodische Unklarheiten gegenüber, die man sich berichtigt wünschte. 2) Scherer, F.M., Size of Firm, Oligopoly, and Research: A Comment, Canadian Journal of Economics and Political Science, Vol. XXXI, 1965, S. 256-266, hier S. 267 ff •• Die Graphik zeigt: Reuter, A., Konzentration und Wirtschaftswachstum, Köln, Opladen 1967, S. 59. Reuters Ergebnisse stimmen mit den hier vorgetragenen überein.

-

203 -

daß steigende, am Umsatz gemessene Unternehmensgrößen durchgängig zu steigenden Forschungsaufwendungen führen.

(7) Minasian, der sich nach kurzer Voruntersuchung für die Benutzung des in der Periode 1947 bis 1956 durchschnittlich benutzten Anlagevermögens von 19 Unternehmen der amerikanischen Chemieindustrie als Größenmaß entscheidet, findet keinen signifikanten Zusammenhang zwischen Produktivitätsänderungen und Größe, wohl aber zwischen Forschungsaufwand und Produktivitätsänderungen 1). Ergänzt wird die hier implizierte Gedankenkette durch den Hinweis, daß die wirklich großen Unternehmen nicht diejenigen sind, die relativ hohe Forschungsaufwendungen aufweisen

2)

Neuere Untersuchungen von Nordhaus haben dagegen ergeben, daß ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Strömungsgrößen "patentierte Erfindungen" und dem Produktivitätsfortschritt jeweils pro Jahr sich

1) Minasian, J.R., The Economics of Research and Development, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., hier s. 126 ff. Man beachte allerdings die Kritik von Jorgenson und Griliches an den herkömmlichen Verfahren der Produktivitätsmessung, die auch der Arbeit von Minasian entgegengestellt wird. Jorgenson, D.W., und Z. Griliches, The Explanation of Productivity Change, The Review of Economic Studies, Vol. XXXIV, 1967, s. 249-28), hier s. 274. (Reprints in Mathematical Economics and Econometrics, Berkeley 1967, No. 4). 2) Minasian, ebenda, S. 140: "Once we elimited the statistical illusion of size, we found that firms which spent relatively large sums on research and development were not typically large. In addition, these firms were the highest ranking in productivity gains".

-

204 .

weder für die Eisenbahnindustrie noch für die Landwirtschaft nachweisen läßt.

Da auf der anderen

Seite eine Hypothese zur Erklärung des Forscherverhaltens, die im Grunde Gedanken von Schmool{ler aufgreift,

gesichert erscheint,

gelingt eine Erklärung des

er5ten Ergebnisses nur über die Unsicherheit des Zusammenhangs zwischen dem Faktoreinsatz und dem Ergebnis von Forschungsarbeiten: eine deterministische tlProduktionsfunktion tl wird abgelehnt, durch die Annahme einer unendlichen Varianz der Ergebnisse ersetzt, und dadurch wird begründet, daß es eigentlich gar nicht erlaubt war, die vorgenommenen statistischen Untersuchungen zu interpretieren oder auch nur vorzunehmen 1)

(8) Uns scheinen die Ergebnisse der bisherigen Untersuchungen zum Zusammenhang von Unternehmensgröße und auf die Unternehmensgröße bezogenen Forschungsaufwendungen nicht ausreichend, um die Unternehmensgröße als Faktor zur Bestimmung der relativen Höhe der Forschungsaufwendungen generell in bestimmter Form zu berücksichtigen. Es mag auf die allgemein angenommene Überlegenheit von Großunternehmen zurückzuführen sein, daß Aussagen über die Ursachen der verschiedenen Mittelzuweisungen an die Forschung in den einzelnen Größenklassen von Unternehmen vergleichsweise selten sind.

1) Vgl. Nordhaus, \'i.D., An Economic Theory of Technological Change, Cowles Foundation Discussion Paper No. 265, 1969 (=AER, Papers and Proceedings, Vol. LIX, 1969, S. 18-28)

- 205-

Gleichwohl wird ein Bündel von Gründen angegeben, das allerdings statistisch nicht abgesichert ist: Cooper verweist auf die Probleme und Kosten der Kommunikation und Koordination im Großunternehmen gegenüber dem kleineren Unternehmen, weniger überzeugend auch auf unterschiedliche Qualitäten des wissenschaftlichen Personals 1). Mansfield führt dagegen die Besonderheit der verschiedenen Forschungsaufgaben an. Unterschiedliche Aufgaben erfordern den Einsatz unterschiedlicher Arten und Mengen von Ressourcen, die von den Unternehmen nicht in gleicher Weise beschafft oder bereitgestellt werden können 2). Strebel kommt zu entsprechenden Schlüssen: er verweist auf verschiedene Qualitäten des Managements der Unternehmen zur Erklärung unterschiedlich hoher relativer Forschungsaufwendungen

3)

1) Cooper, A.C., R. & D Is More Efficient in Small Companies, HBR, Vol. 42, May/June 1964, S. 75 ff. 2) Mansfield, E., Industrial Research and Technological Innovation, op.cit., S. 83 ff. Die Argumentation wird bei Mansfield ergänzt durch die Bemerkung, daß auch die Nutzung einer erfolgreichen Entwicklung die Bereitstellung bestimmter Ressourcen in bestimmten Mengen erfordert, dies aber nicht gleichmäßig durch alle Unternehmen möglich ist. Unterstellt man Variation der Forschungsaufgaben nicht nur zwischen Unternehmen einer Branche, sondern besonders zwischen Unternehmen verschiedener Branchen, so ist dieses Argument unmittelbar auch im folgenden zu verwenden.

3) Strebel, H., Die Bedeutung von Forschung und Entwicklung für das Wachstum von Unternehmungen, op. cit., S. 233 ff., hier S. 249

_ 206 _

B.

Zum "Brancheneinfluß" auf die Höhe der Forschungsaufwendungen

"Der Industriezweig ist also eine wichtige Determinante industrieller Forschung und Entwicklung", schließt Schätzle aus der Durchsicht amerikanischer Statistiken und Literatur 1 ). Interessant ist hier vor allem die Tatsache, daß die auf den Umsatz bezogenen Forschungsaufwendungen in einzelnen Industriezweigen sehr unterschiedliche Höhen erreichen. Obwohl sich mit den amerikanischen Angaben übereinstimmende Beobachtungen auch für Unternehmen in der BRD vermuten lassen, kann ein Nachweis nicht geführt werden 2 ). Die Erklärung unterschiedlich hoher "relativer" Forschungsaufwendungen in Unternehmen, die verschiedenen Industriezweigen angehören, kann nicht auf diese Tatsache beschränkt werden. Schätzle unterstellt, daß die Unterschiede durch verschieden breite Forschungsmöglichkeiten erklärt werden können; die Forschungsmöglichkeiten hängen bei Beschränkung auf ein "vertrautes Gebiet" von der technischen Basis des Unternehmens oder Industriezweiges ab. Die technische Basis ist eine Menge technischer Kenntnisse, die zur Herstellung der gegenwärtig angebotenen Produkte eines Unternehmens (Industriezweiges) notwendig ist. Das schließtnicht aus, daß mit dieser Menge von Kenntnissen auch noch weitere Produkte hergestellt werden könnten J ). Eine etwas andere, aber dem bisher geschilderten Falle verwandte Hypothese wird von Jewkes, 1) Schätzle, G., op.cit., S. 152 2) Das folgt aus der Beschränkung der verfügbaren Erhebung von H. Echterhoff-Severitt, Wissenschaftsausgaben der Wirtschaft 1964, Essen o.J., (1967), S. 18, durch die Vergleiche der Angaben aus Tab. 8 mit den Branchenumsätzen sinnlos würden.

J) Schätzle, G., op.cit"

S. 157 f.

- 207 Sawers und Stillerman besonders klar dargestellt 1 ). Danach werden die Forschungsmöglichkeiten in technisch fortschreitenden Industriezweigen besonders groß sein. Technisch fortschreitend sind solche Industriezweige, die zu einer Menge weitgehend noch ungenutzten technischen Wissens mit genügend unmittelbaren technischen Anwendungsmöglichkeiten Zugang haben. Diese beiden Einflüsse bestimmen die Forschungsmöglichkeiten und die Forschungstätigkeit. Gemeinsam ist diesen beiden Hypothesen, daß in ihnen die Höhe der Forschungsaufwendungen auf Wissensmengen oder ihre Änderungen zurückgeführt werden. In die Erklärung der Neigung zur Durchführung von Forschungsarbeiten in einzelnen Unternehmen gehen bei den zuletzt genannten Autoren beide Einflüsse ein 2 ). Wir wollen hier darlegen, daß wir diese Erklärung nicht für ausreichend halten und versuchen, sie zu erweitern. (1) Die Beschränkung der Betrachtung auf das traditionelle Betätigungsfeld eines Unternehmens ist nicht unproblematisch. Für junge Unternehmen läßt sich ein solches "vertrautes Gebiet" ohnehin nicht angeben. Ältere Unternehmen sind dagegen nicht notwendig auf Tätigkeiten festgelegt,

die ihrer tra-

ditionellen Beschäftigung entsprechen. Obwohl sich viele Unternehmen selbst auf Tätigkeiten (auch im Bereich der Forschung) in ihnen bekann1) Jewkes, J., D. Sawers und R. Stillerman, The Sources of Invention, op.cit., S. 152 ff. 2) Ebenda, S. 154

-

208 -

ten Gebieten festlegen 1 ), lassen sich durchaus auch Gegenbeispiele finden 2 ). Für unsere Untersuchung bedeutet dies: grundsätzlich sind die Forschungsmöglichkeiten nicht auf ein bestimmtes Gebiet beschränkt. (2) Das Konzept der technischen Basis eines Unternehmens setzt voraus, daß sich die Menge der notwendigen technischen Kenntnisse feststellen, messen läßt. Das erscheint Schätzle in anderem Zusammenhang nicht möglich, da die Definition einer Einheit von Wissen nicht möglich sei 3 ). Obwohl es Fälle gibt, in denen wenigstens Rangordnungen über die Mengen notwendiger technischer Kenntnisse eines Bereiches aufstellbar erscheinen 4 ), ist die allgemeine Verwendung des Konzeptes zur Zeit noch nicht gesichert. (3) Es ist sehr fraglich, ob es ein beschränktes "Potential technischer Möglichkeiten,,5) selbst bei 1) Vgl. die Feststellungen von: Hamberg, D., Invention in the Industrial Research Laboratory, op.cit., S. 99; Mueller, W.F., The Origins of the Basic Inventions Underlying DuPont's Major Product and Process Innovations, 1920 to 1950, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 342 f.

2) Brockhoff, K., Unternehmenswachstum und Sortimentsänderungen, Köln, Opladen 1966, S. 47. Die drei großen deutschen "Chemie"-gesellschaften haben mit der Herstellung von Farbstoffen ihre Tätigkeit aufgenommen. Heute wird von diesem Zweig kaum einmal gesprochen, dagegen erleben wir ein Wettrennen um das Eindringen in den Markt für pharmazeutische Produkte zwischen diesen Unternehmen.

3) Schätzle, G., op.cit., S. 61 4) Schmookler, J., Invention and Economic Growth, op. cit., S.

102

5) Schätzle, G., op.cit., S. 155. - Teilweise wird

eine endliche Zahl von Tatsachen (facts) zur Definition eines 'Gebietes' herangezogen; z.B.! Naval Research Advisory Committee, Report to the Secretary of the Navy on'Basic Research in the Navy', prepared by A.D. Little, Inc. Vol. I, 1.6.1959, S. 19 f f .

- 209 Betrachtung einzelner Produkte gibt,

so lange man

ein Produkt nicht durch vollständige Identität zweier Dinge in jeder Hinsicht definierto Die erstaunliche Geschichte der Patente auf Pferdehufe und Hufstollen ist das vielleicht amüsanteste und sicher ein besonders instruktives Gegenbeispiel 1).

(4) Wenn damit die Vermutung bestärkt ist, daß sowohl in ökonomischer Hinsicht als auch in technischer Hinsicht die technischen Kenntnisse nicht beschränkt sind, so wäre nur noch zu prüfen, wovon die Ausnutzung der Forschungsmöglichkeiten abhängt. Diese Untersuchung erhielte einerseits zusätzliche Berechtigung durch die Behauptung, daß das Vorhandensein technischen Wissens bestimmter Art nicht seine Verwendung notwendig impliziert, Wissen also zu sehr verschiedenen Zwecken genutzt werden kann 2 ). Andererseits bestimmt die Ausnutzung der Forschungsmöglichkeiten die Rate ökonomischer und technischer Überholung und steht damit in einem Kreislaufzusammenhang mit dem Faktoreinsatz.

(5) Wir schlagen vor, den Ergebnissen von Schrnookler zu folgen und die unterschiedlichen Ertragserwartungen als ausschlaggebenden Bestimmungsgrund für unterschiedliche relative und absolute Forschungsaufwendungen zu betrachten. Dabei ist allerdings 1) Schmookler, J., Invention ••• , op.cit., S. 91. - Auch die bekannte Tatsache, daß die Grundlage der kommerziell von Xerox ausgenutzten, aber vorher schon bekannten Kopierverfahren von der Xerox Corp. durch etwa 500 Patente abgesichert werden konnte, spricht für die hier vertretene Hypothese. 2) Ebenda, S. 210

-

210 -

zu beachten, daß Schmookler eine entsprechende Hypothese nur für den Zusammenhang von Erfindungen und Ertragserwartungen aufstellt und die von ihm benutzten Informationen für die Zeit nach dem zweiten Weltkrieg kaum repräsentativ sind. Wenn wir den Ergebnissen Schmooklers folgen und ihnen für unsere Fragestellung Bedeutung zusprechen, so unterstellen wir damit einen Zusammenhang zwischen Forschungsaufwendungen und dem Ergebnis der Forschung in der Form von Erfindungen. So problematisch eine solche Unterstellung auch ist, so kann doch andererseits nicht behauptet werden, daß zwischen den beiden Größen keine Beziehungen bestehen 1). Das Ergebnis von Schmookler erscheint uns deshalb besonders interessant, weil es von der Frage:

"Wer-

den Erfindungen hauptsächlich durch bekanntes Wissen oder durch Nachfrage hervorgerufen?"2) ausgehend abgeleitet wird. Schmookler kommt zu dem Ergebnis, daß die zuletzt genannte Alternative ausschlaggebend i s t ) . Da wir auch keinen gesicherten allgemeingültigen Zusammenhang zwischen Unternehmens größe und Forschungsaufwendungen feststellen konnten, vielmehr sehr unterschiedliche Feststellungen für Unternehmen in einzelnen Industriezweigen sich gegenüberstehen, 1) Vgl. Machlup, F., The Supply of Inventors and Inventions, WWA, Bd. 85, 1960, S. 210-255; ders. in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 143-167, hier S. 152 f.; Leontjef, W., Das wirtschaftliche Problem organisierter Forschung, Hamburger Jahrbuch für Wirtschaftsund Gesellschaftspolitik, 6. Jahr, Tübingen 1961, S. 74-78, hier S. 75

2) Schmookler, J., op.cit., S, 12 3) Zusammenfassung der Ergebnisse, ebenda, S. 196

ff.

- 211

hat das hier herangezogene Ergebnis Schmooklers besondere Bedeutung. Wir stützen die Aussage weiter durch die Ergebnisse einer Untersuchung von Mansfield, die später noch genauer erläutert wird 1) • Mansfield kann für acht Unternehmen zeigen, daß der Unterschied zwischen erwarteter minimaler Verzinsung und durchschnittlicher erwarteter Verzinsung der bearbeiteten Forschungsprojekte die erwünschten Forschungsaufwendungen wesentlich mitbestimmt. Das gilt allerdings nur im Rahmen der später noch zu diskutierenden Einschränkungen. Wichtig erscheint dagegen, daß hier Daten zur Begründung der Hypothese verwendet werden, die in vergleichbaren Untersuchungen nicht erscheinen. An dieser Stelle muß auch auf die Arbeit von Comanor hingewiesen werden 2 ). Er zeigt, daß die Möglichkeit der Produktdifferenzierung und die Forschungsaufwendungen positiv korreliert sind. Die Konzentration in einer Branche dagegen ist mit den Forschungsaufwendungen vor allem dort korreliert, wo die Möglichkeiten zur Produktdifferenzierung beschränkt sind. Es wird hier deutlich, daß die Forschungsaufwendungen von demjenigen Faktor stark abhängig sind, der in hervorragender Weise zur Etablierung einer Marktmacht dienen kann, womit weiter monopoloide Situationen 1) Mansfield, E., Industrial Research and Development Expenditures ••• , JPE, Vol. LXXII, 1964, S.319-340. An dieser Stelle sei auch auf die beiden, die Ergebnisse Mansfields zusammenfassenden Bücher verwiesen, die die hier und im folgenden zitierten Ergebnisse wieder enthalten; Mansfield, E., The Economics of Technological Change, op.cit.; ders., Industrial Research and Technological Innovation, New York 1968, wo besonders die ökonometrischen Studien wieder dargestellt werden.

2) Comanor, W.S., Market Structure ••• , op.cit., S. 648 f f .

- 212

geschaffen werden, die zur Gewinnerzielung ausgenutzt werden können 1). Damit ist ein gemeinsames Kennzeichen der bisher schon diskutierten Ansätze gefunden, das in diesen Arbeiten, aber nicht in dieser Form, herausgearbeitet wird. Der Widerspruch dieser Kausalkette zu den Ergebnissen von Minasian kann aus den vorliegenden Arbeiten nicht beseitigt werden, da Comanor Tests der Zusammenhänge mit positiven und negativen zeitlichen Verzögerungen offensichtlich nicht vorgenommen hat. Zur Überbrückung dieser Differenzen könnte nur wieder eine Kreislaufbetrachtung nach dem Schema: Gewinnerwartungen - Forschungsaufwendungen -

Gewinnrealisierung ••• herangezogen wer-

den. Dabei bleibt offen, woran sich die Gewinnerwartungen orientieren. Wir fassen diese Auffassung zusammen: Die Höhe der Aufwendungen für Forschung und Entwicklung in einzelnen Unternehmen wird wesentlich bestimmt von den Gewinnerwartungen je eingesetzter Geldeinheit und potentiellen alternativen Mittelverwendungen. Die Verwendung der knappen Mittel geschieht so, daß der Gegenwartswert des Unternehmens bei einern gegebenen Kalkulationszinsfuß maximiert wird, wobei ganz bestimmte Nebenbedingungen zu beachten sind. Falls sich außer von den Ertragserwartungen aus den für die Forschung eingesetzten Mitteln auch allein von der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Branche Einflüsse auf die Höhe der Forschungsaufwendungen einzelner Unternehmen nachweisen lassen,

1) Mansfield ergänzt dieses Argument, wenn er

schreibt:" ••• industries differ considerably in the value their customers place on increased performance. Being second best in product performance in some fields is not a great handicap ••• , in other industries, a second-best product has relatively little value". Mansfield, E., The Economics of Technological Change, op.cit., S. 59

- 213

so kann darin nach der hier aufgestellten Hypothese in erster Linie eine Bestätigung für die Wirksamkeit eines außerökonomischen Faktors gesehen werden: daß branchenkonformes Verhalten vorliegt, also Forschungsabteilungen nur eingerichtet werden, um es den Konkurrenten desselben Industriezweiges gleichzutun 1 ). Eine getrennte Untersuchung der Einflüsse liegt nicht vor.

(6) Im folgenden Abschnitt wollen wir ökonometrische Untersuchungen zur Bestimmung der Höhe der Forschungsaufwendungen in zweierlei Hinsicht betrachten. Zunächst diskutieren wir den Einfluß finanzieller Faktoren auf die Entscheidung über die Höhe der Forschungsaufwendungen, anschließend betrachten wir alternative Überlegungen zum Einfluß verschiedener Zielfunktionen und kommen damit auf die hier nur angedeuteten Zusammenhänge zurück. C.

Finanzierungsvariablen und Zielvorstellungen als Einflußgrößen

In der folgenden Zusammenstellung (vgl. Tab. 3.1) sind weitere Untersuchungen gesammelt, die Einflüsse auf die Höhe der Forschungsaufwendungen feststellen wollen. Im Vordergrund stehen in diesen Studien zwei Gruppen von Faktoren, die teilweise durch die glei-

1) Organization for European Economic Cooperation,

The Organization of Applied Research in Europe, the United States, and Canada, Paris 1954, S. 29; Jewkes,J., D. Sawers und R. Stillerman, The Sources of Inventions,op.cit.,S.151

-

214

ehen Variablen ausgedrückt werden und dann nur in der Interpretation unterschieden werden können. Einmal werden Finanzierungsmöglichkeiten,

zum anderen be-

stimmte Zielvorstellungen als Einflußgrößen untersucht. 1. Finanzierungsvariablen a. Ältere Untersuchungen Die Finanzierungsmöglichkeiten in einer Periode t werden beeinflußt durch (1) die in der Periode t

erwarteten Einzahlungen an

das Unternehmen, approximiert durch die erwarteten Umsätze in dieser Periode, (2) mit den Forschungsaufwendungen konkurrierende erwartete Auszahlungen der t-ten Periode,

(3) die von der Periode (t-1) an die Periode t übertragenen Zahlungsmittel, approximiert durch eine Funktion der Gewinne dieser Vorperiode. 1) Von diesen Faktoren sind die unter (1) und (3) genannten als Einflußgrößen auf die Höhe der Forschungsaufwendungen nachgewiesen worden (vgl. hierzu auch Tab.

3

J ).

Die Hypothese (3) wurde dadurch erweitert, daß

außer den Gewinnen der Vorperiode auch die Abschreibungen der laufenden Periode herangezogen wurden, um ein Maß für die internen Finanzierungsmöglichkeiten zu erhalten (Grabowski, op.cit.). Darüber hinaus hat 1) Das ist eine wichtige und von ihrem Autor auch nicht in Zweifel gezogene Hypothese von Cooper, der sie als "~atchet effect" spezialisiert darstellt: Steigende Gewinne implizieren steigende Forschungsaufwendungen, fallen Gewinne der Vorperioden führen wenigstens zur Aufrechterhaltung des erreichten Niveaus der Forschungsaufwendungen. Die Hypothese ist allerdings empirisch kaum überzeugend belegt (5. 168, S. 173 f.). Die Erwartung zukünftiger Entwicklungen wird erst später und nur am Rande erwähnt (5. 187): Cooper, M.H., Prices and Profits in the Pharmaceutical Industry, Oxford, London, Edinburgh et ale 1966

-

~15

Grabowski gezeigt, daß die Ersetzung des gesamten ausgewiesenen Betriebsgewinns durch die Variable "zurückbehaltene

Gewinne" nur in der chemischen Industrie

ceteris paribus zu einer besseren Erklärung der Forschungsaufwendungen führt. Der Grund dafür kann vielleicht aus den Regressionskoeffizienten abgelesen werden. Vergleicht man die Ergebnisse seiner Ansätze (Grabowski, 1966, Tab. 5-1. 5-2), so wird darin impliziert, daß der Anteil der zurückbehaltenen Gewinne an den Gesamtgewinnen in den Unternehmen der Chemieindustrie des Sampies besonders gering ist im Vergleich zu den Unternehmen anderer Industriezweige (etwa halb so hoch wie in der Pharmazeutischen-oder der Ölindustrie). Trifft dieser Schluß in der Realität zu, so ist in der Tat durch Einführung unterschiedlicher Gewinnbegriffe eine wichtige Richtung gezeigt, in der die Ansätze modifiziert werden können. um die Ergebnisse zu verbessern. Die Bestimmung der einbehaltenen Gewinne in den anderen Industriezweigen müßte dann aber im vorliegenden Beispiel verbessert werden. Es ist allerdings zu beachten, daß Umsätze und Gewinne einer Periode selbst wieder von vorausgegangenen Forschungsergebnissen beeinflußt werden, sobald diese als Neuerung eingeführt werden. Die mögliche Autokorrelation der Variablen besonders bei kurzfristigen Forschungsarbeiten kann deshalb die statistischen Ergebnisse beeinflußt haben ) 1) Nach Feststellungen von Enos wäre dies kaum zu befürchten, da zwischen der Erfindung und ihrer Nutzbarmachung in der Petroleumindustrie in der Regel 13.6 Jahre liegen: Enos, J.L., Invention and Innovation in the Petroleum Refining Industry, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, NBER, Herausg., op.cit., S. 299-321, hier S. 309. Damit ist aber wohl ein Sonderfall dargestellt, dem um so weniger Bedeutung zukommt, als zu dem angegebenen Mittelwert eine Standardabweichung von 16,3 Jahren festgestellt ist. Vgl. dagegen:

-

216 -

Zur Konkurrenz von Forschungsaufwendungen und anderen erwarteten Auszahlungen, die in der Hypothese (2) unterstellt wird, liegen weder signifikante Ergebnisse noch übereinstimmende Ansätze zur Prüfung des Zusammenhangs vor: Die Analyse von Mueller (1967) läßt zwar den behaupteten Zusammenhang vermuten, da der entsprechende Parameter der untersuchten Regressionsgleichung das richtige, negative Vorzeichen aufweist. Allerdings ist die Schätzung auf vertretbarem Sicher-

Carter, C.F., und B.R. 'villiams, Industryand Technical Progress, Repr., London, New York, Toronto 1958; Hamberg, D., Invention. in the Industrial Research Laboratory, op.cit., S. 100 f.; Peck, M.J., Inventions in the Post War American Aluminium Industry, in: The Rate and Direction of Inventive Activity, op.cit., S. 279-298, hier S.298. Mansfield vertritt die Ansicht, daß die Beschäftigung eines Unternehmens'die Einführung von Prozeßänderungen beeinflusse, speziell: Unterbeschäftigung diese beschleunige. Er hat weiter festgestellt, daß die Nachahmung von Neuerungen in fremden Unternehmen sich nur sehr langsam (bei Investitionsgütern etwa über 10-20 Jahre) vollzieht. (Vgl. Mansfield, E., The Process of Technical Change, op.cit., S. 143 ff.; ders. Technical Change and the Rate of Imitation, Econometrica, Vol. 29, 1961, s. 741-766, bes. S. 744; ders., A Model of the Imitation Process, IRE, Vol. EM-9, 1962, s. 46-50). Interessant erscheint weiter der von Merill nahegelegte Schluß, daß neue Forschungsergebnisse zuerst von besonders befähigten (führenden) Vertretern einer Berufsgruppe oder Branche zur Anwendung gebracht werden. (Hier die Anwendung von Erkenntnissen der "Beugungstheorie" im Brückenbau): Merill, R.S., Engineering and Productivity Change: Suspension Bridge Stiffening Trusses, in: Economics of Research and Development, A. Tybout. Herausg., op.cit q S. 101-127.

0

+

1964

Mansfield

1962

Gt _1,t)

Ct*'~4S~5 LP{p ~*JJ. Für die Gemtuntersuchung gilt :Ci* • f(C t _1,C t _1 ,

lIi~ Mansfield 1962 lIit .: «"1 ~ a1+at .C t _1/(Ci'-C t •1)+ah_1 Ct_1 /G t_ h-1;

Ct • Ct •1 +c{1(Ct' -C t _1 );C t * ·~h

Mansfield,

a5Ct + a6

+

Ct • f(~St_1,Gt_1,Ii,AV/GV,St,St+2,St_1) in verschiedenen Linearkombinationen

+

at St- +a 3AG +t _1 + a~Gt_1

a1 + a2 t

4C t "a1AS t +

Ct/S t

4C t oa 14S t +a2Gt_1+a3Ct_1+a44Zt

Hall,1961

Horowi tz,1961

Horowitz,1960

Autor, Erschei-I Hypothesen (ohne Zufallsterme) nungsjahr

8 in der pilot study,35 i.g.Gesamtuntersuchg.

10

132 bis 246

40

40

I

I Ergebnisse (Kurzfassung )

1945 bis 1958

11 bis 25

1954 bis 1957

Cr

Werte über 0,98). R/S t fast immer kleiner als 1S t . Ubereinstillende Ergebnisse in der pilot study und der Gesamtuntersuchung , soweit dies beurteilt werden kann, trotz verschiedener Datensätze.

Schätzungen von Ct mit Korrelationen über 0,882 (insgesamt 22

Korrelationskoeffizient. 0,99; ~ gibt das angestrebte Ziel für CiS an, "'1 dagegen, wie stark man sich diesellI Ziele von Periode zu Periode nähert.

Hervorragender Erklärungsfaktor der Forschungsaufwendungen sind die Werte Gt _r Umsatzänderungen gehen als relative Ulsatzänderungen bezogen auf den Umsatz der jeweiligen Vorperiode und als Quadrat dieser Variablen in aas Modell ein. Siehe auch Hall,1964

Zahl der signifikant.Parameter auf dem 95%-Niveau, a1 : 4, a2 : 3, a3 : 5, a4 : 3, a5 : 10. In 17 Fällen erklären alle Parameter die abhängige Variable auf dem signifikanten Niveau (F- Test,95%)

desgl.l a2 ist zwölfIlIal positiv, davon zweimal signifikant (95%-Niveau), 28 Werte sind negativ, davon auf demselben Niveau 20 signifikant

vor Zahl der signifikanten Parameter auf dem 95%-Niveau: 1957, a1 : 7, a2 : 2, a3 : 17, a4 : 1 11 bis 31 J.

Zahl der beob.1 Zeit Unternehmen

Tabelle 3.1 : Ökonometrische Untersuchungen zur Planung von Forschungsaufwendungen

"

N

(1a) C(a1+a2Gt_1+8tSt_1+a44St_2+afSt_3+

Hall, 1964

AlternativlodelIe: Regressionskoeffizienten der entscheidenden Variablen nicht signifikant. Korrelationskoeffizient 0,98

(4a) Ct"a4St+a5tSt

(4b) Ct"ah_1+ah+a3tSt

Wird Ct _1 in die Regressionen eingeführt, übernimmt diese Variable die Erklärung der Abhängigen entscheidend, der Parameter von Gt _1 hat nur einen negativen Einfluß auf Cr KorrelationskoeffIzient : 0,98

w,o.

Abhängigen bei.

Hauptlodell : Korrelationskoeffizienten bei (1a) : 0,981; (1b) 0,981; (1c) 0,984;(2) 0,986. Obwohl die Gesa.thei t der Variablen zu signifikanten Schätzungen von Ct führt (F- Test l 95%-Niveau), sind nur wenige der Regressionskoeffizienten signifikant. a3 bis a8 sind fast il.er negativ. Die stärkste erklärende Kraft hat Gt _1, al wenigsten trägt It/AV t zur Erklärung der

Ergebnisse ( Auszug)

Ähnlich (1b) .it Berücksichtigung von Ct _1

1/.0.

1954 bis 1957

Zeit

Korrelationskoeffizienten: (4a) 0,745, (4b) 0,988 Regressionskoeffizienten :(4a) pos i tiv, signifikant; (4b) a1 positiv, signifikant(95%),a 2,a3 negativ Ohne Ct _1 ist die entscheidende Erklärungsgröße Gt _1•

I

55

~ahl der beob. ~nterneh.en

Die Mansfield-Hypothese (1962) erweitert zu

U·förlige Beziehung zl/ischen Ct und St_1/ /St_2

+a 10I /AV t

t

+a 8(St_ /St_2)2 +a9St+2/St_1+

+a 5St _/S t _4+a6St_4/St_5+a7St/St_1

(2) Ct " a1+a2Gt_1+a3St_/St_2+a4St_2/St_3+

(1c) Ct "{C t aus (1b)}+ a10Gt_2+a1fSt

(1b) Ct " [C t aus (1a)}+ a9I t /AV t

+a6.4S t _4+a7St/St_1+a8St+2/St_1

Hypothesen (ohne Zufallsterle)

Autor,Erscheinungsjahr

N

00

Ct"-8 1I t +8 2I1E(aJDt +a 4Ct +8 5(S(St_10)+

D.C.Mueller, 1967 67

16,10,5

5

IZahl der beob. Unterneh.en 1

J

IErgebnisse (Aus zug)

1957 bis 1960

1959 bis 1962

Die für Die die

Korrelationskoeffizienten in der Querschnittsanalyse die einzelnen Jahre variieren zwischen 0,75 und 0,79. Para.eter sind hier .it denjenigen Vorzeichen angegeben, ihnen in der Schätzung für 1960 zuko ••en.

Korrelationskoeffizienten für vier Jahre in einer Branche: ehe.ie O,79jPhar.azeutika o,93jPetroleui o,54j a1 signifikant und negativ nur für Phar.azeutika. a4 nicht signifikant (95%) bei Petroleum, alle anderen Parameter signifikant und positiv. Zur Ersetzung der Gewinne durch die ausgeschütteten Gewinne vgl. den Text. Es werden verschiedene Varianten des Grund.odells überprüft. Die Enfügung von AS/S t erweist sich als ohne Bedeutung, was für die Interpretation der oben genannten Ergebnisse von Hall nicht unwichtig erscheint.

Zusa.,enfassung der Ergebnisse aus Mansfield, 1964

1952 bis Nur die zuletzt genannten Hypothesen liefern signifikante 1962, Zusa.,enhänge. Korrelationskoeffizienten größer als 0,818, od.wenige signifikant auf dei 99%-Niveau

Zeit

Quellen und Sy.bole werden auf den folgenden Seiten erläutert.

+a6Gt_1+a7ABt_1-aaSt

Ct/S t .a1+8lA t +a/Rt_,tS t +a 4oe

Grabowski,1966

Hansfield,1965

Ct • f(dS/dt );C/St"f(dS/dt) Ct • a1+atSt

Brockhoff,1964

Ct • a1+a 2St j Ct"a 1+8 2 log St

Hypothesen (ohne Zufallster.e)

Autor, Erscheinungsjahr

\C

N

- 220-

Fundste11en zu Tab. 3.1:

Horowitz. I •• Regression Mode1s for Company Expenditures on and Returns from Research and Deve1opment. IRE. Vo1. E:f.1-7. 1960. s. 8-13 Horowitz. I •• Estimating Changes in the Research Budget. Journa1 of Industria1 Engineering. Vo1. 12. 1961. s. 114-118 Ha11. M.M •• Investment in Research and Deve1opment. A Statistica1 Study. Diss. Univ. of Wisconsin 1961 Mansfie1d. E •• "Comment" (zu Fe11ner. Does the Market ••• >. in: The Rate and Direction of Inventive Activity. NBER. Herausg., op. cit •• S. 188-193 Mansfie1d. E •• Industria1 Research and Deve10pment Expenditures •••• op.cit. Ha11, M.M •• The Determinants of Investment Variations in Research and Deve1opment. IEEE. Vo1. EM-11, 1964. S. 8-15 Brockhoff, K., Forschungsaufwendungen industrie11er Unternehmen, op.cit. Mansfie1d. E., The Process of Technica1 Change. in: The Economics of Research and Deve1opment. op.cit. Mue11er. D.C., The Firm Decision Process, An Econometric Investigation, QJE, Vo1. LXXXI, 1967, S. 58-87; ders., The Determinants of Industria1 Research and Deve1opment, Diss. Princeton 1965 Grabowski, H.G., op.cit •• S. 68 ff.

- 221 -

Symbole zu Tab. ).1 d,a C

D S G Z I p ~

s* AB AV GV WE PA

PR

DC

•

••

-x t

+,-

-

Parameter ForschungsauIwendungen Dividendenauszahlung Umsatz Periodengewinn Excess Profit Tax (Zusatzsteuer) Investition, Kapazitätsänderung Wahrscheinlichkeit Erwartete Verzinsung jedes Forschungsprojekts Minimale verlangte Verzinsung der Forschungsprojekte Abschreibung Anlagevermögen Gesamtvermögen Werbeaufwendungen Anzahl der Patente pro Wissenschaftler oder Ingenieur eines Unternehmens in der dem Basisjahr vorausgehenden Periode von vier Jahren. Eingeführt als Index der technologischen Basis Gewinn nach Steuern zuzüglich Abschreibungen und Absetzungen '" cash flow Diversifizierungsindex Symbol für erwartete Werte Symbol für erwünschte Werte Durchschnittswert für ein ganzes SampIe Differenzen Periodenbezeichnung als Superskripte: positive oder negative Werte der Beobachtungen.

heitsniveau nicht signifikant 1). Hall

(1961, 1964)

erwartet dagegen einen positiven Zusammenhang zwischen den relativen erwarteten Kapazitätsänderungen und den Forschungsaufwendungen, da beide Faktoren gleichzeitig zur Überwindung einer unbefriedigenden Kostensituation in der jeweiligen Vorperiode beitragen können. In keiner der Hallsehen Untersuchungen erweist sich der Regressionskoeffizient der entsprechenden Variablen als gesichert. 1) Ein vergleichbares Ergebnis hat Hinasian gefunden. Vgl. Minasian, J.R., op.cit., hier S. 122 ff. Auch bei Grabowski, der die Hypothese untersucht, fehlt der Nachweis eines signifikanten Zusammenhangs: Grabowski, H., op.cit~, S. 10)

- 222 In Erweiterung der ersten drei Hypothesen kann angenommen werden, daß die hier diskutierten Zusammenhänge nur so lange gültig sind, wie die unabhängigen Variablen bestimmten zusätzlichen Bedingungen genügen. So kann verlangt werden, daß der Umsatz einer Periode nur dann die Forschungsaufwendungen beeinflussen soll, wenn die Umsatzänderung zwischen der Vorperiode und der laufenden Periode positiv ist. Andernfalls soll der maximale Umsatz aller vergangenen Perioden den Periodenumsatz als Variable ersetzen. Wenn nämlich die in den Planungsmodellen implizierte Input-Output-Beziehung im Bereich der Forschung gilt, ist die Möglichkeit unerwünschter Verstärkereffekte in der Entwicklung der unabhängigen Variablen zu offensichtlich, als daß die Empfehlung, das ganze oder einen Teil des Forschungsbudgets fest mit der Umsatz- oder Gewinnentwicklung zu verbinden 1 ), generell zielkonform sein kann. Nebenbedingungen können auch durch Variablen gesetzt werden, die keine unmittelbare Beziehung zu den Finanzierungsmöglichkeiten aufweisen, gleichwohl aber im Planungsprozeß beachtet werden. Ein Unternehmen der Aluminium- und Chemieindustrie setzt zum Beispiel die Forschungsaufwendungen des Vorjahres als Untergrenze für die geplanten Forschungsaufwendungen an, nachdem die Forschungsabteilung etwa zehn Jahre lang unter einer einmaligen Kürzung der Forschungsaufwendungen litt. Die Wirkung der hier beschriebenen Nebenbedingungen kann plastisch als ein Sperrklinken-Effekt (ratchet effect) bezeichnet werden. Ein Sperrklinken-Effekt ist sowohl bei einer umsatzabhängigen Planung als 1) Vgl. Coales, J.F., Financial Provision for Research and Development in Industry, Journal of Industrial Economics, Vol. V, 1956/57, S. 239-242, bes. S. 242, wo eine Umsatz-ForschungsaufwandBeziehung für die langfristige Planung gefordert wird.

- 223

-

auch bei einer gewinnabhängigen Planung der Forschungsaufwendungen denkbar. Die Hypothese, daß ein solcher Effekt bei der Planung der Forschungsaufwendungen wirksam ist, wird zum Beispiel von Jewkes et al., Horowitz und Cooper vertreten 1 ). Horowitz sieht in seinen Untersuchungen zumindest andeutungsweise eine Bestätigung der Hypothese. b.

Eine neue Untersuchung für deutsche Gesellschaften der chemischen Industrie

Wir haben die Hypothesen über den Einfluß der Finanzierungsvariablen auf die Forschungsaufwendungen weiteren Prüfungen unterworfen. Das Datenmaterial stammt aus den Jahresabschlüssen der Badische Anilin- und Soda Fabrik AG (1955-1967), der Farbenfabriken Bayer AG (1952-1967), der Farbwerke Hoechst AG (1952-1967) und der Schering AG (1952-1967). Die Beobachtungszeit ist jeweils in Klammern angegeben. Sie wird durch die verfügbaren Informationen über die Forschungsaufwendungen der Unternehmen bestimmt. Die Annahme unterschiedlicher zeitlicher Verzögerungen und unterschiedlicher funktionaler Zusammenhänge zwischen den unabhängigen Variablen der drei Grundhypothesen führte für jedes Unternehmen zu einem etwa 90 Prüfungen umfassenden Testprogramm. Daraus werden hier nur die wesentlichen Ergebnisse wiedergegeben. (1) Die Hypothese (2) (S. 209), spezifiziert zu einer Behauptung über den Zusammenhang von Forschungsaufwendungen, ihren Änderungen und alternativen Mittelverwendungen zur Sachanlageninvestition fand keine 1) Jewkes, J., D. Sawers und R. Stillerman, op.cit., s. 139; Horowitz, I., Estimating Changes in the Research Budgets, op.cit., s. 117; Cooper, M.H., Prices and Profits in the Pharmaceutical Industry, op.cit., s. 173 L

-

224 -

Bestätigung. In die verschiedenen Ansätze gingen allerdings teilweise so viele unabhängige Variablenein, daß signifikante Schätzungen bei nur zwölf bis höchstens sechzehn Beobachtungen nicht zu erwarten waren. (2) Wir prüfen nun die Brauchbarkeit verschiedener Gewinndefinitionen für die Erklärung der Forschungsaufwendungen. Ausgewiesene Jahresüberschüsse und Dividenden erklären die Forschungsaufwendungen bei alternativen Annahmen über den zeitlichen Wirkungszusammenhang der Variablen etwa gleich gut. Wesentlich schlechtere Erklärungen erhält man, wenn man geschätzte Brutto- oder Nettogewinne (geSChätzte Gewinne aus den in der Gewinn- und Verlustrechnung ausgewiesenen Steuern vom Einkommen, Ertrag und Vermögen) als unabhängige Variablen in die Betrachtung einbezieht. Das erklärt sich daraus, daß diese Gewinne stark schwanken, während die laufenden Forschungsaufwendungen der betrachteten Unternehmen in der Beobachtungszeit monoton ansteigen. Da auch die Dividendenzahlungen nicht zurückgehen, bieten sie statistisch eine bessere Erklärung für die Forschungsaufwendungen als die schwankenden geschätzten Gewinne. Ökonomisch wären die Ergebnisse zu rechtfertigen, wenn man zeigte, daß die Vorstände die veröffentlichten Ziffern in bestimmten Proportionen zu halten wünschten. Dieses Problem soll nicht weiter verfolgt werden. Die Erklärung der Forschungsaufwendungen durch Jahresüberschüsse oder Dividenden ist auch der Annahme vorzuziehen, daß die Forschungsaufwendungen an einer Finanzierungsvariablen orientiert werden, die durch die Unterstellung eines Sperrklinken-Effekts aus den geschätzten Gewinnen abgeleitet wird.

(3) Dividenden oder ausgewiesene Jahresüberschüsse bilden tatsächlich nur einen Teil der dem Unternehmen zur Verfügung stehenden Finanzierungsmittel. Diese scheinen daher durch den cash flow angenähert zu werden. Als Teilergebnis der Untersuchung ist festzuhalten, daß die am cash flow orientierten Erklärungen

- 225 der Forschungsaufwendungen den an der Dividende orientierten Erklärungen überlegen sind. Je genauer also die zur Finanzierung verfügbaren Mittel erklärt

wurden, desto besser wurde die Erklärung der

Forschungsaufwendungen. (4) Schließlich müssen die Umsätze im Hinblick auf ihre Bedeutung für die Erklärung der jährlichen Forschungsaufwendungen untersucht werden. Dabei sei bemerkt, daß der Umsatz von den betrachteten Unternehmen nicht notwendig als

~eudo-Finan­

zierungsvariable angesehen wird. Es ist ebenso möglich, daß Umsätze zurückliegender Perioden zur Basis von Umsatz- oder Gewinnprognosen für zukünftige Perioden werden. Auch daran können die Forschungsaufwendungen orientiert werden, worauf wir weiter unten zurückkommen. Gegenüber dem cash flow bieten die Umsätze in der Regel wiederum verbesserte Erklärungen der abhängigen Variablen. Die besten Ergebnisse der Schätzung der Forschungsaufwendungen für die betrachteten Unternehmen sind (die Symbole entsprechend denjenigen der vorausgehenden Tabelle 3.1 1

»:

(1.) Bayer: Ct

=

-7,47 + 0,0562 St_1

(4,94) R

=

(0,00019)

0,9935; DW

cl (Res)

=

=

1.413; AC

=

0,1651;

6.60.

1) Weiter bedeuten: R = einfacher oder multipler Korrelationskoeffizient, DW = Durbin-Watson Statistik, AC = Andersonscher zyklischer Autokorrelationskoeffizient der Residuen, 0 (Res) = Standardabweichung der Residuen. Die Werte in Klammern stellen die Standardabweichung der Regressionskoeffizienten dar. Zu DW siehe: Malinvaud. E., Statistical Methods in Econometrics, Amsterdam 1966, S. 421; zu AC dagegen: Tintner, G., Handbuch der Ökonometrie, Berlin, Göttingen, Heidelberg 1960, S. 322. Die Maßeinheit der Variablen ist Mio. DM

- 226 -

(2.)

Hoechst: In C t = 3,73

+ 0,00046

(0,04)

St_1

(0,00002)

R = 0,9913; DW = 1,434; AC = 0,2097;

cl (Res) = 1,86. (3.) Sehering: In C t = -4,02 + 1,2986 In St_1 (0,147) (0,0285) R = 0,9971; DW = 2,416; AC =-0,2248;

d (Re s) =

1, 1 7

C t = 0,46 + ( 1 , 13)

0,6442

PR t _ 1

( 0,0322)

R = 0,9853; DW = 2,060; AC =-0,0488;

d (Res) = 2,45. (4.) BASF

In C t = 3,68

+

(0,19)

0,00046 St_1 (0,000069)

R = 0,9284; DW = 1,255; AC = 0,3384;

d (Re s)

=

1, 1 2 •

Obwohl auch Zusammenhänge mit Umsätzen der laufenden Beobachtungsperiode als unabhängige Variable geprüft wurden, zeigt sich, daß die Umsätze der jeweiligen Vorperiode zu besseren Erklärungen der Forschungsaufwendungen jeder Periode führen. Bemerkenswert erscheint auch die Beobachtung, daß ein linearer (Unternehmen 1) und verschiedene nichtlineare Zusammenhänge (Unternehmen 2,4; Unternehmen 3) die jeweils besten Erklärungen abgeben. - Offenbar werden von den betrachteten Unternehmen keine identischen Taktiken bei der Bestimmung der laufenden Forschungsaufwendungen verfolgt, wenn auch die Variablen identisch sind, an denen sich die jeweilige Vorgehensweise auszurichten scheint. Das wird aus den verschiedenen Formen des funktionalen Zusammenhangs der Variablen deutlich.

- 227

Für die Schering AG haben wir zwei Ergebnisse wiedergegeben, deren Qualität kaum unterschiedlich ist. Dazu ist zu bemerken, daß die Schätzung mit dem Umsatz als unabhängiger Variablen in der angegebenen Form nur bei diesem Unternehmen zu beachtenswerten Resultaten geführt hat. Auf der anderen Seite ist diese Schätzung bei Unternehmen 3 die einzige, die die Qualität - gemessen an den entscheidenden Regressionskoeffizienten und den übrigen Beurteilungsmerkmalen verschiedener guter, an Gewinnen und cash flow ausgerichteter Schätzungen übertrifft. Ein Vergleich aller Ergebnisse für Unternehmen 3 mit denen für die übrigen Unternehmen zeigt, daß hier der Orientierung der Entscheidungen am cash flow und an den Gewinnen (wofür die Ergebnisse hier nicht wiedergegeben sind) eine merkliche Bedeutung zukommt. Das wird unten in ( ~) weiter unterstrichen.

(5) Die gemeinsame Betrachtung von Umsätzen und cash flow als unabhängige Variablen zur Erklärung der laufenden Forschungsaufwendungen hat nur für Bayer zu einer beachtenswerten Schätzung geführt: Ct

= -0,4040 (2,917)

R

= 0,9983;

+ 0,2323 PR t + 0,0191 St_1 (0,0414) DW

= 2,01;

(0,0067) AC

= -0,0372;

d(Res)

= 3,51.

Für alle anderen Unternehmen werden mit diesen Variablen keine gesicherten Regressionskoeffizienten gefunden. Die hier dargestellte zeitliche Verteilung der Variablen (kurzfristiger Einfluß des cash flow, um eine Periode verzögerter Einfluß des Umsatzes) war der Tendenz nach bei allen untersuchten Gesellschaften zu erkennen, erwies sich aber nicht als signifikant. Des-

228 -

halb muß eine Verallgemeinerung dieses Ergebnisses noch vermieden werden.

(6) Die Einbeziehung konkurrierender Aufwendungen oder der Unterschiede zwischen Wachstum der Forschungsaufwendungen und Wachstum der Investitionen in die Schätzfunktion für die laufenden Forschungsaufwendungen hat nicht zu signifikanten und gleichgerichteten Regressionskoeffizienten geführt. Das heißt, daß die Beobachtungen von Grabowski und Hall in dieser Hinsicht nicht verbessert werden können. Beider Autoren Aussagen bleiben weiter unbestimmt.

(7) Die gesamten zu finanzierenden Forschungsaufwendungen (= Auszahlungen) einer Periode setzen sich aus den laufenden Forschungsaufwendungen und den Auszahlungen für Investitionen im Forschungsbereich zusammen. Diese Summe lag nur für die Schering AG vor. Denselben Untersuchungen unterworfen wie die laufenden Forschungsaufwendungen, erhielten wir mit dieser neuen Variablen folgendes beste Ergebnis: = -

0,859

+

R

= 0,9901;

0,7353 PR t (0,0301)

1,199) DW

=

1,6213; AC

= 0,0318;

d(Res)

=

2,43.

Das Ergebnis ist auch deshalb bemerkenswert, weil in den meisten Alternativen zur festgestellten besten Schätzung der Korrelationskoeffizient unter demjenigen für vergleichbare Schätzungen mit den laufenden Forschungsaufwendungen als abhängiger Variablen liegt. (8) Wir halten als Ergebnis fest: Nur in einem von vier Fällen bietet eine Finanzierungsvariable eine gute Erklärung der Forschungsaufwendungen. Die Variable ist der cash flow, nicht eine der verschiedenen Gewinngrößen. In drei Fällen scheint der Umsatz für

- 229

die Erklärung der Forschungsaufwendungen entscheidend. Es bleibt unklar, ob diese Variable als Maß für die finanziellen Möglichkeiten oder als Basis einer Prognose zukünftiger Entwicklungen aufgefaßt wird. 2.

Zielvorstellungen

Während die Forderung nach Aufrechterhaltung des finanziellen Gleichgewichts den Überlegungen über die Abhängigkeit cler Höhe der Forschungsaufwendungen von den Finanzierungsentscheidungen einen Rahmen gibt, fehlt ein solcher anerkannter Bezugspunkt bei der Diskussion der Zielvorstellungen als unabhängiger Variablen. Daraus resultiert eine größere Vielfalt von Spekulationen über Art, Richtung und Stärke der Wirkung solcher unabhängiger Variablen, wie ein Blick auf die Tabelle 3.1, S.213 , zeigt. Die wesentlichen Hypothesen können etwa wie folgt formuliert werden: (1)

Forschungsaufwendungen werden erhöht, wenn die Umsatzänderungen der Vorperiode ein bestimmtes Anspruchsniveau nicht erreichen (besonders wenn sie negativ sind). Erwartete Umsatzsteigerungen über ein Anspruchsniveau hinaus stimulieren keine Erhöhungen der Forschungsaufwendungen.

(2)

Entsprechende Hypothesen können für die Gewinnänderungen als unabhängige Variablen formuliert werden.

(3)

Forschungsaufwendungen werden durch die Zielvorstellungen des Leiters einer Forschungsabteilung bestimmt, die durch die Ansprüche konkurrierender Abteilungen beschränkt werden. Unabhängige Variablen sind die Forschungsaufwendungen der vorausgehenden Periode, die durchschnittlichen

~

230 -

Forschungsaufwendungen der Branche, bezogen auf eine Vergleichsgröße, die Wahrscheinlichkeit, daß das Ergebnis pro Geldeinheit der eingesetzten Mittel höher ist als eine Mindestverzinsung jeder Geldeinheit und die Forschungskosten eines erwünschten Programms, die als umsatzabhängig angesehen werden. In diesen unabhängigen Variablen kommen die Ziele der handelnden Person konkret zum Ausdruck.

(4)

Forschungsaufwendungen werden so verändert, daß der Gegenwartswert des Unternehmens maximiert wird.

Diese Zusammenhänge sollen etwas näher untersucht werden. Die Benutzung der Umsatzänderungen als Entscheidungsvariable kann in einigen Fällen als Approximation für andere Entscheidungsvariablen.etwa der Gewinnänderungen, gedacht sein. Dasselbe wurde früher für das Verhältnis von Umsatz und Gewinn unterstellt. In diesem Falle könnten die Hypothesen (1) und (2) zusammenfallen. Eine solche Annäherung kann erforderlich werden, wenn dem außenstehenden Beobachter der Zugriff auf die seiner Hypothese entsprechenden Daten verwehrt ist. Sie ist gerechtfertigt, wenn die Variablen tatsächlich eng korreliert sind. Die Hypothesen (1) und (2) gehen von der Vorstellung aus, daß Krisensituationen, gekennzeichnet durch negative Abweichungen von einer erwünschten Umsatzoder Gewinnänderung, solche Reaktionen des Unternehmens veranlassen, die zu höheren Forschungsaufwendungen führen.

Positive Abweichungen von der erwünschten

Entwicklung lassen dagegen Steigerungen der Forschungsaufwendungen unnötig erscheinen.

- 231

Hypothese (1) wird besonders auch damit begründet, daß es Ziel der Forschung sei, zur Erzielung künftiger Umsätze durch die Einführung neuer Produkte beizutragen 1 ). Die hier unterstellte Existenz einer Input-Output-Beziehung im Bereich der Forschung wird allerdings noch zu untersuchen sein. Eine alternative Betrachtung von Hypothesen in der Untersuchung von Grabowski (1966, S. 100 ff.) führt zu dem Ergebnis, daß ein Einfluß von Forschungsaufwendungen auf künftige Umsatzänderungen nachweisbar ist, nicht aber die umgekehrte Kausalkette. Hierbei werden allerdings 5echsjahresdurchschnitte der Variablen zur Grundlage der Berechnungen gemacht. Ob in der strengen Formulierung Hypothese (1) oder (2) die Höhe der Forschungsaufwendungen in einem 5ample von Unternehmen besser erklärt, kann bisher nicht festgestellt werden. Es existiert nur die von Horowitz (1960,

1961) vorgenommene Gruppe von Untersuchungen,

in denen beide Variablen gleichzeitig auftreten. Darin werden sie aber auf Änderungen der Forschungsaufwendungen bezogen. In beiden Ansätzen erscheinen die Umsatzänderungen der laufenden Periode häufiger mit signifikanten Parametern verbunden als die Gewinnänderungen der Vorperiode. Die Ergebnisse befriedigen aber in beiden Fällen nicht, da gleichzeitig die Forschungsaufwendungen der laufenden Periode in den Test aufgenommen wurden, beide Variablen aber statistisch nicht unabhängig voneinander sind. 1) Vgl. dazu die Befragungsergebnisse bei: Gustafson, W.E., Research and Development: New Products and Productivity Change, AER, Papers and Proceedings, Vol. LII, 1962, 5. 177 ff., hier 5.179; danach bezeichnen 48 %von befragten Unternehmen die Entwicklung neuer Produkte, 41 % die Verbesserung vorhandener Produkte als Hauptziel ihrer Forschungstätigkeit. Die Daten sind einer Umfrage des McGrawHilI Verlages entnommen und finden sich auch bei Keezer, D.M., The Outlook for Expenditures on Research and Development During the Next Decade, AER, Papers and Proceedings, Vol. L, 1960, 5.355-369, hier 5. 365.

-

232 -

Damit wird ein Zugang zur dritten Hypothese gewonnen. die mit zunehmender Verfeinerung in den Arbeiten von Mansfield (siehe Tabelle 2.4) zu finden ist. Mansfield unterstellt. daß die Abhängigkeit zwischen diesen beiden Variablen durch den Planungsprozeß selbst bedingt ist. Der Unterschied zwischen der erreichten und der erwünschten (nicht erwarteten) Höhe der Forschungsaufwendungen bestimmt die Höhe der Forschungsaufwendungen in der jeweils folgenden Periode. Bei der Bestimmung der erwünschten Forschungsaufwendungen gelingt Mansfield allerdings nur in einer auf Interviews gegründeten Vorstudie die Erfassung wesentlicher neuer Gesichtspunkte für die Bestimmung der Höhe der Forschungsaufwendungen: Mit der Frage nach der Verzinsung der eingesetzten Mittel und der erwünschten Verzinsung wird ein bis dahin in der empirischen Analyse vernachlässigter Faktor erfaßt und in die Analyse einbezogen 1 ). Es ist die Hypothese der Gewinnabhängigkeit der Höhe der Forschungsaufwendungen~

die hier explizit in die Untersuchung eingeht.

Die Prüfung der Hypothese scheitert allerdings. sobald in breiter angelegten Untersuchungen auf veröffentlichtes Datenmaterial zurückgegriffen werden muß. Daß dabei der Anteil der erwünschten Forschungsaufwendungen an den Umsätzen als eine quadratische

1) Der Leiter der Forschungsabteilung eines amerikanischen Unternehmens der Erdöl- und Raffinerieindustrie berichtete. daß er zusätzliche Mittel nur gewinnen kann im Kampf mit den wirtschaftlichen Argumenten. die von der mit der Erdölsuche betrauten Explorationsabteilung vorgebracht werden. Die Argumentation stützt sich auf die als Folge der gewährten Mittel erwarteten Einzahlungen. Das Beispiel ist deshalb besonders interessant, weil auch die Exploration von Ölfeldern die Beachtung subjektiver Wahrscheinlichkeiten für die Fündigkeit der Bohrungen voraussetzt. - Ein Vergleich der Grenzerträge des investierten Kapitals klingt auch bei McNeil1 als Entscheidungskriterium an. Vgl. McNeill. W.I •• Evaluating •••• op.cit •• S. 238

- 233

-

Funktion mit der Kalenderzeit als unabhängiger Variablen erscheint, limitiert die Untersuchung auf die Betrachtung vergleichsweise kurzer Zeiträume, da die angesetzte Funktion um so schneller unzulässige Bereiche erreicht,

je größer die absoluten Werte der Regres-

sionsparameter sind. Unzulässige Bereiche sind hier solche, in denen die unabhängige Variable negativ wird oder den Wert 1 überschreitet, früher aber schon solche Bereiche, in denen ihr Wert mit anderen Aufwendungen so kollidiert, daß das finanzielle Gleichgewicht gestört ist. Auch die Strategie für die S.tärke der jährlichen Anpassung der tatsächlichen an die erwünschten Forschungsaufwendungen unterstellt eine wenig überzeugende Reaktionsweise. Betrachten wir den Ansatz für

~1

(vgl. Tabelle 3.1: Mansfield 1962, 1964), womit die Reaktionsweise spezifiziert

wird~

Es zeigt sich da-

bei, daß falls C** t - C t _ 1 wächst, cl, dem Wert cl, -"

zustrebt, womit e"ine Untergrenze angegeben ist. Die Stärke der Anpassung nimmt also relativ ab, wenn die Differenz zwischen erwünschten und tatsächlichen Forschungsaufwendungen steigt'). Sie nimmt weiterhin ab, 1) Dabei unterstellt Mansfield (1964, S. 322), daß C** t

> Ct _ 1 •

Interessant ist dagegen, daß seine Er-

gebnisse teilweise auch C** t

«

C t _ 1 zeigen (vgl. Tabelle 3, S. 331). Schätzungen für ~1 wurden unter Vermeidung dieser Beobachtungen vorgenommen.

-

234 -

wenn Gt _ 1 / Ct _ 1 zunimmt, also pro Geldeinheit der Gewinne im Hraochen(Sample-)durchschnitt die Forschungsaufwendungen sinken, andererseits aber auch, wenn das entsprechende Verhältnis im eigenen Unternehmen absinkt, also Qie Forschungsaufwendungen relativ zu den Gewinnen wachsen. Das deutet eher auf Verhaltenskonformität hin, womit die Forschung als Instrument im Rahmen "aggressiver" Strategien ausscheidet 1 ). Die vierte Hypothese ist hier in einer Form gegeben, die mit dem Kriterium der Nutzenmaximierung übereinstimmt 2 ), im Falle einer ansteigenden Transformation zwischen Nutzen und Gewinn auch das Kriterium der Gewinnmaximierung befriedigt. In der vorliegenden Form ist diese Hypothese noch nicht ökonometrisch getestet worden. Ansätze zur Untersuchung des Einflusses der Gewinnmaximierung auf die Höhe der Forschungsaufwendungen (was umgekehrt dazu führt. daß die Forschungsaufwendungen als strategische Variable zur Beeinflussung der Gewinne begriffen werden) lassen sich bei zwei Autoren in der vorstehenden Tabelle nachweisen. Mansfield (1964) berücksichtigt die Verzinsung und die erwünschte Verzinsung der Forschungsaufwendungen zur Bestimmung erwünschter Forschungsaufwendungen und damit tatsächlicher Forschungsaufwendungen. Hall (1961, 1964) berücksichtigt Erwartungen über die Umsatzänderungen in der laufenden Periode und der übernächsten Periode (wobei diese Auswahl durch die Daten bestimmt ist). In diesen Variablen 1) Tatsächlich konnte auch in anderen Untersuchungen ein solches "aggressives" Verhalten nicht nachgewiesen werden. Vgl. Brockhoff, Forschungsaufwendungen •••• op.cit. 2) Vgl. Jorgenson. D.W., The Theory of Investment Behavior. in: Determinants of Investment Behavior, NBER. Herausg •• New York. London 1967, S. 129-155, hier S. 137.

- 235

-

sieht die Praxis aber häufig Approximationen an die erwarteten Gewinnänderungen. Diese Ansätze führen allerdings noch nicht zu schlüssigen Ergebnissen. Die Befragung von Mansfield ist auf

a~ht

Unternehmen be-

schränkt, in der Arbeit von Hall (1964) erscheinen die Variablen zwar mit negativen und teilweise signifikanten Regressionskoeffizienten, doch enthalten die angesetzten Funktionen stark autokorrelierte Variablen, so daß die Beurteilung dieses Ergebnisses sehr schwierig ist. Beide Ansätze lassen auch nicht erkennen, ob die Strategie des Unternehmens wirklich auf Gewinnmaximierung gerichtet ist 1 ). Einen Ansatz, der diese Frage besser zu behandeln versucht, hat Horowitz vorgelegt 2 ). Hiernach soll versucht werden, den Unterschied zwischen einem echten "performance index" (z.B. den Periodengewinnen) mit Forschung und dem entsprechenden Index unter der Voraussetzung eines Verzichts auf Forschung durch die Forschungsaufwendungen zu erklären. Die Bildung der Umkehrfunktion zu dieser Hypothese könnte zur Diskussion des anstehenden Problems herangezogen werden. Solange aber keine Schätzungen der Gewinne ohne Berücksichtigung des Einflusses vorhergehender Forschungsaufwendungen vorliegen, ist die wichtigste Variable des Ansatzes unbestimmt. Das gilt auch für die Umkehrfunktion. Die von Horowitz angegebenen Schätzungen der hypothetischen Gewinne (performance index) können nicht befriedigen, da die Variablen in 1) Hall argumentiert sogar ausdrücklich unter Benutzung eines Anspruchsniveaus (1964, S. 12). Das Anspruchsniveau kann natürlich variieren und an der Grenze so gewählt sein, daß Gewinnmaximierung und Erfüllung des Anspruchsniveaus gerade zusammenfallen. 2) Horowitz, J., Evaluation of the Results •• , op.cit., s. 49 f.

-

236 -

zunächst noch willkürlicher Form von der Zeit, den Investitionen, den Vertriebskosten und dem Volkseinkommen abhängig gemacht sind, Ein Ansatz zur Überprüfung der vierten Hypothese kann aus einem Modell Albaehs zur ökonometrischen Prüfung der Investitionsfunktion einer Wirtschaft aus mikroökonomischen Daten abgeleitet werden 1 ), Albach unterstellt, daß Investitionen von den erwarteten Gewinnen abhängig sind und einzelne Investitionsprojekte durch Berechnung ihrer Kapitalwerte vergleichbar gemacht werden, Die verwirklichten Investitionsprojekte jeder Periode werden so ausgewählt, daß der Kapitalwert des Investitionsbudgets maximiert wird; dabei ist zu beachten, daß die Grenzrentabilität des investierten Kapitals mit steigenden Investitionen abnimmt, Kann eine geeignete Prognosefunktion für die erwarteten Gewinne gefunden werden, so folgt nach einigen Umformungen und Vereinfachungen (insbesondere durch Standardannahmen über die abnehmende Grenzrentabilität des investierten Kapitals und die Gewinnentwicklung der einzelnen Projekte) aus dem Ansatz eine gewinnabhängige Investitionsfunktion, die ökonometrisch getestet werden kann. Dabei wird auch angenommen, daß der in die Prognosefunktion eingehende erwartete Gewinn der ersten Periode nach der Verwirklichung eines Projekts dem tatsächlich beobachteten Gewinn entspricht. Bei der Übertragung der Hypothesen auf Forschungsinvestitionen können Schwierigkeiten auftreten, die sich in zwei Einwänden zusammenfassen lassen: Zunächst erscheint es nach Untersuchungen von Grunfeld 2 ), dessenErgebnisse allerdings durch die Arbeit 1) Albach, H., A Microeconomic Theory of the Investment Function, Discussion Paper 5, Betriebswirtschaftliches Seminar, Universität Bonn, neue Fassung: 1968 2) Grunfeld, y" The Determinants of Corporate Investment, in: The Demand for Durable Goods, A,C, Harberger,Hrsg., Chicago 1960, S, 211-266, hier S,219

- 237

von Jorgenson und Siebert abgeschwächt werden 1 ), zweifelhaft,

ob in der Praxis die hier unterstellte Prog-

nosegüte tatsächlich erreicht werden kann. Selbst wenn wir im vorliegenden Falle diesen Einwand übergehen können, bleibt die Frage bestehen, ob Forschungsaufwendungen ebenso schnell zur Gewinnerzielung beitragen wie die Investitionen in anderen Bereichen. Insbesondere die bereits dargestellte Ansicht von Hamberg über die Kurzfristigkeit der Planungen im Bereich industrieller Forschung und Entwicklung läßt diesen Einwand als wenig begründet erscheinen. Gleichwohl wollen wir auch die Möglichkeit der Prüfung der unterstellten Zusammenhänge mit zeitlich verzögerten Variablen berücksichtigen. Unterstellt man, daß bei Entscheidungen über die Forschungsaufwendungen einer Periode ebenso vorgegangen wird wie bei Entscheidungen über das Investitionsbudget der Unternehmen im engeren Sinne, so kann man statt dieser Investitionen die Forschungsaufwendungen als abhängige Variable in den Tests betrachten. Dann sind die Funktionen 2 )

beziehungsweise

zu testen. Da nur positive Ausdrücke in der Klammer sinnvoll sind und a J vor Beginn jeder Schätzung von 1) Jorgenson, D.W.,und C.D. Siebert, A Comparison of Alternative Theories of Corporate Investment Behavior, AER, Vol. LVIII, 1968, s. 681-712, bes.

S. 704 ff.

2) Auf eine detaillierte Ableitung sei hier verzichtet. Es ist nur zu vermerken, daß einige Eigenschaften der Prognosefunktion selbst Gegenstand der Schätzung werden, weshalb bestimmte Bedenken gegen eine direkte Übertragung des Ansatzes hierher leichter wiegen.-

-

238 -

a 1 und a 2 nach der Methode der kleinsten Quadrate festzulegen ist, haben wir a 3 parametrisch variiert. Der Parameter wird aus

D max' beziehungsweise

bestimmt. Entsprechend lautet der Ansatz unter Berücksichtigung zeitlicher Verzögerungen der Forschungsaufwendungen und dem erstrebten Ergebnis

oder

Wir haben beide Ansätze mit

r

= 1 geprüft, wobei für

die Parameter die oben angegebenen Spezifikationen angenommen wurden. Die Untersuchung dieser Beziehungen mit den oben erwähnten Daten aus vier Unternehmen der deutschen chemischen Industrie führt zu den folgenden Ergebnissen (vgl. Tab. 3.2 und Abb. 3.1): (a) Wie in den oben geprüften Beziehungen stellen wir fest, daß beim Vergleich der Korrelationskoeffizienten die Dividenden und die ausgewiesenen Jahresüberschüsse die abhängige Variable etwa gleich gut erklären. Dagegen ist die Schätzung der abhängigen Variablen durch geschätzte Jahresbruttogewinne als unab-

-

239 -

hängige Variable nicht mehr in allen Fällen schlechter als die Schätzungen, in denen die Dividenden als unabhängige Variable benutzt werden.

(In der folgenden

Ergebnistabelle sind deshalb nur die besten Schätzungen mit den zuletzt genannten unabhängigen Variablen aufgeführt.) Allerdings haben die geschätzten Bruttogewinne nur bei zweien der geprüften fünf Fälle zu einer verbesserten Erklärung geführt. Tabelle 3.2

Unternehmen

unabh. Variab.

a1

a2

a3

DW

R

6(Res)

Bayer

Dt + 1

49,22 -114,589 0,0043372 (5,08) (5,963)

0,98414

1,638

10,24

Hoechst

Gt + 1

66,98 -123,447 0,0013760 (4,79) (6,558)

0,98348

1,953

12,10

Schering Ct

Dt

3,07 -38,307 0,031883 (0,664) (1,236)

0,99381

2,237

1,593

Dt + 1

2,264 (0,993

-67,990 0,0225056 (2,532)

0,991778 2,007

2,22

81 ,059 (16,86)

-52,127 0,0017638 (14,029)

0,814558 1,464

23,76

. C

Schering

BASF

t Gt

In Abb. 3.1 haben wir für Bayer und Hoechst beispielhaft die Abhängigkeit des Korrelationskoeffizienten von Variationen des Parameters a 3 gezeigt. Beachtet man, daß die Abszisse logarithmisch geteilt ist, so wird deutlich, wie flach die Umgebung des Korrelationskoeffizienten der jeweils hervorgehobenen besten Schätzung ist. Es ist weiter ersichtlich, daß eine Aussage über die unabhängige Variable auf die jeweils beste Schätzung beschränkt werden muß: die für jedes a J bessere Erklärung der abhängigen Variablen bedingt bei Variation von a J auch Variationen der unabhängigen Variablen.

-

240 -

Korre la t ionskoeffi zient

1.00~---------------------------------------------------0.99 Bayer,D t .l Bayer,D t

0.97

Hoec h st Gt+1 l

0.95

..c ......-· ..

------~~=~=

-------------------- -~..\ .-"",----' "

Hoechst,D t - - - - - - -

__ --~-~~

,I

Hoechst,Dt+ 1

I

Hoechst,Gt

0.91

0.87

,

\,

0.93

0.89

~·: .,-" ,A , ~ ____ --

~-----~-o.

... --- - . - . . - , - - - - - - -==______

Bayer,G I Bayer,Gl+l

0 .85+----------------r--~-~~r_r_.,.,.~.L-____r-"T""""T"""T"""T""T""T"T"T""--....

10- 5

Abb.

J.

1

(b) Vergl e ichen wir nun die Güte der Schätzungen mit den früher gefundenen Ergebnissen. Als Vergleichskriterien dienen der Korrelationskoeffizient, die DurbinWatson Statistik. die Standardabweichung der Residuen und das Verhältnis der Schätzung von a 2 zur zugehörigen Standardabweichung. Es zeigt sich, daß nur für die Schering AG ein Ergebnis gefunden werden kann, das den besten früher gefundenen Ergebnissen (insbesondere hinsichtlich des letzten Kriteriums) nicht unterlegen ist. Dies gilt sowohl hinsichtlich C t als " t als abhängige Variablen. In diesem Falle auch für C ist sogar eine eindeutige Überlegenheit der neuen Schätzung festzustellen .

- 241

Für das vierte Unternehmen konnten zwar Schätzungen mit Korrelationskoeffizienten von 0,8817 gefunden werden, wenn Dt + 1 als unabhängige Variable betrachtet wird, doch ist dann die Durhin-Watson Statistik bei 0.99. so daß eine Interpretation der Ergebnisse nicht mehr möglich erscheint. (c) Die Ergebnisse erscheinen besonders deshalb interessant, weil sie eine Vermutung zu erhärten scheinen, die aufgrund der weiter oben diskutierten Beobachtungen sich aufdrängt. Allein das Unternehmen 3 scheint eine

"ration~e"

, am erwarteten ökonomischen

Ergebnis und den finanziellen Gegebenheiten orientierte Planung der Forschungsaufwendungen zu betreiben, während die übrigen Unternehmen eher eine von den unmittelbaren Erfolgserwartungen gelöste, an der Umsatzentwicklung orientierte Strategie vorzuziehen scheinen. Ob diese Beobachtungen auch zur Erklärung der relativ hohen Forschungsaufwendungen der Schering AG beiträgt, kann nicht geprüft werden, wie überhaupt die Ergebnisse nicht als endgültig angesehen werden dürfen. (d) Die Beobachtung, daß in drei von fünf Fällen zeitlich um eine Periode verzögerte Variable zur besten Erklärung der abhängigen Variablen führen,

läßt im

Rahmen der Voraussetzungen vermuten, daß Forschungsarbeiten nicht generell so kurzfristige Wirkungen haben, wie dies gelegentlich unterstellt wird. Darauf deutet auch hin, daß Grabowski in der oben mehrfach genannten Arbeit gleitende

Sech~ahres-Mittel

zur Fest-

stellung der Wirkung von Forschungsaufwendungen heranziehen mußte, was wegen der Kürze der Zeitreihen in unseren Beispielen nicht geschehen kann.

D.

242 -

Zusammen~assung

Eine durch Testergebnisse und Ansatz wirklich überzeugende Formulierung und Darstellung kann in den bisher diskutierten Arbeiten noch nicht

ge~unden

Grund

Ergebnis mag darin

~r

dieses

unbe~riedigende

werden. Ein

liegen, daß die Ansätze der in der Praxis üblichen Bestimmung der ForschungsaufWendungen noch nicht gerecht werden. Teilweise bedient man sich dabei eines Ver~ahrens

Revision eines Ansatzes

mehr~acher

Höhe der geplanten

~ür

Forschungsau~wendungen au~

die ver-

schiedenen Ebenen der Unternehmenshierarchie, bis eine zulässige Lösung

ge~unden

ist. Dabei können sich

mehrere Zielsetzungen überschneiden 1 ). Ein zweiter Grund mag darin liegen, daß die Lösung in der Praxis durch Faktoren

beein~lußt

wird, die in den bisherigen

Untersuchungen nicht oder nicht ihrer Bedeutung gemäß er~aßt

wurden.

Hier ist besonders

au~

tungen und der Gewinne schungsau~wendungen

die Bedeutung der Gewinnerwar~ür

die Erklärung der For-

hinzuweisen. Geeignete Daten zur

genauen Darstellung des Problems

~ehlen

noch, doch

scheint sich gegenüber der in der Fig. J.2 dargestellten

~rüher

Problems

üblichen

au~grund

Auf~assung

von der Struktur des

der oben genannten Arbeiten nun die

Notwendigkeit einer etwas geänderten Betrachtungsweise zu erweisen. Dem Gewinn und den Gewinnerwartungen scheint die in der Fig.

J.3

dargestellte zentrale

Stellung bei der Erklärung der

Forschungsau~wendungen

industrieller Unternehmen zuzukommen. Die hier

au~ge­

zeigte Tendenz kann zur Zeit nur als Hypothese geäußert werden. 1) Vgl. Anthony, R., Preparing Research Budgets, in: Research Operations in Industry, Proceedings o~ the Third Annual Con~erence on Industrial Research, 1952, D.B. Hertz und A.H. Rubenstein, Herausg., New York 1953, S. 105-114, hier S. 109 ~~.

- 243

verschiedene wirtI" schaftliche EinI flußfaktoren gesamte Forschungsaufwendungen II

verschiedene nichtwirtschaftliche Einflußfaktoren

1-

Fig.

verschiedene wirtschaftliche Einflußfaktoren t I

I

1

+

I

3.2

-----------

Gewinnererwartung aufverschie,rund Maßnahmen dener

verschiedene 1-.> nicht-wirtschaftliche Einflußfaktoren

1

I-

gesamte Forschungsauf- r----wendungen

1

L -------- - -- -

Fig.

3.3

- - -

-

-

-

Gewinn\--

- 244

Allerdings würde diese Hypothese die vorliegenden Untersuchungsergebnisse erklären, die sowohl

au~

straffe Zusammenhänge der ForschungsiJ.u1'wendungen mit den ihnen jeweils vorausgehenden als auch mit den jeweils folgenden Gewinnen hinweisen. Unterstellt man, daß die die Forschungsaufwendungen mitbestimmenden erwarteten Gewinne in der Praxis so genau bestimmt werden können, daß sie durch die tatsächlich auftretenden Gewinne mit hinreichender Genauigkeit approximiert werden 1 ), so erklären sich die Beobachtungen. Forschungsaufwendungen beeinflussen dann prognostizierte Gewinne, die ohne Überraschung für den Unternehmer eintreten, woraus

ohne wesentliche Planrevisionen - der vorge-

sehene Anteil von Mitteln zur Finanzierung der geplanten Forschungsaufwendungen bereit steht. Macht man die Bereitstellung von Fremdkapital und zusätzlichem Eigenkapital nun noch gewinnabhängig, so kann dieses Modell der Finanzierung leicht über den Fall der Finanzierung aus den auftretenden Gewinnen hinaus ausgedehnt werden.

11. Bemerkungen zu unternehmensexternen Einßußfaktoren

Wir haben bisher nur unternehmens interne Einflüsse auf die Forschungsaufwendungen untersucht. Es steht außer Frage, daß auch unternehmensexterne Einflüsse die Forschungsaufwendungen mitbestimmen, soweit diese nicht schon implizit in den untersuchten Größen enthalten sind. Wir denken hier vor allem an Größen, die zwar wirtschaftlicher Natur sind, aber nicht notwendig Wettbewerbsbeziehungen darstellen. Ihre Auswir1) Wir haben diesen Punkt schon oben (S. 231

f.) bei

der Prüfung eines Ansatzes nach Albach erwähnt.

- 245

-

kungen sind kaum erfaßt, ökonometrisch sind sie nie untersucht worden. Von besonderer Bedeutung erscheinen hier nicht nur die Einflüsse, die von Umfang und Auf teilung der Forschungsaufwendungen in anderen Unternehmen ausgehen 1 ), sondern auch die Stellung des Staates zur Forschung in einzelnen Unternehmen. Zahl und Umfang der möglichen Einflüsse sind allerdings zu vielfältig, um hier behandelt zu werden. Allein über die bei der Bewerbung um staatliche Forschungsaufträge in den USA zu beachtenden Gesichtspunkte und die Ableitung geeigneter Strategien existiert bereits eine Spezialliteratur 2 ). Solche Ansätze werden auch stark von der Gestaltung des staatlichen Richtliniensystems beeinflußt, über dessen optimalen Aufbau bisher noch keine Angaben vorliegen. Außer den genannten Problemen wären im Rahmen der Finanzplanung vor allem die Substitutionsmöglichkeiten privater durch öffentliche Mittel zur Stabilisierung der Höhe der Forschungsaufwendungen zu beachten}). Daran schlösse sich die weitere Frage an.ob

1) Zum Teil geht dieser Faktor schon in die oben dargestellten Modelle ein. Vgl. Mansfield, E., Industrial Research and Development Expenditures ••• , op.cit. 2) Vgl. etwa Dean, B.V., Contract Award and Bidding Strategies, IEEE, Vol. EM-12, 1965, S. 53-59; ders. und R.C. Cuchan, Contract Research Proposal Preparation Strategies, MS, Vol. XI, 1964/65, S. B-187 f f . 3) Ein Musterbeispiel für diese Substitution läßt sich dem Geschäftsbericht der Ampex Corp. entneh-

- 246 mögliche Vorteile im Prinzip Unternehmen aller Größenklassen zukommen oder nicht. Im theoretischen Modell soll grundsätzlich die Berücksichtigung solcher unternehmensexterner Einflüsse in den Nebenbedingungen möglich sein. Der Verzicht auf die Erörterung der konkreten Form dieser Einflußfaktoren stellt allerdings eine Einschränkung unserer Ausführungen dar.

men. Ampex Corp., Annua1 Report 1966,

s. 5, 26

Forschungs- 13 aufwendungen Mio S 11 9-1.---~

. Ampex Financed Research

7

Zeit

1960

61

62 Fig.

63

3.4

64

65

66

f.

-

247 -

HI. Zur optimalen Höhe der Forschungsaufwendungen

Mit der Darstellung von Strategien zur Bestimmung der gesamten Forschungsaufwendungen eines Unternehmens in einer Periode kann zwar ein bestimmtes Bild der Wirklichkeit erklärt werden; die Frage, ob es möglicherweise optimale Forschungsaufwendungen gibt, bleibt unbeantwortet. Eine erste Näherung zur Beantwortung der Frage nach der Höhe der optimalen Forschungsaufwendungen ist die Feststellung, daß ein solches Optimum existiert. Ein Unternehmen, das alle Ressourcen in der Forschung einsetzt, kann keine Mittel zur Verwertung der erwarteten Ergebnisse freisetzen. Auf der anderen Seite kann ein Unternehmen, das keine Mittel zur Erneuerung seines Produktionsprogramms einsetzt be1 der typischen Form des Produktlebenszyklus ebensowenig langfristig überleben. Zwischen diesen beiden Situationen muß eine solche Höhe der Forschungsaufwendungen gefunden werden,daß der erwartete Gegenwartswert des Unternehmens oder - bei etwas anderer Zielvorstellung - ein bestimmter Periodengewinn möglichst groß wird. Dabei ist allerdings zu

beach~en,

daß für das Input-Output-Ver-

hältnis in der Forschung höchstens ein Erwartungswert angegeben werden kann. Deshalb hat man zunächst den Weg der numerisch bestimmten Analysen im Rahmen von Simulationsmodellen des Unternehmenswachstums gewählt, um optimale Forschungsraten zu bestimmen. Es konnte tatsächlich gezeigt werden, daß es ausgezeichnete Verhältnisse von Forschungsaufwendungen zum Umsatz gibt, die (a) das Überleben von Unternehmen mit höherer Wahrscheinlichkeit gewährleisten als andere Verhältnisse dieser Größen,

(b) die Wachstumsrate der Umsätze und die

(c) durchschnittlichen Periodengewinne höher werden

-

248 -

lassen, als in alternativen Ansätzen 1 ).

Die Vielfalt

der Zusammenhänge zwischen den einzelnen Planungsvariablen im Unternehmen und die komplizierte Art ihres Zusammenwirkens lassen nun die allgemeine Lösung eines sehr wirklichkeitsnahen Totalmodells, aus dem die optimale Forschungsrate folgen sollte, kaum möglich, jedenfalls nicht eben einfach erscheinen. Überdies sind die Simulationsmodelle bisher nicht auf die Untersuchung der Frage ausgedehnt worden, durch welche Bedingungen die optimalen Forschungsaufwendungen bestimmt werden. Wir wollen deshalb hier einen Ansatz zur Lösung dieser Frage vorführen, der auf eine Produktionsfunktion aufbaut. Dazu schränken wir das Programm auf die Frage ein, durch welche Größen die Höhe der Forschungsaufwendungen bestimmt wird, die den Output einer Periode t möglichst groß werden läßt. Wir unterstellen, daß die Periodengewinne in bestimmter Weise der Höhe des Output proportional seien und benutzen deshalb das Symbol l t sofort zu ihrer Darstellung 2 ). Es sei nun

worin WI t der genutzte Teil des nicht völlig frei verfügbaren Wissens des Unternehmens in der t-ten Periode sei, das durch Forschung erworben worden ist; KAt sei der genutzte Teil des Kapitalbestands der t-ten Periode und ARt der Arbeitseinsatz derselben Periode.

1) Vgl. Albach, H., Der Einfluß von Forschung und Entwicklung auf das Unternehmenswachstum, op.cit., S. 128 ff. Die optimale Forschungsrate liegt hier bei 10 % des Umsatzes. 2) Gesamtwirtschaftlich ist dieses Vorgehen nicht zu rechtfertigen. Einzelwirtschaftlich ist es nicht generell abzulehnen.

- 249 Speziell werde

der Zusammenhang durchi)

ausreichend genau beschrieben. Wir nehmen explizit an, daß Wissen das Ergebnis früher vorgenommener Forschungsaufwendungen mit der Rate \VI t

~l

C~

sei, das in der t-ten Periode

genutzt werde

=a 1 L

t'"

1=t-T

L -t CL b 1

Darin ist T eine Konstante, die zum Beispiel durch die Dauer des Patentschutzes erklärt werden kann, der die freie Verfügbarkeit von Wissen einschränkt. Der Parameter 0 "- b 1

L:

1 nimmt einersei ts die periodische

"Entwertung" von Wissen durch den Erwerb vergleichbaren Wissens bei Konkurrenten auf, andererseits den Verlust von Wissen durch Vergessen. Dieser Parameter könnte zum Beispiel ähnlich bestimmt werden wie die früher 1 ) benutzte Größe "Einfluß der Konkurrenz". Die Einschränkung für b 1 unterstellt, daß die jüngeren Forschungsaufwendungen vergleichsweise stärker zur Ableitung nicht frei verfügbaren Wissens beitragen als dies die weiter zurückliegenden Forschungsaufwendungen im Hinblick auf die betrachtete t-te Periode tun. Wegen der beträchtlichen Dauer von Forschungsarbeiten ist es zweckmäßig, die Summe nur bis zu einer Periode t * < t

laufen zu lassen.

Der Kapitalbestand setze sich aus dem durch Investitionen akkumulierten Bestand zusammen, wobei zu beachten ist, daß deren Leistungsabgabe jährlich mit der Rate b 2 sinkt. Man hat nun entsprechend der Erklärung des Wissens eine Erklärung des Kapitals: 1) Für die Interpretation ist wichtig zu vermerken, daß dieser Ansatz nur gilt, wenn das Wissen als knapper Faktor in die Gewinnerzielung eingeht. 2) Vgl. oben S. l05ff.

KAt =

cx. 0;> -

t*

250 t -t lt b 2 , 0

0 gefunden wird, gibt es einen

c*, bei dem

Yt

maximal wird. Wir

finden ihn aus

= 0=

c

a2

. r eXP(-cQ)l

Cl-c)

a2

-( l-c )Q+a (l-c) c 2

-1

- (l-a )

1 i

I

2

j

-

252 -

mit Q

Für unsere Überlegungen ist nur die Betrachtung des Ausdruckes in der eckigen Klammer relevant. Daraus findet man:

woraus folgt:

c

1 ,2

S±.l .:!:.

1

2Q

2Q

Hiervon kommt wegen c C

*

S±.l 2Q

~

1 nur die Lösung

1

2Q

in Betracht T ). Aus dieser Lösung und der quadratischen Form

aus der sie hervorgeht

gerungen ziehen:

können wir folgende Fol-

Die optimale Auf teilung der Finan-

zierungsmittel in Forschung und Realkapitalinvestition hängt ab von den Elastizitäten der Variablen ~ in bezug auf das eingesetzte Wissen (a 2 ) und in bezug auf den Arbeitseinsatz (a4 = 1-a 2 -a J ) oder den Kapitaleinsatz. Sie hängt weiter ab von der Höhe der früher bereitgestellten Finanzierungsmittel, der Verfallsrate b l ' dem Ausnutzungsgrad des Wissens

a.

1 und von der

relativen Stärke der Veränderung des ArbeitseinsatzKapitaleinsatz-Verhältnisses (a 7 ), die durch die Änderung der Einheit des Wissens bewirkt wird. Können diese Angaben abgeleitet werden, so läßt sich c * bestimmen. Insbesondere stellen wir fest, daß c * an-

steigt, wenn a 2 ansteigt. Ist a 2 = U, so folgt c *

1) Han zeigt das wie folgt: c* ~

1, falls 2 2

U.

(~+1+X)/2Q=1~ 2

Q-1 oder x = Q(2-4a 2 ) + l+Q = Q -2 Q+l = ("1-1). Für alle a 2 0 R(c + ~ R(c ). Beispiele für o 0 zugelassene Arten der Zusammenhänge R(c )=R geben o wir in der folgenden Abbildung. daß für jedes

Eine nicht unproblematische Zuordnung ist R'(c ). Für o sie existieren Klassen der unabhängigen Variablen, innerhalb derer jedem Element einer Klasse dieselbe,

1) Schaltet man apriori alle Projekte aus der Betrachtung aus für die a t* > pe (T-t* ), so kann AlL beliebig

nahe bei J gewählt werden, damit C~3. Damit ist aber nicht ausgeschlossen, daß C 2/3 zugelassen ist. 2) Mottley, C.M., und R.D. Newton, op.cit. ,So 744

- 269

R

Abb. 3.5 an der abhängigen Variablen gemessene Präferenz zukommt. Durch Verengung der Klassenbreiten nähert man sich einem

stetigen Funktionstyp , eine Verbrei terunG

aber läßt immer grUßere Bereiche der unabh ä nGigen Variablen unterschiedslos erscheinen. Das bedeutet, daß bei Annahme einer solchen Stufenfunktion o lle diskutierten Projekte unterschiedslos erscheinen kUnnen. Eine "richtige" Einteilung der Klassenbreit p lI kann nur auf der Grundlage von Konventionen gefordert und abgeleitet werden. Hierzu zählen: leichte Uberschaubarkeit, Bezugnahme auf den gesamten erwarteten Streubereich der unabhängigen Variablen usw. Die Aus\..rahl zwischen Funktionen vom Typ R" R"

(c ) und

o '(co) zur Darstellung einer Rangordnung von Pro-

jekten wird - ebenso wie die Festlegung ihrer St e iGungsmaße - wesentlich von dem Hunsch bestimmt, Variationen der unabhängigen Variablen mehr oder weniger scharf hervortreten zu lassen. Faßt man R"

'(c o )

als den Nutzen des Kapitalwerts Co auf, so l ä ßt sich

- 270 -

der Verlauf aus den bekannten Argumenten, dem Wirken des ersten Gossensehen Gesetzes und der Risikoaversion des Entscheidenden, erklären. Für die Entscheidungsfindung ist unabhängig von dem oben abgelei te ten speziellen Zusammenhang zu bedenken, daß nur R' '(c ) eindeutig bezüglich Streckungen ist: o

nur für lineare Zusammenhänge ist immer R"(c

0,1

+c

0,2

)=R"(c

0,1

)+R"(c

0,2

), und allein die-

ser Zusammenhang sichert eine proportionale Abbildung der Differenzen zwischen den erwarteten Kapitalwerten im abgebildeten Rangordnungskriterium und umgekehrt 1). Dieser Gesichtspunkt erscheint besonders wesentlich, wenn über die Bewertung einzelner Projekte hinaus auch ein Vergleich mehrerer Projekte vorgenommen werden soll. Die hier auf die Rangordnung ganzer Projekte bezogenen Überlegungen treffen auch allgemeiner zu. Sie gelten vor allem bei der Bewertung einzelner Einflußfaktoren. Bewertung auf einfachen PunkteskaIen im Bereich der kleinen reellen Zahlen um 0 werden in der Praxis besonders häufig beobachtet. Es fragt sich, warum solchen abgeleiteten Werten vor den erwarteten tatsächlichen Werten der Vorzug gegeben wird. Eine Erklärung könnte sein, daß durch Funktionen R"(.) mit extrem kleinen positiven Steigungsmaßen absolut große Variationen der Ausgangsgröße in ihrer Transformation absolut klein wiedergegeben werden und dann vernachlässigbar erscheinen, ob,,,ohl sie rela ti v exakt

1) Eine wesentlich tiefere Diskussion der Meßprobleme führt: Pfanzagl, J., Die axiomatischen Grundlagen einer allgemeinen Theorie des Messens, Würzburg 1959

- 271

abgebildet werden. Gerade wegen der exakten Abbildung der Relationen erweist sich eine solche Auffassung, der man gelegentlich in Befragungen begegnet, als gefährlich für die Planung. In einem numerischen Beispiel soll die Fehlermöglichkeit aus der Verwendung nichtlinearer Transformationen zwischen Originalwerten und abgeleiteten Größen demonstriert werden. mente des Kapitalwerts c

Bezeichnen wir zwei Ele-

(die in derselben Dimen-

o

sion gegeben seien) mit e und a, so sei e-a = Daneben mögen transformierte Werte e

und a

l

l

co .

erhoben

worden sein. Es sei unterstellt, daß die Transformation annähernd el=e 0, desto weniger bindend ist diese Bedingung. Für g=l ist der zuerst genannte Fall mindestens gleicher

Periodenau~wendungen

dargestellt,

der bei Gültigkeit eines Gleichheitszeichens in (3.28) zu der Bedingung exakt identischer Periodenau~wendungen

weiter spezialisiert wird.

Die Ungleichung (3.28) läßt grundsätzlich wachsende Periodenau~wendungen

Wir haben aber

au~

können, wonach die

bei

~ortschreitender

empirische

Er~ahrungen

Forschungsau~wendungen

gel bis zu einer Teilperiode bis zur Beendigung einer

e

Zeit zu. verweisen in der Re-

ansteigen, um dann

Au~gabe

in T \"ieder abzusin-

-

312 -

ken 1). Die Einbeziehung dieses konvex-konkaven Kurvenverlauls in eine Optimierungsrechnung erscheint zur Zeit nicht möglich, da hierdurch die Konvexität des Beschränkungsgebiets gestört würde.

Es soll des-

halb eine Annäherung an diesen Kurvenverlauf versucht werden, die diese Schwierigkeiten vermeidet. Eine solche Annäherung kann durch vier Nebenbedingungen dargestellt werden, die sinnvoll für alle Projekte und alle

t

~

J

formuliert werden, da Pla-

nungen innerhalb einer Teilperiode hier nicht diskutiert werden. Für die Schlußphase einer Entwicklung sei eine Obergrenze festgelegt: g

(J.29) mit Ü

z 1 l,t,'t'

gl

~

~

-

z

1,t+l,'L

0,

~

t

=e. e + 1,e + 2 , •••

,'r - 1 ,

alle 1,

1, was zumindest eine periodische Stei-

gerung der Aufwendungen verhindert. Bei Bedarf kann auch eine Untergrenze der periodischen Aufwendungen definiert werden:

(J.Jo)

g 2 z 1 , t ,1:

-

Dabei sei ü 1. Man sieht leicht, daß y = (l-g)/ (l_g k ) eine mon~n fallende Funktion in g ist, wenn unsere Voraussetzungen erfüllt sind. Daraus folgt notwendig, daß für gl>g2 auch g4"::: g4 gilt. Die Gesamtheit dieser Bedingungen erzwingt, daß spätestens in 6mit den Arbeiten an einem l-ten Projekt begonnen wird, wenn es überhaupt bearbeitet werden u oe soll. Der Au f wandsanteil ist dann g4 - zl,e7

0 -t:. g4.

Kann diese Bedingung nicht erfüllt werden, so wird das Projekt nicht bearbeitet. Der dritte wichtige Problemkreis ist nun noch offen. Es muß deutlich werden, auf welche Weise stochastische Variationen der Koeffizienten der den Faktoreinsatz steuernden Nebenbedingungen behandelt werden können.

315 -

Die Faktoreinsatzbedingungen enthalten zwei Arten von Größen, die Zurallsschwankungen deshalb unterliegen, weil sie nicht mit Sicherheit von vornherein für die ganze Planungsperiode festgelegt werden können. sind einmal die Faktoreinsatzmengen, Faktorbedarfe. mengen,

Das

zum anderen die

Zufallsschwankungen der Faktoreinsatz-

zum Beispiel Krankheit von Arbeitskräften,

Ausfall von Aggregaten, stellen im Rahmen der Forschungsplanung kein vordringliches Problem dar. Diese Schwankungen sind auch nicht mit den Zufallsschwankungen der Koeffizienten interdependent; die Angabe ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilung und die Schätzung ihrer Varianz stellen Probleme dar, die hier im Ansatz nicht berücksichtigt werden, Möglichkeit dazu gegeben ist.

obwohl formal die

Es bleiben aber die Zu-

fallsschwankungen der Koeffizienten zu berücksichtigen. Entsprechend dem Rahmen der allgemeinen Voraussetzungen in den das Modell gestellt ist, können wir annehmen, daß Schätzungen der

Kovarian~

de.rKoeffi-

zienten möglich sind. Ein leistungsfähiger Ansatz für die Behandlung "stochastischer Nebenbedingungen" , wie sie durch die Annahme von Zufallsschwankungen der Koerfizienten erzeugt werden, ing" dar.

stellt das "chance-constrained programm-

Hillier hat gezeigt, daß dieser Ansatz auch

für Aufgaben mit

gemisch~ganzzahligen

Variablen zu

Lösungen führt 1), womit also die Formulierung unseres

1) Theoretische Grundlagen des Chance-constrained Programming-Ansatzes bildet das Tschebyscheffsche Theorem. Im einzelnen vgl. hier: Hillier, F.S., Chance-Constrained Programming with 0-1 or Hounded Continuous Decision Variables, MS, Vol. 14, 1967, S~ 34 - 56. Für den Ansatz ist wichtig, den entsprechenden Ausdruck der ersten Ungleichung auf S. 37 durch K oli

zu ersetzen.

(var{

~1

aijx j

-

bi} /

/2

-

316-

Planungsproblems in diesem Rahmen nicht ausgeschlossen ist. Die Nebenbedingungen (3.26) und (3.27) können ganz allgemein als

(

3.3

3)

~

~=1

d(j) l , t YI,t

~

E.J, t

, t=1,2, •••

,T,

dargestellt werden 1), worin d ein Parameter, YI,t ein Element aus einer Menge gemischt-ganzzahliger Variablen und E. t die verfügbare Menge des j-ten Faktors J,

( .)

darstellt. Sind die dl~t stochastischen Schwankungen unterworfen, so kann die Einhaltung der Ungleichung

(:3.33) nur noch mit einer Sicherheit TI gefordert werden, wobei 11' nahe bei Eins angesetzt wird. Das führt zu dem Ansatz:

~

(3.34)

Ej,t

}~1f, t

0 :fJrf 1, =1,2, ••• ,T.

Dieser Ausdruck kann in eine deterministische Ungleichung verwandelt werden, wenn man ein Sicherheitsäquivalent einführt, das von dem vorgegebenen Sicherheitsniveau k (rr) und der Kovarianz

d~,t des durch die ge-

schweifte Klammer eingefaßten Ausdrucks, in unserem Falle allein von den Koeffizienten

di~~,

abhängt. Es

ist gezeigt worden, daß die Entsprechung für (3.34) durch

(3.35)

~=1 1?fJ (di~~)

Yl,t + k(Ji) dj,t

~

Ej,t

gegeben ist. Darin bezeichnenQ(.) den Erwartungswert. Die linke Seite dieser Ungleichung ist das Sicherheitsäquivalent.

1) Wir verzichten hier auf eine ausführliche Schreibweise in Übereinstimmung mit dem Ansatz, da in 2. eine neue Erweiterung erfolgt, die dann ausführlich geschrieben ist.

- 317

-

Kann die Verteilung der stochastischen Variablen angegeben werden, so bestimmt man k(r) einfach als Integralwert der normierten Verteilung. Man kann nun einwenden, daß die Verteilung in der Regel nicht bekannt ist. In diesem Falle kann eine Obergranze für k

(n)

angegeben werden. Die Obergrenze wird aus der Tschebyscheffschen Ungleichung abgeleitet. Man ersetzt k(:rr) durch k*(Ji) = [3T /(1-:1T) ] 1/2, wobei k(3t) ~ k*

($) gilt. Die

Tschebysche~che

Ungleichung gilt

für alle Verteilungen, wenn nur ihr Mittelwert und ihre Streuung existieren. Die Ableitung von k * (~) nimmt folgenden Weg. Es existiere die mit dem Mi ttelwert 0 und der Varianz d 2 OO d2. nach dem Tschebyscheffschen Theorem, woraus weiter folgt: Pr /(G2.+ E2.) = €'1(~2+€a.).

i x.(, ~}

l!.

1 _ d

2 /

f ""l,

Man definiert nun F (e.) = Pr i setzt cl=l, reduziert auf die Normalform, so daß F( t) ~ 15:7'( 1 + e.2.). Nun sei.1T = €~/( 1 + E2.) und dahere= [JT /( 1-Jr ) ] 1/2, so daß man F(V:rr /

(l-Jr )

I

);;;,

jf

findet. Definiert man

nun F(k * (~» =~ und nimmt an, daß F(.) monoton ansteigt, so findet man k * (lf) ~ [.1T /( 1-:rr ) ] 1/2. In der folgenden Abbildung 3.6 werden k~) für die

Normalverteilung und k * (~) gegenüber gestellt.

In der hier unterstellten Situation wird endgültig unser ursprünglich lineares, gemischt-ganzzahliges, stochastisches Programm in ein nicht-lineares, gemischtganzzahliges, deterministisches Programm umgewandelt. Das folgt unmittelbar aus der Verwendung der Standardabweichung als Element des Sicherheitäquivalents. Zur

-

318 -

k('il) k*(j!') 10 6

6

---

4

"----

2 0: 100

95

90

k*("!) kIn)

65

BO

Jr

Abb. 3.6 iterativen Bestimmung der Lösung des Problems liegen zwei Ansätze vor 1), die praktisch erprobt sind. Daneben hat Balas einen bisher nur in Beispielsrechnungen erprobten Algorithmus entwickelt, der auch den allgemeinen, nichtlinearen Fall

(mit gewissen Kon-

vexitätsbedingungen) umfaßt 2)

Neuerdings haben auch

Korte, Krelle und Oberhofer einen Lösungsweg aufgezeigt 3). Man beachte, daß das Sicherheitsäquivalent für mehrere Typen beschränkt verfügbarer Ressourcen unterstellt, daß die stochastischen Koeffizienten voneinander un1) Hillier, F.S., Chance-Constrained Programming ••• , op.cit., Abschn. 3; Albach, H. , Long-Range Planning in Open-Pit Mining, MS, Vol. 13, 1968, S. B-549 ff.; ders., Das optimale Investitionsbudget bei Unsicherheit, ZfB, 37. Jg., 1967, S. 503 - 518 2) Balas, E., Duality in Discrete Programming, 11.: The Quadraüc Case; 111: Nonlinear Objective Function and Constraints; IV: Applications : Management Sciences Research Reports 116, 121, 145, Graduate School of Industrial Administration, CarnegieMellon University, 1967, 1968 3) Korte, B., W. Krelle und W. Oberhofer, Ein lexikographischer Suchalgorithmus ••• , op.cit.

-

319 -

abhängig sind. Diese Unterstellung ist nur beschränkt sinnvoll, da gegenseitige Abhängigkeiten denkbar sind. Formal ist auch dieser Fall zu berücksichtigen. Wir behandeln ihn hier nicht explizit, da wir über die Datengewinnung noch nicht genügend wissen. Wir wollen zunächst einmal fragen, ob in der Praxis überhaupt Sicherheitsäquivalente in der Forschungsplanung gebildet werden. Das ist tatsächlich der Fall. Es liegen aber keine vergleichenden Untersuchungen über den Charakter der Sicherheitsäquivalente und die Methoden ihrer Bestimmung vor. Eine erste Untersuchung über die Verwendung von Puffergrößen in der Kostenund Zeitplanung von Forschungsprojekten ist von Rubin und Marquis angestellt worden 1). Die Autoren fanden, daß bei 43 % von 35 untersuchten Projekten in verschiedenen Unternehmen Puffergrößen in die Planung einbezogen wurden. Sie konnten weiter zeigen, daß der Einschluß eines Sicherheitsfaktors in die Planungen mit besseren technischen Ergebnissen signifikant (99 %-Niveau) zusammenhängt, ebenso wie mit der Vermeidung von Zeitüberschreitungen. Die technischen Ergebnisse der Projekte wurden dabei nach Expertenbefragungen festgestellt und geordnet. Grundsätzlich haben eigene Erkundigungen gezeigt, daß Sicherheitsabschläge in der Praxis wesentlich einfacher und weniger projektbezogen konstruiert werden, als zum Beispiel in den chance-constrained programmingAnsätzen gefordert wird.

1) Rubin, I.M., und D.G. Marquis, Critical Decisions in the Initiation of Development Projects, Working Paper 192-66, Sloan School of Management, MIT,1966

-

320 -

2. Sequentialmodelle Wenden wir uns nun den Arbeiten zu, in denen explizit ein Teil der im Zeitablauf bekannt werdenden Informationen berücksichtigt werden soll. Bei der Planung eines Forschungsprojekts wird vorausgesetzt, daß sich ein oder mehrere Prüfungspunkte für das Vorhaben vor dessen geplanten Abschluß einschieben lassen, an denen aufgrund der dann vorliegenden Informationen über den Fortgang der Arbeiten, für den mehrere Alternativen gegeben sind, entschieden wird. Ein einfaches Modell über die Auswirkung der Einführung mehrererPrüfungspunkte zur Projektbeurteilung auf die Zahl der weiter verfolgten Projekte und die damit verbundenen Forschungsaufwendungen legte Schatz vor 1) Alle Betrachtungen dieses Autors gehen von einer vorgegebenen Menge von Projekten aus, die bestimmte Prüfungsstufen durchlaufen. Hierin werden sie begutachtet und mit vorgegebener Wahrscheinlichkeit richtiger Beurteilung hinsichtlich des erwarteten technischen und ökonomischen Erfolgs 2) teilweise aus der weiteren Betrachtung ausgeschlossen. Kosten der Beurteilung entstehen nicht. Es werden allein die für jedes Projekt identischen 3) Forschungsaufwendungen betrachtet, die linear von den Aufwendungen derjenigen Periode abhängen, die dem letzen Prüfungspunkt unmittelbar vorausgeht. Einer numerischen Analyse der vom AuswahlgUtegrad, der Zahl der Prüfungspunkte und dem angenommenen Kosten-

Schatz, 0., Zur Optimierung von Forschung und Entwicklung •••• , op.cit., S. 57 ff. Die Klassifizierung läßt nur zwei Aussagen zu: erfolgreich und nicht erfolgreich Man sieht dies aus dem Ansatz von Schatz, 0., op. cit., S. 64, GI. 29

- 321

verlauf für die einzelnen Projektstufen abhängigen Aufwendungen schließt sich die Ableitung von Zuschlagssätzen zur Kalkulation der Forschungsaufwendungen bei den in die Produktion gehenden

Entwicklun~en

an. Die

Abhängigkeit der Zuschlagssätze von den zunächst genannten Variablen wird gezeigt. Schließlich wird eine Forschungsrentabilität ermittelt, die wohl am treffendsten als eine spezielle Variante der Olsen-Formel bezeichnet werden kann; durch Spezifizierung der einzelnen Einflüsse erreicht Schatz allerdings eine bessere Begründung der Formel. Kritisch ist zu vermerken, daß mit der Einführung von Einflußgrößen in das Modell, deren parametrische Variation als Ausdruck unterschiedlicher Glaubwürdig.keitsgrade für den Verlauf zukünftiger Entwicklungen angesehen werden kann, dann nicht viel gewonnen ist, wenn BegründungenfUrdas Ausmaß der Variationen nicht angegeben werden können. Auch in der Vernachlässigung der auch von Schatz anerkannten typischen Verlaufskurven von Projektaufwendungen und der unbefriedigenden Behandlung von Projektinterdependenzen liegen die wesentlichen Einschränkungen der Analyse. Zur ersten Erweiterung dieses Modells wird auf die Einbeziehung stochastischer, allein vom erreichten Wissensstand abhängiger Wisseneä.nderungen zwischen den Prüfungspunkten bei jedem Projekt hingewiesen 1). Auf der Grundlage der einschränkenden Voraussetzungen über die Wissensänderungen gelingt es mit Hilfe dieses Ansatzes, Effekte limitierter Faktoreinsatzmengen be-

1) Vgl. Brandenburg, R.G., und A.C. Stedry, Towards a Multi-Stage Information Conversion Model Of the Research and Development Process, Naval Research Logistics Quarterly, Vol. 13, 1966, s. 129 - 146

- 322

stimmter Planungsphasen (zum Beispiel der Grundlagen~orschung) au~ spätere Planungsphasen

darzustellen.

Können die generellen Annahmen dieses Ansatzes durch einzelne subjektive Wahrscheinlichkeiten ersetzt werden, so ist eine Erweiterung des oben angegebenen Programmierungsansatzes zur optimalen Projektauswahl möglich. Wir geben hier eine Darstellung dieser Erweiterung ~ür

eine Betrachtung zweier Teilperioden, wenn auch

~ormal

eine ausgedehntere Betrachtungsweise nicht aus-

geschlossen ist. Gegenüber den

~rüher

behandelten Situationen weicht

die Realität vor allem darin ab, daß nach einer ersten Teilperiode alternative

Geschehensabläu~e

vorkommen

werden, die vom Grad der Planrealisierung in der ersten Teilperiode abhängen und deren Kenntnis diesen beein~lussen

könnte. Diese Tatsachen sollen nun bes-

ser berücksichtigt werden. Wir stützen uns dazu wiederum

au~

einen Ansatz von

Hillier, der die optimale Lösung eines ähnlichen Planungsproblems über eine beliebige Zahl von Teilperioden zum Ziele hat 1). Seine Arbeit baut

au~

Ansätzen

zur Planung von Entscheidungen über mehrere Perioden

au~,

wie sie von Dantzig vorgetragen wurden 2). Die

Erweiterung Hilliers durch Einbeziehung gemischt-ganzzahliger Variablen und ihrer

Verteilungs~unktionen

stellt aber gegenüber dem Modell Dantzigs keine Vereinfachung dar, so daß auch hier Lösungen nur

~ür

die

Betrachtung weniger Alternativen und weniger Teilperioden praktisch möglich sind.

1) Hillier, F.S., Chance-Constrained Programming ••• , op.cit., s. 53 ~f. 2) Dantzig, G.B., Linear Programming and Extensions, op.cit., S. 507 ~~.

- 323

Wir gehen nun von einer ausführlichen Darstellung des oben entwickelten stochastischen Grundmodells aus. Für den Zweiperiodenfall weist es die folgende Struktur auf:

!

Pr -

=max ! ,L

2

t-l

e. X.- [ [1=1 [7:=1 1,t,r 1,T

A z T=t 1,T 1,t,'C

~

v

t

}

.:".-

-;)1,

t= 1 ,2, (0 oder 1)

- Zl,t,r= 0

}t=1'2

t'=1 ,2,1=1,2, ••• ,L

r

L t =1 z 1,t,i:=

xl,r

Grundgedanke der Erweiterung ist es nun, daß nicht jede mögliche Realisation von Zufallsvariablen der ersten Teilperiode und der zweiten Teilperiode explizit berücksichtigt werden muß, wenn eine jede ihrer Kombination einer Klaase i, i=1 ,2, ••• ,I, von Konsequenzen für die zweite Periode zugeordnet werden kann, für die

Eintreffenswahrscheinlichk&i~Pi

geschätzt werden

können. Wir geben für diese Überlegung ein Beispiel, worin angenommen wird, daß die stochastischen Koeffizienten einer diskontinuierlichen Verteilung unterliegen, obwohl das Modell auf diese Einschränkung nicht festgelegt werden muß. Die Auszahlung für die Projekte x 1 ,1 und x 2 ,1 seien

324 -

eine Realisation der möglichen Werte für xl

Je nach der verwirklichten Situation in der ersten Periode lassen sich für die Anschlußarbeiten an denselben und an neuen Projekten viele verschiedene Situationen unterscheiden. Manche dieser Folge-Situationen sind sehr ähnlich in dem Sinne, daß sie praktisch dieselben Konsequenzen für die Planung in der zweiten Teilperiode hervorrufen, andere sind in dieser Hinsicht sehr unähnlich. Diese Konsequenzen werden nun zu Klassen zusammengefaßt; die Planung vollziehe sich aufgrund einer. guten, normalen oder schlechten Realisation von Ergebnissen: a 21 all

gut

a l2 a'J al4 Es seien die Wahrscheinlichkeiten für diese drei Situationen bestimmbar. Die gute Konsequenz werde mit Pl' die normalmKonsequenzen mit P2' die schlechten mit PJ erwartet. Gegenüber der Betrachtung eines Problems mit zwölf möglichen Situationen ist nun die Betrachung von nur drei Konsequenzen für die Planungen in der zweiten Teilperiode getreten. Für jede der I Konsequenzen der Entwicklung sei es möglich, eine Koeffizientenmatrix aufzustellen. Durch diese Informationen wird der ursprüngliche Ansatz erweitert.

Unser spezielles, für zwei Perioden formu-

liertes Grundmodell erhält durch die Berücksichtigung

- 325 -

(3.39)

(i) ~ 1 xI • 1 + xl • 2 (i) x1• 2 = (0 oder 1)

(3.40) (3.41) (3.42)

o ~ /i)

1.2,2

Ci) (i) z1.1,2 + z1.2.2 = x1•2

(3.43) (3.44)

(3.45) 0.46)

f 1

1 = 1.l••••• L

i = 1.2, •••• I

x1,1 = (0 oder 1)

o'!! zl

'I 1 ~ 1

•• o ~ z1,1,2 ~ 1 z =x 1,1.11.1

Natürlich ist dieser Ansatz nicht auf den Fall beschränkt. wo die Planungsperiode

in zwei Teilperi-

oden aufgespalten ist. Eine feinere Planung durch die Berücksichtigung zusätzlicher Prüfungspunkte bläht das System allerdings zu einem Umfang auf, dem die derzeit bestehenden Beschränkungen der Rechenprogramme insbesondere dann als Hindernis entgegenstehen, wenn die oben behandelten Verfeinerungen der Planung zusätzlich zu berücksichtigen sind.

-

326 -

Eine Alternative zu den hier vorgetragenen Ansätzen liegt in der Betrachtung von Entscheidungsbäumen,

in

denen jeder Knoten eine }latrix in einem bestimmten Zeitpunkt darstellt.

Jede dieser Matrizen ist bedingt

durch eine Ausgangssituation, die zum Beispiel durch ein mögliches Ergebnis der Vorperiode beschrieben werden kann. Jedes Element einer solchen Matrix stellt eine Differenz von Nutzen oder erwarteten Erlösen und Kosten dar, die durch den Eintritt einer Strategie der Natur und die daraus folgenden Markterwartungen nach Festlegung der eigenen Strategie als Erwartungswerte bestimmbar seien. Dann ist es möglich, rekursiv eine vorgezogene Vorgehensweise zu bestimmen. Dieses Modell scheint allerdings noch stärker durch eine unüberschaubare Menge von zu berücksichtigenden Strategien belastet, als dies in den Programmierungsansätzen der Fall ist. Reicht es für diese aus, die Grenzen möglicher Lösungsgebiete durch Nebenbedingungen zu bestimmen, so erfordert jenes Modell die Definition aller - oder wenigstens aller nicht offensichtlich dominiert er-zugelassenen Strategien. Beim Zusammenspiel der Entscheidungen über vorzuziehende Forschungsprojekte mit solchen im Bereich der Finanzierungsbedingungen oder anderer Typen knapper, mehrfach verwendbarer Ressourcen, wird die Definition großer Mengen von Strategien zur Kennzeichnung der Strategien erforderlich. Dieser Ansatz wird hier deshalb nicht besprochen 1) wenn auch die Überlegenheit keiner der dargestellten Möglichkeiten in empirischen Forschungen dargestellt ist.

1) Siehe dazu: Krelle, W., theorie, op.cit.

Präferenz- und Entscheidungs-

- 327

J. Zur expliziten Berücksichtigung zukünftig auftauchender neuer Möglichkeiten Wir haben es oben als ein Problem bezeichnet, zukünftig auftauchende neue Forschungsmöglichkeiten in angem~ener

Form bei den gegenwärtigen Entscheidungen

zu berücksichtigen, also nicht nur "passiv" deren Konsequenzen dadurch in den Ansatz zu bringen, daß das Auftreten neuer Projekte zur neuerlichen Optimierung des Programms führt. Eine solche Erweiterung des Problems kann man sich durch eine Definition fiktiver Projekte mit fiktiven Koeffizienten denken, für die als Beschränkung gilt, daß sie erst in späteren Perioden behandelt werden dürfen. Damit ist eine einfache Erweiterung der vorausgehenden Überlegungen möglich. Das setzt allerdings Wahrscheinlichkeitsaussagen über das Auftauchen solcher Projekte und die mit ihrer Behandlung verbundenen Zahlungsströme voraus. Solche Beschreibungen kann man aus Prognosen zukünftiger technologischer und ökonomischer Entwicklungen versuchen abzuleiten 1) Einen konkreten Planungsansatz zur Lösung dieses Problems haben Charnes und Stedry, wiederum für eine zwei Teilperioden umfassende Planungsperiode, vorgelegt 2). Dabei ist das Ziel eine solche Mittelverwendung, daß ein ForSChungsprogramm mit minimalen Kosten durchgeführt werden kann. Es soll beachtet werden, daß in einem zufälligen Zeitpunkt im Laufe der bis zum vorgesehenen Prüfungszeitpunkt sich erstreckenden Periode ein "Durchbruch" erfolgen kann, der vom Zei tpunkt sei1) Vgl. Jantsch, E., Technological Forecasting in Perspective, op.cit., pass. 2) Charnes, A., und A.C. Stedry, A Chance-Constrained Model for Real-Time Control in Research and Development ~fanagement, }IS, Vol. 12, 1966, s. B-353 bis B-362

- 328 -

nes Auftretens an neue Dispositionen der Mittelverwendung notwendig macht. Das Modell wird spezifiziert durch die Annahme von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für den Zeitpunkt des Auftretens eines Durchbruchs, die folgenden Veränderungen in den erforderlichen Forschungsarbeiten und eine Regel für das Ausmaß der Planänderungen im Falle eines "Durchbruchs", deren Parameter mit optimiert wird. Das Modell wird als "chance-constrained programming" Aufgabe angesetzt. In die Zielfunktion gehen als Folge des Ansatzes vier Kostentypen ein: die realisierten Anfangskosten eines Programms, die Übergangskosten, die Kosten zwischenzeitlicher Projekte beim Erscheinen von Durchbrüchen und schließlich die Kosten langfristiger Aktivitäten. Einige Beschränkungen dieses Ansatzes sind offensichtlich: es wird nur ein "ungeplantes" Ereignis betrachtet, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen entstammen einer sehr beschränkten Klasse von Verteilungen (über die empirisches Material nicht vorliegt 1».

Am schwersten wiegt der schon eingangs erwähnte Einwand, daß die notwendige Spezifikation der Wahrscheinlichkeitsverteilungen über einen Durchbruch nur auf der Grundlage von Projektionen gefunden werden kann, die letzIich auf Vergangenheitsentwicklungen zurückgehen. Damit sind aber allein mal science" möglich,

Prognosen über "nor-

"scientific revolutions", mu-

tative Änderungen in der Qualität des Wissens, sind nicht prognostizierbar 2). Das schränkt letztlich die Bedeutung des Planungsansatzes am stärksten ein. 1) Bei Charnes, A., und A.C. Stedry, A Chance-Constrained Model ••• , op.cit., S. B-J57, wird beispielsweise eine bi-modale Verteilungs funktion eines zufälligen Ereignisses als plausible Darstellungsweise angeboten, ohne daß dafür empirisches Material vorgelegt wird. 2) Kuhn, T.S., The Structure of Scientific Revolutions, 4. A., Chicago, London 1966

- 329

4. Kapitel: Präferenzordnungen von Projekten mit nicht direkt meßbaren Zahlungsströmen

I. Zur Bestimmung der verfügbaren Finanzierungsmittel

Auch die gesamten für die Lösung von Projekten mit nicht direkt meßbaren Zahlungsströmen verfügbaren finanziellen Mittel werden in Unternehmen in den bisher bekannten Fällen "strategisch" bestimmt. In einem Unternehmen der petrochemischen Industrie wird eine solche strategische Entscheidung im Rahmen der Budgetplanung gefällt, die den zur Förderung von Projekten dieser Art verwendbaren Betrag festlegt. Andere Unternehmen planen die verfügbaren

Mittel in

unmittelbarer Anlehnung an die Summe, die für die Finanzierung der übrigen Forschungs- und Entwicklungsprojekte bereitgestellt ist 1

>.

Die numerischen Un-

terschiede in den Relationen dieser Beträge in einzelnen Unternehmen und die daraus erwarteten Konsequenzen lassen zur Zeit keine Diskussion zu, da keine vergleichbaren Regeln für die Terminologie und Abrechnung gegeben sind. Man kann allerdings feststellen,

daß

Planungsverfahren dieser Art noch weit von einer rationalen Forschungsplanung entfernt sind. Es läßt sich sogar die Hypothese vertreten, daß die Zurückhaltung gegenüber der Aufnahme von Forschungsprojekten mit objektiver Unsicherheit der Ergebnisse im Planungsansatz die von Hamberg überprüfte Ansicht

1) Manley, R.H., op.cit., s. 164; alsen, F., The Control of Research Funds, op.cit., S. 107; Berthold, K., Forschung und Entwicklung in der deutschen Großindustrie, op.cit., s. 166 f. und dagegen ebenda, S. 194

330 -

erklärt, daß große industrielle Forschungslaboratorien nur in geringem Maße zur Quelle "wichtiger" Erfindungen werden

1)

• Das \vürde das Gewicht der Grün-

de, die Hamberg in der Persönlichkeit und Verhaltensweise der Forscher in der Industrie sucht 2), weiter verringern, diesen die Verantwortlichkeit für die geringe Bedeutung der Ergebnisse ihrer Arbeiten sogar ganz entziehen, da ihnen -

teilweise - der Einfluß

auf die Art ihrer Arbeiten genommen ist. Auch der Bericht von

l\f.

F. Mueller über die Produktent\vicklungen

im Chemiekonzern Du Pont trägt eher zur Stützung der Hypothese Hambergs bei, als daß er diese widerlegen könnte 3) In das hier gezeichnete Bild passen die Ergebnisse

Hamberg, D., Invention in the Industrial Research Laboratory, op.cit. S. 95 ff.; Jewkes, Sawers, Stillerman kommen zu dem Schluß, daß eine Beziehung zwischen der Größe von Forschungseinrichtungen und ihren erfinderischen Leistungen nicht eindeutig gegeben ist (S. 249), diskutieren aber weiter, wie dem einzelnen Erfinder zu helfen sei (S. 250-260): Jewkes, J., D. Sawers, R. Stillerman, The Sources of Invention, op.cit.

2) Hamberg.D., Invention in the Industrial Research Laboratory, op.cit., S. 107 ff. 3) Mueller, W.F., The Origins of Basic Inventions Un-

derlying Du Pont's Major Product and Process Innovations, 1920 to 1950, in: The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors,NBER, Herausg., op.cit. S. 323 ff., bes. S. 342 ff. - Eine weitere Aussage aus der Praxis stammt von E. Gray 11 und unterstützt die These Hambergs: The Commercial Significance of Technical Trends, in: The Commercialization of Research Results, American Management Association, Special Report 20, op.cit., S. 9 - 19, hier S. 15. - Vgl. auch meine Arbeit: Forschungsaufwendungen industrieller Unternehmen, op.cit., S. 327-348, hier s. 330

-

331

der ökonometrischen Untersuchungen von Mansfield 1), wenn man die daraus gewonnenen Aussagen auch wegen der speziellen Form der unterstellten Zusammenhänge und der bei der Gewichtung (ökonomisch) "wichtiger" Erfindungen auftretenden Probleme mit einigen Vorbehalten versehen muß. Mansfield findet, daß erstens bei konstanter, an den Umsätzen gemessener Unternehmensgröße die Zahl bedeutender Erfindungen aus der Forschungsabeteilung eines Unternehmens wächst, wenn die Forschungsaufwendungen gesteigert werden.

In der che-

mischen Industrie hat dieser Zusammenhang sogar die Form einer Potenzfunktion mit zunehmender Wachstumsrate.

Zweitens! Würde dagegen bei konstanten

Forschung~­

aufwendungen die Unternehmensgröße zunehmen, so wäre ein Absinken der Zahl bedeutender Erfindungen zu erwarten. Mansfield führt das auf nachlassende Kontrollen und geringere Kooperation zurück. Uns interessiert hier besonders das erste Ergebnis. Es läßt sich erklären, wenn man annimmt, daß "bedeutende" Erfindungen vergleichsweise häufiger die Lösung von Teilaufgaben unterstellen, deren Ergebnisse objektiv unsicher sind, und die dargestellte Finanzierungsregel angewandt wird. Gelten diese Annahmen,

so ist aber auch gezeigt, daß

man sich mit einer starren Planungsregel im Finanzbereich, nach der zum Beispiel die Auf teilung eines

1) Nansfield, E., Industrial Research and Development

Expenditures: Determinants, Prospects and Relation to Size of Firm and Inventive Output, op.cit., S. 319-340, bes. S. 335 ff. Darin bezeichnet Mansfield die Ergebnisse selbst als "tentative". Einen zusammengefaßten Bericht über die Ergebnisse gibt Nansfield in: The Process of Technical Changes, in: The Economics of Research and Development, R. Tybout, Herausg., op.cit., S. 136-147, hier S. 140

- 332 -

Forschungsbudgets in Grundlagenforschung und angewandte Forschung an den Aufwendungen für die angewandte Forschung allein orientiert wird, einer wichtigen Einflußgröße auf das Ergebnis der gesamten Forschungsaufwendungen begeben hat. Eine Regel, die die Planung auf einen Vergleich der Projektnutzen im gesamten Forschungsprogramm abstellte, würde der tatsächlichen Verfahrensweise gegenüber ein Fortschritt sein. Ein weiterer Fortschritt würde ein Vergleich der Nutzen-Kosten-Verhältnisse sein, da damit (wie wir im dritten Kapitel dieses Teils gesehen haben) zumindest annähernd die beschränkt verfügbaren finanziellen Mittel in der Planung berücksichtigt werden können. Beide Ansätze setzen aber Vorstellungen über den Projektnutzen voraus. Wie der Projektnutzen in dem hier diskutierten Falle von Projekten ohne direkt meßbare Zahlungsströme abgeleitet werden kann, wird im folgenden untersucht, ohne dabei allerdings auf eine allgemeine Diskussion der Verfahren der Nutzenmessung einzugehen.

11. Besondere Probleme der Auswahl von Programmen mit Projekten, deren Zahlungsströme nicht direkt meßbar erscheinen

Schwierigkeiten der Projektauswahl zwischen Projekten mit nicht direkt feststellbaren Zahlungsströmen können deshalb auftreten, weil die Eintreffenswahrscheinlichkeiten für alternative Zustände der Umwelt objektiv unsicher sind. Umweltzustände können dabei unterschiedliche Aktionen von Konkurrenten ebenso sein, wie unterschiedliche "Strategien" der Natur, der neues Wissen abgewonnen werden soll. Diese Strategien wären durch unterschiedliche Grade technischen Erfolgs gekennzeichnet. Eine wesentliche Differenz zwischen die-

-

3~3

sen Arten von Umwelteinflüssen liegt darin, daß in dem einen Falle bewußt handelnde Gegner dem Unternehmen entgegentreten, während im anderen Falle der Gegner neutral ist. Die von den bewußt handelnden Gegnern ausgehenden Einflüsse wollen wir als "Markteinflüsse" bezeichnen, wobei in diesem Begriff auch die Einflüsse aus Aktionen möglicher Nachfrager erfaßt sein können. Wir betrachten eingangs den Fall, in dem die Auswahl von Projekten unter der Annahme unterschiedlicher Strategien eines neutralen Gegners so getroffen werden soll, daß ein jeweils vorgezogenes Projekt gegenüber anderen Projekten ausgezeichnet werden kann. Ersetzen wir hierbei den Begriff Projekt durch den Begriff Alternative, so wird deutlich, daß eine Alternative auch die gleichzeitige Durchführung mehrerer Projekte beinhalten kann, also auch Entscheidungen für oder gegen bestimmte Forschungsprogramme fallen können. Die Lösung dieses Auswahlproblems kann auf verschiedenen Wegen unternommen werden, ohne daß sich bisher ein Königsweg abzeichnete. Seiner allgemeinen Struktur nach kann das gestellte Problem als ein Spiel des Forschung treibenden Aktors gegen eine Umwelt, insbesondere die Natur, aufgefaßt werden, wobei jedem Spieler verschiedene Handlungsmöglichkeiten offenstehen. Für jedes mögliche Zusammentreffen einer eigenen Alternative mit einer Umweltstrategie muß eine als Nutzen bezeichnete Bewertung der Situation angegeben werden können. Spieltheoretische Lösungen können nun allerdings nur abgeleitet werden, wenn man plausible Handlungsregeln angeben kann, die aus dem Zielsystem des Aktors und seiner Risikoneigung begründet werden können. Wir kennen mehrere solcher Handlungsregeln,

- 334

die auch schon häufig dargestellt wurden 1)

Im fol-

genden wird die Bedeutung zweier Ansätze diskutiert, die dem Problem besonders angemessen scheinen. Diese Diskussion wird geschieden von der Bestimmung von Vorgehensweisen in dem Fall, in dem eine Liste möglicher Umweltzustände nicht aufgestellt wird oder nicht aufgestellt werden kann. Darauf gehen wir später ein.

111. Projektauswahl im Falle aufzählbarer Umweltstrategien

A. Projektauswahl nach der Laplace-Regel In einem Unternehmen mögen m = 1,2, ••• ,M Alternativen oder Projekte zur Auswahl stehen. Es könnten zum Beispiel m

=

1 die Entwicklung eines Schiffsreaktors,

m = 2 die Entwicklung eines stationären Reaktors bedeuten. Für jedes m seien verschiedene Umweltstrategien s unterscheidbar, wobei s = 1,2, ••• ,S eine vollständige Aufzählung gebe

3).

Für alle m ist also die

Möglichkeit gegeben, über die einfachen Alternativen "Erfolg" und "Mißerfolg" hinaus weitere sinnvolle Alternativen zu unterscheiden, sogenannte "surprise-free states" im Sinne von Kahn und Wiener

4).

Die Forderung

nach einer vollständigen Beschreibung der Umweltstrategien kann natürlich nur für vorstellbare Naturzustände 1) Besonders häufig diskutiert werden das MinimaxPrinzip, das Hurwicz- und das Savage-Kriterium. Wir verweisen hier auf die einschlägige Literatur 2) Allgemein informiert über Spiele gegen die Natur: Krelle, W., Präferenz- und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 121 ff. 3) Luce, R.D., und H. Raiffa, Games and Decisions, Introduction and Critical Survey, New York, London 1957, 3. A., 1958, s. 277. Die Liste muß also derart sein, daß mit Sicherheit das Eintreffen eines der aufgezähl ten Um'vel tzustände er1Vartet wird. 4) Kahn, H., und A. J. Wiener, The Year 2000, New Yor!...

..;.)/' :

~

C0,2)

\0

"'"

w

350 -

die Auswahl der vorgezogenen Alternative nicht veränderlich ist. Die Auswahl der jeweils vorgezogenen Alternativen kann unterschiedlich bestimmt sein: Eindeutig heiße eine Auswahl dann, wenn sich eine Al~ative

m* aufgrund des Kriteriums bestimmen läßt,

daß ihr geschätzter Gebietsanteil für alle Wiederholungen eines Experiments über dem

geschät~n

Gebiets-

anteil jeder anderen Strategie liegt. Eine schwächere Fassung dieser Regel würde verlangen, daß der über alle Experimente gemittelte Wert des geschätzten Gebietsanteils der vorgezogenen Alternative, abzüglich eines durch die erwünschte Sicherheit bestimmten kfachen der zugehörigen Standardabweichung, über dem für alle konkurrierenden Alternativen ermittelten Mittelwert der Gebietsanteile zuzüglich eines kfachen ihrer Standardabweichung 1iegt. Die Laplace-Regel würde für die oben dargestellte Nutzenmatrix bei c(l ,2) =

7

Indifferen~ zwischen den

A1ternativen m1 und mS ausweisen. Für alle Werte c(1,2) 7 dagegen die Alternative m1 • Die Simulationen würden nun eine ähnlich deutliche Trennung der Alternativenauswahl nur erkennen lassen, wenn man unterstellte, daß die Gebietsanteile mit einer Standardabweichung von 0 geschätzt werden könnten. Man kann durch die Erhöhung von W diesem Ideal zustreben, es aber nicht erreichen. Über die Höhe von W muß letztlich ebenfalls eine Wirtschaftlichkeitsüberlegung entscheiden. Die Simulationen lassen erkennen, daß sich die durch ein bestimmtes Vielfaches der Standardabweichung um die Mittelwerte der Gebietsanteile gelegten "Bänder" in einem bestimmten Bereich überschneiden. In Abb. 3.10 verdeutlichen wir dies an Hand der Ergebnisse unserer Beispielsmatrix, worin nun allerdings die Sprungweite

-

351

Gebietsanteil __o?L!~~~~ Strategie 1

0.35

Mittelwert .6"

0.3

-..~~~~~ Strategie 5

Mittelwert -6'

0.25 0.2

o

7.0

7.2 7.4 7.1 7.3 7.5

8

C11.2)

Abb. 3.10 für die Variationen von c(l ,2) herabgesetzt ist. Wo sich die Bänder überschneiden, ist nach dem oben genannten Kriterium eine eindeutige Entscheidung für die eine oder andere Alternative nicht mehr möglich. Zieht man sich wieder auf den Mittelwert als Entscheidungskriterium zurück, so begegnet man allerdings der Schlvierigkei t, daß

dieser Mittelwert

ein

noch weniger repräsentatives Bild von der Verteilung gibt. Bei Beschränkung auf den Mittelwert des geschätzten Gebietsanteils zur Auswahl der Alternativen wird aus unserer Abbildung 3.10 ein weiterer Punkt deutlich. Im Bereiche c(l,2) ~ 7 und c(l,2) g2' die Bedingung

nicht verletzt wird. Die Einhaltung dieser Bedingung sichert, daß bei gegebenen erwarteten Nutzen und steigenden Gebietsanteilen die erreichten Indices im Präferenzfeld wenigstens nicht sinken.

Nur ergänzend

sei darauf hingewiesen, daß abwechselnd konvexe und konkave Bewertungsfunktionen von den genannten Bedingungen nicht ausgeschlossen werden.

-

362 -

Fragen wir nun, wie die Bewertungsfunktion aussehen muß, wenn wir uns, wie Starr vorschlägt, allein am Gebietsanteil orientieren wollen. Offenbar bedeutet die alleinige Orientierung am Gebietsanteil, daß man sich gegenüber den erwarteten Nutzen indifferent verhält. Die Bewertungsfunktionen sind Parallelen zur Abszisse, woraus folgt, daß auch das "Chancen-Präferen~feld"

wird.

durch Parallelen zur Abszisse dargestellt

(Man mache sich klar, daß nicht einmal eine

Stufenfunktion impliziert wird, die wenigstens negative oder positive erwartete Nutzen bei gleichen Gebietsanteilen nicht notwenig als indifferent erscheinen ließe.) Aus dieser Ableitung wird die Beschränkung des Ansatzes von Starr besonders deutlich. Unterstellen wir deshalb, daß wir Gebietsanteil und erwarteten Nutzen zur Entscheidungsfindung verwenden wollen. Es ist dann die Frage zu beantworten, wie die Bewertungsfuktion bestimmt werden kann. Diese Frage soll nur durch einen Hinweis beantwortet werden. Krelle bezeichnet die Bewertungsfunktion als eine Sonderform der Nutzenfunktion. Man kann sich daher vorstellen, daß vorhandene Verfahren zur Ableitung von Geldnutzenfunktionen auch im vorliegenden Falle eingesetzt werden können 1). Daß diese Funktionen über die Zeit konsistent sind, ist dabei nicht gesichert.-Unser Entscheidungsproblem erhält damit eine persönlichkeitsbestimmte Lösung, da die Risikoneigung der Aktoren in die Bewertungsfunktion eingeht.

1) In der Tat geht Krelle auch einen analogen Weg: Vgl. seine:Präferenz- und Entscheidungstheorie, op.cit.,S. 169 L

- 363

IV. Projektauswabl im Falle nicbt explizit aufgezäblter Umweltstrategien

A. Die Situation Im Gegensatz zum vorausgehenden Abschnitt treten wir nun einer Situation gegenüber, in der die möglichen Umweltzustände nicht verbindlich rür alle Gutachter restgelegt werden. Über die Vorstellungen der einzelnen Gutachter können unterschiedliche Umweltstrategien allerdings implizite in die Bewertung einbezogen werden, ohne deshalb aber auch präzise benannt werden zu können. Wir wollen prüren, wie in diesen Fällen ein Programm zusammengestellt werden kann. Auch dieser Weg kann die Ermittlung von Projektnutzen nicht umgehen. Da unser Problem nun extrem unstrukturiert ist, sind weiter ausholende Vorbemerkungen am Platze. Eine Liste möglicher Probleme oder Ansätze rür Problemlösungen erweist sich als die Grundvoraussetzung rür die Anwendung aller im folgenden diskutierten Verfahren. Diese Liste wird nun einem oder mehreren Juroren präsentiert, die eine Feststellung der Erwünschtheit der einzelnen Elemente dieser Liste vornehmen sollen, wobei Proportionalität zwischen der Erwünschtheit und den erwarteten Nutzen unterstellt wird. Juroren sind Personen, die Kenntnis über dasjenige Gebiet haben, dem die ihnen vorgelegten Projekte zugeordnet werden können. Die Erwünschtheit jedes

P~kts

wird gegenüber einem Standard beurteilt.

Seine Auswahl wird im nächsten Abschnitt behandelt. Es ist nun möglich, daß das Urteil der Juroren Zufallsschwankungen unterliegt (die als normalverteilt angenommen werden), die möglichst ausgeschaltet werden sollen.

Zu diesem Zweck sind statistische Aus-

-

364 -

wertungen einer größeren Menge von Urteilen denkbar, wobei die Urteile au~ drei grundsätzlich verschiedenen Wegen gewonnen werden können 1): (1) Die Liste der Projekte wird einem Juror mehrmals vorgelegt (2) Die Liste wird mehreren Juroren jeweils einmal vorgelegt

(3) Die Liste wird mehreren Juroren jeweils mehrmals vorgelegt Nur die zweite Möglichkeit ist

~ür

die Praxis der

Forschungsplanung von Bedeutung. Die übrigen Möglichkeiten müssen ausscheiden: Einmal stellen sie primär

au~

eine Beurteilung des Jurorenverhaltens ab,

während hier der sogenannte "stimulus-centered approach" interessiert. ein~ache

Ver~ahren

Zum zweiten

er~ordern

schon

zur Feststellung der Erwünscht-

heit von Projekten eine große Zahl von Einzelvergleichen, wie wir noch zeigen werden. Eine statistische Auswertung der Ergebnisse wiederholter Vorlage einer Liste von Projekten

er~ordert

eine ausreichende Zahl

solcher Wiederholungen, die allerdings nur dann sinnvoll ist, wenn die jeweils vorausgehenden Beurteilungen der Elemente einer Liste nicht mehr erinnert werden. Diese Gründe lassen die Belastung roren bei

Ver~olgung

~ür

die Ju-

der ersten und dritten Möglich-

keit als zu groß erscheinen.

Au~

der anderen Seite

setzt die zweite Möglichkeit voraus, daß Zugang zu einer ausreichend großen Zahl von Juroren

ge~unden

werden kann. Die Bestimmung der Zahl der zur Beurteilung einer Situation notwendigen Gutachter ist ein

1) Zur Relevanz der Möglichkeiten vgl. Torgerson, W. S., Theory and Methods o~ Scaling, 7. A., New York, London 1967, s. 46, 167

- 365 -

soziologisches und psychologisches Problem (Bereitschaft zur Abgabe selbständiger Urteile, Feststellung der Qualifikation etc.). ebenso wie es ein mathematisch-statistisches Problem ist (Bestimmung der Abstimmungsregel, Festlegung zulässiger Toleranzgrenzen für die Entscheidungen oder die Genauigkeit der erwarteten Ergebnisse). Wir wollen hierzu nicht weiter Stellung nehmen. Wir haben die Feststellung der Erwünschtheit von Projekten oben von einer Vergleichsgröße abhängig sein lassen. In der Tat beeinflußt die Art des Vergleichsstandards wesentlich die möglichen Bewertungsverfahren. Ein Standard kann für den Vergleich aller Projekte verbindlich festgelegt werden. Ein solcher Standard ist gerade beim Vergleich objektiv unsicherer Forschungsprojekte

schwi~g

auszuwählen. Er erscheint

auch unpraktisch, da mit der Feststellung höherer Erwünschtheit eines Projekts gegenüber einem Standard noch nicht notwendig die Feststellung verbunden ist, um wieviel höher diese Erwünschtheit ist. Diese Überlegung führt unmittelbar zu der Forderung, jedes Projekt als Standard der Beurteilung jedes anderen Projekts aus der gegebenen Liste zuzulassen. Man mache sich aber deutlich, daß damit die Zahl der Vergleiche von L Projekten auf L(L-l)/2 vergrößert wird. Dabei ist unterstellt, daß es unerheblich ist, in welcher Reihenfolge je zwei Projekte zur Bewertung präsentiert werden. Um mögliche Einflüsse aus der Präsentation der Projekte in bestimmter Reihenfolge ausschließen zu können, wird die Reihenfolge bei jed& Präsentation zufällig geändert. Die Bedeutung des Arbeitsaufwands beim paarweisen Vergleich hinsichtlich eines Beurteilungsmerkmals jedes Projekts läßt sich leicht demonstrieren:

-

366-

Ist die Zahl der Projekte so ist die Zahl der notwendigen Vergleiche

5

10

20

30

50,

10

45

190

435

1225.

Unterstellen wir nun, daß alle Juroren auf der Grundlage bestimmter Kriterien zu einer Beurteilung der Projekte schreiten. Es ist dann entscheidend, ob man eine Beurteilung

v~rlangt,

die alle unabhängigen

Merkmale gleichzeitig umfaßt oder eine solche, die hinsichtlich jedes Merkmals einzeln abgegeben werden muß. Im ersten Falle unterstellt man, daß der Juror selbst die Merkmale in irgendeiner Weise zu einem Beurteilungsmerkmal verbindet.

Die Art dieser

Verknüpfung kann ihm auch vorgeschrieben werden.

(Ob

die Einhaltung einer solchen Vorschrift kontrolliert werden kann, interessiert uns hier nicht.) So bezeichnen Sore II und Gildea zur Beurteilung der Entwicklungen von Raumfahrtflugkörpern fünf Merkmale, die zu einem Beurteilungsmerkmal zusammengefaßt werden. Entscheidend für die Beurteilung ist die Annahme, daß der Projektwert unmittelbar durch die Zahl der erfüllten Merkmale bestimmt wird. Implizit wird jedes Merkmal dabei gleich stark gewertet 1) Die Menge der Beurteilungsmerkmale, die verschiedenen

1) SorelI, R., sr. und H. Gildea, The Determination of the Relative Value of Research Tasks Using the Law of Comparative Judgment, Vortrag: TIMS/ORSA Meeting San Francisco 1968, S. 7 (Die zu einem Beurteilungsmerkmal zusammengefaßten Merkmale sind: (1) contribution to technology increase, (2) obtainment of data, (3) reduction of operational lifting body vehicle development time span, (4) elimination of prototype phase in development,(5) decrease in the total lifting body entry vehicle development cost.- Wir unterstellen hier, daß diese Merkmale voneinander unabhängig seien, obwohl dies offenbar nicht zutrifft.)

- 367 -

Umweltzustände oder -strategien und die Art der Verknüpfung dieser Merkmale liegen nicht immer offen zutage. Sie bezeichnen das, was Cetron für die DelphiMethode die Intuition der Gutachter genannt hat.

In-

tuition ist eine Kategorie des Verhaltens. Es liegt nun nahe, deshalb in der Psychologie entwickelte Meßmethoden zur Messung von Präferenzen auch hier einzusetzen. Die im folgenden genannten Methoden werden hinsichtlich der Anzahl der berücksichtigten Bewertungsmerkmale in eindimensionale und mehrdimensionale Verfahren unterteilt. Die eindimensionale Methode des paarweisen Vergleichs ist die einzige, über deren praktische Verwendung in reiner Form auch in der

For~

schungsplanung Erfahrungen gesammelt wurden. Beispiele für die Anwendung reiner Formen der mehrdimensionalen Methoden müssen daher noch aus anderen Gebieten gewählt werden.

B.

Eindimensionale Verfahren

1.

Die Methode des Paarvergleichs

a.

Darstellung

Thurstone hat für die hier darzustellenden Methoden die Grundgedanken geliefert 1). Er geht davon aus, daß auf jeden Stimulus, hier die Vorlage eines Forschungsprojekts, eine Reaktion, hier die des Gutachters,

~~tellbar

sein wird. Aus der Stärke der Re-

aktion kann geschlossen werden, daß ein Stimulus einen zweiten, auf denkeine stärkere Reaktion festge-

1) Hier: Thurstone, L.L., A Law of Comparative Judgment, Psychological Reviewi Vol. 34, 1927, S. 272 - 286

- 368 stellt wurde, übersteigt. Beim paarweisen Vergleich von Stimuli wird ermittelt, welcher der Stimuli dem mit ihm verglichenen vorgezogen wird. Daraus wird ein Maß für die relative Bedeutung der Stimuli selbst gewonnen, daß heißt: eine Präferenzordnung der Forschungsprojekte, was hier im Anschluß an Torgerson dargestellt wird 1) (1.) Jedem Juror wird eine L x L - Matrix aller zu betrachtenden L Forschungsprojekte vorgelegt. Er hat L(L-1 )/2 paarweise Vergleiche zwischen den L Projekten anzustellen und eine Entscheidung darüber zu fällen, ob er das in der jeweiligen Zeile der Matrix angeordnete Projekt den folgenden Projekten, die in derselben Reihenfolge in den Spalten angezeigt sind, vorzieht oder nicht. Auf diese Weise werden alle Elemente der Matrix, die über (bei anderer Anordnung: unter) der Hauptdiagonalen liegen, bezeichnet. Das Auftreten zirkulärer Präferenzen wird aber nicht dadurch ausgeschaltet, daß man jedes mögliche Paar von Projekten nur einmal zum Vergleich zuläßt. Dieses Problem wird tatsächlich gar nicht geprüft. Unentschiedene Antworten sind nicht zugelassen, womit der Weg zu strengen Präferenzordnungen zwischen den Projekten offen ist.

1) Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 159 ff. Dieser Darstellung wird in der speziellen Form eines Klasse II/ Bedingung C - Modells gefolgt, das die unterdeterminierten Gleichungen des Gesetzes in der vollständigen Formulierung unter besonders einfachen Bedingungen löst. Die Standardabweichung der Verteilung der Unterschiede zwischen allen Paaren von Stimuli wird als konstant unterstellt.- Mit dieser einfachen Annahme könnten auch in der Forschungsplanung experimentelle Erfahrungen gesammelt werden, bevor man auf kompliziertere Fälle übergeht.

- 369 -

(2.) Aus den Angaben von N Gutachtern werden N solcher Dreiecl5matrizen gewonnen. Daraus wird eine neue Dreiecksmatrix gebildet, deren Elemente die an der Zahl N orientierten relativen Häufigkeiten der Bevorzugung jedes "Zeilenprojekts" über jedes über der Hauptdiagonale liegende "Spaltenprojekt" darstellt.

(3.)

Es wird unterstellt, daß die Differenzen zwischen

den durch zwei Projekte hervorgerufenen Bewertungen bei den Gutachtern mit unterschiedlicher, aber bekannter Häufigkeit über einem kontinuierlichen Meßraum möglicher Differenzen x der Bewertungen in der Art einer Glockenkurve f(x) verteilt sind. Durch die co

Befragungen wird von dieser Verteilung o~ f(x) annähernd bekannt: Das sind die in (2.) ermittelten relativen Häufigkeiten für die Bevorzugung jedes betrachteten Projekts über einen Standard. Da wir relative Häufigkeiten betrachten, ist _~v'~f(x) = 1.

(4.)

Die speziellen Bedingungen unserer Betrachtung

(vgl. die letzte Fußnote) erlauben es, die Standardabweichung d als konstant anzunehmen. Dann kann ein Maß für die mittlere Differenz zwischen den an den Reaktionen gemessenen Werten der Stimuli ermittelt werden,

indem man den zur Beobachtung einer bestimm-

ten relativen Häufigkeit gehörenden Absazissenwert der Verteilung, ausgedrückt in Einheiten der Standardabweichung, aus einer Tafel kumulierter Häufigkeiten der Verteilung fex) abliest. Mit diesen Ergebnissen wird eine L x L - Matrix gefüllt.

(5.)

Jedes Element dieser Matrix ist die geeignet

gemLssene Schätzung für den Unterschied der mittleren Stimuli der in jeder Zeile und jeder Spalte genannten Projekte.

-370

(6.)

Eine Kleinste-Quadrate-Schätzung des mittleren

Wertes jedes Stimulus erreicht man nach geeigneter Festlegung eines Nullpunktes der Bewertungsskala für die Forschungsprojekte durch die Bildung der arithmetischen Mittel jeder Menge von Beobachtungen in den Spalten der in

(4.)

aufgestellten Matrix 1)

Damit ist eine Anordnung der Forschungsprojekte nach dem Grad ihrer gegenseitigen Bevorzugung möglich, die bis auf lineare Transformationen konstant ist.

(7.)

Die Annahme von Verteilungen mit der Eigenschaft

f(x)~O, If x ,

in (3.), zum Beispiel die Annahme einer

Normalverteilung, hat für die Ableitung der Matrix in

(4.)

zur Folge, daß keine endlichen Vielfache der

Standardabweichung der Einheitsverteilung gefunden werden können, die dem einhelligen Urteil innerhalb eines Paares von Stimuli durch alle Gutachter entsprechen, sei dies eine einhellige Höher- oder Minderschätzung eines der Elemente eines Paares von Projekten.

(O/N oder N/N wären die numerischen Ergeb-

nisse dieser Situationen.) Das Problem der Berücksichtigung einhelliger Urteile dieser Art wird auf zwei Weisen gelöst: (a.) Man hält an der einmal gewählten Normalverteilung fest und arbeitet ohne Berücksichtigung der einhelligen Beobachtungen wei ter. Das ist aber keine Lösung, sondern eine verzerrende Umgehung des Problems. (b.) Man geht von der ohnehin nur postulierten Normalverteilung ab und wählt statt dessen in Überein1)

Während Torgerson (Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 171) im Anschluß an Mosteller den Nullpunkt mit dem Mittelwert der geschätzten Stimuluswerte zusammenlegt, also auch negative Stimulusbewertungen zuläßt, haben Sorell und Gildea (op.cit., s. 12 f.) den Punkt so bestimmt, daß das am wenigsten erwünschte Projekt den Wert 1 erhält.

-

371 -

stimmung mit den Vorstellungen von der Wirklichkeit solche Glockenkurven, für die

~ 0, falls x

-

X* *' wobei X*={X*}' -x = 0, falls x ~ X und x so zu wählen ist, daß die Verteilung die Beobfex) {

€

-

J

achtungen gut nähert. Weiter ist die Bedingung i

tJ()

f(x)=

= ~f(x) = 1 zu erfüllen. Sore II und Gildea benutzen

-x

2

zum Beispiel fex) = a exp (-bx ) als Näherung

1)

b. Einige Sätze zur Reduktion der Datenerhebungen Wir haben gesagt, daß bei der Methode des paarweisen Vergleichs strenge Vergleichbarkeit aller Projektepaare und Transitivität der Präferenzen unterstellt 2 ) werden. Es gelten also die beiden Sätze: (1.) Sind xi'x j , i

+ j,i,j=l ,2, ••• ,L,Projekte,

gil t entweder Xi ~ x j (2.) Sind xi,xj,x k ' i

+ j '*

oder Xi -{ x j. k, i,j,k=l ,2, ••• ,L,

Projekte, so folge aus Xi auch

xi~

so

rxj

und x j

r xk

xk •

Gelten diese beiden Sätze aber (und zwar als hinreichende Approximation beobachteten Verhaltens zumindest im Bereich der Beurteilung von Programmen), so kann man zeigen, daß in der Regel nicht die Höchst-

1) Soreli, R., sr., und H. Gildea, op.cit. 2) Tatsächlich wird diese Unterstellung durch die Empirie nicht generell gerechtfertigt. Bei Soreli, R., sr., und H. Gildea, op.cit., lassen sich zum Beispiel in ihrer Tabelle 1 zirkuläre Präferenzen nachweisen. Diese Beobachtung kann einmal durch die Annahme erklärt werden, daß das Transitivitätsaxiom generell nicht gilt. Sie könnte aber auch und vielleicht sogar besser - durch die Annahme

-

372 -

zahl von L(L-1 }/2 paarweisen Vergleichen zur Feststellung einer Präferenzordnung vorgenommen werden muß, sondern daß diese Zahl erheblich reduziert werden kann. Tatsächlich liegt die Zahl der notwendigen Vergleiche zwischen L-1 und der angegebenen Höchstzahl. Zur Erläuterung der folgenden Ausführungen, die dem Beweis dieser These dienen, betrachten wir zunächst einige Beispiele. Falls x.

~

> x., J

so wird in der Beispielsmatrix x.Vx.=l ~

J

geschr.Wben. Dabei ist V ein Operator, der den Vergle:i:h zweier Projekte anzeigen soll. Falls xi -< x j' schreiben wir entsprechend x.Vx.=O. ~

J

Wir betrachten nun die Matrix:

x.

Sind x.Vx.= 1 und x.Vx k = 1 gefunden worden, so folgt ~ J J aus Satz (2.) notwendig, daß xiVx k = 1, also xi> x k • Das Umgekehrte gilt, falls alle vergleichbaren Projektepaare unmittelbar über der Hauptdiagonalen der Matrix Werte von Null aufweisen.

eines Schwellenwerts der Fühlbarkeit (oder der Nicht-Transitivität der Indifferenzlagen) erklärt werden, wenn in der Realität der Entscheidungssituation entgegen den Voraussetzungen Indifferenzen zwischen Projekten existieren. Vgl. Krel1e, W., Präferenz- und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 8, 1 4, 21 ff.

- 373

Ist dagegen x.

~

x.

~

o

geurteilt worden, so kann x i Vx k =l oder xiVxk=O sein, ohne daß einer der Sätze verletzt worden wäre. Im ersten Falle genügten also schon zwei Vergleiche, um die 3(3-1 )/2= 3 Auskünfte zu erhalten.Im zweiten Falle müssen alle drei

Vergleiche~estellt

werden.

Für das Ergebnis des ersten Falles lassen sich nun Verallgemeinerungen angeben. Es seien in der folgenden L x L - Matrix X.J

J

x~,

zu vergleichen, nachdem bereits Vergleiche

x. Vx. vorgenommen wurden, wobei hier [x. VX j ~

und

J

j =k, k+ 1 , •••• j '-1 );

~

I (i=i' ;

(i=i' + 1 ; j =k+ 1 , k+2 , ••• , j , ) ; •••

(i=l-l;j=j'-l,j');(i=l;j=j')], k=i'+l, l=j'-l. x i '+l=

xk

-

374-

Es gilt nun die Regel 1:

X.

~

iVx .• ==

x .•.• braucht nicht durch Befra-

J

~

J

gung ermittelt zu werden, wenn sich wenigstens einmal x i '

j

-

x~

=

0

nachweisen

läßt. Es gilt dann Xi • j •

= xi

' j

=

x~

•

Andernfalls ist eine Befragung vorzunehmen. Dabei sind xi ' j

= xi,Vx j

x~ = xiVx j •

(j=k,k+l,k+2, ••• ,j'-1) und (i=k,k+l,k+2, ••• ,j'-1).

Die Reihenfolge der Betrachtung dieser Gruppen von Projektvergleichen richtet sich nach der Reihenfolge der angegebenen Indices. Die Richtigkeit der ersten Regel folgt unmittelbar aus den beiden eingangs erwähnten Sätzen; sie stellt nur eine Verallgemeinerung der schon am Beispiel demonstrierten Überlegungen dar. Die Regel läßt es zweckmäßig erscheinen,

Eiri~agungen

in die Matrix jeweils auf Parallelen zur Hauptdiagonalen vorzunehmen. Dabei ist es möglich, einen automatischen Rechner gleichzeitig so zu programmieren, daß die durch jeden erfragten Vergleich implizierte Eintragung unmittelbar nach der Eintragung des Befragungsergebnisses durch den Rechner selbst vorgenommen werden kann, so daß bei der Betrachtung der jeweils folgenden Parallelen zur Hauptdiagonalen nur noch die Lücken zu schließen sind. Bei der Wahl dieser Vorgehensweise wird noch nicht aller Nutzen aus den eingangs aufgestellten Sätzen gezogen. Es lassen sich zwei weitere Regeln ableiten, die nicht nur einzelne implizierte Ergebnisse

- 375

auszeichnen. sondern ganze Gebiete implizierter Vergleiche aus der Menge aller möglichen Vergleiche herausnehmen. Daher empfiehlt es sich, diese Regeln immer dann anzuwenden, wenn die Beobachtungen von Hand aufbereitet werden. Häufig können in einem Vektor (x,Vx 2 ,x 2 Vx 3 , ••• , xiVx i +, , ••• ,xL_,Vx L ) identische Teilvektoren ('.' ••••• ' . ' ) oder (0,0 •••• ,0,0) mit mehr als einem Element festgestellt werden. Es sei Z die Anzahl der Elemente aus den ohne Veränderung der Reihenfolge der zum Vergleich stehenden Projekte gebildeten größtmöglichen Teilvektoren mit identischen Elementen. Es seien HZ solcher Teilvektoren von gegebener Länge Z feststellbar. Dann gilt die Regel 2: Angenommen es existieren Teilvektoren mit identischen Elementen in der oben beschriebenen Art. Die Zahl der notwendigen Vergleiche vermindert sich dann von vornherein, das heißt ohf=,Beachtung der Regel', auf L(L-')/2 -l:Z=2 HZ Z(Z-')/2. Dabei ist 2 ~ Z ~ L-1 und HZ Z ~ L-1, HZ ~ o. Man zeigt dies wie

f~lgt.

Es sei x(l) = (x, ,2'x 2 • 3 , ••• ), wobei alle Elemente dieses

••• ,x Z ,Z+l) ge~eben Vektors identisch seien. Dann implizieren d.ie Ord-

nungsbedingung (1.) und die Transitivitätsbedingung (2.), daß der Wender Elemente von x(2), x (2)=

=

(x 1 ,3. x 2.4 ••••• x Z ,Z+2) demjenigen der Elemente

vonr(l) entspricht. Es können Z-l Vektoren x(2), (3) •••• ,x (Z) geb~ldet . . (Z) = ( x ,Z+1 ) x werden wobe~ x 1 schließlich nur noch dieses eine Element hat. Es 1) Die Indizes haben hier dieselbe Bedeutung wie in den Ausführungen zur Regel 1. Sie werden nur zur Verdeutlichung unter Einfügung von Kommata geschrieben.

- 376 -

werden damit also (Z-l) + (Z-2) + ••• + (Z-Z+l) = = Z(Z-1)/2 Vergleiche impliziert, wobei das Ergebnis aus der Summenformel tür die arithmetische Reihe mit dem Anfangsglied Z-l. dem Endglied 1 und Z-l Gliedern folgt. Durch eine dritte Regel können Gruppen weiterer Eintragungen impliziert werden. wenn alle bisher unbekannten Vergleiche für die Elemente x.

.•

j=i+6'.

~,J

i=1.2 •••• L-6'. 6'=2.J •••• L-1. von Projekten vorgenommen wurden. Die Regel lautet: Regel J: a) Wenn beim Vergleich von xi mit x j • j=i+6'. i=1.2 ••••• L-6'. 6'=2.J ••••• L-1. ein Ergebnis auftritt. das identisch ist mit einem implizierten Vergleichsergebnis von

xi~1Vxi+J'

so entsprechen alle Elemente der i-ten Zeile soweit der Beobachtung für x i Vx i + 2 • wie die zusammenhängende Menge aus der vorausgehenden Regel errechneter identischer implizierter Ergebnisse in der (i+1)-ten Zeile reicht. b) Wenn beim Vergleich von x.Vx.,j=i+6', ~

J

i=1.2 •••• ,L-6'. 6'=2.J ••••• L-1. ein Ergebnis auftritt. das identisch ist mit einem implizierten Vergleichsergebnis für x.

~-

1Vx . l' ~

+

so entsprechen alle Elemente der (i+2)-ten

Spalte soweit den Beobachtungen für x.Vx. 2' ~

~+

wie die zusammenhängende Menge aus der vorausgehenden Regel errechneter identischer implizierter Ergebnisse in der (i+J)-ten Spalte reicht. Der Beweis für diese Regel sei für ein Element geführt.

Er läßt sich entsprechend auf weitere Elemen-

te übertragen.

-

377 -

2=1. Gleichzeitig Es sei beobachtet worden: x.Vx. l. l.+ sei es möglich, durch Implikation das Ergebnis x.

l.-

1Vx.

l.+

1=1 anzugeben.

Daraus folgt, daß x.

l.-

1 .

,l.

beobachtet worden war. Diese Folgerung wird unmittelbar aus den eingangs erwähnten Sätzen begründet. Es gilt dann weiter, daß auch x i _ 1 Vx i + 2 = 1 folgt. So kann von Element zu Element weiter gearbeitet wer~ den, bis die zusammenhängende Menge implizierter Ergebnisse in der (i+1 )-ten Spalte erschöpft ist. Es interessiert uns nun, wie groß der Effekt dieser sehr einfach zu handhabenden Regeln in sehr wirklichkeitsnahen Anwendungsfällen ist. Wir haben deshalb die Regeln 2 und 3 auf die ersten 30 Projekte aus der mehrfach genannten Arbeit von Sore 11 und Gildea angewendet. Abgesehen davon, daß man nun zirkuläre Präferenzen in der Datenmatrix durch eine den Voraussetzungen entsprechende Verarbeitung der Daten in der Reihenfolge ihres Anfallens ausgeschlossen hat, konnte die Zahl der notwendigen Beobachtungen von 30 •

(30-1)/2 = 435 auf 107 gesenkt werden. Al-

le anderen Elemente der Matrix sind durch Implikation nach den hier angewendeten Regeln zu ermitteln. Nur etwa doppelt so viele Beobachtungen, nämlich 210, sind notwendig, um die Präferenz zwischen allen 52 Projekten zu erklären, obwohl Sore11 und Gi1dea ihre Gutachter zu 52 (52-1)/2=1326 Bewertungen aufforderten. Es kann schließlich allgemein angegeben werden, wovon die Reduktion der Zahl notwendiger Beobachtungen abhängt. Man sieht unmittelbar aus der Formel für die nach der Regel 2 notwendigen Beobachtungen, daß L (L- 1 ) /2

- L

L-1 Z-') -"-

HZ

z(z-1 )/2 _ _ L-l, :falls

HZ

Z(Z-l )/2 - - (L- 1)

L-1

L Zoo2

(L-2)/2

-

378 -

Das heißt, daß im Grenzfall keine Vergleiche über die ersten L-1 Vergleiche hinaus nötig sind. Der Grenzfall tritt ein, fallsZ=L-1, HZ= 1. Das bedeutet aber: die Projektfolge gibt bereits die Präferenzordnung der Projekte an.

Ist die Zahl der Projekte

gegeben, so hängt die Zahl der notwendigen Vergleiche also nur noch von der Art ihrer Anordnung ab. Die Bedeutung der hier entwickelten Regel ist na_" türlieh nicht auf den Fall beschränkt, daß paarweise Vergleiche im Rahmen der Methode des paarweisen Vergleichs unternommen werden müssen. Auch bei den folgenden,

in gewisser Hinsicht verfeinerten Metho-

den müssen paarweise Vergleiche aller Projekte explizit oder implizit vorgenommen werden.

In allen

diesen Fällen sind die Regeln anwendbar und reduzieren möglicherweise den Arbeitseinsatz erheblich.

2. Die Methode des kategorialen Vergleichs Wenn wir unterstellen, daß die Sachkunde der Gutachter so weit reicht, daß nicht nur das bevorzugte Projekt aus jedem Projektepaar ermittelt werden kann, sondern in Grenzen auch der Grad der Vorgezogenheit eines Projekts über ein Vergleichsprojekt feststellbar ist, so kann die Ermittlung einer Präferenzordnung über Projekte noch verfeinert werden. Es wird ein paarweiser Vergleich mit Klassenbildung für das Vergleichsergebnis vorgenommen. Auch dieses Verfahren bleibt noch eindimensional. Es ist in der Forschungsplanung bisher nicht angewendet worden. Da die Konzeption des Verfahrens nicht schwieriger zu durchschauen ist als die Konzeption der von Sorell und Gildea praktizierten Methode des paarweisen Ver-

- 379 -

gleichs, kann der - bisher - hohe Arbeitsaufwand zur Ableitung von Ergebnissen nach der Methode des Vergleichs mit Klassenbildung als ein wesentlicher Hinderungsgrund für ihre Anwendung in der Forschungsplanung angesehen werden. Die Darstellung der Methode folgt hier wieder Torgerson

1)

Gegenüber der Methode des einfachen Vergleichs ist die Situation verfeinert, weil der Meßraum der möglichen Reaktionen der Gutachter auf vorgelegte Paare von Forschungsprojekten nun in "Kategorien" oder Abschnitte unterteilt werden kann, deren Grenzen wieder Zufallsschwankungen unterliegen und die ebenfalls aus den Befragungen der Gutachter herzuleiten sind. Ergänzend sollte darauf hingewiesen werden, daß die dem Modell implizite Annahme, daß die Abschnittsgrenzen wie Projekte wirken,

zur Einführung

von Standardobjekten ausgenutzt werden kann, gegenüber denen dann weitere Klassifikationen von Juroren erfolgen. Auch dadurch kann der Arbeitsaufwand vermindert werden, doch ist die Möglichkeit der Klassenbildung von homogenen Typen von Projekten der "Grundlagenforschung" als Vergleichsstandard nicht sehr groß. Entsprechend der Behandlung im Abschnitt über die Methode des paarweisen Vergleichs stellen wir auch hier wieder nur den einfachsten Fall dar 2)

1) Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 205 ff.: The law of comparative judgment 2) Das ist hier Klasse II/Bedingung D. Hierbei ist die Standardabweichung der Verteilung der Unterschiede zwischen den Abschnittsgrenzen und den Reaktionen auf einen Stimulus konstant. Torgerson macht darauf aufmerksam, daß dieses Modell dann verschiedenen älteren Ansätzen entspricht: Att-

-

380 -

Den Gutachtern werden L Projekte in einer Liste präsentiert. Das kann in zwei alternativen Anordnungen geschehen. (l.a.) Die Projekte werden gleichzeitig präsentiert und müssen ift M=m+l

Kategorien hinsichtlich eines

Beurteilungsmerkmals gruppiert werden. M sei frei gewähl t. (l.b.) Die Projekte werden sukzessiv präsentiert und müssen durch Bewertung in eine Kategorie eingeordnet werden. Für die Bewertung ist eine· Skala vorgesehen. (2.) Es wird eine Häufigkeitsmatrix von der Größe L x M gebildet. Jedes Element (l,m) der Matrix zeigt: an, wie oft die Reaktion auf einen Stimulus 1 einer Kategorie m zugeordnet wurde. Es müssen also von jedem Gutachter ML Urteile gefällt werden.

(3.)

Die Zeilen der eben abgeleiteten Matrix werden

nun über alle Spalten kumuliert, so daß aus einer ebensogroßen Matrix nun abgelesen werden kann, wie oft eine Bewertung eines Projekts unter die Obergrenze der m-ten Kategorie fiel.

Die M-te Spalte gibt

nur die Zahl der Gutachter wieder. Sie kann gestrichen werden, so daß eine L x rn-Matrix übrig bleibt.

neaves "method of graded dichotomies" (1949), Garner und Hakes "equidiscriminability scaling procedure" (1951), Edwards "special case of the method of successive intervals" (1952). Es muß allerdings nicht (wie in diesen Methoden) angenommen werden, daß die Individuen dieselben Kategorien mit verschiedenen Weiten benutzen. Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 208, 209, 237 L, 246

-

38J

(4.)

Im Ansatz folgt man nun den Punkten (2.) ff. des Modells der Methode des paarweisen Vergleichs. Dabei hat man nur wenige Besonderheiten zu beachten. (a.) Relative Häufigkeiten werden hier dadurch gewonnen, daß man jedes Element der L x

(3.)

m-

Matrix aus

durch das Element der fortgefallenen M-ten

Spalte dividiert. (b.) Alle hier auftretenden Matrizen sind voll ausgefüllt ohne redundante Informationen, was im oben dargestellten Falle bis zur letzten Matrix nicht der Fall war.

(5.)

Im Ergebnis erhält man Schätzungen für die

mittleren Grenzen der einzelnen Kategorien und für die Erwünschtheit aller einzelnen Forschungsprojekte. Die

erhöh~nAnforderungen

an die Juroren sind nach

dieser kurzen Schilderung offenbar geworden. Es wäre deshalb umso interessanter, einen Vergleich dieser Methode mit der Methode des paarweisen Vergleichs an empirischem Material hinsichtlich den Präferenzordnungen

derr~ultieren­

herbei~uführen.

Eine solche

Aufgabe konnte bisher nicht unternommen werden.

c.

Mehrdimensionale Verfahren

1. Grundlagen Die Kenntnis einzelner Beurteilungskriterien für bestimmte Projekte bedeutet gegenüber den eben behandelten Situationen einen Zuwachs an Informationen, den man nicht unberücksichtigt lassen will, noch unberücksichtigt lassen sollte, wenn dies wirtschaftlich erscheint. Die Beurteilung dieser Wirtschaft-

-

382 -

lichkeit hängt natürlich von den Kosten der Behandlung dieser zusätzlichen Strukturmerkmale des Problems ab. Diese werden wiederum durch die Komplexität des angewendeten Verfahrens mitbestimmt. - Eine Präferenzordnung soll nun also unter expliziter Berücksichtigung mehrerer Beurteilungsmerkmale für jedes Projekt bestimmt werden 1 ),2). Das verlangt die Anordnung jedes Projekts als Punkt im mehrdimensionalen Raum der Beurteilungsmerkmale durch jeden Gutachter. Das wird nach verschiedenen Voraussetzungen und Umrechnungen durch die plausible Annahme erreicht, daß die Entfernung zwischen je zwei Punkten dem Grad der Ähnlichkeit der durch die Punkte repräsentierten Projekte proportional ist 2). Die Ermittlung von Ähnlichkeiten zwischen Elementen von Projektpaaren liefert die Ausgangsinformation für die mehrdimensionalen Verfahren. Diese erfordern die Unterscheidung von zwei getrennten und trennbaren Aspekten des Nodells. Einmal werden Theoreme über die Dimensionen des betrachteten Raums,

Projektionen

von Punkten im Raum auf einzelne Ebenen und Entfernungsmaße aufgestellt und für die Entscheidungssituation diskutiert. Das geschieht in den "Spatial Nodels". Zum zweiten werden Theoreme über den funktionalen Zusammenhang zwischen Entfernungen und Ähnlichkeiten von (hier) Projekten aufgestellt und der Bewährung in empirischen Tests unterworfen. Wir sprechen hier von Operationen in "Distance Nodels". Die Distance Models sind deshalb bedeutend, weil die Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit eines jeden Projekts 1 ) Die Aufgabe ist allgemein:

"Given a set of stimuli which vary with respect to an unknown number of dimensions, determine (a) the minimum dimensionality of the set, and (b) projections of the stimuli (scale values) on each of the dimensions involved": Torgerson, \!l.S., Theory and Nethods of Scaling, op.cit., S. 247 ff. 2) Inzwischen wurde der Verf. auf eine Arbeit von Ragnar Frisch aufmerksam gemacht, die ein entsprechendes Problem behandelt:The Smoothing of an Interpreference Table,Operations Research Verfahren,III, R.Henn,Herausg.,Meisenheim 1967,S.181-191. Frisch versucht den Ausgleich mehrerer Dimensionen als ein Minimierungsproblem zu behandeln. 3) Torgerson,W.S., Theory and Methods of Scaling,op. cit. ,5. 250

- 383 gegenüber einem irgendwie definierten Idealprojekt in ihnen erfaßt und deutlich gemacht wird, so daß schließlich ein unmittelbarer Schluß auf die Prioritäten möglich ist. Auch hier sind verschiedene Ansätze zur Aufstellung brauchbarer Modelle vorgelegt und aus mannigfachen Gründen kritisiert worden, ohne daß bisher einer der Ansätze völlig zurückgewiesen worden wäre

1) • Zu-

gleich erwies es sich, daß ein Ansatz von Shephard für das IIDistance Model ll besonders vielversprechend erschien, so daß er von anderen Autoren verbessert wurde. Einen besonders großen Einfluß üben die in diese Gruppe fallenden Arbeiten von Kruskal aus, die auch die Grundlage für die folgende Skizze bilden

2)

• Der Erfolg die-

ser Arbeiten kann wesentlich darauf zurückgeführt werden, daß es Kruskal gelungen ist, sehr allgemeine Beziehungen an solchen Stellen in das Modell einzuführen, an denen bisher spezielle Zusammenhänge unterstellt wurden. Das bezieht sich in erster Linie auf den Zusammenhang zwischen Ähnlichkeiten und Punkteentfernungen. Diskutieren wir zunächst die Eigenschaften des Spatial }1odel. Auch in den von Kruskal behandelten Modellen werdr.n über die Bestimmung der Entfernung zwischen Punkten im l-lerkmalsraum in erster Linie Plausibilitätsüberlegungen angestellt. Generell stellt man in mehrdimensionalen l-lodellen diese Entfernungen

1) Einen knappen Überblick findet man bei: Torgerson, W.S., Nultidimensional Scaling of Similarity, op. ci t., S. 379 ff.

2) Kruskal J.B., Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of Fit to a Nonmetric Hypothesis, Psychometrika, Vol. 29, 1964, S. 1 - 27; ders., Nonmetric Multidimensional Scaling: A Numerical Method, Psychometrika, Vol. 29, 1964, S. 115 - 129. In dieser zuletzt genannten Arbeit wird

- 384

-

als ~2-' seltener als l1-Normen der Differenzen zwischen den orthogonalen Koordinaten jedes Punktepaars dar 1). Diese Überlegungen sind durch

empiri-

sche Untersuchungen ergänzt worden, die darauf schließen lassen, daß bei besonders schwer vergleichbaren Beurteilungsmerkmalen von Projekten die euklidische oder~2-Norm als ein geeignetes Distanzmaß herangezogen werden sol1te 2). Dieses Ergebnis wurde allerdings nur durch einen Vergleich mit der ~1Norm, nicht etwa mit höheren Normen, abgeleitet. Die Anzahl der Beurteilungsmerkmale kann im mehrdimensionalen Modell fest vorgegeben sein. Man könnte sich vorstellen, daß für eine Klasse von Projekten durch eine

Faktorenenal~e

im oben beschriebenen Sinne

unabhängige Beurteilungskriterien festgelegt werden, die in Folgeuntersuchungen für dieselben Projekte oder für neue Projekte aus derselben Klasse von Projekten verbindlich bleiben. Eine solche Festlegung ist nicht notwendig. Wird nämlich die Dimension des Merkmalsraums auf diese Weise nicht vorgegeben, so versucht man in bestimmten Modellen durch analytische Ableitung, in anderen dagegen durch einen der Faktorenanalyse alternativen Satz von eher pragmatisch orientierten Regeln über die gewünschte Dimension zu entscheiden. allein das Rechenverfahren dargestellt und eine Anweisung für ein korrespondierendes Computerprogramm gegeben. Die Z -Norm des Vektors im L-dimensiona1en Vektorn raum lR L ist definiert als 11 X Ii n = (Z:1~11 xl n) 1 /n. Sie erfüllt die Bedingungen:

i

I Ux I

0, wenn und nur wenn )("=0,

~x

>

/Ix +yll

0, ~

andernfalls,

IIx

11

+ 1\ Y 11

L ,'jcIR ,

11 ti. xii , 0. ist eine reelle Zahl. I ~ I /Ix 11 2) Zum Beispiel:Klahr, D. , Decision Making in a Com-

- 385 -

Man erkennt die Existenz mehrerer Merkmale eines Projekts (=Dimensionen) einfach daran, daß sich auf einer Geraden keine widerspruchsfreien,das heißt monoton nicht fallende Beziehungen zwischen Entfernungen und Ähnlichkeiten zulassende Anordnungen von Projektepaaren angeben lassen.

(Das folgt aus der einfachen

Überlegung, daß Projektionen von Strecken aus höher dimensionierten Räumen in niedriger dimensionierte Räume nicht ohne Mißachtung des Verhältnisses aller Streckenlängen zueinander möglich sind.) Die Obergrenze für die Zahl der zu berücksichtigenden Dimensionen ergibt sich aus der Zahl der möglichen Beurteilungsmerkmale. Kruskal sieht dann drei Gesichtspunkte als maßgebend für die Änderung einer einmal gewählten Dimension des Merkmalsraums an 1) (a) Die später noch zu erläuternde Größe "stress", eine Quadratsumme von relativen Abweichungen, v~gebene

soll

Werte nicht überschreiten, die in der

Art statistischer Sicherheitsniveaus apriori gesetzt werden. (b) Die Hinzufügung weiterer Dimensionen soll unterbleiben,

wenn dadurch keine fühlbare Verbesserung

einer zufriedenstelienden Erklärung der Daten erreicht wird. (c) Die Genauigkeit der geschätzten Daten soll berücksichtigt werden, wenn ihr statistischer Fehler unabhängig bestimmt werden kann.

plex Environment: The Use of Similarity Judgments to Predict Preferences, Report 6806, Center for Mathematical Studies in Business and Economics, University of Chicago, 1968, S. 22. Diese Arbeit geht ausdrücklich vom Modell Kruskals aus. 1) Kruskal, J.B., Multidimensional Scaling ••• , op. cit.,S.16

-

386 -

Torgerson weist auf weitere, analytisch orientierte Methoden zur Bestimmung der Dimensionen hin 1), die aber im Grunde in einer exakteren, dafür mehr Untersuchungsaufwand erfordernden Faktorenanalyse aufgehen können. Wenden wir uns nun speziellen Annahmen des "Distance Model" zu. Gesucht wird eine solche Anordnung der betrachteten Projekte im Merkmalsraum, daß ihre Entfernung zueinander in einer bestimmten Weise die Unterschiedlichkeit der Projekte repräsentiert. Zwischen den Meßdaten der Unterschiedlichkeit und den Entfernungen soll eine monoton ansteigende Beziehung bestehen,

0

h n e

daß

2)

eine spezielle funktionale Form hierfür vorgegeben wird Klahr ergänzt die Analyse durch die Definition eines idealen, apriori nur vorgestellten Vergleichsprojekts und zeigt, daß die Präferenzordnung aus der Ordnung der Entfernungen der einzelnen Projekte zum Idealprojekt ablesbar ist 3). Damit sind die Grundgedanken für die folgende Vorgehensweise skizziert.

(1.) Jeder Gutachter erhält eine Liste mit allen L(L-l)/2 Projektepaaren. Er wird gebeten,

jedes Paar auf die Ähn-

lichkeit oder Unähnlichkeit seiner Elemente hinsichtlich aller Beurteilungsmerkmale im Vergleich mit jedem anderen Paar zu bewerten. Weiter verfährt man nach der

~lethode

des

Paarvergleichs. Alternativ kann man alle Projektepaare nach dem Grade ihrer Ähnlichkeit in eine vorgegebene Zahl von durchnumerierten (und damit bewerteten) Ähnlichkeitsklassen oder -kategorien einordnen. Die Zahl dieser Klassen ist grundsätzlich beliebig. Dieser zweite Fall wird hier weiter verfolgt.

1) Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 255 ff. 2) Kruskal,

J.B., Multidimensional Scaling ••• , op.cit.,

S. 1

3) Vgl. Klahr, D., Decision Making ••• , op.cit., S. 2, 6.

Das ist im Grunde eine Lösungsmöglichkeit für das "additive constant problem", die Festlegung eines Bezugspunkts, wie es z.B. bei Torgerson dargestellt wird.

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387 -

(2.) Aus der Bewertung, die jedes Projekt von jedem Gutachter durch Zuordnung zu einer Ähnlichkeitsklasse implizite

erfahren hat, wird das Mittel über al-

le Juroren gebildet. (J.) Aus den so gewonnenen Daten werden zunächst grundsätzlich beliebige Entfernungsmaße d .. , i,j ~J

1,2, ••• ,L, i