Competition and Innovation: The Breakup of IG Farben
In: Boston Univ. School of Law Research Paper No. #;22-24, 2022
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In: Boston Univ. School of Law Research Paper No. #;22-24, 2022
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In: IZA Discussion Paper No. 15517
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In: Max Planck Institute for Innovation & Competition Research Paper No. 20-10
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Working paper
In: IZA Discussion Paper No. 13419
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Working paper
In: Bocconi University Management Research Paper
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In: IZA Discussion Paper No. 15618
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In: ZEW - Centre for European Economic Research Discussion Paper No. 21-080
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In: CEPR Discussion Paper No. DP16702
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In der Wissensökonomie spielt die Produktion von Wissen und Innovationen eine zentrale Rolle für Wachstum, Entwicklung und technischen Fortschritt. Die empirische Forschung zur Wissensökonomie nutzt seit vielen Jahren erfolgreich Patentdaten um die sozioökonomischen Prozesse und Verhaltensweisen der am Innovationsprozess beteiligten Akteure zu erforschen. Zu den Individuen, deren Ideen, (berufliche) Ausbildung und Verhalten im Zusammenspiel mit betrieblichen oder regionalen Faktoren letztendlich zu Erfindungen führen, ist der Informationsgehalt von Patentdaten jedoch nur gering.
Die verknüpften Erfinderbiografiedaten (INV-BIO ADIAB 8014*) des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung sowie des Max-Planck-Instituts für Innovation und Wettbewerb setzen an dieser Forschungs- und Datenlücke an indem Synergien zwischen Patent- und in der Arbeitsmarktforschung verwendeten Erwebsbiografiedaten genutzt werden.
Verknüpft auf der Personenebene enthalten die INV-BIO ADIAB Daten zu mehr als 150,000 Erfindern in Deutschland tagesgenaue Informationen zu Erwerbskarrieren aus IAB Datenbeständen, sowie eine Historie von Patenten, die am Europäischen Patentamt bzw. Deutschen Patent- und Markenamt registriert wurden. Alle in den Daten enthaltenen Erfinder haben mindestens ein Patent beim Europäischen Patentamt in den Jahren 1999 bis 2011 angemeldet und wurden als Beschäftigte in den administrativen Arbeitsmarktdaten des IAB identifiziert und disambiguiert mit einer Kombination aus Record Linkage und Machine Learning Methoden.
Mit den INV-BIO ADIAB Daten lassen sich erfinderische Aktivitäten im deutschen Arbeitsmarkt auf der Ebene einzelner Erfinder sowie in deren unmittelbaren Erwerbskontext umfassend analysieren.
*Die Erstellung der Forschungsdaten wurde von der DFG (Projektnr. 329144242) gefördert.