Bachelorarbeit, 2011
61 Seiten, Note: 1,7
Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Messung von Vertrauen in Forschung und Entwicklung (F&E)-Kooperationen. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis für das Konstrukt Vertrauen im Kontext von F&E-Kooperationen zu entwickeln und geeignete Messmethoden zu identifizieren. Die Arbeit analysiert die Bedeutung von Vertrauen für den Erfolg von F&E-Kooperationen, untersucht verschiedene Ansätze zur Messung von Vertrauen und bewertet die Eignung der Methoden.
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den Forschungsgegenstand Vertrauen in F&E-Kooperationen einführt und die Relevanz des Themas herausstellt. Im zweiten Kapitel werden F&E-Kooperationen im Detail beleuchtet, wobei die Ziele von F&E, die Bedeutung von Kooperation als Quelle externen Wissens sowie Determinanten der F&E-Kooperation und die damit verbundenen Chancen und Risiken erörtert werden.
Das dritte Kapitel widmet sich dem Konstrukt Vertrauen, wobei die Definition und der wirtschaftliche Aspekt von Vertrauen beleuchtet werden. Außerdem werden verschiedene Systematisierungen von Vertrauensarten vorgestellt. Im vierten Kapitel werden verschiedene Ansätze zur Messung von Vertrauen in F&E-Kooperationen untersucht. Dabei werden verschiedene Messmethoden vorgestellt und analysiert, wie beispielsweise die Interpersonal Trust Scale, der Organizational Trust Inventory und die Vertrauensmessung von Doney und Cannon.
F&E-Kooperationen, Vertrauen, Messmethoden, Interpersonal Trust Scale, Organizational Trust Inventory, Nutzwertanalyse, Analytische Hierarchieprozess (AHP), Determinanten, Chancen, Risiken, wirtschaftlicher Aspekt.
Vertrauen ist die Basis für den Austausch von sensiblem Wissen und reduziert das Risiko von opportunistischem Verhalten in Forschungspartnerschaften.
Die Arbeit zeigt verschiedene Methoden auf, wie z.B. die Interpersonal Trust Scale oder den Analytic Hierarchy Process (AHP), um das vielschichtige Konstrukt Vertrauen zu operationalisieren.
AHP ist eine multikriterielle Bewertungsmethode, die hilft, komplexe Entscheidungen und weiche Faktoren wie Vertrauen durch paarweise Vergleiche mathematisch fassbar zu machen.
Sie ermöglichen den Zugang zu externem Wissen, teilen Forschungsrisiken und -kosten und können die Innovationsgeschwindigkeit eines Unternehmens erhöhen.
Zentrale Risiken sind der ungewollte Abfluss von Know-how (Wissensabfluss), Abhängigkeiten vom Partner und hohe Koordinationskosten.
Die Nutzwertanalyse wird als Instrument vorgestellt, um verschiedene Dimensionen von Vertrauen zu gewichten und vergleichbar zu machen.
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