Technologietransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

In der Literatur findet sich eine Vielzahl von Definitionen und Abgrenzungen für den Begriff „Technologietransfer“. Alle Definitionen von TT haben die Gemeinsamkeit, dass eine Technologie von einem Geber zu einem Nehmer transferiert wird (vgl. Corsten 1987, S. 57). Unterschiedliche Auffassungen sind zu einem großen Teil eine direkte Folge und logische Konsequenz divergierender Festlegungen des Technologiebegriffs (vgl. Corsten 1982, S. 5 f.; Renkel 1985, S. 22). Allen, Tushman und Lee (1979, S. 695) sehen in der mangelnden Differenzierung der beiden Begriffe „Technologie“ und „Wissenschaft“ eine Ursache für bestehende Schwächen von Studien zum TT. In Bezug auf den eigentlichen Vorgang, den Transfer, der i.d.R. anhand eines Phasenschemas beschrieben wird, herrscht weitgehend Einigung (vgl. Renkel 1985, S. 23). Der Transfer wird als ein Prozess der Technologieübermittlung verstanden (vgl. Gibson und Smilor 1991, S. 290).

Die bislang in der Literatur vorgeschlagenen Modelle zum Verlauf und Ergebnis des TT zwischen Wissenschaft und Wirtschaft betrachten den Transfervorgang entweder vorrangig aus Sicht des Technologiegebers oder primär aus der Perspektive des Technologienehmers (vgl. z.B. Chakrabarti und Rubenstein 1976; Santoro und Gopalakrishnan 2000). Einige Ansätze erweitern diese „einseitigen“ Perspektiven und berücksichtigen Transferaktivitäten und/oder Merkmale beider Partner (vgl. z.B. Bochert 1997; Böhler et al. 1989; Camp und Sexton 1992; Ettlie 1982; Gemünden und Walter 1996; Hofstetter 1990; Souder, Nashar und Padmanabhan 1990). Zu kritisieren ist jedoch, dass die Modelle nur wenige wichtige Erfolgsgrößen des TT berücksichtigen, die eigentliche Zusammenarbeit zwischen Technologiegeber und -nehmer unzureichend beleuchten und/oder sich insgesamt auf relativ abstraktem Niveau bewegen. Diesen Mängeln möchte das folgende Modell entgegenwirken.

Commitment wird hier definiert als die Bereitschaft des Technologienehmers, eine Geschäftsbeziehung mit dem Technologiegeber zu entwickeln und aufrechtzuerhalten. Zur Messung des Konstrukts „Commitment des Technologiegebers“ wurden fünf Items herangezogen, welche die Verhaltensabsichten Loyalität, kurzfristige Opferbereitschaft, langfristige Orientierung und Investitionsbereitschaft des Technologienehmers in Bezug auf die Geschäftsbeziehung mit dem Technologiegeber beinhalten. Loyalität kann als die Treue gegenüber einem Partner verstanden werden (vgl. Geyskens et al. 1996, S. 304; Morgan und Hunt 1994, S. 23). Kurzfristige Opferbereitschaft impliziert, dass vorübergehende Nachteile zugunsten von langfristigen zu erwartenden Vorteilen der Beziehung in Kauf genommen werden (vgl. Anderson und Weitz 1992, S. 19). Mit langfristiger Orientierung ist gemeint, dass zwei Partner beabsichtigen, gemeinsam langfristige Ziele zu erreichen (vgl. Ganesan 1994, S. 2 f.). Die Investitionsbereitschaft stellt den Willen dar, materielle und immaterielle Ressourcen für den Fortbestand der Geschäftsbeziehung zur Verfügung zu stellen (vgl. Gundlach, Achrol und Mentzler 1995, S. 80). Die Items wurden den Commitment-Messkonzepten von Anderson und Weitz (1992) sowie von Ganesan (1994) entnommen und an den vorliegenden Untersuchungskontext angepasst. Tabelle 5-1 zeigt die Kurzbezeichnungen und Formulierungen der Items. Die Indikatoren wurden vom Respondenten II des Technologienehmers in Bezug auf das Steinbeiszentrum beurteilt (1 = trifft überhaupt nicht zu;... 7 = trifft voll und ganz zu).

Zur Überprüfung der Hypothesen wurden vier multiple Regressionen berechnet.⁹⁷ Entsprechend den methodischen Empfehlungen hinsichtlich der praktischen Anwendung multipler Regressionsanalysen von Jaworski und Kohli (1993), Slater und Narver (1994) sowie Harris (2001) wurden in allen Gleichungen sämtliche unabhängigen Variablen (incl. Kontrollvariablen) berücksichtigt und gleichzeitig in die Regressionsgleichungen aufgenommen.⁹⁸ Im Falle moderierter Regressionsanalysen (MRA) wurden dem hierbei üblichen Vorgehen folgend (vgl. z.B. Baron und Kenny 1986; Carpenter und Fredrickson 2001; Dwyer und Fox 2000; Han, Kim und Srivastava 1998; Mittal und Kamakura 2001; Stewart und Barrick 2000) schrittweise zunächst die Kontrollvariablen, dann die Haupteffektvariablen und schließlich die Interaktionsterme in die Gleichungen aufgenommen.⁹⁹ Die Ergebnisse der vier Regressionsanalysen werden in den nachfolgenden Abschnitten dargelegt. Die in den Tabellen 6-1 bis 6-4 angegebenen Regressionskoeffizienten sind ausnahmslos standardisierte Werte. Die Betrachtung der „Variance Inflation Factors (VIF)“ ergab, dass Multikollinearität in der vorliegenden Untersuchung kein Problem darstellt. Für die hier aufgestellten Regressionsgleichungen betrug der größte VIF 1,33.

Die zügige Übernahme neuer Technologien und deren rasche Umsetzung in marktfähige Innovationen dominieren zunehmend den Wettbewerb und sind für Unternehmen wichtige Schlüsselfaktoren für die Beherrschung des technologischen Wandels geworden. Unternehmen in Industrienationen agieren heutzutage in einem Umfeld, welches durch das permanente Auftreten neuer Konkurrenten, immer kürzer werdender Produktlebenszyklen und sich ständig ändernder Kundenbedürfnisse gekennzeichnet ist. Insbesondere KMU können den gegenwärtigen Zeit-, Kosten- und Lerndruck nicht alleine bewältigen. Immer mehr Unternehmen streben daher eine technologieorientierte Zusammenarbeit mit öffentlichen und privaten Technologieanbietern an.