Messer, J., & Martin, A. (2019). Open Innovation in KMU: Eine empirische Analyse ausgewählter Faktoren. Flensburg : Dr. Werner Jackstädt-Zentrum für Unternehmertum und Mittelstand. http://doi.org/1663668507 [GVK], hdl:10419/196169 [Handle], RePEc:zbw:dwjzhe:18 [RePEc]
Abstract
Die vorliegende Arbeit liefert einen Beitrag zum näheren Verständnis über die Treiber von Open Innovation in kleineren und mittleren Unternehmen (KMU). Im Vordergrund der Überlegungen steht die Frage, welche Faktoren zur Einführung von Open Innovation in KMU führen. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde in enger Anlehnung an Drechsler und Natter (2012) ein Modell entwickelt, welches Wettbewerbsintensität, F&E-Intensität und Internationalisierung als zentrale Prädiktoren für Open Innovation betrachtet. Zur Überprüfung des Modells wurden drei Hypothesen formuliert und mittels einer hierarchischen Regressionsanalyse empirisch überprüft. Datenbasis bildet das Mannheimer Innovationpanel 2013. Die Stichprobe umfasst 1.514 innovative KMU mit Sitz in Deutschland. Die empirische Analyse konnte die bisherigen Forschungsergebnisse in weiten Teilen bestätigen, zeigt aber auch gewisse Unterschiede zu bisherigen Erkenntnissen auf. Der F&E-Intensität kommt als Treiber von Open Innovation in KMU der größte Einfluss zu, Internationalisierung besitzt hingegen den geringsten Einfluss. Insgesamt ist jedoch festzustellen, dass durch die drei berücksichtigen Faktoren nur 18,5 Prozent der vorgefundenen Varianz in Bezug auf Open Innovation in KMU erklärt werden können. Das heißt, es sind zukünftig weitere Faktoren für das Verständnis über die relevanten Treiber von Open Innovation in KMU heranzuziehen.
Chirvi, M., & Maiterth, R. (2019). Doppelbesteuerung beim Übergang zur nachgelagerten Besteuerung gesetzlicher Renten? Steuersystematische Überlegungen und empirische Ergebnisse. Steuer und Wirtschaft, 96(2). http://doi.org/10.9785/stuw-2019-960205
Abstract
Übergang zur nachgelagerten Rentenbesteuerung bewirkt keine Doppel, sondern eine Minderbesteuerung, was gleichbedeutend mit einer Steuervergünstigung für Bezieher gesetzlicher Renten ist. Dies gilt zumindest dann, wenn man dem Ansatz der Rürup-Kommission und des Gesetzgebers folgt, was die Zurechnung von sozialversicherungsinduzierten Sonderausgaben in der Beitrags- und in der Rentenphase anbelangt. Das Ausmaß der Minderbesteuerung hängt von der zukünftigen Rentenentwicklung, aber auch vom verwendeten Maßstab ab. Nach dem in der Recht-sprechung und Literatur regelmäßig verwendeten (Literatur-)Maßstab beläuft sich die Minderbesteuerung einzelveranlagter Arbeitnehmer im derzeitigen Recht auf durchschnittlich rund 11,9 % der Renten, während die Minderbesteuerung bei „systemgerechter“ Analyse bei rund 8,4 % liegt. Durch eine immer noch pauschalierte, aber passgenauere Besteuerung gesetzlicher Renten ließe sich die Minderbesteuerung erheblich reduzieren, ohne Doppelbesteuerungsprobleme in Kauf nehmen zu müssen. Eine am systemgerechten Maßstab ausgerichtete Reform ist unempfindlich gegenüber der Rentenentwicklung, während die Besteuerungsanteile der gesetzlichen Rente im Fall einer auf dem Literaturmaßstab basierenden Reform immer anzupassen sind, sobald sich Renten anders entwickeln als ursprünglich prognostiziert.
Rebs, T., Brandenburg, M., & Seuring, S. (2019). System dynamics modeling for sustainable supply chain management: A literature review and systems thinking approach. Journal of Cleaner Production, 208, 1265–1280. http://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.100
Abstract
Globalized economic systems involve complex supply chains (SCs) where environmental and social impacts are to be managed in alignment with diverse stakeholder expectations and to mitigate sustainability-related risks. Quantitative modeling approaches for sustainable supply chain management (SSCM) have gained increasing attention. Compared to analytical models and mathematical programming, simulation methods in SSCM are underrepresented, although system dynamics (SD) modeling is suitable to simulate and examine complex and dynamic systems and to support long-term, strategic decision-making. This paper provides a review of SSCM-related SD models, systematizes SSCM from a systems thinking perspective in a conceptual framework, and proposes guidelines for SD modeling in SSCM research. A content analysis of related literature examines SD models for forward, reverse, and closed-loop SCs that include environmental or social aspects of sustainability. It is found that a majority of models deals with macroscopic levels of analysis while models for intra- and inter-organizational SCs are less prominent. SSCM-related SD models integrate environmental and social sustainability metrics, governmental pressures and incentives or customer expectations, but uncertainties and risks are seldom modeled. Inferences for future SD modeling in SSCM are derived from this review to address strengths and shortcomings of extant SD modeling approaches for SSCM. SSCM-related constructs, model validation and the need of hybrid models, which integrate different simulation, optimization, or multi-criteria decision-making models, are addressed. A framework for a systems thinking perspective on SSCM is conceptualized that may serve as a basis for future research.
Uhl, T. (2018). QoS by VoIP under Use different Audio Codecs. In 65th International Conference on Acoustics (S. 4). Ustka/Poland. http://doi.org/10.24425/123927 (Original work published 2018)
Uzunkol, O., & Kiraz, M. S. (2018). Still wrong use of pairings in cryptography. Applied Mathematics and Computation, 333, 467–479. http://doi.org/10.1016/j.amc.2018.03.062 (Original work published 2026)
Schlipf, D., Hille, N., Raach, S., Scholbrock, A., & Simley, E. (2018). IEA wind task 32: best practices for the certification of lidar-assisted control applications. In Journal of Physics: Conference Series (Bd. 1102, S. 012010). Hamburg, Germany. http://doi.org/10.1088/1742-6596/1102/1/012010 (Original work published 2026)
Schlipf, D., Fürst, H., Raach, S., & Haizmann, F. (2018). Systems engineering for lidar-assisted control: a sequential approach. In Journal of Physics: Conference Series (Bd. 1102, S. 012014). Hamburg, Germany. http://doi.org/10.1088/1742-6596/1102/1/012014 (Original work published 2026)
Hilpert, S., Kaldemeyer, C., Krien, U., Günther, S., Wingenbach, C., & Plessmann, G. (2018). The Open Energy Modelling Framework (oemof) - A new approach to facilitate open science in energy system modelling. Energy Strategy Reviews, 22, 16–25. http://doi.org/10.1016/j.esr.2018.07.001 (Original work published 2026)
Annoni, J., Fleming, P., Scholbrock, A., Roadman, J., Dana, S., Adcock, C., … Schlipf, D. (2018). Analysis of control-oriented wake modeling tools using lidar field results. Wind Energy Science, 3, 819–831. http://doi.org/10.5194/wes-3-819-2018 (Original work published 2026)