Rosenheim Papers in Applied Economics and Business Sciences
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Diese Arbeit analysiert die Einsatzfähigkeit von Large Language Models (LLMs) wie Google Ge-mini und Microsoft Copilot bei der Bearbeitung komplexer Controlling-Fallstudien. Praxisnahe Themen wie Kapitalflussrechnung, Selbstkostenberechnung und Eigen- vs. Fremdfertigung werden in Deutsch und Englisch anhand von fünf Kriterien (Korrektheit, Vollständigkeit, Plausibilität, An-wendbarkeit, Verständlichkeit) geprüft und von und ChatGPT ein zweites Mal geprüft. Die Ergeb-nisse zeigen, dass LLMs im ersten Schritt strukturierte und plausible Lösungen liefern, jedoch ihre Leistung in der Selbsteinschätzung stark überbewerten. Signifikanztests bestätigen, dass die Selbst-einschätzungen deutlich positiver ausfallen als die Bewertungen durch eine neutrale Künstliche Intelligenz (KI) und den Vergleich mit Musterlösungen. Entgegen der Erwartung können die LLMs englischsprachige Aufgaben nicht besser lösen als deutschsprachige. Auch dieser Zusammenhang erweist sich als statistisch signifikant. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass menschliche Expertise und Kontrolle für strategische Entscheidungen weiterhin unerlässlich sind, während LLMs derzeit vor allem als Unterstützungstools geeignet sind.
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In dieser Arbeit wird die Performance der wertvollsten Marken weltweit analysiert. Dazu werden die „Best Global Brands 2023“ des Interbrand-Rankings in Bezug auf den Umsatz, den EBIT, die Marktkapitalisierung, einem 1-EUR-Investment sowie den ESG Scores untersucht. Es zeigt sich, dass ein Investment in die wertvollsten Unternehmen finanziell lohnenswerter gewesen wäre, als ein Investment in den MSCI World. Zudem verdeutlichen die Ergebnisse, dass die Branchen mit den höchsten durchschnittlichen Markenwerten, wie beispielsweise Retail und Technologie, auch hinsichtlich der finanziellen Performance sehr gut abschneiden, jedoch bei der ESG-Performance im Vergleich zu den weiteren Branchen nur durchschnittliche Ergebnisse erzielen. Grundsätzlich weisen die ESG-Scores der wertvollsten Marken im Durchschnitt deutlich geringere Werte als bei-spielsweise die DAX-Unternehmen auf.
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Diese Arbeit untersucht die Entwicklung der ESG-Scores der DAX-Unternehmen über einen Zeit-raum von 2015 bis 2021. Dabei werden sowohl der übergreifende ESG -Score als auch die Sub-kategorien Environmental, Social und Governance berücksichtigt. Aus der Analyse resultiert, dass sich die Scores insgesamt in den letzten sieben Jahren deutlich verbessert haben, es jedoch innerhalb der DAX-Unternehmen nach wie vor große Unterschiede gibt. Einige Unternehmen wie Mercedes Benz, SAP oder die Allianz weisen konstant sehr gute ESG-Scores auf, während bei anderen Unternehmen wie Beiersdorf, Brenntag oder Porsche noch Raum für Verbesserungen besteht. Bei genauerer Betrachtung der einzelnen Pillar Scores zeigt sich, dass der Social Pillar Score im Untersuchungszeitraum durchschnittlich die besten Werte aufweist und beim Environ-mental Pillar Score ein stetig ansteigender Score zu erkennen ist. Ferner wird ersichtlich, dass im Rahmen des Untersuchungszeitraums mit im Schnitt 22 Punkten der größte Anstieg beim Governance Score zu finden ist.
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In this research, we discuss the past and current trends in defining poverty to look at the topic from different perspectives and to provide an outline of future work that we aim to complete the picture on the qualitative and quantitative side. For this purpose, our focus here is to evaluate the diversity of definitions and to emphasize how important it is to combine subjective and objective approaches for practical policy analysis. As a first step of our future work, we also present the pilot study results to assess the results comparatively in the EU states and Türkiye.
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Virtual team meetings are increasingly supported with advanced technology. This study investigates the extent to which Al-enabled speech technology can be useful for global virtual teams (GVT). A survey was conducted in GVTs in 2020 and 2021, when people's lives were primarily dominated by the pandemic. A transcription software was used to support the collaboration. A total of 530 survey responses were analyzed using a structured approach- qualitative content analysis. The data was structured using the SWOT framework that aimed at comprehensively answering the research question "To what extent is the use of Al-supported speech technology in GVTs useful?". Al-generated transcripts are helping to overcome language and time zone barriers in GVT. Yet, they also cause misunderstandings and impact openness of communication. Further results and implications for GVT are discussed.
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Einleitung:
Die Unternehmen BioNTech und Moderna haben mit den Covid-19-Impfstoffen zwischen 2020 und 2021 eine operative Gewinnmarge von 62% bzw. 72% erzielt, die somit weit über dem Industriedurchschnitt von ca. 25% liegt. Aus dieser hohen Gewinnmarge ergibt sich die Frage, welchen Einfluss die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln, d.h. Impfstoffen und/oder Therapeutika, auf Umsätze, Gewinne und Gewinnmargen innerhalb der pharmazeutischen Industrie insgesamt hat.
Methoden:
Datenbasis sind die Quartalsberichte der 30 weltweit umsatzstärksten pharmazeutischen Unternehmen sowie aller Unternehmen mit Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels durch die Zulasssungsbehörden in den USA (FDA) oder in der EU (EMA) zwischen Q1/2018 und Q2/2022. Als operativer Gewinn wird der Umsatz abzüglich Herstell-, Forschung- und Entwicklungs- (F&E) sowie Marketing-, Vertriebs- und Verwaltungskosten (MVV) definiert. Die Analyse erfolgte mit einem Difference-in-Difference-Modell mit multiplen Perioden. Die „Interventionsgruppe“ ist durch die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels definiert. BioNTech, Moderna und Novavax wurden aus der Stichprobe ausgeschlossen, da sie wegen fehlender Gewinne vor Einführung der Impfstoffe die Annahme paralleler Trends nicht erfüllen können. Boehringer-Ingelheim wurde ausgeschlossen, da die Firma die Finanzzahlen nicht geeignet veröffentlicht. Die Finanzzahlen der im Beobachtungszeitraum der aus den Firmen Pfizer und MSD ausgegliederten Tochterunternehmen wurden den Mutterkonzernen zugerechnet.
Ergebnisse:
Von 27 untersuchten Unternehmen haben 6 Therapeutika, 1 einen Impfstoff und 2 sowohl Therapeutika als auch Impfstoffe entwickelt. Diese Unternehmen gehören bis auf eine Ausnahme zu den umsatzstärkeren Unternehmen. Die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels führte zu statistisch signifikant höheren Umsätzen je Quartal (+2,97 Mrd. US-$) und höheren operativen Gewinnen (0,72 Mrd. US-$). Produktions- und F&E-Kosten steigen im Gegensatz zu MVV-Kosten bei erfolgreicher Zulassung ebenfalls statistisch signifikant. Die Gewinnmarge fällt durch erfolgreiche Covid-19-Zulassungen leicht, aber nicht statistisch signifikant um 2,8% (p=0,299). Berücksichtigt man die Gruppen der Unternehmen mit erfolgreicher Zulassung eines Impfstoffes bzw. eines Therapeutikum getrennt, ändern sich die
Ergebnisse strukturell nicht.
Schlussfolgerung:
Umsatzstärkere Pharmaunternehmern waren erfolgreicher, Covid-19-Arzneimittel allein oder in Kooperation zu entwickeln. Wenngleich Umsätze und Gewinne in hohem Ausmaß durch die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln stiegen, zeigten sich keine überproportionalen Gewinnmargen.
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The impulse to think about process-induced social networks (in short: process networks) comes from the discipline of “Process Mining” (e.g. van der Aalst et al. 2005). The relevant literature refers to an "organizational view" or "organizational mining" in process mining.
In essence, process mining is about creating a time-logical chain of related tasks from automatically logged user activities on a computer. In this way, real processes can be mapped and analyzed as models. As a "by-product", task-related social networks are created between the process participants through the predecessor/successor relationships in the workflow.
However, it should be noted and criticized that process mining research neglects the potential of social network analysis. The extensive findings of classical network research are not taken up further. An organizational and social scientific deepening of the data-driven preliminary work is missing in this discipline. Process mining, which tends to be mathematical and technical, has not yet developed the ambition to ally itself with empirical organizational and social research.
This working paper tries to counteract this. It presents a first, social science-based approach to theoretically grounding process networks.
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Will ChatGPT revolutionize accounting?
The Benefits of Artificial Intelligence (AI) in Accounting
(2023)
It's an experiment! This paper explores how ChatGPT can be used in accounting and reporting to au-tomate routine tasks, increase efficiency, and better understand financial data. The creation of the paper itself was done with the help of ChatGPT, i.e., significant parts of this text were created by the AI and then edited and completed by the author in terms of content and language. On the one hand, this is intended to show the potential of the application in practice and to make it clear that dealing with the tools of AI will be indispensable in the future, but on the other hand, the risks and concerns are also addressed.
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Infolge des voranschreitenden demografischen Wandels steht der Arbeitsmarkt vor einer großen Wende. Durch den Übergang von geburtsstarken Jahrgängen in den Ruhestand wird die Zahl der Erwerbstätigen in den nächsten Jahren sinken. Darüber hinaus soll sich, laut dem Statistischen Bundesamt, bis zum Jahr 2060 die deutsche Bevölkerung von aktuell 83,2 Mio. Menschen auf 74,3 Mio. bei schwächerer Zuwanderung und auf 78,2 Mio. bei durchschnittlicher Zuwanderung reduzieren. Dieser geschmälerte Pool aus potenziellen Arbeitskräften führt zu einer Verstärkung des “war for talents“ und folgend zu einer Notwendigkeit stärkerer Anstrengungen der Unternehmen, geeignete Mitarbeiter zu finden. Die Machtverhältnisse verschieben sich vom Arbeitgeber- zum Arbeitnehmermarkt. Nachwuchskräfte stellen eine wichtige und knappe Ressource dar, die Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben. Dadurch steigt der Bedarf einer guten Markenführung des Arbeitgebers.
Aufgrund dieser Situation erhält das Thema Employer Branding, welches sich mit dem Aufbau einer attraktiven Arbeitnehmermarke beschäftigt, zunehmende Beachtung. Um das Employer Branding effizient einzusetzen, ist es wichtig, zielgruppengerecht zu agieren. Die aktuell (oder in naher Zukunft) in den Arbeitsmarkt eintretenden Generationen Y und Z sind aber noch nicht in der Tiefe erforscht.
Nun ergibt sich die Schwierigkeit einer erfolgreichen Positionierung des Employer Brandings jedoch aus den unterschiedlichen Bedürfnissen und Erwartungen an einen Arbeitgeber. Wird von der gängigen Forschungsmeinung ausgegangen, fand in den letzten Jahren ein Wertewandel statt. Das führte u. a. zu veränderten Standards in Bezug auf die Arbeit sowie zur Individualisierung der Lebens- und Arbeitsvorstellungen.
Um dies zu bestätigen oder zu widerlegen, wurde dieser Arbeit eine eigene Umfrage zugrunde gelegt. Die Ergebnisse zeigen durchaus relevante Veränderungen bei den Generationen Y und Z. Die größte Herausforderung der Arbeitgeber liegt eben darin – diesen geänderten Werten gerecht zu werden, aber auch gleichzeitig die vorherigen Generationen ebenso zu halten und wirtschaftlich zu agieren. So dreht sich in diesem Paper die Frage um den Stellenwert des Employer Brandings in den Generationen Y und Z.
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Background
Pharmaceutical expenditure grow strongly in most health care systems. Especially high prices of new drugs are perceived to be driver of growth which might threaten the sustainability of financing drugs.
Objective
The study aims to analyse a) whether German health policies can achieve sustainable growth of pharmaceutical expenditure, and b) which therapeutic groups fasten and slow pharmaceutical growth based on price and/or volume effects.
Methods
Annual growth rates of pharmaceutical expenditure in the German social health insurance (SHI) between 2006 and 2018 are compared with indicators reflecting the ability to pay. Annual growth rate in therapeutic subgroups are analysed with respects to volume and price developments.
Results
Without policies to control pharmaceutical spending, annual growth rates are significantly higher than the growths of indicators of ability to pay. After accounting for the savings from health policy
measures, net pharmaceutical expenditure does not grow significantly faster than ability to pay. Policies mainly targeting generic drugs achieve threefold savings compared with policies targeting at patent-protected drugs, although the latter account for more than halve of the expenditure. A limited number of therapeutic subgroups with new drugs grow significantly faster than average expenditure, but this growths is counterbalanced by subgroups which in the end of their innovation cycle and a huge proportion of generic drugs.
Conclusion
The growths of net drug expenditure in the German SHI does not threaten the sustainability of financing health expenditure based on comprehensive policy measures and innovation cycle effects. Generics do contribute savings to a larger extent.
Key points for decision makers:
• Germany efficiently uses a comprehensive set of health policies to control drug expenditure in the social health insurance with limited impact on reimbursement.
• Net drug expenditure grow on annual rates which correlate to ability to pay and thus do not threaten sustainability of health care financing.
• Natural progress of innovation cycles together with targeted policies on patent-protected as well as generic drugs counterbalance exaggerated growth in areas with a high degree of innovation.
• Policies targeted mainly on generic drugs yield threefold savings compared with policies targeting on patent-protected drugs. This imbalance should be considered in potential refinements of drug policies.