Dynamic Capabilities im Strategischen Electronic Business-Management : Bestimmungsgrössen, Ausprägungen und Erfolgsfaktoren 9783834998460, 383499846X [PDF]

Zitiervorschau

Hiltrud Witt Dynamic Capabilities im Strategischen Electronic Business-Management

GABLER EDITION WISSENSCHAFT

Hiltrud Witt

Dynamic Capabilities im Strategischen Electronic Business-Management Bestimmungsgrößen, Ausprägungen und Erfolgsfaktoren

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Martin K. Welge

GABLER EDITION WISSENSCHAFT

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Dissertation Technische Universität Dortmund, 2008

1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten © Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Frauke Schindler / Stefanie Loyal Gabler ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.gabler.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-1104-9

V

Geleitwort Im Zeitalter des Electronic Business sehen sich etablierte Unternehmungen, die Electronic Business betreiben oder betreiben müssen, ihren Ursprung und ihr zentrales Geschäftsmodell aber nicht im Electronic Business haben, der Herausforderung gegenüber, nachhaltige strategische Wettbewerbsvorteile aufzubauen und zu verteidigen. Als theoretische Basis für die Beantwortung dieser Frage wird in der strategischen Managementforschung der ressourcenbasierte Ansatz und - als seine evolutionäre Weiterentwicklung in Zeiten zunehmender Wettbewerbsdynamik und –komplexität - die Theorie der Dynamic Capabilities diskutiert. Wenn auch das Konstrukt Dynamic Capabilities seit einigen Jahren intensiv mit Bezug auf verschiedene Branchen, betriebliche Funktionen und Unternehmungsformen diskutiert wird, so ist ein umfassendes Modell der Dynamic Capabilities im Zusammenhang mit der Funktion des strategischen Electronic Business-Management in etablierten Unternehmungen bisher nicht nachweisbar. Hier setzt die vorliegende Untersuchung an, indem sie die folgenden Fragen beantworten möchte: Wie können Unternehmungen, die vor Beginn des Zeitalters des Electronic Business erfolgreich Geschäfte gemacht und strategische Ressourcen aufgebaut haben, in ihren Geschäftsbereichen und Zentralen die vorhandenen Ressourcen hier einsetzen und Dynamic Capabilties in ihrem strategischen Electronic Business-Management entwickeln, um sich dauerhaft strategische Wettbewerbsvorteile zu verschaffen? Um diese Frage zu beantworten, wird in der Arbeit ein umfassendes Modell der Dynamic Capabilities etablierter Unternehmungen im strategischen Electronic Business-Management entworfen und die erforderlichen unternehmensinternen Prozesse und Organisationsstrukturen zum Aufbau und zur Nutzung von Dynamic Capabilities untersucht. Frau Witt legt eine äußerst anspruchsvolle und sorgfältige empirische Untersuchung vor, die einen international bemerkenswerten Beitrag zur Konzeptualisierung, Messung und empirischen Validierung des Dynamic CapabilityKonstruktes leistet und die Erfolgswirkungen von Dynamic Capabilities methodisch anspruchsvoll empirisch untersucht. Die Arbeit ist daher von hoher theo-

VI retischer wie empirischer Bedeutung, welche den wissenschaftlichen Erkenntnisfortschritt zum Ansatz der Dynamic Capabilities in einem sehr erfreulichen Maße vorantreibt. Ebenso nennenswert ist auch die praktische Relevanz der Untersuchung, da aus den empirischen Befunden zahlreiche Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Ich wünsche der Arbeit eine rasche und weite Verbreitung in Wissenschaft und Praxis. Univ.- Prof. Dr. Martin K. Welge

VII

Vorwort Der Einsatz internetbasierter Anwendungen und vernetzter Technologien stellt heute eine unabdingbare Notwendigkeit für etablierte Unternehmen dar, um sich der hohen Wettbewerbsdynamik zu stellen, sie proaktiv mitzugestalten und nachhaltig strategische Wettbewerbsvorteile aufzubauen. Die vorliegende Arbeit, welche ich am Lehrstuhl für Unternehmensführung an der Technischen Universität Dortmund verfasst habe, greift in diesem Zusammenhang das aktuell in der betriebswirtschaftlichen Forschung viel diskutierte Konzept der Dynamic Capabilities auf und stellt das ressourcenorientierte Management des Electronic Business-Einsatzes in den Mittelpunkt. Da eine solche umfassende Arbeit nur bedingt im Alleingang durchzuführen ist, bleibt mir am Ende der Promotion die angenehme Aufgabe, meinen wichtigsten Wegbegleitern zu danken. Meinem akademischen Lehrer Herrn Prof. Dr. Martin K. Welge danke ich sehr herzlich für die Betreuung meiner Arbeit und die kompetente Unterstützung bei inhaltlichen und konzeptionellen Fragestellungen. Mein ganz besonderer Dank gilt auch Herrn Prof. Dr. Hartmut Holzmüller für die Übernahme des Zweitgutachtens. Herrn Dr. Jörg Henseler danke ich sehr herzlich für die Teilnahme als drittes Mitglied in der Promotionskommission. Ich bin ihm auch überaus dankbar, dass er meine vielen Fragen zur Auslegung des Partial Least SquaresVerfahrens und der Anwendung der Software SmartPLS jederzeit geduldig und mit höchster fachlicher Kompetenz beantwortet hat. Meinen Kolleginnen und Kollegen im Doktorandenseminar des Lehrstuhls danke ich für die vielen konstruktiven Diskussionen und Hinweise, welche meine Arbeit immer wieder auf die richtige „Spur“ gebracht haben. Schließlich danke ich mehr als herzlich meinem Mann Peter für seine unbedingte Unterstützung und für seinen immerwährenden Rückhalt in der gesamten Zeit der Entstehung meiner Dissertation und darüber hinaus wie auch für die überaus sorgfältige und konstruktive Durchsicht des Manuskripts. Meiner Mutter Barbara Esser danke ich sehr für ihre tatkräftige Unterstützung und ih-

VIII ren Zuspruch, nicht nur in Zeiten der Dissertation. An letzter Stelle danke ich meinen drei liebsten und besten Mädchen der Welt Laura, Julia und Alexandra, dass sie so geduldig mit ihrer zeitweise etwas geistig und physisch abwesenden Mama waren, mich in der Endphase sehr mitfühlend jeden Tag gefragt haben, wie viele Seiten ich denn noch schreiben muss und mit mir so mitgefiebert haben. Ich bin sehr glücklich, dass es euch gibt. Hiltrud Witt

IX

Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis

XV

Tabellenverzeichnis

XIX

1

Einführung in die Untersuchung

1

1.1

Ausgangssituation und Zielsetzung der Arbeit

1

1.2

Relevanz der Forschungsfragestellung

8

1.2.1

Relevanz für die betriebswirtschaftliche Forschung

1.2.2

Relevanz für die Unternehmenspraxis

8 11

1.3

Methodisches Vorgehen und Aufbau der Arbeit

14

2

Begriffliche Grundlagen der Untersuchung

19

2.1

Merkmale des Electronic Business

19

2.1.1

Definition und Abgrenzung des Electronic Business-Begriffs 19

2.1.2

Die Transformation traditioneller Wertschöpfungsketten

2.1.3

Die Wechselbeziehungen von Technologie, Information und Organisation

2.2

24 28

Strategisches Electronic Business-Management in der betriebswirtschaftlichen Forschung

33

2.2.1

Strategisches Management und Wettbewerbsdynamik

33

2.2.2

Strategisches Management des Electronic Business

36

3

Theoretische Fundierung der Dynamic Capabilities

3.1

Der ressourcenorientierte Ansatz („resource-based-view“) als Vorläufer der Theorie der Dynamic Capabilities 3.1.1

Konzeptioneller Bezugsrahmen des ressourcenorientierten

3.1.2

Ökonomische Theoreme des ressourcenorientierten

Ansatzes Ansatzes

45 45 45 48

X 3.1.3

Definitionen des Ressourcenbegriffs

54

3.1.4

Abgrenzungen des Ressourcenbegriffs

55

3.1.4.1

Ressourcen, Routinen, Kompetenzen und

3.1.4.2

Der wissensbasierte Ansatz („knowledge-based

3.1.4.3

Der Ansatz der Kernkompetenzen („core

Fähigkeiten view“)

3.1.4.4 3.1.5 3.1.6

60

Der Ansatz der „Organizational Capabilities“

62

Entwicklung und Optimierung der Ressourcenbasis

66

Theorie und Forschungsstand des Dynamic CapabilitiesAnsatzes

68

3.2.1

Definitionsansätze in der Literatur

68

3.2.2

Merkmale und Abgrenzungen der Dynamic Capabilities

73

3.2.3

Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities

78

3.2.4

Kritische Würdigung des Dynamic Capabilities-Ansatzes 84

Konzeptualisierung der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management

4.1

63

Kritische Würdigung des ressourcenorientierten Ansatzes

und Zwischenfazit 4

58

competency approach“)

und Zwischenfazit 3.2

55

87

Ableitung der Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management 4.1.1

Informationsgewinnung und –verarbeitung (Information Capabilities)

4.1.2

Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse

4.1.3

Strategische und organisatorische Flexibilität (Flexible

(Dynamic Learning Capabilities)

4.1.4

88 88 95

Capabilities)

106

Innovationskraft (Dynamic Innovation Capabilities)

115

XI 4.2

Erfolgswirkung der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management

121

5

Untersuchungsmethodik

125

5.1

Konzeption und Datengrundlage der empirischen Erhebung

125

5.1.1

5.2

Erhebungsdesign

125

5.1.1.1

Grundgesamtheit

125

5.1.1.2

Datenerhebungsmethode

127

5.1.1.3

Datenquellen

128

5.1.2

Datenerhebung

128

5.1.3

Datengrundlage

129

5.1.4

Beschreibung der Stichprobe

131

5.1.4.1

Allgemeine Beschreibung der Stichprobe

131

5.1.4.2

E-Business-spezifische Merkmale der Stichprobe 135

Methodik der empirischen Untersuchung

141

5.2.1

Grundlagen der Konstruktmessung

141

5.2.2

Das umfassende Dynamic Capabilities-Modell als Pfadmodell

143

5.2.3

Modellspezifikation und Operationalisierung der Konstrukte 148

5.2.4

Auswahl des empirischen Messverfahrens 5.2.4.1

Mögliche Messverfahren für Strukturgleichungsmodelle

5.2.4.2

5.2.6

155

Begründung für die Wahl von PLS als Messverfahren

5.2.5

155

158

Die Funktionsweise des PLS-Schätzalgorithmus

161

Modellbeurteilung und Modellgüte

168

5.2.6.1

Gütekriterien zur Beurteilung reflektiver Messmodelle

5.2.6.2 5.2.6.3

169

Gütekriterien zur Beurteilung formativer Messmodelle

174

Gütebeurteilung des PLS-Strukturmodells

183

XII 6

Befunde der empirischen Untersuchung

189

6.1

Latente Variablen

189

6.1.1 6.1.2

Vorbemerkungen zur Operationalisierung der latenten Variablen

189

Latente exogene Variablen und deskriptive Statistik

191

6.1.2.1

Vorbemerkungen zur Indikatorenwahl im exogenen Messmodell

191

6.1.2.2

Indizes der Dimension „Information Capabilities“

193

6.1.2.3

Indizes der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“

202

6.1.2.4

Indizes der Dimension „Flexible Capabilities“

208

6.1.2.5

Indizes der Dimension „Dynamic Innovation

6.1.2.6 6.1.2.7

Capabilities“

215

Dimensionenbezogene Analyse des exogenen Messmodells

220

Spezifizierung der Korrelationen der latenten exogenen Variablen

6.1.3

Endogenes Messmodell und deskriptive Statistik 6.1.3.1

Auswahl der Indikatoren zur Messung des Wettbewerbserfolgs

6.1.3.2

225

Spezifierung des endogenen Messmodells und Modellmodifikation

6.2

223 225

229

Gütebeurteilung des exogenen Messmodells

231

6.2.1

Inhaltsvalidität

231

6.2.2

Indikatorrelevanz

232

6.2.2.1 6.2.2.2

Prüfung der exogenen Indikatorvariablen auf Multikollinearität

232

Erklärungsbeiträge der Indikatoren

239

6.3

Gütebeurteilung des endogenen Messmodells

246

6.4

Beurteilung des Strukturmodells

248

XIII 6.5

Ergebniszusammenfassung und Fazit zu den empirischen Befunden

252

6.6

Grenzen der Untersuchung

254

7

Implikationen und Schlussbetrachtungen

255

7.1

Zusammenfassung der Untersuchung

255

7.2

Handlungsimplikationen für die Unternehmenspraxis

257

7.3

Schlussbetrachtungen und Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten

266

Anhang 1:

Anschreiben

271

Anhang 2:

Fragebogen

272

Anhang 3:

Erinnerungsschreiben

287

Anhang 4:

Übersicht über die verwendete Notation im Messmodell

288

Anhang 5:

Auflistung der verwendeten Faktoren und Indikatoren

289

Anhang 6:

Korrelationsmatrix Faktoren

293

Anhang 7:

Korrelationsmatrix Erfolgsindikatoren

295

Anhang 8:

Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung nach Green/Tull/Albaum

Literaturverzeichnis

297

303

XV

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1-1:

Die Transformation der Wettbewerbsvorteile im

Abbildung 2-1:

Betriebliche Funktionen des Electronic Business

Zeitalter von fortgeschrittener Informationstechnologie Abbildung 2-2:

4 23

Einflüsse des Electronic Business auf die Wertschöpfungskette von Unternehmen

26

Abbildung 2-3:

Modell der Phasen eines strategischen E-BusinessManagement

41

Abbildung 2-4:

Ebenen eines Electronic Business-Managements

43

Abbildung 2-5:

Strategischer Fokus der E-Business-Strategie

44

Abbildung 3-1:

Einordnung des ressourcenorientierten Ansatzes in das Gefüge traditioneller ökonomischer Theorien

Abbildung 3-2:

Basistheoreme des ressourcenorientierten Ansatzes des strategischen Management

Abbildung 3-3:

48 50

Zusammenhang zwischen Ressourcenbasis und Wettbewerbserfolg

64

Abbildung 3-4:

Externe und interne Integrative (Dynamic) Capabilities

75

Abbildung 3-5:

Lernmechanismen, Dynamic Capabilities und die Evolution operativer Routinen

Abbildung 3-6:

81

Wissensbasierter Prozess der Entwicklung von Dynamic Capabilities

82

Abbildung 4-1:

Abzuleitende Dimensionen der Dynamic Capabilities

Abbildung 4-2:

Faktoren der Dimension „Informationsgewinnung und -verarbeitung“ (Information Capabilities)

96

Abbildung 4-3:

Absorptive Capacity

99

Abbildung 4-4:

Konzeptioneller Bezugsrahmen für Organisationales

im strategischen Electronic Business-Management

Lernen

88

101

XVI Abbildung 4-5:

Faktoren der Dimension „Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse“ (Dynamic Learning Capabilities)

105

Abbildung 4-6:

Flexibilitätstypen

107

Abbildung 4-7:

Organisatorische Flexibilität und die entsprechenden

Abbildung 4-8:

Die neuen Rollen des Managers im Zeitalter der

Management- und Organisationsaufgaben zunehmenden Vernetzung Abbildung 4-9:

111 112

Faktoren der Dimension „Strategische und organisatorische Flexibilität“ (Flexible Capabilities)

114

Abbildung 4-10:

Ein Modell der Entstehung von Innovation Capability

116

Abbildung 4-11:

Unternehmensinterne Maßnahmen zur Kreativitätsförderung

118

Abbildung 4-12:

Der Innovationsprozess

112

Abbildung 4-13:

Faktoren der Dimension „Innovationskraft“ (Dynamic

Abbildung 4-14:

Umfassendes Wirkungsmodell der Dynamic

Innovation Capabilities)

121

Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement

123

Abbildung 5-1:

Verteilung der Stichprobe nach Standorten

132

Abbildung 5-2:

Verteilung der Stichprobe nach der Branchenzugehörigkeit

133

Abbildung 5-3:

Ablaufschritte bei Strukturgleichungsmodellierung

144

Abbildung 5-4:

Schematische Darstellung der Zweisprachentheorie nach Carnap

Abbildung 5-5:

144

Umsetzung der Zweisprachentheorie von Carnap in der empirischen Forschung

Abbildung 5-6:

Schematische Darstellung des Dynamic Capabilities-

Abbildung 5-7:

Darstellung dreier Modi für Messmodelle latenter

Modells als Pfadmodell mit Formelnotation Variablen im Strukturmodell

145 148 151

XVII Abbildung 5-8:

Operationalisierung formativer Konstrukte nach Diamantopoulos

154

Abbildung 5-9:

Strukturgleichungsmodell mit zwei latenten Variablen

163

Abbildung 5-10:

Ablaufdiagramm des PLS-Basisalgorithmus

165

Abbildung 6-1:

Übersicht über die Indikatoren des Wettbewerbserfolgs

Abbildung 6-2:

227

Graphische Darstellung der Pfadkoeffizienten des PLS-Strukturmodells

251

XIX

Tabellenverzeichnis Tabelle 2-1:

Begriffsbestimmungen für Electronic Business in der Literatur

Tabelle 3-1:

21

Definitionsansätze des Begriffs der Dynamic Capabilities

72

Tabelle 4-1:

Unterscheidung zwischen Information und Wissen

93

Tabelle 4-2:

Hypothesen der vorliegenden Untersuchung im Überblick

Tabelle 5-1:

124

Überblick über das Design der Datenerhebung und die Datengrundlage

131

Tabelle 5-2:

Größenverteilung der Stichprobe nach Mitarbeitern

134

Tabelle 5-3:

Größenverteilung der Stichprobe nach Umsatz (ohne Finanzbranche)

Tabelle 5-4:

134

Größenverteilung der Stichprobe nach der Bilanzsumme (nur Finanzbranche)

135

Tabelle 5-5:

Umfang des derzeitigen Einsatzes von E-Business

136

Tabelle 5-6:

Segmente des Einsatzes von E-BusinessAnwendungen (Mehrfachantworten)

Tabelle 5-7:

136

Durch E-Business unterstützte Funktionen der Sichtprobe (Mehrfachantworten)

137

Tabelle 5-8:

Mittelfristig in E-Business geplante Investitionen

138

Tabelle 5-9:

Beurteilung der Ziele des Einsatzes von E-BusinessAnwendungen

Tabelle 5-10:

Hauptverantwortung für das strategische E-BusinessManagement

Tabelle 5-11:

139 140

Organisation des strategischen E-BusinessManagement

140

Tabelle 5-12:

Methodenvergleich zwischen PLS und Kovarianzstrukturanalyse (LISREL)

158

Tabelle 5-13:

Methodische Merkmale von SmartPLS im Überblick

168

XX Tabelle 5-14:

Gütekriterien zur Beurteilung reflektiver Messmodelle

174

Tabelle 5-15:

Gütekriterien zur Beurteilung formativer Messmodelle

182

Tabelle 5-16:

Gütekriterien zur Beurteilung des PLS-Strukturmodells 188

Tabelle 6-1:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationen über Wettbewerb und Markt“

Tabelle 6-2:

196

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationen von/über Kunden (Händler) und Lieferanten

Tabelle 6-3:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationsaustausch mit externen Partnern“

Tabelle 6-4:

198 199

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Interne Informationen“

Tabelle 6-5:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Tabelle 6-6:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Index „Informationsauswertung“

200 202

Index „Transfer, Speicherung und Nutzung von E-Business-Wissen“ Tabelle 6-7:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Tabelle 6-8:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Tabelle 6-9:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Index „Durchsetzung einer E-Business-Kultur“ Index „Verbesserung der E-Performance“ Index „Flexible E-Business-Strategien“ Tabelle 6-10:

206 208 210

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Flexible Ressourcenallokation“

Tabelle 6-11:

205

211

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Flexible E-Business-Projektorganisation“

Tabelle 6-12:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Tabelle 6-13:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Index „Flexibler Managementstil“ Index „E-Business-Innovationsstrategie“

213 215 216

XXI Tabelle 6-14:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Förderung innovativer E-Business-Ideen“

Tabelle 6-15:

Zusammensetzung und deskriptive Statistik des

Tabelle 6-16:

Deskriptive Statistik der Dimension „Information

Tabelle 6-17:

Deskriptive Statistik der Dimension „Dynamic

Index „Prozessinnovationen“ Capabilities“ Learning Capabilities“ Tabelle 6-18:

228 234 235

Kollinearitätskriterien der Dimension „Flexible Capabilities“

Tabelle 6-24:

223

Kollinearitätskriterien der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“

Tabelle 6-23:

222

Kollinearitätskriterien der Dimension „Information Capabilities“

Tabelle 6-22:

221

Deskriptive Statistik des Index „Wettbewerbserfolg“ (vor Modellmodifikation)

Tabelle 6-21:

220

Deskriptive Statistik der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“

Tabelle 6-20:

219

Deskriptive Statistik der Dimension „Flexible Capabilities“

Tabelle 6-19:

217

236

Kollinearitätskriterien der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“

Tabelle 6-25:

Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung nach

Tabelle 6-26:

Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten

Green/Tull/Albaum (1988)

237 238

Konstrukts „Information Capabilities“ und deren Signifikanz Tabelle 6-27:

241

Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Dynamic Learning Capabilities“ und deren Signifikanz

243

XXII Tabelle 6-28:

Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Flexible Capabilities“ und deren Signifikanz

Tabelle 6-29:

244

Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Dynamic Innovation Capabilities“ und deren Signifikanz

Tabelle 6-30:

245

Gewichte der Erfolgsindikatoren des endogenen Messmodells und deren Signifikanz

247

Tabelle 6-31:

Befunde des Strukturmodells

249

Tabelle 6-32:

Totaleffekte der Dimensionen auf den

Tabelle 6-33:

Befund über die Wirkungsbeziehung zwischen den

Wettbewerbserfolg

250

Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement und dem Wettbewerbserfolg Tabelle 6-34:

Zusammenfassung der Ergebnisse der

Tabelle 7-1:

Die 15 Maßnahmen mit den höchsten Beiträgen

Hypothesenüberprüfung

250 253

zur Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management Tabelle 7-2:

Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung

Tabelle 7-3:

Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung

von Information Capabilities von Dynamic Learning Capabilities Tabelle 7-4:

262 263

Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Flexible Capabilities

Tabelle 7-5:

259

264

Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Dynamic Innovation Capabilities

266

1

1

Einführung in die Untersuchung

1.1

Ausgangssituation und Zielsetzung der Arbeit

Etablierte Unternehmen der sogenannten „Old Economy“ sehen sich heute tiefgreifenden Veränderungen der Wettbewerbsbedingungen und einer zunehmenden Wettbewerbsdynamik gegenüber. Zu den Veränderungen des Wettbewerbs haben maßgeblich das Aufkommen des Internet seit den frühen 90er Jahren des letzten Jahrhunderts und die Entwicklung des Electronic Business beigetragen. Als Electronic Business bezeichnet man den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien zur Unterstützung von Geschäftsprozessen und zur Gestaltung von Geschäftsbeziehungen. Mit Electronic Business geht eine Veränderung vieler Produkte und Dienstleistungen einher. So werden Informationsprodukte zunehmend digital angeboten (Shapiro/Varian 1999). Die Digitalisierung betrifft auch den Informationsaustausch zwischen Geschäftspartnern und die rechtliche Abwicklung von Transaktionen. Auf vielen Märkten hat die Transparenz der angebotenen Produkte, ihrer Qualitätsmerkmale und ihrer Preise stark zugenommen. Kunden können im Internet sehr schnell und kostenlos Preisvergleiche durchführen und weltweit den für sie günstigsten Anbieter finden. Der durch Electronic Business erweiterte Markt- und Transaktionsraum, die erhöhte Markt- und Preistransparenz und nicht zuletzt die Orts- und Zeitunabhängigkeit von Geschäftsprozessen stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Sie definieren die Beziehungen zwischen Unternehmen und Kunden, zwischen verschiedenen Unternehmen und innerhalb des Unternehmens neu. Es entstehen neue Marktkoordinationsformen wie z.B. Netzwerke (vgl. Powell/Koput/Smith-Doerr 1996) und neue Geschäftsmodelle wie z.B. Online-Communities (vgl. Hagel/Armstrong 1997). Die wachsende Vernetzung zwischen den Unternehmen bewirkt auch eine Veränderung der traditionellen Wertschöpfungsketten. Einzelne Teile der Wertschöpfung können leichter und billiger als früher in andere Länder oder auf Zulieferer ausgelagert werden. Ein Beispiel sind Call-Center, die im Auftrag des deutschen Softwareunternehmens SAP arbeiten, in Indien ansässig

2 sind und mit Voice-over-IP-Lösungen Kunden in den USA betreuen. Ein anderes Beispiel sind italienische Verpackungsmaschinenhersteller, die ihre Produkte in räumlich verteilten und flexibel belegbaren Produktionsstätten unterschiedlicher Unternehmen erstellen und dieses Produktionsnetzwerk über das Internet steuern (vgl. Lorenzoni/Lipparini 1999, S. 328). Schmid (1993, S. 478) verwendet in diesem Zusammenhang die Begriffe der „Entbündelung und Neubündelung“ von Wertschöpfungsketten bzw. der „Branchenerosion und Branchenneuintegration“. Andere Autoren sprechen von einer für alle Branchen ganz neuen Form des wirtschaftlichen Austausches, der sog. „Network Economy“ (Shapiro/Varian 1999) bzw. „Net Economy“ (Kollmann 2006). Einige Unternehmen profitieren von der zunehmenden Bedeutung des Electronic Business. Das gilt beispielsweise für neu gegründete und kleine Wachstumsunternehmen, welche die Technologien des Electronic Business gut beherrschen und sehr schnell neue Produkte und Dienstleistungen am Markt einführen können (vgl. Kollmann 2006). Es gilt aber auch für Unternehmen mit einer Strategie der Preisführerschaft, die auf uneinholbaren Kostenvorteilen gegenüber Wettbewerbern beruht und die durch eine erhöhte Preistransparenz am Markt gefördert wird (vgl. Welge/Al-Laham 2008). Die Verringerung der Eintrittsbarrieren in viele Märkte durch das Internet und durch die Digitalisierung von Produktionsprozessen ermöglicht es selbst kleinen und kleinsten Unternehmen der sog. „New Economy“ mit etablierten Großunternehmen zu konkurrieren, wenn sie nur ein besseres Verständnis für elektronische Märkte und eine größere unternehmerische Flexibilität aufweisen (vgl. Picot/ Reichwald/Wiegand 1996, S. 2-3). Andere Unternehmen werden durch die zunehmende Bedeutung des Electronic Business zunächst benachteiligt, z.B. weil für sie neue Wettbewerber auftreten, weil Kunden die traditionellen Vertriebswege weniger nutzen und mehr im Internet einkaufen oder weil das Unternehmen mit den Technologien des Electronic Business zu wenig vertraut ist, um es effizient zu betreiben. Von besonderem Interesse sind dabei etablierte, große Unternehmen, die sich durch eine lange Historie erfolgreich aufgebauter und verteidigter Wettbewerbsvorteile in der „Old Economy“ auszeichnen. Während manche von ihnen

3 selbst als Pioniere bzw. Innovatoren des Electronic Business auftraten, wurden viele doch durch die schnelle Entwicklung des Electronic Business überrascht und gehörten eher zu den späten Übernehmern der entsprechenden Technologien und Geschäftsmodelle. Viele etablierte Unternehmen mussten auch feststellen, dass die Fähigkeiten, die Ressourcen und das Wissen, die sie in der Vergangenheit in den Märkten der „Old Economy“ erfolgreich gemacht hatten, im Electronic Business nicht gut funktionierten und verändert werden mussten (vgl. Reiß 1997a). Die Voraussetzungen für die Erzielung dauerhafter Wettbewerbsvorteile haben sich also seit dem Aufkommen des Electronic Business grundlegend geändert. Während in der Industriegesellschaft Mitte des letzten Jahrhunderts der Wettbewerb unter Unternehmen in einem möglichst effizienten Gebrauch von physischen Gütern bestand, beispielsweise in der Realisierung von Größenvorteilen (Economies of Scale) in der Produktion, konkurrieren heute in der sogenannten Informations- und Wissensgesellschaft Unternehmen eher um intellektuelle Güter und Wissen (vgl. Yeung/Ulrich/Nason/von Glinow 1999, S. 60). Die Aufgaben des Managements ändern sich entsprechend. Im Vordergrund der Unternehmensführung stehen nun die Entwicklung und der gezielte Einsatz von intangiblen Gütern, wie Wissen, Kompetenzen und intellektuellem Eigentum. Ebenso bedeutsam sind andere immaterielle Werte wie Markennamen, Reputation und Kundenbeziehungen. Das Ziel ist es, schwierig zu replizierende immaterielle Werte („intangible assets“) zu entwickeln und diese so einzusetzen und zu kombinieren, dass Wettbewerbsvorteile entstehen. Teece (2000, S. 3) beschreibt diesen Wandel der Grundlagen für unternehmerische Wettbewerbsvorteile in einer globalen Wirtschaft sehr anschaulich (vgl. Abbildung 1-1). Seine These lautet, dass durch die Einführung internetbasierter Technologien zunächst die Kosten der Verteilung und Verarbeitung von Informationen sinken, die Geschwindigkeit und der Umfang des Informationsflusses jedoch zunehmen. Es erfolgt eine Expansion der Märkte, und zwar sowohl der Absatz- wie auch der Beschaffungsmärkte. Damit wird es für alle Wettbewerber leichter, sich komplementäre und damit strategisch wertvolle Ressourcen zu beschaffen. Auf diese Weise gehen für viele etablierte Unter-

4 nehmen die traditionellen Quellen von Wettbewerbsvorteilen verloren. Stattdessen gewinnen das implizite, nicht leicht übertragbare Wissen über neue Technologien, die Geschwindigkeit des organisationalen Lernens und andere intangible Vermögensgegenstände an Bedeutung. Sie stellen dynamische Fähigkeiten (Dynamic Capabilities) der wirtschaftlichen Nutzung von Ressourcen dar und ermöglichen es den betreffenden Unternehmen, Wettbewerbsvorteile zu realisieren und überdurchschnittliche Gewinne zu machen.

Decreased cost, increased speed of information

Expansion of (intermediate product) market

Earlier access to complementary assets

loss of traditional sources of competitive advantage

Decreased cost and increased speed of information flow

Tacit knowledge left as source of competitive advantage

Dynamic capabilities reflect the capacity to exploit intangible assets

Abbildung 1-1: Die Transformation der Wettbewerbsvorteile im Zeitalter von fortgeschrittener Informationstechnologie (Quelle: Teece 2000, S. 4).

Die Einführung des Electronic Business in etablierten Unternehmen erfordert also nicht nur operative Veränderungen, sondern vor allem Änderungen beim strategischen Management. Im Mittelpunkt dieses strategischen Managements

5 steht die Planung und Umsetzung von Strategien in Unternehmen. Diese Aufgabe konkretisiert sich in der Festlegung der langfristigen Ziele, der Auswahl der zu bedienenden Marktsegmente und korrespondierenden Geschäftsfelder sowie der Planung und Umsetzung langfristiger Maßnahmen (Strategien), mit deren Hilfe ein Wettbewerbsvorteil auf den zumeist globalen Märkten erzielt werden kann. Es geht dabei nicht nur um die langfristige Positionierung des bestehenden Produktprogramms, sondern auch um die zentrale Frage, wie der Bestand und der Erfolg eines Unternehmens dauerhaft gesichert werden können (vgl. Grant 1996, S. 376). Erfolgreiche Unternehmen suchen kontinuierlich neue Geschäftsfelder und neue Strategiekonzepte, mit denen sie frühzeitig die Spielregeln des zukünftigen Wettbewerbs zu ihrem Vorteil definieren können. Betrachtet man die Unternehmenspraxis, so zeigt sich, dass es nur wenigen Unternehmen gelingt, eine strategische Ausrichtung zu verfolgen, die den genannten Zielsetzungen gerecht wird. Dabei sind es neben konkreten Umsetzungsproblemen auch die zunehmende Komplexität der praktischen Strategiearbeit, ein weithin noch zu geringes Wissen über die Erfolgsfaktoren des strategischen Managements, ein ausgeprägt kurzfristiges Erfolgsdenken sowie der zunehmende Druck des Tagesgeschäfts, die eine systematische, nachhaltige und damit erfolgreiche strategische Umsetzung von Electronic Business verhindern (vgl. Welge/Al-Laham/Kajüter 2000, S. 5). Diese Arbeit untersucht das strategische Management in etablierten Unternehmen, die Electronic Business betreiben (oder betreiben müssen), aber nicht ihren Ursprung und ihr zentrales Geschäftsmodell im Electronic Business haben. Sie untersucht die ressourcenbasierte Planung und Steuerung des Einsatzes internetbasierter und vernetzter Technologien in etablierten, großen Unternehmen aus verschiedenen Branchen. Das Ziel dieser Aktivitäten ist der Erhalt bzw. der Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit. Die theoretische Grundlage dieser Arbeit sind zwei Ansätze aus der Forschung zum Strategischen Management, der ressourcenbasierte Ansatz (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 84ff.) und seine „evolutionäre Weiterentwicklung“ (Bowman/Ambrosini 2003, S. 289), die Theorie der „Dynamic Capabilities“. Der ressourcenbasierte Ansatz des strategischen Managements ist ein theoretischer Bezugsrahmen für die

6 Beantwortung der Frage, wie Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen können und was diese Vorteile dauerhaft macht (vgl. Schumpeter 1934; Penrose 1959; Wernerfelt 1984; Prahalad/Hamel 1990; Barney 1991; Melson 1991; Peteraf 1993). Er konzentriert sich auf die interne Organisation von Unternehmen und stellt so eine ergänzende Sichtweise zum marktorientierten Ansatz der Strategieforschung dar, in dem die Branchenstruktur und die strategische Positionierung innerhalb einer Branche als wesentliche Quellen für Wettbewerbsvorteile von Unternehmungen untersucht werden (vgl. Learned/Christensen/ Andrews/Guth 1965; Porter 1979; Porter 1980; Porter 1985; Henderson/Cockburn 1994). Der ressourcenbasierte Ansatz sieht ein Unternehmen als Ansammlung von Ressourcen an, welche heterogen verteilt sind. Eine Grundannahme des Ansatzes ist, dass Unterschiede in den Ressourcenausstattungen und im Zugang zu Ressourcen zwischen Unternehmen bestehen (vgl. Penrose 1959; Wernerfelt 1984; Mahoney/Pandian 1992; Amit/Schoemaker 1993). Von der Annahme der Unvollständigkeit und Unvollkommenheit von Ressourcenmärkten ausgehend wurden theoretische Konzepte aufgestellt, die erklären, welche Ressourcen für ein Unternehmen wertvoll, rar, nicht imitierbar und nicht ersetzbar sind. Nur solche Ressourcen sind strategisch relevant. Mit ihnen können Unternehmen wertschaffende Strategien implementieren und dauerhafte Wettbewerbsvorteile erzielen (vgl. Wernerfelt 1984; Wernerfelt 1985; Barney 1991; Nelson 1991; Peteraf 1993; Conner/Prahalad 1996). Haben diese Ressourcen und die mit ihnen verknüpften unternehmerischen Aktivitäten Komplemente, also ergänzende und sich gegenseitig verstärkende strategische Ressourcen, dann steigt ihr Potenzial zur Schaffung dauerhafter Wettbewerbsvorteile für das betreffende Unternehmen (vgl. Milgrom/Roberts 1990; Milgrom/Qian/Roberts 1991; Collis/Montgomery 1995; Porter 1991). In jüngerer Zeit wurde der ressourcenbasierte Ansatz des strategischen Managements um eine zeitliche Dimension erweitert und damit ausgedehnt auf dynamische Märkte und dynamisch veränderlichen Ressourceneinsatz. Die entsprechende Theorie ist die der Dynamic Capabilities (vgl. Teece/Pisano/Shuen 1997). Der Ausgangspunkt dieser Theorie ist die Erkenntnis,

7 dass der ressourcenbasierte Ansatz nicht ausreichend erklärt, wie und warum bestimmte Unternehmen in einem Wettbewerbsumfeld, das sich schnell und unvorhersehbar ändert, Wettbewerbsvorteile haben. Der ressourcenbasierte Ansatz untersucht das Unternehmen im Gleichgewicht unter der Annahme konstanter Zugangsmöglichkeiten zu unvollkommenen Ressourcenmärkten. In einer sich stark verändernden Unternehmensumwelt, insbesondere bei einem ausgeprägtem technologischen Wandel wie er durch das Internet und das darauf aufbauende Electronic Business erfolgt, kann die Annahme konstanter Zugangsmöglichkeiten zu Ressourcen für einzelne Unternehmen aber nicht mehr aufrecht erhalten werden. Der Erfolg eines Unternehmens hängt dann auch von der Fähigkeit ab, seine vorhandenen Ressourcen in neuen Anwendungen zu nutzen und daraus neue, bisher noch nicht existierende Fähigkeiten zu erschaffen. Ebenso wichtig ist die dynamische Fähigkeit zu lernen, neues Wissen zu akkumulieren und es in kreativer Art und Weise zu externen komplementären Fähigkeiten einzusetzen (vgl. Grant 1996; Kogut/Zander 1996). Das Konstrukt der Dynamic Capabilities wurde in der betriebswirtschaftlichen Forschung im vergangenen Jahrzehnt mit zunehmender Intensität und für verschiedene Branchen und Arten von Unternehmen untersucht (vgl. Teece/Pisano/Shuen 1997; Eisenhardt/Martin 2000). Bisherige Veröffentlichungen gehen dabei vor allem auf einzelne Aspekte der Dynamic Capabilities wie die Flexibilität oder die Innovationskraft ein, auch in Verbindung mit einzelnen Branchen oder einzelnen unternehmerischen Funktionen. Ein umfassendes Modell der Dynamic Capabilities im Zusammenhang mit der Funktion des strategischen Electronic Business-Management in etablierten Unternehmen gibt es bisher nicht. Die zentrale Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit lautet daher: „Wie können Unternehmen, die vor Beginn des Zeitalters des Electronic Business erfolgreich Geschäfte gemacht und strategische Ressourcen aufgebaut haben, in ihren Geschäftsbereichen und Zentralen die vorhandenen Ressourcen neu einsetzen und Dynamic Capabilities in ihrem strategischen Electronic Busi-

8 ness-Management entwickeln, um sich dauerhaft strategische Wettbewerbsvorteile zu verschaffen?“ Diese umfassende Forschungsfragestellung lässt sich - ganz im Sinne von Yeung/Ulrich/Nason/von Glinow (1999, S. 173): „The purpose of research is to answer questions systematically.“ - in Einzelfragen detaillieren: (1a) Was sind Dynamic Capabilities und wie werden sie entwickelt und akkumuliert? (1b) Welche Ausprägungen bzw. Dimensionen haben Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management? (1c)

Welche Merkmale haben die einzelnen identifizierten Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement?

(2)

Welche Indikatoren sind zentral für die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement?

(3)

Gibt es einen Wirkungszusammenhang zwischen dem Ausmaß an Dynamic Capabilities und dem Wettbewerbsvorteil im strategischen Electronic Business-Management?

1.2

Relevanz der Forschungsfragestellung

1.2.1 Relevanz für die betriebwirtschaftliche Forschung Im Zentrum betriebswirtschaftlicher Theorien steht die Analyse von UrsacheWirkungs-Zusammenhängen zwischen Managemententscheidungen und Unternehmenserfolg. In den letzten zehn Jahren stand im Rahmen der Forschung zum strategischen Management verstärkt die Frage im Vordergrund, inwieweit unternehmensspezifische Ressourcen und Fähigkeiten (Capabilities)

9 zum Wettbewerbserfolg beitragen können (vgl. Helfat 2000, S. 955). Dabei fokussierte ein Großteil der Veröffentlichungen die Definition und Identifizierung von strategisch relevanten Ressourcen und Capabilities. Es ging also vor allem um die Frage: Was sind eigentlich strategisch relevante Ressourcen und Capabilities? In jüngerer Zeit geht es zunehmend auch um die empirische Verifizierung der Beziehung zwischen Ressourcen bzw. Capabilities und Unternehmensperformance. Erst in Ansätzen widmet sich in jüngster Zeit die Forschung konkret den Capabilities einer Unternehmung und in diesem Zusammenhang der Frage zu, wie Unternehmen strategisch relevante Capabilities erlangen und erfolgreich nutzen können. Vor dem Hintergrund des Wettbewerbsumfelds, welches sich schnell und unvorhersehbar verändert und wandelt, dienen Dynamic Capabilities einem Unternehmen zur Sicherstellung ihrer Wettbewerbsfähigkeit und zur Erzielung eines dauerhaften strategischen Wettbewerbsvorteils. Die vorliegende Arbeit setzt am Forschungsstand zum Dynamic CapabilitiesAnsatz an und will einen Beitrag zur Fortentwicklung der Theorie der Dynamic Capabilities leisten. Im Fokus der Untersuchungen stehen die Identifizierung und Analyse der Dynamic Capabilities vor allem von etablierten Unternehmen, also derjenigen Unternehmen, welche bereits vor dem Beginn des Zeitalters der sich beschleunigenden Globalisierung und damit vor dem Aufkommen von Internet und Electronic Business erfolgreich Geschäftstätigkeit betrieben haben. Zur Konkretisierung dieser Schwerpunktsetzung wurde auf die betriebliche Funktion des strategischen Electronic Business-Management abgestellt, welche die Planung und Steuerung des Einsatzes internetbasierter und vernetzter Technologien umfasst. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, ein umfassendes Modell der Dynamic Capabilities etablierter Unternehmen im strategischen Electronic BusinessManagement zu entwerfen und dabei insbesondere die erforderlichen unternehmensinternen Prozesse und Organisationsstrukturen zum Aufbau und zur Nutzung von Dynamic Capabilities im Electronic Business zu untersuchen. Die Analyse schließt die zentralen bisher in der Literatur diskutierten Phänomene Wissensgenerierung, Lernfähigkeit, Flexibilität und Innovationskraft ein und

10 fokussiert dabei auf die betriebliche Funktion des strategischen Electronic Business-Management. Gleichzeitig werden neue, für das Electronic Business etablierter Unternehmen spezifische Aspekte im Modell ergänzt. Das in dieser Arbeit vorzustellende Modell versucht auf diese Weise nicht nur, die Theorie der Dynamic Capabilities weiter zu entwickeln, sondern auch die Art der Weiterentwicklung des ressourcenbasierten Ansatzes in der Theorie der Dynamic Capabilities und damit eine Unterscheidung beider Ansätze klarer heraus zu arbeiten, was in der bisherigen Literatur immer wieder gefordert wurde: „[...] processes of bundling resources to core competencies and processes of renewing resource combinations for generating dynamic capabilities cannot be separated meaningfully“ (Wilkens/Menzel/Pawlowsky 2004, S. 11). Erst unternehmensspezifisches Managementwissen (vgl. Penrose 1959, S. 78), die unternehmensspezifische Anwendung bestehenden, also gewachsenen Managementwissens auf neue Probleme und der Aufbau neuen, innovativen Managementwissens durch organisationales Lernen erlauben es in Kombination mit physischen Ressourcen, wettbewerbsfähige Produkte und Marktleistungen herzustellen. Gleichzeitig führt die Unternehmensspezifität der Ressourcen und Capabilities zu einer Heterogenität der Ressourcenausstattung von Unternehmen und damit zu einer Differenzierung des Wettbewerbserfolgs. Das Management der intangiblen Ressource Wissen ist also eine zentrale Aufgabe des strategischen Management in der Theorie der Dynamic Capabilities: „Since the origin of all tangible resources lies outside the firm, it follows that competitive advantage is more likely to arise from the intangible firmspecific knowledge which enables it to add value to the incoming factors of production in a relatively unique manner“ (Spender 1996, S. 46). Daneben leistet die vorliegende Arbeit mit dem Entwurf eines umfassenden Modells der Dynamic Capabilities etablierter Unternehmen im strategischen Electronic Business-Management auch einen Beitrag zur Fortentwicklung evolutionstheoretischer Ansätze (Nelson/Winter 1982; Kyläheiko 1998), welche die Anpassung von Unternehmen an sich wandelnde Umweltbedingungen untersuchen: „[...] questions of how to manage the development of new capabilities are becoming increasingly relevant to strategic research as knowledge

11 and capabilities are recognized as potential sources of competitive advantage“ (Edmondson/Moingeon 2003, S. 11). Die Verbindung von Evolutionstheorien, Lerntheorien und der Theorie der Dynamic Capabilities wird in der Literatur nicht nur als Weiterentwicklung der Forschung zum Strategischen Management, sondern noch grundlegender als „basis of a dynamic theory of the firm“ bezeichnet (vgl. Spender 1996, S. 45). Etablierte Unternehmen passen sich dieser dynamischen Theorie des Unternehmens zufolge an neue Umweltbedingungen wie beispielsweise die des Electronic Business an, indem sie entsprechende technologische Fähigkeiten neu aufbauen oder erwerben, eine neue Anwendung bereits vorhandener Ressourcen- und Wissensbasen vornehmen und ihre Fähigkeiten zum dauerhaften organisationalen Lernen sowie zum Aufbau von organisationalem Wissen verbessern. Im Rahmen der empirischen Untersuchung zielt die Arbeit darauf ab, die im theoretischen Teil modellierten Annahmen über die Wirkung der identifizierten Dynamic Capabilities auf den Wettbewerbserfolg einer Unternehmung zu verifizieren. Insofern reiht sich die Arbeit in die Tradition der theoriegeleiteten empirischen Forschung ein und folgt auch der mehrfach geäußerten Forderung jüngerer Forschungsarbeiten, die Kausalität zwischen Dynamic Capabilities und Erfolg empirisch zu validieren (vgl. Helfat et al. 2007, S. 120; Eisenhardt/Martin 2000).

1.2.2 Relevanz für die Unternehmenspraxis Die zentrale Forschungsfrage dieser Arbeit nach einer geeigneten ressourcenund capabilitybasierten Planung und Steuerung des Einsatzes internetbasierter und vernetzter Technologien in etablierten Unternehmen hat auch große praktische Bedeutung. Electronic Business wird allen Prognosen zufolge weiter an Bedeutung gewinnen und auch weiter traditionelle Formen der Leistungserstellung und des Vertriebs verdrängen: „Die Bedeutung von EBusiness – also der Einsatz von vernetzter Informations- und Kommunikationstechnologie zur Unterstützung oder Abwicklung inner- und zwischenbetrieblicher Geschäftsprozesse – wird aus Sicht aller E-Business-Nutzer-

12 gruppen [...] erheblich zunehmen.“1 Etablierte Unternehmen werden also weiterhin gezwungen sein, neue Technologien des Electronic Business zu übernehmen oder sogar selbst zu entwickeln, um dauerhafte strategische Wettbewerbsvorteile zu behalten oder neu zu erlangen. Das ist zunächst eine Herausforderung an das Technologie- und Innovationsmanagement etablierter Unternehmen. Ihr kann durch entsprechende eigene F&E-Tätigkeiten, den Kauf von Technologien, die Lizenzierung von Technologien, durch Corporate Venturing oder durch den Erwerb von Technologieunternehmen begegnet werden (vgl. Gerpott 2005). Die zunehmende Ausbreitung des Electronic Business ist aber auch eine Herausforderung für das Strategische Management etablierter Unternehmen. Insbesondere geht es um das strategische Management des Einsatzes internetbasierter und vernetzter Technologien zur Unterstützung der Geschäftsprozesse, zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen sowie zur Erschließung neuer Märkte und Zielgruppen. Betriebswirtschaftlich besteht das Ziel aller dieser strategischen Maßnahmen darin, die Kosten zu reduzieren, Prozesse zu beschleunigen sowie die Qualität der am Markt angebotenen Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Porter (2001, S. 77) stellt fest: „The established companies that will be most successful will be those that use Internet technology to make traditional activities better and those that find and implement new combinations of virtual and physical activities that were not previously possible.“ Da sich die Technologien und das Wettbewerbsumfeld des Electronic Business auch in Zukunft schnell weiter entwickeln werden, muss das Strategische Management fortlaufende Lern-, Reorganisations- und Rationalisierungsprozesse im Unternehmen ermöglichen. Die Initiierung und Steuerung solcher Prozesse wird in der Literatur auch als „Change Management“ bezeichnet. Es 1

Editorial zum eBusiness-Jahrbuch der deutschen Wirtschaft 2003. Dies ist ein Ergebnis der Studie eBusiness-Konjunkturbarometer 2003, welche vom Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) im Februar und März 2003 durchgeführt wurde. Befragt wurden ca. 13.000 deutsche Industrie-, Handels- und Dienstleistungsunternehmen mit dem Ziel, konkrete Aussagen über den zukünftigen Einsatz von E-Business entlang der gesamten Wertschöpfungskette und in allen Organisationseinheiten zu erhalten.

13 muss das Wissen und die Interessen der Mitarbeiter berücksichtigen. Vor allem aber muss es den Erhalt bzw. Aufbau strategischer Ressourcen und flexibel einsetzbarer Fähigkeiten sicher stellen, also die Dynamic Capabilities des Unternehmens entwickeln. Organisatorischer Wandel innerhalb des Unternehmens ist um Umfeld des Electronic Business nicht nur ein Sondervorgang, sondern eher eine kontinuierlich auftretende Managementaufgabe, die für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens von großer Bedeutung ist und daher zu den Führungsaufgaben des Top-Management gehört. Change Management zum Aufbau und zum Erhalt von Dynamic Capabilities im Electronic Business richtet sich damit auf drei Bereiche im Unternehmen (vgl. Reiß 1997a, S. 7-8): (1)

Strategiewandel, welcher z.B. die Internationalisierung, die Kundenorientierung, die Wertschöpfungstiefe oder die Definition der Kernkompetenzen betreffen kann,

(2)

Strukturwandel, welcher die Aufbauorganisation, die Prozessorganisation, die Unternehmensgrenzen und die M&A-Strategie betreffen kann,

(3)

Ressourcenwandel, welcher die im Unternehmen eingesetzten Technologien, die Beschaffungsstrategie, die Unternehmenswerte und die Personalpolitik betreffen kann.

In vielen praxisnahen Beiträgen der Strategieforschung werden Strategiewandel, Strukturwandel und Ressourcenwandel immer mit einer „Verbesserung“ oder „Vergrößerung“ des organisationalen Wissens gleichgesetzt. Dabei bezeichnet der Begriff des organisationalen Wissens den kollektiven und damit „frei zugänglichen“ Wissensbestand in einem Unternehmen, nicht die Summe des persönlichen und gewissermaßen privaten Know-hows der Mitarbeiter und Manager. Reorganisationen können aber durchaus nachteilige Effekte auf die Wissensbasis eines Unternehmens haben, z.B. weil sie zu Kündigungen wichtiger Mitarbeiter und damit zu einem Abfluss an Know-how führen. Technische Reorganisationen oder Änderungen der Unternehmensprozesse können ebenfalls so ausgelegt sein, dass organisationales Wissen verloren geht oder spä-

14 ter nicht mehr aufgefunden werden kann. Organisationales Lernen im Sinne einer Verbesserung und Vergrößerung des kollektiven Wissens eines Unternehmens gelingt nur dann, wenn die Resultate von individuellen und kollektiven Lernprozessen dokumentiert und von der Organisationszugehörigkeit einzelner Personen losgelöst werden. Weiterhin gelingt organisationales Lernen nur dann, wenn das dokumentierte und archivierte Wissen einer Organisation effizient „abrufbar“ ist, d.h. möglichst vielen Mitarbeitern verfügbar gemacht werden kann. Diese Forschungsarbeit will anhand einer theoriegeleiteten empirischen Untersuchung konkrete Möglichkeiten benennen, wie organisationales Lernen im Kontext von Electronic Business von etablierten Unternehmen gefördert werden kann. Sie will auch darlegen, welcher konkreten Ressourcen und Fähigkeiten es dazu bedarf.

1.3

Methodisches Vorgehen und Aufbau der Arbeit

Das auf die in Kapitel 1 gegebene Einführung folgende Kapitel 2 behandelt die begrifflichen Grundlagen der Untersuchung. Es widmet sich zunächst den Merkmalen des Electronic Business und erläutert die Definition und Abgrenzung des Begriffs für die Zwecke dieser Arbeit. Anschließend werden die Transformation traditioneller Wertschöpfungsketten durch Electronic Business und die Wechselbeziehungen von Technologie, Information und Organisation untersucht, wie sie im Rahmen des Electronic Business stattfinden. Kapitel 3 beinhaltet die Entwicklung eines theoretisch-konzeptionellen Modellrahmens für die Analyse der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management in etablierten Unternehmen. Das Kapitel stellt den ressourcenorientierten Ansatz als Vorläufer der Theorie der Dynamic Capabilities vor. Der ressourcenbasierte Ansatz wurde seit seiner Begründung (Wernerfelt 1984) kontinuierlich weiter entwickelt und galt in der Literatur lange Zeit als „leading paradigm in strategic management“ (Wilkens/Menzel/Pawlowsky 2004, S. 9). Kapitel 3 stellt weiterhin den theoretischen Bezugsrahmen des ressourcenbasierten Ansatzes und seine ökonomischen Prämissen vor und untersucht den verwendeten Ressourcenbegriff näher. Anschließend werden

15 Merkmale strategisch relevanter Ressourcen abgeleitet und Wege aufgezeigt, wie Unternehmen strategisch relevante Ressourcen akkumulieren können. Es folgt eine zusammenfassende Würdigung des ressourcenbasierten Ansatzes. Im weiteren Verlauf stellt Kapitel 3 dann die Erweiterung und Dynamisierung des ressourcenorientierten Ansatzes vor, nämlich die Theorie der Dynamic Capabilities. Diese wurde wesentlich geprägt durch einen Beitrag von Teece, Pisano und Shuen (1997), der schon viele Jahre vor seiner Publikation als Working Paper bekannt war und diskutiert wurde. Dabei geht die vorliegende Arbeit zunächst auf die Systematik der Theorie der Dynamic Capabilities ein und nennt ihre ökonomischen Prämissen. Anschließend wird der Begriff der Dynamic Capabilities, der mittlerweile einen festen Platz in der Forschung zum Strategischen Management eingenommen hat, definiert. Im Mittelpunkt der Ausführungen steht dann die Behandlung der Frage, wie Unternehmen Dynamic Capabilities entwickeln und akkumulieren können. Schließlich wird eine zusammenfassende Würdigung der Theorie der Dynamic Capabilities vorgenommen. Kapitel 4 dient der Entwicklung eines eigenen umfassenden Modells der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management. Nach der Definition der Ressourcen und Fähigkeiten, die für Electronic Business strategisch relevant sind, wird ein Bezugsrahmen für das zu entwickelnde Modell erarbeitet. Anschließend werden die wesentlichen Dimensionen der Dynamic Capabilities im Electronic Business-Management identifiziert und abgegrenzt. Es handelt sich im einzelnen um die Gewinnung und Verarbeitung von Informationen, Wissensgenerierung und Prozesse des organisationalen Lernens, strategische und organisatorische Flexibilität und Innovationskraft. Die Dimensionen werden zu einem Gesamtmodell zusammengefügt, welches Aufbau und Akkumulation von Dynamic Capabilities im Rahmen der ressourcenorientierten Planung und Steuerung des Einsatzes internetbasierter und vernetzter Technologien in etablierten Unternehmen erklärt. Anhand dieses Modells werden die Hypothesen abgeleitet, die in der empirischen Untersuchung überprüft werden sollen. Die Hypothesen entstammen einem Strukturgleichungsmodell mit latenten Konstrukten, deren Interdependenzen unterein-

16 ander ebenso erfasst werden wie ihre Wirkungen auf die abhängigen Variablen. Strukturgleichungsmodelle gehören zum „state-of-the-art“ der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung (vgl. Eggert/Fassott/Helm 2005, S. 102). Kapitel 5 stellt die methodischen Grundlagen der empirischen Untersuchung dar. Das Kapitel beginnt mit der Beschreibung von Konzeption und Durchführung der eigenen empirischen Untersuchung, innerhalb derer 318 deutsche etablierte Unternehmen befragt wurde. Die Informanten waren die Hauptverantwortlichen bzw. Leiter der Abteilungen für Electronic Business bzw. der ITAbteilungen dieser Unternehmen, mitunter waren die Informanten auch zugleich Mitglied der Geschäftsleitung. Insgesamt gingen 52 voll verwertbare Fragebögen als Rücklauf ein. Dieses Sample war groß genug, um alle Hypothesentests statistisch valide und reliabel durchführen zu können. Anschließend wird die Methodik der empirischen Untersuchung vorgestellt. Das Messmodell ist für alle verwendeten Konstrukte formativ (vgl. Jarvis/ MacKenzie/Podsakoff 2003). Bei der Wahl der Indikatoren zur Messung der Konstrukte stand die Herstellung der inhaltlichen Validität im Vordergrund. Das Modell berücksichtigt auch die Mehrdimensionalität der betrachteten Konstrukte. Damit kommt die Arbeit drei wichtigen Anforderungen an moderne empirische Forschung nach, die unlängst von Homburg (2007, S. 39-43) aufgestellt wurden.2 Es wird auch detailliert erläutert, warum der Partial Least SquaresAnsatz (PLS) als Verfahren zur Überprüfung der Hypothesen gewählt wurde und welche Kriterien der Gütebeurteilung des Modells verwendet wurden.

2

Die vierte und fünfte Forderung Homburgs (2007, S. 43-45), die eine Sicherstellung der Validierung der Antworten von Schlüsselinformanten sowie eine Reduzierung des „common method bias“ beinhalten, werden in der hier vorgelegten empirischen Studie nicht aufgegriffen. Das in dieser Arbeit verwendete empirische Design einer Befragung von Führungskräften mit Verantwortung für das Electronic Business in etablierten deutschen Unternehmen ließ keine Befragung weiterer Informanten des jeweiligen Unternehmens zur Prüfung eines „key informant bias“ zu. Dasselbe gilt für die Erhebung der abhängigen Variablen durch einen anderen Informanten oder durch Sekundärdaten. Entsprechende empirische Studien zeigen jedoch, dass verzerrende Effekte sowohl durch einen „key informant bias“ als auch durch einen „common source bias“ typischerweise gering ausfallen oder gar nicht nachweisbar sind (vgl. Doty/Glick 1998 und Spector 2006).

17 Anhand der empirischen Untersuchung konnte das in dieser Arbeit vorgestellte Modell der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement bestätigt werden. Die Untersuchungsergebnisse, welche in Kapitel 6 vorgestellt werden, zeigen auf, dass positive Beiträge der vermuteten Determinanten der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement auf das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management ausgehen. Aus den empirischen Erkenntnissen zeigen sich Ansatzpunkte für weiterführende theoretische und empirische Arbeiten zum strategischen Electronic Business-Management. Kapitel 7 fasst die wesentlichen Ergebnisse zusammen und bewertet sie vor dem Hintergrund des Forschungsstandes zum strategischen Management. Des weiteren werden einige Handlungsimplikationen für die Unternehmenspraxis gegeben, methodische Restriktionen der empirischen Untersuchung aufgezeigt und auf Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten hingewiesen.

19

2

Begriffliche Grundlagen der Untersuchung

2.1

Merkmale des Electronic Business

2.1.1 Definition und Abgrenzung des Electronic Business-Begriffs Die Bedeutung des Begriffs Electronic Business hat sich in den letzten zehn Jahren stark gewandelt. In einigen Publikationen wird bereits der internetbasierte Austausch von Daten als Electronic Business bezeichnet (vgl. Amor 2000, S. 27). Die meisten Autoren erweitern jedoch die Begriffsdefinition und verstehen Electronic Business als die Integration internetbasierter Informations- und Kommunikationstechnologien in alle Geschäftsprozesse des Unternehmens zur Steigerung der Produktionseffizienz und zur Verbesserung der Zusammenarbeit eines Unternehmens mit Kunden, Lieferanten und anderen Geschäftspartnern (vgl. Hirschburger 1999, S. 7). Sehr ähnlich definiert Kollmann (2006, S. 6) Electronic Business als „Nutzbarmachung von digitalen Informationstechnologien zur Unterstützung von Geschäftsprozessen in der Vorbereitungs-, Verhandlungs- und Durchführungsphase“. Dieser Arbeit liegt die Definition von Evans (2001, S. 11) zugrunde, welche Electronic Business als „the electronic integration of all operations within a business that link with customers, suppliers, partners, and employees“ definiert und die Komponenten „marketing, order entry, lead identification, stock tracking, order fulfillment, distribution, and sales support“ mit einschließt. Der Begriff des „Electronic Commerce“ wird in der Literatur überwiegend enger definiert als der des Electronic Business (vgl. Albers/Peters 2000; Strauß/Schoder 2002, S. 15-18). Man versteht unter Electronic Commerce die elektronische Unterstützung von Handelsaktivitäten, also derjenigen Aktivitäten, die in direktem Zusammenhang mit dem Kauf oder Verkauf von Gütern oder Dienstleistungen stehen. Electronic Business erstreckt sich darüber hinaus auf die Koordination von inner- wie auch überbetrieblichen Prozessen zur Leistungserstellung. Electronic Business als fachliche Disziplin der Betriebswirtschaftslehre wird im Vergleich zu Electronic Commerce um intraorganisati-

20 onale Aspekte und um eine überbetriebliche Prozessorientierung erweitert. Diese Sichtweise findet sich auch in der Praxis (Amor 2000, S. 42). Technologisch geht es um die Kombination der Ressourcen der traditionellen Informationssysteme mit der weltweiten Reichweite des Internets und die Verbindung unternehmensinterner Systeme mit denen von Kunden, Angestellten und Lieferanten über Intranet, Extranet und über öffentliche Datenleitungen. Tabelle 2-1 zeigt verschiedene Definitionen von Electronic Business und Electronic Commerce aus der relevanten Literatur im Überblick.

Bliemel/ „[...] Verzahnung und Integration unterschiedlicher Wertschöpfungsketten Fassott/ und unternehmensübergreifender Geschäftsprozesse auf der Grundlage Theobald 2000, des schnellen und plattformunabhängigen Informationsaustauschs über S. 2 Informations- und Kommunikationstechnologien.“ Amor 2000, S. 65

„E-Business ist ein Überbegriff für Geschäftsfälle, die digitalisiert wurden und im Internet abgewickelt werden.“

Buffam 2000, S. 130

„[...], what we appreciate as real e-business depends on [...] characteristics as [...]: the use of ubiquitous connectivity, business-to-business and business-to-consumer, provided by the Internet, the critical mass of consumers now having access to the Internet, the universally approachable user interface provided by the World Wide Web browser paradigm, the availability of robust security technology. The coming together of all these forces has brought enormous potential for radical reinvention of enterprises’ internal and external processes.“

Hutzschen-

„Electronic Competition heißt, dass konkurrierende Anbieter von Produkten

reuter 2000, S. 28

und Dienstleistungen das Internet nutzen, um in Austauschprozesse mit Nachfragern zu treten.“

Rebstock 2000, „Electronic Business, die elektronische Geschäftsabwicklung, bezeichnet S. 6 [...] die Unterstützung von Kommunikations- und Geschäftsprozessen durch elektronische Kommunikationsdienste.“ Schütt 2000,

„e-business ist der Überbegriff für einen elektronischen Marktplatz, auf dem

S. 33

Unternehmen Internettechnologie und Network Computing nutzen, um ihre internen Geschäftsprozesse [...] auf das Internet auszudehnen, ihre Geschäftsbeziehungen über Extranets zu pflegen und Waren, Service und Informationen mittels e-commerce anzubieten und zu verkaufen.“

Weiber 2000a,

„[...] wird [...] unter E-Business die Gesamtheit der aufeinander abgestimm-

21 S. 11

ten Verfahrensweisen verstanden, die durch den Einsatz von neuen Technologien (insbesondere IuK-Technologien) eine ressourcensparende Integration von Geschäfts-, Kommunikations- und Transaktionsprozessen auf der Markt- und Unternehmensebene ermöglicht.“

Deitel/Deitel/ Steinbuhler 2001, S. 8

“The terms e-Business and e-Commerce, often confused with one another, are different. >While@ e-Commerce involves exchanges among customers, business partners and the vendor >…@ e-Business is composed of these same elements, but also includes operations that are handled within the business itself.”

Evans 2001, S. 11

„[...] the electronic integration of all operations within a business that link with customers, suppliers, partners, and employees“

KMPG 2001, S. 8

„Während sich E-Business auf die gesamte Wertschöpfungskette eines Unternehmens bezieht und die Integration und Optimierung der Geschäftsprozesse auf Basis von Internet-Technologie bezeichnet, ist E-Commerce ein Teilbereich und bezeichnet alle Marketing-, Verkaufs- und Kaufaktivitäten von Gütern und Dienstleistungen über das Internet.“

Wirtz 2001, S. 2

„[...] die Anbahnung sowie die teilweise respektive vollständige Unterstützung, Abwicklung und Aufrechterhaltung von Leistungsaustauschprozessen mittels elektronischer Netze."

Chaffey 2002, S. 12

„e-business – the transformation of key business processes through the use of Internet technologies.“

Strauss/ Schoder 2002, S. 17f.

„[...] e-Business [ist] in erster Linie eine Integrationsaufgabe, die es aktiv zu gestalten und zu managen gilt (e-business-Management), im Sinne der Verknüpfung informationstechnischer mit ökonomischen Aspekten, der Einbeziehung aller klassischen betriebswirtschaftlichen Funktionsbereiche und der Integration überbetrieblicher Geschäfts- und Wertschöpfungsprozesse.“

Li 2003, S. 2

„[...] the term e-Business is being used to encompass both commercial and non-commercial activities on the net.“

Macharzina/ Wolf 2005, S. 890

„ Der Begriff e-Business bezeichnet ganz allgemein solche Geschäftsprozesse innerhalb und außerhalb von Unternehmen, die elektronisch unterstützt werden. Dabei ist die Art der Geschäftsprozesse nicht inhaltlich festzulegen; sie können gleichermaßen Lieferanten, Kooperationspartner, Kunden oder Organisationseinheiten des Unternehmens betreffen.“

Tabelle 2-1: Begriffsbestimmungen für Electronic Business in der Literatur.

22 Der englische Begriff Electronic Business wird im deutschen am besten mit „elektronische Geschäftsabwicklung“ übersetzt (vgl. Schildhauer 2003, S. 90). Da sich der englischsprachige Begriff Electronic Business jedoch in der deutschsprachigen wissenschaftlichen Literatur und auch im allgemeinen deutschen Sprachgebrauch fest etabliert hat, wird er in dieser Arbeit beibehalten und nicht übersetzt. Das Wort elektronisch bezieht sich auf die digitale Art der Übertragung von Informationen und Daten über Datenleitungen. Die konkreten Anwendungen reichen von einer einfachen E-Mail eines Geschäftsführers an seine Mitarbeiter bis zu unternehmensübergreifenden Integrationskonzepten, z.B. integrierte logistische Verbundsysteme zwischen einem Unternehmen und seinen Lieferanten (vgl. Schildhauer 2003, S. 90-91). Ökonomisch hat Electronic Business mehrere Auswirkungen auf Unternehmen. Zum einen sinken die Transaktionskosten für Geschäftsprozesse, zumindest die Such- und die Abwicklungskosten eines Unternehmens. Ob auch die Kontrollkosten sinken, ist nicht a priori klar. Da sich die Geschäftspartner beim Electronic Business oft nicht persönlich treffen und daher auch schwieriger als bei direkter physischer Interaktion die Qualität der Leistungen kontrollieren können, sind höhere Kontrollkosten zumindest denkbar. Über alle Arten von Transaktionskosten hinweg werden in der Literatur aber niedrigere Transaktionskosten als bei herkömmlichen Geschäftsprozessen angenommen (vgl. Strauß/Schoder 2002, S. 15). Ebenso sinken die Kosten der Übertragung von Informationen durch Automatisierung und durch elektronische Übermittlung. Weiterhin verkürzen sich die Durchlaufzeiten von Geschäftsprozessen, weil Postlaufzeiten eingespart und Medienbrüche in der Datenübertragung vermieden werden. Schließlich ergeben sich neue Möglichkeiten der Differenzierung gegenüber Wettbewerbern, z.B. durch zusätzliche Informationsleistungen oder durch die Vernetzung mit anderen Kunden (vgl. Amit/Zott 2001, S. 496). Alle diese ökonomischen Effekte treten aber nicht zwangsläufig oder automatisch ein. Es handelt sich um Kostensenkungs-, Differenzierungs- und Zeitersparnispotenziale. Ihre Realisierung setzt voraus, dass eine Prozess-, eine Aufgaben- und eine Datenintegration stattfinden und dass die Prozesse dann auch automatisiert werden.

23 Abbildung 2-1 veranschaulicht die von Electronic Business erfassten betrieblichen Funktionen. Insgesamt gesehen führt die elektronische Vernetzung von internen Prozessen zur effizienteren Steuerung aller Wertschöpfungsaktivitäten, wie Forschung und Entwicklung, Produktion, Logistik, Berichtswesen oder Personal.

E-Commerce

E-Knowledge-Management elektronische Vernetzung aller internen Wissensdateien

E-Selling Informationstechnologische Unterstützung von Planungsund Abwicklungsaufgaben im Verkaufsprozess

E-CRM Elektronisches Kundenbeziehungsmanagement (Kundendaten-, Preis- und Channel Management)

elektronische Vernetzung der Handelsbeziehungen zu den Kunden (Warendistribution und Umsatzgenerierung über OnlineSysteme)

E-Procurement

Electronic Business Koordination der inner- und überbetrieblichen Prozesse der Leistungserstellung mittels Informations- und Kommunikationstechnologie „E-Strategie“ „E-Organisation“ IT-Architektur

Elektronische Abwicklung des Einkaufs von Waren und Dienstleistungen über das Internet

E-Supply ChainManagement Elektronisches Management der Versorgungskette (Planung, Steuerung und Kontrolle des Material- und Dienstleistungsflusses sowie der damit verbundenen Informations- und Geldflüsse)

E-Controlling Elektronische Erfolgsmessung im Rahmen der Kostenrechnung (Controlling) z. B. mittels Balanced Scorecard

Abbildung 2-1: Betriebliche Funktionen des Electronic Business (eigene Darstellung).

Die Digitalisierung und Vernetzung von Geschäftsprozessen erfasst viele Branchen und Lebensbereiche. Die Begriffe „Pervasive Computing“ bzw. „Ubiquitious Computing“ bezeichnen Technologien, mit deren Hilfe beliebige Geräte, die einen Chip enthalten (z.B. Funktelefone, Autos, oder Getränkeautomaten), eine Verbindung mit anderen Geräten aufnehmen, Daten übertragen und Steuerungsinformationen empfangen können (vgl. Amor 2000, S. 30).Solche Technologien werden aber nicht nur im Umgang von Unternehmen mit Ge-

24 schäftspartnern eingesetzt, sondern auch bei der Zusammenarbeit von Unternehmensteilen untereinander. Die Literatur spricht in diesem Zusammenhang von der „Extended Enterprise“. Damit wird die Vernetzung eines Unternehmens im Innenverhältnis (unter den Mitarbeitern, zwischen Filialen usw.) sowie im Außenverhältnis (mit anderen Unternehmen, Zulieferern, Kunden usw.) durch geeignete, internetbasierte Technologien verstanden.

2.1.2 Die Transformation traditioneller Wertschöpfungsketten Märkte waren ursprünglich physisch eingrenzbare Plätze, auf denen sich autonome Agenten treffen, um Informationen auszutauschen, Vereinbarungen zu treffen und Gütertransaktionen vorzunehmen (vgl. Schmid 1999, S. 32). Elektronische Marktplätze sind virtuell in dem Sinne, dass sie nicht mehr an einem bestimmten Ort stattfinden, sondern über elektronischen Datenaustausch. Sie haben somit das Potenzial, auf traditionelle Märkte ausgerichtete Wertschöpfungsketten fundamental zu verändern: „Existing value chains will fragment into multiple businesses, each of which will have its own sources of competitive advantage. [...] As value chains fragment and reconfigure, new opportunities will arise for purely physical businesses“ (Evans/Wurster 1999, S. 29-20). Dort, wo sich ein Markt etabliert, wird nämlich die Wertschöpfungskette zerschnitten bzw. virtualisiert, statt der Koordination innerhalb eines Unternehmens findet nun eine marktliche Transaktion statt. Die Transaktionskosten entlang der virtuellen Wertschöpfungskette sind insgesamt geringer als diejenigen entlang der physischen Wertschöpfungskette (vgl. Rayport/Sviokla 1999, S. 50). Elektronische Märkte senken zunächst die Kosten der Einrichtung des Marktmechanismus und fördern auf diese Weise potenziell den Prozess der Fragmentierung der Wertschöpfungskette. Beispiele für Bereiche, in denen elektronische Märkte transformierend auf die Wertschöpfungskette wirken, sind das Outsourcing, elektronische Einkaufsforen und Unternehmensnetzwerke (vgl. Schmid 2000b, S. 201). Durch die Nutzung des Internet kann grundsätzlich die gesamte Prozesskette von der Beschaffung über die Fertigung bzw. Dienstleistungserstellung bis hin zu Vertrieb und After-Sales-Services verändert wer-

25 den. Die Nutzenpotenziale liegen dabei unter anderem in den Effizienzsteigerungen durch schnellere Informationsbeschaffung, der Nutzung neuer Vertriebskanäle, der Erschließung neuer Märkte, verbesserten Reaktionsmöglichkeiten auf Kundenanfragen sowie verkürzten Durchlaufzeiten. Es gibt viele verschiedene Electronic Business-Formen, also Transaktionen, welche digitalisiert und über das Internet abgewickelt werden können. Bei Endkunden beliebte und weit verbreitete Formen des Electronic Business sind Online-Auktionen, Online-Gewinnspiele, Electronic Banking, Electronic Learning und Electronic Commerce. Darüber hinaus gibt es jedoch viele weitere Schritte in der Wertschöpfungskette von Unternehmen, welche nicht nur traditionell bzw. offline, sondern ergänzend auch online betrieben werden können (vgl. Amor 2000, S. 65ff.). Schildhauer (2003, S. 93) nennt aus Unternehmenssicht folgende wesentlichen Einflüsse des Electronic Business auf Aktivitäten der Wertschöpfung: (1) Beschaffung: Unternehmen können beim Einkauf neuartige Technologien nutzen, welche die Einkaufspreise und die Transaktionskosten des Einkaufs senken. Ein Beispiel sind Einkaufsplattformen, auf denen Lieferanten mit Hilfe von elektronischen Auktionsverfahren um die Aufträge von Unternehmen bieten können. (2) Produktion bzw. Leistungserstellung: Den Unternehmen stehen neuartige Instrumente zur Unterstützung und Verbesserung von Abläufen im Unternehmen zur Verfügung. Ein Beispiel sind internetbasierte Steuerungen von unternehmenseigenen und unternehmensübergreifenden Produktionsnetzwerken. (3) Vertrieb: Durch Electronic Business entstehen neuartige Möglichkeiten der Information von Kunden sowie der individualisierten Kundenansprache. Ein Beispiel sind elektronische und auf individuelle Kundenbedürfnisse personalisierte Informationsdienste, wie z. B. Produkt-, Leistungsund Unternehmensbeschreibungen.

26 (4) Kundendienst: Den Kunden bzw. Nutzern werden neuartige Kommunikationsangebote gemacht (vgl. Kalakota/Whinston 1997b, S. 4 und Hildebrand 2000). Ein Beispiel sind Communities, in denen sich Kunden untereinander austauschen und voneinander lernen können. Porter (2001, S. 75) verwendet sein Modell der Wertschöpfungskette, um die verschiedenen Möglichkeiten des Electronic Business für Unternehmen darzustellen. Er kommt zum Ergebnis, dass Electronic Business grundsätzlich alle Teile der Wertschöpfung verändern bzw. ergänzen kann (vgl. Abbildung 2-2).

Online Investor Relations

Web-basiertes Training

Real-time F&EKooperationen

Elektronische Einkaufsauktionen

Infrastruktur Personalwirtschaft Wert Technologieentwicklung Einkauf

Eingangslogistik

Produktion

Ausgangslogistik

Automatische Bestellauslösung bei Lieferanten

Marketing, Vertrieb

Kundendienst

OnlineAuslieferung von Informationsgütern

Wert

Online-Kundendienst, Selbstauskünfte von Kunden

Abbildung 2-2: Einflüsse des Electronic Business auf die Wertschöpfungskette von Unternehmen (Quelle: in Anlehnung an Porter 2001, S. 75).

27 Aus Unternehmenssicht sind viele der Einflüsse des Electronic Business auf die Wertschöpfung zunächst nachteilig, weil sie die Transparenz der am Markt angebotenen Leistungen erhöhen und damit die Gewinnspannen verringern. „When seen with fresh eyes, it becomes clear that the Internet is not necessarily a blessing. It tends to alter industry structures in ways that dampen profitability, and it has a leveling effect on business practices, reducing the ability of any company to establish an operational advantage that can be sustained.“ (Porter 2001, S. 64). Aus diesem Grund sind Unternehmen mehr denn je gezwungen, eine Wettbewerbsstrategie zu entwerfen und zu implementieren, in der Electronic Business ein elementarer Bestandteil ist und aus der klare Kosten- oder Differenzierungsvorteile gegenüber Wettbewerbern hervor gehen. Das bedeutet vor allem, dass Unternehmen neu bestimmen müssen, welche Aktivitäten der Wertschöpfungskette sie selbst erbringen und welche sie an Zulieferer abgeben wollen. Porter und Millar (1985, S. 151) hatten diese Aufgabe des strategischen Managements schon vor dem eigentlichen Auftreten des Electronic Business beschrieben und als „transforming the value chain“ bezeichnet. Das Erfordernis der Transformation traditioneller Wertschöpfungsketten wurde von Porter und Millar (1985, S. 151-154) mit Innovationen bei Informationstechnologien begründet. Sie erhöhen den Informationsgehalt jeder einzelnen Aktivität der Wertschöpfungskette und machen die Beherrschung von Informationsflüssen sowie die Fähigkeit zur Auswertung großer Datenmengen zu einem eigenen Wettbewerbsvorteil. Aus heutiger Sicht hat die Entwicklung des Internet diesen Trend zweifellos beschleunigt. Die Beherrschung von Informationstechnologien und Electronic Business ist eine Fähigkeit bzw. eine Dynamic Capability, die es Unternehmen erlaubt, dauerhaft Wettbewerbsvorteile zu erlangen (vgl. Gupta/Stahl/Whinston 1997; Hoffman/Novak/Chatterjee 1997; Keeney 1999; Krystek/Reppegather 2000; Tiwana 2002).

28 2.1.3 Die Wechselbeziehungen von Technologie, Information und Organisation Im Mittelpunkt des Electronic Business steht die Informationstechnologie. Sie hat große strategische Bedeutung, weil jede Wertschöpfungsaktivität in einem Unternehmen Informationen erzeugt und verwendet. Eine Logistikaktivität nutzt Informationen wie Terminzusagen, Transportraten und Produktionspläne, um eine kostengünstige und pünktliche Lieferung zu gewährleisten. Eine Kundendienstaktivität nutzt Informationen über Kundenanfragen, um die Kundenbesuche zu planen oder um Ersatzteile zu bestellen. Sie liefert auch Informationen über Produktmängel, die das Unternehmen nutzen kann, um das Produktdesign und die Produktionsmethoden zu überarbeiten. Die Informationstechnologie entwickelt sich seit einiger Zeit schneller weiter als die Technologien zur physischen Verarbeitung von Waren und Gütern (vgl. Porter/Millar 1985, S. 152). Die Kosten für die Speicherung, Bearbeitung und Übertragung von Informationen sinken zunehmend, die Übertragungskapazitäten wachsen trotz der stark steigenden Nutzung stärker als die Nachfrage nach Kapazitäten. Die Kosten für die elektronische Informationsverarbeitung sanken beispielsweise von 1975 bis 2000 um deutlich mehr als den Faktor 100.000. Gleichzeitig haben sich die Kapazitäten für elektronische Datenübertragung bei sinkenden Kosten alle zwei Jahre vervierfacht (vgl. Picot/Neuburger 2001, S. 27). Eine der im Electronic Business verwendeten Informationstechnologien ist Multimedia, das heißt die integrative Kombination von dynamischen Medientypen wie Audio und Video mit statischen Typen wie Texten oder Grafiken. Eine andere relevante Technologie ist das Hypertext-Prinzip, womit die nicht-lineare und durch Querverweise verbundene Anordnung von Informationen bezeichnet wird. Eine dritte relevante Technologie des Electronic Business ist die Interaktionsfähigkeit, durch die Nutzer selbständig Inhalte verändern oder hinzufügen bzw. Aktionen auslösen können (vgl. Bliemel/Fassot/Theobald 2000, S. 5). Alle genannten Technologien bestanden zwar grundsätzlich oder in ähnlicher Form schon vor Einführung des Internet, sie sind aber durch die Weiterentwicklungen und die Kostenreduzierungen bei Informationstechnologien viel

29 häufiger als früher wirtschaftlich einsetzbar geworden. Die Informationstechnologie wirkt sich nicht nur darauf aus, wie die einzelnen Aktivitäten ausgeführt werden, sondern erhöht auch die Fähigkeit eines Unternehmens, die Verflechtungen zwischen den Aktivitäten innerhalb und außerhalb des Unternehmens zu nutzen. Die Unternehmen können ihr Vorgehen enger mit dem ihrer Abnehmer und Lieferanten koordinieren. Beispiele sind hier automatisierte Bestellungen oder gemeinsame Produktentwicklungen mit Kunden (vgl. Ngai/Wat 2002, S. 417-418). Der Zusammenhang zwischen Technologie, Information und Organisation wurde bereits früh in der wissenschaftlichen Literatur, und insbesondere in der Organisationstheorie, diskutiert. Woodward (1970) untersucht den direkten Einfluss der Technologie auf die Organisationsstruktur und stellt fest, dass bestimmte Technologiekonfigurationen systematisch mit bestimmten Merkmalen der Organisationsstrukturen, insbesondere der Zahl der Hierarchieebenen sowie den Kontrollspannen variieren. Sie zeigt auch, dass die Fertigungstechnologie den wesentlichen Teil der Varianz dieser Merkmale erklärt. Burkhardt und Brass (1990) untersuchen ebenfalls das Zusammenspiel von Technologien und Organisationsstruktur. Sie stellen fest, dass nicht nur die Technologien die Organisationsstrukturen der Unternehmen beeinflussen, sondern auch umkehrt die Organisationsstrukturen einen Einfluss darauf haben, welche neuen Technologien von der Organisation adoptiert werden. Je mächtiger Personen im Unternehmen sind, die früh eine technologische Innovation adoptieren, desto eher wird der technologische Wandel die existierenden Organisationsstrukturen eines Unternehmens ändern. Burns und Stalker (1961) unterscheiden ein mechanistisches Managementmodell und ein organisches Managementmodell. Deren Effizienz hängt von den Umfeldbedingungen und den verfügbaren Technologien ab. In veränderlichen Umwelten ist ein organisches Managementmodell leistungsfähiger. Es wird unter anderem durch eine kontinuierliche, im laufenden Prozess der Organisation sich vollziehende Anpassung und Neu-Definition individueller Aufgaben sowie eine Netzwerkstruktur von Kontrolle, Autorität und Kommunikation charakterisiert.

30 Bahrami und Evans (1987) beschreiben innovative HochtechnologieUnternehmen aus dem Silicon Valley als „Stratocracies“, die sich durch folgende Organisationsmerkmale auszeichnen: multiple Rollen und ständige Aufgabenwechsel für die Organisationsmitglieder, häufiger Einsatz von Projektteams bzw. Task Forces, eine starke Betonung der (informellen) Kommunikation, eine geringe Ausprägung von Stabsfunktionen, eine direkte Verbindung der Organisationsspitze mit der Produktion, die Bildung von eigenständigen Geschäftsbereichen, die aber immer nur temporären Charakter besitzen, also jederzeit wieder auflösbar sind, soziale statt formaler Kontrolle, simultan zentrale und dezentrale Entscheidungsfindung mit starker Gewichtung der Implementierung sowie Anreizsysteme, die an den individuellen Bedürfnissen orientiert sind und starkes Gewicht auf nicht-monetäre Komponenten legen. Inhaltlich ähnlich, jedoch etwas abstrakter charakterisiert Van de Ven (1986) die Merkmale einer innovativen Organisation. Das erste von ihm genannte Prinzip ist die Selbstorganisation, das heißt jede Einheit soll unter der Fiktion der Autonomie operieren und Interventionen des Managements sollten minimiert werden. Das zweite Prinzip beinhaltet die Schaffung von redundanten Funktionen, wobei jeder Mitarbeiter über seinen unmittelbaren Aufgabenbereich hinaus auch andere Funktionen beherrschen sollte, um den Blick für das Ganze zu erhalten. Das dritte Prinzip, die sog. „Requisite Variety“, besagt, dass die Komplexität des Systems der Umwelt entsprechen sollte. Als viertes Prinzip nennt Van de Ven die zeitlichen Verknüpfungen. Das System muss beständig transformiert werden, wozu eine Eliminierung, die Ersetzung oder Veränderung von vorhandenen Elementen notwendig ist. Insbesondere sollten kontinuierlich neue Commitments geschaffen und alte Commitments fallen gelassen werden. Die Technologien des Internet haben zu deutlich breiteren Möglichkeiten der Informationsnutzung von Herstellern und Kunden gleichermaßen geführt. Am deutlichsten sind die Auswirkungen bei Informationsgütern wie Zeitungen oder Lexika, bei denen die Fixkosten der erstmaligen Herstellung unverändert hoch, die variablen Kosten der elektronischen Vervielfältigung und Distribution aber gleich null sind (vgl. Shapiro/Varian 1999). Auf Kundenseite ermöglichen die

31 Technologien des Internet bei homogenen Gütern einen praktisch kostenlosen Vergleich von Produktangeboten, entsprechend hohe Markttransparenz und damit einen deutlich intensivierten Preiswettbewerb (vgl. Amit/Zott 2001, S. 495). Die geografische Reichweite der Wettbewerber nimmt durch Electronic Commerce zu, so lange die Transportkosten im Verhältnis zum Produktpreis vernachlässigbar klein sind, und ermöglicht es auch kleinen Anbietern ohne eigene Distributionsinfrastruktur, mit wesentlichen größeren Unternehmen zu konkurrieren (vgl. Harmon/Rosen/Guttmann 2001, S. 4). Für die Unternehmen, die Electronic Business betreiben, besteht die organisatorische Herausforderung zum einen darin, die neuen Technologien geeignet, das heißt effektiv und effizient einzusetzen. So können beispielsweise Kundenbefragungen dazu genutzt werden, entscheidungsrelevante Merkmale des Electronic Commerce-Angebots eines Unternehmens und seiner Wettbewerber aus Kundensicht zu erheben, um daraus dann mit Hilfe formaler Optimierungsverfahren Produktverbesserungen und neue Produkte abzuleiten (vgl. Keeney 1999). Dabei ist auch die interne Akzeptanz der veränderten Arbeitsweise und der neuen Prozesse immer wieder zu prüfen und mittels geeigneter Maßnahmen durchzusetzen. Innovative Technologien und Leistungserstellungsprozesse werden nicht immer von allen Mitarbeitern gerne eingesetzt. Oft stoßen sie auf Desinteresse oder Ablehnung, weil die Mitarbeiter die Technologien nicht verstehen oder fürchten, sich durch ihren Einsatz persönlich schlechter zu stellen (vgl. Fassott 1998, S. 10). An dieser Stelle können entsprechende Motivations- und Incentive-Maßnahmen, wie zum Beispiel Zielvereinbarungen, eingesetzt werden, um die Akzeptanz der technologischen und damit organisatorischen Neuerungen bei den Mitarbeitern zu steigern. Eine weitere Herausforderung für die etablierten Unternehmen besteht darin, eventuell selbst an der Entwicklung neuer Technologien des Electronic Business mitzuwirken, um so (temporäre) technologische Wettbewerbsvorteile erreichen zu können. Unternehmen müssen also entscheiden, ob sie bei den Technologien des Electronic Business Innovatoren, frühe Übernehmer oder eher späte Übernehmer sein wollen. Empirische Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen umso aktiver beim Einsatz und bei der eigenen Entwicklung von

32 Technologien des Electronic Business sind, je innovativer sie auch in allen anderen Aktivitäten sind. Ähnlich förderlich sind die Unterstützung von Aktivitäten des Electronic Business durch das Topmanagement sowie eine technologieund innovationsfreudige Unternehmenskultur (vgl. Teo/Pian 2003, S. 81-82). Bei geeigneter Organisation der elektronischen Informations- und Leistungserstellungsprozesse eines Unternehmens sinken die Transaktionskosten der internen Koordination ebenso wie die der marktlichen Koordination (vgl. Schmid 2000b, S. 188). Um diese Kostensenkungen in Wertsteigerungen des Unternehmens umwandeln zu können, bedarf es jedoch Anpassungen bei der Organisation von Arbeitsabläufen und Entscheidungsstrukturen. Pohl, Litfin und Wilger (2000, S. 216f.) sehen konkret folgende organisatorischen Anpassungsbedarfe von Unternehmen an die Integration von Electronic Business in interne wie auch externe Geschäftsprozesse: (1)

Aufbau bzw. Gestaltung des Unternehmensauftritts im Internet: Bereitstellung von elektronischen Produkt- und Unternehmensinformationen sowie elektronische Interaktion mit Kunden usw.

(2)

Nutzung von Internettechnologien bei der unternehmensinternen Kommunikation: Verbesserung der Informationsbasis zu Technologien, Kunden und Wettbewerbern, Intensivierung von Knowledge-Management und organisationalem Lernen, größere Mitarbeitermotivation durch bessere Mitarbeiterinformation usw.

(3)

Realisierung des Potenzials für Kosteneinsparungen und Zeitgewinne durch den Einsatz von Technologien des Electronic Business bei der Leistungserstellung: kürzere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen, niedrigere Koordinationskosten bei internen Projekten, niedrigere Einkaufskosten usw.

33 2.2

Strategisches Electronic Business-Management in der betriebswirtschaftlichen Forschung

2.2.1 Strategisches Management und Wettbewerbsdynamik Eine hohe Wettbewerbsdynamik und Markttransparenz verlangen vom strategischen Management der Unternehmen eine Verbesserung der Anpassungsund Innovationsfähigkeit (vgl. Bea/Haas 2001, S. 13; Volberda 1998). Diese Anforderung ist im Kern nicht neu. Die Internationalisierung von Märkten durch globale Finanzmärkte, multinationale Unternehmen und Konkurrenz aus Niedriglohnländern hat Unternehmen ebenfalls zu einer erhöhten Anpassungs- und Innovationsfähigkeit gezwungen und innovative Formen der strategischen Steuerung angeregt. Gleichzeitig hat sich in der Literatur zum Strategischen Management aber die Erkenntnis durchgesetzt, dass der gezielten Gestaltung der Unternehmens-Umwelt-Beziehungen im Sinne eines rationalen Optimierungsansatzes komplexitätsbedingte Grenzen gesetzt sind. Im Folgenden soll daher zunächst näher untersucht werden, welche Auswirkungen die durch Electronic Business bewirkte Erhöhung der Wettbewerbsdynamik auf das strategische Management von Unternehmen allgemein hat. Anschließend wird erläutert, wie das strategische Management des Electronic Business selbst ausgestaltet sein kann. Der Prozess des strategischen Managements ist allgemein darauf auszurichten, die Faktoren Zeit, Kosten und Qualität sowie die strategisch relevanten Ressourcen Technologie und Information als strategische Wettbewerbsvorteile zu realisieren. Interne Wertschöpfungsketten sind entsprechend zu definieren sowie strategische Ressourcen effektiv einzubinden. Je schneller und je umfangreicher der Wandel von Technologien und Umfeldbedingungen ist, desto wichtiger werden eine Markt- und Kundenorientierung sowie die Entwicklung von flexibel einsetzbaren internen Ressourcen und Fähigkeiten (Grant 1996, S. 376). Nun unterliegen alle Unternehmen, die im Wettbewerb stehen, einem ständigen Wandel und dem Druck, sich dadurch an veränderte Umweltbedingungen

34 anzupassen. Bei etablierten, großen Unternehmen vermutet man jedoch, dass sie aufgrund ihrer bürokratischen Strukturen langsamer auf Umweltänderungen reagieren können als kleinere Unternehmen. Die Grundannahme des populationsökologischen Ansatzes des strategischen Managements besteht darin, dass insbesondere „alt“-eingesessene, große Organisationen sich aus den folgenden Gründen langsamer verändern als die relevanten Umwelten (vgl. Hannan/Freeman 1977, S. 931f.): (1)

Investitionen in Gebäude, Maschinen und Personal binden das Kapital und begrenzen die Flexibilität.

(2)

Die Entscheidungsträger erhalten nur beschränkte Informationen, neue Informationen sind nicht ohne weiteres verfügbar.

(3)

Jede Art der Veränderung einer Organisation betrifft die Interessen von Akteuren und führt zu Konflikten im sog. politischen Gleichgewicht.

(4)

Ein bestehendes System von Regeln schützt den normativen Zusammenhalt der Organisation. Auch nach außen ist das Unternehmen in ein Legitimations- und Legalgefüge eingebunden.

(5)

Es besteht das Problem der kollektiven Rationalität. Was für ein Unternehmen eine zweckmäßige Anpassungsstrategie ist, ist möglicherweise für ein anderes Unternehmen falsch.

Diese Anpassungsresistenz bzw. strukturelle Trägheit von Organisationen hat aber auch Vorteile. Ohne sie würde eine Organisation nicht über die notwendige Verlässlichkeit und Berechenbarkeit verfügen, um Kunden, Mitarbeiter und Investoren zu einer Transaktionsbeziehung zu motivieren. Der populationsökologische Ansatz legt daher den Schwerpunkt nicht auf die Organisation an sich, sondern auf die Population, also die Mitarbeiter des Unternehmens. Die Vertreter folgen dem ressourcenorientierten Ansatz und stellen die Vermutung auf, dass ein Wandel des Unternehmens nur von innen heraus stattfinden kann. Es wird angenommen, dass in hochdynamischen Umwelten etablierte Unternehmen eine höhere Überlebenswahrscheinlichkeit besitzen als junge

35 Unternehmen, welche zwar vermutlich über eine größere Anpassungsfähigkeit und Flexibilität verfügen, jedoch nicht über genug Vertrauen, Erfahrungspotential der Mitarbeiter und „Standfestigkeit“, um kritische Zeiten und insbesondere einen Wandel überstehen zu können (vgl. zu Knyphausen-Aufseß 1995, S. 146). Eine Reorganisationsphase ist in der Regel mit hohen Risiken verbunden. Etablierte Unternehmen haben die Möglichkeit, mehr Ressourcen und professionelleres Know-how und Erfahrungen einzusetzen. Zwar mag die Wahrscheinlichkeit geringer sein, dass diese Unternehmen ihre Organisationen radikal ändern, wenn sie es aber tun, ist die Erfolgswahrscheinlichkeit größer als bei jungen Unternehmen. Das strategische Management in etablierten Unternehmen muss also darauf ausgerichtet sein, die internen Ressourcen zu mobilisieren und effizient einzusetzen mit dem Ziel, einen geeigneten Anpassungsprozess an die Veränderungen der Unternehmensumwelt anzustoßen. Eine jüngere Forschungsrichtung geht von der Annahme aus, dass es nicht eine Empfehlung für strategisch richtiges Verhalten gibt, sondern dass unterschiedliche Entscheidungsprozess-Typen je nach Situation des Unternehmens erfolgreich sind (vgl. zu den situativen Ansätzen Welge 1987, S. 76ff.; Welge 1985, S. 91ff.). Diese Perspektive betont die Kontingenz, also die Abhängigkeit des Entscheidungsprozesses von der Situation eines Unternehmens. Nimmt man als Situationsvariable die Unternehmensumwelt, steht der sog. Fit (die Stimmigkeit) von Prozess-Typ und Umweltmerkmalen des Unternehmens im Mittelpunkt der Überlegungen. Wegweisend ist hier die Studie von Paine und Anderson (1977), welche Strategieprozesse in Abhängigkeit einer „perzipierten Umweltunsicherheit“ und einer „perzipierten Notwendigkeit des strategischen Wandels“ beschreiben. Relevant für die Ausarbeitungen in der vorliegenden Arbeit ist dabei die Definition des Strategieprozesses vor dem Hintergrund einer hohen Umweltunsicherheit, wie sie im Electronic Business gegeben ist, und einer hohen Notwendigkeit des unternehmerischen Wandels. Dabei stellen Paine und Anderson (1977) fest, dass bei einer hohen bestehenden Umweltunsicherheit grundsätzlich ein inkrementeller Planungs- und Strategieprozess effizienter ist, welcher sich stärker an einem kurzfristigen Zeithorizont

36 orientiert. Desweiteren empfehlen Paine und Anderson (1977) eine hohe Flexibilität und Vielfalt an Möglichkeiten der Anpassung, adaptive und situationsentsprechende Planungsaktivitäten sowie eine Offenheit des Unternehmens gegenüber Veränderungen (vgl. Paine/Anderson 1977, S. 148; ähnlich auch Volberda 1998). Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass Bourgeois und Eisenhardt (1988, S. 826ff.) in ihren Untersuchungen strategische Entscheidungsprozesse für erfolgreiche Unternehmen aufzeigen, welche dem synoptischen Modell entsprechen. Die inkrementelle Strategiesicht von Unternehmen in dynamischen Umwelten wird auch von Fredrickson unterstützt (vgl. Fredrickson/Iaquinto 1989; Fredrickson/Mitchell 1984; Fredrickson 1984).

2.2.2 Strategisches Management des Electronic Business Die großen Nutzenpotenziale des Electronic Business zwingen traditionelle Unternehmen, ihre Strategien neu zu formulieren und sich mit den Chancen und Risiken von Electronic Business-Anwendungen sowie den Auswirkungen auf ihre Branche und das eigene Unternehmen auseinander zu setzen. Im Vergleich zu reinen Internet-Unternehmen besitzen etablierte Unternehmen unter Umständen ein geringeres Verständnis für Technologien, welches sie sukzessive und zielgerichtet aufbauen müssen (vgl. Strauß/Schoder 2000, S. 7). Der effiziente Einsatz von Technologien gehört zu den Kernerfolgsdeterminanten des Electronic Business. Durch den Einsatz von Electronic Businessrespektive Internet-Technologien erhöht sich die Marktransparenz und sinken die Informations- und Wechselkosten der Kunden, weil durch geringere Suchkosten homogene Produkte mit geringerem Preis leichter ermittelt werden können (vgl. Porter 2001, S. 66). Im Rahmen des strategischen Management des Electronic Business sollten etablierte Unternehmen ihre bestehenden Wettbewerbsvorteile, insbesondere ihre Ressourcen und Fähigkeiten nutzen. Hierzu bemerkt Tiwana (2002, S. 34): „Traditional firms moving to the Web frequently face the question of whether and how what they already know can be of business value in this new environment.“ Etablierte Unternehmen verfügen oftmals über ein großes Kun-

37 den-, Produkt- und Markt-Know-how sowie eine gute Kenntnis über die operativen Abläufe im Unternehmen, wie Distributionslogistik, Rechnungsstellung und Kundenservice. Die zentrale Frage ist, inwieweit Wettbewerbsvorteile, die auf besseren Informationen oder besseren Fähigkeiten der Informationsverarbeitung beruhen, gut zu verteidigen sind. Amit und Zott (2001, S. 497) weisen darauf hin, dass informationsbasierte Ressourcen und Fähigkeiten mobiler sind und damit weniger gut gegen Kopien durch Wettbewerber geschützt werden können als andere Ressourcen. Die technologische Innovationsdynamik und die Komplexität von Märkten des Electronic Business üben einen starken Anpassungsdruck auf etablierte Unternehmen aus. Sie werden gezwungen, ihre Vorstellungen über die Konstruktion und das Funktionieren von Unternehmen als „abgeschlossene, integrierte Gebilde“ zu revidieren. Dazu gehört die Neugestaltung der eigenen Wertschöpfungskette und insbesondere die Frage nach Kooperationspartnern. Mitunter wird Electronic Business als der ideale Startpunkt für das Schaffen von „virtuellen Unternehmen“ angesehen (vgl. Krystek/Reppegather 2000). Mit dem Begriff „virtuelles Unternehmen“ werden Netzwerke von rechtlichen selbständigen Unternehmen bezeichnet, die ihre Leistungserstellung kooperativ über das Internet miteinander abstimmen und so nach außen als ein Unternehmen wahrgenommen werden. Während Porter (2001, S. 68) diese Arten von Kooperationen im Electronic Business sehr skeptisch sieht, weil sie schwierig zu steuern seien, bezeichnen andere Autoren virtuelle Strukturen als eine gute organisatorische Antwort etablierter Unternehmen auf Electronic Business (vgl. Picot/Reichwald/Wigand 1996, S. 2 u. 7). Grundsätzlich geht die Theorie des strategischen Management davon aus, dass ein strategisch geführtes Unternehmen erfolgreicher ist als ein nichtstrategisch geführtes Unternehmen (vgl. Welge/Al-Laham 2008). Welge und Al-Laham (2008, S. 5-6) stellen jedoch auch fest, dass bei zunehmender Wettbewerbsdynamik -

Größe und Marktanteil eines Unternehmens keine Garanten für langfristigen Erfolg sind,

38 -

-

-

Kernfähigkeiten, die zu einem Zeitpunkt den strategischen Erfolg eines Unternehmens begründen, im Zeitablauf ihre Relevanz verlieren, junge, stark wachsende Märkte ihre Spielregeln in dynamischen Sprüngen verändern und der strategische Erfolg eines Unternehmens in Zukunft weniger von seinen gegenwärtigen Produkten abhängen wird als vielmehr von seiner Fähigkeit, die Märkte der Zukunft zu besetzen.

Die Bedeutung des strategischen Managements und der strategischen Planung für den langfristigen Erfolg von Unternehmen ist sowohl in der betriebswirtschaftlichen Forschung als auch in der Unternehmenspraxis weitgehend anerkannt (vgl. insbesondere Al-Laham 1997 und Welge/Al-Laham 2008). Für die zunehmende Bedeutung des strategischen Denkens können zwei interdependente Ursachenbereiche identifiziert werden (Al-Laham 1997, S. 1): erstens unternehmensexterne Veränderungen, wie Sättigungs- oder Schrumpfungsproduktmärkte in Westeuropa, Diversifikation und Internationalisierung, Globalisierung, Verschärfung des Wettbewerbs, zunehmende Kundenorientierung sowie die Zusammenarbeit von Unternehmen auf strategischer Ebene („virtuelle Unternehmensnetzwerke“), und zweitens unternehmensinterne Veränderungen, wie zunehmender Kostendruck, Prozessorientierung, Konzentration auf Kernkompetenzen, prozessorientierte Organisation usw. Die Studie von Al-Laham (1997) konzentriert sich vor allem auf die Frage, wie Strategieprozesse zu steuern und zu organisieren sind, um erfolgreich zu sein. Grundlegendes Fazit der Studie ist, dass eine konsistente Organisationsstruktur des Strategieprozesses erforderlich ist, damit der Strategieprozess effizient und eben auch erfolgreich ist. Al-Laham verweist dabei auf die einzelnen Phasen des Strategieprozesses, wie die Phase der Zielplanung, die Phase der strategischen Analyse, die Phase der Strategieformulierung und – bewertung sowie die Phase der Strategieimplementierung (vgl. Al-Laham 1997, S. 246, Welge/Al-Laham 2008, S. 180). Sämtliche Phasen beschreiben in ihrer Gesamtheit den Prozess des strategi-

39 schen Management und werden in der vorliegenden Arbeit ebenfalls als theoretische Grundlage heran gezogen (vgl. insbesondere Welge/Al-Laham 2008, S. 183f.). Die Phase der Zielbildung betrifft die Entwicklung einer Unternehmenspolitik, eines Leitbildes sowie der strategischen Zielsetzungen. Die Phase der strategischen Analyse beinhaltet die Unternehmens- und Umweltanalyse sowie die Prognose und Frühaufklärung. Im Rahmen der Phase der Strategieformulierung geht es um die Formulierung, Bewertung und Auswahl von Strategien. Die Phase der Strategieumsetzung umfasst Lern- und Veränderungsprozesse, welche eine Rückkopplung zu den vorherigen Phasen durch Kontrolle der Zielerreichung und gegebenenfalls Anpassung einzelner Phasenelemente bewirken. Empirischen Untersuchungen zufolge ist die Implementierung von Strategien deutlich schwieriger als die zuvor ablaufenden Phasen der Planung und Formulierung geeigneter Strategien: „Strategy [...] was easy; implementation was the hard part.“ (Prahalad/Hamel 1994, S. 5). Die Kommunikation bei Umsetzungsmaßnahmen spielt eine besondere Rolle ebenso wie die Erlangung der Akzeptanz bei den Mitarbeitern. Man bezeichnet eine gescheiterte Implementierung von formulierten Strategien auch als „implementation gap“ des strategischen Managements (Wilson 1994, S. 14). Dies wird auch damit begründet, dass Strategien von Hierarchieebenen unterhalb des Vorstands blockiert werden bzw. dort „versanden“ (Kolks 1990, S. 1) und Widerstände gegenüber neuen Strategien den erforderlichen Wandel verhindern (Kreikebaum 1997, S. 147 ff.). In den letzten Jahren steigt das Interesse an der Lösung des Implementierungsproblems deutlich (vgl. Knyphausen-Aufseß 1995, S. 27) und zunehmend mehr empirische Studien versuchen, Misserfolge bei der Strategieumsetzung zu erklären (vgl. Al-Laham 1997, S. 2). Strategisches Management bedeutet also mehr als „nur“ die langfristige Positionierung des bestehenden Produktprogramms eines Unternehmens. Es gilt, mit einem Blick in die Zukunft die zentrale Frage zu beantworten, wie der Bestand und der Erfolg des Unternehmens dauerhaft gesichert werden kann. Dazu reicht es nicht aus, den bestehenden Erfolg oder Misserfolg zugrunde zu legen, es müssen vielmehr kontinuierlich neue Strategiekonzepte gesucht

40 werden, mit denen frühzeitig die Spielregeln des zukünftigen Wettbewerbs zum eigenen Vorteil umgewandelt werden können. An dieser Stelle sei auf eine Forschungsperspektive in der Theorie des strategischen Management verwiesen, welche sich vor dem Hintergrund der sich schnell ändernden, dynamischen Wettbewerbsbedingungen in jüngerer Zeit formiert, nämlich die sog. „strategy as practice-perspective“ (vgl. Hendry 2000, Jarzabkowski 2005, Johnson/Langley/Melin/Whittington 2007 u.a.). Der Ansatz bezieht sich in erster Linie auf die Aktivitäten und Handlungen der Organisationsmitglieder und insbesondere der Manager bei der Gestaltung und Umsetzung von Strategien. Damit folgt der Ansatz dem sog. „activity-based approach“. Ziel ist es, über eine Erforschung der Managementpraxis neue Erkenntnisse über die angewandten Konzepte des strategischen Management zu erzielen und damit ebenfalls zu einer dynamischeren Sichtweise von Strategien und Strategieprozessen zu gelangen (vgl. Hendry 2000, S. 955, Whittington 2006, Johnson/Melin/Whittington 2007) Hinsichtlich der Definition eines strategischen E-Business-Management liefern Macharzina und Wolf (2005) eine konkrete Definition. Demnach betrifft das „eManagement“ „die Handhabung von elektronischen Geschäftsmodellen und die Planung, Gestaltung und Steuerung von elektronischen Geschäftsprozessen in elektronischen Märkten“ (Macharzina/Wolf 2005, S. 890). Analog zu den obigen Ausführungen kann der Prozess des strategischen Electronic Business-Management ebenfalls in Phasen eingeteilt werden. Abbildung 2-3 veranschaulicht die Phasen eines strategischen Electronic BusinessManagement im Unternehmen (vgl. Strauss/Schoder 2002). Dabei handelt es sich um ein idealtypisches Phasenmodell, welches vor allem die zielgerichtete Transformation eines etablierten Unternehmens in ein E-BusinessUnternehmen bzw. ein zunehmend vernetztes Unternehmen darstellt.

41 Vision und Grundlagen

Strategieentwicklung

Technologie- / Prozesslösungen

-Entwicklung eines gemeinsamen Verständnisses für Electronic Business

-Entwicklung einer strategischen Richtung für EBusiness

-Definition von Systemanforderungen, Managementansatz, Methoden und Hilfsmitteln

-Umsetzung der Geschäftsprozessänderungen

-Grobplanung der Einsatzbereiche für Electronic BusinessAnwendungen

-Untersuchung von Kundenbedürfnissen und Wettbewerbsumfeld

-Prozessanalyse

-Organisationsveränderungen

-Vorstellungen über mögliche GeschäftsModelle

-Analyse der Kernkompetenzen

-Definition der EckPunkte einer E-Business-Vision

-strategische Lückenanalyse

Implementierung

-Trainingskonzepte

-E-BusinessProjektmanagement

-Detaillierter E-Business-Projektplan

-Erstellung eines Businessplans

Abbildung 2-3: Modell der Phasen eines strategischen E-Business-Management (Quelle: in Anlehnung an Strauss/Schoder 2002, S. 53).

Strauss und Schoder (2002, S. 17f.) definieren das E-Business-Management als eine Integrationsaufgabe, worunter sie die Integration von informationstechnischen und ökonomischen Aspekten im Unternehmen verstehen. Dabei sehen sie sämtliche klassischen betriebswirtschaftlichen Funktionsbereiche und überbetrieblichen Geschäfts- und Wertschöpfungsprozesse als Bezugspunkte des strategischen Integrations- und E-Business-Managements. Grundlage für die strategische Planung und Umsetzung von E-Business im Unternehmen ist die Entwicklung eines unternehmensweiten Verständnisses für Electronic Business an sich. Dabei ist auch die bisherige Unternehmensentwicklung in Betracht zu ziehen. Es ist eine Vorstellung darüber zu entwickeln, in welchen Bereichen es zu einem verstärkten Einsatz internetbasierender und vernetzter Technologien kommen soll. Auch ist zu prüfen, welche möglichen innovativen und technologiebasierten Geschäftsmodelle eingesetzt werden können. Im Rahmen der Strategieentwicklung gilt es, eine geeignete E-

42 Business-Strategie für das Unternehmen zu definieren. Dabei sind Kundenbedürfnisse und Wettbewerbsanforderungen zu berücksichtigen. Darüber hinaus ist das Ergebnis einer Stärken-Schwächen-Analyse des eigenen Unternehmens einzubeziehen. Optimalerweise wird ein Businessplan zur Förderung der Vernetzung und Integration des Unternehmens aufgestellt. Nach den Phasen der Vision und Strategieplanung folgt die Phase der Technologie- und Prozesslösungen. Hierbei ist die umfassende Analyse von bestehenden Prozessen und Prozesspotenzialen zentral. Der E-BusinessMaßnahmenplan wird bis auf Projektebene detailliert. In der den strategischen Managementprozess abschließenden Phase der Umsetzung steht vor allem ein effizientes und effektives E-Business-Projektmanagement im Vordergrund, um Geschäftsprozesse aus- bzw. neu zu gestalten und Organisationsänderungen und -anpassungen möglichst zügig und konform durchzuführen. Schließlich erfolgen Rückkopplungs-, Feedback- und Überarbeitungsvorgänge zwischen den einzelnen Phasen. Wirtz (2001) empfiehlt die Formulierung einer E-Business-Strategie ebenfalls, da vor dem Hintergrund externer Wettbewerber und interner Kernkompetenzen im Electronic Business Chancen und Risiken erkannt werden können und verhindert werden kann, dass willkürlich unterschiedliche Electronic Business Projekte durchgeführt werden, die möglicherweise nicht zusammenpassen. Darüber hinaus bündelt eine E-Business-Strategie den Einsatz vorhandener, meist knapper Mittel und hilft, die Electronic Business Aktivitäten auf die Unternehmensstrategie abzustimmen. Die Konzeption und Formulierung einer Electronic Business Strategie kann sich auf mehrere Ebenen beziehen (vgl. Wirtz 2001, S. 183ff.): (1) die Ebene des Unternehmens durch Einbindung der E-Business-Strategie in die Strategie des Gesamtunternehmens, z.B. die Entscheidung, dass Electronic Business sämtliche Prozesse auf der Beschaffungs- und Vertriebsseite sowie im internen Bereich unterstützen soll, (2) die Ebene der Geschäftsfelder durch Einbindung der E-Business-Strategie in die Geschäftsfeldstrategien, welche sich auf abgrenzbare Produkt- und/oder Marktbereiche beziehen, z. B. die Entscheidung, dass der Verkauf bestimmter Produkte durch Electronic Business unterstützt werden soll, (3) die Ebene der

43 Funktionsbereiche durch Einbindung der E-Business-Strategie in die Strategien für einzelne Funktionsbereiche des Unternehmens, z. B. die Entscheidung, dass Electronic Business im Unternehmen ausschließlich beschaffungsseitig eingesetzt werden soll, und (4) die Ebene der Geschäftsbeziehungen durch Einbindung der E-Business-Strategie in die Entwicklung von Strategien für Geschäftsbeziehungen. Eggers und Hoppen (2001) zeigen in ähnlicher Weise die Facetten eines Electronic Business-Managements anhand der verschiedenen Bezugsebenen im Unternehmen auf, wie in Abbildung 2-4 dargestellt.

Normatives Management

Unternehmenspolitik Visionen, Grundziele, Kultur, Ethik

Strategisches Management

Teilprozesse des Managements Planung, Organisation, Führung, Controlling, Change Management

E-BusinessManagement i.e.S.

Geschäftsmodell- / Wertketten-Management Vision, Strategie, Kompetenz, Organisation, Operation

TechnologieManagement

Reichweite eines strategieorientierten E-BusinessProjektmanagements

Infrastruktur, Hardware / Software Netze, Basistechnologien, Datenbanken, Applikationen

Abbildung 2-4: Ebenen eines Electronic Business-Managements (Quelle: in Anlehnung an Eggers/Hoppen 2001, S. 7).

Strauss und Schoder (2002, S. 55f.) definieren die verschiedenen strategischen Schwerpunkte einer E-Business-Strategie. Dabei unterscheiden sie zwischen einer externen und einer internen Orientierung sowie zwischen den

44 Zielsetzungen Wachstum und Effizienzsteigerung. Die Darstellung ist ein guter Ausgangspunkt für die vorliegende Untersuchung (vgl. Abbildung 2-5). Das strategische Management des Electronic Business beinhaltet also das Management von Teilprozessen wie Planung, Organisation, Führung, Controlling und Change Management im Rahmen des gesamten E-BusinessManagements. Das Strategische Management von Electronic Business fokussiert jedoch im engeren Sinne die Formulierung einer geeigneten Strategie bzw. Vision und betrachtet sowohl die Aufbau- wie auch die Ablauforganisation. Eine enge Verbindung besteht dabei zum Technologiemanagement. In der vorliegenden Arbeit soll unter dem strategischen E-Business-Management in erster Linie die ressourcenorientierte Planung, Steuerung und Kontrolle des Einsatzes von internetbasierten Anwendungen und vernetzten Informationsund Kommunikationstechnologien verstanden werden. Abschließend zu Kapitel 2 sei auf ein Zitat von John Chambers, CEO von Cisco Systems, verwiesen, der die strategischen Herausforderungen im Electronic Business präzise und kurz auf einen Punkt bringt und den hohen Handlungsbedarf insbesondere von etablierten Unternehmen betont: „E-Business or out of business“.

Externe Orientierung

Interne Orientierung

Ziel: Wachstum

1. Nutzung u.a. des InternetWachstums, um neue Kunden, Inhalte, Produkte, Services und Geschäftsfelder aufzubauen

3. Förderung einer kontinuierlichen Weiterbildung (Innovation) durch verstäkrte interne, gruppenübergreifende Zusammenarbeit

Ziel: Effizienzsteigerung

2. Aufbau engerer Beziehungen mit 4. Verbesserung der internen bestehenden Kundensegmenten, Prozesse und Strukturen durch Lieferanten, externen Dienstleistern Nutzung von Internet-Technolgie und Distributionskanälen

Abbildung 2-5: Strategischer Fokus der E-Business-Strategie (Quelle: Strauss/Schoder 2002, S. 55).

45

3

Theoretische Fundierung der Dynamic Capabilities

3.1

Der ressourcenorientierte Ansatz („resource-based view“) als Vorläufer der Theorie der Dynamic Capabilities

3.1.1 Konzeptioneller Bezugsrahmen des ressourcenorientierten Ansatzes Das zentrale Ziel des strategischen Management besteht in der Beantwortung der Frage, warum einige Unternehmen in einer Branche erfolgreich sind und andere nicht (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 43). Erfolgreich ist ein Unternehmen dann, wenn es dauerhaft strategische Wettbewerbsvorteile gegenüber seinen Mitwettbewerbern erzielen kann. In der Forschung zum strategischen Management wurde eine Vielzahl von Theorieansätzen entwickelt, welche die Quellen für strategische Wettbewerbsvorteile zu erklären versuchen.3 In den 80er Jahren des letzten Jahrhunderts wurde der Wettbewerbserfolg eines Unternehmens vorrangig auf seine geschäftsfeldspezifische Positionierung in der jeweiligen Branche zurückgeführt, so dass im Zentrum der strategischen Analyse externe Tatbestände wie Markt und Branchenstruktur standen (vgl. Porter 1980). Seit Beginn der 1990er Jahre hat der ressourcenorientierte Ansatz4 an Bedeutung gewonnen (vgl. Wernerfelt 1984, Prahalad/Hamel 1990, Peteraf 1993, Barney 1997, Nolte 1998, Welge/Al-Laham 2008, S. 84ff. u.a.). Das Unternehmen wird als ein Portfolio einzigartiger, strategisch relevanter Ressourcen verstanden (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 84). Wettbewerbsvorteile werden dabei in erster Linie durch die Analyse der unternehmensspezifischen Ressourcen erklärt. Aus einer internen Analyse der Ressourcen eines Unternehmens sollen entsprechende Wettbewerbsstrategien abgeleitet werden, welche Wettbewerbsvorteile und damit einen Beitrag zum Unternehmenserfolg 3

4

Einen gelungenen Überblick über die Entwicklung der verschiedenen Strömungen in der Theorie des strategischen Management geben Davenport/Leipold/Voelpel 2006, S. 69. In der wissenschaftlichen anglo-amerikanischen Literatur wird der Begriff „resourcebased view“ verwendet. Im deutschen Sprachraum werden die Begriffe ressourcenorientierter bzw. ressourcenbasierter Ansatz oder Ansatz der Erfolgspotenzialorientierung verwendet.

46 bewirken. Wegbereiter auf dem Feld des ressourcenbasierten Ansatzes ist ein Buch von Penrose (1959), die die „Einzigartigkeit“ eines Unternehmens eben nicht durch seine Stellung am Produktmarkt, sondern durch die Qualität seiner Ressourcen erklärt. Die Diskussion der Ressourcenorientierung der strategischen Unternehmensführung hat weitreichende Konsequenzen für die bisher geltende Theorie des strategischen Managements (vgl. Knyphausen-Aufseß 1993, S. 36-43, Wolf 2005, S. 412ff.). Erstens verwischt die bestehende Unterscheidung zwischen Unternehmens- und Geschäftsbereichsebene. Aus dem Blickwinkel des ressourcenorientierten Ansatzes sind es nicht die Geschäftsbereiche eines Unternehmens als solche, welche echte Wettbewerbsvorteile generieren können, sondern vielmehr sind es der Einsatz und die Kombinationen bestimmter, unternehmensspezifischer Ressourcen, Fähigkeiten und Kernkompetenzen, die in der gesamten Organisation vorhanden sind, welche die Gewinnung dauerhafter Wettbewerbsvorteile möglich machen. Das bedeutet, dass die Unterscheidung zwischen Unternehmensstrategie und Geschäftsbereichsstrategie an Bedeutung verliert (vgl. Knyphausen-Aufseß 1995, S. 37). Darüber hinaus wird die traditionelle Unterscheidung zwischen Strategieinhalt und Strategieprozess hinfällig und verfließt zu einem ganzen. Die Beherrschung von Prozessen ist diejenige Fähigkeit, welche den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens ausmacht und der Implementierung von strategischen Entscheidungen dient: „The dichotomy of content and process, however useful for pedagogy, is misleading if not useless for practice and research“ (Schendel 1992, S. 4; vgl. auch Pettigrew 1992, S. 6). Die auf die Harvard-Schule (vgl. Learned/Christensen/Andrews/Guth 1965, Andrews 1980, Porter 1980) zurückzuführende Unterscheidung und Reihenfolge von Strategieformulierung und Strategieimplementierung verwischt bei einer ressourcenorientierten Sichtweise deutlich. Die Strategieimplementierung besitzt aus der Sicht der Vertreter des ressourcenorientierten Ansatzes eher den Charakter eines evolutionären Prozesses, der unter Umständen die ursprünglich avisierte Ausgangskonzeption, also die formulierte Strategie, verändert. Das von Mintzberg (1990, S. 184) formulierte Postulat: „Think first,

47 then do.“ kehrt sich vor dem Hintergrund der Ressourcenorientierung nahezu um. Starbuck (1985, S. 39) empfiehlt ein „Acting first and thinking later!“. An dieser Stelle sei auf den engen Bezug des strategischen Managements zu Fragen der Organisation verwiesen. Das klassische Hierarchiemodell der Organisation, bei dem alles Wissen an der Spitze zusammen fließt, löst sich auf und wird durch Theorien zum organisationalen Lernen und zur lernenden Organisation ersetzt (vgl. Knyphausen-Aufseß 1995, S. 38-39). Mit den Veränderungen des Paradigmas der Theorie des strategischen Managements ändern sich zwingend auch die Grundsätze der Organisation von Unternehmen. Ordnet man den ressourcenorientierten Ansatz in den Bezugsrahmen der traditionellen ökonomischen Theorien ein, so stellt man einen maßgeblichen Einfluss der Industrial Organization-Theorie, der Transaktionskostentheorie und der Evolutionstheorien auf die Entwicklung des ressourcenorientierten Ansatzes fest (vgl. Abbildung 3-1). Die Industrial Organization-Theorie, die für das marktorientierte Strategieverständnis zentral ist, gilt für den ressourcenorientierten Ansatz insofern, als ein Unternehmen seine Ressourcen so einsetzen muss, dass sich am Markt eine wettbewerbsfähige Positionierung ergibt. Die Transaktionskostentheorie hat darauf hingewiesen, dass Märkte nicht kostenlos funktionieren bzw. unvollkommen sind. Das ist auch eine zentrale Annahme für den ressourcenorientierten Ansatz. Bestimmte Ressourcen haben deswegen einen strategischen Wert für Unternehmen, weil sie nicht frei an Märkten verfügbar, nicht kopierbar und nicht substituierbar sind. Evolutionstheoretische Ansätze fragen nach den Ursachen von Veränderungen der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Ihre Ursprünge beziehen sie dabei aus Konzepten der Biologie. Nelson und Winter (1982) stellen einen Bezug zwischen Unternehmensstrategien und Evolutionsökonomie her, indem sie den strategischen Veränderungsprozess mit dem biologischen Konzept der Mutation vergleichen. Als Träger historisch bedingter Wissensbasen, sog. pfadabhängige Wissensbasen (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 881), können Unternehmen als „Vererber“ bezeichnet werden, wenn sie sich durch veränderten Ressourceneinsatz an veränderte Umwelten anpassen, auch wenn sie

48 keine Nachkommen im eigentlichen Foss/Knudsen/Montgomery 1995, S. 5f.).

Sinne

erzeugen

(vgl.

Abbildung 3-1: Einordnung des ressourcenorientierten Ansatzes in das Gefüge traditioneller ökonomischer Theorien (Quelle: in Anlehnung an Foss/Knudsen/Montgomery 1995, S. 1-2).

3.1.2 Ökonomische Theoreme des ressourcenorientierten Ansatzes Der ressourcenorientierte Ansatz geht davon aus, dass die Wettbewerbsvorteile eines Unternehmens durch die Qualität seiner internen Ressourcen erklärt werden können. „[…] the resource based view of the firm […] suggests rents are owed to the internal structure of assets within the firm.“ (vgl. Schendel 1996b, S. 3). Es gelten zwei Kernannahmen für die Argumentationslogik

49 des ressourcenorientierten Ansatzes (vgl. Foss 1997, S. 4): Erstens gilt die Annahme, dass systematische und empirisch beobachtbare Unterschiede in den Ressourcenausstattungen von Unternehmen bestehen (Ressourcenheterogenität). Zweitens wird angenommen, dass aufgrund eingeschränkter Mobilität und aufgrund von Knappheit der zugrunde liegenden Ressourcen diese Heterogenität im Zeitablauf relativ stabil ist (vgl. auch Wolf 2005, S. 418). Die beiden Annahmen führen zur Basishypothese des ressourcenorientierten Ansatzes, nämlich dass Unternehmen über strategische Ressourcen verfügen, deren „produktive Nutzung zur Realisierung dauerhafter Wettbewerbsvorteile führt, die sich schließlich in einem überdurchschnittlichen ökonomischen Erfolg niederschlagen“ (Welge/Al-Laham 2008, S. 85). In der Literatur werden vier Basistheoreme bzw. ökonomische Theoreme zur Absicherung und Nutzbarmachung strategisch relevanter Ressourcen beschrieben, welche allesamt gleichzeitig erfüllt sein müssen, damit ein dauerhafter Wettbewerbsvorteil entstehen kann (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 87ff.). Abbildung 3-2 stellt die Basistheoreme graphisch dar, welche im folgenden kurz beschrieben werden.

(1) Ressourcenheterogenität („Heterogeneity“) Die erste Prämisse betrifft die Ressourcenheterogenität von Unternehmen, welche die Quelle für Wettbewerbsvorteile bildet. Das Merkmal der Ressourcenheterogenität bringt zum Ausdruck, dass jedes Unternehmen eine besondere Ausstattung an Ressourcen aufweist, die sich in anderen Unternehmen so nicht findet (vgl. Wolf 2005, S. 418). Die Ressourcenausstattung ist dabei im Laufe eines langen Evolutionsprozesses historisch gewachsen (vgl. Wolf 2005, S. 419). Rumelt konzeptionalisiert die Unternehmensheterogenität auch als Ergebnis von Entrepreneurship (vgl. Rumelt 1984). Als Quellen für potentielle Gewinne durch Ressourcenheterogenität nennt er den technologischen Wandel, die Veränderung von Konsumentenbedürfnissen und den Wandel staatlicher Regulierung im Zeitablauf. Als Mechanismen zur Schaffung von

50 Ressourcenheterogenität (sog. „isolating mechanisms“) nennt Rumelt die Unsicherheiten über kausale Zusammenhänge und Wirkungen von Ressourcenkombinationen sowie die Existenz einzigartiger Ressourcen wie Patente, Unternehmensimage oder spezielle Informationen (vgl. Rumelt 1984, S. 566).

Ex post limits to competition

Heterogeneity

Rents (monopoly or ricardian)

Rents substained due to competition

Competitive Advantage Rents substained within the firm

Imperfect Mobility

Rents not offset by costs

Ex ante limits to Excompetition

Abbildung 3-2: Basistheoreme des ressourcenorientierten Ansatzes des strategischen Management (Quelle: Welge/Al-Laham 2008).

(2) Immobilität („Imperfect mobility“) Strategische Ressourcen, welche zu erhöhten Wettbewerbsgewinnen führen, sind durch ein hohes Ausmaß an Immobilität gekennzeichnet. Dies betrifft die Annahme der eingeschränkten bzw. nicht vorhandenen Handelbarkeit von strategischen Ressourcen auf den Faktormärkten. Besitzt ein Unternehmen strategische Ressourcen mit geringem Mobilitätspotential, kann es aus der stabilen Ressourcenbasis dauerhaft Gewinne und Wettbewerbsvorteile erzielen. Die eingeschränkte Handelbarkeit unternehmensspezifischer Ressourcen

51 resultiert einerseits aus der Annahme, dass bestimmte Ressourcen, wie zum Beispiel das Unternehmensimage oder eine innovationsfördernde Unternehmenskultur, außerhalb ihres angestammten Verwendungszweckes ihren Wert vollständig verlieren würden (vgl. Rasche 1994, S. 82-85 und Welge/Al-Laham 2008, S. 90f.). Der Aufbau dieser Ressourcen kann also nur intern stattfinden. Des weiteren kann eine eingeschränkte Handelbarkeit auch aus zu hohen Transaktionskosten resultieren, was durch die Spezifität einer strategischen Ressource und ihren Grad der organisatorischen Einbindung im Unternehmen bestimmt ist. Der spezifische Wert einer strategischen Ressource kann sich damit erst aus dem Zusammenspiel mit anderen, komplementären Ressourcen entwickeln (vgl. auch Teece 1996).

(3) Ex-ante Wettbewerbsbeschränkungen („Ex ante limits to competition“) Grundsätzlich sind Ressourcen auf Märkten handelbar (vgl. Barney 1996). Auf vollkommenen Märkten würde der Preis einer Ressource den erwarteten Erträgen aus der Nutzung der Ressource entsprechen. So kann jedes Unternehmen, welches Ressourcen auf dem Markt erwirbt, aber nur „normale“ Gewinne machen. „Supranormale“ Gewinne und damit Wettbewerbsvorteile entstehen dann, wenn bei den Marktteilnehmern unterschiedliche Erwartungen über den strategischen Wert einer Ressource bestehen und der Marktpreis einer Ressource aus Sicht des erwerbenden Unternehmens geringer als ihr tatsächlicher Wert ist: „Nur unvollkommene bzw. nicht-existente Faktormärkte erklären die strategische Relevanz von Ressourcen.“ (Welge/Al-Laham 2008, S. 90f.; vgl. auch Dierickx/Cool 1989). Barney entwirft in diesem Zusammenhang das Konzept der „strategic factor markets“ und stellt die Annahme auf, dass die Unvollkommenheit der Beschaffungsmärkte für strategische Ressourcen eine wesentliche Determinante eines zu erzielenden Wettbewerbsvorteils darstellt (vgl. Barney 1996). Ein wesentlicher Grund für unvollständige strategische Faktormärkte sind Informationsasymmetrien zwischen dem Käufer und dem Verkäufer einer Res-

52 source, welche vom Käufer ausgeschöpft werden können (vgl. Rumelt 1987, S. 142ff. und Barney 1996). Wettbewerbsvorteile entstehen, wenn der Käufer einer strategisch relevanten Ressource einen Informationsvorsprung über den tatsächlichen Wert, respektive das Gewinnpotenzial einer Ressource gegenüber dem Verkäufer hat (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 91). Bestehende Informationsdefizite über den Wert einer Ressource können durch interne oder externe Beschaffung von Informationen geschmälert oder beseitigt werden, z.B. durch Umwelt- und Unternehmensanalysen. In diesem Rahmen stehen die Analyse der Erfolgspotenziale und der Wertkettenaktivitäten des Unternehmens im Vordergrund. Unternehmensinterne Erfolgspotenziale sind für Wettbewerber in der Regel sehr intransparent, komplex, schwer kodifizierbar und fragmentarisch (vgl. Rasche 1994, S. 37f.). Mittels der Prämisse der unvollkommenen strategischen Faktormärkte kann erklärt werden, warum Unternehmen im Zeitablauf heterogene Ressourcenausstattungen aufbauen und warum bestimmte Unternehmen über eine „wertvollere“ Ressourcenausstattung verfügen als andere und damit größere Wettbewerbserfolge erzielen (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 91).

(4) Ex-post Wettbewerbsbeschränkungen („Ex post limits to competition“) Das vierte und letzte Basistheorem des ressourcenorientierten Ansatzes gibt Antwort auf die zentrale Fragestellung, nämlich wieso eine erworbene Heterogenität der Ressourcenausstattung aufrechterhalten werden kann und damit Wettbewerbsvorteile dauerhaft erzielt werden können (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 92f.). Dies liegt zum einen an der Prämisse der begrenzten Substituierbarkeit strategisch relevanter Ressourcen. Je stärker die eigenen Ressourcen vor den Substituten der Konkurrenz geschützt sind, desto höher ist ihr strategisches Potential. Strategische Ressourcen können dabei durch alternative Ressourcenkonfigurationen der Konkurrenz substituiert werden. Darüber hinaus besteht auch die Gefahr der Substitution durch Erosion (Wandel) im

53 Zeitablauf, insbesondere bei technologiebasierten strategischen Ressourcen, welche einem stetigen technologischen Wandel unterliegen. Eine weitere Prämisse betrifft die begrenzte Imitierbarkeit strategisch relevanter Ressourcen bzw. Ressourcenbündel. Der Grad der Imitierbarkeit wird dabei durch eine Reihe von Kriterien bestimmt. Dies können Unsicherheitsfaktoren (Konzept der sog. „causal ambiguity“) sein, das heißt Unsicherheiten über die Kausalstruktur und Wirkungsmechanismen der Ressourcen, die zur begrenzten Imitierbarkeit durch die Konkurrenz führen (vgl. Lipman/Rumelt 1982). Hierzu zählen auch Wissensdefizite, welche durch die häufig fehlende Beobachtbarkeit „von außen“ entstehen. Mitunter ist auch der Einfluss einzelner Ressourcen auf den Wettbewerbserfolg nicht separierbar. Wettbewerber können erfolgsinduzierte Ressourcenpotentiale und –kombinationen nicht eindeutig identifizieren und nachahmen. Dierickx und Cool (1989) konzipieren eine dynamischere Sichtweise, indem sie die Prozesse der Ressourcenakkumulation fokussieren. Dabei sind es die historischen Gegebenheiten, welche einzigartig, nicht reproduzierbar und auch nicht imitierbar sind („path dependency“) und zur Heterogenität der Ressourcenbasis führen. Diese Pfadabhängigkeiten prägen und bedingen die zukünftige strategische Entwicklung eines Unternehmens (vgl. Rasche 1994, S. 71 und Dosi/Teece/Chytry 1998, S. 20). Auch das über Jahrzehnte akkumulierte Wissen eines Unternehmens lässt sich nicht ohne weiteres von konkurrierenden Unternehmen kopieren (vgl. Rasche 1994, S. 70). Die Investitionsentscheidungen der Vergangenheit sind also maßgeblich für die strategische Zukunft eines Unternehmens und können als irreversibel angesehen werden. Sie repräsentieren eine Art „Commitment“, indem sie jedes Unternehmen auf seinen ureigenen strategischen Pfad verpflichten. Die Gefahr der Imitation der Ressourcenbasis durch die Konkurrenz wird durch historisch bedingte Akkumulations- und Lernprozesse geschmälert (vgl. auch Welge/Al-Laham 2008, S. 93). Der potenzielle strategische Erfolgsbeitrags einer Ressource lässt sich also anhand des Grades einer möglichen Imitierbarkeit darstellen. Je mehr sich die Ressource vor Imitationsversuchen der Konkurrenz schützen lässt, desto höher ist ihr strategisches Potenzial. Der Grad der Imitierbarkeit bestimmt sich

54 dabei durch zeitbasierte Kriterien, wie die unternehmensindividuelle Entwicklung in der Vergangenheit, die Interdependenz der Ressourcen und die Unsicherheit über Wirkungszusammenhänge (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 89 sowie auch u.a. Lippman/Rumelt 1982, Dierickx/Cool 1990, Reed/DeFillippi 1990, Rasche 1994, Barney 1997).

3.1.3 Definitionen des Ressourcenbegriffs Im umgangssprachlichen Sinne sind Ressourcen Mittel, die in die Produktion von Gütern und Dienstleistungen eingehen. In der betriebswirtschaftlichen Literatur wurden eine Reihe recht uneinheitlicher Definitionen und Interpretationen des Ressourcenbegriffs erarbeitet. Barney (1991, S. 101) definiert Ressourcen umfassend als „all assets, capabilities, organizational processes, firm attributes, information, knowledge etc. controlled by a firm that enable the firm to conceive of and implement strategies that improve its efficiency and effectiveness (...).” Eisenhardt und Martin (2000, S. 1107) definieren Ressourcen als “those specific physical (e.g., specialised equipment, geographic location), human (e.g., expertise in chemistry), and organizational (e.g., superior sales force) assets that can be used to implement value-creating strategies.” Diesen Definitionen folgend lassen sich drei Kategorien von Ressourcen unterscheiden (vgl. auch Welge/Al-Laham 2008, S. 85): (1) physische Ressourcen, welche die Anlagenausstattung eines Unternehmens wie Gebäude, Maschinen usw. umfassen, (2) Humankapitalbezogene Ressourcen, welche das Wissen, die Erfahrungen und die Fähigkeiten der Mitarbeiter und Führungskräfte betreffen, und (3) organisationale Ressourcen, welche u. a. Planungs-, Anreiz-, Kontrollsysteme, Informations- und Kommunikationssysteme und die Organisationsstruktur beinhalten (vgl. Barney 1991). Grant (1991) spricht sogar von sechs Kategorien von Unternehmensressourcen: finanzielle, physische, Human-, technologische, Reputations- und organisationale Ressourcen. Eine weitere Unterteilung des Ressourcenbegriffs gibt Wernerfelt (1985, S. 172 ff.). Er systematisiert unternehmensbezogene Ressourcen in „fixed longrun capacity (fixed assets)“, „practically unlimited capacity (blueprints)“ und

55 „limited short-run, but unlimited long-run capacity (cultures)“. Eine weitere häufig in der Literatur genannte Klassifikation (vgl. z.B. Collis/Montgomery 1995, S. 123) ist die in materielle (tangible, visible) und immaterielle (intagible, invisible) Ressourcen. Im Zentrum der Betrachtungen des ressourcenorientierten Ansatzes stehen vor allem die immateriellen Ressourcen, weil sie schwieriger zu kopieren und zu substituieren sind. Nach der Systematik von Knaese (1996, S. 17) können immaterielle Ressourcen unterschieden werden in personenabhängige und personenunabhängige. Personenunabhängige Ressourcen sind z.B. Patente, Verträge oder das Image des Unternehmens, aber auch organisatorische Fähigkeiten des Unternehmens wie Routinen. Personenabhängige Ressourcen sind im weitesten Sinne Fähigkeiten der Mitarbeiter und des Management. Insbesondere subsumiert man darunter die Fähigkeiten und Routinen, die in Kombination mit materiellen Ressourcen Kernkompetenzen des Unternehmens begründen. Sowohl personenunabhängige wie auch personenabhängige immaterielle Ressourcen sind schwer auf ein anderes Unternehmen übertragbar bzw. imitierbar, weil sie sich in der Regel schon der Betrachtung durch andere Unternehmen entziehen (invisibility).

3.1.4 Abgrenzungen des Ressourcenbegriffs 3.1.4.1

Ressourcen, Routinen, Kompetenzen und Fähigkeiten

Eine einheitliche, klare Abgrenzung des Ressourcenbegriffs zu inhaltlich verwandten Begriffen wie Routinen, Kompetenzen, Fähigkeiten u.a. ist bisher in der Literatur nicht erfolgt. Verschiedentlich werden die Begriffe als Synonyme verwendet. So werden Ressourcen teilweise auch als „Routinen“ bezeichnet (vgl. u.a. Nelson/Winter 1982). Zollo und Winter (2002, S. 340) definieren den Begriff Routinen als „stable patterns of behavior that characterize organizational reactions to variegated, internal or external stimuli“. Folgt man den Abgrenzungsversuchen in der Literatur, so kristallisiert sich heraus, dass Routinen, wie oben bereits angedeutet, als personenunabhängige, immaterielle

56 Ressourcen interpretiert werden können. Im Zeitablauf werden die akkumulierten Erfahrungen und das Wissen der Mitglieder einer Organisation (der Mitarbeiter eines Unternehmens) in Routinen verankert. Rasche (1994, S. 104) definiert Routinen als historisch gewachsene Interaktionsmuster aus Fähigkeiten, Fertigkeiten und Kompetenzen, die in ihrer Art einzigartig und nicht extern beschaffbar sind. Routinen manifestieren sich in kollektiven Regeln, Verfahrensweisen und Interpretationsmustern oder in Elementen der Unternehmenskultur. Beispiele sind festgelegte Normen, eine gemeinsame „Betriebssprache“ und kollektiv akzeptierte Verhaltensweisen. Rasche (1994) unterscheidet zwischen dynamischen und statischen Routinen. Statische Routinen sind rigide Handlungsabläufe mit schematischem Programmcharakter, wie z.B. formalisierte Routineaufgaben, Verfahrensweisen oder Produktionsprozesse, die sich nur begrenzt an veränderte Rahmenbedingungen anpassen lassen. Gleichzeitig bewirken diese statischen Routinen eine Stabilisierung und Standardisierung von organisatorischen Abläufen, was zu einer erhöhten Effizienz führen kann. Dynamische Routinen stellen sich dem gegenüber in flexiblen Handlungsabläufen dar, welche durch Lern- und Innovationsprozesse verändert oder erneuert werden können (vgl. Rasche 1994, S. 104). Knyphausen-Aufseß (1995, S. 106) stellt hierzu fest, dass Routinen „den wohl wichtigsten Baustein zur Analyse der Lernfähigkeit von Organisationen“ darstellen. Nelson (1991, S. 66ff.) verweist, ausgehend von einem evolutionären Unternehmensverständnis, auf die „Unverkäuflichkeit“ bzw. „Unkäuflichkeit“ von Routinen. Kompetenzen sind Kombinationen von Input- und wissensbasierten Ressourcen, welche auf einer höheren Ebene in der Hierarchie der Integration bestehen (vgl. Grant 1996). Unten in der Hierarchie stehen die hoch spezialisierten Capabilities, die typischerweise durch individuelle Mitglieder der Organisation vorgehalten werden. Diese werden dann in eine Art System höherer Ordnung bzw. sog. Ressourcen-Cluster in technologischen Bereichen oder funktionalen Gruppen (zum Beispiel Produktion) integriert (vgl. Teece/Pisano/Shuen 1997, S. 516). Teece, Pisano und Shuen (1990, S. 28f.) bezeichnen sich gegenseitig verstärkende Ressourcen als „komplementäre Aktivposten“. Bei diesen han-

57 delt es sich um Bausteine der Ressourcenbasis, die eine integrative Verzahnung der einzelnen Wertkettenaktivitäten ermöglichen. Interdependenzen werden dabei bewusst gefördert. Der Begriff der Fähigkeiten (Capabilities) ist in der Literatur ebenfalls nicht einheitlich definiert. Trotzdem lassen bereits frühe Beiträge zum ressourcenorientierten Ansatz eine begriffliche Unterscheidung zwischen Ressourcen und Fähigkeiten erkennen (vgl. Dierickx/Cool 1989, Teece/Pisano/Shuen 1990, Amit/Schoemaker 1993). Dabei ist ein unstrittiges Abgrenzungskriterium, dass Ressourcen entweder tangibel (physisches Kapital) oder intagibel (Humankapital) sind, während Capabilities immer nur intangibel sein können. Welge und Al-Laham (2008) definieren Fähigkeiten als personenabhängige, immaterielle Ressourcen und bezeichnen Fähigkeiten auch als „Wissensbasis einer Unternehmung“. Als Beispiele nennen sie spezifisches Know-how, Expertenwissen und personengebundene Erfahrungen. Sie interpretieren Fähigkeiten als dynamisch, das heißt Fähigkeiten haben die Eigenschaft, sich im Rahmen von Innovations- und Lernprozessen verändern zu können. Welge und Al-Laham unterscheiden weiterhin in kodifizierbares Wissen und nicht-kodifizierbares Wissen, wobei kodifizierbares Wissen durch Anweisungen, Erläuterungen usw. transferiert und reproduziert werden kann, während nicht-kodifizierbares Wissen wenig transparent ist und damit auch nur schwer transferiert oder imitiert werden kann. Amit und Schoemaker (1993, S. 35) führen folgende Unterscheidung der Begriffe „Ressourcen“ und „Capabilities“ an: „Capabilities, in contrast, refer to a firm´s capacity to deploy resources, usually in combination using organizational processes, to effect a desired end. They are informationbased, tangible or intangible processes that are firm-specific and are developed over time through complex interactions among firm´s resources. They can abstractly be thought of as intermediate goods´ generated by the firm to provide enhanced productivity of its resources, as well as strategic flexibility and protection for its final product or service”. Aus allen diesen Definitionen folgt, dass eine Fähigkeit bzw. Capability unternehmensspezifisch ist. Sie ist im Gegensatz zu einer anderen Ressource in der Unternehmensorganisation und den unternehmerischen Prozessen enthal-

58 ten. Daraus folgt, dass der Besitz einer Fähigkeit nicht so ohne weiteres auf ein anderes Unternehmen übertragen werden kann (ohne den Besitz an der Unternehmung selbst zu übertragen). Im Falle des Übergangs eines Unternehmens auf ein anderes Unternehmen würden die Capabilities verschwinden, während die Ressourcen bestehen blieben. Das zweite Merkmal, durch welches eine Capability sich von anderen Typen von Ressourcen unterscheidet, ist die Steigerung der Produktivität anderer unternehmenseigener Ressourcen (vgl. Black/Boal 1994, Brumagin 1994, Miller/Shamsie 1996).

3.1.4.2

Der wissensbasierte Ansatz („knowledge-based view“)

In neueren Arbeiten zum „resource-based view“ wird die Unterscheidung von eher tangiblen Input-Ressourcen (zum Beispiel Personal, Technologien, Finanzkapital) und eher wissensbasierten Ressourcen betont (vgl. Kogut/Zander 1992, Nonaka/Takeuchi 1995, Conner/Prahalad 1996, Teece/Pisano/ Shuen 1997, Galunic/Rodan 1998). Der daraus entstandene wissensbasierte Ansatz („knowledge-based view“) der strategischen Unternehmensführung vertritt die Vorstellung, dass die spezifische Wissensausstattung von Unternehmen und die Fähigkeiten, Wissensbestände durch Lernprozesse zu verändern, zentrale Determinanten der Unternehmensheterogenität darstellen und für die empirisch beobachtbaren Erfolgsunterschiede verantwortlich gemacht werden können (vgl. Spender/Grant 1996 und Welge/Al-Laham 2008, S. 95). Der ressourcenorientierte Ansatz wird durch die Einbindung einer primär dynamischen Komponente fortentwickelt. Al-Laham (2003, S. 25) nennt hierbei drei zentrale Ansatzpunkte zur Definition des Wissensbegriffs: (1) Wissen als Gesamtheit des Problemlösungspotentials von Wissensträgern, (2) Wissen als Verarbeitung bzw. bewusste Verwendung von Informationen und (3) Wissen als das Ergebnis von Lernprozessen. In Anlehnung an Al-Laham (2003, S. 28) soll Wissen hier definiert werden als ein Informationsnetz, welches dadurch entsteht, dass einzelne Informationen miteinander in einen Sinnzusammenhang gestellt werden, der eine Verwendung im Sinne der semiotischen Ebene der Pragmatik gestattet.

59 Wissen kann in individuelles Wissen, kollektives Wissen und organisationales Wissen klassifiziert werden. Individuelles Wissen ist an einzelne Personen gebunden und nur diesen zugänglich. Kollektives Wissen erstreckt sich hingegen über eine begrenzte Anzahl von Organisationsmitgliedern. Organisationales Wissen wird von allen Organisationsmitgliedern geteilt (vgl. Al-Laham 2003). Eine in der Literatur übliche Einteilung ist auch die in implizites Wissen (tacit knowledge) und explizites Wissen (explicit knowledge). Drei wesentliche Eigenschaften von wissensbasierten Ressourcen sind „tacitness“, das heißt das Ausmaß der Nicht-Kodifizierbarkeit von Wissen (vgl. Nonaka/Takeuchi 1995), Kontextspezifizität, das heißt das Ausmaß der Kontextabhängigkeit und die Abhängigkeit von den unidentifizierten lokalen Umweltfaktoren (vgl. Nelson/Winter 1982), und Streuung, das heißt das Ausmaß der Konzentration des Wissens bzw. die Verteilung des Wissens in den Köpfen der Mitarbeiter (vgl. Weick/Roberts 1993). Jede dieser Eigenschaften hat Auswirkungen auf die Rekombination von Ressourcen (vgl. Galunic/Rodan 1998). Nach der Studie von Galunic und Rodan (1998, S. 1194) weisen Fähigkeiten bzw. Kompetenzen innerhalb des Unternehmens soziale und institutionelle Eigenschaften auf, welche die Schaffung von Wissen und die Rekombinationsfähigkeit von Ressourcen innerhalb eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen bzw. bedingen. Als „knowledge-flow“ bezeichnen die Autoren alle verschiedenen Wege, durch die Informationen, Wissen, Verständnisse, Historien usw. innerhalb des Unternehmens ausgetauscht werden können. Es geht dabei um die Veränderung des Wissensbestandes durch Generations- und Integrationsprozesse (vgl. Al-Laham 2003). Wissen kann aber auch zwischen Unternehmen ausgetauscht werden. Hargadon und Sutton (1997) geben dazu das Beispiel eines Unternehmens, das seine zentrale Netzwerkposition zwischen einigen Branchen dazu nutzt, neue Geschäftskonzepte aus den Ideen verschiedener Unternehmen zu entwickeln (vgl. auch Nonaka/Takeuchi 1995 und Helfat 1997). Neue Produkte können ebenfalls durch die Rekonfiguration eigener Kompetenzen generiert werden (vgl. Henderson/Clark 1990 und Grant 1996).

60 Galunic und Rodan (1998) konzentrieren sich in ihrer Studie auf zwei Mechanismen, welche über vier „technische“ Eigenschaften von Wissen (tacitness, context specifity, routinization, dispersion) sowie zwei „soziale“ Eigenschaften von Wissen (delineation: shared mental models and language; competencies as sources of identity: institutionalization identification) den Wissensfluss beeinflussen bzw. steuern. Der erste Mechanismus ist die Entdeckungswahrscheinlichkeit neuer Rekombinationsmöglichkeiten vorhandener Ressourcen, der zweite Mechanismus sind die Austauschkosten, welche bei der Implementierung der Ressourcenrekombination entstehen. Die Entdeckungswahrscheinlichkeit hängt ab von dem Wissen, das für die Konzeptualisierung neuer Rekombinationen notwendig ist. Die Natur und Organisation von bestimmtem Wissen kann neue Kombinationen von Ressourcen schwieriger machen. Die Austauschkosten beziehen sich auf den Fall, dass Rekombination und neue Anwendungsmöglichkeiten zwar entdeckt werden, jedoch das Wissen dafür, diese Anwendungsmöglichkeiten zu implementieren, über Kompetenzgrenzen hinaus transferiert werden muss. Daneben verursacht auch das „Halten von Wissen“ innerhalb des Unternehmens Kosten.

3.1.4.3

Der Ansatz der Kernkompetenzen („core-competency approach“)

Der Ansatz der Kernkompetenzen („core competency approach“) kann als eigenständige Strömung des ressourcenorientierten Ansatzes verstanden werden, welche maßgeblich von Prahalad und Hamel (1990) seit Beginn der 90er Jahre betrieben wurde. Für sie ist eine Fähigkeit dann eine Kernkompetenz, wenn sie folgende drei Voraussetzungen erfüllt (vgl. Hamel/Prahalad 1994, S. 309): 1. signifikanter Beitrag zum Kundennutzen, 2. Abhebung von der Konkurrenz (Einzigartigkeit) und 3. Ausbaufähigkeit, also Transferierbarkeit auf neue Produkte und Problemlösungen. Leonard-Barton (1992) vertritt einen Ansatz, welcher sich am wissensorientierten Ansatz orientiert, und definiert Kernkompetenz (Core Capability) als ein Set von Wissen, welches in seiner Gesamtheit dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil liefert. Die vier Dimensionen dieses Wissenssets sind: (1) Mitarbeiterwissen und –fähigkeiten (skills), (2) die technischen Systeme des Unternehmens, (3) die Management-

61 systeme, durch welche der Prozess der Wissensschaffung und -kontrolle geleitet wird und (4) die Werte und Normen des Unternehmens, welche die drei zuvor genannten Dimensionen prägen (vgl. Leonard-Barton 1992, S. 113). Scholz (2000) bezeichnet Kernkompetenzen als relative strategische Potenziale, die sich aus dem Vergleich eigener absoluter Potenziale mit denen der Konkurrenten ergeben. Er definiert eine Kernkompetenz als Aktionspotenzial einer Organisation. Organisationen verstehen sich bei dieser Sichtweise nicht länger als ein Portfolio einzelner Produktgruppen oder Geschäftssparten, sondern als ein Portfolio von Kompetenzen.5 Der Wettbewerb konzentriert sich dabei auf den Aufbau von Kernkompetenzen, die Geschäftseinheit ist ein Potenzialreservoir an Kernkompetenzen. Ausgangspunkt für den Aufbau und die Erhaltung von Kernkompetenzen ist das Erkennen der teilweise verborgenen Fähigkeiten in einem Unternehmen. Diese Wissenspotenziale müssen über den Transfer von impliziten in explizites Systemwissen erschlossen werden. Nach Jenster und Pedersen (2000) besteht eine Kernkompetenz aus den unternehmensspezifischen Ressourcen (Humanressourcen, technische und finanzielle Vermögensgegenstände eines Unternehmens), welche in Prozesse, das heißt die Strategien und Aktivitäten einer Unternehmung transformiert werden. Unter den Begriff der Capabilities fassen die Autoren die akkumulierten Fertigkeiten (Skills) und das angesammelte Wissen (Know how) sowie die Lernfähigkeiten des Unternehmens (Learning). Für die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils ist der strategische Fit der drei genannten Elemente Ressourcen, Prozesse und Capabilities notwendig. Die Auflistung der verschiedenen Definitionsansätze zum „core-competency approach“ zeigt, dass in der Literatur eine recht unscharfe Abgrenzung des Kernkompetenzbegriffs vorliegt (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 99). Es kann jedoch festgestellt werden, dass der kompetenzbasierte Ansatz die prozessuale Betrachtung der Ressourcenausstattung und der dazu erforderlichen Fähig-

5

Für eine detaillierte Beschreibung der alternativen Konzepte für die Begriffe „Strategische Geschäftseinheit“ und „Kernkompetenz“ vgl. Prahalad/Hamel 1990, S. 86.

62 keiten in das Zentrum des Forschungsprogramms stellt (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 98).

3.1.4.4

Der Ansatz der „Organizational Capabilities“

Die Arbeiten zum ressourcenorientierten Ansatz verweisen häufig auf die entscheidende Rolle der Organisation (vgl. Knyphausen-Aufseß 1995, S. 88). Galunic und Rodan (1998, S. 1193) entwickeln einen entsprechenden Ansatz der „Organizational Capabilities“, indem sie den Begriff „competencies“ als „organized clusters of firm resources“ interpretieren. Edmondson und Moingeon (2003, S. 10) verfolgen einen ähnlichen Ansatz: „Organizational capabilities are bundles of resources – capital assets, human know-how, and routines – combined in path-dependent ways that make them difficult to unbundle or decipher.” Organizational Capabilities sind dieser Sichtweise zufolge Fähigkeiten zur Integration des in den Köpfen der Organisationsmitglieder individuell und spezialisiert vorhandenen Wissens (vgl. Grant 1996, S. 375). Der Ansatz der Organizational Capabilities liefert einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung der prozessorientierten Variante des ressourcenorientierten Ansatzes, weil er die Bildung von Strategien in einen Zusammenhang mit der Fähigkeit eines Unternehmens stellt, gegenwärtige und zukünftige Wertschöpfungsketten und Netzwerke zu managen, zu organisieren und zu definieren (vgl. Denison 1997, S. 31f.). Die Verbindung der Theorien des strategischen Managements mit den Theorien zur geeigneten Gestaltung der Organisationsstruktur erfolgt über den Strategieprozess bzw. die Strategieimplementierung. Nach Chakravarthy und Doz (1992, S. 5) ist die Prozessforschung „concerned with how a firm´s administrative systems and decision processes influence its strategic positions“. Die Strategieimplementierung erfordert die Festlegung einer geeigneten Organisationsstruktur, die Gestaltung der Ablauforganisation einschließlich der Entwick-

63 lung von Managementsystemen und die Definition der Rolle von Leadership.6 Ulrich und Lake (1990, S. 14-15) stellen fest: „Firms with high organizational capability are better able to implement their strategies. (…) Organizational capability also reflects how effectively firms manage change.” Investitionen eines Unternehmens in Organizational Capabilities führen nicht direkt zu einer Verbesserung des wirtschaftlichen Erfolgs, sondern verbessern zunächst nur das Leistungspotenzial. Es müssen oftmals erst bestimmte Schwellenwerte dieses Potenzials überschritten werden, damit ein Unternehmen erfolgreicher am Markt wird. Darüber hinaus müssen die Komplementaritäten zwischen verschiedenen Fähigkeiten genutzt werden. Schließlich hängt die Erfolgsträchtigkeit des Potenzialaufbaus von den Reaktionen der Konkurrenz ab (vgl. Knyphausen-Aufseß 1995, S. 95-96).

3.1.5 Entwicklung und Optimierung der Ressourcenbasis Die Ressourcenbasis ist also ein zentraler Gestaltungsparameter des strategischen Managements, da ihre Höhe und inhaltliche Ausprägung den strategischen Spielraum festlegt, den ein Unternehmen ausschöpfen kann. Dabei steckt die gegenwärtige Ressourcenbasis den Handlungsrahmen für gegenwärtige Aktionen eines Unternehmens ab, während auf der anderen Seite die Ressourcenbasis im Zeitablauf mittels einer Reihe von Optionen verändert werden kann, um damit auch den potentiellen Möglichkeitsraum zu erweitern (vgl. Welge/Al-Laham 2008, S. 94). Abbildung 3-3 veranschaulicht den Zusammenhang zwischen der internen Ressourcenbasis eines Unternehmens und ihrem externen Wettbewerbsvorteil.

6

Diese Sichtweise findet sich schon lange vor der Entwicklung des ressourcenorientierten Ansatzes in den Strategiebüchern von Learned/Christensen/Andrews/Guth (1965) und Andrews (1980).

64

(2)

Resources and Capabilities

Business Opportunity Set

(1)

(3)

Corporate Strategy

(4)

Firm Profitability

(5)

Abbildung 3-3: Zusammenhang zwischen Ressourcenbasis und Wettbewerbserfolg (Quelle: Collis/Montgomery 1997, S. 88).

Es wird sichtbar, dass die Ressourcen sowohl direkt als auch indirekt auf den Wettbewerbserfolg wirken. Erfolgsunterschiede von Unternehmen können direkt auf unterschiedliche Ausprägungen der Ressourcenbasen, also ihre Ausstattung an finanziellen, technologischen oder Human-Ressourcen zurückzuführen sein (Pfeil 1). Daneben wird durch die Pfeile 2 und 3 ein indirekter Effizienzeinfluss aufgezeigt. Die Ressourcenbasis als begrenzter Möglichkeitsraum (Opportunity Set) beeinflusst ebenfalls die Wahl von Strategieoptionen. Eine knappe Ressourcenbasis bzw. Überschussressourcen determinieren somit die Unternehmensstrategie, welche wiederum einen direkten Einfluss auf den Erfolg am Markt hat (Pfeil 4). Der Kreis schließt sich in Pfeil 5, weil eine formulierte Strategie wiederum die (zukünftige) Ressourcenbasis bestimmt. Eine Strategieformulierung sollte also grundsätzlich unter Berücksichtigung der Ressourcenbasis erfolgen (vgl. Welge/Al-Laham 2008). In der relevanten wissenschaftlichen Literatur geben eine Reihe von Autoren Empfehlungen darüber ab, wie der Prozess des Aufbaus und der Optimierung der Ressourcenbasis ablaufen kann bzw. sollte (vgl. u.a. Grant 1996, Galu-

65 nic/Rodan 1998). Grundsätzlich beginnt der Prozess des Aufbaus von strategisch wertvollen Ressourcen mit einer Identifikation und Analyse intern vorhandener Ressourcen und Kernkompetenzen (vgl. Barney 1997, S. 145). Dies beinhaltet zum Beispiel die Identifikation von Schlüsselpersonen und – bereichen. Parallel dazu muss, wie anhand von Abbildung 3-3 erläutert wurde, eine marktbezogene Analyse hinsichtlich der erfolgreichen Produkte am Markt stattfinden, aus der eine strategische Vision für das Unternehmen abgeleitet wird. Typische Fragen, die dabei zu beantworten sind, lauten: In welchen zukünftigen Märkten können die bestehenden eigenen Kernkompetenzen eingesetzt werden? Welche neuen Kernkompetenzen müssen aufgebaut werden, um die derzeitige Marktposition zu schützen und auszubauen? (vgl. Hamel/Prahalad 1994, S. 341; Levinthal 1995, S. 27; Welge/Al-Laham 2008). Wettbewerbsvorteile werden anschließend aus einer Kombination von anbieterseitigen und nachfrageseitigen Faktoren determiniert. Auf der Nachfrageseite müssen die Produktionsaktivitäten des Unternehmens den Marktbedürfnissen entsprechen. Auf der Anbieterseite muss das Unternehmen über Fähigkeiten (Capabilities) verfügen, nicht nur einen Marktbedarf zu bedienen, sondern diesen Marktbedarf effizienter und effektiver als andere Firmen zu erfüllen (vgl. Grant 1996, S. 379-380). Im Anschluss an die Analyse des Bestands an Ressourcen und der geplanten Positionierung im Markt geht es dann um den Aufbau neuer strategisch wertvoller Ressourcen. Grundsätzlich kann in unterschiedlichsten Ressourcen Potenzial für Wettbewerbsvorteile stecken. Standortvorteile oder herausragende Technologien können ebenso zum strategischen Potenzial werden wie effiziente Kommunikationssysteme, eine solide Eigenkapitalausstattung oder hoch motivierte Mitarbeiter. Fraglich ist immer, ob und zu welchen Kosten noch fehlende Ressourcen neu entwickelt, das heißt akkumuliert werden können. „Die ausschließliche Orientierung an den zeitpunktbezogenen Bestandsgrößen besitzt wenig Aussagekraft für die Abschätzung der zukunftsgerichteten Leistungsfähigkeit einer Unternehmung, da sich diese durch die Fähigkeit bestimmt, erfolgsentscheidende Ressourcenbestände im Zeitablauf möglichst schnell auf ein angemessenes Niveau zu erhöhen.“ (vgl. Rasche 1994, S. 66).

66 Folglich besteht die Aufgabe des strategischen Managements darin, eine Generierung, Rekombination und Rekonfiguration von strategischen Ressourcen vorzunehmen. Das Modell von Galunic und Rodan (1998) befasst sich beispielsweise explizit mit der Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Rekombination von Ressourcen. Abschließend sei noch auf die Studie von Al-Laham/Schweizer/Amburgey (2007) zur Gestaltung der Ressourcenbasis hingewiesen. Darin stellen die Autoren die Abhängigkeit der Prozesseffizienz zur Integration von Ressourcen in die bestehende Ressourcenbasis von der Richtung des Ressourcen- und Fähigkeitentransfers fest.

3.1.6 Kritische Würdigung des ressourcenorientierten Ansatzes und Zwischenfazit Der ressourcenbasierte Ansatz untersucht die Abhängigkeiten zwischen den unternehmensinternen Ressourcen und Fähigkeiten sowie dem Markterfolg von Unternehmen. Die Hauptannahme ist, dass ein Unternehmen als Bündel von Ressourcen verstanden werden kann und dass diese Ressourcen gleichzeitig wertvoll, selten, schwer imitierbar und nicht substituierbar sind. Ressourcen in diesem Sinne werden als Hauptquelle für dauerhafte strategische Wettbewerbsvorteile angesehen. Der ressourcenbasierte Ansatz hat in der neueren Forschung zum strategischen Management eine breite Aufmerksamkeit erhalten (vgl. Wernerfelt 1984, Barney 1986, Barney 1991, Galunic/Rodan 1998, Barney 2001, Priem/Butler 2001, Makadok 2001). Als Fazit für das strategische Management kann festgehalten werden, dass der ressourcenorientierte Ansatz und seine Weiterentwicklung zum Konzept der Kernkompetenzen die Betrachtungsperspektive auf die internen Stärken und Schwächen (Potenziale) eines Unternehmens lenkt. Der Aufbau von Lernfähigkeit und der Aufbau nicht-imitierbarer Potenziale wird zu einem weiteren wesentlichen Erfolgsfaktor einer strategischen Unternehmensführung. Der ressourcenorientierte Ansatz ist daher – aus strategischer Sicht – insbesondere für die interne Analyse von Unternehmen sowie für die Strategieumsetzung relevant.

67 In der Literatur wurden jedoch auch immer wieder Diskussionen und Studien zu den Grenzen der Anwendbarkeit und den Schwächen des ressourcenorientierten Ansatzes veröffentlicht (vgl. u.a. Rasche/Wolfrum 1994, Macharzina/Wolf 2005, S. 70f. und Wolf 2005, S. 430ff.). Nach Priem und Butler (2001) ist eine der wesentlichen Schwächen des Ansatzes das Fehlen von präzisen Definitionen und klaren Argumenten. Der ressourcenbasierte Ansatz sei eine „statische Theorie“, welche rein vergangenheitsbezogen vorgehe. Aussagen über die Schaffung zukünftiger strategisch wertvoller Ressourcen könnten daher nicht getroffen werden. Ebenso fehle eine Beantwortung der Frage nach der Schaffung von Wettbewerbsvorteilen in einem Wettbewerbsumfeld, welches sich dauerhaft verändert und immer neue technologische und organisatorische Anforderungen an die Unternehmen stellt. Insbesondere vor dem Hintergrund der dynamischen Wettbewerbsentwicklungen, wie sie sich im Laufe der letzten zwei Jahrzehnte mit dem Aufkommen des Internets zunehmend gezeigt haben, sind die Argumente und die Annahmen des ressourcenbasierten Ansatzes nicht mehr vollständig haltbar. Wertvolle Ressourcen können den Gewinn, den sie theoretisch generieren, nur erbringen, wenn sie innerhalb einer effektiven Produktmarketing-Strategie eingesetzt werden. Die traditionelle Strategievorstellung, extern das Unternehmen so zu positionieren, dass seine Stärken kapitalisiert und ihre Schwächen minimiert werden, bleibt wesentlich, um Wettbewerbsvorteile zu realisieren. Darüber hinaus gilt es, die Ressourcen optimal einzusetzen. Die Verbindung zwischen der kompetitiven Produktmarktstrategie eines Unternehmens und seiner Ressourcenstrategie, die diese unterstützt, ist fortlaufend und reziprok: Wertvolle Ressourcen helfen, starke Strategien zu bilden; starke Strategien helfen, wertvolle Ressourcen aufzubauen (vgl. Galbraith/Kazanjian 1987, S. 30). Erforderlich ist eine Theorie, welche auf die sich schnell ändernden Wettbewerbsbedingungen eingeht und diese bei der Formulierung der Quellen für strategische Wettbewerbsvorteile berücksichtigt. Der Ansatz der Dynamic Capabilities (vgl. Teece/Pisano/Shuen 1997), welcher im folgenden beschrieben wird, ist eine solche Theorie.

68 3.2

Theorie und Forschungsstand des Dynamic Capabilities-Ansatzes

3.2.1 Definitionsansätze in der Literatur In Zeiten schnellen technologischen und Wettbewerbswandels sehen sich Unternehmen ständig neuen Herausforderungen gegenüber. Absatz- und Faktormärkte werden zunehmend globaler, komplexer und integrierter, neue Technologien verursachen neue Regeln und Formen des Wettbewerbs. Unternehmen sind permanent gezwungen, die Veränderungen in ihrem Wettbewerbsumfeld anzunehmen und zu versuchen, sie für sich zu nutzen. Ebenso müssen Unternehmen Möglichkeiten finden, den Wandel mit zu gestalten, z.B. durch technologische, organisatorische oder strategische Innovationen (vgl. Helfat et al. 2007, S. 1). Dabei können die Aktivitäten eines etablierten Unternehmens am Markt auch mit denen eines neuen Unternehmens, welches noch nicht am Markt etabliert ist, verglichen werden, es bedarf in beiden Fällen sogenannter „Entrepreneurial Activities“. Es geht dabei nicht um die Auflösung bestehender Strukturen und Strategien. Im Gegenteil, es ist gerade die Herausforderung für etablierte Unternehmen, ihre gewachsenen Organisationsstrukturen und Unternehmensstrategien sowie die gegebene Ressourcenausstattung als Grundlage für Anpassung, Innovation und Wandel zu nutzen. Genau hier setzt der in der vorliegenden Arbeit zentrale Ansatz der Dynamic Capabilities an. Dieser fordert die fortlaufende Neuanwendung, Erweiterung und Neuschaffung von strategischen Ressourcen, um bei sich stark ändernden Wettbewerbsbedingungen anhaltend strategische Wettbewerbsvorteile erzielen zu können. „A dynamic capabilitiy is the capacity of an organization to purposefully create, extend, or modify its resource base.“ (Helfat et al. 2007, S. 1). Zander und Kogut (1995, S. 76) konstatieren in ähnlicher Weise: „The capabilities of a firm, or any organization, lie primarily in the organizing principles by which individual and functional expertise is structured, coordinated, and communicated.“ Das Konzept der Dynamic Capabilities wird seit Mitte der 90er Jahre in der Literatur diskutiert (vgl. Amit/Schoemaker 1993, Teece/Pisano/Shuen 1997,

69 Augier/Teece 2007, Helfat et al. 2007). Dabei wird die Diskussion überwiegend im anglo-amerikanischen Sprachraum geführt.7 Im deutschen Sprachraum gibt es eher wenige Veröffentlichungen zum Dynamic CapabilitiesAnsatz (vgl. Cantner/Hanusch/Pyka 1996 und Wilkens/Menzel/Pawlowsky 2004). Der Ansatz befasst sich im Kern mit Strategien, welche, analog dem ressourcenorientierten Ansatz des strategischen Managements, die Ausnutzung der vorhandenen unternehmensspezifischen Ressourcen zum Inhalt haben. Der Dynamic Capabilities-Ansatz geht vor dem Hintergrund des sich schnell ändernden Wettbewerbs insofern über den ressourcenorientierten Ansatz hinaus, als er neben den Mechanismen einer Anpassung der Ressourcenbasis eines Unternehmens zum Zwecke der Generierung strategischer Wettbewerbsvorteile hinaus auch die Fähigkeiten des Unternehmens erfasst, die Notwendigkeiten und Gelegenheiten zum Wandel zu erkennen und mit geeigneten Maßnahmen zu reagieren bzw. agieren (vgl. Helfat et al. 2007, S. 2). Durch die Veränderungen der Ressourcenbasis können Dynamic Capabilities neue strategische Alternativen bzw. Pfade für das Unternehmen („paths“) schaffen (vgl. Helfat 1997). Das Wort „Dynamik“ bzw. „dynamisch“ ist aus dem griechischen Ausdruck „dynamis“ (bedeutet Kraft) abgeleitet und bedeutet „in der Zeit veränderlich“ bzw. „auf der Einwirkung von Kräften beruhende Bewegung“ (Brockhaus Naturwissenschaft und Technik). Der Begriff der Capability ist in der betriebswirtschaftlichen Literatur sehr vielfältig beschrieben und definiert worden. Helfat et al. (2007, S. 1) definieren eine Capability als „the ability to perform a particular task or activity.” Der Aufbau neuer Fähigkeiten sowie die Entwicklung von firmenspezifischem Wissen wurde in der Vergangenheit in der betriebswirtschaftlichen Forschung häufig im Kontext der Entwicklung neuer, innovativer Produkte untersucht. Während einige Innovationen das Resultat der Anwendung neuen Wissens 7

Vor diesem Hintergrund werden in der vorliegenden Arbeit die in der Literatur üblichen englischen Begriffe verwendet und nicht deren Übersetzungen ins Deutsche. Bisher gibt es im deutschen Sprachraum keine entsprechende Begriffsprägung. In vergleichbaren deutschen Publikationen werden in der Regel auch die englischen Begriffe verwendet.

70 sind, resultieren andere aus der Rekonfiguration von bestehendem Wissen. Diese Fähigkeit eines Unternehmens, neue Kombinationen bestehenden Wissens zu generieren und das unerforschte Potential einer Technologie auszunutzen, beschreiben Kogut und Zander (1992) als Combinative Capabilities (vgl. auch Grant 1996, S. 376) und definieren sie als „the intersection of the capabilitiy of the firm to exploit its knowledge and the unexplored potential of the technology” (Kogut/Zander 1992, S. 391). Daher kann der Begriff der Combinative Capabilities als Synonym für den Begriff der Dynamic Capabilities angesehen werden. Der Begriff der Dynamic Capabilities wurde von Teece, Pisano und Shuen (1997) geprägt, die als Begründer des Dynamic Capabilities-Ansatzes gelten. In ihrem grundlegenden Beitrag definieren sie erstmalig Dynamic Capabilities als „the firm´s ability to integrate, build, and reconfigure internal and external competencies to address rapidly changing environments“ (vgl. Teece/Pisano/Shuen 1997, S. 516). Weiterhin definieren Teece, Pisano und Shuen die Dynamic Capabilities im Sinne organisatorischer Kompetenzen als organisatorische und Managementprozesse oder „patterns of current practice and learning”, durch welche firmenspezifische „Assets“ sich in integrierten Clustern über Individuen und Gruppen vereinigen (vgl. Teece/Pisano/Shuen 1997, S. 516-518). Auf der Grundlage dieser ersten Definition entstanden im letzten Jahrzehnt eine Vielzahl von Interpretationen und Definitionsansätzen zum Begriff der Dynamic Capabilities. Dabei haben sich die Grundannahmen des Dynamic Capabilities-Ansatzes etwas verändert. Während die Begründer 1997 noch von moderat dynamischen Märkten ausgegangen sind, gehen Eisenhardt und Martin (2000) bereits von sog. „High-Velocity-Markets“ aus. In jüngsten Veröffentlichungen wird ebenfalls die Annahme sich „rapide ändernder Wettbewerbsbedingungen“ vertreten (vgl. u.a. Wu 2006, Helfat et al. 2007). Ebenso variieren auch die beschriebenen Muster der Dynamic Capabilities. Teece, Pisano und Shuen (1997) beschreiben die Prozesse von Dynamic Capabilities als kompliziert. Eisenhardt und Martin (2000, S. 1111) sprechen hingegen von einfachen Prozessen. Tabelle 3-1 gibt einen Überblick über wesentliche Defi-

71 nitionen und Definitionsversuche zum Begriff der Dynamic Capabilities in der Literatur.

Quelle

Definition

Teece/Pisano/ Shuen 1997, S. 516

„We define dynamic capabilities as the firm‘s ability to integrate, build, and reconfigure internal and external competences to address rapidly changing environments. Dynamic capabilities thus reflect an organization’s ability to achieve new and innovative forms of competitive advantage given path dependencies and market positions [...].“

Tripsas 1997, S. 341

„[...]’dynamic capability’, the ability of a firm to develop new capabilities in response to shifts in its external environment, as a significant source of competitive advantage.“

Eisenhardt/Martin 2000, S. 1107

“[...] we define dynamic capabilities as: The firm’s processes that use resources – specifically the processes to integrate, reconfigure, gain and release resources – to match and even create market change. Dynamic capabilities thus are the organizational and strategic routines by which firms achieve new resource configurations as markets emerge, collide, split, evolve, and die.“

Luo 2000, S. 355

„Dynamic Capability can be defined as an MNEs ability to create, deploy, and upgrade organizationally embedded and return-generating resources in pursuit of sustained competitive advantages in the global marketplace. Dynamic capability requires the capacity to extract economic benefits from current resources and to develop new capabilities.“

Medcof 2000, S. 14

„Dynamic Capabilities are the enactment of on-going processes in the organizational, physical and human resources of the firm, at the infrastructure level.“

Teece 2000, S. 3

„[...] the firm’s entrepreneurial and strategic asset orchestration capabilities. [...] Dynamic capabilities reflect the firm’s capacity to exploit intangible assets. [...] Dynamic capability is the ability to sense and then to seize new opportunities, and to reconfigure and protect knowledge assets, competences, and complementary assets and technologies to achieve sustainable competitive advantage. [...] Incentives as well as the formal and informal structure of the firm are all elements of governance affecting dynamic capabilities.“

SubbaNarasimha

„[...] the focus here is on its [gemeint ist: organizational knowledge] va-

2001, S. 204

riety generating property, which is labelled dynamic competence and it

72 is suggested how this property facilitates successful adaptation in turbulent environments.” Winter 2002, S. 2

„[...] one can define dynamic capabilities as those that operate to extend, modify or create ordinary capabilities. Logically, one can then proceed to elaborate a hierarchy of higher-order capabilities [...].“

Zollo/Winter 2002, S. 340

“A dynamic capability is a learned and stable pattern of collective activity through which the organization systematically generates and modifies its operating routines in pursuit of improved effectiveness.”

Wu 2006, S. 448

“Dynamic capability is the firm´s ability to integrate, learn and reconfigure resources; its ability to transform the existing resource base and to internalize external resources in order to be effective in a rapidly evolving environment.”

Helfat et al. 2007, S. 1

„A dynamic capability is the capacity of an organization to purposefully create, extend, or modify its resource base.“

Tabelle 3-1: Definitionsansätze des Begriffs der Dynamic Capabilities.

Bei der Betrachtung der einzelnen Definitionen hat man den Eindruck, dass der Dynamic Capabilities-Ansatz nicht nur eine bloße Fortentwicklung des ressourcenorientierten Ansatzes ist, sondern darüber hinaus versucht, sämtliche wesentlichen Strömungen der aktuellen strategischen ManagementForschung zu vereinen. Auch ergeben sich einige Unterschiede zwischen dem „herkömmlichen“ Begriff der Ressourcen und dem Begriff der Dynamic Capabilities insofern, als dass Dynamic Capabilities nicht bloß Weiterentwicklungen des Begriffs Ressourcen darstellen, im Sinne von Konkretisierungen, sondern dass Dynamic Capabilities unter Umständen auch bestimmte Merkmale einer strategischen Ressource nicht aufweisen. Die wesentlichen Merkmale von Dynamic Capabilities sowie ihre Abgrenzung zum Ressourcenbegriff und zu anderen Begriffen werden daher im Folgenden näher untersucht und erläutert.

73 3.2.2 Merkmale und Abgrenzungen der Dynamic Capabilities Eine häufig genannte Voraussetzung der strategischen Relevanz von Dynamic Capabilities sind sich schnell ändernde Wettbewerbsbedingungen. Teece, Pisano und Shuen (1997) nehmen an, dass Unternehmen zwar immer über Dynamic Capabilities verfügen können, diese aber bei stabilen Wettbewerbsbedingungen für ihre Wettbewerbsfähigkeit nur eine untergeordnete Rolle spielen. Zollo und Winter (2002, S. 340) vertreten eine andere Ansicht. In ihrer Konzeption sind Dynamic Capabilities auch in solchen Unternehmen strategisch relevant, die in einem weniger dynamischen Wettbewerbsumfeld agieren, d.h. „in environments subject to lower rates of change“. Zollo und Winter (2002) sehen es als nicht zentral an, dass das Wettbewerbsumfeld von einer hohen Dynamik getrieben sein muss, sondern halten die Entwicklung von Dynamic Capabilities für grundsätzlich erforderlich. In der überwiegenden Mehrzahl der Beiträge in der Literatur werden Dynamic Capabilities als organisatorische Prozesse oder Managementprozesse definiert (vgl. Eisenhardt/Martin 2000, Galunic/Eisenhardt 2001 und Zott 2003). Teece, Pisano und Shuen (1997, S. 524) konstatieren: „the essence of a firm´s […] dynamic capabilities is […] resident in the firm´s organizational processes”. Eisenhardt und Martin (2000, S. 1105-1106) sehen Dynamic Capabilities explizit als instabile und ergebnisoffene Prozesse an: „In high-velocity markets where industry structure is blurring, dynamic capabilities […] are simple, experiential, unstable processes that rely on quickly created new knowledge and iterative execution to produce adaptive, but unpredictable outcomes.“ Sie nennen als Beispiele Produktentwicklungsprozesse, strategische Entscheidungsprozesse, Prozesse der Zusammenarbeit mit Partnern („Alliancing“) sowie Prozesse des Transfers von Wissen. Zott (2003) interpretiert Dynamic Capabilities als gewachsene organisatorische Prozesse, welche die Evolution der unternehmensspezifischen Ressourcen und der operationalen Routinen des Unternehmens lenken. Durch die Analyse der organisatorischen und Managementprozesse sind Unternehmen (erst) in der Lage, in den Prozessen enthaltene Veränderungs- und

74 Erfolgspotenziale aufzudecken (vgl. Helfat et al. 2007, S. 2). In der Literatur wird dabei ein Brückenschlag zu Theorien des organisationalen Lernens und des Innovationsmanagements hergestellt (vgl. Helfat et al. 2007, S. 19 sowie Dierkes/Antal/Child/Nonaka 2001; Pawlowsky 2001), welche ebenso ihren Bezugsrahmen in der Analyse von Prozessen in Unternehmen (Organisationen) sehen (vgl. Mintzberg/Quinn 1996). In allen Theorien zu Dynamic Capabilities spielen die Kapazitäten und die Qualität des Managements eine zentrale Rolle. Beide wurden schon wesentlich früher von Penrose (1959) als Determinanten des Wachstums von Unternehmen identifiziert.8 „Dynamic managerial capability refers to the capacity of managers to create, extend or modify the resource base of an organization.“ (Helfat et al. 2007, S. 121). Die Fähigkeiten des Managements, Prozesse zu steuern, organisationale Fähigkeiten aufzubauen und sich an einen Wandel der Umweltbedingungen anzupassen, begründen Wettbewerbsvorteile der betreffenden Unternehmen. Rosenbloom (2000) sieht explizit Management Leadership als Dynamic Capability an. Auch Collis (1994) schließt in das Konzept der Dynamic Capabilities die Management- und Erneuerungsfähigkeiten eines Unternehmens ein. Volberda (1998, S. 108) verwendet den Begriff der „Flexible Response Capabilities“ und versteht darunter die Fähigkeit des Management, reaktiv und proaktiv den verschiedenen Anforderungen des sich ändernden Wettbewerbsumfeldes zu begegnen. Auch der Begriff der Flexible Response Capabilities kann als Synonym für den Begriff der Dynamic Capabilities angesehen werden. Bakker und Nijhof (2002) stellen unter dem Begriff der „Integrative Capabilities“, welche in diesem Zusammenhang als Synonym für den Begriff der Dynamic Capabilities angesehen werden können, externe und interne Fähigkei8

Augier und Teece (2007, S. 177-178) würdigen die Beiträge von Edith Penrose zur Wachstumstheorie, bezweifeln aber die Bedeutung ihres Buches von 1959 für die Theorie des strategischen Managements: „From the perspective of modern (strategic) management, a missing dimension in Penrose is an understanding of the basis for competitive advantage. (…) While she does recognize the importance of managerial skills, she underplays the role of intangible assets, though they are mentioned. (…) The importance of knowledge assets is also underplayed.“

75 ten des Unternehmens dar, welche als Beispiele für Dynamic Capabilities gelten können (vgl. Abbildung 3-4).

External integrative capabilities

Internal integrative capabilities

-Managerial processes – external communication, socialisation

-Managerial processes – internal communication, integrative strategies, political and vinancial support, performance measurement

-Managerial systems – -Managerial systems – job training, empowerment, incentives, recruiting collective brainstorming, incentives -Absorptive structures – networks of -Integrative structures – process collaborations integration, organisation reengineering -Culture and value for external -Culture and value for internal absorption integration Abbildung 3-4: Externe und interne Integrative (Dynamic) Capabilities (Quelle: in Anlehnung an Bakker/Nijhof 2002).

Obwohl der Dynamic Capabilities-Ansatz eine Fortentwicklung des ressourcenorientierten Ansatzes ist, können nicht einfach alle Merkmale einer strategisch relevanten Ressource auf die Dynamic Capabilities übertragen werden. Insbesondere gelten die sog. VRIN-Bedingungen nur eingeschränkt (vgl. Eisenhardt/Martin 2000, S. 1111). Dynamic Capabilities müssen wertvoll sein, in gewisser Weise auch rar, equifinal, substituierbar und fungibel. Ihr Beitrag zum Wettbewerbserfolg ist jedoch auch maßgeblich durch ihre Pfadabhängigkeit beeinflusst (vgl. Zollo/Winter 1999 und Eisenhardt/Martin 2000, S. 1105). Diese wird durch Lernmechanismen wie bestimmte Praktiken, Kodifikationen, Fehler und Pacing geprägt (vgl. Eisenhardt/Martin 2000, S. 1105 und S. 1111 sowie Teece/Pisano/Shuen 1997). Von zentraler Bedeutung ist die Beeinflussung der Entwicklung von Dynamic Capabilities durch Lernmechanismen (vgl. Eisenhardt/Martin 2000, S. 1114).

76 Dynamic Capabilities sind grundsätzlich vom Begriff der Routinen, welcher weiter oben bereits diskutiert wurde, zu unterscheiden. Dynamic Capabilities sind von organisatorischen und spezialisierten Routinen abzugrenzen (vgl. Dosi/Nelson/Winter 2000), vielmehr kann festgestellt werden, dass sich Dynamic Capabilities - entsprechend der Definition von Wu (2006, S. 448) - aus organisatorischen und spezialisierten Routinen heraus entwickeln: „Dynamic Capabilities are the antecedent organizational and strategic routines by which managers transform their resource base to create new value-creating strategies.“ Spezialisierte Routinen erfordern ein nur begrenztes Wissen, feststehende Managementdenkweisen und keine Experimente. Sie bedingen jedoch auch nur eine geringe Lernmöglichkeit aufgrund der Spezialisierung und eine statische Kontrolle. Im Gegensatz zu Routinen erfordern Dynamic Capabilities eine weitumfassende und tiefgehende Wissensbasis des Managements, welche sowohl Technologie- als auch Markt-, Produkt-, Distributions- und Führungswissen einschließt. Weiterhin erfordern Dynamic Capabilities offene Managementeinstellungen und -denkweisen sowie den Mut des Managements zur Experimentation (vgl. Volberda 1998, S. 108ff.). Hohe Lernraten und eine dynamische Kontrolle sind Kennzeichen von Dynamic Capabilities. Das wichtigste Unterscheidungskriterium zwischen spezialisierten Routinen und Dynamic Capabilities sind die Überschusskapazitäten („Absorptive Capacity“). Während spezialisierte Routinen nur geringe Überschusskapazitäten für Veränderungen bedingen, erfordern Dynamic Capabilities hohe Überschusskapazitäten für die Entwicklung und Bereithaltung von geeigneten Reaktionsmöglichkeiten auf Umweltveränderungen. Zusammengefasst kann festgehalten werden, dass bei spezialisierten Routinen das vorhandene Flexibilitätspotenzial aufgrund der gegebenen Nichtanpassungsnotwendigkeit des Managements unrealisiert bleibt. Hierzu Volberda (1998, S. 107): „While the speed of change in today’s turbulent environments weakens the sustainability of specialized routines, it increases the importance of the advantage provided by flexible dynamic capabilities, which remain valuable as long as competitive change persists.“ Während Dynamic Capabilities also grundsätzlich eine Absicht zum Wandel bzw. zur Veränderung einschlie-

77 ßen, beinhalten Routinen diese Absicht nicht. Teece, Pisano und Shuen (1997) prägen in ihrem Beitrag auch den Begriff der sog. Complicated Routines, welcher jedoch als Synonym für den Begriff der Dynamic Capabilities verwendet werden kann: „Dynamic Capabilities are complicated routines that emerge from path-dependet processes.“ (Teece/Pisano/Shuen 1997). Die Annahme, dass Dynamic Capabilities aus spezifischen Routinen entstehen, unterstützen auch Eisenhardt und Martin (2000). Als Beispiele nennen sie Produktentwicklungsroutinen, Routinen der Qualitätskontrolle sowie des Technologie- und Know how-Transfers. Der Dynamic Capabilities-Begriff fordert auch eine stärkere Dynamisierung des Kernkompetenzkonzepts. Die Aufrechterhaltung eines kompetenzbasierten Wettbewerbsvorteils erfordert kontinuierliche Investitionen in die Festigung und Weiterentwicklung der Kompetenzbasis. Daraus entsteht die Annahme, dass die organisationale Lernfähigkeit zum zentralen Erfolgsfaktor avanciert. „Competence theory suggests that a firm’s ability to learn and acquire new capabilities may be more important determinants of it’s competitive success in dynamic markets than the firm’s current endowment of unique resources or the industry structure it faces.“ (vgl. Sanchez/Heene/Thomas 1996, S. 12). Die Fähigkeit, die Kompetenzbasis im Zuge von Lernprozessen kontinuierlich weiter zu entwickeln (im Sinne eines „Learning to learn“) wird daher selbst zu einer Dynamic Core Competence des Unternehmens. Helleloid und Simonin (1994, S. 213) konstatieren hierzu auch: „Sustainable competitive advantage demands that an organization possesses at least one core competence – a well of knowledge and experience upon which it can draw – which can be used to allow the organization to adopt to changing market and environmental conditions. Thus, organizations must constantly learn, and those which learn most proficiently will be most able to enhance their core competence and sustain a competitive advantage.“ In einem sich selbst verstärkenden Prozess fördern Dynamic Capabilities, auch als „higher-order“ Capabilities bezeichnet (vgl. Sanchez/Heene/Thomas 1996, S. 9) den Aufbau neuer Kompetenzen, was wiederum die Handlungsfähigkeit des Unternehmens erhöht.

78 In enger Anlehnung an die Definitionsansätze in der Literatur und die daraus abgeleiteten wesentlichen Merkmale von Dynamic Capabilities wird als Grundlage für die Untersuchung der vorliegenden Arbeit folgende Definition der Dynamic Capabilities verwendet: „Dynamic Capabilities sind spezifische organisatorische und strategische Prozesse, welche die Ausschöpfung bzw. Rekonfiguration der unternehmensinternen Ressourcen sowie die Gewinnung und Integration neuer Ressourcen zur Schaffung neuer Werte und neuer wertgenerierender Strategien zum Inhalt haben.“ 3.2.3 Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities Vielfältige Ansätze in der Literatur versuchen anhand von theoretischkonzeptionellen sowie empirischen Untersuchungen, die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities zu erklären (vgl. Amit/Schoemaker 1993, Henderson/Cockburn 1994, Ianisiti/Clark 1994, Grant 1996, Moran/Goshal 1996, Helfat 1997, Teece/Pisano/Shuen 1997, Zollo/Winter 1998; Galunic/Rodan 1998; Huttunen/Kyläheiko/Virolainen 2001). Dabei werden jeweils verschiedene Aspekte besonders fokussiert. Dynamic Capabilities können nach dem einstimmigen Verständnis in der Literatur nicht erworben werden, sondern müssen im Unternehmen entwickelt werden. Dies erfordert möglichst kurze Entwicklungszeiten, eine strategische Vision und dauerhafte Investitionen (vgl. Amit/Schoemaker 1993). Als Rahmenbedingung für die Entwicklung von Dynamic Capabilities müssen „Skills“, zum Beispiel Human-Ressourcen, technologische Ressourcen usw. erworben und Lernprozesse eingeführt werden. Dabei wechselt der Fokus der Unternehmen von der reinen Ausnutzung bestehender Ressourcen hin zur Schaffung neuer strategisch relevanter Ressourcen durch Rekombination von internen und externen Ressourcen. Die Annahme, dass durch die Generierung neuer Ressourcen bzw. die Nutzung und Rekombination bestehender Ressourcen Innovationen und Wettbewerbsvorteile entstehen, wird ebenfalls allgemein in der Literatur vertreten.

79 Durch Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities wird also die Ressourcenbasis von Unternehmen verändert. Die Ressourcenbasis kann auf dreierlei Art und Weise verändert werden: -

durch die Generierung und Integration neuer Ressourcen,

-

durch die Rekonfiguration unternehmensinterner Ressourcen,

-

durch das Abstoßen unternehmensinterner Ressourcen.

Neue Ressourcen können aus externen oder internen Quellen generiert und in die bestehende Ressourcenausstattung des Unternehmens integriert werden. Externe Quellen für die Generierung und Integration neuer Ressourcen sind z.B. Unternehmensakquisitionen und Allianzen bzw. strategische Partnerschaften (vgl. Powell/Koput/Smith-Doerr 1996, Capron/Dussauge/Mitchell 1998, Lane/Lubatkin 1998, Ranft/Zeithaml 1998; Zollo/Singh 1998, Gulati 1999). Die Integration externer Ressourcen betrifft häufig den Produktentwicklungsprozess (vgl. Clark/Fujimoto 1991, Dougherty 1992, Helfat/Raubitschek 2000) und die strategischen Entscheidungsprozesse (vgl. Judge/Miller 1991). Wesentliche interne Quelle für die Generierung neuer Ressourcen sind Innovationen, in der Regel Prozessinnovationen. So kann auch in diesem Rahmen die Schaffung neuen Wissens in Form einer neuen Denkweise im Unternehmen oder einer innovativen Unternehmenskultur zur Erweiterung der Ressourcenbasis beitragen (vgl. Eisenhardt/Martin 2000, S. 1108). Die Quelle der Ressourcengenerierung scheint in Branchen mit sich überdurchschnittlich schnell veränderndem Wettbewerbsumfeld, wie zum Beispiel die Pharmabranche, auch entscheidend für die Formulierung effektiver Strategien und damit die Erzielung von Wettbewerbserfolg zu sein. Unter der Rekonfiguration bzw. Rekombination von Ressourcen (vgl. Szulanski 1996, Hargadon/Sutton 1997, Galunic/Rodan 1998, Hansen 1999) versteht man Transferprozesse und Prozesse der Replizierung bzw. des „Brokering“ (Eisenhardt/Martin 2000, S. 107) der im Unternehmen vorhandenen Ressourcen. Teece (2000, S. 7) definiert auch: „Dynamic capability is the capacity to sense opportunities, and to reconfigure knowledge assets, competences, and complementary assets so as to achieve sustainable competitive advan-

80 tage.“ Es ist die Aufgabe des Managements, den Prozess des Transfers von Ressourcen innerhalb des Unternehmens, das heißt von einer Abteilung zur anderen oder von einer Tochtergesellschaft auf die andere, anzuregen und zu steuern. Dieser Prozess betrifft in hohem Maße die wissensbasierten Ressourcen (vgl. Eisenhardt/Martin 2000, S. 1107). Das Abstoßen von internen Ressourcen führt ebenfalls zur Veränderung der Ressourcenbasis und wird dann vorgenommen, wenn die betroffenen Ressourcen für das Unternehmen nicht mehr strategisch relevant sind und auch nicht durch Rekombination mit anderen Ressourcen zur Entwicklung von Dynamic Capabilities beitragen können. Einige Beiträge in der Literatur betonen die Prozesse des organisationalen Lernens als Quelle bzw. Mechanismus der Entstehung von Dynamic Capabilities. Eisenhardt und Martin (2000, S. 1106) bemerken wie folgt: "[…], wellknown learning mechanisms guide the evolution of dynamic capabilities […].” Auch Rindova und Kotha (2000, S. 25) konstatieren: „Dynamic capabilities depend on emergent learning processes and simple organizing principles spawned in the evolution of the form and supported by the top management team.“ Zollo und Winter (1998) argumentieren, dass die Entwicklung von Dynamic Capabilities durch die parallele Entwicklung dreier verschiedener Mechanismen bewirkt wird, nämlich (1) die Akkumulation von Erfahrung, (2) die Artikulation von Wissen und (3) die Kodifizierung von Wissen, welche von Zollo und Winter auch als Lernprozesse bezeichnet werden. Das von Zollo und Winter (2002) entwickelte Modell der Entwicklung von Dynamic Capabilities befürwortet dabei eine evolutionäre Sichtweise (vgl. Abbildung 3-5).

81

Lernmechanismen - Akkumulation von Erfahrungen - Artikulation von Wissen - Kodifizierung von Wissen

Dynamic Capabilities - Forschungs- und Entwicklungsprozess - Restrukturierung, Re-Engineering - Post-Akquisition-Integration

Evolution operativer Routinen

Abbildung 3-5: Lernmechanismen, Dynamic Capabilities und die Evolution operativer Routinen (Quelle: Zollo/Winter 2002, S. 340).

Verona und Ravasi (2003) stellen in ihrem Modell der Entwicklung von Dynamic Capabilities die wissensbasierten Ressourcen in den Mittelpunkt. Sie definieren (S. 577): „[...] that dynamic capabitities are made up of: knowledge creation and absorption, knowledge integration and knowledge reconfiguration.“ Abbildung 3-6 veranschaulicht den von Verona und Ravasi vorgeschlagenen Mechanismus der Entwicklung von Dynamic Capabilities. Als tragende Elemente des Prozesses der Wissensrekonfiguration identifizieren sie auf der Grundlage einer Fallstudienanalyse vor allem motivierte Mitarbeiter, erfahrene Manager, Offenheit gegenüber internen Vorschlägen und der Kreativität von Mitarbeitern, breite Einbeziehung der Mitarbeiter in den strategischen Prozess, die Einrichtung von sog. bereichsübergreifenden Gruppen, kontinuierliche Sammlung und Bewertung von Vorschlägen sowie eine zentralisierte Allokation der Finanzressourcen (vgl. Verona/Ravasi 2003, S. 598).

82

Knowledge Integration

Continuous Innovation Knowledge Reconfiguration Knowledge Creation and Absorption

Abbildung 3-6: Wissensbasierter Prozess der Entwicklung von Dynamic Capabilities (Quelle: Verona/Ravasi 2003, S. 579).

Die Entwicklung von dynamischen Fähigkeiten ist jedoch nicht nur die Aufgabe des Managements. Jedes Mitglied der Organisation ist mitverantwortlich für die Generierung von Dynamic Capabilities bzw. kann einen Beitrag zu ihrer Entwicklung und Akkumulation leisten. Genau genommen wird das Entstehen von Dynamic Capabilities durch eine Vielzahl von Aktionen von Mitarbeitern auf allen Organisationsstufen gefördert (vgl. Leonard-Barton 1995, S. 28 und Volberda 1998, S. 112). Es können also unterschieden werden: -

-

-

die vertikale Entwicklung von Dynamic Capabilities, das heißt top-down oder bottom-up über alle Hierarchiestufen, die horizontale Entwicklung von Dynamic Capabilities, das heißt durch Teambildung über alle Funktionsbereiche und die ideologische Entwicklung von Dynamic Capabilities, das heißt über die Kultur und Werte einer Unternehmung.

Die vertikale Entwicklung von Dynamic Capabilities kann in der Hierarchie eines Unternehmens von oben nach unten, von unten nach oben oder kombi-

83 niert erfolgen. Die strategischen Ziele der Unternehmensleitung, formuliert in einer Vision, einem Mission Statement oder einem Leitbild, sind der Ausgangspunkt eines Top-Down-Ansatzes der Gewinnung und Akkumulation von Dynamic Capabilities (vgl. Prahalad/Hamel 1990). Top-Down-Entwicklungsprozesse gehen in der Regel von Auflagen, Befehlen und Handlungsanweisungen des Top-Management an unterliegende Hierarchiestufen aus. Bei einem Bottom-Up-Prozess geht die Entwicklung von Fähigkeiten von den marktnahen Bereichen aus (vgl. Bowe 1970 und Quinn 1985). Der Vorteil eines Bottom-Up-Prozesses besteht darin, dass die marktnahen Bereiche bessere Informationsquellen sowie ein besseres Wissen und Verständnis für die Entwicklung von strategisch relevanten Ressourcen besitzen. Sein Nachteil ist die fehlende Koordination der Entwicklung von Dynamic Capabilities über verschiedene Geschäftsbereiche und Funktionen hinweg. Volberda (1998, S. 113) unterscheidet reaktive und proaktive Bottom-UpEntwicklungen von Dynamic Capabilities. Dabei sind jeweils unterschiedliche Arten von Lernen erforderlich. Die reaktive Entwicklung setzt das Lernen auf unterster, also marktnächster Hierarchiestufe, durch Interaktion mit dem Kunden voraus (vgl. auch Senge 1990). Auf höherer Managementstufe wird das sog. Single-loop oder Adaptive Learning ausgeübt. Das Top Management greift dabei die Initiativen unterer Hierarchiestufen auf und steuert diese zielgerichtet. Im Gegenteil dazu regt das Management bei proaktivem Bottom-UpProzess zur Entwicklung von Dynamic Capabilities an (vgl. Bartlett/Ghoshal 1993). Der vertikale Entwicklungsprozess kann sowohl vom Top-Management als auch vom Upper- oder Middle-Management ausgehen. Wichtig ist nur, dass sämtliche Hierarchiestufen in den Prozess einbezogen werden, da es andernfalls zu einer Fragmentierung der Entwicklung von Dynamic Capabilities kommen kann (vgl. Volberda 1998, S. 114). Bei der horizontalen Entwicklung von Dynamic Capabilities hinweg geht es in erster Linie um einen Interaktionsprozess zwischen einzelnen Funktionsbereichen. Hier sind die Verantwortlichkeiten in der Regel dezentralisiert. Es werden Prinzipien der Selbstorganisation bzw. Selbstkoordination verwendet und vom Management nur unterstützt, jedoch nicht gesteuert (vgl. Liebeskind

84 1996). Die Gefahr einer fehlgeleiteten Entwicklung von Dynamic Capabilities ist hier jedoch größer als bei den anderen beiden Verfahren. Ergänzend zu den beiden oben beschriebenen Ansätzen vertreten Volberda und De Leeuw (1996) den ideologischen Ansatz, bei dem die Entwicklung von Dynamic Capabilities von durch das Management vorgegebenen Regeln der Interaktion oder einer gemeinsamen Einstellung der Organisationsmitglieder ausgeht. Es sei schließlich noch kurz auf die Studie von Galunic und Rodan (1998) hingewiesen, welche die Wahrscheinlichkeit der Ressourcenkombination modelliert und theoretisch-konzeptionell begründete Hypothesen über die Einflussfaktoren der Ressourcenkombination aufstellt. Galunic und Rodan vermuten dabei, dass die Wahrscheinlichkeit der Ressourcenrekombination umso geringer sein wird, (1) je mehr verdecktes (tacit) Wissen im Unternehmen vorhanden ist, (2) je mehr organisatorische Abläufe von nicht erkennbaren Routinen abhängen und (3) je weitläufiger das Wissen verteilt ist.

3.2.4 Kritische Würdigung des Dynamic Capabilities-Ansatzes und Zwischenfazit Der Dynamic Capabilities-Ansatz dominiert seit den 90er Jahren des letzten Jahrhunderts die Diskussion des strategischen Management von Unternehmen in sich schnell ändernden Wettbewerbsumwelten. Der Ansatz liefert eine umfassende Erklärung von Wettbewerb, damit in Verbindung stehender Unternehmensleistung und strategischer Entscheidungsfindung. Eine Stärke des Dynamic Capabilities-Ansatzes liegt auch in seiner Berücksichtigung der Unternehmensgeschichte, die das Phänomen pfadabhängiger Strategien des Aufbaus und der Weiterentwicklung von strategisch wertvollen Fähigkeiten erklärt. Für die Formulierung von konkreten Strategien ist der Ansatz weniger gut geeignet: „The strength of DCV are essentially in its use for historical explanation and its use in strategy formation is limited and possibly erroneous. There is still a need for a theory of strategy that will offer better application and guidance for practitioners.“ (McGuinness/Morgan 2000, S. 209).

85 Für die Fortentwicklung der Theorie des strategischen Managements ist eine enge Verknüpfung der verschiedenen Ansätze, wie des wissensbasierten Ansatzes, des Ansatzes der Kernkompetenzen, des Dynamic CapabilitiesAnsatzes, des Ansatzes des kompetenzbasierten Wettbewerbs sowie des Lern-Ansatzes aussichtsreich. Wie die bisherigen Ausführungen gezeigt haben, bestehen ein Terminologiereichtum sowie zahlreiche Überlappungen in den theoretischen Erklärungsansätzen. Für die Zwecke dieser Arbeit soll das strategische Management von Electronic Business vor allem anhand der wissensorientierten Konzeptualisierung, Lernkonzepten, den Ansätzen der Flexibilität und der Innovationstheorie untersucht werden.

87

4

Konzeptualisierung der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management

In diesem Abschnitt werden die Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management für die Zwecke der empirischen Untersuchung konzeptualisiert und Vermutungen über die Wirkungszusammenhänge zwischen den Dimensionen und dem Ausmaß an Dynamic Capabilities sowie zwischen dem Gesamtkonstrukt „Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management“ und dem strategischem Wettbewerbserfolg aufgestellt. Generell versteht man unter dem Begriff der Konzeptualisierung die Erarbeitung verschiedener Facetten eines zu untersuchenden Konstrukts (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 5). Der Grundgedanke der nachfolgenden Konzeptualisierung ist es, den aufgezeigten Forschungsstand zum Dynamic Capabilities-Ansatz im Rahmen der Theorie des strategischen Management und relevante Erkenntnisse aus der Forschung zum Electronic Business-Management miteinander zu verbinden. Diese Synthese ist ein Beitrag der vorliegenden Arbeit zur Dynamic Capabilities-Forschung. Im Fokus der Untersuchung stehen dabei etablierte Unternehmen, also Unternehmen, welche bereits vor dem Beginn des Zeitalters des Internet respektive Electronic Business am Markt erfolgreich tätig waren. Die relevanten bisher vorliegenden empirischen Arbeiten zu den Dynamic Capabilities etablierter Unternehmen wurden dabei mit einbezogen. Darüber hinaus wurden themenspezifische Arbeiten heran gezogen, wie zum Beispiel Untersuchungen zum Informationsmanagement, zum Organizational Learning, zur strategischen und organisatorischen Flexibilität sowie zum Innovationsmanagement. In Abschnitt 4.1 werden die vier Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management abgeleitet. Diese sind Gewinnung und Verarbeitung von Informationen (Information Capabilities), Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse (Dynamic Learning Capabilities), strategische und organisatorische Flexibilität (Flexible Capabilities) und Innovationskraft (Dynamic Innovation Capabilities). Abbildung 4-1 stellt die abzuleitenden

88 Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement graphisch dar. Abschnitt 4.2 fasst das Wirkungsmodell zur Erklärung der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management zusammen und stellt das Hypothesensystem der Untersuchung auf.

Information Capabilities

Dynamic Learning Capabilities

Flexible Capabilities

Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement

Dynamic Innovation Capabilities

Abbildung 4-1: Abzuleitende Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management.

4.1

Ableitung der Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management

4.1.1 Informationsgewinnung und -verarbeitung (Information Capabilities) Informationen haben im Zeitalter des Internet eine enorme Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Informationen können insofern als strategisch relevante Ressourcen oder strategisches Erfolgspotenzial bezeichnet werden (vgl. Keuper 2002, S. 121f. und S. 132). Ohne fundierte In-

89 formationen und Kenntnisse über Kundenbedürfnisse, Marktveränderungen, technologische Veränderungen usw. sind Unternehmen nicht in der Lage, strategische Entscheidungen zu treffen und entsprechende Implementierungsmaßnahmen abzuleiten, welche zu Produkt- oder Dienstleistungsinnovationen, einer effizienteren Gestaltung von Prozessen und damit zu Wettbewerbsvorteilen bzw. höheren Gewinnen führen. Viele Aspekte der beobachtbaren Realität von Märkten und Unternehmen sind unmittelbar auf die gegebene Knappheit der Ressource Information zurückzuführen. Umgekehrt prägen die Knappheit, die Unvollkommenheit und die Ungleichverteilung der Ressource Information auch die Dynamik auf den Märkten, weil ein stetiger Wettbewerb der Unternehmen um die neuesten und wichtigsten Informationen herrscht. Erfolgreiches Unternehmertum beruht also letztlich auf Informationsvorsprüngen, die jedoch im Zeitablauf erodieren (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 61). Informationen werden durch Wettbewerb im Laufe der Zeit im Markt verbreitet, wodurch bestehende Informationslücken abgebaut werden. Im Zeitalter des schnellen technologischen Wandels, welcher unvorhersehbare Veränderungen von Technologien und Kundenbedürfnissen sowie neue Leitbilder für Organisation und Führung mit sich bringt, gilt, dass das informiertere Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber dem weniger informierten Unternehmen hat, selbst wenn es kleiner oder jünger ist (vgl. Amor 2000, S. 39). Es müssen also kontinuierlich und gezielt strategisch relevante Informationen aufgebaut, erhalten und zielgerichtet angewendet werden. Volberda (1998, S. 240) stellt fest, dass Informationsaktivitäten vor dem Hintergrund der „Umweltturbulenzen“ notwendig sind und zur Reduktion von Unsicherheit führen. Mit der zunehmenden Vernetzung der Unternehmen gewinnen Informationen weiter an Bedeutung. Vor dem Hintergrund einer vernetzten Ökonomie mit verbesserter Informations- und Kommunikationstechnik wandeln sich Märkte und Unternehmen und die Markttransparenz nimmt zu. Die Schnittstelle zwischen Unternehmen und Märkten, die klare Unterscheidung zwischen innen und außen wird aufgeweicht. In der Literatur finden sich für die zunehmende Vernetzung von Unternehmen Begriffe wie „grenzenlose Unternehmung“ (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001), „Netzwerkorganisation“ (vgl. Sydow 2003),

90 „Kooperationsgeflechte“ (vgl. Zentes/Swoboda/Morschett 2005) usw. Sie alle sind Resultate der Reaktionen der strategischen Unternehmensführung auf die neuen Markt- und Wettbewerbsbedingungen und die Möglichkeiten neuer Informations- und Kommunikationstechnologien. Durch den Einsatz des Internet in den verschiedenen Unternehmensfunktionen bei unternehmensübergreifender Zusammenarbeit können wertvolle Informationen erworben werden (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 297). Durch Einsatz des Internet und moderner Kommunikationstechnologien wie Email eröffnen sich den Unternehmen auch neue Zugangsmöglichkeiten zu Informationen über Kunden und Kundenverhalten. Auch können neue Wege der Verkaufsförderung über das Internet gestartet werden. Der Kunde wird in erhöhtem Maße in die Dienstleistungen von Unternehmen integriert, was zu sog. Value-added-Services und damit einem erhöhten Nutzen führt. Gleichzeitig sinken damit für alle Unternehmen die Marktzutrittsbarrieren, weil der weltweite Zugang zu Kunden, das heißt auf regional unabhängigen Märkten, möglich ist (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 71). Aus strategischer Sicht spielt die Individualisierung im Rahmen des Kundenkontakts im Electronic Business eine große Rolle. Auslöser hierfür sind zum Beispiel ein steigendes Qualitätsbewusstsein (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 137) sowie ein transparenteres Produktangebot durch das Internet. Der Kunden stellt höhere Anforderungen an seine Bedürfnisbefriedigung und sucht eher Abwechslung bei seiner Produktwahl. Das heißt in der Konsequenz, dass die etablierten Unternehmen gezwungen sind, ihre Kunden individueller als bisher anzusprechen und ein größeres Produktsortiment anzubieten. Dafür ist jedoch eine noch detailliertere und aktuellere Kenntnis der Bedürfnisse der Kunden notwendig, also eine Kundendatenbank, in welcher Kundendaten systematisch und kontinuierlich gespeichert, analysiert und bereitgestellt werden (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 138). Durch den Einsatz internetbasierter Anwendungen wird die Kommunikation mit Kunden und Lieferanten erheblich vereinfacht und verbilligt. Durch die systematische Sammlung der Kundendaten, zum Beispiel in Form von Registrierungen im Internet, durch Fragenkataloge, Zertifikate mit Nutzerprofilen, sowie deren effiziente Nutzung in der Pro-

91 duktentwicklung und im Marketing entstehen gleichzeitig ein größeres MarktKnow-how sowie eine größere Kundenzufriedenheit und damit Kundenloyalität (vgl. Piller/Schoder 1999). Dies wird auch durch die Möglichkeiten eines umfassenden und zeitlich unbegrenzten Kundenservices unterstützt, wie zum Beispiel Online-Bestellsysteme, Online-Kontaktaufnahme usw. Die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit und die Koordination von Funktionsbereichen können durch den Einsatz zwischenbetrieblicher Informations- und Kommunikationstechnik unterstützt werden. Das heißt, dass durch den Einsatz von E-Business viele Prozesse vereinfacht werden können, zum Beispiel der Prozess des Informationsaustausches. Durch innovative Telekommunikationsinfrastrukturen können Informationen leichter und nahezu ohne Grenzen auch über größere Entfernungen, das heißt letztendlich weltweit, ausgetauscht werden (vgl. Reichwald/Koller 1995). So ist es nicht mehr das Hauptproblem, dass spezifische Informationen nur schwierig erreichbar sind, sondern vielmehr entschieden werden muss, mit welcher Priorität gezielt Informationen aus der Informationsflut ausgewählt werden. Viele etablierte Unternehmen haben Internet-Portale zum Zusammentreffen des Unternehmens mit Kunden und/oder Lieferanten eingerichtet. Dadurch entsteht eine neue Form des Informationsaustauschs und der Kommunikation. Diese Portale können auch funktionsspezifisch sein, zum Beispiel Extranets im Geschäftsbereich „Produktion“ oder B-2-B-Plattformen für Beschaffung und Logistik. Die Beschaffung und Verarbeitung von Informationen und die darauf aufbauende Ableitung von strategischen Maßnahmen sollte daher von Unternehmen systematisch geplant und durchgeführt werden. Dabei sind die besonderen Eigenschaften der Ressource Information zu berücksichtigen. Informationen sind immaterielle Güter, ihre Nutzung führt nicht zu einer Abnutzung oder zu einem Verbrauch. Die Übertragung und der Transfer von Informationen ist durch den Einsatz von E-Business leicht und oft kostenlos möglich (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 61f.). Eine Verteilung von Informationen innerhalb eines Unternehmens und über Unternehmensgrenzen hinweg ist somit leicht und schnell durchführbar. Zentral hierbei ist die Selektion von strategisch relevanten Informationen und ggf. deren Umwandlung in organisationa-

92 les Wissen, also für alle Mitarbeiter zugängliches Wissen. Dieser Punkt ist im dynamischen Wettbewerbsumfeld des Electronic Business von zentraler Bedeutung, weil die technologischen Entwicklungen und schnell veränderlichen Regeln für Wettbewerb und Markt laufend berücksichtigt werden müssen. In der Literatur wird ein Unterschied zwischen Informationen, Daten und Wissen herausgearbeitet, es besteht jedoch keine einheitliche Definitionsgrundlage. Picot/Reichwald/Wiegand (2001, S. 118) definieren, dass Informationen sich losgelöst von Personen zum Beispiel in Datenbanksystemen speichern lassen, während Wissen eher personen- oder organisationsbezogen ist. Informationen können auch als Input oder Vorstufe für die Generierung neuen Wissens und die Rekonfiguration von Wissen verstanden werden. Hutzschenreuter (2000, S. 21) stellt heraus, dass Informationen als zweckorientiertes Wissen verstanden werden können. Eine gelungene Unterscheidung zwischen dem Informations- und dem Wissensbegriff liefern auch Kogut und Zander (1992), wie in Tabelle 4-1 dargestellt. In der vorliegenden Arbeit wird beiden Aspekten, der Informationsgewinnung und -verarbeitung sowie der Wissensgenerierung, -speicherung und -nutzung, Rechnung getragen, da sie zentrale Elemente in den meisten Ansätzen der Dynamic Capabilities-Theorie sind. Es wird eine klare Abgrenzung dahingehend geschaffen, dass die Informationsgewinnung als eine eigenständige Dimension betrachtet wird. Der Aspekt des Management von Wissen wird mit den Lernfähigkeiten eines Unternehmens verbunden und in der zweiten zu definierenden Dimension der „Dynamic Learning Capabilities“ berücksichtigt. Die enge Verflechtung von organisationalem Lernen und Wissensmanagement wird auch in der Literatur herausgearbeitet. Probst und Büchel (1998, S. 27) stellen fest, dass Wissen den Rahmen für Lernen bildet und Wissensmanagementprozesse als Lernprozesse verstanden werden können.

93 Individual

Group

Organization

Network

Information

facts

who knows what

profits, accounting data, formal and informal structure

prices, whom to contact, who has what

Know-how

skill of how to communicate, problem solving

recipes of organizing such as Taylorist methods or craft production

higher-orderorganizing principles of how to coordinate groups and transfer knowledge

how to cooperate, how to sell and buy

Tabelle 4-1: Unterscheidung zwischen Information und Wissen (Quelle: Kogut/Zander 1992).

Die Beschaffung und Auswertung von Informationen ist also eine wesentliche Voraussetzung für das strategische Management. Die größte Bedeutung haben dabei Informationen aus dem Unternehmens- und Wettbewerbsumfeld. Barringer und Bluedorn (1999, S. 423) sprechen auch von einem „Scannen“ der Umwelt, worunter sie „the managerial acitivity of learning about events and trends in the organisation´s environment“ verstehen. Durch das Erfassen von Informationen und Trends aus dem Unternehmensumfeld werden technologische und kundenseitige Wachstumschancen sichtbar. Barringer und Bluedorn (1999, S. 423) bezeichnen dies als „proactiveness dimensions of entrepreneurial behaviour.“ Gerade im Bereich des Electronic Business besteht eine erhöhte Unsicherheit hinsichtlich der Markt- und Wettbewerbsentwicklungen. Die Handlungen zur Implementierung von Electronic Business in etablierten Unternehmen werden in der Literatur oft als „entrepreneurial actions“ bezeichnet, da sie auch für bestehende Organisationen eine Art Neubeginn kennzeichnen. Das Internet an sich bietet neue Möglichkeiten, Konkurrenzanalyse zu betreiben. Jedes Unternehmen, das eine Homepage anbietet und dort über sich berichtet, wird gleichzeitig transparenter. Insbesondere ist ein Vergleich der Strategie der Konkurrenz mit der eigenen Strategie interessant und zentral für die Erreichung eines Vorteils gegenüber den Wettbewerbern. Der Prozess der Informationsbeschaffung beinhaltet einerseits den Erwerb neuer Informationen und andererseits die Reproduktion bereits vorhandener Informationen. Der Teilprozess „Neubeschaffung“ bezieht sich zum Beispiel auf Informationen ü-

94 ber Marktveränderungen, Strategien von Wettbewerbern, Produktinnovationen, neue Technologien, Zufriedenheit von Kunden, Möglichkeiten der Verbesserung der Zusammenarbeit mit Lieferanten usw. Aufgrund der Vielfältigkeit und der hohen Komplexität von Informationen erfordert der Prozess der gezielten Beschaffung strategisch relevanter, neuer Informationen eine detaillierte Planung. Dabei gilt es auch, neue Quellen des Informationserwerbs zu nutzen, zum Beispiel der Informationsaustausch mit externen Partnern wie Wettbewerbern, reinen Web-Unternehmen, wissenschaftlichen Institutionen oder externen Beratern. Gerade im Electronic Business liefert zum Beispiel der Austausch mit reinen Web-Unternehmen für etablierte Unternehmen wichtige Einblicke und Informationen. Neben den externen Informationen ist ebenfalls die Erhebung interner Informationen über Prozesse, Ressourcenausstattung, vorhandenes Wissen, unternehmensinterne IT-Infrastruktur usw. relevant für ein strategisches E-Business-Management. Wissensbasierte Produkte und Dienstleistungen haben häufig einen relativ kurzen Lebenszyklus (vgl. Davis/Botkin 1999, S. 9). Insofern ist es wichtig, kontinuierlich Informationen und Wissen anzusammeln und auszuwerten sowie fehlendes Wissen bzw. Informationen schnell zu beschaffen. Die schnelle Informationsauswertung und Identifikation von Informationslücken ist ebenso bedeutsam wie die Auswahl relevanter Informationskategorien. Hinsichtlich der Informationsverarbeitung ist eine Zeitnähe zur Beschaffung erforderlich. Bezogen auf die konkrete Umsetzung von E-Business-Strategien verweisen Weiber und Krämer (2000, S. 149ff.) vor allem auf die Informationsparadoxie als Hauptursache für das Scheitern der Umsetzung von formulierten Strategien des E-Business-Einsatzes. Unter Informationsparadoxie verstehen sie die Tatsache, dass alle am Unternehmensprozess Beteiligten gerade wegen der schnellen technologischen Fortschritte und der damit einhergehenden Zunahme an Wissen in der Informationsverarbeitung hinterher hinken. Für die vorliegende Untersuchung wird basierend auf den vorangegangenen Beschreibungen als erste Dimension der Dynamic Capabilities diejenige der sog. „Information Capabilities“ definiert. Darunter werden die Fähigkeiten eines Unternehmens zur Informationsgewinnung und –verarbeitung verstanden. Die

95 Information Capabilities können als grundlegend für die weiteren Dimensionen, welche auf die Lernprozesse im Unternehmen, die unternehmerische und organisatorische Flexibilität und die Innovationsfähigkeit im Unternehmen abstellen, angesehen werden. Wissens- und Lernprozesse entstehen, wie oben aufgezeigt, auf der Grundlage von Informationen. Auch die Arbeit eines effizienten Technologiemanagements setzt zum Beispiel Informationen über potenzielle technologische Entwicklungen voraus. Insbesondere die technologische Wettbewerbsanalyse stellt hohe Anforderungen an eine effiziente Informationsgewinnung und -verarbeitung (vgl. Brockhoff 2001, S. 31ff.). Ein Innovationsmanagement basiert ebenfalls auf strategisch relevanten Informationen. Abbildung 4-2 veranschaulicht die abgeleiteten einzelnen Faktoren der Dimension „Information Capabilities“. Fünf Faktoren tragen damit zur Bildung der Information Capabilities bei. Diese sind die kontinuierliche und systematische Beschaffung von Informationen über Wettbewerb und Markt sowie über Kunden und Lieferanten, Informationsaustausch mit anderen externen Partnern, Erhebung von Informationen über intern vorhandene Ressourcen und Prozesse sowie eine effektive Informationsverarbeitung. Die sich ergebende Hypothese lautet: H1: Je größer das Ausmaß an Information Capabilities, desto größer ist das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement.

4.1.2 Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse (Dynamic Learning Capabilities) Informationen sind, wie in Abschnitt 4.1.1 erläutert, die Grundlage für die Wissensgenerierung. Wissen ist dabei handlungsorientiert, das heißt das Begriffsverständnis beinhaltet die Fähigkeit, Daten und Informationen in Arbeitsaufgaben effektiv anzuwenden, zu speichern und zu transferieren. Der Wissensbestand stellt dabei eine Ansammlung von Wissenselementen dar, die im Laufe

96 der Zeit von Wissensflüssen über unternehmensinterne und –externe Kanäle gespeist wird (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 880).

Informationen über Wettbewerb und Markt Informationen von/über Kunden und Lieferanten

+ +

Informationsaustausch mit externen Partnern

+

Information Capabilities

+ +

interne Informationen

Informationsauswertung

Abbildung 4-2: Faktoren der Dimension „Informationsgewinnung und -verarbeitung“ (Information Capabilities).

Wissen ist die wichtigste strategische Ressource im Zeitalter des beschleunigten Wettbewerbs und des schnellen technologischen Wandels. Das Management von Wissen avanciert zu einer zentralen Managementaufgabe im Unternehmen. Der Ansatz des Wissensmanagements wurde im Rahmen der Theorie des strategischen Management in den letzten Jahren verstärkt diskutiert und entwickelt (vgl. Grant 1996, Forcadell/Guadamillas 2002, Al-Laham 2003 und North 2005). Schildhauer (2003, S. 187f.) definiert Wissensmanagement als „ein Managementkonzept, um die Geschäftspotenziale von Wissen als

97 Ressource bewusst zu erkennen und intensiv auszuschöpfen mit dem Ziel, die Wettbewerbsposition zu festigen und auszubauen.“ Forcadell und Guadamillas (2002, S. 163) definieren Wissensmanagement als „a strategy to be developed in a firm to ensure that knowledge reaches the right people at the right time, and that those people share and use the information to improve the organization´s functioning. This in turn has created a need for businesses to evaluate the information and capabilities generated, in order to convert them into results which will add value and establish learning as a continuous process within the organization.” Ferner erarbeiten Forcadell und Guadamillas eine Einteilung des Wissensmanagements, welche weithin in der Literatur übernommen wurde. Sie unterscheiden die Teilprozesse der Beschaffung (creation), Verteilung (distribution), Speicherung (storage) und Anwendung (application) von Wissen (vgl. Forcadell/Guadamillas 2002, S. 163; ähnlich schon Davenport 1994). Eine erste Klassifikation des Wissensbegriffs differenziert zwischen individuellem Wissen, kollektivem Wissen und organisationalem Wissen (vgl. Probst/Raub/Romhardt 1999, Willke 2007). Während individuelles Wissen an einzelne Personen gebunden und nur diesen zugänglich ist, erstreckt sich kollektives Wissen über eine begrenzte Anzahl von Organisationsmitgliedern, wohingegen organisationales Wissen von allen Organisationsmitgliedern geteilt wird (vgl. Al-Laham 2003 und Welge/Al-Laham 2008, S. 96). Daneben besteht in der Literatur die Differenzierung in offenes (explizites) und verdecktes (implizites) Wissen (vgl. Nonaka/Takeuchi 1997 u.a.). Explizites Wissen ist im Unternehmen bekannt und steht jedem Mitarbeiter zur Verfügung. Implizites Wissen ist strategisch relevantes Wissen, welches aufgedeckt und der Gesamtheit aller Mitarbeiter zur Verfügung gestellt werden muss (Welge/AlLaham 2008, S. 96). Aufgedecktes Wissen muss darüber hinaus allen Mitgliedern der Organisation zugänglich gemacht werden. Der Aufbau und die Nutzung von (implizitem) Wissen stellt eine Dynamic Capability im Electronic Business dar, welche eine strategische Vision, lange Entwicklungszeiten und eine kontinuierliche Zusammenarbeit von Mitarbeitern auf persönlicher Ebene erfordert. Ein Unternehmen, das flexibler agieren und Einsparpotentiale realisieren möchte, muss intern vorhandenes Wissen breiter

98 verteilen und nutzbar machen (vgl. Kersten/Schröder 2002, S. 146). Es ist die Aufgabe des Top-Management, das individuelle spezialisierte Wissen zu institutionalisieren, das heißt allen verfügbar zu machen (vgl. Grant 1996, S. 375). Man spricht auch von der Kodifizierung von unternehmensspezifischem Wissen, um es leichter kommunizierbar zu machen (vgl. Kogut/Zander 1992, S. 387). Konkret gemeint ist die Speicherung von Wissen an zentraler, für alle Mitarbeiter zugänglicher Stelle im Unternehmen. Nonaka (1994) schlägt eine Theorie der Wissenskodifikation vor, die auf der dynamischen Interaktion zwischen zwei Dimensionen des Wissenstransfers basiert: erstens der Transformation von ungeschriebenem Wissen in schriftlich fixiertes Wissen und zweitens dem Transfer von Wissen zwischen Individuen, Arbeitsgruppen sowie organisatorischen und interorganisatorischen Ebenen (vgl. auch Grant 1996, S. 376). Implizites Wissen, welches nicht in eindeutig artikulierbarer Form vorliegt, kann nur durch (enge) persönliche Kontakte übertragen werden. Ein beträchtlicher Teil des in einem Unternehmen vorhandenen impliziten Wissens ist in routinegeprägtem Verhalten eingebunden. Routinen stellen eine Art „Gedächtnis“ für nicht explizit formulierbare Wissensbestände dar (vgl. Nelson/Winter 1982, 99ff.). Ebenso ist implizites Wissen dadurch gekennzeichnet, dass es in die speziellen Beziehungen von Personen, Gruppen, Prozessen und Routineverfahren der Organisation eingebunden ist. Eng verbunden mit dem Wissensmanagementprozess sind Lern- und kontinuierliche Verbesserungsprozesse, um strategisch relevantes Wissen zu generieren. Wissen im Sinne einer strategisch relevanten Ressourcen lässt sich nur über Lernprozesse aneignen, welche spezifisch in einem Unternehmen zu entwickeln sind und sich nicht als uniforme Standardlösungen am Markt kaufen lassen (deshalb sind sie strategisch wertvoll). Für das Erzielen strategischer Wettbewerbsvorteile im Electronic Business ist es von entscheidender Bedeutung, den Aufbau strategisch relevanten Wissens über E-BusinessAnwendungen und elektronische Geschäftsmodelle und Märkte im eigenen Unternehmen zu fördern, um unabhängig von Konkurrenten und Kooperationspartnern zu sein (vgl. Probst/Büchel 1998, S. 26-27). Neues Wissen in Kombination mit vorhandenem Wissen ist die Quelle von Produkt- und Dienst-

99 leistungsinnovationen, welche im innovationsgetriebenen Wettbewerb wesentliche Wettbewerbsvorteile darstellen. Insofern ist die Integration von neuem Wissen in bestehende Wissensbestände eines Unternehmens ein wesentlicher Teil des Wissensmanagements. Cohen und Levinthal (1990) sehen die sog. „Absorptive Capacity“ des Management als zentrale Fähigkeit an, neues Wissen im Unternehmen zu integrieren und aufzubauen (vgl. auch Macharzina/Wolf 2005, S. 880ff.). Die Absorption neuen Wissen setzt voraus, den Wert neuer Informationen und neuen Wissens zu erkennen, diese aufzunehmen und anzuwenden. Dabei spielt das vorhandene Wissen, welches sich auf das neue Wissen bezieht, eine wesentliche Rolle (vgl. Cohen/Levinthal 1990), weil sich neues Wissen um so schwerer aufnehmen lässt, je weniger Vorwissen das Unternehmen hat. Die Abbildung 4-3 verdeutlicht die Bedeutung der Absorptive Capacity im Rahmen des Aufbaus der Wissensbasis im Unternehmen.

neue Informationen

Suche und Anwendu ng neuer Information en

Bewertung und Anwendung von Wissen und neuen Informationen

Primäres Ergebnis: Informationen für Problemlösung

Suche und Anwendung von Wissen

Wissensbasis

Sekundäres Ergebnis: Informationen und Wissen zum Aufbau der Wissensbasis

Abbildung 4-3: Absorptive Capacity (Quelle: Macharzina/Wolf 2005, S. 881).

100 Der Prozess der Generierung von Wissen muss gerade im E-Business ein schneller, effizienter Prozess sein, um mit der hohen Innovationsgeschwindigkeit im Electronic Business Schritt halten zu können (vgl. Schildhauer 2003, S. 188f.). Nur Wissen, das schnell in Handlungen umgesetzt wird, ist erfolgswirksam. Die Verbindung von Wissensmanagement und Lernprozessen wird zum Beispiel in den sich etablierenden E-Learning-Konzepten und –Strategien deutlich. Durch E-Learning-Konzepte ist die Verfügbarkeit von Wissen rund um die Uhr gewährleistet und die individuelle Anpassung von selbständigem und geführtem Lernen an jeden Lebens- und Arbeitsrhythmus sowie jedes Lerntempo möglich. Eine dominierende Literaturmeinung, ob E-Learning als Teilgebiet des Wissensmanagement oder Wissensmanagement als Teilgebiet des E-Learning anzusehen ist, hat sich bisher jedoch nicht herausgebildet. Die Ansätze des Managements von Wissen und des organisationalen Lernens sind also stark miteinander verwoben. Wissen bildet einerseits den Anstoß für Lernprozesse im Unternehmen, organisationales Lernen erfordert umgekehrt ein Teilen bzw. Verteilen von Informationen und Wissen sowie die Schaffung neuen Wissens. Fiol und Lyles (1985, S. 813) konstatieren: „Organizational learning means the process of improving actions through better knowledge and understanding.” Beide Ansätze werden daher in der zweiten zu definierenden Dimension „Dynamic Learning Capabilities“ der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management zusammengefasst. Dabei wurde zunächst die Speicherung, Nutzung und Verteilung von Wissen als Faktor erfasst. Im folgenden erfolgt die Darstellung organisationaler Lernprozesse als ein weiterer Faktor der zweiten Dimension. DiBella, Newis und Gould (2003, S. 42-47) stellen zehn zentrale Faktoren heraus, welche die Etablierung organisationaler Lernprozesse als Kernkompetenz im Unternehmen erleichtern: „Scanning imperative, performance gap, concern of measurement, experimental mindset, climate of openness, continuous education, operational variety, multiple advocates, involved leadership, systems perspective.“ Lernprozesse betreffen sowohl individuelles Lernen als auch Lernen der Organisation. In der Literatur wird unter dem Begriff „Organizational Learning“ der Prozess der Veränderung der organisationalen Wissensba-

101 sis, der Verbesserung der Problemlösungs- und Handlungskompetenz sowie der Veränderung des gemeinsamen Bezugsrahmens von und für Mitglieder der Organisation verstanden (vgl. Probst/Büchel 1998, S. 17). Entscheidend dabei ist, dass nicht nur einzelne Mitarbeiter lernen, sondern dass die Organisation als Ganzes in die Lage versetzt wird, neues Wissen zu generieren, zu übernehmen und neu anzuwenden. Organisationales Lernen ist damit ein Weg, überkommene gewachsene Organisationsstrukturen aufzubrechen, flexiblere Organisationsformen zu entwickeln und den sich wandelnden Bedingungen, welche der Wettbewerb stellt, anzupassen (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 502). Cyert und March (1963) haben den Begriff Organizational Learning schon frühzeitig als Konzept der Verhaltensadaption (der Mitarbeiter) im Laufe der Zeit definiert. Abbildung 4-4 zeigt den für die Zwecke dieser Arbeit verwendeten Bezugsrahmen für organisationales Lernen.

ƒ ƒ ƒ ƒ

individuell gruppenbezogen Organisation zwischen Organisationen

Prozesse des organisationalen Lernens ƒ ƒ ƒ ƒ

Ebenen des organisationalen Lernens

Modi des organisationalen Lernens konzeptioneller Bezugsrahmen für organisationales Lernen

Identifikation Diffusion Integration Maßnahmen

ƒ ƒ ƒ

Single Loop-Lernen Double-Loop-Lernen Deutero-Lernen

ƒ ƒ ƒ

kognitives Lernen Lernen durch Kultur Lernen durch Handlungen (Learning by doing)

Lerntypen in der Theorie

Abbildung 4-4: Konzeptioneller Bezugsrahmen für Organisationales Lernen.

102 Organisationales Lernen betrifft die Ressource Mitarbeiter, also die Konfiguration und Ausnutzung der Einstellungen, Erfahrungen und des Wissens von Mitarbeitern. Die Mitarbeiter müssen die Unternehmensziele kennen und wissen, welchen Beitrag sie zum Erreichen der Ziele beisteuern können. Umgekehrt muss die Unternehmensleitung von den Mitarbeitern erfahren, wie die Arbeitsplätze optimal organisiert werden können, was Kunden dem Unternehmen mitteilen sowie wo und wie neue Ideen in erfolgversprechende Produkte und Leistungen umgesetzt werden können. Das Konzept des organisationalen Lernens hat sich zum Inbegriff für ein proaktives Change Management entwickelt (vgl. Reiß 1997b, S. 82f.). Es schafft ein Potenzial für Veränderungen, die Innovationen und Anpassungsleistungen generieren können. Lernprozesse können somit als Dynamic Capabilities auch im strategischen Electronic Business-Management bezeichnet werden, durch die organisationales Wissen aufgebaut wird. Dies erfolgt zum Beispiel auch über die Etablierung einer geeigneten Unternehmenskultur. Die Unternehmenskultur stellt den Bezugsrahmen für individuelle Handlungen und das individuelle Lernen der Mitarbeiter dar (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 1999, S. 517). Letztendlich fördert die institutionalisierte Unternehmenskultur im Sinne einer „Vernetzungskultur“ oder „E-Business-Kultur“ auch die Lernbereitschaft der Mitarbeiter. Für die Initiierung von Lernprozessen und den Transfer von Wissen ist die Motivation und Sensibilisierung der Mitarbeiter von zentraler Bedeutung. Probst und Büchel (1994, S. 92) sehen in der Kultur (neben der Strategie, der Struktur und dem Personal) einen Ansatzpunkt für die Förderung organisationalen Lernens. Die Unternehmenskultur ist als ein verbindendes Element zwischen dem individuellen Lernen und dem Lernen im Team zu sehen. Im Punkt der Unternehmenskultur verbinden sich dann organisationales Lernen und Wissensmanagement. Eine Unternehmenskultur kann Lernen explizit fördern ebenso wie klare Strategien, Leitbilder und Ziele (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 1999, S. 517). Insofern stellt eine kommunizierte und gelebte Unternehmenskultur des ständigen Lernens eine schwer imitierbare, strategisch relevante Ressource dar. Durch Anwendung dieser Unternehmenskultur entsteht eine

103 Dynamic Capability, welche zu substantiellen und dauerhaften Wettbewerbsvorteilen für das entsprechende Unternehmen führt. Im Electronic Business ist es gerade der Bereich der Produktentwicklung, in welchem organisationales Wissen und Lernen eine wesentliche Voraussetzung zur kontinuierlichen Innovation und Einführung neuer Dienstleistungen sind. Dort leisten die Unternehmen einen erheblichen Beitrag zur Integration unterschiedlichen Wissens – wirtschaftliches, technologisches, Marketingwissen usw. – und generieren damit neues Wissen (vgl. Ianisiti/Clark 1994, Helfat/Raubitschek 2000, Verona/Ravasi 2003, S. 577). Hinsichtlich des Aufbaus weiterer Dynamic Capabilities wird in der Literatur häufig auch argumentiert, dass eine starke Kultur möglicherweise den Wandel im Unternehmen verhindert bzw. beschränkt. An dieser Stelle kann die Untersuchung von Majumdar (1998) herangezogen werden. Majumdar untersucht die Dynamic CapabilitiesTransformation in großen, kulturdominanten Unternehmen. Dabei stellt er fest, dass in dynamischen Umwelten die Unternehmensgröße und eine damit verbundene starke Unternehmenskultur die Transformation in Dynamic Capabilities nicht negativ beeinflusst. Majumdar kommt zu dem Ergebnis, dass im Gegenteil aufgrund der größeren Vielfalt und einem größeren Pool an verfügbaren Ressourcen große Unternehmen in effektiver Art und Weise einen Prozess des „dynamischen Lernens“ durchlaufen können, um Dynamic Capabilities aufzubauen. Der Bezug zwischen Organizational Learning und Dynamic Capabilities wird in der Literatur immer wieder hergestellt (vgl. Volberda 1998, Luo 2000, Eisenhardt/Martin 2000). „Finally, well-known learning mechanisms guide the evolution of dynamic capabilities.” (Eisenhardt/Martin 2000, S. 1105). Eine bedeutsame Untersuchung zum organisationalen Lernen veröffentlichte Luo (2000). Luo sieht das organisationale Lernen als ein Element im Prozess der Entwicklung und Akkumlation von Dynamic Capabilities. Neben dem Besitz von Fähigkeiten (Capability Possessing) und der Anwendung von Fähigkeiten (Capability Deployment) nennt er als dritten Bereich das Aufwerten von Fähigkeiten (Capability Upgrading). Dabei definiert er Capability Upgrading als das Überführen von Lernen in eine kritische Kompetenz (vgl. Luo 2000, S. 368ff.). Luo

104 beschreibt dabei die Meta-Lernebene („Meta-Learning“) als die Ebene des Transfers und der Wieder-Erlangung von Informationen sowie der Experimentation und „Dynamic Routines“. Die Umsetzung der Meta-Lernebene in eine relevante Kompetenz (Capability) erfolgt durch Wissensakquisition, -teilung und -anwendung. Für die vorliegende Arbeit sollen im folgenden die von Luo (2000, S. 376) geforderten Elemente einer Infrastruktur für erfolgreiche Lernprozesse im Unternehmen konkret auf Electronic Business berücksichtigt werden. Diese sind (bezogen auf E-Business): -

ein System zum Informationstransfer (z.B. Online-Informationssysteme),

-

Incentivesysteme zur Initiierung von Lernen (z.B. E-Learning-Systeme),

-

ein System zur Verteilung von Informationen (z.B. regelmäßiger OnlineNewsletter, Intranet),

-

ein System zur Verteilung von Erfahrungen (z.B. funktionsübergreifende E-Business-Projektteams),

-

ein „Center of excellence“ (z.B. Center of E-Business-Excellence),

-

ein Commitment des Unternehmens zu Training und Weiterbildung der Mitarbeiter (z.B. persönliche Zielvereinbarungen, E-Business-Vision),

-

eine innovative Unternehmenskultur,

-

ein Commitment der Organisation, von anderen lernen zu wollen (z.B. Integration von Kunden und Lieferanten in Produktionsprozesse mittels Einsatz vernetzter Technologien),

-

ein Commitment zur Revitalisierung von bestehendem Wissen in neuen Situationen.

Lernprozesse sind eng mit kontinuierlichen Verbesserungsprozessen verbunden (vgl. Probst/Büchel 1998, S. 17). Organisationales Wissen, welches durch Lernprozesse geschaffen wurde, mündet damit in Maßnahmen zur systematischen und kontinuierlichen Veränderung bestehender Routinen, Prozesse, Produkte, Verfahren usw., durch welche die Effizienz gesteigert oder Kosten reduziert werden können. Dabei werden Prozesse und Verfahren nur graduell

105 verändert. Macharzina und Wolf (2005, S. 728) sprechen auch von „Verbesserungsinnovationen“ im Gegensatz zu Basisinnovationen, womit komplette Neuerungen gemeint sind. Die kontinuierliche Verbesserung ist eng an die kontinuierliche Veränderung der Wissensbasis geknüpft. Durch Analyse der Wirkungen von E-Business-Anwendungen und die Aufdeckung von Potenzialen zur Verbesserung der Leistung im Electronic Business kann insgesamt die „E-Performance“ des Unternehmens, also seine Fähigkeit zur Einbindung des Electronic Business in seine Geschäftsprozesse verbessert werden9. Auf der Grundlage der vorherigen Überlegungen werden die in Abbildung 4-5 veranschaulichten Faktoren der Dimension „Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse“ für die empirische Untersuchung herangezogen.

Transfer, Speicherung, Nutzung von E-Business-Wissen

Durchsetzung einer E-Business-Kultur

+ +

Dynamic Learning Capabilities

+ kontinuierliche Verbesserung der E-Performance

Abbildung 4-5: Faktoren der Dimension „Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse“ (Dynamic Learning Capabilities).

9

Der Begriff „E-Performance“ wird auch im Zusammenhang mit dem Entwicklungsstand einer Wirtschaft im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie verwendet. Beispiele hierfür sind die Studie „E-Performance Report 2007“ des BMWI für den deutschen Mittelstand und das „ePerformance Barometer 2007“ des französischen Wirtschaftswissenschaftlers Prof. Gregory Bressoles.

106 Dies sind (1) Transfer, Speicherung und Nutzung von E-Business-Wissen, (2) Durchsetzung einer E-Business-Kultur und (3) kontinuierliche Verbesserung der E-Performance als Ergebnis von Lernprozessen. Folgende Hypothese wird abgeleitet: H2: Je größer das Ausmaß an Dynamic Learning Capabilities, desto größer ist das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement.

4.1.3 Strategische und organisatorische Flexibilität (Flexible Capabilities) Als dritte Dimension der Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement wird die strategische und organisatorische Flexibilität von etablierten Unternehmen heran gezogen. Bahrami (1992, S. 48) definiert Flexibilität als „multi-dimensional concept – demanding agility and versatility, associated with change, innovation, and novelty, coupled with robustness and resilience, implying stability, sustainable advantage, and capabilities that may evolve over time.“ Volberda (1998, S. 39) stellt einen direkten Bezug des Konzepts der unternehmerischen Flexibilität zu den (Dynamic) Capabilities her: „The more a firm can exploit its resources in various end-markets, create access to a broad knowledge-base, and build up a variety of capabilities, the more flexible it becomes.“ Im allgemeinen versteht man unter Flexibilität von Unternehmen deren Fähigkeit, auf Veränderungen oder neue Situationen zu reagieren bzw. sich anzupassen (vgl. Volberda 1998). Dabei werden in der wissenschaftlichen Diskussion überwiegend drei Typen von Flexibilität, wie sie in einem Unternehmen auftreten, hervor gehoben: die strategische Flexibilität, die organisatorische Flexibilität und die operative Flexibilität. Die Kriterien für diese Klassifikation sind unterschiedlich. Ein Kriterium ist die Hierarchieebene im Unternehmen, auf welcher der Entscheidungsprozess bezüglich der jeweiligen Flexibilität abläuft. Ein weiteres Kriterium ist der zeitliche Rahmen, für den Entscheidungen

107 hinsichtlich eines Flexibilitätstyps getroffen werden. Daneben spielt auch die Art der Umweltveränderung, der die Flexibilitätsnotwendigkeit für den jeweiligen Typ hervor ruft, eine Rolle. Zusätzlich zu den drei benannten Flexibilitätsformen nennt Volberda (1998, S. 117) die sog. Steady-State-Flexibilität als Flexibilitätstyp des Managements, die Gesamtheit aller vier Flexibilitätstypen bezeichnet er als „Repertoire an dynamischen Fähigkeiten“ (vgl. Volberda 1998, S. 108) bzw. Flexibilitätsmix. Abbildung 4-6 bildet die vier Flexibilitätstypen in Bezug auf die Vielfalt an Reaktionsmöglichkeiten und die Reaktionsgeschwindigkeit des Managements bzw. der Organisation auf Umweltveränderungen ab.

Vielfalt an Reaktionsmöglichkeiten

hoch

gering

strukturelle (organisatorische) Flexibilität

strategische Flexibilität

steady-state-Flexibilität

operative Flexibilität

gering

hoch

Reaktionsgeschwindigkeit

. Abbildung 4-6: Flexibilitätstypen (Quelle: Volberda 1998, S. 117).

Von einer strategischen Flexibilität spricht man, wenn die Vielfalt an Reaktionsmöglichkeiten, welche ein Unternehmen besitzt, und die Reaktionsgeschwindigkeit hoch sind. Bei einer organisatorischen Flexibilität unterstellt man eine geringere Reaktionsgeschwindigkeit, weil eine Organisationsstruktur eben nicht von heute auf morgen geändert werden kann, geht jedoch von einer höheren Anzahl an Reaktionsmöglichkeiten aus.

108 Für die operative Flexibilität im Unternehmen wird eine geringe Vielfalt an Reaktionsmöglichkeiten bei gleichzeitig hoher Reaktionsgeschwindigkeit unterstellt. Von Steady-State-Flexibilität spricht man, wenn sowohl die bestehenden Möglichkeiten als auch die Zeitdauer zum Reagieren auf Umweltveränderungen gering sind. Je turbulenter die Unternehmungsumwelt ist, desto größer ist der erforderliche Flexibilitätsmix bzw. das erforderliche Repertoire an dynamischen Fähigkeiten (vgl. Volberda 1998, S. 108). Daraus kann man ableiten, dass die strategische Flexibilität den höchsten Stellenwert im strategischen Electronic Business-Management einnimmt, weil dort die Wettbewerbsdynamik sehr hoch ist. Volberda (1998, S. 37) bezeichnet die Strategien zur Reaktion auf überraschende Ereignisse der Unternehmensumwelt auch als sog. „Preparedness Strategies” oder „Flexible Configuration Strategies” (vgl. S. 73-74). Je komplexer und unsicherer die Umwelt ist und je größer die Wahrscheinlichkeit von unerwarteten Veränderungen der Unternehmensumwelt ist, desto flexibler müssen die Strategien sein. Damit nimmt gleichzeitig der mögliche Planungshorizont ab. Auch die Ansätze zur organisatorischen Flexibilität von Unternehmen stellen die Fähigkeiten von Unternehmen zur Anpassung (adaptability) und die Bereitschaft zu Änderungen (preparedness) in den Vordergrund (vgl. Toffler 1985, Ansoff 1987). Dabei wird davon ausgegangen, dass eine effektive Organisation eher in der Lage ist, zügig auf Veränderungen der Unternehmensumwelt zu reagieren und darüber hinaus diese Flexibilität die Erneuerungsund Innovationsprozesse stimuliert (vgl. Volberda 1998, S. 2). Flexibilität ist damit eine notwendige, aber keine hinreichende Bedingung für Innovation. Ilinitch, D´Aveni und Lewin (1996, S. 214f.) vertreten die Ansicht, dass das Agieren von Unternehmen in hyperkompetitiven Umwelten, wie im Electronic Business, auch zum Experimentieren mit neuen wissensbasierten, flexiblen Organisationsformen führt. Sie stellen die organisatorische Flexibilität damit ebenso ins Zentrum des strategischen Denken und Handelns. In der wissenschaftlichen Diskussion des strategischen Managements wird der Begriff der organisatorischen Flexibilität in unterschiedlicher Art und Weise definiert (vgl. Volberda 1998, S. 82). In funktionsspezifischer Sichtweise (funktio-

109 naler Ansatz) wird Flexibilität auf bestimmte Einzelfunktionen reduziert, zum Beispiel Definitionen der flexiblen Produktion, einer flexiblen Produktionsautomation, flexibler Informations- und Finanzkontrollsysteme. In akteursspezifischer Sichtweise (Stakeholder-Ansatz) gehen die Definitionen in Richtung flexibles Arbeitskräfte-Management (Workforce-Management), flexible Managementmethoden und flexible Organisationsteilnehmer. Ohne eine entsprechende Organisationsstruktur und spezifische Organisationsprozesse ist die Entwicklung und Entstehung von Flexibilität in Unternehmen nicht möglich bzw. bleiben Flexibilitätspotenziale unausgeschöpft. „This dynamic process requires new organizational forms that are able to explore new opportunities effectively as well as exploit those opportunities efficiently, that allow firms to change their strategic focus easily even while developing and maintaining some strategic direction, and which can change their dominating norms and values as well as correct deviations from essential norms and values.“ (Volberda 1998, S. 5). Darüber hinaus wird weitgehend die Ansicht vertreten, dass die Realisierung der einzelnen funktionsspezifischen Dimensionen der Flexibilität insgesamt die organisatorische Flexibilität erst ermöglicht bzw. sie erhöht. Technologie (zum Beispiel im Rahmen der flexiblen Produktion) und Arbeitskräfte alleine schaffen noch keine organisatorische Flexibilität. Erforderlich ist auch ein angemessenes Maß an Verflechtung der funktionsspezifischen Flexibilitäten und das Zusammenspiel der einzelnen Flexibilitätsfaktoren. Bahrami (1992) spricht hier von einem „multidimensional concept of flexibility“. In diesem Zusammenhang kann der Brückenschlag vom Flexibilitätserfordernis zum Electronic Business-Management erfolgen: Bei der Implementierung von E-Business in etablierten Unternehmen steht neben der Errichtung effizienter Organisationsstrukturen (Aufbauorganisation) auch die Optimierung horizontaler Geschäftsprozesse (Ablauforganisation) im Vordergrund (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 199). Dabei ist über adäquate organisatorische Strukturen die innerbetriebliche Koordination und Kooperation entlang der (Web-gestützten) Wertschöpfungsprozesse wie auch die Innovationsbereitschaft im Unternehmen abzusichern (Hutzschenreuter 2001). Die folgenden Gestaltungsprinzipien im E-Business werden in der relevanten Literatur zum

110 Electronic Business als wichtig erachtet (vgl. Ware/Gebauer/Hartmann/Roldan 1998, Heinemann 2001, Kalakota/Robinson 2001, Strauss/Schoder 2002): -

die Sicherstellung einer hohen organisatorischen Anpassungsflexibilität (vgl. Gaitanides/Wicher 1986, Drucker 1988),

-

die Substitution formaler Organisationsstrukturen durch sog. E-Organisationskulturen (vgl. Schein 1984 und 1985),

-

die Erhöhung der Bereitschaft zur schnellen Reaktion auf Wettbewerbsveränderungen, begleitet von der Bereitschaft zur schnellen Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen, das heißt schnelle Entscheidungswege, die Bereitschaft des Management zur spontanen Veränderung von gesetzten Prioritäten (vgl. Gemünden/Kaluza/Pleschak 1993 und Heinemann 2001),

-

die horizontale und vertikale Funktionsintegration im Sinne einer ganzheitlichen Aufgabenbearbeitung (vgl. Sydow 1993),

-

ein erhöhter Grad der Selbstorganisation in Teams und Projektgruppen (vgl. Hackman 1986, Kieser 1994),

-

die Förderung des internen Unternehmertums durch personale und/oder organisationsstrukturelle Maßnahmen (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 200).

Mit vielen dieser Maßnahmen verbunden ist die Schaffung größerer unternehmerischer Handlungsspielräume auf Seiten der Mitarbeiter bis hin zu losen Kooperationsformen auch über Abteilungen oder Bereiche hinweg. Darüber hinaus erfordert eine erfolgreiche Umsetzung der genannten Gestaltungsprinzipien auch eine hohe Eigenverantwortlichkeit aller Organisationsmitglieder entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Unternehmen und geht mit einem hohen Grad an organisatorischer Dezentralisierung einher (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 200). Mit der Schaffung höherer organisatorischer Flexibilität und der Umgestaltung der Organisation eng verbunden ist auch eine Flexibilität des Management. Volberda (1998, S. 100) definiert wie folgt: „Flexibility is the degree to which an organization has a variety of managerial capabilities and the speed at which they can be activated, to increase the control capacity of management and improve the controllability of the organization.“ Abbildung 4-7 veranschaulicht diesen Gedankengang.

111 Speed

Variety

Managerial task: dynamic capabilities

Paradox of duality

Organization design task: Controllability of the organization

Technology

Structure

Culture

Abbildung 4-7: Organisatorische Flexibilität und die entsprechenden Managementund Organisationsaufgaben (Quelle: Volberda 1998, S. 99)

Einerseits führen die zunehmend flexibleren Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten der Manager zur schnellen Reaktion auf Umweltänderungen und zu einer Steigerung der Flexibilität von Unternehmen an sich. Andererseits ist es jedoch auch erforderlich, die organisatorische Kontrolle im Unternehmen darüber zu behalten, welche Maßnahmen von der Organisation, das heißt von den Mitarbeitern, getroffen werden. Volberda (1998, S. 99ff.) bezeichnet dies als „Paradox der Dualität“. Als Lösung des Problems schlägt er die vollkommene Trennung von Organisations- und Managementaufgaben vor (S. 105). Der Aufbau von Dynamic Capabilities erfordert also eine neue Definition der Rolle der Manager. Während den Mitarbeitern ein erweiterter Verantwortungsspielraum eingeräumt wird bei zunehmender Integration in Entscheidungsabläufe und stärkerer Betonung von (funktionsübergreifenden) Teamkonzepten, werden Manager von traditionellen Managementaufgaben „entlastet“ (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 466). Die Aufgabenschwerpunkte bei der

112 Mitarbeiterführung liegen verstärkt in einer flexiblen und unterstützenden Motivation und der Schaffung einer höheren Reaktionsgeschwindigkeit auf Marktveränderungen. Die Zusammenarbeit von Managern über Funktionsbereiche hinaus ist erforderlich, um als Netzwerk schnell und mit geeigneten Maßnahmen zu funktionieren. Die folgende Abbildung 4-8 veranschaulicht die neue Rolle des Managers im Zeitalter der zunehmenden Vernetzung.

Networker

Visionär und Change Agent

Der Manager als...

Architekt und Designer

Coach, Entwickler und Förderer

Abbildung 4-8: Die neuen Rollen des Managers im Zeitalter der zunehmenden Vernetzung (Quelle: in Anlehnung an Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 466).

Bei der Entwicklung der dynamischen Fähigkeiten der Manager können zum Beispiel Trainingsmaßnahmen für „multiskills“ die Flexibilität dauerhaft verbessern. Outsourcing oder ‚Hire-and-Fire’-Praktiken verbessern die Flexibilität nur temporär. Bei der Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen EBusiness-Management sind jedoch dauerhafte Flexibilitäten gefordert.

113 Ein bisher noch nicht erwähnter Aspekt betrifft die Flexibilität der Ressourcen, das heißt eine flexible Transferierbarkeit, Ausnutzung und Allokation von unternehmensinternen Ressourcen. Hier sei auf das in der Literatur diskutierte Phänomen des sog. „Organizational Slack“ hingewiesen. Organizational Slack bedeutet soviel wie Ressourcenreichtum und wird als positive Differenz zwischen vorhandenen und in Gebrauch stehenden, benötigten Ressourcen definiert (vgl. Probst/Büchel 1998, S. 50). Die Existenz von Organizational Slack schafft Möglichkeiten der Nutzung von Ressourcen, welche nicht vollständig im Tagesgeschäft aufgezehrt werden, und zum Beispiel für wichtige Lernprozesse frei und kreativ eingesetzt werden können (vgl. Staehle 1991). Existenz und Aufbau von Organizational Slack sowie die lose Kopplung von Organisationseinheiten können als Voraussetzung für die Schaffung von strategischer und organisatorischer Flexibilität, einer erhöhten Innovationskraft sowie organisationalem Lernen angesehen werden (vgl. Staehle 1991, Probst 1993, Klimecki/Probst/Eberl 1994). Aufgrund bestehender Strukturredundanzen und Ressourcenüberschüsse sowie der lockeren Verknüpfung teilautonomer Gruppen ist eine Organisation in der Lage, in einer von Unsicherheit, Komplexität und Variabilität der Zustände geprägten Umwelt frühzeitig zu (re)agieren (Staehle 1991). Mitunter klagen Manager über unnötige Zeitverschwendung und Doppelarbeiten, Leerlauf und Personalüberschuss. Diese Faktoren der Wiederholung oder Duplizierung bilden eben jenen Überschuss an Ressourcen, der es ermöglicht, Veränderungen oder Fehler im System zu identifizieren und diese so rasch wie möglich zu bewältigen. Der vordergründige ökonomische Gewinn einer schlanken, abgespeckten Organisation steht in keiner Relation zu den nur schwer quantifizierbaren Verlusten an Flexibilität, Kreativität, Fähigkeit zur Chancenwahrnehmung sowie der verminderten Fähigkeit zur Abwehr von Krisen (Staehle 1991). Wie Organizational Slack nun tatsächlich Lernen auslöst, ist weitgehend ungeklärt. Zum einen kann eine Reduktion der überschüssigen Ressourcen zum Lernen führen, zum anderen kann der Überschuss dieser Ressourcen Lernen auslösen. Die Reduktion der überschüssigen Ressourcen wird z.B. durch Prozesse der Restrukturierung, „Reengineering“ oder andere organisationale Veränderungsmaßnahmen hervorgerufen (vgl. Hammer/Champy 1993). Durch vorhandene freie Kapazitäten können in-

114 novative Lösungen sowie strukturelle Veränderungen erarbeitet werden, die eine Sogwirkung für interne Veränderungs- und Lernprozesse ergeben. Die empirische Forschung hat den Zusammenhang zwischen Ressourcenreichtum und der Nutzung neuer Möglichkeiten erst wenig bestätigt (vgl. Hedberg 1981, S. 17). Das kann auch durch ein altbekanntes Dilemma erklärt werden: Erfolg fördert Routinen des Alltags auf Kosten von Neugier, Kreativität und Veränderungsbereitschaft. Auf der Grundlage der vorangegangenen Erläuterungen werden für die Dimension „Flexible Capabilities“ vier Faktoren abgeleitet (vgl. Abbildung 4-9).

flexible E-BusinessStrategien

+ flexible Ressourcenallokation flexible E-Business(Projekt-)Organisation

+ Flexible Capabilities

+ +

flexibler Managementstil

Abbildung 4-9: Faktoren der Dimension „Strategische und organisatorische Flexibilität“ (Flexible Capabilities).

Zur Schaffung einer strategischen und organisatorischen Flexibilität tragen damit die Formulierung flexibler E-Business-Strategien, eine flexible Ressourcenallokation, eine flexible E-Business-(Projekt-)Organisation und ein flexibler Managementstil bei. Folgende Hypothese wird abgeleitet:

115 H3: Je größer das Ausmaß an Flexible Capabilities, desto größer ist das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement.

4.1.4 Innovationskraft (Dynamic Innovation Capabilities) Die Fähigkeit eines Unternehmens, unternehmensrelevante Chancen wahrzunehmen und eine hohe Innovationskraft zur Hervorbringung neuer Produkte, Verfahren, Methoden, Konzepte und Strategien zu entwickeln, gewinnt im Zeitalter des Electronic Business eine zentrale Bedeutung (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 500). Innovationsmanagement an sich ist ein zentraler Bestandteil zur Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen (vgl. Brockhoff 2001). Der Begriff der Innovation wird in der Literatur sehr unterschiedlich definiert (vgl. D´Aveni 1994, Utterback 1994, Dougherty/Hardy 1996, Brockhoff 2001, S. 20). Lawson und Samson (2001, S. 378) definieren Innovation als „ the mechanism by which organisations produce the new products, processes and systems required for adapting to changing markets, technologies and modes of competition“. Damanpour (1991, S. 556) definiert: „Innovation is defined as adoption of an internally generated or purchased device, system, policy, program, process, product or service that is new to the adopting organizations.“ Gemeinsam ist allen Innovationsdefinitionen das Element der Neuheit: Innovationen können verstanden werden als die Umsetzung von neuen Ideen. Wichtig ist die Subjektivität des Neuheitscharakters. Nimmt man das Unternehmen als Bezugsobjekt, so umfasst der Innovationsbegriff diejenigen Änderungsprozesse, welche das jeweilige Unternehmen bewusst zum ersten Mal durchführt. Die wichtigsten Innovationsobjekte eines Unternehmens sind Produkt- und Prozesstechnologien, die Produkte und Dienstleistungen, die Betriebsmittel und Standorte, die Organisation und schließlich das Management selbst. Daran ansetzend wird in der Literatur weitgehend einheitlich zwischen Produkt-, Prozess- bzw. Verfahrens-, Struktur- und Sozialinnovationen unterschieden. Produkt- und Prozessinnovationen beruhen beide auf Neuerungen

116 der Technologie, basierend auf neuem technischen Wissen, das sich in den jeweiligen Produkten und Prozessen niederschlägt. Deshalb kann man sie auch zum Begriff der technologischen Innovationen zusammenfassen. Eine weitere Unterscheidung ist die in inkrementelle und radikale Innovationen (vgl. Volberda 1998, S. 73). Inkrementelle Innovationen haben einen geringen Neuigkeitsgrad, radikale Innovationen hingegen einen hohen Neuigkeitsgrad. Die radikalen Innovationen berücksichtigen den Entrepreneurship-Gedanken von Schumpeter (1934), neue Technologien zur Schaffung neuer Märkte zu nutzen, und stehen damit eher im Fokus der Theorie der Dynamic Capabilities als inkrementelle Innovationen. Den Begriff der Innovation Capability prägten Lawson und Samson (2001). Sie bezeichnen die Innovation Capability als „processes [...] for stimulating, measuring and reinforcing innovation.“ (vgl. Lawson/Samson 2001, S. 388). Aufbauend auf der Literatur zum Dynamic Capabilities-Ansatz liefern sie ein Modell der Entstehung von Innovation Capability anhand von sieben Elementen (vgl. Abbildung 4-10).

-Vision and strategy -Harnessing the compentence base

Innovation Newstream Knowledge

-Organisational intelligence -Creativity and idea Management -Organisational structure and systems -Culture and climate -Management of technology

Innovation Capability Knowledge

Innovation Performance

Firm Performance

Mainstream Activities

Abbildung 4-10: Ein Modell der Entstehung von Innovation Capability (Quelle: Lawson/Samson 2001, S. 388).

117 Das Modell zeigt die Reichweite der definierten Einflusselemente der Innovationsfähigkeit eines Unternehmens von der Vision über Kultur und Struktur bis hin zu einzelnen Maßnahmen im Rahmen eines Kreativitäts- und Ideenmanagement. Bei der vorliegenden Untersuchung der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management werden alle genannten Aspekte berücksichtigt. Im Mittelpunkt des Management von Electronic Business im Unternehmen stehen vor allem eine innovationsfokussierte Vision respektive Innovationsstrategie, die Etablierung einer kreativitäts- und ideenfördernden Innovationskultur und die Schaffung von Prozessinnovationen. Im Rahmen des strategischen E-Business-Management spielt vor allem auch die Innovation bei Technologien eine große Rolle. Innovative Technologien betreffen das Wissensmanagement, die Sammlung und Auswertung von Kundendaten (Data Warehouse), Content Management, Enterprise Resource Planing-Systeme usw. Die Innovationsstrategie eines Unternehmens sollte also auf den E-Business-Gedanken und innovative Informationstechnologien ausgerichtet sein. Die Kreativität und Innovationskraft der Mitarbeiter wird im Zeitalter des Internet und der zunehmenden Vernetzung von Unternehmen immer mehr zum entscheidenden Erfolgsfaktor (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 500). Es ist die zentrale Aufgabe etablierter Unternehmen, verstärkt auf Ideen und Anregungen der Mitarbeiter zu neuen Electronic Business-Anwendungen, zur Effektivitätssteigerung in den Prozessen oder zu neuen Produktideen zu achten. Innovative Mitarbeiter benötigen eine entsprechende Führungs- bzw. Unternehmenskultur (vgl. Pedrazza 1992, S. 52f.). Es ist ein Management erforderlich, welches die Kreativität der Mitarbeiter unterstützt (vgl. Rogers 1995, Brockhoff 1996). Die Innovationsbereitschaft der Mitarbeiter kann zum Beispiel über ein Anreizsystem, gezielte Informationsweitergabe und Training gesteigert werden. Kreativität und Innovationsvermögen der Organisation kann auch durch geeignete organisatorische Veränderungen erreicht werden. Beispiele für kreativitätsfördernde Maßnahmen sind in Abbildung 4-11 dargestellt.

118 Komponenten der Kreativität:

Wissen

Denkregeln

Psychol. Antriebe

Gestaltungselemente des Unternehmens: Aufbauorganisation

1

Ablauforganisation

2

Standardisierung

3

Arbeitsteilung

4

Führungsverhalten

5

8

13

Personalentwicklung

6

9

14

Informations- und Kommunikationsbeziehungen

7

10

15

11 12

Beispiele für kreativitätsfördernde Maßnahmen 1 Matrixorganisation

9 Kreativitätstraining

2 Projektmanagement

10 kooperatives Zusammenwirken

3 Minimierung der Bürokratie

11 Autonomie in der Sachbearbeitung

4 Job Rotation

12 Delegation von Verantwortung

5 Informationsweitergabe an Mitarbeiter

13 Mitarbeiterorientierte Führung

6 Weiterbildung der Mitarbeiter

14 Beförderungsmaßnahmen

7 freier Zugang zu Informationen/ Wissen; offene Kommunikation

15 Durchlässigkeit der Organisation für neue Ideen

8 Ermutigung zu unkonventionellem Denken; Offenheit gegenüber Neuerungen

Abbildung 4-11: Unternehmensinterne Maßnahmen zur Kreativitätsförderung (Quelle: in Anlehnung an Schlicksupp 1992).

Die Erschließung von kreativen Potenzialen im Unternehmen sollte also auf die drei Ziele (1) Bereitstellung von notwendigem Wissen, (2) kreative Wissensverarbeitung und (3) Schaffung von Unternehmensbedingungen, welche zu Kreativität anregen, gerichtet sein. Picot, Reichwald und Wiegand (2001, S. 502) nennen beispielhaft als weitere förderliche Faktoren eine Projektbearbeitung in interdisziplinären Teams, ein betriebliches Vorschlagswesen oder die Einrichtung von Stäben zur Bereitstellung methodischer Innovationshilfen. Dabei können für den Prozess der Schaffung von neuen Ideen E-BusinessAnwendungen, eingesetzt werden, z. B. ein elektronisches Vorschlagswesen.

119 Hejis (2004) verweist in diesem Zusammenhang auf die enge Verknüpfung von Innovation Capabilities und Lernprozessen im Rahmen eines sog. „vicious circle“. Er stellt in seiner empirischen Studie fest, dass Unternehmen, die eine geringere Innovationsaktivität zeigen, auch eine geringere Lernfähigkeit besitzen. Hingegen haben innovativere Unternehmen eine höhere Lernfähigkeit. Als letzter Punkt wird auf die Etablierung innovativer Prozesse hingewiesen. Prozessinnovationen sind neuartige Faktorkombinationen, durch welche die Produktion eines bestimmten Gutes kostengünstiger, qualitativ hochwertiger, sicherer und/oder schneller erfolgen kann. Das Ziel von Prozessinnovationen ist die Steigerung der Effizienz. Durch Prozessinnovationen kann die Wertschöpfungskette eines Unternehmens verändert werden. Man kann hinsichtlich der prozessorientierten Veränderung der Wertschöpfungskette eines Unternehmens auch von einem „Redesign“ der Wertschöpfungskette sprechen (vgl. Denison 1997, S. 8), wohingegen man in der Vergangenheit eher von einem „Organisieren“ der Wertschöpfungskette sprach und noch früher von einem „Managing“ der Wertschöpfungskette. Bei umfassender Integration der Informations- und Kommunikationstechnologien in die Unternehmensprozesse ist ein Zusammenwachsen der Wertschöpfungsketten über die Grenzen eines Unternehmens hinaus möglich (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 2001, S. 296). Prozessinnovationen sind also zentral im strategischen E-BusinessManagement. Man kann sagen, dass innovative, effizientere Prozesse selbst Dynamic Capabilities darstellen, z.B. die strategischen Entscheidungs-, Projektorganisations-, Ressourcenallokations- sowie Informations- und Kommunikationsprozesse. Hauptziele von Prozessinnovationen durch Electronic Business in allen Funktionen des Unternehmens sind Standardisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse und die Vereinfachung dieser Geschäftsprozesse (vgl. Strauss/Schoder 2002). Die Innovation von Prozessen durch E-Business betrifft auch die Umsetzung neuartiger Geschäftsmodelle, die durch den Einsatz von E-Business erst möglich werden, zum Beispiel die Einrichtung eines E-Shops, die Umstellung von Teilprozessen der Beschaffungsfunktion auf EProcurement. Bei der Steigerung der Innovationskraft im E-Business-

120 Management spielt auch die flexible Einbeziehung benötigter externer Ressourcen eine Rolle. Abbildung 4-12 stellt den Innovationsprozess dar.

Control: (conditions that govern the transformation) -culture and environment -Opportunity eccess -Incentive

INNOVATION ACTIVITY OR PROCESS

Input: (needed to perform the activity) -background knowledge -diversity of views

(may involve a hierarhy of subtier processes) -iterative learning -combination of multiple initiatives

Output: (created when the activity is performed) -intellectual property -significant change

Mechanism: (person or device undertaking the activity): -plattform of excellence -facility for experimentation -pattern recognition vompetencies -scenario development competencies -change implementation competencies -access to resources

Abbildung 4-12: Der Innovationsprozess (Quelle: Hyland/Beckett 2004, S. 349).

Es sei noch kurz auf die empirische Studie von Soo, Devinney und Midgley (2004) hingewiesen, welche einen interessanten Brückenschlag zwischen einigen behandelten Aspekten liefert. Soo, Devinney und Midgley weisen in ihrer empirischen Untersuchung nach, dass die Pflege informeller Netzwerke und eine hohe Absorptive Capacity des Management einen positiven Einfluss auf die Wissensqualität haben und die Wissensqualität einen positiven Einfluss auf die Innovationsleistung eines Unternehmens hat. Weiterhin kommen die Autoren zu dem Ergebnis, dass die Innovationsperformance einen positiven Einfluss auf die finanzielle Leistung, also den Erfolg, hat (vgl. Soo/Devinney/

121 Midgley 2004, S. 269). Die Studie zeigt damit die enge Verknüpfung von Wissensmanagement, Innovation und Wettbewerbserfolg. Für die Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ im strategischen EBusiness-Management werden auf der Grundlage der vorangegangenen Erläuterungen insgesamt drei Faktoren definiert (vgl. Abbildung 4-13). Als Hypothese kann abgeleitet werden: H4: Je größer das Ausmaß an Dynamic Innovation Capabilities, desto größer ist das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement.

offene E-BusinessInnovationsstrategien

Förderung innovativer E-Business-Ideen

+ +

Dynamic Innovation Capabilities

+

Prozessinnovationen

Abbildung 4-13: Faktoren der Dimension „Innovationskraft“(Dynamic Innovation Capabilities).

4.2

Erfolgswirkung der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management

In den Abschnitten 4.1.1 bis 4.1.4 wurde gezeigt, welche Faktoren zur Bildung der Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement beitragen. Für die vier Dimensionen Information Capabilities, Dynamic Learning Capabilities, Flexible Capabilities und Dynamic Innovation

122 Capabilities wurden jeweils zwischen drei und fünf Faktoren identifiziert. Das zu untersuchende Konstrukt „Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management“ stellt also ein mehrdimensionales und mehrfaktorielles Konstrukt dar. Zur Vervollständigung des Modells bleibt die Frage nach den Wirkungen der entwickelten und akkumulierten Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management. Die vorliegende Arbeit stellt die Vermutung an, dass ein Unternehmen, das in den genannten Dimensionen kontinuierlich und systematisch Dynamic Capabilities im Rahmen des strategischen E-Business-Management aufbaut und akkumuliert, flexibler und schneller auf Markt- und Wettbewerbsveränderungen reagieren und somit einen höheren Wettbewerbserfolg im Electronic Business erzielen kann. In der empirischen Forschung ist der Zusammenhang zwischen Dynamic Capabilities und Wettbewerbserfolg bisher nur vereinzelt behandelt worden. Wu (2006) untersucht den Zusammenhang zwischen Ressourcen, Dynamic Capabilities und Unternehmenserfolg in Taiwanesischen Unternehmen der ITBranche, also einem sehr dynamischen Markt. Wu kommt zu dem Ergebnis, dass eine Investition in technologische Güter eine technologie- und ressourcenorientierte Strategie der IT-Unternehmen alleine nicht tragen kann, auch nicht, wenn im Wege von Kooperationen mit anderen Unternehmen Zugriff auf externe technologische Ressourcen besteht. Wu weist in einer empirischen Überprüfung nach, dass eine vorhandene Ressourcenbasis in ITUnternehmen sowohl die Bereitschaft von Unternehmungen, mit anderen Unternehmen zu kooperieren, als auch die Entwicklung von Dynamic Capabilities positiv beeinflusst. Ebenso bestätigt Wu seine Hypothese, dass die Kooperation eines Unternehmens mit anderen Unternehmen die Entwicklung von Dynamic Capabilities signifikant positiv beeinflusst. Hinsichtlich der Erfolgswirkungen stellt Wu fest, dass Dynamic Capabilities eine signifikante positive Auswirkung auf den Wettbewerbserfolg eines Unternehmens haben. Die zentrale Hypothese der vorliegenden Arbeit lautet damit: H5: Je größer das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management, desto größer ist der Wettbewerbserfolg im Electronic Business.

123 Das umfassende Wirkungsmodell der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management ist in Abbildung 4-14 veranschaulicht.

Wettbewerb/Markt Kunden/Lieferanten externe Partner

Information Capabilities

interne Informationen Informationsauswertung

H1

E-Business-Wissen E-Business-Kultur E-Performance

Dynamic Learning Capabilities

E-BusinessStrategien Ressourcenallokation

Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement

H2 H3

H5 Wettbewerbserfolg im E-Business

Flexible Capabilities

E-BusinessOrganisation

H4

Managementstil Innovationsstrategie innovative E-Business-Ideen Prozessinnovationen

Dynamic Innovation Capabilities .

Abbildung 4-14: Umfassendes Wirkungsmodell der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management.

Tabelle 4-2 fasst die empirisch zu überprüfenden Hypothesen zusammen.

124

Hypothese

Erklärende Variable

Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management H1 Information Capabilities

Kürzel

erwartete Wirkung

INFO CAP

+

H2

Dynamic Learning Capabilities

LEARN CAP

+

H3

Flexible Capabilities

FLEX CAP

+

H4

Dynamic Innovation Capabilities

INNO CAP

+

DYN CAP

+

Wettbewerbserfolg im Electronic Business Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessH5 Management

Tabelle 4-2: Hypothesen der vorliegenden Untersuchung im Überblick.

125

5

Untersuchungsmethodik

5.1

Konzeption und Datengrundlage der empirischen Erhebung

5.1.1 Erhebungsdesign Die Festlegung des geeigneten Erhebungsdesigns im Vorfeld der empirischen Überprüfung soll sicherstellen, dass die Datenerhebung zur gewünschten Datengrundlage führt (vgl. Herrmann/Homburg 2000, S. 18). Das Erhebungsdesign umfasst die Definition der Grundgesamtheit, der Datenerhebungsmethode und der Datenquellen der empirischen Untersuchung.

5.1.1.1

Grundgesamtheit

Grundsätzlich sind die 500 größten deutschen Unternehmen Grundgesamtheit der empirischen Untersuchung dieser Arbeit. Die Begründung dafür liegt im untersuchten Thema an sich, da angenommen werden kann, dass ein strategisches Electronic Business-Management, wie es in der vorliegenden Arbeit untersucht wird, erst für Unternehmen mit einer gewissen Größe und Komplexität interessant ist. Die Erfahrungen aus der Unternehmenspraxis im Laufe der empirischen Untersuchung haben diese Annahme bestätigt. Darüber hinaus besitzen etablierte Unternehmen eine gewachsene Unternehmensgeschichte und einen gewachsenen Ressourcenbestand. Die überwiegende Mehrheit der Unternehmen der Stichprobe ist älter als 50 Jahre. Die Kriterien für die Auswahl der Unternehmen waren im Einzelnen: a) deutsches Unternehmen: Die Datenerhebung erfolgt nur in Deutschland. b) etabliertes Unternehmen: Das Unternehmen hat bereits vor dem Beginn des Internetzeitalters, also mindestens vor 1980, sein operatives Geschäft betrieben und steht heute vor der Herausforderung, Geschäftsprozesse mittels internetbasierter Anwendungen und vernetzter Technologien umzugestalten.

126 c) Electronic Business ist nicht operatives Geschäft: Die Entwicklung und der Vertrieb von internetbasierten Anwendungen und vernetzten Technologien gehört nicht zur operativen Geschäftstätigkeit des Unternehmens. d) kein Web-Unternehmen: Das Unternehmen betreibt sein operatives Geschäft nicht ausschließlich und originär über das Internet (z.B. Direkt-Bank, Online-Versandhandel usw.). d) branchen-unabhängig: Die Förderung der Vernetzung und Integration von betrieblichen Geschäftsprozessen durch Einsatz internetbasierter Anwendungen und vernetzter Technologien kann als branchen-unabhängige Herausforderung angesehen werden, da Electronic Business den Wettbewerb über alle Branchen hinweg beeinflusst und dynamisiert. Aus der theoretischen Modellentwicklung ergibt sich ebenfalls der Anspruch an ein branchenübergreifend einsetzbares Modell. Daher werden grundsätzlich keine spezifischen Branchen aus der Untersuchung ausgeschlossen. e) mindestens 1000 Mitarbeiter: Dieses Kriterium wird vor dem Hintergrund festgelegt, dass Fragen zum unternehmensinternen Intranet und einem eher komplexen Wissensmanagement gestellt werden, was erst ab einer größeren Anzahl Mitarbeiter relevant ist. f) bekannte Kontaktadresse eines geeigneten Ansprechpartners: Als zusätzliches und für die praktische Durchführung der Untersuchung sehr bedeutsames Identifikationskriterium fungiert die direkte Kontaktmöglichkeit mit einem geeigneten Ansprechpartner (CIO, Electronic Business-Hauptverantwortlicher usw.) eines Unternehmens. Die Qualität der Angaben hängt ebenfalls von der Möglichkeit ab, geeignete Ansprechpartner zu identifizieren (vgl. Kumar/Stern/ Anderson 1993, S. 1634). Durch die gewählte Erhebungsmethode (OnlineFragebogen) war es notwendig, in den Unternehmen einen oder mehrere konkrete Ansprechpartner per E-Mail direkt kontaktieren zu können. Die erfolgreiche Identifizierung der E-Mail-Adresse eines geeigneten Ansprechpartners war somit ein wesentliches Kriterium für die Aufnahme in die Grundgesamtheit. Aus diesem Grund wurden auch einige Unternehmen in die Grundge-

127 samtheit aufgenommen, welche nicht zu den 500 größten Unternehmen in Deutschland gehören, jedoch von ähnlicher Größenordnung sind. Die Versendung des Fragebogens an eine zentrale, anonyme Stelle (z.B. die Presse- oder Investor Relations-Abteilung u.a.) hat in keinem Fall zu einer Antwort geführt. Bei der Auswahl der zu befragenden Unternehmen wurde darauf geachtet, rechtlich selbständige Unternehmen anzusprechen, was vor allem bei verschiedenen Unternehmen innerhalb eines Konzernverbundes nicht ganz unproblematisch war. Ein spezifisches Problem dabei war, dass das strategische Electronic Business-Management in einigen Konzernen ein auf Holding- bzw. Konzernobergesellschaftsebene zentralisiertes Thema ist, in anderen Unternehmensgruppen jedoch von jedem Unternehmen dezentral behandelt wird. Für die vorliegenden Daten derjenigen Unternehmen, welche den Fragebogen beantwortet haben, kann eine Redundanz von Aussagen in dieser Hinsicht jedoch ausgeschlossen werden.

5.1.1.2

Datenerhebungsmethode

Als Datenerhebungsmethode wurde die Online-Befragung in Form eines ausführlichen Fragebogens, also eine Form der schriftlichen Befragung gewählt. Der größte Vorteil einer schriftlichen Befragung liegt in der Zeit, welche sich die Befragungsteilnehmer zum Nachdenken und zur Beantwortung der Fragen nehmen können (vgl. Scheffler 2000, S. 69). Dies ist für die vorliegende Untersuchung von Bedeutung, da es sich um ein sehr komplexes Themengebiet handelt. Bei schriftlichen Befragungen wird zudem der bei mündlichen Befragungen vorhandene Interviewer-Bias ausgeschlossen (vgl. Herrmann/Homburg 2000, S. 27). Darüber hinaus lässt sich die gewählte Form der Versendung per E-Mail sehr kostengünstig durchführen. Gerade bei größeren Fallzahlen und räumlich gestreuten Ansprechpartnern, wie es in der vorliegenden Untersuchung der Fall ist, ist dies ein entscheidender Aspekt. Abgesehen davon wurde die Authentizität der Befragung zum Thema Electronic Business

128 durch die Online-Versendung gewahrt und entsprach auch dem bevorzugten Kommunikationsstil der Ansprechpartner. Die Nachteile der Online- bzw. schriftlichen Befragung sind vor allem die fehlende Möglichkeit der Hilfestellung bei Rückfragen, die Unkenntnis über die Gründe für einen Abbruch und die Unkontrollierbarkeit der Erhebungssituation (vgl. Friedrichs 1990, S. 237). Die wenigen Rückfragen per E-Mail, die bei dieser Untersuchung eingingen, betrafen in keinem Fall den Inhalt des Fragebogens. Einige Ansprechpartner, welche nicht eindeutig für die Beantwortung des Fragebogens geeignet waren, versuchten durch Rückfragen den richtigen Ansprechpartner innerhalb des eigenen Unternehmens zu vermitteln. Alle Rückfragen wurden per E-Mail oder telefonisch beantwortet.

5.1.1.3

Datenquellen

Zur Generierung der Adressdaten geeigneter Ansprechpartner wurden überwiegend öffentlich zugängliche Quellen genutzt. Die Adressdaten wurden ausschließlich durch eigene Recherche generiert. Als Recherchemedium stand in erster Linie das Internet zur Verfügung. Durch die gewählte Datenerhebungsmethode des Online-Fragebogens und dessen Versendung per E-Mail war die Notwendigkeit der Kenntnis des Namens bzw. der korrekten E-Mail-Adresse gegeben. Darüber hinaus lieferte u.a. die aktuelle Datenbank der Wirtschaftsund Unternehmensdaten von Hoppenstedt einige Adressdaten. Andere Adressdaten wurden durch persönliche Kontakte generiert.

5.1.2 Datenerhebung Die Datenerhebung fand im Zeitraum von Ende Juli 2006 bis September 2006 statt. In dieser Zeit wurden sowohl alle Personen der Grundgesamtheit per EMail angeschrieben als auch alle Erinnerungsschreiben an bereits angeschriebene Personen, von denen noch keine Rückantwort vorlag, versendet. Das Anschreiben (vgl. Anhang 1) enthielt einen Link zum Fragebogen (vgl. Anhang 2), welcher auf einem gesicherten Server deponiert war. Über den

129 Link konnte der Empfänger direkt zum Fragebogen gelangen und diesen online beantworten und zurücksenden. An Personen, welche innerhalb von ca. 810 Tagen noch nicht geantwortet hatten, wurde eine Erinnerungs-E-Mail (Reminder) gesandt (vgl. Anhang 3). Insgesamt wurde der Fragebogen an 498 Personen gesendet. Diese Zahl ist bereits um unkorrekte E-Mail-Adressen, E-Mail-Rückläufer und fehlgeleitete EMails bereinigt und spiegelt alle diejenigen versendeten E-Mails wieder, welche einen korrekten Ansprechpartner erreicht haben. Insgesamt wurden 318 Unternehmen angeschrieben, das heißt in einigen Unternehmen wurden mehrere Ansprechpartner angeschrieben. In den 318 Unternehmen sind alle DAX30-Unternehmen, 40 MDAX-Unternehmen, 12 SDAX-Unternehmen und 4 TechDAX-Unternehmen enthalten.

5.1.3 Datengrundlage Von den 498 versandten Fragebögen gingen innerhalb des Erhebungszeitraums 52 Rückantworten ein. Dies entspricht einer Rücklaufquote von 10,44 Prozent. Nimmt man als Basis die Anzahl der angeschriebenen Unternehmen (also 318), beläuft sich die Rücklaufquote auf 16,35 Prozent. Dieser Rücklauf kann als zufriedenstellend bezeichnet werden, wenn man vergleichbare Rücklaufquoten von Top-Managementbefragungen heranzieht, bei denen die Rücklaufquoten zwischen 15 und 20 Prozent liegen (vgl. für deutschsprachige empirische Beiträge insbesondere Krafft/Haase/Siegel 2003). Primäre Adressaten der Online-Fragebögen in der vorliegenden Untersuchung waren die CIOs bzw. Vorstände Informationstechnologie/E-Business bzw. die hauptverantwortlichen Electronic Business-Manager. Die 52 Antworten sind jeweils getrennten Gesellschaften zuzuordnen, es liegt in keinem Fall eine mögliche Redundanz der Angaben vor. Interessanterweise liegt die höchste Rücklaufquote bei den DAX30-Unternehmen. Insgesamt 16 der 30 angeschriebenen Unternehmen des DAX30 haben den Fragebogen ausgefüllt zurück gesendet. Dies entspricht einer Rücklaufquote von über 50 Prozent. Aus diesem Ergebnis kann abgeleitet werden, dass das strategische Electronic Business-Management

130 offensichtlich ein zentrales Interessengebiet gerade bei den größten deutschen Unternehmen ist. Alle Rückantworten sind uneingeschränkt für die empirische Auswertung nutzbar, das heißt es gibt keine unvollständig oder fehlerhaft ausgefüllten Fragebögen. Dies liegt auch daran, dass es für jede einzelne Frage eine Beantwortungspflicht gab, das heißt die Beantwortung der nächsten Frage wurde erst zugelassen, wenn die vorherige Frage vollständig ausgefüllt war. Weiterhin wird die Richtigkeit der Antworten in dem Sinne unterstellt, dass die Beantwortung „nach bestem Wissen und Gewissen“ erfolgte. Vor dem Hintergrund der unbedingten Vollständigkeit des Datenmaterials stellt sich in der vorliegenden Untersuchung die Frage der Behandlung fehlender Werte nicht. Vor der Auswertung des Datenmaterials ist die Repräsentativität der verwendeten Stichprobe sicherzustellen. Ist diese nicht gewährleistet, können die Aussagen der empirischen Untersuchung nicht auf die Grundgesamtheit übertragen werden (vgl. Friedrichs 1999, S. 243). Vor dem Hintergrund der veränderten Wettbewerbsregeln durch Electronic Business kann festgestellt werden, dass sicherlich jedes Unternehmen in Deutschland sich den neuen Herausforderungen stellen muss. Insofern kann davon ausgegangen werden, dass die Ergebnisse der empirischen Untersuchung auf der Grundlage der erhobenen Daten als eine Art „Best Practice“ angesehen werden können. Der Umfang des strategischen Electronic Business-Management hängt dabei sehr stark von der Unternehmensgröße ab. Tabelle 5-1 gibt einen zusammenfassenden Überblick über das Design der Datenerhebung sowie die Datengrundlage.

131 Grundgesamtheit Kriterien für die Auswahl der Fragebogenempfänger

500 größten deutschen Unternehmen a) deutsches Unternehmen b) traditionelles Unternehmen c) Electronic Business nicht operatives Geschäft d) kein reines Web-Unternehmen e) branchenunabhängig

Zeitraum der Datenerhebung

f) mindestens 1000 Mitarbeiter g) bekannte Kontaktadresse eines geeigneten Ansprechpartners Online-Fragebogen eigene Recherche (Internet, öffentlich zugängliche Datenbanken, persönliche Kontakte) Juli bis September 2006

versendete Fragebögen

498 Fragebögen in 318 Unternehmen

Rücklauf (Stichprobe)

52 Fragebögen (alle vollständig und uneingeschränkt auswertbar)

Datenerhebungsmethode Datenquellen

Tabelle 5-1: Überblick über das Design der Datenerhebung und die Datengrundlage.

5.1.4

Beschreibung der Stichprobe

5.1.4.1

Allgemeine Beschreibung der Stichprobe

Die Stichprobe setzt sich aus 52 Unternehmen mit Sitz in Deutschland zusammen. Abbildung 5-1 gibt einen Überblick über die Verteilung der Stichprobe nach Standorten. Insgesamt haben rund 79 Prozent der Unternehmen (41 Unternehmen) weltweit mehrere Standorte, 9,6 Prozent (5 Unternehmen) mehrere Standorte in Europa, 7,7 Prozent (4 Unternehmen) mehrere Standorte in Deutschland und 3,8 Prozent (2 Unternehmen) nur einen Standort in Deutschland. Insgesamt kann festgehalten werden, dass die Stichprobe relativ homogen ist, da bei rund 96 Prozent der Unternehmen die Geschäftstätigkeit der Unternehmen auf mehrere Standorte verteilt ist. Hinsichtlich der Fragestellungen zum strategischen E-Business-Management und der Förderung der Digitalisierung und Vernetzung von Geschäftsprozessen spielt die regionale Verteilung (ob in Deutschland, Europa- oder weltweit) keine entscheidende Rolle.

132

ein Standort in Deutschland mehrere Standorte in Deutschland mehrere Standorte in Europa

3,8%

7,7%

9,6%

mehrere Standorte weltweit 0,0%

78,9%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

Abbildung 5-1: Verteilung der Stichprobe nach Standorten.

Betrachtet man die Branchenzugehörigkeit der in der Stichprobe vertretenen Unternehmen, so lässt sich eine Vielzahl von Branchen bei fehlender Schwerpunktbildung einer einzigen Branche feststellen (vgl. Abbildung 5-2). Mit jeweils 19,2 Prozent (entspricht absolut je 10 Unternehmen) sind die Finanzund Industrie-Unternehmen am stärksten in der Stichprobe vertreten. Weiter folgen die Branche Chemie/Nahrungsmittel mit 11,6 Prozent (6 Unternehmen) und die Automobil-, Energie-, Handels- sowie Medien- und Telekommunikationsbranche mit je 9,6 Prozent (je 5 Unternehmen). Die Pharmabranche und die sonstigen Dienstleister sind mit je 5,8 Prozent (je 3 Unternehmen) vertreten. Das Ziel der vorliegenden Arbeit, auf Basis eines branchenübergreifenden Messinstruments zur Bestimmung der Wirkungszusammenhänge zwischen Dynamic Capabilities und Wettbewerbserfolg im Electronic Business empirisch valide Untersuchungsergebnisse zu erhalten, wird durch die weite Branchenverteilung der zugrundeliegenden Stichprobe erreicht. Eine Verzerrung der Ergebnisse durch starke Überrepräsentation einer oder mehrerer Branchen kann bei der vorliegenden Branchenverteilung ausgeschlossen werden.

133

Pharma

5,8%

sonstige Dienstleister

5,8%

Medien, Telekommunikation

9,6%

Energie

9,6%

Handel

9,6%

Automobil

9,6% 11,6%

Chemie, Nahrungsmittel Finanzdienstleister

19,2%

Industrie

19,2%

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

Abbildung 5-2: Verteilung der Stichprobe nach der Branchenzugehörigkeit.

Auch in Bezug auf die Mitarbeiterzahlen (Tabelle 5-2) und die Umsatzgröße (Tabelle 5-3) kann man von einer gleichmäßigen Verteilung der Stichprobe über sämtliche Größenklassen sprechen. Die Mitarbeiter- und Umsatzzahlen wurden dabei im Fragebogen direkt abgefragt. Tabelle 5-2 zeigt, dass jeweils ein gutes Drittel (je 36,5 Prozent) der Unternehmen Mitarbeiterzahlen von 1.000 bis 10.000 und von 10.000 bis 50.000 aufweisen. Ein weiteres knappes Drittel (27 Prozent) weist Mitarbeiterzahlen von über 50.000 Mitarbeitern auf.

134

Anzahl Mitarbeiter

prozentuale Verteilung

unter 10.000

36,5%

10.000 bis 50.000

36,5%

über 50.000

27,0%

Summe

100,0%

Tabelle 5-2: Größenverteilung der Stichprobe nach Mitarbeitern.

Ein Drittel (36,5 Prozent) der Unternehmen (ohne Finanzbranche) haben einen Umsatz bis 10.000 Mio. Euro, ein weiteres Drittel (36,5 Prozent) zwischen 10.000 und 50.000 Mio. Euro. Die verbleibenden 27 Prozent der Unternehmen haben einen Umsatz über 50.000 Mio. Euro (vgl. Tabelle 5-3).

Umsatz in Mio. Euro

prozentuale Verteilung

unter 10.000

36,5%

10.000 bis 50.000

36,5%

50.000 bis 100.000

13,5%

100.000 bis 200.000

3,9%

200.000 bis 300.000

3,9%

über 300.000

5,7%

Summe

100,0%

Tabelle 5-3: Größenverteilung der Stichprobe nach Umsatz (ohne Finanzbranche).

135 Auch bei den Finanzunternehmen der Stichprobe ist die Verteilung über die Bilanzsummen-Klassen relativ gleichmäßig (vgl. Tabelle 5-4).

Bilanzsumme in Mio. Euro

prozentuale Verteilung

bis 10.000

40,0%

10.000 bis 500.000

40,0%

500.000 bis 1.000.000

20,0%

Summe

100,0%

Tabelle 5-4: Größenverteilung der Stichprobe nach der Bilanzsumme (nur Finanzbranche).

5.1.4.2

E-Business-spezifische Merkmale der Stichprobe

Die Darstellung der E-Business-spezifischen Merkmale bzw. Angaben der Unternehmen der Stichprobe dienen als zusätzliche „Standort-Bestimmung“ der Unternehmen, das heißt der Beschreibung, in welchem Umfang die Unternehmen derzeit E-Business-Anwendungen und vernetzte Technologien einsetzen, welche Segmente des E-Business betroffen sind, in welchen Funktionsbereichen E-Business derzeit eingesetzt wird und in welchem Umfang zukünftig Investitionen in E-Business geplant sind. Die Stichprobe teilt sich hinsichtlich des derzeitigen Einsatzes von E-BusinessAnwendungen und vernetzten Technologien. Etwas über 50 Prozent der Unternehmen setzen in sehr starkem Maße E-Business ein, während knapp 45 Prozent der Unternehmen bisher E-Business nur relativ wenig einsetzen (vgl. Tabelle 5-5).

136

Umfang des Einsatzes von E-Business

prozentuale Verteilung

in weitgehend allen Geschäftsprozessen

9,6%

in vielen Geschäftsprozessen

46,2%

in einigen Geschäftsprozessen

42,3%

in nur sehr wenig Geschäftsprozessen

1,9%

gar nicht

0,0%

Summe

100,0%

Tabelle 5-5: Umfang des derzeitigen Einsatzes von E-Business.

Betrachtet man die Angaben der Unternehmen zu den Segmenten des derzeitigen E-Business-Einsatzes (vgl. Tabelle 5-6), so ist eindeutig ein Schwerpunkt bei den Business-to-Business-Anwendungen zu erkennen, gefolgt von Anwendungen innerhalb des Unternehmens (Business-to-Employee) und kundenseitigen Anwendungen (Business-to-Consumer).

Segmente des Einsatzes von E-Business

prozentualer Anteil

Business-to-Consumer

63,5%

Business-to-Business

88,5%

Business-to-Employee

73,1%

Tabelle 5-6: Segmente des Einsatzes von E-Business-Anwendungen (Mehrfachantworten).

137 Interessant ist auch die Betrachtung der Funktionen im Unternehmen, welche derzeit durch E-Business unterstützt werden (vgl. Tabelle 5-7). Der Vertrieb ist eindeutig die Funktion, welche am häufigsten durch E-Business-Anwendungen unterstützt wird. Ebenso sind der Einkauf und das Personalwesen häufige Einsatzbereiche. Weniger häufig wird derzeit die Funktionen Forschung und Entwicklung unterstützt.

Durch E-Business unterstützte Funktionen

prozentualer Anteil

Vertrieb

90,4%

Personalwesen

78,8%

Einkauf

75,0%

Marketing

63,5%

Kundendienst

59,6%

Logistik & Distribution

46,2%

Finanzen & Rechnungswesen

44,2%

Produktion

40,4%

Forschung & Entwicklung

26,9%

Tabelle 5-7: Durch E-Business unterstützte Funktionen der Stichprobe (Mehrfachantworten).

Die befragten Unternehmen scheinen im Allgemeinen jedoch sehr investitionsinteressiert hinsichtlich der weiteren Vernetzung und Integration ihrer Geschäftsprozesse zu sein. Tabelle 5-8 zeigt, dass 55 Prozent der Unternehmen der Stichprobe höhere Investitionen in E-Business planen als bisher, 40 Pro-

138 zent der Unternehmen planen mindestens gleich hohe Investitionen wie bisher in weitere E-Business-Anwendungen.

Mittelfristig geplante Investitionen in E-Business

Prozentuale Verteilung

wesentlich höhere Investitionen als bisher

15,4%

höhere Investitionen als bisher

40,4%

Gleich hohe Investitionen wie bisher

40,4%

weniger Investitionen wie bisher

3,8%

Keine Investitionen geplant

0,0%

Summe

100,0%

Tabelle 5-8: Mittelfristig in E-Business geplante Investitionen.

Hinsichtlich der Einschätzung der vorrangigen Ziele des Einsatzes internetbasierter Anwendungen und vernetzter Technologien ergibt sich die in Tabelle 59 dargestellte Reihenfolge der Prioritäten. Auf Platz 1 steht die Kostenreduzierung, gefolgt von einer Verbesserung der Prozessqualität (also z.B. weniger Fehler im Prozessablauf) und einer höheren Kundenbindung. Auch das Zeitkriterium schlägt sich weit oben auf Rang 4 als wesentlich nieder in Form einer höheren Prozessgeschwindigkeit. Ein besseres Image sowie ein höherer Unternehmenswert schließen die Rangfolge der Ziele. Auf der Ebene der Organisation (vgl. Tabelle 5-10) ergibt sich eine eindeutige (hundertprozentige) Zuständigkeit des Vorstands für das strategische EBusiness-Management. Bei der Hälfte der Unternehmen liegt die Hauptverantwortung direkt beim Vorsitzenden des Vorstands bzw. der Geschäftsführung. Die andere Hälfte der Unternehmen verteilt sich zu je 25 Prozent auf den Vorstand für Informationstechnologie (IT) oder ein anderes Vorstands- bzw.

139 Geschäftsführungsressort. Bei keinem Unternehmen ist ein externer Dienstleister mit der Hauptverantwortung für das strategische E-BusinessManagement beauftragt.

Ziele des Einsatzes von E-Business-Anwendungen und vernetzten Technologien

Rang

reduzierte Kosten

1

höhere Prozessqualität

2

höhere Kundenbindung

3

höhere Prozessgeschwindigkeit

4

höherer Umsatz

5

Kundenneugewinnung

6

höhere Prozessflexibilität

7

höhere Margen

8

besseres Image

9

höherer Unternehmenswert

10

Tabelle 5-9: Beurteilung der Ziele des Einsatzes von E-Business-Anwendungen.

Die Organisation des strategischen E-Business-Management in den Unternehmen der Stichprobe ist in Tabelle 5-11 dargestellt. Es zeigt sich, dass das strategische E-Business-Management bei insgesamt 57,7 Prozent der Unternehmen komplett von einem internen Bereich (entweder der Bereich IT oder ein anderer Bereich) übernommen wird und von dort aus der Einsatz internetbasierter Anwendungen und vernetzter Technologien zentral für das gesamte Unternehmen gesteuert wird. In einigen Unternehmen (38,5 Prozent) teilen

140 sich wenige Bereiche die Funktion des strategischen E-BusinessManagement. Die Ausnahme sind die völlige Dezentralisierung des strategischen E-Business-Management in die Abteilungen und Bereiche sowie das komplette Outsourcing an einen externen Dienstleister.

Hauptverantwortung für das strategische E-Business-Management

prozentuale Verteilung

CIO, Vorstand IT, Geschäftsführer IT

50,0%

CEO, Vorsitzender des Vorstands/der Geschäftsführung

25,0%

anderer Vorstand, Mitglied der Geschäftsführung

25,0%

externer Dienstleister

0,0%

Summe

100,0%

Tabelle 5-10: Hauptverantwortung für das strategische E-Business-Management.

Organisation des strategischen E-BusinessManagement

prozentuale Verteilung

in wenigen Bereichen dezentralisiert

38,5%

komplett zentralisiert im Bereich IT

34,6%

komplett zentralisiert in einem Bereich außerhalb IT

23,1%

komplett dezentralisiert

1,9%

komplettes Outsourcing

1,9%

Summe

100,0%

Tabelle 5-11: Organisation des strategischen E-Business-Management.

141 5.2

Methodik der empirischen Untersuchung

5.2.1 Grundlagen der Konstruktmessung Das Hauptziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, das theoretische Konstrukt „Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement“ empirisch zu messen und die Hypothesen zu seiner Erfolgswirkung zu testen. Ein theoretisches Konstrukt bildet ein wahres, jedoch nicht direkt beobachtbares Phänomen der Realität ab (vgl. Bagozzi/Fornell 1982, S. 24; ähnlich Bagozzi/Phillips 1982, S. 465). Man bezeichnet das nicht direkt messbare Konstrukt auch als „latent“ (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 6). Die empirische Messung eines latenten Konstrukts bzw. einer latenten Variable ermöglicht man durch ein zweistufiges Vorgehen (vgl. Homburg/Giering 1996): Die erste Stufe beinhaltet die Konzeptualisierung des theoretischen Konstrukts, also die Erarbeitung der Konstruktdimensionen. Die zweite Stufe ist die Operationalisierung des Konstrukts, worunter die Entwicklung eines Messinstruments verstanden wird (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 5). Für das Konstrukt „Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement“ wurden die Dimensionen in Kapitel 4 erarbeitet und konzeptualisiert. Im folgenden wird auf die Operationalisierung näher eingegangen. Zur Messung von latenten Konstrukten werden direkt messbare Variablen herangezogen, die als Indikatoren bezeichnet werden. Durch die Spezifikation ihrer Beziehung zum Konstrukt sollen Zusammenhänge aufgezeigt und das Konstrukt „messbar“ gemacht werden (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 6). Hinsichtlich der Konzeptualisierung von Konstrukten kann man grundsätzlich eine Unterteilung der Beziehungen zwischen Konstrukten und Indikatoren erstens hinsichtlich der Anzahl der Ebenen, über welche die einzelnen Indikatoren zu einem Konstrukt zusammengefügt werden, und zweitens hinsichtlich der Struktur der Ebenen treffen. Im ersten Fall unterscheidet man einfaktorielle (Single-Item) und mehrfaktorielle (Multi-Item) Konstrukte. Ein einfaktorielles Konstrukt bezeichnet die einfachste Form einer latenten Variablen. In diesem Fall entspricht das Konstrukt genau einem Faktor, d. h. die beobachtbaren Va-

142 riablen lassen sich direkt auf der Konstruktebene verdichten. Mehrfaktorielle Konstrukte werden durch zwei oder mehr Faktoren, die dann auf Konstruktebene aggregiert werden, gemessen (vgl. Jacoby 1978, S. 93; Henseler 2005, S. 70f.), wobei hier die zweite Unterteilung erforderlich ist: Gehört jeder Faktor zu ein- und derselben theoretischen Dimension des Konstrukts, handelt es sich um ein eindimensionales Konstrukt (vgl. Anderson/Gerbing/Hunter 1987, S. 435). Sind jedoch die einzelnen Dimensionen des Konstrukts nicht direkt über die Indikatoren erfassbar, sondern bestehen ihrerseits wiederum aus mehreren Faktoren, so handelt es sich um ein mehrdimensionales Konstrukt (vgl. Homburg/Giering 1996). Anders ausgedrückt: Sind diese Indikatoren direkt messbar und somit Aussagen über das Konstrukt möglich, spricht man von einem eindimensionalen Konstrukt. Wird ein Konstrukt von anderen Konstrukten bestimmt, ist das Konstrukt mehrdimensional. Offensichtlich stellt ein mehrdimensionales Konstrukt höhere Anforderungen an ein Messverfahren. Die Messung eines Konstrukts wird ebenfalls durch die Richtung der Beziehung zu seinen Indikatoren determiniert, welche reflektiv oder formativ sein können (vgl. Bagozzi 1979, Fornell 1987, Bollen/Lennox 1991). Die Indikatorenwahl eines Konstrukts hängt entscheidend von der Richtung der Beziehung ab. Ein Indikator bzw. ein Messmodell ist reflektiv, wenn ein Konstrukt die ihm zugeordneten beobachtbaren Variablen „verursacht“, d. h. die Indikatoren werden hier als (in der Regel fehlerbehaftete) Messungen des Konstrukts betrachtet (vgl. Hunt 1991, S. 386; Chin/Newsted 1999, S. 310). Bei Veränderungen des Konstrukts, z. B. einer Verringerung der Ausprägungsstärke, müssen sich alle Indikatoren in die gleiche Richtung verändern (vgl. Chin 1998, S. 305). Reflektive Indikatoren werden typischerweise in den klassischen Testmethoden und Faktoranalysen eingesetzt, besonders wenn beobachtete Varianzen nachgewiesen werden sollen (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a). Im Fall von formativen Indikatoren gilt das Konstrukt hingegen als Funktion (oder Index) seiner Indikatoren, so dass diese einen „Effekt“ auf den Faktor ausüben (vgl. Fornell 1987; Homburg/Giering 1996, S. 7; Lee/Tsang 2001, S. 592). Die formativen Indikatoren stellen definierende Charakteristika des jeweiligen Konstrukts dar, d. h. die Richtung der Erklärung geht von den Indikatoren zum

143 Konstrukt. Veränderungen des Wertes von Indikatoren verursachen Veränderungen bei den Werten der latenten Variablen, wohingegen Veränderungen der Werte der latenten Variable keine Veränderungen der Indikatorenwerte erzeugen. Indikatoren können auch einem anderen Konstrukt zugeordnet werden, sie sind also untereinander austauschbar. Das Weglassen eines Indikators verändert jedoch die Konzeption eines Konstrukts. Es ist nicht notwendig, dass Indikatoren untereinander kovariieren. Die Veränderung innerhalb eines Indikators muss also nicht auch die Veränderung in anderen Indikatoren zur Folge haben.10 Die grundlegende Hypothese dieser Untersuchung postuliert, dass das Ausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement ein mehrdimensionales Konstrukt ist, da es nicht direkt über manifeste Indikatoren gemessen werden kann. In der Literatur wird einem mehrdimensionalen Konstrukt der Vorteil zugesprochen, dass komplexe theoretische Konzepte und allgemeine Wirkungszusammenhänge im Untersuchungsmodell abgebildet werden können und der Anteil der erklärten Varianz der abhängigen Variable gesteigert wird (vgl. Hanisch/Hulin/Roznowski 1998, S. 463ff.). Abbildung 5-3 veranschaulicht die Ablaufschritte der dieser Arbeit zugrundeliegenden Strukturgleichungsmodellierung mit latenten Variablen.

5.2.2 Das umfassende Dynamic Capabilities-Modell als Pfadmodell Als wissenschaftliche Grundlage für die Entwicklung, Darstellung und Überprüfung wissenschaftlicher Theorien kann die von Carnap 1966 entwickelte sog. Zweisprachentheorie herangezogen werden (vgl. Bagozzi 1998, S. 49).

10

Ein bekanntes Beispiel zur Verdeutlichung des Unterschieds zwischen reflektiven und formativen Indikatoren ist das latente Konstrukt „Trunkenheit“. Bei reflektiven Indikatoren ist „Trunkenheit“ eine Ursache für die Indikatoren „Lallen“, „Beschwerden beim Gehen“, „schlechtes Sehvermögen“ usw. Bei der Verwendung formativer Indikatoren wird das latente Konstrukt „Trunkenheit“ durch die Indikatoren „Wein“, „Gin“, „Wodka“, „Bier“ verursacht.

144 Hypothesenbildung Pfaddiagramm und Modellspezifikation Identifikation der Modellstruktur Parameterschätzung Beurteilung der Schätzergebnisse

ggf. Modifikation der Modellstruktur

Abbildung 5-3: Ablaufschritte bei Strukturgleichungsmodellierung (Quelle: Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 352).

Carnap unterteilt die Sprache in eine theoretische Sprache und eine Beobachtungssprache. Dabei gibt es eine Reihe von Korrespondenzregeln, welche die Verknüpfung der Sprachen und die Überleitung von der einen in die andere Sprache ermöglichen (vgl. Abbildung 5-4).

theoretische Sprache

theoretische Variablen

Korrespondenzregeln

Sprachen

Beobachtungssprache

beobachtbare Variablen

Abbildung 5-4: Schematische Darstellung der Zweisprachentheorie von Carnap (Quelle: Bagozzi 1998, S.49).

145 Die Zweisprachentheorie kann in der empirischen Forschung für die Transformation einer theoretischen Variablen in eine beobachtbare Variable angewendet werden (vgl. Abbildung 5-5). Innerhalb der theoretischen Sprachebene arbeitet der Forscher mit theoretischen Begriffen, welche sich jedoch einer unmittelbaren empirischen Beobachtung entziehen. Daher werden sie auch als hypothetische Konstrukte bezeichnet (vgl. Fassott/Eggert 2005, S. 34).

theoretische Ebene

K2

K1 H

Korrespondenzregeln

J1

J2

x1 Beobachtungsebene

J3

x2 r1

x3 r2

r3

Abbildung 5-5: Umsetzung der Zweisprachentheorie von Carnap in der empirischen Forschung (Quelle: Fassot/Eggert 2005, S. 35).

Auf der theoretischen Sprachebene stellt die Hypothese H einen Zusammenhang zwischen den theoretischen Begriffen Ș1 und Ș2 her. Auf der Beobachtungsebene wird der theoretische Begriff Ș1 durch die beiden beobachtbaren Variablen x1 und x2 abgebildet. Der theoretische Begriff Ș2 wird auf der Beobachtungsebene durch die beobachtbare Variable x3 repräsentiert. Bei der Übersetzung der theoretischen Ebene in die Beobachtungsebene stellt sich die Frage nach den Korrespondenzregeln Ȗ1, Ȗ2 und Ȗ3. Ȗ1, Ȗ2 und Ȗ3 verbinden die Variablen der beiden Sprachebenen also miteinander. Dabei gilt es, die

146 Wechselwirkungen (Kovarianzen) r1, r2 und r3 zwischen den einzelnen Elementen der Beobachtungsebene zu berücksichtigen. r2 und r3 stellen das beobachtbare Gegenstück zu der auf theoretischer Sprachebene formulierten Hypothese H dar. Je stärker der theoretisch begründete Zusammenhang zwischen den theoretischen Begriffen Ș1 und Ș2 ist, desto höher fallen unter der Voraussetzung geeigneter Korrespondenzregeln Ȗ1, Ȗ2 und Ȗ3 die empirisch beobachtbaren Kovarianzen r2 und r3 aus (vgl. Fassott/Eggert 2005, S. 34-35). Den Korrespondenzregeln kommt in der Messtheorie eine besondere Bedeutung zu, weil sie die theoretische Ebene mit der Beobachtungsebene verbinden und einem theoretischen Begriff zu seinem empirischen Gehalt verhelfen (vgl. Fornell 1989, S. 160). Anhand eines Beispiels aus der Praxis kann man die „abstrakte“ Theorie erläutern: Ș1 sei die Menge Bonbons, welche ein Einzelhandelsgeschäft den Kunden auf der Theke anbietet. Ș2 sei die Häufigkeit der wiederholten Kundenbesuche, welche sich aus den Besuchen von Stammkunden sowie von Neukunden zusammensetzt. Es besteht die Hypothese H, dass aufgrund der Bonbons auf der Theke die Häufigkeit von Kundenbesuchen steigt, es wird also ein positiver Wirkungszusammenhang zwischen Ș1 und Ș2 angenommen: Je größer die Menge an Bonbons auf der Theke, desto häufiger kommen Kunden in das Geschäft. Gemessen werden die Werte Ș1 und Ș2 durch die Beobachtungen x1, x2 und x3. x1 ist die Beobachtung, wie viele Bonbons jeder Kunde bei seinem Besuch nimmt. x2 ist die Beobachtung, dass die Kunden, welche ein Bonbon nehmen, Fragen an der Theke stellen. x3 ist die Beobachtung, wie viele Kunden wiederkommen. Die empirischen Variablen x1 und x2 messen die theoretische Variable Ș1 (Menge Bonbons), x3 misst die theoretische Variable Ș2 (wiederholte Kundenbesuche). Um die Hypothese H zu überprüfen, ist es notwendig zu wissen, welches Gewicht die jeweiligen empirischen Beobachtungen haben. Hierfür sind die Werte Ȗ1, Ȗ2 und Ȗ3 zu bestimmen. Von den Gewichten hängt auch die Stärke des Wirkungszusammenhangs zwischen Ș1 und Ș2 ab. In gleicher Weise lässt sich auch das in Kapitel 4 entwickelte umfassende Modell der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-

147 Management schematisch als ein sog. Pfad- oder Strukturgleichungsmodell darstellen (vgl. Abbildung 5-6).11 Das mehrstufige, mehrdimensionale und mehrfaktorielle Dynamic Capabilities-Modell beinhaltet eine Reihe von latenten Konstrukten. Eine latente Variable, die von keiner anderen latenten Variablen abhängt, wird als exogen (erklärend) bezeichnet. Hängt eine latente Variable von einer anderen latenten Variablen ab, wird sie als endogen (zu erklären) bezeichnet. Im Dynamic Capabilities-Modell sind fünf exogene latente Konstrukte enthalten: ȟ1 bezeichnet die „Information Capabilities“, ȟ2 die „Dynamic Learning Capabilities“, ȟ3 die „Flexible Capabilities“, ȟ4 die „Dynamic Innovation Capabilities“ und ȟ5 das Gesamtausmaß an „Dynamic Capabilities“. Daneben enthält das Modell ein endogenes Konstrukt Ș1, welches für den „Wettbewerbserfolg“ steht. Im exogenen Messmodell sind die einzelnen Konstrukte ȟj durch verschiedene Faktoren (ȟjh) dargestellt, wobei h = A, ..., E. Im endogenen Messmodell bezeichnen yk mit k = 1,..., 11 die manifesten, direkt messbaren Indikatorvariablen zur Bestimmung des endogenen Konstrukts „Wettbewerbserfolg“. Die Koeffizienten ȕ, Ȝ, ʌ und Ȗ stellen die Wirkungszusammenhänge zwischen den Variablen dar. Der Pfadkoeffizient ȕ21 beschreibt die Wirkung des latenten Konstrukts „Dynamic Capabilities“ (Ș1) auf den Wettbewerbserfolg (Ș2) und kennzeichnet damit das Strukturmodell. Die Koeffizienten Ȝi1 und ʌji bezeichnen die Wirkungsstärken der Faktoren auf das jeweilige Konstrukt. Dabei wird ein Zusammenhang zwischen den Variablen derart unterstellt, dass die abhängigen Variablen (Konstrukte, Faktoren) von mehreren unabhängigen Indikatorvariablen beeinflusst werden. Die Indikatoren des exogenen Messmodells sind aus Platzgründen nicht abgebildet. Anhang 4 enthält einen Überblick über die verwendete Notation des Dynamic CapabilitiesModells. Im Rahmen der Modell- bzw. Prädiktorspezifikation wird im folgenden der Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängigen Variablen beschrieben. Mit Hilfe dieser Zusammenhänge können die latenten Variablen empirisch messbar gemacht werden. 11

Ausführliche Empfehlungen und Konstruktionsregeln für die Erstellung eines Pfadmodells geben: Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 355.

148

ȟ1A

ʌA1

ȟ1B

ʌB1

ȟ1C ȟ1D ȟ1E

ʌC1

ȟ1

ʌD1

Ȝ1 Ȗ15

ʌE1

ȟ2A

ʌA2

ȟ2B

ʌB2 ʌC2

ȟ3B

ʌA3

ʌD3

ȟ4B

ʌA4 ʌB4 ʌC4

y3

Ȝ4

y4

ȕ15

Ș1

Ȝ6 Ȝ7 Ȝ8 Ȝ9

ȟ3

ȟ3D ȟ4A

ȟ5

Ȗ35

ʌB3 ʌC3

Ȝ3

Ȝ5

Ȗ25

ȟ3C

y2

ȟ2

ȟ2C ȟ3A

Ȝ2

y1

Ȗ45

Ȝ10 Ȝ11

ȟ4

y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11

ȟ4C

Abbildung 5-6: Schematische Darstellung des Dynamic Capabilities-Modells als Pfadmodell mit Formelnotation.

5.2.3 Modellspezifikation und Operationalisierung der Konstrukte Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen bestehen typischerweise aus zwei Submodellen: dem Messmodell und dem Strukturmodell. Das Messmodell wird auch als äußeres Modell bezeichnet (vgl. Lohmöller 1989, S. 125). Es enthält alle theorierelevanten Konstrukte, die zur Messung dieser Konstrukte verwendeten Indikatoren sowie die Verknüpfungen zwischen den Konstrukten und zwischen Konstrukten und Indikatoren. Das Messmodell gibt also an, wie die exogenen bzw. unabhängigen latenten Variablen ȟj mit den manifesten Variablen (Indikatoren) xjh in Verbindung gebracht werden12 (vgl. Henseler 2005, 12

An dieser Stelle sei auf die abweichende Notation bei der theoretischen Darstellung der

149 S. 70). Demgegenüber beschreibt das Strukturmodell, auch als inneres Modell bezeichnet, die Beziehungen zwischen den einzelnen latenten Variablen (vgl. Henseler 2005, S. 71) sowie zwischen latenten und manifesten Variablen, die nicht Indikatorvariablen sind. Das Strukturmodell beschreibt die auf Basis theoretischer Überlegungen abgeleiteten Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen. Formal lassen sich Strukturmodelle wie folgt darstellen (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 345):

(1)

Ș = B Ș + ī ȟ + ȗ,

wobei Ș den Vektor latenter endogener Variablen darstellt, ȟ den Vektor latenter exogener Variablen und ȗ den Vektor der Residuen latenter endogener Variablen, also die Fehlergrößen innerhalb des Strukturmodells. Die Koeffizientenmatrix B kennzeichnet die direkten Beziehungen zwischen den latenten endogenen Variablen, ī die direkten Beziehungen zwischen den latenten exogenen und latenten endogenen Variablen (vgl. Ringle 2004a, S. 10). Messmodelle drücken die Beziehung zwischen den latenten Variablen und den ihnen zugeordneten Indikatoren aus. Gleichung (2) formuliert die allgemeine formale Schreibweise für exogene Messmodelle, Gleichung (3) für endogene Messmodelle (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 346):

(2)

x = ȁx ȟ + į

(3)

y = ȁy Ș + İ

Modellspezifikation in Abschnitt 5.2.4 gegenüber der Notation im eigenen Dynamic Capabilities-Modell hingewiesen.

150 wobei die Vektoren x und y die Indikatoren der latenten endogenen und exogenen Variablen und ȁx und ȁy die Matrizen der Pfadkoeffizienten darstellen. į und İ bezeichnen die Residuen der exogenen und endogenen Messmodelle. Bei der Spezifikation des Messmodells müssen den latenten Variablen manifeste Variablen zugeordnet werden, welche diese möglichst gut messen. Daneben ist die Form des Messmodells festzulegen, d. h. ob es sich um ein reflektives oder formatives Messmodell handelt (vgl. Henseler 2005, S. 70, Eggert/Fassott 2003, Jarvis/Mackenzie/ Podsakoff 2003). Im reflektiven Messmodell werden die Indikatoren durch die latente Variable verursacht (Beziehungen über Faktorladungen). Aus der Veränderung einer latenten Variablen folgt eine Veränderung aller Indikatorvariablen. Die Eliminierung eines Indikators führt zu keiner Veränderung des Konstrukts (vgl. Ringle 2004a, S. 32). Im formativen Messmodell werden die latenten Variablen durch ihre Indikatoren erklärt (Beziehungen über Regressionskoeffizienten). Eine Veränderung der latenten Variablen resultiert aus der Veränderung mindestens einer Indikatorvariablen, die Indikatoren können vollkommen unabhängig sein. Da die latenten Variablen im formativen Messmodell eine vollständige Linearkombination ihrer Indikatoren sind, folgt aus der Eliminierung eines Indikators aus dem Messmodell die Reduzierung des Erklärungsgehalts der latenten Variablen (vgl. Ringle 2004a, S. 32). Abbildung 5-7 stellt graphisch die drei verschiedenen Modi für Messmodelle latenter Variablen im Strukturmodell dar. Formal kann die Beziehung eines jeden reflektiven Indikators xjh zum Konstrukt ȟj und seinen Residualvariablen İjh im endogenen reflektiven Messmodell durch eine einfache Regressionsgleichung dargestellt werden13:

(4)

13

xjh = Ȝjh Șj + İjh

ȟj weist dabei einen Mittelwert von mj und eine Standardabweichung von 1 auf.

151 wobei Ȝjh den Pfadkoeffizienten bezeichnet. Es lässt sich für das reflektive Messmodell festhalten, dass jeder Indikator eine fehlerbehaftete Messung der zugeordneten endogenen Variablen repräsentiert (vgl. Hunt 1991, S. 386).

[1

x1

x2

y1

[1

x1

y2 Modus B: formative Messmodelle zur Bestimmung der latenten Variablen

K1

x2

y1

[1

x1

Modus A: reflektive Messmodelle zur Bestimmung der latenten Variablen

K1

y2 Modus C: formative Messmodelle zur Bestimmung der latenten exogenen Variablen und reflektive Messmodelle zur Bestimmung der latenten endogenen Variablen

K1

x2

y1

y2

Abbildung 5-7: Darstellung dreier Modi für Messmodelle latenter Variablen im Strukturmodell (Quelle: Fornell/Bookstein 1982, S. 441).

Das formative Messmodell spiegelt einen umgekehrte Wirkzusammenhang wider. Formal betrachtet ist die exogene latente Variable ȟj eine Linearkombination ihrer Indikatorvariablen xjh (vgl. Bollen/Lennox 1991, S. 306). Ihre Beziehung zueinander stellt sich in einer linearen Funktionsgleichung dar:

152 (5)

ȟj = Ȉ Ȧih xih + į

wobei das Konstrukt ȟj eine lineare Funktion seiner Indikatoren xjh und seiner Gewichte Ȧjh darstellt. Die Pfadkoeffizienten sind durch ʌjh bezeichnet. Wird das Messmodell als fehlerbehaftet angesehen, so bezeichnet į den Fehlerterm der Messung (vgl. Eggert/Fassott 2003, S. 2). Typischerweise werden die formativen Indikatoren so gewählt, dass sie positiv mit dem Konstrukt verbunden sind. Jarvis, Mackenzie und Podsakoff (2003) haben einen umfassenden Kriterienkatalog erarbeitet, der es dem Forscher ermöglichen soll zu bestimmen, inwiefern es sich bei der betrachteten latenten Variablen um ein formatives oder ein reflektives Konstrukt handelt (vgl. S. 203). Bei der Verwendung von reflektiven Indikatoren muss geprüft werden, ob die Indikatoren für das Konstrukt geeignet sind. Dies geschieht durch die Überprüfung der Faktorladungen (also die Werte für Ȝjh). Indikatoren mit geringen Faktorladungen weisen nur eine schwache Beziehung zum Konstrukt auf (vgl. Chin 1998, S. 306). Formative Indikatoren messen im Gegensatz zu reflektiven Indikatoren nicht ein gleiches zu Grunde gelegtes Phänomen, sondern zeigen aufgrund ihres Anspruchs auf Vollständigkeit alle Dimensionen des Konstrukts (im Sinne einer Indexbildung) auf. Die Operationalisierungsentscheidung zugunsten formativer Indikatoren zieht einige wesentliche Anforderungen an das Messverfahren mit sich (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 271). Im Gegensatz zu reflektiven Indikatoren hängt die Stabilität formativer Indikatoren von der Stichprobengröße und der Multikollinearität zwischen den Indikatoren ab (vgl. Fornell/Bookstein 1982). Dabei sind die Indikatoren um so stabiler, je größer die Stichprobengröße und je geringer die nachzuweisende Multikollinearität zwischen den Indikatoren ist. Zudem können formative Indikatoren, wie oben bereits erwähnt, nicht ohne weiteres eliminiert werden, wie es bei reflektiven Indikatoren möglich ist. Eine Eliminierung eines Faktors würde dem Anspruch der vollständi-

153 gen Konstruktabbildung widersprechen (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 271). Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass formative Indikatoren in ihren Beziehungen zum Konstrukt keinen Vorzeichenregeln unterworfen sind. Somit gibt es keine Richtlinien zum Vorzeichen und der Stärke der Ausprägungen (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 271). Darüber hinaus besitzen formative Indikatoren keine Fehlerterme wie reflektive Indikatoren. Die Schätzung von formativen Indikatoren ist schließlich nicht isoliert möglich, sondern besitzt nur durch die Integration in ein umfassenderes Modell Aussagekraft. Formative Indikatoren werden vorwiegend dann angewendet, wenn das Untersuchungsziel in der Erklärung abstrakter oder nicht beobachtbarer Varianzen besteht und das Konstrukt eine erklärende Kombination der Indikatoren darstellt (vgl. Fornell/Bookstein 1982, S. 441). Der erklärende Fokus liegt hierbei auf dem Konstrukt und nicht auf den Indikatoren. Es ist also in jedem Fall die inhaltliche bzw. nomologische Validität des Messmodells sicher zu stellen: „Die inhaltlich begründete Entscheidung für ein formatives oder reflektives Messmodell stellt eine „conditio sine qua non“ der empirischen Marketingforschung dar.“ (Eggert/Fassott 2003, S. 18). Die Spezifikation von Struktur- und Messmodell liegt in den Händen des Forschers, wobei es eine Reihe von Spezifikationserfordernissen zu beachten gilt, damit ein gültiges Struktur- und Messmodell entsteht. Eine notwendige Bedingung an ein gültiges Strukturmodell ist die sog. Rekursivität: Innerhalb des Strukturmodells darf es keine kausale Schleife geben, d. h. es darf von keiner latenten Variablen eine Kette von Pfeilen ausgehen, die direkt oder indirekt über andere latente Variablen wieder auf die ursprüngliche latente Variable zeigen (vgl. Henseler 2005, S. 71). Weitere Spezifikationserfordernisse sind: (1)

Jede latente Variable muss eine Pfeilverbindung zu mindestens einer anderen latenten Variable aufweisen.

(2)

Jeder latenten Variablen muss mindestens ein Indikator zugewiesen sein.

154 (3)

Ein Indikator darf einer latenten Variablen nur einmal zugewiesen sein (Problem der Multikollinearität). Das Vorkommen eines Indikators bei verschiedenen latenten Variablen ist jedoch möglich.

Bevor jedoch die Entscheidung zugunsten einer bestimmen Art der Operationalisierung (reflektiv, formativ oder reflektiv und formativ) getroffen wird, müssen die latenten Variablen theoretisch hinreichend erfasst werden. Für die vorliegende Arbeit wurde, ausgehend von der Annahme, dass sämtliche Indikatoren das Konstrukt „verursachen“ sollen, es sich also um formative Indikatoren handelt, das von Diamantopoulos vorgeschlagene Vorgehen bei der Indikatorenwahl genutzt (vgl. Abbildung 5-8).

Genaue Spezifikation des Konstruktinhalts

Sammlung von Indikatoren, die alle Konstruktfacetten abdecken

Eliminierung von Items mit hoher Mulitkollinearität

Sicherstellen der externen Validität über nomologisches Netzwerk

Abbildung 5-8: Operationalisierung formativer Konstrukte nach Diamantopoulos (Quelle: Herrmann/Hubert/Kressmann 2006, S. 50).

Im vorliegenden Dynamic Capabilities-Modell finden sowohl im exogenen als auch im endogenen Messmodell ausschließlich formative Indikatoren Anwendung. In beiden Modellen besteht also der Anspruch, das jeweilige latente Konstrukt umfassend durch die ihm zugeordneten Indikatoren abzubilden und zu beschreiben. Beim vorliegenden Strukturmodell im umfassenden Dynamic Capabilities-Modell werden darüber hinaus Wirkungszusammenhänge zwischen den latenten Konstrukten „Ausmaß an Dynamic Capabilities“ und „Wettbewerbserfolg“ vermutet.

155 5.2.4 Auswahl des empirischen Messverfahrens

5.2.4.1

Mögliche Messverfahren für Strukturgleichungsmodelle

Zur empirischen Überprüfung komplexer betriebswirtschaftlicher Wirkungszusammenhänge eignet sich die Strukturgleichungsmodellierung mit latenten Variablen, weil sie gleichzeitig sowohl die Qualität der Konstruktmessung hinsichtlich Reliabilität und Validität als auch die Stärke der Beziehungen zwischen den Konstrukten untersucht (vgl. Henseler 2005, S. 70). Bei der Strukturgleichungsmodellierung mit latenten Variablen konkurrieren insbesondere zwei Schätzverfahren miteinander: die Kovarianzstrukturanalyse, welche im deutschen Sprachraum oft auch als Kausalanalyse bezeichnet wird (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 9 und Henseler 2005, S. 70), und das von Herman Wold entwickelte Verfahren der Partial Least Squares-Regressionsanalyse (abgekürzt PLS-Analyse), welche auch als Datenstrukturanalyse oder Varianzstrukturanalyse bezeichnet wird (vgl. Wold 1960; Wold 1982; Müller 2004, S. 183). Die Kausalanalyse hat sich zu einem Quasi-Standard in der Schätzung von Strukturgleichungsmodellen entwickelt (vgl. Homburg/Baumgartner 1995, S. 162) und wurde maßgeblich von Jöreskog und Sörbom vorangebracht (vgl. z.B. Jöreskog/Sörbom 1979), welche auch den Begriff „Linear Structural Relationships“ (abgekürzt LISREL) prägten (vgl. z. B. Jöreskog 1981). Die Schätzverfahren sind multivariate Verfahren der zweiten Generation (vgl. Fornell 1989), wobei beide Verfahren Elemente der Regressionsanalyse und der Faktorenanalyse miteinander verbinden. Die entscheidenden Unterschiede der beiden Verfahren bestehen in den Schätzmethoden und den anwendbaren Messmodellen für latente exogene Variablen, wodurch sich eine Reihe weiterer spezifischer Implikationen ergeben (vgl. auch Ringle 2004a, S. 1).14

14

Erste richtungweisende Ergebnisse eines Methodenvergleichs zwischen dem Verfahren der Partial Least Squares-Analyse und der Kovarianzstrukturanalyse geben Fornell und Bookstein (vgl. Fornell/Bookstein 1982, S. 449 ff.). Weitere Beschreibungen der Unterschiede der beiden Methoden finden sich bei Fornell/Cha 1994, S. 52; Chin/Newsted 1999, S. 314 und Ringle 2004a, S. 5ff.

156 Bei der Kovarianzstrukturanalyse werden die Modellgrößen geschätzt, indem eine Annäherung der modelltheoretischen Korrelationsmatrix an die empirische Korrelationsmatrix unter Verwendung des Maximum-LikelihoodVerfahren berechnet wird (vgl. Ringle 2004a, S. 31). Beim LISREL-Ansatz bilden ausschließlich reflektive Indikatoren die Grundlage der Untersuchung mit multivariaten Verteilungsannahmen. Es sind große Stichproben (über 200) empfehlenswert, da dem Modell ein Intervall-Skalenniveau zu Grunde liegt (vgl. Fornell/Bookstein 1982, 295f.). Der LISREL-Ansatz eignet sich insbesondere für die Überprüfung von Modellen auf ausgereifter theoretischer Basis. Typische Anwendungsfälle sind im Bereich der Psychologie und des Konsumentenverhaltens (Marketingforschung) zu finden (vgl. Chin 1998, S. 26ff.). Die Kovarianzstrukturanalyse berücksichtigt vorrangig den deduktiven Schritt, d. h. den Schluss vom Modell auf die zu erwartende Kovarianz der Indikatorvariablen. Die Auswertung erfolgt in der Regel mittels der statistischen Softwareprogramme LISREL oder AMOS15 (vgl. Jöreskog 1981; Jöreskog/Sörbom 1996; Arbuckle/Wothke 1999). Das Maximum-Likelihood-Schätzverfahren erfordert dabei eine Multinormalverteilung. Das Partial Least Squares-Verfahren16 wurde vorwiegend für die Analyse von Daten entwickelt, für die nur geringe theoretische Erklärungsansätze bestehen (vgl. Henseler 2005, S. 70). Die PLS-Pfadmodellierung geht von den erhobenen Daten (Rohdatenmatrix) aus. Dies erlaubt, neben der Ermittlung der Stärke der Wirkzusammenhänge auch die Werte der latenten Variablen explizit zu schätzen. Die latenten Variablen werden als Linearkombination der Indikatorvariablen geschätzt, woraufhin sich die Pfadkoeffizienten schätzen lassen. Hieraus ergeben sich die Residualkovarianzmatrizen algebraisch und nicht per Annahme. Beim PLS-Verfahren wird also vor allem der induktive Schritt von den Daten auf das Modell betont, d. h. die Daten haben Vorrang vor den Mo15 16

AMOS bedeutet Analysis of Moment Structures. In den wenigen deutschsprachigen Veröffentlichungen, welche auf dieses Verfahren Bezug nehmen, wird überwiegend der englischsprachige Ausdruck Partial Least Squares verwendet (wenige Veröffentlichungen sprechen vom Kleinste-Quadrate-Verfahren), insbesondere auch im Zusammenhang mit der allgemein für dieses Verfahren akzeptierten Abkürzung PLS. In der vorliegenden Arbeit wird ebenfalls die englischsprachige Bezeichnung verwendet.

157 dellannahmen (vgl. Ringle 2004a, S. 31 f.). Der PLS-Ansatz schätzt die Modellgrößen durch Minimierung der Residualvarianz im linearen Modell durch die Nutzung von Kleinste-Quadrat-Schätzungen (vgl. Müller 2004, S. 183; Fornell/Bookstein 1982, S. 291ff), deshalb sind keine strikten Verteilungsannahmen notwendig. Hinzu kommt, dass der PLS-Ansatz sowohl auf formativen als auch auf reflektiven Indikatoren basiert. PLS betrachtet nur einzelne Hypothesen und ist nicht wie LISREL für den Test von Theorien geeignet. Auch kann PLS kein Gütemaß bei Vergleich verschiedener Theorien liefern. Dahingegen ist PLS insbesondere für die Modellschätzung in einer frühen explorativen Phase sowie für die Lieferung von ex-ante Prognosezahlen bei gegebener Entwicklung von Indikatoren geeignet. An die erhobenen Daten selbst werden geringere Anforderungen gestellt. Die Modellschätzung ist robust unter diversen Skalentypen, wie zum Beispiel metrische, quasi-metrische oder dichotome Skalen. Verwendbar sind sowohl Nominal-, Ordinal- als auch Intervallskalenniveaus (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 270f.; Müller 2004, S. 184). Tabelle 5-12 fasst die Unterschiede der Methoden zur Schätzung von Strukturgleichungsmodellen zusammen. Das PLS-Verfahren ist also nicht nur eine Alternative zur Kovarianzstrukturanalyse, sondern bildet einen eigenständigen Analyseansatz (vgl. Fornell/Cha 1994, S. 52) und ist besonders bei Modellen mit formativen Indikatoren und für die Schätzung von latenten Variablen sowie der Stärke von Wirkungszusammenhängen geeignet. Mittels PLS können komplexe Modelle mit einer Vielzahl an latenten Variablen sicher geschätzt werden, wobei keine Verteilungsannahmen getroffen werden und nur eine relativ geringe Anzahl von Beobachtungen notwendig ist. Die latenten Variablen werden dabei als Ausgangspunkt der Untersuchung in einem formalen Modell in lineare, hypothetische Beziehungen zueinander gesetzt. Charakteristisch für die Kausalanalyse ist weiterhin, dass der methodische Ansatz es erlaubt, statistisch Substanz- und Messfehleranteile zu separieren und vermutete kausale Beziehungsstrukturen auf der Ebene von theoretischen Variablen zu testen (vgl. Homburg/Hildebrandt 1998, S. 17).

158 Kriterium

PLS

LISREL

Hauptziel

prognoseorientiert: Erklärung latenter und/oder von Indikatorvariablen

parameterorientiert: Erklärung empirischer Datenstrukturen

Methodenansatz

varianzbasiert

kovarianzbasiert

Prädiktorspezifikation

Multinormalverteilung und unabhängige Beobachtungen

Annahmen

latente Variable

konsistent, wenn Fallzahl und Indikatorenzahl hoch ("consistency at large") Werte werden explizit geschätzt

Werte nicht determiniert

Messmodell

reflektiv und/oder formativ

reflektiv

Theorieanforderungen

flexibel

hoch

Modellkomplexität

hochkomplexe Modelle analysierbar (z.B. 100 latente Variablen, 1000 begrenzt Indikatoren)

Stichprobengröße

auch für kleine Stichproben geeignet

hoch (200 plus)

Implikation

optimal für Prognosegenauigkeit

optimal für Parametergenauigkeit

Parameterschätzer

konsistent

Tabelle 5-12: Methodenvergleich zwischen PLS und Kovarianzstrukturanalyse (LISREL) (Quelle: Bliemel/Eggert/Fassott/Henseler 2006, S. 11)

5.2.4.2

Begründung für die Wahl von PLS als Messverfahren

Spätestens mit den Veröffentlichungen zu Fehlspezifikationen von Messmodellen durch die Anwendung der Kovarianzstrukturanalyse (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001; Eggert/Fassott 2003; Jarvis/Mackenzie/ Podsakoff 2003) wird auf internationaler Ebene verstärkt das PLS-Verfahren eingesetzt.17 Dem Anspruch der Schätzung sowohl der Beziehungen zwischen den latenten Variablen als auch der Einflussfaktoren der behandelten Konstrukte wird die bisher übliche Behandlung formativer Konstrukte im Rahmen der Kovarianzstrukturanalyse nicht gerecht, weil formative Indikatoren im Prinzip mit LISREL oder AMOS nicht abgebildet werden können (vgl. Fassott 2005, S. 25). Der PLS17

Richtungsweisende Arbeiten sind hier insbesondere Betzin 1997, Betzin 2000; Hahn 2002; Eggert/Fassott 2003; Huber/Herrmann/Peter 2003; Eggert 2004; Götz/LiehrGobbers 2004; Reinartz/Krafft/Hoyer 2004; Ringle 2004a; Ringle 2004b und Henseler 2005.

159 Ansatz bietet hingegen vielfache Möglichkeiten für die Modellierung reflektiver und formativer Konstrukte. Somit ist bei Modellen mit rein formativen oder mit formativen und reflektiven Indikatoren das PLS-Verfahren der Kovarianzstrukturanalyse vorzuziehen (vgl. Ringle 2004a, S. 32). Das PLS-Verfahren hat das Ziel, die Erklärungskraft des Strukturmodells zu maximieren. Es ist dann geeignet, wenn es wichtig erscheint, die faktischen Bestimmungsgrößen einer Zielvariablen zu identifizieren. Dies ist insbesondere bei managementorientierten Problemen mit Entscheidungsrelevanz von Bedeutung (vgl. Herrmann/ Huber/Kressmann 2004, S. 10). Chin und Newsted empfehlen die Bevorzugung der PLS-Pfadanalyse gegenüber der Kovarianzstrukturanalyse, wenn eine oder mehrere der folgenden Bedingungen zutreffen (vgl. Chin/Newsted 1999, S. 336): (1)

Es sollen Vorhersagen getroffen werden.

(2)

Das zu erforschende Phänomen ist neuartig und bewährte Messansätze liegen noch nicht vor.

(3)

Das Modell ist komplex und weist viele Indikatoren auf.

(4)

Eine Multinormalverteilung der Daten ist nicht gegeben.

(5)

Die Beobachtungswerte sind nicht unabhängig.

(6)

Die Stichprobe ist relativ klein.

(7)

Das Modell enthält latente Variablen, die mit formativen Messmodellen operationalisiert werden.

Für die Messung des in dieser Arbeit vorliegenden Dynamic CapabilitiesModells wurde das PLS-Verfahren ausgewählt. Das konzeptualisierte und operationalisierte umfassende Dynamic Capabilities-Modell dient dazu, Prognosen zu den Wirkungen einzelner Handlungen bzw. Tatbestände im strategischen Electronic Business-Management auf den Wettbewerbserfolg zu treffen. Eine Untersuchung dieser Art liegt nach Sichtung und Auswertung der relevanten Literatur nicht vor, das zu untersuchende Phänomen ist also neuartig. Neuartig ist insbesondere der Umfang der Untersuchung, da ein möglichst umfassendes Bild der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-

160 Management gezeichnet werden soll. Die Untersuchung ist also z. B. nicht auf den Einfluss von Handlungen zum Wissensmanagement auf den Wettbewerbserfolg im Electronic Business beschränkt, sondern bezieht sämtliche Dimensionen, wie eben auch das Organizational Learning, die Flexibilität sowie das Innovationsvermögen mit ein. Das exogene Messmodell ist, wie im folgenden Kapitel 6 noch gezeigt werden soll, formativ, das heißt die exogenen latenten Variablen werden durch formative Indikatoren „verursacht“. Das endogene Messmodell ist ebenfalls formativ modelliert. Das gesamte Modell mit insgesamt 21 latenten Variablen und einer relativ hohen Anzahl von noch zu definierenden Indikatoren (105 insgesamt) kann durchaus als komplex bezeichnet werden. Chin/Newsted empfehlen die Anwendung des PLS-Verfahrens bei einer relativ geringen Stichprobengröße (30 bis 100 Fälle, vgl. Chin/Newsted 1999, S. 314). Im Hinblick auf die Anzahl der Regressoren bemisst sich die Stichprobengröße an der im Modell komplexesten multiplen Regression. Barclay, Higgins und Thompson (1995) nennen hier als Daumenregel das zehnfache der Anzahl an Regressoren in der komplexesten Regression (vgl. S. 292). In der empirischen Untersuchung der vorliegenden Arbeit beträgt die Stichprobengröße 52 Fälle, die maximale Indikatorenanzahl für einen Faktor beträgt acht. Damit ist zwar absolut gesehen das Verhältnis kleiner als das 10fache (nämlich ca. das 6,5fache). Jedoch wurde ein Abbruchzeitpunkt für die Befragung definiert, da der Zeitaufwand zur Erlangung eines weiteren Fragebogens stark zunahm. Die Stichprobe ist jedoch als absolut völlig ausreichend zu bewerten. Bei der Befragung wurden die Indikatoren anhand von quasi-metrischen Skalen (Likert-Skalen) gemessen. PLS ist in der Lage, sowohl mit nominal- als auch mit ordinalskalierten Daten zu arbeiten. Eine Kenntnis der Verteilung bzw. die Annahme der Multinormalverteilung ist nicht erforderlich. Zusammengefasst ergibt eine Überprüfung der von Chin/Newsted gestellten Bedingungen eine Übereinstimmung von mindestens 6 von 7 Punkten. Lediglich bei Punkt (3) stellt sich der Begriff „komplex“ als diskussionsfähig dar. Chin und Newsted verstehen darunter hochkomplexe Modelle mit 100 latenten

161 Variablen und 1000 oder mehr Indikatoren (vgl. Chin/Newsted 1999, S. 314; Fornell 1987, S. 413). Die Anzahl der Indikatoren ist im vorliegenden Modell mit insgesamt 105 relativ hoch im Verhältnis zur Anzahl der latenten Konstrukte (21). Die Operationalisierung des umfassenden Dynamic CapabilitiesModells geschieht somit unter Anwendung der PLS-Methode. Eine typische Anwendung der PLS-Modellschätzung ist darüber hinaus in der Erfolgsfaktorenforschung gegeben (vgl. Fornell/Bookstein 1982, S. 311f.). Im deutschsprachigen Raum wurde das PLS-Verfahren bisher in der betriebswirtschaftlichen Forschung vergleichsweise wenig eingesetzt (vgl. Fassott 2005, S. 19). Aktuell steigt die Anzahl der PLS-gestützten empirischen Arbeiten in Deutschland zunehmend. Dies hängt sicherlich auch mit der Verfügbarkeit eines geeigneten Softwareprogramms (Smart PLS18) zusammen. Für die Untersuchung in der vorliegenden Arbeit wurde ebenfalls SmartPLS verwendet19.

5.2.5 Die Funktionsweise des PLS-Schätzalgorithmus Der von Wold entwickelte Partial Least Squares-Ansatz ist ein varianzbasiertes Verfahren (vgl. Wold 1960; Wold 1982; Wold 1985). Ausgangspunkt aller Berechnungen mit PLS bildet die sog. Predictor Specification. Damit wird für Vorhersagen ein System vorzugsweise linearer Beziehungen erstellt, deren Struktur inhaltlich begründet sein muss, ohne die Vorhersagekraft über die Beziehungen der Elemente zueinander zu schwächen (vgl. Lohmöller 1989, S. 72 und Chin/Newsted 1999, S. 312). Die Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen können innerhalb der Predictor Specification wie folgt dargestellt werden (vgl. Chin 1998, S. 315 und Fornell/Cha 1994, S. 54f.):

(6)

18

19

y = Į + Bx + Ȟ

SmartPLS wurde am Institut für Industriebetriebslehre und Organisation der Universität Hamburg entwickelt. Vgl. hierzu auch die Homepage unter http://www.smartpls.de. Es wurde das Release 2.0 von SmartPLS verwendet (Stand August 2006).

162 ǔ = E [y|x] = Į + Bx ő> E [Ȟ] = 0 ő> Cov [x, v] = Cov [ǔ, v] = 0 ő> Cov [x, y] = Cov [x, ǔ] = B var [x]

Dabei sind y und x (m x 1) und (n x 1) Matrizen von abhängigen und unabhängigen, v ist eine (m x 1) Matrix der Residuen und B ist die (m x n) Matrix der Koeffizientenrelationen zwischen y und x. Damit verbundene Implikationen für gegebene x und y sind, dass x entsprechend die Vorhersage von y ist und ǔ der systematische Teil von y unter Beachtung von x darstellt und eine lineare Funktion von x ist. Für die Fälle n und n + 1 wird keine identische Verteilung für die Residuen vn und vn+1 unterstellt. Darüber hinaus wird angenommen, dass keine Spezifikation über die Korrelation zwischen zwei Fällen n und n + 1 besteht. Die Schätzungen werden als konsistent angesehen, wenn die Zahl der Beobachtungen gegen unendlich konvergiert und die Summe der Korreltaionen zwischen den Fällen kleiner als unendlich ist (vgl. Wold 1985, S. 589). Die Predictor Specification liefert insofern eine allgemeine Begründung für die Spezifikation, die Schätzungen und auch die Anwendung von Kreuzvalidierungen für Vorhersagen (vgl. Wold 1985, S. 587). Ziel des PLS-Ansatzes ist die Minimierung der Varianz der Fehlerterme im Strukturmodell sowie den Messmodellen, um die Rohdatenmatrix bestmöglich zu reproduzieren (vgl. Henseler 2005, S. 70). Dafür werden die Gewichte für jede einzelne latente Variable mittels der Methode der kleinsten Quadrate (Least Squares) sukzessive und getrennt (partial) in einem iterativen Verfahren berechnet, jeweils unter der Annahme, dass die benachbarten latenten Variablen bekannt und damit perfekt gemessen sind, bis Konvergenz erkennbar ist (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 722; Betzin/Henseler 2005, S. 60). Trotz dieser partialen Vorgehensweise wird das Gesamtmodell hinsichtlich seiner Erklärungskraft im Resultat optimiert (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004b, S. 6).

163 Die im Folgenden beschriebenen Schritte der Funktionsweise des PLSAlgorithmus20 (vgl. Barclay/Higgins/Thompson 1995, S. 292; Götz/LiehrGobbers 2004a, S. 722ff.; Henseler 2005, S. 71ff) gelten für das in Abbildung 5-9 dargestellte Strukturgleichungsmodell erster Ordnung mit zwei latenten Variablen.

Exogenes (formatives) Messmodell

x1

x2

Endogenes (reflektives) Messmodell

ʌ1

Ȝ1

1

1

ʌ1 2

ȟ1

ȕ21

Ș1

ʌ1 3

Ȝ2 1

y1

İ1

y2

İ2

y3

İ3

Ȝ31 į

ȗ

x3

Strukturmodell

Abbildung 5-9: Strukturgleichungsmodell mit zwei latenten Variablen (Quelle: Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 354)

Die Funktionsweise der Schätzung von latenten Variablen zweiter Ordnung, wie im Dynamic Capabilities-Modell der Fall, erfolgt anschließend. Zur Berechnung der Gewichte und Pfadkoeffizienten der Variablen verwendet PLS einen Drei Phasen-Schätzalgorithmus. In der ersten Phase wird ein iteratives Berechnungsschema aus einfachen und multivariaten Regressionen zur Be20

Eine ausführliche Darstellung des Partial Least Squares-Algorithmus geben Fornell/Bookstein 1982 und Betzin/Henseler 2005.

164 stimmung der Konstruktwerte verwendet. Das Iterationsverfahren ist beendet, sobald die Werte gegen ein Set an Gewichten zur Bestimmung der Konstruktwerte konvergieren. In Phase zwei und drei werden einfache, nicht iterative OLS-Regressionen verwendet und die Ladungen bzw. Gewichte und Pfadkoeffizienten der Konstrukte und Indikatorvariablen ermittelt (vgl. Chin 1998, S. 301). In der zuerst vorgenommenen äußeren Schätzung des Strukturmodells werden also fallweise Schätzwerte der latenten Variablen über ihre Indikatorvariablen berechnet. Für die Modellierung der Beziehungen zwischen den Variablen werden lineare Regressionsgleichungen eingesetzt (vgl. Voges/Lohmöller 1989, S. 10). Jede latente Variable wird als standardisierte Linearkombination ihrer manifesten Variablen angenommen (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004b, S. 5). In der inneren Schätzung des Strukturmodells erfolgt die Bestimmung der Konstruktwerte über andere latente Variable. Während der Iterationen des Algorithmus werden die Fallwerte der latenten Variablen abwechselnd von innen und von außen geschätzt (vgl. Haenlein/Kaplan 2004, S. 291; Henseler 2005, S. 72), indem die Residualvarianzen im Struktur- und im Messmodell stufenweise minimiert werden (vgl. Lohmöller 1989, S. 37ff.; Herrmann/Huber/ Kressmann 2004, S. 6; Ringle 2004b, S. 8). Darauf aufbauend lassen sich alle Beziehungen des Strukturgleichungsmodells immer wieder neu bestimmen, bis eine bestimmte Stabilität erreicht ist. Ist ein zuvor bestimmtes Konvergenzkriterium, z.B. dass sich die Gewichte nicht mehr als 0,001 verändern dürfen (vgl. Barclay/Higgins/Thompson 1995, S. 292; Chin/Newsted 1999, S. 320; Götz/Liehr-Gobbers 2004b, S. 6), erreicht, wird das Verfahren abgebrochen. Danach werden die Modellparameter des Messmodells und des Strukturmodells mittels der Kleinste-Quadrate-Regression ermittelt (vgl. Ringle 2004a, S. 9). Methodisch erfolgt hier ein Rückgriff auf Elemente der Hauptkomponentenanalyse und der kanonischen Korrelationsanalyse (vgl. Betzin/Henseler 2005, S. 55f.). Ein Ablaufdiagramm des PLS-Basisalgorithmus zeigt Abbildung 5-10.

165

Start

1. Schätzung der inneren Gewichte

2. Innere Schätzung der Fallwerte der latenten Variablen

3. Schätzung der äußeren Gewichte

4. Äußere Schätzung der Fallwerte der latenten Variablen

Ende

Ja Konvergenz? Nein

Abbildung 5-10: Ablaufdiagramm des PLS-Basisalgorithmus (Quelle: Ringle/Boysen/Wende/Will 2006, S. 84).

Die Funktionsweise des PLS-Algorithmus lässt sich anhand der formalen Beschreibung erläutern. In mathematischer Schreibweise ist die latente Variable Ș als Linearkombination ihrer Indikatoren definiert (vgl. Bollen/Lennox 1991, S. 306):

(7)

K = Ȗ1x1 + Ȗ 2x2 + ... + Ȗ nxn + ȗ

wobei die Koeffizienten Ȗ1, ..., Ȗn die Gewichte der Indikatoren bei ihrer linearkombinatorischen Verrechnung zu der latenten Variable K darstellen. Wird das Messmodell als fehlerhaft angesehen, so bezeichnet ȗ den Fehlerterm der Messung. Der dem Modell zugrundeliegende Beziehungsmodus (reflektiv oder formativ) bestimmt die Modellierung und Messung der Korrelation zwischen den latenten exogenen Variablen (vgl. Ringle 2004a, S. 20). Dabei werden alle Variablen dahingehend standardisiert, dass der Mittelwert 0 und ihre Standardabweichung 1 ist (vgl. Ringle 2004a, S. 23). Aus diesem Grund werden beim PLS-Verfahren die nicht beobachtbaren Variablen als Linearkombination

166 der gewichteten Mittelwerte ihrer empirisch erhobenen Indikatoren geschätzt (vgl. Lohmöller 1989, S. 28f.). Es gilt also:

(8)

Ș´= ȦȘ y und

(9)

ȟ´= Ȧȟ x

wobei Ȧ die Gewichte bezeichnet und Ș´ bzw. ȟ´ jeweils die Ableitung der latenten Konstrukte. Für ein nach innen gerichtetes formatives Messmodell werden die multiplen Regressionskoeffizienten zwischen latenten Variablen und Indikatoren als Gewichte verwendet (vgl. Ringle 2004a, S. 23f.). Henseler (2005) definiert insgesamt fünf Schritte für die Schätzung des Modells: Im Rahmen der Initialisierung (Schritt 0) wird mindestens einer latenten Variable ein Startwert als Erwartungswert der Indikatoren zugeordnet. Ohne Beschränkung der Allgemeinheit wird in der ersten PLS-Iteration Ș1 gleich einer beliebigen zugehörigen Indikatorvariable gesetzt, d. h. z.B. Ș1 = y1. Mittels einer multiplen Kleinste-Quadrate-Regression (Schritt 1) mit Ș1 als abhängiger Variable und x1, x2 und x3 als unabhängigen Variablen werden die Regressionsgewichte Ȝ1, Ȝ2 und Ȝ3 der Indikatoren xn geschätzt. Im Prinzip wird so getan, als gelte ȕ21 = 1. In Schritt 2 lässt sich ȟ1 als Linearkombination aus den Indikatoren xn, n = 1, ..., 3 und mit den Gewichten Ȝ1, Ȝ2 und Ȝ3 bilden, d. h. ȟ1 bezeichnet die Summe aller x = 1, 2, 3. In Schritt 3 werden die Ladungen ʌ1, ʌ2 und ʌ3 mittels einer Serie einfacher Regressionen mit ȟ1 als unabhängiger Variable und y1, y2 und y3 als abhängigen Variablen geschätzt. Die Ladungen ʌ1, ʌ2 und ʌ3 werden in Gewichte umgeformt. Mit diesen Gewichten wird in Schritt 4 ein neuer Schätzwert für Ș1 als Linearkombination aus y1, y2 und y3 ermittelt. Die Schritte 1 bis 4 (Iterationen) werden so lange wiederholt, bis die Gewichte ein vorgegebenes Konvergenz- bzw. Abbruchkriterium erfüllen (vgl. Bontis 1998, S. 69). Mittels dieses Vorgehens werden die Residualvarianzen

167 im Struktur- und Messmodell minimiert. Die Funktionsweise des PLSAlgorithmus ist also leicht zu erkennen: Die Gesamtzahl der Modellparameter wird in Teilmengen unterteilt. Während die Parameterwerte der einen Teilmenge als gegeben betrachtet werden, werden die Parameterwerte der anderen Teilmenge mittels einer multiplen Regression neu berechnet. Das Messmodell mit den Werten für ȟ1 und Ș1 ist nach diesen fünf Schritten bestimmt. Die Schätzung des Strukturmodells und des Wertes ȕ21 liefert eine einfache Regression mit den feststehenden Werten für ȟ1 als unabhängige Variable und Ș1 als abhängige Variable. Aus dieser Regression resultiert ein R2 als Gütemaß dafür, wie gut Ș1 von ȟ1 erklärt wird (vgl. Henseler 2005, S. 72). Aufgrund der partiellen Schätzung einzelner Elemente des Kausalmodells werden für die Ermittlung verlässlicher Ergebnisse mit der PLS-Methode weniger empirisch erhobene Daten benötigt als bei der Kovarianzstrukturanalyse (vgl. Chin/Newsted 1999, S. 314 und 326). Generell gilt für PLS-Modelle: Je mehr Indikatorvariablen in ein Messmodell aufgenommen werden, desto umfangreicher wird die latente Variable inhaltlich durch beobachtete Daten erklärt (vgl. Chin/Newsted 1999, S. 329). Verlässliche Regeln für die benötigte Anzahl empirisch erhobener Daten zur Schätzung von PLS-Modellen existieren bisher noch nicht. Chin (1998) empfiehlt, für die benötigte Mindestanzahl empirischer Daten einerseits die höchste Anzahl an Indikatorvariablen für ein Konstrukt im formativen Messmodell und andererseits die höchste Anzahl an Beziehungen mit latenten exogenen Variablen im Strukturmodell zu bestimmen. Von beiden Werten wird der höhere ausgewählt und mit dem Faktor zehn multipliziert, wodurch man eine gute Annäherung an den benötigten Stichprobenumfang erhält (vgl. Chin 1998, S. 311). Um den Algorithmus nun auf mehr als zwei latente Variablen zu erweitern, werden für die latenten Variablen ȟj zwei unterschiedliche Schätzungen ermittelt: ein äußerer Schätzwert Yj aus dem Messmodell und ein innerer Schätzwert Zj aus dem Strukturmodell. Der Algorithmus zur Schätzung der latenten Variablen besteht aus der Initialisierung und zwei jeweils zweiteiligen Schritten. Iterativ wird in jedem Schritt ein Schätzwert festgehalten (abwechselnd der innere und der äußere), während (a) Gewichtungsfaktoren und (b) die jeweils anderen Schätzwerte berechnet werden.

168 Die Auswertung anhand der PLS-Analyse erfolgt in der vorliegenden Arbeit mittels des statistischen Softwareprogramms SmartPLS (Release 3.0), des einzigen deutschsprachigen Programms zur PLS-Pfadmodellierung.21 Besonders hervorzuheben ist, dass SmartPLS ausschließlich das Bootstrapping zum Zwecke des Resampling verwendet und nicht die weniger verlässlichen Verfahren des Blindfolding oder des Jackknife. Die Software hat sich bereits in einer Reihe betriebswirtschaftlicher empirischer Forschungsarbeiten bewährt und wird laufend weiterentwickelt. Tabelle 5-13 gibt einen Überblick über die methodischen Merkmale von SmartPLS.

Methodische Merkmale von SmartPLS Datenquelle Definition fehlender Werte Datenmetrik Behandlung fehlender Werte Gewichtungs-schema Resampling

Rohdaten Definition eines fehlenden Wertes für alle Variablen Mittelwert = 0 Varianz = 1 festgelegt (paarweise Eliminierung/Ersetzung durch Mittelwert) Faktor-, Zentroid- oder PfadGewichtung Bootstrap

Tabelle 5-13: Methodische Merkmale von SmartPLS im Überblick.

5.2.6 Modellbeurteilung und Modellgüte Im Rahmen der Gütebeurteilung von PLS-Modellen geht es um die Frage, inwieweit das spezifizierte Modell geeignet ist, die Wirkungen zwischen den beobachteten Variablen zu beschreiben (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 727). Konkret geht es die Sicherung von Reliabilität (Zuverlässigkeit) und Validität

21

Einen ausführlichen Überblick über die Softwarelandschaft für PLS-Modellierungen geben z.B. Temme/Kreis 2005.

169 (Gültigkeit) des Messmodells.22 Die Modellbeurteilung erfolgt dabei in einem mehrstufigen Prozess (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 727-731). Zunächst werden die reflektiven bzw. formativen Messmodelle hinsichtlich ihrer Güte beurteilt. Anschließend wird evaluiert, inwieweit das PLS-Modell zur Prognose geeignet ist (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 72).

5.2.6.1

Gütekriterien zur Beurteilung reflektiver Messmodelle

Im reflektiven Messmodell stellt jeder Indikator, wie bereits gezeigt wurde, eine fehlerbehaftete Messung seines zugrunde liegenden Konstrukts dar. Dieser Messfehler kann dabei in einen zufälligen und in einen systematischen Anteil aufgeteilt werden (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 73). Der Zufallsfehler beinhaltet alle diejenigen Faktoren, die zufällig und bei jeder Messung mit anderer Stärke ohne erkennbare Systematik die Ergebnisse der Messung beeinflussen. Der systematische Fehler tritt bei einer Messung unabhängig von zufälligen Einflussgrößen bei jeder Wiederholung immer wieder in der gleichen Höhe auf (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 7). Nimmt der zufällige Messfehler den Wert Null an, wird eine Messung als vollständig reliabel bezeichnet. Eine Messung, bei der zusätzlich der systematische Fehler den Wert Null annimmt, wird als vollständig valide bezeichnet (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 727). Die Beziehung zwischen Reliabilität und Validität einer Messung kann anhand der folgenden Gleichung verdeutlicht werden:

(10) X0 = XT + XS + XR

22

Richtungweisende Arbeiten auf dem Gebiet der Validitäts- und Reliabilitätssicherung bei der Messung von komplexen theoretischen Konstrukten sind Jacoby 1978 und Bagozzi 1979.

170 Der im Rahmen einer Messung ermittelte Wert X0 entspricht dem tatsächlichen „wahren“ Wert einer Variablen XT plus zweier Fehlerarten: dem systematischen Fehler XS und dem Zufallsfehler XR. Eine Messung ist reliabel, wenn sie zu konsistenten Ergebnissen führt, d. h. wenn XR = 0 ist. Bei einer validen Messung muss auch der systematische Fehler ausgeschlossen sein, so dass X0 = XT. Die Reliabilität bezeichnet die Zuverlässigkeit der Konstruktmessung und bewertet die formale Genauigkeit eines Erhebungsinstrumentes und der damit verbundenen Möglichkeit, Zufallsfehler zu vermeiden. Demnach ist die Reliabilität der Konstruktmessung durch die einzelnen Indikatoren um so höher, je größer der Erklärungsanteil der Varianz der Indikatoren durch die Assoziation mit dem zugrunde liegenden Faktor ist (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 6). Bei einer hohen Reliabilität ist somit nur ein geringer Anteil der Unterschiede der Mess-Skalenwerte auf eine fehlerhafte Messung zurückzuführen. Die Validität bezeichnet die konzeptionelle Richtigkeit bzw. Gültigkeit der Messung (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 7). Während die Reliabilität also sämtliche Zufallsfehler berücksichtigt, die eine Reproduzierbarkeit der Ergebnisse beeinflussen, ist die Validität zuständig für die Gültigkeit der Konstruktmessung und gibt zusätzlich Auskunft darüber, inwieweit das Messverfahren auch wirklich das misst, was gemessen werden soll, und somit systematische Fehler ausgeschlossen sind. Die Reliabilität stellt eine notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung für die Validität dar (vgl. Peter 1979, S. 6). Ausgehend von dieser grundlegenden Begriffsbestimmung wird in der Literatur eine Reihe von Gütekriterien zur Validierung reflektiver Konstrukte diskutiert. Grundsätzlich lassen sich vier Arten von Gütekriterien unterscheiden (vgl. Bagozzi 1979; Peter 1981; Götz/Liehr-Gobbers 2004a; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005). Die Inhaltsvalidität bezeichnet den Grad, zu dem die Variablen eines Messmodells dem inhaltlich-semantischen Bereich des Konstrukts angehören und alle Bedeutungsinhalte und Facetten des Konstruktes abbilden. Dabei wird vorausgesetzt, dass die Untersuchungsinhalte eine repräsentative Auswahl der zu erfassenden Merkmale darstellen. Die explorative Faktorenanalyse stellt hierbei eine geeignete Methode dar, die vorliegenden Indikatoren im Hin-

171 blick auf die zugrunde liegende Faktorenstruktur zu untersuchen (vgl. Vinzi/Lauro/Tenenhaus 2003, S. 5f.). Nachdem die einzelnen Indikatoren mittels dieses multivariaten Verfahrens auf eine einfaktorielle Faktorstruktur überprüft worden sind, können weitere Aussagen in Bezug auf die Reliabilität und Validität getroffen werden (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 73). Die Indikatorreliabilität gibt an, welcher Anteil der Varianz eines Indikator durch die zugrunde liegende latente Variable erklärt werden kann. Ein geläufiges Gütekriterium ist, dass mehr als 50 % der Varianz eines Indikators auf die latente Variable zurückzuführen sind. Dies impliziert, dass für die Ladungen Ȝ der latenten Variablen auf eine Indikatorvariable x bzw. y ein Wert größer als 0,7 als akzeptabel angesehen werden kann. Daraus folgt, dass die gemeinsame Varianz zwischen Konstrukt und Indikator größer ist als die Varianz des Messfehlers (vgl. Carmines/Zeller 1979, S. 27). Insbesondere bei neu entwickelten Skalen können bei empirischen Forschungsarbeiten geringe Ladungen auftreten. Im Allgemeinen sollten reflektive Indikatoren aus den Messmodellen eliminiert werden, deren Ladungen im PLS-Gesamtmodell geringer als 0,4 sind (vgl. Hulland 1999, S. 198). Die lokale Gütebeurteilung auf der Konstruktebene ist von größerer Tragweite als die Beurteilung der Messung auf der Ebene der einzelnen Indikatoren (vgl. Bagozzi/Baumgartner 1994, S. 402). Die Beurteilung der Güte auf der Konstruktebene erfolgt anhand der Konstruktreliabilität. Diese erfordert, dass Indikatoren, die demselben Konstrukt zugeordnet sind, eine starke Beziehung untereinander aufweisen. Wie gut ein Konstrukt durch die ihm zugeordneten Indikatorvariablen gemessen wird, kann mit Hilfe der Internen Konsistenz überprüft werden (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 727). Diese überprüft die Zuverlässigkeit, in dem sie alle Indikatoren eines Konstrukts miteinander korreliert. Man spricht alternativ auch von der Konvergenzvalidität. Nach Fornell und Larcker (1981, S. 45) wird der Wert der Internen Konsistenz in reflektiven Messmodellen wie folgt berechnet:

172

(11)

IK =

( ෤ i Ȝ ij )

2

( ෤ i Ȝ ij ) + ෤ i var( İ ij ) 2 2

wobei Ȝi die Ladung der Indikatorvariablen i einer latenten Variable, İi der Messfehler der Indikatorvariablen i und j den Laufindex über alle reflektiven Messmodelle darstellt. Die Interne Konsistenz kann Werte zwischen Null und Eins annehmen. Werte größer 0,7 werden in der Literatur als akzeptabel angesehen (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 74). Konstruktreliabilität bzw. Konvergenzvalidität ist gegeben, wenn verschiedene Indikatoren das gleiche Konstrukt messen und dabei eine hohe Korrelation zwischen den Indikatoren besteht. Bei mehrdimensionalen Messmodellen erfordert die Konvergenzvalidität einerseits die Zuordnung der Indikatoren zu demselben Faktor, eine ausreichend starke Beziehung zwischen den Faktoren sowie hohe Zusammenhänge zwischen den zu derselben Dimension verdichteten Faktoren (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 7). Die Interne Konsistenz kann Werte zwischen Null und Eins annehmen, Werte größer als 0,6 können als akzeptabel angesehen werden (vgl. Bagozzi/Yi 1988, S. 82)23. Demnach müssen reflektive Indikatoren eliminiert werden, die eine geringe Korrelation mit dem übrigen Indikatoren des Messmodells aufweisen (vgl. Eggert/Fassott 2003, S. 5). Neben der Untersuchung von Indikator- und Konstruktreliabilität erfordert ein vollständiger Validierungsprozess auch die Überprüfung der Diskriminanzvalidität. Die Diskriminanzvalidität misst den Grad, in dem sich zwei Konstrukte voneinander unterscheiden lassen (vgl. Bagozzi/Philipps 1982, S. 469; Green/Tull/Albaum 1988, S. 184). In einem solchen Fall weisen die Indikatoren eines Konstrukts untereinander stärkere Korrelationen auf als Indikatoren unterschiedlicher Konstrukte (vgl. Bagozzi/Philipps 1982, S. 469). Ein im Rah23

Die Interne Konsistenz ist, wie auch Cronbachs Alpha, ein Maß für die Konstruktreliabilität eines reflektiven Konstrukts, berücksichtigt jedoch die aktuelle Faktorladung im Gegensatz zur Gleichgewichtung bei Alpha. Ein weiterer Nachteil des Cronbachschen Alphas besteht darin, dass die Höhe des Koeffizienten positiv von der Anzahl der Indikatoren abhängt. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 734.

173 men des PLS-Verfahrens adäquates Kriterium für die Diskriminanzvalidität ist, dass die gemeinsame Varianz zwischen der latenten Variablen und ihren Indikatoren größer ist als die gemeinsame Varianz mit anderen latenten Variablen (vgl. Hulland 1999, S. 199). Den Ausgangspunkt zur Beurteilung der Diskriminanzvalidität bildet die Durchschnittlich Erfasste Varianz (DEV). Es kann dann von Diskriminanzvalidität ausgegangen werden, wenn die DEV einer latenten Variablen größer als jede quadrierte Korrelation dieser latenten Variablen mit einer anderen latenten Variablen im Modell ist. Die Durchschnittlich Erfasste Varianz (DEV) bemisst sich wie folgt (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 74):

(12)

DEV =

෤ ෤

i

Ȝi

2

2

i

Ȝ i + ෤ i var( İ i )

Eine DEV unter 0,5 wird als unzureichend angesehen, da in diesem Fall der überwiegende Teil der Varianz auf den Fehlerterm entfällt (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 12). Mit der Überprüfung der Diskriminanzvalidität ist der Validierungsprozess des reflektiven Messmodells abgeschlossen. Eine zusammenfassende Übersicht der Gütebeurteilung reflektiver Messmodelle liefert Tabelle 5-14.

174 Gütearten

Definition

Gütemaß

Inhaltsvalidität

Abbildungsgrad der Konstruktbedeutung durch die Indikatoren Erklärungsgrad der Indikatorvarianz durch das Konstrukt

einfaktorielle Faktor Faktorstruktur

explorative Faktoranalyse zur Untersuchung der Dimension

erklärter Varianzanteil

> 50 % der Varianz des Indikators sollte durch das Konstrukt erklärt werden, d. h. Faktorladungen Ȝ > 0,7

Erklärungsgrad der Indikatorvarianz durch das Konstrukt Erklärungsgrad wie gut ein Konstrukt durch die ihm zugeordneten Indikatorvariablen gemessen wird dto.

Faktorladungs- Faktor struktur

Ȝ > 0,4, mit deutlich niedrigeren Querladungen

Cronbachs Alpha

Į > 0,7

Zuverlässigkeit der Messung Zuverlässigkeit der Messung

Cronbachs Alpha Item-to-totalKorrelation

Indikatorreliabilität

Indikatorreliabilität

Konstruktreliabilität

Konstruktreliabilität

Bezug

Faktor

Faktor

kritischer Wertebereich

Interne Kon- Messmodell > 0,6 sistenz (IK) Diskriminanzvalidität Unterschiedlich-keitsgrad Durchschnitt- Messmodell Durchschnittlich Erfasste der Messungen lich erfasste Varianz (DEV) > quadrierte verschiedener Konstrukte Varianz (DEV) Korrelationen aller latenten mit einem Variablen mit anderen latenten Messinstrument Variablen Reliabilität Reliabilität

Faktor

Į > 0,7

Indikator

möglichst hohe Korrelation

Tabelle 5-14: Gütekriterien zur Beurteilung reflektiver Messmodelle (Quelle: in Anlehnung an Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 75; Greve 2006, S. 140).

5.2.6.2

Gütekriterien zur Beurteilung formativer Messmodelle

Im Falle formativer Indikatorvariablen bestehen besondere Anforderungen an die Qualität der Konstruktmessung. Die Kriterien zur Gütebeurteilung reflektiver Messmodelle können nicht einfach übertragen werden (vgl. Diamantopoulos 1999, S. 453f.; Eggert/Fassott 2003, S. 6f.). Die Indikatoren eines formativen Messmodells bilden auf Basis der konzeptionellen Überlegungen die unterschiedlichen inhaltlichen Dimensionen der latenten Variablen ab und sind im Gegensatz zu reflektiven Indikatoren nicht austauschbar. Es wird angenommen, dass die Indikatoren positiv mit dem Konstrukt verbunden sind und das latente exogene Konstrukt eine lineare Funktion seiner Indikatoren und

175 Gewichte ist. Kennzeichen formativer Messmodelle sind konstituierende Indikatoren, Konstrukte aus Indikatorkombinationen sowie Indikatoren, welche die Varianz der Konstrukte erklären. Zwar können die Indikatoren positiv korreliert sein, sie sollten jedoch nicht hoch miteinander korreliert sein. Eine Eliminierung einzelner Indikatoren würde zu einer Verfälschung des substanziellen Inhalts der latenten Variablen führen (vgl. Eggert/Fassott 2003, S. 5f.; Götz/Liehr-Gobbers 2004b, S. 24; Albers/Hildebrandt 2006, S. 8). Aus diesem Grund lassen sich die Verfahren zur Gütebeurteilung reflektiver Messmodelle nicht auf formative Messmodelle übertragen. Rossiter (2002, S. 326 und S. 332) stellt die inhaltliche Relevanz in den Vordergrund. Zunächst ist auf Basis theoretischer Überlegungen die konzeptionelle Breite der zu operationalisierenden latenten Variablen zu erfassen (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 271). Dabei ist es entscheidend, alle inhaltlichen Dimensionen der latenten Variablen abzubilden, um eine inhaltliche Übereinstimmung zwischen der Definition und der Operationalisierung zu erreichen (vgl. Bollen/Lennox 1991, S. 308). Um die Qualität formativer Messmodelle festzustellen, dürfen weder die Unidimensionalität des Konstrukts noch die Indikatorreliabilität, die Interne Konsistenz sowie die Diskriminanzvalidität verwendet werden (vgl. Fornell/Larcker 1981, S. 46; Krafft 1999, S. 1224; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 76). Die Überprüfung auf Indikatorreliabilität ist im Falle formativer Indikatoren auch wenig sinnvoll, da formative Indikatoren annahmegemäß keine starke Beziehung zum zugehörigen Konstrukt aufweisen müssen (vgl. Kraft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 76). Während bei reflektiven Messmodellen das Konstrukt die Varianz der Indikatoren erklärt, wird bei formativen Messmodellen davon ausgegangen, dass die Indikatoren die Varianz des Konstrukts erklären (vgl. Krafft/Haase/Siegel 2003, S. 102). Die Gütekriterien formativer Messmodelle sind in der Literatur bisher nur begrenzt ausgearbeitet (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 270).24 Forma24

Grund hierfür ist die Tatsache, dass bisher eher selten formative Modelle in veröffentlichten Untersuchungen verwendet werden, sicherlich auch vor dem Hintergrund der in den letzten Jahren verbreiteten Popularität der Softwareprogramme LISREL und AMOS für die statistische Auswertung von (reflektiven) Strukturgleichungsmodellen. Da sich jedoch

176 tive Konstrukte können hinsichtlich ihrer Inhaltsvalidität, ihrer Indikatorrelevanz und ihrer externen Validität beurteilt werden.25 Analog zur Beurteilung der reflektiven Messmodelle ist bei formativen Konstrukten bereits vor der Datenerhebung die Inhaltsvalidität (auch als Inhaltspezifikation bezeichnet) der latenten Variablen sicherzustellen (vgtl. Götz/LiehrGobbers 2004a, S. 728). Diesem Schritt kommt eine besondere Bedeutung zu, da die latenten Variablen bei formativen Modellen inhaltlich abstrakter und unbestimmter als bei reflektiv gemessenen Variablen sind (vgl. Bagozzi 1994, S. 333). Zudem gewährleistet in einem formativen Messmodell nur die Gesamtheit aller inhaltlich notwendigen Indikatoren eine fehlerfreie Abbildung des Konstrukts (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 271). Bei der Inhaltsvalidität geht es darum, alle Dimensionen des Konstrukts abzubilden und somit einen Index zu bilden. Es geht um die Klarheit, Verständlichkeit und Direktheit sowie den Ausdruck und die klare Abgrenzung der Indikatoren (auch als Indikatorspezifikation bezeichnet). Man bezeichnet die Inhaltsvalidität auch als Expertenvalidität. Die Inhaltspezifikation definiert sich als das Ausmaß der Übereinstimmung zwischen a priori beabsichtigter und tatsächlicher Indikatorzuordnung (vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004a, S. 728). Fehlt ein Indikator, so fehlt eine Dimension des Konstrukts. Durch die im Vergleich zu reflektiven Indikatoren höhere Abstraktion und Komplexität der Summe der formativen Indikatoren erhält die inhaltliche Abgrenzung eine größere Bedeutung. Ein weiteres Maß der Gütebeurteilung formativer Messmodelle ist die Indikatorrelevanz (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 77ff.), wobei der Beitrag eines jeden Indikators zur Konstruktbildung überprüft wird. Die Gewichte, die jedem Indikator im Rahmen des PLS-Ansatzes zugeordnet sind, werden verglichen, um zu bestimmen, welche Indikatoren am nachhaltigsten zur Kon-

25

der PLS-Ansatz mit einer formativen Strukturgleichungsformulierung einer steigenden Beliebtheit in der empirischen Forschung erfreut, ist davon auszugehen, dass die Anzahl der empirischen Beiträge zur Gütebeurteilung formativer Messmodelle in den nächsten Jahren deutlich zunehmen wird. Diamantopoulos und Winklhofer (2001, S. 271) schlagen vier Kriterien zur Messung der Reliabilität und Validität bei formativen Indikatoren vor. Hierzu gehören die Inhaltspezifikation, die Indikatorspezifikation, die Indikatorrelevanz und die externe Validität.

177 struktbildung beitragen. Zunächst werden keine Annahmen getroffen, dass die Indikatoren kovariieren. Valide Indikatoren können untereinander sowohl positive, negative als auch keine Korrelationen aufweisen. Dabei dürfen die Gewichte nicht im Sinne von Faktorladungen interpretiert werden; häufig fallen die Gewichte formativer Indikatoren geringer aus als die Ladungen reflektiver Indikatoren (Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 78). Der PLS-Ansatz optimiert die Gewichte der einzelnen Indikatoren, um die Höhe der erklärten Varianz der abhängigen Variablen im Modell zu maximieren. Demzufolge sollten gering ausfallende Gewichte eines formativ gebildeten Konstrukts nicht voreilig als dürftiges Messmodell interpretiert werden (vgl. Chin 1998, S. 307). Bei formativen Messmodellen ist eine Eliminierung von Indikatoren, wie z.B. bei reflektiven Messmodellen aufgrund sehr geringer Ladungen, grundsätzlich nicht möglich. Der Grund dafür liegt darin, dass die formativen Indikatoren nicht zwingend miteinander korreliert sein müssen, so dass eine Eliminierung eines Indikators trotz geringen Gewichts im Messmodell eine Verfälschung des substanziellen Inhalts des betrachteten Konstrukts zur Konsequenz haben könnte (vgl. Bollen/Lennox 1991, S. 308; Jarvis/Mackenzie/Podsakoff 2003, S. 202). Die Eliminierung eines Indikators aus einem formativen Messmodell wird hingegen aus triftigem Grund empfohlen, wenn Multikollinearität vorliegt (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 78). Unter Kollinearität wird dabei der Grad der linearen Abhängigkeit der Indikatoren verstanden. Diamantopoulos und Winklhofer (2001, S. 272) bezeichnen deshalb dieses Kriterium der Gütebeurteilung auch als Indikator-Kollinearität. Im Gegensatz zu reflektiven Indikatoren, bei denen Multikollinearität aufgrund der angewandten einfachen Regression kein Problem darstellt, spielt Multikollinearität bei einem auf einer multiplen Regression basierenden formativen Messmodell eine wichtige Rolle. Die Kollinearität wird dann zu einem Problem, wenn eine starke lineare Abhängigkeit zwischen den Indikatoren besteht (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 88). Sie kann zu starken Verzerrungen der Parameterschätzungen führen (vgl. Jagpal 1982, S. 431). Je höher die Korrelationen zwischen den Indikatoren, desto schwieriger stellt sich die Zuordnung der Effekte zu einzelnen Indikatoren dar. Bei substanzieller Multi-

178 kollinearität der Indikatoren ist der Einfluss eines einzelnen Indikators im Messmodell nicht mehr isolierbar und die Varianz der Schätzung von dessen Einflussparameter würde gegen unendlich tendieren (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, S. 272). Wenn also ein Indikator eine (fast) perfektlineare Kombination eines anderen Indikators darstellt, ist es wahrscheinlich, dass er redundante Information erhält. Damit sollte er ausgeschlossen werden. Bei vollständiger Multikollinearität ist die Regressionsanalyse nicht mehr durchführbar (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 88). Die Betrachtung einer Korrelationsmatrix kann einen ersten Hinweis auf das Vorliegen von Multikollinearität zwischen Indikatorpaaren liefern. Korrelationskoeffizienten mit einem Wert nahe 1 deuten auf eine hohe Abhängigkeit zwischen zwei Indikatoren hin. Die Korrelationskoeffizienten messen nur paarweise Abhängigkeiten. Dies hat zur Folge, dass auch bei niedrigen Werten eine hohe Multikollinearität im Messmodell bestehen kann (vgl. Backhaus/Erichson/ Plinke/Weiber 2003, S. 90). Als weitere Maße zur Kollinearitätsdiagnose dienen die Toleranz, der Variance Inflation Factor und der Konditionsindex. Der Toleranzwert Tj des j-ten Indikators wird wie folgt berechnet (vgl. Backhaus/ Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 90):

(13) Tj = 1 – Rj2

wobei Rj2 das Bestimmtheitsmaß für die Regression der unabhängigen Variablen auf die übrigen unabhängigen Variablen ist. Multikollinearität kann bei Werten < 0,1 vermutet werden, bei Werten < 0,01 kann sicher davon ausgegangen werden, dass Multikollinearität vorliegt. Die Überprüfung der Multikollinearität zwischen mehreren Indikatoren kann insbesondere anhand der Berechnung des Variance Inflation Factors (VIF) erfolgen. Der VIF ist der Kehrwert der Toleranz. Der VIF wird für jeden Indikator des Messmodells berechnet (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001; S. 272;

179 Reinartz/Krafft/Hoyer 2004). Er deckt Multikollinearität auf, die durch eine Linearkombination mehrerer Variablen verursacht wird. Er gibt an, bis zu welchem Grad eine gegebene Variable durch die anderen Variablen desselben Konstruktes erklärt werden kann (vgl. Poddig/Dichtl/Petersmeier 2001, S. 367). Dies ist auch der große Vorteil des Verfahrens zur Multikollinearitätserkennung. Es handelt sich um eine Schätzung, inwieweit die vorhandene Multikollinearität die Varianz des geschätzten Koeffizienten erhöht. Je höher der Wert des VIF, desto höher ist der Grad der Multikollinearität. Die Literatur nennt als Faustformel den Grenzwert von 10,0 für den VIF (vgl. Chatterjee/Price 1977, S. 182). Grundsätzlich sollte aber dieser Wert weit niedriger angesetzt werden, um Multikollinearität auszuschließen, da ein VIF von 10,0 einem multiplen Korrelationskoeffizienten von 0,9 entspricht. Der Variance Inflation Factor VIFj des j-ten Indikators berechnet sich entsprechend wie folgt:

(14)

VIFj =

1 1- R 2 j

wobei R2j das Bestimmtheitsmaß für die Regression der unabhängigen Variable Xj auf die übrigen unabhängigen Variablen in der Regressionsfunktion ist. Der Minimalwert des VIF ist 1 und wird erreicht, wenn die betrachteten Indikatoren linear vollkommen unabhängig sind. VIF-Werte größer 1 zeigen an, um welchen Faktor sich die Varianzen der betroffenen Indikatoren durch Multikollinearität vergrößern. Sowohl der Toleranzwert als auch der VIF haben die gemeinsame Schwäche, dass unklar ist, ab wann mit ernsthafter Multikollinearität zu rechnen ist. Aus diesem Grund wird zusätzlich der Konditionsindex KIj des j-ten Indikators zur Kollinearitätsdiagnose herangezogen:

180

(15)

KI j =

Eigenwert max , Eigenwert j

wobei der maximale in der Schätzung vorkommende Eigenwertmax und der Eigenwertj der Varianz-Kovarianz-Matrix der unstandardisierten Regressionskoeffizienten zwischen den Indikatoren und der latenten Variablen in Beziehung gesetzt werden. Je größer der Konditionsindex, desto stärker ist die auftretende Multikollinearität. Werte zwischen 10 und 30 deuten auf mäßige, Werte über 30 auf starke Multikollinearität hin (vgl. Belsley/Kuh/Welsch 1980, S. 105). In Ergänzung wird eine Varianzzerlegung vorgenommen, bei der zu überprüfen ist, welche Varianzanteile der einzelnen Regressionskoeffizienten der Indikatoren durch die Konditionsindizes erklärt werden (vgl. Hair/Anderson/Tatham/Black 1998, S. 220f.). Bei einer hohen Erklärung mehrerer Regressionskoeffizienten durch einen Eigenwert liegt ein Anzeichen für eine hohe Abhängigkeit des Indikators vor. Damit kann auf das Vorliegen von Multikollinearität geschlossen werden (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 80). Die Eliminierung von betroffenen Indikatoren wird jedoch nicht angestrebt, da der verbundene Informationsverlust eine grundlegende Veränderung des Bedeutungsinhaltes eines Index zur Folge haben kann (vgl. Bollen/Lennox 1991, S. 305ff; Rossiter 2002, S. 315). Vielmehr werden alle betroffenen Indikatoren über eine Mittelwertbildung zu einer Variablen zusammengefasst, die ihrerseits im Index vertreten ist. Das zuletzt zu nennende Gütekriterium ist die externe Validität (vgl. Reinartz/Krafft/Hoyer 2004, S. 298f.). Diese betrifft die Evaluation der Gültigkeit der Konstruktmessung, das heißt die Generalisierbarkeit der Stichprobenergebnisse auf die Grundgesamtheit bzw. den Realitätsgehalt der erhobenen Daten (vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder 2001, S. 87). Der PLS-Ansatz unterstellt generell eine fehlerfreie Messung des formativen Messmodells. Eine vollständige Erfassung eines Konstrukts anhand formativer Indikatoren ist jedoch nicht immer möglich (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 80). In solchen Fällen können zusätzlich erhobene reflektive Indikatoren zur Bestim-

181 mung der Fehlerterme herangezogen werden. Im Beispiel des Konstrukts „Trunkenheit“ können formative Indikatoren wie zum Beispiel die konsumierte Menge an Wein, Bier, Sekt und anderen alkoholhaltigen Getränken das Konstrukt operationalisieren, das heißt erklären. Eine reflektive Operationalisierung kann z.B. mithilfe der Indikatoren Blutalkohol, Konzentrationsfähigkeit, Artikulationsfähigkeit usw. erfolgen. Die Operationalisierung des Konstrukts „Trunkenheit“ durch reflektive Indikatoren ermöglicht die Bestimmung des Fehlerterms der latenten Variablen (vgl. Chin 1998b, S. 9). Im genannten Fall kann der Fehlerterm z.B. auch darin begründet liegen, dass ebenfalls der Konsum alkoholhaltiger Pralinen oder Arzneien zu Trunkenheit hätte führen können. Diese Indikatoren wurden jedoch bei der formativen Operationalisierung nicht berücksichtigt (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 80). Die Inhalt- und die Indikator-Spezifikation werden im Rahmen der Gütebeurteilung des Messmodells vor der Datenerhebung durchgeführt, die Güte von formativen Messmodellen kann also ex ante durch ein besonders sorgfältiges Vorgehen bei der Generierung der Indikatoren gesichert werden (vgl. Rossiter 1992, S. 308). Die Überprüfung der Indikator-Kollinearität sowie die Überprüfung der externen Validität27 erfolgen nach der Datenerhebung im Rahmen der Modellschätzung. Tabelle 5-15 gibt zusammenfassend einen Überblick über die Gütekriterien formativer Messmodelle.

27

Der Aspekt der Prüfung der externen Validität im Falle formativer Indikatoren ist in der Literatur nicht eindeutig geklärt.

182 Gütekriterium

Definition

Methode

Bezug

Inhaltsvalidität

Ausmaß der Übereinstimmung zwischen a priori beabsichtigerter und tatsächlicher Indikatorzuordnung Überprüfung der Indikatoren auf ihren Beitrag zur Konstruktbildung Indikatorelimination nur bei Multikollinearität; Überprüfung auf Multikollinearität

Eindeutigkeit der Zuordnung (psa)

Indikator

• 0,5

[0;1]

Inhaltliche Relevanz (csv)

Indikator

• 0,0

[-1;1]

Interpretation der Gewichte (nicht der Ladungen)

Indikator

*

Korrelationskoeffizient

Indikator > 0,5 (hohe (paarweise) Korrelation)

Toleranz T

Indikator

< 0,1 (Multikollinearität vermutet), < 0,01 (Multikollinearität besteht)

t-Wert des Gewichts (zweiseitiger t-Test, df ĺ ’) Variance Inflation Factor (VIF)

Indikator

> 1,960

[0;’]

Indikator

[0;’]

Konditionsindex KI

Index

Indikatorrelevanz

Indikatorrelevanz

Externe Validität

Nomologische Validität

Evaluation der Gültigkeit der Konstruktmessung; redundante reflektive Operationalisierung (MIMIC-Modell bzw. Zwei-KonstruktModell) Evaluation der Gültigkeit der Konstruktmessung

Anspruchsniveau

Wertebereich

**

[0;1]

corij

Indikator

< 10, Multikollinearität vermutet bei > 2,0 < 30 (mäßige Multikollinearität), > 30 starke Multikollinearität) *

Pfadkoeffizient

Indikator

> 0,707

[0;1] [0;1]

t-Wert des Gewichts Indikator (einseitiger t-Test, df ĺ ’)

> 1,645

[0;’]

Pfadkoeffizient (Stärke und Richtung des Zusammenhangs)

*

[0;1]

> 1,645

[0;’]

Indikator

t-Wert des Gewichts Indikator (Signifkanz des Zusammenhangs) (einseitiger t-Test, df ĺ ’)

[0;’]

* Für dieses Gütekriterium ist in der Literatur kein absolutes Anspruchsniveau definiert. Der Wert des Gütekriteriums muss sich als signifikant erweisen. Generell ist ein höherer Wert als besser anzusehen. ** Für dieses Gütekriterium ist in der Literatur kein Wertebereich definiert.

Tabelle 5-15: Gütekriterien zur Beurteilung formativer Messmodelle (Quelle: in Anlehnung an Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 82)

183 5.2.6.3

Gütebeurteilung des PLS-Strukturmodells

Zur Beurteilung der Strukturmodelle stehen im PLS-Verfahren deutlich weniger Gütemaße zur Verfügung als bei der Kovarianzstrukturanalyse, innerhalb derer die globalen Anpassungsmaße nicht nur für die Prüfung der Anpassung des Messmodells, sondern auch für die Prüfung des Strukturmodells eingesetzt werden können (vgl. Homburg/Baumgartner 1998, S. 351). Insbesondere können mit dem PLS-Ansatz aufgrund der wenigen restriktiven Verteilungsannahmen keine inferenzstatistischen Tests zur Beurteilung der Gesamtgüte des betrachteten Modells durchgeführt werden (vgl. Ringle 2004b, S. 13ff.) In der vorliegenden Arbeit werden drei Maße zur Gütebeurteilung des Strukturmodells herangezogen, welche im folgenden erläutert werden: das Bestimmtheitsmaß R2, die Signifikanzen der Pfadkoeffizienten und die Effektgröße f2. Im Strukturmodell ist die endogene latente Variable die abhängige Variable, während die exogenen latenten Variablen die unabhängigen Variablen darstellen. Das aus dem statistischen Verfahren der Regressionsanalyse bekannte Bestimmtheitsmaß R2 misst die Güte der Anpassung der Regressionsfunktion an die empirisch gewonnen Indikatoren, den sog. „goodness of fit“ (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 63). R2 ist definiert als Anteil der erklärten Varianz des latenten Konstrukts und gibt den über die lineare Regressionsgleichung bestimmten Anteil der erklärten Varianz an der Gesamtvarianz an (vgl. Ringle 2004b, S.15). Anders ausgedrückt ist das Bestimmtheitsmaß der Koeffizient zur Kennzeichnung des Ausmaßes, mit welchem die Streuung der endogenen latenten Variable durch die exogenen latenten Variablen erklärt wird. R2 kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen und ist größer, je höher der Anteil der erklärten Streuung (Varianz) an der Gesamtstreuung ist. Ein R2 nahe 1 bezeichnet eine hohe Güte der Regression. Die Höhe des Bestimmtheitsmaßes wird durch die Anzahl der Regressoren beeinflusst. Bei gegebener Stichprobengröße wird mit jedem hinzukommenden Regressor ein mehr oder weniger großer Erklärungsanteil hinzugefügt, der möglicherweise nur zufällig bedingt ist. Der Wert des Bestimmtheitsmaßes kann also mit der Aufnahme von irrelevanten Regressoren zunehmen, aber

184 nicht abnehmen. Insbesondere bei einer kleinen Anzahl von Freiheitsgraden aber verschlechtern sich mit der Anzahl der Regressoren die Schätzeigenschaften des Modells. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß berücksichtigt diesen Sachverhalt. Es vermindert das einfache Bestimmtheitsmaß um eine Korrekturgröße, die größer ist, je größer die Zahl der Regressoren und je kleiner die Zahl der Freiheitsgrade ist (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 67). Das korrigierte Bestimmtheitsmaß R2korr bemisst sich wie folgt:

(16)

R 2 korr = R 2 -

J * (1 - R 2 ) K - J -1

wobei K die Anzahl der Fälle ist, J die Anzahl der exogenen Variablen und K – J – 1 die Anzahl der Freiheitsgrade. In der Literatur gibt es bisher keine gesicherten Erkenntnisse darüber, ab welcher Höhe R2 als gut zu bezeichnen ist. Dies hängt von der jeweiligen Problemstellung ab (vgl. Backhaus/Erichson/ Plinke/Weiber 2003, S. 97). Bei sozialwissenschaftlichen Fragestellungen sind regelmäßig Abwägungen zu treffen. Eine reliabel und valide operationalisierbare Größe, die auch von anderen, nicht im Fokus der Untersuchung stehenden Faktoren beeinflusst wird, stellt oft die einzig sinnvolle Möglichkeit dar, einen Zusammenhang empirisch zu prüfen. Ein niedriges R2 muss daher in Kauf genommen werden und darf nicht als mangelnde Modellgüte fehlinterpretiert werden (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 96). Sowohl für die Beurteilung des Bestimmtheitsmaßes R2 als auch für die geschätzten Werte der Regressionskoeffizienten in PLS-Modellen liegen jedoch unterschiedliche Empfehlungen vor. Chin bezeichnet Werte des R2 von 0,67 als substanziell, Werte von 0,33 und 0,19 werden als durchschnittlich und schwach eingestuft (vgl. Chin 1998, S. 323). Signifikante Werte stellt Chin ab 0,2 fest (vgl. Chin 1998, S. 324f.). Ringle stellt nach Sichtung bisher veröffentlichter PLSErgebnisse fest, dass die von Chin angegebenen Werte eine sehr gute Orientierung zur Beurteilung des R2 in PLS-Modellen sind (vgl. Ringle 2004b, S. 15).

185 Die Güte des Gesamtmodells kann ebenfalls anhand der Vorzeichen und der Signifikanzen der Pfadkoeffizienten, die den Koeffizienten einer multiplen Regression entsprechen, festgestellt werden (vgl. Chin 1998, S. 316). Die einzelnen Pfadkoeffizienten des Strukturmodells können wie standardisierte BetaKoeffizienten interpretiert werden. Im Prinzip gibt der Pfadkoeffizient das Ausmaß der Veränderung in der abhängigen Variablen an, das auf die Veränderung in einer der unabhängigen Variablen zurückgeht, während alle übrigen latenten Variablen konstant gehalten werden. Für die Pfadkoeffizienten wird in der Literatur eine Höhe von mindestens 0,1 gefordert (vgl. Hulland 1999, S. 198). Ihre Reliabilität bezüglich der Parameterschätzungen wird anhand der tStatistiken und der zugehörigen Signifikanzen überprüft. Dabei können Resampling-Techniken angewendet werden, wie z. B. der Randomiziation Test, das Jackknifing-Verfahren oder das Bootstrapping-Verfahren auf der Basis von t-Werten (vgl. Efron/Tibshirani 1986; Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 24; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 83). Bei diesen Methoden werden allgemein aus der gesamten Stichprobe mehrere Teilstichproben gebildet, für die dann jeweils die Modellparameter geschätzt werden. Über alle Teilstichproben lassen sich Erwartungswerte und Standardabweichungen eines jeden Modellparameters schätzen, wodurch entsprechende t-Statistiken bestimmt und damit die jeweiligen Signifikanzen berechnet werden können. Bootstrapping und Jackknifing unterscheiden sich hinsichtlich der Stichprobenziehung und dem verwendeten Stichprobenumfang. Dem Bootstrapping-Verfahren wird im allgemeinen die höchste Verlässlichkeit attestiert (vgl. Efron/Gong 1983, S. 39). Die für die Auswertungen dieser Arbeit verwendete Software SmartPLS unterstützt ausschließlich das Bootstrapping-Verfahren, welches im folgenden erläutert wird. Bootstrapping bestimmt die statistische Modellgüte der verwendeten Daten mittels sog. Resampling-Methoden in einem einzigen Sample. Darin wird die Signifikanz der in PLS berechneten Parameter überprüft. Die Idee ist, die Modellmessung durch die Wahl vieler verschiedener Samples zu kopieren, um die Wahrscheinlichkeit, dass die Werte der Teststatistiken in verschiedene Intervalle fallen, zu erklären. Dabei werden die Samples aus dem Originalsam-

186 ple generiert. Die Daten werden in einer sehr hohen, festzulegenden Anzahl kopiert (vgl. Efron/Tibshirani 1993). Die Samples werden dann nach dem Zufallsprinzip selektiert und die Teststatistiken für jedes Sample kalkuliert. Die Verteilung der Teststatistiken für die Bootstrap-Samples können dabei so behandelt werden, als ob die Verteilung anhand der realen Samples konstruiert wurde. Erstellt man also N Resamples, generiert man N Schätzungen für jeden Parameter des PLS-Modells. Jede Stichprobe besitzt durch den Austausch einer Variablen mit einer anderen Variablen der Originalstichprobe die gleiche Anzahl an Datensätzen. Standardmäßig wird mit 100 oder mehr Resamples gerechnet. Auf der Basis des Abgleichs des kritischen mit dem empirisch ermittelten tWert wird ein Rückschluss auf die Signifikanz eines Pfades gezogen. Pfade, welche nicht signifikant sind oder ein der Hypothesenformulierung entgegen gesetztes Vorzeichen tragen, widerlegen eine Hypothese. Signifikante Pfade mit a priori postulierten Vorzeichen unterstützen die Hypothese (vgl. Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 26; Ringle/Boysen/Wende/Will 2006, S. 86). Die Prognoserelevanz des PLS-Modells, die Aussagen über die Allgemeingültigkeit der festgestellten Zusammenhänge macht, kann anhand einer Kreuzvalidierung überprüft werden. Dabei wird die Stichprobe in ein Schätzsample und ein Validierungssample geteilt und das PLS-Modell anhand des durch eine Zufallsauswahl gezogenen Schätzsamples erneut geschätzt. Anschließend werden die Schätzparameter mit t-Werten kleiner eins eliminiert, da sie keinen Beitrag zur Prognose leisten. Nun werden mit den verbleibenden Parametern die Effekte des Validierungssamples prognostiziert. Die Prognosevalidität wird über die Korrelation zwischen den errechneten Werten dieser Variablen des Validierungssamples beurteilt. Dabei sollte der quadrierte Korrelationskoeffizient r2 nicht wesentlich vom R2-Wert der latenten endogenen Variablen des Schätzsamples abweichen. Je geringer die Abweichung von R2 und r2, desto höher ist die Prognosekraft. Anhand des nichtparametrischen Stone-Geisser-Testkriteriums Q2 kann die Prognoserelevanz des Modells aufgezeigt werden (vgl. Geisser 1975, S. 320;

187 Fornell/Cha 1994, S. 71-73; Chin 1998, S. 15). Das Testkriterium zeigt an, wie gut die empirisch erhobenen Daten durch das Modell und die PLS-Parameter rekonstruiert werden können. Zur Berechnung wird während der Parameterschätzung systematisch ein Teil der Rohdatenmatrix als fehlend betrachtet („Blindfolding“-Prozedur). Anhand dieser fehlerbehafteten Matrix werden die Modellparameter geschätzt, die zur Rekonstruktion der als fehlend angenommenen Rohdaten dienen. Die Prozedur wird wiederholt, solange bis jeder einzelne Datenpunkt einmal als fehlend betrachtet und durch die geschätzten Modellparameter rekonstruiert wurde. Als Ergebnis liefert die BlindfoldingTechnik einerseits generelle Kreuzvalidierungs-Maße und andererseits die Jackknifing-Standard-Abweichung der Parameterschätzungen. Das StoneGeisser-Testkriterium wird wie das Bestimmtheitsmaß R2 in der KleinsteQuadrate-Schätzmethode unter Beibehaltung der Freiheitsgrade interpretiert (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 84). Das Stone-Geisser-Testkriterium bemisst sich wie folgt:

(17)

Q j2 = 1 -

෤ ෤

k

E jk

, Wertebereich: [-1;1] k O jk

Die Prognosefehler werden mit Hilfe der verbleibenden Daten aus der Blindfolding-Prozedur durch Vergleich zu den tatsächlichen Werten berechnet (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 85). Ejk stellt die Quadratsumme der Prognosefehler dar, Ojk ist die Quadratsumme aus der Differenz von geschätztem Wert und Mittelwert der verbleibenden Daten aus der Blindfolding-Technik. Das endogene Messmodell wird durch den Index j berücksichtigt, k stellt den Laufindex über alle Indikatoren des Messmodells dar. Werte über 0 signalisieren eine hinreichende Prognosefähigkeit des Modells, Werte unter 0 dagegen eine unzureichende Prognosefähigkeit des Modells.

188 Tabelle 5-16 fasst die Gütemaße im Strukturmodell zusammen. Nach der Gütebeurteilung des Strukturmodells ist der Prozess der Validierung eines PLSModells als abgeschlossen anzusehen (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 85).

Gütemaß

Definition

Kritischer Wertbereich

Bestimmtheitsmaß R2

Anteil der erklärten Varianz der endogenen Variablen substantieller Einfluss der exogenen Variablen auf die endogenen Variablen Stärke der Wirkungsbeziehung zwischen den Konstrukten Anpassung des Modells an die empirischen Daten

Werte von 0,67 (substantiell), 0,33 (durchschnittlich), 0,19 (schwach)

Effektgröße f2

Höhe und Signifikanz der Pfadkoeffizienten

Prognosegüte (StoneGeisser-Testkriterium)

Werte von 0 (vernachlässigbar), 0,02 (gering), 0,15 (mittel), > 0,35 (hoch)

Pfadkoeffizient > 0,1, Beurteilung der Reliabilität anhand der t-Statistik

Kreuzvalidierung, Quadrierter Korrelationskoeffizient des Validierunssamples möglichst gleich R2 der endogenen Variablen des Schätzsamples

Tabelle 5-16: Gütekriterien zur Beurteilung des PLS-Strukturmodells (Quelle: in Anlehnung an Krafft/Liehr/Gobbers 2005, S. 85; Greve 2006, S. 135).

189

6

Befunde der empirischen Untersuchung

Im folgenden werden die Befunde der empirischen Untersuchung für das in Kapitel 4 entwickelte Untersuchungsmodell dargestellt. Anhand der empirischen Ergebnisse können damit die zweite und dritte Forschungsfrage der Arbeit beantwortet werden, nämlich welche Indikatoren für die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen Electronic BusinessManagement zentral sind und ob es einen positiven Wirkungszusammenhang zwischen dem Ausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management und dem Wettbewerbserfolg gibt. Zur Beantwortung der Fragen werden im Rahmen der Operationalisierung der latenten Variablen in Abschnitt 6.1 die Indikatoren, welche zur Messung der latenten Variablen heran gezogen wurden, identifiziert und anhand der entsprechenden deskriptiven Statistiken - auf der Grundlage der erhobenen Daten - dargestellt. Daran schließen sich die Beurteilung der Güte des exogenen Messmodells (Abschnitt 6.2), des endogenen Messmodells (Abschnitt 6.3) und des PLSStrukturmodells (Abschnitt 6.4) anhand der in Abschnitt 5.2 vorgestellten Gütemaße an. Abschnitt 6.5 fasst die Ergebnisse mittels der Hypothesenüberprüfung zusammen und fügt einige Plausibilitätsbetrachtungen hinsichtlich der Messergebnisse hinzu. Abschließend werden in Abschnitt 6.6 die Grenzen der Untersuchung aufgezeigt.

6.1

Latente Variablen

6.1.1 Vorbemerkungen zur Operationalisierung der latenten Variablen Die Operationalisierung der latenten Variablen hat zum Ziel, die latenten, also nicht direkt messbaren Variablen messbar zu machen. Dabei baut die Operationalisierung auf der in Kapitel 4 entwickelten Konzeptualisierung der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management auf. Das Modell der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management umfasst insgesamt 21 latente Variablen zur Beschreibung des Gesamtausmaßes der Dynamic Capabilities. Davon sind 15 latente Variablen die Faktoren und 4 la-

190 tente Variablen die Dimensionen. Hinzu kommen die beiden latenten Konstrukte „Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management“ und „Wettbewerbserfolg“. Zur Messung der latenten Variablen werden insgesamt 105 Indikatorvariablen herangezogen. Neben der Festlegung der Indikatoren spielt auch die Auswahlentscheidung einer reflektiven oder formativen Operationalisierung eine entscheidende Rolle für die Messung.28 Die Kriterien für die Entscheidung, ob ein Indikator reflektiv oder formativ ist, sind bisher in der Literatur nicht abschießend diskutiert (vgl. Homburg/Giering 1996). Zur Beurteilung, ob die Operationalisierung einer latenten Variablen als formativ oder reflektiv anzusehen ist, wurden die Definitionen der latenten Variablen und die Beschreibungen der jeweiligen Indikatorvariablen analysiert. Für jede einzelne Indikatorvariable und jede einzelne latente Variable wurde dabei der von Jarvis, Mackenzie und Podsakoff (2003) aufgestellte Fragenkatalog beantwortet. Die hinter den einzelnen Fragen angegebenen Antworten weisen auf ein reflektives (erste Antwort) bzw. formatives (zweite Antwort) Messmodell hin: 1. Sind die Indikatoren definierende Charakteristika oder Manifestationen der latenten Variablen? (Manifestationen/definierende Charakteristika) 2. Würden Änderungen in der Ausprägung der Indikatoren eine Veränderung der latenten Variablen verursachen? (nein/ja) 3. Würden Änderungen in der Ausprägung der latenten Variablen eine Veränderung der Indikatoren verursachen? (ja/nein) 4. Haben die Indikatoren den gleichen bzw. einen ähnlichen Inhalt oder beziehen sich auf ein gemeinsames Thema? (ja/nicht erforderlich) 5. Würde die Elimination eines Indikators den konzeptionellen Inhalt der latenten Variablen verändern? (nein/möglich) 6. Sind Veränderungen in der Ausprägung eines Indikators verbunden mit gleichgerichteten Veränderungen der übrigen Indikatoren? (ja/nicht erforderlich) 28

Vgl. hierzu die Ausführungen zur formativen oder reflektiven Messung von latenten Variablen in Abschnitt 5.2.3.

191 7. Haben die Indikatoren dieselben Antezedenzien und Konsequenzen? (ja/nicht erforderlich) Die latenten Variablen des exogenen Messmodells sind alle mit mehr als einer Indikatorvariablen operationalisiert. Die Trennfragen zur Unterscheidung zwischen reflektivem oder formativem Messmodell konnten bei allen latenten Variablen des exogenen Messmodells eindeutig zugunsten einer formativen Messung beantwortet werden, das heißt aus messtheoretischer Sicht ist eine rein formative Operationalisierung des exogenen Messmodells angebracht. Die Operationalisierung der latenten Variable „Wettbewerbserfolg“ des endogenen Messmodells ist ebenfalls rein formativ. Sie wird in Abschnitt 6.1.4 ausführlicher dargestellt und begründet. Hinsichtlich der Vorgehensweise bei der Operationalisierung der latenten Variablen sei auch auf die Ausführungen in Kapitel 4 hingewiesen.

6.1.2 Latente exogene Variablen und deskriptive Statistik 6.1.2.1

Vorbemerkungen zur Indikatorenwahl im exogenen Messmodell

Für die Bildung der im theoretischen Teil der Arbeit definierten vier Dimensionen im exogenen Messmodell, welche sich aus 15 Faktoren zusammensetzen, werden insgesamt 94 Indikatoren herangezogen. Bei der Wahl der Indikatoren wurden vorliegende Beiträge aus der relevanten wissenschaftlichen Literatur heran gezogen. Das Gebiet der Dynamic Capabilities im strategischen EBusiness-Management ist bisher kaum diskutiert und erforscht. Es liegen nur sehr wenige empirisch gesicherte Erkenntnisse vor. Zur Indikatorenwahl und Operationalisierung wurden daher auch Arbeiten zum Strategischen Management, welche sich mit Detailfragestellungen zu einzelnen Faktoren befassen und geeignete Operationalisierungsvorschläge für die Indikatorenwahl anbieten, berücksichtigt. Ebenfalls wurden relevante Forschungsarbeiten zum Electronic Business berücksichtigt. Hervorzuheben sind die Arbeiten von Amit und Zott (2001) über die Quellen der Wertschaffung im E-Business, worin ein direkter Bezug zwischen E-Business und ressourcenbasiertem Ansatz herge-

192 stellt wird, und die Untersuchung von Daniel und Wilson (2003), worin explizit auf die Rolle der Dynamic Capabilities im Rahmen der E-BusinessTransformation von Unternehmen eingegangen wird. Daniel und Wilson stellen ihre Analyse in den Kontext von fünf Fallstudien und bestimmter EBusiness-Projekte, wie zum Beispiel die Einrichtung eines Online-ShoppingServices, des E-Procurement oder eines Online-Travel-Portals. Des weiteren sei auch noch auf mehrere Veröffentlichungen von Beratungsgesellschaften verwiesen, welche sich mit Empfehlungen hinsichtlich der Implementierung von E-Business im Unternehmen beschäftigen (vgl. zum Beispiel Booz Allen & Hamilton 2002), welche jedoch nur sehr beschränkt in die Indikatorenwahl eingearbeitet wurden. Über die konkreten Operationalisierungsempfehlungen in der Literatur hinaus wurde zum Teil auch eine eigene Operationalisierung auf der Grundlage der Literatur entwickelt. Um sicherzustellen, dass eine aussagefähige Menge von Indikatoren für jedes Konstrukt zur Verfügung steht, wurden die gewählten Indikatoren in Expertengesprächen und durch das in der Literatur empfohlene Erhebungsinstrument der Pre-Tests evaluiert. Diese Vorgehensweise entspricht auch der vom PLS-Ansatz geforderten Validierung der Indikatorrelevanz. Die Indikatoren, welche in die Operationalisierung einbezogen wurden und damit zur Indexbildung beitragen, werden im folgenden im einzelnen erläutert. Eine Auflistung aller Indikatoren des exogenen Messmodells enthält Anhang 5. Die gewählten Indikatoren je Faktor sind geeignet, in ihrer Gesamtheit den jeweiligen Faktor umfassend zu beschreiben. Wie bereits erwähnt, sind alle Variablen nach eingehender Analyse hinsichtlich der Richtung ihrer Wirkungsbeziehung rein formativ operationalisiert. Somit entfällt auch die Beurteilung der Modellanpassung (auf Faktor- und Indikatorenbasis) entsprechend den Gütekriterien der ersten Generation im Rahmen einer Faktorenanalyse.29 29

Vgl. die ausführlichen Erläuterungen zu den Gütekriterien zur Beurteilung der Modellanpassung der Faktorenanalyse (z. B. der Bartlett-Test, das Kaiser-Meer-Olkin (KMO)Kriterium, der Erklärte Varianzanteil, Cronbachs Alpha, die Kommunalität, die Item-toTotal-Korrelationen usw.) bei Greve 2006, S. 153; Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 274ff.

193 6.1.2.2

Indizes der Dimension „Information Capabilities“

Die Messung der latenten Variablen „Information Capabilities“ zielt darauf ab, das gesamte Spektrum des Erwerbs und der Auswertung von Informationen, welche für die Entwicklung von Ideen und Ansatzpunkten für den weiteren Einsatz von internetbasierten Anwendungen notwendig sind, zu berücksichtigen. Die zentrale Frage ist also, wie etablierte Unternehmen kontinuierlich und systematisch die für strategische E-Business-Entscheidungen relevanten Informationen sammeln und auswerten (Fragen 9 bis 13 im Block C des Fragebogens). Im engeren Sinne geht es dabei zunächst um die Analyse von Informationen über den Wettbewerb und die Konkurrenz. Krohmer (1999, S. 116) schlägt die Operationalisierung der Marktorientierung durch drei Dimensionen vor: die Gewinnung von Informationen über den Markt und den Wettbewerb, die interne Weitergabe von Informationen und die Reagibilität auf Marktinformationen. Innerhalb des Faktors „Informationen über Wettbewerb und Markt“ wird dem erst genannten Punkt Rechnung getragen, die beiden anderen Punkte werden im Rahmen der Operationalisierung anderer Faktoren berücksichtigt. Die Indikatorenwahl orientiert sich an den von Wolfrum und Riedl (2000) aufgeworfenen Fragestellungen zur Konkurrenzanalyse: „Welche Informationen sind zu beschaffen? Welche Informationsquellen können genutzt werden? Wie können die Daten sinnvoll aufbereitet werden?“ (vgl. Wolfrum/Riedl 2000, S. 691 und Wolfrum 1994, S. 138ff.). Böing (2001, S. 234) bestätigt bereits in seiner empirischen Untersuchung die Annahme, dass sich eine Konkurrenzorientierung positiv auf den Erfolg im E-Commerce auswirkt. Zur Konkretisierung wurde die Arbeit von Strauss und Schoder (2002) herangezogen, worin im Rahmen der Entwicklung von E-Business-Strategien detailliert auf die Anforderungen der Markt- und Wettbewerbsanalyse eingegangen wird (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 68f.). Strauss und Schoder nennen als notwendigerweise zu erhebende Indikatoren vor allem die Analyse von bestehenden Marktstrukturen, Trends und der Entwicklung elektronischer Märkte sowie von Positionierung, Strategien und Produkt- bzw. Dienstleistungsangeboten konkurrierender Marktteilnehmer. Des weiteren wurde das für die Marktforschung

194 grundlegende sog. „Strategische Dreieck“ nach Ohmae (1982) berücksichtigt, welches die Verknüpfung von Konkurrenzanalyse und Analyse der Wettbewerbsverhältnisse, im engeren Sinne Kundenanalyse verdeutlicht. Strauss und Schoder (2002, S. 68f.) nennen im Rahmen der Kundenanalyse als zu erhebende Indikatoren eine umfangreiche Zielgruppenanalyse und Kundensegmentierung, die Identifizierung neuer Marktteilnehmer, auch aus branchenfremden Segmenten, und die Erfassung von Bedürfnissen und Trends, zum Beispiel durch Kundenbefragungen. Als weiteren Ansatzpunkt entsprechend den Empfehlungen von Strauss und Schoder (2002, S. 68f.) wird neben der Markt- und Wettbewerbsanalyse auf die Analyse der unternehmensinternen Gegebenheiten eingegangen. Dabei gilt es, die Kernkompetenzen des eigenen Unternehmens zu identifizieren, zum Beispiel die tatsächliche Nutzbarkeit vorhandener Kompetenzen im EBusiness-Umfeld zu überprüfen, bestehende Kompetenzen mit deren Nutzbarkeit in hochdynamischen Märkten permanent abzugleichen und ein unternehmerisches Informations- und Wissensmanagement systematisch zu steuern, welches sich sowohl auf Kunden, Zulieferanten als auch Konkurrenten erstreckt (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 68f. und Picot/Neuburger 2000). Eine regelmäßige Beobachtung von Internet-Aktivitäten der Wettbewerber ist sinnvoll für die Weiterentwicklung der eigenen E-Business-Ideen, zum Beispiel beim Kundenservice. Die gegenwärtige Konkurrenz stellt eine Bedrohung dar, die beobachtbar ist. Online-Start-Ups stellen dagegen die größere Gefahr dar, da sie vor ihrem Markteintritt nicht beobachtbar sind. Diese Unternehmen suchen nach neuen Möglichkeiten, traditionelle Wertschöpfungsketten zu dekonstruieren und zu rekonstruieren. Dabei können sie durchaus mit großen gewachsenen Unternehmen konkurrieren, insbesondere wenn diese lediglich ihre bestehenden Geschäftsabläufe in das Internet übertragen (vgl. Amor 2000, S. 79). Die genannten Punkte werden bei der Indikatorwahl des Faktors „Informationen über Wettbewerbsumfeld und Markt“ heran gezogen. Volberda (1998, S. 235 und 283ff.) spricht im Zusammenhang mit der Analyse des Wettbewerbs, des Marktes und der Kunden auch von einem „environmental

195 turbulence scan“.30 Neben den genannten Empfehlungen aus der Literatur wurden in die Indikatorenwahl ebenfalls Informationen über neueste Informations-, Kommunikations- und Vernetzungstechnologien, entstandene Unternehmensnetzwerke sowie sog. Collaborative Markets, also die Zusammenarbeit von Unternehmen in firmenübergreifenden Geschäftsprozessen mit definierten Rollen, mit einbezogen. Da sich die Unternehmensumwelt hinsichtlich Wettbewerbern, Marktkonstellationen, Unternehmensnetzwerken usw. kontinuierlich, schwer vorhersehbar und schnell ändert, ist eine ebenso dynamische, systematische und kontinuierliche Informationsgewinnung gefragt. Tabelle 6-1 stellt die acht Indikatoren des Index „Informationen über Wettbewerb und Markt“ anhand ihrer Mittelwerte, Mediane, Standardabweichungen und Rangfolge auf der Grundlage der erhobenen Daten dar. Die deskriptiven Ergebnisse zeigen, dass Marktinformationen die höchsten Einstufungen seitens der Unternehmen erhalten. Konkret nimmt die kontinuierliche und systematische Beschaffung von Informationen über die durch E-Business und das Internet veranlassten Veränderungen von Märkten den höchsten Rangplatz bei den befragten Unternehmen ein, gefolgt von Informationen aus der eigenen Branche auf Rang 2. Der Erwerb von Informationen über das Aufkommen neuer Märkte durch den Einsatz von E-Business-Anwendungen rangiert auf dem dritten Rang. Einen hohen Stellenwert nimmt auch die Informationsbeschaffung über neue Vernetzungs-, Informations- und Kommunikationstechnologien ein.

30

Volberda gibt einen umfassenden Fragenkatalog zur Analyse des Wettbewerbs und des Marktes sowie der Informationsaktivitäten eines Unternehmens an sich, vgl. Volberda 1998, S. 283ff. und S. 296f.

196

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Informationen aus gleicher Branche

GLEIBR

4,96

5,00

1,441

Rang 2

Informationen aus anderer Branche

ANDBR

4,15

4,00

1,474

6

Informationen über neue Wettbewerber

NEUEW

4,13

4,00

1,609

7

Informationen über Entwicklungen im Bereich Collaborative Markets

COLLAB

3,96

4,00

1,427

8

Informationen über Vernetzungs-/IuK-Technologien

VTECH

4,60

5,00

1,428

4

Informationen über Unternehmensnetzwerke

NETZW

4,16

4,00

1,539

5

Informationen über Veränderungen der Märkte

VERAEM

5,21

5,00

1,273

1

Informationen über neue Märkte

NEUEM

4,88

5,00

1,437

3

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 8

Tabelle 6-1: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationen über Wettbewerb und Markt“.

Diese Bewertung der Unternehmenspraxis ist nachvollziehbar, da gezielte und aktuelle Informationen und Wissen über die zur Verfügung stehenden technologischen Möglichkeiten die Ableitung von Maßnahmen zur Implementierung im eigenen Unternehmen erst möglich machen. Die Beschaffung von Informationen über entstehende oder entstandene Unternehmensnetzwerke ebenso wie Informationen aus anderen Branchen über die Entwicklungen des EBusiness sowie über E-Business-Strategien von Unternehmen steht bei den Unternehmen an nachrangiger Stelle auf den Rängen 5 und 6. Die Beschaffung von Informationen über neue Wettbewerber und die Entwicklungen im Bereich Collaborative Markets stehen auf den letzten Rängen 7 und 8. Der Faktor „Informationen von Kunden (Händlern) und Lieferanten“ betrifft die Kunden- und Lieferantenanalyse, insbesondere die Erhebung von Kundenzufriedenheit und internetbasierter Zusammenarbeit mit Lieferanten. Durch die Einbeziehung der Informationen über Lieferanten wird der wirtschaftlichen Verknüpfung des Unternehmens mit den ihm vor- und nachgelagerten Geschäftspartnern Rechnung getragen. Die Kundenorientierung ist ein zentrales Kriterium bei der Erlangung strategischer nachhaltiger Wettbewerbsvorteile im

197 Electronic Business. Böing (2001, S. 234) kommt in seiner empirischen Untersuchung zu dem Ergebnis, dass die Kundenorientierung sich positiv auf den Erfolg im E-Commerce auswirkt. Der Kunde rückt ins Zentrum des strategischen Handelns von Unternehmen, man spricht auch von käuferdeterminiertem Wettbewerb im Electronic Business. Kleinaltenkamp (2000) hebt dies in seinem Beitrag zur Kundenintegration als Chance des E-Business hervor. Er nennt vor allem die Integration der individuellen Bedürfnisse von Kunden, auch im Zuge der Leistungsindividualisierung (Kleinaltenkamp 2000, S. 341). Um kundenorientiert handeln zu können und zu erkennen, wie Kunden durch den Einsatz von internetbasierten Anwendungen besser erreicht werden können, müssen Unternehmen aktuelle und ausreichende Informationen über Kundenbedürfnisse und Kundenzufriedenheit hinsichtlich ihrer OnlineAnbindung an ein Unternehmen besitzen. Das Konstrukt „Kundenzufriedenheit“ stellt ein Phänomen dar, das in den letzten Jahren Gegenstand von ausgiebigen wissenschaftlichen und praxisorientierten Diskussionen gewesen ist (vgl. Krafft 2007, S. 15). Kundenzufriedenheit wird überwiegend aufgefasst als der Abgleich zwischen Kundenanforderungen (Kundenwünschen, Kundenerwartungen) und der Wahrnehmung der vom Unternehmen gelieferten Leistung (vgl. Müller 2004). Bezogen auf den Electronic Business betrifft dies insbesondere den Online-Kundenservice oder Lieferanten-Portale. Zusätzlich geht es neben den Informationen über die bestehenden Kunden und Lieferanten auch über die Erschließung neuer Märkte respektive Kunden. Strauss und Schoder (2002, S. 93) nennen als konkrete Ansatzpunkte für die internetbasierte Gewinnung von Kundendaten zum Beispiel die direkte Befragung oder die Registrierung auf der Internetseite. Bei der Wahl der Indikatoren des Index „Informationen von/über Kunden (Händler) und Lieferanten“ wurden die Vorschläge bzw. Ansatzpunkte aus der Literatur berücksichtigt. Die gewählten sechs Indikatoren des Index „Informationen von/über Kunden (Händler) und Lieferanten“ sind in Tabelle 6-2 dargestellt. Wie erwartet investieren die befragten Unternehmen die meiste Mühe in die kontinuierliche und systematische Beschaffung von Informationen über die Zufriedenheit bestehender Kunden (Rang 1). Investiert wird auch in die Erhebung von Wünschen und Anre-

198 gungen bestehender Kunden zum Beispiel durch Online-Befragungen (Rang 2). Auf Rang 3 folgt die kontinuierliche und systematische Gewinnung von Informationen über potentielle Kunden, welche durch den Einsatz neuer internetbasierter Anwendungen erreicht werden können. Der E-Business-Einsatz fokussiert damit eindeutig die Kundenseite und verdrängt die Lieferantenseite auf die nachrangigen Plätze 4 (Informationen über die internetbasierte Zusammenarbeit mit bestehenden Lieferanten) und 5 (Informationen über potenzielle Lieferanten). Dieses Ergebnis entspricht den Anforderungen des dynamischen Wettbewerbs im Electronic Business, welche die Kundenorientierung als wichtigste Basis jeden strategischen Handelns der Unternehmen sehen.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

Informationen über Zufriedenheit der Kunden (Händler)

KZUFR

5,63

6,00

1,121

1

Informationen über Kundenwünsche

KUWUE

5,58

6,00

1,194

2

Informationen über Zusammenarbeit mit Lieferanten

LIEFZUS

4,69

5,00

1,591

4

Informationen über potenzielle Kunden (Händler)

POTKU

5,17

5,00

1,543

3

Informationen über potenzielle Lieferanten

POTLIEF

4,17

4,00

1,630

5

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 5

Tabelle 6-2: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationen von/über Kunden (Händler) und Lieferanten“.

Der dritte Faktor der Dimension „Information Capabilities“ betrifft den „Informationsaustausch mit externen Partnern“ und fokussiert damit die kontinuierliche und systematische Nutzung unterschiedlicher Quellen zur Informationsgewinnung und den möglichen Zugriff auf Informationen und Wissensbestände anderer Unternehmen. Durch Informationsaustausch und Kooperation mit externen Partnern bzw. Institutionen können ebenfalls Ansatzpunkte zur Generierung von Ideen für die Entwicklung des eigenen Electronic Business aufgedeckt werden. In der Unternehmenspraxis existieren beispielsweise strategische Partnerschaften mit Hochschulen, zum Beispiel zur Förderung der Wei-

199 terentwicklung von Führungskräften, zur Verstärkung der eigenen Forschung oder zur Erhebung von Branchendaten. Helfat et al. (2007) sprechen in diesem Zusammenhang auch von „alliance-based relational capabilities“. Konkret verstehen sie darunter „interfirm knwoledge-sharing routines“ (vgl. Helfat et al. 2007, S. 68). Raub und Probst (2000) nennen in diesem Zusammenhang den Begriff der „knowledge links“ (vgl. auch Badaracco 1991), worunter sie strategische Partnerschaften bzw. Allianzen mit dem Ziel der Erweiterung der Informations- und Wissensbasis durch Wissenserwerb vom Kooperationspartner verstehen (vgl. Raub/Probst 2000, s. 414). Für die vorliegende Untersuchung wurden vier Quellen bzw. externe Partner für den Austausch von Informationen identifiziert: die Wettbewerber, wissenschaftliche Institutionen, reine WebUnternehmen und externe Professionals respektive Berater (vgl. Tabelle 6-3).

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

Informationsaustausch mit Wettbewerbern

STRAP

3,83

4,00

1,746

3

Informationsaustausch mit der Wissenschaft

WISS

4,23

4,00

1,450

2

Informationsaustausch mit Web-Unternehmen

WEB

3,67

4,00

1,451

4

Informationsaustausch mit externen Beratern

EXTBER

4,83

5,00

1,451

1

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 4

Tabelle 6-3: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationsaustausch mit externen Partnern“.

Die deskriptiven Ergebnisse zum Index „Informationsaustausch mit externen Partnern“ zeigen eine vorrangige Präferenz der befragten Unternehmen für den Informationsaustausch mit externen Beratern (Management- und ITBerater). Der Austausch von Informationen mit wissenschaftlichen Institutionen, mit Wettbewerbern sowie mit reinen Web-Unternehmen folgt auf den Rängen zwei bis vier und erhält insgesamt eine geringere Bewertung.

200 Der Faktor „Interne Informationen“ betrifft die Gewinnung von Informationen über interne Geschäftsprozesse, Ressourcen, Qualifikationen usw. als Grundlage für strategische E-Business-Entscheidungen. Informationen über die intern vorhandenen Ressourcen und Prozesse sind ebenso zentral für die strategische Analyse und die Strategieformulierung. Gloor (2000, S. 4) bemerkt: „To be able to reengineer business processes, a company needs to know first what current business processes are. Obtaining a high-level overview of these processes is as far from trivial task.“ Dabei wird die Empfehlung von Strauss und Schoder (2002, S. 70) aufgegriffen, die Fähigkeiten der Mitarbeiter und der Organisation zu erfassen (und zu integrieren). Strauss und Schoder (2002, S. 68) nennen ebenfalls als Indikatoren für die Analyse von internen Kompetenzen auch die Vertriebsstrukturen und Geschäftsprozesse sowie die ITInfrastruktur. Darüber hinaus wird die Empfehlung von Strauss und Schoder aufgegriffen und als ein Indikator die Erfassung des Speicherraumes für die gesammelten Informationen und das unternehmerische Wissen aufgenommen (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 68f. und Picot/Neuburger 2000). Für den Index „Interne Informationen“ wurden somit fünf Indikatoren determiniert. Die deskriptive Statistik ist in Tabelle 6-4 dargestellt.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

Informationen über interne E-Business-Qualifikationen

QUALIF

4,08

4,00

1,736

5

Informationen über Geschäftsprozesse und Routinen

GPROZ

5,15

5,00

1,211

2

Informationen über IT-Systeme

ITSYS

5,79

6,00

1,348

1

Informationen über verfügbare Finanzmittel

FINANZ

4,83

5,00

1,642

3

Informationen über Speicherraum für E-Business-Wissen

WISSEN

4,75

5,00

1,467

4

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 5

Tabelle 6-4: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Interne Informationen“.

201 Ein Blick auf die Ergebnisse der deskriptiven Analyse zeigt, dass mit höchster Priorität kontinuierlich und systematisch Informationen zu den im Unternehmen bestehenden IT-Systemen erfasst werden. Auf Rang 2 folgen Informationen über Geschäftsprozesse und Routinen, was auf eine hohe Prozessorientierung der befragten Unternehmen hindeutet. Die Sammlung von Informationen über verfügbare finanzielle Mittel steht auf Rang 3. Auf den Rängen 4 und 5 folgen Informationen über den Speicherraum für E-Business-Wissen sowie über die spezifischen E-Business-Qualifikationen der Mitarbeiter. Die Bildung des fünften und letzten Faktors „Informationsauswertung“ erfolgt anhand von sechs gewählten Indikatoren. Die Erfassung und Sammlung von strategisch relevanten Informationen alleine macht keinen Sinn. Erst die systematische und kontinuierliche Auswertung der erworbenen Informationen und deren Abgleich mit IST-Tatbeständen sowie die Aufdeckung von Potenzialen kann zu Maßnahmen im Rahmen eines strategischen E-BusinessManagement führen. Hier kommen ebenfalls die Verfahren des Benchmarking und der Best Practice als eine Standardmethode zur Ableitung von Maßnahmen im strategischen Management und zur Aufdeckung von Verbesserungspotenzialen zum Tragen (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 328ff.). Benchmarking wird dabei als kontinuierliches Bemühen bezeichnet, bei dem Produkte und Dienstleistungen, Prozesse und Methoden wirtschaftlicher Tätigkeit über mehrere Unternehmen oder Bereiche hinweg verglichen werden mit dem Ziel, Unterschiede zu anderen Unternehmen oder Bereichen offen zu legen, Ursachen für Unterschiede aufzuzeigen und wettbewerbsorientierte Zielvorgaben zu ermitteln (vgl. Horváth/Herter 1992, S. 5). In diesem Zusammenhang kann auch auf die deskriptive Entscheidungsforschung verwiesen werden. Die Vertreter dieses Ansatzes versuchen, die Handlungsprozesse in Unternehmen über die Analyse von Informationsverarbeitungsverhalten der beteiligten Individuen zu erklären (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 105f.). Die für den Faktor „Informationsauswertung“ gewählten Indikatoren sind in Tabelle 6-5 dargestellt. Bei der Informationsauswertung und Ableitung von Maßnahmen im strategischen E-Business-Management stehen die kundenseitigen Informationen auf Rang 1, im Gegensatz zu den lieferantenseitigen Informationen auf dem letz-

202 ten Rang 6. Wichtig ist den Unternehmen auch die Ermittlung von Informationslücken (Rang 2) und die vergleichende Analyse (Benchmarking) mit Wettbewerbern (Rang 3). Eine geringere Rolle spielen die Auswertung externer Informationen und die Ermittlung von Qualifikationsbedarfen (Ränge 4 und 5).

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

Auswertung von Kundeninformationen

KUINFO

5,40

5,00

1,302

1

Auswertung von Lieferanteninformationen

LIEFINFO

4,31

4,00

1,627

6

Auswertung externer Informationen

EXTINFO

4,83

5,00

1,184

4

Benchmarking-Analysen mit Wettbewerbern

BENCHM

4,90

5,00

1,695

3

Ermittlung von Qualifikationsbedarfen

QUALBED

4,52

5,00

1,627

5

Identifikation fehlender Informationen

FEHLINFO

4,94

5,00

1,420

2

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 6

Tabelle 6-5: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Informationsauswertung“.

6.1.2.3

Indizes der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“

Die Wahl der Indikatoren, die zur Beschreibung der Faktoren der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“ herangezogen werden, erfolgt in enger Anlehnung an die Ausführungen in Abschnitt 4.1.2. Als Faktoren wurden die Speicherung, der Transfer und die Nutzung von Wissen, die Durchsetzung des „vernetzten Denkens“ im Unternehmen und Maßnahmen für eine kontinuierliche Verbesserung der E-Performance gewählt. Die dahinter stehenden zentralen Ansatzpunkte Wissen, Kultur und Lernprozesse betreffen allesamt vor allem die Wissens- und Human-Ressourcen, also die Mitarbeiter im Unternehmen. Strauss und Schoder (2002, S. 260f.) nennen als Kennzahlen für die Erfassung dieser Lern- und Entwicklungsperspektive den Wissensbestand bezüglich Electronic Business-Technologien (beispielsweise Trainings, Wissensgebiete), ein effektives Knowledge-Management (beispielsweise Bereitschaft zur Wissensweitergabe, Anzahl Abrufe von Informationen), die Optionen zur

203 aktiven Gestaltung von Lernprozessen (beispielsweise Workshops, EBusiness-Competence Center, Schulungsbudgets, Qualitätszirkel) und die Anzahl an Fachleuten (beispielsweise Anteil Mitarbeiter mit E-Business-Know how). Es geht also um Rekonfiguration, Neuausrichtung und Fokussierung der strategisch relevanten Ressourcen Wissen und Mitarbeiter im Prozess des strategischen E-Business-Management. Für den Faktor „Transfer, Speicherung und Nutzung von E-Business-Wissen“ wurde der Fokus vor allem darauf gelegt, dass das Wissen als relevante Ressource im strategischen E-Business-Management in gewisser Weise im Unternehmen „dynamisiert“ und transferiert werden muss (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 878f.). Intern vorhandenes Wissen muss breiter verteilt und nutzbar gemacht werden. Um bisher unerschlossenes Wissen der Mitarbeiter zutage zu fördern und im Unternehmen zu verteilen, müssen organisatorische und instrumentelle Voraussetzungen geschaffen sowie die hierzu notwendigen Maßnahmen, zum Beispiel auch im Rahmen der Personalentwicklung und – führung, auf Mitarbeiterebene getroffen werden (vgl. Kersten/Schröder 2002, S. 146). Kersten und Schröder nennen als Beispiele für die sog. Personalisierungsstrategie des Wissenstransfers die persönliche Kommunikation unter den Mitarbeitern. Als Beispiele einer Kodifizierung des Transfers von explizitem Wissen nennen sie Datenbanken, Trainings, Schulungen, Intranet sowie alle Arten von Veröffentlichungen (Dokumente usw.) (vgl. Kersten/Schröder 2002, S. 152f.). Die Empfehlungen von Kersten und Schröder werden für die vorliegende Untersuchung aufgegriffen. Die entsprechend abgeleiteten Indikatoren zur Bildung des Faktors „Transfer, Speicherung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse“ sind Weiterbildung der Mitarbeiter, Benennung zentraler Ansprechpartner für spezifische E-Business-Themen, Besetzung von Projektteams entsprechend dem E-Business-Wissensbedarf zur gezielten Streuung des Wissens und die Veröffentlichung von Wissen, z. B. durch das Intranet. Die Notwendigkeit eines Systems zum Transfer von Informationen empfiehlt ebenfalls Luo (2000, S. 376) als ein Element einer erforderlichen Infrastruktur für die Etablierung erfolgreicher Lernprozesse im Unternehmen. Es geht darum, in einzelnen Köpfen steckendes Wissen aufzudecken und zu kodifizieren

204 sowie offenes Wissen allen verfügbar zu machen. Im Zentrum steht die systematische Speicherung des Wissens an (möglichst) zentraler Stelle, damit es für alle Organisationsmitglieder leicht zugänglich gemacht werden kann. Die Verteilung von spezifischem E-Business-Wissen durch Veröffentlichung kann auch im Intranet oder mittels anderer Medien erfolgen. Extern erworbenes Wissen wird gezielt in bestehende Wissensbestände integriert. Ein weiterer Punkt ist die Erreichbarkeit des E-Business-Wissens. Neben der bereits angesprochenen zentralen Archivierung ist es notwendig, dass das Wissen frei, das heißt für alle Mitarbeiter verfügbar ist. Der Zugang zu vorhandenem EBusiness-Wissen muss in einem dynamisch denkenden Unternehmen leicht und unkompliziert sein. Auch Schlicksupp (1992) empfiehlt den freien Zugang zu Informationen und Wissen durch alle Mitarbeiter im Unternehmen als eine Maßnahme zur Förderung von Lernprozessen und Kreativität. Im Rahmen der Weiterbildung von Mitarbeitern empfehlen Strauss und Schoder (2002, S. 56) die unternehmensweite Verteilung und Nutzung von Trainingsmaterialien. Empirisch nachgewiesen haben Wilkens, Menzel und Pawlowsky (2004) die positive Auswirkung eines gezielten Wissensprozesses auf die Entstehung eines langfristigen Wettbewerbsvorteils und die Fähigkeit eines Unternehmens, Dynamic Capabilities aufzubauen. Konkret empfehlen die Autoren bei der Diffusion von Wissen im Unternehmen den informellen Wissensaustausch, den Austausch von Wissen und Erfahrungen in internen Wissensnetzwerken, die Einrichtung von Task Forces und einer Projektdatenbank (vgl. Wilkens/Menzel/Pawlowsky 2004, S. 21). Die Empfehlungen wurden für die Wahl der sieben Indikatoren des Faktors aufgegriffen (vgl. Tabelle 6-6). Betrachtet man die Ergebnisse der deskriptiven Statistiken, so nimmt das Management von E-Business-Wissen bei den befragten Unternehmen eine überdurchschnittlich wichtige Stellung ein (Der Median von sechs der sieben Indikatoren liegt bei 5). Die Benennung zentraler Ansprechpartner für spezifische E-Business-Themen steht auf Rang 1, gefolgt von der wissensorientierten Teamzusammensetzung bei E-Business-Projekten. Auch die freie Verfügbarkeit von Wissen ist zentral, gleichbedeutend mit der gezielten Verteilung von

205 Wissen über interne Medien (beide Rang 3). Die zentrale Speicherung und Integration von extern erworbenem Wissen steht auf den Rängen 6 und 7.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

zentrale Speicherung von Wissen/Informationen

ZENTRSP

4,63

5,00

1,645

6

Veröffentlichung von Wissen/Informationen im Intranet

INTRA

4,90

5,00

1,763

3

Integration externen Wissens

INTEGR

4,50

4,00

1,553

7

Weiterbildung der Mitarbeiter

BILDG

4,75

5,00

1,781

5

freie Verfügbarkeit von Wissen

FREIEV

4,90

5,00

1,512

3

zentrale Ansprechpartner für E-Business-Themen

ZENTRPOS

5,37

5,00

1,749

1

Projektteam-Bildung entsprechend Wissensbedarf

TEAMS

5,31

5,00

1,566

2

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 7

Tabelle 6-6: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Transfer, Speicherung und Nutzung von E-Business-Wissen“.

Der zweite Faktor „Durchsetzung einer E-Business-Kultur“ betrifft das, was in den Köpfen der Mitarbeiter verankert ist bzw. werden soll. Die Unternehmensrespektive E-Business-Kultur stellt den Bezugsrahmen für individuelle Handlungen und das individuelle Lernen der Mitarbeiter dar (vgl. Picot/Reichwald/Wiegand 1999, S. 517). Die Durchsetzung einer Unternehmenskultur ist dabei ein im Unterbewusstsein der Mitarbeiter ablaufender Lernprozess, der sich über längere Zeiträume hinzieht (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 242). Krohmer (1999) bezeichnet die Unternehmenskultur als Erfolgsfaktor der Strategieimplementierung. Die Entwicklung eines gemeinsamen Verständnisses im Rahmen einer „E-Business-Vision“ wird von Strauss und Schoder als zentraler Punkt der Umsetzung von E-Business im Unternehmen überhaupt angesehen (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 52f.). Ausgangspunkt der E-Vision ist insbesondere die Festlegung des strategischen Fokus (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 54). Dabei geht es auch um die

206 Auswahl von Geschäftsmodellen im E-Business. Die Vision bildet den Rahmen für die Entwicklung von E-Business-Strategien. Die Motivation der Mitarbeiter zum bewussten Leben einer „E-Business-“ bzw. „Vernetzungskultur“ ist ebenfalls zentral. Luo (2000) empfiehlt die Etablierung von Anreizsystemen und persönliche Zielvereinbarungen zur Anregung der Mitarbeiter zum Umsetzen der Kultur. Bezogen auf E-Business bedeutet dies die Motivation der Mitarbeiter zum Umgang mit dem Medium Internet. Auch die Einbindung der Mitarbeiter und ihrer Erfahrungen in Entscheidungsprozesse im strategischen EBusiness-Management fördert die Umsetzung einer E-Business-Kultur. Weiterhin empfehlen Strauss und Schoder im Rahmen eines systematischen und innovativen Personalmanagement, welches die Rahmenbedingungen für flexible Vergütungssysteme definiert und Input für die Herausbildung einer bestimmten Unternehmenskultur geben kann (vgl. auch Schein 1994). Die weite Fassung von Strauss und Schoder wird für die Belange der vorliegenden Arbeit aufgenommen, wobei die Aspekte bezüglich des Wissens- und Personalmanagements neben dem Faktor „Speicherung, Transfer und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse“ auch bei den Faktoren zum „Innovationsmanagement“ berücksichtigt werden. Insgesamt wurden für die Operationalisierung des Faktors „Durchsetzung einer E-Business-Kultur“ sechs Indikatoren heran gezogen (vgl. Tabelle 6-7).

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

Vision "E-Business" formuliert

VISION

4,52

5,00

1,904

3

Motivierung der Mitarbeiter zum Umgang mit Internet

MOTIV

4,98

5,00

1,475

1

Mitarbeitereinbindung in E-B-Entscheidungsprozesse

ENTSCH

4,40

4,00

1,390

5

Anreizsysteme für vernetztes Denken

ANREIZ

4,06

4,00

1,934

6

Kommunikation der Wichtigkeit der E-B-Kompetenz

KOMMU

4,46

4,00

1,841

4

Umsetzung vernetzten Denkens (Zielvereinbarungen)

ZIELV

4,56

5,00

1,883

2

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 6

Tabelle 6-7: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Durchsetzung einer E-Business-Kultur“.

207 Die Motivation der Mitarbeiter zum aktiven Umgang mit dem Internet treibt die Versuche der befragten Unternehmen an, eine E-Business-Kultur im Unternehmen durchzusetzen (Rang 1). Auf Rang 2 folgt die persönliche Motivierung auf der Grundlage von Zielvereinbarungen zur Umsetzung vernetzten Denkens. Weitere Anreizsysteme für vernetztes Denken, wie zum Beispiel eine Auszeichnung besonders kundenorientierter Mitarbeiter usw., stehen weniger im Fokus der Maßnahmen (Rang 6). Für den Faktor „Verbesserung der E-Performance“ wurden acht Indikatoren gewählt. Hierbei geht es um die Analyse der Wirkung von E-BusinessAnwendungen und um die Aufdeckung von Potenzialen zur Verbesserung der Leistung im Electronic Business. Dabei geht es sowohl um externe als auch interne Geschäftsprozesse. Extern stehen die Vernetzungspotentiale mit Lieferanten und anderen externen Partnern im Vordergrund. Intern geht es um ein sog. E-Controlling (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 258), also die Erfolgsmessung im Rahmen der Kostenrechnung. Allerdings reicht angesichts der steigenden Dynamik und Wettbewerbsintensität eine traditionelle Erfolgsmessung anhand von finanziellen Erfolgskennzahlen nicht aus (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 258). Es sind ebenso die Wirkungen des E-Business-Engagements auf den Kunden, die inhaltliche Verbesserung der Prozesse und die Auswirkungen auf die Motivation und Lernprozesse der Mitarbeiter zu erfassen. Letzterer Punkt kann zum Beispiel anhand der Anzahl von Vorschlägen zur Verbesserung der E-Business-Anwendungen durch die Mitarbeiter gemessen werden oder durch die Einbindung von Bereichen in Wissensnetzwerke. Aus technologischer Sicht sind ebenfalls weitere Vereinfachungspotentiale der ITSysteme aufzudecken bzw. zu realisieren. Auch ein effizientes E-BusinessProjekt-Controlling zählt mit zum Faktor „Verbesserung der E-Performance“. Tabelle 6-8 gibt einen Überblick über die gewählten Indikatoren. Die kontinuierliche und systematische Überprüfung von Fortschritten der Implementierung von E-Business-Projekten erhält die höchste Bewertung der befragten Unternehmen (Rang 1). Auch die Vereinfachung der vorhandenen ITSysteme hat hohe Priorität im strategischen E-Business-Management (Rang 2). Diese Bewertung passt zur Bewertung im Index „Interne Informationen“.

208 Darin wurde ebenfalls die kontinuierliche Erfassung von Informationen zur internen IT-Infrastruktur als wesentlich bezeichnet. Die Förderung von neuen EBusiness-Ideen der Mitarbeiter steht auf Rang 3, die Identifizierung von Vernetzungspotentialen auf Rang 4. Das Controlling der E-Business-Projekte folgt auf Rang 5. Lieferantenorientierte Maßnahmen, wie die Bewertung und der Vergleich von Lieferantenleistungen, stehen auf dem letzten Rang 8.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

Bewertung und Vergleich der Lieferantenleistungen

VERGLEI

4,38

4,00

1,659

8

Identifizierung von Vernetzungspotentialen

VERNPOT

4,87

5,00

1,415

4

Überprüfung von Projektfortschritten

FORTSCH

5,56

6,00

1,320

1

Förderung von neuen E-Business-Ideen der Mitarbeiter

IDEEN

4,92

5,00

1,370

3

Vereinfachung der IT-Systeme

ITRESS

5,25

5,00

1,454

2

Benchmarking der E-Performance

BENCH

4,48

4,00

1,766

7

Profitabilität umgesetzter Projekte

PROFIT

4,81

5,00

1,681

5

Wissens- und Unternehmensnetzwerke

NETZWE

4,77

5,00

1,423

6

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 8

Tabelle 6-8: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Verbesserung der E-Performance“.

6.1.2.4

Indizes der Dimension „Flexible Capabilities“

Die Indizes der Dimension „Flexible Capabilities“ zielen auf die Erhöhung der Reaktionsmöglichkeiten und die Verkürzung der Reaktionszeit des Unternehmens auf Veränderungen im dynamischen Wettbewerbsumfeld ab, um strategische Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Die identifizierten vier Faktoren betreffen die Erreichung einer Flexibilität bei der Formulierung von EBusiness-Strategien, bei der Allokation der strategisch relevanten Ressourcen im E-Business-Management, bei der Organisation von E-Business-Projekten und bei Stil und Aufgabenerfüllung der Manager. Grundsätzlich kann davon ausgegangen werden, dass die Flexibilität von Unternehmen schnelles und innovatives Handeln und damit die Mitwirkung der Mitarbeiter voraussetzt.

209 Beim Faktor „Flexible E-Business-Strategien“ geht es vor allem auch darum, ein optimales Maß an Flexibilität zu erreichen. Bei der Wahl des Indikators „Verbindung zur gewachsenen Unternehmensstrategie“ konkretisiert sich die Grenze der erforderlichen Flexibilität von etablierten Unternehmen (vgl. Volberda 1998). Etablierte Unternehmen verfügen bereits über eine gewachsene und irreversible Unternehmensgeschichte mit festgelegten strategischen Pfaden. Auch bei der Formulierung von flexiblen Strategien müssen diese gewachsenen Strategien einbezogen werden, um darauf basierend ein optimales Maß an Flexibilität zu sichern (vgl. Volberda 1998). Ein optimales Maß an Stabilität sollte im Rahmen der Strategieformulierung berücksichtigt werden. Flexible E-Business-Strategien erfordern insbesondere eine schnelle Anpassung an Veränderungen der Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse. Dazu ist vor allem auch ein schneller und effizienter Informationsfluss durch das Unternehmen und ein schnelles Reagieren der E-Business-Manager bei der Strategieformulierung erforderlich. Insofern sollten die formulierten Strategien bereits eine gewisse Offenheit gegenüber Markt- und bzw. oder Kundenveränderungen beinhalten. Ebenfalls ist die Integration der Mitarbeiter erforderlich, um die relevanten Informationen schnell zu transferieren. Tabelle 6-9 stellt die Ergebnisse der deskriptiven Analyse des Index „Flexible E-Business-Strategien“ dar. Die Umsetzung einer festgelegten E-BusinessStrategie erhält die höchste Priorität bei den befragten Unternehmen (Rang 1) gefolgt von der Verbindung zur gewachsenen Unternehmensstrategie auf Rang 2. Die Unternehmen zeigen insofern eine Zuwendung eher zu einer stabilen strategischen Führung als zu einer zu flexiblen und schnell veränderlichen strategischen Taktik (hier ist auch zu beachten, dass analog die Formulierung offener, flexibler E-Business-Strategien auf Rang 6 liegt). Markt- und Kundenveränderungen bedingen Anpassungen der formulierten Strategien, während wiederum Veränderungen von Strategien der Lieferanten nachrangig bewertet werden (Platz 7).

210

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

offene, flexible E-Business-Strategie

FLEXIBL

4,35

4,00

1,570

6

Verbindung zur gewachsenen Unternehmensstrategie

UNSTRAT

4,90

5,00

1,612

2

festgelegte E-Business-Strategie

FESTGEL

5,00

5,00

1,534

1

Anpassung an Marktveränderungen

ANPASSM

4,83

5,00

1,465

3

Anpassung an Kundenbedürfnisse

ANPASSK

4,81

5,00

1,415

4

Nutzung der Erfahrungen von Mitarbeitern

ERFAHR

4,62

5,00

1,402

5

Anpassung an Lieferantenstrategien

ANPASSL

3,81

4,00

1,522

7

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 7

Tabelle 6-9: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Flexible E-Business-Strategien“.

Der zweiter Faktor betrifft die „Flexible Ressourcenallokation“. Hierunter werden insbesondere die finanziellen, personellen, technologischen Ressourcen verstanden. Das Management der strategisch relevanten Ressource Wissen wurde bereits im Rahmen der Indexbildung „Speicherung, Nutzung und Transfer von E-Business-Wissen“ behandelt und wird daher in diesen Faktor nur, sofern es an bestimmte Mitarbeiter gebunden ist, einbezogen. Ohne eine dynamische und flexible Allokation und Reallokation der zur Verfügung stehenden Ressourcen ist ein systematischer Innovationsprozess nicht möglich (vgl. Helfat et al. (2007, S. 23). Bei der Indikatorenwahl wurde auf die Empfehlungen von Volberda (1998, S. 289ff.) zurück gegriffen. In dem ausführlichen Fragenkatalog im Rahmen eines „flexibility scan“ nennt Volberda unter anderem hinsichtlich des flexiblen Management der Ressourcen Personal die Erhöhung der Transferierbarkeit und des Austausches von Personal. Bezüglich der Ressource Finanzen empfiehlt er, finanzielle Mittel, welche nicht alloziiert sind, bereit zu halten für kurzfristig Allokationen (vgl. Volberda 1998, S. 295). Für die Ressourcenallokation im strategischen E-Business ist dabei grundsätzlich eine zentrale Verwaltung und Verteilung notwendig. Helfat et al. (2007, S. 24) sprechen auch von Dynamic Managerial Capability im Zusammenhang mit den Fähigkeiten des Management, die Ressourcenbasis zielgerichtet und dyna-

211 misch zu gestalten, zu modifizieren und auszudehnen. Wolf (2005, S. 425) empfiehlt die Identifikation von Ressourcen-Lücken sowie die Durchführung von Investitionen zur Ergänzung, Ausdehnung sowie Verbesserung der unternehmerischen Ressourcenbasis im Rahmen der ressourcenbasierten Strategieanalyse. Für die Beschreibung einer flexiblen Gestaltung der Ressourcenallokation im Rahmen des strategischen E-Business-Management wurden sieben Indikatoren definiert (vgl. Tabelle 6-10).

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

zentrale Verteilung der Ressourcen

ZENTRAL

4,56

5,00

1,614

4

veränderte Prioritäten

PRIORIT

5,08

5,00

1,370

2

festes Budget für E-Business-Projekte

BUDGET

4,35

4,00

1,949

5

ad-hoc-Bereitstellung von finanziellen Mitteln

FINMI

4,12

4,00

1,592

6

interne Suchmaschine für Qualifikationen

SUCHM

1,92

2,00

1,506

7

Rückgriff auf externe Ressourcen, auch ad-hoc

EXTRESS

5,10

5,00

1,272

1

Überprüfung der Ressourcenauslastung

AUSLAST

4,69

5,00

1,515

3

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 7

Tabelle 6-10: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Flexible Ressourcenallokation“.

Die Ergebnisse zeigen eine hohe Flexibilität der Unternehmen bei der kurzfristigen Einbeziehung von externen Ressourcen (Rang 1), um E-BusinessProjekte zügiger umzusetzen und damit neue oder verbesserte E-BusinessAnwendungen zu realisieren. Auch hinsichtlich einer flexiblen Prioritätensetzung bei Projekten zur Umsetzung verstärkter E-Business-Aktivitäten zeigen die befragten Unternehmen eine hohe Flexibilität (Rang 2). Eine kontinuierliche Verfolgung der Ressourcenauslastung sowie die zentrale Verteilung der Ressourcen stehen ebenfalls auf vorderen Rangplätzen und deutet auf ein aktives Change-Management der Unternehmen hin. In der Indexbildung zeigt ein Indikator, nämlich die Einrichtung einer internen Suchmaschine für geeignete

212 Qualifikationen zum Einsatz in spezifischen E-Business-Projekten, eine sehr schwache Bewertung. Man kann insofern die Relevanz des Beitrags dieses Indikators in Frage stellen. Eine Eliminierung des Indikators wird jedoch aus Gründen der Vollständigkeit der Indexmessung nicht in Betracht gezogen. An dritter Stelle steht der Faktor „Flexible E-Business-Projektorganisation“. Grundlegend im Zusammenhang mit der Frage nach einer höheren organisatorischen Flexibilität waren die Empfehlungen von Macharzina und Wolf (2005, S. 491f.) zur hybriden Organisationsgestaltung. Der Leitgedanke dabei ist, dass ein Unternehmen eben nicht mehr nur nach einem Strukturmodell streng durchorganisiert sein muss. Vielmehr sollte die Aufgabenabgrenzung zwischen Unternehmenszentrale und den Organisationseinheiten unkonventionell gelöst sein. Als Beispiele nennen Macharzina und Wolf die Einrichtung von übergreifenden Komitees und persönliche Treffen sowie die Einrichtung eines Intranet zur Verbesserung des Informationsflusses in der Organisation. Daneben waren unter anderem die Empfehlungen Luo (2000), Schlicksupp (1992) sowie Strauss und Schoder (2002) Grundlage für die Indikatorenwahl. Luo nennt die Etablierung von funktionsübergreifenden Teams als Ansatzpunkt zur Flexibilisierung der Organisation und zur Verteilung von Erfahrungen (vgl. Luo 2000, S. 376). Schlicksupp befürwortet die Minimierung der Bürokratie, die Autonomie von Sachbearbeitung und die Delegation von Verantwortung als zentrale Ansatzpunkte für die Flexibilisierung der Organisation und damit die Etablierung von Lern- und Innovationsprozessen. Strauss und Schoder (2002, S. 204f. und insbesondere S. 206ff.) nennen als wichtigste Anforderung der Organisation im E-Business die Sicherstellung einer ausreichenden organisatorischen Anpassungsfähigkeit und Geschwindigkeit in der Reaktion auf hohe Markt- und Wettbewerbsdynamik (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 199). Die Autoren gehen konkret auf den Kontext der Umsetzung von EBusiness im Unternehmen ein und nennen die Delegation von Verantwortung bis auf unterste Ebenen (auch als Selbstorganisation beschrieben), eine flexiblere und eigenverantwortlichere Übernahme von Rollen und Aufgaben durch die Mitarbeiter (Selbstkoordination) sowie eine schnelle Bildung von Teams

213 und Interaktion über Hierarchieebenen und Funktionsbereiche hinweg als Ansatzpunkte. Als weiteren Ansatzpunkt werden die Empfehlungen von Volberda (1998, S. 138) zur Etablierung einer höheren organisatorischen Flexibilität berücksichtigt. Diese sind eine geringe Prozessregulationen, eine hohe Partizipation der Mitarbeiter und eine hohe Delegation. Ein wesentlicher Punkt bei der EBusiness-Projektorganisation ist ebenfalls die Zusammenarbeit zwischen Wissensträgern aus der Informationstechnologie und dem jeweiligen Fachbereich. Sieber und Zenger (2002) konnten in ihrer Fallstudienanalyse nachweisen, dass eine extensive Verzahnung der Know-how-Träger aus den Fachbereichen mit der Informatik und das Vorhandensein von Spezialwissen über EBusiness entscheidend für die erfolgreiche E-Business-Organisation ist. Die Ressourcen der Mitarbeiter, ihre Erfahrungen und ihr Wissen, bieten die größte ungenutzte Reserve, über die ein Unternehmen verfügt. Sie kann nur durch Einbeziehung und ständigen Austausch optimal genutzt werden. Dies kann zum Beispiel durch ein ausgereiftes Managementinformationssystem (interne Suchmaschine) gewährleistet werden. Tabelle 6-11 zeigt die für die Zusammensetzung des Faktors „Flexible E-Business-Projektorganisation“ gewählten sieben Indikatoren sowie deren deskriptive Statistiken.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

funktionsübergreifende Teams (Network)

NETWORK

4,83

5,00

1,543

5

ad-hoc-Problem-Solving-Teams

PROBSOLV

4,81

5,00

1,715

6

Schlüsselpositionen zur Verantwortungsintegration

SCHLPOS

5,08

5,00

1,747

3

Marktorientierung der Projektteams

MARKTOR

5,08

5,00

1,426

3

Demand Management

DEMAND

5,10

5,00

1,347

2

geringe Reglementierung der Projektarbeit

REGLEM

4,23

4,00

1,381

7

Zusammenarbeit von IT- und Fachbereich

ZUSARB

5,94

6,00

1,243

1

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 7

Tabelle 6-11: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Flexible E-Business-Projektorganisation“.

214 Vorrangig legen die Unternehmen Wert auf eine Zusammenarbeit von IT- und Fachbereich (Rang 1). Bei der Projektorganisation werden die Anforderungen, die sich an eine einzuführende E-Business-Anwendung im jeweiligen Fachbereich stellen, in den Vordergrund gestellt (Rang 2), wobei Marktanforderungen ebenfalls berücksichtigt werden (Rang 3). Die Bildung von Schlüsselpositionen zur Integration von Verantwortlichkeiten bei der Organisation von E-BusinessProjekten (ebenfalls Rang 3) deutet auf ein integriertes, ganzheitliches Management aller E-Business-Projekte hin, also kein loses Nebeneinander der Umsetzung verschiedener E-Business-Projekte. Auch in diesem Index zeigen die Bewertungen, dass die befragten etablierten Unternehmen eine stabile Führung bevorzugen und eine zu große Flexibilität eher ablehnen. Der Indikator „geringe Reglementierung der Projektarbeit“ steht auf dem letzten Rang 7. Als vierter und letzter Faktor steht die Flexibilisierung des Managementstils. Für die Indikatorenwahl wurden die allgemeinen Empfehlungen von Volberda (1998) zu den Möglichkeiten eines flexibleren und schnelleren Management heran gezogen. Konkret nennt Volberda die dynamische Ablaufkontrolle und den Einsatz von ad-hoc- und experimentellen Managementmethoden als Ansatzpunkte für die Schaffung von Dynamic Capability im Unternehmen (vgl. Volberda 1998, S. 108ff.). Des weiteren wurde die Empfehlung von Gemünden, Kaluza und Pleschak (1993) sowie Heinemann (2001) aufgegriffen, als wichtiges Gestaltungsprinzip die Erhöhung der Bereitschaft zur schnellen Reaktion auf Wettbewerbsveränderungen sowie der schnellen Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen voran zu bringen, zum Beispiel durch schnelle Entscheidungswege und die Bereitschaft des Management, auch festgesetzte Prioritäten spontan zu verändern. Für die Bildung des Faktors „Flexibler Managementstil“ wurden insgesamt sechs Indikatoren gewählt (vgl. Tabelle 6-12). Der Managementstil in den etablierten Unternehmen passt sich nachweisbar an die gegebene Dynamik der Unternehmensumwelt und die daraus entstehenden Herausforderungen an. Dies zeigt sich in der großen Bedeutung einer dynamischen Ablaufkontrolle bei der Umsetzung von E-Business-Projekten (Rang 1), der Umsetzung eines interaktiven und unpolitischen Kommunikationsstils (Rang 2) und der Be-

215 deutung der Anwendung auch von ad-hoc- und experimentellen Managementmethoden (Rang 3).

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

interaktiver und unpolitischer Kommunikationsstil

INTERAKT

5,31

5,00

1,322

2

ad-hoc- und experimentelle Managementmethoden

ADHOC

4,90

5,00

1,418

3

dynamische Ablaufkontrolle

KONTROLL

5,54

6,00

1,228

1

Priorisierung von E-Business-Investitionen

PRIORIT

4,83

5,00

1,478

4

ad-hoc-Aufgreifen neuer Projektideen

PROJNEU

4,44

4,00

1,514

6

ad-hoch-Ressourceneinsatz bei Projektimplementierung

IMPLEM

4,69

5,00

1,380

5

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 6

Tabelle 6-12: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Flexibler Managementstil“.

6.1.2.5

Indizes der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“

Für die Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ wurden drei Faktoren gebildet. Zur Bildung der drei Indizes werden 18 Indikatoren herangezogen. Die Indikatorenwahl beruht auf den Ausführungen in Abschnitt 4.1.4 zur Beschreibung der „Dynamic Innovation Capabilities“. In diesem Rahmen wurde bereits eine Darstellung von spezifischen Maßnahmen zur unternehmensinternen Förderung der Innovationskraft von Organisation und Mitarbeitern gegeben. Strauss und Schoder (2002, S. 205) definieren: „Mittelpunkt des Innovationsmanagement ist es, einen standardisierten Prozess zur systematischen Entwicklung und Integration von Produkt- und Prozessinnovationen zu etablieren.“ Böing (2001, S. 234) konnte in seiner Untersuchung den positiven Zusammenhang zwischen der Innovations- und Technologieorientierung von Unternehmen und ihrem Erfolg im E-Commerce empirisch nachweisen. Grundlage der „Dynamic Innovation Capabilities“ ist die Formulierung einer „EBusiness-Innovationsstrategie“. Die explizite Orientierung an der Erneuerung

216 von Produkten und Prozessen durch den Einsatz neuartiger E-BusinessAnwendungen oder die Einrichtung neuartiger Geschäftsmodelle wird durch die Formulierung einer Innovationsstrategie manifestiert. Diese Strategie muss ebenfalls gegenüber Kunden kommuniziert werden. Der Innovationsgedanke richtet sich dabei auch primär an den Einsatz neuester Technologien. In die Bildung des Faktors „E-Business-Innovationsstrategie“ wurden 4 Indikatoren einbezogen, die in Tabelle 6-13 dargestellt sind.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

offene Innovationsstrategie gegenüber Kunden

OFFENS

4,79

5,00

1,851

4

offensive Innovationsstrategie

INNOKU

5,63

6,00

1,372

1

offene Innovationsstrategie gegenüber Lieferanten

INNOLIEF

5,17

5,00

1,665

3

Technologie- und Prozessinnovationsstrategien

INNOTECH

5,37

5,00

1,534

2

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 4

Tabelle 6-13: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „E-Business-Innovationsstrategie“.

Die Unternehmen sehen in der Offenheit der Innovationsstrategie, welche eine hohe Bewertung von durchschnittlich 6 Punkten (Median) erhält, den wesentlichen Einflussfaktor für innovatives Verhalten im Electronic Business (Rang 1). An zweiter Stelle (Rang 2) steht die explizite Einbeziehung von Technologieund Prozessinnovationen in die Strategieformulierung. Die Kommunikation offener Innovationsstrategien gegenüber Lieferanten und gegenüber Kunden folgen auf den Rängen 3 und 4. Der zweite Faktor „Förderung innovativer E-Business-Ideen“ betrifft die Festlegung von Maßnahmen, welche geeignet sind, die Mitarbeiter an der Steigerung der Innovationskraft im Unternehmen direkt zu beteiligen. Für die Wahl der Indikatoren wurde die Arbeit von Schlicksupp (1992, vgl. Abbildung 4-11) herangezogen. Die von Schlicksupp genannten Maßnahmen zur Förderung

217 der Kreativität im Unternehmen sind unter anderem die Ermutigung zu unkonventionellem Denken sowie die Offenheit gegenüber Neuerungen, Beförderungsmaßnahmen und die Durchlässigkeit der Organisation für neue Ideen als zentrale Ansatzpunkte. Daneben spielen Incentive-Systeme und Belohnungen für die Hervorbringung innovativer E-Business-Ideen als Innovationsfördermaßnahmen eine Rolle bei den Mitarbeiter und fördern ihre Motivation. Beispiele sind hier das Interne Vorschlagswesen sowie die Auszeichnung von besonders innovativen Ideen zum E-Business. Der E-BusinessInnovationsgedanke kann auch in der Unternehmenskultur, zum Beispiel in Form einer formulierten Vision, als ein Gestaltungsbereich des Innovationsmanagement verankert werden (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 737). Tabelle 6-14 stellt die Ergebnisse der deskriptiven Statistiken für den Index dar.

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

interne E-Business-Ideen-Wettbewerbe

WETTBE

4,19

4,00

1,971

2

internes Vorschlagswesen

VORSCHL

4,75

5,00

1,898

1

Innovative E-Business-Ideen von Mitarbeitern

ENTWICK

3,67

4,00

1,642

4

Auszeichnung besonders innovativer E-Business-Ideen

AUSZEICH

3,92

4,00

1,969

3

Engagement externer Experten für Ideengenerierung

EXPERT

3,44

3,00

1,697

6

Vision "E-Business-Innovation"

INNOEB

3,63

4,00

1,815

5

Förderung innovativer Unternehmergeiste

UNGEIST

3,13

3,00

1,815

7

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 7

Tabelle 6-14: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Förderung innovativer E-Business-Ideen“.

Erstaunlicherweise gaben die Unternehmen der Stichprobe insgesamt im Index „Förderung innovativer E-Business-Ideen“ vergleichsweise geringere Bewertungen ab als auf der Grundlage der theoretischen Vorüberlegungen erwartet. Die Förderung innovativer E-Business-Ideen im Rahmen des Internen Vorschlagswesens steht dabei an erster Stelle (Rang 1), gefolgt von der Initiie-

218 rung interner Ideen-Wettbewerbe auf Rang 2. Auf den folgenden Plätzen rangieren die Motivierung der Mitarbeiter zur kreativen Entwicklung innovativer EBusiness-Ideen durch entsprechende Honorierung und Auszeichnung dieser Ideen (Rang 3) und durch Treffen speziell zur Entwicklung von innovativen EBusiness-Ideen (Rang 4). Eine formulierte gemeinsame Vision „E-BusinessInnovation“ steht erst auf Rang 5. Auch das Engagement externer Berater für die Ideengenerierung wird in den befragten Unternehmen eher als nachrangig eingeschätzt (Rang 6), ebenso wie die Honorierung innovativen Unternehmergeists im Unternehmen, zum Beispiel durch Preisverleihungen (Rang 7). In der vorliegenden Untersuchung wurde der Faktor „Prozessinnovationen“ an dritter Stelle innerhalb der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ modelliert. Gemeint ist die Realisierung neuartiger Verfahren und Veränderungen im Prozess der Faktorkombination des Unternehmens (vgl. Macharzina/Wolf 2005, S. 727). Die Ausgestaltung innovativer Prozesse der Leistungserstellung stellt einen zentralen Ansatzpunkt bei der informationsbasierten Reorganisation von etablierten Unternehmen dar (vgl. Picot/Neuburger 2000, S. 385ff.). Im E-Business können durch die Einbeziehung der Informations- und Kommunikationstechnologien in die Prozesse Effizienzsteigerungen und Kostenreduzierungen realisiert werden. Zentral ist die Abschätzung und Quantifizierung von Einspareffekten durch Realisierung von Prozesspotentialen. Basis ist dafür die Analyse der Wertschöpfungskette mit Blick auf den weiteren Einsatz von EBusiness-Anwendungen (vgl. Porter 2001). Strauss und Schoder (2002, S. 155ff.) nennen als Potential des Einsatz internetbasierter Anwendungen und der Etablierung eines E-Supply-Chain-Management unter anderem Zulieferanten und neue Mehrwertdienste selektiv in die Wertschöpfungskette zu integrieren sowie das Internet mit Planungs- und Steuerungssystemen zu koppeln. Ziel ist die zunehmende Wertschöpfungsketten-Integration und Vernetzung des Unternehmens. Dabei geht es um die Betrachtung nicht einzelner Anwendungen des E-Business, sondern um die ganzheitliche Vernetzung des Unternehmens über alle Bereiche und Funktionen hinweg. E-Business hebt damit auf den Prozesscharakter moderner Wertschöpfungsketten ab (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 35). Bei der Analyse empfehlen Strauss und Scho-

219 der die Zugrundelegung von „Best-Practice-Anwendungen“ (vgl. Strauss/Schoder 2002, S. 77). Tiwana (2002) zeigt Möglichkeiten einer EBusiness-Wertschöpfungskette auf, welche auch durch veränderte Konfigurationen der Grenzen eines Unternehmens gekennzeichnet ist. Hinsichtlich einer innovativen Prozessgestaltung mit Lieferanten geht es zum Beispiel um B2BMarktplätze, welche käuferorientiert sind und eine Leistungssteigerung beim Unternehmen verursachen. Grundsätzlich ist die gesamte Organisationsstruktur prozess-orientiert auszugestalten. Zur Messung des Faktors „Prozessinnovationen“ wurden sieben Indikatoren gewählt (vgl. Tabelle 6-15).

ausgewählte Indikatorvariablen

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Rang

innovative Prozessgestaltung mit Lieferanten

PROZESS

4,40

4,00

1,563

7

Ressourcenpotentiale in traditionellen Prozessen

TRADITIO

5,15

5,00

1,274

3

Analyse von Wertschöpfungskettenveränderungen

WERTSCH

4,58

5,00

1,473

6

Integration von Kunden in interne Prozesse

KUINTEGR

4,81

5,00

1,621

5

Integration vorhandener IT-Systeme

ITINTEGR

5,58

6,00

1,258

1

Eliminierung herkömmlicher Verfahren

ELIMIN

5,42

5,00

1,194

2

prozessorientierte Organisationsstruktur

ORGSTR

5,08

5,00

1,370

4

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Indikatoren: 7

Tabelle 6-15: Zusammensetzung und deskriptive Statistik des Index „Prozessinnovationen“.

Der Index „Prozessinnovationen“ erhält durchweg sehr hohe durchschnittliche Bewertungen von den befragten Unternehmen. Konform zum Technologiebezug des E-Business-Managements an sich steht auf Rang 1 der Bewertungen die Integration der vorhandenen unternehmensinternen IT-Systeme mit einem Median der Punkteanzahl von 6 (von 7). Dabei setzten die befragten Unternehmen auch mit hoher Priorität auf die Eliminierung herkömmlicher Verfahren (Rang 2) und die Aufdeckung von Ressourcenpotenzialen in traditionellen Prozessen (Rang 3). Die drei genannten Aspekte zeigen die hohe Bereitschaft der befragten etablierten deutschen Unternehmen für eine Veränderung der

220 Prozesse in Richtung Electronic Business deutlich. Auch die Ausrichtung des Unternehmens an einer prozessorientierten Organisationsstruktur auf Rang 4 und die Integration von Kunden in die Prozessgestaltung erhalten hohe Bewertungen von je 5 (von 7) Punkten. Dabei stehen die Analyse von Wertschöpfungskettenveränderungen bei Wettbewerbern und die Einbeziehung von Lieferanten in die innovative Prozessgestaltung auf nachrangigen Plätzen.

6.1.2.6

Dimensionenbezogene Analyse des exogenen Messmodells

Im folgenden werden im Rahmen der deskriptiven Analyse die empirischen Ergebnisse bezogen auf die Dimensionen der Dynamic Capabilities betrachtet. Dabei sind die Indikatorwerte jeweils auf Faktorebene über die Bildung von Mittelwerten zusammengefasst. Die Dimensionen sind also aggregierte Konstrukte. Tabelle 6-16 stellt die Mittelwerte der einzelnen Faktoren der Dimension „Information Capabilities“, die jeweils zugehörigen Mediane, minimale und maximale Nennungen und Standardabweichungen je Faktor dar.

Faktor

Kürzel

MW*

Med.*

Min.*

Max.*

Stab.

Rang

Informationen über Wettbewerb und Markt

WETTBEW

4,51

5,00

1,50

6,38

1,05

4

Informationen von/über Kunden (Händler) und Lieferanten

KUNDLIEF

5,05

5,00

1,80

7,00

0,95

1

Informationsaustausch mit externen Partnern

EXTPART

4,14

4,00

1,50

6,25

1,02

5

Interne Informationen

INTINFO

4,92

5,00

1,80

7,00

1,09

2

Auswertung der Informationen

AUSWERT

4,82

5,00

1,50

6,67

1,02

3

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Faktoren: 5

Tabelle 6-16: Deskriptive Statistik der Dimension „Information Capabilities“.

Die deskriptive Analyse des Gesamtindex „Information Capabilities“ ergibt, dass die kontinuierliche und systematische Sammlung von Informationen von und über Kunden (Händler) und Lieferanten mit der höchsten Priorität in den

221 befragten Unternehmen betrieben wird. Auf Rang 2 folgt die Beschaffung von internen Informationen über vorhandene Qualifikationen und die technologische Infrastruktur. Eine ebenfalls hohe Bewertung erhalten die Auswertung der gewonnenen Informationen (Rang 3) und die Gewinnung von Informationen über Wettbewerb und Markt (Rang 4). Eine nachrangige Priorität weist der Austausch von Informationen mit externen Partnern auf (Rang 5). Für die Dimension „Dynamic Learning Capabilities“ sind in Tabelle 6-17 analog Mittelwert, Median, minimale und maximale Nennung sowie Standardabweichung für jeden Faktor auf Basis der gewichteten Mittelwerte der Einzelindikatoren abgebildet. Nach den Angaben der befragten Unternehmen wird der größte Wert auf das Wissensmanagement (Rang 1) gelegt. Die Speicherung, Nutzung und der Transfer von E-Business-Wissen ist also im Rahmen des strategischen E-Business-Management von überragender Bedeutung. Als ebenso zentral betrachten die Unternehmen die kontinuierliche Verbesserung der E-Performance (Rang 2). Die Durchsetzung einer E-Business-Kultur und damit die Umsetzung von Maßnahmen zur Motivation der Mitarbeiter stehen auf Rang 3. Es sei angemerkt, dass, wie bei den „Information Capabilities“, auch im Rahmen der „Dynamic Learning Capabilities“ insgesamt eher hohe, das heißt über dem Durchschnitt liegende Bewertungen abgegeben wurden. Insgesamt liegt auf den Maßnahmen zum Wissensmanagement und zur Initiierung von Lernprozessen eine eher hohe Priorität.

Faktor

Kürzel

MW*

Med.*

Min.*

Max.*

Stab.

Rang

1,57

7,00

1,18

1

1,00

7,00

1,39

3

6,75

1,17

2

Speicherung, Nutzung und Transfer von E-Business-Wissen

EBWISSEN

4,91

5,00

Durchsetzung einer E-Business-Kultur

KULTUR

4,50

4,00

Kontinuierliche Verbesserung der EPerformance

PERFORM

4,88

5,00

1,63

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Faktoren: 3

Tabelle 6-17: Deskriptive Statistik der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“.

222 Für die Dimension „Flexible Capabilities“ ist die Rangfolge der Nennungen und die deskriptive Statistik in Tabelle 6-18 abgebildet. Es zeigt sich, dass die flexible Organisation von Projekten zur Implementierung von E-BusinessAnwendungen bei den Unternehmen überdurchschnittlich häufig realisiert ist (Rang 1). Dies geht einher mit der Verwirklichung eines flexiblen Managementstils (Rang 2), der Formulierung flexibler E-Business-Strategien (Rang 3) und einer flexiblen Allokation und Ausnutzung von Ressourcen (Rang 4).

Faktor

Kürzel

MW*

Med.*

Min.*

Max.*

Stab.

Rang

flexible E-Business-Strategie

STRATEG

4,62

5,00

1,00

6,86

1,17

3

flexible Ressourcenallokation

RESSOURC

4,26

4,00

2,29

6,00

0,85

4

flexible E-Business-Projektorganisation

ORGANIS

5,01

5,00

2,00

7,00

1,00

1

flexibler Managementstil

MGMTSTIL

4,95

5,00

1,83

6,67

1,03

2

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Faktoren: 4

Tabelle 6-18: Deskriptive Statistik der Dimension „Flexible Capabilities“

Die deskriptive Statistik für die Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ ist in Tabelle 6-19 dargestellt. Für den Aufbau von „Dynamic Innovation Capabilities“ wird laut den Angaben der befragten Unternehmen besonders häufig die Formulierung einer Innovationsstrategie in Bezug auf den Einsatz von EBusiness-Anwendungen durchgeführt (Rang 1). Auch Prozessinnovationen durch Einführung internetbasierter Anwendungen und vernetzter Technologien führen die befragten Unternehmen kontinuierlich und in hohem Maße durch (Rang 2). Etwas weniger wichtig ist die Förderung innovativer E-BusinessIdeen auf Rang 3. Abschließend lässt sich zur deskriptiven Statistik der Indizes und latenten Variablen der zweiten Ordnung festhalten, dass eine eher gleichmäßige Bewertung aller Aspekte der Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement vorliegt. Die insgesamt höchste Bewertung erhält der Index „In-

223 novationsstrategie“ mit einem Mittelwert von 5,24, gefolgt von der Gewinnung von Informationen von/über Kunden und Lieferanten mit einem Mittelwert von 5,05. Die Varianz der Bewertungen ist also gering, alle Dimensionen werden als relativ bedeutsam eingeschätzt.

Faktor

Kürzel

MW*

Med.*

Min.*

Max.*

Stab.

Rang

Innovationsstrategie

INNOSTRAT

5,24

5,00

1,00

7,00

1,37

1

Förderung innovativer E-Business-Ideen

INNOVIDEE

3,82

4,00

1,00

6,14

1,35

3

Prozessinnovationen

PROZINNO

5,00

5,00

1,86

7,00

1,04

2

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu

Anzahl der Faktoren: 3

Tabelle 6-19: Deskriptive Statistik der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“.

6.1.2.7

Spezifizierung der Korrelationen der latenten exogenen Variablen

Die Faktoren des exogenen Messmodells sollen im folgenden einer genaueren Spezifizierung durch eine Faktorenanalyse unterzogen werden. Diese gilt aufgrund der Konsolidierung der Indikatoren auf höherer Ebene als daten- und dimensionsreduzierendes statistisches Verfahren. Die Faktorenanalyse erlaubt damit eine sehr viel einfachere Auswertung von großen Datensätzen. Die Reduktion der Komplexität erhöht gleichzeitig die Teststärke für die Analyse und erleichtert die Überprüfung auf Multikollinearität. Für die Spezifizierung der Faktorstruktur wurden, wie bereits im vorangegangenen Abschnitt dargestellt, die gewichteten Mittelwerte der dahinter stehenden Indikatoren gebildet und diese auf Faktorebene zusammengefasst. Das Verfahren eignet sich zur Beschreibung und Analyse der Faktoren im einzelnen und ihrer Wirkungen und Zusammenhänge untereinander. In Anhang 6 sind die Faktorkorrelationen dargestellt. Es zeigt sich, dass gerade diejenigen Faktoren, welche inhaltlich eng zusammenhängen, auch relativ hohe wechselseitige Abhängigkeiten (Korrelationen) aufweisen. Auf die Problematik möglicherweise bestehender hoher Interdependenzen der Dimensio-

224 nen und Faktoren wurde bereits im theoretischen Teil der Arbeit hingewiesen. Grundsätzlich kann eine zu hohe Korrelation ein erster Hinweis auf eine bestehende Multikollinearität zwischen zwei Faktoren sein, was im Hinblick auf die Untersuchungen von Reliabilität und Validität berücksichtigt werden sollte. Eine problematisch hohe Multikollinearität kann zu verzerrten Messergebnissen führen. Vor dem Hintergrund der inhaltlichen Interpretation und Auswahl der einzelnen Faktoren sind hohe Korrelationen grundsätzlich als plausibel anzuerkennen. Keine der in dieser Untersuchung nachweisbaren Korrelationen zwischen den Faktoren liegt jedoch in einem kritischen Bereich. Die höchsten Korrelationen weisen die Faktoren „Durchsetzung vernetzten Denkens“ (KULTUR) und „Verbesserung der E-Performance“ (PERFORMANCE), beides Faktoren der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“, mit einem Wert von 0,745 sowie „Innovationsstrategie“ (INNOSTRAT) und „Prozessinnovationen“ (PROZINNO), beides Faktoren der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“, ebenfalls mit einem Wert von 0,745 auf. Eine weitere hohe Korrelation besteht mit einem Wert von 0,737 zwischen den Faktoren „Durchsetzung des vernetzten Denkens“ (KULTUR) und „Speicherung, Nutzung und Transfer von EBusiness-Wissen“ (EBWISSEN), beides Indizes der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“. Mit einem Wert von 0,717 besteht zwischen „flexible EBusiness-Projektorganisation“ (ORGANIS) und „Durchsetzung vernetzten Denkens“ (KULTUR) die höchste Korrelation zwischen Faktoren verschiedener Dimensionen. Alle anderen Korrelationswerte sind deutlich niedriger. Es kann festgestellt werden, dass keine Korrelation eine Eliminierung oder Modifikation von Faktoren erfordert. Das Ergebnis der Analyse der Korrelationsmatrix der Faktoren ist also, dass die Faktoren untereinander wie erwartet teilweise stark interdependent sind, jedoch für sich genommen aussagefähige Messungen ermöglichen.

225 6.1.3 Endogenes Messmodell und deskriptive Statistik 6.1.3.1

Auswahl der Indikatoren zur Messung des Wettbewerbserfolgs

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine vermutete positive Wirkungsbeziehung zwischen dem Aufbau und der Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management und dem Wettbewerbserfolg im Electronic Business zu untersuchen. Es scheint zweckmäßig, den Wettbewerbserfolg selbst als latente, nicht direkt messbare Variable aufzufassen und diesen durch empirisch unmittelbar erfassbare Indikatorvariablen zu beschreiben. Das Konstrukt „Wettbewerbserfolg“ wird damit einerseits indirekt durch die Auswirkungen der vier Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen EBusiness-Management, welche in der Variable „Dynamic Capabilities“ konsolidiert sind, beeinflusst und andererseits im endogenen Messmodell durch mehrere festzulegende Erfolgsindikatoren gemessen. Koushik und Straeten (2000, S. 97) empfehlen, beim Definieren einer E-Business-Strategie die Kriterien hervorragende Qualität, Zeit zum Markt (zum Beispiel durch kurze Innovationszyklen), Servicequalität, geringe Kosten (zum Beispiel ein gutes PreisLeistungs-Verhältnis) und einen transparenten Service zugrunde zu legen. Die Unternehmen werden den Erfolg eines strategischen Electronic BusinessManagement zuerst einmal daran messen, inwieweit sich die von ihnen verfolgten Ziele durch den Aufbau von Dynamic Capabilities besser erreichen ließen. Eine Erfolgsbetrachtung darf dabei nicht auf monetäre Aspekte beschränkt werden, sondern ist auf weiter gefasste Erfolgsdimensionen auszudehnen (vgl. Bickhoff et al. 2003, S. 46). Im Zentrum des strategischen Denkens und Handelns stehen auch die den Erfolg eines Unternehmens maßgeblich bestimmenden strategischen Faktoren. In den zahlreichen theoretischen und empirischen Beiträgen zur Erfolgsfaktorenforschung finden sich verschiedene Indikatoren, welche als strategisch relevant angesehen werden (vgl. u.a. Hansmann/Ringle 2005, S. 220), eine überwiegende Übereinstimmung und Begrenzung auf die wesentlichen Erfolgsindikatoren ist jedoch nicht gegeben. Dies erklärt sich insbesondere daraus, dass die vorliegenden Untersuchungen oft zu wenig theoriegeleitet und deshalb in der Erarbeitung strategischer Er-

226 folgsindikatoren zu wenig auf die Ableitung von Ursache-WirkungsZusammenhängen und die Aufstellung multikausaler Hypothesen ausgerichtet sind (vgl. Ringle 2004a, S. 83). Koushik und Straeten (2000, S. 97) sehen zwei Arten von Zielsetzungen als relevant für die Formulierung einer E-BusinessStrategie an: einerseits die strategischen Ziele wie zum Beispiel die Vergrößerung des Marktanteils, eine günstigere Kostenstruktur, ein gutes (Qualitäts-) Image und kürzere Wege zum Markt. Als wirtschaftliche Ziele sehen sie zum Beispiel eine höhere Gewinnspanne und geringere Kosten. Als geeignete Indikatoren zur Messung des finanziellen Erfolgs im strategischen Electronic Business-Management wurden für die vorliegende Arbeit die Umsatzsteigerung, die Gewinnsteigerung, die Kostenreduzierung und die Steigerung des Unternehmenswerts gewählt. Von den in der Literatur genannten strategischen Erfolgsindikatoren wurden für die Untersuchung die Verbesserung des Unternehmensimages, die Erhöhung der Kundenbindung (vgl. Lihotzky 2003), die Steigerung der Zufriedenheit der Kunden, die Steigerung von Marktanteilen, der Einstieg in neue Märkte sowie die Schaffung neuer Produkte übernommen (vgl. u.a. Strauss/Schoder 2002, S. 11). Der Gesamterfolg wird (zunächst) durch elf Erfolgsindikatoren gemessen, davon vier finanzielle und sieben strategische ( Abbildung 6-1). Die Daten zu den finanziellen und strategischen Erfolgsindikatoren wurden in der vorliegenden Arbeit durch direkte Abfrage im Fragebogen (vgl. Abschnitt G im Fragebogen) erhoben. In der Literatur wird vermehrt darauf hingewiesen, dass die direkte Erhebung der Erfolgsindikatoren in der Befragung, das heißt die Messung des Erfolgs anhand von Primärdaten, als anerkannt gilt (vgl. Homburg 2007). Die Befragung hat die Vorteile, dass die Daten auf diesem Wege relativ einfach erhoben werden können und ohne Lücken Daten aller befragten Unternehmen zu den genannten Erfolgsindikatoren vorliegen. Eine objektive Erhebung der Daten, das heißt Sammlung von Sekundärdaten, z.B. aus Geschäftsberichten, Unternehmensdarstellungen usw. hat den Nachteil der erheblich höheren Beschaffungskosten und eines deutlich höheren Zeitaufwands. Darüber kann auch nicht sichergestellt werden, dass alle Daten überhaupt für den Forscher anhand öffentlich zugänglicher Materialien erhältlich

227 sind. Ein Nachteil bei Sekundärdaten ist, dass nicht verhindert werden kann, dass die subjektive Meinung des Befragten in die Bewertung mit einfließt oder der Befragte nicht ausreichend Kenntnis über die objektiven Daten hat.

Wettbewerbserfolg

Finanzielle Erfolgsindikatoren

Strategische Erfolgsindikatoren

- Umsatzsteigerung

- besseres Image

- Kostensenkung

- höhere Kundenbindung

- Gewinnsteigerung

- höhere Kundenzufriedenheit

- Wertsteigerung

- neue Kunden - Marktanteilssteigerung - neue Märkte - neue Produkte

Abbildung 6-1: Übersicht über die Indikatoren des Wettbewerbserfolgs.

Das Ziel der Operationalisierung des endogenen Konstrukts „Wettbewerbserfolg“ ist es, verschiedene Facetten des Wettbewerbserfolgs abzubilden. Dabei ist sowohl eine reflektive als auch eine formative Messung denkbar. Nach eingehender Untersuchung der Indikatorvariablen sowie einer Betrachtung des gewünschten Ziels wurde die rein formative Messung gewählt, da sämtliche Trennfragen von Jarvis, Mackenzie und Podsakoff (vgl. Abschnitt 6.1.1) zugunsten eines formativen Messmodells beantwortet werden können. In der Literatur ist die Messung des Wettbewerbserfolgs mittels reflektiver Indikatoren oder formativer Indikatoren nicht eindeutig geklärt. Jedoch zeigt sich, dass bisher überwiegend reflektive Messmodelle zur Messung des Wettbewerbserfolgs gewählt wurden, weil zum einen eine geeignete Software zur Auswertung

228 der Messung formativer Erfolgsindikatoren bisher nicht verfügbar war und zum anderen die reflektive Formulierung die gängige Lösung war. Vermehrt wird in der Literatur auf mögliche Fehlspezifikationen von reflektiven Modellen in der Vergangenheit hingewiesen (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001, Eggert/Fassott 2003, Jarvis/Mackenzie/Podsakoff 2003). Ein Blick auf die deskriptive Statistik zu den Indikatoren des Wettbewerbserfolgs (vgl. Tabelle 620) gibt aufschlussreiche Hinweise zu den Angaben der Befragten bezüglich der Auswirkungen des Einsatzes von E-Business-Anwendungen sowie internetbasierten und vernetzten Technologien.

Erfolgsindikator

Kürzel

MW*

Median*

Stab.

Varianz

Rang

Erhöhung der Kundenbindung

KUBINDG

4,63

5,00

1,401

1,962

1

Steigerung der Kundenzufriedenheit

KUZUFR

4,50

4,00

1,435

2,059

2

Verbesserung des Image

IMAGE

4,33

4,00

1,396

1,950

3

Kostensenkung

KOSTEN

4,12

4,00

1,381

1,908

4

Erwerb von Neukunden

NEUKU

3,88

4,00

1,504

2,261

5

Wertsteigerung

WERT

3,83

4,00

1,382

1,911

6

Gewinnsteigerung

GEWINN

3,79

4,00

1,258

1,582

7

Umsatzsteigerung

UMSATZ

3,75

4,00

1,558

2,426

8

Marktanteilssteigerung

MARKTANT

3,37

3,00

1,415

2,001

9

Schaffung neuer Märkte

MARKTNEU

3,00

3,00

1,442

2,078

10

Schaffung neuer Produkte

PRODNEU

3,00

3,00

1,584

2,510

11

*Kodierung der Skala: 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 7 = trifft voll und ganz zu.

Tabelle 6-20: Deskriptive Statistik des Index „Wettbewerbserfolg“ (vor Modellmodifikation).

Demnach stehen an erster und zweiter Stelle eine erhöhte Kundenbindung und Kundenzufriedenheit, gefolgt von einem verbesserten Image und niedrigeren Kosten. An letzter Stelle wurden die Indikatoren „Erwerb neuer Märkte“ und „Schaffung neuer Produkte“ genannt.

229 6.1.3.2

Spezifizierung des endogenen Messmodells und Modellmodifikation

Bei der Messung formativer Messmodelle sind hohe Multikollinearitäten potenziell problematisch hinsichtlich der Aussagefähigkeit und Abgrenzung der Erklärungsbeiträge einzelner Indikatoren. Insofern ist eine Betrachtung der Korrelationsmatrix der Indikatoren im endogenen Messmodell und eine Beurteilung der Stärke der Inter-Item-Korrelationen zur Bildung des Index „Wettbewerbserfolg“ erforderlich. Bei Betrachtung der Korrelationsmatrix der Erfolgsindikatoren im endogenen Messmodell (vgl. Anhang 7) kann man mit einem Wert von 0,912 eine problematische Korrelation zwischen den Indikatoren „Erhöhung der Kundenbindung“ (KUBIND) und „Steigerung der Kundenzufriedenheit“ (KUZUFR) feststellen. Der sehr hohe Korrelationskoeffizient deutet auf das Vorliegen einer linearen Abhängigkeit hin, welche im interpretativen Kontext durchaus plausibel ist („Zufriedene Kunden bleiben.“). Es liegt insofern eine mögliche Redundanz der beiden Erfolgsindikatoren vor, was zu einer Verzerrung der Messergebnisse führen kann. Die Annahme der Doppelerfassung wird auch durch die deskriptive Statistik, welche in Tabelle 6-6 dargestellt ist, unterstützt, da die Erfolgsindikatoren „Erhöhung der Kundenbindung“ (KUBIND) und „Steigerung der Kundenzufriedenheit“ (KUZUFR) die Ränge 1 und 2 in der Bewertung der Auswirkungen des Einsatzes von E-Business-Anwendungen belegen. Die engen Verknüpfungen bzw. Auswirkungen der Kundenzufriedenheit auf die Kundenbindung sind in der Marketing-Literatur breit diskutiert (vgl. Hennig-Thurau/Klee 1997, Homburg/Rudolph 1998, Homburg/Werner 2000, HennigThurau/Gwinner/Gremler 2002, Lihotzky 2003, Krafft 2007) und empirisch bestätigt worden (vgl. Homburg/Werner 2000, S. 919ff. und HennigThurau/Gwinner/Gremler 2002). Hennig-Thurau, Gwinner und Gremler (2002) zeigen das Beziehungsgefüge der Customer Relationship-Begriffe Zufriedenheit, Loyalität und Commitment, stellen die Hypothese auf, dass die Kundenzufriedenheit die Kundenloyalität positiv beeinflusst und bestätigen dies empirisch. Müller (2004, S. 127) weist auch darauf hin, dass die Kundenzufriedenheit eine zentrale Determinante der Kundenbindung innerhalb der Erfolgskette des Customer-Relationship-Management darstellt.

230 Zur Vermeidung einer auf der redundanten Verwendung von Erfolgsindikatoren beruhenden Messungenauigkeit wird das konzeptualisierte Modell der Dynamic Capabilities daher modifiziert. Für die nachfolgende Analyse werden die Indikatoren „Kundenzufriedenheit“ und „Kundenbindung“ anhand der Mittelwertbildung zu einem Indikator „Kundenbeziehungsqualität“ (KUBEZQU) zusammengefasst. Der Begriff der Beziehungsqualität wird ebenfalls in der Marketing-Literatur in Verbindung mit Kundenzufriedenheit, Kundenwert und Kundenloyalität verwendet (vgl. Hennig-Thurau/Klee 1997, Hennig-Thurau/Gwinner/Gremler 2002). Hennig-Thurau und Klee kommen zu dem Schluss, dass die Beziehung zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung durch das Konstrukt der Beziehungsqualität moderiert wird (vgl. Hennig-Thurau/Klee 1997). Hennig-Thurau, Gwinner und Gremler (2002) prägen ebenfalls den Begriff „relationship quality“, welcher für die vorliegende Arbeit übernommen wird. Für weitere Ausführungen sei auf Homburg, Faßnacht und Werner (1999) verwiesen. Die Autoren geben konkrete Vorschläge zur Operationalisierung von Kundenzufriedenheit und Kundenbindung. In der vorliegenden Arbeit ist eine weiter gefasste Operationalisierung der Indikatorvariablen des Wettbewerbserfolg nicht vorgesehen. Ziel der Arbeit ist die Erfassung des Konstrukts Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management. Eine ebenfalls hohe Korrelation weisen die Erfolgsindikatoren „Gewinnsteigerung“ (GEWINN) und „Umsatzsteigerung“ (UMSATZ) auf. Dies erklärt sich daher, dass der Umsatz als ein wesentlicher Treiber des Gewinns angesehen werden kann. Im folgenden ist daher auch zu überlegen, einen der beiden Indikatoren für die Messung des Modells aus Plausibilitätsgründen zu eliminieren. Das birgt aber die Gefahr, eine theoretisch wichtige Dimension des Erfolgs zu eliminieren und damit zu ignorieren. Vergleicht man die Messergebnisse unter Beibehaltung beider Indikatoren und die Messergebnisse bei Eliminierung des Indikators „Gewinnsteigerung“ (GEWINN), so kann man ausschließlich marginale Veränderungen in den Messergebnissen feststellen. Insofern werden beide Indikatorvariablen beibehalten. Die übrigen Inter-ItemKorrelationen deuten auf unproblematische, geringe lineare Abhängigkeiten hin. Das modifizierte Messmodell der Dynamic Capabilities im strategischen E-

231 Business-Management enthält nun statt den ursprünglich elf gewählten Indikatorvariablen nur noch zehn Indikatorvariablen im endogenen Messmodell.

6.2

Gütebeurteilung des exogenen Messmodells

6.2.1 Inhaltsvalidität Im Rahmen der Spezifikation der Indikatoren und deren Zuordnung zu den latenten Variablen wurden im Vorfeld der Datenerhebung ausführliche Pre-Tests durchgeführt. Dabei wurde mehreren Experten aus der Wissenschaft und der Praxis ein Entwurf des Fragebogens mit der Bitte um Beurteilung (a) der Zuordnung der Indikatoren zu den jeweiligen Frageblöcken, (b) der Klarheit und Verständlichkeit der einzelnen Indikatoren und (c) der Abgrenzung der einzelnen Indikatoren gebeten. Da sich der Fragebogen exakt an der Folge der theoretisch aufgestellten Indikatorvariablen sowie ihrer Zuordnung zu den jeweiligen Faktoren orientiert, bietet sich diese Vorgehensweise an. In eingehenden Diskussionen wurde anschließend die endgültige Festlegung der Indikatoren sowie deren Formulierung und Zuordnung durchgeführt. Aufgrund der sorgfältigen Vorarbeit im Rahmen der theoretischen Herleitung war die Diskrepanz zwischen der vorgeschlagenen Indikatorenformulierung und -zuordnung und den von den befragten Personen vorgeschlagenen Abgrenzungen sehr gering. Die von Anderson und Gerbing (1991, S. 734) vorgeschlagenen Maße zur Beurteilung der Eindeutigkeit der Zuordnung von Indikatoren zum jeweiligen Konstrukt (psa-Index) und zur Beurteilung der inhaltlichen Relevanz (csv-Index) weisen sehr hohe positive Werte auf, womit die inhaltliche Validität als gegeben betrachtet werden kann. Insofern sollte nach der sorgfältigen Erarbeitung der Indikatoren bei der Gütebeurteilung eine valide Messung der Konstrukte zu erwarten sein (vgl. auch Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 77).

232 6.2.2 Indikatorrelevanz 6.2.2.1

Prüfung der exogenen Indikatorvariablen auf Multikollinearität

Im Rahmen der Indikatorrelevanz wird die Stärke des Erklärungsbeitrags eines jeden Indikators zur Konstruktbildung überprüft. Bevor nun die Gewichte der einzelnen Indikatoren ermittelt und im Hinblick auf ihren Beitrag zur Konstruktbildung analysiert werden, müssen die Indikatoren auf eventuell vorliegende problematische Multikollinearitäten hin untersucht werden. Die Betrachtung der Korrelationsmatrix31 sämtlicher Indikatorvariablen des exogenen Messmodells liefert einen ersten Hinweis auf eine mögliche bestehende (paarweise) Korrelation zwischen zwei betroffenen Indikatoren. Für die Untersuchung wurden die bivariaten Korrelationen anhand des Pearsonschen Korrelationskoeffizienten berechnet, unter Verwendung eines einseitigen Tests auf Signifikanz. Als Ergebnis der Korrelationsanalyse kann festgehalten werden, dass sämtliche Werte außerhalb der Annahme einer hohen gegeben Multikollinearität liegen. Die Korrelationskoeffizienten sind alle mindestens auf dem Niveau von 0,05 signifikant, viele auch auf dem Niveau von 0,01. Des weiteren erfolgt anschließend die Multikollinearitätsüberprüfung mit Hilfe linearer Regressionen anhand der Gütekriterien Toleranzwert (Toleranz), Variance Inflation Factor (VIF) und Konditionsindex (KI). Dabei wird unter Kollinearität der Grad der linearen Abhängigkeit der Indikatoren verstanden (vgl. Krafft/Götz/LiehrGobbers 2005, S. 78). Für das vorliegende Dynamic Capabilities-Modell ist auf der Grundlage sachlogischer Überlegungen als kritischer Grenzwert für eine noch akzeptable Multikollinearität ein maximaler VIF-Wert in Höhe von 10 festgelegt worden. Dies entspricht der herrschenden Meinung in der relevanten Literatur und dem festgelegten kritischen Wert in vergleichbaren Studien. Werte des Konditionsindex größer 30 deuten auf substantielle Multikollinearität hin (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 79). Grundsätzlich dürfen keine Indikatoren aus einem formativen Messmodell eliminiert werden. Die Eliminierung eines Indikators wird bei zu starker Multikollinearität, also linearer Abhän31

Aufgrund der Komplexität der Korrelationsmatrix bei 94 Indikatoren wird auf die Abbildung der Korrelationsmatrix als Ganzes verzichtet.

233 gigkeit, jedoch empfohlen, weil dann der singuläre Einfluss eines Indikators im Messmodell nicht isolierbar ist (vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 78). Tabelle 6-21 stellt die Kollinearitätskriterien, insbesondere VIF- und Konditionsindex-Wert der Indikatoren der Dimension „Information Capabilities“ dar. Es zeigt sich, dass die maximalen VIF-Werte der einzelnen Indikatoren in keinem Fall den kritischen Wert von 10 überschreiten. Der maximale VIF-Wert beträgt 2,482 (Indikator „Informationen über Collaborative Markets“). Ebenso ist eine Überschreitung eines kritischen Konditionsindex-Wertes von 30 in der Auswertung bei keinem Indikator gegeben. Der höchste Konditionsindex beträgt 21,396 (Indikator „Informationen über Unternehmensnetzwerke“). Generell lässt sich feststellen, dass die höchsten VIF-Werte und KonditionsindexWerte im Faktor „Informationen über Wettbewerb und Markt“ auftreten. Zusammengefasst bedeutet das, dass bei der Bildung der Indizes und Konstruktzusammensetzung der „Information Capabilities“ keine kritischen Multikollinearitäten vorliegen und damit kein Indikator eliminiert werden muss. Die Kriterien zur Überprüfung einer eventuell vorliegenden Multikollinearität bei den Indikatoren der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“ sind in Tabelle 6-22 abgebildet. Mit einem maximalen VIF-Wert von 3,309 und einem Konditionsindex-Wert von 21,665 erweist sich der Indikator „freie Verfügbarkeit von Wissen“ als am stärksten multikollinear zu anderen Indikatoren. Da jedoch beide Werte weit unterhalb der kritischen Werte liegen, kann auch in Bezug auf die Konstruktzusammensetzung der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“ festgehalten werden, dass eine Eliminierung von Indikatoren aufgrund von vorliegender Multikollinearität nicht erforderlich ist.

234

Faktor

jeweilige abhängige Indikatorvariable

Kürzel

Informationen aus gleicher Branche

GLEIBR

0,412

2,425

20,898

Informationen aus anderer Branche

ANDBR

0,428

2,335

19,282

Informationen über neue Wettbewerber

NEUEW

0,436

2,296

18,684

COLLAB

0,403

2,482

21,343

VTECH

0,423

2,362

21,129

NETZW

0,406

2,462

21,396

VERAEM

0,407

2,455

18,356

Informationen Informationen über Entwicklungen im Bereich über Wettbewerb Collaborative Markets und Markt Informationen über Vernetzungs-/IuK-Technologien (WETTBEW) Informationen über Unternehmensnetzwerke Informationen über Veränderungen der Märkte

Interne Informationen (INTINFO)

Informationsauswertung (AUSWERT)

KI

Informationen über neue Märkte

NEUEM

0,407

2,456

19,559

Informationen über Zufriedenheit der Kunden (Händler)

KZUFR

0,502

2,042

14,935

Informationen Informationen über Kundenwünsche von/über Kunden (Händler) und Informationen über Zusammenarbeit mit Lieferanten Lieferanten Informationen über potenzielle Kunden (Händler) (KUNDLIEF) Informationen über potenzielle Lieferanten Informationsaustausch mit externen Partnern (EXTPART)

Toleranz max. VIF

KUWUE

0,470

2,127

16,216

LIEFZUS

0,611

1,636

16,923

POTKU

0,472

2,116

16,852

POTLIEF

0,610

1,639

16,896

Informationsaustausch mit Wettbewerbern

STRAP

0,749

1,336

9,891

Informationsaustausch mit der Wissenschaft

WISS

0,799

1,252

9,996

Informationsaustausch mit Web-Unternehmen

WEB

0,729

1,372

10,025

Informationsaustausch mit externen Beratern

EXTBER

0,702

1,424

8,469

Informationen über interne E-Business-Qualifikationen

QUALIF

0,515

1,941

15,962

Informationen über Geschäftsprozesse und Routinen

GPROZ

0,519

1,928

15,053

Informationen über IT-Systeme

ITSYS

0,406

2,465

17,348

Informationen über verfügbare Finanzmittel

FINANZ

0,370

2,706

17,932

Informationen über Speicherraum für E-BusinessWissen

WISSEN

0,392

2,551

17,702

Auswertung von Kundeninformationen

KUINFO

0,503

1,987

14,552

Auswertung von Lieferanteninformationen

LIEFINFO

0,507

1,974

16,141

Auswertung externer Informationen

EXTINFO

0,520

1,923

15,241

Benchmarking-Analysen mit Wettbewerbern

BENCHM

0,556

1,800

16,126

Ermittlung von Qualifikationsbedarfen

QUALBED

0,602

1,661

15,924

Identifikation fehlender Informationen

FEHLINFO

0,644

1,552

16,110

Tabelle 6-21: Kollinearitätskriterien der Dimension „Information Capabilities“.

Für die Dimension „Flexible Capabilities“ sind die maximalen VIF- und KIWerte in Tabelle 6-23 dargestellt. Es zeigt sich, dass keine Multikollinearitäten dergestalt vorliegen, dass ein Indikator aus der Indexbildung eliminiert werden sollte. Die VIF-Werte und Konditionsindex-Werte liegen insgesamt etwas hö-

235 her als bei den zuvor genannten Dimensionen, sind jedoch weit von einer Überschreitung von kritischen Grenzen entfernt. Den höchsten maximalen VIFWert von 4,398 verursacht der Indikator „Anpassung an Lieferantenstrategien“. Mit einem Konditionsindex-Wert von 23,257 liegt der Indikator „Ad-hocRessourceneinsatz zugunsten Projektimplementierung“ am höchsten im Vergleich zu den Konditionsindex-Werten der übrigen Indikatoren der „Flexible Capabilities“. Er liegt jedoch unter der definierten Grenze von 30.

Faktor

Speicherung, Nutzung und Transfer von E-BusinessWissen (EBWISSEN)

Durchsetzung einer EBusinessKultur (KULTUR)

jeweilige abhängige Indikatorvariable

Kürzel

zentrale Speicherung von Wissen/Informationen

ZENTRSP

0,304

3,288

21,407

Veröffentlichung von Wissen/Informationen im Intranet

INTRA

0,313

3,196

21,197

Integration externen Wissens

INTEGR

0,314

3,189

21,243

Weiterbildung der Mitarbeiter

BILDG

0,306

3,273

21,299

freie Verfügbarkeit von Wissen

FREIEV

0,302

3,309

21,655

zentrale Ansprechpartner für E-Business-Themen

ZENTRPOS

0,459

2,179

14,462

Projektteam-Bildung entsprechend Wissensbedarf

TEAMS

0,462

2,166

14,775

Vision "Electronic Business" formuliert

VISION

0,396

2,523

13,636

Motivierung der Mitarbeiter zum Umgang mit Internet

MOTIV

0,364

2,747

12,763

Einbindung von Mitarbeitern in strategische E-Business-Entscheidungsprozesse

ENTSCH

0,359

2,784

13,469

ANREIZ

0,387

2,586

13,565

Anreizsysteme für vernetztes Denken Kommunikation der Wichtigkeit der Kompetenz im Business Umsetzung vernetzten Denkens (Zielvereinbarungen)

Kontinuierliche Verbesserung der EPerformance (PERFORM)

E-

Toleranz max. VIF

KI

KOMMU

0,437

2,290

13,467

ZIELV

0,356

2,811

13,441

Bewertung und Vergleich der Lieferantenleistungen

VERGLEI

0,297

3,372

24,206

Identifizierung von Vernetzungspotentialen

VERNPOT

0,277

3,607

24,461

Überprüfung von Projektfortschritten

FORTSCH

0,268

3,727

22,985

Förderung von neuen E-Business-Ideen der Mitarbeiter

IDEEN

0,271

3,687

22,748

Vereinfachung der IT-Systeme

ITRESS

0,280

3,577

23,666

Benschmarking der E-Performance

BENCH

0,287

3,484

23,544

Profitabilität umgesetzter Projekte

PROFIT

0,271

3,688

23,392

Wissens- und Unternehmensnetzwerke

NETZWE

0,271

3,688

24,504

Tabelle 6-22: Kollinearitätskriterien der Dimension „Dynamic Learning Capabilities“.

236

Faktor

flexible EBusinessStrategie (STRATEG)

flexible Ressourcenallokation (RESSOURC)

flexible E-BusinessProjektorganisation (ORGANIS)

jeweilige abhängige Indikatorvariable

Kürzel

offene, flexible E-Business-Strategie

FLEXIBL

Toleranz max. VIF 0,259

3,867

21,208

KI

Verbindung zur gewachsenen Unternehmensstrategie

UNSTRAT

0,339

2,952

19,852

festgelegte E-Business-Strategie

FESTGEL

0,359

2,785

18,795

Anpassung an Marktveränderungen

ANPASSM

0,240

4,171

21,519

Anpassung an Kundenbedürfnisse

ANPASSK

0,229

4,372

21,623

Nutzung der Erfahrungen von Mitarbeitern

ERFAHR

0,240

4,160

22,401

Anpassung an Lieferantenstrategien

ANPASSL

0,227

4,398

22,609

zentrale Verteilung der Ressourcen

ZENTRAL

0,575

1,741

17,305

veränderte Prioritäten

PRIORIT

0,721

1,387

15,840

festes Budget für E-Business-Projekte

BUDGET

0,496

2,017

17,380

ad-hoc-Bereitstellung von finanziellen Mitteln

FINMI

0,496

2,018

17,556

interne Suchmaschine für Qualifikationen

SUCHM

0,497

2,010

17,824

Rückgriff auf externe Ressourcen, auch ad-hoc

EXTRESS

0,496

2,018

16,441

Überprüfung der Ressourcenauslastung

AUSLAST

0,617

1,620

16,724

funktionsübergreifende Teams (Network)

NETWORK

0,472

2,118

19,206

ad-hoc-Problem-Solving-Teams

PROBSOLV

0,561

1,783

19,161

Schlüsselpositionen zur Verantwortungsintegration

SCHLPOS

0,374

2,676

18,929

Marktorientierung der Projektteams

MARKTOR

0,342

2,923

19,182

Demand Management

DEMAND

0,360

2,775

19,101

geringe Reglementierung der Projektarbeit

REGLEM

0,411

2,432

18,856

Zusammenarbeit von IT- und Fachbereich

ZUSARB

0,344

2,910

18,036

interaktiver und unpolitischer Kommunikationsstil

INTERAKT

0,501

1,995

19,018

ad-hoc- und experimentelle Managementmethoden

ADHOC

0,344

2,908

23,115

KONTROLL

0,552

1,812

16,054

PRIORIT

0,388

2,580

22,349

PROJNEU

0,336

2,973

22,913

IMPLEM

0,331

3,022

23,257

dynamische Ablaufkontrolle flexibler Managementstil Priorisierung von E-Business-Investitionen (MNGMTSTIL) ad-hoc-Aufgreifen neuer Projektideen ad-hoch-Ressourceneinsatz zugunsten Projektimplementierung

Tabelle 6-23: Kollinearitätskriterien der Dimension „Flexible Capabilities“.

Für die Konstruktzusammensetzung der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ zeigen sich die in Tabelle 6-24 aufgeführten maximalen VIF- und Konditionsindex-Werte als unproblematisch. Die maximalen VIF-Werte liegen selbst in den höchsten Fällen nur bei 3,440 („Auszeichnung besonders innovativer E-Business-Ideen“), 3,403 („Engagement externer Experten zur Ideenge-

237 nerierung“) und 3,400 („interne E-Business-Ideenwettbewerbe“) und damit weit unterhalb der kritischen Grenze von 10. Die Indikatoren des Index „Prozessinnovationen“ zeigen die höchsten Konditionsindex-Werte. Alle Konditionsindizes liegen oberhalb von 21, betragen aber maximal 23,232 („Integration vorhandener IT-Systeme“) und liegen damit unter der kritischen Grenze von 30.

Faktor E-BusinessInnovationsstrategie (INNOSTRAT)

Förderung innovativer EBusiness-Ideen (INNOVIDEE)

Prozessinnovationen (PROZINNO)

jeweilige abhängige Indikatorvariable

Kürzel

offene Innovationsstrategie gegenüber Kunden

OFFENS

Toleranz max. VIF 0,394

2,540

KI 15,589

offensive Innovationsstrategie

INNOKU

0,341

2,934

14,568

offene Innovationsstrategie gegenüber Lieferanten

INNOLIEF

0,376

2,657

15,361

Technologie- und Prozessinnovationsstrategien

INNOTECH

0,412

2,429

15,345

Entwicklung innovativer E-Business-Ideen durch Mitarbeiter

WETTBE

0,451

2,220

12,410

Vision "E-Business-Innovation"

VORSCHL

0,334

2,995

13,156

Engagement externer Experten für Ideengenerierung

ENTWICK

0,294

3,403

14,044

Förderung innovativer Unternehmergeiste

AUSZEICH

0,387

2,581

13,470

Auszeichnung besonders innovativer E-Business-Ideen

EXPERT

0,291

3,440

14,087

internes Vorschlagswesen

INNOEB

0,305

3,276

13,554

interne E-Business-Ideen-Wettbewerbe

UNGEIST

0,294

3,400

14,122

innovative Prozessgestaltung mit Lieferanten

PROZESS

0,397

2,516

22,152

Ressourcenpotentiale in traditionellen Prozessen

TRADITIO

0,402

2,490

21,293

Analyse von Wertschöpfungskettenveränderungen

WERTSCH

0,402

2,489

22,404

Integration von Kunden in interne Prozesse

KUINTEGR

0,356

2,805

22,992

Integration vorhandener IT-Systeme

ITINTEGR

0,364

2,749

23,232

Eliminierung herkömmlicher Verfahren

ELIMIN

0,403

2,481

21,597

prozessorientierte Organisationsstruktur

ORGSTR

0,356

2,811

21,130

Tabelle 6-24: Kollinearitätskriterien der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“.

Zusammenfassend ergeben sich bei der Überprüfung der Multikollinearität anhand der maximalen VIF-Werte und Konditionsindizes für alle 94 Indikatoren des exogenen Messmodells keine problematischen Werte, eine Eliminierung ist bei keinem Indikator erforderlich. Zur Prüfung auf Multikollinearität wurde darüber hinaus das von Green, Tull und Albaum (1988) vorgeschlagene Kriterium zur Feststellung vorliegender Multikollinearitäten für alle Indikatorvariab-

238 len des exogenen Messmodells berechnet. Dieses fordert, dass keine multiple Korrelation der Indikatoren des Messmodells (Inter-Item-Korrelation) die multiple Korrelation der latenten Variablen mit den Indikatoren übersteigen sollte (vgl. Green/Tull/Albaum 1988, S. 457). Für die Berechnung der multiplen Korrelation der latenten Variablen mit den Indikatoren wurde Cronbachs Alpha herangezogen. Das Green-Tull-Albaum-Kriterium wurde auf Faktorbasis für alle Indikatorvariablen ermittelt (vgl. Tabelle 6-25).

Dimension Faktor Informationen über Wettbewerb und Markt Informationen von/über Kunden (Händler) und Information Lieferanten Capabilities Informationsaustausch mit externen Partnern

Kürzel

Cronbachs Alpha

WETTBEW

0,868

höchste Anzahl Inter-Item- IndikaKorrelation toren Ergebnis 0,631

8

erfüllt

KUNDLIEF

0,682

0,702

5

nicht erfüllt

EXTPART

0,588

0,447

4

erfüllt

interne Informationen

INTINFO

0,783

0,638

5

erfüllt

Auswertung der Informationen

AUSWERT

0,773

0,633

6

erfüllt

Speicherung, Nutzung und Transfer von EBusiness-Wissen

Dynamic Learning Capabilities Durchsetzung einer E-Business-Kultur kontinuierliche Verbesserung der E-Performance flexible E-Business-Strategie Flexible flexible Ressourcenallokation und -ausnutzung Capabilities flexible E-Business-Projektorganisation flexibler Managementstil Dynamic Innovationsstrategie Innovation Förderung innovativer E-Business-Ideen Capabilities Prozessinnovationen

EBWISSEN

0,838

0,817

7

erfüllt

KULTUR

0,881

0,675

6

erfüllt

PERFORM

0,901

0,775

8

erfüllt

STRATEG

0,893

0,769

7

erfüllt

RESSOURC

0,601

0,597

7

erfüllt

ORGANIS

0,797

0,720

7

erfüllt

MGMTSTIL

0,836

0,766

6

erfüllt

INNOSTRAT

0,868

0,726

4

erfüllt

INNOVIDEE

0,858

0,767

7

erfüllt

PROZINNO

0,864

0,690

7

erfüllt

Tabelle 6-25: Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung nach Green/Tull/Albaum (1988).

Die Korrelationsmatrizen zu jedem Faktor sind in Anhang 8 abgebildet. Für 14 von allen 15 Faktoren ist das Kriterium eindeutig erfüllt. Einzige Ausnahme ist der Faktor „Informationen von/über Kunden (Händler) und Lieferanten“ (KUNDLIEF), bei dem der höchste Korrelationskoeffizient zwischen den Indikatorvariablen „Informationen über die Zusammenarbeit mit Lieferanten“

239 (LIEFZUS) und „neue Vernetzungsstrategien zur Erreichung potentieller Lieferanten“ (POTLIEF) mit 0,702 über dem Koeffizienten der Korrelation der latenten Variablen KUNDLIEF mit den Indikatoren in Höhe von 0,682 (Cronbachs Alpha) liegt. Da das Ergebnis der vorangegangenen Multikollinearitätsprüfung nach dem VIF-Wert und dem Konditionsindex negativ ausgefallen ist, das heißt sowohl der VIF-Wert als auch der Konditionsindex im akzeptablen Bereich rangieren, wird an dieser Stelle von einer Modifikation des Modells abgesehen. Die Abweichung kann als minimal betrachtet werden und gibt keinen eindeutigen Hinweis für das Vorliegen einer substantiellen Multikollinearität. Abschließend kann festgehalten werden, dass bei dem umfassenden Dynamic Capabilities-Modell keine problematischen Multikollinearitäten vorliegen, welche die Messung des Modells gefährden und zu verzerrten Messergebnissen führen könnten. Aus diesem Grund wird keine der gewählten exogenen Indikatorenvariablen von der Messung ausgeschlossen.

6.2.2.2

Erklärungsbeiträge der Indikatoren

Im nächsten Schritt der Beurteilung der Indikatorrelevanz des formativen exogenen Messmodells wird festgestellt, ob der Einfluss der im Kausalmodell berücksichtigten Indikatorvariablen auf die latente Variable signifikant ist, das heißt, wie hoch die Irrtumswahrscheinlichkeit ist und welche Indikatoren am nachhaltigsten zur Konstruktbildung beitragen. Es geht hier um die Höhe und Signifikanz der Gewichte der einzelnen Indikatoren im Rahmen der Indexbildung. Konkret optimiert der PLS-Ansatz die Gewichte der einzelnen Indikatoren, um die Höhe der erklärten Varianz der abhängigen Variablen im Modell zu maximieren. Demzufolge dürfen auch relativ gering ausfallende Werte der Gewichte eines formativen Konstrukts nicht (voreilig) als Anzeichen eines unzureichenden Messmodell fehlinterpretiert werden (vgl. Chin 1998, S. 307; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers 2005, S. 78). Zur Berechnung der Signifikanz der einzelnen Indikatorgewichte mittels SmartPLS werden im Rahmen des Bootstrapping-Verfahrens, unter der An-

240 nahme von 94 Fällen (entspricht der Anzahl der Indikatoren im exogenen Messmodell), insgesamt 200 Fälle erstellt und darüber die t-Werte für jede Indikatorvariable ermittelt. Die Analyse der t-Werte erfolgt anhand der entsprechenden t-Tabelle (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber 2003, S. 796). Das Signifikanzniveau Į ergibt sich dabei aus 1 – Vertrauenswahrscheinlichkeit. Die sich daraus ergebenden Freiheitsgrade betragen 199 (entspricht 200 Fällen minus 1). Bei Berücksichtigung von 199 Freiheitsgraden ergeben sich entsprechend der t-Tabelle folgende Werte für die Signifikanzniveaus: p = 0,90

t0,90 = 1,282 (entspricht einem Fehlerniveau von 10 Prozent)

p = 0,95

t0,95 = 1,645 (entspricht einem Fehlerniveau von 5 Prozent)

p = 0,99

t0,99 = 2,326 (entspricht einem Fehlerniveau von 1 Prozent)

wobei p die Wahrscheinlichkeit bezeichnet und tp den entsprechenden t-Wert. Die angegebenen Werte beziehen sich auf einen einseitigen t-Test, das heißt auf die Überprüfung einer gerichteten Hypothese (auch „Wenn-DannHypothese“ genannt), wie dies in der vorliegenden Arbeit ausschließlich der Fall ist.32 Bei einem Fehlerniveau von zum Beispiel 5 Prozent muss t mindestens einen Wert von 1,645 annehmen, bei einem Fehlerniveau von 1 Prozent einen Wert von mindestens 2,326. In diesen Fällen spricht man davon, dass die Wahrscheinlichkeit, einen Alpha-Fehler33 zu begehen, wenn man die gewichtete Hypothese annimmt, kleiner als 0,05 (also 5 Prozent) bzw. kleiner als 0,01 (also 1 Prozent) ist. Bei den genannten Grenzwerten sind die t-Werte also signifikant, bei einem t-Wert von zum Beispiel 12,5 kann man von einem hochsignifikanten Wert sprechen. Wünschenswert sind t-Werte mit einem Signifikanzniveau von höchstens 5 Prozent oder weniger. In Tabelle 6-26 sind die Gewichte, Mittelwerte sowie t-Werte der Indikatoren der „Information Capabilities“ dargestellt. 32

33

Bei einer gerichteten Hypothese wird der einseitige t-Test vor dem Hintergrund der Frage durchgeführt, wie gut die Mittelwert-Differenz aus der Stichprobe mit der Hypothese Hi zu vereinbaren ist. Von einem Alpha-Fehler spricht man, wenn man einen nichtsignifikanten Wert als signifikant bezeichnet. Ein Beta-Fehler hingegen liegt vor, wenn man eine vorhandene Signifikanz als Nicht-Signifikanz werten würde.

241

AUSWERT

INTINFO

EXTPART

KUNDLIEF

WETTBEW

Faktor

Indikatorvariablen der Dimension "Information Capabilities"

Kürzel

Gewichte*

MW der erzeugten Fälle

Stab.

t-Werte

Informationen über neue Vernetzungs-/IuKTechnologien

VTECH

0,213

0,214

0,027

7,673

Informationen über Entwicklungen im Bereich Collaborative Markets

COLLAB

0,180

0,180

0,015

11,275

Informationen über Veränderungen der Märkte

VERAEM

0,177

0,182

0,023

7,596

Informationen aus gleicher Branche

GLEIBR

0,173

0,174

0,020

8,405

Informationen über Unternehmensnetzwerke

NETZW

0,171

0,170

0,018

9,175

Informationen über neue Märkte

NEUEM

0,167

0,164

0,017

9,692

Informationen aus anderer Branche

ANDBR

0,159

0,161

0,016

9,452

Informationen über neue Wettbewerber

NEUEW

0,138

0,135

0,017

8,112

Informationen über Zufriedenheit der Kunden (Händlern)

KZUFR

0,362

0,364

0,056

6,402

Informationen über potenzielle Lieferanten

POTLIEF

0,308

0,314

0,060

5,071

Informationen über Zusammenarbeit mit Lieferanten

LIEFZUS

0,303

0,305

0,045

6,609

Informationen über Kundenwünsche

KUWUE

0,290

0,281

0,042

6,760

Informationen über potenzielle Kunden (Händler)

POTKU

0,204

0,194

0,057

3,558

Informationsaustausch mit Web-Unternehmen

WEB

0,419

0,418

0,057

7,296

Informationsaustausch mit externen Beratern

EXTBER

0,391

0,387

0,066

5,843

Informationsaustausch mit der Wissenschaft

WISS

0,342

0,331

0,059

5,788

Informationsaustausch mit Wettbewerbern

STRAP

0,317

0,324

0,068

4,641

Informationen über Geschäftsprozesse und Routinen

GPROZ

0,332

0,338

0,041

8,034

Informationen über IT-Systeme

ITSYS

0,310

0,309

0,029

10,369

Informationen über interne E-BusinessQualifikationen

QUALIF

0,268

0,273

0,046

5,800

Informationen über Speicherraum für E-BusinessWissen

WISSEN

0,231

0,223

0,038

5,971

Informationen über verfügbare Finanzmittel

FINANZ

0,174

0,166

0,042

4,136

Benchmarking-Analysen mit Wettbewerbern

BENCHM

0,272

0,276

0,032

8,369

Auswertung von Lieferanteninformationen

LIEFINFO

0,249

0,257

0,044

5,639

Identifikation fehlender Informationen

FEHLINFO

0,249

0,246

0,024

10,122

Auswertung externer Informationen

EXTINFO

0,239

0,239

0,026

9,195

Ermittlung von Qualifikationsbedarfen

QUALBED

0,223

0,221

0,022

9,938

Auswertung von Kundeninformationen

KUINFO

0,221

0,215

0,035

6,150

* alle Werte sind hochsignifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1 Prozent

Tabelle 6-26: Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Information Capabilities“ und deren Signifikanz.

242 Bei Betrachtung und Vergleich der Gewichte der einzelnen Indikatoren der Dimension „Information Capabilities“ kommt man zu dem Ergebnis, dass offensichtlich der Informationsaustausch von etablierten Unternehmen mit externen Partnern, vor allem mit reinen Web-Unternehmen und mit externen Beratern, sehr hohe Beiträge zur Bildung und Entwicklung von Information Capabilities leistet, gefolgt von der kontinuierlichen und systematischen Sammlung von Informationen über Kunden und Lieferanten, insbesondere von Informationen über die Zufriedenheit von Kunden. Im Vergleich schwächere Beiträge liefern Indikatoren der Sammlung von Informationen über das Wettbewerbsumfeld und den Markt. Alle Indikatoren der Dimension „Information Capabilities“ zeigen positive Gewichte. Für die Dimension „Dynamic Learning Capabilities“ sind die Gewichte in Tabelle 6-27 dargestellt. Insgesamt besitzen je vier Indikatoren der Faktoren „EBusiness-Wissen“ (insgesamt 7 Indikatoren) und „E-Business-Kultur“ (insgesamt 6 Indikatoren) Gewichte über 0,2, alle anderen Werte liegen darunter, haben also einen geringeren Einfluss. Alle Indikatoren besitzen positive Gewichte, ein relevanter Einfluss aller Indikatoren auf die Konstruktbildung kann nachgewiesen werden. Die beiden Indikatoren „Bildung von funktionsübergreifenden Projektteams“ und „Benennung zentraler Ansprechpartner für EBusiness-Wissen“ zeigen die höchsten Gewichte innerhalb der Dimension, gefolgt von „Kommunikation der Wichtigkeit der Kompetenz im E-Business“ gegenüber den Mitarbeitern und „Formulierung einer E-Business-Vision“. Geringe Gewichte haben „Benchmarking der E-Performance“ und „Bewertung/Vergleich der Lieferantenleistungen“. Tabelle 6-28 stellt die Werte für die Dimension „Flexible Capabilities“ dar. Bei zwei Indikatoren des Faktors „flexible Ressourcenallokation“ zeigen sich die höchsten Werte innerhalb der Dimension, nämlich bei dem Indikator „Anpassung der Ressourcenallokation bei Prioritätenänderungen“, was auf die Flexibilität von Managemententscheidungen hinsichtlich der Prioritätensetzung beim Ressourceneinsatz abzielt, und bei dem Indikator „Überprüfung der Ressourcenauslastung“, wobei die kontinuierliche Kenntnis und Kontrolle des

243 Ressourceneinsatzes auch Voraussetzung für eine Flexibilität von Managemententscheidungen ist.

PERFORM

KULTUR

EBWISSEN

Faktor

Indikatorvariablen der Dimension "Dynamic Learning Capabilities"

Kürzel

Gewichte*

MW der erzeugten Fälle

Stab.

t-Werte

Projektteams

TEAMS

0,252

0,258

0,031

8,021

zentrale Ansprechpartner

ZENTRPOS

0,232

0,235

0,025

9,086

freie Verfügbarkeit von Wissen

FREIEV

0,221

0,220

0,017

12,625

Veröffentlichung in Intranet

INTRA

0,205

0,206

0,016

12,623

Integration externen Wissens

INTEGR

0,174

0,172

0,028

6,180

zentrale Speicherung von Informationen und Wissen

ZENTRSP

0,148

0,148

0,022

6,603

Weiterbildung der Mitarbeiter

BILDG

0,146

0,142

0,023

6,277

Kommunikation der Wichtigkeit der Kompetenz im E-Business

KOMMU

0,229

0,231

0,014

15,333

Vision "Electronic Business" formuliert

VISION

0,220

0,222

0,015

14,695

Umsetzung des vernetzten Denkens (Zielvereinbarungen)

ZIELV

0,212

0,215

0,014

14,274

Einbindung von Mitarbeitern in strategische ENTSCH Entscheidungsprozesse

0,210

0,211

0,014

14,415

Anreizsysteme für vernetztes Denken

ANREIZ

0,193

0,194

0,013

14,691

Motivierung der Mitarbeiter zum Umgang mit dem Internet

MOTIV

0,186

0,183

0,014

13,263

Förderung von neuen Ideen der Mitarbeiter IDEEN

0,185

0,184

0,010

17,274

Vereinfachung der IT-Systeme

0,177

0,177

0,009

18,128

ITRESS

Identifizierung von Vernetzungspotenzialen VERNPOT

0,169

0,169

0,008

20,077

Wissens- und Unternehmensnetzwerke

NETZWE

0,165

0,166

0,012

12,772

Überprüfung von Projektfortschritten

FORTSCH

0,161

0,161

0,012

12,768

Profitabilität umgesetzter Projekte

PROFIT

0,151

0,153

0,010

14,889

Benchmarking der E-Performance

BENCH

0,139

0,139

0,011

12,058

Bewertung und Vergleich der Lieferantenleistungen

VERGLEI

0,138

0,138

0,011

12,328

* alle Werte sind hochsignifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1 Prozent

Tabelle 6-27: Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Dynamic Learning Capabilities“ und deren Signifikanz.

244

MNGMTSTIL

ORGANIS

RESSOURC

STRATEG

Faktor

Gewichte*

MW der erzeugten Fälle

Stab.

t-Werte

festgelegte E-Business-Strategie

FESTGEL

0,204

0,207

0,017

11,948

Anpassung an Kundenbedürfnisse

ANPASSK

0,189

0,188

0,016

11,827

Nutzung von Erfahrungen der Mitarbeitern

ERFAHR

0,188

0,189

0,020

9,184

Anpassung an Marktveränderungen

ANPASSM

0,183

0,181

0,013

13,367

offene E-Business-Strategie

FLEXIBL

0,180

0,181

0,017

10,357

Verbindung zur gewachsenen Unternehmensstrategie

UNSTRAT

0,174

0,176

0,014

12,438

Anpassung an Lieferantenstrategien

ANPASSL

0,147

0,146

0,016

8,841

Indikatorvariablen der Dimension "Flexible Capabilities"

Kürzel

Anpassung der Ressourcenallokation bei Prioritätenänderungen

PRIORIT

0,368

0,360

0,034

10,645

Überprüfung der Ressourcenauslastung

AUSLAST

0,333

0,330

0,042

7,759

zentrale Verteilung der Ressourcen

ZENTRAL

0,289

0,279

0,034

8,368

festes Budget für E-Business-Projekte

BUDGET

0,201

0,197

0,058

3,415

ad-hoc-Bereitstellung von finanziellen Mitteln

FINMIT

0,184

0,180

0,051

3,603

Rückgriff auf externe Ressourcen, auch ad hoc

EXTRESS

0,164

0,153

0,068

2,417

interne Suchmaschine für Qualifikationen

SUCHM

-0,007

-0,021

0,073

0,105

funktionsübergreifende Teams (Network)

NETWORK

0,236

0,236

0,019

11,887

Schlüsselpositionen zur Integration der Verantwortlichkeiten

SCHLPOS

0,230

0,230

0,021

10,745

ad hoc-Problem-Solving-Teams

PROBLSOL

0,229

0,228

0,020

11,104

Demand Management

DEMAND

0,226

0,223

0,019

11,676

Marktorientierung der Projektteams

MARKTOR

0,209

0,208

0,022

9,285

Zusammenarbeit von IT und Fachbereich

ZUSARB

0,186

0,185

0,019

9,385

geringe Reglementierung der Projektarbeit

REGLEM

0,021

0,016

0,036

0,595

Priorisierung von E-Business-Investitionen

PRIORI

0,305

0,311

0,038

7,850

dynamische Ablaufkontrolle

KONTROLL

0,273

0,276

0,030

9,025

interaktiver und unpolitischer Kommunikationsstil

INTERAKT

0,217

0,219

0,028

7,663

ad-hoc- und experimentelle Managementmethoden ADHOC

0,183

0,179

0,031

5,865

ad hoc-Aufgreifen neuer Projektideen

PROJNEU

0,178

0,172

0,028

6,334

ad-hoc-Ressourceneinsatz zugunsten Projektimplementierung

IMPLEM

0,167

0,161

0,030

5,490

* alle Werte sind hochsignifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1 Prozent

Tabelle 6-28: Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Flexible Capabilities“ und deren Signifikanz.

245 Ebenfalls ein relativ hohes Gewicht zeigt der Indikator „Priorisierung von EBusiness-Innovationen“. Der Indikator „interne Suchmaschine für Qualifikationen“ zeigt als einziger Indikator in der Untersuchung ein negatives Gewicht. Man kann also davon ausgehen, dass sein Beitrag zur Faktorbildung und damit auch zum Wettbewerbserfolg nicht relevant ist. Für die Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ stellen sich die Gewichte der Indikatoren wie in Tabelle 6-29 abgebildet dar.

PROZINNO

INNOVIDEE

INNOSTRAT

Faktor

Gewichte*

MW der erzeugten Fälle

offensive Innovationsstrategie

OFFENS

0,313

0,314

0,023

13,616

Technologie- und Prozessinnovationen

INNOTECH

0,305

0,305

0,017

17,310

Indikatorvariablen der Dimension "Dynamic Innovation Capabilities"

Kürzel

Stab.

t-Werte

Offenheit gegenüber Lieferanten zur Innovation

INNOLIEF

0,280

0,280

0,014

19,422

Offenheit gegenüber Kunden zur Innovation

INNOKU

0,272

0,271

0,019

14,279

Entwicklung innovativer E-Business-Ideen von Mitarbeitern

ENTWICK

0,226

0,229

0,019

11,793

interne E-Business-Ideen-Wettbewerbe

WETTBE

0,207

0,208

0,016

12,606

internes Vorschlagswesen

VORSCHL

0,205

0,206

0,015

13,528

Auszeichnung besonders innovativer E-BusinessIdeen

AUSZEICH

0,204

0,204

0,015

12,890

Vision "E-Business-Innovation"

INNOEB

0,185

0,185

0,020

8,994

Förderung innovativer Unternehmergeiste

UNGEIST

0,167

0,165

0,028

5,936

Engagement externer Experten für die Generierung innovativer E-Business-Ideen

EXPERT

0,150

0,146

0,023

6,313

Ressourcenpotentiale in traditionellen Prozessen

TRADITIO

0,238

0,241

0,021

10,949

Eliminierung herkömmlicher Verfahren

ELIMIN

0,215

0,215

0,014

14,456

Möglichkeiten der innovativen Prozessgestaltung mit Lieferanten

PROZESS

0,192

0,193

10,949

11,951

Analyse von Wertschöpfungskettenveränderungen (Benchmarking)

WERTSCH

0,173

0,173

0,016

10,328

Integration vorhandener IT-Systeme

ITINTEGR

0,167

0,166

0,012

13,419

prozessorientierte Organisationsstruktur

ORGSTR

0,166

0,168

0,016

9,913

Integration von Kunden in interne Prozesse

KUINTEGR

0,166

0,165

0,016

10,121

* alle Werte sind hochsignifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1 Prozent

Tabelle 6-29: Gewichte formativer Indikatorvariablen des latenten Konstrukts „Dynamic Innovation Capabilities“ und deren Signifikanz.

246 Alle Indikatorgewichte der Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ sind positiv, das heißt für alle gemessenen Indikatoren kann ein positiver Beitrag zur Konstruktbildung nachgewiesen werden. Sehr hoch fallen die Gewichte innerhalb des Faktors „E-Business-Innovationsstrategie“ aus, relativ geringer im Faktor „Prozessinnovationen“. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass das Gütekriterium der Indikatorrelevanz für das Modell der Dynamic Capabilities im strategischen EBusiness-Management erfüllt ist. Die Überprüfung der Beiträge der einzelnen Indikatoren zur jeweiligen Konstruktbildung ist damit abgeschlossen. Die theoretische hergeleitete Beschreibung der latenten Variablen anhand der gewählten Indikatoren ist empirisch bestätigt worden.

6.3

Gütebeurteilung des endogenen Messmodells

Die Erfolgsindikatoren des endogenen Messmodells wurden in Abschnitt 6.1.3 einer deskriptiven Analyse unterzogen und anhand der Korrelationsanalyse spezifiziert. Ebenso wurde anhand der Korrelationsanalyse der einzelnen Erfolgsindikatoren eine Modifikation der ursprünglichen Operationalisierung des Modells durch Zusammenfassung zweier Erfolgsindikatoren vorgenommen. In diesem Abschnitt soll nun die Gütebeurteilung des modifizierten endogenen Messmodells erfolgen. Tabelle 6-30 gibt die Gewichte (Schätzwerte) der Erfolgsindikatoren des endogenen Messmodells und deren Signifikanzen wieder. Es zeigt sich, dass bis auf den Erfolgsindikator „Erschießung neuer Märkte“ (MARKTNEU) alle Werte hochsignifikant sind, also einer Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens 1 Prozent unterliegen. Der Wert des Erfolgsindikators „Erschließung neuer Märkte“ (MARKTNEU) ist signifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens 5 Prozent (nahe der Hochsignifikanz bei einem t-Wert von 2,326). Die Kostensenkung hat mit dem hochsignifikanten Wert von 0,531 den höchsten Erklärungsbeitrag zum Wettbewerbserfolgs im E-Business. Die Kostensenkung war ebenfalls das von den Unternehmen mit höchster Priorität verfolgte Ziel des Einsatzes von Electronic Business.

247

Erfolgsindikatoren

Kürzel

Gewichte (Schätzwerte)

MW der erzeugten Fälle

Stab.

t-Werte

Signifikanz

Kostensenkung

KOSTEN

0,531

0,494

0,149

3,543

***

Wertsteigerung

WERT

0,457

0,435

0,197

2,313

**

verbessertes Unternehmensimage

IMAGE

0,298

0,299

0,190

1,565

*

Gewinnsteigerung

GEWINN

0,267

0,267

0,277

0,961

n.s.

höhere Kundenbeziehungsqualität

KUBEZQU

0,100

0,098

0,184

0,543

n.s.

höhere Marktanteile

MARKTANT

-0,027

-0,041

0,188

0,145

n.s.

Neukunden

NEUKU

-0,090

-0,061

0,197

0,457

n.s.

neue Märkte

MARKTNEU

-0,119

-0,119

0,229

0,519

n.s.

neue Produkte

PRODUKT

-0,126

-0,124

0,228

0,552

n.s.

Umsatzsteigerung

UMSATZ

-0,240

-0,247

0,242

0,992

n.s.

*** hochsignifkant mit Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1 Prozent ** signifkant mit Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 5 Prozent (Wert liegt nahe ***) * signifkant mit Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 10 Prozent (Wert liegt nahe **) n.s. = nicht signifikant

Tabelle 6-30: Gewichte der Erfolgsindikatoren des endogenen Messmodells und deren Signifikanz.

Dieses Ergebnis ist durchaus plausibel. Gefolgt wird die Kostensenkung von der Wertsteigerung mit einem signifikanten Wert von 0,457. Erstaunlich ist, dass die Unternehmen selbst die Steigerung des Unternehmenswertes als eher nachrangiges Ziel des Einsatzes von Electronic Business bewerten, jedoch ein relativ hoher Erklärungsbeitrag zum Erfolg im Electronic Business gezeigt werden kann. Ebenfalls relativ hohes Gewicht weist ein verbessertes Unternehmensimage (0,298) auf. Dieser Wert ist ebenfalls signifikant. Positive Gewichte weisen auch die Gewinnsteigerung (0,267) und eine höhere Kundenzufriedenheit (0,100) auf. Diese Werte sind jedoch nicht signifikant und können somit keinen Erklärungsbeitrag zum Wettbewerbserfolg liefern. Negative und nicht signifikante Werte zeigen die Erlangung höherer Marktanteile, die Neukundengewinnung, die Erreichung neuer Märkte, die Schaffung neuer Produkte und die Steigerung des Umsatzes. Die Erfolgsbeiträge dieser Erfolgsindikatoren zum Wettbewerbserfolg im Electronic Business sind somit anhand des Modells nicht nachweisbar. Grund dafür könnte die nicht gegebene Separierbarkeit der Erfolgswirkungen sein, da zu viele andere Einflussfaktoren

248 auf den Wettbewerbserfolg wirken, welche durch das vorliegende Modell nicht abgebildet werden.

6.4

Beurteilung des Strukturmodells

Die Beurteilung des Gesamtmodells, also der Kausalitäten zwischen exogenen und endogenen latenten Variablen, beinhaltet die Überprüfung anhand des Bestimmtheitsmaßes R2 für das Strukturmodell. Anschließend wird die Güte durch Betrachtung der Vorzeichen und Signifikanzen der Pfadkoeffizienten, die den Koeffizienten einer multiplen Regression entsprechen, festgestellt. Zur Beurteilung der Prognoserelevanz des Modells wird zum Abschluss das Stone-Geisser-Testkriterium Q2 bestimmt. Das R2 für die endogene Variable „Wettbewerbserfolg“ wird aus den Regressionen des Strukturmodells gebildet und liegt im vorliegenden Dynamic Capabilities-Modell bei 0,530. Das dargestellte umfassende Modell der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management erklärt also rund 53 Prozent der Varianz des Wettbewerbserfolgs. Anders ausgedrückt sind 53 Prozent der gesamten Streuung auf die erklärenden Variablen und die verbleibenden 47 Prozent auf in der Regressionsgleichung nicht erfasste Einflüsse zurück zu führen. Entsprechend der Einstufung von Chin (vgl. 1998, S. 323ff.) liegt das Bestimmtheitsmaß deutlich über einer durchschnittlichen Erklärung (Wert von 0,33) und etwas unterhalb einer substantiellen Erklärung (Wert von 0,67). Der Wert von 0,530 kann jedoch eher als substantiell bezeichnet werden und ist gegeben die hohe Komplexität des Modells ein guter Ergebniswert. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß R2korr beträgt 0,308. Zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen werden die Pfadkoeffizienten der latenten exogenen Variablen herangezogen. In Tabelle 6-31 finden sich die Pfadkoeffizienten der Wirkungsbeziehungen zwischen den erklärenden Variablen (Dimensionen) und der latenten exogenen Variablen „Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management“ sowie deren zugrundeliegenden t-Werte und Signifikanzniveaus.

249 Erklärende Variablen der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management

Pfadkoeffizient

MW der erzeugten Fälle

Stab.

Information Capabilities

0,270

0,264

0,027

10,075

***

+

Dynamic Learning Capabilities

0,304

0,309

0,028

10,791

***

+

Flexible Capabilities

0,324

0,324

0,022

14,346

***

+

Dynamic Innovation Capabilities

0,128

0,200

0,029

6,838

***

+

t-Wert

Signifikanz

vermuteter Beitrag

*** hochsignifikanz mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens 1 Prozent

Tabelle 6-31: Befunde des Strukturmodells.

Es zeigt sich, dass die Pfadkoeffizienten aller vier erklärenden Variablen positive und damit hypothesenkonforme Vorzeichen haben. Für alle vier postulierten Hypothesen H1 bis H4 kann eine Bestätigung anhand der empirisch gemessenen Pfadkoeffizienten festgestellt werden. Die stärkste Wirkung auf das Gesamtkonstrukt Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement (gemessen an der Höhe der Pfadkoeffizienten) weist die Dimension „Flexible Capabilities“ mit einem Wert von 0,324 auf. Eine hohe Ausprägung weisen auch die Dimensionen „Dynamic Learning Capabilities“ (Pfadkoeffizient von 0,304) und „Information Capabilities“ (Pfadkoeffizient von 0,270) auf. Die Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“ zeigt mit einem Pfadkoeffizient von 0,128 einen signifikanten, jedoch im Vergleich zu den anderen Dimensionen nachrangigen Wirkungszusammenhang mit dem Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management. Ergänzend seien in Tabelle 6-32 die Totaleffekte der Dimensionen auf den Wettbewerbserfolg dargestellt. Es zeigt sich, dass die Rangfolge der Wirkungsstärken dabei unverändert bleibt und die Flexible Capabilities auch direkt den höchsten Wirkungsgrad auf den Wettbewerbserfolg zeigen.

250

Totaleffekt

MW der erzeugten Fälle

Stab.

t-Wert

Signifikanz

Information Capabilities

0,196

0,200

0,027

7,308

***

Dynamic Learning Capabilities

0,221

0,233

0,021

10,267

***

Totaleffekte der Dimensionen auf den Wettbewerbserfolg

Flexible Capabilities

0,235

0,245

0,017

13,459

***

Dynamic Innovation Capabilities

0,144

0,151

0,021

6,867

***

*** hochsignifikanz mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens 1 Prozent

Tabelle 6-32: Totaleffekte der Dimensionen auf den Wettbewerbserfolg.

Bei der Überprüfung des Wirkungszusammenhangs zwischen Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management und dem Wettbewerbserfolg kann ein Pfadkoeffizient von 0,727 nachgewiesen werden (vgl. Tabelle 6-33).

Erklärende Variable des Wettbewerbserfolgs Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management

Pfadkoeffizient

MW der erzeugten Fälle

Stab.

t-Wert

Signifikanz

vermuteter Beitrag

0,727

0,757

0,044

16,561

***

+

*** hochsignifikanz mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens 1 Prozent

Tabelle 6-33: Befund über die Wirkungsbeziehung zwischen den Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management und dem Wettbewerbserfolg.

Der Wert des Pfadkoeffizienten ist positiv und hochsignifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von deutlich unter 1 Prozent. Die formulierte zentrale Hypothese H5 kann somit voll und ganz bestätigt werden. Zusammenfassend veranschaulicht Abbildung 6-2 alle Pfadkoeffizienten des Modells im Überblick.

251 WETTBEW KUNDLIEF EXTPART INTINFO

0,343

0,134 0,281 0,308

EBWISSEN

0,314

PERFORM STRATEG RESSOURC ORGANIS MGMTSTIL

GEWINN INFO CAP KOSTEN

AUSWERT

KULTUR

UMSATZ

Pfadkoeffizienten

0,195

0,344 0, 447 0,376

0,270 WERT LEARN CAP

0,304

IMAGE

0,727 DYN CAP

KUBEZQU

0,324

0,192 0,323

WETTBEW ERF

NEUKU

FLEX CAP

PRODUKT

0,272 0,128

INNOSTRAT INNOVIDEE PROZINNO

0,323 0,388 0,443

MARKTNEU INNO CAP MARKTANT .

Abbildung 6-2: Graphische Darstellung der Pfadkoeffizienten des PLS-Strukturmodells.

Der letzte Punkt bei der Beurteilung des Gesamtmodells betrifft die Prognoserelevanz, was anhand des Stone-Geisser-Testkriteriums überprüft wurde. Dafür wurde mittels SmartPLS die Blindfolding-Prozedur anhand von 500 Fällen durchgeführt. Das Q2 für das Dynamic Capabilities-Modell beträgt 0,3099 und sagt aus, dass die empirisch erhobenen Daten mithilfe des Dynamic Capabilities-Modells und der PLS-Parameter zu rund 31 Prozent rekonstruiert werden können. Wichtig hierbei ist ein Wert von Q2 größer 0. Das Modell kann somit empirisch nicht zurück gewiesen werden, ihm kann vielmehr eine verlässliche Prognoserelevanz zugeschrieben werden.

252 6.5

Ergebniszusammenfassung und Fazit zu den empirischen Befunden

Zunächst wurden mithilfe des PLS-Ansatzes die Auswirkungen der definierten Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement auf das Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management untersucht. Die Dimensionen waren die Gewinnung und Verarbeitung von Informationen (Information Capabilities), die Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse (Dynamic Learning Capabilities), die Schaffung von strategischer und organisatorischer Flexibilität (Flexible Capabilities) und die Förderung der Innovationskraft (Dynamic Innovation Capabilities). Dabei konnten alle vermuteten positiven Beiträge der Dimensionen zum Gesamtausmaß der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management bestätigt werden. Die Messergebnisse sind entsprechend der eingehenden Überprüfung und Feststellung, dass problematische Multikollinearitäten nicht vorliegen, valide. Anschließend wurde die Güte der Mess- und Strukturmodelle im einzelnen überprüft. Alle Modelle weisen eine zufriedenstellende Güte auf und sind darüber hinaus prognosefähig. Die der Untersuchung zugrundeliegenden Hypothesen konnten alle bestätigt werden, jedoch mit unterschiedlicher Wirkungsstärke. Es konnte nachgewiesen werden, dass etablierte Unternehmen, welche sich in der Phase der Transformation und des Aufbaus von Electronic Business befinden und ein aktives strategisches Electronic BusinessManagement betreiben, Dynamic Capabilities in der beschriebenen Form entwickeln oder entwickelt haben. Der Aufbau und die Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management hat eine eindeutig positive Wirkung auf den Wettbewerbserfolg im Electronic Business. Dabei liegt der Grad der Erklärung des positiven Einflusses auf den Wettbewerbserfolg durch Dynamic Capabilities anhand des erarbeiteten Modells bei 53 Prozent. Das Modell ist insgesamt als sehr komplex einzustufen. Die Anzahl der Indikatoren liegt mit 104 über der Anzahl der befragten Unternehmen (52). Gegeben diese Komplexität stellen sich die Ergebnisse als sehr zufriedenstellend dar. Tabelle 6-34 fasst die Ergebnisse der Hypothesentests zusammen.

253

erwartete Wirkung

Ergebnis

H1

Information Capabilities leisten einen positiven Beitrag bei der Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management.

+

bestätigt

H2

Dynamic Learning Capabilities leisten einen positiven Beitrag bei der Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement.

+

bestätigt

H3

Flexible Capabilities leisten einen positiven Beitrag bei der Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management.

+

bestätigt

H4

Dynamic Innovation Capabilities leisten einen positiven Beitrag bei der Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement.

+

bestätigt

H5

Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management haben eine positive Wirkung auf den Wettbewerbserfolg.

+

bestätigt

Hypothese

Erklärende Variablen

Tabelle 6-34: Zusammenfassung der Ergebnisse der Hypothesenüberprüfung.

Aussagekräftiger als die reine Beurteilung der Hypothesenbestätigung ist die Analyse der Stärke der Wirkungszusammenhänge anhand der Pfadkoeffizienten. Dabei stellt sich heraus, dass die Dimension „Flexible Capabilities“ den größten Einfluss auf die Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management hat, gefolgt von den „Dynamic Learning Capabilities“ und den „Information Capabilities“. An letzter Stelle steht mit dem geringsten Einfluss die Dimension „Dynamic Innovation Capabilities“. Das heißt, in den befragten Unternehmen erweist sich die Umsetzung der Maßnahmen zur Steigerung von strategischer, Ressourcen-, Organisations- und Managementflexibilität im Rahmen des strategischen E-BusinessManagement als am wirksamsten bei der Entwicklung von Dynamic Capabilities. Auch die Aktivitäten der Unternehmen im Rahmen der Schaffung und Nutzung von E-Business-relevantem Wissen sowie der Installierung von Lernprozessen und deren Ausschöpfung zugunsten des Einsatz neuer Electronic Business-Anwendungen zeigen einen hohen Wirkungsgrad auf das Ausmaß an Dynamic Capabilities insgesamt. Maßnahmen zur Steigerung der Innovationskraft im Unternehmen mit Hinblick auf die Förderung der Vernetzung und Integration von Geschäftsprozessen sowie der Ideengenerierung für einen

254 weiteren Einsatz von internetbasierten Anwendungen und innovativen Technologien zeigen eine relativ geringe Einflussstärke. Das Ergebnis kann als plausibel bezeichnet werden. Der Schwerpunkt der Innovationstätigkeit von etablierten Unternehmen befindet sich eher in anderen Funktionen als der des strategischen Electronic Business-Management, z. B. in der Produktion und der Produktentwicklung. In Verbindung mit der nicht nachzuweisenden Erfolgswirkung von Dynamic Capabilities auf die Schaffung neuer Produkte wird die Vermutung, dass das strategische Electronic Business-Management eher nachrangig das Ziel der Produktinnovation verfolgt, bestätigt.

6.6

Grenzen der Untersuchung

Aufgrund der gegebenen relativ hohen Homogenität der Stichprobe wurde eine Betrachtung moderierender Effekte im Messmodell als nicht sinnvoll erachtet und deshalb auch nicht durchgeführt. Ebenso wurde auf die Einführung von Kontrollvariablen verzichtet, da diese nur sehr beschränkt Sinn gemacht hätten, und aufgrund der verhältnismäßig kleinen Anzahl an Fällen nicht sehr repräsentative Ergebnisse hervor gebracht hätten. Darüber hinaus kann bei den Antworten und Bewertungen der befragten Unternehmen durch leitende Manager im Bereich E-Business eventuell ein positiver „Bias“ bei den (subjektiven) Einschätzungen vorliegen. Bei der überwiegenden Mehrheit der Antworten lässt sich eine Bewertung leicht über dem Durchschnitt festzustellen. Insgesamt kann das jedoch keine wesentliche Verzerrung der Ergebnisse an sich herbeiführen. Die Grenze der vorliegenden Untersuchung ist eben genau dort, wo die Subjektivität der eigenen (persönlichen) Erfolgseinschätzung des Befragten eine Rolle spielt. Der letzte Punkt betrifft die Repräsentativität der Untersuchungsergebnisse. Die Befunde und Erkenntnisse der empirischen Untersuchung sind sicherlich für etablierte deutsche Unternehmen ab einer gewissen Größenordnung, wie die Stichprobe gezeigt hat, repräsentativ. Etablierte Unternehmen müssen sich den Herausforderungen des Internet und EBusiness durch die Etablierung eines strategischen E-Business-Management stellen. Eine globale Repräsentativität der Befunde für alle deutschen etablierten Unternehmen ist aber nicht zwingend gegeben.

255

7

Implikationen und Schlussbetrachtungen

7.1

Zusammenfassung der Untersuchung

Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit war die Beobachtung, dass die hohe Wettbewerbsdynamik und zunehmende Vernetzung von Unternehmen vor dem Hintergrund des schnellen technologischen Fortschritts in der heutigen Zeit große Herausforderungen für etablierte Unternehmen mit gewachsenen Strukturen darstellen. Die Frage nach der Sicherung des Wettbewerbserfolgs und nach den Erfolgsfaktoren zur Erzielung strategischer Wettbewerbsvorteile im dynamischen Wettbewerb verlangt nach wissenschaftlich gesicherten Erkenntnissen. Hierbei stehen etablierte Unternehmen vor der Frage, wie sie ihre Geschäftsprozesse durch den zunehmenden Einsatz von Electronic Business im eigenen Unternehmen integrieren und effizienter gestalten können. Bisher liegen nur wenige wissenschaftliche Erkenntnisse über die Erfolgsfaktoren eines strategischen E-Business-Management in etablierten Unternehmen in der Literatur vor. Die vorliegende Untersuchung konzentriert sich auf einen ressourcenorientierten Ansatz des strategischen Management. Insbesondere verwendet die Arbeit die im Rahmen dieses Ansatzes entwickelte Theorie der Dynamic Capabilities. Dynamic Capabilities stellen dabei Rekonfigurationen bzw. Rekombinationen von unternehmensspezifischen Ressourcen bzw. die Optimierung der Ressourcenbasis vor dem Hintergrund der dynamischen Wettbewerbsveränderungen dar. Nach umfassender Erhebung des Forschungsstandes wurde der Begriff der Dynamic Capabilities für die vorliegende Arbeit wie folgt definiert: Dynamic Capabilities sind spezifische organisatorische und strategische Prozesse, welche die Ausschöpfung bzw. Rekonfiguration der unternehmensinternen Ressourcen sowie die Gewinnung und Integration neuer Ressourcen zur Schaffung neuer Werte und neuer wertgenerierender Strategien zum Inhalt haben.

256 Ziel der vorliegenden Arbeit war die konzeptionell fundierte und empirische Untersuchung der einzelnen Faktoren für die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management als ein wichtiges Instrument zur Sicherung des strategischen Wettbewerbserfolgs. Dazu wurde im Rahmen der Konzeptualisierung der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management ein umfassendes Modell entwickelt. Es wurden vier Dimensionen der Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management identifiziert. Diese sind (1) die Gewinnung und Verarbeitung von Informationen (Information Capabilities), (2) die Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse (Dynamic Learning Capabilities), (3) die strategische und organisatorische Flexibilität (Flexible Capabilities) sowie (4) die Innovationskraft (Dynamic Innovation Capabilities). Es wurde ein positiver Wirkungszusammenhang zwischen den Dimensionen und dem Gesamtausmaß an Dynamic Capabilities im strategischen E-BusinessManagement sowie ebenfalls zwischen der Entwicklung von Dynamic Capabilities und dem Wettbewerbserfolg postuliert. Zur Beschreibung der Dimensionen wurden insgesamt 94 Indikatoren herangezogen, welche durch Literatursichtung und Expertengespräche ermittelt wurden. Das Modell wurde anschließend unter Verwendung eigenständig erhobener Daten von großen etablierten deutschen Unternehmen empirisch überprüft. Dazu wurde das multivariate Verfahren der Strukturgleichungsanalyse und als geeignete Schätzmethode das Partial-Least-Squares-Verfahren (PLS) angewendet. Alle aufgestellten Hypothesen konnten mittels der empirischen Befunde bestätigt werden. Darüber hinaus wurde anhand der Untersuchungsergebnisse die Stärke der einzelnen Wirkungsbeziehungen festgestellt. Daraus konnten wesentliche empirische Erkenntnisse über Erfolgsfaktoren des strategischen EBusiness-Management abgeleitet werden. Aus dem vorgestellten Untersuchungsansatz und den empirischen Befunden lassen sich zudem wichtige Implikationen für die betriebliche Praxis des strategischen Electronic BusinessManagement gewinnen, welche im folgenden dargestellt werden sollen.

257 7.2

Handlungsimplikationen für die Unternehmenspraxis

Ziel der Erfolgsfaktorenforschung ist es, Determinanten zu identifizieren, welche den Erfolg von Unternehmen beeinflussen. Dieses ist auch das Ziel der vorliegenden Arbeit. Über die wissenschaftliche Durchdringung des Zusammenhangs zwischen den Erfolgsfaktoren der Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management und der Wirkung von Dynamic Capabilities auf den Wettbewerbserfolg hinaus sollen aber auch konkrete Implikationen für die Unternehmenspraxis abgeleitet werden. Es ist generell sinnvoll, bei der empirischen Erfolgsfaktorenforschung zu unterscheiden, ob die gewonnen Erkenntnisse der Untersuchung unmittelbar von der Unternehmenspraxis aufgegriffen und umgesetzt werden können, oder ob die Untersuchungsergebnisse dazu geeignet sind, ein besseres Verständnis für reale Phänomene zu erhalten (vgl. Menon/Varadarajan 1992, S. 55f.). Hinsichtlich der vorliegenden Arbeit, und wie auch im allgemeinen bei wissenschaftlichen Untersuchungen, kann davon ausgegangen werden, dass der Nutzen aus den Erkenntnissen für die Unternehmenspraxis eher konzeptioneller Art ist. Grund hierfür ist auch, dass die Komplexität und Spezifität von Managementproblemen aus der Unternehmenspraxis im allgemeinen in der wissenschaftlichen Forschung nur jeweils in Teilbereichen erfasst werden können (vgl. Nicolai/Kieser 2002, S. 589ff.). Um praxisrelevante Erkenntnisse zu erhalten, wurde in dem vorliegenden Modell, wie dies in der Erfolgsfaktorenforschung üblich ist, die Erklärungstiefe dadurch erhöht, dass das zentrale zu erklärende Konstrukt, nämlich die Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management, durch mehrere Stufen beschrieben wird. Von höchstem Interesse für die Unternehmenspraxis ist die Stufe der Indikatoren, das heißt derjenigen Variablen des Modells, welche direkt in der Realität gemessen werden können und welche durch Konsolidierung und Zusammenfassung zur Erklärung eines Phänomens führen. Insbesondere von Interesse sind dabei diejenigen Indikatoren, welche entsprechend den Untersuchungsergebnissen am nachhaltigsten zur Erzielung eines höheren Wettbewerbserfolgs beitragen. Die vorliegende Arbeit kommt somit einer häufig ausgesprochenen Forderung der Unternehmenspraxis an die Erfolgs-

258 faktorenforschung nach, die Untersuchungsergebnisse für die Praxis nutzbar zu machen. Konkret finden Praktiker in den Ergebnissen der Untersuchung einige hochaktuelle und relevante Anregungen und Entscheidungshilfen für die weiter zu entwickelnde Vernetzung und „Digitalisierung“ in ihrem Unternehmen. Sie werden im folgenden noch einmal zusammen gefasst. Mit der Untersuchung ist es gelungen, relevante Faktoren und Indikatoren für die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen Electronic Business-Management empirisch nachzuweisen. Darüber hinaus konnte die positive Wirkung von Dynamic Capabilities auf den Wettbewerbserfolg von etablierten Unternehmen aufgezeigt und bestätigt werden. Für Unternehmen ist es wichtig zu verstehen, dass eine ressourcenorientierte EBusiness-Strategie nicht allein auf den Erwerb und die Ansammlung von für das Electronic Business strategisch relevanten Ressourcen wie Technologien, Personal, Wissen usw. beschränkt werden kann. Vielmehr liegen die Erfolgsfaktoren des strategischen E-Business-Management in der aktiven Gestaltung und Konfiguration der Ressourcenbasis, also in einer strategisch sinnvollen Kombination der strategisch relevanten Ressourcen. Konkret stellen sich diese Ressourcenkombinationen in effizienten Prozessen und Abläufen dar, welche geeignet sind, schnell auf Veränderungen in der Unternehmensumwelt zu reagieren bzw. schnell in einem sich kontinuierlich verändernden Wettbewerb zu agieren. Als strategisch relevante Prozesse im Sinne der Dynamic Capabilities wurden die Gewinnung und Verarbeitung von Informationen, die Schaffung und Nutzung von Wissen sowie Lernprozesse, flexible Strategie- und Organisationsprozesse sowie Innovationsprozesse identifiziert. Insgesamt hat die Untersuchung gezeigt, dass der Aufbau von Flexibilität im Prozess des strategischen E-Business-Management den höchsten Erfolgsbeitrag leistet, gefolgt von der Etablierung von Lern- und Wissensprozessen (vgl. Tabelle 6-31). Die Prozesse zur Gewinnung und Auswertung von aktuellen Informationen zu den Trends im Electronic Business, zu neuen Technologien, wie auch zu (Veränderungen von) Kundenbedürfnissen, den intern vorhandenen und benötigten Ressourcen, besitzen ebenfalls einen hohen Stellenwert. Einen nachrangigen Erfolgsbeitrag leisten insgesamt Maßnahmen zur Förde-

259 rung der Innovationskraft in den E-Business-Aktivitäten. Bei der genannten Reihenfolge der wirkungsstärksten Dimensionen muss beachtet werden, dass hier einzelne Maßnahmen mit sehr hoher bzw. sehr geringer Erfolgswirkung die Wirkungsstärke einer Dimension insgesamt signifikant beeinflussen. So ist auch zu erklären, weshalb sich bei der Betrachtung der Einzelmaßnahmen Aktivitäten der Dimension Information Capabilities sich auf den ersten Plätzen befinden, obwohl die Information Capabilities in ihrer Gesamtheit „nur“ Rang 2 einnehmen. So verhält es sich ebenfalls mit Einzelmaßnahmen der anderen Dimensionen. Konkrete Maßnahmenempfehlungen für die Managementpraxis können also am besten auf Indikatorebene abgeleitet werden. Tabelle 7-1 stellt die 15 Maßnahmen mit den höchsten Erfolgsbeiträgen auf der Grundlage der empirischen Daten der Stichprobe dieser Untersuchung dar.

Rang Dimension

Faktor

Indikatoren

Kürzel

1

Information Capabilities

Externe Partner

Informationsaustausch mit Web-Unternehmen

WEB

2

Information Capabilities

Externe Partner

Informationsaustausch mit externen Beratern

EXTBER

3

Flexible Capabilities

Ressourcenallokation

Anpassung der Ressourcenallokation bei Prioritätenänderungen Informationen über Zufriedenheit der Kunden (Händlern)

PRIORIT KZUFR

4

Information Capabilities

Kunden/Lieferanten

5

Information Capabilities

Externe Partner

Informationsaustausch mit der Wissenschaft

WISS

6

Flexible Capabilities

Ressourcenallokation

Überprüfung der Ressourcenauslastung

AUSLAST GPROZ

7

Information Capabilities

Interne Informationen

Informationen über Geschäftsprozesse und Routinen

8

Information Capabilities

Externe Partner

Informationsaustausch mit Wettbewerbern

STRAP

9

Innovation Capabilities

Innovationsstrategie

offensive Innovationsstrategie

OFFENS

10

Information Capabilities

Interne Informationen

Informationen über IT-Systeme

ITSYS

Kunden/Lieferanten

Informationen über potentielle Lieferanten durch neue Vernetzungsstrategien

POTLIEF

11

Information Capabilities

12

Flexible Capabilities

Managementstil

Priorisierung von E-Business-Investitionen

PRIORI

13

Innovation Capabilities

Innovationsstrategie

Technologie- und Prozessinnovationen

INNOTECH

14

Innovation Capabilities

Kunden/Lieferanten

Informationen über Zusammenarbeit mit Lieferanten

LIEFZUS

15

Information Capabilities

Kunden/Lieferanten

Informationen über Kundenwünsche

KUWUE

Tabelle 7-1: Die 15 Maßnahmen mit den höchsten Beiträgen zur Entwicklung von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management.

260 Die Übersicht zeigt (wie bereits erwähnt), dass einzelne Maßnahmen der Information Capabilities sehr hohe Beiträge zum Wettbewerbserfolg leisten. Die Maßnahme mit dem höchsten Erfolgsbeitrag ist der Informationsaustausch mit externen Partnern, insbesondere mit reinen Web-Unternehmen (Rang 1), gefolgt vom Informationsaustausch mit externen Beratern (Rang 2). Dies deutet darauf hin, dass gerade die externe Beschaffung von Wissen, welches nicht im Unternehmen vorhanden ist, jedoch für Entscheidungen im strategischen E-Business-Management relevant ist, den größten Erfolg bringt. Auch ein intensiver Austausch mit wissenschaftlichen Institutionen (Rang 5) und strategische Partnerschaften mit Wettbewerbern (Rang 8) zur Förderung von EBusiness im eigenen Unternehmen bringen mit die höchsten Erfolgsbeiträge. An zweiter Stelle kann man die hohe Erfolgswirkung einer flexiblen Ressourcenallokation erkennen. Dabei ist insbesondere eine hohe Anpassungsfähigkeit im Ressourcenmanagement bei Veränderung der Prioritäten der Implementierung von E-Business-Projekten erfolgswirksam (Rang 3), ebenso wie auch eine kontinuierliche Kontrolle über die Ressourcenauslastung (Rang 6). Des weiteren kann eine klare Kundenfokussierung erheblich zur Steigerung des Wettbewerbserfolgs im Electronic Business beitragen. Erfolgsbringende Maßnahmen hierzu sind die systematische und kontinuierliche Erhebung von Informationen über die Kundenzufriedenheit (Rang 4) sowie über Kundenbedürfnisse bzw. -wünsche (Rang 15). Dabei stellt die Übersicht heraus, dass auch ein Lieferantenfokus effektiv ist, insbesondere die Sammlung von Informationen über potentielle Lieferanten, welche mittels neuer Vernetzungsstrategien erreicht werden können (Rang 14). Die systematische und kontinuierliche Erhebung interner Informationen findet ebenfalls unter den 15 wichtigsten Maßnahmen Berücksichtigung. Dabei spielen umfassende und aktuelle Informationen über die internen Prozesse und Abläufe (Rang 7) und über die intern vorhandene IT-Infrastruktur (Rang 10) die größten Rollen. Dies unterstreicht wiederum die Notwendigkeit einer kontinuierlichen und ganzheitlichen Prozessorientierung im Electronic Business sowie die Integration der technologischen Möglichkeiten in die strategischen Entscheidungen. Dieses Ergebnis geht ebenfalls einher mit dem hohen Erfolgsbeitrag der expliziten Berücksich-

261 tigung von Technologie- und Prozessinnovationen bei der Strategieformulierung (Rang 13) und der Formulierung einer offensiven E-BusinessInnovationsstrategie (Rang 9). Die Ergebnisse in ihrer Gesamtheit betrachtet unterstützen bisherige empirische Erkenntnisse sowie konzeptionelle Erkenntnisse hinsichtlich einer erforderlichen Kundenorientierung im E-Business, einer ausgeprägten Innovationsund Prozessorientierung verbunden mit der notwendigen Einbeziehung von neuesten Technologien in die internen Prozesse, wie dies auch in den Erläuterungen in den entsprechenden Abschnitten fundiert wurde. Bei einer Betrachtung von Einzelmaßnahmen zur Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management im Rahmen jeder einzelnen Dimension kommt man zu folgenden Ergebnissen: (1) Bei der kontinuierlichen und systematischen Informationsgewinnung und – verarbeitung respektive Information Capabilities steht, übereinstimmend mit den bereits genannten globalen wichtigsten Maßnahmen, der Austausch mit externen Partnern vorne, insbesondere der Informationsaustausch mit reinen Web-Unternehmen (Rang 1) und der Informationsaustausch mit externen Beratern (Rang 2). Der Informationsaustausch mit der Wissenschaft folgt auf Rang 4. Strategische Partnerschaften zum Informationsaustausch mit Wettbewerbern haben ebenfalls einen sehr hohen Stellenwert (Rang 6). Die Gewinnung von Informationen über die Zufriedenheit von Kunden (Rang 3) sowie über Kundenwünsche (Rang 10) sprechen wiederum für eine notwendige und mit hoher Priorität verfolgte Kundenorientierung im E-Business. Des weiteren spielen auch die Gewinnung von Informationen über potenzielle Lieferanten (Rang 8) sowie über die aktuelle Zusammenarbeit mit Lieferanten (Rang 9) eine große Rolle. Entsprechend den 15 wichtigsten Maßnahmen für das gesamte Modell sind die Sammlung von internen Informationen, insbesondere über die internen Geschäftsprozesse und Routinen (Rang 5) und über die interne IT-Infrastruktur (Rang 7) relevant. Die zehn wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Information Capabilities sind in Tabelle 7-2 dargestellt.

262

Rang

Faktor

Indikatoren

Kürzel

1

Informationsaustausch externe Partner

Informationsaustausch mit Web-Unternehmen

WEB

2

Informationsaustausch externe Partner

Informationsaustausch mit externen Beratern

EXTBER

3

Informationen Kunden/Lieferanten

Informationen über Zufriedenheit der Kunden (Händlern)

KZUFR

4

Informationsaustausch externe Partner

Informationsaustausch mit der Wissenschaft

WISS

5

Interne Informationen

Informationen über Geschäftsprozesse und Routinen

GPROZ

6

Informationsaustausch externe Partner

Informationsaustausch mit Wettbewerbern

STRAP

7

Interne Informationen

Informationen über IT-Systeme

ITSYS

8

Informationen Kunden/Lieferanten

Informationen über potenzielle Lieferanten

POTLIEF

9

Informationen Kunden/Lieferanten

Informationen über Zusammenarbeit mit Lieferanten

LIEFZUS

10

Informationen Kunden/Lieferanten

Informationen über Kundenwünsche

KUWUE

Tabelle 7-2: Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Information Capabilities.

(2) Bei den Maßnahmen innerhalb der Dimension Dynamic Learning Capabilities liegen die Schwerpunkte eindeutig auf der Schaffung und Nutzung von spezifischem E-Business-Wissen sowie der Schaffung einer E-Business-Kultur zur Durchsetzung des Vernetzungsgedankens bei den Mitarbeitern. Konkret sind die Besetzung von Projektteams entsprechend dem Wissens- und Qualifikationsbedarf (Rang 1), die Benennung zentraler Ansprechpartner für spezifische E-Business-Themen (Rang 2) sowie die freie Verfügbarkeit von EBusiness-Informationen und –Wissen für alle Mitarbeiter im Unternehmen (Rang 4) erfolgswirksam. Die Etablierung einer E-Business- bzw. Vernetzungskultur im Unternehmen besitzt ebenfalls einen sehr hohen Stellenwert. Dabei ist die Kommunikation der notwendigen E-Business-Kompetenz (Rang 3) am wichtigsten, gefolgt von der Formulierung einer E-Business-Vision (Rang 5) zur Durchsetzung des „vernetzten Denkens“ bei den Mitarbeitern. Auch die Motivation jedes einzelnen Mitarbeiters zur Umsetzung des vernetzten Denkens, zum Beispiel in Form von persönlichen Zielvereinbarungen (Rang 6) zeigt eine hohe Erfolgsquote, ebenso wie die Einbindung der Mitarbeiter in strategische E-Business-Entscheidungsprozesse (Rang 7). Allgemeine Anreizsysteme für vernetztes Denken, wie zum Beispiel die Auszeichnung

263 besonders kundenorientierter Mitarbeiter, (Rang 9) und die Motivation der Mitarbeiter zum Umgang mit dem Medium Internet (Rang 10) vervollständigen die Liste der zehn wichtigsten Maßnahmen zum Aufbau von Dynamic Learning Capabilities im Unternehmen. Tabelle 7-3 veranschaulicht die zehn wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Dynamic Learning Capabilities.

Rang

Faktor

Indikatoren

Kürzel

1

E-Business-Wissen

Projektteams

TEAMS

2

E-Business-Wissen

zentrale Ansprechpartner

ZENTRPOS

3

E-Business-Kultur

Kommunikation der Wichtigkeit der Kompetenz im EKOMMU Business

4

E-Business-Wissen

freie Verfügbarkeit von Wissen

FREIEV

5

E-Business-Kultur

Vision "Electronic Business" formuliert

VISION

6

E-Business-Kultur

Umsetzung des vernetzten Denkens (Zielvereinbarungen)

ZIELV

7

E-Business-Kultur

Einbindung von Mitarbeitern in strategische Entscheidungsprozesse

ENTSCH

8

E-Business-Wissen

Veröffentlichung in Intranet

INTRA

9

E-Business-Kultur

Anreizsysteme für vernetztes Denken

ANREIZ

E-Business-Kultur

Motivierung der Mitarbeiter zum Umgang mit dem Internet

MOTIV

10

Tabelle 7-3: Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Dynamic Learning Capabilities.

(3) Bei Betrachtung der Einzelmaßnahmen der Dimension Flexible Capabilities kann festgestellt werden, dass ein flexibles Ressourcenmanagement und die Erreichung einer hohen Flexibilität bei der E-Business-Projektorganisation die höchsten Erfolgsbeiträge aufzeigen, um eine strategische und organisatorische Flexibilität im strategischen E-Business-Management aufzubauen. Eine hohe Anpassungsfähigkeit der Ressourcenallokation bei veränderten Prioritäten im Rahmen der Implementierung von E-Business-Projekten steht dabei auf Rang 1, gefolgt von der notwendigen kontinuierlichen Überprüfung der Res-

264 sourcenauslastung (Rang 2). Dies entspricht auch der hohen Erfolgswirkung einer laufenden Überprüfung der Priorisierung von E-Business-Investitionen durch die E-Business-Manager (Rang 3), verbunden mit einer dynamischen Ablaufkontrolle (Rang 5) und einem interaktiven und unpolitischen Kommunikationsstil (Rang 10). Eine zentrale Verteilung der Ressourcen (Rang 4) ist in hohem Maße erfolgswirksam. Hinsichtlich einer flexiblen E-BusinessProjektorganisation sind die Bildung funktionsübergreifender Teams bzw. von E-Business-Netzwerken (Rang 6), die Besetzung von Schlüsselpositionen zur Integration von Verantwortlichkeiten (Rang 7), die Einrichtung von Ad-hocProblem-Solving-Teams (Rang 8) und die kontinuierliche Orientierung an den Prozessbedürfnissen der betroffenen Abteilungen im Rahmen eines Demand Management (Rang 9) in hohem Maße erfolgswirksam. Tabelle 7-4 fasst die zehn wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Flexible Capabilities im Unternehmen zusammen.

Rang

Faktor

Indikatoren

Kürzel

1

Ressourcenallokation

Anpassung der Ressourcenallokation bei Prioritätenänderungen

PRIORIT

2

Ressourcenallokation

Überprüfung der Ressourcenauslastung

AUSLAST

3

Managementstil

Priorisierung von E-Business-Investitionen

PRIORI

4

Ressourcenallokation

zentrale Verteilung der Ressourcen

ZENTRAL

5

Managementstil

dynamische Ablaufkontrolle

KONTROLL

6

E-Business-Organisation

funktionsübergreifende Teams (Network)

NETWORK

7

E-Business-Organisation

Schlüsselpositionen zur Integration der Verantwortlichkeiten

SCHLPOS

8

E-Business-Organisation

ad hoc-Problem-Solving-Teams

PROBLSOL

9

E-Business-Organisation

Demand Management

DEMAND

10

Managementstil

interaktiver und unpolitischer Kommunikationsstil

INTERAKT

Tabelle 7-4: Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Flexible Capabilities.

265 (4) Hinsichtlich erfolgversprechender Maßnahmen zur Entwicklung von Dynamic Innovation Capabilities liegt der Fokus eindeutig auf der Formulierung einer E-Business-Innovationsstrategie. Die Kommunikation einer offensiven EBusiness-Innovationsstrategie (Rang 1) sollte ebenfalls die Technologie- und Prozessinnovationen mit einschließen (Rang 2). Dabei sollten Kunden und Lieferanten in eine offensive Strategie mit einbezogen werden (Ränge 3 und 4). Der zweite Maßnahmenbereich mit hohen Erfolgsbeiträgen zum Aufbau von Dynamic Innovation Capabilities stellt die Förderung von innovativen EBusiness-Ideen dar. Insbesondere sind Aktivitäten zur expliziten Entwicklung innovativer Ideen, zum Beispiel Brainstorm-Meetings, (Rang 6) zur Förderung der Vernetzung und Integration von Geschäftsprozessen ebenso zu nennen wie die Veranstaltung von Ideenwettbewerben (Rang 8) und die Ausrichtung des internen Vorschlagswesens auf E-Business-Ideen (Rang 9). Auch Leistungsanreize in Form einer Auszeichnung besonders innovativer E-BusinessIdeen von Mitarbeitern (Rang 10) stellt eine Maßnahme mit hohem Erfolgsbeitrag dar. Tabelle stellt 7-5 die zehn wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Dynamic Innovation Capabilities im Überblick dar. Als Fazit kann festgehalten werden, dass -

ein intensiver Informationsaustausch mit externen Partnern sowie die kontinuierliche Informationsgewinnung über die Kundenzufriedenheit und Kundenbedürfnisse die Entwicklung und Akkumulation von Information Capabilities fördern,

-

der Aufbau einer E-Business- und Vernetzungskultur im Unternehmen sowie ein umfassendes Wissensmanagement erfolgswirksam für die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Learning Capabilities sind,

-

ein flexibles E-Business-Projektmanagement und eine flexible Ressourcenallokation bei der Implementierung der E-Business-Projekte hohe Erfolgsbeiträge zur Entwicklung und Akkumulation von Flexible Capabilities aufweisen und

266 die Formulierung einer offensiven E-Business-Innovationsstrategie, welche explizit Technologie- und Prozessinnovationen mit einbezieht, und die Förderung innovativer E-Business-Ideen von den Mitarbeitern die Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Innovation Capabilities im Unternehmen in hohem Maße fördern.

-

Rang

Faktor

Indikatoren

Kürzel

1

Innovationsstrategie

offensive Innovationsstrategie

OFFENS

2

Innovationsstrategie

Technologie- und Prozessinnovationen

INNOTECH

3

Innovationsstrategie

Offenheit gegenüber Lieferanten zur Innovation

INNOLIEF

4

Innovationsstrategie

Offenheit gegenüber Kunden zur Innovation

INNOKU

5

Prozessinnovationen

Ressourcenpotentiale in traditionellen Prozessen

TRADITIO

6

Förderung innovativer E-Business-Ideen

Entwicklung innovativer E-Business-Ideen von Mitarbeitern

ENTWICK

7

Prozessinnovationen

Eliminierung herkömmlicher Verfahren

ELIMIN

8

Förderung innovativer E-Business-Ideen

interne E-Business-Ideen-Wettbewerbe

WETTBE

9

Förderung innovativer E-Business-Ideen

internes Vorschlagswesen

VORSCHL

10

Förderung innovativer E-Business-Ideen

Auszeichnung besonders innovativer E-BusinessIdeen

AUSZEICH

Tabelle 7-5: Die 10 wichtigsten Maßnahmen zur Entwicklung von Dynamic Innovation Capabilities.

7.3

Schlussbetrachtungen und Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten

Mit der vorliegenden Arbeit wurde der Forschungsstand zur Theorie der Dynamic Capabilities erweitert. Insgesamt ist das Feld der empirischen Forschung hinsichtlich der Dynamic Capabilities im strategischen Management noch nicht sehr weit vorgedrungen. Helfat et al. (2007, S. 1) stellen hierzu fest : “The study of dynamic capabilities to date, however, has raised many unanswered theoretical and empirical questions.”

267 Der Beitrag der vorliegenden Arbeit zur Forschung zum Dynamic CapabilitiesAnsatz des strategischen Management besteht vor allem in der Herleitung von konkreten Erfolgsfaktoren bei der Entwicklung und Akkumulation von Dynamic Capabilities. Dabei vertritt die Arbeit bewusst einen umfassenden Ansatz. Die weite Erfassung sämtlicher Einflussfaktorenbereiche in einem Strukturgleichungsmodell hat den Vorteil, auch die Interaktionen der Einflussfaktoren untereinander erheben zu können. Der hohe Anteil der mit dem Modell erklärten Varianz zeigt, dass im Modell wesentliche Einflüsse auf den Wettbewerbserfolg etablierter Unternehmen im E-Business erfasst werden konnten. Generell wird in der vorliegenden Arbeit die Verbindung von Erkenntnissen aus der Dynamic Capabilities-Forschung mit den wissenschaftlichen (und praktischen) Erkenntnissen des Electronic Business-Management in den Mittelpunkt gestellt. Dabei wird das strategische Electronic BusinessManagement als eine klassische Funktion im Sinne der Theorie des strategischen Management betrachtet. Das heißt, es wird dem strategischen EBusiness-Management der klassische Prozess mit den einzelnen Phasen der Strategieformulierung und -implementierung zugrunde gelegt. Dieses Vorgehen hat den Vorteil, an bestehende theoretische und empirische Untersuchungen zum strategischen Management anknüpfen zu können. Zukünftige Forschungsarbeiten, die andere Anwendungen des strategischen Managements betrachten, könnten das hier vorgestellte Modell als Ausgangspunkt nehmen und auf die spezifischen Einflussfaktoren der neuen Anwendung anpassen. Ebenso könnte in zukünftigen Forschungsarbeiten eine Verbindung zu den empirischen Arbeiten im Bereich des Technologie- und Innovationsmanagements hergestellt werden (vgl. Brockhoff 1996; Hauschildt 1997; Gerpott 2005). Denn das in dieser Arbeit vorgestellte Modell der Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management enthält die Innovationsförderung und das Management des Erwerbens und Verarbeitens von neuem Wissen als wesentliche Erfolgsfaktoren. Die Arbeit hat insgesamt zum Ergebnis geführt, dass es zu einer Steigerung des Wettbewerbserfolgs im Electronic Business kommen kann, wenn etablierte Unternehmen im Rahmen ihres strategischen E-Business-Management Dy-

268 namic Capabilities in der beschriebenen Weise entwickeln. Die positive Wirkung von Dynamic Capabilities auf den Wettbewerbserfolg konnte empirisch nachgewiesen werden. Damit ist ein für die Fortentwicklung der Theorie wichtiger Nachweis erbracht worden, dass nämlich Dynamic Capabilities nicht nur ein theoretisches Konstrukt sind, sondern als Realphänomen weiter konkretisiert werden können und müssen. Obwohl die vorliegende Arbeit interessante und für die Weiterentwicklung der Theorie des strategischen Management nutzbare Ergebnisse hervorgebracht hat, gibt es einige methodische Einschränkungen, die im folgenden kurz skizziert werden sollen. Die empirischen Untersuchungen beruhen auf einem Sample, das zwar groß genug für die statistischen Auswertungen mit PLS war, aber insgesamt kein repräsentatives Abbild aller etablierten Unternehmen und in allen einzelnen Branchen geben kann. In zukünftigen Forschungsarbeiten könnten daher Untersuchungen mit größeren Samples bzw. Untersuchungen mit ähnlich großen Samples in einzelnen Branchen durchgeführt werden. Interessant wäre auch die Überprüfung des Einflusses der Corporate Governance auf das strategische E-Business-Management. Hier ist vorstellbar, dass z.B. Familienunternehmen mit geschlossenem Gesellschafterkreis anderer Innovationsanreize und anderer Dynamic Capabilities bedürfen als die in dieser Arbeit vornehmlich untersuchten börsennotierten Unternehmen. Auch ist eine Anwendbarkeit für kleinere und mittlere Unternehmen interessant, da die vorliegende Arbeit sich auf große etablierte Unternehmen, welche aus dem Kreis der 500 größten deutschen Unternehmen erschlossen wurden, konzentriert. Eine weitere methodische Einschränkung der vorliegenden Arbeit besteht darin, dass pro Unternehmen nur ein Informant zur Verfügung stand. Das Vorliegen eines Informant Bias kann daher nicht ganz ausgeschlossen werden und könnte in zukünftigen Forschungsarbeiten durch ein empirisches Erhebungsdesign mit mehreren Ansprechpartnern pro befragtem Unternehmen überprüft werden. Schließlich besteht die Möglichkeit, dass die Akkumulation und Verwendung von Dynamic Capabilities im strategischen E-Business-Management kultur-

269 spezifischen Einflüssen unterliegt. Insbesondere könnte es internationale Unterschiede zwischen Unternehmen geben. Da die hier vorgestellte Untersuchung ein geschlossenes und nicht kulturspezifisch formuliertes Modell vorgestellt und an einem Sample deutscher Unternehmen getestet hat, könnte es in zukünftigen Studien in anderen Ländern angewendet werden. Dabei könnte zum Beispiel untersucht werden, welche der hier vorgestellten Schlussfolgerungen nach wie vor gelten, also nicht kultur- bzw. landesspezifisch sind, und welche einer Anpassung bedürfen. Eine solche Erweiterung würde die Brücke schlagen zur Forschung des internationalen Management.

271

Anhang 1:

Anschreiben

Betr: Befragung der Universität Dortmund

Sehr geehrte[r Herr .../ Frau.../ Damen und Herren], was sind die Faktoren für ein erfolgreiches Strategisches eBusiness-Management? Genau diese Fragestellung untersucht der Lehrstuhl für Unternehmensführung an der Universität Dortmund im Rahmen eines Forschungsprojekts und Dissertationsvorhabens. Unter den größten deutschen Unternehmen führen wir eine Befragung durch, um wesentliche Erkenntnisse über die Erfolgsfaktoren des Strategischen eBusiness-Management zu gewinnen. Wir bitten Sie herzlich, den anhängenden Fragebogen zu beantworten und bis zum 31. Juli 2006 an uns zurück zu senden. Die Beantwortung des Fragebogens dauert ca. 15 Minuten. Zur Teilnahme klicken Sie bitte auf den folgenden Link:http://umfrage.advisoria.de/index.php?sid=6&token=1484955953 Bitte leiten Sie die email ggf. an die zuständige Person (CIO oder Leiter eBusiness) in Ihrem Unternehmen weiter. Die Befragung wird in Deutschland und branchenübergreifend durchgeführt. Als Dankeschön für die Teilnahme erhalten Sie kostenlos einen auf Ihr Unternehmen zugeschnittenen Benchmarking-Bericht auf der Grundlage der Auswertungen dieser Studie. Mitmachen lohnt sich also! Die Angaben in diesem Fragebogen werden streng vertraulich und anonym behandelt. Firmen- und Personennamen werden nicht verwendet! Selbstverständlich werden keine Daten und Angaben an Dritte weiter gegeben! Da jeder vollständig ausgefüllte Fragebogen die Aussagekraft der Ergebnisse erhöht, bitten wir Sie sehr herzlich um Ihre Mithilfe! Herzlichen Dank für Ihre Unterstützung unseres Projekts! Mit freundlichen Grüßen Hiltrud Witt Dipl.-Volkswirtin Lehrstuhl Unternehmensführung, Universität Dortmund Prof. Dr. Martin K. Welge Vogelpothsweg 87, 44227 Dortmund, Rückfragen an: [email protected] Der Lehrstuhl dankt ADVISORIA für die Durchführung der Untersuchung auf dem gesicherten Server!

272

Anhang 2:

Fragebogen

Erfolgsfaktoren des Strategischen eBusiness-Management Die Vernetzung und Integration inner- und überbetrieblicher Geschäftsprozesse durch Einsatz internetbasierter und vernetzter Technologien Ein Forschungsprojekt der Universität Dortmund Lehrstuhl Unternehmensführung Prof. Dr. Martin K. Welge Ansprechpartnerin: Dipl.-Volksw. Hiltrud Witt Vogelpothsweg 87, 44227 Dortmund Danke, dass Sie sich die Zeit nehmen, an der Befragung teilzunehmen. Bitte beantworten Sie alle Fragen nach bestem Wissen. Eine ungefähre oder geschätzte Antwort ist für uns viel wertvoller als eine unbeantwortete Frage.

Die Angaben in diesem Fragebogen werden streng vertraulich und anonym behandelt. Firmen- und Personennamen werden nicht verwendet. Selbstverständlich werden keine Daten und Angaben an Dritte weiter gegeben, sondern ausschließlich zur anonymen statistischen Auswertung im Rahmen dieses Forschungsprojekts verwendet! There are 33 questions in this survey.

A.

Fragen zum Stand des Einsatzes internetbasierter und vernetzter Technologien

Frage 1 In welchem Umfang setzt Ihr Unternehmen eBusiness ein?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

gar nicht nur sehr wenig in einigen Geschäftsprozessen in vielen Geschäftsprozessen in weitgehend alle Geschäftsprozessen

Frage 2 In welchen Segmenten setzt Ihr Unternehmen eBusiness ein?

Bitte alle auswählen, die zutreffen

273 Ƒ Ƒ Ƒ

Business-to-Consumer (z.B. Online-Bestellsysteme usw.) Business-to-Business (z.B. Zulieferernetzwerk, Händlerportal usw.) Business-to-Employees (z.B. Mitarbeiterportal usw.)

Frage 3 Welche Funktionen werden durch eBusiness unterstützt?

Bitte alle auswählen, die zutreffen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

Einkauf (eProcurement, z. B. Lieferantenportal, Beschaffungsmarktplätze usw.) Finanzen & Rechnungswesen (z. B. Online-Reporting usw.) Forschung & Entwicklung (z. B. Collaborative Product Development usw.) Kundendienst (z. B. Online-Service usw.) Logistik & Distribution (z. B. Tracking & Tracing-Systeme usw.) Marketing (z. B. Online-Marketing usw.) Personalwesen (z. B. Mitarbeiterportal, Intranet, eLearning usw.) Produktion (z. B. Collaborative Product Data Management, ERP-Systeme usw.) Vertrieb (eCommerce, z. B. Online-Bestellsystem, Kundenportal, Marktplätze usw.) Keine

Frage 4 In welchem Umfang plant Ihr Unternehmen mittelfristig (3-5 Jahre) Investitionen in eBusiness?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

wesentlich höhere als bisher höhere als bisher etwa gleich hohe wie bisher geringere als bisher keine Investitionen geplant

B. Allgemeine Fragen zum Strategischen eBusinessManagement in Ihrem Unternehmen Frage 5 Welche Bedeutung misst Ihr Unternehmen folgenden Zielen der Vernetzung und Integration von Geschäftsprozessen bei?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

sehr hohe Bedeutung

mittlere Bedeutung

keine Bedeutung

höherer Umsatz

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reduzierte Kosten höhere Prozessqualität (weniger Fehler)

274 höhere Prozessflexibilität

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höhere Prozessgeschwindigkeit (schnellerer Informationsfluss)

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höhere Kundenbindung

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Kundenneugewinnung

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besseres Image

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Frage 6 Wer trägt die Hauptverantwortung für das Strategische eBusinessManagement?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

CIO / Vorstand IT / Geschäftsführer IT CEO / Vorstandsvorsitzender / Geschäftsführer anderer Vorstand / Mitglied der Geschäftsführung ein externer Dienstleister

Frage 7 Wie ist das Strategische eBusiness-Management organisiert?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

zentralisiert im Bereich IT zentralisiert in einem anderen Bereich (außerhalb IT, z. B. Business Development) dezentralisiert in wenigen Abteilungen/Bereichen komplett dezentralisiert, d. h. übernimmt jede/r Abteilung/Bereich für sich selbständig komplett outgesourct, d. h. übernimmt ein externer Dienstleiter

Frage 8 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die internen Ressourcen für eBusiness zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Die IT-Infrastruktur ist vollkommen ausreichend.

sehr hohe Bedeutung

mittlere Bedeutung

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Die Finanzmittel (Budget) sind vollkommen ausreichend. Die Personalausstattung ist vollkommen ausreichend. Das Wissen ist vollkommen ausreichend.

275

C.

Fragen zum Informationsmanagement

Frage 9 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Beschaffung von Informationen über Wettbewerbsumfeld und Markt zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus Wir sammeln systematisch Informationen über... ... neue internetbasierte Anwendungen und Vernetzungsstrategien in unserer Branche.

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... neue internetbasierte Anwendungen und Vernetzungsstrategien in anderen Branchen. ... neue Wettbewerber (z. B. Start-Ups), OnlineProdukte und Dienstleistungen in unseren Märkten. ... Entwicklungen im Bereich Collaborative Markets. ... neue Unternehmensnetzwerke in unseren Märkten. ... Veränderungen unserer Märkte durch eBusiness. ... neue Märkte, die wir durch neue internetbasierte Anwendungen erreichen können.

Frage 10 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Beschaffung von Informationen von Kunden (Händlern) und Lieferanten zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus Wir sammeln systematisch Informationen über...

... die Zufriedenheit von Kunden (Händlern) über unsere Internet-Zusammenarbeit u. –Präsenz, Online-Produkte u. Services (z. B. Befragungen). ... Wünsche und Anregungen von Kunden (Händlern) bei der Produktentwicklung.

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... Möglichkeiten der besseren internetbasierten Zusammenarbeit mit Lieferanten. ... potenzielle Kunden, die wir durch neue internetbasierte Anwendungen erreichen können. ... potenzielle Lieferanten, die wir durch neue Vernetzungsstrategien erreichen können.

Frage 11 Inwieweit treffen folgende Aussagen über den Austausch von Informationen mit externen Partnern zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus Wir pflegen einen intensiven Austausch mit...

... Wettbewerbern /z. B. strateg. Partnerschaften, Networks).

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... der Wissenschaft (z. B. Hochschulen, wissenschaftliche Institute). ... reinen Web-Unternehmen (z. B. strategische Partnerschaften, Austausch). ... externen Beratern (IT- bzw. ManagementBerater).

Frage 12 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Beschaffung von internen Informationen zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus Wir sammeln systematisch Informationen über...

... die eBusiness-Qualifikationen und – Erfahrungen der Mitarbeiter.

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... Geschäftsprozesse und Routinen in allen Funktionen und funktionsübergreifend. ... die unternehmensweit eingesetzten IT-Systeme.

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... die für die Förderung von eBusiness und Vernetzung zur Verfügung stehenden Finanzmittel. ... den Speicherraum für eBusiness-Wissen (Datenbanken, Portale usw.).

Frage 13 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Auswertung von eBusinessInformationen zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir werten Kundeninformationen aus und leiten ggf. Maßnahmen (Projekte) ab.

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Wir werten Lieferanteninformationen aus und leiten ggf. Maßnahmen ab. Wir greifen Informationen von Beratern, Wissenschaftlern und externen Partnern auf und leiten ggf. Maßnahmen ab. Wir führen Benchmarking-Analysen mit Wettbewerbern durch und leiten ggf. Maßnahmen ab. Wir werten Qualifikationen von Mitarbeitern aus und definieren Qualifikationsbedarfe. Wir identifizieren fehlende Informationen und beschaffen diese.

D.

Fragen zu Wissenstransfer und eBusiness-Kultur

Frage 14 Inwieweit treffen folgende Aussagen über Speicherung, Nutzung und Transfer von eBusiness-Wissen zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir speichern Informationen und internes Wissen zentral (z. B. eBusiness-Portal, Datenbank). Wir bieten unseren Mitarbeitern die Möglichkeit,

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278 ihr Wissen zu veröffentlichen (z. B. Intranet). R

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Wir integrieren externes Wissen in unsere Wissensbestände (z. B. Datenbank, Portal, Newsletter). Wir geben unseren Mitarbeitern Weiterbildungsmöglichkeiten im eBusiness (z. B. OnlineTraining). Wir stellen unseren Mitarbeitern Informationen und Wissen frei zur Verfügung (z. B. Datenbank). Wir benennen Ansprechpartner für bestimmte eBusiness-Themen. Wir besetzen Projektteams entsprechend dem Wissens- und Qualifikationsbedarf.

Frage 15 Inwieweit treffen folgende Aussagen über Durchsetzung des „vernetzten Denkens“ zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir haben eine Vision „eBusiness“ bzw. „Vernetzung“ formuliert.

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Wir motivieren unsere Mitarbeiter zum Umgang mit dem Internet. Wir binden unsere Mitarbeiter in strategische eBusiness-Entscheidungsprozesse mit ein. Wir haben Anreizsysteme für vernetztes Denken geschaffen (z. B. Auszeichnung kundenorientierter Mitarbeiter). Wir kommunizieren die Wichtigkeit unserer eBusiness-Kompetenz. Wir motivieren jeden Mitarbeiter zur Umsetzung des vernetzten Denkens (z. B. Zielvereinbarungen).

279 Frage 16 Inwieweit treffen folgende Aussagen über Maßnahmen zur kontinuierlichen Verbesserung der „ePerformance“ zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir bewerten laufend Effizienz und Leistungspotenzial der mit uns vernetzten Lieferanten und treffen Entscheidungen über künftige Kooperationen.

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Wir analysieren laufend unsere Prozesse auf Vernetzungs- und Integrationspotenziale. Wir überprüfen laufend die Fortschritte unserer eBusiness-Projekte. Wir fördern neue eBusiness-Ideen von Mitarbeitern. Wir überprüfen unsere IT-Systeme auf Vereinfachung (Ressourcenbeanspruchung). Wir benchmarken unsere ePerformance mit erfolgreichen Wettbewerbern und leiten ggf. Maßnahmen ab. Wir überprüfen die Profitabilität umgesetzter eBusiness-Projekte. Wir sind offen für Wissens- und Unternehmensnetzwerke.

E.

Fragen zu eBusiness-Strategie und -Projektorganisation

Frage 17 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die eBusiness-Strategie zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir haben eine offene (flexible) eBusinessStrategie formuliert. Unsere eBusiness-Strategie steht in enger Verbin-

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280 dung zur (gewachsenen) Unternehmensstrategie. R

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Wir setzen eine festgelegte eBusiness-Strategie sukzessive um. Wir passen die eBusiness-Strategie an Umweltveränderungen (Technologien, Wettbewerber, Markt) auch kurzfristig an. Wir passen die eBusiness-Strategie bei veränderten Kundenbedürfnissen/-präferenzen auch kurzfristig an. Wir nutzen Erfahrungen von Mitarbeitern bei der Formulierung und Anpassung der eBusinessStrategie. Wir passen die eBusiness-Strategie bei Änderung von Lieferantenstrategien an.

Frage 18 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Ressourcenallokation und ausnutzung bei eBusiness-Projekten zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir verteilen zentral die Ressourcen über alle Projekte (z. B. Competence Center).

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Bei veränderten Prioritäten passen wir die Ressourcenallokation des Projekt-Portfolios an. Wir haben ein festes Budget für eBusinessProjekte. Finanzielle Mittel für eBusiness-Projekte werden auch ad-hoc bereit gestellt. Wir haben eine Suchmaschine für eBusinessQualifikationen unserer Mitarbeiter eingerichtet. Bei fehlenden internen Ressourcen greifen wir auch ad-hoc auf externe Ressourcen zurück (Personal, Know how).

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Wir überprüfen die Ressourcenauslastung kontinuierlich.

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Frage 19 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die eBusiness-Projektorganisation zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir richten fallweise selbstorganisierte, funktionsübergreifende Teams ein (Network).

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Bei Bedarf richten wir ad-hoc Problem-SolvingTeams ein. Wir besetzen Schlüsselpositionen zur Integration und Flexibilisierung der Verantwortlichkeiten (zentrale Projektleitung). Unsere eBusiness-Projektteams arbeiten marktorientiert. Unsere eBusiness-Projektteams arbeiten bedarfsund prozessorientiert (Demand Management). Wir reglementieren die Arbeit von eBusinessProjektteams eher wenig. Bei eBusiness-Projekten arbeiten IT u. Fachbereich zusammen.

Frage 20 Inwieweit treffen folgende Aussagen über den Stil des Management von eBusiness-Projekten zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Unsere Projektmanager pflegen einen interaktiven, unpolitischen Kommunikationsstil. Die Führungsstile schließen „ad-hoc“-, improvisatorische und experimentelle Methoden ein.

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Die Projektmanager informieren sich laufend über Projektfortschritte (dynamische Ablaufkontrolle). Die Projektmanager prüfen kontinuierlich die Priorisierung von eBusiness-Investitionen. Die Projektmanager greifen Ideen für neue Projekte auch ad-hoc auf und treffen ggf. ProjektPortfolio-Entscheidungen zugunsten dieser Ideen. Für eine schnellere Implementierung verändern wir auch ad-hoc den Ressourceneinsatz.

F.

Fragen zum Innovationsmanagement

Frage 21 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Innovationsstrategie zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir haben eine offensive Innovationsstrategie formuliert.

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Wir kommunizieren gegenüber Kunden unsere Offenheit für den Einsatz innovativer Technologien. Wir kommunizieren gegenüber Lieferanten unsere Offenheit für den Einsatz innovativer Technologien. Unsere Innovationsstrategie schließt ausdrücklich Technologie- und Prozessinnovationen ein.

Frage 22/23 Inwieweit treffen folgende Aussagen über die Förderung innovativer eBusiness-Ideen zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Wir initiieren (haben initiiert) interne IdeenWettbewerbe.

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Unser Internes Vorschlagswesen honoriert bzw. fördert innovative eBusiness-Ideen. Unsere Mitarbeiter treffen sich zur Entwicklung innovativer eBusiness-Ideen (Brainstorming). Wir zeichnen besonders innovative Ideen von Mitarbeitern regelmäßig aus. Wir engagieren externe Experten für die Generierung innovativer Ideen. Wir haben eine Vision „eBusiness-Innovation“ formuliert (z. B. Leitsatz). Innovative Unternehmergeiste werden besonders gefördert (z. B. Innovationspreis).

Frage 24 Inwieweit treffen folgende Aussagen über Prozessinnovationen zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Gemeinsam mit Lieferanten erarbeiten wir Möglichkeiten für innovative Prozessgestaltung.

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Wir analysieren traditionelle Prozesse und Anwendungen auf Ressourcenpotenziale. Wir analysieren Wertschöpfungskettenveränderungen von Wettbewerbern und leiten ggf. Handlungsoptionen ab. Wir integrieren Kunden (Händler) online in interne Prozesse (z. B. Produktion). Wir integrieren vorhandene IT-Systeme (technologische Infrastruktur). Wir ersetzen herkömmliche Verfahren (Routinen) durch innovative, internetbasierte Verfahren. Wir bauen zunehmend prozessorientierte Organi-

284 sationsstrukturen auf.

G.

Fragen zur Erfolgswirksamkeit

Frage 25 Inwieweit treffen folgende Aussagen über den finanziellen Erfolg durch eBusiness zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Der Umsatz ist deutlich gestiegen.

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L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

Der Gewinn ist deutlich gestiegen. Die Kosten sind deutlich gesunken. Der Wert unseres Unternehmens ist deutlich gestiegen.

Frage 26 Inwieweit treffen folgende Aussagen über den strategischen Erfolg durch eBusiness zu?

Bitte wählen Sie die zutreffende Antwort aus

Unser Unternehmensimage hat sich deutlich verbessert.

trifft überhaupt nicht zu

trifft teilweise zu

trifft voll und ganz zu

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

R

Q

P

O

N

M

L

Die Bindung zu unseren Kunden (Händlern) ist deutlich höher. Die Zufriedenheit unserer Kunden (Händler) ist deutlich höher. Wir haben viele neue Kunden gewonnen. Unser Marktanteil ist deutlich gestiegen. Wir haben eine Vielzahl neuer Märkte erschlossen. Wir haben viele neue Produkte geschaffen.

285

H.

Fragen zum Unternehmen

Frage 27 In welcher Branche ist Ihr Unternehmen überwiegend tätig?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

Automobil Banken, Finanzen Bauindustrie Chemie Energie, Rohstoffe Gesundheit, Pharma Handel Industrie Konsumgüter Medien Nahrungsmittel Transport Versicherungen, Finanzen sonstige

Frage 28 Wie viele Standorte hat Ihr Unternehmen?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

ein Standort in Deutschland mehrere Standorte in Deutschland mehrere Standorte in Europa mehrere Standorte weltweit

Frage 29 In welchem Bereich bewegt sich der Umsatz (Bruttobeitragseinnahmen, Bilanzsumme) Ihres Unternehmens?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

unter 10.000 Mio. EUR 10.000 bis 50.000 Mio. EUR 50.000 bis 100.000 Mio. EUR 100.000 bis 250.000 Mio. EUR 250.000 bis 400.000 Mio. EUR über 400.000 Mio. EUR

Frage 30 Wie viele Mitarbeiter arbeiten in Ihrem Unternehmen?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

unter 10.000 10.000 bis 50.000 50.000 bis 100.000 100.000 bis 300.000 über 300.000

286

F

Abschließende Fragen

Frage 31 In welchem Umfang gehört das Strategische eBusiness-Management zu Ihren Aufgaben?

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ Ƒ

ist meine Hauptaufgabe gehört schwerpunktmäßig zu meinen Aufgaben ist eine meiner Aufgaben (mittlere Bedeutung) gehört nachrangig zu meinen Aufgaben gehört nicht zu meinen Aufgaben.

Frage 32 Damit wir Ihnen die Ergebnisse dieser Befragung zusenden können, bitten wir Sie noch um folgende Informationen:

Bitte nur eine Antwort aus folgenden Möglichkeiten wählen Ƒ

Name und email-Adresse

Bitte schreiben Sie einen Kommentar zu Ihrer Auswahl ....................................................................................... ....................................................................................... Übermittlung Ihres ausgefüllten Fragebogens

Vielen Dank für die Beantwortung des Fragebogens.

287

Anhang 3:

Erinnerungsschreiben

Betr.: Erinnerung

Sehr geehrte [r Herr .../ Frau .../ Damen und Herren], vor einigen Tagen übersandte ich Ihnen einen Fragebogen zum Thema "Erfolgsfaktoren des Strategischen eBusiness-Management". Die Befragung ist Teil eines Forschungsprojekts des Lehrstuhls Unternehmensführung an der Universität Dortmund und Inhalt meines Dissertationsvorhabens. Leider habe ich bisher keine Antwort von Ihnen erhalten. Ich würde mich persönlich sehr über eine Teilnahme Ihres Unternehmens an der Befragung freuen, da die Qualität der Auswertungsergebnisse damit deutlich steigen würde. Bitte klicken Sie auf den folgenden Link, um den Fragebogen zu beantworten: http://www.umfrage.advisoria.de/index.php?sid=6&token=0487025538. Die Beantwortung dauert ca. 15 Minuten. Als Dankeschön für Ihre Teilnahme erhalten Sie kostenlos einen auf Ihr Unternehmen zugeschnittenen Benchmarking-Bericht auf der Grundlage der Auswertungen dieser Studie. Ich danke Ihnen sehr herzlich für Ihre Unterstützung. Mit freundlichen Grüßen Hiltrud Witt Dipl.-Volkswirtin Universität Dortmund, Lehrstuhl Unternehmensführung Prof. Dr. Martin K. Welge Vogelpothsweg 87, 44227 Dortmund, Rückfragen an: [email protected] Die Angaben in diesem Fragebogen werden streng vertraulich und anonym behandelt. Firmen- und Personennamen werden nicht verwendet! Selbstverständlich werden keine Daten und Angaben an Dritte weiter gegeben! Der Lehrstuhl dankt ADVISORIA für die Durchführung der Untersuchung auf dem gesicherten Server.

288

Anhang 4:

Übersicht über die verwendete Notation im Messmodell

Notation

Bedeutung

ȟj

exogene latente Variablen

j

Index über die exogenen latenten Variablen, j = 1, ..., 5

ȟjh

h-tes Indikatorenbündel (Faktor) der latenten exogenen Variable ȟj

ʌjh

Gewicht des h-ten Faktors der latenten exogenen Variable ȟj, j = 1, ..., 4

Ȗji

Gewichte der latenten exogenen Variablen j = 1, ..., 4 auf die latente Variable ȟ5

h=A,...,E

Index über die Faktoren der latenten exogenen Variable ȟj

įj

Fehlerterm der latenten exogenen Variable ȟj im formativen Messmodell

Ș1

endogene latente Variable

ym

m-ter Indikator der latenten endogenen Variable Ș

Ȝm

Ladung des m-ten Indikators der latenten endogenen Variable

ȕ15

Pfadkoeffizient des Pfades von ȟ5 nach Ș1

289

Anhang 5:

Kürzel

Auflistung der verwendeten Faktoren und Indikatoren

Bedeutung

KNOWL CAP

INFORMATION CAPABILITIES

WETTBEW

Informationen über Wettbewerbsumfeld und Markt

GLEIBR

neue Anwendungen und Strategien in gleicher Branche

ANDBR

neue Anwendungen und Strategien in anderen Branchen

NEUEW

neue Wettbewerber und Produkte

COLLAB

Entwicklungen der Collaborative Markets

VTECH

neue Vernetzungs- und IuK-Technologien

NETZW

neue Unternehmensnetzwerke

VERAEM

Veränderungen der Märkte

NEUEM

neue Märkte

KUND LIEF

Informationen von Kunden (Händlern) und Lieferanten

KZUFR

Zufriedenheit von Kunden

KUWUE

Wünsche von Kunden

LIEFZUS

verbesserte Zusammenarbeit mit Lieferanten

POTKU

potenzielle Kunden

POTLIE

potenzielle Lieferanten

EXT PART

Informationsaustausch mit externen Partnern

STRATP

Austausch mit Wettbewerbern (strategische Partnerschaften)

WISS

Austausch mit wissenschaftlichen Institutionen

WEB

Austausch mit reinen Web-Unternehmen

EXTBER

Austausch mit externen Beratern

INT INFO

Interne Informationen

QUALIF

E-Business-Qualifikationen der Mitarbeiter

GPROZESS

Geschäftsprozesse und Routinen

ITSYS

IT-Systeme

FINANZ

Finanzmittel für die Förderung von Electronic Business

WISSEN

Speicherraum für E-Business-Wissen

AUSWERT

Auswertung der Informationen

KUINFO

Auswertung von Kundeninformationen

LIEINFO

Auswertung von Lieferanteninformationen

EXTINFO

Auswertung von externen Informationen

290 BENCHM

Benchmarking-Analyse mit Wettbewerbern

QUALBED

Ermittlung von Qualifikationsbedarfen

FEHLINF

Identifizierung fehlender Informationen

LEARN CAP

DYNAMIC LEARNING CAPABILITIES

EBWISSEN

Speicherung, Nutzung und Transfer von Wissen

ZENTRSP

zentrale Speicherung der Informationen / E-Business-Wissen

INTRA

Veröffentlichung des E-Business-Wissens im Intranet

INTEGR

Integration externen E-Business-Wissens

BILDG

Weiterbildung der Mitarbeiter

FREIEV

freie Verfügbarkeit von internem E-Business-Wissen

ZENTRPOS

zentrale Ansprechpartner für E-Business

TEAMS

Projektteams

KULTUR

Durchsetzung einer Vernetzungskultur

VISION

Vision "Electronic Business" formuliert

MOTIV

Motivierung der Mitarbeiter zum Umgang mit dem Internet

ENTSCH

Einbindung von Mitarbeitern in strateg. Entscheidungsprozesse

ANREIZ

Anreizsysteme für vernetztes Denken

KOMMU

Kommunikation der Wichtigkeit der Kompetenz im E-Business

ZIELV

Umsetzung des vernetzten Denkens (Zielvereinbarungen)

PERFORM

Kontinuierliche Verbesserung der E-Performance

VERGLEI

Bewertung und Vergleich der Lieferantenleistungen

VERNPOT

Identifizierung von Vernetzungspotenzialen

FORTSCH

Überprüfung von Projektfortschritten

IDEEN

Förderung von neuen Ideen der Mitarbeiter

ITRESS

Vereinfachung der IT-Systeme

BENCH

Benchmarking der E-Performance

PROFIT

Profitabilität umgesetzter Projekte

NETZWE

Wissens- und Unternehmensnetzwerke

FLEX CAP

FLEXIBLE CAPABILITIES

STRATEG

flexible E-Business-Strategie

FLEXIBL

offene E-Business-Strategie

UNSTRAT

Verbindung zur gewachsenen Unternehmensstrategie

FESTGEL

festgelegte E-Business-Strategie

ANPASSM

Anpassung an Marktveränderungen

ANPASSK

Anpassung an Kundenbedürfnisse

ERFAHR

Nutzung von Erfahrungen der Mitarbeiter

ANPASSL

Anpassung an Lieferantenstrategien

291 RESSOURC

flexible Ressourcenallokation und -ausnutzung

ZENTRAL

zentrale Verteilung der Ressourcen

PRIORIT

veränderte Prioritäten

BUDGET

festes Budget für E-Business-Projekte

FINMI

ad hoc-Bereitstellung von finanziellen Mitteln

SUCHM

interne Suchmaschine für Qualifikationen

EXTRESS

Rückgriff auf externe Ressourcen, auch ad hoc

AUSLAST

Überprüfung der Ressourcenauslastung

ORGANIS

flexible E-Business-Projektorganisation

NETWORK

funktionsübergreifende Teams (Network)

PROBSOL

ad hoc-Problem-Solving-Teams

SCHLPOS

Schlüsselpositionen zur Integration der Verantwortlichkeiten

MARKTOR

Marktorientierung der Projektteams

DEMAND

Demand Management

REGLEM

geringe Reglementierung der Projektarbeit

ZUSARB

Zusammenarbeit von IT und Fachbereich

MNGMTSTIL

flexibler Managementstil

INTERAKT

interaktiver und unpolitischer Kommunikationsstil

ADHOC

ad hoc- und experimentelle Methoden

KONTROLL

dynamische Ablaufkontrolle

PRIORI

Priorisierung von E-Business-Investitionen

PROJNEU

Projekt-Portfolio-Entscheidungen

IMPLEM

veränderter Ressourceneinsatz bei Implementierung

INNO CAP

DYNAMIC INNOVATION CAPABILITIES

INNOSTRAT

E-Business-Innovationsstrategie

OFFENS

offensive Innovationsstrategie

INNOKU

Offenheit gegenüber Kunden zur Innovation

INNOLIE

Offenheit gegenüber Lieferanten zur Innovation

INNOTECH

Technologie- und Prozessinnovationen

INNOVIDEE

Förderung innovativer E-Business-Ideen

WETTBE

interne Ideen-Wettbewerbe

VORSCHL

internes Vorschlagswesen

ENTWICK

Entwicklung innovativer E-Business-Ideen durch Mitarbeiter

AUSZEICH

Auszeichnung besonders innovativer E-Business-Ideen

EXPERT

Engagement externer Experten für Ideengenerierung

INNOEB

Vision "E-Business-Innovation" formuliert

UNGEIST

Förderung innovativer Unternehmergeiste

PROZINNO

Prozessinnovationen

292 PROZESS

innovative Prozessgestaltung mit Lieferanten

TRADITIO

Ressourcenpotentiale in traditionellen Prozessen

WERTSCH

Analyse von Wertschöpfungskettenveränderungen

KUINTEGR

Integration von Kunden in interne Prozesse

ITINTEGR

Integration vorhandener IT-Systeme

ELIMIN

Eliminierung herkömmlicher Verfahren

ORGSTR

prozessorientierte Organisationsstruktur

293

Anhang 6:

Korrelationsmatrix Faktoren WETT BEW

KUND LIEF .448 .000 52 1

EXT EB PART INTINFO WISSEN WETTBEW Korrelation nach Pearson 1 .413 .445 .458 Signifikanz (1-seitig) .001 .000 .000 N 52 52 52 52 KUNDLIEF Korrelation nach Pearson .448 .467 .401 .312 Signifikanz (1-seitig) .000 .001 .002 .012 N 52 52 52 52 52 EXTPART Korrelation nach Pearson .413 .467 1 .411 .454 Signifikanz (1-seitig) .001 .000 .001 .000 N 52 52 52 52 52 INTINFO Korrelation nach Pearson .445 .401 .411 1 .570 Signifikanz (1-seitig) .000 .002 .001 .000 N 52 52 52 52 52 EBWISSEN Korrelation nach Pearson .458 .312 .454 .570 1 Signifikanz (1-seitig) .000 .012 .001 .000 N 52 52 52 52 52 AUSWERT Korrelation nach Pearson .466 .619 .599 .651 .666 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .001 .000 .000 N 52 52 52 52 52 KULTUR Korrelation nach Pearson .471 .448 .397 .576 .737 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .002 .000 .000 N 52 52 52 52 52 PERFORM Korrelation nach Pearson .563 .450 .402 .555 .610 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .002 .000 .000 N 52 52 52 52 52 STRATEG Korrelation nach Pearson .493 .456 .357 .475 .671 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .005 .000 .000 N 52 52 52 52 52 RESSOURC Korrelation nach Pearson .559 .518 .271 .475 .559 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .026 .000 .000 N 52 52 52 52 52 ORGANIS Korrelation nach Pearson .491 .473 .453 .598 .650 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .001 .000 .000 N 52 52 52 52 52 MGMTSTIL Korrelation nach Pearson .432 .430 .342 .597 .554 Signifikanz (1-seitig) .001 .001 .007 .000 .000 N 52 52 52 52 52 INNOSTRAT Korrelation nach Pearson .516 .411 .492 .551 .461 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .001 .000 .000 N 52 52 52 52 52 INNOVIDEE Korrelation nach Pearson .462 .491 .388 .459 .538 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .002 .000 .000 N 52 52 52 52 52 PROZINNO Korrelation nach Pearson .446 .539 .515 .395 .528 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .001 .000 .000 N 52 52 52 52 52 Alle Korrelationen sind auf dem Niveau von 0,01 (1-seitig) signifikant.

AUS WERT KULTUR .466 .471 .000 .000 52 52 .619 .448 .000 .000 52 52 .599 .397 .000 .002 52 52 .651 .576 .000 .000 52 52 .666 .737 .000 .000 52 52 1 .552 .000 52 52 .552 1 .000 52 52 .669 .745 .000 .000 52 52 .472 .678 .000 .000 52 52 .505 .603 .000 .000 52 52 .622 .717 .000 .000 52 52 .560 .580 .000 .000 52 52 .509 .457 .000 .000 52 52 .586 .525 .000 .000 52 52 .607 .433 .000 .001 52 52

294

PER STRA RES FORM TEG SOURC Korrelation nach Pearson .563 .493 .559 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 KUNDLIEF Korrelation nach Pearson .450 .456 .518 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 EXTPART Korrelation nach Pearson .402 .357 .271 Signifikanz (1-seitig) .002 .005 .026 N 52 52 52 INTINFO Korrelation nach Pearson .555 .475 .598 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 EBWISSEN Korrelation nach Pearson .610 .671 .559 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 AUSWERT Korrelation nach Pearson .669 .472 .505 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 KULTUR Korrelation nach Pearson .745 .678 .603 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 PERFORM Korrelation nach Pearson 1 .640 .618 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 N 52 52 52 STRATEG Korrelation nach Pearson .640 1 .566 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 N 52 52 52 RESSOURC Korrelation nach Pearson .618 .566 1 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 N 52 52 52 ORGANIS Korrelation nach Pearson .692 .653 .657 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 MGMTSTIL Korrelation nach Pearson .550 .556 .423 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .001 N 52 52 52 INNOSTRAT Korrelation nach Pearson .658 .563 .399 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .002 N 52 52 52 INNOVIDEE Korrelation nach Pearson .543 .485 .485 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 PROZINNO Korrelation nach Pearson .624 .587 .446 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 Alle Korrelationen sind auf dem Niveau von 0,01 (1-seitig) signifikant. WETTBEW

ORGA NIS .491 .000 52 .473 .000 52 .453 .000 52 .597 .000 52 .650 .000 52 .622 .000 52 .717 .000 52 .692 .000 52 .653 .000 52 .657 .000 52 1 52 .711 .000 52 .566 .000 52 .544 .000 52 .640 .000 52

MGMT INNO STIL STRAT .432 .516 .000 .000 52 52 .430 .411 .001 .001 52 52 .342 .492 .007 .000 52 52 .551 .459 .000 .000 52 52 .554 .461 .000 .000 52 52 .560 .509 .000 .000 52 52 .580 .457 .000 .000 52 52 .550 .658 .000 .000 52 52 .556 .563 .000 .000 52 52 .423 .399 .001 .002 52 52 .711 .566 .000 .000 52 52 1 .540 .000 52 52 .540 1 .000 52 52 .432 .542 .001 .000 52 52 .507 .745 .000 .000 52 52

INNOV IDEE .462 .000 52 .491 .000 52 .388 .002 52 .395 .000 52 .538 .000 52 .586 .000 52 .525 .000 52 .543 .000 52 .485 .000 52 .485 .000 52 .544 .000 52 .432 .001 52 .542 .000 52 1 52 .555 .000 52

PROZ INNO .446 .000 52 .539 .000 52 .515 .000 52 .395 .002 52 .528 .000 52 .607 .000 52 .433 .001 52 .624 .000 52 .587 .000 52 .446 .000 52 .640 .000 52 .507 .000 52 .745 .000 52 .555 .000 52 1 52

295

Anhang 7:

Korrelationsmatrix Erfolgsindikatoren

UM SATZ GE WINN KO STEN UMSATZ Korrelation nach Pearson 1 .813 .560 Signifikanz (1-seitig) .000 0 N 52 52 52 GEWINN Korrelation nach Pearson .813 1 .669 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 N 52 52 52 KOSTEN Korrelation nach Pearson .560 .669 1 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 N 52 52 52 WERT Korrelation nach Pearson .544 .644 .483 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 IMAGE Korrelation nach Pearson .489 .431 .407 Signifikanz (1-seitig) .000 .001 .001 N 52 52 52 KUBINDG Korrelation nach Pearson .425 .389 .387 Signifikanz (1-seitig) .001 .002 .002 N 52 52 52 KUZUFR Korrelation nach Pearson .452 .418 .485 Signifikanz (1-seitig) .000 .001 .000 N 52 52 52 NEUKU Korrelation nach Pearson .490 .547 .497 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 N 52 52 52 MARKT Korrelation nach Pearson .398 .551 .510 ANT Signifikanz (1-seitig) .002 .000 .000 N 52 52 52 MARKT Korrelation nach Pearson .349 .400 .335 NEUKU Signifikanz (1-seitig) .006 .002 .008 N 52 52 52 PRO Korrelation nach Pearson .358 .453 .439 DUKT Signifikanz (1-seitig) .005 .000 .001 N 52 52 52 Alle Korrelationen sind auf dem Niveau von 0,01 (1-seitig) signifikant.

WERT .544 .000 52 .644 .000 52 .483 .000 52 1 52 .660 .000 52 .524 .000 52 .489 .000 52 .651 .000 52 .514 .000 52 .453 .000 52 .484 .000 52

IMAGE .489 .000 52 .431 .001 52 .407 .001 52 .660 .000 52 1 52 .774 .000 52 .778 .000 52 .737 .000 52 .544 .000 52 .399 .002 52 .355 .005 52

KU BINDG .425 .001 52 .389 .002 52 .387 .002 52 .524 .000 52 .774 .000 52 1 52 .912 .000 52 .547 .000 52 .356 .005 52 .204 .074 52 .115 .209 52

296

UMSATZ

GEWINN

KOSTEN

WERT

IMAGE

KUBINDG

KUZUFR

NEUKU

MARKT ANT MARKT NEUKU PRO DUKT

MARKTA MARKTN PRODUK KU ZUFR NEUKU NT EU T Korrelation nach Pearson .452 .490 .398 .349 .358 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .002 .006 .005 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .418 .547 .551 .400 .453 Signifikanz (1-seitig) .001 .000 .000 .002 .000 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .485 .497 .510 .335 .439 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 .008 .001 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .489 .651 .514 .453 .484 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 .000 .000 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .778 .737 .544 .399 .355 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 .002 .005 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .912 .547 .356 .204 .115 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .005 .074 .209 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson 1 .636 .430 .284 .138 Signifikanz (1-seitig) .000 .001 .021 .165 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .636 1 .712 .561 .510 Signifikanz (1-seitig) .000 .000 .000 .000 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .430 .712 1 .760 .717 Signifikanz (1-seitig) .001 .000 .000 .000 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .284 .561 .760 1 .781 Signifikanz (1-seitig) .021 .000 .000 .000 N 52 52 52 52 52 Korrelation nach Pearson .138 .510 .717 .781 1 Signifikanz (1-seitig) .165 .000 .000 .000 N 52 52 52 52 52 Alle Korrelationen sind auf dem Niveau von 0,01 (1-seitig) signifikant.

297

Anhang 8:

Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung nach Green/Tull/Albaum

INDEX „WETTBEW“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha für Cronbachs Anzahl der standardiAlpha sierte Items Items ,868 ,869 8 Matrix für die Korrelation zwischen den Items GLEIBR ANDBR NEUEW COLLAB VTECH NETZW VERAEM NEUEM

GLEIBR 1,000 ,603 ,552 ,562 ,453 ,330

ANDBR ,603 1,000 ,578 ,525 ,518 ,430

NEUEW ,552 ,578 1,000 ,463 ,248 ,324

COLLAB ,562 ,525 ,463 1,000 ,603 ,413

VTECH ,453 ,518 ,248 ,603 1,000 ,631

NETZW ,330 ,430 ,324 ,413 ,631 1,000

VERAEM ,475 ,557 ,350 ,447 ,418 ,413

,475

,557

,350

,447

,418

,413

1,000

,528

,263

,305

,490

,361

,323

,522

,528

1,000

INDEX „KUNDLIEF“ (Kriterium nicht erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha für Cronbachs standardi- Anzahl der Alpha sierte Items Items ,682 ,694 5 Matrix für die Korrelation zwischen den Items KZUFR 1,000

KUWUE ,542

KUWUE

,542

LIEFZUS

,299

POTKU POTLIEF

KZUFR

LIEFZUS ,299

POTKU ,264

POTLIEF ,164

1,000

,271

,424

,220

,271

1,000

,094

,702

,264

,424

,094

1,000

,144

,164

,220

,702

,144

1,000

Index „EXTPART“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAlpha sierte Items ,588 ,602

Anzahl der Items 4

NEUEM ,263 ,305 ,490 ,361 ,323 ,522

298 Matrix für die Korrelation zwischen den Items STRAP STRAP

WISS

WEB

EXTBER

1,000

,434

,055

,050

WISS

,434

1,000

,353

,308

WEB

,055

,353

1,000

,447

EXTBER

,050

,308

,447

1,000

Index „INTINFO“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAnzahl der Alpha Items sierte Items ,783 ,802 5 Matrix für die Korrelation zwischen den Items QUALIF

GPROZ

ITSYS

FINANZ

WISSEN

QUALIF

1,000

,638

,334

,184

,123

GPROZ

,638

1,000

,609

,438

,497

ITSYS

,334

,609

1,000

,470

,588

FINANZ

,184

,438

,470

1,000

,592

WISSEN

,123

,497

,588

,592

1,000

Index „AUSWERT“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAnzahl der Alpha sierte Items Items ,773 ,775 6 Matrix für die Korrelation zwischen den Items KUINFO

KUINFO 1,000

LIEINFO ,227

EXTINTO ,237

BENCHM ,293

QUALBED ,362

FEHLINF ,342

LIEINFO

,227

EXTINTO

,237

1,000

,415

,352

,250

,186

,415

1,000

,314

,384

BENCHM

,402

,293

,352

,314

1,000

,516

,552

QUALBED

,362

,250

,384

,516

1,000

,633

FEHLINF

,342

,186

,402

,552

,633

1,000

Index „EBWISSEN“ Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha ,838

Cronbachs Alpha für standardisierte Items ,840

Anzahl der Items 7

299 Matrix für die Korrelation zwischen den Items ZENTRS P ZENTRSP

INTRA

INTEGR

BILDG

ZENTRPO S

FREIEV

TEAMS

1,000

,542

,595

,149

,490

,286

,265

INTRA

,542

1,000

,448

,379

,541

,406

,331

INTEGR

,595

,448

1,000

,415

,581

,357

,298

BILDG

,149

,379

,415

1,000

,530

,313

,366

FREIEV

,490

,541

,581

,530

1,000

,458

,452

,286

,406

,357

,313

,458

1,000

,817

,265

,331

,298

,366

,452

,817

1,000

ZENTRPO S TEAMS

Index „KULTUR“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAnzahl der Alpha Items sierte Items ,881 ,885 6 Matrix für die Korrelation zwischen den Items VISION

VISION 1,000

MOTIV ,485

ENTSCH ,549

ANREIZ ,375

KOMMU ,629

ZIELV ,525

MOTIV

,485

ENTSCH

,549

1,000

,587

,543

,624

,505

,587

1,000

,465

,615

ANREIZ

,549

,375

,543

,465

1,000

,647

,675

KOMMU

,629

,624

,615

,647

1,000

,648

ZIELV

,525

,505

,549

,675

,648

1,000

Index „PERFORM“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für standardiCronbachs Anzahl der Alpha sierte Items Items ,901 ,904 8 Matrix für die Korrelation zwischen den Items VERGLE I VERGLEI VERNPOT FORTSC H IDEEN

VERNPOT

FORTSC H

IDEEN

ITRESS

BENCH

PROFIT

NETZW E

1,000

,775

,393

,350

,675

,465

,477

,437

,775

1,000

,514

,521

,732

,584

,607

,501

,393

,514

1,000

,686

,570

,236

,465

,373

,350

,521

,686

1,000

,640

,445

,504

,604

ITRESS

,675

,732

,570

,640

1,000

,518

,678

,616

BENCH

,465

,584

,236

,445

,518

1,000

,653

,584

PROFIT

,477

,607

,465

,504

,678

,653

1,000

,498

NETZWE

,437

,501

,373

,604

,616

,584

,498

1,000

300 Index „STRATEG“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAnzahl der Alpha sierte Items Items ,893 ,894 7 Matrix für die Korrelation zwischen den Items FLEXIBL

UNSTRAT

FESTGEL

ANPASSM

ANPASSK

1,000

,424

,667

,538

,551

,694

,373

UNSTRAT

,424

1,000

,769

,566

,490

,538

,384

FESTGEL

,667

,769

1,000

,672

,560

,711

,437

ANPASSM

,538

,566

,672

1,000

,750

,606

,407

ANPASSK

,551

,490

,560

,750

1,000

,555

,401

ERFAHR

,694

,538

,711

,606

,555

1,000

,369

ANPASSL

,373

,384

,437

,407

,401

,369

1,000

FLEXIBL

ERFAHR

ANPASSL

Index „RESSOURC“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAnzahl der Alpha Items sierte Items ,601 ,613 7 Matrix für die Korrelation zwischen den Items ZENTRAL 1,000

PRIORIT ,592

PRIORIT

,592

1,000

BUDGET

,237

,232

FINMIT

,127

,140

SUCHM

,171

EXTRESS AUSLAST

ZENTRAL

BUDGET ,237

FINMIT ,127

SUCHM ,171

EXTRESS ,078

AUSLAST ,408

,232

,140

,041

,131

,597

1,000

-,165

,129

,034

,296

-,165

1,000

,069

,304

,202

,041

,129

,069

1,000

-,017

,024

,078

,131

,034

,304

-,017

1,000

,250

,408

,597

,296

,202

,024

,250

1,000

Index „ORGANIS“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAlpha sierte Items ,797 ,794

Anzahl der Items 7

301 Matrix für die Korrelation zwischen den Items NETWORK

PROBSOLV

SCHLPO S

MARKTOR

DEMAND

REGLEM

ZUSARB

1,000

,720

,594

,461

,461

-,008

,404

,720

1,000

,607

,359

,483

-,229

,418

,594

,607

1,000

,454

,463

,074

,453

MARKTOR

,461

,359

,454

1,000

,425

,100

,489

DEMAND

,461

,483

,463

,425

1,000

,167

,460

REGLEM

-,008

-,229

,074

,100

,167

1,000

,088

ZUSARB

,404

,418

,453

,489

,460

,088

1,000

NETWORK PROBSOLV SCHLPOS

Index „MGMTSTIL“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für standardiCronbachs Anzahl der Alpha sierte Items Items ,836 ,839 6 Matrix für die Korrelation zwischen den Items INTERAKT INTERAKT

ADHOC

KONTROLL

PRIORI

PROJNEU

IMPLEM

1,000

,445

,766

,540

,352

,268

ADHOC

,445

1,000

,481

,357

,477

,586

KONTROLL

,766

,481

1,000

,625

,344

,320

PRIORI

,540

,357

,625

1,000

,517

,348

PROJNEU

,352

,477

,344

,517

1,000

,536

IMPLEM

,268

,586

,320

,348

,536

1,000

Index „INNOSTRAT“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha für standardiCronbachs Anzahl der sierte Items Alpha Items ,868 ,877 4 Matrix für die Korrelation zwischen den Items INNOLIEF

INNOTECH

OFFENS

OFFENS 1,000

INNOKU ,571

,451

,670

INNOKU

,571

1,000

,715

,726

INNOLIEF

,451

,715

1,000

,711

INNOTECH

,670

,726

,711

1,000

302 Index „INNOVIDEE“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik

Cronbachs Alpha für standardiCronbachs Anzahl der sierte Items Alpha Items ,858 ,856 7 Matrix für die Korrelation zwischen den Items WETTBE WETTBE

VORSCH L

ENTWICK

AUSZEICH

EXPERT

INNOEB

UNGEIST

1,000

,736

,493

,767

,261

,272

,546

VORSCHL

,736

1,000

,565

,645

,279

,394

,460

ENTWICK

,493

,565

1,000

,453

,546

,492

,462

,767

,645

,453

1,000

,304

,409

,595

,261

,279

,546

,304

1,000

,448

,254

INNOEB

,272

,394

,492

,409

,448

1,000

,283

UNGEIST

,546

,460

,462

,595

,254

,283

1,000

AUSZEICH EXPERT

Index „PROZINNO“ (Kriterium erfüllt) Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Alpha für Cronbachs standardiAnzahl der Alpha sierte Items Items ,864 ,870 7 Matrix für die Korrelation zwischen den Items PROZESS

PROZESS 1,000

TRADITIO ,599

WERTSCH ,382

KUINTEGR ,395

ITINTEGR ,398

ELIMIN ,495

ORGSTR ,572

TRADITIO

,599

WERTSCH

,382

1,000

,610

,546

,592

,653

,476

,610

1,000

,532

,494

,427

KUINTEGR

,376

,395

,546

,532

1,000

,690

,397

,130

ITINTEGR

,398

,592

,494

,690

1,000

,526

,349

ELIMIN

,495

,653

,427

,397

,526

1,000

,627

ORGSTR

,572

,476

,376

,130

,349

,627

1,000

303

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