Vertriebswegswahl junger, innovativer Unternehmen : Einflussfaktoren und Erfolgsauswirkungen 9783834913067, 3834913065, 9783834981622, 3834981621 [PDF]

Zitiervorschau

Thomas Müller Vertriebswegswahl junger, innovativer Unternehmen

GABLER EDITION WISSENSCHAFT Entrepreneurship Herausgegeben von Professor Dr. Malte Brettel, RWTH Aachen, Professor Dr. Lambert T. Koch, Universität Wuppertal, Professor Dr. Tobias Kollmann, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen, Professor Dr. Peter Witt, Universität Dortmund

„Entrepreneurship“ ist ein noch relativ junger Forschungszweig, der jedoch in Wissenschaft und Praxis stetig an Bedeutung gewinnt. Denn Unternehmensgründungen und deren Promotoren nehmen für die wirtschaftliche Entwicklung einen zentralen Stellenwert ein, so dass es nur folgerichtig ist, dem auch in Forschung und Lehre Rechnung zu tragen. Die Schriftenreihe bietet ein Forum für wissenschaftliche Beiträge zur Entrepreneurship-Thematik. Ziel ist der Transfer von aktuellen Forschungsergebnissen und deren Diskussion aus der Wissenschaft in die Unternehmenspraxis.

Thomas Müller

Vertriebswegswahl junger, innovativer Unternehmen Einflussfaktoren und Erfolgsauswirkungen

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Malte Brettel

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 RWTH Aachen, 2008

1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten © Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Frauke Schindler / Nicole Schweitzer 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 978-3-8349-1306-7

Geleitwort In der betriebswirtschaftlichen Literatur ist eine ganze Reihe von Untersuchungen veröffentlicht, die die Relevanz der Bereiche Marketing und Vertrieb für junge, innovative Unternehmen betonen. So arbeitet beispielsweise Kulicke heraus, dass etwa ein Drittel aller von ihr befragten jungen Unternehmen den Vertrieb als einen der Gründe ihres Scheiterns erkennen. Zu ähnlichen Ergebnissen kommen z.B. auch Terpstra und Olson. Dieses Ergebnis konkretisierend stellt Driescher fest, dass gerade die Vertriebswegswahl als eine wichtige Gründungsaufgabe angesehen werden muss. Dabei wirkt sich kritisch aus, dass die Wahl des Vertriebswegs nicht so einfach zu verändern ist wie beispielsweise ein Kommunikationsmedium. Insbesondere für die Gruppe der innovativen Unternehmen unter allen Unternehmensgründungen spielt die Vertriebswegswahl eine besondere Rolle. Das ist darauf zurück zu führen, dass innovative Unternehmen den Vertrieb auch erst einmal nutzen, um das eigene Produkt mit Hilfe des Kundenfeedbacks weiter zu entwickeln. Der direkten Interaktion und Kommunikation mit dem Kunden wird also eine besondere Rolle zugewiesen. Auf der anderen Seite erfordern innovative (und komplexe) Produkte auch ein höheres Maß an Vertrauen auf der Käuferseite. Dieses Vertrauen gilt es für junge Unternehmen erst aufzubauen, Absatzmittler im Rahmen von indirekten Vertriebswegen können hier sehr hilfreich sein. Das bedeutet, dass die Vertriebswegswahl unter Umständen auch im Ergebnis enden kann, beide Vertriebswege, den indirekten und den direkten Weg zu wählen, also einen dualen Vertrieb zu betreiben. Genau an dieser Stelle setzt die vorliegende Schrift von Thomas Müller an. Sie hat sich die Erforschung von Einfluss- und Erfolgsfaktoren auf die Vertriebswegswahl junger, innovativer Unternehmen zum Ziel gesetzt. Dieses Ziel erfüllt Herr Müller mit der vorliegenden Schrift in interessanter Weise: Er zeigt, dass es sehr wohl wert ist, wenn junge Unternehmen über den Weg des Vertriebs ihrer Produkte und Dienstleistungen nachdenken – immerhin können sie ihren Unternehmenserfolg damit zu einem nicht unerheblichen Teil beeinflussen. Dabei ist die Arbeit von Herrn Müller nicht nur für Praktiker von Interesse. In seinen theoretischen Ausführungen setzt er bereits interessante Akzente. Insbesondere die Diskussion um die Dualität des Vertriebs ist für die Forschung eine spannende Anregung. Darüber hinaus hat er mit seiner empirischen Arbeit und dabei vor allem

V

auch der Nutzung der Idee des Misalignments Wege beschritten, die auch für andere empirische Forscher aufzunehmen spannend erscheinen müssten. Natürlich kann die theoretische Arbeit kein Selbstzweck sein. Insofern ist erfreulich, dass es Herrn Müller auf Basis seiner sauberen forscherischen Arbeit auch gelingt, interessante Erkenntnisse für die Unternehmerpraxis abzuleiten. Daher ist der vorliegenden Dissertationsschrift ein breiter Leserkreis zu wünschen, sowohl aus der Wissenschaft als auch aus der Praxis.

Malte Brettel

VI

Vorwort Der Vertrieb ist von herausragender Bedeutung, erwirtschaftet doch fast ausschließlich diese Funktion den Umsatz eines Unternehmens. Umso erstaunlicher ist die aus vielen Gesprächen mit jungen, innovativen Unternehmen gewonnene Erkenntnis, dass gerade dem Vertrieb in der täglichen Arbeit wenig Bedeutung beigemessen wird. Auch beschäftigt sich die bisherige Literatur nicht adäquat mit diesem wichtigen Thema. Die vorliegende Arbeit setzt hier an und analysiert die Vertriebswegswahl von jungen, innovativen Unternehmen. In der empirischen Untersuchung wird zunächst herausgearbeitet, von welchen Einflussfaktoren die Wahl eines direkten, indirekten oder dualen (Kombination aus direkt und indirekt) Vertriebs abhängig ist. Später wird auch die von der Vertriebswegswahl ausgehende Wirkung auf den Unternehmenserfolg betrachtet. Im Rahmen meiner Doktorarbeit und der damit verbundenen Zeit am Lehrstuhl Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler der RWTH Aachen habe ich sehr viel Unterstützung erfahren, für die ich mich an dieser Stelle bedanken möchte. Mein Dank gilt zunächst meinem Doktorvater Prof. Dr. Malte Brettel, der mir die Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter ermöglichte und während dieser Zeit ein sehr gutes Arbeitsumfeld bot: spannende Lehrveranstaltungen, Akquise herausfordernder Drittmittelprojekte und eine Atmosphäre, die – im positiven Sinne – ihresgleichen sucht. Für die konstruktive Betreuung der Doktorarbeit danke ich ihm ebenso wie Prof. Dr. Frank Piller für die freundliche Bereitschaft zur Übernahme des Zweitgutachtens. Mein weiterer Dank geht an Dr. Andreas Engelen und Dr. Florian Heinemann für ihre Geduld im Rahmen zahlreicher Gespräche und Diskussionen. Ihre Anmerkungen führten in den seltensten Fällen zu spontanen Jubelsprüngen, verbesserten jedoch nachdrücklich die Qualität der vorliegenden Arbeit. Bei den Freunden und Kollegen vom Lehrstuhl möchte ich mich ebenfalls für die Zeit in Aachen bedanken. Vielen Dank an Birgit und Gesine für die permanent gute Laune und die tolle Atmosphäre, wenn sich die Tür zum Lehrstuhl öffnete. Vielen Dank insbesondere an Jessy, Jens und Andreas für Eure Freundschaft.

VII

Der größte Dank geht jedoch an meine Familie, denen ich diese Arbeit widme. Meine Eltern unterstützten mich während meiner Ausbildungs- und Arbeitszeit auf so bewundernswerte Art und Weise, wie man es sich kaum erträumen kann. Meine Schwester sorgte mit der Geburt meines Neffen Paul für die positiven Momente, die ich gerade im frustrierenden Anfangsstadium der Doktorarbeit benötigte.

Thomas Müller

VIII

Inhaltsübersicht

1 1.1 1.2 2 2.1 2.2 2.3 3 3.1 3.2 3.3 4 4.1 4.2 4.3 4.4 5 5.1 5.2 6 6.1 6.2 6.3 7 7.1 7.2 7.3 7.4 8 8.1 8.2 8.3 9 9.1 9.2

Einleitung............................................................................................................... 1 Problemstellung und Zielsetzung.................................................................... 1 Aufbau der Arbeit ........................................................................................... 5 Grundlagen der Untersuchung............................................................................ 9 Wahl des Vertriebswegs ................................................................................. 9 Junge, innovative Unternehmen als Untersuchungsgegenstand................... 18 Stand der Forschung und Ableitung der Forschungsfragen ......................... 25 Theoretischer Bezugsrahmen ............................................................................ 41 Bestimmung des theoretischen Bezugsrahmens........................................... 41 Vorstellung der Transaktionskostentheorie .................................................. 48 Zusammenfassung ........................................................................................ 67 Erklärungsmodell und Hypothesen .................................................................. 69 Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl...................................................... 69 Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl ....................................................... 91 Hypothese zum Unternehmenstyp ................................................................ 97 Zusammenfassung der Hypothesen im Forschungsmodell .......................... 98 Konzeption der empirischen Untersuchung................................................... 101 Methodische Grundlagen............................................................................ 101 Operationalisierung der Konstrukte............................................................ 110 Vorbereitung der Datenanalyse....................................................................... 133 Erhebung der Daten .................................................................................... 133 Beurteilung der Datenbasis......................................................................... 141 Ermittlung der adäquaten Signifikanzniveaus ............................................ 156 Durchführung der Datenanalyse..................................................................... 162 Gütebeurteilung des Modells I.................................................................... 162 Gütebeurteilung des Modells II .................................................................. 179 Gütebeurteilung des Teilmodells Unternehmenstyp .................................. 190 Ergebnisse der Datenanalyse ...................................................................... 194 Diskussion der Ergebnisse................................................................................ 206 Zusammenfassung in Bezug auf die Forschungsfragen ............................. 206 Implikationen für die Forschung................................................................. 207 Implikationen für die unternehmerische Praxis.......................................... 229 Anhang ............................................................................................................... 232 Abbildungen................................................................................................ 232 Tabellen....................................................................................................... 240

IX

Inhaltsverzeichnis

Geleitwort ..................................................................................................................... V Vorwort...................................................................................................................... VII Inhaltsübersicht...........................................................................................................IX Inhaltsverzeichnis .......................................................................................................XI Abbildungsverzeichnis........................................................................................... XVII Tabellenverzeichnis..................................................................................................XIX Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................XXIII 1

2

Einleitung............................................................................................................... 1 1.1

Problemstellung und Zielsetzung.................................................................... 1

1.2

Aufbau der Arbeit ........................................................................................... 5

Grundlagen der Untersuchung............................................................................ 9 2.1 Wahl des Vertriebswegs ................................................................................. 9 2.1.1 Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext ..................................... 9 2.1.2 Definitionen von Vertriebswegen............................................................. 11 2.1.3 Vorteile der einzelnen Vertriebswege ...................................................... 15 2.2 Junge, innovative Unternehmen als Untersuchungsgegenstand................... 18 2.2.1 Definition von jungen, innovativen Unternehmen ................................... 18 2.2.2 Besonderheiten junger, innovativer Unternehmen ................................... 21 2.3 Stand der Forschung und Ableitung der Forschungsfragen ......................... 25 2.3.1 Untersuchungen für etablierte Unternehmen............................................ 26 2.3.1.1 Konzeptionelle Arbeiten ................................................................... 26 2.3.1.2 Empirische Arbeiten ......................................................................... 30 2.3.2 Untersuchungen für junge, innovative Unternehmen............................... 35 2.3.3 Ableitung der Forschungsfragen............................................................... 37 XI

3

Theoretischer Bezugsrahmen ............................................................................ 41 3.1 Bestimmung des theoretischen Bezugsrahmens........................................... 41 3.1.1 Vorstellung der einzelnen Theorien bzw. Ansätze ................................... 41 3.1.2 Vorstellung und Anwendung der Kriterien zur Theorieauswahl.............. 44 3.2 Vorstellung der Transaktionskostentheorie .................................................. 48 3.2.1 Allgemeines/Einleitung ............................................................................ 48 3.2.2 Begriffsvorstellungen................................................................................ 51 3.2.2.1 Transaktion ....................................................................................... 52 3.2.2.2 Koordinationsformen ........................................................................ 53 3.2.2.3 Transaktionskosten ........................................................................... 56 3.2.3 Annahmen der Transaktionskostentheorie ............................................... 61 3.2.3.1 Begrenzte Rationalität....................................................................... 61 3.2.3.2 Opportunismus.................................................................................. 63 3.2.4 Dimensionen der Transaktionskostentheorie............................................ 64 3.2.4.1 Transaktionsspezifisches Vermögen ................................................ 64 3.2.4.2 Unsicherheit ...................................................................................... 65 3.2.4.3 Transaktionshäufigkeit...................................................................... 67 3.3

4

Zusammenfassung ........................................................................................ 67

Erklärungsmodell und Hypothesen .................................................................. 69 4.1 Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl ...................................................... 69 4.1.1 Hypothesen aus der Transaktionskostentheorie........................................ 70 4.1.1.1 Transaktionsspezifisches Vermögen ................................................ 70 4.1.1.2 Externe Unsicherheit......................................................................... 73 4.1.1.3 Interne Unsicherheit.......................................................................... 77 4.1.1.4 Transaktionshäufigkeit...................................................................... 79 4.1.2 Hypothesen aus dem Vertriebs-Kontext ................................................... 81 4.1.2.1 Bestimmung weiterer Einflussfaktoren ............................................ 81 4.1.2.2 Hypothesen zu den weiteren Einflussfaktoren ................................. 84 4.2 Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl ....................................................... 91 4.2.1 Messung der Erfolgswirkung.................................................................... 92 4.2.2 Hypothesen zur Erfolgswirkung ............................................................... 94 4.2.2.1 Einflussfaktoren aus der Transaktionskostentheorie ........................ 94 4.2.2.2 Einflussfaktoren aus dem Vertriebs-Kontext.................................... 96

XII

5

4.3

Hypothese zum Unternehmenstyp ................................................................ 97

4.4

Zusammenfassung der Hypothesen im Forschungsmodell .......................... 98

Konzeption der empirischen Untersuchung................................................... 101 5.1 Methodische Grundlagen............................................................................ 101 5.1.1 Auswahl der Analysemethode ................................................................ 101 5.1.1.1 Multivariate Analysemethoden....................................................... 102 5.1.1.2 Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen ................................ 103 5.1.1.3 Varianz- und kovarianzbasierte Strukturgleichungsverfahren ....... 105 5.1.2 Vorstellung des Partial-Least-Squares-(PLS-)Verfahrens...................... 107 5.1.2.1 Schätzalgorithmus........................................................................... 108 5.1.2.2 Analyse moderierender Wirkungen ................................................ 109 5.2 Operationalisierung der Konstrukte............................................................ 110 5.2.1 Grundlagen der Messung ........................................................................ 111 5.2.2 Spezifikation der Konstrukte .................................................................. 112 5.2.2.1 Bedeutung der Spezifikation........................................................... 113 5.2.2.2 Reflektives Messmodell.................................................................. 115 5.2.2.3 Formatives Messmodell.................................................................. 115 5.2.3 Exogene Variablen.................................................................................. 118 5.2.3.1 Konstrukte der Transaktionskostentheorie ..................................... 118 5.2.3.2 Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext .......................................... 121 5.2.4 Endogene Variablen................................................................................ 126 5.2.4.1 Direktheit des Vertriebs .................................................................. 126 5.2.4.2 Unternehmenserfolg........................................................................ 127 5.2.5 Moderierende und Kontroll-Variablen ................................................... 129 5.2.6 Variablen des Misalignment-Konzepts................................................... 131

6

Vorbereitung der Datenanalyse....................................................................... 133 6.1 Erhebung der Daten .................................................................................... 133 6.1.1 Auswahl der Erhebungsmethode ............................................................ 133 6.1.2 Bildung der Stichprobe ........................................................................... 138 6.1.3 Durchführung der Datenerhebung .......................................................... 139 6.2 Beurteilung der Datenbasis......................................................................... 141 6.2.1 Verwertbarkeit der Daten........................................................................ 141 6.2.2 Repräsentativität der Daten..................................................................... 143 XIII

6.2.3 Überprüfung auf Verzerrungen............................................................... 146 6.2.3.1 Non-Response-Bias ........................................................................ 147 6.2.3.2 Informant-Bias ................................................................................ 147 6.2.3.3 Common-Method-Bias ................................................................... 148 6.2.4 Behandlung unvollständiger Datensätze................................................. 149 6.2.5 Beschreibung der Stichprobe .................................................................. 152 6.3 7

Ermittlung der adäquaten Signifikanzniveaus ............................................ 156

Durchführung der Datenanalyse..................................................................... 162 7.1 Gütebeurteilung des Modells I.................................................................... 162 7.1.1 Beurteilung der reflektiven Messmodelle............................................... 162 7.1.1.1 Prüfung auf Reliabilität................................................................... 162 7.1.1.2 Prüfung auf Validität ...................................................................... 168 7.1.2 Beurteilung der formativen Messmodelle .............................................. 171 7.1.2.1 Prüfung auf Reliabilität................................................................... 171 7.1.2.2 Prüfung auf Validität ...................................................................... 175 7.1.3 Beurteilung des Strukturmodells ............................................................ 176 7.1.3.1 Bestimmtheitsmaß .......................................................................... 176 7.1.3.2 Prognoserelevanz ............................................................................ 177 7.1.3.3 Pfadkoeffizienten ............................................................................ 178 7.2 Gütebeurteilung des Modells II .................................................................. 179 7.2.1 Beurteilung der reflektiven Messmodelle............................................... 179 7.2.1.1 Prüfung auf Reliabilität................................................................... 180 7.2.1.2 Prüfung auf Validität ...................................................................... 185 7.2.2 Beurteilung der formativen Messmodelle .............................................. 186 7.2.2.1 Prüfung auf Reliabilität................................................................... 186 7.2.2.2 Prüfung auf Validität ...................................................................... 188 7.2.3 Beurteilung des Strukturmodells ............................................................ 189 7.3 Gütebeurteilung des Teilmodells Unternehmenstyp .................................. 190 7.3.1 Beurteilung der Mess- und Strukturmodelle........................................... 191 7.3.2 Überprüfung der Vergleichbarkeit der Teilgruppen ............................... 193 7.4 Ergebnisse der Datenanalyse ...................................................................... 194 7.4.1 Ergebnisse zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl.................. 194 7.4.2 Ergebnisse zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl......................... 198 7.4.3 Ergebnisse zum Teilmodell Unternehmenstyp....................................... 200

XIV

7.4.4 Stabilität der Ergebnisse ......................................................................... 202 8

Diskussion der Ergebnisse................................................................................ 206 8.1

Zusammenfassung in Bezug auf die Forschungsfragen ............................. 206

8.2 Implikationen für die Forschung................................................................. 207 8.2.1 Inhaltliche Beurteilung ........................................................................... 207 8.2.1.1 Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie............................... 208 8.2.1.2 Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext .......................................... 216 8.2.2 Theoretische Beurteilung........................................................................ 222 8.2.3 Methodische Beurteilung........................................................................ 225 8.2.4 Restriktionen und weiterer Forschungsbedarf ........................................ 226 8.3 9

Implikationen für die unternehmerische Praxis.......................................... 229

Anhang ............................................................................................................... 232 9.1

Abbildungen................................................................................................ 232

9.2

Tabellen....................................................................................................... 240

Literaturverzeichnis ................................................................................................. 253

XV

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Abbildung 2: Abbildung 3: Abbildung 4: Abbildung 5: Abbildung 6: Abbildung 7: Abbildung 8: Abbildung 9: Abbildung 10: Abbildung 11: Abbildung 12: Abbildung 13: Abbildung 14: Abbildung 15: Abbildung 16: Abbildung 17: Abbildung 18: Abbildung 19: Abbildung 20: Abbildung 21: Abbildung 22: Abbildung 23: Abbildung 24: Abbildung 25: Abbildung 26: Abbildung 27: Abbildung 28: Abbildung 29: Abbildung 30: Abbildung 31: Abbildung 32:

Aufbau der Arbeit............................................................................. 8 Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext......................... 11 Vorteile der Vertriebswege ............................................................ 15 Systematisierung von Gründungsformen....................................... 20 Originäre und derivative Eigenschaften von JIU ........................... 25 Kriterien der Theorieauswahl......................................................... 47 Transaktionskosten-Verlauf bei transaktionsspezifischem Vermögen....................................................................................... 72 Bestimmung der relevanten Einflussfaktoren ................................ 83 Modell I – Übersicht der Hypothesen ............................................ 99 Modell II – Übersicht der Hypothesen......................................... 100 Bestandteile eines Strukturgleichungsmodells............................. 104 Vier Schritte des PLS-Schätzalgorithmus.................................... 108 Entscheidungsregeln für reflektive und formative Messmodelle 117 Verteilung der teilnehmenden Unternehmen auf Tagesbasis....... 141 Ermittlung der qualifizierten Antworten...................................... 143 Verteilung der Unternehmen nach PLZ-Gebieten ....................... 145 Verteilung der Unternehmen nach Branchen............................... 146 Verteilung der Unternehmen nach Gründungsjahr ...................... 153 Verteilung der Unternehmen nach Umsatzklassen ...................... 154 Verteilung der Unternehmen nach Anzahl der Mitarbeiter.......... 155 Verteilung der Unternehmen nach Unternehmenstyp.................. 156 -Fehler und -Fehler bei inferenzstatischen Berechnungen....... 158 Einflussgrößen der Power-Analyse.............................................. 159 Modell I – Pfadkoeffizienten........................................................ 178 Modell II – Pfadkoeffizienten ...................................................... 190 Modell I – Bestätigung oder Ablehnung der Hypothesen............ 197 Modell II – Bestätigung oder Ablehnung der Hypothesen .......... 200 Modell I – Signifikante Unterschiede der Unternehmenstypen... 201 Modell II – Signifikante Unterschiede der Unternehmenstypen . 202 Bereinigung der Grundgesamtheit ............................................... 232 Einladungs-E-Mail für die Umfrage ............................................ 233 1. Erinnerungs-E-Mail für die Umfrage....................................... 234

XVII

Abbildung 33: Abbildung 34: Abbildung 35: Abbildung 36: Abbildung 37:

XVIII

2. Erinnerungs-E-Mail für die Umfrage....................................... 235 Modell I – Pfadkoeffizienten für das Teilmodell......................... 236 Modell II – Pfadkoeffizienten für das Teilmodell........................ 237 Modell I – Signifikante Unterschiede der Kontroll-Variablen .... 238 Modell II – Signifikante Unterschiede der Kontroll-Variablen ... 239

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Tabelle 2: Tabelle 3: Tabelle 4: Tabelle 5: Tabelle 6: Tabelle 7: Tabelle 8: Tabelle 9: Tabelle 10: Tabelle 11: Tabelle 12: Tabelle 13: Tabelle 14: Tabelle 15: Tabelle 16: Tabelle 17: Tabelle 18: Tabelle 19: Tabelle 20: Tabelle 21: Tabelle 22: Tabelle 23: Tabelle 24: Tabelle 25: Tabelle 26: Tabelle 27: Tabelle 28: Tabelle 29: Tabelle 30: Tabelle 31: Tabelle 32: Tabelle 33:

Konzeptionelle Arbeiten ohne theoretische Fundierung................ 28 Konzeptionelle Arbeiten mit theoretischer Fundierung................. 29 Empirische Arbeiten ohne theoretische Fundierung ...................... 31 Empirische Arbeiten mit theoretischer Fundierung ....................... 33 Empirische Arbeiten mit theoretischer Fundierung (Fortsetzung) 34 Empirische Arbeiten im Rahmen von JIU ..................................... 36 Empirische Arbeiten im Rahmen von JIU (Fortsetzung)............... 37 Operationalisierung von „Transaktionsspezifisches Vermögen“ 119 Operationalisierung von „Technologiebezogene Unsicherheit“.. 119 Operationalisierung von „Marktbezogene Unsicherheit“ ............ 120 Operationalisierung von „Interne Unsicherheit“.......................... 121 Operationalisierung von „Transaktionshäufigkeit“...................... 121 Operationalisierung von „Produkt-Individualisierung“ ............... 122 Operationalisierung von „Produkt-Komplexität“ ........................ 123 Operationalisierung von „Synergieeffekte beim Verkauf“ .......... 123 Operationalisierung von „Differenzierung über den Service“ ..... 124 Operationalisierung von „Differenzierung über das Produkt“..... 125 Operationalisierung von „Differenzierung über die Effizienz“ ... 125 Operationalisierung von „Bedeutung der Endkundenbindung“... 126 Operationalisierung von „Direktheit des Vertriebs“ .................... 127 Operationalisierung von „Subjektiver Unternehmenserfolg“ ...... 129 Operationalisierung der moderierenden Variablen ...................... 130 Operationalisierung der Kontroll-Variablen ................................ 131 Übersicht der - und T-Werte ...................................................... 161 Reliabilitätsmaße für „Technologiebezogene Unsicherheit“ ....... 164 Reliabilitätsmaße für „Interne Unsicherheit“............................... 165 Reliabilitätsmaße für „Produkt-Individualisierung“ .................... 166 Reliabilitätsmaße für „Produkt-Komplexität“.............................. 166 Reliabilitätsmaße für „Synergieeffekte beim Verkauf“ ............... 167 Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über das Produkt“.......... 167 Reliabilitätsmaße für „Bedeutung der Endkundenbindung“........ 168 Diskriminanzvalidität auf Indikator-Ebene.................................. 170 Diskriminanzvalidität auf Konstrukt-Ebene ................................ 170

XIX

Tabelle 34: Tabelle 35: Tabelle 36: Tabelle 37: Tabelle 38: Tabelle 39: Tabelle 40: Tabelle 41: Tabelle 42: Tabelle 43: Tabelle 44: Tabelle 45: Tabelle 46: Tabelle 47: Tabelle 48: Tabelle 49: Tabelle 50: Tabelle 51: Tabelle 52: Tabelle 53: Tabelle 54: Tabelle 55: Tabelle 56:

XX

Reliabilitätsmaße für „Transaktionsspezifisches Vermögen“...... 173 Reliabilitätsmaße für „Marktbezogene Unsicherheit“ ................. 174 Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über den Service“ .......... 174 Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über die Effizienz“ ........ 175 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit“ ............................................................................... 180 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Interne Unsicherheit“ ...... 181 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: ProduktIndividualisierung“ ...................................................................... 182 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Produkt-Komplexität“ ..... 182 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf“....................................................................................... 183 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über das Produkt“ ....................................................................................... 183 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung“ .................................................................... 184 Reliabilitätsmaße für „Subjektiver Unternehmenserfolg“ ........... 184 Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene................................... 185 Diskriminanzvalidität auf Konstrukt-Ebene ................................ 186 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen“................................................................................... 187 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit“ ............................................................................... 187 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über den Service“........................................................................................ 188 Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über die Effizienz“ ..................................................................................... 188 Kongruenzkoeffizienten der beiden Teilgruppen......................... 193 Stabilitätstest der unterschiedlichen Messtechniken.................... 205 Minimum, Maximum, Durchschnitt, Standardabweichung sowie Anteil fehlender Werte je Indikator................................... 240 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Technologiebezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen......................................... 241 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Interne Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen ...................................................................... 241

Tabelle 57: Tabelle 58: Tabelle 59: Tabelle 60: Tabelle 61: Tabelle 62: Tabelle 63: Tabelle 64: Tabelle 65: Tabelle 66: Tabelle 67: Tabelle 68: Tabelle 69: Tabelle 70: Tabelle 71: Tabelle 72: Tabelle 73: Tabelle 74:

Modell I – Reliabilitätsmaße für „Produkt-Individualisierung“ der beiden Teilgruppen ................................................................ 241 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Produkt-Komplexität“ der beiden Teilgruppen ...................................................................... 242 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Synergieeffekte beim Verkauf“ der beiden Teilgruppen ................................................ 242 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über das Produkt“ der beiden Teilgruppen................................................. 242 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Bedeutung der Endkundenbindung“ der beiden Teilgruppen.............................. 243 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen..... 243 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Interne Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen......................................... 243 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: ProduktIndividualisierung“ der beiden Teilgruppen................................ 244 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: ProduktKomplexität“ der beiden Teilgruppen ......................................... 244 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf“ der beiden Teilgruppen............. 244 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über das Produkt“ der beiden Teilgruppen ....... 245 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung“ der beiden Teilgruppen........................ 245 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Subjektiver Unternehmenserfolg“ der beiden Teilgruppen ............................ 245 Modell I – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Produktions-Unternehmen........................................................... 246 Modell I – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Produktions-Unternehmen........................................................... 246 Modell I – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen...................................................... 247 Modell I – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen...................................................... 247 Modell II – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Produktions-Unternehmen........................................................... 248 XXI

Tabelle 75: Tabelle 76: Tabelle 77: Tabelle 78: Tabelle 79: Tabelle 80: Tabelle 81: Tabelle 82: Tabelle 83: Tabelle 84: Tabelle 85:

XXII

Modell II – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Produktions-Unternehmen........................................................... 248 Modell II – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen...................................................... 249 Modell II – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen...................................................... 249 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Transaktionsspezifisches Vermögen“ der beiden Teilgruppen ............................................ 249 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Marktbezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen ................................................................ 250 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über den Service“ der beiden Teilgruppen ................................................. 250 Modell I – Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über die Effizienz“ der beiden Teilgruppen............................................... 250 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen“ der beiden Teilgruppen ... 250 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen............... 253 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über den Service“ der beiden Teilgruppen........ 253 Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über die Effizienz“ der beiden Teilgruppen...... 253

Abkürzungsverzeichnis

AG AMOS Anm. d. V. Aufl. B2B bez. bspw. BWL bzw. d. h. DEV DIHK Dipl.-Kfm. Dr. EM et al. EUR f. FF ff. F&E ggf. H h. M. Hrsg. I i. d. R. IHK inkl. insb. INSEAD JIU KMU

Aktiengesellschaft Analysis of Moment Structures Anmerkung des Verfassers Auflage Business-to-Business bezüglich beispielsweise Betriebswirtschaftslehre beziehungsweise das heißt durchschnittlich erfasste Varianz Deutscher Industrie- und Handelskammertag Diplom-Kaufmann Doktor Expectation-Maximization et alii Euro folgende Forschungsfrage fortfolgende Forschung und Entwicklung gegebenenfalls Hypothese herrschende Meinung Herausgeber Internalization in der Regel Industrie- und Handelskammer inklusive insbesondere Institut Européen d’Administration des Affaires junge, innovative Unternehmen Kleine und mittlere Unternehmen

XXIII

L LISREL LMU MA MAR max. MCAR mind. Mio. MIT MNAR n. a. n. s. Nr. O o. a. o. Ä. OLI PIMS PLS PLZ Prof. PS RWTH S. SME Sp. SPSS TCA TCE TKT TU u. a. UIC US USA XXIV

Locational Linear Structural Relationships Ludwig-Maximilians-Universität Misalignment Missing at Random maximal Missing Completely at Random mindestens Million(en) Massachusetts Institute of Technology Missing not at Random nicht angegeben nicht-signifikant Nummer Ownership oben angegeben(en) oder Ähnliches Ownership, Locational, Internalization Profit Impact of Market Strategy Partial-Least-Squares Postleitzahl Professor Postskript Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Seite Small and Medium sized Enterprises Spalte Statistical Package for the Social Sciences Transaction Cost Analysis Transaction Cost Economics Transaktionskostentheorie Technische Universität unter anderem University of Illinois at Chicago United States United States of America

vgl. vs. VIF WIN WZ93 z. B. z. T. ZFP

vergleiche versus Variance Inflation Factor Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler Klassifikation der Wirtschaftszweige, Ausgabe 1993 zum Beispiel zum Teil Zeitschrift für Forschung und Praxis

XXV

1 Einleitung 1.1 Problemstellung und Zielsetzung „[E]ntrepreneurial firms are argued to be the true drivers of economic growth.“1 Diese unterstellte hohe Bedeutung junger, innovativer Unternehmen (JIU) für die gesamtwirtschaftliche Entwicklung kann mit Hilfe von drei Aspekten untermauert werden. Erstens üben junge Unternehmen einen positiven Effekt auf die Beschäftigung aus, d. h., sie schaffen eine beträchtliche Anzahl neuer Arbeitsplätze.2 Einer Schätzung für Deutschland zufolge sind junge und kleine Unternehmen für ca. 30 % der neuen Arbeitsplätze verantwortlich,3 was einen überproportionalen Anteil darstellt.4 Dieser positive Effekt gilt insbesondere auch für JIU.5 Zweitens dienen JIU der Schaffung bzw. Aufrechterhaltung von Konkurrenzverhältnissen am Markt. Der von den JIU ausgehende Wettbewerbsdruck reduziert die Gefahr ineffizienter Marktformen wie Monopole oder Oligopole,6 führt zu verstärkten Innovationen als Reaktion der bisherigen Marktteilnehmer und schließt letztendlich weniger leistungsfähige Teilnehmer vom Markt aus.7 Als Konsequenz daraus werden die Leistungsfähigkeit der Volkswirtschaft sowie die internationale Wettbewerbsfähigkeit positiv beeinflusst.8 Drittens fördern JIU den strukturellen Wandel.9 Auf Grund neuartiger Produkte oder Dienstleistungen bspw. nimmt das Marktvolumen bestehender Sektoren ab, während neue Wirtschaftszweige entstehen.10 So wurde der Auf- und Ausbau des europäischen High-Tech-Sektors in den 1980er Jahren primär von den JIU geprägt.11 Zudem wird angeführt, dass der Aufschwung der US-Wirtschaft in den 1990er Jahren auf die Aktivitäten der JIU in ausgewählten Branchen, insbesondere Biotechnologie sowie Software, zurückgeht.12 Vor dem Hintergrund der Bedeutung von JIU für die gesamtwirtschaftliche Entwicklung ist die hohe Quote an gescheiterten Unternehmensgründungen besonders kri-

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Newbert (2005), S. 55. Vgl. Egeln (2000), S. 15; Freiling (2006), S. 58. Vgl. Brüderl/Preisendörfer (2000), S. 47. Vgl. Bjerke/Hultman (2002), S. 11. Vgl. Wong et al. (2005), S. 344; Storey/Tether (1998), S. 936. Vgl. Lindqvist (1991), S. 2. Vgl. Egeln (2000), S. 6; Koch (2001), S. 32; Körner (1990), S. 20; Jung (2004), S. 8. Vgl. Egeln (2000), S. 6; Körner (1990), S. 15. Vgl. Lumpkin/Dess (1996), S. 135; Rickne/Jacobsson (1999), S. 197. Vgl. Jung (2004), S. 8. Vgl. Storey/Tether (1998), S. 935; Almus/Nerlinger (1999), S. 141. Vgl. Timmons/Spinelli (1999), S. 4ff.; Audretsch (2002), S. 36f.; Audretsch/Fritsch (2003), S. 65.

1

tisch zu sehen. So geben bspw. innerhalb von fünf Jahren nach der Gründung zwischen 33 % und 50 % aller jungen Unternehmen ihre Geschäftstätigkeit wieder auf.13 KULICKE konnte im Rahmen ihrer Studie ermitteln, dass von 40 % bzw. 30 % der befragten jungen Unternehmen der Bereich Marketing/Vertrieb als Mit- bzw. Hauptgrund für das Scheitern verantwortlich gemacht wurde.14 Zu einem ähnlichen Ergebnis kommen TERPSTRA/OLSON sowie KNIGGE/PETSCHOW in ihren jeweiligen Untersuchungen über noch aktive junge Unternehmen, die den Bereich Marketing/Vertrieb als einen der gravierendsten Problembereiche identifizieren konnten.15 NEUSSER ET AL. bescheinigen zudem „dem Bereich Marketing und Vertrieb eine elementare Bedeutung für den Markterfolg von Start-ups“16. Darüber hinaus stellt der DEUTSCHE INDUSTRIEUND HANDELSKAMMERTAG in einer Befragung fest, dass der Vertrieb einer der drei wichtigsten Erfolgsfaktoren von Neugründungen ist.17 Dies wird durch den Leiter des MIT Entrepreneurship Centers noch konkretisiert. „Der Aufbau eines effektiven Vertriebs ist die größte Herausforderung, vor der ein junges Unternehmen steht.“18 Die hohe Relevanz des Vertriebs gilt jedoch auch abseits der JIU, d. h. im Kontext etablierter Unternehmen. Grundsätzlich lässt sich die hohe Bedeutung für die unternehmerische Praxis dadurch erklären, dass ausschließlich durch den Vertrieb Umsatz generiert werden kann. „Sales is the only revenue-generating part of the organization, while everything else is a cost center.“19 Zudem stellen Vertriebskosten einen beträchtlichen Teil der Gesamtkosten dar20 und rücken damit bei Rationalisierungs-Bemühungen in den Fokus der Unternehmensleitung. Schließlich bietet der Vertrieb in heutigen Zeiten eine der wenigen Möglichkeiten zur Differenzierung21 gegenüber den Wettbewerbern.22

13 14 15 16 17 18 19 20

21 22

2

Vgl. Brüderl/Preisendörfer (2000), S. 54; Driescher (1998), S. 3f. Vgl. Kulicke (1993), S. 162ff. Vgl. Terpstra/Olson (1993), S. 8ff.; Knigge/Petschow (1986), S. 85. Neusser et al. (2002), S. 50. Vgl. DIHK (2004), S. 2. Morske (2001), S. 24. Krafft et al. (2004), S. 265. Vgl. Rosenbloom (2004), S. 7. ROSENBLOOM subsumiert unter den Vertriebskosten auch Logistikkosten. Vgl. Fites (1996), S. 85. Heute können Produkte leicht imitiert und Preise grundsätzlich unterboten werden. Außerdem werden Werbemaßnahmen zunehmend uneffektiver. Vgl. Rosenbloom (2004), S. 5f.

Innerhalb des Vertriebs wird der Vertriebswegswahl23 eine besondere Bedeutung beigemessen.24 So stellt DRIESCHER in einer Untersuchung von jungen Unternehmen fest, dass die Wahl des Vertriebswegs als wichtige Gründungsaufgabe gesehen wird.25 In einer weiteren Studie von FISCHER ET AL. gibt knapp die Hälfte der befragten jungen Unternehmen an, dass sie die Vertriebswegswahl als erfolgskritisch erachtet.26 Auch im Kontext etablierter Unternehmen gilt diese hohe Relevanz. „Choosing the right level of channel integration can make the difference between success and failure.“27 Ein potenzieller Grund hierfür liegt darin, dass die Vertriebswegswahl eine langfristige, strategische Entscheidung darstellt, die nur schwer zu revidieren ist.28 So können im Gegensatz zur Wahl des Vertriebswegs bspw. Preise oder eine Medienstrategie deutlich einfacher geändert werden.29 Die Langfristigkeit der Entscheidung hängt damit zusammen, dass ein Wechsel der Vertriebswege i. d. R. mit hohen Kosten verbunden ist und die Unternehmensleitung diesen Schritt sorgfältig abwägen muss.30 „Until very recently, both academics and practitioners have tended to consider distribution to be one of the most unexciting areas of marketing.“31 In Anbetracht der vorangegangenen Ausführungen ist dieses Zitat zwar nur schwerlich nachvollziehbar, es gibt jedoch Hinweise auf den aktuellen Forschungsstand zur Vertriebswegswahl, der generell als unterentwickelt32 beschrieben werden kann. Hier setzt die vorliegende Arbeit an und will einen Beitrag zur Weiterentwicklung der Forschung, insbesondere im Bereich junger, innovativer Unternehmen, leisten. Im Bereich der etablierten Unternehmen gibt es bereits mehrere Studien, die den Einfluss interner und externer Faktoren auf die Vertriebswegswahl untersuchen.33 Im Gegensatz dazu gibt es im Kontext von JIU noch keine empirisch gesicherten Erkennt23

24 25 26 27 28

29 30 31 32

33

Unter Vertriebswegswahl wird die Entscheidung für einen direkten, indirekten oder dualen Vertrieb verstanden. Letztgenannter liegt vor, wenn sowohl ein direkter als auch ein indirekter Vertrieb eingesetzt werden. Vgl. Kapitel 2.1.2. Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 38. Vgl. Driescher (1998), S. 210. Vgl. Fischer et al. (1990), S. 45ff. Klein et al. (1990), S. 196. Vgl. Anderson/Coughlan (1987), S. 71; Krafft (1995), S. 57; Specht (1998), S. 159; Jung (2004), S. 143. Vgl. Dwyer/Welsh (1985), S. 397. Vgl. Coughlan et al. (2001), S. 162; Krafft (1996), S. 760; Anderson (1985), S. 234. Chaston (2002), S. 93. Vgl. Frazier (1999), S. 231. Kapitel 2.3 zeigt, dass die überwiegende Mehrheit der bestehenden Literatur vor dem Artikel von FRAZIER entstand, so dass seine Kritik noch immer Gültigkeit besitzt. Vgl. Anderson (1985); John/Weitz (1988); Krafft (1996); Schneider (2001).

3

nisse, obwohl in der Literatur Einigkeit darüber herrscht, dass sich junge Unternehmen substantiell von etablierten Unternehmen unterscheiden.34 Alters- und Größenunterschiede, eine dominierende Rolle des Gründers, eine typischerweise hohe Unsicherheit sowie eine stark ausgeprägte Wachstumsorientierung von JIU führen dazu, dass Wirkungsbeziehungen, die in etablierten Unternehmen aufgedeckt wurden, nicht unreflektiert auf den Kontext von JIU übertragen werden können. Vielmehr muss untersucht werden, ob JIU „follow similar patterns as their larger counterparts and whether the strategic decision processes that influence success for larger companies have validity in smaller firms.“35 Die vorliegende Arbeit will die bisherige Forschung zusätzlich in drei weiteren Aspekten anreichern. Erstens wird eine Erfolgskomponente bei der Analyse der Vertriebswegswahl berücksichtigt, so dass erstmalig Erkenntnisse gewonnen werden können, ob und ggf. wie die Vertriebswegswahl den Unternehmenserfolg beeinflusst. Bisher blieb dieser Aspekt immer unbeachtet, vielmehr wurde mit Hilfe der sog. Darwinian Economics argumentiert, dass jedes Unternehmen, das noch aktiv am Markt tätig und noch nicht ausgeschieden ist, bereits erfolgreich ist.36 Die vorliegende Arbeit kommt nun der Forderung nach, die Wirkung auf den Unternehmenserfolg empirisch zu testen und daraus relevante, neuartige Rückschlüsse zu ziehen.37 Zweitens wird neben den beiden Extrema direkter und indirekter Vertrieb zusätzlich auch der duale Vertrieb als möglicher dritter Vertriebsweg betrachtet. Da in bisherigen Arbeiten zumeist nur zwei der drei möglichen Vertriebswege berücksichtigt wurden und dies zu Recht als realitätsfern kritisiert wurde, kommt die vorliegende Arbeit der Forderung nach einer umfassenden Abdeckung der potenziellen Vertriebswege nach.38 Drittens wird auf der Basis der erhobenen Daten untersucht, ob Unterschiede zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen bestehen. Zwar gibt es in Studien über den Eintritt in internationale Märkte, einem verwandten Forschungsgebiet, empirische Ergebnisse39 sowie Vermutungen, dass die Vertriebswegswahl „will not be equivalent in the service industry as for traditional products“40, jedoch blieb dieser Aspekt im

34 35 36 37 38

39 40

4

Vgl. Welsh/White (1981), S. 18; Welsh/White (1981), S. 173ff.; Stinchcombe (1965), S. 148. Brouthers/Nakos (2004), S. 230. Vgl. Anderson (1988a), S. 599; Krafft (1995), S. 123. Vgl. Leiblein (2003), S. 955; Macher/Richman (2006), S. 53f. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 50f.; Geyskens et al. (2006), S. 533; Rothaermel et al. (2006), S. 1033; Picot/Franck (1993), S. 213. Vgl. Brouthers/Brouthers (2003), S. 1192ff. Moen et al. (2004), S. 1236.

Rahmen der Vertriebswegswahl bisher unberücksichtigt und soll nun explorativ getestet werden. Basierend auf der Abgrenzung41 zur bestehenden Forschung sollen grundsätzlich die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl und ihre Erfolgswirkung untersucht werden. Im Speziellen sollen folgende Forschungsfragen beantwortet werden: 1) Welche konkreten Faktoren beeinflussen die Wahl des Vertriebswegs bei JIU? 2) Wie stark ist der Einfluss der einzelnen Faktoren auf die Wahl des Vertriebswegs in JIU? 3) Welche konkreten Faktoren haben in Abhängigkeit vom gewählten Vertriebsweg einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenserfolg bei JIU? 4) Bestehen zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen Unterschiede bez. der Einflussfaktoren und Erfolgswirkungen der Vertriebswegswahl? 1.2 Aufbau der Arbeit Nach der Schilderung der Problemstellung sowie der Zielsetzung im vorangegangenen Kapitel 1.1 sollen nun die weitere Vorgehensweise und der Aufbau der Arbeit dargestellt werden. Kapitel 2 liefert die inhaltlichen Grundlagen der vorliegenden Untersuchung. In Kapitel 2.1 wird zunächst die Vertriebswegswahl in den Marketing-/Vertriebs-Kontext eingeordnet, bevor die einzelnen potenziellen Vertriebswege definiert und ihre Vorteile dargestellt werden. Dann wird eine Definition von jungen, innovativen Unternehmen im Sinne dieser Arbeit vorgenommen und die Besonderheiten von JIU werden aufgezeigt (Kapitel 2.2). Abschließend werden in Kapitel 2.3 der Stand der Forschung für etablierte Unternehmen und für JIU vorgestellt sowie die Ableitung der Forschungsfragen präsentiert. Die theoretischen Grundlagen, die als Basis zur Beantwortung der Forschungsfragen dienen, werden in Kapitel 3 dargestellt. Zuerst werden in Kapitel 3.1 mehrere potenzielle Theorien vorgestellt und auf ihre Anwendbarkeit hin geprüft. Danach werden in Kapitel 3.2 die ausgewählte Transaktionskostentheorie dezidiert dargestellt und – nach 41

Sowohl die Abgrenzung als auch die Forschungsfragen werden detaillierter in Kapitel 2.3.3 dargestellt.

5

einer Einleitung sowie der Definition der erforderlichen Begriffe – die wesentlichen Annahmen sowie die Dimensionen bzw. Einflussfaktoren dieser Theorie betrachtet, bevor Kapitel 3.3 eine Zusammenfassung liefert In Kapitel 4 werden die Hypothesen aufgestellt, die z. T. aus der ausgewählten Theorie abgeleitet werden und grundsätzlich zur Beantwortung der Forschungsfragen notwendig sind.42 Zunächst werden Hypothesen zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl abgeleitet, die einerseits aus der Transaktionskostentheorie und andererseits aus dem Vertriebs-Kontext gewonnen werden (Kapitel 4.1). Anschließend werden in Kapitel 4.2 Hypothesen zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl dargestellt, bevor in Kapitel 4.3 eine Hypothese zum Unternehmenstyp aufgestellt wird. Abschließend werden die Hypothesen in Kapitel 4.4 in einem Forschungsmodell zusammengefasst. Die ermittelten Hypothesen sollen im weiteren Verlauf der Arbeit empirisch untersucht werden, wobei die Konzeption dieser Untersuchung in Kapitel 5 vorgenommen wird. Dabei wird in Kapitel 5.1 festgelegt, mit Hilfe welcher statistischer Verfahren das Forschungsmodell untersucht werden soll. Kapitel 5.2 operationalisiert anschließend die in den Modellen verwendeten Konstrukte, anhand derer dann der für die Befragung notwendige Fragebogen entwickelt wird. An die Konzeption der Untersuchung schließt sich in Kapitel 6 die Vorbereitung der Datenanalyse an. Kapitel 6.1 beschreibt u. a., wie der verwendete Fragebogen optimiert wird, an welche Unternehmen er versendet wird und in welchem Zeitraum die Befragung stattfindet. Anschließend wird die erhobene Datenbasis beurteilt (Kapitel 6.2). Dabei wird u. a. geprüft, ob die durch die Befragung generierten Daten verwendbar und repräsentativ sind und ob Verzerrungen vorliegen. Schließlich werden in Kapitel 6.3 Signifikanzniveaus ermittelt, die für die Datenanalysen in Kapitel 7 notwendig sind. Nach diesen einzelnen Vorbereitungsschritten wird schließlich in Kapitel 7 die eigentliche Datenanalyse durchgeführt. Dafür werden die einzelnen Modelle zunächst einer lokalen und globalen Gütebeurteilung unterzogen. In Kapitel 7.1 wird diese Gütebeurteilung für das Modell I durchgeführt, das die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl untersucht. Modell II, das die Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl analysiert, wird 42

6

Eine Ausnahme stellt die Forschungsfrage 1 dar. Darauf wird später in diesem vierten Kapitel eingegangen.

in Kapitel 7.2 beurteilt. Schließlich wird die Güte des Teilmodells Unternehmenstyp überprüft (Kapitel 7.3). Danach werden in Kapitel 7.4 die Ergebnisse der einzelnen Modelle dargestellt und dahingehend überprüft, ob die Hypothesen bestätigt oder widerlegt wurden. Die Implikationen der Ergebnisse für die Forschungsfragen, für die weitere Forschung sowie für die unternehmerische Praxis werden abschließend in Kapitel 8 diskutiert. Abbildung 1 gibt einen graphischen Überblick über den Aufbau der Arbeit.

7

Aufbau der Arbeit 1 Einleitung 1.1 Problemstellung

1.2 Vorgehensweise

2 Grundlagen der Untersuchung 2.1 Wahl des Vertriebswegs

2.3 Stand der Forschung

2.2 JIU

3 Theoretischer Bezugsrahmen 3.1 Bestimmung des Bezugsrahmens

3.2 Vorstellung der TKT

4 Erklärungsmodell und Hypothesen 4.1 Einflussfaktoren

4.2 Erfolgswirkung

4.3 Unternehmenstyp

4.4 Zusammenfassung

5 Konzeption der empirischen Untersuchung 5.1 Methodische Grundlagen

5.2 Operationalisierung der Konstrukte

6 Vorbereitung der Datenanalyse 6.1 Erhebung der Daten

6.2 Beurteilung der Datenbasis

6.3 Ermittlung der Signifikanzniveaus

7 Durchführung der Datenanalyse 7.1 Güte des Modells I

7.2 Güte des Modells II

7.3 Güte des Teilmodells

7.4 Ergebnisse

8 Diskussion der Ergebnisse 8.1 Forschungsfragen Abbildung 1: Aufbau der Arbeit Quelle: Eigene Darstellung

8

8.2 Implikationen für Forschung

8.3 Implikationen für Praxis

2 Grundlagen der Untersuchung In diesem Kapitel werden die begrifflichen und inhaltlichen Grundlagen dieser Untersuchung erläutert. Dabei werden zunächst mit der Vertriebswegswahl (Kapitel 2.1) sowie den jungen, innovativen Unternehmen (Kapitel 2.2) die zentralen Begriffe der vorliegenden Arbeit definiert bzw. vorgestellt. Daran anschließend wird eine Bestandsaufnahme der bisherigen Forschung vorgenommen und daraus die Forschungslücken identifiziert sowie Forschungsfragen abgeleitet (Kapitel 2.3). 2.1 Wahl des Vertriebswegs Im Folgenden soll zuerst die Vertriebswegswahl in den Marketing-/Vertriebs-Kontext eingeordnet werden, um einen Überblick über den Gesamt-Zusammenhang zu geben (Kapitel 2.1.1). Dann werden Definitionen bez. der verschiedenen Arten von Vertriebswegen festgelegt, die im Rahmen dieser Arbeit gelten sollen (Kapitel 2.1.2). Zum besseren Verständnis werden schließlich die jeweiligen Vor- und Nachteile der Vertriebswege skizziert (Kapitel 2.1.3). 2.1.1 Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext Die Wahl des Vertriebswegs wird in der Literatur dem Bereich Marketing-Management zugeordnet. Innerhalb des Marketing-Managements wird die Vertriebswegswahl nach h. M. im Rahmen des Marketing-Mix bzw. absatzpolitischen Instrumentariums gesehen.43 Der Marketing-Mix wiederum setzt sich aus mehreren Instrumenten zusammen.44 Dem klassischen Ansatz folgend besteht der Marketing-Mix mit Produkt-, Preis-, Distributions- sowie Kommunikationspolitik aus vier Instrumenten, je nach Autor werden diese Instrumente teilweise unterschiedlich benannt.45 Der bekannteste klassische Ansatz stammt von MCCARTHY und umfasst die 4 Ps (product, price, place, promotion).46 Dem klassischen Ansatz steht der praxisorientierte Ansatz47 gegenüber,

43

44

45

46 47

Entsprechende Autoren werden in den folgenden Absätzen aufgeführt. Eine Gegenmeinung vertritt allerdings bspw. STEFFENHAGEN. Er führt an, „dass der Vertrieb als Entscheidungsaufgabe weder eindeutig dem Einsatz von Marketing-Instrumenten noch eindeutig den Strategieentscheidungen im Marketing oder den marktgerichteten Organisations- bzw. Personalproblemen zugeordnet werden kann“. Steffenhagen (2004), S. 162. Der Marketing-Mix soll die zuvor festgelegten Marketingziele bzw. -strategien umsetzen. Mit Hilfe der Instrumente kann der Absatzmarkt dabei direkt beeinflusst werden. Vgl. Homburg/Krohmer (2003), S. 453; Becker (2001), S. 4; Weis (2004), S. 114. Vgl. Meffert (1998), S. 884; Kotler (1997), S. 92; Brassington/Pettitt (2005), S. 20ff.; Gutenberg (1984), S. 104ff.; Nieschlag et al. (2002), S. 20; Homburg/Krohmer (2003), S. 453f.; Weis (2004), S. 115. Vgl. McCarthy (1960), zitiert nach Becker (2001), S. 487. Vgl. für die Klassifizierung der unterschiedlichen Ansätze: Ahlert (1996), S. 20.

9

bei dem der Marketing-Mix durch drei Instrumente dargestellt wird.48 Obwohl sich die beiden Ansätze in einigen Dimensionen unterscheiden, kann an dieser Stelle auf eine genauere Betrachtung verzichtet werden, da die Wahl des Vertriebswegs in beiden Ansätzen dem Instrument Distributionspolitik zugeordnet wird. Die Distribution kann wiederum in eine akquisitorische sowie eine physische Dimension unterteilt werden.49 Letztere „umfasst alle Funktionen, die darauf ausgerichtet sind, Raum und Zeit durch Transport und Lagerung zu überbrücken. Auch die Auftragsabwicklung und die Auslieferung sind Elemente dieser Dimension“50. „Das Management der Distributionswege bzw. Distributionskanäle“51 bzw. die „Gestaltung der Absatzwege und -organisation“52 ist dagegen Aufgabe der akquisitorischen Dimension. Somit kann die Vertriebswegswahl in die akquisitorische Dimension eingeordnet werden, die in die Bereiche Channel Design und Channel Management untergliedert wird.53 Letztgenannter Bereich untersucht bspw. Geschäftsbeziehungen zwischen Herstellern und Händlern oder beschäftigt sich damit, wie bereits bestehende Vertriebssysteme am besten geführt werden können. Channel Design dagegen untersucht bspw. die Organisation bzw. Gestaltung von Vertriebssystemen, leitet Erklärungsversuche für das Einschalten von Zwischenhändlern ab oder untersucht Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl.54 Da sich die vorliegende Arbeit detailliert mit den Einflussfaktoren und der Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl auseinandersetzt, kann diese unter dem Bereich Channel Design subsumiert werden. Einen zusammenfassenden Überblick über die Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext liefert Abbildung 2.

48

49

50 51 52 53 54

10

Vgl. Becker (2001), S. 488; Böcker (1972), S. 27; Stern (1975), S. 76ff. Es sei zur Vollständigkeit darauf hingewiesen, dass es vereinzelt weitere Einteilungen in der Literatur gibt, z. B. zwei oder sechs Instrumente. Vgl. Weis (2004), S. 117. Vgl. Rosenbloom (2004), S. 12f.; Kotler/Armstrong (2006), S. 362ff.; MüllerHagedorn/Toporowski (1999), S. 92; Becker (2001), S. 527; Ahlert (1996), S. 22ff.; Homburg/Krohmer (2003), S. 454. Backhaus (2003), S. 377. Specht (1998), S. 14. Becker (2001), S. 527. Vgl. Kotler/Armstrong (2006), S. 370ff. Vgl. Rangan et al. (1992), S. 70; Schneider (2001), S. 7f.; Rosenbloom (2004), S. 186; Kotler (1997), S. 535.

Marketing-/Vertriebs-Kontext Einordnung der Vertriebswegswahl

Marketing-Mix Produkt

Preis

Distribution

Akquisitorische Distribution

Channel Design

Kommunikation

Physische Distribution

Channel Management

Abbildung 2: Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext Quelle: Eigene Darstellung

2.1.2 Definitionen von Vertriebswegen Nach der Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext soll die Vertriebswegswahl definitorisch abgegrenzt werden. Bei der Wahl unterscheidet man grundsätzlich eine vertikale und horizontale Selektion, wobei im Rahmen der vertikalen Selektion die Anzahl der Vertriebsstufen zwischen Unternehmen55 und Endabnehmer, d. h. die Länge des Vertriebswegs, festgelegt wird. Maßgeblich hängt die Länge davon ab, ob ein direkter oder ein indirekter Vertriebsweg gewählt wird. Während bei einem direkten Vertriebsweg keine Vertriebsstufe zwischen Unternehmen und Endabnehmer liegt und somit von Null-Vertriebsstufen56 gesprochen werden kann, gibt es bei einem indirekten Vertriebsweg mindestens eine Vertriebsstufe. Nur in diesem Fall, d. h. bei der Wahl eines indirekten Vertriebswegs, muss anschließend die genaue Anzahl der Vertriebsstufen noch festgelegt werden. Der vertikalen Selektion ist die horizontale Selektion nachgeordnet, bei der sowohl die verschiedenen Institutionstypen je Vertriebs-

55

56

Unter diesem Begriff werden im Folgenden sowohl Produktions- als auch Dienstleistungs-Unternehmen verstanden. Vgl. Kotler (1997), S. 533; Becker (2001), S. 528.

11

stufe – die Vertriebstiefe – als auch die Anzahl der Institutionen je Vertriebsstufe – die Vertriebsbreite – ausgewählt werden müssen.57 Im Mittelpunkt der vorliegenden Arbeit steht die Wahl zwischen direktem und indirektem Vertrieb. Nicht im Fokus dieser Arbeit stehen dagegen die Frage nach der genauen Anzahl von Vertriebsstufen, wenn ein indirekter Vertriebsweg gewählt wird, sowie die gesamte horizontale Selektion. Diese werden im Folgenden nicht weiter betrachtet, direkter und indirekter Vertrieb dagegen werden nun ausführlich definiert. In der Literatur gibt es unterschiedliche, einander überschneidende und inkonsistente Begriffsabgrenzungen zwischen direktem und indirektem Vertrieb.58 Große Einigkeit besteht noch darin, dass bei einem direkten Vertrieb zwischen Unternehmen und Endabnehmer keine Vertriebsstufe zwischengeschaltet wird, während beim indirekten Vertrieb noch mindestens eine Vertriebsstufe existiert.59 Uneinigkeit herrscht dagegen bei zwei anderen wichtigen Aspekten: Welche Aufgaben müssen die Institutionen auf dieser Zwischen-Vertriebsstufe zwingend erledigen und in welchem rechtlichen und wirtschaftlichen Verhältnis stehen diese Institutionen zu den Unternehmen? Bezüglich des erstgenannten Aspekts gibt es zwei unterschiedliche Begriffsdefinitionen. Eine eng ausgelegte Definition der Aufgaben besagt, dass Institutionen des indirekten Vertriebs die Güter des Unternehmens selbst kaufen müssen, bevor sie diese an den Endabnehmer weiterveräußern.60 Dagegen ist bei einer breit ausgelegten Definition neben dem Kauf zusätzlich auch die Vermittlung möglich.61 Als Arbeitsdefinition im Rahmen dieser Arbeit wird die breite Definition gewählt, nach der Produkte oder Dienstleistungen entweder gekauft und dann weiterverkauft oder aber vermittelt werden. Nur dadurch ist gewährleistet, dass einerseits der häufig in der Literatur diskutierte Fall „Reisende vs. Handelsvertreter“ auch hier untersucht wird,62 andererseits auch grundsätzlich Dienstleistungs-Unternehmen berücksichtigt werden können.63 57

58 59 60 61 62

12

Vgl. für diesen Abschnitt: Brassington/Pettitt (2005), S. 244ff.; Bruhn (1999), S. 253ff.; Meffert (1998), S. 597ff.; Homburg/Krohmer (2003), S. 714ff.; Ahlert (1996), S. 153ff.; Lilien (1979), S. 198. Vgl. John/Weitz (1988), S. 338. Vgl. Kotler (1997), S. 533; Brassington/Pettitt (2005), S. 244ff.; Nieschlag et al. (2002), S. 915. Vgl. Gutenberg (1984), S. 105; Pepels (1998), S. 103; John/Weitz (1988), S. 339. Vgl. Krafft (1995), S. 9; Nieschlag et al. (2002), S. 915; Anderson (1985), S. 234. Einige der später in Kapitel 2.3 vorgestellten Studien befassen sich konkret mit diesem Fall. Ein Reisender ist dabei ein vom Unternehmen beschäftigter Außendienst-Mitarbeiter (direkter Vertrieb), ein Handelsvertreter dagegen eine Institution der Zwischenvertriebsstufe (indirekter Vertrieb), der Geschäfte vermittelt oder abschließt. Vgl. Krafft (1995), S. 9f. Bei einer engen Aus-

Bezüglich des zweitgenannten Aspekts herrscht zunächst Einigkeit darüber, dass Institutionen der Zwischen-Vertriebsstufe – ganz im Gegensatz zum direkten Vertrieb – unabhängig vom Unternehmen sind und damit als selbständig bzw. unternehmensextern gelten.64 Unterschiedliche Auffassungen gibt es jedoch darüber, ab wann eine Institution als selbständig gilt. Sie kann somit dem indirekten Vertrieb zugeordnet werden, wenn sie sich durch entweder eine rechtliche Selbständigkeit,65 eine rechtliche und/oder wirtschaftliche Selbständigkeit66 oder eine rechtliche und wirtschaftliche Selbständigkeit67 auszeichnet. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit soll die detaillierteste Definition verwendet werden, wonach sich der indirekte Vertrieb durch eine rechtliche und wirtschaftliche Selbständigkeit auszeichnet.68 Zusammengefasst sollen folgende Arbeitsdefinitionen verwendet werden: Der direkte Vertriebsweg ist dadurch gekennzeichnet, dass das Unternehmen beim Vertrieb an den Endverbraucher keine rechtlich und wirtschaftlich selbständigen sowie ggf. vertraglich gebundenen Institutionen, sondern nur unternehmenseigene Vertriebsorgane einsetzt. Der indirekte Vertriebsweg ist dadurch gekennzeichnet, dass das Unternehmen beim Vertrieb an den Endverbraucher rechtlich und wirtschaftlich selbständige sowie ggf. vertraglich gebundene Institutionen einsetzt. Diese Institutionen können die Produkte bzw. Dienstleistungen des Unternehmens entweder an den Endverbraucher bzw. eine weitere Institution der nächsten Vertriebsstufe weitervermitteln oder diese kaufen und

63 64

65 66

67

68

legung der Definition wäre der Handelsvertreter auf Grund seiner Vermittler-Tätigkeit aus der Betrachtung auszuschließen. Die Bedeutung von Dienstleistungs-Unternehmen wird in Kapitel 2.3.3 erläutert. Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 915; Arnold (1995), Sp. 32f.; Homburg/Krohmer (2003), S. 710; Dichtl et al. (1981), S. 14. Eine Gegenmeinung vertritt bspw. MEFFERT, der sowohl eigene als auch fremde Vertriebsorgane/Absatzmittler dem indirekten Vertrieb zuordnet: „Indirekter Vertrieb liegt dann vor, wenn Einzel- und/oder Großhändler – also Absatzmittler – in den Absatzweg eingeschaltet sind. Dabei kann es sich entweder um eigene oder um fremde Verkaufsorgane handeln.“ Meffert (1998), S. 597. Vgl. Backhaus (2003), S. 358. Vgl. Pepels (1998), S. 103. Wirtschaftliche Selbständigkeit liegt dann vor, wenn ein Unternehmen eigenständig wirtschaftliches Risiko übernimmt und in seinem Handeln frei ist. Rechtliche Selbständigkeit liegt wiederum dann vor, wenn ein Unternehmen eine eigenständige Rechtsform hat. Vgl. Wohlgemuth (2002), S. 11. Vgl. Becker (2001), S. 528f.; Specht (1998), S. 29. SPECHT unterscheidet von der wirtschaftlichen Selbständigkeit explizit die vertragliche Gebundenheit, die bspw. im Rahmen von Franchising vorliegt. Im Gegensatz zur Definition von SPECHT wird eine vertragliche Gebundenheit eingeschlossen, womit bspw. Franchising ebenfalls dem indirekten Vertrieb zugerechnet wird. Vgl. Meffert (1998), S. 597; Homburg/Krohmer (2003), S. 710.

13

an den Endverbraucher bzw. eine weitere Institution der nächsten Vertriebsstufe weiterverkaufen. Dem direkten Vertriebsweg können insb. Reisende und eigene Filialen/Verkaufsniederlassungen als Vertriebsorgane zugeordnet werden. Institutionen wie Handelsvertreter, Großhandel sowie Einzelhandel gehören dementsprechend dem indirekten Vertriebsweg an.69 Die im letzten Abschnitt vorgenommenen Begriffsabgrenzungen von direktem und indirektem Vertrieb70 geben einen vollständigen und umfassenden Überblick für den Fall, dass ein Einkanal-Vertriebssystem angewendet wird, d. h., wenn es nur einen einzigen Vertriebsweg gibt. In der Praxis ist es jedoch üblich, dass Unternehmen parallel mehrere Vertriebswege – also ein Multikanal-Vertriebssystem71 – einsetzen.72 Um dieser Tatsache gerecht zu werden, soll eine weitere Arbeitsdefinition eingeführt werden: Der duale Vertriebsweg ist dadurch gekennzeichnet, dass das Unternehmen beim Vertrieb an den Endverbraucher sowohl den direkten als auch den indirekten Vertriebsweg parallel einsetzt. Ein Beispiel für den dualen Vertriebsweg ist der Vertrieb an Großkunden durch Reisende sowie gleichzeitig der Vertrieb an kleine Kunden durch Handelsvertreter.73

69

70

71

72

73

14

Es sei an dieser Stelle erwähnt, dass sich die bisherige Literatur zur Wahl des Vertriebswegs überwiegend auf die oben genannten Vertriebs-Organe bzw. -Institutionen konzentriert. Zur besseren Verständlichkeit seien hier noch weitere Formen genannt: Zum direkten Vertrieb können bspw. noch die Mitglieder der Geschäftsleitung, Internet sowie Katalog/Bestellung gezählt werden, zum indirekten Vertrieb z. B. Vertriebs-Kooperationspartner, Franchise-Nehmer sowie LizenzNehmer. Die Wahl zwischen direktem und indirektem Vertrieb ist eine klassische Make/Buy-Entscheidung, wobei der direkte Vertrieb die Make-Entscheidung und der indirekte Vertrieb die BuyEntscheidung darstellt. Vgl. Ahlert (1995), Sp. 503; Krafft (1995), S. 63. Damit kann diese Entscheidung dem Konzept der Vertikalen Integration zugeordnet werden. Vgl. Picot/Franck (1993), S. 181. Vgl. für die Begriffsabgrenzung: Homburg/Krohmer (2003), S. 718; Backhaus (2003), S. 386; Specht (1998), S. 15 Vgl. Sa Vinhas/Anderson (2005), S. 511; John/Weitz (1988), S. 349; Moriarty/Moran (1990), S. 146f.; Corey et al. (1989), S. 25. Vgl. für eine Übersicht über die Vielfalt von Vertriebsformen: Müller-Hagedorn (1990). Vgl. Kaas (2001), S. 238.

2.1.3 Vorteile der einzelnen Vertriebswege Die im vorangegangenen Abschnitt 2.1.2 definierten Vertriebswege – direkt, indirekt sowie dual – haben für sich betrachtet alle eine hohe praktische Relevanz. Wie KRAFFT treffend feststellte, gibt es jedoch „keine eindeutig vorteilhafte Form“74, vielmehr hat jeder Vertriebsweg seine individuellen Vorteile. Diese Vorteile,75 die in Abbildung 3 zusammengefasst sind, sollen im Folgenden kurz vorgestellt werden.76 Vorteile der Vertriebswege

Direkter Vertriebsweg

• Höhere Abgabepreise • Gewinnung von Markt-/ Kundeninformationen • Höhere Kontrolle sowie bessere Steuerungsmöglichkeiten • Umfangreiches unternehmens- und produktspezifisches Wissen

Indirekter Vertriebsweg

Dualer Vertriebsweg

• Geringerer Ressourcenbedarf

• Erhöhung der Marktabdeckung

• Höhere Motivation

• Druckmittel gegenüber dem indirekten Vertrieb

• Schutz vor direktem Wettbewerb am Markt • Höheres branchen- und kundenspezifisches Wissen

Abbildung 3: Vorteile der Vertriebswege Quelle: Eigene Darstellung

74 75

76

Krafft (1996), S. 761 Auf eine Aufzählung von Nachteilen des direkten sowie des indirekten Vertriebs kann verzichtet werden, da die Nachteile des direkten den Vorteilen des indirekten Vertriebs entsprechen und vice versa. Die in der vorliegenden Arbeit gewählten Definitionen insbesondere von direktem und indirektem Vertrieb sind breiter gefasst als die häufig in der Literatur diskutierte „Reisende vs. Handelsvertreter“-Entscheidung. Daher kommt es bei der Aufzählung der Vorteile auch zu teilweise erheblichen Abweichungen im Vergleich zu dieser spezialisierten Literatur. Für einen guten Überblick über die Vorteile von Reisenden bzw. Handelsvertretern sei auf folgende Beiträge verwiesen: Krafft (1995), S. 60; Weis (2004), S. 400; Nieschlag et al. (2002), S. 944f. Die gewählten Definitionen sind ebenfalls breiter gefasst als in den meisten Marketing-Standardwerken. Daher kann es auch hier zu Abweichungen bei der Darstellung der jeweiligen Vorteile kommen.

15

Durch den Einsatz eines direkten Vertriebs lässt sich aus Unternehmens-Sicht i. d. R. ein höherer Abgabepreis bzw. Umsatz erzielen,77 da die Vertriebsfunktionen nicht ausgelagert sind und somit nicht gesondert, z. B. durch Rabatte auf den Abgabepreis für den indirekten Vertrieb, entgolten werden. Ein weiterer Vorteil des direkten Vertriebs liegt in der Gewinnung von Markt-/Kundeninformationen, da das Unternehmen in direkter Interaktion mit dem Endabnehmer steht.78 Somit können Unternehmen bspw. Markttrends bzw. -bedingungen schneller erkennen und darauf reagieren.79 Des Weiteren zeichnen den direkten Vertrieb eine höhere Kontrolle und bessere Steuerungsmöglichkeiten, sowohl in Bezug auf das Absatzgeschehen als auch auf die Vertriebsmitarbeiter, aus.80 So kann bspw. leichter durchgesetzt werden, dass bestimmte Produkte, die den Nutzen des Unternehmens – ohne jedoch für die Institutionen des indirekten Vertriebs interessant zu sein – erhöhen, auch verstärkt vertrieben werden.81 Schließlich spricht für den direkten Vertrieb, dass unternehmenseigene Vertriebsorgane ein umfangreiches unternehmens- und produktspezifisches Wissen haben,82 wobei insb. das produktspezifische Wissen in Verkaufsgesprächen von hohem Wert ist. Wie bereits erwähnt, hat jedoch nicht nur der direkte Vertrieb, sondern auch der indirekte Vertrieb einige Vorteile. Zunächst ist der geringere Ressourcenbedarf zu nennen. Da keine eigenen Vertriebsmitarbeiter, sondern höchstens Mitarbeiter im Vertriebsmanagement, beschäftigt werden, ist nur eine kleine Vertriebsorganisation notwendig.83 Des Weiteren wird auf Institutionen zurückgegriffen, die größtenteils keine Fixkosten beim Unternehmen verursachen sowie z. T. sofort verfügbar sind.84 Ein weiterer Vorteil des indirekten Vertriebs ist die höhere Motivation. Diese liegt insbesondere darin begründet, dass der indirekte Vertrieb eine hohe Selbständigkeit aufweist, 77

78

79 80

81

82 83 84

16

Vgl. Coughlan et al. (2001), S. 165; Weis (2004), S. 408. Der Handelsvertreter stellt eine Ausnahme dar, weil er lediglich im Auftrag des Produzenten den Güteraustausch vermittelt und aus dem erzielten Umsatz nach dem Handelsgesetzbuch eine Provision erhält. Vgl. Dichtl et al. (1981), S. 6; Krafft (1995), S. 9. Vgl. Coughlan et al. (2001), S. 162; Becker (2001), S. 529; Nieschlag et al. (2002), S. 944; Schögel (2001), S. 12; Ross et al. (2005), S. 23. Vgl. Blaho et al. (1998), S. 71. Vgl. Schögel (2001), S. 12; Coughlan et al. (2001), S. 165; Becker (2001), S. 529; Krafft (1995), S. 59; Nieschlag et al. (2002), S. 944. Institutionen des indirekten Vertriebs werden als „Cherry Picker“ bezeichnet, d. h., sie verkaufen/vertreiben eher Produkte, die eine hohe Nachfrage haben, als Produkte, die eine hohe Verkaufsanstrengung benötigen, wie bspw. neue Produkte. Vgl. Keegan (1984), S. 376; Anderson (1985), S. 236. Vgl. Krafft (1995), S. 62. Vgl. Weis (2004), S. 408. Vgl. Anderson (1985), S. 235; Krafft (1995), S. 61f.; Nieschlag et al. (2002), S. 945; Coughlan/Flaherty (1983), S. 140.

größtenteils vom Unternehmen erfolgsabhängig entlohnt wird und daher einen möglichst hohen Vertriebserfolg anstrebt.85 Außerdem wird als ein Vorteil angeführt, dass ein indirekter Vertrieb einen Schutz vor direktem Wettbewerb am Markt gewährt. Demnach wird das Unternehmen von einem direkten Preis-Wettbewerb mit Konkurrenten abgehalten.86 Abschließend wird dem indirekten Vertrieb noch ein höheres branchen- und kundenspezifisches Wissen zugesprochen, das in z. T. bereits bestehenden und langfristigen Kundenbeziehungen sowie in professionellen Verkaufsfertigkeiten begründet liegt.87 Der Einsatz des dualen Vertriebs hat ebenfalls Vorteile. Beim parallelen Einsatz von direktem und indirektem Vertrieb können ggf. unterschiedliche Kundensegmente angesprochen werden, die bei einem Einkanalsystem nicht erreichbar sind. Diese kundengerechtere Gestaltung der Vertriebswege bewirkt eine Erhöhung der Marktabdeckung.88 Außerdem kann der duale Vertrieb als Druckmittel gegenüber dem indirekten Vertrieb angesehen werden. Durch den Einsatz des dualen Vertriebs wird signalisiert, dass der indirekte Vertrieb durch den direkten Vertrieb ersetzt werden könnte, wenn es denn erforderlich ist.89 Anzumerken ist an dieser Stelle, dass der duale Vertrieb neben Vorteilen auch Nachteile aufweist: Dafür seien exemplarisch die Konflikte zwischen den unterschiedlichen Vertriebswegen genannt.90 Neben der Einordnung in den Marketing-/Vertriebs-Kontext und der Vorstellung der Vorteile der einzelnen Vertriebswege wurden in diesem Abschnitt Definitionen zu direktem, indirektem und dualem Vertrieb hergeleitet, die für den weiteren Verlauf der Arbeit notwendig sind und deshalb nochmals angeführt werden sollen. Während beim direkten Vertrieb zwischen Unternehmen und Endverbraucher keine unabhängigen Dritten dazwischengeschaltet sind, zeichnet sich der indirekte Vertrieb gerade durch den Einsatz von unabhängigen Dritten aus. Wenn ein Unternehmen sowohl den direkten als auch den indirekten Vertrieb einsetzt, liegt der duale Vertrieb vor.

85

86 87 88 89 90

Vgl. Shapiro (1977), S. 253; Anderson (1985), S. 235; Krafft (1995), S. 62; Anderson et al. (2003), S. 5. Vgl. Coughlan (1985), S. 116. Vgl. Krafft (1995), S. 62. Vgl. Schögel (2001), S. 13; Backhaus (2003), S. 386; Sa Vinhas/Anderson (2005), S. 507. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 194. Vgl. Schögel (2001), S. 14f.; Steffenhagen (1975), S. 71f.

17

2.2 Junge, innovative Unternehmen als Untersuchungsgegenstand Junge, innovative Unternehmen (JIU) sind „not smaller versions of larger companies“91, sondern unterscheiden sich anhand einiger Besonderheiten von etablierten Unternehmen.92 Zunächst soll in Kapitel 2.2.1 eine Definition von JIU vorgenommen werden, bevor anschließend die Besonderheiten beleuchtet werden (Kapitel 2.2.2). 2.2.1 Definition von jungen, innovativen Unternehmen Zunächst ist die Organisationsform Unternehmen zu betrachten. Unternehmen sind nach GUTENBERG als marktwirtschaftlich orientierte Wirtschaftseinheiten zu klassifizieren.93 Dieser Definition folgend werden andere Organisationsformen wie bspw. gemeinnützige Vereine oder Gesellschaftsformen nicht berücksichtigt. Auf Grund unterschiedlicher bzw. entgegengesetzter Zielsetzungen wäre die Betrachtung dieser anderen Organisationsformen ohnehin nicht sinnvoll.94 Zusätzlich ist noch das Attribut jung zu berücksichtigen. Über eine Altersgrenze soll grundsätzlich eine Abgrenzung zu etablierten Unternehmen erreicht werden, die über dieser Grenze liegen. Als Basis für die Bestimmung des Alters ist der Gründungszeitpunkt heranzuziehen, der entweder der Eintragung beim Handelsregister oder der Gewerbeanmeldung entspricht.95 Hinsichtlich der genauen Altersobergrenze gibt es in der Literatur unterschiedliche Empfehlungen. Bei einer engen Auslegung werden Unternehmen bis maximal fünf Jahre als jung bezeichnet, bei einer weiten Auslegung sind junge Unternehmen sogar bis zu maximal zwölf Jahre alt.96 Für die vorliegende Arbeit soll die Altersgrenze von zwölf Jahren gelten, da gerade innovative Unternehmen verhältnismäßig lange Produktentwicklungszeiten aufweisen und vertriebliche Aktivitäten in der Regel erst in fortgeschrittenen Entwicklungsphasen aufgenommen werden.97

91 92 93 94 95

96

97

18

Brouthers/Nakos (2004), S. 229. Vgl. Carson (1990), S. 5; Carson/Cromie (1989), S. 34; Schefczyk/Pankotsch (2002), S. 23ff. Vgl. Gutenberg (1983), S. 458f. Vgl. Claas (2006), S. 41. Vgl. Gruber (2005), S. 9; Luger/Koo (2005), S. 18. In der theoretischen Literatur wird diese Vorgehensweise durchaus kritisch betrachtet bzw. abgelehnt. Vgl. Fallgatter (2002), S. 28; Szyperski (1980), S. 309. Vielmehr wird vorgeschlagen, dass – anstelle der Fokussierung auf den Gründungszeitpunkt – auf eine prozessuale Sicht abgestellt werden soll, die die Strukturerrichtung in den Vordergrund stellt. Vgl. Szyperski/Nathusius (1977), S. 25. Aus praktischen Erwägungen hinsichtlich der Operationalisierung des Unternehmensalters soll dennoch der Gründungszeitpunkt verwendet werden. So auch: Burgel/Murray (2000), S. 43; Shrader (2001), S. 50. Vgl. Fallgatter (2004), S. 28; Bantel (1998), S. 207; Chrisman et al. (1998), S. 6; Li (2001), S. 183. So auch: Hungeling (2007), S. 142.

Bevor abschließend das Attribut innovativ betrachtet wird, sind zuerst die verschiedenen Gründungsformen vorzustellen, da sie unterschiedliche Anforderungen an Gründer bzw. Unternehmen stellen.98 Gründungen können nach drei Kriterien unterschieden werden, die im Folgenden dargestellt werden. Als erstes Kriterium wird der Grad der Selbständigkeit der Gründung herangezogen. Eine unselbständige Gründung liegt vor, wenn ein abhängig Beschäftigter, d. h. eine Person mit einem rechtlich abhängigen Arbeitsverhältnis, eine Existenz für ihren Auftraggeber aufbaut. Von einer selbständigen Gründung wird dagegen gesprochen, wenn sich der Gründer eigenständig, d. h. im Rahmen eines rechtlich unabhängigen Arbeitsverhältnisses, ein neues Unternehmen errichtet.99 Ein zweites Kriterium stellt die sogenannte Strukturexistenz dar, die auf das Vorhandensein für den Unternehmensaufbau relevanter Strukturen im Vorfeld der eigentlichen Gründung abzielt.100 Im Rahmen der Strukturexistenz werden zwei Ausprägungen unterschieden, die sich im Hinblick auf Größe und Kapitalausstattung deutlich voneinander abgrenzen und somit differenziert betrachtet werden müssen.101 Eine originäre Gründung liegt dann vor, wenn ein Unternehmen komplett neu errichtet wird und nicht auf Vorgängerstrukturen aufgebaut werden kann. Von einer derivativen Gründung wird dagegen gesprochen, wenn bereits bestehende Strukturen genutzt werden können, ein Unternehmen somit nicht vollständig neu errichtet wird, sondern vielmehr eine Umgründung oder eine Unternehmensübernahme stattfindet.102 Bei Zusammenführung der beiden Kriterien ergibt sich eine Matrix, die in Abbildung 4 dargestellt ist. Eine Unternehmensgründung bzw. eine Gründung im engeren Sinne liegt dann vor, wenn die Gründung selbständig und originär erfolgt.103 Diese Gründungen sollen im Rahmen der vorliegenden Arbeit aus zwei Gründen betrachtet werden. Erstens liegen gerade bei Unternehmensgründungen die im folgenden Abschnitt beschriebenen Besonderheiten in außergewöhnlichem Maße vor, und zweitens weisen die Unternehmensgründungen den höchsten Handlungsspielraum104 auf.

98 99 100 101 102 103 104

Vgl. Szyperski/Nathusius (1977), S. 26f. Vgl. Szyperski/Nathusius (1977), S. 26f.; Klandt (1996), S. 22f. Vgl. Fallgatter (2002), S. 26; Szyperski/Nathusius (1977), S. 27. Vgl. Luger/Koo (2005), S. 18. Vgl. Gruber (2005), S. 10; Fallgatter (2004), S. 26 Vgl. Szyperski/Nathusius (1977), S. 30. Vgl. Pörner (1989), S. 81.

19

Gründungsformen

Originäre Gründung

Derivative Gründung

Selbständige Gründung

Unternehmensgründung

Existenzgründung durch Betriebsübernahme

Unselbständige Gründung

Betriebsgründung

Fusion/ Umgründung

Abbildung 4: Systematisierung von Gründungsformen Quelle: Szyperski/Nathusius (1977), S. 27

Im Rahmen des dritten Kriteriums werden Unternehmens- und Existenzgründungen unterschieden.105 Dabei gilt der Innovationsgrad der Gründung als Unterscheidungsbzw. Abgrenzungsfaktor.106 Bei Unternehmensgründungen stehen technologieorientierte, innovative Produkte oder Dienstleistungen im Vordergrund, besonders in forschungs- und wissensintensiven Branchen sind diese Gründungsformen zu finden. Bei Existenzgründungen bilden dagegen existierende Geschäftsideen, die in derselben oder ähnlicher Form bereits betrieben werden, die Grundlage, Beispiele können im Handwerks- und Gastronomie-Bereich gefunden werden.107 Darüber hinaus sind Unternehmensgründungen wachstumsorientiert, während bei Existenzgründungen das Wachstum sehr begrenzt und primär auf die Sicherung der eigenen Existenz bzw. der Familie ausgelegt ist.108 Im Rahmen der vorliegenden Arbeit soll das Wachstumspotenzial eben nicht begrenzt sein, vielmehr soll anhand des Wachstums u. a. der Erfolg bemessen werden. Der weitere Fokus liegt somit auf Unternehmensgründungen, wobei die betrachteten Unternehmen auch innovativ sein müssen. 105 106 107 108

20

Vgl. Fallgatter (2002), S. 21; Gruber (2005), S. 11. Vgl. Carland et al. (1984), S. 357. Vgl. Smith (1967), S. 12ff.; Fallgatter (2002), S. 22. Vgl. Fallgatter (2004), S. 26.

Zusammengefasst sollen junge, innovative Unternehmen wie folgt abgegrenzt werden: Es handelt sich um Unternehmen (in Abgrenzung zu bspw. gemeinnützigen Organisationsformen), die aus einer originären und selbständigen Gründung (in Abgrenzung zu Unternehmen aus derivativen und/oder unselbständigen Gründungen) hervorgegangen sind. Zudem sind diese Unternehmen maximal zwölf Jahre alt (in Abgrenzung zu etablierten Unternehmen) und aus einer Unternehmensgründung (in Abgrenzung zu Existenzgründungen) entstanden. 2.2.2 Besonderheiten junger, innovativer Unternehmen Junge, innovative Unternehmen unterscheiden sich von etablierten Unternehmen durch mehrere Eigenschaften, die im Folgenden vorgestellt werden sollen.109 Diese Eigenschaften können grundsätzlich in originäre und derivative Charakteristika unterteilt werden. Originäre Charakteristika lassen sich unmittelbar aus der Abgrenzung des Untersuchungsgegenstands herleiten, während sich derivative Charakteristika inhaltlich aus originären Eigenschaften ableiten lassen.110 Geringes Unternehmensalter (Liability111 of newness): Die erste originäre Eigenschaft lässt sich aus dem Attribut jung sowie der originären Gründungsform ableiten, die in Kapitel 2.2.1 beschrieben wurden. Empirische Studien haben festgestellt, dass das Unternehmensalter einen Einfluss auf das Sterberisiko von Unternehmen dahingehend hat, dass das Risiko besonders in den ersten Jahren hoch ist und dann mit zunehmendem Unternehmensalter abnimmt.112 Somit müssen derivative Eigenschaften von JIU im Hinblick auf das Unternehmensalter existieren, die das Sterberisiko beeinflussen. JIU haben – im Gegensatz zu etablierten Unternehmen – noch keine Standardroutinen in ihren Arbeitsabläufen, diese müssen erst definiert werden bzw. sich herausbilden.113 Da i. d. R. noch keine gemeinsame Arbeitserfahrung vorliegt,114 wird dieser gesamte Prozess sehr zeitaufwändig ausfallen. Des Weiteren besitzen JIU nur wenig historische Erfahrungswerte bzw. Daten zur Unternehmensentwicklung, aus denen nur begrenzt

109 110 111

112

113 114

Die Auswahl der Eigenschaften lehnt sich an BRETTEL ET AL. an. Vgl. Brettel et al. (2006), S. 3f. Vgl. Claas (2006), S. 53. Eigenschaften werden, insbesondere wenn Nachteile aufgezeigt werden, als liabilities bezeichnet. Vgl. Brüderl et al. (1996), S. 60ff. Vgl. Stinchcombe (1965), S. 148; Aldrich/Auster (1986), S. 175; Freeman et al. (1983), S. 701f.; Carroll (1983), S. 304. Vgl. Aldrich/Fiol (1994), S. 645f.; Henderson (1999), S. 282; Werner (2000), S. 38f. Vgl. Gruber (2003), S. 601; Stinchcombe (1965), S. 148f.

21

Informationen oder Indikationen bez. der zukünftigen Unternehmensentwicklung gewonnen werden können.115 Schließlich verfügen JIU weder über gewachsene Kundenund Lieferantenbeziehungen noch über grundsätzliches Vertrauen im Markt, so dass diese Beziehungen erst über die Zeit aufgebaut werden müssen.116 Aus dem geringen Unternehmensalter lässt sich neben den dargelegten Nachteilen jedoch auch ein Vorteil für JIU ableiten. Während etablierte Unternehmen häufig verkrustete Strukturen aufweisen und Entscheidungen im Hinblick auf bestehende Strukturen und somit aus der Vergangenheit abgeleitet treffen, sind im Gegensatz dazu JIU flexibel und von historischen Ereignissen bzw. Entscheidungen unbelastet.117 Geringe Organisationsgröße (Liability of size/smallness): Auch die zweite Eigenschaft ist auf die originäre Gründungsform sowie das Attribut jung zurückzuführen.118 Empirische Studien haben gezeigt, dass ein Zusammenhang zwischen Organisationsgröße und Sterberisiko besteht. Dabei nimmt das Sterberisiko mit zunehmender Größe des Unternehmens ab.119 Derivate Eigenschaften im Kontext der geringen Organisationsgröße bestehen aus der finanziellen sowie personellen Ressourcenknappheit.120 Der Zugang zu Fremdkapital ist für JIU sehr schwierig bzw. sogar versperrt, so dass u. a. ein Überbrücken von wirtschaftlich erfolglosen Zeiten kaum möglich ist.121 Auch deshalb können JIU nur unter Schwierigkeiten geeignetes Personal rekrutieren, so dass viele Tätigkeiten von der Unternehmensleitung durchgeführt werden müssen.122 Eine Folge davon ist, dass es bei JIU häufig an notwendigem Fach- und Spezialwissen mangelt.123 Neben den Nachteilen lassen sich aus der geringen Organisationsgröße auch Vorteile ableiten. Kurze Wege in der Kommunikation innerhalb des Unternehmens sowie nach

115 116 117 118 119 120

121

122 123

22

Vgl. Storey (1985), S. 327f.; Hommel/Knecht (2002), S. 9; Gruber (2005), S. 13f. Vgl. Storey (1985), S. 329; Gruber (2003), S. 601; Ali/Birley (1998), S. 755. Vgl. Schefczyk/Pankotsch (2002), S. 24; Gruber (2003), S. 602. Vgl. Werner (2000), S. 13; Luger/Koo (2005), S. 18. Vgl. Aldrich/Auster (1986), S. 180; Brüderl et al. (1996), S. 106ff. Vgl. Welsh/White (1981), S. 18; Li (2001), S. 184; Erramilli/D'Souza (1993), S. 29f.; Zacharakis (1997), S. 23; Choo/Mazzarol (2001), S. 292. Vgl. Gruber (2005), S. 14; Aldrich/Auster (1986), S. 181; Werner (2000), S. 39; Welsh/White (1981), S. 18. Vgl. Göpfert (2002), S. 227; Werner (2000), S. 39. Vgl. Gruber (2005), S. 14f.

außen ermöglichen ein flexibles und informelles Handeln sowie schnelle Reaktionszeiten.124 Gründerzentrierung:125 Die dritte Eigenschaft lässt sich aus der originären und vor allem selbständigen Gründungsform ableiten.126 Der Gründer stellt einen der zentralen Erfolgsfaktoren dar,127 es ist zudem empirisch bewiesen, dass die Kompetenz des Gründers den Gründungserfolg positiv beeinflusst.128 Der Gründer nimmt grundsätzlich eine Doppelfunktion wahr, da er sowohl Unternehmenseigner als auch Unternehmensleiter ist. Im Vergleich zu Managern in etablierten Unternehmen hat er damit eine sehr mächtige Position inne.129 Aus der geringen Organisationsgröße ergibt sich zudem, dass er eine zentrale Ressource im Unternehmen darstellt und somit einen großen Einfluss auf viele Tätigkeiten bzw. Aktivitäten im Unternehmen hat. Das JIU ist daher sehr abhängig von der Motivation, fachlichen Qualifikation, Erfahrung und Persönlichkeit des Gründers, d. h. von all seinen Stärken und Schwächen.130 Ein Vorteil der Gründerzentrierung liegt für JIU darin, dass der Gründer einen guten Überblick über alle Organisations- bzw. Funktionsbereiche hat und somit schnell und flexibel auf Veränderungen in der Umwelt reagieren kann.131 Umfeldunsicherheit (Liability of uncertainty): Die vierte Eigenschaft kann auf die beiden Attribute jung und innovativ sowie auf die originäre Gründungsform zurückgeführt werden. Eine empirische Überprüfung liegt allerdings noch nicht vor.132 JIU werden an den verschiedensten Stellen – z. B. in Bezug auf die Marktakzeptanz, technologische Machbarkeit, Finanzierung oder Reaktionen der Wettbewerber133 – mit

124

125

126

127 128 129 130 131 132

Vgl. Schefczyk/Pankotsch (2002), S. 24; Carson et al. (1995), S. 77; Li (2001), S. 184; Alvarez/Barney (2001), S. 140. KESSELL betont in seiner Arbeit, dass bei dieser originären Eigenschaft ein Begriff wie liability of owner nicht angebracht ist. Vgl. Kessell (2007), S. 48. Vgl. Szyperski/Nathusius (1977), S. 29; Van de Ven et al. (1984), S. 94; Hill/McGowan (1997), S. 544; Boeker/Wiltbank (2005), S. 123. Vgl. Carson (1990), S. 8; Klandt (1996), S. 11. Vgl. Chandler/Hanks (1994), S. 85. Vgl. Carson et al. (1995), S. 69f.; Olson (1987), S. 10. Vgl. Schefczyk/Pankotsch (2002), S. 24; Mugler (1995), S. 20; Sabisch (1999), S. 26. Vgl. Hofer/Charan (1984), S. 4. Vgl. Hungeling (2007), S. 23.

23

Unsicherheit konfrontiert. Diese Unsicherheit wirkt wiederum verstärkend auf die bereits beschriebenen Eigenschaften von JIU. Im Hinblick auf das geringe Unternehmensalter wurde angeführt, dass innerhalb der JIU keine bzw. kaum Erfahrungswerte bez. des Geschäftsverlaufs vorliegen. Es kommt noch erschwerend hinzu, dass keine bzw. nur wenige Informationen und Erfahrungen zu dem Markt vorhanden sind, da JIU oft in neuen Märkten aktiv werden. Somit muss die Planung mit vagen Annahmen durchgeführt und müssen die relevanten Markt-Informationen und -Erfahrungen mit zunehmendem Alter gesammelt werden.134 Auf Grund der geringen Organisationsgröße ist bekannt, dass JIU nur begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen besitzen. Während etablierte Unternehmen zumeist über ein großes Produktportfolio verfügen, liegt bei JIU zumeist nur eine kleine Produktpalette vor.135 Damit trifft die Unsicherheit die JIU im Vergleich zu den etablierten Unternehmen deutlich härter, da JIU eben keine Risiko-Minimierung auf Grund eines diversifizierten Produktportfolios erreichen können.136 Unsicherheit ist jedoch gerade für JIU zumeist existenziell wichtig, da diese überhaupt die Grundlage – wegen der asymmetrischen Wahrnehmung der Zukunftsaussichten – für neue, innovative Ideen darstellt.137 Aufbau und Wachstum (Liability of growth/adolescence): Die fünfte Eigenschaft lässt sich schließlich aus den beiden Attributen jung und innovativ sowie der originären Gründungsform ableiten. Empirisch wurde dabei belegt, dass das Sterberisiko der JIU während der ersten Veränderungs- und Wachstumsphasen besonders hoch ist.138 Auf Grund des angestrebten Wachstums von JIU139 müssen sich Gründer neben dem Tagesgeschäft regelmäßig mit der Konzeption und Umsetzung einer neuen Aufbauund Ablauforganisation beschäftigen, die eben diesem aktuellen und zukünftigen Wachstum Rechnung trägt.140 Zudem erhöhen Aktivitäten wie bspw. Wachstumsfinanzierung oder Markteinführung weiterer Produkte oder Dienstleistungen, die meist

133

134 135 136 137 138 139 140

24

Vgl. Welsh/White (1981), S. 18; Chandler/Hanks (1994), S. 78; Gruber (2004), S. 170; Erramilli/D'Souza (1993), S. 29f. Vgl. Werner (2000), S. 15; Hills/Sarin (2003), S. 18f. Vgl. Schefczyk/Pankotsch (2002), S. 24. Vgl. Geursen/Conduit (2001), S. 21. Vgl. Carson et al. (1995), S. 150; Gruber (2005), S. 15. Vgl. Brüderl/Schüssler (1990), S. 530ff. Vgl. Hommel/Knecht (2002), S. 9. Vgl. Gruber (2003), S. 602.

unter Zeitdruck ausgeführt werden müssen, die Komplexität, die von manchen Gründern nicht mehr zu bewerkstelligen ist.141 Wie einleitend beschrieben, unterscheiden sich JIU anhand der fünf originären Eigenschaften von etablierten Unternehmen. Zwar können auch etablierte Unternehmen durchaus vereinzelte Eigenschaften aufweisen, das Besondere bei JIU liegt jedoch darin, dass sie meist alle Eigenschaften gleichzeitig besitzen.142 Abbildung 5 fasst die Ergebnisse zu den Besonderheiten von JIU nochmals graphisch zusammen. Eigenschaften junger, innovativer Unternehmen Originäre Eigenschaften

Negative derivative Eigenschaften

Positive derivative Eigenschaften

Geringes Unternehmensalter

• Keine Standardroutinen • Keine Erfahrungswerte • Geringes Vertrauen am Markt

Geringe Organisationsgröße

• Geringe finanzielle Ressourcen • Hohe Flexibilität • Geringe personelle Ressourcen • Schnelle Reaktionszeiten

Gründerzentrierung

• Hohe Abhängigkeit von Motivation, Qualifikation, Erfahrung, Persönlichkeit des Gründers

• Hohe Flexibilität

Umfeldunsicherheit

• Kaum Vergangenheitsdaten zum Markt • Keine Risikodiversifikation

• Ursächliche Grundlage für Entstehung von JIU

Aufbau und Wachstum

• Regelmäßige Anpassung der Aufbau- und Ablauforganisation • Komplexe Tätigkeiten

• Hohe Flexibilität • Keine Altlasten

Abbildung 5: Originäre und derivative Eigenschaften von JIU Quelle: Eigene Darstellung

2.3 Stand der Forschung und Ableitung der Forschungsfragen Im Folgenden wird zunächst eine Bestandsaufnahme der bisherigen Forschung143 vorgenommen, getrennt nach etablierten Unternehmen (Kapitel 2.3.1) sowie jungen, inno141 142 143

Vgl. Schefczyk/Pankotsch (2002), S. 25. Vgl. Gruber (2003), S. 603. Relevante Arbeiten zeichnen sich dadurch aus, dass in ihrem Fokus die Wirkung von mindestens einem Einflussfaktor auf die Wahl des Vertriebswegs untersucht wird. Des Weiteren ist eine Arbeit dann in Übereinstimmung mit der oben erfolgten Einordnung in den Marketing-Kontext als relevant zu bezeichnen, wenn die untersuchten Einflussfaktoren vollständig oder zumindest zum Teil eine akquisitorische Dimension haben. Es werden daher Arbeiten mit einem vollstän-

25

vativen Unternehmen (Kapitel 2.3.2). Basierend auf dem Status quo der Forschung werden anschließend die Forschungsfragen abgeleitet (Kapitel 2.3.3). 2.3.1 Untersuchungen für etablierte Unternehmen In der Vergangenheit haben sich mehrere Autoren mit den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl bei etablierten Unternehmen auseinandergesetzt. Im Folgenden sollen zuerst die konzeptionellen und anschließend die empirischen Arbeiten vorgestellt und analysiert werden. 2.3.1.1 Konzeptionelle Arbeiten Der Beginn der konzeptionellen Erforschung der Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl geht auf das Ende der 50er Jahre bzw. den Anfang der 60er Jahre des vorigen Jahrhunderts zurück. Bis zu diesem Zeitpunkt sind quantitative Break-Even-Analysen die vorherrschende Methode zur Bestimmung des optimalen Vertriebswegs. GUTENBERG entwickelt bspw. im Jahr 1955 das Konzept des kritischen Umsatzes, wonach ab einem bestimmten Umsatz der Wechsel von indirektem zu direktem Vertrieb vorteilhaft ist.144 Im Vergleich dazu weist das Modell von ARTLE/BERGLUND aus dem Jahr 1959 einige Ergänzungen auf. Mehrere Faktoren, z. B. Größe der Bestellung oder Besuchshäufigkeit, beeinflussen in diesem Modell die für die Break-Even-Analyse notwendigen Umsätze und Kosten und bestimmen somit die optimale Wahl des Vertriebswegs.145 Dass neben quantitativen Faktoren nun auch qualitative Faktoren146 zur Bestimmung des optimalen Vertriebswegs herangezogen werden, kann als Beginn der konzeptionellen Forschung charakterisiert werden. Den Auftakt der konzeptionellen Arbeiten im deutschsprachigen Raum bildet die Arbeit von MANN. Er identifiziert mit Produkt, Unternehmen, Markt, Ordnungsfaktoren sowie betriebswirtschaftlichen Faktoren fünf unterschiedliche Charakteristika, die die Vertriebswegswahl von Konsumgüter-Herstellern beeinflussen. Diese Charakteristika setzen sich ihrerseits aus mehreren Einflussfaktoren zusammen.147 Be-

144

145

146 147

26

digen Fokus auf Einflussfaktoren der physischen Dimension im Folgenden nicht weiter beachtet, in Literatur-Überblicken oft genannte Arbeiten von BUCKLIN oder BOWERSOX bleiben daher unerwähnt. Vgl. Bucklin (1965), S. 26ff.; Bowersox (1969), S. 63ff. Vgl. Gutenberg (1955), S. 115f. Hieraus ergibt sich auch, dass bei einem geringen Umsatz der Handelsvertreter auf Grund seiner variablen Entlohnung dem Reisenden vorgezogen wird. Vgl. Artle/Berglund (1959), S. 460ff. Eine weitere Break-Even-Analyse, die sich auf die Bewertung quantitativer Faktoren stützt, liefern bspw. ALDERSON/GREEN, die für die Auswertung Wahrscheinlichkeits-Rechnungen verwenden. Vgl. Alderson/Green (1966), S. 199ff. GUTENBERG fordert in späteren Jahren dies auch selbst. Vgl. Gutenberg (1984), S. 131. Vgl. Mann (1959), S. 64ff.

sonders hervorzuheben ist an dieser Stelle, dass einerseits die in dieser frühen Arbeit aufgeführten Charakteristika sowie Einflussfaktoren sehr umfangreich sind und bis zum aktuellen Zeitpunkt mit zu den größten Sammlungen gehören, und andererseits ein gemeinschaftlicher Analyse-Ansatz angewendet wird.148 Kurz darauf wird im englischsprachigen Raum die Arbeit von ASPINWALL veröffentlicht. Auch ASPINWALL verwendet den gemeinschaftlichen Analyse-Ansatz und unterstellt implizit eine wechselseitige Interdependenz der Einflussfaktoren.149 Bemerkenswert ist bei dieser Arbeit, dass ASPINWALL nicht nur die Entscheidung direkter Vertrieb vs. indirekter Vertrieb betrachtet, sondern auch die Mischform daraus, den dualen Vertrieb.150 Wiederum nur wenige Jahre später erscheint die Arbeit von MIRACLE. Diese ist dahingehend sehr stark an die Arbeit von ASPINWALL angelehnt, dass ein gemeinschaftlicher Analyse-Ansatz verwendet, eine Interdependenz der Einflussfaktoren unterstellt und ähnliche Einflussfaktoren bzw. ein ähnlicher Entscheidungsmechanismus angewendet werden. Der Unterschied zu Arbeit von ASPINWALL besteht darin, dass nur die Entscheidung direkter vs. indirekter Vertrieb im Fokus steht.151 Weitere konzeptionelle Arbeiten, die einen gemeinschaftlichen Analyse-Ansatz verwenden, jedoch keine wechselseitige Interdependenz unterstellen, liefern AL-ANI und LAMBERT. AL-ANI verzichtet in seinem Modell auf konkrete Empfehlungen oder Hypothesen und skizziert stattdessen ein individuell zu gestaltendes Scoring-Modell zur Bestimmung des idealen Vertriebswegs.152 LAMBERT dagegen, wie alle anderen Autoren mit Ausnahme von AL-ANI, leitet in seinem Modell mit mehreren Einflussfaktoren konkrete Hypothesen bzw. Empfehlungen ab.153 Schließlich gibt es noch mehrere Arbeiten, die die Vertriebswegswahl lediglich in Abhängigkeit von einem Einflussfaktor untersuchen. Dabei widmen sich STIGLER und DAY mit dem Lebenszyklus von Branchen154 bzw. Produkten155 einem ähnlichen Thema. MCGUIRE/STAELIN fokussieren sich dagegen auf die Substituierbarkeit der

148

149 150 151 152 153 154 155

Gemeinschaftlich bedeutet in diesem Zusammenhang, dass nicht einzelne Faktoren isoliert betrachtet werden, sondern alle Faktoren zusammen. Vgl. für diesen Absatz: Aspinwall (1962), S. 634ff. Vgl. Specht (1998), S. 162. Vgl. für diesen Absatz: Miracle (1965), S. 19ff. Vgl. Al-Ani (1969), S. 77f. Vgl. Lambert (1971), S. 208f. Vgl. Stigler (1966), S. 59f. Vgl. Day (1981), S. 62ff.

27

angebotenen Produkte. Mit einem spieltheoretischen Ansatz leiten sie dabei ihr zentrales Ergebnis156 für Konsumgüterhersteller ab.157 Eine Zusammenfassung der bisher vorgestellten Arbeiten – inkl. der verwendeten Einflussfaktoren als unabhängige Variablen – liefert die folgende Tabelle 1. Autor

Einschränkung KonsumgüterHersteller

Unabhängige Variable(n)

Aspinwall (1962) -

-

Produkt (Wiederbeschaffungsrate, Gewinnspanne, Spezialisierung, Verbrauchszeit, Suchzeit)

Miracle (1965)

-

-

Stigler (1966)

-

-

Produkt (Wert des Produkts, Kaufbedeutung, Kaufaufwand, technologischer Wandel, technische Komplexität, Serviceanforderungen der Kunden, Einkaufshäufigkeit, Schnelligkeit des Verbrauchs, Benutzungshäufigkeit/Einsatzgebiete) Stand im Unternehmens-/Branchenlebenszyklus

Al-Ani (1969)

-

-

Lambert (1971)

-

-

Day (1981)

-

-

Mann (1959)

Theoretische Fundierung -

McGuire/Staelin (1983)

KonsumgüterHersteller

Abhängige Variable Produkt (Rohstoff, Umfang und Gewicht, Bemusterungs- Direkter, fähigkeit, Erklärungsbedürftigkeit, Eignung zum Verkauf in indirekter Vertrieb Selbstbedienungsgeschäften, Empfindlichkeit, Wert), Unternehmen (Größe, Produktionskapazität, Produktionsweise, Charakter der Produktionskosten, saisonale Beschaffungsschwankungen, Programmbreite, Programmtiefe, Finanzkraft, Standort, Leistungsfähigkeit der Unternehmensleitung und Mitarbeiter, Ruf der Unternehmung, Rechtsform), Markt (Bevölkerungsdichte, Besiedlungsweise, Verkehrsbedingungen, Einheitlichkeit, Anzahl der Bedarfsträger, Bedarfsart, Verbrauchsmenge, zeitliches Auftreten, Abhängigkeit von der Jahreszeit, Elastizität, Bedarfszusammenhänge, Einkaufsgewohnheiten, zeitliches Auftreten, Marktformen, Präferenzen, Wettbewerbsverhalten, Absatzwege der Konkurrenz, Substituierbarkeit, Leistungsfähigkeit des Handels), Ordnungsfaktoren ((Steuer-)Gesetzgebung, Lobbying), betriebswirtschaftliche Faktoren (unternehmungs- und absatzpolitische Einstellungen und Ziele) Direkter, dualer, indirekter Vertrieb Direkter, indirekter Vertrieb

Direkter, indirekter Vertrieb Direkter, Produkt (Lagerfähigkeit, Bedarfshäufigkeit, indirekter Erklärungsbedürftigkeit, Serviceintensität, Preislage, Qualitätslage), Unternehmen (Finanzkraft), Konkurrenz, Vertrieb Konsumenten (Gewohnheiten und Wünsche der Konsumenten, Image des Absatzmittlers) Finanzielle Ressourcen, Bedürfnis nach Kontrolle, Direkter, Opportunitätskosten indirekter Vertrieb Stand im Produktlebenszyklus Direkter, indirekter Vertrieb Substituierbarkeit der Produkte Direkter, indirekter Vertrieb

Tabelle 1: Konzeptionelle Arbeiten ohne theoretische Fundierung Quelle: Eigene Darstellung

156

157

28

Zu diesem Ergebnis – bei geringer Substituierbarkeit der Produkte soll der Direktvertrieb, bei hoher Substituierbarkeit dagegen der indirekte Vertrieb vorgezogen werden – kam in späteren Jahren auch GAL-OR. Vgl. Gal-Or (1999), S. 657. Vgl. McGuire/Staelin (1983), S. 162ff.

Die konzeptionellen Arbeiten, die bisher betrachtet wurden, haben eine Gemeinsamkeit: Es mangelt ihnen an der theoretischen Fundierung bzw. am theoretischen Bezug. Diese Unvollkommenheit beheben die folgenden Arbeiten, die jeweils die Transaktionskostentheorie158 verwenden, um daraus die Einflussfaktoren abzuleiten. Ein weiterer Unterschied zu den bisher vorgestellten konzeptionellen Arbeiten liegt darin, dass kein gemeinschaftlicher Analyse-Ansatz verwendet wird, sondern dass alle Faktoren separat bezüglich ihrer Wirkung auf die Vertriebswegswahl analysiert werden. ANDERSON/WEITZ leiten mit Hilfe der Transaktionskostentheorie Einflussfaktoren ab und formulieren Hypothesen über ihre Wirkung auf die Vertriebswegswahl.159 PICOT verwendet in seiner Arbeit zur Ableitung von Einflussfaktoren und Hypothesen nur zu einem Teil die Transaktionskostentheorie, zum anderen Teil leitet er die Faktoren aus der Fragestellung ab, wie Transaktionskosten grundsätzlich gesenkt werden können.160 Schließlich entwickeln RANGAN ET AL. ein von der Transaktionskostentheorie gestütztes, praxisorientiertes Modell zur Produktneueinführung, das auf IndustriegüterHersteller angewendet werden kann und explizit den dualen Vertrieb in die Vertriebswegswahl berücksichtigt.161 Eine Zusammenfassung der konzeptionellen Arbeiten mit theoretischer Fundierung liefert Tabelle 2. Autor

Theoretische Fundierung Anderson/Weitz Transaktions(1986) kostentheorie

Einschränkung -

Picot (1986)

Transaktionskostentheorie

-

Rangan et al. (1992)

Transaktionskostentheorie

IndustriegüterHersteller

Unabhängige Variable(n)

Abhängige Variable Wettbewerb unter Herstellern, firmenspezifisches Wissen, Direkter, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung, Free-Ridingindirekter Potential, externe Unsicherheit, Volumen Vertrieb Direkter, Produktspezifität, Zahl der Anbieter und Nachfrager, indirekter zeitlich-mengenmäßige Abstimmung, Kommunikationsmöglichkeiten, Wert sowie Infrastruktur Vertrieb (Transport, Informations- und Kommunikationstechnik, Produktionstechnik, öffentliche Bildung und Information) Produktinformation, Produktstandardisierung, Direkter, Produktverlässlichkeit, Wert des Produkts, Sortiment, dualer, Produktverfügbarkeit, After-Sales-Service sowie Logistik indirekter Vertrieb

Tabelle 2: Konzeptionelle Arbeiten mit theoretischer Fundierung Quelle: Eigene Darstellung

Für alle konzeptionellen Arbeiten kann festgehalten werden, dass bisher viele unterschiedliche Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl identifiziert worden sind. Soweit eine Brancheneinschränkung zu treffen war, wurden Produktions-Unternehmen in den Fokus gestellt. Zu bemängeln ist, dass die Einflussfaktoren nur bei drei Arbeiten

158 159 160 161

Die Transaktionskostentheorie wird in Kapitel 3.2 detailliert vorgestellt. Vgl. Anderson/Weitz (1986), S. 7ff. Vgl. Picot (1986), S. 3ff. Vgl. Rangan et al. (1992), S. 69ff.

29

theoretisch fundiert abgeleitet worden sind.162 Des Weiteren ist als Schwäche zu beanstanden, dass lediglich zwei Arbeiten den dualen Vertrieb als möglichen Vertriebsweg analysiert haben.163 2.3.1.2 Empirische Arbeiten Im Vergleich zu den konzeptionellen Arbeiten wurden empirische Untersuchungen deutlich später verfasst bzw. publiziert: Die ersten Arbeiten stammen vom Ende der 1970er Jahre bzw. der Mitte der 1980er Jahre. Wie die konzeptionellen Arbeiten unterscheiden sich auch die empirischen Untersuchungen dahingehend, ob die Einflussfaktoren bzw. die Hypothesen theoretisch fundiert abgeleitet bzw. formuliert werden. Daher werden im Folgenden zunächst Arbeiten ohne, danach Arbeiten mit theoretischer Fundierung vorgestellt. Die erste empirische Arbeit veröffentlicht LILIEN im Jahr 1979, der die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl bei Herstellern von Industriegütern in den USA analysiert. Mit seiner Untersuchungsmethode nimmt er dabei die Vorreiter-Rolle für alle folgenden empirischen Arbeiten ein, da er nicht den gemeinschaftlichen Analyse-Ansatz verwendet. Vielmehr untersucht er den Einfluss eines jeden einzelnen Faktors isoliert164 auf die Vertriebswegswahl.165 Als umfangreich und umfassend kann die Arbeit von COREY ET AL. bezeichnet werden, die einige Jahre später veröffentlicht wird: Zahlreiche Faktoren werden hinsichtlich ihres Einflusses auf die Vertriebswegswahl untersucht. Im Gegensatz zu allen anderen empirischen Arbeiten verzichten COREY ET AL. dabei auf eine großzahlige Befragung und führen stattdessen Fallstudien bei Industriegüter-Herstellern in den USA durch.166 Während die beiden bisher vorgestellten Arbeiten als mögliche Vertriebswege lediglich den direkten oder den indirekten Vertrieb berücksichtigen, untersucht die kürzlich erschienene Arbeit von SA VINHAS/ANDERSON den dualen Vertrieb bei Produktions-Unternehmen in den USA sowie Europa. Direkter und indirekter Vertrieb werden dabei nicht separat betrachtet, sondern kombiniert als nicht-dualer Vertrieb behandelt.167 Eine Zusammenfassung der empirischen Arbeiten ohne theoretische Fundierung gibt Tabelle 3.

162 163

164

165 166 167

30

Vgl. für diesen Kritikpunkt auch: Schneider (2001), S. 10. ANDERSON/WEITZ bspw. erwähnen zwar die Möglichkeit des dualen Vertriebs, grenzen jedoch diese Betrachtung in ihrem Modell aus. Vgl. Anderson/Weitz (1986), S. 4. Somit bedient sich LILIEN des Kontingenzansatzes bzw. des situativen Ansatzes. Vgl. Anderson (1985), S. 236f. Vgl. für eine Definition des situativen Ansatzes: Kieser (2002), S. 169ff. Vgl. Lilien (1979), S. 198ff. Vgl. Corey et al. (1989), S. 39ff. Vgl. Sa Vinhas/Anderson (2005), S. 508ff.

Autor Lilien (1979)

Corey et al. (1989)

Theoretische Fundierung -

-

Sa Vinhas/ Anderson (2005)

EinschränUnabhängige Variable(n) kung Industriegüter- Größe des Unternehmens, Bestellhöhe, technische Hersteller; USA Komplexität, Stand im Produktlebenszyklus, Produktstandardisierung, Kaufhäufigkeit Industriegüter- Produkt (Wert des Produkts, technische Komplexität, Hersteller; Gewicht-/Wert-Verhältnis, Produktstandardisierung, USA; Serviceintensität, Produktionsweise), Markt (MarktFallstudien konzentration sowie Kaufkraft einzelner Käufer, Vielfältigkeit der Anwendungen, Höhe der Nachfrage), Kunden (Einkaufsgewohnheiten, Bedarfszusammenhänge, Nachfragevorhersehbarkeit, Art des Produktgebrauchs), Distributionskosten (Kundengröße, Wert der Transaktionen, Gewinnmarge), Unternehmen (Ressourcenverfügbarkeit, Kennzahlen, WettbewerberStrategie, Unternehmens-Geschichte, aktuelle Vertriebswege) sowie generelle Distributions-Infrastruktur B2BKundenheterogenität, Marktwachstum, ProduktionsUnterschiedlichkeit im Kaufverhalten, Zusammenschluss Unternehmen, der Kunden beim Kauf, Produktstandardisierung USA und Europa

Abhängige Variable Direkter, indirekter Vertrieb Direkter, indirekter Vertrieb

Dualer Vertrieb sowie direkter/indirekter Vertrieb

Tabelle 3: Empirische Arbeiten ohne theoretische Fundierung Quelle: Eigene Darstellung

Alle empirischen Arbeiten mit theoretischer Fundierung – die im Folgenden vorgestellt werden sollen – ähneln einander in einem Punkt. Jede dieser Arbeiten verwendet zumindest zum großen Teil die Transaktionskostentheorie als theoretischen Rahmen. Die erste empirische Arbeit, die eine solche theoretische Fundierung aufweist, wird im Jahr 1984 von ANDERSON/SCHMITTLEIN veröffentlicht. Nur mit Hilfe der Transaktionskostentheorie leiten die Autoren ihre Einflussfaktoren – die dann im Rahmen einer Befragung von Herstellern elektronischer Komponenten in den USA analysiert werden – ab, zu denen u. a. transaktionsspezifisches Vermögen, externe Unsicherheit oder Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung gehören.168 Die kurz darauf erschienene Arbeit von ANDERSON leitet die Einflussfaktoren ebenfalls aus der Transaktionskostentheorie ab, zudem untersucht sie jedoch auch noch weitere Einflussfaktoren aus der Prinzipal-Agenten-Theorie sowie aus der Vertriebsaußendienst-Literatur. Auch für ihre Arbeit wurden in den USA Hersteller elektronischer Komponenten befragt.169 MAJUMDAR/RAMASWAMY nutzen in ihrer Studie neben der Transaktionskostentheorie mit der Property-Rights-Theorie ebenfalls eine weitere Theorie. Ihre Empirie führen die Autoren im Umfeld von Industriegüter-Herstellern durch.170 Die Arbeit von JOHN/WEITZ basiert wiederum einzig auf der Transaktionskostentheorie, zudem ist sie auch die erste empirische Arbeit, die den dualen Vertrieb be168 169 170

Vgl. Anderson/Schmittlein (1984), S. 386ff. Vgl. Anderson (1985), S. 237. Vgl. Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 377ff.

31

rücksichtigt. Zwar steht der duale Vertrieb nicht im Fokus der Studie, jedoch weist ein Nebenmodell zumindest erste Ergebnisse aus.171 In der Arbeit von RANGAN ET AL., die auch ausschließlich die Transaktionskostentheorie verwendet, wird der duale Vertrieb ebenfalls berücksichtigt. Allerdings gibt es bezüglich des dualen Vertriebs keine empirischen Ergebnisse, sondern auf Grund des Fallstudien-Designs lediglich eine Hypothese.172 In den Fokus der Untersuchung rückt der duale Vertrieb dagegen bei DUTTA ET AL., die für die Ableitung der Einflussfaktoren nur die Transaktionskostentheorie heranziehen, und die – wie die beiden anderen eben erwähnten Studien auch – zur Analyse der Vertriebswegswahl Industriegüter-Hersteller aus den USA wählen. Eine Besonderheit dieser Untersuchung ist, dass Handelsorganisationen befragt wurden, und nicht, wie in den anderen Studien, die Produzenten bzw. Hersteller.173 In Deutschland wird die erste empirische Arbeit im Jahr 1996 von KRAFFT veröffentlicht, der sich neben der Transaktionskosten-Theorie auch der Prinzipal-AgentenTheorie sowie Erkenntnissen aus der Vertriebsaußendienst-Literatur bedient. Als Erster berücksichtigt er bei seiner Befragung neben Produktions-Unternehmen auch Unternehmen aus der Dienstleistungsbranche.174 Einige Jahre später führte SCHNEIDER eine weitere Untersuchung in Deutschland durch. Die Autorin verwendet bei der Ableitung der Einflussfaktoren sowohl die Transaktionskostentheorie als auch Erkenntnisse aus der Vertriebs-Literatur, als Teilnehmer an ihrer Befragung standen Maschinenbau-Unternehmen zur Verfügung175 Eine dritte Studie in Deutschland wurde im Jahr 2004 von KRAFFT ET AL. veröffentlicht. Dabei wurde keine eigene Befragung durchgeführt, sondern auf den Daten von KRAFFT aus dem Jahr 1996 aufgebaut.176 Weitere kürzlich veröffentlichte Studien beruhen auf Erhebungen in den USA und verwenden einzig die Transaktionskostentheorie als theoretische Fundierung. STAPLETON/HANNA untersuchen die Vertriebswegs-Entscheidungen von DampfschifffahrtsGesellschaften,177 BHUYAN analysiert die Vertriebswege der lebensmittelherstellenden Industrie178 und SHERVANI ET AL. schließlich konzentrieren sich auf Hersteller von

171 172 173 174

175 176 177 178

32

Vgl. John/Weitz (1988), S. 339ff. Vgl. Rangan et al. (1993), S. 455ff. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 193ff. Vgl. Krafft (1996), S. 761ff. Diese Arbeit basiert auf einem Teil seiner Dissertation, die im Jahr 1995 veröffentlicht wurde. Vgl. Schneider (2001), S. 85ff. Vgl. Krafft et al. (2004), S. 268ff. Vgl. Stapleton/Hanna (2002), S. 8. Vgl. Bhuyan (2005), S. 433ff.

Elektronik- und Telekommunikations-Produkten.179 Erwähnenswert ist die Arbeit von BHUYAN auch dahingehend, dass er seine Daten aus Sekundärquellen, d. h. öffentlich zugänglichen Datenbanken, bezogen hat und somit Daten auf Industrie-Ebene analysiert.180 Alle anderen Wissenschaftler haben dagegen Befragungen mit Unternehmen durchgeführt und konnten somit detaillierte Unternehmens- oder sogar Produkt-Daten generieren und analysieren.181 Eine Zusammenfassung der empirischen Arbeiten mit theoretischer Fundierung geben Tabelle 4 und Tabelle 5. Autor

Unabhängige Variable(n)

John/Weitz (1988)

Einschränkung Hersteller elektronischer Komponenten; USA TransaktionsHersteller kostentheorie elektronischer (sowie Prinzipal- Komponenten; AgentenUSA Theorie) TransaktionsIndustriegüterkostentheorie Hersteller; USA

Rangan et al. (1993)

Transaktionskostentheorie

Majumdar/ Ramaswamy (1994)

Transaktionskostentheorie (sowie PropertyRights-Theorie) TransaktionsIndustriegüterkostentheorie Händler; USA

Transaktionsspezifisches Vermögen, Größe des Unternehmens, externe Unsicherheit in Abhängigkeit von transaktionsspezifischem Vermögen, Funktionenverteilung, Konzentration des Kundenmarkts Transaktionsspezifisches Vermögen, externe Unsicherheit, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung, Transaktionshäufigkeit

Anderson/ Schmittlein (1984) Anderson (1985a)

Dutta et al. (1995)

Krafft (1996)

Theoretische Fundierung Transaktionskostentheorie

IndustriegüterHersteller; USA; Fallstudien IndustriegüterHersteller; USA

Abhängige Variable Transaktionsspezifisches Vermögen, externe Unsicher- Direkter, heit, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung, Größe/Dichte indirekter des Vertriebsgebiets, Größe des Unternehmens Vertrieb Transaktionsspezifisches Vermögen, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung, externe Unsicherheit, Reiseanforderungen, Attraktivität von Produktlinien, Größe des Unternehmens, Wichtigkeit von Non-selling-Aktivitäten, Zeitspanne für Feedback Transaktionsspezifisches Vermögen, externe Unsicherheit, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung, Größe des Unternehmens, Dichte des Vertriebsgebiets

Transaktionsspezifisches Vermögen, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung, Prämien, Economies of Scope, Vertriebsstruktur anderer Produktlinien, Wert des Produkts, Kundengröße Dienstleistungs- Umwelt (externe Unsicherheit), Unternehmen (Größe Transaktionskostentheorie und Produkdes Unternehmens, Transaktionshäufigkeit, Schwierigkeit (sowie Prinzipal- tionsunterder Leistungsbeurteilung, Wichtigkeit von Non-sellingAgentennehmen; Aktivitäten, Zeitspanne für Feedback), VerkaufsaußenTheorie) Deutschland dienstmitarbeiter (Transaktionsspezifisches Ver-mögen, Risikoaversion, Effektivität und Mindestnutzen der Mitarbeiter)

Direkter, indirekter Vertrieb

Direkter, dualer, indirekter Vertrieb Direkter, dualer, indirekter Vertrieb Direkter, indirekter Vertrieb Dualer, indirekter Vertrieb Direkter, indirekter Vertrieb

Tabelle 4: Empirische Arbeiten mit theoretischer Fundierung Quelle: Eigene Darstellung

179 180 181

Vgl. Shervani et al. (2007), S. 637ff. Vgl. Bhuyan (2005), S. 433ff. Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass MAJUMDAR/RAMASWAMI auch keine eigene Befragung durchgeführt haben. Vielmehr haben sie auf sogenannte PIMS-Daten zurückgegriffen, die allerdings auf Unternehmensebene vorlagen. Vgl. Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 383f.

33

Autor

Theoretische Fundierung Schneider (2001) Transaktionskostentheorie

Einschränkung MaschinenbauHersteller; Deutschland

Unabhängige Variable(n)

Markt (Marktdynamik, Bedarfskonzentration, Wichtigkeit des Produkts für Endkunden, zukünftige Marktkapazität), Produkt (Serviceintensität der Produkte, Individualisierung der Produkte), Hersteller (Differenzierung über Effizienz, Differenzierung über Produkte, Differenzierung über Service, Bedeutung der Endkundenbindung) Stapleton/Hanna TransaktionsDampfschiffTransaktionsspezifisches Vermögen; externe (2002) kostentheorie fahrts-Gesell- Unsicherheit; Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung; schaften; USA Transaktionshäufigkeit Krafft et al. TransaktionsDienstleistungs- Marktversagen (Ersetzbarkeit von ADM, transaktionsund Produk(2004) kostentheorie spezifisches Vermögen, Erklärungsbedürftigkeit der (sowie Prinzipal- tionsunterProdukte, Substituierbarkeit der Produkte, Schwierigkeit nehmen; Agentender Leistungsbeurteilung), Frequenz der Transaktionen Theorie) Deutschland (Größe des Außendiensts, Zeit für Verkaufen, Reiseanforderungen), externe Unsicherheit (Umweltunsicherheit, Umweltunsicherheit in Kombination mit transaktionsspezifischem Vermögen), Außendienstmitarbeiter (Effektivität, Mindestnutzen) Bhuyan (2005) TransaktionsLebensmittel- Anzahl von Verkäufern, transaktionsspezifisches kostentheorie herstellende Vermögen, Diseconomies of Scale, externe Unsicherheit Industrie; USA Shervani et al. TransaktionsHersteller von Transaktionsspezifisches Vermögen, externe (2007) kostentheorie Elektronik- und Unsicherheit, Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung Telekommunikationsprodukten; USA

Abhängige Variable Direkter, indirekter Vertrieb

Direkter, indirekter Vertrieb Direkter, indirekter Vertrieb

Direkter, indirekter Vertrieb Direkter, indirekter Vertrieb

Tabelle 5: Empirische Arbeiten mit theoretischer Fundierung (Fortsetzung) Quelle: Eigene Darstellung

Für die empirischen Arbeiten kann zunächst festgehalten werden, dass diverse Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl untersucht wurden. Ein Großteil der wiederholt verwendeten Faktoren lässt sich zudem direkt aus der Transaktionskostentheorie ableiten. Außerdem sind sowohl Untersuchungen in den USA als auch in Europa und Deutschland durchgeführt worden. Zu bemängeln ist bei den empirischen Arbeiten jedoch, dass auch hier der duale Vertrieb in den Untersuchungen weitgehend vernachlässigt wird. Von den vorgestellten drei Arbeiten liefert bei strenger Betrachtung nur die Arbeit von JOHN/WEITZ erste Erkenntnisse.182 Zudem ist kritisch anzumerken, dass sich mit KRAFFT nur eine einzige Studie der Dienstleistungsbranche angenommen hat. Zudem ist auffällig, dass die empirischen Arbeiten den sogenannten Darwinian Economics folgen und alle befragten Unternehmen in ihre Untersuchung bzw. Auswertung mit einbeziehen, da alle am Markt überlebenden Unternehmen per se optimales Verhalten aufweisen bzw. optimale Entscheidungen treffen.183 Der explizite Einbezug des Unternehmenserfolgs in die Vertriebswegswahl findet also nicht statt.

182

183

34

Während RANGAN ET AL. nur Hypothesen bez. des dualen Vertriebs als Ergebnis liefern, sind die empirischen Ergebnisse von DUTTA ET AL. nur bedingt zu verwenden, da in deren Untersuchung der direkte Vertrieb ausgeschlossen ist und somit verzerrte Ergebnisse geliefert werden. Vgl. für die Begriffsdefinition: Anderson (1988a), S. 599; Krafft (1995), S. 123; Hirshleifer (1985), S. 64ff.

2.3.2 Untersuchungen für junge, innovative Unternehmen Im Gegensatz zu etablierten Unternehmen wurde bei jungen, innovativen Unternehmen keine einzige Arbeit identifiziert, die die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl untersucht. Zwar gibt es einige Studien zur Wahl der Vertriebswege von JIU, allerdings weisen diese nur deskriptive Ergebnisse zur Häufigkeit der einzelnen Vertriebswege auf und vergleichen ggf. noch die Erfolgswirkung der einzelnen Vertriebswege.184 Diese Studien verzichten vollkommen auf die Analyse der Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl sowie ihre Erfolgswirkung. Selbst wenn die Beschränkung auf junge, innovative Unternehmen dahingehend gelockert wird, dass auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) berücksichtigt werden, kann wiederum keine einzige relevante Arbeit zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl identifiziert werden. Die genannte Lockerung erscheint in diesem Zusammenhang als angemessen, da JIU und KMU auf Grund der geringen Organisationsgröße sowie der Gründerzentrierung eine konzeptionelle Nähe bescheinigt wird.185 Erst wenn man auf ein verwandtes Forschungsgebiet – Eintritt in internationale Märkte bzw. Foreign Market Entry – ausweicht, können vereinzelte Arbeiten in Bezug auf Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl von JIU und KMU identifiziert werden.186 Verwandt sind die Forschungsgebiete dahingehend, dass grundsätzlich die Wahl eines optimalen Vertriebswegs im Fokus steht, und dass jeweils eine hohe Unsicherheit187 herrscht, z. B. auf Grund fehlender Markt- oder Kundenakzeptanz. Erheblich voneinander unterscheiden sich die beiden Forschungsgebiete jedoch insbesondere deshalb,188 weil der heimische bzw. ausländische Markt betrachtet wird und somit verschiedene Vertriebserfahrungen und eine unterschiedliche Basis an finanziellen Ressourcen vorliegen. Aus diesem Grund sollen die einzelnen identifizierten, relevan-

184

185 186

187 188

Vgl. Picot et al. (1990), S. 236ff.; Jung/Gaul (2005), S. 461; Schefczyk (1998), S. 281; Veie et al. (1990), S. 240f.; Hunsdiek (1987), S. 73. Vgl. Carson/Cromie (1989), S. 35; Roskos (2005), S. 8. Über die Internationalisierung junger Unternehmen ist grundsätzlich wenig bekannt. Vgl. Jones (1999), S. 16. Vgl. Grønhaug/Haugland (2005), S. 63. Dies wird in einigen Literaturüberblicken – auch bei der Literatur zu etablierten Unternehmen – übersehen. Vgl. Schneider (2001), S. 9ff.; Frazier (1999), S. 232; Rangan et al. (1993), S. 455.

35

ten Arbeiten189 nicht vorgestellt, sondern nur in Tabelle 6 und Tabelle 7 als Übersicht dargestellt werden. Autor

Theoretische Fundierung Lindqvist (1991) -

Einschränkung KMU; unbekannt; Schweden

KMU; ServiceDunning’s Unternehmen; eclectic framework (OLI) USA

McNaughton (1996)

Transaktionskosten

Burgel/Murray (2000)

Transaktionskostentheorie (sowie StageTheory, Organisational Capability) -

Shi et al. (2001)

Eclectic framework

Shrader (2001)

Transaktionskosten

Frost/Han (2002) -

Unternehmensgröße; Eigentümerverhältnisse; F&EIntensität; High-Tech-Produktcharakteristika; MarketingErfordernisse; Produktlebenszyklus; Marktnische

Eigentümer-Vorteile (Reife, Produktdifferenzierung, Anpassbarkeit des Produktes, Service und TechnologyIntensität), geographische Vorteile (Marktnachfrage, Produktionskosten, Kulturunterschiede, Marktinfrastruktur) KMU; Software- Marktvolumen, transaktionsspezifisches Vermögen, Unternehmen; externe Unsicherheit Kanada

Brouthers et al. (1996)

Shrader et al. (2000)

Unabhängige Variable(n)

Abhängige Variable Tochtergesellschaft, restliche Formen Tochtergesellschaft, Vertriebspartner Tochtergesellschaft, wenig Kontrolle, dualer Vertrieb Direktexport, Vertriebspartner

Junge Unternehmen; High-Tech Industrie; U.K.

Größe des Unternehmens, Erfahrung in internationalen Märkten, Kanalstruktur im Heimatland, Reifegrad des Produkts, Grad der Anpassung an Kundenwünsche, Transaktionskosten

Junge Unternehmen; Dienstleistungsund Produktionsunternehmen; USA KMU; Produktionsunternehmen; Hongkong

Umsatzpotenzial, Risiko im Auslandsmarkt

EK-abhängige Formen, EKunabhängige Formen

Größe des Unternehmens, Erfahrung in internationalen Märkten, Erfahrung in China, Verbindungen in China, Export-Orientierung, Market-seeking, Marktpotential, Produktionskosten, Regierungspolitik in China, spezielle Wirtschaftszonen, transaktionsspezifisches Vermögen, Vertragsrisiko Technologischer Vorteil, Marketing-Vorteil

Tochtergesellschaft, Joint Venture

Junge Unternehmen; High-Tech Industrie; USA

KMU; Produktionsunternehmen; Singapur Nakos/ Dunning’s KMU; Brouthers (2002) eclectic unbekannt; framework (OLI) Griechenland

Ökonomische Infrastruktur; Erfahrung in internationalen Märkten; Größe des Unternehmens

Größe des Unternehmens, Erfahrung in internationalen Märkten, Produktdifferenzierung, MarktWachstumspotenzial, Investitionsrisiko, Vertragsrisiko

Zusammenarbeit mit Dritten, unabhängig (zusätzlich: Unternehmenserfolg) Hohe Kontrolle, geringe Kontrolle EK-abhängige Formen, EKunabhängige Formen

Tabelle 6: Empirische Arbeiten im Rahmen von JIU Quelle: Eigene Darstellung

189

36

Vgl. Lindqvist (1991); Brouthers et al. (1996); McNaughton (1996); Burgel/Murray (2000); Shrader et al. (2000); Shi et al. (2001); Shrader (2001); Frost/Han (2002); Nakos/Brouthers (2002); Brouthers/Nakos (2004); Rasheed (2005); Ojala/Tyrväinen (2006). Relevante Arbeiten in diesem Kontext sind empirische Arbeiten, die die Wirkung von mindestens einem Einflussfaktor auf die Wahl des Vertriebswegs bzw. der Eintrittsform untersuchen. Von der Betrachtung ausgenommen sind somit konzeptionelle Arbeiten wie bspw. DECKER/ZHAO, vgl. Decker/Zhao (2004).

Autor Brouthers/ Nakos (2004)

Theoretische Fundierung Transaktionskosten

Rasheed (2005) Kontingenzansatz

Ojala/Tyrväinen (2006)

-

Einschränkung KMU; unbekannt; Griechenland und Niederlande

Unabhängige Variable(n) Abhängige Variable Transaktionsspezifisches Vermögen, interne Unsicherheit EK-abhängige (interne Kontroll-Mechanismen), externe Unsicherheit Formen, EKunabhängige Formen (zusätzlich: Unternehmenserfolg) KMU; Marktdynamik, Marktvolatilität, Risiko im Auslandsmarkt EK-abhängige ProduktionsFormen, EKunternehmen; unabhängige USA Formen (zusätzlich: Unternehmenserfolg) KMU; Software- Geschäftsmodell Direkter, Unternehmen; indirekter Finnland; Vertrieb Fallstudien

Tabelle 7: Empirische Arbeiten im Rahmen von JIU (Fortsetzung) Quelle: Eigene Darstellung

Es lässt sich hinsichtlich der Arbeiten zum Eintritt in internationale Märkte von JIU und KMU190 zusammenfassen, dass viele unterschiedliche Einflussfaktoren untersucht und Unternehmen aus Nord-Amerika, Europa und Asien analysiert wurden. Im Gegensatz zu den etablierten Unternehmen wurden hier neben der Transaktionskostentheorie noch weitere alternative Theorien bzw. Ansätze verwendet. Zudem konnten drei Arbeiten identifiziert werden, die den Unternehmenserfolg explizit in ihrer Analyse berücksichtigen und somit von den Darwinian Economics abweichen. Kritisch ist jedoch auch hier anzumerken, dass mit BROUTHERS ET AL. lediglich eine Arbeit explizit Dienstleistungs-Unternehmen untersucht und dass mit MCNAUGHTON nur eine Studie den dualen Vertrieb berücksichtigt. 2.3.3 Ableitung der Forschungsfragen Nach den Darstellungen und Analysen der aktuellen Forschungsstände in den beiden vorangegangenen Abschnitten sollen in diesem Abschnitt die Forschungsfragen abgeleitet werden. Zunächst werden jedoch die vier zentralen Forschungslücken als Ergebnis der beiden letzten Abschnitte dargestellt. Forschungslücke 1: Keine Untersuchung der Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl im Kontext von JIU. Die Anzahl von Studien zu etablierten Unternehmen im Rahmen

190

Wenn im Folgenden auf Studien zum Eintritt in internationale Märkte von JIU verwiesen wird, sind darunter grundsätzlich auch immer Studien von KMU zu subsumieren.

37

der Vertriebswegswahl kann als begrenzt bezeichnet werden,191 ebenso bei JIU im verwandten Forschungsgebiet des Eintritts in internationale Märkte.192 Wie in Kapitel 2.3.2 kritisch angemerkt, gibt es für JIU keine einzige Studie über Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl. Da sich JIU von etablierten Unternehmen anhand mehrerer Eigenschaften – geringes Alter, geringe Größe, Gründerzentrierung, hohe Unsicherheit, ausgeprägte Wachstumsorientierung – unterscheiden, gibt es somit auch keine empirisch gesicherten Erkenntnisse zu diesem für die JIU bedeutenden Thema. Forschungslücke 2: Keine Verknüpfung der Vertriebs-Einflussfaktoren mit dem Unternehmenserfolg. „However, we have less evidence of the performance implications of governance choices.“193 In der Literatur, die sich mit allgemeinen Make/Buy-Themen auseinandersetzt,194 gibt es somit nur wenige Studien zur Auswirkung auf den Unternehmenserfolg.195 Dies gilt auch, wie in Kapitel 2.3.2 beschrieben, für den Eintritt in internationale Märkte von JIU. Im Rahmen der Vertriebswegswahl etablierter Unternehmen sowie von JIU konnte dagegen keine einzige Studie identifiziert werden, die die Auswirkung auf den Unternehmenserfolg untersucht. Dabei ist die Einbeziehung des Erfolgs von großer Bedeutung und wird auch ausdrücklich gefordert.196 Nur dadurch können die JIU erkennen, ob und ggf. wie viel Beachtung sie der Vertriebswegswahl zukünftig schenken müssen. Während bisherige Ergebnisse aus allgemeinen Studien überwiegend auf eine grundsätzliche Wirkung auf den Unternehmenserfolg hindeuten,197 finden bspw. SRIRAM/ANIKEEFF dafür keinen Zusammenhang.198 Durch die Einbeziehung des Erfolgs könnte zudem ermittelt werden, ob alle Faktoren, die vermutlich die Wahl des Vertriebswegs beeinflussen, auch tatsächlich eine Wirkung auf den Erfolg haben oder nur vereinzelte Faktoren, was direkte Konsequenzen sowohl für die weitere Forschung als auch für die Unternehmenspraxis hätte.

191

192

193 194 195 196 197 198

38

Dies kann wie folgt begründet werden. Die Transaktionskostentheorie stellt die überwiegend verwendete Theorie der Vertriebswegswahl dar. Insgesamt konnten jedoch in Kapitel 2.3.1.2 nur knapp über zehn empirische Arbeiten identifiziert werden. Vergleicht man dies mit ca. 900 Arbeiten, die im Rahmen von Make/Buy-Entscheidungen mit Verweis auf die Transaktionskostentheorie alleine bis zum Jahr 2005 verfasst wurden, kann auf eine begrenzte Anzahl von Arbeiten geschlossen werden. Vgl. Macher/Richman (2006), S. 10ff. Vgl. Kumar/Subramaniam (1997), S. 54; Burgel/Murray (2000), S. 33f.; Nakos/Brouthers (2002), S. 47. Sampson (2004), S. 484. Vgl. Fußnote 70. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 534. Vgl. Leiblein (2003), S. 955; Macher/Richman (2006), S. 53ff.; McNaughton (1996), S. 46. Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 242; Shrader (2001), S. 53ff.; Sampson (2004), S. 519. Vgl. Sriram/Anikeeff (1995), S. 574f.

Forschungslücke 3: Weitgehende Vernachlässigung des dualen Vertriebs. „In contrast, while the use of taper integration [des dualen Vertriebs, Anm. d. V.] has been growing in prominence in a number of industries, little empirical research has examined the effects of this practice on firm outcomes.“199 Dass der duale Vertrieb bisher nicht ausreichend erforscht wurde, haben auch frühere Arbeiten kritisch angemerkt und deshalb eine Forderung zur Integration des dualen Vertriebs in zukünftigen, empirischen Arbeiten erhoben.200 Alleine durch die Einbeziehung des dualen Vertriebs könnte der Nutzen wissenschaftlicher Arbeiten für die Unternehmenspraxis steigen, da die vorherrschende Realität besser abgebildet wird. Forschungslücke 4: Weitgehende Vernachlässigung von Dienstleistungs-Unternehmen. Die in den vorangegangenen Abschnitten vorgestellten Arbeiten fokussieren sich bei ihren Analysen hauptsächlich auf Produktions-Unternehmen. DienstleistungsUnternehmen wurden in den meisten Fällen komplett ausgeblendet und nur in wenigen Fällen untersucht, dann wurden jedoch die Ergebnisse der Dienstleistungs- und Produktions-Unternehmen nicht gegenübergestellt bzw. analysiert. In dem verwandten Forschungsgebiet Eintritt in internationale Märkte dagegen gibt es für etablierte Unternehmen Vermutungen und empirische Erkenntnisse, dass sich Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen hinsichtlich ihrer Markteintrittswahl unterscheiden.201 Durch die Überprüfung auf Unterschiede zwischen den beiden Unternehmenstypen könnte ggf. ein neues, wichtiges Forschungsfeld identifiziert werden. Aus den Ergebnissen der Kapitel 2.3.1 und 2.3.2 sowie den soeben aufgezeigten Forschungslücken lassen sich insgesamt vier Forschungsfragen für die vorliegende Arbeit ableiten. Forschungsfrage 1: Welche konkreten Faktoren beeinflussen die Wahl des Vertriebswegs bei JIU? In den empirischen Arbeiten zur Vertriebswegswahl etablierter Unternehmen sowie zum Eintritt in internationale Märkte von JIU sind bisher viele unterschiedliche Faktoren überprüft worden. Im Rahmen dieser Forschungsfrage (FF) sollen nun die – aus Sicht von JIU – relevantesten aus dieser Gesamtheit der Faktoren

199 200

201

Rothaermel et al. (2006), S. 1033. Vgl. Picot/Franck (1993), S. 213; Geyskens et al. (2006), S. 533; Rindfleisch/Heide (1997), S. 50f. Vgl. Erramilli/Rao (1993), S. 20ff.; Brouthers/Brouthers (2003), S. 1180ff.; Moen et al. (2004), S. 1236.

39

bereits im Vorfeld der Befragung ermittelt werden. Diese FF wird also konzeptionell beantwortet. Forschungsfrage 2: Wie stark ist der Einfluss der einzelnen Faktoren auf die Wahl des Vertriebswegs in JIU? Nach der konzeptionellen Beantwortung der FF 1 werden die als relevant eingestuften Einflussfaktoren im Rahmen der FF 2 empirisch überprüft. Für die dazu notwendigen Informationen werden JIU auf elektronischem Wege kontaktiert und gebeten, einen Fragebogen zu beantworten. Mit den ersten beiden Forschungsfragen soll somit ein Beitrag zur Schließung bzw. Minimierung der Forschungslücke 1 geleistet werden. Forschungsfrage 3: Welche konkreten Faktoren haben in Abhängigkeit vom gewählten Vertriebsweg einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenserfolg bei JIU? Zusätzlich zu den Erkenntnissen aus der FF 2 ist es interessant zu erfahren, ob die Vertriebswegswahl überhaupt einen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat und falls ja, welche Faktoren den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen. Auch diese FF wird empirisch – mit Hilfe der über den Fragebogen erhobenen Informationen – beantwortet. Die Forschungslücke 2 wird deshalb mit dieser FF adressiert. Forschungsfrage 4: Bestehen zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen Unterschiede bez. der Einflussfaktoren und Erfolgswirkungen der Vertriebswegswahl? Mit dieser letzten FF soll empirisch getestet werden, ob sich Produktionsund Dienstleistungs-Unternehmen im Hinblick auf die Vertriebswegswahl grundsätzlich unterscheiden. Mit dieser explorativ angelegten FF soll schließlich ein Beitrag zur Minimierung bzw. Schließung der Forschungslücke 4 geschaffen werden. Für die empirische Beantwortung der FF 2 bis FF 4 wird neben dem direkten und indirekten Vertrieb auch der duale Vertrieb herangezogen, so dass zusätzlich Erkenntnisse zur Forschungslücke 3 gewonnen werden. Diese Erkenntnisse sowie potenzielle Antworten auf die Forschungsfragen 3 und 4 werden auch für die Forschung über den Vertrieb in etablierten Unternehmen sehr interessant sein, da es bisher in diesen Bereichen noch keine empirischen Ergebnisse gibt.

40

3 Theoretischer Bezugsrahmen „Theorien dienen der Orientierung in einer komplexen Wirklichkeit. Hierzu heben sie problemabhängig bestimmte Faktoren hervor und vernachlässigen andere. Sie sind ähnlich wie die Werkzeuge eines Handwerkers als Erkenntnisinstrumente des Forschers zu begreifen, deren Nützlichkeit sich erst in der Anwendung auf konkrete Fragestellungen herausstellt.“202 Auch in der vorliegenden Arbeit sollen die in Kapitel 2 aufgestellten Forschungsfragen mit Hilfe eines theoretischen Bezugsrahmens beantwortet werden. Dafür wird zunächst eine passende Theorie ausgewählt (Kapitel 3.1) und anschließend detailliert vorgestellt (Kapitel 3.2). 3.1 Bestimmung des theoretischen Bezugsrahmens Für die Ermittlung des theoretischen Bezugsrahmens sollen zunächst die acht unterschiedlichen, im Rahmen der bisherigen empirischen Arbeiten verwendeten Theorien203 skizziert (Kapitel 3.1.1) werden. Abschließend werden in Kapitel 3.1.2 die Kriterien zur Auswahl der passenden Theorie vorgestellt und schließlich angewendet. Mit diesen acht verschiedenen Theorien wurden bisher die Entscheidungen zur Vertriebswegswahl bei etablierten Unternehmen sowie zur Eintrittsform in internationale Märkte bei JIU begründet, wobei sowohl die Vertriebs- als auch die JIU-Charakteristika berücksichtigt wurden. Ein großer Teil der zu Grunde liegenden Arbeiten wurde dabei in erstklassigen Fachzeitschriften veröffentlicht und unterlag somit einem strengen Review-Prozess, bei dem eine falsche bzw. nicht geeignete Theorie beanstandet und nicht zur Veröffentlichung freigegeben wird und ggf. Tipps für einen passenden theoretischen Bezugsrahmen, der sich dann in der Veröffentlichung wiederfindet, mitgeteilt werden. Mit der Fokussierung auf die acht Theorien ist demzufolge sichergestellt, dass alle für diese Fragestellung relevanten theoretischen Bezugsrahmen enthalten sind. 3.1.1 Vorstellung der einzelnen Theorien bzw. Ansätze Die Transaktionskostentheorie, die Prinzipal-Agenten-Theorie sowie die Theorie der Verfügungsrechte gehören zu den Ansätzen der Neuen Institutionenökonomie.204 Die-

202 203

204

Picot et al. (1999), S. 22. Diese Theorien sind: Transaktionskostentheorie, Prinzipal-Agenten-Theorie, Theorie der Verfügungsrechte, Dunning’s eclectic framework (OLI), Stage-Theory, Organisational Capability, Eclectic Framework sowie Kontingenzansatz, vgl. Tabelle 4 bis Tabelle 7. Vgl. Williamson (1985), S. 26ff.; Homburg (1998), S. 38; Macher/Richman (2006), S. 1.

41

sen Ansätzen ist „das Interesse an der Erklärung von Institutionen“205 gemein, dennoch unterscheiden sie sich beachtlich. „Die Transaktionskostentheorie möchte erklären, warum bestimmte Transaktionen in bestimmten institutionellen Arrangements mehr oder weniger effizient abgewickelt und organisiert werden.“206 Dabei werden unter institutionellen Arrangements die Koordinationsformen wie bspw. Markt (Buy) oder Hierarchie (Make) verstanden.207 Somit versucht die Transaktionskostentheorie zu ermitteln, wann Transaktionen innerhalb eines Unternehmens und wann außerhalb des Unternehmens durch den Markt durchgeführt werden sollen, und schließlich die Grenzen der Unternehmung zu definieren.208 „Gegenstand der Agency-Theorie ist die Analyse und optimale Gestaltung von Auftragsbeziehungen zwischen einem Auftraggeber oder Prinzipal und einem Auftragnehmer oder Agenten.“209 Die Prinzipal-Agenten-Theorie versucht, insbesondere folgende zwei Problembereiche zu lösen. Zum einen kann es vorkommen, dass der Prinzipal – bei unterschiedlichen Zielen von Prinzipal und Agent sowie bei hohen Kosten oder großen Schwierigkeiten der Überwachung des Agenten durch den Prinzipal – nicht überprüfen kann, ob sich der Agent bei der Auftragsdurchführung im Sinne des Prinzipals verhält.210 Zum anderen kann eine unterschiedliche Risikoverteilung zwischen Prinzipal und Agent dazu führen, dass verschiedene Entscheidungen präferiert werden und diejenige, die zu Lasten des Prinzipals geht, ggf. ausgewählt wird.211 Die Theorie der Verfügungsrechte als dritter Ansatz der Neuen Institutionenökonomie versucht schließlich zu hinterfragen, wie Verfügungsrechte „als Rechte der Kontrolle über Ressourcen im Sinne von Gütern und Dienstleistungen“212 grundsätzlich entstehen und wie ihre Verteilung begründet werden kann.213 Zudem analysiert diese Theorie, wie sich unterschiedliche Besitzverhältnisse an Verfügungsrechten auf die Effizienz einer Transaktion auswirken.214

205 206 207 208 209 210 211 212 213 214

42

Homburg (1998), S. 38. Ebers/Gotsch (2002), S. 225. Vgl. Homburg (1998), S. 41. Vgl. Williamson (1985), S. 4. Krafft (1995), S. 85. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 209. Vgl. Eisenhardt (1989), S. 58. Fischer (1993b), S. 47. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 200. Vgl. Whinston (2001), S. 184.

Dunning’s eclectic framework (OLI) ist speziell für den Eintritt in internationale Märkte entwickelt worden, wobei die Wahl der Eintrittsform maßgeblich von drei unterschiedlichen Variablen beeinflusst wird.215 Unter Ownership (O) werden unternehmensspezifische Ressourcen oder Fähigkeiten verstanden, mit denen sich ein Unternehmen vom Wettbewerb differenzieren kann. Beispiele hierfür sind Erfahrungen in internationalen Märkten sowie die Herstellung bzw. Bereitstellung differenzierter Produkte und Dienstleistungen.216 Mit Location (L) werden länderspezifische Faktoren beschrieben, die für alle Unternehmen in diesem Land gleichermaßen gelten. Als Beispiele können das Potenzial und Risiko möglicher Eintritts-Länder genannt werden.217 Unter Internalization (I) fallen schließlich weitere Faktoren, die die Wahl des Eintritts beeinflussen. Hierunter werden bspw. Vertragsrisiken mit potenziellen Partner-Unternehmen subsumiert, die sich wiederum aus Kosten des Vertragsschlusses und der Vertragsüberwachung sowie dem Risiko des Wissensverlusts zusammensetzen.218 Wie Dunning’s eclectic framework (OLI) ist auch die Stage-Theory auf den Eintritt in internationale Märkte spezialisiert.219 Die Auslandserfahrung des Unternehmens stellt dabei den einzigen und zentralen Einflussfaktor dar.220 Bei den ersten Schritten im internationalen Geschäft haben Unternehmen i. d. R. keine Erfahrungswerte und unterliegen damit grundsätzlich einer hohen Unsicherheit. Zum Lernen bzw. Sammeln von Erfahrung und zum Abbau der Unsicherheit wird daher als Markt-Eintritt der Export, der nur wenig Kapital bindet und dafür nur wenig Kontrolle bietet, gewählt. Mit steigender Erfahrung werden dann andere Eintritts- bzw. Vertriebsformen wie z. B. eigene Vertriebsgesellschaften bevorzugt, die eine höhere Kontrolle zulassen.221 Der Ansatz von Organizational Capability kann sowohl im nationalen als auch im internationalen Kontext angewendet werden.222 Im Mittelpunkt der Betrachtung stehen die vorhandenen Fähigkeiten eines Unternehmens, die sich aus bisherigen Tätigkeiten und Erfahrungen zusammensetzen. Da jeder Markt und jede Markteintrittsform unter215 216 217 218 219 220

221 222

Vgl. Dunning (2001), S. 174f.; Dunning (1988), S. 1. Vgl. Nakos/Brouthers (2002), S. 49ff. Vgl. Brouthers et al. (1996), S. 379. Vgl. Agarwal/Ramaswami (1992), S. 6. Vgl. Johanson/Vahlne (1977), S. 23. Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 37. JOHANSON/VAHLNE schlagen zwar vor, noch eine zweite Variable zu berücksichtigten. Vgl. Johanson/Vahlne (1990), S. 17. Bei BURGEL/MURRAY blieb dieser Vorschlag jedoch unberücksichtigt. Vgl. Johanson/Wiedersheim-Paul (1975), S. 306ff. Vgl. Chandler (1992), S. 84.

43

schiedlich sind, soll jener Markteintritt gewählt werden, der mit den bestehenden Fähigkeiten des Unternehmens die jeweiligen Anforderungen am besten erfüllt.223 „[T]he specific nature of the firm's facilities and skills becomes the most significant factor in determining what will be done in the firm and what by the market.“224 Insgesamt kann wiederum die Erfahrung als zentraler Einflussfaktor für die Vertriebswegswahl bzw. den Markteintritt angesehen werden.225 Das Eclectic-Framework von SHI ET AL. basiert größtenteils auf der Arbeit von HILL 226 ET AL. und ist speziell für den Eintritt in internationale Märkte entwickelt worden. Dabei wird die Wahl der Eintrittsform von vier unterschiedlichen Variablen beeinflusst. Unter strategischen Variablen wird bspw. die Export-Orientierung subsumiert. Beispiele für länderspezifische Variablen sind das Marktpotenzial, politische Rahmenbedingungen des Zielmarktes sowie dortige Produktionskosten. Zu unternehmensspezifischen Variablen zählen z. B. die grundsätzliche Auslandserfahrung, die Erfahrung mit dem speziellen Zielmarkt sowie die Größe des Unternehmens. Als Beispiel für die transaktionsspezifischen Variablen kann schließlich das Vertragsrisiko genannt werden.227 Der Kontingenzansatz als achter und letzter theoretischer Bezugsrahmen geht schließlich davon aus, dass es keine allgemeingültig effiziente Organisationsform gibt, sondern dass eine effiziente Organisationsform von der jeweiligen Situation abhängt.228 Mit diesem Ansatz lässt sich bspw. erklären, dass Unternehmen in unterschiedlichen Situationen, z. B. dynamische Umwelt vs. statische Umwelt, auch verschiedene Organisationsformen aufweisen. Die Bestimmung der situativen Faktoren, die einen Einfluss auf die Struktur einer Organisation haben, ist eines der zentralen Ziele des Kontingenzansatzes.229 3.1.2 Vorstellung und Anwendung der Kriterien zur Theorieauswahl Nach der Skizzierung der einzelnen Theorien bzw. Ansätze sollen nun die Kriterien zur Theorieauswahl vorgestellt und angewendet werden.

223 224 225 226 227 228 229

44

Vgl. Madhok (1997), S. 40; Sanchez-Peinado et al. (2007), S. 69. Chandler (1992), S. 86. Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 40; Aulakh/Kotabe (1997), S. 148. Vgl. Hill et al. (1990), S. 119ff. Vgl. Shi et al. (2001), S. 21ff. Vgl. Ebers (2004), Sp. 654. Vgl. Kieser (2002), S. 169ff.

Zur Auswahl einer geeigneten Theorie werden insgesamt fünf Kriterien herangezogen.230 Erstens soll es sich bei der im Rahmen dieser Arbeit zu verwendenden Theorie um eine allgemein anerkannte handeln. Zweitens soll die Theorie auch auf die Vertriebswegswahl von JIU (also im nationalen Kontext) übertragbar sein, ohne dass ein Großteil des Erklärungsgehalts verloren geht. Drittens sollen sich aus der Theorie mehrere relevante Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl ableiten lassen. Viertens sollen die in Kapitel 2.1.2 vorgestellten Vertriebswege auch durch diese Theorie abbildbar sein. Fünftens soll die Theorie die Wirkungen beschreiben, die von der Vertriebswegswahl ausgehen. Das erste Kriterium erfüllen alle Theorien bzw. Ansätze bis auf den Kontingenzansatz. Der Kontingenzansatz sieht sich einer massiven, z. T. fundamentalen Kritik ausgesetzt, die soweit geht, dass ihm sogar Theorielosigkeit vorgeworfen wird.231 Beispielhaft sei angeführt, „dass er keine gesetzmäßigen Erklärungen für bestimmte Zusammenhänge liefert, sondern lediglich auf den Einfluss situativer Faktoren auf Strukturen und Verhaltensweisen von Organisationen hinweist.“232 Somit sind in der weiteren Auswahl nur noch sieben Theorien enthalten. Beim zweiten Kriterium erfüllen mit Dunning’s eclectic framework (OLI) sowie dem Eclectic-Framework gleich zwei Theorien bzw. Ansätze die Anforderungen nicht. Bei Dunning’s eclectic framework (OLI) würde bei der Übertragung auf den nationalen Kontext eine der drei Variablen (Location) komplett wegfallen und eine weitere Variable (Ownership) durch den Wegfall von Kernbestandteilen wie bspw. Erfahrungen in internationalen Märkten beeinträchtigt. Bei dem Eclectic-Framework müssten von den vier Variablen eine (länderspezifische Variable) komplett gestrichen werden und zwei weitere (strategische und unternehmensspezifische Variablen) wären in ihrer Aussagekraft beeinträchtigt. Somit verbleiben nur noch fünf Theorien bzw. Ansätze. Das dritte Kriterium erfüllen mit Stage Theory sowie Organizational Capability zwei weitere Theorien bzw. Ansätze nicht. Die Stage Theory weist lediglich einen Einflussfaktor und nicht, wie gefordert, mehrere Einflussfaktoren auf. Organizational Capability kann als nicht passend klassifiziert werden, wenn man die Kriterien zwei und drei 230

231

232

Die Auswahl der einzelnen Kriterien lehnt sich an TOPOROWSKI an. Vgl. Toporowski (2002), S. 71f. Für eine ausführliche Darstellung der einzelnen Kritikpunkte sei auf KIESER verwiesen. Vgl. Kieser (2002), S. 183ff. Schneider (2001), S. 42.

45

zusammenfasst. Im Rahmen dieses Ansatzes stellt die Erfahrung des Unternehmens den zentralen Einflussfaktor dar. Während Unternehmen im internationalen Kontext durchaus bereits eine gewisse Erfahrung zugesprochen werden kann, zeichnen sich gerade JIU im nationalen Kontext durch eine geringe Erfahrung aus,233 was den Einflussfaktor in seiner Aussagekraft beeinträchtigt und als nicht mehr relevant erscheinen lässt. Es verbleiben somit nur noch die drei Theorien aus der Neuen Institutionenökonomie. Beim vierten Kriterium stellt sich heraus, dass der direkte und indirekte Vertrieb von allen drei verbleibenden Theorien behandelt werden können. Lediglich beim dualen Vertrieb differenziert sich die Transaktionskostentheorie dahingehend, dass auch dieser Vertriebsweg abgebildet werden kann.234 Zudem impliziert die Transaktionskostentheorie im Bezug auf das fünfte Kriterium, dass Unternehmen, die die Vorgaben aus der Transaktionskostentheorie befolgen, erfolgreicher sind.235 Aus den genannten Gründen soll in der vorliegenden Arbeit die Transaktionskostentheorie als geeignete Theorie verwendet werden. Abbildung 6 fasst den Entscheidungsprozess nochmals graphisch zusammen.

233 234 235

46

Vgl. Kapitel 2.2.2. Vgl. Picot/Franck (1993), S. 190. Vgl. Williamson (1991a), S. 277; Leiblein (2003), S. 940; Geyskens et al. (2006), S. 523.

9

8

Theorieauswahl

Erfüllt Nicht erfüllt

Kriterium 1: Anerkannte Theorie

Kriterium 2: Nationaler Kontext

Kriterium 3: Mehrere Faktoren

Kriterium 4: Drei Vertriebswege

Kriterium 5: Auswirkungen

Transaktionskostentheorie

9

9

9

9

9

Prinzipal-AgentenTheorie

9

9

9

8

Theorie der Verfügungsrechte

9

9

9

8

Dunning‘s eclectic framework (OLI)

9

8

Stage-Theory

9

9

8

Organizational Capability

9

8

8

Eclectic-Framework

9

8

Kontingenzansatz

8

Abbildung 6: Kriterien der Theorieauswahl Quelle: Eigene Darstellung

Die Wahl der Transaktionskostentheorie (TKT) folgt auch der überwiegenden Mehrheit der empirischen Studien im Kontext von Make/Buy-Entscheidungen,236 die die Theorie als „zweckmäßig“237, „prädestiniert“238 oder „archetypal“239 beschreiben und ihre „significant predictive power“240 loben.241 Zudem bestätigen mehrere empirische Arbeiten, dass der Einsatz der ausgewählten Transaktionskostentheorie auch im Kontext von JIU sinnvoll ist. So findet bspw. MCNAUGHTON in seiner Arbeit heraus, dass „the results lend support for the TCA model of channel choice“242. BROUTHERS/NAKOS bekräftigen diese Erkenntnis und ergänzen, dass die TKT ein praktikables Instrument zur Entscheidungsfindung im Rahmen der Internationalisierungs-Strate-

236 237 238 239 240 241

242

Vgl. Picot/Franck (1993), S. 190; Michael (2007), S. 414. Toporowski (2002), S. 77. Kaas (2001), S. 234. Williamson (1998b), S. 30. Whinston (2003), S. 2. An dieser Stelle sei erwähnt, dass es auch kritische Stimmen zur TKT gibt. Für einen detaillierten Überblick sei auf SLATER/SPENCER sowie GHOSHAL/MORAN verwiesen, vgl. Slater/Spencer (2000); Ghoshal/Moran (1996). McNaughton (1996), S. 46.

47

gie ist. Die letztgenannten Autoren berücksichtigen bei ihrer Analyse explizit die Ressourcenbeschränkung der untersuchten Unternehmen.243 Neben diesen positiven Meinungen gibt es jedoch auch vereinzelt Bedenken zur Eignung der Transaktionskostentheorie für JIU. So führen BURGEL/MURRAY die Ressourcenbeschränkung von JIU an und argumentieren, dass die TKT „may not reflect the reality of resource constraint start-ups“244. Auch DOUGLAS greift die Ressourcenbeschränkung auf, dies allerdings im Kontext allgemeiner Markt/Hierarchie-Entscheidungen.245 Trotz der Bedenken soll die Transaktionskostentheorie in Reinform, d. h. ohne Anpassung auf Grund möglicher Einflüsse bspw. der Ressourcenbeschränkung, verwendet werden, um damit einen Beitrag zur Lösung der konträren Meinungen leisten zu können. 3.2 Vorstellung der Transaktionskostentheorie Nach der Herleitung im vorangegangenen Abschnitt, dass die Transaktionskostentheorie den geeigneten theoretischen Bezugsrahmen für die Fragestellungen in der vorliegenden Arbeit bietet, soll diese Theorie in den folgenden Abschnitten detailliert vorgestellt werden. Dadurch wird einerseits der Kritik begegnet, dass viele empirische Studien die Transaktionskostentheorie unvollständig oder verfälscht wiedergeben bzw. interpretieren,246 und andererseits der Forderung nachgekommen, „that future empirical research be firmly grounded, in terms of substance, on core TCE propositions“247. Dieser Abschnitt ist wie folgt aufgebaut: Nach einer allgemeinen Einleitung (Kapitel 3.2.1) sollen relevante Begriffe der Transaktionskostentheorie vorgestellt werden (Kapitel 3.2.2), bevor die Präsentation der Kernannahmen erfolgt (Kapitel 3.2.3). Abschließend werden die einzelnen Dimensionen dargestellt (Kapitel 3.2.4). 3.2.1 Allgemeines/Einleitung Den Grundstein für die Entwicklung der Transaktionskostentheorie legte COASE mit seinem im Jahre 1937 veröffentlichten Artikel. Darin ging er der grundlegenden Frage

243 244 245 246 247

48

Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 242ff. Burgel/Murray (2000), S. 37. Vgl. Douglas (1975), S. 327. Vgl. David/Han (2004), S. 53ff. David/Han (2004), S. 54.

nach, „why a firm emerges at all“248 und führte neben dem Markt die Organisation bzw. das Unternehmen als neue Koordinationsform ein. Somit besteht die Wahl, „Transaktionen über den Markt abwickeln zu lassen oder zu integrieren, d. h. im Unternehmen ausführen zu lassen.“249 U. a. für diese Arbeit wurde COASE über 50 Jahre später mit dem Nobelpreis ausgezeichnet.250 Entscheidend weiterentwickelt wurde die TKT erst ab den 1970er Jahren, insbesondere WILLIAMSON251 kommt dabei eine große Bedeutung zu.252 Nach dieser Weiterentwicklung wird die TKT nun als der theoretische Bezugsrahmen gesehen, „der zur Effizienzanalyse von alternativen Organisationsformen dienen kann“253. Die Transaktionskostentheorie wird darüber hinaus in vielen weiteren Gebieten angewendet, u. a. auf Grund der Tatsache, dass die Entwicklung der Transaktionskostentheorie mit den Rechtswissenschaften, der Organisationstheorie/-psychologie sowie der Ökonomie durch drei unterschiedliche Disziplinen beeinflusst wurde.254 Neben den Anwendungsbereichen der BWL, wie bspw. Marketing, Finanzierung, Rechnungswesen sowie Personalmanagement, findet sich dieser Ansatz auch in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Politik sowie der Soziologie wieder.255 Erwähnenswert ist jedoch nicht nur die Breite der Anwendungsgebiete, sondern mit der großen Anzahl an Veröffentlichungen auch die entsprechende Tiefe: Bis zum Jahr 2005 wurden über alle Bereiche hinweg mehr als 900 empirische Arbeiten, die konzeptionell-analytischen Arbeiten sowie reine Management-Literatur nicht mitgezählt,256 publiziert.257 Trotz der 248 249 250 251

252

253 254 255

256

Coase (1937), S. 390. Krafft (1995), S. 91. Vgl. Coase (1992), S. 716f. Vgl. u. a. Williamson (1975); Williamson (1985); Williamson (1991b); Williamson (1998b); Williamson (2000); Williamson (2002). SCHRAMM vertritt bspw. die Ansicht, dass WILLIAMSON’s Werk von 1985 als zentrales Element zu sehen. Die davor veröffentlichten Arbeiten sieht er als reine Vorläufer an, die danach veröffentlichten Arbeiten beschäftigen sich nach seiner Meinung zu sehr mit Detailproblemen. Vgl. Schramm (2005), S. 45. Vgl. für diesen kurzen geschichtlichen Überblick: Rindfleisch/Heide (1997), S. 30; Schneider (2001), S. 47; Toporowski (2002), S. 68; Geyskens et al. (2006), S. 519. Für einen detaillierten Überblick über die Geschichte der Transaktionskostentheorie sei auf folgende Literatur verwiesen: Richter/Furubotn (2003), S. 79ff.; Klaes (2000). Krafft (1995), S. 92. Vgl. Schramm (2005), S. 46f. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 30; Jost (2001), S. 25ff.; Geyskens et al. (2006), S. 519; Macher/Richman (2006), S. 12ff. Somit sind die oben vorgestellten, konzeptionellen Arbeiten mit TKT als theoretischer Fundierung in dieser Gesamtzahl ebenso wenig enthalten wie bspw. die für die Unternehmenspraxis durchaus relevante Arbeit von MILLER/VOLLMANN. Diese besagt, dass gerade Transaktionen für einen Großteil der Gemeinkosten bzw. Overhead-Kosten verantwortlich sind. Da die Gemeinkostenreduktion gerade zu dieser Zeit ein beliebtes Thema auf der Agenda von Unternehmensleitungen war, kam in diesem Zusammenhang den Transaktionskosten eine prominente

49

geschilderten Tiefe und Breite der empirischen Anwendung der Transaktionskostentheorie – es gibt nur wenige Theorien, die in der Vergangenheit mehr Aufmerksamkeit erfahren haben – muss jedoch festgehalten werden, dass bis zum heutigen Zeitpunkt noch nicht von einer in sich geschlossenen Theorie gesprochen werden kann. Zu sehr wurden bspw. Weiterentwicklungen in einzelnen Bereichen forciert, ohne die Ergebnisse auf eine höhere Ebene zu überführen und auch auf andere Bereiche zu übertragen bzw. dort zu testen.258 Dessen ungeachtet haben sich jedoch einige wichtige Stützpfeiler der Theorie herausgebildet,259 die auf den folgenden Seiten vorgestellt werden sollen. Grundsätzliches Ziel der Transaktionskostentheorie260 ist es zu bestimmen, wann Transaktionen aus Effizienz-Gesichtspunkten innerhalb einer Unternehmung oder außerhalb einer Unternehmung, d. h. auf dem Markt, durchgeführt werden sollen.261 WILLIAMSON formuliert dies wie folgt: „[W]hether a set of transactions ought to be executed across markets or within a firm depends on the relative efficiency of each mode“262. Die sogenannte Discriminating Alignment Hypothesis unterstellt dabei, dass die Effizienz einer Transaktion maßgeblich durch das Zusammenwirken von Attributen bzw. Dimensionen dieser Transaktion – dazu zählen transaktionsspezifisches Vermögen, Unsicherheit sowie Transaktionshäufigkeit, die in einem separaten Abschnitt detailliert dargestellt werden – und den Koordinationsformen Unternehmung oder Markt beeinflusst wird.263 Ein- und dieselbe Transaktion weist also in verschiedenen Organisationsformen unterschiedliche Effizienzen auf; diejenige Organisationsform, die auf Grund der gegebenen Dimensionen der Transaktion effizienter erscheint, soll demnach gewählt werden. Zusätzlich wird die Effizienz von Trans-

257 258 259

260

261

262 263

50

Rolle zu: Durch Senkung der Transaktionskosten kann auch ein beträchtlicher Teil der Gemeinkosten reduziert werden. Vgl. Miller/Vollmann (1985), S. 146. Vgl. Macher/Richman (2006), S. 10ff. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 519. Das Vorhandensein tragender Elemente dieser Theorie wurde bereits zu einem sehr frühen Zeitpunkt von PICOT bestätigt. Vgl. Picot (1982), S. 268. In der vorliegenden Arbeit wird die TKT mit dem sog. Governancekosten-Ansatz gleichgesetzt. Es sei jedoch zur Vollständigkeit hinzugefügt, dass unter dem Begriff Transaktionskostenökonomik auch der sog. Messkostenansatz – die bekanntesten Verfechter dieses Ansatzes sind ALCHIAN/DEMSETZ, BARZEL sowie NORTH – fällt. Vgl. Williamson (1996), S. 25; Alchian/Demsetz (1972); Barzel (1982); North (1992). Für eine Beschreibung des Messkostenansatzes sowie der Unterschiede der beiden Ansätze sei auf ERLEI ET AL. verwiesen. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 43, 70, 101ff. Vgl. Whinston (2001), S. 184; Toporowski (2002), S. 68; Schneider (2001), S. 48; Erlei et al. (1999), S. 175. Williamson (1975), S. 8. Vgl. Williamson (1985), S. 18; Williamson (1998a), S. 75; David/Han (2004), S. 41.

aktionen noch durch die in der Transaktionskostentheorie unterstellten Verhaltensannahmen der Akteure – begrenzte Rationalität sowie Opportunismus, diese werden ebenfalls in einem separaten Abschnitt detailliert vorgestellt – beeinflusst: „[O]rganize transactions so as to economize on bounded rationality while simultaneously safeguarding them against the hazards of opportunism“264. Nach dieser kurzen Einführung, wie die Effizienz einer Transaktion grundsätzlich beeinflusst wird, sei hier noch erwähnt, dass die Effizienz anhand der im Rahmen der Transaktion anfallenden Transaktionskosten gemessen bzw. beurteilt wird.265 Ein anderer, insb. für die vorliegende Arbeit sehr wichtiger Aspekt ist zudem, dass die TKT postuliert, dass Unternehmen, die sich an die Vorgaben der TKT halten, auch erfolgreicher sind.266 Zusammenfassend versucht die Transaktionskostentheorie zu bestimmen, welche Arten von Transaktionen bei welchen Organisationsformen – unter Berücksichtigung der Verhaltensannahmen – zu geringsten Transaktionskosten durchgeführt werden können. Ein Umsetzen der Vorgaben aus der TKT führt dazu, dass Unternehmen erfolgreicher sind. 3.2.2 Begriffsvorstellungen In diesem Abschnitt sollen wesentliche Begriffe aus der Definition der Transaktionskostentheorie vorgestellt werden. Neben dem Begriff der Transaktion (Kapitel 3.2.2.1) sind dies zudem noch die Begriffe der Koordinationsformen (Kapitel 3.2.2.2) sowie der Transaktionskosten (Kapitel 3.2.2.3).267 Wie bspw. HOMBURG anmerkt, ist weder der Begriff der Transaktion noch der Begriff der Transaktionskosten in der Literatur bisher präzise formuliert.268 Fokus dieses Abschnitts soll nicht sein, die einzelnen Unterschiede in den Definitionen detailliert herauszuarbeiten. Vielmehr soll ein grundsätzliches Verständnis für die Begriffe und ihre Bedeutung geschaffen werden.

264 265

266 267

268

Williamson (1985), S. 32. Vgl. Picot/Dietl (1990), S. 178; Jost (2001), S. 18; Toporowski (2002), S. 73; Williamson (1985), S. 18. Vgl. Williamson (1991a), S. 277; Leiblein (2003), S. 940; Geyskens et al. (2006), S. 523. Die ebenfalls in der Definition erwähnten Verhaltensannahmen werden im Abschnitt 3.2.3, die Dimensionen im Abschnitt 3.2.4 dargestellt. Vgl. Homburg (1998), S. 40.

51

3.2.2.1 Transaktion Die Transaktion bildet „den Ausgangspunkt transaktionskostentheoretischer Überlegungen“269, ist die „elementare Untersuchungseinheit“270 und „als Basiseinheit der Analyse anzusehen“271. Die Einsicht, dass die Transaktion als Analyseeinheit im Rahmen der Transaktionskostentheorie heranzuziehen ist, geht ursprünglich auf COMMONS272 zurück, der als Begründer der Institutional Economics bzw. der Neuen Institutionenökonomie in den USA273 gilt. COMMONS kritisiert an der damals vorherrschenden Sichtweise der Neoklassik, dass sie sich zu stark auf den physischen Austausch von Gütern und Arbeitsleistungen sowie auf die Beziehung zwischen Mensch und Gütern fokussiert.274 Als Konsequenz stellt er in seinem Ansatz eben nicht auf die Beziehung zwischen Mensch und Gütern ab, sondern auf die Beziehungen der Menschen bzw. Individuen untereinander. Zudem verlegt er die Analyseeinheit weg von dem in der Neoklassik propagierten produzierten Gut, hin zu der Transaktion: „But the smallest unit of the institutional economists is […] a transaction“275. In seiner Definition von Transaktionen schließt COMMONS zudem auch den physischen Austausch von Gütern und Arbeitsleistungen explizit aus und führt zeitgleich die Property Rights bzw. Verfügungsrechte276 ein: „[T]ransactions are not the ’exchange of commodities‘, but the alienation and acquisition between individuals of the rights of property“277. PICOT278 stützt sich auf diese Definition und entwickelt sie 269 270 271 272 273 274 275 276

277 278

52

Picot/Dietl (1990), S. 178. Krafft (1995), S. 92. Williamson (1996), S. 3. Vgl. Commons (1931). Vgl. Backhaus (1979), S. 270. Vgl. Michaelis (1985), S. 67. Commons (1931), S. 652. Es sei an dieser Stelle angemerkt, dass sich der gewählte Übersetzungsbegriff in der deutschsprachigen Literatur noch nicht vollständig durchgesetzt hat. Für eine Diskussion darüber sei auf folgende Werke verwiesen: Michaelis (1985), S. 41; Fuchs (1994), S. 14ff. Für eine vereinfachte Definition von Verfügungsrechten sei sich FISCHER angeschlossen, wonach „Property Rights als Rechte der Kontrolle über Ressourcen im Sinne von Gütern und Dienstleistungen“ aufzufassen sind. Fischer (1993b), S. 47. Commons (1931), S. 652. Neben PICOT gibt es weitere Autoren, die eine Definition für den Begriff der Transaktion abgeleitet haben. Für einen Überblick über diese Definitionen und Begriffsverwendungen sei auf die beiden folgenden Werke verwiesen: Fuchs (1994), S. 27ff.; Michaelis (1985), S. 66ff. Wie oben behauptet, ist der Begriff der Transaktion unpräzise formuliert. Als ein Beispiel kann die Definition von WILLIAMSON herangezogen werden: „A Transaction occurs when a good or service is transferred across technologically separable interface. One stage of activity terminates and another begins“. Williamson (1985), S. 1. Unklar bleibt bei dieser Formulierung, ob WILLIAMSON nun wie COMMONS auf die Übertragung von Verfügungsrechten oder aber wie die Neoklassiker auf den physischen Tausch abstellt.

über mehrere Arbeiten hinweg weiter.279 Der zusammen mit DIETL erarbeiteten Begriffsbestimmung schließt sich auch diese Arbeit an: Es „steht jedoch nicht der Güteraustausch selbst, sondern die ihm logisch und zeitlich vorgelagerte Übertragung von Verfügungsrechten im Mittelpunkt des Interesses. […] Die Übertragung dieser Rechte wird als Transaktion bezeichnet“280. 3.2.2.2 Koordinationsformen Ziel dieses Abschnitts ist es, die verschiedenen Koordinationsformen darzustellen sowie Unterschiede zwischen ihnen herauszuarbeiten. Da die Wahl der richtigen Koordinationsform im Rahmen der Transaktionskostentheorie als Vertragsproblem aufgefasst wird, sollen zudem noch unterschiedliche Vertragsarten sowie deren Verbindung zu den Koordinationsformen dargestellt werden. Transaktionen können grundsätzlich innerhalb einer Unternehmung oder zwischen einzelnen Unternehmen bzw. auf Märkten vorkommen. Im ersten Fall wird dann von internen oder unternehmensinternen Transaktionen, im zweiten Fall von externen oder Markt-Transaktionen gesprochen.281 Die dazu korrespondierenden Koordinationsformen sind Hierarchie (Make) und Markt (Buy).282 Hierarchie liegt beispielsweise vor, wenn ein Unternehmen die Forschungs- und Entwicklungstätigkeit selbst betreibt, Markt dagegen liegt vor, wenn ein Unternehmen diese Tätigkeit von einem anderen Unternehmen durchführen lässt. Beide Koordinationsformen unterscheiden sich nun entlang der Aspekte Anreizwirkung, Kontrollmöglichkeiten sowie Anpassungsfähigkeit.283 Dem Markt wird grundsätzlich eine höhere Anreizintensität als der Hierarchie unterstellt.284 Die hohe Anreizwirkung des Marktes kann wie folgt begründet werden: „Leistungen und Gegenleistungen sind unmittelbar und eng gekoppelt sowie in einem hohen Maße monetär bewertbar. Da jede Steigerung des Nettonutzens der Transaktion den Transaktionspartnern direkt zufließt, besitzt jeder Transaktionspartner ein starkes Interesse, seine Ressourcen so effizient wie möglich einzusetzen. Dieses starke Eigen-

279 280 281

282 283 284

Vgl. Picot (1982), S. 269; Picot (1985), S. 224; Picot/Franck (1993), S. 188. Picot/Dietl (1990), S. 178. Vgl. Richter/Furubotn (2003), S. 55; Krafft (1995), S. 92; Williamson (1975), S. 8; Windsperger (1996), S. 12. Vgl. Toporowski (2002), S. 69. Vgl. Williamson (1985), S. 90; Williamson (1991b), S. 20f.; Williamson (1998b), S. 37. Vgl. Erlei/Jost (2001), S. 50; Williamson (2002), S. 177.

53

interesse wird durch die Konkurrenz noch gesteigert“285. In der Hierarchie dagegen liegen diese starken Anreizwirkungen nicht vor, da sie u. a. auf Grund von Nachsichtigkeit gegenüber Schlechtleistung verwässert werden.286 Im Gegensatz zur Anreizintensität wird bei der Kontrollmöglichkeit nun der Hierarchie ein Vorteil eingeräumt, da „firms are supported by a more extensive array of administrative rules and procedures“287. Auszuführende Tätigkeiten können somit innerhalb eines Unternehmens besser kontrolliert werden als außerhalb des Unternehmens.288 Schließlich kann die Anpassungsfähigkeit in eine autonome und eine beiderseitige Form aufgeteilt werden. Die autonome Form liegt vor, wenn auftretende Störungen, bspw. Preisänderungen auf Grund von Schwankungen in Angebot oder Nachfrage, von den Teilnehmern alleine beseitigt werden können. Erfordert die auftretende Störung jedoch ein über die Teilnehmer koordiniertes Vorgehen, „damit nicht einzelne Entscheidungseinheiten einander widersprechende Zielsetzungen verfolgen oder anderweitig suboptimal handeln“289, wird von einer beiderseitigen Anpassungsfähigkeit gesprochen. Im ersten Fall – autonome Anpassungsfähigkeit – hat der Markt Vorteile gegenüber der Hierarchie, da u. a. auf Grund der starken Anreizwirkung jeder Teilnehmer kurzfristig und ohne Abstimmung die Störung beseitigen bzw. sich an die geänderten Rahmenbedingungen anpassen kann. Im zweiten Fall – beiderseitige Anpassungsfähigkeit – hat jedoch die Hierarchie Vorteile im Vergleich zum Markt, da bspw. keine zeitlich aufwendigen neuen vertraglichen Vereinbarungen getroffen, sondern lediglich Anweisungen per Verfügungsgewalt gegeben werden müssen.290 Bisher wurden mit den beiden Koordinationsformen Hierarchie und Markt zwei Extrema betrachtet, die als Substitute291 anzusehen sind. Diese Dichotomie geht ursprünglich auf Coase und die ersten Arbeiten von WILLIAMSON292 zurück. Da die Kritik an dieser eingeschränkten Betrachtungsweise bezüglich der Extrema zunahm,293

285 286 287 288 289 290 291 292 293

54

Ebers/Gotsch (2002), S. 232. Vgl. Williamson (1991b), S. 20; Erlei et al. (1999), S. 184ff. Vgl. Williamson (1998b), S. 37. Vgl. Picot/Dietl (1990), S. 181. Williamson (1991b), S. 19. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 233f.; Williamson (1991b), S. 19f.; Williamson (1998b), S. 37. Vgl. Fuchs (1994), S. 101f. Vgl. Michaelis (1985), S. 181ff. Vgl. für die Kritik an der Dichotomie: Picot (1982), S. 273; Klein et al. (1978), S. 8; Oberender/Väth (1989), S. 7.

wurden schließlich die Koordinationsformen um die Hybridform erweitert,294 die als Zwischenform zwischen Hierarchie und Markt dient. Zur Hybridform werden bspw. langfristige Geschäftsbeziehungen gezählt,295 bei denen die Transaktionspartner eng zusammenarbeiten und es somit den grundsätzlichen Wettbewerb mit anderen Akteuren nicht mehr gibt,296 oder – übertragen auf die vorliegende Arbeit – der duale Vertrieb. Vergleicht man nun die Vorteilhaftigkeit dieser Hybridform gegenüber den Extrema, so ist festzustellen, dass diese auch hier eine Art Zwischenposition einnimmt. Sie ist in jedem Aspekt derjenigen Koordinationsform überlegen, die bisher Nachteile aufweist, und derjenigen Koordinationsform unterlegen, die Vorteile aufweist. Am Beispiel Anreizstärke bedeutet dies, dass der Markt der Hybridform überlegen ist, welche ihrerseits der Hierarchie überlegen ist.297 „Transaction cost economics poses the problem of economic organization as a problem of contracting“298. Die Entscheidung für eine Koordinationsform wird also als Vertragsproblem aufgefasst,299 d. h., jeder Koordinationsform (Markt, Hybridform, Hierarchie) kann eine Vertragsbeziehung (klassisch, neoklassisch, relational) zugeordnet werden.300 Die klassische Vertragsbeziehung ist durch einen vollständigen Vertrag charakterisiert, d. h., für alle zukünftig eintretenden Umweltzustände sind Konsequenzen berücksichtigt. Darüber hinaus sind auch alle anderen Vertragsbestandteile bis ins letzte Detail festgelegt, u. a. werden potentielle Konflikte vor den Gerichten gelöst. Dieser Vertragstyp ist zudem nur für die aktuelle Transaktion vorgesehen, zukünftige Verpflichtungen sind nicht berücksichtigt.301 Er bildet „die vertragliche Grundlage für einfache Transaktionen, die schnell und problemlos abgewickelt werden können“302. Als Beispiel für diesen Vertragstyp kann ein einfacher Kaufvertrag über ein alltägliches Gebrauchsgut wie z. B. eine Glühbirne angeführt werden, die korrespondierende

294

295 296 297 298 299 300 301

302

Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 522. An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass WILLIAMSON in seinen neueren Werken neben Hierarchie, Hybridform und Markt noch weitere Koordinationsformen wie bspw. public bureaus einführt. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit soll jedoch auf diese weiteren Formen nicht eingegangen werden, u. a. auf Grund des noch frühen Forschungsstands und der damit geringen Zahl relevanter Literatur. Vgl. Williamson (1998b), S. 30ff. Vgl. Schneider (2001), S. 50. Vgl. Kaas (2001), S. 234f. Vgl. Williamson (1991b), S. 25. Williamson (1985), S. 20. Vgl. Toporowski (2002), S. 73. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 231ff. Vgl. Williamson (1985), S. 69. WILLIAMSON lehnt sich eng an die Arbeit von MACNEIL an, den Begründer dieser Vertragstheorie. Vgl. MacNeil (1978), S. 854ff. Erlei/Jost (2001), S. 47.

55

Koordinationsform ist der Markt.303 Im Vergleich zu diesen einfachen Transaktionen beruhen alle komplexeren Transaktionen auf unvollständigen Verträgen.304 Diese beinhalten – im Gegensatz zu den vollständigen Verträgen – nicht für alle Umweltzustände oder Eventualitäten nach Vertragsschluss konkrete Verhaltensweisen oder Konsequenzen, so dass weitere Vertragsverhandlungen nicht ausgeschlossen sind.305 Aus diesem Grund hat die Ex-post-Betrachtung von Verträgen in der Transaktionskostentheorie auch eine große Bedeutung.306 Auf diesen unvollständigen Verträgen beruht auch die neo-klassische Vertragsbeziehung. Dieser Vertragstyp ist zusätzlich dadurch gekennzeichnet, dass auch alle sonstigen Vertragsdetails nicht bis ins Letzte festgelegt werden. Auf Grund dieser vielen Unklarheiten ist im Streitfall der normale Weg vor Gericht der letzte Schritt, davor werden Schlichter eingesetzt. Beispiele für diesen Vertragstyp sind langfristige Lieferbeziehungen oder Joint-Ventures, die korrespondierende Koordinationsform ist die Hybridform.307 Die relationale Vertragsbeziehung baut ebenfalls auf der neo-klassischen Vertragsbeziehung auf, unterscheidet sich jedoch von ihr in einigen Punkten. Bspw. werden die Vertragsdetails, z. B. über Leistung und Gegenleistung, noch unkonkreter und die Beziehungen zwischen den Transaktionsparteien vertiefen sich noch weiter und gehen über die eigentliche Transaktion hinaus. Im Gegensatz zu der neo-klassischen Vertragsbeziehung entfällt auch der Weg zum Gericht als letzte Instanz, da Gerichte sich schlicht weigern, in diese Meinungsverschiedenheiten einzugreifen. Als Beispiel können Partnerschaften angeführt werden, die korrespondierende Koordinationsform ist die Hierarchie.308 3.2.2.3 Transaktionskosten In diesem Abschnitt soll zunächst dargestellt werden, was grundsätzlich unter Transaktionskosten verstanden wird, bevor die Einteilung in interne und externe sowie direkte und indirekte Transaktionskosten betrachtet wird. Danach wird überprüft, ob als Effizienzkriterium alleine die Transaktionskosten berücksichtigt oder weitere

303 304 305

306 307 308

56

Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 231. Vgl. Williamson (2002), S. 174. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 175. WILLIAMSON ist es wichtig zu betonen, dass unvollständige Verträge nichts mit einer Kurzsichtigkeit der Vertragsparteien zu tun haben. Vgl. Williamson (1998b), S. 42. Unvollständige Verträge werden mit voller Absicht so vereinbart, weil entweder eine Berücksichtigung aller Eventualitäten unverhältnismäßig teuer wäre oder auf Grund der hohen vorherrschenden Komplexität – trotz größter Bemühungen – nicht alle Eventualitäten vorhergesagt werden können. Vgl. Williamson (1985), S. 70. Vgl. Williamson (1996), S. 7. Vgl. Williamson (1985), S. 70f.; Ebers/Gotsch (2002), S. 231; Picot (1993), Sp. 4197. Vgl. Williamson (1985), S. 71f.; Ebers/Gotsch (2002), S. 231f.; Picot (1993), Sp. 4197.

Kostenarten hinzugefügt werden müssen. Abschließend wird noch die Schwierigkeit der Quantifizierung von Transaktionskosten beleuchtet. Zunächst kann festgestellt werden, dass Transaktionskosten grundsätzlich vorhanden und positiv sind. WILLIAMSON bietet dafür einen bildlichen Vergleich zwischen Transaktionskosten und dem nicht reibungsfreien Laufen einer Maschine. Wenn die Maschine nicht perfekt läuft – bspw. greifen die Räder nicht exakt ineinander oder einzelne Teile sind nicht geschmiert, d. h., es entsteht Reibung – verursacht dies einen Leistungsabfall bzw. Kosten. Übertragen auf die Transaktion bedeutet dies, dass Transaktionskosten dann entstehen, wenn die Transaktion nicht optimal abläuft.309 An anderer Stelle zeigt WILLIAMSON, dass die Annahme einer reibungsfreien Maschine unrealistisch ist.310 Daraus kann gefolgert werden, dass mit jeder Transaktion positive Transaktionskosten verbunden sind. Aus diesen Ausführungen kann nun ebenfalls eine einfache, aber wirkungsvolle Definition abgeleitet werden, wonach Transaktionskosten diejenigen Kosten sind, die durch Transaktionen verursacht werden.311 Wie bereits oben erwähnt, gibt es sowohl interne Transaktionen als auch Markt-Transaktionen. Bei beiden Transaktionsarten fallen Kosten an, die bei einer Transaktionskostenbetrachtung berücksichtigt werden müssen.312 Kosten für interne Transaktionen313 sind auf die notwendige Bürokratie sowie auf die geringe Anreizstärke

309 310

311

312

313

Vgl. Williamson (1985), S. 1f. Vgl. Williamson (1985), S. 19. Eine etwas andere Begründung für positive Transaktionskosten hat bspw. WINDSPERGER. Er unterstellt, dass Transaktionskosten von null nur dann realisiert werden können, wenn vollständiges Wissen u. a. über die Umwelt vorliegt. Auf Grund der Verhaltensannahme der begrenzten Rationalität, die später betrachtet wird, ist dieses vollständige Wissen jedoch nicht möglich, so dass immer Transaktionskosten entstehen. Vgl. Windsperger (1996), S. 19f. Vgl. Picot/Franck (1993), S. 188; Michaelis (1985), S. 78; Fischer (1993b), S. 91; Schneider (2001), S. 47. Hierauf aufbauend hat bspw. PICOT seine Definition um den Aspekt der Fairness zwischen den Transaktionspartnern erweitert: „Dieser Aufwand, der […] notwendig ist, damit als gerecht empfundene Vereinbarungen über den Leistungsaustausch getroffen werden können, wird als Transaktionskosten bezeichnet“. Vgl. Picot (1985), S. 224. Diese Idee geht ursprünglich auf OUCHI zurück, der betont: „[T]ransaction costs […] are necessary to create a perception of equity among all parties to the transaction“. Ouchi (1980), S. 130. Dabei gilt, dass die jeweiligen Kosten unterschiedlicher Natur sind. Bei einer internen Transaktion können somit die Kosten für die Markt-Transaktion vermieden werden, da keine Verträge geschlossen werden müssen, sondern lediglich Anweisungen gegeben werden. Durch eine MarktTransaktion lassen sich die Kosten für eine interne Transaktion vermeiden, da keine große Bürokratie notwendig ist. Vgl. Coase (1960), S. 16; Neus (2003), S. 132. In der Literatur hat sich eine Vielzahl unterschiedlicher Begrifflichkeiten für diesen Sachverhalt herausgebildet. COASE verwendet bspw. den Ausdruck „administrative costs of organizing a transaction through a firm“. Coase (1960), S. 16. RICHTER/FURUBOTN sprechen dagegen von Unternehmenstransaktionskosten, TOPOROWSKI von internen Koordinationskosten sowie

57

zurückzuführen.314 Zu den Bürokratiekosten zählen in diesem Zusammenhang die Kosten für die Errichtung und Aufrechterhaltung einer Organisationsstruktur sowie die Kosten für den laufenden Betrieb dieser Organisation. Beispiele sind Kosten für die Überwachung der Mitarbeiter oder Kosten für die Messung der Leistung.315 Die geringe Anreizstärke dagegen kann – wie oben beschrieben – durch Nachsichtigkeit gegenüber Schlechtleistung begründet sein.316 Die relevanten Konsequenzen, die aus der geringen Anreizstärke resultieren, sind dabei keine reinen Kosten, vielmehr stellen sie entgangene Erträge dar.317 Die Kosten für Markt-Transaktionen, die grundsätzlich Informations- und Kommunikationskosten sind,318 lassen sich in Ex-ante- und Expost-Transaktionskosten unterteilen, d. h. Kosten, die vor Vertragsschluss anfallen, sowie Kosten, die nach Vertragsschluss entstehen.319 Bereits sehr früh beschreibt COASE die Tätigkeiten, die zu Ex-ante-Transaktionskosten führen. „In order to carry out a market transaction it is necessary to discover who it is that one wishes to deal with, to inform people that one wishes to deal and on what terms, to conduct negotiations leading up to a bargain, to draw up the contract“320. ALBACH ergänzt diese Beschreibung, indem er den Transaktionskosten zusätzlich zu den angedeuteten Such-,321 Anbahnungs-, Verhandlungs- sowie Vereinbarungskosten noch die Entscheidungskosten zurechnet, die durch die Entscheidungsvorbereitung durch Unternehmensstäbe bzw. durch die innerbetriebliche Abstimmung verursacht werden.322 Die Vereinbarungskosten können dabei sowohl den Ex-ante- als auch den Ex-post-Transaktionskosten zugerechnet werden, weil darunter nicht nur die Kosten der Vertragsaus-

314 315 316 317 318 319 320 321

322

58

MICHAELIS von Organisationskosten. Vgl. Richter/Furubotn (2003), S. 61; Toporowski (2002), S. 76; Michaelis (1985), S. 91. Vgl. Whinston (2001), S. 184. Vgl. Erlei/Jost (2001), S. 39f.; Richter/Furubotn (2003), S. 61f. WINDSPERGER gebraucht dafür den Begriff Desincentivekosten. Vgl. Windsperger (1983), S. 896. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 185ff.; Windsperger (1996), S. 19. Vgl. Picot (1982), S. 270; Schneider (2001), S. 47; Fischer (1993b), S. 91. Vgl. Williamson (1985), S. 20; Michaelis (1985), S. 95. Coase (1960), S. 15. Ein sehr plakatives Beispiel für Suchkosten liefern RICHTER/FURUBOTN. Preisunterschiede bei identischen Produkten, die in unterschiedlichen Städten verkauft werden, führen die Autoren darauf zurück, dass viele Leute eben nicht Mühe in die Suche nach dem billigsten Ort investieren, weil ihre eigenen Suchkosten zu hoch sind. Wenn die Suchkosten grundsätzlich null wären, dürfte es auch keine Preisunterschiede mehr geben. Vgl. Richter/Furubotn (2003), S. 65f. Vgl. Albach (1989), S. 38. Es sei an dieser Stelle erwähnt, dass es noch weitere Arbeiten gibt, die eine z. T. andere Kategorisierung der Transaktionskostenarten vornehmen. Bspw. hat PICOT einen inhaltlich ähnlichen Vorschlag unterbreitet, allerdings unterteilt er die Transaktionskosten in nur zwei Ex-ante-Kostenarten sowie zwei Ex-post-Kostenarten. Vgl. Picot (1986), S. 3. FUCHS ist in seinem Beitrag ebenfalls inhaltlich ähnlich vorgegangen, er führt drei Ex-ante-Kostenarten sowie nur eine Ex-post-Kostenart an. Vgl. Fuchs (1994), S. 32ff. Da ALBACH eine vergleichsweise umfangreiche und schlüssige Kategorisierung vorgenommen hat, fiel die Entscheidung zugunsten seiner Ausführungen.

fertigung, sondern auch Gerichtskosten323 subsumiert werden, zu denen es erst nach dem Vertragsschluss kommen sollte. Weitere Ex-post-Transaktionskosten sind nach ALBACH Kontrollkosten, die bspw. im Rahmen der Vertragsüberwachung anfallen, Anpassungskosten, die durch Nachverhandlungen verursacht werden, sowie Beendigungskosten, die im Falle einer Vertragsaufhebung entstehen.324 Neben der Einteilung in interne und externe Kosten können Transaktionskosten auch nach direkten und indirekten bzw. Opportunitäts-Kosten unterschieden werden.325 Unter direkten Kosten werden dabei „monetär erfassbare Kosten“326 verstanden, ein Beispiel sind Kosten für die Rechtsanwälte im Rahmen von Gerichtsverfahren. Zu den indirekten Kosten werden dagegen „alle mit der Transaktion verbundenen Anstrengungen und Opfer (Kosten im Sinne von hinzunehmenden Nachteilen)“327 gezählt, die nicht direkt monetär erfassbar sind. Um bei dem Gerichtskostenbeispiel zu bleiben, gehören dann der entgangene Nutzen für die Zeit, die für das Verfahren verwendet wurde und nicht dem Unternehmen gewidmet werden konnte sowie die Gefahr, dass das Verfahren einen unfairen Ausgang nimmt, zu den indirekten Kosten. Des Weiteren gehören zu den indirekten Kosten auch „the possible costs of making inferior governance decisions“328, d. h., Opportunitätskosten entstehen auch dann, wenn es nicht zu optimalen Transaktionen kommt.329 Dieses Verfehlen optimaler Transaktionen wird insbesondere durch die im folgenden Abschnitt 3.2.3 darzustellenden Verhaltens-

323

324 325

326 327 328 329

Unter Gerichtskosten fallen die Kosten für die Anwälte, der entgangene Nutzen für die Zeit, die für das Verfahren verwendet wurde und nicht dem Unternehmen gewidmet werden konnte, sowie die Gefahr, dass das Verfahren einen unfairen Ausgang nimmt. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 179. Nicht unter diesen Begriff zu subsumieren sind sog. Systemkosten, die im Rahmen der Errichtung und Aufrechterhaltung des Rechtssystems anfallen und somit Voraussetzung des Rechtssystems sind. Vgl. Michaelis (1985), S. 81ff.; Fuchs (1994), S. 44ff. Vgl. Albach (1989), S. 38. Die Zurechenbarkeit indirekter Kosten bzw. Opportunitätskosten wird von dem Großteil der Autoren so bestätigt. Vgl. dafür u. a. Krafft (1995), S. 93; Klein et al. (1978), S. 301; Picot (1986), S. 3; Fuchs (1994), S. 39; Michaelis (1985), S. 78. Der erste Kritikpunkt, dass alleine auf Grund des Begriffs Transaktionskosten nur direkte Kosten subsumiert werden dürfen, wird allgemein dahingehend entkräftet, dass der englischsprachige Begriff costs nicht nur für Kosten, sondern auch für Nachteil und Schaden steht. Des Weiteren führt bereits COASE neben costs auch disadvantages an. Vgl. Fuchs (1994), S. 39; Michaelis (1985), S. 78; Coase (1937), S. 391. Der zweite Kritikpunkt, dass Opportunitätskosten zwar in der theoretischen, vollkommenen Welt Berücksichtigung finden könnten, jedoch in der realen, unvollkommenen Welt die Voraussetzungen für eine Berücksichtigung fehlen und damit die Opportunitätskosten keine Berücksichtigung finden dürften, bleibt in der Literatur weitgehend ungehört. Zu sehr hat sich die Etablierung der indirekten Kosten bei den Transaktionskosten festgesetzt. Vgl. für die Kritik: Neus (2003), S. 92. Picot (1985), S. 224. Picot (1985), S. 224. Williamson (1985), zitiert nach Rindfleisch/Heide (1997), S. 31. Vgl. Kaas (2001), S. 225.

59

annahmen begründet. Bspw. kann es deshalb zu verminderten Investitionen kommen, die nicht die optimale Höhe erreichen, was in einem niedrigeren Gewinn resultiert. Die Differenz zwischen optimalem und tatsächlich resultiertem Gewinn ist als Transaktionskosten aufzufassen.330 Im bisherigen Verlauf dieser Arbeit wurden die Transaktionskosten als alleiniges Effizienzkriterium verwendet. Diese Sichtweise soll auch weiterhin vertreten werden, jedoch sind die folgenden Ausführungen in der Definition von Transaktionskosten zu berücksichtigen. Führende Autoren fordern, dass neben Transaktionskosten auch Produktionskosten – zusammen ergeben sich Gesamtkosten – in die Entscheidungsfindung im Rahmen der Transaktionskostentheorie einbezogen werden müssen.331 Dabei werden pragmatische Ansätze abgelehnt, in denen eine identische Höhe der Produktionskosten bei Hierarchie, Hybridform und Markt angenommen wird, was wiederum zu einer Vernachlässigung der Produktionskosten und somit zu einer vollständigen Fokussierung auf Transaktionskosten führt.332 Dieser Forderung kommt bspw. WILLIAMSON sogleich nach, indem er in seinen Kostenbetrachtungen nur noch von den Gesamtkosten Gebrauch macht. Da WILLIAMSON jedoch in großen Teilen auch weiterhin den Terminus Transaktionskosten verwendet,333 führen diese unklaren Begriffsverwendungen zur Verwirrung des Lesers. Um dies zu vermeiden, schließt sich diese Arbeit dem Vorgehen von FISCHER an. Danach werden, wie gefordert, auch die Produktionskosten berücksichtigt, allerdings fließen sie als Opportunitätskosten in die Transaktionskosten mit ein.334 Somit bleiben die Transaktionskosten auch weiterhin alleiniges Effizienzkriterium. Diese Transaktionskosten zu messen bzw. zu quantifizieren, stellt manchmal eine schwierige bis unmögliche Aufgabe dar. Jedoch ist eine exakte Bestimmung der Transaktionskosten nicht notwendig, weil der Transaktionskostenansatz nicht auf die absolute, sondern auf die relative Höhe der Transaktionskosten abzielt, d. h., er vergleicht die Transaktionskosten der unterschiedlichen Koordinationsformen mitein330

331

332 333 334

60

Vgl. Erlei et al. (1999), S. 183. Die einzelnen Verhaltensannahmen sowie die Investition als Beispiel für Dimensionen werden in den folgenden Abschnitten ausführlich behandelt. Vgl. Coase (1960), S. 15f.; Klein et al. (1978), S. 301; Williamson (1985), S. 22; Picot (1982), S. 271. Unter Produktionskostenvorteilen sollen dabei insb. Skalen- und Verbundeffekte verstanden werden. Vgl. Michaelis (1985), S. 89f.; Fuchs (1994), S. 73f. Vgl. Williamson (1985). Vgl. Fischer (1993b), S. 112. In der vorliegenden Arbeit spielen Produktionskosten ohnehin eine untergeordnete Rolle und können somit vernachlässigt werden, da der Vertrieb und eben nicht die Produktion im Fokus steht.

ander.335 Eine sehr eingängige Beschreibung dazu liefern PICOT/DIETL: „Dieser Vergleich erfordert lediglich eine Antwort auf die Frage, ob die zu erwartenden Transaktionskosten bei der Wahl einer Koordinationsform größer oder kleiner als bei einer anderen sind, nicht aber die Angabe ihres genauen Wertes, oder metaphorisch ausgedrückt: Für die Entscheidung, wer aus einer Gruppe von Personen der von der Statur her größte ist, bedarf es in den wenigsten Fällen eines Metermaßes“336. Die Transaktionskostentheorie unterstellt, dass die jeweiligen relativen Kosten sich in Abhängigkeit der Ausprägung einer Dimension der Transaktion – die später noch ausführlich betrachtet wird – und der Koordinationsform verändern.337 Die Kosten werden somit nicht direkt gemessen, vielmehr wird die Vorteilhaftigkeit einzelner Koordinationsformen indirekt über die Ausprägung der Dimensionen geschätzt.338 3.2.3 Annahmen der Transaktionskostentheorie „Gemäß Williamson sollen die zu Grunde liegenden Verhaltensannahmen das Handeln der Wirtschaftssubjekte nicht nur auf einer abstrakten Ebene möglichst gut erklären, sie sollen zusätzlich große Realitätsnähe aufweisen.“339 Menschen bzw. Akteure sollen also nicht als perfekte Wesen dargestellt werden, vielmehr sollen ihre natürlichen Beschränkungen bzw. Limitationen berücksichtigt werden.340 Die Transaktionskostentheorie bezieht zwei zentrale Beschränkungen bzw. Limitationen als Annahmen ein, die im Folgenden erläutert werden sollen: Begrenzte Rationalität (Kapitel 3.2.3.1) sowie Opportunismus (Kapitel 3.2.3.2).341 3.2.3.1 Begrenzte Rationalität Nach WILLIAMSON gibt es mit stark, mittel-stark und schwach drei unterschiedliche Ausprägungen von Rationalität.342 Die starke Ausprägung entstammt der Neoklassik

335 336 337 338 339 340 341

342

Vgl. Williamson (1985), S. 21f. Picot/Dietl (1990), S. 183. Vgl. Fischer (1993b), S. 101f. Vgl. Toporowski (2002), S. 105. Schramm (2005), S. 67. Vgl. Williamson (1985), S. 44. WILLIAMSON hat in diversen Veröffentlichungen weitere Verhaltensannahmen vorgestellt, die jedoch niemals des Status der beiden zentralen Annahmen erreichten. Atmosphäre wurde bspw. im Jahr 1973 als Verhaltensannahme eingeführt, jedoch von ihm selbst ab dem Jahr 1985 nicht weiterverfolgt. Vgl. Schramm (2005), S. 70f. Risikoneutralität wurde im Jahr 1985 als Annahme eingeführt, allerdings nicht im Hauptteil, sondern lediglich im Anhang. Vgl. Williamson (1985), S. 388ff. Auch diese Annahme hat sich nicht entscheidend durchsetzen können, so dass die vorliegende Arbeit darauf nicht gesondert eingeht. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 31; Ebers/Gotsch (2002), S. 227; Schramm (2005), S. 71. Vgl. Williamson (1985), S. 44.

61

und sieht den Akteur als homo oeconomicus an.343 Sie setzt voraus, dass ein Akteur über alle notwendigen Informationen kostenlos verfügt und diese auch verarbeiten kann, alle Handlungsalternativen kennt und diese auch auswerten kann und somit keinerlei Limitationen ausgesetzt ist.344 Die schwache Ausprägung als Gegenstück dazu stammt aus der Evolutionstheorie und behauptet, dass anstelle von Planung und Wissen in manchen Situationen komplette Unkenntnis bzw. Ignoranz zu besseren Ergebnissen führt.345 Die begrenzte Rationalität, die im Rahmen der TKT gelten soll, entspricht der mittelstarken Ausprägung, zumindest angelehnt an die starke Ausprägung.346 Akteure sind demnach „intendedly rational, but only limited so“347, d. h., ihnen wird rationales Denken und Handeln unterstellt, jedoch werden zusätzlich ihre Beschränkungen berücksichtigt.348 Grundsätzlich können die Beschränkungen in extern und intern aufgeteilt werden.349 Externe Beschränkungen ergeben sich bspw. aus den Tatsachen, dass die Informationsbeschaffung i. d. R. nicht kostenlos möglich ist und dass neben finanziellen Ressourcen auch personelle Ressourcen knapp sein können.350 Interne Beschränkungen resultieren einerseits aus der begrenzten Informationsverarbeitungskapazität.351 „[L]imits take the form of rate and storage limits on the powers of individuals to receive, store, retrieve, and process information without error.“352 Andererseits ergeben sich interne Beschränkungen aus der sprachlichen Unfähigkeit der Akteure.353 „Language limits refer to the inability of individuals to articulate their knowledge or feelings by the use of words, numbers, or graphics in ways which permit them to be understood by others.“354 Folgende Auswirkungen kann die begrenzte Rationalität für die Akteure haben: Sie besitzen nur begrenzte Informationen bzw. verfügen nur über

343 344 345 346

347 348 349 350 351 352 353 354

62

Vgl. Schramm (2005), S. 69. Vgl. Jost (2001), S. 17. Vgl. Williamson (1985), S. 46f. „Of course, such perfection is a fiction, for humans and for artifical systems – our rationality is bounded, and our acting is constrained“. Todd/Gigerenzer (2003), S. 144. Simon (1961), S. xxiv. Vgl. Schneider (2001), S. 48. Vgl. Todd/Gigerenzer (2003), S. 144. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 178; Neus (2003), S. 126. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 226; Rindfleisch/Heide (1997), S. 48. Williamson (1975), S. 21. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 48. Williamson (1975), S. 22.

ein unvollständiges Wissen355 oder sie bewerten die einzelnen Handlungsalternativen nicht korrekt bzw. übersehen sogar wichtige Alternativen.356 3.2.3.2 Opportunismus Im Rahmen der Orientierung an eigenen Interessen357 gibt es nach WILLIAMSON mit stark, mittel-stark sowie schwach wiederum drei unterschiedliche Ausprägungen. Die schwache Ausprägung – Gehorsam bzw. obedience – stammt aus der angewandten Sozialwissenschaft. Akteure verfolgen dabei überhaupt kein Eigeninteresse, vielmehr werden Vorgaben aus Plänen akkurat abgearbeitet.358 Die mittelstarke Ausprägung – Verfolgung eigener Interessen bzw. self-interest seeking – entstammt aus der Neoklassik, die davon ausgeht, dass alle notwendigen Informationen verfügbar sind und auf der Basis vollkommener Information eigene Interessen verfolgt bzw. der eigene Nutzen maximiert wird.359 Opportunismus – Verfolgung eigener Interessen unter Zuhilfenahme von Arglist bzw. self-interest seeking with guile – stellt die starke Ausprägung dar.360 Im Vergleich zu der mittelstarken Ausprägung zeichnet sich Opportunismus durch die Berücksichtigung von Arglist bzw. Täuschung aus,361 eigene Interessen werden zu Lasten des Vertragspartners durchgesetzt.362 Verhaltensweisen wie Lügen, Vorenthalten oder Fälschen wichtiger Informationen, mangelndes Einhalten von Zusicherungen usw. werden im Rahmen von Opportunismus in der TKT berücksichtigt.363 Damit wird insb. der Tatsache Rechnung getragen, dass durch die Annahme der begrenzten Rationalität das Gut Information an Bedeutung gewinnt und „im Verlauf einer Transaktion strategisch eingesetzt werden“364 kann.

355 356 357 358 359 360 361 362

363

364

Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 226; Jost (2001), S. 17f. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 48. WILLIAMSON nennt es self-interest orientation. Vgl. Williamson (1985), S. 47ff. Vgl. Williamson (1985), S. 49f. Vgl. Williamson (1985), S. 49. Vgl. Williamson (1985), S. 47ff. Vgl. Anderson (1988b), S. 248. Vgl. Jost (2001), S. 16f.; Picot (1982), S. 269. Wichtig zu erwähnen ist in diesem Zusammenhang, dass Akteure kein aktives Interesse an der Schädigung von Vertragspartnern haben bzw. dass ihr Nutzen dadurch nicht erhöht wird. Vgl. Neus (2003), S. 126. Vgl. Williamson (1985), S. 48; Erlei et al. (1999), S. 178f.; Rindfleisch/Heide (1997), S. 31; Anderson (1988b), S. 248. „Even the saints are known to be fallible; and most of us are better described as mere mortals.“ Williamson (1998b), S. 31. Schramm (2005), S. 69.

63

Opportunismus wird grundsätzlich nicht jedem unterstellt, vielmehr wird davon ausgegangen, dass sich nur einige Marktteilnehmer so verhalten.365 Allerdings ist es im Vorfeld nur schwer möglich, opportunistische Akteure von nicht-opportunistischen Akteuren zu unterscheiden.366 3.2.4 Dimensionen der Transaktionskostentheorie Die Dimensionen können als Herzstück der Transaktionskostentheorie angesehen werden. Von den Ausprägungen der einzelnen Dimensionen hängen die Transaktionskosten der unterschiedlichen Koordinationsformen (Hierarchie, Hybrid und Markt) ab. Aus den Unterschieden in den Transaktionskosten ergeben sich dann die Empfehlungen zur Wahl der effizienten Koordinationsform. Die Dimensionen beeinflussen somit direkt die Wahl der Koordinationsform und werden im weiteren Verlauf der Arbeit auch als Einflussfaktoren bezeichnet. Die Transaktionskostentheorie benennt drei unterschiedliche Dimensionen bzw. Einflussfaktoren, die im Folgenden vorgestellt werden sollen: transaktionsspezifisches Vermögen (Kapitel 3.2.4.1), Unsicherheit (Kapitel 3.2.4.2) sowie Transaktionshäufigkeit (Kapitel 3.2.4.3). 3.2.4.1 Transaktionsspezifisches Vermögen Diese Dimension gibt Aufschluss darüber, „inwieweit für die Transaktion Investitionen getätigt wurden, die für andere Zwecke nicht bzw. nur mit hohem Wertverlust verwendet werden können.“367 Sind solche Investitionen im Rahmen einer Transaktion getätigt worden, wird auch von sunk costs gesprochen, da – aus der Sicht des investierenden Unternehmens – die Kosten nicht oder nur zu einem kleinen Teil rückgängig gemacht werden können.368 Müssen keine transaktionsspezifischen Investitionen getätigt werden, gibt es viele potenzielle Transaktionspartner. Mit einer spezifischen Investition dagegen verringert sich die Anzahl der potenziellen Partner beträchtlich, in vielen Fällen ist das investierende Unternehmen nur noch von einem Transaktionspartner abhängig.369 In Kombination mit der begrenzten Rationalität sowie dem Opportunismus besteht die Gefahr 365 366 367 368 369

64

Vgl. Williamson (1981), S. 554; Kaas (2001), S. 223. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 31. Schneider (2001), S. 48f. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 41; Neus (2003), S. 127. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 183; Williamson (2002), S. 176. Diese Veränderung der Marktform wird auch fundamentale Transformation genannt.

eines sog. hold-ups bzw. des Ausnutzens der Quasi-Rente.370 Auf Grund der begrenzten Rationalität sind nicht alle Vertragseventualitäten bei Vertragsunterzeichnung bekannt, so dass ein gewisser Verhaltensspielraum nach Vertragsschluss besteht. Sofern sich nun der Transaktionspartner opportunistisch verhält, versucht er diesen Verhaltensspielraum möglichst zu seinen Gunsten und auf Kosten des investierenden Unternehmens auszunutzen.371 Im schlimmsten Fall wird der sich opportunistisch verhaltende Transaktionspartner die gesamte Quasi-Rente – dies ist die Differenz zwischen dem Wert der Investition im Rahmen der Transaktion sowie dem Wert der Investition bei zweitbester Verwertungsmöglichkeit372 bzw. dem Verschrottungswert – für sich beanspruchen.373 Ein hohes transaktionsspezifisches Vermögen geht auch mit hohen Transaktionskosten für die Markt-Lösung einher. Aus Angst vor dem hold-up kann bspw. gänzlich auf die Investition verzichtet werden, was die Produktivität bzw. Effizienz der Transaktion beeinträchtigt.374 Sollen zur Vermeidung des hold-ups im Vorfeld der Transaktion Vertragsklauseln oder sonstige Schutzmechanismen aufgestellt werden, steigen dadurch wiederum die Transaktionskosten.375 Wird auf Schutzmechanismen verzichtet und die Investition trotzdem durchgeführt, so können die Transaktionskosten entweder durch erforderliche (Gerichts-)Verhandlungen oder durch akzeptierte Erlöseinbußen auf Grund des Abtretens eines Teils der Quasi-Rente negativ beeinflusst werden.376 Ein geringes transaktionsspezifisches Vermögen dagegen führt zu niedrigen Transaktionskosten für die Markt-Lösung, da viele Transaktionspartner im Markt verfügbar sind und diese auf Grund geringer spezifischer Investitionen auch leicht ausgetauscht werden können.377 3.2.4.2 Unsicherheit Das Konzept der Unsicherheit geht ursprünglich auf die Arbeit von HAYEK aus dem Jahre 1945 zurück.378 Als Dimension im Rahmen der Transaktionskostentheorie kann 370 371 372

373 374 375 376 377 378

Vgl. Whinston (2003), S. 3; Masten (1984), S. 405. Vgl. Erlei/Jost (2001), S. 41f. Wie bereits angedeutet, wird die Investition außerhalb der vorgesehenen Transaktion nur wenig Wert haben. Vgl. Klein et al. (1978), S. 298; Picot/Dietl (1990), S. 179. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 46f. Vgl. Erlei/Jost (2001), S. 42. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 228. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 31; Ebers/Gotsch (2002), S. 229. Vgl. Krafft (1995), S. 119; Hayek (1945).

65

die Unsicherheit in eine externe bzw. Umwelt-Unsicherheit sowie eine interne bzw. Verhaltens-Unsicherheit unterteilt werden.379 „Environmental uncertainty is defined as unanticipated changes in circumstances surrounding an exchange.“380 Unter Berücksichtigung der Annahme der begrenzten Rationalität gilt also, „dass die Beteiligten keine vollständigen Informationen über alle Umweltfaktoren haben, weder bezüglich der situativen Rahmenbedingungen der Transaktion noch hinsichtlich deren zukünftiger Entwicklung.“381 Hieraus ergibt sich das sog. Anpassungsproblem bzw. adaptation problem, das die Schwierigkeiten der Vertragsgestaltung bzw. -modifikation beschreibt.382 Da es bei einer hohen UmweltUnsicherheit viele Eventualitäten nach Vertragsschluss gibt, sollen diese möglichst umfassend im Vertrag berücksichtigt werden.383 Dies führt zu steigenden Transaktionskosten der Koordinationsform Markt, da auch die Kosten für Informationssammlung, Kommunikation sowie Verhandlung steigen.384 Da auf Grund der begrenzten Rationalität jedoch nicht alle Eventualitäten im Vorfeld bekannt sind, muss der Vertrag nach dem eigentlichen Vertragsschluss ggf. noch abgeändert bzw. angepasst werden.385 Dies führt wiederum zu steigenden Transaktionskosten der Markt-Lösung, da einerseits die Kosten für die Anpassung der Vertragskonditionen im Rahmen von Nachverhandlungen steigen und andererseits Kosten aus einer suboptimalen oder einer unterlassenen Anpassung entstehen.386 „Transaction cost analysis views behavioral uncertainty as arising from the difficulties associated with monitoring the contractual performance of exchange partners.“387 Bei einer hohen internen Unsicherheit ist die Überwachung der eigentlichen vertragsgemäßen Leistung des Vertragspartners also schwierig. Hieraus ergibt sich das sog. Problem der Leistungsbeurteilung bzw. performance evaluation problem.388 Wenn ein Leistungsbeitrag im Nachhinein schwierig zu messen ist, müssen die Vertragspartner vor Vertragsschluss sorgfältig bewertet und ausgewählt werden, was zu steigenden Transaktionskosten der Markt-Lösung führt. Steigende Transaktionskosten resultieren 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388

66

Vgl. Williamson (1985), S. 57; Rindfleisch/Heide (1997), S. 31; Geyskens et al. (2006), S. 520f. Noordewier et al. (1990), S. 82. Jost (2001), S. 13. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 31. Vgl. Noordewier et al. (1990), S. 82. Vgl. Ebers/Gotsch (2002), S. 229. Vgl. Noordewier et al. (1990), S. 82. Vgl. Erlei/Jost (2001), S. 42. Rindfleisch/Heide (1997), S. 43. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 521.

ebenfalls aus der Tatsache, dass ggf. kein geeigneter Vertragspartner gefunden werden kann. Zudem können Transaktionskosten noch steigen, wenn die Vertragserfüllung gemessen bzw. die Beurteilung der Leistung vorgenommen werden soll.389 Eine geringe Unsicherheit dagegen führt zu niedrigen Transaktionskosten für die Markt-Lösung, da die oben erwähnten aufwändigen Tätigkeiten im Vorfeld oder im Nachgang des Vertragsabschlusses entfallen. 3.2.4.3 Transaktionshäufigkeit „Das Merkmal der Häufigkeit der Transaktion bezieht sich auf die Anzahl der Wiederholungen der Transaktion zwischen den beiden Partnern.“390 Es kommt also darauf an, ob die Transaktion einmaliger oder wiederkehrender Natur ist.391 Einmalige Transaktionen lassen die Transaktionskosten im Markt steigen, da entweder ein Standardvertrag, der zwar geringe Kosten vor dem Vertragsabschluss verursacht, jedoch nach Vertragsschluss zu hohen Kosten auf Grund von opportunistischem Verhalten führen kann, oder ein spezieller Vertrag verwendet wird, der alle Eventualitäten, Ansprüche und Beiträge berücksichtigt und somit im Vorfeld der Vertragsunterzeichnung zu hohen Kosten führt. Wiederholte Transaktionen dagegen führen zu sinkenden Transaktionskosten bei der Markt-Lösung, da ein gegenseitiges Vertrauen aufgebaut wird, so dass komplexe Vertragswerke nicht mehr erforderlich sind bzw. die Gefahr von opportunistischem Verhalten deutlich sinkt.392 Wiederholte Transaktionen führen auch bei der Hierarchie-Lösung zu sinkenden Transaktionskosten, da Produktions- und allgemeine Verwaltungskosten auf Grund von Skaleneffekten und Synergieeffekten abnehmen.393 3.3 Zusammenfassung Im ersten Teil dieses Kapitels wurde die Transaktionskostentheorie unter insgesamt acht verschiedenen Theorien als geeigneter theoretischer Bezugsrahmen ausgewählt. Zur Entscheidungsfindung wurde dabei ein Katalog von fünf Kriterien herangezogen. Im zweiten Teil des Kapitels wurde die Transaktionskostentheorie ausführlich vorge-

389 390 391 392 393

Vgl. Picot (1982), S. 272; Rindfleisch/Heide (1997), S. 47. Jost (2001), S. 13. Vgl. Williamson (1985), S. 60. Vgl. Jost (2001), S. 14; Erlei/Jost (2001), S. 43. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 521; Ebers/Gotsch (2002), S. 230.

67

stellt. Insbesondere wurde auf die beiden wichtigen Annahmen der begrenzten Rationalität sowie des Opportunismus hingewiesen, auf die auch im weiteren Verlauf immer wieder zurückgegriffen wird. Zudem wurden abschließend die Dimensionen der TKT vorgestellt, die von zentraler Bedeutung für die Hypothesenbildung sowie das Forschungsmodell dieser Arbeit sind. Wie das nachfolgende Kapitel 4 zeigt, können aus den TKT-Dimensionen mehrere relevante Einflussfaktoren gewonnen werden, die mittels Hypothesen überprüft werden.

68

4 Erklärungsmodell und Hypothesen Vier Forschungsfragen sollen im Rahmen dieser Arbeit beantwortet werden. Erstens soll konzeptionell herausgefunden werden, welche Faktoren die Vertriebswegswahl bei jungen, innovativen Unternehmen beeinflussen. Diese erste Forschungsfrage soll in Kapitel 4.1 beantwortet werden. Zweitens soll empirisch untersucht werden, wie stark der Einfluss der einzelnen Einflussfaktoren auf die Vertriebswegswahl ist. Dafür werden ebenfalls in Kapitel 4.1 Hypothesen abgeleitet, die im weiteren Verlauf der Arbeit überprüft werden. Drittens soll empirisch analysiert werden, welche Erfolgswirkung die Vertriebswegswahl hat. Im Kapitel 4.2 werden hierfür Hypothesen aufgestellt und überprüft. Viertens soll eine später zu analysierende Hypothese zur Wirkung des Unternehmenstyps auf das Gesamtmodell abgeleitet werden (Kapitel 4.3). Schließlich werden die Hypothesen in einem Forschungsmodell zusammengefasst, das in Kapitel 4.4 vorgestellt wird. In Kapitel 3 wurden die Koordinationsformen Hierarchie, Hybridform sowie Markt im Rahmen der Transaktionskostentheorie eingeführt. Im weiteren Verlauf sollen diese Koordinationsformen in die bekannten Vertriebswege (direkt, dual und indirekt) überführt werden.394 Somit entsprechen der direkte Vertrieb der Hierarchie, der duale Vertrieb der Hybridform und der indirekte Vertrieb dem Markt. 4.1 Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl Mit diesem Kapitel soll die erste Forschungsfrage beantwortet werden, welche Faktoren letztlich die Wahl des Vertriebswegs beeinflussen. Zur zweiten Forschungsfrage, in welchem Maße diese Faktoren die Vertriebswegswahl beeinflussen, werden in diesem Kapitel zudem Hypothesen abgeleitet. Aus der im vorangegangenen Kapitel vorgestellten TKT sind bereits mehrere Einflussfaktoren bekannt. Zu diesen sollen nun in Kapitel 4.1.1 Hypothesen bezüglich ihrer Wirkung auf die Vertriebswegswahl aufgestellt werden. „Die Diskussion der Entscheidung über die Wahl des Distributionskanals in der Literatur macht deutlich, dass die Beschränkung auf die im Rahmen der Transaktionskostentheorie analysierten drei Einflussfaktoren als unbefriedigend empfunden wird.“395 Die

394 395

Vgl. Krafft (1995), S. 117; Fischer (1993a), S. 250. Toporowski (2002), S. 106.

69

Vertriebswegswahl wird also noch von weiteren Faktoren beeinflusst.396 In Kapitel 4.1.2 sollen zum einen diese Faktoren bestimmt und zum anderen Hypothesen zur Wirkung dieser Faktoren auf die Vertriebswegswahl abgeleitet werden. 4.1.1 Hypothesen aus der Transaktionskostentheorie Dieser Abschnitt baut auf den Erkenntnissen des Kapitels 3.2.4 zu den einzelnen Dimensionen auf, die jedoch noch weiter detailliert und/oder in den Vertriebs-Kontext überführt werden sollen. Die TKT startet grundsätzlich mit der Basisannahme, dass „a low level of ownership is preferable until proven otherwise.“397 Der Markt als Koordinationsform bzw. der indirekte Vertrieb als Vertriebsweg wird somit aus Effizienzgründen bzw. den Vorteilen des Wettbewerbs geschuldet den anderen Koordinationsformen bzw. Vertriebswegen vorgezogen.398 Im Folgenden werden Hypothesen für die einzelnen Einflussfaktoren aus der Transaktionskostentheorie abgeleitet. 4.1.1.1 Transaktionsspezifisches Vermögen Das transaktionsspezifische Vermögen ist nach WILLIAMSON der wichtigste399 und gemäß einer kürzlich veröffentlichten Meta-Studie zur TKT auch der am häufigsten untersuchte Einflussfaktor.400 Das transaktionsspezifische Vermögen, das über entsprechende Investitionen aufgebaut wird, ist in der Literatur über eine Reihe unterschiedlicher Investitions-Arten abgebildet, je nach Autor und Publikation gibt es drei bis sechs relevante Arten.401 Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Investitionen in das sogenannte Humankapital bzw. human assets,402 da diese am häufigsten in TKT-Studien verwendet wurden403 und insb. im Vertriebs-Kontext die relevanteste Investitions-Art darstellen.404 Investitionen in Humankapital können in eigene sowie fremde Vertriebsmitarbeiter getätigt werden und führen dazu, dass sich Vertriebsmitarbeiter unterneh-

396 397 398 399 400 401

402

403 404

70

Vgl. Frazier (1999), S. 232; Sanchez-Peinado et al. (2007), S. 69. Anderson/Gatignon (1986), S. 8. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 32; Geyskens et al. (2006), S. 520; Anderson et al. (2003), S. 5. Vgl. Williamson (1985), S. 52; Williamson (1998b), S. 36. Vgl. David/Han (2004), S. 45. Vgl. Neus (2003), S. 133; Williamson (1985), S. 56; Williamson (2002), S. 176; Williamson (1998b), S. 36; Leiblein (2003), S. 942. Alleine WILLIAMSON schwankt im Rahmen seiner Publikationen aus den Jahren 1985, 2002 sowie 1998 zwischen vier und sechs unterschiedlichen Arten. Diese Investitions-Art wird von allen genannten Autoren in ihren unterschiedlichen Zusammensetzungen von Investitions-Arten berücksichtigt. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 41. Vgl. Anderson (1985), S. 242; John/Weitz (1988), S. 340.

mens-, produkt- und kundenspezifische Kenntnisse aneignen.405 Dabei können sie bspw. enge Kontakte zu den Kunden406 knüpfen oder vertrauliche Informationen über das Produkt oder die Dienstleistung407 bzw. das Unternehmen gewinnen.408 Für das transaktionsspezifische Vermögen gilt die Basisannahme, dass der indirekte Vertrieb bei keinen oder nur geringen Investitionen in das Humankapital als geeigneter Vertriebsweg gewählt werden soll. Bei hohen Investitionen jedoch besteht die Gefahr des hold-ups bzw. des Ausnutzens der Quasi-Rente, womit die Transaktionskosten der Markt-Lösung über die der Hierarchie-Lösung steigen.409 Einerseits können fremde Vertriebsmitarbeiter aus opportunistischen Renditegründen sehr leicht die VertriebsTätigkeit für das Unternehmen einstellen und das erlernte Wissen für die Konkurrenz anwenden. Das Unternehmen müsste in einem solchen Fall wiederum Investitionen in neue Mitarbeiter tätigen, was die Transaktionskosten ansteigen lässt. Dagegen können Unternehmen eigene Mitarbeiter langfristig durch Beförderungen oder eine als positiv empfundene Unternehmenskultur an sich binden.410 Andererseits können fremde Vertriebsmitarbeiter nur noch mit niedrigerem Einsatz arbeiten, weil sie sehr wohl wissen, dass ein Ersetzen ihrer Arbeitsleistung durch neue Vertriebsmitarbeiter dem Unternehmen teuer zu stehen kommt.411 Auf Grund verbesserter Kontroll- und Überwachungsmöglichkeiten sowie der eben angeführten Beförderungen oder Unternehmenskultur kann sich ein Unternehmen mit eigenen Mitarbeitern besser vor Opportunismus schützen und damit die Transaktionskosten vergleichsweise gering halten. Eine Motivation für den Einsatz des dualen Vertriebs liegt in der Signalwirkung für fremde Vertriebsmitarbeiter, dass der Vertrieb gänzlich in Eigenregie durchgeführt werden könnte, sobald sich die fremden Vertriebsmitarbeiter opportunistisch verhalten.412 Die Transaktionskosten des dualen Vertriebs sind bei mittleren Investitionen die niedrigsten aller Vertriebswege.413 Auf Grund der Signalwirkung können somit bereits

405 406

407

408 409 410 411 412 413

Vgl. Krafft (1995), S. 118. Kunden im Sinne dieser Arbeit sind die Endkunden bzw. die Institutionen, Unternehmen oder Privatpersonen, die das Produkt letztendlich verwenden. Kunden sind demnach keine (Zwischen-)Händler oder Vermittler. Wenn im weiteren Verlauf der Arbeit vom Produkt die Rede ist, ist grundsätzlich auch die Dienstleistung darunter zu subsumieren. Vgl. Anderson/Schmittlein (1984), S. 387. Vgl. Erlei et al. (1999), S. 189. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 32. Vgl. Krafft (1995), S. 129. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 533. Vgl. Schneider (2001), S. 50; Picot/Franck (1993), S. 189; Zacharakis (1997), S. 27.

71

die ersten Ansätze opportunistischen Verhaltens unterdrückt werden. Abbildung 7 fasst die Erkenntnisse zu den Transaktionskosten nochmals graphisch zusammen. Transaktionskosten der unterschiedlichen Vertriebswege Transaktionskosten

Indirekter Vertrieb

Dualer Vertrieb

Direkter Vertrieb

Spezifität

Abbildung 7: Transaktionskosten-Verlauf bei transaktionsspezifischem Vermögen Quelle: Williamson (2002), S. 181

Aus der Transaktionskostentheorie kann geschlossen werden, dass ein indirekter Vertrieb bei niedrigem, ein dualer Vertrieb bei mittlerem sowie ein direkter Vertrieb bei hohem transaktionsspezifischem Vermögen gewählt werden soll. Empirische Arbeiten zur Vertriebswegswahl bei etablierten Unternehmen bestätigen diese Vermutung. ANDERSON/SCHMITTLEIN bspw. finden in ihrer Studie über US-Hersteller elektronischer Komponenten einen positiven, signifikanten Zusammenhang zwischen dem transaktionsspezifischen Vermögen und dem direkten Vertrieb.414 DUTTA ET AL. kommen bei der Untersuchung von US-Industriegüter-Herstellern zu dem Ergebnis, dass bei großen hold-up-Problemen der duale Vertrieb dem indirekten Vertrieb vorgezogen wird.415 In Deutschland schließlich kommt KRAFFT in seiner Studie über mehrere Branchen ebenfalls zu dem Ergebnis, dass das transaktionsspezifische Vermögen einen positiven, signifikanten Einfluss auf den direkten Vertrieb 414 415

72

Vgl. Anderson/Schmittlein (1984), S. 392. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 202.

hat.416 MCNAUGHTON417 sowie einige Jahre später BROUTHERS/NAKOS418 konnten auch für JIU – allerdings nur im Kontext des Eintritts in internationale Märkte – einen positiven, signifikanten Zusammenhang zwischen transaktionsspezifischem Vermögen sowie direktem Vertrieb feststellen. Da die Transaktionskostentheorie für die Vertriebswegswahl von JIU in Reinform getestet werden soll, wird bei der Formulierung der Hypothese der bisherigen Argumentation sowie den empirischen Ergebnisse gefolgt. Insbesondere wegen der beiden JIUEigenschaften Umfeldunsicherheit sowie geringes Unternehmensalter ist jedoch fraglich, ob die Hypothese auch bestätigt werden kann. Auf Grund der hohen Umfeldunsicherheit können JIU ihren Mitarbeitern i. d. R. keine Garantie auf langfristige Beschäftigung geben, womit das Instrument der Beförderung zur Opportunismus-Abwehr seine Wirkung zur langfristigen Bindung an das Unternehmen verliert. Zudem haben JIU wegen des geringen Unternehmensalters meist noch keine Standardroutinen, d. h., es gibt auch keine ausgefeilten Kontroll- und Überwachungsmöglichkeiten zum Schutz vor opportunistischem Verhalten der eigenen Mitarbeiter. Trotz dieser Bedenken lautet die Hypothese: Hypothese 1: Transaktionsspezifisches Vermögen wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs419 in jungen, innovativen Unternehmen. 4.1.1.2 Externe Unsicherheit Das Konzept der externen bzw. Umwelt-Unsicherheit wird in der Literatur ebenfalls oft verwendet.420 Die empirische Überprüfung dieses Einflussfaktors und die daraus resultierenden widersprüchlichen Ergebnisse421 haben dazu geführt, dass das Konzept noch weiter unterteilt werden soll. „It appears that uncertainty is too broad a concept and that different facets of it lead to both a desire for flexibility and a motivation to reduce transaction costs.“422 Für diese Unterteilung stehen insbesondere zwei unterschiedliche Konzepte zur Auswahl.423 Zum einen kann externe Unsicherheit nach 416 417 418

419

420 421 422 423

Vgl. Krafft (1996), S. 771. Vgl. McNaughton (1996), S. 44. Direkter Vertrieb steht dabei für eine Tochtergesellschaft Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 239. In diesem Fall steht direkter Vertrieb für die Eintrittsform mit Eigenkapital. Direktheit des Vertriebs lässt sich wie folgt in die drei bekannten Vertriebswege übersetzen: Hohe Direktheit bedeutet direkter Vertrieb, mittlere Direktheit steht für dualen Vertrieb und niedrige Direktheit repräsentiert den indirekten Vertrieb. Vgl. Macher/Richman (2006), S. 6. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 42. Klein (1989), S. 256. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 521.

73

KLEIN in Dynamik und Komplexität unterteilt werden. Dynamik umschreibt dabei die Geschwindigkeit der Umweltveränderungen,424 unter Komplexität425 wird verstanden, ob viele unterschiedliche Arten von Unsicherheit existieren.426 Zum anderen kann externe Unsicherheit in technologie- und marktbezogene Unsicherheit differenziert werden.427 Da letztgenannte Unterteilung primär bei Vertriebswegs-Entscheidungen im inländischen Kontext und erstgenannte Unterteilung im Rahmen des Eintritts in internationale Märkte eingesetzt wird, soll in der vorliegenden Arbeit technologie- und marktbezogene Unsicherheit verwendet werden.428 Unter technologiebezogener Unsicherheit wird die Schwierigkeit verstanden, die technologischen Anforderungen der Zukunft akkurat vorherzusagen.429 Darunter fallen zukünftige Änderungen in den Produktspezifikationen oder grundsätzliche technische Entwicklungen.430 Das in Kapitel 3.2.4.2 beschriebene Anpassungsproblem besteht bei dieser Form der externen Unsicherheit nicht. Zwar gibt es viele Eventualitäten, die nach Vertragsschluss auftreten können, jedoch betreffen diese ausschließlich die Technologie. Es ist also unklar, wie sich die Technologie in Zukunft entwickeln wird. Durch die Wahl der Markt-Lösung erhält sich das Unternehmen die Flexibilität, auf diese Schwankungen bzw. Änderungen sehr kurzfristig zu reagieren und den Marktpartner entsprechend auszutauschen.431 Bezogen auf den Vertriebskontext kann die Argumentation dahingehend interpretiert werden, dass im Rahmen technologiebezogener Unsicherheit unklar ist, welche Vertriebskanäle nun am besten geeignet sind.432 Um sich die größtmögliche Flexibilität zu bewahren und ggf. Vertriebspartner auszutauschen, die auf Grund technologischer Änderungen nicht mehr geeignet sind, das Produkt zu vertreiben, soll demnach der indirekte Vertrieb gewählt werden. Dies wird zu den geringsten Transaktionskosten führen. Ein direkter Vertrieb in diesem Umfeld kann dagegen zu deutlich höheren Transaktionskosten führen, da Kosten für

424 425

426 427 428 429 430 431 432

74

Vgl. Klein (1989), S. 257. Eine sehr plastische Beschreibung von Komplexität liefern PICOT/DIETL: „Im Gegensatz zur Unsicherheit beschreibt Komplexität eine zwar sichere, in ihren Zusammenhängen vom Menschen aber nicht überschaubare Situation. Ein Würfelspiel ist z. B. als unsicher, ein Schachspiel als komplex zu bezeichnen.“ Picot/Dietl (1990), S. 179. Vgl. Klein et al. (1990), S. 200. Vgl. Walker/Weber (1984), S. 376; Balakrishnan/Wernerfelt (1986), S. 348. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 42. Vgl. Walker/Weber (1984), S. 376. Vgl. Heide/John (1990), S. 28. Vgl. Balakrishnan/Wernerfelt (1986), S. 351. Vgl. Anderson et al. (1997), S. 64.

einen Umbau der Vertriebsorganisation bzw. für den Austausch oder die Umschulung der Vertriebsmitarbeiter entstehen. Aus den bisherigen Ausführungen folgt, dass – im Vergleich zu Abbildung 7 – die Kostenkurven für den direkten und den indirekten Vertrieb getauscht werden müssen. Somit gilt die Basisannahme der Transaktionskostentheorie im vorliegenden Fall ausnahmeweise nicht. Der Kostenverlauf für den dualen Vertrieb bleibt bestehen. Der duale Vertrieb ist also bei hoher technologiebezogener Unsicherheit dem indirekten Vertrieb unterlegen, da auf Grund der Existenz eines eigenen Vertriebs im Falle technologischer Veränderungen Kosten für die Umorganisation entstehen. SHERVANI ET AL. haben in ihrer kürzlich veröffentlichten Studie den signifikant negativen Zusammenhang zwischen technologiebezogener Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs bestätigt. Zusätzlich stellen sie fest, dass dieser Faktor den stärksten Einfluss auf den direkten Vertrieb hat.433 Im Rahmen des Eintritts von JIU in internationale Märkte haben BROUTHERS/NAKOS bestätigt, dass eine hohe Unsicherheit mit einem indirekten Vertrieb einhergeht.434 Die Formulierung der Hypothese erfolgt wiederum im Einklang mit der TKT sowie den bisherigen empirischen Ergebnissen. Aus den Eigenschaften von JIU könnten lediglich Aufbau und Wachstum einschränkend auf diese Hypothese wirken. JIU könnten es demnach nicht als nachteilig auslegen, ihre Vertriebsorganisation umzubauen oder die Vertriebsmitarbeiter umzuschulen, da diese ohnehin regelmäßig die Aufbau- und Ablauforganisation anpassen müssen. Auf Grund des damit verbundenen Arbeitsaufwands ist diese Einschränkung als nicht sehr realistisch einzuschätzen, die zu überprüfende Hypothese lautet: Hypothese 2: Technologiebezogene Unsicherheit wirkt negativ auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Unter marktbezogener Unsicherheit werden die zukünftigen Schwankungen der Absatzzahlen sowie die Akkuratesse dieser Schätzungen verstanden.435 Das Anpassungsproblem besteht bei dieser Form der Unsicherheit sehr wohl, zudem gilt hier wieder 433

434 435

Vgl. Shervani et al. (2007), S. 645. Einschränkend muss ergänzt werden, dass die Autoren in einem einzigen Konstrukt sowohl die technologie- als auch die marktbezogene Unsicherheit abgefragt haben. Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 239. Vgl. Walker/Weber (1984), S. 376.

75

die Basisannahme der Transaktionskostentheorie, nach der bei geringer marktbezogener Unsicherheit die Markt-Lösung bzw. der indirekte Vertrieb gewählt werden soll. Hohe marktbezogene Unsicherheit führt bei einem indirekten Vertrieb bspw. dazu, dass die Entlohnung der Verkaufsanstrengungen ständig angepasst werden muss, um nicht demotivierend auf die Verkaufsbemühungen zu wirken. Die Konzeption und Umsetzung von Entlohnungsplänen erhöhen somit die Transaktionskosten.436 Auf Grund unterschiedlicher Interpretationen sich ergebender Umweltzustände können aus einem indirekten Vertrieb ebenfalls leichter Konflikte entstehen, deren Lösung wiederum zu steigenden Transaktionskosten führt. Dagegen kann bei einem direkten Vertrieb eine Lösung von potenziellen Konflikten mit Hilfe des Weisungsprinzips deutlich leichter herbeigeführt werden.437 Zudem wird vermutet, dass neue Informationen, die sich aus der hohen Unsicherheit ergeben, bei einem indirekten Vertrieb weniger schnell bzw. überhaupt nicht an das Unternehmen weitergegeben werden, was wiederum die Transaktionskosten ansteigen lässt.438 Die Kostenkurven sind im Falle der marktbezogenen Unsicherheit vergleichbar mit denen aus Abbildung 7. Der duale Vertrieb ist wiederum bei einer mittleren Ausprägung des Einflussfaktors zu wählen. Dort ist er den beiden anderen Vertriebswegen überlegen, da er die grundsätzlichen Vorteile des indirekten Vertriebs – Effizienz- und Wettbewerbsüberlegungen bei geringer Unsicherheit – mit den Vorteilen des direkten Vertriebs – hohe Kontrolle und Weisungsbefugnis bei großer Unsicherheit – verbindet. Für etablierte Unternehmen haben mehrere empirische Studien den Zusammenhang zwischen marktbezogener Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs analysiert. So finden JOHN/WEITZ bei ihrer Untersuchung von US-Industriegüter-Herstellern heraus, dass eine hohe Unsicherheit signifikant positiv auf den direkten Vertrieb wirkt.439 Zum gleichen Ergebnis kommt KRAFFT bei seiner branchenübergreifende Studie in Deutschland.440 Ebenfalls im Rahmen einer branchenübergreifenden Studie bestätigen MAJUMDAR/RAMASWAMY den positiven Zusammenhang für die USA.441 Der positive

436 437 438 439 440 441

76

Vgl. Krafft (1996), S. 763. Vgl. Neus (2003), S. 127. Vgl. John/Weitz (1988), S. 341; Chang/Zhou (2004), S. 8. Vgl. John/Weitz (1988), S. 350. Vgl. Krafft (1996), S. 769. Vgl. Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 393.

Einfluss von marktbezogener Unsicherheit auf den direkten Vertrieb – bezogen auf den Eintritt in internationale Märkte – wird auch für JIU durch die Studie von RASHEED bestätigt.442 Aus der Definition von marktbezogener Unsicherheit könnte sich eine Einschränkung in Bezug auf JIU ergeben. So verfügen JIU gemäß der Eigenschaft Umfeldunsicherheit kaum über Vergangenheitsdaten zum Markt. Ohne historische Daten lassen sich dann auch zukünftige Markt- oder Umsatzentwicklungen nur schwer abschätzen. Etablierte Vertriebspartner dagegen, die über eine große Branchenexpertise verfügen, könnten zukünftige Entwicklungen und deren Auswirkungen auf den Vertrieb deutlich besser abschätzen. Trotz dieser potenziellen Einschränkung soll folgende TKT-Hypothese, von bisherigen empirischen Arbeiten bestätigt, überprüft werden: Hypothese 3: Marktbezogene Unsicherheit wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. 4.1.1.3 Interne Unsicherheit Das Konzept der internen Unsicherheit wird im Rahmen der Transaktionskostentheorie-Studien weniger oft analysiert als die in den vorangegangenen Abschnitten vorgestellten Einflussfaktoren.443 Die interne Unsicherheit spiegelt die Schwierigkeit der Leistungsbeurteilung des Vertriebs wider – grundsätzlich soll im Rahmen dieses Einflussfaktors also der Frage nachgegangen werden, wie gut der Vertrieb eigentlich arbeitet.444 Wenn die Leistungen des Vertriebs einfach zu beurteilen sind, und somit nur eine geringe bzw. keine interne Unsicherheit vorliegt, gilt die Basisannahme der TKT, wonach der indirekte Vertrieb als geeigneter Vertriebsweg gewählt werden soll. Eine hohe interne Unsicherheit liegt folglich vor, wenn die Leistungen des Vertriebs schwierig zu beurteilen sind, d. h., wenn ein Problem der Leistungsbeurteilung besteht. Grundsätzlich kann die Leistung anhand von Output- (z. B. Umsatz) und Input-Komponenten (z. B. Arbeitseinsatz) vorgenommen werden. Output-Zahlen können bspw. von vielen Faktoren abhängen, die nicht vom Vertrieb beeinflusst werden können.445 Der indirekte Vertrieb kann auf Grund der Opportunismus-Annahme versuchen, hieraus Kapital zu schlagen, indem bspw. die Zielvorgaben bewusst viel zu niedrig 442

443 444 445

Vgl. Rasheed (2005), S. 48. Dies kann als Zwischen-Schritt in der Studie von RASHEED interpretiert werden, da eigentlich die Auswirkung auf den Unternehmenserfolg analysiert wird. Vgl. Rindfleisch/Heide (1997), S. 45. Vgl. Anderson (1985), S. 244. Vgl. Krafft (1995), S. 119.

77

veranschlagt werden, um einerseits erhöhte Kompensationen zu bekommen und andererseits nicht vollen Arbeitseinsatz liefern zu müssen. Dies führt zu steigenden Transaktionskosten. Zudem sind in vielen Fällen bereits die Output-Zahlen schwierig zu ermitteln, da nicht nur leicht-messbare Faktoren wie der Umsatz relevant sind, sondern auch aufwändig zu messende Faktoren wie Zufriedenheit der Kunden oder Erkenntnisgewinn über Markt und Kunden.446 Zudem können auch lange Zeitspannen zwischen Verkaufsgespräch und tatsächlichem Umsatz liegen.447 Dies kann auf Grund von opportunistischem Verhalten des indirekten Vertriebs zu entgangenem Umsatz und somit zu steigenden Transaktionskosten führen, da der indirekte Vertrieb eher kurzfristig orientiert ist und ggf. kaum Zeit in langwierige Geschäfte investiert.448 Die Beurteilung der Input-Komponenten gestaltet sich dahingehend schwierig, weil neben dem eigentlichen Verkaufen noch viele weitere vor- und nachgelagerte Tätigkeiten vom Vertrieb ausgeführt werden müssen.449 Leicht kann der indirekte Vertrieb aus Opportunitätsgründen falsche Angaben über angeblich erledigte Aktivitäten machen,450 was sich mittel- oder langfristig negativ auf das Unternehmen auswirkt und somit die Transaktionskosten steigen lässt. Auch der Versuch, den indirekten Vertrieb genau zu überwachen,451 um die negativen Wirkungen zu verringern, führt zu Transaktionskosten. Zusammengefasst führt der indirekte Vertrieb bei Vorliegen von hoher interner Unsicherheit zu sehr hohen Transaktionskosten. Deshalb eignet sich der direkte Vertrieb in dieser Situation sehr viel besser, da auf Grund des geringeren Anreizes zum Opportunismus sowie stärkerer Kontrollmöglichkeiten die Transaktionskosten geringer ausfallen. Die Kostenkurven sind im Falle der internen Unsicherheit vergleichbar mit denen in Abbildung 7. Der duale Vertrieb ist somit bei hoher interner Unsicherheit dem indirekten Vertrieb überlegen, da einzelne Nachteile durch die Möglichkeit, Vergleichswerte für die Leistungsbewertung aus dem eigenen Vertrieb zu gewinnen,452 aufgehoben werden. Gegenüber dem direkten Vertrieb ist er jedoch unterlegen, da weniger optimale Kontrollmöglichkeiten bestehen und somit opportunistisches Verhalten nicht in demselben Maße verhindert werden kann.

446 447 448 449 450 451 452

78

Vgl. Anderson/Schmittlein (1984), S. 388. Vgl. John/Weitz (1988), S. 342. Vgl. Anderson (1985), S. 236; Krafft (1996), S. 761. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 194; Krafft (1995), S. 22f. Vgl. John/Weitz (1988), S. 342. Vgl. Shervani et al. (2007), S. 638. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 195.

ANDERSON bestätigt in ihrer Studie über US-Hersteller elektronischer Komponenten, dass ein positiver, signifikanter Zusammenhang zwischen interner Unsicherheit und direktem Vertrieb besteht. Zudem stellt sie fest, dass dieser Einflussfaktor den größten Effekt auf die Direktheit des Vertriebs hat.453 SHERVANI ET AL. finden in ihrer kürzlich veröffentlichten Studie über US-Hersteller von Elektronik- und Telekommunikationsprodukten ebenfalls heraus, dass eine hohe interne Unsicherheit positiv auf die Direktheit des Vertriebs wirkt.454 DUTTA ET AL. kommen schließlich bei ihrer Studie über US-Industriegüter-Händler zum Ergebnis, dass der duale Vertrieb dem indirekten Vertrieb bei hoher interner Unsicherheit vorgezogen wird.455 Für JIU konnte keine empirische Vertriebs-Studie identifiziert werden, die diesen Effekt bestätigt. Zweifel an einem positiven Zusammenhang zwischen interner Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs im Kontext der Vertriebswegswahl bei JIU können sich aus der Eigenschaft geringes Unternehmensalter ergeben. Da JIU i. d. R. kaum über Standardroutinen verfügen, werden auch keine ausgefeilten Systeme zur Kontrolle und Überwachung der eigenen Mitarbeiter bestehen. Damit können bei hoher Unsicherheit die eigenen Mitarbeiter nicht besser überwacht werden als der indirekte Vertrieb, so dass ein wichtiger Vorteil des direkten Vertriebs entfällt. Trotz dieser kritischen Anmerkung soll die Hypothese in Reinform überprüft werden, so dass gilt: Hypothese 4: Interne Unsicherheit wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. 4.1.1.4 Transaktionshäufigkeit Die Transaktionshäufigkeit ist im Vergleich zu den bisher vorgestellten Einflussfaktoren der TKT die am seltensten untersuchte Dimension.456 Grundsätzlich kann, der Argumentation von KRAFFT folgend, Transaktionshäufigkeit mit Unternehmensgröße gleichgesetzt werden. Es gilt, „dass die Integration kleinerer Transaktionen sich nicht auszahlt, da die Kosten des Aufbaus einer ’Hierarchie‘ höher sind als die Effizienzgewinne dieses Koordinationsmechanismus. Mit anderen Worten zahlt sich der Aufbau einer eigenen Vertriebsorganisation um so eher aus, je größer ein Unternehmen […] ist.“457

453 454 455 456 457

Vgl. Anderson (1985), S. 248. Vgl. Shervani et al. (2007), S. 644. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 202. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 521; Rindfleisch/Heide (1997), S. 31. Krafft (1995), S. 120.

79

Im Rahmen der Transaktionshäufigkeit bzw. der Unternehmensgröße gilt die Basisannahme der TKT, wonach bei einer geringen Ausprägung der indirekte dem direkten Vertrieb vorzuziehen ist. Dies berücksichtigt auch die beschränkten Ressourcen junger Unternehmen,458 da auf Grund der geringen finanziellen Ausstattung bspw. die kostspieligen Reisetätigkeiten, die mit einem direkten Vertrieb zumeist verbunden sind, nicht abgedeckt werden könnten.459 Mit zunehmender Unternehmensgröße460 können jedoch sog. Skaleneffekte erzielt werden, da Unternehmen Fähigkeiten entwickeln, mit denen ein direkter Vertrieb effizienter eingesetzt werden kann.461 Ebenfalls sinken mit steigender Unternehmensgröße die Kontrollkosten je Transaktion, da Kontrollkosten zumeist aus Fixkosten bestehen.462 Bei einer hohen Transaktionshäufigkeit bzw. Unternehmensgröße liegen somit die Transaktionskosten des direkten Vertriebs unter denen des indirekten Vertriebs. Auch der duale Vertrieb ist bei einer hohen Ausprägung benachteiligt, da die Skaleneffekte nicht in vollem Umfang realisiert werden können.463 Der aus der Transaktionskostentheorie vermutete positive Zusammenhang464 zwischen Unternehmensgröße und Direktheit des Vertriebs wird von ANDERSON/SCHMITTLEIN in ihrer Studie über US-Hersteller elektronischer Komponenten bestätigt.465 MAJUMDAR/RAMASWAMY kommen in ihrer branchenübergreifenden Studie in den USA zum gleichen Ergebnis.466 Im Kontext des Eintritts in internationale Märkte von JIU stellt LINDQVIST in Schweden fest, dass die Unternehmensgröße eine signifikant positive Wirkung auf den direkten Vertrieb hat.467 FROST/HAN bestätigen diesen Zusammenhang in ihrer Studie über Produktions-Unternehmen aus Singapur.468

458 459 460

461 462 463

464 465 466 467 468

80

Vgl. Kapitel 2.2.2. Vgl. Lindqvist (1991), S. 87; Burgel/Murray (2000), S. 38f. Mit steigender Unternehmensgröße nehmen auch die finanziellen Möglichkeiten eines Unternehmens zu. Vgl. Shi et al. (2001), S. 32; Nakos/Brouthers (2002), S. 49. Vgl. Krafft (1995), S. 126. Vgl. Anderson (1985), S. 240; Anderson/Weitz (1986), S. 5. Ein Verweis auf die Kostenkurven unterbleibt an dieser Stelle, da in der Literatur die Kostenkurven nur in Verbindung mit transaktionsspezifischem Vermögen sowie Unsicherheit verwendet werden. Vgl. Williamson (2002), S. 180ff.; Homburg (1998), S. 45. Diese Auffassung wird auch in der Vertriebsliteratur vertreten. Vgl. Shapiro (1977), S. 251f. Vgl. Anderson/Schmittlein (1984), S. 394. Vgl. Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 392. Vgl. Lindqvist (1991), S. 164f. Vgl. Frost/Han (2002), S. 11.

Da es keine Anzeichen gibt, dass Eigenschaften von JIU verzerrend auf den Zusammenhang zwischen Transaktionshäufigkeit und Direktheit des Vertriebs wirken, wird die Hypothese wie folgt formuliert: Hypothese 5: Transaktionshäufigkeit wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. 4.1.2 Hypothesen aus dem Vertriebs-Kontext Wie bereits erwähnt, gibt es außerhalb der Transaktionskostentheorie noch weitere Faktoren, die die Vertriebswegswahl beeinflussen. In Kapitel 4.1.2.1 werden diese weiteren Einflussfaktoren ermittelt, die auch im Kontext junger, innovativer Unternehmen als relevant einzuschätzen sind. In Kapitel 4.1.2.2 werden Hypothesen zu den Wirkungszusammenhängen zwischen den weiteren Einflussfaktoren und der Direktheit des Vertriebs aufgestellt. 4.1.2.1 Bestimmung weiterer Einflussfaktoren Die Übersichten über bisherige Studien zur Vertriebswegswahl bei etablierten Unternehmen469 bzw. zum Eintritt in internationale Märkte bei JIU470 haben gezeigt, dass viele unterschiedliche Einflussfaktoren bereits empirisch untersucht wurden. Aus diesem großen Fundus von 58 Faktoren sollen auch die relevanten Einflussfaktoren für die vorliegende Arbeit ermittelt werden. Für die Auswahl müssen die Faktoren sowohl einen theoretischen Test – es wird überprüft, ob mehrere Kriterien erfüllt sind – als auch einen praktischen Test – Experten aus Wissenschaft und Praxis bewerten die verbleibenden Faktoren hinsichtlich ihrer Relevanz für die Vertriebswegswahl – bestehen. Diese Vorgehensweise ist dem Prozess zur Skalenentwicklung von HOMBURG/GIE471 RING angelehnt. Im Rahmen des theoretischen Tests müssen die identifizierten 58 Faktoren fünf Kriterien bzw. Bereinigungsschritte erfüllen oder überstehen, um in den Praxistest zu gelangen. Im ersten Schritt werden die Faktoren dahingehend überprüft, ob es Redundanzen zu anderen Faktoren gibt, d. h., ob ein identischer oder sehr ähnlicher Inhalt vorliegt. Bei diesem Kriterium müssen bereits 18 Faktoren eliminiert werden. So ist bspw.

469 470 471

Vgl. Kapitel 2.3.1.2. Vgl. Kapitel 2.3.2. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 11ff. Dabei wird die Phase der Grobkonzeptualisierung durch den theoretischen Test repräsentiert, mit dem Ziel der Entwicklung einer Ausgangsmenge an Einflussfaktoren. Der von HOMBURG/GIERING beschriebene Pre-Test wird als praktischer Test durchgeführt und untersucht die Relevanz der einzelnen Einflussfaktoren.

81

der Reifegrad des Produkts aus der Studie von BURGEL/MURRAY472 mit dem Stand im Produktlebenszyklus von LILIEN473 gleichzusetzen und die zukünftige Marktkapazität aus der Studie von SCHNEIDER474 ist inhaltlich dem Marktwachstum von SA VIN475 HAS/ANDERSON nachempfunden. In einem zweiten Schritt werden die verbleibenden 40 Faktoren bezüglich ihrer Überschneidung mit den bereits vorgestellten Konstrukten aus der TKT getestet. Dabei sind fünf Faktoren aus der weiteren Betrachtung herauszunehmen, u. a. der Faktor Größe des Unternehmens aus der LILIEN-Studie,476 da dieser Faktor über die Transaktionshäufigkeit bereits abgedeckt ist. Weitere acht Faktoren werden im dritten Schritt eliminiert, in dem die Übertragbarkeit der Faktoren aus den internationalen Studien auf den nationalen Kontakt analysiert wird. Bspw. kann die Export-Orientierung aus der SHI ET AL.-Studie477 nicht sinnvoll auf den nationalen Kontext übertragen werden. Der vierte Schritt für die verbleibenden 27 Faktoren ist der Tatsache geschuldet, dass mehrere Studien einen sehr spezifischen Fokus bei ihrer Untersuchung hatten, bspw. die Wahl zwischen Reisenden oder Handelsvertretern. Nunmehr soll überprüft werden, ob diese spezifischen Faktoren auch auf eine allgemeine Ebene überführt und somit auf die Wahl zwischen direktem, indirektem und dualem Vertrieb angewendet werden können. Hierbei sind drei Faktoren aus der weiteren Betrachtung herauszunehmen, u. a. die Risikoaversion der Mitarbeiter von KRAFFT.478 Diese scheint für die Problematik Reisende oder Handelsvertreter richtig, für die vorliegende Arbeit jedoch nicht mehr nachvollziehbar, da sich bspw. eine eigene Filiale vom Handel nicht durch eine unterschiedliche Risikoaversion unterscheidet. Schließlich werden die verbleibenden 24 Faktoren noch daraufhin getestet, ob sie auf junge, innovative Unternehmen übertragen werden können. Insgesamt fallen in diesem fünften und letzten Schritt weitere acht Faktoren heraus, so dass nur noch 16 Faktoren in den Praxis-Test kommen. Erfahrung in internationalen Märkten aus der Studie von 472 473 474 475 476 477 478

82

Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 41. Vgl. Lilien (1979), S. 199. Vgl. Schneider (2001), S. 142f. Vgl. Sa Vinhas/Anderson (2005), S. 509. Vgl. Lilien (1979), S. 198. Vgl. Shi et al. (2001), S. 30. Vgl. Krafft (1996), S. 765.

BURGEL/MURRAY479 kann bspw. als Einflussfaktor nicht weiterverfolgt werden, da sich JIU von etablierten Unternehmen eben durch fehlende Erfahrung in anderen Märkten abgrenzen. Die Substituierbarkeit des Produkts aus der KRAFFT ET AL.-Studie480 ist ebenfalls im Kontext von JIU nicht relevant, da JIU nur über „limited lines of products or services“481 verfügen bzw. überwiegend 1-Produkt-Unternehmen482 sind. Die folgende Abbildung 8 fasst die einzelnen Schritte nochmals zusammen. Bereinigungsschritte im Rahmen der Bestimmung der relevanten Einflussfaktoren Einflussfaktoren aus dem gesamten Literaturüberblick*

58 -18

Ohne inhaltliche Redundanzen untereinander

40 -5 35 -8

Ohne inhaltliche Überschneidungen mit TKT-Faktoren Ohne internationale Faktoren, die nicht aufs Inland übertragbar sind

27 -3

Ohne spezifische Faktoren, die nicht auf die allgemeine Ebene übertragbar sind

24 -8 16

* Exklusive Faktoren aus der Transaktionskostentheorie (TKT)

Ohne Faktoren, die nicht auf JIU übertragbar sind 16 NichtTKT-Faktoren nutzbar

Abbildung 8: Bestimmung der relevanten Einflussfaktoren Quelle: Eigene Darstellung

Die nach dem theoretischen Test verbleibenden 16 Faktoren sind abschließend einem praktischen Test zu unterziehen. Dafür wurden im November 2006 mehrere Gespräche mit Vertretern aus der Wissenschaft sowie von jungen, innovativen Unternehmen geführt. Jeder Gesprächspartner hat aus den Faktoren eine Rangliste erstellt, die Aufschluss über die wahrgenommene Relevanz der einzelnen Faktoren im Hinblick auf die Vertriebswegswahl gibt. Eine Auswertung aller Ranglisten483 hat ergeben, dass

479 480 481 482 483

Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 39. Vgl. Krafft et al. (2004), S. 269. Cooper (1993), S. 245. Vgl. Pörner (1989), S. 78. Die Experten haben die 16 Faktoren mit Zahlen von 1 (sehr relevant) bis 16 (überhaupt nicht relevant) bewertet. Die Auswertung aller Ranglisten bedeutet in diesem Fall, dass je Faktor ein

83

sich sieben Faktoren bezüglich ihrer Relevanz deutlich von den restlichen neun Faktoren absetzen konnten. Diese sieben Faktoren sollen im Verlauf der vorliegenden Arbeit als weitere Einflussfaktoren verwendet werden, da sie sowohl alle Anforderungen aus dem theoretischen Test erfüllen als auch von den Experten als relevant eingeschätzt wurden. Die Faktoren sind im Einzelnen: Produkt-Individualisierung, ProduktKomplexität, Synergieeffekte beim Verkauf, Differenzierung über den Service, Differenzierung über das Produkt, Differenzierung über die Effizienz sowie Bedeutung der Endkundenbindung. Mit diesem Ergebnis konnte bereits die erste Forschungsfrage beantwortet werden, die konzeptionell herausfinden wollte, welche Faktoren die Vertriebswegswahl bei jungen, innovativen Unternehmen beeinflussen. Mit fünf Einflussfaktoren aus der TKT sowie sieben weiteren Faktoren aus dem Vertriebs-Kontext werden zwölf Faktoren als relevant erachtet werden, die Vertriebswegswahl bei jungen, innovativen Unternehmen zu beeinflussen. 4.1.2.2 Hypothesen zu den weiteren Einflussfaktoren Nachdem im vorangegangenen Abschnitt die Faktoren identifiziert wurden, die neben den Einflussfaktoren der Transaktionskostentheorie in der vorliegenden Arbeit untersucht werden sollen, werden diese im Folgenden jeweils kurz dargestellt. Nach der Kurz-Definition werden für die einzelnen Faktoren anschließend Hypothesen bezüglich ihres Einflusses auf die Vertriebswegswahl abgeleitet.484 Produkt-Individualisierung liegt vor, wenn das Produkt485 an die Bedürfnisse der Kunden angepasst wird.486 Auf Grund seiner Kundenorientierung kann dieser Einflussfaktor grundsätzlich dem Marktorientierungs-Kontext zugeordnet werden.487 Eine hohe Produkt-Individualisierung verlangt vom Vertrieb die Fähigkeit, die individuellen Bedürfnisse des Kunden zu erkennen und genaue Vorgaben an die Produktion zu kommunizieren, was eine enge Zusammenarbeit mit dem Kunden sowie der Konstruk-

484

485

486 487

84

Durchschnittswert berechnet und dann die Durchschnittswerte über alle Faktoren verglichen wurden. Da zu den einzelnen Faktoren deutlich weniger Erkenntnisse in der Literatur vorliegen, soll bei der Hypothesenbildung nur auf die Auswirkungen für direkten und indirekten Vertrieb eingegangen werden. Es wird angenommen, dass der duale Vertrieb weiterhin seine Position zwischen direktem und indirektem Vertrieb behält. Es sei nochmals darauf hingewiesen, dass unter dem Begriff Produkt auch immer die Dienstleistung subsumiert wird. Vgl. Aspinwall (1962), S. 639; Rangan et al. (1992), S. 72. Vgl. Narver/Slater (1990), S. 21.

tion/Fertigung erfordert.488 Zudem muss der Vertrieb über Fähigkeiten bzw. Wissen verfügen, um die Kundenbedürfnisse exakt abbilden zu können.489 Beim Einsatz des indirekten Vertriebs steigen die Transaktionskosten an,490 weil opportunistisches Ausnutzen sowohl bei den durch Schulungen vermittelten Fähigkeiten bzw. Wissen491 als auch im Rahmen der Informationsweitergabe vorliegen kann. Bspw. kann ein externer Vertriebsmitarbeiter die Fähigkeiten nach Beendigung des Arbeitsverhältnisses auch bei einem Konkurrenten einsetzen und zudem noch vertrauliche Informationen über das Produkt weitergeben. Auch kann es durchaus geschehen, dass nicht alle wichtigen Informationen weitergereicht werden. Es ist daher zu vermuten, dass bei hoher Produkt-Individualisierung ein direkter Vertrieb eingesetzt werden soll. Diese Vermutung wird im Bereich der etablierten Unternehmen durch die empirischen Arbeiten von LILIEN492 und SCHNEIDER493 bestätigt. Im Rahmen des Eintritts in internationale Märkte von JIU bestätigen BURGEL/MURRAY den unterstellten positiven Zusammenhang zwischen Produkt-Individualisierung und direktem Vertrieb.494 Eine Einschränkung bez. der bisherigen Argumentation sowie der empirischen Ergebnisse kann jedoch vor dem Hintergrund der JIU-Eigenschaften identifiziert werden. Auf Grund des geringen Unternehmensalters könnte ein Unternehmen ggf. die Fähigkeiten zum Analysieren der Kundenbedürfnisse noch nicht besitzen und sich diese wegen der geringen Organisationsgröße auch nicht aneignen. Trotz dieser Einschränkung soll folgende Hypothese abgeleitet werden: Hypothese 6: Produkt-Individualisierung wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Produkt-Komplexität ist dann gegeben, wenn das Produkt dem Kunden gegenüber erklärungsbedürftig ist.495 Dies verlangt vor dem Kauf eine hohe Interaktion des Vertriebs mit dem Kunden496 und nach dem Kauf eine Einführung in das erworbene Produkt durch den Vertrieb.497 Dabei werden umso höhere Anforderungen an den Vertrieb

488 489 490 491

492 493

494 495 496 497

Vgl. Schneider (2001), S. 90. Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 41. Vgl. Schneider (2001), S. 90. Die Argumentation ist jener im Rahmen des transaktionsspezifischen Vermögens in Kapitel 4.1.1.1 sehr ähnlich. Vgl. Lilien (1979), S. 199. Vgl. Schneider (2001), S. 162. Anzumerken an dieser Stelle ist, dass SCHNEIDER grundsätzlich die Wirkung von Einflussfaktoren auf den indirekten Vertrieb untersucht. Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 53. Vgl. Mann (1959), S. 68. Vgl. Novak/Eppinger (2001), S. 190; Cannon/Homburg (2001), S. 32. Vgl. Corey et al. (1989), S. 45.

85

gestellt, je erklärungsbedürftiger bzw. komplexer das Produkt ist.498 Die Transaktionskosten steigen beim Einsatz des indirekten Vertriebs auf Grund der OpportunismusAnnahme an. Für die Interaktion mit den Kunden muss der Vertrieb wiederum mit spezifischem Wissen u. a. zum Produkt ausgestattet werden.499 Zudem ist die Einführung in das neue Produkt sehr gründlich durchzuführen, damit eine hohe Kundenzufriedenheit und ggf. ein Wiederkauf entsteht.500 Da der indirekte Vertrieb eher kurzfristig orientiert ist, daher Tätigkeiten, die keinen direkten Einfluss auf den Kaufabschluss haben, tendenziell unzuverlässig erledigt501 und eine umfassende Kontrolle des indirekten Vertriebs nicht möglich ist, können dadurch Opportunitätskosten im Sinne entgangener zukünftiger Umsätze entstehen. Somit kann auch hier vermutet werden, dass bei einer hohen Ausprägung der direkte Vertrieb gewählt werden soll. Empirische Arbeiten von LILIEN502 und KRAFFT ET AL.503 bestätigen die vermutete Beziehung zwischen Produkt-Komplexität und direktem Vertrieb. HUNGELING stellt in seiner Arbeit zudem fest, dass dieser Zusammenhang auch im Kontext von JIU gilt.504 Da keine Hinweise bestehen, dass JIU-Eigenschaften einen verzerrenden Einfluss auf Produkt-Komplexität und Direktheit des Vertriebs ausüben, wird die Hypothese wie folgt formuliert: Hypothese 7: Produkt-Komplexität wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Synergieeffekte beim Verkauf liegen vor, wenn sich das Produkt in Verbindung mit komplementären Produkten anderer Unternehmen besser verkaufen lässt.505 Der indirekte Vertrieb zeichnet sich im Vergleich zum direkten Vertrieb dadurch aus, dass meistens nicht nur ein einziges Produkt vertrieben wird, sondern viele unterschiedliche, auch komplementäre Produkte.506 Es wird dem Kunden also ein umfangreicheres Leistungsangebot präsentiert.507 Bei hohen Synergieeffekten beim Verkauf sollte der indirekte Vertrieb auch aus der Sicht des Unternehmens die effizientere Variante dar498 499

500 501 502 503 504

505 506 507

86

Vgl. Mann (1959), S. 68. Mögliche Konsequenzen für die Transaktionskosten können den Ausführungen zur Produkt-Individualisierung bzw. noch ausführlicher dem Kapitel 4.1.1.1 entnommen werden. Vgl. Michael (2007), S. 417f.; Homburg et al. (2005), S. 95; Goedecke (2007), S. 64. Vgl. Anderson (1985), S. 236; Krafft (1996), S. 761. Vgl. Lilien (1979), S. 198f. Vgl. Krafft et al. (2004), S. 275. Vgl. Hungeling (2007), S. 208. HUNGELING untersucht primär die Vertriebskompetenz in JIU, lediglich eine Hypothese geht auf die Vertriebswegswahl ein, die zudem als Moderator untersucht wird. Aus diesem Grund wurde die Arbeit auch nicht in Kapitel 2.3.2 erwähnt. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 196. Vgl. Shapiro (1977), S. 253; Anderson (1985), S. 235. Vgl. Corey et al. (1989), S. 25ff.

stellen, da der indirekte Vertrieb den anfallenden Kosten Umsatzerlöse bzw. Provisionseinnahmen aus mehreren Produkten entgegenstellen kann.508 Aus der bisherigen Argumentation kann daher vermutet werden, dass bei hohen Synergieeffekten ein indirekter Vertrieb gewählt werden soll. Der vorliegende Einflussfaktor ist bisher nur selten empirisch überprüft worden. DUTTA ET AL. haben in ihrer Studie herausgefunden, dass der indirekte Vertrieb dem dualen Vertrieb vorzuziehen ist, wenn hohe Synergieeffekte beim Verkauf vorliegen.509 Für JIU konnte keine Studie im Rahmen des Eintritts in internationale Märkte identifiziert werden, die diesen Einflussfaktor untersucht. Allerdings besteht auch kein Grund zur Annahme, dass der vermutete Zusammenhang im Kontext der Vertriebswegswahl von JIU nicht gelten soll. Es gilt folglich die Hypothese: Hypothese 8: Synergieeffekte beim Verkauf wirken negativ auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Ein Unternehmen kann sich mit der Kosten- und der Qualitätsführerschaft zwischen zwei Strategien entscheiden, um sich zu differenzieren.510 Differenzierung ist dabei die vom Kunden wahrgenommene Abgrenzung zu Konkurrenten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.511 Die Qualitätsführerschaft bezieht sich auf das Leistungsangebot des Unternehmens, das wiederum aus dem eigentlichen Produkt sowie aus Serviceleistungen bestehen kann.512 Daraus ergeben sich drei unterschiedliche Differenzierungsmöglichkeiten: Differenzierung über den Service, Differenzierung über das Produkt sowie Differenzierung über die Effizienz.513 Differenzierung über den Service liegt vor, wenn sich ein Unternehmen von den Wettbewerbern durch qualitativ hochwertigen und/oder umfassenden Service, der das Kundenwohl erhöht,514 abgrenzt. Der Begriff Service umfasst dabei nicht nur übliche Dienstleistungen wie Reparaturservice, sondern auch über das eigentliche Produkt hinausgehende Leistungen, wie bspw. Beratungsleistungen.515 Für diese Services, die z. T. kostenlos durchgeführt werden, ist der Vertrieb speziell zu schulen. Der Einsatz des indirekten Vertriebs kann in diesem Fall auf Grund der Opportunismus-Annahme 508 509 510 511 512 513 514 515

Vgl. Dutta et al. (1995), S. 196. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 202. Vgl. Porter (1989), S. 31. Vgl. Hamel/Prahalad (1995), S. 307ff. Vgl. Schneider (2001), S. 79. Die Differenzierung über die Effizienz wird auch als Kostenführerschaft bezeichnet. Vgl. Etgar (1978), S. 254. Vgl. Schneider (2001), S. 92; Bell (1995), S. 69.

87

zu steigenden Transaktionskosten führen. Das Wissen bzw. die Fähigkeiten, die während der Schulungen erworben werden, sind auch außerhalb des Unternehmens bei Konkurrenten einzusetzen, was einen Abfluss von Know-how darstellt. Zudem ist durch die höhere Fluktuation im indirekten Vertrieb mit höheren Kosten zu rechnen, weil durchschnittlich mehr Vertriebsmitarbeiter die Schulung durchlaufen müssen. Da des Weiteren die Leistung des indirekten Vertriebs nicht in dem Maße kontrolliert werden kann wie die des direkten Vertriebs, und der indirekte Vertrieb grundsätzlich eher kurzfristig orientiert ist, steht zu befürchten, dass das angestrebte Service-Niveau nicht erreicht werden kann, was sich einerseits auf das Kundenwohl bzw. die Kundenzufriedenheit und andererseits auf Wiederkäufe und Empfehlungen auswirkt.516 Daraus kann geschlossen werden, dass bei Verfolgung einer Differenzierungsstrategie über den Service der direkte Vertrieb gewählt werden sollte. Diese Vermutung wird durch die empirische Arbeit von SCHNEIDER bestätigt, unter allen Einflussfaktoren hat dieser Faktor sogar den stärksten Effekt.517 Eine Arbeit im Umfeld von JIU konnte nicht identifiziert werden, allerdings könnte der bisher vermutete Zusammenhang durch die beiden JIU-Eigenschaften geringes Unternehmensalter sowie geringe Organisationsgröße verzerrt werden, da einerseits fraglich erscheint, ob ein JIU sich überhaupt eigene Service-Mitarbeiter leisten kann und andererseits, ob diese Mitarbeiter auf Grund fehlender Systeme besser kontrolliert werden können als der indirekte Vertrieb. Trotz einer möglichen Verzerrung soll folgende Hypothese gelten: Hypothese 9: Differenzierung über den Service wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Differenzierung über das Produkt liegt vor, wenn sich ein Unternehmen von der Konkurrenz durch ein hohes Leistungs- und Nutzenniveau abgrenzt. Dem Vertrieb obliegt es nun, diesen Vorteil bzw. dieses Differenzierungskriterium am Markt zu kommunizieren.518 Beim Einsatz des indirekten Vertriebs steigen die Transaktionskosten an, jedoch in deutlich geringerem Ausmaß als bspw. bei der Differenzierung über den Service. Da zwangsläufig Wissen über das Produkt weitergegeben wird, besteht zwar grundsätzlich die Gefahr von opportunistischem Verhalten.519 Allerdings sind die weitergegebenen Daten deutlich weniger sensibel und somit die mangelnde Kontrolle des indirekten Vertriebs weniger relevant, weil das vermittelte Wissen zum Verkaufs-

516 517 518 519

88

Vgl. Homburg et al. (2005), S. 99. Vgl. Schneider (2001), S. 163. Vgl. Schneider (2001), S. 91. Vgl. Nakos/Brouthers (2002), S. 50.

abschluss, der das ursächliche Interesse des indirekten Vertriebs darstellt, und nicht für nachrangige Aktivitäten eingesetzt werden muss. Im Gegenteil hat der indirekte Vertrieb bei diesem Einflussfaktor sogar Vorteile gegenüber dem direkten Vertrieb, da die Wissensübermittlung hier im Vordergrund steht. Der indirekte Vertrieb verfügt über bestehende Kundenkontakte,520 so dass hier kein Aufwand zur Identifikation und Ansprache von Kunden entsteht, was auch auf Grund der fehlenden Reputation sehr schwierig ist.521 Des Weiteren ist der Kommunikationsaufwand deutlich geringer, da lediglich der indirekte Vertrieb informiert wird, der seinerseits dann die Kommunikation des Vorteils an die Kunden übernimmt, und nicht alle Kunden direkt kontaktiert werden müssen.522 Schließlich kann unterstellt werden, dass besonders junge, innovative Unternehmen, die sich über das Produkt differenzieren wollen, eher technik-orientiert sind und somit weniger Vertriebs-Fähigkeiten besitzen.523 Es liegt also die Vermutung nahe, dass ein indirekter Vertrieb gewählt werden soll, wenn eine Differenzierung über das Produkt angestrebt wird. Die empirische Arbeit von SCHNEI524 DER bestätigt den unterstellten Zusammenhang für etablierte Unternehmen. Empirische Arbeiten für JIU von BROUTHERS ET AL. sowie NAKOS/BROUTHERS dagegen finden heraus, dass ein direkter Vertrieb beim Eintritt in internationale Märkte gewählt werden soll und verweisen auf die Konsequenzen aus opportunistischem Verhalten.525 Dieses abweichende Ergebnis kann entweder durch die Untersuchung junger Unternehmen oder vom internationalen Markteintritt verursacht worden sein. Da eine klare Zuordnung nicht möglich ist und zudem von JIU-Eigenschaften kein verzerrender Einfluss zu erwarten ist, folgt die vorliegende Arbeit der oben aufgestellten Argumentation, so dass gilt: Hypothese 10: Differenzierung über das Produkt wirkt negativ auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Differenzierung über die Effizienz ist dann gegeben, wenn eine Kostenführerschaft angestrebt wird. „Mit ihr verfolgt ein Unternehmen das Ziel, der kostengünstigste Hersteller der Branche zu werden“526, d. h., es sind zur Realisierung schlanke Kostenstrukturen erforderlich. Diese werden bspw. dadurch erreicht, dass das Unternehmen sich

520 521 522 523 524 525 526

Vgl. Krafft (1995), S. 62. Vgl. Storey (1985), S. 327. Vgl. Picot (1986), S. 6; Toporowski (2002), S. 26; Baligh/Richartz (1964), S. 670ff. Vgl. Schneider (2001), S. 92. Vgl. Schneider (2001), S. 163. Vgl. Nakos/Brouthers (2002), S. 58ff.; Brouthers et al. (1996), S. 388. Porter (1989), S. 32.

89

nur noch auf die Kernkompetenzen fokussiert und Aktivitäten, die nicht zu den Kernkompetenzen des Unternehmens zählen, an Dritte abgibt.527 Zu den Kernkompetenzen junger, innovativer Unternehmen gehören besonders die Entwicklung und die Produktion, der Vertrieb wird dagegen eher den Aktivitäten zugeordnet, die außerhalb des eigentlichen Fokus der JIU liegen.528 Konsequenterweise muss dann der Vertrieb an Dritte übergeben bzw. ein indirekter Vertrieb eingesetzt werden, wenn eine Kostenführerschaft angestrebt wird. Eine empirische Bestätigung dieses Zusammenhangs gibt es im Vertriebs-Kontext noch nicht, die Studie von SCHNEIDER lieferte lediglich nichtsignifikante Ergebnisse zu diesem Einflussfaktor. Auch für junge Unternehmen gibt es bisher keine Studie, die die Wirkung der Kostenführerschaft auf die Direktheit des Vertriebs bestätigt. Aus der Gründerzentrierung ließe sich lediglich ein verzerrender Einfluss dahingehend ableiten, dass der Gründer bei Verfolgung einer Kostenführerschaft den Vertrieb aus Kostengründen selbst übernehmen könnte. Ungeachtet der potenziellen Verzerrung soll folgende Hypothese getestet werden: Hypothese 11: Differenzierung über die Effizienz wirkt negativ auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Bedeutung der Endkundenbindung529 liegt schließlich vor, wenn das Unternehmen durch Kundenbindung das Wiederkaufs-Verhalten der Kunden beeinflussen will bzw. von ihnen weiterempfohlen werden möchte. Zur Erreichung von Kundenbindung sind grundsätzlich Maßnahmen zu konzipieren und umzusetzen. Der Einsatz des indirekten Vertriebs ist hierbei aus zwei Gründen mit Nachteilen behaftet. Erstens kann der indirekte Vertrieb zu steigenden Transaktionskosten auf Grund der OpportunismusAnnahme führen. Maßnahmen zur Kundenbindung haben keinen kurzfristigen Effekt auf Umsatz bzw. Verkaufsabschluss, so dass keine optimale Umsetzung erwartet werden kann. Da der indirekte Vertrieb bei diesen nicht verkaufsbezogenen Aktivitäten auch nicht vollständig kontrolliert wird, steht zu befürchten, dass das Ziel der Maßnahmen, das Wiederkaufs-Verhalten positiv zu beeinflussen, nicht erreicht werden kann und somit aus dem opportunistischen Verhalten entgangene Umsatzerlöse entstehen. Zweitens kann sich der indirekte Vertrieb grundsätzlich diesen Maßnahmen verweigern, da er potenzielle Konflikte mit anderen Unternehmen fürchtet, die ebenfalls diesen indirekten Vertrieb nutzen, und kein Interesse an einer zu starken Abhängigkeit 527 528 529

90

Vgl. Arnold (2000), S. 25f.; Prahalad/Hamel (1990). Vgl. Wolf/Haberstroh (2002), S. 133. Kunden und Endkunden werden in der vorliegenden Arbeit simultan verwendet, d. h., die beiden Begriffe sind gleichzusetzen. Eine Beschreibung der Begriffe kann der Fußnote 406 entnommen werden.

von einem Unternehmen hat.530 Der direkte Vertrieb sollte folglich dem indirekten Vertrieb überlegen sein, wenn ein Unternehmen der Kundenbindung eine hohe Bedeutung beimisst. Die empirische Arbeit von SCHNEIDER zeigt, dass ein positiver Zusammenhang zwischen der Bedeutung der Kundenbindung und dem direkten Vertrieb besteht.531 Eine empirische Arbeit zu JIU konnte nicht identifiziert werden, es gibt jedoch keinen Anlass zu bezweifeln, dass die Ausführungen für JIU nicht gelten. Die letzte Hypothese bezüglich der Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl lautet somit: Hypothese 12: Bedeutung der Kundenbindung wirkt positiv auf die Direktheit des Vertriebs in jungen, innovativen Unternehmen. Insgesamt wurden im Rahmen des Kapitels 4.1 zwölf Hypothesen aufgestellt. Diese Hypothesen dienen als Basis zur Beantwortung der zweiten Forschungsfrage, in deren Rahmen geklärt werden soll, wie stark der Einfluss der Faktoren auf die Vertriebswegswahl ist. Durch die Überprüfung dieser Hypothesen im weiteren Verlauf dieser Arbeit werden konkrete Antworten für die Forschungsfrage 2 ermittelt. 4.2 Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl In diesem Kapitel werden Hypothesen zur dritten Forschungsfrage aufgestellt, die analysieren soll, welche Faktoren in Abhängigkeit von der Vertriebswegswahl einen Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben. Grundsätzlich stellt die vorliegende Arbeit die Vermutung an, dass es eine Verbindung zwischen Vertriebswegswahl und Unternehmenserfolg gibt.532 Es wird jedoch explizit nicht davon ausgegangen, dass ein spezieller Vertriebsweg zwangsläufig zu einem höheren Unternehmenserfolg führt. „If there were a direct linkage between channel integration and performance, then the highest performing channel choice would become the industry norm.“533 Wie in der dritten Forschungsfrage bereits anklingt, müssen bei der Erfolgsmessung neben der Vertriebswegswahl und dem Unternehmenserfolg noch weitere Faktoren berücksichtigt werden.

530 531 532

533

Vgl. Schneider (2001), S. 93. Vgl. Schneider (2001), S. 163. Vgl. Choo/Mazzarol (2001), S. 306; Brouthers/Nakos (2004), S. 230; Nickerson/Silverman (2003), S. 435. Dies kann auch als Abkehr von den Darwinian Economics interpretiert werden, da der Unternehmenserfolg explizit berücksichtigt und nicht mehr davon ausgegangen wird, dass alle bestehenden Unternehmen auch erfolgreich sind. Aulakh/Kotabe (1997), S. 155.

91

In Kapitel 4.2.1 werden zunächst unterschiedliche Möglichkeiten der Erfolgsmessung aufgezeigt, bevor eine adäquate Vorgehensweise ausgewählt wird. Darauf basierend werden anschließend in Kapitel 4.2.2 Hypothesen zur Erfolgswirkung abgeleitet. 4.2.1 Messung der Erfolgswirkung „[E]xisting empirical research tells us little about the importance of governance to performance.“534 „Greater effort to understand the influence of governance choice on performance is needed.“535 Trotz der hohen Bedeutung der Erfolgskomponente im Rahmen von Markt/Hierarchie-Entscheidungen existieren nur wenige Studien zu diesem Forschungsgebiet.536 Folglich gibt es auch nur wenige unterschiedliche Modelle,537 die eine Erfolgskomponente berücksichtigen. Grundsätzlich stehen einstufige, Moderator- sowie zweistufige Modelle zur Auswahl. Einstufige Modelle sind dadurch charakterisiert, dass eine direkte Wirkung zwischen den einzelnen Einflussfaktoren und der Erfolgskomponente unterstellt wird.538 Bei Moderator-Modellen wird der Zusammenhang zwischen Einflussfaktoren in Kombination mit einer bestimmten Koordinationsform bzw. einem Vertriebsweg sowie der Erfolgskomponente untersucht.539 Bei zweistufigen Modellen wird u. a. der erwartete Zusammenhang zwischen Einflussfaktor und Koordinationsform dem tatsächlich vorliegendem Zusammenhang gegenübergestellt und diese potenzielle Abweichung auf die Erfolgskomponente analysiert. Das zweistufige Modell hat grundsätzlich gegenüber dem Moderator-Modell den großen Vorteil, dass weitere Moderator- und Kontroll-Variablen berücksichtigt werden können und somit bspw. das Teilmodell Unternehmenstyp gerechnet werden kann.540 Dagegen würde es bei der Anwendung des Moderator-Modells zu einem deutlichen Informationsverlust kommen. Das einstufige Modell ist im Vergleich zu dem zweistufigen Modell deutlich komplexer und aufwändiger, da insgesamt nicht nur eine, sondern für jeden Vertriebsweg separat eine Erfolgskomponente erhoben werden muss. Zusätzlich zu den erwähnten Vorteilen 534 535 536 537

538

539

540

92

Masten (1993), S. 197. Geyskens et al. (2006), S. 534. Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 230. Im Fokus stehen Studien, die eine Erfolgskomponente berücksichtigen und entweder die klassischen Make/Buy-Entscheidungen, bspw. im Produktions- oder F&E-Bereich, untersuchen oder den Eintritt in internationale Märkte von JIU analysieren. Das Modell von POPPO/ZENGER kann in diese Kategorie eingeordnet werden. Vgl. Poppo/Zenger (1998), S. 855. In diese Kategorie fallen die Modelle von WALKER/POPPO, POPPO/ZENGER, SHRADER sowie RASHEED. Vgl. Walker/Poppo (1991), S. 68ff.; Poppo/Zenger (2002), S. 712f.; Shrader (2001), S. 49f.; Rasheed (2005), S. 48. Eine detaillierte Beschreibung der verwendeten Begriffe findet sich in den Kapiteln 4.4 und 5.2.5.

wird das zweistufige Modell am häufigsten, insb. in den letzten Jahren, verwendet. Daher wird auch in der vorliegenden Arbeit das zweistufige Modell eingesetzt. Das zweistufige Modell kann in Modelle mit und ohne Gruppenbildung unterteilt werden. Da bei den Modellen mit Gruppenbildung541 keine weiteren Moderator- und Kontroll-Variablen berücksichtigt werden können und auch hier das Teilmodell Unternehmenstyp nicht berechnet werden könnte, werden Modelle ohne Gruppenbildung gewählt. Der Ursprung der Modelle ohne Gruppenbildung ist bei ANDERSON zu finden.542 Ihre Arbeit543 kann in Bezug auf zwei Dimensionen jedoch noch erheblich modifiziert werden. Während ANDERSON den erwarteten Zusammenhang zwischen Einflussfaktor und Koordinationsform aus Ergebnissen einer vorhergehenden Studie ableitet, soll in der vorliegenden Arbeit der erwartete Zusammenhang den bereits im Kapitel 4.1 vorgestellten Hypothesen entnommen werden.544 Anders als bei ANDERSON soll die Abweichung zwischen erwartetem und tatsächlich vorliegendem Zusammenhang mit Misalignment bezeichnet werden. Die zweite Modifikation besteht darin, dass jenes Misalignment nicht nur generell über alle Faktoren untersucht wird, sondern auf der Ebene der einzelnen Einflussfaktoren.545 Zusammengefasst bedeuten die vorangegangenen Ausführungen für die vorliegende Arbeit Folgendes: Die Erfolgswirkung kann grundsätzlich berücksichtigt werden; um sinnvolle Ergebnisse zu bekommen, ist jedoch das Misalignment-Konzept zu verwenden. Das Misalignment eines Einflussfaktors besteht aus der in Kapitel 4.1 hergeleiteten Hypothese, dem theoretischen Zusammenhang, sowie dem tatsächlichen Zusammenhang, der später mit Hilfe eines Fragebogens ermittelt wird, und beschreibt die Abweichung zwischen diesen beiden Werten. Hält sich also ein Unternehmen exakt an die Vorgabe aus der Hypothese, so liegt ein niedriges Misalignment vor, verhält sich ein Unternehmen diametral gegensätzlich zur Hypothese, liegt ein hohes Misalignment vor. 541

542 543 544

545

Die Modelle von ANDERSON/DEKKER sowie von BROUTHERS/NAKOS fallen in diese Kategorie. Vgl. Anderson/Dekker (2005), S. 1747ff.; Brouthers/Nakos (2004), S. 239. Vgl. Leiblein (2003), S. 955. Vgl. Anderson (1988a). Vgl. Leiblein et al. (2002), S. 822f.; Silverman et al. (1997), S. 43; Masten et al. (1991), S. 17f.; Antonietti/Cainelli (2007), S. 10f.; Sampson (2004), S. 494f.; Yvrande-Billon/Saussier (2003), S. 76ff. Vgl. Mayer/Nickerson (2005), S. 234.

93

4.2.2 Hypothesen zur Erfolgswirkung Zu allen zwölf Einflussfaktoren sollen mit Hilfe des Misalignment-Konzepts Hypothesen bezüglich ihrer Wirkung auf den Erfolg aufgestellt werden. In Kapitel 4.2.2.1 werden zunächst die Faktoren der Transaktionskostentheorie behandelt, bevor in Kapitel 4.2.2.2 die Faktoren aus dem Vertriebs-Kontext betrachtet werden. 4.2.2.1 Einflussfaktoren aus der Transaktionskostentheorie „The discriminating alignment hypothesis […] holds that transactions, which differ in their attributes, are aligned with governance structures, which differ in their costs and competencies, in a discriminating (transaction-cost-economizing) way.“546 WILLIAMSON sagt damit aus, dass bestimmte Transaktionen bzw. Aktivitäten – in Abhängigkeit ihrer Ausgestaltung bzw. der Einflussfaktoren – von bestimmten Koordinationsformen durchgeführt werden sollen und dass Abweichungen von diesen Vorgaben zu Ineffizienzen führen.547 „TCE presumes that firms whose transactions are inappropriately aligned will suffer adverse performance consequences and eventually fail.“548 Diese Ineffizienzen führen so weit, dass der Unternehmenserfolg beeinträchtigt wird.549 DAVID/HAN zählen die Auswirkungen auf den Erfolg sogar zu den Kerngrundsätzen der Transaktionskostentheorie.550 Bezogen auf den Fokus der vorliegenden Arbeit bedeuten die bisherigen Ausführungen, dass Unternehmen, die ihre Vertriebswegswahl in Übereinstimmung mit den Vorgaben aus der TKT treffen, einen höheren und vice versa Unternehmen, die ihre Vertriebswegswahl im Widerspruch mit den Vorgaben aus der TKT treffen, einen niedrigeren Unternehmenserfolg aufweisen. Diese Vermutung wird in der Studie von BROUTHERS/NAKOS für JIU bestätigt.551 Für etablierte Unternehmen552 kommen bspw. LEIBLEIN ET AL. zu dem Ergebnis, dass Transaktionen, die gem. TKT über den Markt abzuwickeln gewesen wären, jedoch über die Hierarchie umgesetzt wurden, einen ge-

546

547 548 549 550 551 552

94

Williamson (1991a), S. 277. Discriminating alignment hypothesis wurde als Begriff bereits in Kapitel 3.2.1 eingeführt. Vgl. Leiblein (2003), S. 940. Silverman et al. (1997), S. 36. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 523. Vgl. David/Han (2004), S. 41. Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 241f. Hierunter fallen bis auf Anderson nur solche Studien, die außerhalb des Vertriebs-Bereichs liegen, also z. B. Produktion oder F&E.

ringen technologischen Erfolg aufweisen.553 NICKERSON/SILVERMAN bestätigen, dass Misalignment signifikant negativ auf den Unternehmenserfolg wirkt.554 In der vorliegenden Arbeit wird die Erfolgswirkung nicht gesamtheitlich untersucht, vielmehr sollen Hypothesen auf der Ebene der einzelnen Einflussfaktoren abgeleitet werden. Mit Hilfe der TKT kann somit vermutet werden, dass für jeden einzelnen Einflussfaktor ein Misalignment negativ auf den Unternehmenserfolg wirkt. Diese Behauptungen können bereits vereinzelt mit empirischen Ergebnissen belegt werden. Für den Faktor transaktionsspezifisches Vermögen finden SILVERMAN ET AL. bei etablierten Unternehmen heraus, dass eine hohe Konformität mit der Hypothese zu einer geringeren Sterberate führt.555 ANDERSON findet für den Faktor externe Unsicherheit heraus, dass bei einer hohen Ausprägung die Befolgung des von ihr vorgegebenen Industriestandards positiv auf den Unternehmenserfolg wirkt.556 RASHEED kommt in seiner Untersuchung von JIU zu dem Schluss, dass ebenfalls bei einer hohen externen Unsicherheit das Misalignment zu einem niedrigen Unternehmenserfolg führt.557 MAYER/NICKERSON liefern den empirischen Beweis, dass bei hoher interner Unsicherheit die Hierarchie-Wahl zu einer größeren Profitabilität führt.558 Im Einklang mit der Transaktionskostentheorie559 und den bisherigen empirischen Ergebnissen werden folgende Hypothesen aufgestellt: Hypothese 13: Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen wirkt negativ auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 14: Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit wirkt negativ auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 15: Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit wirkt negativ auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. 553 554 555 556 557 558 559

Vgl. Leiblein et al. (2002), S. 829. Vgl. Nickerson/Silverman (2003), S. 449. Vgl. Silverman et al. (1997), S. 47ff. Vgl. Anderson (1988a), S. 612. Vgl. Rasheed (2005), S. 50. Vgl. Mayer/Nickerson (2005), S. 236. Die in Kapitel 4.1.1 identifizierten, potenziell verzerrenden Effekte haben hier ebenfalls ihre Wirkung, jedoch soll weiterhin die Transaktionskostentheorie in Reinform überprüft werden, so dass auf eine Anpassung der TKT verzichtet wird.

95

Hypothese 16: Misalignment: Interne Unsicherheit wirkt negativ auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 17: Misalignment: Transaktionshäufigkeit wirkt negativ auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen.

4.2.2.2 Einflussfaktoren aus dem Vertriebs-Kontext Im Gegensatz zu dem vorhergehenden Abschnitt sind die Einflussfaktoren aus dem Vertriebs-Kontext nicht aus einer Theorie, sondern vielmehr aus der Literatur abgeleitet. Demnach gibt es keine Theorie, aus der mögliche Wirkungen der Einflussfaktoren auf den Unternehmenserfolg hergeleitet werden können. Folglich können theoriegeleitet keine Hypothesen über den negativen Zusammenhang zwischen Misalignment eines Faktors und dem Unternehmenserfolg generiert werden. Vielmehr muss bei der Hypothesenbildung für die Einflussfaktoren aus dem Vertriebs-Kontext auf die anfängliche Vermutung zurückgegriffen werden, dass es einen grundsätzlichen Zusammenhang zwischen Vertriebswegswahl und Unternehmenserfolg gibt. Zudem kann angenommen werden, dass das Misalignment auch hier angewendet werden kann, allerdings keine richtungsweisenden Aussagen über den Zusammenhang im Vorfeld der Empirie gegeben werden können. Die Vermutung, dass es einen grundsätzlichen Zusammenhang zwischen dem Misalignment der einzelnen Faktoren und dem Unternehmenserfolg gibt, kann durch bisherige empirische Ergebnisse nur bedingt gestützt werden, bspw. durch Tendenzaussagen. So schlussfolgern NOVAK/EPPINGER in ihrer Arbeit, dass sich Unternehmen, die ihre Struktur u. a. mit der Produkt-Komplexität in Einklang bringen, erfolgreicher am Markt entwickeln werden.560 Trotzdem sollen – der oben aufgeführten Argumentation folgend – diese Hypothesen ohne Richtungsvorgaben überprüft werden: Hypothese 18: Misalignment: Produkt-Individualisierung wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 19: Misalignment: Produkt-Komplexität wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen.

560

96

Vgl. Novak/Eppinger (2001), S. 202.

Hypothese 20: Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 21: Misalignment: Differenzierung über den Service wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 22: Misalignment: Differenzierung über das Produkt wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 23: Misalignment: Differenzierung über die Effizienz wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Hypothese 24: Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung wirkt auf den Unternehmenserfolg bei jungen, innovativen Unternehmen. Im Rahmen des Kapitels 4.2 wurden zwölf Hypothesen hergeleitet. Diese Hypothesen sind im weiteren Verlauf der Arbeit Voraussetzung zur Beantwortung der dritten Forschungsfrage, die den Einfluss der Faktoren – in Abhängigkeit der Vertriebswegswahl – auf den Unternehmenserfolg analysiert. 4.3 Hypothese zum Unternehmenstyp In diesem Kapitel soll eine Hypothese zur explorativ angelegten vierten Forschungsfrage hergeleitet werden, die zu ermitteln versucht, ob sich Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen hinsichtlich der Wirkung der Einflussfaktoren und der Erfolgsauswirkungen der Vertriebswegswahl unterscheiden. Wie in Kapitel 2.3 gezeigt, untersuchen die meisten Studien mit Vertriebs-Fokus lediglich Produktions-Unternehmen. Nur selten werden Dienstleistungs-Unternehmen separat analysiert bzw. mit in die Analyse aufgenommen, im letztgenannten Fall werden jedoch die Ergebnisse der Dienstleistungs- und Produktions-Unternehmen nicht gegenübergestellt. Diese Gegenüberstellung gibt es im Gegensatz dazu bei Studien über den Eintritt in internationale Märkte etablierter Unternehmen. Hier wird einerseits argumentiert, dass sich Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen anhand mehrerer Dimensionen unterscheiden. So zeichnen sich Dienstleistungs-Unternehmen im Vergleich zu Produktions-Unternehmen dadurch aus, dass die Leistung

97

gleichzeitig – und nicht erst nach einiger Zeit – produziert und konsumiert wird.561 Als Beispiele dienen Werbe-Agenturen, Unternehmensberatungen oder Hotels. Weiterhin sind bspw. Dienstleistungs-Unternehmen grundsätzlich deutlich weniger kapitalintensiv als Produktions-Unternehmen.562 Andererseits wird angeführt, dass in vielen empirischen Studien bewiesen wurde, dass Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen unterschiedlich auf die TKT-Einflussfaktoren bei der Wahl des Markteintritts reagieren.563 Die angeführten Aspekte sollen in der vorliegenden Arbeit nicht vernachlässigt werden. Insb. die unterschiedliche Kapital-Intensität ist im Kontext junger, innovativer Unternehmen sehr interessant, da sie – unter der Annahme begrenzter finanzieller Ressourcen – auch Auswirkungen auf den Vertrieb haben kann. Es ist somit zu vermuten, dass in der vorliegenden Arbeit Unterschiede zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen bestehen.564 Dies soll im Rahmen der folgenden Hypothese überprüft werden, die auf Grund des explorativen Charakters der Forschungsfrage 4 bewusst abstrakt formuliert ist. Hypothese 25: Es bestehen zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen Unterschiede bez. der Wirkung der Einflussfaktoren und Erfolgsauswirkungen der Vertriebswegswahl bei jungen, innovativen Unternehmen.

4.4 Zusammenfassung der Hypothesen im Forschungsmodell Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Forschungsmodell besteht aus zwei separaten Modellen. Das Modell I – Modell zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl – fasst die Hypothesen 1 bis 12 zusammen und liefert den Rahmen zur Beantwortung der zweiten Forschungsfrage. Die Hypothesen sind in Abbildung 9 graphisch dargestellt.

561 562 563 564

98

Vgl. Habib/Victor (1991), S. 590. Vgl. Erramilli/Rao (1993), S. 24. Vgl. Brouthers/Brouthers (2003), S. 1179. Auf weiterführende Hypothesen auf der Ebene einzelner Faktoren soll bewusst verzichtet werden, da es noch keinen empirischen Beleg darüber gibt, ob sich die beiden Unternehmenstypen überhaupt unterscheiden bez. ihrer Wirkung auf Einflussfaktoren, Erfolgswirkung und Vertriebswegswahl. Sofern signifikant unterschiedliche Ergebnisse resultieren, werden diese in Kapitel 7.4.3 betrachtet.

Übersicht der Hypothesen +

H1

Transaktionsspez. Vermögen

H2

Technologiebez. Unsicherheit

–

H3

Marktbezogene Unsicherheit

+

H4

Interne Unsicherheit

+

H5

Transaktionshäufigkeit

+

H6

Produkt-Individualisierung

+

H7

Produkt-Komplexität

+

H8

Synergieeffekte beim Verkauf

–

H9

Differenzierung - Service

+

H10

Differenzierung - Produkt

–

H11

Differenzierung - Effizienz

–

Bedeutung der Endkundenbindung

+

H12 + H

Positiver Zusammenhang Hypothese

-

Direktheit des Vertriebs

Negativer Zusammenhang

Abbildung 9: Modell I – Übersicht der Hypothesen Quelle: Eigene Darstellung

Das Modell II – Modell zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl – besteht aus den Hypothesen 13 bis 24. Mit seiner Hilfe soll die dritte Forschungsfrage beantwortet werden. Abbildung 10 gibt einen graphischen Überblick über die Hypothesen.

99

Übersicht der Hypothesen

H13

MA: Transaktionsspez. Vermögen

–

H14

MA: Technologiebez. Unsicherheit

–

H15

MA: Marktbezogene Unsicherheit

–

H16

MA: Interne Unsicherheit

–

H17

MA: Transaktionshäufigkeit

–

H18

MA: Produkt-Individualisierung

?

H19

MA: Produkt-Komplexität

?

H20

MA: Synergieeffekte beim Verkauf

?

H21

MA: Differenzierung - Service

?

H22

MA: Differenzierung - Produkt

?

H23

MA: Differenzierung - Effizienz

?

H24

MA: Bedeutung der Endkundenbin.

?

+ H

Positiver Zusammenhang Hypothese

- Negativer Zusammenhang MA Misalignment

Unternehmenserfolg

? Zusammenhang

Abbildung 10: Modell II – Übersicht der Hypothesen Quelle: Eigene Darstellung

Schließlich soll mit Hypothese 25 die vierte und letzte Forschungsfrage beantwortet werden, ob sich Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen bezüglich ihrer Vertriebswegswahl unterschiedlich verhalten. Dafür wird auf den beiden existierenden Modellen aufgesetzt. Im Folgenden wird immer in Verbindung mit Hypothese 25 auch von dem Teilmodell Unternehmenstyp gesprochen.

100

5 Konzeption der empirischen Untersuchung In Kapitel 4 wurden das Forschungsmodell, bestehend aus den beiden Modellen I und II sowie dem Teilmodell Unternehmenstyp, und die entsprechenden Hypothesen vorgestellt. Da die Hypothesen bzw. das Forschungsmodell überprüft werden sollen, wird in diesem Kapitel nun die dazu notwendige empirische Untersuchung konzipiert. Zunächst soll im Rahmen der methodischen Grundlagen u. a. ein Analyseverfahren ausgewählt werden, das im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet wird (Kapitel 5.1). Anschließend wird die Operationalisierung der Konstrukte betrachtet (Kapitel 5.2). Dabei werden die Konstrukte aus dem Forschungsmodell, die i. d. R. nicht direkt messbar bzw. beobachtbar sind, unter Verwendung von sog. Indikatoren messbar gemacht. 5.1 Methodische Grundlagen In diesem Kapitel werden die methodischen Grundlagen der empirischen Untersuchung dargestellt. Zunächst wird die Auswahl der verwendeten Analysemethode hergeleitet, begründet (Kapitel 5.1.1) und vorgestellt (Kapitel 5.1.2). 5.1.1 Auswahl der Analysemethode In der vorliegenden Arbeit wird ein konfirmatorisches Verfahren verwendet, das auf einer großzahligen Befragung basiert. SCHWEITZER identifiziert vier verschiedene Stadien des Erkenntnisgewinns (Beschreiben, Entdecken, Begründen, Gestalten), die im Rahmen eines Forschungsvorhabens verfolgt werden können. In Abhängigkeit des avisierten Erkenntniszuwachses sind dabei verschiedene Analysemethoden einsetzbar.565 Eine explorative Methode wird dann verwendet, wenn Sachverhalte beschrieben und daraus resultierende Zusammenhänge entdeckt werden können. Eine konfirmatorische Methode baut auf diesen Erkenntnissen auf und verifiziert oder falsifiziert die vermuteten Zusammenhänge, die mit Hilfe von Hypothesen formuliert werden. Da es bereits mehrere konfirmatorische Studien für die Vertriebswegswahl in etablierten Unternehmen gibt566 und auch die Charakteristika von jungen, innovativen Unternehmen mehrfach in konfirmatorischen Arbeiten bestätigt worden sind,567 erscheint es gerechtfertigt, auch in der vorliegenden Arbeit ein konfirmatorisches Verfahren einzusetzen. Diese Festlegung wird gestützt durch die Arbeit von EDMONDSON/MCMANUS, die

565 566 567

Vgl. Schweitzer (1967), S. 279ff. Vgl. Kapitel 2.3.1.2. Vgl. Kapitel 2.2.2.

101

einen methodischen Fit für jedes Forschungsvorhaben fordern.568 Demnach soll ein konfirmatorisches Verfahren mit einer großzahligen Befragung nur dann durchgeführt werden, wenn bspw. alle in einem Forschungsmodell verwendeten Konstrukte bereits in der Literatur diskutiert und operationalisiert wurden. Die erhobenen Forderungen können für die vorliegende Arbeit als erfüllt angesehen werden.569 Im weiteren Verlauf dieses Abschnitts sollen zunächst verschiedene multivariate Analysemethoden vorgestellt werden, bevor eine Methode ausgewählt wird (Kapitel 5.1.1.1). Daran anschließend werden die Grundlagen strukturierter Gleichungsmodelle präsentiert (Kapitel 5.1.1.2). Zum Abschluss werden verschiedene Strukturgleichungsverfahren vorgestellt sowie eine Auswahl daraus getroffen (Kapitel 5.1.1.3). 5.1.1.1 Multivariate Analysemethoden Multivariate Verfahren werden i. d. R. dann verwendet, wenn mehrere Konstrukte parallel analysiert werden sollen.570 In dem vorliegenden Forschungsmodell wird bspw. die Wirkung mehrerer Einflussfaktoren auf die Direktheit des Vertriebs untersucht, so dass mehrere Konstrukte interagieren. Grundsätzlich werden die multivariaten Analysemethoden in Verfahren der ersten und der zweiten Generation unterschieden.571 Multivariate Verfahren der ersten Generation, die bspw. im Rahmen einer empirischen Untersuchung für Hypothesentests eingesetzt werden, weisen drei zentrale Limitationen auf.572 Erstens können zumeist nur direkt beobachtbare Größen verwendet werden. Zweitens werden Messfehler vernachlässigt und drittens sind komplexe Modellstrukturen von der Betrachtung ausgeschlossen.573 Beispiele für Methoden der ersten Generation sind Faktor- und Clusteranalyse sowie multiple Regression. Seit den 1980er Jahren nimmt die Bedeutung der Verfahren der zweiten Generation zu,574 die die identifizierten Schwächen der Vorgänger-Generation beheben.575 So können nicht nur direkt beobachtbare Größen als Konstrukte erfasst werden, sondern 568 569 570 571 572 573 574 575

102

Vgl. Edmondson/McManus (2007), S. 1168ff. Vgl. hierfür das nachfolgende Kapitel 5.2. Vgl. Fornell (1982), S. 2. Vgl. Fornell (1987), S. 408ff.; Chin (1998), S. 296. Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 283f.; Fornell (1987), S. 411. Vgl. Amoroso/Cheney (1991), S. 77. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1093ff. Vgl. Chin (1998), S. 297; Chin/Newsted (1999), S. 308; Fornell/Larcker (1981), S. 39; Haenlein/Kaplan (2004), S. 284.

auch nicht unmittelbar beobachtbare, d. h. latente Variablen. Des Weiteren werden Messfehler von Variablen erfasst. Außerdem können komplexe Modellstrukturen, die z. B. durch viele abhängige und unabhängige Variablen gekennzeichnet sind, analysiert werden. Die größte Bedeutung unter den Verfahren der zweiten Generation kommt dabei den Strukturgleichungsmodellen zu, insb. im Bereich der Marketingforschung sowie in benachbarten Bereichen.576 Auf Grund der dargestellten Verbesserungen soll im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein multivariates Verfahren der zweiten Generation angewendet werden: Wegen der hohen Bedeutung wird hierbei das Strukturgleichungsmodell gewählt, dessen Grundlagen im nächsten Abschnitt beschrieben werden sollen. 5.1.1.2 Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen Das Strukturgleichungsmodell als Vertreter der zweiten Generation multivariater Analysemethoden ermöglicht Rückschlüsse auf Abhängigkeitsbeziehungen.577 Es besteht grundsätzlich, wie Abbildung 11 entnommen werden kann, aus dem Struktur- und dem Messmodell,578 wobei im Strukturmodell die Beziehungen von Konstrukten untereinander dargestellt werden.579 Beispiele für ein Strukturmodell können in der vorliegenden Arbeit im Rahmen des Forschungsmodells in Kapitel 4.4 gefunden werden, Konstrukte sind demnach bspw. der Unternehmenserfolg oder die Produkt-Komplexität. Konstrukte sind dabei „abstract, unobservable properties or attributes of a social unit or entity.“580 Da Konstrukte nicht direkt messbar sind, werden sie in der Literatur auch als latente Variablen bezeichnet.581 Im Gegensatz dazu werden im Messmodell die Beziehungen zwischen Konstrukten und Indikatoren dargestellt.582 Indikatoren sind im Vergleich zu Konstrukten sehr wohl beobachtbar und werden daher zur Messung der Konstrukte eingesetzt.583

576

577

578 579 580 581 582 583

Vgl. Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1092ff.; Homburg/Pflesser (2000b), S. 635; Homburg/Klarmann (2006), S. 727. Alternativ zu Strukturgleichungsmodellen wird in der Literatur auch der Begriff Kausalanalyse verwendet. „Es ist an dieser Stelle angemerkt, dass die Bezeichnung Kausalanalyse irreführend ist, da die Methode Kovarianzstrukturen analysiert und nicht Kausalitäten.“ Homburg/Pflesser (2000b), S. 635. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 350. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 163; Homburg/Giering (1996), S. 9. Bagozzi/Phillips (1982), S. 465. Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 34; Homburg/Pflesser (2000b), S. 635f. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 163. Vgl. Homburg/Pflesser (2000b), S. 635f.

103

Bestandteile eines Strukturgleichungsmodells Strukturmodell

Strukturgleichungsmodell  

x1

x2

x1

x2 

 

 

Messmodell 







x1

x2

y1

y2

x1

x2

y1

y2

y1

y2

 y1

y2

y1

y2

y1

y2

Abbildung 11: Bestandteile eines Strukturgleichungsmodells Quelle: Chin (1998), S. 298ff.; Heinemann (2007), S. 242

In dem in Abbildung 11 dargestellten Strukturmodell repräsentieren  die unabhängige und  die abhängige Variable,  bildet als Pfadkoeffizient die Stärke der Wirkung von der unabhängigen auf die abhängige Variable ab.584  bezeichnet schließlich den Fehlerterm. Beim Messmodell wird grundsätzlich zwischen einem formativen (linke Seite) und einem reflektiven Konstrukt (rechte Seite) unterschieden. Beim formativen Konstrukt repräsentiert  wiederum die latente Variable, die zugehörigen, direkt beobachtbaren Indikatoren werden durch x1 und x2 dargestellt. x1 sowie x2 sind multiple Regressionskoeffizienten und bilden die Stärke der Beziehungen zwischen Konstrukt und Indikatoren ab.  stellt letztlich den Fehlerterm dar. Beim reflektiven Konstrukt stellt  abermals die latente Variable dar, y1 sowie y2 sind die direkt beobachtbaren Indikatoren. y1 sowie y2 repräsentieren als einfache Regressionskoeffizienten die Stärke der Beziehung, y1 und y2 sind die Fehlerterme. Wie oben bereits erwähnt, ergibt sich durch die Zusammenführung von Strukturmodell und Messmodell das Strukturgleichungsmodell.

584

104

Vgl. hierfür und für den nachfolgenden Absatz: Haenlein/Kaplan (2004), S. 287ff.; Chin (1998), S. 298ff.; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 717ff. Die Begriffe unabhängige sowie abhängige Variable, reflektive und formative Konstrukte werden im Kapitel 5.2 eingeführt und erklärt.

5.1.1.3 Varianz- und kovarianzbasierte Strukturgleichungsverfahren Nach der Einführung in die Grundlagen im vorhergehenden Abschnitt sollen nun die beiden unterschiedlichen Arten der Strukturgleichungsmodelle vorgestellt und die Entscheidung für ein Modell begründet werden. Die beiden unterschiedlichen Arten der Strukturgleichungsmodelle stellen die varianzund kovarianzbasierten Verfahren dar.585 Die kovarianzbasierten Verfahren sind dabei in der Literatur deutlich stärker vertreten als varianzbasierte Verfahren, die erst seit einigen Jahren vermehrt verwendet werden.586 Ein wichtiger Grund hierfür dürfte darin liegen, dass für kovarianzbasierte Verfahren wie LISREL oder AMOS bereits seit vielen Jahren entsprechende Software-Programme zur Verfügung stehen, während für PLS, den bedeutendsten Ansatz der varianzbasierten Verfahren, erst seit kurzem rudimentäre Software-Lösungen existieren.587 Daneben unterscheiden sich die beiden Ansätze hinsichtlich ihres Optimierungsansatzes. Bei kovarianzbasierten Verfahren besteht der Optimierungsansatz darin, dass die Differenzen aus der empirisch erhobenen und theoretisch abgeleiteten Kovarianzmatrix minimiert werden.588 Dagegen zielen varianzbasierte Verfahren auf die Minimierung der unerklärten Varianz aller abhängigen Konstrukte.589 Außer den bereits erwähnten Unterschieden gibt es noch weitere Dimensionen, anhand derer die beiden Ansätze differieren. Diese sollen im Folgenden aufgeführt werden. Zunächst sei der Stand der Forschung genannt. Kovarianzbasierte Verfahren sollen insbesondere dann eingesetzt werden, wenn die Forschung bereits sehr weit fortgeschritten ist und es als gesichert angesehen werden kann, dass das verwendete Modell korrekt ist. Der PLS-Ansatz kann dagegen auch zu einem früheren Stadium eingesetzt werden, wenn bspw. von Interesse ist, ob vermutete Zusammenhänge überhaupt bestehen.590 Als weitere Dimension ist die Art der verwendeten Konstrukte zu berücksichtigen. Bei varianzbasierten Verfahren ist grundsätzlich sowohl der Einsatz reflektiver als auch 585 586 587 588

589

590

Vgl. Bliemel et al. (2005), S. 10; Herrmann et al. (2006), S. 35. Vgl. Scholderer/Balderjahn (2005), S. 88. Vgl. Chin (1998), S. 297; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 715. Vgl. Chin/Newsted (1999), S. 309. Meistens wird hierfür auf das Maximum-Likelihood-Verfahren zurückgegriffen. Vgl. Fornell/Bookstein (1982), S. 443. Der PLS-Ansatz verwendet dabei die KleinstquadrateMethode. Vgl. Herrmann et al. (2006), S. 37. Vgl. Chin (1998), S. 295; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 721.

105

formativer Konstrukte möglich.591 Anders als in der Literatur teilweise vermutet,592 ist auch bei kovarianzbasierten Methoden die Abbildung formativer Konstrukte möglich.593 Die Probleme, die mit der Verwendung formativer Variablen entstehen können, lassen sich zwar grundsätzlich lösen, allerdings kann dies zu grundlegenden Modellmodifikationen führen.594 Des Weiteren unterscheiden sich die beiden Methoden auch bei der Anforderung an die Stichprobengröße. Kovarianzbasierte Verfahren brauchen eine verhältnismäßig große Stichprobe für sinnvolle Ergebnisse.595 Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, können bspw. negative Varianzen resultieren596 oder aber die theoretische Kovarianzmatrix, die zur Differenzminimierung notwendig ist, kann nicht abgeschätzt werden.597 Dagegen kann der PLS-Ansatz bereits bei einer verhältnismäßig kleinen Stichprobengröße angewendet werden.598 Diese errechnet sich aus dem Maximum der Anzahl entweder von Pfaden zur abhängigen Variablen oder von Indikatoren des größten formativen Konstrukts, multipliziert mit dem Faktor 5.599 In der vorliegenden Arbeit muss die verfügbare Stichprobe auf Grund des Teilmodells nochmals unterteilt werden, und jede Teilgruppe muss robuste Ergebnisse liefern,600 was eine weitere Anforderung an die Gesamtstichprobe stellt. Schließlich ist noch als vierte Dimension die Verteilungsannahme über die Indikatoren anzuführen. Während der PLS-Ansatz keine konkrete Forderung über die Verteilung stellt, müssen bei kovarianzbasierten Verfahren die Daten bzw. die Indikatoren multinormalverteilt sein, um realistische Ergebnisse zu liefern.601

591 592 593

594 595 596

597 598 599

600 601

106

Vgl. Fornell/Bookstein (1982), S. 442; Chin (1998), S. 299. Vgl. Scholderer/Balderjahn (2005), S. 93. Vgl. Herrmann et al. (2006), S. 43. Manchmal wird in der Literatur angeführt, dass mit kovarianzbasierten Verfahren nur reflektive, jedoch keine formativen Messmodelle verwendet werden können. Vgl. MacCallum/Browne (1993), S. 540; Brettel et al. (2004), S. 7. Vgl. Hulland (1999), S. 195. Es wird in diesem Zusammenhang von den sog. Heywood Cases gesprochen. Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 295. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1093. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 721. Vgl. Chin/Newsted (1999), S. 326f.; Gopal et al. (1992), S. 57. In der vorliegenden Arbeit ist somit mindestens eine Samplegröße von 60 zu erreichen. Sowohl im Modell I als auch im Modell II sind jeweils 12 Pfade von unabhängigen Konstrukten auf die abhängige Variable gerichtet. Dies multipliziert mit 5 ergibt 60. Das größte formative Konstrukt ist im vorliegenden Fall nicht relevant, da es aus nur fünf Indikatoren besteht und somit kleiner ist als die Anzahl der Pfade. Für weiterführende Informationen sei auf das Kapitel 5.1.2.2 verwiesen. Vgl. Fornell/Bookstein (1982), S. 442; Fornell/Cha (1994), S. 55; Herrmann et al. (2006), S. 38.

Der PLS-Ansatz ist nach CHIN/NEWSTED dann als angemessener Ansatz zu sehen und entsprechend auszuwählen, wenn – bezogen auf die oben vorgestellten vier Dimensionen – folgende Ausprägungen vorliegen: x Neuartigkeit des Forschungsgegenstands x Einsatz formativer Konstrukte x Geringe Stichprobengröße x Keine Multinormalverteilung Obwohl die vorliegende Arbeit mit der Transaktionskostentheorie auf eine etablierte Theorie, auf konfirmatorische Ergebnisse zur Vertriebswegswahl in etablierten Unternehmen sowie auf konfirmatorische Arbeiten zu den Charakteristika junger, innovativer Unternehmen aufsetzt, kann die Arbeit dahingehend als neuartig bezeichnet werden, da weder die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl in JIU noch die Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl bisher überhaupt betrachtet wurden. Wie im nachfolgenden Kapitel 5.2 gezeigt wird, verwendet das Forschungsmodell zudem reflektive sowie formative Konstrukte. Des Weiteren sollen auf Grund des oben erwähnten Teilmodells keine zu hohen Anforderungen an die Stichprobengröße gestellt werden. Schließlich kann nicht mit Sicherheit ausgeschlossen werden, dass keine Multinormalverteilung der Daten vorliegt. Demnach kann die Wahl des PLS-Ansatzes als angemessen angesehen werden.602 5.1.2 Vorstellung des Partial-Least-Squares-(PLS-)Verfahrens Nach der Prüfung auf Angemessenheit des Partial-Least-Squares-Ansatzes für das vorliegende Forschungsvorhaben soll dieser Ansatz, der in den Arbeiten von WOLD entwickelt wurde,603 im Folgenden vorgestellt werden. Zunächst wird dafür auf der verwendete Schätzalgorithmus (Kapitel 5.1.2.1) und anschließend die Besonderheit der moderierenden Wirkungen betrachtet (Kapitel 5.1.2.2).

602

603

Bei Verwendung des PLS-Ansatzes besteht eine Verzerrungs-Gefahr, das sog. consistency at large-problem, da Konstrukte nicht direkt gemessen werden, sondern als Aggregation der Indikatoren geschätzt werden. Die Verzerrungs-Gefahr, die zu verhältnismäßig niedrigeren Werten der Pfadkoeffizienten im Strukturmodell und tendenziell höheren Werten im Messmodell führt, kann durch eine hinreichend große Stichprobe sowie eine angemessene Anzahl von Indikatoren verhindert werden. Vgl. Fornell/Cha (1994), S. 67; Chin/Newsted (1999), S. 328f.; Haenlein/Kaplan (2004), S. 292. Vgl. Wold (1985).

107

5.1.2.1 Schätzalgorithmus Der Optimierungsansatz des PLS-Verfahrens zielt darauf ab, die unerklärte Varianz der abhängigen Variablen zu minimieren bzw. die erklärte Varianz der unabhängigen Variablen zu maximieren.604 Der zu Grunde liegende Schätzalgorithmus umfasst in einem Iterationsdurchgang vier Schritte, die Iterationsdurchgänge werden dabei mehrmals hintereinander durchgeführt.605 Abbildung 12 veranschaulicht die einzelnen Schritte. PLS-Schätzalgorithmus 1. Schätzung der Gewichte 





x1

x2

y1

x1

x2

y1

y2

y1

y2

4. Innere Approximation

y2

2. Äußere Approximation

‘‘ = y·‘ ‘‘ = ·‘

‘ = y1·y1 + y2·y2 ‘ = x1·x1 + x2·x2 3. Schätzung der Pfadkoeffizienten  





Abbildung 12: Vier Schritte des PLS-Schätzalgorithmus Quelle: Chin (1998), S. 302f.; Haenlein (2004), S. 69

In Schritt 1 werden zunächst die Indikatorgewichte durch multiple Regression bei formativen Konstrukten sowie einfache Regression bei reflektiven Konstrukten approximiert. Während des ersten Iterationsdurchgangs werden Hilfswerte für die Gewichte verwendet, in den folgenden Durchgängen wird auf ermittelte Ergebnisse aus den einzelnen Schritten zurückgegriffen.606 Anschließend werden im zweiten Schritt mit Hilfe der ermittelten Gewichte die Messwerte der Indikatoren zu Konstruktwerten aggregiert. Die Pfadkoeffizienten zwischen diesen Konstrukten werden in Schritt 3 so ap-

604 605 606

108

Vgl. Fornell/Bookstein (1982), S. 443; Haenlein/Kaplan (2004), S. 290. Vgl. Lohmöller (1989), S. 29. Vgl. Fornell/Cha (1994), S. 64f.

proximiert, dass die unerklärte Varianz der abhängigen Variablen minimiert wird. Im vierten und letzten Schritt werden unter Verwendung der ermittelten Pfadkoeffizienten neue Konstruktwerte geschätzt. Dabei werden auch die Konstruktwerte berücksichtigt, die in unmittelbarer Beziehung zu dem betrachteten Konstrukt stehen. Diese vier Schritte werden nacheinander so oft durchlaufen, bis die geschätzten Parameter keiner Veränderung mehr unterliegen.607 5.1.2.2 Analyse moderierender Wirkungen Dieser Abschnitt ist auf Grund der vierten Forschungsfrage notwendig geworden. Darin soll geklärt werden, ob es zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen signifikante Unterschiede bei der Vertriebswegswahl gibt. Zur Beantwortung dieser Frage wurde letztlich Hypothese 25 aufgestellt, aus der das sog. Teilmodell resultiert. Generell liegt eine moderierende Wirkung einer Variablen dann vor, wenn diese die Richtung und/oder Stärke des Zusammenhangs zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beeinflusst.608 Im vorliegenden Fall bedeutet dies bspw. für das Modell I, dass der Unternehmenstyp vermutlich Einfluss auf die Richtung und/oder Stärke des Zusammenhangs zwischen den Einflussfaktoren und der Direktheit des Vertriebs nimmt. Für eine Analyse moderierender Wirkungen gibt es in PLS grundsätzlich zwei unterschiedliche Methoden: die Interaktionsterm-Methode sowie den Gruppenvergleich.609 In der vorliegenden Arbeit soll aus zwei Gründen der Gruppenvergleich gewählt werden. Zum einen spricht das bisherige Forschungsdesign eindeutig für einen Gruppenvergleich, da Forschungsfrage und entsprechende Hypothese von einer separaten Betrachtung und gemeinsamen Analyse der beiden Teilgruppen Produktionsund Dienstleistungs-Unternehmen ausgehen. Zum anderen kann die InteraktionstermMethode nur bei linearen Moderationseffekten eingesetzt werden.610 Davon ist jedoch nicht mit Sicherheit auszugehen, da es durchaus möglich ist, dass sowohl Produktionsals auch Dienstleistungs-Unternehmen bei hoher Produkt-Komplexität den direkten Vertrieb wählen. Im Folgenden wird der ausgewählte Gruppenvergleich vorgestellt.

607 608 609 610

Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 291. Vgl. Baron/Kenny (1986), S. 1173f. Vgl. Chin et al. (2003), S. 191ff.; Avolio et al. (1999), S. 222; Homburg/Klarmann (2006), S. 730. Vgl. Hiddemann (2007), S. 114.

109

Die Methode des Gruppenvergleichs zur Ermittlung der moderierenden Wirkungen umfasst insgesamt drei Schritte. Zunächst werden im ersten Schritt mehrere Gruppen gebildet.611 In der vorliegenden Arbeit sind dies die beiden Teilgruppen Produktionsund Dienstleistungs-Unternehmen. Im zweiten Schritt werden die Strukturgleichungsmodelle für die beiden Teilgruppen separat geschätzt.612 Schließlich werden in Schritt 3 die ermittelten Pfadkoeffizienten zwischen den unabhängigen und den abhängigen Variablen der beiden Teilgruppen miteinander verglichen und auf signifikante Unterschiede hin überprüft.613 Dieser Signifikanztest t wird mit folgender Formel durchgeführt:614

t

Pfadkoeffizient Gruppe1  Pfadkoeffizient Gruppe2 ª (m  1) 2 º ª 1 1º (n  1) 2 2 2 ˜ SEGruppe  ˜ SEGruppe  » « »˜« 1 2 ( 2 ) ( 2 ) m  n  m  n  »¼ ¬ m n ¼ ¬«

Die Stichprobengrößen der Gruppe 1 (Produktions-Unternehmen) bzw. 2 (Dienstleistungs-Unternehmen) werden mit m bzw. n bezeichnet, SE repräsentiert den Standardfehler der Pfadkoeffizienten. Abschließend sei auf die Forderung von CARTE/RUSSELL hingewiesen, dass die Konstruktstrukturen der beiden Gruppen sich ähneln sollen, damit der Vergleich der Pfadkoeffizienten auch sinnvolle Ergebnisse liefert.615 Hierauf geht Kapitel 7.3.2 näher ein. 5.2 Operationalisierung der Konstrukte Die Operationalisierung ist als Verknüpfungsprozess anzusehen,616 in dessen Rahmen ein Konstrukt mit mehreren Indikatoren verbunden wird.617 Wie bereits in Kapitel 5.1.1.2 erwähnt, sind Konstrukte i. d. R. nicht direkt messbar, vielmehr werden Konstrukte über beobachtbare Indikatoren abgebildet. Die Operationalisierung stellt die Entwicklung eines Messinstruments für die Konstrukte dar,618 da für nicht-beobachtbare Konstrukte geeignete und messbare Befragungs-Indikatoren gesucht und erhoben werden.619

611 612 613 614 615 616 617 618 619

110

Vgl. Avolio et al. (1999), S. 222. Vgl. Carte/Russell (2003), S. 493. Vgl. Keil et al. (2000), S. 312. Vgl. Keil et al. (2000), S. 315; Sanchez-Franco/Roldan (2005), S. 39. Vgl. Carte/Russell (2003), S. 493f. Vgl. Heinemann (2007), S. 203. Vgl. Bagozzi/Phillips (1982), S. 464ff.; Homburg/Giering (1996), S. 5. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 5. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 717.

Die folgenden Abschnitte gehen zunächst auf die allgemeinen Grundlagen der Messung (Kapitel 5.2.1) ein, bevor ein besonders bedeutender Aspekt der Messung, die sog. Spezifizierung, nochmals separat aufgegriffen wird (Kapitel 5.2.2). Dann werden die Operationalisierungen für exogene (Kapitel 5.2.3) und endogene Konstrukte (Kapitel 5.2.4) sowie für moderierende und Kontroll-Variablen (Kapitel 5.2.5) vorgestellt. Abschließend werden die Konsequenzen der Operationalisierung für das Misalignment-Konzept aufgezeigt (Kapitel 5.2.6). 5.2.1 Grundlagen der Messung Um ein sorgfältiges Vorgehen im Rahmen der Operationalisierung sicherzustellen, sollen drei zentrale Regeln befolgt werden. Erstens sollen die einzelnen Konstrukte durch mehrere Indikatoren abgebildet werden. Diese Forderung hatte bereits im Jahr 1979 CHURCHILL in seinem vielbeachteten Artikel erhoben. „In sum, marketers are much better served with multi-item than single-item measures of their constructs“620. Da die direkte Messung eines komplexen Konstrukts nur selten möglich ist, wird durch den Einsatz mehrerer Indikatoren zumindest annäherungsweise eine korrekte Nachbildung des Konstrukts erreicht.621 Zudem kann die Beurteilung des Messfehlers, der im Rahmen der Messung entsteht, nur erfolgen, wenn ein Konstrukt aus mehreren Indikatoren besteht.622 Von der geforderten Regel gibt es allerdings eine Ausnahme. Konstrukte mit nur einem Indikator, sog. Single-Item-Konstrukte, werden zugelassen, wenn sie „doubly concrete constructs“623 darstellen. Voraussetzung ist somit, dass sowohl der Gegenstand als auch die Eigenschaft des Konstrukts konkret in dem Sinne sind, dass sie einfach und einheitlich abgebildet werden können.624 Zweitens sollen die jeweiligen Beziehungen zwischen Konstrukt und Indikatoren explizit spezifiziert sein.625 Dies ist der oben erwähnte besondere Aspekt, der in Kapitel 5.2.2 ausführlich dargestellt wird.

620 621 622

623 624 625

Churchill (1979), S. 66. Vgl. Little et al. (1999), S. 193f. Vgl. Bagozzi et al. (1991), S. 421. Verzerrungen aus dem Messfehler werden im Rahmen der Konstruktvalidität beurteilt, vgl. Kapitel 7.1.1.1. Bergkvist/Rossiter (2007), S. 176. Vgl. Bergkvist/Rossiter (2007), S. 176. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 730ff.

111

Drittens sollen nach Möglichkeit bereits bestehende Operationalisierungen verwendet werden. Auch diese Forderung wurde bereits von CHURCHILL erhoben.626 Dadurch kann einerseits bereits im Vorfeld der eigenen Befragung die Gütebeurteilung abgesichert werden, da auf Operationalisierungen mit einer nachgewiesenen, angemessenen Beurteilung aufgesetzt wird. Andererseits können eigene Forschungsergebnisse leichter mit bisherigen Ergebnissen verglichen werden.627 Neben den geforderten drei zentralen Regeln soll für die vorliegende Arbeit noch Folgendes gelten. Grundsätzlich werden geschlossene Fragen verwendet, d. h., an die Stelle einer offenen Frage rückt eine Aussage, zu der Stellung bezogen werden soll.628 Zustimmungen bzw. Ablehnungen zu den Aussagen können über eine 7-Punkt-LikertSkala erfasst werden,629 deren Extremausprägungen „Trifft gar nicht zu“ (1) sowie „Trifft voll zu“ (7) darstellen. Die verwendeten Operationalisierungen wurden abschließend in einem Fragebogen zusammengefasst und in einem Pre-Test bez. Verständlichkeit, Konsistenz und praktische Relevanz überprüft. Dafür wurden mehrere Expertengespräche mit Vertretern aus der Wissenschaft und aus jungen, innovativen Unternehmen geführt mit dem Ergebnis, dass z. T. Formulierungen geändert und mehrere sog. reverse-coded items entfernt bzw. modifiziert630 wurden. 5.2.2 Spezifikation der Konstrukte Dieser Abschnitt geht zunächst darauf ein, warum die Spezifikation der Konstrukte so bedeutend ist (Kapitel 5.2.2.1). Anschließend werden die beiden Arten der Spezifikation vorgestellt, wobei grundsätzlich zwischen reflektiven bzw. effect Indikatoren (Kapitel 5.2.2.2) sowie formativen631 bzw. cause, composite oder causal632 Indikatoren (Kapitel 5.2.2.3) unterschieden wird.633 626 627 628 629 630

631

632 633

112

Vgl. Churchill (1979), S. 67. Vgl. Homburg/Klarmann (2003), S. 77. Vgl. Laatz (1993), S. 123. Vgl. Likert (1970). Ein reverse-coded item liegt vor, wenn ein Indikator bewusst in umgekehrter Skalierungsrichtung abgefragt wird. Dies wird auch bei sehr etablierten Operationalisierungen immer wieder eingesetzt. Vgl. Klein et al. (1990); Klein (1989); John/Weitz (1989). Die Mehrheit der reverse-coded items wurde in der vorliegenden Arbeit jedoch entfernt bzw. modifiziert, da sich insb. die Vertreter der jungen, innovativen Unternehmen kontrolliert vorkamen und vor der Verwendung dieser Indikator-Art eindringlich warnten. Vgl. für die Unterscheidung reflektiv vs. formativ u. a.: Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 717; Fornell/Bookstein (1982), S. 441f. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 306. EBERL beschreibt in diesem Zusammenhang die reflektiven Messmodelle als „faktorenanalytisches Weltbild“ sowie die formativen Messmodelle als „Weltbild multipler Regression“. Vgl. Eberl (2006), S. 652.

5.2.2.1 Bedeutung der Spezifikation Die in der Marketing-Literatur bisher verwendeten Konstrukte weisen sehr häufig Fehlspezifikationen auf, d. h., eigentlich formative Konstrukte werden irrtümlich wie reflektive Konstrukte behandelt und vice versa. Bei einer Untersuchung der in den amerikanischen Zeitschriften Journal of Marketing Research, Journal of Marketing, Journal of Consumer Research sowie Marketing Science in den Jahren 1977 bis 2000 verwendeten Konstrukte stellen JARVIS ET AL. fest, dass 29 % der Konstrukte eine Fehlspezifikation aufweisen.634 Ein noch deutlich höherer Anteil an Fehlspezifikationen ist in deutschen Fachzeitschriften zu finden. FASSOTT/EGGERT weisen bei einer Untersuchung der in der Zeitschrift Marketing ZFP bis zum Jahr 2002 veröffentlichten Konstrukte nach, dass rund 81 % der Konstrukte fehlspezifiziert sind.635 Bei einer ähnlichen Untersuchung der Zeitschriften Die Betriebswirtschaft, Zeitschrift für Betriebswirtschaft sowie Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, die die verwendeten Konstrukte bis zum Jahr 2003 analysiert, kommt FASSOTT zu dem Ergebnis, dass 35 % der Konstrukte einer Fehlspezifikation unterliegen.636 Über alle drei erwähnten Studien hinweg ist festzuhalten, dass der überwiegende Großteil der Fehlspezifikationen auf formative Konstrukte zurückzuführen ist, die irrtümlicherweise als reflektive Konstrukte ausgewiesen und verwendet werden.637 Eine mögliche Ursache für die Fehlspezifikationen liegt darin, dass die klassische Test-Theorie auf der Verwendung reflektiver Indikatoren beruht.638 Eine andere potenzielle Ursache ist darin begründet, dass reflektive Messmodelle bei etablierten Softwarepaketen wie LISREL oder AMOS als Standard unterstellt werden.639 Formative Messmodelle können bei diesen Softwarepaketen nur unter bestimmten Voraussetzungen verwendet werden.640 Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass „die Annahme der Reflektivität der Indikatoren üblicherweise nicht in Frage gestellt“641 wird.

634 635 636 637 638 639 640 641

Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 206f. Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 42ff. Vgl. Fassott (2006), S. 70ff. Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 207; Fassott/Eggert (2005), S. 44; Fassott (2006), S. 76. Vgl. Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 269. Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 32; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 274. Vgl. Herrmann et al. (2006), S. 35; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 715. Albers/Hildebrandt (2006), S. 3.

113

Die Folgen einer Fehlspezifikation sind nicht unproblematisch.642 Wenn ein Konstrukt irrtümlicherweise als reflektives Konstrukt verwendet wird, „kann dies zu unnötigen Indikatoreliminierungen führen“643. Als mögliche Konsequenz aus der Eliminierung verändert sich der Inhalt des Konstrukts und wird somit nicht mehr der ursprünglichen Bedeutung gerecht.644 Durch „einen engeren Bedeutungsinhalt für das Konstrukt“645 können wichtige Teilaspekte vernachlässigt werden und – im schlimmsten Fall – kann daher ein Strukturgleichungsmodell nicht validiert werden.646 Im Fall des irrtümlich als formativ spezifizierten Konstrukts können sich ebenfalls schwerwiegende Probleme ergeben. Die unterlassene Eliminierung von Indikatoren kann dazu führen, dass Konstrukte während der Gütebeurteilung als unzureichend klassifiziert werden und Hypothesen, obwohl eigentlich gültig, verworfen werden müssen.647 Es „bleibt festzuhalten, dass die inhaltlich begründete Entscheidung für ein formatives oder reflektives Messmodell latenter Variablen eine conditio sine qua non der empirischen Forschung darstellt.“648 Aus den erwähnten Gründen und den Aufforderungen von HOMBURG/KLARMANN649 folgend, setzen sich die folgenden Abschnitte intensiv mit der Spezifikation – reflektiv oder formativ – auseinander. Zwar wurde noch bis vor kurzem bemängelt, dass kein etabliertes System zur Bestimmung formativer oder reflektiver Messmodelle existiert.650 Gerade in den vergangenen Jahren haben sich jedoch mehrere Autoren651 mit diesem Thema befasst; im Rahmen dieser Arbeit wird das System von JARVIS ET AL. herangezogen,652 das sich gerade im deutschsprachigen Raum durchgesetzt zu haben scheint.653 Dieses System besteht aus vier Dimensionen, anhand derer die Messmodelle charakterisiert werden: Richtung der Kausalität zwischen Konstrukt und Indikatoren, Austauschbarkeit der Indikatoren, Kovarianz der Indikatoren sowie nomologisches Netz der Indikatoren.

642

643

644 645 646 647 648 649 650 651 652 653

114

Auf die hier vorausgesetzten Unterschiede zwischen reflektiven und formativen Konstrukten gehen die beiden folgenden Abschnitte explizit ein. Fassott/Eggert (2005), S. 44. Voraussetzung hierfür ist, dass keine hohe Korrelation unter den Indikatoren vorliegt. Vgl. Bollen/Ting (1998), S. 4. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 308; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271. Albers/Hildebrandt (2006), S. 13. Vgl. Eberl (2006), S. 654f. Vgl. Eberl (2006), S. 654. Fassott/Eggert (2005), S. 47. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 730ff. Vgl. Fornell/Bookstein (1982), S. 441; Edwards/Bagozzi (2000), S. 156. Vgl. Edwards/Bagozzi (2000); Diamantopoulos/Winklhofer (2001); Rossiter (2002). Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 202f. Homburg/Klarmann (2006), S. 731; Herrmann et al. (2006), S. 46ff.; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718; Fassott (2006), S. 71f.

5.2.2.2 Reflektives Messmodell Bei reflektiven Messmodellen verläuft die kausale Richtung vom Konstrukt hin zu den Indikatoren. Das Konstrukt verursacht, beeinflusst oder bestimmt somit die ihm zugeordneten Indikatoren,654 Indikatoren „stellen Repräsentanten des dahinter liegenden Konstrukts dar“655. Des Weiteren verursacht eine Veränderung in dem Konstrukt eine Veränderung in allen zugeordneten Indikatoren.656 In einem reflektiven Messmodell sind die Indikatoren eines Konstrukts grundsätzlich austauschbar,657 die Eliminierung eines Indikators sollte nicht zu einer Veränderung der inhaltlichen Bedeutung eines Konstrukts führen.658 Die in einem Konstrukt verwendeten Indikatoren sollten zudem noch einen ähnlichen Inhalt bzw. ein gemeinsames Thema haben.659 Da reflektive Indikatoren dasselbe messen, muss zwischen ihnen eine positive Korrelation bestehen, wobei eine hohe Korrelation einer mittleren oder niedrigen Korrelation vorzuziehen ist.660 Daraus folgt, dass die Veränderung eines Indikators zu Veränderungen der anderen Indikatoren führt.661 Bezüglich des nomologischen Netzes ist festzuhalten, dass reflektive Indikatoren dieselben Ursachen oder Konsequenzen haben müssen.662 5.2.2.3 Formatives Messmodell Formative Messmodelle lassen sich ebenfalls mit Hilfe der vier Dimensionen beschreiben, anders als bei reflektiven Messmodellen verlaufen die Zusammenhänge jedoch in entgegengesetzter Richtung.

654

655 656

657 658 659 660

661 662

Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 288f.; Homburg/Giering (1996), S. 6; Bollen/Lennox (1991), S. 306; Fornell/Bookstein (1982), S. 442. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718. Vgl. Chin (1998), S. 305; Bollen/Ting (2000), S. 4. Genau für diesen Punkt haben BOLLEN/TING den Begriff „Gedankenexperiment“ geprägt. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 308. Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 203. Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 203. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 307; Albers/Hildebrandt (2006), S. 12; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718. Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 203.

115

Bei formativen Messmodellen verläuft die Richtung der Kausalität von den Indikatoren hin zum Konstrukt. Die Indikatoren verursachen bzw. determinieren die Ausprägung des Konstrukts,663 das Konstrukt gilt „hingegen als Funktion seiner Indikatoren, so dass diese einen ’Effekt‘ auf den Faktor ausüben“664. Eine Veränderung in einem Indikator verursacht eine Veränderung in dem Konstrukt, und nicht, wie in reflektiven Messmodellen, umgekehrt.665 Formative Indikatoren eines Konstrukts sind grundsätzlich nicht austauschbar, da die Indikatoren überschneidungsfrei sein sollten und die Vollständigkeit der Indikatoren ein wichtiges Kriterium darstellt.666 Die Eliminierung eines Indikators kann daher – wie oben gezeigt – zu einer Veränderung der inhaltlichen Bedeutung eines Konstrukts führen.667 Die in einem Konstrukt verwendeten Indikatoren brauchen keinen ähnlichen Inhalt bzw. kein gemeinsames Thema zu haben.668 Formative Indikatoren müssen untereinander nicht korrelieren, können es aber durchaus, da keine positive oder negative, keine hohe oder geringe Korrelation vorgeschrieben ist.669 Demnach führt die Veränderung eines Indikators nicht zwangsläufig zu einer Veränderung der anderen Indikatoren.670 Im Rahmen des nomologischen Netzes müssen formative Indikatoren – anders als reflektive Indikatoren – nicht dieselben Ursachen oder Konsequenzen aufweisen. 671

663

664 665 666 667 668 669

670

671

116

Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 288f.; Homburg/Klarmann (2006), S. 730; Albers/Hildebrandt (2006), S. 11; Chin (1998), S. 307. Homburg/Giering (1996), S. 6. Vgl. Bollen/Ting (1998), S. 4; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718. Vgl. Bollen/Ting (2000), S. 4; Homburg/Klarmann (2006), S. 732; Dördrechter (2006), S. 162. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 308; Eberl (2006), S. 652. Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 203; Chin (1998), S. 306. Vgl. Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271; Albers/Hildebrandt (2006), S. 12; Bollen/Lennox (1991), S. 307; Chin (1998), S. 306. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718. Ein exzellentes und sehr einprägsames Beispiel zur Kovarianz (sowie der kausalen Richtung) liefern HAENLEIN/KAPLAN. Das reflektive Konstrukt Pünktlichkeit verwendet dabei die Indikatoren Annehmen von Last-minute-Aufgaben, Einhalten von Deadlines sowie Dauer für Rückrufe. Das formative Konstrukt Lebensstress wird durch die Indikatoren Arbeitsplatzverlust, Scheidung sowie Unfall/Tod in der Familie gemessen. Von einer Person, die pünktlicher ist als eine andere, wird erwartet, dass öfter Last-minute-Aufgaben angenommen UND die Deadlines noch genauer eingehalten UND die Rückrufe noch prompter ausgeführt werden. Die Erhöhung des Konstrukts Lebensstress hat dagegen keinen Einfluss auf die Indikatoren, sondern wird von diesen ausgelöst. Des Weiteren reicht bereits ein Ereignis, also Jobverlust, Scheidung ODER Unfall bzw. Tod eines Familienangehörigen, zu einem erhöhten Lebensstress aus. Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 289f. Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 203.

Zusammenfassend liefert Abbildung 13 eine Übersicht über die einzelnen Dimensionen672 sowie die Entscheidungsregeln für reflektive und formative Konstrukte. Entscheidungsregeln Reflektives Messmodell

Formatives Messmodell

Richtung der Kausalität zwischen Konstrukt und Indikatoren

• Richtung vom Konstrukt hin zu den Indikatoren • Veränderungen des Konstrukts Æ Veränderungen der Indikatoren

• Richtung von Indikatoren hin zum Konstrukt • Veränderungen der Indikatoren Æ Veränderungen des Konstrukts

Austauschbarkeit der Indikatoren

• Indikatoren sehr wohl austauschbar • Indikatoren mit gleichem oder ähnlichem Inhalt

• Indikatoren nicht zwingend austauschbar • Indikatoren ohne gleichen oder ähnlichen Inhalt

Kovarianz zwischen den Indikatoren

• Kovarianz unbedingt vorhanden • Veränderung eines Indikators mit Auswirkung auf andere Indikatoren

• Kovarianz nicht zwingend vorhanden • Veränderung eines Indikators ohne Auswirkung auf andere Indikatoren

Nomologisches Netz der Indikatoren

• Gleiche Ursachen oder Konsequenzen zwingend gegeben

• Gleiche Ursachen oder Konsequenzen nicht zwingend gegeben

Abbildung 13: Entscheidungsregeln für reflektive und formative Messmodelle Quelle: Eigene Darstellung

Im Folgenden werden die einzelnen Operationalisierungen der Konstrukte vorgestellt. Dabei wird auch jeweils die Spezifizierung anhand der Entscheidungsregeln durchgeführt, die endgültig sein soll. Auf eine statistische Überprüfung dieser Spezifikation soll daher an späterer Stelle bewusst verzichtet werden, weil der von BOLLEN/TING vorgeschlagene Tetrad-Test673 keinen sicheren Beweis für oder gegen eine Spezifikationsart liefern kann.674 Somit wird HOMBURG/KLARMANN gefolgt, die sich für eine rein qualitative Überprüfung der Spezifikation aussprechen.675

672

673 674 675

Gegen die Kritik von HERRMANN ET AL., dass sich die Dimensionen zwei bis vier aus der ersten Dimension ableiten lassen und „dass es zur Entscheidung zwischen formativen und reflektiven Indikatoren genügt, die Frage nach der kausalen Richtung zwischen Indikator und Konstrukt (Punkt 1 bei Jarvis et al.) zu beleuchten, weil daraus die übrigen Eigenschaften folgen“ (Herrmann et al. (2006), S. 47), wird FASSOTT gefolgt. Die Dimensionen zwei bis vier dienen der Absicherung der Richtung der Kausalität, da es durchaus vorkommen kann, dass einzelne Fragen nicht eindeutig beantwortet werden können bzw. dass keine einheitlichen Ergebnisse aus den vier Dimensionen resultieren. Vgl. Fassott (2006), S. 71f. Vgl. Bollen/Ting (2000), S. 5ff. Vgl. Eberl (2006), S. 657ff. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 731.

117

5.2.3 Exogene Variablen Wie in Kapitel 5.2 bereits skizziert, stellt das Strukturmodell die Beziehungen der Konstrukte untereinander dar. Dabei gibt es Konstrukte, die als exogene oder unabhängige Variablen bezeichnet werden.676 Eine Variable bzw. ein Konstrukt ist dann exogen, wenn sie bzw. es ausschließlich andere Variablen bzw. Konstrukte erklärt.677 Exogene Variablen in der vorliegenden Arbeit sind die zwölf Einflussfaktoren, die in Kapitel 4.1 präsentiert wurden. In Kapitel 5.2.3.1 werden die Operationalisierungen für die Konstrukte aus der TKT vorgestellt und daran anschließend in Kapitel 5.2.3.2 die jeweiligen Messmodelle aus dem Vertriebs-Kontext dargelegt. 5.2.3.1 Konstrukte der Transaktionskostentheorie In diesem Abschnitt werden die Operationalisierungen der fünf TKT-Einflussfaktoren vorgestellt: transaktionsspezifisches Vermögen, technologiebezogene Unsicherheit, marktbezogene Unsicherheit, interne Unsicherheit sowie Transaktionshäufigkeit. Die Messung des transaktionsspezifischen Vermögens basiert auf der Arbeit von KLEIN ET AL., wird jedoch durch einen weiteren Indikator von ANDERSON ergänzt.678 Die insgesamt vier Indikatoren umschreiben die investierte Zeit und Bemühungen des Vertriebs zum Kennenlernen von Produkt, Markt und Unternehmen679 unter Berücksichtigung des drohenden Verlusts dieses vertraulichen Wissens. Die Überprüfung der Spezifizierung ergibt, dass ein formatives Konstrukt vorliegt. So geht die Richtung von den Indikatoren zum Konstrukt, zudem sind die Indikatoren nicht austauschbar, ohne dass der Konstrukt-Inhalt verzerrt wird. Außerdem sollte die Veränderung eines Indikators keine Auswirkung auf die restlichen Indikatoren haben. In ihren nomologischen Netzen können die Indikatoren zudem unterschiedliche Ursachen und Konsequenzen aufweisen. Tabelle 8 liefert abschließend einen Überblick über das transaktionsspezifische Vermögen.

676 677 678 679

118

Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 285; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 716. Vgl. Homburg/Pflesser (2000b), S. 639. Vgl. Klein et al. (1990), S. 202; Anderson (1988b), S. 263. Vgl. John/Weitz (1988), S. 340; Anderson/Schmittlein (1984), S. 387.

Transaktionsspezifisches Vermögen (HUK) Konstrukt Formativ Spezifikation in Anlehnung an Klein et al. (1990); Anderson (1988b) Quelle Indikator-Nr. Indikator-Text HUK01 HUK02 HUK03 HUK04

Ein neuer Mitarbeiter unseres Unternehmens muss zunächst unsere eigene Sprache, d. h. die unternehmensspezifischen Ausdrücke für verschiedene Sachverhalte, erlernen. Ein sorgfältiges/umfassendes Produktverständnis erfordert einen hohen Zeitaufwand von Seiten des Vertriebs. Für unsere Wettbewerber wären die Insider-Informationen eines unserer Vertriebs-Mitarbeiter sehr wertvoll. Um effektiv zu sein, muss der Vertrieb viel Zeit in das Kennenlernen der Endkunden investieren.

Tabelle 8: Operationalisierung von „Transaktionsspezifisches Vermögen“ Quelle: Eigene Darstellung

Zur messtechnischen Erfassung der technologiebezogenen Unsicherheit wird auf ein Konstrukt von WALKER/WEBER zurückgegriffen, ergänzt durch einen Indikator von JAWORSKI/KOHLI.680 In dem aus drei Indikatoren bestehenden Konstrukt, das in Tabelle 9 abgebildet ist, soll die Unsicherheit über die zukünftige technologische Entwicklung zum Ausdruck kommen.681 Dabei geht die kausale Richtung vom Konstrukt hin zu den Indikatoren. Zudem erscheinen die Indikatoren als austauschbar, aber interdependent, d. h., zukünftige technologische Änderungen an dem Produkt stehen an, wenn sich die Branchentechnologie ändert oder vice versa. Schließlich weisen die Indikatoren in ihren nomologischen Netzen die gleiche Ursache oder Wirkung auf. Zusammenfassend kann konstatiert werden, dass ein reflektives Konstrukt vorliegt. Konstrukt Technologiebezogene Unsicherheit (TEC) Spezifikation Reflektiv Quelle in Anlehnung an Walker/Weber (1987); Jaworski/Kohli (1993) Indikator-Nr. Indikator-Text TEC01 TEC02 TEC03

Wir werden zukünftig zahlreiche Veränderungen an den Produkt-Spezifikationen vornehmen. Wir schätzen zukünftige technologische Verbesserungen an unserem Produkt als wahrscheinlich ein. Die Technologie in unserer Branche ändert sich schnell.

Tabelle 9: Operationalisierung von „Technologiebezogene Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Das Konstrukt marktbezogene Unsicherheit lehnt sich an die Arbeiten von WAL682 KER/WEBER sowie von HEIDE/JOHN an. Darin soll die Unsicherheit bez. der Volatilität von Planzahlen gemessen werden sowie die Unsicherheit über die Schätzung von Planzahlen.683 Hinsichtlich der Spezifikation lässt sich festhalten, dass die kausale Richtung von den Indikatoren hin zum Konstrukt verläuft, so dass eine Veränderung 680 681 682 683

Vgl. Walker/Weber (1987), S. 591; Jaworski/Kohli (1993), S. 68. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 521. Vgl. Walker/Weber (1987), S. 591; Heide/John (1990), S. 30. Vgl. Walker/Weber (1984), S. 379.

119

der Indikatoren zu einer Veränderung des Konstrukts führt. Zudem sind die Indikatoren nicht austauschbar, weil damit mindestens eine von vier wichtigen Komponenten aus diesem Konstrukt entfernt und somit eine deutliche Veränderung des Inhalts resultieren würde. Die Veränderung eines Indikators bleibt grundsätzlich ohne Konsequenz für die anderen Indikatoren und die Indikatoren können außerdem in ihren nomologischen Netzen verschiedene Ursachen und Wirkungen aufweisen. Tabelle 10 stellt die Ergebnisse zu diesem formativen Konstrukt zusammen. Konstrukt Marktbezogene Unsicherheit (MAR) Formativ Spezifikation Quelle in Anlehnung an Walker/Weber (1987); Heide/John (1990) Indikator-Nr. Indikator-Text MAR01 MAR02 MAR03 MAR04

Die Nachfrage für den gesamten (für unser Produkt relevanten) Markt kann kurz- oder mittelfristig erheblichen Schwankungen unterliegen. Die Nachfrage speziell für unser Produkt kann kurz- oder mittelfristig erheblichen Schwankungen unterliegen. Schätzungen hinsichtlich der Nachfrage für den gesamten Markt müssen als unsicher angesehen werden. Schätzungen hinsichtlich der Nachfrage speziell für unser Produkt müssen als unsicher angesehen werden.

Tabelle 10: Operationalisierung von „Marktbezogene Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Zur Messung des Konstrukts interne Unsicherheit soll auf das Konstrukt von KRAFFT zurückgegriffen werden, das von JOHN/WEITZ um mehrere Indikatoren ergänzt wird.684 Im Mittelpunkt dieses Konstrukts, das in Tabelle 11 mit seinen Indikatoren dargestellt ist, steht die Frage, wie schwierig sich die Leistungsbeurteilung des Vertriebs gestaltet.685 Es ist grundsätzlich von einer reflektiven Spezifizierung auszugehen, weil die Kausalität vom Konstrukt zu den Indikatoren verläuft. Darüber hinaus sind die Indikatoren austauschbar. Anders als gefordert, liegt keine hohe Kovarianz vor, d. h., die Veränderung von bspw. IUN01 hat nicht zwangsläufig Konsequenzen für alle Indikatoren, z. B. IUN08. Schließlich sind gleiche Ursachen oder Wirkungen im nomologischen Netz gegeben. Obwohl mit der Kovarianz eine Entscheidungsregel verletzt ist, soll dennoch von einer reflektiven Spezifizierung ausgegangen werden, da immerhin drei von vier Entscheidungsregeln zutreffen. Zudem ist anzumerken, dass mit IUN01, IUN08 sowie IUN09 drei Indikatoren als sog. reverse-coded items auftreten, d. h., diese Indikatoren wurden bewusst in umgekehrter Skalierungsrichtung abgefragt.

684 685

120

Vgl. Krafft (1995), S. 258ff.; John/Weitz (1989), S. 12f. Vgl. Anderson (1985), S. 238f.

Interne Unsicherheit (IUN) Konstrukt Reflektiv Spezifikation in Anlehnung an Krafft (1995); John/Weitz (1989) Quelle Indikator-Nr. Indikator-Text IUN01 (R) IUN02 IUN03 IUN04 IUN05 IUN06 IUN07 IUN08 (R) IUN09 (R)

Aus Finanzkennzahlen können wir sehr gut auf die Höhe der Verkaufsanstrengungen des Vertriebs (z. B. eigene Vertriebsmitarbeiter oder externe Vertriebspartner) rückschließen. Den Einsatz des Vertriebs geben die von uns verwendeten Finanzkennzahlen nicht gut wieder. Das Verkaufsergebnis wird von vielen Faktoren, die außerhalb der Kontrolle des Vertriebs liegen, beeinflusst. Um den Vertrieb adäquat bewerten zu können, ist nicht nur der generierte Umsatz relevant, sondern auch die zusätzlichen einzelnen Vertriebsaktivitäten. Es ist unmöglich, den Vertrieb genau zu überwachen. Es ist schwer abzuschätzen, welchen Einsatz der Vertrieb für die Arbeit wirklich leistet. Es wäre für den Vertrieb leicht möglich, geschönte Aktivitätenberichte vorzulegen, wenn er es nur wollte. Wir haben detaillierte Aktivitätenberichte für den Vertrieb. Die Bewertung des Vertriebs basiert auf sehr detaillierten und genauen Daten.

Tabelle 11: Operationalisierung von „Interne Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Die Messung des Konstrukts Transaktionshäufigkeit stellt eine Besonderheit im Rahmen der TKT-Konstrukte dar, da dieses Konstrukt nur durch einen einzigen Indikator repräsentiert wird686 und somit auch keine Überprüfung der Spezifizierung notwendig ist. Zudem wird der Indikator über eine offene Frage gemessen. Grundsätzlich kann die Transaktionshäufigkeit mit der Unternehmensgröße gleichgesetzt werden.687 Die Unternehmensgröße wird in Anlehnung an HIDDEMANN über die Mitarbeiteranzahl, wie in Tabelle 12 dargestellt, abgefragt.688 Transaktionshäufigkeit (MIT) Konstrukt Single-Item Spezifikation Quelle in Anlehnung an Hiddemann (2007) Indikator-Nr. Indikator-Text MIT01

Die Anzahl fester Mitarbeiter (in Vollzeitstellen) beträgt in unserem Unternehmen aktuell:

Tabelle 12: Operationalisierung von „Transaktionshäufigkeit“ Quelle: Eigene Darstellung

5.2.3.2 Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext Nach der Vorstellung der Operationalisierungen der Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie im vorhergehenden Abschnitt werden nun die sieben Einflussfaktoren aus dem Vertriebs-Kontext mit ihren Operationalisierungen dargestellt: Produkt-Individualisierung, Produkt-Komplexität, Synergieeffekte beim Verkauf, Differenzierung

686

687 688

Die Voraussetzungen aus dem doubly concrete construct, die in Kapitel 5.2.1 beschrieben sind, liegen hierfür vor. Vgl. Kapitel 4.1.1.4. Vgl. Hiddemann (2007), S. 148.

121

über den Service, Differenzierung über das Produkt, Differenzierung über die Effizienz sowie Bedeutung der Endkundenbindung. Zur messtechnischen Erfassung der Produkt-Individualisierung wird auf die Operationalisierung von SCHNEIDER zurückgegriffen, die von ihr entwickelt wurde.689 Ziel des Konstrukts ist es zu messen, ob Produkte an die individuellen Kundenwünsche angepasst oder Standard-Produkte vertrieben werden.690 Das vorliegende Konstrukt, das in Tabelle 13 mit seinen Indikatoren dargestellt wird, weist eine reflektive Spezifizierung auf. So verläuft die kausale Richtung vom Konstrukt zu den einzelnen Indikatoren und die einzelnen Indikatoren sind als austauschbar anzusehen, d. h., der Konstrukt-Inhalt wird nicht grundlegend verändert, wenn bspw. IND02 eliminiert wird. Ferner besteht eine hohe Korrelation zwischen den Indikatoren, so dass eine Veränderung bei dem Grad der Berücksichtigung von Sonderwünschen (IND01) auch eine Veränderung nach sich zieht, inwieweit das Produkt nach den Vorgaben der Kunden erstellt wird (IND02). Schließlich weisen Indikatoren in ihren nomologischen Netzen gleiche Ursachen oder Konsequenzen auf. Konstrukt Produkt-Individualisierung (IND) Spezifikation Reflektiv Quelle in Anlehnung an Schneider (2001) Indikator-Nr. Indikator-Text IND01 IND02 IND03 IND04

Wir berücksichtigen Sonderwünsche des Endkunden bei der Konstruktion und/oder Produktion. Wir erstellen unser Produkt genau nach den Vorgaben unserer Endkunden. Wir setzen uns genau mit den individuellen Wünschen unserer Endkunden auseinander, bevor wir ein Angebot machen. Das Produkt, das wir für einen Endkunden erstellen, lässt sich im Regelfall nicht auf andere Endkunden übertragen.

Tabelle 13: Operationalisierung von „Produkt-Individualisierung“ Quelle: Eigene Darstellung

Die Messung des Konstrukts Produkt-Komplexität lehnt sich an die Arbeit von CANNON/HOMBURG an, die das Konstrukt aus einer früheren Arbeit von CANNON übernommen haben.691 Dieses Konstrukt versucht zu ermitteln, wie schwierig bzw. leicht es ist, das Produkt aus Kundensicht zu verstehen. Bezüglich der Spezifizierung ist festzuhalten, dass die Kausalität vom Konstrukt in Richtung der Indikatoren verläuft, dass die Indikatoren austauschbar sind und dass eine hohe Korrelation zwischen den Indikatoren vorliegt. Letzteres ist darin begründet, dass ein Produkt, das technisch weniger anspruchsvoll ist, auch weniger kompliziert, erklärungsbedürftig und komplex ist. Da 689 690 691

122

Vgl. Schneider (2001), S. 143f. Vgl. Rangan et al. (1992), S. 72. Vgl. Cannon/Homburg (2001), S. 42; Cannon/Perreault (1999), S. 448.

nicht davon ausgegangen werden muss, dass es Unterschiede in den nomologischen Netzen der Indikatoren gibt, liegt ein reflektives Konstrukte vor, das zusammen mit seinen Indikatoren in Tabelle 14 dargestellt wird. Konstrukt Produkt-Komplexität (KOM) Spezifikation Reflektiv in Anlehnung an Cannon/Homburg (2001) Quelle Indikator-Nr. Indikator-Text KOM01 KOM02 KOM03 KOM04

Unser Produkt ist kompliziert. Unser Produkt ist technisch sehr anspruchsvoll. Unser Produkt ist erklärungsbedürftig. Unser Produkt zeichnet sich durch eine hohe Komplexität aus.

Tabelle 14: Operationalisierung von „Produkt-Komplexität“ Quelle: Eigene Darstellung

Die Messung des Konstrukts Synergieeffekte beim Verkauf basiert auf der Arbeit von DUTTA ET AL., wird jedoch um weitere neue Indikatoren ergänzt.692 Synergieeffekte liegen dann vor, wenn das Produkt in Verbindung mit komplementären Produkten anderer Unternehmen besser verkauft wird.693 Auch bei diesem Konstrukt liegt eine reflektive Spezifizierung vor. Die kausale Richtung verläuft wiederum vom Konstrukt zu den Indikatoren und die einzelnen Indikatoren können grundsätzlich ausgetauscht werden. Eine Elimination des Indikators SYN02, der im Übrigen ein reverse-coded item darstellt, hat deshalb keine Auswirkung auf die anderen Indikatoren, weil jeweils sehr ähnliche Inhalte abgefragt werden. Zudem liegt eine hohe Korrelation zwischen den einzelnen Indikatoren vor und im nomologischen Netz der Indikatoren offenbaren sich auch keine Unterschiede. Tabelle 15 gibt abschließend einen Überblick über das Konstrukt und seine Indikatoren. Konstrukt Synergieeffekte beim Verkauf (SYN) Reflektiv Spezifikation Quelle in Anlehnung an Dutta et al. (1995) Indikator-Nr. Indikator-Text SYN01 SYN02 (R) SYN03 SYN04

Der Verkauf unseres Produkts wird eindeutig erleichtert, wenn ergänzende Produkte von anderen Herstellern gleichzeitig angeboten werden. Es ist für den Verkaufserfolg vollkommen unbedeutend, ob unser Produkt einzeln oder mit ergänzenden Produkten von anderen Herstellern angeboten wird. Unsere Endkunden schätzen es sehr, wenn neben unserem Produkt noch weitere ergänzende Produkte von anderen Herstellern angeboten werden. Der gemeinsame Verkauf unseres Produkts mit weiteren ergänzenden Produkten anderer Hersteller weist für den Endkunden viele Vorteile auf.

Tabelle 15: Operationalisierung von „Synergieeffekte beim Verkauf“ Quelle: Eigene Darstellung

692 693

Vgl. Dutta et al. (1995), S. 199. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 196.

123

Das Konstrukt Differenzierung über den Service ist eng an die Arbeit von SCHNEIDER angelehnt, die wiederum teilweise auf der Studie von KROHMER basiert.694 Zusammen mit der Differenzierung über das Produkt hinterfragt dieses Konstrukt, das mit seinen Indikatoren in Tabelle 16 abgebildet ist, ob ein Unternehmen die Qualitätsführerschaft anstrebt. Der Service wird dabei über fünf Dimensionen abgefragt. Bez. der Spezifizierung kann festgehalten werden, dass die Kausalität von den Indikatoren zu dem Konstrukt führt. Sofern ein Indikator eliminiert wird, verändert sich auch der gesamte Konstrukt-Inhalt entscheidend, so dass die Indikatoren als nicht austauschbar anzusehen sind. Des Weiteren besteht zwischen den einzelnen Indikatoren keine hohe Korrelation. Aus der Tatsache, dass ein hohes Fachwissen vorliegt (DIS03), kann also nicht geschlossen werden, dass dieses auch entsprechend in eine intensive Beratungsleistung umgesetzt wird (DIS04). Zudem sind auch Unterschiede im nomologischen Netz zu erwarten. Folglich liegt ein formatives Konstrukt vor. Differenzierung - Service (DIS) Konstrukt Formativ Spezifikation in Anlehnung an Schneider (2001) Quelle Indikator-Nr. Indikator-Text

DIS01 DIS02 DIS03 DIS04 DIS05

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … ein außergewöhnliches Service-Niveau. … intensive Beratungsleistungen. … hohes Fachwissen unserer Mitarbeiter. … eine ganzheitliche Problemlösung. … eine kontinuierliche Prozessunterstützung beim Endkunden.

Tabelle 16: Operationalisierung von „Differenzierung über den Service“ Quelle: Eigene Darstellung

Die Messung des Konstrukts Differenzierung über das Produkt basiert, wie das vorhergehende Differenzierungs-Konstrukt auch, auf der Arbeit von SCHNEIDER, die wiederum teilweise an die Studie von KROHMER angelehnt ist.695 Ein differenziertes Produkt liegt dabei vor, wenn man sich durch Leistung oder Nutzen des Produkts vom Wettbewerb abgrenzen kann. Dieses Konstrukt weist eine reflektive Spezifizierung auf, da erstens die kausale Richtung vom Konstrukt hin zu den Indikatoren verläuft. Zweitens sind die Indikatoren grundsätzlich austauschbar, einschränkend ist allerdings vor einer Eliminierung zu warnen, da das Konstrukt ohnehin nur aus zwei Indikatoren besteht und somit ggf. keiner Gütebeurteilung unterzogen werden kann.696 Drittens liegt eine hohe Korrelation zwischen den beiden Indikatoren vor, d. h., sie bedingen sich gegenseitig. Viertens wird auch die Vorgabe bez. des nomologischen Netzes er694 695 696

124

Vgl. Schneider (2001), S. 146; Krohmer (1999), S. 160. Vgl. Schneider (2001), S. 146f.; Krohmer (1999), S. 160. Vgl. Kapitel 7.1.

füllt. Abschließend gibt Tabelle 17 einen Überblick über das Konstrukt und seine Indikatoren. Konstrukt Differenzierung - Produkt (DIP) Reflektiv Spezifikation Quelle in Anlehnung an Schneider (2001) Indikator-Nr. Indikator-Text

DIP01 DIP02

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … kontinuierliche Leistungsverbesserung der Produkte, insb. hinsichtlich Qualität und Produktivität. … kontinuierliche Nutzenverbesserung der Produkte, insb. Erhöhung des Endkundennutzens.

Tabelle 17: Operationalisierung von „Differenzierung über das Produkt“ Quelle: Eigene Darstellung

Zur messtechnischen Erfassung des Konstrukts Differenzierung über die Effizienz wird auf die Operationalisierungen von SCHNEIDER sowie CHAGANTI ET AL. zurückgegriffen.697 Das Konstrukt, das zu ermitteln versucht, ob eine Kostenführerschaft avisiert wird, deckt dabei mit den einzelnen Kostenarten und den erzielten Preisen alle wichtigen Dimensionen ab. Insgesamt ergibt sich für das Konstrukt, das zusammen mit seinen Indikatoren in Tabelle 18 abgebildet ist, eine formative Spezifizierung. Von den Indikatoren hin zum Konstrukt verläuft die kausale Richtung, zudem sind die Indikatoren nicht austauschbar, da jeweils unterschiedliche Aspekte, bspw. die Kostenarten, abgedeckt werden. Des Weiteren liegt keine Korrelation zwischen den einzelnen Indikatoren vor. Ursachen oder Wirkungen im Rahmen der nomologischen Netze sind ebenfalls unterschiedlich. Konstrukt Differenzierung - Effizienz (DIE) Formativ Spezifikation in Anlehnung an Schneider (2001); Chaganti et al. (1989) Quelle Indikator-Nr. Indikator-Text

DIE01 DIE02 DIE03 DIE04

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … niedrige Preise. … geringe Produktionskosten (inkl. Beschaffung und Logistik). … niedrige Löhne und Gehälter. … geringe sonstige Verwaltungs- und Vertriebs-Kosten.

Tabelle 18: Operationalisierung von „Differenzierung über die Effizienz“ Quelle: Eigene Darstellung

Das siebte und abschließende Konstrukt Bedeutung der Endkundenbindung wird durch eine Operationalisierung gemessen, die an die Arbeit von SCHNEIDER eng angelehnt ist und durch sie selbst entwickelt wurde.698 Hiermit soll gemessen werden, welchen Stellenwert die Endkundenbindung in einem Unternehmen besitzt. Das Konstrukt ist 697 698

Vgl. Schneider (2001), S. 146f.; Chaganti et al. (1989), S. 27. Vgl. Schneider (2001), S. 147f.

125

so aufgebaut, dass die kausale Richtung vom Konstrukt zu den Indikatoren verläuft. Auch sind die Indikatoren grundsätzlich austauschbar und bedingen einander gegenseitig.699 Da das nomologische Netz ebenfalls den Vorgaben von reflektiven Konstrukten entspricht, kann für das Konstrukt eine reflektive Spezifizierung angenommen werden. In Tabelle 19 schließlich werden das Konstrukt und die entsprechenden Indikatoren vorgestellt. Bedeutung der Endkundenbindung (BDE) Konstrukt Reflektiv Spezifikation in Anlehnung an Schneider (2001) Cronbachs Alpha Indikator-Nr. Indikator-Text BDE01 BDE02 BDE03 BDE04 BDE05

Wir richten unsere Marketing- und Vertriebsaktivitäten auf unsere Endkunden aus. Die Bindung der Endkunden an unser Unternehmen ist von großer Bedeutung für uns. Wir suchen regelmäßig den direkten Kontakt zu unseren Endkunden (z. B. auf Messen). Wir setzen Instrumente wie z. B. Mailings, Veranstaltungen oder Kundenclubs zur Bindung unserer Endkunden ein. Eventuelle Vorbehalte unserer Vertriebspartner würden uns nicht daran hindern, Maßnahmen zur Endkundenbindung zu ergreifen.

Tabelle 19: Operationalisierung von „Bedeutung der Endkundenbindung“ Quelle: Eigene Darstellung

5.2.4 Endogene Variablen Neben den exogenen Variablen, deren Operationalisierungen in Abschnitt 5.2.3 vorgestellt wurden, gibt es im Strukturmodell auch endogene oder abhängige Variablen.700 Eine endogene Variable bzw. ein endogenes Konstrukt liegt dann vor, wenn diese Variable durch andere (exogene) Variablen erklärt wird.701 In der vorliegenden Arbeit gibt es mit der Direktheit des Vertriebs sowie dem Unternehmenserfolg zwei endogene Variablen, die jeweils in Kapitel 4.1 bzw. 4.2 bereits verwendet wurden. Die Operationalisierungen für diese beiden Konstrukte folgen in den beiden nachfolgenden Abschnitten. 5.2.4.1 Direktheit des Vertriebs Direktheit des Vertriebs ist die abhängige Variable im Modell I, das die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl untersucht. Die dazugehörigen Einflussfaktoren, die die unabhängigen Variablen darstellen, wurden bereits im Kapitel 5.2.3 operationalisiert. Wie für die meistverwendeten Konstrukte der Transaktionskostentheorie702 gibt es auch für die Koordinationsformen bzw. die Vertriebswegswahl ganz unterschiedliche 699

700 701 702

126

Der einzige Indikator, für den diese Ausführungen bei strenger Auslegung nicht gelten könnten, ist BDE05. Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 285; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 716. Vgl. Homburg/Pflesser (2000b), S. 639. Vgl. David/Han (2004), S. 47. Darunter fallen das transaktionsspezifische Vermögen sowie die Unsicherheit.

Operationalisierungen.703 Bspw. werden Abfragen von Umsatzzahlen,704 der Anzahl von Vertriebsmitarbeitern705 oder direkte Fragen nach den Vertriebswegen706 verwendet. Da JIU nicht über Standardroutinen und nur über geringe personelle Ressourcen verfügen, wird auf die Abfrage von Umsatz- und Mitarbeiterzahlen, in verschiedene Vertriebswege unterteilt, verzichtet, um den Erfolg der Befragung nicht zu gefährden. Vielmehr soll für das Konstrukt Direktheit des Vertriebs eine direkte Frage verwendet werden, die den direkten, indirekten sowie dualen Vertrieb anhand einer 7-Punkt-Skala abdeckt.707 Diese lehnt sich eng an die von HUNGELING entwickelte Operationalisierung an, die aus einem Indikator, der zudem noch ein reverse-coded item darstellt, besteht.708 Aus diesem Grund kann das Konstrukt, über das Tabelle 20 einen Überblick gibt, nicht spezifiziert werden. Konstrukt Spezifikation Quelle AntwortOption 1 2 3 4 5 6 7

Direktheit des Vertriebs (DIR) Single-Item in Anlehnung an Hungeling (2007) Antwort-Text Wir nutzen ausschließlich direkte Vertriebswege. Wir nutzen überwiegend direkte Vertriebswege. Wir nutzen eher direkte Vertriebswege. Wir nutzen gleichermaßen direkte und indirekte Vertriebswege. Wir nutzen eher indirekte Vertriebswege. Wir nutzen überwiegend indirekte Vertriebswege. Wir nutzen ausschließlich indirekte Vertriebswege.

Tabelle 20: Operationalisierung von „Direktheit des Vertriebs“709 Quelle: Eigene Darstellung

5.2.4.2 Unternehmenserfolg Der Unternehmenserfolg stellt die abhängige Variable im Modell II dar, das die Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl analysiert. Für die Messung stehen mit dem objektiven und subjektiven Erfolg zwei unterschiedliche Erfolgsmaße zur Verfügung,710 erstgenanntes Maß steht für finanz- oder marktbezogene Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn oder Marktanteil, letztgenanntes für die persönliche Einschätzung der Unterneh-

703 704 705 706 707

708

709

710

Vgl. Macher/Richman (2006), S. 5. Vgl. John/Weitz (1988), S. 345; Schneider (2001), S. 150. Vgl. Krafft (1995), S. 210f. Vgl. Dutta et al. (1995), S. 198. Die Berücksichtigung aller drei Vertriebswege ist für die vorliegende Arbeit von besonderer Bedeutung, weil damit ein wesentlicher Beitrag zur Minimierung oder Schließung der Forschungslücke 3 geleistet werden soll. Vgl. Hungeling (2007), S. 139. Die Voraussetzungen aus dem doubly concrete construct, die in Kapitel 5.2.1 beschrieben sind, liegen hierfür vor. Im Fragebogen wurde eine Definition von direktem und indirektem Vertrieb im Sinne der vorliegenden Arbeit vor dieser Frage eingefügt. Vgl. Dess/Robinson (1984), S. 267.

127

menssituation.711 Objektive Kennzahlen sind für die Beurteilung von JIU jedoch nicht geeignet, da gerade JIU auf Grund unterschiedlicher Rechtsformen auch unterschiedlichen Buchhaltungs- und Bewertungsrichtlinien unterliegen,712 die Ziele der JIU durchaus unterschiedlich sein können,713 ein JIU bspw. auch erst nach mehreren Jahren profitabel werden kann714 und grundsätzlich die gesetzten Ziele im Erfolgsmaß Berücksichtigung finden sollten.715 Die daraus geforderte subjektive Variante birgt zwar die Gefahr von Schätzfehlern auf Grund der persönlichen Beurteilung,716 bietet jedoch auch signifikante Vorteile. Subjektive Erfolgsmaße sind einfach sowie schnell zu erheben und werden von den Befragten fast durchgängig akzeptiert.717 Aus den genannten Gründen wird auch die vorliegende Arbeit auf das subjektive Erfolgsmaß zurückgreifen. Zur messtechnischen Erfassung des Konstrukts Unternehmenserfolg wird auf die Operationalisierung von BRETTEL ET AL. zurückgegriffen, die um einen weiteren Indikator aus der Arbeit von HOMBURG/PFLESSER ergänzt wird.718 Hinsichtlich der Spezifizierung des Konstrukts ist festzuhalten, dass die kausale Richtung vom Konstrukt zu den Indikatoren läuft. Die Austauschbarkeit der Indikatoren ist nur bedingt gegeben, weil lediglich ähnliche, jedoch nicht gleiche Inhalte abgefragt werden. Eine Korrelation der Indikatoren liegt ebenfalls vor, obwohl diese nicht als hoch zu bezeichnen ist, da bspw. die Prognose des Betriebsergebnisses (ZUF03) nicht zwingend mit der bisherigen Entwicklung des Unternehmens (ZUF01) einhergehen muss. Schließlich liegen keine Unterschiede in den nomologischen Netzen der Indikatoren vor. Da zwei Kriterien voll und zwei weitere zumindest teilweise erfüllt werden, kann von einer reflektiven Spezifizierung des Konstrukts ausgegangen werden. Tabelle 21 gibt abschließend einen Überblick über das Konstrukt und seine Indikatoren.

711 712 713

714 715 716 717 718

128

Vgl. Schefczyk (2006), S. 139. Vgl. Dess/Robinson (1984), S. 267. Vgl. Knecht (2002), S. 107. So werden als Ziele neben der reinen Gewinnerzielung auch Wachstum oder unternehmerisches Überleben aufgeführt. Vgl. Chrisman et al. (1998), S. 7. Vgl. Knecht (2002), S. 107. Vgl. Knecht (2002), S. 111; Schefczyk (2006), S. 152. Vgl. Selnes et al. (1996), S. 152; Dess/Robinson (1984), S. 266. Vgl. Brettel et al. (2005), S. 11; Homburg/Pflesser (2000a), S. 460.

Subjektiver Unternehmenserfolg (ZUF) Konstrukt Reflektiv Spezifikation in Anlehnung an Brettel et al. (2005); Homburg/Pflesser (2000) Quelle Indikator-Nr. Indikator-Text ZUF01 ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF05 ZUF06 ZUF07

Mit der Entwicklung unseres Unternehmens im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit dem Wachstum unseres Unternehmens im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit der Prognose unseres Betriebsergebnisses für die nächsten Jahre sind wir… Mit unserem Produkterfolg relativ zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit der Anzahl der Gewinnung von neuen Endkunden im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit dem Ausmaß der Bindung der Endkunden an unser Unternehmen relativ zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit dem erreichten Marktanteil im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir…

Tabelle 21: Operationalisierung von „Subjektiver Unternehmenserfolg“719 Quelle: Eigene Darstellung

5.2.5 Moderierende und Kontroll-Variablen Nach der ausführlichen Vorstellung der Operationalisierungen exogener und endogener Variablen des Forschungsmodells sollen im Folgenden noch kurz die Operationalisierungen für die moderierende Variable720 Unternehmenstyp sowie die Kontroll-Variable721 Unternehmensphase präsentiert werden. In Rahmen der Herleitung von Hypothese 25 in Kapitel 4.3 wurde bereits ersichtlich, dass dem Unternehmenstyp als moderierender Variable eine bedeutende Rolle zukommt. So wird vermutet, dass sich die Ergebnisse des Forschungsmodells – in Abhängigkeit des Unternehmenstyps – signifikant unterscheiden. Die beiden Ausprägungen des Unternehmenstyps, Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen, sind ebenfalls bereits bekannt. Die Messung des Unternehmenstyps soll durch eine entsprechend binäre Fragestellung geschehen, die in Tabelle 22 wiedergegeben ist.

719

720

721

Die Endpunkte der 7-Punkt-Likert-Skala sind in diesem Fall: „Sehr unzufrieden“ (1) und „Sehr zufrieden“ (7). Eine moderierende Variable liegt vor, wenn die Richtung und/oder Stärke des Zusammenhangs zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beeinflusst wird. Sie gilt als Teiler und gibt an, für welche Teilgruppe welcher Zusammenhang gilt. Vgl. Baron/Kenny (1986), S. 1173f. Im Gegenteil zur moderierenden Variablen beeinflusst eine Kontroll-Variable den Zusammenhang zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen nicht. Vgl. Bortz/Döring (2003), S. 349ff.

129

Moderator AntwortOption 1 2

Unternehmenstyp Antwort-Text Unser Unternehmen gehört zu diesem Gewerbe: Produzierendes Gewerbe Dienstleistungs-Gewerbe

Tabelle 22: Operationalisierung der moderierenden Variablen Quelle: Eigene Darstellung

Mehrere Studien haben im Kontext von JIU festgestellt, dass sich Unternehmen im Zeitverlauf verändern bzw. die Variable Unternehmensphase grundsätzlich einen Effekt auf das Forschungsmodell haben kann.722 Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden jedoch keine konzeptionellen Überlegungen oder empirischen Ergebnisse identifiziert, die auf einen Einfluss auf das Forschungsmodell hinweisen. Daher soll diese Variable nur als Kontroll-Variable mitgeführt werden, von einem signifikanten Effekt ist jedoch nicht auszugehen. Die Messung der Kontroll-Variablen basiert auf der Arbeit von CLAAS, die sich ihrerseits an GALBRAITH angelehnt.723 Die fünf Dimensionen, die in Tabelle 23 dargestellt sind, decken dabei alle Phasen während des Wachstums ab.

722 723

130

Vgl. Kazanjian/Drazin (1989), S. 1497ff.; Kazanjian (1988), S. 257ff.; Claas (2006), S. 205ff. Vgl. Claas (2006), S. 167; Galbraith (1982), S. 74.

Kontroll-Variable Unternehmensphase AntwortAntwort-Text Option 1 Start-up-Phase: Der Schwerpunkt der derzeitigen Aktivitäten unseres Unternehmens liegt auf Produktentwicklung und -design, der Sicherung angemessener finanzieller Mittel sowie der Marktentwicklung. 2 Markteintrittsphase: Unser Unternehmen hat ein erfolgreiches Produkt, für das am Markt eine Nachfrage besteht. Wir können bereits Aufträge und einigen Umsatz vorweisen. Wir sind in der Lage, unser Angebot herzustellen und zu verkaufen, aber unser Unternehmen muss noch fest am Markt etabliert werden. 3 Wachstumsphase: Unser Unternehmen ist durch hohes Umsatzwachstum geprägt. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Frage, wie unser Produkt in größerer Menge profitabel erstellt und vertrieben werden kann. 4 Konsolidierungsphase: Wir wachsen weiterhin, aber unsere Wachstumsraten nähern sich langsam dem Marktniveau an. Die 2. oder 3. Generation unseres Produkts ist am Markt erfolgreich eingeführt oder steht kurz vor der Einführung. Wir beschäftigen uns auch intensiv mit der Frage, wie wir unser Geschäft profitabler gestalten und weiter ausbauen können. 5 Reifephase: Der Schwerpunkt unserer Aktivitäten liegt auf der Diversifizierung unseres Geschäfts. Wir entwickeln weitere Produktgenerationen bzw. zusätzlich völlig neue Produktangebote. Darüber hinaus erschließen wir neue geografische Märkte.

Tabelle 23: Operationalisierung der Kontroll-Variablen Quelle: Eigene Darstellung

5.2.6 Variablen des Misalignment-Konzepts Mit den in den Kapiteln 5.2.3 bis 5.2.5 vorgestellten Konstrukten und Indikatoren kann bereits der für die Untersuchung benötigte Fragebogen vollständig erstellt werden, weil damit alle notwendigen Informationen zur Berechnung des Forschungsmodells erhoben werden. Die für die Berechnung des Modells II (Modell zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl) notwendigen Misalignment-Variablen müssen nicht gesondert operationalisiert bzw. erhoben werden, da diese aus den bereits vorgestellten Informationen ermittelt werden können. Dafür sind einerseits die Hypothesen aus dem Modell I (Modell zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl) – und damit der theoretisch vermutete Zusammenhang – und andererseits die erhobenen Daten – tatsächlicher Zusammenhang – heranzuziehen und daraus das Misalignment zu bilden. Folgendes Beispiel anhand des Indikators KOM01 aus dem Konstrukt Produkt-Komplexität soll das Vorgehen verdeutlichen. Hypothese 7 aus Kapitel 4.1.2.2 besagt, dass eine hohe Produkt-Komplexität positiv auf die Direktheit des Vertriebs wirkt. Dies bedeutet, dass ein Unternehmen, das ein komplexes Produkt vertreibt, einen direkten Vertrieb einsetzen soll. Gibt nun ein Unternehmen bei der Befragung an, dass das Produkt sehr kompliziert (KOM01) ist und dass ein direkter Vertrieb gewählt worden ist, so handelt das Unternehmen komplett in Übereinstimmung mit der Hypothese. Dies bedeutet für den neu zu bildenden Misalignment-Indikator (MKOM01), dass ein geringes Misalignment vorliegt. Wählt 131

ein Unternehmen dagegen konträr zu der Hypothese einen indirekten Vertrieb, liegt ein hohes Misalignment für MKOM01 vor.724 Dieses Vorgehen wird nun für jeden einzelnen Indikator der zwölf Einflussfaktoren aus dem Modell I angewendet und daraus werden neue Misalignment-Indikatoren und somit Misalignment-Konstrukte gebildet.725 Die Spezifikation der neu zu bildenden Misalignment-Konstrukte entspricht dabei der Spezifikation der ursprünglichen Konstrukte, da die Misalignment-Konstrukte bzw. -Indikatoren auf der Basis der bestehenden Konstrukte bzw. Indikatoren gebildet werden.726

724

725

726

132

Die Indikatoren werden im Fragebogen auf einer 7-Punkt-Likert-Skala abgefragt. Bei der Bildung der neuen Misalignment-Indikatoren werden wiederum Werte von 1 (geringes Misalignment) bis 7 (hohes Misalignment) erreicht. Wenn für KOM01 ein Wert von 7 angegeben wurden und ein direkter Vertrieb gewählt wird (7, nach Umwandlung auf Grund des reverse-coded items), ergibt sich daraus für MKOM01 ein Wert von 1. Bei der Wahl eines indirekten Vertriebs (1) resultiert dagegen für MKOM01 ein Wert von 7. Bei dieser Vorgehensweise muss die sogenannte Self-Selection-Problematik berücksichtigt werden. Ohne die Ergebnisse vorwegnehmen zu wollen, kann jedoch Folgendes bereits hier festgehalten werden: Die Vertriebswege werden zufällig und somit nicht absichtlich – Durchschnittswerte sowie Standardabweichungen der zwölf Konstrukte weisen keine erkennbaren Muster auf und viele Unternehmen folgen explizit nicht den vorgegebenen Vertriebswegen – ausgewählt, so dass nicht – wie ansonsten notwendig – ein Korrekturfaktor zu implementieren ist. Vgl. Shaver (1998), S. 574. Dies spiegelt auch die Aussage von Pörner wider, wonach bei Unternehmensgründungen der unternehmerische Erfahrungshorizont vergleichsweise klein ist. Vgl. Pörner (1989), S. 81. Die Gütebeurteilung der Misalignment-Konstrukte (vgl. Kapitel 7.2) wird jedoch unabhängig durchgeführt, da dies auf Grund der Manipulation der Datenwerte notwendig erscheint.

6 Vorbereitung der Datenanalyse In Kapitel 5 wurde einerseits mit PLS ein geeignetes Analyseverfahren ausgewählt, mit dessen Hilfe das Forschungsmodell später analysiert werden soll. Andererseits wurde mit der Operationalisierung der Konstrukte die Basis für die Entwicklung des Fragebogens geschaffen. In Kapitel 6.1 wird beschrieben, wie dieser Fragebogen weiterentwickelt, finalisiert und an junge, innovative Unternehmen in Deutschland versendet wird. Anschließend werden die im Rahmen der Befragung gewonnenen Daten insb. dahingehend beurteilt, ob sie im weiteren Verlauf der Berechnungen noch verwendet werden können (Kapitel 6.2). Als letzter Schritt zur Vorbereitung der Datenanalyse werden schließlich noch die adäquaten Signifikanzniveaus ermittelt, die im nachfolgenden Kapitel zur Durchführung der Datenanalyse notwendig sind (Kapitel 6.3). 6.1 Erhebung der Daten Die Erhebung der Daten soll, wie bereits mehrfach erwähnt, mit Hilfe eines Fragebogens stattfinden. Die Ausgestaltung dieses Fragebogens, die konkrete Art der Befragung sowie die Auswahl des Adressaten innerhalb eines Unternehmens werden u. a. in Kapitel 6.1.1 beschrieben. Kapitel 6.1.2 geht darauf ein, welche Unternehmen an der Befragung teilnehmen, bevor abschließend die Durchführung der Datenerhebung erläutert wird (Kapitel 6.1.3). 6.1.1 Auswahl der Erhebungsmethode Für die Befragung der jungen, innovativen Unternehmen wird die sog. Key-InformantMethode verwendet. Der Key-Informant ist dabei eine Person, die in der Lage ist, generalisierbare Aussagen – und gerade nicht persönliche Meinungen oder Einstellungen – über das Unternehmen im Hinblick auf das Forschungsinteresse zu geben.727 Ausgewählt wird der Key-Informant entweder auf Grund seiner speziellen Fähigkeiten bzw. Qualifikationen oder der Position in dem Unternehmen, die er innehat.728 In der vorliegenden Arbeit wird als Key-Informant der Geschäftsführer eines JIU befragt, weil davon auszugehen ist, dass dieser am besten geeignet ist, generalisierbare Aussagen zu treffen sowie die Lage des Unternehmens einzuschätzen. Wird ein Unternehmen von mehreren Geschäftsführern geleitet, so wird der Geschäftsführer für den Vertriebs-, Marketing- bzw. kaufmännischen Bereich als Key-Informant ausgewählt.

727 728

Vgl. Ernst (2003), S. 1250. Vgl. Bagozzi et al. (1991), S. 423.

133

Die Geschäftsführer junger, innovativer Unternehmen werden per E-Mail eingeladen, an der Befragung teilzunehmen. Diese E-Mail enthält generelle Informationen zur Befragung sowie einen individuellen Link zum Online-Fragebogen.729 Ein Online-Fragebogen wird deshalb als Erhebungsmethode verwendet, da er im Vergleich zu Interview-Verfahren sowie postalisch versendeten Fragebögen zahlreiche Vorteile aufweist. Aus Sicht der Probanden führen computerbasierte Befragungen grundsätzlich zu einer höheren Zufriedenheit als traditionelle Erhebungsverfahren.730 Aus Sicht der Forscher sind onlinebasierte Befragungen kostengünstiger,731 da Porto-, Rückporto-, Druck- sowie Materialkosten komplett entfallen und lediglich eine Lizenzgebühr zur Nutzung der Online-Fragebogen-Software zu entrichten ist.732 Zudem weisen onlinebasierte Befragungen eine vergleichsweise kurze Rücklaufzeit auf, die zwischen einem und sechs Tagen beträgt und deutlich kürzer als bei Brief- oder Telefon-Umfragen ist.733 Des Weiteren entfällt bei onlinebasierten Umfragen die Notwendigkeit, die eingegangenen Antworten in eine Auswertungsdatenbank o. Ä. aufwändig einzugeben. Dadurch werden auch mögliche Übertragungs-Fehler vermieden, die beim nochmaligen Eingeben der Daten entstehen können.734 Schließlich haben Forscher bei onlinebasierten Fragebögen die Möglichkeit, das Verhalten der Probanden bei einzelnen Fragen zu analysieren und somit Fragen zu identifizieren, die zu hohen Abbruchquoten führen.735 Neben diesen vielfältigen Vorteilen weisen onlinebasierte Umfragen jedoch auch Nachteile auf. Erstens besteht die Gefahr einer fehlenden Repräsentativität der Umfrage, wenn es signifikante Unterschiede zwischen der Grundgesamtheit aller Unternehmen sowie der Unternehmen aus der Stichprobe gibt, die darauf zurückzuführen sind, dass ein Teil der Unternehmen auf Grund fehlender technischer Voraussetzungen – insb. Zugang und Gebrauch des Internets – von der Umfrage ausgeschlossen ist.736 Bei JIU kann dieser potenzielle Nachteil vernachlässigt werden, da jedes der jungen 729

730 731 732

733 734 735 736

134

In dieser E-Mail wird auch auf die Möglichkeit hingewiesen, einen Fragebogen im pdf-Format herunterzuladen, offline auszufüllen und entweder per Fax oder auf dem Postweg zurückzuschicken. Die Ergebnisse werden dann nachträglich vom Verfasser elektronisch eingegeben. Vgl. Grether (2003), S. 212ff. Vgl. Cobanoglu et al. (2001), S. 449; Granello/Wheaton (2004), S. 388. Die Befragung via Online-Fragebogen wird mit Hilfe der Software umfragecenter 5.1. von Globalpark durchgeführt, im Rahmen einer Einzellizenz wird eine Gebühr von 50 EUR (netto) fällig. Weitere Informationen sind unter http://www.unipark.de zu erhalten (Abruf am 03.12.2007). Vgl. Granello/Wheaton (2004), S. 388; Cobanoglu et al. (2001), S. 448. Vgl. Granello/Wheaton (2004), S. 388. Vgl. Bosnjak/Tuten (2001). Vgl. Couper (2000), S. 467. Ein grundsätzlicher Test auf Repräsentativität folgt in Kapitel 6.2.2.

Unternehmen grundsätzlich über einen Internet-Zugang verfügen sollte, was so auch von SPIEKER bestätigt wurde.737 Zweitens können technische Schwierigkeiten mit dem Fragebogen – z. B. Fehler beim Aufbau der Seiten, unverhältnismäßig lange Dauer beim Aufbau der Seite, optische Verzerrungen der Seiten auf Grund des Einsatzes unterschiedlichster Soft- und Hardware – dazu führen, dass das Beantworten des Fragebogens überhaupt nicht begonnen oder der Antwortvorgang im Verlauf abgebrochen wird.738 Zur Minimierung dieser technischen Schwierigkeiten werden im Vorfeld der Umfrage intensive und umfangreiche Tests in diversen Software- und Hardware-Umgebungen durchgeführt. Drittens werden onlinebasierte Umfragen dafür kritisiert, dass sie im Vergleich zu anderen Umfragemethoden grundsätzlich geringe Rücklaufquoten aufweisen.739 Da diese Ergebnisse jedoch nicht einheitlich sind, das Internet gerade in den vergangenen Jahren immer populärer geworden ist und auch mit onlinebasierten Umfragen sehr gute Rücklaufquoten erreicht werden können,740 ist dieser spezielle Kritikpunkt der onlinebasierten Umfragen als nicht zutreffend anzusehen. Abschließend sei noch darauf hingewiesen, dass onlinebasierte Befragungen im Vergleich zu klassischen Befragungen keinerlei Nachteile bez. Validität und Reliabilität der Daten aufweisen.741 Schriftliche Erhebungen sind im Vergleich zu Interviews generell der Kritik ausgesetzt, dass sie zu geringen Rücklaufquoten führen.742 Folgt man jedoch beim Verfassen der E-Mails sowie der Gestaltung des Online-Fragebogens den Empfehlungen aus mehreren Studien,743 so kann die Rücklaufquote positiv beeinflusst werden. Für die Einladungs-E-Mails744 werden folgende Punkte beachtet: x Nennung der durchführenden Institution: Mit der prominenten Nennung der RWTH Aachen, des Lehrstuhls WIN sowie des Lehrstuhl-Inhabers Prof. Dr. Brettel in der Betreffzeile bzw. in der Signatur wird die Seriosität und Bedeutung der Befragung herausgestellt. Zusätzlich soll durch diese Nennung

737 738 739

740

741 742 743

744

Vgl. Spieker (2004), S. 224f. Vgl. Granello/Wheaton (2004), S. 390; Couper (2000), S. 474. Vgl. für eine Übersicht über Studien: Sheehan/McMillan (1999), S. 46; Granello/Wheaton (2004), S. 389. SPIEKER berichtet, dass ca. 40 % der angeschriebenen Unternehmen seinen Online-Fragebogen beantwortet haben. Vgl. Spieker (2004), S. 228f. Vgl. Batinic (2000), S. 130. Vgl. Diamantopoulos/Schlegelmilch (1996), S. 505. Vgl. Diamantopoulos/Schlegelmilch (1996); Porter/Whitcomb (2003); Newby et al. (2003); Dillmann et al. (1998); Laatz (1993). Ein Muster der Einladungs-E-Mail ist in Abbildung 31 im Anhang dargestellt.

135

betont werden, dass die Befragung keinen kommerziellen, sondern vielmehr einen wissenschaftlichen Hintergrund hat. x Persönliche Anrede: Die Geschäftsführer werden persönlich mit akademischem Titel, Vorname sowie Nachname angeschrieben. Neben der Erwähnung in der Anschrift wird der Unternehmensname nochmals im Text genannt, um einen möglichst individuellen Eindruck zu hinterlassen. x Exklusivität der Umfrage: Es wird im Text ausdrücklich erwähnt, dass ausschließlich Führungskräfte in JIU angeschrieben werden, was den Teilnehmern eine gewisse Exklusivität signalisieren soll. x Anreiz: Den Teilnehmern wird als nicht-monetärer Anreiz eine praxis-orientierte Auswertung der Studienergebnisse angeboten. Auf eine individuelle Auswertung sowie auf monetäre Anreize wird auf Grund von Ressourcenknappheit verzichtet. x Vertraulichkeit: Es wird den Teilnehmern eine strikt vertrauliche Behandlung der Antworten zugesichert. x Einsendefrist: In der Einladungs-E-Mail wird das Ende der Befragung nicht erwähnt, da dies von Teilnehmern grundsätzlich als unhöflich empfunden wird. x Teilnahmeappell: Für den Appell zur Teilnahme wird in der Einladungs-E-Mail die sog. egoistische Methode verwendet, wobei die Geschäftsführer direkt auf Expertenwissen bzw. Erfahrungen angesprochen werden, die von großer Bedeutung für die Studie sind. x Versand: Die E-Mails werden zur Sicherheit in zwei Gruppen versandt, die zeitlich ca. zwei bis drei Werkstage auseinanderliegen. Diese Sicherheitsmaßnahme wird trotz der diversen Tests durchgeführt, damit potenziell auftretende technische Schwierigkeiten nicht alle Teilnehmer betreffen. Es wird zudem darauf geachtet, dass die E-Mails weder zu Tagesrandzeiten noch an Wochenenden, Feiertagen oder zu Urlaubszeiten versandt werden. Neben den Einladungs-E-Mails werden zudem noch zwei weitere ErinnerungsE-Mails versandt. Obgleich MITCHELL/BROWN einen positiven, jedoch nicht-signifikannten Effekt von Nachfassaktionen auf die Rücklaufquote ermitteln konnten,745 zeigen gerade Beispiele aus der jüngsten Vergangenheit, wie stark der Einfluss von

745

136

Vgl. Mitchell/Brown (1997), S. 858ff. Die Konsequenz hieraus wäre eigentlich, auf Nachfassaktionen zu verzichten.

Erinnerungs-E-Mails sein kann.746 Diejenigen Geschäftsführer, die sich ca. 2,5 Wochen nach Versand der Einladungs-E-Mail noch nicht gemeldet haben, werden eine erste Erinnerungs-E-Mail bekommen. Nach weiteren 2,5 Wochen werden abermals diejenigen Geschäftsführer, die noch keine Rückmeldung gegeben haben, mit der zweiten Erinnerungs-E-Mail angeschrieben. Die Erinnerungs-E-Mails747 bauen auf der Einladungs-E-Mail auf, sie unterscheiden sich lediglich in den folgenden Punkten: x Einsendefrist: In der ersten Erinnerungs-E-Mail wird das Ende der Befragung noch immer nicht genannt, dagegen wird auf dieses Datum in der zweiten Erinnerungs-E-Mail explizit eingegangen. Zusätzlich wird in der zweiten Erinnerungs-E-Mail das erneute Anschreiben bedauert für den Fall, dass der Geschäftsführer nicht teilnehmen will. x Teilnahmeappell: Steht in der Einladungs-E-Mail noch die egoistische Methode im Vordergrund, wird bereits in der ersten Erinnerungs-E-Mail die altruistische Methode zusätzlich dadurch eingeführt, dass die Bedeutung dieser Befragung für die vorliegende Dissertation betont wird. In der zweiten Erinnerungs-E-Mail wird auf die egoistische Methode komplett verzichtet, es wird ausschließlich die altruistische Methode eingesetzt. Für die Gestaltung des Fragebogens werden folgende Empfehlungen beachtet: x Startseite: Die Ausführung des individuellen Links, der in den E-Mails angegeben ist, führt auf die Startseite des Online-Fragebogens. Auf dieser Seite wird in aller Kürze erklärt, was Ziel und Gegenstand des Fragebogens ist, welche Vorteile die Geschäftsführer aus der Teilnahme ziehen können, wie genau die Befragung abläuft und wen die Geschäftsführer bei Fragen kontaktieren können. Zusätzlich zu den Inhalten aus der Einladungs- bzw. ErinnerungsE-Mails wird erstmals herausgestellt, dass die Beantwortung des Fragebogens nur ca. 15 Minuten dauert.748 x Fortschrittsanzeige: Im Vergleich zu papierbasierten Fragebögen können die Teilnehmer nicht abschätzen, an welcher Stelle im Fragebogen sie sich gerade

746

747

748

So entfallen nur zwischen 30 % und 40 % des gesamten Rücklaufs auf das erste Anschreiben, die Erinnerungs-E-Mails machen entsprechend 60 % bis 70 % des Rücklaufs aus. Vgl. Claas (2006), S. 172; Hungeling (2007), S. 147f.; Goedecke (2007), S. 185. Die beiden Erinnerungs-E-Mails sind in Abbildung 32 und Abbildung 33 im Anhang wiedergegeben. BOSNJAK/BATINIC ermitteln in ihrer Arbeit, dass 60 % der Probanden onlinebasierte Fragebögen ausfüllen, sofern der Zeitaufwand 15 Minuten nicht übersteigt. Vgl. Bosnjak/Batinic (1999), S. 150.

137

befinden und wie viele Fragen noch ausstehen. Im Online-Fragebogen wird zur Erhöhung der Transparenz ein aussagekräftiger Fortschrittsbalken angezeigt. x Obligatorische Fragen: Eine Frage ist dann obligatorisch, wenn eine Beantwortung zwingend erforderlich ist, um zu den verbleibenden Fragen zu kommen. Dieser Zwang kann durchaus zur Frustration der Teilnehmer führen und damit zu einer höheren Abbruchquote. Im Online-Fragebogen wird daher nur eine einzige Frage (Direktheit des Vertriebs) als obligatorisch klassifiziert, die für die Auswertung von höchster Bedeutung ist. x Bildschirmaufbau: Der Online-Fragebogen besteht aus mehreren Seiten, wobei jede einzelne Seite nur wenige – in vielen Fällen nur eine – Frage(n) enthält. Die Fragen sollen komplett und vollständig angezeigt werden, damit ein Scrollen vermieden werden kann.749 6.1.2 Bildung der Stichprobe Der Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit sind junge, innovative Unternehmen. Zur Abgrenzung der Stichprobe dienen daher zwei relevante Merkmale: das Alter sowie der Innovationsgrad der Unternehmen. In der Literatur gibt es unterschiedliche Auffassungen darüber, wann ein Unternehmen als jung zu bezeichnen ist. Als enge Auslegung dieses Merkmals wird ein Unternehmens-Alter von bis zu fünf Jahren betrachtet,750 als weite Auslegung ein Alter von bis zu acht,751 zehn752 oder zwölf753 Jahren. Da gerade innovative Unternehmen verhältnismäßig lange Produktentwicklungszeiten aufweisen und vertriebliche Aktivitäten in der Regel erst in fortgeschrittenen Entwicklungsphasen aufgenommen werden, liegen Unternehmen bis zu einem Alter von zwölf Jahren, d. h., die zwischen 1995 und 2006 gegründet wurden, dieser Untersuchung zu Grunde.754 Der Innovationsgrad der Unternehmen als zweites Merkmal wird über die Branchenzugehörigkeit definiert. Als innovativ werden Branchen angesehen, die wissensintensiv sind und/oder der Spitzentechnologie bzw. der hochwertigen Technologie zugeord-

749 750 751 752 753 754

138

Vgl. zusätzlich: Schonlau et al. (2002), S. 42; Manfreda et al. (2002). Vgl. Fallgatter (2004), S. 28. Vgl. McDougall/Robinson (1990), S. 451; Li (2001), S. 183. Vgl. Lechner et al. (2006), S. 525. Vgl. Bantel (1998), S. 207; Chrisman et al. (1998), S. 6. So auch: Hungeling (2007), S. 142.

net sind.755 Die Basis für diese Bestimmung bildet dabei die Klassifizierung durch das Fraunhofer-Institut für Systemtechnik und Innovationsforschung.756 Somit werden nur Unternehmen in die Untersuchung aufgenommen, die in einer innovativen Branche tätig sind. Als Grundgesamtheit dient eine nicht-öffentliche Datenbank des Lehrstuhls WIN, die auf der Basis von Handelsregister-Eintragungen erstellt wurde. Aus dieser Datenbank, die gemäß Handelsregister-Informationen 32.940 deutsche Unternehmen bis zu einem Alter von zwölf Jahren enthält, die innovativen Branchen zugeordnet sind, wird zunächst mit Hilfe eines einfachen Zufallsverfahrens eine Auswahlgesamtheit von 7.064 Unternehmen gezogen. Anschließend wird mittels einer aufwändigen Internet-Recherche überprüft, ob u. a. die angegebenen Ansprechpartner bzw. Geschäftsführer sowie das Gründungsdatum korrekt sind, ob die Unternehmensgründung tatsächlich originär757 war und ob das Unternehmen überhaupt noch besteht. Bei einem Großteil der Unternehmen musste bei der Überprüfung insb. festgestellt werden, dass das Unternehmen vor 1995 gegründet wurde oder eine derivative Gründung vorliegt. Nach Eliminierung dieser Unternehmen steht für die Untersuchung in der vorliegenden Arbeit eine Stichprobe von 1.424 jungen, innovativen Unternehmen zur Verfügung. 6.1.3 Durchführung der Datenerhebung Im Rahmen der Befragung wurden von Mitte Januar 2007 bis Anfang März 2007 1.424 Unternehmen per E-Mail angeschrieben. 34 versandte E-Mails kamen dabei als unzustellbar zurück. Fünf Unternehmen informierten darüber, dass sie sich derzeit in der Insolvenzphase befinden und somit nicht mehr für Befragungen zur Verfügung stehen. Zudem meldeten fünf weitere Unternehmen zurück, dass sie derzeit noch nicht über ein marktfähiges Produkt verfügen und somit nicht an der Befragung teilnehmen können. Des Weiteren informierten drei weitere angeschriebene Unternehmen, dass sie einem Konzernverbund angehören. Auch meldeten zwei weitere Unternehmen zurück, dass sie auf Grund ihres zu frühen Gründungsjahrs nicht für die Befragung relevant sind. Die bereinigte Grundgesamtheit umfasst unter Berücksichtigung dieser Informationen nur noch 1.375 Unternehmen.758 755

756 757

758

Wissensintensiv wird dabei abgegrenzt unter Berücksichtigung der Akademikerquote unter den Beschäftigten, Spitzen- und hochwertige Technologie unter Berücksichtigung der Forschungsund Entwicklungsaufwendungen im Bezug zum Umsatz. Vgl. Grupp et al. (2000), S. 81ff. Für die Definition von originärer Gründung sowie die Unterscheidung zu derivativer Gründung ist auf Kapitel 2.2.1 zu verweisen. Vgl. Abbildung 30 im Anhang.

139

Weitere 65 Unternehmen meldeten zurück, dass sie aus unterschiedlichen Gründen von der Teilnahme an der Befragung absehen möchten. Sehr häufig wurde dabei angeführt, auf Grund der hohen regulären Arbeitsbelastung und der Vielzahl von Umfragen nicht an jeder Befragung teilnehmen zu können. Ein weiterer angeführter Grund war, dass Teilnahmen an Befragungen grundsätzlich kategorisch abgelehnt werden.759 An der Befragung haben letztlich insgesamt 233 Unternehmen teilgenommen.760 Bezogen auf die bereinigte Grundgesamtheit von 1.375 Unternehmen ergibt sich somit eine Antwortquote von 16,9 %. Die Antworten entfielen zu etwa 26 % auf die erste Ansprache, zu ca. 31 % auf die zweite Ansprache bzw. die erste Erinnerung sowie zu etwa 43 % auf die dritte Ansprache bzw. die zweite Erinnerung. Im Vergleich zu anderen empirischen Arbeiten auf dem Gebiet junger Unternehmen sind in der vorliegenden Arbeit mit der stetig ansteigenden Zahl von Antworten über die einzelnen Ansprachen die Antworten zeitlich anders verteilt.761 In Übereinstimmung mit anderen empirischen Arbeiten kann jedoch festgehalten werden, dass die meisten Teilnahmen innerhalb von zwei Tagen nach der Ansprache bzw. der Erinnerung stattfanden. Abbildung 14 zeigt übersichtlich die zeitliche Verteilung der 233 Antworten auf die einzelnen Tage, sowohl kumuliert als auch absolut.

759

760

761

140

Diese 65 Unternehmen werden nicht aus der Grundgesamtheit herausgerechnet, da die aufgeführten Gründe die Teilnahme nicht unmöglich gemacht hätten, sondern sich die Unternehmen aus freien Stücken gegen eine Teilnahme entschieden haben. Als Teilnahme wird nur gewertet, wenn die Antworteten bei dem Online-Fragebogen die letzte Seite erreicht haben. Somit werden vorzeitige Abbrüche nicht als Antwort bzw. als Teilnahme gewertet. Zur Vollständigkeit sei an dieser Stelle erwähnt, dass damit 110 (weitere) Unternehmen nicht als Teilnehmer klassifiziert werden können. Vgl. Claas (2006), S. 172; Hungeling (2007), S. 147f.; Goedecke (2007), S. 185.

Umfrage-Rücklauf

Teilnahme auf Tagesbasis kumuliert (%)

Teilnahme auf Tagesbasis absolut

100 %

35

90 %

30

80 % 25

70 % 60 %

57 % 20

50 % 15

40 % 30 %

26 % 10

20 %

5

10 %

0

0% 18.01.2007/ 23.01.2007 Start

06.02.2007/ 22.02.2007/ 09.03.2007 08.02.2007 27.02.2007 Ende 1. Erinnerung 2. Erinnerung

18.01.2007/ 23.01.2007 Start

06.02.2007/ 22.02.2007/ 09.03.2007 08.02.2007 27.02.2007 Ende 1. Erinnerung 2. Erinnerung

Abbildung 14: Verteilung der teilnehmenden Unternehmen auf Tagesbasis Quelle: Eigene Darstellung

6.2 Beurteilung der Datenbasis Im Rahmen der Beurteilung der Datenbasis wird zunächst festgestellt, ob die Daten überhaupt verwertbar sind (Kapitel 6.2.1). Es wird bspw. anhand des im Fragebogen abgefragten Gründungsjahrs überprüft, ob ein Unternehmen tatsächlich als jung zu bezeichnen ist. Anschließend werden die Daten auf Repräsentativität getestet (Kapitel 6.2.2). Da Aussagen nicht nur für die teilnehmenden Unternehmen, sondern für alle JIU in Deutschland getroffen werden sollen, ist dieser Test notwendig. Dann werden die Datensätze auf verschiedene Verzerrungen überprüft (Kapitel 6.2.3). Daran anschließend werden diejenigen Datensätze, die einzelne fehlende Werte aufweisen, speziell behandelt, um die später durchzuführende Datenanalyse zu ermöglichen (Kapitel 6.2.4). Zum Schluss werden die Datensätze in Kapitel 6.2.5 deskriptiv vorgestellt. 6.2.1 Verwertbarkeit der Daten An der Untersuchung nahmen insgesamt 233 Personen für ihr Unternehmen teil. Nachfolgend werden diese Antworten mehreren Untersuchungsschritten unterzogen und die letztendlich qualifizierten und relevanten Datensätze identifiziert.

141

In einem ersten Schritt wird das von den Unternehmen angegebene Gründungsjahr untersucht. Liegt es vor dem Jahr 1995 oder geben die Unternehmen kein Gründungsjahr an, so kann nicht von jungen, innovativen Unternehmen ausgegangen werden, die entsprechenden Datensätze dieser Unternehmen sind demnach von der weiteren Analyse auszuschließen. In der vorliegenden Arbeit werden im Rahmen dieses Untersuchungsschritts insgesamt 31 Datensätze eliminiert. In einem zweiten Schritt wird die Höhe der fehlenden Werte eines jeden Datensatzes bei unabhängigen Indikatoren analysiert. Da bei einer zu großen Anzahl fehlender Werte bezweifelt werden darf, ob die restlichen Antworten noch Gültigkeit besitzen, werden in der vorliegenden Arbeit die Datensätze eliminiert, die mehr als 10 % fehlende Werte bei unabhängigen Indikatoren aufweisen.762 Auf diesem Weg werden weitere fünf Datensätze eliminiert. In einem dritten Untersuchungsschritt wird ebenfalls die Höhe der fehlenden Werte analysiert, jedoch bei Indikatoren abhängiger Konstrukte. Die von HAENLEIN festgesetzte Grenze von 50 %763 erscheint grundsätzlich sehr hoch. Eine Abkehr von dieser Grenze hin zu den von ROTH/SWITZER genannten konservativen 30 %764 bedarf in der vorliegenden Arbeit keiner ausführlichen Begründung, da beide Ansätze ausnahmsweise zu dem gleichen Ergebnis führen: Es ist ein weiterer Datensatz zu eliminieren. In einem letzten Schritt wird die Höhe der fehlenden Werte – diesmal je Indikator – analysiert. Von den 57 Indikator-Variablen, die in diese Untersuchung einfließen, weist keine einzige Variable fehlende Werte von über 4 % auf. Lediglich für eine Variable fehlen mehr als 3 % der Werte, für sechs Variablen zwischen 1 % und 2 %, für 14 Variablen zwischen 0 % und 1 %. Bei 36 Variablen fehlt kein einziger Wert.765 Über alle Variablen und Datensätze hinweg fehlen insgesamt nur 0,3 % aller Werte. Diese Quote ist als sehr gering einzuschätzen,766 so dass eine weitere Eliminierung von Datensätzen nicht erforderlich scheint.

762 763 764

765

766

142

Vgl. Greve (2006), S. 116. Vgl. Haenlein (2004), S. 78. Vgl. Roth/Switzer III (1995), S. 1010. Durch diesen konservativen Grenzwert wird verhindert, dass – bei lediglich sieben Indikatoren – solche Datensätze nicht eliminiert werden, die mindestens drei fehlende Werte aufweisen Der Tabelle 54 im Anhang können wichtige Informationen je Indikator entnommen werden, z. B. der Anteil fehlender Werte. SCHNELL ET AL. berichten davon, dass bei sozialwissenschaftlichen Untersuchungen fehlende Werte üblicherweise zwischen 1 % und 10 % liegen. Vgl. Schnell et al. (2005), S. 468.

In den vorangegangenen vier Untersuchungsschritten sind insgesamt 37 Datensätze bzw. Antworten eliminiert worden, so dass sich für die eigentliche Datenauswertung nunmehr 196 Datensätze qualifizieren.767 Setzt man diese Zahl nun ins Verhältnis zu der bereinigten Grundgesamtheit von 1.375 Datensätzen, so ergibt sich eine Rücklaufquote von 14,3 %. Sowohl die Anzahl qualifizierter Antworten als auch die Rücklaufquote kann als zufriedenstellend klassifiziert werden kann.768 Abschließend fasst Abbildung 15 die Auswirkungen der einzelnen Schritte sowie die Berechnung der Rücklaufquote übersichtlich zusammen. Qualifizierte Antworten 233 31

5

Antworten In Prozent (von Grundgesamtheit)

Gründungsjahr

1

196

30 %-Grenze 10 %-Grenze Qualifizierte bei abhängigen Antworten bei unabhängigen Variablen Variablen

16,9

14,3

Antwortquote

Rücklaufquote

Abbildung 15: Ermittlung der qualifizierten Antworten Quelle: Eigene Darstellung

6.2.2 Repräsentativität der Daten Die vorliegende Untersuchung beruht, wie bereits betont, nicht auf einer Vollbefragung aller in Deutschland ansässigen jungen und innovativen Unternehmen, son-

767

768

Das in Kapitel 5.1.1.3 erwähnte Verzerrungs- bzw. consistency at large-Problem kann mit dieser Stichprobengröße als vernachlässigbar angesehen werden, da die für dieses Forschungsmodell geforderte Anzahl von 60 Unternehmen deutlich übertroffen wurde. Vgl. Keil et al. (2000), S. 312. So wird bei SPIEKER bereits eine Stichprobengröße von 145 jungen Unternehmen als sehr zufrieden stellend bezeichnet. Vgl. Spieker (2004), S. 229. Die ausgewiesene Rücklaufquote liegt im Bereich anderer empirischer Arbeiten über junge Unternehmen. Vgl. Hiddemann (2007), S. 85; Hungeling (2007), S. 147; Claas (2006), S. 172.

143

dern lediglich auf einer Teilbefragung. Die Ergebnisse aus dieser vorliegenden Untersuchung sollen hingegen für alle jungen und innovativen Unternehmen in Deutschland gelten, so dass die Unternehmen aus der Teilbefragung repräsentativ für alle Unternehmen sein müssen.769 Repräsentativ sind die untersuchten Daten nach einer allgemeinen Definition dann, wenn sie „einen zutreffenden Rückschluss auf die Grundgesamtheit“770 zulassen. Dabei müssen relevante Merkmalsausprägungen in der Grundgesamtheit und der Stichprobe nicht perfekt übereinstimmen, kleinere Abweichungen werden vielmehr akzeptiert.771 Obwohl die Durchführung der Repräsentativitäts-Überprüfung in der Literatur z. T. dafür kritisiert wird, dass es auf Grund des Ziehens von Zufallsstichproben nicht zu Repräsentativitäts-Problemen kommen kann,772 soll diese Überprüfung in der vorliegenden Arbeit trotzdem durchgeführt werden. Die Zufalls-Stichprobe wurde, wie beschrieben, auf Grund der Internet-Recherche nochmals deutlich verkleinert, so dass es hierbei zu Verzerrungen gekommen sein könnte. Die Überprüfung der Repräsentativität wird auf die beiden Merkmale Postleitzahlengebiete und Branchen beschränkt, weitere Merkmale können auf Grund fehlender und/oder fehlerhafter Werte in der Grundgesamtheit nicht verglichen werden. Abbildung 16 zeigt in Bezug auf die geographische Verteilung der Unternehmen, dass die Grundgesamtheit mit der Stichprobe zufriedenstellend übereinstimmt. Unternehmen aus den Postleitzahlen-Gebieten 5 sowie 8 nehmen allerdings einen höheren Anteil in der Stichprobe im Vergleich zur Grundgesamtheit ein. Ein Grund für die vergleichsweise hohe Teilnahmequote in dem Postleitzahlen-Gebiet 5 kann in der hohen Reputation der RWTH Aachen liegen, die insbesondere in unmittelbarer Umgebung der Hochschule vorherrscht. Die vergleichsweise hohe Teilnahmequote in dem Postleitzahlen-Gebiet 8 kann daran liegen, dass Unternehmen von den durchgeführten Bereinigungs-Schritten unterdurchschnittlich betroffen waren, da in unmittelbarer Umgebung der beiden Exzellenz-Universitäten TU und LMU München besonders viele innovative, d. h. für diese Arbeit relevante, Unternehmen gegründet wurden. Die verbleibenden acht PLZ-Gebiete weisen keine erwähnenswerten Abweichungen auf.

769 770 771 772

144

Vgl. Laatz (1993), S. 35, 63. Berekoven et al. (2006), S. 51. Vgl. Laatz (1993), S. 451. Vgl. Schnell et al. (2005), S. 305; von der Lippe/Kladroba (2002).

Postleitzahlengebiete PLZ

100 % der Unternehmen

100 % der Unternehmen

Grundgesamtheit

Qualifizierte Antworten

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Abbildung 16: Verteilung der Unternehmen nach PLZ-Gebieten Quelle: Eigene Darstellung

Abbildung 17 zeigt hinsichtlich der Branchen-Verteilung der Unternehmen, dass die Grundgesamtheit mit der Stichprobe auch hier zufriedenstellend übereinstimmt. Unternehmen aus dem WZ93-Code 70 nehmen allerdings einen geringeren Anteil in der Stichprobe im Vergleich zur Grundgesamtheit ein, dafür weist die Stichprobe einen höheren Anteil an Unternehmen aus den WZ93-Codes 20 und 30 auf. Eine mögliche Erklärung liegt darin, dass das dieser Arbeit zu Grunde liegende Thema auf den ersten Blick interessanter für Unternehmen ist, die Hersteller bzw. Produzenten (WZ93Codes 20 und 30) und nicht Dienstleister (WZ93-Code 70) sind. Die verbleibenden sechs Branchen-Codes weisen keine erwähnenswerten Abweichungen auf.

145

WZ93-Branchencodes WZ93 10 20

100 % der Unternehmen

100 % der Unternehmen

Grundgesamtheit

Qualifizierte Antworten

30 40 50 60

70

80 90

Abbildung 17: Verteilung der Unternehmen nach Branchen Quelle: Eigene Darstellung

Gemäß der oben angeführten Definition – kleinere Abweichungen zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe werden toleriert – kann festgehalten werden, dass der vorliegende Datensatz repräsentativ ist. 6.2.3 Überprüfung auf Verzerrungen Im Folgenden werden mögliche Verzerrungen in der Datengrundlage analysiert. Verzerrungen stellen grundsätzlich einen systematischen Messfehler dar, der die Ergebnisse des Strukturmodells mehr oder minder stark beeinflussen kann.773 Dadurch wird der eindeutige Zusammenhang zwischen zwei Konstrukten verwässert, weil es nun eine alternative Erklärung für den Zusammenhang zwischen diesen Konstrukten gibt.774 Es ist also darauf zu achten, dass keine großen Verzerrungen in der Datengrundlage bestehen. Die Überprüfung auf Verzerrungen beinhaltet den Non-Response-Bias, den Informant-Bias sowie den Common-Method-Bias.

773 774

146

Vgl. Bagozzi/Yi (1991), S. 426; Cote/Buckley (1987), S. 315. Vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 879.

6.2.3.1 Non-Response-Bias Der Non-Response-Bias geht darauf zurück, dass – gerade bei einer schriftlichen Befragung, die der vorliegenden Arbeit zu Grunde liegt – sich nicht alle angesprochenen Personen bzw. Unternehmen an der Umfrage beteiligen. Somit könnte es durchaus vorkommen, dass sich die Antworten nicht teilnehmender Unternehmen substanziell von Antworten teilnehmender Unternehmen unterscheiden, womit keine Gesamtaussage über die Datengrundgesamtheit getroffen werden kann. „The most commonly recommended protection against nonresponse bias has been the reduction of nonresponse itself.“775 Die empfohlene Methode, Nicht-Teilnahmen komplett zu vermeiden, ist in dem vorliegenden Fall leider nicht möglich, da einige Unternehmen die Beteiligung an Befragungen kategorisch ablehnen. Für diesen Fall schlagen ARMSTRONG/OVERTON vor, mit der Annahme zu arbeiten, dass spät antwortende Unternehmen grundsätzlich genauso antworten wie nicht teilnehmende Unternehmen.776 Zur Überprüfung des Non-Response-Bias wird wie folgt vorgegangen: Die qualifizierten Datensätze werden in die drei Gruppen früh antwortend, normal antwortend sowie spät antwortend eingeteilt. Die Mittelwerte der Indikatoren der früh und der spät antwortenden Unternehmen werden anschließend auf signifikante Unterschiede überprüft. Dabei liegen bei 50 Indikatoren keine signifikanten Unterschiede vor, lediglich bei sieben Indikatoren sind signifikante Unterschiede nachzuweisen.777 Auf Grund der sehr großen Anzahl nicht-signifikanter Indikatoren kann daher ein Non-Response-Bias ausgeschlossen werden. 6.2.3.2 Informant-Bias Der Informant-Bias geht darauf zurück, dass grundsätzlich Unterschiede zwischen der subjektiven Wahrnehmung des Antwortenden sowie dem objektiv vorliegenden Wert bez. eines zu beurteilenden Phänomens bestehen können.778 Als hauptsächliche Ursachen für diese Unterschiede nennt ERNST abweichende Wahrnehmungen und Informationen, die auf Grund der hierarchischen und funktionalen Zugehörigkeit der Antwortenden entstehen bzw. vorherrschen können.779 Da in der vorliegenden Arbeit nur Geschäftsführer angeschrieben wurden und zudem junge Unternehmen keine großen Hierarchien besitzen bzw. bei jungen Unternehmen kein ausgeprägtes funktionales 775 776 777 778 779

Armstrong/Overton (1977), S. 396. Vgl. Armstrong/Overton (1977), S. 397ff. Die Ergebnisse basieren auf einem Signifikanzniveau von 5 %. Vgl. Bagozzi et al. (1991), S. 423. Vgl. Ernst (2003), S. 1267.

147

Denken vorherrscht, sollte ein Informant-Bias grundsätzlich ausgeschlossen werden können.780 Von den 196 qualifizierten Antworten wurden in der Tat 166 Fragebögen von einem Mitglied der Geschäftsführung beantwortet, weitere 26 Fragebögen wurden von (leitenden) Mitarbeitern ausgefüllt. Vier teilnehmende Unternehmen beantworteten diese Frage nicht und werden somit von der folgenden Berechnung ausgeschlossen. Es wird wiederum ein Vergleich der Mittelwerte der Indikatoren der beiden Gruppen durchgeführt. Als Ergebnis kann festgehalten werden, dass 47 Indikatoren keine signifikanten Unterschiede aufweisen, lediglich bei 10 Indikatoren werden signifikante Unterschiede festgestellt.781 Auf Grund der geringen Anzahl signifikanter Unterschiede kann ein Informant Bias ausgeschlossen werden.782 6.2.3.3 Common-Method-Bias Der Common-Method-Bias ist ein systematischer Messfehler, der nicht durch die Verknüpfung der einzelnen Konstrukte, sondern durch die Erhebungsmethode selbst verursacht wird.783 Es gibt verschiedene Ursachen für den Common-Method-Bias,784 eine bedeutende785 Ursache ist dabei der Single-Source-Bias. Dieser geht darauf zurück, dass ein und dieselbe Person die unabhängigen sowie die abhängigen Variablen schätzt.786 Ein Messfehler kann bspw. dann entstehen, wenn diese Person möglichst konsistent in ihren Antworten wirken will und damit die Antworten auf die einzelnen Fragen (unbewusst) beeinflusst.787 Zur Überprüfung des Common-Method-Bias wird die Stichprobe mit Hilfe des sog. Harman’s Single-Factor-Tests analysiert.788 Dabei werden alle Indikatoren anhand einer explorativen Faktorenanalyse zu Faktoren verdichtet. Ein Common-Method-Bias liegt dann vor, wenn entweder nur ein einziger Faktor mit einem Eigenwert von größer 780 781 782

783 784

785

786 787 788

148

So auch: Hiddemann (2007), S. 92. Die Ergebnisse basieren auf einem Signifikanzniveau von 5 %. KESSELL kommt zu einem ähnlichen Ergebnis, obgleich die Quote von signifikant unterschiedlichen Indikatoren doppelt so hoch ist. Vgl. Kessell (2007), S. 121f. Vgl. Avolio et al. (1991), S. 572. Für einen detaillierten Überblick sei an dieser Stelle auf PODSAKOFF ET AL. verwiesen. Vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 881ff. Der Single-Source-Bias ist von besonderer Bedeutung für die vorliegende Arbeit, da – wie oben erwähnt – der Key-Informant-Ansatz verwendet wird, der auf Antworten von lediglich einer Person aus jedem Unternehmen beruht. Vgl. Avolio et al. (1991), S. 571; Homburg/Klarmann (2006), S. 733. Vgl. Podsakoff/Organ (1986), S. 534. Vgl. für diesen Test: Podsakoff et al. (2003), S. 889.

als eins extrahiert wird oder aber ein einzelner Faktor den Großteil der Kovarianz erklärt. Die Durchführung des Harman’s Single-Factor-Tests in der vorliegenden Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass insgesamt 16 Faktoren extrahiert werden und ein einzelner Faktor max. 13,55 % der Kovarianz erklärt. Ein verzerrender Effekt kann daher ausgeschlossen werden.789 Der Kritik an diesem Ansatz, die darauf verweist, dass nicht klar definiert ist, wie viel Prozent der Kovarianz ein Faktor maximal erklären darf oder wie viele Faktoren mindestens zu extrahieren sind,790 entzieht sich die vorliegende Arbeit auf Grund des eindeutigen Ergebnisses. Mit dem CommonMethod-Bias kann also auch die dritte mögliche Verzerrung ausgeschlossen werden. 6.2.4 Behandlung unvollständiger Datensätze „Die Schätzung des Forschungsmodells soll auf einer möglichst aussagekräftigen Datenbasis erfolgen.“791 Zur Erreichung dieses Ziels waren die Überprüfung auf Verzerrungen (Kapitel 6.2.3) sowie die Analyse der Verwertbarkeit der Daten (Kapitel 6.2.1) notwendig. Eines der Ergebnisse bez. der Verwertbarkeit der Daten war, dass nach der Elimination unbrauchbarer Datensätze die verbleibenden Datensätze nur noch in 0,3 % der Fälle fehlende Werte aufweisen. Obwohl diese Quote als sehr gering einzustufen ist, was auf eine gute Konzeption des Fragebogendesigns, eine gute und übersichtliche Fragebogengestaltung und/oder auf einen angemessenen Fragebogenumfang zurückgeführt werden kann,792 dürfen die fehlenden Werte bzw. MissingValues nicht einfach ignoriert werden.793 Vielmehr müssen die Datensätze mit fehlenden Werten – als letzter Schritt zur Erreichung des o. a. Ziels – bearbeitet werden, um unnötige Reduktionen in der Stichprobe oder weitere potenzielle Verzerrungen zu vermeiden.794 Im Folgenden sollen Verfahren zur Behandlung unvollständiger Datensätze vorgestellt, ausgewählt und angewendet werden. Grundsätzlich können drei Methoden zur Behandlung unvollständiger Datensätze unterschieden werden: Eliminierungsverfahren, Imputationsverfahren sowie Para789 790 791 792 793 794

Vgl. Reinartz et al. (2004), S. 301. Vgl. Podsakoff/Organ (1986), S. 536. Dördrechter (2006), S. 211. Vgl. Decker et al. (2000), S. 83f. Vgl. Decker et al. (2000), S. 91. Gängige Softwarelösungen zur Schätzung von Kausalmodellen führen zwar standardmäßig eine Behandlungsmethode automatisch durch. Im Fall von PLSGraph, das in der vorliegenden Arbeit zur Berechnung des Forschungsmodells verwendet wird, kommt allerdings die einfache Imputation als Methode zum Einsatz. Vgl. Tenenhaus et al. (2005), S. 171f. Andere Softwareprogramme verwenden dagegen Eliminierungsverfahren. Wie im Folgenden noch zu zeigen ist, können diese Behandlungsmethoden zu den im Text genannten Reduktionen oder Verzerrungen führen, die von anderen Methoden nicht bzw. nicht in diesem Maße verursacht werden.

149

meterschätzverfahren.795 Eliminierungsverfahren schließen generell Datensätze bzw. Fragebögen, die fehlende Werte aufweisen, von der Datenanalyse aus. Bei der beobachtungsweisen Eliminierung wird ein kompletter Datensatz von der weiteren Analyse ausgeschlossen, sobald nur ein einziger fehlender Wert vorliegt. Die paarweise Eliminierung ist dagegen weniger strikt: Hier werden nur dann Datensätze aus der aktuellen Betrachtung – und nicht aus allen Berechnungen – eliminiert, die bei der relevanten Berechnung mindestens einen fehlenden Wert in der abhängigen und/oder der unabhängigen Variablen aufweisen.796 Im Gegensatz zu den Eliminierungsverfahren werden bei den Imputationsverfahren keine Datensätze mit fehlenden Werten von der Analyse ausgeschlossen. Vielmehr werden die fehlenden Werte durch Schätzungen, die nicht auf vorliegende Informationen aus dem relevanten Datensatz zurückgreifen, ersetzt und somit die Datensätze vervollständigt. Einfache Imputationsverfahren verwenden für die Schätzung bspw. Variablen-Mittelwerte oder Ergebnisse aus Regressionsanalysen.797 Bei multiplen Imputationsverfahren werden dagegen für jeden fehlenden Wert mehrere mögliche Ersatzwerte durch Monte-Carlo-Simulationen ermittelt, die dann zu einem einzigen Wert zusammengeführt werden.798 Parameterschätzverfahren haben mit den Imputationsverfahren gemeinsam, dass fehlende Werte durch Schätzungen ersetzt werden. Die beiden Verfahren unterscheiden sich jedoch darin, dass Parameterschätzverfahren vorliegende Informationen aus dem Datensatz bei der Schätzung berücksichtigen. Zur Schätzung wird ein Wahrscheinlichkeitsmodell genutzt, das auf Maximum-Likelihood- bzw. Bayes-Algorithmen basiert.799 Dabei ist das Expectation-Maximization-Verfahren (EM) das in der Literatur dominierende Parameterschätzverfahren.800

795

796

797 798 799 800

150

Vgl. Hair et al. (1998), S. 51ff.; Decker et al. (2000), S. 92ff. Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass es noch andere Einteilungen gibt. So unterscheidet bspw. GREVE mit Eliminierungsund Imputationsverfahren nur zwei Methoden. Vgl. Greve (2006), S. 115. BANKHOFER geht in seiner Arbeit von fünf Strategien zur Behandlung fehlender Werte aus. Vgl. Bankhofer (1995), S. 89f. Vgl. Bankhofer (1995), S. 91ff.; Allison (2001), S. 6ff.; Ein kurzes Beispiel soll diese paarweise Eliminierung veranschaulichen: Von den drei Variablen A, B (jeweils unabhängig) und C (abhängig) liegen in einem Datensatz nur für B und C entsprechende Werte vor, bei A liegt ein MissingValue vor. Die Berechnung der Wirkung von A auf C ist damit nicht möglich, der vorliegende Datensatz wird exakt für diese Berechnung eliminiert. Die Berechnung der Wirkung von B und C dagegen ist möglich, der vorliegende Datensatz kann verwendet werden, obwohl dieser für die vorangegangene Berechnung – und nur für diese und nicht für alle Berechnungen – eliminiert worden ist. Vgl. Bankhofer (1995), S. 104ff.; Allison (2001), S. 11ff. Vgl. Schafer/Olsen (1998), S. 547ff. Vgl. Bankhofer (1995), S. 155ff.; Allison (2001), S. 12ff. Vgl. Decker et al. (2000), S. 93.

Die Auswahl eines passenden Verfahrens zur Behandlung unvollständiger Datensätze basiert generell auf zwei Kriterien: Reduktion bzw. Verzerrung der Stichprobe sowie Aufwand. Durch Anwendung der jeweiligen Verfahren soll die Anzahl der qualifizierten Datensätze nicht weiter reduziert werden, da ansonsten insb. bei den Gruppenvergleichen die kritische Stichprobengröße nicht erreicht wird und somit die Ergebnisse keinerlei Aussagekraft besitzen würden. Zudem sind mögliche Verzerrungen durch die jeweiligen Verfahren zu minimieren. Das beobachtungsweise Eliminierungsverfahren schließt unvollständige Datensätze komplett aus und reduziert somit die Stichprobengröße. Das paarweise Eliminierungsverfahren schließt fehlerhafte Datensätze nur in einzelnen Berechnungsschritten aus, was jedoch auch zu einer Reduktion der Stichprobe und außerdem zu Verzerrungen führt, da nicht die identische Stichprobe verwendet wird.801 Beide Eliminierungsverfahren kommen daher für eine Anwendung in der vorliegenden Arbeit nicht in Betracht. Ebenso wenig soll das einfache Imputationsverfahren verwendet werden, da die damit ermittelten Varianz- und Kovarianzwerte beachtlichen Verzerrungen unterliegen.802 Weil das multiple Imputationsverfahren sowie das EM-Verfahren dagegen verhältnismäßig geringe Verzerrungen liefern,803 ist für eine Entscheidung zugunsten eines der beiden Verfahren noch der Aufwand heranzuziehen. Verschiedene Softwarelösungen stehen derzeit zur Berechnung multipler Imputationen zur Verfügung,804 allerdings ist die Durchführung der Berechnung mit einem hohen Aufwand verbunden. Da der EM-Algorithmus dagegen ohne großen Aufwand – dieser ist im Softwarepaket SPSS standardmäßig integriert805 – geschätzt werden kann, wird dieses Verfahren für die vorliegende Arbeit ausgewählt. Bevor das EM-Verfahren zur Behandlung unvollständiger Datensätze letztendlich angewendet werden kann, muss noch überprüft werden, ob die notwendigen Verteilungsbedingungen erfüllt werden. Fehlende Werte können drei unterschiedlichen Verteilungsformen unterliegen: Missing completely at random (MCAR) liegt dann vor, wenn Daten komplett zufällig fehlen. Das Fehlen eines Variablen-Werts hängt dabei weder von den Werten der eigenen Variablen noch von den Werten der anderen Variablen ab. Missing at random (MAR) liegt dagegen vor, wenn das Fehlen eines Variablen-Werts durch Werte 801

802 803 804

805

Vgl. Peters/Enders (2002), S. 81; Vriens/Melton (2002), S. 14; O'Loughlin/Coenders (2004), S. 1239. Vgl. Peters/Enders (2002), S. 81; O'Loughlin/Coenders (2004), S. 1239. Vgl. Schafer/Graham (2002), S. 173. So auch: Collins et al. (2001), S. 330. Eine umfassende Übersicht kann unter der Internet-Adresse http://www.multiple-imputation.com/ erhalten werden (Abruf am 03.12.2007). Vgl. Allison (2001), S. 22.

151

anderer Variablen erklärt werden kann, jedoch nicht von Werten der eigenen Variablen. Missing not at random (MNAR) liegt schließlich vor, wenn das Fehlen eines Variablen-Werts nur durch Werte der eigenen Variablen erklärt werden kann.806 Die Bedingung für die Anwendung des EM-Verfahrens ist das Vorliegen von MAR.807 Da dies in der Regel nicht statistisch überprüft werden kann, zugleich jedoch ein Abweichen von dieser Bedingung nur zu geringfügigen Verzerrungen führt,808 wird der EM-Algorithmus zur Behandlung unvollständiger Datensätze angewendet. Die fehlenden Werte innerhalb der 196 qualifizierten Datensätze werden somit ersetzt; mit diesen ersetzten Werten wird nun im Folgenden weitergerechnet. 6.2.5 Beschreibung der Stichprobe Nach einer ersten Beschreibung der Stichprobe im Rahmen der RepräsentativitätsÜberprüfung soll nun ein vollständigeres Bild der teilnehmenden Unternehmen gegeben werden. Dafür werden die Unternehmen mit Hilfe des Gründungsdatums, des erzielten Umsatzes und der Mitarbeiteranzahl beschrieben, zudem wird das Verhältnis produzierender Unternehmen zu Dienstleistungs-Unternehmen aufgezeigt. Da diese Informationen nicht für die Grundgesamtheit vorliegen, können diese Merkmale nicht für die Überprüfung der Repräsentativität verwendet werden. Abbildung 18 zeigt die Verteilung der Unternehmen nach dem Gründungsdatum. Bis auf die Abweichung im Jahr 1995 sind in den ersten Jahren keine Auffälligkeiten zu beobachten. In den Jahren 2000 sowie 2001 sind dagegen überdurchschnittlich viele Unternehmen gegründet worden, was nicht überraschend ist angesichts des damals vorherrschenden Börsenbooms und Internethypes. Das Platzen der Börsenblase sowie die unmittelbaren Auswirkungen auf die Finanzmärkte sowie die Konjunktur lassen sich auch an den vorliegenden Zahlen sehr gut ablesen, da die Anzahl der Gründungen stark zurückgegangen ist. Die Erholung der Konjunktur sowie an den Finanzmärkten in den Jahren 2003 und 2004 macht sich auch positiv bei der Anzahl der Gründungen bemerkbar. Der plötzliche Rückgang der teilnehmenden Unternehmen mit den Gründungsjahren 2005 und 2006 kann dadurch erklärt werden, dass auf Grund des personellen Ressourcenmangels gerade in jungen Unternehmensjahren sonstigen Tätigkeiten, die nicht direkt mit dem Kerngeschäft – z. B. das Ausfüllen eines Fragebogens – zusammenhängen, nicht in vollem Umfang nachgekommen werden kann.

806 807 808

152

Vgl. Schnell et al. (2005), S. 469; Peters/Enders (2002), S. 82ff.; Allison (2001), S. 3f. Vgl. Peters/Enders (2002), S. 93. Vgl. Collins et al. (2001), S. 332f.

Gründungsjahr Anzahl Unternehmen 25

20

15

10

5

0

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Gründungsjahr

Abbildung 18: Verteilung der Unternehmen nach Gründungsjahr Quelle: Eigene Darstellung

Die Verteilung der Unternehmen nach dem Umsatz ist in Abbildung 19 dargestellt. Mehr als ein Drittel der Unternehmen weist einen jährlichen Umsatz zwischen 0,1 und 1 Mio. EUR aus, mehr als ein weiteres Drittel der Unternehmen generiert bereits einen Umsatz zwischen 1 und 5 Mio. EUR. Bei dem Untersuchungsgegenstand von jungen, innovativen Unternehmen ist nicht überraschend, dass ein Teil der Unternehmen derzeit noch einen Umsatz von weniger als 0,1 Mio. EUR erwirtschaftet und dass mit steigendem Umsatz die Anzahl der Unternehmen zurückgeht. Bemerkenswert ist jedoch die Tatsache, dass es insgesamt vier Unternehmen innerhalb der ersten zwölf Jahre der Unternehmenstätigkeit bereits zu Umsätzen jenseits der 50 Mio.-EURGrenze geschafft haben.

153

Umsatz Anzahl Unternehmen 75 70 65 25 20 15 10 5 0 0,1

1

5

10

25

50

>50

Umsatz (in Mio EUR)

Abbildung 19: Verteilung der Unternehmen nach Umsatzklassen Quelle: Eigene Darstellung

Abbildung 20 zeigt die Verteilung der Unternehmen nach der Anzahl ihrer Mitarbeiter. Es kann festgehalten werden, dass es – unter den teilnehmenden Unternehmen – einen linearen negativen Zusammenhang zwischen der Mitarbeiterklasse und der Anzahl der Unternehmen in diesen Mitarbeiterklassen gibt: viele Unternehmen mit wenigen Mitarbeitern und wenige Unternehmen mit vielen Mitarbeitern. Eine Ausnahme stellt die letzte Mitarbeiterklasse dar, was die obige Beobachtung bestätigt. Vereinzelte Unternehmen waren außergewöhnlich erfolgreich beim Unternehmensaufbau.

154

Mitarbeiter Anzahl Unternehmen 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

4

7

10

15

25

40

>40

Anzahl Mitarbeiter

Abbildung 20: Verteilung der Unternehmen nach Anzahl der Mitarbeiter Quelle: Eigene Darstellung

Die Verteilung der Unternehmen auf die beiden Unternehmenstypen zeigt schließlich Abbildung 21. Knapp über 55 % der teilnehmenden Unternehmen kommen dabei aus dem Dienstleistungs-Bereich, knapp unter 45 % sind dem Produktions-Bereich zuzurechnen.

155

Unternehmenstyp Anzahl Unternehmen 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

ProduktionsUnternehmen

DienstleistungsUnternehmen

Abbildung 21: Verteilung der Unternehmen nach Unternehmenstyp Quelle: Eigene Darstellung

6.3 Ermittlung der adäquaten Signifikanzniveaus Statistische Berechnungen, die nicht auf der kompletten Grundgesamtheit, sondern vielmehr auf einer Stichprobe aus dieser Grundgesamtheit beruhen,809 können grundsätzlich Fehlern unterliegen, die wiederum gravierende Auswirkungen auf die entsprechenden Rückschlüsse haben. Vor der Auswertung der Daten empfiehlt es sich, ein adäquates bzw. maximal zu akzeptierendes Niveau dieser Fehler festzulegen.810 Dies ist auch für den weiteren Verlauf dieser Arbeit von zentraler Bedeutung, weil u. a. dadurch bestimmt wird, wann Zusammenhänge als signifikant – es liegt ein systematischer Zusammenhang und kein Zufall vor – und wann Zusammenhänge als nichtsignifikant – es liegt ein Zufall und kein systematischer Zusammenhang vor – zu bezeichnen sind.811 Im Folgenden soll zunächst näher auf die Fehler eingegangen werden, bevor anschließend die Berechnung der adäquaten Signifikanzniveaus vorbereitet und durchgeführt wird.

809 810 811

156

Diese sind auch unter dem Begriff inferenzstatische Berechnungen bekannt. Vgl. Hair et al. (1998), S. 10. Vgl. Schnell et al. (2005), S. 448.

Grundsätzlich können bei inferenzstatischen Berechnungen zwei Fehler unterschieden werden. Grundlage zur Vorstellung der beiden unterschiedlichen Fehler bildet die sog. Nullhypothese, die besagt, dass zwischen den beiden zu untersuchenden Variablen kein Zusammenhang besteht.812 Der erste Fehler, -Fehler bzw. Fehler Typ I813 oder Fehler erster Art814 genannt, besteht, wenn die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, obgleich sie zutrifft.815 Vereinfacht lässt sich dies folgendermaßen umschreiben: Bei einem -Fehler wird ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Variablen angezeigt, den es tatsächlich jedoch nicht gibt.816 Beim zweiten Fehler, auch -Fehler bzw. Fehler Typ II oder Fehler zweiter Art genannt, wird die Nullhypothese fälschlicherweise angenommen, obwohl sie nicht zutrifft.817 Beim -Fehler wird demzufolge kein Zusammenhang zwischen den Variablen entdeckt, obgleich dieser tatsächlich vorhanden ist.818 Folgende Abbildung fasst die Erkenntnisse zu den beiden Fehlern nochmals graphisch zusammen.

812 813 814 815 816 817 818

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 69. Vgl. Hair et al. (1998), S. 10; Myers/Melcher (1969), S. B-33; Baroudi/Orlikowski (1989), S. 88. Vgl. Erdfelder (1984), S. 22. Vgl. Myers/Melcher (1969), S. B-33. Vgl. Hair et al. (1998), S. 10; Baroudi/Orlikowski (1989), S. 88. Vgl. Myers/Melcher (1969), S. B-33; Erdfelder (1984), S. 22. Vgl. Hair et al. (1998), S. 11; Baroudi/Orlikowski (1989), S. 88.

157

Inferenzstatistische Berechnungen Realität

Zusammenhang besteht

Zusammenhang besteht nicht

Zusammenhang besteht

Richtige Entscheidung (1-)

-Fehler

Zusammenhang besteht nicht

-Fehler

Richtige Entscheidung (1-)

Statistische Entscheidung

Abbildung 22: -Fehler und -Fehler bei inferenzstatischen Berechnungen Quelle: Baroudi/Orlikowski (1989), S. 88

Das bereits angesprochene Signifikanzniveau wird durch den -Fehler wiedergegeben bzw. repräsentiert819 und findet grundsätzlich in wissenschaftlichen Arbeiten Berücksichtigung.820 Uneinigkeit herrscht jedoch darüber, in welcher Höhe der -Fehler zugelassen und somit das adäquate Signifikanzniveau gesetzt werden soll. Die in der Literatur vorherrschenden -Werte von 1 % bis 5 %821 werden bspw. als heilige Kuh kritisiert, also als feste Regel, von der man unter keinen Umständen abweichen sollte. CASCIO/ZEDECK zeigen, dass man sehr wohl von diesen Werten nach oben abweichen sollte, sofern es die Situation erfordert.822 MYERS/MELCHER nennen in diesem Zusammenhang sogar -Werte von 30 % bis 40 %.823 Während der -Fehler zumindest noch Berücksichtigung findet, wird der -Fehler zumeist komplett ignoriert.824 Diese Vernachlässigung birgt die große Gefahr, dass tatsächlich vorliegende Zusammen-

819 820 821 822 823 824

158

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 70. Vgl. Baroudi/Orlikowski (1989), S. 88. Vgl. Myers/Melcher (1969), S. B-31. Vgl. Cascio/Zedeck (1983), S. 523f. Vgl. Myers/Melcher (1969), S. B-35. Vgl. Cohen (1992), S. 155; Myers/Melcher (1969), S. B-39.

hänge unerkannt bleiben825 und dadurch zukünftige Forscher davon abgehalten werden, in diesem möglicherweise wissenschaftlich interessanten und ergiebigen Gebiet weiter zu forschen.826 Diese Gefahr soll in der vorliegenden Arbeit vermieden und der entsprechende -Fehler berücksichtigt werden. Somit ist im Folgenden ein Wert für den -Fehler, das Signifikanzniveau, sowie für den -Fehler zu bestimmen. Die Ermittlung der adäquaten - und -Werte wird mit Hilfe der sog. Poweranalyse vorgenommen. Die Poweranalyse greift hierbei auf vier Größen – Signifikanzniveau (), Effektstärke (f), Stichprobenumfang (N) sowie statistische Power (1-) – zurück, wobei jede Größe durch eine Funktion der anderen drei Größen darstellt wird.827 Folgende Abbildung zeigt die graphischen Abhängigkeiten der vier Größen anschaulich. Power-Analyse

Signifikanzniveau ()

Effektstärke (f)

Statistische Power (1-)

Stichprobengröße (N)

Abbildung 23: Einflussgrößen der Power-Analyse Quelle: Cohen (1992), S. 156

825

826 827

Welche Konsequenzen das Ignorieren des -Fehlers haben kann, zeigen MAZEN ET AL. anschaulich anhand der Challenger Space Shuttle-Katastrophe in den 1980er Jahren. Die Annahme, dass die Dichtungsringe voll funktionsfähig sind, obwohl im Vergleich zu früheren Missionen andere Ringe verwendet wurden, die sich zudem anders verhielten, war letztendlich falsch. Vgl. Mazen et al. (1987), S. 370. Vgl. Baroudi/Orlikowski (1989), S. 97. Vgl. Cohen (1992), S. 156f.

159

Da Stichprobengröße sowie Signifikanzniveau bzw. -Wert bereits ausführlich erläutert wurden, sind nur noch die beiden anderen Größen vorzustellen. Die statistische Power weist einen engen Zusammenhang zum -Fehler auf, da sie als 1- definiert ist. Somit gibt die statistische Power die Wahrscheinlichkeit an, dass eine Nullhypothese richtigerweise abgelehnt wird828 bzw. dass eine statistische Signifikanz erkannt wird, wenn diese vorliegt.829 Die Effektstärke schließlich „represents an estimate of the magnitude of the investigated phenomenon in the population“830, sie ist also ein Maß für die Stärke der Beziehungen, die zwischen Variablen in der Grundgesamtheit bestehen. Zur Berechnung adäquater bzw. maximal zu akzeptierender Niveaus der beiden Fehler ist auf die Kompromiss-Poweranalyse zurückzugreifen, die neben der Stichprobengröße und der Effektstärke noch q als Inputgröße verwendet. q ist dabei der Quotient aus /,831 „which defines the relative seriousness of both types of errors“832. Zur Unterstützung bei der Berechnung wird das frei verfügbare Softwareprogramm GPOWER 2.0833 verwendet, das von ERDFELDER ET AL. entwickelt wurde.834 Als Stichprobengröße (N) dienen in der vorliegenden Arbeit die Anzahl der qualifizierten Antworten, N beträgt somit 196. Für die Effektstärke (f) stehen grundsätzlich mehrere Werte zur Auswahl,835 in wissenschaftlichen Arbeiten lassen sich grundsätzlich auch die unterschiedlichsten Werte finden.836 Im Allgemeinen wird jedoch angenommen, dass die Effektstärke zwischen niedrigen (0,10) und mittleren (0,25) Werten liegt.837 In der vorliegenden Arbeit wird ein Wert von 0,17 verwendet. Der Fehlerquotient q wird auf 1 gesetzt, womit „die Konsequenzen von - und -Fehlern für gleichermaßen gravierend erachtet“838 werden. Damit wird die Warnung von BAROUDI/ORLIKOWSKI beachtet, dass gerade in jungen Forschungsgebieten der Fehler gravierende negative Konsequenzen haben kann.839 Mit diesen Werten kann die Berechnung der adäquaten Signifikanzniveaus mit GPOWER 2.0 durchgeführt wer828 829 830 831 832 833

834 835 836 837 838 839

160

Vgl. Baroudi/Orlikowski (1989), S. 88. Vgl. Hair et al. (1998), S. 11. Baroudi/Orlikowski (1989), S.90. Vgl. Erdfelder (1984), S. 27f. Erdfelder et al. (1996), S. 2. Das Programm ist kostenlos unter http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/aap/projects/gpower/ online zu erhalten (Abruf am 03.12.2007). Vgl. Erdfelder et al. (1996). Vgl. Cohen (1992), S. 157. Vgl. Mazen et al. (1987), S. 371ff. Vgl. Cashen/Geiger (2004), S. 156; Ferguson/Ketchen (1999), S. 390. Erdfelder (1984), S. 27. Vgl. Baroudi/Orlikowski (1989), S. 97.

den. Als Ergebnis können -Werte und -Werte von jeweils 11,7 % für einseitige Tests840 sowie von jeweils 16,3 % für zweiseitige Tests841 ermittelt werden, die dazu korrespondierenden T-Werte betragen 1,1915 bzw. 1,3991. Ein tatsächlich existierender signifikanter Zusammenhang zwischen zwei Variablen wird demnach mit einer Wahrscheinlichkeit von 88,3 % bzw. 83,7 % richtig erkannt. Zur Überprüfung, ob die adäquaten Signifikanzniveaus in der vorliegenden Arbeit auch eingehalten werden, müssen die ermittelten theoretischen T-Werte noch den empirischen T-Werten gegenübergestellt werden. Die empirischen T-Werte werden – im Rahmen des nachfolgenden Kapitels 7 – mit dem Software-Programm PLSGraph unter Zuhilfenahme des Bootstrapping-Verfahrens berechnet.842 Sofern die empirischen TWerte über den entsprechenden theoretischen T-Werten liegen, wird das adäquate Signifikanzniveau erfüllt und es gibt somit signifikante Zusammenhänge zwischen zwei Variablen.843 Da in dieser Arbeit nicht nur von Interesse ist, ob das adäquate Signifikanzniveau erfüllt wird, sondern auch, ob die Zusammenhänge niedrigere Signifikanzniveaus von 1 %, 5 % sowie 10 % erfüllen, werden in GPOWER 2.0 entsprechende T-Werte ermittelt.844 Folgende Tabelle liefert einen Überblick über die geltenden T-Werte. Einseitig -Wert T-Wert 0,1174 1,1915 0,1000 1,2859 0,0500 1,6527 0,0100 2,3457

Zweiseitig -Wert T-Wert 0,1634 1,3991 0,1000 1,6527 0,0500 1,9723 0,0100 2,6014

Tabelle 24: Übersicht der - und T-Werte Quelle: Eigene Darstellung

840

841

842 843 844

Einseitige Tests werden zukünftig verwendet, wenn Hypothesen überprüft werden, die sowohl einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen als auch die Richtung dieses Zusammenhangs vorhersagen. Vgl. Gujarati (1995), S. 124. Zudem werden einseitige Tests bei der Gütebeurteilung reflektiver Konstrukte zum Einsatz kommen. Zweiseitige Tests werden zukünftig verwendet, wenn Hypothesen überprüft werden, die nur eine Vorhersage über einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen vornehmen, jedoch keine Vorhersage über die Richtung dieses Zusammenhangs. Vgl. Gujarati (1995), S. 123f. Zudem werden zweiseitige Tests bei der Gütebeurteilung formativer Konstrukte zum Einsatz kommen. Vgl. Chin (1998), S. 318ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 75. Dabei wird nicht die Kompromiss-Poweranalyse verwendet, sondern die Post-hoc-Poweranalyse. Vgl. Erdfelder (1984), S. 27.

161

7 Durchführung der Datenanalyse Nach der umfassenden Vorbereitung in Kapitel 6 wird im Folgenden die Datenanalyse durchgeführt. Die einzelnen Modelle werden zunächst dahingehend beurteilt, ob die ermittelten Zusammenhänge überhaupt aussagekräftig sind. Dafür wird die Güte der Modelle überprüft. In Kapitel 7.1 wird die Gütebeurteilung für das Modell I, das die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl analysiert, durchgeführt. In Kapitel 7.2 wird dann die Güte für das Modell II überprüft, das die Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl analysiert, bevor in Kapitel 7.3 das Teilmodell Unternehmenstyp einer Güteprüfung unterzogen wird. Wenn den Modellen eine ausreichende Güte bescheinigt werden kann, dann werden abschließend in Kapitel 7.4 die ermittelten Zusammenhänge dargestellt und überprüft, ob die abgeleiteten Hypothesen bestätigt oder widerlegt werden müssen. 7.1 Gütebeurteilung des Modells I Im Rahmen der Modellbeurteilung lassen sich grundsätzlich lokale und globale Gütekriterien unterscheiden. Lokale Gütekriterien beurteilen dabei die einzelnen Messmodelle separat, während globale Kriterien sich auf die Anpassungsgüte des gesamten Modells beziehen.845 Im Folgenden werden zunächst die reflektiven und formativen Messmodelle getrennt untersucht, bevor die Güte des Strukturmodells beurteilt wird. 7.1.1 Beurteilung der reflektiven Messmodelle Messmodelle lassen sich grundsätzlich mit Hilfe von Reliabilitäts- und Validitätsmaßen beurteilen. Reliabilität liegt vor, wenn die Messung zu konsistenten Ergebnissen führt, von Validität wird gesprochen, wenn die Messung konzeptionell richtig ist, d. h., wenn das Messmodell tatsächlich das misst, was gemessen werden soll.846 7.1.1.1 Prüfung auf Reliabilität Die Reliabilität reflektiver Messmodelle wird anhand von Indikatorreliabilität sowie Konstruktreliabilität überprüft. Die Indikatorreliabilität misst den Anteil der Varianz eines Indikators, der durch das relevante Konstrukt und nicht durch Messfehler erklärt wird. Mit dem Anspruch, dass mind. 50 % der Varianz durch das Konstrukt erklärt werden sollen, wird für die

845 846

162

Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 165; Homburg/Klarmann (2006), S. 736. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 7.

Faktorladungen der Indikatoren ein Grenzwert von mind. 0,707847 gefordert.848 Grundsätzlich sind jedoch auch niedrigere Grenzwerte in der Literatur anerkannt. HOMBURG/BAUMGARTNER fordern bspw. einen Mindestwert von 0,4 für die Faktorladungen,849 HULLAND sieht diesen Grenzwert bei neu entwickelten Skalen ebenfalls als adäquat an,850 CHIN plädiert für einen Mindestwert für die Faktorladungen von 0,5 gerade in frühen Forschungsstadien.851 Da die vorliegende Arbeit zwar auf etablierten Skalen aufsetzt, die jedoch größtenteils an die Besonderheiten junger, innovativer Unternehmen sowie an das generelle Forschungsdesign852 angepasst werden mussten, wird ein Grenzwert für die Faktorladungen von 0,5 verwendet. Alle reflektiven Indikatoren mit einer geringeren Faktorladung als 0,5 werden demnach eliminiert und aus der weiteren Betrachtung ausgeschlossen. Die Konstruktreliabilität überprüft, ob eine starke Bindung zwischen den Indikatoren eines Konstrukts besteht.853 Cronbachs Alpha, interne Konsistenz sowie durchschnittlich erfasste Varianz (DEV) dienen dabei der Beurteilung der Konstruktreliabilität. Cronbachs Alpha stellt den gewichteten Durchschnitt aller möglichen Korrelationen zwischen den Indikatoren eines Konstrukts dar. Als Grenzwert soll der in der Literatur vorherrschende Wert von 0,7 verwendet werden.854 Die interne Konsistenz855 basiert auf Cronbachs Alpha, jedoch unterstellt diese keine Gleichgewichtung. Es werden vielmehr unterschiedliche Gewichtungen der Indikatoren ermöglicht.856 Auch für dieses Reliabilitätsmaß soll ein Grenzwert von 0,7 verwendet werden.857 Die durchschnittlich erfasste Varianz als drittes Maß zur Überprüfung der Konstruktreliabilität misst den Anteil der Varianz des Konstrukts, der durch die Indikatoren und nicht durch

847

848 849 850 851 852

853 854 855

856 857

Der Grenzwert für die Faktorladung ist dabei als Quadratwurzel aus dem erwähnten Anteil der Varianz zu berechnen. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 737; Carmines/Zeller (1979), S. 27. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 170. Vgl. Hulland (1999), S. 198. Vgl. Chin (1998), S. 325. Wie bereits beschrieben, sind die Konstrukte ursprünglich zum größten Teil für die Entscheidung Handelsvertreter vs. Außendienstmitarbeiter entwickelt worden und mussten an die deutlich weitere Definition von direktem, dualem sowie indirektem Vertriebsweg angepasst werden. Vgl. Krafft et al. (2005), S. 74. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 8; Hulland (1999), S. 199. In der deutschsprachigen Literatur wird zudem häufig noch der Begriff Faktorreliabilität verwendet, in der englischsprachigen Literatur der Begriff composite reliability. Vgl. Götz/LiehrGobbers (2004), S. 728; Chin (1998), S. 320. Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 190; Chin (1998), S. 320. Vgl. Hulland (1999), S. 199; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 728. Es sei darauf hingewiesen, dass mit 0,6 auch ein niedrigerer Grenzwert hätte gewählt werden können. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 170.

163

Messfehler erklärt werden kann.858 Als potenzielle Grenzwerte werden 0,5859 oder 0,6860 gefordert, analog zur Begründung im Rahmen der Indikatorreliabilität wird mit 0,5 der niedrigere Wert gewählt. In den folgenden Tabellen werden für jedes reflektive Konstrukt Cronbachs Alpha, interne Konsistenz, durchschnittlich erfasste Varianz sowie die einzelnen Faktorladungen der Indikatoren ausgegeben. Zur Information werden zudem die T-Werte der einzelnen Indikatoren dargestellt.861 Kein einziger Indikator des Konstrukts technologiebezogene Unsicherheit muss auf Grund einer Faktorladung von weniger als 0,5 eliminiert werden, das Konstrukt besteht auch zukünftig aus drei Indikatoren. Da auch alle drei Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene über den geforderten Werten liegen, kann dem Konstrukt eine hohe Reliabilität zugesprochen werden. Technologiebezogene Unsicherheit (TEC) Konstrukt Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,764 Interne Konsistenz 0,794 DEV 0,577 Indikator-Nr. Indikator-Text TEC01 TEC02 TEC03

Ladung

Wir werden zukünftig zahlreiche Veränderungen an den Produkt-Spezifikationen 0,969 vornehmen. Wir schätzen zukünftige technologische Verbesserungen an unserem Produkt als 0,726 wahrscheinlich ein. 0,515 Die Technologie in unserer Branche ändert sich schnell.

T-Wert 3,669 4,169 2,175

Tabelle 25: Reliabilitätsmaße für „Technologiebezogene Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Mehrere Indikatoren862 des Konstrukts interne Unsicherheit müssen wegen zu geringer Faktorladungen eliminiert werden. Mit IUN08 und IUN09 wurden bspw. zwei Indikatoren, die von der weiteren Analyse der Arbeit ausgeschlossen werden, als reversecoded items abgefragt. Ihr Ausschluss kann dadurch verursacht sein, dass mehrere Teilnehmer den Charakter der reverse-coded items übersehen haben und konträre Ant-

858 859 860 861

862

164

Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 45f. Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 46; Chin (1998), S. 321. Vgl. Herrmann et al. (2006), S. 61. Wie in Kapitel 6.3 beschrieben, lässt sich durch den T-Wert die Signifikanz der einzelnen Indikatoren bestimmen. Da reflektive Konstrukte vorliegen, werden hierfür die Vergleichswerte aus dem einseitigen t-Test herangezogen. Sofern ein Indikator nicht-signifikant ist, wird er in den Tabellen entsprechend mit n. s. gekennzeichnet. Alle als reverse-coded items abgefragten Indikatoren wurden vor Durchführung der Berechnungen umgewandelt, um mit den anderen Indikatoren vergleichbar zu sein.

wortoptionen als die eigentlich beabsichtigten verwendet haben. Insgesamt besteht das Konstrukt zukünftig noch aus vier Indikatoren. Bei den Reliabilitätsmaßen auf Konstrukt-Ebene liegen Cronbachs Alpha sowie durchschnittlich erfasste Varianz unter den jeweiligen Schwellenwerten. Die Schwäche bei Cronbachs Alpha kann jedoch kompensiert werden, da die interne Konsistenz, die – wie oben beschrieben – eine Weiterentwicklung von Cronbachs Alpha ist, den geforderten Grenzwert übersteigt. Da das Gesamtbild des Konstrukts positiv ist, kann auch hier – unter Beachtung der folgenden Bemerkung von HOMBURG/PFLESSER – eine hohe Reliabilität bescheinigt werden. „Hierzu ist anzumerken, dass es bei der Modellbeurteilung nicht unbedingt darum geht, dass alle Kriterien erfüllt sind. Vielmehr soll auf der Basis der verfügbaren Informationen ein positives Gesamturteil abgeleitet werden können.“863 Interne Unsicherheit (IUN) Konstrukt Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,618 Interne Konsistenz 0,760 DEV 0,445 Indikator-Nr. Indikator-Text IUN01

IUN02 IUN03 IUN04 IUN05 IUN06 IUN07 IUN08 IUN09

Aus Finanzkennzahlen können wir sehr gut auf die Höhe der Verkaufsanstrengungen des Vertriebs (z. B. eigene Vertriebsmitarbeiter oder externe Vertriebspartner) rückschließen. Den Einsatz des Vertriebs geben die von uns verwendeten Finanzkennzahlen nicht gut wieder. Das Verkaufsergebnis wird von vielen Faktoren, die außerhalb der Kontrolle des Vertriebs liegen, beeinflusst. Um den Vertrieb adäquat bewerten zu können, ist nicht nur der generierte Umsatz relevant, sondern auch die zusätzlichen einzelnen Vertriebsaktivitäten. Es ist unmöglich, den Vertrieb genau zu überwachen. Es ist schwer abzuschätzen, welchen Einsatz der Vertrieb für die Arbeit wirklich leistet. Es wäre für den Vertrieb leicht möglich, geschönte Aktivitätenberichte vorzulegen, wenn er es nur wollte. Wir haben detaillierte Aktivitätenberichte für den Vertrieb. Die Bewertung des Vertriebs basiert auf sehr detaillierten und genauen Daten.

Ladung

T-Wert

0,775

2,707

eliminiert 0,605

2,594

eliminiert 0,612 0,663

2,667 2,842

eliminiert eliminiert eliminiert

Tabelle 26: Reliabilitätsmaße für „Interne Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Alle vier Indikatoren des Konstrukts Produkt-Individualisierung übersteigen den geforderten Grenzwert bei den Faktorladungen, so dass kein Indikator eliminiert werden muss. Auch alle drei Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene weisen hohe Werte auf, so dass dem Konstrukt eine hohe Reliabilität bestätigt werden kann.

863

Homburg/Pflesser (2000b), S. 655.

165

Konstrukt Produkt-Individualisierung (IND) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,730 Interne Konsistenz 0,834 DEV 0,559 Indikator-Nr. Indikator-Text

Ladung

T-Wert

IND01

0,722

3,283

0,868 0,661

3,863 3,160

0,724

3,323

IND02 IND03 IND04

Wir berücksichtigen Sonderwünsche des Endkunden bei der Konstruktion und/oder Produktion. Wir erstellen unser Produkt genau nach den Vorgaben unserer Endkunden. Wir setzen uns genau mit den individuellen Wünschen unserer Endkunden auseinander, bevor wir ein Angebot machen. Das Produkt, das wir für einen Endkunden erstellen, lässt sich im Regelfall nicht auf andere Endkunden übertragen.

Tabelle 27: Reliabilitätsmaße für „Produkt-Individualisierung“ Quelle: Eigene Darstellung

Auch bei dem Konstrukt Produkt-Komplexität muss keiner der vier Indikatoren auf Grund zu geringer Faktorladung eliminiert werden. Wiederum liegen auch die drei Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene über den geforderten Werten, so dass dieses Konstrukt eine hohe Reliabilität aufweist. Produkt-Komplexität (KOM) Konstrukt Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,826 Interne Konsistenz 0,871 DEV 0,630 Indikator-Nr. Indikator-Text

Ladung

T-Wert

KOM01 KOM02 KOM03 KOM04

0,905 0,779 0,644 0,825

5,147 3,901 3,648 4,431

Unser Produkt ist kompliziert. Unser Produkt ist technisch sehr anspruchsvoll. Unser Produkt ist erklärungsbedürftig. Unser Produkt zeichnet sich durch eine hohe Komplexität aus.

Tabelle 28: Reliabilitätsmaße für „Produkt-Komplexität“ Quelle: Eigene Darstellung

Bei dem Konstrukt Synergieeffekte beim Verkauf ist ein Indikator wegen einer zu geringen Faktorladung aus den zukünftigen Berechnungen zu entfernen. Die Reliabilitätsmaße weisen wiederum sehr hohe Werte auf, so dass auch hier von einer hohen Reliabilität auszugehen ist.

166

Konstrukt Synergieeffekte beim Verkauf (SYN) Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,858 Interne Konsistenz 0,913 DEV 0,778 Indikator-Nr. Indikator-Text

Ladung

T-Wert

SYN01

0,855

18,208

SYN02 SYN03 SYN04

Der Verkauf unseres Produkts wird eindeutig erleichtert, wenn ergänzende Produkte von anderen Herstellern gleichzeitig angeboten werden. Es ist für den Verkaufserfolg vollkommen unbedeutend, ob unser Produkt einzeln oder mit ergänzenden Produkten von anderen Herstellern angeboten wird. Unsere Endkunden schätzen es sehr, wenn neben unserem Produkt noch weitere ergänzende Produkte von anderen Herstellern angeboten werden. Der gemeinsame Verkauf unseres Produkts mit weiteren ergänzenden Produkten anderer Hersteller weist für den Endkunden viele Vorteile auf.

eliminiert 0,870

21,790

0,921

46,108

Tabelle 29: Reliabilitätsmaße für „Synergieeffekte beim Verkauf“ Quelle: Eigene Darstellung

Kein Indikator ist in dem Konstrukt Differenzierung über das Produkt zu eliminieren, alle drei anderen Reliabilitätsmaße sind auch bei diesem Konstrukt erfüllt. Erneut kann eine hohe Reliabilität bescheinigt werden. Konstrukt Differenzierung - Produkt (DIP) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,811 Interne Konsistenz 0,877 DEV 0,784 Indikator-Nr. Indikator-Text

DIP01 DIP02

Ladung

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … kontinuierliche Leistungsverbesserung der Produkte, insb. hinsichtlich Qualität 0,762 und Produktivität. … kontinuierliche Nutzenverbesserung der Produkte, insb. Erhöhung des 0,993 Endkundennutzens.

T-Wert

4,143 4,335

Tabelle 30: Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über das Produkt“ Quelle: Eigene Darstellung

Auch bei dem Konstrukt Bedeutung der Endkundenbindung ist kein einziger Indikator auf Grund von zu geringer Faktorladung zu eliminieren, das Konstrukt besteht auch zukünftig aus fünf Indikatoren. Da auch alle drei Reliabilitätsmaße auf KonstruktEbene über den geforderten Werten liegen, kann dem Konstrukt eine hohe Reliabilität zugesprochen werden.

167

Bedeutung der Endkundenbindung (BDE) Konstrukt Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,771 Interne Konsistenz 0,840 DEV 0,522 Indikator-Nr. Indikator-Text

Ladung

T-Wert

BDE01 BDE02

0,850 0,869

18,493 37,437

0,750

10,365

0,525

5,293

0,545

4,595

BDE03 BDE04 BDE05

Wir richten unsere Marketing- und Vertriebsaktivitäten auf unsere Endkunden aus. Die Bindung der Endkunden an unser Unternehmen ist von großer Bedeutung für uns. Wir suchen regelmäßig den direkten Kontakt zu unseren Endkunden (z. B. auf Messen). Wir setzen Instrumente wie z. B. Mailings, Veranstaltungen oder Kundenclubs zur Bindung unserer Endkunden ein. Eventuelle Vorbehalte unserer Vertriebspartner würden uns nicht daran hindern, Maßnahmen zur Endkundenbindung zu ergreifen.

Tabelle 31: Reliabilitätsmaße für „Bedeutung der Endkundenbindung“ Quelle: Eigene Darstellung

Sechs der sieben Konstrukte erfüllen ausnahmslos alle Kriterien zur Konstruktreliabilität, lediglich das Konstrukt interne Unsicherheit unterschreitet bei zwei Kriterien den Grenzwert in geringem Maße. Zudem ist jeder einzelne Indikator, der nicht eliminiert wurde, auch signifikant. Insgesamt kann allen reflektiven Konstrukten eine hohe Reliabilität bestätigt werden. 7.1.1.2 Prüfung auf Validität Die Validität reflektiver Messmodelle wird anhand von Inhalts-, Diskriminanz- und nomologischer Validität überprüft. „Die Inhaltsvalidität bezeichnet nach Bohrnstedt864 den Grad, zu dem die Variablen eines Messmodells dem inhaltlich-semantischen Bereich des Konstrukts angehören.“865 Es wird also überprüft, ob eine korrekte Modellierung des Konstrukts stattgefunden hat und ob das Konstrukt durch die Indikatoren grundsätzlich korrekt widergespiegelt wird. Da es keinen statistischen Test zur Überprüfung der Inhaltsvalidität gibt, muss die Operationalisierung der Konstrukte auf einer umfangreichen Literaturanalyse basieren und durch Expertengespräche überprüft und ggf. modifiziert werden.866 Wie in Kapitel 5.2.1 beschrieben, wurde die Operationalisierung der Konstrukte in der vorliegenden Arbeit auf Grund einer umfassenden Literaturrecherche erstellt, im Vorfeld der Erhebung durch Gespräche mit mehreren Experten aus For-

864 865 866

168

Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 91ff. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 727. Vgl. Churchill (1984), S. 291f.; Hildebrandt (1984), S. 42; Bohrnstedt (1970), S. 92.

schung und Praxis validiert und in Nuancen auch modifiziert. Es ist somit davon auszugehen, dass eine hohe Inhaltsvalidität vorliegt. „Allgemein wird unter Diskriminanzvalidität die Unterschiedlichkeit der Messungen verschiedener Konstrukte mit einem Messinstrument verstanden.“867 Die Diskriminanzvalidität kann dabei sowohl auf Indikator- als auch auf Konstruktebene gemessen werden. Auf Indikatorebene verlangt die Diskriminanzvalidität, dass jeder Indikator mit demjenigen Konstrukt am höchsten korreliert, dem es zugeordnet ist.868 Somit darf kein Indikator stärker auf ein fremdes Konstrukt laden als auf das eigene. Auf Konstruktebene fordert die Diskriminanzvalidität, dass sich die verschiedenen Konstrukte in ausreichendem Maße voneinander unterscheiden. Die Konstrukte sollen schließlich unterschiedliche und nicht identische Sachverhalte messen.869 Zur Berechnung wird das Fornell-Larcker-Kriterium870 herangezogen, wonach die Quadratwurzel der bereits berechneten durchschnittlich erfassten Varianz eines Konstrukts größer soll sein als die Korrelation dieses Konstrukts mit allen anderen Konstrukten.871 Zur Überprüfung der Diskriminanzvalidität auf Indikatorebene stellt Tabelle 32 die Ergebnisse der Korrelation zwischen Indikatoren und Konstrukten dar. Der Berechnung liegen nur reflektive Indikatoren zu Grunde, die im Rahmen der Indikatorreliabilität nicht eliminiert worden sind. Die Diskriminanzvalidität auf Konstruktebene wird in Tabelle 33 überprüft. Dabei werden die Korrelationen zwischen den einzelnen Konstrukten der Quadratwurzel der DEV des jeweiligen reflektiven Konstrukts gegenübergestellt, die auf der Hauptdiagonale abgetragen ist.

867 868 869

870 871

Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 728. Vgl. Chin (1998), S. 321. Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 96; Bagozzi/Phillips (1982), S. 469; Homburg/Klarmann (2006), S. 729. Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 46. Vgl. Chin (1998), S. 321; Homburg/Giering (1996), S. 11.

169

TEC01 TEC02 TEC03 IUN01 IUN03 IUN05 IUN06 IND01 IND02 IND03 IND04 KOM01 KOM02 KOM03 KOM04 SYN01 SYN03 SYN04 DIP01 DIP02 BDE01 BDE02 BDE03 BDE04 BDE05

HUK 0,055 -0,003 -0,022 -0,091 -0,003 0,013 0,051 0,110 0,221 0,186 0,176 0,181 0,071 -0,032 0,207 -0,157 -0,018 -0,098 0,184 0,294 0,226 0,276 0,269 0,154 0,240

TEC 0,969 0,726 0,515 -0,029 -0,020 -0,004 -0,048 0,025 0,027 0,084 0,034 0,198 0,269 0,368 0,279 0,171 0,133 0,163 0,277 0,329 0,103 0,084 0,158 0,118 0,274

MAR -0,035 -0,057 -0,003 0,016 0,004 -0,037 -0,174 0,113 0,013 0,156 0,016 -0,080 -0,042 -0,035 -0,037 -0,035 -0,039 -0,009 -0,107 -0,164 0,054 0,056 -0,057 -0,069 -0,071

IUN -0,053 0,021 -0,016 0,775 0,605 0,612 0,663 -0,062 -0,053 -0,138 0,008 -0,122 -0,128 -0,176 -0,066 -0,107 -0,008 -0,041 -0,098 -0,127 -0,046 0,005 -0,018 -0,144 -0,053

IND 0,066 -0,023 0,107 -0,004 -0,108 -0,031 -0,053 0,722 0,868 0,661 0,724 0,217 0,189 0,091 0,155 -0,043 -0,081 -0,045 0,104 0,107 0,058 0,138 0,139 -0,053 -0,058

KOM 0,255 0,283 0,245 -0,070 -0,002 -0,148 -0,182 0,180 0,175 0,172 0,161 0,905 0,779 0,644 0,825 0,039 0,047 0,046 0,291 0,342 0,202 0,167 0,273 0,148 0,237

SYN 0,186 0,084 0,131 -0,136 -0,010 0,030 0,068 -0,050 -0,042 -0,044 -0,053 0,013 0,104 0,141 0,017 0,855 0,870 0,921 0,048 0,113 -0,096 -0,087 -0,040 0,038 0,114

DIS 0,204 0,144 0,043 -0,153 0,005 -0,053 -0,006 0,170 0,129 0,174 -0,107 0,200 0,249 0,157 0,289 0,008 0,029 0,046 0,272 0,291 0,373 0,297 0,220 0,153 0,233

DIP 0,256 0,435 0,236 -0,203 -0,117 0,066 0,058 0,142 0,146 0,222 -0,061 0,265 0,266 0,277 0,358 0,079 0,089 0,112 0,762 0,993 0,390 0,371 0,451 0,276 0,327

DIE 0,004 -0,036 0,019 0,056 -0,058 0,064 0,002 -0,158 -0,115 -0,230 -0,073 -0,142 -0,176 0,003 -0,016 0,049 -0,029 0,011 -0,108 -0,080 -0,123 -0,120 -0,099 0,056 -0,054

BDE 0,118 0,230 0,083 -0,094 -0,023 0,027 0,047 0,176 0,074 0,200 -0,024 0,235 0,191 0,171 0,223 -0,086 -0,018 -0,057 0,404 0,478 0,850 0,869 0,750 0,525 0,545

Tabelle 32: Diskriminanzvalidität auf Indikator-Ebene Quelle: Eigene Darstellung

HUK TEC MAR IUN MITS DI IND KOM SYN DIS DIP DIE BDE

HUK n. a. 0,043 -0,125 -0,039 0,006 0,177 0,239 0,183 -0,106 0,162 0,289 -0,026 0,316

TEC

MAR

0,760 -0,044 -0,038 0,137 -0,123 0,049 0,292 0,177 0,206 0,335 -0,006 0,162

n. a. -0,045 -0,043 0,139 0,067 -0,067 -0,030 0,020 -0,162 0,052 0,012

IUN

MITS

DI

IND

KOM

SYN

DIS

DIP

DIE

BDE

0,667 -0,050 n. a. -0,071 -0,137 n. a. -0,060 0,134 0,094 0,748 -0,130 0,144 0,149 0,223 0,794 -0,059 0,099 -0,234 -0,062 0,049 0,882 -0,106 -0,051 0,265 0,079 0,282 0,033 n. a. -0,128 0,189 0,023 0,111 0,348 0,107 0,300 0,885 0,032 0,049 -0,156 -0,163 -0,130 0,013 -0,111 -0,088 n. a. -0,045 0,021 0,441 0,098 0,260 -0,062 0,366 0,487 -0,119

0,722

Tabelle 33: Diskriminanzvalidität auf Konstrukt-Ebene Quelle: Eigene Darstellung

Bei der Überprüfung der Diskriminanzvalidität auf Indikatorebene in Tabelle 32 zeigt sich, dass jeder reflektive Indikator am stärksten mit seinem eigenen Konstrukt und nicht mit einem fremden Konstrukt korreliert. Zugleich ist erkennbar, dass jedes Konstrukt mit seinen eigenen und nicht mit fremden Indikatoren am stärksten korreliert. Auf Grund der Ergebnisse in Tabelle 33 kann für die Konstruktebene festgehalten werden, dass das Fornell-Larcker-Kriterium für alle reflektiven Konstrukte erfüllt wird. Die Quadratwurzel der durchschnittlich erfassten Varianz eines Konstrukts ist grund-

170

sätzlich höher als die Korrelationen zu den anderen Konstrukten. Zusammenfassend kann den reflektiven Konstrukten eine hohe Diskriminanzvalidität bescheinigt werden. Die nomologische Validität fordert, dass reflektive Konstrukte in einen übergeordneten theoretischen Rahmen eingebunden werden.872 Bei Vorliegen einer Kausalanalyse repräsentiert das Strukturgleichungsmodell diesen Rahmen. Es kann nun von nomologischer Validität ausgegangen werden, wenn das Strukturgleichungsmodell die globalen Gütemaße erfüllt.873 Wie in Kapitel 7.1.3 ausführlich gezeigt wird, erfüllt das Modell die globalen Gütekriterien gut, so dass auch an dieser Stelle von einer hohen nomologischen Validität ausgegangen werden kann. Unter Berücksichtigung der einzelnen Ergebnisse zu Inhalts-, Diskriminanz- sowie nomologischer Validität kann den reflektiven Konstrukten eine hohe Validität bescheinigt werden. 7.1.2 Beurteilung der formativen Messmodelle Analog zu den reflektiven Messmodellen werden auch die formativen Messmodelle grundsätzlich mit Hilfe von Reliabilitäts- und Validitätsmaßen beurteilt. Da die Kriterien zur Beurteilung reflektiver Messmodelle jedoch nur begrenzt auf formative Messmodelle übertragbar sind,874 unterscheiden sich die Beurteilungskriterien ggf. deutlich. Zudem sind die Beurteilungskriterien deutlich weniger umfangreich, da in der bisherigen Forschung die Verwendung und somit auch die Beurteilung reflektiver Konstrukte klar dominant waren.875 7.1.2.1 Prüfung auf Reliabilität Die Reliabilität formativer Messmodelle wird anhand von Indikatorreliabilität sowie Multikollinearität überprüft. Bei formativen Messmodellen wird zur Überprüfung der Indikatorreliabilität das Gewicht der Indikatoren herangezogen.876 Das Gewicht soll Aufschluss darüber geben, „welche Indikatoren am nachhaltigsten dazu beitragen, ein Konstrukt zu bilden“877. Dabei gilt, dass der Zusammenhang zwischen Indikator und Konstrukt umso stärker 872 873 874 875 876 877

Vgl. Peter/Churchill (1986), S. 1f. Vgl. Bagozzi (1981), S. 195ff. Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 38f. Vgl. Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 269. Vgl. Chin (1998), S. 307. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 728.

171

ist, je höher das Gewicht ausfällt.878 Da kein allgemein akzeptierter Grenzwert für die Indikatorreliabilität formativer Konstrukte existiert, wird auf die Eliminierung von Indikatoren auf Grund eines zu geringen Gewichts verzichtet. Die Eliminierung eines Indikators aus einem formativen Konstrukt ist ohnehin bedenklich, da der Inhalt des Konstrukts verändert, im schlimmsten Fall sogar substanziell verfälscht wird.879 Als zweites Maß zur Überprüfung der Reliabilität wird bei formativen Messmodellen die Multikollinearität herangezogen. „Unter Multikollinearität versteht man den Grad der linearen Abhängigkeit der Indikatoren. Sie wird erst dann zu einem Problem, wenn eine starke lineare Abhängigkeit zwischen den Indikatoren besteht.“880 Bei Vorliegen hoher Multikollinearität kann somit ein Indikator als Linearkombination von einem oder mehreren anderen Indikatoren des Konstrukts angesehen werden, womit dieser Indikator grundsätzlich ersetzbar ist. Eine hohe Multikollinearität führt zudem zu Problemen bei der Parameterschätzung.881 So ist bei zunehmender Multikollinearität damit zu rechnen, dass die Schätzungen der Parameter immer unzuverlässiger werden, bei perfekter Multikollinearität sind Schätzungen überhaupt nicht mehr durchführbar.882 Zur Überprüfung wird der Variance Inflation Factor (VIF) herangezogen, der letztendlich angibt, wie stark die vorliegende Multikollinearität auf die Varianz der Regressionskoeffizienten wirkt.883 Um eine hohe Multikollinearität auszuschließen, wird für den VIF ein Grenzwert von 10 angewendet.884 Indikatoren mit einem VIFWert von über 10 werden somit eliminiert.885 Da zwar hohe VIF-Werte auf eine hohe Multikollinearität schließen lassen, niedrige VIF-Werte jedoch Multikollinearität nicht vollkommen ausschließen können, ist zur abschließenden Überprüfung noch der Konditionsindex (KI) heranzuziehen.886 Der KI „represents the collinearity of combinations of variables“887, wobei ebenfalls ein hoher Wert mit hoher Multikollinearität ein878

879 880 881 882 883 884 885

886 887

172

Bei der Interpretation der absoluten Höhe von Gewichten ist zu beachten, dass Ladungen reflektiver Konstrukte i. d. R. höher ausfallen als Gewichte formativer Konstrukte. Vgl. Krafft et al. (2005), S. 78. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 308; Eberl (2006), S. 652. Fassott/Eggert (2005), S. 40. Vgl. Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 272. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 88. Vgl. Gujarati (1995), S. 328. Vgl. Gujarati (1995), S. 339; Mason/Perreault (1991), S. 270; Kennedy (2003), S. 213. Diese Eliminierung steht in keinem Widerspruch zu der oben angeführten Aussage, wonach die Eliminierung von Indikatoren auf Grund niedriger Gewichte zu verfälschten Inhalten des Konstrukts führt. Diese Verfälschung wird ausgeschlossen, da im Rahmen der MultikollinearitätsÜberprüfung nur solche Indikatoren eliminiert werden, die sich als Linearkombination anderer Indikatoren darstellen lassen und somit den Inhalt des Konstrukts nicht betreffen. Vgl. Belsley et al. (1980), S. 93ff.; Belsley (1991), S. 28ff. Hair et al. (1998), S. 220.

hergeht.888 Für den KI wird ein Grenzwert von 30 verwendet;889 sofern dieser Grenzwert überschritten wird, muss u. a. eine Varianzzerlegung vorgenommen werden.890 In den folgenden Tabellen werden für jedes formative Konstrukt der Konditionsindex sowie die Variance Inflation Factors und die Gewichte der Indikatoren ausgegeben. Zur Information werden zudem die T-Werte der einzelnen Indikatoren dargestellt.891 Alle Indikatoren des Konstrukts transaktionsspezifisches Vermögen weisen mit VIFWerten zwischen 1,09 und 1,43 deutlich niedrigere Werte als der Grenzwert von 10 auf. Zudem liegt der Konditionsindex mit 12,19 deutlich unter dem Grenzwert von 30. Dem Konstrukt kann somit eine hohe Reliabilität bescheinigt werden, auch wenn mit HUK01 und HUK03 zwei Indikatoren letztendlich nicht-signifikant sind. Transaktionsspezifisches Vermögen (HUK) Konstrukt Formativ Spezifikation Konditionsindex 12,194 Indikator-Nr. Indikator-Text

VIF

Gewicht

T-Wert

HUK01

1,309

-0,280

1,084 (n. s.)

1,429

-0,442

1,435

1,088

-0,057

1,278

1,119

0,221 (n. s.) 4,094

HUK02 HUK03 HUK04

Ein neuer Mitarbeiter unseres Unternehmens muss zunächst unsere eigene Sprache, d. h. die unternehmensspezifischen Ausdrücke für verschiedene Sachverhalte, erlernen. Ein sorgfältiges/umfassendes Produktverständnis erfordert einen hohen Zeitaufwand von Seiten des Vertriebs. Für unsere Wettbewerber wären die Insider-Informationen eines unserer Vertriebs-Mitarbeiter sehr wertvoll. Um effektiv zu sein, muss der Vertrieb viel Zeit in das Kennen lernen der Endkunden investieren.

Tabelle 34: Reliabilitätsmaße für „Transaktionsspezifisches Vermögen“ Quelle: Eigene Darstellung

Die VIF-Werte aller Indikatoren des Konstrukts marktbezogene Unsicherheit liegen deutlich unter dem geforderten Grenzwert, der Konditionsindex weist ebenfalls einen deutlich geringeren Wert als den vorgegebenen Grenzwert auf. Somit liegt auch hier eine hohe Reliabilität vor, zudem wirken alle vier Indikatoren signifikant.

888

889 890

891

Für eine ausführliche Beschreibung der Berechnung sei auf BELSLEY ET AL. verwiesen. Vgl. Belsley et al. (1980), S. 104ff. Vgl. Gujarati (1995), S. 338; Mason/Perreault (1991), S. 270; Hair et al. (1998), S. 220. Für eine ausführliche Beschreibung der Vorgehensweise sei auf DÖRDRECHTER verwiesen. Vgl. Dördrechter (2006), S. 242ff. Wie in Kapitel 6.3 beschrieben, lässt sich die Signifikanz der einzelnen Indikatoren durch den T-Wert bestimmen. Da formative Konstrukte vorliegen, werden hierfür die Vergleichswerte aus dem zweiseitigen t-Test herangezogen. Sofern ein Indikator nicht-signifikant ist, wird er in den Tabellen entsprechend mit n. s. gekennzeichnet.

173

Konstrukt Marktbezogene Unsicherheit (MAR) Spezifikation Formativ Konditionsindex 16,568 Indikator-Nr. Indikator-Text

VIF

Gewicht

T-Wert

MAR01

3,095

1,336

2,909

3,789

-1,198

2,158

3,271

-1,463

2,772

3,669

1,410

2,830

MAR02 MAR03 MAR04

Die Nachfrage für den gesamten (für unser Produkt relevanten) Markt kann kurz- oder mittelfristig erheblichen Schwankungen unterliegen. Die Nachfrage speziell für unser Produkt kann kurz- oder mittelfristig erheblichen Schwankungen unterliegen. Schätzungen hinsichtlich der Nachfrage für den gesamten Markt müssen als unsicher angesehen werden. Schätzungen hinsichtlich der Nachfrage speziell für unser Produkt müssen als unsicher angesehen werden.

Tabelle 35: Reliabilitätsmaße für „Marktbezogene Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Die fünf Indikatoren des Konstrukts Differenzierung über den Service haben ebenfalls niedrige VIF-Werte, vier der fünf Indikatoren wirken dabei noch signifikant. Das Konstrukt erfüllt auch beim Konditionsindex den geforderten Wert, so dass von einer hohen Reliabilität ausgegangen werden kann. Konstrukt Differenzierung - Service (DIS) Spezifikation Formativ Konditionsindex 24,046 Indikator-Nr. Indikator-Text

VIF

Gewicht

T-Wert

1,759 0,504 (n. s.) 1,419 1,568 2,794

DIS01 DIS02

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … ein außergewöhnliches Service-Niveau. … intensive Beratungsleistungen.

1,240 1,844

0,397 0,123

DIS03 DIS04 DIS05

… hohes Fachwissen unserer Mitarbeiter. … eine ganzheitliche Problemlösung. … eine kontinuierliche Prozessunterstützung beim Endkunden.

1,295 1,689 1,410

0,275 -0,349 0,737

Tabelle 36: Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über den Service“ Quelle: Eigene Darstellung

Auch wenn nur zwei Indikatoren des Konstrukts Differenzierung über die Effizienz letztendlich signifikant wirken, haben alle Indikatoren niedrige VIF-Werte. Der Konditionsindex weist ebenfalls einen geringen Wert auf, so dass auch dem vierten formativen Konstrukt eine hohe Reliabilität zu bescheinigen ist.

174

Konstrukt Differenzierung - Effizienz (DIE) Spezifikation Formativ Konditionsindex 9,198 Indikator-Nr. Indikator-Text

DIE01

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … niedrige Preise.

DIE02

… geringe Produktionskosten (inkl. Beschaffung und Logistik).

DIE03 DIE04

… niedrige Löhne und Gehälter. … geringe sonstige Verwaltungs- und Vertriebs-Kosten.

VIF

Gewicht

T-Wert

1,409

-0,390

1,579

0,155

1,405 1,372

-0,748 0,858

1,252 (n. s.) 0,576 (n. s.) 2,427 2,639

Tabelle 37: Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über die Effizienz“ Quelle: Eigene Darstellung

Alle Kriterien zur Reliabilität werden durch die vier formativen Konstrukte ausnahmslos erfüllt. Somit kann dem reflektiven Messmodell eine gute Reliabilität bestätigt werden. 7.1.2.2 Prüfung auf Validität Die Validität formativer Messmodelle wird anhand von Inhalts- und nomologischer Validität überprüft. Die Prüfung auf Diskriminanzvalidität kann im Rahmen formativer Messmodelle nicht durchgeführt werden, da formative Indikatoren nicht zwangsläufig miteinander korrelieren müssen,892 die Diskriminanzvalidität dies jedoch voraussetzt.893 Die Inhaltsvalidität bei formativen Konstrukten ist der bei reflektiven Konstrukten nachempfunden.894 Auf Grund der umfassenden Literaturrecherche sowie der Expertengespräche im Vorfeld der Erhebung ist auch hier davon auszugehen, dass eine hohe Inhaltsvalidität vorliegt. Die Vorgehensweise zur Überprüfung der nomologischen Validität bei formativen Konstrukten ist ebenfalls analog zu der bei reflektiven Konstrukten. Wie in Kapitel 7.1.3 gezeigt wird, erfüllt das Strukturgleichungsmodell die globalen Gütekriterien zufriedenstellend, so dass den formativen Messmodellen eine hohe nomologische Validität bescheinigt werden kann.

892 893 894

Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 307. Vgl. Schnell et al. (2005), S. 162. Vgl. Abschnitt 7.1.1.2.

175

Insgesamt kann den formativen Konstrukten somit neben der hohen Reliabilität auch eine hohe Validität zugesprochen werden. 7.1.3 Beurteilung des Strukturmodells Nachdem bei den reflektiven und formativen Konstrukten jeweils eine hohe Reliabilität und Validität nachgewiesen wurden, wird im Folgenden das Strukturmodell der globalen Güteprüfung unterzogen. Als Gütekriterien dienen hierbei das Bestimmtheitsmaß R2, die Prognoserelevanz Q2 sowie die Pfadkoeffizienten.895 7.1.3.1 Bestimmtheitsmaß Das Bestimmtheitsmaß R2 misst den Anteil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängigen Variablen erklärt wird.896 R2 gibt damit darüber Aufschluss, wie gut sich das Modell an die empirisch erhobenen Daten anpasst.897 Das Bestimmtheitsmaß kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen, wobei höhere Werte grundsätzlich niedrigeren Werten überlegen sind.898 „Allgemein gültige Aussagen, ab welcher Höhe ein R2 als gut einzustufen ist, lassen sich jedoch nicht machen“899. Gleichwohl bezeichnet CHIN in seiner Arbeit ein R2 von 67 % als „substantial“, ein R2 von 33 % als „more moderate“ sowie ein R2 von 19 % als „weak“.900 Grundsätzlich ist jedoch die Einschätzung in Abhängigkeit der individuellen Problemstellung zu treffen, die u. a. auch dadurch bestimmt wird, ob ein Partial- oder ein Totalmodell betrachtet wird.901 Das Bestimmtheitsmaß in der vorliegenden Arbeit beträgt 35,1 %. Dieses Ergebnis spiegelt wider, dass es noch weitere Faktoren gibt, die die Vertriebswegswahl beeinflussen können. Diese Erkenntnis deckt sich mit den Ausführungen in Kapitel 4.1.2.1, da in der vorliegenden Arbeit nur ein kleiner Teil der möglichen Einflussfaktoren überprüft wurde. Das ermittelte Bestimmtheitsmaß von 35,1 % liegt über den Werten aus Studien über die Vertriebswegswahl etablierter Unternehmen bzw. über den Ein-

895

896 897 898 899 900 901

176

An dieser Stelle sei erwähnt, dass im Rahmen des PLS-Verfahrens – im Gegensatz zu kovarianzbasierten Verfahren – keine inferenzstatistischen Tests, sondern alternativ nicht-parametrische Tests angewendet werden. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 730. Vgl. Gujarati (1995), S. 202. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 63. Vgl. Gujarati (1995), S. 202. Backhaus et al. (2003), S. 96. Vgl. Chin (1998), S. 323. Vgl. Jain (1994), S. 168. Ein Totalmodell liegt vor, wenn ein Phänomen möglichst umfassend abgebildet bzw. beschrieben werden soll. Ein Partialmodell liegt dagegen vor, wenn nur ein (wichtiger) Ausschnitt aus dem Phänomen abgebildet wird. Grundsätzlich gilt, dass das Bestimmtheitsmaß nur im Rahmen von Totalmodellen den Randwert von 1 erreichen kann. Im vorliegenden Fall ist von einem Partialmodell auszugehen.

tritt in internationale Märkte von JIU, für die Werte zwischen 20 % und 32 % ausgewiesen sind.902 Im Vergleich zu Studien über etablierte Unternehmen kann der höhere R2-Wert darauf zurückgeführt werden, dass die Vertriebswegswahl noch nicht „historisch gewachsen“903 ist, sondern dass – auf Grund des relativ jungen Alters der JIU – die Entscheidung über den Vertriebsweg erst eine kurze Zeit zurückliegt, die Veränderungen der relevanten Einflussfaktoren verhältnismäßig klein und unbedeutend ausfallen und somit im Vergleich zu etablierten Unternehmen nur geringe Verzerrungen auftreten. Das höhere Bestimmtheitsmaß im Vergleich zu Studien über JIU kann damit zusammenhängen, dass neben den Einflussfaktoren der TKT noch weitere Faktoren berücksichtigt wurden, die letztlich von Experten wegen ihrer vermutlich hohen Relevanz ausgewählt wurden. Somit kann das Bestimmtheitsmaß der vorliegenden Arbeit vor dem Hintergrund der Werte vergleichbarer Studien als zufriedenstellend eingestuft werden. Ein Bestimmtheitsmaß von 35,1 % ist jedoch auch deshalb als zufriedenstellend anzusehen, weil die Untersuchung lediglich sieben Faktoren aus den insgesamt 58 identifizierten Vertriebs-Einflussfaktoren berücksichtigt. Zudem wird aus Gesprächen mit JIU deutlich, dass ein Teil der JIU die Vertriebswegswahl eher zufällig bzw. nicht-bewusst trifft, was ebenfalls ein höheres R2 verhindert. 7.1.3.2 Prognoserelevanz Die Prognoserelevanz als zweites globales Gütemaß wird durch das Stone-GeisserTest-Kriterium Q2 überprüft.904 Q2 zeigt an, wie gut das Modell sowie die PLS-Parameter die empirisch beobachteten Daten rekonstruieren905 bzw. prognostizieren können. Das Stone-Geisser-Test-Kriterium wird mit Hilfe des sog. Blindfolding-Verfahrens ermittelt, bei dem ein Teil der Ausgangsdaten systematisch als fehlend angenommen wird.906 Der fehlende Teil wird dann unter Zuhilfenahme der Parameterschätzungen rekonstruiert bzw. prognostiziert. Dies wird so lange wiederholt, bis jeder Datensatz einmal ausgeblendet und prognostiziert wurde.907 Q2 kann grundsätzlich Werte zwischen -1 und 1 annehmen: Bei positiven Werten kann dem Strukturmodell eine hinreichende Prognosegüte unterstellt und bei negativen Werten keine Aussage zur Prognoserelevanz getroffen werden.908

902

903 904 905 906 907 908

Vgl. Schneider (2001), S. 163; Burgel/Murray (2000), S. 51; Bhuyan (2005), S. 438; Shrader et al. (2000), S. 1242; Frost/Han (2002), S. 13. Schneider (2001), S. 163. Vgl. Stone (1974); Geisser (1975). Vgl. Fornell/Cha (1994), S. 72. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 731. Vgl. Fornell/Cha (1994), S. 71. Vgl. Chin (1998), S. 318.

177

Die mit Hilfe des Stone-Geisser-Test-Kriteriums Q2 ermittelte Prognoserelevanz in der vorliegenden Arbeit beträgt 4,3 %. Dem Modell kann somit eine hinreichende Prognosegüte unterstellt werden. 7.1.3.3 Pfadkoeffizienten Nach der Beurteilung bezüglich Bestimmtheitsmaß sowie Prognoserelevanz sind abschließend noch die Pfadkoeffizienten zu prüfen. Pfadkoeffizienten dienen im folgenden Ergebnisteil der Beurteilung der aufgestellten Hypothesen, hier sollen sie nun auf Signifikanz überprüft werden.909 Dafür werden die für die Pfadkoeffizienten durch sog. Resampling-Techniken generierten T-Werte mit den in Kapitel 6.3 ermittelten T-Werten verglichen.910 Abbildung 24 zeigt die Pfadkoeffizienten sowie die entsprechenden Signifikanzniveaus auf. Signifikanzen der Pfadkoeffizienten

Transaktionsspez. Vermögen Technologiebez. Unsicherheit Marktbezogene Unsicherheit Interne Unsicherheit Transaktionshäufigkeit Produkt-Individualisierung Produkt-Komplexität Synergieeffekte beim Verkauf Differenzierung - Service Differenzierung - Produkt Differenzierung - Effizienz Bedeutung der Endkundenbindung

0,05 -0,15**** 0,10*** -0,06 -0,08** 0,01

Direktheit des Vertriebs

0,10*** -0,15**** 0,14*** -0,21*** 0,09** 0,45****

Abbildung 24: Modell I – Pfadkoeffizienten911 Quelle: Eigene Darstellung

909 910 911

178

Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 730. Vgl. Krafft et al. (2005), S. 83. Da richtungsweisende Hypothesen aufgestellt wurden, wird ein einseitiger t-Test verwendet. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * repräsentiert ein Signifikanzniveau von 0,12; ** 0,10; *** 0,05; **** 0,01.

Von insgesamt 12 Pfadkoeffizienten sind allein neun als signifikant einzustufen, lediglich die Konstrukte transaktionsspezifisches Vermögen, interne Unsicherheit sowie Produkt-Individualisierung wirken nicht-signifikant auf die Direktheit des Vertriebs. Auch in diesem Bereich kann dem Modell eine gute Qualität unterstellt werden. Das vorliegende Forschungsmodell weist sowohl in den lokalen als auch in den globalen Gütekriterien zufriedenstellende und belastbare Werte auf.912 Daraus folgt, dass die ermittelten Zusammenhänge grundsätzlich aussagekräftig sind. Diese Zusammenhänge werden in den Kapiteln 7.4 und 8 interpretiert und diskutiert. 7.2 Gütebeurteilung des Modells II Das dieser Arbeit zu Grunde liegende Forschungsmodell besteht aus zwei einzelnen Modellen. In dem ersten Modell (Modell zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl) wird untersucht, welchen Einfluss die einzelnen Faktoren auf die Vertriebswegswahl haben. Die Erfolgskomponente bleibt bei diesem Modell noch unberücksichtigt. In dem zweiten Modell (Modell zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl) wird mit Hilfe des in den Kapiteln 4.2.1 und 5.2.6 beschriebenen Misalignment-Konzepts die Erfolgskomponente letztendlich berücksichtigt. Für die Güteprüfung hat dies zwei Auswirkungen: zum einen muss die Erfolgskomponente – in dem vorliegenden Fall durch das reflektive Konstrukt Subjektiver Unternehmenserfolg repräsentiert – beurteilt werden, zum anderen müssen alle Konstrukte nochmals überprüft werden. Obwohl auf dieselben Indikatoren und die entsprechenden Antworten der 196 Unternehmen zurückgegriffen wird, ist dieser Schritt erforderlich, da die Ursprungsdaten durch das Misalignment-Konzept manipuliert bzw. verändert werden. Im Folgenden werden allerdings nur noch die Ergebnisse dargestellt; für die entsprechenden Definitionen sowie die Bestimmung der Grenzwerte sei auf die ausführlichen Beschreibungen in Kapitel 7.1 verwiesen. 7.2.1 Beurteilung der reflektiven Messmodelle Analog zu dem Vorgehen in Kapitel 7.1 werden die reflektiven Messmodelle anhand von Reliabilitäts- und Validitätsmaßen beurteilt.

912

In der vorliegenden Arbeit sind nunmehr alle Kriterien erfüllt, die HOMBURG/KLARMANN als Mindestmaß für eine Veröffentlichung ansehen. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 738. Neben der Stichprobengröße sind u. a. alle Indikatoren mit ihren Formulierungen und Verteilungen, die lokalen und globalen Gütekriterien sowie die Begründung für das Messverfahren dokumentiert.

179

7.2.1.1 Prüfung auf Reliabilität Für alle reflektiven Konstrukte gelten die bekannten Grenzwerte bei der ReliabilitätsPrüfung. Die Faktorladungen müssen größer als 0,5 sein, damit der entsprechende Indikator nicht eliminiert wird. Des Weiteren sollte das Konstrukt ein Cronbachs Alpha und eine interne Konsistenz von größer als 0,7 sowie eine durchschnittlich erfasste Varianz von größer als 0,5 aufweisen. Eine Ausnahme von dieser Regel stellt das neue Konstrukt Subjektiver Unternehmenserfolg dar. Da das Konstrukt, wenn auch in leicht abgewandelter Form, bereits in mehreren Arbeiten zu jungen, innovativen Unternehmen erfolgreich verwendet wurde, kann nicht mehr für einen Grenzwert für die Faktorladungen von 0,5 plädiert werden. Vielmehr soll für die Faktorladungen der Indikatoren in diesem Konstrukt ein Grenzwert von 0,707 gelten.913 In den folgenden Tabellen werden für jedes reflektive Konstrukt Cronbachs Alpha, interne Konsistenz, durchschnittlich erfasste Varianz sowie die einzelnen Faktorladungen der Indikatoren ausgegeben. Zur Information werden zudem die T-Werte der einzelnen Indikatoren dargestellt.914 Alle Indikatoren des Konstrukts Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit weisen Faktorladungen von größer als 0,5 auf und müssen somit nicht eliminiert werden. Zudem liegen auch die drei Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene deutlich über den geforderten Mindestwerten. Dem Konstrukt kann insgesamt eine hohe Reliabilität bescheinigt werden. Konstrukt Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit (MTEC) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,749 Interne Konsistenz 0,833 DEV 0,628 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich) MTEC01 MTEC02 MTEC03

Ladung

Wir werden zukünftig zahlreiche Veränderungen an den Produkt-Spezifikationen 0,825 vornehmen. Wir schätzen zukünftige technologische Verbesserungen an unserem Produkt als 0,893 wahrscheinlich ein. Die Technologie in unserer Branche ändert sich schnell. 0,638

T-Wert 3,775 4,491 2,902

Tabelle 38: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

913 914

180

Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 737; Carmines/Zeller (1979), S. 27. Wie in Kapitel 6.3 beschrieben, lässt sich durch den T-Wert die Signifikanz der einzelnen Indikatoren bestimmen. Da reflektive Konstrukte vorliegen, werden hierfür die Vergleichswerte aus dem einseitigen t-Test herangezogen. Sofern ein Indikator nicht-signifikant ist, wird er in den Tabellen entsprechend mit n. s. gekennzeichnet.

Aus dem Konstrukt Misalignment: Interne Unsicherheit müssen drei Indikatoren auf Grund zu geringer Faktorladungen entfernt werden, zukünftig besteht dieses Konstrukt noch aus sechs Indikatoren. Mit Cronbachs Alpha sowie interne Konsistenz werden zwei der drei Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene erfüllt, lediglich der DEV-Wert liegt unter dem geforderten Schwellenwert. Da das Gesamtbild des Konstrukts – das Konstrukt besteht aus sechs signifikanten Indikatoren und erfüllt zwei der drei Konstrukt-Reliabilitätsmaße – positiv erscheint, wird auch in diesem Fall eine hohe Reliabilität unterstellt. Konstrukt Misalignment: Interne Unsicherheit (MIUN) Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,772 Interne Konsistenz 0,816 DEV 0,434 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich)

Ladung

T-Wert

MIUN01

0,507

2,463

0,510

2,460

0,650

2,944

MIUN02 MIUN03 MIUN04 MIUN05 MIUN06 MIUN07 MIUN08 MIUN09

Aus Finanzkennzahlen können wir sehr gut auf die Höhe der Verkaufsanstrengungen des Vertriebs (z. B. eigene Vertriebsmitarbeiter oder externe Vertriebspartner) rückschließen. Den Einsatz des Vertriebs geben die von uns verwendeten Finanzkennzahlen nicht gut wieder. Das Verkaufsergebnis wird von vielen Faktoren, die außerhalb der Kontrolle des Vertriebs liegen, beeinflusst. Um den Vertrieb adäquat bewerten zu können, ist nicht nur der generierte Umsatz relevant, sondern auch die zusätzlichen einzelnen Vertriebsaktivitäten. Es ist unmöglich, den Vertrieb genau zu überwachen. Es ist schwer abzuschätzen, welchen Einsatz der Vertrieb für die Arbeit wirklich leistet. Es wäre für den Vertrieb leicht möglich, geschönte Aktivitätenberichte vorzulegen, wenn er es nur wollte. Wir haben detaillierte Aktivitätenberichte für den Vertrieb. Die Bewertung des Vertriebs basiert auf sehr detaillierten und genauen Daten.

eliminiert 0,771 0,835

3,889 4,116

0,612

2,812

eliminiert eliminiert

Tabelle 39: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Interne Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Drei der vier Indikatoren des Konstrukts Misalignment: Produkt-Individualisierung übersteigen den Grenzwert bei den Faktorladungen, womit lediglich ein Indikator eliminiert werden muss. Da auch die drei Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene über den Mindestwerten liegen, ist dem Konstrukt eine hohe Reliabilität zu bescheinigen.

181

Konstrukt Misalignment: Produkt-Individualisierung (MIND) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,860 Interne Konsistenz 0,853 DEV 0,666 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich) MIND01 MIND02 MIND03 MIND04

Wir berücksichtigen Sonderwünsche des Endkunden bei der Konstruktion und/oder Produktion. Wir erstellen unser Produkt genau nach den Vorgaben unserer Endkunden. Wir setzen uns genau mit den individuellen Wünschen unserer Endkunden auseinander, bevor wir ein Angebot machen. Das Produkt, das wir für einen Endkunden erstellen, lässt sich im Regelfall nicht auf andere Endkunden übertragen.

Ladung

T-Wert

0,872

5,324

0,920 0,625

4,916 3,190

eliminiert

Tabelle 40: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Produkt-Individualisierung“ Quelle: Eigene Darstellung

In dem Konstrukt Misalignment: Produkt-Komplexität ist nur ein Indikator auf Grund zu geringer Faktorladung zu eliminieren. Die Konstrukt-Reliabilitätsmaße weisen hohe Werte auf, das Konstrukt besitzt somit eine hohe Reliabilität. Konstrukt Misalignment: Produkt-Komplexität (MKOM) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,788 Interne Konsistenz 0,807 DEV 0,593 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich) MKOM01 MKOM02 MKOM03 MKOM04

Unser Produkt ist kompliziert. Unser Produkt ist technisch sehr anspruchsvoll. Unser Produkt ist erklärungsbedürftig. Unser Produkt zeichnet sich durch eine hohe Komplexität aus.

Ladung

T-Wert

0,735 0,961 eliminiert 0,562

3,376 4,051 2,645

Tabelle 41: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Produkt-Komplexität“ Quelle: Eigene Darstellung

Wiederum ein Indikator erfüllt in dem Konstrukt Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf nicht den geforderten Mindestwert bei der Faktorladung und muss aus den zukünftigen Berechnungen entfernt werden. Die erzielten Werte bei Cronbachs Alpha, interne Konsistenz sowie DEV liegen deutlich über den Grenzwerten. Insgesamt kann von einer hohen Reliabilität ausgegangen werden.

182

Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf (MSYN) Konstrukt Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,846 Interne Konsistenz 0,877 DEV 0,790 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich)

Ladung

T-Wert

MSYN01

0,665

2,999

MSYN02 MSYN03 MSYN04

Der Verkauf unseres Produkts wird eindeutig erleichtert, wenn ergänzende Produkte von anderen Herstellern gleichzeitig angeboten werden. Es ist für den Verkaufserfolg vollkommen unbedeutend, ob unser Produkt einzeln oder mit ergänzenden Produkten von anderen Herstellern angeboten wird. Unsere Endkunden schätzen es sehr, wenn neben unserem Produkt noch weitere ergänzende Produkte von anderen Herstellern angeboten werden. Der gemeinsame Verkauf unseres Produkts mit weiteren ergänzenden Produkten anderer Hersteller weist für den Endkunden viele Vorteile auf.

eliminiert 0,896

5,021

0,939

4,266

Tabelle 42: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf“ Quelle: Eigene Darstellung

Bei dem Konstrukt Misalignment: Differenzierung über das Produkt ist kein Indikator auf Grund zu geringer Faktorladungen zu eliminieren, die Reliabilitätsmaße auf Konstrukt-Ebene weisen zudem sehr hohe Werte auf. Es liegt auch bei diesem Konstrukt eine hohe Reliabilität vor. Konstrukt Misalignment: Differenzierung - Produkt (MDIP) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,925 0,964 Interne Konsistenz DEV 0,931 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich)

MDIP01 MDIP02

Ladung

Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … kontinuierliche Leistungsverbesserung der Produkte, insb. hinsichtlich Qualität 0,762 und Produktivität. 0,993 … kontinuierliche Nutzenverbesserung der Produkte, insb. Erhöhung des Endkundennutzens.

T-Wert

4,143 4,335

Tabelle 43: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über das Produkt“ Quelle: Eigene Darstellung

Zwei Indikatoren sind in dem Konstrukt Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung wegen zu geringer Faktorladungen zu eliminieren, so dass das Konstrukt für zukünftige Berechnungen noch aus drei Indikatoren besteht. Da die ermittelten Werte bei den drei Reliabilitätsmaßen auf Konstrukt-Ebene zudem hohe Werte aufweisen, kann dem Konstrukt eine hohe Reliabilität bestätigt werden.

183

Konstrukt Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung (MBDE) Reflektiv Spezifikation Cronbachs Alpha 0,804 Interne Konsistenz 0,886 DEV 0,723 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich)

Ladung

T-Wert

MBDE01 MBDE02

0,884 0,883

6,674 8,194

0,779

4,619

MBDE03 MBDE04 MBDE05

Wir richten unsere Marketing- und Vertriebsaktivitäten auf unsere Endkunden aus. Die Bindung der Endkunden an unser Unternehmen ist von großer Bedeutung für uns. Wir suchen regelmäßig den direkten Kontakt zu unseren Endkunden (z. B. auf Messen). Wir setzen Instrumente wie z. B. Mailings, Veranstaltungen oder Kundenclubs zur Bindung unserer Endkunden ein. Eventuelle Vorbehalte unserer Vertriebspartner würden uns nicht daran hindern, Maßnahmen zur Endkundenbindung zu ergreifen.

eliminiert eliminiert

Tabelle 44: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung“ Quelle: Eigene Darstellung

Bei dem bisher nicht berücksichtigten Konstrukt Subjektiver Unternehmenserfolg sind auf Grund zu geringer Faktorladungen zwei Indikatoren zu eliminieren, das Konstrukt besteht zukünftig aus fünf Indikatoren. Die ausgewiesenen Werte bei Cronbachs Alpha, interne Konsistenz sowie DEV liegen deutlich über den geforderten Grenzwerten. Insgesamt ist diesem Konstrukt ebenfalls eine hohe Reliabilität zu bescheinigen. Konstrukt Subjektiver Unternehmenserfolg (ZUF) Spezifikation Reflektiv Cronbachs Alpha 0,888 Interne Konsistenz 0,918 DEV 0,693 Indikator-Nr. Indikator-Text (ursprünglich)

Ladung

T-Wert

ZUF01

0,902

48,209

0,879

55,744

0,810 0,829 eliminiert

20,788 26,450

ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF05 ZUF06 ZUF07

Mit der Entwicklung unseres Unternehmens im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit dem Wachstum unseres Unternehmens im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit der Prognose unseres Betriebsergebnisses für die nächsten Jahre sind wir… Mit unserem Produkterfolg relativ zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit der Anzahl der Gewinnung von neuen Endkunden im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit dem Ausmaß der Bindung der Endkunden an unser Unternehmen relativ zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir… Mit dem erreichten Marktanteil im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern sind wir…

eliminiert 0,733

14,341

Tabelle 45: Reliabilitätsmaße für „Subjektiver Unternehmenserfolg“ Quelle: Eigene Darstellung

Die Kriterien zur Konstruktreliabilität werden von sieben der acht reflektiven Konstrukte erfüllt, lediglich die durchschnittlich erfasste Varianz des Konstrukts Misalignment – Interne Unsicherheit liegt leicht unter dem geforderten Grenzwert. Zusätzlich ist festzuhalten, dass alle Indikatoren, die nicht aus den zukünftigen Berechnungen entfernt wurden, signifikant sind. Zusammenfassend kann den reflektiven Messmodellen eine hohe Reliabilität zugesprochen werden. 184

7.2.1.2 Prüfung auf Validität Die Validität reflektiver Konstrukte wird wiederum anhand von Inhalts-, Diskriminanz- und nomologischer Validität überprüft. Analog zu den detaillierten Ausführungen in Kapitel 7.1.1.2 ist davon auszugehen, dass auf Grund der umfassenden Literaturrecherche sowie der durchgeführten Expertengespräche eine hohe Inhaltsvalidität vorliegt. Zur Bewertung der Diskriminanzvalidität auf Indikatorebene fasst Tabelle 46 die Ergebnisse der Korrelation zwischen Indikatoren und Konstrukten zusammen. Es wird ersichtlich, dass jeder reflektive Indikator am stärksten mit seinem eigenen Konstrukt korreliert und nicht mit einem fremden Konstrukt. Zugleich zeigt sich, dass jedes Konstrukt mit seinen eigenen Indikatoren am stärksten korreliert und nicht mit fremden Indikatoren. MTEC01 MTEC02 MTEC03 MIUN01 MIUN02 MIUN03 MIUN05 MIUN06 MIUN07 ZUF01 ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF07 MIND01 MIND02 MIND03 MKOM01 MKOM02 MKOM04 MSYN01 MSYN03 MSYN04 MDIP01 MDIP02 MBDE01 MBDE02 MBDE03

MHUK 0,046 0,135 0,066 0,047 0,087 0,100 0,104 0,033 0,119 0,141 0,097 0,137 0,124 0,153 -0,061 0,007 -0,045 0,180 0,126 0,260 -0,033 0,014 -0,033 0,025 0,042 -0,002 -0,042 0,082

MTEC MMAR 0,825 0,060 0,893 0,153 0,638 0,127 0,165 0,122 0,185 0,122 0,045 -0,040 0,157 0,198 0,223 0,195 0,248 0,198 0,168 0,251 0,055 0,168 0,185 0,197 0,137 0,225 -0,031 0,080 -0,275 -0,232 -0,147 -0,098 -0,274 -0,160 -0,048 0,040 -0,257 0,007 -0,187 -0,058 0,022 0,042 0,097 0,060 0,051 0,096 0,493 0,262 0,506 0,259 -0,301 -0,111 -0,300 -0,155 -0,353 -0,088

MIUN 0,142 0,220 0,190 0,507 0,510 0,650 0,771 0,835 0,612 0,121 0,086 0,080 0,113 0,138 -0,244 -0,191 -0,205 -0,016 -0,081 -0,104 -0,035 0,013 0,023 0,332 0,314 -0,129 -0,136 -0,088

ZUF 0,112 0,135 0,015 0,050 0,003 0,121 0,072 0,103 0,047 0,902 0,879 0,810 0,829 0,733 -0,048 -0,047 0,019 -0,030 -0,068 0,008 -0,006 0,098 0,126 0,191 0,201 -0,113 -0,118 -0,102

MIND MKOM -0,019 -0,094 -0,299 -0,244 -0,199 -0,219 -0,142 -0,087 -0,233 -0,037 0,023 0,121 -0,187 -0,103 -0,258 -0,100 -0,392 -0,208 -0,095 -0,075 -0,077 -0,021 -0,070 -0,098 -0,020 -0,052 0,005 -0,007 0,871 0,286 0,920 0,259 0,625 0,206 0,735 0,193 0,315 0,961 0,562 0,295 0,168 0,020 0,115 0,084 0,030 -0,040 -0,495 -0,287 -0,436 -0,207 0,326 0,231 0,268 0,102 0,302 0,272

MSYN 0,091 0,050 0,032 0,209 0,041 -0,053 0,026 0,006 -0,009 0,159 0,108 0,071 0,101 0,075 0,033 0,116 0,101 0,041 -0,002 -0,027 0,665 0,896 0,939 0,042 0,101 0,060 0,036 -0,015

MDIS -0,031 0,006 -0,002 0,038 0,033 0,029 0,013 0,070 0,010 0,132 0,124 0,129 0,147 0,165 -0,046 -0,067 -0,070 0,103 0,102 0,014 -0,022 0,005 -0,060 -0,007 0,060 0,005 -0,010 -0,005

MDIP 0,272 0,584 0,394 0,329 0,359 0,020 0,288 0,332 0,374 0,220 0,126 0,191 0,196 0,071 -0,596 -0,355 -0,531 -0,168 -0,273 -0,306 -0,139 0,092 0,041 0,963 0,966 -0,495 -0,544 -0,522

MDIE 0,008 0,137 0,087 0,152 0,073 0,088 0,210 0,159 0,064 0,161 0,146 0,131 0,175 0,155 -0,122 -0,081 -0,167 -0,094 -0,089 -0,087 -0,011 0,092 0,075 0,251 0,210 -0,083 -0,105 -0,093

MBDE -0,186 -0,432 -0,237 -0,129 -0,243 0,052 -0,109 -0,176 -0,250 -0,167 -0,110 -0,155 -0,062 -0,011 0,467 0,243 0,437 0,183 0,230 0,235 0,133 0,040 0,030 -0,580 -0,600 0,883 0,883 0,779

Tabelle 46: Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene Quelle: Eigene Darstellung

Die Überprüfung der Diskriminanzvalidität auf Konstrukt-Ebene wird anhand der Ergebnisse der Tabelle 47 durchgeführt. Bei den reflektiven Konstrukten kann man erkennen, dass die auf der Hauptdiagonale abgetragene Quadratwurzel der durchschnittlich erfassten Varianz eines jeden Konstrukts deutlich höher ist als die Korrelationen 185

zu den anderen Konstrukten. Somit ist das Fornell-Larcker-Kriterium erfüllt. Insgesamt lässt sich festhalten, dass die reflektiven Konstrukte eine hohe Diskriminanzvalidität aufweisen. MHUK MTEC MMAR MIUN MMITS ZUF MIND MKOM MSYN MDIS MDIP MDIE MBDE

MHUK n. a. 0,109 0,153 0,113 0,037 0,156 -0,024 0,144 -0,013 0,181 0,035 0,085 0,011

MTEC MMAR

MIUN MMITS

0,792 0,132 0,218 0,049 0,139 -0,204 -0,211 0,078 -0,012 0,518 0,093 -0,372

0,659 0,156 0,127 -0,230 -0,062 0,022 0,051 0,335 0,192 -0,140

n. a. 0,164 0,072 0,232 -0,174 0,025 0,088 0,154 0,270 0,132 -0,141

n. a. -0,105 -0,124 0,092 -0,036 0,044 0,162 -0,017 -0,152

ZUF

0,832 -0,067 -0,067 0,127 0,165 0,203 0,184 -0,131

MIND MKOM

MSYN

MDIS

MDIP

MDIE

MBDE

0,816 0,300 0,069 -0,055 -0,482 -0,088 0,350

0,889 -0,034 0,075 0,092 0,034

n. a. 0,028 0,104 -0,004

0,965 0,239 -0,612

n. a. -0,110

0,850

0,770 0,015 0,120 -0,255 -0,099 0,233

Tabelle 47: Diskriminanzvalidität auf Konstrukt-Ebene Quelle: Eigene Darstellung

Da das Strukturmodell, wie in Kapitel 7.2.3 dargestellt wird, über gute globale Gütemaße verfügt, kann den reflektiven Konstrukten schließlich auch eine hohe nomologische Validität bescheinigt werden. Unter Einbeziehung der Ergebnisse zu Inhalts-, Diskriminanz- und nomologischer Validität kann dem reflektiven Messmodell neben einer hohen Reliabilität auch eine hohe Validität ausgestellt werden. 7.2.2 Beurteilung der formativen Messmodelle In Übereinstimmung zu dem Vorgehen in Kapitel 7.1 werden die formativen Messmodelle anhand von Reliabilitäts- und Validitätsmaßen beurteilt. 7.2.2.1 Prüfung auf Reliabilität Die Reliabilitäts-Prüfung der vier formativen Konstrukte wird mit Hilfe von Indikatorreliabilität sowie Multikollinearität durchgeführt. In den folgenden Tabellen werden für jedes formative Konstrukt der Konditionsindex sowie die Variance Inflation Factors und die Gewichte der Indikatoren ausgegeben. Zur Information werden zudem die T-Werte der einzelnen Indikatoren dargestellt.915

915

186

Wie in Kapitel 6.3 beschrieben, lässt sich die Signifikanz der einzelnen Indikatoren durch den T-Wert bestimmen. Da formative Konstrukte vorliegen, werden hierfür die Vergleichswerte aus dem zweiseitigen t-Test herangezogen. Sofern ein Indikator nicht-signifikant ist, wird er in den Tabellen entsprechend mit n. s. gekennzeichnet.

Die VIF-Werte aller Indikatoren des Konstrukts Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen liegen deutlich unter dem geforderten Maximalwert, der Konditionsindex weist zusätzlich noch einen sehr geringen Wert auf. Damit kann Multikollinearität ausgeschlossen werden und dem Konstrukt grundsätzlich eine hohe Reliabilität bescheinigt werden, auch wenn nur zwei der vier Indikatoren signifikant wirken. Konstrukt Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen (MHUK) Spezifikation Formativ Konditionsindex 6,952 Indikator- Indikator-Text (ursprünglich) Nr. Ein neuer Mitarbeiter unseres Unternehmens muss zunächst unsere MHUK01 eigene Sprache, d. h. die unternehmensspezifischen Ausdrücke für verschiedene Sachverhalte, erlernen. Ein sorgfältiges/umfassendes Produktverständnis erfordert einen MHUK02 hohen Zeitaufwand von Seiten des Vertriebs. Für unsere Wettbewerber wären die Insider-Informationen eines MHUK03 unserer Vertriebs-Mitarbeiter sehr wertvoll. Um effektiv zu sein, muss der Vertrieb viel Zeit in das Kennen lernen MHUK04 der Endkunden investieren.

VIF

Gewicht

T-Wert

1,396

1,037

3,488

1,570

-0,477

1,472

1,168

-0,134

1,349

0,364

0,490 (n. s.) 1,278 (n. s.)

Tabelle 48: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen“ Quelle: Eigene Darstellung

Alle Indikatoren des Konstrukts Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit haben VIF-Werte, die niedriger als der Grenzwert sind. Zudem liegt der Konditionsindex ebenfalls unter dem geforderten Grenzwert. Auch hier ist eine hohe Reliabilität gegeben, obwohl zwei der vier Indikatoren nicht-signifikant wirken. Konstrukt Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit (MMAR) Spezifikation Formativ Konditionsindex 13,907 Indikator- Indikator-Text Nr. MMAR01 Die Nachfrage für den gesamten (für unser Produkt relevanten) Markt kann kurz- oder mittelfristig erheblichen Schwankungen unterliegen. MMAR02 Die Nachfrage speziell für unser Produkt kann kurz- oder mittelfristig erheblichen Schwankungen unterliegen. Schätzungen hinsichtlich der Nachfrage für den gesamten Markt MMAR03 müssen als unsicher angesehen werden. Schätzungen hinsichtlich der Nachfrage speziell für unser Produkt MMAR04 müssen als unsicher angesehen werden.

VIF

Gewicht

T-Wert

2,901

-0,435

3,438

-0,530

1,237 (n. s.) 1,470

3,645

-0,400

4,036

1,552

1,073 (n. s.) 3,864

Tabelle 49: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit“ Quelle: Eigene Darstellung

Auch wenn nur zwei der vier Indikatoren des Konstrukts Misalignment: Differenzierung über den Service signifikant wirken, haben alle vier Indikatoren geringe VIFWerte. Da der ermittelte Konditionsindex ebenfalls über eine geringe Ausprägung verfügt, kann auch hier von einer hohen Reliabilität ausgegangen werden.

187

Konstrukt Misalignment: Differenzierung - Service (MDIS) Formativ Spezifikation Konditionsindex 11,165 Indikator- Indikator-Text Nr. Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … … ein außergewöhnliches Service-Niveau. MDIS01 … intensive Beratungsleistungen. MDIS02 … hohes Fachwissen unserer Mitarbeiter. MDIS03

VIF

Gewicht

T-Wert

2,975 3,992 4,184

0,765 -1,402 0,283

1,576 2,505 0,612 (n. s.) 0,624 (n. s.) 2,305

MDIS04

… eine ganzheitliche Problemlösung.

3,318

-0,247

MDIS05

… eine kontinuierliche Prozessunterstützung beim Endkunden.

1,716

0,807

Tabelle 50: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über den Service“ Quelle: Eigene Darstellung

Die vier Indikatoren des Konstrukts Misalignment: Differenzierung über die Effizienz weisen ebenfalls niedrige VIF-Werte auf, drei der vier Indikatoren sind dabei noch signifikant. Das Konstrukt erfüllt auch im Rahmen des Konditionsindexes den geforderten Wert, so dass auch diesem Konstrukt eine hohe Reliabilität bestätigt werden kann. Konstrukt Misalignment: Differenzierung - Effizienz (MDIE) Spezifikation Formativ Konditionsindex 8,151 Indikator- Indikator-Text Nr. Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern versuchen wir am Markt erfolgreich zu sein durch … MDIE01 … niedrige Preise. MDIE02 … geringe Produktionskosten (inkl. Beschaffung und Logistik). MDIE03 … niedrige Löhne und Gehälter. MDIE04 … geringe sonstige Verwaltungs- und Vertriebs-Kosten.

VIF

Gewicht

T-Wert

1,407 1,759 1,288 1,547

-0,942 1,030 0,411 -0,302

3,471 3,721 1,704 1,265 (n. s.)

Tabelle 51: Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über die Effizienz“ Quelle: Eigene Darstellung

Da die vier formativen Konstrukte ausnahmslos alle Gütemaße im Rahmen der Reliabilitäts-Prüfung erfüllen, kann dem formativen Messmodell insgesamt eine hohe Reliabilität bescheinigt werden. 7.2.2.2 Prüfung auf Validität Die Validität formativer Konstrukte wird wiederum mit Hilfe von Inhalts- und nomologischer Validität überprüft. Mit Verweis auf die Kapitel 7.1.2.2 und 7.2.1.2 ist bei beiden Gütemaßen davon auszugehen, dass eine hohe Validität vorliegt. Den formativen Konstrukten kann als Ergebnis neben einer hohen Reliabilität auch eine hohe Validität zugesprochen werden. 188

7.2.3 Beurteilung des Strukturmodells Neben den in den vorangegangenen Abschnitten diskutierten lokalen Gütemaßen ist auch bei dem Modell zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl die globale Güteprüfung durchzuführen. Das Bestimmtheitsmaß R2 weist bei diesem Modell einen Wert von 15,3 % auf. Dieser Wert fällt somit geringer aus als in der JIU-Studie von BROUTHERS/NAKOS, die ein Bestimmtheitsmaß von ca. 20 % ermitteln.916 Ein potenzieller Grund für den geringeren Wert kann darin liegen, dass in der vorliegenden Arbeit mit dem dualen Vertrieb auch eine Zwischenform – wodurch die Arbeit deutlich praxis-relevanter wird – berücksichtigt wird, während bei der anderen Studie nur die beiden Randlösungen betrachtet werden.917 Unter Berücksichtigung dieses Aspekts sowie der Tatsache, dass nur ein Partialmodell vorliegt, kann als Ergebnis festgehalten werden, dass der Einfluss der Vertriebswegswahl auf den Unternehmenserfolg in zufriedenstellender Höhe nachgewiesen wird. Zudem kann dem Modell mit Hilfe des Stone-Geisser-TestKriteriums Q2 in Höhe von 53,4 % eine sehr gute Prognoserelevanz unterstellt werden. Der Analyse der Pfadkoeffizienten liegt die folgende Abbildung 25 zu Grunde. Mit Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen, Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit, Misalignment: Transaktionshäufigkeit, Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf sowie Misalignment: Differenzierung über den Service sind fünf der insgesamt 12 Pfadkoeffizienten als signifikant einzuschätzen, die restlichen sieben Pfadkoeffizienten als nicht-signifikant. Auch hier kann dem Modell eine ordentliche Qualität unterstellt werden.

916 917

Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 243. Für eine weiterführende Diskussion sei auf die Kapitel 7.4.4 und 8.2.3 verwiesen.

189

Signifikanzen der Pfadkoeffizienten

MA: Transaktionsspez. Vermögen MA: Technologiebez. Unsicherheit MA: Marktbezogene Unsicherheit MA: Interne Unsicherheit MA: Transaktionshäufigkeit MA: Produkt-Individualisierung MA: Produkt-Komplexität MA: Synergieeffekte beim Verkauf MA: Differenzierung - Service MA: Differenzierung - Produkt MA: Differenzierung - Effizienz MA: Bedeutung der Endkundenbin.

0,11*** 0,02 0,15**** 0,05 -0,14*** 0,05

Unternehmenserfolg (subjektiv)

-0,05 0,10** 0,13** 0,10 0,09 -0,06

Abbildung 25: Modell II – Pfadkoeffizienten 918 Quelle: Eigene Darstellung

Das Modell zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl weist zufriedenstellende und belastbare Werte in den lokalen und globalen Gütekriterien auf. Die aus diesem Modell resultierenden Zusammenhänge, die in den Kapiteln 7.4 und 8 analysiert und interpretiert werden, können somit als aussagekräftig bezeichnet werden. 7.3 Gütebeurteilung des Teilmodells Unternehmenstyp Die beiden Teilgruppen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen müssen ebenfalls einer Güteprüfung unterzogen werden, bevor die Ergebnisse analysiert werden können. Dazu werden zunächst in Kapitel 7.3.1 für die beiden Teilgruppen die aus den vorhergehenden Kapiteln bekannten Gütebeurteilungen – jeweils sowohl für das Modell I als auch für das Modell II – durchgeführt. Anschließend wird in Kapitel 7.3.2 geprüft, ob die verwendeten Konstrukte bzw. Indikatoren in beiden Gruppen vergleichbar oder ähnlich sind, so dass diese auch aussagekräftige Ergebnisse liefern können. 918

190

Da im Fall der ersten fünf Konstrukte richtungsweisende Hypothesen aufgestellt wurden, wird ein einseitiger t-Test verwendet. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * 0,12; ** 0,10; *** 0,05; **** 0,01. Im Fall der letzten sieben Konstrukte wurden keine richtungsweisenden Hypothesen aufgestellt, so dass ein zweiseitiger t-Test verwendet wird. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * 0,16; ** 0,10; *** 0,05; **** 0,01.

7.3.1 Beurteilung der Mess- und Strukturmodelle Zur Bildung der beiden Teilgruppen ist zunächst das vorhandene Sample in Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen aufzuteilen. Zu diesem Zweck wurde im Fragebogen direkt die Frage gestellt, ob es sich bei dem teilnehmenden Unternehmen um ein Produktions- oder ein Dienstleistungs-Unternehmen handelt. Die Anzahl der Unternehmen in der erstgenannten Gruppe liegt bei 85, in der zweiten Gruppe bei 111, so dass die Mindestanzahl von 60 Unternehmen je Gruppe für die Analyse der vorliegenden Modelle mit Hilfe von PLS überschritten wird.919 Im Folgenden werden für die beiden Teilgruppen jeweils das Modell zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl und das Modell zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl einer lokalen – getrennt nach reflektiven und formativen Messmodellen – und einer globalen Gütebeurteilung unterzogen.920 Die Reliabilitätskennzahlen der reflektiven Konstrukte sind der Tabelle 55 bis Tabelle 69 im Anhang zu entnehmen. Im Rahmen des Modells I erfüllen in der Teilgruppe Produktions-Unternehmen sechs der sieben Konstrukte alle Konstrukt-Reliabilitätsmaße,921 in der Teilgruppe Dienstleistungs-Unternehmen sind es vier der sieben Konstrukte. Im Rahmen des Modells II erfüllen in der Teilgruppe Produktions-Unternehmen sieben der acht Konstrukte alle Konstrukt-Reliabilitätsmaße, in der Teilgruppe Dienstleistungs-Unternehmen sind es ebenfalls sieben der acht Konstrukte. Da jeweils nur der Grenzwert von Cronbachs Alpha verfehlt wird, die interne Konsistenz jedoch durchgehend erfüllt ist,922 kann den reflektiven Konstrukten insgesamt eine hohe Reliabilität bescheinigt werden. Während bei der Validitätsüberprüfung der reflektiven Konstrukte von einer hohen Inhalts-923 und nomologischen Validität924 ausgegangen werden kann, sind für die Diskriminanzvalidität die Tabelle 70 bis Tabelle 77 näher zu analysieren. Da sowohl auf 919 920

921

922 923

924

Vgl. Kapitel 5.1.1.3. Die Güteprüfung der beiden Teilgruppen wird dabei parallel durchgeführt, d. h., bei Eliminierung eines Indikators auf Grund einer ungenügenden Ladung in der einen Gruppe wird der gleiche Indikator auch in der anderen Gruppe eliminiert. Durch dieses Vorgehen soll bereits die Vergleichbarkeit der beiden Gruppen optimiert werden. Die drei Konstrukt-Reliabilitätsmaße bestehen aus: Cronbachs Alpha (Grenzwert: mind. 0,7), interne Konsistenz (Grenzwert: mind. 0,7) sowie durchschnittlich erfasste Varianz (Grenzwert: mind. 0,5). Vgl. für eine ausführliche Darstellung: Kapitel 7.1.1.1. Für eine ausführliche Beschreibung dieses Zusammenhangs sei auf Kapitel 7.1.1.1 verwiesen. Auf Grund der umfassenden Literaturrecherche sowie der durchgeführten Expertengespräche kann in Analogie zu Kapitel 7.1.1.2 eine hohe Inhaltsvalidität bescheinigt werden. Wegen guter globaler Gütemaße der beiden Modelle – wie sich im Folgenden noch zeigt – wird in Analogie zu Kapitel 7.1.1.2 eine hohe nomologische Validität angenommen.

191

Indikator- als auch auf Konstrukt-Ebene keine Auffälligkeiten zu beobachten sind,925 kann den reflektiven Konstrukten insgesamt auch eine hohe Validität bescheinigt werden. Für die formativen Konstrukte sind die Reliabilitätsmaße in der Tabelle 78 bis Tabelle 85 zusammengetragen. Da bei allen Konstrukten der Konditionsindex unter der Grenze von 30 und die Variance Inflation Factor-Werte der Indikatoren unter dem Maximalwert von 10 liegen, kann bei den formativen Konstrukten von einer hohen Reliabilität ausgegangen werden. Für die Validitätsprüfung der formativen Konstrukte werden die Inhalts- und die nomologische Validität herangezogen. Analog zu den reflektiven Konstrukten kann auch bei den formativen Konstrukten von einer hohen Validität ausgegangen werden. Als Ergebnis der lokalen Güteprüfung kann sowohl den reflektiven als auch den formativen Konstrukten in den beiden Modellen zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl sowie zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl eine hohe Reliabilität und Validität bescheinigt werden. Die globalen Gütekennzahlen sind der Abbildung 34 sowie Abbildung 35 im Anhang zu entnehmen. Da auch hier keine Auffälligkeiten zu beobachten sind,926 wird den beiden Modellen eine gute Qualität bescheinigt. Da die beiden Modelle zufriedenstellende und belastbare Werte in den lokalen und globalen Gütekriterien aufweisen, können die aus diesen Modellen resultierenden Zusammenhänge, die in den Kapiteln 7.4 und 8 analysiert und interpretiert werden, als aussagekräftig bezeichnet werden.

925

926

192

Diskriminanzvalidität auf Indikator-Ebene ist gegeben, wenn jeder reflektive Indikator mit seinem eigenen Konstrukt höher korreliert ist als mit fremden Konstrukten. Diskriminanzvalidität auf Konstrukt-Ebene ist dagegen gegeben, wenn die auf der Hauptdiagonale abgetragene Quadratwurzel der durchschnittlich erfassten Varianz höher ist als die Korrelationen dieses Konstrukts mit anderen Konstrukten. Für eine ausführliche Beschreibung sei auf Kapitel 7.1.1.2 verwiesen. Beim Modell I sind für Produktions- sowie Dienstleistungs-Unternehmen von insgesamt zehn Pfadkoeffizienten jeweils acht als signifikant einzustufen. Beim Modell II sind für ProduktionsUnternehmen von insgesamt zehn Pfadkoeffizienten vier als signifikant einzustufen, für Dienstleistungs-Unternehmen sogar neun Pfadkoeffizienten. Im Vorgriff auf das Kapitel 7.3.2 sind im erstgenannten Modell bereits die Konstrukte marktbezogene Unsicherheit und Differenzierung über die Effizienz, im letztgenannten Modell die Konstrukte Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen und Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit nicht mehr berücksichtigt worden.

7.3.2 Überprüfung der Vergleichbarkeit der Teilgruppen „We must get empirical evidence that the construct operates the same way in another culture […], before we use it to compare the cultures.“927 Übertragen auf die vorliegende Arbeit bedeutet dies, dass eine Vergleichbarkeit erst dann vorliegt, wenn ein ähnliches Verständnis der Konstrukte über alle Teilgruppen existiert.928 Erst wenn in den beiden Teilgruppen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen bspw. unter dem Konstrukt Produkt-Individualisierung dasselbe verstanden wird, liefert eine Analyse und Interpretation der Ergebnisse, d. h. der Vergleich der Pfadkoeffizienten, sinnvolle und verzerrungsfreie Rückschlüsse für dieses Konstrukt. Zur Berechnung der Vergleichbarkeit der reflektiven Konstrukte werden die Faktorladungen in den beiden Teilgruppen herangezogen.929 Je Konstrukt wird nun mit Hilfe des sog. Kongruenzkoeffizienten ermittelt, wie ähnlich die Faktorladungen der relevanten Indikatoren in den beiden Teilgruppen einander sind.930 Der Kongruenzkoeffizient kann dabei Werte zwischen 0 und 1 annehmen, von ausreichender Konstruktvergleichbarkeit wird erst ab einem Wert von mindestens 0,9 gesprochen.931 Die folgende Tabelle liefert für die Modelle I und II die entsprechenden Kongruenzkoeffizienten der einzelnen reflektiven Konstrukte. Daraus wird ersichtlich, dass alle reflektiven Konstrukte deutlich über dem geforderten Wert liegen und somit für die Analyse und Interpretation der Ergebnisse zu den Teilgruppen in den Kapiteln 7.4 und 8 verwendet werden können. Modell I

TEC 0,992

IUN 0,955

IND 0,933

KOM 1,000

SYN 0,998

DIP 0,992

BDE 0,998

ZUF -

Modell II

0,993

0,987

0,995

0,947

0,998

1,000

0,980

0,996

Tabelle 52: Kongruenzkoeffizienten der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Zur Berechnung der Vergleichbarkeit der vier formativen Konstrukte932 werden die Gewichte der Indikatoren über alle Konstrukte hinweg auf signifikante Unterschiede933

927 928 929 930 931 932

Triandis (1994), S. 69. Vgl. Carte/Russell (2003), S. 493. Vgl. Deshpandé et al. (2004), S. 15; Harman (1976), S. 345. Vgl. Carte/Russell (2003), S. 493f.; Ommundsen et al. (2002), S. 107. Vgl. Teel/Verran (1991), S. 70. Die beiden in dem Forschungsmodell verwendeten Single-Item-Konstrukte Direktheit des Vertriebs sowie Transaktionshäufigkeit können analog der Gütebeurteilung zwar nicht überprüft, jedoch für den Ergebnisteil verwendet werden.

193

zwischen den beiden Teilgruppen überprüft. Unterscheiden sich dabei weniger als 30 % der Gewichte signifikant, so wird von ausreichender Konstruktvergleichbarkeit gesprochen.934 Im Fall des Modells I unterscheiden sich 9 der 17 formativen Indikatoren signifikant voneinander, so dass die Konstrukte mit dem höchsten Anteil an signifikant unterschiedlichen Indikatoren der Reihe nach so lange eliminiert werden, bis der Grenzwert von 30 % unterschritten wird. Im Rahmen dieser Vorgehensweise mussten die beiden Konstrukte marktbezogene Unsicherheit sowie Differenzierung über die Effizienz eliminiert werden und können somit im Ergebnisteil nicht analysiert und interpretiert werden. Im Fall des Modells II sind 8 der 17 formativen Indikatoren signifikant verschieden, wiederum müssen zwei formative Konstrukte zur Erfüllung der 30 %-Grenze eliminiert werden. Die Konstrukte Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen sowie Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit können damit nicht im Ergebnisteil berücksichtigt werden. 7.4 Ergebnisse der Datenanalyse Nach der Überprüfung der lokalen und globalen Gütemaße in den Modellen I und II sowie im Teilmodell sollen nun die Ergebnisse der Datenanalyse vorgestellt werden. Im folgenden Abschnitt liegt der Fokus auf der reinen Beschreibung der Ergebnisse, die entsprechende Interpretation wird später im Rahmen des Kapitels 8 vorgenommen. Zunächst werden die Ergebnisse des Modells I (Kapitel 7.4.1), des Modells II (Kapitel 7.4.2) sowie des Teilmodells (Kapitel 7.4.3) präsentiert. Abschließend wird die Stabilität der Ergebnisse überprüft, u. a. mit Hilfe der Kontroll-Variablen (Kapitel 7.4.4). 7.4.1 Ergebnisse zu den Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl Das Modell I repräsentiert die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl. Insgesamt wurden in Kapitel 4.1 zwölf Faktoren ermittelt, die vermutlich einen Einfluss auf die Wahl des Vertriebswegs haben. Fünf Faktoren konnten aus der Transaktionskostentheorie gewonnen werden, die restlichen sieben Faktoren wurden im Rahmen einer intensiven Literaturrecherche sowie Eignungs-Bewertung identifiziert. Zu diesen Faktoren wurden letztlich zwölf Hypothesen bez. der Richtung des Einflusses abgeleitet, deren Ergebnisse nun vorgestellt werden. In Hypothese 1 wurde ein positiver Einfluss des transaktionsspezifischen Vermögens auf die Direktheit des Vertriebs vermutet. Wie Abbildung 26 entnommen werden

933 934

194

Es wird ein zweiseitiger t-Test mit einem Signifikanzniveau von 10 % angewendet. Vgl. für das Vorgehen und den Grenzwert: Hiddemann (2007), S. 137.

kann,935 stellt sich für die untersuchte Stichprobe von JIU heraus, dass ein positiver, allerdings kein signifikanter Zusammenhang besteht. Hypothese 1 kann somit nicht bestätigt werden. Der Einfluss von technologiebezogener Unsicherheit auf den direkten Vertrieb wurde in Hypothese 2 als negativ angenommen. Die empirische Untersuchung ergibt, dass in der Tat ein signifikant negativer Zusammenhang besteht, so dass Hypothese 2 bestätigt wird. Zwischen marktbezogener Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs wurde im Rahmen der Hypothese 3 ein positiver Zusammenhang erwartet. Die Analyse der teilnehmenden JIU beweist, dass ein signifikant positiver Einfluss von der marktbezogenen Unsicherheit ausgeht, was zur Bestätigung von Hypothese 3 führt. Der internen Unsicherheit wurde in Hypothese 4 unterstellt, dass diese sich positiv auf den direkten Vertrieb auswirkt. Es stellt sich bei der empirischen Untersuchung heraus, dass ein negativer, jedoch kein signifikanter Zusammenhang zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen besteht. Hypothese 4 kann somit nicht bestätigt werden. In Hypothese 5 schließlich wurde ein positiver Einfluss der Transaktionshäufigkeit auf die Direktheit des Vertriebs vermutet. Für den fünften und letzten Einflussfaktor der Transaktionskostentheorie ergibt die Analyse der untersuchten Stichprobe von JIU, dass ein negativer, signifikanter Zusammenhang existiert. Hypothese 5 kann daher nicht bestätigt, sondern muss abgelehnt werden. Für die Produkt-Individualisierung wurde in Hypothese 6 die Vermutung angestellt, dass ein positiver Zusammenhang mit der Direktheit des Vertriebs besteht. Die empirische Untersuchung ergibt, dass ein positiver, jedoch nicht-signifikanter Einfluss von dem Einflussfaktor auf den direkten Vertrieb ausgeht. Hypothese 6 kann daher nicht verifiziert werden. Zwischen Produkt-Komplexität und Direktheit des Vertriebs wurde im Rahmen der Hypothese 7 ein positiver Zusammenhang erwartet. Es stellt sich für die untersuchte

935

In dieser Abbildung sind alle Ergebnisse der Hypothesenprüfung zusammengetragen.

195

Stichprobe von JIU heraus, dass es eine signifikant positive Wirkung gibt, so dass Hypothese 7 bestätigt werden kann. Der Einfluss von Synergieeffekten beim Verkauf auf den direkten Vertrieb wurde in Hypothese 8 als negativ angenommen. Die Analyse der Stichprobe ergibt, dass ein signifikant negativer Zusammenhang besteht, wodurch Hypothese 8 verifiziert wird. Der Differenzierung über den Service wurde in Hypothese 9 ein positiver Einfluss auf die Direktheit des Vertriebs unterstellt. Das Ergebnis der Befragung ist, dass in der Tat ein signifikant positiver Einfluss existiert. Hypothese 9 kann somit bestätigt werden. In Hypothese 10 wurde ein negativer Einfluss der Differenzierung über das Produkt auf den direkten Vertriebs vermutet. Es stellt sich bei der empirischen Untersuchung heraus, dass ein signifikant negativer Zusammenhang zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen besteht, so dass Hypothese 10 bestätigt wird. Für die Differenzierung über die Effizienz wurde in Hypothese 11 ein negativer Zusammenhang mit der Direktheit des Vertriebs prognostiziert. Für die untersuchten JIU stellt sich jedoch heraus, dass es einen positiven, wenn auch nicht-signifikanten Effekt gibt. Hypothese 11 muss somit abgelehnt werden. Schließlich wurde in Hypothese 12 vermutet, dass der Einfluss der Bedeutung der Endkundenbindung positiv auf den direkten Vertrieb ausfällt. Die Analyse resultiert darin, dass ein signifikant positiver Zusammenhang festgestellt wird, der in Bezug auf den Pfadkoeffizienten am höchsten und in Bezug auf das Signifikanzniveau am niedrigsten von allen zwölf untersuchten Zusammenhängen ausfällt. Damit kann die Hypothese 12 bestätigt werden. Insgesamt konnten von zwölf Hypothesen sieben Hypothesen bestätigt, drei weitere Hypothesen nicht bestätigt werden und zwei weitere Hypothesen mussten abgelehnt werden. Abbildung 26 fasst die Ergebnisse nochmals graphisch zusammen.

196

Bestätigung oder Ablehnung der Hypothesen

9

8

H1 H2

Transaktionsspez. Vermögen Technologiebez. Unsicherheit

H3

Marktbezogene Unsicherheit

H4

Interne Unsicherheit

H5 H6

Transaktionshäufigkeit Produkt-Individualisierung

H7

Produkt-Komplexität

H8

Synergieeffekte beim Verkauf

H9

Differenzierung - Service

H10

Differenzierung - Produkt

H11

Differenzierung - Effizienz

H12 + H

Bedeutung der Endkundenbindung Positiver Zusammenhang Hypothese

-

0,05

H bestätigt H abgelehnt

+

-0,15****

–

0,10***

+

-0,06

+

-0,08**

+

0,01

+

0,10***

+

-0,15****

–

0,14***

+

-0,21***

–

0,09**

–

0,45****

+

9 9

8 Direktheit des Vertriebs

9 9 9 9

8

9

Negativer Zusammenhang

Abbildung 26: Modell I – Bestätigung oder Ablehnung der Hypothesen936 Quelle: Eigene Darstellung

Das Bestimmtheitsmaß R2 wurde in Kapitel 7.1.3.1 für das Modell I berechnet, es liegt bei 35,1 % und wurde als zufrieden stellend beurteilt. Eine weitere, nützliche Erkenntnis kann darüber hinaus gewonnen werden, wenn man die Änderung des Bestimmtheitsmaßes f2 bestimmt. Hierbei wird die Höhe des Einflusses ausgewählter unabhängiger Variablen auf die abhängige Variable analysiert.937 f2-Werte von 0,02, 0,15 bzw. 0,35 lassen sich so interpretieren, dass ein kleiner, mittlerer oder großer Effekt von den betrachteten unabhängigen Variablen ausgeht.938 Im vorliegenden Modell I können sowohl für die Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie als auch für die Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext jeweils f2-Werte bestimmt werden. Den TKTEinflussfaktoren kann dabei mit einem Wert von 0,062 nur ein kleiner Einfluss, den

936

937

938

Da richtungsweisende Hypothesen aufgestellt wurden, wird ein einseitiger t-Test verwendet. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * repräsentiert ein Signifikanzniveau von 0,12; ** 0,10; *** 0,05; **** 0,01. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 730. Für die Berechnung von f2 wird das Strukturmodell einmal inklusive und einmal exklusive den betrachteten unabhängigen Variablen berechnet und damit ein R2incl sowie ein R2excl gewonnen. Im Zähler der f2-Gleichung wird dann R2excl von R2incl subtrahiert, im Nenner wird R2excl von 1 abgezogen. Vgl. Chin (1998), S. 317.

197

Vertriebs-Konstrukten mit einem Wert von 0,401 dagegen ein großer Einfluss auf die Vertriebswegswahl attestiert werden. 7.4.2 Ergebnisse zur Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl Das Modell II untersucht die Erfolgswirkung der Vertriebswegswahl mit Hilfe des Misalignment-Konzepts. Im Rahmen des Kapitels 4.2 wurden für die zwölf Faktoren aus dem Modell I Hypothesen darüber aufgestellt, wie diese Faktoren in Abhängigkeit der getätigten Vertriebswegswahl auf den Unternehmenserfolg wirken. Die Ergebnisse zu diesen Hypothesen sollen nun vorgestellt werden. In Hypothese 13 wurde ein negativer Einfluss des Misalignments: Transaktionsspezifisches Vermögen auf den Unternehmenserfolg angenommen. Dies bedeutet, dass sich vermutlich ein hypothesen-konträres Verhalten – bezogen auf die entsprechende Hypothese aus dem Modell I – negativ und ein hypothesen-konformes Verhalten positiv auf den Erfolg auswirken. Zusammengefasst sagt Hypothese 13 also aus: Wenn hohes (mittleres oder niedriges) transaktionsspezifisches Vermögen vorliegt und ein direkter (dualer oder indirekter) Vertrieb gewählt wird, dann ist ein positiver Einfluss auf den Unternehmenserfolg zu vermuten. Wenn dagegen hohes transaktionsspezifisches Vermögen vorliegt und ein indirekter Vertrieb gewählt wird, dann wird ein negativer Einfluss auf den Unternehmenserfolg erwartet. Wie aus Abbildung 27 ersichtlich, wird für die untersuchten JIU ein positiver, signifikanter Zusammenhang festgestellt. Damit muss Hypothese 13 abgelehnt werden. Für Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit wurde in Hypothese 14 ein negativer Zusammenhang mit dem Unternehmenserfolg prognostiziert. Die empirische Untersuchung zeigt jedoch, dass es einen positiven, wenn auch nicht-signifikanten Effekt gibt. Hypothese 14 kann somit nicht bestätigt werden. Zwischen Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit und Unternehmenserfolg wurde in Hypothese 15 ein negativer Zusammenhang vermutet. Die Analyse der untersuchten JIU ergibt jedoch einen signifikant positiven Einfluss, der in Bezug auf den Pfadkoeffizienten am höchsten und in Bezug auf das Signifikanzniveau am niedrigsten von allen zwölf untersuchten Zusammenhängen ausfällt. Hypothese 15 ist damit abzulehnen.

198

Der Einfluss von Misalignment: Interne Unsicherheit auf Unternehmenserfolg wurde in Hypothese 16 ebenfalls als negativ angenommen. Das Ergebnis der empirischen Untersuchung zeigt, dass ein positiver, nicht-signifikanter Zusammenhang besteht. Damit kann Hypothese 16 nicht bestätigt werden. Auch für Misalignment: Transaktionshäufigkeit wurde in Hypothese 17 eine negative Wirkung auf den Unternehmenserfolg vermutet. Es stellt sich bei der Analyse der Stichprobe heraus, dass in der Tat ein signifikant negativer Zusammenhang besteht, so dass Hypothese 17 verifiziert werden kann. Für die sieben Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext wurden in Bezug auf den Unternehmenserfolg keine richtungsweisenden Hypothesen aufgestellt, es wurde vielmehr nur vermutet, dass es einen grundsätzlichen Zusammenhang gibt. Bei fünf Konstrukten werden bei der Untersuchung der JIU nur nicht-signifikante Wirkungen auf den Unternehmenserfolg festgestellt, so dass die jeweiligen Hypothesen abgelehnt werden müssen. Bei Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf sowie Misalignment: Differenzierung über den Service konnten dagegen jeweils positive, signifikante Zusammenhänge mit dem Unternehmenserfolg festgestellt werden, so dass die Hypothesen 20 und 21 verifiziert werden können. Insgesamt konnten von den zwölf Hypothesen nur drei Hypothesen bestätigt werden. Zwei Hypothesen konnten nicht bestätigt werden, sieben Hypothesen mussten sogar abgelehnt werden. Der Hauptgrund für die hohe Zahl der Ablehnungen liegt in den nicht-richtungsweisenden Hypothesen, die es in dieser Art im Modell I nicht gab. Dadurch musste jede Vertriebs-Hypothese, die keine signifikanten Ergebnisse lieferte, abgelehnt werden. Abbildung 27 fasst die Ergebnisse nochmals graphisch zusammen.

199

Bestätigung oder Ablehnung der Hypothesen

H13

MA: Transaktionsspez. Vermögen

H14

MA: Technologiebez. Unsicherheit

H15

MA: Marktbezogene Unsicherheit

H16

MA: Interne Unsicherheit

H17

MA: Transaktionshäufigkeit

H18

MA: Produkt-Individualisierung

H19

MA: Produkt-Komplexität

H20

MA: Synergieeffekte beim Verkauf

H21

MA: Differenzierung - Service

H22

MA: Differenzierung - Produkt

H23

MA: Differenzierung - Effizienz

H24

MA: Bedeutung der Endkundenbin.

+ H

Positiver Zusammenhang Hypothese

9

0,11***

–

0,02

–

0,15****

–

0,05

–

-0,14***

–

0,05

?

-0,05

?

0,10**

?

0,13**

?

0,10

?

0,09

?

-0,06

?

- Negativer Zusammenhang MA Misalignment

8

8

H bestätigt H abgelehnt

8 9

8

Unternehmenserfolg (subjektiv)

8

9 9

8 8 8

? Zusammenhang

Abbildung 27: Modell II – Bestätigung oder Ablehnung der Hypothesen939 Quelle: Eigene Darstellung

Für das vorliegende Modell II wurde das Bestimmtheitsmaß R2 bereits berechnet,940 es liegt bei zufriedenstellenden 15,3 %. Die aus dem Bestimmtheitsmaß zu errechnenden f2-Werte941 für die Misalignment-Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie sowie dem Vertriebs-Kontext liegen bei 0,066 bzw. 0,055. Somit üben beide KonstruktGruppen nur einen schwachen Einfluss auf den Unternehmenserfolg aus. 7.4.3 Ergebnisse zum Teilmodell Unternehmenstyp Das Teilmodell Unternehmenstyp untersucht, ob signifikant unterschiedliche Ergebnisse für Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen im Rahmen der beiden Modell I und II zu erwarten sind, so wie von Hypothese 25 prognostiziert. Für diese Untersuchung wurde das Sample von JIU in die beiden Teilgruppen Produktions- und

939

940 941

200

Da im Fall der ersten fünf Konstrukte richtungsweisende Hypothesen aufgestellt wurden, kommt ein einseitiger t-Test zur Anwendung. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * 0,12; ** 0,10; *** 0,05; **** 0,01. Im Fall der letzten sieben Konstrukte wurden keine richtungsweisenden Hypothesen aufgestellt, so dass ein zweiseitiger t-Test verwendet wird. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * 0,16; ** 0,10; *** 0,05; **** 0,01. Vgl. Kapitel 7.2.3. Vgl. Kapitel 7.4.1.

Dienstleistungs-Unternehmen unterteilt. Nach der Berechnung des Forschungsmodells für jede Teilgruppe werden die einzelnen Pfadkoeffizienten auf signifikante Unterschiede zwischen den Teilgruppen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen hin untersucht.942 Im Modell I konnten lediglich Berechnungen für zehn Einflussfaktoren durchgeführt werden, da die Vergleichbarkeit von zwei Konstrukten nicht gegeben war.943 Wie Abbildung 28 zu entnehmen ist, weisen von diesen zehn Einflussfaktoren fünf Faktoren signifikante Unterschiede zwischen den Teilgruppen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen auf. Signifikante Unterschiede

Transaktionsspez. Vermögen Technologiebez. Unsicherheit

Produktion 0,02

Dienstleistung 0,07*

Unterschied -0,05

-0,20***

-0,11*

-0,09

0,09*

-0,12**

0,21**

0,09*

-0,21****

0,30***

-0,01

-0,07*

0,06

Marktbezogene Unsicherheit Interne Unsicherheit Transaktionshäufigkeit Produkt-Individualisierung Produkt-Komplexität Synergieeffekte beim Verkauf Differenzierung - Service Differenzierung - Produkt

0,20***

0,00

0,20*

0,06

-0,19****

0,25**

0,13*

0,14**

-0,01

-0,43****

-0,06

-0,37***

0,55****

0,47****

Direktheit des Vertriebs

8

Differenzierung - Effizienz Bedeutung der Endkundenbindung

8

0,08

Abbildung 28: Modell I – Signifikante Unterschiede der Unternehmenstypen944 Quelle: Eigene Darstellung

Im Modell II sind wiederum zwei Konstrukte im Rahmen der Vergleichbarkeits-Prüfung eliminiert worden, so dass nur noch zehn Konstrukte zur Verfügung stehen. Acht 942 943 944

Vgl. hierfür die in Kapitel 5.1.2.2 vorgestellte Formel. Vgl. Kapitel 7.3.2. Für Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen wird jeweils ein einseitiger t-Test, für den Unterschied ein zweiseitiger t-Test verwendet. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * repräsentiert ein Signifikanzniveau von 0,22 (Produktions-Unternehmen), 0,19 (Dienstleistungs-Unternehmen) sowie 0,37 (Unterschied); ** 0,10 (für alle); *** 0,05 (für alle); **** 0,01 (für alle).

201

dieser zehn Konstrukte weisen im Vergleich der beiden Teilgruppen signifikant unterschiedliche Wirkungen auf den Unternehmenserfolg auf, bei lediglich zwei Konstrukten besteht kein Unterschied. Abbildung 29 gibt einen Überblick über die einzelnen Ergebnisse. Signifikante Unterschiede Produktion

Dienstleistung

Unterschied

-0,04

0,08

-0,12*

-0,02

0,26****

-0,28***

0,01

-0,21***

0,22**

0,00

0,25***

-0,25*

MA: Transaktionsspez. Vermögen MA: Technologiebez. Unsicherheit MA: Marktbezogene Unsicherheit MA: Interne Unsicherheit MA: Transaktionshäufigkeit MA: Produkt-Individualisierung MA: Produkt-Komplexität MA: Synergieeffekte beim Verkauf MA: Differenzierung - Service MA: Differenzierung - Produkt MA: Differenzierung - Effizienz MA: Bedeutung der Endkundenbin.

8 8

-0,05

0,16**

-0,21**

0,15*

-0,15**

0,30***

0,25****

-0,12*

0,37****

0,13

0,13*

0,00

0,23***

-0,12*

0,35***

-0,12*

-0,14*

0,02

Unternehmenserfolg (subj.)

Abbildung 29: Modell II – Signifikante Unterschiede der Unternehmenstypen945 Quelle: Eigene Darstellung

Abschließend kann festgehalten werden, dass in 13 von 20 untersuchten Zusammenhängen signifikante Unterschiede zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen identifiziert werden konnten. Hypothese 25 kann daher als bestätigt angesehen werden. 7.4.4 Stabilität der Ergebnisse Zur Überprüfung der Stabilität des Forschungsmodells wurden bereits in Kapitel 5.2.5 die Unternehmensphasen als Kontroll-Variablen eingeführt. Das Vorgehen zur Über945

202

Für Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen werden jeweils ein einseitiger t-Test für die ersten fünf Konstrukte sowie ein zweiseitiger t-Test für die letzten sieben Konstrukte, für den Unterschied grundsätzlich ein zweiseitiger t-Test verwendet. Die unterschiedlichen Signifikanzniveaus werden wie folgt dargestellt: * repräsentiert ein Signifikanzniveau von 0,22 (ProduktionsUnternehmen, einseitig), 0,30 (Produktions-Unternehmen, zweiseitig), 0,19 (DienstleistungsUnternehmen, einseitig), 0,26 (Dienstleistungs-Unternehmen, zweiseitig) sowie 0,37 (Unterschied); ** 0,10 (für alle); *** 0,05 (für alle); **** 0,01 (für alle).

prüfung sowie die entsprechenden Ergebnisse der Kontroll-Variablen werden im Folgenden vorgestellt. Daran anschließend soll die Stabilität noch aus einer anderen Perspektive analysiert werden. Die Messung der Direktheit des Vertriebs mit der simultanen Berücksichtigung des direkten, dualen und indirekten Vertriebswegs ist in der Literatur neuartig und bisher in keiner empirischen Studie zur Vertriebswegswahl eingesetzt worden. Daher soll die Robustheit der erzielten Ergebnisse auch hinsichtlich der gewählten Messtechnik überprüft werden. Zur Vorbereitung der Stabilitäts-Prüfung mit Hilfe der Kontroll-Variablen wird das Sample in zwei Teilgruppen aufgeteilt: frühe und späte Phase.946 Nach Durchführung der lokalen und globalen Gütebeurteilung des Forschungsmodells in diesen beiden Teilgruppen947 werden anschließend die verwendeten Konstrukte auf Vergleichbarkeit zwischen den Teilgruppen getestet. Daran anschließend werden die Unterschiede in den Pfadkoeffizienten zwischen den beiden Teilgruppen auf Signifikanz beurteilt. Im Modell können grundsätzlich noch neun Pfadkoeffizienten bzw. Zusammenhänge analysiert werden, nur in zwei Fällen können signifikante Unterschiede identifiziert werden. Im Modell II werden acht Zusammenhänge bewertet mit dem Resultat, dass in drei Fällen signifikante Unterschiede vorliegen. Zusammengenommen können in 17 analysierten Fällen nur fünf signifikante Unterschiede ermittelt werden, so dass in zwölf Fällen keine signifikanten Unterschiede vorliegen.948 Somit können die Ergebnisse als stabil angesehen werden. Die Stabilität hinsichtlich der neuen Messtechnik der Direktheit des Vertriebs soll mit Hilfe des Bestimmtheitsmaßes R2 sowie der Prognoserelevanz Q2 geprüft werden. Dafür werden die bereits ermittelten Werte aus dieser Arbeit, im Folgenden als Basisfall bezeichnet, mit den Werten von zwei möglichen Mess-Alternativen verglichen. Die erste Mess-Alternative lehnt sich dabei an das Vorgehen von KRAFFT an, der in seiner Studie alle Daten, die sich weder dem direkten noch dem indirekten Vertrieb zu-

946

947

948

Die Teilgruppe frühe Phase besteht dabei aus den Unternehmensphasen 1-3, die späte Phase aus den Unternehmensphasen 4 und 5. Die Anzahl der Unternehmen beträgt in der ersten Teilgruppe 133, in der zweiten Teilgruppe 62. Ein Unternehmen hatte bei der Befragung keine Angaben zur Unternehmensphase gemacht und wird von dieser Berechnung ausgeschlossen. Die Mindestanzahl von 60 Unternehmen je Gruppe ist erfüllt. Beiden Teilgruppen konnten für die beiden Modelle I und II zufriedenstellende Werte attestiert werden. Die Ergebnisse können der Abbildung 36 sowie Abbildung 37 im Anhang entnommen werden.

203

ordnen lassen, eliminiert und somit nur die beiden Extrema betrachtet.949 Übertragen auf die vorliegende Arbeit bedeutet dies, dass nur solche Unternehmen in die Berechnung einfließen, die bei der Frage nach dem Vertriebsweg einen extremen Wert angegeben haben.950 Damit wird die Untersuchung wieder auf die klassische Markt/Hierarchie-Entscheidung beschränkt, der eine große Praxisferne vorgeworfen wird. Trotzdem wird für diese Alternative vermutet, dass durch eine Fokussierung auf die Extrema höhere R2- und Q2-Werte als im Basisfall erreicht werden, da auf die Mischform mit weniger klaren Ergebnissen verzichtet wird. Die zweite Mess-Alternative bildet ebenfalls eine Markt/Hierarchie-Entscheidung nach. Im Gegensatz zur ersten Alternative werden alle Datensätze berücksichtigt, die erhoben wurden. Als Differenzierungs-Kriterium wird der Median des Konstrukts Direktheit des Vertriebs verwendet.951 Damit soll die Situation nachgebildet werden, dass nur ein direkter und indirekter Vertrieb im Fragebogen zur Auswahl stehen. Ein JIU muss sich somit entscheiden, ob eher ein direkter oder ein indirekter Vertrieb vorliegt. Diese Alternative ist grundsätzlich als praxisfern zu bezeichnen, da der duale Vertrieb nicht explizit betrachtet wird. Es wird vermutet, dass mit diesem Vorgehen niedrigere R2- und Q2-Werte als im Basisfall erzielt werden, weil tatsächlich vorliegende Mischformen zwangsweise in eine der beiden Extrema umgegliedert werden, was zu Verzerrungen und unklaren Ergebnissen bei der Datenanalyse führen soll. Die Ergebnisse für den Basisfall sowie die beiden Alternativen952 im Modell I sowie Modell II können der Tabelle 53 entnommen werden. Die Vermutung für das Modell I, dass Alternative 1 besser abschneidet als der Basisfall und dass Alternative 2 schlechter abschneidet als der Basisfall, kann somit bestätigt werden. Die Ergebnisse im Modell II zeigen, dass Alternative 1 im Vergleich zu dem Basisfall wiederum überlegen ist. Außerdem stellt sich heraus, dass – entgegen der Vermutung – auch Alternative 2 besser abschneidet als der Basisfall, wenn auch nur geringfügig. Für eine Robustheit der Messung spricht die klare Überlegenheit im Vergleich zur zweiten Alter-

949 950

951

952

204

Vgl. Krafft (1995), S. 170. Extreme Werte sind 1, 2 für den direkten Vertrieb (vor Umwandlung auf Grund des reverse-coded items) sowie 6, 7 für den indirekten Vertrieb. Alle Unternehmen, die einen Wert zwischen 3 und 5 angegeben haben, wurden eliminiert. Unternehmen, die einen Wert von 1 oder 2 angekreuzt haben (vor Umwandlung auf Grund des reverse-coded items) werden dem direkten Vertrieb und alle anderen Unternehmen dem indirekten Vertrieb zugerechnet. Beide Alternativen wurden auf lokale und globale Güte überprüft, jeweils mit zufriedenstellendem Ergebnis.

native im Modell I. Im folgenden Kapitel 8.2.4 wird die Frage beleuchtet, warum im Modell II der Basisfall unterlegen war. Modell I - R2 Modell I - Q2

Basisfall 35,1 %

Alternative 1 49,9 %

Alternative 2 23,9 %

4,3 %

25,9 %

-27,9 %

2

15,3 %

26,1 %

18,7 %

Modell II - Q2

53,4 %

58,1 %

53,6 %

Modell II - R

Tabelle 53: Stabilitätstest der unterschiedlichen Messtechniken Quelle: Eigene Darstellung

205

8 Diskussion der Ergebnisse Im Rahmen des achten Kapitels sollen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit abschließend diskutiert werden. Zunächst werden die Ergebnisse hinsichtlich der formulierten Forschungsfragen deskriptiv zusammengefasst (Kapitel 8.1). Danach werden in Kapitel 8.2 die Implikationen für die Forschung abgeleitet, bevor die Implikationen für die unternehmerische Praxis beschrieben werden (Kapitel 8.3). 8.1 Zusammenfassung in Bezug auf die Forschungsfragen Zu Beginn der vorliegenden Arbeit wurden vier Forschungsfragen formuliert. Nun sollen für die einzelnen Forschungsfragen die jeweiligen Antworten bzw. Erkenntnisse deskriptiv wiedergegeben werden. Forschungsfrage 1: Welche konkreten Faktoren beeinflussen die Wahl des Vertriebswegs bei JIU? Es wurden insgesamt zwölf Faktoren ausgewählt, die die Wahl des Vertriebswegs beeinflussen. Neben den fünf Faktoren, die sich direkt aus der Transaktionskostentheorie – dem theoretischen Bezugsrahmen der vorliegenden Arbeit – ableiten lassen, wurden weitere sieben Faktoren aus dem Vertriebs-Kontext bestimmt. Dafür wurden alle bisher empirisch untersuchten Einflussfaktoren zunächst gesammelt, dann anhand eines Kriterienkatalogs überprüft und schließlich durch ExpertenGespräche validiert. Diese Forschungsfrage wurde dabei konzeptionell beantwortet. Forschungsfrage 2: Wie stark ist der Einfluss der einzelnen Faktoren auf die Wahl des Vertriebswegs in JIU? Die empirische Auswertung ergab, dass von den zwölf ausgewählten Faktoren neun einen signifikanten Effekt auf die Vertriebswegswahl haben. Insgesamt werden mit den zwölf Faktoren immerhin 35 % der letztendlichen Entscheidung über den Vertriebsweg erklärt. Somit ist klar, dass es noch weitere Einflussfaktoren gibt. Bei der Auswertung stellte sich zudem heraus, dass es eine sehr gute Entscheidung war, neben den fünf Faktoren aus der Transaktionskostentheorie noch weitere sieben Faktoren aus dem Vertriebs-Kontext zu berücksichtigen. Diese Faktoren aus dem Vertriebs-Kontext haben im Vergleich zu den TKT-Faktoren einen sehr großen Effekt auf die Vertriebswegswahl. Forschungsfrage 3: Welche konkreten Faktoren haben in Abhängigkeit vom gewählten Vertriebsweg einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenserfolg bei JIU? Bei der empirischen Auswertung stellte sich außerdem heraus, dass die Vertriebswegswahl einen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat. Letztlich konnten gut 15 % des 206

Erfolgs durch die Einflussfaktoren und den Vertriebsweg erklärt werden. Allerdings üben nicht alle Faktoren in Kombination mit einem Vertriebsweg einen signifikanten Einfluss aus. Die Analyse ergab, dass von den zwölf untersuchten Faktoren nur fünf Einflussfaktoren dahingehend für diese Fragestellung relevant sind, dass sie signifikante Ergebnisse liefern. Forschungsfrage 4: Bestehen zwischen Dienstleistungs- und Produktions-Unternehmen Unterschiede bez. der Einflussfaktoren und Erfolgsauswirkungen der Vertriebswegswahl? In Bezug auf diese explorative Forschungsfrage wurde empirisch ermittelt, dass es sehr wohl signifikante Unterschiede bei der Vertriebswegswahl, den Einflussfaktoren sowie der Erfolgswirkung zwischen Dienstleistungs- und Produktions-Unternehmen gibt. 8.2 Implikationen für die Forschung In diesem Abschnitt werden die Implikationen für die Forschung abgeleitet. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit sollen dafür inhaltlich (Kapitel 8.2.1), theoretisch (Kapitel 8.2.2) und methodisch (Kapitel 8.2.3) beurteilt werden. Abschließend werden in Kapitel 8.2.4 Restriktionen der Arbeit sowie Ansatzpunkte für die weitere Forschung aufgezeigt. 8.2.1 Inhaltliche Beurteilung Bisher wurden die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung nur getrennt nach den einzelnen Modellen (Modell I, Modell II sowie Teilmodell) vorgestellt. Dies soll sich in diesem Abschnitt dahingehend ändern, dass die einzelnen Ergebnisse je Einflussfaktor bzw. je Konstrukt zusammengefasst und anschließend interpretiert werden. Der Fokus liegt dabei auf den beiden Modellen I und II, da diese das ursprüngliche Forschungsmodell bilden und für die überwiegende Zahl der Hypothesen-Tests verantwortlich sind.953 In Kapitel 8.2.1.1 werden zunächst separat die jeweiligen Ergebnisse der fünf Konstrukte der Transaktionskostentheorie behandelt, bevor sich Kapitel 8.2.1.2 den Konstrukten aus dem Vertriebs-Kontext widmet.

953

Die Forschungsfrage 4 beschäftigt sich damit, ob sich die Vertriebswegswahl bei Produktionsund Dienstleistungs-Unternehmen grundsätzlich unterscheidet. Nicht im Fokus dieser Forschungsfrage steht hingegen, wie diese Vertriebswegswahl differiert. Im Verlauf der Arbeit sind Ergebnisse – signifikante Unterschiede zwischen Produktions- und Dienstleistungs-Unternehmen – ermittelt worden, die über den Kern der Forschungsfrage 4 hinausgehen. Auf eine Interpretation dieser Ergebnisse soll verzichtet werden, da dies dem explorativen Charakter dieser Forschungsfrage widerspräche.

207

8.2.1.1 Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie Dem bisherigen Verlauf der vorliegenden Arbeit entsprechend, sollen die gesamtheitlichen Ergebnisse der Konstrukte in gewohnter Reihenfolge vorgestellt und analysiert werden. Transaktionsspezifisches Vermögen: Die Ergebnisse aus den Modellen I und II lauten wie folgt: Transaktionsspezifisches Vermögen wirkt nicht-signifikant auf die Direktheit des Vertriebs (Hypothese 1 nicht bestätigt), Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen wirkt signifikant positiv auf den Unternehmenserfolg (Hypothese 13 abgelehnt). Zusammenfassend kann hieraus abgeleitet werden, dass Unternehmen, die ein hohes (mittleres, geringes) transaktionsspezifisches Vermögen aufweisen, durch die Wahl eines indirekten (dualen, direkten) Vertriebs954 einen positiven Effekt auf den Unternehmenserfolg erzielen. Dieses Ergebnis ist als sehr überraschend im Hinblick auf bisherige empirische Arbeiten zu bezeichnen, wird doch eine Vorhersage aus der Transaktionskostentheorie nicht bestätigt und eine weitere sogar abgelehnt. Bei der Analyse der empirischen Ergebnisse zur Vertriebswegswahl bei etablierten Unternehmen bzw. zum Eintritt in internationale Märkte bei JIU stellt sich dagegen heraus, dass von 14 Arbeiten lediglich drei Studien955 keinen signifikanten Zusammenhang zwischen transaktionsspezifischem Vermögen und Direktheit des Vertriebs finden konnten, wobei alle elf verbleibenden Studien einen positiven, signifikanten Zusammenhang feststellten. Erweitert man den Betrachtungshorizont auf alle Markt/Hierarchie-Studien, so ergibt sich ein ähnliches Ergebnis, dass 60 % aller Studien die positive, signifikante Wirkung bestätigen und nur 4 % einen negativen, signifikanten Einfluss identifizieren.956 Diese allgemeinen Markt/Hierarchie-Studien umfassen zum großen Teil auch Produktionsund somit Beschaffungsthemen. Die hohe Quote positiver Studien ist in diesem Bereich nicht überraschend, da gerade dort nicht nur Investitionen in Humankapital getätigt, sondern vielmehr hohe Beträge für spezialisierte Vermögensgegenstände, z. B. Investitionsgüter, ausgegeben werden, deren Wert dann bestmöglich durch die Hierarchie-Wahl geschützt werden soll.957 Mit dem Ergebnis der vorliegenden Arbeit kann zudem WILLIAMSON’s Behauptung, dass das transaktionsspezifische Vermögen den 954

955 956 957

208

Obwohl auf diese Nennung im Folgenden verzichtet wird, bestehen entsprechende Zusammenhänge natürlich auch bei den anderen Einflussfaktoren. Vgl. Bhuyan (2005), S. 438ff.; Stapleton/Hanna (2002), S. 15; Shi et al. (2001), S. 35. Vgl. David/Han (2004), S. 46. Vgl. Masten (1984), S. 407; Palay (1984), S. 268f.

wichtigsten Einflussfaktor aus der TKT darstellt,958 nicht gestützt werden, vielmehr muss dies im Kontext von JIU sogar bestritten werden.959 Eine Studie, die den Zusammenhang zwischen transaktionsspezifischem Vermögen, Direktheit des Vertriebs und Unternehmenserfolg untersucht, ist nicht gefunden worden. Für die ausbleibende Bestätigung der Hypothese 1, die darauf hindeutet, dass ein Teil der Unternehmen die Hypothese befolgt, während ein anderer Teil entgegen der Hypothese handelt, können mehrere potenzielle Gründe angeführt werden. Erstens wird in der Literatur argumentiert, dass transaktionsspezifisches Vermögen dann eine unbedeutende Rolle für Unternehmen spielt, wenn keine innovativen Produkte oder Dienstleistungen angeboten werden.960 Da in der vorliegenden Arbeit jedoch ausschließlich JIU untersucht werden, die sich gerade durch innovative Produkte oder Dienstleistungen auszeichnen, trifft diese Argumentation nicht zu. Zweitens wird angeführt, dass die durch hohe Investitionen ins Humankapital geschaffenen hold-ups, anders als die TKT vorgibt, nicht immer als von den Unternehmen unerwünscht aufgefasst werden müssen961 und somit nicht immer der direkte Vertrieb gewählt werden muss. Zudem kann es vorkommen, dass die Gefahr des Ausnutzens eines hold-ups als nicht so wichtig eingestuft wird.962 „Entrepreneurs might even contradict the Williamsonian dictate of opportunism as an intransigent feature of human behavior in transactions.“963 Drittens kann argumentiert werden, dass sich die in Kapitel 4.1.1.1 geäußerten Bedenken dahingehend bestätigen, dass durch die beiden JIU-Eigenschaften Umfeldunsicherheit und geringes Unternehmensalter die Abwehr von opportunistischem Verhalten der eigenen Mitarbeiter im Vergleich zu etablierten Unternehmen erschwert wird. Als vierter möglicher Grund kann schließlich die geringe Organisationsgröße, die sich in der knappen Ressourcenausstattung der JIU äußert, angeführt werden. Wenn viel Einarbeitungszeit notwendig ist und die darin gewonnenen Informationen sehr wertvoll für einen Wettbewerber sind, empfiehlt die TKT zur Minimierung der Transaktionskosten, dass ein direkter Vertrieb gewählt wird. Wenn nun wegen zeitlicher oder finanzieller Restriktionen ein direkter Vertrieb nicht aufgebaut werden kann, hat ein JIU sehr gute Argumente, um das Ausnutzen des hold-ups zu vermeiden. 958 959

960 961 962 963

Vgl. Williamson (1985), S. 52; Williamson (1998b), S. 36. GEYSKENS ET AL. haben diese Aussage in ihrer Meta-Analyse auch schon bezweifelt, allerdings haben sie zumindest noch einen signifikant positiven Zusammenhang feststellen können. Vgl. Geyskens et al. (2006), S. 530. Vgl. Brouthers/Nakos (2004), S. 232. Vgl. Whinston (2001), S. 187. Vgl. Shi et al. (2001), S. 35; Shrader (2001), S. 57; Busenitz/Barney (1997), S. 25. Michael (2007), S. 418.

209

Einerseits kann ein JIU dem Vertriebs-Partner große zukünftige Geschäfte versprechen, wenn dieser den Vertrieb erfolgreich gestaltet.964 Andererseits kann als weiterer Anreiz eine Beteiligung am Unternehmen angeboten werden.965 Wenn dadurch opportunistisches Verhalten ausbleibt, wären die Transaktionskosten der MarktLösung geringer als die Transaktionskosten der Hierarchie-Lösung. Die Ablehnung der Hypothese 13966 kann so interpretiert werden, dass Unternehmen, die sich konträr zur Hypothese 1 verhalten, eine positive Wirkung auf den Unternehmenserfolg erzielen. Mögliche Gründe, die ein Verhalten entgegen der TKT-Hypothese erklären, wurden im vorangegangenen Absatz genannt. Technologiebezogene Unsicherheit: Folgende Ergebnisse resultieren aus den Modellen I und II: Technologiebezogene Unsicherheit wirkt signifikant negativ auf die Direktheit des Vertriebs (Hypothese 2 bestätigt), Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit hat keinen signifikanten Effekt auf den Unternehmenserfolg (Hypothese 14 nicht bestätigt). Somit kann gesamtheitlich abgeleitet werden, dass sich Unternehmen bei hoher technologiebezogener Unsicherheit für einen indirekten Vertrieb entscheiden sollen, diese Wahl jedoch ohne Auswirkung auf den Unternehmenserfolg ist. Die Bestätigung der Hypothese 2 zur Vertriebswegswahl entspricht den bisherigen empirischen Ergebnissen. Von drei Studien, die sich explizit mit technologiebezogener Unsicherheit im Vertriebs-Kontext auseinandersetzen, hat jede einzelne Untersuchung die vermutete negative Wirkung auf den direkten Vertrieb bestätigt.967 Studien im Vertriebs-Kontext weisen somit eine deutlich höhere Übereinstimmung mit der TKT auf als die allgemeinen Markt/Hierarchie-Arbeiten, bei denen die Quote bei ca. 20 % liegt.968 Diese niedrige Quote ist auf eine überdurchschnittlich hohe Anzahl nicht-signifikanter Studien zurückzuführen. Dies kann daran liegen, dass eine hohe Unsicherheit insb. bei Produktions- und somit Beschaffungsthemen auch die Kommunikation mit den Produktionspartner sehr erschwert, da es bspw. viele Modifikationen an den

964 965 966

967

968

210

Vgl. Michael (2007), S. 417f. Vgl. Coughlan et al. (2001), S. 166. Dies steht auch nicht in direktem Widerspruch zu den empirischen Ergebnissen von JIU oder KMU, da bisher immer die Vertriebswegswahl im internationalen Kontext untersucht wurde. Vgl. Shervani et al. (2007), S. 645; Shrader et al. (2000), S. 1239; Brouthers/Nakos (2004), S. 239. Vgl. David/Han (2004), S. 50.

Komponenten gibt.969 Daher werden einige Unternehmen in diesem Kontext vermutlich eher die Hierarchie-Lösung wählen. Schließlich konnte keine empirische Studie identifiziert werden, die die Wirkung von technologiebezogener Unsicherheit, Vertriebswegswahl und Unternehmenserfolg analysiert.970 Die negative Wirkung technologiebezogener Unsicherheit auf den direkten Vertrieb, womit die Eigenschaft Aufbau und Wachstum erwartungsgemäß keinen Einfluss auf den Zusammenhang hat, kann durch die TKT dahingehend erklärt werden, dass sich JIU schlichtweg unsicher sind, welcher Vertriebsweg bzw. -partner nun der geeignete ist. Um sich die hohe Flexibilität in dieser Situation zu bewahren, soll das Risiko an die Vertriebspartner abgegeben werden. Damit kann das JIU nach einiger Zeit die Entscheidung evaluieren und ggf. den Vertriebspartner, wenn er die notwendigen Anforderungen nicht mehr erfüllt, ersetzen oder den Vertrieb in das eigene Unternehmen integrieren, d. h. einen eigenen Vertrieb aufbauen. Ein Substituieren von Vertriebspartnern sollte leichter und schneller zu bewerkstelligen sein, als die eigene VertriebsMannschaft bzw. den Geschäftsführer an eine neue Vertriebs-Situation, bspw. mit einer umfangreichen Umschulung, zu gewöhnen.971 Ein weiterer Grund für den negativen Zusammenhang von technologiebezogener Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs kann vermutlich darin liegen, dass JIU über keine bzw. nur limitierte Erfahrungswerte verfügen. Wenn die Unsicherheit nun hoch ist, können etablierte Unternehmen vergleichsweise besser abschätzen, wie die technologischen Entwicklungen ausfallen und welche Konsequenzen dies für den Vertrieb haben wird. Auf diese Erfahrung wird aus Sicht der JIU zunächst gerne zurückgegriffen, um sich dann über die Zeit einige Erfahrungswerte aufzubauen und ggf. die Vertriebsentscheidung zu modifizieren. Die fehlende Signifikanz in Bezug auf den Unternehmenserfolg bedeutet schlichtweg, dass ein zur Hypothese 2 konformes Verhalten keinen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat.

969 970

971

Vgl. Walker/Weber (1984), S. 379. Die Arbeit von ANDERSON kann leider hier nicht angeführt werden, da die Autorin in ihrem Konstrukt Unsicherheit sowohl Komponenten aus der technologiebezogenen als auch der marktbezogenen Unsicherheit berücksichtigt. Vgl. Anderson (1988a), S. 609. Vgl. Poppo/Zenger (1998), S. 874. Dies steht ausdrücklich nicht im Widerspruch zu der in Kapitel 1.1 dargestellten Argumentation, dass ein Revidieren der Vertriebswegswahl bei etablierten Unternehmen grundsätzlich schwierig ist. Bei JIU trifft dies nicht in diesem Ausmaß zu, da weniger komplexe Strukturen bzw. weniger starke Geschäftsbeziehungen in der kurzen Zeit nach der Gründung geschaffen werden können.

211

Marktbezogene Unsicherheit: Die Auswertung der Modelle I und II ergibt folgende Ergebnisse: Marktbezogene Unsicherheit hat einen signifikant positiven Effekt auf den direkten Vertrieb (Hypothese 3 bestätigt), Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit wirkt signifikant positiv auf den Unternehmenserfolg (Hypothese 15 abgelehnt). Damit kann als Schlussfolgerung gezogen werden: Unternehmen, die im Umfeld hoher marktbezogener Unsicherheit aktiv sind, können durch die Wahl eines indirekten Vertriebs einen positiven Effekt auf den Unternehmenserfolg erzielen. Die Ergebnisse zur Hypothese 3 sind in Übereinstimmung mit der bisherigen empirischen Literatur zu sehen. Insgesamt wurden vier Studien972 identifiziert, die die Wirkung marktbezogener Unsicherheit auf den direkten Vertrieb untersuchen. Alle vier Studien bestätigen dabei den vermuteten positiven Zusammenhang.973 Diese Quote an Übereinstimmung mit der TKT-Vorgabe fällt wiederum deutlich höher aus im Vergleich zu den allgemeinen Markt/Hierarchie-Arbeiten, bei denen nur knapp 30 % der Arbeiten die TKT-Hypothese bestätigen.974 Diese geringe Quote verwundert, da vermutlich schwierige und kostspielige Nachverhandlungen anstehen, wenn sich insb. bei Produktions- bzw. Beschaffungsthemen die bestellte Menge ändert.975 Diese Konflikte sollten bei einer Hierarchie-Lösung deutlich schneller und einfacher gelöst werden können. Das Ergebnis zur Hypothese 15 überrascht dagegen dahingehend, dass ein konträres Verhalten zur Hypothese 3 zu einem höheren Unternehmenserfolg führt. Dies steht auch im Widerspruch zur einzigen empirischen Arbeit im Vertriebs-Kontext, die herausfand, dass bei Vorliegen hoher marktbezogener Unsicherheit die Wahl eines direkten Vertriebswegs zu mehr Umsatzwachstum führt.976 Der positive Zusammenhang zwischen marktbezogener Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs kann durch die TKT erklärt werden. Mit dem direkten Vertrieb können mögliche unterschiedliche Interpretationen über Umweltzustände sehr kurzfristig und unkompliziert gelöst werden, so dass keine ernsten Konflikte entstehen. Zudem sammelt der direkte Vertrieb Informationen über den Markt, die dann für die Reduktion 972

973

974 975 976

212

Neben den hier und unter technologiebezogener Unsicherheit aufgeführten Studien gibt es noch weitere Studien, die grundsätzlich externe Unsicherheit analysieren. Vgl. Anderson (1985), S. 245; Stapleton/Hanna (2002), S. 22. Eine Zuordnung zu einer der beiden in der vorliegenden Arbeit verwendeten Kategorien war allerdings nicht möglich, so dass diese Studien hier nicht erwähnt werden sollen. Vgl. John/Weitz (1988), S. 350; Krafft (1996), S. 769; Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 393; Rasheed (2005), S. 48. Vgl. David/Han (2004), S. 50. Vgl. Walker/Weber (1984), S. 376. Vgl. Rasheed (2005), S. 50.

der Unsicherheit einzusetzen sind. Der positive Einfluss von Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit auf den Unternehmenserfolg ist, wie bereits beschrieben, überraschend, kann jedoch über die Eigenschaften von JIU erklärt werden. Wie bereits in Kapitel 4.1.1.2 beschrieben, könnte ein möglicher Grund in der Umfeldunsicherheit und somit den fehlenden Vergangenheitsdaten zum Markt liegen. Die eben erwähnten Nachteile des indirekten Vertriebs werden vermutlich gerne in Kauf genommen, nur um auf die große Expertise des indirekten Vertriebs zurückgreifen zu können, die eine bessere Abschätzung zukünftiger Entwicklungen ermöglicht. Wenn die Unsicherheit im Zeitverlauf abnimmt, kann die Vertriebswegswahl bewertet und ggf. angepasst werden. Ein weiterer potenzieller Grund ist auf die geringe Organisationsgröße, insb. die Ressourcenknappheit, sowie die Gründerzentrierung zurückzuführen. Gründer von JIU besitzen schwerpunktmäßig Erfahrungen auf der technischen Seite und weniger auf der Marktseite.977 Sofern nun eine hohe marktbezogene Unsicherheit vorliegt, hat dies zur Konsequenz, dass ein Gründer sich vermehrt mit dem Vertrieb und dem Markt auseinandersetzen und ggf. seine Vertriebs-Mannschaft an die neuen Gegebenheiten anpassen müsste. Auf Grund der personellen Ressourcenknappheit ist dies zumeist gar nicht bzw. nur möglich, wenn dafür andere wichtige Tätigkeiten ruhen. Um die Flexibilität zu bewahren und um keine Strukturen aufzubauen, die erstens kapitalintensiv sind und zweitens auf Grund der hohen Unsicherheit auch bereits kurzfristig modifiziert werden müssen, geben erfolgreiche JIU dem indirekten Vertrieb den Vorzug. Interne Unsicherheit: Für diese TKT-Dimension resultieren aus den Modellen I und II folgende Ergebnisse: Interne Unsicherheit wirkt nicht-signifikant auf die Direktheit des Vertriebs (Hypothese 4 nicht bestätigt), der Einfluss von Misalignment: Interne Unsicherheit auf Unternehmenserfolg ist ebenfalls nicht-signifikant (Hypothese 16 nicht bestätigt). Es kann somit zusammengefasst werden, dass dieser Faktor weder die Vertriebswegswahl beeinflusst noch eine Wirkung auf den Unternehmenserfolg hat. Das Ergebnis ist dahingehend als überraschend zu bezeichnen, da zwei Hypothesen aus der TKT nicht bestätigt werden. Zudem haben bisherige empirische Studien im Vertriebs-Kontext in acht von zehn Fällen den positiven Zusammenhang zwischen interner Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs bestätigt, lediglich in zwei Fällen978 resultierten nicht-signifikante Ergebnisse. Bei allgemeinen Markt/Hierarchie-Studien

977 978

Vgl. Carson/Cromie (1989), S. 36. Vgl. Krafft (1996), S. 770; Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 391.

213

liefern immerhin knapp 50 % der Arbeiten nicht-signifikante Ergebnisse.979 Eine empirische Arbeit, die den Zusammenhang zwischen interner Unsicherheit, Direktheit des Vertriebs und Unternehmenserfolg analysiert, wurde nicht identifiziert. Das Ergebnis kann grundsätzlich so interpretiert werden, dass manche JIU bei hoher interner Unsicherheit den direkten Vertrieb, andere JIU jedoch den indirekten Vertrieb wählen, und dass diese Wahl keinen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat. Die Gründe, warum die TKT vorgibt, dass ein direkter Vertrieb gewählt werden soll, sind bereits ausführlich in Kapitel 4.1.1.3 behandelt worden. Nachfolgend sollen nun mehrere Gründe, die auf die JIU-Eigenschaft geringes Unternehmensalter zurückgehen, aufgeführt werden, warum sich ein Teil der JIU konträr zu den Vorgaben aus der TKT verhalten könnte. Erstens verfügen JIU kaum über eigene Erfahrungswerte und können somit nur schwer korrekte Zielvorgaben für den indirekten Vertrieb machen.980 Daraus erwächst die Gefahr von Opportunismus, da der indirekte Vertrieb bspw. deutlich zu niedrige Vorgaben nennen könnte. Diese Gefahr kann nun ein JIU auf der einen Seite ausblenden und darauf hoffen, dass sich der Vertriebspartner korrekt verhält. Der Vertriebspartner hat i. d. R. ein großes Branchen-Wissen und kann durch seine Abschätzung der geplanten Absatzzahlen dem JIU wichtige Informationen zum Markt liefern, die beim JIU wiederum die allgemeine Unsicherheit abbauen. Auf der anderen Seite kann ein JIU die Gefahr des Opportunismus auch einschränken, indem dem Vertriebspartner die Aussicht auf ein großes zukünftiges Geschäft oder eine Beteiligung am Unternehmen angeboten wird, so dass Opportunismus aus Eigeninteresse deutlich reduziert werden sollte. Zweitens verfügen JIU, wie bereits in Kapitel 4.1.1.3 vorgestellt, kaum über Standardroutinen und somit auch nicht über ausgefeilte Kontroll- und Überwachungssysteme für die eigenen Mitarbeiter. Weil dadurch ein wichtiger Vorteil des direkten Vertriebs entfällt, kann sich ggf. bei einigen JIU die Chancen-/Risiken-Bewertung der einzelnen Vertriebswege hin zum indirekten Vertrieb verschieben. Transaktionshäufigkeit: Die Ergebnisse aus den Modellen I und II lauten für die fünfte und abschließende TKT-Dimension wie folgt: Transaktionshäufigkeit wirkt signifikant negativ auf den direkten Vertrieb (Hypothese 5 widerlegt), der Zusammenhang zwischen Misalignment: Transaktionshäufigkeit und Unternehmenserfolg ist ebenfalls signifikant negativ (Hypothese 17 bestätigt). Somit kann als Hauptergebnis 979 980

214

Vgl. David/Han (2004), S. 50. Vgl. Anderson (1985), S. 163; Coughlan et al. (2001), S. 188.

festgehalten werden: Unternehmen mit hoher Transaktionshäufigkeit können durch die Wahl des direkten Vertriebs den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen. Die isolierte Betrachtung des Ergebnisses zu Hypothese 5 steht in bedeutendem Widerspruch zu bisherigen empirischen Studien. Im Vertriebs-Kontext haben zehn Arbeiten den Einfluss von Transaktionshäufigkeit auf direkten Vertrieb untersucht und nur eine einzige Studie kann den in der vorliegenden Arbeit identifizierten signifikant negativen Zusammenhang bestätigen.981 Betrachtet man dagegen den Gesamtzusammenhang in der vorliegenden Arbeit unter Berücksichtung der Ergebnisse von Hypothese 17, dass ein Unternehmen mit hoher Transaktionsfrequenz einen direkten Vertrieb wählen soll, so bestätigt dies den Großteil der bislang durchgeführten Studien. Im Vertriebs-Kontext konnten immerhin fünf von zehn Arbeiten einen positiven Effekt der Transaktionshäufigkeit auf Direktheit des Vertriebs bestätigen,982 bei allgemeinen Studien zur Markt/Hierarchie-Entscheidung kommen sogar 70 % der Arbeiten zu diesem Ergebnis. Eine empirische Studie, die den Zusammenhang von Transaktionshäufigkeit, Direktheit des Vertriebs sowie Unternehmenserfolg schon untersucht hat, konnte dagegen nicht gefunden werden. Der negative Einfluss der Transaktionshäufigkeit auf die Direktheit des Vertriebs steht in Widerspruch zu der Transaktionskostentheorie, kann jedoch durch folgende Beobachtung erklärt werden. Gerade die Produkte oder Dienstleistungen der jungen Unternehmen sind in der Anfangszeit auf Grund der hohen Innovativität mit sehr hohem Risiko behaftet. Dieses Risiko ist vielen Vertriebs-Partnern zu hoch, so dass sie von den JIU einen sog. „Proof of Concept“ verlangen, d. h. das Vorweisen erster Kunden bzw. erster Umsatzerlöse. Gerade in der Anfangszeit führen daher viele JIU den Vertrieb in Eigenregie durch und wechseln im Anschluss an die ersten Verkaufsabschlüsse dann zum indirekten Vertrieb. Dagegen entspricht der negative Zusammenhang zwischen Misalignment: Transaktionshäufigkeit und Unternehmenserfolg den Vorgaben aus der Transaktionskostentheorie und bestätigt die Argumentation aus Kapitel 4.1.1.4. Die beiden Ergebnisse sind nun nicht als Widerspruch aufzufassen, vielmehr sagen sie aus, dass sich JIU konträr zu den Vorgaben aus der TKT verhalten und dies zu einem negativen Einfluss auf den Unternehmenserfolg führt bzw. dass

981 982

Vgl. Stapleton/Hanna (2002), S. 17. Vgl. Anderson/Schmittlein (1984), S. 394; Majumdar/Ramaswamy (1994), S. 392; Shi et al. (2001), S. 32; Lindqvist (1991), S. 164f.; Frost/Han (2002), S. 11.

215

Unternehmen, die sich konform zu der Hypothese verhalten, den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen können. 8.2.1.2 Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext Nach der Diskussion der Ergebnisse der TKT-Konstrukte werden nun die gesamtheitlichen Ergebnisse der Konstrukte aus dem Vertriebs-Kontext präsentiert und interpretiert. Produkt-Individualisierung: Die Modelle I und II liefern folgende Ergebnisse: Die Wirkung der Produkt-Individualisierung auf die Direktheit des Vertriebs ist nichtsignifikant (Hypothese 6 nicht bestätigt), der Einfluss von Misalignment: Produkt-Individualisierung auf Unternehmenserfolg ist ebenfalls nicht-signifikant (Hypothese 18 abgelehnt). Damit kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass Produkt-Individualisierung weder die Vertriebswegswahl noch den Unternehmenserfolg beeinflusst. Im Vergleich zur empirischen Literatur im Vertriebs-Kontext ist die ausbleibende Bestätigung von Hypothese 6 eine Überraschung, da bisher in allen drei Arbeiten, die den Zusammenhang zwischen Produkt-Individualisierung und Direktheit des Vertriebs untersucht haben, ein signifikant positiver Zusammenhang gefunden wurde.983 Wiederum konnte keine empirische Arbeit identifiziert werden, die eine Wirkung von Produkt-Individualisierung und Direktheit des Vertriebs auf den Unternehmenserfolg bestätigen kann.984 Das gesamtheitliche Ergebnis zur Produkt-Individualisierung ist so zu interpretieren, dass ein Teil der JIU den direkten Vertrieb und der andere Teil der JIU den indirekten Vertrieb bei hoher Ausprägung wählen und dass die Wahl keinen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat. In Kapitel 4.1.2.2 wurde ausgeführt, warum JIU bei hoher Produkt-Individualisierung den direkten Vertrieb wählen sollen. Mutmaßliche Gründe für JIU, bei hoher Produkt-Individualisierung den indirekten Vertrieb vorzuziehen, wurden z. T. ebenfalls bereits in Kapitel 4.1.2.2 skizziert und sollen im Folgenden abgeleitet werden. JIU können grundsätzlich die Gefahren des Opportunismus, insb. die mit Absicht mangelhafte Weitergabe notwendiger Markt- und Kundeninformationen von den Vertriebspartnern an die JIU sowie die Nutzung des erlernten Know983 984

216

Vgl. Lilien (1979), S. 199; Schneider (2001), S. 162; Burgel/Murray (2000), S. 53f. Darauf soll im Folgenden nicht mehr ausdrücklich hingewiesen werden. Vielmehr soll nur noch erwähnt werden, wenn entsprechende Studien mit Bezug auf den Unternehmenserfolg vorhanden sind.

hows in anderen Geschäftsbeziehungen, mit den in Kapitel 8.2.1.1 vorgestellten Aktionen bzw. Tätigkeiten reduzieren bzw. die Gefahren nicht beachten und den indirekten Vertrieb wählen. Wenn zudem in dem JIU noch keine Standardroutinen und nur wenige Erfahrungswerte zum Erkennen und Analysieren von Kundenbedürfnissen bzw. zur exakten Kommunikation dieser Bedürfnisse bzw. Vorgaben vorhanden sind und auf Grund der begrenzten personellen Ressourcen der Aufbau dieser Fähigkeiten im eigenen Unternehmen nur schwer möglich ist, kann ebenfalls der indirekte Vertrieb gewählt werden. In diesem Fall profitiert das JIU von den Fähigkeiten des Vertriebspartners zur Produkt-Individualisierung, die es selbst noch nicht hat. Produkt-Komplexität: Folgende Ergebnisse sind im Rahmen des Forschungsmodells ermittelt worden: Produkt-Komplexität wirkt signifikant positiv auf den direkten Vertrieb (Hypothese 7 bestätigt), der Einfluss von Misalignment: Produkt-Komplexität auf Unternehmenserfolg ist dagegen nicht-signifikant (Hypothese 19 abgelehnt). Hieraus kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass JIU bei Vorliegen hoher ProduktKomplexität einen direkten Vertrieb wählen sollen, diese Wahl jedoch ohne Auswirkung auf den Unternehmenserfolg ist. Die Bestätigung der Hypothese 7 erfolgt in Einklang mit bisherigen empirischen Arbeiten im Vertriebs-Kontext, die alle den positiven Zusammenhang zwischen ProduktKomplexität und Direktheit des Vertriebs bestätigen.985 In Kapitel 4.1.2.2 wurde ausführlich erläutert, warum JIU bei hoher Produkt-Komplexität einen direkten Vertrieb wählen sollen. Dieser Zusammenhang wurde im Rahmen der Hypothese 7 bestätigt. Die fehlende Signifikanz in Bezug auf den Unternehmenserfolg, die letztlich zur Ablehnung der Hypothese 19 geführt hat, kann so interpretiert werden, dass JIU, nur weil sie sich konform oder konträr zur Hypothese 7 verhalten, nicht erfolgreicher oder weniger erfolgreicher sind. Synergieeffekte beim Verkauf: Die Modelle I und II liefern folgende Ergebnisse: Das Konstrukt Synergieeffekte beim Verkauf wirkt signifikant negativ auf den direkten Vertrieb (Hypothese 8 bestätigt), der Einfluss von Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf auf den Unternehmenserfolg ist dagegen signifikant positiv (Hypothese 20 bestätigt). Als Hauptergebnis kann somit festgehalten werden: Unternehmen, die

985

Vgl. Krafft et al. (2004), S. 275; Lilien (1979), S. 198f.; Hungeling (2007), S. 208.

217

hohe Synergieeffekte beim Verkauf erwarten, können durch die Wahl eines direkten Vertriebs den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen. Das Ergebnis zur Hypothese 8 bestätigt die einzige Studie im Vertriebs-Kontext, die diesen Zusammenhang bisher empirisch untersucht hat.986 Das Ergebnis zur Hypothese 20 überrascht jedoch dahingehend, dass ein Verhalten, das im Widerspruch zu dieser Hypothese 8 steht, zu einem höheren Unternehmenserfolg führen soll. Die Resultate der Hypothesen 8 und 20 mögen auf den ersten Blick widersprüchlich sein. Sie können jedoch so gedeutet werden, dass bei Vorhandensein hoher Synergieeffekte beim Verkauf die Mehrheit der JIU den indirekten Vertrieb wählt. Die JIU, die in dieser Situation jedoch den direkten Vertrieb wählen, können einen positiven Effekt auf den Unternehmenserfolg erwarten. Zur Generierung einer möglichen Erklärung für diesen nach wie vor überraschenden Zusammenhang soll ausnahmsweise explizit auf die Ergebnisse des Teilmodells zurückgegriffen werden. Bezogen auf die Hypothese 20 wird für Produktions-Unternehmen ein signifikant positiver und für Dienstleistungs-Unternehmen ein signifikant negativer Zusammenhang ermittelt. In Bezug auf Produktions-Unternehmen kann dieser positive Effekt durchaus Sinn machen, wenn man sich die langen Entwicklungszeiten innovativer Produkte vor Augen führt. Während dieser Entwicklungszeiten kann mit dem Produkt noch kein Umsatz erzielt werden, jedoch fallen Kosten bzw. Aufwendungen an, die finanziert werden müssen. Sofern es nun komplementäre Produkte am Markt gibt, können JIU den Vertrieb dieser Produkte übernehmen, um einerseits Erfahrungen auf der Markt-Seite zu sammeln und andererseits erste Umsatzerlöse zu erzielen, die wiederum eine Entlastung für die begrenzten finanziellen Ressourcen darstellen. Für Dienstleistungs-Unternehmen hingegen gilt ein negativer Zusammenhang, der in diesem Rahmen ebenfalls sinnvoll ist. Ein JIU, das in der Beratungs-Branche aktiv ist, nutzt i. d. R. dann einen Vermittler, wenn es auf ein Schwerpunkt-Thema wie bspw. Innovations-Management spezialisiert ist und der Vermittler komplementäre Dienstleistungen anderer Beratungen im Angebot hat. Dadurch hat ein JIU, das durch begrenzte personelle Ressourcen und mangelnde Akquise-Erfahrung charakterisiert ist, über die bestehenden Kontakte des Vermittlers in relevante Kunden-Unternehmen die Chance auf Aufträge, was sich wiederum positiv auf den Unternehmenserfolg auswirkt.

986

218

Vgl. Dutta et al. (1995), S. 202.

Differenzierung über den Service: Die Modelle I und II liefern folgende Ergebnisse: Differenzierung über den Service wirkt signifikant positiv auf den direkten Vertrieb (Hypothese 9 bestätigt), der Zusammenhang zwischen Misalignment: Differenzierung über den Service sowie Unternehmenserfolg ist ebenfalls signifikant positiv (Hypothese 21 bestätigt). Damit kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass Unternehmen, die sich über den Service differenzieren wollen, durch die Wahl des indirekten Vertriebs den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen. Die bisher einzige empirische Arbeit im Vertriebs-Kontext, die die Wirkung von Differenzierung über den Service auf die Direktheit des Vertriebs untersucht, bestätigt das Resultat der Hypothese 9.987 Dagegen soll gemäß Hypothese 21 ein konträres Verhalten zu Hypothese 9 zu einem höheren Unternehmenserfolg führen, was überraschend ist. In Kapitel 4.1.2.2 wurden Gründe dargelegt, warum JIU, die sich über den Service differenzieren wollen, den direkten Vertrieb wählen sollen. Dieser Zusammenhang wurde in Hypothese 9 bestätigt. Mögliche Gründe für JIU, die für den Einsatz eines indirekten Vertriebs sprechen sowie zu einer Erhöhung des Unternehmenserfolgs und damit zur Bestätigung von Hypothese 21 führen, werden im Folgenden abgeleitet. Wenn sich ein JIU vom Wettbewerb über den Service differenzieren will, muss es in diese Aktivität viel Zeit und Sorgfalt investieren. Auf Grund der personellen Ressourcenbeschränkung wird ein Gründer diese aufwändigen Service-Tätigkeiten nicht selbständig ausführen, vielmehr würde er hierfür Mitarbeiter brauchen. Dabei ist wegen der finanziellen Ressourcenbeschränkung sehr fraglich, ob sich ein JIU eigene Service-Mitarbeiter überhaupt leisten kann. Da noch keine Standard-Routinen vorhanden sind und somit auch kein umfassendes Kontroll- und Überwachungssystem für die einzelnen Service-Mitarbeiter, könnte durch die Einstellung eigener Mitarbeiter kein entscheidender Vorteil gegenüber dem indirekten Vertrieb erzielt werden. Die in Kapitel 4.1.2.2 erwähnten Gefahren beim Einsatz des indirekten Vertriebs – opportunistisches Verhalten sowie Kurzfrist-Orientierung – könnten durch spezielle Gegenmaßnahmen wie Aussicht auf großes zukünftiges Geschäft oder Beteiligung am JIU reduziert werden. Differenzierung über das Produkt: Folgende Ergebnisse sind im Rahmen des Forschungsmodells ermittelt worden: Differenzierung über das Produkt wirkt signifikant 987

Vgl. Schneider (2001), S. 163.

219

negativ auf den direkten Vertrieb (Hypothese 10 bestätigt), der Einfluss von Misalignment: Differenzierung über das Produkt auf Unternehmenserfolg ist dagegen nicht-signifikant (Hypothese 22 abgelehnt). Somit kann gesamtheitlich festgehalten werden, dass Unternehmen, die sich über das Produkt vom Wettbewerb differenzieren wollen, einen indirekten Vertrieb bevorzugen, diese Wahl jedoch ohne Auswirkung auf den Unternehmenserfolg ist. Die bisherigen empirischen Ergebnisse zum Zusammenhang zwischen Differenzierung über das Produkt und Direktheit des Vertriebs sind gemischt. Lediglich eine von drei Studien bestätigt den in der vorliegenden Arbeit identifizierten negativen Zusammenhang.988 In Kapitel 4.1.2.2 wurde ausführlich erläutert, warum JIU, die sich über das Produkt differenzieren wollen, einen indirekten Vertrieb wählen sollen. Dies wurde im Rahmen der Hypothese 10 bestätigt. Bei der Herleitung der Hypothese 10 wurden auch zwei Untersuchungen vorgestellt, die einen positiven Zusammenhang ermittelten.989 Fraglich war damals, ob der Untersuchungsgegenstand der JIU oder der Vertrieb im internationalen Kontext der Grund für diese abweichenden Ergebnisse war. Mit der Bestätigung der Hypothese können JIU als Ursache nunmehr ausgeschlossen werden, vielmehr muss der Grund für die unterschiedlichen Ergebnisse im Bereich des internationalen Vertriebs liegen. Ein möglicher Grund ist, dass beim Eintritt in internationale Märkte zwar schwerpunktmäßig Vertriebs-Entscheidungen betrachtet werden, jedoch auch die Option zur Errichtung gemeinsamer Produktions-Anlagen (Joint-Venture) mit einem ausländischen Partner besteht.990 Wenn nun ein hoch-differenziertes Produkt vorliegt, das in einer gemeinsamen Produktions-Stätte hergestellt wird, besteht natürlich eine sehr hohe Gefahr von Opportunismus, da die speziellen Produktions-Techniken z. B. kopiert werden könnten. Deshalb wird bei differenzierten Produkten im internationalen Kontext auch empfohlen, die Hierarchie-Lösung zu wählen. Die fehlende Signifikanz in Bezug auf den Unternehmenserfolg (Hypothese 21) bedeutet, dass JIU, die sich konform zu der Hypothese verhalten, nicht erfolgreicher sind als JIU, die konträr zu der Hypothese handeln, und vice versa. Betrachtet man schließlich die Ergebnisse zu Differenzierung über den Service sowie zu Differenzierung über das Produkt, die beiden Konstrukte für die Qualitäts-Führerschaft, so kann folgende

988 989 990

220

Vgl. Schneider (2001), S. 162. Vgl. Nakos/Brouthers (2002), S. 58ff.; Brouthers et al. (1996), S. 388. Vgl. Hill et al. (1990), S. 118ff.; Brouthers et al. (1996), S. 383.

Schlussfolgerung abgeleitet werden: Will sich ein JIU grundsätzlich über die Qualität seiner Produkte und Services vom Wettbewerb abgrenzen, soll der indirekte Vertrieb gewählt werden. Differenzierung über die Effizienz: Die Ergebnisse aus den Modellen I und II lauten wie folgt: Der Zusammenhang zwischen Differenzierung über die Effizienz und Direktheit des Vertrieb ist signifikant positiv (Hypothese 11 widerlegt), Misalignment: Differenzierung über die Effizienz wirkt nicht-signifikant auf den Unternehmenserfolg (Hypothese 23 abgelehnt). Daraus ergibt sich: Unternehmen, die sich über die Effizienz vom Wettbewerb differenzieren wollen, wählen einen direkten Vertrieb, diese Wahl hat jedoch keine Auswirkung auf den Unternehmenserfolg. Der Einfluss von Differenzierung über die Effizienz auf Direktheit des Vertriebs wurde bisher nur einmal empirisch untersucht, mit einem nicht-signifikanten Ergebnis.991 Das Resultat zur Hypothese 11 liefert auch dahingehend neue Erkenntnisse, da der vermutete negative Zusammenhang tatsächlich positiv ist. Entgegen der Vorhersage, dass der Vertrieb bei JIU nicht zu den Kernkompetenzen gehört und demnach als Rand-Aktivität unter Einsparungs-Gesichtspunkten an einen Vertriebs-Partner abgegeben werden sollte, wählen die JIU gerade den direkten Vertrieb, wenn sie sich über die Effizienz vom Wettbewerb differenzieren wollen. Um das Unternehmen möglichst kostengünstig aufzustellen, kann sich ein Gründer dafür entscheiden, den Vertrieb neben seinen sonstigen Aufgaben im Tagesgeschäft selbst zu übernehmen. Da sich ein Gründer in den seltensten Fällen Überstunden auszahlen wird, fallen dadurch keine Kosten an. Zudem kann ein JIU das Internet als weiteren kostengünstigen Vertriebskanal nutzen. Wenn für den Vertrieb zwingend weitere Mitarbeiter notwendig sind, werden ebenfalls eigene Vertriebsmitarbeiter vorgezogen, sofern diese weniger Kosten verursachen, als für den indirekten Vertrieb über Provisionen und Handelsspannen veranschlagt werden müssen. Die Ablehnung der Hypothese 23 sowie die damit verbundene fehlende Signifikanz in Bezug auf den Unternehmenserfolg ist der Tatsache geschuldet, dass Differenzierung über die Effizienz im Hinblick auf die Vertriebswegswahl nicht erfolgsrelevant ist. Schließlich kann – in Abgrenzung zu der Qualitäts-Führerschaft – Folgendes festgehalten werden: Verfolgt ein Unternehmen das Ziel der Kostenführerschaft, soll der direkte Vertrieb gewählt werden. 991

Vgl. Schneider (2001), S. 163.

221

Bedeutung der Endkundenbindung: Die Ergebnisse aus den Modellen I und II lauten für die siebte und letzte Dimension aus dem Vertriebs-Kontext wie folgt: Bedeutung der Endkundenbindung wirkt signifikant positiv auf den direkten Vertrieb (Hypothese 12 bestätigt), der Einfluss von Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung auf den Unternehmenserfolg ist dagegen nicht-signifikant (Hypothese 24 abgelehnt). Somit kann als Hauptergebnis festgehalten werden: Unternehmen mit hoher Transaktionshäufigkeit können durch die Wahl des direkten Vertriebs den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen. Unternehmen wählen folglich dann einen direkten Vertrieb, wenn der Endkundenbindung eine hohe Bedeutung zukommt. Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg hat diese Wahl jedoch nicht. Die Bestätigung der Hypothese 12 steht in Übereinstimmung mit dem Ergebnis der bisher einzigen empirischen Arbeit im Vertriebs-Kontext, die den Zusammenhang zwischen Bedeutung der Endkundenbindung und Direktheit des Vertriebs analysiert und einen signifikant positiven Einfluss ermittelt.992 In Kapitel 4.1.2.2 wurden Gründe dargelegt, warum JIU, die die Kundenbindung als wichtig einstufen, den direkten Vertrieb wählen sollen. Grundsätzlich ist es für Kundenbindung vorteilhaft, wenn ein Unternehmen in direktem Kontakt zu den Kunden steht. Dann werden die Stärken eines Unternehmens auch direkt beim Kunden sichtbar. Die Stärken, bezogen auf ein JIU, sind die hohe Flexibilität sowie die schnellen Reaktionszeiten. Wenn der direkte Vertrieb diese Stärken beim Verkaufsabschluss ausspielt, wird dies beim Kunden in Erinnerung bleiben, die Kundenzufriedenheit erhöhen und damit einen positiven Effekt auf den Wiederkauf sowie die Weiterempfehlungen der Kunden haben.993 Schließlich kann die Ablehnung der Hypothese 24 dahingehend interpretiert werden, dass sich konform zur Hypothese 12 verhaltende JIU nicht erfolgreicher sind als die, die konträr zu der Hypothese handeln, und vice versa. 8.2.2 Theoretische Beurteilung In diesem Abschnitt soll beurteilt werden, ob die Transaktionskostentheorie als theoretischer Bezugsrahmen für die Vertriebswegswahl junger, innovativer Unternehmen auch nach der empirischen Untersuchung geeignet ist.

992 993

222

Vgl. Schneider (2001), S. 163. Vgl. Goedecke (2007), S. 260.

Der Auswahl der TKT ging in der vorliegenden Arbeit ein aufwändiger Prozess voraus. Alle bisher verwendeten Theorien im Kontext der nationalen Vertriebswegswahl etablierter Unternehmen bzw. des Eintritts in internationale Märkte von JIU wurden dabei einer genauen, aus mehreren Kriterien bestehenden Prüfung unterzogen. Damit wurde sichergestellt, dass die ausgewählte Theorie bspw. als anerkannt eingestuft wird oder dass sich aus der Theorie sowohl Einflussfaktoren als auch Wirkungen ableiten lassen. Während die Transaktionskostentheorie im Kontext etablierter Unternehmen weitestgehend als akzeptiert gilt, wurden im Kontext junger Unternehmen zwei konträre Meinungen identifiziert: Die TKT ist ein geeignetes Instrument für die Vertriebswegswahl bzw. die TKT ist eben kein geeignetes Instrument, da die Realität von JIU nicht korrekt abgebildet wird. Zur Lösung dieser konträren Meinungen sollte mit dieser Arbeit ein Betrag geleistet werden. Die empirische Auswertung liefert für die Fragestellung nach der Eignung der Transaktionskostentheorie für JIU folgende Ergebnisse: Im Modell I werden von fünf TKTHypothesen zwei bestätigt, zwei weitere Hypothesen werden nicht bestätigt und eine Hypothese wird abgelehnt. Die Analyse des f2-Werts ergibt, dass die fünf TKT-Faktoren nur einen geringen Einfluss auf die Direktheit des Vertriebs haben. Im Modell II wird eine TKT-Hypothese bestätigt, zwei weitere Hypothesen werden nicht bestätigt und schließlich zwei Hypothesen widerlegt. Aus der Auswertung des f2-Werts resultiert, dass die TKT-Faktoren in Abhängigkeit von der Vertriebswegswahl ebenfalls nur einen geringen Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben. Diese Ergebnisse unterstützen keine der beiden konträren Meinungen. Einerseits könnte argumentiert werden, dass die TKT im Kontext der Vertriebswegswahl von JIU geeignet ist, da immerhin mehrere Hypothesen in der empirischen Untersuchung bestätigt wurden. Andererseits könnte angeführt werden, dass die TKT gerade deshalb nicht geeignet ist, weil auch mehrere Hypothesen abgelehnt werden mussten. Somit kann mit dieser Arbeit keine abschließende Lösung zwischen den konträren Meinungen herbeigeführt werden. Dennoch leistet diese Arbeit einen wesentlichen Beitrag zur künftigen Lösung. Da die Transaktionskostentheorie in Reinform verwendet wurde, konnten mehrere potenzielle Ursachen identifiziert werden, die sich aktuell negativ auf die Verwendung der TKT im Kontext von JIU auswirken.

223

Erstens sei die Ressourcenbeschränkung genannt, die sich auf die geringe Organisationsgröße von JIU zurückführen lässt. Wie bei der inhaltlichen Beurteilung in Kapitel 8.2.1 angeführt, können in einigen Fällen die Vorgaben der TKT allein auf Grund fehlender personeller oder finanzieller Ressourcen nicht befolgt werden. Zweitens ist als weitere JIU-Eigenschaft das geringe Unternehmensalter anzuführen, aus dem abgeleitet werden kann, dass JIU nicht über ausgefeilte Systeme zur Kontrolle und Überwachung eigener Mitarbeiter verfügen und somit ein wesentlicher Vorteil des direkten Vertriebs im Kontext junger, innovativer Unternehmen nicht vorliegt. Drittens ist die Umfeldunsicherheit, ebenfalls eine Eigenschaft von JIU, zu nennen, die die Transaktionskostentheorie dahingehend beeinflusst, dass keinerlei Vergangenheitsdaten zum Markt innerhalb von JIU verfügbar sind und daher die Markt-Lösung bzw. den indirekten Vertrieb auf Grund der dort vorhandenen Expertise vorteilhafter erscheinen lässt. Viertens scheint die Opportunismus-Annahme der TKT nicht uneingeschränkt für JIU zu gelten. So können JIU die Gefahr opportunistischen Verhaltens der Vertriebs-Partner als weniger gravierend als etablierte Unternehmen einstufen, sogar ignorieren oder sich bspw. durch innovative Maßnahmen wie Unternehmensbeteiligungen davor schützen, was zu Verzerrungen innerhalb der Transaktionskostentheorie führen kann. Fünftens und bisher unerwähnt kann auch die Gründerzentrierung994 als weitere Eigenschaft von jungen, innovativen Unternehmen die Eignung der TKT negativ beeinflussen. Dies zeigt sich darin, dass in mehreren Fällen die Basisannahme – bei geringer Ausprägung eines Konstrukts soll der indirekte Vertrieb gewählt werden – nicht zutreffend ist und vielmehr der direkte Vertrieb ausgewählt werden soll.995 Diese Verzerrung kann potenziell darauf zurückgeführt werden, dass bei JIU der Gründer durchaus alleine für den Vertrieb verantwortlich sein kann. Damit liegt zwar grundsätzlich ein direkter Vertrieb vor, allerdings ist diese Form als Sonderfall zu bezeichnen. Für den Gründer im Vertrieb ist keine aufwändige Organisation mit Kontroll- und Steuerungssystemen zu schaffen, auch kann dem Gründer nur schwerlich mangelnde Motivation im Vergleich zum indirekten Vertrieb unterstellt werden. Empfehlungen für zukünftige Forschungsarbeiten, die sich aus den potenziellen Ursachen ergeben, werden in Kapitel 8.2.4 behandelt.

994

995

224

Die Gründerzentrierung wurde bisher nur zusammen mit der Ressourcenbeschränkung im Rahmen der Diskussion der marktbezogenen Unsicherheit erwähnt. Vgl. Kapitel 8.2.1.1. Als Beispiele können transaktionsspezifisches Vermögen oder marktbezogene Unsicherheit genannt werden. Die jeweilige Empfehlungen, bei hoher Ausprägung den indirekten Vertrieb zu wählen, können dahingehend interpretiert werden, dass bei mittlerer Ausprägung der duale Vertrieb und bei geringer Ausprägung der direkte Vertrieb gewählt werden soll.

8.2.3 Methodische Beurteilung Nach der inhaltlichen und theoretischen Beurteilung in den vorangegangenen Kapiteln wird in diesem Abschnitt die verwendete Methodik bewertet. Dabei soll zunächst die Berücksichtigung des Unternehmenserfolgs betrachtet werden, bevor der Einbezug des dualen Vertriebs diskutiert wird. Wie in Forschungslücke 2 identifiziert, untersuchen die bisher durchgeführten Arbeiten lediglich die Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl. Die Wirkung dieser Wahl auf ein Erfolgsmaß bzw. den Unternehmenserfolg wird dagegen vollkommen vernachlässigt. In Forschungsfrage 3 wird dieser Mangel adressiert und mit Hilfe des Misalignment-Konzepts auch beantwortet. Der Einbezug des Unternehmenserfolgs kann aus drei Gründen als erfolgreich bezeichnet werden. Erstens wurde nachgewiesen, dass die Vertriebswegswahl einen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat und die nähere Auseinandersetzung mit ihr grundsätzlich eine legitime Berechtigung hat. Zweitens wurden im Modell II mehrere signifikante Zusammenhänge festgestellt, so dass Erfolgszusammenhänge auch auf der Ebene der einzelnen Einflussfaktoren identifiziert werden konnten. Drittens wurden interessante und neuartige Erkenntnisse abgeleitet, die nicht vorhersehbar waren. So wird bspw. der positive Zusammenhang zwischen marktbezogener Unsicherheit und Direktheit des Vertriebs bestätigt, der bereits in vielen Studien nachgewiesen wurde. Unter Berücksichtigung des Unternehmenserfolgs ergibt sich jedoch dann die neue Erkenntnis, dass Unternehmen erfolgreicher sind, wenn sie sich konträr zu dem vermuteten Zusammenhang verhalten. Sich daraus ergebene relevante Implikationen für die weitere Forschung werden in Kapitel 8.2.4 behandelt. Bisherige empirische Untersuchungen berücksichtigen zumeist nur zwei unterschiedliche Vertriebswege, i. d. R. den direkten und den indirekten Vertrieb. Der duale Vertrieb wird dagegen in den überwiegenden Fällen von der Betrachtung ausgeschlossen, was in Forschungslücke 3 bemängelt wird. Mit der Einführung einer neuartigen Messung der Direktheit des Vertriebs können nun alle drei Vertriebswege in die Untersuchung einbezogen werden. Diese neue Vorgehensweise kann aus zwei Gründen als Erfolg gewertet werden. Einerseits bekommt die vorliegende Arbeit deutlich mehr Relevanz für die Unternehmenspraxis, da alle möglichen Vertriebswege berücksichtigt sind und somit die Realität sehr gut nachgebildet wird. Andererseits reagieren die Ergebnisse auf den Einbezug des dualen Vertriebs relativ stabil. Wie in Kapitel 7.4.4 bewiesen, verliert zwar das Forschungsmodell im Vergleich zu einer reinen Betrach225

tung der direkten und indirekten Vertriebswege ein wenig an Aussagekraft – gemessen am Bestimmtheitsmaß R2. Das Forschungsmodell weist jedoch auch mit dem dualen Vertrieb sehr zufriedenstellende Werte bei lokalen und globalen Gütekriterien sowie bei den Ergebnissen auf. Implikationen für die weitere Forschung werden wiederum in Kapitel 8.2.4 diskutiert. 8.2.4 Restriktionen und weiterer Forschungsbedarf In diesem Abschnitt sollen die Restriktionen der vorliegenden Arbeit erörtert und weiterer Forschungsbedarf aufgezeigt werden. In den Kapiteln 8.2.1 bis 8.2.3 wurden bereits mehrere Implikationen für die weitere Forschung angedeutet, die im Folgenden behandelt werden sollen, nachdem die Restriktionen dargelegt wurden. Durch die Wahl junger, innovativer Unternehmen als Untersuchungsgegenstand können die gewonnenen Erkenntnisse nicht zwangsläufig für alle Unternehmen verallgemeinert werden. Wie in Kapitel 2.2.2 beschrieben, unterscheiden sich JIU von etablierten Unternehmen in mehreren Dimensionen, wobei der Ressourcenbeschränkung gerade bei der Vertriebswegswahl eine besondere Rolle zuzukommen scheint.996 Zudem wurde in der vorliegenden Arbeit eine deutlich breitere Definition von Vertriebswegen im Vergleich zu den bisherigen Studien verwendet. Eine vergleichende Studie im Rahmen von JIU und etablierten Unternehmen wäre wünschenswert, um die Verallgemeinerung der Ergebnisse zu überprüfen und etwaige Unterschiede mit größerer Sicherheit herauszuarbeiten. Eine weitere Restriktion in Verbindung mit JIU besteht im sog. Survivor Bias. Es wurden nur Unternehmen befragt, die noch aktiv am Markt tätig waren, insolvente Unternehmen oder solche Unternehmen, die aus anderen Gründen nicht mehr aktiv waren, wurden nicht an der Befragung beteiligt. Als weitere Einschränkung ist zu sehen, dass mit der Vertriebswegswahl ausschließlich auf einen Erfolgsfaktor von JIU fokussiert wurde und andere wichtige Faktoren nicht beachtet wurden. Zudem wurden nicht alle möglichen Einflussfaktoren der Vertriebswegswahl untersucht, sondern nur zwölf in einer selektiven Wahl ermittelte. Das vorliegende Forschungsmodell ist somit in zweifacher Hinsicht ein Partial-Modell. Mit den zwölf Faktoren können rund 35 % der Vertriebswegswahl erklärt werden, wobei die Faktoren aus dem Vertriebs-Kontext und eben nicht die TKT-Faktoren einen beachtlichen Teil davon ausmachen. Aus dieser Zahl wird deutlich, dass es noch weitere relevante Einflussfaktoren geben muss. Künftige Forschungsarbeiten auf 996

226

Vgl. Kapitel 8.2.1.

diesem Gebiet sollten versuchen, diese zu identifizieren und damit den bisherigen Erklärungsgehalt noch zu steigern. Zudem kann als Restriktion dieser Arbeit angesehen werden, dass die Wirkungen der einzelnen Faktoren nur isoliert betrachtet wurden. Die Vernachlässigung von Interaktionen zwischen den einzelnen Faktoren führt auch dazu, dass die Forschung als realitätsfern angesehen wird. Kein Unternehmen sieht sich nur einem einzigen Einflussfaktor isoliert gegenüber, vielmehr sind mehrere Faktoren parallel zu beachten. Wenn bspw. ein Produkt sehr komplex ist, wird das JIU tendenziell einen direkten Vertrieb wählen. Wenn hohe Synergieeffekte beim Verkauf zu erwarten sind oder eine hohe externe Unsicherheit herrscht, wird sich das JIU dagegen eher für den indirekten Vertrieb entscheiden. Handlungsempfehlungen, wie sich ein Unternehmen entscheiden soll, wenn das Produkt komplex ist, hohe Synergieeffekte beim Verkauf sowie eine hohe externe Unsicherheit vorliegen, können allerdings bisher noch nicht gegeben werden. Hier sollten künftige Forschungsarbeiten ansetzen, um die Forschung nahe an die Realität heranzuführen. Schließlich ist als weiteres Problem zu sehen, dass eine Stichtags-Betrachtung durchgeführt wurde. Dadurch werden die zeitlichen Zusammenhänge bspw. zwischen der Wahl des Vertriebswegs und dem Unternehmenserfolg nicht abgebildet, was durchaus von Relevanz wäre. Wenn ein Unternehmen zum Beispiel seinen Vertrieb im Jahr 2006 neu organisiert hat, sagt der Unternehmenserfolg aus dem Jahr 2006 noch nicht viel über den tatsächlichen Erfolg dieser Entscheidung aus. Anders verhält es sich dagegen, wenn das JIU im Jahr 2002 neu gegründet wurde und nach einem Jahr beginnt, sein Produkt bzw. seine Dienstleistung zu vertreiben. Völlig offen ist weiterhin, wie viele Jahre nach der Vertriebswegswahl ein Effekt auf den Unternehmenserfolg zu erwarten ist. Es ist daher sehr wünschenswert, wenn eine zukünftige Arbeit eine Längsschnitt-Studie durchführen und über mehrere Jahre hinweg die Unternehmen beobachten würde. Nach der Vorstellung der Restriktionen soll im Folgenden auf den weiteren Forschungsbedarf eingegangen werden, der aus den Kapiteln 8.2.1 bis 8.2.3 resultiert. Der Transaktionskostentheorie konnte im Kontext der Vertriebswegswahl von JIU nicht abschließend bescheinigt werden, ob sie einen geeigneten oder eben nicht geeigneten theoretischen Bezugsrahmen darstellt, vielmehr wurden fünf potenzielle Ur227

sachen identifiziert, die die Verwendung der TKT bei JIU beeinträchtigen. Zukünftige Arbeiten im Bereich junger Unternehmen sollten diese Ursachen berücksichtigen und die TKT an die drei JIU-Eigenschaften geringes Unternehmensalter, geringe Organisationsgröße und Umfeldunsicherheit sowie an die weniger relevante OpportunismusAnnahme anpassen.997 Zusätzlich ist die Sonderstellung des Gründers im Vertrieb, repräsentiert durch die Gründerzentrierung, ausdrücklich zu berücksichtigen. Künftige Studien sollten untersuchen, inwieweit der Gründer separat vom direkten Vertrieb behandelt werden kann. Die neuartige Messung der Direktheit des Vertriebs hat sich als erfolgreich herausgestellt. Die Abfrage über die 7-Punkt-Likert-Skala ermöglicht nicht nur die Berücksichtigung der beiden Extrema direkter und indirekter Vertrieb, sondern auch den Einbezug des dualen Vertriebs. Diese Messung sollte bei zukünftigen Forschungsarbeiten einerseits im Bereich der Vertriebswegswahl eingesetzt werden, andererseits sollte diese Vorgehensweise auch bei sonstigen Markt/Hierarchie-Entscheidungen wie bspw. der Produktion Verwendung finden. Die Berücksichtigung des Unternehmenserfolgs erbrachte einige überraschende Ergebnisse. Auch wenn im Modell I die TKT-Hypothese bestätigt wurde, war z. T. festzustellen, dass sich durch hypothesen-konträres Verhalten der Unternehmenserfolg steigern lässt und hypothesen-konformes Verhalten einen negativen Einfluss auf den Erfolg ausübt.998 Dies ist eine überaus wichtige Erkenntnis für die Unternehmenspraxis, die in weiteren Untersuchungen bestätigt werden muss. Auch für etablierte Unternehmen sollte eine künftige Forschungsarbeit den Unternehmenserfolg in die Vertriebswegswahl inkludieren und somit die bisherigen Ergebnisse überprüfen. Mit der simultanen Verwendung der neuartigen Messung der Direktheit des Vertriebs sowie des Misalignment-Konzepts lässt sich auch das Problem erklären, das in Kapitel 7.4.4 auftrat. Bei der Stabilitätsprüfung lieferte die in der vorliegenden Arbeit verwendete Vorgehensweise im Modell II überraschenderweise das schlechteste Ergebnis. Dabei erbrachte die Berechnung des Misalignments sehr saubere Ergebnisse bei den

997

998

228

Ähnlich gehen Arbeiten im Kontext des Eintritts in internationale Märkte vor. Dort wird die Transaktionskostentheorie um die Besonderheiten von bspw. Dienstleistungs-Unternehmen angepasst. Vgl. Brouthers/Brouthers (2003), S. 1179f. Siehe hierzu die Ergebnisse zu dem Faktor marktbezogene Unsicherheit.

beiden Extrema direkter und indirekter Vertrieb,999 beim dualen Vertrieb jedoch trat eine kleine Verzerrung auf.1000 Dies kann der Grund für das schlechte Abschneiden im Modell II bei den Stabilitätstests sein. Für die Forschung ergibt sich somit die Aufgabe, die identifizierte Verzerrung möglichst zu minimieren. Weiterer wichtiger Forschungsbedarf lässt sich aus den Ergebnissen zur Hypothese 25 bzw. aus dem Teilmodell ableiten. Es wurde bewiesen, dass sich Dienstleistungs- und Produktions-Unternehmen signifikant bez. ihrer Vertriebswegswahl, ihrer Einflussfaktoren sowie der Erfolgsauswirkung unterscheiden. Es wäre sehr wünschenswert, wenn eine künftige Forschungsarbeit diese Erkenntnis aufgreift und die Unterschiede bez. der Vertriebswegswahl zwischen den beiden Unternehmenstypen herausarbeitet und konfirmatorisch überprüft. 8.3 Implikationen für die unternehmerische Praxis Neben den Implikationen für die Forschung können auch relevante Erkenntnisse für die unternehmerische Praxis der jungen, innovativen Unternehmen abgeleitet werden. So liefert die vorliegende Arbeit den ersten Beweis dafür, dass strategische Vertriebswegswahl bei JIU einen erheblichen Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat und somit einen Erfolgsfaktor darstellt. Dieses Ergebnis unterstreicht die wichtige Stellung, die der Vertrieb einnehmen sollte,1001 steht jedoch in deutlichem Widerspruch zu der tatsächlich empfundenen und vorherrschenden Bedeutung in vielen JIU. Wie aus zahlreichen Gesprächen mit JIU hervorgeht, wird i. d. R. relativ viel Zeit für bspw. Produktgestaltung oder Finanzierung aufgebracht, für den Vertrieb dagegen nur verhältnismäßig wenig Zeit, zumeist direkt vor der Markteinführung. Mit den Ergeb999

1000

1001

Ein Zahlenbeispiel soll zur Verdeutlichung herangezogen werden: Zwischen Produkt-Komplexität und Direktheit des Vertriebs wird ein positiver Zusammenhang vermutet. Hat ein Unternehmen ein Produkt, das sich durch eine hohe Komplexität auszeichnet (auf der Likert-Skala ein Wert von 7) und vertreibt das Unternehmen dieses Produkt direkt (auf der Likert-Skala ein Wert von 7, nach der Umwandlung auf Grund des reverse-coded items), dann liegt ein geringes Misalignment vor (auf der Likert-Skala ein Wert von 1). Vertreibt das Unternehmen dieses Produkt dagegen indirekt (auf der Likert-Skala ein Wert von 1), so liegt ein hohes Misalignment vor (auf der Likert-Skala ein Wert von 7). Die Bandbreite der Likert-Skala kann somit voll ausgeschöpft werden. Vertreibt nun das Unternehmen das Produkt über den dualen Vertrieb (auf der Likert-Skala ein Wert von 4), so liegt ein niedriges Misalignment vor (auf der Likert-Skala ein Wert von 1), wenn das Produkt auch mittel-komplex ist (auf der Likert-Skala ein Wert von 4). Ist das Produkt dagegen hoch-komplex (auf der Likert-Skala ein Wert von 7) oder aber gar nicht komplex (auf der Likert-Skala ein Wert von 1), so ergibt sich nur ein mittleres Misalignment (auf der Likert-Skala ein Wert von 4.) Bei einem dualen Vertrieb kann somit die Bandbreite der Likert-Skala nicht voll ausgeschöpft werden, so dass eine Verzerrung vorliegt. Wie in Kapitel 1.1 angeführt, sieht bspw. der Leiter des MIT Entrepreneurship Centers den Vertrieb als größte Herausforderung für junge Unternehmen.

229

nissen der vorliegenden Arbeit sollen nun Gründer von JIU bestärkt werden, der Vertriebswegswahl, auf Grund des Einflusses auf den Unternehmenserfolg, mehr Aufmerksamkeit zu widmen. Die empirische Analyse des Forschungsmodells mit den beiden Modellen I und II ergibt, dass von zwölf identifizierten Einflussfaktoren nur neun Faktoren im Modell I und nur fünf Faktoren im Modell II einen signifikanten Einfluss auf die Vertriebswegswahl bzw. den Unternehmenserfolg haben. Da für den Gründer in erster Linie interessant sein sollte, durch welche Maßnahmen sich der Unternehmenserfolg steigern lässt, kann das Modell I vernachlässigt und der Fokus somit auf Modell II gelenkt werden. Als zweites zentrales Ergebnis kann festgehalten werden, dass für einen Gründer von den zwölf Faktoren lediglich fünf interessant sind und die anderen sieben auf Grund der fehlenden Signifikanz nicht weiter beachtet werden müssen. Speziell für die JIU ist eine solche Fokussierung auf Grund mangelnder Ressourcen ein großer Vorteil. Dies führt zu einer deutlichen Komplexitätsreduktion und zu einer fokussierten Vorgehensweise bei der Auswahl des optimalen Vertriebswegs. Die erwähnten fünf erfolgskritischen Faktoren sind dabei: transaktionsspezifisches Vermögen, marktbezogene Unsicherheit, Transaktionshäufigkeit, Synergieeffekte beim Verkauf sowie Differenzierung über den Service. Wichtig ist für den Gründer, wie er sich am besten verhalten soll. Daher sollen im Folgenden kurz konkrete Handlungsempfehlungen skizziert werden. Ein JIU soll bei hohem transaktionsspezifischem Vermögen einen indirekten Vertrieb auswählen, um einen positiven Effekt auf den Unternehmenserfolg zu bekommen. Ein hohes transaktionsspezifisches Vermögen liegt dann vor, wenn bspw. viel Zeit zum Kennenlernen von Produkt, Kunden und Unternehmen investiert werden muss. Grundsätzlich sollte dabei die Gefahr von opportunistischem Verhalten des Vertriebspartners minimiert werden. Bei hoher marktbezogener Unsicherheit soll sich ein JIU für den indirekten Vertriebsweg entscheiden, um den Unternehmenserfolg positiv zu beeinflussen. Ein unsicheres Marktumfeld liegt dann vor, wenn die Nachfrage für den Gesamtmarkt bzw. das Produkt oder die Dienstleistungen erheblichen Schwankungen unterliegt und Schätzungen bezüglich der Nachfrage tendenziell problematisch sind.

230

Ein direkter Vertrieb soll von einem JIU bei hoher Transaktionshäufigkeit gewählt werden. Dies wirkt sich positiv auf den Unternehmenserfolg aus. Dabei liegt die Annahme zu Grunde, dass ein Unternehmen mit vielen Mitarbeitern grundsätzlich mehr Transaktionen abwickelt als ein Unternehmen mit wenigen Mitarbeitern. Damit gilt: Ein direkter Vertrieb soll von einem JIU dann gewählt werden, wenn es bereits groß ist. Wenn hohe Synergieeffekte beim Verkauf vorliegen, soll der direkte Vertrieb gewählt werden, um einen positiven Einfluss auf den Unternehmenserfolg zu erhalten. Synergieeffekte liegen dann vor, wenn sich das Produkt in Kombination mit anderen komplementären Produkten weiterer Hersteller besser verkaufen lässt. Schließlich soll sich ein JIU für einen indirekten Vertrieb entscheiden, wenn eine hohe Differenzierung über den Service vorliegt. Dies wird sich positiv auf den Unternehmenserfolg auswirken. Wenn sich ein JIU über den Service von der Konkurrenz differenzieren will, wird folglich die Strategie der Qualitätsführerschaft verfolgt. Neben den beiden Haupt-Erkenntnissen für die unternehmerische Praxis – JIU sollen dem Vertrieb auf Grund des Einflusses auf den Unternehmenserfolg mehr Aufmerksamkeit widmen und JIU sollen bei der Vertriebswegswahl rational vorgehen sowie sich auf die fünf erfolgswirksamen Einflussfaktoren fokussieren – sei abschließend noch erwähnt, dass einige JIU bei der Festlegung ihres Vertriebswegs keine Wahl haben. Wie in Kapitel 8.2.1.1 erwähnt, sind Produkte gerade im Anfangsstadium mit sehr hohem Risiko behaftet, das Vertriebspartner nicht immer zu tragen bereit sind. So kann es vorkommen, das JIU den Vertrieb selbständig durchführen müssen, bis diese einen „Proof of Concept“ erbracht haben, d. h. das Akquirieren erster Kunden bzw. das Erzielen erster Umsatzerlöse. JIU können außerdem dann zu einem direkten Vertrieb gezwungen sein, wenn die zu erwartenden Umsatzerlöse nicht den Anforderungen von Vertriebspartnern genügen.1002 Wenn potenzielle Vertriebspartner ihre Vertriebs-Kapazitäten mit lukrativeren Produkten, die zudem bereits am Markt eingeführt sind, ausfüllen können, haben JIU keine andere Wahl, als sich für den direkten Vertrieb zu entscheiden.

1002

Vgl. Burgel/Murray (2000), S. 55.

231

9 Anhang

9.1 Abbildungen

Bereinigung der Grundgesamtheit

Anzahl Unternehmen

1.424 34

5

Grundgesamtheit (ursprünglich angeschrieben)

E-Mails nicht zustellbar

Insolvenz

5

3

2

1.375

Kein markt- Konzernzu- Gründungs- Bereinigte Grundgefähiges gehörigkeit jahr (alt) Produkt (derivativ) samtheit

Abbildung 30: Bereinigung der Grundgesamtheit Quelle: Eigene Darstellung

233

Einladungs-E-Mail An die Unternehmensleitung Frau Dr. Claudia Musterfrau Musterunternehmen AG Sehr geehrte Frau Dr. Musterfrau, im Rahmen eines wissenschaftlichen Forschungsprojekts untersuchen wir den Einfluss des Vertriebs auf den Unternehmenserfolg. Basierend auf einer bundesweiten Umfrage unter jungen innovativen Unternehmen möchten wir die relevanten Einflussfaktoren der Entscheidung "direkter vs. indirekter Vertrieb" identifizieren, die Erfolgswirkung dieser Entscheidung messen und daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. Aufgrund Ihrer Erfahrung in der Unternehmensleitung von Musterunternehmen AG bitten wir Sie, an der Umfrage teilzunehmen und zum Gelingen dieser Studie beizutragen. Als Dankeschön für Ihre Teilnahme erhalten Sie auf Wunsch eine praxisorientierte Auswertung dieser Studie. Erfahren Sie von anderen erfolgreichen Unternehmen, wie diese den Vertrieb organisieren und überprüfen Sie damit ggfs. die Vertriebsstruktur Ihres eigenen Unternehmens. Für die Teilnahme an der Befragung sowie weiterführende Informationen folgen Sie bitte diesem Link: http://www.unipark.de/uc/rwth_vertrieb/?code=538MYLHi Wir sichern Ihnen eine vertrauliche Behandlung aller Angaben zu und stehen Ihnen bei Rückfragen gerne jederzeit zur Verfügung. Mit freundlichen Grüßen Dipl.-Kfm. Thomas Müller

Prof. Dr. Malte Brettel

PS: Unter der Adresse www.win.rwth-aachen.de/vertrieb.pdf können Sie den Fragebogen auch als PDF-Dokument herunterladen und uns dann ausgefüllt per Fax zurücksenden. RWTH Aachen Lehrstuhl Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler Templergraben 64 52056 Aachen Telefax: 0241/80 92371

Abbildung 31: Einladungs-E-Mail für die Umfrage Quelle: Eigene Darstellung

234

1. Erinnerungs-E-Mail An die Unternehmensleitung Frau Dr. Claudia Musterfrau Musterunternehmen AG Sehr geehrte Frau Dr. Musterfrau, im Januar habe ich Sie um Unterstützung des Forschungsprojekts zum Einfluss des Vertriebs auf den Unternehmenserfolg gebeten. Bisher haben bereits zahlreiche Geschäftsführer an unserer Umfrage teilgenommen, so dass ich Ihnen als Dankeschön für Ihre Teilnahme eine praxisrelevante Auswertung der Studienergebnisse in Aussicht stellen kann. Hiermit möchte ich Sie erneut bitten, an unserer Umfrage teilzunehmen, da Folgendes gilt: Je größer der Teilnehmerkreis, desto wertvoller und aussagekräftiger die Ergebnisse. Auch persönlich bin ich für Ihre Unterstützung sehr dankbar, da die Befragung ein zentraler Bestandteil meiner Doktorarbeit ist. Zur komfortablen und schnellen Online-Umfrage gelangen Sie über folgenden Link: http://www.unipark.de/uc/rwth_vertrieb/?code=538MYLHi Falls Sie eine Papier-Version des Fragebogens bevorzugen, können Sie diese unter www.win.rwth-aachen.de/vertrieb.pdf erhalten. Bitte senden Sie in diesem Falle den ausgefüllten Fragebogen an die Faxnummer 0241/80 92371 zurück. Ich sichere Ihnen ausdrücklich eine strikt vertrauliche Behandlung Ihrer Daten zu. Für Rückfragen stehe ich Ihnen gerne jederzeit zur Verfügung. Vielen Dank im Voraus für Ihre Unterstützung! Mit freundlichen Grüßen Thomas Müller Dipl.-Kfm. Thomas Müller RWTH Aachen Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler Templergraben 64 52056 Aachen Telefax: 0241/80 92371

Abbildung 32: 1. Erinnerungs-E-Mail für die Umfrage Quelle: Eigene Darstellung

235

2. Erinnerungs-E-Mail An die Unternehmensleitung Frau Dr. Claudia Musterfrau Musterunternehmen AG Sehr geehrte Frau Dr. Musterfrau, im Januar 2007 habe ich mir gestattet, Sie um Teilnahme an der Umfrage zum Vertrieb in jungen Unternehmen zu bitten. Die Umfrage endet zum 09.03.2007. Für Ihre Teilnahme (Dauer ca. 15 Minuten) wäre ich sehr dankbar, da die Befragung einen wesentlichen Bestandteil meiner Doktorarbeit darstellt. Sollten Sie nicht teilnehmen wollen, bitte ich höflich, die erneute Anfrage zu entschuldigen. Weitere Zuschriften erhalten Sie nicht mehr. Herzlichen Dank für Ihr Verständnis und ganz besonders für Ihre Unterstützung. Zur komfortablen und schnellen Online-Umfrage gelangen Sie über folgenden Link: http://www.unipark.de/uc/rwth_vertrieb/?code=538MYLHi Falls Sie eine Papier-Version des Fragebogens bevorzugen, erhalten Sie diese unter: www.win.rwth-aachen.de/vertrieb.pdf Über Ihre Teilnahme würde ich mich sehr freuen! Mit freundlichen Grüßen Thomas Müller Dipl.-Kfm. Thomas Müller RWTH Aachen Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler Templergraben 64 52056 Aachen Telefax: 0241/80 92371

Abbildung 33: 2. Erinnerungs-E-Mail für die Umfrage Quelle: Eigene Darstellung

236

Signifikanzen der Pfadkoeffizienten

Transaktionsspez. Vermögen Technologiebez. Unsicherheit

Produktiona 0,02

Dienstleistungb 0,07*

-0,20***

-0,11*

Marktbezogene Unsicherheit 0,09*

Interne Unsicherheit Transaktionshäufigkeit Produkt-Individualisierung Produkt-Komplexität

0,09*

-0,21****

-0,01

-0,07* 0,00

0,06

-0,19****

0,13*

0,14**

Differenzierung - Service

Direktheit des Vertriebs

-0,06

-0,43****

8

Differenzierung - Effizienz Bedeutung der Endkundenbindung

-0,12**

0,20***

Synergieeffekte beim Verkauf

Differenzierung - Produkt

8

0,55****

0,47****

a Verwendung einseitiger t-Test; * = 0,22; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01 b Verwendung einseitiger t-Test; * = 0,19; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01

Abbildung 34: Modell I – Pfadkoeffizienten für das Teilmodell Quelle: Eigene Darstellung

237

Signifikanzen der Pfadkoeffizienten Produktiona MA: Transaktionsspez. Vermögen MA: Technologiebez. Unsicherheit

-0,04

MA: Marktbezogene Unsicherheit MA: Interne Unsicherheit MA: Transaktionshäufigkeit MA: Produkt-Individualisierung MA: Produkt-Komplexität MA: Synergieeffekte beim Verkauf MA: Differenzierung - Service MA: Differenzierung - Produkt MA: Differenzierung - Effizienz MA: Bedeutung der Endkundenbin.

-0,02

Dienstleistungb

8 8

0,08

0,26****

0,01

-0,21***

0,00

0,25***

-0,05

0,16**

0,15*

-0,15**

0,25****

-0,12*

0,13

0,13*

0,23***

-0,12*

-0,12*

-0,14*

Unternehmenserfolg (subj.)

a Verwendung einseitiger t-Test bei TKT (* = 0,22; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01), zweiseitiger t-Test bei Vertrieb (* = 0,30; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01) b Verwendung einseitiger t-Test bei TKT (* = 0,19; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01), zweiseitiger t-Test bei Vertrieb (* = 0,26; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01)

Abbildung 35: Modell II – Pfadkoeffizienten für das Teilmodell Quelle: Eigene Darstellung

238

Signifikante Unterschiede

Transaktionsspez. Vermögen Technologiebez. Unsicherheit

Frühe Phasea -0,13***

Späte Phaseb 0,00

Unterschiedc -0,13*

-0,10*

-0,19**

-0,09

-0,11***

-0,01

-0,10*

-0,09**

-0,03

-0,06

-0,02

0,03

0,05

Marktbezogene Unsicherheit Interne Unsicherheit Transaktionshäufigkeit Produkt-Individualisierung Produkt-Komplexität Synergieeffekte beim Verkauf

0,15***

0,17**

-0,02

-0,16***

-0,09*

-0,07

-0,22****

-0,25***

Differenzierung - Service Differenzierung - Produkt

8

Direktheit des Vertriebs

0,03

8

Differenzierung - Effizienz Bedeutung der Endkundenbindung

8

0,48****

0,57****

-0,09

a Verwendung einseitiger t-Test; * = 0,16; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01 b Verwendung einseitiger t-Test; * = 0,25; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01 c Verwendung zweiseitiger t-Test; * = 0,38; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01

Abbildung 36: Modell I – Signifikante Unterschiede der Kontroll-Variablen Quelle: Eigene Darstellung

239

Signifikante Unterschiede Frühe Phasea

Späte Phaseb

Unterschiedc

-0,09**

0,35***

-0,44****

0,18***

0,08*

0,10

-0,16***

-0,11*

-0,05

0,05

0,06

-0,01

MA: Transaktionsspez. Vermögen MA: Technologiebez. Unsicherheit MA: Marktbezogene Unsicherheit MA: Interne Unsicherheit MA: Transaktionshäufigkeit MA: Produkt-Individualisierung MA: Produkt-Komplexität MA: Synergieeffekte beim Verkauf

0,01

-0,08

0,09

0,28***

-0,18*

0,24***

0,08

0,03

-0,13*

Unternehmenserfolg (subj.)

8

MA: Differenzierung - Effizienz MA: Bedeutung der Endkundenbin.

8

0,10*

MA: Differenzierung - Service MA: Differenzierung - Produkt

8

8

0,16

0,16*

a Verwendung einseitiger t-Test bei TKT (* = 0,17; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01), zweiseitiger t-Test bei Vertrieb (* = 0,23; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01) b Verwendung einseitiger t-Test bei TKT (* = 0,25; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01), zweiseitiger t-Test bei Vertrieb (* = 0,34; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01) c Verwendung zweiseitiger t-Test; * = 0,38; ** = 0,1; *** = 0,05; **** = 0,01

Abbildung 37: Modell II – Signifikante Unterschiede der Kontroll-Variablen Quelle: Eigene Darstellung

240

9.2 Tabellen

HUK01 HUK02 HUK03 HUK04 TEC01 TEC02 TEC03 MAR01 MAR02 MAR03 MAR04 IUN01 IUN02 IUN03 IUN04 IUN05 IUN06 IUN07 IUN08 IUN09 MIT IND01 IND02 IND03 IND04 KOM01 KOM02 KOM03 KOM04 SYN01 SYN02 SYN03 SYN04 DIS01 DIS02 DIS03 DIS04 DIS05 DIP01 DIP02 DIE01 DIE02 DIE03 DIE04 BDE01 BDE02 BDE03 BDE04 BDE05 DIR ZUF01 ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF05 ZUF06 ZUF07

Minimum

Maximum

Durchschnitt

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

4,6 5,3 4,9 5,1 3,9 5,1 4,5 4,5 4,5 3,9 4,0 4,0 3,6 4,9 5,2 3,6 3,5 3,0 4,4 4,2 3,4 6,3 5,4 6,1 4,0 4,9 5,0 5,3 5,3 3,0 3,9 3,5 3,5 6,1 6,2 6,3 6,1 5,5 5,9 5,8 3,3 4,4 3,0 4,7 5,8 6,0 5,6 3,8 4,8 5,3 5,1 4,9 5,0 5,2 4,6 5,3 4,3

Standardabweichung 1,8 1,5 1,7 1,6 1,8 1,7 1,9 1,7 1,7 1,7 1,7 2,0 1,9 1,6 1,6 1,8 1,8 1,9 2,1 2,0 2,0 1,4 1,7 1,4 2,0 1,7 1,9 1,8 1,6 1,8 2,1 1,9 2,1 1,3 1,1 1,0 1,2 1,6 1,3 1,4 1,8 1,7 1,6 1,7 1,5 1,6 1,6 2,1 2,1 1,7 1,4 1,5 1,3 1,3 1,4 1,3 1,5

Anteil fehlender Werte 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 1,5 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 3,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 1,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 1,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 1,5 %

Tabelle 54: Minimum, Maximum, Durchschnitt, Standardabweichung sowie Anteil fehlender Werte je Indikator Quelle: Eigene Darstellung

241

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. TEC01 TEC02 TEC03

Technologiebezogene Unsicherheit (TEC) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,687 0,800 0,679 Ladung T-Wert 0,995 4,836 eliminiert 0,607 2,483

Dienstleistungs-Unternehmen 0,520 0,799 0,668 Ladung T-Wert 0,903 4,339 eliminiert 0,721 3,173

Tabelle 55: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Technologiebezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. IUN01 IUN02 IUN03 IUN04 IUN05 IUN06 IUN07 IUN08 IUN09

Interne Unsicherheit (IUN) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,770 0,863 0,678 Ladung T-Wert 0,803 4,117 0,891 4,960 eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert 0,771 3,952

Dienstleistungs-Unternehmen 0,511 0,717 0,477 Ladung T-Wert 0,936 4,322 0,542 2,326 eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert 0,514 1,896

Tabelle 56: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Interne Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. IND01 IND02 IND03 IND04

Produkt-Individualisierung (IND) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,864 0,891 0,860 Ladung T-Wert 0,782 3,781 1,000 4,726 eliminiert eliminiert

Dienstleistungs-Unternehmen 0,641 0,791 0,667 Ladung T-Wert 0,992 3,910 0,593 2,208 eliminiert eliminiert

Tabelle 57: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Produkt-Individualisierung“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

242

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. KOM01 KOM02 KOM03 KOM04

Produkt-Komplexität (KOM) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,858 0,913 0,779 Ladung T-Wert 0,923 10,142 0,903 9,952 eliminiert 0,816 6,860

Dienstleistungs-Unternehmen 0,750 0,858 0,668 Ladung T-Wert 0,854 3,427 0,823 3,705 eliminiert 0,774 3,320

Tabelle 58: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Produkt-Komplexität“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. SYN01 SYN02 SYN03 SYN04

Synergieeffekte beim Verkauf (SYN) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,884 0,925 0,840 Ladung T-Wert 0,911 8,367 eliminiert 0,841 6,057 0,935 8,763

Dienstleistungs-Unternehmen 0,836 0,902 0,753 Ladung T-Wert 0,815 8,087 eliminiert 0,891 13,803 0,896 11,172

Tabelle 59: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Synergieeffekte beim Verkauf“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. DIP01 DIP02

Differenzierung - Produkt (DIP) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,821 0,763 0,635 Ladung T-Wert 0,553 2,027 0,982 3,716

Dienstleistungs-Unternehmen 0,807 0,869 0,772 Ladung T-Wert 0,744 3,482 0,996 7,490

Tabelle 60: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über das Produkt“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

243

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. BDE01 BDE02 BDE03 BDE04 BDE05

Bedeutung der Endkundenbindung (BDE) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,872 0,920 0,794 T-Wert Ladung 0,923 10,358 0,924 17,041 0,821 10,370 eliminiert eliminiert

Dienstleistungs-Unternehmen 0,713 0,840 0,638 Ladung T-Wert 0,768 5,190 0,885 30,219 0,736 8,582 eliminiert eliminiert

Tabelle 61: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Bedeutung der Endkundenbindung“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MTEC01 MTEC02 MTEC03

Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit (MTEC) Reflektiv Produktions-Unternehmen Dienstleistungs-Unternehmen 0,724 0,758 0,839 0,829 0,635 0,625 T-Wert Ladung T-Wert Ladung 0,791 3,704 0,831 3,468 0,852 4,579 0,912 3,612 0,745 3,715 0,596 2,318

Tabelle 62: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Technologiebezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MIUN01 MIUN02 MIUN03 MIUN04 MIUN05 MIUN06 MIUN07 MIUN08 MIUN09

Misalignment: Interne Unsicherheit (MIUN) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,871 0,829 0,629 T-Wert Ladung eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert 0,816 3,554 0,959 4,767 0,548 2,860 eliminiert eliminiert

Dienstleistungs-Unternehmen 0,776 0,873 0,696 Ladung T-Wert eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert 0,808 5,361 0,908 6,266 0,783 3,834 eliminiert eliminiert

Tabelle 63: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Interne Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

244

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MIND01 MIND02 MIND03 MIND04

Misalignment: Produkt-Individualisierung (MIND) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,909 0,956 0,916 Ladung T-Wert 0,967 5,682 eliminiert 0,947 8,043 eliminiert

Dienstleistungs-Unternehmen 0,825 0,899 0,819 Ladung T-Wert 0,817 3,885 eliminiert 0,985 5,207 eliminiert

Tabelle 64: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Produkt-Individualisierung“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MKOM01 MKOM02 MKOM03 MKOM04

Misalignment: Produkt-Komplexität (MKOM) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,862 0,893 0,738 Ladung T-Wert eliminiert 0,941 4,300 0,857 4,252 0,770 4,422

Dienstleistungs-Unternehmen 0,716 0,775 0,555 Ladung T-Wert eliminiert 0,475 2,148 0,988 4,295 0,680 2,709

Tabelle 65: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Produkt-Komplexität“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MSYN01 MSYN02 MSYN03 MSYN04

Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf (MSYN) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,531 0,811 0,682 Ladung T-Wert 0,806 3,949 0,845 3,637 eliminiert eliminiert

Dienstleistungs-Unternehmen 0,517 0,803 0,673 Ladung T-Wert 0,741 3,551 0,893 6,890 eliminiert eliminiert

Tabelle 66: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Synergieeffekte beim Verkauf“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

245

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MDIP01 MDIP02

Misalignment: Differenzierung - Produkt (MDIP) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,919 0,961 0,926 Ladung T-Wert 0,958 57,043 0,967 73,466

Dienstleistungs-Unternehmen 0,929 0,967 0,935 Ladung T-Wert 0,964 11,064 0,970 26,193

Tabelle 67: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über das Produkt“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. MBDE01 MBDE02 MBDE03 MBDE04 MBDE05

Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung (MBDE) Reflektiv Produktions-Unternehmen Dienstleistungs-Unternehmen 0,850 0,730 0,901 0,825 0,754 0,614 Ladung T-Wert Ladung T-Wert 0,923 4,724 0,728 3,760 0,929 4,744 0,722 3,666 0,738 4,134 0,890 4,472 eliminiert eliminiert eliminiert eliminiert

Tabelle 68: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Bedeutung der Endkundenbindung“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Cronbachs Alpha Interne Konsistenz DEV Indikator-Nr. ZUF01 ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF05 ZUF06 ZUF07

Subjektiver Unternehmenserfolg (ZUF) Reflektiv Produktions-Unternehmen 0,900 0,926 0,715 T-Wert Ladung 0,903 21,967 0,911 37,687 0,768 10,870 0,833 15,436 eliminiert eliminiert 0,805 17,984

Dienstleistungs-Unternehmen 0,875 0,913 0,679 Ladung T-Wert 0,887 45,920 0,845 28,307 0,850 24,946 0,842 20,101 eliminiert eliminiert 0,678 9,034

Tabelle 69: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Subjektiver Unternehmenserfolg“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

246

TEC01 TEC03 IUN01 IUN02 IUN09 IND01 IND02 KOM01 KOM02 KOM04 SYN01 SYN03 SYN04 DIP01 DIP02 BDE01 BDE02 BDE03

HUK -0,134 -0,129 -0,069 -0,011 -0,100 0,154 0,163 0,044 0,099 0,158 -0,096 -0,012 -0,051 0,035 0,050 0,213 0,297 0,058

TEC 0,995 0,607 -0,012 0,158 -0,005 -0,009 -0,154 0,183 0,163 0,231 0,297 0,161 0,269 0,236 0,276 0,211 0,042 0,143

MAR 0,094 0,024 -0,197 -0,199 -0,095 -0,119 -0,159 -0,143 -0,139 0,001 -0,025 0,173 0,142 0,062 0,141 -0,045 -0,040 -0,020

IUN 0,077 0,088 0,803 0,891 0,771 0,005 0,099 0,029 -0,020 -0,075 -0,055 0,055 -0,002 -0,162 -0,116 0,064 0,157 -0,007

IND -0,178 0,090 0,102 0,006 0,181 0,782 1,000 0,189 0,268 0,129 -0,114 -0,187 -0,151 0,086 -0,043 0,026 0,087 -0,017

KOM 0,199 0,232 -0,034 0,078 -0,133 0,352 0,229 0,923 0,903 0,816 0,017 -0,021 0,003 0,308 0,300 0,277 0,239 0,204

SYN 0,289 0,148 -0,187 -0,007 0,098 -0,158 -0,158 0,028 0,008 -0,036 0,911 0,841 0,935 -0,047 0,189 -0,116 -0,117 -0,105

DIS 0,160 -0,104 -0,120 0,056 -0,112 -0,056 -0,120 0,180 0,178 0,196 -0,166 -0,071 -0,038 0,182 0,137 0,401 0,310 0,116

DIP 0,253 0,201 -0,253 -0,002 -0,067 0,108 -0,070 0,187 0,214 0,348 0,156 0,183 0,277 0,553 0,982 0,468 0,320 0,463

DIE -0,074 0,013 -0,036 0,030 -0,204 -0,098 -0,144 -0,070 -0,181 -0,048 0,120 0,123 0,163 -0,144 0,045 -0,086 -0,062 -0,030

BDE 0,134 0,123 0,041 0,087 0,091 0,145 0,046 0,201 0,243 0,294 -0,171 -0,016 -0,105 0,477 0,495 0,923 0,924 0,821

Tabelle 70: Modell I – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Produktions-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

HUK TEC MAR IUN MITS DI IND KOM SYN DIS DIP DIE BDE

HUK TEC MAR IUN MITS DI IND KOM SYN DIS n. a. -0,141 0,824 -0,053 0,091 n. a. -0,063 0,082 -0,198 0,823 -0,165 0,141 -0,110 -0,010 n. a. 0,180 -0,158 -0,186 0,157 -0,054 n. a. 0,162 -0,156 -0,159 0,100 0,031 0,131 0,927 0,106 0,213 -0,116 -0,018 0,262 0,241 0,227 0,883 -0,068 0,287 0,089 -0,014 0,060 -0,232 -0,157 0,005 0,917 0,187 0,138 -0,011 -0,044 -0,149 0,260 -0,121 0,207 -0,105 n. a. 0,049 0,260 0,149 -0,093 0,123 -0,165 -0,072 0,269 0,233 0,112 -0,036 -0,068 -0,076 -0,072 0,018 -0,184 -0,145 -0,117 0,152 -0,205 0,234 0,139 -0,041 0,094 -0,163 0,419 0,045 0,271 -0,127 0,328

DIP

DIE

BDE

0,797 0,091 n. a. 0,452 -0,070

0,891

Tabelle 71: Modell I – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Produktions-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

247

TEC01 TEC03 IUN01 IUN02 IUN09 IND01 IND02 KOM01 KOM02 KOM04 SYN01 SYN03 SYN04 DIP01 DIP02 BDE01 BDE02 BDE03

HUK 0,140 0,060 -0,122 0,006 -0,054 0,141 0,308 0,266 0,107 0,232 -0,138 0,028 -0,067 0,282 0,463 0,337 0,297 0,331

TEC 0,903 0,721 -0,068 0,034 -0,174 0,068 0,230 0,236 0,336 0,274 0,145 0,109 0,131 0,253 0,286 -0,107 0,046 0,110

MAR 0,041 0,019 -0,140 0,024 -0,076 0,195 -0,019 -0,177 -0,058 0,028 -0,063 0,040 0,083 -0,024 -0,145 0,020 0,028 -0,057

IUN -0,160 0,047 0,936 0,542 0,514 -0,062 -0,129 -0,124 -0,103 -0,002 -0,090 -0,115 -0,029 -0,073 -0,136 -0,191 -0,113 -0,071

IND 0,127 0,006 -0,107 -0,109 0,106 0,992 0,593 0,018 0,137 0,035 0,016 0,117 0,106 0,201 0,161 0,234 0,178 0,213

KOM 0,281 0,298 -0,113 -0,055 -0,015 0,064 0,155 0,854 0,823 0,774 0,066 0,091 0,097 0,284 0,361 0,149 0,123 0,308

SYN 0,115 0,131 -0,112 0,035 -0,028 0,091 0,091 0,011 0,163 0,060 0,815 0,891 0,896 0,114 0,048 -0,087 -0,073 -0,001

DIS 0,245 0,063 -0,195 -0,109 -0,083 0,392 0,485 0,283 0,393 0,334 0,109 0,101 0,109 0,411 0,498 0,264 0,275 0,367

DIP 0,243 0,245 -0,173 -0,066 0,060 0,134 0,327 0,313 0,265 0,337 0,078 0,056 0,023 0,743 0,995 0,283 0,380 0,393

DIE -0,053 0,046 0,137 0,142 0,023 -0,144 -0,071 -0,309 -0,212 -0,108 0,095 -0,048 0,050 -0,128 -0,212 -0,238 -0,227 -0,177

BDE 0,025 0,001 -0,162 -0,096 -0,027 0,247 0,171 0,239 0,172 0,112 -0,056 -0,074 -0,056 0,316 0,435 0,768 0,885 0,736

Tabelle 72: Modell I – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

HUK TEC MAR IUN MITS DI IND KOM SYN DIS DIP DIE BDE

HUK TEC MAR IUN MITS DI IND KOM SYN DIS DIP DIE n. a. 0,131 0,817 -0,180 0,039 n. a. -0,111 -0,097 -0,128 0,691 0,086 0,168 -0,016 -0,052 n. a. 0,252 -0,134 0,141 -0,177 -0,144 n. a. 0,175 0,097 0,177 -0,077 0,200 0,049 0,817 0,239 0,345 -0,099 -0,105 0,037 0,100 0,082 0,817 -0,060 0,146 0,029 -0,090 0,142 -0,255 0,097 0,099 0,868 0,308 0,211 0,057 -0,201 0,167 0,214 0,432 0,410 0,122 n. a. 0,457 0,292 -0,135 -0,133 0,202 0,168 0,172 0,365 0,059 0,506 0,879 -0,186 -0,018 0,133 0,144 -0,107 -0,174 -0,143 -0,272 0,031 -0,220 -0,209 n. a. 0,393 0,019 0,004 -0,156 0,207 0,495 0,253 0,222 -0,072 0,365 0,436 -0,269

BDE

0,799

Tabelle 73: Modell I – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

248

MTEC01 MTEC02 MTEC03 MIUN05 MIUN06 MIUN07 ZUF01 ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF07 MIND01 MIND03 MKOM02 MKOM03 MKOM04 MSYN01 MSYN02 MDIP01 MDIP02 MBDE01 MBDE02 MBDE03

MHUK -0,209 -0,202 -0,144 0,188 0,213 0,155 -0,211 -0,165 -0,315 -0,229 -0,075 0,088 0,089 -0,013 0,152 -0,079 -0,035 -0,016 -0,199 -0,180 0,164 0,117 0,260

MTEC MMAR 0,791 -0,113 0,852 -0,065 0,745 -0,058 0,057 -0,066 0,065 -0,125 0,059 0,043 0,203 -0,383 0,054 -0,269 0,161 -0,263 0,155 -0,285 0,073 -0,173 -0,140 0,186 -0,099 0,192 -0,194 0,082 -0,159 0,219 -0,013 0,056 0,017 -0,030 0,046 0,137 0,461 -0,184 0,447 -0,270 -0,426 0,065 -0,333 0,092 -0,400 0,092

MIUN -0,026 0,087 0,103 0,816 0,959 0,548 0,064 0,103 0,023 0,038 0,131 -0,278 -0,256 -0,165 -0,165 -0,117 -0,180 0,041 0,235 0,219 -0,048 -0,064 -0,112

ZUF 0,131 0,152 0,077 0,022 0,068 -0,024 0,903 0,911 0,768 0,832 0,805 -0,165 -0,130 -0,147 -0,097 0,000 0,129 0,143 0,257 0,290 -0,165 -0,210 -0,069

MIND MKOM 0,124 -0,151 -0,340 -0,227 -0,018 -0,044 -0,314 -0,234 -0,354 -0,200 -0,474 -0,251 -0,132 -0,177 -0,101 -0,084 -0,201 -0,135 -0,154 -0,141 -0,059 -0,026 0,967 0,599 0,947 0,560 0,941 0,624 0,857 0,440 0,770 0,436 0,456 0,250 0,045 0,048 -0,662 -0,497 -0,533 -0,450 0,380 0,420 0,378 0,294 0,421 0,424

MSYN 0,253 -0,068 -0,148 -0,033 -0,084 -0,043 0,125 0,101 0,113 0,178 0,185 0,278 0,278 0,120 0,216 0,137 0,806 0,845 -0,137 -0,062 0,224 0,130 0,140

MDIS 0,061 -0,179 -0,076 -0,139 -0,120 -0,005 -0,338 -0,303 -0,270 -0,306 -0,281 0,129 0,182 0,071 0,200 0,047 -0,065 -0,148 -0,197 -0,180 0,023 -0,007 0,091

MDIP 0,158 0,636 0,253 0,234 0,262 0,269 0,286 0,175 0,215 0,350 0,145 -0,596 -0,584 -0,492 -0,374 -0,280 -0,221 0,041 0,958 0,967 -0,501 -0,510 -0,578

MDIE 0,022 0,270 0,309 0,166 0,108 0,045 0,296 0,291 0,269 0,282 0,279 -0,051 -0,077 -0,002 0,120 0,195 0,095 0,094 0,277 0,215 -0,069 -0,091 0,003

MBDE -0,163 -0,554 -0,218 -0,100 -0,100 -0,162 -0,223 -0,155 -0,178 -0,123 -0,115 0,398 0,429 0,429 0,269 0,238 0,287 0,032 -0,557 -0,553 0,923 0,929 0,738

Tabelle 74: Modell II – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Produktions-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

MHUK MTEC MMAR MIUN UE MIND MKOM MSYN MDIS MDIP MDIE MBDE MMITS

MHUK n. a. -0,238 0,345 0,212 -0,240 0,092 0,057 -0,030 0,244 -0,197 -0,083 0,175 0,132

MTEC MMAR

MIUN

ZUF

0,797 -0,101 0,061 0,159 -0,127 -0,198 0,039 -0,086 0,471 0,233 -0,421 0,005

0,793 0,082 -0,280 -0,181 -0,078 -0,158 0,235 0,142 -0,073 0,091

0,846 -0,156 -0,140 0,165 -0,357 0,285 0,336 -0,191 0,060

n. a. -0,157 -0,333 0,197 0,150 0,070 0,273 -0,239 -0,227 0,092 -0,089

MIND MKOM

MSYN

MDIS

MDIP

MDIE

0,957 0,607 0,290 0,159 -0,617 -0,065 0,430 0,028

0,826 -0,131 -0,101 0,115 0,185 0,017

n. a. -0,195 -0,268 0,021 -0,058

0,962 0,254 -0,576 -0,007

n. a. -0,076 0,149

0,859 0,174 0,134 -0,490 0,051 0,402 0,276

MBDE MMITS

0,868 -0,150

n. a.

Tabelle 75: Modell II – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Produktions-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

249

MHUK 0,038 0,105 0,066 0,143 0,113 0,090 0,225 0,191 0,234 0,239 0,322 0,025 0,093 0,131 0,209 0,128 -0,086 -0,134 0,069 0,205 -0,014 -0,041 0,031

MTEC01 MTEC02 MTEC03 MIUN05 MIUN06 MIUN07 ZUF01 ZUF02 ZUF03 ZUF04 ZUF07 MIND01 MIND03 MKOM02 MKOM03 MKOM04 MSYN01 MSYN02 MDIP01 MDIP02 MBDE01 MBDE02 MBDE03

MTEC MMAR 0,830 -0,009 0,912 0,110 0,596 0,041 0,230 0,275 0,315 0,241 0,341 0,261 0,157 0,179 0,063 0,128 0,206 0,201 0,163 0,285 -0,083 0,121 -0,333 -0,149 -0,368 -0,011 -0,290 0,171 -0,178 -0,092 -0,290 -0,055 0,013 0,074 -0,119 0,076 0,487 0,165 0,510 0,195 -0,170 -0,115 -0,229 -0,229 -0,284 0,020

MIUN 0,283 0,332 0,313 0,808 0,908 0,783 0,193 0,076 0,079 0,181 0,085 -0,363 -0,289 -0,125 -0,273 -0,200 -0,009 0,176 0,451 0,426 -0,212 -0,276 -0,127

ZUF 0,103 0,141 -0,002 0,119 0,145 0,115 0,887 0,845 0,850 0,842 0,678 0,048 0,159 0,005 0,088 0,016 -0,141 -0,210 0,149 0,162 -0,083 -0,038 -0,151

MIND MKOM -0,346 -0,165 -0,325 -0,213 -0,200 -0,257 -0,199 -0,095 -0,252 -0,254 -0,370 -0,350 0,039 0,063 0,105 0,045 0,172 0,018 0,082 0,102 0,195 0,118 0,817 0,280 0,985 0,229 0,475 0,041 0,988 0,243 0,680 0,248 0,053 -0,065 -0,049 -0,095 -0,459 -0,262 -0,470 -0,144 0,392 0,213 0,463 0,065 0,159 0,240

MSYN -0,080 -0,059 0,129 0,161 0,096 0,051 -0,150 -0,192 -0,201 -0,231 -0,106 -0,114 0,022 -0,065 -0,088 -0,119 0,741 0,893 0,035 0,034 -0,055 -0,135 -0,022

MDIS 0,026 0,002 -0,006 -0,043 -0,042 -0,087 0,149 0,126 0,311 0,207 0,055 0,137 0,143 -0,026 0,041 -0,258 0,010 -0,221 0,084 0,023 0,126 0,211 -0,119

MDIP 0,350 0,530 0,445 0,329 0,379 0,433 0,184 0,087 0,184 0,128 0,041 -0,550 -0,426 -0,151 -0,164 -0,342 -0,052 0,084 0,964 0,970 -0,452 -0,547 -0,448

MDIE 0,096 0,161 0,161 0,078 0,122 0,143 -0,114 -0,109 -0,144 -0,175 -0,150 -0,186 -0,079 0,108 0,050 0,120 0,058 0,177 0,115 0,038 -0,070 -0,080 -0,025

MBDE -0,225 -0,285 -0,176 -0,082 -0,193 -0,260 -0,154 -0,086 -0,199 -0,102 0,016 0,389 0,294 0,147 0,230 0,275 -0,021 -0,067 -0,555 -0,542 0,728 0,722 0,890

Tabelle 76: Modell II – Diskriminanzanalyse auf Indikator-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

MHUK MTEC MMAR MIUN ZUF MIND MKOM MSYN MDIS MDIP MDIE MBDE MMITS

MHUK n. a. 0,087 0,117 0,138 0,289 0,082 0,211 -0,138 0,134 0,145 -0,049 0,009 0,012

MTEC MMAR

MIUN

ZUF

0,791 0,068 0,354 0,143 -0,381 -0,218 -0,079 0,014 0,516 0,151 -0,296 0,026

0,834 0,152 -0,323 -0,278 0,123 -0,067 0,453 0,137 -0,213 0,274

0,824 0,141 0,080 -0,219 0,222 0,161 -0,168 -0,140 -0,224

n. a. 0,308 0,231 -0,046 -0,080 0,090 -0,102 0,187 0,128 -0,068 0,122

MIND MKOM

MSYN

MDIS

MDIP

MDIE

0,905 0,255 -0,010 0,149 -0,480 -0,110 0,334 -0,199

0,820 -0,154 0,036 0,155 -0,058 0,253

n. a. 0,054 -0,212 0,002 -0,113

0,673 0,078 -0,567 0,232

n. a. -0,057 0,229

0,745 -0,100 -0,008 -0,207 0,069 0,254 -0,025

MBDE MMITS

0,784 -0,070

n. a.

Tabelle 77: Modell II – Diskriminanzanalyse auf Konstrukt-Ebene für Dienstleistungs-Unternehmen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. HUK01 HUK02 HUK03 HUK04

Transaktionsspezifisches Vermögen (HUK) Formativ Produktions-Unternehmen 12,805 VIF Gewicht T-Wert 1,383 -0,027 0,093 (n. s.) 1,587 -0,766 2,303 1,085 -0,088 0,382 (n. s.) 1,376 1,127 3,442

Dienstleistungs-Unternehmen 11,304 Gewicht T-Wert -0,555 2,362 -0,071 0,302 (n. s.) 0,080 0,344 (n. s.) 0,984 3,932

VIF 1,187 1,336 1,111 1,284

Tabelle 78: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Transaktionsspezifisches Vermögen“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

250

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. MAR01 MAR02 MAR03 MAR04

Marktbezogene Unsicherheit (MAR) Formativ Produktions-Unternehmen 18,664 VIF Gewicht T-Wert 4,182 -0,876 1,447 4,871 0,859 1,256 5,303 2,070 3,031 4,929 -1,751 3,017

Dienstleistungs-Unternehmen 11,304 Gewicht T-Wert 1,562 3,109 -0,896 1,627 -0,796 1,598 0,365 0,732 (n. s.)

VIF 2,693 3,437 2,600 3,311

Tabelle 79: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Marktbezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. DIS01 DIS02 DIS03 DIS04 DIS05

Differenzierung - Service (DIS) Formativ Produktions-Unternehmen 26,724 VIF Gewicht T-Wert 1,417 0,294 1,302 1,798 -0,046 0,169 (n. s.) 1,355 0,583 2,007 1,631 -0,345 1,068 1,266 0,622 2,534

Dienstleistungs-Unternehmen 11,304 VIF Gewicht T-Wert 1,215 0,150 0,684 (n. s.) 1,792 0,141 0,542 (n. s.) 1,310 0,211 0,790 (n. s.) 1,863 -0,013 0,043 (n. s.) 1,632 0,789 2,358

Tabelle 80: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über den Service“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. DIE01 DIE02 DIE03 DIE04

Differenzierung - Effizienz (DIE) Formativ Produktions-Unternehmen 8,606 VIF Gewicht T-Wert 1,441 -0,424 1,224 1,724 0,663 2,206 1,416 -1,040 3,214 1,592 0,500 1,701

Dienstleistungs-Unternehmen 11,304 VIF Gewicht T-Wert 1,545 0,752 2,263 1,674 -0,172 0,549 (n. s.) 1,586 0,471 1,717 1,341 -0,367 1,221

Tabelle 81: Modell I – Reliabilitätsmaße für „Differenzierung über die Effizienz“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. MHUK01 MHUK02 MHUK03 MHUK04

Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen (MHUK) Formativ Produktions-Unternehmen Dienstleistungs-Unternehmen 7,955 6,634 VIF Gewicht T-Wert VIF Gewicht T-Wert 1,296 0,316 1,229 1,556 0,966 3,972 1,680 -1,200 4,365 1,544 0,244 1,401 1,149 0,031 0,144 (n. s.) 1,183 -0,161 0,756 (n. s.) 1,392 0,854 2,812 1,377 -0,269 0,933 (n. s.)

Tabelle 82: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Transaktionsspezifisches Vermögen“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

251

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. MMAR01 MMAR02 MMAR03 MMAR04

Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit (MMAR) Formativ Produktions-Unternehmen 15,848 VIF Gewicht T-Wert 3,742 0,909 1,947 4,412 0,041 0,102 (n. s.) 5,119 0,889 1,495 5,070 -1,582 2,846

Dienstleistungs-Unternehmen 13,014 Gewicht T-Wert -0,187 0,661 (n. s.) -0,378 0,934 (n. s.) 0,123 0,307 (n. s.) 1,163 2,270

VIF 2,552 3,057 3,090 3,634

Tabelle 83: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Marktbezogene Unsicherheit“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. MDIS01 MDIS02 MDIS03 MDIS04 MDIS05

Misalignment: Differenzierung - Service (MDIS) Formativ Produktions-Unternehmen 11,250 VIF Gewicht T-Wert 2,664 0,109 0,305 (n. s.) 3,351 -0,836 1,830 4,063 -0,507 0,963 (n. s.) 3,832 0,368 0,962 (n. s.) 1,555 1,029 4,145

Dienstleistungs-Unternehmen 12,397 Gewicht T-Wert -0,706 1,656 0,767 1,646 -1,218 2,819 0,377 0,748 (n. s.) 0,826 2,352

VIF 3,283 4,792 4,508 2,819 1,969

Tabelle 84: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über den Service“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

Konstrukt Spezifikation Konditionsindex Indikator-Nr. MDIE01 MDIE02 MDIE03 MDIE04

Misalignment: Differenzierung - Effizienz (MDIE) Formativ Produktions-Unternehmen 7,678 VIF Gewicht T-Wert 1,300 -0,498 1,916 1,701 0,938 3,352 1,202 0,598 2,531 1,609 -0,081 0,353 (n. s.)

Dienstleistungs-Unternehmen 8,854 Gewicht T-Wert 1,035 3,032 -0,469 1,445 0,032 0,113 (n. s.) 0,428 1,404

VIF 1,499 1,878 1,433 1,516

Tabelle 85: Modell II – Reliabilitätsmaße für „Misalignment: Differenzierung über die Effizienz“ der beiden Teilgruppen Quelle: Eigene Darstellung

252

Literaturverzeichnis Agarwal, S./Ramaswami, S. N. (1992): Choice of Foreign Market Entry: Impact of Ownership, Location and Internalization Factors, in: Journal of International Business Studies 1992, 23 (1), S. 1-27. Ahlert, D. (1995): Distribution, in: Tietz, B./Köhler, R./Zentes, J. (Hrsg.): Handwörterbuch des Marketing, Stuttgart 1995, Sp. 499-515. Ahlert, D. (1996): Distributionspolitik: Das Management des Absatzkanals, 3. Aufl., Stuttgart 1996. Al-Ani, A. (1969): Absatzwege: Entscheidungshilfen für die optimale Wahl, in: Marketing Journal 1969, 2 (2), S. 77-79. Albach, H. (1989): Kosten, Transaktionen und externe Effekte im betrieblichen Rechnungswesen, in: Albach, H. (Hrsg.): Organisation: Mikroökonomische Theorie und ihre Anwendungen, Wiesbaden 1989, S. 27-42. Albers, S./Hildebrandt, L. (2006): Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenforschung - Messfehler, formative vs. reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 2006, 58 (1), S. 2-33. Alchian, A. A./Demsetz, H. (1972): Production, Information Costs, and Economic Organization, in: American Economic Review 1972, 62 (5), S. 777-795. Alderson, W./Green, P. E. (1966): Bayesian Decision Theory in Channel Selection, in: Mallen, B. E. (Hrsg.): The Marketing Channel: A Conceptual Viewpoint, New York 1966, S. 199-203. Aldrich, H. E./Auster, E. R. (1986): Even Dwarfs Started Small: Liabilities of Age and Size and Their Strategic Implications, in: Research in Organizational Behavior 1986, 8, S. 165-186. Aldrich, H. E./Fiol, C. M. (1994): Fools Rush in? The Institutional Context of Industry Creation, in: Academy of Management Review 1994, 19 (4), S. 645-670. Ali, H./Birley, S. (1998): The Role of Trust in the Marketing Activities of Entrepreneurs Establishing New Ventures, in: Journal of Marketing Management 1998, 14 (7), S. 749-763. Allison, P. D. (2001): Missing Data, Thousand Oaks 2001. Almus, M./Nerlinger, E. A. (1999): Growth of New Technology-Based Firms: Which Factors Matter?, in: Small Business Economics 1999, 13 (2), S. 141-154. 253

Alvarez, S. A./Barney, J. B. (2001): How Entrepreneurial Firms can Benefit from Alliances with Large Partners, in: Academy of Management Executive 2001, 15 (1), S. 139-148. Amoroso, D. L./Cheney, P. H. (1991): Testing a Causal Model of End-User Application Effectiveness, in: Journal of Management Information Systems 1991, 8 (1), S. 63-89. Anderson, E. (1985): The Salesperson as Outside Agent or Employee: A Transaction Cost Analysis, in: Marketing Science 1985, 4 (3), S. 234-254. Anderson, E. (1988a): Strategic Implications of Darwinian Economics for Selling Efficiency and Choice of Integrated or Independent Sales Forces, in: Management Science 1988a, 34 (5), S. 599-618. Anderson, E. (1988b): Transaction Costs as Determinants of Opportunism in Integrated and Independent Sales Forces, in: Journal of Economic Behavior and Organization 1988b, 9, S. 247-264. Anderson, E./Coughlan, A. T. (1987): International Market Entry and Expansion via Independent or Integrated Channels of Distribution, in: Journal of Marketing 1987, 51 (1), S. 71-82. Anderson, E./Dalsace, F./Ross, W. T. (2003): Path Dependence in Personal Selling: A Meso-Analysis of Vertical Integration, INSEAD Working Paper 2003/49/MKT. Anderson, E./Day, G. S./Rangan, V. K. (1997): Strategic Channel Design, in: Sloan Management Review 1997, 38 (4), S. 59-69. Anderson, E./Gatignon, H. (1986): Modes of Foreign Entry: A Transaction Cost Analysis and Propositions, in: Journal of International Business Studies 1986, 17 (3), S. 1-26. Anderson, E./Schmittlein, D. C. (1984): Integration of the Sales Force: An Empirical Examination, in: Rand Journal of Economics 1984, 15 (3), S. 385-395. Anderson, E./Weitz, B. A. (1986): Make-or-Buy Decisions: Vertical Integration and Marketing Productivity, in: Sloan Management Review 1986, 27 (1), S. 3-19. Anderson, S. W./Dekker, H. C. (2005): Management Control for Market Transactions: The Relation between Transaction Characteristics, Incomplete Contract Design, and Subsequent Performance, in: Management Science 2005, 51 (12), S. 1734-1752. Antonietti, R./Cainelli, G. (2007): Production Outsourcing, Organizational Governance, and Firm's Technological Performance: Evidence from Italy, Nota Di Lavoro 58.2007. 254

Armstrong, J. S./Overton, T. S. (1977): Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys, in: Journal of Marketing Research 1977, 14 (3), S. 396-402. Arnold, U. (1995): Absatzwege, in: Tietz, B./Köhler, R./Zentes, J. (Hrsg.): Handwörterbuch des Marketing, Stuttgart 1995, Sp. 29-41. Arnold, U. (2000): New Dimensions of Outsourcing: a Combination of Transaction Cost Economics and the Core Competencies Concept, in: European Journal of Purchasing and Supply Management 2000, 6 (1), S. 23-29. Artle, R./Berglund, S. (1959): A Note on Manufacturers' Choice of Distribution Channels, in: Management Science 1959, 5 (4), S. 460-471. Aspinwall, L. V. (1962): The Characteristics of Goods Theory, in: Lazer, W./Kelley, E. J. (Hrsg.): Managerial Marketing: Perspectives and Viewpoints, 2. Aufl., Homewood 1962, S. 633-643. Audretsch, D. B. (2002): The Dynamic Role of Small Firms: Evidence from the U.S., in: Small Business Economics 2002, 18 (1-3), S. 13-40. Audretsch, D. B./Fritsch, M. (2003): Linking Entrepreneurship to Growth: The Case of West Germany, in: Industry & Innovation 2003, 10 (1), S. 65-73. Aulakh, P. S./Kotabe, M. (1997): Antecedents and Performance Implications of Channel Integration in Foreign Markets, in: Journal of International Business Studies 1997, 28 (1), S. 145-175. Avolio, B. J./Howell, J. M./Sosik, J. J. (1999): A Funny Thing Happened on the Way to the Bottom Line - Humor as a Moderator of Leadership Style Effects, in: Academy of Management Journal 1999, 42 (2), S. 219-227. Avolio, B. J./Yammarino, F. J./Bass, B. M. (1991): Identifying Common Methods Variance With Data Collected from A Single Source: An Unresolved Sticky Issue, in: Journal of Management 1991, 17 (3), S. 571-587. Backhaus, K. (1979): Ökonomik der partizipativen Unternehmung, Tübingen 1979. Backhaus, K. (2003): Industriegütermarketing, 7. Aufl., München 2003. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 10. Aufl., Berlin 2003. Bagozzi, R. P. (1981): Causal Modeling: A General Method for Developing and Testing Theories in Consumer Research, in: Monroe, K. B. (Hrsg.): Advances in Consumer Research, Ann Arbor 1981, S. 195-202.

255

Bagozzi, R. P./Phillips, L. W. (1982): Representing and Testing Organizational Theories: A Holistic Construal, in: Administrative Science Quarterly 1982, 27 (3), S. 459-489. Bagozzi, R. P./Yi, Y. (1991): Multitrait-Multimethod Matrices in Consumer Research, in: Journal of Consumer Research 1991, 17 (4), S. 426-439. Bagozzi, R. P./Yi, Y./Phillips, L. W. (1991): Assessing Construct Validity in Organizational Research, in: Administrative Science Quarterly 1991, 36 (3), S. 421458. Balakrishnan, S./Wernerfelt, B. (1986): Technical Change, Competition and Vertical Integration, in: Strategic Management Journal 1986, 7 (4), S. 347-359. Baligh, H. H./Richartz, L. E. (1964): An Analysis of Vertical Market Structures, in: Management Science 1964, 10 (4), S. 667-689. Bankhofer, U. (1995): Unvollständige Daten- und Distanzmatrizen in der Multivariaten Datenanalyse, Bergisch-Gladbach 1995. Bantel, K. A. (1998): Technology-Based, "Adolescent" Firm Configurations: Strategy Identification, Context, and Performance, in: Journal of Business Venturing 1998, 13 (3), S. 205-230. Baron, R. M./Kenny, D. A. (1986): The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations, in: Journal of Personality and Social Psychology 1986, 51 (6), S. 1173-1182. Baroudi, J. J./Orlikowski, W. J. (1989): The Problem of Statistical Power in MIS Research, in: MIS Quarterly 1989, 13 (1), S. 86-106. Barzel, Y. (1982): Measurement Cost and the Organization of Markets, in: Journal of Law and Economics 1982, 25 (1), S. 27-48. Batinic, B. (2000): Datenqualität bei internetbasierten Befragungen, in: Theobald, A./Dreyer, M./Starsetzki, T. (Hrsg.): Online-Marktforschung: Theoretische Grundlagen und praktische Erfahrungen, Wiesbaden 2000, S. 115-132. Becker, J. (2001): Marketing-Konzeption: Grundlagen des ziel-strategischen und operativen Marketing-Managements, 7. Aufl., München 2001. Bell, J. (1995): The Internationalization of Small Computer Software Firms: A Further Challenge to Stage Theories, in: European Journal of Marketing 1995, 29 (8), S. 6075. Belsley, D. A. (1991): Conditioning Diagnostics: Collinearity and Weak Data in Regression, New York 1991. 256

Belsley, D. A./Kuh, E./Welsch, R. E. (1980): Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity, New York 1980. Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2006): Marktforschung: Methodische Grundlagen und praktische Anwendungen, 11. Aufl., Wiesbaden 2006. Bergkvist, L./Rossiter, J. R. (2007): The Predictive Validity of Multiple-Item versus Single-Item Measures of the Same Constructs, in: Journal of Marketing Research 2007, 44 (2), S. 175-184. Bhuyan, S. (2005): An Empirical Evaluation of Factors Determining Vertical Integration in U.S. Food Manufacturing Industries, in: Agribusiness 2005, 21 (3), S. 429-445. Bjerke, B./Hultman, C. M. (2002): Entrepreneurial Marketing: The Growth of Small Firms in the New Economic Era, Cheltenham 2002. Blaho, R./Busch, A./Mühlmeyer, J./Schmickler, M. (1998): Direct Distribution Innovative Formen des Versandhandels, in: Schögel, M./Tomczak, T. (Hrsg.): Alternative Formen der Distribution: Electronic Commerce, Online Distribution und Direct Distribution, St. Gallen 1998, S. 69-87. Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./Henseler, J. (2005): Die PLS-Pfadmodellierung: Mehr als eine Alternative zur Kovarianzstrukturanalyse, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./Henseler, J. (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 9-16. Böcker, F. (1972): Der Distributionsweg einer Unternehmung: Eine MarketingEntscheidung, Berlin 1972. Boeker, W./Wiltbank, R. (2005): New Venture Evolution and Managerial Capabilities, in: Organization Science 2005, 16 (2), S. 123-133. Bohrnstedt, G. W. (1970): Reliability and Validity Assessment in Attitude Measurement, in: Summers, G. F. (Hrsg.): Attitude Measurement, London 1970, S. 80-99. Bollen, K. A./Lennox, R. (1991): Conventional Wisdom on Measurement: A Structural Equation Perspective, in: Psychological Bulletin 1991, 110 (2), S. 305-314. Bollen, K. A./Ting, K.-F. (1998): Bootstrapping - A Test Statistic for Vanishing Tetrads, in: Sociological Methods and Research 1998, 27 (1), S. 77-102. Bollen, K. A./Ting, K.-F. (2000): A Tetrad Test for Causal Indicators, in: Psychological Methods 2000, 5 (1), S. 3-22.

257

Bortz, J./Döring, N. (2003): Forschungsmethoden und Evaluation: für Human- und Sozialwissenschaftler, 3. Aufl., Berlin, Heidelberg, New York 2003. Bosnjak, M./Batinic, B. (1999): Determinanten der Teilnahmebereitschaft an internet-basierten Fragebogenuntersuchungen am Beispiel E-Mail, in: Batinic, B./Werner, A./Gräf, L./Bandilla, W. (Hrsg.): Online-Research: Methoden, Anwendungen und Ergebnisse, Göttingen 1999, S. 145-157. Bosnjak, M./Tuten, T. L. (2001): Classifying Response Behaviours in Web-based Surveys, in: Journal of Computer-Mediated Communication 2001, 6 (3), S. 1-13. Bowersox, D. J. (1969): Physical Distribution Development, Current Status, and Potential, in: Journal of Marketing 1969, 33 (1), S. 63-70. Brassington, F./Pettitt, S. (2005): Essentials of Marketing, Essex 2005. Brettel, M./Heinemann, F./Hiddemann, T. (2006): Operatives Management als Erfolgsfaktor in jungen Wachstumsunternehmen: Die moderierende Wirkung von interner und externer Unsicherheit, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 2006, 76 (4 (Special Issue)), S. 1-45. Brettel, M./Heinemann, F./Kessell, A. (2005): Market Orientation in Emerging Firms - Developing an Appropriate Measurement Instrument and Determining the Effect of Company Success, Lehrstuhl Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Arbeitspapier Nr. 4. Brettel, M./Hungeling, S./Meier, D. (2004): Quo Vadis, Kausalanalyse?, Lehrstuhl Wirtschaftswissenschaften für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Arbeitspapier Nr. 2. Brouthers, K. D./Brouthers, L. E. (2003): Why Service and Manufacturing Entry Mode Choices Differ: The Influence of Transaction Cost Factors, Risk and Trust, in: Journal of Management Studies 2003, 40 (5), S. 1179-1204. Brouthers, K. D./Brouthers, L. E./Werner, S. (1996): Dunning's Eclectic Theory and the Smaller Firm: the Impact of Ownership and Locational Advantages on the Choice of Entry-modes in the Computer Software Industry, in: International Business Review 1996, 5 (4), S. 377-395. Brouthers, K. D./Nakos, G. (2004): SME Entry Mode Choice and Performance: A Transaction Cost Perspective, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 2004, 28 (3), S. 229-247. Brüderl, J./Preisendörfer, P. (2000): Fast-Growing Businesses: Empirical Evidence from a German Study, in: International Journal of Sociology 2000, 30 (3), S. 45-70.

258

Brüderl, J./Preisendörfer, P./Ziegler, R. (1996): Der Erfolg neugegründeter Betriebe: Eine empirische Studie zu den Chancen und Risiken von Unternehmensgründungen, Berlin 1996. Brüderl, J./Schüssler, R. (1990): Organizational Mortality: The Liabilities of Newness and Adolescence, in: Administrative Science Quarterly 1990, 35 (3), S. 530547. Bruhn, M. (1999): Marketing: Grundlagen für Studium und Praxis, 4. Aufl., Wiesbaden 1999. Bucklin, L. P. (1965): Postponement, Speculation and the Structure of Distribution Channels, in: Journal of Marketing Research 1965, 2 (1), S. 26-31. Burgel, O./Murray, G. C. (2000): The International Market Entry Choices of StartUp Companies in High-Technology Industries, in: Journal of International Marketing 2000, 8 (2), S. 33-62. Busenitz, L. W./Barney, J. B. (1997): Differences between Entrepreneurs and Managers in Large Organizations: Biases and Heuristics in Strategic Decision Making, in: Journal of Business Venturing 1997, 12 (1), S. 9-30. Cannon, J. P./Homburg, C. (2001): Buyer-Supplier Relationships and Customer Firm Costs, in: Journal of Marketing 2001, 65 (1), S. 29-43. Cannon, J. P./Perreault, W. D. (1999): Buyer-Seller Relationships in Business Markets, in: Journal of Marketing Research 1999, 36 (4), S. 439-460. Carland, J. W./Hoy, F./Boulton, W. R./Carland, J. A. C. (1984): Differentiating Entrepreneurs from Small Business Owners: A Conceptualization, in: Academy of Management Review 1984, 9 (2), S. 354-359. Carmines, E. G./Zeller, R. A. (1979): Reliability and Validity Assessment, Beverly Hills 1979. Carroll, G. (1983): A Stochastic Model of Organizational Mortality: Review and Reanalysis, in: Social Science Research 1983, 12 (4), S. 303-329. Carson, D. (1990): Some Exploratory Models for Assessing Small Firms' Marketing Performance, in: European Journal of Marketing 1990, 24 (11), S. 1-51. Carson, D./Cromie, S. (1989): Marketing Planning in Small Enterprises: A Model and Some Empirical Evidence, in: Journal of Marketing Management 1989, 5 (1), S. 33-49. Carson, D./Cromie, S./McGowan, P./Hill, J. (1995): Marketing Entrepreneurship in SMEs: An Innovative Approach, London 1995.

and

259

Carte, T. A./Russell, C. J. (2003): In Pursuit of Moderation: Nine Common Errors and their Solutions, in: MIS Quarterly 2003, 27 (3), S. 479-501. Cascio, W. F./Zedeck, S. (1983): Open a New Window in Rational Research Planning: Adjust Alpha to Maximize Statistical Power, in: Personnel Psychology 1983, 36 (3), S. 517-526. Cashen, L. H./Geiger, S. W. (2004): Statistical Power and the Testing of Null Hypotheses: A Review of Contemporary Management Research and Recommendations for Future Studies, in: Organizational Research Methods 2004, 7 (2), S. 151-167. Chaganti, R./Chaganti, R./Mahajan, V. (1989): Profitable Small Business Strategies under Different Types of Competition, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 1989, 13 (3), S. 21-35. Chandler, A. D. (1992): Organizational Capabilities and the Economic History of the Industrial Enterprise, in: Journal of Economic Perspectives 1992, 6 (3), S. 79-100. Chandler, G. N./Hanks, S. H. (1994): Founder Competence, the Environment, and Venture Performance, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 1994, 18 (3), S. 7789. Chang, E. P. G./Zhou, L. (2004): Vertical Integration, Demand Uncertainty, and Firm Performance: Examining Small and Medium-Sized Manufacturing Enterprises, Mississippi State University Working Paper. Chaston, I. (2002): Entrepreneurial Marketing: Competing by Challenging Convention, Houndsmill 2002. Chin, W. W. (1998): The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, in: Marcoulides, G. A. (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Mahwah 1998, S. 295-336. Chin, W. W./Marcolin, B. L./Newsted, P. R. (2003): A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and an Electronic-Mail Emotion/Adoption Study, in: Information Systems Research 2003, 14 (2), S. 189-217. Chin, W. W./Newsted, P. R. (1999): Structural Equation Modeling Analysis with Small Samples using Partial Least Squares, in: Hoyle, R. (Hrsg.): Statistical Strategies for Small Sample Research, Thousand Oaks 1999, S. 307-341. Choo, S./Mazzarol, T. (2001): An Impact on Performance of Foreign Market Entry Choices by Small and Medium-Sized Enterprises, in: Journal of Enterprising Culture 2001, 9 (3), S. 291-312.

260

Chrisman, J. J./Bauerschmidt, A./Hofer, C. W. (1998): The Determinants of New Venture Performance: An Extended Model, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 1998, 23 (1), S. 5-29. Churchill, G. A. (1979): A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, in: Journal of Marketing Research 1979, 16 (1), S. 64-73. Churchill, G. A. (1984): Marketing Research: Methodological Foundations, 3. Aufl., Chicago 1984. Claas, S. (2006): Marktorientiertes Management in Wachstumsunternehmen, Wiesbaden 2006. Coase, R. H. (1937): The Nature of the Firm, in: Economica 1937, 4 (16), S. 386-405. Coase, R. H. (1960): The Problem of Social Cost, in: Journal of Law and Economics 1960, 3, S. 1-44. Coase, R. H. (1992): The Institutional Structure of Production, in: American Economic Review 1992, 82 (4), S. 713-719. Cobanoglu, C./Warde, B./Moreo, P. J. (2001): A Comparison of Mail, Fax and Web-Based Survey Methods, in: International Journal of Market Research 2001, 43 (4), S. 441-452. Cohen, J. (1992): A Power Primer, in: Psychological Bulletin 1992, 112 (1), S. 155159. Collins, L. M./Schafer, J. L./Kam, C.-M. (2001): A Comparison of Inclusive and Restrictive Strategies in Modern Missing Data Procedures, in: Psychological Methods 2001, 6 (4), S. 330-351. Commons, J. R. (1931): Institutional Economics, in: American Economic Review 1931, 21 (4), S. 648-657. Cooper, A. C. (1993): Challenges in Predicting New Firm Performance, in: Journal of Business Venturing 1993, 8 (3), S. 241-253. Corey, E. R./Cespedes, F. V./Rangan, V. K. (1989): Going to Market: Distribution Systems for Industrial Products, Boston 1989. Cote, J. A./Buckley, M. R. (1987): Estimating Trait, Method, and Error Variance: Generalizing Across 70 Construct Validation Studies, in: Journal of Marketing Research 1987, 24 (3), S. 315-318. Coughlan, A. T. (1985): Competition and Cooperation in Marketing Channel Choice: Theory and Application, in: Marketing Science 1985, 4 (2), S. 110-129. 261

Coughlan, A. T./Anderson, E./Stern, L. W./El-Ansary, A. I. (2001): Marketing Channels, 6. Aufl., New Jersey 2001. Coughlan, A. T./Flaherty, M. T. (1983): Measuring the International Marketing Productivity of U.S. Semiconductor Companies, in: Gautschi, D. A. (Hrsg.): Productivity and Efficiency in Distribution Systems, New York 1983, S. 123-149. Couper, M. P. (2000): Web Surveys - A Review of Issues and Approaches, in: Public Opinion Quarterly 2000, 64 (4), S. 464-494. David, R. J./Han, S.-K. (2004): A Systematic Assessment of the Empirical Support for Transaction Cost Economics, in: Strategic Management Journal 2004, 25 (1), S. 39-58. Day, G. S. (1981): The Product Life Cycle: Analysis and Applications Issues, in: Journal of Marketing 1981, 45 (4), S. 60-67. Decker, R./Wagner, R./Temme, T. (2000): Fehlende Werte in der Marktforschung, in: Herrmann, A./Homburg, C. (Hrsg.): Marktforschung: Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 2. Aufl., Wiesbaden 2000, S. 79-98. Decker, R./Zhao, X. (2004): SMEs’ Choice of Foreign Market Entry Mode: A Normative Approach, in: International Journal of Business and Economics 2004, 3 (3), S. 181-200. Deshpandé, R./Farley, J. U./Bowman, D. (2004): Tigers, Dragons, and Others: Profiling High Performance in Asian Firms, in: Journal of International Marketing 2004, 12 (3), S. 5-29. Dess, G. G./Robinson, R. B. (1984): Measuring Organizational Performance in the Absence of Objective Measures: The Case of the Privately-held Firm and Conglomerate Business Unit, in: Strategic Management Journal 1984, 5 (3), S. 265273. Diamantopoulos, A./Schlegelmilch, B. B. (1996): Determinants of Industrial Mail Survey Response: A Survey-on-Surveys Analysis of Researchers' and Managers' Views, in: Journal of Marketing Management 1996, 12 (6), S. 505-531. Diamantopoulos, A./Winklhofer, H. M. (2001): Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, in: Journal of Marketing Research 2001, 38 (2), S. 269-277. Dichtl, E./Raffee, H./Niedetzky, H.-M. (1981): Reisende oder Handelsvertreter: eine Anleitung zur Lösung eines Entscheidungsproblems mit praktischen Vorschlägen, München 1981.

262

DIHK (2004): Industriegründungen im Übergang zur Wissensgesellschaft: Schlaglichter einer Unternehmensbefragung durch die IHK-Organisation, Berlin 2004. Dillmann, D. A./Tortora, R. D./Bowker, D. (1998): Principles for Constructing Web Surveys, SESRC Technical Report No. 98-50. Dördrechter, N. (2006): Piraterie in der Filmindustrie: Eine Analyse der Gründe für Filmpiraterie und deren Auswirkung auf das Konsumverhalten, Wiesbaden 2006. Douglas, E. (1975): Economics of Marketing, New York 1975. Driescher, H. F. (1998): Erfolgsfaktoren im Produktions- und Absatzbereich junger Industrieunternehmen: Eine empirische Analyse der Gründungs- und Frühentwicklungsphase, Dortmund 1998. Dunning, J. H. (1988): The Eclectic Paradigm of International Production: A Restatement and Some Possible Extensions, in: Journal of International Business Studies 1988, 19 (1), S. 1-31. Dunning, J. H. (2001): The Eclectic (OLI) Paradigm of International Production: Past, Present and Future, in: International Journal of the Economics of Business 2001, 8 (2), S. 173-190. Dutta, S./Bergen, M./Heide, J. B./John, G. (1995): Understanding Dual Distribution: The Case of Reps and House Accounts, in: Journal of Law, Economics, and Organization 1995, 11 (1), S. 189-204. Dwyer, R. F./Welsh, A. M. (1985): Environmental Relationships of the Internal Political Economy of Marketing Channels, in: Journal of Marketing Research 1985, 22 (4), S. 397-414. Eberl, M. (2006): Formative und reflektive Konstrukte und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens: Eine statistische Entscheidungshilfe, in: Die Betriebswirtschaft 2006, 66 (6), S. 651-668. Ebers, M. (2004): Kontingenzansatz, in: Schreyögg, G./von Werder, A. (Hrsg.): Handwörterbuch Unternehmensführung und Organisation, 4. Aufl., Stuttgart 2004, Sp. 653-667. Ebers, M./Gotsch, W. (2002): Institutionenökonomische Theorien der Organisation, in: Kieser, A. (Hrsg.): Organisationstheorien, 5. Aufl., Stuttgart 2002, S. 199-251. Edmondson, A. C./McManus, S. E. (2007): Methodological Fit in Management Field Research, in: Academy of Management Review 2007, 32 (4), S. 1155-1179. Edwards, J. R./Bagozzi, R. P. (2000): On the Nature and Direction of Relationship between Constructs and Measures, in: Psychological Methods 2000, 5 (2), S. 155-174. 263

Egeln, J. (2000): Die volkswirtschaftliche Bedeutung junger Unternehmen, in: Buttler, G./Herrmann, H./Scheffler, W./Voigt, K.-I. (Hrsg.): Existenzgründung: Rahmenbedingungen und Strategien, Heidelberg 2000, S. 3-32. Eisenhardt, K. M. (1989): Agency Theory: An Assessment and Review, in: Academy of Management Review 1989, 14 (1), S. 57-74. Erdfelder, E. (1984): Zur Bedeutung und Kontrolle des -Fehlers bei der inferenzstatistischen Prüfung log-linearer Modelle, in: Zeitschrift für Sozialpsychologie 1984, 15 (1), S. 18-32. Erdfelder, E./Faul, F./Buchner, A. (1996): GPOWER: A General Power Analysis Program, in: Behavior Research Methods, Instruments and Computers 1996, 28 (1), S. 1-11. Erlei, M./Jost, P.-J. (2001): Theoretische Grundlagen des Transaktionskostenansatzes, in: Jost, P.-J. (Hrsg.): Der Transaktionskostenansatz in der Betriebswirtschaftslehre, Stuttgart 2001, S. 35-75. Erlei, M./Leschke, M./Sauerland, D. (1999): Neue Institutionenökonomik, Stuttgart 1999. Ernst, H. (2003): Ursachen eines Informant Bias und dessen Auswirkung auf die Validität empirischer betriebswirtschaftlicher Forschung, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 2003, 73 (12), S. 1249-1975. Erramilli, M. K./D'Souza, D. E. (1993): Venturing into Foreign Markets: The Case of the Small Service Firm, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 1993, 17 (4), S. 29-41. Erramilli, M. K./Rao, C. P. (1993): Service Firms' International Entry-Mode Choice: A Modified Transaction-Cost Analysis Approach, in: Journal of Marketing 1993, 57 (3), S. 19-38. Etgar, M. (1978): The Effects of Forward Vertical Integration on Service Performance of a Distributive Industry, in: The Journal of Industrial Economics 1978, 26 (3), S. 249-255. Fallgatter, M. J. (2002): Theorie des Entrepreneurship: Perspektiven zur Erforschung der Entstehung und Entwicklung junger Unternehmen, Wiesbaden 2002. Fallgatter, M. J. (2004): Entrepreneurship: Konturen einer jungen Disziplin, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 2004, 56 (2), S. 23-44. Fassott, G. (2006): Operationalisierung latenter Strukturgleichungsmodellen: Eine Standortbestimmung, in: betriebswirtschaftliche Forschung 2006, 58 (2), S. 67-88. 264

Variablen Zeitschrift

in für

Fassott, G./Eggert, A. (2005): Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen: Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./Henseler, J. (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 31-47. Ferguson, T. D./Ketchen, D. J. (1999): Organization Configurations and Performance: The Role of Statistical Power in Extant Research, in: Strategic Management Journal 1999, 20 (4), S. 385-395. Fischer, E. M./Dyke, L. S./Reuber, A. R./Tang, Y. (1990): The Critical Incident Approach to Investigating the Tacit Marketing Knowledge of Entrepreneurial Manufacturers, in: Hills, G. E./LaForge, R./Welsch, H. (Hrsg.): Research at the Marketing/Entrepreneurship Interface - Proceedings of the UIC Symposium on Marketing and Entrepreneurship, Chicago 1990, S. 43-54. Fischer, M. (1993a): Distributionsentscheidungen aus transaktionskostentheoretischer Sicht, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis 1993a, 15 (4), S. 247-258. Fischer, M. (1993b): Make-or-Buy-Entscheidungen im Institutionenlehre und Distributionspolitik, Wiesbaden 1993b.

Marketing:

neue

Fites, D. V. (1996): Make Your Dealers Your Partners, in: Harvard Business Review 1996, 74 (2), S. 84-95. Fornell, C. (1982): A Second Generation of Multivariate Analysis - An Overview, in: Fornell, C. (Hrsg.): A Second Generation of Multivariate Analysis, New York 1982, S. 1-21. Fornell, C. (1987): A Second Generation of Multivariate Analysis - Classification of Methods and Implication for Marketing Research, in: Houston, M. J. (Hrsg.): Review of Marketing, Chicago 1987, S. 407-450. Fornell, C./Bookstein, F. L. (1982): Two Structural Equation Models: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-Voice Theory, in: Journal of Marketing Research 1982, 19 (4), S. 440-452. Fornell, C./Cha, J. (1994): Partial Least Squares, in: Bagozzi, R. P. (Hrsg.): Advanced Methods of Marketing Research, Cambridge 1994, S. 52-78. Fornell, C./Larcker, D. F. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, in: Journal of Marketing Research 1981, 18 (1), S. 39-50. Frazier, G. L. (1999): Organizing and Managing Channels of Distributions, in: Journal of the Academy of Marketing Science 1999, 27 (2), S. 226-240.

265

Freeman, J./Carroll, G./Hannan, M. (1983): The Liability of Newness: Age Dependence in Organizational Death Rates, in: American Sociological Review 1983, 48 (5), S. 692-710. Freiling, J. (2006): Entrepreneurship: Theoretische Grundlagen und unternehmerische Praxis, München 2006. Frost, F. A./Han, P. C. (2002): Foreign Market Entry Modes: an Empirical Study of Singaporean SME's, in: Journal of Global Business 2002, 13 (25), S. 5-15. Fuchs, W. (1994): Die Transaktionskostentheorie und ihre Anwendung auf die Ausgliederung von Verwaltungsfunktionen aus industriellen Unternehmen, Trier 1994. Gal-Or, E. (1999): Vertical Integration or Separation of the Sales Function as Implied by Competitive Forces, in: International Journal of Industrial Organization 1999, 17 (5), S. 641-662. Galbraith, J. (1982): The Stages of Growth, in: Journal of Business Strategy 1982, 3 (1), S. 70-79. Geisser, S. (1975): The Predictive Sample Reuse Method with Applications, in: Journal of the American Statistical Association 1975, 70 (350), S. 320-328. Gerbing, D. W./Anderson, J. C. (1988): An Updated Paradigm for Scale Development Incorporating Unidimensionality and Its Assessment, in: Journal of Marketing Research 1988, 25 (2), S. 186-192. Geursen, G./Conduit, J. (2001): Entrepreneurial, Market Relevant Strategies of Small and Large Firms, in: Hills, G. E./Hansen, D./Merrilees, B. (Hrsg.): Research at the Marketing/Entrepreneurship Interface - Proceedings of the UIC Symposium on Marketing and Entrepreneurship, Chicago 2001, S. 15-41. Geyskens, I./Steenkamp, J.-B. E. M./Kumar, N. (2006): Make, Buy, or Ally: A Transaction Cost Theory Meta-Analysis, in: Academy of Management Journal 2006, 49 (3), S. 519-543. Ghoshal, S./Moran, P. (1996): Bad for Practice: A Critique of the Transaction Cost Theory, in: Academy of Management Review 1996, 21 (1), S. 13-47. Goedecke, D. A. (2007): Kundenbindung in jungen, innovativen Unternehmen: Der Erfolgsbeitrag loyalen Kundenverhaltens sowie Ansatzpunkte eines Managements, Dissertationsentwurf, RWTH Aachen 2007. Gopal, A./Bostrom, R. P./Chin, W. W. (1992): Applying Adaptive Structuring Theory to Investigate the Process of Group Support Systems Use, in: Journal of Management Information Systems 1992, 9 (3), S. 45-69.

266

Göpfert, J. R. (2002): Entwicklung innovativer Produkte, in: Hommel, U./Knecht, T. C. (Hrsg.): Wertorientiertes Start-Up-Management, München 2002, S. 225-247. Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2004): Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode, in: Die Betriebswirtschaft 2004, 64 (6), S. 714-738. Granello, D. H./Wheaton, J. E. (2004): Online Data Collection: Strategies for Research, in: Journal of Counseling & Development 2004, 82 (4), S. 387-393. Grether, M. (2003): Marktorientierung durch das Internet - Ein wissensorientierter Ansatz für Unternehmen, Wiesbaden 2003. Greve, G. (2006): Erfolgsfaktoren Implementierungen, Wiesbaden 2006.

von

Customer-Relationship-Management-

Grønhaug, K./Haugland, S. A. (2005): A Transaction Cost Approach to a Paradox in International Marketing, in: Scandinavian Journal of Management 2005, 21 (1), S. 6176. Gruber, M. (2003): Research on Marketing in Emerging Firms: Key Issues and Open Questions, in: International Journal of Technology Management 2003, 26 (5/6), S. 600-620. Gruber, M. (2004): Marketing in New Ventures: Theory and Empirical Evidence, in: Schmalenbach Business Review 2004, 56 (2), S. 164-199. Gruber, M. (2005): Marketingplanung von Unternehmensgründungen: Eine theoretische und empirische Analyse, Wiesbaden 2005. Grupp, H./Jungmittag, A./Schmoch, U./Legler, H. (2000): Hochtechnologie 2000: Neudefinition der Hochtechnologie für die Berichterstattung zur technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands, Karlsruhe 2000. Gujarati, D. N. (1995): Basic Econometrics, 3. Aufl., New York 1995. Gutenberg, E. (1955): Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre: Zweiter Band: Der Absatz, Berlin, Göttingen, Heidelberg 1955. Gutenberg, E. (1983): Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre: Erster Band: Die Produktion, 24. Aufl., Berlin 1983. Gutenberg, E. (1984): Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre: Zweiter Band: Der Absatz, 17. Aufl., Berlin 1984.

267

Habib, M. M./Victor, B. (1991): Strategy, Structure, and Performance of U.S. Manufacturing and Service MNCs: A Comparative Analysis, in: Strategic Management Journal 1991, 12 (8), S. 589-606. Haenlein, M. (2004): An Exploratory Investigation of e-Business Success Factors Using Partial Least Squares Analysis, Göttingen 2004. Haenlein, M./Kaplan, A. M. (2004): A Beginner's Guide to Partial Least Squares Analysis, in: Understanding Statistics 2004, 3 (4), S. 283-297. Hair, J. F./Anderson, R. E./Tatham, R. L./Black, W. C. (1998): Multivariate Data Analysis, 5. Aufl., Upper Saddle River 1998. Hamel, G./Prahalad, C. (1995): Wettlauf um die Zeit, Wien 1995. Harman, H. H. (1976): Modern Factor Analysis, 3. Aufl., Chicago 1976. Hayek, F. A. (1945): The Use of Knowledge in Society, in: American Economic Review 1945, 35 (4), S. 519-530. Heide, J. B./John, G. (1990): Alliances in Industrial Purchasing: The Determinants of Joint Action in Buyer-Supplier Relationships, in: Journal of Marketing Research 1990, 27 (1), S. 24-36. Heinemann, F. (2007): Organisation von Projekten zur Neuproduktentwicklung: Ein fähigkeitenbasierter Ansatz, Wiesbaden 2007. Henderson, A. D. (1999): Firm Strategy and Age Dependence: A Contingent View of the Liabilities of Newness, Adolescence, and Obsolescence, in: Administrative Science Quarterly 1999, 44 (2), S. 281-314. Herrmann, A./Huber, F./Kressmann, F. (2006): Varianz- und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle – Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 2006, 58 (2), S. 3466. Hiddemann, T. (2007): Operatives Management und der Erfolg junger, innovativer Unternehmen: Die moderierende Wirkung der externen und internen Unsicherheit, Wiesbaden 2007. Hildebrandt, L. (1984): Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis 1984, 6 (1), S. 41-51. Hill, C. W. L./Hwang, P./Kim, W. C. (1990): An Eclectic Theory of the Choice of International Entry Mode, in: Strategic Management Journal 1990, 11 (2), S. 117-128.

268

Hill, J./McGowan, P. (1997): Marketing Development through Networking: A Competency Based Approach for Small Firm Entrepreneurs, in: Hills, G. E./Giglierano, J. J./Hultman, C. M. (Hrsg.): Research at the Marketing/Entrepreneurship Interface - Proceedings of the UIC Symposium on Marketing and Entrepreneurship, Chicago 1997, S. 543-559. Hills, S. B./Sarin, S. (2003): From Market Driven to Market Driving: An Alternate Paradigm for Marketing in High Technology Industries, in: Journal of Marketing Theory and Practice 2003, 11 (3), S. 13-24. Hirshleifer, J. (1985): The Expanding Domain of Economics, in: American Economic Review 1985, 75 (6), S. 53-68. Hofer, C. W./Charan, R. (1984): The Transition to Professional Management: Mission Impossible?, in: American Journal of Small Business 1984, 9 (1), S. 1-11. Homburg, C. (1998): Kundennähe von Industrieunternehmen: Konzeption Erfolgsauswirkungen - Determinanten, 2. Aufl., Wiesbaden 1998. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a): Beurteilung von Kausalmodellen Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis 1995a, 17 (3), S. 162-176. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995b): Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung: Eine Bestandsaufnahme, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 1995b, 65 (10), S. 1091-1108. Homburg, C./Becker, A./Hentschel, F. (2005): Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, in: Bruhn, M./Homburg, C. (Hrsg.): Handbuch Kundenbindungsmanagement, 5. Aufl., Wiesbaden 2005, S. 93-123. Homburg, C./Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis 1996, 18 (1), S. 5-24. Homburg, C./Klarmann, M. (2003): Empirische Controllingforschung Anmerkungen aus der Perspektive des Marketings, in: Weber, J./Hirsch, B. (Hrsg.): Zur Zukunft der Controllingforschung, Wiesbaden 2003, S. 65-88. Homburg, C./Klarmann, M. (2006): Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung - Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: Die Betriebswirtschaft 2006, 66 (6), S. 727-748. Homburg, C./Krohmer, H. (2003): Marketingmanagement: Strategie - Instrumente Umsetzung - Unternehmensführung, Wiesbaden 2003.

269

Homburg, C./Pflesser, C. (2000a): A Multiple-Layer Model of Market-Oriented Organizational Culture: Measurement Issues and Performance Outcomes, in: Journal of Marketing Research 2000a, 37 (4), S. 449-462. Homburg, C./Pflesser, C. (2000b): Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen: Kausalanalyse, in: Herrmann, A./Homburg, C. (Hrsg.): Marktforschung: Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 2. Aufl., Wiesbaden 2000b, S. 633-659. Hommel, U./Knecht, T. C. (2002): Marktwertorientierte Entwicklung von Start-UpUnternehmen, in: Hommel, U./Knecht, T. C. (Hrsg.): Wertorientiertes Start-UpManagement, München 2002, S. 1-20. Hulland, J. (1999): Use of Partial Least Squares (PLS) in Strategic Management Research: A Review of Four Recent Articles, in: Strategic Management Journal 1999, 20 (2), S. 195-204. Hungeling, S. (2007): Ressourcenbasierter Vertrieb Technologieunternehmen, Dissertationsentwurf, RWTH Aachen 2007.

in

jungen

Hunsdiek, D. (1987): Unternehmensgründung als Folgeinnovation: Struktur, Hemmnisse und Erfolgsbedingungen der Gründung industrieller innovativer Unternehmen, Stuttgart 1987. Jain, D. (1994): Regression Analysis for Marketing Decisions, in: Bagozzi, R. P. (Hrsg.): Principles of Marketing Research, Cambridge 1994, S. 162-194. Jarvis, C. B./Mackenzie, S. B./Podsakoff, P. M. (2003): A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, in: Journal of Consumer Research 2003, 30 (2), S. 199-218. Jaworski, B. J./Kohli, A. K. (1993): Market Orientation: Antecedents and Consequences, in: Journal of Marketing 1993, 57 (3), S. 53-70. Johanson, J./Vahlne, J.-E. (1977): The Internationalization Process of the Firm - A Model of Knowledge Development and Increasing Foreign Market Commitments, in: Journal of International Business Studies 1977, 8 (1), S. 25-34. Johanson, J./Vahlne, J.-E. (1990): The Mechanism of Internationalism, in: International Marketing Review 1990, 7 (4), S. 11-24. Johanson, J./Wiedersheim-Paul, F. (1975): The Internationalization of the Firm: Four Swedish Cases, in: Journal of Management Studies 1975, 12 (3), S. 305-322. John, G./Weitz, B. A. (1988): Forward Integration into Distribution: An Empirical Test of Transaction Cost Analysis, in: Journal of Law, Economics, and Organization 1988, 4 (2), S. 337-355.

270

John, G./Weitz, B. A. (1989): Salesforce Compensation: An Empirical Investigation of Factors Related to Use of Salary Versus Incentive Compensation, in: Journal of Marketing Research 1989, 26 (1), S. 1-14. Jones, M. V. (1999): The Internationalization of Small High-Technology Firms, in: Journal of International Marketing 1999, 7 (4), S. 15-41. Jost, P.-J. (2001): Der Transaktionskostenansatz im Unternehmenskontext, in: Jost, P.-J. (Hrsg.): Der Transaktionskostenansatz in der Betriebswirtschaftslehre, Stuttgart 2001, S. 9-34. Jung, V. (2004): Markteintrittsgestaltung neugegründeter Unternehmen: Situationsspezifische und erfolgsbezogene Analyse, Frankfurt am Main 2004. Jung, V./Gaul, W. (2005): Situative Analyse des Markteintrittsverhaltens neugegründeter Unternehmen, in: Würth, R./Gaul, W./Jung, V. (Hrsg.): The Entrepreneurship - Innovation - Marketing Interface, Künzelsau 2005, S. 445-464. Kaas, K. P. (2001): Marketing, in: Jost, P.-J. (Hrsg.): Der Transaktionskostenansatz in der Betriebswirtschaftslehre, Stuttgart 2001, S. 219-239. Kazanjian, R. K. (1988): Relation of Dominant Problems to Stages Growth in Technology-Based New Ventures, in: Academy of Management Journal 1988, 31 (2), S. 257-279. Kazanjian, R. K./Drazin, R. (1989): An Empirical Test of a Stage of Growth Progression Model, in: Management Science 1989, 35 (12), S. 1489-1503. Keegan, W. J. (1984): Multinational Marketing Management, 3. Aufl., Englewood Cliffs 1984. Keil, M./Tan, B. C. Y./Wei, K.-K./Saarinen, T./Tuunainen, V./Wassenaar, A. (2000): A Cross-Cultural Study on Escalation of Commitment Behavior in Software Projects, in: MIS Quarterly 2000, 24 (2), S. 299-325. Kennedy, P. (2003): A Guide to Econometrics, 5. Aufl., Malden 2003. Kessell, A. (2007): Marktorientierte Unternehmenskultur als Erfolgsfaktor junger Unternehmen: Kontextspezifische Konzeption und empirische Untersuchung, Wiesbaden 2007. Kieser, A. (2002): Der Situative Ansatz, in: Kieser, A. (Hrsg.): Organisationstheorien, Stuttgart 2002, S. 169-198. Klaes, M. (2000): The Birth of the Concept of Transaction Costs: Issues and Controversies, in: Industrial and Corporate Change 2000, 9 (4), S. 567-593.

271

Klandt, H. (1996): Der integrierte Unternehmensplan: Ein Instrument für die Gründungsplanung, Köln 1996. Klein, B./Crawford, R. G./Alchian, A. A. (1978): Vertical Integration, Appropriable Rents, and the Competitive Contracting Process, in: Journal of Law and Economics 1978, 21 (2), S. 297-326. Klein, S. (1989): A Transaction Cost Explanation of Vertical Control in International Markets, in: Journal of the Academy of Marketing Science 1989, 17 (3), S. 253-260. Klein, S./Frazier, G. L./Roth, V. J. (1990): A Transaction Cost Analysis Model of Channel Integration in International Markets, in: Journal of Marketing Research 1990, 27 (2), S. 196-208. Knecht, T. C. (2002): Erfolgsfaktoren, Investitionskriterien und Werttreiber, in: Hommel, U./Knecht, T. C. (Hrsg.): Wertorientiertes Start-Up-Management, München 2002, S. 104-126. Knigge, R./Petschow, U. (1986): Technologieorientierte Unternehmensgründungen in Berlin, Berlin 1986. Koch, L. T. (2001): Unternehmensgründung als Motor der wirtschaftlichen Entwicklung, in: Koch, L. T./Zacharias, C. (Hrsg.): Gründungsmanagement, München 2001, S. 23-35. Körner, U. (1990): Unternehmensgründungen in der Marktwirtschaft, in: Dieterle, W. K./Winckler, E. (Hrsg.): Unternehmensgründung: Handbuch des Gründungsmanagement, München 1990, S. 13-21. Kotler, P. (1997): Marketing Management: Analysis, Planning, Implementation, and Control, 9. Aufl., Upper Saddle River 1997. Kotler, P./Armstrong, G. (2006): Principles of Marketing, 11. Aufl., Upper Saddle River 2006. Krafft, M. (1995): Außendienstentlohnung im Licht der Neuen Institutionenlehre, Wiesbaden 1995. Krafft, M. (1996): Neue Einsichten in ein klassisches Wahlproblem? - Eine Überprüfung von Hypothesen der Neuen Institutionenlehre zur Frage "Handelsvertreter oder Reisende", in: Die Betriebswirtschaft 1996, 56 (6), S. 759-776. Krafft, M./Albers, S./Lal, R. (2004): Relative Explanatory Power of Agency Theory and Transaction Cost Analysis in German Salesforces, in: International Journal of Research in Marketing 2004, 21 (3), S. 265-283.

272

Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./Henseler, J. (Hrsg.): Handbuch PLSPfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 71-86. Krohmer, H. (1999): Marktorientierte Unternehmenskultur als Erfolgsfaktor der Strategieimplementierung, Wiesbaden 1999. Kulicke, M. (1993): Chancen und Risiken junger Technologieunternehmen, Heidelberg 1993. Kumar, V./Subramaniam, V. (1997): A Contingency Framework for the Mode of Entry Decision, in: Journal of World Business 1997, 32 (1), S. 53-72. Laatz, W. (1993): Empirische Methoden: ein Lehrbuch für Sozialwissenschaftler, Frankfurt am Main 1993. Lambert, E. W. (1971): Financial Considerations in Choosing a Marketing Channel, in: Moller, W. G./Wilemon, D. L. (Hrsg.): Marketing Channels: A Systems Viewpoint, Homewood 1971, S. 204-214. Lechner, C./Dowling, M./Welpe, I. (2006): Firm Networks and Firm Development: The Role of the Relational Mix, in: Journal of Business Venturing 2006, 21 (4), S. 514-540. Leiblein, M. J. (2003): The Choice of Organizational Governance Form and Performance: Predictions from Transaction Cost, Resource-based, and Real Options Theories, in: Journal of Management 2003, 29 (6), S. 937-961. Leiblein, M. J./Reuer, J. J./Dalsace, F. (2002): Do Make or Buy Decisions Matter? The Influence of Organizational Governance on Technological Performance, in: Strategic Management Journal 2002, 23 (9), S. 817-833. Li, H. (2001): How Does New Venture Strategy Matter in the EnvironmentPerformance Relationship?, in: Journal of High Technology Management Research 2001, 12 (2), S. 183-204. Likert, R. (1970): A Technique for the Measurement of Attitudes, in: Summers, G. F. (Hrsg.): Attitude Measurement, Chicago 1970, S. 149-158. Lilien, G. L. (1979): Advisor 2: Modeling the Marketing Mix Decision for Industrial Products, in: Management Science 1979, 25 (2), S. 191-204. Lindqvist, M. (1991): Infant Multinationals: The Internationalization of Young, Technology-Based Swedish Firms, Stockholm 1991.

273

Little, T. D./Lindenberger, U./Nesselroade, J. R. (1999): On Selecting Indicators for Multivariate Measurement and Modeling With Latent Variables: When "Good" Indicators Are Bad and "Bad" Indicators Are Good, in: Psychological Methods 1999, 4 (2), S. 192-221. Lohmöller, J.-B. (1989): Latent Variable Path Modeling with Partial Least Squares, Heidelberg 1989. Luger, M./Koo, J. (2005): Defining and Tracking Business Start-Ups, in: Small Business Economics 2005, 24 (1), S. 17-28. Lumpkin, G. T./Dess, G. G. (1996): Clarifiying the Entrepreneurial Orientation Construct and Linking it to Performance, in: Academy of Management Review 1996, 21 (1), S. 135-172. MacCallum, R./Browne, M. (1993): The Use of Causal Indicators in Covariance Structure Models: Some Practical Issues, in: Psychological Bulletin 1993, 114 (3), S. 533-541. Macher, J. T./Richman, B. D. (2006): Transaction Cost Economics: An Assessment of Empirical Research in the Social Sciences, Duke Law School Legal Studies, Research Paper No. 115. MacNeil, I. R. (1978): Contracts: Adjustments of Long-Term Economic Relations under Classical, Neoclassical, and Relational Contract Law, in: Northwestern University Law Review 1978, 72 (6), S. 854-906. Madhok, A. (1997): Cost, Value and Foreign Market Entry Mode: The Transaction and the Firm, in: Strategic Management Journal 1997, 18 (1), S. 39-61. Majumdar, S. K./Ramaswamy, V. (1994): On the Role of Social Asset Specificity in the Channel Integration Decision, in: Journal of Institutional and Theoretical Economics 1994, 150 (2), S. 375-400. Manfreda, K. L./Batagelj, Z./Vehovar, V. (2002): Design of Web Survey Questionnaires: Three Basic Experiments, in: Journal of Computer-Mediated Communication 2002, 7 (3), http://jcmc.indiana.edu/vol7/issue3/vehovar.html (Abruf am 03.12.2007). Mann, G. (1959): Die Wahl des inländischen Absatzweges in der Verbrauchsgüterindustrie: Ein Beitrag zur Theorie der Absatzwege, Heidelberg 1959. Mason, C. H./Perreault, W. D. (1991): Collinearity, Power, and Interpretation of Multiple Regression Analysis, in: Journal of Marketing Research 1991, 28 (3), S. 268280.

274

Masten, S. E. (1984): The Organization of Production: Evidence from the Aerospace Industry, in: Journal of Law and Economics 1984, 27 (2), S. 403-417. Masten, S. E. (1993): Transaction Costs, Mistakes, and Performance: Assessing the Importance of Governance, in: Managerial & Decision Economics 1993, 14 (2), S. 119-129. Masten, S. E./Meehan, J. W./Snyder, E. A. (1991): The Costs of Organization, in: Journal of Law, Economics, and Organization 1991, 7 (1), S. 1-25. Mayer, K. J./Nickerson, J. A. (2005): Antecedents and Performance Implications of Contracting for Knowledge Workers: Evidence from Information Technology Services, in: Organization Science 2005, 16 (3), S. 225-242. Mazen, A. M./Graf, L. A./Kellogg, C. E./Hemmasi, M. (1987): Statistical Power in Contemporary Management Research, in: Academy of Management Journal 1987, 30 (2), S. 369-380. McCarthy, E. J. (1960): Basic Marketing: A Managerial Approach, 6. Aufl., Homewood 1960. McDougall, P./Robinson, R. B. (1990): New Venture Strategies: An Empirical Identification of Eight Archetypes of Competitive Strategy for Entry, in: Strategic Management Journal 1990, 11 (6), S. 447-467. McGuire, T. W./Staelin, R. (1983): An Industry Equilibrium Analysis of Downstream Vertical Integration, in: Marketing Science 1983, 2 (2), S. 161-191. McNaughton, R. B. (1996): Foreign Market Channel Integration Decisions of Canadian Computer Software Firms, in: International Business Review 1996, 5 (1), S. 23-52. Meffert, H. (1998): Marketing: Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung: Konzepte - Instrumente - Praxisbeispiele, 8. Aufl., Wiesbaden 1998. Michael, S. C. (2007): Transaction Cost Entrepreneurship, in: Journal of Business Venturing 2007, 22 (3), S. 412-426. Michaelis, E. (1985): Organisation unternehmerischer Aufgaben - Transaktionskosten als Beurteilungskriterium, Frankfurt am Main, Bern, New York 1985. Miller, J. G./Vollmann, T. E. (1985): The Hidden Factory, in: Harvard Business Review 1985, 63 (5), S. 142-151. Miracle, G. E. (1965): Product Characteristics and Marketing Strategy, in: Journal of Marketing 1965, 29 (1), S. 18-24.

275

Mitchell, V.-W./Brown, J. (1997): Research Note: A Cost-Benefit Analysis of Letter Prenotification and Follow Up, in: Journal of Marketing Management 1997, 13 (8), S. 853-866. Moen, Ø./Gavien, M./Endresen, I. (2004): Internationalization of small, computer software firms, in: European Journal of Marketing 2004, 38 (9/10), S. 1236-1251. Moriarty, R. T./Moran, U. (1990): Managing Hybrid Marketing Systems, in: Harvard Business Review 1990, 68 (6), S. 146-155. Morske, K. P. (2001): Wenn ein Unternehmen pleite geht, ist das Leben nicht vorbei, in: Venture Capital Magazin 2001, 2 (5), S. 22-24. Mugler, J. (1995): Betriebswirtschaftslehre der Klein- und Mittelbetriebe, 2. Aufl., Wien 1995. Müller-Hagedorn, L. (1990): Zur Erklärung der Vielfalt und Dynamik der Vertriebsformen, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 1990, 42 (6), S. 451-466. Müller-Hagedorn, L./Toporowski, W. (1999): Distribution - Bindeglied zwischen Produktion und Konsumtion, in: Die Betriebswirtschaft 1999, 59 (1), S. 90-103. Myers, B. L./Melcher, A. J. (1969): On the Choice of Risk Levels in Managerial Decision-Making, in: Management Science 1969, 16 (2), S. B31-B39. Nakos, G./Brouthers, K. D. (2002): Entry Mode Choice of SMEs in Central and Eastern Europe, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 2002, 27 (1), S. 47-63. Narver, J. C./Slater, S. F. (1990): The Effect of a Market Orientation on Business Profitability, in: Journal of Marketing 1990, 54 (4), S. 20-35. Neus, W. (2003): Einführung in die Betriebswirtschaftslehre institutionenökonomischer Sicht, 3. Aufl., Tübingen 2003.

aus

Neusser, S./Schröder, A./Kutz, S. (2002): Start-ups in Nordrhein-Westfalen. Studie im Auftrag des Ministeriums für Arbeit und Soziales, Qualifikation und Technologie in NRW, Dortmund 2002. Newbert, S. L. (2005): New Firm Formation: A Dynamic Capability Perspective, in: Journal of Small Business Management 2005, 43 (1), S. 55-77. Newby, R./Watson, J./Woodliff, D. (2003): SME Survey Methodology: Response Rates, Data Quality, and Cost Effectiveness, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 2003, 28 (2), S. 163-173.

276

Nickerson, J. A./Silverman, B. S. (2003): Why Firms Want to Organize Efficiently and What Keeps Them from Doing So: Inappropriate Governance, Performance, and Adaptation in a Deregulated Industry, in: Administrative Science Quarterly 2003, 48 (3), S. 433-465. Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. (2002): Marketing, 19. Aufl., Berlin 2002. Noordewier, T. G./John, G./Nevin, J. R. (1990): Performance Outcomes of Purchasing Arrangements in Industrial Buyer-Vendor Relationships, in: Journal of Marketing 1990, 54 (4), S. 80-93. North, D. C. (1992): Institutionen, institutioneller Wandel und Wirtschaftsleistung, Tübingen 1992. Novak, S./Eppinger, S. D. (2001): Sourcing By Design: Product Complexity and the Supply Chain, in: Management Science 2001, 47 (1), S. 189-204. O'Loughlin, C./Coenders, G. (2004): Estimation of the European Customer Satisfaction Index: Maximum Likelihood versus Partial Least Squares. Application to Postal Services, in: Total Quality Management and Business Excellence 2004, 15 (9/10), S. 1231-1255. Oberender, P./Väth, A. (1989): Von der Industrieökonomie zur Marktökonomie, in: Oberender, P. (Hrsg.): Marktökonomie: Marktstruktur und Wettbewerb in ausgewählten Branchen der Bundesrepublik Deutschland, München 1989, S. 1-27. Ojala, A./Tyrväinen, P. (2006): Business Models and Market Entry Mode Choice of Small Software Firms, in: Journal of International Entrepreneurship 2006, 4 (2/3), S. 69-81. Olson, P. D. (1987): Entrepreneurship and Management, in: Journal of Small Business Management 1987, 25 (3), S. 7-13. Ommundsen, R./Mörch, S./Hak, T./Larsen, K. S./Veer, K. V. D. (2002): Attitudes toward Illegal Immigration: A Cross-National Methodological Comparison, in: Journal of Psychology 2002, 136 (1), S. 103-112. Ouchi, W. G. (1980): Markets, Bureaucracies, and Clans, in: Administrative Science Quarterly 1980, 25 (1), S. 129-141. Palay, T. M. (1984): Comparative Institutional Economics: The Governance of Rail Freight Contracting, in: Journal of Legal Studies 1984, 13 (2), S. 265-287. Pepels, W. (1998): Der Indirektabsatz, in: Pepels, W. (Hrsg.): Absatzpolitik, München 1998, S. 103-130.

277

Peter, J. P./Churchill, G. A. (1986): Relationships Among Research Design Choices and Psychometric Properties of Rating Scales: A Meta-Analysis, in: Journal of Marketing Research 1986, 23 (1), S. 1-10. Peters, C. L. O./Enders, C. (2002): A Primer for the Estimation of Structural Equation Models in the Presence of Missing Data: Maximum Likelihood Algorithms, in: Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing 2002, 11 (1), S. 8195. Picot, A. (1982): Transaktionskostenansatz in der Organisationstheorie: Stand der Diskussion und Aussagewert, in: Die Betriebswirtschaft 1982, 42 (2), S. 267-284. Picot, A. (1985): Transaktionskosten, in: Die Betriebswirtschaft 1985, 45 (2), S. 224225. Picot, A. (1986): Transaktionskosten im Handel: Zur Notwendigkeit einer flexiblen Strukturentwicklung in der Distribution, in: Betriebs-Berater 1986, 41 (Beilage 13/1986 zu Heft 27/1986), S. 1-16. Picot, A. (1993): Transaktionskostenansatz, in: Wittmann, W./Kern, W./Köhler, R./Küpper, H.-U./von Wysocki, K. (Hrsg.): Handwörterbuch der Betriebswirtschaft: Teilband 3 R-Z, Stuttgart 1993, Sp. 4194-4204. Picot, A./Dietl, H. (1990): Transaktionskostentheorie, Wirtschaftswissenschaftliches Studium 1990, 19 (4), S. 178-184.

in:

Picot, A./Dietl, H./Franck, E. (1999): Organisation: Eine ökonomische Perspektive, 2. Aufl., Stuttgart 1999. Picot, A./Franck, E. (1993): Vertikale Integration, in: Hauschildt, J./Grün, O. (Hrsg.): Ergebnisse empirischer betriebswirtschaftlicher Forschung: Zu einer Realtheorie der Unternehmung: Festschrift für Eberhard Witte, Stuttgart 1993, S. 179-219. Picot, A./Laub, U./Schneider, D. (1990): Comparing Successful and Less Successful New Innovative Businesses, in: European Journal of Operational Research 1990, 47 (2), S. 190-202. Podsakoff, P. M./MacKenzie, S. B./Lee, J.-Y./Podsakoff, N. P. (2003): Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, in: Journal of Applied Psychology 2003, 88 (5), S. 879-903. Podsakoff, P. M./Organ, D. W. (1986): Self-Reports in Organizational Research: Problems and Prospects, in: Journal of Management 1986, 12 (4), S. 531-544. Poppo, L./Zenger, T. (1998): Testing Alternative Theories of the Firm: Transaction Cost, Knowledge-based, and Measurement Explanations for Make-or-Buy Decisions in Information Services, in: Strategic Management Journal 1998, 19 (9), S. 853-877. 278

Poppo, L./Zenger, T. (2002): Do Formal Contracts and Relational Governance Function as Substitutes or Complements?, in: Strategic Management Journal 2002, 23 (8), S. 707-725. Pörner, R. (1989): Strategisches Management für innovative technologieorientierte Gründerunternehmen, Frankfurt am Main 1989. Porter, M. E. (1989): Wettbewerbsvorteile: Spitzenleistungen erreichen und behaupten, Frankfurt 1989. Porter, S. R./Whitcomb, M. E. (2003): The Impact of Contact Type on Web Survey Response Rates, in: Public Opinion Quarterly 2003, 67 (4), S. 579-588. Prahalad, C. K./Hamel, G. (1990): The Core Competence of the Corporation, in: Harvard Business Review 1990, 68 (3), S. 79-91. Rangan, V. K./Corey, E. R./Cespedes, F. (1993): Transaction Cost Theory: Inferences from Clinical Field Research on Downstream Vertical Integration, in: Organization Science 1993, 4 (3), S. 454-477. Rangan, V. K./Menezes, M. A. J./Maier, E. P. (1992): Channel Selection for New Industrial Products: A Framework, Method, and Application, in: Journal of Marketing 1992, 56 (3), S. 69-82. Rasheed, H. S. (2005): Foreign Entry Mode and Performance: The Moderating Effects of Environment, in: Journal of Small Business Management 2005, 43 (1), S. 41-54. Reinartz, W./Krafft, M./Hoyer, W. D. (2004): The Customer Relationship Management Process: Its Measurement and Impact on Performance, in: Journal of Marketing Research 2004, 41 (3), S. 293-305. Richter, R./Furubotn, E. G. (2003): Neue Institutionenökonomik: Eine Einführung und kritische Würdigung, 3. Aufl., Tübingen 2003. Rickne, A./Jacobsson, S. (1999): New Technology-Based Firms in Sweden - A Study of their direct Impact on Industrial Renewal, in: Economics of Innovation and New Technology 1999, 8 (3), S. 197-223. Rindfleisch, A./Heide, J. B. (1997): Transaction Cost Analysis: Present, Past, and Future, in: Journal of Marketing 1997, 61 (4), S. 30-54. Rosenbloom, B. (2004): Marketing Channels: A Management View, Mason 2004. Roskos, S. (2005): The Influence of Entrepreneurial and Market Orientation on the Degree of Innovation and Success of New Venture in Technology-Oriented Industries, Lohmar 2005. 279

Ross, W. T./Dalsace, F./Anderson, E. (2005): Should you Set Up your Own Sales Force or Should you Outsource It? Pitfalls in the Standard Analysis, in: Business Horizons 2005, 48 (1), S. 23-36. Rossiter, J. R. (2002): The C-OAR-SE Procedure for Scale Development in Marketing, in: International Journal of Research in Marketing 2002, 19 (4), S. 305335. Roth, P. L./Switzer III, F. S. (1995): A Monte Carlo Analysis of Missing Data Techniques in a HRM Setting, in: Journal of Management 1995, 21 (5), S. 1003-1023. Rothaermel, F. T./Hitt, M. A./Jobe, L. A. (2006): Balancing Vertical Integration and Strategic Outsourcing: Effects on Product Portfolio, Product Success, and Firm Performance, in: Strategic Management Journal 2006, 27 (11), S. 1033-1056. Sa Vinhas, A./Anderson, E. (2005): How Potential Conflict Drives Channel Structure: Concurrent (Direct and Indirect) Channels, in: Journal of Marketing Research 2005, 42 (4), S. 507-515. Sabisch, H. (1999): Unternehmensgründung und Innovation - Gesamtüberblick, Aufgaben, Probleme, in: Sabisch, H. (Hrsg.): Management technologieorientierter Unternehmensgründungen, Stuttgart 1999, S. 19-39. Sampson, R. C. (2004): The Cost of Misaligned Governance in R&D Alliances, in: Journal of Law, Economics, and Organization 2004, 20 (2), S. 484-526. Sanchez-Franco, M. J./Roldan, J. L. (2005): Web Acceptance and Usage Model: A Comparison between Goal-directed and Experiential Web Users, in: Internet Research 2005, 15 (1), S. 21-48. Sanchez-Peinado, E./Pla-Barber, J./Hébert, L. (2007): Strategic Variables That Influence Entry Mode Choice in Service Firms, in: Journal of International Marketing 2007, 15 (1), S. 67-91. Schafer, J. L./Graham, J. W. (2002): Missing Data: Our View of the State of the Art, in: Psychological Methods 2002, 7 (2), S. 147-177. Schafer, J. L./Olsen, M. K. (1998): Multiple Imputation for Multivariate MissingData Problems: A Data Analyst's Perspective, in: Multivariate Behavioral Research 1998, 33 (4), S. 545-571. Schefczyk, M. (1998): Erfolgsstrategien deutscher Venture Capital-Gesellschaften, Stuttgart 1998. Schefczyk, M. (2006): Finanzieren mit Venture Capital und Private Equity, 2. Aufl., Stuttgart 2006.

280

Schefczyk, M./Pankotsch, F. (2002): Theoretische und empirische Implikationen wachstumsstarker Start-ups - Stand der Forschung, in: Hommel, U./Knecht, T. C. (Hrsg.): Wertorientiertes Start-Up-Management, München 2002, S. 21-39. Schneider, J. (2001): Der indirekte Vertrieb: Einflussfaktoren, Gestaltungsparameter und Erfolgsauswirkungen, Wiesbaden 2001. Schnell, R./Hill, P. B./Esser, E. (2005): Methoden der empirischen Sozialforschung, 7. Aufl., München, Wien 2005. Schögel, M. (2001): Multichannel Vertriebswegen, Zürich 2001.

Marketing:

Erfolgreich

in

mehreren

Scholderer, J./Balderjahn, I. (2005): PLS versus LISREL: Ein Methodenvergleich, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./Henseler, J. (Hrsg.): Handbuch PLSPfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 87-98. Schonlau, M./Fricker, R. D./Elliot, M. N. (2002): Conducting Research Surveys via E-mail and the Web, Santa Monica 2002. Schramm, M. (2005): Verhaltensannahmen der Transaktionskostentheorie, Berlin 2005. Schweitzer, M. (1967): Methodologische und entscheidungstheoretische Grundfragen der Prozessstrukturierung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 1967, 19, S. 279-296. Selnes, F./Jaworski, B. J./Kohli, A. K. (1996): Market Orientation in United States and Scandinavian Companies: A Cross-Cultural Study, in: Scandinavian Journal of Management 1996, 12 (2), S. 139-157. Shapiro, B. P. (1977): Sales Program Management: Formulation and Implementation, New York 1977. Shaver, J. M. (1998): Accounting for Endogeneity When Assessing Strategy Performance: Does Entry Mode Choice Affect FDI survival?, in: Management Science 1998, 44 (4), S. 571-585. Sheehan, K. B./McMillan, S. J. (1999): Response Variation in E-Mail Surveys: An Exploration, in: Journal of Advertising Research 1999, 39 (4), S. 45-54. Shervani, T. A./Frazier, G./Challagalla, G. (2007): The Moderating Influence of Firm Market Power on the Transaction Cost Economics Model: An Empirical Test in a Forward Channel Integration Context, in: Strategic Management Journal 2007, 28 (6), S. 635-652.

281

Shi, Y.-S./Ho, P.-Y./Siu, W.-S. (2001): Market Entry Mode Selection: The Experience of Small Hong Kong Firms Investing in China, in: Asia Pacific Business Review 2001, 8 (1), S. 19-41. Shrader, R. C. (2001): Collaboration and Performance in Foreign Markets: The Case of Young High-Technology Manufacturing Firms, in: Academy of Management Journal 2001, 44 (1), S. 45-60. Shrader, R. C./Oviatt, B. M./McDougall, P. P. (2000): How New Ventures Exploit Trade-offs among International Risk Factors: Lessons for the Accelerated Internationization of the 21st Century, in: Academy of Management Journal 2000, 43 (6), S. 1227-1247. Silverman, B. S./Nickerson, J. A./Freeman, J. (1997): Profitability, Transactional Alignment, and Organizational Mortality in the U.S. Trucking Industry, in: Strategic Management Journal 1997, 18 (6), S. 31-52. Simon, H. A. (1961): Administrative Behavior, 2. Aufl., New York 1961. Slater, G./Spencer, D. A. (2000): The Uncertain Foundations of Transaction Costs Economics, in: Journal of Economic Issues 2000, 34 (1), S. 61-87. Smith, N. R. (1967): The Entrepreneur and his Firm: The Relationship Between Type of Man and Type of Company, East Lansing 1967. Specht, G. (1998): Distributionsmanagement, 3. Aufl., Stuttgart 1998. Spieker, M. (2004): Entscheidungsverhalten in Gründerteams: Determinanten, Parameter und Erfolgsauswirkungen, Wiesbaden 2004. Sriram, V./Anikeeff, M. A. (1995): Vertical Integration and Entrepreneurial Performance in a Fragmented Industry: An Empirical Analysis, in: Hills, G. E./Muzyka, D. F./Omura, G./Knight, G. (Hrsg.): Research at the Marketing/Entrepreneurship Interface - Proceedings of the UIC Symposium on Marketing and Entrepreneurship, Chicago 1995, S. 567-578. Stapleton, A./Hanna, J. B. (2002): Technological Innovation Adoption: An Empirical Investigation of Steamship Line Sales Force Integration, in: Transportation Journal 2002, 41 (4), S. 5-22. Steffenhagen, H. (1975): Konflikt und Kooperation in Absatzkanälen: Ein Beitrag zur verhaltensorientierten Marketingtheorie, Wiesbaden 1975. Steffenhagen, H. (2004): Marketing: Eine Einführung, 5. Aufl., Stuttgart 2004. Stern, M. E. (1975): Marketing-Planung: Eine System-Analyse, 3. Aufl., Berlin 1975.

282

Stigler, G. J. (1966): The Division of Labor is Limited by the Extent of the Market, in: Mallen, B. E. (Hrsg.): The Marketing Channel: A Conceptual Viewpoint, New York 1966, S. 56-62. Stinchcombe, A. (1965): Social Structure and Organizations, in: March, J. G. (Hrsg.): Handbook of Organizations, Chicago 1965, S. 142-193. Stone, M. (1974): Cross-Validatory Choice and Assessment of Statistical Predictions, in: Journal of the Royal Statistical Society 1974, 36 (2), S. 111-133. Storey, D. J. (1985): The Problems Facing New Firms, in: Journal of Management Studies 1985, 22 (3), S. 327-345. Storey, D. J./Tether, B. S. (1998): New Technology-Based Firms in the European Union: An Introduction, in: Research Policy 1998, 26 (9), S. 933-946. Szyperski, N. (1980): Betriebswirtschaftliche Probleme der Unternehmensgründung, in: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis 1980, 42 (4), S. 309-320. Szyperski, N./Nathusius, K. (1977): Probleme der Unternehmensgründung: eine betriebswirtschaftliche Analyse unternehmerischer Startbedingungen, Stuttgart 1977. Teel, C./Verran, J. A. (1991): Focus on Psychometrics: Factor Comparison across Studies, in: Research in Nursing and Health 1991, 14 (1), S. 67-72. Tenenhaus, M./Vinzi, V. E./Chatelin, Y.-M./Lauro, C. (2005): PLS Path Modeling, in: Computational Statistics and Data Analysis 2005, 48 (1), S. 159-205. Terpstra, D. E./Olson, P. D. (1993): Entrepreneurial Start-up and Growth: A Classification of Problems, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 1993, 17 (3), S. 5-19. Timmons, J. A./Spinelli, S. (1999): New Venture Creation: Entrepreneurship for the 21st Century, 5. Aufl., Boston 1999. Todd, P. M./Gigerenzer, G. (2003): Bounding Rationality to the World, in: Journal of Economic Psychology 2003, 24 (2), S. 143-165. Toporowski, W. (2002): Die Einschaltung von Intermediären in die Distribution im Lichte ökonomischer Theorien, Köln 2002. Triandis, H. (1994): Culture and Social Behavior, New York 1994. Van de Ven, A. H./Hudson, R./Schroeder, D. M. (1984): Designing New Business Startups: Entrepreneurial, Organizational, and Ecological Considerations, in: Journal of Management 1984, 10 (1), S. 87-107.

283

Veie, E./Owens, M./Roed, M. (1990): A Small Country's High-Tech Dilemma: The Challenge Facing New Technology-Based Firms in Norway, in: Entrepreneurship and Regional Development 1990, 2 (3), S. 225-246. von der Lippe, P./Kladroba, A. (2002): Repräsentativität von Stichproben, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis 2002, 24 (2), S. 139-145. Vriens, M./Melton, E. (2002): Managing Missing Data, in: Marketing Research 2002, 14 (3), S. 12-17. Walker, G./Poppo, L. (1991): Profit Centers, Single-Source Suppliers, and Transaction Costs, in: Administrative Science Quarterly 1991, 36 (1), S. 66-87. Walker, G./Weber, D. (1984): A Transaction Cost Approach to Make-or-Buy Decisions, in: Administrative Science Quarterly 1984, 29 (3), S. 373-391. Walker, G./Weber, D. (1987): Supplier Competition, Uncertainty, and Make-Or-Buy Decisions, in: Academy of Management Journal 1987, 30 (3), S. 589-598. Weis, H. C. (2004): Marketing, 13. Aufl., Ludwigshafen 2004. Welsh, J./White, J. (1981): A Small Business Is Not a Little Big Business, in: Harvard Business Review 1981, 59 (4), S. 18-32. Werner, H. (2000): Junge Technologieunternehmen: Entwicklungsverläufe und Erfolgsfaktoren, Wiesbaden 2000. Whinston, M. D. (2001): Assessing the Property Rights and Transaction-Cost Theories of Firm Scope, in: American Economic Review 2001, 91 (2), S. 184-188. Whinston, M. D. (2003): On the Transaction Cost Determinants of Vertical Integration, in: Journal of Law, Economics, and Organization 2003, 19 (1), S. 1-24. Williamson, O. E. (1975): Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications, New York 1975. Williamson, O. E. (1981): The Economics of Organization: The Transaction Cost Approach, in: American Journal of Sociology 1981, 87 (3), S. 548-577. Williamson, O. E. (1985): The Economic Institutions of Capitalism: Firms, Markets, Relational Contracting, New York 1985. Williamson, O. E. (1991a): Comparative Economic Organization: The Analysis of Discrete Structural Alternatives, in: Administrative Science Quarterly 1991a, 36 (2), S. 269-296.

284

Williamson, O. E. (1991b): Vergleichende ökonomische Organisationstheorie: Die Analyse diskreter Strukturalternativen, in: Ordelheide, D./Rudolph, B./Büsselmann, E. (Hrsg.): Betriebswirtschaftslehre und Ökonomische Theorie, Stuttgart 1991b, S. 13-49. Williamson, O. E. (1996): Transaktionskostenökonomik, 2. Aufl., Hamburg 1996. Williamson, O. E. (1998a): The Institutions of Governance, in: American Economic Review 1998a, 88 (2), S. 75-79. Williamson, O. E. (1998b): Transaction Cost Economics: How it Works: Where it is Headed, in: De Economist 1998b, 146 (1), S. 23-58. Williamson, O. E. (2000): The New Institutional Economics: Taking Stock, Looking Ahead, in: Journal of Economic Literature 2000, 38 (3), S. 595-613. Williamson, O. E. (2002): The Theory of the Firm as Governance Structure: From Choice to Contract, in: Journal of Economic Perspectives 2002, 16 (3), S. 171-195. Windsperger, J. (1983): Transaktionskosten in der Theorie der Firma, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 1983, 53 (9), S. 889-903. Windsperger, J. (1996): Transaktionskostenansatz Unternehmensorganisation, Heidelberg 1996.

der

Entstehung

der

Wohlgemuth, O. (2002): Management netzwerkartiger Kooperationen: Instrumente für die unternehmensübergreifende Steuerung, Wiesbaden 2002. Wold, H. O. (1985): Partial Least Squares, in: Kotz, S./Johnson, N. L. (Hrsg.): Encyclopedia of Statistical Sciences, New York 1985, Sp. 581-591. Wolf, J./Haberstroh, M. (2002): Wertorientierte Komposition und Entwicklung der Unternehmensführung, in: Hommel, U./Knecht, T. C. (Hrsg.): Wertorientiertes StartUp-Management, München 2002, S. 127-149. Wong, P. K./Ho, Y. P./Autio, E. (2005): Entrepreneurship, Innovation and Economic Growth: Evidence from GEM data, in: Small Business Economics 2005, 24 (3), S. 335-350. Yvrande-Billon, A./Saussier, S. (2003): Do Organization Choice Matters? Assessing the Importance of Governance Through Performance Governance, in: Harvey, J. (Hrsg.): New Ideas in Contracting and Organizational Economics Research, New York 2003, S. 71-87. Zacharakis, A. L. (1997): Entrepreneurial Entry Into Foreign Markets: A Transaction Cost Perspective, in: Entrepreneurship: Theory and Practice 1997, 21 (3), S. 23-39.

285