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Empirische Untersuchung

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Venture-Capital-Gesellschaften und Gründungsunternehmen

Part of the book series: Unternehmensführung & Controlling ((UFC))

  • 179 Accesses

Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der eigenen empirischen Untersuchung zur Gestaltung der Beziehung zwischen VC-Gesellschaften und Gründungsunternehmen beschrieben. Den empirischen Analysen und der Überprüfung der aufgestellten Hypothesen wird zunächst ein Abschnitt zur methodischen Konzeption der Untersuchung vorangestellt. Darin sollen die Grundüberlegungen und die Vorgehensweise bei der Datenerhebung und Auswertung besprochen werden. Außerdem wird eine Charakterisierung und Beurteilung der erhobenen Stichprobe vorgenommen. Anschließend werden die angewendete Methodik der quantitativen Analyse ausführlich beschrieben, wobei die Darstellung der zur Anwendung kommenden Kausalanalyse sowie der Verfahren zur Gütebeurteilung des Modells im Vordergrund steht.

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Literatur

  1. Die Gütemaße der ersten und zweiten Generation werden unten in den Abschnitten 7.1.3.1.1 sowie 7.1.3.1.2 ausführlich besprochen.

    Google Scholar 

  2. Vgl. Berekoven, L. et al. (1996); Diamantopoulos, A./Schlegelmilch, B. B. (1996)

    Google Scholar 

  3. Diese Einschätzung wurde in den Interviews mit Investmentmanagern aus verschiedenen VC-Gesell-schaften bestätigt.

    Google Scholar 

  4. Vgl. Klassifizierung in Abschnitt 3.1

    Google Scholar 

  5. Als weitere Quellen dienten das Adressverzeichnis bei Geigenberger, I. (1999), S. 155–201, Kontakte aus früheren Studien des Lehrstuhls sowie Recherchen im Internet.

    Google Scholar 

  6. Eine Kopie des Fragebogens befindet sich im Anhang zu dieser Arbeit.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Bundesverband Deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften — German Venture Capital Association e.V.(BVK) (2002), S. 1; Zu beachten ist hierbei, dass die angegebenen Daten alle Mitglieder des BVK enthalten, d.h. es wurden auch förderorientierte VC-Gesellschaften einbezogen. Das Kapitalvolumen der in der Stichprobe befragten Nichtmitglieder ist dagegen in diesen Werten nicht enthalten.

    Google Scholar 

  8. Vgl. zu den Höchstgrenzen der Fördermaßnahmen die Ausführungen in Abschnitt 3.4

    Google Scholar 

  9. Vgl. Armstrong, J. S./Overton, T. S. (1977)

    Google Scholar 

  10. Vgl. Armstrong, J. S./Overton, T. S. (1977), S. 397

    Google Scholar 

  11. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995b), S. 1092

    Google Scholar 

  12. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6

    Google Scholar 

  13. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 5, Kieser, A./Kubicek, H. (1992), S. 72f.

    Google Scholar 

  14. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6

    Google Scholar 

  15. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6; zur Diskussion der Unterscheidung zwischen Konstrukten und Dimensionen siehe Sharfman, M. P./Dean, J. W. Jr. (1991b), S. 711–714; Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass in der vorliegenden Arbeit die Begriffe Konstrukt und Faktor synonym verwendet werden.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Likert, R. (1970), S. 153–156; Seiler, L. H./Hough, R. L. (1970), S. 160–162; Churchill, G. A. (1999), S. 392–395; zur Diskussion der Vorzüge und Grenzen verschiedener Skalen siehe auch Böhler, H. (1992), S. 99–102

    Google Scholar 

  17. Schefczyk dagegen verwendet in seiner Befragung deutscher VC-Gesellschaften hinsichtlich der subjektiv-relationalen Erfassung des Beteiligungserfolgs nur eine dreistufige Skala. Die Differenzierung der Erfolgmessung ist hierdurch m.E. zu stark begrenzt. Vgl. Schefczyk, M. (1999a), S. 415

    Google Scholar 

  18. Vgl. Hofstede, G. et al. (1990), S. 287–315

    Google Scholar 

  19. Innerhalb der einfachen Messansätze ist zwischen komparativen (vgl. z.B. Rokeach, M. (1979), S. 60) und nichtkomparativen Ansätzen (vgl. z.B. Kahle, L. R./Kennedy, P. (1989), S. 8) zu unterscheiden. Siehe für einen Überblick und eine kritische Würdigung der Verfahren Pflesser, C. (1999), S. 128f.

    Google Scholar 

  20. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 162

    Google Scholar 

  21. Vgl. Hildebrandt, L. (1984), S. 41

    Google Scholar 

  22. Vgl. Berekoven, L. et al. (1996), S. 87

    Google Scholar 

  23. Bagozzi, R. P. (1994a), S. 16f.

    Google Scholar 

  24. Vgl. Peter, J. P. (1979), S. 7

    Google Scholar 

  25. Vgl. Homburg, C./Hildebrandt, L. (1998), S. 88

    Google Scholar 

  26. Vgl. Homburg, C./Hildebrandt, L. (1998), S. 88

    Google Scholar 

  27. Vgl. Hildebrandt, L. (1984), S. 42

    Google Scholar 

  28. Churchill, G.A. (1979), S. 65

    Google Scholar 

  29. Vgl. Churchill, G.A. (1999), S. 452

    Google Scholar 

  30. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 7f.; Bagozzi, R. P. et al. (1991), S. 468; Homburg, C/Hildebrandt, L. (1998)

    Google Scholar 

  31. Vgl. Bohrnstedt, G. W. (1970), S. 91f.; Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 7; Homburg, C/Hildebrandt, L. (1998), S. 89

    Google Scholar 

  32. Es existieren aber auch Ansätze für die quantitative Gewinnung von Anhaltspunkten für die Inhaltsva-lidität. Auf diesen Aspekt soll im Rahmen der vorliegenden Arbeit jedoch nicht näher eingegangen werden. Vgl. hierzu Hildebrandt, L. (1984), S. 42

    Google Scholar 

  33. Vgl. Bagozzi, R. P./Phillips, L. W. (1982), S. 468

    Google Scholar 

  34. Vgl. Bagozzi, R. P./Phillips, L. W. (1982), S. 469

    Google Scholar 

  35. Vgl. Bagozzi, R. P. et al. (1991), S. 425

    Google Scholar 

  36. Vgl. Bagozzi, R. P. (1979), S. 14; Sharfman, M. P./Dean, J. W. Jr. (1991a), S. 695

    Google Scholar 

  37. Vgl. Peter, J./Churchill, G. A. (1986), S. 2

    Google Scholar 

  38. Vgl. hierzu insbesondere die Arbeit von Churchill, G. A. (1979)

    Google Scholar 

  39. Vgl. Homburg, C. (1992), S. 499f., 507; Homburg, C./Baumgartner, H. (1995b), S. 1092

    Google Scholar 

  40. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 253; zu Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der exploratorischen Faktorenanalyse siehe Tent, L./Stelzl, I. (1993), S. 93–96

    Google Scholar 

  41. Vgl. Härtung, J./Elpelt, B. (1992), S. 505

    Google Scholar 

  42. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 257–259

    Google Scholar 

  43. Zur Überprüfung können das Signifikanzniveau der Korrelationen, die Inverse der Korrelationsmatrix, die Anti-Image-Kovarianz-Matrix, der Barrett-Test und das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium eingesetzt werden. Vgl. zur näheren Erläuterung der einzelnen Prüfkriterien Backhaus, K. et al. (2000), S. 265–270

    Google Scholar 

  44. Vgl. grundlegend Thurstone, L. L. (1947); Backhaus, K. et al. (2000), S. 271f.

    Google Scholar 

  45. Vgl. Iacobucci, D. (1994), S. 300f.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Gerbing, D. W./Anderson, J. C. (1988), S. 189

    Google Scholar 

  47. Der Eigenwert eines Faktors ist definiert als die Summe der quadrierten Faktorladungen über alle Indikatoren.

    Google Scholar 

  48. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 288

    Google Scholar 

  49. Vgl. Iacobucci, D. (1994), S. 294f.

    Google Scholar 

  50. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 12

    Google Scholar 

  51. Vgl. Cronbach, L. J. (1951), S. 307f.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Bagozzi, R. P. (1994a), S. 17f.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Nunnally, J. C. (1978), S. 245

    Google Scholar 

  54. Vgl. Nunnally, J. C. (1967), S. 226, so auch Bagozzi, R. P. (1994a), S. 18

    Google Scholar 

  55. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 8

    Google Scholar 

  56. Vgl. Churchill, G. A. (1979), S. 68

    Google Scholar 

  57. Vgl. Gerbing, D. W./Anderson, J. C. (1988), S. 189; Bagozzi, R. P. et al. (1991), S. 429

    Google Scholar 

  58. Vgl. Gerbing, D. W./Anderson, J. C. (1988), S. 189

    Google Scholar 

  59. Churchill, G.A. (1979), S. 79

    Google Scholar 

  60. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 9

    Google Scholar 

  61. Vgl. die grundlegenden Arbeiten von Jöreskog: Jöreskog, K. G. (1966); Jöreskog, K. G. (1967); Jöreskog, K. G. (1969)

    Google Scholar 

  62. Vgl. zur Beschreibung der Kausalanalyse die Ausführungen in Abschnitt 7.1.3.3

    Google Scholar 

  63. Der LISREL-Ansatz geht auf die Arbeiten von Jöreskog und Sörbom zurück. Vgl. Jöreskog, K. G./Sörbom, D. (1982); Jöreskog, K. G./Sörbom, D. (1993)

    Google Scholar 

  64. Vgl. Homburg, C. (1989), S. 147–161

    Google Scholar 

  65. Vgl. Homburg, C./Dobratz, A. (1991), S. 216f.

    Google Scholar 

  66. Vgl. hierzu auch die Ausführungen in Abschnitt 7.1.3.3

    Google Scholar 

  67. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 165–174; Homburg, C. (1992), S. 504–507

    Google Scholar 

  68. Vgl. Homburg, C. (1992), S. 504

    Google Scholar 

  69. Vgl. Homburg, C. (1991), S. 138f.

    Google Scholar 

  70. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 165

    Google Scholar 

  71. Vgl. Bagozzi, R. P./Baumgartner, H. (1994), S. 399

    Google Scholar 

  72. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 123

    Google Scholar 

  73. Vgl. Homburg, C./Dobratz, A. (1991), S. 218f.; Bentier, P. M./Bonett, D. G. (1980), S. 591f.; Homburg, C. (1989), S. 46, 188f.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Homburg, C./Baumgartaer, H. (1995a), S. 166

    Google Scholar 

  75. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 166

    Google Scholar 

  76. Vgl. Browne, M. W./Cudeck, R. (1993), S. 144

    Google Scholar 

  77. Vgl. Jöreskog, K. G. (1993), S. 309

    Google Scholar 

  78. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 10

    Google Scholar 

  79. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 168

    Google Scholar 

  80. Vgl. Homburg, C. (1989), S. 190

    Google Scholar 

  81. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 172

    Google Scholar 

  82. Vgl. Sharma, S. (1996), S. 159

    Google Scholar 

  83. Vgl. Bearden, W. O. et al. (1982), S. 425–430

    Google Scholar 

  84. Vgl. Homburg, C. (1998a), S. 90

    Google Scholar 

  85. Vgl. Bentier, P. M./Bonett, D. G. (1980), S. 599f.

    Google Scholar 

  86. Vgl. Pflesser, C. (1999), S. 107

    Google Scholar 

  87. Vgl. Bentler, P. M. (1990), S. 240f.

    Google Scholar 

  88. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 170

    Google Scholar 

  89. Vgl. Bagozzi, R. P./Baumgartner, H. (1994), S. 402

    Google Scholar 

  90. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 170

    Google Scholar 

  91. Vgl. Homburg, C. (1998b), S. 89

    Google Scholar 

  92. Für das Signifikanzniveau von 1% gelten 2,326 und von 10% 1,282.

    Google Scholar 

  93. Vgl. Bagozzi, R. P./Yi, Y. (1988), S. 82

    Google Scholar 

  94. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 170; Bagozzi, R. P./Baumgartaer, H. (1994), S. 403

    Google Scholar 

  95. Vgl. Jöreskog, K. G./Sörbom, D. (1982), S. 408

    Google Scholar 

  96. Vgl. Foraell, C./Larcker, D. F. (1981), S. 46

    Google Scholar 

  97. Vgl. Homburg, C. (1998a), S. 90

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  98. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 253–299

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  99. Vgl. Bamberg, G./Baur, F. (1996), S. 36ff.

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  100. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 70; Ahrens, H./Läuter, J. (1974), S. f.

    Google Scholar 

  101. Vgl. Eckstein, P. P. (2000), S. 146

    Google Scholar 

  102. Vgl. Eckstein, P. P. (2000), S. 147; Diehl, J. M. (1983), S. 6–8

    Google Scholar 

  103. Für k = 2 Faktorgrappen sind die Ergebnisse der einfachen Varianzanalyse mit denen des doppelten t-Tests identisch. Vgl. Eckstein, P. P. (2000), S. 147

    Google Scholar 

  104. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 79

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  105. Vgl. Cohen, J. (1968), S. 440–443; Gujarati, D. N. (1979), S. 191; Jain, D. (1994), S. 162–194

    Google Scholar 

  106. Die Methodik der Kausalanalyse beruht im Wesentlichen auf den Arbeiten von Jöreskog sowie Jö-reskog/Sörbom. Vgl. Jöreskog, K. G. (1973); Jöreskog, K. G. (1978) sowie Jöreskog, K. G./Sörbom, D. (1979); Jöreskog, K. G./Sörbom, D. (1982); Sie wurde maßgeblich von Bagozzi auf Forschungsbereiche der Wirtschaftswissenschaften, insbesondere Marketing, übertragen. Vgl. Bagozzi, R. P. (1980); Bagozzi, R. P. (1982)

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  107. Vgl. Benz, J. (1990), S. 242

    Google Scholar 

  108. Vgl. Bagozzi, R. P. (1994b), S. 321; Homburg, C. (1992), S. 499; Homburg, C./Baumgartner, H. (1995b), S. 1092

    Google Scholar 

  109. Vgl. Homburg, C. (1989), S. 20

    Google Scholar 

  110. Vgl. Homburg, C. (1989), S. 2; Der kausalanalytische Ansatz wird in der Literatur auch als Strukturgleichungsmethode, Kovarianzstrukturanalyse oder SEM (Structural Equation Modeling) bezeichnet. Die Bezeichnung „Kausalanalyse“ ist nicht unproblematisch, da sie die Möglichkeit suggeriert, mittels statistischer Berechnungen Kausalitäten untersuchen zu können. Im wissenschaftstheoretischen Sinne trifft dies jedoch nicht zu. Deshalb wäre die Bezeichnung,,Kovarianzstrukturanalyse“ besser geeignet. Allerdings hat sich der Begriff „Kausalanalyse“ im Sprachgebrauch durchgesetzt und soll auch hier zur Anwendung kommen. Vgl. Homburg, C./Hildebrandt, L. (1998), S. 17

    Google Scholar 

  111. Diese Software ist das in der betriebswirtschaftlichen, kausalanalytischen Forschung am häufigsten eingesetzte und am weitesten ausgereifte Programm. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995b), S. 1098

    Google Scholar 

  112. Vgl. Homburg, C./Sütterlin, S. (1990), S. 184

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  113. Vgl. Förster, F. et al. (1984), S. 351

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  114. Vgl. Homburg, C. (1989), S. 170

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  115. Vgl. Bollen, K. A. (1989), S. 326ff.

    Google Scholar 

  116. Vgl. für Details zur Berechnung Homburg, C./Pflesser, C. (1999), S. 649

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  117. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 424; Pfeifer, A./Schmidt, P. (1987), S. 30; Homburg, C. (1992), S. 502

    Google Scholar 

  118. Vgl. zu Problemen bei unzureichend identifizierten Modellen Wothke, W. (1993), S. 276–288

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  119. Vgl. Förster, F. et al. (1984), S. 353f.; Bagozzi, R. P./Baumgartner, H. (1994), S. 390f.

    Google Scholar 

  120. Vgl. Bagozzi, R.P. (1981), S. 380

    Google Scholar 

  121. Chandler, G. N./Hanks, S. H. (1993), S. 392

    Google Scholar 

  122. Vgl. Van de Ven, A. H. et al. (1984), S. 90; Vgl. grundlegend zur Erfolgsmessung von Unternehmen Krüger, W. (1988), S. 27–43

    Google Scholar 

  123. Vgl. Schefczyk, M. (1999b), S. 278

    Google Scholar 

  124. Eine Ausnahme bildet die Studie von Tyebjee, T. T./Bruno, A. V. (1984), S. 1057f.

    Google Scholar 

  125. Vgl. zur Verwendung von Jahresabschlusskennzahlen als Erfolgsmaße die Studie von Chandler, G. N./Hanks, S. H. (1994), S. 339

    Google Scholar 

  126. Vgl. z.B. die Studien von Van de Ven, A. H. et al. (1984), S. 91; Kalleberg, A. L./Leicht, K. T. (1991), S. 144f.; Ensley, M. D. et al. (2002), S. 375

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  127. Vgl. Fendel, A. (2000), S. 303; Christen, D. V. (1991), S. 121–128

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  128. Vgl. Keeley, R. H./Roure, J. B. (1990), S. 1260

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  129. Vgl. Kulicke, M./Muller, E. (1995), S. 13–15; Bygrave, W. D./Timmons, J. A. (1992), S. 156; Evans spricht sogar von „abnormen Resultaten“ bei der Veröffentlichung der IRR, die er auf den „überhitzten Internetmarkt“ und „ungenügende Erfahrungen einiger jüngerer VC-Fonds“ zurückfuhrt. Er schlägt als Alternative subjektive Maßstäbe vor. Vgl. Evans, D. M. (2001), S. 248

    Google Scholar 

  130. Vgl. Schefczyk, M. (1999b), S. 279

    Google Scholar 

  131. Vgl. Chandler, G. N./Hanks, S. H. (1993), S. 395f.; Chandler und Hanks bezeichnen die von ihnen verwendeten Erfolgsmaße als “satisfaction with performance“ und “performance relative to competitor“.

    Google Scholar 

  132. Dennoch wird dieses Erfolgsmaß häufig in Ergänzung zu anderen Maßen angewendet. Vgl. z.B. die Studien von Cooper, A. C. et al. (1994), S. 382; Schefczyk, M. (1999a), S. 1131

    Google Scholar 

  133. Laut den Ergebnissen der Studie von Norton und Tenenbaum verfolgen US-amerikanische VC-Gesellschaften im Segment der Frühphasenfinanzierung eine stärkere Spezialisierungsstrategie. In späteren Phasen wird in den USA im Gegensatz zu Deutschland eine stärker ausgeprägte Diversifizierung über verschiedene Branchen vorgenommen. Vgl. Norton, E./Tenenbaum, B. H. (1993), S. 437–439

    Google Scholar 

  134. Ein T-Test auf Mittelwertgleichheit konnte keinen signifikanten Mittelwertunterschied nachweisen.

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  135. Vgl. Pfirrmann, O. et al. (1997), S. 137

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  136. Vgl. Hall, J./Hofer, C. W. (1993), S. 25

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  137. Vgl. Hall, J./Hofer, C. W. (1993), S. 25f.

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  138. Vgl. Fried, V. H./Hisrich, R. D. (1994), S. 32; In ihrer Studie führten 100% der befragten VC-Gesellschaften Gespräche mit dem Managementteam und besichtigten die Räumlichkeiten des Unternehmens.

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  139. Vgl. die Ausführungen zu möglichen Vorteilen des Staging in Abschnitt 6.3.1

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  140. Vgl. unten dazu das Ergebnis in der Tabelle 14.

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  141. Die Standardabweichung beträgt hierbei 25,1 Mio. €.

    Google Scholar 

  142. Die Standardabweichung beträgt hierbei 36,5%.

    Google Scholar 

  143. Vgl. zur Darstellung der Vertragsklauseln und deren Diskussion die Ausführungen im Abschnitt 6.3.3

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  144. Vgl. Eckstein, P. P. (2000), S. 107–112

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  145. Vgl. zu den deskriptiven Ergebnissen Abschnitt 7.2.4.1

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  146. Vgl.Weimerskirch, P. (1999), S. 39

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  147. Vgl. Abschnitt 7.2.4.3

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  148. Vgl. Schefczyk, M./Gerpott, T. J. (1998), S. 154

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  149. Vgl. Schefczyk, M./Gerpott, T. J. (1998), S. 154

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  150. Vgl. Schefczyk, M./Gerpott, T. J. (1998), S. 158

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  151. Vgl. Macmillan, I. G et al. (1988), S. 38

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  152. Schefczyk, M./Gerpott, T. J. (1998), S. 156

    Google Scholar 

  153. Vgl. Schefczyk, M./Gerpott, T. J. (1998), S. 148, 156

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  154. Vgl. hierzu die Ausführungen in Abschnitt 3.2

    Google Scholar 

  155. Vgl. hierzu die Ausführungen im Abschnitt 7.1.3.3

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  156. Vgl. Bagozzi, R.P. (1981), S. 380

    Google Scholar 

  157. Für eine Einbeziehung in die Kausalanalyse müssen metrisch skalierte Werte vorliegen. Vgl. für eine Übersicht statistischer Verfahren und ihren erforderlichen Skalenniveaus Backhaus, K. et al. (2000), S. XXII

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  158. Vgl. Knight, R. M. (1994)

    Google Scholar 

  159. Vgl. Brettel, M. (2002)

    Google Scholar 

  160. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 262

    Google Scholar 

  161. Vgl. Backhaus, K. et al. (2000), S. 286

    Google Scholar 

  162. Vgl. dazu die späteren Ausführungen in Abschnitt 7.3.2

    Google Scholar 

  163. Es handelt sich hierbei um ein mehrfaktorielles eindimensionales Konstrukt. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6 sowie die Ausführungen in Abschnitt 7.1.3.1

    Google Scholar 

  164. Vgl. zum Vorgehen Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 11; Homburg, C./Dobratz, A. (1992), S. 123f.; sowie die Ausführungen in Abschnitt 7.1.3.1.2; Die Berechnung des Fornell/Larcker-Kriteriums ist an dieser Stelle nicht möglich, da für die Hälfte der Faktoren keine Werte für die durchschnittlich erfasste Varianz berechnet werden können. (Dafür müssen mindestens drei Items vorhanden sein.)

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  165. Etwa 80% der Projekte werden in dieser Phase verworfen. Vgl. Boocock, G./Woods, M. (1997), S. 48; Strascheg, F. F. (2000), S. 92

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  166. Vgl. hierzu die deskriptiven Ergebnisse in Tabelle 24

    Google Scholar 

  167. Vgl. dazu die späteren Ausführungen in Abschnitt 7.3.2

    Google Scholar 

  168. Dafür müssen mindestens drei Items vorhanden sein.

    Google Scholar 

  169. Vgl. zum Vorgehen Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 11; Homburg, C./Dobratz, A. (1992), S. 123f.; sowie die Ausführungen in Abschnitt 7.1.3.1.2

    Google Scholar 

  170. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995a), S. 168 sowie die Ausführungen in Abschnitt 7.1.3.1.2

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  171. Vgl. die deskriptiven Ergebnisse in Abschnitt 7.2.4

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  172. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit den empirischen Resultaten von Frederiesen und Klofsten. Sie können zeigen, dass eine offene und aktive Mitarbeit der VC-Gesellschaft zu einem höherem Erfolg des Gründungsunternehmens fuhrt, als eine auf Kontrolle ausgerichtete Rolle im Aufsichtsrat. Vgl. Frederiesen, O./Klofsten, M. (1999), S. 338–347

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  173. Vgl. die Ergebnisse in Abschnitt 7.2.3.2

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  174. Vgl. die Ausführungen in Abschnitt 6.2.2

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  1. Solveig Reißig-Thust
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Reißig-Thust, S. (2003). Empirische Untersuchung. In: Venture-Capital-Gesellschaften und Gründungsunternehmen. Unternehmensführung & Controlling. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81627-6_7

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