Zusammenfassung
Diese Ergebnisse zum Wandel organisatorischer Regeln weisen nun starke Parallelen zu den Studien über diskreten bzw. fundamentaleren Wandel auf. Die Untersuchung des Einflusses vorheriger Änderungen und der Verweildauer seit der letzten Änderung findet sich in beiden Formen der Untersuchungen des organisationalen Wandels — mit ähnlichen Ergebnissen. Darüber hinaus wurden aber auch Einflussgrößen untersucht, die speziell für die Untersuchung inkrementaler Regeländerungen geeignet sind — hierzu sind z.B. die Regeldichte oder die Zahl von Regelauflösungen zu zählen. Dies zeigt, dass mit einer Studie der Änderungen im Regelwerk einer Organisation nicht einfach nur die Einflussgrößen der Studien fundamentaleren Wandels übernommen wurden, sondern dass mit den von Schulz und Zhou vorgelegten Studien durchaus die spezifischen Bedingungen inkrementaler Änderungsprozesse zu erfassen versucht wurden.
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Literatur
In den Untersuchung von Blau (1970) sowie Blau und Schoenherr (1971) variierte die Mitarbeiterzahl zwischen weniger als 100 und 9000.
Vgl. hierzu auch Biossfeld und Rohwer (1995: 138).
Ich danke Josef Brüderl für dieses Argument.
Yamaguchi (1985) hat einige solcher Modelle vorgeschlagen. Sie sind jedoch nicht in Softwareprogrammen zur Ereignisanalyse implementiert.
Eine recht bekannte Anwendung dieses Modells hat allerdings ereignisanalytischen Charakter: Cecchetti (1986) untersucht die Wahrscheinlichkeit eines Preiswechsels von Illustrierten u.a. in Abhängigkeit von der Dauer seit dem letzten Wandel des Preises. Daneben haben Brüderl et al. (1996) ein lineares Regressionsmodell mit fixen Effekten zur Analyse der Wirkung des organisatorischen Wandels auf das Unternehmenswachstum vorgelegt.
Diese bereichspezifischen Informationen wurden natürlich auch dem ereignisanalytischen Datensatz hinzugefügt.
Tatsächlich konnte ein Zeitraum von 18 Jahren und 3 Wochen beobachtet werden. Die ersten drei Wochen des Regelwerks im Dezember 1970 wurden aber dem 1. Halbjahr 1971 zugeordnet.
Das Prinzip der Maximum-Likelihood-(ML-)Schätzung soll hier nicht beschrieben werden. Eine gut verständliche Einführung bieten bspw. Andreß et al. (1997: 40ff.). Ebenso wird darauf verzichtet, die jeweiligen Likelihood-Funktionen der vorgestellten statistischen Modelle zu präsentieren. Der interessierte Leser findet eine relativ ausführliche Beschreibung der Anwendung des ML-Prinzips für zeitkontinuierliche Hazardratenmodelle bei Biossfeld und Rohwer (1995: 82ff.). Die Log-Likelihood-Funktion für das Exponential-Modell wird von Rohwer (1994: 8) genauer beschrieben. Die Beschreibung der Likelihood-Funktion für binäre Logit-Modelle findet sich beispielsweise bei Judge et al. (1982: 522f.) und etwas ausführlicher bei Griffiths et al. (1993: 744ff. und 751). Letztere präsentieren allerdings nur die Likelihood-Funktion, nicht aber deren Logarithmierung. Die Fixed-effect Logit-Modelle werden durch die Maximierung einer so genannten Conditional-Likelihood-Funktion geschätzt. Eine gut verständliche Einführung in dieses Schätzverfahren liefert Andreß (1992: 39ff). Die Präsentation der Log-Likelihood-Funktion für das Poisson- und das negative Binomial-Modell findet sich bspw. bei Greene (1998: 615).
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Beck, N. (2001). Die Voraussetzungen der empirischen Untersuchung. In: Kontinuität des Wandels. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-89805-0_8
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-89805-0_8
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