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Empirische Prüfung der Hypothesen

  • Axel Hüttmann
Part of the Forum Marketing book series (FORUMMARK)

Zusammenfassung

Um die aufgestellten Hypothesen überprüfen zu können und darüber hinaus ein Bild von der Verbreitung leistungsabhängiger Preise in der Praxis zu gewinnen, wurde eine schriftliche Befragung von Unternehmen des Maschinenbaus durchgeführt, deren Methodik und Ablauf im Folgenden kurz erläutert wird (Kapitel 5.1). Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen eine nur geringe Verbreitung leistungsabhängiger Preiskonzepte bei den befragten Unternehmen (Kapitel 5.2), erlauben allerdings die Bestätigung eines Großteils der zuvor aufgestellten Hypothesen zur Vorteilhaftigkeit solcher Preiskonzepte für den Nachfrager (Kapitel 5.3), so dass insgesamt von einem hohen Erklärungsgehalt der herangezogenen Theoriebereiche ausgegangen werden kann.

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Literatur

  1. Vgl. für eine Diskussion der Vor-und Nachteile z. B. Wilk, L. (1975), S. 187–188; Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. (2002), S. 449–450.Google Scholar
  2. Vgl. Diamantopoulos, A. (1991), S. 132–133 und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  3. Mit einem Umsatz von 158,5 Mrd. Euro im Jahr 2002 stellt der Maschinenbau nach dem Fahrzeugbau und der Herstellung von Büromaschinen, datenverarbeitenden Geräten sowie Elektrotechnik den drittgrößten Sektor im verarbeitenden Gewerbe dar, nach der Anzahl der Beschäftigten mit 987.000 sogar den bedeutendsten; vgl. Statistisches Bundesamt (2002b), S. 191.Google Scholar
  4. Gemäß den Angaben in der Amadeus-Firmendatenbank. 396 Vgl. die Ausführungen in Kapitel 2.1.2.Google Scholar
  5. Vgl. z. B. Phillips, L. W. (1981), S. 397; Kumar, N./Stern, /Anderson, J. (1993), S. 1634; Ernst, H. (2001), S. 90.Google Scholar
  6. Vgl. zur Diskussion der Vor-und Nachteile dieser Vorgehensweise Homburg, C. (1998), S. 81–82 und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  7. Vgl. Fließ, S. (2000), S. 310–311.Google Scholar
  8. Außerdem wurde in drei Fällen der Produktionsleiter oder technische Leiter, in zwei Fällen der kaufmännische Leiter als kompetentester Ansprechpartner genannt.Google Scholar
  9. Vgl. Dillman, D. (1978), S. 12.Google Scholar
  10. Eine Version des versendeten Fragebogens findet sich im Anhang. 401 Vgl. Dillman, D. (1978), S. 123–133.Google Scholar
  11. Vgl. Shapiro, B. (2002), S. 4.Google Scholar
  12. Vgl. McQuiston, D. (1989), S. 73; Heide, J./Weiss, A. (1995), S. 41.Google Scholar
  13. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P. (1999), S. 193.Google Scholar
  14. Vgl. Backhaus, K./Erichson B./Plinke, W./Weiber, R. (2000), S. XIX; Bamberg, G./Baur, F. (2002), S. 7.Google Scholar
  15. Der Anhang enthält neben dem Fragebogen auch ein Beispiel des Anschreibens.Google Scholar
  16. Zur Steuerung von Nachfassaktionen wurde in jeden Rückumschlag eine Kontrollnummer eingelegt. Auf diese wurde im Fragebogen aufmerksam gemacht, verbunden mit dem Hinweis, sie zu entfernen, wenn keine Identifizierung gewünscht werde. Von dieser Möglichkeit haben nur 12 Probanden Gebrauch gemacht.Google Scholar
  17. Vgl. zu diesem Absatz die Empfehlungen bei Dillman, D. (1978), S. 165–172.Google Scholar
  18. Vgl. Downey, K./Hellriegel, D./Slocum, J. (1975), S. 615.Google Scholar
  19. Vgl. zum Begriff des theoretischen Konstrukts DeVellis, R. (1991), S. 12; Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6.Google Scholar
  20. Vgl. Milliken, F. (1987), S. 133.Google Scholar
  21. Dies weisen insbesondere die Untersuchungen von Tosi, H./Aldag, R./Storey, R. (1973), S. S. 33–35; Downey, K./Hellriegel, D./Slocum, J. (1975), S. 626–627 und Buchko, A. (1994), S. 419–423 nach.Google Scholar
  22. Allerdings beschreibt das Messmodell von Duncan, R. (1972), S. 314–317 die sogenannten “perceived environmental characteristics” durch die Komponenten Dynamik und Komplexität, während er Unsicherheit wie in Tab. 10 dargestellt konzeptualisiert.Google Scholar
  23. Vgl. Milliken, F. (1987), S. 134.Google Scholar
  24. Vgl. dazu die sogenannte “response uncertainty” bei Milliken, F. (1987).Google Scholar
  25. Vgl. Achrol, R./Stern, L. (1988), S. 37.Google Scholar
  26. Zum Unterschied zwischen reflektiven und Formativen Indikatoren vgl. z. B. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6.Google Scholar
  27. Die Nullhypothese “Die Daten sind normalverteilt” muss für alle Items der Fragebogen-Abschnitte C und D auf Basis eines Signifikanzniveaus von 5% abgelehnt werden.Google Scholar
  28. Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. (2002), S. 399 sprechen vom “ceiling”- oder “end piling”-Effekt.Google Scholar
  29. Vgl. z. B. Bleymüller, J./Gehlert, G./Gülicher, H. (2002), S. 109; Bohley, P. (2000), S. 474–475.Google Scholar
  30. Vgl. Martens, J. (1999), S. 111.Google Scholar
  31. Bleymüller, J./Gehlert, G./Gülicher, H. (2002), S. 124 weisen darauf hin, dass die Varianzanalyse relativ robust gegen Verletzungen der Normalverteilungsannahme ist.Google Scholar
  32. Vgl. Bamberg, G./Baur, F. (2002), S. 192–198; Martens, J. (1999), S. 128–151.Google Scholar
  33. Vgl. Martens, J. (1999), S. 110 und 114.Google Scholar
  34. Vgl. Martens, J. (1999), S. 130–131.Google Scholar
  35. Dabei müssen alle Variablen generell metrisch skaliert sein. Durch Modifikationen des Regressionsansatzes lassen sich jedoch auch nicht-metrische Variablen berücksichtigen. Vgl. Backhaus, K./Erichson B./Plinke, W./Weiber, R. (2000), S. 2–3. Weitere Voraussetzungen der Regressionsanalyse sind die Linearität des Modells, keine lineare Abhängigkeit zwischen den erklärenden Variablen sowie statistisch unabhängige, normalverteilte Störgrößen mit dem Erwartungswert Null und konstanter Varianz (Homoskedastizität). Vgl. ebenda, S. 33; Lewis-Beck, M. (1980), S. 26–30.Google Scholar
  36. Bzw.(Hyper-)Ebene im Falle der multiplen Regression, vgl. Martens, J. (1999), S. 173.Google Scholar
  37. Bei einer multiplen Regression verwendet man das korrigierte Bestimmtheitsmaß, da unabhängig von inhaltlichen Erwägungen mit steigender Anzahl von Regressoren generell die Güte der Anpassung steigt. Genau diesen Effekt berücksichtigt das korrigierte Bestimmtheitsmaß, vgl. Bleymüller, J./Gehlert, G./Gûlicher, H. (2002), S. 174.Google Scholar
  38. Vgl. Backhaus, K./Erichson B./Plinke, W./Weiber, R. (2000), S. 37.Google Scholar
  39. Vgl. Backhaus, K./Erichson B./Plinke, W./Weiber, R. (2000), S. 288. Ein Eigenwert von eins heißt dann, dass der Faktor zumindest so viel Gesamtvarianz erklärt wie eine einzelne (standardisierte) Variable, daher empfiehlt das Kaiser-Kriterium die Extraktion der entsprechenden Faktorenanzahl.Google Scholar
  40. Vgl. Backhaus, K./Erichson B./Plinke, W./Weiber, R. (2000), S. 271.Google Scholar
  41. Vgl. Backhaus, K./Erichson B./Plinke, W./Weiber, R. (2000), S. 284–285.Google Scholar
  42. Vgl. Churchill, G. (1979), S. 65; Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6.Google Scholar
  43. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 6.Google Scholar
  44. Vgl. DeVellis, R. (1991), S. 43.Google Scholar
  45. Darüber hinaus unterscheiden Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 7 noch die Konvergenzvalidität und die Diskriminanzvalidität, die in der vorliegenden Befragung aufgrund der einmaligen Befragung bzw der einfaktoriellen Konstrukte nicht überprüft werden können.Google Scholar
  46. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 8.Google Scholar
  47. Vgl. Nunally, J. (1978), S. 245.Google Scholar
  48. Vgl. Homburg, C./Giering, A. (1996), S. 12–13.Google Scholar
  49. Vgl. Homburg, C./Baumgartner, H. (1995), S. 165.Google Scholar
  50. Vgl. Hildebrandt, L. (1984), S. 45.Google Scholar
  51. Vgl. Fritz, W. (1992), S. 120.Google Scholar
  52. Die genaue Bezeichnung der entsprechenden Unterbranchen findet sich in Tab. 15.Google Scholar
  53. Beispielhaft sei die Unterbranche “Armaturen” DK29130 genannt. Die Amadeus-Datenbank weist hier 861 Untemehmen aus, während sich im Online-Mitgliederverzeichnis (Stand 01.08.2002) des VDMA nur 169 Untemehmen finden, von denen knapp 80% (131) auch in der Amadeus-Datenbank zu finden waren.Google Scholar
  54. Bei Erreichen des Listenendes wurde am Anfang weitergezählt.Google Scholar
  55. Da die Rücklaufquote in dieser Gruppe deutlich niedriger war, wurde diese Maßnahme ergriffen. Die Erfahrung deckt sich mit denen anderer Befragungen, vgl. dazu Erdogan, Z./Baker, M. (2002), S. 67.Google Scholar
  56. Die Prüfgröße Chi-Quadrat liegt nach Zusammenlegung der beiden untersten Klassen mit 11,9 über dem kritischen Chi-Quadrat-Wert von 7,81 (bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% und 3 Freiheitsgraden).Google Scholar
  57. Dies liegt einerseits daran, dass die Umsatzzahlen in der Amadeus-Datenbank aus den Jahren 2000 oder 2001 stammen, während im Fragebogen nach Daten für 2001 gefragt wurde. Anderseits kann es sein, dass die Befragten gerade bei verbundenen Unternehmen andere Rechnungskreise verwendet haben.Google Scholar
  58. Vgl. Kumar, N./Stern, /Anderson, J. (1993), S. 1635–1636. Die Beschaffungserfahrung in Jahren stellt ein globales Maß für Kompetenz dar, alternativ können auch spezifische Kontrollfragen gestellt werden.Google Scholar
  59. Vgl. Robinson, P./Faris, C./Wind, Y. (1967).Google Scholar
  60. Vgl. Kapitel 2.3.4.2.Google Scholar
  61. Dies deckt sich mit den Beobachtungen von Johnson, J. (2000), S. 2.Google Scholar
  62. So bieten fast alle großen Anbieter für Betriebssysteme, ERP-Systeme oder Datenbanken entsprechende Lizenzmodelle an (z. B. Microsoft, SAP, Oracle). Vgl. auch die Erörterungen bei Bontis, N./Chung, H. (2000), S. 247–249.Google Scholar
  63. Vgl. Kaas, K.-P. (1992), S. 887.Google Scholar
  64. Vgl. auch Raff, T. (1998), S. 18–20 zur unterschiedlichen Bedeutung von exogener und endogener Unsicherheit für die einzelnen Geschäftstypen.Google Scholar
  65. Vgl. zum Einfluss des Einkaufsprozesses die Überlegungen bei Heide, J./Weiss, A. (1995), S. 33 sowie die Konzeptualisierung des Aspekts “Formalisierung der Beschaffung” auf S. 41–42.Google Scholar
  66. Die Bedeutung der persönlichen Risikoneigung wurde bereits bei Untersuchungen im Konsumgüterbereich nachgewiesen, vgl. Cunningham, S. (1967), S. 98.Google Scholar

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© Deutscher Universitäts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2003

Authors and Affiliations

  • Axel Hüttmann

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