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Auszug

In Kapitel 6 werden die Ergebnisse der Arbeit vor dem Hintergrund des resultierenden theoretischen Erkenntnisgewinns (Hauptabschnitt 6.1) diskutiert sowie die resultierenden Implikationen für die Unternehmenspraxis abgeleitet (Hauptabschnitt 6.2).

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Literatur

  1. Vgl. zu den theoriebezogenen Forschungsfragen Abschnitt 1.2 (S. 11).

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  2. Vgl. Meyer / Rowan (1977) und Scott (2001).

    Google Scholar 

  3. Siehe Abschnitt 5.3.3.1 (S. 233 ff.).

    Google Scholar 

  4. Vgl. Payne (2006), S. 766.

    Google Scholar 

  5. Siehe Abschnitt 4.2.6 (S. 142 ff.).

    Google Scholar 

  6. Vgl. Payne (2006), S. 767 und die dort zitierten Quellen.

    Google Scholar 

  7. So limitieren bspw. Virany et al. die Verallgemeinerbarkeit ihrer Operationalisierungen, die auf die Kleincomputerbranche fokussieren, wie folgt: „[...] because of industry differences, specific measures used here may not be appropriate in other industries“, vgl. Virany / Tushman / Romanelli (1992), S. 81.

    Google Scholar 

  8. Vgl. Porter (1985), S. 4–6.

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  9. Vgl. Schmalensee (1985), S. 347.

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  10. Vgl. Rumelt (1991), S. 178–180.

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  11. Vgl. O’Gorman (2001), S. 65.

    Google Scholar 

  12. Siehe Abschnitt 4.2.6 (S. 143) und die dort angegeben Quellen.

    Google Scholar 

  13. Vgl. insb. allgemein Greiner (1972) und für innovative bzw. wachstumsorientierte Unternehmen (KMU) Kazanjian/Drazin (1990) sowie ergänzend Van de Ven/Poole (1995).

    Google Scholar 

  14. Vgl. Aldrich / Ruef (2006), S. 159–163 sowie zur Evolutionstheorie Abschnitt 3.1.1.1 (S. 52 ff.).

    Google Scholar 

  15. Vgl. Abbildung 9 (S. 50) sowie die entsprechenden Ausführungen an dieser Stelle zum Determinismus.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Freeman / Carroll / Hannan (1983) und Henderson (1999).

    Google Scholar 

  17. Siehe für die Ergebnisse auf Basis des absoluten Unternehmensalters Tabelle 72 (S. 237) und auf Basis des Unternehmenslebenszyklus Tabelle 74 (S. 238). Einzige Ausnahme ist der mit p=0,091 sehr schwach signifikante Unterschied der Beziehung zwischen Dezentralisierungsgrad und Unternehmenserfolg. Hier ist die in der Forschung vertretene Auffassung, dass mit zunehmendem Unternehmensalter der Dezentralisierungsgrad in erfolgreichen Unternehmen ansteigt, vgl. Kazanjian/Drazin (1990), S. 142, durch diese Arbeit bestätigt. Dies jedoch, wie bereits betont, auf grenzwertigem Signifikanzniveau.

    Google Scholar 

  18. Siehe hierzu Abschnitt 3.1.1.1 (S. 56 f.) und Baum / Calabrese / Silverman (2000), S. 268–269.

    Google Scholar 

  19. Vgl. Baum / Shiplov (2006), S. 63–68.

    Google Scholar 

  20. Hervorhebung im Original.

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  21. Vgl. Baum / Shiplov (2006), S. 67.

    Google Scholar 

  22. Vgl. Tabelle 81 (S. 246). Lediglich die Beziehung zwischen Formalisierungsgrad und Unternehmenserfolg wurde signifikant durch das externe Umfeld beeinflusst. Diese Beziehung ist jedoch auf Grund des unbefriedigenden Coefficient of Congruence (CC) nicht interpretierbar bzw. ggf. nicht vorhanden, vgl. Tabelle 80 (S. 245).

    Google Scholar 

  23. Vgl. Aldrich / Fiol (1994) und Lawrence (1999). Diese Sichtweise impliziert eine Abkehr vom deterministischen hin zum voluntaristischen — und hier insb. zum Managementparadigma, vgl. Abbildung 9 (S. 50).

    Google Scholar 

  24. Vgl. Sobel (1995).

    Google Scholar 

  25. Dies ist notwendig, da sichergestellt werden muss, dass erst die Ursache eintritt und zeitlich nachgelagert die Wirkung eintritt. Diese Zeitkomponente kann ex definitione nicht im Rahmen einer Querschnittsanalyse erfasst werden, vgl. Kline (2006), S. 54–58.

    Google Scholar 

  26. Vgl. Shah / Goldstein (2006), S. 162.

    Google Scholar 

  27. Siehe Abschnitt 3.2.1 (S. 74 ff.) sowie speziell zum Thema Kausalität in der Kontingenztheorie Donaldson (2001), S. 137–141.

    Google Scholar 

  28. Rekursivität impliziert, dass lediglich unidirektionale kausale Beziehungen existieren, d.h. eine Variable beeinflusst eine andere ohne Rückkopplungen, vgl. Arbuckle (2005), S. 135–137. Die Untersuchung nichtrekursiver Alternativmodelle ist für die indikative Bewertung der nomologischen Validität und damit auch der Bewertung potenzieller, auf dem Endogenitätsproblem basierender Verzerrungen angeraten (insb. bei empirischen Querschnittsuntersuchungen), vgl. Kline (2006). Die Untersuchung der nicht-rekusiven Alternativmodelle erfolgte auf Basis des kovarianzbasierten SEM. Varianzbasierte SEM ermöglichen lediglich die Untersuchung rekursiver, d.h. unidirektionaler Kausalmodelle, vgl. Fornell/Bookstein (1982).

    Google Scholar 

  29. Vgl. Payne (2006), S. 766.

    Google Scholar 

  30. Vgl. Dess / Newport / Rasheed, (1993), S. 781–783.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Gresov / Drazin (1997).

    Google Scholar 

  32. Der Fragebogen diente parallel zwei Forschungsarbeiten als Grundlage. Es musste daher der Umfang des Fragebogens vor dem Hintergrund der darauf aufbauenden Rücklaufquote limitiert werden. Der in Anhang 3 (S. 279 ff.) dargestellte Fragebogen beinhaltet lediglich die Fragen des Autors dieser Arbeit. Siehe zur Parallelarbeit Voll (2008e).

    Google Scholar 

  33. Vgl. Kieser (2006a), S. 236–237 und Child/Ganter/Kieser (1987).

    Google Scholar 

  34. Vgl. Tabelle 48 (S. 207).

    Google Scholar 

  35. Siehe Abschnitt 4.1.1.3 (S. 104 f.).

    Google Scholar 

  36. Siehe Abschnitt 5.1.3 (S. 159 ff.).

    Google Scholar 

  37. Vgl. Van de Ven / Ferry (1980).

    Google Scholar 

  38. Vgl. Meilich (2006) und Kieser/Walgenbach (2007), S. 208–209.

    Google Scholar 

  39. Vgl. Burton / Obel (2004), S. 16–18.

    Google Scholar 

  40. Vgl. Gresov (1989).

    Google Scholar 

  41. Vgl. Ketchen et al. (1997). Vorhersagegüte ist eines der zentralen Kriterien für die Beurteilung von Theorien, vgl. Abbildung 10 (S. 51) und Bacharach (1989) S. 509–510.

    Google Scholar 

  42. Vgl. Gresov / Drazin (1997).

    Google Scholar 

  43. Vgl. Ebben / Johnson (2005).

    Google Scholar 

  44. Siehe Abschnitt 5.3.3.2 (S. 239).

    Google Scholar 

  45. Vgl. Tabelle 77 (S. 242).

    Google Scholar 

  46. „While small businesses in general have problems delegating and determining an appropriate level of control, research indicates that family-business owners may be even more controlling“, vgl., Martin / Lumpkin (2005), S. 1 und ergänzend Feltham/Feltham/Barnett (2005).

    Google Scholar 

  47. Vgl. zu den Globalgütemaßen des Teilgruppenmodells S0I0 Tabelle 58 (S. 216).

    Google Scholar 

  48. Die Festlegung des Gültigkeitsraums einer Theorie ist wesentlich, vgl. Abbildung 10 (S. 51) und Bacharach (1989), S. 498–500. Vgl. für diese Untersuchung am Beispiel des Kongruenzansatzes der Kontingenztheorie Miller (1987). In der Organisationstheorie ist die Festlegung des Gültigkeitsraums einer Theorie besonders relevant. Hofstede notiert (in abweichendem Forschungskontext) auf Basis einer Metaanalyse: “The main finding is that organizations are culture-bound”, vgl. Hofstede (1980), S. 372.

    Google Scholar 

  49. Siehe Abschnitt 4.1.1.3 (S. 104).

    Google Scholar 

  50. Siehe Abschnitt 5.2.2.3 (S. 180).

    Google Scholar 

  51. Vgl. Tabelle 57 (S. 215).

    Google Scholar 

  52. Vgl. Covin / Slevin / Schultz (1994), S. 494.

    Google Scholar 

  53. Vgl. bspw. Meijaard / Brand / Mosselman (2005); Chrisman/Bauerschmidt/Hofer (1998); Chaston (1997) und Slevin/Covin (1990).

    Google Scholar 

  54. Vgl. Covin / Slevin (1989), S. 81.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Child (1973), S. 170.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Kaiser / Gläser, (1999), S. 54.

    Google Scholar 

  57. Vgl. Burns / Harrison (1996), S. 40.

    Google Scholar 

  58. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  59. Die vier Cluster von Unternehmen mit Mitarbeiterzahlen bis 49 sowie ab 150 Mitarbeitem weisen eine Erklärungsstärke des Zusammenhangs zwischen Organisationsstruktur und Untermehmenserfolg von R2≈15%, die drei Cluster innerhalb des bezeichneten Größenbereichs dagegen ein R2≈30% auf.

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  60. Die in dieser Arbeit identifizierte Schwelle von 50 Mitarbeitem, bei deren Erreichen organisationale Veränderungen für weiteres Unternehmenswachstum in Kraft treten müssen, konnte auch von Clifford et al. nachgewiesen werden, vgl. Clifford / Nilakant / Hamilton (1991), S. 45.

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  61. Vgl. hierzu Hambrick / Crozier (1985), S. 42–45. Die Autoren benennen u.a. Personalakquise, Unternehmenskultur und Entlohnungsschemata als potenziell wichtige Aufgabenfelder wachsender Unternehmen (neben der eigentlichen operativen Tätigkeiten).

    Google Scholar 

  62. Im KMU-Segment weisen „große“ Unternehmen Mitarbeiterzahlen auf, die über dem Segment-Median von 30 Mitarbeitern bzw. dem Segment-Mittelwert von 53 Mitarbeitern liegen. Siehe hierzu Tabelle 17 (S. 157).

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  63. Vgl. Abbildung 39 (S. 225) und Abbildung 40 (S. 225) für die Erfolgswirkung der Teilgruppenmodelle S1I0 und S1I1.

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  64. Siehe Abschnitt 5.3.2 (S. 227 ff.) zu idealen und equifinalen strukturellen Konfigurationen.

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  65. Ergänzend sei an dieser Stelle erwähnt, dass die Auswertungsergebnisse implizieren, dass kleinere Unternehmen bei Vorliegen hoher interner Unsicherheit eine organische Konfiguration präferieren sollten, siehe Abschnitt 5.3.2 (S. 225 ff.).

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  66. Vgl. für die Ergebnisse dieser Auswertung Abbildung 43 (S. 261).

    Google Scholar 

  67. Im Subcluster weisen 21 Unternehmen eine bürokratische Konfiguration auf. Dies ist eine geringere Anzahl als das N=30 bzw. N=50, dass das zentrale Grenzwerttheorem zur Anwendungs parametrischer Test bei Vorliegen einer nichtnormalen Variablen-Verteilung erfordert, vgl. Bohrnstedt / Knoke (1994), S. 88–90 und Kirk (1995), S. 51. Werden parametrischen Tests bei geringeren Stichprobenumfängen als N=30 angewandt, sind die Testergebnisse wahrscheinlich stärker verzerrt.

    Google Scholar 

  68. Konstruktwerte bezogen auf Unternehmen mit Mitarbeiterzahlen zwischen 50 und 150, sowie dem Vorliegen geringer interner Unsicherheit.

    Google Scholar 

  69. Siehe zu den Ausprägungen der Strukturdimensionen der Konfigurationen Abbildung 36 (S. 222).

    Google Scholar 

  70. Vgl. zur entsprechenden Teilgruppe S1I1 Tabelle 66 (S. 229).

    Google Scholar 

  71. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  72. Die Abweichung der Gewicktungsfaktoren zwischen der Gesamtheit aller wachstumsorientierten KMU und des Unternehmensclusters mit einer Mitarbeiterzahl zwischen 50 und 150 ist minimal, so dass das vorgestellte Score-Modell allgemein angewandt werden kann. Die ermittelten Gewichtungsfaktoren basieren auf der messfehlerbereinigten AMOS-Parameterschätzung.

    Google Scholar 

  73. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  74. Das den einzelnen Konstrukdimensionen zugrunde liegende Gewichtungsschema basiert analog dem des Konstrukts „interne Unsicherheit“ einer messfehlerbereinigten AMOS-Parameterschätzung. Die einzelnen Gewichte unterscheiden sich nur minimal zwischen dem Gesamtmodell (alle KMU) und dem besonders relevanten Cluster mit KMU, dessen Unternehmen Mitarbeiterzahlen zwischen 50 und 150 aufweisen. Die Scoring-Modelle können somit universal im gesamten KMU-Kontext angewandt werden.

    Google Scholar 

  75. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  76. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  77. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  78. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  79. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  80. Zur Ermittlung der normativen Scoring-Werte wurden die in den einzelnen Unternehmensclustern (Unternehmensgröße und Flexibilitätsbedarf/interne Unsicherheit) vorherrschenden Ausprägungen der einzelnen Strukturdimensionen mit den im Strukturmodell ermittelten Pfadkoeffizienten als Indikator für die Erfolgswirkung gewichtet. Beispiel: der Durchschnitt der Ausprägung des Dezentralisierungsgrades im Cluster 50–75 Mitarbeiter bei geringem Flexibilitätsbedarf weist einen Ist-Score-Wert von 5,0 auf. Der Pfadkoeffizient zwischen Dezentralisierungsgrad und Unternehmenserfolg beträgt in diesem Cluster γ=+0,27. Der normative Score-Wert wird in diesem Beispiel wie folgt berechnet: Soll-Score=Ist-Score+Skalenmittel * γ. Im Beispiel beträgt der normative Score-Wert für den Dezentralisierungsgrad 6,1 (5+4*0,27=6,1). Positive Erfolgszusammenhänge erhöhen somit den normativen Score verglichen mit dem Durchschnitts-Score im Unternehmenscluster, währen negative Erfolgszusammenhänge diesen Durschschnitts-Score reduzieren. Die Stärke der Erhöhung bzw. Reduktion ist durch die Höhe des Pfadkoeffizienten und damit durch die Stärke des Einflusses einer Strukturdimension auf den Erfolg bestimmt.

    Google Scholar 

  81. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Mintzberg (1979), S. 230–232 und Miller/Dröge (1986), S. 543–544.

    Google Scholar 

  83. Vgl. Mintzberg (1979), S. 233 und Miller/Dröge (1986), S. 543–550.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Hitt / Hoskisson / Nixon (1993), S. 164–167 und Lawrence/Lorsch (1967a), S. 44–53.

    Google Scholar 

  85. Vgl. Mintzberg (1979), S. 233–235. Der normative Indexwert des Formalisierungsgrades war im Grenzbereich rückläufig (Soll-Indexwert: ≈5).

    Google Scholar 

  86. Vgl. Simon / March (1958), S. 41 und Mintzberg (1979), S. 88.

    Google Scholar 

  87. Vgl. Helfen (2003), S. 150; Eisenstadt (1959) und Randolph/Dess (1984).

    Google Scholar 

  88. Quelle: Eigene Darstellung.

    Google Scholar 

  89. Vgl. zusammenfassend Donaldson (2001), S. 35–60 und ergänzend Burns/Stalker (1961), S. 119–125.

    Google Scholar 

  90. Vgl. Abbildung 42 (S. 258).

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(2009). Diskussion. In: Formale Organisationsstrukturen in wachstumsorientierten kleinen und mittleren Unternehmen. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8070-0_6

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