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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. 1425.
    Vgl. zu den theoriebezogenen Forschungsfragen Abschnitt 1.2 (S. 11).Google Scholar
  2. 1426.
    Vgl. Meyer / Rowan (1977) und Scott (2001).Google Scholar
  3. 1427.
    Siehe Abschnitt 5.3.3.1 (S. 233 ff.).Google Scholar
  4. 1428.
    Vgl. Payne (2006), S. 766.Google Scholar
  5. 1429.
    Siehe Abschnitt 4.2.6 (S. 142 ff.).Google Scholar
  6. 1430.
    Vgl. Payne (2006), S. 767 und die dort zitierten Quellen.Google Scholar
  7. 1431.
    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. 1432.
    Vgl. Porter (1985), S. 4–6.Google Scholar
  9. 1433.
    Vgl. Schmalensee (1985), S. 347.Google Scholar
  10. 1434.
    Vgl. Rumelt (1991), S. 178–180.Google Scholar
  11. 1435.
    Vgl. O’Gorman (2001), S. 65.Google Scholar
  12. 1436.
    Siehe Abschnitt 4.2.6 (S. 143) und die dort angegeben Quellen.Google Scholar
  13. 1437.
    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. 1438.
    Vgl. Aldrich / Ruef (2006), S. 159–163 sowie zur Evolutionstheorie Abschnitt 3.1.1.1 (S. 52 ff.).Google Scholar
  15. 1439.
    Vgl. Abbildung 9 (S. 50) sowie die entsprechenden Ausführungen an dieser Stelle zum Determinismus.Google Scholar
  16. 1440.
    Vgl. Freeman / Carroll / Hannan (1983) und Henderson (1999).Google Scholar
  17. 1441.
    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. 1442.
    Siehe hierzu Abschnitt 3.1.1.1 (S. 56 f.) und Baum / Calabrese / Silverman (2000), S. 268–269.Google Scholar
  19. 1443.
    Vgl. Baum / Shiplov (2006), S. 63–68.Google Scholar
  20. 1444.
    Hervorhebung im Original.Google Scholar
  21. 1445.
    Vgl. Baum / Shiplov (2006), S. 67.Google Scholar
  22. 1446.
    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. 1447.
    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. 1448.
    Vgl. Sobel (1995).Google Scholar
  25. 1449.
    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. 1450.
    Vgl. Shah / Goldstein (2006), S. 162.Google Scholar
  27. 1451.
    Siehe Abschnitt 3.2.1 (S. 74 ff.) sowie speziell zum Thema Kausalität in der Kontingenztheorie Donaldson (2001), S. 137–141.Google Scholar
  28. 1452.
    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. 1453.
    Vgl. Payne (2006), S. 766.Google Scholar
  30. 1454.
    Vgl. Dess / Newport / Rasheed, (1993), S. 781–783.Google Scholar
  31. 1455.
    Vgl. Gresov / Drazin (1997).Google Scholar
  32. 1456.
    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. 1457.
    Vgl. Kieser (2006a), S. 236–237 und Child/Ganter/Kieser (1987).Google Scholar
  34. 1458.
    Vgl. Tabelle 48 (S. 207).Google Scholar
  35. 1459.
    Siehe Abschnitt 4.1.1.3 (S. 104 f.).Google Scholar
  36. 1460.
    Siehe Abschnitt 5.1.3 (S. 159 ff.).Google Scholar
  37. 1461.
    Vgl. Van de Ven / Ferry (1980).Google Scholar
  38. 1462.
    Vgl. Meilich (2006) und Kieser/Walgenbach (2007), S. 208–209.Google Scholar
  39. 1463.
    Vgl. Burton / Obel (2004), S. 16–18.Google Scholar
  40. 1464.
    Vgl. Gresov (1989).Google Scholar
  41. 1465.
    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. 1456.
    Vgl. Gresov / Drazin (1997).Google Scholar
  43. 1467.
    Vgl. Ebben / Johnson (2005).Google Scholar
  44. 1468.
    Siehe Abschnitt 5.3.3.2 (S. 239).Google Scholar
  45. 1469.
    Vgl. Tabelle 77 (S. 242).Google Scholar
  46. 1470.
    „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. 1471.
    Vgl. zu den Globalgütemaßen des Teilgruppenmodells S0I0 Tabelle 58 (S. 216).Google Scholar
  48. 1472.
    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. 1473.
    Siehe Abschnitt 4.1.1.3 (S. 104).Google Scholar
  50. 1474.
    Siehe Abschnitt 5.2.2.3 (S. 180).Google Scholar
  51. 1475.
    Vgl. Tabelle 57 (S. 215).Google Scholar
  52. 1476.
    Vgl. Covin / Slevin / Schultz (1994), S. 494.Google Scholar
  53. 1477.
    Vgl. bspw. Meijaard / Brand / Mosselman (2005); Chrisman/Bauerschmidt/Hofer (1998); Chaston (1997) und Slevin/Covin (1990).Google Scholar
  54. 1478.
    Vgl. Covin / Slevin (1989), S. 81.Google Scholar
  55. 1479.
    Vgl. Child (1973), S. 170.Google Scholar
  56. 1480.
    Vgl. Kaiser / Gläser, (1999), S. 54.Google Scholar
  57. 1481.
    Vgl. Burns / Harrison (1996), S. 40.Google Scholar
  58. 1482.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  59. 1483.
    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.Google Scholar
  60. 1484.
    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.Google Scholar
  61. 1485.
    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. 1486.
    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).Google Scholar
  63. 1487.
    Vgl. Abbildung 39 (S. 225) und Abbildung 40 (S. 225) für die Erfolgswirkung der Teilgruppenmodelle S1I0 und S1I1.Google Scholar
  64. 1488.
    Siehe Abschnitt 5.3.2 (S. 227 ff.) zu idealen und equifinalen strukturellen Konfigurationen.Google Scholar
  65. 1489.
    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.).Google Scholar
  66. 1490.
    Vgl. für die Ergebnisse dieser Auswertung Abbildung 43 (S. 261).Google Scholar
  67. 1491.
    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. 1492.
    Konstruktwerte bezogen auf Unternehmen mit Mitarbeiterzahlen zwischen 50 und 150, sowie dem Vorliegen geringer interner Unsicherheit.Google Scholar
  69. 1493.
    Siehe zu den Ausprägungen der Strukturdimensionen der Konfigurationen Abbildung 36 (S. 222).Google Scholar
  70. 1494.
    Vgl. zur entsprechenden Teilgruppe S1I1 Tabelle 66 (S. 229).Google Scholar
  71. 1495.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  72. 1496.
    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. 1497.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  74. 1498.
    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. 1499.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  76. 1500.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  77. 1501.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  78. 1502.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  79. 1503.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  80. 1504.
    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. 1505.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  82. 1506.
    Vgl. Mintzberg (1979), S. 230–232 und Miller/Dröge (1986), S. 543–544.Google Scholar
  83. 1507.
    Vgl. Mintzberg (1979), S. 233 und Miller/Dröge (1986), S. 543–550.Google Scholar
  84. 1508.
    Vgl. Hitt / Hoskisson / Nixon (1993), S. 164–167 und Lawrence/Lorsch (1967a), S. 44–53.Google Scholar
  85. 1509.
    Vgl. Mintzberg (1979), S. 233–235. Der normative Indexwert des Formalisierungsgrades war im Grenzbereich rückläufig (Soll-Indexwert: ≈5).Google Scholar
  86. 1510.
    Vgl. Simon / March (1958), S. 41 und Mintzberg (1979), S. 88.Google Scholar
  87. 1511.
    Vgl. Helfen (2003), S. 150; Eisenstadt (1959) und Randolph/Dess (1984).Google Scholar
  88. 1512.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  89. 1513.
    Vgl. zusammenfassend Donaldson (2001), S. 35–60 und ergänzend Burns/Stalker (1961), S. 119–125.Google Scholar
  90. 1514.
    Vgl. Abbildung 42 (S. 258).Google Scholar

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