Filtern
Erscheinungsjahr
- 2016 (4) (entfernen)
Dokumenttyp
- Dissertation (4) (entfernen)
Sprache
- Deutsch (4) (entfernen)
Schlagworte
Institut
- Wirtschaftswissenschaften (4) (entfernen)
Unternehmen aus güterproduzierenden Industrien und Sektoren entdecken in immer stärkerem Maße das Differenzierungs- und Erlöspotenzial des Angebots ergänzender Dienstleistungen zur Erlangung von strategischen Wettbewerbsvorteilen. In vielen Branchen ist dies bereits ein notwendiger Bestandteil im Angebotsportfolios der Hersteller um sich zu positionieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein besonders prägnantes Beispiel stellt die Automobilbranche dar, die schon vor Jahren begonnen hat in ihr Geschäftsmodell um das Kernprodukt "Automobil" auch sog. produktbegleitende Dienstleistungen (wie beispielsweise Finanzierungsdienstleistungen) zu integrieren, um sich durch Erhöhung des Kundennutzens von den Angeboten der Mitbewerber zu differenzieren. Vor dem Hintergrund, dass Marketingkonstrukte, wie Marke, Reputation, Kundenloyalität, aber auch technische Spezifikationen wie Motorisierung, Ausstattung und Zubehör die Fahrzeugwahl beeinflussen, stellt sich die Autorin die Frage, inwiefern ein Zusatzangebot von reinen produktbegleitenden Dienstleistungen einen Einfluss auf die Marken- und Fahrzeugwahl beim Autokauf hat. In diesem Zusammenhang ist ein Forschungsziel der vorliegenden Untersuchung die Konzeption einer branchenunabhängigen Wertschöpfungskette für produktbegleitende Dienstleistungen, um eine Identifikation des strategischen Differenzierungspotenzials produktbegleitender Dienstleistungen zu ermöglichen. Den Bezugsrahmen der Forschungsarbeit wird dabei aus Perspektive des Endkonsumenten bei der Automobilkaufentscheidung konstruiert, um Aussagen zur Wahrnehmung existierender Angebote produktbegleitender Dienstleistungen den individuellen Phasen der Kaufentscheidung zuordnen zu können. Dies bildet das methodische Fundament dieses empirisch geprägten Forschungsbeitrags, um die folgende Frage der Untersuchung beantworten zu können: "Haben produktbegleitende Dienstleistungen einen Einfluss auf die Kaufwahrscheinlichkeit beim konsumentenseitigen Kaufentscheidungsprozess bei Automobilen im Segment des Privat-PKW?" Als Forschungsstrategie wird die Anwendung der Kausalanalyse gewählt, um anhand zwei aufeinander aufbauenden Primärerhebungen (quantitative Datenerhebung anhand eines Online-Fragebogens) potenzielle Autokäufer hinsichtlich ihres Wissens und ihrer Wahrnehmung bezüglich produktbegleitender Dienstleistungen der einzelnen Automobilherstellermarken zu untersuchen. Die Ergebnisse der Datenauswertung lassen die Schlussfolgerung zu, dass produktbegleitende Dienstleistungen zwar einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung beim potentiellen Automobilkäufer ausüben, jedoch aufseiten der Automobilhersteller und -händler durchaus großes Verbesserungspotenzial bezüglich der Kommunikation von solchen Value-Added-Leistungen vorliegt. Die vorliegende Dissertationsschrift wurde am Lehrstuhl für Organisation und Strategisches Dienstleistungsmanagement verfasst und beim Fachbereich IV der Universität Trier eingereicht.
Fehlende Werte und deren Kompensation über Imputation stellen eine große Herausforderung für die Varianzschätzung eines Punktschätzers dar. Dies gilt auch in der Amtlichen Statistik. Um eine unverzerrte Varianzschätzung zu gewährleisten, müssen alle Komponenten der Varianz berücksichtigt werden. Hierzu wird häufig eine Zerlegung der Gesamtvarianz durchgeführt mit dem Ziel, detaillierte Informationen über ihre Komponenten zu erhalten und diese vollständig zu erfassen. In dieser Arbeit stehen Resampling-Methoden im Vordergrund. Es wird ein Ansatz entwickelt, wie neuere Resampling-Methoden, welche alle Elemente der ursprünglichen Stichprobe berücksichtigen, hinsichtlich der Anwendung von Imputation übertragen werden können. Zum Vergleich verschiedener Varianzschätzer wird eine Monte-Carlo-Simulationsstudie durchgeführt. Mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation findet zudem eine Zerlegung der Gesamtvarianz unter verschiedenen Parameterkonstellationen statt.
Die vorliegende Meta-Analyse zeigt eindeutig, dass von Familienmitgliedern geführte Familienunternehmen eine schlechtere Performance aufweisen als Unternehmen, die von Managern geleitet werden, die der Inhaberfamilie nicht angehören. Basierend auf uni- und multivariaten Analysen von 270 wissenschaftlichen Publikationen aus 42 verschiedenen Ländern, wurde die Performance von Familienunternehmen im Vergleich zu Nicht-Familienunternehmen untersucht. Das erste robuste Ergebnis zeigt eindeutig, dass Familienunternehmen hinsichtlich der Performance Nicht-Familienunternehmen übertreffen. Dieses Ergebnis ist im Einklang mit den meisten Primärstudien und früheren Meta-Analysen. Das zweite Ergebnis dieser Arbeit kann dem "Finance"-Forschungszweig zugeordnet werden und basiert auf der Unterscheidung von Markt- und Accounting-Performance-Kennzahlen. Markt-Performance-Kennzahlen, welche durch Analysten errechnet werden, zeigen, dass Familienunternehmen Nicht-Familienunternehmen hinsichtlich der Performance unterlegen sind. Dieses Ergebnis steht im Gegensatz zu den Accounting-Performance-Kennzahlen, welche von den Familienunternehmen selbst in ihren von Wirtschaftsprüfern freigegebenen Bilanzen veröffentlicht wurden. Die dritte Forschungsfrage untersucht im Detail, ob die Zusammensetzung des Datensatzes in Primärstudien das Gesamtergebnis in eine bestimmte Richtung verzerrt. Das Ergebnis wird nicht durch Datensätzen mit Unternehmen, welche öffentlich gelistet, im produzieren Gewerbe tätig oder Technologie getriebene Unternehmen, sind getrieben. Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) veröffentlichen kleinere Kennzahlen und reduzieren somit die Höhe der abhängigen Variable. Das vierte Ergebnis gibt eine Übersicht über die Art und Weise der Beteiligung der Familie an der Aufsicht oder dem operativen Geschäft des Unternehmens. Dieses Ergebnis zeigt klar, dass Manager aus Familien einen signifikanten negativen Einfluss auf die Performance des Unternehmens haben. Dies kann auf die Erhaltung des Wohlstandes der Familienmitglieder zurückzuführen sein und somit spielen finanzielle Kennzahlen keine vordergründige Rolle. Die letzte Forschungsfrage untersucht, ob die Performance von Familienunternehmen im Vergleich zu Nicht-Familienunternehmen auch durch institutionelle Faktoren beeinflusst wird. In Europa zeigen die Familienunternehmen im Vergleich zu Nordamerika eine geringere Performance hinsichtlich der Kennzahlen. Das ist darauf zurückzuführen, dass europäische Unternehmen im Vergleich zu nordamerikanischen unterbewertet sind (Caldwell, 07.06.2014). Darüber hinaus zeigen Familienunternehmen im Vergleich zu Nicht-Familienunternehmen eine bessere Performance in eher maskulin geprägten Kulturen. Maskulinität, ist nach Hofstede, gekennzeichnet durch höhere Wettbewerbsorientierung, Selbstbewusstsein, Streben nach Wohlstand und klar differenzierte Geschlechterrollen. Rechtsregime hingegen (Common- oder Civil-Law) spielen im Performance-Zusammenhang von Familienunternehmen keine Rolle. Die Durchsetzbarkeit der Gesetze hat jedoch einen signifikanten positiven Einfluss auf die Performance von Familienunternehmen im Vergleich zu Nicht-Familienunternehmen. Dies ist damit zu begründen, dass die Kosten für Kredite in Länder mit einer sehr guten Durchsetzbarkeit von Gesetzen für Familienunternehmen geringer sind.
Weltweit untersuchen viele Wissenschaftler die Ursachen für die Entstehung und Ausdehnung industrieller Cluster. Die Ergebnisse dieser Bemühungen sind in zahlreichen empirischen Studien dokumentiert worden. Die Mehrheit der Arbeiten legt ihren Fokus auf die Entwicklung einer präzisen Messmethodik für die Konzentrationsstärke. Hierzu ist ein breites Instrumentarium an Maßzahlen bereits verfügbar und lässt sich je nach Forschungsziel erkenntnisbringend einsetzen. Dennoch bleibt die Trennung zwischen unterschiedlichen geographischen Grundmustern unzureichend. Insbesondere trifft dies auf unterschiedliche Typen der Konzentration zu. Die vorliegende Arbeit bietet eine umfassende Konzentrationsanalyse des Wirtschaftsstandorts Deutschland auf unterschiedlichen regionalen und sektoralen Aggregationsebenen. Dabei verfolgt sie das Ziel, durch eine detaillierte Untersuchung der räumlichen Verteilungsmuster der wirtschaftlichen Aktivität einen Beitrag zur Erklärung der Ansiedlungsstrukturen der einzelnen Wirtschaftszweige zu leisten. Hierfür wird eine gänzlich neue Methodik entwickelt, die das Identifizieren einer breiteren Palette an geographischen Grundmustern sowohl statisch als auch dynamisch zulässt. Da die Unterscheidung zwischen verschiedenen Typen der Konzentration bisher kaum Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchung war, stößt der hier verfolgte Ansatz auf ein relativ neues Forschungsfeld vor. Die Existenz unterschiedlicher Typen bzw. Formen der Konzentration beruht auf einer einfachen Überlegung: Neben städtisch konzentrierten Wirtschaftszweigen muss es zwangsläufig auch ländlich konzentrierte Wirtschaftszweige geben. Hiervon ausgehend werden sieben geographische Grundmuster identifiziert. Neben dem dispersen und dem zufälligen Grundmuster wird zwischen fünf verschiedenen Typen der Konzentration unterschieden. Die Identifikation der einzelnen Grundmuster erfolgt auf Basis des Rangkorrelationskoeffizienten von Goodman-Kruskal. Dem entwickelten Ansatz wird mithilfe bivariater Konfidenzregionen eine exakte und durch statistische Signifikanz fundierte Aussagekraft verliehen. Des Weiteren wird im Rahmen der Arbeit festgestellt, dass ein Vernachlässigen der unterschiedlichen geographischen Grundmuster in inhaltlich irreführenden und fragwürdigen Konzentrationsvergleichen münden kann. Parallel dazu werden acht Indizes zur Erfassung der Konzentrationsstärke behandelt. Sie werden hinsichtlich der Datenanforderungen in drei Gruppen unterteilt und im Hinblick auf ihre Verlässlichkeit und Aussagekraft ausführlich untersucht. Die empirische Konzentrationsanalyse belegt für alle drei Gruppen, dass die durchschnittliche Konzentration der deutschen Wirtschaftsgruppen von 1995 bis 2010 kontinuierlich gefallen ist. Darüber hinaus wird in der Arbeit gezeigt, dass die Wirtschaftszweige in Deutschland sehr unterschiedlichen Konzentrationstypen folgen und dass weder die traditionellen noch die komplexen, distanzbasierten Maßzahlen imstande sind, zwischen verschiedenen Typen der Konzentration zu unterscheiden.