Kritische Analyse von Entscheidungsmodellen in der Betriebswirtschaftslehre - Eine immanente Kritik

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1) Einleitung, Problemstellung, Zielsetzung

2) Theorie der Modellbildung

3) Darstellung einiger ausgewählter Entscheidungsprobleme
Beispiel 1: Optimale Nutzungsdauer eines Investitionsobjektes
Beispiel 2: Ablaufplanung bei einem Engpass
Beispiel 3: Multikriterielle Entscheidungen bei endlicher Alternativenmenge
Beispiel 4: Produktionsprogrammplanung mit linearer Zielfunktion

4) Kritische Analyse von Entscheidungsmodellen

5) Zusammenfassende Ergebnisse

6) Überlegungen bezüglich zukünftiger Betrachtungsweisen

7) Nachbemerkung zum Begriff des "Modell-Platonismus"

Literaturverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Optimale Nutzungsdauer eines Investitionsobjektes

Tabelle 2: Multikriterielle Entscheidungen bei endlicher Alternativenmenge

Tabelle 3: Maximin- und Maximax-Regel

Tabelle 4: Hurwicz-Regel

Tabelle 5: Savage-Niehans-Regel (Spaltenmaxima)

Tabelle 6: Savage-Niehans-Regel (Berechnung des Maximalen Risikos)

Tabelle 7: Laplace-Regel

1) Einleitung, Problemstellung, Zielsetzung

Entscheidungen zu treffen, ist eine der wesentlichsten Aufgaben, die in einem Unternehmen auszuführen sind. Entscheidungen zunächst darüber, was ein Unternehmen produzieren bzw. leisten soll, wo es sich ansiedeln soll, ob es eher kapital- oder eher arbeitsintensiv produzieren soll. Daran schließen sich Überlegungen an zur Frage, ob z.B. Bauteile selbsterstellt oder zugekauft werden, wie tief und wie breit die Produktpalette sein soll, wie viel an Mindestvorräten vorgehalten werden muss und in welcher Weise Rohstoffe bestellt und gelagert werden sollen. Diese Auflistung kann noch beliebig verlängert werden, aber es wird bereits an diesen wenigen Beispielen deutlich, welchen Stellenwert das Treffen von Entscheidungen in der unternehmerischen Praxis hat.

Entscheidungsmodelle spielen daher in der heutigen Betriebswirtschaft nach wie vor eine wichtige Rolle. Sie dienen in der Regel als theoretische Hilfestellung bei der "Bewältigung komplexer empirisch relevanter Problemstrukturen"⁽¹⁾. "Sie suchen nach Mitteln zur optimalen Realisierung eines Zieles, d.h. sie übertragen die in einem Erklärungsmodell gewonnenen Erkenntnisse auf einen praktischen Anwendungsbereich."⁽²⁾

Da Entscheidungsmodelle zukunftsgerichtet sind, muss berücksichtigt werden, dass Entscheidungen aufgrund bestimmter Rahmenbedingungen, obwohl sich deren Auswahl durch die Anwendung der Modelle als bewährt erwiesen hat, in aller Regel unter dem Aspekt der Unsicherheit gefällt werden. Für die Folgen einer in der Gegenwart getroffenen Entscheidung in der Zukunft kann es daher keine zuverlässigen Vorhersagen geben.

Wie verlässlich sind die aufgrund von Modellen getroffenen Entscheidungen? Gibt es Faktoren, die einen starken Einfluss auf die Entscheidungsfindung ausüben und daher zu berücksichtigen sind? Mit diesen und anderen Fragen wird sich die vorliegende Arbeit beschäftigen. Hierzu wird zunächst ein Überblick über die Theorie der Modellbildung gegeben. Anschließend erfolgt die Beschreibung einiger ausgewählter Entscheidungsprobleme anhand von Beispielen, um deutlich zu machen, wie Entscheidungsmodelle empirisch zu deren Lösung genutzt werden können. Daraufhin werden sie einer kritischen Analyse unterzogen, die über Schwächen und Stärken der Modelle Auskunft geben soll.

Am Ende dieser Arbeit soll der Versuch unternommen werden, einen Ausblick darüber zu vermitteln, ob der Einsatz von Entscheidungsmodellen in der Zukunft noch intensiver gehandhabt werden wird, oder ob es möglicherweise zu einer Abkehr von dem Einsatz solch vergleichsweise starrer Handlungsanleitungen kommen könnte.

2) Theorie der Modellbildung

In der betriebswirtschaftlichen Theorie wird durch die Bildung von Modellen versucht, "die komplexen Zusammenhänge der wirtschaftlichen Wirklichkeit zu vereinfachen, um sie überschaubar zu machen und um am Modell zur Erkenntnis von Grundzusammenhängen und Prozessen zu gelangen, die in den konkreten Betrieben durch die Vielzahl der Einflüsse verdeckt sind."⁽³⁾ Ein Modell ist demzufolge immer eine vereinfachte Darstellung realer Zusammenhänge, anhand dessen Lösungen für bestimmte Fragestellungen abgeleitet werden. Unklar bleibt jedoch in jedem Falle die tatsächliche Umsetzbarkeit der gefundenen Lösung in der Realität, worüber in der Regel nur Erfahrungswerte Auskunft geben können.

Für die Bildung sozialökonomischer Modelle gilt folgender allgemeiner Rahmen:⁽⁴⁾

" 1. die Festlegung eines Untersuchungs- oder Beurteilungszieles,
2. die Auswahl und Definition von Merkmalen aus dem empirischen Gesamtzusammenhang,
3. die Isolierung der Merkmale, d.h. die Definition der Unabhängigkeit von nicht beobachteten Merkmalen,
4. die Auswahl einer Technologie (eines Algorithmus) zur Lösung der durch das Untersuchungs- oder Beurteilungsziel vorgegebenen Frage,
5. die Durchführung der durch die Technologie vorgegebenen Operationen zur Bestimmung eines dem Untersuchungs- oder Beurteilungsziel entsprechenden Ergebnisses"

Die Punkte 1 bis 3 lassen sich kurz unter dem Begriff „Planung“ zusammenfassen, während Punkt 4 bereits der „Entscheidung“ entspricht. Punkt 5 bleibt als „Durchführung“ bestehen. Es fehlt in dieser Aufzählung ein Punkt 6, der ganz allgemein als „Kontrolle“ benannt werden kann.

Die Kontrolle soll dazu dienen, die empirischen Wirkungen der durchgeführten Maßnahmen festzustellen und zu analysieren, wobei eine Aufgliederung der Analyse in Abweichungs- und Ursachenanalyse erfolgt, sofern sich Diskrepanzen im Soll-Ist-Vergleich der geplanten mit den realisierten Ergebnissen zeigen.

Die größte Schwierigkeit bei der Bildung von Modellen liegt in der Formulierung des zu betrachtenden Problems (der Problemstruktur) und damit auch in der Auswahl der Merkmale, die für die Problemlösung relevant sind. Von diesen Merkmalen, auch Variablen genannt, hängt ganz entscheidend ab, ob sich die durch sie gefundene Modellösung tatsächlich empirisch verwerten lässt. Es ist also sehr wichtig, die für die Problemlösung relevanten von den irrelevanten Variablen möglichst genau zu trennen, um späteren Fehlentscheidungen vorzubeugen.

Modelle werden nach der Art ihrer Aussage, beschreibend – deskriptiv, erklärend – explikativ oder als Hilfe zur Entscheidungsfindung - präskriptiv, klassifiziert :⁽⁵⁾

1) Beschreibungsmodelle
2) Erklärungsmodelle
3) Entscheidungsmodelle

Beschreibungsmodelle bilden empirische Phänomene lediglich ab, d.h. sie stellen reale Sachverhalte dar, ohne diese zu analysieren oder zu erklären. Als Beispiel sei hier die betriebliche Buchführung genannt.

Erklärungsmodelle versuchen, die Gründe und Ursachen von Prozessen, die in einem Unternehmen ablaufen, mit Hilfe von Hypothesen über Gesetzmäßigkeiten zu erklären. Zu ihnen gehören auch die Prognosemodelle, bei denen die Erklärung in eine Vorhersage umformuliert wird.

Entscheidungsmodelle unterscheiden sich von den Erklärungsmodellen durch die Art der Fragestellung. Durch logische Umkehrung der Problemstellung kann aus einem explikativen Modell ein präskriptives Modell entstehen (und umgekehrt).⁽⁶⁾ Sie sollen dabei helfen, optimale Handlungsmöglichkeiten zu finden. Hierzu werden verschiedene Variablen unter bestimmten Nebenbedingungen so festgelegt, dass deren Zielfunktion einen Extremwert, also ein Maximum oder ein Minimum aufweist. Beispiele hierfür sind etwa Kostenminimierung oder Gewinnmaximierung im Unternehmen.

Problematisch bleibt die Tatsache, dass Entscheidungsmodelle, wie bereits oben erwähnt, zukunftsgerichtet sind. Das bedeutet für den Entscheidungsträger, dass er niemals in der Lage ist, alle Variablen der Zielfunktion zu beherrschen, da es ihm an der nötigen Voraussicht auf die Zukunft mangelt. „Daraus folgt einerseits, dass jede Entscheidung nur zu einem bestimmten Zeitpunkt getroffen werden kann und möglicherweise durch diesen Zeitpunkt bedingt ist, und andererseits, dass durch Realisierung der Entscheidung Teile der Zukunft von diesem Zeitpunkt an festgelegt sind.“⁽⁷⁾ Entscheidungen hängen daher nahezu immer von Aktions-, Reaktions-, Trend- und Umwelterwartungen ab, die in der Regel eher als unsicher zu bewerten sind.

3) Darstellung einiger ausgewählter Entscheidungsprobleme

Behandelt werden sollen in diesem Abschnitt vier Entscheidungsprobleme, die in der betriebswirtschaftlichen Realität immer wieder vorkommen und daher einen eindeutigen Praxisbezug aufweisen.

An dieser Stelle soll kurz darauf hingewiesen werden, dass es natürlich eine Fülle weiterer Entscheidungsprobleme bzw. dazugehörige Entscheidungsmodelle gibt. Da bei diesen allerdings überwiegend mit mathematischen oder statistischen Mitteln gearbeitet wird, deren Vokabular-Erklärung allein den Rahmen dieser Arbeit sprengen würde, wurde versucht, Beispiele zu wählen, die weitestgehend ohne den Einsatz von mathematischen Formeln auskommen.

Als erstes soll nun das Problem der optimalen Nutzungsdauer eines Investitionsobjektes betrachtet werden. Als zweites Beispiel wird die Engpassproblematik behandelt. Drittens geht es um eine Entscheidung mit mehreren Kriterien, aber nur wenigen Alternativen, und im vierten Beispiel wird die Planung eines Produktionsprogramms beschrieben.⁽⁸⁾

Beispiel 1: Optimale Nutzungsdauer eines Investitionsobjektes

Investitionsobjekt

Anschaffungspreis: A0 = 6.000 GE

Einzahlungsüberschuss jew. am Ende der t-ten Periode: Et = vgl. Tab.1 (in GE)

Liquidationserlös bei Verkauf des Investitionsobjektes: Lt = vgl. Tab.1 (in GE)

Kalkulationszinssatz: r = 0,08

Das Entscheidungsproblem besteht in der Bestimmung der optimalen Nutzungsdauer aufgrund der angegebenen Werte. Eine Lösung des Problems wäre eine Nutzungsdauer, bei der der Kapitalwert der Ein- und Auszahlungen unter der Voraussetzung, das Investitionsobjekt 14 Perioden lang einwandfrei technisch nutzen zu können und es nach Ablauf der Nutzungsdauer nicht zu ersetzen, ein Maximum aufweist.

Tabelle 1: Optimale Nutzungsdauer eines Investitionsobjektes

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Bestimmung der optimalen Nutzungsdauer ist ein typisches Problem der Investitionsrechnung.

Aber auch in anderen Bereichen gibt es Entscheidungsprobleme, die nicht isoliert betrachtet werden können, sondern im Zusammenhang mit anderen realisierbaren und bereits realisierten Projekten, deren Daten bei der Entscheidung zu berücksichtigen sind, stehen. Die bereits realisierten Projekte sowie die bereits getroffenen Entscheidungen bezüglich geplanter Projekte stellen für zukünftige Perioden nicht mehr rückgängig zu machende Tatbestände dar.⁽⁹⁾

Beispiel 2: Ablaufplanung bei einem Engpass

- 1 Maschine, auf der hintereinander drei Aufträge, d.h. Objekte A1, A2 und A3 zu bearbeiten sind
- Bearbeitungsdauer p pro Auftrag: p1 = 4, p2 = 2 und p3 = 3 Zeiteinheiten
- Termine d, zu denen die Aufträge abgeschlossen sein müssen: d1 = 3, d2 = 6 und d3 = 2 Zeiteinheiten nach Beginn des Planungszeitraumes

Schon an diesem vergleichsweise einfachen Beispiel wird deutlich, dass nicht alle Aufträge zusammen termingerecht ausgeführt werden können. Das Problem besteht folglich darin, eine Reihenfolge für die Bearbeitung der Aufträge festzulegen. Dabei sollten zum einen die Zielvorstellungen des Entscheidungsträgers bezüglich zu tolerierender Verzögerungen berücksichtigt werden, und zum anderen sollte versucht werden, die Verzögerungen an sich so gering wie möglich zu halten und/oder die Anzahl der nicht fristgerecht ausgeführten Aufträge zu minimieren.

Beispiel 3: Multikriterielle Entscheidungen bei endlicher Alternativenmenge

Annahme: Ein Reisender, der sich für eines von vier zur Verfügung stehenden Hotels entscheiden muss

Kriterien: Ruhiges schlafen möglich

Gutes Frühstück

Komfortables Bad

Sicherer Pkw-Stellplatz

Problem: Keines der vier Hotels ist in der Lage, alle Kriterien voll zu erfüllen

Lösungsansatz: Bewertungsskala in Nutzeneinheiten von 0 (kein Nutzen) bis 20 (Höchster Nutzen) für jedes Kriterium

Tabelle 2: Multikriterielle Entscheidungen bei endlicher Alternativenmenge

(Hotelauswahl)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Das Entscheidungsproblem tritt auch in diesem Beispiel deutlich zutage. Für welches Hotel soll sich der Reisende entscheiden? Muss er möglicherweise seine Kriterien genauer abgrenzen?

Ersetzt man die Auswahl des Hotels durch die Auswahl eines Investitionsprogramms, eines neuen EDV-Systems, durch verschiedene Maschinen oder die Frage nach dem Standort eines neuen Industriegebietes, sieht man, wie verbreitet eine solche Art der Nutzwertanalyse in verschiedenen wirtschaftlichen Bereichen ist, und dass sich entsprechend der Fragestellung auch die Wahl und die Gewichtung der Kriterien bzw. Zielvariablen sehr unterschiedlich gestalten kann.

Beispiel 4: Produktionsprogrammplanung mit linearer Zielfunktion

Annahmen:

- Ein Unternehmen ⁽¹⁰⁾ stellt Konserven in 1-kg- und 2-kg-Dosen her
- Es werden nur Mengeneinheiten (ME) von je 100 1kg- bzw. 2-kg-Dosen produziert und verkauft
- Die Produktionsanlage läuft 70 Stunden pro Woche
- Die Fertigstellung einer ME unabhängig ob 1- oder 2-kg dauert 1 Stunde
- Pro Woche können 10.000 kg Fertigerzeugnis bereitgestellt werden
- Der Verkauf kann pro Woche maximal 60 ME 1-kg-Dosen und maximal 40 ME 2-kg-Dosen absetzen
- Der Deckungsbeitrag beträgt je 1-kg-Dose 2 Geldeinheiten und je 2-kg-Dose 3 Geldeinheiten

Problem: Maximierung des Gesamtdeckungsbeitrages

Hinter diesem Beispiel steht der für die Lösung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen wichtige „Standardansatz zur Bestimmung gewinnmaximaler Produktionspläne“.⁽¹¹⁾

4) Kritische Analyse von Entscheidungsmodellen

Die größte Schwierigkeit bei der Handhabung nicht nur der beispielhaft vorgestellten, sondern ganz allgemein beim Einsatz von Entscheidungsmodellen zur Lösung von Entscheidungsproblemen ist der Umgang mit dem Faktor Unsicherheit. Unsicherheit auf Seiten des Entscheidungsträgers, ob die getroffene Entscheidung auch wirklich die Richtige war, oder ob eine Alternativlösung möglicherweise besser gewesen wäre, ist hier jedoch nicht gemeint.

Unsicherheit meint in diesem Fall ungenaue Daten, unvollkommene Informationen, falsch eingeschätzte Erwartungen und fehlerhafte Prognosen über z.B. das Käuferverhalten, die Entwicklung von Preisen am Beschaffungs- und Absatzmarkt und andere nicht im Vorfeld genau festlegbare Eigenschaften.

„Entscheidungen, die das Merkmal der unsicheren Erwartung tragen, sind dadurch gekennzeichnet, dass der Entscheidungsträger dem Eintritt der verschiedenen Umweltbedingungen keine Wahrscheinlichkeiten zuordnen kann. Die [...] Handlungsmöglichkeiten werden vom Entscheidungsträger entsprechend dem Nutzen, den sie für ihn haben, bewertet und in einer Entscheidungsmatrix aufgeführt. Die Entscheidung für eine bestimmte Handlungsmöglichkeit ist dann einfach, wenn eine Aktion die anderen Aktionen dominiert, [...]⁽¹²⁾. Da der Fall, dass eine Aktion alle anderen Aktionen dominiert, eine Ausnahme darstellt, bleibt nach Anwendung der Dominanzüberlegungen in der Regel ein Entscheidungsproblem, [...].“⁽¹³⁾

Hilfe bei der Lösung dieses Konflikts stellen sogenannte Entscheidungsregeln dar, die, je nachdem, ob die Informationsbeschaffung als sicher, riskant oder unsicher einzuordnen ist, hinsichtlich ihrer strukturellen Ausgestaltung verschieden sind. Beispiele für solche Entscheidungsregeln sind die Maximin-Regel, auch Minimax- oder Wald-Regel genannt, die Maximax-Regel als Umkehrung der Maximin-Regel, die Hurwicz-Regel, auch Pessimismus-Optimismus-Regel, die Savage-Niehans-Regel, auch Regel des kleinsten Bedauerns sowie die Laplace-Regel, auch Regel des unzureichenden Grundes genannt. Es soll an dieser Stelle nur eine kurze Erläuterung dieser fünf Regeln vorgenommen werden, für weitere Informationen wird auf die Literatur in der Fußnote verwiesen.⁽¹⁴⁾

a) Die Maximin-Regel wurde ursprünglich auf Verlustfunktionen angewendet. Ziel ist die Ermittlung der zweckmäßigsten Handlungsalternative als Maximum der Zeilen minima, d.h. als der Wert , der bei den ungünstigsten Bedingungen noch am besten ist. Die Maximin-Regel berücksichtigt daher eher pessimistische Erwartungen.
b) Die Maximax-Regel verwendet demgegenüber das Maximum der Zeilen maxima zur Ermittlung der zweckmäßigsten Handlungsalternative bei Eintreten der günstigsten Bedingungen. Sie berücksichtigt eher optimistische Erwartungen.

Tabelle 3: Maximin- und Maximax-Regel

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

zu a) wird gemäß der Tabelle die Handlungsalternative a2 gewählt, so wird verhindert, dass der Nutzenwert unter 14 sinkt

zu b) wird gemäß der Tabelle die Handlungsalternative a1 gewählt, ermöglicht dies einen Nutzenwert von 35

c) Die Hurwicz-Regel stellt eine Kombination aus den beiden vorgenannten Regeln dar, in der Weise, dass es zum Einsatz eines sogenannten Optimismusparameters (l) mit 0<l<1 kommt, der die Risikofreude des Entscheidenden widerspiegelt. Die jeweiligen Zeilenmaxima werden mit l und die jeweiligen Zeilenminima mit 1-l multipliziert. Je größer dabei l ist, desto optimistischer ist die Einstellung.

Tabelle 4: Hurwicz-Regel

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Bei dieser Aufteilung zwischen optimistischer und pessimistischer Einstellung stellt sich die Handlungsalternative a1 als vorteilhafteste heraus. Das Schwierige beim Einsatz der Hurwicz-Regel ist die Bestimmung des Optimismusparameters.

d) Die Savage-Niehans-Regel orientiert sich an der Minimierung des höchstmöglichen Verlustes, der sich beispielsweise durch eine fehlerhafte Einschätzung der Rahmenbedingungen ergeben könnte. Dieser Verlust ergibt sich aus der Differenz zwischen dem maximal erreichbaren Nutzen (Spaltenmaxima) bei exakter Kenntnis der Rahmenbedingungen und dem erwarteten Nutzen (Werte aus Tabelle 3).

Tabelle 5: Savage-Niehans-Regel (Spaltenmaxima)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 6: Savage-Niehans-Regel (Berechnung des Maximalen Risikos)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In diesem Falle erweist sich die Handlungsmöglichkeit a3 bei Anwendung dieser pessimistischen Entscheidungsregel als die beste Lösung, da der höchstmögliche Nutzenverlust mit 20 der geringste der drei wäre.

e) Die Laplace-Regel schließlich geht davon aus, dass jeder Umweltzustand mit der gleichen Wahrscheinlichkeit auftreten kann, d.h., dass alle Nutzenwerte einer Aktion mit demselben Faktor gewichtet werden. Diese Regel ist gegenüber den vier vorher vorgestellten Entscheidungsregeln also weder optimistisch noch pessimistisch, sondern sie bildet eine neutrale Haltung ab.

Tabelle 7: Laplace-Regel

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Als Ergebnis der Anwendung der Laplace-Regel erhält man hier die Handlungsmöglichkeit a2 mit dem maximalen Nutzenwert von 11,8.

Zusammenfassend wird deutlich, dass je zweimal Handlungsmöglichkeit a1 und a2, und nur einmal Handlungsmöglichkeit a3 als beste Alternative gewählt wurden. Sicherlich hängt dies in nicht geringem Maße von der jeweils unterstellten optimistischen oder pessimistischen Einstellung des Entscheidungsträgers ab, da ihm aber genau diese Einstellung bewusst ist, muss dies nicht unbedingt ein Nachteil sein. Wenn der Entscheidungsträger nämlich mit einer bewussten Einstellung eine Entscheidungssituation beurteilt, ist dies in jedem Fall besser als wenn er sich nicht einmal über seine eigene Einstellung im Klaren ist. Unter Umständen kann dies sogar die Transparenz der Entscheidungssituation erhöhen.

Nach der Vorstellung einiger wichtiger Entscheidungsregeln geht es im Folgenden um ein anderes Problem der Arbeit mit Entscheidungsmodellen, nämlich das des nicht genau kalkulierbaren Zeithorizonts. Erhält man beispielsweise durch die Anwendung eines Entscheidungsmodells eine bestimmte Nutzungsdauer für ein Investitionsobjekt entsprechend dem Beispiel 1, so ist damit nicht von vornherein bewiesen, dass dies auch wirklich die optimale Nutzungsdauer ist. Möglicherweise verringert eine Erhöhung der Nutzungsintensität die optimale Nutzungsdauer und das Investitionsobjekt, zum Beispiel ein Kraftfahrzeug, wird vorzeitig unbrauchbar.

Ein ähnliches zeitabhängiges Problem ergibt sich im Beispiel 2, wenn es darum geht Sonderaufträge einzuplanen und/oder die Kapazitäten schon voll ausgelastet sind. Im ungünstigsten Falle müssten Zusatzaufträge abgesagt oder zusätzliche Kapazitäten, entweder durch Erhöhung der Nutzungsintensität der vorhandenen Kapazitäten, durch Überstunden, durch Einsatz von mehr Kapital (Zukauf von Maschinen / Einstellung von Personal), oder durch Outsourcing (hier im Sinne der Einbeziehung externer Produktionsstätten) geschaffen werden.

Nimmt man an, dass hinter sehr vielen verschiedenen Entscheidungsproblemen als allgegenwärtiger Hintergrund das Ziel der Gewinnmaximierung im Unternehmen als Hauptentscheidungsmodell steht, so unterliegt auch dieses Modell selbst wieder der Kritik. "Das Prinzip der Gewinnmaximierung unterliegt von zwei Seiten der Kritik. Erstens wird es angegriffen, weil es gar nicht die zentrale Zielsetzung der Unternehmungen sei, und zwar einerseits, weil die Maximierung des Gewinns nicht quantifizierbar sei, andererseits, weil die unternehmerischen Entscheidungen stets das Ergebnis einer ganzen Anzahl von Zielen seien, zu denen zwar vorrangig das Gewinnstreben gehöre, aber eben doch nicht in allen Fällen als dominierende Zielsetzung. Zweitens wird das Prinzip aus der Vorstellung heraus abgelehnt, dass sich der Unternehmer zur Realisierung dieser Zielsetzung über ethische und soziale Prinzipien hinwegsetze und nur seine persönlichen "Profit" suche und dass folglich eine Betriebswirtschaftslehre, [...] sich allein in den Dienst des Gewinnstrebens der Unternehmer stelle."⁽¹⁵⁾

5) Zusammenfassende Ergebnisse

Ein zufriedenstellende Lösung für den Umgang mit Problemen wie Unsicherheit oder Zeitabhängigkeit in Entscheidungsmodellen ist bedauerlicherweise nicht in Sicht. Daher ist, wie bereits oben kurz erwähnt, „das Erfahrungsmaterial, [...], immer noch die beste und oft auch die einzige Entscheidungsgrundlage. [...] Aus den lückenhaften Kenntnissen, die ich über vergleichbare Ereignisse und Entscheidungsfolgen habe, gewinne ich das Material für meine eigene Entscheidung. Und das heißt: Je besser die Information, um so besser die Abschätzung der Risiken und um so zielführender die Entscheidung.“⁽¹⁶⁾

Oft obliegt es also der Verantwortung des Entscheidungsträgers, seine Erfahrungen und ggf. sein „Gefühl“ mit in die Entscheidungsfindung einfließen zu lassen. Natürlich klingt dies im ersten Moment haarsträubend, wenn man bedenkt, welch hohes Finanzierungsvolumen hinter den meisten wirtschaftlichen Projekten steckt, wie viel also an potentiellem Verlust bei einer solchen „Bauchentscheidung“ riskiert wird. Andererseits ist heutzutage vielfach zu bemerken, dass in Bereichen, in denen es Computer übernehmen, anhand von eingegebenem Zahlenmaterial und aufgrund von installierten Programmen zur Entscheidungsfindung die optimalen Lösungen zu errechnen, die eigentlichen Entscheidungsträger eine persönliche Verantwortung ablehnen, da der Computer keine Denk- und Rechenfehler mache und daher das errechnete Ergebnis zweifelsfrei korrekt sein müsse.

Leider wird hierbei leicht vergessen, dass das durch den Computer gelieferte Ergebnis nichts weiter sein kann als eine Entscheidungshilfe für den Verantwortlichen, da Entscheiden heißt, bewusst zu handeln. Und das Bewusst-Sein, d.h. das verantwortliche Handeln bleibt bis auf weiteres alleinige Aufgabe des Menschen.

6) Überlegungen bezüglich zukünftiger Betrachtungsweisen

Ist ein Manager, ein Börsenmakler, ein Journalist oder sonst jemand, dessen Tätigkeitsfeld nicht so sehr mit handfesten Arbeitsmaterialien bestückt ist, wie das eines Schneiders, Dachdeckers oder Floristen, überdurchschnittlich erfolgreich mit dem was er tut, so wird oft davon gesprochen, er habe den „sechsten Sinn“, den „richtigen Riecher“, das „goldene Händchen“, das „je-ne-sais-quoi“, eben etwas, das nicht so leicht in Worte zu fassen ist.

Was steckt aber wirklich dahinter? Ist es mehr Mut zum Risiko, die Bereitschaft, mehr Verantwortung zu tragen als andere, das „Aus-Fehlern-Lernen, die-andere-gemacht-haben“, oder ist es möglicherweise die gesunde Mischung aus all diesen Zutaten, die am Ende Erfahrung heißt. Erfahrung, die aus dem meist langjährigen Umgang mit den alltäglichen Problemen des Lebens entstanden ist, und die sich eben gerade nicht in die Computerdatenbank einprogrammieren lässt. Sobald es aber möglich wird, das systematisch zusammengefasste Erfahrungswissen vom Menschen auf die Maschine zu übertragen, wird eine ganz andere Qualität der Datenbewertung möglich. Für das Gemeinwohl ist dies sicherlich positiv zu bewerten, denn dadurch wird für alle ein höheres Niveau an Sicherheit bei Entscheidungen erreicht. Für denjenigen, der vorher alleine im "Besitz" dieses Wissens war, ist solch eine Entwicklung jedoch mit dem Nachteil verbunden, dass er seine Stellung als "Spezialist" verliert, wenn er seine Kenntnisse zur Verfügung stellt.

Festzuhalten bleibt am Ende, dass es auch in der Zukunft niemals die eine allgemein erlernbare Verhaltens- bzw. Entscheidungsregel geben wird, die stets zum "richtigen" Ergebnis führt. Es sind immer Wahrscheinlichkeiten zu berücksichtigen, und selbst eine von vorn bis hinten perfekt durchdachte Entscheidung kann sich später als falsch erweisen. Jedoch ist es immer erfolgversprechender, etwas gut zu durchdenken, Entscheidungshilfen zu nutzen und dann vernünftig zu entscheiden als dies vorschnell und ohne Überlegung zu tun. In diesem Sinne werden ökonomische Entscheidungsmodelle wohl auch in Zukunft eine nicht zu unterschätzende Rolle im täglichen Wirtschaftsleben einnehmen.

7) Nachbemerkung zum Begriff des "Modell-Platonismus"

Hans Albert prägt diesen Begriff in seinem Artikel "Modell-Platonismus – Der neoklassische Stil des ökonomischen Denkens in kritischer Beleuchtung".⁽¹⁷⁾ Er befasst sich darin mit dem sozialen Rollenverhalten von Wirtschaftssubjekten, genauer mit den "kommerziellen Beziehungen zwischen Personen und sozialen Gebilden, wie sie sich im Marktverhalten konstituieren".⁽¹⁸⁾

Der Kern des Artikels handelt von der Kritik an der theoretischen Handhabung ökonomischer Probleme. So stellt der Autor bereits im dritten Absatz fest, dass "wenn auch der soziologische Charakter ökonomischer Probleme relativ leicht festzustellen ist, so kann man doch nicht sagen, dass die theoretische Ökonomik bisher für ihre Problemlösungen großen Nutzen aus den Forschungsergebnissen der allgemeinen Soziologie und der [...] Sozialpsychologie gezogen hätte."⁽¹⁹⁾ Der Grund hierfür liegt seiner Meinung nach im die Theoriebildung beherrschenden neoklassischen Denkstil, der eine "möglichst weitgehende Abstraktion von sozialen Tatbeständen" fordert. Diese Abstraktion führt oft genug so weit, dass soziale Entscheidungsfaktoren wie Sozialmilieu, Wertorientierungen, persönliche Motive und Überzeugungen offenbar als völlig ohne Einfluss auf das Marktverhalten anzusehen sind. Als Beispiel führt Albert die Antwort auf die Frage nach den Wetteraussichten an, die lautet, " dass sich das Wetter, falls keine Änderung eintrete, durchaus in der bisherigen Weise verhalten werde."⁽²⁰⁾ An diesem Beispiel lässt sich deutlich machen, dass es bei jeder Aussage Unterschiede bezüglich ihres Realitätsbezuges, ihres Informations- und ihres Wahrheitsgehaltes gibt, und daher Formulierungen möglich sind, deren wahre Aussagen über reale Vorgänge gänzlich ohne Informationsgehalt sind. Solche Leerformeln, auch analytische Aussagen genannt, haben den "totalen Spielraum, da sie keine denkbare Sachlage ausschließen"⁽²¹⁾ und stellen somit den entscheidenden Unterschied zu Aussagen mit Informationsgehalt dar. Sie reduzieren das Risiko des Scheiterns durch Widerlegung, das bei den informativen Aussagen immer besteht, praktisch auf Null, wodurch aber ebenso der Informationsgehalt auf Null herabsinkt. "Sicherheit ist im Bereich der Aussagen bestenfalls auf Kosten des Informationsgehaltes zu erlangen, denn nur eine absolut leere und damit uninformative Aussage kann maximale logische Wahrscheinlichkeit erreichen."⁽²²⁾ Umgekehrt steigt mit dem Gehalt an Information die Nachprüfbarkeit und Möglichkeit der Bewährung dieser Aussage anhand von Tatsachen, da sich der Spielraum der Aussage verringert.⁽²³⁾ Für die Praxis heißt das, man ist in der Lage eine Theorie zu entkräften, "wenn man ihre Konsequenzen zu widerlegen imstande ist".⁽²⁴⁾

Für Albert kommt der Modell-Platonismus vor allem in dem Versuch zum Ausdruck, ökonomische Aussagen und Modelle durch den Einsatz "konventionalistischer Strategien gegen die Erfahrung zu immunisieren".24) Seiner Meinung nach werden hierbei interessante Theorien durch die konventionalistischen Verfahrensweisen der Theoretiker immun gegen jede Form von Tatsachen gemacht, wodurch jedoch auch ihr Nutzwert für den Praxiseinsatz gegen Null geht. Er stellt daher die Forderung auf, Theorien zunächst so zu formulieren, dass sie dem Risiko ausgesetzt sind, sich als falsch zu erweisen, weil nur so deren Einsatzfähigkeit, so sie denn nicht widerlegt werden, erhalten werden kann. Außerdem macht er darauf aufmerksam, wie wichtig es für die Bewährung der Theorien ist, sie nicht nur in einem, sondern in mehreren verschiedenen Anwendungsbereichen zu prüfen.

Am Ende seines Artikels verweist Albert auf Max Weber, von dem bereits angedeutet wurde, die gegenwärtige ökonomische Handlungsweise sei ein "soziales Zuchtprodukt", das auch zukünftig "starken Wandlungen" ausgesetzt bliebe, und er stellt fest, dass es eine deutliche Veränderung in der "theoretischen Perspektive" geben müsse, um der neoklassischen Denkweise der "reinen Ökonomie" zu entkommen.

Zur intensiveren Beschäftigung mit dem von Albert behandelten Thema des modernen Methodenstreits gibt es zahlreiche Artikel und Bücher, von denen ich eine Auswahl nur an dieser Stelle, nicht jedoch im Literaturverzeichnis dieser Arbeit aufführe:

Albert, Hans

Der moderne Methodenstreit und die Grenzen des Methodenpluralismus

Jahrbuch für Sozialwissenschaft

Band 13

1962

Marktsoziologie und Entscheidungslogik

in: Zeitschrift für die gesamte Staatswissenschaft

114. Band

1958

Der logische Charakter der theoretischen Nationalökonomie

in: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik

Band 171

1959

Anger, Hans

Theoriebildung und Modelldenken in der Kleingruppenforschung

in: Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie

14. Jahrgang

1962

Eucken, Walter

Die Grundlagen der Nationalökonomie

5. Auflage

Godesberg 1947

Friedman, Milton

Essays in Positive Economics

Chicago 1953

Hutchinson, Terence Wilmot; Knight, Frank H.

in: The Journal of Political Economy

Vol. XLIX

1941

Popper, Karl

The Logic of Scientific Discovery

London 1959

Schneider, Erich

Einführung in die Wirtschaftstheorie

Band IV/1

Tübingen 1962

Weisser, Gerhard

Wirtschaft

in: Handbuch der Soziologie

herausgegeben von Werner Ziegenfuß

Stuttgart 1956

Literaturverzeichnis

Albert, Hans ; Karrenberg, Friedrich (Hrsg.)

Sozialwissenschaft und Gesellschaftsgestaltung, Festschrift für Gerhard Weisser Duncker und Humbolt

Berlin 1963

Albert, Hans

Nationalökonomie als Soziologie

Kyklos, Vol. XIII

1960

Bühlmann, H., Loeffel, H., Nievergelt, E.

Entscheidungs- und Spieltheorie. Ein Lehrbuch für Wirtschaftswissenschaftler

Berlin – Heidelberg - New York 1975

Dinkelbach, Werner

Sensitivitätsanalysen und parametrische Programmierung

Springer

Berlin 1969

und

Entscheidungsmodelle

de Gruyter

Berlin - New York 1982

Hansmann, K.-W.

Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Entscheidungslehre

in: Leitfaden zum Grundstudium der Betriebswirtschaftslehre

herausgegeben von E. Krabbe

4.Auflage

Gernsbach 1988

Kilger, Wolfgang,

Optimale Produktions- und Absatzplanung

Westdeutscher Verlag

Opladen 1973

Popper, Karl

Logik der Forschung

Wien 1935

und

The Idea of Truth and the Problem of the Empirical Character of Scientific Theories

International Congress for the Philosophy of Science

Stanford 1960

Schneeweiß, H.

Entscheidungskriterien bei Risiko

Bd. 6 der Reihe „Ökonometrie und Unternehmensforschung“

herausgegeben von M.Beckmann u.a.

Heidelberg - New York 1967

Swoboda, Helmut

richtig entscheiden

Deutsche Verlags-Anstalt

Stuttgart

Topitsch, Ernst

Über Leerformeln. Zur Pragmatik des Sprachgebrauchs in Philosophie und politischer Theorie

in: Probleme der Wissenschaftstheorie. Festschrift für Viktor Kraft

herausgegeben von Ernst Topitsch

Wien 1960

Tietz, Bruno

Grundlagen der Handelsforschung

Bd.1: Die Methoden

Rüschlikon

Zürich 1969

Wöhe, Günter

Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre

Verlag Vahlen

17. Auflage

1990

Zentes, Joachim

Die Optimalkomplexion von Entscheidungsmodellen

Carl Heymanns Verlag KG

1976

[...]

---

⁽¹⁾ Zentes, Joachim, Die Optimalkomplexion von Entscheidungsmodellen, S.1 Vgl. auch Kilger, Wolfgang, Optimale Produktions- und Absatzplanung

⁽²⁾ Wöhe, Günter, Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, S.40

⁽³⁾ Wöhe, G., a.a.O., S.40

⁽⁴⁾ Tietz, Bruno, Grundlagen der Handelsforschung, S.611

⁽⁵⁾ Vgl. Wöhe, G., a.a.O., S.39

⁽⁶⁾ Zentes, J., a.a.O., S.22

⁽⁷⁾ Dinkelbach, Werner, Entscheidungsmodelle, S.1

⁽⁸⁾ Vgl. Dinkelbach, W., a.a.O., S.2-5 und S.8

⁽⁹⁾ Vgl. Swoboda, H., richtig entscheiden, S.71-86

⁽¹⁰⁾ ) Das Zahlenbeispiel entstammt: Dinkelbach, Werner, Sensitivitätsanalysen und parametrische Programmierung, S.53

⁽¹¹⁾ Kilger, W., a.a.O., S.95

⁽¹²⁾ Vgl. Hansmann, K.-W., Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Entscheidungslehre, S.29

⁽¹³⁾ Vgl. Wöhe, G., a.a.O., S.162/163

⁽¹⁴⁾ Zur kurzen Übersicht über diese Regeln vgl. Wöhe, G., a.a.O., S.163ff. Zum genaueren Verständnis vgl. Bühlmann, H., Loeffel, H., Nievergelt, E., Entscheidungs- und Spieltheorie. Ein Lehrbuch für Wirtschaftswissenschaftler, S.132 ; Schneeweiß, H., Entscheidungskriterien bei Risiko, S.7f.,S.23f.; Hansmann, K.-W., a.a.O., S.35, S.37/38; Dinkelbach, W., a.a.O., S.92 und Swoboda, H., a.a.O. S.81-84

⁽¹⁵⁾ Wöhe, G., a.a.O., S.45

⁽¹⁶⁾ Swoboda, H., a.a.O., S.84/85

⁽¹⁷⁾ erschienen in: Sozialwissenschaft und Gesellschaftsgestaltung, S.45-76

⁽¹⁸⁾ a.a.O. S.45/46

⁽¹⁹⁾ a.a.O. S.46

⁽²⁰⁾ a.a.O. S.47

⁽²¹⁾ a.a.O. S.48, vgl. auch Topitsch, Ernst, Über Leerformeln. Zur Pragmatik des Sprachgebrauchs in Philosophie und politischer Theorie

⁽²²⁾ a.a.O. S.49, vgl. auch Popper, Karl , Logik der Forschung und The Idea of Truth and the Problem of the Empirical Character of Scientific Theories

⁽²³⁾ vgl. auch hierzu Popper, K., a.a.O. sowie Albert, H., Nationalökonomie als Soziologie, S.5ff.

⁽²⁴⁾ a.a.O. S.51