Die Bedeutung der Identifikation von Marktchancen für die Performance von Organisationen. Eine Analyse empirischer Befunde

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Begriffliche, konzeptionelle und messtheoretische Grundlagen
2.1 Identifikation von Marktchancen - Sensing
2.2 Business Performance
2.3 Dynamic Capabilities Approach

3 Wirkungszusammenhang zwischen Sensing und Business Performance von Unternehmen
3.1 Recherchestrategie und Auswahl geeigneter Studien
3.2 Inhaltliche Analyse ausgewählter Studien
3.3 Analysekonzept
3.4 Kritische Würdigung
3.5 Diskussion der Ergebnisse
3.6 Limitationen

4 Fazit und Ausblick

5 Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 (in Anlehnung an Teece (2007)): Ausprägungen des Sensing

Abbildung 2 (in Anlehnung an Venkatraman/Ramanujam (1986)): Einordnung der Business Performance

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ausgewählte Definitionen von Sensing (eigene Darstellung)

Tabelle 2: Ausgewählte Definitionen von Dynamic Capabilities (eigene Darstellung)

Tabelle 3: Ausgewählte Studien (eigene Darstellung)

Tabelle 4: Ergebnisse der Untersuchung des Analysekriteriums Modellgüte (eigene Darstellung)

Tabelle 5: Ergebnisse der Untersuchung des Analysekriteriums Reliabilität (eigene Darstellung)

Tabelle 6: Ergebnisse der Untersuchung des Analysekriteriums Ausschluss einer Multikollinearität (eigene Darstellung)

Tabelle 7: Ergebnisse der Untersuchung des Analysekriteriums Ausschluss einer Omitted Variable bias (eigene Darstellung)

Tabelle 8: Zusammenfassung der Erfüllung der Analysekriterien in den ausgewählten Studien (eigene Dartstellung)

Tabelle 9: Alternative Zusammenfassung der Erfüllung der Analysekriterien in den ausgewählten Studien (eigene Dartstellung)

1 Einleitung

Um die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, ist es für Unternehmen unabdingbar, sich den ständig ändernden Anforderungen ihrer Umwelt¹ anzupassen.² Eine feh­lende Anpassungsfähigkeit hat negativen Einfluss auf die Performance.³ Hobus/Busch (2011) stellen jedoch heraus, dass das stetige Erforschen neuer Geschäftsfelder gefährlich für die Unternehmung sein kann, da so rentable Ge­schäftsfelder vernachlässigt werden. Ein ausgewogenes Gleichgewicht zwischen der Erforschung neuer Bereiche und der Konzentration auf vorhandene Stärken muss gefunden werden.⁴ Nichtsdestotrotz ist die Identifikation neuer Marktchan­cen wichtig, um die Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten⁵ und damit den Unter­nehmenserfolg zu sichern.⁶ Ein geeignetes Konzept zur Analyse dieser Anpas- sungsfähigkeit,⁷ mit Blick auf die identifikation neuer Chancen, stellt der Dyna­mic Capabilities Approach (DCA) dar. Dieser basiert auf dem Resource-Based- View (RBV),⁸ der Unternehmen als Ansammlung von Ressourcen⁹ auffasst und Erfolgsunterschiede zwischen Firmen mit der Heterogenität dieser Ressourcen begründet.¹⁰ Im Laufe der Forschung in diesem Gebiet geriet der RBV aber im­mer mehr in die Kritik, da ihm eine statische Sichtweise attestiert wurde, welche Aspekte der Dynamik und Weiterentwicklung der Ressourcen außer Acht lässt.¹¹ Aus dem RBV entwickelte sich in mehreren Teilschritten dann der schließlich DCA.¹²

Teece/Pisano (1994) (später durch Teece/Pisano/Shuen (1997) geprägt¹³ ) füh­ren den Begriff der Dynamic Capabilities (DC) ein, um den dynamischen Aspek­ten von Anpassungsfähigkeit und rapidem Wandel der Märkte gerecht zu wer- den.¹⁴ Dabei steht nicht mehr die Ressource als solche im Vordergrund, sondern vielmehr die Fähigkeiten (Capability) von Unternehmen¹⁵ Ressourcen neu auszu­richten und an interne und externe Veränderungen anzupassen.¹⁶ Da dieses Kon­zept einige Schwächen aufwies, wurde es in der Folge von Teece selbst, sowie von anderen Autoren, stetig weiterentwickelt und der geäußerten Kritik angepasst und entwickelte sich in mehrere Forschungsrichtungen.¹⁷ Teece (2007) unter­scheidet innerhalb der DC zwischen Sensing, Seizing und Reconfiguring.¹⁸ Dabei ist das Sensing mit der Identifikation von Marktchancen gleichzusetzen,¹⁹ welches Inhalt dieser Arbeit sein soll. Das Sensing zielt im untersuchten Konzept der dy­namischen Fähigkeiten auf die Wahrnehmung neuer Chancen ab. Durch eine sys­tematische Analyse empirischer Befunde soll beurteilt werden, inwieweit sich die Identifikation von Marktchancen, also das Sensing, auf die Performance von Or­ganisationen auswirkt.

Es existieren Studien, die den Zusammenhang zwischen DC und der Performance untersuchen.²⁰ Zum einen liegen den Studien aber unterschiedliche Definitionen der DC zugrunde²¹. Die Fachliteratur bestätigt, dass der Begriff der DC keines­falls einheitlich verwendet wird.²² Zum anderen besteht auch eine Forschungslü­cke, die in dieser Arbeit geschlossen werden soll, in der Bewertung der Wir­kungsbeziehung zwischen dem Sensing und der Performance, da sich die empiri­sche Arbeit häufig auf Aussagen zu dynamischen Fähigkeiten im Allgemeinen beschränkt. Dieser Zusammenhang scheint in der heutigen globalen Umwelt je­doch wichtig zu sein, denn Marktveränderungen entstehen durch neue Innovatio­nen immer häufiger²³ auf die Unternehmen reagieren können müssen.²⁴ Die Iden­tifikation neuer Chancen bzw. das Sensing ist dabei laut Teece (2007) als erster Schritt notwendig, um den Unternehmenserfolg zu sichern.²⁵ Wie wichtig dieser erste Schritt wirklich ist soll die folgende Arbeit zeigen. Die bisherige empirische Forschung im Gebiet dynamischer Fähigkeiten kann einen positiven Zusammen­hang zwischen dem Sensing und der Performance bestätigen. Uneinigkeit herrscht darüber, ob es sich um einen direkten oder indirekten Zusammenhang handelt. Pavlou/El Sawy (2011) finden bspw. einen positiven, indirekten Zusammen­hang zwischen dem Sensing und der Performance.²⁶ Gumusluoglu/Acur (2016) finden wiederum eine positive, direkte Beziehung.²⁷ Aus den in Kapitel 3.2 ge­fundenen Studien sollen also Aussagen zum Zusammenhang zwischen dem Sen­sing und der Business Performance abgeleitet werden. Dabei wird die Business Performance in Kapitel 2.2 genauer spezifiziert. um nun die Forschungsfrage zu formulieren, muss vorher eingeschoben werden, dass in dieser Arbeit die Begriffe unternehmen und Organisation synonym ver­wendet werden.²⁸ Da diese Arbeit in einem wirtschaftswissenschaftlichen Kontext verfasst wird, sind Organisationen, die nicht auch als unternehmen bezeichnet werden können, aus der Betrachtung auszuschließen. Die resultierende For­schungsfrage soll also sein, welcher nachweisbare Zusammenhang zwischen dem Sensing und der Business Performance von Unternehmen besteht. Falls dieser nachgewiesen wird, soll der zweite Teil der Forschungsfrage lauten, ob es sich dabei um eine direkte oder indirekte Beziehung handelt.

Hierzu werden in Kapitel 2 zunächst begriffliche, konzeptionelle und messtheore­tische Grundlagen erörtert. Dabei wird in Kapitel 2.1 zunächst der Begriff des Sensings erklärt. Daraufhin wird die Performance eingegrenzt, da es viele ver­schiedene Möglichkeiten der Performancemessung gibt. Um die Ergebnisse der Studien vergleichbar zu machen, soll in den Studien die Business Performance dargestellt werden. Diese wird in Kapitel 2.2 näher erläutert. In Kapitel 2.3 wird dann das Konzept der DC vorgestellt und die weiteren Größen des Konzeptes Sei­zing und Reconfiguring erklärt, um einen Gesamtüberblick über das Konzept zu erhalten. im gleichen Kapitel wird anhand bisheriger Forschungsergebnisse eine Verbindung zwischen den DC und der Performance hergestellt. in Kapitel 3 werden dann mittels einer systematischen Recherchestrategie relevan­te Studien durch eine Datenbankrecherche selektiert, die anschließend hinsichtlich der Forschungsfrage analysiert werden. Nach der inhaltlichen Analyse der gefun­denen Studien in Kapitel 3.2, folgt die Vorstellung des Analysekonzepts in Kapi­tel 3.3 in dem die Studien hinsichtlich der quantitativen Analysekriterien Modell­güte, Reliabilität, Ausschluss einer Multikollinearität und Ausschluss einer Omitted Variable bias überprüft werden. Nach einer kritischen Würdigung der gewählten Studien mithilfe dieser Kriterien in Kapitel 3.4, folgt eine Diskussion der Ergebnisse in Kapitel 3.5, in der die gefundenen Zusammenhänge in Bezug auf die Analysekriterien kritisch hinterfragt werden. Zum Schluss des Hauptteils in Kapitel 3.6 werden Limitationen der Arbeit dargestellt. Im abschließenden Ka­pitel 4 soll ein Fazit und ein Ausblick für zukünftige Forschungsaufgaben gege­ben werden. Dabei werden die Hauptergebnisse nochmals zusammengefasst, um die eingangs gestellte Forschungsfrage zu beantworten. Da diese nur teilweise beantwortet wird, wird eine Empfehlung für zukünftige Forschung im Bereich der Erfolgswirkung des Sensings ausgesprochen.

2 Begriffliche, konzeptionelle und messtheoretische Grundlagen

2.1 Identifikation von Marktchancen - Sensing

Die Identifikation der Marktchancen soll anhand des Konstruktes Sensing erklärt werden. Der Begriff des Sensing wurde von Teece (2007)²⁹ geprägt und stützt sich auf seine vorangegangenen Arbeiten aus den Jahren 1994³⁰ und 1997³¹, die unter der Mitarbeit von Pisano und Shuen entstanden. Teece definiert Sensing als „ a scanning, creation, learning, and interpretive activity.“ ³² Damit wird die Fähigkeit von Unternehmen beschrieben Märkte und Technologien - sowohl in­tern als auch extern³³ - kontinuierlich zu beobachten und zu interpretieren, um so neue Chancen zu erkennen.³⁴ Voraussetzung für die Notwendigkeit von Sensing liegt in der dynamischen und von globalem Wettbewerb beherrschten Umwelt, in der technologische Entwicklungen und Aktivitäten der Wettbewerber in stetigem Wandel sind.³⁵ Gewinner im globalen Wettbewerb sind demnach Unternehmen, die eine rechtzeitige Reaktionsfähigkeit für neue Innovationen³⁶ besitzen gepaart mit Managementfähigkeiten interne und externe Kompetenzen neu einzusetzen.³⁷ Zum Vergleich soll in Tabelle 1 eine Auswahl weiterer Definitionen von Sensing verschiedener Autoren vorgestellt werden. Die Ausführungen in dieser Arbeit beziehen sich jedoch auf die Definition nach Teece (2007). Tabelle 1 soll nur einen Überblick über verschiedene Richtungen der Begriffsdefinition liefern. An­zumerken ist, dass die Definitionen die Gemeinsamkeit besitzen sich auf Verände­rungen in der Umwelt zu konzentrieren und diese durch gezielte Fähigkeiten, wie dem Scannen der Umwelt wahrzunehmen.^{38 39 40}

Tabelle 1: Ausgewählte Definitionen von Sensing (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Teece (2007) stellt mit seinen Mikrofundierungen die Dimensionen des Sensing heraus, welche in Abbildung 1 entnommen werden können.⁴¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 (in Anlehnung an Teece (2007)): Ausprägungen des Sensing^{42 43}

Darin beschreibt er die Prozesse, welche dem Sensing zugehörig sind. Als Quelle zur identifikation neuer Chancen gelten dabei die individuellen Fähigkeiten eines jeden Mitarbeiters und organisationale Prozesse, wie die Forschung und Entwick­lung (F&E).^{44 45} Dabei ist die Entdeckung neuer Chancen nicht gleichmäßig auf Mitarbeiter und unternehmen verteilt, sondern sie ergänzen sich dabei durch Fä­higkeiten und Informationen.⁴⁶ Wie Abbildung 1 zeigt können neben F&E- Aktivitäten drei weitere Gruppen identifiziert werden, die durch die Fähigkeit des Sensings gescannt werden. Neben der Konzentration auf die F&E ist die Markto­rientierung wichtig, um neue Trends zu erkennen.⁴⁷ Die bisherige Forschung hat ergeben, dass externe informationsbeschaffung einen signifikanten Einfluss auf die Innovationsfähigkeit von Organisationen hat.⁴⁸ Die vier Gruppierungen sollen in der Folge kurz erläutert werden. Forschung und Entwicklung (F&E)⁴⁹

Der erste Faktor der Sensing-Fähigkeit von Organisationen sind Prozesse zur Steuerung interner F&E zur Auswahl neuer Technologien. Die F&E gilt dabei als die interne Suche nach neuen Produkten oder Prozessen.⁵⁰ Wichtig ist die Er­kenntnis, dass hohe Ausgaben für F&E nicht zwangsläufig zu unternehmerischem Erfolg führen,⁵¹ jedoch für stark innovative Produkte notwendig sind.⁵² Anzumer­ken ist aber, dass Innovation nicht ausschließlich aus der F&E hervor geht, son­dern auch aus externen Quellen stammen kann.⁵³ Grundlegende Überlegungen zur strategischen Ausrichtung der F&E sollen hier außen vor gelassen werden.⁵⁴ Es geht hierbei eher um die Informationsgewinnung aus der F&E.

Wettbewerber

Als Prozesse zur Erschließung von Entwicklungen in externer Wissenschaft und Technologie beschreibt Teece die zweite Ausprägung des Sensings. Um der Kon­zentration auf die eigene F&E zu entgehen, müssen Firmen auch Wettbewerber analysieren, da neue Produktinnovationen oftmals aus externen Quellen stam- men.⁵⁵ Gerade in schwer vorhersehbaren, sich schnell verändernden Märkten müssen Organisationen die Tätigkeiten ihrer Konkurrenten beobachten, um schnelle Reaktionen auf Konkurrenzprodukte liefern zu können. Diese Unvorher­sehbarkeit ist begründet in der Globalisierung und in technologischen Innovatio­nen, die den Wettbewerb verschärfen.⁵⁶ Eine schnellere Reaktionsfähigkeit wird begünstigt durch eine dezentrale Unternehmensstruktur und lokale Autonomie, da Unternehmen so seltener von technologischen Entwicklungen oder Marktneuhei­ten überrascht werden.⁵⁷ Den Managern kommt dabei die Aufgabe zu, mögliche Entwicklungen der Wettbewerber vorherzusagen, um nicht nur reagieren, sondern auch agieren zu können und sich so Vorteile gegenüber dem Wettbewerb zu ver- schaffen.⁵⁸

Lieferanten und Komplementoren

Die dritte Ausprägung der Sensing-Fähigkeit wird als Prozess zur Erschließung von Lieferanten- und Komplementorinnovation beschrieben. Lieferanten können Treiber für Innovation des Endproduktes sein⁵⁹ und innovative Lieferanten wirken sich positiv auf die Herstellungskosten und Qualität des Produktes aus.⁶⁰ Deshalb ist es auch hier wichtig Veränderungen von Lieferanten zu beobachten und gege­benenfalls Innovationen voraus zu sehen, um so mögliche Vorteile gegenüber Konkurrenten zu haben.⁶¹

Zielmarkt und Kunden

Als letzter Faktor werden Prozesse zur Identifizierung von Zielmarktsegmenten und Kundenwünschen verstanden. Dabei ist die Erkennung neuer Kundensegmen- te⁶² und -wünsche essentiell, da Kunden oftmals das Potential neuer Technologien früh erkennen.⁶³ Die Notwendigkeit latente Konsumentenwünsche zu entdecken wird dabei als größte Herausforderung dargestellt, um Käufer dauerhaft zu hal- ten.⁶⁴ Neben klassischen Elementen, wie Befragungen, können Kunden auch di­rekt in den Produktentwicklungsprozess eingebunden werden, um ihre Wünsche bestmöglich zu berücksichtigen und so die Erfolgschancen zu erhöhen. Teece (2007) beschreibt in seinen Ausführungen, dass Kunden oftmals als erste das Po­tential neuer Technologien erkennen, was das Verstehen der Kunden umso wich­tiger macht.⁶⁵

Im Allgemeinen erläutert Teece, dass zur Identifikation von Marktchancen die alleinige Scanning Funktion nicht ausreichend ist, sondern dass die Sensing- Fähigkeit auch ein fundiertes Marktverständnis erfordert. Aus diesem Marktver­ständnis können dann Marktentwicklungen, latente Nachfrage und Reaktionen von Wettbewerbern und Lieferanten abgeleitet werden.⁶⁶ Zum Aufbau des Ver­ständnisses für den Markt braucht es kreative Mitarbeiter, die spezifisches Wissen vorweisen, da sie in der Lage sein müssen alle ihnen zur Verfügung stehenden Informationen (z.B. Diagramme, Bilder, Nachrichten) interpretieren zu können, um ihr Wissen stets zu erweitern.⁶⁷

Auf Grundlage dieser Ausführungen ist es, gerade für die empirische Forschung, wichtig die Sensing-Fähigkeit messbar darzustellen. Giudici/Reinmoeller (2012) erklären, dass es für das mit dem Sensing verbundene DCA noch zu wenig empirische Forschung gibt, die zudem oftmals noch auf unterschiedlichen konzep­tionellen Grundlagen aufbaut.⁶⁸ Ferner fehlt es an einer generell akzeptierten Vor­gehensweise zur Messung der Konstrukte der DC.⁶⁹ Da die Ausführungen dieser Arbeit auf den Mikrofundierungen nach Teece basieren, sollte auch die Operatio­nalisierung der Sensing-Fähigkeit daran ansetzen. Eine Möglichkeit zu dieser the­oriegeleiteten Operationalisierung stellt Henneke (2014) vor, in der er die Sen­sing-Fähigkeit auf verschiedene indikatoren zurückführt und diese an den Mikro­fundierungen nach Teece (2007) ausrichtet. Dies sind Kundeninformationen, Technologieanalyse und F&E-Strategie-Validierung.⁷⁰ Durch die Zusammenfas­sung der Technologieanalyse von Wettbewerbern und Lieferanten reduziert sich die Anzahl der ursprünglichen vier Indikatoren nach Teece auf drei. Darauf auf­bauend sollen für die Analyse der empirischen Befunde nur Studien ausgewählt werden, die zumindest die Sensing-Fähigkeit auf den Überlegungen von Teece aufbauen. Da kein einheitlich genutztes Messmodell vorhanden ist, ist die Suche nach Studien mit derselben Operationalisierung für das Sensing nicht zielführend, da die zu vermutende Anzahl solcher Studien zu gering ausfallen würde, um diese erkenntnisbringend zu analysieren.⁷¹

Um den Begriff des Sensing nun noch gezielter zu differenzieren, soll eine inhalt­liche Abgrenzung zu anderen oder verwandten Begriffen vorgestellt werden. Zum einen ist hier der aus dem Konzept der organisationalen Ambidextrie⁷² stammende Begriff der Exploration zu nennen. Exploration umfasst dabei „ things captured by terms such as search, variation, risk taking, experimentation, play, flexibility, dis­covery, innovation” .⁷³ Die Fachliteratur ist sich bei Gleichstellung der Begriffe Sensing und Exploration uneinig, denn auch das Konzept der organisational en Ambidextrie und die darin enthaltene Exploration wird in Hinblick auf die Per­formance empirisch erforscht.⁷⁴ Wie in Kapitel 3.6 gezeigt, führen auch hier die Studien zu ähnlichen Ergebnissen, wie für die dynamischen Fähigkeiten, was eine Gleichsetzung der Begriffe erklärt, denn es gibt sowohl Autoren, die eine Gleich­stellung der Begriffe vorschlagen, als auch Autoren, die der gegenteiligen Mei­nung sind.⁷⁵ Um aber den Ausführungen von Teece (2007) gerecht zu werden, soll das Konstrukt Sensing klar von Exploration abgegrenzt werden.⁷⁶

Zum anderen wird die Sensing-Fähigkeit auch mit dem Begriff der Market Orien­tation verglichen.⁷⁷ Diese wird definiert als „the organizationwide generation of market intelligence pertaining to current and future customer needs, disseminati­on of the intelligence across departments, and organizationwide responsiveness to it.“⁷⁸ Die market intelligence beschreibt den Vorgang der Sammlung von Marktinformationen und ihre Verbreitung innerhalb des Unternehmens. Die Ge­nerierung von Informationen ist dabei an Kundenwünschen und Wettbewerbsakti­vitäten orientiert.⁷⁹ Festzuhalten ist, dass die Market Orientation der Sensing- Fähigkeit zwar ähnelt, es sich dabei jedoch um einen rein umweltorientierten Teilaspekt handelt.⁸⁰ Die Einbeziehung der eigenen F&E wird hierbei außer Acht gelassen, sodass das Sensing umfangreicher ist. Nachdem nun der Begriff des Sensings erläutert wurde, ist nun die abhängige Variable der Performance zu be­trachten.

2.2 Business Performance

Der englische Ausdruck der „Performance“ kann unter anderem mit den deut­schen Wörtern „Leistung“, „Erfolg“ oder „Ergebnis“ übersetzt werden. Er wird aber aufgrund der angloamerikanischen Einflüsse in Wissenschaft und Unterneh­menswelt ebenso im deutschen Sprachgebrauch verwendet. Der Performance- Begriff ist jedoch weiter gefasst als der deutsche Leistungsbegriff und wird ab­hängig von der jeweiligen Wissenschaftsdisziplin verschieden definiert.⁸¹ Laut Neely et al. (1995) setzt sich der Begriff der Performance aus zwei Faktoren zu­sammen, mit denen Unternehmen ihre Ziele erreichen und Kundenbedürfnisse besser befriedigen als ihre Wettbewerber. Diese Faktoren sind Effektivität und Effizienz. Die beiden Begriffe sollen kurz erläutert werden.

Effektivität

„Effektiv ist eine Handlung dann, wenn sie zweckmäßig ist, d.h. eine bezweckte Zustandsveränderung verursacht.“8 Die Effektivität beschreibt also den Grad der Zielerreichung und, im wirtschaftswissenschaftlichen Kontext, den Grad der Ziel­erreichung von Unternehmenszielen. Dies können bspw. finanzielle Ziele, wie die Steigerung des Gewinns sein.^{82 83} Eine andere Beschreibung der Effektivität, ist das Ausmaß der Befriedigung von Kundenbedürfnissen.⁸⁴ Allgemein wird die Effek­tivität beschrieben als „doing the right things“ und ist die Grundlage für unter­nehmerischen Erfolg . ⁸⁵ Die Sensing-Fähigkeit eines Unternehmens ist also dem­entsprechend effektiv, wenn z.B. das Sensing der Kunden latente Konsumenten­wünsche erkennt und dies wiederum zu einer zukünftigen Steigerung des Gewinns führt.

Effizienz

Die Effizienz ist von der Effektivität abzugrenzen und beschreibt die Zielerrei­chung mit möglichst geringem Ressourceneinsatz,⁸⁶ also die Zielerreichung ohne Verschwendung.⁸⁷ Im Kern beschreibt die Effizienz also das Verhältnis von Out­put zu Input.⁸⁸ Allgemein wird die Effizienz auch als „ doing things right“ be- schrieben.⁸⁹ Das Sensing ist also demnach effizient, wenn bspw. neue Produktin­novationen mit möglichst geringen F&E Ausgaben erreicht werden.

Da Performance, Effektivität und Effizienz sehr allgemein definiert werden, ist es nicht verwunderlich, dass bei empirischen Untersuchungen, eine Reihe von ver­schiedenen Methoden zur Messung der Performance verwendet werden, welche wiederum verschiedene Kennzahlen und Indikatoren zur Messung dieser verwen- den.⁹⁰ Daraus folgt, dass keine konsistenten Operationalisierungen existieren.

Richard et al. (2009) fanden bei 213 geprüften wissenschaftlichen Journals, die die Performance als Variable beinhalteten, 207 verschiedene Messgrößen für die­se. Dadurch kann die große Anzahl an Operationalisierungen erahnt werden.⁹¹

Um nun die Performance als abhängige Variable verfeinern zu können, müssen bestimmte auf die Performance bezogene Eingrenzungen getroffen werden. Zu­nächst sei festgehalten, dass die Performance kein ein-, sondern ein mehrdimensi­onales Konstrukt ist.⁹² So reicht bspw. eine finanzielle Kennzahl nicht aus, um die Performance eines Unternehmens ausreichend zu erklären. Auch muss die Per­formance inhaltlich eingegrenzt und dem Untersuchungsgegenstand angepasst werden. Dies geschieht daher, da die Performance und ihre Messung auch immer von der Betrachtungsperspektive und der Situation abhängig ist.⁹³ So kann es durchaus sein, dass eine staatliche Behörde ein anderes Performance Verständnis aufweist, als ein global auftretendes, produzierendes Unternehmen.

Um diesem Gedanken gerecht zu werden stellt sich die Frage, wie das Perfor­mance Verständnis in der Forschung zum Sensing, oder allgemeiner zu den DC, aussieht. Laaksonen/Peltoniemi (2018) stellen fest, dass die Firm Performance als Schlüsselkomponente zu sehen ist und somit das Ziel der DC darstellt, spezifi­ziert diese aber zunächst nicht weiter.⁹⁴ In der Folge präsentieren sie jedoch Er­gebnisgrößen der DC, wie z.B. finanzielle (Umsatz oder Rentabilität) oder opera­tive Faktoren⁹⁵ (Marktanteil, Anzahl neuer Patente).⁹⁶ Teece (2014) argumentiert wiederum, dass in stark dynamischen Märkten mit einer hohen Veränderungsrate im Unternehmensumfeld gut ausgeprägte DC und eine gute Unternehmensstrate­gie ausschlaggebend für Wachstum und finanzielle Performance sind.⁹⁷ Hsu/Wang (2012) finden einen Zusammenhang zwischen den DC und der finan­ziellen Performance.⁹⁸ Für Augier/Teece (2009) sind die Ausbildung und das Aufrechterhalten von DC notwendig, um langfristigen unternehmenserfolg zu ermöglichen.⁹⁹ Diese Erfolgswirkung der DC kann laut Helfat (2007) am besten durch Messung des Unternehmenswachstums nachgewiesen werden.¹⁰⁰

Das breite Performance Verständnis der verschiedenen Autoren und die verschie­denen Ansichten zur Messung der Performance zeigt also, warum es keine ein­heitlich verwendeten Operationalisierungen in diesem Feld gibt. Häufig lassen sich finanzielle Indikatoren finden, die die Performance beschreiben, aber auch operative Faktoren halten Einzug in die Performancemessung im Untersuchungs­feld der Dc. Um nun dem Aspekt der Multidimensionalität gerecht zu werden, sollen die ausgewählten Studien für das Performance Measurement sowohl finan­zielle, als auch operative Indikatoren verwenden. Diese Kombination beschreiben Venkatraman/Ramanujam (1986) mit der Business Performance.^{101 102}

Die Business Performance ist dabei der Organizational Effectiveness untergeord­net und der Financial Performance übergeordnet. Eine grafische Darstellung soll

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 (in Anlehnung an Venkatraman/Ramanujam (1986)): Einordnung der Business Performance102

Organizational Effectiveness (OE)

Die Organizational Effectiveness kann aus der zuvor ausgeführten Effektivität abgeleitet werden. Sie beschreibt den Grad der Erreichung unternehmerischer Ziele einer Organisation.¹⁰³ Jedoch ist nicht genau bekannt, wie die OE gemessen werden kann und welche Faktoren das Konzept beinhaltet.¹⁰⁴ Klar ist jedoch, dass sie ein übergeordnetes Konzept ist und die Business Performance, wie in Abbil­dung 2 zu sehen, eine Teilmenge der OE ist. Da sich die Ausführungen dieser Arbeit auf die Business Performance beziehen sollen, soll die kurze Begriffserklä­rung für den weiteren Verlauf der Arbeit ausreichen.

Business Performance (BP)

Die BP umfasst „indicators of operational performance (i.e., nonfinancial) in addition to indicators of financial performance “ ¹⁰⁵ und ist in Abbildung 2 grau hervorgehoben. Beispiele für operative Indikatoren sind Marktanteile, neue Pro­dukteinführungen, Produktqualität oder andere Items für technologische Effektivi­tät. Finanzielle Indikatoren sind bspw. Umsatzwachstum oder Profitabilitäts­kennwerte. Durch die Hinzunahme der operativen Performance soll die Multidi- mensionalität der Performance unterstrichen werden und auf das alleinige Unter­suchen finanzieller Kennwerte verzichtet werden, so wie es in der vergangenen Forschung oftmals praktiziert wurde.¹⁰⁶

Financial Performance

Wie in Abbildung 2 zu sehen, ist die Financial Performance die kleinste Teilmen­ge der OE. Sie wird auch als die BP im engeren Sinne konzeptualisiert und fokus­siert sich ausschließlich auf finanzielle Indikatoren und Kennzahlen,¹⁰⁷ die das Erreichen wirtschaftlicher Ziele einer Unternehmung widerspiegeln sollen.¹⁰⁸

Eng verbunden ist die Eingrenzung der BP mit der Organizational Performance von Richard et al. (2009), der seine Ausführungen auf den Grundlagen der Au­toren Venkatraman/Ramanujam (1986) aufbaut. Die Organizational Perfor­mance umfasst dabei die drei Bereiche Financial Performance, Product Market Performance und Shareholder Return. Die Product Market Performance enthält den finanziellen Indikator des Umsatzes als Messvariable und der Shareholder Return könnte auch der Financial Performance zugeordnet werden, da hier aus­schließlich Finanzkennwerte zur Messung verwendet werden.¹⁰⁹ Deswegen soll, wegen der klareren Abgrenzung zwischen finanziellen und operativen Messvari­ablen, die Business Performance nach Venkatraman/Ramanujam (1986) der Organizational Performance nach Richard et al. (2009) vorgezogen werden.

Nichtsdestotrotz sollte diese Operationalisierung jedoch auch kritisch betrachtet werden. Zum einen stellen die Autoren fest, dass trotz der Eingrenzungen die sie machen, immer noch eine breite Palette von Operationalisierungsmöglichkeiten genutzt werden, um die Performance von Unternehmen zu messen.¹¹⁰ Diese breite Nutzung stellt aber dabei jedoch die Chance dar, empirische Ergebnisse miteinan­der vergleichen zu können, die eben finanzielle und operative Kennwerte zur Messung der Performance nutzen. Weiterhin stellt die Auswahl der finanziellen Indikatoren zur Messung der Financial Performance einen kritischen Faktor dar, da die Kombination von bestimmten Kennzahlen und Indikatoren nicht dafür ge­eignet sind, um einen Verbund der finanziellen Performance darzustellen. Zu nen­nen sind hier bspw. Umsatzwachstum, Gewinnwachstum und Return on Invest­ment (ROI), da diese verschiedene Dimensionen der finanziellen Performance eines Unternehmens abdecken. Auch sind in diesem Zuge Kennzahlen zu nennen, die kurz- und langfristige finanzielle Entwicklungen darstellen. Diese stehen auch im Konflikt, dass sie grundsätzlich nicht miteinander verknüpft werden sollten, da sie auch immer mit der kurz- und langfristigen Zielsetzung einer Organisation einhergehen.¹¹¹

2.3 Dynamic Capabilities Approach

Wie schon in Kapitel 1 ausgeführt basiert der Dynamic Capabilities Approach auf der Arbeit von Teece/Pisano (1994), die in der Folge durch Tee- ce/Pisano/Shuen (1997) weiterentwickelt wurde.¹¹² Eine erstmalige Beschrei­bung der darin enthaltenen Variablen nahm Teece (2007) vor. Der DCA ist die Grundlage des in dieser Arbeit betrachteten Konzepts des Sensings.

„Dynamic“ bezieht sich dabei auf den schnell veränderlichen Charakter der Un­ternehmensumwelt. Strategisches Handeln wird benötigt, wenn Produkteinfüh­rungszeiten kürzer werden, Innovationen sich häufen und Markt und Wettbewer- ber unberechenbarer werden.¹¹³ In diesem Zusammenhang sind laut Gudehus (2015) dynamische Märkte gekennzeichnet durch „systematische Änderungen von Teilnehmer anzahl, Reihenfolge, Mengen und Preisen im Verlauf der Zeit, die stärker sind als die reinen Zufallsschwankungen. Sie sind Folgen des Bedarfs­wandels oder der Verhaltensänderung von Akteuren, die unter Ausnutzung der Marktlage ihre individuellen Ziele erreichen wollen.“¹¹⁴

Als „Capability“ wird die unternehmerische Fähigkeit verstanden, eine Gesamt­heit vorgegebener Aufgaben zu erledigen und Ressourcen so auszuschöpfen, dass ein angestrebtes Endresultat erreicht wird.¹¹⁵ Dabei kommt dem strategischen Management die Aufgabe zu, externe und interne Fähigkeiten und Ressourcen anzupassen, zu integrieren und zu rekonfigurieren, um umweltveränderungen gerecht zu werden.^{116 117}

Werden nun die beiden Begriffe zusammengesetzt, so können DC definiert wer­den als die Fähigkeiten eines unternehmens „ to integrate, build, and reconfigure internal and external competences to address rapidly changing environments'“111 Aus der Definition von Teece/Pisano/Shuen (1997) haben sich in späteren For­schungsarbeiten Definitionen anderer Autoren entwickelt, die in Tabelle 2 vorge­stellt werden sollen.

Tabelle 2: Ausgewählte Definitionen von Dynamic Capabilities (eigene Darstel­lung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

[...]

---

¹ Vgl. Teece (2007): 1322.

² Vgl. Helfat (2007): 1, Teece (2007): 1320, Witt (2008): 68, Babos (2015): 17.

³ Vgl. Audia/Locke/Smith (2000): 849.

⁴ Vgl. Hobus/Busch (2011): 189.

⁵ Vgl. Day/Schoemaker (2016): 60f.

⁶ Vgl. Nelson/Winter (1982): 313-315, Teece/Pisano/Shuen (1997): 518f.

⁷ Teece (2007): 1319f.

⁸ Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997): 510, Eisenhardt/Martin (2000): 1106, Bowman/Ambrosini (2003): 289, Teece (2007): 1319.

⁹ Vgl. Wernerfelt (1984): 172, Amit/Schoemaker (1993): 35, Helfat/Peteraf (2003): 999, Helfat (2007): 4.

¹⁰ Vgl. Helfat/Peteraf (2003): 997, Müller-Stewens/Lechner (2016): 342, Welge/Al- Laham/Eulerich (2017): 88.

¹¹ Vgl. Eisenhardt/Martin (2000): 1106, Priem/Butler (2001): 63f.

¹² Vgl. Hutterer (2013): 195.

¹³ Vgl. Witt (2008): 70.

¹⁴ Vgl. Teece/Pisano (1994): 538.

¹⁵ Für eine Definition des Begriffs vgl. bspw. Amit/Schoemaker (1993): 35, Helfat (2007): 1, Helfat/Peteraf (2003): 999.

¹⁶ Vgl. Teece/Pisano (1994): 538, Bowman/Ambrosini (2003): 292.

¹⁷ Vgl. bspw. Teece/Pisano/Shuen (1997), Eisenhardt/Martin (2000), Zollo/Winter (2002), Teece (2007), Helfat (2007), Augier/Teece (2009), Barreto (2010), Peteraf/Di Stefano/Verona (2013): 1391f.

¹⁸ Vgl. Teece (2007): 1319.

¹⁹ Vgl. Teece (2007): 1323f.

²⁰ Vgl. Lin/Wu (2014), Pezeshkan et al. (2016), Ringov (2017).

²¹ Vgl. Pezeshkan et al. (2016): 2951.

²² Vgl. Zahra/Sapienza/Davidsson (2006): 921f, Vgl. Barreto (2010): 270.

²³ Vgl. Teece (2012): 97f.

²⁴ Vgl. Teece (2012): 97.

²⁵ Vgl. Teece (2007): 1320.

²⁶ Vgl. Pavlou/El Sawy (2011): 258.

²⁷ Vgl. Gumusluoglu/Acur (2016): 117.

²⁸ Die Organisation ist als übergeordnetes Konstrukt zu sehen, welches Unternehmen einschließt, doch nicht jede Organisation ist ein Unternehmen. Organisationen sind auch Gebilde, die ge­sellschaftliche oder soziale Ziele verfolgen können, wie bspw. ein Fußballverein. Als Unter­nehmung wird dahingegen eine Institution bezeichnet, „in der Menschen unter Zuhilfenahme von weiteren Ressourcen (inputs) ein Gut oder eine Dienstleistung (output) erstel- /en “(Staehle/Conrad (1999): 420.) und gewinnmaximierend agieren. Vgl. Staehle/Conrad (1999): 415, 421, Austerschulte (2014): 119.

²⁹ Vgl. Teece (2007).

³⁰ Vgl. Teece/Pisano (1994).

³¹ Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997).

³² Teece (2007): 1322.

³³ Teece (2007) verwendet den Begriff „local“ für „intern“: 1324.

³⁴ Vgl. Nelson/Winter (1982): 216f, Teece (2007): 1322, Teece (2016): 212.

³⁵ Vgl. Teece (2007): 1322.

³⁶ Dabei gibt es zwei verschiedene Arten von Innovation, nämlich Marktinnovation und technolo­gische Innovation. Vgl. Zhou et al. (2017): 3.

³⁷ Vgl. Teece/Pisano (1994): 538, Day/Schoemaker (2016): 61f.

³⁸ Day/Schoemaker (2016): 61.

³⁹ Lin/Su/Higgins (2016): 865.

⁴⁰ OCs = Operational Capabilities

⁴¹ Miocevic/Morgan (2018): 323.

⁴² Pavlou/El Sawy (2011): 243f.

⁴³ Teece (2014): 332.

⁴⁴ Vgl. Teece (2007): 1326.

⁴⁵ Vgl. Teece (2007): 1323.

⁴⁶ Vgl. Teece (2007): 1323.

⁴⁷ Vgl. Day (1994): 43, Teece/Pisano/Shuen (1997): 518, Teece (2007): 1320, 1324.

⁴⁸ Vgl. Henneke (2014): 73.

⁴⁹ Für einen Überblick über F&E vgl. Brockhoff (2010): 48-69.

⁵⁰ Vgl. Teece (2007): 1324.

⁵¹ Vgl. Augier/Teece (2009): 411f.

⁵² Vgl. Helfat (2007): 8.

⁵³ Vgl. chesbrough (2003): 38.

⁵⁴ Für eine Zusammenfassung zur F&E-Strategie vgl. Müller-Stewens/Lechner (2016): 411f, Welge/Al-Laham/Eulerich (2017): 585-595.

⁵⁵ Vgl. Teece (2007): 1324.

⁵⁶ Vgl. Jiao/Wei/cui (2010): 48.

⁵⁷ Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997): 521.

⁵⁸ Vgl. Teece (2007): 1322.

⁵⁹ Vgl. Teece (2007): 1324.

⁶⁰ Vgl. Azadegan/Dooley (2010): 498.

⁶¹ Vgl. Teece (2007): 1323.

⁶² Vgl. Henneke (2014): 36.

⁶³ Vgl. Hutterer (2013): 214.

⁶⁴ Vgl. Slater/Narver (1999): 1166, Teece (2007): 1322f.

⁶⁵ Vgl. Kohli/Jaworski (1990): 4f, Teece (2007): 1324, Sandmeier/Morrison/Gassmann (2010): 89.

⁶⁶ Vgl. Teece (2007): 1322.

⁶⁷ Vgl. Teece (2007): 1323.

⁶⁸ Vgl. Giudici/Reinmoeller (2012): 445.

⁶⁹ Vgl. Danneels (2016): 2175, Henneke (2014): 109, Cavusgil/Seggie/Talay (2007): 165.

⁷⁰ Vgl. Henneke (2014): 114.

⁷¹ Vgl. Buchheit/Scholz (2013): 125, Henneke (2014): 116.

⁷² Für einen Überblick über organisationale Ambidextrie vgl. Tushman/O'Reilly (1996): 24, Gib- son/Birkinshaw (2004), Wollersheim (2010): 3-8, Hobus/Busch (2011).

⁷³ March (1991): 71.

⁷⁴ Vgl. z.B. Kristal/Huang/Roth (2010), Lubatkin et al. (2006).

⁷⁵ Vgl. Teece (2007): 1343, O’Reilly/Tushman (2008): 190, Hutterer (2013): 236, Bir- kinshaw/Zimmermann/Raisch (2016): 39.

⁷⁶ Vgl. Teece (2007): 1343.

⁷⁷ Vgl. Henneke (2014): 35.

⁷⁸ Kohli/Jaworski (1990): 6.

⁷⁹ Vgl. Kohli/Jaworski (1990): 3.

⁸⁰ Vgl. Morgan/Vorhies/Mason (2009): 917, Henneke (2014): 36.

⁸¹ Vgl. Krause (2006): 18, Hilgers (2008): 30.

⁸² Dyckhoff/Ahn (2001): 112.

⁸³ Vgl. Hilgers (2008): 34.

⁸⁴ Vgl. Neely/Gregory/Platts (1995): 80.

⁸⁵ Vgl. Drucker (1974): 36.

⁸⁶ Vgl. Neely/Gregory/Platts (1995): 80.

⁸⁷ Vgl. Dyckhoff/Ahn (2001): 112.

⁸⁸ Vgl. Kleindienst (2017): 34.

⁸⁹ Vgl. Drucker (1974): 36.

⁹⁰ Um einen Überblick zu verschieden Methoden zur Performance-Messung (engl. Performance Measurement) zu erhalten, vgl. Krause (2006), Hilgers (2008), Gladen (2014), Kleindienst (2017).

⁹¹ Vgl. Richard et al. (2009): 719.

⁹² Vgl. Lebas/Euske (2007): 134, Hilgers (2008): 33, Richard et al. (2009): 722, Pidun (2015): 40f, Kleindienst (2017): 34.

⁹³ Vgl. Lebas (1995): 29.

⁹⁴ Vgl. Laaksonen/Peltoniemi (2018): 186.

⁹⁵ Als operative Faktoren gelten nichtfinanzielle Faktoren. Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 804.

⁹⁶ Vgl. Laaksonen/Peltoniemi (2018): 191.

⁹⁷ Vgl. Teece (2014): 334.

⁹⁸ Vgl. Hsu/Wang (2012): 194.

⁹⁹ Vgl. Augier/Teece (2009): 411.

¹⁰⁰ Vgl. Helfat (2007): 103.

¹⁰¹ Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 803.

¹⁰² Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 803.

¹⁰³ Vgl. Etzioni (1964): 8.

¹⁰⁴ Vgl. Steers (1975): 546.

¹⁰⁵ Venkatraman/Ramanujam (1986): 804.

¹⁰⁶ Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 804.

¹⁰⁷ Finanzielle Kennzahlen können in einschlägiger Fachliteratur nachgeschlagen werden. Vgl. Hilgers (2008): 36-41, Wöltje (2012): 19ff, Gladen (2014): 113-178.

¹⁰⁸ Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 803.

¹⁰⁹ Vgl. Richard et al. (2009): 722.

¹¹⁰ Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 813.

¹¹¹ Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986): 807.

¹¹² Vgl. Witt (2008): 70.

¹¹³ Vgl. Teece/Pisano (1994): 538.

¹¹⁴ Gudehus (2015): 3.

¹¹⁵ Vgl. Helfat/Peteraf (2003): 999.

¹¹⁶ Vgl. Teece/Pisano (1994): 538.

¹¹⁷ Teece/Pisano/Shuen (1997): 516.