Welcher nachweisbare Zusammenhang besteht zwischen dem Sensing und der Business Performance von Unternehmen? Falls dieser nachgewiesen wird, soll der zweite Teil der Forschungsfrage lauten, ob es sich dabei um eine direkte oder indirekte Beziehung handelt. In dieser Arbeit werden die Begriffe Unternehmen und Organisation synonym verwendet. Da diese Arbeit in einem wirtschaftswissenschaftlichen Kontext verfasst wird, sind Organisationen, die nicht auch als Unternehmen bezeichnet werden können, aus der Betrachtung auszuschließen.
Diese Arbeit soll durch eine Analyse empirischer Befunde herausstellen, ob ein Zusammenhang zwischen dem Erkennen neuer Marktchancen (Sensing) und der Business Performance besteht. Dazu werden zunächst die grundlegenden Begriffe des Dynamic Capabilities Approach (DCA) erklärt und im Weiteren fünf ausgewählte Studien vorgestellt. Im Anschluss erfolgt eine Analyse dieser Studien in Bezug auf die zu Beginn gestellte Forschungsfrage. Hierzu werden zur Auswertung statistische Kriterien, wie Modellgüte, Reliabilität, Ausschluss einer Multikollinearität und Ausschluss einer Ommitted Variable bias erläutert und verwendet. Abschließend werden die gewonnenen Ergebnisse dargestellt und resümiert.
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 Sensing42 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.
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