Allianzfähigkeit - Konzeption, Messung, Determinanten, Auswirkungen

Oliver Schilke Allianzfähigkeit GABLER EDITION WISSENSCHAFT Marktorientierte Unternehmensführung und Internetmanagemen...

Author: Oliver Schilke

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Oliver Schilke Allianzfähigkeit

GABLER EDITION WISSENSCHAFT Marktorientierte Unternehmensführung und Internetmanagement Herausgegeben von Professor Dr. Bernd W. Wirtz

Die Schriftenreihe publiziert wissenschaftliche Arbeiten im Bereich der marktorientierten Unternehmensführung und des Internetmanagements. Im Mittelpunkt stehen innovative betriebswirtschaftliche Themenstellungen zu modernen Konzepten der marktorientierten Unternehmensführung und der Bedeutung moderner Informationsund Kommunikationstechnologien für die Unternehmensführung. Die Untersuchungen widmen sich insbesondere wichtigen Managemententscheidungsproblemen auf einer empirischen Basis. Die Reihe setzt die 2003 gegründete Schriftenreihe „eBusinessStudien“ fort.

Oliver Schilke

Allianzfähigkeit Konzeption, Messung, Determinanten, Auswirkungen

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Bernd W. Wirtz

Deutscher Universitäts-Verlag

Bibliografische Information Der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Dissertation Universität Witten/Herdecke, 2007

1. Auflage April 2007 Alle Rechte vorbehalten © Deutscher Universitäts-Verlag | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2007 Lektorat: Brigitte Siegel / Stefanie Loyal Der Deutsche Universitäts-Verlag ist ein Unternehmen von Springer Science+Business Media. www.duv.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8350-0667-6

Meiner Mutter

Geleitwort

VII

Geleitwort Strategische Allianzen haben als Organisationsform zwischen Markt und Hierarchie in den vergangenen Jahren eine erhebliche Bedeutung erlangt. Sie bilden in vielen Industrien vermehrt die Grundlage von Effizienzvorteilen sowie herausragenden Angebotsleistungen und damit für nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Strategische Allianzen besitzen daher heutzutage für die beteiligten Unternehmen einen außerordentlich hohen Stellenwert – sie sind zu einer zentralen Thematik der Unternehmensführung geworden. Gleichzeitig weisen empirische Untersuchungen jedoch darauf hin, dass bei vielen der strategischen Allianzen nicht die angestrebten Ziele erreicht werden. Während einige Unternehmen durchaus durch ihre Allianzen profitieren konnten, erlebten andere Misserfolge. Demzufolge ist eine Erfolgsheterogenität bezüglich strategischer Allianzen zu beobachten. An dieser gleichsam für die Wissenschaft und die Unternehmenspraxis relevanten Problemstellung setzt die Dissertationsschrift von Herrn Oliver Schilke an. Zentrale Zielsetzung ist die Konzeptionalisierung und Operationalisierung des auf organisationaler Ebene verorteten Konstrukts Allianzfähigkeit. Hierzu nimmt der Verfasser zunächst eine strukturierte Bestandsaufnahme des Forschungsstands zum Themenfeld vor. Im Anschluss daran integriert Herr Schilke die Erkenntnisse des Dynamic Capabilities Views und verwandter ressourcentheoretischer Strömungen mit den Erkenntnissen der Literatur zu strategischen Allianzen, um die Dimensionen des zentralen Konstrukts Allianzfähigkeit abzuleiten. Ferner werden theoriebasiert Hypothesen zur Wirkung von Allianzfähigkeit auf unternehmerische Ergebnisgrößen, zum Einfluss moderierender Variablen auf diese Wirkungsbeziehungen und zur Wirkung von Determinanten des Allianzfähigkeitskonstrukts deduziert. Zur empirischen Prüfung der Hypothesen zieht Herr Schilke insbesondere Verfahren der Strukturgleichungsanalyse heran. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der wesentlichen Erkenntnisse und der Gewinnung von Implikationen für die weitere Forschung und die Managementpraxis. Mit seiner Untersuchung ist es Herrn Schilke gelungen, den wissenschaftlichen Erkenntnisfortschritt im Bereich der Allianzforschung entscheidend voranzutreiben. Durch die fundierte und strukturierte Analyse und Aufbereitung der relevanten theoretischen Erklärungsansätze wird eine stringente Ableitung von Hypothesen sichergestellt. Die durch den Einsatz anspruchsvoller multivariater Datenanalyseverfahren gewonnenen Ergebnisse sind sowohl für die Wissenschaft wie auch für die Unternehmenspraxis von hohem Interesse. Zusammenfassend bleibt zu wünschen, dass die Arbeit eine weite Verbreitung erfährt.

Prof. Dr. Bernd W. Wirtz

Vorwort

IX

Vorwort Strategische Allianzen stellen aus meiner Sicht ein besonders faszinierendes Forschungsgebiet des strategischen Managements dar. Während bereits die Führung eines einzelnen Unternehmens zumeist mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden ist, wird die Komplexität durch den Einbezug eines kooperierenden Unternehmens mit abweichenden Werten, Strukturen und Zielen noch potenziert. Welche Fähigkeiten Unternehmen benötigen, um die besondere Herausforderung des Managements strategischer Allianzen erfolgreich zu meistern, ist die zentrale Fragestellung, mit der ich mich in meiner Dissertation beschäftigt habe. Die Arbeit wurde von der Wirtschaftsfakultät der Universität Witten/Herdecke als Dissertation mit dem Originaltitel „Allianzfähigkeit: Eine empirische Analyse der Konzeptionalisierung, Operationalisierung, Determinanten und Wirkung auf Basis des ressourcentheoretischen Ansatzes“ angenommen und verteidigt. Diese Doktorarbeit konnte nur durch die Unterstützung einer Vielzahl von Personen entstehen. Daher möchte ich an dieser Stelle meinen Dank an all diejenigen ausdrücken, die mich während der Erstellung der Dissertation begleitet und gefördert haben. Zunächst möchte ich mich bei Herrn Prof. Dr. Bernd W. Wirtz für die Betreuung des Dissertationsprojekts bedanken. Durch seine vielfältigen Hinweise war er mir stets eine große Hilfe. Ein herzlicher Dank gilt auch Herrn Prof. Dr. Christoph Burmann für seine wertvollen Ratschläge im Rahmen der Doktorandenseminare. Darüber hinaus danke ich meinen Zweitund Drittgutachtern Frau Prof. Dr. Friederike Wall und Herrn Prof. Dr. Günter MüllerStewens für ihr Engagement. Ferner möchte ich den Professoren der Stanford University, insbesondere Frau Prof. Karen S. Cook, danken, die mich während meines dortigen Aufenthalts als Visiting Scholar professionell betreut haben. Von meinen Kollegen am Lehrstuhl möchte ich speziell Frau Dr. Nadine Sammerl für die umfassenden Ratschläge zur Dissertationsgestaltung danken. Von nicht nachrangiger Bedeutung waren die inhaltlichen und methodischen Diskussionen mit Herrn Sebastian Lütje, Herrn Jens Giere und Herrn Richard Pelz. Darüber hinaus gebührt Herrn Gerhardt Schierz, Herrn Dr. Bernd Storm van’s Gravesande und Herrn Dr. Roman Wecker Dank für die gemeinsame Abendgestaltung, die erheblich zur Aufwertung der Promotionszeit beigetragen hat. Ein besonders großer Anteil am Gelingen dieser Arbeit kommt meinen engsten Freunden und meiner Familie zu. Allen voran möchte ich meinem Freund Herrn Dr. Martin Reimann danken. Er verstand es, mich ständig zu motivieren und mich dazu zu bringen, Problemstellungen aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Ebenfalls hervorheben möchte ich die liebevolle Unterstützung meiner Schwester und zeitweisen WG-Partnerin Viola Schilke. Nicht nur die Zerstreuung der gemeinsamen Abende in Lüdenscheid, sondern auch der außergewöhnliche

X

Vorwort

Rückhalt während des gesamten Promotionsverlaufs waren ausschlaggebend für den erfolgreichen Abschluss. Gleichsam bedanke ich mich bei meiner Schwester Ricarda Graetz für ihre mentale Unterstützung aller meiner bisherigen und zukünftigen Vorhaben. Ganz besonders bedanken möchte ich mich bei meiner Mutter, die auf einmalige Art und Weise meine gesamte Ausbildung unterstützt hat. Ohne sie wäre ich sicherlich nicht so weit gekommen. Ihr ist daher diese Arbeit gewidmet. Oliver Schilke

Inhaltsübersicht

XI

Inhaltsübersicht 1.

Einleitung...................................................................................................................... 1 1.1

Ausgangssituation der Untersuchung ............................................................... 1

1.2

Problemstellung ............................................................................................... 17

1.3

Gang der Untersuchung................................................................................... 25

2.

Grundlagen der Untersuchung................................................................................ 27 2.1

Wissenschaftstheoretische Grundlagen .......................................................... 28

2.2

Terminologische Grundlagen.......................................................................... 42

2.3

Stand der Forschung........................................................................................ 61

3.

Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit und Modellentwicklung .................... 79 3.1

Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit ..................................................... 80

3.2

Hypothesen zu abhängigen Variablen............................................................ 102

3.3

Hypothesen zu Determinanten ....................................................................... 111

3.4

Hypothesen zu moderierenden Faktoren........................................................ 126

3.5

Zusammenfassung der Untersuchungshypothesen......................................... 131

4.

Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung ......................... 133 4.1

Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen.............................................. 134

4.2

Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen.............................................. 142

4.3

Datengrundlage und Datenerhebung ............................................................ 164

5.

Ergebnisse der empirischen Untersuchung ........................................................... 183 5.1

Operationalisierung der Konstrukte.............................................................. 184

5.2

Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen.............................. 215

5.3

Einfluss von Determinanten.......................................................................... 225

5.4

Einfluss von moderierenden Faktoren.......................................................... 229

6.

Zusammenfassung und Implikationen der Untersuchung ................................... 233 6.1

Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse ......................................... 234

6.2

Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung............................ 238

XII

6.3 7.

Inhaltsübersicht

Implikationen für die Unternehmenspraxis.................................................. 244 Anhang ...................................................................................................................... 247

Literaturverzeichnis............................................................................................................. 253

Inhaltsverzeichnis

XIII

Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis ..................................................................................................... XVII Tabellenverzeichnis ............................................................................................................XXI Abkürzungsverzeichnis...................................................................................................XXIII 1.

Einleitung...................................................................................................................... 1 1.1

Ausgangssituation der Untersuchung ............................................................... 1

1.2

Problemstellung ............................................................................................... 17

1.2.1

Eingrenzung der Untersuchung ................................................................... 17

1.2.2

Zielsetzung der Untersuchung ..................................................................... 22

1.3 2.

Gang der Untersuchung................................................................................... 25 Grundlagen der Untersuchung................................................................................ 27

2.1

Wissenschaftstheoretische Grundlagen .......................................................... 28

2.1.1

Methodologische Leitideen.......................................................................... 28

2.1.2

Grundlegendes Forschungsdesign ............................................................... 30

2.1.3

Wahl des theoretischen Ansatzes................................................................. 31

2.2

Terminologische Grundlagen.......................................................................... 42

2.2.1

Begriffsverständnis strategische Allianz ..................................................... 42

2.2.2

Begriffsverständnis Fähigkeit ...................................................................... 50

2.2.3

Begriffsverständnis Allianzfähigkeit........................................................... 57

2.3

Stand der Forschung........................................................................................ 61

2.3.1

Erfolgsfaktoren von Allianzen..................................................................... 61

2.3.1.1

Vorstellung der Forschungsbeiträge zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen.................................................................................................... 62

2.3.1.2

Wertung des Forschungsstands zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen und Implikationen der Forschungsbeiträge für die Untersuchung ... 64

2.3.2 2.3.2.1

Allianzfähigkeit ............................................................................................ 65 Vorstellung und Wertung der Forschungsbeiträge zu Allianzfähigkeit . 65

XIV

Inhaltsverzeichnis

2.3.2.2 3.

Implikationen der Forschungsbeiträge für die Untersuchung ................. 75

Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit und Modellentwicklung .................... 79 3.1

Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit ..................................................... 80

3.1.1

Allianzfähigkeit als mehrdimensionales Konstrukt ...................................... 80

3.1.2

Konzeptionalisierung der einzelnen Dimensionen........................................ 82

3.1.2.1

Koordination............................................................................................... 86

3.1.2.2

Lernen......................................................................................................... 91

3.1.2.3

Wahrnehmung ............................................................................................ 94

3.1.2.4

Anpassung .................................................................................................. 97

3.1.3 3.2

Zusammenfassung der Konzeptionalisierung ............................................... 99 Hypothesen zu abhängigen Variablen............................................................ 102

3.2.1

Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg............................ 102

3.2.2

Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil ................. 104

3.2.3

Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Allianzhäufigkeit..................... 107

3.2.4

Beziehung zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil ...................... 108

3.2.5

Beziehung zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil ............... 109

3.3

Hypothesen zu Determinanten ....................................................................... 111

3.3.1

Unternehmensposition und Entwicklungspfad............................................ 111

3.3.2

Fähigkeit höherer Abstraktionsstufe ........................................................... 120

3.3.3

Unternehmensstrategie ................................................................................ 123

3.4

Hypothesen zu moderierenden Faktoren........................................................ 126

3.4.1

Umfelddynamik........................................................................................... 126

3.4.2

Property Rights Regime .............................................................................. 128

3.4.3

Unternehmensstrategie ................................................................................ 129

3.5 4.

Zusammenfassung der Untersuchungshypothesen......................................... 131 Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung ......................... 133

4.1 4.1.1

Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen.............................................. 134 Allgemeiner Ansatz von Strukturgleichungsmodellen ............................. 134

Inhaltsverzeichnis

4.1.2

XV

Ansätze der konfirmatorischen Faktorenanalyse ...................................... 140

4.2

Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen.............................................. 142

4.2.1

Theoretische und methodische Aspekte der Operationalisierung von Konstrukten ................................................................................................. 142

4.2.2

Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen............................................. 147

4.2.2.1

Beurteilung der Messmodelle................................................................... 147

4.2.2.2

Beurteilung des Strukturmodells.............................................................. 162

4.3

Datengrundlage und Datenerhebung ............................................................ 164

4.3.1

Grundgesamtheit der Erhebung ................................................................. 164

4.3.2

Datenerhebungsmethode und Entwicklung des Erhebungsinstruments .. 167

4.3.3

Verfahren der Haupterhebung.................................................................... 171

4.3.4

Datengrundlage........................................................................................... 173

5.

4.3.4.1

Merkmale der Ansprechpartner................................................................ 173

4.3.4.2

Merkmale der Unternehmen..................................................................... 174

4.3.4.3

Analyse verschiedener Biases .................................................................. 176

4.3.4.4

Analyse bezüglich des Vorliegens von Normalverteilung in den Daten . 179

4.3.4.5

Ersetzung fehlender Werte ....................................................................... 181

Ergebnisse der empirischen Untersuchung ........................................................... 183 5.1

Operationalisierung der Konstrukte.............................................................. 184

5.1.1

Operationalisierung von Allianzfähigkeit ................................................. 184

5.1.1.1

Operationalisierung von einzelnen Dimensionen .................................. 184

5.1.1.1.1 Operationalisierung von interorganisationaler Koordination................ 185 5.1.1.1.2 Operationalisierung von Allianzportfoliokoordination......................... 186 5.1.1.1.3 Operationalisierung von interorganisationalem Lernen........................ 188 5.1.1.1.4 Operationalisierung von Allianzproaktivität......................................... 189 5.1.1.1.5 Operationalisierung von Allianzanpassung........................................... 190 5.1.1.2 5.1.2 5.1.2.1

Untersuchung des Gesamtmodells.......................................................... 192 Operationalisierung von abhängigen Variablen........................................ 198 Operationalisierung von Allianzerfolg..................................................... 198

XVI

Inhaltsverzeichnis

5.1.2.2

Operationalisierung von Wettbewerbsvorteil........................................... 199

5.1.2.3

Operationalisierung von Allianzhäufigkeit .............................................. 202

5.1.3 5.1.3.1

Operationalisierung von offener Organisationskultur.............................. 203

5.1.3.2

Operationalisierung von Zentralisierung des Allianzmanagements......... 205

5.1.3.3

Operationalisierung von Allianzerfahrung............................................... 206

5.1.3.4

Operationalisierung von Lernen aus vergangenen Allianzen .................. 207

5.1.3.5

Operationalisierung von Innovationsstrategie.......................................... 208

5.1.4

Operationalisierung von moderierenden Faktoren.................................... 210

5.1.4.1

Operationalisierung von Umfelddynamik................................................ 210

5.1.4.2

Operationalisierung von Property Rights Regime ................................... 212

5.1.5

Abschließende Betrachtung der Messmodelle .......................................... 213

5.2

Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen.............................. 215

5.3

Einfluss von Determinanten.......................................................................... 225

5.4

Einfluss von moderierenden Faktoren.......................................................... 229

5.4.1

Moderierende Wirkung von Umfelddynamik ............................................. 230

5.4.2

Moderierende Wirkung von Property Rights Regime................................. 230

5.4.3

Moderierende Wirkung von Innovationsstrategie....................................... 231

6.

7.

Operationalisierung von Determinanten.................................................... 203

Zusammenfassung und Implikationen der Untersuchung ................................... 233 6.1

Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse ......................................... 234

6.2

Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung............................ 238

6.3

Implikationen für die Unternehmenspraxis.................................................. 244 Anhang ...................................................................................................................... 247

Anhang 1:

Untersuchungen zur Aktienkursreaktion nach der Ankündigung strategischer Allianzen............................................................................................ 247

Anhang 2:

Untersuchungen strategischer Allianzen mithilfe jahresabschlussorientierter Kennzahlen ....................................................................................... 249

Literaturverzeichnis............................................................................................................. 253

Abbildungsverzeichnis

XVII

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1:

Anzahl internationaler strategischer Allianzen von Unternehmen aus OECD-Mitgliedsstaaten ............................................................................ 5

Abbildung 2:

Motive für das Eingehen von Allianzen.................................................... 9

Abbildung 3:

Eingrenzung des Untersuchungsbereichs................................................ 20

Abbildung 4:

Forschungsfragen der Untersuchung....................................................... 23

Abbildung 5:

Schematische Darstellung der Fragestellungen....................................... 24

Abbildung 6:

Gang der Untersuchung........................................................................... 26

Abbildung 7:

Einordnung von Kapitel 2 in die Untersuchung...................................... 27

Abbildung 8:

Grundstruktur des Dynamic Capabilities View ...................................... 40

Abbildung 9:

Einordnung des Begriffs strategische Allianz......................................... 43

Abbildung 10:

Verschiedene Ausprägungen strategischer Allianzen ............................. 49

Abbildung 11:

Strukturierung bestehender Forschungsarbeiten zum Feld Allianzfähigkeit................................................................................................... 66

Abbildung 12:

Einordnung von Kapitel 3 in die Untersuchung...................................... 79

Abbildung 13:

Dimensionen der Allianzfähigkeit auf Basis des Dynamic Capabilities View ........................................................................................................ 99

Abbildung 14:

Abdeckung der Allianzmanagementphasen durch die Dimensionen der Allianzfähigkeit............................................................................... 101

Abbildung 15:

Einordnung von Kapitel 4 in die Untersuchung.................................... 133

Abbildung 16:

Aufbau eines Strukturgleichungsmodells.............................................. 138

Abbildung 17:

Alternative Spezifikationen von Konstrukten zweiter Ordnung ........... 144

Abbildung 18:

Fragenkatalog zur Selektion der geeigneten Korrespondenzregel........ 145

Abbildung 19:

Vorgehensweise bei der Messmodellüberprüfung von Konstrukten zweiter Ordnung.................................................................................... 161

Abbildung 20:

Mehrstufiges Vorgehen bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments ............................................................................................ 168

Abbildung 21:

Position der Ansprechpartner im Unternehmen .................................... 173

XVIII


Abbildung 22:

Anzahl von F&E-Allianzen und Kompetenz-Selbsteinschätzung der Ansprechpartner .................................................................................... 174

Abbildung 23:

Größenverteilung der Unternehmen in der Stichprobe ......................... 175

Abbildung 24:

Branchenzugehörigkeit der Unternehmen in der Stichprobe ................ 176

Abbildung 25:


Abbildung 26:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor interorganisationale Koordination .............. 186

Abbildung 27:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzportfoliokoordination ...................... 187

Abbildung 28:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor interorganisationales Lernen....................... 189

Abbildung 29:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzproaktivität ...................................... 190

Abbildung 30:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzanpassung........................................ 192

Abbildung 31:

Konfirmatorische Faktorenanalyse erster Ordnung des FünfDimensionen-Modells Allianzfähigkeit ................................................ 194

Abbildung 32:

Konfirmatorische Faktorenanalyse zweiter Ordnung des FünfDimensionen-Modells Allianzfähigkeit ................................................ 196

Abbildung 33:

Relative Bedeutung der fünf Dimensionen für das Konstrukt Allianzfähigkeit..................................................................................... 197

Abbildung 34:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzerfolg............................................... 199

Abbildung 35:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Wettbewerbsvorteil..................................... 201

Abbildung 36:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzhäufigkeit ........................................ 203

Abbildung 37:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor offene Organisationskultur ......................... 205

Abbildung 38:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Zentralisierung des Allianzmanagements... 206

Abbildung 39:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Lernen aus vergangenen Allianzen............. 208


XIX

Abbildung 40:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Innovationsstrategie.................................... 210

Abbildung 41:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Umfelddynamik .......................................... 212

Abbildung 42:

Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Property Rights Regime.............................. 213

Abbildung 43:

Strukturgleichungsmodell zum Einfluss von Allianzfähigkeit auf Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit .................... 215

Abbildung 44:

Untersuchung des Vorliegens von Mediation durch die Konstrukte Allianzerfolg und Allianzhäufigkeit...................................................... 217

Abbildung 45:

Untersuchung der nomologischen Validität des Allianzfähigkeitskonstrukts zweiter Ordnung .................................................................. 218

Abbildung 46:

Strukturgleichungsmodelle zum Einfluss von Allianzfähigkeit und Allianzerfolg auf den Wettbewerbsvorteil ............................................ 221

Abbildung 47:

Strukturgleichungsmodell zum Einfluss der Determinanten ................ 226

Abbildung 48:

Konzeptionelle Darstellung der Untersuchung moderierender Effekte................................................................................................... 229

Abbildung 49:


Tabellenverzeichnis

XXI

Tabellenverzeichnis Tabelle 1:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs strategische Allianz........................... 46

Tabelle 2:

Eigene Definition von strategischer Allianz .................................................... 47

Tabelle 3:

Verteilung strategischer Allianzen nach Unternehmensfunktion..................... 50

Tabelle 4:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs Fähigkeit ........................................... 52

Tabelle 5:

Eigene Definition von Fähigkeit ...................................................................... 52

Tabelle 6:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs dynamische Fähigkeit ....................... 55

Tabelle 7:

Eigene Definition dynamischer Fähigkeiten .................................................... 56

Tabelle 8:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs Allianzfähigkeit ................................ 58

Tabelle 9:

Allianzfähigkeit als dynamische Fähigkeit ...................................................... 59

Tabelle 10:

Metastudien zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen ................................. 63

Tabelle 11:

Ausgewählte Spezifizierungen von den dynamischen Fähigkeiten zugrundeliegenden Routinen........................................................................................... 84

Tabelle 12:

Cluster der den dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegenden Routinen ....... 85

Tabelle 13:

Eigene Definition von Allianzfähigkeit ......................................................... 100

Tabelle 14:

Hypothesensystem der Untersuchung ............................................................ 131

Tabelle 15:

Kritische Eigenschaften kovarianzbasierter und varianzbasierter Verfahren im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen ................................................ 136

Tabelle 16:

Anforderungen und Eigenschaften verschiedener iterativer Schätzverfahren im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen.......................................... 140

Tabelle 17:

Zusammenfassung der Gütekriterien und deren Mindestanforderungen ....... 157

Tabelle 18:

Allianzintensität nach Branchen und Größenklassen..................................... 165

Tabelle 19:

Indikatorbezogene Antwortquoten................................................................. 178

Tabelle 20:

Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse für das Konstrukt Allianzfähigkeit.......................................................................................................... 193

Tabelle 21:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität des fünfdimensionalen Modells für Allianzfähigkeit nach dem Fornell/Larcker-Kriterium .................................. 194

XXII

Tabellenverzeichnis

Tabelle 22:

Chi-Quadrat-Differenztest für ein fünffaktorielles und einfaktorielles Modell ............................................................................................................ 195

Tabelle 23:

Totaleffekte im Strukturgleichungsmodell zum Einfluss von Allianzfähigkeit auf Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit........ 216

Tabelle 24:

Interkorrelationen zwischen Allianzfähigkeit, Allianzerfolg, Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil ................................................................ 219

Tabelle 25:

Analyse der moderierenden Wirkung von Umfelddynamik .......................... 230

Tabelle 26:

Analyse der moderierenden Wirkung von Property Rights Regime.............. 231

Tabelle 27:

Analyse der moderierenden Wirkung von Innovationsstrategie .................... 231

Abkürzungsverzeichnis

XXIII

Abkürzungsverzeichnis A. d. V. A.-a. A.-k. A.-p. ADF A-fähigkeit AGFI AMOS ASAP AT&T AZ BASF BIC bmb+f bzw. CA ca. CAD CAGR CATI CE CFI CFO CO CT d2 d. h. DC DCV DEV df Dr. e. g. EBIT E-Commerce E-Mail

Anmerkung des Verfassers Allianzanpassung Allianzportfoliokoordination Allianzproaktivität Asymptotical Distribution Free Allianzfähigkeit Adjusted Good-of-Fit-Index Analysis of Moment Structures Association of Strategic Alliance Professionals American Telephone & Telegraph Corporation Arizona Badische Anilin- & Soda-Fabrik Bayesian Information Criterion Bundesministeriums für Bildung und Forschung beziehungsweise California circa Computer Aided Design Compound Annual Growth Rate Cooperative Agreements and Technology Indicators Collectively Exhaustive Comparative-Fit-Index Chief Financial Officer Colorado Connecticut Mahalanobis-Distanz das heißt District of Columbia Dynamic Capabilities View durchschnittlich erfasste Varianz degrees of freedom (Freiheitsgrade) Doktor exempli gratia Earnings before Interest and Taxes Electronic Commerce Electronic Mail

XXIV

EQS et al. etc. F&E f. ff. FR ftp FuE GE GFI ggf. GLS GM H HI Hrsg. HTML http I. K. I. L. i. e. IL IN Innov.-strategie Innovationsmgt. interorg. IR I-Strategie IT ITK IuK Jg. k. A. Kfz KMO KPN KSB LEO


Equation based Structural Program et alii et cetera Forschung & Entwicklung folgende fortfolgende Faktorreliabilität File Transfer Protocol Forschung & Entwicklung General Electrics Good-of-Fit-Index gegebenenfalls Generalized Least Squares General Motors Hypothese Hawaii Herausgeber Hypertext Markup Language Hypertext Transfer Protocol Interorganisationale Koordination Interorganisationales Lernen id est Illinois Indiana Innovationsstrategie Innovationsmanagement interorganisational Indikatorreliabilität Innovationsstrategie Informationstechnologie Item-to-Total-Korrelation Information und Kommunikation Jahrgang keine Angaben Kraftfahrzeuge Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium Koninklijke PTT Nederland Klein, Schanzlin & Becker Link Everything Online


LISREL MA MD ME MERIT MI ML Mrd. NACE NC NEC NFI NH NJ Nr. NUMMI NY o. g. OECD OH PA pdf PLS PPT Prof. R&D RBV RMSEA ROA ROI S. SAP SAS SLS Sp. SPSS Str. T

XXV

Linear Structural Relationship Model Massachusetts Maryland Mutually Exclusive Maastricht Economic Research Institute on Innovation and Technology Michigan Maximum-Likelihood-Methode Milliarden Nomenclature générale des activités économique North Carolina Nippon Electronics Corporation Normal Fit Index Nebenhypothese New Jersey Nummer New United Motor Manufacturing New York oben genannt Organisation for Economic Co-operation and Development Ohio Pennsylvania Portable Document Format Partial Least Squares Posterijen, Telegrafie en Telefonie Professor Research and Development Resource-based View Root-Mean-Squared-Error-of-Approximation Return on Assets Return on Investment Seite Systeme, Anwendungen und Produkte in der Datenverarbeitung Scandinavian Airlines System Scale Free Least Squares Spalte Statistical Package for the Social Sciences Straße Target Coefficient

XXVI

TX u. a. ULS US USA v. Chr. vgl. VHS VRIN vs. VT WA W-vorteil www z. B. z. T. ZEW


Texas unter anderem Unweighted Least Squares United States United States of America vor Christus vergleiche Video Home System Valuable, Rare, Inimitable, Non-Substitutable versus Vermont Washington Wettbewerbsvorteil World Wide Web zum Beispiel zum Teil Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung

Ausgangssituation der Untersuchung

1.

Einleitung

1.1


1

Die starke Zunahme der Zahl strategischer Allianzen1 gilt als eine der bemerkenswertesten Veränderungen der Wettbewerbslandschaft in den letzten 20 Jahren.2 Seit Ende der 80er Jahre haben kooperative Wettbewerbsstrategien ganz erheblich an Bedeutung gewonnen.3 Die organisationalen Grenzen sind weitaus offener und flexibler geworden.4 Heutzutage sind strategische Allianzen essentieller Strategiebestandteil und zentrale Quelle für Wettbewerbsvorteile nahezu aller Unternehmen geworden.5 Beinahe täglich erscheinen in den Medien Meldungen über den Abschluss von Kooperationsabkommen zwischen Unternehmen.6 Strategische Allianzen berühren fast alle Arten von Unternehmen – sie werden sowohl von sehr großen, multinationalen Konzernen als auch von kleinen und mittelständischen Betrieben eingegangen. Nahezu alle Branchen – sowohl im verarbeitenden Gewerbe als auch im Dienstleistungsbereich – und Regionen auf der Welt sind vom raschen Wachstum strategischer Allianzen betroffen.7 Die Strukturen einiger Industrien wurden durch die zunehmende Allianzbildung nachhaltig berührt. Beispielhaft kann hier die Luftfahrtbranche angeführt werden.8 War diese Industrie ehemals durch einen hohen Regulierungsgrad und national dominierte Marktstrukturen gekennzeichnet, stellt sie sich heute als globaler, oligopolistischer Markt dar, in dem nahezu alle großen Airlines einem der drei großen Allianznetzwerke angehören.9 Damit verfolgen sie insbesondere die Zielsetzung, ihren Kunden als globaler Verkehrsträger ein weltweites Flugstreckennetz anbieten zu können.10 Dabei zählt die Deutsche Lufthansa zu den Initiatoren dieser Entwicklung. Im Jahr 1994 begann das Unternehmen, Flüge in 55 Städte in den USA, Europa und dem mittleren Osten in 1

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Dieser Arbeit liegt ein den neueren Publikationen zum Thema entsprechendes weites Begriffsverständnis von strategischen Allianzen zugrunde. Der Terminus Allianz dient dabei als Oberbegriff für eine Vielzahl von Ausprägungen von Unternehmenskooperationen. Die Begriffe Allianz und strategische Allianz werden dabei in der vorliegenden Arbeit synonym verwendet. Für eine detaillierte Begriffsabgrenzung siehe Abschnitt 2.2.1. Vgl. Dussauge/Garrette (1999), S. 1. Vgl. Harrigan (1988a), S. 141; Backhaus/Piltz (1990), S. 2; Das/Teng (2000a), S. 77; Jordan (2004), S. 70. Vgl. Scott (2004), S. 10. Der Begriff organisationale Grenze bezieht sich auf die Abgrenzung einer Organisation von einer anderen. Vgl. Wirtz (2001b), S. 490; Bamford/Gomes-Casseres/Robinson (2003), S. 1. Vgl. Voigt (1993), S. 246; Yoshino/Rangan (1995), S. ix; Sivadas/Dwyer (2000), S. 31. Vgl. Dussauge/Garrette (1999), S. 1. Vgl. Müller-Stewens (1994), S. 4; Müller-Stewens/Lechner (1999), S. 35; Vaara/Kleymann/Serist (2004), S. 1 ff. Dabei handelt es sich um die Allianzen Star Alliance, Oneworld und SkyTeam. Vgl. Iatrou/Skourias (2005), S. 73 ff. Vgl. Mühlhäuser/Gerhard (2001), S. 18.

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Einleitung

Kooperation mit der US-amerikanischen Fluggesellschaft United Airlines zu betreiben. Drei Jahre später gründete Lufthansa zusammen mit United Airlines, Air Canada, SAS und Thai Airways International die Star Alliance, das weltweit erste strategische Allianznetzwerk in der Luftfahrtindustrie.1 Heute umfasst die Allianz insgesamt 15 Partner, die in Kooperation miteinander 772 Flughäfen anfliegen und mehr als 350 Millionen Fluggäste jährlich befördern.2 Der durch die Allianz bewirkte Anstieg der Passagierzahlen wird seitens der Allianzpartner auf ca. 10 % beziffert. Darüber hinaus konnte zwischen 1997 und 1998 die Auslastung der Lufthansa-Flüge von 60 % auf 74 % verbessert werden. Ingesamt schätzt Lufthansa den Beitrag der Star Alliance zum Gewinn der Gesellschaft auf etwa 250 Millionen Euro jährlich.3 Ein weiteres Beispiel für eine besonders umfangreiche Allianz stellt das im Jahr 1984 in Kalifornien von GM (General Motors) und Toyota gegründete Joint Venture NUMMI (New United Motor Manufacturing) dar. Das Joint Venture mit Hauptproduktion in einer ehemaligen GM-Fabrikanlage, die kurz vor der Schließung stand, beschäftigt inzwischen 5.500 Menschen und produziert sowohl GM- als auch Toyota-Kraftfahrzeuge, die in den USA und Japan vertrieben werden. Die Zahl der produzierten Kfz konnte kontinuierlich von etwa 65.000 in 1985 auf über 380.000 in 2004 gesteigert werden.4 Allianzen sind jedoch kein neues Phänomen.5 In ihrer Retrospektive stellen Smith/Carroll/Ashford (1995) fest, dass strategische Allianzen schon im alten Griechenland im Jahr 448 v. Chr. eine wichtige Rolle im militärischen Bereich spielten. Damals verbündeten sich 20 griechische Städte, um gemeinsam das mächtige persische Königreich zu bekämpfen. Nicht zuletzt der geschickt koordinierten Kooperation der einzelnen Kriegseinheiten war dabei der Erfolg der Griechen zu verdanken.6 Ökonomische Relevanz kam der Allianz dagegen erst in der Zeit des Frühkapitalismus Ende des 19. Jahrhunderts im System interner Kontrakte und im so genannten Verlagssystem zu. Das System interner Kontrakte kann durch eine Funktionsteilung zwischen Unternehmer und Zwischenmeister charakterisiert werden. Während in diesem System der Unternehmer Maschinen, Gebäude und Rohmaterialien zur Verfügung stellte und sich um den Absatz kümmerte, war der Zwischenmeister dafür verantwortlich, Arbeitskräfte zu akquirieren, zu überwachen und zu entlohnen. Dafür erhielt er vom Unternehmer einen zuvor vereinbarten Preis.7 Das vor allem in der Metallwaren-, Uhren- und Textilindustrie verbreitete Verlagssystem basierte darauf, dass rechtlich selbständige Handwerker und Heimarbeiter, die auf Teilstufen der

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Vgl. Oum/Park/Zhang (2000), S. 12. Vgl. Star Alliance (2005). Vgl. Welge/Holtbrügge (2001), S. 116. Vgl. Murphy (1998), S. 44; Rothenberg (2003), S. 1788 f.; New United Motor Manufacturing Inc. (2005). Die Informationen stammen darüber hinaus aus einer Betriebsbesichtigung vor Ort. Vgl. Lester (2001), S. 166; Caloghirou/Ioannides/Vonortas (2003), S. 541; Davidson/Olfman (2004), S. 2. Zum historischen Abriss vgl. im Folgenden auch Welge/Al-Laham (2002), S. 628 f. Vgl. Smith/Carroll/Ashford (1995), S. 7. Vgl. Littler (1979), S. 157 ff.; Sydow (1994), S. 56 f.


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Produktion spezialisiert waren, Vorprodukte gegen Stückpreise weiterverarbeiteten. Ein Verleger übernahm dabei den Abschluss entsprechender Verträge, die Bereitstellung von Rohmaterialien, die Koordination der einzelnen Arbeitsstufen und den Absatz der Fertigprodukte.1 Während derartige Kooperationsformen eher operativer Natur und ausschließlich auf die Produktion ausgerichtet waren, wiesen die nach dem zweiten Weltkrieg entstehenden japanischen Keiretsu-Netzwerke eine ausgeprägte strategische Komponente auf. Das Keiretsu-System ging aus den Zaibatsu hervor – diversifizierten Konzernen unter der Kontrolle einer Holding in Familienbesitz –, die in den 1930er Jahren nahezu die gesamte japanische Wirtschaft kontrollierten. Nachdem die Konzerne von den Besatzungsmächten des zweiten Weltkriegs durch ein Anti-Trust-Gesetz entmachtet wurden, gewannen die alten Strukturen in den 50er Jahren erneut an Macht. Die Kontakte wurden erneut hergestellt; dieses Mal jedoch nicht in Konzernform, sondern als weniger formale Kooperationen, den noch heute existenten Keiretsu. Diese bestehen aus einem inneren, in sich hierarchisch strukturierten Keiretsu-Kreis und mehreren äußeren, spezialisierten Subkontrakt-Unternehmen, welche durch gemeinsame Planung, Lieferverträge und Personaltransfer an ein Keiretsu gebunden sind.2 In Europa und den USA fanden strategische Allianzen zwischen Unternehmen erstmals im Zuge der Internationalisierungswelle in den 50er Jahren eine weite Verbreitung. Multinationale Unternehmen gingen zum Eintritt in neue geografische Märkte immer mehr Joint Ventures mit lokalen Partnern ein.3 Einen regelrechten Boom erfuhr die Entwicklung von Allianzen in den 80er Jahren, so dass diesbezüglich auch von der ersten Allianzwelle gesprochen wird.4 Insbesondere konnten zu dieser Zeit erstmals Allianzen zwischen in Konkurrenz stehenden Unternehmen beobachtet werden.5 Während dieser ersten Welle kam ihnen jedoch noch eine eher untergeordnete strategische Priorität zu, und sie waren zumeist auf eine bestimmte Wertschöpfungsstufe oder ein bestimmtes Produkt beschränkt. Dies änderte sich in der zweiten Allianzwelle, die Mitte der 90er Jahre begann und noch bis heute andauert.6 Innerhalb dieser zweiten Allianzwelle ist die strategische Bedeutung von Allianzen als sehr hoch einzustufen; sie stellen einen zentralen Bestandteil der Unternehmensstrategie dar. „Kooperative Beziehungen sind damit von der singulären Erscheinung zur Regel

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Vgl. Engelhardt (1979), Sp. 704 ff.; Sydow (1994), S. 59. Vgl. Johnson (1992), S. 1155 f.; Welge/Al-Laham (2002), S. 629; McGuire/Dow (2003), S. 376; Lincoln/Gerlach (2004), S. 11 ff. Vgl. Stopford/Wells (1972); Dussauge/Garrette (1999), S. 17. Vgl. Mühlhäuser/Gerhard (2001), S. 3; OECD (2002), S. 9; Wirtz (2003), S. 15. Auch wenn der Begriff der ersten Allianzwelle mit den zunehmenden Allianzen der 1980er Jahre verbunden ist, können ebenfalls für die Zeit vor 1980 Zyklen in der Formierung von Allianzen festgestellt werden. Vgl. Gomes-Casseres (1988), S. 111 ff. Vgl. Morris/Hergert (1987), S. 16 ff.; Burgers/Hill/Kim (1993), S. 419; Glaister/Buckley (1996), S. 301. Vgl. Mühlhäuser/Gerhard (2001), S. 4; OECD (2002), S. 9.

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Einleitung

geworden.“1 Sie sind durch ein hohes Maß an Komplexität gekennzeichnet und fokussieren oftmals simultan auf mehrere Wertschöpfungsstufen und Produkte.2 Zur Quantifizierung der empirischen Bedeutung von Allianzen lassen sich verschiedene Quellen heranziehen. Freidheim (1999) gibt an, dass in den 70er Jahren die Anzahl der jährlich gebildeten Allianzen noch im Hunderterbereich lag. Zum Ende der ersten Allianzwelle im Jahr 1990 wurden hingegen jedes Jahr schon 2.000 gegründet, während innerhalb der zweiten Allianzwelle sogar etwa 10.000 Allianzen jährlich geschlossen werden.3 Diese Angaben werden durch jene von Anand/Khanna (2000) gestützt, die feststellen, dass Allianzen zu einer der wichtigsten Organisationsformen geworden sind und alleine im Zeitraum von 1998 bis 2000 weltweit 20.000 Allianzen gegründet wurden.4 Weiterhin konstatieren Anand/Khanna (2000) und Goerzen/Beamish (2005), dass heutzutage viele große Unternehmen in mehrere dutzend und teilweise in mehrere hundert Allianzen gleichzeitig eingebunden sind.5 Dyer/Kale/Singh (2001) geben diesbezüglich an, dass jedes der 500 weltweit größten Unternehmen derzeit durchschnittlich 60 Allianzen unterhält.6 Ein durchschnittliches Unternehmen ist nach Untersuchungen von de Man/Duysters (2002) innerhalb der letzten fünf Jahre im Durchschnitt ca. 15 neue Allianzen eingegangen.7 In der literaturbasierten Datenbank CATI-MERIT (Cooperative Agreements and Technology Indicators – Maastricht Economic Research Institute on Innovation and Technology) werden Neugründungen internationaler Technologieallianzen erfasst; es werden also ausschließlich jene neuen Allianzen betrachtet, bei denen ein Technologieaustausch im Vordergrund steht und die Allianzpartner aus verschiedenen Staaten stammen. Im Zeitraum von 1991 bis 2001 wurden insgesamt 5.892 neue internationale Technologieallianzen in den sechs Bereichen IT, Biotechnologie, Werkstofftechnik, Luftfahrt und Verteidigung sowie Automobil und Chemie erfasst. Diese Gesamtzahl beinhaltet 602 Allianzen, die im Jahr 2001 etabliert wurden, was einem 25%igen Anstieg gegenüber 483 neuen Allianzen in 2000 entspricht.8 Auch die OECD hat Messungen bezüglich der Allianzaktivitäten ihrer Mitgliedsstaaten vorgenommen. Diese bestätigen das starke Wachstum strategischer Allianzen – sowohl in Bezug

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Oelsnitz (2003), S. 185. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 295 f.; Mühlhäuser/Gerhard (2001), S. 5; Segil (2004), S. 31. Vgl. Freidheim (1999), S. 47. Vgl. ebenfalls de Rond/Hamid (2004), S. 56. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 296. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 296; Goerzen/Beamish (2005), S. 336. Vgl. Dyer/Kale/Singh (2001), S. 37. Vgl. de Man/Duysters (2002), S. 9. Weitere Untersuchungen zeigen auf, dass US-Unternehmen mit einem Umsatz von mindestens 2 Milliarden US-Dollar im Zeitraum von 1996 bis 1999 durchschnittlich 138 Allianzen eingegangen sind. Vgl. Schifrin (2001), S. 26. Vgl. National Science Foundation (2004), S. 4/43 f. Als potenzieller Bias dieser Datenbank kann angeführt werden, dass Abkommen, die kleine Unternehmen und bestimmte Technologien betreffen, wahrscheinlich unterrepräsentiert sind. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass die Datenbank vornehmlich auf englischsprachiger Literatur basiert. Vgl. National Science Foundation (2004), S. 4/43.


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auf ihre Anzahl als auch auf ihren jeweiligen Umfang.1 Im Zeitraum von 1990 bis 1999 wuchs die absolute Anzahl internationaler Allianzen zwischen Unternehmen aus OECDMitgliedsstaaten von 3.360 auf 56.850 an. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) im Betrachtungszeitraum von ca. 33 % (siehe Abbildung 1). Die Zahl an neu gebildeten internationalen Allianzen stieg parallel dazu von 1.000 jährlich in 1989 auf mehr als 7.000 in 1999. 60.000

56.850 CAGR +33%

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50.000

45.692 40.833

40.000

36.871 28.869

30.000 21.404 20.000

15.123 9.357

10.000 3.360 0

Abbildung 1:

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Anzahl internationaler strategischer Allianzen von Unternehmen aus OECDMitgliedsstaaten2

Es konnte weiterhin beobachtet werden, dass die Allianzen der letzten Jahre vom Ausmaß und Wert her weitaus größer sind als frühere Partnerschaften.3 Dieses steigende Ausmaß der einzelnen Allianzen spiegelt sich im besonderen Maße in deren Umsatzanteil wider, der in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen ist.4 Im Jahr 1980 haben Allianzen nach Margulis/Pekar (2001) in den USA einen Umsatzanteil von weniger als 1 % generiert – 1998 betrug dieser Anteil bereits 18 %.5 Zu ähnlichen Ergebnissen gelangt Freidheim (1999), der im Speziellen Allianzen der Fortune-1.000-Unternehmen analysiert hat. Mehr als 20 % des gesamten Umsatzes erwirtschaften diese Unternehmen durch Allianzaktivitäten, während es im Vergleich dazu Mitte der 80er Jahre nur 5 % waren.6 In diesem Zusammenhang wird teilweise bereits von einem Zeitalter des Allianzkapitalismus gesprochen.7 Nach Auffassung der betreffenden Autoren ist ein Systemwandel vom Konkur-

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Vgl. OECD (2000), S. 41. In Anlehnung an OECD (2000), S. 46. Vgl. OECD (2000), S. 46; OECD (2001), S. 25. Vgl. Duysters/Heimeriks (2003), S. 2. Vgl. Margulis/Pekar (2001), S. 8. Vgl. Freidheim (1999), S. 47. Vgl. Gerlach (1992); Dunning (1995); Dunning (1997); Urban (1998); Brewer/Brenton/Boyd (2002); Dunning/Boyd (2003); Rugman/Boyd (2003).

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Einleitung

renzkapitalismus zum Allianzkapitalismus zu beobachten. Letzterer zeichnet sich durch besonders enge Verbindungen zwischen den wirtschaftlichen Akteuren aus. Waren im Konkurrenzkapitalismus die Bindungen zwischen Unternehmen eher defensiver Natur, ihr Management vernachlässigt und weit vom Kerngeschäft entfernt, so vertiefen sich die Kooperationen im Allianzkapitalismus zunehmend, betreffen das Kerngeschäft und besitzen für die Unternehmen eine essentielle Bedeutung.1 Folglich beruht in diesem System der langfristige Unternehmenserfolg in besonderem Maße auf dem erfolgreichen Management der strategischen Allianzen.2 Auch für die Zukunft wird interorganisationalen Kooperationsformen branchen- und regionenübergreifend eine hohe Bedeutung vorausgesagt.3 Nach Angaben der Economist Intelligence Unit (2002) und des CFO Research Services (2004) gehen etwa zwei Drittel der Führungskräfte davon aus, dass die Abhängigkeit ihres Unternehmens von Allianzen zur Erreichung der Unternehmensziele zukünftig signifikant steigen wird.4 Auch das Statistische Bundesamt (2004) kommt in seinen Untersuchungen zu dem Ergebnis, dass bei der Mehrzahl der Unternehmen (53,2 %) die Bedeutung von Unternehmenskooperationen hinsichtlich der Wettbewerbsfähigkeit zunehmen wird, während bei nur 7,6 % der Unternehmen Kooperationen in den nächsten drei Jahren an Bedeutung verlieren werden.5 Die zunehmende Relevanz für die Unternehmenspraxis spiegelt sich im steigenden Interesse der betriebswirtschaftlichen Forschung an strategischen Allianzen seit Ende der 80er Jahre wider.6 Der Startpunkt der betriebswirtschaftlichen Allianzforschung wird dabei oftmals auf das Erscheinen des Herausgeberbandes „Cooperative strategies in international business“ (Contractor/Lorange (1988b)) datiert.7 Zuvor war die Erforschung von Allianzen vornehmlich anderen Wissenschaftsdisziplinen vorbehalten. So haben Volkswirte schon seit den 50er Jahren intensiv die anti-kompetitiven Implikationen von Unternehmenskooperationen untersucht.8 Soziologen haben ebenfalls schon seit längerer Zeit das Phänomen strategischer Allianzen betrachtet.9 Dabei waren insbesondere die Struktur und die Prozesse im Zusammenhang mit Wettbewerb und Kooperation von Interesse.

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Vgl. Bremner (1996), S. 52. Vgl. Mez (1999), S. 13; Welge/Holtbrügge (2001), S. 112. Vgl. Sydow (1994), S. 60; Malone/Morton (1996), S. 9; Cravens/Shipp (1997), S. 9; Winkler (1999), S. 84; Mühlhäuser/Gerhard (2001), S. 7; Anslinger/Jenk (2004), S. 18; Statistisches Bundesamt (2004), S. 23. Vgl. Economist Intelligence Unit (2002), S. 16; CFO Research Services (2004), S. 3 f. Vgl. Statistisches Bundesamt (2004), S. 23. Vgl. Koza/Lewin (1998), S. 255; Zajac (1998), S. 319; Faulkner/de Rond (2001b), S. 3; Gray (2001), S. 243; Gulati/Zajac (2001), S. 365; de Rond/Hamid (2004), S. 56; Grant/Baden-Fuller (2004), S. 62. Vgl. Koza/Lewin (1998), S. 255. Vgl. Fusfeld (1958); Mead (1967); Boyle (1968); Pate (1969); Berg/Friedman (1981). Zur soziologischen Analyse interorganisationaler Beziehungen vgl. beispielsweise Levine/White (1961); Litwak/Hylton (1962); Evan (1966); Litwak/Rothman (1970); Benson (1975); Cook (1977); Hall et al. (1977).


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Inzwischen sind strategische Allianzen jedoch das Untersuchungsobjekt einer Vielzahl von betriebswirtschaftlichen Studien geworden, wobei sich insbesondere Strategie- und Organisationswissenschaftler mit Allianzen beschäftigt haben.1 Rund 5 % aller Beiträge in deutschsprachigen betriebswirtschaftlichen Zeitschriften widmeten sich in den letzten zehn Jahren dem Themengebiet.2 In den US-amerikanischen General Management Journals wird die Allianzthematik sogar noch stärker aufgegriffen. Hier liegt der Anteil der Aufsätze zu Themen der Unternehmenskooperation bei knapp 9 %.3 Als zentraler Auslöser der Bedeutungszunahme von Allianzen in der Unternehmenspraxis gilt ein sich stark änderndes Wettbewerbsumfeld.4 Für die zweite Allianzwelle sind besonders gravierende Umfeldänderungen speziell in Form einer zunehmenden Globalisierung der Märkte, eines höheren Wettbewerbsdrucks und einer hohen Dynamik bezüglich des technologischen Fortschritts im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie identifizierbar.5 Das Phänomen der Globalisierung von Märkten bezeichnet den Prozess, währenddessen zuvor als unabhängig betrachtete Märkte in verschiedenen Ländern verbunden werden und zu länderübergreifenden Märkten zusammenwachsen.6 Durch die Globalisierung sind für die Unternehmen neue Absatzmärkte mit erheblichen Potenzialen entstanden. Insbesondere ist in den 90er Jahren der Export aus westlichen Industrienationen nach Japan, Taiwan und südostasiatischen Ländern überproportional angestiegen. In diesem Zusammenhang erweisen sich Allianzen als effektives Mittel, besonders schnell in diese Länder zu expandieren und dadurch von den Absatzpotenzialen möglichst rasch und umfassend Gebrauch zu machen. Insbesondere werden seitens der westlichen Nationen häufig Allianzen für den Zutritt in die asiatischen Märkte genutzt.7 Daneben hat das Wegfallen von Handelsschranken innerhalb von Europa zu einer starken Zunahme des innereuropäischen Handels geführt. So ist es auch nicht verwunderlich, dass eine besonders hohe Anzahl von Allianzen zwischen europäischen Unternehmen geschlossen wurde.8 Andererseits impliziert die Globalisierung auch eine Erhöhung des Wettbewerbsdrucks auf den Heimatmärkten.9 Verstärkt treten ausländische Anbieter in bisher durch gleich bleibende

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Vgl. Gulati (1998), S. 293; Lechner/Müller-Stewens (1999), S. 33; Barringer/Harrison (2000), S. 367. Von ebenfalls großem Interesse sind strategische Allianzen in der Betriebswirtschaftslehre seit einiger Zeit für das Marketing. Vgl. Varadarajan/Cunningham (1995). Vgl. Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 8. Eigene Berechnungen auf Basis der Aufstellung von Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 11. Vgl. Backhaus/Plinke (1990), S. 23; Bronder/Pritzl (1992a), S. 17; Fontanari (1996), S. 22; Müller-Stewens (1996), S. 2-30; Krieger (2001), S. 11; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 20. Vgl. Lewis (1991), S. 23 ff.; Mowery/Oxley/Silverman (1998), S. 510; Dussauge/Garrette (1999), S. 27; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 20; Mankin/Cohen (2004), S. 1; Wirtz/Schilke (2006), S. 319. Vgl. Wrona/Schell (2003), S. 309. Vgl. Ohmae (1990), S. 17; Fontanari (1996), S. 23; Dussauge/Garrette (1999), S. 29. Vgl. Murray/Mahon (1993), S. 102 ff. Vgl. Backhaus/Plinke (1990), S. 23; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 20.

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Einleitung

Wettbewerbstrukturen geprägte Märkte ein. Weiterhin produzieren Unternehmen durch die Möglichkeit des weltweiten Absatzes in größeren Volumina, wodurch insbesondere der Kostendruck auf die Anbieter steigt. Diesem zunehmenden Wettbewerbsdruck kann durch die Bildung von Allianzen begegnet werden, die zum Aufbau von Gegenpolen bzw. Gegenmacht auf horizontaler Ebene dienen.1 Besonders häufig nutzen kleine und mittelständische Unternehmen Allianzen als Anpassungsstrategie an den globalen Wettbewerb, da sie hierüber potenzielle größenbedingte Nachteile ausgleichen können.2 Zusammengefasst resultierte die gestiegene Interdependenz der Volkswirtschaften in einer Anpassungsreaktion, die sich in zahlreichen nationalen und internationalen Allianzen niederschlug.3 Schließlich gelten die Weiterentwicklungen im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie als wichtiger Treiber für Allianzen. Insbesondere sind diese Forschritte als Enabler für interorganisationale Strukturen zu sehen, indem sie die Kommunikation bzw. Koordination zwischen räumlich auseinanderliegenden Einheiten auf effiziente Weise ermöglichen.4 Das Internet bildet dabei das Fundament für den weltweiten Informationsaustausch und fördert somit die gemeinsame Durchführung von Wertschöpfungsaktivitäten zwischen Unternehmen.5 Durch seinen Einsatz werden die Geschwindigkeit und Flexibilität kooperativer Prozesse erhöht und ihre Transaktionskosten erheblich gesenkt.6 Gleichzeitig erfordert die enorme Dynamik in der Entwicklung neuer Technologien in einer Reihe von Industrien immer größere Investitionsvolumina im Bereich F&E, Produktion und Markteinführung. Diese machen es vielen Anbietern unmöglich, die erforderlichen Mittel alleine aufzubringen und selbständig die notwendige Amortisation der Investition zu erreichen, so dass sie sich in Allianzen zusammenschließen.7 Wie die bisherigen Darstellungen schon anklingen ließen, gehen Unternehmen strategische Allianzen aus den verschiedensten Gründen ein.8 Die einzelnen Motive sind dabei in der Realität kaum sauber voneinander zu trennen und weder einander ausschließend noch insgesamt vollständig – sie entsprechen also nicht dem MECE-Kriterium.9 Darüber hinaus kann der Entscheidung für das Eingehen einer Allianz entweder ein einzelnes wichtiges Motiv oder eine

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Vgl. Zentes/Schramm-Klein (2003), S. 265. Vgl. Wrona/Schell (2003), S. 314. Vgl. Fontanari (1996), S. 23. Vgl. Wall (1999), S. 350 f.; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 21; Wall (2006), S. 40 ff. Vgl. Wirtz (2004), S. 231; Scheer/Angeli/Herrmann (2003), S. 361. Vgl. Nault/Tyagi (2001), S. 787; Scheer/Angeli/Herrmann (2003), S. 371 f. Vgl. Backhaus/Plinke (1990), S. 27; Dussauge/Garrette (1999), S. 30; Faulkner/de Rond (2001b), S. 3; Berg/ Schmitt (2003), S. 283. Vgl. Ohmae (1989), S. 143; Hamel/Doz/Prahalad (1989), S. 134; Burgers/Hill/Kim (1993), S. 420; Day (1995), S. 297; Müller-Stewens/Osterloh (1996), S. 19; Kale/Singh/Perlmutter (2000), S. 218; Gebauer/Schiermeier/Wall (2003), S. 210; Hill/Jones (2004), S. 289. Vgl. Backhaus/Meyer (1993), S. 331; Varadarajan/Cunningham (1995), S. 285. Zum MECE-Kriterium (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) vgl. Rasiel (1999), S. 6 ff.


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Vielzahl in gegenseitiger Beziehung stehender Zielsetzungen zugrunde liegen.1 Abbildung 2 stellt mögliche Motive für das Eingehen von Allianzen überblicksartig dar.

RessourcenMotive

ZeitMotive

• Zugang zu Ressourcen • Zugang zu Kompetenzen

• Schnellere und effizientere Produktentwicklung

Spekulative Motive

RisikoMotive

• Furcht vor einer Übernahme • Fit-Test vor einer Fusion

Abbildung 2:

• Risikoreduktion bei F&EVorhaben • Risikoreduktion beim Aufbau neuer Produktionsstätten

KostenMotive

• Ausnutzung freier Kapazitäten und unterschiedlicher Faktorproduktivitäten • Realisierung von Economies of Scale • Erhöhung der Einkaufsmacht

Gestaltung der Industriestruktur

• Erleichterung des Eintritts anderer Unternehmen in den Markt • Durchzusetzen von Industriestandards • Belebung des gesamten Industriewachstums

MarktMotive

• Expansion in neue geografische Märkte • Expansion in neue Produktmärkte • Verteidigung der Marktposition auf bestehenden Märkten

Persönliche Motive

• Beeinflussung durch persönliche Kontakte

Motive für das Eingehen von Allianzen

Müller-Stewens/Hillig (1992) unterscheiden in ihrer in der deutschsprachigen Literatur weite Verbreitung findenden Motivtypologie zwischen Ressourcen-, Zeit-, Kosten-, Markt- und spekulativen Motiven.2 Unter Ressourcenmotiven sind im Weiteren der Zugang zu Ressourcen und der Zugang zu Kompetenzen des Partnerunternehmens zu subsumieren.3 Ein Ressourcenzugang via Allianzen ist insbesondere für kleine, innovative Unternehmen, denen eigene Mittel zur Kommerzialisierung ihrer F&E-Resultate am Markt fehlen, von größter Wichtig-

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Vgl. Varadarajan/Cunningham (1995), S. 285; Krieger (2001), S. 32. Vgl. Müller-Stewens/Hillig (1992), S. 78 f. Vgl. Müller-Stewens/Hillig (1992), S. 79.

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Einleitung

keit.1 Sie beabsichtigen, im Rahmen von Allianzen vor allem auf Produktions-, Marketing-, Vertriebs-, Distributions- und Finanzressourcen größerer Unternehmen zuzugreifen.2 Doch aufgrund der überproportional steigenden F&E-Kosten und der notwendigen Investitionen zur Bedienung globaler Märkte spielt auch für Großkonzerne das Ressourcenzugangsmotiv eine zunehmend zentrale Rolle.3 Neben dem Zugang zu Ressourcen stellt auch der Zugang zu Kompetenzen ein zentrales Motiv für strategische Allianzen dar.4 Von hoher Bedeutung sind kompetenzorientierte Allianzen, um Defizite auszugleichen, indem auf die Kompetenzen anderer Unternehmen zugegriffen wird und ein Know-how-Transfer stattfindet.5 Durch ein umfassendes Allianznetzwerk wird es den Unternehmen im Extremfall möglich, sich ausschließlich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren („reciprocal specialization“).6 Dies scheint insbesondere dann sinnvoll, wenn First-Mover-Vorteile von Bedeutung sind – also ein anderes Unternehmen bereits nahezu uneinholbares Wissen auf einem Gebiet aufbauen konnte.7 Ein Beispiel für eine prominente Allianz, die primär auf den Zugang zu Kompetenzen ausgerichtet war, ist die Kooperation zwischen AT&T und NEC im Jahr 1990, bei der es im Wesentlichen um den Austausch von technologischem Know-how ging. AT&T transferierte Teile seines CAD-Wissens an NEC und erhielt als Gegenleistung Zugang zum Wissen bezüglich NECs fortgeschrittener Computerchips.8 Im Hinblick auf die allgemeine Entwicklung der Wettbewerbsstrukturen hin zu einem Zeitwettbewerb kommt Zeitmotiven für strategische Allianzen eine hohe Bedeutung zu.9 Insbesondere im Rahmen der Produktentwicklung arbeiten Unternehmen eng zusammen, wenn eine eigene Entwicklung zu lange dauern würde und sich durch Allianzen raschere Erfolge erhofft werden.10 Zu lange Entwicklungszeiten würden dazu führen, dass sich einerseits die Kundenwünsche möglicherweise geändert haben und andererseits vorhandenes Marktpotenzi-

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Vgl. Brauer/Müller-Stewens (2006), S. 218. Zur vergleichsweise schlechten Ressourcenausstattung kleiner Unternehmen vgl. Biethahn/Wall (1993), S. 2. Vgl. Cyr (1999), S. 17; Alvarez/Barney (2001), S. 141; Wrona/Schell (2003), S. 319. Vgl. Varadarajan/Cunningham (1995), S. 286. Vgl. Harrigan/Porter (1983), S. 115 ff.; Taucher (1988), S. 86 ff.; Lewis (1991), S. 60; Hagedoorn (1993), S. 372. Beispielhaft hierfür sind die Allianzen der 1980er und 90er Jahre im Chemiebereich, welche die pharmazeutische Industrie als Mechanismus gebrauchten, um die Entwicklungsfähigkeit von Arzneimitteln der neuen Biotech-Firmen anzuzapfen. Vgl. Teece (1994), S. 216. Vgl. Bronder/Pritzl (1992a), S. 27; Teece (1992), S. 20; Backhaus/Meyer (1993), S. 331; Garrette/Dussauge (2000), S. 64. Vgl. Porter/Fuller (1986), S. 325. Vgl. Johnson (1991); Sanger (1991), S. D4; Hill/Jones (2004), S. 289. Vgl. Krieger (2001), S. 35; Wrona/Schell (2003), S. 319. Zur Bedeutung von Zeit als kritischem Erfolgsfaktor vgl. Stalk (1988), S. 41 ff.; Simon (1989), S. 70; Stalk/Hout (1990), S. 19 ff.; Dichtl (1995), S. 33 f. Vgl. Bronder/Pritzl (1992a), S. 27; Voigt/Wettengl (1999), S. 426; Müller-Stewens/Lechner (2001), S. 221.


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al nicht ausgeschöpft werden kann.1 Eine schnellere und effizientere Produktentwicklung ist daher ein wichtiger Vorteil zeitmotivierter Allianzen.2 Allianzen ermöglichen weiterhin die Verfolgung von Kostenmotiven. Beispielsweise können durch gemeinsame F&E-Vorhaben die Fixkosten der beteiligten Unternehmen drastisch reduziert werden.3 Ferner ergeben sich Kostenvorteile in der Produktion, wenn freie Kapazitäten besser genutzt werden.4 Im Rahmen einer Produktionsrationalisierung wird dabei die Produktion eines Gutes in jenes Unternehmen verlagert, welches einen komparativen Kostenvorteil für das entsprechende Gut besitzt. Gleichzeitig können Economies of Scale ausgenutzt werden, da durch die Konzentration der Produktion auf eine Entität der Output am vorteilhaften Produktionsstandort nun höher ist als zuvor.5 Auf ähnliche Weise können durch die gemeinsame Nutzung des Verkaufspersonals, der Distribution und/oder des Warenhauses die Vertriebskosten drastisch gesenkt werden.6 Schließlich besteht die Möglichkeit, durch Allianzen die Beschaffungskosten zu reduzieren, indem die kooperierenden Unternehmen ihre erhöhte Einkaufsmacht ausnutzen.7 Darüber hinaus können Marktmotive bei der Bildung strategischer Allianzen eine Rolle spielen. Diese umfassen die Expansion in neue geografische Märkte und neue Produktmärkte sowie die Verteidigung der Marktposition auf bestehenden Märkten. Insbesondere, wenn Eintrittsbarrieren den Zugang zu neuen Märkten erschweren, bieten Allianzen eine sinnvolle Alternative zu deren autonomen Erschließung.8 Bei der Erschließung neuer geografischer Märkte kann eine Markteintrittsbarriere beispielsweise darin bestehen, dass aufgrund der räumlichen Entfernung die Transportkosten sehr hoch sind, eine eigene Produktion vor Ort jedoch nicht wirtschaftlich erscheint. In diesem Fall ist vielfach eine Produktionsallianz geeignet, eine kritische Masse für die Produktion zu erreichen.9 Des Weiteren kann eine Markteintrittsbarriere in der fehlenden Kenntnis über die Marktgegebenheiten vor Ort bestehen. Hier bietet sich eine Allianz mit einem lokalen Unternehmen an. Hierdurch kann erreicht werden, dass die Produkte vom Kunden stärker akzeptiert werden und der Kontakt zur Regierung und zu

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Vgl. Clark/Fujimoto (1991), S. 67 ff. Vgl. Backhaus/Meyer (1993), S. 331; Welge/Al-Laham (2001), S. 462. Vgl. Backhaus/Meyer (1993), S. 331. Vgl. Welge/Al-Laham (2001), S. 462; Welge/Al-Laham (2002), S. 632. Vgl. Porter/Fuller (1986), S. 322; Contractor/Lorange (1988a), S. 12; Wirtz (2001a), S. 189 f.; Wrona/ Schell (2003), S. 319 f. Zum Konzept der Economies of Scale vgl. z. B. Bell (1988), S. 331 ff. Vgl. Varadarajan/Cunningham (1995), S. 286. Vgl. Backhaus/Meyer (1993), S. 331; Müller-Stewens/Lechner (2001), S. 221. Vgl. Bronder/Pritzl (1992b), S. 44 ff.; Krieger (2001), S. 33. Vgl. Backhaus/Plinke (1990), S. 32; Hughes (1991), S. 123 f.

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Einleitung

Behörden leichter fällt.1 Eine weitere Komplikation beim Eintritt in ausländische Märkte, die besonders häufig der Grund für das Eingehen von Allianzen mit lokalen Kooperationspartnern ist, sind protektionistische Handelsbeschränkungen. Viele Regierungen präferieren oder verlangen sogar, dass in den Markt eintretende Unternehmen aus anderen Ländern Kooperationen mit lokalen Unternehmen eingehen.2 Oftmals werden insbesondere bei der Vergabe öffentlicher Aufträge einheimische Unternehmen bevorzugt, so dass Allianzen mit Unternehmen vor Ort sinnvoll erscheinen.3 Allianzen können ebenfalls für den Eintritt in neue Produktmärkte geeignet sein. Dieses Motiv spielt vor allem für Unternehmen auf stagnierenden Märkten eine Rolle, die durch Produktdiversifizierung am Potenzial stark wachsender Märkte teilhaben wollen. Daneben zielen produktorientierte Allianzen häufig auf die Schließung von Lücken im bestehenden Produktportfolio ab.4 Doch nicht nur für eine geografische und produktbezogene Expansion, sondern auch für die Verteidigung der Position auf bestehenden Märkten spielen marktmotivierte Allianzen eine Rolle. So kann durch Allianzen eine hohe Marktmacht erzielt werden. Dies kann eine zentrale Eintrittsbarriere für andere Unternehmen darstellen, die aufgrund der hohen Marktmacht nicht in der Lage sind, eine kritische Masse zu produzieren und Economies of Scale zu erzielen.5 Außerdem kann durch das Eingehen von Allianzen mit potenziellen zukünftigen Konkurrenten der Wettbewerbsdruck in Bezug auf diese Unternehmen gesenkt und so die bestehende Marktposition verteidigt werden.6 Zu den spekulativen Motiven für das Eingehen von Allianzen zählen die Furcht vor einer Übernahme und der Fit-Test vor einer Fusion.7 Diese Motive sind schwer fassbar und treten häufig in Verbindung mit anderen Motiven auf, ohne dabei explizit genannt zu werden. Aus taktischen Gründen werden sie jedoch in der Unternehmenspraxis immer wieder eingesetzt.8

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Vgl. Contractor/Lorange (1988a), S. 15; Varadarajan/Cunningham (1995), S. 285; Garrette/Dussauge (2000), S. 64; Kutschker/Schmid (2002), S. 856; Berndt/Fantapié Altobelli/Sander (2003), S. 141; Wrona/ Schell (2003), S. 320. Ein Beispiel für eine solche Allianz ist die Zusammenarbeit von Unilever und dem staatseigenen chinesischen Unternehmen Sunstar auf dem chinesischen Markt für Speiseeis. Die Unterstützung von Sunstar bei dem Umgang mit der erheblichen chinesischen Bürokratie gilt als ausschlaggebend dafür, dass bereits nach 12 Monaten eine Produktionsanlage gebaut und in Betrieb genommen werden konnte. Vgl. Kotler/Bliemel (2001), S. 632. Vgl. Contractor/Lorange (1988a), S. 14; Terpstra/Sarathy (2000), S. 396; Kotler/Bliemel (2001), S. 632; Scherm/Süß (2001), S. 139. Vgl. Keegan/Schlegelmilch/Stöttinger (2002), S. 322. Vgl. Varadarajan/Cunningham (1995), S. 285 f. Vgl. Watson (1982), S. 40 f.; Varadarajan/Cunningham (1995), S. 286. Vgl. Contractor/Lorange (1988a), S. 14; Albach (1991), S. 667. Beispielhaft hierfür ist die Lizenzierung der Gasturbinentechnologie von GE (General Electrics) an ausländische Hersteller, die als mögliche Konkurrenten in der Zukunft angesehen wurden. Durch die Allianzen konnte GE seine ausländischen Partner von einem Markteintritt in die USA abhalten. Vgl. Watson (1982), S. 40 f.; Varadarajan/Cunningham (1995), S. 286. Vgl. Welge/Al-Laham (2001), S. 463; Welge/Al-Laham (2002), S. 632. Vgl. Müller-Stewens/Lechner (2001), S. 222.


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Neben den fünf bei Müller-Stewens/Hillig (1992) genannten Motivtypen finden sich in der Literatur mit Risikomotiven, der Gestaltung der Industriestruktur und persönlichen Motiven drei weitere Motivtypen, die bei der Bildung strategischer Allianzen von Bedeutung sind. Allianzen stellen ein ideales Instrument zum Risiko-Hedging dar, da keiner der Partner das volle Risiko und die gesamten Kosten für ein bestimmtes Projekt übernehmen muss.1 Risikomotive sind insbesondere im Rahmen von F&E-Kooperationen relevant, da z. T. erhebliche finanzielle Investitionen für Forschungs- und Entwicklungsvorhaben vonnöten sind und die letztendliche Marktfähigkeit extrem unsicher ist. Durch das Eingehen von Allianzen kann der Risikograd aufgrund der Teilung der F&E-Kosten erheblich gesenkt werden.2 Analoge Motive der Fixkosten- bzw. Risikoteilung liegen oftmals auch Allianzen zugrunde, die auf den gemeinsamen Aufbau einer neuen Produktionsstätte abzielen.3 Ein weiterer Motivtyp ist die Gestaltung der Industriestruktur durch Allianzen. Allianzen können beispielsweise herangezogen werden, um den Eintritt anderer Unternehmen (z. B. mit einem Angebot an Komplementärprodukten) in den Markt zu erleichtern.4 Insbesondere können sie dazu dienen, Industriestandards durchzusetzen.5 Darüber hinaus können kooperative Innovationen im Produktdesign, neue Produktionsprozesse oder neue Marketingansätze das gesamte Industriewachstum durch erhöhte Nachfragestimulierung vorantreiben.6 Während sämtliche der zuvor dargestellten Motive einen ökonomischen Charakter aufweisen, existieren in der Praxis daneben weitere, vor allem persönliche Motive für Allianzen.7 Diesbezüglich spielen persönliche Kontakte des Managements eine Rolle, die häufig als ursächlich für das Eingehen von Allianzen anzusehen sind.8 Zur Erreichung eines Großteils der genannten Motive kommen als Alternative zu Allianzen generell ebenfalls Unternehmenszusammenschlüsse (auch: Mergers & Acquisitions) in Be-

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Vgl. Porter/Fuller (1986), S. 325; Contractor/Lorange (1988a), S. 11; Müller-Stewens/Hoffmann-Burchardi (1996), S. 305; Wrona/Schell (2003), S. 320 f.; Wirtz (2005a), S. 190. Vgl. Tröndle (1987), S. 45 ff.; Teece (1992), S. 12 f.; Krieger (2001), S. 36 f. Derartige Allianzen zur Risikoteilung im Rahmen von Investitionsvorhaben werden auch als Burden-Sharing-Allianzen bezeichnet. Vgl. Backhaus/Plinke (1990), S. 32; Kutschker/Schmid (2002), S. 863. Z. B. war die Allianz zwischen Motorola und Toshiba z. T. dadurch begründet, dass die beiden Unternehmen die hohen Kosten in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar zum Aufbau einer Mikroprozessorproduktion und die damit einhergehenden Risiken teilen wollten. Vgl. Hill/Jones (2004), S. 289. Vgl. Porter/Fuller (1986), S. 325. Vgl. Teece (1992), S. 12; Hill/Jones (2004), S. 289. Als Beispiel kann diesbezüglich der Erfolg des VHSStandards von Matsushita Electric Industrial gegenüber dem technisch überlegenen Beta VideokassettenStandard von Sony angeführt werden. Während Sony sein System proprietär halten wollte, ist Matsushita verschiedene Lizenzierungsabkommen eingegangen. Durch diese Kooperationen konnte sich der VHSStandard langfristig durchsetzen. Vgl. Wade (1995), S. 111. Vgl. Varadarajan/Cunningham (1995), S. 286. Vgl. Tallman/Shenkar (1994), S. 92; Wirtz (2003), S. 69. Vgl. Krieger (2001), S. 34.

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Einleitung

tracht, bei denen die beteiligten Unternehmen ihre rechtliche Selbständigkeit verlieren.1 Bei beiden Alternativen handelt es sich um Strategien des externen Unternehmenswachstums.2 Doch vor dem Hintergrund der zunehmenden relativen Bedeutung von Allianzen im Vergleich zu Unternehmenszusammenschlüssen scheinen Erstere eine Reihe potenzieller Vorteile aufzuweisen.3 Zunächst wird die Liquidität durch Allianzen weniger belastet als durch Mergers & Acquisitions, die zumeist mit hohen Kosten verbunden sind. Weiterhin können Allianzen gezielter eingesetzt werden, da es möglich ist, die Kooperation auf bestimmte, synergetische Wertschöpfungsstufen zu beschränken. Im Gegensatz dazu müssen im Rahmen von Unternehmenszusammenschlüssen regelmäßig auch Bereiche übernommen werden, die kein Synergiepotenzial bieten. Darüber hinaus unterliegen Mergers & Acquisitions oft besonders restriktiven (kartell-)rechtlichen Kontrollen. Ferner sind Unternehmenszusammenschlüsse im Falle eines Misserfolgs in der Regel wesentlich schwieriger rückgängig zu machen als Allianzen. Schließlich entfällt bei Allianzen das bei Mergers & Acquisitions häufig zu entrichtende Preis-Premium.4 Insgesamt fasst Teece (1994) zusammen: „These arrangements can be used to provide some of the benefits of integration which avoiding some of the costs. This undoubtedly helps explain the profileration of alliances in recent decades.“5 Angesichts der zunehmenden Verbreitung strategischer Allianzen und der Vorteile gegenüber anderen Formen externen Unternehmenswachstums überraschen Untersuchungen, die auf z. T. hohe Misserfolgsquoten hinweisen.6 Zwar belegen Studien, dass Allianzen im Durchschnitt in einen positiven Wertbeitrag resultieren.7 Jedoch gilt eine Vielzahl von Allianzen als erfolglos.8 Die Zahl der Fehlschläge, die zuweilen beträchtliche Dimensionen annehmen, steht dabei im augenscheinlichen Missverhältnis zur einzel- und gesamtwirtschaftlichen Bedeutung strategischer Allianzen. Abhängig von der Messweise des Allianzerfolges, dem genauen Un-

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Vgl. Harrigan (1986), S. 195; Voigt (1993), S. 246; Garrette/Dussauge (2000), S. 63; Dyer/Kale/Singh (2004), S. 110. Unternehmenszusammenschlüsse grenzen sich insofern von Allianzen ab, als für sie der Übergang von Weisungs- und Kontrollbefugnissen von Unternehmen auf andere Unternehmen konstituierend ist. Vgl. Vanhaverbeke/Duysters/Noorderhaven (2002), S. 716. An Allianzen beteiligte Unternehmen bleiben im Gegensatz dazu wirtschaftlich selbständig. Vgl. Backhaus/Piltz (1990), S. 2; Wirtz (2003), S. 15. Siehe hierzu ausführlich Abschnitt 2.2.1. Vgl. Hoffmann/Schaper-Rinkel (2001), S. 132. Zur genaueren Abgrenzung siehe Abschnitt 2.2.1. Vgl. Zajac (1998), S. 320; Hoffmann/Schaper-Rinkel (2001), S. 135. Für eine Übersicht über die Entwicklung der Mergers & Acquisitions-Transaktionen vgl. Wirtz (2003), S. 92 f.; Becker (2005), S. 4 f. Vgl. Buckley/Casson (1988), S. 41; Backhaus/Piltz (1990), S. 2 f.; Doz (1992), S. 300 ff.; Voigt (1993), S. 246; , S. 19; Madhok/Tallman (1998), S. 329 f.; Dussauge/Garrette (1999), S. 32 f.; Garrette/Dussauge (2000), S. 68; Dyer/Kale/Singh (2004), S. 110 ff.; Park/Mezias/Song (2004), S. 9. Teece (1994), S. 207. Vgl. Mohr/Spekman (1994), S. 136; Stafford (1994), S. 64; Hoang/Rothaermel (2005), S. 332. Vgl. McConnell/Nantell (1985), S. 519 ff.; Chan et al. (1997), S. 199 ff.; Anand/Khanna (2000), S. 295; Müller-Stewens (2000), S. 69; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 23; Park/Mezias/Song (2004), S. 20. Vgl. beispielsweise Killing (1982), S. 120; Devlin/Bleackley (1988), S. 18; Müller-Stewens (1993), Sp. 4063; Parkhe (1993c), S. 794; Stiles (1994), S. 133; Madhok/Tallman (1998), S. 326; Kale/Puranam (2004), S. 77.


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tersuchungsobjekt und der Grundgesamtheit kommt eine Reihe empirischer Untersuchungen dabei zu dem Schluss, dass etwa 50 % der Allianzen als nicht erfolgreich gelten.1 Die hohe Misserfolgsquote deutet darauf hin, dass – obwohl potenzielle Synergien präsent sind – Unternehmen erheblich Probleme haben, diese zu realisieren.2 Aus betriebswirtschaftlicher Sicht stellt sich daher die Frage „What factors influence the success of alliances?“3 Da die Kenntnis von Bestimmungsgrößen des Allianzerfolgs Hinweise auf das Management von Allianzen zur Verbesserung des Erfolgsniveaus zu liefern vermag, kommt dieser Fragestellung nicht nur in wissenschaftlicher, sondern auch in praktischer Hinsicht eine hohe Bedeutung zu. Die Vielzahl von Misserfolgen belegt die praktische Relevanz und die Schwierigkeiten des erfolgreichen Managements von Allianzen. Aufgrund des Widerspruchs zwischen Verbreitung und Misserfolgsquote sind weitere Studien nötig, die sich diesem wichtigen Bereich der Allianzforschung widmen und dem Management hilfreiche Erkenntnisse sowie Handlungsempfehlungen für ein erfolgreiches Allianzmanagement aufzeigen.4 Dies ist vor allem vor dem Hintergrund zu sehen, dass der Erfolg von strategischen Allianzen und seine Einflussgrößen noch immer ein noch nicht weit reichend erforschtes Themengebiet in der betriebswirtschaftlichen Forschung darstellen.5 Hoang/Rothaermel (2005) beispielsweise konstatieren: „Understanding the performance of individual alliances is an important, yet underresearched, topic in strategic management.“6 Bislang liegt der Fokus der empirischen Allianzforschung schwerpunktmäßig auf Themen wie dem Nachweis der steigenden Anzahl oder den Motiven zur Bildung strategischer Allianzen.7 Bei den bisherigen Arbeiten zu den Erfolgsfaktoren8 strategischer Allianzen handelt es sich primär um deskriptive Studien mit geringer Generalisierbarkeit. Die in den Arbeiten dargestellten Analysen beschränken sich vielfach lediglich auf Häufigkeitsauswertungen.9 Tragfä-

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In Expertengesprächen fanden Draulans/de Man/Volberda (2003) heraus, dass innerhalb von vier Jahren nach dem Eingehen der Kooperation etwa die Hälfte der Allianzen als Misserfolg bezeichnet werden kann. Vgl. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 151. Zu ähnlichen Ergebnissen kommen Bleeke/Ernst, die in Beobachtungen der 150 größten Unternehmen der USA den Schluss ziehen, dass nur die Hälfte der grenzüberschreitenden Allianzen ihre strategischen und finanziellen Ziele erreichen. Vgl. Bleeke/Ernst (1991), S. 127; Bleeke/Ernst (1993), S. 12. Laut Levine/Byrne (1986), die die Ergebnisse einer Studie von McKinsey und Coopers & Lybrand präsentieren, entsprechen sogar 7 von 10 europäischen Joint Ventures nicht den Erwartungen. Vgl. Levine/Byrne (1986), S. 101. Geringer/Hebert (1991) stellen in einer Metaanalyse zusammenfassend fest, dass verschiedene Studien den Anteil unzufriedenstellender internationaler Joint Ventures auf 37 % bis 70 % beziffern. Vgl. Geringer/Hebert (1991), S. 250. Vgl. Müller-Stewens/Radel (1997), S. 4; Madhok/Tallman (1998), S. 326; Brauer/Müller-Stewens (2006), S. 218 f. Gulati/Zajac (2001), S. 369. Vgl. ähnlich auch Fontanari (1996), S. 5. Vgl. Keil (1999), S. 23; Gulati/Zajac (2001), S. 365; Welge/Al-Laham (2002), S. 646. Vgl. Gulati (1998), S. 309; Gulati/Zajac (2001), S. 369. Hoang/Rothaermel (2005), S. 332. Vgl. Schrader (1993), S. 221 ff.; Hammes (1994), S. 140 ff. Den Begriff Erfolgfaktor definieren Trommsdorff/Wilpert (1991) wie folgt: „Erfolgsfaktoren sind solche Entscheidungen und Bedingungen von Unternehmen, die den Erfolg und Mißerfolg unternehmerischen Handelns entscheidend beeinflussen.“ Trommsdorff/Wilpert (1991), S. 49. Vgl. zu dieser Einschätzung auch Mellewigt (2003), S. 39.

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hige und verallgemeinerbare Aussagen sind jedoch ohne die Anwendung inferenzstatistischer Verfahren nicht möglich, da nur sie in der Lage sind, systematische von zufälligen Ereignissen zu unterscheiden.1 Darüber hinaus wird in den meisten bisherigen Arbeiten jeweils ausschließlich ein einzelner Erfolgsfaktor überprüft: „So standen bislang (…) vorwiegend isolierte Faktoren im Mittelpunkt der Untersuchungen, deren Erfolgsbeitrag im Rahmen bivariater Zusammenhangsanalysen überprüft wurde. Multivariate Analysen, in denen eine Vielzahl möglicher erfolgsbestimmender Faktoren konzeptionell ausgearbeitet und empirisch exploriert werden, sind bislang nicht vorgelegt worden.“2 Ferner mangelt es an theoretisch fundierten Beiträgen zu erfolgsrelevanten Parametern im Rahmen strategischer Allianzen.3 Zusammenfassend ist die Ausgangssituation der vorliegenden Untersuchung folgendermaßen zu charakterisieren:

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Allianzen sind kein neues Phänomen, haben jedoch im Rahmen der beiden Allianzwellen seit den 1980er Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen.

Die Zahl und der Umfang strategischer Allianzen haben stark zugenommen, und ihre strategische Bedeutung ist als sehr hoch einzustufen.

Auch für die Zukunft wird interorganisationalen Kooperationsformen branchen- und regionenübergreifend eine hohe Bedeutung vorausgesagt.

Die zunehmende praktische Bedeutung spiegelt sich im steigenden Interesse der betriebswirtschaftlichen Forschung an strategischen Allianzen seit Ende der 80er Jahre wider.

Eine Reihe empirischer Untersuchungen führen zu dem pauschalen Schluss, dass etwa die Hälfte aller Allianzen als erfolglos einzustufen ist.

Es stellt sich also die Frage, welche Tatbestände den Erfolg von Allianzen beeinflussen. Dieser Fragestellung kommt aus wissenschaftlicher und praktischer Sicht eine hohe Bedeutung zu, da die Kenntnis von Bestimmungsgrößen des Allianzerfolgs Hinweise für das Management von Allianzen eröffnet.

Aufgrund des Widerspruchs zwischen Verbreitung und Misserfolgsquote sowie des Mangels an wissenschaftlichen Untersuchungen zum Thema sind weitere Studien nötig, die sich mit den Einflussfaktoren des Allianzerfolgs beschäftigen.

Vgl. Clauß/Ebner (1992), S. 186; Mellewigt (2003), S. 39. Welge/Al-Laham (2002), S. 646. Vgl. ähnlich auch Hoffmann/Schlosser (2001), S. 359. Vgl. Wührer (1995), S. 73; Mellewigt (2003), S. 37. Siehe auch Abschnitt 2.3.1.2.

Problemstellung

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Problemstellung

Um sich den zentralen Problemstellungen der Untersuchung anzunähern, wird in Abschnitt 1.2.1 zunächst eine Eingrenzung der Arbeit vorgenommen, um im Anschluss daran die zentralen Ziele der Untersuchung in Form von vier Forschungsfragestellungen darzulegen (Abschnitt 1.2.2). 1.2.1

Eingrenzung der Untersuchung

Auf Basis der dargestellten Ausgangssituation soll zunächst eine Eingrenzung des Untersuchungsbereichs erfolgen. Da der Erfolg strategischer Allianzen durch eine Vielzahl von Variablen beeinflusst wird, erscheint es unzweckmäßig, simultan den Einfluss sämtlicher Erfolgsdeterminanten in einer empirischen Untersuchung zu analysieren. Aufgrund ihrer materiellen Bedeutungszunahme und inhaltlichen Durchdringung weist die Allianzforschung zu viele Facetten auf, als dass es möglich wäre, in einer einzigen Untersuchung sämtliche Gesichtspunkte zu erfassen.1 Folglich ist zunächst eine sinnvolle Eingrenzung des Untersuchungsbereiches notwendig. Als relevantes Kriterium zur Eingrenzung kann dabei die gewählte Betrachtungsebene herangezogen werden. Diesbezüglich ist zu unterscheiden zwischen der Betrachtung einer spezifischen Allianz oder der Betrachtung eines spezifischen Unternehmens.2 Bildet eine Allianz die Analysegrundlage, so stehen insbesondere Charakteristika und Strukturen dieser einen Allianz im Mittelpunkt der Überlegungen. Untersuchungen, die dieser Betrachtungsebene zuzuordnen sind, fokussieren beispielsweise auf konkrete Beteiligungsverhältnisse im Rahmen der Allianz oder darauf, ob die Allianz mit einem Wettbewerber eingegangen wird oder nicht, und die daraus resultierenden Implikationen für den Allianzerfolg. Weiterhin ist häufig der Fit zwischen den Allianzpartnern von Interesse. Ist die Betrachtungsebene im Gegensatz dazu nicht eine Allianz, sondern ein spezifisches Unternehmen mit seinem gesamten Allianzportfolio, so geht es in der Untersuchung primär um organisationale Charakteristika und Strukturen. Beispielhaft hierfür sind Analysen über die organisationale Erfahrung mit Allianzen oder die Fähigkeiten zum Management von Allianzen und die daraus folgenden Erfolgswirkungen zu nennen. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung soll sich auf das Unternehmen als Untersuchungsebene konzentriert werden. Hier sollen insbesondere die Fähigkeiten zum Management von Allianzen als Explanans für das Explanandum erfolgreicher Allianzen untersucht werden. Der Begriff Fähigkeit soll dabei im Kontext des Dynamic Capabilities View verstanden wer-

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Vgl. Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 6. Vgl. Dutta/Weiss (1997), S. 346; Doz/Hamel (1998), S. 251; Gulati (1999), S. 398; Lorenzoni/Lipparini (1999), S. 318 f.; Duysters/Heimeriks (2002), S. 3; Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 151 f.

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Einleitung

den.1 Wie an späterer Stelle ausführlich dargestellt werden wird, bezeichnet eine Fähigkeit dabei grundsätzlich ein Set organisationaler Routinen des zielgerichteten Managements von Ressourcen und Aktivitäten zur Erreichung eines Wettbewerbsvorteils.2 Eine Untersuchung auf Unternehmensebene scheint insbesondere daher vielversprechend, als dass auf diese Weise Ursachen für anhaltende Performanceunterschiede zwischen Unternehmen bezüglich ihres Portfolios an strategischen Allianzen untersucht werden können.3 In verschiedenen Quellen lassen sich Belege dafür finden, dass sich der Erfolg strategischer Allianzen von Unternehmen zu Unternehmen z. T. erheblich unterscheidet.4 Einige Unternehmen haben enorm von ihren Allianzen profitieren können, während andere häufig Misserfolge mit Allianzen erlebt haben.5 Um Ursachen für derartige anhaltende Unterschiede des Allianzerfolgs zwischen Unternehmen zu erklären, bedarf es Studien, die nicht auf eine spezifische Allianz, sondern auf die Unternehmensebene fokussieren. Erfolgsfaktoren auf der Betrachtungsebene einer spezifischen Allianz sollen somit aus den bereits erwähnten forschungspragmatischen Gründen, nicht alle erdenklichen Erfolgsfaktoren simultan berücksichtigen zu können, in dieser Untersuchung vernachlässigt werden.6 Für diese Entscheidung spricht auch, dass sich bereits einige Studien mit dem Erfolg individueller Allianzen beschäftigt haben, die Erklärung des Erfolgs auf Unternehmensebene hingegen erst seit Kurzem im Fokus der betriebswirtschaftlichen Forschung steht.7 Der Forschungsbedarf scheint folglich auf diesem Gebiet am größten zu sein. In bestehenden Arbeiten mit Fokus auf die Unternehmensebene werden insbesondere die Akkumulation von Erfahrung mit Allianzen und der Besitz von spezifischen Fähigkeiten zum Management von Allianzen für überdurchschnittliche Allianzergebnisse verantwortlich gemacht.8 So konnten beispielsweise Hoang/Rothaermel (2005) einen positiven Einfluss von Allianzerfahrung auf die Performance nachweisen.9 Gleichzeitig betonen sie, dass der Einfluss von Erfahrung auf den Allianzerfolg keineswegs direkter Natur ist, sondern im hohen

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Zum Dynamic Capabilities View siehe Abschnitt 2.1.3. Siehe Abschnitt 2.2.2. Vgl. Duysters/Heimeriks (2002), S. 3; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 17. Anand/Khanna (2000) können anhand von Aktienmarktreaktionen nach der Bildung einer strategischen Allianz nachweisen, dass die Fähigkeit von Unternehmen, mithilfe von Allianzen Wert zu generieren, stark und anhaltend differiert. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 313. Auf Basis einer Umfrage nehmen Harbison/Pekar (1997) eine Zweiteilung in erfolgreiche und nicht erfolgreiche alliierende Unternehmen vor. Bei Ersteren wird die Erfolgsquote strategischer Allianzen auf 90 % beziffert, während sie bei Letzteren bei 37 % liegt. Vgl. Harbison/Pekar (1997), S. 2 f. Goerzen/Beamish (2005) untersuchen Allianznetzwerke und stellen fest, dass „only a small proportion of firms are capable of successfully managing a highly diverse alliance network.“ Goerzen/Beamish (2005), S. 348. Vgl. Doz/Hamel (1998), S. 251. Zur Forschungspragmatik vgl. auch Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1997), S. 671. Vgl. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 154; Duysters/Heimeriks (2003), S. 3; Reuer/Ragozzino (2004), S. 3. Vgl. Kale/Singh (1999), S. 1; Anand/Khanna (2000), S. 313; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 748. Vgl. Hoang/Rothaermel (2005), S. 340. Zu ähnlichen Ergebnissen kommen auch Shan/Walker/Kogut (1994), S. 392 und Anand/Khanna (2000), S. 305.

Problemstellung

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Maße von der Fähigkeit des Unternehmens, seine Erfahrung mit Allianzen auszunutzen und in ein erfolgreiches Allianzmanagement umzusetzen, mediiert wird.1 Somit schließen sie: „Routines and superior management capabilities that result from experience are of particular interest (…).“2 Allianzfähigkeit wird demnach als Quelle für einen Wettbewerbsvorteil auf Unternehmensebene angesehen.3 „Firms that consistently generate above-average rents in alliances are supposed to possess specific alliance capabilities.“4 Es wird argumentiert, dass eine Expertise bezüglich des Managements von Allianzen als eine firmenspezifische Fähigkeit angesehen werden kann, die im Allgemeinen für alle Allianzen des jeweiligen Unternehmens von Nutzen ist.5 Diese bisher „unobserved differences in capabilities across firms“6 werden für Allianzperformanceunterschiede zwischen Unternehmen verantwortlich gemacht. Gestützt wird diese Auffassung durch die Literatur zum Resource-based View und Dynamic Capabilities View, welche die herausragende Erfolgsbedeutung von organisationalen Fähigkeiten betont.7 Teece (1992) geht sogar explizit auf die Fähigkeit zum Management interorganisationaler Beziehungen ein und legt dar, dass Unternehmen zunehmend spezielle Fähigkeiten zum Allianzmanagement benötigen, die sich von den Fähigkeiten zum Management der eigenen Organisation unterscheiden: „Managers must become adept at managing not just their own organization, but also their relationships and alliances with other firms. Very often difference skills are required for each, which makes management tasks more complex and challenging.“8 Wie in Abbildung 3 dargestellt, können innerhalb des Themenkomplexes Allianzfähigkeit im Weiteren zwei Forschungsrichtungen identifiziert werden: „This poses questions about what such capabilities are and what might be some systematic tactics firms use to internalize such capabilities.“9 Einerseits ist also von Interesse, aus welchen einzelnen Komponenten Allianz-

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Vgl. Hoang/Rothaermel (2005), S. 342. Ähnlich argumentieren Pisano/Bohmer/Edmondson (2001), die feststellen, dass einige Unternehmen stärker als andere von Erfahrung profitieren: „Some organizations capitalize on their experience more effectively than others.“ Pisano/Bohmer/Edmondson (2001), S. 766. Hoang/Rothaermel (2005), S. 333. Vgl. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 154. Duysters/Heimeriks (2003), S. 4. Vgl. Madhok/Tallman (1998), S. 331; Hoang/Rothaermel (2005), S. 343. Anand/Khanna (2000), S. 296. Vgl. beispielsweise Chandler (1990), S. 36; Mahoney (1995), S. 94; Hammann/Freiling (2000), S. 4; Burmann (2002), S. 154. Teece (1992), S. 23. Gulati (1998), S. 308. Ähnlich auch Zajac (1998), S. 320; Goerzen/Beamish (2005), S. 350.

20

Einleitung

fähigkeit besteht. Andererseits kann untersucht werden, auf welche Weise ein hohes Maß an Allianzfähigkeit erreicht werden kann.1 Die vorliegende Arbeit fokussiert primär auf die Fragestellung nach den Komponenten der Allianzfähigkeit. Ihre Identifikation wird als Grundvoraussetzung für eine Auseinandersetzung mit dem Phänomen der Allianzfähigkeit angesehen. Erst durch die Spezifikation des Wesens von Allianzfähigkeit ist es beispielsweise möglich, einen umfassenden Überblick über mögliche Ansatzpunkte für den Aufbau von Allianzfähigkeit zu erhalten.2 Damit folgt diese Arbeit der vielfach geäußerten Forderung nach der Identifikation und Messbarmachung organisationaler Fähigkeiten: „For capabilities to be relevant to managers and researchers, measures of these capabilities need to be developed at the firm level, and as such, identifying and measuring organizational capabilities has become an integral part of recent research efforts.“3

Untersuchungsinteresse

Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen

Betrachtungsebene

Analysefokus

Spezifische Allianz

Beteiligungsverhältnisse

Konkurrenzverhältnis

Fit zwischen Partnern

Spezifisches Unternehmen

…

Allianzerfahrung

Allianzfähigkeit

…

• Entwick- • Kompolung von nenten von Allianzfähigkeit Allianzfähigkeit .

Abbildung 3:

Eingrenzung des Untersuchungsbereichs

Dabei sollen im Sinne einer praktisch-normativ orientierten Betriebswirtschaftslehre Erkenntnisse gewonnen werden, die für die Unternehmenspraxis als Entscheidungsgrundlage für die

1

2

3

Entsprechende Fragestellungen definieren Makadok (2001) und Zollo/Winter (2002) als zentrale Fragestellungen des heutigen Dynamic Capabilities View. „(…) the theoretical, empirical, and normative focus should be on structural principles for appropriate design of capabilities, on the ‘raw materials’ from which capabilities are made, and on the ‘construction techniques’ by which they are build.“ Makadok (2001), S. 390. „What ultimately accounts for the fact that one organization exhibits ‘competence’ in some area, while another does not? And how do we explain the growth and decay of that particular competence, other than simple repetition, or lack thereof, of decision and behavior?“ Zollo/Winter (2002), S. 339. Für eine ausführlichere Gegenüberstellung der beiden Themen Komponenten und Entwicklung der Allianzfähigkeit siehe Abschnitt 2.3.2. Deeds/DeCarolis/Coombs (2000), S. 212.

Problemstellung

21

Heranbildung geeigneter organisatorischer Fähigkeiten hilfreich sind und damit eine anhaltende Steigerung des Allianzerfolgs für das Unternehmen bewirken könnten.1 Trotz der Bedeutung für das Management von Allianzen und der Rolle als Grundlage für weitere Untersuchungen findet die umfassende Analyse der Dimensionen von Allianzfähigkeit in der betriebswirtschaftlichen Literatur noch keine ausreichende Beachtung, wie der detaillierte Forschungsüberblick in 2.3.2 noch ausführlich darlegen wird. Vielfach wird zur Messung von Allianzfähigkeit bisher die organisationale Allianzerfahrung als singuläre Proxy-Variable herangezogen, was einer sehr rudimentären Form der Operationalisierung entspricht, der es an Genauigkeit und Spezifität bezüglich organisationaler Prozesse mangelt.2 Kale/Dyer/Singh (2002) fassen somit den Forschungsstand folgendermaßen zusammen: „However, detailed studies of what exactly constitutes an alliance capability are virtually nonexistent.“3 Neben einer Begrenzung des inhaltlichen Untersuchungsbereichs soll auch eine Eingrenzung des im empirischen Teil der Arbeit betrachteten Untersuchungsobjekts erfolgen. Wie in Abschnitt 2.2.1 gezeigt werden wird, ist der Terminus der strategischen Allianz vergleichsweise breit gefasst, und es fällt eine Vielzahl verschiedener kooperativer Unternehmensverbindungen unter diesen Begriff. Um jedoch im Rahmen der empirischen Untersuchung eine ausreichende Homogenität des Untersuchungsobjekts Allianz sicherzustellen, scheint eine Beschränkung auf einen bestimmten Allianztyp sinnvoll. Daher erfolgt eine Eingrenzung auf Allianzen im funktionalen Unternehmensbereich Forschung & Entwicklung (nachfolgend F&E-Allianzen). Zum einen handelt es sich dabei zumeist um besonders komplexe Allianzen.4 So konnten Anand/Khanna (2000) empirisch zeigen, dass im Rahmen des Managements von F&E-Allianzen eine organisationale Allianzfähigkeit (im Vergleich zu Produktions- und Marketingallianzen) im Speziellen erfolgskritisch ist, da diese Allianzform von besonderer Unsicherheit und Komplexität geprägt ist.5 Zum anderen weist der gewählte Theorieansatz des Dynamic Capabilities View eine besonders hohe Affinität zum Thema Forschung & Entwicklung bzw. Innovation auf.6 Grund dafür ist, dass F&E-Prozesse eine Schlüsselfunktion für die Erneuerung und Transformation von Unternehmen – dem Haupterklärungsinteresse des Dynamic Capabilities View – haben.7 Aus den genannten Gründen stellt die F&E-Allianz somit einen besonders geeigneten Allianztyp für die vorliegende Untersuchung dar.

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6

7

Zum Begriff praktisch-normativ vgl. Sieben/Schildbach (1990), S. 2. Vgl. Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 9. Kale/Dyer/Singh (2002), S. 748. Vgl. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 156. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 299; 308. Auch Rothaermel/Deeds (2006), S. 429 ff. kommen zu diesem Ergebnis. Vgl. Hemphill/Vonortas (2003), S. 263. Siehe beispielsweise die Arbeiten von Henderson/Clark (1990); Nelson (1991); Iansiti/Clark (1994); Dougherty/Hardy (1996); Helfat (1997); Deeds/DeCarolis/Coombs (1999); Helfat/Raubitschek (2000); Lawson/Samson (2001); Danneels (2002); Verona/Ravasi (2003); Sammerl (2006), S. 171. Vgl. Mahoney (1993), S. 10; Pavlou/El Sawy (2005), S. 4. Ausführlich zum Dynamic Capabilities View siehe Abschnitt 2.1.3.

22

Einleitung

1.2.2

Zielsetzung der Untersuchung

Vor dem Hintergrund der hohen praktischen Relevanz und der Defizite in Bezug auf wissenschaftliche Untersuchungen des Phänomens der Allianzfähigkeit verfolgt die vorliegende Arbeit die Zielsetzung, einen theoriegeleiteten, hypothesentestenden Beitrag zur empirischen Identifikation und Messung von Allianzfähigkeit und ihrer Wirkung zu leisten. Auf der Grundlage dessen lassen sich folgende Einzelziele und Fragestellungen der Untersuchung ableiten: Im Mittelpunkt der Untersuchung steht die Beantwortung der Fragestellung, aus welchen Dimensionen Allianzfähigkeit besteht und wie diese gemessen werden können (Forschungsfrage 1). Für das Phänomen der Allianzfähigkeit finden sich in der Literatur bereits einige Definitions- und Messansätze, die jedoch in der Mehrheit an Maßnahmen zur Entwicklung von Allianzfähigkeit ansetzen und damit keine Erkenntnisse darüber liefern, welche Komponenten die Allianzfähigkeit selbst konstituieren.1 Ziel der vorliegenden Untersuchung soll folglich sein, ein Begriffsverständnis und ein Konzept von Allianzfähigkeit zu entwickeln, die über die Inhalte der Allianzfähigkeit Aufschluss geben. Darüber hinaus soll die Wirkungsweise von Allianzfähigkeit aufgedeckt werden (Forschungsfrage 2). Dieser Schritt wird zur Überprüfung der nomologischen Validität des zuvor bestimmten Allianzfähigkeitskonstrukts als zwingend angesehen.2 Nur wenn sich das identifizierte Konstrukt auch positiv auf weitere Unternehmensgrößen auswirkt, scheint es gerechtfertigt, von einer organisationalen Fähigkeit zu sprechen.3 Wie noch zu zeigen sein wird, lassen ressourcentheoretische Erkenntnisse den Schluss zu, dass die Allianzfähigkeit nicht nur direkt, sondern auch über den Allianzerfolg zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen beiträgt. Darüber hinaus lässt sich eine Wirkung von Allianzfähigkeit auf die Häufigkeit, mit der Unternehmen Allianzen eingehen, begründen.4 Grundsätzliches Ziel ist es also, die zentralen Allianzfähigkeits-Ergebnisgrößen zu identifizieren, zu konzeptionalisieren und zu operationalisieren. Aufbauend darauf sollen Hypothesen zur Wirkung von Allianzfähigkeit getestet werden. Um ein umfassendes und möglichst differenziertes Bild vom Allianzfähigkeitskonstrukt entwickeln zu können, soll im Rahmen der Forschungsfrage 3 der Einfluss von Determinanten auf die Allianzfähigkeit untersucht werden. Hiermit sind solche organisationalen Faktoren gemeint, die beeinflussen, in welchem Ausmaß ein Unternehmen die einzelnen die Allianzfähigkeit konstituierenden Komponenten aufweist. Somit besteht das dritte Ziel der Untersu-

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3 4

Siehe hierzu ausführlich Abschnitt 2.3.2. Die nomologische Validität bezeichnet das Ausmaß, in dem Vorhersagen bezüglich eines theoretischen Konstrukts im Kontext einer übergeordneten Theorie bestätigt werden können. Vgl. Bagozzi (1982), S. 14; Hildebrandt (1984), S. 44. Siehe auch Abschnitt 4.2.2.1. Zur Definition von Fähigkeit und ihrer konstituierenden Merkmale siehe Abschnitt 2.2.2. Zur Wirkung von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen siehe ausführlich Abschnitt 3.2.

Problemstellung

23

chung darin, Faktoren, welche die Ausprägung der organisationalen Allianzfähigkeit determinieren, zu identifizieren, zu konzeptionalisieren und zu operationalisieren sowie Hypothesen über die Wirkungsweise der Determinanten zu deduzieren und empirisch zu testen. Die Forschungsfrage 4 beschäftigt sich schließlich damit, welchen Einfluss moderierende Faktoren auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Ergebnisgrößen besitzen. Durch die Berücksichtigung moderierender Variablen soll der Forderung nach einer Einbeziehung des spezifischen Unternehmenskontexts in die Abschätzung der Werthaltigkeit organisationaler Fähigkeiten entsprochen werden.1 Auf diese Weise ist es möglich abzuleiten, in welchen Fällen Allianzfähigkeit von besonderer Wichtigkeit für das Unternehmen ist und wann sie möglicherweise eine eher nachrangige Bedeutung besitzt. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage gilt es, auf Basis des ressourcentheoretischen Ansatzes den oder die zentralen moderierenden Faktoren zu identifizieren, zu konzeptionalisieren und zu operationalisieren. Ferner sind Hypothesen über den moderierenden Einfluss abzuleiten und empirisch zu testen. Somit können die dieser Untersuchung zugrunde liegenden Forschungsfragen folgendermaßen zusammengefasst werden: Fragestellungen der Untersuchung 1. Wie können Allianzfähigkeit und die einzelnen Dimensionen von Allianzfähigkeit konzeptionalisiert und operationalisiert werden? 2. Welche Wirkung hat Allianzfähigkeit auf Ergebnisgrößen im Unternehmen? 3. Welchen Einfluss haben Determinanten auf die Allianzfähigkeit? 4. Welchen Einfluss haben moderierende Faktoren auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Ergebnisgrößen?

Abbildung 4:

Forschungsfragen der Untersuchung

Der Schwerpunkt der Untersuchung liegt dabei auf der ersten Fragestellung, die sich mit der Konzeptionalisierung und Operationalisierung von Allianzfähigkeit und ihrer einzelnen Dimensionen befasst. Die Basishypothese dieser Untersuchung postuliert, dass Allianzfähigkeit ein mehrdimensionales Konstrukt darstellt.2 Außer der Tatsache, dass Allianzfähigkeit im Mittelpunkt dieser Untersuchung steht, spricht hierfür insbesondere die hohe Komplexität des Konstrukts, die in bisherigen Arbeiten zum Thema organisationale Fähigkeiten und Allianzfähigkeit betont wird.3 Aufgrund dieser zentralen Stellung in der Untersuchung und der hohen Komplexität scheint eine Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit als mehrdimensionales Konstrukt angemessen.4

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Vgl. Brush/Artz (1999), S. 223 f.; Zajac/Kraatz/Bresser (2000), S. 431; Priem/Butler (2001), S. 32; AragonCorrea/Sharma (2003), S. 75. Siehe hierzu ausführlich Abschnitt 3.1.1. Vgl. Gold/Malhotra/Segars (2001), S. 207; Winter (2003), S. 992; Pavlou/El Sawy (2005), S. 15. Vgl. Subramanian/Nilakanta (1996), S. 633 f.; Hulland (1999), S. 196 f.

24

Einleitung

Der auf der theoretischen Sprachebene angesiedelte Begriff der Konzeptionalisierung bezeichnet die theoretische Herleitung, Definition und inhaltliche Konkretisierung eines Konstrukts.1 Daneben umfasst die Konzeptionalisierung die Erarbeitung relevanter Dimensionen eines Konstrukts.2 Unter den Begriff der (Konstrukt-)Operationalisierung, der auf der empirischen Sprachebene angesiedelt ist, wird die auf der Konzeptionalisierung aufbauende Entwicklung und Anwendung eines Messinstruments zur empirischen Erfassung eines Konstrukts und seiner Dimensionen gefasst.3 Der auf der Konzeptionalisierung und Operationalisierung liegende Schwerpunkt der Arbeit ist dem Measurement Stream der empirischen Forschung im strategischen Management zuzuordnen. Der Measurement Stream fokussiert auf die Beziehung zwischen den aus der Operationalisierung gewonnenen Ergebnissen und den zugrunde liegenden theoretischen Konzepten (Forschungsfrage 1).4 Im Gegensatz dazu beschäftigt sich der Substantive Stream in der empirischen Strategieforschung mit den Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen.5 Dieser Forschungsströmung sind schwerpunktmäßig die Fragestellungen 2, 3 und 4 zuzuordnen. Abbildung 5 stellt die Ansatzpunkte der einzelnen Fragestellungen noch einmal schematisch anhand einer Grafik dar. 1. Wie können Allianzfähigkeit und die einzelnen Dimensionen von Allianzfähigkeit konzeptionalisiert und operationalisiert werden?

Determinanten

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Ergebnisgrößen

Allianzfähigkeit

3. Welchen Einfluss haben Determinanten auf die Allianzfähigkeit?

Abbildung 5:

2. Welche Wirkung hat Allianzfähigkeit auf Ergebnisgrößen im Unternehmen?

Moderierende Faktoren

4. Welchen Einfluss haben moderierende Faktoren auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Ergebnisgrößen?

Schematische Darstellung der Fragestellungen

Vgl. Böing (2001), S. 40; Burmann (2002), S. 39. Vgl. Homburg (1998), S. 4. Vgl. Kieser/Kubicek (1992), S. 72 f.; Böing (2001), S. 40; Burmann (2002), S. 39. Vgl. Schwab (1980), S. 4; Venkatraman/Grant (1986), S. 71. Vgl. Schwab (1980), S. 4; Venkatraman/Grant (1986), S. 71.

Gang der Untersuchung

1.3

25


Um die Untersuchungsziele zu erreichen und die dargestellten Fragestellungen zu beantworten, wird folgender Untersuchungsverlauf angesetzt: Im Anschluss an das erste Kapitel, welches einleitend die Ausgangssituation der Untersuchung und die konkrete Problemstellung skizzierte, widmet sich das zweite Kapitel den Grundlagen der Untersuchung. Hierzu werden zunächst in Abschnitt 2.1 die wissenschaftstheoretischen Grundlagen festgelegt und in Abschnitt 2.2 die terminologischen Grundlagen der Untersuchung konkretisiert, indem die Begrifflichkeiten der Allianz und der Fähigkeit sowie der Allianzfähigkeit näher beleuchtet werden. Anschließend wird auf den bisherigen Stand jener wissenschaftlichen Forschungsbemühungen eingegangen, welche die Untersuchungsziele der vorliegenden Arbeit näher betreffen (Abschnitt 2.3). Auf Basis der Ergebnisse dieser Bestandsaufnahme werden offene Fragen und Forschungslücken identifiziert und Implikationen für die vorliegende Untersuchung abgeleitet. Der theoretische Bezugsrahmen bildet die Grundlage für die in Kapitel 3 folgende Modellentwicklung. Dabei soll die Modellentwicklung insbesondere unter Zuhilfenahme der neueren Erkenntnisse des Dynamic Capabilities View erfolgen. Zur Beantwortung von Fragestellung 1 werden die einzelnen, aus den theoretischen Bezugspunkten deduzierten Dimensionen des Allianzfähigkeitskonstrukts in Abschnitt 3.1 inhaltlich beschrieben und konkretisiert. Abschnitt 3.2 widmet sich im Anschluss daran der Fragestellung 2 dieser Untersuchung, indem verschiedene Ergebnisgrößen konzeptionalisiert und Hypothesen hinsichtlich der Wirkungsbeziehung zwischen Allianzfähigkeit und Ergebnisgrößen formuliert werden. Daraufhin erfolgen zur Beantwortung der Fragestellung 3 die Herleitung und Konzeptionalisierung von Determinanten der Allianzfähigkeit sowie die Formulierung von Hypothesen zu ihren Wirkungsbeziehungen (Abschnitt 3.3). Dem situativen Leitprinzip folgend werden anschließend zur Beantwortung von Fragestellung 4 moderierende Faktoren abgeleitet und konzeptionalisiert sowie Hypothesen im Hinblick auf ihre Auswirkung auf die Wirkungsbeziehungen zwischen Allianzfähigkeit und Ergebnisgrößen hergeleitet (Abschnitt 3.4). Das Ergebnis des Prozesses der Modellentwicklung wird in Abschnitt 3.5 zusammengefasst. Im vierten Kapitel wird die Untersuchungsmethodik vorgestellt. Zunächst wird in Abschnitt 4.1 auf die Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen eingegangen, da diese den für die vorliegenden Untersuchungsziele adäquatesten Analyseansatz repräsentieren. Im nächsten Schritt werden die Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen (Abschnitt 4.2) sowie die Datengrundlage und Datenerhebung (Abschnitt 4.3) dargestellt. Das fünfte Kapitel umfasst die Vorstellung und Erläuterung der Ergebnisse der empirischen Untersuchung. Eingangs wird in Abschnitt 5.1 die Operationalisierung der Allianzfähigkeit, der Determinanten, des Allianzerfolgs und der situativen Faktoren empirisch getestet. Dazu

26

Einleitung

werden bei den mehrdimensionalen Konstrukten der Allianzfähigkeit und des Wettbewerbsvorteils zunächst die Reliabilität und Validität der Messung der einzelnen Dimensionen überprüft und dann die Dimensionen im Kontext eines Gesamtmodells analysiert. Auf diese Weise kann Fragestellung 1 nach der Konzeptionalisierung und Operationalisierung von Allianzfähigkeit und ihren einzelnen Dimensionen beantwortet und die Grundlage für die Beantwortung der anderen drei Fragestellungen geschaffen werden. Anschließend wird zur Beantwortung von Fragestellung 2 die Wirkung von Allianzfähigkeit (Abschnitt 5.3), zur Beantwortung von Fragestellung 3 der Einfluss von Determinanten auf das Allianzfähigkeitskonstrukt (Abschnitt 5.2) und zur Beantwortung von Fragestellung 4 der Einfluss moderierender Faktoren auf die Wirkung von Allianzfähigkeit (Abschnitt 5.4) analysiert. Die Untersuchung wird im sechsten Kapitel mit einer Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse (Abschnitt 6.1) und einer Diskussion der Implikationen abgeschlossen. Dazu werden sowohl Erkenntnisse und Ansätze für die betriebswirtschaftliche Forschung aufgezeigt (Abschnitt 6.2) als auch Implikationen für die Unternehmenspraxis dargelegt (Abschnitt 6.3). Abbildung 6 stellt den Gang der Untersuchung grafisch dar.

Kapitel

1. Einleitung

2. Grundlagen der Untersuchung

3. Konzeptionalisierung und Modellentwicklung

4. Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung

5. Ergebnisse der empirischen Untersuchung

6. Zusammenfassung und Implikationen der Untersuchung

Abbildung 6:

Inhalt

• Ausgangssituation der Untersuchung • Problemstellung • Gang der Untersuchung • Wissenschaftstheoretische Grundlagen • Terminologische Grundlagen • Stand der Forschung

Zwischenergebnis

Fragestellungen der Untersuchung

Untersuchungsgrundlagen und Forschungslücke

• Konzeptionalisierung der Allianzfähigkeit, der abhängigen Variablen, der Determinanten und der moderierenden Variablen • Zusammenfassung der Hypothesen

Empirisch zu überprüfendes Modell

• Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen • Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen • Datengrundlage und Datenerhebung

Grundlagen des Empirieteils

• Operationalisierung der Konstrukte • Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen • Einfluss von Determinanten • Einfluss von moderierenden Variablen • Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse • Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung • Implikationen für die Unternehmenspraxis


Empirische Befunde

Implikationen

Wissenschaftstheoretische Grundlagen

2.

27

Grundlagen der Untersuchung

Das nachfolgende Kapitel 2 der Untersuchung ist folgendermaßen aufgebaut: Nach Offenlegung der wissenschaftstheoretischen Grundlagen und Präzisierung der zentralen Begriffe wird eine Bestandsaufnahme der Veröffentlichungen zum Thema vorgenommen, um die Forschungslücke zu spezifizieren und aus der bestehenden Literatur Implikationen für die vorliegende Untersuchung abzuleiten (siehe Abbildung 7).

Kapitel

1. Einleitung






Abbildung 7:

Inhalt

• Ausgangssituation der Untersuchung • Problemstellung • Gang der Untersuchung

• Wissenschaftstheoretische Grundlagen • Terminologische Grundlagen • Stand der Forschung

Zwischenergebnis








Einordnung von Kapitel 2 in die Untersuchung

Empirische Befunde

Implikationen

28

2.1



Dieser Abschnitt folgt der Zielsetzung, die wissenschaftstheoretische Einordnung der vorliegenden Arbeit zu verdeutlichen. Obgleich der Rahmen dieser Arbeit nur eine rudimentäre Behandlung erlaubt, scheint dies mit Blick auf gewisse implizite Annahmen in der Sozialwissenschaft unabdingbar.1 Nachfolgend soll daher auf die methodologischen Leitideen (Abschnitt 2.1.1), das grundlegende Forschungsdesign (Abschnitt 2.1.2) sowie die Wahl und Darstellung des theoretischen Ansatzes (Abschnitt 2.1.3) eingegangen werden. 2.1.1 Methodologische Leitideen Die methodologischen Leitideen legen die Erkenntnis- und Erklärungsprinzipien eines Forschungsvorhabens fest, indem sie beispielsweise formale Anforderungen an die Aussagen der Untersuchung stellen oder bestimmte Problemlösungsverfahren für zulässig bzw. unzulässig erklären.2 Wie in Abschnitt 1.2.2 herausgearbeitet wurde, zielt die vorliegende Arbeit auf die umfassende Erklärung des Phänomens Allianzfähigkeit ab, indem dieses theoretisch fundiert konzeptionalisiert und operationalisiert sowie in seinen nomologischen Kontext eingebettet wird. Infolgedessen lässt sich eine gewisse Nähe zur wissenschaftstheoretischen Leitidee des kritischen Rationalismus erkennen, der auf eine empirische Überprüfung theoretisch postulierter Tatbestände abstellt.3 Popper (1965) fasst die Bestandteile des kritischen Rationalismus folgendermaßen zusammen: „(…) that scientific theories were not the digest of observations, but that they were inventions--conjectures boldly put forward for trial, to be eliminated if they clashed with observations; with observations which were rarely accidential but as a rule undertaken with the definite intention of testing a theory by obtaining, if possible, a decisive refutation.“4 Charakteristisch für den kritischen Rationalismus ist insbesondere das Falsifikationsprinzip, nach dem nicht eine Verifizierung von Hypothesen angestrebt wird, sondern Theorien vielmehr Widerlegungsversuchen ausgesetzt werden.5 Eine Theorie hat demnach nur so lange Bestand, bis sie falsifiziert wurde – also ein Gegenbeispiel gefunden wurde.6 Schließlich erlaubt das Konzept des kritischen Rationalismus nur ein rein deduktives Vorgehen; eine induktive Vorgehensweise wird hingegen abgelehnt.7

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Vgl. Becker (2005), S. 32; Schweizer (2005), S. 7. Für eine ausführlichere Behandlung dieser Thematik vgl. Fritz (1995), S. 20 ff. Vgl. Bohnen (1975), S. 4; Fritz (1984), S. 73. Für einen Vergleich alternativer wissenschaftstheoretischen Leitideen vgl. Fritz (1995), S. 20 ff. Popper (2002), S. 61. Eine ausführliche Darstellung des kritischen Rationalismus findet sich darüber hinaus bei Kern (1979); Popper (1982). Vgl. Walter-Busch (1996), S. 83. Vgl. Poser (2001), S. 119. Die Leitidee des kritischen Rationalismus wird ebenfalls im Empirismus der zweiten Art widergespiegelt, der die stark theoriebasierte Herleitung von Hypothesensystemen betont. Vgl. Schanz (1975a); Schanz (1975b); Homburg (2000), S. 63 f. Vgl. Peter (1999), S. 70.


29

Vielfach ist eine strikte Ausrichtung am kritischen Rationalismus als zu realitätsfremd deklariert worden.1 Es wurde insbesondere kritisiert, dass – um eine bestehende Theorie falsifizieren zu können – alle denkbaren Einflussfaktoren berücksichtigt werden müssten. Darüber hinaus seien sozialwissenschaftliche Konstrukte gemeinhin mit Messfehlern verbunden, was dazu beiträgt, dass die Ergebnisse der Hypothesentests verzerrt sind und eine Theoriefalsifizierung nie zweifelsfrei erfolgen kann.2 Folglich stützt sich die vorliegende Untersuchung auf den wissenschaftlichen Realismus, der in weiten Teilen aus dem kritischen Rationalismus hervorgegangen ist.3 Der wissenschaftliche Realismus hat in der modernen Wissenschaftstheorie mittlerweile eine zentrale Bedeutung erlangt.4 Er unterscheidet sich vom kritischen Rationalismus insbesondere dadurch, dass er nicht nur auf eine reine Falsifizierung von Hypothesen abzielt, sondern auch deren Bestätigung als zentrales Ergebnis akzeptiert.5 Ferner lässt er prinzipiell neben der deduktiven auch eine induktive Vorgehensweise zu (wie sie bei der vorliegenden Arbeit beispielsweise im Rahmen der Expertengespräche vorzufinden ist, siehe Abschnitt 4.3.2).6 Diese Aufgabe einer rein deduktiven Sichtweise erscheint gerade für ein so wenig erschlossenes Forschungsgebiet wie dem der Allianzfähigkeit als angebracht.7 Schließlich ist der wissenschaftliche Realismus durch die Überzeugung einer Unvollkommenheit der Messung geprägt, was seine hohe Affinität zu der in der vorliegenden Untersuchung Anwendung findenden Strukturgleichungsanalyse (die Messfehler explizit berücksichtigt, siehe Abschnitt 4.1) verdeutlicht.8 Neben dem wissenschaftlichen Realismus soll diese Untersuchung außerdem der Leitidee des theoretischen Pluralismus folgen, bei der verschiedene Theorieströmungen im Rahmen der Herleitung eines Untersuchungsmodells Berücksichtigung finden können.9 Durch den Rückgriff auf mehrere Theorieströmungen soll dabei ein höherer Erklärungsgehalt erzielt werden.10 Gleichzeitig soll hier jedoch auch der Tatsache Rechnung getragen werden, dass verschiedene Theorien zumeist auf unterschiedlichen Annahmen und Voraussetzungen basieren und sie somit nicht unbedingt integrierbar sind.11 Infolgedessen soll sich die Untersuchung auf eine zentrale Basistheorie stützen, die bei Bedarf durch verwandte Theorieströmungen komplementiert wird.12

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Vgl. z. B. Ulrich (1982), S. 3; Homburg (2000), S. 63 ff. Vgl. Kubicek (1977), S. 8; Laudan (1977), S. 27; Witte (1981), S. 18 f.; Anderson (1983), S. 21; Martin (1989), S. 23 f. Vgl. ebenso Peter (1999), S. 71; Homburg (2000), S. 66; Schweizer (2005), S. 11. Vgl. Causey (1979), S. 192; Homburg (2000), S. 66. Vgl. Homburg (2000), S. 67. Vgl. McMullin (1984), S. 26; Hunt (1990), S. 9. Vgl. Witte (1977), S. 271; Zaltman/LeMasters/Heffring (1982), S. 97 ff. Zum Forschungsstand auf dem Gebiet der Allianzfähigkeit siehe Abschnitt 2.3.2. Vgl. Hunt (1990), S. 9; Hunt (1991), S. 386; Homburg (2000), S. 67 f. Vgl. Feyerabend (1965), S. 223 ff.; Spinner (1974), S. 80 ff.; Albert (1980), S. 49 ff.; Fritz (1984), S. 116 ff. Vgl. Fleischmann (1966), S. 26; Fritz (1984), S. 117. Vgl. etwa Freiling (2001), S. 15 ff. Siehe Abschnitt 2.1.3.

30


Darüber hinaus besteht ein Merkmal der vorliegenden Untersuchung in ihrer Orientierung an der Leitidee des situativen Ansatzes.1 Die Kernaussage des situativen Ansatzes ist, dass nicht grundsätzlich eine generell gültige und überlegene Handlungsoption existiert, sondern vielmehr eine Vielzahl von situationsbezogenen angemessenen Alternativen.2 Die Berücksichtigung des situativen Ansatzes erfolgt in dieser Arbeit explizit in der vierten Forschungsfrage, die sich mit der Wirkung moderierender Variablen auseinandersetzt.3 Dabei soll dem Einwand von Kritikern, welche die Theorielosigkeit des situativen Ansatzes bemängeln, dadurch begegnet werden, dass nur solche moderierende Faktoren berücksichtigt werden, die im Rahmen der gewählten Basistheorie auch identifiziert und begründet werden können.4 Letztlich folgt die vorliegende Untersuchung der Leitidee des liberalen methodologischen Individualismus, der in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften weite Verbreitung gefunden hat.5 Er ist dadurch charakterisiert, dass sich soziale Phänomene (wie z. B. Lernen, Fähigkeiten) auf das Handeln von Individuen zurückführen lassen.6 Dabei können Unternehmen als Quasi-Handlungsträger verstanden werden, die ein Quasi-Verhalten aufweisen, für welches sich Aggregathypothesen ableiten lassen.7 Grundvoraussetzung dafür ist, dass sich diese Aggregathypothesen prinzipiell auf Hypothesen über das Handeln von Individuen in der Organisation zurückführen lassen.8 Anders als der radikale oder kategorische Individualismus ist dabei die zwingende Ableitung von Kollektivaussagen aus Individualaussagen nicht notwendig, so dass auch institutionelle Zusammenhänge zur Erklärung miteinbezogen werden können.9 Der liberale methodologische Individualismus bildet in der vorliegenden Untersuchung den Grundstein dafür, dass die Allianzfähigkeit von Unternehmen im institutionalen Sinne analysiert werden darf und gleichzeitig auch mit dem individuellen Verhalten der Organisationsmitglieder argumentiert werden kann.10 2.1.2 Grundlegendes Forschungsdesign Das grundlegende Forschungsdesign dieser Arbeit wird in Anlehnung an Fritz (1995) spezifiziert, der zwischen den beiden Kriterien Art des Untersuchungsziels und Art der Aussage unterscheidet.11 Hinsichtlich des Untersuchungsziels wird zwischen exploratorischen und konfirmatorischen Untersuchungen differenziert. Erstgenannte stellen hierbei auf die Erkundung

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Vgl. ebenso Homburg (2000), S. 69 f. Vgl. Kast/Rosenzweig (1979), S. 116 ff.; Staehle (1981), S. 215 f.; Kieser (1995), S. 155. Siehe Abschnitt 1.2.2. Siehe Abschnitt 3.4. Vgl. ähnlich Fritz (1995), S. 25; Homburg (2000), S. 70. Zur Kritik am situativen Ansatz vgl. Abel (1979), S. 141 f.; Kubicek/Kieser (1980), Sp. 1543 ff.; Schanz (1982), S. 264. Vgl. Kirsch (1977), S. 96 f.; Raffeé (1993), S. 7; Fritz (1995), S. 27 ff.; Freiling (2001), S. 84. Zum liberalen methodologischen Individualismus allgemein vgl. Opp (1979), S. 151 f.; Fritz (1984), S. 107 ff. Vgl. Wall (1999), S. 58; Diekmann (2000), S. 102 ff. Vgl. Fritz (1995), S. 28. Vgl. Watkins (1972), S. 338; Schanz (1977), S. 290 ff.; Schanz (1988), S. 67. Vgl. Lenk (1975), S. 199 ff.; Opp (1979), S. 151 f.; Fritz (1995), S. 28. Vgl. ähnlich Fritz (1995), S. 28 f. Vgl. im Folgenden Fritz (1995), S. 59 ff.


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bzw. Entdeckung von Strukturen und Zusammenhängen ab, wohingegen Letztgenannte auf die Prüfung von Hypothesen fokussieren. Beide Zielarten können deskriptive (beschreibende), explikative (erklärende) oder instrumentelle (gestaltungsorientierte) Aussagearten anstreben. Da in dieser Untersuchung vorab theoretisch deduzierte Hypothesen zur Allianzfähigkeit formuliert werden, die anschließend empirischen Tests unterzogen werden, ist das Untersuchungsziel als konfirmatorisch zu bezeichnen. Im Weiteren wird sowohl auf deskriptive als auch explikative sowie instrumentelle Aussagen abgezielt. Bevor im Rahmen der konfirmatorisch-explikativen Untersuchungsstufe die Wirkungszusammenhänge zwischen den verschiedenen Konstrukten des Strukturmodells geprüft werden können, bedarf es im Sinne einer konfirmatorisch-deskriptiven Untersuchungsstufe der Konstruktentwicklung. Abschließend werden letztlich auch instrumentelle Aussagen generiert, welche die theoretischen und praktischen Konsequenzen der Untersuchungsergebnisse für die Forschungs- und Unternehmenspraxis betreffen. 2.1.3

Wahl des theoretischen Ansatzes

In der Vergangenheit wurde die Thematik der strategischen Allianzen bereits durch eine Reihe unterschiedlicher, in der Betriebswirtschaftslehre berücksichtigter Theorieansätze beleuchtet.1 Keine dieser Theorien ist dabei in der Lage, das Allianzphänomen vollständig zu erklären.2 Vielmehr kann jeder der Ansätze lediglich einen bestimmten Problemausschnitt aus einem spezifischen Blickwinkel beleuchten.3 Im folgenden Abschnitt sollen daher die wichtigsten dieser Ansätze in Kürze vorgestellt werden, bevor anschließend ein zur Beantwortung der in dieser Untersuchung betrachteten Fragestellungen geeigneter Ansatz ausgewählt wird. Bei den für die Untersuchung strategischer Allianzen besonders relevanten Theorien handelt es sich um die Transaktionskostentheorie, die Spieltheorie, die Realoptionstheorie, die ResourceDependence-Theorie, die Netzwerktheorie, die Industrieökonomik und den Resource-based View.4 Bei der Transaktionskostentheorie handelt es sich um den bisher am häufigsten herangezogenen Ansatz zur Analyse strategischer Allianzen.5 Die Grundidee der Transaktionskostentheo-

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Vgl. Wurche (1994), S. 21; Michel (1996), S. 9 ff.; Hungenberg (1999), S. 11; Kabst (2000), S. 18 ff. Nichtsdestotrotz kann beobachtet werden, dass der größte Teil der Allianzforschung als theorielos zu bezeichnen ist, obwohl eine Reihe von Theorien zur Analyse von Allianzen anwendbar ist. Vgl. Parkhe (1993a), S. 231; Kim (1997), S. 14; Glaister (2004), S. 493. Vgl. Friese (1998), S. 78; Winkler (1999), S. 79 f.; Mellewigt (2003), S. 26. Vgl. Smith/Carroll/Ashford (1995), S. 19; Ramanathan/Seth/Thomas (1997), S. 53; Winkler (1999), S. 80; Barringer/Harrison (2000), S. 368 f.; Faulkner/de Rond (2001b), S. 4; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 18. Die subjektive Auswahl der vorgestellten Theorien ist danach erfolgt, welche Ansätze am häufigsten in der Allianzliteratur angetroffen wurden. Aufgrund dieser Auswahl handelt es sich nur um einen Diskussionsausschnitt, da auch aus der Übersicht ausgeschlossene Theorien (wie z. B. die Strukturationstheorie, der Stakeholder-Ansatz, neoklassische Ansätze und die Property-Rights-Theorie) durchaus Erklärungsrelevanz aufweisen. Vgl. Sydow (1994), S. 127; Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 136; Hungenberg (1999), S. 11 f.; Das/Teng (2000b), S. 34; Phan/Peridis (2000), S. 204.

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rie besteht darin, dass die an einem Austauschprozess beteiligten Akteure diejenige Organisationsform für ihre ökonomischen Aktivitäten wählen, welche minimale Transaktionskosten verursacht.1 Es wird dabei zwischen den Organisationsformen Markt, hybride Organisation (wie strategische Allianzen) und Hierarchie unterschieden. Allianzen sind somit in dem Fall effizienter als die Markt- und Hierarchieform, wenn sie die Transaktionskosten der partizipierenden Unternehmen minimieren.2 Die im Rahmen von strategischen Allianzen anfallenden Transaktionskosten umfassen beispielsweise Kosten der Aushandlung und des Abschlusses von Verträgen, der Überwachung des Verhaltens des Allianzpartners und des Umgangs mit Verletzungen vertraglicher Verpflichtungen.3 Die Transaktionskosten werden dabei sowohl durch die Eigenschaften der Transaktion selbst als auch durch die der beteiligten Transaktionspartner beeinflusst.4 Als entscheidende Charakteristika von Transaktionen gelten die Häufigkeit, mit der sie durchgeführt werden, der GradG der Spezifität der zur Durchführung der Transaktion notwendigen Investition und die Unsicherheit bezüglich der für die Transaktion relevanten Umweltsituation. Als besonders relevanteGEigenschaften bzw. Verhaltensannahmen der Transaktionspartner, die sich ebenfalls auf die Höhe der Transaktionskosten auswirken, werden die begrenzte Rationalität und der potenzielle Opportunismus der Transaktionspartner betrachtet.5 In Bezug auf die Transaktionscharakteristika gilt, dass mit steigender Spezifität, Unsicherheit und Häufigkeit die Transaktionskosten einer Markttransaktion tendenziell zunehmen und eine Bewegung weg vom Markt in Richtung Hierarchie vorteilhaft erscheint.6 Die begrenzte Rationalität als Charakteristikum der Transaktionspartner hat zur Folge, dass nicht alle potenziell in der Zukunft eintretenden Umweltzustände antizipiert werden und daher Vertragslücken auftreten können, die ein opportunistischer Transaktionspartner ausnutzen könnte.7 Um dem vorzubeugen, können hierarchische Kontrollmechanismen, wie z. B. eine Eigenkapitalbeteiligung oder spezifische Investitionen, in die Beziehung zur Gleichrichtung der Ziele eingesetzt werden. Weiterhin gilt gegenseitiges Vertrauen als wichtiger Faktor, der dem opportunistischen Ausnutzen von Vertragslücken entgegenwirkt.8 Die Transaktionskostentheorie als theoretischer Bezugspunkt für strategische Allianzen wurde insbesondere wegen ihres starken Fokus auf den Kosten- und Effizienzaspekt kritisiert.9 Die-

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Vgl. Swoboda (2003), S. 48; Woratschek/Roth (2003), S. 156; Wall (2006), S. 25. Vgl. Jarillo (1988), S. 35. Vgl. Gulati (1995), S. 86; Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002), S. 427. Vgl. Kräkel (1999), S. 7. Vgl. Williamson (1979), S. 236; Williamson (1996), S. 13; Glaister (2004), S. 493; Wall (2006), S. 22. Vgl. Williamson (1991), S. 269 ff.; Beck (1998), S. 122 f.; Woratschek/Roth (2003), S. 158; Swoboda (2003), S. 48; Bamberger/Wrona (2004), S. 194. Vgl. Schneider (1993), S. 7; Wirtz (2003), S. 27. Vgl. Kogut (1988a), S. 320 f.; Gulati/Singh (1998), S. 788 ff.; Barringer/Harrison (2000), S. 371; Faulkner/de Rond (2001b), S. 8; Chen/Chen (2003), S. 3. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 137; Barringer/Harrison (2000), S. 372; Das/Teng (2000b), S. 56; Faulkner/de Rond (2001b), S. 9; Swoboda (2003), S. 49; Colombo (2003), S. 1210.


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ser ausschließliche Fokus auf die Transaktionskostenminimierung kann potenziell zu Ressourcenfehlallokationen bzw. unökonomischen Entscheidungen bezüglich der optimalen Koordinationsform führen, wenn sinnvolle Investitionen in Allianzen (wie z. B. Koordinationssysteme und Humanressourcen) als reine Kosten angesehen werden und nicht mit potenziellen, zukünftigen Erträgen assoziiert werden.1 Weiterhin werden von der Transaktionskostentheorie keine organisationalen Faktoren angesprochen, die im Rahmen von Allianzen bedeutsam sind.2 So erwies sich die Transaktionskostentheorie in empirischen Studien insgesamt zwar als nützlich, jedoch nicht als hinreichend zur Erklärung strategischer Allianzen.3 Die Spieltheorie als weiterer Ansatz zur Erklärung strategischer Allianzen beschäftigt sich mit Situationen, bei denen zwei oder mehr Parteien interagieren, deren Interessen interdependent sind.4 Sie trägt insofern zur Analyse strategischer Allianzen bei, als sie sich sowohl mit Konstellationen beschäftigt, in denen kooperatives Verhalten vorteilhaft ist, als auch mit Situationen, in denen ein Unternehmen besser gestellt ist, wenn es Kooperationsregeln verletzt, während das andere sich partnerschaftlich verhält.5 Besondere Aufmerksamkeit hat der spieltheoretisch fundierte Ansatz der Coopetition erlangt.6 Innerhalb dieses Bezugsrahmens wird der Geschäftsbetrieb als mehrperiodiges Spiel aufgefasst. Dabei gilt die Antizipation der Reaktion anderer Marktteilnehmer als zentral für die Festlegung der Unternehmensstrategie. Somit lässt sich untersuchen, weshalb kooperative Win-Win-Strategien längerfristiger gesehen gegenüber aggressiven Win-Lose-Taktiken häufig Vorteile aufweisen. Kritisiert wird die Spieltheorie im Rahmen von strategischen Allianzen vor allem wegen ihres sehr pauschalen Erklärungsgehaltes. Insbesondere die konkrete Organisation bzw. das Management der Zusammenarbeit bleiben im Dunkeln.7 Weiterhin wird die Unternehmung auf einen einzigen Spieler reduziert und unterschiedliche Rollen, Auffassungen und Interessen innerhalb des Unternehmens bleiben außen vor.8 Die Realoptionstheorie findet erst seit Kurzem Anwendung im Bereich strategischer Allianzen. Dabei wird die Möglichkeit zum Eingehen einer strategischen Allianz als Realoption angesehen, die einen bestimmten Wert besitzt.9 Eine der wichtigsten Implikationen der Realoptionstheorie ist, dass keine Ressourcen-Commitments stattfinden sollten, bevor es nicht

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Vgl. Dodgson (1994), S. 291; Madhok/Tallman (1998), S. 331. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 137; Ramanathan/Seth/Thomas (1997), S. 52; Swoboda (2003), S. 49. Vgl. Gomes-Casseres (1989), S. 23; Ramanathan/Seth/Thomas (1997), S. 57. Vgl. Zagare (1984), S. 7. Vgl. Faulkner/de Rond (2001b), S. 16; Swoboda (2003), S. 47. Vgl. Brandenburger/Nalebuff (1995); Brandenburger/Nalebuff (1996). Vgl. Sydow (1994), S. 171. Vgl. Faulkner/de Rond (2001b), S. 16. Vgl. Kogut (1991), S. 20.

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absolut notwendig ist.1 Die Opportunitätskosten einer irreversiblen Investition bestehen in dem Wert der verlorenen Option, auf neue Informationen zu warten. Diese Kosten steigen mit dem Grad der Unsicherheit bezüglich zukünftiger Erträge aus dem Investment. Daher sollten Unternehmen bei hoher Umweltunsicherheit von beziehungsspezifischen Investitionen Abstand nehmen, um das Risiko anfallender Sunk Costs zu vermeiden.2 Aus dieser Sicht wäre vom Eingehen strategischer Allianzen bei hoher Unsicherheit abzuraten. Da die Realoptionstheorie erst seit kurzer Zeit auf das Phänomen strategischer Allianzen bezogen wird, bietet sich noch viel Erweiterungspotenzial. So hat man sich bisher vornehmlich auf die Option des Eingehens neuer Allianzen konzentriert und alternative Handlungsmöglichkeiten wie eine Verlängerung des Allianzabkommens und eine Umstrukturierung außer Acht gelassen.3 Zusammenfassend ergeben sich aus der Realoptionstheorie zwar Hinweise auf die Vorteilhaftigkeit des Eingehens von Allianzen und auf den optimalen Zeitpunkt, nicht jedoch auf den Managementaspekt strategischer Allianzen. Der aus der sozialen Austauschtheorie hervorgegangene Resource-Dependence-Ansatz basiert auf der Annahme der Notwendigkeit eines Austausches von Ressourcen mit anderen Organisationen. Der Umstand, dass Organisationen in Bezug auf die Ressourcenakquisition auf andere Organisationen angewiesen sind, reduziert ihre Autonomie bzw. führt zu Abhängigkeiten von externen Einheiten. Daher werden verschiedene Strategien entwickelt, um das Verhalten der anderen Organisationen zu kontrollieren.4 Insofern gehen Organisationen strategische Allianzen sowohl ein um einen gesicherten Zugang zu kritischen Ressourcen zu erhalten und damit ihre Abhängigkeit von anderen Organisationen zu vermindern als auch um ihre Marktmacht und damit die Abhängigkeit anderer Organisationen von ihnen selbst zu erhöhen.5 Während der Resource-Dependence-Ansatz Grundlagen zur Erklärung von Allianzen zu liefern vermag, kann er nicht als Basis für eine Trade-Off-Analyse zu anderen Möglichkeiten der Ressourcenbeschaffung dienen. Außerdem bietet er keine konkreten Anhaltspunkte dafür, welche Variablen bei der Auswahl der einzugehenden Allianzen von Bedeutung sind.6 Weiterhin wird ihm eine zu starke Einschränkung der Zielsetzung des Managements auf die Reduktion von Umweltunsicherheit und die Kontrolle über externe Ressourcen vorgeworfen.7 Schließlich können aus ihm nur sehr bedingt konkrete Handlungsempfehlungen zum Allianzmanagement abgeleitet werden.

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Vgl. Faulkner/de Rond (2001b), S. 17. Vgl. Colombo (2003), S. 1215. Vgl. Chi (2000), S. 686. Vgl. van Gils (1984), S. 1081; Sydow (1994), S. 197; Pfeffer/Salancik (2003), S. 108 ff.; Swoboda (2003), S. 53. Vgl. Barringer/Harrison (2000), S. 372 f. Vgl. Barringer/Harrison (2000), S. 374. Vgl. Sydow (1994), S. 199.


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Die in der Soziologie verwurzelte Netzwerktheorie fokussiert darauf, dass die strategischen Aktivitäten von Unternehmen durch den Kontext, in den sie und die Unternehmung eingebettet sind, beeinflusst werden.1 Primäres Betrachtungsobjekt ist nicht eine einzelne Allianz, sondern das gesamte Netzwerk mit seiner Gesamtheit an direkten und indirekten Verbindungen zwischen den Netzwerkakteuren.2 Die konkreten Handlungsoptionen für die am Netzwerk beteiligten Unternehmen hängen im starken Maße von der Netzwerkposition ab. Diese wird determiniert durch die bislang im Netzwerk ausgeübte Funktion, die relative Bedeutung des Unternehmens im Netzwerk, die Intensität der Beziehungen zu anderen Netzwerkunternehmen und die Identität dieser Unternehmen. Eine Änderung der jeweiligen Netzwerkposition gilt als Ausdruck strategischen Wandels.3 Als problematisch wird die empirische Umsetzung des Netzwerkansatzes gesehen. Die Mehrzahl der Studien beschränkt sich auf wenige strukturalistische Dimensionen (wie z. B. Interaktionshäufigkeit, Dauer der Interorganisationsbeziehung). Außerdem kann kritisch angemerkt werden, dass die restriktive Wirkung einer Einbindung in ein Netzwerk unterschätzt bzw. nicht ausreichend berücksichtigt wird.4 Weiterhin können strategische Allianzen aus der Sicht der Industrieökonomik beleuchtet werden. Die Industrieökonomik – begriffen als Teilbereich der Wettbewerbstheorie – fokussiert auf Zusammenhänge zwischen Marktstruktur (Unternehmen), Marktverhalten (Strategien) und Marktergebnis (Kapitalrendite).5 Diese Wirkungskette wird auch als Structure-ConductPerformance-Paradigma, welches von Mason (1939) und Bain (1951) begründet wurde, bezeichnet. Die Herausforderung für das Management besteht vornehmlich darin, das Unternehmen möglichst vorteilhaft in einer attraktiven Branche zu platzieren und auf diese Weise die Basis für dauerhafte Wettbewerbsvorteile zu schaffen.6 Damit rückt die Industrieökonomik die Branchenwahl als entscheidende Determinante des Unternehmenserfolgs in den Vordergrund.7 Erweitert wurde diese deterministische Konzeption der Industrieökonomik vor allem durch Porter, der auf die Bedeutung der Unternehmensstrategie für den wirtschaftlichen Erfolg und ihr Potenzial zur Gestaltung der Marktstruktur verweist.8 Strategische Allianzen werden aus der Perspektive der Industrieökonomik vor allem deswegen eingegangen, um die Marktmacht von Unternehmen zu erhöhen und dadurch die Wettbewerbsposition etwa durch Eintritt in neue Märkte oder durch Beeinflussung der Industriestruktur zu verbessern.9 Weitere Vorteile werden in der Realisierung von Economies of Scale

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Vgl. Smith/Carroll/Ashford (1995), S. 19; Gulati (1999), S. 398. Vgl. Walker/Kogut/Shan (1997), S. 122; Ahuja (2000), S. 425; Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002), S. 427. Vgl. Mattsson (1987), S. 237; Sydow (1994), S. 217; Gulati (1999), S. 398. Vgl. Sydow (1994), S. 220. Vgl. Swoboda (2003), S. 43; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 19. Vgl. Rühli (1994), S. 35; Müller-Stewens/Lechner (2001), S. 103. Vgl. Börner (2000), S. 691. Vgl. Porter (1981), S. 613. Vgl. Harrigan (1985), S. 28 ff.; Kogut (1988a), S. 322; Faulkner/de Rond (2001b), S. 5.

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und dem Voranschreiten auf der Lernkurve, dem Zugriff auf Technologien und Know-how sowie der Verringerung des unternehmerischen Risikos gesehen.1 „Coalitions arise when performing an activity with a partner is superior to performing the activity internally on the one hand, and to reliance on arm’s length transactions or merger with another firm on the other.“2 Allianzen gelten somit immer nur als nachrangig gegenüber einem Alleingang oder einem Unternehmenszusammenschluss und werden oft voreilig als wettbewerbsschädigende Kollusion interpretiert.3 Trotz ihrer Relevanz für die Strategieforschung gehen die industrieökonomischen Analysen nur peripher auf Kooperationsstrategien ein und bleiben weitestgehend auf Konkurrenzstrukturen beschränkt. Die Art und Weise des Organisierens kooperativer Beziehungen zwischen Organisationen wird von der industrieökonomischen Forschung größtenteils ignoriert.4 Insgesamt wird die Organisation von der Industrieökonomik nur als Black Box behandelt und organisationale Prozesse und Strukturen bleiben außen vor.5 Bei der Analyse des Managements strategischer Allianzen muss die externe Sichtweise jedoch unbedingt um eine interne ergänzt werden. In der gesamten Strategieforschung ist daher in den vergangenen Jahren ein Paradigmenwechsel festzustellen, der diesen Aspekt berücksichtigt und bei strategischen Analysen zunehmend unternehmensinterne Faktoren in den Vordergrund rückt.6 Der Resource-based View (RBV) ist ein solcher Ansatz.7 Er verlagert den Fokus von der industrieökonomischen Marktbetrachtung auf interne Stärken und Schwächen des im Wettbewerb stehenden Unternehmens.8 Der RBV versteht die Unternehmung als ein Bündel von Ressourcen tangibler sowie intangibler Natur.9 Ressourcen sind somit von zentraler Bedeutung für die Heterogenität von Unternehmen und deren Wettbewerbsvorteile.10 Aus Sicht des RBV verwenden Unternehmen strategische Allianzen primär, um Zugang zu den Ressourcen anderer Unternehmen zu erhalten und durch eine geeignete Ressourcenkombination deren Wert zu erhöhen.11 Allianzen selbst werden in diesem Sinne als Pool von Ressourcen innerhalb einer unternehmensübergreifenden Organisationsform verstanden.12

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Vgl. Porter/Fuller (1986), S. 375 ff. Porter/Fuller (1986), S. 322. Vgl. Sydow (1994), S. 174 f., der auf Scherer/Ross (1990), S. 235-274 als Beispiel für eine solche voreilige Interpretation verweist. Vgl. Sydow (1994), S. 174 f.; Swoboda (2003), S. 44 f. Vgl. Reve (1990), S. 133; Teece/Pisano (1994), S. 548. Vgl. Eschen (2002), S. 7. Zu den Grundlagen des Resource-based View siehe ausführlich Burmann (2002), S. 141 ff.; Mellewigt (2003), S. 51 ff.; Keller (2004), S. 91 ff.; Mathieu (2004), S. 144 ff.; Becker (2005), S. 148 ff. Die Begriffe Resource-based View, RBV, Ressourcenansatz, ressourcentheoretischer Ansatz und Ressourcentheorie werden im Weiteren synonym verwendet. Vgl. Oelsnitz (2003), S. 185. Vgl. Wernerfelt (1984), S. 171 f.; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1105; Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002), S. 427. Vgl. Rumelt (1984), S. 557; Reed/DeFillippi (1990); Burmann (2002), S. 141. Vgl. Freiling (1998), S. 24; Dussauge/Garrette (1999), S. 41 f.; Hungenberg (1999), S. 18; Das/Teng (2000b), S. 33, 36; Mellewigt (2003), S. 108 ff. Vgl. Kogut (1988a), S. 34.


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Alternativen zur Verbesserung der Ressourcenbasis umfassen eine selbständige Entwicklung von Ressourcen, ihre Akquisition über Faktormärkte sowie Mergers & Acquisitions.1 Der Nachteil einer selbständigen Entwicklung von Ressourcen gegenüber einer Akkumulation über Allianzen ist insbesondere darin zu sehen, dass eine Eigenerstellung oftmals zu kostenund zeitintensiv wäre, in dynamischen Märkten die entsprechenden Ressourcen jedoch oft sehr zeitnah benötigt werden.2 Gegenüber einer Ressourcenakquisition über Faktormärkte sind Allianzen dann vorzuziehen, wenn die betreffenden Ressourcen immobil und daher nicht unbeschränkt handelbar sind, z. B. weil sie mit anderen Ressourcen verbunden oder fix in die Organisation eingebettet sind.3 Mergers & Acquisitions schließlich weisen gegenüber Allianzen den entscheidenden Nachteil auf, dass häufig nicht alle Ressourcen des Zielunternehmens für das Käuferunternehmen wertvoll sind, diese jedoch aufgrund ihrer Immobilität nicht ohne weiteres weiterveräußert werden können.4 Der Resource-based View eignet sich im Rahmen der Analyse strategischer Allianzen insbesondere für Fragen des Zugangs zu Ressourcen des Partnerunternehmens sowie der Integration und Verknüpfung der Ressourcen über Organisationsgrenzen hinweg.5 Aufgrund ihres häufig intangiblen, sozial komplexen, idiosynkratischen und intransparenten Charakters folgt, dass die organisationsübergreifende Verknüpfung von Ressourcen eine hochkomplexe Managementaufgabe darstellt.6 Folglich ist es nicht nur notwendig, dass die Allianzpartner zueinander komplementäre Ressourcen aufweisen. Zusätzlich müssen die einzelnen Unternehmen über Fähigkeiten verfügen, die eine Verknüpfung der individuellen Ressourcen ermöglichen.7 Insofern stellt der RBV einen besonders adäquaten Zugang dar, um ein Verständnis für das Wesen und die Funktionsweise einer organisationalen Allianzfähigkeit zu entwickeln.8 Diese Erkenntnis koinzidiert mit der gegenwärtig zu beobachtenden Entwicklung, dass der ressourcentheoretische Ansatz vermehrt zur Erklärung der Gestaltung von Allianzen herangezogen wird.9

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Vgl. Müller-Stewens (1995a), S. 343 f.; Park/Mezias/Song (2004), S. 9. Vgl. Madhok/Tallman (1998), S. 329; Barney (1999), S. 140 f.; Oelsnitz (2003), S. 191; Glaister (2004), S. 495 f. Vgl. Chi (1994), S. 271 ff.; Madhok/Tallman (1998), S. 329; Das/Teng (2000b), S. 36; Glaister (2004), S. 495. Zum Konzept der Ressourcenimmobilität vgl. Dierickx/Cool (1989), S. 1505 ff. Vgl. Hennart/Reddy (1997), S. 2; Ramanathan/Seth/Thomas (1997), S. 58 f.; Madhok/Tallman (1998), S. 329; Barney (1999), S. 143; Das/Teng (2000b), S. 37; Glaister (2004), S. 496. Vgl. Hungenberg (1999), S. 19; Pfohl/Buse (1999), S. 272; Das/Teng (2000b), S. 33; Grant/Baden-Fuller (2004), S. 62; Huber/Herrmann (2006), S. 88. Zur Begründung der Vorteilhaftigkeit des RBV gegenüber anderen Theorieansätzen im Rahmen der Untersuchung strategischer Allianzen führen Huber/Herrmann (2006), S. 88 aus: „Insbesondere eine große Reichweite, eine Vielfalt von theorieimmanenten Konstrukten sowie Vorteile bei der empirischen Überprüfung von Hypothesen lassen den Ressourcenansatz als für die Erklärung des interessierenden Realphänomens geeignet erscheinen.“ Vgl. Rasche (1994), S. 145 f.; Pfohl/Buse (1999), S. 275. Vgl. Buse (1997), S. 454; Pfohl/Buse (1999), S. 275. Vgl. Pfohl/Buse (1999), S. 271; Keller (2004), S. 108. Vgl. etwa Hamel (1991); Eisenhardt/Schoonhoven (1996); Mowery/Oxley/Silverman (1996); Buse (1997); Sakakibara (1997); Madhok/Tallman (1998); Pfohl/Buse (1999); Tallman (1999); Ahuja (2000); Das/Teng (2000b); Mellewigt (2003).

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Gleichzeitig ist jedoch anzumerken, dass der klassische RBV sehr stark auf die Innenperspektive fokussiert ist. Ähnlich der Industrieökonomik kommt er nicht umfassend genug der zur Analyse des Managements strategischer Allianzen notwendigen Integration einer externen und internen Sichtweise nach. Lavie (2002) spricht in Bezug auf den klassischen RBV von einem „traditional focus on resources owned or under control by the firm.“1 Weiterhin finden sich im Rahmen des klassischen RBV nur sehr beschränkte Hinweise, wie konkret die Ressourcenkombinationen, die zum Wettbewerbsvorteil führen, erreicht werden. Gerade das Management der Allianzen (also das Vorgehen bei der Ressourcenkombination im Rahmen von strategischen Allianzen) wird jedoch als kritisch erachtet, um Zugang zu den Ressourcen des Allianzpartners zu erlangen.2 Hier setzt der Dynamic Capabilities View (DCV) an, der auf Prozesse fokussiert, welche die Akkumulation neuer Ressourcen und Fähigkeiten zum Inhalt haben.3 „Whereas Penrose and the resource-based scholars recognize the competitive importance of firm-specific capabilities, researchers of the dynamic capabilities approach attempt to outline specifically how organizations develop and renew internal competencies.“4 Er ist dem ressourcentheoretischen Theoriegebäude zuzuordnen und kann als eine Erweiterung des klassischen RBV angesehen werden.5 Während sich Letzterer bei der Begründung von Wettbewerbsvorteilen jedoch vornehmlich auf die bestehenden Ressourcen eines Unternehmens stützt, fokussiert der Dynamic Capabilities View auf die Verbesserung der existierenden Ressourcenausstattung.6 Hiermit kommt er der Forderung nach einer Dynamisierung des Ressourcenansatzes nach.7 Aus Sicht des Dynamic Capabilities View ist es also die Weiterentwicklung der Ressourcenund Fähigkeitenbasis, die eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit sichert.8 Verändern sich die Marktgegebenheiten (z. B. durch Innovationen, Eintritt neuer Wettbewerber, Änderung der Nachfragerpräferenzen), so gehen damit in der Regel neue Anforderungen an die Ressourcenund Fähigkeitenausstattung eines Unternehmens einher.9 Die zentrale Managementaufgabe

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Lavie (2002), S. 1. Vgl. ebenso Dyer/Singh (1998), S. 660 f.; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1105. „These arguments suggest that the management of alliances to gain access to and integrate complementary resources may be critically important to alliance success.“ Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002), S. 433. Vgl. Christensen (1996), S. 116; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107; Helfat/Peteraf (2003), S. 997. Augier/Teece (2004), S. 13. Vgl. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106; Pavlou (2004b), S. 18. Vgl. Makadok (2001), S. 387. Ähnlich unterscheidet bereits Schulze (1994) zwischen strukturorientierten (statischen) und prozessorientierten (dynamischen) Ansätzen der Ressourcentheorie: „The first school – labelled the structural school – focuses upon the problems of identifying resources (…) and how to generate sustainable competitive advantage from such resources. The second school – labelled the process school – focuses upon the problems of creating rentgenerating resources (…).“ Schulze (1994), S. 127. Vgl. Black/Boal (1994), S. 132; McWilliams/Smart (1995), S. 311; Bresser (1998), S. 307 f.; Priem/Butler (2001), S. 33; Burmann (2002), S. 165; Schreyögg/Kliesch (2006), S. 456. Vgl. Day/Wensley (1988), S. 2 f.; Bharadwaj/Varadarajan/Fahy (1993), S. 87; Chaharbaghi/Lynch (1999), S. 49. Vgl. Burmann (2002), S. 167.


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aus Sicht dieses Theorieansatzes liegt daher in dem Management von unternehmensintern vorhandenen und unternehmensextern zu beschaffenden Ressourcen und Fähigkeiten.1 Dementsprechend beinhaltet der DCV ebenfalls im hohen Maße Elemente des Theoriestrangs der Austrian Economics.2 Einer der wichtigsten Vertreter dieser Bewegung ist Schumpeter, der die bis dato vorherrschende neoklassische Theorie in Frage stellte. Schumpeter (1942) betont, dass sich Märkte ständig im Ungleichgewicht befinden, ausgelöst durch einen Prozess der kreativen Zerstörung, bei dem bestehende Technologien durch Innovationen ersetzt werden. Vor diesem Hintergrund stellt die Hauptaufgabe des Managements die Herstellung neuer Ressourcenkombinationen dar. Während der Ansatz der Austrian Economics in der Lage ist, die Vorgänge auf dynamischen Märkten und die Herausforderungen für das Management zu beschreiben, liefert er wenig Hinweise zu einer effektiven Strategie auf diesen Märkten.3 Hier setzt der DCV an, der sich mit den organisationalen Prozessen und Voraussetzungen des erfolgreichen Agierens auf dynamischen Märkten beschäftigt. Die Kernaussage des DCV besteht darin, dass bei sich ändernden Umfeldbedingungen der Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens von dessen Fähigkeiten zur Ressourcenrekombination, also dessen dynamischen Fähigkeiten, abhängt.4 Insofern komplementiert der DCV den Ansatz der Austrian Economics mit dem RBV, indem er Unternehmen als Bündel von Ressourcen betrachtet.5 Den Grundstein für den Dynamic Capabilities View haben Teece/Pisano/Shuen mit ihrem Working Paper aus dem Jahr 1992 gelegt, welches in weiterentwickelter Form 1994 publiziert wurde.6 Ein regelrechter Boom des DCV ist seit der Publikation von Teece/Pisano/Shuen im Strategic Management Journal im Jahr 1997 zu verzeichnen.7 Inzwischen gilt er als „most influential area of theorizing within strategic management in recent times.“8 Die Grundstruktur des DCV lässt sich nach Teece/Pisano/Shuen (1997) durch insgesamt vier Elemente beschreiben:9 Erstens sind diesbezüglich die dynamischen Fähigkeiten zu nennen, die sich aus verschiedenen Routinen konstituieren (zur ausführlichen Definition dynamischer Fähigkeiten siehe Abschnitt 2.2.2). Die dynamischen Fähigkeiten unterscheiden sich dabei

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Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 542; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 516; Burmann (2002), S. 167; Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003), S. 240. Vgl. im Folgenden Teece/Pisano (1994), S. 552 f.; Davis/Eisenhardt (2004), S. 5 f.; Pavlou (2004b), S. 18. Vgl. Davis/Eisenhardt (2004), S. 6. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 516; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107. Zur Definition dynamischer Fähigkeiten siehe Abschnitt 2.2.2. Hierin ist auch die Unterscheidung zwischen Flexibilität und dynamischen Fähigkeiten zu sehen: „While strategic flexibility describes a variety of managerial capabilities to increase the organization’s controllability (…), dynamic capabilities are specific to resource reconfigurations.“ Pavlou (2004b), S. 20. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1992); Teece/Pisano (1994). Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997). Amburgey/Dacin/Singh (2000), S. 2. Vgl. im Folgenden Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 518 ff.; Burmann (2002), S. 170 ff.; Schreyögg/Kliesch (2006), S. 462 f.

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von Unternehmen zu Unternehmen.1 Aufgrund dieser Heterogenität sowie der Zentralität dynamischer Fähigkeiten zur Verbesserung der organisationalen Ressourcenbasis kommt ihnen eine wichtige Rolle für den unternehmerischen Wettbewerbsvorteil, dem zweiten zentralen Element des DCV, zu (siehe hierzu ausführlich Abschnitt 3.2.2). Weiterhin wird auf die Bedeutung der derzeitigen Unternehmensposition in Bezug auf die organisationale Ressourcenausstattung hingewiesen, welche als drittes Element auf die dynamischen Fähigkeiten einwirkt (siehe hierzu ausführlich Abschnitt 3.3.1). Schließlich wird die Bedeutung des bisherigen Entwicklungspfads für die dynamischen Fähigkeiten betont (siehe hierzu ausführlich Abschnitt 3.3.1). Insgesamt lässt sich die Grundstruktur des DCV nach Teece/Pisano/Shuen (1997) somit wie in Abbildung 8 geschehen visualisieren. Diese Grundstruktur wurde, wie sich in Kapitel 3 zeigen wird, zwischenzeitlich durch andere Autoren vielfach erweitert, spiegelt jedoch nichtsdestotrotz noch immer die zentralen Bausteine des Ansatzes wider.

Unternehmensposition

Dynamische Fähigkeiten

Entwicklungspfad

Abbildung 8:

Wettbewerbsvorteil

Organisationale Routinen

Grundstruktur des Dynamic Capabilities View2

Insgesamt ist dem DCV zur Untersuchung der Thematik strategischer Allianzen eine hohe Eignung zuzuschreiben. Im Rahmen des Dynamic Capabilities View wird nicht nur die Effektivität der Ressourcen eines Unternehmens vom Unternehmensumfeld abhängig gemacht und somit die Notwendigkeit der Veränderung der Ressourcen- und Kompetenzbasis begründet. Darüber hinaus wird die Unternehmensumwelt explizit als Quelle für neue Ressourcen und Fähigkeiten für Unternehmen betrachtet.3 Darüber hinaus ist beim DCV ein besonders hoher thematischer Fit speziell zum Thema der Fähigkeit zum Management von Allianzen offensichtlich. Bei diesem Theorieansatz wird ein expliziter Fokus auf die Fähigkeiten von Unternehmen gelegt; Fähigkeiten nehmen dabei eine Sonderstellung bei der Generierung von Wettbewerbsvorteilen ein und dienen zur Erklärung von Unterschieden im Erfolg von Unternehmen.4 Diese Argumentation ist kongruent zur Alli-

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Vgl. Blomqvist/Seppänen (2003), S. 4; Kor/Mahoney (2005), S. 489. In Anlehnung an Burmann (2002), S. 172. „A comprehensive theory of strategic alliances should, we feel, include both resource and market factors.“ Das/Teng (2000b), S. 55. Vgl. ebenfalls Wheeler (2002), S. 127. Vgl. Henderson/Cockburn (1994), S. 66; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107; Faulkner/de Rond (2001a), S. 376.


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anzfähigkeitsidee, im Rahmen derer untersucht werden soll, inwiefern anhaltende Allianzperformanceunterschiede zwischen Unternehmen durch die Existenz einer organisationalen Fähigkeit erklärt werden können. Weiterhin ergeben sich in der entsprechenden theoretischen Literatur klare Hinweise darauf, dass es sich bei der Allianzfähigkeit um eine spezifische dynamische Fähigkeit handelt (siehe hierzu ausführlich 2.2.3). Aufgrund dessen wird es als möglich angesehen, Allianzfähigkeit als distinkte dynamische Fähigkeit zu konzeptionalisieren und auf diese Weise das Wesen der Allianzfähigkeit genauer zu erschließen. Infolgedessen stellt der DCV eine im hohen Maße geeignete Ausgangsbasis zur Beantwortung von Forschungsfrage 1 nach der Konzeptionalisierung und Operationalisierung von Allianzfähigkeit dar. Auf diese Weise soll der in der Literatur immer wieder geforderten Operationalisierung von Fähigkeiten Rechnung getragen werden: „First, and most importantly, one could explicitly incorporate the notion of dynamic capabilities (in operationalizing capabilities, A. d. V.).“1 Auch zur Wirkung der Allianzfähigkeit (Forschungsfrage 2), deren Determinanten (Forschungsfrage 3) und möglicher moderierender Faktoren (Forschungsfrage 4) lassen sich Hinweise aus der DCV-Forschung ableiten, wie an späterer Stelle dargelegt werden wird.2 Insgesamt soll daher der Dynamic Capabilities View als Basistheorie für die vorliegende Arbeit herangezogen werden. Aufgrund der starken Verwurzelung im Resource-based View soll jedoch auch auf dessen Erkenntnisse zurückgegriffen werden.3

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Dutta/Narasimhan/Rajiv (2005), S. 284. Siehe Abschnitt 3.2, 3.3 und 3.4. Vgl. zur Verwurzelung des DCV im RBV Wirtz (2003), S. 46; Augier/Teece (2004), S. 13 f.

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2.2

Terminologische Grundlagen

Vom Verständnis der Begriffe Allianz und Fähigkeit wird der Gegenstandsbereich der vorliegenden Arbeit grundlegend geprägt. Während in den vorangegangenen Abschnitten zur Komplexitätsbeschränkung noch auf eine präzise Definition und Abgrenzung der Begriffe verzichtet wurde, ist in diesem Abschnitt genauer zu erörtern, welches Begriffsverständnis der vorliegenden Untersuchung zugrunde gelegt wird. Dementsprechend wird in Abschnitt 2.2.1 zunächst auf den Begriff strategische Allianz eingegangen, bevor in Abschnitt 2.2.2 der Term Fähigkeit abgegrenzt wird. In Abschnitt 2.2.3 werden die beiden Ausdrücke schließlich im Begriff Allianzfähigkeit zusammengeführt. 2.2.1

Begriffsverständnis strategische Allianz

Wie dies im Falle relativ neuer Begrifflichkeiten häufig der Fall ist, wird auch der der strategischen Allianz vielfach ungenau angewendet.1 Dies spiegelt sich dadurch wider, dass der Terminus sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis unreflektiert für ein breites Spektrum unterschiedlichster Beziehungen zwischen Unternehmen Verwendung findet. Andererseits existiert eine Fülle von synonymen Begriffen, die sich ebenfalls auf den Tatbestand einer strategischen Allianz beziehen.2 Dussauge/Garrette (1999) drücken den „Begriffswirrwarr um strategische Allianzen“3 mit den folgenden Worten aus: „Strategic alliances are fashionable. They are discussed in boardrooms around the world and mentioned constantly in the media. What the term actually means, however, is rarely defined.“4 Die mangelnde Einigung auf ein Verständnis des Allianzbegriffs ist insofern bedauerlich, als sie die Gewinnung neuer Erkenntnisse erschwert.5 In Anbetracht dessen wird nachfolgend durch eine klare Begriffsabgrenzung die Basis für die weiteren Ausführungen im Rahmen dieser Arbeit gelegt. Die ursprüngliche Herkunft des Begriffs strategische Allianz in der betriebswirtschaftlichen Literatur ist schwer zu identifizieren.6 Albach (1992) schreibt sie den Forschungen von Porter (1986) zu.7 Tatsächlich jedoch taucht der Begriff bereits bei James (1985) auf. Im deutsch-

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Vgl. Backhaus/Piltz (1990), S. 2; Hollmann (1992), S. 293; Rotering (1993), S. 7; Eisele (1995), S. 9; Friese (1998), S. 57; Justus (1999), S. 22; Hungenberg (1999), S. 5; Rostoker (2001), S. 25; Wirtz (2003), S. 15; Huber/Herrmann (2006), S. 87. Als Beispiele können etwa strategische Partnerschaft, Kooperation, Kollaboration, Netzwerk oder kooperative Strategie genannt werden. Vgl. z. B. Jarillo (1988) (strategisches Netzwerk); Vizjak (1990) und MüllerStewens (1993) (strategische Partnerschaft); Wurche (1994) (strategische Kooperation); Omar (1998) (strategische Kollaboration); Dussauge/Garrette (1999) (kooperative Strategie). Backhaus/Meyer (1993), S. 332. Dussauge/Garrette (1999), S. 2. Vgl. Rotering (1993), S. 7. Außerhalb der betriebswirtschaftlichen Forschung wurde wohl vor allem im militärwissenschaftlichen Schrifttum schon erheblich früher von strategischen Allianzen gesprochen, denn gerade aus den Militärwissenschaften wurde eine Reihe zentraler Begriffe des strategischen Managements entliehen. Vgl. Staehle (1989), S. 561 ff.; Hinterhuber (1990), S. 1 ff. Vgl. Albach (1992), S. 664. Porter spricht allerdings von Coalitions.


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sprachigen Raum verwendete Servatius (1987) als einer der ersten Wissenschaftler den Ausdruck.1 Es wird jedoch angenommen, dass die Unternehmensberatung McKinsey & Company den Begriff im deutschen Raum lanciert hat.2 Nachfolgend soll der Weg zu einer Definition zunächst durch die Einordnung des Begriffs und anschließend durch die Gegenüberstellung einiger existierender Definitionen erleichtert werden. Aus diesen bestehenden Begriffsabgrenzungen sollen die essentiellen konstitutiven Charakteristika einer strategischen Allianz extrahiert und soll damit die Grundlage für die Begriffsdefinition gebildet werden. Im Sinne einer hierarchischen Beziehung kann der Begriff strategische Allianz zunächst unter den Oberbegriff des Unternehmenszusammenschlusses subsumiert werden.3 Dieser ist sehr weit gefasst und in der Regel nur recht abstrakt definiert. Gimpel-Iske (1973) etwa bezeichnet Unternehmenszusammenschlüsse als „Vereinigung von rechtlich und wirtschaftlich selbständigen Unternehmen“.4

Unternehmenszusammenschlüsse

Unternehmensverknüpfungen

Akquisition

Asset Deal

Share Deal

Fusion

Fusion durch Aufnahme

Die Unternehmen verlieren ihre wirtschaftliche und fakultativ ihre rechtliche Selbständigkeit

Abbildung 9:

Unternehmenskooperationen

Fusion durch Neugründung

operativ

strategisch

z. B. Interessengemeinschaften, Konsortien

Strategische Allianz

Die Unternehmen bleiben rechtlich und in den nicht von den Kooperationen betroffenen Bereichen auch wirtschaftlich selbständig

Einordnung des Begriffs strategische Allianz5

Wie in Abbildung 9 skizziert, differenziert sich der Begriff Unternehmenszusammenschluss weiter in Unternehmensverknüpfungen und Unternehmenskooperationen. Eine Unternehmensverknüpfung liegt vor, wenn mit dem Unternehmenszusammenschluss für mindestens eine der beteiligten Parteien die Aufgabe der wirtschaftlichen Selbständigkeit verbunden ist; andernfalls handelt es sich um eine Unternehmenskooperation.6

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Vgl. zu dieser Einschätzung Schäfer-Kunz (1995), S. 28. Vgl. Basedow/Jung (1993), S. 4. Vgl. Grimm (1987), S. 6; Vizjak (1990), S. 1 f.; Bamberger (1994), S. 6. Gimpel-Iske (1973), S. 8. Für eine ähnliche Begriffsdefinition vgl. Bea (1982), S. 451. In Anlehnung an Pausenberger (1989), S. 625; Gerpott (1993), S. 39; Wirtz (2003), S. 13. Vgl. Grimm (1987), S. 6; Backhaus/Piltz (1990), S. 2.

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Im Hinblick auf Unternehmensverknüpfungen lassen sich unter wirtschaftlichen und rechtlichen Kriterien zwei Formen unterscheiden – nämlich die Akquisition und die Fusion. Unter einer Akquisition wird der „mehrheitliche oder vollständige Erwerb der Gesellschaftskapitalanteile (bei Kapitalgesellschaften) oder der Vermögensgegenstände (bei Einzelfirmen/Personengesellschaften) eines rechtlich selbständigen Unternehmens durch mindestens ein anderes Unternehmen verstanden.“1 Im Rahmen der Akquisition stellt der Asset Deal (Vermögenserwerb) eine Übernahme von Einzelwirtschaftsgütern in das Betriebsvermögen des Erwerbers dar. Die mehrheitliche Übernahme von Gesellschaftskapitalanteilen durch einen Erwerber wird dagegen als Share Deal (Beteiligungserwerb) bezeichnet.2 Bei der Fusion – der zweiten möglichen Ausprägung der Unternehmensverknüpfung – handelt es sich um die engste Form des Unternehmenszusammenschlusses, da „mindestens eines der beteiligten Unternehmen neben seiner wirtschaftlichen auch seine rechtliche Selbständigkeit aufgibt.“3 Im Rahmen der Fusion durch Aufnahme nimmt eines der beteiligten Unternehmen das Vermögen einschließlich der Verbindlichkeiten des anderen Unternehmens auf. Im Rahmen der Fusion durch Neugründung werden die beteiligten Unternehmen hingegen zu einem neu gegründeten Unternehmen zusammengefasst.4 Unternehmenskooperationen unterscheiden sich von Unternehmensverknüpfungen grundlegend darin, dass die Unternehmen rechtlich und in den nicht von den Kooperationen betroffenen Bereichen auch wirtschaftlich selbständig bleiben.5 Unternehmenskooperationen stellen einen Spezialfall des Kooperationsbegriffs dar. Während sich Kooperationen generell auf den „process by which individuals, groups, and organizations come together, interact, and form psychological relationships for mutual gain or benefit“6 beziehen, sind Unternehmenskooperationen insofern spezifischer, als sie eine „Zusammenarbeit zwischen (…) Unternehmungen“7 betreffen. Demzufolge beziehen sie sich auch auf interorganisationale und nicht auf intraorganisationale Prozesse. Hinsichtlich der Unternehmenskooperation kann weiter zwischen operativen und strategischen Kooperationsformen differenziert werden. Um eine operative Kooperation handelt es sich, wenn die Kooperation für die Existenz des gesamten Unternehmens eine eher geringe Wertigkeit besitzt und sie eher kurzfristig angelegt ist.8 Darüber hinaus betreffen derartige 1 2

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Gerpott (1991), S. 7. Zur Unterscheidung von Asset und Share Deal vgl. ausführlich Gerpott (1993), S. 27 ff.; Lucks/Meckl (2002), S. 28; Wirtz (2003), S. 16 f. Gerpott (1991), S. 7. Vgl. Gerpott (1993), S. 33. Zur Unterscheidung zwischen Unternehmensverknüpfungen und Unternehmenskooperationen vgl. ausführlich Knappe (1976), S. 47 f.; Küting (1983), S. 22; Pausenberger (1989), S. 622; Buono (1991), S. 3; Gerpott (1993), S. 38. Smith/Carroll/Ashford (1995), S. 10. Wöhe (1990), S. 399 f. Hierdurch unterscheidet sich die operative Kooperation von der strategischen. Vgl. Porter/Fuller (1986), S. 315 f.; Powell (1987), S. 71; Devlin/Bleackley (1988), S. 18; Gugler (1992), S. 90; Welge/Al-Laham (2001), S. 458 f.


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Kooperationen häufig ausschließlich Effizienzgesichtspunkte, wie z. B. „streamlining operations activities such as automatic reordering and invoicing through electronic data interchange systems.“1 Weitere Beispiele für operative Kooperationsformen sind Interessengemeinschaften und Konsortien. Diese werden zeitlich befristet gebildet, um Aufgaben gemeinschaftlich innerhalb eines vergleichsweise kurzen Zeithorizonts zu lösen.2 Strategische Kooperationsformen werden zumeist mit dem Begriff der Allianz bzw. der strategischen Allianz gleichgesetzt:3 „Sollte mit diesen Kooperationen eine strategische Dimension verbunden sein, so wird auch von strategischen Allianzen/Partnerschaften gesprochen.“4 Das Attribut strategisch impliziert dabei eine längerfristige Ausrichtung der Zusammenarbeit und eine hohe Wertigkeit hinsichtlich der Wettbewerbsfähigkeit der betroffenen Unternehmen.5 „It is central to a company’s direction and to its ways of achieving future competitive advantages.“6 Auf welche Weise der Zusammenhang zwischen strategischen Allianzen und dem unternehmerischen Wettbewerbsvorteil hergestellt werden kann, wurde bereits im Rahmen der Diskussion der Motive für das Eingehen strategischer Allianzen in Abschnitt 1.1 angeschnitten. Es ist festzustellen, dass – je nach Autor – ganz unterschiedliche Definitionen des Begriffs strategische Allianz bzw. seiner Synonyme anzutreffen sind. Tabelle 1 gibt einen ausschnittsweisen Überblick über häufig anzutreffende Begriffsbestimmungen.7 Autor(en)

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Definition

Porter/Fuller (1986), S. 315

„Coalitions are formal, long-term alliances between firms that link aspects of their businesses but fall short of merger.“

Harrigan (1988b), S. 53

„Strategic alliances – joint ventures, cooperative agreements, et cetera – are partnerships among firms that work together to attain some strategic objective. Strategic alliances bring together partners that may be horizontally – or vertically – related to each other, but need not to be related to each other at all.“

Backhaus/Piltz (1990), S. 1

„Koalitionen von zwei oder mehr selbständigen Unternehmen (…), die mit dem Ziel eingegangen werden, die individuellen Stärken in einzelnen Geschäftsfeldern zu vereinen.“

Parkhe (1991), S. 581

„Relatively enduring interfirm cooperative arrangements, involving flows and linkages that use resources and/or governance structures from autonomous organizations, for the joint accomplishment of individual goals linked to the corporate mission of each sponsoring firm.“

Varadarajan/Cunningham (1995), S. 284. Vgl. ebenfalls Sheth/Parvatiyar (1992), S. 76. Vgl. Wirtz (2003), S. 14. Vgl. Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 5. Müller-Stewens (1995b), Sp. 2064. Vgl. ähnlich auch Grant/Baden-Fuller (2004), S. 62. Vgl. Devlin/Bleackley (1988), S. 18; Vizjak (1990), S. 1; Sheth/Parvatiyar (1992), S. 76; Müller-Stewens (1993), Sp. 4065; Schwamborn (1994), S. 7; Ariño (2003), S. 67. Conrads (1983), S. 123. Für eine sehr dezidierte Auseinandersetzung mit unterschiedlichen Definitionen strategischer Allianzen in der Literatur vgl. Hammes (1994), S. 16 ff.; Friese (1998), S. 59 ff.

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Sheth/Parvatiyar (1992), S. 72

„A business alliance is an ongoing, formal business relationship between two or more independent organizations to achieve common goals.“

Teece (1992), S. 19

„Strategic alliances are constellations of bilateral and possibly multilateral contracts and understandings among firms, typically to develop and commercialize new technology. These may well constitute a new organizational form. (…) a strategic alliance is defined here as a constellation of agreements characterized by the commitment of two or more partner firms to reach a common goal, entailing the pooling of their resources and activities.“

Backhaus/Meyer (1993), S. 332

„Als entscheidend für das Wesen einer strategischen Allianz erweist sich, daß zwei oder mehr Unternehmen bestimmte Aspekte ihrer Aktivitäten miteinander verknüpfen, so daß Austauschbeziehungen, die jene betreffen, nicht über Markttransaktionen geregelt werden.“

Varadarajan/Cunningham (1995), S. 283

„Strategic alliances, a manifestation of interorganizational cooperative strategies, entail the pooling of skills and resources by the alliance partners, in order to achieve one or more goals linked to the strategic objectives of the cooperating firms.“

Gulati (1998), S. 293

„I define strategic alliances as voluntary arrangements between firms involving exchange, sharing, or codevelopment of products, technologies, or services. They can occur as a result of a wide range of motives and goals, take a variety of forms, and occur across vertical and horizontal boundaries.“

Anand/Khanna (2000), S. 295

„Alliances are organizational forms that allow otherwise independent firms to share resources of a variety of sorts. Conceptually, we think of them as intermediate organizational forms between markets and hierarchies.“

Das/Teng (2000b), S. 33

„Strategic alliances are voluntary cooperative inter-firm agreements aimed at achieving competitive advantage for the partners.“

Kale/Singh/Perlmutter (2000), S. 218

„Strategic alliances can be defined as purposive strategic relationships between independent firms that share compatible goals, strive for mutual benefits, and acknowledge a high level of mutual dependence.“

Ahwireng-Obeng/Egunjobi (2001), S. 43

„(…) SA is a cooperative effort by two or more entities in pursuit of their own strategic objectives.“

Faulkner/de Rond (2001b), S. 3

„Though the term ‘alliances’ may at some point have referred strictly to a particular type of relationship, it now serves as an ‘umbrella’ label for a host of cooperative relationships.“

Hagedoorn/Duysters (2002), S. 168

„Strategic technology alliances are those modes of inter-firm cooperation for which a combined innovative activity or an exchange of technology is at least part of an agreement.“

Ariño (2003), S. 67

„I define an SA as a formal agreement between two or more business organizations to pursue a set of private and common interests through the sharing of resources in contexts involving uncertainty over outcomes.“

Tabelle 1:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs strategische Allianz

Basierend auf diesen Merkmalsbeschreibungen soll für die vorliegende Arbeit folgende Definition für den Begriff strategische Allianz gelten:


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Definition strategische Allianz Bei der strategischen Allianz handelt es sich um eine Form der freiwilligen Unternehmenskooperation zwischen zwei oder mehreren, weiterhin autonomen Partnern. Sie ist zumeist auf die Erreichung eines bestimmten Ziels der Verbesserung oder Erhaltung der Wettbewerbsposition ausgerichtet und nicht auf Dauer, zumindest jedoch mittelfristig angelegt. Die Zusammenarbeit bezieht sich auf bestimmte strategische Geschäftsfelder, innerhalb derer eine Ressourcenteilung zwischen den Unternehmen stattfindet.

Tabelle 2:

Eigene Definition von strategischer Allianz

Die Definition enthält damit eine Aussage zum Bezugssubjekt (zwei oder mehrere, weiterhin autonome Partner), zur Zielebene (Verbesserung oder Erhaltung der Wettbewerbsposition), zum Zeithorizont (zumindest mittelfristig), zum Wirkungsbereich (strategische Geschäftsfelder) und zum Mitteleinsatz (Ressourcenteilung). Keine konstitutiven Merkmale im Sinne dieser Definition sind dabei der leistungswirtschaftliche Zusammenhang, das Vorhandensein gemeinsamer Ziele und die Formalität des Zusammenschlusses. Während beispielsweise Backhaus/Piltz (1990) eine Eingrenzung strategischer Allianzen auf horizontale Unternehmenskooperationen vornehmen, soll diesem Vorgehen im Rahmen der vorliegenden Arbeit nicht gefolgt werden.1 Inzwischen werden in der betriebswirtschaftlichen Literatur weitgehend auch vertikale und laterale Beziehungen unter den Begriff der strategischen Allianz gefasst.2 Hierfür spricht, dass auch in der Unternehmenspraxis vertikale und laterale Kooperationen als strategische Allianzen verstanden werden.3 Das Bundeskartellamt nimmt in seiner Definition ebenfalls keine Beschränkung auf einen horizontalen leistungswirtschaftlichen Zusammenhang vor.4 Letztlich haben empirische Ergebnisse gezeigt, dass die Art des leistungswirtschaftlichen Zusammenhangs für das Management von Unternehmenskooperationen von eher untergeordneter Bedeutung ist.5 Folglich sollen im Rahmen dieser Arbeit sowohl horizontale als auch vertikale und laterale Beziehungen als strategische Allianzen gelten. Weiterhin beinhalten einige Definitionen die Notwendigkeit gemeinsamer Ziele der Allianzpartner.6 Diese Merkmalsausprägung soll jedoch nicht Bestandteil der vorliegenden Definition strategischer Allianzen sein. Vielmehr wird es als durchaus realistisch angesehen, dass die

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Vgl. Backhaus/Piltz (1990), S. 3. Vgl. ebenso auch Conrads (1983), S. 124; Gahl (1989), S. 6; Gahl (1991), S. 12; Albach (1992), S. 664. Vgl. z. B. Harrigan (1988a), S. 142; Harrigan (1988b), S. 53; Hollmann (1992), S. 299 f.; Sheth/Parvatiyar (1992), S. 72; Basedow/Jung (1993), S. 15; Bronder (1993), S. 68 f.; Lutz (1993), S. 52 f.; Vissi (1997), S. 76 f.; Gulati (1998), S. 293. Vgl. Krieger (2001), S. 17. Vgl. Bundeskartellamt (1991), S. 31. Vgl. Sivadas/Dwyer (2000), S. 40. Vgl. beispielsweise Sheth/Parvatiyar (1992), S. 72; Teece (1992), S. 19.

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Partner einer Allianz unterschiedliche Ziele verfolgen.1 Es ist dabei generell sogar denkbar, dass die Ziele der beiden Unternehmen konfliktärer Natur ist, was dann jedoch häufig zur Auflösung der strategischen Allianz führt.2 Demzufolge können „individual and mutual goals“3 im Rahmen einer Allianz mitspielen und die Partner „a set of private and common interests“4 miteinander teilen. Schließlich setzen einige Definitionen in der Literatur einen formalen Zusammenschluss voraus.5 Ein solcher formaler Zusammenschluss kann sowohl in einer vertraglichen Übereinkunft als auch im Austausch von Eigenkapital bestehen. Darüber hinaus sind jedoch auch informelle Kooperationen denkbar, bei denen die Zusammenarbeit weder mit einer vertraglichen Vereinbarung noch mit einer Eigenkapitalverflechtung einhergeht. Elmuti/Kathawala (2001) führen diesbezüglich aus: „These alliances range from informal ‘handshake’ agreements to formal agreements with lengthy contracts in which the parties may also exchange equity, or contribute capital to form a joint venture corporation.“6 Es ist sogar häufig so, dass die Partner in strategischen Allianzen darauf verzichten, ihre Beziehungen eindeutig und formal festzulegen, um eine flexiblere Form der Zusammenarbeit zu erzielen.7 Aufgrund dessen zählt das Vorhandensein eines formalen Zusammenschlusses nicht zu den konstitutiven Merkmalen von strategischen Allianzen im Sinne der vorliegenden Arbeit. Insgesamt wird dieser Untersuchung somit eine vergleichsweise breite Begriffsdefinition der strategischen Allianz zugrunde gelegt. Hiermit wird der neueren Literatur zum Thema entsprochen, wie aus der in Tabelle 1 aufgeführten Definition von Faulkner/de Rond (2001b) hervorgeht.8 Innerhalb des Begriffs strategische Allianz sind verschiedene Ausprägungen zu unterscheiden. Diese unterschiedlichen Ausprägungen strategischer Allianzen können auf Basis einer Reihe von Kriterien systematisiert werden.9 Besonders häufig werden die drei Kriterien Entität/Beteiligungsstruktur, leistungswirtschaftlicher Zusammenhang und Funktion herangezogen (siehe Abbildung 10).

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Vgl. Krieger (2001), S. 17. Vgl. Krieger (2001), S. 17. Spekman/Sawhney (1990), S. 1. Ariño (2003), S. 67. Vgl. z. B. Porter/Fuller (1986), S. 315; Sheth/Parvatiyar (1992), S. 72; Müller-Stewens/Lechner (2001), S. 222; Welge/Al-Laham (2001), S. 458 f.; Ariño (2003), S. 67. Elmuti/Kathawala (2001), S. 205. Auch Ohmae (1989), S. 151 führt hierzu pointiert an: „An alliance is not like a marriage. There may be no formal contract.“ Vgl. Bundeskartellamt (1991), S. 31; Bleeke/Bull-Larsen/Ernst (1992), S. 119 ff.; Schäfer-Kunz (1995), S. 82 f. Vgl. ähnlich auch Varadarajan/Cunningham (1995), S. 284; Zajac (1998), S. 320 f. Vgl. Rath (1990), S. 58.

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Equity-Allianz

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Joint Venture

(1) Entität/Beteiligungsstruktur

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Non-Equity-Allianz

Abbildung 10: Verschiedene Ausprägungen strategischer Allianzen1 In Bezug auf das erste Kriterium ist zunächst zu unterscheiden, ob für die strategische Allianz eine eigene Entität gegründet wird.2 Ist dies der Fall, so wird diesbezüglich von einem Joint Venture gesprochen. Die Beteiligten gliedern hierbei alle allianzbezogenen Aktivitäten aus ihren Unternehmen aus und in eine eigenständige Entität (das Joint Venture) ein.3 Wird keine neue Entität gebildet, ist im Weiteren in Bezug auf die Beteilungsstruktur zwischen Equityund Non-Equity-Allianzen zu differenzieren. Bei einer Equity-Allianz wird die Zusammenarbeit durch ein- oder wechselseitige Kapitalbeteiligung der Partnerunternehmen abgesichert.4 Im Rahmen einer Non-Equity-Allianz – der am wenigsten institutionalisierten Allianzform – basiert die Kooperation auf Verträgen oder sonstigen Absprachen.5 Im Hinblick auf das zweite Kriterium des leistungswirtschaftlichen Zusammenhangs kann ein Unterschied zwischen horizontalen, vertikalen und diagonalen Allianzen gemacht werden.6 Bei einer horizontalen Allianz handelt es sich um eine Kooperation von Unternehmen derselben Branche auf gleicher Wertschöpfungsstufe, während vertikale Allianzen Kooperationen von Unternehmen derselben Branche auf unterschiedlichen Wertschöpfungsstufen betreffen

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In Anlehnung an Wührer (1995), S. 70. Vgl. im Folgenden Teece (1992), S. 21; Müller-Stewens (1995b), Sp. 2064; Gulati/Singh (1998), S. 781; Barney (2002), S. 369, Hill/Jones (2004), S. 284 ff. Vgl. Hungenberg (1999), S. 10; Picot/Reichwald/Wigand (2001), S. 308; Welge/Holtbrügge (2001), S. 113; Morschett (2003), S. 398; Wirtz (2005b), S. 636. Vgl. Hungenberg (1999), S. 9. Vgl. Hungenberg (1999), S. 9; Morschett (2003), S. 394. Vgl. im Folgenden Schubert/Küting (1981), S. 21 ff.; Müller-Stewens (1993), Sp. 4070; Varadarajan/Cunningham (1995), S. 284; Wührer (1995), S. 44 ff.; Hungenberg (1999), S. 6; Krieger (2001), S. 42 ff.; Wirtz (2003), S. 18 f.

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und somit einen aktivitätsübergreifenden Charakter aufweisen. Eine diagonale Allianz bezeichnet schließlich eine Kooperation von branchenfremden Unternehmen aus verschiedenen Wertschöpfungsstufen; ihr ist somit ein konglomerater Charakter zuzuschreiben.1 Bezüglich des dritten Differenzierungskriteriums der Funktion ist festzustellen, dass strategische Allianzen grundsätzlich alle Unternehmensfunktionen betreffen können.2 Laut Statistischem Bundesamt (2004) sind jedoch Allianzen im Bereich Forschung & Entwicklung (auf die sich die vorliegende Arbeit im empirischen Teil konzentriert, siehe Abschnitt 1.2.1) besonders häufig anzutreffen (siehe Tabelle 3).

Unternehmensfunktionen Forschung & Entwicklung Information und Kommunikation Verkauf und Marketing Haupttätigkeit unterstützende Tätigkeiten Tabelle 3: 2.2.2

Unternehmenskooperationen liegen im werden im Unternehmen vor Unternehmen nicht Anteil in % 25.0 75.0 20.9 79.1 18.9 81.1 13.1 86.9 13.0 87.0

Verteilung strategischer Allianzen nach Unternehmensfunktion3

Begriffsverständnis Fähigkeit

Der Begriff der Fähigkeit (oder auch Kompetenz)4 findet in vielen Teilgebieten der Betriebswirtschaft regelmäßig Anwendung.5 Hierbei variiert das Begriffsverständnis mit der jeweiligen betriebswirtschaftlichen Disziplin.6 Forschungsarbeiten aus dem Bereich der Personalwirtschaft bzw. der Organisationslehre beispielsweise verstehen Kompetenz häufig als Handlungsspielraum, der bestimmten Personen in ihrer Rolle als Stelleninhaber übertragen wird.7 Von Bedeutung für die vorliegende Untersuchung hingegen ist ein Begriffsverständnis, welches Fähigkeiten nicht auf individueller, sondern organisationaler Ebene konzeptionalisiert. Ein entsprechendes Begriffsverständnis findet sich im ressourcentheoretischen Ansatz, im

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Der Anteil horizontaler Allianzen ist laut Seibert (1981) mit ca. 90 % mit Abstand am höchsten. Vgl. Seibert (1981), S. 71; Wührer (1995), S. 47. Vgl. Teece (1992), S. 19; Varadarajan/Cunningham (1995), S. 288; Simonin (1997), S. 1163; Rostoker (2001), S. 33; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 23 ff.; Grant/Baden-Fuller (2004), S. 62. In Anlehnung an Statistisches Bundesamt (2004), S. 17. Nach einer Gegenüberstellung der beiden Begriffe kommt Freiling (2001) zu dem Schluss: „Auf eine Unterscheidung zwischen Kompetenzen und Fähigkeiten kann mangels Erkenntniszuwachs aus Sicht des Ressourcenansatzes verzichtet werden.“ Freiling (2001), S. 24. Vgl. ebenso Burmann (2002), S. 157. Daher sollen die beiden Begriffe in der vorliegenden Arbeit synonym verwendet werden. Vgl. Hennig-Thurau (1998), S. 40 ff.; Sammerl (2006), S. 39. Vgl. Freiling (2001), S. 24. Vgl. Bleicher (1980), S. 1056 f.


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Rahmen dessen organisationale Fähigkeiten von zentraler Bedeutung sind.1 Sie werden hierbei zu den Ressourcen eines Unternehmens gezählt, welche die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens determinieren.2 (Im Falle, dass in der vorliegenden Untersuchung beide Begriffe zusammen verwendet werden (Ressourcen und Fähigkeiten), dient dies der Differenzierung zwischen organisationalen Fähigkeiten einerseits und den materiellen und immateriellen Ressourcen andererseits. Wird dagegen allgemein von „Ressourcen“ gesprochen, umfasst der Ressourcenbegriff auch organisationale Fähigkeiten.3) Ähnlich dem der strategischen Allianz wird der Begriff organisationaler Fähigkeiten in der Literatur oftmals uneinheitlich interpretiert:4 „There are almost as many definitions of organizational capabilities as there are authors on the subject.“5 Diese „terminology soup“6 wird dem Resource-based View bzw. seiner Weiterentwicklungen häufig zum Vorwurf gemacht, da die uneinheitliche Terminologie z. T. erhebliche Verwirrung stiften kann.7 Mithin muss in der vorliegenden Untersuchung auch in Bezug auf den Fähigkeitsbegriff eine eindeutige begriffliche Position bezogen werden. Dazu wird es erneut als zweckmäßig angesehen, Definitionsansätze aus der Literatur einander gegenüberzustellen (siehe Tabelle 4), um auf diese Weise ein grundlegendes Verständnis von Fähigkeiten im Sinne des ressourcentheoretischen Ansatzes zu erarbeiten. Erst im Anschluss daran soll eine eigene Definition des Begriffs erläutert werden. Darauf aufbauend soll eine Spezifizierung und Differenzierung verschiedener Fähigkeitstypen erfolgen. Autor(en)

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Definition

Grant (1991), S. 122

„(…) capabilities involve complex patterns of coordination between people and people and other resources. (…) A capability is, in essence, a routine, or a number of interacting routines.“

Amit/Schoemaker (1993), S. 35

„Capabilities, in contrast, refer to a firm's capacity to deploy Resources, usually in combination, using organizational processes, to effect a desired end.“

Collis (1994), S. 145

„(…) define organizational capabilities as the socially complex routines that determine the efficiency (and effectiveness) with which firms physically transform inputs into outputs.“

Day (1994), S. 138 f.

„Capabilities are complex bundles of skills and collective learning, exercised through organizational processes, that ensure superior coordination of functional activities.“

Vgl. Chandler (1990), S. 36; Mahoney (1995), S. 94; Hammann/Freiling (2000), S. 4; Burmann (2002), S. 152; Schreyögg/Kliesch (2006), S. 457. Vgl. Barney (1991), S. 101; Collis (1994), S. 146; Montgomery (1995), S. 263; Winter (1995), S. 150; Burmann (2002), S. 149. Vgl. Burmann (2002), S. 161. Vgl. Rasche (1994), S. 398; Freiling (2001), S. 24; Burmann (2002), S. 143; Freiling (2002), S. 3; Oelsnitz (2003), S. 187. Dosi/Nelson/Winter (2002) schreiben hierzu: „The term ‘capabilities’ floats like an iceberg in a foggy Arctic sea, one iceberg among many, not easily recognized as different from several icebergs near by.“ Dosi/Nelson/Winter (2002), S. 3. Collis (1994), S. 144 f. Teece (2003), S. 6. Vgl. Williamson (1999), S. 1087; Hammann/Freiling (2000), S. 3 f.

52

Grundlagen der Untersuchung Sanchez/Heene/Thomas (1996), S. 8

„Competence is an ability to sustain the coordinated deployment of assets in a way that helps a firm achieve its goals. Here we use the word ability in the ordinary language meaning of a ‘power to do something’.“

Dosi/Teece (1998), S. 284

„By ‘organizational capabilities’ we mean the capabilities of an enterprise to organize, manage, coordinate, or govern sets of activities.“

Lieberman/Montgomery (1998), S. 1112

„‘Capabilities’ or ‘competencies’ represent the organization’s collective capacity for undertaking a specific type of activity.“

Freiling (2001), S. 27

„Kompetenzen kennzeichnen die wiederholbare, nicht auf Zufälligkeiten basierende Möglichkeit zum kollektiven Handeln in einer Unternehmung, welches darauf beruht, verfügbare Inputgüter in auf Marktforderungen ausgerichteten Prozessen so zu kombinieren, dass dadurch ein Sich-bewähren-können gegenüber der Marktseite gewährleistet wird.“

Makadok (2001), S. 389

„(…) a ‘capability’ is defined as a special type of resource – specifically, an organizationally embedded nontransferable firmspecific resource whose purpose is to improve the productivity of the other resources posessed by the firm.“

Dutta/Narasimhan/Rajiv (2005), S. 278

„One can think of capabilities as the efficiency with which a firm uses the inputs available to it (i. e., its resources such as R&D expenditure), and converts them into whatever output(s) it desires (i. e., its objectives, such as developing innovative technologies). This reasoning suggests that capabilities are clearly an ‘intermediate transformation ability’ between resources (i. e. inputs) and objectives.“

Tabelle 4:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs Fähigkeit

Führt man die Inhalte der einzelnen in Tabelle 4 dargestellten Definitionen zusammen, so lässt sich folgende Beschreibung des Begriffs Fähigkeit ableiten, die der vorliegenden Arbeit zugrunde gelegt wird: Definition Fähigkeit Fähigkeiten sind organisationale Routinen des zielgerichteten Managements von Ressourcen und Aktivitäten zur Erreichung eines Wettbewerbsvorteils.

Tabelle 5:

Eigene Definition von Fähigkeit

Mit dieser Definition werden folgende Merkmalsausprägungen von Fähigkeiten berücksichtigt: x

1

2

Bei Fähigkeiten handelt es sich im Sinne des ressourcentheoretischen Ansatzes um ein organisationales Phänomen; es ist nicht das Individuum, welches als Träger von Fähigkeiten betrachtet wird.1 Dies wird daran deutlich, dass in der Literatur einerseits kollektives Handeln und andererseits Komplementaritäten bzw. Synergien als notwendige Voraussetzungen für Fähigkeiten erachtet werden.2 Erst durch die Zusam-

Z. T. wird in der ressourcentheoretischen Forschung der Begriff „Skills“ verwendet, um auf individuelle Fähigkeiten abzustellen. Vgl. Dosi/Nelson/Winter (2002), S. 4 f. Vgl. Burmann (2002), S. 153.


53

menfassung von Individualfähigkeiten wird die (organisationale) Fähigkeit erzielt, die größer ist als die Summe der individuellen Einzelkompetenzen.1

1

2

3

4

5 6 7

8 9 10

x

Fähigkeiten schlagen sich in organisationalen Routinen (oder auch Prozessen, Prozeduren)2 nieder.3 Routinen repräsentieren erlernte, sich wiederholende, regelbasierte und überindividuelle Verhaltensmuster für interdependente Handlungen im Unternehmen.4 Sie sind nicht notwendigerweise als reine Automatismen zu verstehen, sondern können auch in gezielter Weise eingesetzte Fertigkeiten repräsentieren.5

x

Im Rahmen der Fähigkeit handelt es sich um ein zielgerichtetes Management. Einerseits bedeutet die Eigenschaft der Zielgerichtetheit, dass zufällige Aktionen nicht einer Fähigkeit zuzuschreiben sind.6 Andererseits impliziert der Begriff Management, dass unterschiedliche Aufgaben unter den Begriff der Fähigkeit zu subsumieren sind.7

x

Der Wirkungsbereich von Fähigkeiten erstreckt sich auf Ressourcen und Aktivitäten.8 Die Ressourcen eines Unternehmens repräsentieren daher nur ein generell zur Verfügung stehendes Potenzial, welches erst durch die Fähigkeiten ausgenutzt werden kann.9 Neben den Ressourcen bedürfen auch funktionale Aktivitäten im Unternehmen eines zielgerichteten Managements, so dass der Wirkungsbereich von Fähigkeiten auch sie betrifft.10

x

Die Zielsetzung von Fähigkeiten besteht in der Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. Während einige Definitionen in Bezug auf den Zweck von Fähigkeiten ausschließlich auf die Erreichung von Zielen verweisen, wird dies an dieser Stelle insofern konkretisiert, als Fähigkeiten letztendlich in der Lage sind, einen Wettbewerbsvorteil zu be-

„Organizational capabilities permit the entire enterprise to be more than the sum of its parts. They give it a life of its own above and beyond those of the individuals involved. Individuals come and go, the organization remains.“ Abodor (2002), S. 86 f. Teilweise werden im Rahmen der ressourcenorientierten Forschung die Termini Prozess und Prozedur synonym zum Begriff Routine verwendet. Vgl. Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 87 f.; Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24. Vgl. Nelson/Winter (1982), S. 96 ff.; Grant (1991), S. 122; Teece/Pisano (1994), S. 540; 554; Collis (1996), S. 149; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 518; Petroni (1998), S. 180; Pfohl/Buse (1999), S. 293; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106 f.; Burmann (2001), S. 175; Burmann (2002), S. 158; 170; Dosi/Nelson/Winter (2002), S. 4; Levinthal (2002), S. 366; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 89; Wheeler (2002), S. 129; Zollo/Winter (2002), S. 340; Helfat/Peteraf (2003), S. 999; Winter (2003), S. 991; Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24 ff.; Pavlou/El Sawy (2005), S. 7; Sammerl (2006), S. 170; Schreyögg/Kliesch (2006), S. 457. Vgl. Rasche (1994), S. 98; Winter (2003), S. 991; Nelson/Winter (1982), S. 96 ff.; Teece/Pisano (1994), S. 541, 545; Pfohl/Buse (1999), S. 293; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520; Becker (2002), S. 467; Bessant et al. (2002), S. 490; Burmann (2002), S. 162; Jarratt (2004), S. 294. Vgl. ausführlich zum Konzept organisationaler Routinen in diesem Kontext Freiling (2001), S. 127 ff.; Feldman/Pentland (2003), S. 94 ff. Vgl. Pentland/Rueter (1994), S. 468 ff.; Freiling (2001), S. 129. Vgl. Freiling (2001), S. 25. Vgl. Grant (1991), S. 122; Collis (1994), S. 145; Day (1994), S. 138 f.; Dosi/Teece (1998), S. 284; Helfat/ Peteraf (2003), S. 999; Dutta/Narasimhan/Rajiv (2005), S. 278. Vgl. Schreyögg/Kliesch (2006), S. 458. Vgl. Seisreiner (1999), S. 195 ff.; Freiling (2001), S. 25; Makadok (2001), S. 389. Vgl. Stalk/Evans/Shulman (1992), S. 66; Day (1994), S. 138 f.; Dosi/Teece (1998), S. 284; Lieberman/ Montgomery (1998), S. 1112.

54


gründen bzw. eine nachhaltig überdurchschnittliche Rentabilität herbeizuführen.1 Als zwischengeschaltete Größen können dabei untergeordnete Ziele (wie z. B. die Entwicklung innovativer Produkte) dienen. Basierend auf dieser Definition von organisationalen Fähigkeiten im Sinne des ressourcentheoretischen Ansatzes soll eine weitere Begriffsdifferenzierung erfolgen. Dabei erscheint es im Rahmen dieser Arbeit als zweckmäßig, zwischen statischen (auch component, lower-order, functional, operational) Fähigkeiten und dynamischen (auch integrative, higher-order, Meta-) Fähigkeiten zu unterscheiden.2 Die statischen Fähigkeiten beziehen sich dabei auf funktionale Unternehmensbereiche.3 In Kombination mit den organisationalen Ressourcen ermöglichen sie dem Unternehmen die Erfüllung von Aufgaben im Rahmen des Tagesgeschäfts und damit die Generierung von Umsätzen.4 Beispiele für statische Fähigkeiten sind etwa operative Produktions-, Logistik- oder Technologiefähigkeiten.5 Dynamische Fähigkeiten bilden das Hauptuntersuchungsobjekt des Dynamic Capabilities View, der im Rahmen von Abschnitt 2.1.3 als zentraler Ansatz für die vorliegende Untersuchung spezifiziert wurde. Im Vergleich zu den statischen Fähigkeiten befinden sie sich auf einer höher gelegenen, „Meta“-Ebene. Sie beziehen sich nicht auf einzelne funktionale Tätigkeiten wie etwa die Produktion. Ebenfalls haben sie keinen direkten Einfluss auf den Output des Unternehmens. Ihre Wirkung ist vielmehr indirekt, indem sie die Ressourcen und statischen Fähigkeiten verändern:6 „The term ‘dynamic’ refers to the capacity to renew competences so as to achieve congruence with the changing business environments (…).“7 Tabelle 6 fasst ausgewählte Definitionen aus der Literatur für den Begriff dynamische Fähigkeit zusammen.

1 2

3 4 5

6 7

Vgl. Dosi/Teece/Winter (1992), S. 197 f.; Thompson/Strickland (1999), S. 108; Freiling (2001), S. 26. Zu dieser Differenzierung vgl. Klein/Edge/Kass (1991), S. 4 ff.; Collis (1994), S. 145 ff.; Day (1994), S. 38; Henderson/Cockburn (1994), S. 65 ff.; Christensen (1996), S. 115; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 516; Yeoh/Roth (1999), S. 640 ff.; Danneels (2002), S. 1112 ff.; Winter (2003), S. 992 ff.; Pavlou/El Sawy (2005), S. 3. Vgl. Stalk/Evans/Shulman (1992), S. 66; Henderson/Cockburn (1994), S. 65 f.; Helfat/Peteraf (2003), S. 999. Vgl. Henderson/Cockburn (1994), S. 65 f.; Winter (2003), S. 992. Vgl. Stalk/Evans/Shulman (1992), S. 66; Collis (1994), S. 145; Christensen (1996), S. 115; Danneels (2002), S. 1098. Vgl. Helfat/Peteraf (2003), S. 999; Winter (2003), S. 992. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 515.


Autor(en)

55

Definition

Teece/Pisano (1994), S. 541

„Dynamic capabilities are the subset of the competences/capabilities which allow the firm to create new products and processes, and respond to changing market circumstances.“

Collis (1996), S. 149 f.

„(…) the firm‘s dynamic routines that enable it to generate continuous improvement in the efficiency or effectiveness of its performance of product market activities (…). It is the firm‘s collective tacit knowledge of how to initiate or respond to change, that is built into the organization‘s processes, procedures and systems, and that is embedded in modes of behavior, informal networks and personal relationships.“

Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 517

„We define dynamic capabilities as the firm’s ability to integrate, build, and reconfigure internal and external competences to address rapidly changing environments.“

Teece (1998), S. 73

„Dynamic Capabilities are the capacity to sense opportunities, and to reconfigure knowledge assets, competencies, and complementary assets and technologies to achieve competitive advantage.“

Yeoh/Roth (1999), S. 640

„Integrative capabilities reflect the ability to deploy or use both resources and component capabilities in new or flexible ways to support organizational renewal.“

Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107

„The firm’s processes that use resources – specifically the processes to integrate, reconfigure, gain and release resources – to match and even create market change. Dynamic capabilities thus are the organizational and strategic routines by which firms achieve new resource configurations as markets emerge, collide, split, evolve, and die.“

Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229

„Broadly defined, dynamic capabilities are the organizational and strategic processes by which managers manipulate resources into new productive assets in the context of changing markets.“

Wheeler (2002), S. 127

„This capability is dynamic because the firm must continually build, adapt, and reconfigure internal and external competences.“

Zollo/Winter (2002), S. 340

„A dynamic capability is a learned and stable pattern of collective activity through which the organization systematically generates and modifies its operating routines in pursuit of improved effectiveness.“

Adner/Helfat (2003), S. 1012

„Dynamic managerial capabilities are the capabilities with which managers build, integrate, and reconfigure organizational resources and competences.“

Pavlou/El Sawy (2005), S. 14

„(…) the ability to deploy superior new configurations of functional competencies by sensing the environment, generating new knowledge, coordinating activities, and integrating resources.“

Tabelle 6:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs dynamische Fähigkeit

Aus den Definitionen lässt sich im Sinne einer Synthese die folgende eigene Definition dynamischer Fähigkeiten ableiten:

56


Definition dynamische Fähigkeiten Dynamische Fähigkeiten dienen der Veränderung der existierenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis eines Unternehmens, um bei sich ändernden Umfeldbedingungen einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Sie basieren auf den organisationalen Routinen der Koordination, des Lernens, der Wahrnehmung sowie der Anpassung.

Tabelle 7:

Eigene Definition dynamischer Fähigkeiten

Damit enthält die dieser Untersuchung zugrunde gelegte Definition dynamischer Fähigkeiten die folgenden konstitutiven Merkmale:

1

2

3 4

x

Wie alle Fähigkeiten im Sinne des ressourcentheoretischen Ansatzes sind auch die dynamischen Fähigkeiten in organisationalen Routinen verankert.1 Dabei handelt es sich insbesondere um die Routinen der Koordination, des Lernens, der Wahrnehmung und der Anpassung.2 Diese Prozesse sind die Mittel zur Erreichung der oben beschriebenen Zielsetzung der Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis.

x

Der Wirkungsbereich von dynamischen Fähigkeiten ist die Ressourcen- und Fähigkeitenbasis des Unternehmens (womit in diesem Zusammenhang bei Letzterem die statischen Fähigkeiten gemeint sind).3 Wie oben dargelegt, sind es die Ressourcen und Fähigkeiten, die aus Sicht des ressourcentheoretischen Ansatzes für den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens verantwortlich sind.

x

Die Zielsetzung dynamischer Fähigkeiten besteht in der Veränderung der existierenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis eines Unternehmens. Diese Veränderung kann sich einerseits in einer Modifikation bzw. neuartigen Anwendung bestehender Ressourcen und statischer Fähigkeiten niederschlagen.4 Andererseits kann die Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis eines Unternehmens auch die Etablierung

Vgl. Collis (1996), S. 149 f.; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107; Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229; Zollo/Winter (2002), S. 340. In diesem Punkt sehen Schreyögg/Kliesch (2006) einen Widerspruch bzw. ein Problem des Ansatzes dynamischer Fähigkeiten. Sie argumentieren, dass in dynamischen Umfeldern Routinen eher hinderlich seien. Vgl. Schreyögg/Kliesch (2006), S. 460 ff. In der vorliegenden Arbeit wird jedoch die Auffassung vertreten, dass in dynamischen Umfeldern durchaus Prozesse in Form von dynamischen Routinen (auch: Innovationsroutinen) von Wettbewerbsvorteilsrelevanz sind und sich dynamische Fähigkeiten auf sie stützen. Vgl. Lei/Hitt/Bettis (1996), S. 550 ff.; Luo (2000), S. 371; Schroeder/Bates/Junttila (2002), S. 108; Zollo/Winter (2002), S. 340 f. Die dynamischen Routinen dienen dabei der Anpassung der statischen Routinen/Fähigkeiten an neue Umfeldbedingungen. Vgl. Pisano (2002), S. 150 f.; Schroeder/Bates/Junttila (2002), S. 108. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 517; Teece (1998), S. 73; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107; Adner/Helfat (2003), S. 1012; Pavlou/El Sawy (2005), S. 14. Für eine umfassende Literatursynthese zu den Schlüsselroutinen dynamischer Fähigkeiten vgl. Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Zu den einzelnen Routinen siehe auch Abschnitt 3.1.2. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 517; Teece (1998), S. 73; Wheeler (2002), S. 127. Vgl. Yeoh/Roth (1999), S. 640; Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229; Wheeler (2002), S. 127; Zollo/Winter (2002), S. 340; Adner/Helfat (2003), S. 1012.


57

neuer Ressourcen und Fähigkeiten betreffen.1 Eine Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis ist insbesondere zur Reaktion auf veränderte Umfeldbedingungen erfolgskritisch.2 Insofern kommt dynamischen Fähigkeiten in dynamischen (oder auch High Velocity)3 Märkten eine besonders wettbewerbsvorteilsrelevante Bedeutung zu.4 Im Vergleich zu den Merkmalen allgemeiner Fähigkeiten (siehe oben) fällt auf, dass sich dynamische Fähigkeiten insbesondere dadurch hervorheben, indem sie die Veränderung der bestehenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis betreffen.5 Beispiele für dynamische Fähigkeiten beinhalten neben der Innovationsfähigkeit auch die Allianzfähigkeit.6 Bevor jedoch auf die Begründung hierfür näher eingegangen werden kann, bedarf es einer detaillierteren Betrachtung des Allianzfähigkeitsbegriffs. 2.2.3

Begriffsverständnis Allianzfähigkeit

Der Terminus Allianzfähigkeit setzt sich aus den zwei Einzelbegriffen Allianz und Fähigkeit zusammen, die bereits in den beiden vorangegangenen Abschnitten diskutiert und bestimmt wurden. Grundsätzlich bezieht sich Allianzfähigkeit somit auf die Fähigkeit von Unternehmen, strategische Allianzen erfolgreich zu führen. Eine solche Beschreibung des Begriffs Allianzfähigkeit entspricht einem Großteil bisheriger Definitionsversuche in der Literatur (siehe Tabelle 8).7 Problematisch bei einer derartigen Definition von Allianzfähigkeit ist jedoch ihr tautologischer Charakter, aufgrund dessen durch die Definition kein Erkenntnisgewinn in Bezug auf den Inhalt des Konstrukts erzielt werden kann.8 Ein zentrales Ziel der vorliegenden Arbeit soll es daher sein, den Allianzfähigkeitsbegriff zu konkretisieren.9

1

2 3 4

5 6

7

8 9

Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 541; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107; Wheeler (2002), S. 127; Zollo/Winter (2002), S. 340; Adner/Helfat (2003), S. 1012. Vgl. Collis (1996), S. 149 f.; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 517; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107. Vgl. Bourgeois III/Eisenhardt (1988); Eisenhardt/Bourgeois (1988); Eisenhardt (1989); Mathieu (2004). Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 541; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1111; Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229. Nichtsdestotrotz sind dynamische Fähigkeiten grundsätzlich auch in weniger dynamischen Märkten wettbewerbsvorteilsrelevant. Vgl. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1111 f. Vgl. Schreyögg/Kliesch (2006), S. 463. Vgl. zu Innovationsfähigkeit als dynamische Fähigkeit Klein/Edge/Kass (1991), S. 5; Teece/Pisano (1994), S. 541; Danneels (2002), S. 1115; Winter (2003), S. 992. Vgl. zur Allianzfähigkeit als dynamische Fähigkeit Eisenhardt/Martin (2000), S. 1105; Zollo/Winter (2002), S. 340; Wheeler (2002), S. 128 f.; Blomqvist/ Seppänen (2003), S. 13 f.; Pavlou (2004b), S. 51. Hierbei wurden auch Definitionen sehr verwandter Begriffe wie etwa network capabilities, cooperative competency oder interfirm partnering competence aufgenommen. Vgl. Rasche/Wolfrum (1994), S. 511; Williamson (1999), S. 1093. Siehe Forschungsfrage 1 in Abschnitt 1.2.2.

58


Autor(en)

Definition

Wührer (1995), S. 82

„(…) grundsätzliche Eigenschaft eines Unternehmens bezeichnet werden, eine Kooperation eingehen zu können.“

Simonin (1997), S. 1151

„(…) collaborative know-how that measures the extent to which firms have skill in identifying, negotiating, managing, monitoring, and terminating collaborations.“

Anand/Khanna (2000), S. 295

„(…) ability (or inability) to create value through alliances.“

Sivadas/ Dwyer (2000), S. 33

„(…) ability of interacting units (within or across firms) to adjust mutually.“

de Man (2001), S. 1

„(…) ability of a firm to manage its alliances successfully towards achieving their goals.“

Birkinshaw (2002), S. 5

„(…) a number of important capabilities that network organizations need to develop.“

Lambe/Spekman/Hunt (2002), S. 142

„(…) an organizational ability to finding, developing, and managing alliances.“

Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 153

„The capacity to manage alliances and absorb knowledge on alliances (…).“

Johnson/Sohi (2003), S. 757

„(…) ability (or capability) to build and maintain high-quality and productive IFRs (interfirm relationships, A. d. V.).“

Ritter/Gemünden (2003), S. 745, 747

„(…) company-specific ability to handle, use, and exploit interorganizational relationships (…) including both having the necessary knowledge, skills, and qualifications as well as using them effectively.“

Johnson/Sohi/Grewal (2004), S. 22

„Relational capability involves a firm‘s learned ways of behaving in IRs (interfirm relationships, A. d. V.), including procedures and policies in IR management.“

Tabelle 8:

Ausgewählte Definitionen des Begriffs Allianzfähigkeit

Insgesamt geben die existierenden Begriffsbestimmungen nur ein unvollständiges Bild des Allianzfähigkeitskonstrukts ab. So bleiben in vielen Fällen das Wesen und die genaue Zielsetzung der Allianzfähigkeit unklar.1 Jedoch ergeben sich in den Definitionen erste Hinweise darauf, dass es sich bei der Allianzfähigkeit um eine dynamische Fähigkeit handelt. So heben Johnson/Sohi/Grewal (2004) hervor, dass organisationale Routinen die Basis der Allianzfähigkeit ausmachen. Mit den genannten Prozessen „handle“,2 „absorb knowledge“,3 „identifying“4 und „developing“5 lassen sich in den verschiedenen Definitionen klare Parallelen zu den dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegenden Routinen Koordination, Lernen, Wahrnehmung und Anpassung erkennen. Insofern sind zentrale Merkmale der Definition dynamischer Fähigkeiten in Tabelle 7 durch die bestehenden Allianzfähigkeitsdefinitionen abgedeckt.

1 2 3 4 5

Vgl. etwa Wührer (1995), S. 82; Birkinshaw (2002), S. 5. Ritter/Gemünden (2003), S. 745. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 153. Simonin (1997), S. 1151. Lambe/Spekman/Hunt (2002), S. 142.


59

Auch in der theoretischen Literatur zum Dynamic Capabilities View wird vielfach darauf hingewiesen, dass es sich bei Allianzfähigkeit um eine dynamische Fähigkeit handelt (siehe Tabelle 9). Zur Begründung wird dabei angeführt, dass ein effektives Allianzmanagement nicht nur ein probates Mittel zur Aufspürung dysfunktionaler Routinen, sondern auch zur anschließenden Ressourcen- und Fähigkeitenmanipulation darstellt.1 Insofern ist Allianzfähigkeit als „routine-changing routines“2 zu verstehen, die auf Basis der Interaktion mit dem Allianzpartnern eine Information über und Anpassung an ein geändertes Umfeld ermöglichen.3 Autor(en)

Definition

Hinterhuber/Stahl (1996), S. 110

„Um Kompetenz in Netzwerk-Beziehungen gezielt, übersummativ und unteilbar zur Geltung zu bringen, bedarf es einer zusätzlichen Kompetenz. Sie ist gewissermaßen ein Metawissen, eine Kompetenz auf der höchsten Beobachtungs- und Handlungsebene.“

Liedtka (1996), S. 20

„Collaboration is a meta-capability that lies at the heart of new forms of competitive advantage.“


„We argue that dynamic capabilities are a set of specific and identifiable processes such as (…) alliancing.“

Miles/Snow/Miles (2000), S. 303

„(…) collaboration is the meta-capability by which knowledge will be exploited to drive innovation and reap its economic benefits.“

Birkinshaw (2002), S. 10

„It is also interesting to speculate that there may be some form of ‘meta-capability’ in network management that some firms are able to develop that allows them to integrate a number of different capabilities, or provides them with the foresight to stay one step ahead of competition.“

Burmann (2002), S. 169

„Die ‚dynamic capabilities‘ eines Unternehmens können demnach auch als das Management von (…) unternehmensextern zu beschaffenden Fähigkeiten interpretiert werden.“

Wheeler (2002), S. 129

„Alternatively, some companies relied on other strong dynamic capabilities in making acquisitions, alliances, or joint ventures to access emerging IT knowledge that they may not be able to quickly assimilate on their own.“

Zollo/Winter (2002), S. 340

„Another example is given by an organization that develops from its initial experiences with acquisitions or joint ventures a process to manage such projects in a systematic and relatively predictable fashion.“

Blomqvist/Seppänen (2003), S. 13 f.

„Therefore, it is claimed in this paper that the capability to collaborate is a true dynamic capability.“

Tabelle 9:

Allianzfähigkeit als dynamische Fähigkeit

Ferner handelt es sich bei Allianzfähigkeit um eine distinkte, d. h. spezifische und abgrenzbare, dynamische Fähigkeit: „One specific set of dynamic capabilities (…) has been related to a firm‘s set of alliance routines.“4 Daher ist es für ein Unternehmen nicht ausrei-

1

2 3 4

Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 545; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1108; Blomqvist/Seppänen (2003), S. 13; Caloghirou/Ioannides/Vonortas (2003), S. 552. Schroeder/Bates/Junttila (2002), S. 108. Vgl. Blomqvist et al. (2004), S. 595. Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 1. Vgl. ähnlich Lorenzoni/Lipparini (1999), S. 317 ff.

60


chend, generell die Notwendigkeit für Routinen zur Ressourcen- und Fähigkeitenänderung erkannt zu haben. Vielmehr gilt es, derartige Routinen speziell für den Allianzkontext zu entwickeln – werden doch unterschiedliche Fähigkeiten für das Management interner Angelegenheiten und das Management von Allianzen benötigt.1 Insgesamt kann somit festgehalten werden, dass sowohl die Definitionen des Begriffs Allianzfähigkeit als auch die Ausführungen in der Dynamic-Capabilities-View-Literatur begründen, dass es sich bei Allianzfähigkeit um eine dynamische Fähigkeit handelt, die sich von anderen dynamischen Fähigkeiten (insbesondere den unternehmensinternen, wie z. B. der Neuproduktentwicklung) grundlegend unterscheidet. Als Arbeitsgrundlage soll Allianzfähigkeit somit zunächst als spezifische dynamische Fähigkeit zum Management von strategischen Allianzen verstanden werden. Das Suchfeld der für die Allianzfähigkeit zentralen Routinen liegt demzufolge im Bereich der Prozesse der Koordination, des Lernens, der Wahrnehmung und der Anpassung.2 Eine weitere Spezifizierung dieser Bestandteile und eine abschließende Definition der Allianzfähigkeit finden im Rahmen der Konzeptionalisierung des Allianzfähigkeitskonstrukts in Abschnitt 3.1 statt.

1

2

Vgl. Teece (1992), S. 23; Barney/Hansen (1994), S. 183; Larsson et al. (1998), S. 287; Day (2000), S. 26; MüllerStewens (2006), S. 176. Siehe hierzu die Definition dynamischer Fähigkeiten in Tabelle 7.

Stand der Forschung

2.3

61

Stand der Forschung

In dem folgenden Abschnitt soll die für die Untersuchung besonders relevante Literatur in strukturierter Form dargestellt werden. Dies soll zum einen zur Präzisierung der Forschungslücke dienen, welche die vorliegende Arbeit zu schließen sucht. Zum anderen sollen aus den bestehenden Untersuchungen Ansätze zur Beantwortung der vorliegenden Forschungsfragen abgeleitet werden. Da aufgrund der großen Zahl von wissenschaftlichen Arbeiten zum Themenkomplex strategischer Allianzen kaum eine vollständige Übersicht sämtlicher Untersuchungen in diesem Gebiet realisierbar ist, muss eine Eingrenzung in Bezug auf für die Untersuchungsfragestellungen besonders relevante Arbeiten stattfinden.1 Daher sollen im Folgenden zwei Einschränkungen vorgenommen werden. Zunächst werden ausschließlich empirische Arbeiten in den Literaturüberblick einbezogen. Aus diesen Arbeiten lassen sich potenzielle Anhaltspunkte zur Messung der für diese Untersuchung relevanten Konstrukte und empirischen Überprüfung der Wirkungsbeziehungen ableiten. Weiterhin werden – gemäß der Zielsetzung der Untersuchungsfragestellungen – nur Arbeiten aufgegriffen, die sich inhaltlich schwerpunktmäßig mit Faktoren beschäftigen, die sich auf unternehmerische Erfolgsgrößen auswirken.2 Diesbezüglich lässt sich differenzieren zwischen klassischen Erfolgsfaktorenarbeiten (siehe Abschnitt 2.3.1) und Arbeiten, welche speziell das Phänomen Allianzfähigkeit thematisieren (siehe Abschnitt 2.3.2). Während Erstere zumeist auf einzelne Elemente auf Ebene der Allianz fokussieren, beschäftigen sich Letztere mit einem übergeordneten, managementbezogenen Allianzfähigkeitsphänomen, welches für den Erfolg verantwortlich gemacht wird. 2.3.1

Erfolgsfaktoren von Allianzen

In den folgenden beiden Abschnitten wird zunächst auf klassische Studien zu Allianzerfolgsfaktoren eingegangen. Hier wird in Abschnitt 2.3.1.1 eine komprimierte Bestandsaufnahme von Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen geboten, um im Anschluss in Abschnitt 2.3.1.2

1

2

Bei seiner Datenbankrecherche stieß Anderson bereits im Jahr 1990 auf über 3.000 Arbeiten, welche sich mit Allianzen beschäftigten. Vgl. Anderson (1990), S. 20. Unterdessen dürfte sich diese Zahl erheblich erhöht haben, da der Startpunkt des erneuten starken Interesses an strategischen Allianzen in der Managementliteratur erst auf das Jahr 1988 datiert wird. Vgl. Koza/Lewin (1998), S. 255. So gehören strategische Allianzen inzwischen zu einer der häufigsten Untersuchungsthemen der Managementforschung. Vgl. Koza/Lewin (1998), S. 255; Zentes/Swoboda/Morschett (2003), S. 8 ff. Kale/Singh/Perlmutter (2000) identifizieren drei schwerpunktmäßige Forschungsrichtungen innerhalb des Allianz-Research: Arbeiten zur Motivation strategischer Allianzen, zur Wahl der Allianzform sowie zum Erfolg von Allianzen. Vgl. Kale/Singh/Perlmutter (2000), S. 218. Aufgrund des inhaltlichen Fokus der vorliegenden Arbeit und zum Zwecke der Komplexitätsreduktion finden somit im Rahmen des Literaturüberblicks insbesondere Untersuchungen zu Allianzmotiven (vgl. beispielsweise Kogut (1988b); Sakakibara (1997)) und zu Allianzformen (vgl. z B. Pisano (1989)) keine gesonderte Beachtung.

62


eine Wertung des Forschungsstands vorzunehmen und Implikationen für die Untersuchung darzulegen. 2.3.1.1 Vorstellung der Forschungsbeiträge zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen Die Anzahl empirischer Arbeiten, die einzelne allianzbezogene Faktoren mit Erfolgsgrößen in Verbindung gebracht haben, ist laut Hoffmann/Schlosser (2001) als sehr hoch einzustufen: „Studies abound with attempts to explain the determinants of alliance success and failure, with most focusing on a specific cause-effect relationship analyzed from a particular theoretical point of view.“1 Um einen möglichst strukturierten Überblick über das bereits stark bearbeitete Themenfeld der Erfolgsfaktoren von Allianzen zu erhalten, bietet sich daher ein Rückgriff auf Metastudien zum Thema an. Diesbezüglich konnten vier Arbeiten identifiziert werden, die basierend auf vorherigen empirischen Untersuchungen eine Übersicht relevanter Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen generieren (siehe Tabelle 10).2 Fontanari (1996) Erfolgsfaktoren Ziel- und Alternativentransparenz (symmetrische Handlungsalternativen) Gemeinsame Berechnung des kooperativen Optimums Faires Beitrags-/Entlohnungssystem Gezielt-proaktiver Vertrauensaufbau Detaillierte Kooperationsplanung Gemeinsame Situationseinschätzung Wohlwollendes Verhalten Iterativer Zusammenarbeitsprozess (Vorprojekte, step-by-step) Keine zeitliche Begrenzung der Zusammenarbeit Reiz-Reaktions-Schema für Management (Tit-for-Tat-Strategie) Direkte/offene Absprache/Kommunikation Exakte Ausgangsanalyse Gleichgewichtete Informationsverteilung (Informationssymmetrie) Profitorientierte Rahmenbedingungen (Zielvorgabe) Vertrauensbildung/Offenheit Adäquates Informationsmanagement Kooperationsvorbereitung (transaktionsspezifisches Fachwissen) Atmosphäre der Verhandlung (Transaktionsatmosphäre) Kooperationserfahrung (Lerneffekt) Gegenseitige Kapitalbeteiligung (Erwartungssicherheit) Kontrolle der Leistung Informationsmanagement (Überwachung und Kontrolle) Regelmäßige Kontrolle des Entwicklungsverlaufes Vertrauen in die Fähigkeiten des Partners Ordinal messbare Win-Win Situation Verbindliche Verteilungsregeln (Kooperationsrente) Detaillierte Kooperationsplanung Beiderseitige Zielorientierung

1 2

Zugrundeliegende Theorie Spieltheorie

Transaktionskostentheorie

Strategische Unternehmensführung

Hoffmann/Schlosser (2001), S. 359. Vgl. Fontanari (1996), S. 156; Rai/Borah/Ramaprasad (1996), S. 142 ff.; Royer (2000), S. 18 ff.; Hoffmann/ Schlosser (2001), S. 359 ff.

Stand der Forschung

63 Rai/Borah/Ramaprasad (1996) Erfolgsfaktoren

Partner Congruity Partner Evaluation Organizational Advocacy Governmental Policies Organizational Issues Cultural Concerns Human Resource Management Practices Partner Dominance Royer (2000) Erfolgsfaktoren Gegenseitige Nachsicht Vertrauen Gemeinsame strategische Ziele Strukturelle Ähnlichkeit

Kulturelle Ähnlichkeit Kommunikation Gewährung des Anreiz-Beitrags-Gleichgewichts bzw. Reziprozität

Besondere Aspekte

Konkrete Formulierung dieser Organisationsstrukturen Größe Internationale Strategie Akkulturation Kommunikationshäufigkeit Einsatz von IuK Partner sollten komplementären/ausgewoge nen Beitrag leisten

Neue Organisation für Kooperation Hoffmann/ Schlosser (2001) Erfolgsfaktoren Medium-asset specifity Contributing specific strengths Deriving alliance objectives from business strategy Awareness of requirements for alliance development Building on established trust-based relationships Partner is excellent in field of cooperation Complementary contributions Agreement of fundamental values and convictions Precise definition of rights and duties Emphasising the potential for joint value creation Keeping and protecting core competencies Building trust by unilateral commitments Agreements on clear and realistic objectives Establishing an information and coordination system Establishing required resources Top management support Avoiding unwanted transfer of knowledge Capacity to learn from partners Speedy implementation of measures and fast resuts Continual review of alliance performance Termination upon approval by all partners Preparing for termination already in design phase

Tabelle 10:

Metastudien zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen

64


2.3.1.2 Wertung des Forschungsstands zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen und Implikationen der Forschungsbeiträge für die Untersuchung Bei der Fülle und der Heterogenität der bis dato erforschten Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen ist es schwierig, diese zu aggregieren und in Kürze zusammenzufassen. Unternimmt man trotzdem den Versuch, so lassen sich vor allem die fünf Bereiche Partnerasymmetrien, Motive, Wirkungsbereich der Allianz, strukturelle Regelungen der Allianzbeziehung und Industriefaktoren als jene Themen identifizieren, die im Rahmen von Allianzerfolgsfaktorenstudien besonders häufig behandelt wurden.1 In der Vergangenheit wurde die Allianzerfolgsfaktorenforschung mehrfach kritisiert. Einerseits wurde angeführt, dass in bisherigen Studien nur jeweils einzelne Faktoren untersucht wurden und eine übergreifende Betrachtung mehrerer Faktoren ausblieb:2 „So standen bislang (…) vorwiegend isolierte Faktoren im Mittelpunkt der Untersuchungen, deren Erfolgsbeitrag im Rahmen bivariater Zusammenhangsanalysen überprüft wurde. Multivariate Analysen, in denen eine Vielzahl möglicher erfolgsbestimmender Faktoren konzeptionell ausgearbeitet und empirisch exploriert werden, sind bislang nicht vorgelegt worden.“3 Daneben wird der Allianzerfolgsfaktorenforschung ein hohes Maß an Theorielosigkeit bescheinigt. „Insgesamt gesehen muß darauf hingewiesen werden, daß die Erfolgsfaktorenforschung im Bereich von Joint Ventures wenig systematisch und noch nicht so weit gediehen ist (…). Normative Konzepte, die sich auf Plausibilitätsüberlegungen stützen, herrschen vor.“4 Schließlich hat die Allianzerfolgsfaktorenforschung bisher kaum Aspekte des Managements von Allianzen thematisiert.5 Insofern ist es für die Unternehmensführung schwierig, effektive Handlungsempfehlungen für eine erfolgreichere Führung strategischer Allianzen abzuleiten. Diese Kritikpunkte untermauern die Forschungslücke, welche die vorliegende Arbeit zu schließen sucht. Es werden hier multivariate Analyseverfahren eingesetzt, die die simultane Berücksichtigung mehrerer Einflussgrößen zulassen.6 Ferner erfolgt die Ableitung von Hypothesen theoriebasiert auf Basis des ressourcentheoretischen Ansatzes.7 Schließlich werden mit der Allianzfähigkeit explizit Aspekte des Allianzmanagements thematisiert, die durch die Unternehmensführung beeinflussbar sind, und es werden entsprechende praktische Implikationen herausgearbeitet.8 Nichtsdestotrotz bieten die bisher isoliert betrachteten Erfolgsfaktoren einige wichtige Hinweise für die vorliegende Arbeit. Sie deuten auf zentrale Aspekte strategischer Allianzen hin,

1 2 3 4 5 6 7 8

Vgl. Dussauge/Garrette (1995), S. 507 f.; Welge/Al-Laham (2002), S. 646. Vgl. Hoffmann/Schlosser (2001), S. 359. Welge/Al-Laham (2002), S. 646. Wührer (1995), S. 73. Vgl. Dussauge/Garrette (1995), S. 508; Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002), S. 433. Siehe Abschnitt 4.1. Siehe Kapitel 3. Siehe Abschnitt 6.3.

Stand der Forschung

65

vor deren Hintergrund auch die Konzeptionalisierung der Allianzfähigkeit in der vorliegenden Untersuchung erfolgen soll.1 2.3.2 Allianzfähigkeit Aufgrund der zunehmenden Bedeutung strategischer Allianzen und der Notwendigkeit eines effektiven Allianzmanagements ist es nicht erstaunlich, dass sich das Konzept der Allianzfähigkeit bereits einer gewissen Popularität erfreut. In relativ kurzer Zeit erschien eine Reihe von Veröffentlichungen, die das Konzept der Allianzfähigkeit aufgriffen.2 Nachfolgend sollen jene Beiträge vorgestellt werden, die das Allianzfähigkeitskonstrukt bzw. verwandte Konzepte näher konkretisieren. Insgesamt gilt, dass neben der Beschreibung der zentralen Untersuchungsinhalte und der theoretischen Fundierung auch eine kurze Darstellung der Untersuchungsmethode und eine kritische Würdigung vor dem Hintergrund der vorliegenden Arbeit erfolgen sollen. 2.3.2.1 Vorstellung und Wertung der Forschungsbeiträge zu Allianzfähigkeit Wegen der Heterogenität der Arbeiten zur Allianzfähigkeitsthematik geschieht die Strukturierung des Forschungsüberblicks anhand zweier Dimensionen. Zum einen sind die Arbeiten hinsichtlich des Trägers der Allianzfähigkeit zu unterscheiden.3 Während einige Arbeiten Allianzfähigkeit als kollektives Phänomen verstehen und es somit der interorganisationalen Ebene zuordnen, verorten andere Untersuchungen (so auch die vorliegende) das Phänomen auf der organisationalen Ebene.4 Ein zweiter Unterschied der Arbeiten betrifft ihren inhaltlichen Schwerpunkt. Ein Teil der Autoren konzentriert sich darauf, welche Mechanismen zur Entwicklung von Allianzfähigkeit dienlich sind, während andere Autoren auf die Bestandteile der Allianzfähigkeit fokussieren (hier ist die vorliegende Arbeit schwerpunktmäßig einzuordnen).5 Aus den beiden Dimensionen Träger der Allianzfähigkeit und inhaltlicher Schwerpunkt lässt sich die in Abbildung 11 dargestellte Vier-Felder-Matrix bilden, in der alle vorgestellten Forschungsarbeiten zum Thema eingefügt und zusammengefasst dargestellt werden.

1 2 3

4

5

Siehe Abschnitt 3.1. Vgl. Pfohl/Buse (1999), S. 275. Vgl. Pfohl/Buse (1999), S. 276; Gulati (1998), S. 306 f.; Gulati (1999), S. 398; Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 152; Frunzke (2004), S. 31; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 5 f. Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 5 f. führen hierzu aus: „While both groups of studies examine the role resources and capabilities play in understanding performance heterogeneity, the obvious distinction lies in the fact that the second group is dedicated to understanding the internal processes underlying advances in firm capabilities. As such, the unit of analysis in applied studies shifts: rather than looking at the individual alliances it is the firm’s alliance portfolio that is relevant to study.“ Gulati (1998), S. 308 beschreibt die beiden entsprechenden alternativen Fragestellungen wie folgt: „This poses questions about what such capabilities are and what might be some systematic tactics firms use to internalize such capabilities.“

66


Verortung der AllianzInhaltlicher fähigkeit Schwerpunkt

Allianzebene • Zollo/Reuer/Singh (2002)

• Gulati (1999) • Anand/Khanna (2000) • Kale/Dyer/Singh (2002) • Zollo/Reuer/Singh (2002) • Draulans/de Man/Volberda (2003) • Duysters/Heimeriks (2003); Heimeriks/Duysters (2003); Heimeriks (2004); Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005) • Johnson/Sohi (2003) • Sampson (2005) • Emden/Yaprak/Cavusgil (2005)

• Sivadas/Dwyer (2000) • Lambe/Spekman/Hunt (2002)

• Wührer (1995) • Harbison/Pekar (1997); Harbison/Pekar (1998) • Hillig (1997) • Simonin (1997) • Ritter (1998); Ritter/Gemünden (1998); Ritter/Gemünden (2003) • Pfohl/Buse (1999) • Höbig (2002) • Johnson/Sohi/Grewal (2004)

Entwicklung von Allianzfähigkeit

Komponenten der Allianzfähigkeit

Organisationsebene

Abbildung 11: Strukturierung bestehender Forschungsarbeiten zum Feld Allianzfähigkeit In dem Beitrag von Zollo/Reuer/Singh (2002) werden auf Basis der Evolutionsökonomie1 Hypothesen zur Wirkung von Allianzerfahrung auf den Allianzerfolg formuliert und für 81 USUnternehmen Primär- und Sekundärdaten erhoben. Hierbei wird zwischen genereller, technologiespezifischer und partnerspezifischer Allianzerfahrung unterschieden.2 Dabei sind generelle und technologiespezifische Allianzerfahrung auf organisationaler, partnerspezifische Allianzerfahrung auf interorganisationaler Ebene verortet. Die Daten werden anschließend mithilfe von Regressionen analysiert. Diese Arbeit weist insofern einen Bezug zur Allianzfähigkeitsforschung auf, als Allianzerfahrung als zentrale Determinante von Allianzfähigkeit verstanden wird.3 Mit dem Konstrukt Allianzbildungsfähigkeit, einem Teilausschnitt der Allianzfähigkeit, setzt sich Gulati (1999) auseinander. Der Autor formuliert zwei Hypothesen zur Erklärung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Unternehmen eine neue Allianz eingeht. Unter Rückgriff auf den Resource-based View leitet er dabei als Antezedenzen die Netzwerkressourcen sowie die Allianzbildungsfähigkeit eines Unternehmens her.4 Zur empirischen Überprüfung werden Sekundärdaten für 54 US-amerikanische, 66 japanische und 46 europäische Unternehmen erhoben. Allianzbildungsfähigkeit wird im Rahmen der Messung approximiert durch die Vielfalt an Allianzerfahrungen eines Unternehmens. Dieser Messung liegt die (nicht überprüfte) Annahme zugrunde, dass eine höhere Vielfalt an Allianzerfahrungen zu einer höheren Allianz1 2 3 4

Zur Evolutionsökonomie vgl. Nelson/Winter (1982); Cohen/Bacdayan (1994). Vgl. Zollo/Reuer/Singh (2002), S. 702 ff. Vgl. Zollo/Reuer/Singh (2002), S. 702. Vgl. Gulati (1999), S. 402 f.

Stand der Forschung

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bildungsfähigkeit führt.1 Insofern liegt lediglich eine empirische Betrachtung der Antezedenzvariablen Allianzerfahrung und nicht der Allianzbildungsfähigkeit selbst vor. Durch Regressionsanalysen werden die Hypothesen schließlich getestet. Auch wenn sich Gulati (1999) ausschließlich mit einem Teilaspekt der Allianzfähigkeit beschäftigt und diesen im Rahmen der empirischen Überprüfung nur approximiert, lassen sich für die vorliegende Untersuchung die Schlüsse ableiten, dass Allianzfähigkeit durch Allianzerfahrung determiniert wird und ein Unternehmen mit höherer Allianzfähigkeit eher zum Eingehen neuer Allianzen neigt. Anand/Khanna (2000) weisen in ihrer Studie die Existenz von Allianzfähigkeit durch heterogene Erfolgswirkungen von Allianzen nach. Dies geschieht durch die Messung so genannter „firm fixed effects“ – Unterschiede in der durchschnittlichen Allianzperformance zwischen Unternehmen, die mehr als eine Allianz eingegangen sind.2 Hierzu nutzen sie Sekundärdaten von 1.976 Joint Ventures und Lizenzabkommen zur Messung deren abnormalen Marktrendite nach der Ankündigung eines Allianzabkommens. Aufbauend auf der OrganizationalLearning-Theorie3 postulieren die Autoren eine höhere Allianzperformance für allianzerfahrenere Unternehmen (als für allianzunerfahrene) und für F&E-Joint-Ventures (als für andere Formen von Joint Ventures oder Lizenzabkommen).4 Obgleich sie keine Messung von Allianzfähigkeit selbst durchführen, legen Anand/Khanna (2000) einen zentralen Grundstein für die Allianzfähigkeitsforschung, indem sie die Heterogenität des durch Allianzen generierten Erfolgs zwischen Unternehmen – und damit die Existenz von Allianzfähigkeit – mithilfe fortgeschrittener empirischer Methoden (Event Study, Regressionsanalysen) belegen. Sie selbst sind sich dabei bewusst, dass weitere Forschungen zu den organisationalen Gründen für die Erfolgsheterogenität und damit zum Wesen von Allianzfähigkeit notwendig sind.5 Obwohl Kale/Dyer/Singh (2002) nicht versuchen, Allianzfähigkeit direkt zu messen, beschäftigen sie sich doch insofern mit dem Allianzfähigkeitskonzept, als sie das Vorhandensein einer institutionalisierten Allianzfunktion im Unternehmen als einen Proxy für Allianzfähigkeit postulieren.6 Auf Basis der Organizational-Learning-Literatur und dem Dynamic Capabilities View entwickeln sie Hypothesen zu Zusammenhängen zwischen Allianzerfahrung, dem Vorhandensein einer institutionalisierten Allianzfunktion, Unternehmenserfolg und Allianzerfolg.7 Diese Hypothesen testen die Autoren für Archivdaten und Daten aus einer schriftlichen Erhebung bei 78 US-Unternehmen mithilfe von Regressionsanalysen. Die Ergebnisse von Kale/Dyer/Singh (2002) weisen auf zwei für die vorliegende Untersuchung relevante Determinanten der Allianzfähigkeit hin (institutionalisierte Allianzfunktion, Allianzerfahrung).

1 2 3 4 5 6

7

Vgl. Gulati (1999), S. 406. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 307. Zur Organizational-Learning-Theorie vgl. Cyert/March (1963); Argyris/Schön (1978); March (1991). Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 299. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 313 f. Eine eingeschränkte Version der Untersuchungsergebnisse wird bereits bei Kale/Dyer/Singh (2001), S. 463 ff. vorgestellt. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2002), S. 752.

68


In ihrem Beitrag beschäftigen sich Draulans/de Man/Volberda (2003) mit Mechanismen, welche die Allianzfähigkeit eines Unternehmens stärken.1 Als derartige Mechanismen identifizieren sie auf Basis einer umfassenden Literaturrecherche die Anzahl von Allianzen, die Anwendung von Evaluierungsmethoden, die Existenz von Allianzspezialisten im Unternehmen und ein Allianztraining für die Mitarbeiter.2 Mithilfe von Korrelationen und Regressionsanalysen wird der Einfluss dieser Merkmale auf den Allianzerfolg in einem durch eine Befragung von 46 Großunternehmen generierten Datensatz untersucht. Zusammenfassend bietet die Untersuchung trotz fehlender theoretischer Herleitung der einzelnen Konstrukte und der relativ kleinen Datenbasis für die vorliegende Arbeit einige interessante Ansatzpunkte zur Identifikation von Determinanten der Allianzfähigkeit. In den teilweise in Co-Autorenschaft mit Duysters und Vanhaverbeke publizierten Arbeiten beschäftigt sich Heimeriks eingehend mit organisationalen Mechanismen zur Entwicklung von Allianzfähigkeit.3 Diese werden in Form von 31 unternehmensinternen Prozessen – wie dem Vorhandensein einer institutionalisierten Allianzfunktion im Unternehmen, von Allianztraining, von Allianzevaluierungen oder allianzbezogener Anreizsysteme – operationalisiert.4 Darüber hinaus werden Allianzerfahrung, Mechanismen der Allianzfähigkeitsentwicklung und Allianzerfolg auf Basis ressourcentheoretischer Überlegungen in Beziehung zueinander gesetzt. Daten werden durch eine schriftliche Befragung unter Mitgliedern der Association of Strategic Alliance Professionals (ASAP) gewonnen; die Auswertungen erfolgen vorwiegend in Form von Häufigkeits-, Diskriminanz- und Regressionsanalysen.5 Insbesondere aufgrund seiner gründlichen Einbettung in die Allianz- und Resource-based-View-Literatur verschaffen die Arbeiten von Heimeriks einen umfassenden Überblick über mögliche Determinanten der Allianzfähigkeit. Die Autoren Johnson/Sohi (2003) ermitteln Faktoren, die zur Entwicklung einer interorganisationalen Partnerkompetenz führen. Basierend auf Organizational-Learning-Literatur bestimmen sie als solche Faktoren die Absicht zu lernen, die Aufnahmefähigkeit, die Transparenz, die Informationsverteilung und die gemeinsame Interpretation von Informationen.6 Weiterhin werden die einzelnen Faktoren in Beziehung zueinander gesetzt und wird ihr Beitrag zum Beziehungserfolg überprüft. Es erfolgt eine Datenerhebung mittels schriftlicher Befragung bei 176 Unternehmen sowie eine Datenauswertung mithilfe von Verfahren der zweiten Generation und Regressionsanalysen. Mit ihrem Untersuchungsmodell beschränken sich Johnson/Sohi

1 2 3

4

5 6

Vgl. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 155. Vgl. Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 155 ff. Vgl. Duysters/Heimeriks (2003); Heimeriks/Duysters (2003); Heimeriks (2004); Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005). Vgl. Heimeriks (2004), S. 79 f. Die Basishypothese der Arbeiten lautet demnach: „It is suggested that an alliance capability is the result of the use of mechanisms that enable firms to optimize their resource deployment in alliances.“ Duysters/Heimeriks (2003), S. 5. Vgl. Heimeriks (2004), S. 91 ff.; 132. Vgl. Johnson/Sohi (2003), S. 759 ff.

Stand der Forschung

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(2003) auf lernbezogene Faktoren. Daher ergeben sich für die vorliegende Untersuchung lediglich in beschränktem Maße Anknüpfungspunkte, da im Rahmen der Literatur zu dynamischen Fähigkeiten Lernen als nur eine von mehreren Fähigkeitsdimensionen aufgefasst wird.1 Wie bereits einige der zuvor genannten Autoren versteht auch Sampson (2005) Allianzerfahrung als Proxy für Allianzfähigkeit und untersucht dessen Einfluss auf den Innovationserfolg eines Unternehmens. Die auf die Organizational-Learning-Literatur aufbauenden Hypothesen der Untersuchung lauten, dass Allianzerfahrung einen positiven, abnehmenden Grenzeinfluss auf den Innovationserfolg hat und dieser Einfluss von Unsicherheit bzw. Komplexität der Allianzaktivitäten moderiert wird.2 Sampson (2005) sammelt zum Hypothesentest Sekundärdaten für 487 weltweite Telekommunikationsunternehmen und wertet die Daten mithilfe von Regressionsanalysen aus. Erneut ergibt sich für die vorliegende Untersuchung der Hinweis, dass Allianzerfahrung einen Einfluss auf das Allianzfähigkeitskonstrukt besitzt. Auch Emden/Yaprak/Cavusgil (2005) gehen von einer positiven Wirkung von Allianzerfahrung aus. Doch operationalisieren sie diese Erfahrung nicht durch die Anzahl vergangener Allianzen, sondern durch organisationale Routinen des Erfahrungslernens.3 Basierend auf der Organizational-Learning-Theorie und existierender Allianzliteratur stellen sie die Hypothesen auf, dass Lernen aus vergangenen Allianzen von dem Allianz-Commitment des Unternehmens sowie der organisationalen Lernorientierung abhängt und dass Lernen aus vergangenen Allianzen den finanziellen Erfolg, den Marketingerfolg sowie den Allianzerfolg positiv beeinflusst.4 Mit ihrer Arbeit geben die Autoren für die vorliegende Untersuchung den wichtigen Hinweis, dass Allianzfähigkeit durch organisationale Routinen des Lernens gebildet wird. Eine Untersuchung, die ihr Fokuskonstrukt auf der Ebene der Kooperation verortet und dessen Komponenten herleitet, ist die von Sivadas/Dwyer (2000). Diese charakterisieren Kooperationskompetenz wie folgt: „Cooperative competency is the ability of interacting units (within or across firms) to adjust mutually. It is manifested in trust, communication, and coordination (…). Cooperative competency is a relationship property.“5 Diese drei Dimensionen der Vertrauens-, Kommunikations- und Koordinationsfähigkeit leiten die Autoren aus der Organisationstheorie6 her. Ferner wird der Einfluss der Antezedenzen administrative Mechanismen, Governance-Struktur, Art des Partners, gegenseitige Abhängigkeit, Innovationstypus und institutionelle Unterstützung sowie die Wirkung der Kooperationskompetenz auf den Innovationserfolg untersucht.7 Hierzu werden Daten mittels einer schriftlichen Befragung von 95 US-amerikanischen Unternehmen der Halbleiterindustrie und 52 Krankenhäusern gewon-

1 2 3 4 5 6 7

Siehe Abschnitt 3.1.2. Vgl. Sampson (2005), S. 1013 f. Vgl. Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 888. Vgl. Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 885 ff. Sivadas/Dwyer (2000), S. 33 f. Hierbei beziehen sich die Autoren insbesondere auf Arbeit von Thompson (1967). Vgl. Sivadas/Dwyer (2000), S. 34 ff.

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nen. Zur Auswertungen dienen neben Verfahren der zweiten Generation vor allem Regressionsanalysen. Die Untersuchung bietet für die vorliegende Arbeit nur begrenzten Informationsgehalt. Wie aus der Definition hervorgeht, bezieht sich das Kooperationskompetenzkonstrukt sowohl auf intra- wie auch interorganisationale Beziehungen, was zu einer vergleichsweise geringen Allianzspezifität seiner Konzeptionalisierung führt. Ferner werden nahezu alle Konstrukte des Untersuchungsmodells auf interorganisationaler Ebene verortet, und eine Übertragung auf organisationale Sachverhalte ist nur sehr beschränkt möglich. Im Übrigen erscheint die Auswahl der Kompetenzdimensionen vergleichsweise willkürlich.1 In ihrem Beitrag thematisieren Lambe/Spekman/Hunt (2002) das Konzept der gemeinsamen Allianzkompetenz. Auf Basis kernkompetenztheoretischer Überlegungen2 und explorativer Expertengespräche leiten sie ein auf interorganisationaler Ebene angesiedeltes mehrdimensionales Allianzkompetenzkonstrukt mit den Dimensionen beidseitige Allianzerfahrung, beidseitige Fähigkeit zur Entwicklung von Allianzmanagern und beidseitige Partneridentifikationsfreudigkeit ab.3 Dieses setzen sie ins Verhältnis zu der Determinante Commitment des TopManagements sowie den abhängigen Variablen idiosynkratische4 Ressourcen, komplementäre Ressourcen und gemeinsamer Allianzerfolg.5 Die durch eine schriftliche Befragung unter 145 Teilnehmern aus 71 Unternehmen gewonnenen Daten werden mithilfe von Strukturgleichungsanalysen ausgewertet. Obwohl das Allianzfähigkeitskonstrukt auf der interorganisationalen Ebene angesiedelt wird („joint alliance competence“), ergeben sich aus der Arbeit von Lambe/Spekman/Hunt (2002) einige wichtige Erkenntnisse für die vorliegende Untersuchung. Insbesondere mit den Konstrukten der Allianzerfahrung und der Partneridentifikationsfreudigkeit wurden zwei wichtige Konzepte im Rahmen der Forschung zu dynamischen Fähigkeiten betrachtet.6 Die erste identifizierte Arbeit, welche die Allianzfähigkeit selbst auf organisationaler Ebene empirisch untersucht, ist die als eher explorativ zu bewertende Habilitationsschrift von Wührer (1995). Er beschäftigt sich mit dem Konzept der internationalen Allianz- und Kooperationsfähigkeit, welches er definiert als „grundsätzliche Eigenschaft eines Unternehmens (…), eine Kooperation eingehen zu können.“7 Hauptsächlich basierend auf einem Literaturstudium und ohne stringenten Theoriebezug untersucht Wührer potenzielle Einflussfaktoren der Allianzfähigkeit in Form organisationaler und personenspezifischer Merkmale. Dazu zählen

1

2

3 4

5 6 7

Sivadas/Dwyer (2000), S. 33 äußern sich diesbezüglich folgendermaßen: „We do not claim that these three variables exhaust the domain of this cooperative competency but regard them as three compelling facets of this relationship attribute.“ Zum Kernkompetenzansatz vgl. Prahalad/Hamel (1990), S. 79 ff.; Carlsson/Eliasson (1994), S. 687 ff.; Rühli (1995), S. 92 ff.; Zahn (1995), S. 355 ff.; Krüger/Homp (1997); Thiele (1997). Vgl. Lambe/Spekman/Hunt (2002), S. 145. Das Wort idiosynkratisch lehnt sich an den griechischen Begriff idiosynkrƗsía an und lässt sich als unternehmensspezifisch bzw. unternehmenseigen definieren. Vgl. Lambe/Spekman/Hunt (2002), S. 143 ff. Siehe Abschnitte 3.1.2.3 und 3.3.1. Wührer (1995), S. 82.

Stand der Forschung

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Branchenzugehörigkeit, Unternehmensgröße, internationale Marktstellung, Stärken und Schwächen der Unternehmung, Einstellungen und Erfahrungen des Managements zu Kooperationen, Dauer der Erfahrungen im internationalen Geschäft und antizipierte Probleme bei Kooperationen.1 Das Vorhandensein dieser Einflussfaktoren wird bei 225 österreichischen Unternehmen gemessen und mithilfe von Häufigkeiten ausgewertet sowie mit Korrelationen und Regressionen in Relation zueinander gesetzt.2 Zusätzlich wird die Allianzfähigkeit der Unternehmen mit einem einzelnen Indikator abgefragt.3 Die Häufigkeitsauswertung zeigt, dass 60,7 % der Unternehmen ihre Allianzfähigkeit als mittel, 31,5 % als hoch und 7,9 % als niedrig erachten und dass sich die Selbsteinschätzung zwischen einzelnen Internationalisierungsgestalten4 unterscheidet.5 Eine Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Einflussgrößen und dieser Selbsteinschätzung der Allianzfähigkeit findet nicht statt. Auch eine Konkretisierung des latenten Konstrukts Allianzfähigkeit erfolgt nicht.6 Die Autoren Harbison und Pekar liefern in der Booz-Allen-Hamilton-Studie aus 1997 und in ihrem beratungsnahen Buch aus 1998 verschiedene Hinweise bezüglich einer im Unternehmensvergleich unterschiedlich ausgeprägten Allianzfähigkeit. Hierzu bilden sie unter den 40 analysierten Unternehmen zwei Gruppen (High-Success Alliance Companies und LowSuccess Alliance Companies) und vergleichen diese beiden Gruppen mithilfe von Häufigkeitsauswertungen. So stellen sie fest, dass die bei Allianzen erfolgreicheren Unternehmen x

einen höheren Anteil ihres Gesamtumsatzes durch Allianzen erwirtschaften,

x

eher einem routinisierten Allianzmanagementprozess folgen,

x

im stärkeren Maße Integrationsplanung betreiben,

x

eine kontinuierliche Evaluierung von ihren Allianzen, sich selbst und ihren Allianzpartnern vornehmen,

x

das Allianzmanagement eher auf Gesamtunternehmensebene institutionalisieren und

x

das Top-Management stärker in die Allianzen einbeziehen.7

Durch ihre Untersuchung bestätigen Harbison und Pekar die Existenz von anhaltenden Allianzperformanceunterschieden zwischen Unternehmen und zeigen auf, dass bestimmte Merkmale und Vorgehensweisen eher bei konsistent erfolgreicheren Unternehmen aufzufinden

1 2 3

4

5 6

7

Vgl. Wührer (1995), S. 82. Vgl. Wührer (1995), S. 282 ff. Der Indikator lautet: „Alles in allem betrachtet, wie groß würden Sie die internationale Allianz- und Kooperationsfähigkeit Ihres Unternehmens einschätzen.“ Wührer (1995), S. 392. Als Internationalisierungsgestalten werden mithilfe von Clusteranalysen identifizierte Gruppen von Unternehmen mit ähnlichen Internationalisierungsformen bezeichnet. Vgl. Wührer (1995), S. 252 ff. Vgl. Wührer (1995), S. 306. Dies erstaunt umso mehr, als im konzeptionellen Teil der Arbeit festgestellt wird: „Die Kooperationsfähigkeit ist eine mehrdimensionales Konstrukt (…).“ Wührer (1995), S. 82. Vgl. Harbison/Pekar (1997), S. 4 ff.; Harbison/Pekar (1998), S. 128 ff.

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sind. Auf diese Weise bilden sie einen zentralen Grundstein der Allianzfähigkeitsforschung. Weiterhin liefern sie mit ihren untersuchten Themen bereits konkrete Hinweise auf das Wesen der Allianzfähigkeit als routinierte Prozesse sowie auf konkrete Bestandteile und Determinanten der Allianzfähigkeit. Kritisch anzumerken ist, dass die Studie keinerlei theoretische Fundierung aufweist, die Häufigkeitsauswertungen keine verlässlichen Belege für die vermuteten Zusammenhänge darstellen und das Sample mit 40 Unternehmen, deren Auswahlprozess nicht näher erläutert wird, für generalisierbare Aussagen als zu klein anzusehen ist. Hillig (1997) betrachtet in seiner Dissertation im Rahmen eines fallstudienbasierten Ansatzes das Konzept der Kooperationskompetenz.1 Als Ausgangspunkt werden Modelle des organisationalen Wandels2 herangezogen, auf deren Basis mithilfe von 33 teilstrukturierten Interviews bei Daimler Benz Komponenten der Kooperationskompetenz erarbeitet werden. Bei diesen Komponenten handelt es sich um Selbstorganisationsfähigkeit, Beobachtungsfähigkeit, Shared-Understanding-Fähigkeit, Vertrauensfähigkeit und Konfliktfähigkeit.3 Mit seiner Arbeit weist Hillig explizit darauf hin, dass Allianzfähigkeit als das Zusammenwirken verschiedener organisationaler Fähigkeiten verstanden werden kann. Ferner erarbeitet er im Rahmen der qualitativen Gespräche fünf solcher organisationaler Fähigkeiten. Nachdem er anfangs das Konstrukt Kooperationskompetenz in den Resource-based View eingebettet hat, vermisst man an dieser Stelle jedoch jeglichen Bezug der Einzelfähigkeiten zu diesem oder einem alternativen theoretischen Ansatz.4 Vielmehr wird die Auswahl der fünf Fähigkeiten mit den Ergebnissen der qualitativen Interviews begründet. Eine Verallgemeinerbarkeit von Ergebnissen aus 33 Gesprächen innerhalb eines einzigen Unternehmens ist jedoch als eingeschränkt zu bewerten. Simonin (1997) widmet sich in seiner Arbeit dem Konstrukt Collaborative Know-how. Er definiert das Konstrukt folgendermaßen: „(…) collaborative know-how that measures the extent to which firms have skill in identifying, negotiating, managing, monitoring, and terminating collaborations.“5 Die Arbeit stützt sich auf das Konzept des Collaboration Cycle6 sowie auf Organizational-Learning-Literatur. Auf Basis dieser Ansätze konzeptionalisiert Simonin das Konstrukt Collaborative Know-how mithilfe der fünf Dimensionen Partner-Searching Know-how, Negotiation Know-how, Collaborative Management Know-how, Knowledge and Skills Transfers sowie Exiting Skills.7 Nach einer schriftlichen Befragung von 192 USamerikanischen Unternehmen analysiert Simonin mithilfe strukturgleichungsmodellbasierter Methoden den Einfluss von Kooperationserfahrung auf das kollaborative Wissen und die

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Siehe zu den Ergebnissen auch Müller-Stewens/Hillig (1997). Zu Konzepten des organisationalen Wandels vgl. Levy/Merry (1986); Nadler (1988); Bleicher (1992); Perich (1992). Vgl. Hillig (1997), S. 181 ff. Zur Einbettung des Konstrukts Kooperationskompetenz in den Resource-based View vgl. Hillig (1997), S. 91 ff. Simonin (1997), S. 1151. Vgl. Simonin (1997), S. 1154 f. Vgl. Simonin (1997), S. 1161.

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Wirkung des kollaborativen Wissens auf den Kollaborationserfolg. Obwohl sich die Untersuchung von Simonin (1997) nicht mit Fähigkeiten, sondern mit Wissensbasen auseinandersetzt, liefert sie für die vorliegende Untersuchung eine Reihe wichtiger Hinweise für die Konzeptionalisierung des Allianzfähigkeitskonstrukts, einer möglichen Determinante und einer abhängigen Variablen. Vor dem Hintergrund einer abweichenden theoretischen Fundierung ist jedoch in der vorliegenden Untersuchung eine anders geartete Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit zu erwarten. In einer Reihe von Arbeiten, die auf die Dissertation aus dem Jahr 1998 aufbauen, erforscht Ritter, z. T. gemeinsam mit Gemünden, das Konstrukt der Netzwerkkompetenz.1 Die Arbeiten basieren auf einer fragebogengestützten Interviewstudie unter 308 deutschen Unternehmen aus den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Elektrotechnik, Werkzeugbau sowie Medizin-, Mess-, Steuer- und Regeltechnik. Als theoretischer Bezugspunkt, aus dem die beiden Dimensionen der Netzwerkkompetenz Erfüllung der Aufgaben des Netzwerkmanagements und Qualifikationen des Netzwerkmanagements hergeleitet werden, dient der auf Prahalad/Hamel (1990) zurückgehende Kernkompetenzansatz.2 Zur weiteren Differenzierung der Aufgaben des Netzwerkmanagements wird der Managementprozess hinzugezogen.3 Die Spezifizierung der Qualifikationen des Netzwerkmanagements erfolgt auf Basis eines Studiums der entsprechenden Literatur.4 Auf diese Weise werden die neun NetzwerkkompetenzDimensionen Planung, Organisation, Personaleinsatz und -führung, Kontrolle, Anbahnung, Austausch, Koordination, fachliche Qualifikation und soziale Qualifikation hergeleitet.5 Des Weiteren wird Netzwerkkompetenz hypothesenbasiert in Beziehung gesetzt zu den Einflussgrößen Verfügbarkeit von Ressourcen, Netzwerkorientierung des Personalmanagements, Integrität der Kommunikationsstruktur und Offenheit der Organisationskultur sowie zu den abhängigen Variablen Ausmaß der technologischen Verflechtung und Innovationserfolg.6 Die Auswertung erfolgt mithilfe strukturgleichungsmodellbasierter Verfahren. Insgesamt bieten die Forschungen von Ritter eine Reihe von Anknüpfungspunkten für die vorliegende Arbeit. Mögliche Dimensionen und Determinanten des Allianzfähigkeitskonstrukts werden aufgezeigt und in Beziehung zueinander gesetzt. Hierbei ist jedoch das Untersuchungsobjekt von Ritter, nämlich das des Technologienetzwerks, nicht mit dem der vorliegenden Untersuchung (strategische Allianzen) identisch.7 Des Weiteren ist der zugrunde ge-

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Vgl. Ritter (1998); Ritter/Gemünden (1998); Ritter/Gemünden (2003). Vgl. Ritter (1998), S. 53 ff. Vgl. Ritter (1998), S. 29 ff. Vgl. Ritter (1998), S. 49 ff. Vgl. Ritter (1998), S. 123 ff. Vgl. Ritter (1998), S. 105. Ein wesentlicher Unterschied besteht beispielsweise darin, dass im Rahmen des Netzwerkmanagements auch Netzwerkbeziehungen von Interesse sind, an dem das eigene Unternehmen nicht beteiligt ist. Des Weiteren bezieht sich der Begriff Netzwerk nach Ritter (1998) lediglich auf „Geschäftsbeziehungen“, während der Begriff strategische Allianz insofern restriktiver ist, als eine Ressourcenteilung stattfinden und eine Wettbewerbsvorteilsrelevanz vorhanden sein muss. Vgl. Ritter (1998), S. 24 ff.; Abschnitt 2.2.1.

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legte Kernkompetenzansatz zwar auch dem Gedankengebäude des Resource-based View zuzurechnen – auf das für die vorliegende Arbeit zentrale Konzept der dynamischen Fähigkeiten wird von Ritter jedoch nicht zurückgegriffen. Insofern ist zu erwarten, dass die vorliegende Arbeit zu einer abweichenden Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit und dessen Determinanten gelangt. Letztlich untersucht Ritter ausschließlich die Wirkung von Netzwerkkompetenz auf das Ausmaß der technologischen Verflechtung und den Innovationserfolg. Auch hier sind vor dem Hintergrund einer divergierenden theoretischen Fundierung alternative abhängige Variablen der Allianzfähigkeit denkbar.1 Basierend auf einer Fallstudie mit teilnehmender Beobachtung und teilstrukturierten Interviews bei zwei Werken eines deutschen Automobilherstellers erarbeiten Pfohl/Buse (1999) eine Reihe von organisationalen Praktiken, die als organisationale Beziehungsfähigkeit verstanden werden können. Auf diese Weise gelangen die Autoren (ohne erkennbare theoretische Fundierung) zu den Praktiken des Transfers von Wissen, des inoffiziellen Informationsaustauschs, der Entwicklung gemeinsamer Interpretationsmuster und der darauf aufbauenden Zuordnung von Aufgaben.2 Aufgrund des stark explorativen Charakters der Studie kommen die Autoren selbst zu folgendem Ergebnis: „Kehrt man zu der eingangs formulierten Frage nach der Identifizierbarkeit und dem Wesen organisationaler Beziehungsfähigkeiten zurück, so ist festzustellen, dass die Untersuchung (…) hierzu keine abschließenden Antworten liefern kann.“3 Höbig (2002) stellt ein Bewertungsmodell der Kooperationsfähigkeit zusammen, welches er anschließend bei einem Unternehmen aus der kunststoffverarbeitenden Industrie mithilfe eines Fragebogens testet.4 Via Durchschnittsbildung werden Gesamtwerte für die sechs aus der Allianzliteratur hergeleiteten Kooperationsfähigkeitskomponenten Kundennutzenorientierung, Kommunikationsfähigkeit, Zukunftsfähigkeit, Adaptionsfähigkeit, Stabilität und Zuverlässigkeit berechnet.5 Insgesamt kann die Arbeit weder konzeptionell noch empirisch überzeugen. So werden die einzelnen Komponenten der Kooperationsfähigkeit vergleichsweise wahllos bestimmt und weisen eine sehr hohe Heterogenität und unterschiedliche Nähe zum Allianzkontext auf. Aus empirischer Sicht sind die reine Durchschnittsbildung der Indikatorwerte und die Durchführung der empirischen Analyse anhand nur eines einzigen Unternehmens als kritisch anzusehen. Der Beitrag von Johnson/Sohi/Grewal (2004) schließlich bezieht sich auf das Wissen über das Management von Käufer-Verkäufer-Beziehungen. Auf der Grundlage wissensbasierter An-

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Ritter/Gemünden (2003), S. 753 weisen selbst auf die Notwendigkeit des Einbezugs alternativer abhängiger Variablen hin: „Other performance measurements may be tested in order to validate these results.“ Vgl. Pfohl/Buse (1999), S. 287 ff. Pfohl/Buse (1999), S. 291. Eine eingeschränkte Version der Untersuchungsergebnisse wird bereits bei Höbig/Klein (2000), S. 41 ff. vorgestellt. Vgl. Höbig (2002), S. 50 ff.

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sätze1 und eines umfassenden Literaturstudiums wird das Konstrukt Interfirm Relationship Knowledge Stores durch die drei Faktoren Interactional Knowledge Stores, Functional Knowledge Stores und Environmental Knowledge Stores konzeptionalisiert.2 Daneben werden Hypothesen zum Einfluss des Wissens über das Management von Käufer-VerkäuferBeziehungen auf die Beziehungseffektivität und die Beziehungsqualität unter Beachtung moderierender Effekte der Umfelddynamik formuliert. Die Analyse der bei 169 USUnternehmen schriftlich erhobenen Daten geschieht mithilfe von Verfahren der zweiten Generation (Messmodelle) und Regressionsanalysen (Hypothesenüberprüfung). Die Untersuchung von Johnson/Sohi/Grewal (2004) betrifft zwar mit der Käufer-Verkäufer-Beziehung einen anderen Untersuchungsgegenstand, ermöglicht jedoch nichtsdestotrotz für die vorliegende Arbeit einige Analogieschlüsse für den Allianzkontext. Insbesondere die Modellierung einer moderierenden Wirkung von Umfelddynamik scheint vor dem Hintergrund der dieser Arbeit zugrunde gelegten Konzeption der dynamischen Fähigkeiten interessant. 2.3.2.2 Implikationen der Forschungsbeiträge für die Untersuchung Nachdem im vorangegangenen Abschnitt 25 Forschungsbeiträge, die das Allianzfähigkeitsphänomen im weitesten Sinne empirisch untersuchen, analysiert wurden, soll an dieser Stelle ein Fazit zum Forschungsstand gezogen und sollen Implikationen für die vorliegende Arbeit abgeleitet werden. Wie bereits im Rahmen der Strukturierung des Forschungsüberblicks geschehen, können die existierenden Arbeiten anhand der beiden Dimensionen Verortung der Allianzfähigkeit (Allianzebene vs. Organisationsebene) und inhaltlicher Schwerpunkt (Entwicklung von Allianzfähigkeit vs. Komponenten der Allianzfähigkeit) differenziert werden. In Bezug auf jene Arbeiten, die Allianzfähigkeit auf Ebene der Allianz verorten, lässt sich festhalten, dass sie lediglich den Erfolg einzelner Allianzen zu erklären vermögen. Da sie ausschließlich beziehungsspezifische Tatbestände betrachten, können diese Untersuchungen nicht belegen, wie anhaltende Allianzperformanceunterschiede zwischen Unternehmen zustande kommen. Dies stellt jedoch eine zentrale Motivation der vorliegenden Untersuchung dar.3 Es bleibt festzuhalten, dass beide Erklärungsansätze zwar ein Modell zur Generierung von Allianzerfolg darstellen, doch führen sie aufgrund des unterschiedlichen Verständnisses von Allianzfähigkeit zu anderen Erkenntnissen.4 Da die Mehrzahl bisheriger Allianzerfolgsuntersuchungen jedoch bereits Faktoren auf Allianzebene untersucht hat, versprechen Forschungen auf organisationaler Ebene besonders große Erkenntnisfortschritte:5 „(…) the question of the capabilities firms may need to manage a multiplicity of alliances are important items for a future research agenda.“6

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Vgl. Cohen/Levinthal (1990); Nonaka (1994); Sinkula (1994). Vgl. Johnson/Sohi/Grewal (2004), S. 23. Siehe Abschnitt 1.2.1. Vgl. Frunzke (2004), S. 31 f. Vgl. Gulati (1998), S. 306 ff.; Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 154; Duysters/Heimeriks (2003), S. 3. Gulati (1998), S. 309. Siehe ebenso die Argumentation in Abschnitt 1.2.1.

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Im Hinblick auf jene Untersuchungen, die sich mit der Entwicklung von Allianzfähigkeit beschäftigen, ist kritisch anzumerken, dass sie ausschließlich Faktoren zur Entwicklung von einem Tatbestand betrachten, ohne diesen Tatbestand selbst explizit zu modellieren. Vielmehr übergehen sie das eigentliche Zielkonstrukt Allianzfähigkeit und interpretieren direkt die Wirkung von Mechanismen zur Entwicklung von Allianzfähigkeit auf den Erfolg. Ziel der vorliegenden Untersuchung soll es jedoch sein, diese kausale Argumentationskette zu präzisieren und die in diesem Zusammenhang mediierende Variable zwischen Entwicklungsmaßnahmen und Erfolg explizit einzubeziehen. Durch die Kenntnis der einzelnen Bausteine von Allianzfähigkeit ist es dann wiederum denkbar, dass bisher noch nicht betrachtete Maßnahmen zur Entwicklung von Allianzfähigkeit erkenntlich werden. Insofern wird das Wissen über die Bestandteile von Allianzfähigkeit als eine Voraussetzung für die Erforschung von Möglichkeiten zur Entwicklung derselben erachtet. Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005) kommentieren: „However, rarely have these studies been able to provide micro-level and specific evidence of the building blocks of alliance capabilities (…).“1 Im Rahmen des Literaturüberblicks konnten jedoch auch elf Publikationen identifiziert werden, die auf organisationaler Ebene Komponenten der Allianzfähigkeit untersuchen. Sechs dieser Studien entbehren jedoch im Zuge der Herleitung der Komponenten jeglicher theoretischer Fundierung.2 Ferner nehmen diese Untersuchungen keinerlei empirische Validierung vor, sondern fußen auf explorativen Forschungsdesigns, was mit dem geringen Reifestadium des noch jungen Allianzfähigkeitsforschungsfeldes begründet werden kann.3 Die fünf verbleibenden Publikationen beziehen sich entweder auf einen anderen Untersuchungsgegenstand (Johnson/Sohi/Grewal (2004): Käufer-Verkäufer-Beziehungen; Ritter (1998), Ritter/Gemünden (1998) und Ritter/Gemünden (2003): Technologienetzwerke) und/oder ziehen eine alternative Basistheorie heran (Simonin (1997): Organizational Learning; Ritter (1998), Ritter/Gemünden (1998) und Ritter/Gemünden (2003): Kernkompetenzansatz ohne Beachtung des Dynamic Capabilities View). Zusammenfassend ist also festzustellen, dass eine auf Basis des Dynamic Capabilities View theoretisch fundierte sowie empirisch validierte Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit noch nicht erfolgt ist. Auch Draulans/de Man/Volberda (2003) konstatieren eine Forschungslücke bezüglich des Themas der organisationalen Komponenten von Allianzfähigkeit: „Literature on alliances does not provide many clues about the precise nature of alliance capability (…).“4

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Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 6. Bei den angesprochenen Publikationen handelt es sich um Wührer (1995); Harbison/Pekar (1997); Hillig (1997); Harbison/Pekar (1998); Pfohl/Buse (1999); Höbig (2002). Verona/Ravasi (2003), S. 580 sprechen analog von einer „early stage of empirical research on dynamic capabilities.“ Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 154. In ähnlicher Weise befinden Kale/Dyer/Singh (2002): „(…) detailed studies of what exactly constitutes an alliance capability are virtually nonexistent.“ Kale/Dyer/Singh (2002), S. 748.

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Betrachtet man noch einmal die Gesamtheit der Forschungsbeiträge zum Thema Allianzfähigkeit, so ist neben der hohen Heterogenität des Forschungsfelds also ebenfalls festzustellen, dass trotz offenbar gegebener Attraktivität der Idee der Allianzfähigkeit noch Defizite in den Erkenntnissen über das Wesen solcher organisationalen Fähigkeiten bestehen:1 „A clearer understanding of the management practices and techniques that facilitate the ongoing success of interorganizational relationships is important to direct research and practice.“2 Der Mangel an empirischen Ergebnissen ist daher Anlass, im Rahmen der vorliegenden Arbeit eine Studie zu entwerfen, die theoriegeleitet die Komponenten der Allianzfähigkeit spezifiziert, das Allianzfähigkeitskonstrukt in ein nomologisches Netz einbettet und die postulierte Allianzfähigkeitsstruktur sowie Zusammenhänge mit anderen Konstrukten empirisch validiert überprüft. Trotz des Forschungsdefizits gibt die bestehende Literatur jedoch auch einige wichtige Hinweise für die vorliegende Untersuchung. So existieren zunächst Anhaltspunkte dafür, dass der ressourcentheoretische Ansatz geeignete Erkenntnisse im Rahmen des Allianzfähigkeitsthemas zu liefern vermag.3 Darüber hinaus gibt der Forschungsüberblick weitere Hinweise darauf, dass es sich bei der Allianzfähigkeit um eine dynamische Fähigkeit handelt, die sich aus organisationalen Routinen zusammensetzt.4 Weiterhin konnten erste Erkenntnisse zu möglichen Determinanten von Allianzfähigkeit gewonnen werden. Dabei stellen die Faktoren Organisationskultur, Institutionalisierung einer Allianzfunktion, Allianzerfahrung und Lernen aus vergangenen Allianzen im Rahmen des ressourcentheoretischen Ansatzes häufig betrachtete Einflussgrößen der Allianzfähigkeit dar.5 Des Weiteren existieren Ansätze zur Betrachtung der Wirkung von Allianzfähigkeit. Als mögliche abhängige Variablen kommen dabei auf Basis des Literaturüberblicks neben Allianzerfolg, Unternehmenserfolg sowie Wahrscheinlichkeit des Eingehens neuer Allianzen auch Innovationserfolg, finanzieller Erfolg, Marketingerfolg, Ressourcenausstattung und Beziehungsqualität in Frage.6 Schließlich konnten auch erste Erkenntnisse in Bezug auf die vierte Forschungsfrage nach dem Einfluss moderierender Variablen gewonnen werden. Insbesondere die Untersuchung von Johnson/Sohi/Grewal

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Vgl. ähnlich auch Pfohl/Buse (1999), S. 278. Barringer/Harrison (2000), S. 396. Vgl. die ressourcenorientierten Arbeiten von Ritter (1998); Ritter/Gemünden (1998); Gulati (1999); Kale/Dyer/Singh (2002); Lambe/Spekman/Hunt (2002); Duysters/Heimeriks (2003); Heimeriks/Duysters (2003); Ritter/Gemünden (2003); Heimeriks (2004); Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005). Vgl. Harbison/Pekar (1997); Harbison/Pekar (1998); Kale/Dyer/Singh (2002); Lambe/Spekman/Hunt (2002); Zollo/Reuer/Singh (2002). Vgl. Ritter (1998); Ritter/Gemünden (1998); Gulati (1999); Kale/Dyer/Singh (2002); Lambe/Spekman/Hunt (2002); Duysters/Heimeriks (2003); Heimeriks/Duysters (2003); Ritter/Gemünden (2003); Heimeriks (2004); Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005). Vgl. Harbison/Pekar (1997); Simonin (1997); Harbison/Pekar (1998); Ritter (1998); Ritter/Gemünden (1998); Gulati (1999); Anand/Khanna (2000); Sivadas/Dwyer (2000); Kale/Dyer/Singh (2002); Lambe/Spekman/Hunt (2002); Zollo/Reuer/Singh (2002); Draulans/de Man/Volberda (2003); Duysters/Heimeriks (2003); Heimeriks/Duysters (2003); Johnson/Sohi (2003); Ritter/Gemünden (2003); Heimeriks (2004); Johnson/Sohi/Grewal (2004); Emden/Yaprak/Cavusgil (2005); Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005); Sampson (2005).

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(2004) deutet darauf hin, dass der Einfluss von Allianzfähigkeit auf Erfolgsgrößen durch die Umfelddynamik moderiert wird. Trotzdem bleibt abschließend festzuhalten, dass in der bisherigen Literatur keine Untersuchung identifiziert werden konnte, welche die Forschungsfragen dieser Arbeit umfassend und mit demselben theoretischen Ansatz sowie empirisch valide beantworten konnte.

Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit

3.

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Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit und Modellentwicklung

Im folgenden Abschnitt soll das Untersuchungsmodell zur Erklärung der organisationalen Allianzfähigkeit entwickelt werden. Hierbei erfolgt die inhaltliche Konkretisierung der einzelnen theoretisch hergeleiteten Faktoren unter Rückgriff auf das Schrifttum zu strategischen Allianzen und die Ergebnisse der Expertengespräche.1 Das gesamte Untersuchungsmodell lässt sich gemäß der Forschungsfragen dieser Untersuchung in vier Bereiche unterteilen. Zunächst soll in Abschnitt 3.1 zur Beantwortung der Forschungsfrage 1 das Fokuskonstrukt dieser Untersuchung, Allianzfähigkeit, konzeptionalisiert werden. In Abschnitt 3.2 findet eine Hypothesenentwicklung und Konzeptionalisierung abhängiger Variablen statt (Forschungsfrage 2). Anschließend werden in Abschnitt 3.3 Determinanten der Allianzfähigkeit konzeptionalisiert und Hypothesen zu ihrer Wirkung auf Allianzfähigkeit hergeleitet, um auf diese Weise Forschungsfrage 3 zu beantworten. Die letzte Modellentwicklungsstufe betrifft die Forschungsfrage 4 und damit die Konzeptionalisierung moderierender Faktoren der Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und abhängigen Variablen (Abschnitt 3.4). Das Kapitel 3 endet mit einer Zusammenfassung der Untersuchungshypothesen (Abschnitt 3.5). Abbildung 12 nimmt eine Einordnung des Kapitels in die gesamte Untersuchung vor.

Kapitel

1. Einleitung






Inhalt

Zwischenergebnis

• Ausgangssituation der Untersuchung • Problemstellung • Gang der Untersuchung


• Wissenschaftstheoretische Grundlagen • Terminologische Grundlagen • Stand der Forschung • Konzeptionalisierung der Allianzfähigkeit, der abhängigen Variablen, der Determinanten und der moderierenden Variablen • Zusammenfassung der Hypothesen



• Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen • Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen • Datengrundlage und Datenerhebung • Operationalisierung der Konstrukte • Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen • Einfluss von Determinanten • Einfluss von moderierenden Variablen • Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse • Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung • Implikationen für die Unternehmenspraxis

Abbildung 12: Einordnung von Kapitel 3 in die Untersuchung

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Zu den Expertengesprächen siehe Abschnitt 4.3.2.


Empirische Befunde

Implikationen

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3.1


Bislang wurde Allianzfähigkeit als spezifische dynamische Fähigkeit zum Management von strategischen Allianzen definiert. Im Weiteren soll nun eine Spezifikation dieser Definition stattfinden und eine deskriptive Hypothese zur Struktur des Konstrukts aufgestellt werden, indem die einzelnen Elemente der Allianzfähigkeit hergeleitet werden. Hierzu ist zunächst eine Betrachtung der Dimensionalität des Konstrukts notwendig (Abschnitt 3.1.1). Darauf aufbauend werden die einzelnen Bestandteile der Allianzfähigkeit hergeleitet (Abschnitt 3.1.2) und zusammenfassend dargestellt (Abschnitt 3.1.3). 3.1.1

Allianzfähigkeit als mehrdimensionales Konstrukt

Grundsätzlich ist zwischen einer eindimensionalen und mehrdimensionalen Struktur latenter Konstrukte1 zu unterscheiden.2 Während eindimensionale Konstrukte nur ein einzelnes Konzept abbilden und daher nicht aus mehreren Dimensionen bestehen, kann von einem mehrdimensionalen Konstrukt gesprochen werden, wenn unterschiedliche, jedoch verwandte Dimensionen als ein einheitliches Konstrukt aufgefasst werden.3 Im eindimensionalen Fall wird daher das Konstrukt direkt mit einer Gruppe von Indikatoren verbunden, wohingegen im mehrdimensionalen Fall das Konstrukt in eine Reihe von latenten Dimensionen zerlegt wird, denen dann Indikatoren zugeordnet werden. Mehrdimensionale Konstrukte werden auch häufig als Konstrukte zweiter Ordnung bezeichnet, da neben den Dimensionen erster Ordnung ein übergeordnetes Konstrukt zweiter Ordnung existiert.4 In der Literatur wird eine Reihe von Vorteilen mehrdimensionaler Konstrukte angeführt. So wird ihnen ein besonders hoher theoretischer Nutzen zugesprochen, da sie eine holistische Abbildung komplexer Phänomene und dadurch in vielen Fällen Fortschritte in der Theorieentwicklung gestatten.5 Dabei ermöglichen sie es dem Forscher, eine Vielzahl von Einflussgrößen einer Reihe von Ergebnisgrößen gegenüberzustellen. Dadurch können latente (d. h. nicht direkt messbare) Konstrukte auf einer ähnlichen Abstraktionsstufe zusammen in einem nomologischen Netzwerk analysiert werden.6 Weiterhin ermöglichen mehrdimensionale Konstrukte, Kovarianzen unter den Konstrukten erster Ordnung zu erklären und in der Folge die

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Der Begriff des latenten Konstrukts lässt sich folgendermaßen definieren: „Latent constructs are intangible constructs that reflect the overarching commonalities of a set of indicators.“ Hult/Ketchen/Nichols (2002), S. 578. Vgl. Bagozzi/Fornell (1982), S. 28 ff.; Hattie (1985), S. 140 f. Vgl. im Folgenden auch Giere/Wirtz/Schilke (2006), S. 678 ff. Vgl. Law/Wong/Mobley (1998), S. 741; Edwards (2001), S. 144. Vgl. Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 204 f. Vgl. Roznowski/Hanisch (1990), S. 361; Ones/Viswesvaran (1996); Edwards (2001), S. 148; Pavlou (2004b), S. 34 f. Vgl. Chin (1998), S. x.


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durch das Modell erklärte Varianz in den Dimensionen zu erhöhen.1 Folglich finden mehrdimensionale Konstrukte in der betriebswirtschaftlichen Forschung immer häufiger im Rahmen der Konzeptionalisierung und Operationalisierung theoretischer Sachverhalte Anwendung.2 Die Entscheidung, ein theoretisches Konstrukt unidimensional oder mehrdimensional zu konzeptionalisieren, ist letztlich davon abhängig, wie differenziert ein Sachverhalt im Rahmen des Forschungsvorhabens erfasst werden soll.3 Die Wahl wird also insbesondere dadurch beeinflusst, ob das betreffende Konstrukt im Fokus der Untersuchung steht oder nur einen Nebenaspekt abbildet.4 Darüber hinaus spielt die Komplexität des Konstrukts eine wichtige Rolle. Bei Vorliegen eines hochkomplexen Sachverhalts wird eine Modellierung als eindimensionales Konstrukt erheblich erschwert. 5 Auf Basis dieser Vorüberlegungen soll Allianzfähigkeit als mehrdimensionales Konstrukt konzeptionalisiert werden. Hierfür spricht zunächst, dass gemäß Forschungsfrage 1 das Wesen der Allianzfähigkeit im Fokus der vorliegenden Untersuchung steht und das Konstrukt daher möglichst differenziert betrachtet werden soll. Weiterhin fanden sich in der Literatur zu strategischen Allianzen und dynamischen Fähigkeiten Hinweise darauf, dass Allianzfähigkeit ein hochkomplexes Gebilde darstellt. Da im Rahmen des Allianzmanagements häufig intangible, sozial vielschichtige, idiosynkratische und intransparente Ressourcen zu verknüpfen sind, stellt das Allianzmanagement eine komplexe Managementaufgabe dar.6 Insbesondere der Charakter einer dynamischen Fähigkeit unterstreicht die Komplexität des Konstrukts Allianzfähigkeit.7 Eine Veränderung der Ressourcenbasis im Unternehmen – Zielsetzung von dynamischen Fähigkeiten und somit auch von Allianzfähigkeit – lässt sich nur durch ein vielschichtiges und komplexes Set von Tatbeständen erklären.8 Day (1994) greift diesen Gedanken auf und konkretisiert: „(…) capabilities are complex bundles of skills and accumulated knowledge, exercised through organizational processes (…).“9 Auch Winter (2003) kommt diesbezüglich zu dem gleichen Ergebnis und stellt die Verbindung zwischen

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Vgl. Chin (1998), S. x; Edwards (2001), S. 145. Vgl. Law/Wong (1999), S. 145; Edwards (2001), S. 144. Beispiele für Anwendungen mehrdimensionaler Konstrukte in der betriebswirtschaftlichen Forschung jüngster Zeit finden sich bei Guinot/Latreille/Tenenhaus (2001); Yi/Davis (2003); Cui/Griffith/Cavusgil (2005); Fritz/Dees (2005); Wirtz/Mathieu (2005); Doty et al. (2006); Erdogan/Liden/Kraimer (2006); Luo/Slotegraaf/Pan (2006); Pavlou/Fygenson (2006); Tanriverdi (2006). Vgl. Chin (1998), S. x; Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 204. Vgl. MacKenzie/Podsakoff/Jarvis (2005), S. 713 f. Der generelle Nutzen mehrdimensionaler Konstrukte wurde in der empirischen Forschung intensiv diskutiert. Vgl. z. B. Edwards (2001), S. 148 ff. Vgl. Subramanian/Nilakanta (1996), S. 633 f.; Hulland (1999), S. 196 f. Vgl. Rasche (1994), S. 145 f., Pfohl/Buse (1999), S. 275. Siehe Abschnitt 3.1.1. Zur Argumentation bezüglich Allianzfähigkeit als dynamische Fähigkeit siehe Abschnitt 2.2.3. Vgl. Aragon-Correa/Sharma (2003), S. 73 f.; Helfat/Peteraf (2003), S. 1002. Day (1994), S. 38. Vgl. ebenso Shi et al. (2005), S. 95.

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Komplexität und Multidimensionalität dynamischer Fähigkeiten her, indem er feststellt: „(…) capabilities are complex, structured and multidimensional (…).“1 Demzufolge ist die Komplexität dynamischer Fähigkeiten bei ihrer Konzeptionalisierung zu berücksichtigen.2 Eine mehrdimensionale Modellierung ermöglicht dabei „a coherent and parsimonious description of the complex, multi-dimensional notion of dynamic capabilities.“3 Ferner werden in der Literatur dynamische Fähigkeiten nicht als einzelner, eigenständiger Tatbestand aufgefasst.4 Vielmehr wird postuliert, dass hinter einer dynamischen Fähigkeit mehrere Teilfähigkeiten liegen: „That is, dynamic capabilities are often combinations of simpler capabilities and related routines (…).“5 Vor diesem Hintergrund verwundert es, dass mit Ausnahme weniger Untersuchungen Fähigkeiten bisher kaum als mehrdimensionale Konstrukte konzeptionalisiert wurden.6 Daher regen Hult/Ketchen/Nichols (2002) die Verwendung von Strukturen zweiter Ordnung explizit zur Konzeptionalisierung organisationaler Fähigkeiten im Rahmen von ressourcentheoretischen Studien an.7 Zusammenfassend soll daher Allianzfähigkeit als mehrdimensionales Konstrukt definiert werden. Das Suchfeld der für die Allianzfähigkeit zentralen Dimensionen wird dabei durch den zugrunde gelegten theoretischen Bezugsrahmen des Dynamic Capabilities View bestimmt. Nachfolgend sollen demgemäß auf dessen Basis die einzelnen Allianzfähigkeitsdimensionen identifiziert werden. 3.1.2

Konzeptionalisierung der einzelnen Dimensionen

Bereits die Ausführungen zur Definition von dynamischen Fähigkeiten in Abschnitt 2.2.2 ließen erkennen an, dass den dynamischen Fähigkeiten eine Reihe von spezifischen Routinen zugrunde liegen.8 Diese Routinen stellen ihrerseits Teilfähigkeiten dar, die in ihrer Gesamtheit als dynamische Fähigkeit zu verstehen sind und in dieser Rolle die Veränderung der Ressour-

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Winter (2003), S. 992. Vgl. ebenso Coombs/Metcalfe (2000), S. 217; Prencipe (2001), S. 305; Pavlou (2004b), S. 140; Sammerl (2006), S. 173. Vgl. Gold/Malhotra/Segars (2001), S. 207. Pavlou/El Sawy (2005), S. 15. Vgl. Prencipe (2001), S. 305. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1116. Vgl. ebenso Hunt (1999), S. 152; Jarratt (2004), S. 295; Pavlou (2004b), S. 35. Ausnahmen bilden z. B. Burmann (2002); Hult/Ketchen/Nichols (2002); Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003); Pavlou (2004b). Vgl. Hult/Ketchen/Nichols (2002), S. 578. Vgl. Nelson/Winter (1982), S. 96 ff.; Grant (1991), S. 122; Teece/Pisano (1994), S. 540; 554; Collis (1996), S. 149; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 518; Petroni (1998), S. 180; Pfohl/Buse (1999), S. 293; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106 f.; Burmann (2001), S. 175; Burmann (2002), S. 158; 170; Dosi/Nelson/Winter (2002), S. 4; Levinthal (2002), S. 366; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 89; Wheeler (2002), S. 129; Zollo/Winter (2002), S. 340; Helfat/Peteraf (2003), S. 999; Winter (2003), S. 991; Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24 ff.; Pavlou/El Sawy (2005), S. 7.


83

cen- und Fähigkeitenbasis eines Unternehmens tragen.1 Während es als nicht möglich angesehen wird, alle erdenklichen Teilfähigkeiten einer dynamischen Fähigkeit zu identifizieren, so wird doch in der Literatur wiederholt auf ein spezifisches Set von Routinen verwiesen, welches als Basis dynamischer Fähigkeiten angesehen werden kann.2 Eine Übersicht über die am häufigsten genannten Routinen ist in Tabelle 11 dargestellt. Autor(en)

1 2

Definition

Collis (1996), S. 156 f.

„Organizational processes, systems and procedures should therefore be set to accommodate these three tasks - innovation, learning, and information transfer - (…).“

Leiponen (1997), S. 4

„The key processes that generate dynamic capability include the integration of knowledge sources in the firm, learning, and reconfiguration.“

Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 518

„Organizational processes have three roles: coordination/integration (…), learning (…), and reconfiguration (…).“


„(…) specifically the processes to integrate, reconfigure, gain and release resources.“

Leiponen (2000), S. 5

„Dynamic capabilities mean the collective capacities to learn and adapt (…).“

Bessant et al. (2001), S. 33

„How the firm searches for opportunities, how it hears and processes the signals from the environment about threats and opportunities, how it mobilizes creativity and innovative behavior amongst its employees, how it manages the learning and knowledge accumulation activities - all of these are examples of such routines.“

Spanos/Lioukas (2001), S. 909

„(…) dynamic capabilities that reflect a firm’s ability to achieve new and innovative forms of competitive advantage. These encompass organizational and managerial processes (i. e., coordination/integration, learning and reconfiguration) (…).“

Burmann (2002), S. 182 f.

„(…) als duale organisationale Meta-Fähigkeit definiert werden, die sich aus der Replikations- und Rekonfigurationsfähigkeit eines Unternehmens ergibt.“

Verona/Ravasi (2003), S. 587

„Evidence from our study suggests that these capabilities rest on the simultaneous presence of three processes regarding knowledge creation and absorption, knowledge integration and knowledge reconfiguration.“

Augier/Teece (2004), S. 19

„The manager/entrepreneur plays a key role in achieving asset selection and the ‘coordination’ of economic activity, particularly when complementary assets must be assembled. (…) Thus the entrepreneur/manager function in the dynamic capabilities framework is in part Schumpeterian (the entrepreneur introduces novelty and seeks new combinations) and in part evolutionary (the entrepreneur endeavors to promote and shape learning). (...) these roles are the essence of dynamic capabilities (...).“

Siehe Abschnitt 3.1.1. Day (1994), S. 40 vertritt die folgende Ansicht: „It is not possible to enumerate all possible capabilities, because every business develops its own configuration of capabilities that is rooted in the realities of its competitive market, past commitments, and anticipated requirements. Nonetheless, certain types of capabilities can be recognized in all businesses, corresponding to the core processes for creating economic value.“

84

Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit und Modellentwicklung Pavlou/El Sawy (2005), S. 7

„(…) four processes (…) are commonly described in the dynamic capabilities and related literatures: (a) sensing the environment; (b) learning, (c) coordinating activities, and (d) integrating resources.“

Shi et al. (2005), S. 94

„Organizational processes play three important roles: (1) scanning and evaluating market information, (2) coordinating internal and external activities, and (3) reconfiguring assets and resources as necessary.“

Tabelle 11:

Ausgewählte Spezifizierungen von den dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegenden Routinen

Führt man sich die verschiedenen genannten, den dynamischen Fähigkeiten zugrunde gelegten Routinen vor Augen, so lassen sich vier Cluster von Prozessen erkennen, die mit besonders großer Häufigkeit genannt werden (siehe Tabelle 12). Dabei handelt es sich insbesondere um die Routinen der Koordination, des Lernens, der Wahrnehmung und der Anpassung.1 Diese Prozesse sind die Mittel zur Erreichung der Zielsetzung einer Veränderung der Ressourcenund Fähigkeitenbasis. Autor(en)

Koordination

Henderson/Clark (1990)

Lernen

Wahrnehmung

X

X

Amit/Schoemaker (1993)

X

Burgelman (1994)

X

X

Collis (1994)

X

X

X

X

X

X

X

Garud/Nayyar (1994)

X

Henderson (1994)

X

Henderson/Cockburn (1994) Iansiti/Clark (1994)

X X

Pisano (1994)

X

X X

X

Zander/Kogut (1995)

X

X

Collis (1996)

X

X

Grant (1996)

1

Anpassung

X X

X

X

X X

Kogut/Zander (1996)

X

X

Brown/Eisenhardt (1997)

X

X

X

Leiponen (1997)

X

X

X

Teece/Pisano/Shuen (1997)

X

X

Galunic/Rodan (1998)

X

X

Siehe bereits die Definition dynamischer Fähigkeiten in Abschnitt 2.2.2.

X

X

X

X


85

Teece (1998)

X

de Boer/van den Bosch/Volberda (1999) Eisenhardt/Brown (1999)

X

X

X

X

Zaheer/Zaheer (1997)

X

Eisenhardt/Galunic (2000)

X

X

Eisenhardt/Martin (2000)

X

X

X X

Helfat/Raubitschek (2000) X

Raff (2000)

X X

X

X

X

D'Adderio (2001)

X

Galunic/Eisenhardt (2001)

X

X

X

X

X

X

Tsai (2001)

X

X

Burmann (2002)

X

X

X

X

X

Danneels (2002) King/Tucci (2002)

X

Okhuysen/Eisenhardt (2002)

X

Pierce/Boerner/Teece (2002)

X

X

Zahra/George (2002)

X

X

Zollo/Reuer/Singh (2002)

X

X

X

X X

X

Zott (2003)

X

X

X

X

Augier/Teece (2004)

X

X

X

X

Prahalad/Ramaswamy (2004)

X

X

X

X

Pavlou/El Sawy (2005)

X

X

X

X

Shi et al. (2005)

X

X

X

Tabelle 12:

1

X

Spanos/Lioukas (2001)

Verona/Ravasi (2003)

X X

Leiponen (2000)

Bessant et al. (2001)

X

Cluster der den dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegenden Routinen1

In Anlehnung an Pavlou/El Sawy (2005), S. 7.

86


Die Mehrzahl der in Tabelle 12 aufgeführten Arbeiten bezieht sich auf die für den Dynamic Capabilities View grundlegende Publikation von Teece/Pisano/Shuen (1997). Die Autoren unterscheiden dort zwischen Koordinations-, Lern- und Rekonfigurationsprozessen.1 Zu den letztgenannten Prozessen der Rekonfiguration führen die Autoren weiter aus: „In rapidly changing environments, there is obviously value in the ability to sense the need to reconfigure the firm’s asset structure, and to accomplish the necessary internal and external transformation.“2 Insofern kann Rekonfiguration weiter aufgeschlüsselt werden in die Routinen der Wahrnehmung und der Anpassung.3 Die Wortwahl orientiert sich in Bezug auf Wahrnehmung am Terminus Sensing bei Teece (1998) und in Bezug auf Anpassung (im englischsprachigen Original: Adaptation) an Augier/Teece (2004).4 In der bestehenden Literatur wurde bereits vielfach die generelle Bedeutung von Routinen für das Management von strategischen Allianzen hervorgehoben. Unternehmen eignen sich im Laufe der verschiedenen Allianzen verschiedenartige Routinen an, die ihnen ein effizienteres und effektiveres Allianzmanagement ermöglichen.5 Darüber hinaus wird die Konzeptionalisierung und Messung von Allianzroutinen im Schrifttum explizit angeregt, um neuartige Erkenntnisse zum Thema Allianzmanagement zu gewinnen.6 Daher scheint die Ebene der Routinen eine besonders geeignete zur Konzeptionalisierung der Allianzfähigkeit zu sein. Insgesamt sollen die vier identifizierten Routinen der Koordination, des Lernens, der Wahrnehmung und der Anpassung den Ausgangspunkt für die Konzeptionalisierung der Allianzfähigkeit bilden. Hierzu müssen sie in den folgenden Abschnitten 3.1.2.1 bis 3.1.2.4 detaillierter erläutert und in Bezug auf den Untersuchungsgegenstand der strategischen Allianz näher spezifiziert werden. Dies geschieht in Anlehnung an die Empfehlungen von Churchill (1979) und Segars/Grover (1998) anhand einer umfassenden Literaturrecherche und auf Basis von Expertengesprächen.7 3.1.2.1 Koordination Der Gegenstand der Koordinationsprozesse8 bezieht sich auf die Sicherstellung einer effizienten und effektiven Steuerung von Aktivitäten, Ressourcen und Fähigkeiten im Sinne der Un-

1 2

3

4 5 6 7 8

Siehe auch Tabelle 6. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520. Vgl. ebenfalls Teece/Pisano (1994), S. 545; Teece (1998), S. 73; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 90. Die Differenzierung in Sensing und Anpassung geschieht insbesondere in Anlehnung an Zaheer/Zaheer (1997), die Rekonfiguration in Alertness und Responsiveness unterteilen. Vgl. Zaheer/Zaheer (1997), S. 1496 f. Vgl. Teece (1998), S. 73; Augier/Teece (2004), S. 10. Vgl. Madhok/Tallman (1998), S. 336; Gulati (1999), S. 403; Chen/Chang (2004), S. 239. Vgl. Zollo/Reuer/Singh (2002), S. 709 ff. Zu den Expertengesprächen siehe Abschnitt 4.3.2. Synonym sprechen Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 518 auch von Integrationsprozessen und Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229 von Managementprozessen.


87

ternehmensziele.1 Die Notwendigkeit einer solchen Steuerung ergibt sich aus Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Aktivitäten, Ressourcen und Fähigkeiten eines Unternehmens.2 In einer Reihe empirischer Studien konnte ein Zusammenhang zwischen den Koordinationsprozessen von Unternehmen und dem unternehmerischen Erfolg nachgewiesen werden.3 Als relevante Elemente der Koordinationsprozesse können u. a. Ressourcenallokation, Aufgabenzuweisung und Aktivitätensynchronisation genannt werden.4 Ressourcenallokation bezeichnet dabei die Verteilung und Zuweisung von Wissen und Ressourcen auf Abteilungen und Mitarbeiter.5 Aufgabenzuweisung betrifft die Benennung der richtigen Personen für die verschiedenen Abteilungen und Aufgaben im Unternehmen.6 Aktivitätensynchronisation schließlich tangiert das Konzept des Coevolving7 und zielt durch eine geschickte Abstimmung auf die Realisierung von Synergien zwischen Aufgaben und Ressourcen ab.8 Koordinationsprozesse stellen eine wichtige Grundlage dynamischer Fähigkeiten dar.9 Sie überführen die bestehende Ressourcen- und Fähigkeitenbasis in „new productive assets“10 und „useful actions“11 und tragen auf diese Weise zur Erzielung neuer Wettbewerbsvorteile bei. Wird im Rahmen der Koordination traditionellerweise von einem rein unternehmensinternen Tatbestand ausgegangen, so eröffnet der Dynamic Capabilities View auch eine Perspektive für unternehmensexterne Bereiche betreffende Koordinationsprozesse: „The essential coordination task identified in the dynamic capabilities framework is internal to the firm, though it may well involve strategic alliances with other firms too.“12 Es wird betont, dass nicht nur ein interner strategischer Fit, sondern auch ein Fit im Rahmen strategischer Allianzen hergestellt werden muss.13 In der Literatur zu strategischen Allianzen lassen sich zwei zentrale Koordinationsaufgaben im Rahmen des Allianzmanagements unterscheiden: die interorganisationale Koordination und die Allianzportfoliokoordination.

1

2 3

4

5 6 7

8 9

10 11 12 13

Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 518; Wall (2000a), S. 209; Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229; Burmann (2002), S. 174; Pavlou/El Sawy (2005), S. 10. Vgl. Wall (1999), S. 94. „Coordination is managing dependencies (…).“ Malone/Crowston (1994), S. 90. Vgl. beispielsweise Garvin (1988); Henderson/Clark (1990); Clark/Fujimoto (1991); Womack/Jones/Roos (1991). Vgl. Malone/Crowston (1994), S. 91 ff.; Crowston (1997), S. 159 ff. Vgl. im Folgenden auch Pavlou/El Sawy (2005), S. 11. Vgl. Burgelman (1994), S. 43 f.; Okhuysen/Eisenhardt (2002), S. 374. Vgl. Eisenhardt/Brown (1999), S. 81. Zum Konzept des Coevolving vgl. ausführlich Eisenhardt/Galunic (2000). Es thematisiert die Verknüpfung von Personen, Aufgaben, Ressourcen, Strategien und Geschäftseinheiten in einer Art, die zur bestmöglichen Ausnutzung von Synergiemöglichkeiten führt. Vgl. Eisenhardt/Galunic (2000), S. 91 f. Vgl. Brown/Eisenhardt (1997), S. 24; Verona/Ravasi (2003), S. 579. Vgl. z. B. Henderson (1994), S. 608; Day (2000), S. 25; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 88; Augier/Teece (2004), S. 14; Gulati/Lawrence/Puranam (2005), S. 416 f. Galunic/Eisenhardt (2001), S. 1229. Iansiti/Clark (1994), S. 563. Augier/Teece (2004), S. 15. Vgl. ähnlich Gulati/Lawrence/Puranam (2005), S. 419. Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 542; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 88; Augier/Teece (2004), S. 19.

88


Die interorganisationale Koordination ist als eine Prozess- oder auch „Workflow“1Koordination aufzufassen.2 Dabei geht es um eine effiziente und effektive Steuerung während des gesamten Verlaufs einer einzelnen Allianz.3 Seit neuester Zeit wird jedoch auch verstärkt für die stärkere Berücksichtigung einer Portfoliosicht des Allianzmanagements plädiert.4 Eine solche Sichtweise legt nahe, dass im Rahmen einer Allianzportfoliokoordination ebenfalls eine übergreifende Steuerung der Gesamtheit strategischer Allianzen eines Unternehmens notwendig ist.5 Während sich die interorganisationale Koordination also auf das Management einzelner Allianzen bezieht, geht es bei der Allianzportfoliokoordination um das Management der Gesamtheit von Allianzen eines Unternehmens. Für die Notwendigkeit interorganisationaler Koordinationsprozesse lassen sich als Begründung insbesondere fünf Argumente nennen. Zunächst ist auch im Rahmen der interorganisationalen Kooperation die Existenz von Abhängigkeiten zwischen den Allianzpartnern als ursächlich für den Koordinationsbedarf anzusehen. Beispielsweise müssen im Rahmen der interorganisationalen Koordination interdependente Ressourcen harmonisiert werden, die über die beiden Partnerunternehmen sowie über verschiedene Individuen verteilt sind.6 Weiterhin umfasst eine strategische Allianz eine Vielzahl von Einzelaktivitäten. Einzelne Allianzprozessphasen lassen sich dabei nicht exakt gegeneinander abgrenzen; sie laufen teilweise parallel ab, es werden Phasen übersprungen oder es finden iterative Rückkopplungen statt.7 Dies erhöht die Komplexität erheblich und es gilt, die Einzelaktivitäten koordinativ zu strukturieren. Außerdem erstellen und verwerten die an Allianzen beteiligten Unternehmen typischerweise auch außerhalb der Kooperation eigene Leistungen. Das Allianzmitglied muss daher seine Aktivitäten außerhalb der Allianz mit der allianzbezogenen Geschäftstätigkeit koordinieren.8 Darüber hinaus richten sich die Allianzpartner selten eigenständig an einem gemeinsamen Allianzziel aus. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, die Interessen der beiden Parteien durch Koordinationsmechanismen in Einklang zu bringen.9 Schließlich ist der interorganisationale Koordinationsbedarf auch darauf zurückzuführen, dass die jeweiligen Allianzpartner nicht über alle erforderlichen Informationen verfügen, um ihr eigenes Handeln auf die Aktivitäten ihres Gegenübers abzustimmen und zu einem störungsfreien Zusammenwirken im Hinblick auf die gemeinsame Zielsetzung der Allianz zu harmonisieren. Dieser Koordinationsanforderung kann beispielsweise durch Anweisungen, Planung von gemeinsamen Aktivitäten

1 2 3 4

5 6 7 8 9

Tan/Harker (1999), S. 329. Vgl. Sobrero/Roberts (2001), S. 493. Vgl. Shi et al. (2005), S. 99. Vgl. George et al. (2001); Bamford/Ernst (2002); Koka/Prescott (2002); Parise/Casher (2003); Hoffmann (2005); Reuer/Ragozzino (2006). Vgl. Koka/Prescott (2002), S. 812; Goerzen/Beamish (2005), S. 350. Vgl. Harrigan (1986), S. 135; Wall (2000a), S. 138 f.; Nault/Tyagi (2001), S. 788 f. Vgl. Davenport/Short (1990), S. 12 f. Vgl. Wall (2000b), S. 132. Vgl. Wildemann (1997), S. 422; Gulati/Singh (1998), S. 782; Winkler (1999), S. 166 ff.; Nault/Tyagi (2001), S. 787; Sampson (2005), S. 1012 f.


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oder Einsatz von Gremien, bei denen Informationstransfer stattfindet, Rechung getragen werden.1 Für die hohe Bedeutung der interorganisationalen Koordination existiert eine Reihe von Hinweisen. So konstatieren Kumar/Nti (1998), dass die Existenz von Koordinationsroutinen ein Umfeld gegenseitig kompatibler Erwartungen schafft und auf diese Weise gemeinsame Aktivitäten der Allianzpartner vereinfacht werden.2 Ferner führt Johnson (1999) an, dass eine Abstimmung zwischen den Partnern zu einer Erweiterung der Fähigkeitenbasis und einer Verbesserung der Wettbewerbsposition führt.3 Darüber hinaus postulieren Borys/Jemison (1989), dass durch einen im Rahmen der Koordination verbesserten Zugang zu den Ressourcen des Allianzpartners der Wettbewerbsvorteil verbessert werden kann.4 Winkler (1999) verdeutlicht, dass MLP die Vorteile der Zusammenarbeit mit externen Partnern nur durch eine konsequente Koordination realisieren kann.5 Müller-Stewens/Lechner (2004) stellen die Probleme fehlender Koordination am Beispiel des Joint Ventures Unisource dar.6 Sivadas/Dwyer (2000) schließlich fassen zusammen: „No alliance can succeed unless the partners can coordinate their activities competently.“7 Insgesamt scheint es daher vor dem Hintergrund der theoretischen Vorüberlegungen auf Basis des Dynamic Capabilities View und der Argumentation in der Literatur zu strategischen Allianzen gerechtfertigt, die interorganisationale Koordination als Dimension der Allianzfähigkeit zu berücksichtigen. In Anlehnung an bestehende Definitionen soll interorganisationale Koordination als Ausmaß der Routinen zur Abstimmung von Aktivitäten, Ressourcen und Fähigkeiten mit dem Allianzpartner definiert werden.8 Wie bereits erwähnt, soll mit der Allianzportfoliokoordination neben der interorganisationalen Koordination noch eine weitere Art der Koordination aufgegriffen werden. Die Berücksichtigung der Allianzportfoliokoordination ist dabei konsistent mit den von Eisenhardt/Martin (2000) genannten Managementprozessen im Rahmen des Dynamic Capabilities View: „(…) strategic decision making is a dynamic capability in which managers pool their various business, functional, and personal expertise to make the choices that shape the major strategic moves of the firm.“9 Im Rahmen des Allianzportfoliomanagements sind in diesem Sinne stra-

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4 5 6

7 8

9

Vgl. Miller/Friesen (1982), S. 5; Wildemann (1997), S. 422. Vgl. Kumar/Nti (1998), S. 359. Vgl. Johnson (1999), S. 5 ff. Speziell im Rahmen eines F&E-Kontexts schreibt er einer interorganisationalen Koordination die direkten Vorteile eines verbesserten Informationszugangs und verkürzter Produktentwicklungszeiten zu. Vgl. Borys/Jemison (1989), S. 24. Vgl. Winkler (1999), S. 161. Vgl. Müller-Stewens/Lechner (2004), S. 491 ff. Vgl. ebenfalls Lechner/Müller-Stewens (1999), S. 39. Bei Unisource handelt es sich um ein Joint Venture der beiden Unternehmen Telia und KPN. Sivadas/Dwyer (2000), S. 32. Ähnlich auch Mohr/Spekman (1994), S. 138. Vgl. Borys/Jemison (1989), S. 241; Johnson (1999), S. 5 ff.; Peitz (2002), S. 186 f.; Mellewigt (2003), S. 95 ff.; Gulati/Lawrence/Puranam (2005), S. 419; Shi et al. (2005), S. 99. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1107.

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tegische Entscheidungen zum Poolen der einzelnen strategischen Allianzen zu treffen. Auf diese Weise wird eine von Teece et al. (1994) als erfolgsentscheidend postulierte Kohärenz der Unternehmensaktivitäten angestrebt.1 Der Charakter der Allianzportfoliokoordination als Element einer dynamischen Fähigkeit wird schließlich auch daran deutlich, dass sie es dem Unternehmen ermöglicht, die existierenden Allianzen vor dem Hintergrund sich ändernder Umfeldbedingungen zu adaptieren, um auf diese Weise eine Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis des Unternehmens zu ermöglichen: „It enables a firm to modify and adapt its extended enterprise network when it needs access to assets, competencies, or knowledge not currently resident in its networks.“2 Die Allianzportfoliokoordination zielt weiterhin darauf ab, limitierte Ressourcen möglichst effizient auf jene Allianzprojekte zu verteilen, die einen größtmöglichen Nutzen bei einem tragbaren Risiko erwarten lassen.3 Insofern dient die Allianzportfoliokoordination der Projektselektion, um eine effiziente und effektive Ressourcenallokation sicherzustellen. Idealerweise orientiert sich das Allianzportfoliomanagement an der Unternehmensstrategie und entwickelt auf ihrer Basis eine konsistente Allianzportfoliostrategie: „With a coherent alliance strategy and an appropriate linking of partners, a portfolio can be more than the sum of the parts.“4 In der Allianzportfoliostrategie werden Regeln festgelegt, in welchen Themenfeldern, mit welchen Unternehmen, wann und auf welche Weise Allianzen getätigt und wie diese untereinander harmonisiert werden.5 Die Notwendigkeit der Allianzportfoliokoordination ergibt sich zunächst daraus, dass zwischen den einzelnen Allianzen Abhängigkeiten bestehen. Dabei dient die Allianzportfoliokoordination zur Identifikation dieser Interdependenzen, zur Vermeidung von Doppelungen und zur Herstellung von Synergien:6 „(…) the local rationality of optimising the results of every single alliance may have negative influences on other alliances.“7 Schließlich ist es möglich, strategische Allianzen selbst als Ressourcen des Unternehmens anzusehen.8 Insofern ist es aus Sicht des ressourcentheoretischen Ansatzes erforderlich, diese Ressourcen in einer effizienten und effektiven Weise mithilfe organisationaler Fähigkeiten zu kombinieren.9 Somit kommt den Routinen der Allianzportfoliokoordination eine besondere Bedeutung zu. Gomes-Casseres (1998) beispielsweise betont, dass durch eine gute Allianzportfoliokoordina1 2 3

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9

Vgl. Teece et al. (1994), S. 1 ff. Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003), S. 245. Vgl. Yoshino/Rangan (1995), S. 121 f.; Gomes-Casseres (1998), S. 9; Banerjee/Hopp (2001), S. 1 ff.; Bamford/Ernst (2002), S. 38; Hoffmann (2005), S. 129. Bamford/Ernst (2002), S. 37 f. Vgl. Parise/Casher (2003), S. 28; Hoffmann (2005), S. 122. Vgl. Müller-Stewens (1995a), S. 356; Yoshino/Rangan (1995), S. 121 f.; Bamford/Ernst (2002), S. 38; Hoffmann (2005), S. 129. Lichtenthaler/Lichtenthaler (2004), S. 543. Vgl. Morath (1996), S. 29; Freiling (1997), S. 249 ff.; Gulati (1999), S. 400; Jap (1999), S. 462 f.; Johnson (1999), S. 4 f.; Pfohl/Buse (1999), S. 274; Gulati/Nohria/Zaheer (2000), S. 207; Goerzen/Beamish (2005), S. 333. Vgl. Burmann (2002), S. 152 f.; Koruna (2004), S. 507.


91

tion Ressourcen eingespart und Wachstumschancen gesichert werden können.1 Hoffmann (2005) stellt auf das hohe Ausmaß an Synergien ab, die durch eine Allianzportfoliokoordination zwischen verschiedenen Allianzen realisiert werden können.2 Neben dem Synergiepotenzial nennen Parise/Casher (2003) auch die Reduktion von Konflikten als einen wesentlichen Vorteil der Allianzportfoliokoordination.3 Schließlich kommen Dyer/Nobeoka (2000) auf Basis einer Fallstudie zu dem Schluss, dass die relativen Produktivitätsvorteile von Toyota z. T. auf das effektive, allianzübergreifende Management seines strategischen Netzwerks zurückzuführen sind.4 Zusammenfassend soll Allianzportfoliokoordination als weitere Dimension der Allianzfähigkeit konzeptionalisiert werden. Definitorisch bezieht sich Allianzportfoliokoordination dabei auf das Ausmaß der Routinen zur Abstimmung der einzelnen Allianzen eines Unternehmens untereinander.5 3.1.2.2 Lernen Obwohl es sehr viele und sehr unterschiedliche Definition des Begriffs Lernen gibt, ist diesen Begriffsbestimmungen doch gemein, dass organisationales Lernen die Akquisition und Nutzbarmachung neuen Wissens durch das Unternehmen beinhaltet.6 Lernen wird dabei als Basis für neues unternehmerisches Denken, die Generierung neuen Wissens sowie die Umgestaltung existierender Ressourcen und Fähigkeiten aufgefasst.7 Teece/Pisano/Shuen (1997) schreiben den Lernprozessen eine besonders zentrale Rolle als Element dynamischer Fähigkeiten zu.8 Zur Untermauerung verweisen sie auf die Erkenntnisse der Organizational-LearningLiteratur.9 Unternehmen, die kontinuierlich lernen, sind stets auf der Suche nach neuen, besseren Lösungen und hinterfragen den aktuellen Zustand.10 Insofern werden Unternehmen durch Lernprozesse sensibel für mögliche Diskrepanzen zwischen den Markterfordernissen und der bestehenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis. Darüber hinaus dient das Lernen auch dem eigentlichen Wandel der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis.11 „Learning builds new thinking, gener-

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10 11

Vgl. Gomes-Casseres (1998), S. 9. Vgl. Hoffmann (2005), S. 124. Vgl. Parise/Casher (2003), S. 30. Vgl. Dyer/Nobeoka (2000), S. 345. Vgl. Parise/Casher (2003), S. 28; Hoffmann (2005), S. 122. Vgl. Kumar/Nti (1998), S. 358. Vgl. Zollo/Winter (2002); Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520. Vgl. ebenfalls Müller-Stewens/Osterloh (1996), S. 19. Vgl. Argyris/Schön (1978); Levinthal/March (1981); Nelson/Winter (1982); Levitt/March (1988); LeonardBarton (1995). Vgl. Baker/Sinkula (1999), S. 299 f. Vgl. Müller-Stewens (1994), S. 4 f.; Teece/Pisano (1994), S. 544; Pisano/Bohmer/Edmondson (2001), S. 752.

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ates new knowledge, and enhances existing resources.“1 Folglich stellt Lernen einen zentralen Bestandteil dynamischer Fähigkeiten dar.2 Eine im Rahmen des Dynamic Capabilities View zentrale Differenzierung von Arten des Lernens betrifft jene zwischen internem und externem Lernen.3 Internes Lernen betrifft Problemlösungsprozesse, die vollständig innerhalb der Unternehmensgrenzen stattfinden. Beispiele hierfür sind interne Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten sowie ein internes Vorschlagsoder Verbesserungswesen.4 Externes Lernen tritt hingegen dann auf, wenn neues Wissen von Quellen außerhalb der Unternehmensgrenzen aufgenommen und in die organisationale Wissensbasis integriert oder in Zusammenarbeit mit externen Partnern neues Wissen entwickelt wird. Externes Lernen geschieht beispielsweise im Rahmen von Akquisitionen und strategischen Allianzen.5 Gerade die explizite Berücksichtigung der Routinen des externen Lernens verdeutlicht erneut die hohe Eignung des Ansatzes für den vorliegenden Untersuchungsgegenstand: „The concept of dynamic capabilities as a coordinative management process opens the door to the potential of interorganizational learning. (…) collaborations and partnerships can be a vehicle for a new organizational learning, helping firms to recognize dysfunctional routines, and preventing strategic blindspots.“6 Ebenso konstatieren Dyer/Nobeoka (2000) „that the notion of a dynamic learning capability that creates competitive advantage needs to be extended beyond firm boundaries.“7 Dabei gelten die Routinen des externen Lernens als besonders pfadabhängig und sind daher nur schwer zu imitieren.8 Hinsichtlich des externen Lernens sind zunächst zwei Arten zu unterscheiden.9 Einerseits ist es möglich, dass durch Interaktion mit einer unternehmensexternen Partei völlig neues Wissen geschaffen wird. Andererseits kann ein Transfer von existierendem Wissen von einem Unternehmen zum anderen Unternehmen stattfinden. In jüngster Zeit hat die Bedeutung des letzt-

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Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Vgl. ähnlich Pisano/Bohmer/Edmondson (2001), S. 752. Vgl. Mowery/Oxley/Silverman (1996), S. 66; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520; Pisano/Bohmer/Edmonson (2001), S. 752; Martin/Salomon (2002), S. 737; Zahra/George (2002), S. 185; Lenox/King (2004), S. 331; McEvily/Eisenhardt/Prescott (2004), S. 713; Malhotra/Gosain/El Sawy (2005), S. 151; Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Vgl. Kogut/Zander (1992); S. 385; Iansiti/Clark (1994), S. 565 f.; Christensen (1996), S. 115 f.; Grant (1996), S. 383; Coombs/Metcalfe (2000); S. 211 ff.; Kessler/Bierly/Gopalakrishnan (2000), S. 213 ff.; Burmann (2002), S. 243 f.; Schroeder/Bates/Junttila (2002), S. 107 f.; Caloghirou/Kastelli/Tsakanikas (2004), S. 29 ff. Vgl. Lei/Hitt/Bettis (1996), S. 556; Brockhoff (2001), S. 22; 63; Burmann (2002), S. 244; Schroeder/Bates/Junttila (2002), S. 107. Vgl. Burmann (2002), S. 244. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520. Vgl. Dyer/Nobeoka (2000), S. 365. Ähnlich auch Henderson/Cockburn (1994), S. 66 f. Vgl. Chen (2004), S. 314. Vgl. Larsson et al. (1998), S. 289.


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genannten, auch als Grafting bekannten Prozesses besonders zugenommen.1 Insbesondere in strategischen Allianzen kommt dem Wissenstransfer eine besonders hohe Relevanz zu.2 Dabei existieren wiederum zwei Arten von Wissen, dessen Transfer für Allianzpartner potenziell von Interesse ist.3 Zunächst ist ein Transfer von Wissen über das Management von Allianzen möglich.4 Dieses Wissen ist für das Unternehmen insbesondere für das zukünftige Allianzmanagement von Relevanz. Darüber hinaus kann jedoch auch Wissen des Allianzpartners transferiert werden, welches anschließend außerhalb des Allianzkontexts angewandt wird. Hierbei kann es sich beispielsweise um spezifische technische Kompetenzen des Allianzpartners handeln. Derartige Lernroutinen dienen direkt der Verbesserung der originären Ressourcen- und Fähigkeitenbasis des Unternehmens und können daher als klassische dynamische Fähigkeit verstanden werden. Der Transfer von Wissen über das Management von Allianzen betrifft hingegen erst indirekt die organisationale Ressourcen- und Fähigkeitenbasis, indem er dem Unternehmen zukünftig ein effizienteres und effektiveres Allianzmanagement ermöglicht. Erst in einer späteren Stufe, in der dieses verbesserte Allianzmanagement eingesetzt wird, kommt es zu einer Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis.5 Insofern sind derartige Routinen auf einer abstrakteren Meta-Ebene über den klassischen dynamischen Fähigkeiten angesiedelt. Sie sind damit nicht Teil der dynamischen Fähigkeit Allianzfähigkeit, sondern determinieren die organisationale Allianzfähigkeit der Zukunft. Folglich soll das Lernen über Allianzen an späterer Stelle im Rahmen der Determinanten der Allianzfähigkeit untersucht werden (siehe Abschnitt 3.3.2), während der Transfer von anschließend außerhalb des Allianzkontexts angewandtem Wissen als interorganisationales Lernen bezeichnet und als Bestandteil der Allianzfähigkeit konzeptionalisiert werden soll.6 Generell wird die Möglichkeit zum interorganisationalen Lernen als Schlüsselvorteil strategischer Allianzen angesehen:7 „Most of the various motives for creating strategic alliances are linked to the partner organizations learning how to improve their operations through cooperation in different ways.“8 Gleichzeitig spielt die Fähigkeit, Wissen vom Allianzpartner zu transferieren, für den Erfolg von Allianzen eine zentrale Rolle.9 Nur lernfähige Unternehmen werden mit dem Ergebnis

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Vgl. Huber (1991), S. 97. Vgl. Mowery/Oxley/Silverman (2002), S. 296. Vgl. Inkpen/Dinur (1998), S. 455. Vgl. Lyles (1988), S. 85 ff.; Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 883 ff. In diesem Zusammenhang sind mit Fähigkeiten die statischen Fähigkeiten eines Unternehmens gemeint. Siehe Abschnitt 2.2.2. Zum Terminus interorganisationales Lernen als Begriff für den Transfer von anschließend außerhalb des Allianzkontexts angewandten Wissens vgl. z. B. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520; Larsson et al. (1998), S. 285; Dyer/Nobeoka (2000), S. 366; Greve (2005), S. 1026; Holmqvist (2004), S. 70. Vgl. Müller-Stewens/Osterloh (1996), S. 19; Goerzen/Beamish (2005), S. 335. Larsson et al. (1998), S. 286. Vgl. Inkpen/Crossan (1995), S. 613; Doz (1996), S. 69; Larsson et al. (1998), S. 285; Mowery/Oxley/Silverman (2002), S. 296.

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ihrer Allianzen zufrieden sein.1 Es ist dabei zu beobachten, dass sich Unternehmen bezüglich ihrer interorganisationalen Lernprozesse z. T. erheblich unterscheiden: „However some firms may learn more than others when they interact through the framework of a strategic alliance; that is, differential learning may occur.“2 Demnach besitzen einige Unternehmen eine stärker ausgeprägte interorganisationale Lernfähigkeit als andere. Steensma (1996) konnte diesbezüglich empirisch nachweisen, dass sich die interorganisationale Lernfähigkeit des Unternehmens positiv auf den Umfang der im Rahmen strategischer Allianzen hinzugewonnenen Fähigkeiten auswirkt.3 Inkpen/Pien (2006) zeigen schließlich in ihrer Fallstudie, dass das Vorhandensein von Lernroutinen maßgeblich zum Erfolg der China–Singapore Suzhou Industrial Park (SIP)-Allianz beigetragen hat.4 Folglich wird interorganisationales Lernen als Dimension von Allianzfähigkeit konzeptionalisiert. Interorganisationales Lernen bezeichnet dabei das Ausmaß der Routinen des Transfers von Wissen des Allianzpartners auf das eigene Unternehmen.5 3.1.2.3 Wahrnehmung Die Routinen der Wahrnehmung (Sensing) spiegeln sich in einer hohen Wachsamkeit gegenüber Umfeldinformationen wider.6 Sie versetzen das Unternehmen in die Lage, die Umwelt zu verstehen, Markterfordernisse zu erkennen und neue Möglichkeiten zu identifizieren.7 Teece (1998) stellt fest, dass Wahrnehmung eine notwendige Bedingung für dynamische Fähigkeiten darstellt.8 Des Weiteren konnte in verschiedenen Studien die Erfolgswirksamkeit derartiger Routinen belegt werden.9 Das Konzept des Sensing findet sich in einer Reihe sehr ähnlicher, dem ressourcentheoretischen Ansatz naher Konzepte wieder. So sprechen Zaheer/Zaheer (1997) und Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003) beispielsweise von Wachsamkeit als „capability of a firm to explore its marketplace, detect areas of marketplace ignorance, and determine opportunities for action.“10 Nelson/Winter (1982) thematisieren organisationale Suchroutinen, die sich auf das kontinuierliche Abtasten des Marktumfelds beziehen und mögliche Modifikationen der Res-

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Vgl. Martin/Salomon (2002), S. 742; Chen (2004), S. 314. Kumar/Nti (1998), S. 358. Vgl. ebenso Inkpen/Beamish (1997), S. 192 f. Vgl. Steensma (1996), S. 275 ff. Vgl. Inkpen/Pien (2006), S. 785 ff. Vgl. Steensma (1996), S. 276; Inkpen/Dinur (1998), S. 454. Besondere Nähe weist diese auf organisationale Routinen abstellende Definition zu der von Dyer/Nobeoka (2000), S. 347 auf: „(…) we define a learning routine as a regular pattern of interactions among individuals that permits the transfer, recombination, or creation of specialized knowledge. Collectively, these routines may be viewed as a capability at managing knowledge flows in interfirm networks.“ Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 545; Zaheer/Zaheer (1997), S. 1496. Vgl. Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Vgl. Teece (1998), S. 73. Vgl. Miller/Friesen (1982); Luo (2003); Wirtz/Mathieu (2005). Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003), S. 250. Vgl. auch Zaheer/Zaheer (1997), S. 1496.


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sourcen- und Fähigkeitenbasis aufspüren.1 Die von Langlois (1997) entwickelte Idee der Rezeptionsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit, neue Wege zur Verbesserung der Ressourcen und Fähigkeiten des Unternehmens zu erkennen und Möglichkeiten für deren Einsatz zu suchen.2 Müller-Stewens (2001) spricht von der Fähigkeit zur „Identifikation schwacher Signale“.3 Die Terminologie des Sensing schließlich wurde geprägt durch Teece (1998), der sich damit auf Routinen zur Suche und Aufnahme von Informationen in der Unternehmensumwelt bezieht.4 All diese Ansätze lassen erkennen, dass es sich bei der Wahrnehmung um ein zentrales, den dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegendes Konstrukt handelt.5 „Having one‘s antennae out“6 ermöglicht einerseits die Antizipation zukünftiger Umfeldentwicklungen und damit das frühzeitige Erkennen der Notwendigkeit für eine Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis.7 Andererseits werden durch die Wahrnehmungsroutinen nicht nur Notwendigkeiten erkannt, sondern ebenfalls neue Möglichkeiten (z. B. neuartige Strategien, alternative Produktionstechniken) identifiziert.8 Teece (1998) fasst dies folgendermaßen zusammen: „In order for an organization to exhibit dynamic capabilities, it must sense the opportunity and the need for change (…).“9 Die Eigenschaft als organisationale Fähigkeit wird dadurch unterstrichen, dass laut Day (1994) einige Unternehmen bessere Wahrnehmungsroutinen aufweisen als andere: „(…) processes for gathering, interpreting, and using market information are more systematic, thoughtful, and antipatory than in other firms.“10 Dies trifft nach Dyer/Singh (1998) auch auf jene Wahrnehmungsroutinen zu, die für das Allianzmanagement von Relevanz sind: „In fact, firms vary in their ability to identify potential partners and value their complementary resources (…).“11 Als Begründung nennen sie u. a. Unterschiede bezüglich der organisationalen Fähigkeiten der Wahrnehmung.12 Es besteht also Grund zur Annahme, dass Routinen der Wahrnehmung im Rahmen der Allianzfähigkeit eine wichtige Rolle spielen.13 So werden insbesondere die Routinen der Identifikation von Gelegenheiten zum Eingehen von strategischen Allianzen als erfolgskritisch ange-

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Zum Konzept der Suchroutinen vgl. Nelson/Winter (1982); Nelson (1995), S. 68 ff. Vgl. ebenso Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 91. Vgl. Langlois (1997), S. 76. Müller-Stewens (2001), S. 12. Vgl. Teece (1998), S. 73. Zu der Terminologie des Sensing vgl. auch Kiesler/Sprouli (1982), S. 548; Teece/ Pisano (1994), S. 545; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 90; Tippins/Sohi (2003), S. 751; Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Vgl. Day (1994), S. 43; Teece (1998), S. 73; Aragon-Correa/Sharma (2003), S. 74. Zaheer/Zaheer (1997), S. 1496. Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 545; Lee/Lee/Pennings (2001), S. 618; Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 90; Augier/Teece (2004), S. 9 f. Vgl. Zott (2003), S. 104; Augier/Teece (2004), S. 9 f.; Pavlou/El Sawy (2005), S. 7. Vgl. Teece (1998), S. 73. Day (1994), S. 43. Dyer/Singh (1998), S. 667. Vgl. Dyer/Singh (1998), S. 667. Vgl. Lambe/Spekman/Hunt (2002), S. 145.

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sehen.1 Im Rahmen derer gilt es, auf Basis eines Anforderungsprofils adäquate Allianzpartner mithilfe unterschiedlicher Informationsquellen zu identifizieren.2 Darüber hinaus muss das Unternehmen eine hohe Verfügbarkeit bzw. Ansprechbarkeit für potenzielle Allianzpartner aufweisen.3 Als Beispiele für standardisierte Abläufe im Rahmen des Formierens von Allianzen nennt Gulati (1999) etwa „clarifying decision-making authority, setting guidelines for projects considered appropriate for alliances, specifying company-wide legal framework for alliances, and creating a checklist of ex ante issues to be considered for the future management of alliances.“4 Derartige Vorgaben erleichtern eine routinemäßige Vorgehensweise bei der Suche und dem Eingehen von Allianzen und wirken sich somit positiv auf den Allianzerfolg aus. So konstatieren beispielsweise Karol/Loeser/Tait (2002), dass der Unternehmensentwicklungserfolg von DuPont u. a. auf dessen routinierten Abläufe bei der Partneridentifikation und -evaluierung zurückgeführt werden kann.5 Sarkar/Echambadi/Harrison (2001) subsumieren organisationale Wahrnehmungsroutinen für den Allianzkontext unter das Konzept der Allianzproaktivität. Mit Allianzproaktivität bezeichnen sie „efforts to identify potentially valuable partnering opportunities, and to initiate preemptive actions in response to identified opportunities.“6 Die Autoren weisen explizit darauf hin, dass es sich bei Allianzproaktivität um ein Element dynamischer Fähigkeiten handelt. Durch eine effizientere und effektivere Identifikation und Auswahl von Allianzpartnern ist es allianzproaktiven Unternehmen möglich, einen dynamischen Prozess der Ressourcen- und Fähigkeitenveränderung zu etablieren: „Since the rent-crating ability of most resources tends to dissipate over time, alliance proactive firms may have a greater ability to sustain a dynamic process of asset and capability accumulation.“7 Aufgrund der Nähe zum Dynamic Capabilities View und der empirisch nachgewiesenen Erfolgsbedeutung soll somit Allianzproaktivität als Dimension von Allianzfähigkeit konzeptionalisiert werden. In Anlehnung an Sarkar/Echambadi/Harrison (2001) wird Allianzproaktivität definiert als Ausmaß der Routinen zur Identifikation von Gelegenheiten zum Eingehen von Allianzen.8

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Vgl. Eisele (1995), S. 111 ff.; Michel (1996), S. 183 ff.; Kraege (1997), S. 93; Blumberg (1998), S. 66 ff.; Friese (1998), S. 91; Gulati (1999), S. 402; Park/Chen/Gallagher (2002), S. 530; Mellewigt (2003), S. 77. Vgl. Mellewigt (2003), S. 77 f. Vgl. Eisele (1995), S. 130 ff. Gulati (1999), S. 403. Vgl. Karol/Loeser/Tait (2002), S. 50. Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 702. Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 703. Vgl. Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 702.


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3.1.2.4 Anpassung Anpassung bezieht sich auf die organisationale Fähigkeit, Unternehmensaktivitäten in einer flexiblen Art und Weise umzustellen, um auf antizipierte Umfeldänderungen zu reagieren.1 Eine möglichst zügige und reibungslose Anpassung der Aktivitäten ist insbesondere in dynamischen Märkten erfolgskritisch.2 Ein inhaltlich den Anpassungsroutinen ähnliches Konzepte findet sich in der Literatur beispielsweise mit der Reaktionsfähigkeit (Responsiveness) bei Amit/Schoemaker (1993) und Zaheer/Zaheer (1997). Hiermit bezeichnen die Autoren die Schnelligkeit, mit der Unternehmen auf Marktsignale mit geeigneten Maßnahmen reagieren können.3 Eine hohe Ähnlichkeit zu Anpassungsroutinen weist auch das Konzept der Agilität auf. Dieses betrifft die „ability of a firm to respond quickly and flexibly to its environment and to meet the emerging challenges with innovative responses.“4 Die Bezeichnung der Anpassungsroutinen geht auf Nelson/Winter (1982) zurück und wurde von Augier/Teece (2004) in die Diskussion dynamischer Fähigkeiten eingebracht.5 Bereits die Definition von Anpassung als Fähigkeit, Unternehmensaktivitäten zur Reaktion auf antizipierte Umfeldänderungen zu adaptieren, verdeutlicht die große Nähe zum Konzept der dynamischen Fähigkeiten. Während sich dynamische Fähigkeiten jedoch auf die Veränderung der existierenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis beziehen, betrifft Anpassung die Veränderung der Aktivitäten eines Unternehmens.6 Durch Unternehmensabläufe, die den Markterfordernissen angepasst sind, ist es dann wiederum möglich, die Ressourcen- und Fähigkeitenbasis zu verbessern. Insofern handelt es sich bei der Anpassung um ein zentrales Element dynamischer Fähigkeiten.7 Während in vielen älteren Publikationen Anpassungen im Rahmen strategischer Allianzen als Zeichen für Misserfolg gedeutet wurden, gelten sie heute als eine ganz natürliche Erscheinung. Insbesondere veränderte Marktgegebenheiten werden als Ursache gesehen, die eine Umstellung der Allianzeckpunkte sinnvoll erscheinen lassen kann.8 Mithin wird es als unrealistisch angesehen, dass gleich von Anfang an ein perfekter Fit zwischen den Partnern hergestellt werden kann; vielmehr bedarf es einer Interaktion und Adaption der Partner, um einen

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Vgl. Lyles/Baird (1994), S. 316; Teece/Pisano (1994), S. 545; Gibson/Birkinshaw (2004), S. 209; Tan/Tiong (2005), S. 49. Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 545; Müller-Stewens (2001), S. 12 f. Vgl. Amit/Schoemaker (1993), S. 35; Zaheer/Zaheer (1997), S. 1496. Bessant et al. (2001), S. 29. Vgl. ebenfalls Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003), S. 237. Bessant et al. (2002), S. 490 betonen, dass sich Agilität durch beobachtbare organisationale Routinen ausdrückt, was die Nähe des Konzepts zu dem der Anpassungsroutinen verdeutlicht. Vgl. Augier/Teece (2004), S. 14. Vgl. zu Anpassungsroutinen ebenfalls Dyer/Nobeoka (2000), S. 347. Zur Definition dynamischer Fähigkeiten siehe Abschnitt 2.2.2. Vgl. Amit/Schoemaker (1993), S. 35; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1112; Augier/Teece (2004), S. 14; Gibson/Birkinshaw (2004), S. 209; Tan/Tiong (2005), S. 52. Vgl. Yan (1998), S. 777 ff.; Johnson (1999), S. 6; Reuer/Zollo (2000), S. 166.

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solchen Fit herzustellen.1 Darüber hinaus wird die Flexibilität der Organisationsform Allianz häufig als einer ihrer größten Vorteile aufgeführt, so dass es nicht verwundert, dass von dieser Flexibilität auch Gebrauch gemacht wird. So konnten Reuer/Zollo (2000) in ihrer Studie feststellen, dass in etwa 40 % aller untersuchten strategischen Allianzen Anpassungen wie beispielsweise Vertragsänderungen, Änderungen des für die Allianz zuständigen Personals oder der Überwachungsmechanismen vorgenommen werden.2 Gerade im Falle sich ändernder Umfeldbedingungen spielt die Fähigkeit, derartige Anpassungen in strategischen Allianzen vorzunehmen, eine wichtige Rolle: „Therefore, success in strategic alliances is closely tied to the ability to be flexible and adjust the cooperation to these changes (…).“3 Die Anpassungen führen dazu, dass die Allianz auch weiterhin den spezifischen Erfordernissen der Partner entspricht.4 Erst durch eine Anpassung an Marktgegebenheiten wird es für die Allianzpartner möglich, von sich im Umfeld bietenden Gelegenheiten umfassend Gebrauch zu machen:5 „Eine dynamische Netzwerkbeziehung erfordert einen ständigen Anpassungsprozess.“6 Darüber hinaus wird durch erfolgreiche Anpassungsprozesse die Beziehung zwischen den Partnerunternehmen intensiviert.7 Dabei sind die Anpassungen z. T. mit Wechselkosten verbunden, die zur Etablierung einer besonders engen Beziehung beitragen.8 Insgesamt wird die Wichtigkeit von Allianzanpassungen für den Erfolg also von einer Reihe von Forschern betont.9 Doz (1996) verdeutlicht z. B., inwieweit Allianzanpassungen zum Erfolg der Allianz zwischen GE und SNECMA beigetragen haben.10 Dass das Vorhandensein von Prozessen zur Allianzanpassung jedoch keine Selbstverständlichkeit ist, zeigen die Forschungsergebnisse von Fischer/Huber (2005): „Die meisten der befragten Manager gaben an, durchaus die Vorteile von Innovationsnetzwerken zu schätzen, jedoch zu hierfür notwendigen Veränderungen der eigenen Prozesse und Abläufe (noch) nicht bereit zu sein.“11 Bei anderen

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Vgl. Borys/Jemison (1989), S. 241 f.; Müller-Stewens/Lechner (1999), S. 62 ff. Doz (1996) stellt in seiner Arbeit eine fehlende Anpassung im Verlaufe der Allianz sogar als ursächlich für Allianzmisserfolge heraus: „Failing projects, conversely, were highly inertial, with little (…) adjustment.“ Doz (1996), S. 55. Vgl. Reuer/Zollo (2000), S. 165. Als weitere Beispiele für Allianzanpassungen nennen Johanson/Mattsson (1991), S. 258 Modifikationen der Produkte oder Produktionsprozesse und Adjustierungen der Planungssysteme. Niederkofler (1991), S. 237. Vgl. ebenfalls Yan (1998), S. 789; Das/Teng (2000a), S. 87. Vgl. Ariño/de la Torre (1998), S. 308. Vgl. Jarratt (2004), S. 303. Fischer/Huber (2005), S. 5. Vgl. ebenfalls Gomes-Casseres (1987), S. 99 f.; Borys/Jemison (1989), S. 241 f.; Bleeke/Ernst (1991), S. 131; Morath (1996), S. 29 f.; Halinen/Salmi/Havila (1999), S. 781; Johnson (1999), S. 6; Dussauge/Garrette/Mitchell (2000), S. 104; 122; Chen (2004), S. 314; Fischer/Huber (2005), S. 14. Vgl. Johanson/Mattsson (1991), S. 258; Doz (1996), S. 69; 78; Morath (1996), S. 29 f.; Reuer/Zollo/Singh (2002), S. 137. Vgl. Cannon/Achrol/Gundlach (2000), S. 181. Vgl. Johanson/Mattsson (1991), S. 258 f.; Madhok/Tallman (1998), S. 333; Young-Ybarra/Wiersema (1999), S. 440; Chen (2004), S. 314; Mohr/Puck (2005), S. 167. Vgl. Doz (1996), S. 69. Fischer/Huber (2005), S. 14.


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Allianzen werden zwar Anpassungen angestrebt, diese Bestrebungen aber nicht durch entsprechende routinisierte Reorganisationsmaßnahmen begleitet.1 Insofern ist davon auszugehen, dass sich die Unternehmen in ihren Routinen der Allianzanpassung unterscheiden, und es kann von einer Allianzanpassungsfähigkeit gesprochen werden.2 Auch wegen der starken Anknüpfungspunkte zum Dynamic Capabilities View soll Allianzanpassung als eine Dimension von Allianzfähigkeit konzeptionalisiert werden. Allianzanpassung bezieht sich auf das Ausmaß der Routinen zur Modifizierung von Allianzen im Verlauf des Allianzprozesses.3 3.1.3

Zusammenfassung der Konzeptionalisierung

Im vorangegangenen Abschnitt wurden mit der interorganisationalen Koordination, der Allianzportfoliokoordination, dem interorganisationalen Lernen, der Allianzproaktivität und der Allianzanpassung auf Basis des Dynamic Capabilities View und der Literatur zum Thema strategische Allianzen fünf Dimensionen des Konstrukts Allianzfähigkeit hergeleitet, inhaltlich konkretisiert und definiert. Die nachfolgende Abbildung 13 stellt die spezifizierten Dimensionen der Allianzfähigkeit und deren Ableitung aus dem Dynamic Capabilities View noch einmal überblicksartig dar.

Dynamische Fähigkeiten Koordination

Lernen

Wahrnehmung

Anpassung

Spezifizierung bezüglich des Allianzmanagementkontexts

Interorganisationale Koordination

Allianzportfoliokoordination

Interorganisationales Lernen

Allianzproaktivität

Allianzanpassung

Allianzfähigkeit

Abbildung 13: Dimensionen der Allianzfähigkeit auf Basis des Dynamic Capabilities View

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Vgl. Lechner/Müller-Stewens (1999), S. 45; Müller-Stewens/Lechner (2004), S. 498. Vgl. Chen (2004), S. 314. Vgl. Niederkofler (1991), S. 237; Halinen/Salmi/Havila (1999), S. 781; Johnson (1999), S. 6; Cannon/Achrol/Gundlach (2000), S. 181.

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Auf Basis dieser Struktur ist es möglich, die bislang sehr abstrakt gehaltene Definition von Allianzfähigkeit aus Abschnitt 2.2.3 folgendermaßen zu konkretisieren: Definition Allianzfähigkeit Allianzfähigkeit stellt eine spezifische dynamische Fähigkeit zur Veränderung der existierenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis im Rahmen strategischer Allianzen dar. Sie basiert auf den organisationalen Routinen der interorganisationalen Koordination, der Allianzportfoliokoordination, des interorganisationalen Lernens, der Allianzproaktivität und der Allianzanpassung.

Tabelle 13:

Eigene Definition von Allianzfähigkeit

Insgesamt sind durch die beschriebene Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit nicht nur alle vier den dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegenden Routinen abgedeckt. Gleichzeitig werden durch die fünf Allianzfähigkeitsdimensionen auch die zentralen Aufgaben des Allianzmanagements über den Allianzlebenszyklus hinweg aufgegriffen. Spekman et al. (1998) stellen einen Allianzmanagementprozess vor, in dem sie zwischen sieben Phasen unterscheiden: Partnersuche, Partneridentifikation, Bewertung/Initiierung, Koordination/Verkoppelung, Expansion/Wachstum, Neuausrichtung und Re-Evaluation.1 Diese sieben Phasen werden durch die fünf Dimensionen der Allianzfähigkeit weitestgehend abgedeckt (siehe Abbildung 14). Während Allianzproaktivität die drei Phasen der Partnersuche, Partneridentifikation sowie Bewertung/Initiierung betrifft, beziehen sich die interorganisationale Koordination und die Allianzportfoliokoordination auf die Phasen Koordination/Verkoppelung sowie Expansion/Wachstum. Die Phasen der Neuausrichtung und Re-Evaluation spiegeln sich in der Dimension der Allianzanpassung wider. Somit sind alle Phasen des Schemas von Spekman et al. (1998) abgedeckt. Dabei gehen Spekman et al. (1998) in ihrem Phasenschema jedoch nicht explizit auf das Lernen als eigene Phase ein; vielmehr lassen sich Hinweise darauf finden, dass Lernen ein phasenübergreifendes Phänomen ist: „Learning occurs all along the evolutionary path.“2 Diesbezüglich ist davon auszugehen, dass die Intensität des Lernens mit zunehmender Etablierung partnerspezifischer Routinen zunimmt.3 Alles in allem kann festgehalten werden, dass die fünf Allianzfähigkeitsdimensionen als repräsentativ für die Gesamtheit der Allianzphasen angesehen werden könnten.

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Vgl. Spekman et al. (1998), S. 760 ff. Eine ähnliche Phasenbildung findet sich bei Lei/Slocum/Pitts (1997), S. 205; Mellewigt (2003), S. 74 ff. Für eine Zusammenstellung verschiedener Phasenkonzepte vgl. Fontanari (1995), S. 165 ff.; Kraege (1997), S. 85 ff. Iyer (2002), S. 3. Vgl. Ring/van De Ven (1994), S. 101; Lei/Slocum/Pitts (1997), S. 203 ff.; Larsson et al. (1998), S. 292; Iyer (2002), S. 5.


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Allianzmanagementphasen Partnersuche

Partneridentifikation

Bewertung/ Initiierung

Koordination/ Verkoppelung

Expansion/ Wachstum

Neuausrichtung

Re-Evaluation

Bezug zu den Allianzmanagementphasen

Interorganisationale Koordination


Interorganisationales Lernen


Allianzanpassung

Allianzfähigkeit

Abbildung 14: Abdeckung der Allianzmanagementphasen durch die Dimensionen der Allianzfähigkeit Zusammenfassend kann basierend auf den bisherigen Ausführungen zur Beantwortung der Untersuchungsfragestellung 1 folgende deskriptive Hypothese aufgestellt werden: H1:

Das Konstrukt Allianzfähigkeit kann als Konstrukt zweiter Ordnung mit den folgenden fünf Dimensionen operationalisiert werden: interorganisationale Koordination, Allianzportfoliokoordination, interorganisationales Lernen, Allianzproaktivität, Allianzanpassung.

Diese Hypothese gilt es in Abschnitt 5.1.1 empirisch zu überprüfen.

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3.2

Hypothesen zu abhängigen Variablen

Im nachfolgenden Abschnitt soll zur Beantwortung der Untersuchungsfragestellung 2 die Auswirkung von Allianzfähigkeit auf unternehmerische Erfolgsgrößen untersucht werden. Bereits aus der Definition dynamischer Fähigkeiten in Abschnitt 2.2.2 ging hervor, dass dynamische Fähigkeiten letztendlich auf die Generierung eines Wettbewerbsvorteils abzielen. Ray/Barney/Muhanna (2004) warnen jedoch, den Wettbewerbsvorteil im Rahmen empirischer Untersuchungen organisationaler Fähigkeiten als einzige abhängige Variable heranzuziehen. Als Grund dafür nennen sie, dass der Wettbewerbsvorteil von einer Vielzahl von Einflussgrößen determiniert ist, von denen die jeweils untersuchte Fähigkeit nur eine darstellt: „Indeed, a firm’s overall performance often depends on, among other things, how it implements numerous business processes.“1 Daher raten sie, die Effektivität bzw. den Erfolg2 der untersuchten Prozesse als zusätzliche und zentrale abhängige Variable heranzuziehen.3 Folglich bietet sich in der vorliegenden Untersuchung die Variable Allianzerfolg an. Zusätzlich zur Wirkung von Allianzfähigkeit auf den Allianzerfolg (Abschnitt 3.2.1) und auf den Wettbewerbsvorteil (Abschnitt 3.2.2) ergeben sich in der ressourcentheoretischen Literatur ebenfalls Hinweise auf eine Auswirkung von Allianzfähigkeit auf die Häufigkeit, mit der Unternehmen neue Allianzen eingehen. Diese Wirkungsbeziehung ist Gegenstand von Abschnitt 3.2.3. Abschließend werden noch als Nebenhypothesen der Untersuchung der Zusammenhang zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil (Abschnitt 3.2.4) sowie der zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil (Abschnitt 3.2.5) betrachtet. 3.2.1

Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg

Außer der Herbeiführung eines Wettbewerbsvorteils wird dynamischen Fähigkeiten häufig auch eine direktere Auswirkung zugesprochen: „(…) their value for competitive advantage lies in the resource configurations that they create (…).“4 Neben den Ressourcen sind auch die statischen Fähigkeiten von den dynamischen Fähigkeiten betroffen: „(…) nondynamic capabilities change through the action of dynamic capabilities.“5 So bleibt festzuhalten, dass dynamische Fähigkeiten auf eine Verbesserung der existierenden Ressourcen- und Fähigkeitenbasis eines Unternehmens abzielen.6 Ein probates Mittel zur Verbesserung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis stellen aus Sicht des ressourcentheoretischen Ansatzes strategische Allianzen dar. Diese bieten das Potenzial,

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Vgl. Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24 f. Das englische Wort Effectiveness wird häufig nicht nur im Sinne von Effektivität, sondern auch von Erfolg verwendet. Vgl. LEO (2006). Vgl. Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106. Helfat/Peteraf (2003), S. 998. Siehe auch Abschnitt 2.2.2.


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Zugang zu den Ressourcen anderer Unternehmen zu bekommen und durch Kombination dieser Ressourcen mit den eigenen eine vorteilhafte Änderung der eigenen Ressourcen- und Fähigkeitenbasis zu erreichen.1 Somit kann aus Sicht des Dynamic Capabilities View der Allianzerfolg als ein Maßstab dafür gesehen werden, inwieweit das Unternehmen in der Lage war, eine Verbesserung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis im Rahmen seiner Allianzen tatsächlich herbeizuführen.2 Grundsätzlich werden dabei jene Unternehmen, die über eine stark ausgeprägte dynamische Fähigkeit Allianzfähigkeit verfügen, eher eine Verbesserung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis und damit einen höheren Allianzerfolg erreichen. Sie besitzen organisationale Routinen, die ein effizientes und effektives Allianzmanagement und somit eine erfolgreiche Ressourcen- und Fähigkeitenveränderung ermöglichen.3 Dabei sind die Routinen des Allianzmanagements nicht nur für eine spezifische Allianz, sondern für die Gesamtheit der Allianzen eines Unternehmens anwendbar und von Nutzen.4 Insofern kann ein Zusammenhang zwischen der Allianzfähigkeit und dem Allianzerfolg von Unternehmen vermutet werden. Ein verwandter theoretischer Ansatz aus dem ressourcentheoretischen Theoriegebäude, der für eine Erklärung der Wirkung von Allianzfähigkeit auf den Allianzerfolg herangezogen werden kann, ist das auf Day/Wensley (1988) zurückgehende SourcesĺPositional AdvantagesĺPerformance-Framework.5 Es setzt organisationale Ressourcen und Fähigkeiten mit Positional Advantages in Beziehung. Dabei führen Day/van den Bulte (2002) Beziehungsvorteile als einen zentralen Positional Advantage auf.6 Derartige Beziehungsvorteile schlagen sich beispielsweise in einer verbesserten Erreichbarkeit und erleichterten Zusammenarbeit im Rahmen von Beziehungen nieder.7 Als ein solcher Beziehungsvorteil kann Allianzerfolg verstanden werden. Im Rahmen des Day/Wensley (1988)-Frameworks wäre der Allianzerfolg (Positional Advantage) durch Allianzfähigkeit (Sources) erklärbar. Während im Rahmen des Dynamic Capabilities View also ein Zusammenhang zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg als verbesserte Ressourcen- und Fähigkeitenausstattung hergestellt werden kann, lässt das SourcesĺPositional AdvantagesĺPerformance-Framework Schlussfolgerungen auf eine Wirkung von Allianzfähigkeit auf den Allianzerfolg als effizien-

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Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 545; Freiling (1998), S. 24; Das/Teng (2000b), S. 33; 36; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1108; Blomqvist/Seppänen (2003), S. 13; Caloghirou/Ioannides/Vonortas (2003), S. 552; Blomqvist et al. (2004), S. 595. Siehe auch ausführlich Abschnitte 2.2.2 und 3.1.2. Vgl. Das/Teng (2000b), S. 48. Vgl. Dyer/Singh (1998), S. 664 f. Vgl. Madhok/Tallman (1998), S. 331; Hoang/Rothaermel (2005), S. 343. Vgl. Day/Wensley (1988), S. 2 ff.; Bharadwaj/Varadarajan/Fahy (1993), S. 84 ff.; Day/van den Bulte (2002), S. 4 ff. Vgl. Day/van den Bulte (2002), S. 10. Vgl. Day/van den Bulte (2002), S. 11.

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te und effektive Zusammenarbeit mit Allianzpartnern zu.1 Beide Ansätze deuten also auf eine positive Wirkung von Allianzfähigkeit auf Allianzerfolg. Dieser Zusammenhang findet sich auch in der Literatur zum Thema strategische Allianzen wieder. Beispielsweise Hoang/Rothaermel (2005) führen diesbezüglich aus: „Effective alliance management, however, should be seen as a distinctive competence, which can find its expression in superior alliance performance (…).“2 Mithin werden Unterschiede in der Allianzperformance von Unternehmen auf die Existenz von Allianzfähigkeit zurückgeführt.3 So konnten Kale/Dyer/Singh (2002) in ihrer empirischen Studie bereits einen positiven Zusammenhang zwischen einer Proxy-Variablen der Allianzfähigkeit und Allianzerfolg feststellen.4 Insgesamt soll daher vor dem Hintergrund der theoretischen Argumentation, der bisherigen Forschung zu strategischen Allianzen und erster empirischer Ergebnisse folgende explikative Untersuchungshypothese aufgestellt werden: H2:

Je ausgeprägter die Allianzfähigkeit, desto größer ist der Allianzerfolg.

Da Allianzfähigkeit als organisationales Phänomen angesehen wird und sich die Routinen des Allianzmanagements auf die Gesamtheit der Allianzen eines Unternehmens auswirken, soll mit Allianzerfolg die Performance des gesamten Allianzportfolios eines Unternehmens bezeichnet werden.5 Bei der Erfassung des Erfolgs nur einer einzelnen Allianz wäre es nicht möglich, das gesamte Potenzial von Allianzfähigkeit zu erfassen. Des Weiteren sollen in dieser Untersuchung gerade übergreifende Allianzperformanceunterschiede untersucht werden.6 Daher erscheint eine Konzeptionalisierung von Allianzerfolg auf der Portfolioebene am sinnvollsten. 3.2.2

Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil

Der Wettbewerbsvorteil stellt die zentrale Zielgröße des ressourcentheoretischen Ansatzes dar.7 Wie bereits mehrfach betont, geht von den dynamischen Fähigkeiten aus Sicht des Dynamic Capabilities View eine positive Wirkung auf den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen aus.8 Während dies nicht auf alle denkbaren Unternehmensprozesse und -routinen zu-

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Die letztgenannte Herleitung der Allianzerfolgswirkung von Allianzfähigkeit entspricht darüber hinaus dem Verständnis von Ray/Barney/Muhanna (2004), die empfehlen „to adopt the effectiveness of business processes as the dependent variable in resource-based research.“ Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24. Hoang/Rothaermel (2005), S. 343. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 296; Duysters/Heimeriks (2003), S. 4. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2002), S. 752. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2002), S. 755; Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 154; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 14. Siehe Abschnitt 1.2. Vgl. Dierickx/Cool (1989), S. 1504 ff.; Reed/DeFillippi (1990), S. 88 ff.; Barney (1991), S. 99 ff.; Rugman/Verbeke (2002), S. 770. Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 552 f.; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1117; Gold/Malhotra/Segars (2001), S. 196; Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 25. Siehe auch Abschnitt 2.2.2.


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trifft, so lässt sich die Wettbewerbsvorteilsrelevanz der dynamischen Fähigkeiten durch ihre Eigenschaft als VRIN1-Ressourcen erklären.2 Die erste wettbewerbsvorteilsrelevante Eigenschaft von Ressourcen ist ihre Werthaltigkeit (valuable).3 Diese liegt dann vor, wenn sie zur Erreichung der Unternehmensziele entscheidend beitragen. Zweitens müssen die Unternehmensressourcen knapp sein (rare). Folglich dürfen sie nicht jedem Wettbewerber zur Verfügung stehen. Dieses Kriterium schließt aus, dass die Mehrzahl der Unternehmen in einer Branche die gleichen wertvollen Ressourcen auf die gleiche Art und Weise nutzen und somit für keine der Firmen ein strategischer Wettbewerbsvorteil entsteht.4 Drittens dürfen die Ressourcen des Unternehmens nur begrenzt imitierbar sein (inimitable). Viertens müssen Unternehmensressourcen schwer zu substituieren sein; d. h., der aus ihrem Einsatz resultierende Nutzen darf nicht ohne großen Aufwand auch mit anderen Ressourcen erreichbar sein (nonsubstitutable). Diese Eigenschaften treffen auf dynamische Fähigkeiten zu. Erstens sind dynamische Fähigkeiten werthaltig, „allowing the organization to continuously improve the performance of its product market activities, continually advancing the production frontier.“5 Zweitens kann ihnen das Attribut der Knappheit verliehen werden: „While this sort of organizational readaptation is observed (…), it is relatively rare (…).“6 Drittens sind dynamische Fähigkeiten aufgrund ihrer Pfadabhängigkeiten, ihrer Intangibilität, ihrer Komplexität und ihrer organisationalen Eingebundenheit nur schwer imitierbar.7 Viertens sind dynamische Fähigkeiten schwer zu substituieren. Während dies auf statische Fähigkeiten in den meisten Fällen nicht zutrifft, kann gerade eine Fähigkeit, vorausschauend und proaktiv Änderungen der Markterfordernisse zu erkennen und darauf entsprechend zu reagieren, schwer substituiert werden:8 „Indeed, because organizational capability9 can only generate profit to the extent that it is committed to a single strategy, substitution is almost unavoidable. The only way to overcome it would be to build an organization capable not only of continuous improvement in a single direction, but

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Ressourcen müssen danach valuable, rare, inimitable und nonsubstitutable (VRIN) sein. Vgl. Barney (1991), S. 105 ff. Vgl. Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 26. Vgl. im Folgenden Barney (1991), S. 105 ff.; Burmann (2002), S. 146 f. Barney (1991) führt hierzu aus, dass – solange die Anzahl der Firmen, die eine bestimmte wertvolle Ressource besitzen und nutzen, geringer ist als die Anzahl der Firmen, die nötig wäre, um vollständigen Wettbewerb zu erreichen – eine Ressource das Potenzial besitzt, Wettbewerbsvorteile herbeizuführen. Vgl. Barney (1991), S. 107. Collis (1996), S. 150. Collis (1996), S. 154. Vgl. Grant (1991), S. 127; Day (1994), S. 38; Collis (1996), S. 146; 151 ff.; Yeoh/Roth (1999), S. 642; Gibson/Birkinshaw (2004), S. 209 f. Henderson (1994), S. 626 führt hierzu aus: „(…) although these competences may be readily identifiable in the sense that simple indicator variables (…) may be indicative of their presence, they are in reality complex entities that evolve slowly over time.“ Insofern ist es zwar für Außenstehende (also auch für den Forscher) möglich, dynamische Fähigkeiten auf einem abstrakten Level zu messen. Eine Imitation ist jedoch nur sehr schwierig zu vollziehen. Vgl. Day/Wensley (1988), S. 2. Hiermit rekurriert Collis (1996) auf statische Fähigkeiten.

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also adaptable enough to be able to proactively change the direction of improvement as well.“1 Die VRIN-Eigenschaften treffen auch auf die spezifische dynamische Fähigkeit Allianzfähigkeit zu. Erstens hat Allianzfähigkeit – wie in Abschnitt 3.2.1 diskutiert – einen positiven Einfluss auf den Allianzerfolg. Da erfolgreich geführte Allianzen eine Reihe von Vorteilen versprechen und zu den Unternehmenszielen beitragen, kann Allianzfähigkeit als werthaltig bezeichnet werden.2 Zweitens ist Allianzfähigkeit knapp, wie die empirischen Untersuchungen zur Heterogenität der Allianzperformance zwischen Unternehmen zeigen.3 Drittens ist Allianzfähigkeit ein unternehmensweites, mehrdimensionales und sozial komplexes Phänomen, welches sich in für Externe kaum einsehbaren Routinen niederschlägt. Folglich ist Allianzfähigkeit für Wettbewerber schwer zu imitieren.4 Viertens ist Allianzfähigkeit schwer zu substituieren. Gerade in Zeiten, in denen Allianzen eine zentrale Rolle für die Unternehmensstrategie darstellen und stetig an Zahl und Umfang zunehmen, können Unternehmen immer seltener auf diese Kooperationen verzichten.5 In dem Maße, wie das Eingehen von Allianzbeziehungen also gleichsam zu einer normalen, sich regelmäßig wiederholenden Aktivität von Unternehmen geworden ist, entwickelt sich das Vermögen zum erfolgreichen Management von Allianzen zu einer Voraussetzung für das Bestehen im Wettbewerb.6 Somit erfüllt Allianzfähigkeit alle aus Sicht des ressourcentheoretischen Ansatzes zentralen Eigenschaften einer wettbewerbsrelevanten Ressource. Daher kann von einer positiven Wirkung der Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens ausgegangen werden: „Fundamentally, the capability to collaborate in internal and external networks becomes a source for competitive advantage.“7 Hypothese H3 gibt diesen Sachverhalt wieder: H3:

Je ausgeprägter die Allianzfähigkeit, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

Der Wettbewerbsvorteil soll dabei in Anlehnung an Fiol (1991) als überlegene Marktposition eines Unternehmens im Vergleich zum Wettbewerb verstanden werden: „Sustainable competitive advantage is the unique position of a firm in relation to its competitors that allows it to outperform them consistently.“8 Er lässt sich als Konstrukt zweiter Ordnung mit den beiden Dimensionen strategischer Wettbewerbsvorteil (qualitative Dimension) und finanzieller Wettbewerbsvorteil (quantitative Dimension) konzeptionalisieren.9 Während sich Letzterer in

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Collis (1996), S. 154. Zu den Motiven strategischer Allianzen siehe Abschnitt 1.1. Vgl. Harbison/Pekar (1997); Anand/Khanna (2000); Goerzen/Beamish (2005). Vgl. Barney/Hansen (1994), S. 184; Simonin (1997), S. 1153; Jap (1999), S. 462 f.; 466. Zur zunehmenden Bedeutung strategischer Allianzen siehe Abschnitt 1.1. Vgl. Endres/Wehner (1995), S. 1; Pfohl/Buse (1999), S. 271. Blomqvist et al. (2004), S. 601. Vgl. ebenso Iansiti/Clark (1994), S. 565; Barkema et al. (1997), S. 428; Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 703. Fiol (1991), S. 191. Vgl ebenfalls Weerawardena (2003), S. 21. Vgl. Day/Wensley (1988), S. 4 f.; Hunt/Morgan (1995), S. 8 f.; Weerawardena (2003), S. 21.


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vorteilhaften Ausprägungen finanzieller Kenngrößen widerspiegelt, drückt sich der strategische Wettbewerbsvorteil in der allgemeinen Erfolgseinschätzung und dem Marktanteil aus.1 3.2.3

Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Allianzhäufigkeit

Als letzte abhängige Variable der Allianzfähigkeit soll die Häufigkeit, mit der Unternehmen neue Allianzen eingehen, betrachtet werden. Während im Rahmen ressourcentheoretischer Überlegungen zumeist die Auswirkung von Fähigkeiten auf Erfolgsvariablen thematisiert wurde, können Fähigkeitsunterschiede auch als Basis für differierendes strategisches Verhalten angesehen werden.2 So kann für die spezifische Fähigkeit des Managements von Allianzen eine Wirkung auf das strategische Verhalten des Eingehens neuer Allianzen untersucht werden.3 Es besteht Grund zur Annahme, dass Allianzfähigkeit als Auslöser für das Eingehen neuer Allianzen angesehen werden kann. Sobald Unternehmen erst einmal bestimmte Managementroutinen implementiert haben, tendieren sie dazu, diese auch wiederholt zu gebrauchen.4 Insbesondere gilt: Je bessere Routinen ein Unternehmen in Bezug auf eine bestimmte Aktivität zur Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis entwickelt hat, desto wahrscheinlicher und damit häufiger wird diese Aktivität als Lösung zur Veränderung in Betracht gezogen.5 Im Extremfall wird es für das Unternehmen sogar irrelevant, ob die betreffende Aktivität die geeignetste Lösung in der jeweiligen Situation darstellt.6 Übertragen auf den Allianzkontext bedeutet dies, dass Unternehmen mit einer hohen Allianzfähigkeit eher dazu neigen, diese Fähigkeit auch einzusetzen, indem sie neue Allianzen bilden. Allianzen werden mit zunehmender Allianzfähigkeit immer mehr als probates Mittel zur Veränderung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis angesehen. Das zuständige Management entwickelt eine Haltung, welche ihre Aufmerksamkeit auf die Formierung neuer Allianzen als strategische Option lenkt.7 Gleichzeitig werden Unternehmen mit hoher Allianzfähigkeit als attraktive Allianzpartner geschätzt. Gerade während der Partnersuche versuchen Unternehmen, die potenzielle Allianz-

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Zur näheren Spezifizierung der Dimensionen des Wettbewerbsvorteils siehe deren Operationalisierung in Abschnitt 5.1.2.2. Vgl. Kraatz/Zajac (1999), S. 653. Vgl. im Folgenden Gulati (1999), S. 402 f. Vgl. Nelson/Winter (1982), S. 109; Amburgey/Kelly/Barnett (1993), S. 54 f. Vgl. Amburgey/Kelly/Barnett (1993), S. 54. Für diesen Fall sprechen Levitt/March (1988), S. 322 f. auch von einer „competency trap“, in der Unternehmen nur jenem nachgehen, worin sie sich gut auskennen, ohne zu berücksichtigen, ob dies langfristig erfolgversprechend ist. „As the folk version asserts, if you know how to use a hammer, everything looks like a nail.“ Amburgey/Kelly/Barnett (1993), S. 55. Vgl. Boeker (1997), S. 217 ff.

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fähigkeit anderer Unternehmen zu bewerten.1 Darüber hinaus ist zu erwarten, dass sich Unternehmen bei ihrer Entscheidung für einen Allianzpartner von dessen Allianzreputation leiten lassen.2 Diese wird bei Unternehmen mit einer hohen Allianzfähigkeit erwartungsgemäß besonders hoch ausfallen.3 Somit bleibt festzuhalten, dass allianzfähige Unternehmen häufiger von potenziellen Partnern zur Formierung einer gemeinsamen Allianz aufgefordert werden. Schließlich erleichtern standardisierte Allianzroutinen allianzfähigen Unternehmen den Prozess des Abschlusses neuer Allianzen.4 In diesen Unternehmen existieren Systeme und Strukturen, welche die Bildung neuer strategischer Allianzen unterstützen. Insofern ist davon auszugehen, dass in allianzfähigen Unternehmen der Formierungsprozess seltener aufgrund unprofessioneller interner Prozesse ungewollt scheitert. Führt man diese Argumentationsstränge zusammen, wird deutlich, dass Unternehmen mit höherer Allianzfähigkeit häufiger neue Allianzen eingehen. Dies kann in folgender Untersuchungshypothese zusammengefasst werden. H4:

Je ausgeprägter die Allianzfähigkeit, desto höher ist die Allianzhäufigkeit.

Das Konstrukt Allianzhäufigkeit umfasst dabei die Frequenz, mit der ein Unternehmen neue strategische Allianzen eingeht.5 3.2.4

Beziehung zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil

Im Rahmen der Herleitung der Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg in Abschnitt 3.2.1 wurde bereits u. a. auf das SourcesĺPositional AdvantagesĺPerformanceFramework nach Day/Wensley (1988) abgestellt. Hiernach besteht ein Zusammenhang zwischen organisationalen Ressourcen/Fähigkeiten (Allianzfähigkeit) und einem Positional Advantage (Allianzerfolg), der wiederum für den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen (Performance) verantwortlich sind.6 Dem Positional Advantage und damit dem Allianzerfolg kommt eine mediierende Rolle in der Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil zu.7 Folglich besteht ebenfalls eine Beziehung zwischen Allianzerfolg und Wett-

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Vgl. Höbig (2002), S. 42 ff.; 104 f. Inwiefern ihnen eine richtige Abschätzung der Allianzfähigkeit anderer Unternehmen gelingt, ist vor dem Hintergrund der Komplexität und der organisationalen Eingebundenheit von Allianzfähigkeit jedoch fraglich. Siehe auch Abschnitt 3.2.2. Vgl. Das/Teng (2002), S. 739; Azriel/Miesing (2005), S. 17; Arend/Seale (2005), S. 1065 f. Vgl. Gordon/Moeller/Palmer (2000), S. 2; Dyer/Kale/Singh (2001), S. 40. So prämierte das Forbes-Magazin die „Magnetic 40“ basierend auf einer subjektiven Bewertung von „partnering skills“ und „alliance reputation“. Vgl. Forbes (2001). Vgl. Gulati (1999), S. 403. Vgl. Gulati (1999), S. 397 ff. Vgl. Day/Wensley (1988), S. 2 ff.; Bharadwaj/Varadarajan/Fahy (1993), S. 84 ff.; Day/van den Bulte (2002), S. 4 ff. Vgl. Day/van den Bulte (2002), S. 11.


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bewerbsvorteil. In Anlehnung an Day/van den Bulte (2002) soll daher diese Wirkung explizit modelliert werden.1 Diese Modellierung wird auch vom Dynamic Capabilities View unterstützt. Einige seiner Vertreter betonen, dass es erst durch das Erreichen einer verbesserten Ressourcen- und Fähigkeitenausstattung möglich ist, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.2 Da der Allianzerfolg im Sinne des Dynamic Capabilities View als ein solches Erreichen einer optimierten Ressourcenund Fähigkeitenausstattung aufgefasst werden kann (siehe Abschnitt 3.2.1), ist also auch ein Zusammenhang zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil zu vermuten. Die Nebenhypothese NH1 gibt den beschriebenen Wirkungszusammenhang wieder: NH1: Je größer der Allianzerfolg, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Es handelt sich dabei um eine Nebenhypothese, die sich nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt. Des Weiteren wird diese Hypothese insbesondere als Vehikel dafür angesehen, einen mediierenden Effekt des Allianzerfolgs in der Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil darzustellen: „Effective alliance management, however, should be seen as a distinctive competence, which can find its expression in superior alliance performance and can thus contribute to firm‘s competitive advantage.“3 3.2.5

Beziehung zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil

Eine Reihe bestehender Forschungsarbeiten hat sich mit der Frage beschäftigt, ob Allianzen einen positiven Beitrag zum Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens leisten. Einige Untersuchungen betrachten dabei im Rahmen von Event Studies4 die Aktienmarktreaktion auf die Ankündigung von Allianzen. Die meisten dieser Studien berichten einen positiven Effekt strategischer Allianzen auf die Kursentwicklung des Unternehmens; nur wenige konnten einen negativen oder insignifikanten Effekt feststellen.5 Andere Studien untersuchen den Erfolgsbei-

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Vgl. Day/van den Bulte (2002), S. 11. Vgl. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106; Rugman/Verbeke (2002), S. 770; Helfat/Peteraf (2003), S. 998. Hoang/Rothaermel (2005), S. 343. Event Studies basieren auf dem Gedanken des Vergleichs der Aktienkursentwicklung mit und ohne ein zuvor bestimmtes Ereignis. Vgl. May (1991), S. 313. Somit ist diese Art der Erfolgsermittlung auf börsennotierte Unternehmen beschränkt. Vgl. Brown/Warner (1980), S. 205; Jakoby (2000), S. 54. Das zugrunde liegende Ereignis ist häufig die Ankündigung bestimmter Informationen über unternehmerische Aktivitäten. Als eine der ersten Event Studies und Meilenstein in der Entwicklung gilt die Untersuchung von Fama et al. (1969), die die Kursreaktion auf verschiedene neue Informationen wie Splits und Dividendenänderungen zum Gegenstand hatte. Weitere Ereignisse, die im Rahmen von Event Studies untersucht wurden, waren beispielsweise Managementwechsel, Mergers & Acquisitions oder eben die Ankündigung strategischer Allianzen. Für eine Übersicht verschiedener in Event Studies behandelter Themen vgl. Park (2004), S. 656. Siehe Anhang 1.

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trag strategischer Allianzen mithilfe jahresabschlussorientierter Größen.1 Das Ergebnis der Mehrzahl dieser Studien ist, dass Allianzen im Durchschnitt als profitabel anzusehen sind.2 Zu begründen ist der Unternehmenserfolgsbeitrag von Allianzen aus Sicht des ressourcentheoretischen Ansatzes damit, dass strategische Allianzen den Zugriff auf Ressourcen und Fähigkeiten anderer Unternehmen gestatten.3 Dadurch ist es den Unternehmen möglich, Kosten und Risiken zu teilen und so ihre Wettbewerbsposition zu verbessern: „Alliances improve the strategic position of firms in competitive markets by providing resources from other firms that enable them to share costs and risks.“4 Eine Risikoreduktion ist beispielsweise darin zu sehen, dass Allianzen einen gleich bleibenden Ressourcenzugang auch bei Markteinbrüchen zulassen.5 Durch das Zusammenlegen von Ressourcen können darüber hinaus Skaleneffekte erzielt und so Kosten eingespart werden.6 Insbesondere diese Risiko- und Kostenreduktionen sind es, die eine Wettbewerbsvorteilsrelevanz von strategischen Allianzen begründen.7 Infolgedessen wird die folgende Nebenhypothese formuliert: NH2: Je höher die Allianzhäufigkeit, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Erneut handelt es sich – wie im Fall von NH1 – um eine Nebenhypothese, da sie das Konstrukt Allianzfähigkeit nicht betrifft.8

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Siehe Anhang 2. Vgl. Tomlinson (1970); Artisien/Buckley (1985); Bleeke/Ernst (1991). Vgl. Freiling (1998), S. 24; Dussauge/Garrette (1999), S. 41 f.; Hungenberg (1999), S. 18; Das/Teng (2000b), S. 33; 36; Mellewigt (2003), S. 108 ff.; Park/Mezias/Song (2004), S. 9. Siehe auch Abschnitt 2.1.3. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 138. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 138 f. Vgl. Hennart (1988), S. 363; Nohria/Garcia-Pont (1991), S. 107 f.; Cullen/Johnson/Sakano (2000), S. 235; Dussauge/Garrette/Mitchell (2000), S. 102; Inkpen/Ross (2001), S. 139; Mitchell/Dussauge/Garrette (2002), S. 203; Dussauge/Garrette/Mitchell (2004), S. 701. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 139. Zu dieser Argumentation siehe auch Abschnitt 3.2.4.

Hypothesen zu Determinanten

3.3

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Wie sich Unternehmen im Ausmaß ihrer dynamischen Fähigkeiten unterscheiden, so unterscheiden sie sich ebenfalls bezüglich ihrer Eigenschaften, welche die Bildung dynamischer Fähigkeiten begünstigen.1 Erst durch ein Verständnis dieser Determinanten wird es möglich, dynamische Fähigkeiten sowie letztendlich den unternehmerischen Erfolg vollends zu erfassen.2 „Capabilities cannot function in isolation – they must fit with the broad context of the organization.“3 Zur Beantwortung der Forschungsfrage 3 dieser Untersuchung nach den Determinanten der Allianzfähigkeit sollen daher die zentralen Bestimmungsgrößen und Voraussetzungen der Allianzfähigkeit identifiziert werden. Auf Basis des ressourcentheoretischen Ansatzes lassen sich hierzu verschiedene Eigenschaften von Unternehmen theoretisch ableiten, welche die Bildung von Allianzfähigkeit beeinflussen. Diese Determinanten grenzen sich insofern vom Allianzfähigkeitskonstrukt und seinen Dimensionen ab, als sie keine Routinen des Allianzmanagements betreffen. Vielmehr spiegeln sie Sachverhalte wider, die sich begünstigend auf die Allianzfähigkeit eines Unternehmens auswirken. Nachfolgend sollen zunächst die Determinanten der offenen Organisationskultur, der Zentralisierung des Allianzmanagements und der Allianzerfahrung aus der Theorie abgeleitet werden (Abschnitt 3.3.1). Anschließend wird auf die Wirkung des Lernens aus vergangenen Allianzen (Abschnitt 3.3.2) und der Innovationsstrategie eines Unternehmens (Abschnitt 3.3.3) auf dessen Allianzfähigkeit eingegangen. 3.3.1

Unternehmensposition und Entwicklungspfad

Bei Teece/Pisano/Shuen (1997) finden sich Hinweise auf zwei spezifische Arten von Determinanten dynamischer Fähigkeiten: „Capabilities (and hence competitive advantage) of a firm rest fundamentally on processes, shaped by positions and paths.“4 Die dynamischen Fähigkeiten basieren also auf Prozessen bzw. Routinen, die wiederum durch die derzeitige Position des Unternehmens und seinen Entwicklungspfad bestimmt werden. Folglich können die Position und der Entwicklungspfad als Determinanten von dynamischen Fähigkeiten erachtet werden. Im Weiteren wird konkretisiert, was mit der Unternehmensposition und dem Entwicklungspfad genau gemeint ist. So ist unter der Unternehmensposition die „location at any point in

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Vgl. Kor/Mahoney (2005), S. 489 f. „Each component of this framework needs to be analyzed in a strategic audit. We submit if one can identify each of these components and understand their interrelationships, one can at least predict the performance of the firm under various assumptions about changes in the external environment.“ Teece/Pisano (1994), S. 548. Iansiti/Clark (1994), S. 565. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 524. Ähnlich auch Iansiti/Clark (1994), S. 565: „An effective capability building process will have to frame the search for new possibilities in light of existing characteristics.“

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time with respect to its business assets“1 zu verstehen. Es ist also die firmenspezifische Ausstattung mit tangiblen und intangiblen Ressourcen, die sich auf die dynamischen Fähigkeiten auswirkt.2 Die Art, die Anzahl und die Qualität der zur Verfügung stehenden Ressourcen eines Unternehmens restringieren den Umfang der organisationalen Routinen.3 Auch die Effektivität und Effizienz der Routinen wird im hohen Maße durch die Ressourcen, die sich unter der Kontrolle des Unternehmens befinden, bestimmt.4 Neben der derzeitigen Unternehmensposition wird ebenfalls der Entwicklungspfad als Bestimmungsgröße der dynamischen Fähigkeiten eines Unternehmens genannt. Hiermit sind sowohl die zukünftigen Entwicklungsmöglichkeiten eines Unternehmens gemeint („opportunities that lie before it“5) als auch der in der Vergangenheit beschrittene Entwicklungspfad („path it has traveled“6). Insbesondere Letzterem wird im Rahmen der ressourcentheoretischen Diskussion von Pfadabhängigkeiten ausgesprochene Aufmerksamkeit geschenkt.7 Der Begriff der Pfadabhängigkeit drückt aus, dass die gegenwärtigen Handlungsoptionen eines Unternehmens im hohen Maße durch dessen Entwicklung in der Vergangenheit determiniert sind.8 So kann sich ein Unternehmen nur einem beschränkten Neuigkeitsgrad aussetzen, da effektives organisationales Lernen neuer Sachverhalte nur innerhalb bestimmter Grenzen möglich ist.9 Ändert sich das Aktionsfeld eines Unternehmens demnach zu drastisch – werden also zu viele Parameter gleichzeitig verändert –, so wird es für ein Unternehmen zunehmend schwieriger, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu erkennen und die entsprechende Aktivität effizient und effektiv durchzuführen.10 Entgegengesetzt wird ein Unternehmen mit zunehmender Erfahrung einer größeren Anzahl von verschiedenen Kombinationen aus Prozessen, Inputs und Ergebnissen ausgesetzt und erhält so vermehrt die Möglichkeit, Rückschlüsse über die Effizienz und Effektivität seiner Routinen zu ziehen und anschließend die besten auszuwählen.11 Daneben bestimmen die irreversiblen Investitionsentscheidungen der Vergangenheit

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Teece/Pisano (1994), S. 545. Vgl. Pierce/Boerner/Teece (2002), S. 89. Vgl. Grant (1991), S. 122; Burmann (2002), S. 171. Vgl. Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 35. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 523. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 522. Zum Konzept der Pfadabhängigkeit vgl. insbesondere Penrose (1959), S. 48; Dierickx/Cool (1989), S. 506 f.; Barney (1991), S. 108; Collis (1991), S. 50 f.; Ghemawat (1991). S. 13 ff.; Dosi/Teece/Winter (1992), S. 193 ff.; Mahoney/Pandian (1992), S. 369 f.; Rasche (1994), S. 199 ff.; Teece et al. (1994), S. 17; Hunt/Morgan (1995), S. 9; Hunt/Morgan (1996), S. 110 f.; Eriksen/Mikkelsen (1996), S. 57. Daneben wurde die Wirkung von Erfahrung bereits von der Literatur zu den Themen Erfahrungskurveneffekte und Learning by Doing aufgegriffen. Vgl. z. B. Yelle (1979); Dutton/Thomas (1984); Levitt/March (1988); Lieberman (1989). Vgl. Sambamurthy/Bharadwaj/Grover (2003), S. 241; Becker (2005), S. 184; Wirtz/Becker (2006), S. 32. Vgl. von Weizsäcker (1974), S. 99; North (1999), S. 7 ff.; Kogut/Zander (1992), S. 392; Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 523. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 523. Vgl. Sampson (2005), S. 1010 f.


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durch hohe Sunk- und Switching-Kosten die gegenwärtigen Möglichkeiten eines Unternehmens.1 Übertragen auf den Kontext dynamischer Fähigkeiten bedeutet dies, dass ein Unternehmen bereits über gewisse Erfahrung mit jenen organisationalen Prozessen, welche die dynamische Fähigkeit konstituieren, besitzen muss.2 Um die Prozesse effizient und effektiv durchführen zu können, bedarf es ihrer vorherigen wiederholten Ausübung:3 „The seeds of today‘s capabilities are sown in yesterday‘s experience.“4 Demnach stellt Erfahrung eine wichtige Determinante dynamischer Fähigkeiten dar.5 Mit Blick auf die Allianzfähigkeit kann sowohl für die Unternehmensposition als auch für den Entwicklungspfad eine hohe Bedeutung als Determinanten festgestellt werden. Zum einen existieren Hinweise darauf, dass die aktuelle Ressourcenausstattung eines Unternehmens die Allianzfähigkeit entscheidend beeinflusst: „In changing markets, resource-rich firms have greater capability (…) to use alliances (…).“6 Unternehmen benötigen also eine ausreichende Menge geeigneter Ressourcen, die dem Management von Allianzen zur Verfügung stehen.7 Auch der Entwicklungspfad spielt als Determinante der Allianzfähigkeit in Form der Allianzerfahrung eine wichtige Rolle.8 Um spezifischere und empirisch messbare Aussagen zu dem Einfluss der aktuellen Ressourcenausstattung eines Unternehmens auf die Allianzfähigkeit zu generieren, bedarf es zunächst noch einer Konkretisierung der Ressourcenausstattung, indem diese weiter in ihre Bestandteile heruntergebrochen wird. Hierzu bieten sich in der Literatur bestehende Ressourcentypologien an. Während eine große Anzahl derartiger Typologien existiert, hat jene von Barney (1991) besondere Bedeutung erlangt.9 Er unterscheidet zwischen Physical Capital Resources (z. B. Firmengebäude, Geräte), Human Capital Resources (Fertigkeiten individueller Unternehmensmitglieder) sowie Organizational Capital Resources (z. B. Beziehungen zwischen Mitgliedern und Gruppen innerhalb des Unternehmens, Unternehmensstrukturen und -systeme).10 Dabei weisen tendenziell intangible Ressourcen (also Human Capital Resources und Organizational Capital Resources) eher die VRIN-Eigenschaften einer wettbewerbsvor-

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Vgl. Caves/Ghemawat (1992), S. 2; zu Knyphausen (1993), S. 781 ff.; Rasche (1994), S. 71 f.; Ghemawat/del Sol (1998), S. 28. Vgl. Teece/Pisano (1994), S. 553; Burmann (2002), S. 171. Vgl. Cohen/Levinthal (1990), S. 135 f.; Rasche (1994), S. 80 f.; Teece/Pisano (1994), S. 545; Freiling (2001), S. 148 f.; Winter (2003), S. 993. Pisano (2002), S. 150. Vgl. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1117. Park/Chen/Gallagher (2002), S. 531. Vgl. Dickson/Weaver (1997), S. 410; Ritter/Gemünden (2003), S. 750; Hoang/Rothaermel (2005), S. 334. Siehe hierzu das Resümee des Forschungsüberblicks in Abschnitt 2.3.2.2. Für eine Übersicht über alternative Ressourcentypologien vgl. Enders (2004), S. 13 f. Vgl. Barney (1991), S. 101.

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teilsrelevanten Ressource auf und sind daher von besonderer Relevanz.1 Innerhalb der intangiblen Ressourcen kann erneut eine Priorisierung bezüglich der Wettbewerbsvorteilsrelevanz vorgenommen werden. Hier sind es im Vergleich zwischen personengebundenen und personenungebundenen Ressourcen die Letzteren, die eher in der Lage sind, die VRIN-Kriterien zu erfüllen. Während personengebundene Ressourcen auf dem Arbeitsmarkt durch Abwerben einzelner Personen beschafft werden können und dadurch imitierbar werden, ist der Bezug personenungebundener Ressourcen über Faktormärkte nicht ohne weiteres möglich.2 Sie sind nicht einzeln handelbar, da sie historisch gewachsen, sozial komplex und fest im Unternehmen verankert sind.3 In der Sprache von Barney (1991) sind es demnach die Organizational Capital Resources, die von besonders großer Bedeutung für Unternehmen zu sein scheinen. Diesbezüglich hebt Barney die Organisationskultur und Organisationsstrukturen als besonders kritische Organizational Capital Resources hervor.4 Nach Auffassung von Jayachandran et al. (2005) gehören speziell die Organisationskultur und Organisationsstrukturen auch zu jenen Ressourcen, welche die Unternehmensprozesse und damit die organisationalen Fähigkeiten in besonderer Weise bestimmen.5 Auf beide soll nachfolgend detaillierter eingegangen werden. Organisationskultur kann abstrakt definiert werden als „complex set of values, beliefs, assumptions, and symbols that define the way in which a firm conducts its business.“6 Sie beeinflusst im hohen Maße die Wahl sowohl von Unternehmenszielen als auch von Mitteln, diese Ziele zu erreichen.7 Zu diesen Mitteln der Zielerreichung gehören die organisationalen Prozesse, deren Art und Ausmaß demnach von der Organisationskultur stark beeinflusst werden.8 Dies geschieht dadurch, dass die Organisationskultur die organisationalen Prozesse durch Werte und Normen, die als Leitlinien der Entscheidungsfindung und Handlungsausrichtung fungieren, unterstützt.9 Folglich werden ebenfalls die dynamischen Fähigkeiten durch die Kultur determiniert, da sie sich durch organisationale Prozesse konstituieren: „(…) values,

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Vgl. Hall (1992), S. 135 ff.; Hall (1993), S. 607 ff.; Rasche (1994), S. 76; 83; Hennemann (1997), S. 80; Wirtz (2003), S. 39; Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 26. Zur Unterscheidung zwischen tangiblen (materiellen) und intangiblen (immateriellen) Ressourcen vgl. Wernerfelt (1984), S. 172. Zu den VRIN-Eigenschaften wettbewerbsvorteilsrelevanter Ressourcen siehe Abschnitt 3.2.2. Vgl. Becker (2005), S. 275. Vgl. Becker (2005), S. 276. Vgl. Barney (1986), S. 663; Barney (1991), S. 101; Barney (1992), S. 50. Vgl. Jayachandran et al. (2005), S. 179. Vgl. ähnlich auch Menguc/Auh (2006), S. 65. Barney (1986), S. 657. Vgl. ähnlich auch Smircich (1983), S. 344; Deshpandé/Webster (1989), S. 3; O'Reilly/ Chatman/Caldwell (1991), S. 491; Deshpandé/Farley/Webster (1993), S. 24; Sirmon/Lane (2004), S. 310; Smith/Collins/Clark (2005), S. 349. Vgl. Jayachandran et al. (2005), S. 179. Vgl. Moorman (1995), S. 320; Hurley/Hult (1998), S. 43. Vgl. Rühli (1992), S. 1173; Teece (1996), S. 205; Specht/Beckmann/Amelingmeyer (2002), S. 45.


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norms and attitudes (…) support a core capability (…).“1 Insofern ist die Organisationskultur als eine Schlüsselressource zu bezeichnen.2 Gerade in Bezug auf die Allianzfähigkeit spielt die Organisationskultur eine wichtige Rolle. „(…) cooperative strategies cannot be implemented if they run against powerful cultural beliefs.“3 Die Organisationskultur determiniert hierbei im Sinne einer Allianzorientierung, inwieweit die Organisationsmitglieder strategischen Allianzen sowie Allianzpartnern gegenüber prädisponiert bzw. grundsätzlich positiv eingestellt sind.4 Daher erscheint eine durch Offenheit gegenüber Externen gekennzeichnete Organisationskultur als besonders förderlich für die Allianzfähigkeit eines Unternehmens.5 Eine offene Organisationskultur bezieht sich auf die Flexibilität und Aufgeschlossenheit der Organisationsmitglieder gegenüber Außenstehenden.6 Ein Gegenstück der offenen Organisationskultur stellt die so genannte Not Invented Here-Culture7 dar, bei der individuelle Interessen im Vordergrund stehen und Organisationsgrenzen verteidigt werden. Durch ihre starke Innenorientierung würde sie den Prozessen der Allianzfähigkeit klar entgegenwirken. Eine offene Organisationskultur hingegen unterstützt jeden einzelnen Aspekt der Allianzfähigkeit.8 Sie öffnet die kollektive Denkweise und die organisationale Haltung für die Möglichkeit, Ressourcen- und Fähigkeitenveränderungen durch strategische Allianzen voranzutreiben.9 Insofern ist sie ein wichtiger Treiber der Allianzproaktivität. Ferner determiniert die Organisationskultur die Art und Weise der Interaktion mit dem Partner und damit die interorganisationale Koordination, das interorganisationale Lernen und die Allianzanpassung: „(…) it also defines how a firm will interact with these key actors.“10 Zunächst impliziert eine offene Organisationskultur, dass sich die Organisationsmitglieder bewusst sind, dass Interaktion mit dem Allianzpartner von großer Bedeutung ist.11 Im Rahmen der Interaktion selbst wirkt sich eine offene Organisationskultur dahingehend aus, dass die beteiligten Mitarbeiter gegen-

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Leonard-Barton (1992), S. 119. Vgl. ähnlich auch Levinson/Asahi (1995), S. 55; Eriksen/Mikkelsen (1996), S. 61; Teece (1996), S. 206; Coombs/Metcalfe (2000), S. 219; Gold/Malhotra/Segars (2001), S. 189; Verona/Ravasi (2003), S. 601. Vgl. Barney (1986), S. 663; Barney (1991), S. 101; Barney (1992), S. 50; Hall (1993), S. 610 ff.; Fedor/Werther (1995), S. 36; Teece (1996), S. 206; Hult/Ketchen/Nichols (2002), S. 578; Child/Faulkner/Tallman (2005), S. 328. Faulkner/de Rond (2001b), S. 29. Vgl. ähnlich auch Beugelsdijk/Noorderhaven/Koen (2003), S. 8; Simonin (2004), S. 414; Child/Faulkner/Tallman (2005), S. 328. Der Begriff der Allianzorientierung kann dabei analog zu dem der Relationship Orientation von Day (2000) gesehen werden: „A relationship orientation pervades all parts of the organization’s mind-set, values, and norms and thus influences all interactions (…).“ Day (2000), S. 27. Vgl. zur Organisationskultur als ausschlaggebender Faktor der Prädisposition gegenüber Allianzen Beugelsdijk/Noorderhaven/Koen (2003), S. 7. Vgl. Beugelsdijk/Noorderhaven/Koen (2003), S. 10; Brauer/Müller-Stewens (2006), S. 227 f. Vgl. Ritter/Gemünden (2003), S. 750; Smith/Collins/Clark (2005), S. 350. Vgl. Teece (1996), S. 206; Pasmore (1998), S. 563. Vgl. Simonin (1999), S. 472; Day (2000), S. 27. Vgl. Dickson/Weaver (1997), S. 408; Day (2000), S. 28. Barney (1986), S. 657. Vgl. Day (2000), S. 29.

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über dem Partner aufgeschlossen sind, sich mit ihm abstimmen und sich ggf. an ihn anpassen sowie motiviert sind, neue Dinge von ihm zu lernen.1 Letztlich unterstützt eine offene Organisationskultur auch die Allianzportfoliokoordination, indem sie durch eine hohe Flexibilität der Organisationsmitglieder eine zügige und damit situationsgerechte Abstimmung der einzelnen Allianzen untereinander ermöglicht. Zusammenfassend soll also folgende Untersuchungshypothese zur Organisationskultur aufgestellt werden: H5:

Je ausgeprägter die offene Organisationskultur, desto ausgeprägter ist die Allianzfähigkeit.

Es ist naheliegend anzunehmen, dass sich eine offene Organisationskultur nicht nur günstig auf die Allianzfähigkeit, sondern auch auf andere Bereiche eines Unternehmens auswirkt. So kann Moorman (1995) feststellen, dass eine offene Organisationskultur Prozesse der Informationsakquisition begünstigt, die sich wiederum positiv im Neuproduktergebnis niederschlagen.2 Eine durch Kooperation geprägte Organisationskultur beeinflusst laut Smith/Collins/Clark (2005) die Knowledge Creation Capability, die in einem weiteren Schritt die Anzahl an Neuprodukten determiniert.3 Schließlich können Deshpandé/Farley/Webster (1993) einen Zusammenhang zwischen einer durch Offenheit gegenüber Externen gekennzeichneten Organisationskultur und dem Unternehmenserfolg darlegen.4 Basierend auf diesen Ergebnissen soll ebenfalls eine Verbindung zwischen der offenen Organisationskultur und dem Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens als Nebenhypothese formuliert werden.5 NH3: Je ausgeprägter die offene Organisationskultur, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Neben der Organisationskultur wurde die Organisationsstruktur als Organizational Capital Resource identifiziert, welche die Unternehmensprozesse und damit die dynamischen Fähigkeiten in besonderer Weise bestimmt.6 Hierbei lassen sich Hinweise darauf finden, dass die Existenz einer zentralisierten und spezialisierten Organisationseinheit die dynamischen Fähigkeiten eines Unternehmens unterstützt: „(…) it seems that, in practice, prominent examples of dynamic capabilities generally involve a lot of specialized personnel who are committed full time to their change roles, and other types of investments as well.“7 Um die für

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Vgl. Levinson/Asahi (1995), S. 55; Wagner (1995), S. 155; Day (2000), S. 28; Simonin (2004), S. 414. Vgl. Moorman (1995), S. 323 ff. Vgl. Smith/Collins/Clark (2005), S. 350 ff. Vgl. Deshpandé/Farley/Webster (1993), S. 26 ff. Es handelt sich nur um eine Nebenhypothese, da sich diese nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt. Vgl. Barney (1991), S. 101; Jayachandran et al. (2005), S. 179. Winter (2003), S. 993.


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die dynamischen Fähigkeiten notwendigen Routinen zu bilden und aufrechtzuerhalten, bedarf es demnach einer zentralen Stelle, die sich hauptsächlich mit dieser dynamischen Fähigkeit befasst und die die im Unternehmen an den entsprechenden Routinen Beteiligten aufeinander abstimmt.1 So stellen beispielsweise Clark/Fujimoto (1990) den positiven Effekt zentraler Einheiten in der Produktentwicklung hervor: „(…) they speed problem solving and improve the quality of the solutions“.2 Auch Henderson/Cockburn (1994) betonen für den Produktentwicklungskontext: „(…) in rapidly changing environments organizations that invest in cross-functional boundary-spanning mechanisms that explicitly focus on the need to rethink the systemic nature of complex products and deepen the flow of information across functional boundaries significantly outperform those that do not.“3 Im Kontext strategischer Allianzen würde sich dies analog in einer Zentralisierung des Allianzmanagements niederschlagen. Diese Zentralisierung lässt sich umschreiben als Ausmaß zentraler Organe, die sich primär mit dem Management von Allianzen beschäftigen. Hiermit sind sowohl vollständige Allianzabteilungen als auch einzelne Allianzspezialisten im Unternehmen eingeschlossen.4 Lufthansa beispielsweise beschäftigt in jeder Business Unit einen eigenen Allianzkoordinator und auf Gesamtunternehmensebene einen Vice President of Strategic Alliances.5 Unternehmen wie Hewlett-Packard, Eli Lilly und Oracle unterhalten bereits seit einiger Zeit ganze Allianzabteilungen.6 Dabei geben bisherige Untersuchungen zum Thema Anlass davon auszugehen, dass sich diese zentralen Organe positiv auf die Allianzfähigkeit eines Unternehmens auswirken: „In fact, the creation of an alliance management structure often leads to the implementation of explicit systems and processes directed to address (…) activities in a systematic fashion.“7 In einer Fallstudie konnten Dyer/Nobeoka (2000) aufzeigen, dass der kontinuierliche Allianzerfolg von Toyota zumindest teilweise auf das Vorhandensein einer Allianzabteilung zurückzuführen ist.8 Die Aufgabe der zentralen Organe besteht dabei darin, sämtliche allianzbezogenen Aktivitäten innerhalb des Unternehmens zu steuern.9 Dabei kommt ihnen oftmals eine SupportFunktion bei der Abstimmung mit den Allianzpartnern (interorganisationale Koordination),

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Vgl. Winter (2003), S. 993. Clark/Fujimoto (1990), S. 112. Henderson/Cockburn (1994), S. 67. Vgl. Müller-Stewens (1995b), Sp. 2065; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 757; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 46; Hoffmann (2005), S. 137; Brauer/Müller-Stewens (2006), S. 226. Vgl. Hoffmann (2005), S. 135. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2001), S. 464. Kale/Dyer/Singh (2001), S. 465. Vgl. Dyer/Nobeoka (2000), S. 352. Vgl. im Folgenden Kale/Dyer/Singh (2001), S. 464 f.; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 750 ff.; Müller-Stewens/Lechner (2004), S. 493; Hoffmann (2005), S. 135 f.; Brauer/Müller-Stewens (2006), S. 226 f.

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dem Transfer von Wissen des Allianzpartners auf das eigene Unternehmen (interorganisationales Lernen) und der Modifizierung der Allianzen im Verlauf des Allianzprozesses (Allianzanpassung) zu.1 Bei anderen Allianzprozessen werden die zentralen Organe sogar häufig zu Hauptverantwortlichen. Hierzu sind vor allem die Abstimmung der einzelnen Allianzen eines Unternehmens untereinander (Allianzportfoliokoordination) und die kontinuierliche Identifikation von Gelegenheiten zum Eingehen von Allianzen (Allianzproaktivität) zu zählen. Der Vorteil zentraler Allianzorgane wird vor allem darin gesehen, dass sie einen unternehmensweiten Überblick besitzen.2 Folglich ist es ihnen möglich, die einzelnen Abteilungen im Unternehmen, die potenziell zu einer Allianz beitragen können, zu integrieren bzw. ihre Zusammenarbeit zu koordinieren.3 Weiterhin haben sie ein Gespür dafür, welche zusätzlichen Allianzpartner für das Unternehmen nützlich wären. Dies qualifiziert sie in besonderer Weise für die Aufgabe des Suchens nach neuen Partnerunternehmen.4 Ferner besitzen die zentralen Organe einen Überblick über alle aktuellen Allianzen des Unternehmens, weshalb sie sich speziell für die Koordination des Allianzportfolios eignen. Schließlich können sie den an den Allianzen direkt beteiligten Mitarbeitern Ratschläge zum Umgang mit und zum Lernen von Allianzpartnern vermitteln.5 Dies beinhaltet auch rechtliche Tatbestände, die häufig im Rahmen der Allianzanpassung eine Rolle spielen.6 Insgesamt bleibt also in der folgenden Untersuchungshypothese festzuhalten, dass ein positiver Zusammenhang zwischen der Zentralisierung des Allianzmanagements und der Allianzfähigkeit eines Unternehmens besteht. H6:

Je stärker die Zentralisierung des Allianzmanagements, desto ausgeprägter ist die Allianzfähigkeit.

In ihrer Untersuchung betrachten Kale/Dyer/Singh (2001) den Zusammenhang zwischen dem Vorhandensein zentraler Organe des Allianzmanagements und der Aktienkursreaktion nach der Ankündigung von Allianzen. In ihren Analysen können sie zeigen, dass sich die zentralen Allianzorgane positiv auf die Unternehmensbewertung auswirken.7 Die Investoren auf den Kapitalmärkten scheinen also davon auszugehen, dass sich das Vorhandensein eines zentralisierten Allianzmanagements positiv auf die Wettbewerbsposition auswirkt. Dieser Sachverhalt soll in der vorliegenden Untersuchung mithilfe einer Nebenhypothese überprüft werden:8

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Vgl. Müller-Stewens (1995a), S. 354. Vgl. Sampson (2005), S. 1027. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2001), S. 465; Hoang/Rothaermel (2005), S. 333. Vgl. Gulati (1999), S. 403. Vgl. Gulati (1999), S. 403; Sampson (2005), S. 1027. Vgl. Gulati (1999), S. 403. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2001), S. 469. Vgl. ebenfalls Kale/Dyer/Singh (2002), S. 757. Es handelt sich nur um eine Nebenhypothese, da sich diese nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt.


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NH4: Je stärker die Zentralisierung des Allianzmanagements, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Die dritte Determinante der Allianzfähigkeit, die auf Basis des Frameworks von Teece/Pisano/Shuen (1997) hergeleitet werden soll, ist die Allianzerfahrung. Hierzu wurde bereits auf Basis des Konzepts der Pfadabhängigkeiten die positive Wirkung von Erfahrung auf dynamische Fähigkeiten fundiert (siehe oben). Diese positive Wirkung der Erfahrung lässt sich analog auch auf den Allianzkontext übertragen:1 „Experience may also result in new intra- and interorganizational routines (…).“2 Während der Teilnahme an einer Vielzahl von strategischen Allianzen wird das Unternehmen mit einer großen Zahl von Allianzmanagementpraktiken konfrontiert – es entwickelt dabei ein breites Repertoire an eigenen Routinen des Allianzmanagements.3 Dabei werden sowohl die Routinen der Koordination als auch des Lernens, der Wahrnehmung und der Anpassung von der Allianzerfahrung betroffen.4 Als Folge des Aufbaus dieser Routinen gilt, dass allianzerfahrenere Unternehmen zu einem effizienteren und effektiveren Allianzmanagement in der Lage sind und somit eine höhere Allianzfähigkeit aufweisen: „(…) firms with greater alliance experience are likely more effective managers of current alliances.“5 Allianzerfahrung kann folglich als zentrale Determinante der Allianzfähigkeit angesehen werden.6 Die entsprechende Hypothese lautet folgerichtig: H7:

Je größer die Allianzerfahrung, desto ausgeprägter ist die Allianzfähigkeit.

Bisherige Forschungen zu Allianzerfahrung haben häufig die Aktienkursreaktion auf die Ankündigung neuer Allianzen bei allianzerfahreneren und allianzunerfahreneren Unternehmen miteinander verglichen, um auf diese Weise Rückschlüsse darüber ziehen zu können, ob Allianzerfahrung zum Unternehmenswert beiträgt.7 Hierbei konnte ein positiver Einfluss der Allianzerfahrung abgeleitet werden.8 Um ebenfalls einen Zusammenhang zwischen Allianzerfahrung und einem globalen Unternehmenserfolgsmaßstab überprüfen zu können, wird für die vorliegende Untersuchung folgende Nebenhypothese formuliert:9

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Vgl. Sampson (2005), S. 1010. Hoang/Rothaermel (2005), S. 333. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 298; Sampson (2002), S. U1; Sampson (2005), S. 1013. Vgl. Simonin (1997), S. 1157 ff.; Gulati (1999), S. 402; Simonin (1999), S. 474; Child/Yan (2003), S. 284 f.; Pangarkar (2003), S. 274; Sampson (2005), S. 1012 f. Sampson (2002), S. U1. Vgl. ebenfalls Barkema et al. (1997), S. 427 ff.; Merchant/Schendel (2000), S. 727; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 747; Reuer/Park/Zollo (2002), S. 324; Jarratt (2004), S. 300; Jarratt (2005), S. 14. Vgl. Mitchell/Singh (1996), S. 32; Barkema et al. (1997), S. 428; Gulati (1999), S. 402; Simonin (1999), S. 474; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 747; Hoang/Rothaermel/Simac (2003), S. 5; Zollo/Singh (2004), S. 1237; Hoang/Rothaermel (2005), S. 333. Vgl. z. B. Anand/Khanna (2000); Kale/Dyer/Singh (2002). Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 305; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 755 f. Es handelt sich nur um eine Nebenhypothese, da sich diese nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt.

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NH5: Je größer die Allianzerfahrung, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Darüber hinaus lässt sich ein Zusammenhang zwischen der Allianzerfahrung und der Allianzhäufigkeit aufstellen. Dieser kann dadurch begründet werden, dass im Falle einer hohen Anzahl vorheriger Allianzpartner eines Unternehmens auf dessen Vertrauenswürdigkeit geschlossen wird.1 Denn hätte sich das Unternehmen in vergangenen Allianzen opportunistisch verhalten, so wäre es in der Folge für dieses Unternehmen schwierig gewesen, seine Allianzen aufrechtzuerhalten und auch neue einzugehen. Aufgrund seiner Reputation als vertrauenswürdiger Allianzpartner ist es für das allianzerfahrene Unternehmen zukünftig erheblich einfacher, neue Allianzen zu schließen. Ein weiterer Erklärungsansatz zur Beziehung zwischen Allianzerfahrung und Allianzhäufigkeit besteht darin, dass Unternehmen, die in der Vergangenheit gewohnt waren, Allianzen als strategische Option des Ressourcen- und Fähigkeitenwandels zu wählen, auch zukünftig eine gewisse Prädisposition dazu aufweisen.2 Dies kann sogar so weit führen, dass keine umfassende Reflektion darüber stattfindet, ob es sich bei der strategischen Allianz um die geeignetste Lösung zur Anpassung an neue Umfeldbedingungen handelt.3 Somit lässt sich die folgende Nebenhypothese aufstellen:4 NH6: Je größer die Allianzerfahrung, desto höher ist die Allianzhäufigkeit. 3.3.2

Fähigkeit höherer Abstraktionsstufe

Im Rahmen der Abgrenzung des Begriffs Fähigkeit in Abschnitt 2.2.2 wurde mit den statischen und den dynamischen Fähigkeiten zwischen den bisher bei weitem am intensivsten diskutierten Fähigkeitsarten unterschieden. Die dynamischen Fähigkeiten zielen dabei u. a. auf die Veränderung der statischen Fähigkeiten ab. Collis (1994) argumentiert jedoch, dass man diese Logik zumindest theoretisch unendlich fortsetzen kann: „It is from here that we advance into the realm of what might be called meta-capabilities. The capability that wins tomorrow is the capability to develop the capability to develop the capability that innovates faster (or better), and so on.“5 Es ließe sich also immer eine Fähigkeit auf einer höheren Abstraktionsebene konstruieren, welche die darunter liegende Fähigkeit modifiziert, „and so on ad infinitum.“6 Zur Lösung dieses Unendlichkeitsproblems schlägt Collis (1994) vor, kontextspezifisch zu

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Vgl. Park/Russo (1996), S. 879. Vgl. Nelson/Winter (1982), S. 109; Amburgey/Kelly/Barnett (1993), S. 54 f.; Tallman/Shenkar (1994), S. 104. Für diesen Fall sprechen Levitt/March (1988), S. 322 f. auch von einer „competency trap“, in der Unternehmen nur das tun, in dem sie sich gut auskennen, ohne zu berücksichtigen, ob dies langfristig erfolgversprechend ist. „As the folk version asserts, if you know how to use a hammer, everything looks like a nail.” Amburgey/Kelly/Barnett (1993), S. 55. Es handelt sich nur um eine Nebenhypothese, da sich diese nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt. Collis (1994), S. 148. Collis (1994), S. 148. Vgl. ebenfalls Winter (2003), S. 992.


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unterscheiden, bis in die wievielte Abstraktionsstufe wertvolle Fähigkeiten gefunden werden können.1 So nennt er die Limonadenindustrie, in der oligopolistische Strukturen vorherrschen und der Erfolg vergleichsweise eindimensional auf das Markenimage zurückgeführt werden kann, als ein Beispiel für einen Kontext, in dem Fähigkeiten auf sehr hohen Abstraktionsleveln eine eher untergeordnete Rolle (z. B. im Vergleich zur IT-Branche) zukommt.2 Winter (2003) fügt hinzu, dass ab einer gewissen Abstraktionsstufe auch kaum noch von einer Fähigkeit im Sinne von Routinen gesprochen werden kann, sondern dass es auf höheren Abstraktionsleveln aufgrund mangelnder Prognostizierbarkeit notwendiger Änderungen vielmehr um ein Ad-hoc-Problemlösen und nicht mehr um Fähigkeiten geht.3 Zusammenfassend kann also festgehalten werden, dass die Betrachtung von Fähigkeiten nur bis zu einer gewissen Abstraktionsstufe sinnvoll zu sein scheint, ohne dass bisher jedoch allgemeine Hinweise dafür bestehen, in welchen Kontexten Fähigkeiten auf welcher Abstraktionsstufe potenziell werthaltig sind. Bei der Diskussion des interorganisationalen Lernens wurde bereits darauf hingewiesen, dass sich Lernen im Rahmen von Allianzen auf zwei Arten von Wissen beziehen kann: Lernen des Wissens des Allianzpartners (z. %. technisches Know-how) und Lernen des Managements von Allianzen. Während Ersteres ohne Umweg der Verbesserung der Ressourcen- und Fähigkeitenbasis des Unternehmens dient und damit als klassische dynamische Fähigkeit interpretiert werden kann, trägt Letzteres zur Verbesserung des zukünftigen Allianzmanagements bei.4 Somit betrifft das Lernen des Managements von Allianzen erst in einer späteren Stufe, in der das verbesserte Allianzmanagement zum Tragen kommt, die Verbesserung der Ressourcenund Fähigkeitenbasis.5 Insofern sind derartige Routinen auf einer abstrakteren Ebene über den klassischen dynamischen Fähigkeiten angesiedelt. Lernen des Managements von Allianzen kann demnach im Sinne von Collis (1994) als dynamische Fähigkeit höherer Ordnung interpretiert werden.6 Grundsätzlich wäre es ebenfalls möglich, alternative dynamische Fähigkeiten auf einer MetaEbene zu konzeptionalisieren, welche zu einer Veränderung der First-order dynamischen Fähigkeit Allianzfähigkeit beitragen. Es soll sich jedoch an dieser Stelle auf eine Lernfähigkeit beschränkt werden, da unter den verschiedenen Routinen, die dynamischen Fähigkeiten zugrunde liegen, dem Lernen eine besonders große Bedeutung zugesprochen wird.7

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Vgl. Collis (1994), S. 150. Vgl. Collis (1994), S. 150. Vgl. Winter (2003), S. 992 ff. Siehe Abschnitt 3.1.2.2. In diesem Zusammenhang sind mit Fähigkeiten die statischen Fähigkeiten eines Unternehmens gemeint. Siehe Abschnitt 2.2.2. Vgl. Collis (1994), S. 148; Winter (2003), S. 992. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 520.

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In Anlehnung an Emden/Yaprak/Cavusgil (2005) soll das betreffende Konstrukt als Lernen aus vergangenen Allianzen bezeichnet und als das Ausmaß der gezielten Aktivitäten zum Lernen aus bisherigen Allianzen verstanden werden.1 Dieses Konstrukt kann als Determinante der Allianzfähigkeit aufgefasst werden.2 Lernen aus vergangenen Allianzen verbessert die bestehenden Allianzroutinen, indem neues Wissen über das Allianzmanagement in sie eingebettet wird.3 Die Allianzfähigkeit wird also positiv dadurch beeinflusst, dass es Prozeduren im Unternehmen gibt, welche das Wissen aus vergangenen Allianzen internalisieren und die bestehenden Routinen des Allianzmanagements demgemäß adaptieren:4 „Alliance capability would rest upon how effectively the firm is able to capture, share, and disseminate the alliance management know-how associated with prior experience. To the extent that firms engage in these activities in the form of a fairly stable and repetitive pattern, these activities can be viewed as the knowledge management routines that form the basis for an alliance capability.“5 Hieraus wird deutlich, dass es also nicht allein genügt, Allianzerfahrung gemessen an der Anzahl bisheriger Allianzen zu besitzen.6 Es bedarf vielmehr auch routinisierter Abläufe des Lernens, um die Erfahrungen aus bisherigen Allianzen zu nutzen:7 „(…) a firm’s propensity to transform collaborative experience into a form of competitive advantage will depend on its capacity to internalize and routinize lessons (…).“8 Auch die reine Existenz zentraler Allianzorgane ist zur vollen Abschöpfung und Ausnutzung des Wissens aus bisherigen Allianzen per se nicht ausreichend, wie folgender von Sarkar/Echambadi/Ford (2003) dokumentierter Manager-Kommentar verdeutlicht: „There is a huge, huge turn-over in alliance champions. That’s where the competency lies, but very little of this is extracted from people that actually do the alliances. There is very little documented on this, so every alliance does it differently, and we’re learning to do it every time. It is just not a good way.“9 Erst durch die Routinisierung von Lernprozessen kann sichergestellt werden, dass das Wissen von Individuen voll ausgenutzt wird und dem Unternehmen zugute kommt.10 Die Routinen des Lernens aus vergangenen Allianzen unterstützen dabei jede der fünf Allianzfähigkeitsdimensionen. So argumentieren Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), dass durch diese Routinen die Prozesse des interorganisationalen Lernens und der Allianzanpassung ver-

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Vgl. Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 885. „(…) thus resulting in greater competencies in managing future alliances.“ Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 885. Vgl. ebenso Gulati (1999), S. 402; Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 6. Vgl. Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 6. Vgl. Simonin (1997), S. 1157. Kale/Dyer/Singh (2002), S. 750. Vgl. Müller-Stewens (2000), S. 69; Müller-Stewens (2006), S. 182. Harbison/Pekar (1998) bezeichnen dies als „a rigorous and disciplined approach to building an institutional alliance capability.“ Harbison/Pekar (1998), S. 128. Simonin (1997), S. 1157. Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 8. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 298.


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bessert werden.1 Anand/Khanna (2000) führen darüber hinaus an, dass die Routinen des Lernens aus vergangenen Allianzen zu einer konfliktärmeren Interaktion beitragen.2 Somit ist davon auszugehen, dass sie ebenfalls zur verbesserten interorganisationalen Koordination beitragen. Ferner weist Hoffmann (2005) darauf hin, dass beispielsweise Siemens große Anstrengungen unternimmt, Lernprozesse zur Verbesserung des Allianzportfoliomanagements voranzutreiben.3 Wie aus der Arbeit von Sarkar/Echambadi/Harrison (2001) hervorgeht, scheint es ebenfalls einen Zusammenhang zwischen Lernen aus vergangenen Allianzen und Allianzproaktivität zu geben.4 Die bisherige Argumentation zum Lernen aus vergangenen Allianzen wird in folgender Untersuchungshypothese verdichtet: H8:

Je ausgeprägter das Lernen aus vergangenen Allianzen, desto ausgeprägter ist die Allianzfähigkeit.

Darüber hinaus kann argumentiert werden, dass die Bildung von Routinen des Erfahrungslernens aus Allianzen in vielen Fällen gleichfalls eine Konstituierung entsprechender Routinen für andere Unternehmensaktivitäten stimuliert.5 Folglich würden durch die organisationalen Routinen des Erfahrungslernens auch andere Unternehmensbereiche (wie z. B. das Marketing) und somit ggf. die gesamte Wettbewerbsposition des Unternehmens positiv beeinflusst.6 Vor diesem Hintergrund soll folgende Nebenhypothese überprüft werden:7 NH7: Je ausgeprägter das Lernen aus vergangenen Allianzen, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. 3.3.3 Unternehmensstrategie Schließlich soll als letzte Determinante der Allianzfähigkeit die Unternehmensstrategie angeführt werden. Diesbezüglich wird in der ressourcentheoretischen Literatur betont, dass ein Fit zwischen der spezifischen Unternehmensstrategie und den organisationalen Fähigkeiten be-

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Vgl. Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 886. Zum Einfluss auf das interorganisationale Lernen vgl. ebenfalls Anand/Khanna (2000), S. 297 f.; Hoffmann (2005), S. 123. Vgl. Anand/Khanna (2000), S. 297. Vgl. Hoffmann (2005), S. 126. Des Weiteren nennt er eine Reihe von Lern-Tools, die zur Verbesserung des Allianzportfoliomanagements beitragen. Vgl. Hoffmann (2005), S. 138 f. Zum Einfluss von Lernen aus vergangenen Allianzen auf die Allianzportfoliokoordination vgl. ebenfalls Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 6. Vgl. Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 707. Die Autoren verzichten allerdings auf eine Betrachtung dieser Beziehung im Rahmen einer Regression, da sie auch keine entsprechende Hypothese aufstellen. Die zur Analyse der Diskriminanzvalidität dargestellte Korrelationsmatrix lässt jedoch vermuten, dass ein Zusammenhang zwischen Lernen aus vergangenen Allianzen und Allianzproaktivität besteht. So weist diese Korrelation mit einem Wert von 0,43 die größte Ausprägung bei den Korrelationen zwischen Konstrukten auf. Vgl. Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 886. Vgl. Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 886. Es handelt sich nur um eine Nebenhypothese, da sich diese nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt.

124


stehen muss.1 Strategie lässt sich allgemein definieren als „determination of the basic longterm goals and objectives of an enterprise, and adoption of courses of action and the allocation of resources necessary for carrying out these goals.“2 Während die Unternehmensstrategie grundsätzlich im Hinblick auf eine Vielzahl von Kriterien und Ausprägungen differenziert werden kann, wird im Rahmen des ressourcentheoretischen Ansatzes vor allem der Innovationsstrategie eines Unternehmens besonderes Augenmerk geschenkt.3 Das Konstrukt Innovationsstrategie bildet dabei das Ausmaß ab, zu dem die Geschäftsbereichsstrategie eines Unternehmens auf Innovationen beruht.4 Es schlägt sich beispielsweise in einer hohen Bedeutungsbeimessung der Forschung & Entwicklung und dem Streben nach Technologieführerschaft nieder.5 Unternehmen mit einer ausgeprägten Innovationsstrategie sehen sich häufig in der Situation, bisher unerforschte und unbekannte Probleme im Rahmen des Innovationsprozesses lösen zu müssen.6 Nach Auffassung von Iansiti/Clark (1994) sind es gerade derartige Problemlösungsprozesse, wie sie z. B. im Rahmen der Produktentwicklung stattfinden, die zur Bildung dynamischer Fähigkeiten führen.7 Bei der Suche nach neuen Problemlösungen generiert das Unternehmen neues Wissen und implementiert dabei organisationale Routinen, die in der Folge als dynamische Fähigkeiten zur Verfügung stehen:8 „As the firm engages in exploratory studies, conducts experiments and strives to create new understanding, it focuses on creating a concept of the capabilities that will deliver the desired action and some notion of the path to get there.“9 Wie weitere Untersuchungen zeigen, zeichnen sich innovative Unternehmen dementsprechend häufig dadurch aus, dass sie ein ausgeprägtes Verständnis ihrer Umwelt besitzen, Prozesse des Lernens betonen und ihre Aktivitäten an veränderte Gegebenheiten anpassen können.10 Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass innovative Unternehmen aufgrund ihres regelmäßigen Engagements in Problemlösungsprozessen besonders ausgeprägte dynamische Fähigkeiten aufweisen.11

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Vgl. Itami/Numagami (1992), S. 125; Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140; Collis (1996), S. 151 ff.; Campbell et al. (2002), S. 2; Berman/Down/Hill (2002), S. 25; Wang/Ang (2004), S. 351. Chandler (1962), S. 13. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1990), S. 508; Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140; Li/Atuahene-Gima (2001), S. 1124. Vgl. zu dieser Herangehensweise der Strategiedefinition auch das Konzept der Dominant Strategy bei Boeker (1989), S. 502; Tang/Thomas (1994), S. 209 ff. Vgl. Ritter/Gemünden (2004), S. 550. Vgl. Dosi (1988), S. 1125 f. Vgl. Iansiti/Clark (1994), S. 561 ff. Vgl. Dosi/Marengo (1993), S. 161 ff. Iansiti/Clark (1994), S. 563. Vgl. Hambrick (1982), S. 161 ff.; Segev (1987), S. 260 ff.; McKee/Varadarajan/Pride (1989), S. 22 ff.; Burgelman/Kosnik/van den Poel (1988), S. 31 ff.; Conant/Mokwa/Varadarajan (1990), S. 366; Pavitt (1991), S. 42 ff.; Verona (1999), S. 134 ff.; Kostopoulos/Spanos/Prastacos (2002), S. 8 ff.; Ritter/Gemünden (2004), S. 550. Vgl. Kostopoulos/Spanos/Prastacos (2002), S. 8 ff.


125

Wurde im Rahmen der Herleitung der Nebenhypothese NH7 angeführt, dass sich die Allianzroutinen auch positiv auf andere Unternehmensaktivitäten auswirken, so kann an dieser Stelle analog argumentiert werden, dass sich die im Rahmen des Innovationsprozesses entwickelten Routinen ebenfalls positiv auf die Allianzfähigkeit auswirken.1 So wird es einem innovationsfähigen Unternehmen vergleichsweise leichtfallen, seine bestehenden dynamischen Fähigkeiten auf den Allianzkontext zu übertragen. Ferner sind innovative Unternehmen besonders häufig durch eine externe Orientierung gekennzeichnet.2 Daher scheint es naheliegend, die Innovationsstrategie als Treiber der Entwicklung dynamischer Fähigkeiten auch als Determinante der Allianzfähigkeit zu modellieren. Dies kommt in folgender Untersuchungshypothese zum Ausdruck: H9:

Je ausgeprägter die Innovationsstrategie, desto ausgeprägter ist die Allianzfähigkeit.

Schließlich kann ebenfalls ein Zusammenhang zwischen der Innovationsstrategie und dem Wettbewerbsvorteil hergestellt werden. Eine Reihe empirischer Studien hat sich bereits mit dieser Wirkungsbeziehung auseinandergesetzt.3 Die grundlegende Argumentation dieser Untersuchungen ist, dass Innovationen das Unternehmenswachstum fördern, den Umsatz und Gewinn steigern und auf diese Weise zum Wettbewerbsvorteil beitragen.4 Die entsprechende Nebenhypothese soll folgendermaßen in die vorliegende Untersuchung aufgenommen werden:5 NH8: Je ausgeprägter die Innovationsstrategie, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

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Zur Herleitung der Nebenhypothese NH7 siehe Abschnitt 3.3.2. Vgl. McKee/Varadarajan/Pride (1989), S. 22. Vgl. z. B. Cooper (1985); Albach (1989); Dwyer/Mellor (1993); Zahra/Das (1993); Simon (1996); Li/Atuahene-Gima (2001); Kleinknecht/Oostendorp (2002). Vgl. Dwyer/Mellor (1993), S. 160. Es handelt sich nur um eine Nebenhypothese, da sich diese nicht explizit mit der im Fokus der Untersuchung stehenden Variablen Allianzfähigkeit beschäftigt.

126

3.4


Hypothesen zu moderierenden Faktoren

In der Literatur wird wiederholt gefordert, bei der Analyse organisationaler Fähigkeiten verstärkt den spezifischen Unternehmenskontext zu berücksichtigen.1 Insbesondere zur Abschätzung der Werthaltigkeit organisationaler Fähigkeiten wird die Modellierung moderierender Variablen angeraten. Dieser Forderung soll mit dem nachfolgenden Abschnitt nachgekommen werden, indem zur Beantwortung der Forschungsfrage 4 der Einfluss moderierender Faktoren auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Ergebnisgrößen betrachtet wird. Dabei wurden mit der Umfelddynamik (Abschnitt 3.4.1), dem Property Rights Regime (Abschnitt 3.4.2) und der Innovationsstrategie (Abschnitt 3.4.3) insgesamt drei moderierende Variablen in der ressourcentheoretischen Literatur identifiziert. 3.4.1 Umfelddynamik In der Literatur zum Dynamic Capabilties View findet sich wiederholt der Hinweis, dass dynamische Fähigkeiten bei hoher Umfelddynamik von besonderer Bedeutung sind.2 Die Umfelddynamik bezieht sich dabei auf das Ausmaß und die Häufigkeit unvorhergesehener Änderungen im Unternehmensumfeld.3 Der Hauptteil der ressourcentheoretischen Diskussion zum Einfluss von Umfelddynamik bezieht sich auf die Relevanz dynamischer Fähigkeiten für den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen. So wird postuliert, dass bei hoher Umfelddynamik die dynamischen Fähigkeiten von besonders großer Wettbewerbsbedeutung sind: „Moreover, in high velocity industries (…) the ability to engage in rapid and relentless continuous change is a crucial capability for survival.“4 Einerseits lässt sich dies damit begründen, dass durch die schnellen und z. T. unvorhersehbaren Änderungen im Umfeld die bestehende Ressourcen- und Fähigkeitenbasis eines Unternehmens besonders schnell obsolet wird.5 Es besteht daher fortwährend eine Diskrepanz zwischen den existierenden und den für die derzeitige Situation idealen Ressourcen und Fähigkeiten.6 Um weiterhin am Markt bestehen zu können, muss das Unternehmen folglich ständig seine Ressourcen- und Fähigkeitenbasis an die neuen Anforderungen anpassen: „But in a con-

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Vgl. Brush/Artz (1999), S. 223 f.; Zajac/Kraatz/Bresser (2000), S. 431; Priem/Butler (2001), S. 32; AragonCorrea/Sharma (2003), S. 75; Song et al. (2005), S. 262. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 509 ff.; Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106; Danneels (2002), S. 1095. Vgl. Miller (1987), S. 74; Teece/Pisano (1994), S. 538; Jap (1999), S. 464; Wiklund/Shepherd (2003), S. 1925 f.; Sidhu/Volberda/Commandeur (2004), S. 918. Brown/Eisenhardt (1997), S. 1. Vgl. Tushman/Nelson (1990), S. 1 ff.; Meyer/Utterback (1992), S. 35. Vgl. Fredrickson/Mitchell (1984), S. 404 f.; Pavlou/El Sawy (2005), S. 20.


127

text where technological, regulatory, and competitive conditions are subject to rapid change, persistence in the same operating routines quickly becomes hazardous.“1 Andererseits sind dynamische Fähigkeiten in stabilen Märkten nicht sonderlich wettbewerbsrelevant – sie können sich sogar negativ auf das Ergebnis auswirken.2 So sind mit der Entwicklung, der Implementierung und dem Betrieb von organisationalen Routinen des Wandels stets Kosten verbunden. Damit diese Investitionen ökonomischen Sinn machen, muss die entsprechende Fähigkeit auch oft genug zum Einsatz kommen. Falls sich jedoch kein Anlass zu einer Ressourcen- und Fähigkeitenveränderung ergibt, so führen die dynamischen Fähigkeiten zu unnötigen Overhead-Kosten. Dabei wäre es sogar denkbar, dass ein Unternehmen trotz mangelnden Anlasses seine dynamischen Fähigkeiten einsetzt, um ihr Vorhandensein auf diese Weise zu rechtfertigen. Somit würde ein zu hohes Maß an Veränderung und Neuigkeit generiert, was sich erneut in Kosten für das Unternehmen niederschlagen würde. Winter (2003) fasst zusammen: „If opportunities for competitively significant change are sparse enough to realize, then the added cost of dynamic capabilities will not be matched by corresponding benefits on average (…).“3 In hochdynamischen Umfeldern ergeben sich im Gegensatz dazu ständig neue Möglichkeiten, die es dem Unternehmen erlauben, seine dynamischen Fähigkeiten häufig und sinnvoll einzusetzen.4 Insgesamt ist daher der Umfelddynamik eine moderierende Rolle in der Beziehung zwischen dynamischen Fähigkeiten und Wettbewerbsvorteil zuzuschreiben. Analog kann in Bezug auf die Wettbewerbsvorteilswirkung von Allianzfähigkeit argumentiert werden. Das Ausmaß, zu dem Allianzfähigkeit zum Wettbewerbsvorteil beiträgt, ist abhängig von der Notwendigkeit einer Ressourcen- und Fähigkeitenänderung.5 Diese ist im Falle hoher Umfelddynamik als besonders hoch einzustufen. Speziell stellen strategische Allianzen bei hoher Umfelddynamik eine besonders attraktive strategische Option dar.6 In Allianzen sind Unternehmen flexibler als bei einer vollkommenen Integration. Darüber hinaus ermöglichen sie im Vergleich zur internen Entwicklung einen besonders zügigen Ressourcenzugang.7 Zur Illustration der dementsprechend großen Bedeutung der Allianzfähigkeit bei hoher Umfelddynamik sei die Pharmaindustrie genannt.8 In ihr ist ein anhaltender technologischer Wechsel weg von der organischen Chemie hin zur biowissenschaftlich-basierten Wirkstoffentwicklung zu beobachten. Dabei haben jene Pharmaunternehmen einen erheblichen strate-

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Zollo/Winter (2002), S. 341. Vgl. im Folgenden Zollo/Winter (2002), S. 341; Winter (2003), S. 993. Winter (2003), S. 994. Vgl. Pavlou/El Sawy (2005), S. 19. Vgl. Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 703 f. Vgl. Achrol (1991), S. 85; Teece (1992), S. 20; Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 139; Chan et al. (1997), S. 208; Johnson/Sohi/Grewal (2004), S. 25; Pavlou (2004a), S. 17; Sampson (2005), S. 1013 f.; Song et al. (2005), S. 262. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 139. Vgl. im Folgenden Sarkar/Echambadi/Harrison (2001), S. 704.

128


gischen Vorteil, die in der Lage sind, Allianzen mit innovativen Biotech-Unternehmen zu schließen und diese erfolgreich zu managen. Durch derartige Allianzen werden die Pharmaunternehmen in die Lage versetzt, auf die vor dem Hintergrund der ständig auftretenden technologischen Änderungen zunehmend relevante Ressource des Biotech-Know-hows zugreifen zu können. Basierend auf diesen Ausführungen wird die folgende Untersuchungshypothese zur Wirkung der Umfelddynamik auf den Zusammenhang zwischen Allianzfähigkeit und Wettebewerbsvorteil aufgestellt: H10:

Je höher die Umfelddynamik, desto höher ist der Beitrag der Allianzfähigkeit zum Wettbewerbsvorteil.

3.4.2

Property Rights Regime

Der Terminus des Property Rights Regimes bezieht sich auf die Schwierigkeit der Imitation in der Branche eines Unternehmens. Ein schwach ausgeprägtes Property Rights Regime impliziert somit eine einfache Imitierbarkeit, während ein stark ausgeprägtes Property Rights Regime der Imitation hohe Schranken setzt. Das Property Rights Regime wird dabei sowohl durch die Schwierigkeit der Replikation als auch durch gesetzliche Schutzmechanismen als Imitationsbarrieren bestimmt.1 Somit beeinflusst das Property Rights Regime, inwieweit ein Unternehmen in der Lage ist, durch Innovativen Renditen zu erwirtschaften.2 Im Falle eines geringen Imitationsschutzes spielt Allianzfähigkeit eine besonders wichtige Rolle. Diesbezüglich ist bei einem geringen Imitationsschutz in der Branche des Unternehmens ein höherer Einfluss der Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil zu erwarten. Gerade wenn es für das Unternehmen nicht möglich ist, seine derzeitige Ressourcen- und Fähigkeitenausstattung vor den Wettbewerbern geheim zu halten und diese somit Gefahr läuft, ihre VRIN-Eigenschaften zu verlieren, ist eine stetige Erneuerung und Modifizierung derselben notwendig.3 Insofern spielen in derartigen Umfeldern dynamische Fähigkeiten und damit auch die Allianzfähigkeit eine besonders wichtige Rolle. Teece (1996) fasst zusammen: „But if such firms are able to develop and manage their external relationships (…), then many of the problems stemming from (…) inappropriability (…) can be overcome (…).“4 In Bezug auf den Allianzkontext ist es als durchaus realistisch zu erachten, dass ein Allianzpartner opportunistisch handelt, indem er beispielsweise das Wissen über Innovationen des Partners abzieht und anschließend diese Innovationen imitiert.5 Um sich dieser Gefahr des

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Vgl. Dosi (1988), S. 1139; Teece/Pisano (1994), S. 551. Vgl. Gulati/Singh (1998), S. 789. Zu den VRIN-Kriterien siehe Abschnitt 3.2.2. Teece (1996), S. 213. Vgl. Hamel/Doz/Prahalad (1989), S. 136; Hamel (1991), S. 83 ff.


129

„Hollowing Out“1 zu entziehen, bedarf es in der Interaktion mit dem Allianzpartner routinisierter Abläufe, die einem zu großen Wissensabfluss vorbeugen.2 Derartige Abläufe werden bei allianzfähigen Unternehmen grundsätzlich eher anzutreffen sein. Ist die Gefahr der Imitation durch den Partner reduziert, fühlt sich das betreffende Unternehmen in Folge in der Allianz sicherer, ist dem Allianzpartner gegenüber aufgeschlossener, und die Allianz trägt im höheren Maße zum Wettbewerbsvorteil bei.3 Demzufolge wird nachfolgende Untersuchungshypothese formuliert: H11:

Je weniger ausgeprägt das Property Rights Regime, desto höher ist der Beitrag der Allianzfähigkeit zum Wettbewerbsvorteil.

3.4.3 Unternehmensstrategie Wie bereits in Abschnitt 3.3.3 angemerkt, ist es der Aspekt der Innovationsstrategie, der im Rahmen ressourcentheoretischer Überlegungen zur Unternehmensstrategie im besonderen Maße thematisiert wird. Dabei wird der Innovationsstrategie ebenfalls ein Einfluss auf die Wirksamkeit organisationaler Fähigkeiten zugesprochen.4 So besteht Grund zur Annahme, dass die Wirkung der Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil bei Unternehmen mit einer ausgeprägten Innovationsstrategie besonders hoch ist. Um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, benötigen stark innovationsorientierte Unternehmen ein hohes Maß an technologischen Kompetenzen, die den aktuellen Technologieentwicklungen am Markt Rechnung tragen.5 Ferner ist der Prozess der Entwicklung neuer Produkte oft sehr langwierig und erfordert eine Fülle von Ressourcen.6 Strategische Allianzen bieten sich dabei im Rahmen des Innovationsprozesses zur Erlangung dieser Ressourcen und Kompetenzen besonders an. Betrifft die Allianz direkt die technologische Entwicklung, so ermöglicht sie dem Unternehmen den Zugriff auf Technologien, Finanzmittel oder andere Ressourcen und Fähigkeiten des Partners.7 Betrifft die Allianz nicht den Innovationsprozess selbst (sondern z. B. Produktion oder Marketing), so ermöglicht sie dem Unternehmen, seine eigenen Ressourcen auf den Innovationsprozess zu fokussieren und für andere funktionale Bereiche Ressourcen des Partners einzusetzen.

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Lei/Slocum (1992), S. 81. Vgl. Gulati/Singh (1998), S. 790. Vgl. Madhok/Tallman (1998), S. 332. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140; Maidique/Patch (1982), S. 275 ff. Vgl. Christensen/Bower (2001), S. 429. Vgl. im Folgenden auch Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140. Vgl. Schoonhoven/Eisenhardt/Lyman (1990), S. 117; Jelinek/Schoonhoven (1990). Vgl. Hamel/Doz/Prahalad (1989), S. 133.

130


Darüber hinaus können Allianzen innovationsintensiven Unternehmen dazu dienen, das neue Produkt nach dessen Entwicklung als Standard zu etablieren.1 Hierfür sind regelmäßig starke Partner nötig. Insgesamt bieten strategische Allianzen für Unternehmen mit einer starken Innovationsstrategie also besonders zentrale und wettbewerbsvorteilsrelevante Möglichkeiten. Umso wichtiger ist es für derartige Unternehmen, ihre Allianzen besonders effizient und effektiv zu managen, um diese potenziellen Möglichkeiten, die sich durch strategische Allianzen bieten, auch in die Realität umzusetzen. Entgegengesetzt kann argumentiert werden, dass Unternehmen mit wenigen Innovationsaktivitäten im geringeren Maße auf Allianzen angewiesen sind.2 Die für solche Unternehmen kritischen technologischen Kompetenzen sind eher evolutionärer Natur.3 Ferner ist der Entwicklungsprozess ihrer Produkte gewöhnlich stabiler und vorhersehbarer. Demnach sind weniger innovative Unternehmen im geringeren Maße von den Ressourcen anderer Unternehmen und damit von strategischen Allianzen abhängig. Analog zu Abschnitt 3.4.1 kann angeführt werden, dass sich für derartige Unternehmen ein Aufbau von Allianzfähigkeit nicht lohnt, da diese mit Kosten verbunden ist, jedoch selten zum Einsatz käme. Zusammenfassend kann daher der Innovationsstrategie eine moderierende Rolle in der Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil zugeschrieben werden. Dabei ist eine stärkere Wirkung der Allianzfähigkeit bei einer hohen Ausprägung der Innovationsstrategie zu vermuten, was in folgender Hypothese zum Ausdruck kommt. H12:

Je ausgeprägter die Innovationsstrategie, desto höher der Beitrag der Allianzfähigkeit zum Wettbewerbsvorteil.

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Vgl. Teece (1992), S. 12; Wade (1995), S. 111; Hill/Jones (2004), S. 289. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140. Vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1990), S. 509.

Zusammenfassung der Untersuchungshypothesen

3.5

131

Zusammenfassung der Untersuchungshypothesen

Nachdem die Allianzfähigkeit konzeptionalisiert und in ein nomologisches Netz eingebunden wurde, sollen zum Abschluss des dritten Kapitels die Hypothesen zusammenfassend dargestellt werden. Insgesamt wurden zwölf Hypothesen und acht Nebenhypothesen auf Basis ressourcentheoretischer Erkenntnisse unter besonderer Berücksichtigung des Dynamic Capabilities View abgeleitet. Diese sind in Tabelle 14 dargestellt und sollen in Kapitel 5 empirisch überprüft werden. Nr.

Hypothese

Art

H1


deskriptiv

H2


explikativ

H3


explikativ

H4


explikativ

H5


explikativ

H6


explikativ

H7


explikativ

H8


explikativ

H9


explikativ

H10


explikativ

H11


explikativ

H12


explikativ

NH1

Je größer der Allianzerfolg, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

NH2

Je höher die Allianzhäufigkeit, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

NH3

Je ausgeprägter die offene Organisationskultur, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

NH4

Je stärker die Zentralisierung des Allianzmanagements, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

NH5

Je größer die Allianzerfahrung, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

NH6

Je größer die Allianzerfahrung, desto höher ist die Allianzhäufigkeit.

explikativ

NH7

Je ausgeprägter das Lernen aus vergangenen Allianzen, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

NH8

Je ausgeprägter die Innovationsstrategie, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

explikativ

Tabelle 14:

Hypothesensystem der Untersuchung

Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen

4.

133

Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung

Im vorangegangenen Kapitel 3 wurde Allianzfähigkeit theoriebasiert konzeptionalisiert, und es wurden Determinanten, Erfolgsgrößen und moderierende Faktoren identifiziert. Darüber hinaus wurden Hypothesen zum Wirkungszusammenhang zwischen den Konstrukten hergeleitet. Im Weiteren sollen nun die aufgestellten Hypothesen einem empirischen Test unterzogen werden, um sie kritisch mit der Realität zu konfrontieren.1 Bevor dies geschieht, sind zunächst die Grundlagen der empirischen Analyse darzulegen. Im Rahmen eines methodischen Exkurses werden zunächst die Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen – dem für diese Untersuchung gewählten Hauptanalyseinstrument – aufgearbeitet (Abschnitt 4.1). Daran anschließend wird in Abschnitt 4.2 auf Kriterien und die Vorgehensweise bei der Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen eingegangen. Das Kapitel schließt mit einer Beschreibung der Datengrundlage und der Datenerhebung im Rahmen dieser Untersuchung (Abschnitt 4.3). Eine Einordnung dieses Kapitels in die Gesamtuntersuchung ist in Abbildung 15 dargestellt.

Kapitel

1. Einleitung






Inhalt


Vgl. Fritz (1995), S. 93.









1

Zwischenergebnis

Empirische Befunde

Implikationen

134


4.1


In den folgenden Abschnitten werden die grundlegenden methodischen Aspekte der in dieser Arbeit Anwendung findenden Strukturgleichungsmodelle behandelt. Nach einer Darstellung des allgemeinen Ansatzes von Strukturgleichungsmodellen in Abschnitt 4.1.1 wird in Abschnitt 4.1.2 vertiefter auf das Verfahren der konfirmatorischen Faktorenanalyse eingegangen. 4.1.1

Allgemeiner Ansatz von Strukturgleichungsmodellen

Seit den 1970er Jahren haben Strukturgleichungsmodelle bei der Erforschung komplexer Wirkungszusammenhänge in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung enorm an Bedeutung gewonnen.1 Strukturgleichungsmodell-Ansätze stellen leistungsfähige Generalisierungen früherer statistischer Methoden dar, mit dem zentralen Unterschied, dass sie die explizite Berücksichtigung von Messfehlern zulassen.2 Insbesondere erlauben sie die Messung von latenten Variablen mithilfe mehrerer Indikatoren.3 Darüber hinaus wird eine simultane Betrachtung mehrerer kausaler Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen ermöglicht, wobei eine abhängige Variable der einen Kausalbeziehung gleichzeitig eine unabhängige Variable einer anderen Beziehung sein kann.4 So wird eine Anwendung von Strukturgleichungsmodellen insbesondere dann empfohlen, wenn latente Variablen innerhalb komplexer Kausalstrukturen untersucht werden sollen.5 Hair et al. (2006) fassen zusammen: „It is the best multivariate procedure for testing both the construct validity and theoretical relationships among a set of concepts represented by multiple measures variables.“6 Aufgrund der angeführten Charakteristika eignen sich Strukturgleichungsmodelle besonders zur empirischen Analyse der im Rahmen dieser Untersuchung relevanten Fragestellungen. Zum einen ist eine Reihe der im Mittelpunkt stehenden Variablen latenter Natur und sollte demnach mit mehreren Indikatoren gemessen werden.7 Zum anderen sollen komplexe Kausalstrukturen untersucht werden, bei denen es notwendig ist, mehrere Beziehungen zwischen den

1

2 3 4 5 6 7

Vgl. Förster et al. (1984), S. 346; Bollen (1989), S. 4 ff.; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 139 ff.; Baumgartner/Homburg (1996), S. 139; Steenkamp/Baumgartner (2000), S. 195 f.; Kline (2005), S. 18; Williams/Edwards/Vandenberg (2003), S. 903 f.; Giere/Wirtz/Schilke (2006), S. 678. Vgl. Homburg/Dobratz (1998), S. 450; Goerzen/Beamish (2005), S. 339; Kline (2005), S. 9 f. Vgl. Bollen (1989), S. 20. Vgl. Hair et al. (2006), S. 706. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 11. Hair et al. (2006), S. 703. Auch wenn die Diskussion über Methoden der Konstruktmessung noch keineswegs abgeschlossen ist, stehen mittlerweile die Vorzüge einer Messung von Konstrukten mithilfe mehrerer Variablen außer Frage. Vgl. Jacoby (1978), S. 93; Peter (1979), S. 7; Churchill (1979), S. 66; Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 421; Homburg (1995), S. 53. Die Fragwürdigkeit der Messung komplexer Konstrukte mithilfe einer einzigen manifesten Variablen verdeutlich Jacoby (1978) mit der rhetorischen Frage: „How comfortable would you feel having our intelligence assessed on the basis of our response to a single question?“ Jacoby (1978), S. 93. Zur Thematik latenter Variablen und ihrer Messung vgl. ausführlich Churchill (1979), S. 64 ff.


135

Konstrukten gleichzeitig zu untersuchen.1 Daher soll der Strukturgleichungsmodell-Ansatz für diese Untersuchung als Hauptanalyseinstrument herangezogen und im Folgenden vorgestellt werden.2 Innerhalb der Strukturgleichungsmodelle ist zwischen zwei alternativen Ansätzen zu unterscheiden: zwischen den kovarianzbasierten und den varianzbasierten Verfahren.3 Kovarianzbasierte Verfahren sind in Software-Paketen wie z. B. LISREL, EQS oder AMOS implementiert, während sich varianzbasierte Verfahren in Programmen wie PLS Graph und SmartPLS wieder finden. Die Kovarianzstrukturanalyse ist aus der psychometrischen Forschung hervorgegangen und geht bis auf Spearman (1904) zurück.4 Maßgeblich vorangetrieben wurde der Ansatz durch die Arbeiten von Jöreskog (1970), Bentler/Weeks (1980) und Jöreskog/Sörbom (1988). Bei der Kovarianzstrukturanalyse wird die aus dem Untersuchungsmodell generierte Kovarianzmatrix einer empirischen Kovarianzmatrix bestmöglich angepasst.5 Dabei soll die Nullhypothese geprüft werden, dass die empirische Kovarianzmatrix der modelltheoretischen entspricht. Infolgedessen werden die Parameter der Gleichungsmodelle derart gewählt, dass die modelltheoretische Kovarianzmatrix eine möglichst gute Annäherung an die empirische darstellt.6 Eine entsprechende globale Zielfunktion wie die soeben erwähnte Nullhypothese existiert bei varianzbasierten Ansätzen nicht. Varianzbasierte Verfahren zielen hingegen auf eine bestmögliche Reproduktion der tatsächlichen Datenstruktur, d. h. der Indikatorwerte, ab.7 Dies gelingt in einem ersten Schritt durch eine iterative Generation konkreter Schätzwerte für die latenten Konstrukte als gewichtete Linearkombinationen aus den Indikatoren. Die auf diese Weise berechneten Werte werden in einem zweiten Schritt herangezogen, um die Parameter in den Gleichungssystemen zu schätzen.8 Beide Verfahren besitzen spezifische Charakteristika, vor deren Hintergrund der Forscher individuell eine Entscheidung für oder wider das eine oder andere Verfahren fällen kann. Herrmann/Huber/Kressmann (2006) haben – basierend auf Chin/Newsted (1999) – die zentralen differenzierenden Eigenschaften beider Verfahren zusammengefasst (siehe Tabelle 15).

1

2

3

4 5 6 7 8

Beispielsweise umfasst das Konstrukt Allianzfähigkeit mehrere Facetten, die wiederum selbst als Konstrukte modelliert werden müssen. Außerdem existieren mehrere Determinanten der Allianzfähigkeit sowie zwei mediierende Variablen (Allianzerfolg und -häufigkeit). Aufgrund dessen ist an verschiedenen Stellen eine simultane Analyse mehrerer Kausalbeziehungen notwendig. Für eine ausführlichere Erläuterung von Strukturgleichungsmodellen vgl. beispielsweise Bollen (1989); Hoyle (1995); Byrne (2001); Kline (2005); Hair et al. (2006), S. 705 ff. Vgl. Rigdon (1998), S. 252 f.; Bliemel et al. (2005), S. 10; Fassott (2005), S. 20 f.; Temme/Kreis (2005), S. 199 f. Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 35. Vgl. Scholderer/Balderjahn (2005), S. 88 f. Vgl. Homburg/Hildebrandt (1998), S. 17; Fassott (2005), S. 26. Vgl. Betzin/Henseler (2005), S. 50. Vgl. Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44. Vgl. Lohmöller (1989), S. 29 f.

136


Merkmal

Kovarianzbasierte Verfahren (ML-Schätzer)

Varianzbasierte Verfahren

Ziel des Algorithmus

Bestmögliche Replikation der Kovarianzstruktur der Ausgangsdatenmatrix

Bestmögliche Vorhersage der Datenmatrix (hinsichtlich der Zielvariablen)

Stichprobengröße

Größer als 200, modellabhängig

Kleine Stichproben oft ausreichend, abhängig von größter Prädiktorenzahl

Verteilungsannahmen

Normalverteilung, Schätzer relativ robust gegen Verletzung der Normalverteilungsannahme

Nur weiche Annahmen einer Kleinstquadratschätzung

Inferenzstatistik

Vorhanden

Nur auf Basis von Hilfsprozeduren

Konsistenz der Schätzer

Konsistent; erhöhte Konsistenz bei höherer Stichprobe aufgrund asymptotischer Eigenschaften der Schätzer

Konsistent bei hoher Indikatorenzahl; erhöhte Konsistenz bei höherer Stichprobe aufgrund asymptotischer Eigenschaften der Schätzer

Schätzer auf Strukturmodellebene

Bei geringen Indikatorladungen inflationär

Konservativ, da algorithmusimmanent unterschätzt

Identifikation

Potenzielles Identifikationsproblem

Immer identifiziert

Unsinnige Werte

Möglich

Können nicht auftreten

Konstruktwerte

Undeterminiert

Determiniert

Anwendbare Gütekriterien

Globale Gütekriterien und partielle Gütekriterien sinnvoll Nur partielle Gütekriterien hinsichtlich Vorhersage der einsetzbar Datenmatrix adäquat

Berücksichtigung formativer Konstruktoperationalisierungen

Nur unter bestimmten Bedingungen möglich

Tabelle 15:

Problemlos möglich

Kritische Eigenschaften kovarianzbasierter und varianzbasierter Verfahren im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen1

Basierend auf diesen Eigenschaften werden in der Literatur einige Entscheidungsregeln empfohlen.2 So ist ein varianzbasierter Ansatz generell dann vorzuziehen, wenn eine Vorhersage/Prognose im Mittelpunkt der Untersuchung steht, sehr kleine Stichproben vorliegen und die Daten stark von einer Normalverteilung abweichen. Hingegen ist kovarianzbasierten Verfahren der Vorzug zu geben, wenn Theorie-/Hypothesentests den Kern der Untersuchung ausmachen, eine ausreichend große Stichprobe generiert wurde ( 200) und keine starke Abweichung von der Normalverteilung der Daten festgestellt wurde.3 Vor dem Hintergrund dieser Anwendungsempfehlungen wird im Rahmen der weiteren Analyse der kovarianzbasierte Ansatz verfolgt. Wie in Abschnitt 1.2.2 erläutert, ist ein zentrales Anliegen der Arbeit die Konzeptionalisierung und Operationalisierung einer spezifischen Dy-

1 2

3

In Anlehnung an Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44. Auf den ML-Schätzer wird unten eingegangen. Vgl. Förster et al. (1983), S. 9; Anderson/Gerbing (1988), S. 412; McDonald (1996), S. 266 f.; Chin/Newsted (1999), S. 336; Scholderer/Balderjahn (2005), S. 97 f.; Hair et al. (2006), S. 878 f.; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 45 ff.; Giere/Wirtz/Schilke (2006), S. 682; Wecker (2006), S. 227 f.. Bezüglich der minimalen Stichprobengröße für eine Anwendung kovarianzbasierter Verfahren auf Basis des ML-Algorithmus lassen sich unterschiedliche Auffassungen in der Literatur finden. Während Herrmann/Huber/Kressmann (2006) eine Mindestgröße von 200 angeben, findet sich bei Backhaus et al. (2003) eine Empfehlung in Höhe von 100. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 365; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44.


137

namic Capability (Allianzfähigkeit) sowie die Überprüfung der theoriebasierten Hypothesen bezüglich der Wirkung von Determinanten, abhängigen und moderierenden Variablen; damit liegt ein bedeutendes Ziel der Untersuchung im Theorietest. Weiterhin konnten im Rahmen der in Abschnitt 4.3.3 ausführlich beschriebenen Datenerhebung 305 Rückläufer erzielt werden, so dass eine für Kovarianzstrukturanalysen ausreichende Stichprobengröße vorliegt. Schließlich wird in Abschnitt 4.3.4.4 gezeigt werden, dass keine extreme Verletzung der Normalverteilungsannahme vorliegt. Die weiteren Ausführungen zu den Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen fokussieren daher vornehmlich auf kovarianzbasierte Verfahren, wenn auch ein Teil der Aussagen gleichsam für varianzbasierte Methoden zutrifft. Wie bereits erwähnt, testen (kovarianzbasierte) Strukturgleichungsmodelle auf Basis eines Hypothesensystems, ob die modellierten Beziehungen zwischen Konstrukten mit der empirisch gewonnenen Datenbasis übereinstimmen. Sie besitzen folglich einen konfirmatorischen Charakter.1 Ein vollständiges Strukturgleichungsmodell setzt sich aus drei Teilmodellen bzw. Gleichungssystemen zusammen (siehe Abbildung 16):2

1 2

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 334. Vgl. im Folgenden Backhaus et al. (2003), S. 344 ff.

138

Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung 1. Messmodell der latenten exogenen Variablen

2. Messmodell der latenten endogenen Variablen

3. Strukturmodell

ȗ1

į1

x1

ȕ21

ȟ1 į2

x2

Ȝ21

y1

İ1

Ȝ21

y2

İ2

y3

İ3

y4

İ4

ˤ1

Ȗ11

Ȝ11

Ȝ11

Ȗ21

Ȝ31

ˤ2 Ȝ41 ȗ2

ˤ = Bˤ + ˁȟ + ȗ Ș = Vektor der latenten exogenen Variablen B = Koeffizienzmatrix der vermuteten Beziehungen zwischen den Ș-Variablen ī = Koeffizienzmatrix der vermuteten Beziehungen zwischen ȟ- und Ș-Variablen ȟ = Vektor der latenten exogenen Variablen ȗ = Vektor der Residuen zwischen den vermuteten Beziehungen Ș1 = Ȗ11ȟ1 + ȗ1 Ș2 = Ȗ21ȟ1 + ȕ21Ș1 + ȗ2

X = ȁxȟ + į

Y = ȁyȘ + İ

X = Vektor der Indikatorvariablen von ȟ ȁx = Matrix der Koeffizienten der Pfade zwischen den Indikatorvariablen x und den ȟ-Variablen ȟ = Vektor der latenten exogenen Variablen į = Vektor der Messfehler von x

Y = Vektor der Indikatorvariablen von Ș ȁy = Matrix der Koeffizienten der Pfade zwischen den Indikatorvariablen y und den Ș-Variablen Ș = Vektor der latenten exogenen Variablen Ǽ = Vektor der Messfehler von y

x1 = Ȝ11ȟ1 + į1 x2 = Ȝ21ȟ1 + į2

y1 = Ȝ11Ș1 + İ1 y2 = Ȝ21Ș1 + İ2 y3 = Ȝ31Ș2 + İ3 y4 = Ȝ41Ș2 + İ4

Abbildung 16: Aufbau eines Strukturgleichungsmodells1 1. Das Messmodell der latenten exogenen Variablen beinhaltet die empirisch direkt beobachtbaren Indikatoren, welche der Operationalisierung der latenten exogenen Variablen dienen, und bildet die vermuteten Zusammenhänge zwischen diesen Indikatoren und den exogenen Konstrukten ab. Dabei werden Messfehler explizit berücksichtigt. 2. Das Messmodell der latenten endogenen Variablen umfasst die empirischen, direkt beobachtbaren Indikatoren, die zur Messung der latenten endogenen Variablen herangezogen werden, sowie die vermuteten Beziehungen zwischen manifesten Indikatoren und endogenen Konstrukten.

1

In Anlehnung an Homburg/Hildebrandt (1998), S. 19; Backhaus et al. (2003), S. 350; Reimann (2005), S. 133.


139

3. Das Strukturmodell (auch inneres Modell) bildet die aufgrund theoretischer und sachlogischer Überlegungen aufgestellten linearen Beziehungen zwischen den latenten endogenen und exogenen Konstrukten ab. Es folgt damit einem regressionsanalytischen Denkansatz. Auf diese Weise werden die beiden Messmodelle der exogenen und endogenen Variablen zusammengeführt. In diesen drei Gleichungssystemen sind die x- und y-Variablen direkt beobachtbare Größen, zwischen denen empirische Korrelationen berechnet werden können. Die Beziehungen im Messmodell der latenten exogenen Konstrukte lassen sich über die Korrelationen der xVariablen bestimmen, während die Korrelationen der y-Variablen die Beziehungen im Messmodell der endogenen Konstrukte berechenbar machen. Auf Basis der Korrelationen zwischen den x- und y-Variablen können dann die durch das Hypothesensystem postulierten Beziehungen im Strukturmodell auf regressionsanalytischem Wege bestimmt werden. Hierzu wird mithilfe der Parameter iterativ eine modelltheoretische Korrelationsmatrix derart geschätzt, dass sie sich möglichst gut an die empirische Korrelationsmatrix annähert. Dieser Vorgang stellt ein komplexes Optimierungsproblem dar, für welches verschiedene Schätzalgorithmen verwendet werden können.1 Zu den üblichsten Schätzverfahren zählen: x

die Maximum-Likelihood-Methode (ML),

x

die Methode der ungewichteten kleinsten Quadrate (Unweighted Least Squares, ULS),

x

die Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate (Generalized Least Squares, GLS),

x

die Methode der skalenunabhängigen kleinsten Quadrate (Scale Free Least Squares, SLS) und

x

die Methode der asymptotisch verteilungsfreien Schätzer (Asymptotical Distribution Free, ADF).2

Die Selektion des zu verwendenden Schätzalgorithmus orientiert sich an den folgenden Kriterien:3

1

2 3

x

Vorliegen einer Multinormalverteilung der manifesten Variablen,

x

Skaleninvarianz der Diskrepanzfunktion,

x

erforderliche Stichprobengröße und

x

Verfügbarkeit von Inferenzstatistiken.

Für einen Überblick der verschiedenen Parameterschätzverfahren vgl. Browne (1982), S. 72 ff.; Browne (1984), S. 62 ff.; Bollen (1989), S. 107 ff.; Homburg/Sütterlin (1990), S. 186 f.; Backhaus et al. (2003), S. 362 ff.; Kline (2005), S. 158 ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 362 ff.; Arbuckle (2005), S. 318. Vgl. Adler (1996), S. 191 ff.; Backhaus et al. (2003), S. 363 f.

140


Tabelle 16 gibt einen Überblick über die Ausprägungen der einzelnen Kriterien für die jeweiligen Schätzverfahren. Kriterium

ML

GLS

ULS

SLS

ADF

Annahme einer Multinormalverteilung

ja

ja

nein

nein

nein

Skaleninvarianz

ja

ja

nein

ja

ja

Stichprobengröße

>100

>100

>100

>100

>1,5p(p+1)

Inferenzstatistiken

ja

ja

nein

nein

ja

Tabelle 16:

Anforderungen und Eigenschaften verschiedener iterativer Schätzverfahren im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen1

Die Maximum-Likelihood-(ML-)Methode ist die wohl am häufigsten verwendete Methode im Rahmen strukturgleichungsmodellbasierter Analysen.2 Bei Erfüllung ihrer in Tabelle 16 dargestellten Anforderungen (insbesondere in Bezug auf die Multinormalverteilung und die Stichprobengröße) liefert sie die präzisesten Schätzer.3 Wie in Abschnitt 4.3.4.4 bzw. Abschnitt 4.3.3 dargestellt werden wird, sind die Voraussetzungen bezüglich zugrunde liegender Verteilung und Stichprobengröße für die vorliegende Untersuchung weitgehend erfüllt. Daher findet die ML-Methode hier Anwendung. 4.1.2

Ansätze der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Ein zentrales Ziel dieser Arbeit ist die Operationalisierung von Allianzfähigkeit als fünfdimensionales Konstrukt.4 Die empirische Überprüfung erfolgt dabei mit den Ansätzen der konfirmatorischen Faktorenanalyse, welche einen Spezialfall von Strukturgleichungsmodellen darstellt.5 Die konfirmatorische Faktorenanalyse ermöglicht eine Prüfung von Hypothesen hinsichtlich der Anzahl an Dimensionen eines komplexen Konstrukts, der Beziehung zwischen diesen Dimensionen sowie Beziehungen zwischen den Indikatoren und den Dimensionen.6 Anders als die exploratorische Faktorenanalyse, welche auf die Entdeckung von Zu-

1

2 3 4 5 6

In Anlehnung an Backhaus et al. (2003), S. 365. Bezüglich der minimalen Stichprobengröße für eine Anwendung des ML-Algorithmus im Rahmen kovarianzbasierter Verfahren lassen sich unterschiedliche Auffassungen in der Literatur finden. Während Herrmann/Huber/Kressmann (2006) eine Mindestgröße von 200 angeben, findet sich bei Backhaus et al. (2003) eine Empfehlung in Höhe von 100. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 365; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44. Vgl. Homburg/Sütterlin (1990), S. 186. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 365; Hair et al. (2006), S. 741. Vgl. im Folgenden Giere/Wirtz/Schilke (2006), S. 685 ff. Vgl. Fritz (1995), S. 145; Byrne (2001), S. 57; Kline (2005), S. 165. Vgl. Fritz (1995), S. 145.


141

sammenhängen abzielt, fußt die konfirmatorische Faktorenanalyse auf A-priori-Annahmen bezüglich der Struktur der Dimensionen eines Konstrukts.1 Eine konfirmatorische Faktorenanalyse erster Ordnung mit reflektiven Indikatoren geht davon aus, dass die Indikatoren durch einen zugrunde liegenden Faktor verursacht werden.2 Infolgedessen werden die Indikatoren als endogene Variablen und der hypothetische Faktor als exogene Variable modelliert.3 Mit diesem Ansatz der konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung lässt sich demnach in der vorliegenden Untersuchung prüfen, ob Allianzfähigkeit tatsächlich fünf Dimensionen aufweist und ob die postulierten Beziehungen zwischen den Dimensionen und den Indikatoren festzustellen sind. Allerdings kann mit der konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung nicht überprüft werden, ob hierarchische Beziehungen zwischen den fünf Dimensionen und einem übergeordneten Konstrukt (Allianzfähigkeit) existieren und welche relative Bedeutung einzelne Dimensionen von Allianzfähigkeit haben.4 Diese Fragen können jedoch mithilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung beantwortet werden.5 Sie ist als Spezialfall der konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung zu verstehen. Die Faktoren erster Ordnung dienen dabei als Indikatoren für die ihnen zugeordneten Faktoren zweiter Ordnung. Insofern ist die konfirmatorische Faktorenanalyse zweiter Ordnung dazu geeignet, eine hierarchische Beziehungsstruktur zwischen manifesten Variablen, Faktoren erster Ordnung und dem Faktor zweiter Ordnung zu überprüfen. Anhand der Faktorladungen zwischen den Faktoren erster Ordnung und dem Faktor zweiter Ordnung lässt sich dabei die relative Bedeutung einzelner Faktoren erster Ordnung bestimmen. Auf diese Weise sind in der vorliegenden Untersuchung Aussagen zur Bedeutung einzelner Allianzfähigkeitsdimensionen ableitbar.6

1

2

3 4 5

6

Vgl. Anderson/Gerbing (1988), S. 412; Bollen (1989), S. 227 f.; Hair et al. (2006), S. 773 f. Zur exploratorischen Faktorenanalyse vgl. ausführlich Überla (1971), S. 42 ff.; Timm (2002), S. 496 ff.; Backhaus et al. (2003), S. 260 ff.; Hair et al. (2006), S. 101 ff. Zur formalen Darstellung der konfirmatorischen Faktorenanalyse vgl. Anderson/Gerbing (1988), S. 414; Fritz (1995), S. 145 f. Zur Unterscheidung zwischen reflektiven und formativen Korrespondenzbeziehungen siehe Abschnitt 4.2.1. Vgl. Kline (2005), S. 167. Vgl. Kline (2005), S. 198.; Sprenkle/Piercy (2005), S. 448. Vgl. im Folgenden Fritz (1995), S. 146 f. Zur konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung siehe auch Rindskopf/Rose (1988), S. 51 ff.; Bollen (1989), S. 313 ff.; Bagozzi (1994b), S. 339 ff.; Chin (1998), S. x; Byrne (2001), S. 120 ff. Zur formalen Darstellung der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung vgl. Rindskopf/Rose (1988), S. 52 f.; Bollen (1989), S. 314; Bagozzi (1994b), S. 339; Bagozzi/Yi/Nassen (1999), S. 398.

142


4.2

Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen

Die vorliegende Untersuchung zielt auf die empirische Überprüfung eines theoretischen Hypothesensystems ab.1 Während H1 deskriptiver Natur ist, sind die weiteren Hypothesen dieser Untersuchung explikativer Natur, indem sie bestimmte Zusammenhänge zwischen verschiedenen Konstrukten postulieren (siehe Kapitel 3). Bevor jedoch Wirkungszusammenhänge im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen untersucht werden können, muss zunächst Gewissheit über eine möglichst genaue und richtige Abbildung der Konstrukte bestehen.2 Daher soll, insbesondere vor dem Hintergrund von H1, der Operationalisierung der Konstrukte besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden Nachdem im Folgenden zunächst auf theoretische und methodische Aspekte der Operationalisierung von theoretischen Konstrukten eingegangen wird (Abschnitt 4.2.1), findet anschließend eine Diskussion zur Beurteilung von Strukturgleichungsmodellen statt (Abschnitt 4.2.2). 4.2.1

Theoretische und methodische Aspekte der Operationalisierung von Konstrukten

Die Messung von latenten Konstrukten erfolgt über formale Verbindungen mit empirisch messbaren Größen bzw. Indikatoren.3 Bei den Indikatoren handelt es sich um „unmittelbar messbare Sachverhalte, welche das Vorliegen der gemeinten, aber nicht direkt erfassbaren Phänomene (…) anzeigen.“4 Wie bereits in Abschnitt 3.1.1 dargelegt, ist in diesem Zusammenhang zwischen ein- und mehrdimensionalen Konstrukten zu unterscheiden.5 Im eindimensionalen Fall wird das Konstrukt direkt mit einer Gruppe von Indikatoren verbunden, wohingegen im mehrdimensionalen Fall das Konstrukt in eine Reihe von latenten Dimensionen zerlegt wird, denen dann Indikatoren zugeordnet werden. Auf Basis methodologischer und konzeptioneller Begründungen wurde die Mehrdimensionalität der Allianzfähigkeit in Abschnitt 3.1.1 erläutert. In Abschnitt 5.1.1 wird das Konstrukt dementsprechend mithilfe von fünf Dimensionen operationalisiert. In diesem Zusammenhang spielen die Korrespondenzregeln zwischen Indikatoren und Faktoren bzw. zwischen Konstrukten erster Ordnung und Konstrukt zweiter Ordnung eine zentrale

1 2 3 4 5

Zu den Untersuchungshypothesen siehe Kapitel 3. Vgl. Bagozzi (1981), S. 376; Anderson/Gerbing (1982), S. 453. Vgl. Bagozzi/Phillips (1982), S. 465. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 31. Vgl. Bagozzi/Fornell (1982), S. 28 ff.; Hattie (1985), S. 140 f.


143

Rolle.1 Hierbei lassen sich insbesondere die beiden Typen reflektiver und formativer Modelle unterscheiden.2 Reflektive Konstrukte basieren auf der Annahme, dass die Ausprägungen der Indikatoren durch die latente Variable verursacht werden, weshalb in diesem Zusammenhang auch von „effect variables“ gesprochen wird.3 Das Ausmaß der Varianz, die alle Indikatoren gemeinsam haben, wird als Varianz des latenten Konstrukts verstanden. Ändert sich die Ausprägung des latenten Konstrukts in einem reflektiven Messmodell, so verändern sich auch die Werte der Indikatoren. In einem reflektiven Modell sollten somit idealerweise alle Indikatoren sehr stark korrelieren. Sie stellen dabei austauschbare Messungen des latenten Konstrukts dar.4 Der Charakter eines zugrunde liegenden theoretischen Konstrukts wird demnach nicht maßgeblich durch die Entfernung eines Indikators verändert.5 Formative Konstrukte beruhen dagegen auf der Annahme, dass die Indikatoren einen Effekt auf das theoretische Konstrukt ausüben bzw. es verursachen.6 Daher wird im Rahmen formativer Messmodelle auch häufig von „causal indicators“ gesprochen.7 Die manifesten Indikatoren formen bzw. begründen das latente Konstrukt.8 Sie stellen unterschiedliche definierende Eigenschaften des Konstrukts dar, so dass sie nicht ohne weiteres austauschbar sind.9 Ferner können – im Gegensatz zu reflektiven Messmodellen – die Indikatoren voneinander unabhängig sein.10 Schließlich besitzen formative Messmodelle anders als reflektive Modellierungen keine Fehlerterme, so dass ihnen die Annahme zugrunde liegt, alle relevanten Facetten des theoretischen Konstrukts fehlerfrei zu messen.11

1

2

3

4 5 6

7 8 9 10 11

Vgl. auch Bagozzi (1982), S. 14: „The key element (…) is the idea of correspondence rules.“ Obgleich in der Literatur zumeist auf die erste Abstraktionsebene – also auf die Korrespondenzbeziehung zwischen Indikatoren und Konstrukt erster Ordnung – rekurriert wird, lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Diskussion in weiten Teilen auch auf eine abstraktere Ebene (Korrespondenzbeziehung zwischen Konstrukt erster Ordnung und Konstrukt zweiter Ordnung) übertragen. Vgl. Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 204; Lin/Sher/Shih (2005), S. 323. Vgl. Bagozzi (1982), S. 15 f.; Blalock (1982), S. 247 ff.; Fornell (1982), S. 8; Fornell/Bookstein (1982), S. 441; Bollen/Lennox (1991), S. 305 ff.; MacCallum/Browne (1993), S. 533 ff.; Bagozzi (1994b), S. 331 f.; Homburg/Giering (1996), S. 6; Chin (1998), S. ix; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 269 ff.; Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 199 ff. Neben reflektiven und formativen Konstrukten identifizieren Law/ Wong/Mobley (1998) noch den weiteren Typ des Profil-Modells. Vgl. Law/Wong/Mobley (1998), S. 748. In der betriebswirtschaftlichen Forschung wurden bisher jedoch fast ausschließlich reflektive und formative Konzeptionalisierungen mehrdimensionaler Konstrukte empirisch behandelt. Vgl. Law/Wong (1999), S. 143 f.; Edwards (2001), S. 148. Vgl. Blalock (1982), S. 242 ff.; Bollen/Lennox (1991), S. 306; Bagozzi (1994b), S. 331; Diamantopoulos/ Winklhofer (2001), S. 269. Für eine formale Darstellung reflektiver Messmodelle vgl. Edwards/Bagozzi (2000), S. 161; Fassott/Eggert (2005), S. 36. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 308. Vgl. Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271; Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 200. Vgl. MacCallum/Browne (1993)), S. 533. Für eine formale Darstellung formativer Messmodelle vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 306. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 306; MacCallum/Browne (1993); Nunnally/Bernstein (1994), S. 484. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 715. Vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 308; Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 202. Vgl. Bollen (1984), S. 377; Chin/Newsted (1999), S. 310. Vgl. Homburg (1998), S. 70; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271; Reinartz/Krafft/Hoyer (2004), S. 298.

144


Bei mehrdimensionalen Konstrukten müssen die Korrespondenzbeziehungen für beide Abstraktionsstufen bestimmt werden.1 Dies resultiert darin, dass anhand der Ausprägungen der Korrespondenzregeln zwischen vier verschiedenen Archetypen von Konstrukten zweiter Ordnung differenziert werden kann (siehe Abbildung 17).2 Dabei sei erwähnt, dass neben diesen vier Grundformen prinzipiell auch Mischformen möglich sind, die sowohl reflektive als auch formative Konstrukte erster Ordnung enthalten.3

1. Ebene reflektiv und 2. Ebene formativ

1. und 2. Ebene reflektiv

Konstrukt 2. Ordnung ȗ1

ȗ2

Komponente 1 Ȗ1

Ȗ2

ȗ3

Komponente 2

Ȗ3

Ȗ1

Ȗ2

ȗ4

Komponente 3

Ȗ3

Ȗ1

Ȗ2

Komponente 4

Ȗ3

Ȗ1

Ȗ2

Ȗ3

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x9

x10

x11

x12

e1

e2

e3

e4

e5

e6

e7

e8

e9

e10

e11

e12

ȗ Konstrukt 2. Ordnung

Komponente 1 Ȗ1

Ȗ2

Komponente 2

Ȗ3

Ȗ1

Ȗ2

Komponente 3

Ȗ3

Ȗ1

Ȗ2

Komponente 4

Ȗ3

Ȗ1

Ȗ2

Ȗ3

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x9

x10

x11

x12

e1

e2

e3

e4

e5

e6

e7

e8

e9

e10

e11

e12

ȗ5

1. Ebene formativ und 2. Ebene reflektiv

1. und 2. Ebene formativ


ȗ2

Komponente 1 Ȗ1 x1

Ȗ2

Ȗ3

x2

ȗ3

Komponente 2 Ȗ1 x3

x4

Ȗ2

Ȗ3

x5

ȗ4

Komponente 3 Ȗ1 x6

Ȗ2

x7

Komponente 4

Ȗ3

x8

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Komponente 1 Ȗ1 x1

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Komponente 3

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Komponente 4

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Abbildung 17: Alternative Spezifikationen von Konstrukten zweiter Ordnung 4 Zur Selektion der jeweiligen Korrespondenzregel schlägt Fassott (2006) basierend auf Jarvis/ MacKenzie/Podsakoff (2003) den in Abbildung 18 dargestellten Fragenkatalog vor.5 Letztendlich lassen sich all diese Fragen auf die Kausalität zwischen Indikator und latentem Konstrukt bzw. Konstrukt erster Ordnung und Konstrukt zweiter Ordnung zurückführen. Insofern

1 2 3 4 5

Vgl. Law/Wong/Mobley (1998), S. 745. Vgl. Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 205; MacKenzie/Podsakoff/Jarvis (2005), S. 713. Vgl. Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 204. In Anlehnung an Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 205. Vgl. Jarvis/MacKenzie/Podsakoff (2003), S. 201; Fassott (2006), S. 71. Vgl. ebenfalls Chin (1998), S. ix; Edwards/Bagozzi (2000), S. 158 ff.


145

dient der Fragenkatalog der Absicherung der Kausalitätsrichtung.1 Die Beantwortung der Fragen sollte dabei anhand eines Gedankenexperiments erfolgen.2 Eine Beantwortung der jeweiligen Fragen durch die erste, in Klammern angegebene Antwortmöglichkeit weist auf ein reflektives Messmodell hin, wohingegen eine Beantwortung durch die zweite Antwortmöglichkeit auf ein formatives Messmodell hindeutet. 1.

Sind die Indikatoren definierende Charakteristika oder Manifestationen der latenten Variablen? (Manifestationen/definierende Charakteristika)

2.

Würden Änderungen in der Ausprägung der Indikatoren eine Veränderung der latenten Variablen verursachen? (nein/ja)

3.

Würden Änderungen in der Ausprägung der latenten Variablen eine Veränderung der Indikatoren verursachen? (ja/nein)

4.

Haben die Indikatoren den gleichen bzw. einen ähnlichen Inhalt oder beziehen sich auf ein gemeinsames Thema? (ja/nicht erforderlich)

5.

Würde die Elimination eines Indikators den konzeptionellen Inhalt der latenten Variablen verändern? (nein/möglich)

6.

Sind Veränderungen in der Ausprägung eines Indikators verbunden mit gleichgerichteten Veränderungen der übrigen Indikatoren? (ja/nicht erforderlich)

7.

Haben die Indikatoren dieselben Antezedenzen und Konsequenzen? (ja/nicht erforderlich)

Abbildung 18: Fragenkatalog zur Selektion der geeigneten Korrespondenzregel3 Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass es zum einen möglich ist, dass auf einzelne Fragen keine eindeutige Antwort gegeben werden kann. Zum anderen ist es ebenfalls denkbar, dass sich auch bei eindeutiger Beantwortung einzelner Fragen kein einheitliches Antwortmuster ergibt.4 In diesem Fall muss der Forscher abwägen, welches Messmodell eher dem zugrunde liegenden Konstrukt entspricht. Im Rahmen dieser Untersuchung wird für das zentrale Konstrukt Allianzfähigkeit auf zweiter Abstraktionsebene Reflektivität unterstellt. Das hinter den Dimensionen liegende Konstrukt zweiter Ordnung wird dabei als Ursache für die fünf Dimensionen gesehen, die ihrerseits als Manifestation des mehrdimensionalen Konstrukts aufzufassen sind. Somit geht die Kausalitätsrichtung vom Konstrukt zweiter Ordnung zu den Konstrukten erster Ordnung: Eine Änderung in der Ausprägung des Konstrukts zweiter Ordnung würde eine Veränderung der Faktoren erster Ordnung verursachen.5 Allianzfähigkeit ist dabei der Faktor, der den einzelnen SubFähigkeiten gemein ist. Insofern würde im Rahmen des Allianzfähigkeitskonstrukts eine Veränderung in der Ausprägung der einen Sub-Fähigkeit auch mit einer gleichgerichteten Veränderung anderer Sub-Fähigkeiten einhergehen.

1 2 3 4 5

Vgl. Fassott (2006), S. 71. Vgl. Edwards/Bagozzi (2000), S. 160. In Anlehnung an Fassott (2006), S. 71. Vgl. Fassott (2006), S. 72. Entgegengesetzt würde die Änderung einer einzelnen Dimension (beispielsweise interorganisationales Lernen) nicht automatisch zu einer Änderung der Allianzfähigkeit als Ganzes führen. Vgl. Quintens/Pauwels/ Matthyssens (2006), S. 884.

146


Die Operationalisierung von Prozessen als reflektive Indikatoren der Fähigkeit entspricht dem theoretischen Fähigkeitenverständnis: „Capabilities and organizational processes are closely entwined, because it is the capability that enables the activities in a business process to be carried out.“1 Dabei wird „das Konstrukt als ganzheitliche Strategie mit hochkorrelierten Maßnahmen (Indikatoren)“2 begriffen. Diesbezüglich führt Tanriverdi (2006) aus: „A reflective second-order factor (…) captures an underlying phenomenon that explains why the first-order factors covary with each other. A formative second order factor modeling approach is not appropriate for capturing complementarities because it does not assume any interactions or covariance among the first-order factors.“3 Gerade die Komplementaritäten sind für Allianzfähigkeit als spezifische Dynamic Capability jedoch von hoher Bedeutung. Teece/Pisano/Shuen (1997) stellen fest, dass Dynamic Capabilities nur dann voll zum Tragen kommen sowie vor Imitation geschützt sind, wenn eine hohe Kohärenz zwischen den einzelnen Prozessen bzw. Teilfähigkeiten, die sie konstituieren, besteht.4 Daher ist es von zentraler Bedeutung, die Interdependenzen zwischen den einzelnen Subfähigkeiten (also den Konstrukten erster Ordnung) explizit im Rahmen eines reflektiven Messmodells zu berücksichtigen. Darüber hinaus spricht für eine reflektive Modellierung des Allianzfähigkeitskonstrukts die explizite Berücksichtigung von Messfehlern. Eine formative Modellierung hingegen würde keine Fehlerterme beinhalten, so dass alle relevanten Facetten des theoretischen Konstrukts fehlerfrei gemessen werden müssten.5 Dies ist jedoch im Rahmen des Konstrukts Allianzfähigkeit schon alleine deswegen nicht zu leisten, weil nicht alle denkbaren, im Rahmen des Allianzmanagements relevanten Teilfähigkeiten Berücksichtigung finden konnten. Vielmehr wurde vor dem Hintergrund des theoretischen Bezugsrahmens eine Auswahl der wichtigsten Teilfähigkeiten getroffen. Somit kann – wie dies im Rahmen wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Messungen regelmäßig der Fall ist – für die hiesige Messung von Allianzfähigkeit keine Messfehlerfreiheit unterstellt werden.6 Mit der Wahl der Korrespondenzregel folgt diese Untersuchung einer Reihe vorheriger Arbeiten, bei denen eine Fähigkeit als reflektives Konstrukt zweiter Ordnung operationalisiert wurde.7 Insgesamt wird also vor dem Hintergrund der Kausalität zwischen den Konstrukten erster Ordnung und dem Konstrukt zweiter Ordnung, der Komplementaritäten bzw. Interdependen1 2 3 4

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Day (1994), S. 38. Albers/Hildebrandt (2006), S. 12. Tanriverdi (2006), S. 63. Vgl. Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 519; 525. Vgl ebenfalls Hunt (1999), S. 152; Verona/Ravasi (2003), S. 587; Pavlou (2004b), S. 34 f. Vgl. Homburg (1998), S. 70; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271. Für den Fall von Allianzfähigkeit würde dies bedeuten, dass Allianzfähigkeit genau aus den fünf identifizierten Dimensionen besteht und aus keinen anderen. Vgl. Quintens/Pauwels/Matthyssens (2006), S. 884. Vgl. Fornell (1982), S. 3. Vgl. z. B. Undheim/Gustafsson (1987); McGrew et al. (1997); Cui/Griffith/Cavusgil (2005); Vorhies/Morgan (2005).


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zen zwischen den Konstrukten erster Ordnung, der Notwendigkeit einer Messfehlerberücksichtigung und der bisherigen Forschungspraxis eine reflektive Modellierung des Konstrukts zweiter Ordnung Allianzfähigkeit als angebracht angesehen. Das weitere Konstrukt zweiter Ordnung, welches im Rahmen des Untersuchungsmodells Anwendung findet, ist das des Wettbewerbsvorteils (siehe Abschnitte 3.2.2 und 5.1.2.2). Dieses Konstrukt wird auf zweiter Abstraktionsebene ebenfalls reflektiv operationalisiert. Der Wettbewerbsvorteil drückt sich in den beiden Dimensionen strategischer und finanzieller Wettbewerbsvorteil aus; die Kausalitätsrichtung läuft demnach erneut vom Konstrukt zweiter Ordnung zu den Konstrukten erster Ordnung. Des Weiteren wird eine hohe Korrelation zwischen den beiden Konstrukten erster Ordnung vermutet und von einer fehlerbehafteten Messung ausgegangen. Mit der dementsprechend gewählten reflektiven Operationalisierung des Erfolgskonstrukts wird mehreren vorangegangenen betriebswirtschaftlichen Untersuchungen gefolgt.1 Auf erster Abstraktionsebene wurde durchgängig auf reflektive Korrespondenzbeziehungen zur Operationalisierung der latenten Konstrukte zurückgegriffen.2 Die Indikatoren der Konstrukte erster Ordnung wurden demnach – basierend auf existierenden Skalen – derart gewählt, dass sie zum Ausdruck bringen, wie sich das theoretische Konstrukt manifestiert, so dass die Kausalitätsrichtung von dem Konstrukt zu den Items geht.3 4.2.2


Gemäß der in Abschnitt 4.1.1 vorgestellten Bestandteile von Strukturgleichungsmodellen kann bei deren Evaluierung zwischen einer Beurteilung der Messmodelle (Abschnitt 4.2.2.1) und einer Beurteilung des Strukturmodells (Abschnitt 4.2.2.2) unterschieden werden.4 4.2.2.1 Beurteilung der Messmodelle Die Qualität der reflektiven Messung eines theoretischen Konstrukts durch manifeste Variablen wird durch die Reliabilität (Zuverlässigkeit) und die Validität (Gültigkeit) des Messmodells bestimmt.5 Dabei kann Reliabilität nach Peter (1979) definiert werden als „degree to which measures are free from error and therefore yield consistent results“ und Validität als „degree to which instruments truly measure the constructs which they are intended to measure.“6 Reliabilität bezieht sich somit auf das Ausmaß, zu dem Messungen frei von zufälligen Fehlern sind. Dementsprechend kann von einer hohen Reliabilität eines Messmodells

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Vgl. z. B. Rowe/Morrow (1999); Morgan/Kaleka/Katsikeas (2004); Vorhies/Morgan (2005). Siehe hierzu auch die Argumentation in Abschnitt 5.1.1. Infolgedessen handelt es sich bei den beiden Konstrukten zweiter Ordnung (Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil) um die erste in Abbildung 17 dargestellte Spezifikationsalternative „1. und 2. Ebene reflektiv“. Zu dieser Unterteilung vgl. Bagozzi (1981), S. 376; Anderson/Gerbing (1982), S. 453. Vgl. Jacoby (1978), S. 91; Churchill (1979), S. 65; Peter (1979), S. 6; Hildebrandt (1984), S. 41 f.; Homburg/Giering (1996), S. 6 f. Peter (1979), S. 6.

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ausgegangen werden, wenn ein wesentlicher Anteil der Varianz der Indikatoren durch die Assoziation mit dem Faktor erklärt wird.1 Validität zeigt das Ausmaß der konzeptionellen Richtigkeit des Messmodells an.2 Fordert Reliabilität die Abwesenheit von Zufallsfehlern, so setzt Validität die Freiheit von systematischen Fehlern in der Messung voraus.3 Die Reliabilität stellt somit eine notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung für die Validität dar.4 Der Validitätsbegriff ist vielschichtig, so dass in der Literatur verschiedene Ausprägungen aufgeführt werden.5 Die am häufigsten diskutierten Formen der Validität sind die der Konvergenz-, Diskriminanz-, Inhalts- und nomologischen Validität:6

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Konvergenzvalidität: Die Konvergenzvalidität bezeichnet das Ausmaß der Übereinstimmung von zwei oder mehreren unterschiedlichen Messungen desselben theoretischen Konstrukts.7 Das Kriterium der Konvergenzvalidität setzt voraus, dass die dem Konstrukt zugeordneten Indikatoren eine hinreichend starke Beziehung zueinander besitzen. Das heißt, dass die Indikatoren homogen und hochkorreliert sein müssen.8

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Diskriminanzvalidität: Die Diskriminanzvalidität bezieht sich auf das Ausmaß, zu dem sich distinkte Konstrukte unterscheiden.9 Zur Überprüfung der Diskriminanzvalidität wird der Zusammenhang zwischen den Indikatoren verschiedener Konstrukte überprüft. Bei einem diskriminantvaliden Messinstrument sollte die Assoziation zwischen den Indikatoren eines latenten Konstrukts größer sein als die Assoziation zwischen Items, welche verschiedene Konstrukte messen.10

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Inhaltsvalidität: Die Inhaltsvalidität ist definiert als das Ausmaß, zu dem die Variablen eines Messmodells für den inhaltlich-semantischen Bereich des Konstrukts repräsentativ sind und alle Facetten eines Konstrukts abbilden.11

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Nomologische Validität: Die nomologische Validität bezeichnet den Grad, zu dem Vorhersagen bezüglich eines theoretischen Konzepts im Kontext einer übergeordneten Theorie bestätigt werden können.12 Sie liegt vor, wenn die postulierte Abhängigkeit zwischen dem betrachteten Konstrukt und anderen Konstrukten belegt werden kann.13

Vgl. Peter/Churchill (1986), S. 4. Vgl. Churchill (1979), S. 65. Vgl. Churchill (1979), S. 65 f. Vgl. Carmines/Zeller (1979), S. 13; Churchill (1979), S. 65; Peter (1979), S. 6; Hair et al. (2006), S. 712. Vgl. Jacoby (1978), S. 91 f.; Carmines/Zeller (1979), S. 17 f.; Bagozzi (1980), S. 114 f.; Peter (1981), S. 136 ff.; Hildebrandt (1984), S. 42 f. Vgl. zu dieser Einschätzung ebenfalls Homburg/Giering (1996), S. 7 f.; Hair et al. (2006), S. 137. Vgl. Peter (1981), S. 136; Bagozzi/Phillips (1982), S. 468; Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 425. Vgl. Campbell/Fiske (1959), S. 82; Straub (1989), S. 151. Vgl. Bagozzi/Phillips (1982), S. 469. Vgl. Campbell/Fiske (1959), S. 81; Bagozzi/Phillips (1982), S. 469; Peter (1981), S. 137; Straub (1989), S. 151; Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 425. Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 92; Carmines/Zeller (1979), S. 20. Vgl. Peter (1981), S. 135; Bagozzi (1982), S. 14; Hildebrandt (1984), S. 44; Peter/Churchill (1986), S. 5. Vgl. Campbell (1960), S. 547; Peter (1981), S. 135; Pedhazur/Schmelkin (1991), S. 72.


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Zur Beuteilung der Reliabilität und Validität von Messungen können unterschiedliche Methoden herangezogen werden, die in Kriterien der ersten und zweiten Generation unterteilt werden können.1 Während die Ansätze der ersten Generation vorwiegend in der Psychometrie entwickelt wurden, entstammt die zweite Generation dem Verfahren der konfirmatorischen Faktorenanalyse. Zunächst sollen die in der vorliegenden Untersuchung angewendeten Prüfkriterien der ersten Generation vorgestellt werden, bevor auf die Kriterien der zweiten Generation eingegangen wird. Zu den Kriterien der ersten Generation gehören Cronbachs Alpha, Item-to-TotalKorrelationen und die exploratorische Faktorenanalyse:

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Cronbachs Alpha: Cronbachs Alpha ist der am häufigsten anzutreffende Reliabilitätskoeffizient der ersten Generation und misst die Reliabilität einer Gruppe von Indikatoren, die einem bestimmten latenten Konstrukt zugeordnet werden.2 Es gibt das Ausmaß der internen Konsistenz der Indikatoren an und berechnet sich als Mittelwert aller Korrelationen, die sich ergeben, wenn alle Indikatoren eines Konstrukts in allen Konstellationen in zwei Hälften geteilt werden und die Summen der beiden Indikatorenblöcke miteinander korreliert werden.3 Cronbachs Alpha kann einen Wert von null bis eins annehmen, wobei Werte nahe eins auf eine hohe Reliabilität hindeuten. Nunnally (1978) empfiehlt einen Mindestwert von 0,7 als Richtwert für eine akzeptable Reliabilität.4 Dieser Empfehlung wird auch im weiteren Verlauf der Untersuchung gefolgt.5

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Item-to-Total-Korrelationen: Die Item-to-Total-Korrelation (ITK) beschreibt die Korrelation der Ausprägung eines Indikators mit der Summe der Ausprägungen aller einem Konstrukt zugeordneten Indikatoren. Je höher die Korrelation eines Indikators ausfällt, desto höher ist auch dessen Reliabilität.6 In Anlehnung an Churchill (1979) sollen jene Indikatoren des Messinstruments mit der geringsten ITK eliminiert werden, falls Cronbachs Alpha eine nicht ausreichende Höhe aufweist.7

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Exploratorische Faktorenanalyse: Mittels der exploratorischen Faktorenanalyse wird eine Gruppe von Indikatoren exploratorisch – d. h. ohne vorherige Formulierung von

Vgl. Homburg (1998), S. 72 f. Vgl. Cronbach (1951), S. 297 ff.; Nunnally (1978), S. 230; Carmines/Zeller (1979), S. 44 f.; Churchill (1979), S. 68 f.; Peter (1979), S. 8 f.; Gerbing/Anderson (1988), S. 190; Peterson (1994), S. 382. Vgl. Carmines/Zeller (1979), S. 45; Homburg/Giering (1996), S. 8. Für eine formale Darstellung von Cronbachs Alpha vgl. Cronbach (1951), S. 299; Peter (1979), S. 8. Vgl. Nunnally (1978), S. 245. Trotz seiner großen Verbreitung wurde Cronbachs Alpha mehrfach kritisiert. Als Nachteile wurden angeführt, dass der Berechnung die implizite Annahme zugrunde liegt, dass alle Indikatoren eines Faktors ein eindimensionales Set beschreiben und die gleiche Reliabilität aufweisen. Des Weiteren ist eine inferenzstatistische Beurteilung auf Basis eines Tests nicht möglich, und die Höhe des Koeffizienten ist abhängig von der Anzahl der Indikatoren. Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 190; Cortina (1993), S. 101 ff. Vgl. Nunnally (1978), S. 279. Vgl. Churchill (1979), S. 68; Homburg (1998), S. 86.

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Hypothesen über die Indikatorenzuordnung – auf ihre zugrunde liegende Faktorenstruktur untersucht. Auf Basis der sich ergebenden Zuordnung der Indikatoren zu Faktoren lassen sich Hinweise bezüglich Konvergenz- und Diskriminanzvalidität ableiten.1 Hierzu wird bei mehrfaktoriellen Strukturen die Methode der Hauptachsenanalyse mit Oblimin-Rotation angewendet, bei der sich die extrahierten Faktoren als Ursachen für die Varianz der Indikatorvariablen interpretieren lassen.2 Wird die exploratorische Faktorenanalyse nur über die einem theoretischen Konstrukt zugeordneten Indikatoren durchgeführt (einfaktorielle exploratorische Faktorenanalyse), dann sollte bei hoher Konvergenzvalidität nur ein Faktor extrahiert werden. Zusätzlich wird gefordert, dass der extrahierte Faktor mindestens 50 % der Varianz der zugehörigen Indikatoren erklärt und dass die Faktorladungen der jeweiligen Indikatoren nicht unter 0,4 liegen.3 Im Falle, dass die erklärte Varianz unter 50 % liegt, ist eine Elimination jener Indikatoren möglich, welche zu geringe Faktorladungen aufweisen.4 Die exploratorische Faktorenanalyse kann ebenfalls zur simultanen Betrachtung aller Dimensionen eines mehrdimensionalen Konstrukts herangezogen werden (mehrfaktorielle exploratorische Faktorenanalyse). Hierbei erfolgt ein Test auf Konvergenz- und Diskriminanzvalidität durch ein Erkennen der theoretisch postulierten Faktorenstruktur. Hierzu müssen die einem theoretischen Faktor zugeordneten Indikatoren eine hohe und bezüglich der übrigen Faktoren eine niedrige Faktorladung aufweisen. Die Durchführung einer exploratorischen Faktorenanalyse setzt eine Prüfung der Eignung der Korrelationsmatrix voraus. Backhaus et al. (2003) schlagen die Kennzahl Measure of Sampling Adequacy vor, welche auch unter dem Begriff Kaiser-MeyerOlkin-(KMO-)Kriterium bekannt ist.5 Das KMO-Kriterium gibt an, in welchem Ausmaß die Ausgangsvariablen zusammengehören, und dient damit als Beleg dafür, ob eine Faktorenanalyse sinnvoll ist oder nicht. Bei einem Wertebereich von null bis eins wird ein Wert von unter 0,5 als untragbar und eine Ausprägung von 0,8 als wün-

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Vgl. Churchill (1979), S. 69; Homburg/Giering (1996), S. 8.; Homburg (1998), S. 86. Die Hauptkomponentenanalyse als alternatives Verfahren nimmt keine kausale Interpretation der Faktoren vor, sondern zielt auf eine Verdichtung der Daten durch eine möglichst umfassende Reproduktion der Datenstruktur mit wenigen Faktoren. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 291 ff. Insofern wird sie bei einfaktoriellen exploratorischen Faktorenanalysen herangezogen, während die Hauptachsenanalyse das geeignetere Verfahren bei postulierten mehrfaktoriellen Strukturen darstellt. Da nicht von der unrealistischen Annahme der vollständigen Unabhängigkeit der Faktoren (Orthogonalität) ausgegangen werden kann, wird eine schiefwinklige Oblimin-Rotation durchgeführt. Darüber hinaus erleichtern die rotierten Faktorlösungen die Interpretation der Daten. Vgl. Norušis (1990), S. B 142; Backhaus et al. (2003), S. 300; Preacher/MacCallum (2003), S. 25 ff.; Field (2005), S. 636. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12. Vgl. Kaiser (1970), S. 404 ff.; Stewart (1981), S. 57; Backhaus et al. (2003), S. 276.


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schenswert erachtet.1 Das Kriterium gilt jedoch nur dann als erfüllt, wenn zusätzlich genau die Anzahl an Faktoren mit einem Eigenwert größer als eins extrahiert wurde, die der theoretischen Konzeptionalisierung entspricht.2 Auch wenn die zuvor erläuterten Kriterien der ersten Generation eine erste Abschätzung der Reliabilität und Validität von Messmodellen erlauben, weisen sie einige Schwächen auf und sind vielfach kritisiert worden.3 Ein Hauptkritikpunkt ist, dass eine differenzierte Reliabilitätsbetrachtung auf Ebene der Indikatoren nicht möglich ist. Ferner wird bemängelt, dass Validitätsprüfungen hauptsächlich auf Faustregeln und nicht auf inferenzstatistischen Tests basieren.4 Aufgrund dieser Schwachpunkte wird bei der Beurteilung von Messskalen zunehmend auf die Gütekriterien der zweiten Generation zurückgegriffen, da diese eine detaillierte Untersuchung von Reliabilitäts- und Validitätsaspekten ermöglichen.5 Die Kriterien der zweiten Generation lassen sich in Abhängigkeit davon, ob sie nur einen bestimmten Ausschnitt des Modells betrachten oder sich auf das Gesamtmodell beziehen, in lokale und globale Anpassungsmaße differenzieren.6 Zunächst sollen in Anlehnung an Homburg/Giering (1996) und Homburg (1998) die für die vorliegende Untersuchung relevanten lokalen Anpassungsmaße in Form der Indikatorreliabilität, der Faktorreliabilität, der durchschnittlich erfassten Varianz und des Fornell/Larcker-Kriteriums vorgestellt werden.7 Anschließend wird auf die globalen Anpassungsmaße eingegangen. x

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Indikatorreliabilität: Die Indikatorreliabilität gibt Aufschluss über die Reliabilität einzelner Indikatoren. Sie gibt für jeden Indikator an, welcher Anteil seiner Varianz durch den dazugehörigen Faktor erklärt wird.8 Es wird dabei davon ausgegangen, dass die übrige Varianz durch den Messfehler erklärt wird. Die Indikatorreliabilität entspricht der quadrierten standardisierten Faktorladung.9 Ihr Wertebereich liegt zwischen null und eins, wobei ein Wert von eins eine perfekte Messung ohne Messfehler widerspiegeln würde.10 Obwohl die Sinnhaftigkeit eines pauschalen Mindestwerts für die Indikatorreliabilität und seine Höhe umstritten bleibt, hat sich als akzeptabler Grenzwert im Schrifttum ein Wert von 0,4 herauskristallisiert.11 Diese Marke wird auch die-

Vgl. Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff.; Cureton/D'Agostino (1983), S. 389 ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 295. Vgl. Bagozzi/Phillips (1982), S. 459; Hildebrandt (1984), S. 44; Gerbing/Anderson (1988), S. 189 f.; Homburg/ Giering (1996), S. 9. Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 189. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 9. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 165. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 10 ff.; Homburg (1998), S. 88. Vgl. Balderjahn (1986), S. 117; Homburg (1998), S. 81. Für eine formale Darstellung der Indikatorreliabilität vgl. Fritz (1995), S. 131. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 10. Vgl. Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402; Fritz (1995), S. 134; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 170; Homburg (1998), S. 88. Zur Diskussion um die Sinnhaftigkeit eines Mindestwerts und dessen Höhe vgl. Balderjahn (1986), S. 117; Bagozzi/Yi (1988), S. 80.

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ser Untersuchung zugrunde gelegt, wobei ein leichtes Unterschreiten vereinzelter Indikatorreliabilitäten als akzeptabel angesehen wird.1 x

Faktorreliabilität: Die Faktorreliabilität (auch construct reliability oder composite reliability) zeigt, wie gut ein Faktor durch die Gesamtheit seiner Indikatoren gemessen wird bzw. zu welchem Ausmaß alle Indikatoren dasselbe latente Konstrukt repräsentieren (interne Konsistenz).2 Auch die Faktorreliabilität besitzt einen Wertebereich von null bis eins.3 Zur Absicherung einer ausreichenden Konvergenzvalidität wird für die Faktorreliabilität in der vorliegenden Untersuchung basierend auf dem Schrifttum ein Mindestwert von 0,6 gefordert.4

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Durchschnittlich erfasste Varianz: Ein weiteres Maß dafür, wie gut ein Faktor durch die Gesamtheit seiner Indikatoren gemessen wird, ist die durchschnittlich erfasste Varianz (DEV). Sie berechnet sich für den Fall standardisierter Variablen als Durchschnitt der Indikatorreliabilitäten der einem Faktor zugeordneten Indikatoren.5 Die Messung eines latenten Konstrukts gilt als ausreichend konvergentvalide, falls sie mehr als die Hälfte der Varianz der beobachtbaren Variablen erklärt; aufgrund dessen wird eine DEV von mindestens 0,5 verlangt.6

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Fornell/Larcker-Kriterium: Das Fornell/Larcker-Kriterium fordert zur Sicherstellung einer ausreichenden Diskriminanzvalidität eines Konstrukts, dass die gemeinsame Varianz zwischen dem Konstrukt und Indikatoren größer ist als die Varianz, die es mit anderen Konstrukten teilt.7 Damit gilt das Fornell/Larcker-Kriterium dann als erfüllt, wenn die durchschnittlich erfasste Varianz eines Faktors größer ist als jede quadrierte Korrelation dieses Faktors mit einem anderen Faktor.8

Bereits in Abschnitt 4.1.1 wurde erläutert, dass bei auf Kovarianzstrukturanalysen basierenden Strukturgleichungsmodellen die aus dem Untersuchungsmodell generierte Kovarianzmatrix der empirischen Kovarianzmatrix angepasst wird. Dabei ist von hoher Bedeutung, ob das Untersuchungsmodell mit den vorliegenden Daten konsistent ist.9 Um diese Fragestellung zu beantworten, werden verschiedene globale Anpassungsmaße der zweiten Generation he1

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Vgl. ebenso Balderjahn (1985), S. 257; Balderjahn (1986), S. 169; Eggert (1999), S. 106; Peter (1999), S. 149; Herrmann/Huber (2000), S. 42. Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 80; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402 f.; Hair et al. (2006), S. 778. Für eine formale Darstellung der Faktorreliabilität vgl. Fritz (1995), S. 134; Hair et al. (2006), S. 777. Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 80; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402; Fritz (1995), S. 134; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 170; Homburg (1998), S. 89; Hair et al. (2006), S. 778. Für eine formale Darstellung der durchschnittlich erfassten Varianz vgl. Fritz (1995), S. 134; Hair et al. (2006), S. 777. Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 80; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402; Fritz (1995), S. 134; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 170; Homburg (1998), S. 89; Hair et al. (2006), S. 777. Vgl. Fornell/Gur-Arie (1983), S. 255; Fritz (1995), S. 137. Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 46. Im Vergleich zu alternativen Verfahren (z. B. paarweise Festsetzung von Konstruktkorrelationen auf eins) wird das Fornell/Larcker-Kriterium als höherwertiger zur Sicherstellung von Diskriminanzvalidität erachtet. Vgl. Hair et al. (2006), S. 778. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 162; Hair et al. (2006), S. 745.


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rangezogen. Hierbei wird eine Auswahl von sieben Gütekriterien getroffen, die im Schrifttum besondere Relevanz erlangt haben und bei der vorliegenden Untersuchung Verwendung finden:1

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Normierter Chi-Quadrat-Wert (Ȥ2/df): Der Chi-Quadrat-Wert stellt den zentralen Wert zur Beuteilung des globalen Fits von Strukturgleichungsmodellen dar.2 Der ChiQuadrat-Anpassungstest prüft die Nullhypothese, dass die empirische Kovarianzmatrix der modelltheoretischen Kovarianzmatrix entspricht. Kann die Nullhypothese nicht abgelehnt werden, so wird die Modellanpassung als ausreichend gut angenommen. Im Schrifttum werden allerdings einige Nachteile des Chi-Quadrat-Anpassungstests aufgeführt, die dessen Eignung als inferenzstatistisches Kriterium in Frage stellen. Insbesondere wird die Abhängigkeit des resultierenden Chi-Quadrat-Werts vom Stichprobenumfang und der Modellkomplexität kritisiert.3 Aufgrund dessen soll der Chi-Quadrat-Wert im Einklang mit der gängigen Forschungspraxis in der vorliegenden Arbeit lediglich als deskriptives Anpassungsmaß verwendet werden, indem er durch die Anzahl der Freiheitsgrade (degrees of freedom, df) dividiert und auf diese Weise der normierte Chi-Quadrat-(Ȥ2/df) Wert gebildet wird.4 Dabei gilt: Je geringer der normierte Chi-Quadrat-Wert, desto besser ist die Modellanpassung. Von einem zufrieden stellenden Ȥ2/df-Wert kann ausgegangen werden, wenn das Verhältnis kleiner oder gleich drei ist.5

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Goodness-of-Fit-Index (GFI): Der Goodness-of-Fit-Index (GFI) ist einer der ersten Ansätze einer standardisierten Fit-Statistik.6 Der GFI misst die relative Menge an Varianzen und Kovarianzen, die das betrachtete Modell einbezieht.7 Der Wertebereich des GFI liegt zwischen null und eins. Bei einem Wert von eins würde das Modell alle Varianzen und Kovarianzen umfassen und somit eine perfekte Anpassung widerspiegeln. Der in der Literatur oftmals geforderte Mindestwert liegt für den GFI bei 0,9.8

Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 76 ff.; Tanaka (1993), S. 31 ff.; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 398 ff.; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 162 ff.; Hoyle/Panter (1995), S. 165 ff.; Hu/Bentler (1995), S. 81 ff.; Hu/ Bentler (1999), S. 1 ff.; Tinsley/Brown (2000), S. 452; Byrne (2001), S. 79 ff.; Backhaus et al. (2003), S. 372 ff.; Kline (2005), S. 133 ff.; Marsh/Hau/Grayson (2005), S. 278 ff.; Hair et al. (2006), S. 745 ff. Vgl. Hair et al. (2006), S. 745. Vgl. Bentler/Bonett (1980), S. 591 ff.; Bearden/Sharma (1982), S. 430; Bagozzi/Yi (1988), S. 77; Homburg (1998), S. 46 ff.; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 399; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 166; Hu/Bentler (1995), S. 78 ff.; Homburg/Dobratz (1998), S. 455; Hair et al. (2006), S. 747. Vgl. Fritz (1995), S. 25; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 170; Backhaus et al. (2003), S. 373; Marsh/Hau/Grayson (2005), S. 278; Hair et al. (2006), S. 748. Vgl. Carmines/McIver (1981); Hair et al. (2006), S. 748. In der Literatur werden jedoch z. T. auch Werte kleiner gleich fünf als akzeptabel angesehen. Vgl. z. B. Balderjahn (1986), S. 109; Fritz (1995), S. 140; Bauer (2000), S. 87; Burmann (2002), S. 291; Olderog (2003), S. 247; Escrig-Tena/Bou-Llusar (2005), S. 239. Vgl. Kline (2005), S. 143; Hair et al. (2006), S. 747. Für eine formale Darstellung des GFI vgl. Backhaus et al. (2003), S. 374; Hair et al. (2006), S. 767. Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 172; Kline (2005), S. 145.

154


Der GFI ist jedoch mit dem zentralen Nachteil behaftet, dass er bei einer im Verhältnis zum Stichprobenumfang hohen Anzahl von Freiheitsgraden eine systematische Verzerrung aufweist, die zu niedrigen Werten führt.1 Marsh/Hau/Grayson (2005) kommentieren diesbezüglich: „Conventional CFA (confirmatory factor analysis) goodness of fit criteria are too restrictive when applied to most multifactoring rating instruments. It is my experience that it is almost impossible to get an acceptable fit (…) for even ‘good’ multifactor rating instrument when analyses are done at the item level and there are multiple factors (e. g., 5-10), each measured with a reasonable number of items (e. g., at least 5-10/per scale) so that there are at least 50 items overall. If this is the case, then I argue that ‘conventional’ rules of thumb about acceptable fit are too restrictive.“2 So wurde auch bei einer Reihe von bisher veröffentlichten empirischen Untersuchungen mit komplexen Modellen die 0,9-Marke nicht erreicht.3 Bollen (1989) schlägt daher für komplexe, neue Modelle einen Grenzwert von 0,85 vor.4 In der vorliegenden Untersuchung wird bei komplexen Modellen dem Vorschlag von Bollen (1989) gefolgt; bei weniger komplexen (insbesondere einfaktoriellen) Modellen soll jedoch die 0,9-Marke als Richtwert dienen.5

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x

Adjusted Goodness-of-Fit-Index (AGFI): Der Adjusted Goodness-of-Fit-Index (AGFI) ist ebenfalls ein Maß für den Anteil an Varianzen und Kovarianzen, den ein Modell berücksichtigt. Im Vergleich zum GFI findet jedoch basierend auf der Modellkomplexität eine Korrektur nach unten statt – d. h., es gibt einen größeren Abzug für komplexe Modelle.6 Analog zum GFI liegt der Wertebereich des AGFI zwischen null und eins.7 Da sich der AGFI aus dem GFI berechnet, unterliegt er der gleichen zuvor dargestellten systematischen Verzerrung. Hinzu kommt, dass er in verschiedenen Simulationsstudien keine hohe Leistungsfähigkeit gezeigt hat, weshalb er heutzutage immer weniger berichtet wird.8 Nichtsdestotrotz soll für diese Untersuchung der AGFI mit einem Grenzwert von 0,8 herangezogen werden.9

x

Comparative-Fit-Index (CFI): Der auf Bentler (1990) zurückgehende Comparative-FitIndex (CFI) basiert auf dem Normed-Fit-Index (NFI), der den Minimalwert der Dis-

Vgl. Steiger (1990), S. 178. Marsh/Hau/Grayson (2005), S. 325. Vgl. beispielsweise Atuahene-Gima/Li (2004), S. 589 [GFI=0.89]; Naveh/Katz-Navon/Stern (2005), S. 954 [GFI=0,86]; Subramaniam/Youndt (2005), S. 456 [GFI=0.87]; Zheng Zhou/Yim/Tse (2005), S. 50 [GFI=0,87]; Erdem/Swait/Valenzuela (2006), S. 42 [GFI=0,83]. Vgl. Bollen (1989), S. 274. Vgl. auch Marsh/Hau/Wen (2004), S. 328 sowie Hair et al. (2006), S. 753, die die Abhängigkeit des anzusetzenden Grenzwerts für Anpassungsmaße u. a. von der Modellkomplexität betonen. Vgl. Kline (2005), S. 145. Für eine formale Darstellung des AGFI vgl. Backhaus et al. (2003), S. 374. Vgl. Kline (2005), S. 145. Vgl. Segars/Grover (1993), S. 522; Sharma (1996), S. 159.


155

krepanzfunktion des aktuellen Modells mit einem Basismodell vergleicht.1 Der CFI berücksichtigt jedoch zusätzlich noch die Anzahl der Freiheitsgrade.2 Unter anderem wegen seiner hohen Insensitivität in Bezug auf Modellkomplexität und Stichprobengröße wird ihm häufig die höchste Eignung zur Schätzung des Gesamtmodellfits zugesprochen.3 Für den CFI wird in der vorliegenden Untersuchung ein Mindestwert von 0,9 gefordert.4

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8 9

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x

Tucker-Lewis-Index (TLI): Beim Tucker-Lewis-Index (TLI, auch bekannt als NonNormed-Fit-Index, NNFI) handelt es sich um ein Maß der relativen Modellanpassung.5 Er basiert auf einem Vergleich zwischen dem spezifizierten mit einem restriktiveren Modell, welches über weniger Schätzer verfügt. Im Normalfall reicht der Wertebereich des TLI von null bis eins, obwohl generell auch Werte außerhalb dieser Grenzen möglich sind.6 Der TLI bezieht die Zahl der Freiheitsgrade mit ein, indem jede Teststatistik zuerst durch die Freiheitsgrade des jeweiligen Modells dividiert wird.7 Er ist einer der ältesten und neben dem CFI am häufigsten verwendeten globalen Anpassungsmaße.8 Für den TLI soll im Rahmen der vorliegenden Untersuchung ein Grenzwert von 0,9 gelten.9

x

Root-Mean-Squared-Error-of-Approximation (RMSEA): Die Kennzahl der Root-MeanSquared-Error-of-Approximation (RMSEA) umfasst einen Test, ob das Modell die Realität gut approximiert.10 Der RMSEA berechnet sich aus der Wurzel des um die Modellkomplexität bereinigten geschätzten Minimums der Diskrepanzfunktion in der Grundgesamtheit.11 Anders als bei den bisher vorgestellten globalen Gütekriterien deuten geringe Werte des RMSEA auf einen guten Fit; es handelt sich somit um einen

Vgl. Bentler (1990), S. 241 ff. Das Basismodell stellt hierbei das schlecht angepasste „Independence Model“ dar, in welchem alle Variablen als unkorreliert betrachtet werden. Im Vergleich hierzu werden im „Saturated Model“ alle überhaupt möglichen Parameter geschätzt, so dass ein perfekter Fit erreicht wird. Der NFI zeigt nun, ob das zu beurteilende Modell näher am unabhängigen oder am saturierten liegt. Vgl. zum NFI Bentler/Bonett (1980), S. 600. Für eine formale Darstellung des CFI vgl. Backhaus et al. (2003), S. 375; Hair et al. (2006), S. 767. Vgl. Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 400; Hair et al. (2006), S. 749. Vgl. Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 400; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 172; Hair et al. (2006), S. 749. Vgl. Tucker/Lewis (1973), S. 4 ff.; Bentler/Bonett (1980), S. 599. Werte über eins legen dabei nahe, dass ein „Overfitting“ der Daten vorliegt oder das Modell über zu viele Parameter verfügt. Vgl. Bollen/Curran (2006), S. 46. Für eine formale Darstellung des TLI vgl. Marsh/Balla/McDonald (1988), S. 393; Marsh/Hau/Grayson (2005), S. 296; Bollen/Curran (2006), S. 46. Vgl. Bollen/Curran (2006), S. 45; Hair et al. (2006), S. 749. Vgl. Bentler/Bonett (1980), S. 600; Tinsley/Brown (2000), S. 452; Bollen/Curran (2006), S. 46; Hair et al. (2006), S. 749. Vgl. Steiger (1990), S. 176 f.; Browne/Cudeck (1993), S. 142 ff. Für eine formale Darstellung des RMSEA vgl. Backhaus et al. (2003), S. 375; Hair et al. (2006), S. 767.

156


„Badness-of-Fit-Index“.1 In der vorliegenden Untersuchung wird für den RMSEA ein Wert kleiner gleich 0,1 gefordert.2 x

Target-Coefficient-Index (T): Der Target-Coefficient-Index (T) wird ausschließlich zur Beurteilung von Konstrukten höherer Ordnung herangezogen.3 Er reflektiert das Ausmaß, in dem die Modellierung als Faktor zweiter Ordnung die Kovariationen zwischen den Faktoren erster Ordnung widerspiegelt, und kann interpretiert werden als der Anteil der Varianz in den Faktoren erster Ordnung, der durch das Konstrukt zweiter Ordnung erklärt werden kann.4 Der Target-Coefficient-Index berechnet sich als Quotient aus dem Chi-Quadrat-Wert des Modells erster Ordnung und dem Chi-Quadrat-Wert des Modells zweiter Ordnung.5 Auch sein Wertebereich liegt zwischen null und eins, wobei ein Wert von 0,9 und größer als akzeptabel für den Nachweis der Existenz eines Modells zweiter Ordnung angesehen wird.6

Sowohl die Auswahl geeigneter globaler Gütemaße als auch deren Grenzwerte für einen akzeptablen Fit werden in der Literatur immer wieder intensiv diskutiert.7 Für keines der beiden Themen konnte bisher ein abschließender Konsens erreicht werden.8 Jede einzelne Kennzahl bezieht sich auf einen bestimmten Aspekt des Modell-Fits und ist ferner mit spezifischen Vorund Nachteilen verbunden. Daher sollte zur Beurteilung der globalen Anpassung stets eine Auswahl mehrerer Indizes herangezogen werden, die sich an den Empfehlungen in der einschlägigen Literatur orientiert.9 In Bezug auf die Grenzwerte der einzelnen Kriterien ist ebenfalls keine Einigung auf einen einzigen Wert pro Kennzahl abzusehen. Untersuchungen haben gezeigt, dass eine als akzeptabel anzusehende Schwelle im hohen Maße von verschiedenen Faktoren wie Stichprobenumfang und Modellkomplexität abhängt.10 Daher sollten die oben angegebenen Grenzwerte nur als grobe Richtwerte dienen und das Nicht-Einhalten einzelner geforderter Werte nicht zwangsläufig zur Ablehnung eines Modells führen. Entscheidend für die Nicht-Ablehnung eines Strukturgleichungsmodells sind vielmehr inhaltliche Überlegungen und der durch die Gesamtheit der Gütekriterien vermittelte Gesamteindruck.11 „(…) the

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Vgl. Hair et al. (2006), S. 748. Vgl. Steiger (1989), S. 81; Browne/Cudeck (1993), S. 144; MacCallum/Browne/Sugawara (1996), S. 134; Hair et al. (2006), S. 748. Vgl. Marsh/Hocevar (1985), S. 570. Vgl. Doll/Xia/Torkzadeh (1994), S. 456. Vgl. Marsh/Hocevar (1985), S. 571. Vgl. Harvey/Billings/Nilan (1985), S. 464; Spence/Barrett/Turner (2003), S. 615. Vgl. z. B. Hu/Bentler (1999), S. 1 ff.; Marsh/Hau/Grayson (2005), S. 275 ff. Vgl. Marsh/Hau/Wen (2004), S. 321; Hair et al. (2006), S. 750. Vgl. Kline (2005), S. 134. Vgl. Little et al. (2002), S. 155; Sharma et al. (2005), S. 935 ff. Diesbezüglich fassen Hu/Bentler (1999), S. 27 zusammen: „(…) it is difficult to designate a specific cutoff value for each fit index because it does not work equally well with various conditions.“ Vgl. Fritz (1995), S. 141 ff.; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 172; Homburg (1998), S. 90; Burmann (2002), S. 292.


157

interpretation of structural equation models should be regarded as an holistic, as opposed to atomistic, research endeavor.“1 Die nachfolgende Tabelle 17 fasst die in dieser Untersuchung Anwendung findenden Gütekriterien sowie die jeweiligen Mindestanforderungen zusammen. Kriterium

Generation

Bezugsebene

Cronbachs Alpha

1. Generation

Faktor

Item-to-Total-Koorelation (ITK)

1. Generation

Indikator

1. Generation

Faktor

Exploratorische Faktorenanalyse

2. Generation

Anforderung 0,7 Geringe ITK als Indiz für Item-Elimination zur Steigerung von Cronbachs Alpha Extraktion eines Faktors; mindestens 50 % Varianzerklärung; Faktorladungen der Indikatoren 0,4

Faktor 2. Ordnung Erkennen der vermuteten Faktorenstruktur

Indikatorreliabilität

2. Generation

Indikator

0,4

Faktorreliabilität (FR)

2. Generation

Faktor

0,6

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

2. Generation

Faktor

0,5

Fornell/Larcker-Kriterium

2. Generation

Gesamtmodell

DEV eines Konstrukts quadrierte Korrelation dieses Konstrukts mit jedem anderen

Normierter Chi-QuadratWert (Ȥ2/df)

2. Generation

Gesamtmodell

3

Goodness-of-Fit-Index (GFI)

2. Generation

Gesamtmodell

0,9

Adjusted Goodness-of-FitIndex (AGFI)

2. Generation

Gesamtmodell

0,8

Comparative-Fit-Index (CFI)

2. Generation

Gesamtmodell

0,9

Tucker-Lewis-Index (TLI)

2. Generation

Gesamtmodell

0,9

Root-Mean-Squared-Errorof-Approximation (RMSEA)

2. Generation

Gesamtmodell

0,1

Target-Coefficient-Index (T) 2. Generation

Tabelle 17:

Faktor 2. Ordnung 0,9

Zusammenfassung der Gütekriterien und deren Mindestanforderungen

Schließlich soll die Vorgehensweise bzw. der Prozess der Operationalisierung reflektiver latenter Konstrukte, wie sie im Rahmen der vorliegenden Untersuchung ausschließlich Verwendung finden, skizziert werden. Der Ablauf der Operationalisierung orientiert sich an den grundlegenden Empfehlungen von Homburg/Giering (1996), die wiederum eine Synthese und Weiterentwicklung der Methoden der ersten Generation nach Churchill (1979) und der Methoden der zweiten Generation nach Gerbing/Anderson (1988) darstellen.2 In der Regel führt dieser Operationalisierungsablauf zu einer erheblichen Reduktion der anfänglichen Zahl an Indikatoren.3

1 2 3

Bagozzi (1981), S. 375. Vgl. Churchill (1979), S. 68 ff.; Gerbing/Anderson (1988), S. 187 ff.; Homburg/Giering (1996), S. 12 f. Vgl. Homburg (1998), S. 85.

158


Um das Messmodell von Faktoren zweiter Ordnung zu überprüfen (wie sie in dieser Untersuchung in Form der Konstrukte Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil vorliegen), ist das Gesamtmodell gedanklich in seine Teilmodelle zu zerlegen. Dies hat eine Zweiteilung zur Folge: Der erste Teil setzt die beobachteten Variablen mit den Faktoren erster Ordnung in Beziehung, der zweite Teil die Faktoren erster Ordnung mit den Faktoren zweiter Ordnung (siehe Abbildung 19). Die Analyse der Messmodelle startet mit einer isolierten Untersuchung der Faktoren erster Ordnung. Diese beginnt mit der Berechnung von Cronbachs Alpha für die zugeordneten Indikatoren eines Faktors und der Item-to-Total-Korrelation pro Indikator.1 Wird der geforderte Mindestwert von 0,7 unterschritten, werden sukzessive diejenigen Indikatoren mit der geringsten Item-to-Total-Korrelation ausgeschlossen.2 Anschließend wird für die verbleibenden Indikatoren des Faktors eine exploratorische Faktorenanalyse durchgeführt, wobei für das KMO-Kriterium ein Wert von mindestens 0,5 (besser jedoch 0,8) erreicht werden, die Faktorladungen mindestens 0,4 betragen sollten und nur ein Faktor extrahiert werden sollte.3 Zusätzlich soll der extrahierte Faktor mindestens 50 % der Varianz der zugehörigen Indikatoren erklären. Werden diese Anforderungen nicht erreicht, ist eine Elimination von Indikatoren vorzunehmen, wobei geringe Faktorladungen als Indizien verwendet werden können.4 Die verbliebenen Indikatoren werden im Anschluss daran mithilfe einer konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung untersucht, wobei eine einfaktorielle Struktur modelliert wird. Der Fit des theoretischen Messmodells mit den erhobenen Daten wird auf Basis der lokalen Gütekriterien Indikatorreliabilität, Faktorreliabilität und durchschnittlich erfasste Varianz sowie der globalen Gütekriterien Ȥ2/df, GFI, AGFI, CFI, TLI und RMSEA beurteilt. Werden mehrere dieser Gütekriterien deutlich verletzt, sind ggf. weitere Indikatoren aus der Analyse auszuschließen. Als Hinweis für die Elimination von Indikatoren können Modification Indices herangezogen werden. Sie geben die Höhe der Verringerung des Chi-QuadratWerts an, wenn ein bestimmter bisher nicht modellierter Pfad eingeführt und frei geschätzt würde.5 Im Falle, dass ein Indikator mit mehreren hohen Modification Indices assoziiert ist, kann dessen Elimination die Modellanpassung verbessern.6

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4

5

6

Vgl. Churchill (1979), S. 68. Vgl. Churchill (1979), S. 68; Homburg/Giering (1996), S. 12. Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 190; Robinson/Shaver/Wrightsman (1991), S. 13; Bearden/Netemeyer/Mobley (1993), S. 4; Homburg/Giering (1996), S. 12. Dabei wird das Kaiser-Kriterium angewendet, wonach die Zahl der zu extrahierenden Faktoren der Zahl der Faktoren mit Eigenwerten größer eins entspricht. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 295. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12. Im Falle einer Elimination von Indikatoren auf dieser Stufe ist Cronbachs Alpha für die verbliebenen Indikatoren erneut zu berechen. Vgl. Churchill (1979), S. 69. Vgl. Byrne (2001), S. 90; Kline (2005), S. 148; Hair et al. (2006), S. 797. Von besonderem Interesse sind hierbei die Modification Indices der Messfehlerkovarianzen. Vgl. Byrne (2001), S. 91. Vgl. Brown (2006), S. 181. Diesbezüglich geben Hair et al. (2006), S. 797 an: „Modification indices of approximately 4 or greater suggest that the fit could be improved significantly (…).“


159

In der Literatur findet sich vermehrt der Hinweis, dass die Messung latenter Konstrukte zumindest anhand von vier Indikatoren erfolgen sollte:1 „The applied researcher should interpret only those factors identified by four or more high loadings (…) with confidence.“2 Als Hauptgrund wird hierfür zunächst angeführt: „Pattern reproduction is very poor if saturation is low or if the number of variables per factor is low.“3 Eine Generalisierbarkeit der Ergebnisse ist mithin ausschließlich bei größer gleich vier Indikatoren pro Konstrukt gegeben. Ferner sind Konstrukte nur bei mindestens vier Indikatoren überidentifiziert, so dass ihre Unidimensionalität ausreichend getestet werden kann.4 Schließlich ist die Gefahr des „Interpretational Confounding“5 (das spezifizierte Konstrukt besitzt in Wahrheit eine andere Bedeutung als die ihm a priori zugeschriebene) bei einer Messung mit nur zwei oder drei Indikatoren besonders hoch.6 Während also generell gilt „more is better“7, sollte möglichst vermieden werden, eine Item-Elimination durchzuführen, die zu einer Indikatorenzahl von unter vier führt. Hair et al. (2006) fassen dies in folgender Empfehlung zusammen: „Use four indicators whenever possible.“8 Folglich ist gerade bei komplexen Strukturgleichungsmodellen die Messung latenter Variablen mithilfe von vier Indikatoren in der empirischen Literatur sehr weit verbreitet.9 Sind die Untersuchungsschritte für alle Faktoren erster Ordnung abgeschlossen, kann die Analyse der Faktoren zweiter Ordnung stattfinden. Um erste Hinweise auf die Konvergenzund Diskriminanzvalidität der Dimensionen zu erhalten, wird zunächst mithilfe einer exploratorischen Faktorenanalyse über alle Indikatoren der Dimensionen des Konstrukts zweiter Ordnung überprüft, ob die postulierte Faktorenstruktur erkannt wird. Dies setzt voraus, dass die Anzahl der extrahierten Faktoren der vermuteten Anzahl entspricht und dass die einem Faktor zugeordneten Indikatoren auf diesen Faktor höher laden als auf alle anderen. Nicht eindeutig zugeordnete Indikatoren sind ggf. zu eliminieren. Im nächsten Untersuchungsschritt findet eine Überprüfung anhand einer konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung statt. Erneut werden die oben erwähnten globalen und lokalen Prüfkriterien zur Beurteilung herangezogen. Zusätzlich wird die Diskriminanzvalidität mithilfe des Fornell/Larcker-Kriteriums überprüft. Darüber hinaus wird ein genesteter Mo-

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Vgl. Boomsma (1982); Velicer/Fava (1987), S. 206; Marsh et al. (1998), S. 213; Loehlin (2004), S. 75; Nasser/Wisenbaker (2003), S. 752; Hair et al. (2006), S. 786. Velicer/Fava (1987), S. 206. Velicer/Fava (1987), S. 206. Vgl. ebenfalls Anderson/Gerbing (1984), S. 170 f. Vgl. Anderson/Gerbing (1988); Hair et al. (2006), S. 786. Burt (1976), S. 3. Vgl. Hair et al. (2006), S. 786. Marsh et al. (1998), S. 181. Hair et al. (2006), S. 786. Vgl. z. B. Lance/Woehr/Fiscaro (1991), S. 8; Netemeyera et al. (2004), S. 215; Reinartz/Krafft/Hoyer (2004), S. 303 f.; Vorhies/Morgan (2005), S. 92; Zheng Zhou/Yim/Tse (2005), S. 57; Ulaga/Eggert (2006), S. 134 f.

160


dellvergleich zwischen mehrfaktorieller und einfaktorieller Modellierung durchgeführt.1 Der Fit des einfaktoriellen Modells sollte signifikant schlechter sein als der des mehrfaktoriellen Modells.2 Sofern das Fornell/Larcker-Kriterium nicht erfüllt oder die Einfaktorlösung nicht eine signifikant schlechtere Anpassung aufweist, würde dies bedeuten, dass die postulierte Dimensionalität des Faktors zweiter Ordnung nicht gegeben ist.3 Im Falle des Allianzfähigkeitskonstrukts würde dies zu einer Ablehnung von H1 führen. Für diesen Fall schlägt Fritz (1995) eine theoriegeleitete Modellmodifikation hinsichtlich nicht diskriminantvalider Dimensionen vor.4 Im Anschluss wird anhand der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung getestet, ob die identifizierten Faktoren erster Ordnung tatsächlich Bestandteil eines übergeordneten Konstrukts sind. Dazu wird ein reflektives Konstrukt zweiter Ordnung modelliert und werden seine lokalen und globalen Anpassungsmaße geprüft. Dabei müssen einem Konstrukt zweiter Ordnung jedoch mindestens vier Konstrukte erster Ordnung zugeordnet sein, damit es bestimmt ist.5 Sind nur drei Konstrukte erster Ordnung einem Konstrukt zweiter Ordnung zugeordnet, so ist dieses zwar identifiziert, es lassen sich aber keine Tests für die Anpassung des Gesamtmodells zur Überprüfung des mehrdimensionalen Konstrukts zweiter Ordnung durchführen; mit zwei Konstrukten erster Ordnung ist das mehrdimensionale Konstrukt zweiter Ordnung unteridentifiziert.6 Insofern ist in der vorliegenden Untersuchung der Prüfschritt der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung für das zweidimensionale Konstrukt Wettbewerbsvorteil nicht durchführbar. Für das fünfdimensionale Allianzfähigkeitskonstrukt kann jedoch im Weiteren – basierend auf den Chi-Quadrat-Werten der konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung und zweiter Ordnung – der Target-Coefficient-Index (T) berechnet werden. Anschließend sind die Faktorladungen zwischen den Dimensionen und dem Konstrukt zweiter Ordnung auf ihr Vorzeichen und ihre Signifikanz zu prüfen. Weisen einzelne Dimensionen keine signifikanten Faktorladungen auf oder entspricht das Vorzeichen nicht der theoretisch hergeleiteten Beziehung, stehen die entsprechenden Dimensionen in keinem bzw. nicht im postulierten Zusam-

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5 6

Vgl. Kline (2005), S. 180 ff. Er begründet diesen Schritt folgendermaßen: „Even if theory is more precise about the number of factors (…), it should be determined whether the fit of a simpler, one-factor model is comparable. The inability to reject a single-factor model in this context would mean the same thing as in CFA: the observed variables do not show discriminant validity.“ Kline (2005), S. 180 f. Ein genesteter Modellvergleich bezeichnet einen Vergleich zwischen zwei Alternativmodellen, die dieselbe Anzahl von Konstrukten beinhalten. Hair et al. (2006), S. 709 definieren genestete Modell wie folgt: „Model is nested within another model if it contains the same number of constructs and can be formed from the other model by altering the relationships.“ Der Vergleich des Modell-Fits geschieht mithilfe eines Ȥ2-Differenztests. Vgl. Kline (2005), S. 182 f. Backhaus et al. (2003), S. 378. Vgl. Fritz (1995), S. 142 ff. Hierbei ist allerdings darauf hinzuweisen, dass in diesem Fall die Untersuchung einen stark exploratorischen Charakter erhält. Folglich wäre zur Validierung des modifizierten Modells ein neuer Datensatz erforderlich. Vgl. hierzu und zu weiteren mit Modellmodifikationen einhergehenden Problemen Cliff (1983), S. 124; Hoyle/Panter (1995), S. 172 f.; Backhaus et al. (2003), S. 378; 410. Vgl. Marsh/Balla/McDonald (1988), S. 572; Rindskopf/Rose (1988), S. 53 f. Vgl. Bagozzi (1994b), S. 326.


161

menhang zum Konstrukt zweiter Ordnung. Erneut wäre konsequenterweise im Falle des Allianzfähigkeitskonstrukts H1 abzulehnen und ggf. eine theoriegeleitete Modellmodifikation hinsichtlich nichtsignifikant ladender Dimensionen vorzunehmen. Untersuchung der einzelnen Dimensionen

Cronbachsches Alpha/ Item-to-Total-Korrelationen pro Dimension

Exploratorische Faktorenanalyse über alle verbleibenden Indikatoren

Entfernen des Indikators mit der geringsten ITK nein

Į 0,7?

Untersuchung des Gesamtmodells

Entfernen nicht eindeutig zugeordneter Indikatoren Erkennen der vermuteten Faktorenstruktur?

nein

ja

ja

Konfirmatorische Faktorenanalyse erster Ordnung für alle Dimensionen

Exploratorische Faktorenanalyse pro Dimension

Modellmodifikation hinsichtlich nicht diskriminantvalider Dimensionen

Entfernen des Indikators mit der geringsten Faktorladung 1 Faktor? Erklärte Varianz 50 %? Faktorladungen 0,4?

nein

Lokale, globale Anpassungsmaße + Fornell/Larcker erfüllt? Besserer Fit als Einfaktor-Lösung?

nein

ja ja

Konfirmatorische Faktorenanalyse zweiter Ordnung

Konfirmatorische Faktorenanalyse erster Ordnung pro Dimension

Ausschluss der Dimensionen mit nicht-signifikanten Faktorladungen

Entfernen des Indikators auf Basis Modification Indices Lokale, globale Anpassungsmaße erfüllt? ja

nein

Globale, lokale Anpassungsmaße erfüllt? Signifikante Faktorladungen?

nein

ja Finales Messmodell mit finaler Anzahl von Dimensionen

Abbildung 19: Vorgehensweise bei der Messmodellüberprüfung von Konstrukten zweiter Ordnung1 Zur Untersuchung von Parameterschätzungen für Beziehungen zwischen Konstrukten (wie dies im Falle der Faktorenanalyse erster und zweiter Ordnung sowie im Strukturmodell der Fall ist) kann das Bootstrapping-Verfahren Anwendung finden.2 Bei diesem Verfahren werden wiederholt Stichproben mit Zurücklegen aus den Daten gezogen und für jede so generierte Auswahl die Modellparameter geschätzt und später kombiniert.3 Das Besondere an dem Verfahren liegt darin, dass ihm keine statistischen Annahmen bezüglich der Grundgesamtheit zugrunde liegen, sondern es die Schätzungen allein auf Basis der Sample-Daten vornimmt.4 Konsequenterweise wird das Verfahren bei nicht-vollständig normalverteilten Daten empfohlen, um das Signifikanzniveau der Parameterschätzungen zu überprüfen.5 Ein weiterer Vorteil

1 2

3 4 5

In Anlehnung an Mathieu (2004), S. 252; Giere/Wirtz/Schilke (2006), S. 686. Das Bootstrapping-Verfahren wurde maßgeblich durch Efron entwickelt und vorangetrieben. Vgl. Efron (1979); Efron (1982); Diaconis/Efron (1983); Efron/Gong (1983); Efron/Tibshirani (1993). Vgl. West/Finch/Curran (1995), S. 66; Byrne (2001), S. 269; Hair et al. (2006), S. 1. Vgl. Hair et al. (2006), S. 2. „(…) providing not only the ‘best’ estimated coefficients (e. g., means of each estimated coefficient across all the subsample models), but their expected variability and thus their likelihood of differing from zero; that is, are the estimated coefficients significantly different from zero or not?“ Hair et al. (2006), S. 1 f. Vgl. ebenfalls West/Finch/Curran (1995), S. 66 f.; Yung/Bentler (1996), S. 196 ff.; Byrne (2001), S. 270.

162


des Bootstrapping-Verfahrens liegt darin, dass es Signifikanzniveaus auch für indirekte bzw. Totaleffekte liefert.1 Somit wurde im Rahmen der vorliegenden Untersuchung zur Bestimmung der Signifikanzniveaus von Parameterschätzungen für direkte und indirekte Beziehungen zwischen Konstrukten die Bootstrapping-Routine mit 500 Resamples durchgeführt.2 In der hiesigen Untersuchung wurden sämtliche Verfahren der ersten Generation mithilfe der Software SPSS 14.0 durchgeführt. Zur Berechnung der konfirmatorischen Faktorenanalyse und der Strukturgleichungsmodelle wurde die Software AMOS 6.0 verwendet.3 4.2.2.2 Beurteilung des Strukturmodells Nachdem die isolierte Beurteilung der einzelnen Messmodelle abgeschlossen ist, gilt es, in einer weiteren Analysephase das Strukturmodell zu evaluieren und die hypothetischen Beziehungen zwischen den Konstrukten zu überprüfen.4 Zunächst ist dabei die Validität des Strukturmodells sicherzustellen.5 Hierzu werden – analog zur Beurteilung der Messmodelle – die lokalen und globalen Gütekriterien der zweiten Generation herangezogen. Wie in Abschnitt 4.2.2.1 erläutert, können bei sehr komplexen Strukturmodellen etwas weniger restriktive Grenzwerte zugrunde gelegt werden.6 Anschließend kann ein Modellvergleich des postulierten Modells mit alternativen Modellen erfolgen.7 Im Rahmen genesteter Modellvergleiche kommt hierzu ein Chi-Quadrat-Anpassungstest zur Anwendung, während bei nicht-genesteten Modellvergleichen Fit-Maße gegenübergestellt werden, wobei neben den in Abschnitt 4.2.2.1 genannten Gütekriterien insbesondere das Bayes-Information-Criterion (BIC) herangezogen wird.8 Insgesamt sollte kein Alternativmodell einen signifikant besseren Fit aufweisen als das theoretisch hergeleitete Strukturmodell. Im Weiteren sind die Strukturbeziehungen zu analysieren. Eine explikative Hypothese ist dann nicht abzulehnen, wenn der Parameterschätzer für die Pfadbeziehung (1) statistisch signifikant, (2) in die postulierte Richtung und (3) nichttrivial ist (d. h., er hat eine gewisse Höhe erreicht). Es ist zu betonen, dass ein Untersuchungsmodell nur dann als akzeptabel angesehen

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3

4

5 6

7 8

Vgl. Kline (2005), S. 129. Vgl. zur Anzahl der Ziehungen von 500 bei der Anwendung der Bootstrapping-Methode auch Chin (1998), S. i ff.; Byrne (2001), S. 272; Chin/Marcolin/Newsted (2003), S. 212; Yi/Davis (2003), S. 260; Dibbern/Chin (2005), S. 148. Zur Diskussion der Vorteile von AMOS gegenüber alternativen, auf kovarianzbasierte Verfahren fußenden Software-Paketen vgl. Böing (2001), S. 100. Vgl. Bagozzi (1981), S. 376; Anderson/Gerbing (1982), S. 453; Mulaik/James (1995), S. 135 f.; Hair et al. (2006), S. 756. Vgl. zur folgenden Vorgehensweise Hair et al. (2006), S. 756. Vgl. auch Bollen (1989), S. 274; Marsh/Hau/Wen (2004), S. 328; Marsh/Hau/Grayson (2005), S. 325; Hair et al. (2006), S. 753. Zu Modellvergleichen vgl. ausführlich Burnham/Anderson (2002). Das Bayes-Information-Criterion (BIC) ist insofern besonders für Modellvergleiche geeignet, als es die Anzahl der zu schätzenden Parameter berücksichtigt und keine genesteten Modelle voraussetzt. Vgl. Danaher/Mullarkey/Essegaier (2006), S. 189. Das Modell mit dem niedrigsten BIC-Wert ist dabei jenes mit der höchsten Anpassungsgüte. Vgl. Byrne (2001), S. 86. Für eine formale Darstellung des BIC vgl. Khattree/Naik (1999), S. 253; Kline (2005), S. 144.


163

werden kann, wenn sowohl ein akzeptabler Modell-Fit als auch signifikante Pfadbeziehungen nachgewiesen werden können. Abschließend kann noch eine Interpretation der Schätzungen für die erklärte Varianz (R2) der endogenen Faktoren erfolgen.1 Grundsätzlich gilt, dass sich keine allgemein gültigen Aussagen darüber machen lassen, ab welcher Höhe ein R2 als gut zu bewerten ist. Vielmehr ist die Beurteilung von der jeweiligen spezifischen Problemstellung abhängig.2

1

2

Der R2-Wert gibt den Anteil der durch die exogenen Faktoren erklärten Varianz eines endogenen Faktors an. Vgl. Hair et al. (2006), S. 237. So kann beispielsweise bei stark zufallsbehafteten Prozessen (z. B. Wetter und Börse) auch ein sehr niedriges R² akzeptabel sein. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 96; Krafft/Götz/Liehr-Göbbers (2005), S. 83. Im Gegensatz dazu findet sich bei Herrmann/Huber/Kressmann (2004), S. 29 der nicht weiter belegte Hinweis, dass ein akzeptabler R²-Wert größer als 0,3 sein sollte.

164


4.3

Datengrundlage und Datenerhebung

Im nun folgenden Abschnitt wird zuerst die Grundgesamtheit der Erhebung abgegrenzt (Abschnitt 4.3.1), bevor die Datenerhebungsmethode und die Vorgehensweise bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments vorgestellt werden (Abschnitt 4.3.2). Der sich anschließende Abschnitt 4.3.3 geht auf das angewendete Verfahren der Haupterhebung ein. Letztlich wird in Abschnitt 4.3.4 die Datengrundlage im Detail erläutert. 4.3.1 Grundgesamtheit der Erhebung Die Untersuchung beschäftigt sich mit dem Management von strategischen Allianzen im Bereich Forschung & Entwicklung.1 Das ideale Sample der Untersuchung wäre daher die Gesamtheit jener Unternehmen, die an derartigen Allianzen beteiligt sind.2 In der Realität sieht man sich jedoch vor das Problem gestellt, dass keine aktuelle und umfassende Statistik für den deutschen Raum besteht, in der sämtliche F&E-Allianzen zusammengefasst werden. Alternativ wurden in dieser Untersuchung jene Unternehmen untersucht, welche zu Branchen und Größenklassen gehören, in denen (a) eine besonders hohe Allianzaktivität herrscht und (b) das Ausmaß an F&E-Aktivitäten besonders hoch ist.3 Hierdurch sollten solche Unternehmen ausgewählt werden, die potenziell an einer großen Zahl von F&E-Allianzen beteiligt sind. Der Leitgedanke bei diesen Selektionskriterien war, dass Allianzfähigkeit wohl am ehesten bei jenen Unternehmen zu finden ist, die bereits Allianzen geführt haben bzw. gerade führen.4 Als Grundlage für die Identifikation dieser Branchen dienten zu (a) Analysen des Statistischen Bundesamtes (2004) und zu (b) Untersuchungsergebnisse des Zentrums für Wirtschaftsforschung (ZEW) (2006).5 So herrscht laut Statistischem Bundesamt (2004) die höchste Allianzaktivität in den Branchen

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Kokerei, Mineralöl und Verarbeitung von Spalt- und Brutstoffen (Allianzquote:6 67,4 %),

Siehe Abschnitt 1.2.1. Vgl. ebenso Parkhe (1993c), S. 807. Vgl. Parkhe (1993b), S. 309; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 753. Die Eingrenzung auf spezifische Branchen und Größenklassen stellt darüber hinaus eine hinreichende Homogenität sicher. Bei diesen Unternehmen besteht grundsätzlich sowohl die Voraussetzung in Form der regelmäßigen Ausübung des Allianzmanagements als auch das Motiv für den Aufbau von Allianzfähigkeit, nämlich das Streben nach einem effizienten und effektiven Allianzmanagement. Vgl. Pfohl/Buse (1999), S. 280. Vgl. Statistisches Bundesamt (2004) bzw. Aschhoff et al. (2006). Das Statistische Bundesamt führte im Sommer 2003 eine repräsentative Erhebung zum Thema Unternehmenskooperationen durch, um Beweggründe, Beschaffenheiten, Ausmaße und Entwicklungen zu analysieren. Das Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) führt seit 1993 im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (bmb+f) jährlich systematische Erhebungen zum Innovationsverhalten der deutschen Wirtschaft durch. Anteil der Unternehmen, bei denen Allianzen vorliegen.


Chemische Industrie (Allianzquote: 48,3 %),

Fahrzeugbau (Allianzquote: 43,3 %) und

Maschinenbau (Allianzquote: 42,7 %).

165

Bei differenzierter Betrachtung nach Größenklassen fällt auf, dass mitarbeiterstärkere Unternehmen weitaus häufiger in Allianzen involviert sind (siehe Tabelle 18). Branche

Allianzquote

Kokerei, Mineralöl und Verarbeitung von Spalt- und Brutstoffen insgesamt bis 9 Beschäftigte 10 bis 49 Beschäftigte 50 bis 249 Beschäftigte 250 und mehr Beschäftigte

67,4% 68,2% 66,7%

Chemische Industrie insgesamt bis 9 Beschäftigte 10 bis 49 Beschäftigte 50 bis 249 Beschäftigte 250 und mehr Beschäftigte

48,3% 33,4% 52,3% 60,7% 83,1%

Fahrzeugbau insgesamt bis 9 Beschäftigte 10 bis 49 Beschäftigte 50 bis 249 Beschäftigte 250 und mehr Beschäftigte

43,3% 33,3% 44,5% 54,9% 75,6%

Maschinenbau insgesamt bis 9 Beschäftigte 10 bis 49 Beschäftigte 50 bis 249 Beschäftigte 250 und mehr Beschäftigte

42,7% 36,4% 51,2% 59,5% 75,2%

Tabelle 18:

Allianzintensität nach Branchen und Größenklassen1

Als zweites Eingrenzungskriterium der Grundgesamtheit wurde das Ausmaß an F&EAktivitäten hinzugezogen. Hier liegt der Fahrzeugbau mit F&E-Aufwendungen von 27,7 Mrd. € im Jahr 2004 klar an erster Stelle. Die nächstfolgenden Branchen sind die Chemieindustrie (11,8 Mrd. €), die Elektroindustrie (11,2 Mrd. €) und der Maschinenbau (8,4 Mrd. €).2 Weiterhin lässt sich in Bezug auf die Größenklassen erkennen, dass die Innovatorenquote3 als weiterer Indikator für das Ausmaß an F&E-Aktivitäten bei kleineren Unternehmen deutlich niedriger liegt als bei Großunternehmen. So lag die Quote im Jahr 2004 für Unternehmen mit

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In Anlehnung an Statistisches Bundesamt (2004), S. 35. Vgl. Aschhoff et al. (2006), S. 10. Anteil der Unternehmen, die erfolgreich neue Produkte oder Prozesse einführen konnten.

166


5-49 Beschäftigten bei 52 %, mit 50-99 Beschäftigten bei 71 %, mit 100-499 Beschäftigen bei 79 % und mit 500 Beschäftigten und mehr bei 93 %.1 Vor dem Hintergrund der Statistiken zur Allianzintensität sowie zu den F&E-Aktivitäten soll sich diese Untersuchung also auf Unternehmen aus den Branchen Fahrzeugbau, Chemische Industrie und Maschinenbau beschränken.2 Diese Branchen sind sowohl bezüglich der Allianzintensität als auch bezüglich der F&E-Aktivitäten unter den Top 4 vertreten. Darüber hinaus sollen ausschließlich große Unternehmen betrachtet werden, da sich gezeigt hat, dass diese sowohl mehr Allianzen eingehen als auch ein höheres Ausmaß an F&E-Aktivitäten aufweisen. Aus diesem Grund sollen hier ausschließlich Unternehmen mit mindestens 100 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von mindestens 12,5 Millionen Euro betrachtet werden.3 Als Nebeneffekt der Stichprobeneingrenzung sind eine höhere Homogenität der Unternehmen und damit eine auf die relevanten Konstruktbeziehungen fokussierte Analyse bei Konstanthaltung anderer Einflussfaktoren zu erwarten.4 Als Datenquelle wurde die Hoppenstedt Firmendatenbank herangezogen. Diese beinhaltet derzeit ca. 225.000 Profile großer und mittelständischer Unternehmen aus Industrie, Handel und dem Dienstleistungsbereich mit einem Jahresumsatz von mindestens 1 Millionen Euro oder 20 Beschäftigten. Die Klassifikation der Wirtschaftszweige in dieser Datenbank beruht auf der NACE (Nomenclature générale des activités économique)-Codierung. Gemäß den zuvor festgelegten Branchen wurden folgende NACE-Codes ausgewählt: x

24:

Chemische Industrie, Pharmaindustrie

x

29:

Maschinenbau

x

34:

Herstellung von Kraftwagen und Kraftwagenteilen

x

35:

Sonstiger Fahrzeugbau

In Kombination mit den Restriktionen bezüglich der Unternehmensgröße (mindestens 100 Mitarbeiter, Jahresumsatz von mindestens 12,5 Millionen Euro) wurden aus der Datenbank insgesamt 3.117 Datensätze extrahiert. Diese Datensätze enthielten neben Informationen über Branche und Größe der Unternehmen auch deren Telefonnummer. Nach Elimination von ins-

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3

4

Vgl. Aschhoff et al. (2006), S. 11. Ähnliche Branchen-Fokusse werden auch von anderen Studien zu strategischen Allianzen definiert. Vgl. beispielsweise Hagedoorn (1993), S. 371 ff.; OECD (2000), S. 46; Welge/Al-Laham (2001), S. 460 f.; Grant/ Baden-Fuller (2004), S. 63; 74. Eine Einbeziehung der allianzintensiven Branche „Kokerei, Mineralöl und Verarbeitung von Spalt- und Brutstoffen“ soll vor dem Hintergrund der kleinen Zahl von Unternehmen in dieser Branche in Deutschland mit mindestens 100 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von mindestens 12,5 Millionen Euro (derzeit insgesamt 47 Unternehmen in der Hoppenstedt Firmendatenbank) nicht erfolgen. Zur Determinierung der Unternehmensgröße wird hier neben der Mitarbeiterzahl auch der Jahresumsatz hinzugezogen. Vgl. ebenso Rothaermel/Deeds (2004), S. 210. Vgl. Cook/Campbell (1979); Parkhe (1993c), S. 807.


167

gesamt 254 doppelten Einträgen reduzierte sich die verwertbare Datenbasis auf 2.863 eindeutige Datensätze, welche die Ausgangsbasis für die Datenerhebung bildeten. 4.3.2

Datenerhebungsmethode und Entwicklung des Erhebungsinstruments

Die Natur des Untersuchungsgegenstands (interne Unternehmensabläufe im Rahmen des Managements von Allianzen) machte eine primärstatistische Untersuchung unabdingbar, da die notwendigen Informationen nicht in Form sekundärstatistischer Daten zur Verfügung standen. Aufgrund dessen wurde die Datenerhebung in Form einer schriftlichen Befragung von unternehmensinternen Personen (Key Informants) durchgeführt.1 Diese Untersuchungsform wird im Schrifttum explizit zur Untersuchung von Fragestellungen des ressourcentheoretischen Ansatzes im Rahmen des Allianzmanagements empfohlen.2 Gleichzeitig wird der KeyInformant-Ansatz in der Literatur jedoch auch vielfach kritisiert.3 Um den Problemen des Ansatzes zu begegnen, wurde bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments besonderes Augenmerk auf Maßnahmen zur Sicherstellung von Validität und Reliabilität (hierzu gehören insbesondere Maßnahmen zur Erhöhung der Qualität der Frageformulierung) gelegt.4 Die Key Informants wurden anhand spezifischer Qualifikationen bzw. Positionen im Unternehmen bestimmt.5 Vor dem Hintergrund der Themenstellung der Untersuchung waren demnach Personen zu identifizieren, die sich im besonderen Maße mit den Vorgängen im Rahmen des Managements von F&E-Allianzen auskennen. Daher wurden als Key Informants für die hiesige Untersuchung die Positionen Leiter der F&E- bzw. InnovationsmanagementAbteilung, Projektleiter im Bereich F&E, Leiter der Allianzabteilung sowie die Geschäftsführung bestimmt.

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Die schriftliche Befragung bietet gegenüber der mündlichen eine Reihe von sowohl forschungsökonomischen als auch methodischen Vorteilen. Vgl. z. B. Scheuch (1962), S. 167; Kanuk/Berenson (1975), S. 440; Hippler (1988), S. 244; Gerpott (1993), S. 284 f.; Fritz (1995), S. 94. Nachteile einer schriftlichen Befragung können sich hingegen vor allem aus einem Kommunikations- und Repräsentanzproblem ergeben. Vgl. Kanuk/Berenson (1975), S. 440; Hafermalz (1976), S. 23 ff.; Fritz (1995), S. 95 ff. Um dem Kommunikationsproblem vorzubeugen, wurden die Indikatoren zum einen im Rahmen von Pretests auf Verständlichkeit geprüft (siehe Vorgehen bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments in diesem Abschnitt). Zum anderen bestand für die Befragten im Falle von Unklarheiten die Möglichkeit der telefonischen Kontaktaufnahme. Um ein mögliches Repräsentanzproblem näher zu untersuchen, wurden die Repräsentativität der Stichprobe sowie die Position der Antwortenden im Unternehmen näher analysiert (siehe Abschnitt 4.3.4.2 zu den jeweiligen Ergebnissen). Vgl. Das/Teng (2000b), S. 53. Darüber hinaus konstatieren Hurrle/Kieser (2005), dass die Erforschung interorganisationaler Fragestellungen ein klassisches Anwendungsgebiet der Key-Informant-Methode darstellt. Vgl. beispielsweise Ernst (2001), S. 87 ff.; Ernst (2003), S. 93; Hurrle/Kieser (2005), S. 585 ff. Für Empfehlungen zur Validitäts- und Reliabilitätserhöhung bei Key-Informant-Untersuchungen vgl. Hurrle/Kieser (2005), S. 598. Vgl. Phillips (1981), S. 396 f.; Kumar/Stern/Anderson (1993), S. 1633 f.

168


Als Instrument für die Haupterhebung wurde der standardisierte Fragebogen gewählt.1 Hierbei wurden die einzelnen Items in den meisten Fällen über eine 7-stufige Likert-Skala abgefragt.2 Ein wesentlicher Vorteil dieser Art der Item- bzw. Antwortformulierung ist, dass die Daten als intervallskaliert angesehen werden können, was eine Voraussetzung für die Anwendbarkeit verschiedener Analysemethoden (beispielsweise Faktorenanalysen) darstellt.3 Die Entwicklung des Erhebungsinstruments erfolgte in einem mehrstufigen Prozess, welcher explorative Expertengespräche, eine Suche nach bestehenden Item-Batterien, eine Durchführung teilstrukturierter Experteninterviews, einen Item-Sorting-Pretest und einen Pretest des Fragebogens beinhaltete (siehe Abbildung 20). Dieser Prozess orientiert sich an den Empfehlungen von DeVellis (2003) zur Entwicklung reflektiver Messskalen.4 Explorative Suche nach ItemExpertengespräche Batterien

Teilstrukturierte Expertengespräche

Item-SortingPretest

Pre-Test des Fragebogens

Zeitraum: 31.03.2005 09.07.2005

Zeitraum: 09.07.2005 15.09.2005

Zeitraum: 20.09.2005 01.12.2005

Zeitraum: 21.12.2005 05.01.2006

Zeitraum: 14.03.2006 24.03.2006

Ziele: Verifikation und Verfeinerung der Forschungsfragen, Ansätze zur Messung

Ziele: Identifikation bestehender reliabler und valider Operationalisierungen

Ziele: Verifikation der Eignung der Items zur Operationalisierung

Ziele: Überprüfung der Verständlichkeit und Eindeutigkeit der Indikatoren sowie Konstruktdefinitionen

Ziele: Überprüfung der Validität und Reliabilität der Items, „Probelauf“ für Haupterhebung

Teilnehmer: Wissenschaftler

Suchfeld: Zeitschriftenbeiträge, Dissertationen

Teilnehmer: Wissenschaftler und Manager

Teilnehmer: Wissenschaftler

Teilnehmer: Key Informants aus Grundgesamtheit

n = 21

n = 15

n = 21

Erweiterungen des Modells

Umformulierung von 5, Streichung von 3 Indikatoren

Umformulierung von 5, Formulierung von 6 neuen Indikatoren

n = 6

Valide Herangehensweise/ interessante Thematik Forschungslücke Ideen zur Messung

Etablierung einer Item-Basis

Umformulierung von 18, Streichung von 18, Formulierung von 11 neuen Indikatoren

Abbildung 20: Mehrstufiges Vorgehen bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments

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2

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Für eine Abgrenzung des standardisierten Fragebogens von anderen Erhebungsinstrumenten vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), S. 299 ff. Die Verwendung 7-stufiger Skalen sollte eine hinreichende Differenzierungsmöglichkeit und damit Präzision der Antwort zulassen, jedoch zugleich die Diskriminierungsfähigkeit der Befragten nicht überfordern. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2001), S. 76. Vergleichsstudien ergaben, dass zwar z. B. eine 11-stufige gegenüber einer 7-stufigen Antwortskala bezüglich der Differenzierungsmöglichkeiten überlegen ist. Gleichzeitig wird jedoch auf deren potenzielle Impraktibilität und die Notwendigkeit einer theoretischen Rechtfertigung für Skalen mit mehr als sieben Stufen hingewiesen. Vgl. Alwin (1997), S. 333 f. In der vorliegenden Untersuchung wurden mit Ausnahme von vier Indikatoren (7.b, 11.a, 11.b und 11.c) alle für Strukturgleichungsmodelle relevanten Indikatoren über Likert-Skalen abgefragt. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2001), S. 76. Vgl. DeVellis (2003), S. 60 ff.


169

Ausgangspunkt der Fragebogenentwicklung waren in einem frühen Untersuchungsstadium erste explorative Expertengespräche mit sechs Wissenschaftlern mit dem Forschungsschwerpunkt strategisches Management.1 Die Gespräche zielten insbesondere auf eine Verifikation und Verfeinerung der Forschungsfragen ab. Darüber hinaus wurden potenzielle Herangehensweisen zur Messung relevanter Konstrukte diskutiert. Es handelte sich um „wenig strukturierte Interviewsituationen“ ohne Fragebogen, in denen der Gang des Gesprächs in weiten Teilen von den Befragten bestimmt wurde.2 Die Ergebnisse der Gespräche deuteten auf eine valide Herangehensweise und hohe Relevanz der Thematik. Die Existenz einer Forschungslücke wurde bestätigt, und die Diskussion von potenziellen Indikatoren ergab erste Hinweise für die Operationalisierung. Der nächste Schritt der Fragebogenentwicklung umfasste die Suche nach etablierten Operationalisierungen relevanter latenter Konstrukte im Schrifttum. Diese waren anschließend ggf. in die deutsche Sprache zu übersetzen und an die spezielle Themenstellung anzupassen.3 Besonders häufig hatte dabei eine Spezifizierung auf den interorganisationalen Kontext stattzufinden. Auf diese Weise konnte aufbauend auf existierende Skalen für einen Großteil der Konstrukte ein Pool relevanter Indikatoren und damit eine Basis zur Messung geschaffen werden. Für den Fall, dass in der bestehenden Literatur kein Messinstrument vorlag oder starke Anpassungen bzw. Erweiterungen nötig waren, erfolgte eine Orientierung an der in der Literatur empfohlenen Skalenentwicklungsprozedur.4 In einem dritten Schritt wurden teilstrukturierte Expertengespräche geführt.5 Allen Gesprächen lag ein Gesprächsleitfaden zugrunde.6 Dieser Leitfaden bestand aus den drei Teilen offene Diskussion, Diskussion des Untersuchungsmodells und Diskussion der Operationalisierung. Acht dieser Expertengespräche wurden während eines Forschungsaufenthalts im Sommer/Herbst 2005 an der Stanford University mit Wissenschaftlern durchgeführt; 13 weitere Expertengespräche wurden mit Managern in Deutschland und Kanada geführt. Die Gespräche dienten neben einer intensiven Diskussion der Untersuchungshypothesen vor allem dazu, auf

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Bei den Gesprächspartnern handelte es sich (in chronologischer Reihenfolge) um Prof. Oliver E. Williamson (University of California, Berkeley), Prof. Kathleen M. Eisenhardt (Stanford University), Prof. Anthony Goerzen (University of Victoria), Prof. Andreas Klein (University College Dublin/Universität Münster), Prof. Paul Beamish (University of Western Ontario) und Prof. Jeff Reuer (University of North Carolina at Chapel Hill). Vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), S. 300. Die Übersetzung vorliegender Operationalisierungen in englischer Sprache geschah in Zusammenarbeit mit einem Übersetzer. Zunächst wurde das entsprechende Konstrukt möglichst exakt definiert und abgegrenzt (siehe hierzu die im Rahmen der Konzeptionalisierung erfolgten inhaltlichen Konstruktspezifizierungen in Kapitel 3). Anschließend wurde – basierend auf der konzeptionellen Definition des Konstrukts – eine Reihe von Indikatoren formuliert, die inhaltlich möglichst nahe an der Konstruktdefinition lagen. Aus diesem Pool wurden die besten Indikatoren vor dem Hintergrund ihrer Fähigkeit selektiert, dem Befragten unterschiedliche und dennoch verwandte Bedeutungsaspekte des Konstrukts zu vermitteln. Vgl. Churchill (1979), S. 67 f.; DeVellis (2003), S. 60 ff. Vgl. Anderson/Gerbing (1991), S. 732 ff. Vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), S. 300.

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Interpretationsschwierigkeiten und -unterschiede bezüglich der Indikatoren bei den Befragten aufmerksam zu machen. Um diese nachfolgend zu reduzieren, wurden 18 Indikatoren gestrichen, weitere 18 Indikatoren umformuliert sowie elf Indikatoren neu hinzugenommen.1 Darüber hinaus bestand ein wichtiges Ergebnis dieser Gesprächsrunde in der Notwendigkeit, dass sich bei großen diversifizierten Unternehmen alle Angaben immer nur auf diejenige Geschäftseinheit beziehen dürfen, in welcher der Key Informant beschäftigt ist.2 Ein entsprechender Hinweis wurde am Anfang des Fragebogens eingefügt, und eine Reihe von Formulierungen wurde angepasst.3 Speziell für die Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Indikatoren im Rahmen einer konfirmatorischen Faktorenanalyse haben Anderson/Gerbing (1991) einen Item-Sorting-Pretest entwickelt, welcher den vierten Schritt bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments bildete.4 Dieser spezielle Pretest kam insbesondere zur Anwendung, um die substantielle Validität („substantive validity“) der Indikatoren zur Prognose der Inhalts-, Kriteriums- und Konstruktvalidität zu untersuchen. Daneben diente er der Überprüfung der Verständlichkeit und Eindeutigkeit der Indikatoren sowie der Definition der Dimensionen. Die substantielle Validität bezeichnet „the extent to which that measure is judged to be reflective of, or theoretically linked to, some construct of interest.“5 Zur Bestimmung der substantiellen Validität erhalten Probanden (Experten oder Key Informants der anvisierten Grundgesamtheit) kurze Definitionen der betreffenden Konstrukte und eine zufällige Anordnung aller ihrer Messung dienenden Indikatoren. Sie werden im Weiteren angewiesen, die einzelnen Indikatoren demjenigen Konstrukt zuzuordnen, zu dem sie nach ihrer Ansicht am besten passen. Zudem sollen sie schriftlich Anmerkungen bezüglich Zuordnung und Formulierung der Indikatoren machen. Zur Ermittlung der substantiellen Validität werden pro Indikator zwei Indizes berechnet. Die „proportion of substantive agreement“ (psa) beschreibt jenen Anteil der Probanden, die den jeweiligen Indikator dem richtigen Konstrukt zugeordnet haben. Je näher der psa an eins liegt, desto höher ist die substantielle Validität. Darüber hinaus ist der „substantive validity coefficient“ (csv) zu berechnen, der anzeigt, wie stark ein Indikator mit einem anderen Konstrukt verkettet ist. Je näher der csv an eins liegt, desto höher die substantielle Validität, und je näher er an minus eins liegt, desto eher spiegelt der Indikator ein anderes Konstrukt wider. Der Item-Sorting-Pretest nach Anderson/Gerbing (1991) wurde im Dezember 2005/Januar 2006 unter insgesamt 15 Wissenschaftlern durchgeführt. Die Teilnehmer erhielten eine zufäl-

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Zu dieser Vorgehensweise vgl. Hurrle/Kieser (2005), S. 598. Nur diesen Bereich kennt der Befragte typischerweise im Detail und kann daher nur zu ihm verlässliche Angaben machen. Der betreffende Hinweis lautet „Falls Sie in einem diversifizierten Unternehmen mit verschiedenen Business Units tätig sind, beantworten Sie bitte alle Fragen in Bezug auf die Geschäftseinheit, in der Sie arbeiten.“ Eine Anpassung der Formulierung hat dahingehend stattgefunden, als dass nun immer von „Ihr Unternehmen/Ihre Business Unit“ die Rede war. Vgl. im Folgenden Anderson/Gerbing (1991), S. 732 ff. Anderson/Gerbing (1991), S. 732.


171

lige Anordnung von 65 Indikatoren und Definitionen von neun Konstrukten (Dimensionen und Determinanten der Allianzfähigkeit). Basierend auf den Ergebnissen bezüglich psa und csv wurden drei Indikatoren gestrichen und fünf Indikatoren umformuliert. Nach Abschluss des Item-Sorting-Pretests wurde ein erster Fragebogenentwurf entwickelt, der sich an den Vorschlägen von Dillman (1978) zum Fragebogendesign orientierte. Mit diesem vorläufigen Fragebogen wurde im März 2006 der Pretest durchgeführt. Die Zielsetzung des Pretests bestand in einer Abschätzung der Reliabilität und Validität der Indikatoren mittels der Verfahren der ersten Generation.1 Darüber hinaus sollten Verständlichkeit und Eindeutigkeit der Indikatoren überprüft werden. Schließlich sollten im Pretest auch potenzielle technische Probleme der internetgestützten Befragung aufgedeckt werden. Im Rahmen des Pretests wurden 300 Unternehmen aus der in Abschnitt 4.3.1 definierten Grundgesamtheit telefonisch kontaktiert und Key Informants innerhalb dieser Unternehmen um ihre Teilnahme gebeten. Daraufhin wurde eine E-Mail mit einem Anschreiben und dem Fragebogen im pdf-Format zugesandt. Die potenziellen Teilnehmer wurden darauf hingewiesen, dass sie den Fragebogen online, per Fax oder per Post zurücksenden konnten. Auf diese Weise konnte ein Rücklauf von 21 verwertbaren Fragebögen erreicht werden. Die Daten wurden mithilfe von Verfahren der ersten Generation (Cronbachs Alpha, Item-to-TotalKorrelation, einfaktorielle exploratorische Faktorenanalyse) analysiert. Auf Basis der Ergebnisse dieser Analysen wurden fünf Indikatoren umformuliert und sechs Items neu hinzugenommen. 4.3.3

Verfahren der Haupterhebung

Wie in 4.3.1 dargelegt, wurden insgesamt 2.863 eindeutige Datensätze aus der Hoppenstedt Firmendatenbank extrahiert. Wie sich im Laufe der Telefongespräche herausstellte, waren 337 dieser Unternehmen – z. B. aufgrund von Geschäftsaufgabe – nicht unter der angegebenen Telefonnummer erreichbar. Nach Abzug der bereits im Pretest kontaktierten 300 Unternehmen resultierten für die Haupterhebung insgesamt 2.226 relevante Datensätze (Basis für Rücklaufquote 1). Da die für die Untersuchung zugrunde gelegte Grundgesamtheit jedoch optimalerweise ausschließlich Unternehmen mit F&E-Allianzen beinhaltet, wurden solche Unternehmen gesondert aufgelistet, die zum Zeitpunkt der Haupterhebung nach eigenen Angaben keine F&E-Allianzen führten.2 Nach Abzug von 840 Unternehmen ohne F&EAllianzen verblieben insgesamt 1.386 Unternehmen (Basis für Rücklaufquote 2). Um eine für die geplanten Analyseverfahren ausreichend hohe Datenbasis zu erhalten, wurde eine Vollerhebung durchgeführt.

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Vgl. zur Bedeutung von Pretests Bagozzi (1994a), S. 42 f.; Schnell/Hill/Esser (1999), S. 324 ff. Zu den Verfahren der ersten Generation siehe Abschnitt 4.2.2.1. Es bestand sowohl im Rahmen des Telefonats als auch anschließend per E-Mail oder Telefon die Möglichkeit zu einer entsprechenden Mitteilung seitens der Unternehmen.

172


Die 2.226 Unternehmen wurden ab dem 29. März 2006 telefonisch von einem beauftragten Call-Center kontaktiert.1 Auf Basis eines Gesprächsleitfadens versuchten die Call-CenterMitarbeiter, bis zum relevanten Key Informant vorzudringen und diesen um die Teilnahme an der Befragung zu bitten. Dabei wurde das Forschungsvorhaben kurz erläutert, die Vertraulichkeit der Daten zugesichert und als Anreiz zur Teilnahme die anschließende Übersendung der Untersuchungsergebnisse angeboten. Falls Interesse bestand, wurde dem Ansprechpartner eine E-Mail zugesandt, deren Anhang den Fragebogen im pdf-Format enthielt. Der E-MailText enthielt weitere Informationen zum Forschungsprojekt. Darüber hinaus wurden die alternativen Möglichkeiten zur Teilnahme erläutert. Es bestanden die Möglichkeiten, den angehängten pdf-Fragebogen auszudrucken und ausgefüllt entweder per Fax oder Post zu versenden oder aber einen (inhaltlich identischen) HTML-Fragebogen online auszufüllen, auf den in der E-Mail verlinkt war. In regelmäßigen Abständen wurden nach Erhebungsbeginn insgesamt vier ErinnerungsE-Mails an diejenigen Ansprechpartner geschickt, die noch nicht geantwortet bzw. noch nicht abgesagt hatten.2 Hierbei wurde auf die hohe Bedeutung der Teilnahme für das Gelingen des Forschungsprojekts hingewiesen. Von den insgesamt 2.226 telefonisch kontaktierten Unternehmen zeigten 1.137 ein grundsätzliches Interesse und erhielten daher umgehend das E-Mail-Anschreiben.3 Bis zum 21. Juni 2006 konnte ein Rücklauf von 305 verwertbaren Fragebögen erzielt werden. Dies entspricht einer Rücklaufquote 1 in Höhe von 13,7 % (305/2.226). Legt man ausschließlich Unternehmen zugrunde, die potenziell F&E-Allianzen betrieben und daher für die Befragung grundsätzlich in Frage kamen, so ergibt sich eine Rücklaufquote 2 in Höhe von 22,0 % (305/1.386). Dieser Rücklauf kann als überdurchschnittlich im Vergleich zu anderen Studien zum Thema strategischer Allianzen eingestuft werden.4

1

2

3

4

Ein ausführlicher Call-Center-Leitfaden diente als Grundlage für die vorausgegangenen Schulungen der Call-Center-Mitarbeiter. Vgl. zur Bedeutung und Durchführung von Nachfassaktionen Kanuk/Berenson (1975), S. 441; Dillman (1978), S. 168; Friedrichs (1990), S. 239; Schnell/Hill/Esser (1999), S. 340; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2001), S. 116 f. Als Gründe für fehlendes Interesse an der Teilnahme bei der Befragung gaben zu diesem Zeitpunkt rund 67 % der nicht-interessierten Unternehmen an, dass sie zurzeit keine F&E-Allianzen unterhielten; ca. 33 % nannten persönliche Gründe (z. B. Zeitmangel, Vertraulichkeit) als Ursache für mangelndes Interesse. In anderen Studien wird die Rücklaufquote häufig basierend auf die Zahl der nach telefonischer Kontaktaufnahme versendeten Fragebögen angegeben. Die entsprechende Quote beläuft sich bei der vorliegenden Studie dementsprechend auf 26,8 %, während sie beispielsweise bei Mohr/Spekman (1994) bei 22,3 % und bei Draulans/de Man/Volberda (2003) bei nur 9,6 % liegt. Vgl. Mohr/Spekman (1994), S. 140 f.; Draulans/ de Man/Volberda (2003), S. 162.


4.3.4

173

Datengrundlage

Der Fragebogen enthielt neben den Indikatoren zur Untersuchung der Forschungshypothesen auch einige allgemeine Fragen bezüglich der Befragten und bezüglich des Unternehmens.1 Ausgehend von der Betrachtung der Merkmale der teilnehmenden Ansprechpartner in Abschnitt 4.3.4.1 werden nachfolgend in Abschnitt 4.3.4.2 die Charakteristika der Unternehmen in der Stichprobe untersucht. Anschließend erfolgt in Abschnitt 4.3.4.3 eine Analyse hinsichtlich möglicher Biases und in Abschnitt 4.3.4.4 eine Untersuchung zum Vorliegen von Normalverteilung in den Daten. Schließlich wird das angewandte Verfahren zur Ersetzung fehlender Werte in Abschnitt 4.3.4.5 erläutert. 4.3.4.1 Merkmale der Ansprechpartner Die deskriptiven Analyseergebnisse zeigen, dass die anvisierten Key Informants auch tatsächlich erreicht wurden (siehe Abbildung 21). In mindestens 88,8 % der Fälle haben Ansprechpartner aus der zuvor definierten Zielgruppe an der Befragung teilgenommen: 62,8 % der Befragten waren Leiter der Abteilung Forschung & Entwicklung bzw. Innovationsmanagement, 17,0 % Projektleiter im Bereich F&E, 8,7 % Mitglied der Geschäftsführung und 0,4 % Leiter der Allianzabteilung. Weiterhin haben 11,2 % der Befragten bezüglich ihrer Position im Unternehmen die Kategorie Sonstiges angegeben. Ein Teil der Befragten hat diesbezüglich weitere Detailangaben gemacht. Aus den Angaben ging hervor, dass es sich hierbei insbesondere um Konstruktionsleiter, technische Leiter, Fertigungsleiter, Produktbereichsleiter und Assistenten der Geschäftsführung handelte. Ein Identitätsproblem kann somit für die Untersuchung ausgeschlossen werden.2 „Welche Position bekleiden Sie in Ihrem Unternehmen/Ihrer Business Unit?“ Sonstige 11,2% Leiter Allianzabteilung 0,4%

Geschäftsführung 8,7%

Projektleiter F&E 17,0%

Leiter F&E/Innovationsmgt. 62,8%

Abbildung 21: Position der Ansprechpartner im Unternehmen

1

2

Derartige Fragen sind im Rahmen schriftlicher Erhebungen notwendig, um das Vorliegen eines Repräsentanzproblems zu untersuchen. Vgl. Hafermalz (1976), S. 31 f. Zum Identitätsproblem als Teil des Repräsentanzproblems vgl. Hafermalz (1976), S. 31 f.

174


Außer der Position im Unternehmen wurde die Dauer der Betriebszugehörigkeit abgefragt. Dabei sollte sichergestellt werden, dass sich die Ansprechpartner schon eine gewisse Weile im Unternehmen befinden und daher mit betriebsinternen Abläufen im hohen Maße vertraut sind. Die Auswertung ergab, dass die Befragten durchschnittlich 12,1 Jahre (Mittelwert) bei ihrem derzeitigen Arbeitgeber beschäftigt waren. Insofern ist davon auszugehen, dass eine hohe Vertrautheit mit unternehmensspezifischen Prozessen bei den Befragten vorhanden war. Schließlich wurden zur Abschätzung der Auskunftsfähigkeit in Bezug auf das Thema F&EAllianzmanagement zwei weitere Angaben erhoben: die Anzahl der F&E-Allianzen, bei denen der Befragte selbst beteiligt war, und seine Selbsteinschätzung bezüglich der Kompetenz (siehe Abbildung 22).1 Die Mehrzahl der Befragten (63,5 %) war an 3-10 F&E-Allianzen beteiligt. Weitere 20,5 % haben an 1-2, 8,4 % an 11-25 und 7,6 % an mehr als 25 F&E-Allianzen ihres Unternehmens/ihrer Business Unit partizipiert. Dies verdeutlicht, dass mit den Teilnehmern der Befragung Key Informants erreicht wurden, die eine hohe Erfahrung in Bezug auf F&E-Allianzen aufwiesen. Diese Erkenntnis wurde gestützt durch die Ergebnisse bezüglich der selbst eingeschätzten Kompetenz. Auf die Frage, wie gut sich der Befragte mit den F&E-Allianzen seines Unternehmens/seiner Business Unit auskennt, gab mit 50,2 % die Mehrzahl der Teilnehmer auf einer 5-er Skala (1: sehr schlecht; 5: sehr gut) eine 4 an. Nur 3,4 % der Teilnehmer schätzten ihr Wissen mit schlecht oder sehr schlecht ein.

Anzahl F&E-Allianzen

Selbsteinschätzung Kompetenz

„Bei wie vielen F&E-Allianzen Ihres Unternehmens/Ihrer Business Unit waren Sie bisher direkt oder indirekt beteiligt?“ [Anzahl]

„Wie gut kennen Sie sich mit den F&E-Allianzen Ihres Unternehmens/Ihrer Business Unit aus?“

11-25 8,4%

26 7,6%

1-2 20,5%

Eher Sehr schlecht schlecht 1,7% 1,7% Sehr gut 29,1%

Mittel 15,7%

6-10 23,2% 3-5 40,3%

Eher gut 50,2%

Abbildung 22: Anzahl von F&E-Allianzen und Kompetenz-Selbsteinschätzung der Ansprechpartner 4.3.4.2 Merkmale der Unternehmen Ein wichtiges Charakteristikum der im Rahmen der Datenerhebung gewonnenen Stichprobe ist deren Repräsentativität. Obwohl die Rücklaufquote einen befriedigenden Wert aufweist, ist

1

Zu dieser Vorgehensweise vgl. Ariño (2003), S. 71; Hurrle/Kieser (2005), S. 592.


175

dadurch allein nicht sichergestellt, dass die Stichprobe frei von Verzerrungen ist. Daher sind zur Überprüfung der Repräsentativität wesentliche Merkmale der Unternehmen in der Stichprobe zu untersuchen und es ist zu analysieren, ob diese im Wesentlichen mit jenen der Grundgesamtheit übereinstimmen.1 Nur wenn eine Repräsentativität der Stichprobe gegeben ist, lassen sich die Erkenntnisse der Datenanalyse auf die Grundgesamtheit übertragen.2 Im Rahmen dieser Untersuchung wurden die Unternehmensgröße nach Anzahl der Mitarbeiter und die Branche als Merkmale zur Repräsentativitätsüberprüfung herangezogen. Um die Übereinstimmung der Stichprobe mit der Grundgesamtheit zu überprüfen, wurden Ȥ2-Homogenitätstests durchgeführt.3 Bezüglich der Größe der Unternehmen in der Stichprobe ist festzustellen, dass die Mehrheit der Unternehmen 100-499 Mitarbeiter beschäftigte (64,5 %) (siehe Abbildung 23). Die restlichen Unternehmen teilen sich in die Kategorien 500-999 Mitarbeiter (14,3 %), 1.000-4.999 Mitarbeiter (12,9 %) sowie 5.000 Mitarbeiter und mehr (8,4 %) auf. Bei der Überprüfung der Repräsentativität im Hinblick auf die Unternehmensgröße ergibt sich ein Ȥ2 von 7,420. Dieser Wert liegt unterhalb des 95 %-Quantils einer Ȥ2-Verteilung mit vier Freiheitsgraden (dieser beträgt 9,49).4 Somit kann kein statistisch signifikanter Unterschied zwischen Stichprobe und Grundgesamtheit festgestellt werden, was auf eine Repräsentativität der Stichprobe hinsichtlich Unternehmensgröße hindeutet. „Wie viele Mitarbeiter beschäftigt Ihr Unternehmen/Ihre Business Unit?“

1.000-4.999 12,9%

5.000 8,4% 100-250 40,8%

500-999 14,3% 250-499 23,7%

Abbildung 23: Größenverteilung der Unternehmen in der Stichprobe Ein Hauptteil der teilnehmenden Unternehmen gehört zur Maschinenbaubranche (55,2 %), während in etwa gleich viele den Branchen Fahrzeugbau (23,8 %) und Chemie/Pharma (21,0 %) zuzuordnen sind (siehe Abbildung 24). Im Rahmen der Repräsentativitätsprüfung

1 2 3 4

Vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), S. 285. Vgl. Bamberger (1994), S. 44. Vgl. Hays (1973), S. 719 ff.; Clauß/Ebner (1975), S. 214 ff.; Diehl/Kohr (1977), S. 242 f. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 806.

176


ergibt sich ein Ȥ2 von 0,918. Auch dieser Wert liegt unterhalb des 95 %-Quantils einer Ȥ2-Verteilung (bei zwei Freiheitsgraden beträgt der entsprechende Wert 5,99).1 Demnach wird kein statistisch signifikanter Unterschied zwischen Stichprobe und Grundgesamtheit aufgedeckt. Insgesamt konnte also nicht nur in Bezug auf die Unternehmensgröße, sondern auch bezüglich der Branchenzugehörigkeit eine Repräsentativität der Stichprobe nachgewiesen werden. „In welcher Branche ist Ihr Unternehmen/Ihre Business Unit tätig?“

Chemie/ Pharma 21,0%

Fahrzeugbau 23,8 %

Maschinenbau 55,2 %

Abbildung 24: Branchenzugehörigkeit der Unternehmen in der Stichprobe 4.3.4.3 Analyse verschiedener Biases Neben Verzerrungen hinsichtlich Strukturmerkmalen der Grundgesamtheit können weitere systematische Verzerrungen in den Daten, so genannte Biases, auftreten.2 Im Rahmen dieser Arbeit wurden vier mögliche Biases untersucht: der Nonresponse Bias, der Web Survey Bias, der Bias aufgrund der Position des Teilnehmenden und der Common Method Bias. Während die ersten drei Biases nachfolgend erläutert und auf ihr Vorliegen hin überprüft werden, wird auf den Common Method Bias vertieft in Abschnitt 5.2 eingegangen. Der Nonresponse Bias bezeichnet Verzerrungen aufgrund systematischer Unterschiede zwischen Antwortenden und Nicht-Antwortenden.3 Da von den Nicht-Antwortenden jedoch keinerlei Informationen vorliegen, ist der Nonresponse Bias nicht direkt messbar. Daher wird die Annahme zugrunde gelegt, dass die Spät-Antworter den Nicht-Antwortern im höheren Maße ähneln als die Früh-Antworter.4 Basierend auf dieser Annahme wird untersucht, ob sich spät eintreffende Antworten signifikant von früh eintreffenden Antworten unterscheiden. Hierzu wird die Stichprobe anhand des Rücklaufdatums in drei gleich große Gruppen aufgeteilt und die erste mit der dritten Gruppe verglichen.5 Der Vergleich erfolgte durch den Mann-WhitneyU-Test, der keine normalverteilten Daten voraussetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass zwischen 1 2 3 4 5

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 806. Vgl. zu Survey Biases allgemein Groves (2004), S. 9 ff. Vgl. Armstrong/Overton (1977), S. 396. Vgl. Kanuk/Berenson (1975), S. 449; Armstrong/Overton (1977), S. 397. Vgl. Becker (1999), S. 66.


177

den beiden Gruppen hinsichtlich der für die Untersuchung relevanten Variablen größtenteils keine signifikanten Unterschiede bestehen.1 Somit ist nicht von einem Nonresponse Bias auszugehen. Der soeben thematisierte Nonresponse Bias behandelt jedoch nur das Problem der vollständigen Nichtbeantwortung des Fragebogens (Total Nonresponse Bias).2 Nicht hingegen erfasst wird das Problem unvollständig ausgefüllter Fragebögen (Partial Nonresponse Bias). Daher sollen hier die Betrachtungen des Rückläuferproblems um ein Maß ergänzt werden, welches den Vollständigkeitsgrad pro Indikator erfasst.3 Hierzu wird die von Berdie/Anderson (1976) vorgeschlagene Kennzahl der Response Rate Ratio hinzugezogen.4 Diese bildet den Quotienten aus der Anzahl der Antworten eines spezifischen Indikators und der Anzahl der Unternehmen in der Grundgesamtheit. Die Kennzahl nimmt folglich Werte kleiner oder gleich der Rücklaufquote an. Für die vorliegende Untersuchung ergeben sich für 87,27 % aller Indikatoren Response Rate Ratios von mindestens 13 % (siehe Tabelle 19).5 Der Durchschnitt der indikatorbezogenen Antwortquoten beläuft sich auf 13,4 % und liegt damit nur knapp unter der Rücklaufquote 1 in Höhe von 13,7 %.6 Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass ein Partial Nonresponse Bias kein größeres Problem für die Untersuchung darstellt.7

1

2 3 4 5

6

7

Bei nur 5 der nach Indikator-Eliminierung letztendlich 55 relevanten Variablen wurde im Rahmen der Mann-Whitney-U-Tests eine auf dem 5 %-Niveau statistisch signifikante Abweichung festgestellt. Vgl. Ferber (1966), S. 399. Vgl. Fritz (1995), S. 98. Vgl. Berdie/Anderson (1976), S. 73. Als Nenner wurde die Basis für Rücklaufquote 1 hinzugezogen. Insofern liegt die für einen Vergleich mit den Response Rate Ratios relevante Rücklaufquote 1 bei 13,7 %. Siehe Abschnitt 4.3.3. Eine hohe Anzahl fehlender Antworten war bei Fragen zur Allianzhäufigkeit anzutreffen. Dies lässt sich dadurch erklären, dass hier keine Antwortskala vorgegeben wurde, sondern nach der genauen Anzahl von F&E-Allianzen gefragt wurde. Die Angabe einer genauen Zahl fiel den Teilnehmern möglicherweise schwerer als das Ankreuzen einer Antwortkategorie. Zwar nennen Berdie/Anderson (1976) keinen kritischen Wert für die Response Rate Ratio, unter dem vom Vorliegen eines Partial Nonresponse Bias ausgegangen werden muss. Sie führen jedoch diesbezüglich aus: „(…) the smallest percentage reported in the table of item response rates will be the IRRI. In cases where the IRRI is extremely low, readers will want to carefully examine the table of item response rates to see if other item response rates were high enough to justify confidence in their representativeness.“ Berdie/Anderson (1976), S. 73. Im vorliegenden Fall liegt der IRRI (Item Response Rate Index) bei 11,86 %. Im Vergleich zu der Rücklaufquote 1 in Höhe von 13,7 % ist zu konstatieren, dass dies keinen „extrem geringen“ Wert im Sinne von Berdie/Anderson (1976), S. 73 darstellt.

178

Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung Anzahl fehlender Antworten

Anzahl der Indikatoren

0 1 2 3 4 5 6 7 9 14 17 19 24 30 31 38 41 Summe

9 14 8 2 1 2 2 5 3 2 1 1 1 1 1 1 1 55

Tabelle 19:

Response Rate Ratio (in %)

Indikatoranteile (in %)

Kumulierte Indikatorenanteile

13,70 13,66 13,61 13,57 13,52 13,48 13,43 13,39 13,30 13,07 12,94 12,85 12,62 12,35 12,31 11,99 11,86

16,36 25,45 14,55 3,64 1,82 3,64 3,64 9,09 5,45 3,64 1,82 1,82 1,82 1,82 1,82 1,82 1,82 100,00

16,36 41,82 56,36 60,00 61,82 65,45 69,09 78,18 83,64 87,27 89,09 90,91 92,73 94,55 96,36 98,18 100,00

Indikatorbezogene Antwortquoten

Darüber hinaus könnte ein Bias durch unterschiedliche Teilnahmemöglichkeiten im Rahmen der Erhebung verursacht werden.1 Bei der vorliegenden Untersuchung existierten drei Teilnahmemöglichkeiten: online, per Fax oder per Post.2 Da sich für die postalische Antwort nur drei Unternehmen entschlossen haben, sollen hier Post- und Fax-Teilnehmer zu OfflineTeilnehmern zusammengefasst werden und soll das Vorhandensein eines Web Survey Bias überprüft werden.3 Dieser würde vorliegen, wenn aufgrund der unterschiedlichen Antwortbedingungen signifikante Unterschiede zwischen den Online- und Offline-Teilnehmern vorliegen würden. Zur Untersuchung des Web Survey Bias wurden die Datensätze anhand der jeweils wahrgenommenen Antwortmöglichkeit (online/offline) in zwei Gruppen unterteilt und wurde ein Mann-Whitney-U-Test für jede Variable durchgeführt. Insgesamt wurden etwa 58 % der Rückläufer online ausgefüllt und ca. 42 % per Fax bzw. Post zurückgesandt. Die Resultate der Mann-Whitney-U-Tests weisen darauf hin, dass größtenteils keine signifikanten Unterschiede zwischen den Antworten der Online- und der Offline-Teilnehmer bestehen.4 Aufgrund dessen kann davon ausgegangen werden, dass für die hiesige Untersuchung kein beträchtlicher Web Survey Bias vorliegt. Schließlich fand eine Analyse bezüglich des Vorliegens eines Bias aufgrund von Befragungsteilnehmern unterschiedlicher Positionen im Unternehmen statt.5 Wie in Abschnitt 4.3.4.1 beschrieben, nahmen Personen aus den fünf Positionen Leiter der Abteilung Forschung &

1 2 3 4

5

Vgl. Dickson/Maclachlan (1996), S. 108 f. Siehe Abschnitt 4.3.3. Vgl. Grandcolas/Rettie/Marusenko (2003), S. 541. Eine auf dem 5%-Niveau statistisch signifikante Differenz wurde nur für 2 der nach Indikator-Eliminierung 55 relevanten Variablen nachgewiesen. Vgl. Groves (1989), S. 16.


179

Entwicklung bzw. Innovationsmanagement, Projektleiter im Bereich F&E, Mitglied der Geschäftsführung, Leiter der Allianzabteilung sowie Sonstige an der Befragung teil. Diesbezüglich ist zu überprüfen, ob sich das Antwortverhalten von Personen aus den verschiedenen Unternehmenspositionen signifikant unterschied. Hierzu wurde ein Kruskal-Wallis-H-Test pro Variable durchgeführt.1 Die Ergebnisse dieser Tests wiesen darauf hin, dass zwischen den fünf Gruppen in Hinblick auf die für die Untersuchung relevanten Variablen zum Großteil keine signifikanten Unterschiede bestehen.2 Folglich ist nicht von einem erheblichen Bias aufgrund von Befragungsteilnehmern unterschiedlicher Positionen auszugehen. 4.3.4.4 Analyse bezüglich des Vorliegens von Normalverteilung in den Daten Für eine Reihe der nachfolgenden statistischen Schätz- und Testverfahren ist die Verteilung der Rohdaten von Bedeutung. Viele Verfahren setzen eine Multi-Normalverteilung voraus (z. B. der ML-Schätzer der Kovarianzstrukturanalyse). Eine multivariate Normalverteilung ist jedoch sehr schwer direkt zu überprüfen.3 Eine notwendige Voraussetzung für eine multivariate Normalverteilung ist, dass jede einzelne Indikatorvariable einer einfachen Normalverteilung folgt.4 Daher wird die Verteilung jeder einzelnen Variable untersucht, um so Hinweise auf eine multivariate Verteilung zu erhalten.5 Zur Untersuchung der univariaten Normalverteilung wurde für jede relevante Indikatorvariable mithilfe von Histogrammen und Normal-Probability-Plots (auch Q-Q-Plots) sowie der absoluten Werte für Schiefe und Kurtosis überprüft, inwiefern die Normalverteilungsannahme aufrechterhalten werden kann. Bei der Betrachtung der Histogramme und NormalProbability-Plots zeigte sich, dass die Verteilungen bis auf wenige Variable optisch zwar nicht exakt, jedoch weitgehend einer Normalverteilung entsprechen.6 Des Weiteren liegen die absoluten Werte für Schiefe und Kurtosis bei allen Indikatoren unter den Grenzwerten von drei bzw. zehn.7

1

2

3 4 5 6

7

Beim Kruskal-Wallis-H-Test handelt es sich um eine Generalisierung des Mann-Whitney-U-Tests. Der Kruskal-Wallis-H-Test ist dabei in der Lage, mehr als zwei Gruppen miteinander zu vergleichen. Vgl. Marques de Sá (2003), S. 180. Nur bei 10 der 55 nach Indikator-Eliminierung relevanten Variablen wurde im Rahmen der Kruskal-WallisH-Tests eine auf dem 5%-Niveau statistisch signifikante Abweichung festgestellt. Vgl. Pedhazur/Schmelkin (1991), S. 650; Kline (2005), S. 49. Vgl. Pedhazur/Schmelkin (1991), S. 650. Vgl. Burmann (2002), S. 293; Kline (2005), S. 49. Zur Interpretation von Histogrammen und Normal-Probability-Plots vgl. Daniel/Wood/Gorman (1999), S. 19 ff.; Hair et al. (2006), S. 81 f. Die große Mehrheit der in sozialwissenschaftlichen Untersuchungen erhobenen Daten folgen nicht vollständig einer Normalverteilung. Vgl. Dijkstra (1983), S. 76; Micceri (1989), S. 156; Satorra (1990), S. 367; Curran/West/Finch (1996), S. 16; Scholderer/Balderjahn (2005), S. 91; Marcoulides (2006), S. iv. Darüber hinaus argumentiert Kline (2005), dass Tests auf Normalverteilung in vielen Fällen nicht sinnvoll sind, da bereits eine leichte Abweichung von der Normalverteilung in derartigen Tests statistisch signifikant sein kann. Vgl. Kline (2005), S. 50. Daher handelt es sich bei den im Rahmen dieser Untersuchung beschriebenen Verfahren auch nicht um statistische Normalverteilungstests, sondern um Überprüfungen, ob die Abweichung von der Normalverteilung schwerwiegend ist. Vgl. Kline (2005), S. 50.

180


Um darüber hinaus eine verbesserte Normalverteilung zu erreichen, wird die Analyse und ggf. die Elimination von Ausreißern empfohlen.1 Ausreißer (auch Bad Values, Wild Points, Mavericks) sind definiert als „observations with a unique combination of characteristics identifiable as distinctly different from the other observations.“2 Sie können aufgrund unterschiedlichster Umstände auftreten.3 Im Falle, dass für ihr Auftreten keine Erklärung – im Sinne eines Fehlers bei der Dateneingabe oder außergewöhnlicher Umweltereignisse – identifiziert werden kann, muss individuell entschieden werden, ob Ausreißer beibehalten oder eliminiert werden sollen.4 Zum Auffinden von Ausreißern in der Datenbasis steht in AMOS 6.0 mit der Mahalanobis-Distanz (d2) ein multivariates Verfahren zur Verfügung.5 Auf Basis dieser Kennzahl wurden drei Datensätze als Ausreißer identifiziert.6 Eine genauere Betrachtung dieser Datensätze ergab, dass fast ausschließlich die Antwortmöglichkeiten 1 und 7 benutzt wurden. Diese Tatsache lässt die Vermutung zu, dass die entsprechenden Teilnehmer eine äußerst geringe Diskriminierungsfähigkeit aufwiesen bzw. eine besonders starke Neigung zur Ankreuzung von Extrempositionen besaßen und/oder in besonderer Weise einem „Ausstrahlungseffekt“ unterlagen (Beeinflussung des Antwortverhaltens durch vorangegangene Fragen).7 Da all diese Effekte nicht wünschenswert erscheinen, sondern zu nicht für die Grundgesamtheit repräsentativen Aussagen führen und statistische Tests stark stören können, wurden die drei Ausreißer aus den weiteren Analysen ausgeschlossen.8 Letztlich haben verschiedene Studien gezeigt, dass der ML-Ansatz auch bei leichten Verstößen gegen die Normalverteilungsannahme valide Parameterschätzungen generiert.9 Der Einfluss der Verletzung der Normalverteilungsannahme ist dabei umso größer, je kleiner die Stichprobengröße ist, wobei für n 200 ein geringer Einfluss einer Verletzung der Normalverteilungsannahme konstatiert wird.10 Daher wird für die vorliegende Datenbasis insbesondere nach der Ausreißer-Eliminierung von keinem schwerwiegenden Verstoß gegen die Normalverteilungsannahme ausgegangen.

1 2 3 4 5 6

7 8

9

10

Vgl. Byrne (2001), S. 279; Kline (2005), S. 49. Hair et al. (2006), S. 73. Vgl. Belsley/Kuh/Welsch (1980), S. 6; Hair et al. (2006), S. 73 f. Vgl. Hair et al. (2006), S. 73 f. Vgl. Byrne (2001), S. 279; Yuan/Lambert/Fouladi (2004), S. 414; Kline (2005), S. 51 f.; Hair et al. (2006), S. 75. Für diese drei Fälle lag der Wert der Mahalanobis-Distanz d2 im Rahmen der Analyse aller relevanten Variablen in AMOS 6.0 bei 131,511; 100,48 bzw. 94,44, was einen deutlichen Unterschied zu den weiteren, nach d2-Werten sortierten Datensätze darstellte (90,813; 86,730; 86,279; 85,865; 82,775; 82,605). Vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), S. 320; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2001), S. 78. Vgl. Wilcox/Keselman (2004), S. 350; Hair et al. (2006), S. 73. Zu einer ähnlichen Vorgehensweise der Ausreißer-Elimination vgl. beispielsweise Ragowsky/Stern/Adams (2000), S. 184; Brown/Sturman/Simmering (2003), S. 754; Miller/Chen (2004), S. 109. Vgl. Bentler/Chou (1987), S. 89; Chou/Bentler/Satorra (1991), S. 355; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 396; Chou/Bentler (1995), S. 38; Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1102; West/Finch/Curran (1995), S. 74; Curran/West/Finch (1996), S. 16. Vgl. Hair et al. (2006), S. 81.


181

4.3.4.5 Ersetzung fehlender Werte Wie bereits bei der Untersuchung des Partial Nonresponse Bias in Abschnitt 4.3.4.3 deutlich wurde, kam es bei der vorliegenden Untersuchung z. T. vor, dass Fragebögen nicht vollständig ausgefüllt wurden. Viele der Analysen in Rahmen strukturgleichungsmodellbasierter Untersuchungen setzen jedoch vollständige Daten voraus. Zum Umgang mit der Problematik fehlender Daten stehen verschiedene Methoden zur Verfügung.1 Während traditionelle Verfahren des listenweisen und paarweisen Fallausschlusses, der Mittelwertersetzung sowie der einfachen Imputation zunehmend kritisiert werden, hat die multiple Imputation vermehrt Zuspruch gefunden.2 Sie basiert auf wiederholten linearen Regressionen jeder Variable mit fehlenden Werten gegen andere beobachtete Variablen.3 Gegenüber traditionellen Verfahren bietet die multiple Imputation den Vorteil, dass vorhandene Informationen voll umfassend genutzt werden und die Methode bei einer Vielzahl von Situationen anwendbar ist.4 Weite Verbreitung hat die multiple Imputation jedoch erst nach ihrer Implementierung in verschiedene Software-Pakete gefunden. Eine Software, die eine besonders komfortable Schätzung fehlender Werte auf Basis der multiplen Imputation zulässt, steht mit dem Programm NORM 2.03 zur Verfügung. Daher wurde diese Software bei der vorliegenden Untersuchung angewendet, um die fehlenden Werte zu schätzen und so den Datensatz für die weiteren Analysen vorzubereiten.5

1

2 3

4 5

Für eine Übersicht vgl. Roth (1994), S. 539 ff.; Roth/Switzer (1995), S. 1004 ff.; Vriens/Melton (2002), S. 14 ff. Vgl. Roth/Switzer/Switzer (1999), S. 211 ff.; Schafer/Graham (2002), S. 155 ff.; Allison (2003), S. 547 ff. Für Details zum der multiplen Imputation zugrunde liegenden Algorithmus sei auf Rubin (1987), S. 27 ff.; Schafer (1997), S. 104 ff. verwiesen. Vgl. Rubin (1987), S. 15; Little/Rubin (2002), S. 85 f.; Allison (2003), S. 550. Zur generellen Vorgehensweise bei der Schätzung fehlender Werte in NORM vgl. Deal (2004), S. 44 ff.

Operationalisierung der Konstrukte

5.

183

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Aufbauend auf der Methodik und Vorgehensweise der empirischen Untersuchung im vorangegangenen Kapitel werden nun die Ergebnisse der Analysen zusammengefasst. Dazu wird zunächst zur Beantwortung der Untersuchungsfragestellung 1 das Allianzfähigkeitskonstrukt operationalisiert. Als Grundvoraussetzung zur Beantwortung der Fragestellungen 2 bis 4 werden daraufhin der Allianzerfolg, die Determinanten und die moderierenden Faktoren zunächst operationalisiert, um in Abschnitt 5.2 näher auf Fragestellung 2 (Wirkung der Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen), in Abschnitt 5.3 auf Fragestellung 3 (Determinanten der Allianzfähigkeit) und in Abschnitt 5.4 auf Fragestellung 4 (Einfluss moderierender Faktoren) einzugehen (siehe Abbildung 25).

Kapitel

1. Einleitung






Inhalt


Zwischenergebnis









Empirische Befunde

Implikationen

184


5.1


Im Rahmen der Operationalisierung der Konstrukte geht es um die Messmodelle der Allianzfähigkeit (Abschnitt 5.1.1), der abhängigen Variablen (Abschnitt 5.1.2), der Determinanten (Abschnitt 5.1.3) und der moderierenden Faktoren (Abschnitt 5.1.4). Die Operationalisierung der Konstrukte stellt eine wesentliche Voraussetzung für die nachfolgende Analyse von Wirkungsbeziehungen zwischen den Konstrukten dar. 5.1.1

Operationalisierung von Allianzfähigkeit

Allianzfähigkeit wurde als dynamische Fähigkeit aufgefasst und dementsprechend definiert.1 In enger Anlehnung an das Dynamic-Capability-Konzept wurden die fünf Elemente interorganisationale Koordination, Allianzportfoliokoordination, interorganisationales Lernen, Allianzproaktivität und Allianzanpassung als Dimensionen der Allianzfähigkeit konzeptionalisiert.2 Unter Berücksichtigung methodischer Grundlagen der Konstruktbildung wurde Allianzfähigkeit als fünfdimensionales reflektives Konstrukt zweiter Ordnung spezifiziert.3 Nachfolgend werden nun zuerst die Messmodelle der einzelnen Dimensionen der Allianzfähigkeit vorgestellt und auf ihre Reliabilität und Validität geprüft (Abschnitt 5.1.1.1). Danach erfolgt die Analyse der Modellierung als reflektives Konstrukt zweiter Ordnung (Abschnitt 5.1.1.2). 5.1.1.1 Operationalisierung von einzelnen Dimensionen Wie in Abschnitt 2.2.2 dargelegt, drücken sich Fähigkeiten von Unternehmen in organisationalen Routinen aus. Infolgedessen soll bei der Operationalisierung der Allianzfähigkeit der Routinencharakter in der Formulierung der Indikatoren besondere Berücksichtigung finden. Ein solches Vorgehen wird von Zollo/Reuer/Singh (2002) explizit angeregt: „Research that directly measures trust and routines in the alliance context would therefore be particularly valuable (…). As noted above, evolutionary economics treatments of alliances might also be enhanced by more direct measurement of organizational and interorganizational routines.“ 4 Um dies zu erreichen, soll sich der Routinencharakter der Mess-Items insbesondere in einem Verb ausdrücken, welches sich auf häufig verwendete Praktiken im Unternehmen bezieht. „Each of these is expressed as a verb, implying a set of active behaviours, which together create the capability (…).“5 Hiermit wird auch dem Vorgehen von Knott (2003) gefolgt, die an-

1 2 3 4 5

Siehe Abschnitte 2.2.3 und 3.1.3. Siehe Abschnitt 3.1.2. Siehe Abschnitt 4.2.1. Zollo/Reuer/Singh (2002), S. 709 ff. Bessant et al. (2002), S. 491.


185

gibt: „I operationalize the construct ‘routines’ as discrete practices in the survey.“1 Formulierungen wie „routinemäßig“, „gewöhnlich“ oder „häufig“ sollen darüber hinaus vereinzelt den Routinencharakter in den Indikatoren hervorheben. 5.1.1.1.1 Operationalisierung von interorganisationaler Koordination Die Dimension interorganisationale Koordination bezeichnet das Ausmaß der Abstimmung von Aktivitäten, Ressourcen und Fähigkeiten mit dem Allianzpartner.2 Die anfängliche Indikator-Batterie für das Konstrukt wurde auf Basis der Messinstrumente von Miller/Friesen (1982), Mohr/Spekman (1994), Pelham/Wilson (1996), Song/Parry (1997), Ritter (1998), Sivadas/Dwyer (2000), Pavlou (2004b) und Fischer/Huber (2005) entwickelt.3 Zur Messung des Konstrukts interorganisationale Koordination gingen schließlich nach Durchführung der teilstrukturierten Expertengespräche, des Item-Sorting-Pretests und des Fragebogen-Pretests acht Indikatoren in den Fragebogen ein. Diese messen das Konstrukt interorganisationale Koordination reflektiv.4 Nach Durchführung des gesamten, in Abbildung 19 zusammengefassten Ablaufs der Messmodellüberprüfung konnten vier Indikatoren beibehalten werden. Für diese verbliebenen Indikatoren wurde eine hohe Reliabilität und Validität nachgewiesen. Cronbachs Alpha weist einen Wert von 0,859 auf, und bei der exploratorischen Faktorenanalyse wurde ein Faktor extrahiert, der über 70 % der Varianz der Indikatoren erklärt. Das KMO-Kriterium wird erfüllt, und alle Faktorladungen liegen über 0,7. Ein ähnlich positives Bild zeigt sich auch in Bezug auf die Gütekriterien der zweiten Generation. Faktorreliabilität (0,860), durchschnittlich erfasste Varianz (0,608) und Indikatorreliabilitäten (zwischen 0,737 und 0,823) liegen über den geforderten Mindestwerten. Auch die globalen Anpassungsmaße weisen sehr gute Werte auf. Insgesamt sind die Ergebnisse für das Messmodell der interorganisationalen Koordination mit vier Indikatoren als sehr zufrieden stellend zu bezeichnen; das spezifizierte Messmodell wird deshalb nicht abgelehnt. Die Analyseergebnisse sind zusammengefasst in Abbildung 26 dargestellt.

1

2 3

4

Knott (2003), S. 935. Als Begründung für diese Vorgehensweise schreibt sie: „The use of practices, while largely a methodological convenience, also follows theoretical logic. The theoretical issue is how to meaningfully bound a routine. (…) The specific combination of the used practices, together with other unidentified practices, is taken to be the organizational routine for a given establishment.“ Knott (2003), S. 935. Vgl. ebenfalls Pavlou (2004b), S. 99. Siehe Abschnitt 3.1.2.1. Vgl. Miller/Friesen (1982), S. 21 f.; Mohr/Spekman (1994), S. 151 f.; Pelham/Wilson (1996), S. 40 Song/Parry (1997), S. 15; Ritter (1998), S. 128; Sivadas/Dwyer (2000), S. 46; Pavlou (2004b), S. 111; Fischer/Huber (2005), S. 19. In Anlehnung an den Fragenkatalog in Abbildung 18 wurde eine reflektive Korrespondenzregel gewählt. Damit wird eine Kausalitätsrichtung vom latenten Konstrukt zu den Indikatoren proklamiert. Die Indikatoren werden folglich als Manifestationen der latenten Variablen aufgefasst. Eine Veränderung der Ausprägung der latenten Variablen würde dabei eine Veränderung der Indikatoren verursachen. Darüber hinaus beziehen sich alle Indikatoren auf einen ähnlichen Inhalt bzw. ein gemeinsames Thema. Die Elimination eines einzelnen Indikators führt demnach nicht zu einer wesentlichen Veränderung des Inhalts der latenten Variablen. Schließlich sind alle Indikatoren miteinander korreliert und besitzen dieselben Antezedenzen und Konsequenzen.

186

Ergebnisse der empirischen Untersuchung Interorganisationale Koordination Kriterien der ersten Generation Faktorladung

Items

Item-to-TotalKorrelation

(exploratorisch)

1.a

Wir stimmen die verschiedenen Aktivitäten im Rahmen der F&E-Allianzprojekte zwischen uns und unseren Allianzpartnern ab.

0,705

0.776

1.d

Wir identifizieren die Schnittstellen der gemeinsamen Aktivitäten von uns und unseren F&EAllianzpartnern.

0,703

0,775

1.f

Wir stellen sicher, dass unsere Arbeit mit der unserer F&E-Allianzpartner synchronisiert ist.

0,740

0,824

1.g

Kommunikation zwischen uns und unseren F&E-Allianzpartnern findet sehr häufig statt (z. B. Besuche beim anderen Unternehmen, Meetings, schriftliche und telefonische Kommunikation).

0,670

0,734

( 0,4)

Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachs Alpha ( 0,7)

0,859

Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse Hauptachsenanalyse

Extraktionsmethode Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium ( 0,5 bzw. 0,8)

0,823

Anzahl extrahierter Faktoren Erklärte Varianz ( 50 %)

1 70,311 %

Kriterien der zweiten Generation Indikatorreliabilität ( 0,4)

Faktorladung (konfirmatorisch)

Items

Wir stimmen die verschiedenen Aktivitäten im Rahmen der F&E-

0,599

1.a Allianzprojekte zwischen uns und unseren Allianzpartnern ab.

0,602

Wir identifizieren die Schnittstellen der gemeinsamen Aktivitäten von uns und 1.d unseren F&E-Allianzpartnern.

0,677

1.f

0,543

1.g häufig statt (z. B. Besuche beim anderen Unternehmen, Meetings, schriftliche

0,7 74* ** 0,776*** 0,823***

Wir stellen sicher, dass unsere Arbeit mit der unserer F&E-Allianzpartner synchronisiert ist.

** 37* 0,7

Kommunikation zwischen uns und unseren F&E-Allianzpartnern findet sehr

Identifizierbarkeit: gegeben

und telefonische Kommunikation). df = 2 Ȥ2 = 2,483

Ȥ2/df = 1,242 CFI = 0,999

GFI = 0,996 AGFI = 0,979

Faktorreliabilität (FR) ( 0,6) und durchschnittlich erfasste Varianz (DEV) ( 0,5)

TLI = 0,997 RMSEA = 0,028

Interorg. Koordination FR: 0,860 DEV: 0,608 Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 26: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor interorganisationale Koordination 5.1.1.1.2 Operationalisierung von Allianzportfoliokoordination Der Faktor Allianzportfoliokoordination bezieht sich auf das Ausmaß der Abstimmung der einzelnen Allianzen eines Unternehmens untereinander.1 Für diese Dimension konnte auf kein umfassendes, etabliertes Messinstrument zurückgegriffen werden.2 Daher wurden Indikatoren auf Basis der Messskala „Planung“ von Ritter (1998) sowie der konzeptionellen Ausführungen zur Allianzportfoliokoordination von Bamford/Ernst (2002), Parise/Casher (2003) und Hoffmann (2005) entwickelt.3 Die Indikatoren messen dabei das Konstrukt Allianzportfoliokoordination reflektiv. Im Fragebogen umfasste die entwickelte Item-Batterie insgesamt sieben Indikatoren, von denen nach Durchführung der umfassenden Prüfprozedur vier beibehalten werden konnten.

1 2

3

Siehe Abschnitt 3.1.2.1. Hair et al. (2006) empfehlen zur Messung latenter Konstrukte eine Ausgangsmenge von mindestens vier Indikatoren. Vgl. Hair et al. (2006), S. 752. Vgl. Ritter (1998), S. 124; Bamford/Ernst (2002), S. 38; Parise/Casher (2003), S. 27; 35; Hoffmann (2005), S. 129 ff.


187

Für diese Indikatoren wurde ein Cronbachs Alpha von 0,912 berechnet. Im Rahmen der exploratorischen Faktorenanalyse konnte eine ausreichende Konvergenzvalidität festgestellt und ein einziger Faktor extrahiert werden. Der Anteil der erklärten Varianz lag bei etwa 79 %, wobei das KMO-Kriterium mit einem Wert von 0,841 erfüllt wurde und alle Faktorladungen über 0,7 lagen. Auch die Verfahren der zweiten Generation vermittelten ein sehr zufrieden stellendes Bild. Mit einer Faktorreliabilität von 0,915 und einer durchschnittlich erfassten Varianz von 0,732 wurden die entsprechenden Grenzwerte erfüllt. Auch alle Indikatorreliabilitäten liegen über dem geforderten Mindestwert von 0,4. Gleiches gilt für die globalen Fit-Kriterien, die durchweg die Anforderungen erfüllen. Folglich wird das Messmodell für die Dimension Allianzportfoliokoordination mit vier Indikatoren nicht abgelehnt. Abbildung 27 fasst die Ergebnisse für diesen Faktor zusammen. Allianzportfoliokoordination Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

2.a

Im Falle von mehreren gleichzeitigen F&E-Allianzprojekten in unserem Unternehmen/unserer Business Unit werden unsere Aktivitäten gezielt aufeinander abgestimmt.

0,686

0.714

2.b

Wir überprüfen, ob sich verschiedene F&E-Allianzen gegenseitig beeinflussen.

0,855

0,914

2.c

Wir stellen sicher, dass Interdependenzen zwischen verschiedenen F&E-Allianzen in unserem Portfolio erkannt werden.

0,858

0,919

2.d

Wir überprüfen, ob Doppelungen und Überschneidungen zwischen verschiedenen F&E-Allianzen von uns bestehen.

0,805

0,856


0,912



0,841


1 79,301 %



Items


Im Falle von mehreren gleichzeitigen F&E-Allianzprojekten in unserem

0,514

2.a Unternehmen/unserer Business Unit werden unsere Aktivitäten gezielt

0,827

2.b Wir überprüfen, ob sich verschiedene F&E-Allianzen gegenseitig beeinflussen.

0,839

2.c Allianzen in unserem Portfolio erkannt werden.

0,744

2.d

aufeinander abgestimmt.

Wir stellen sicher, dass Interdependenzen zwischen verschiedenen F&E-


0,7 17* ** 0,909***

0,916***

** 63* 0,8

Wir überprüfen, ob Doppelungen und Überschneidungen zwischen verschiedenen F&E-Allianzen von uns bestehen. df = 2 Ȥ2 = 2,256

Ȥ2/df = 1,128 CFI = 1,000

GFI = 0,996 AGFI = 0,982

TLI = 0,999 RMSEA = 0,021

Allianzportfoliokoordination FR: 0,915 DEV: 0,732 Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 27: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzportfoliokoordination

188


5.1.1.1.3 Operationalisierung von interorganisationalem Lernen Interorganisationales Lernen wurde als das Ausmaß des Transfers von Wissen des Allianzpartners auf das eigene Unternehmen definiert.1 Für die Dimension wurde ein Messinstrument basierend auf den Indikatoren von Goh/Richards (1997), Johnson/Sohi (2003), Selnes/Sallis (2003), Pavlou (2004b) und Matusik/Heeley (2005) entwickelt.2 Im Fragebogen wurden für das Konstrukt interorganisationales Lernen insgesamt elf Indikatoren aufgenommen. Diese stehen zum Konstrukt interorganisationales Lernen in einer reflektiven Korrespondenzbeziehung. Von den elf Indikatoren konnte für vier mithilfe der erläuterten Prüfprozedur eine hohe Reliabilität und Validität nachgewiesen werden. Cronbachs Alpha lag für die vier Indikatoren bei 0,876. Die exploratorische Faktorenanalyse demonstrierte eine ausreichend hohe Konvergenzvalidität und führte bei einem KMO-Wert von 0,832 zu einer Extrahierung eines Faktors mit rund 73 % Varianzerklärung und Faktorladungen aller Indikatoren von über 0,7. Im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse wurden ebenfalls alle Kriterien erfüllt. Die Faktorreliabilität weist einen Wert von 0,877 auf, während die durchschnittlich erklärte Varianz bei 0,640 liegt. Die Indikatorreliabilitäten liegen mit 0,665, 0,712, 0,574 und 0,616 durchgehend über dem geforderten Mindestwert von 0,4. Auch die globalen Anpassungsmaße weisen auf eine exzellente Modellanpassung hin (Ȥ2/df = 1,268; CFI = 0,999; GFI = 0,996; AGFI = 0,979; TLI = 0,997; RMSEA = 0,030). Vor diesem Hintergrund wird das Messmodell mit vier Indikatoren für die Dimension interorganisationales Lernen nicht zurückgewiesen. Abbildung 28 stellt die Ergebnisse der ersten und zweiten Generation für diesen Faktor zusammenfassend dar.

1 2

Siehe Abschnitt 3.1.2.2. Vgl. Goh/Richards (1997), S. 582; Johnson/Sohi (2003), S. 765; Selnes/Sallis (2003), S. 92; Pavlou (2004b), S. 111; Matusik/Heeley (2005), S. 569.


189 Interorganisationales Lernen Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

4.a

Wir besitzen die Fähigkeit, von unseren F&E-Allianzpartnern zu lernen.

0,742

0.812

4.d

Wir sind in der Lage, relevantes Wissen unserer F&E-Allianzpartner zu identifizieren und dieses aufzunehmen.

0,766

0,842

4.g

Wir sind kompetent darin, das Wissen unserer F&E-Allianzpartner zu verstehen.

0,703

0,760

4.i

Wir integrieren die durch unsere F&E-Allianzpartner gewonnenen Informationen in unser bestehendes Wissen.

0,727

0,789


0,876



0,832


1 73,070 %



Items

0,665

4.a Wir besitzen die Fähigkeit, von unseren F&E-Allianzpartnern zu lernen.

0,712

Wir sind in der Lage, relevantes Wissen unserer F&E-Allianzpartner zu 4.d identifizieren und dieses aufzunehmen.

0,574

4.g verstehen.

0,616

4.i

Wir sind kompetent darin, das Wissen unserer F&E-Allianzpartner zu


0,8 16* ** 0,844***

Ȥ2/df = 1,268 CFI = 0,999

GFI = 0,996 AGFI = 0,979

Interorg. Lernen

0,758***

** 85* 0,7

Wir integrieren die durch unsere F&E-Allianzpartner gewonnenen Informationen in unser bestehendes Wissen. df = 2 Ȥ2 = 2,537


TLI = 0,997 RMSEA = 0,030

FR: 0,877 DEV: 0,640 Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 28: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor interorganisationales Lernen 5.1.1.1.4 Operationalisierung von Allianzproaktivität Die Allianzfähigkeitsdimension Allianzproaktivität wird als Ausmaß der Identifikation von Gelegenheiten zum Eingehen von Allianzen verstanden.1 Im relevanten Schrifttum fanden sich bei Miller/Friesen (1982), Venkatraman (1989), Morgan/Strong (1998), Lumpkin/Dess (2001), Sarkar et al. (2001) sowie Mathieu (2004) Messskalen, die als Grundlagen für das Messmodell des Faktors Allianzproaktivität in der vorliegenden Untersuchung herangezogen wurden.2 Das im Rahmen der Expertengespräche und Pretests modifizierte Messmodell im Fragebogen beinhaltete im Ganzen elf Indikatoren. Diese sind als reflektive Items des Konstrukts Allianzproaktivität aufzufassen. Von den elf Indikatoren konnte abschließend an vier Indikatoren festgehalten werden, für die auf Basis der Verfahren der ersten und zweiten Generation eine hohe Validität und Reliabilität festgestellt wurde. So wurde für die vier Indikatoren der Allianzproaktivität ein Wert von 0,883 für Cronbachs Alpha berechnet. Die exploratorische Faktorenanalyse führte bei einem KMO-Wert von 0,831 1 2

Siehe Abschnitt 3.1.2.3. Vgl. Miller/Friesen (1982), S. 19; Venkatraman (1989), S. 959; Morgan/Strong (1998), S. 1063; Lumpkin/ Dess (2001), S. 451; Sarkar et al. (2001); Mathieu (2004), S. 354.

190


zur Extraktion eines Faktors, der etwa 74 % der Varianz erklärt. Die Faktorladungen der jeweiligen Indikatoren besitzen Werte von 0,725, 0,829, 0,887 und 0,806 und liegen damit klar über dem Mindestwert in Höhe von 0,4. Das Messmodell deutet ebenfalls auf eine hohe Modellanpassung hin. In Bezug auf die lokalen Anpassungsmaße liegen die Faktorreliabilität (0,884), die durchschnittlich erfasste Varianz (0,657) und die Indikatorreliabilitäten (0,520; 0,687; 0,793; 0,650) deutlich über den geforderten Werten. Hinsichtlich der globalen Anpassungsmaße wurden ebenfalls alle Grenzwerte eingehalten. Allianzproaktivität wurde somit durch vier Indikatoren reliabel und valide gemessen (siehe Abbildung 29 für eine Übersicht der Reliabilitäts- und Validitätskriterien). Allianzproaktivität Kriterien der ersten Generation Faktorladung

Items


(exploratorisch)

5.d

Wir streben danach, unseren Wettbewerbern beim Eingehen von F&E-Allianzen zuvorzukommen.

0,680

0.725

5.e

Wir übernehmen häufig die Initiative, indem wir uns mit Vorschlägen zum Eingehen von F&E-Allianzen an andere Unternehmen wenden.

0,763

0,829

5.h

Hinsichtlich des Eingehens von F&E-Allianzen agieren wir im hohen Maße vorausschauend sowie proaktiv und verfolgen entstehende Chancen früh.

0,806

0,887

5.j

Wir beobachten unser Umfeld, um vertrauenswürdige F&E-Allianzpartner zu identifizieren.

0,744

0,806

( 0,4)


0,883



0,831


1 74,442 %



Items

Wir streben danach, unseren Wettbewerbern beim Eingehen von F&EAllianzen zuvorzukommen.

0,520

5.d

0,687

Wir übernehmen häufig die Initiative, indem wir uns mit Vorschlägen zum 5.e Eingehen von F&E-Allianzen an andere Unternehmen wenden.

0,793

5.h vorausschauend sowie proaktiv und verfolgen entstehende Chancen früh.

0,7 21* ** 0,829*** 0,891***

Hinsichtlich des Eingehens von F&E-Allianzen agieren wir im hohen Maße

0,8

0,650

5.j


Ȥ2/df = 0,721 CFI = 1,000

GFI = 0,998 AGFI = 0,988


** 06*

Wir beobachten unser Umfeld, um vertrauenswürdige F&E-Allianzpartner zu identifizieren. df = 2 Ȥ2 = 1,441


TLI = 1,003 RMSEA = 0,000


Abbildung 29: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzproaktivität 5.1.1.1.5 Operationalisierung von Allianzanpassung Die fünfte Allianzfähigkeitsdimension Allianzanpassung wurde definiert als Ausmaß der Modifizierung der Allianzen im Verlauf des Allianzprozesses.1 Die Entwicklung eines Messmodells erfolgte für diese Dimension basierend auf den Ausführungen von Johanson/Mattsson (1991) und den Messinstrumenten von Heide/John (1992), Johnson (1999), Young-Ybar1

Siehe Abschnitt 3.1.2.4.


191

ra/Wiersema (1999), Fischer/Huber (2005), Gulati/Lawrence/Puranam (2005), Mohr/Puck (2005) und Smith/Collins/Clark (2005).1 Die Indikatoren messen die latente Variable Allianzanpassung reflektiv; d. h., die Kausalitätsrichtung geht vom Konstrukt zu den Items. Im Rahmen des Prüfprozesses wurden sieben der zunächst elf Indikatoren fallen gelassen. Für das aus vier Indikatoren bestehende Messinstrument wurde ein Cronbachs Alpha von 0,833 berechnet. Die exploratorische Faktorenanalyse zeigte bei Faktorladungen über 0,6 eine gute Konvergenzvalidität aller Indikatoren und führte zu einer Extrahierung eines Faktors mit einer erklärten Varianz von ca. 67 %. Das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium liegt dabei mit 0,791 nur knapp unter dem als wünschenswert erachteten Wert von 0,8.2 Hinsichtlich der Verfahren der zweiten Generation wurden durchgängig zufrieden stellende Messergebnisse erzielt. Die Indikatorreliabilität liegt mit einem Wertebereich von 0,441 bis 0,801 ausnahmslos über dem geforderten Mindestmaß von 0,4. Auch hinsichtlich der Faktorreliabilität (0,835) und der durchschnittlich erfassten Varianz (0,560) wurden die im Schrifttum geforderten Grenzwerte erreicht. Auch vor dem Hintergrund der durchweg erfüllten globalen Anpassungsmaße wird das Messmodell der Dimension Allianzanpassung mit vier Indikatoren nicht zurückgewiesen. Die Ausprägungen der einzelnen Gütekriterien sind in Abbildung 30 noch einmal dargestellt.

1

2

Vgl. Johanson/Mattsson (1991), S. 258; Heide/John (1992), S. 37; Johnson (1999), S. 16; YoungYbarra/Wiersema (1999), S. 449; Fischer/Huber (2005), S. 19; Gulati/Lawrence/Puranam (2005), S. 426; Mohr/Puck (2005), S. 179; Smith/Collins/Clark (2005). Hierzu ist anzumerken, dass ein KMO-Wert von über 0,7 noch immer als vergleichsweise gut einzustufen ist. Vgl. Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff.; Cureton/D'Agostino (1983), S. 389 ff.

192

Ergebnisse der empirischen Untersuchung Allianzanpassung Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

6.d

Wir ändern bereitwillig die Interaktionsabläufe mit unseren F&E-Allianzpartnern, um das Ergebnis zu verbessern.

0,611

0.672

6.e

Wir sind bereit, über vertragliche Bestimmungen hinwegzusehen und Änderungen der Konditionen vorzunehmen, um bessere Ergebnisse mit unseren F&E-Allianzpartnern zu erzielen.

0,615

0,676

6.f

Im Falle unvorhergesehener Umstände nehmen wir Modifizierungen der F&E-Allianzvereinbarung vor, anstatt auf die ursprüngliche Abmachung zu bestehen.

0,766

0,891

6.g

Wir zeichnen uns durch eine hohe Flexibilität aus, wenn Anpassungen bezüglich der F&EAllianzeckpunkte nötig werden.

0,671

0,761


0,833



0,791


1 67,173 %



Items

Wir ändern bereitwillig die Interaktionsabläufe mit unseren F&EAllianzpartnern, um das Ergebnis zu verbessern.

0,593

6.d

0,801

Wir sind bereit, über vertragliche Bestimmungen hinwegzusehen und 6.e Änderungen der Konditionen vorzunehmen, um bessere Ergebnisse mit unseren F&E-Allianzpartnern zu erzielen.

0,445

6.f

0,441

6.g bezüglich der F&E-Allianzeckpunkte nötig werden.


0,6 64* ** 0,667***

Im Falle unvorhergesehener Umstände nehmen wir Modifizierungen der F&EAllianzvereinbarung vor, anstatt auf die ursprüngliche Abmachung zu bestehen.

0,895***

** 70* 0 ,7

Wir zeichnen uns durch eine hohe Flexibilität aus, wenn Anpassungen

df = 2 Ȥ2 = 2,081

Ȥ2/df = 1,040 CFI = 1,000

GFI = 0,996 AGFI = 0,982


TLI = 0,999 RMSEA = 0,012

Allianzanpassung FR: 0,835 DEV: 0,560 Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 30: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzanpassung 5.1.1.2 Untersuchung des Gesamtmodells Im Anschluss an die isolierte Analyse der Dimensionen der Allianzfähigkeit erfolgt nun die Betrachtung des Gesamtmodells. Ausgangspunkt hierfür ist eine exploratorische Faktorenanalyse über alle 20 Items der fünf Dimensionen. Der KMO-Wert von 0,933 demonstriert dabei eine sehr hohe Eignung der Korrelationsmatrix. Wie in Tabelle 20 zu sehen ist, wurde die postulierte Faktorenstruktur erkannt, wobei die Ladungen aller Indikatoren über 0,4 und somit über dem Mindestmaß liegen. Die Faktorenlösung kann folglich akzeptiert werden.


Indikator 1a 1d 1f 1g 2a 2b 2c 2d 4a 4d 4g 4i 5d 5e 5h 5j 6d 6e 6f 6g Erklärte Varianz

193

1

2

Faktor 3

4

5

0,757 0,730 0,748 0,647 0,126 -0,031 -0,004 0,025 0,060 -0,049 0,102 -0,009 -0,071 0,062 0,032 0,032 0,157 0,024 0,008 -0,021

0,014 -0,163 -0,010 0,055 -0,575 -0,930 -0,907 -0,805 0,002 -0,088 -0,071 0,024 -0,055 0,046 0,036 -0,093 -0,080 0,006 0,015 -0,026

0,001 0,137 -0,112 -0,133 -0,159 0,065 -0,020 -0,045 -0,693 -0,759 -0,726 -0,712 0,002 0,000 -0,012 -0,045 -0,160 0,059 -0,012 -0,098

0,025 -0,047 -0,036 -0,066 0,000 -0,082 0,004 0,017 -0,030 -0,048 0,045 -0,124 -0,710 -0,840 -0,897 -0,689 -0,082 -0,005 -0,010 -0,001

0,098 0,031 -0,049 0,008 -0,061 0,001 -0,002 0,082 0,122 0,054 -0,060 0,048 0,052 -0,034 -0,034 0,055 0,453 0,691 0,890 0,706

45,782%

9,280%

5,672%

7,107%

6,114%

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse Rotationsmethode: Oblimin mit Kaiser-Normalisierung Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium ( 0,5 bzw. 0,8): 0,933

Tabelle 20:

Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse für das Konstrukt Allianzfähigkeit

Im Weiteren wurde zur Überprüfung der vermuteten Faktorenstruktur des Konstrukts Allianzfähigkeit das Verfahren der konfirmatorischen Faktorenanalyse angewendet. Das spezifizierte Modell weist mit 160 Freiheitsgraden eine vergleichsweise hohe Komplexität auf, so dass eine systematische, negative Verzerrung der Gütekriterien nicht auszuschließen ist.1 Nichtsdestotrotz sollen die in Tabelle 17 zusammengefassten Anforderungen bezüglich der Gütekriterien der zweiten Generation angelegt werden. Abbildung 31 zeigt die Ergebnisse der konfirmatorischen Faktorenanalyse erster Ordnung für das fünf Dimensionen umfassende Allianzfähigkeits-Messmodell.

1

Siehe Abschnitt 4.2.2.1.

194

Ergebnisse der empirischen Untersuchung FR: 0,916; DEV: 0,734

1g

2a

*** 44 0,7

0,627***

7

** 0*

0 ,5 61 ***

** 3* 82 0, ** 0,838* 0,75 2***

** 8* 78

7 0,

Allianzanpassung

Interorg. Lernen

4a 4d 4g

FR: 0,876; DEV: 0,639

0,

6g

0,631*** 4*** 0,60

6f

0, 71 7* * 0,65 * 9*** 3*** 86 0,

0,55 9***

6e

2d *** 68 0,8


0,6 83* **

** 20* 0,4

0, 5 68

6d

2c

*** 95 0, 5

***

Interorg. Koordination

FR: 0,837; DEV: 0,563

2b 0,7 26 ***

0, 91 2* **

*** 76 0,7

0,7 67 ***

0,8 2

1f

*** 06 0,9

1d

3* **

FR: 0,860; DEV: 0,607

1a

*** 64 0,6

4i

0, 82 4

5e

0, 82 6

***

5d

78 0,8

*** 22 0,7

***


5h

***

5j

FR: 0,884; DEV: 0,656


df = 160 Ȥ2 = 251,512

Ȥ2/df = 1,572 CFI = 0,976

GFI = 0,925 AGFI = 0,902

TLI = 0,972 RMSEA = 0,044

Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 31: Konfirmatorische Faktorenanalyse erster Ordnung des Fünf-DimensionenModells Allianzfähigkeit Die lokalen und globalen Anpassungsmaße des Modells erfüllen bei allen Gütekriterien die gestellten Anforderungen klar. Auf der Konstruktebene überschreiten alle Faktorreliabilitäten sowie alle Werte für die durchschnittlich erfasste Varianz die geforderte Mindestausprägung deutlich. Auf Gesamtmodellebene liegen die Werte für CFI (0,976), GFI (0,925), AGFI (0,902) und TLI (0,972) weit über, für Ȥ2/df (1,572) und RMSEA (0,044) weit unter den geforderten Grenzwerten. Insbesondere vor dem Hintergrund der Modellkomplexität deutet dies auf eine beachtliche Anpassungsgüte der Modellstruktur hin. Zur weiteren Überprüfung der Diskriminanzvalidität der Allianzfähigkeitsdimensionen werden nach dem Fornell/Larcker-Kriterium die quadrierten Korrelationen der fünf Dimensionen mit ihren jeweiligen durchschnittlich erfassten Varianzen verglichen (siehe Tabelle 21). Es wurde deutlich, dass keine quadrierte Korrelation zwischen zwei Dimensionen die durchschnittlich erfasste Varianz der jeweiligen Dimension übersteigt und somit das Fornell/Larcker-Kriterium erfüllt ist. Dimension Interorganisationale Koordination Allianzportfoliokoordination Interorganisationales Lernen Allianzproaktivität Allianzanpassung

1 0,607 0,393 0,466 0,365 0,323

2

3

4

5

0,734 0,354 0,639 0,312 0,441 0,656 0,176 0,398 0,315 0,563

Fettgedruckte Zahlen auf der Diagonalen sind durchschnittlich erfasste Varianzen, Zahlen unterhalb der Diagonalen quadrierte Korrelationen

Tabelle 21:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität des fünfdimensionalen Modells für Allianzfähigkeit nach dem Fornell/Larcker-Kriterium


195

Anschließend wurde ein genesteter Modellvergleich zwischen mehrfaktorieller und einfaktorieller Modellierung durchgeführt. Der Fit des einfaktoriellen Modells sollte dabei im Rahmen eines Chi-Quadrat-Differenztests signifikant schlechter sein als der des mehrfaktoriellen Modells. Um dies zu überprüfen, wurden zur Spezifizierung des Einfaktormodells die Korrelationen zwischen allen Dimensionen auf eins gesetzt.1 Aus den in Tabelle 22 dargestellten Ergebnissen des Chi-Quadrat-Differenztests geht hervor, dass die Anpassung des Einfaktormodells (Ȥ2 = 1422,272) schlechter ist als die des Fünf-Faktor-Modells (Ȥ2 = 253,387). Bei dem daraus resultierenden ǻȤ2 = 1168,885 und einem ǻdf = 10 ergibt sich im Rahmen des ChiQuadrat-Differenztests eine Signifikanz auf dem 0,01 %-Niveau.2 Aufgrund dessen ist die Anpassung des Einfaktormodells als signifikant schlechter zu bewerten, was zusätzlich auf eine hohe Konvergenz- und Diskriminanzvalidität der Fünf-Faktor-Lösung hinweist.

Tabelle 22:

5-faktorielles Modell der Allianzfähigkeit 1-faktorielles Modell der Allianzfähigkeit Genesteter Modellvergleich

Ȥ2

df

Į

253,387

165

0,01

1422,272

175

0,01

1168,885

10

0,01

Chi-Quadrat-Differenztest für ein fünffaktorielles und einfaktorielles Modell

Nachdem die bisherigen Prüfschritte durchgängig zu einem positiven Ergebnis hinsichtlich der Reliabilität und Validität des Allianzfähigkeits-Messmodells geführt haben, soll abschließend anhand einer konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung überprüft werden, ob die identifizierten Dimensionen zu einem übergeordneten Konstrukt Allianzfähigkeit gehören. Abbildung 32 stellt das Modell der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung sowie die zugehörigen lokalen und globalen Anpassungsmaße dar.

1 2

Vgl. Kline (2005), S. 183. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 806.

196

Ergebnisse der empirischen Untersuchung 0,767* ** 0,771***

1a FR: 0,847; DEV: 0,583

1d

0,824*** 7*** 0,74

1f 1g

0,724* ** 0,905***

2a FR: 0,916; DEV: 0,733

2b

0,912*** *

2c

9** 0,86

2d

** 0,838*** 0,755*** 7*** 0,78

4d 4g 4i 5e

0,878*** *

5h

Interorg. Lernen

0,70

7***

0,858***

Allianzfähigkeit

*** 0,773


5** 0,82

5j

*** 01 0,7

0,718* ** 0,660***

6d FR: 0,846; DEV: 0,580


0,721 *** 0,825***

5d FR: 0,877; DEV: 0,641

0 ,8 12 ***

0,822*

4a FR: 0,869; DEV: 0,624


6e

0,861*** *

6f

Allianzanpassung

0** 0,77

6g


df = 165 Ȥ2 = 261,558

Ȥ2/df = 1,585 CFI = 0,975

GFI = 0,922 AGFI = 0,901

TLI = 0,971 RMSEA = 0,044

T = 96,159 %


Abbildung 32: Konfirmatorische Faktorenanalyse zweiter Ordnung des Fünf-DimensionenModells Allianzfähigkeit Eine Betrachtung der lokalen und globalen Anpassungsmaße ergibt, dass das vorliegende Modell nicht abgelehnt werden kann. Auch der speziell im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung berechnete Target-Coefficient (T) überschreitet mit 96,159 % den geforderten Mindestwert und zeigt, dass ein hoher Anteil der Varianz in den Faktoren erster Ordnung durch das Konstrukt zweiter Ordnung erklärt werden kann.1 Darüber hinaus sind alle Faktorladungen zwischen den Dimensionen und dem Konstrukt zweiter Ordnung signifikant und positiv. Aufgrund dieser Ergebnisse kann die deskriptive Untersuchungshypothese H1 nicht abgelehnt werden. H1:


1

Als weitere, optionale Tests zur Überprüfung der Existenz einer Struktur zweiter Ordnung schlagen Hair et al. (2006), S. 817 f. einen Chi-Quadrat-Differenztest zwischen Faktor-erster-Ordnung-Modell und Faktorzweiter-Ordnung-Modell sowie einen absoluten Vergleich der Ausprägungen des Anpassungsmaßes Parsimony-Normed-Fit-Index (PNFI) zwischen den beiden Modellierungen vor. Der Chi-Quadrat-Differenztest ergab, dass das Faktor-zweiter-Ordnung-Modell keine auf dem 5 %-Niveau signifikant schlechtere Anpassung aufweist als das Faktor-erster-Ordnung-Modell (ǻȤ2 = 10,046; ǻdf = 5). Ferner ist der PNFI-Wert des Faktor-zweiter-Ordnung-Modells (0,812) höher als der des Faktor-erster-Ordnung-Modells (0,789). Die Ergebnisse beider Tests untermauern die Zulässigkeit der Modellierung des Allianzfähigkeitskonstrukts als Faktor zweiter Ordnung. Zur PNFI-Kennzahl vgl. ausführlich James/Mulaik/Brett (1982); Mulaik et al. (1989), S. 436; Hair et al. (2006), S. 750.


197

Die relative Bedeutung der einzelnen Dimensionen für die Allianzfähigkeit eines Unternehmens kann anhand der Höhe der Faktorladungen abgeleitet werden. Demnach besitzt die Dimension interorganisationales Lernen die höchste Relevanz, gefolgt von interorganisationaler Koordination. Absolut gesehen stellt jedoch selbst die geringste der fünf Faktorladungen mit 0,701 einen hohen Wert dar, so dass bei dem vorliegenden Ergebnis kaum von wenig wichtigen Dimensionen gesprochen werden kann. Abbildung 33 stellt die einzelnen Dimensionen anhand ihrer jeweiligen Bedeutung für das Konstrukt Allianzfähigkeit gegenüber. Faktorladung 1,0 0,9

0,858 0,812 0,773

0,8

0,707

0,701


Allianzanpassung

0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

Interorg. Lernen



Bedeutung für Allianzfähigkeit eines Unternehmens

Abbildung 33: Relative Bedeutung der fünf Dimensionen für das Konstrukt Allianzfähigkeit Mit der konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung ist nun die Untersuchungsfragestellung 1 beantwortet und damit ein zentrales Ziel der Arbeit erreicht.1 Es kann davon ausgegangen werden, dass Allianzfähigkeit ein Konstrukt mit fünf theoretisch hergeleiteten Dimensionen darstellt, welches über 20 Indikatoren reliabel und valide gemessen werden kann. Mit der reliablen und validen Messung von Allianzfähigkeit ist auch ein wichtiger Schritt zur Untersuchung der anderen Fragestellungen getan, die im Rahmen des Strukturmodells erfolgt. Doch zuvor sind noch die weiteren für die vorliegende Untersuchung relevanten Variablen zu operationalisieren.

1

Siehe Abschnitt 1.2.2.

198


5.1.2

Operationalisierung von abhängigen Variablen

In Abschnitt 3.2 wurden Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit als abhängige Variablen der Allianzfähigkeit konzeptionalisiert. Nun sollen die Messmodelle dieser Konstrukte anhand der Gütekriterien der ersten und zweiten Generation auf ihre Güte hin geprüft werden. 5.1.2.1 Operationalisierung von Allianzerfolg Das Konstrukt Allianzerfolg bezieht sich auf die Performance des gesamten Allianzportfolios eines Unternehmens.1 Den Ausgangspunkt für die Entwicklung der Indikator-Batterie für dieses Konstrukt stellen die Messinstrumente von Parkhe (1993c), Young-Ybarra/Wiersema (1999), Kale/Dyer/Singh (2002), Zollo/Reuer/Singh (2002), Ariño (2003), Draulans/de Man/Volberda (2003), Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005) und Judge/ Dooley (2005) dar.2 Die Korrespondenzbeziehung zwischen den Indikatoren und dem Konstrukt Allianzerfolg ist reflektiver Natur. Zur Messung des Konstrukts Allianzerfolg gingen neun Indikatoren in den Fragebogen ein, von denen nach Durchführung der Prüfprozedur vier Indikatoren beibehalten wurden. Für die vier verbliebenen Indikatoren konnte eine hohe Reliabilität und Validität nachgewiesen werden. Cronbachs Alpha lag bei 0,873; die exploratorische Faktorenanalyse demonstrierte eine ausreichend hohe Konvergenzvalidität und führte bei einem KMO-Wert von 0,812 zu einer Extrahierung eines Faktors mit rund 73 % Varianzerklärung und Faktorladungen aller Indikatoren von über 0,6. Die Verfahren der zweiten Generation vermittelten gleichfalls ein zufrieden stellendes Bild. Die Faktorreliabilität weist einen Wert von 0,866 auf, während die durchschnittlich erklärte Varianz bei 0,621 liegt. Die Indikatorreliabilitäten liegen mit 0,654, 0,786, 0,705 und 0,439 durchgehend über dem geforderten Mindestwert. Auch die globalen Anpassungsmaße weisen auf eine gute Modellanpassung hin. Lediglich Ȥ2/df liegt mit 3,716 über dem geforderten Höchstwert von 3. In der Literatur werden jedoch häufig auch Werte kleiner gleich 5 als akzeptabel angesehen.3 Vor diesem Hintergrund wird das Messmodell mit vier Indikatoren für die Dimension Allianzerfolg nicht zurückgewiesen. Die Analyseergebnisse sind zusammengefasst in Abbildung 34 dargestellt.

1 2

3

Siehe Abschnitt 3.2.1. Vgl. Parkhe (1993c), S. 827 f.; Young-Ybarra/Wiersema (1999), S. 449; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 755; Zollo/Reuer/Singh (2002), S. 706; Ariño (2003), S. 78; Draulans/de Man/Volberda (2003), S. 164; Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 888; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 53; Judge/Dooley (2005), S. 9. Vgl. z. B. Balderjahn (1986), S. 109; Fritz (1995), S. 140; Bauer (2000), S. 87; Burmann (2002), S. 291; Olderog (2003), S. 247; Escrig-Tena/Bou-Llusar (2005), S. 239.


199 Allianzerfolg Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

10.a

Wir sind mit der Gesamt-Performance unserer F&E-Allianzen zufrieden.

0,743

0.812

10.b

Unsere F&E-Allianzen erfüllen im Allgemeinen unsere anfänglichen Erwartungen.

0,786

0,876

10.d

Wir sind mit dem Wissen und den Fähigkeiten, welche wir durch die Teilnahme an F&E-Allianzen hinzugewonnen haben, zufrieden.

0,766

0,842

10.g

Die ökonomische Performance unserer F&E-Allianzen ist hoch.

0,630

0,671


0,873



0,812


1 73,066 %



Items

0,654

10.a Wir sind mit der Gesamt-Performance unserer F&E-Allianzen zufrieden.

0,786

Unsere F&E-Allianzen erfüllen im Allgemeinen unsere anfänglichen 10.b Erwartungen.

0,705

10.d Teilnahme an F&E-Allianzen hinzugewonnen haben, zufrieden.

0,439

Wir sind mit dem Wissen und den Fähigkeiten, welche wir durch die

0,8 09* ** 0,887*** 0,840***

0,6

df = 2 Ȥ2 = 7,432

Ȥ2/df = 3,716 CFI = 0,992

GFI = 0,989 AGFI = 0,943

Allianzerfolg

** 63*

10.g Die ökonomische Performance unserer F&E-Allianzen ist hoch.



TLI = 0,975 RMSEA = 0,095


Abbildung 34: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzerfolg 5.1.2.2 Operationalisierung von Wettbewerbsvorteil Der Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens wurde definiert als überlegene Marktposition eines Unternehmens im Vergleich zum Wettbewerb.1 Er wurde als zweidimensionales Konstrukt mit den Dimensionen strategischer Wettbewerbsvorteil und finanzieller Wettbewerbsvorteil konzeptionalisiert. Die Messung des Konstrukts Wettbewerbsvorteil stützte sich auf die existierenden Messinstrumenten von Pelham/Wilson (1996), Jap (1999), Jap (2001) und Weerawardena (2003).2 Aufbauend auf diesen Skalen wurden insgesamt elf Indikatoren formuliert, die in den Fragebogen einflossen. Diese sind als reflektive Messungen der latenten Konstrukte strategischer Wettbewerbsvorteil und finanzieller Wettbewerbsvorteil zu interpretieren. Sechs dieser Indikatoren konnten nach Beendigung der Prüfschritte beibehalten werden: drei Indikatoren für den strategischen Wettbewerbsvorteil und weitere drei für den finanziellen Wettbewerbsvorteil.

1 2

Siehe Abschnitt 3.2.2. Vgl. Pelham/Wilson (1996), S. 39; Jap (1999), S. 473; Jap (2001), S. 33; Weerawardena (2003), S. 34.

200


Die drei Indikatoren des strategischen Wettbewerbsvorteils weisen ein Cronbachs Alpha von 0,748 auf, während sich Cronbachs Alpha für den finanziellen Wettbewerbsvorteil auf 0,940 beläuft. Die postulierte zweifaktorielle Struktur wurde in der exploratorischen Faktorenanalyse bei einem KMO-Wert von 0,828 erkannt, wobei beide Faktoren zusammen ca. 78 % der Varianz erklären.1 Alle Indikatoren weisen eine hohe Faktorladung bezüglich des Faktors auf, dem sie zugeordnet sind (durchgängig > 0,7), und eine niedrige bezüglich des anderen Faktors (durchweg < 0,2). Bei den globalen Anpassungsmaßen konnte insgesamt eine positive Bilanz gezogen werden. Die Faktorreliabilität und die erklärte Varianz liegen mit 0,763 und 0,527 für den Faktor strategischer Wettbewerbsvorteil sowie 0,941 und 0,841 für den Faktor finanzieller Wettbewerbsvorteil über den geforderten Mindestwerten. Bezüglich der Indikatorreliabilitäten ist eine Unterschreitung der Grenze von 0,4 für den Indikator 15.a festzustellen, dessen Indikatorreliabilität 0,333 beträgt. Da jedoch ein leichtes Unterschreiten des Grenzwerts einzelner Indikatorreliabilitäten in der Literatur als akzeptabel angesehen wird, und vor dem Hintergrund der ausgezeichneten Ergebnisse bezüglich der globalen Anpassungsmaße, soll an Indikator 15.a festgehalten werden.2 Ferner wurde das Fornell/Larcker-Kriterium eingehalten: Die gemeinsame Varianz zwischen Konstrukt und seinen ihm zugeordneten Indikatoren ist für beide Faktoren größer als die Varianz, die sie jeweils mit dem anderen Konstrukt teilen. Der genestete Modellvergleich zwischen Ein- und Zwei-Faktor-Lösung ergibt darüber hinaus, dass die Ein-Faktor-Lösung in eine signifikant schlechtere Anpassung resultiert. Auf Basis dieser Ergebnisse kann das zweifaktorielle Modell des Wettbewerbsvorteils nicht abgelehnt werden.3 In Abbildung 35 sind die Ergebnisse der Analysen zum Konstrukt Wettbewerbsvorteil zusammengefasst.

1

2

3

Zur Wahl der Hauptkomponentenanalyse mit Oblimin-Rotation bei mehrfaktoriellen Strukturen vgl. Abschnitt 4.2.2.1. Vgl. ebenso Balderjahn (1985), S. 257; Balderjahn (1986), S. 169; Eggert (1999), S. 106; Peter (1999), S. 149; Herrmann/Huber (2000), S. 42. Vgl. zu dem Vorgehen der Nicht-Ablehnung eines Modells trotz Nicht-Einhaltung einzelner Gütekriterien Abschnitt 4.2.2.1 sowie Fritz (1995), S. 141 ff.; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 172; Homburg (1998), S. 90; Burmann (2002), S. 292. Die Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse zweiter Ordnung und der damit verbundenen Tests für Konstrukte zweiter Ordnung ist für das mit zwei Dimensionen unterbestimmte Konstrukt zweiter Ordnung Wettbewerbsvorteil nicht möglich. Siehe Abschnitt 4.2.2.1.


201 Wettbewerbsvorteil Kriterien der ersten Generation Item-to-TotalKorrelation

Items

Faktorladung (explor.) ( 0,4) Faktor 1

Faktor 2

15.a

Wir haben strategische Vorteile gegenüber unseren Wettbewerbern.

0,490

0,746

0,005

15.c

Wir haben einen hohen Marktanteil.

0,599

0,885

-0,074

15.e

Wir sind im Vergleich zu unseren wichtigsten Wettbewerbern insgesamt erfolgreicher.

0,658

0,788

0,120

15.f

Unser EBIT (Gewinn vor Zinsen und Steuern) liegt anhaltend über dem Branchenmittel.

0,854

0,079

0,889

15.g

Unser ROI (Return on Investment) liegt anhaltend über dem Branchenmittel.

0,883

-0,033

0,967

15.h

Unsere durchschnittliche Umsatzrendite liegt anhaltend über dem Branchenmittel.

0,893

-0,020

0,966

Erklärte Varianz

17,361%

61,022%


Faktor 1: 0,748; Faktor 2: 0,940

Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse Hauptkomponentenanalyse (Oblimin)


0,828

Anzahl extrahierter Faktoren

2

Erklärte Varianz ( 50 %)

78,383% (kumuliert)


0,333 0,501

Faktorreliabilität (FR) ( 0,6) und durchschnittlich erfasste Varianz (DEV) ( 0,5) FR: 0,763 DEV: 0,527


Items

15.a Wir haben strategische Vorteile gegenüber unseren Wettbewerbern.

0,57 7

***

Strategischer Wettbewerbsvorteil

0,708***

15.c Wir haben einen hohen Marktanteil.

*** 0,854

Wir sind im Vergleich zu unseren wichtigsten Wettbewerbern insgesamt

0,730

15.e erfolgreicher.

0,793

15.f Branchenmittel.

0,855

15.g Unser ROI (Return on Investment) liegt anhaltend über dem Branchenmittel.

0,626*** Unser EBIT (Gewinn vor Zinsen und Steuern) liegt anhaltend über dem

0,89 1

***

Finanzieller Wettbewerbsvorteil

0,925*** *** 0,939

0,882

Unsere durchschnittliche Umsatzrendite liegt anhaltend über dem

FR: 0,941 DEV: 0,841

15.h Branchenmittel.


df = 8 Ȥ2 = 15,164

2

Ȥ /df = 1,895 CFI = 0,994

GFI = 0,983 AGFI = 0,956

Signifikanzen

TLI = 0,988 RMSEA = 0,055

* Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Fornell/Larcker-Kriterium Dimension

1

2


0,527


0,392

0,841

Fettgedruckte Zahlen auf der Diagonalen sind durchschnittlich erfasste Varianzen, Zahlen unterhalb der Diagonalen quadrierte Korrelationen

Chi-Quadrat-Differenztest für ein zweifaktorielles und einfaktorielles Modell Ȥ2

df

p

2-faktorielles Modell des Wettbewerbsvorteils

15,164

10

0,001

1-faktorielles Modell des Wettbewerbsvorteils

146,972

11

0,001

Genesteter Modellvergleich

131,808

1

0,001

Abbildung 35: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Wettbewerbsvorteil

202


5.1.2.3 Operationalisierung von Allianzhäufigkeit Das Konstrukt Allianzhäufigkeit umfasst die Frequenz, mit der ein Unternehmen neue Allianzen eingeht.1 Zur Erfassung der Allianzhäufigkeit wurden in enger Anlehnung an ihre Definition drei Mess-Items formuliert, die jeweils die Anzahl der in den letzten zwei Jahren neu abgeschlossenen, der für die nächsten zwei Jahre geplanten und der derzeitigen F&EAllianzen eines Unternehmens umfassen. In Anlehnung an Reuer/Zollo/Singh (2002) und Sarkar/Echambadi/Ford (2003) wurde zur Reduktion der Schiefe in den Daten eine logarithmische Transformation vorgenommen.2 Die auf diese Weise generierten Werte sind als reflektive Messungen der Allianzhäufigkeit aufzufassen. Von den drei Indikatoren konnten nach Durchführung der Prüfschritte der erste und der letzte Indikator beibehalten werden. Die in Abbildung 36 dargestellten Untersuchungsergebnisse verdeutlichen, dass die Gütekriterien der ersten und zweiten Generation von dem spezifizierten Messmodell weitgehend erfüllt werden. Mit einem Wert von 0,795 liegt Cronbachs Alpha über dem Grenzwert von 0,7. Das KMO-Kriterium im Rahmen der exploratorischen Faktorenanalyse, bei der ein Faktor extrahiert wurde, weist einen Wert von 0,500 auf. Daher kann zwar nicht von einer hohen, jedoch gerade noch tragbaren Eignung der Korrelationsmatrix für die exploratorische Faktorenanalyse ausgegangen werden.3 Der extrahierte Faktor erklärt rund 83 % der Varianz, und die Faktorladungen betragen jeweils 0,815. Die Faktorreliabilität liegt für den Faktor Allianzhäufigkeit bei 0,795, und es wurde eine durchschnittlich erfasste Varianz in Höhe von 0,660 errechnet. Auch die Indikatorreliabilitäten liegen mit 0,757 und 0,585 über dem Grenzwert. Aussagen zu globalen Anpassungsmaßen sind nicht möglich, da das Messmodell mit zwei Indikatoren unterbestimmt ist.4 Auf Basis der Kriterien der ersten Generation sowie der lokalen Anpassungsmaße kann das Messmodell für Allianzhäufigkeit jedoch nicht abgelehnt werden.

1 2

3 4

Siehe Abschnitt 3.2.3. Vgl. Reuer/Zollo/Singh (2002), S. 143; Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 20. In der vorliegenden Untersuchung wurde im Rahmen der logarithmischen Transformation der natürliche Logarithmus (ln) gebildet. Vgl. Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff.; Cureton/D'Agostino (1983), S. 389 ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 360; Kline (2005), S. 174.


203 Allianzhäufigkeit Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

11.a

LN (Wie viele neue F&E-Allianzen hat Ihr Unternehmen/Ihre Business Unit innerhalb der letzten 2 Jahre neu abgeschlossen?)

0,665

0,815

11.c

LN (In wie viele F&E-Allianzen ist Ihre Business Unit/Ihr Unternehmen derzeit involviert?)

0,665

0,815


0,795




0,500

1 83,270%



Items

LN (Wie viele neue F&E-Allianzen hat Ihr Unternehmen/Ihre Business Unit

0,757

11.a innerhalb der letzten 2 Jahre neu abgeschlossen?)

0,585

11.c


0,870***

LN (In wie viele F&E-Allianzen ist Ihre Business Unit/Ihr Unternehmen derzeit involviert?)

0,765***

Allianzhäufigkeit FR: 0,795 DEV: 0,660

Identifizierbarkeit: genau

df = 0 Ȥ2 = ---

Ȥ2/df = --CFI = ---

GFI = --AGFI = ---

TLI = --RMSEA = ---


Abbildung 36: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Allianzhäufigkeit 5.1.3 Operationalisierung von Determinanten Als Voraussetzung zur Untersuchung der Forschungsfrage zu den Determinanten von Allianzfähigkeit werden nachfolgend die Faktoren offene Organisationskultur, Zentralisierung des Allianzmanagements, Allianzerfahrung, Lernen aus vergangenen Allianzen und Innovationsstrategie operationalisiert. 5.1.3.1 Operationalisierung von offener Organisationskultur Im Rahmen der Betrachtung der offenen Organisationskultur soll die Flexibilität und Aufgeschlossenheit der Organisationsmitglieder gegenüber Außenstehenden erfasst werden.1 Als Proxy zur Messung der offenen Organisationskultur eignet sich die von Deshpandé/Farley/Webster (1993) operationalisierte Adhocracy Culture: „(…) called an adhocracy culture, emphasizes values of entrepreneurship, creativity, and adaptability. Flexibility and tolerance are important beliefs and effectiveness is defined in terms of finding new markets and new directions for growth.“2 Hiermit beinhaltet die Adhocracy Culture im hohen Maße Elemente einer offenen Organisationskultur. Ferner wird im Schrifttum die kooperationsfördernde Wirkung von Adhocracy Cultures betont. So weisen die Mitglieder einer solchen Kultur oftmals eine besonders hohe Affinität zu organisationsgrenzenüberschreitenden Aktivitäten – wie et-

1 2

Siehe Abschnitt 3.3.1. Deshpandé/Farley/Webster (1993), S. 26. Zum Messinstrument vgl. Deshpandé/Farley/Webster (1993), S. 34.

204


wa interorganisationaler Kommunikation – auf.1 Insgesamt kann einer Adhocracy Culture daher eine hohe externe Orientierung zugeschrieben werden.2 Insofern weist sie für den Allianzkontext eine hohe Eignung auf. Ergänzt wurde die Skala der Adhocracy Culture durch Kultur-Items von O'Reilly/Chatman/ Caldwell (1991), bei denen Kooperation und Teamwork im Mittelpunkt stehen.3 Insgesamt wurde so eine Ausgangsmenge von sieben Indikatoren geschaffen, von denen drei nach Durchlaufen der Prüfschritte eliminiert werden mussten. Die verbleibenden vier Indikatoren stellen reflektive Items des Konstrukts offene Organisationskultur dar. Für die vier Indikatoren beträgt Cronbachs Alpha 0,800, und die exploratorische Faktorenanalyse extrahiert bei einem als mittelmäßig anzusehenden KMO-Wert von 0,793 einen Faktor.4 Dieser erklärt bei Faktorladungen größer 0,6 knapp 63 % der Varianz. Die Verfahren der zweiten Generation lieferten gleichfalls zufrieden stellende Werte. Die Faktorreliabilität liegt bei 0,800 und die durchschnittlich erklärte Varianz bei 0,501. Alle Indikatorreliabilitäten übersteigen den 0,4-Mindestwert, und die Ausprägungen der globalen Kriterien zeugen von einer hervorragenden Modellanpassung. Im Ganzen ist das Messmodell für offene Organisationskultur also nicht abzulehnen. Die einzelnen Werte der Gütekriterien finden sich in Abbildung 37 wieder.

1 2 3 4

Vgl. Hult/Ketchen/Nichols (2002), S. 578; White/Varadarajan/Dacin (2003.), S. 67. Vgl. Moorman (1995), S. 321; Leisen/Lilly/Winsor (2002), S. 206 f. Vgl. O'Reilly/Chatman/Caldwell (1991), S. 550 f.; Smith/Collins/Clark (2005). KMO-Werte unter 0,8, jedoch über 0,7 können als „middling“ (mittelmäßig) bewertet werden. Vgl. Kaiser/ Rice (1974), S. 111 ff.


205 Offene Organisationskultur Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

14.a

Unser Unternehmen/unsere Business Unit ist sehr dynamisch und unternehmerisch. Die Mitarbeiter sind gewillt Risiken einzugehen.

0,629

0.729

14.c

Was unser Unternehmen/unsere Business Unit zusammenhält ist ein Bekenntnis zu Innovation und Entwicklung. Es existiert der Drang danach, erster zu sein.

0,603

0,695

14.e

Unser Unternehmens-/Business Unit-Leiter wird im Allgemeinen als ein Unternehmer, Innovator oder Risikoträger angesehen.

0,624

0,723

14.g

Unser Unternehmen/unsere Business Unit betont Wachstum und den Erwerb neuer Ressourcen. Die Bereitschaft, mit neuen Herausforderungen fertig zu werden, ist wichtig.

0,594

0,682


0,800




1


0,793

62,515 %



Items

Unser Unternehmen/unsere Business Unit ist sehr dynamisch und

0,532

14.a unternehmerisch. Die Mitarbeiter sind gewillt Risiken einzugehen.

0,485

Was unser Unternehmen/unsere Business Unit zusammenhält ist ein 14.c Bekenntnis zu Innovation und Entwicklung. Es existiert der Drang danach, erster zu sein.

0,520

14.e Unternehmer, Innovator oder Risikoträger angesehen.

0,465

14.g neuer Ressourcen. Die Bereitschaft, mit neuen Herausforderungen fertig zu


0,7 29* ** 0,696***

Offene Organisationskultur

0,721***

Unser Unternehmens-/Business Unit-Leiter wird im Allgemeinen als ein

** 82* 0,6

FR: 0,800 DEV: 0,501

Unser Unternehmen/unsere Business Unit betont Wachstum und den Erwerb


werden, ist wichtig. df = 2 Ȥ2 = 2,862

Ȥ2/df = 1,431 CFI = 0,998

GFI = 0,995 AGFI = 0,976

TLI = 0,993 RMSEA = 0,038


Abbildung 37: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor offene Organisationskultur 5.1.3.2 Operationalisierung von Zentralisierung des Allianzmanagements Die Determinante Zentralisierung des Allianzmanagements wurde definiert als das Ausmaß zentraler Organe, die sich primär mit dem Management von Allianzen beschäftigen.1 Bei der Itemformulierung für das Konstrukt dienten die Messungen von Kale/Dyer/Singh (2002), Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005) und Hoffmann (2005) als Grundlage.2 Alle drei der in den Fragebogen eingegangenen Items konnten nach Abschluss des Prüfprozesses in das endgültige Messmodell einfließen. Sie messen das Konstrukt Zentralisierung des Allianzmanagements auf reflektive Weise. Die Kriterien der ersten und zweiten Generation lassen eine befriedigende Reliabilität und Validität des Messinstruments erkennen. Neben einem hohen Cronbachs Alpha von 0,847 wurde in der exploratorischen Faktorenanalyse bei Faktorladungen über 0,6 ein Faktor extrahiert, der etwa 78 % der Varianz erklärt. Das KMO-Kriterium weist für die drei Indikatoren

1 2

Siehe Abschnitt 3.3.1. Vgl. Kale/Dyer/Singh (2002), S. 757; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 46; Hoffmann (2005), S. 137.

206


mit einem Wert von 0,690 nur auf eine unterdurchschnittliche, jedoch noch tragbare Eignung der Korrelationsmatrix für eine exploratorische Faktorenanalyse hin.1 Die Ergebnisse der anschließend durchgeführten Gütebeurteilung gemäß den Kriterien der zweiten Generation bestätigen ebenfalls die Güte des Messmodells. Die Faktorreliabilität erreicht einen Wert von 0,848, und die durchschnittlich erfasste Varianz hat einen Wert von 0,652. Die Indikatorreliabilitäten der einzelnen Indikatoren liegen alle über dem Mindestwert von 0,4. Globale Anpassungsmaße ließen sich aufgrund der genauen Modellidentifikation bei drei Indikatoren nicht ermitteln.2 Auf Grundlage dieser Ergebnisse wird das Messmodell für Zentralisierung des Allianzmanagements mit drei Indikatoren nicht abgelehnt. Die einzelnen Analysewerte sind in Abbildung 38 noch einmal dargestellt. Zentralisierung des Allianzmanagements Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

3.a

Bei uns gibt es Support für das Management von F&E-Allianzen durch eine zentrale Instanz.

0,640

0.683

3.b

Bei uns gibt es Abteilungen im Unternehmen, die sich primär mit dem Management von F&E-Allianzen beschäftigen (z. B. Allianzabteilung, Allianzbereich in der Unternehmensentwicklung etc.).

0,795

0,937

3.c

Bei uns gibt es Mitarbeiter, die sich primär mit dem Management von F&E-Allianzen beschäftigen (z. B. Allianzdirektor, Relationship-Manager, Rechtsexperten für Allianzen etc.).

0,732

0,831


0,847



0,690


1 77,640 %



Items

Bei uns gibt es Support für das Management von F&E-Allianzen durch eine zentrale Instanz.

0,467

3.a

0,882

Bei uns gibt es Abteilungen im Unternehmen, die sich primär mit dem 3.b Management von F&E-Allianzen beschäftigen (z. B. Allianzabteilung, Allianzbereich in der Unternehmensentwicklung etc.).

0,689

3.c Allianzen beschäftigen (z. B. Allianzdirektor, Relationship-Manager,

Bei uns gibt es Mitarbeiter, die sich primär mit dem Management von F&E-


0,6

df = 0 Ȥ2 = ---

GFI = --AGFI = ---

83* **

0,939***

Zentralisierung

0,830***

FR: 0,848 DEV: 0,652

Rechtsexperten für Allianzen etc.). Ȥ2/df = --CFI = ---


TLI = --RMSEA = ---


Abbildung 38: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Zentralisierung des Allianzmanagements 5.1.3.3 Operationalisierung von Allianzerfahrung Bei der Allianzerfahrung handelt es sich um die kumulierte Erfahrung des Unternehmens bezüglich des Managements von Allianzen.3 Da dieses Konzept bereits Gegenstand einer Reihe vorheriger empirischer Untersuchungen war, konnte auf Messungen von Brittain (1989), Hu-

1

2 3

KMO-Werte unter 0,7, jedoch über 0,6 können als „mediocre“ bewertet werden. Vgl. Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 360; Kline (2005), S. 174. Siehe Abschnitt 3.3.1.


207

ber (1991), Barkema et al. (1997), Kale/Dyer/Singh (2002), Reuer/Zollo/Singh (2002), Sampson (2002), Vanhaverbeke/Duysters/Noorderhaven (2002), Zollo/Reuer/Singh (2002), Sarkar/Echambadi/Ford (2003) und Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005) aufgebaut werden.1 So wurde zur Messung der Allianzerfahrung die Anzahl der F&E-Allianzen, bei denen ein Unternehmen in den vergangenen fünf Jahren beteiligt war, abgefragt. Darüber hinaus wurde noch ein Indikator in den Fragebogen eingefügt, der sich direkt auf das Ausmaß der Erfahrung im Management von F&E-Allianzen bezog und mit einer 7-stufigen Antwortmöglichkeit versehen war. Die Analysen im Rahmen der Verfahren der ersten und zweiten Generation zeigten jedoch, dass der letztgenannte Indikator keine ausreichende Validität aufwies, so dass ausschließlich die Anzahl der F&E-Allianzen aus den vergangenen fünf Jahren in die weiteren Untersuchungen einfloss. Wie bereits im Rahmen der Allianzhäufigkeit in Abschnitt 5.1.2.3 geschehen, wurde zur Reduktion der Schiefe in den Daten in Anlehnung an Reuer/Zollo/Singh (2002) und Sarkar/Echambadi/Ford (2003) eine logarithmische Transformation vorgenommen.2 Für das mit nur einem Indikator gemessene Konstrukt Allianzerfahrung lassen sich keine der bisher für die anderen Konstrukte durchgeführten statistischen Analysen bezüglich Reliabilität und Validität durchführen.3 5.1.3.4 Operationalisierung von Lernen aus vergangenen Allianzen Bei dem Konstrukt des Lernens aus vergangenen Allianzen handelt es sich definitorisch um das Ausmaß der gezielten Aktivitäten zum Lernen aus bisherigen Allianzen.4 Eine Ausgangsbasis zur Operationalisierung wurde in Form der Messskalen von Sarkar/Echambadi/Harrison (2001) und Emden/Yaprak/Cavusgil (2005) geschaffen.5 Von den anfänglich fünf Indikatoren verblieben nach Durchlaufen des Prüfschemas drei Indikatoren. Für das Messmodell mit drei Indikatoren ergab sich ein Cronbachs Alpha in Höhe von 0,882. Die Eignung der Korrelationsmatrix für die Durchführung einer exploratorischen Faktorenanalyse kann aufgrund eines KMO-Werts von 0,685 als unterdurchschnittlich, aber tragbar erachtet werden.6 Im Rahmen der exploratorischen Faktorenanalyse wird ein Faktor extrahiert, der rund 81 % der Varianz der Indikatoren erklärt. Die Faktorladungen liegen durchweg über einem Wert von 0,6.

1

2

3

4 5 6

Vgl. Brittain (1989), S. 173; Huber (1991), S. 94; Barkema et al. (1997), S. 430; Kale/Dyer/Singh (2002), S. 757; Reuer/Zollo/Singh (2002), S. 143; Sampson (2002), S. U3; Vanhaverbeke/Duysters/Noorderhaven (2002), S. 725; Zollo/Reuer/Singh (2002), S. 706; Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 20; Heimeriks/Duysters/Vanhaverbeke (2005), S. 53. Vgl. Reuer/Zollo/Singh (2002), S. 143; Sarkar/Echambadi/Ford (2003), S. 20. In der vorliegenden Untersuchung wurde im Rahmen der logarithmischen Transformation der natürliche Logarithmus (ln) gebildet. Vgl. Hair et al. (2006), S. 855. Auch eine Determinierung der Korrespondenzregel auf Basis des Fraugenkatalogs in Abbildung 18 ist bei einer Ein-Item-Messung nicht möglich. Daher wurde in Anlehnung an die bestehende Literatur eine reflektive Modellierung gewählt. Siehe Abschnitt 3.3.2. Vgl. Sarkar/Echambadi/Harrison (2001); Emden/Yaprak/Cavusgil (2005), S. 888. KMO-Werte unter 0,7, jedoch über 0,6 können als „mediocre“ bewertet werden. Vgl. Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff.

208


Auch im Rahmen der Prüfverfahren der zweiten Generation konnten gute Werte erzielt werden. Die Indikatorreliabilitäten liegen mit Werten von 0,785, 0,942 und 0,482 in allen Fällen über dem geforderten Mindestwert von 0,4, während auch die Faktorreliabilität (0,888) und die durchschnittlich erklärte Varianz (0,729) ihre Grenzwerte klar übertreffen. Aufgrund des Vorliegens von nur drei Indikatoren ist das Modell genau bestimmt und es können keine globalen Anpassungsmaße berechnet werden.1 Basierend auf den Werten der Kriterien der ersten Generation sowie der lokalen Anpassungsmaße wird das Messmodell nicht zurückgewiesen. Abbildung 39 fasst die Ergebnisse zusammen. Lernen aus vergangenen Allianzen Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

8.a

Wir analysieren die Erfolge und Misserfolge vergangener F&E-Allianzen regelmäßig, um zu lernen, was wir beim Allianzmanagement richtig und was wir falsch machen.

0,803

0.887

8.b

Wir sammeln und analysieren unsere Erfahrungen mit Allianzen regelmäßig, um aus vergangenen Allianzen für die Zukunft zu lernen.

0,851

0,969

8.d

Wir transferieren unser gesammeltes Wissen über die ‘Do’s’ und ‘Don’ts’ des Allianzmanagement an die wichtigsten Manager in unserem Unternehmen.

0,668

0,694


0,882



0,685


1 81,252 %



Items


Wir analysieren die Erfolge und Misserfolge vergangener F&E-Allianzen

0,785

8.a regelmäßig, um zu lernen, was wir beim Allianzmanagement richtig und was

0,942

Wir sammeln und analysieren unsere Erfahrungen mit Allianzen regelmäßig, 8.b um aus vergangenen Allianzen für die Zukunft zu lernen.

wir falsch machen.

0,88

6***

0,971***

Lernen aus vergangenen Allianzen

0,694***

0,482

Wir transferieren unser gesammeltes Wissen über die ‘Do’s’ und ‘Don’ts’ des

8.d Allianzmanagement an die wichtigsten Manager in unserem Unternehmen.


df = 0 Ȥ2 = ---

Ȥ2/df

= --CFI = ---

GFI = --AGFI = ---

TLI = --RMSEA = ---


Abbildung 39: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Lernen aus vergangenen Allianzen 5.1.3.5 Operationalisierung von Innovationsstrategie Als letzte Determinante ist die Innovationsstrategie zu operationalisieren. Definitionsgemäß soll das Konstrukt das Ausmaß abbilden, zu dem die Geschäftsbereichsstrategie eines Unternehmens auf Innovationen beruht.2 Den Ausgangspunkt für die entsprechende Messskala bilden die Instrumente aus den Arbeiten von Pelham/Wilson (1996), He/Wong (2004) und Ritter/Gemünden (2004).3 Insgesamt gingen zur Messung der Innovationsstrategie fünf Indikatoren in den Fragebogen ein. Diese sind als reflektive Items des Konstrukts Innovationsstrategie

1 2 3

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 360; Kline (2005), S. 174. Siehe Abschnitt 3.3.3. Vgl. Pelham/Wilson (1996), S. 40; He/Wong (2004), S. 486; Ritter/Gemünden (2004), S. 554.


209

aufzufassen. Einer der Indikatoren wurde aufgrund der unzureichenden Ergebnisse im Rahmen der Prüfprozesse erster und zweiter Ordnung ausgeschlossen, so dass das finale Messinstrument vier Indikatoren beinhaltet. Während Cronbachs Alpha mit 0,822 das gewünschte Mindestmaß übertrifft, wird mit einem KMO-Wert von 0,779 auf eine mittelmäßige Eignung zur exploratorischen Faktorenanalyse hingedeutet.1 Im Rahmen dieser werden für den extrahierten Faktor eine durchschnittlich erklärte Varianz von ca. 66 % und Faktorladungen von durchweg über 0,6 erzielt. Desgleichen weisen die Ergebnisse der konfirmatorischen Faktorenanalyse auf die Reliabilität und Validität der Messung über vier Indikatoren hin. Wie Abbildung 40 zeigt, sind die lokalen Anpassungsmaße mit einer Faktorreliabilität von 0,833, einer durchschnittlich erfassten Varianz von 0,563 und Indikatorreliabilitäten von 0,471, 0,800, 0,473 und 0,484 erfüllt. Gleiches gilt für die globalen Anpassungsmaße. Ausschließlich Ȥ2/df liegt mit einem Wert von 3,187 knapp über der Grenze von 3. Da jedoch in der Literatur häufig Werte kleiner gleich 5 als noch akzeptabel angesehen werden, soll das vier Indikatoren umfassende Messmodell vor dem Hintergrund des Gesamteindrucks bezüglich der Gütemaße nicht zurückgewiesen werden.2

1

2

KMO-Werte unter 0,8, jedoch über 0,7 können als „middling“ (mittelmäßig) bewertet werden. Vgl. Kaiser/ Rice (1974), S. 111 ff. Vgl. z. B. Balderjahn (1986), S. 109; Fritz (1995), S. 140; Bauer (2000), S. 87; Burmann (2002), S. 291; Olderog (2003), S. 247; Escrig-Tena/Bou-Llusar (2005), S. 239.

210

Ergebnisse der empirischen Untersuchung Innovationsstrategie Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

13.a

Wir verfolgen eine Strategie der Technologieführerschaft in unserer Branche.

0,599

0.674

13.b

Wir betonen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten.

0,767

0,893

13.c

Wir entwickeln unsere Produkte kontinuierlich weiter.

0,636

0,706

13.e

Wir führen vergleichsweise häufig neue Produktgenerationen am Markt ein.

0,619

0,692


0,822




0,779

1 66,166 %


Items


0,471

13.a Wir verfolgen eine Strategie der Technologieführerschaft in unserer Branche.

0,800

13.b Wir betonen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten.

0,473

13.c Wir entwickeln unsere Produkte kontinuierlich weiter.

0,484

13.e Wir führen vergleichsweise häufig neue Produktgenerationen am Markt ein.

0,6 86* ** 0,895*** 0,688***


df = 2 Ȥ2 = 6,374

Ȥ2/df = 3,187 CFI = 0,990

GFI = 0,990 AGFI = 0,950


** 96* 0,6

TLI = 0,971 RMSEA = 0,085

Innovationsstrategie FR: 0,833 DEV: 0,563 Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 40: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Innovationsstrategie 5.1.4 Operationalisierung von moderierenden Faktoren Als moderierende Faktoren wurden neben der bereits operationalisierten Innovationsstrategie auch die Umfelddynamik und das Property Rights Regime im Rahmen der Modellherleitung identifiziert.1 Zur empirischen Untersuchung sollen diese beiden Konstrukte nun operationalisiert werden. 5.1.4.1 Operationalisierung von Umfelddynamik Das Konzept der Umfelddynamik bezeichnet Ausmaß und Häufigkeit unvorhergesehener Änderungen im Unternehmensumfeld.2 Da es sich bei der Umfelddynamik um ein in strukturgleichungsmodellbasierten Arbeiten mehrfach untersuchtes Konstrukt handelt, konnte auf existierende Messinstrumente zurückgegriffen werden. Hierzu wurden insbesondere die Arbeiten von Miller/Friesen (1982), Miller (1987), Pelham/Wilson (1996), Jap (1999), Gilley/Rasheed (2000), Garg/Walters/Priem (2003), Luo/Tan (2004) und Pavlou (2004b) he-

1 2

Siehe Abschnitt 3.4. Siehe Abschnitt 3.4.1.


211

rangezogen.1 Auf ihrer Basis wurde ein reflektives Messmodell spezifiziert. Ursprünglich im Fragebogen berücksichtigt wurden für das Konstrukt Umfelddynamik neun Indikatoren; von ihnen konnten fünf nach Durchführung der Prüfschritte zur Sicherstellung von Reliabilität und Validität beibehalten werden. Das fünf Indikatoren umfassende Messinstrument weist ein Cronbachs Alpha von 0,803 auf. Die exploratorische Faktorenanalyse führte zur Extraktion eines Faktors mit ca. 56 % Varianzerklärung und zu Faktorladungen über 0,6 (KMO-Wert 0,822). Mit einer Ausnahme sind die Ergebnisse der Faktorenanalyse zweiter Ordnung als zufrieden stellend zu bewerten. Der Anteil der erklärten Varianz liegt mit 0,454 knapp unter der geforderten 0,5. Das Nicht-Einhalten eines einzelnen Grenzwerts soll jedoch nicht als Grund für die Elimination weiterer Indikatoren verstanden werden.2 Dafür sprechen insbesondere die weiteren Ergebnisse der zweiten Generation. Mit einer Faktorreliabilität von 0,805, Indikatorreliabilitäten über dem geforderten 0,4-Grenzwert und vollständig erfüllten globalen Gütekriterien ist somit das Messmodell für Umfelddynamik nicht abzulehnen. Die Ausprägungen der Gütekriterien finden sich überblicksartig in Abbildung 41.

1

2

Vgl. Miller/Friesen (1982), S. 17 f.; Miller (1987), S. 73; Pelham/Wilson (1996); Jap (1999), S. 473; Gilley/ Rasheed (2000), S. 778; Garg/Walters/Priem (2003), S. 733; Luo/Tan (2004), S. 209; Pavlou (2004b), S. 13 f. Vgl. Abschnitt 4.2.2.1 sowie Fritz (1995), S. 141 ff.; Homburg/Baumgartner (1995a), S. 172; Homburg (1998), S. 90; Burmann (2002), S. 292.

212

Ergebnisse der empirischen Untersuchung Umfelddynamik Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

16.e

Die Verfahren der Produktion und des Service ändern sich oft und tief greifend.

0,573

0.655

16.f

Die Anforderungen aus unserem Unternehmensumfeld ändern sich ständig.

0,566

0,642

16.g

Die Marketing-Praktiken in unserer Industrie ändern sich ständig.

0,609

0,699

16.h

Umfeldänderungen sind in unserer Industrie schwer vorhersagbar.

0,630

0,717

16.i

In unserem Umfeld kommen ständig neue Geschäftsmodelle auf.

0,570

0,652


0,803



0,822


1


56,248 %



Items

Die Verfahren der Produktion und des Service ändern sich oft und tief

0,430

16.e greifend.

0,417

16.f Die Anforderungen aus unserem Unternehmensumfeld ändern sich ständig.

0,483


0,6

16.h Umfeldänderungen sind in unserer Industrie schwer vorhersagbar.

0,430

16.i In unserem Umfeld kommen ständig neue Geschäftsmodelle auf.


df = 5 Ȥ2 = 14,879

Ȥ2/df = 2,976 CFI = 0,977

GFI = 0,981 AGFI = 0,943

***

0,695***

16.g Die Marketing-Praktiken in unserer Industrie ändern sich ständig.

0,510

56* **

0,646

Umfelddynamik

** 0,714* ** 56* 6 , 0

TLI = 0,953 RMSEA = 0,081

FR: 0,805 DEV: 0,454


Abbildung 41: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Umfelddynamik 5.1.4.2 Operationalisierung von Property Rights Regime Der letzte zu operationalisierende Faktor ist der des Property Rights Regimes, welches sich auf die Schwierigkeit der Imitation in der Industrie bezieht.1 Eine Ausgangsmenge von Indikatoren wurde basierend auf den Ausführungen von Unger/Zagler (2003) sowie den Messungen von Levin et al. (1987) und Silverman (1999) generiert.2 Auf dieser Basis wurden sechs Indikatoren entwickelt, die in einer reflektiven Korrespondenzbeziehung zur latenten Variable Property Rights Regime stehen. Drei der sechs Indikatoren überdauerten die Prüfprozedur auf Basis der Verfahren der ersten und zweiten Generation. Die drei Indikatoren weisen ein Cronbachs Alpha von 0,797 auf. Eine befriedigende Konvergenzvalidität konnte auf Basis der exploratorischen Faktorenanalyse festgestellt werden, die in einen Faktor mit rund 71 % erklärter Varianz und Faktorladungen über 0,6 für alle Indika-

1 2

Siehe Abschnitt 3.4.2. Vgl. Levin et al. (1987), S. 794; Silverman (1999), S. 1115; Unger/Zagler (2003), S. 294.


213

toren resultierte. Die Eignung der exploratorischen Faktorenanalyse war dabei als unterdurchschnittlich, jedoch tragbar festgestellt werden (KMO-Wert: 0,687).1 Bis auf eine sehr knappe Unterschreitung des 0,4-Grenzwerts der Indikatorreliabilität in einem Fall (nämlich bei Indikator 17.d, dessen Indikatorreliabilität sich auf 0,395 beläuft) sind die Ergebnisse der konfirmatorischen Faktorenanalyse zufrieden stellend. Die Faktorreliabilität beträgt 0,804, die durchschnittlich erfasste Varianz 0,583 und die Indikatorreliabilitäten der beiden anderen Indikatoren 0,647 und 0,688. Aussagen zum globalen Modell-Fit können nicht getroffen werden, da das Messinstrument mit drei Indikatoren genau bestimmt ist.2 Insgesamt wird das Messmodell für den Faktor Property Rights Regime nicht abgelehnt. Abbildung 42 fasst die Ergebnisse für diesen Faktor zusammen. Property Rights Regime Kriterien der ersten Generation Items

Faktorladung


(exploratorisch)

( 0,4)

17.d

In unserem Markt schützen Erfahrungskurveneffekte nicht vor Imitation durch andere Unternehmen.

0,563

0.629

17.e

In unserem Markt sind Innovationen im besonderen Maße der Gefahr von Imitation ausgesetzt.

0,675

0,805

17.f

In unserem Markt fällt es Wettbewerbern leicht, Innovationen zu kopieren.

0,687

0,828


0,797



0,687


1 71,111 %



Items

0,395

17.d

In unserem Markt schützen Erfahrungskurveneffekte nicht vor Imitation durch andere Unternehmen.

0,6

0,647

17.e

In unserem Markt sind Innovationen im besonderen Maße der Gefahr von Imitation ausgesetzt.

0,805***

29* **

0,830***

0,688


df = 0 Ȥ2 = ---

GFI = --AGFI = ---

Property Rights Regime FR: 0,804 DEV: 0,583

17.f In unserem Markt fällt es Wettbewerbern leicht, Innovationen zu kopieren.

Ȥ2/df = --CFI = ---


TLI = --RMSEA = ---


Abbildung 42: Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten und zweiten Generation für den Faktor Property Rights Regime 5.1.5

Abschließende Betrachtung der Messmodelle

Nachdem die Operationalisierung aller Konstrukte abgeschlossen war, wurde begonnen, Regelmäßigkeiten bezüglich des Ausschlusses von Items zu identifizieren. Zunächst konnte festgestellt werden, dass eine hohe Anzahl von Konstrukten nach Indikatorbereinigung mit

1

2

KMO-Werte unter 0,7, jedoch über 0,6 können als „mediocre“ bewertet werden. Vgl. Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 360; Kline (2005), S. 174.

214


exakt vier Items gemessen wurde. Dies entspricht den Richtlinien aus der bestehenden Literatur, die eine Messung latenter Konstrukte mit mindestens vier Indikatoren empfehlen (siehe Abschnitt 4.2.2.1). Dieser Mindestwert musste in der vorliegenden Untersuchung in verschiedenen Fällen in Anspruch genommen werden, um bei den z. T. sehr komplexen Modellen dieser Untersuchung eine ausreichende Modellgüte zu erzielen. Weiterhin fiel bei einer genaueren Betrachtung der eliminierten Items auf, dass kein einziger der ursprünglich sechs revers (d. h. genau entgegengesetzt der Konstruktbedeutung) formulierten Indikatoren nach der Reliabilitäts- und Validitätsüberprüfung übrig geblieben ist.1 Die reversen Indikatoren wurden ursprünglich auf Basis der Empfehlungen verschiedener psychometrischer Arbeiten aufgenommen, um einem Response Bias aufgrund rein unidirektionaler Item-Formulierungen vorzubeugen.2 Dieser könnte sich z. B. aufgrund von Einwilligungsoder linearen Antworteffekten ergeben.3 Wong/Rindfleisch/Burroughs (2003) betonen jedoch, dass den Vorteilen reverser Items auch einige Probleme gegenüberstehen.4 So sind mit reversen Items besonders häufig eine geringe Reliabilität und schwache Item-to-TotalKorrelationen verbunden.5 Weiterhin wurden Probleme mit reversen Indikatoren im Rahmen von Faktorenanalysen bereits in vorherigen Untersuchungen berichtet.6 Insofern verwundert es nicht, dass auch in der vorliegenden Untersuchung eine nur unzureichende Reliabilität und Validität dieser Indikatoren festgestellt wurde. Nichtsdestotrotz kann vermutet werden, dass durch den Einsatz der reversen Indikatoren die Gefahr eines Response Bias gemindert werden konnte und daher ihr Einsatz, wenn auch nicht zur letztendlichen Konstruktmessung, so doch zum Zwecke der Bias-Minimierung, sinnvoll war.

1 2 3 4 5 6

Hierbei handelt es sich um die Indikatoren 4.k, 5.k, 6.h, 10.j, 10.k und 14.k. Vgl. Couch/Kenniston (1960), S. 158; Churchill (1979), S. 68; Baumgartner/Steenkamp (2001), S. 154. Vgl. Wong/Rindfleisch/Burroughs (2003), S. 73. Vgl. Wong/Rindfleisch/Burroughs (2003), S. 73. Vgl. Peabody (1966), S. 17; DeVellis (2003), S. 70. Vgl. Pilotte/Gable (1990), S. 603 ff.; Herche/Engelland (1996), S. 366 ff.; Wong/Rindfleisch/Burroughs (2003), S. 80.

Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen

5.2

215


Der folgende Abschnitt zielt auf die Beantwortung der zweiten Untersuchungsfrage ab, die sich mit dem Zusammenhang zwischen Allianzfähigkeit und abhängigen Variablen beschäftigt.1 Als relevante abhängige Variablen wurden dabei Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit identifiziert.2 Gleichzeitig geben die Analysen erste Hinweise auf die nomologische Validität des im vorherigen Abschnitt entwickelten Messinstruments von Allianzfähigkeit, indem es in ein theoretisch deduziertes Hypothesensystem eingebettet wird. Die zur Überprüfung der Erfolgswirksamkeit notwendige Operationalisierung der einzelnen Konstrukte ist in Abschnitt 5.1 erfolgt. Nun werden die Messmodelle von Allianzfähigkeit und die der abhängigen Variablen zusammengeführt, um im Strukturmodell die Beziehungen zwischen den Konstrukten zu testen. Abbildung 43 zeigt die entsprechend spezifizierte Modellstruktur und die Anpassungsmaße. Sowohl die lokalen als auch die globalen Anpassungsmaße weisen vor dem Hintergrund der Modellkomplexität (df = 452) eine hohe Güte auf. FR: 0,878; DEV: 0,643


FR: 0,867; DEV: 0,621

4d

0, Interorg. Lernen

0,851***

0, Allianzproaktivität

0,6 96 ***

5h

0,719* ** 0,822*** 0,879*** ** 0,828*

0,355*

Allianzfähigkeit

R2 = 0,094

Allianzhäufigkeit

6f

0,8 2

0,720* ** 0,657*** 0,859*** ** 0,773*

Allianzanpassung

11a

6g

15e

R2 = 0,198

** 0*

15f

***

15h

Finanzieller 0,89 0,925*** Wettbewerbs15g 0, 9 vorteil 39

FR: 0,944; DEV: 0,849

*

6e

***

FR: 0,782; DEV: 0,553

9** 0,80

6d

2** *

5j

FR: 0,844; DEV: 0,575

15a

Wettbewerbsvorteil

*** 04

5e

** 3* 80

** 6* 30 0,

4i 5d FR: 0,872; DEV: 0,630

R2 = 0,651

** 0*

Strategischer 0,59 0,708*** 15c Wettbewerbs0, 8 vorteil 45

0,7

4g

0,822* ** 0,837*** 0,755*** 8*** 78 0,

0

* **

2 05 0,

4a

***

2d

*

10g 76 ,6

Allianzerfolg

5 68

2c

**

10d

0,8 93 ***

2b

0,

FR: 0,916; DEV: 0,733

0,725* ** 0,907*** 0,912*** ** 7* 0,86

***

2a

*** 10 0,8

1g

10b 12

5***

0, 8

0,84


3

1f

0, 07

1d

10a

2 0,87

FR: 0,845; DEV: 0,578

0,768* ** 0,769*** 0,823*** ** 0,750*

80 7* **

1a

11c

FR: 0,801; DEV: 0,669


df = 452 Ȥ2 = 654,035

Ȥ2/df = 1,447 CFI = 0,967

GFI = 0,885 AGFI = 0,866

TLI = 0,964 RMSEA = 0,039


Abbildung 43: Strukturgleichungsmodell zum Einfluss von Allianzfähigkeit auf Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit Die Ergebnisse bezüglich des Strukturmodells zeigen, dass Allianzfähigkeit einen signifikanten direkten Effekt auf alle drei abhängigen Variablen besitzt. Hierbei fällt der Einfluss von Allianzfähigkeit auf den Allianzerfolg mit 0,807 besonders hoch und signifikant aus. Auch der Effekt von Allianzfähigkeit auf die Allianzhäufigkeit in Höhe von 0,306 ist hochsignifi-

1 2

Siehe Abschnitt 1.2.2. Siehe Abschnitt 3.2.

216


kant. Der direkte Einfluss von Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil in Höhe von 0,355 ist auf dem 10 %-Niveau signifikant. Der Totaleffekt von Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil ist – wie aus Tabelle 23 hervorgeht – bei einer Höhe von 0,438 auf dem 1 %-Niveau signifikant. Exogene Variable

Endogene Variable

Totaleffekt

Allianzfähigkeit

Wettbewerbsvorteil

0,438***

Allianzfähigkeit


0,391***

Allianzfähigkeit


0,308***

Allianzerfolg


0,066

Allianzerfolg


0,052

Allianzhäufigkeit


0,065

Allianzhäufigkeit


0,051 Signifikanzen * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Tabelle 23:

Totaleffekte im Strukturgleichungsmodell zum Einfluss von Allianzfähigkeit auf Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit

Das Ergebnismuster bezüglich der Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil (direkter Effekt schwachsignifikant, Totaleffekt hochsignifikant) kann als Demonstration der Existenz des mediierenden Effekts der beiden Variablen Allianzerfolg und Allianzhäufigkeit gewertet werden.1 Eine weitere Möglichkeit zur Untersuchung des Vorliegens von Mediation besteht in einem Vergleich der Pfadkoeffizienten in einer Modellierung mit und ohne mediierender Variable, wie er in Abbildung 44 dargestellt ist.2 Falls der Koeffizient des direkten Pfades nach Einführung der mediierenden Variablen nichtsignifikant ist, es zuvor jedoch war, kann von einer vollen Mediation ausgegangen werden.3 Bleibt der direkte Pfad zwar signifikant, sinkt jedoch der Pfadkoeffizient, so kann von einer partiellen Mediation gesprochen werden. In einem Strukturmodell ohne die beiden Variablen Allianzerfolg und Allianzhäufigkeit beträgt die Höhe des Pfadkoeffizienten zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil 0,435 und ist auf dem 1 %-Niveau signifikant. Wird die Variable Allianzerfolg eingeführt und werden zusätzliche Pfade zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg sowie Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil modelliert, so sinkt die Höhe des Pfadkoeffizienten zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil auf 0,370 und ist nur noch auf dem 5 %-Niveau signifikant. Infolgedessen wird in Bezug auf die Variable Allianzerfolg auf eine starke, partielle Mediati-

1 2 3

Vgl. Kline (2005), S. 130. Vgl. zu diesem Vorgehen im Folgenden Hair et al. (2006), S. 867. In diesem Fall wäre die Modellierung eines direkten Pfades im Rahmen des Strukturmodells nicht gerechtfertigt. Vgl. Hair et al. (2006), S. 869.


217

on hingewiesen. Im Rahmen eines analogen Vorgehens bezüglich des Konstrukts Allianzhäufigkeit bleibt der Pfadkoeffizient zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil zwar auf dem 1 %-Niveau signifikant, sinkt jedoch von ursprünglich 0,435 auf einen Wert von 0,412. Insofern ist der Einfluss von Allianzhäufigkeit als schwache, partielle Mediation zu interpretieren. Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil (ohne mediierende Variablen)

Allianzfähigkeit

0,435***

Wettbewerbsvorteil

Allianzerfolg

Allianzhäufigkeit

0,370**

Wettbewerbsvorteil

Allianzfähigkeit

6 07 0,

3 08 0,

Allianzfähigkeit

0, 30 3* **

Test des mediierenden Einflusses von Allianzerfolg

0, 80 6* **

Test des mediierenden Einflusses von Allianzerfolg

0,412***

Wettbewerbsvorteil

Signifikanzen Die Indikatoren und Dimensionen der Konstrukte wurden aus Übersichtlichkeitsgründen ausgeblendet.

* Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 44: Untersuchung des Vorliegens von Mediation durch die Konstrukte Allianzerfolg und Allianzhäufigkeit Vor dem Hintergrund des Vorliegens partieller Mediationen und der Tatsache, dass der Totaleffekt von Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil im Gegensatz zum direkten Effekt auf dem 1 %-Niveau signifikant ist, scheint die bestehende, in Abbildung 43 dargestellte Modellierung gerechtfertigt, auch wenn die Beziehungen zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil sowie Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil insignifikant sind. Dieser Eindruck wird auch durch einen genesteten Modellvergleich unterstützt. Eine Modellierung ohne die beiden betreffenden Pfade führt nicht zu einem signifikant besseren Modell-Fit (ǻȤ2 = 1,169; ǻdf = 2). Ein weiterer Aspekt der Analyse im Rahmen des spezifizierten Strukturmodells betrifft eine eingehendere Untersuchung der nomologischen Validität des Konstrukts zweiter Ordnung Allianzfähigkeit.1 Hierzu soll ein Vergleich zwischen der Allianzerfolgserklärung des Konstrukts zweiter Ordnung mit der Erklärungskraft der Dimensionen stattfinden (siehe Abbildung 45).2

1 2

Vgl. zum folgenden Vorgehen Marsh/Jacksen (1999), S. 364; Hair et al. (2006), S. 818 f. Als endogene Variable wurde im Rahmen dieses Tests Allianzerfolg gewählt, da der Pfadkoeffizient zwischen Allianzfähigkeit und diesem Konstrukt – in Relation zu den beiden anderen abhängigen Variablen – im spezifizierten Strukturmodell mit 0,807 am höchsten ist.

218


Allianzerfolgserklärung Konstrukt 2. Ordnung


18 0, 8


***

Allianzportfolio- 0, 68 koordination 5 Interorg. Lernen

** 7*

Allianzfähigkeit

0,806***

Allianzerfolg R2

05 ***

8 0 ,7

df = 246 Ȥ2 = 374,238

0,012

Allianzerfolg

*** 0,363 ** 52* 1 , 0


Allianzanpassung

0,3 59 ***

0,325***

Interorg. Lernen

= 0,649

0, 7



** *

0,854***

Allianzerfolgserklärung einzelner Dimensionen

R2 = 0,389

Allianzanpassung

Ȥ2/df = 1,521 CFI = 0,973

GFI = 0,909 AGFI = 0,889

BIC = 682,601 TLI = 0,969 RMSEA = 0,042

df = 247 Ȥ2 = 931,426

Ȥ2/df = 3,771 CFI = 0,854

GFI = 0,755 AGFI = 0,702

BIC = 1.234,079 TLI = 0,837 RMSEA = 0,096

Signifikanzen Die Indikatoren der Konstrukte wurden aus Übersichtlichkeitsgründen ausgeblendet.

* Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Abbildung 45: Untersuchung der nomologischen Validität des Allianzfähigkeitskonstrukts zweiter Ordnung Die Ergebnisse weisen auf eine hohe nomologische Validität des Konstrukts zweiter Ordnung Allianzfähigkeit hin. Erstens sind die Fit-Werte in der Modellierung mit dem Konstrukt zweiter Ordnung durchweg erheblich besser als in der Alternativmodellierung; insbesondere der BIC-Wert ist dabei deutlich niedriger. Zweitens ist der Pfadkoeffizient zwischen Konstrukt zweiter Ordnung und Allianzerfolg mit einem Wert von 0,806 weitaus höher als jeder Pfadkoeffizient im Alternativmodell. Drittens ist die erklärte Varianz des Konstrukts Allianzerfolg in der Modellierung mit dem Faktor zweiter Ordnung erheblich höher (0,649 vs. 0,389). Diese Resultate sprechen vor dem Hintergrund der Ergebnisse aus Abschnitt 5.1.1.2 im erheblichen Maße für die Existenz eines Konstrukts zweiter Ordnung. Basierend auf den vorangegangenen Analysen soll das in Abbildung 43 spezifizierte Modell also nicht zurückgewiesen werden.1 Gleichfalls können die explikativen Untersuchungshypothesen H2, H3 und H4 nicht abgelehnt werden: H2:


H3:


H4:


Abgelehnt werden müssen hingegen zunächst aufgrund nichtsignifikanter Pfadbeziehungen die beiden Nebenhypothesen NH1 und NH2. NH1: Je größer der Allianzerfolg, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. NH2: Je höher die Allianzhäufigkeit, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil.

1

Vgl. zur Nicht-Ablehnung eines Strukturmodells trotz einzelner nichtsignifikanter Pfade Hair et al. (2006), S. 863.


219

Bei genauerer Betrachtung der Datenlage scheint jedoch ein Multikollinearitätsproblem vorzuliegen, welches zu einer verzerrten Schätzung des Pfadkoeffizienten zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil führen könnte. Aufgrund der beträchtlichen Interkorrelation zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg könnten somit methodische Einwände erhoben werden (siehe Tabelle 24). Interkorrelationen der Konstrukte Allianzfähigkeit Allianzerfolg Allianzhäufigkeit Wettbewerbsvorteil

Tabelle 24:

1 2 3 4 1,000 0,806 1,000 0,304 0,255 1,000 0,437 0,379 0,201 1,000

Interkorrelationen zwischen Allianzfähigkeit, Allianzerfolg, Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil

Eine hohe Multikollinearität unabhängiger Variablen kann im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen zu erheblichen Problemen führen.1 Dies bezieht sich insbesondere auf eine verzerrte Schätzung der Pfadkoeffizienten.2 Dabei kann sich unter Umständen sogar das Vorzeichen der Koeffizienten ändern.3 Derartige Probleme treten bei kovarianzbasierten Strukturgleichungsmodellverfahren in der Regel erst dann auf, wenn die Multikollinearität eine „mäßige“ Ausprägung überschreitet.4 In Anlehnung an Opp/Schmidt (1976) soll dabei ein Grenzwert von maximal 0,60 für Korrelationskoeffizienten gelten, ab dem Multikollinearität ein Problem darstellt.5 Obgleich sich dieser Grenzwert ursprünglich auf Regressionen ohne latente Variable bezieht, erscheint er grundsätzlich auch für Strukturgleichungsmodelle relevant.6 Führt man sich unter diesem Gesichtspunkt die Ergebnisse der Tabelle 24 vor Augen, so wird deutlich, dass die Korrelation zwischen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg diesen Grenzwert weit überschreitet. Es scheint bei diesem Paar unabhängiger Variablen folglich ein Multikollinearitätsproblem vorzuliegen. Der Umgang mit aufgrund von Multikollinearität verzerrten Ergebnissen gestaltet sich als schwierig.7 Farrar/Glauber (1967) drücken dies wie folgt aus: „It would be pleasant to conclude on a note of triumph that the problem has been solved (…). Such a feeling, clearly, would be misleading. Diagnosis, although a necessary first step, does not insure cure.“8 Nichtsdestotrotz finden sich in der Literatur vier alternative Ansätze zum Umgang mit dem Multikollinearitätsproblem. Erstens ist es möglich, das entsprechende Modell mit den hoch-

1 2 3

4 5 6 7 8

Vgl. im Folgenden Fritz (1995), S. 258; Kline (2005), S. 56 f. Vgl. Bagozzi (1985), S. 52; Pedhazur/Schmelkin (1991), S. 449 f.; Schwab (2005), S. 253. Vgl. Opp/Schmidt (1976), S. 169; Jagpal (1982), S. 431. Im Extremfall ist keine Schätzung der Strukturkoeffizienten möglich. Vgl. Hair et al. (2006), S. 228. Vgl. Gabele (1981), S. 217; Förster et al. (1984), S. 363. Vgl. Opp/Schmidt (1976), S. 171; 183. Vgl. Fritz (1995), S. 258. Vgl. Pedhazur (1982), S. 247. Farrar/Glauber (1967), S. 107.

220


korrelierten unabhängigen Variablen unverändert beizubehalten und es ausschließlich zur Vorhersage zu verwenden – d. h. keinen Versuch zu unternehmen, die Pfadkoeffizienten zu interpretieren.1 Dieser Ansatz würde jedoch keinerlei Prüfung der Nebenhypothese NH1 zulassen. Daher soll er erst bei den in Abschnitten 5.3 und 5.4 folgenden Modellerweiterungen um Determinanten und moderierende Faktoren angewandt werden, im Rahmen derer die betreffende Konstruktbeziehung nicht mehr im Fokus steht. Zweitens ist es denkbar, einzig anhand der Korrelationen zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable die Natur der Beziehung zwischen den Konstrukten abzuleiten.2 Mit Blick auf Tabelle 24 würde dies bedeuten, dass sowohl Allianzfähigkeit als auch Allianzerfolg in einem positiven Zusammenhang zum Wettbewerbsvorteil stehen. Eine reine Betrachtung von Korrelationen birgt jedoch den Nachteil, dass die Vorhersagekraft einer Variablen nicht bewertet und auch keine Aussage über eine Wirkungsrichtung gemacht werden kann. Insofern ist die Aussagekraft der Korrelationskoeffizienten als beschränkt einzustufen. Drittens wird vorgeschlagen, die hochkorrelierten unabhängigen Variablen unter ein Konstrukt höherer Ordnung zu subsumieren, welches ihrer Interkorrelation Rechnung trägt.3 Dies ist jedoch nur dann sinnvoll möglich, wenn keine der beiden Variablen der anderen konzeptionell vorgelagert ist: „Are (…) variables treated as a block highly correlated because they are actually multiple indicators of the same variable (…), or are some of the variables in the given block causes of other variables in the same block? If the latter answer is plausible, then the analysis and testing of a single-stage model is inappropriate.“4 Da Allianzerfolg aus theoretischer Sicht als eine Konsequenz von Allianzfähigkeit aufzufassen ist und kein konzeptionell sinnvolles Konstrukt höherer Ordnung naheliegt, welches beide Variablen als Dimensionen beinhalten würde, scheint dieser Lösungsansatz für den vorliegenden Fall weitgehend ungeeignet.5 Viertens ist es möglich, bei der Schätzung des Strukturmodells eine der beiden hochkorrelierten Variablen auszulassen und zwei isolierte Strukturmodelle zu schätzen.6 Hierbei sind zwar kein Vergleich der Pfadkoeffizienten und damit keine Einschätzung der relativen Bedeutung der beiden unabhängigen Variablen mehr möglich; zumindest erlaubt das Verfahren aber eine Überprüfung, ob die betreffenden Pfadbeziehungen signifikant sind.

1 2 3 4 5

6

Vgl. Hair et al. (2006), S. 233. Vgl. Hair et al. (2006), S. 233. Vgl. Fritz (1995), S. 259; Kline (2005), S. 57. Pedhazur/Schmelkin (1991), S. 451. Wird trotzdem ein Konstrukt höherer Ordnung modelliert, dessen beiden (reflektiven) Dimensionen Allianzfähigkeit und Allianzerfolg konstituieren, so weisen die entsprechenden Pfadkoeffizienten folgende Werte auf: Konstrukt höherer OrdnungĺAllianzfähigkeit: 0,961 (Į 0,01); Konstrukt höherer Ordnungĺ Allianzerfolg: 0,839 (Į 0,01); Konstrukt höherer OrdnungĺWettbewerbsvorteil: 0,455 (Į 0,01). Es zeigt sich also, dass das konstruierte Konstrukt höherer Ordnung einen hochsignifikanten Einfluss auf den Wettbewerbsvorteil besitzt. Vgl. Pedhazur/Schmelkin (1991), S. 451; Kline (2005), S. 57; Hair et al. (2006), S. 232.

Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen 0,768* ** 0,772*** 0,822*** ** 0,748*


2b

0,724* ** 0,907*** 0,911*** ** 8* 0,86


2d 4a FR: 0,869; DEV: 0,625

4d

0,853***

Interorg. Lernen

5h

0,722* ** 0,823*** 0,877*** ** 0,827*

0, Allianzproaktivität

0,6 90 ***

5e

0,412***

Allianzfähigkeit

R2 = 0,092

R2 = 0,195

6f

15f

*

15h

0,8 30** *

Allianzanpassung

11a

6g

FR: 0,944; DEV: 0,850

2***

6e

** 1*

0,80

FR: 0,847; DEV: 0,581

0,717* ** 0,661*** 0,861*** ** 1* 0,77

15e

Finanzieller 0,89 0,924*** Wettbewerbs15g 0, vorteil 93 9* *

Allianzhäufigkeit

5j 6d

***

FR: 0,779; DEV: 0,549

Wettbewerbsvorteil

*** 93

5d FR: 0,875; DEV: 0,637

** 6* 79

** 3* 30 0,

4i

15a

0 ,6

4g

0,821*

** 0,838*** 0,754*** 8*** 0,78

** 1*

Strategischer 0,59 0,707*** 15c Wettbewerbs0, vorteil 84 5

** 7* 70 0,

2c

*** 02

2a FR: 0,916; DEV: 0,733

0 ,8

1g

07 ***

1f

0 ,9

1d

0, 07 6

1a FR: 0,872; DEV: 0,633

221

11c

FR: 0,834; DEV: 0,716


df = 340 Ȥ2 = 501,478

Ȥ2/df = 1,475 CFI = 0,969

GFI = 0,899 AGFI = 0,879

Signifikanzen

TLI = 0,966 RMSEA = 0,040

* Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

10g

Allianzerfolg ** 3* 35 0,

** 3*

15a

***

15e

** 0*

15f

***

15h

Strategischer 0,58 0,708*** 15c Wettbewerbs0, vorteil 85 0

4** *

0

* ** 65 ,6

FR: 0,807; DEV: 0,591

0,8 6

10d

4***

10b 0,88

0, 81 0* **

0,84 1***

FR: 0,873; DEV: 0,633

10a

FR: 0,948; DEV: 0,860

4***

0,8 27* **

**

Finanzieller 0,89 0,925*** Wettbewerbs15g 0, vorteil 93 9

0,80

11a

R2 = 0,156

25*

Allianzhäufigkeit

0 ,7

0, 10 9

Wettbewerbsvorteil

11c

FR: 0,742; DEV: 0,590


df = 49 Ȥ2 = 72,867

Ȥ2/df = 1,487 CFI = 0,988

GFI = 0,962 AGFI = 0,939

TLI = 0,984 RMSEA = 0,040


Abbildung 46: Strukturgleichungsmodelle zum Einfluss von Allianzfähigkeit und Allianzerfolg auf den Wettbewerbsvorteil Aus den isolierten Betrachtungen geht hervor, dass sowohl die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil als auch zwischen Allianzerfolg und Wettbewerbsvorteil auf dem 1 %-Niveau signifikant sind (siehe Abbildung 46). Insofern sind laut der getrennten Betrachtung H3 und NH1 nicht abzulehnen. Weiterhin abzulehnen ist jedoch die Nebenhypothese NH2; die Allianzhäufigkeit scheint keinen direkten signifikanten und linearen Einfluss auf den Wettbewerbsvorteil zu besitzen. Möglicherweise kann dies damit begründet werden, dass Allianzen nicht ausschließlich die in den Abschnitten 1.1 und 3.2.5 beschriebenen positiven Effekte für die Wettbewerbsposition eines Unternehmens besitzen. Bereits Kotabe/Swan (1995) beobachten eine negative Bezie-

222


hung zwischen der Anzahl der bei einer Neuprodukteinführung beteiligten Unternehmen und der Innovativität der eingeführten Produkte.1 Sie begründen dies damit, dass jede zusätzliche Allianz auch zusätzlichen Aufwand bezüglich Kommunikation und Koordination bedeutet.2 Die Managementkomplexität nimmt dabei ab einer bestimmten Größe des Allianzportfolios überproportional zu.3 Andererseits sinkt gleichzeitig der Nutzen zusätzlicher Allianzen, da sie sich zunehmend inhaltlich überschneiden und dabei die Möglichkeit abnimmt, vom Allianzpartner neues Wissen zu erlernen.4 Insofern scheint die Idee einer optimalen Anzahl strategischer Allianzen naheliegend, so dass folglich die Beziehung zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil nicht linearer Natur ist. Überschreitet ein Unternehmen diese optimale Anzahl, überwiegt der Aufwand der zusätzlichen Allianz deren Vorteile. Strategische Allianzen besitzen somit einen abnehmenden Grenznutzen für Unternehmen.5 Eine detaillierte Erforschung der Natur der Beziehung zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil stellt somit eine zentrale Implikation in Bezug auf den Forschungsbedarf zukünftiger Arbeiten dar (siehe hierzu ausführlich Abschnitt 6.2). Im Weiteren sollen nun noch anhand der Faktorladungen das Gewicht der einzelnen Dimensionen von Allianzfähigkeit und damit ihr aufgrund der Modellstrukturierung zweiter Ordnung allerdings nur indirekter Einfluss auf die abhängigen Variablen abgeleitet werden.6 Somit wird eine Beurteilung des mittelbaren relativen Beitrags der einzelnen Dimensionen auf die abhängigen Variablen möglich.7 Je höher die Faktorladung, umso stärker wird Allianzfähigkeit durch die entsprechende Dimension repräsentiert, und umso größeren Anteil hat diese Dimension auch am Zustandekommen des Einflusses von Allianzfähigkeit auf die abhängigen Variablen. Somit ergibt sich im Rahmen des spezifizierten Strukturmodells unter den Allianzfähigkeitsdimensionen die Reihenfolge 1.) interorganisationales Lernen, 2.) interorganisationale Koordination, 3.) Allianzproaktivität, 4.) Allianzanpassung und 5.) Allianzportfoliokoordination (siehe Abbildung 43). Außerdem kann noch die erklärte Varianz der abhängigen Variablen (R2) untersucht werden. Für Allianzerfolg beläuft sich das R2 auf 0,651, während für Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit 19,8 % bzw. 9,4 % der Varianz durch die unabhängigen Variablen erklärt werden konnten. Obwohl für R2 kein etablierter Mindestwert existiert, lassen die Werte für das vorliegende Strukturmodell den Schluss zu, dass ein Modell mit substantieller Aussagekraft ge-

1 2 3 4 5 6 7

Vgl. Kotabe/Swan (1995), S. 628. Vgl. Kotabe/Swan (1995), S. 631. Vgl. Deeds/Hill (1996), S. 45. Vgl. Deeds/Hill (1996), S. 44; Hoffmann/Schlosser (2001), S. 129 f. Vgl. Deeds/Hill (1996), S. 44. Nachfolgend wird wieder auf das in Abbildung 43 dargestellte Modell rekurriert. Anders als im Falle einer formativen Operationalisierung des Allianzfähigkeitskonstrukts zweiter Ordnung lassen sich bei der gewählten reflektiven Operationalisierung keine Werte für den indirekten Einfluss berechnen.


223

wonnen wurde und zentrale Einflussgrößen der abhängigen Variablen identifiziert werden konnten. Abschließend soll noch das Vorliegen eines Common Method Bias geprüft werden.1 Dieser wird aktuell verstärkt in der Literatur diskutiert und soll daher vergleichsweise ausführlich betrachtet werden.2 Ein Common Method Bias kann immer dann auftreten, wenn zwei Konstrukte bei derselben Person gemessen wurden und Korrelationen zwischen diesen Konstrukten interpretiert werden sollen. Besondere Relevanz erhält er, wenn Erfolgswirkungen untersucht werden sollen und unabhängige und abhängige Variablen bei derselben Person gemessen wurden – wie dies im Rahmen der vorliegenden Untersuchung der Fall war. Zur Erläuterung des Common Method Bias führen Podsakoff/Organ (1986) aus: „Because both measure come from the same source, any defect in that source contaminates both measures, presumably in the same fashion.“3 Mögliche Auslöser für systematische Verzerrungen im Rahmen des Common Method Bias sind also Effekte, die die Beantwortung beider Skalen auf die gleiche Weise stören. Infolge dieser Effekte besteht die Möglichkeit, dass Korrelationen ausschließlich aufgrund der systematischen Verzerrung gemessen werden. Als Beispiele für derartige Effekte können u. a. das Consistency Motif und Cues in Stimulus Setting genannt werden.4 Zum Umgang mit dem Problem des Common Method Bias ist zwischen Maßnahmen zur Vorbeugung und einer nachträglichen Analyse zu unterscheiden. Zur Vorbeugung wird eine Skalenreihenfolge im Fragebogen empfohlen, bei der zuerst unabhängige und danach abhängige Variablen abgefragt werden.5 Dies wurde im Rahmen dieser Untersuchung beherzigt, indem die Messskalen des Allianzerfolgs, des Wettbewerbsvorteils und der Allianzhäufigkeit jenen der Allianzfähigkeit folgen. Zur nachträglichen Analyse bezüglich des Vorliegens eines Common Method Bias wird Harmans Ein-Faktor-Test vorgeschlagen.6 Hierzu werden alle Indikatoren der relevanten Konstrukte einer Faktorenanalyse zugeführt. Falls ein Common Method Bias vorliegt, würde dabei entweder nur ein einziger oder aber ein „genereller“ Faktor extrahiert, der die Mehrheit der Varianz aller Variablen umfasst. In der Literatur werden zwei alternative Methoden für die Faktorenanalyse im Rahmen dieses Tests genannt: eine Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation und eine konfirmatorische Faktorenanalyse.7 Bei Letzterer findet ein Vergleich der Fit-Werte zwischen hergeleitetem und Ein-FaktorModell statt.

1 2 3 4 5 6 7

Vgl. im Folgenden Podsakoff/Organ (1986), S. 533 ff. Vgl. z. B. Podsakoff et al. (2003); Hurrle/Kieser (2005), S. 590. Podsakoff/Organ (1986), S. 533. Vgl. ausführlich Podsakoff/Organ (1986), S. 534 ff. Vgl. Salancik/Pfeffer (1977), S. 447 ff.; Podsakoff/Organ (1986), S. 540; Ariño (2003), S. 71. Vgl. Podsakoff/Organ (1986), S. 536. Zur Vorgehensweise der Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation vgl. Guthrie/Coate/Schwoerer (1998), S. 384. Zum Ansatz der konfirmatorischen Faktorenanalyse im Rahmen des Harmans Ein-FaktorTest vgl. McFarlin/Sweeney (1992), S. 630.

224


Bei den vorliegenden Daten führte die Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation zur Extrahierung von mehr als einem, nämlich von sieben Faktoren.1 Weiterhin gab es keinen „generellen Faktor“, der die Mehrheit der Varianz beinhaltete: Die erste Komponente in der unrotierten Lösung wies eine erklärte Varianz von 38,241 % auf. Die konfirmatorische Faktorenanalyse für das Ein-Faktor-Modell resultierte in sehr schlechte Fit-Werte: Ȥ2/df = 6,953, CFI = 0,550, GFI = 0,556, AGFI = 0,495, TLI = 0,519, RMSEA = 0,141, BIC = 3.591,644. Insbesondere ein Vergleich des BIC, der sich im hergeleiteten Strukturmodell auf 1.167,859 beläuft, verdeutlicht, dass das Ein-Faktor-Modell eine erheblich schlechtere Anpassung aufweist. Insofern deuten alle Ergebnisse darauf hin, dass ein Common Method Bias kein substantielles Problem für diese Untersuchung darstellt.

1

Jeder postulierte Faktor wurde erkannt; lediglich die beiden Dimensionen des Wettbewerbsvorteils liefen zu einem Faktor zusammen.

Einfluss von Determinanten

5.3

225


Zur Beantwortung der Untersuchungsfrage 3 wird nun die Wirkung der Determinanten offene Organisationskultur, Zentralisierung des Allianzmanagements, Allianzerfahrung, Lernen aus vergangenen Allianzen und Innovationsstrategie geprüft.1 Das um die fünf Determinanten erweiterte Strukturmodell aus Abbildung 43 wies mit 1.002 Freiheitsgraden eine enorm hohe Modellkomplexität auf, was in z. T. nicht zufrieden stellende Anpassungsmaße (insbesondere bezüglich GFI) resultierte.2 Dies ist bei sehr komplexen Modellen häufig der Fall: „(…) the model can be unwieldy because of likely high levels of random error in typical items and the many parameters that must be estimated.“3 Zur Reduktion der Modellkomplexität wurden gemäß dem Partial Aggregation Approach nach Bagozzi/Heatherton (1994) die Allianzfähigkeitsdimensionen jeweils nur noch mit einem einzigen Indikator, nämlich ihrem Faktorwert, modelliert.4 Ein Vergleich der Höhe der Pfadkoeffizienten zwischen der modifizierten und der ursprünglichen Modellierung ergab, dass keine erheblichen Unterschiede bestehen. Das reduzierte Modell weist mit 438 Freiheitsgraden zwar noch eine hohe, jedoch im Vergleich zum ursprünglichen Modell stark verringerte Modellkomplexität auf. Insgesamt sind nun die FitWerte durchgängig als akzeptabel anzusehen (siehe Abbildung 47).5

1 2 3 4

5

Die jeweiligen Konstrukte der Determinanten wurden in Abschnitt 5.1.3 operationalisiert. Ȥ2/df = 1,444; CFI = 0,950; GFI = 0,838; AGFI = 0,818; TLI = 0,946; RMSEA = 0,038. Bagozzi/Heatherton (1994), S. 43. „In order to reduce the number of parameters to be estimated and to reduce the complexity of the model, we decided to use the formation of composite variables. (…) In other words, to measure each of the individual competencies, we considered a single indicator that resulted from the calculation of the ‘factor scores’ (…) for each one of the competencies.“ Escrig-Tena/Bou-Llusar (2005), S. 243 f. Vgl. zum Partial Aggregation Approach ebenfalls Bagozzi/Heatherton (1994); Landis/Beal/Tesluk (2000), S. 187 ff. Ein entsprechendes Verfahren ist in den Software-Programmen PRELIS and LISREL bereits standardmäßig unter der Bezeichnung means of latent variable scores (MLVS) implementiert und findet bei komplexen Modellen Anwendung. Vgl. Malhotra/Kim/Agarwal (2004), S. 346; Kim/Malhotra (2005), S. 749. In AMOS ist diese Funktion nicht Bestandteil; daher wurden die Faktorwerte basierend auf den Anweisungen von Arbuckle (2005), S. 128 manuell berechnet und anschließend als Indikatoren der Allianzfähigkeit spezifiziert. Durch Elimination vier weiterer Items (3.a, 10.d, 14.b und 15.a) ließe sich „the magic .90“ (Hair et al. (2006), S. 751) für den GFI überschreiten. An dieser Stelle soll sich jedoch mit einer Überschreitung der 0,85-Grenze für komplexe Modelle (siehe Abschnitt 4.2.2.1) begnügt und keine weitere Item-Elimination vorgenommen werden.

226


Zentralisierung des Allianzmanagements

Offene Organisationskultur

A.-a.

82

** 7*

0,7 44

***

0,

A.-p.

** *

0,888***

0,343***

0,78

Allianzfähigkeit

6***

-0,016

Wettbewerbsvorteil

R2 = 0,533

R2 = 0,485

0,04 8 0,021

0,09 3**

0, 73 2

0,163*

I. L.

*** 54 0,8

A.-k.

Allianzerfahrung

0,768 *** 0, 38 8* ** Lernen aus vergangenen Allianzen

34 -0,0 0, 22 1* **

-0 ,0 01

I. K.

R2 = 0,617

2 05

FR: 0,952; DEV: 0,799

Allianzerfolg 0,0 10

0,

*** 54 0,1

** 86* 0,3

Allianzhäufigkeit

Innovationsstrategie Identifizierbarkeit: gegeben

df = 437 Ȥ2 = 648,210

Ȥ2/df = 1,483 CFI = 0,964

GFI = 0,884 AGFI = 0,860

TLI = 0,959 RMSEA = 0,040

R2 = 0,614

BIC = 1.167,859


Korrelationen zwischen den Determinanten, Indikatoren der Konstrukte (außer bei Allianzfähigkeit) sowie Dimensionen des Wettbewerbsvorteil aus Übersichtlichkeitsgründen ausgeblendet

Abbildung 47: Strukturgleichungsmodell zum Einfluss der Determinanten Eine Besonderheit bei der Spezifizierung des Modells ergibt sich beim Faktor Allianzerfahrung: Die Modellierung eines Ein-Indikator-Konstrukts im Rahmen des Strukturmodells erforderte die Fixierung der Messfehlervarianz.1 Mangels besseren Wissens über die Reliabilität der Messung mit dem einen Indikator (z. B. aus Berichten in vorherigen Forschungsarbeiten) wird eine fehlerfreie Messung unterstellt und die Varianz des Fehlerterms auf null gesetzt.2 Die Ergebnisse bezüglich des Strukturmodells zeigen, dass alle Determinanten einen signifikanten positiven Einfluss auf die Allianzfähigkeit besitzen. Am höchsten fällt der Pfadkoeffizient der Determinante Lernen aus vergangenen Allianzen mit einem Wert von 0,388 aus, der auf dem 1 %-Niveau signifikant ist. Auch die Pfadkoeffizienten der Faktoren Innovationsstrategie und Zentralisierung des Allianzmanagements haben mit 0,221 bzw. 0,154 hohe und auf dem 1 %-Niveau signifikante Pfadkoeffizienten. Darüber hinaus liegt der Pfadkoeffizient von Allianzerfahrung bei 0,093 (Į 0,05). Lediglich der Pfadkoeffizient der offenen Organisationskultur ist nur auf dem 10 %-Niveau signifikant (0,163; Į = 0,058). Ein genesteter Vergleich des in Abbildung 47 dargestellten Modells mit einem Alternativmodell, in dem alle Determinanten auf die vier Variablen Allianzfähigkeit, Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit laden, untermauert das theoretisch hergeleitete Modell weiter. Bei ǻȤ2 = 13,922 und ǻdf = 9 weist das Alternativmodell keinen signifikant besseren Fit auf.3

1 2 3

Vgl. Hair et al. (2006), S. 855 ff. Vgl. Kenny/Kashy/Bolger (1998), S. 254; Kline (2005), S. 229 ff. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 806.


227

Auf Basis der Ergebnisse soll das in Abbildung 47 spezifizierte Modell nicht zurückgewiesen werden.1 Dabei können die explikativen Untersuchungshypothesen H5 bis H9 nicht abgelehnt werden: H5:


H6:


H7:


H8:


H9:


Ein Blick auf die relevanten Pfadbeziehungen vermittelt für die Nebenhypothesen NH3 bis NH8 ein gemischtes Bild. Abgelehnt werden müssen aufgrund nichtsignifikanter Pfadkoeffizienten die Nebenhypothesen NH4, NH5 und NH7: NH4: Je stärker die Zentralisierung des Allianzmanagements, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. NH5: Je größer die Allianzerfahrung, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. NH7: Je ausgeprägter das Lernen aus vergangenen Allianzen, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Nicht abzulehnen sind hingegen die Nebenhypothesen NH3, NH6 und NH8: NH3: Je ausgeprägter die offene Organisationskultur, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. NH6: Je größer die Allianzerfahrung, desto höher ist die Allianzhäufigkeit. NH8: Je ausgeprägter die Innovationsstrategie, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil. Bei einem Blick auf die Beziehungen zwischen Allianzfähigkeit und den drei Faktoren Allianzerfolg, Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit fällt auf, dass zwar noch der Pfadkoeffizient zu Allianzerfolg, nicht jedoch mehr jene zu Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit signifikant sind, wie dies noch bei dem in Abbildung 43 dargestellten Pfadmodell ohne die

1

Vgl. zur Nicht-Ablehnung eines Strukturmodells trotz einzelner nichtsignifikanter Pfade Hair et al. (2006), S. 863.

228


Determinanten der Fall war. In Bezug auf den Pfad zu Wettbewerbsvorteil ist dies durch das Hinzufügen der Variablen offene Organisationskultur und Innovationsstrategie zu erklären.1 Dies ist inhaltlich dahingehend zu interpretieren, dass eine offene Organisationskultur und eine Innovationsstrategie in Relation zur Allianzfähigkeit eine besonders hohe Bedeutung für den Wettbewerbsvorteil darstellen. Es handelt sich bei den beiden Variablen um unternehmerische Konzepte, die elementaren Ausschlag für einen Wettbewerbsvorteil geben, während Allianzfähigkeit im Vergleich eine höhere Entfernung zum Wettbewerbsvorteil aufweist. Ähnlich verhält es sich in Bezug auf den Pfad zwischen Allianzfähigkeit und Allianzhäufigkeit. Durch das Hinzufügen des Konstrukts Allianzerfahrung zum Strukturmodell wird dieser Pfad insignifikant.2 Auch hier ist dies inhaltlich derart zu interpretieren, dass Allianzfähigkeit im Vergleich zu Allianzerfahrung eine höhere Entfernung zur Allianzhäufigkeit aufweist. Letztlich ist das R2 der abhängigen Variablen im Strukturmodell zu analysieren. Für Allianzerfolg beläuft sich das R2 in dem vorliegenden Modell auf 0,617, während für Wettbewerbsvorteil und Allianzhäufigkeit 48,5 % bzw. 61,4 % der Varianz durch die unabhängigen Variablen erklärt werden können. Durch die Determinanten werden schließlich beachtliche 53,3 % der Varianz des Allianzfähigkeitskonstrukts erklärt. Insofern kann der Schluss gezogen werden, dass mit den Faktoren offene Organisationskultur, Zentralisierung des Allianzmanagements, Allianzerfahrung, Lernen aus vergangenen Allianzen und Innovationsstrategie zentrale Einflussgrößen der Allianzfähigkeit identifiziert werden konnten.

1

2

Bei einem Strukturmodell ohne diese beiden Determinanten (jedoch inklusive der Determinanten Zentralisierung des Allianzmanagements, Allianzerfahrung und Lernen aus vergangenen Allianzen) weist die Pfadbeziehung eine Höhe von 0,302 auf (Į 0,05). Bei einem Strukturmodell ohne diese Determinante (jedoch inklusive der Determinanten Offene Organisationskultur, Zentralisierung des Allianzmanagements, Lernen aus vergangenen Allianzen und Innovationsstrategie) weist die auf einem 1 %-Niveau signifikante Pfadbeziehung eine Höhe von 0,311 auf.

Einfluss von moderierenden Faktoren

5.4

229


Im Sinne der letzten Untersuchungsfragestellung soll die Wirkung der konzeptionell deduzierten moderierenden Variablen auf die Wirkungsbeziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil vor dem Hintergrund der wissenschaftstheoretischen Leitidee des situativen Ansatzes analysiert werden (siehe Abbildung 48). Dementsprechend wird in Abschnitt 5.4.1 die moderierende Wirkung der Umfelddynamik thematisiert, während in Abschnitt 5.4.2 auf den Einfluss des Property Rights Regimes und in Abschnitt 5.4.3 auf den Einfluss der Innovationsstrategie eingegangen wird. Moderatorvariablen Allianzfähigkeit Wettbewerbsvorteil

Abbildung 48: Konzeptionelle Darstellung der Untersuchung moderierender Effekte1 Zur Überprüfung der moderierenden Wirkungen wird die Mehr-Gruppen-Strukturgleichungsanalyse eingesetzt.2 Diese methodische Vorgehensweise entspricht der international gängigen Forschungspraxis im Rahmen der Analyse moderierender Effekte in Strukturgleichungsmodellen.3 Hierzu werden zunächst in den Datensätzen drei gleichgroße Gruppen basierend auf den Faktorwerten der zu untersuchenden moderierenden Variable definiert.4 Dabei sollte sich die erste von der dritten Gruppe signifikant bezüglich des betreffenden Faktorwerts unterscheiden. Danach können Analyseergebnisse für die erste und die dritte Gruppe miteinander verglichen werden. Hierzu findet eine Analyse des Einflusses der Moderatorvariablen auf die betreffende Beziehung statt. Dabei wird ein Chi-Quadrat-Differenztest für ein eingeschränktes Modell, in dem der betreffende Regressionskoeffizient zwischen den zwei Gruppen gleichgesetzt wird,

1

2

3

4

Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil wurden in den entsprechenden Strukturmodellen mit all ihren nach Durchlaufen des Prüfprozesses verbliebenen Indikatoren modelliert (siehe Abschnitt 5.1), d. h., es wurde für die Untersuchung moderierender Effekte keine Ersetzung durch Faktorwerte vorgenommen. Zur Mehr-Gruppen-Strukturgleichungsanalyse vgl. allgemein Byrne (2001), S. 173 ff.; Yuan/Bentler (2001), S. 36 ff. Vgl. Leuthesser (1997), S. 250. Dabei empfehlen Hair et al. (2006), S. 871, den Mehr-Gruppen-Ansatz dem alternativen Ansatz der interaction terms vorzuziehen „unless it cannot be justified.“ Für Letzteren wird darüber hinaus eine Stichprobenmindestgröße von 500 empfohlen. Zum Alternativansatz der interaction terms vgl. Kenny/Judd (1984), S. 203 ff.; Jöreskog/Yang (1996), S. 57 ff.; Ping (1996), S. 163 ff.; Algina/ Moulder (2001), S. 40 ff.; Cortina/Chen/Dunlap (2001), S. 324 ff.; Schumacker (2002), S. 40 ff.; Carte/Russell (2003), S. 439 ff. Zu der folgenden Vorgehensweise vgl. Homburg/Giering (2001), S. 54 ff.; Hair et al. (2006), S. 870 f. Es wird dabei eine Dreiteilung anstelle einer ansonsten häufig anzutreffenden Zweiteilung der Daten vorgenommen, da für die Moderatorvariablen keine bipolare Verteilung vorlag. Vgl. Hair et al. (2006), S. 871. Zur Berechnung von Faktorwerten in AMOS vgl. Arbuckle (2005), S. 128.

230


und einem uneingeschränkten Modell durchgeführt. Falls die Änderung des Ȥ2-Werts signifikant sein sollte, ist davon auszugehen, dass die Moderatorvariable für die jeweilige Beziehung relevant ist. Im Anschluss daran können die Pfadkoeffizienten von zwei getrennt voneinander durchgeführten Strukturgleichungsanalysen (jeweils für die erste Gruppe und die dritte Gruppe) miteinander verglichen werden. 5.4.1

Moderierende Wirkung von Umfelddynamik

Basierend auf dem oben beschriebenen Prüfprozess wurden zunächst anhand der Faktorwerte des Konstrukts Umfelddynamik drei Gruppen abgegrenzt. Die Ergebnisse eines t-Tests zeigen, dass sich die erste und die dritte Gruppe signifikant bezüglich des Faktorwerts für Umfelddynamik unterscheiden. Anschließend erfolgte die Analyse des Einflusses von Umfelddynamik auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil. Hier zeigte sich, dass die Änderung des Ȥ2-Werts für den Pfadkoeffizient auf dem 1 %-Niveau signifikant ist (ǻȤ2 = 9,027). Eine Betrachtung des Werts der Pfadkoeffizienten ergibt, dass sich im Gruppenvergleich sogar ein Vorzeichenwechsel einstellt: Während Allianzfähigkeit bei niedriger Umfelddynamik einen auf dem 5 %-Niveau signifikanten negativen Einfluss auf den Wettbewerbsvorteil besitzt, ist dieser Einfluss bei hoher Umfelddynamik auf dem 1 %-Niveau positiv. Tabelle 25 fasst die wichtigsten Ergebnisse zusammen. Gruppe 1: Niedrige Umfelddynamik

Gruppe 3: Hohe Umfelddynamik

(n1=101)

(n2=101)

ȝ = 1,650; ı = 0,290

ȝ = 3,315; ı = 0,435

t-Wert 32,025***

Analysierte Beziehung

Gruppe 1: Niedrige Umfelddynamik

Gruppe 3: Hohe Umfelddynamik

(n1=101)

(n2=101)

A-fähigkeitĺW-vorteil

-0,335**

0,642***

ǻȤ2 (ǻdf = 1) 9,027***

Signifikanzen: * Į 0,10; ** Į 0,05; *** Į 0,01

Tabelle 25:

Analyse der moderierenden Wirkung von Umfelddynamik

Auf Basis dieser Ergebnisse ist die Untersuchungshypothese H10 nicht abzulehnen: H10:


5.4.2

Moderierende Wirkung von Property Rights Regime

Zur Untersuchung der moderierenden Wirkung des Property Rights Regimes wurde ebenfalls der beschriebene Prüfprozess durchgeführt. Zuerst wurden anhand der Faktorwerte des Konstrukts Property Rights Regime drei Gruppen definiert, deren entsprechende Faktorwerte sich hochsignifikant unterscheiden (t = 28,867). Daraufhin wurde der Einfluss von Property Rights Regime auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil untersucht. Die Änderung des Ȥ2-Werts ist dabei auf dem 5 %-Niveau signifikant (ǻȤ2 = 5,021). Ist die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil bei hohen Imitationsbarrieren


231

(also stark ausgeprägtem Property Rights Regime) nichtsignifikant und leicht negativ, so weist der Pfadkoeffizient bei niedrigen Imitationsbarrieren einen auf dem 5 %-Niveau signifikanten Wert von 0,836 auf. Einen Überblick über die Ergebnisse gibt Tabelle 26. Gruppe 1: Hohe Imitationsbarrieren

Gruppe 3: Niedr. Imitationsbarrieren

(n1=101)

(n2=101)

ȝ = 2,776; ı = 0,704

ȝ = 5,124; ı = 0,416


t-Wert 28,867***

Gruppe 1: Hohe Imitationsbarrieren Gruppe 3: Niedr. Imitationsbarrieren ǻȤ2 (ǻdf = 1) (n =101) (n =101) 1


2

-0,085

0,836**

5,021**


Tabelle 26:

Analyse der moderierenden Wirkung von Property Rights Regime

Vor dem Hintergrund dieser Resultate wird Untersuchungshypothese H11 nicht zurückgewiesen: H11:


5.4.3

Moderierende Wirkung von Innovationsstrategie

Schließlich soll noch der moderierende Einfluss des Konstrukts Innovationsstrategie untersucht werden. Die auf Basis der Innovationsstrategie-Faktorwerte gebildeten Gruppen eins und drei unterscheiden sich bezüglich der betreffenden Faktorwerte hochsignifikant (t = 26,366). Bei der Analyse des Einflusses von Innovationsstrategie auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen den beiden Gruppen festgestellt (ǻȤ2 = 0,565). Insofern kann keine Interpretation der unterschiedlichen Pfadkoeffizienten erfolgen. Die einzelnen Testergebnisse finden sich in Tabelle 27 wieder. Gruppe 1: Schwache Innov.-strategie

Gruppe 3: Starke Innov.-strategie

(n1=101)

(n2=101)

ȝ = 3,050; ı = 0,671

ȝ = 4,926; ı = 0,247

t-Wert 26,366***


Gruppe 1: Schwache I-Strategie

Gruppe 3: Starke I-Strategie

(n1=101)

(n2=101)


0,314

0,085

ǻȤ2 (ǻdf = 1) 0,565


Tabelle 27:

Analyse der moderierenden Wirkung von Innovationsstrategie

Basierend auf diesen Ergebnissen ist die Untersuchungshypothese H12 abzulehnen: H12:


Mit der Betrachtung der Wirkungsbeeinflussung durch moderierende Faktoren ist die Darstellung der empirischen Ergebnisse abgeschlossen.

Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse

6.

233

Zusammenfassung und Implikationen der Untersuchung

Das abschließende Kapitel stellt zunächst die wesentlichen Ergebnisse der Untersuchung dar (Abschnitt 6.1). Aus ihnen können für die zukünftige betriebswirtschaftliche Forschung eine Reihe von Implikationen deduziert werden (Abschnitt 6.2). Das Kapitel schließt mit der Darstellung von Erkenntnissen, die für die Unternehmenspraxis aus der Untersuchung abgeleitet werden können (Abschnitt 6.3). Eine Einordnung des letzten Kapitels in die Gesamtuntersuchung wird in Abbildung 49 vorgenommen.

Kapitel

1. Einleitung






Inhalt


Zwischenergebnis







• Operationalisierung der Konstrukte • Einfluss von Allianzfähigkeit auf abhängige Variablen • Einfluss von Determinanten • Einfluss von moderierenden Variablen

Empirische Befunde

• Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse • Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung • Implikationen für die Unternehmenspraxis

Implikationen


234

6.1



Den Ausgangspunkt der vorliegenden Untersuchung bildete die Beobachtung, dass strategische Allianzen in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung zugenommen haben – sowohl was ihre Anzahl als auch ihren Umfang angeht.1 Auch für die Zukunft wird ihnen von Praktikern und Wissenschaftlern eine hohe Relevanz vorausgesagt. Gerade in Zeiten anhaltender Globalisierung und technologischen Wandels bieten Allianzen eine Reihe von Vorteilen, die sie auch zukünftig als attraktive strategische Option erscheinen lassen.2 Problematisch stellt sich allerdings die Tatsache dar, dass ein großer Teil der strategischen Allianzen als erfolglos einzustufen ist. Somit stellt sich also die Frage, welche Tatbestände den Erfolg von Allianzen beeinflussen. Vor dem Hintergrund der Tatsache, dass von Unternehmen zu Unternehmen erhebliche Differenzen bezüglich der Erfolgsquote strategischer Allianzen existieren – einige Unternehmen also besser darin sind als andere, strategische Allianzen zu führen –, rücken insbesondere organisationale Faktoren, die den Allianzerfolg determinieren, in den Vordergrund.3 Mithilfe dieser Herangehensweise lassen sich anhaltende Unterschiede des Allianzerfolgs zwischen Unternehmen erklären. Innerhalb der Forschung zu organisationalen Erfolgsfaktoren des Allianzmanagements hat sich die Forschungsrichtung der Allianzfähigkeit herausgebildet. Diese wird als Quelle für die Heterogenität des Allianzerfolgs zwischen Unternehmen angesehen. Bisher haben sich jedoch erst wenige Untersuchungen mit dem Wesen von Allianzfähigkeit im Detail beschäftigt. Aus welchen Komponenten die Allianzfähigkeit eines Unternehmens besteht, blieb bislang weitestgehend im Dunkeln.4 In der Erforschung dieser Thematik besteht das zentrale Erkenntnisinteresse der vorliegenden Untersuchung.5 Im Mittelpunkt steht folglich die Fragestellung, aus welchen Dimensionen Allianzfähigkeit besteht und wie diese gemessen werden können. Eine Beantwortung dieser Fragestellung verspricht ein besseres Verständnis der Ursache des Allianzerfolgs von Unternehmen (Fragestellung 1). Um auch die Wirkung von Allianzfähigkeit näher zu ergründen, wurde in Folge eine zweite Forschungsfrage formuliert, die auf den Einfluss von Allianzfähigkeit auf Ergebnisgrößen im Unternehmen fokussiert (Fragestellung 2). Erst wenn ein positiver Einfluss der Allianzfähigkeit auf unternehmerische Ergebnisgrößen festgestellt werden kann, ist von einer ausreichenden nomologischen Validität des Konstrukts auszugehen.

1 2 3 4 5

Siehe Abschnitt 1.1. Siehe Abschnitt 1.1. Siehe Abschnitt 1.2. Siehe Abschnitt 2.3.2. Siehe Abschnitt 1.2.


235

Darüber hinaus wurde es als wünschenswert angesehen, ein möglichst differenziertes Bild zur Entstehung von Allianzfähigkeit zu skizzieren. Infolgedessen beschäftigt sich die dritte Fragestellung der Untersuchung mit dem Einfluss von Determinanten auf die Allianzfähigkeit. Dem situativen Leitprinzip folgend sollten im Rahmen des vierten und letzten Schwerpunkts der Untersuchung moderierende Größen betrachtet werden, die beeinflussen, welche Bedeutung die Allianzfähigkeit für den Wettbewerbsvorteil des Unternehmens besitzt. Als geeignete Basis zur Bearbeitung der vier Hauptfragestellungen der Untersuchung wurde der Dynamic Capabilities View unter Zuhilfenahme allgemeiner ressourcentheoretischer Erkenntnisse bestimmt.1 Es ließ sich herleiten, dass die Allianzfähigkeit als eine spezifische dynamische Fähigkeit verstanden werden kann, die es dem Unternehmen erlaubt, auf effiziente und effektive Weise seine bestehende Ressourcen- und Fähigkeitenbasis durch Allianzen zu verbessern.2 Im Anschluss konnten unter Rückgriff auf die Erkenntnisse des Dynamic Capabilities View fünf organisationale Routinen als Dimensionen der Allianzfähigkeit identifiziert werden: die interorganisationale Koordination, die Allianzportfoliokoordination, das interorganisationale Lernen, die Allianzproaktivität und die Allianzanpassung.3 Ferner wurde basierend auf dem Dynamic Capabilities View und allgemeinen ressourcentheoretischen Erkenntnissen die Einsicht entwickelt, dass sich die Allianzfähigkeit direkt sowie indirekt über den Allianzerfolg und die Allianzhäufigkeit auf den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens aufwirkt.4 Darüber hinaus wurden mit der offenen Organisationskultur, der Zentralisierung des Allianzmanagements, der Allianzerfahrung, dem Lernen aus vergangenen Allianzen und der Innovationsstrategie insgesamt fünf Determinanten der Allianzfähigkeit theoriebasiert hergeleitet.5 Da das Konzept der Dynamic Capabilities insbesondere für dynamische Märkte von hoher Bedeutung ist, wurde als moderierender Faktor des Einflusses von Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil zunächst die Umfelddynamik theoretisch deduziert.6 Als weitere moderierende Variablen wurden darüber hinaus das Property Rights Regime und die Innovationsstrategie abgeleitet. Das konzeptionell entwickelte Untersuchungsmodell der Allianzfähigkeit wurde anschließend mithilfe von Strukturgleichungsmodellen empirisch überprüft.7 Hierzu wurden für sämtliche Konstrukte entsprechend ihrer definitorischen Abgrenzung – soweit existent – etablierte Indikatorbatterien recherchiert, die im Rahmen von Expertengesprächen und Pretests verfeinert wurden.8 Nach einer Spezifikation der Korrespondenzbeziehungen zwischen Indikatoren und Konstrukten wurde eine fragebogenbasierte Erhebung unter 2.226 Unternehmen aus den 1 2 3 4 5 6 7 8

Siehe Abschnitt 2.1.3. Siehe Abschnitt 2.2.3. Siehe Abschnitt 3.1. Siehe Abschnitt 3.2. Siehe Abschnitt 3.3. Siehe Abschnitt 3.4. Siehe Abschnitt 4.1. Siehe Abschnitt 5.1.

236


Branchen Chemie, Maschinen und Fahrzeugbau durchgeführt, bei der 305 Rückläufer erzielt wurden.1 Die Repräsentativität der Stichprobe und das Nicht-Vorliegen verschiedener Biases konnten anhand der Daten nachgewiesen werden. Für die Überprüfung der Reliabilität und Validität der Messungen sowie die Untersuchung der Wirkungsbeziehungen zwischen Konstrukten wurde ein kovarianzbasiertes Verfahren gewählt.2 Auf Basis eines umfassenden Kriterienkatalogs konnten eine zufrieden stellende Reliabilität und Validität der Messungen festgestellt werden.3 Speziell im Hinblick auf die erste Fragestellung zeigte sich, dass Allianzfähigkeit über die fünf reflektiven Dimensionen interorganisationale Koordination, Allianzportfoliokoordination, interorganisationales Lernen, Allianzproaktivität und Allianzanpassung mit insgesamt 20 reflektiven Items valide gemessen werden kann.4 Die vorliegende Operationalisierung der Allianzfähigkeit bildete in der Folge auch den Kern zur Behandlung der übrigen Fragestellungen. Für die Beantwortung der zweiten Untersuchungsfrage wurde zunächst der Einfluss der Allianzfähigkeit auf unternehmerische Ergebnisgrößen in Form der drei Faktoren Allianzerfolg, Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil betrachtet.5 Für alle drei Konstruktbeziehungen konnte ein direkter signifikanter und positiver Pfadkoeffizient nachgewiesen werden. Ferner besitzt die Allianzfähigkeit einen hohen und signifikanten Totaleffekt auf den Wettbewerbsvorteil, der auch die indirekten Effekte über Allianzerfolg und Allianzhäufigkeit inkludiert. Keine signifikante Beziehung konnte hingegen für den Pfad zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil festgestellt werden. Dieses Ergebnis relativiert die in der Literatur häufig postulierte hohe Bedeutung strategischer Allianzen für den Wettbewerbsvorteil.6 Wie in Abschnitt 6.2 dargelegt wird, wären zur Erforschung der entsprechenden Beziehung weitere Untersuchungen wünschenswert. Zur Beantwortung der dritten Forschungsfrage wurde der Einfluss der Determinanten auf die Allianzfähigkeit überprüft.7 Alle fünf Determinanten weisen einen signifikanten positiven Effekt auf die Allianzfähigkeit auf. Die stärkste Wirkung geht dabei von den beiden Determinanten des Lernens aus vergangenen Allianzen und der Innovationsstrategie aus. Die durch die Determinanten erklärte Varianz im Allianzfähigkeitskonstrukt beträgt 53,3 %, was dafür spricht, dass mit den fünf Faktoren zentrale Einflussgrößen der Allianzfähigkeit identifiziert werden konnten. Ferner wurde zur Überprüfung von Nebenhypothesen die Beziehung der fünf Determinanten zum Wettbewerbsvorteil untersucht. Diesbezüglich konnte nur für die offene Organisationskultur und die Innovationsstrategie eine direkte signifikante Wirkung

1 2 3 4 5 6 7

Siehe Abschnitt 4.3. Siehe Abschnitt 4.1.1. Siehe Abschnitte 4.2 und 5.1. Siehe Abschnitt 5.1.1. Siehe Abschnitt 5.2. Siehe Abschnitt 3.2.5. Siehe Abschnitt 5.3.


237

festgestellt werden; die Beziehungen zwischen Zentralisierung des Allianzmanagements, Allianzerfahrung sowie Lernen aus vergangenen Allianzen und Wettbewerbsvorteil sind insignifikant. Dies unterstreicht die Bedeutung von Allianzfähigkeit als zwischengeschaltete Variable. Die entsprechenden Determinanten scheinen sich ausschließlich indirekt über die Allianzfähigkeit, nicht jedoch direkt auf den Wettbewerbsvorteil auszuwirken. Diese Erkenntnis unterstreicht die Bedeutung der expliziten Modellierung eines Allianzfähigkeitskonstrukts bei der Untersuchung der Erfolgswirkung von den drei betreffenden Determinanten. Letztlich wurde der Zusammenhang zwischen Allianzerfahrung und Allianzhäufigkeit untersucht, der aufgrund eines signifikant positiven Pfadkoeffizienten bestätigt werden konnte. Die letzte der vier Forschungsfragen fokussiert auf die Betrachtung moderierender Einflüsse auf die Beziehung zwischen Allianzfähigkeit und Wettbewerbsvorteil.1 Im Rahmen einer Mehrgruppenanalyse konnte für die Umfelddynamik ein moderierender Einfluss derart festgestellt werden, dass die Allianzfähigkeit bei hoher Umfelddynamik für den Wettbewerbsvorteil besonders wichtig ist. Darüber hinaus moderiert das Property Rights Regime die Wirkung der Allianzfähigkeit auf den Wettbewerbsvorteil. Hingegen nichtsignifikant ist der moderierende Einfluss der Innovationsstrategie. Das Ausmaß der Innovationsstrategie scheint also nicht die Wirksamkeit der Allianzfähigkeit zu bestimmen, sondern ausschließlich die Höhe der Allianzfähigkeit zu determinieren.

1

Siehe Abschnitt 5.4.

238

6.2


Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung

Die vorliegende Untersuchung behandelt einen in der betriebswirtschaftlichen Literatur zwar häufig diskutierten, jedoch bislang nicht in umfassender Weise konzeptionalisierten Untersuchungsgegenstand.1 Sie liefert damit einen Beitrag für ein besseres Verständnis des Allianzfähigkeits-Phänomens sowohl bezüglich seiner inhaltlichen Elemente und seines strukturellen Aufbaus als auch hinsichtlich seines nomologischen Netzwerks. Hierbei wurde besonderer Wert auf die theoretische Fundierung des Hypothesensystems sowie die Reliabilität und Validität der Messungen gelegt.2 Während bisherige Forschungsbemühungen zu Erfolgsfaktoren strategischer Allianzen vor allem auf vereinzelte Allianzcharakteristika fokussierten, konzentriert sich die vorliegende Untersuchung auf die in der Vergangenheit weitestgehend vernachlässigte Unternehmensebene.3 Dabei behandelt sie im Speziellen die Thematik des Managements von Allianzen – ein nach Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002) „significant challenge and an underinvestigated phenomenon.“4 Gleichfalls trägt die Untersuchung zu einem besseren Verständnis der Gründe für eine Heterogenität des Allianzerfolgs zwischen Unternehmen bei. Während diese bislang ausschließlich auf den abstrakten Begriff der Allianzfähigkeit zurückgeführt wurden, ohne diesen zu konkretisieren, untersucht die vorliegende Untersuchung das Wesen und die Ursachen der Allianzfähigkeit. Sie folgt somit dem Vorschlag von Anand/Khanna (2000), die im Rahmen ihrer Forschungsimplikationen „further work which explores the organizational determinants of this alliance capability“5 fordern. Neben dem Beitrag zur Allianzforschung vermag die Untersuchung gleichfalls einen wichtigen Beitrag zum theoretischen Ansatz des Dynamic Capabilities View zu leisten.6 Diesem wird wiederholt der Vorwurf eines tautologischen Charakters gemacht.7 Williamson (1999) beispielsweise bezeichnet den Ansatz als zu schwammig: „There being no apparatus by which to advise firms on when and how to reconfigure their core competences, the argument relies on ex post rationalization: show me a success story and I will show you (uncover) a core competence.“8 Seines Erachtens macht der DCV keine konkreten Aussagen, was eine dynami-

1 2 3 4 5 6

7 8

Siehe Abschnitt 2.3.2. Siehe Kapitel 3 und Abschnitt 4.2. Siehe Abschnitt 2.3.2. Ireland/Hitt/Vaidyanath (2002), S. 414. Anand/Khanna (2000), S. 314. Nach allgemeiner Auffassung befindet sich der DCV noch im Entwicklungsstadium. Vgl. Das/Teng (2000b), S. 32. Diesbezüglich führen Augier/Teece (2004) aus: „The dynamic capability perspective is still developing; we may even see it as ‘pre-paradigmatic’ (…).“ Augier/Teece (2004), S. 20. Vgl. Eisenhardt/Martin (2000), S. 1106. Williamson (1999), S. 1093.


239

sche Fähigkeit ist bzw. aus was sie besteht und wann sie einzusetzen ist:1 „(…) a relentless commitment to the operationalization of competence is needed.“2 Dieser Forderung wurde mit der vorliegenden Untersuchung nachgekommen. Es wurden fünf messbare Routinen identifiziert, die der bisherigen „empty box“3 Dynamic Capability zugrunde liegen. Hierbei konnte bestätigt werden, dass den Lernroutinen die größte Bedeutung für dynamische Fähigkeiten zukommt.4 Ferner konnte mit den fünf Determinanten Hinweise darauf geliefert werden, wie diese Routinen aufgebaut werden können.5 Hierdurch konnte dem von Helfat (2000) folgendermaßen formulierten Forschungsdefizit begegnet werden: „We still, however, know relatively little about how it is that, over time, some firms manage to become successful using their capabilities, while other firms do not.“6 Schließlich konnte aufgedeckt werden, dass die Dynamic Capability insbesondere bei hoher Umfelddynamik und schwach ausgeprägtem Property Rights Regime wettbewerbsvorteilsrelevant ist.7 Somit wurde dem Tautologievorwurf in dieser Untersuchung umfassend entsprochen. Durch die Konzeptionalisierung dynamischer Fähigkeiten mithilfe organisationaler Routinen konnte ferner gezeigt werden, dass diesen im Theoriegebäude des Dynamic Capabilities View eine zentrale Stellung zur Erklärung von Wettbewerbsvorteilen zukommt.8 Bisher wurde diese Sichtweise jedoch noch nicht umfassend und in ausreichender Tiefe diskutiert: „It could be argued however that although promising, the ‘process branch’ of the resourcebased theorizing is still underdeveloped.“9 Die vorliegende Untersuchung soll zur Schließung dieser Lücke beitragen, indem sie empirisch den Zusammenhang zwischen fünf spezifischen Routinen und dem Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens aufzeigt. Hierdurch konnte ebenfalls der Kritik von Schreyögg/Kliesch (2006), die die Existenz und den Nutzen dynamischer Routinen in Zweifel ziehen, ein empirisches Gegenbeispiel entgegengestellt werden. Darüber hinaus erweitert diese Untersuchung den Dynamic Capabilities View um eine unternehmensexterne Komponente. Während hierzu in der konzeptionellen Literatur bereits einige Ansätze bestanden, ist die vorliegende Untersuchung nach Wissen des Autors die erste, die den Dynamic Capabilities View umfassend zur Konzeptionalisierung von Allianzfähigkeit heranzieht und ihre einzelnen Dimensionen aus ihm ableitet. Grundsätzlich konnte dabei ge-

1 2 3 4

5 6 7 8 9

Vgl. ähnlich auch Andrews (1987), S. 46; Rasche/Wolfrum (1994), S. 511. Williamson (1999), S. 1093. D’Adderio (2001), S. 1422. Siehe Abschnitt 5.1.1.2. Die besondere Bedeutung der Lernroutinen für die dynamischen Fähigkeiten wird von Teece/Pisano/Shuen (1997) proklamiert: „It is in this second dimension, encompassing skill acquisition, learning, and accumulation of organisational and intangible or ‘invisible’ assets (…) that we believe lies the greatest potential for contributions to strategy.“ Teece/Pisano/Shuen (1997), S. 514 f. Siehe Abschnitt 5.3. Helfat (2000), S. 955. Siehe Abschnitt 5.4. Vgl. z. B. Ray/Barney/Muhanna (2004), S. 24 ff. Spanos/Lioukas (2001), S. 924.

240


zeigt werden, dass der Dynamic Capabilities View eine hohe Erklärungsrelevanz für den Forschungsgegenstand strategischer Allianzen aufweist. Des Weiteren hat sich die Literatur zum Dynamic Capabilities View bis dato weitestgehend auf konzeptionelle Arbeiten beschränkt. Insgesamt sind ressourcentheoretisch relevante Konstrukte bisher unzureichend operationalisiert worden.1 Speziell eine umfassende empirische Überprüfung der Komponenten und der Erfolgswirkung dynamischer Fähigkeiten hat kaum stattgefunden.2 Daher wurden auch nur unzureichende Fortschritte auf dem Weg zu einem Kontingenz-RBV erzielt, der die Effektivität von Ressourcen- und Fähigkeiten vor dem Hintergrund der unternehmensspezifischen Umfeldbedingungen einschätzt.3 Dabei kann die vorliegende Untersuchung als Vorlage für nachfolgende Arbeiten dienen, die alternative dynamische Fähigkeiten konzeptionalisieren und empirisch überprüfen und deren Effektivität vor dem Hintergrund situativer Faktoren bewerten. Gleichzeitig konnten jedoch auch die Schranken des Dynamic Capabilities View aufgezeigt werden. Wie von Zollo/Winter (2002) und Winter (2003) vermutet, wurde gezeigt, dass die Dynamic Capability Allianzfähigkeit bei besonders hoher Umfelddynamik von besonderer Relevanz ist, bei geringer Umfelddynamik sich jedoch sogar negativ auf den Wettbewerbsvorteil auswirken kann.4 Daraus ist zu schließen, dass der Dynamic Capabilities View nur in dynamischen Umfeldern den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen umfassend zu erklären vermag. Für die weitere Forschung ergeben sich aus der vorliegenden Untersuchung eine Reihe vielversprechender Ansatzmöglichkeiten. Insbesondere in Bezug auf die abzulehnenden Hypothesen scheint weiterhin besonderer Forschungsbedarf zu bestehen, um die betreffenden Wirkungsbeziehungen besser vorhersagen zu können. So konnte kein signifikanter Zusammenhang zwischen Allianzhäufigkeit und Wettbewerbsvorteil festgestellt werden. Dies überrascht insofern, als strategischen Allianzen wiederholt eine zentrale Rolle für den Wettbewerbsvorteil zugeschrieben wird.5 Somit wäre es von besonderem Interesse, die betreffende Wirkungsbeziehung in weiteren Studien genauer zu analysieren. Hierbei könnte es sich einerseits als sinnvoll erweisen, mediierende Konstrukte in die Betrachtung miteinzubeziehen. Beispielsweise könnte die Zwischenschaltung eines F&E-Erfolgskonstrukts in Betracht gezogen werden, um anhand dieser näher an der F&E-Allianzthematik gelegenen Variablen detailliertere Rückschlüsse auf die Wirkungsweise der Allianzhäufigkeit ziehen zu können. Anderseits wäre es als sinnvoll anzusehen, die Auswirkungen von Allianzhäufigkeit mithilfe moderierender Variablen differenzierter zu analysieren. So wäre es beispielsweise möglich, dass sich Alli-

1 2 3 4

5

Vgl. Das/Teng (2000b), S. 54. Als Ausnahmen sind die Arbeiten von Pavlou (2004b) und Sammerl (2006) anzusehen. Vgl. Aragon-Correa/Sharma (2003), S. 72. Siehe hierzu die empirischen Ergebnisse der Mehrgruppenanalyse in Abschnitt 5.4.1 und die konzeptionelle Argumentation in Abschnitt 3.4.1. Siehe Abschnitt 3.2.5.


241

anzhäufigkeit in bestimmten Situationen sehr wohl in signifikanter Weise auf den Wettbewerbsvorteil auswirkt, in anderen jedoch nicht. Als heranzuziehende moderierende Variable würde sich insbesondere ein Konstrukt zur Umfeldunsicherheit anbieten, da in unsicheren Umfeldern ein besonders hoher Erfolgsbeitrag eines breiten Allianzportfolios zu vermuten ist.1 Weiterhin wäre die Untersuchung der Möglichkeit eines nicht-linearen Zusammenhangs bzw. einer optimalen Anzahl strategischer Allianzen für ein Unternehmen mit geeigneten empirischen Methoden ein fruchtbarer Ansatzpunkt für weitere Forschungen.2 Darüber hinaus konnte in der vorliegenden Untersuchung kein Einfluss der Innovationsstrategie auf den Beitrag der Allianzfähigkeit zum Wettbewerbsvorteil festgestellt werden. Die grundlegende Idee hinter der entsprechenden Untersuchungshypothese bestand darin, dass Unternehmen mit einer ausgeprägten Innovationsstrategie in besonderem Maße auf den Zugang zu unternehmensexternen Ressourcen angewiesen sind und daher einem effizienten und effektiven Allianzmanagement eine besonders wettbewerbsvorteilsrelevante Rolle zukommt.3 Dies konnte jedoch nicht durch die empirischen Ergebnisse bestätigt werden. Insofern wäre anzuregen, dass sich zukünftige Forschungsprojekte genauer mit dem Link zwischen Innovationsstrategie und strategischen Allianzen auseinandersetzen. Eine relevante Fragestellung dabei wäre z. B., ob innovationsintensive Unternehmen tatsächlich eine höhere Abhängigkeit von strategischen Allianzen aufweisen. Ferner bieten sich Ansätze für weitere Forschungsarbeiten aufgrund der Eingrenzungen der vorliegenden Untersuchung.4 Zunächst wurde eine Eingrenzung auf die Unternehmensebene vorgenommen, da hier ein besonderes Forschungsdefizit besteht und auf diese Weise Erkenntnisse zur Allianzerfolgsheterogenität zwischen Unternehmen erzielt werden können. Zukünftige Forschungsarbeiten könnten die Betrachtung der Unternehmensebene um allianzspezifische Tatbestände erweitern. Nachdem festgestellt wurde, dass ein Unternehmen über ein bestimmtes Allianzfähigkeitsniveau verfügt, könnte beispielsweise jede seiner Allianzen und deren spezifischer Erfolg einzeln überprüft werden, um auf diese Weise Aussagen zu allianzspezifischen Einflussfaktoren bei konstant gehaltener Allianzfähigkeit zu generieren. Von Interesse wären beispielsweise allianzbezogene Eigenschaften wie die Art der Allianz (z. B. vertikal vs. horizontal, Joint Venture vs. vertragliche Allianzen). Interessant wäre diesbezüglich auch die Fragestellung, für welche Allianzarten eine besonders hohe Allianzfähigkeit benötigt wird. Ein anderes aufschlussreiches Untersuchungsthema betrifft das Zusammenspiel zwischen Allianzfähigkeit und Partnerfit – ein weiteres ressourcentheoretisch hochrelevantes Thema. In welcher Beziehung stehen diese beiden zentralen Einflussfaktoren des Allianzerfolgs zueinander? Ist die Beziehung interaktiv oder additiv, d. h., kann eine hohe Allianzfähigkeit einen mangelnden Partnerfit kompensieren? 1 2 3 4

Letterie et al. (2004), S. 11. Siehe Abschnitt 5.2. Siehe Abschnitt 3.4.3. Siehe Abschnitt 1.2.1.

242


Eine weitere Limitierung dieser Untersuchung betrifft das Untersuchungsobjekt. Während die konzeptionelle Herleitung weitgehend unabhängig vom funktionalen Fokus der Allianz vorgenommen wurde, fand die empirische Überprüfung des Untersuchungsmodells ausschließlich bei F&E-Allianzen statt. Auf diese Weise sollte eine ausreichende Homogenität sichergestellt werden. Da jedoch F&E-Allianzen auf eine andere Weise zur Ressourcen- und Fähigkeitenveränderung beitragen als andere Allianzarten, wäre es von Interesse, das Untersuchungsmodell ebenfalls z. %. für Marketing- oder Produktionsallianzen zu testen.1 Im Übrigen ist die vorliegende Untersuchung durch die gewählte Theorie restringiert.2 Um ein in sich möglichst konsistentes Modell der Allianzfähigkeit zu entwickeln, wurde ausschließlich auf ressourcentheoretische Überlegungen abgestellt. In der Literatur wird jedoch wiederholt eine Theorieintegration gefordert, um besonders umfassende Erkenntnisse zu erhalten.3 So wurde im Rahmen dieser Untersuchung beispielsweise betont, dass es als möglich und sogar wahrscheinlich erachtet wird, nicht sämtliche Dimensionen der Allianzfähigkeit identifiziert zu haben. Vielmehr wurde vor dem Hintergrund des theoretischen Bezugsrahmens eine Auswahl der wichtigsten Teilfähigkeiten getroffen. Zukünftige Forschungsarbeiten könnten daher auf Basis alternativer Theorien zusätzliche Routinen identifizieren und ihren Zusammenhang zum Allianzfähigkeitskonstrukt messen, um auf diese Weise zu einem umfassenderen Verständnis von Allianzfähigkeit beizutragen. So schlagen Pfohl/Buse (1999) als weiteren Ansatzpunkt zur Untersuchung des Allianzfähigkeits-Phänomens beispielsweise die auf Giddens (1984) zurückgehende Theorie der Strukturation vor.4 Darüber hinaus resultiert häufig weiterer Forschungsbedarf aufgrund der Untersuchungsmethode.5 Für die vorliegende Arbeit wurde ein cross-sektionales Design gewählt, um einen umfassenden Einblick in das Wesen der Dynamic Capability Allianzfähigkeit zu erhalten. Damit konnte jedoch nur eine Momentaufnahme realisiert werden, die nur unzureichende Rückschlüsse auf den Prozess der Fähigkeitenentwicklung zulässt. Diesem Mangel könnte in einer weiteren Forschungsarbeit mit einer Längsschnittstudie begegnet werden, die darauf abzielt, schwerpunktmäßig die Entwicklung der Allianzfähigkeit sowie ihrer zugrunde liegenden Routinen zu erfassen. Außerdem könnte in einer Längsschnittstudie gezeigt werden, wie sich Allianzfähigkeit auf Dauer auf den Wettbewerbsvorteil auswirkt und ob dabei intertemporale Schwankungen zu beobachten sind. Eine weitere vielversprechende Forschungsmethode stellen Simulationsstudien dar. Wie gezeigt wurde, ist die positive Wirkung der Allianzfähigkeit von der Umfelddynamik abhängig – bei sehr geringer Umfelddynamik kann sich Allianzfähigkeit aufgrund der mit ihr verbun-

1

2 3 4 5

Zur unterschiedlichen Wirkungsweise von Allianzen mit verschiedenen funktionalen Schwerpunkten vgl. Eisenhardt/Schoonhoven (1996), S. 140. Siehe Abschnitt 2.1.3. Vgl. z. B. Burmann (2002), S. 371; Madhok (2002), S. 535 ff.; Peteraf/Bergen (2003), S. 1028. Vgl. Pfohl/Buse (1999), S. 292. Vgl. ebenfalls Storm (2006), S. 154 ff. Siehe Kapitel 4.


243

denen Kosten und ihrer mangelnden Anwendbarkeit sogar negativ auswirken. Es besteht also ein Trade-Off zwischen dem Nutzen und den Kosten der Allianzfähigkeit. Mithilfe von Simulationsstudien wäre es diesbezüglich prinzipiell möglich, ein optimales Level an Allianzfähigkeit für spezifische Bedingungen zu bestimmen. Des Weiteren wäre denkbar, dass ein Fallstudienansatz zum Thema Allianzfähigkeit wertvolle Erkenntnisse liefert. Befindet sich die Betrachtung der einzelnen Allianzfähigkeitsdimensionen in der vorliegenden Untersuchung auf einer vergleichsweise abstrakten Ebene, so könnten die einzelnen Faktoren im Rahmen von Fallstudien genauer betrachtet werden, um nähere Aufschlüsse über die Spezifika und Ausprägungen von essentiellen Routinen des Allianzmanagements zu erhalten. Als Vorlage hierzu könnte die Untersuchung von Verona/Ravasi (2003) dienen, die eine sehr fundierte Fallstudie zur Dynamic Capability der Neuproduktentwicklungsfähigkeit und ihrer zugrunde liegenden Routinen durchgeführt haben. Schließlich wäre auch eine vollständige Replikation der vorliegenden Studie als wünschenswert anzusehen, da es im Rahmen der Herstellung einer hohen Modellvalidität zu einer nicht unerheblichen Elimination von Indikatoren gekommen ist.1 Grundsätzlich wäre daher eine Cross-Validierung mithilfe eines weiteren Datensatzes nützlich, um Zufallsergebnisse vollends auszuschließen und die Generalisierbarkeit der hiesigen Erkenntnisse noch einmal zu bestätigen.2

1 2

Siehe Abschnitt 5.1. Vgl. Hatcher (1994), S. 198 f. Gleichzeitig merkt Hatcher (1994) jedoch auch an, dass bei Stichprobengrößen von 300 und mehr die Verzerrungseffekte aufgrund von Modellmodifikationen zumeist nur unbedeutend sind. Vgl. Hatcher (1994), S. 199.

244

6.3


Implikationen für die Unternehmenspraxis

Bisher wurde die ressourcentheoretische Forschung wiederholt wegen ihrer nur unzureichenden Generierung praxisrelevanter Handlungsempfehlungen gerügt:1 „Thus, we are driven to the conclusion that the usefulness of the RBV is of a descriptive rather than explanatory nature and as such does not equip strategists with practical competitive advantage-building propositions.“2 Die besonders relevanten und bisher weitgehend offenen Fragen, die sich für Manager bezüglich ressourcentheoretischer Forschungen stellen, sind dabei die nach (1) der Identifikation wettbewerbsrelevanter Ressourcen und Fähigkeiten sowie (2) ihrer Entwicklung.3 Diese beiden Fragen spiegeln die von Teece/Pisano (1994) genannten Hauptmanagementaufgaben aus Sicht des Dynamic Capabilities View wider: „The strategic problem facing an innovating firm in a world of Schumpeterian competition is to decide upon and develop difficult-to-imitate processes and paths most likely to support valuable products and services.“4 Auf beide Managementfragen versucht die vorliegende Untersuchung für den Allianzkontext eine Antwort zu geben. Zunächst einmal beschreibt und identifiziert sie Faktoren, welche Ergebnisgrößen von Unternehmen beeinflussen, die strategische Allianzen führen. Da diese Unternehmen heutzutage die große Mehrheit bilden, ist die Untersuchung somit für eine Vielzahl von Managern von generellem Interesse.5 Das vorhandene Untersuchungsmodell kann als nützliche Hilfestellung bei der Entscheidung dienen, auf welche Einflussgrößen das Management seine Aufmerksamkeit richten sollte. Es werden explizite Teilfähigkeiten identifiziert, die für das Management strategischer Allianzen eine hohe Relevanz besitzen.6 Dabei wird ebenfalls eine Priorisierung der einzelnen Teilfähigkeiten vorgenommen. So ergibt sich in Bezug auf die mittelbare Wirkung der Allianzfähigkeitsdimensionen die folgende Reihenfolge: 1.) interorganisationales Lernen, 2.) interorganisationale Koordination, 3.) Allianzproaktivität, 4.) Allianzanpassung und 5.) Allianzportfoliokoordination. Folglich konnte der ersten Hauptfragestellung aus Managementsicht entsprochen werden. Für das Allianzmanagement ergeben sich aus der Identifikation der Teilfähigkeiten zwei Anwendungsmöglichkeit.7 Erstens kann eine Analyse der Allianzfähigkeit des eigenen Unternehmens stattfinden. Einerseits ist dies dazu dienlich, um zu entscheiden, ob Allianzen für das 1 2 3 4 5 6 7

Vgl. Hamel (1997), S. 5 ff.; McGuinness/Morgan (2000), S. 213 f. Vgl. Connor (2002), S. 312. Vgl. Tampoe (1994), S. 66 ff.; Connor (2002), S. 313. Teece/Pisano (1994), S. 552. Vgl. ähnlich auch Baldwin/Clark (1991), S. 70. Zur Verbreitung strategischer Allianzen siehe Abschnitt 1.1. Siehe Abschnitt 5.1.1.2. Aus operativer Sicht bietet sich eine modellgestützte und fragebogenbasierte Vorgehensweise ähnlich der bei Höbig (2002) beschriebenen an.

Implikationen für die Unternehmenspraxis

245

jeweilige Unternehmen überhaupt eine erfolgversprechende Option darstellen.1 Andererseits werden auf diese Weise spezifische Schwachpunkte in der Allianzfähigkeit des Unternehmens aufgedeckt, die es durch gezielte Maßnahmen in Zukunft zu verbessern gilt. Zweitens ist das Wissen über die Komponenten der Allianzfähigkeit Grundlage für eine Bewertung der Eignung potenzieller Allianzpartner.2 Darüber hinaus handelt es sich bei den unabhängigen Variablen dieser Untersuchung (mit Ausnahme der Allianzerfahrung) um solche, die durch das Management mittelfristig beeinflusst werden können. Somit können aus den Ergebnissen konkrete Hinweise zur Erreichung einer hohen Allianzfähigkeit abgeleitet werden. Die Unternehmensführung muss demnach einerseits dafür Sorge tragen, dass organisationale Ressourcen wie die Organisationskultur und die Organisationsstruktur die Allianzfähigkeit ihres Unternehmens unterstützen. So sollte eine offene Organisationskultur gefördert werden.3 Nur durch eine offene Organisationskultur können ein förderlicher Umgang mit Partnerunternehmen und ein maximales Allianzergebnis dauerhaft sichergestellt werden. Auch eine Einrichtung zentraler Organe (wie z. B. einer Allianzabteilung oder von Allianzspezialisten) kann die Allianzfähigkeit unterstützen. Hiermit werden die Ergebnisse von Harbison/Pekar (1997) unterstrichen, die aufzeigen, dass im Allianzmanagement erfolgreiche Unternehmen eher über eine organisationale Allianzfunktion verfügen als weniger erfolgreiche.4 Ferner sollte das Management darauf achten, dass bei sich bietenden Allianzerfahrungen ein maximaler Lerneffekt erzielt wird. Dabei sollte ein Lernen aus vergangenen Allianzen institutionalisiert werden, indem z. B. das erworbene Wissen bezüglich des Allianzmanagements in Datenbanken oder in Leitfäden kodifiziert festgehalten wird. Ferner stellen Allianztrainings ein wichtiges Mittel dar, um das vorhandene Wissen über das Allianzmanagement innerhalb des Unternehmens zu verbreiten.5 Nur auf diese Weise kann vermieden werden, dass sich Fehler im Allianzmanagement wiederholen. Somit wurde auch auf die zweite Hauptfragestellung aus Managementsicht nach der Vorgehensweise zur Entwicklung organisationaler Fähigkeiten eingegangen. Insgesamt impliziert die Studie, dass ein Umdenken bezüglich des Managements strategischer Allianzen notwendig ist. Allianzen stellen nicht länger außergewöhnliche Ereignisse dar, sondern gehören zum Unternehmensalltag. Daher sind Ad-hoc-Entscheidungen zu ihrem Mana-

1 2 3

4 5

Vgl. Barney (2002), S. 387 f. Zur Auswahl von Allianzpartnern vgl. Gebauer/Schiermeier/Wall (2003). Grundsätzlich sind zwar aufgrund ihrer hohen Pfadabhängigkeit der Beeinflussung einer Organisationskultur starke Grenzen gesetzt. Vgl. Gagliardi (1986), S. 119 ff.; Krystek (1991), S. 136 f. Nichtsdestotrotz lässt sich die Organisationskultur innerhalb dieser Grenzen durch das Management gestalten. Vgl. Sackmann (1983), S. 393 ff.; Fiol (1991), S. 192; Stafflage (2004), S. 61 ff. Ansatzpunkte für ein Veränderungsmanagement von Organisationskulturen finden sich z. B. bei Silverzweig/Allen (1976), S. 36 ff.; Kilmann/Saxton/Serpa (1986), S. 91 f.; Flanagan (1995), S. 58 ff.; Ogbonna/Harris (2002), S. 682 ff. Vgl. Harbison/Pekar (1997), S. 13 f. Vgl. Harbison/Pekar (1998), S. 136 ff.

246


gement nicht mehr ausreichend. Es bedarf vielmehr von langer Hand initiierter und zielgerichtet implementierter Managementroutinen, um in strategischen Allianzen maximalen Wert zu generieren.1 Die Mitarbeiter, die an strategischen Allianzen beteiligt sind, dürfen nicht weiterhin alleine gelassen werden, sondern müssen mit allianzmanagement-spezifischem Knowhow ausgestattet werden. Es bietet sich daher an, Prozesse des Allianzmanagements zu institutionalisieren, an denen sich die Mitarbeiter orientieren können. Andererseits darf das individuelle Wissen der Mitarbeiter über das Allianzmanagement nicht verloren gehen. Hierzu bedarf es einer systematischen Aufnahme und Speicherung allianzspezifischer Best Practices von den Mitarbeitern durch das Unternehmen. Auch hierfür sind routinemäßige Prozesse erforderlich. Laut Ergebnissen von Harbison/Pekar (1998) haben bisher jedoch weniger als zwei Drittel aller Unternehmen systematisierte Allianzprozesse implementiert.2 Losgelöst vom Kontext strategischer Allianzen konnte speziell für hochdynamische Märkte festgestellt werden, dass dort ein besonders hoher Wert dynamischer Fähigkeiten besteht.3 In diesem Umfeld muss ein Unternehmen kontinuierlich Informationen aus dem Unternehmensumfeld aufnehmen und sich entsprechend anpassen können. Insofern konnte die Relevanz des unter Praktikern als Sense-and-Respond-Paradigma bekannt gewordenen Managementansatzes untermauert werden.4 Unternehmen müssen demnach ständig hinterfragen, welche Ressourcen und Kompetenzen in der derzeitigen Unternehmenssituation bereits obsolet geworden sind, ob neue Ressourcen und Kompetenzen notwendig sind und auf welche Weise sie beschafft werden können. Durch dynamische Fähigkeiten werden Unternehmen in die Lage versetzt, diese Aufgaben erfolgreich zu erfüllen. Insofern sollte die Entwicklung und Aufrechterhaltung dynamischer Fähigkeiten – wie beispielsweise der Allianzfähigkeit – im Fokus des Aufgabenbereichs der Unternehmensführung stehen.

1 2 3 4

Vgl. Müller-Stewens (1995a), S. 342. Vgl. Harbison/Pekar (1998), S. 137 f. Siehe Abschnitt 5.4.1. Vgl. Bradley/Nolan (1998); Haeckel (1999).

Anhang

7.

247

Anhang

Anhang 1:

Untersuchungen zur Aktienkursreaktion nach der Ankündigung strategischer Allianzen

Autor(en) (Jahr)

Allianztyp

Untersuchungsland

Zeitraum

Richtung der Aktienkursänderung

Durchschnittliche abnormale Rendite

Berg/Friedman (1977)

Joint Ventures

USA

19641975

+

k. A.

Berg/Friedman (1981)

Joint Ventures

USA

19641975

+

k. A.

Duncan Jr. (1982)

Joint Ventures

USA

19641975

Nichthorizontal: - ; Horizontal: +

k. A.

McConnell/Nantell (1985)

Joint Ventures

USA

19721979

+

0,73 %

Lee/Wyatt (1990)

Internationale Joint Ventures

USA

19741986

-

-0,47 %

Lummer/McConnell (1990)


USA, 55 weitere Länder

19711980

+

0,40 %

Woolridge/Snow (1990)

Joint Ventures

k. A.

19721987

+

0,42 %

Chen/Hu/Shieh (1991)

Joint Ventures zwischen USund chinesischen Unternehmen

USA, China

19791990

+

0,52 %

Crutchley/Guo/Hansen (1991)

Joint Ventures zwischen USund japanischen Unternehmen

USA, Japan

19791987

+

1,08 % (japanische Unternehmen); 1,02 % (USUnternehmen)

Koh/Venkatraman (1991)

Strategische Allianzen

k. A.

19721986

+

0,87 %

Balakrishnan/Koza (1993)

Joint Ventures

USA

19741977

+

1,19 %

Park/Kim (1996)

Joint Ventures mit zwei Partnern

USA

19791988

+

0,76 %

248

Anhang

Chan et al. (1997)

Non-EquityAllianzen

USA

19831992

+

0,64 %

Das/Sen/Sengupta (1998)

Allianzen mit zwei Partnern, außer Joint Ventures

k. A.

19871991

0 (insignifikant)

k. A.

Anand/Khanna (2000)

Joint Ventures, LizenzierungsAbkommen

USA

19901993

+

0,67 % (Joint Ventures); 1,42 % (LizenzierungsAbkommen)

Merchant/Schendel (2000)


USA

19861990

+

0,70 %

Reuer/Koza (2000)

Joint Ventures mit zwei Partnern

USA

19851995

+

0,500 % (Inland); 0,357 % (Ausland)

Ueng/Kim/Lee (2000)


USA

19901995

+

0,05 %

Kale/Dyer/Singh (2002)


USA

19881997

+

k. A.

Park/Mezias/Song (2004)


k. A.

20002001

+

1,49 %

Park/Mezias (2005)


k. A.

19952001

+

2,62 %

Anhang

Anhang 2:

Autor(en) (Jahr)

249

Untersuchungen strategischer Allianzen mithilfe jahresabschlussorientierter Kennzahlen Untersuchungsgegenstand

Tomlinson Selektion von (1970) Managern für bestimmte Typen von Joint Ventures

Stichprobe 49 Unternehmen, 71 Joint Ventures (58 in Indien, 13 in Pakistan)

Sample (Land, Industrie, Kennzah- DatenAllianzytp, len quelle Zeitraum)

Ergebnisse

• GroßbritanROI (vor nien, Indien, Steuern) Pakistan • Verschiedene • Internationale Joint Ventures • 1967

Interviews

• Der durchschnittliche ROI (vor Steuern) von Joint Ventures britischer Unternehmen in Pakistan und Indien beträgt 15,3 % • Es besteht ein negativer Zusammenhang zwischen Größe des britischen Mutterunternehmens und ROI des Joint Ventures

Raveed/ Renforth (1983)

Unterschiede 42 Joint der Charakteris- Ventures tika von Joint Ventures mit Familienunternehmen und NichtFamilienunternehmen

• USA, Karibik • k. A. • Internationale Joint Ventures • 1968-1973

• Umsatzwachstum, Gewinnwachstum, ROIWachstum, ROAWachstum, direkte Kosten, Total Assets, Verbindlichkeiten, Kapital, Working Capital

Fragebogen und Interviews

• Die beiden Joint Venture-Typen unterscheiden sich in Bezug auf Performancekriterien nur beim WorkingCapital-Wachstum, welches bei Joint Ventures mit NichtFamilienmitgliedern höher ist; bei den anderen 8 Performancemaßen ist kein signifikanter Unterschied festzustellen

Artisien/ Buckley (1985)

Erfolg von Joint Ventures

• Jugoslawien und 13 weitere Länder • Verschiedene • Joint Venture • 1968-1981

• Profitabilität der Aktivitäten, Wachstum, der Exportperformance

Interviews

• 40 der 42 Unternehmen haben Ihre Erwartungen bezüglich des Joint Ventures erfüllen oder übertreffen können • 18 von 30 Unternehmen halten ihre Joint Venture-Aktivitäten in Jugoslawien für weniger profitabel als ihre Aktivitäten im Heimatland

42 Unternehmen, 42 Joint Ventures

250

Anhang

Bleeke/ Ernst (1991)

Erfolgsfaktoren grenzüberschreitender Allianzen

49 Allianzen, 28 Akquisitionen

• USA; Europa, • Einholen Japan der Kapi• Verschiedene talkosten • Grenzüberschreitende Allianzen • Bis 1990

Luo (1995)

Einfluss von der Geschäftsstrategie auf die Performance internationaler Joint Ventures

127 internationale Joint Ventures

• China • Verschiedene • Internationale Joint Venture • 1989-1991

• ROI, Sekun- • Produktqualität, PriROA, därda- cing, AußendienstmarUmsatzten keting, flexible Zahwachstum lungsformen sind signiInland, fikante Determinanten Exportder Performance interwachstum nationaler Joint Venture

201 Joint • Ungarn Ventures • Verschiedene • Internationale • 1993

• ZunehFrage- • Das Ausmaß des mendes bogen Lernens von Joint VenGeture-Partnern beeinschäftsvoflusst die Performance lumen, des Joint Ventures zunehpositiv mender Marktanteil, Profitabilität

Lyles/Salk Erfolgsfaktoren (1996) internationaler Joint Ventures

Lane/Salk/ Einfluss absorp- 78 Joint Lyles tiver Kapazität Ventures (2001) auf das Lernen und die Performance internationaler Joint Ventures

• Ungarn • Verschiedene • Internationale • 1993, 1996

Sekundärdaten, nichtpublizierte Finanz daten, Interviews

• 51 % Erfolgsquote für Allianzen; 33 % waren für beide Beteiligten nicht erfolgreich • 67 % der Allianzen leiden unter Management- oder Finanzproblemen innerhalb der ersten 2 Jahre • 62 % der Allianzen zwischen Unternehmen aus verschiedenen Regionen sind erfolgreich • 79 % der Allianzen, in denen Anpassungen vorgenommen wurden, sind erfolgreich • Allianzen mit einer 5050 Aufteilung der Eigentumsverhältnisse sind erfolgreicher als mit einer ungleichen Aufteilung (60 % vs. 31 % Erfolgsquote)

Frage- • Die Fähigkeiten zum • Zunehbogen Verstehen sowie zur mendes Assimilation externen GeschäftsvoWissens beeinflussen lumen, das Ausmaß des erzunehlernten Wissens mender • Die Fähigkeiten zur MarktanAnwendung externen teil, ProfiWissens beeinflusst tabilität den Erfolg internationaler Joint Ventures • Vertrauen und TopManagement-Unterstützung beeinflussen den Erfolg internationaler Joint Ventures

Anhang Luo (2002)

251 Erfolgsfaktoren internationaler Joint Ventures

293 Befragte

• China • TechnologieSektoren • Internationale Joint Venture • 1997-1998

• Sales Level (Umsatz/ Assets) • ROI

Fragebogen und Sekundärdaten

• Vertragsvollständigkeit und Kooperation wirken sich positiv auf die Performance internationaler Joint Ventures aus

Literaturverzeichnis

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Konzeption und Einführung von MES-Systemen

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Okonomische Auswirkungen von Schatzfehlern bei der bankinternen Bestimmung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten

Die Gestaltung der Budgetkontrolle: Bestandsaufnahme, Determinanten und Erfolgswirkungen

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