Die Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren: Eine experimentelle Untersuchung

Sebastian Waldforst Die Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren

GABLER EDITION WISSENSCHAFT Research in Management Accounting & Control Herausgegeben von Professor Dr. Utz Schäffer WHU – Otto Beisheim School of Management, Vallendar

Die Schriftenreihe präsentiert Ergebnisse betriebswirtschaftlicher Forschung im Bereich Controlling. Sie basiert auf einer akteursorientierten Sicht des Controlling, in der die Rationalitätssicherung der Führung einen für die Theorie und Praxis zentralen Stellenwert einnimmt. The series presents research results in the field of management accounting and control. It is based on a behavioral view of management accounting where the assurance of management rationality is of central importance for both theory and practice.

Sebastian Waldforst

Die Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren Eine experimentelle Untersuchung

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Utz Schäffer

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 European Business School, Oestrich-Winkel, 2006 D1540

1. Auflage Dezember 2007 Alle Rechte vorbehalten © Deutscher Universitäts-Verlag | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2007 Lektorat: Frauke Schindler / Anita Wilke 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 978-3-8350-0674-4

Geleitwort

V

Geleitwort $XVJDQJVSXQNW GHU :DOGIRUVW¶VFKHQ hEHUOHJXQJHQ LVW GLH 3URSDJLHUXQJ XQG ]XQHK PHQGH9HUEUHLWXQJYRQUHODWLYHQ=LHOHQLQGHU8QWHUQHKPHQVSUD[LVGHUHLQHHUVWDXQ OLFKH/FNHDQHPSLULVFKIXQGLHUWHQ(UNHQQWQLVVHQ]XUUHODWLYHQ:LUNXQJGHUEHLGHQ =LHODUWHQJHJHQEHUVWHKW9RUGLHVHP+LQWHUJUXQGXQWHUVXFKWGLHYRUOLHJHQGH'LVVHU WDWLRQVVFKULIW GLH :LUNXQJ UHODWLYHU XQG DEsoluter Ziele auf die $UEHLWVOHLVWXQJ YRQ $NWHXUHQ 0HWKRGLVFK JHKW :DOGIRUVW GDEHL LQ GHU &RQWUROOLQJIRUVFKXQJ QRFK XQJH ZRKQWH :HJH XQG IKUW PHKUHUH /DERUH[SHULPHQWH PLW 6WXGHQWHQ GHU 7HFKQLVFKHQ 8QLYHUVLWlW%HUOLQGXUFK'LHVRJHZRQQHQHQ'DWHQZHUGHQPLW+LOIHYRQ.RYDULDQ] DQDO\VHQ 5HJUHVVLRQVDQDO\VHQ XQG 0HKUJUXSSHQ6WUXNWXUJOHLFKXQJVPRGHOOHQ DQDO\ VLHUW :DOGIRUVW NRPPW XQWHU DQGHUHP ]XP 6FKOXVV GDVV GDV *UXQGPRGHOO GHU *RDO 6HWWLQJ7KHRULHLP:HVHQWOLFKHQIUEHLGH=LHODUWHQEHVWlWLJWZHUGHQNDQQ$OOHUGLQJV NRQQWHNHLQ(LQIOXVVGHU=LHOVFKZLHULJNHLWDXIGLH$UEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHXUHIHVWJH VWHOOWZHUGHQ'LHVEHJUQGHW:DOGIRUVWPLWGHUYRQLKPEHREDFKWHWHQKRKHQLQWULQVL VFKHQ0RWLYDWLRQGHU3UREDQGHQXQGPLWGHU7DWVDFKHGDVVGLH6WXGHQWHQDXFKQDFK (UUHLFKXQJGHU=LHOHZHLWHUDUEHLWHQGXUIWHQ,QWHUHVVDQWLVWGDVVEHL$QZHQGXQJYRQ ELYDULDWHQ .RUUHODWLRQVDQDO\VHQ ± ZLH LQ GHU HLQVFKOlJLJHQ *RDO6HWWLQJ/LWHUDWXU ± DOOH3IDGHGHV*UXQGPRGHOOVYRQ/RFNH/DWKDPVLJQLILNDQWHUVFKHLQHQXQGHLQHQVWDU NHQ:LUNXQJV]XVDPPHQKDQJ]ZLVFKHQGHQEHVFKULHEHQHQ9DULDEOHQVXJJHULHUHQ(UVW GXUFK GLH ,QWHJUDWLRQ GHU 9DULDEOH Ä)lKLJNHLWHQ³ LQ GDV 0RGHOO XQG GLH $QZHQGXQJ YRQ0HKUJUXSSHQ6WUXNWXUJOHLFKXQJVPRGHOOHQNDQQ:DOGIRUVW]HLJHQGDVVGLHVLJQL ILNDQWHQ .RUUHODWLRQHQ ]ZLVFKHQ GHQ 9DULDEOHQ GLUHNWH )ROJH GHV (LQIOXVVHV GHU )l KLJNHLWHQDXIGLH6HOI(IILFDF\GLH=LHOK|KHGHUSHUV|QOLFKHQ =LHOH XQG GLH $UEHLWV OHLVWXQJVLQG 'LH (UJHEQLVVH YRQ :DOGIRUVW ]HLJHQ ZHLWHU GDVV DEVROXWH =LHOH HLQHQ VLJQLILNDQWHQ 7HLOLKUHUSRVLWLYHQ:LUNXQJDXIGLH$UEHLWVOHLVWXQJLQ.RQWH[WHQPLWKRKHUH[WHUQHU 8QVLFKHUKHLWXQGEHLXQYRUKHUJHVHKHQHQ.RQWH[WYHUlQGHUXQJHQYHUOLHUHQ$OOHUGLQJV ZLUGGHUQHJDWLYH(IIHNWYRQ.RQWH[WYHUlQGHUXQJHQDXIGLH$UEHLWVOHLVWXQJEHLDEVR OXWHQ=LHOHQGXUFKGLH7UDQVSDUHQ]GHU9HUlQGHUXQJPRGHULHUW=XGHPNRQQWH:DOG IRUVWEHLUHODWLYHQ=LHOHQGDQQNHLQHQVLJQLILNDQWHQ(LQIOXVVYRQH[WHUQHU8QVLFKHUKHLW

VI

Geleitwort

oder Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung feststellen, wenn sich diese auf alle Akteure gleichermaßen bezieht/beziehen. Im Experiment führten relative Ziele in diesen Kontexten entsprechend zu einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele. Die Arbeit liefert noch eine ganze Reihe weiterer interessanter Befunde und Einsichten, die Stoff zum Nachdenken und hoffentlich Anregung für zukünftige Forschungsarbeiten und auch mehr Laborexperimente im Controlling liefern. Der Arbeit sei daher der breite Leserkreis gewünscht, den sie verdient.

Utz Schäffer

Vorwort

VII

Vorwort Die Idee zu dieser Arbeit entstand während eines Beratungsprojektes zur Neugestaltung der Budgetierung eines großen Mittelständlers in Deutschland. Während der Projektarbeit las ich einen interessanten Artikel über einen neuen Managementtrend in den USA, die Steuerung über Budgets durch eine Steuerung über relative Ziele (ergänzt um weitere Prinzipien) zu ersetzen. Bei einer vertiefenden Literaturrecherche zu diesem Thema fand sich jedoch keine empirische Arbeit zur Wirksamkeit von relativen Zielen im Vergleich zu absoluten Zielen, und ich beschloss daher, mich diesem Thema intensiver zu widmen und eine Dissertationsschrift darüber zu verfassen. Für die Unterstützung bei dieser Aufgabe möchte ich mich an dieser Stelle bei meinem Doktorvater Prof. Utz Schäffer bedanken, welcher während meiner Zeit am Lehrstuhl immer für mich da war, für seine menschliche Art, sein konsequentes Bestreben nach Qualität und seine Offenheit für neue Themen sowie neue Wege in der Forschung. Den anderen Doktoranden am Lehrstuhl danke ich für ihr inhaltliches Feedback bei den regelmäßigen Doktorandentreffen und dafür, dass sie mir gute Freunde waren bei den gemeinsamen Unternehmungen. Bedanken möchte ich mich auch bei den ca. 300 Studenten der Technischen Universität Berlin, welche in ihrer knappen Freizeit freiwillig an meinen Experimenten teilgenommen haben, und bei Fr. Schermelleh-Engel, welche mir bei der Ausgestaltung der Experimente und der statistischen Auswertung ein guter Ratgeber war. Mein ganz persönlicher Dank gilt schließlich meiner über alles geliebten Frau Corrie Doreen und meinem Sohn Nico Leon. Ihnen widme ich diese Arbeit, da sie mich während dieser Zeit immer konsequent gefördert und motiviert haben, auch wenn sie dadurch selbst etwas zurückstecken mussten.

Sebastian Waldforst

Inhaltsverzeichnis

IX

Inhaltsverzeichnis

Geleitwort ..................................................................................................................... V Vorwort...................................................................................................................... VII Inhaltsverzeichnis .......................................................................................................IX Tabellenverzeichnis..................................................................................................XIII Abbildungsverzeichnis.............................................................................................. XV A

Einführung ............................................................................................................. 1 1.

Motivation und Zielsetzung ................................................................................. 1

2.

Aufbau der Arbeit ................................................................................................ 5

B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung .............................................. 7 1.

Überblick Zieltheorien......................................................................................... 7

2.

Vorstellung der Goal-Setting-Theorie ............................................................... 14

3.

Die vier Wirkungsmechanismen von Zielen ..................................................... 17

4.

Wirkung der Zielspezifität auf die Arbeitsleistung ........................................... 17

5.

Wirkung der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung .................................... 18

6.

Grundmodell der Goal-Setting-Theorie............................................................. 19

7.

Wichtige Kontext- und Gestaltungsfaktoren der Zielwirkung .......................... 26 7.1 Fähigkeiten der Akteure ............................................................................. 26 7.2 Feedback..................................................................................................... 28 7.3 Aufgabenkomplexität ................................................................................. 29 7.4 Monetäre Incentivierung ............................................................................ 31

8.

Kritische Diskussion und Würdigung der Goal-Setting-Theorie ...................... 33

C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie ....................................... 41 1.

Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel......................................................... 41

2.

Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel........................................................... 44

3.

Position des persönlichen Ziels im Zielsystem.................................................. 46

X

Inhaltsverzeichnis

4.

Einflussfaktoren der Zielverpflichtung.............................................................. 47

5.

Erweiterung des Grundmodells der Goal-Setting-Theorie................................ 48

D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich.......................................... 53 1.

Zielspezifität ...................................................................................................... 56 1.1 Spezifität der Zieldimension (Inhalt) ......................................................... 56 1.2 Spezifität der Leistungserwartung (Ausmaß)............................................. 57

2.

Zielschwierigkeit ............................................................................................... 58

3.

Controllability (Kontrollüberzeugung).............................................................. 61 3.1 Gemeinsame Unsicherheit.......................................................................... 63 3.2 Individuelle Unsicherheit ........................................................................... 66 3.3 Risikoeinstellung ........................................................................................ 66 3.4 Ergänzende Anmerkungen ......................................................................... 67 3.4.1 Risikoverteilung zwischen Prinzipal und Akteuren............................ 67 3.4.2 Risikoauswahl durch die handelnden Akteure.................................... 68 3.4.3 Projektauswahl durch die handelnden Akteure .................................. 69

4.

Unvorhergesehene Kontextveränderungen........................................................ 69

5.

Fairnesswahrnehmung ....................................................................................... 73

6.

Wettbewerb........................................................................................................ 75 6.1 Definition von Wettbewerb ........................................................................ 76 6.2 Wirkung von Wettbewerb .......................................................................... 77 6.3 Interaktion von Zielen und Wettbewerb..................................................... 79 6.4 Wichtige Gestaltungs- und Kontextfaktoren von Wettbewerb .................. 85 6.4.1 Wettbewerbseinstellung...................................................................... 85 6.4.2 Geschlecht........................................................................................... 87 6.4.3 Aufgabenbedingte Abhängigkeiten .................................................... 88 6.4.4 Sonstige Gestaltungs- und Kontextfaktoren ....................................... 88

7.

Feedback ............................................................................................................ 90

8.

Zusammenfassung der Hypothesen ................................................................... 92

E

Methodische Konzeption der Untersuchung .................................................... 95 1.

Auswahl der Forschungsmethode...................................................................... 95

2.

Übersicht der verwendeten Konstrukte (Bezugsrahmen) .................................. 97

Inhaltsverzeichnis

XI

3.

Versuchsaufbau.................................................................................................. 98 3.1 Teilnehmer.................................................................................................. 98 3.2 Aufgabe ...................................................................................................... 99 3.3 Untersuchungsdesign................................................................................ 101 3.4 Durchführung ........................................................................................... 103 3.5 Manipulation der Gestaltungs- und Kontextvariablen ............................. 104

4.

Operationalisierung der Messvariablen ........................................................... 110

5.

Analytisches Vorgehen .................................................................................... 116

6.

Grundlagen der quantitativen Analyse ............................................................ 117 6.1 Konstruktmessung .................................................................................... 117 6.1.1 Gütekriterien der ersten Generation.................................................. 120 6.1.2 Gütekriterien der zweiten Generation............................................... 122 6.2 Varianzanalyse und Kovarianzanalyse..................................................... 130 6.3 Regressionsanalyse................................................................................... 133 6.4 Kausalanalyse ........................................................................................... 136

F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung .................................................... 143 1.

Güte der Konstruktmessung ............................................................................ 143

2.

Zielschwierigkeit und Grundmodell der Goal-Setting-Theorie....................... 149

3.

Gemeinsame Unsicherheit und gemeinsame Kontextveränderungen ............. 162

4.

Direkter und indirekter Wettbewerb................................................................ 176

G

Schlussbetrachtung............................................................................................ 187 1.

Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse ................................................... 187

2.

Kritische Bewertung und weiterer Forschungsbedarf ..................................... 193

3.

Implikationen für die Praxis ............................................................................ 196

Anhang ....................................................................................................................... 201 1.

Statistische Daten zu den Versuchsgruppen ................................................ 201

2.

Unterlage zur Erhebung der empirischen Daten .......................................... 203

Literaturverzeichnis ................................................................................................. 213

Tabellenverzeichnis

XIII

Tabellenverzeichnis Tabelle 1:

Identifikation relevanter Einflussfaktoren für den Zielartenvergleich ... 54

Tabelle 2:

Beispiel für eine identische Zieldimension bei beiden Zielarten ........... 56

Tabelle 3:

Beispiel für Spezifität bei beiden Zielarten ............................................ 57

Tabelle 4:

Operationalisierung des KRQVWUXNWHVÄ)DLUQHVVZDKUQHKPXQJ´  

Tabelle 5:

Operationalisierung des KRQVWUXNWHVÄ3HUV|QOLFKHV=LHO´ 

Tabelle 6:

Operationalisierung des KRQVWUXNWHVÄ=LHOYHUSIOLFKWXQJ3=´ 

Tabelle 7:

Operationalisierung des KRQVWUXNWHVÄ:HWWEHZHUEVHLQVWHOOXQJ´ 

Tabelle 8:

Operationalisierung des .RQVWUXNWHVÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´  

Tabelle 9:

Gütekriterien zur Beurteilung der Messmodelle................................... 129

Tabelle 10: Information zum KoQVWUXNWÄ6HOI(IILFDF\´   Tabelle 11: Information zum Konstrukt Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XPSHUV|QOLFKHQ   =LHO´   Tabelle 12: Information zum KonstrXNWÄ7UDLW&RPSHWLWLYHQHVV´   Tabelle 13: Information zum KonsWUXNWÄ6HOI$JJUDQGL]HPHQW´   7DEHOOH ,QIRUPDWLRQ]XP.RQVWUXNWÄ,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV´   7DEHOOH ,QIRUPDWLRQ]XP.RQVWUXNWÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´  Tabelle 16: Gütemaße vom GruQGPRGHOOPLW)lKLJNHLWHQ   7DEHOOH *WHPD‰HYRPHUZHLWHUWHQ*UXQGPRGHOOPLW3RVLWLRQ3==  7DEHOOH (UJHEQLVGHU+\SRWKHVHQEHUSUIXQJ+\S±   7DEHOOH .RYDULDQ]DQDO\VHQ]XU:Lrkung der Zielart und der gemeinsamen Unsicherheit .......................................................................................... 163

XIV

Tabellenverzeichnis

Tabelle 20: Regressionsanalysen zur Wirkung der Zielart und der gemeinsamen Unsicherheit .......................................................................................... 165 Tabelle 21: Regressionsanalysen zur Wirkung von gemeinsamen Kontextveränderungen.......................................................................... 168 Tabelle 22: Regressionsanalysen zur Wirkung der Zielart bei transparenten und intransparenten Kontextveränderungen ................................................ 169 Tabelle 23: Ergebnis der HypothesHQEHUSUIXQJ+\S±   Tabelle 24: Regressionsanalysen zur :LUNXQJGHVGLUHNWHQ:HWWEHZHUEV   7DEHOOH 5HJUHVVLRQVDQDO\VHQ]XU:LUNXQJGHVLQGLUHNWHQ:HWWEHZHUEV  Tabelle 26: Regressionsanalysen zur Wirkung der Zielart auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele................................................................................. 181 7DEHOOH (UJHEQLVGHU+\SRWKHVHQEerprüfung zum Einfluss von direktem und indirektem Wettbewerb................................................................. 183 Tabelle 28: Deskriptive Statistik zu den Versuchsgruppen von Exp. 1 .................. 201 Tabelle 29: Deskriptive Statistik zu den Versuchsgruppen von Exp. 2 .................. 202 Tabelle 30: Deskriptive Statistik zu den Versuchsgruppen von Exp. 3 .................. 202

Abbildungsverzeichnis

XV

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1:

Definition relative und absolute Ziele .................................................. 5

Abbildung 2:

Zusammenhang zwischen Zielschwierigkeit und Arbeitsleistung ..... 19

Abbildung 3:

Zusammenhang zwischen zugewiesenem Ziel, Self-Efficacy, persönlichem Ziel und Arbeitsleistung............................................... 20

Abbildung 4:

Grundmodell der Goal-Setting-Theorie mit Fähigkeiten ................... 28

Abbildung 5:

Interaktion von Zielschwierigkeit und Incentivefunktion .................. 31

Abbildung 6:

Interaktion zwischen Zielschwierigkeit und Zielverpflichtung.......... 42

Abbildung 7:

Wirkung der Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel mit Störeffekt............................................................................................. 44

Abbildung 8:

Wirkung des persönlichen Ziels und der Position PZZ auf die Arbeitsleistung .................................................................................... 46

Abbildung 9:

Isoliertes Modell Zielverpflichtung ZZ .............................................. 48

Abbildung 10: Alternative I ±(UZHLWHUWHV*UXQGPRGHOOPLW Zielverpflichtung PZ........................................................................... 50 $EELOGXQJ $OWHUQDWLYH,,±(UZHLWHrtes Grundmodell mit Position PZZ ............. 51 Abbildung 12: Beispiel für den Einfluss einer Kontextveränderung bei absoluten Zielen .................................................................................. 70 Abbildung 13: Validität der verschiedenen Forschungsmethoden ............................. 96 Abbildung 14: Konzeptioneller Bezugsrahmen für die Empirie ................................ 97 Abbildung 15: Aufbau Experiment 1........................................................................ 101 Abbildung 16: Aufbau Experiment 2........................................................................ 102 Abbildung 17: Aufbau Experiment 3........................................................................ 103

XVI

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 18: Beispiel für ein konkretes relatives Ziel im Experiment .................. 105 Abbildung 19: Beispiel für ein konkretes absolutes Ziel im Experiment................. 106 Abbildung 20: Modellspezifikation in LISREL mit Struktur- und Messmodellen .. 138 Abbildung 21: Goal-Setting-Grundmodell von Locke/Latham (A) im Vergleich zu Experiment 1 (B).......................................................................... 150 Abbildung 22: LISREL-Mehrgruppen-Grundmodell mit Fähigkeiten (N = 121).... 152 Abbildung 23: LISREL-Mehrgruppen-Grundmodell mit Position PZZ (N = 121).. 155 Abbildung 24: Regressionsanalysen zur Wirkung der Risikoeinstellung auf den Zielartenvergleich ...................................................................... 167 Abbildung 25: Einfluss der Fähigkeiten auf die Wirkung des ind. Wettbewerbs .... 179 Abbildung 26: Regressionsanalysen zur Wirkung der Wettbewerbseinstellung (WE) auf den Zielartenvergleich ...................................................... 182

Teil A

Einführung

A

Einführung

1.

Motivation und Zielsetzung

1

Ziele in den Unternehmen spielen eine zentrale Rolle bei der Planung1 und dienen der Motivation der Arbeitnehmer zu mehr Arbeitsleistung und damit einhergehend der Steigerung der Profitabilität der Unternehmen.2 Die positive Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren konnte bereits in hunderten von empirischen Studien nachgewiesen werden3 und gehört zu den bedeutendsten Forschungsergebnissen der verhaltenswissenschaftlichen Organisationstheorie4. Untersucht wurden in diesem Zusammenhang die Wirkung von Zielen gegenüber keinen Zielen, die Wirkungsmechanismen von Zielen, zum Beispiel Lenkung der Aufmerksamkeit und Mobilisierung von Energie, der Einfluss der Zielgestaltung, zum Beispiel Zielspezifität und Zielschwierigkeit und der Einfluss von Kontextvariablen, zum Beispiel Aufgabenkomplexität und Feedback. Als Basis für die Untersuchungen dienten dabei immer absolute Ziele in stabilen Kontexten. Bis heute existieUW ± QDFK .HQQWQLV GHV $XWRUV ± NHLQH empirische Studie zur Wirkung von relativen Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren. Dies ist verwunderlich, da relative Ziele in der Praxis schon seit langem angewendet werden5 und zudem seit Ende der 90er Jahre ihre Anwendung auch explizit

1 2

3 4

5

Vgl. Weber (2004), S. 80. Vgl. Terpstra/Rozell (1994): Eine signifikante Korrelation zwischen der Profitabilität von Unternehmen und der Anwendung von Zielen wurde festgestellt. Vgl. Locke (2004a). Vgl. Mitchel/Daniels (2003); Miner (2003); Locke/Latham (2002); Pinder (1998 und 1977); Meyer/Schacht-Cole/Gellatly (1988). Relative Ziele werden sowohl für Mitarbeiterziele als auch für langfristige Unternehmensziele verwendet. Relative Mitarbeiterziele sind zum Beispiel einen ausgeschriebenen Kundenauftrag gegen die Wettbewerber zu gewinnen oder als Fondsmanager unter die besten 20% zu kommen. Langfristige Unternehmensziele sind z.B.GLH9LVLRQYRQ*HQHUDO(OHFWULFÄ1XPEHU2QHRU1XPEHU7ZR ZRUOGZLGHLQRXUFRUHEXVLQHVVHV´RGHUGLH8QWHUQHKPHQV]LHOHYRQ,QILQHRQÄ,QILQHRQVHW]W VHLQH 6WUDWHJLH Ã$JHQGD WR¶ NRQVHTXHQW XP XQG ZLOO LQ GHQ QlFKVWHQ IQI -DKUHQ ]X GHQ YLHU führenden Halbleiterherstellern weltweit und in allen Geschäftssegmenten zu den Top 3 gehören. In Bezug auf Profitabilität will Infineon zu den bestHQJHK|UHQXQGGLH1XPPHULP/|VXQJVJH VFKlIWIU+DOEOHLWHUZHUGHQ´

2

Einführung

Teil A

gefordert wird im Zusammenhang mit neuen Budgetierungsansätzen6. Auslöser für diese Forderung ist die zunehmende Dynamik in den Märkten7 und die damit einhergehenden Probleme der klassischen absoluten Budgetziele.8 Die Befürworter von relativen Zielen stützen ihre Aussagen hauptsächlich auf Fallbeispiele9 und argumentieren, dass absolute Ziele in dynamischen Kontexten10 (zu) schnell ihre Aktualität verlieren und sich damit ihre zielinduzierte positive Wirkung auf die Arbeitsleistung der Akteure reduziert.11 5HODWLYH =LHOH KLQJHJHQ ± VR GLH %HIUZRUWHU ± VLQG VHOEVWDGMXVWLHUHQG und passen sich automatisch an auftretende Kontextveränderungen an12, was gemeinsam mit dem beinhalteten Wettbewerb13 zu einer höheren Motivation und damit Arbeitsleistung der Akteure führt. Empirische %HOHJHIUGLHVH$QQDKPHQIHKOHQMHGRFK So stellen WEBER/LINDER/HIRSCH 2004 zu der Frage, ob relative oder absolute Ziele besser zur Motivation von ZielempfängernJHHLJQHWVLQGIHVWÄ,QGHU/LWHUDWXU >«@ILQGHWVLFKQDFK.HQQWQLVGHU$XWRUHQNHLQH$QWZRUWDXIGLHVH)UDJHVWHOOXQJ´14. Und HANSEN/OTLEY/VAN DER STEDE schreiEHQÄ:HDUHQRWDZDUHRIDQ\ research in accounting that focuses on the motivational effect of benchmarked per-

6

Vgl. zum Beyond Budgeting: Bunce (2003); Bunce/Fraser/Hope (2002) oder Hope/Fraser (2003) und zu Better und Advanced Budgeting: Gleich/Kopp (2001); Kogler/Kopp (2001); Horváth (2003a); Horváth (2003b); Horváth (2002), S. 247ff. Die Forderung nach relativen Zielen der neuen Budgetierungsansätze wird auch in den folgenden Arbeiten beschrieben: Schäffer/Zyder (2003); Weber/Linder/Hirsch (2004); Weber/Linder (2003); Neely/Bourne/Adams (2003). 7 Vgl. Weber/Linder (2003), S. 12: Die DynamiN KDW GHXWOLFK ]XJHQRPPHQ Ä6R KDEHQ VLFKEVSZ Innovations- und Produktlebenszyklen in den meisten Branchen deutlich beschleunigt. Auch die gesellschaftliche, politische und wirtschaftliche DynaPLN>«@KDEHQVLFKVLJQLILNDQWHUK|KW´>'LH JHVWLHJHQH'\QDPLNZLUG@ÄGXUFKGLH9HUIHFKWHUGHU1HXJHVWDOWXQJVDQVlW]H%HWWHU%XGJHWLQJXQG %H\RQG%XGJHWLQJSURPLQHQWDOV$QODVV]XU9HUlQGHUXQJDQJHIKUW´ 8  9JO6FKlIIHU=\GHU Ä,P(LQ]HOQHQZLUGNULWLVLHUWGDVVGLH%XGJHWLHUXQJ±]X]HLWDXIZHQ GLJ XQG UHVVRXUFHQLQWHQVLY VRZLH ± VWDUU XQG WUlJH LVW XQG ± QLFKW VFKQHOO JHQXJ  DXI YHUlQGHUWH 5DKPHQEHGLQJXQJHQUHDJLHUW«´ 9 Z.B. Svenska Handelsbanken, Borealis A/S, Ahlsell und Leyland Trucks. 10 Dynamische Kontexte sind geprägt durch externe Unsicherheiten und unvorhergesehene Kontextveränderungen. 11 Diese Argumentation wird unterstützt von Hirst (1987); Hansen/Otley/Van der Stede (2003); Cohen/March (1974); Braybrooke/Lindblom (1970); Locke/Latham (1990), S. 331f. 12 Relative Ziele passen sich an veränderte Umweltbedingungen an. So bleibt das relative Ziel, im Top-Quartil einer Vergleichsgruppe zu liegen, sowohl bei einer Rezession als auch bei einem wirtschaftlichen Aufschwung konstant anspruchsvoll, während absolute Ziele in den beiden Szenarien ihre Aktualität verlieren würden. Vgl. Hansen/OWOH\9DQGHU6WHGH 6Ä%HQFKPDUNHG SHUIRUPDQFHWDUJHWV>«@DOORZDGMXVWLQJIRUXQFRQWUROODEOHIDFWRUV´ 13 +RSH)UDVHU D  6  Ä7KH SUHVVXUH WKDW DULVHV IURP D XQLW¶V SRVLWLRQ LQ WKH OHDJXH WDEOH GULYHVFRQWLQXRXVLPSURYHPHQWV´ 14 Weber/Linder/Hirsch (2004), S. 60: Der Artikel untersucht als erster wissenschaftlicher Beitrag die Wirkung relativer Ziele sachlich analytisch.

Teil A

Einführung

3

IRUPDQFH´15 In Ergänzung dazu stellt sich die Frage, ob ein angenommener Vorteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen für alle Unternehmen und Kontexte gleichermaßen gilt, wie es in der Regel von den Befürwortern von relativen Zielen suggeriert wird. SCHÄFFER/ZYDER weisen in diesem Zusammenhang zu Recht darauf hin, dass die impliziten Prämissen der neuen Budgetierungsansätze, zum Beispiel GDVSDXVFKDOXQWHUVWHOOWH=HLWDOWHUÄRIGLVFRQWLQXRXVFKDQJHXQSUHGLFWDEOHFRPSHWLWL RQDQGILFNOHFXVWRPHUV´16, nicht für alle Unternehmen (und dezentralen Einheiten der Unternehmen) in gleichem Maße gelten.17 Um die aufgezeigte Forschungslücke zur Wirkung von relativen Zielen zu schließen, untersucht die vorliegende Arbeit die Wirkung relativer versus absoluter Ziele auf die Arbeitsleistung von Akteuren in unterschiedlichen Kontexten. Ziel der Arbeit ist es dabei, die folgenden fünf Forschungsfragen zu beantworten: x Gelten die Erkenntnisse der Zielforschung zur Wirkung von absoluten Zielen auch für relative Ziele? x Welchen Einfluss haben externe Unsicherheiten und unvorhergesehene Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei absoluten Zielen und bei relativen Zielen? x Wie wirken relative Ziele im Vergleich zu absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren in einem stabilen Kontext, einem unsicheren Kontext und einem sich (unvorhergesehen) verändernden Kontext? x Welchen Einfluss auf den Zielartenvergleich haben der direkte Wettbewerb, welcher ein fester Bestandteil von relativen Zielen ist, und der indirekte Wettbewerb, welcher ein häufiger Bestandteil von relativen Zielen ist? x Welchen Einfluss auf den Zielartenvergleich haben die Risiko- und die Wettbewerbseinstellung der Akteure?

15 16 17

Hansen/Otley/Van der Stede (2003), S. 106. Hope/Fraser (2000), S. 30. Schäffer/Zyder (2003), S. 104.

4

Einführung

Teil A

Die Vielzahl der Fragestellungen ist bedingt durch die große Anzahl an moderierenden Faktoren des Zielartenvergleichs18. Eine in der Regel wünschenswerte Reduzierung der Arbeit auf nur einfache, wenige Zusammenhänge ist daher nicht möglich, denn sie würde die externe Validität der Arbeit unangemessen einschränken. Ein darauf abgestimmtes Untersuchungsdesign in Kombination mit einer vergleichsweise großen Anzahl an Versuchsteilnehmern von über dreihundert ermöglichte es jedoch, alle als wichtig eingestuften moderierenden Faktoren in dieser Arbeit zu berücksichtigen. Vor einer Beschreibung des JHQDXHQ$XIEDXVGHU$UEHLWZHUGHQQXQ±]XPEHVVHUHQ 9HUVWlQGQLV±GLHHOHPHQWDUHQ%HVWDQGWHLOHeines Ziels erläutert und die Besonderheiten und Unterschiede von relativen und absoluten Zielen hervorgehoben. 1DFK +(,1(1 JLEW HLQ =LHO HLQHQ Ä]XNQIWLJHQ =XVWDQG >«@ ZLHGHU GHU DOV HUVWUH benswert angesehen wird. Eine solche Präzisierung hat grundsätzlich nach drei Richtungen oder Dimensionen zu erfolgen, und zwar hinsichtlich des Inhaltes, des angestrebten Ausmaßes und des zeitlichen BezugsGHUHLQ]HOQHQ=LHOH´19 Während sowohl der Inhalt eines Ziels, zum Beispiel Kennzahl Rendite, als auch der zeitliche Bezug, zum Beispiel Geschäftsjahr, bei beiden Zielarten frei wählbar sind und entsprechend gleichgesetzt werden können20, unterscheidet sich das angestrebte Ausmaß bei relativen und absoluten Zielen auf Grund ihrer unterschiedlichen Definitionen deutlich (zum Beispiel absoluWHV =LHO Ä $XWRV YHUNDXIHQ´ YHUVXV UHODWLYHV =LHO ÄXQWHU GLH 7RS  3UR]HQW DOOHU $XWRYHUNlXIHU NRPPHQ´  ,Q $EELOGXQJ  VLQG GLH Definitionen von absoluten und relativen Zielen einander gegenübergestellt. Für die Zuordnung eines Ziels zu einer Zielart ist nur die Formulierung des Ziels ausschlaggebend und nicht die Art und Weise der Ableitung des Ziels. Absolute Ziele können zum Beispiel auch auf Basis von relativen Benchmarkanalysen abgeleitet werden und relative Ziele können auch normativ ohne Benchmarkanalysen vorgegeben werden.

18

'HU %HJULII Ä=LHODUWHQ´ IU UHODWLYH XQG DEVROXWH =LHOH ZXUGH YRQ :HEHU/LQGHU+LUVFK   übernommen. 19  9JO+HLQHQ lKQOLFKDXFK:HEHU 6 20 Dabei ist zu beachten, dass relative Ziele nicht für alle Zielinhalte verwendbar sind. Für Details hierzu siehe Kapitel D1.

Teil A

Einführung

5

Definitionen relative und absolute Ziele 'HILQLWLRQYRQÄUHODWLY³>ODW@DXIHWZDV EH]RJHQEH]JOLFKYHUKlOWQLVPl‰LJ± Gegensatz absolut)

Definition absolute Ziele

Definition relative Ziele

=LHOYRUJDEHQZHUGHQTXDQWLIL]LHUWXQGIUHLQH IHVWJHOHJWH=HLWSHULRGHDEVROXW EH]LHKXQJVORV XQDEKlQJLJ IHVWJHVFKULHEHQ]%=LHOIU8PVDW] XQG(UWUDJLPQlFKVWHQ-DKU[E]Z\0LR(85

5HODWLYH3RVLWLRQVYRUJDEHLP/HLVWXQJVYHUJOHLFKPLW DXVJHZlKOWHQ$NWHXUHQIUHLQH]XNQIWLJH3HULRGH ]%0DUNWDQWHLOHDXI[ DXVEDXHQRGHU.DSLWDOUHQGLWH LP7RS4XDUWLO GHU9HUJOHLFKVXQWHUQHKPHQKDOWHQ

Abbildung 1: Definition relative und absolute Ziele

Vergleichsakteure bei relativen Zielen können zum Beispiel die besten Akteure oder der Durchschnitt aller Akteure sein. Neben klassischen Positionsvorgaben im Wettbewerb zählen auch vorgegebene Mindestabstände zu anderen Akteuren zu den relativen Zielen, so zum Beispiel das Ziel 2 Prozent Überrendite im Vergleich zum Markt für Fondsmanager.

2.

Aufbau der Arbeit

Das nächste Kapitel B gibt einen Überblick über die bisherige Zielforschung. Zunächst werden die existierenden Zieltheorien klassifiziert und die Charakteristika der einzelnen Ansätze mit Hilfe exemplarischer Beispiele kurz vorgestellt. Anschließend wird die Goal-Setting-Theorie, welche sich direkt mit den Auswirkungen von zugewiesenen Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren befasst, als zentrale Basistheorie der Arbeit im Detail beschrieben. Nach einer kurzen Einleitung über die Entstehung und Grundprämissen der Goal-Setting-Theorie werden die zentralen Elemente und das Grundmodell der Theorie vorgestellt. Anschließend werden wichtige Kontext- und Gestaltungsfaktoren besprochen sowie die Theorie kritisch reflektiert. Im Kapitel C wird das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie erweitert um die Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel und die Position des persönlichen Ziels im Zielsystem, um die Arbeitsleistung der Akteure noch besser erklären zu können. Damit wird die modelltheoretische Basis für den anschließenden Zielartenvergleich geschaffen.

6

Einführung

Teil A

Im zentralen Kapitel D der Arbeit wird die unterschiedliche Wirkung von relativen und absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung der Zielempfänger untersucht. In einem ersten Schritt werden dafür auf Basis der Erkenntnisse der vorherigen Kapitel und einer erweiterten Literaturbetrachtung die für einen Zielartenvergleich relevanten Einflussfaktoren identifiziert und in einem zweiten Schritt mit Bezug zur Fragestellung und mit der dafür geeigneten Literatur individuell untersucht. Die Berücksichtigung ökonomischer, psychologischer und sozialwissenschaftlicher Theorien erfüllt dabei die wichtige Forderung von MERCHANT/VAN DER STEDE/ZHENG nach einem multidisziplinären Vorgehen in der Forschung.21 Kapitel E begründet die Auswahl der empirischen Methode Laborexperiment und beschreibt den Aufbau und die Durchführung der empirischen Untersuchung zur Überprüfung der Hypothesen. Am Ende des Kapitels werden die Grundlagen der quantitativen Analyse erläutert. Kapitel F überprüft die Reliabilität und Validität der empirischen Daten und stellt die durchgeführten Analysen und die Ergebnisse der Empirie vor. Es folgt eine Diskussion der Ergebnisse im Kontext der existierenden Literatur und der aufgestellten Hypothesen. Im letzten Kapitel G werden die Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst und aus wissenschaftlicher und praktischer Sicht bewertet. Die Untersuchung folgt primär einer empiriscKHQ)RUVFKXQJVVWUDWHJLHGKVLHÄLVWYRU allem durch das Bemühen um eine systematische Erfahrungsgewinnung gekennzeichnet. Diese Erfahrungsgewinnung richtet sich nach bestimmten Methoden, die etwa im Bereich der empirischen Sozialforschung, beziehungsweise der induktiven Statistik niedergelegt sind. Die gewonnenen ErfahrXQJHQZHUGHQ>«@LQGHU$EVLFKWYHUZHQ det, bestimmte Aussagen über die Realität zu prüfen und damit entweder ihre Geltung ]XEHJUQGHQRGHULKUHQ:DKUKHLWVPDQJHO]XEHOHJHQ´22.

21 22

Vgl. Merchant/Van der Stede/Zheng (2003). Grochla (1976), S. 634. Vgl. zu den Forschungsstrategien ausführlich Grochla (1978), S. 67ff.

Teil B

B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

7

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Das vorliegende Kapitel klassifiziert die existierenden Zieltheorien und stellt die unterschiedlichen Ansätze mit ihren wichtigstenVetreter kurz vor. Anschließend wird die Goal-Setting-Theorie, welche sich direkt mit den Auswirkungen von absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren befasst, als zentrale Basistheorie der Arbeit im Detail besprochen und diskutiert. Nach einer kurzen Einleitung zur Entstehung und zu den Grundprämissen der Goal-Setting-Theorie werden die zentralen Elemente und das Grundmodell der Theorie vorgestellt. Anschließend werden wichtige moderierende Kontext- und Gestaltungsfaktoren aufgezeigt sowie die Theorie kritisch reflektiert.

1.

Überblick Zieltheorien

+(&.+$86(1+(&.+$86(1 Ä=LHOH ELOGHQ die Dreh- und Angelpunkte bei der psychischen Steuerung des PHQVFKOLFKHQ+DQGHOQV>«@Ohne Ziele sind Handlungen XQGHQNEDU´23 Die Bedeutung von Zielen für die Steuerung menschlichen Handelns und zur Erklärung von Verhalten und Erleben kommt durch unterschiedliche psychologische Theorien zum Ausdruck.24 GOLLWITZER25 und DARGEL26 unterscheiden vier Arten von Zieltheorien: x Inhaltstheorien, die von der Art der in den Zielsetzungen spezifizierten Inhalte Vorhersagen über die Effektivität des Zielhandelns ableiten. x Motivations- und volitionspsychologische Zieltheorien, die Zielsetzungen als kognitive Ausformulierung und Konkretisierung von Bedürfnissen und Wünschen verstehen.

23 24 25

26

Heckhausen/Heckhausen (2006), S. 255. Vgl. Heckhausen/Heckhausen (2006), S. 255. Vgl. Gollwitzer (1995), eine weitere gute Zusammenfassung aller Theorien des Zielsetzens und des Zielstrebens findet sich in Oettingen/Gollwitzer (2002). Vgl. Dargel (2005).

8

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

x Kognitive Zieltheorien, die ausschließlich anhand kognitiver Prozesse das Wirken von Zielsetzungen zu erklären versuchen und x Persönlichkeitspsychologische Zieltheorien, die davon ausgehen, dass überdauernde Ziele das Selbstsystem einer Person bestimmen und somit ihr Handeln. Inhaltstheorien Inhaltstheorien sind dadurch gekennzeichnet, dass Unterschiede des Zielinhalts für Unterschiede im Zielhandeln verantwortlich gemacht werden. Als den Prototyp der Inhaltstheorien bezeichnet GOLLWITZER27 die Goal-Setting-Theorie28 der Arbeitspsychologen LOCKE/LATHAM,29 welche die These vertreten, dass spezifische anspruchsvolle Ziele zu einer höheren Arbeitsleistung von Akteuren führen als leichte, XQVSH]LILVFKH ÄGR \RXU EHVW´  RGHU NHLQH =LHOH 'LH (UNHQQWQLVVH GHU *RDO6HWWLQJ Theorie wurden induktiv aus der Analyse von mehr als 400, meist experimentellen Studien, gewonnen, mit mehr als 40.000 Probanden und 88 verschiedenen Aufgaben.30 'XUFK GHQ )RNXV GHU *RDO6Htting-Theorie auf die Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren eignet sich diese Theorie sehr gut als Basis für diese Arbeit und wird daher nachfolgend im Verlauf von Kapitel B detailliert vorgestellt. Wie LOCKE/LATHAM gehen auch die pädaJRJLVFKHQ 3V\FKRORJHQ '(&, XQG 57KHJRDOVHWWLQJWKHRU\@ÄLVTXLWHHDVLO\WKHVLQ gle most dominant theory in the field, ZLWKRYHUDWKRXVDQGDUWLFOHVDQGUHYLHZV published on the topic inDOLWWOHRYHU\HDUV´ x ,QHLQHU8QWHUVXFKXQJYRQ0,1(5 ]XU:LFKWLJNHLWZLVVHQVFKDIWOLFKHQ Bedeutung und praktischen 1W]OLFKNHLW YRQ  YHUKaltenswissenschaftlichen 2UJDQLVDWLRQVWKHRULHQ ZXUGH GLH *RDO6HWWLQJ7KHRULH YRQ :LVVHQVFKDIWOHUQ DXVGLHVHP%HUHLFK]XUZLFKWLJVWHQ7KHRrie gewählt und bekaPLQGHQ.DWHJR ULHQ ÄZLVVHQVFKDIWOLFKH %HGHXWXQJ´ XQG ÄSUDNWLVFKH 1W]OLFKNHLW´ GLH +|FKVW ZHUWXQJ x 0( 1 EHOHJHQGLHVHLQGUXFNVYROO80 wobei sowohl Studien mit zugewiesenen Zielen als auch persönlichen Zielen berücksichtigt wurden. Die Wirkungsstärke der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung liegt nach Aussage verschiedener Meta-Analysen zwischen d = 0,52 und d = 0,8281 und der durchschnittliche Produktivitätsgewinn durch anspruchsvolle Ziele gegenüber leichten Zielen wird auf

75

6LHKHGD]XDXFK3XQNWHLQV/HQNXQJGHU$XIPHUNVDPNHLW GHUYLHU:LUNXQJVPHFKDQLVPHQZHLWHU oben. 9JO/RFNH/DWKDP 6/RFNHHWDO  77 9JO&KLGHVWHU*ULJVE\ +XQWHU6FKPLGW 0HQWR6WHHO.DUUHQ 7XEEV  :RRG0HQWR/RFNH  78 9JO/RFNH/DWKDP 6 79 9JO]%.DOQEDFK+LQV] /RFNHHWDO /RFNHHWDOE /RFNH0HQWR.DWFKHU  /RFNHHWDO  80 9JO/RFNH/DWKDP 6 81 9JO &KLGHVWHU*ULJVE\   0HQWR6WHHO.DUUHQ   7XEEV   :RRG0HQWR/RFNH   76

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

19

ca. 10 Prozent bis 16 Prozent beziffert.82 Die Arbeitsleistung steigt mit zunehmender Zielschwierigkeit jedoch nur linear an bis zur natürlichen Kapazitätsgrenze der Mitarbeiter. Eine weitere Steigerung der Zielschwierigkeit darüber hinaus (unrealistische Ziele) führt bei den Zielempfängern zu vermehrtem Stress und Frust und einer damit einhergehenden reduzierten Arbeitsleistung.83 Abbildung 2 stellt den beschriebenen Zusammenhang graphisch dar:

Arbeitsleistung

Hoch

Mittel

Niedrig Niedrig Moderat

Anspruchsvoll Unmöglich

Zielschwierigkeit

Abbildung 2: Zusammenhang zwischen Zielschwierigkeit und Arbeitsleistung84

LOCKE/LATHAM empfehlen für Laborexperimente mit absoluten Zielen als optimale Zielschwierigkeit eine Zielhöhe, welche die Akteure nur mit einer Wahrscheinlichkeit von 10 Prozent erreichen können.85 In der Praxis kann die optimale Zielschwierigkeit aber in Abhängigkeit von der Aufgabe und dem Kontext von diesem Wert abweichen.

6.

Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

Nach LOCKE/LATHAM wird die Wirkung der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung der Akteure vermittelt durch die Self-Efficacy und die Zielhöhe der

82 83 84 85

Vgl. Locke/Latham (1990), S. 28. Vgl. Erez/Zidon (1984); Höller (1978), S. 121-130; Lee/Locke/Phan (1997); Locke (1982). Abbildung in Anlehnung an Locke/Latham (1984), S. 22. Vgl. Locke/Latham (1990), S. 349.

20

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

persönlichen Ziele.86 Das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie von LOCKE/ LATHAM stellt die postulierten Zusammenhänge der Variablen graphisch dar (Abbildung 3).87 Zielhöhe persönliches Ziel

+0,58 Zielhöhe zugewiesenes Ziel

+0,42

Arbeitsleistung

+0,39

+0,27

+0,39

Self-Efficacy

Abbildung 3: Zusammenhang zwischen zugewiesenem Ziel, Self-Efficacy, persönlichem Ziel und Arbeitsleistung88

Die im Schaubild angegebenen Korrelationskoeffizienten sind das Ergebnis einer Meta-Analyse von LOCKE/LATHAM.89 Es handelt sich dabei um paarweise ermittelte bivariate Korrelationskoeffizienten und nicht um ein Gesamtmodell im Sinne einer Pfadanalyse. Alle Pfade und Variablen werden im Folgenden detailliert vorgestellt. Da das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie die theoretische Basis für den Vergleich von absoluten und relativen Zielen in dieser Arbeit darstellt, werden zu allen postulierten Pfaden überprüfbare Hypothesen abgeleitet. Zugewiesene Ziele Ein zugewiesenes Ziel (assigned goal) liegt vor, wenn aus Sicht des Akteurs unter Beteiligung von Externen ein Ziel formal definiert und kommuniziert wird. Das Ziel kann

86 87 88 89

Vgl. Locke/Latham (1990), S. 70ff. Vgl. Locke/Latham (1990), S. 72 und Locke/Latham (2002), S. 709. Locke/Latham (1990), S. 72, Abbildung ins Deutsche übersetzt. Vgl. Locke/Latham (1990), S. 71f.

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

21

dabei sowohl normativ vorgegeben werden oder auch gemeinsam (partizipativ) mit dem Zielempfänger erarbeitet werden.90 Persönliche Ziele Das persönliche Ziel beschreibt den gewünschten Zustand des Akteurs näher und wird durch den Akteur mehr oder weniger bewusst selbst gesetzt.91 Da mit dem Erreichen von anspruchsvollen Zielen eine höhere interne und externe Anerkennung und Entlohnung verbunden ist als mit dem Erreichen von leichten Zielen, setzten sich die Akteure häufig ganz bewusst selbst hohe Ziele.92 Zum Beispiel setzten sich Studenten das anspruchsvolle Ziel, gute Noten zu schreiben, da dies zu einer hohen eigenen Zufriedenheit führt und die Karrierechancen erhöht.93 Was der einzelne Student dabei unter guten Noten versteht, hängt individuell von der eigenen Einschätzung der Leistungsfähigkeit ab. LOCKE/LATHAM präzisieren die Einflussfaktoren der persönlichen Ziele genauer. Demnach hängt die Zielhöhe der persönlichen Ziele ab von:94 1. Dem wahrgenommenen eigenen Leistungspotenzial, welches beeinflusst wird durch: x Bisherige Leistungen und Erfolge,95 x Fähigkeiten,96 x Erwartete Effektivität und Effizienz97 sowie x Self-Efficacy (beinhaltet zum Teil die vorherigen drei Punkte)98.

90 91 92 93

94 95 96 97

Vgl. Heckhausen/Heckhausen (2006). Vgl. Heckhausen/Heckhausen (2006), S. 260f. zu unterschiedlichem Bewusstheitsgrad von Zielen. Vgl. Donovan/Williams (2003), S. 380. Vgl. Mento/Locke/Klein (1992). Die Studenten setzen sich hohe, anspruchsvolle Ziele, da sie mit entsprechender hoher Arbeitsleistung viele persönliche Vorteile verbinden. Als Vorteile wurden insbesondere genannt: Stolz auf das Geleistete und persönliche Kompetenz, akademischer Erfolg, z.B. Aufnahme in die gewünschte höhere Schule oder ein Stipendium, berufliche Vorteile, z.B. attraktive Berufseinstiegschancen, hohes Anfangsgehalt und langfristige Vorteile, z.B. Karriereerfolg, Lebenserfolg. Vgl. Locke/Latham (1990), S. 109f. Vgl. Hollenbeck/Williams (1987); Locke et al. (1984a); Locke et al. (1984b); Greenberg (1985). Vgl. Hollenbeck/Brief (1987); Podsakof/Farh (1989). Vgl. Hollenbeck/Brief (1987); Silver/Greenhaus (1983).

22

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

2. Der eigenen Einschätzung, was eine erstrebenswerte und angemessene Arbeitsleistung darstellt. Diese Einschätzung wird beeinflusst durch: x Zugewiesene Ziele und Gruppenziele,99 x Normen, zum Beispiel Gruppennormen oder normative Informationen,100 x Vorbilder,101 x Wettbewerber,102 x Ermutigungen und/oder Druck,103 x Extrinsische Werte, zum Beispiel monetäre Incentives,104 x Feedback,105 x Unzufriedenheit mit der bisherigen Arbeitsleistung106 sowie x Stimmung107. Zusammenhang zwischen zugewiesenen Zielen und persönlichen Zielen Zugewiesene Ziele (siehe auch Aufzählung oben) sind nach Aussage zahlreicher empirischer Studien ein wichtiger Einflussfaktor für die persönlichen Ziele der Akteure. Der durchschnittliche ermittelte Korrelationskoeffizient in Meta-Analysen zwischen der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele und der Zielhöhe der persönlichen Ziele liegt bei

98

Vgl. Podsakof/Farh (1989); Hollenbeck/Brief (1987); Weiss/Rakestraw (1988); Wood/Locke (1987). Vgl. Garland/Atkinson (1987); Meyer/Gellatly (1988); Matsui/Kakuyama/Onglatco (1987). 100 Vgl. Garland (1983); Meyer/Gellatly (1988); Podsakof/Farh (1989). 101 Vgl. Weiss/Rakestraw (1988); Earley/Kanfer (1985). 102 Vgl. Mueller (1983); House (1974); Wilstead/Hand (1974). 103 Vgl. Garland/Adkinson (1987); Andrews/Farris (1972). 104 Vgl. Locke/Shaw (1984); Mento/Cartledge/Locke (1980); Riedel/Nebeker/Cooper (1988). 105 Vgl. Erez (1977); Locke/Bryan (1968). 106 Vgl. Bandura/Cervone (1986); Locke/Cartledge/Knerr (1970). 107 Vgl. Hom/Arbuckle (1988). 99

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

23

0,58.108 Zugewiesene Ziele wirken auf die persönlichen Ziele der Akteure unter anderem (siehe weitere Einflussfaktoren) durch zum Ausdruck gebrachte externe Erwartungen, durch eine Darstellung einer Norm, durch Ermutigung und/oder Druck und teilweise auch durch mit dem Ziel verbundene extrinsische Anreize. Die entsprechende Hypothese lautet: H1 :

Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele positiv.

Zusammenhang zwischen der Zielhöhe der persönlichen Ziele und der Arbeitsleistung Der in zahlreichen Arbeiten durchschnittliche ermittelte Korrelationskoeffizient zwischen der Zielhöhe der persönlichen Ziele und der Arbeitsleistung liegt bei 0,42.109 Der Effekt erklärt sich durch die zuvor bereits beschriebenen vier Wirkungsmechanismen von Zielen. Die entsprechende Hypothese lautet: H2:

Die Zielhöhe der persönlichen Ziele beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv.

Self-Efficacy Self-Efficacy ist ein zentrales Element aus BANDURAs sozial-kognitiver Theorie und stellt die akteursspezifische Bewertung der eigenen Möglichkeiten zur Leistungserbringung bezogen auf eine spezifische Aufgabe dar.110 Die Definition ist dabei weiter gefasst als die vereinfachte Input-Output-Erwartung der Expectancy-Theorie, denn sie schließt zusätzliche Faktoren, wie zum Beispiel Anpassungsfähigkeit, Kreativität, Ideenreichtum, Organisationstalent etc., mit ein.111 In den Worten von BANDURA be]LHKWVLFK6HOI(IILFDF\DXIÄSHRSOH¶VMXGJPents of their capabilities to organize and

108

Vgl. Meta-Studie von Locke/Latham (1990), S. 71, basierend auf Garland (1985); Garland/Adkinson (1987); Meyer/Gellatly (1988); Meyer/Schacht-Cole/Gellatly (1988). 109 Vgl. Meta-Studie von Locke/Latham (1990), S. 71, basierend auf Bandura/Cervone (1986); Dachler/Mobley (1973); Garland (1985); Garland/Adkinson (1987); Hollenbeck/Brief (1987); Locke et al. (1984a); Meyer/Gellatly (1988); Meyer/Schacht-Cole/Gellatly (1988); Podsakoff/Farh (1984); Taylor et al. (1984); Wood/Locke (1987). 110 Vgl. Bandura (1986 und 1997); Krishnan/Netemeyer/Boles (2002); Locke/Motowidlo/Bobko (1986). 111 Vgl. Latham/Locke (1991), S. 220f.

24

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

execute a course of action required to attainGHVLJQDWHGW\SHVRISHUIRUPDQFHV>«@LV DMXGJPHQWRIRQH¶VFDSDELOLW\WRDFFRPSOLVKDFHUWDLQOHYHORISHUIRUPDQFH«´112. 6HOI(IILFDF\ KDW HLQHQ XQPLWWHOEDUHQ SRVLWLYHQ (LQIOXVV DXI GLH $UEHLWVOHLVWXQJ GHU $NWHXUHDXFKEHUGHQ(IIHNWGHUPHVVEDUHQ)lKLJNHLWHQKLQDXV113'HUYRQ67$-.2 9,&/87+$16XQG/2&.(/$7+$0LQXPIDQJUHLFKHQ0HWD$QDO\VHQHUPLWWHOWH GXUFKVFKQLWWOLFKH.RUUHODWLRQVNRHIIL]LHQW]ZLVFKHQGHU6HOI(IILFDF\XQGGHU$UEHLWV OHLVWXQJOLHJWEHLELV114'LHHQWVSUHFKHQGH+\SRWKHVHODXWHW H3: 6HOI(IILFDF\EHHLQIOXVVWGLH$UEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHXUHSRVLWLY 6HOI(IILFDF\ZLUG]LHOVFKZLHULJNHLWVXQDEKlQJLJHUPLWWHOWGXUFKHLQHIUDOOHHLQKHLWOL FKH %HIUDJXQJ QDFK GHU HLJHQHQ (UIROJVDXVVLFKW IU YHUVFKLHGHQH =LHOQLYHDXV115 1H EHQ GHU GLUHNWHQ SRVLWLYHQ :LUNXQJ DXI GLH $UEHLWVOHLVWXQJ ZLUNW VLFK 6HOI(IILFDF\ QRFK]XVlW]OLFKSRVLWLYDXIGLH=LHOK|KHGHUSHUV|QOLFKHQ=LHOHVLHKH(LQIOXVVIDNWRUHQ GHUSHUV|QOLFKHQ=LHOHZHLWHUREHQ DXV-HPHKU$UEHLWVOHLVWXQJHLQ$NWHXUSHUV|QOLFK IUHUUHLFKEDUKlOWGHVWRDQVSUXFKVYROOHUGHILQLHUWHUVHLQSHUV|QOLFKHV=LHO116,QHPSL ULVFKHQ $UEHLWHQ OLHJW GHU GXUFKVFKQLWWOLFKH .RUUHODWLRQVTXRWLHQW ]ZLVFKHQ GHU 6HOI (IILFDF\XQGGHU=LHOK|KHGHUSHUV|QOLFKHQ=LHOHEHL117'LHHQWVSUHFKHQGH+\SR WKHVHODXWHW H4:  6HOI(IILFDF\EHHLQIOXVVWGLH=LHOK|KHGHUSHUV|QOLFKHQ=LHOHGHU$NWHXUH   SRVLWLY

112

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

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

25

Die Self-Efficacy selbst wird beeinflusst durch: x Normative Informationen, welche Leistungen bei einer Aufgabe realistisch sind, zum Beispiel durch zugewiesene Ziele118 oder durch Vorbildfunktionen, zum Beispiel durch den Vorgesetzten, Kollegen oder Wettbewerber.119 x Überzeugende Kommunikation von Vertrauen in den Akteur durch Dritte120, zum Beispiel durch zugewiesene Ziele.121 x Leistungen und Erfolge in der Vergangenheit.122 x Beherrschung/Training der notwendigen Fähigkeiten zur Zielerreichung.123 x Inspirierung und kognitive Stimulierung.124 x Controllability (Kontrollüberzeugung).125 Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele wirkt unter Berücksichtigung der aufgeführten Einflussfaktoren positiv auf die Self-Efficacy durch die Darstellung einer Norm, durch Kommunikation von Vertrauen und durch Inspirierung. Der in zahlreichen empirischen Arbeiten ermittelte durchschnittliche Korrelationskoeffizient zwischen der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele und der Self-Efficacy liegt bei 0,27.126 Die entsprechende Hypothese lautet: H 5:

Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflusst die Self-Efficacy positiv.

Die formulierten Hypothesen eins bis fünf beschreiben das Grundmodell der GoalSetting-Theorie von LOCKE/LATHAM, wie es in Abbildung 3 dargestellt ist, vollständig.

118

Vgl. Meyer/Gellatly (1988). Vgl. Gist/Mitchell (1992); Meyer/Gellatly (1988); Meyer/Schacht-Cole/Gellatly (1988). Vgl. Gist/Mitchell (1992). 121 Vgl. Bandura (1997); White/Locke (2000), Locke/Latham (1990), S. 172. 122 Vgl. Gist/Mitchell (1992). 123 Vgl. Eden/Aviram (1993). 124 Vgl. Bass (1985). 125 Vgl. Locke/Latham, (1990), S. 74; Bandura/Wood (1989). 119 120

26

7.

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

Wichtige Kontext- und Gestaltungsfaktoren der Zielwirkung

Folgende Kontext- und Gestaltungsfaktoren moderieren nach Aussage von LOCKE/LATHAM127 die Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung: x Fähigkeiten der Akteure x Feedback x Aufgabenkomplexität x Monetäre Incentivierung x Situationsbezogene Einschränkungen x Demographische und persönliche Variablen Die moderierende Wirkung des vorletzten 3XQNWHV Ä6LWXDWLRQVEH]RJHQH (LQVFKUlQ NXQJHQ´LVWELVKHUDOOHUGLQJVnur unzureichend untersucht worden128 und die ErgebnisVH]XPOHW]WHQ3XQNWÄGHPRJUDSKLVFKHXQGSHUV|QOLFKH9DULDEOHQ´VLQGIUGLHYRUOLH gende Arbeit zu zahlreich und in ihrer Aussage zu unspezifisch129 XP QlKHU EHUFN sichtigt zu werden. Zudem deuten neuere Ergebnisse, zum Beispiel von KALNBACH/HINSZ130, auf einen nur geringen Einfluss dieser Variablen hin. Im folgenden Abschnitt werden daher nur die HUVWHQYLHUDXIJHIKUWHQKontext- und Gestaltungsvariablen näher beschrieben.

7.1

Fähigkeiten der Akteure

Die Akteure bringen unterschiedliche FähiJNHLWHQXQG9RUDXVVHW]XQJHQIUGLHLKQHQ aufgetragenen Aufgaben mit. Da die Fähigkeiten der Akteure die Produktivität des

126

Vgl. Meta-Studie von Locke/Latham (1990), S. 71, basierend auf Garland (1985); Garland/Adkinson (1987); Hollenbeck/Brief (1987); Meyer/Gellatly (1988); Meyer/Schacht-Cole/Gellatly (1988). 127 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 121f., 139ff. und 173-225; Locke/Latham (2002). 128 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 222f. 129 9JO/RFNH/DWKDP 6IÄ7KHKLVWRUy of personality variables as moderators has been DFORXG\RQH>«@WKHIHZHPSLULFDOUHVXOWVWKDWDUHVWDWLVWLFDOO\VLJQLILFDQWRIWHQODFNSUDFWLFDOVLJ QLILFDQFH´ 130 Vgl. Kalnbach/Hinsz (1999).

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

27

Arbeitseinsatzes und damit die Arbeitsleistung der Akteure maßgeblich beeinflussen131, sollte in empirischen Untersuchungen zur Wirkung von Zielen generell die Variable Fähigkeiten als Einflussfaktor oder Störvariable mit berücksichtigt werden.132 Integriert man die Variable Fähigkeiten in das vorgestellte Grundmodell der Goal-SettingTheorie, so ergibt sich neben einem direkten Wirkungspfad von Fähigkeiten auf die Arbeitsleistung133 auch ein direkter Wirkungspfad von Fähigkeiten auf die SelfEfficacy.134 Dieser Zusammenhang wurde bereits weiter oben bei den Einflussfaktoren der Self-Efficacy näher erläutert. Die Beherrschung beziehungsweise das Training von Fähigkeiten135 sowie Leistungen und Erfolge in der Vergangenheit136 beeinflussen die Self-Efficacy positiv. Die entsprechenden Hypothesen lauten: H6:

Die Fähigkeiten der Akteure beeinflussen die Arbeitsleistung positiv.

H7 :

Die Fähigkeiten der Akteure beeinflussen die Self-Efficacy positiv.

Der Einfluss von Fähigkeiten auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele wurde ebenfalls weiter oben erläutert und auch in diversen Studien mit Hilfe von Korrelations- und Regressionsanalysen empirisch nachgewiesen.137 Der beschriebene Effekt dürfte jedoch in einer Pfadanalyse zum Grundmodell, wie sie in dieser Arbeit durchgeführt wird, größtenteils indirekt über die Self-Efficacy stattfinden. Ein weiterer direkter Pfad von Fähigkeiten auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele wäre damit nicht signifikant und ist unnötig, denn in einer Pfadanalyse wird der durch die Self-Efficacy auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele indirekt vermittelte Effekt der Fähigkeiten aus dem direkten Effekt der Fähigkeiten auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele herauspartialisiert. Die getroffene Annahme wird unterstützt durch die empirischen Arbeiten mit Pfadanalyse von LOCKE ET AL.138 und BUTTON/MATHIEU/AIKIN139, welche in ihren Pfadmodellen keine signifikante direkte Wirkung von Fähigkeiten auf persönli-

131

Vgl. Pfadmodelle von Button/Mathieu/Aikin (1996) und Locke et al. (1984a). Vgl. Locke/Latham (1990), S. 347. 133 Vgl. Button/Mathieu/Aikin (1996). 134 Vgl. Bandura/Wood (1989); Wood/Bandura (1989); Bandura/Jourdan (1991); Earley/Lituchy (1991). 135 Vgl. Eden/Aviram (1993). 136 Vgl. Gist/Mitchell (1992). 137 Vgl. Meyer/Gellatly (1988); Earley/Lituchi (1991). 138 Vgl. Locke et al. (1984a). 132

28

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

che Ziele gefunden haben. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird im Modell der Argumentation folgend auf einen direkten Wirkungspfad von Fähigkeiten auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele verzichtet. Das Grundmodell mit Fähigkeiten ist in Abbildung 4 dargestellt. Die neu hinzugekommenen Pfade sind gestrichelt eingezeichnet. Grundmodell Erweiterung Fähigkeiten Zielhöhe zugewiesenes Ziel

Zielhöhe persönliches Ziel

H1 +

H5

H2

H4

+

+ H3

Self-Efficacy

+

+ Arbeitsleistung

H7 + Fähigkeit

+

H6

Abbildung 4: Grundmodell der Goal-Setting-Theorie mit Fähigkeiten

7.2

Feedback

Definition und Wirkung von Feedback Feedback beinhaltet Informationen über die bisher erbrachte Arbeitsleistung und/oder den Weg und die Wirtschaftlichkeit, in der die Leistungsprozesse erbracht wurden.140 Darüber hinaus kann Feedback auch Informationen über die Zielabweichung und Verbesserungsvorschläge beinhalten. Das Feedback kann in unterschiedlichen Formaten und Umfängen und auf zahlreichen Wegen an die Akteure kommuniziert werden. Über die Erfolgswirkung von Leistungsmessung und -feedback auf der Ebene des individuellen Akteurs gibt es in der englischsprachigen Literatur zahlreiche Arbeiten.141 Die

139 140 141

Vgl. erste Versuchsreihe von Button/Mathieu/Aikin (1996). Vgl. Stajkovic/Luthans (2001), S. 583; Kluger/DeNisi (1996). Vgl. Schäffer (2001), S. 64.

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

29

Mehrheit der Autoren geht dabei von einer positiven Wirkung von Feedback auf die Arbeitsleistung aus, was CHAPANIS bereits 1964 treffeQGNRQVWDWLHUWHÄ7KDWNQRZ ledge of results improves performance is perhaps one of the most dependable and WKRURXJKO\WHVWHG SULQFLSOHV LQ PRGHUQGD\ SV\FKRORJ\´142 $OV 5HJXOLHUXQJVPHFKD QLVPXV GLHQW QDFK 67$-.29,&/87+$16 GLe elementare Fähigkeit der Menschen ]XU6HOEVWUHIOH[LRQ143 Wirkungszusammenhang von Zielen und Feedback Weder Ziele noch Feedback wirken isoliert, ohne den jeweils anderen Part, positiv auf GLH $UEHLWVOHLVWXQJ GHU $NWHXUH144 .OHLQ NRQVWDWLHUW GLHV ZLH IROJW Ä*RDOV DQG IHHG EDFNDVGXDOHOHPHQWV>«@ERWKDUHQHFHVVDU\WRLPSURYHSHUIRUPDQFH>«@JRDOVDQG IHHGEDFNEHLQJRIOLWWOHYDOXHDORQH´145,QVEHVRQGHUHQDFKGHUSelbstregulierungstheorieYRQ%$1'85$KDEHQ=LHOHNHLQHPRWLYDWLRQDle Wirkung und führen nur dann zu einem intensiven Zielstreben, wenn eine Abweichung von Ist und Soll wahrgenommen ZLUG 'DV *HEHQ YRQ KlXILJHP )HHGEDFN EHU 6ROO,VW$EZHLFKXQJHQ I|UGHUW GDEHL GDV=LHOVWUHEHQ)HHGEDFNVWHOOWVRPLWDXV6LFKWGHU*RDO6HWWLQJ7KHRULHHLQHQZLFK tigen Moderator für die ZielZLUNXQJ GDU :HQQ $NWHXUH GXrch Feedback feststellen, dass sie mit der bisherigen Arbeitsleistung ihr anspruchsvolles Ziel nicht erreichen N|QQHQVWHLJHUQVLHEHLHQWVSUHFKHQGHU0RWLYDWLRQLKUHQ$UEHLWVHLQVDW]RGHURSWLPLH UHQLKUH$UEHLWVVWUDWHJLH146 Eine alternative Sichtweise der Interaktion von Zielen und Feedback sieht Ziele als Mediator für die Wirkung von Feedback)UZHLWHUH,QIRU mationen zu dieser Sichtweise siehe /2&.(/$7+$0 6II

7.3

Aufgabenkomplexität

%211(5635,1./(Ä%URDGO\GHILQHGWDVNFRPSOH[LW\UHIHUVWRWKHDPRXQWRIDW tention or processing a task requires as well as the amount of structure and clarity the

142

9JO&KDSDQLV 6$PPRQV $QQHWW .RSHOPDQXQG  9JO6WDMNRYLF/XWKDQV 6 9JO /RFNH/DWKDP   6 II %DQGXUD&HUYRQH   %HFNHU   /DWKDP0LWFKHOO 'RVVHWW (UH] /RFNH  145 .OHLQ 6 146 9JO /RFNH&DUWOHGJH.QHUU   0DWVXL2NDGD,QRVKLWD   0DWVXL2NDGD.DNX\DPD   143 144

30

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

task provides. Thus, task complexity increases as the required amount of processing LQFUHDVHVDQGDVWKHOHYHORIVWUXFWXUHGHFUHDVHV´147 Je komplexer eine Aufgabe ist, desto mehr Wissen und Fähigkeiten benötigen die Akteure, um sie effektiv und effizient zu bearbeiten und desto schwächer ist der Wirkungseffekt der Zielhöhe auf die Arbeitsleistung, da die Akteure erst die notwendigen Fähigkeiten zur Bearbeitung der Aufgabe erlernen müssen, bevor sie, motiviert durch ihre Zielhöhe, ihren Arbeitseinsatz steuern können.148 Das erforderliche Wissen und die notwendigen Fähigkeiten für komplexe Aufgaben können die Akteure durch praktische Erfahrungen und/oder Training erwerben. In einer Meta-Analyse haben WOOD/ MENTO/LOCKE den moderierenden Effekt der Komplexität auf die Zielwirkung nachgewiesen. Der Wirkungseffekt von anspruchsvollen Zielen versus einfachen Zielen bei simplen Aufgaben beträgt d = 0,69 im Vergleich zu d = 0,48 bei komplexen Aufgaben.149 Zu ähnlichen Ergebnissen bei verwandten Konstrukten kommen auch STAJKOVIC/LUTHANS150 und BONNER/SPRINKLE151. In Einzelfällen kann die Auswahl einer geeigneten Arbeitsstrategie bei komplexen Aufgaben einen größeren Einfluss auf die Arbeitsleistung haben als die Zielschwierigkeit der zugewiesenen Ziele.152 Das ist auch der Grund, warum bei sehr komplexen Aufgaben unspezifische AppeOOHZLHÄJLEGHLQ%HVWHV´153 oder auch leichte Ziele154 zu mehr Arbeitsleistung führen können als spezifische anspruchsvolle Ziele. Die Akteure sind bei anspruchsvollen Zielen für komplexe Aufgaben einer erhöhten Stressbelastung ausgesetzt und beginnen in der Mehrheit, unsystematisch nach möglichen Arbeitsstrategien zu suchen, was in der Folge zu einer suboptimalen Vorgehensweise und einer damit einhergehenden reduzierten Arbeitsleistung führt. Ein weiteres mögliches

147

Bonner/Sprinkle (2002), S. 319; vgl. dazu auch Campbell (1988); Wood (1986). Bonner et al. (2000), S. 22; Wood (1986); Bonner (1994). 149 Vgl. Wood/Mento/Locke (1987), S. 420. Meta-Analyse über 125 Studien. 150 Stajkovic/Luthans (1998) haben in ihrer Meta-Analyse den gleichen moderierenden Effekt von Aufgabenkomplexität auf das Verhältnis von Self-Efficacy und Arbeitsleistung nachgewiesen. Die Korrelation zwischen beiden Variablen nimmt bei zunehmender Komplexität ab. 151 Vgl. Bonner/Sprinkle (2002), S. 319ff. Sie betrachten die Auswirkungen von Aufgabenkomplexität DXIGDVÄLQFHQWLYHVHIIRUWSHUIRUPDQFH´9HUKlOWQLV 152 Vgl. Chesney/Locke (1991) mit ihrem Beispiel einer Management-Simulation oder auch Earley/Connolly/Ekegren (1989). 153 Vgl. Earley/Connolly/Ekegren (1989); Seijts/Latham (2001). 154 Vgl. Locke (2000); Audia/Locke/Smith (2000). 148

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

31

Gegenmittel gegen die negativen Effekte von Stress bei komplexen Aufgaben sind /HUQ]LHOH ]XP %HLVSLHO Ä)LQGH GLH EHste Arbeitsstrategie zur AufgabenbewältiJXQJ´155

7.4

Monetäre Incentivierung

Monetäre Incentivierungen156 und Ziele wirken, bei entsprechender Ausgestaltung, beide isoliert positiv auf die ArEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHXUH:Hrden beide Motivationstechniken jedoch gemeinsam eingesetzt, kann es zu unerwünschten Interaktionen komPHQ157 Dies ist insbesondere bei mit dem Ziel direkt verbundenen Incentivierungen TXRWD EDVHG VFKHPHV  GHU )DOO %HL HLQIDFKen und mittelschweren Zielen führt eine direkt mit dem Ziel verbundene Incentivierung zu einer zusätzlichen Arbeitsleistung der Akteure, bei anspruchsvollen Zielen dagegen kann die Arbeitsleistung der Akteure durch einen monetären ZielbonuVYRU]HLWLJQHJDWLYHLQEUHFKHQ158 Dieser Effekt wird in der Abbildung 5 von LOCKE/LATHAM basierend DXI02:(1(7$/GHXWOLFK

Arbeitsleistung

Stückincentivierung

Zielbonusincentivierung

Niedrig

Moderat

Anspruchsvoll

Unmöglich

Abbildung 5: Interaktion von Zielschwierigkeit und Incentivefunktion159

155

9JO6HLMWV/DWKDP :LQWHUV/DWKDP  9JO%RQQHUHWDO  9JO%RQQHU6SULQNOH 6II 158 9JO)DWVHDV+LUVW /HH/RFNH3KDQ :ULJKW   Abbildung in Anlehnung an Locke/Latham ( 6XQG0RZHQ0LGGOHPLVW/XWKHU  6 156 157

32

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

In diesem Zusammenhang konstatiert GARLA1'Ä6LQFHZHDUHVXJJHVWLQJWKDWJRDOV EHHVWDEOLVKHGWKDWKDYHDYHU\ORZSUREDELOLW\RIDWWDLQPHQWRIIHULQJDVDOLHQWLQFHQ WLYHIRUJRDODWWDLQPHQWPLJKWEHPRWLYDWLRQDOO\GLVDVWURXV´160 :HQQ$NWHXUHPLWDXVJHVFKULHEHQHP=LHOERQXVHUNHQQHQGDVVVLHLKUDQVSUXFKVYROOHV =LHO ZDKUVFKHLQOLFK QLFKW PHKU HUUHLFKHQ N|QQHQ XQG GDKHU YRUDXVVLFKWOLFK NHLQHQ %RQXVHUKDOWHQUHGX]LHUHQVLHLKUHQ$UEHLWVHLQVDW]161RGHUVLHYHUKDOWHQVLFKXQHWKLVFK XQG YHUVXFKHQ PLW DOOHQ 0LWWHOQ ]XP %HLVSLHO UHGX]LHUWH 4XDOLWlW HUK|KWHV 5LVLNR HWFGDV=LHONXU]IULVWLJQRFK]XHUUHLFKHQRKQHGDEHLODQJIULVWLJHQHJDWLYH)ROJHQIU GDV8QWHUQHKPHQ]XEHUFNVLFKWLJHQ162'LHVHU(IIHNWLVWXQWHUDQGHUHP]XUFN]XIK UHQDXIGLH6XEVWLWXWLRQGHULQWULQVLVFKHQ0RWLYDWLRQÄHLQHP|JOLFKVWJXWH/HLVWXQJ]X HUEULQJHQ XQG ZHQQ P|JOLFK GDV =LHO ]X HUUHLFKHQ E]Z P|JOLFKVW QDKH DQ GDV =LHO KHUDQ]XNRPPHQ´GXUFKGLHH[WULQVLVFKH0RWLYDWLRQÄGHQPRQHWlUHQ%RQXV]XHUKDO WHQ´163 (LQH JDQ]H 5HLKH YRQ HPSLULVFKHQ 6WXGLHQ KDW GHQ VXEVWLWXWLYHQ =XVDPPHQ KDQJYRQLQWULQVLVFKHUXQGH[WULQVLVFKHU0RWLYDWLRQEHVWlWLJW164(VHPSILHKOWVLFKGD KHUDQVSUXFKVYROOH=LHOHEHYRU]XJWPLW]LHOXQDEKlQJLJHQ,QFHQWLYLHUXQJHQ]XP%HL VSLHO VWFNEDVLHUWH ,QFHQWLYLHUXQJ SLHFHUDWH  H[SRVW EHZHUWXQJVDEKlQJLJH ,QFHQWL YLHUXQJSD\IRUSHUIRUPDQFH RGHU*HZLQQEHWHLOLJXQJSURILWVKDULQJ HLQ]XVHW]HQ165 )UGLH(PSLULHGHU$UEHLWZLUGDXI*UXQGGHUDQJHVSURFKHQHQ,QWHUDNWLRQHQXQGGHU .RPSOH[LWlWGHU:LUNXQJPRQHWlUHU,QFHQWLYLHUXQJHQDXIHLQHOHLVWXQJVEH]RJHQH,Q FHQWLYLHUXQJYHU]LFKWHW

160

*DUODQG 6 /HH/RFNH3KDQ *DUODQG  9JO/RFNHE 6 163 /RFNH/DWKDP   6  Ä3HUKDSV WKH RIIHULQJ RI D PRQHWDU\ ERQXV FKDQJHV WKH VXEMHFWV¶ PHQWDOVHWUHJDUGLQJWKHWDVNIURPÄJHWDVFORVHDV\RXFDQ´XQGHUQRERQXVWRÄVXFFHHGRUQRWKLQJ´ XQGHUDERQXVVFKHPH´ 164 9JO5\DQ'HFL /HSSHU.HDYQH\'UDNH /HSSHU 'HFL 6IIDVVW GLH(UJHEQLVVHVHLQHU([SHULPHQWHZLHIROJW]XVDPPHQÄ,QLWLDOO\VXEMHFWVZHUHLQWULQVLFDOO\PRWL YDWHGDQGWKHSHUFHLYHGORFXVRIFDXVDOLW\ZDVLQWHUQDO7KH\HQJDJHGLQEHKDYLRUEHFDXVHLWSUR YLGHG WKHP ZLWK LQWHUQDO UHZDUGV WKDW LV WKH\ GLG LW LQ RUGHU WR IHHO FRPSHWHQW DQG VHOI GHWHUPLQLQJ 7KHQ ZKHQ WKH\ ZHUH SHUIRUPLQJ WKH DFWLYLW\ LQ RUGHU WR PDNH PRQH\ VR WKH SHU FHLYHG ORFXV RI FDXVDOLW\ EHFDPH H[WHUQDO OHDYLQJ WKHP ZLWK OHVV LQWULQVLF PRWLYDWLRQ´ %LFNHQ EDFN YHUWULWWGDJHJHQGLH$XIIDVVXQJGDVVGDV9HUKlOWQLVYRQLQWULQVLVFKHU0RWLYDWLRQXQG H[WULQVLVFKHU 0RWLYDWLRQ JUXQGVlW]OLFK NRPSOHPHQWlU LVW XQG QXU LQ HLQHU JHZLVVHQ HQJHQ %DQG EUHLWHVXEVWLWXWLYLVW 165 9JO/RFNHE %RQQHU6SULQNOH 6II/RFNH/DWKDP 6 161 162

Teil B

8.

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

33

Kritische Diskussion und Würdigung der Goal-Setting-Theorie

Die Goal-Setting-Theorie schafft Transparenz über die Wirkung von Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren. Durch die induktive Ableitung der Theorie aus einer Vielzahl von empirischen Studien gilt die Theorie als sehr zuverlässig und konsistent166 und bietet durch den vergleichsweise einfachen Aufbau wenig Angriffsfläche für konzeptionelle Kritik. Anders verhält es sich dagegen bei der Frage zur Allgemeingültigkeit der Theorie. Da die Erkenntnisse der Theorie vor allem auf den Ergebnissen von Experimenten beruhen, welche eine hohe interne Validität und eine niedrige externe Validität besitzen167, ist eine Methodenkritik an ausgewählten Stellen gerechtfertigt. Im Folgenden werden daher die Erkenntnisse der Goal-Setting-Theorie mit Bezug zu ihrer Validität und zur Fragestellung kritisch reflektiert. Abgrenzung der Goal-Setting-Theorie von anderen Motivationstheorien Für eine Abgrenzung der Goal-Setting-Theorie von anderen Motivationstheorien sei an dieser Stelle auf die Arbeit von LOCKE (1997) verwiesen. Beispielhaft sei an dieser Stelle nur die Abgrenzung der Goal-Setting-Theorie zur Expectancy-Theorie dargestellt, da sich beide Theorien auf den ersten Blick vordergründig zu widersprechen scheinen. Die Valence-Instrumentality-Expectancy-Theorie von VROOM168 postuliert einen positiven Zusammenhang zwischen der Expectancy (Erfolgserwartung, sein Ziel zu erreichen) und der Arbeitsleistung. Da anspruchsvolle Ziele zu einer niedrigeren Erfolgserwartung führen als leichte Ziele, führen diese der Expectancy-Theorie zufolge in der Konsequenz zu einer niedrigeren Arbeitsleistung als leichte Ziele. Dieser Widerspruch zur Goal-Setting-Theorie lässt sich durch eine Betrachtung der dahinter liegenden Annahmen auflösen. Die Expectancy-Theorie geht davon aus, dass alle Akteure die gleiche Zielhöhe besitzen. In einem solchen Szenario führen nach der empirischen Arbeit von LOCKE/MOTOWIDLO/BOBKO169 höhere Erfolgserwartungen in der Tat zu höheren Arbeitsleistungen. Unterscheiden sich die Zielhöhen der Akteure

166

Vgl. Meyer/Schacht-Cole/Gellatly (1988), S. 390: Ä2QHRIWKHPRVWFRQVLVWHQWILQGLQJVLQWKHRU ganizational behavior literature LV WKH SRVLWLYH HIIHFW RI DVVLJQHG JRDOV RQ WDVN SHUIRUPDQFH´ /RFNH/DWKDP 6Ä,QVKRUWJRDOVHWWLQg theory is among the most valid and practical WKHRULHVRIHPSOR\HHPRWLYDWLRQLQRUJDQL]DWLRQDOSV\FKRORJ\´ 167 Vgl. Bortz/Döring (2003). 168 Vgl. Vroom (1964).

34

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

allerdings signifikant, führen anspruchsvolle Ziele zu einer deutlich höheren Arbeitsleistung als einfache Ziele, auch wenn die Erfolgserwartung der Akteure mit anspruchsvollen Zielen niedriger ist als die Erfolgserwartung der Akteure mit leichten Zielen.170 Wirkungszusammenhänge der vorgestellten Konstrukte Unter den hunderten von durchgeführten empirischen Studien zur Wirkung von zugewiesenen Zielen auf die Arbeitsleistung finden sich auch zahlreiche Arbeiten, deren Ergebnisse vom weiter oben vorgestellten Grundmodell abweichen. LOCKE/ LATHAM171 haben alle empirischen Studien mit abweichenden Ergebnissen geprüft und soweit es möglich war, den Grund für die abweichenden Ergebnisse identifiziert. Sie unterscheiden dabei sechs Hauptgründe für abweichende Ergebnisse zu ihrem Grundmodell. 1. Eine zu geringe Zielverpflichtung der Akteure. 2. Zu komplexe Aufgaben mit keinem oder falschem Training. 3. Kein oder falsches Feedback. 4. Bandbreite der Zielschwierigkeiten nicht ausreichend. 5. Kennzahlen für Ziele und Leistungsmessung stimmten nicht überein. 6. Fehlerhafter Aufbau des Experiments, schlechte Manipulation. Punkt eins, der Einfluss der Zielverpflichtung auf die Wirkung der zugewiesenen Ziele, wird im Detail im nächsten Kapitel C diskutiert. Die Punkte zwei (Aufgabenkomplexität) und drei (Feedback) wurden bereits weiter oben bei Kontext- und Gestaltungsfaktoren der Zielwirkung besprochen. Die Punkte vier, fünf und sechs beziehen sich auf den Aufbau und die Durchführung von Experimenten. Zur Vermeidung dieser eher methodischen Fehler, fassen LOCKE/LATHAM in ihrem Buch die wichtigsten (UIROJVIDNWRUHQ IU HLQH ± LQ LKUHQ $XJHQ ± HUIROJUHLFKH 'Xrchführung von Experi-

169 170 171

Vgl. Locke/Motowidlo/Bobko (1986). Vgl. Locke/Latham (1990, 2002). Vgl. Locke/Latham (1990).

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

35

menten zusammen.172 Die methodischen Vorschläge fließen in den empirischen Teil der Arbeit mit ein. In den Hypothesen der vorliegenden Arbeit werden nur die etablierten Annahmen der Hauptvertreter der Goal-Setting-Theorie abgebildet, welche auch von der Mehrheit der empirischen Studien unterstützt wird. Alternative Ergebnisse einzelner Studien zu den Wirkungszusammenhängen werden jedoch bei gegebenem Anlass (konkrete Verdachtsmomente) in der Auswertung der Empirie mit überprüft. Interessant sind dabei insbesondere alternative Ergebnisse in Pfadmodellen, da die vorliegende Arbeit Pfadanalysen verwendet. Zum Beispiel haben EARLEY/LITUCHY173 und GARLAND174 in ihren empirischen Studien in Pfadanalysen noch einen ergänzenden direkten Wirkungspfad von zugewiesenen Zielen auf die Arbeitsleistung gefunden oder in der Pfadanalyse von BUTTON/MATHIEU/AIKIN175 wirkte die Self-Efficacy nicht direkt auf die Arbeitsleistung, sondern nur indirekt über das persönliche Ziel. Empirische Basis der Goal-Setting-Theorie Der überwiegende Anteil der empirischen Studien der Goal-Setting-Theorie sind Experimente, welche auf Grund ihrer Methodik über eine nur geringe externe Validität verfügen.176 Die Allgemeingültigkeit der Goal-Setting-Theorie wird daher von einzelnen Autoren angezweifelt. Dazu gehören zum Beispiel YEARTA/MEATLIS/ BRINER177, welche die Ergebnisse der Goal-Setting-Theorie für die Praxis offen in )UDJHVWHOOHQÄ$PRWLYDWLRQDOWHFKQLTXHWKDWZRUNV"´ ,Q ihrer Befragung in der Praxis haben im Widerspruch zur Goal-Setting-Theorie anspruchsvolle Ziele keinen beziehungsweise sogar einen leicht negativen Einfluss auf die Arbeitsleistung der Akteure. Maßgeblich dürften die verwendeten Definitionen der .RQVWUXNWH Ä=LHOVFKZLHULJ NHLW´ XQG Ä$UEHLWVOHLVWXQJ´ IU GLH XQWHUVFhiedlichen Ergebnisse verantwortlich sein. Während LOCKE/LATHAM in ihren Experimenten objektive Zielschwierigkeiten178

172

Locke/Latham (1990), S. 347-354. Vgl. Earley/Lituchy (1991). 174 Vgl. Garland (1983). 175 Vgl. Button/Mathieu/Aikin (1996). 176 Vgl. Sprinkle (2003), S. 289, der die externe VaOLGLWlWDOV Ä$FKLOOHV KHHO RI H[SHULPHQWDWLRQ´ EH zeichnet und Bortz/Döring (2003), S. 61. 177 Yearta/Maitlis/Briner (1995). 178 Gleiche Zielschwierigkeit bedeutet gleiche Zielhöhe; vgl. Locke/Latham (1990). 173

36

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

verwenden, welche entsprechend über alle Akteure vergleichbar sind, verwenden YEARTA/MEATLIS/BRINER subjektive Zielschwierigkeiten179. Davor warnen LOCKE/LATHAM aber ausdrücklich, da subjektive Zielschwierigkeit eine Mischung von objektiver Zielschwierigkeit und Self-Efficacy darstellt und damit potenzielle Fehler beinhaltet.180 Dies liegt darin begründet, dass ein subjektiv schwieriges Ziel für einen leistungsschwachen Akteur immer noch absolut leichter sein kann als ein subjektiv leichtes Ziel für einen leistungsstarken Akteur. Für die Arbeitsleistung verwenden LOCKE/LATHAM, wie auch bei der Zielschwierigkeit, objektive Messgrößen, welche einen Vergleich zwischen Akteuren zulassen.181 YEARTA/MEATLIS/BRINER dagegen fragen nach der Wahrscheinlichkeit der Zielerreichung der Akteure.182 Diese Frage lässt, bei gegebenen unterschiedlichen Zielen in der Praxis, aber keinen Vergleich über alle Akteure zu, da ein Akteur mit einem schwierigen Ziel, trotz Nichterreichens seines Ziels, mehr Arbeitsleistung erbringen kann als ein Akteur, der sein einfaches Ziel erreicht. Die nachvollziehbare Ablehnung von subjektiver Zielschwierigkeit und subjektiver Zielerreichung durch LOCKE/LATHAM macht die Anwendung von großzahligen Erhebungen zur Überprüfung der Goal-Setting-Theorie schwierig bis unmöglich. Damit bleibt, trotz unterschiedlichster verwendeter Aufgaben und Akteure sowie zahlreicher bestätigender Feldexperimente, 183 eine gewisse Unsicherheit bezüglich der Allgemeingültigkeit der Goal-Setting-Theorie bestehen.

179

Die Akteure müssen die Schwierigkeit ihrer Ziele selbst beurteilen; vgl. Yearta/Maitlis/Briner (1995). 180 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 75 u. S. 349. 181 Vgl. Locke/Latham (1990). 182 Vgl. Yearta/Maitlis/Briner (1995). 183 Locke/Latham (2002), S. 714; vgl. auch Latham/Pinder (2005); Pinder (1998); Lee/Earley (1992); Locke/Henne (1986); Miner (1984); Locke/Latham  6Ä:LWKJRDOVHWWLQJWKHRU\VSH cific difficult goals have been shown to increase performance on well over 100 different tasks involving more than 40,000 participants in at least eight countries working in laboratory, simulation, and field settings. The dependent variables have included quantity, quality, time spent, costs, job behavior, measures and more. The time spans have ranged from 1 minute to 25 years. The effects are applicable not only to the individual but to groups, organizational units, and entire organizations. The effects have been found using experimental, quasi-experimental, and correlation designs. Effects have been obtained whether the goals are assigned, self-set, or set participatively. In short,

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

37

Durchführung der Experimente In einem Teil der durchgeführten Experimente zur Goal-Setting-Theorie war es den Teilnehmern nicht gestattet, nach Erreichen ihrer zugewiesenen Ziele an der Aufgabe weiterzuarbeiten184. Damit wurde versucht, das diskrepanzschaffende Setzen von höheren persönlichen Zielen zu unterbinden. Als Nebeneffekt führte dieses Vorgehen dazu, dass Akteure mit anspruchsvollen Zielen mehr Zeit für die Aufgabe zur Verfügung hatten als Akteure mit leichten Zielen, was wiederum in der logischen Konsequenz zu einer messbar höheren Arbeitsleistung der Akteure mit anspruchsvollen Zielen führte. LOCKE/LATHAM argumentieren dieses VorgehHQPLWGHQ:RUWHQÄ,IVXEMHFWVZKR are asked to try to attain an easy goal upon reaching it choose to continue working, this no longer constitutes an easy goal setting condition. It is an easy-goal-plus conditiRQ´185 Trotz nachvollziehbarer Begründung ist das beschriebene Vorgehen in dieser Form teilweise praxisfern, da sicherlich kein Arbeitnehmer nach Erreichen seiner Jahresziele für den Rest des Jahres zu Hause bleiben darf oder muss. In der Empirie dieser Arbeit bekamen daher alle Akteure, welche ihre Ziele unterperiodig erreichten, die Möglichkeit, auf freiwilliger Basis weiterzuarbeiten. Verwendete statistische Methoden Die häufig verwendeten statistischen Methoden Korrelationsanalyse, Varianzanalyse und Regressionsanalyse ermöglichen keine Untersuchung von Gesamtmodellen. Um das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie in der vorliegenden Form ganzheitlich zu untersuchen, bedarf es einer Pfadanalyse, welche gleichzeitig alle Konstrukte und Wirkungspfade in einem Modell berücksichtigt. Nur dann kann zum Beispiel der Effekt der persönlichen Ziele auf die Arbeitsleistung unabhängig von der Self-Efficacy und den Fähigkeiten untersucht werden, da in einer Pfadanalyse die direkte Wirkung der Fähigkeiten und der Self-Efficacy auf die Arbeitsleistung aus der Wirkung der persönlichen Ziele auf die Arbeitsleistung herauspartialisiert wird.186 Erste Beispiele für

goal-setting theory is among the most valid and practical theories of employee motivation in organL]DWLRQDOSV\FKRORJ\´ Vgl. Locke (1982) oder entsprechende Aussagen in Locke/Latham (1990), S. 28, S. 207 u. S. 349. 185 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 207. 186 Für Teilfragen lässt sich dies mit gewissen Einschränkungen auch mit Hilfe von hierarchischen Regressionsanalysen durchführen. 184

38

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

Teil B

die Untersuchung von Gesamtmodellen in der Goal-Setting-Theorie mit Hilfe von Pfadanalysen gibt es bereits, zum Beispiel GARLAND187, BUTTON/MATHIEU/ AIKIN188 oder GIBBONS/WEINGART189. Durch die Goal-Setting-Theorie nicht beantwortete Fragestellungen Trotz hunderter empirischer Studien zur Wirkung von zugewiesenen Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren hat noch kein Autor im Rahmen der Goal-SettingTheorie die Wirkung von relativen Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren untersucht. Auch die Auswirkungen von Unsicherheit und unerwartet auftretenden Kontextveränderungen auf die Wirkung von Zielen wurden noch nicht untersucht, obwohl eine darauf aufbauende Forschungsfrage bereits 1990 von LOCKE/LATHAM190 expli]LWJHVWHOOWZXUGHÄ+RZVKRXOGRUJDQL]DWLRQVVHWJRDOVLQXQFHUWDLQHQYLURQPHQWV"´ Trotz aller angesprochenen Kritikpunkte eignet sich die Goal-Setting-Theorie von allen Zieltheorien am besten als Basis für die Untersuchung der Fragestellungen der Arbeit. Sie beschäftigt sich am intensivsten mit der Wirkung von zugewiesenen Zielen auf die Arbeitsleistung, was im Fokus dieser Arbeit steht, und gilt auf Grund der umfangreichen Anzahl an durchgeführten empirischen Studien und dem induktiven Vorgehen als sehr zuverlässig. Das methodische Vorgehen in Form von Experimenten ist zudem sehr geeignet für eine erste Untersuchung der Wirkung von relativen Zielen versus absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren, da die interne Validität in Experimenten besonders hoch ist191 und für eine erstmalige Untersuchung eines Sachverhaltes im Vordergrund steht.192 Die aufgezählten Kritikpunkte an der GoalSetting-Theorie sind dabei kein Hindernis, da sie mehrheitlich methodischer Natur sind und durch einen angepassten Untersuchungsaufbau und geeignete statistische Methoden verhindert werden können.

187

Vgl. Garland (1983). Vgl. Button/Mathieu/Aikin (1996). 189 Vgl. Gibbons/Weingart (2001). 190 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 334. 191 Vgl. Sprinkle (2003), S. 288ff. und Bortz/Döring (2003), S. 61. 192 Erst wenn die interne Validität der Wirkung untHUUHLQHQÄXQYHUVFKPXW]WHQ´9HUVXFhsbedingungen nachgewiesen ist, macht es Sinn, die externe Validität (Allgemeingültigkeit der Wirkung) näher zu untersuchen. 188

Teil B

Bestandsaufnahme der bisherigen Zielforschung

39

Im nächsten Kapitel wird das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie um die Variablen Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ EH]JOLFK GHV SHUV|QOLFKHQ =LHOV´ XQG Ä3RVLWLRQ GHV SHUV|QOLFKHQ =LHOVLP=LHOV\VWHP´HUZHLWHUWXPQRFKEHVVer die Arbeitsleistung der Akteure erkläUHQE]ZSURJQRVWL]LHUHQ]XN|QQHQ6WDWLVWLVch kommt dies durch eine höhere erklärte 9DULDQ]52 GHU$UEHLWVOHLVWXQJ]XP$XVGUXFN

Teil C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

1.

Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel

41

Definition von Zielakzeptanz und Zielverpflichtung Die Zielakzeptanz bringt das Einverständnis des Zielempfängers mit dem zugewiesenen Ziel zum Ausdruck. Sie hängt davon ab, ob er das Ziel als sinnvoll empfindet und ob er die Zielentstehung nachvollziehen kann und sie als fair bewertet.193 Die Zielverpflichtung194 geht noch darüber hinaus und umfasst zusätzlich die Entschlossenheit195 der Akteure, das Ziel erreichen zu wollen. KLEIN ET AL. spezifizieren dies genauer:196Ä,PSOLFLWLQWKLVGHILQLWLRQLVWKHLQWHQtion to extend effort toward goal attainment, persistence in pursuing that goal over time, and an unwillingness to lower or abandon WKDW JRDO´ %HPKXQJHQ GLH EHLGHQ .RQVWUukte in empirischen Arbeiten zu trennen, waren bisher erfolglos. In der empirischen Arbeit von EARLEY/KANFER197]XP%HL spiel bildeten beide Konstrukte eine homogene Einheit mit einem Cronbachschen Alpha von 0,95. Im weiteren Verlauf und für die Empirie konzentriert sich die Arbeit daher in Übereinstimmung mit LOCKE/LATHAM einseitig auf die übergreifende Variable Zielverpflichtung.198 Wirkung der Zielverpflichtung Innerhalb der Goal-Setting-Theorie bestand schon früh Konsens darüber, dass die Zielverpflichtung eine notwendige Voraussetzung für die Wirkung von präzisen an-

193

Leifer/McGannon (1986) definieren nach Renn et DO GLH=LHODN]HSWDQ]DOVÄDQDWWLWXGHUH IOHFWLQJWKHUHDVRQDEOHQHVVDQGSHUVRQDODFFHSWDELOLW\RIDQDVVLJQHGJRDO´ 194 Heckhausen/Heckhausen sprechen von Zielbindung. 195 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 125: Goal commitmentLVGHILQHGDVÄRQH¶Vattachment to or deterPLQDWLRQWRUHDFKDJRDO´ 196 Vgl. Klein et al. (2001), S. 34. 197 Earley/Kanfer (1985). 198 /RFNH/DWKDP 6Ä7KHWHUPVJRDODFFHptance and goal commitment are similar and are RIWHQ XVHG LQWHUFKDQJHDEO\ E\ UHVHDUFKHUV >«@ 7KXV WKH JHQHULF WHUP FRPPLWPHQW LV XVHG WKURXJKRXWWKLVFKDSWHUDQGERRN´YJODXFK5HQQHWDO 

42

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

Teil C

spruchsvollen Zielen ist.199 Über die genaue Wirkung der Zielverpflichtung bestand jedoch lange Uneinigkeit. In einigen empirischen Studien wurde ein direkter positiver Einfluss auf die Arbeitsleistung festgestellt200, in anderen Studien eine Moderation der Beziehung von Zielschwierigkeit und Arbeitsleistung201 und in wiederum anderen Studien überhaupt keine signifikanten Auswirkungen202. KLEIN ET AL. analysierten die widersprüchlichen Ergebnisse und Aussagen zur Zielverpflichtung in einer MetaAnalyse. Ihren Ergebnissen zufolge beeinflusst die Zielverpflichtung die Arbeitsleistung der Akteure direkt positiv und wirkt sich zugleich als Moderator auf die Beziehung von Zielschwierigkeit und Arbeitsleistung aus.203 Den beschriebenen Zusammenhang der Variablen stellt folgende Abbildung von KLEIN ET AL. graphisch dar. Im Anschluss an die Abbildung werden die Ergebnisse erläutert.

Arbeitsleistung

Hohe Zielverpflichtung

Durchschnittliche Zielverpflichtung

Niedrige Zielverpflichtung

Niedrig

Durchschnittlich

Anspruchsvoll

Zielschwierigkeit

Abbildung 6: Interaktion zwischen Zielschwierigkeit und Zielverpflichtung204

Die Ergebnisse der Meta-Analyse von KLEIN ET AL. sind: x Unter der Annahme einer durchschnittlichen bis hohen Zielverpflichtung hat die Zielschwierigkeit einen direkten positiven Einfluss auf die Arbeitsleistung.

199

Vgl. Locke/Latham/Erez (1988). Vgl. Harrison/Liska (1994); Johnson/Perlow (1992); Klein/Kim (1998). Vgl. Erez/Zidon (1984); Tubbs (1993). 202 Vgl. Wright/Kacmar (1995); Klein (1991); Matsui/Kakuyama/Onglatco (1987). 203 Klein et al. (1999). 200 201

Teil C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

43

x Unter der Annahme durchschnittlicher bis anspruchsvoller Ziele hat die Zielverpflichtung einen direkten positiven Einfluss auf die Arbeitsleistung. x Die Interaktivität (moderierender Effekt)205 zwischen Zielschwierigkeit und Zielverpflichtung kommt durch die sich gegenseitige Wirkungsverstärkung zum Ausdruck. Je höher die Zielverpflichtung, desto größer ist der Effekt der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung und je schwieriger die Ziele, desto größer ist der Effekt der Zielverpflichtung auf die Arbeitsleistung. Die Begründung, warum einige Studien diese Ergebnisse zuvor nicht nachweisen konnten, sehen KLEIN ET AL. in der häufig geringen Varianz der Zielverpflichtung. So ist die Zielverpflichtung für zugewiesene mittelschwere Ziele bei gleicher Incentivierung, Autorität des Zielgebers, Wettbewerb etc. für alle Akteure ähnlich hoch und es können entsprechend kaum Effekte der Zielverpflichtung auf die Arbeitsleistung nachgewiesen werden. Für den Nachweis der Interaktivität (Moderation) muss neben einer ausreichend hohen Varianz der Zielverpflichtung zudem noch eine ausreichend hohe Varianz der Zielschwierigkeit gegeben sein. Diese Voraussetzungen sind jedoch in empirischen Arbeiten nur selten gegeben.206 Ein zusätzlicher Störeffekt, der die Wirkungsmessung der Zielverpflichtung für zugewiesene Ziele erschwert, sind hohe persönliche Ziele, da Akteure mit höheren persönlichen Zielen als die zugewiesenen Ziele teilweise eine niedrige Zielverpflichtung zum einfacheren zugewiesenen Ziel angeben und der Theorie widersprechend trotzdem eine hohe Arbeitsleistung erbringen.207 Das folgende Schaubild (Abbildung 7) zeigt die angesprochene Problematik. Die Arbeitsleistung der Akteure mit niedriger Zielverpflichtung bei niedrigen Zielen kann relativ hoch sein und nicht auf der postulierten Zielverpflichtungs-Leistungs-Kurve liegen. 'HUÄ6W|UHIIHNW´LVWLQHPSLULVFKHQ$UEHLWHQnur schwer zu vermeiden. Er kann nach LOCKE/LATHAM208 aber durch eine zusätzliche Erhebung der persönlichen Ziele der Akteure transparent gemacht werden. LOCKE/LATHAM: Ä:KHQ WKHUH LV ORZ FRP

204

Klein et al. (1999), S. 886, Abbildung ins Deutsche übersetzt. Weitere Ausführung zur analytischen Bedeutung von Interaktivität vgl. Cohen et al. (2003). 206 Vgl. Klein et al. (1999). 207 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 130. 208 Locke/Latham (1990), S. 348. 205

44

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

Teil C

Arbeitsleistung

mitment to assigned goals, the personal goal reveals whether the low commitment was GXHWRWKHSHUVRQDOJRDOEHLQJVHWKLJKHURUORZHUWKDQWKHDVVLJQHGJRDO´209

Niedrig

Mittel

Hoch

Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel

Abbildung 7: Wirkung der Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel mit Störeffekt

2.

Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel

Neben der besprochenen Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel (abgekürzt: Zielverpflichtung ZZ) kann man auch die Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel (abgekürzt: Zielverpflichtung PZ) betrachten. Dies wird von vielen Autoren bewusst vernachlässigt mit der Argumentation, dass persönliche Ziele, die von den Akteuren selbst definiert werden, immer eine hohe Zielverpflichtung beinhalten und die Varianz und der Einfluss daher gering seien.210 Andere Autoren, zum Beispiel LOCKE/LATHAM,211 LEIFER/McGANNON212 oder auch VANCOUVER/THOMPSON/ WILLIAMS213 sehen dies differenzierter. Sie unterscheiden deutlich zwischen vom Akteur kommuniziertem angestrebtem Zustand (formuliertes persönliches Ziel) und

209

Locke/Latham (1990), S. 348. Vgl. z.B. Hollenbeck/Brief (1987). 211 Locke/Latham (1990), S. 126f. und S. 348. 212 Leifer/McGannon (1986): (nach Aussage Locke/Latham (1990), S. 126) identifizierten die Frage, wie enthusiastisch die Probanden bezüglich ihrer persönlichen Ziele sind, als besonders signifikante Messung der Zielverpflichtung. 210

Teil C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

45

der Ausprägung der Entschlossenheit, sein genanntes persönliches Ziel wirklich zu verfolgen. Als Beispiel sei das von vielen Menschen zu Silvester genannte Ziel aufgeführt, mit dem Rauchen aufzuhören. Während einigen Personen dieses Ziel sicherlich alles bedeutet und sie zu allem entschlossen sind, zum Beispiel erhebliche zeitliche und finanzielle Mittel zu investieren, haben andere Personen das Ziel wahrscheinlich schon nach fünf Minuten im neuen Jahr vergessen. Trotzdem würden beide genannten Personengruppen das gleiche persönliche Ziel bei einer Befragung angeben. Ein möglicher Erklärungsansatz dafür ist das Zielsystem von LEWIN ET AL.214 und GOULD215. Die genannten Autoren gehen in ihren Ansätzen nicht von einem einzigen persönlichen Ziel aus, sondern von einer persönlichen Zielstruktur. Diese kann zum Beispiel aus einem erhofften Zielzustand (wenn alles optimal verläuft), einem realistischen Zielzustand und einem gerade noch akzeptablen Zielzustand (Mindestwert) bestehen.216 Wird ein Akteur nun nach nur einem einzigen persönlichen Ziel befragt, hat er verschiedene Möglichkeiten zu antworten und in Abhängigkeit davon ergibt sich seine Zielverpflichtung PZ. Denn ein Akteur, der seinen erhofften maximalen Zielzustand angibt, wird eine niedrigere Zielverpflichtung besitzen als ein Akteur, der sein gerade noch akzeptables Minimalziel angibt. Es zeigt sich, dass erst die Kombination von persönlichem Ziel und dazugehöriger Zielverpflichtung PZ oder von persönlichem Ziel und dazugehöriger Position des Ziels im Zielsystem ein vollständiges Bild der Motivation der Akteure ergibt. Wirkung der Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel Die Zielverpflichtung PZ der Akteure wirkt im Paket mit der Zielhöhe der persönlichen Ziele vermutlich genauso wie die vorgestellte Kombination der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele und dazugehöriger Zielverpflichtung ZZ (siehe Abbildung 6). Beide Wirkungsvariablen wirken isoliert positiv auf die Arbeitsleistung und interagieren durch eine gegenseitige Wirkungsverstärkung.

213

Vancouver/Thompson/Williams (2001), S. 605f. Vgl. Lewin et al. (1944). 215 Vgl. Gould (1939). 216 9JO GD]X DXFK /RFNH%U\DQ   6LH XQWHUWHLOHQ GLH =LHOH QDFK ÄKRSH´ ÄWU\ IRU´ DQG ÄPLQL PXP´JRDO 214

46

3.

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

Teil C

Position des persönlichen Ziels im Zielsystem

Die alternative Wirkungsvariable Position des persönlichen Ziels im Zielsystem (abgekürzt: Position PZZ) wirkt wahrscheinlich ebenfalls wie die Zielverpflichtung PZ direkt positiv auf die Arbeitsleistung. Unter der Annahme von drei Akteuren mit dem gleichen persönlichen Ziel, aber unterschiedlicher Positionen PZZ dürfte der Akteur, welcher das persönliche Ziel als Mindestziel sieht, die höchste Motivation haben und entsprechend, unter der Annahme gleicher Fähigkeiten und gleichem Kontext, die höchste Arbeitsleistung erbringen. Der Akteur, welcher das persönliche Ziel als Wunschziel sieht, wird die niedrigste Motivation besitzen und die niedrigste Arbeitsleistung erbringen. Der Akteur mit dem realistischen persönlichen Ziel wird dazwischen liegen. Das folgende Schaubild stellt den beschriebenen Zusammenhang graphisch dar:

Arbeitsleistung

Mindestziel Realistisches Ziel

Position persönliches Ziel im Zielsystem

Wunschziel

Niedrig

Mittel

Hoch

Zielhöhe persönliches Ziel

Abbildung 8: Wirkung des persönlichen Ziels und der Position PZZ auf die Arbeitsleistung

Es kann angenommen werden, dass die Interaktion der Position PZZ mit der Zielhöhe des persönlichen Ziels (Abbildung 8) deutlich schwächer ist als die Interaktion von Zielverpflichtung PZ und persönlichen Zielen (Abbildung 6) und daher vernachlässigt werden kann. So dürfte auch bei niedrigen Zielen die Position PZZ eine bedeutende direkte Wirkung auf die Arbeitsleistung haben, anders als dies bei der Zielverpflichtung PZ der Fall ist. Die Position des persönlichen Ziels im Zielsystem wurde im 5DKPHQGHU*RDO6HWWLQJ7KHRULH±QDFK.HQQWQLVGHV$XWRUV±ELVKHUQRFKQLFKWHP pirisch untersucht.

Teil C

4.

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

47

Einflussfaktoren der Zielverpflichtung

Nach Untersuchung der Wirkung der Zielverpflichtung auf die Arbeitsleistung der Akteure betrachten wir nun die Einflussfaktoren der Zielverpflichtung. Diese lassen sich in zwei zentrale Bereiche einteilen, den persönlichen Wert, den der Akteur mit der Zielerreichung verbindet und die akteursspezifische Einschätzung der Erfolgschance, das Ziel zu erreichen. a) Die Möglichkeiten, den persönlichen Wert der Zielerreichung für die Akteure zu erhöhen, sind zahlreich. Die wichtigsten positiven Einflussfaktoren sind dabei:217 x Monetäre Incentives218 x Öffentliche Zielzusagen: Wenn ein Akteur sich zu einem Ziel öffentlich bekennt, steigt sein persönlicher Wert der Zielerreichung an. HOLLENBECK/WILLIAMS/ KLEIN219 vermuten die persönliche Integrität als die treibende Kraft dahinter. x Wettbewerb/Benchmarkvergleiche220 und Gruppendruck221 x Die Autorität der zielgebenden Instanz222 x Fairness/Legitimität der Zielableitung und des Ziels (führt zu erhöhter Zielakzeptanz)223

217

Vgl. Locke/Latham (1990), S. 124ff. und (2002), S. 707f.; Leifer/McGannon (1986); Renn et al. (1999); Klein et al. (1999). 218 /RFNH/DWKDP 6´,QVXPPRVWVWXGLes suggest that bonus pay for moderate goals is effective. But when goals are hard to reach or unreachable, pay for performance rather than pay for goal success should be used to prevent the goals from being rejected. It is worth reiterating that such rejection of hard goals does not seem to occur if subjects are given very hard goals in the absence of incentives. Perhaps the offering of a mRQHWDU\ERQXVFKDQJHVWKHVXEMHFWV¶PHQWDOVHWUH JDUGLQJWKHWDVNIURPÃJHWDVFORVHDV\RXFDQ¶XQGHUQRERQXVWRÃVXFFHHGRUQRWKLQJ¶XQGHUDER QXVVFKHPH´ 219 Vgl. Hollenbeck/Williams/Klein (1989); Hollenbeck/Klein (1987). 220 Vgl. Mitchell/Rothman/Liden (1985); Shalley/Oldham/Porac (1987); Mueller (1983). 221 Vgl. Matsui/Kakuyama/Onglatco (1987); Bandura (1986). 222 Vgl. Feldstudie von Ronan/Latham/Kinne (1973); Laborstudie von Latham/Saari (1979). Nach Locke/Latham (1990), S. 136, sollte eine Autorität folgenden Kriterien genügen, um effektiv zu VHLQÄ7KHDXWKRULW\ILJXUHLVSK\VLFDOO\SUHVHQW supportive, trustworthy, provides a convincing rationale for the goal, exerts reasonable pressure and is knowledgHDEOHDQGOLNDEOH´ 223 Vgl. Latham/Erez/Locke (1988); Earley (1986).

48

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

Teil C

x Unterstützung und Kommunikation einer inspirierenden Vision durch den Vorgesetzten224 b) Die Erfolgschance, das Ziel zu erreichen, ergibt sich aus der Zielschwierigkeit des Ziels und der zielunabhängigen Self-Efficacy der Akteure.225 x Unter der Annahme einer konstanten Zielschwierigkeit beeinflusst die SelfEfficacy die Wahrscheinlichkeit, das Ziel zu erreichen, und damit auch die Zielverpflichtung des Akteurs positiv. x Unter der Annahme einer konstanten Self-Efficacy beeinflusst die Zielschwierigkeit die Wahrscheinlichkeit, das Ziel zu erreichen, und damit auch die Zielverpflichtung des Akteurs negativ.

5.

Erweiterung des Grundmodells der Goal-Setting-Theorie

Isoliert vom Grundmodell der Goal-Setting-Theorie lässt sich die Wirkung der Zielverpflichtung ZZ in Kombination mit der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels wie folgt darstellen: Zielhöhe zugewiesenes Ziel

-

+ + Interaktion +

Zielverpflichtung ZZ

+

+

Self-Efficacy

Abbildung 9: Isoliertes Modell Zielverpflichtung ZZ

224 225

Vgl. Locke/Latham (2002), S. 707. Locke/Latham (2002), S. 708.

+

Arbeitsleistung

Teil C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

49

Die durchgezogenen Wirkungspfade entsprechen den vorgestellten Erkenntnissen von KLEIN ET AL.226, wie sie im Abschnitt C1 beschrieben wurden und auch in Abbildung 6 dargestellt sind. Die gestrichelten Wirkungspfade zwischen Zielhöhe zugewiesenes Ziel und Zielverpflichtung ZZ (je schwieriger ein Ziel ist, desto niedriger ist die Zielverpflichtung) sowie Self-Efficacy und Zielverpflichtung ZZ (je höher die Self-Efficacy, desto höher ist die Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel) wurde im $EVFKQLWW&Ä(LQIOXVVIDNWRUHQGHU=LHOYHUSIOLFKWXQJ´weiter oben erläutert. Die Wirkungspfade von der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels und der Zielverpflichtung ZZ auf die gemeinsame Interaktion ergeben sich aus der mathematischen Berechnung der Interaktion durch einfache Multiplikation, wie es in der Statistik üblich ist.227 Die Multiplikatoren beeinflussen das Produkt immer direkt positiv (je höher der Multiplikator A, desto höher das Produkt A*B). 2EJOHLFKHVVLFKEHLGHUÄ=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XP]XJHZLHVHQHQ=LHO´XPHLQ]HQWUDOHV Konstrukt der Goal-Setting-Theorie handelt, wurde die Variable in der Literatur bisher nicht in das existierende Grundmodell aus Kapitel B integriert.228 Mögliche Gründe dafür könnten die beträchtlichen Interaktionen zwischen den Variablen und damit einhergehende Komplexität sein, zum Beispiel Interaktion zwischen Zielhöhe und Zielverpflichtung, sowie die sich überschneidenden Inhalte der persönlichen Ziele und der Zielverpflichtung ZZ. Die angesprochene Überschneidung zeigt sich in einem direkten Vergleich der Einflussfaktoren der beiden Wirkungsvariablen.229 So ist zum Beispiel der zentrale Einflussfaktor der persönlicheQ =LHOH ÄHLJHQHV /HLVWXQJVSRWHQ]LDO´ GHP (LQIOXVVIDNWRUGHU=LHOYHUSIOLFKWXQJ==Ä(LQVFhätzung der Erfolgschance, das Ziel zu HUUHLFKHQ´ VHKU lKQOLFK =XGHP WHLOHQ VLch beide Variablen die Einflussfaktoren Ä:HWWEHZHUE´ Ä([WULQVLVFKH :HUWH³ ]XP %HLVSLHO PRQHWlUH ,QFHQWLYHV  Ä'UXFN´ VRZLHÄ8QWHUVWW]XQJ(UPXWLJXQJGXUFKGHQ9RUJHVHW]WHQ´(LQZHLWHUHV,QGL]IUGLH Ähnlichkeit der beiden Konstrukte sind die Erkenntnisse von EARLEY230, dass die Zielverpflichtung ZZ der Differenz zwischen zugewiesenem und persönlichem Ziel entspricht. Damit kommt mathematisch zum Ausdruck, was bereits theoretisch formu-

226

Klein et al. (1999). Vgl. z.B. Cohen et al. (2003), S. 257; Backhaus et al. (2003), S. 82 und S. 131. 9JO/RFNH/DWKDPXQG  229 /RFNH/DWKDP   6  Ä« PDQ\ RI WKH IDFWRUV WKDW LQIOXHQFH JRDO FKRLFH DOVR LQIOXHQFH JRDOFRPPLWPHQW´ 230 9JO(DUOH\ XQG/RFNH/DWKDP 6XQG 227 228

50

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

Teil C

liert wurde. Die Zielverpflichtung ZZ beinhaltet keine zusätzliche Information über die der persönlichen Ziele hinaus, denn umgekehrt formuliert entspricht sie in der Regel lediglich der Differenz von zugewiesenem und persönlichem Ziel. Durch eine mögliche Integration in das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie wäre somit keine bessere Erklärung der Varianz der Arbeitsleistung (erhöhtes R2) zu erwarten und der Mehrwert wäre gering. Einbindung der Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel und der Position des persönlichen Ziels im Zielsystem in das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie Integriert man statt der Zielverpflichtung ZZ die Zielverpflichtung PZ oder die Position PZZ in das Grundmodell, gelangt eine neue zusätzliche Information über die Motivation der Akteure in das Modell, welche vorher nicht vorhanden war und welche die erklärte Varianz der Arbeitsleistung (R2) erhöhen kann. Denn wie zuvor in Abschnitt C2 diskutiert, ergibt erst die Kombination von persönlichem Ziel und dazugehöriger Zielverpflichtung oder von persönlichem Ziel und dazugehöriger Position des Ziels im Zielsystem das notwendige vollständige Bild der Motivation der Akteure. Das folgende Schaubild zeigt als Alternative I das erweiterte Grundmodell mit der Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel (Zielverpflichtung PZ): Grundmodell mit Fähigkeiten Erweiterungen Alternative I

Zielverpflichtung PZ + +

+

+

Zielhöhe zugewiesenes Ziel

Interaktion PZ und ZV PZ

Zielhöhe persönliches Ziel

+

+ + +

+ +

Self-Efficacy + Fähigkeiten

+

$EELOGXQJ$OWHUQDWLYH,±(UZHLWHUWes Grundmodell mit Zielverpflichtung PZ

Arbeitsleistung

Teil C

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

51

Die Integration der Zielverpflichtung PZ in das Modell ist durch die beschriebenen Zusammenhänge eindeutig festgelegt. Das nächste Schaubild zeigt als Alternative II das erweiterte Grundmodell mit der Position des persönlichen Ziels im Zielsystem (Position PZZ). Diese Alternative hat den Vorteil, dass sie ohne Interaktion auskommt, was ihre Anwendung und ihre empirische Überprüfung im Pfadmodell vereinfacht. Der negative Wirkungspfad Zielhöhe persönliches Ziel auf die Position PZZ ergibt sich aus der Annahme, dass je höher das persönliche Ziel ist, desto eher wird es sich um ein Wunschziel handeln. Der positive Wirkungspfad Self-Efficacy auf die Position PZZ ergibt sich aus der Annahme, dass je höher die Self-Efficacy, desto eher wird es sich um ein Mindestziel handeln. Grundmodell mit Fähigkeiten Erweiterungen Alternative II +

Zielhöhe zugewiesenes Ziel

H1

Zielhöhe persönliches Ziel

H9

+

-

+

H2

H4

+

H5

Position PZZ

H10 + H8 Self-Efficacy

H7 Fähigkeit

+

H3

+ Arbeitsleistung

+

+

H6

$EELOGXQJ$OWHUQDWLYH,,±(Uweitertes Grundmodell mit Position PZZ

Welche der beiden vorgestellten Alternativen besser geeignet ist, die Arbeitsleistung der Akteure zu erklären, wird in der Empirie explorativ untersucht. Im weiteren Verlauf dient Alternative II mit der Position PZZ als Basis für alle weitergehenden Betrachtungen, da diese Alternative bei gleichem angenommenem Informationsgehalt einfacher ist und keine Interaktionen besitzt. Die damit einhergehenden zu überprüfenden Hypothesen lauten:

52

Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie

H8 :

Die Position PZZ beeinflusst die Arbeitsleistung positiv.

H9 :

Die Zielhöhe des persönlichen Ziels beeinflusst die Position PZZ negativ.

Teil C

H10: Die Self-Efficacy beeinflusst die Position PZZ positiv. H11: Die Ergänzung des Grundmodells um GLH Ä3RVLWLRQ GHV SHUV|QOLFKHQ =LHOV LP  =LHOV\VWHP´HUP|JOLFKWHLQHEHVVHUH Erklärung der Arbeitsleistung der Akteure (erhöhtes R2 im Vergleich zum einfachen Grundmodell). Die vorgestellten einfachen und erweiterten Grundmodelle bauen auf den Erkenntnissen der Goal-Setting-Theorie auf und untersuchen den Einfluss der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung über vermittelnde Variablen. Die Zielschwierigkeit stellt für die primäre Forschungsfrage dieser Arbeit zur Wirkung der Zielart jedoch lediglich eine moderierende Gestaltungsvariable dar. Erst das nachfolgende Kapitel D beschäftigt sich spezifisch mit möglichen Wirkungsunterschieden von relativen und absoluten Zielen sowie mit relevanten moderierenden Kontextfaktoren.

Teil D

D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

53

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

In diesem zentralen Kapitel der Dissertation wird die unterschiedliche Wirkung von relativen Zielen und absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung im Detail untersucht. Da es in der Literatur keine empirische Studie zur Wirkung der Zielart auf die Arbeitsleistung gibt, werden dazu in einem ersten Schritt auf Basis der Erkenntnisse der vorherigen Kapitel und einer erweiterten Literaturbetrachtung die für einen Zielartenvergleich relevanten Einflussfaktoren identifiziert und in einem zweiten Schritt mit Bezug zur Fragestellung und mit der dafür geeigneten Literatur individuell untersucht. Die Berücksichtigung ökonomischer, psychologischer und sozialwissenschaftlicher Theorien erfüllt dabei die wichtige Forderung von MERCHANT/VAN DER STEDE/ZHENG nach einem multidisziplinären Vorgehen in der Forschung.231 Schritt 1: Identifikation relevanter Einflussfaktoren Die nachfolgende Tabelle 1 gibt einen Überblick über die wichtigsten Wirkungsvariablen der Goal-Setting-Theorie, wie sie in den Kapiteln B und C vorgestellt wurden, mit dazugehörigen aufgeschlüsselten Einflussfaktoren. Jeder Einflussfaktor wird im rechten Teil der Tabelle nach Relevanz bezüglich des angestrebten Zielartenvergleichs bewertet und die Auswahl kurz begründet. Relevante Einflussfaktoren sind schattiert hervorgehoben und verweisen auf die entsprechenden Unterkapitel, in denen sie umfassend mit Bezug zur Fragestellung untersucht werden.

231

Vgl. Merchant/Van der Stede/Zheng (2003).

54

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Vorgestellte Wirkungsvariablen

Identifizierte Einflussfaktoren

Zielspezifität

Spezifität Zieldimension (Inhalt)

Ja

6LHKH.DSLWHO'Ä=LHOVSH]LILWlW´

Spezifität Leistungserwartung (Ausmaß) Eigenes Leistungspotenzial

-

Ja

6LHKH.DSLWHO'Ä=LHOVSH]LILWlW´

Bisherige Leistungen/Erfolge Fähigkeiten Erwartete Effektivität und Effizienz Self-Efficacy

Ja Nein

6LHKH.DSLWHO'Ä=LHOVFKZLHULJNHLW´ Unabhängig von der Zielart

Zielschwierigkeit Persönliche Ziele

Unterpunkte der Einflussfaktoren

Teil D

Relevant für Begründung Zielartenvergleich?

Unabhängig von der Zielart Unabhängig von der Zielart, zum Teil auch in der Self-Efficacy enthalten Wird eigenständig Wird als Wirkungsvariable eigenständig im im Detail weiter Detail weiter unten untersucht unten untersucht Zugewiesene Ziele sind der Kernbestandteil Einschätzung, was eine Zugewiesene Ziele und Ja Gruppenziele der Arbeit; die Ausgestaltung der Ziele wird in erstrebenswerte und .DSLWHO'Ä=LHOVSH]LILWlW´XQG.DSLWHO' angemessene Leistung Ä=LHOVFKZLHULJNHLW´XQWHUVXFKW darstellt Vorbilder u. Normen Ja 6LHKH.DSLWHO',QGLUHNWHU Ä:HWWEHZHUE´ Wettbewerber Nein 6LHKH.DSLWHO'Ä:HWWEHZHUE´ Ermutigung und/oder Nein Unabhängig von der Zielart Druck Extrinsische Werte, z.B. Nein Incentives werden in dieser Arbeit nicht näher monetäre Incentives untersucht. Incentives können aber bei beiden Zielarten für den Akteur ähnlich gesetzt werden (Bonus, Stückincentivierung etc.)

Self-Efficacy

Zielverpflichtung

Normative Informationen Kommunikation von Vertrauen Training Bisherige Erfolge Inspirierung Controllability (Kontrollüberzeugung) Einschätzung der Erfolgschance

Persönlicher Wert der Zielerreichung

Feedback Kontext- und Gestaltungsfaktoren Fähigkeiten Aufgabenkomplexität Incentives

Feedback Unzufriedenheit mit bisheriger Leistung Stimmung -

Nein Nein

Ja Nein

6LHKH.DSLWHO'Ä)HHGEDFN´ Unabhängig von der Zielart

Nein Ja

Unabhängig von der Zielart 6LHKH.DSLWHO',QGLUHNWHU Ä:HWWEHZHUE´

-

Ja

6LHKH.DSLWHO'Ä=LHOVFKZLHULJNHLW´

-

Nein Nein Nein Ja

Unabhängig von der Zielart Unabhängig von der Zielart Unabhängig von der Zielart 6LHKH.DSLWHO'Ä&RQWUROODELOLW\´

Zielschwierigkeit Self-Efficacy

Ja Wird eigenständig im Detail weiter oben untersucht Nein

6LHKH.DSLWHO'Ä=LHOVFKZLHULgNHLW´ Wird als Wirkungsvariable eigenständig im Detail weiter oben untersucht

Incentives

Incentives werden in dieser Arbeit nicht näher untersucht. Incentives können aber bei beiden Zielarten für den Akteur ähnlich gesetzt werden (Bonus, Stückincentivierung etc.)

Öffentliche Zielzusagen Nein

Unabhängig von der Zielart

Fairness/Legitimität Wettbewerb Autorität

Ja Ja Nein

6LHKH.DSLWHO'Ä)DLUQHVVZDKUQHKPXQJ´ 6LHKH.DSLWHO'Ä:HWWEHZHUE´ Unabhängig von der Zielart; Autorität, z.B. des Vorgesetzten, ist bei beiden Zielarten gleich

Inspirierung -

Nein Ja Nein Nein Nein

Unabhängig von der Zielart 6LHKH.DSLWHO'Ä)HHGEDFN Unabhängig von der Zielart Unabhängig von der Zielart Incentives werden in dieser Arbeit nicht näher untersucht. Incentives können aber bei beiden Zielarten für den Akteur ähnlich gesetzt werden (Bonus, Stückincentivierung etc.)

Tabelle 1: Identifikation relevanter Einflussfaktoren für den Zielartenvergleich

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

55

Um keinen wichtigen Einflussfaktor für den Zielartenvergleich zu übersehen, wurde das beschriebene Vorgehen durch eine intensive Literaturrecherche außerhalb der Goal-Setting-Theorie, zum Beispiel in der Wettbewerbs- und Incentivierungsforschung232, der Tournament-Theorie233, der Sozialpsychologie234, der psychologischen Accounting-Forschung235 und im Bereich Beyond Budgeting sowie Better und Advanced Budgeting236 etc., ergänzt. Dabei wurde mit Bezug zur Forschungsfrage als weiterer Einflussfaktor für den Zielartenvergleich Unvorhergesehene Kontextveränderungen (Details dazu siehe Kapitel D4) mit aufgenommen. Die für den Zielartenvergleich als relevant identifizierten Einflussfaktoren sind damit zusammengefasst: 1. Zielspezifität 2. Zielschwierigkeit 3. Controllability (Kontrollüberzeugung) 4. Unvorhergesehene Kontextveränderungen 5. Fairness/Legitimität 6. Wettbewerb 7. Feedback Schritt 2: Detailanalyse der relevanten Einflussfaktoren Im weiteren Verlauf des Kapitels D werden die ausgewählten Einflussfaktoren mit Bezug auf die Forschungsfrage näher untersucht und Hypothesen zur unterschiedlichen Wirkung von relativen Zielen und absoluten Zielen werden definiert.

232

Vgl. z.B. Gneezy/Niederle/Rustichini (2003); Brown/Cron/Slocum (1998); Campbell/Furrer (1995); Earley/Kanfer (1985). 233 Vgl. z.B. Lazear (2000); Lazear/Rosen (1981); Holmstrom (1982); Holmstrom (1979); Baimann/ Demski (1980). 234 Vgl. z.B. Locke/Latham (2004); Locke/Latham (1990); Earley et al. (1990); Lee/Locke/Phan (1997); Erez/Judge (2001). 235 Vgl. z.B. Frederickson (1992); Waller/Bishop (1990); Waller/Chow (1985); Chow/Hirst/Shields (1995). 236 Vgl. z.B. Max (2005); Gleich/Kopp/Leyk (2003); Bunce/Fraser/Hope (2002); Weber/Linder (2003); Rieg (2001); Hope/Fraser (2003a); Hope/Fraser (2003b); Hope/Fraser (2003c).

56

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

1.

Teil D

Zielspezifität

Es wird unterschieden nach der Spezifität der Zieldimension (Inhalt) und der Spezifität der Leistungserwartung (Ausmaß).

1.1

Spezifität der Zieldimension (Inhalt)

Eine unpräzise Beschreibung der Zieldimension führt zu einer suboptimalen Verteilung der Aufmerksamkeit und des Arbeitseinsatzes der Akteure und damit zu einer reduzierten Gesamtleistung innerhalb der Bewertungsdimensionen237 (siehe Kapitel B4). Viele wichtige KPIs238 in den Unternehmen sind relative Kennzahlen, zum Beispiel Gewinn pro Mitarbeiter oder Kosten pro Kundenanfrage, bei denen in der Regel das Maximum oder Minimum angestrebt wird und die sich mit entsprechenden Anpassungen über Zeiträume und Wettbewerber vergleichen lassen. Handelt es sich bei der Zieldimension um solche relativen Kennzahlen, können die Zielinhalte von relativen und absoluten Zielen gleich definiert werden. Beispielhaft sei dies in Tabelle 2 mit der Kennzahl Umsatzrendite dargestellt: Beispiel relatives Ziel:

Bei der Umsatzrendite zum Top-Quartil gehören.

Beispiel absolutes Ziel:

Umsatzrendite von 10 Prozent im eigenen Unternehmen erreichen.

Tabelle 2: Beispiel für eine identische Zieldimension bei beiden Zielarten

Handelt es sich jedoch um absolute Kennzahlen und akteursspezifische Zielinhalte, wo die Zieldimension sich nicht sinnvoll zwischen Akteuren vergleichen lässt und bei der kein Maximum oder Minimum angestrebt wird, fällt das Formulieren der Inhalte als relatives Ziel schwer beziehungsweise die Formulierung ist nicht möglich. So lässt sich zum Beispiel das absolute=LHOÄ%HVHW]HGUHLRIIHQHStellen im Einkauf mit IngeQLHXUHQ´QLFKWDOVUHODWLYHV=LHOIRUPXOLHUHQ

237 238

Vgl. Locke/Latham (2002), S. 706; Locke et al. (1989). KPI = Key Performance Indicator = Wichtige Leistungskennzahl.

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

57

Zusammenfassung: Relative Ziele eignen sich nicht für alle Zieldimensionen (Inhalte), sie unterliegen damit gewissen Einschränkungen. Sind sie jedoch geeignet, ergibt sich kein Unterschied zu absoluten Zielen und die Inhalte sind identisch.

1.2

Spezifität der Leistungserwartung (Ausmaß)

Vage und unspezifische absolute Ziele, wie ]XP%HLVSLHOÄ*LEGHLQ%HVWHV´RGHUÄ(U reiche eine möglichst hohe Umsatzrendite´ ZLUNHQ QDFK $XVVDJH GHU *RDO6HWWLQJ Theorie deutlich schlechter als spezifische anspruchsvolle Ziele (siehe Kapitel B4). In $QOHKQXQJGDUDQOlVVWVLFKYHUPXWHQGDVVXQJHQDXHUHODWLYH=LHOHZLH]XP%HLVSLHO Ä(UUHLFKH HLQH P|JOLFKVW JXWH 3RVLWLRQ LP :HWWEHZHUE´ HEHQIDOOV VFKOHFKWHU DXI GLH 0RWLYDWLRQ XQG GDPLW DXI GLH $UEHLWVOHLVWXQJGHU $NWHXUH ZLUNHQ DOV VSH]LILVFKH DQ spruchsvolle relative Ziele, wie zum BeispiHOÄ'HLQ=LHOLVWXQWHUGLHEHVWHQ3UR ]HQW]XNRPPHQ´,PZHLWHUHQ9HUODXIZHUGHQ daher vage, unspezifische Ziele nicht ZHLWHU XQWHUVXFKW XQG GHU )RNXV GHU $UEHLW DXf spezifische anspruchsvolle Ziele gelegt. 'RFK DXFK ZHQQ PDQ VSH]LIische Ziele verwendet, unterscheiden sich relative und absolute Ziele rein definitorisch sehr deutlich in ihrer Beschreibung der erwarteten $UEHLWVOHLVWXQJ$OV%HLVSLHOVHLHQHLQPDOLQ Tabelle 3 ein spezifisches relatives Ziel und ein spezifisches absolutes Ziel für eiQHQ$XWRPRELOYHUNlXIHUJHJHQEHUJHVWHOOW Beispiel relatives Ziel:

Komme unter diH7RS3UR]HQWDOOHU$XWRYHUNlXIHUKLQ VLFKWOLFK$Q]DKOYHUNDXIWHU$XWRVLPNRPPHQGHQ-DKU

Beispiel absolutes Ziel:

VerkauIH$XWRVLPNRPPHQGHQ-DKU

Tabelle 3: Beispiel für Spezifität bei beiden Zielarten

Beide Zielarten lassen sich quantitativ exakt formulieren und mit Hilfe ausreichender Erfahrungswerte und der Statistik lässt sich eine gleichwertige Zielschwierigkeit



=XP%HLVSLHOZHQQPDQ$XWRYHUNlXIHLPQlFKVWHQ-DKUEHQ|WLJWXPXQWHUGLH7RS3UR]HQW aller Verkäufer zu kommen, ist die Zielschwierigkeit$XVPD‰ GHUEHLGHQ=LHOHLQ7DEHOOHREMHN tiv gleich.

58

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

sicherstellen. Dies gibt aber noch keinen Aufschluss darüber, als wie präzise die Leistungserwartung von relativen Zielen im Vergleich zu absoluten Zielen aus Sicht der Akteure wahrgenommen wird, beziehungsweise wie sich eine gegebenenfalls unterschiedliche Wahrnehmung auf die Arbeitsleistung der Akteure auswirkt. WEBER/ LINDER/HIRSCH vermuten einen komparativen Effektivitätsnachteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen bei der Zielspezifität.240 Sie verweisen dabei auf Beispiele aus der Praxis241 und ergänzen ihre Argumentation um den Punkt Präzisionsunterschiede aus Erfassbarkeitsgründen. Damit schließen sie aber die Exaktheit von Feedback und der Leistungsbewertung mit ein, was in dieser Arbeit separat betrachtet wird, und bleiben insgesamt eine wissenschaftliche Validierung ihrer Aussage schuldig. Im Ergebnis können zumindest zum augenblicklichen Zeitpunkt noch keine gesicherten Aussagen zur Wirkung der Spezifität der Leistungserwartung auf den Zielartenvergleich getroffen werden. Geht man aber davon aus, dass Akteure mit relativen Zielen bei der Zielzuweisung Benchmarkinformationen über vergangene Zeitperioden erhalten242, liegt die Spezifität der Leistungserwartung bei relativen Zielen sehr nah an der Spezifität bei absoluten Zielen243 und der diskutierte Effekt dürfte vernachlässigbar gering sein. Es wird daher für die empirische Untersuchung keine Hypothese zur Zielspezifität definiert.

2.

Zielschwierigkeit

Einfluss der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung bei relativen Zielen Wie die Wirkung der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung bei relativen Zielen aussieht, ist noch unbekannt. WEBER/LINDER/HIRSCH244 gehen in ihrer theoretisch analytischen Arbeit zu relativen Zielen pauschal von einer formidentischen Ziel-

240

Vgl. Weber/Linder/Hirsch (2004). Weber/Linder/Hirsch (2004), S. 67f. verweisen z.B. auf das Beispiel von Hope/Fraser (2003a): $EVROXWHV=LHOÄVDOHVSURILW@WDUJHWLVIL[HGDW[PLOOLRQ´YVUHODWLYHV=LHOÄ:HWUXVW\RXWR maximize your profit potential to continuously improve against the agreed-upon benchmarked KPIs DQGWRUHPDLQLQWKHWRS>TXDUWLOH@RI\RXUSHHUJURXS´ 242 Da relative Ziele primär auf Basis von Benchmarkinformationen abgeleitet werden, ist die Annahme berechtigt, dass die betroffenen Zielempfänger diese Benchmarkinformationen erhalten. 243 Die Kombination von relativen Zielen und Benchmarkinformationen ermöglicht es den Akteuren in stabilen Kontexten, ihre relativen Ziele in absolute Leistungserwartungen umzurechnen. 241

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

59

schwierigkeits-Leistungskurve wie bei absoluten Zielen aus (Kurve für absolute Ziele siehe Abbildung 2, Seite 19). Geht man von dieser Annahme aus gedanklich einen Schritt weiter, so kann man zusätzlich vermuten, dass das komplette Grundmodell der Goal-Setting-Theorie sowohl für absolute als auch für relative Ziele gilt. Es handelt sich in beiden Fällen schließlich um spezifische Ziele mit einem konkreten Inhalt und einem konkreten Ausmaß. Die entsprechende Hypothese lautet: H12: Das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie gilt für absolute und relative Ziele. Auch wenn das Grundmodell für beide Zielarten gilt, kann sich die Wirkungsstärke der einzelnen Pfade für die beiden Zielarten voneinander unterscheiden. Im nächsten Schritt betrachten wir daher den Einfluss der Zielart auf die Wirkungsstärke der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels im Grundmodell näher. Wirkungsstärke der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels auf die Self-Efficacy Bei absoluten Zielen haben die Akteure bei neuen und damit unbekannten Aufgaben, wie sie häufig bei Experimenten gegeben sind, noch kein Gefühl für die eigene absolute Leistungsfähigkeit. Die Akteure orientieren sich daher bei der Einschätzung ihrer Self-Efficacy sehr stark an dem vorgegebenen Ziel, welches für die Akteure eine realistische und angemessene Arbeitsleistung (Norm) darstellt. Je höher in solchen Situationen das zugewiesene absolute Ziel ist, desto höher ist nach Aussage der GoalSetting-Theorie die Self-Efficacy der Akteure. Dieser Effekt ist auch mit Hilfe der Verankerungsheuristik zu erklären. Wenn Akteure unsichere numerische Größen, zum Beispiel ihre Self-Efficacy, zu schätzen haben, suchen sie nach einem Ausgangswert (Anker) für ihre Schätzung. Im Fall der Self-Efficacy ist dieser Anker das zugewiesene absolute Ziel. Ihre endgültige Schätzung liegt empirischen Studien nach dann nicht weit weg von diesem Anker.245 Bei relativen Zielen haben die Akteure bei neuen Aufgaben eine vergleichsweise bessere Ausgangsbasis zur Bewertung der eigenen Leistungsfähigkeit und damit der SelfEfficacy. Die eigene relative Leistungsfähigkeit ist häufig für verschiedenste Aufga-

244 245

Vgl. Weber/Linder/Hirsch (2004). Vgl. Tversky/Kahneman (1974); Eichenberger (1992), S. 25.

60

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

bentypen (zum Beispiel Rechenaufgabe, Geschicklichkeitsaufgabe etc.) aus der Vergangenheit bekannt und kann mit Hilfe einfacher Abstraktion auf jede neue Aufgabe übertragen werden. So hat ein Matheschüler häufig ein gutes Gefühl dafür, welche relative Position er in der Klasse in der nächsten Mathearbeit in etwa erreichen wird (zum Beispiel Top 10 Prozent oder schlechteste 25 Prozent), während er in der Regel keine Ahnung hat, wie viele Punkte er in der für ihn noch unbekannten Arbeit haben wird (absolute Leistungsfähigkeit). Die Kombination von bekannter relativer Leistungsfähigkeit und zur Verfügung gestellter Benchmarkinformation246 über die Arbeitsleistung vergleichbarer Akteure in der Vergangenheit, ermöglicht es den Akteuren mit relativen Zielen, ihre bekannte relative Leistungsfähigkeit in absolute Leistungsfähigkeit zu übersetzen. Akteure mit relativen Zielen können ihre Self-Efficacy also verstärkt auf Basis der eigenen Leistungsfähigkeit und den Leistungen anderer Akteure aus der Vergangenheit ableiten und orientieren sich daher wahrscheinlich weniger intensiv an der Zielhöhe ihres zugewiesenen Ziels. Die Wirkung der Zielschwierigkeit des zugewiesenen Ziels auf die Self-Efficacy und damit auf die Arbeitsleistung dürfte somit für neue Aufgaben bei relativen Zielen schwächer sein als bei absoluten Zielen. Für altbekannte Aufgaben dürfte der dargestellte Wirkungsunterschied, durch gemachte Erfahrungen der Akteure mit der Aufgabe, schwächer ausfallen, da in diesen Fällen auch die Akteure mit absoluten Zielen ihre eigene Leistungsfähigkeit als Anker für die Abschätzung ihrer Self-Efficacy verwenden können. Zusammenfassend lässt sich folgende Hypothese aufstellen: H13: Der positive Einfluss der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Self-Efficacy ist bei relativen Zielen geringer als bei absoluten Zielen. Unter der Annahme einer unterschiedlichen Wirkungsstärke der Zielhöhe ZZ auf die Self-Efficacy für beide Zielarten (H13) lässt sich zusätzlich vermuten, dass sich der Steigungswinkel und die optimale Zielhöhe in der Zielschwierigkeits-Leistungskurve bei relativen Zielen etwas von jenen der absoluten Ziele unterscheiden. Ein empirischer Wirkungsvergleich von relativen und absoluten Zielen sollte daher mit unterschiedlichen Zielhöhen durchgeführt werden, um einen Vergleich von optimalen absoluten Zielen und suboptimalen relativen Zielen zu vermeiden.

246

Da relative Ziele primär auf Basis von Benchmarkinformationen abgeleitet werden, ist die Annah-

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

61

Wirkungsstärke der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels auf die Zielhöhe des persönlichen Ziels Für eine moderierende Wirkung der Zielart auf den Wirkungszusammenhang von Zielhöhe zugewiesenes Ziel und Zielhöhe persönliches Ziel gibt es in der Literatur keine Indizien. Daher wird dieser Zusammenhang in der Empirie ohne Hypothese exploratorisch untersucht.

3.

Controllability (Kontrollüberzeugung)

Controllability gibt den Grad an, zu welchem ein Akteur seine Aktivitäten und Leistungen selbst beeinflussen kann.247 LOCKE/LATHAM248 stellen zum Einfluss von &RQWUROODELOLW\IHVWÄ$QRWKHUmeans of influencing self-efficacy through persuasion is to convince subjects that performance on the task they are to work on is or is not conWUROODEOH´ 'RFK &RQWUROODELOLW\ beeinflusst nicht nur die Self-Efficacy der Akteure, sondern nach einer empirischen Untersuchung von BANDURA/WOOD249 auch die persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung der Akteure. Bei ihrer komplexen Managementsimulation hatten Probanden, welche kommuniziert bekamen, dass ihre Arbeitsleistung ausschließlich durch sie selbst beeinflusst wird, eine höhere Self-Efficacy, höhere persönliche Ziele und eine höhere Arbeitsleistung als Probanden, welche gesagt bekamen, dass ihre Arbeitsleistung nur in eingeschränktem Maße von ihnen beeinflusst werden kann. LATHAM/YUKL250 fanden in ihrem Experiment ebenfalls einen positiven Zusammenhang zwischen der Controllability (locus of control) der Akteure und der Zielhöhe ihrer persönlichen Ziele. Je mehr die Akteure also davon überzeugt sind, dass ihre gemessene Arbeitsleistung nur von ihrem Verhalten und/oder von ihren Eigenschaften, zum Beispiel Fähigkeiten, abhängt (hohe interne Kontrollüber-

me berechtigt, dass die betroffenen Zielempfänger diese Benchmarkinformationen erhalten. Vgl. Siegel/Shim (2000), S. 384. 248 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 74. 249 Vgl. Bandura/Wood (1989). 250 Vgl. Latham/Yukl (1976). 247

62

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

zeugung)251, desto höher sind ihre Self-Efficacy, ihre persönlichen Ziele und ihre Arbeitsleistung. Die Controllability (Kontrollüberzeugung) der Akteure wird beeinflusst durch die Zielgestaltung und den Kontext der Aufgabe. Um eine hohe Kontrollüberzeugung der Akteure sicherzustellen, sollte der Zielgeber bei der Zielgestaltung immer versuchen, nur Zieldimensionen heranzuziehen, welche der Zielempfänger allein oder zumindest maßgeblich beeinflussen kann. Diese Vorgabe entspricht in dieser Form dem Beeinflussbarkeitsprinzip (controllability principle)252. Der Kontext der Zielverfolgung sollte im Sinne des Beeinflussbarkeitsprinzips bei der Zieldefinition antizipiert werden und möglichst keine Auswirkungen auf die gemessene Arbeitsleistung und die Zielerreichung haben. In der Realität ist der Kontext der Zielverfolgung jedoch häufig von Unsicherheiten geprägt, welche die Kontrollüberzeugung der Akteure negativ beeinflusVHQÄ«SHUIRUPDQFHDQGWKHUHIRUHFRPSHQVDWLon) is almost always affected by ranGRP IDFWRUV EH\RQG WKH ZRUNHU¶V FRQWURO´253 Zum Beispiel beeinflussen zukünftige Markt-, Politik-, Gesetzesentwicklungen etc. die Wirtschaftlichkeit der Unternehmen und Akteure, können aber häufig nur unzureichend vorausgesagt werden. Zudem gehen Organisationen freiwillig ein gewisses Risiko ein, um wettbewerbsfähig zu sein.254 Zusammenfassend wirkt die Unsicherheit negativ auf die Controllability und diese wiederum positiv auf die Self-Efficacy, das persönliche Ziel und die Arbeitsleistung. Lässt man nun die vermittelnde Variable Controllability aus der dargestellten Wirkungskette weg, erhält man eine negative Wirkung der Unsicherheit auf die SelfEfficacy, die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung.

251

9JO GD]X DXFK GLH $WWULEXWLRQVGLPHQVLRQ Ä.RQWUROOEHU]HXJXQJ´ HQJO ÄORFXV RI FRQWURO´  YRQ Rotter (1954 und 1966). Rotter unterscheidet zwischen interner Kontrolle (Ergebnis hängt vom eigenen Verhalten und/oder den eigenen Eigenschaften ab) und externer Kontrolle (Ergebnis hängt von externen Faktoren und vom Zufall ab.). Eine hohe wahrgenommene Beeinflussbarkeit entspricht also einer hohen internen Kontrollüberzeugung nach Rotter; vgl. auch Schäffer (2001), S. 114-118; Wiswede (1995), S. 86 und 120f.; Zimbardo/Gerrig (1999), S. 347f. 252 3UHX‰   6  Ä'DV %eeinflussbarkeitsprinzip (controllability principle) verlangt, dass zur Leistungsbeurteilung nur Leistungsdimensionen herangezogen werden, die der Aufgabenträger alOHLQRGHU]XPLQGHVWPD‰JHEOLFKEHHLQIOXVVHQNDQQ´ oder auch Atkinson (2002), S. 1382; Weißenberger (2003), S. 72. 253 Gibbons/Murphy (1990), S. 30. 254 Vgl. Kahneman/Tversky (1979).

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

63

Im Folgenden unterscheiden wir zwei Arten von Unsicherheit: x Die gemeinsame Unsicherheit umschreibt unsichere Umwelteinflüsse, welche alle Akteure gleichermaßen betreffen, zum Beispiel konjunktureller Aufschwung oder Abschwung. x Die individuelle oder auch akteursspezifische Unsicherheit betrifft nur einen oder wenige spezifische Akteure, zum Beispiel die Umsatzentwicklung mit dem wichtigsten Kunden von Akteur XY.

3.1

Gemeinsame Unsicherheit

Die Vertreter der ökonomischen Tournament-Theorie 255 untersuchen formal analytisch die Auswirkungen verschiedener Incentivierungsfunktionen auf die Arbeitsleistung von Akteuren. Dabei stehen Leistungsturniere mit ordinaler Rangbewertung im Vordergrund, bei der die Vergütung nach dem erreichten Platz im Wettbewerb erfolgt. Den Vertretern der Theorie gelingt analytisch der Beweis, dass die Arbeitsleistung einer Gruppe von Akteuren Informationen beinhaltet über die Wirkung von gemeinsamen stochastischen Effekten auf die Arbeitsleistung eines einzelnen Akteurs.256 Die beschriebenen Informationen ermöglichen es, den Effekt der gemeinsamen Unsicherheiten aus der Bewertungsfunktion eines einzelnen Akteurs herauszufiltern und damit den Leistungsbeitrag dieses Akteurs genauer zu ermitteln.257 Durch das Herausfiltern gemeinsamer externer Unsicherheiten aus der Bewertungsfunktion der Akteure steigt aus der Perspektive des einzelnen Akteurs der zu beeinflussende Anteil (die Controllability) der eigenen Arbeitsleistung mit ihren dargestellten Vorteilen einer erhöhten Self-Efficacy, erhöhten persönlichen Zielen und einer erhöhten Arbeitsleistung. Relative Ziele beinhalten die beschriebene Filterfunktion für gemeinsame Unsicherheiten automatisch, wie der folgende Abschnitt erläutert.

255

Die Tournament-Theorie ist ein Zweig der Prinzipal-Agenten-Theorie. Vgl. Lazear/Rosen (1981), aber auch Baiman/Demski (1980); Holmstrom (1980 und 1982); Wolfson (1985). 257 Vgl. Frederickson (1992). 256

64

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

Gemeinsame Unsicherheit und relative Ziele? Wenn ein Fondsmanager, der einen deutschen Aktienfonds verwaltet, das absolute Ziel erhält, eine Jahresperformance von +10 Prozent zu realisieren, kann er dieses Ziel nur zum Teil beeinflussen, da die Fondsrendite zu einem sehr hohen Anteil vom unsicheren Aktienmarkt (zum Beispiel DAX) beeinflusst wird. Seine Kontrollüberzeugung ist entsprechend niedrig mit den entsprechenden beschriebenen Nachteilen. Ein relativ bewerteter deutscher Fondsmanager mit dem relativen Ziel, +2 Prozent mehr Rendite zu erreichen als der Durchschnitt aller deutschen Fonds wird dagegen unabhängig von der Marktentwicklung bewertet. Denn ob der DAX in der betrachteten Periode 20 Prozent verliert oder 20 Prozent gewinnt, hat keinen Einfluss auf seine Zielerreichung und Leistungsbewertung. Seine Über- oder Unterrendite hängt nur davon ab, ob er die relativ besten Aktienwerte im Depot hat im Vergleich zu den anderen Fondsmanagern. Dementsprechend ist seine wahrgenommene Kontrollüberzeugung deutlich höher als bei dem zuvor beschriebenen absoluten Ziel und motiviert ihn unter diesem Aspekt zu einer erhöhten Self-Efficacy, einem höheren persönlichen Ziel und einer erhöhten Arbeitsleistung. Besonders wichtig ist es hervorzuheben, dass die beschriebene Filterfunktion von relativen Zielen nur für gemeinsame Unsicherheiten gilt, welche alle Akteure gleichermaßen betreffen. Individuelle Unsicherheiten, von denen nur einzelne Akteure betroffen sind, werden durch relative Ziele nicht herausgefiltert. FREDERICKSON258 bestätigt die analytischen Erkenntnisse der Tournament-Theorie empirisch in einem Laborexperiment. Er untersuchte die Wirkung unterschiedlicher Incentivierungsfunktionen259 auf den Arbeitseinsatz von Akteuren unter Unsicherheit und stellte dabei fest, dass wenn individuelle Unsicherheit sukzessiv in gemeinsame Unsicherheit umgewandelt wird, der Arbeitseinsatz von Akteuren mit relativer Incentivierung zunimmt, während der Arbeitseinsatz von Akteuren mit nicht relativer Incen-

258 259

Vgl. Frederickson (1992). Die Wirkung von Incentives kann man nicht direkt mit der Wirkung von Zielen vergleichen. Da aber sowohl relative Ziele als auch relative Incentivierungsfunktionen gemeinsame Unsicherheiten aus der Bewertungsfunktion der Akteure herausfiltern, ist ein Vergleich der moderierenden Wirkung von individueller und gemeinsamer Unsicherheit für relative Ziele und relative Incentivierungen legitim.

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

65

tivierung konstant bleibt. Der beobachtete Effekt ist zurückzuführen auf die Filterfunktion der relativen Leistungsbewertung, welche gemeinsame Unsicherheit herausfiltert und damit bei zunehmendem Wechsel von individueller Unsicherheit zu gemeinsamer Unsicherheit die Gesamtunsicherheit, welcher die Akteure mit relativer Leistungsbewertung ausgesetzt sind, reduziert. Für Akteure mit nicht relativer Leistungsbewertung ändert sich dagegen durch den Wechsel der Unsicherheitsarten nichts und der Arbeitseinsatz bleibt entsprechend konstant. Die entsprechende Hypothese lautet: H14a: Bei absoluten Zielen beeinflusst eine gemeinsame Unsicherheit die SelfEfficacy, die persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung der Akteure negativ. H14b: Bei relativen Zielen hat eine gemeinsame Unsicherheit keinen Einfluss auf die Self-Efficacy, die persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung der Akteure. Durch die Filterfunktion sind relative Ziele absoluten Zielen bei gemeinsamer Unsicherheit überlegen. Für relative Incentivierungsfunktionen, welche die Filterfunktion ebenfalls besitzen, wurde dies im Vergleich mit nicht relativen Incentivierungen bei gemeinsamer Unsicherheit bereits empirisch bestätigt.260 Die entsprechende Hypothese lautet: H15: Bei hoher gemeinsamer Unsicherheit führen relative Ziele zu einer höheren Self-Efficacy, höheren persönlichen Zielen und einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele. Bei absoluten Zielen versucht man teilweise, die beschriebenen negativen Effekte von hohen externen Unsicherheiten in der Bewertungsfunktion abzumildern, durch Berücksichtigung von aufgetretenen Kontextveränderungen im Nachhinein (am Ende der Periode). Die Arbeitsleistung der Akteure wird dabei am Ende der Periode nicht mit dem ursprünglichen Planziel verglichen, sondern mit einem an die in der Periode aufgetretenen Kontextveränderungen angepassten Soll-Ziel. Der Prinzipal entscheidet dabei jedoch teilweise subjektiv, welche Kontextveränderungen er nachträglich bei der

260

Vgl. Frederickson (1992), Nalebuff/Stiglitz (1983), S. 36 und Green/Stokey (1983), S. 363f.

66

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

Leistungsbewertung berücksichtigt.261 Diese Subjektivität kann bei den Akteuren wiederum kontraproduktiv zu einer erhöhten Unsicherheit führen.

3.2

Individuelle Unsicherheit

Die Gesamtunsicherheit bei absoluten Zielen ergibt sich aus der Addition von gemeinsamer Unsicherheit und individueller Unsicherheit des Zielempfängers. Bei relativen Zielen mit Vergleich mit nur einem Akteur, häufig der beste Akteur, wird die gemeinsame Unsicherheit herausgefiltert, die individuellen Unsicherheiten der beiden Vergleichsakteure addieren sich für den Zielempfänger jedoch auf, da beide individuellen Unsicherheiten die Zielerreichung des Zielempfängers beeinflussen. Die individuelle Unsicherheit des Vergleichsakteurs beinhaltet dabei neben dessen individuellen externen Unsicherheiten auch die Unsicherheit über dessen Arbeitseinsatz.262 Abhilfe schafft ein Vergleich mit einer größeren Gesamtheit von Akteuren,263 zum Beispiel mit Hilfe des Durchschnitts aller Akteure, bei dem im Gegensatz zum Vergleich mit nur einem Akteur das individuelle Risiko der Vergleichsakteure durch die Normalverteilung und die Unabhängigkeit der Einzelrisiken nahe Null ist.264 Das verbleibende Risiko ist das individuelle Risiko des Akteurs selbst und damit sind aus Sicht des individuellen Risikos bei einer hohen Anzahl von Vergleichsakteuren absolute und relative Ziele gleichgestellt.265

3.3

Risikoeinstellung

Die Risikoeinstellung der Akteure ist unterschiedlich und kann von risikoavers über risikoneutral bis risikoaffin reichen. Da der Einfluss der Unsicherheit auf die Arbeits-

261

Vgl. Hansen/Otley/Van der Stede (2003), S. 1I)X‰QRWHÄ«VLPLODUZKDW'HPVNL FDOOHG ex post budgeting. The essence of ex post budget is to revise the original budget on the basis of additional information acquired during the budget peULRG>«@$OWKRXJKH[SRVWEXGJHWVUHTXLUHFHU tain subjective assessments (e.g. to determine the extent to which deviations during the budget period were avoidable/controllable), they can potentially contribute to improved hindsight performDQFHHYDOXDWLRQVDQGEHWWHUIRUHFDVWLQJDQGEXGJHWLQJLQWKHIXWXUHSHULRGV´ 262 &KRXGKXU\ 6hEHUGLH8QVLFKHUKHLWLQGHU%HZHUWXQJPLW9HUJOHLFKVDNWHXUHQÄ7KLV is a violation of the controllability principle althougKLWLVUDUHO\QRWHGDVVXFKLQWKHOLWHUDWXUH´ 263 9JO+ROPVWURP 6 264 9JO1DOHEXII6WLJOLW] 6XQG*UHHQ6WRNH\ 6I 265 9JO+ROPVWURP 61DOHEXII6WLJOLW] 6XQG*UHHQ6WRNH\ 6I

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

67

leistung über die Controllability eine akteursspezifische Bewertung von Risiko beinhaltet, hat die Risikoeinstellung einen moderierenden Einfluss auf die vorgestellten Wirkungsbeziehungen. Je risikoaverser266 ein Akteur ist, desto negativer bewertet er das mit Unsicherheit verbundene Risiko und desto stärker dürfte für absolute Ziele der negative Effekt von gemeinsamer Unsicherheit auf die Controllability und die Arbeitsleistung sein. Daraus wiederum folgt, dass je risikoaverser ein Akteur ist, desto vorteilhafter ist der Einsatz von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen unter gemeinsamer Unsicherheit. Die entsprechende Hypothese lautet: H16: Je risikoaverser die Akteure sind, desto größer ist der positive Effekt von relativen versus absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei vorliegen der gemeinsamer Unsicherheit.

3.4 3.4.1

Ergänzende Anmerkungen Risikoverteilung zwischen Prinzipal und Akteuren

Relative Ziele filtern die gemeinsame Unsicherheit aus der Leistungsbewertung der Zielempfänger heraus. Die Unsicherheit beziehungsweise das Risiko, zum Beispiel Gewinneinbruch durch weltweite Rezession oder Kurseinbruch beim DAX, ist damit aber nicht verschwunden, sondern wird lediglich vollständig auf den Prinzipal (Arbeitgeber beziehungsweise Kapitaleigner) übertragen. Handelt es sich um einen risikoneutralen Prinzipal und risikoaverse Akteure, wird mit relativen Zielen eine verbesserte Risikoverteilung erreicht. Sehen die Risikoeinstellungen anders aus, sind andere Optima vorstellbar, zum Beispiel ein bewusstes Verteilen von Teilrisiken im Unternehmen auf die Arbeitnehmer zur Entlastung der Arbeitgeber und der Anteilseigner.

266

9JO.DKQHPDQ7YHUVN\ 6Ä$SHUVRQLV risk averse if he prefers the certain prospect [ WRDQ\ULVN\SURVSHFWZLWKH[SHFWHGYDOXH[´

68

3.4.2

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

Risikoauswahl durch die handelnden Akteure

Wenn die individuelle Unsicherheit vom handelnden Akteur selbst beeinflusst werden kann, wählen Akteure nach Aussage von HVIDE267 bei relativen Zielen oder relativen Incentivierungen ein maximal hohes Risiko. Mit einem sehr hohen individuellen Risiko sichern sich die Akteure in einem ausgeglichenen Leistungsvergleich eine ausreichend hohe Chance, ihr relatives Ziel zu erreichen oder die ausgeschriebene Belohnung/Incentive zu erhalten, bei sehr niedrigem eigenem, mit Kosten verbundenem Arbeitseinsatz.2681$/(%8))67,*/,7= 6Ä7he use of contest as an incentive device can induce agents to abandon their natural risk DYHUVLRQDQGDGRSWÃULVNLHU¶ >«@ SURGXFWLRQ WHFKQLTXHV´ 'DV LVW DXFK der wahrscheinliche Grund, warum CEOs deutlich seltener nach relativer Arbeitsleistung bezahlt werden als man nach den Aussagen der Tournament-Theorie vermuten könnte.269 Zur Abmilderung des vorgestellten negativen Effekts schlägt HVIDE eine Incentivierung nach der Nähe eines sehr guten Benchmarks vor. Ein Akteur, der knapp über dem Benchmark liegt, wird dabei höher bewertet und bezahlt als ein Akteur, der deutlich über dem Benchmark liegt. Dieses System beinhaltet zum großen Teil die Vorteile der relativen Bewertung, vermeidet aber ein zu hohes selbstgewähltes Risiko auf Seiten der Akteure. Nach Aussage von HVIDE ist diese Incentivierung gängige Praxis bei Fondsmanagern.270 Bei absoluten Zielen dürfte die Risikoauswahl aus den gleichen Gründen sehr ähnlich sein.271 Es empfiehlt sich daher bei gegebener freier Risikoauswahl der Akteure, die Abweichung zum Ziel oder das durch die Akteure gewählte Risiko mit in die Bewertungsfunktion zu integrieren. Eine andere Möglichkeit ist die Vermeidung jeglicher monetärer Zielboni und die Verwendung von zum Beispiel stückbasierten Incentivierungen.

267

Vgl. Hvide (2002). Vgl. Hvide (2002). Vgl. Hvide (2002). 270 Vgl. Hvide (2002). 271 Vgl. Knight/Durham/Locke (2001): In ihrer Arbeit wählten Akteure mit anspruchsvollen absoluten Zielen besonders riskante Strategien für ein Computerspiel aus. 268 269

Teil D

3.4.3

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

69

Projektauswahl durch die handelnden Akteure

Akteure mit relativen Leistungszielen beziehungsweise relativer Leistungsbewertung wählen nach Aussage von DYE272, bei gegebener eingeschränkter Projektauswahl, das Projekt aus, in welchem sie relativ zu den Wettbewerbern am besten sind. Bei absoluten Zielen wählen sie dagegen das Projekt aus, in welchem sie absolut am besten sind und entsprechend unter Ausblendung der Bezahlung der Akteure für den Prinzipal den höchsten Gewinn erwirtschaften.273 Relative Ziele können daher aus Sicht des Prinzipals zu einer suboptimalen Projektauswahl durch die Akteure führen. Existieren als Sonderfall unendlich viele Projekte, führen beide Zielarten zum gleichen, optimalen Projekt.274

4.

Unvorhergesehene Kontextveränderungen

'DVYRUKHULJH.DSLWHOÄ&RQWUROODELOLW\´XQWHUVXFKWHGHQ(Lnfluss von Unsicherheit auf den Zielartenvergleich, während dieser Abschnitt sich mit dem Einfluss von unvorhergesehenen Kontextveränderungen im Verlauf der Zielverfolgung beschäftigt. In der Realität korrelieren beide Effekte deutlich miteinander. Bei hoher externer Unsicherheit kommt es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu bedeutenden unvorhergesehenen Kontextveränderungen und bei niedriger externer Unsicherheit bleibt der Kontext mit hoher Wahrscheinlichkeit stabil oder kann korrekt partizipiert werden. In der Wissenschaft lassen sich beide Effekte jedoch getrennt voneinander untersuchen und auch innerhalb einer empirischen Untersuchung ist eine getrennte Manipulation beider Einflussfaktoren möglich. Grund genug, in der vorliegenden Arbeit beide Effekte individuell zu untersuchen, insbesondere, da unterschiedliche Wirkungseffekte von Unsicherheit und Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung vorliegen. Wenn eine unvorhergesehene Kontextveränderung (im weiteren Verlauf der Arbeit seien alle Kontextveränderungen unvorhergesehen) während der Zielverfolgung die gemessene Arbeitsleistung der Akteure erhöht, zum Beispiel durch eine Wechselkurs-

272 273 274

Vgl. Dye (1992), S. 28. Vgl. Dye (1992), S. 28. Vgl. Dye (1992).

70

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

änderung, oder die Arbeitsproduktivität der Akteure steigert, zum Beispiel durch die Einführung neuer Prozesse oder Technologien, können Akteure mit absoluten Zielen ihre zugewiesenen Ziele leichter und mit weniger Arbeitseinsatz erreichen. Die ursprüngliche Zielschwierigkeit ihres absoluten Ziels reduziert sich und die damit verbundene zielinduzierte Motivation und der Arbeitseinsatz nehmen ab. Die folgende Abbildung 12 zeigt die Wirkungskette einer solchen Kontextveränderung exemplarisch anhand der weiter oben beschriebenen Zielschwierigkeits-Leistungskurve. Es wird dabei von der Annahme ausgegangen, dass die Zielschwierigkeit vor der Kontextveränderung optimal war. 1. Durch eine unvorhergesehene Arbeitserleichterung wird die komplette Leistungskurve nach oben verschoben (mehr Leistung ist möglich). 2. Die Akteure erreichen ihre absoluten Ziele leichter und mit weniger Aufwand. Die Zielschwierigkeit ändert sich von anspruchsvoll zu moderat. 3. Die Akteure werden durch ihre Ziele nicht mehr optimal motiviert.

3.

Hoch Arbeitsleistung

Absolutes Ziel

2.

1.

Mittel Nach der Kontextveränderung

Vor der Kontextveränderung

Niedrig Niedrig

Moderat

Anspruchsvoll Unmöglich

Zielschwierigkeit

Abbildung 12: Beispiel für den Einfluss einer Kontextveränderung bei absoluten Zielen

Im spiegelbildlichen Fall einer Kontextveränderung, welche die gemessene Arbeitsleistung der Akteure oder ihre Arbeitsproduktivität reduziert, erhöht sich die Zielschwierigkeit für Akteure mit absoluten Zielen. Im Fall einer optimalen Zielhöhe vor der Kontextveränderung fühlen sich die Akteure dadurch überfordert und gestresst, was ihre zielinduzierte Motivation und ihren Arbeitseinsatz ebenfalls reduziert. Akteu-

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

71

re mit absoluten Zielen erbringen damit bei unvorhergesehenen Kontextveränderungen weniger Arbeitsleistung als Akteure, bei denen die auftretende Kontextveränderung im Vorfeld der Zielsetzung bereits bekannt war und in der Zielsetzung entsprechend berücksichtigt wurde. Die gemachten Aussagen für absolute Ziele gelten sowohl für gemeinsame als auch individuelle Kontextveränderungen. Bei relativen Zielen wird der negative Effekt von unvorhergesehenen gemeinsamen Kontextveränderungen durch den Filter (siehe Kapitel 3 Ä&RQWUROODELOLW\´ YHUKLQGHUW Das Ziel, unter die besten 25 Prozent zu kommen, bleibt immer gleichermaßen schwierig, egal ob die Nachfrage stark anzieht oder abfällt oder ob Technologiesprünge existieren. Relative Ziele behalten also bei Kontextveränderungen, welche alle Akteure gleichermaßen betreffen, immer konstant ihre optimale Zielschwierigkeit bei und motivieren die Akteure damit konstanter auf hohem Niveau als absolute Ziele.275 Betreffen die Kontextveränderungen nur einzelne Akteure, entfällt die Filterfunktion von relativen Zielen und der negative Effekt der Kontextveränderung ist zielartenunabhängig. Unter der Annahme einer optimalen Zielhöhe im Vorfeld einer unvorhergesehenen gemeinsamen Kontextveränderung lautHQGLHHQWVSUHFKHQGHQ+\SRWKHVHQ H17a: Bei absoluten Zielen beeinflusst eine unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderung den Arbeitseinsatz und damit auch die Arbeitsleistung negativ.276 H17b: Bei relativen Zielen haben unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen keinen Einfluss auf den Arbeitseinsatz und die Arbeitsleistung.277 Damit sind bei bedeutenden gemeinsamen Kontextveränderungen relative Ziele absoluten Zielen überlegen. Die daraXVDEJHOHLWHWH+\SRWKHVHODXWHW H18: Wenn bedeutende unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen auftreten, führen relative Ziele zu einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele.

275

9JO:HEHU/LQGHU+LUVFK 6I1DOHEXII6WLJOLW]E 6 'LH +\SRWKHVH EH]LHKW VLFK DXVVFKOLH‰OLFK DXI GLH 9HUlQGHUXQJ GHU $UEHLWVOHLVWXQJ GXUFK HLQHQ veränderten Arbeitseinsatz und nicht auf die direkt durch die Kontextveränderung bedingte Veränderung der Arbeitsleistung. 277 'LH +\SRWKHVH EH]LHKW VLFK DXVVFKOLH‰OLFK DXI GLH 9HUlQGHUXQJ GHU $UEHLWVOHLVWXQJ GXUFK HLQHQ veränderten Arbeitseinsatz und nicht auf die direkt durch die Kontextveränderung bedingte Veränderung der Arbeitsleistung. 276

72

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

Die Wirkung von Kontextveränderungen auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele, die Self-Efficacy und die Zielverpflichtung PZ wird durch diH 9DULDEOH Ä=LHOVFKZLHULJ NHLW´YHUPLWWHOW'DEHLJHOWHQGLHEHNDQQWHQ:LUNXQJV]XVDPPHQKlQJHZLHVLHLQGHQ .DSLWHOQ % XQG & EHVFKULHEHQ VLQG ,Q GHU (PSLULH ZXUGHQ GLH Effekte der Kontextveränderung auf die Variablen persönliche Ziele, Self-Efficacy und Zielverpflichtung PZ nicht untersucht, da die Variablen in GHU (PSLULH QXU ]X %HJLQQ GHU 3ODQSHULRGH erhoben wurden und den Effekt der später auftretenden .RQWH[WYHUlQGHUXQJHQ VRPLW QLFKW DEELOGHQ NRQQWHQ (V ZHUGHQ GDKHU DQ dieser Stelle auch keine Hypothesen zu GHQYHUPLWWHOQGHQ9DULDEOHQGHILQLHUW Die Wirkung von unvorhergesHKHQHQ JHPHLQVDPHQ .RQWH[WYHUlQGHUXQJHQ DXI GHQ =LHODUWHQYHUJOHLFK ZLUG PRGHULHUW YRQ GHP =HLWSXQNW GHU .RQWH[WYHUlQGHUXQJHQ -H IUKHUGLHXQYRUKHUJHVHKHQHQJHPHLQVDPHQ Kontextveränderungen auftreten und daPLWMHIUKHUGHU$UEHLWVHLQVDW]GHU$NWHXUHUHduziert wird, desto stärker ist der Effekt GHU XQYRUKHUJHVHKHQHQ JHPHLQVDPHQ .RQWextveränderungen auf den ZielartenverJOHLFK Transparenz der Kontextveränderungen Kontextveränderungen gelten als transparent, wenn sie von allen Beteiligten wahrgeQRPPHQZHUGHQXQGLKUH$XVZLUNXQJHQDXIGLHJHPHVVHQH$UEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHX UHYRQDOOHQSUl]LVHHUPLWWHOWZHUGHQNDQQ/LHJHQ.RQWH[tveränderungen transparent vor, können der PrinziSDOXQGGLH$NWHXUHDEVROXWH=LHOe an auftretende KontextveränGHUXQJHQDQSDVVHQXQGGDPLWGLHXUVSUQJOLFh ausgewählte Zielschwierigkeit konstant KDOWHQ(VZLUGDQJHQRPPHQGDVV$NWHXUHPit absoluten Zielen ihre Ziele freiwillig an unvorhergesehene Kontextveränderungen anpassen, denn wenn KontextveränderXQJHQ GLH JHPHVVHQH $UEHLWVOHistung verbessern und die $NWHXUH GHQQRFK LKUH DOWHQ DEVROXWHQ=LHOHZHLWHUYHUIROJHQZHL‰MHGHULP8PIHOGGHU$NWHXUHGDVVVLHLKUH=LHOH QLFKW PLW PRWLYLHUWHP $UEHLWVeinsatz und guten Fähigkeiten erreicht haben, sondern PLW*OFNZDVIUGLH$NWHXUHQLFKW]XIULHGHQVWHOOHQGVHLQGUIWH=XGHPVLQGK|KHUH =LHOHIU$NWHXUHPLWHLQHPSULYDWHQXQGberuflichen Mehrwert verbunden und erzeugen Stolz und Selbstrespekt,278 ZHVKDOE $NWHXUH VLFK IUHLwillig anspruchsvolle Ziele

278

9JO 0HQWR/RFNH.OHLQ   6  Ä6XEMHFWs believed that trying for hard goals would be PRUHOLNHO\WRJLYHWKHP DVHQVHRIDFKLHYHPHQWGHYHORSWKHLUVNLOOV DQG SURYH WKHP FRPSHWHQW

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

73

setzen. Führen transparente Kontextveränderungen zu einer Reduzierung der gemessenen Arbeitsleistung von Akteuren, werden die Akteure (in Absprache mit dem Prinzipal) ebenfalls freiwillig ihre absoluten Ziele anpassen, um ihre vorherige Zielschwierigkeit beizubehalten. Das Konzept absolute Ziele direkt oder im Nachhinein an auftretende Kontextveränderungen anzupassen, isW YHUJOHLFKEDU PLW GHP .RQ]HSW GHV ÄH[ SRVW EXGJHWLQJ´ YRQ '(06.,279 Wird die Zielschwierigkeit bei absoluten Zielen durch Berücksichtigung transparenter Kontextveränderungen nahezu konstant gehalWHQUHGX]LHUWVLFKGHUQHJDWLYH(IIHNWder gemeinsamen Kontextveränderungen deutlich. Wenn im Gegensatz dazu KontextveränderungHQLQWUDQVSDUHQWVLQGXQGLKU(IIHNWDXI die Arbeitsleistung von Akteuren nicht ermittelt werden kann, können die Akteure ihre absoluten Ziele nicht anpassen und der Prinzipal kann von der Arbeitsleistung nicht mehr präzise auf den Arbeitseinsatz der AkteXUHUFNVFKOLH‰HQlKQOLFK]XÄPRUDOKD ]DUG´280 LQ GHU 7RXUQDPHQW7KHRULH  ,Q GLHVHP Fall ist der negaWLYH (IIHNW YRQ JH meinsamen Kontextveränderungen auf die 0RWLYDWLRQGHU$NWHXUHEHLDEVROXWHQ=LH len besonders groß. Die entsprechende Hypothese lautet: H19: Je transparenter Kontextveränderungen vorliegen, desto geringer ist der ne JDWLYH (IIHNW YRQ XQYRUKHUJHVHKHQHn gemeinsamen Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung bei absoluten Zielen.

5.

Fairnesswahrnehmung

:(17=(/281 hat in einer empirischen Feldbefragung die positive Wirkung von wahrgenommener Fairness bezüglich Budgetzielen auf die Arbeitsleistung, über die Zielverpflichtung als vermittelnde Variable, signifikant nachweisen können. Der positive Zusammenhang zwischen wahrgenommener Fairness und Zielverpflichtung wurde

WKDQZRXOGWU\LQJIRUHDV\JRDOV6XEMHFWVDOVREHOLHved that high goals would lead to more practiFDOMREDQGOLIH EHQHILWVDVZHOODVPRUHSULGHDQGVHOIUHVSHFWWKDQZRXOGORZJRDOV´ Vgl. Demski (1967). 280 +ROPVWURP 6Ä0RUDOKD]DUGUHIHUVWRWKHSUREOHPRILQGXFLQJDJHQWVWRVXSSO\SURSHU DPRXQWVRISURGXFWLYHLQSXWVZKHQWKHLUDFWLRQVFDQQRWEHREVHUYHGDQGFRQWUDFWHGIRUGLUHFWO\´ 281 Vgl. Wentzel (2002). 279

74

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

ebenfalls von EARLEY/LIND, KORSGAARD/SCHWEIGER/SAPIENZA und LIND/ KANFER/EARLEY nachgewiesen.282 Unter Berücksichtigung dieser Ergebnisse empfiehlt sich eine nähere Untersuchung der Wirkung der Zielart auf die wahrgenommene Fairness, insbesondere da die Befürworter von relativen Zielen postulieren, dass relative Ziele von den Akteuren als fairer wahrgenommen werden bzw. tendenziell leichter akzeptiert werden als absolute Ziele.283 Empirische Erkenntnisse über die Wirkung von relativen Zielen versus absoluten Zielen auf die Fairnesswahrnehmung von Akteuren JLEWHV±QDFK.HQQWQLVGHV$XWRUV±aber noch nicht. HANSEN/OTLEY/VAN DER STEDE, welche sich analytisch mit dem Konzept des Beyond Budgeting beschäftigt haben, unterstützen aber die Annahme der Beyond-Budgeting-Literatur, dass eine relative Leistungsbewertung von Akteuren als fairer wahrgenommen wird als eine absolute Leistungsbewertung. Sie begründen dies mit der Berücksichtigung von unkontrollierbaren Faktoren bei relativen Leistungsbewertungen und besonders glaubwürdigen externen Vergleichsgrößen. HANSEN/O7/(«@DOORZadjusting for uncontrollable factors. These features are likely to increase the accuracy and perceived fairness of performance evaluation, thereby reducing gaming behaviors and motivDWLRQDOSUREOHPV>«@2QHRIWKHYLUWXHV of RPE284 is that the standard against which performance is judged has an increased degree of legitimacy because it comes from a credible outside source in form of performance that is already being achieved by competitors RURWKHUFRPSDUDEOHXQLWV´285 WEBER argumentiert ähnlich und spricht externen Vergleichswerten ebenfalls eine hohe Plausibilität zu, welche seiner Meinung nach die Durchsetzbarkeit der Ziele stützt.286 Werden absolute Ziele auf Basis externer Benchmarks mit den Zielempfängern partizipativ vereinbart, führt dies bei absoluten Zielen ebenfalls zu einer erhöhten Fairnesswahrnehmung. In diesem Fall ist die Fairnesswahrnehmung von relativen Zielen und absoluten Zielen unter dem Gesichtspunkt von Vergleichsgrößen gleich. Doch während bei relativen Zielen der Vergleich mit anderen Akteuren für die Ableitung der

282

Vgl. Earley/Lind (1987); Korsgaard/Schweiger/Sapienza (1995) und Lind/Kanfer/Earley (1990). Vgl. Hope/Fraser (2003a), S. 123 u. S. 182; Weber (2004), S. 92. RPE: Relative Performance Evaluation; -> Da relative Ziele eine relative Leistungsbewertung beinhalten, sollten die Aussagen auch für relative Ziele gelten. 285 Hansen/Otley/Van der Stede (2003), S. 101 und 106. 286 Vgl. Weber (2004), S. 84ff. 283 284

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

75

Zielhöhe die Regel ist, ist er bei absoluten Zielen nur eine Möglichkeit von vielen.287 Der zweite Vorteil von relativen Zielen, die Berücksichtigung von unkontrollierbaren Faktoren, kommt nur bei gemeinsamer Unsicherheit zum Tragen. Zusammenfassend lässt sich daraus schließen, dass relative Ziele von den Akteuren in den meisten Fällen als fairer wahrgenommen werden als absolute Ziele288 und dass gemeinsame Unsicherheit diesen Effekt noch verstärkt. Unter der Annahme, dass absolute Ziele ohne Benchmarkinformationen definiert werden, lautet die entsprechende Hypothese: H20: Relative Ziele werden von den Akteuren als fairer wahrgenommen als absolute Ziele. Der Effekt ist besonders stark bei gemeinsamer Unsicherheit. Für die weiterführende Wirkung der Fairness auf die Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel, wie sie WENTZEL und andere Autoren postulieren289, wird keine Hypothese formuliert, da die Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel nicht Bestandteil des untersuchten Theoriemodells ist.

6.

Wettbewerb

Die Wirkung von Wettbewerb auf die Arbeitsleistung wird bereits seit langem intensiv erforscht mit zum Teil widersprüchlichen Ergebnissen. STANNE/JOHNSON/JOHN621 NRQVWDWLHUHQ GD]X Ä'HVSLWH WKH SUHYDOHQFH RI FRPSHWLWLRQ LWV YDOXH KDV EHHQ GHEDWHG IRU KXQGUHGV RI \HDUV´290 Vor einer detaillierteren Betrachtung der Literatur zur Wirkung von Wettbewerb vorab jedoch zuerst eine Definition von Wettbewerb.

287

Vgl. Weber (2004), S. 82ff. Die Zielhöhe von absoluten Zielen kann z.B. auf Basis von Vergangenheitswerten, Prognosewerten, Vergleichswerten etc. abgeleitet werden. Vgl. dazu auch Weber/Linder/Hirsch (2004), S. 67; Weber (2004), S. 84ff. und S. 92; Watson (1993), S. 205; Karlöf/Östblom (1994), S. 29. 289 Vgl. Wentzel (2002); Earley/Lind (1987); Korsgaard/Schweiger/Sapienza (1995) und Lind/Kanfer/ Earley (1990). 290 Stanne/Johnson/Johnson (1999), S. 133; ähnlich auch Johnson/Johnson (1989); Kohn (1992). 288

76

6.1

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

Definition von Wettbewerb

Wettbewerb setzt sich nach JOHNSON UND JOHNSON aus drei Basiselementen zusammen:291 1. Einer wahrgenommenen Knappheit (Gewinnmöglichkeiten, Preise etc.), 2. einer innewohnenden Unsicherheit durch relative Bewertungen und 3. einem erzwungenen, sozialen Vergleich. Andere Definitionen von Wettbewerb in der Literatur betrachten häufig nur die Teilelemente eins und/oder drei. MAY/DOOB, SHAW und TJOSVOLD ET AL.292 konzentrieren sich bei ihrer Definition von Wettbewerb verstärkt auf das Element eins Ä:DKUJHQRPPHQH.QDSSKHLW´6LHVHKHQHLQH6LWXDWLRQDOV:HWWEHZHUEDQZHQQGLH individuellen Zielerreichungen der Akteure negativ zueinander korrelieren in der Form: Je besser ein Akteur sein Ziel erreicht, desto schlechter schneiden seine Mitwettbewerber ab. Häufig ist diese Definition verbunden mit Incentivierungen, zum Beispiel der Beste bekommt den Preis X, der Rest einen Trostpreis Y. FESTINGER293 definiert dagegen Wettbewerb im 6LQQHYRQ(OHPHQWGUHLÄ(U]ZXQJH QHUVR]LDOHU9HUJOHLFK´DOV9HUJOHLFKYRn Fähigkeiten und Leistungen zwischen Akteuren ohne einen direkten Bezug zu Zielen oder Incentivierungen. (OHPHQW ]ZHL Ä,QQHZRKQHQGH 8QVLFKHUKHLW GXUFK UHODWLYH %HZHUWXQJHQ´ ZLUG YHU gleichsweise selten bei der Beschreibung von Wettbewerb erwähnt und wurde in dieVHU $UEHLW EHUHLWV LP .DSLWHO Ä&RQWUROODELOLW\´ LQ GHU $EKDQGOXQJ EHU LQGLYLGXHOOH Unsicherheit diskutiert. Alle drei Basiselemente von Wettbewerb geOWHQ LQ GHU EHVFKULHEHQHQ )RUP DXFK IU relative Ziele.294 Damit ist Wettbewerb ein permanenter Bestandteil von relativen Zie-

291

Vgl. Johnson/Johnson (1989). 9JO0D\'RRE 6KDZ 7MRVYROGHWDO  9JO)HVWLQJHU 

292 293

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

77

len. Für absolute Ziele stellt Wettbewerb dagegen keinen notwendigen Begleiter dar. Absolute Ziele können sowohl eigenständig ohne Wettbewerb als auch in Verbindung mit Wettbewerb angewendet werden. Der Wettbewerb wird dabei nicht an die absoluten Ziele angepasst, sondern zusätzlich und parallel zu den absoluten Zielen angewendet. Die Wirkung dürfte dabei ähnlich, jedoch nicht notwendigerweise gleich zu der Wirkung des integrierten Wettbewerbs bei relativen Zielen sein. Zusammenfassung: Relative Ziele beinhalten per Definition immer Wettbewerb, während absolute Ziele mit und ohne Wettbewerb angewendet werden können. Die Literatur unterscheidet zwischen direktem Wettbewerb von Akteuren in der laufenden Periode und indirektem Wettbewerb295 gegen Leistungsstandards (Benchmarks), welche sich aus Wettbewerbsanalysen aus der Vergangenheit ergeben. Die Leistungsstandards aus der Vergangenheit repräsentieren für die Akteure bei indirektem Wettbewerb die Leistungsfähigkeit der Wettbewerber.296 Da relative Ziele häufig auf Basis von Benchmarkvergleichen abgeleitet werden und die Ergebnisse der Benchmarkvergleiche in der Mehrzahl der Fälle den Akteuren bekannt sind, gehen relative Ziele häufig mit indirektem Wettbewerb einher. Absolute Ziele hingegen können auf zahlreichen Wegen abgeleitet werden, zum Beispiel auf Basis von Vergangenheitswerten, Prognosewerten, Vergleichswerten (Benchmarks) etc.297 Die Anwendung von indirektem Wettbewerb ist bei absoluten Zielen daher seltener der Fall als bei relativen Zielen.

6.2

Wirkung von Wettbewerb

Die vorgestellten Elemente von Wettbewerb erzeugen bei den Akteuren nach Aussage der Literatur das Bedürfnis, gut abzuschneiden beziehungsweise eine gute Arbeitsleistung zu erbringen. Element eins, um einen ausgeschriebenen limitierten Gewinn zu

294

Die Zielerreichung von Akteuren bei relativen Zielen korreliert negativ zueinander (Element 1), die Zielerreichung ist unsicher durch eine relative Bewertung (Element 2) und ein Vergleich der Arbeitsleistungen von Akteuren ist notwendig (Element 3). 295 Zum Begriff und zur Definition von indirektem Wettbewerb siehe Stanne/Johnson/Johnson (1999), S. 135; Tripathi (1992); Fait/Billings (1978); Ross/Van den Haag (1957). 296 Häufig wird in diesem ZusammeQKDQJDXFKYRQÄ1RUP´JHVSURFKHQ 297 Vgl. Weber (2004), S. 82ff.

78

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

erhalten und Element drei, um das eigene Ä3UHVWLJH6HOEVWELOG´ ]X VFKW]HQ EH]LH KXQJVZHLVH]XYHUEHVVHUQ298(VVSLHOHQGDEHLDOVRVRZRKO|NRQRPLVFKHDOVDXFKVR]L DONRJQLWLYH)DNWRUHQ HLQHZLFKWLJH5ROOH29975,3/(77 VWDUWHWHDOVHUVWHVGLH ZLVVHQVFKDIWOLFKH 8QWHUVXFKXQJ GHV =XVDPPHQKDQJV YRQ :HWWEHZHUE XQG $UEHLWV OHLVWXQJ300(UGRNXPHQWLHUWHHLQHQHUK|KWHQ$UEHLWVHLQVDW]YRQ$NWHXUHQZHQQVLHLQ *HVHOOVFKDIW ZDUHQ LP 9HUJOHLFK ]XP $UEHLWVHLQVDW] GHU $NWHXUH ZHQQ VLH DOOHLQH ZDUHQ9LHOH:LVVHQVFKDIWOHUKDEHQVHLWGHPGLH9RUWHLOHXQGSRVLWLYHQ$XVZLUNXQJHQ YRQ :HWWEHZHUE LQ ]DKOUHLFKHQ 6WXGLHQ QlKHU XQWHUVXFKW (LQH NXU]H =XVDPPHQIDV VXQJGHU(UJHEQLVVHJLEWGLHIROJHQGHhEHUVLFKW 3RVLWLYH$XVZLUNXQJHQXQG9RUWHLOHYRQ:HWWEHZHUE x *HVWHLJHUWHU$UEHLWVHLQVDW] x 'HILQLWLRQDQVSUXFKVYROOHUUHDOLVWLVFKHU/HLVWXQJV]LHOH x 3RVLWLYHV(UOHEQLV6SD‰DP:HWWEHZHUEVSDQQHQGH+HUDXVIRUGHUXQJ x (UK|KWH6HOEVWUHIOH[LRQXQG(LJHQNRQWUROOH x 3V\FKLVFKH*HVXQGKHLW x 9HUEHVVHUWH]ZLVFKHQPHQVFKOLFKH%H]LHKXQJHQ 'RFK HV JLEW DXFK .ULWLNHU YRQ :HWWEHZHUE ZHOFKH GLH 1DFKWHLOH YRQ :HWWEHZHUE GRPLQLHUHQ VHKHQ %HLVSLHOH IU QHJDWLYH $XVZLUNXQJHQ XQG 1DFKWHLOH YRQ :HWWEH ZHUEDXVGHU/LWHUDWXU302 x 6LQNHQGH3URGXNWLYLWlWXQG(UJHEQLVHUUHLFKXQJ

298

9JO%DLND 0D\'RRE %RQG 5HHYH'HFL  )UHGHULFNVRQ   6  Ä7KH H[SHULPHQWDO UHVXOWV VXSSRUW WKH LPSRUWDQFH RI ERWK HFRQRPLF DQGEHKDYLRUDOIDFWRUVGHSHQGLQJRQWKHW\SHRIFRQWUDFWH[DPLQHG´ 300 9JO)UHGHULFNVRQ 6  9JO *QHH]\1LHGHUOH5XVWLFKLQL   %URZQ&URZQ6ORFXP   )UHGHULFNVRQ   6-RKQVRQ-RKQVRQ 0H\HU*HOODWO\ )HUULV0LWFKHOO 6I*DUODQG  )HVWLQJHU  302 9JO6WDQQH-RKQVRQ-RKQVRQ .RKQ 0DHKU0LGJOH\  299

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

79

x Verschlechterung der Akteursbeziehungen (führt teilweise zu offener Feindschaft) x Psychische Probleme auf Grund von Depression und Versagensängsten x Betrug, Sabotage Die dokumentierten vor- und nachteiligen Auswirkungen von Wettbewerb widersprechen sich zum Teil deutlich. Es lässt sich daher ohne nähere Betrachtung von moderierenden Einflussfaktoren keine allgemeingültige Aussage zur Wirkung von Wettbewerb machen. Dies bestätigen in dieser Form auch BEERSMA ET AL.303, TJOSVOLD ET Al.304, STANNE/JOHNSON/JOHNSON305 und CLIFFORD.306 Man kann jedoch in der Regel davon ausgehen, dass der Prinzipal bei bewusster Anwendung von Wettbewerb diesen möglichst positiv ausgestaltet. Für die vorliegende Arbeit wird im Folgenden daher davon ausgegangen, dass die Vorteile von Wettbewerb stärker zum Tragen kommen als die negativen Auswirkungen von Wettbewerb. Auch in der Empirie wurden, soweit wie möglich, ein Kontext und eine Gestaltung von Wettbewerb gewählt, welche die positive Wirkung von Wettbewerb unterstützten. Am Ende des Kapitels werden dazu wichtige moderierende Einflussfaktoren von Wettbewerb näher besprochen.

6.3

Interaktion von Zielen und Wettbewerb

CAMPBELL/FURRER identifizieren vier mögliche Modelle für die gemeinsame Wirkung von zugewiesenen Zielen und Wettbewerb auf die Arbeitsleistung:307 1. Ä$GGLWLYH+\SRWKHVLV´: Zielschwierigkeit und Wettbewerb wirken beide unabhängig voneinander positiv auf die Arbeitsleistung.

303

Vgl. Beersma et al. (2003) S. 572f. 7MRVYROGHWDO 6Ä'HVSLWHWKHGHEDWH over the value of competition, there is relatively little research clarifying the nature of constructive competition or demonstrating that there are conGLWLRQVXQGHUZKLFKFRPSHWLWLRQFDQEHFRQVWUXFWLYH´ 305 Stanne/Johnson/Johnson (1999), S. 147IÄ7KHUHLVDQHHGIRUUHVHDUch that contrasts the conditions IRUFRQVWUXFWLYHFRPSHWLWLRQ>«@:LWKPRUHVWudies on appropriate competition, increased understanding may be revealed of the nature of appropriate competition and the conditions under which FRPSHWLWLRQLVFRQVWUXFWLYH´ 306 9JO&OLIIRUG 6Ä«@´ Bartol/Durham/Poon führen dazu auch entsprechende Studien und Quellen auf. 345 Harkins/Jackson (1985); Beck/Seta (1980); Seta (1982); Baik (2002a). 346 Vgl. Ferris/Mitchell (1987): Je wichtiger die Vergleichsakteure für die Akteure sind, desto mehr kognitive Aktivitäten und Informationsverarbeitung sind die Folge. 347 Vgl. Lazear/Rosen (1981), S. 841 und Nalebuff/Stiglitz (1983), S. 40. 348 Vgl. Tjosvold et al.(2003). 349 Vgl. Johnson/Johnson (1989); Stanne/Johnson/Johnson (1999). 342 343

90

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

x Existierenden Beziehungen zwischen Wettbewerbern. Für einen konstruktiven Wettbewerb sind eine starke, positive Beziehung zwischen den Wettbewerbern und eine gemeinsame Geschichte gegenseitigen Respekts sowie gegenseitige Anerkennung der Kompetenzen wichtig.350 x Geringer Aufgabenkomplexität: BONNER ET AL.351 sehen die Komplexität der Aufgabe als wichtigen Faktor für die Wirksamkeit von Wettbewerb an. Je höher die Komplexität, desto weniger Wirkung zeigt Wettbewerb.352 Eine Erklärung dafür könnte die einseitige Fokussierung der Wettbewerber auf ihre relative Arbeitsleistung sein mit einhergehender Vernachlässigung von Lernen, welches insbesondere bei komplexen Aufgaben die verwendeten Arbeitsstrategien verbessert und damit die Effizienz des Arbeitseinsatzes erhöht.353 BONNER ET AL.354 weisen allerdings auf die Möglichkeit hin, dass dies nur für die untersuchten kurzfristigen Experimente gilt und für die längerfristig orientierten Aufgaben in der Praxis Lernen auch unter Wettbewerb existiert, also der genannte Effekt deutlich vermindert auftritt. Diese Vermutung bestätigen TJOSVOLD ET AL.355 auch empirisch.

7.

Feedback

Feedback ist ein wichtiger Moderator für die Zielwirkung. Nur in Kombination mit Feedback können Ziele signifikant auf die Arbeitsleistung der Akteure wirken (siehe dazu die allgemeinen Ausführungen in Kapitel B7.2). Auswirkung der Zielart auf das Feedback Die Gestaltung des Feedbacks ist in der Praxis bei absoluten und relativen Zielen häufig unterschiedlich. Bei absoluten Zielen ist präzises Feedback innerhalb der Planperiode häufig gegeben. Hat der Akteur seine eigene Arbeitsleistung selbst im Blick, kann er jederzeit seine aktuelle Zielabweichung zum persönlichen oder zugewiesenen Ziel

350

Vgl. Tjosvold et al. (2003). Vgl. Bonner et al. (2000). 352 Vgl. auch Jackson/Williams (1985) oder Stanne/Johnson/Johnson (1999). 353 Vgl. Wood/Atkins/Bright (1999), S. 711. 354 Vgl. Bonner et al. (2000). 351

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

91

ermitteln und seine Arbeitsleistung entsprechend steuern. Bei relativen Zielen gibt der Blick auf die eigene Arbeitsleistung noch keinen Aufschluss über die aktuelle Zielabweichung. Dafür müssten zusätzlich alle aktuellen Leistungen der Vergleichsakteure vorliegen. Doch die zeitnahe und unterperiodige Erhebung dieser Information ist in der Praxis häufig mit erheblichen Problemen356 beziehungsweise Kosten357 verbunden und damit in den meisten Fällen unrentabel. Akteure mit relativen Zielen erhalten daher, im Gegensatz zu Akteuren mit absoluten Zielen, in den meisten Fällen kein präzises Feedback bezüglich der Zielabweichung während der laufenden Periode. Auf den ersten Blick erscheint das unpräzise Feedback bei relativen Zielen negativ, da es als Moderator die Wirkung von anspruchsvollen Zielen reduzieren kann. Auf der anderen Seite verlieren Akteure mit absoluten Zielen jedoch häufig ihre zielinduzierte Motivation, wenn sie ihr Ziel unterperiodig erreichen, was im Fall des unpräzisen Feedbacks bei relativen Zielen nicht passieren kann. Diesen positiven Punkt hatten HOPE/ FRASER wahrscheinlich im Sinn, als sie im Zusammenhang mit Beyond Budgeting die Unsicherheit über die Arbeitsleistung der Wettbewerber als motivierende Größe auswiesen.358 Auf Basis der bisherigen Erkenntnisse und den beschriebenen gegenläufigen Effekten lässt sich keine spezifische Hypothese zum Einfluss des Feedbacks auf den Zielartenvergleich definieren. Im direkten Vergleich der beiden Zielarten in der Empirie sind aber alle potenziellen Effekte von Feedback mit berücksichtigt. Im nächsten Kapitel E wird die Untersuchungsmethodik zur Überprüfung der aufgestellten Hypothesen vorgestellt. Zuvor werden alle Hypothesen dieser Arbeit noch einmal in der Übersicht dargestellt.

355

Vgl. Tjosvold et al.(2003). +DQVHQ2WOH\9DQGHU6WHGH 6´«PRst companies simply do not have good relative SHUIRUPDQFHGDWD«´ 357 :HEHU/LQGHU+LUVFK   6 I Ä« EHGHXWet, dass relative, benchmarkorientierte Ziele tenGHQ]LHOO DXIZlQGLJHU ]XHUPLWWHOQVLQGDOV±HLQPDOLJIUHLQH 3HULRGHIRUPXOLHUWH±DEVROXWHEHL denen dieser Aufwand der permanenten Vergleichbarkeitsherstellung entfällt. Allein schon die (permanente) Bereitstellung der benötigten Vergleichsdaten in einer adäquaten inhaltlichen Verdichtung erweist sich, wenn nicht als schwierig, dann als teuer. Die Bereinigung von spezifischen Sondereinflüssen dürfte ebenfalls schwierigE]ZDXIZlQGLJ]XHU]LHOHQVHLQ´ 358 +RSH)UDVHUD 6Ä,WLVWKHXQFHUWDLQW\WKDWGULYHVVXFFHVV´ 356

92

8.

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

Zusammenfassung der Hypothesen

Grundmodell der Goal-Setting-Theorie H1 :

Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele positiv.

H2 :

Die Zielhöhe der persönlichen Ziele beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv.

H3:

Self-Efficacy beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv.

H4 :

Self-Efficacy beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele der Akteure positiv.

H5:

Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflusst die Self-Efficacy positiv.

H6 :

Die Fähigkeiten der Akteure beeinflussen die Arbeitsleistung positiv.

H7 :

Die Fähigkeiten der Akteure beeinflussen die Self-Efficacy positiv.

H12: Das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie gilt für absolute und relative Ziele. Erweitertes Grundmodell der Goal-Setting-Theorie H 8:

Die Position PZZ beeinflusst die Arbeitsleistung positiv.

H9 :

Die Zielhöhe des persönlichen Ziels beeinflusst die Position PZZ negativ.

H10: Die Self-Efficacy beeinflusst die Position PZZ positiv. H11: Die Ergänzung des Grundmodells um GLH Ä3RVLWLRQ GHV SHUV|QOLFKHQ =LHOV LP  =LHOV\VWHP´HUP|JOLFKWHLQHEHVVHUH Erklärung der Arbeitsleistung der Akteure (erhöhtes R2 im Vergleich zum einfachen Grundmodell). H13: Der positive Einfluss der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Self-Efficacy ist bei relativen Zielen geringer als bei absoluten Zielen.

Teil D

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

93

Unsicherheit, Kontextveränderungen und Fairness H14a: Bei absoluten Zielen beeinflusst eine gemeinsame Unsicherheit die SelfEfficacy, die persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung der Akteure negativ. H14b: Bei relativen Zielen hat eine gemeinsame Unsicherheit keinen Einfluss auf die Self-Efficacy, die persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung der Akteure. H15: Bei hoher gemeinsamer Unsicherheit führen relative Ziele zu einer höheren Self-Efficacy, höheren persönlichen Zielen und einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele. H16: Je risikoaverser die Akteure sind, desto größer ist der positive Effekt von relativen versus absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei vorliegen der gemeinsamer Unsicherheit. H17a: Bei absoluten Zielen beeinflusst eine unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderung die Arbeitsleistung negativ.359 H17b: Bei relativen Zielen haben unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen keinen Einfluss auf den Arbeitseinsatz und die Arbeitsleistung.360 H17b: Bei relativen Zielen haben unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen keinen Einfluss auf die Arbeitsleistung.361 H18: Wenn bedeutende unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen auftreten, führen relative Ziele zu einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele. H19: Je transparenter Kontextveränderungen vorliegen, desto geringer ist der negative Effekt von unvorhergesehenen gemeinsamen Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung bei absoluten Zielen.

359

Im Vergleich zu der Berücksichtigung der Kontextveränderung im Vorfeld der Zielsetzung. Die Hypothese bezieht sich ausschließlich auf die Veränderung der Arbeitsleistung durch einen veränderten Arbeitseinsatz und nicht auf die direkt durch die Kontextveränderung bedingte Veränderung der Arbeitsleistung. 361 Im Vergleich zu der Berücksichtigung der Kontextveränderung im Vorfeld der Zielsetzung. 360

94

Relative und absolute Ziele im Wirkungsvergleich

Teil D

H20: Relative Ziele werden von den Akteuren als fairer wahrgenommen als absolute Ziele. Der Effekt ist besonders stark bei gemeinsamer Unsicherheit. Direkter und indirekter Wettbewerb H21: Direkter Wettbewerb beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv. H22: Indirekter Wettbewerb beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv, die Wirkung ist dabei schwächer als beim direkten Wettbewerb. H23: Direkter Wettbewerb beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele positiv. H24: Indirekter Wettbewerb beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Self-Efficacy positiv.362 H25: Relative Ziele führen im Vergleich zu absoluten Zielen zu höheren persönlichen Zielen und einer höheren Arbeitsleistung. H26: Je ausgeprägter die Wettbewerbseinstellung, desto positiver ist die Wirkung von relativen Zielen im Vergleich zu absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung.

362

Der Einfluss des indirekten Wettbewerbs auf die Arbeitsleistung ist bereits Bestandteil der Hypothese 22 und wird daher an dieser Stelle nicht noch einmal berücksichtigt.

Teil E

E

Methodische Konzeption der Untersuchung

95

Methodische Konzeption der Untersuchung

Zur empirischen Überprüfung der definierten Hypothesen werden im Folgenden das Laborexperiment als geeignete Forschungsmethode ausgewählt und begründet sowie der Aufbau und die Durchführung der empirischen Untersuchung inklusive Operationalisierung der Konstrukte detailliert beschrieben. Am Ende des Kapitels folgt eine kurze Einführung in die verwendeten quantitativen Analyseverfahren.

1.

Auswahl der Forschungsmethode

Für die empirische Untersuchung der Hypothesen wurde als Methode das Laborexperiment363 ausgewählt, da es sich zum einen besonders gut für die Untersuchung von Unterschiedshypothesen eignet, 364 welche durch die zentrale Fragestellung der Arbeit ÄUHODWLYH YHUVXV DEVROXWH =LHOH´ LP 9Rrdergrund der Untersuchung stehen und zum DQGHUHQ LP 9HUJOHLFK ]X DOWHUQDWLYHQ )Rrschungsmethoden, durch seine zahlreichen Möglichkeiten Störvariablen zu eliminieren, das höchste Maß an interner Validität bietet.365 (LQH KRKH LQWHUQH 9DOLGLWlW LVW EHVRnders bei der Untersuchung von vergleichsweise unbekannten Wirkungszusammenhängen, wie in diesem Fall der Wirkung von relativen Zielen auf die Arbeitsleistung, wichtig. Denn erst wenn die interne 9DOLGLWlWGHU:LUNXQJXQWHUUHLQHQÄXQYHUVFKPXW]WHQ´9HUVXFKVEHGLQJXQJHQQDFKJH ZLHVHQLVWPDFKWHV6LQQGLHH[WHUQH9Dlidität (Allgemeingültigkeit der Wirkung) in der facettenreichen Praxis näher zu untersuchen. Die folgende Abbildung 13 von BORTZ/DÖRING stellt die interne und exWHUQH 9DOLGLWlW GHU YHUVFKLHGHQHQ )RU schungsmethoden einander gegenüber. Es zeigt sich, dass insbesondere das Laborex-

363

Das Laborexperiment ist eine wissenschaftliche Methode, mit der Kausalzusammenhänge zwischen 9DULDEOHQHPSLULVFKLQHLQHPNQVWOLFKHQ8PIHOG(Labor) überprüft werden. Im Laborexperiment ZHUGHQ VWHWV HLQH RGHU PHKUHUH XQDEKlQJLJH 9DULDElen (Ursachen) systematisch variiert und der dadurch hervorgerufene Effekt (WLUNXQJ DXIHLQHRGHUPHKUHUHDEKlQJLJH9DULDEOHQHUIDVVWZlK UHQGGLHEULJHQDP*HVFKHKHQEHWHLOLJWHQ9DULDEOHQNRQVWDQWE]ZXQWHU.RQWUROOHJHKDOWHQZHU den. 364 9JO%RUW]'|ULQJ II 365 9JO%RUW]'|ULQJ 6II6SULQNOH 6I

96

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

periment eine sehr hohe interne Validität besitzt und sich somit für unsere Arbeit besonders eignet. Experimentell

Quasiexperimentell

Feld

Interne Validität + Externe Validität +

Interne Validität Externe Validität +

Labor

Interne Validität +(+) Externe Validität -

Interne Validität Externe Validität -

Abbildung 13: Validität der verschiedenen Forschungsmethoden366

+(+) : +: -:

Die angegebene Validität ist bei dieser Methode besonders hoch Die angegebene Validität ist bei dieser Methode hoch Die angegebene Validität ist bei dieser Methode niedrig

In der ursprünglichen Abbildung von BORTZ/DÖRING367 ist die interne Validität von Laborexperimenten mit einem einfachen Plus gekennzeichnet, wie auch die interne Validität von Feldexperimenten. Die Autoren weisen im Text zur Abbildung allerdings explizit auf den Vorteil von Laborexperimenten gegenüber Feldexperimenten bezüglich der internen Validität hin. BORTZ/DÖ5,1* Ä'LHVHU 9RUWHLO >YRQ )HOGH[SHUL menten gegenüber Laborexperimenten bezüglich externer Validität] geht allerdings zu Lasten der internen Validität, denn die Natürlichkeit des Untersuchungsfeldes beziehungsweise die nur bedingt mögliche Kontrolle störender Einflussgrößen lässt häufig mehrere gleichwertige ErklärungsalternativHQGHU8QWHUVXFKXQJVEHIXQGH]X>«@'LH strikte Kontrolle untersuchungsbedingter Störvariablen macht Laboruntersuchungen zu Untersuchungen mit hoher LQWHUQHU9DOLGLWlW«´368. Auch SPRINKLE kommt 2003 zu dem Schluss, dass unabhängige und abhängige Variablen im Feld häufig nur unpräzise gemessen werden können und die untersuchten Effekte nicht von anderen Effekten (wie Selbstselektion, sample-selection biases etc.) getrennt weUGHQ N|QQHQ Ä&ROOHF tively, these weaknesses can jeopardize the internal validity, construct validity, and

366

In Anlehnung an Bortz/Döring (2003), S. 61, lediglich das + in Klammern wurde auf Basis der Textaussagen von Bortz/Döring ergänzt. 367 Bortz/Döring (2003), S. 61. 368 Bortz/Döring (2003), S. 60f.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

97

statistical conclusion validity of archival and field studies. Controlled laboratory expeULPHQWVKHOSRYHUFRPHWKHVHOLPLWDWLRQV«´369 Laborexperimente sind in der angelsächsischen Forschung seit langem etabliert und anerkannt370 und in der psychologischen und sozialpsychologischen Literatur weit verbreitet.371 Als Experiment-Design wurde für diese Arbeit ein Mehrgruppenvergleich mit Vor- und Nachtest ausgewählt (multiple-groups, pretest-posttest design), welcher die zuverlässigsten Ergebnisse bei Experimenten liefert.372 Die Zuordnung der Teilnehmer zu den verschiedenen Versuchsgruppen erfolgt dabei nach dem Zufallsprinzip (Randomisierung), um personenbezogene Störeffekte in ihrer Wirkung zu eliminieren.373

2.

Übersicht der verwendeten Konstrukte (Bezugsrahmen)

Die Abbildung 14 gibt einen Überblick über den konzeptionellen Bezugsrahmen der Empirie und beinhaltet alle Variablen, welche in den definierten Hypothesen der Arbeit verwendet werden. Manipulierte Variablen

Kontext

‡ Externe Faktoren ± *HP8QVLFKHUKHLW ± *HP.RQWH[W YHUlQGHUXQJHQ

‡ Akteurspezifische Faktoren ± )lKLJNHLWHQ ± :HWWEHZHUEV einstellung ± 5LVLNRHLQVWHOOXQJ

Gestaltung

‡ Zielart ‡

(relativ vs. absolut) Zielhöhe zugewiesenes Ziel Direkter Wettbewerb

Mediatoren

‡ Self-Efficacy ‡ Zielhöhe persönliches Ziel

‡ Zielverpflichtung

‡ zum pers. Ziel ‡ Indirekter Wettbewerb ‡ Position pers. Ziel im Zielsystem

‡ Fairnesswahrnehmung

Abbildung 14: Konzeptioneller Bezugsrahmen für die Empirie

369

Sprinkle (2003), S. 288ff. Vgl. Moser (1998), S. 98ff.; Camerer (1995), S. 3ff. 371 Vgl. Locke/Latham (1990). 370

Messvariablen

Erfolg

‡ Arbeitsleistung

98

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Die Variablen in Abbildung Abbildung 14 sind bereits für die empirische Untersuchung im Laborexperiment eiQJHWHLOW LQ Ä0DQLSXOLHUWH 9DULDEOHQ´ XQG Ä0HVVYDULDE OHQ´

3.

Versuchsaufbau

Zur empirischen Untersuchung der definierten Unterschiedshypothesen374 und Zusammenhangshypothesen375ZXUGHLP0DL-XQLHLQ/Dborexperiment an der TechniVFKHQ8QLYHUVLWlW%HUOLQGXUFKJHIKUW

3.1

Teilnehmer

$Q GHP ([SHULPHQW QDKPHQ  PlQQOLFKH 6WXGHQWHQ DXV YHUVFKLHGHQHQ )DFKULFK WXQJHQGHU7HFKQLVFKHQ8QLYHUVLWlW%HUOLQWHLO'DLQVJHVDPWVHFKV)UDJHE|JHQIDOVFK ausgefüllt wurden,376 reduzierte sich die Anzahl der Teilnehmer für die Auswertung auf 'DVGXUFKVFKQLWWOLFKH$OWHUGHU7HLOQHKPHUODJEHL-DKUHQ6WDQGDUG DEZHLFKXQJ XQGVLHVWXGLerten im Durchschnitt bereits6HPHVWHU6WDQGDUG DEZHLFKXQJ *UQGHIUGLH%HVFKUlQNXQJDXImännliche Studenten der Technischen Universität Berlin waren insbesondere: x Das Geschlecht ist eine wichtige moderierende 9DULDEOH IU GLH :LUNXQJ YRQ Wettbewerb und damit auch füUUHODWLYH=LHOHVLHKH.DSLWHO' 'DGHU8QWHU VXFKXQJVXPIDQJ NHLQH 8QWHUVXFKXQJGHU 9DULDEOH *HVFKOHFKW ]XOlVVW EHVFKUlQNW VLFKGDV([SHULPHQWDXI0lQQHUGDGLHVH]DKOUHLFKHUDQGHU7HFKQLVFKHQ8QLYHUVL WlW%HUOLQYHUWUHWHQVLQG$QWHLOIDVW3UR]HQW 



9JO6KDGLVK&RRN&DPSEHOO %RUW]'|ULQJ 6I 9JO%RUW]'|ULQJ 66KDGLVK&RRN&DPSEHOO II 374 9JO%RUW]'|ULQJ +\SRWKHVHZHOFKHVLFKDXIGLH:LUNVDPNHLWHLQHU0D‰QDKPHRGHUHLQHV 7UHDWPHQWV EH]LHKW ]% $QZHQGXQJ YRQ UHODWLYHQ =LHOHQ LP 8QWHUVFKLHG ]X NHLQHQ =LHOHQ RGHU DEVROXWHQ=LHOHQ  375 9JO%RUW]'|ULQJ +\SRWKHVHEHU=XVDPPHQKlQJHYRQ9DULDEOHQ]%]XJHZLHVHQH=LH OH SHUV|QOLFKH =LHOH XQG $UEHLWVOHLVWXQJ NRUUHOLHUHQ =XVDPPHQKDQJ VDJW ]XQlFKVW QLFKWV EHU .DXVDOEH]LHKXQJDXV  376 'LH$XIJDEHZXUGHQLFKWULFKWLJYHUVWDQGHQRGHUGLHJHPDFKWHQ$QJDEHQZDUHQLQNRQVLVWHQWXQG XQSODXVLEHO 373

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

99

x Studenten als Versuchsteilnehmer sind in der psychologischen und sozialpsychologischen Literatur weit verbreitet und anerkannt. Sie sind vergleichsweise leicht erreichbar und gelten als relativ homogen. Um die externe Validität zu erhöhen, wurden alle Studiengänge zugelassen.377 x Die Technische Universität Berlin wurde aus logistischen Gründen ausgewählt. Für eine mögliche Auswirkung der Standortwahl auf das Ergebnis der Empirie gibt es keine Hinweise. Somit können die Ergebnisse auf alle männlichen Studenten in Deutschland übertragen werden. Die Teilnehmer wurden nach ihren terminlichen Möglichkeiten und per Zufallsprinzip auf 15 verschiedene Versuchsgruppen aufgeteilt (das genaue Untersuchungsdesign wird in Kapitel E3.3 beschrieben), was einer durchschnittlichen Gruppengröße von ca. 20 entspricht. Für die freiwillige Teilnahme am Experiment erhielt jeder Teilnehmer am Ende des Experiments einen 5-Euro-Schein und ein Überraschungsei, unabhängig von der persönlichen Arbeitsleistung. Auf eine leistungsbasierte Incentivierung wurde bewusst verzichtet, da die Wirkung von Zielen und Incentivierungen interagieren können (siehe Kapitel B7.4).

3.2

Aufgabe

Bei der Betrachtung der Kontextfaktoren der Zielwirkung und der Wettbewerbswirkung weiter oben wurde auf die Bedeutung der Aufgabenkomplexität als Moderator hingewiesen. Je höher die Aufgabenkomplexität ist, desto schwächer ist die Wirkung der Zielschwierigkeit und des Wettbewerbs auf die Arbeitsleistung (siehe Kapitel B7 und D6.4.4). Für den Fall, dass diese Moderation auch für die untersuchte Wirkung der Zielart gilt, wurde eine einfache Aufgabe ausgewählt, um einen potenziellen Wirkungszusammenhang möglichst signifikant nachweisen zu können.

377

Eine Beschränkung der Untersuchung auf Studenten ist nicht pauschal mit einer geringen externen Validität verbunden. Nach Dipboye/Flanagan (1979) sind Laborexperimente in Bezug auf die Auswahl der Akteure, Umweltbedingungen und das zu untersuchende Verhalten von Akteuren genauso SUDJPDWLVFKDXVJHULFKWHWZLHGLHHPSLULVFKH)HOGIRUVFKXQJ'LSER\H)ODQDJDQ 6Ä,Q deed, if laboratory research can be described as having developed a psychology of the college sophomore, then field research can be described as having produced a psychology of the self-report by male, professional, technical, and managerial SHUVRQQHOLQSURGXFWLYHHFRQRPLFRUJDQL]DWLRQV´

100

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

x WOOD/MENTO/LOCKE führen als Beispiele für einfache Aufgaben mit hoher Zielwirkung die folgenden vier Aufgabenkategorien auf:378 Reaktionsaufgaben, Brainstorming, einfache Rechenaufgaben und Wahrnehmungs-/Geschwindigkeitsaufgaben. x BONNER/HASTIE/SPRINKLE/YOUNG identifizieren in ihrer Untersuchung der Wirkung von finanziellen Incentives auf die Arbeitsleistung der Akteure folgende drei Aufgabenkategorien alV ÄHLQIDFK´ XQG GDPLW IU 0RWLYDWLRQVXQ tersuchungen besonders geeignet:379 Wachsamkeits-/Entdeckungsaufgaben, Gedächtnisaufgaben und einfache Produktions- und Bürotätigkeit. Auf Basis dieser Empfehlungen wurde als Aufgabe für das Experiment die Katalogsuchaufgabe von BARTOL/DURHAM/POON380 und GREENBERG381 ausgewählt. Sie fällt unter die Kategorien Wahrnehmung/Geschwindigkeit, Wachsamkeit/Entdeckung und Bürotätigkeit und ist einfach zu verstehen und auszuführen. Zudem erlaubt sie eine gute Manipulation der Gestaltungs- und Kontextvariablen und ermöglicht eine Verschleierung der Intentionen des Experiments vor den Teilnehmern (mehr dazu weiter unten). Beschreibung der Aufgabe Aufgabe der Teilnehmer war es, Preise aus einem Produktkatalog herauszusuchen und in eine vorbereitete Einkaufsliste einzutragen. Der Produktkatalog, der für alle Teilnehmer gleich war, bestand aus einer einfachen unsortierten Tabelle mit Produkten und dazugehörigen Preisen. Die Einkaufsliste, welche ebenfalls für alle Teilnehmer gleich war, listete eine Auswahl von Produkten aus dem Produktkatalog ohne Preise DXIXQGZDUQXPPHULHUW«Q 'Le Nummerierung der Einkaufsliste ermöglichte es den Teilnehmern, während der Zielverfolgung jederzeit ihre aktuelle absolute Arbeitsleistung abzulesen. Die Teilnehmer wurden dazu gebeten, die gesuchten Preise in der Reihenfolge der aufgeführten Produkte in die Einkaufsliste einzutragen. Um die Teilnehmer von den wahren Intentionen des Experiments abzulenken und eine unbe-

378

Vgl. Wood/Mento/Locke (1987), S. 418. Vgl. Bonner et al. (2000). 380 Vgl. Bartol/Durham/Poon (2001), S. 1109. 381 Vgl. Greenberg (1987), S. 56. 379

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

101

wusste oder bewusste Manipulation der Ergebnisse durch die Studenten zu verhindern, wurde den Teilnehmern im Vorfeld der Aufgabe mitgeteilt, dass das Experiment der Optimierung von Produktkatalogen dient. In einem Pilotversuch wurde die Aufgabe an 25 Studenten getestet. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden der Produktkatalog, die Einkaufsliste, die Fragebögen und die Aufgabenbeschreibung überarbeitet und verbessert.

3.3

Untersuchungsdesign

Auf Grund der großen Anzahl an zu manipulierenden Variablen konnten nicht alle Variablen mit allen Ausprägungen in allen Kombinationen untersucht werden. Daher wurden, an Stelle eines großen Experiments, drei kleine Experimente mit ausgewählten Variablen durchgeführt. Dieses Vorgehen reduzierte die notwendige Anzahl an Versuchsteilnehmern deutlich, bei nur geringem Erkenntnisverlust.382 In einem ersten Experiment mit 121 Studenten wurde die Wirkung der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung für relative und absolute Ziele in einem 3x2-Experiment untersucht. Es wurden dabei anspruchsvolle, moderate und leichte Ziele verwendet, deren Wahrscheinlichkeit, dass die Akteure das jeweilige Zielniveau erreichen können, bei 10 Prozent, 30 Prozent und 75 Prozent liegt.

Zielschwierigkeit 10%

30%

75%

Relatives Ziel

1

2

3

Absolutes Ziel

4

5

6

Zielart

Abbildung 15: Aufbau Experiment 1

382

Ein großes Experiment würde die Untersuchung zusätzlicher Interaktionen erlauben, für welche es aber keine Indizien in der Literatur und keine Hypothesen gibt, z.B. Interaktion der Wirkung von Wettbewerb und Unsicherheit auf die Arbeitsleistung.

102

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Gegenstand des zweiten Experiments mit 160 Studenten war die Untersuchung der unterschiedlichen Wirkung von relativen und absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung mit und ohne gemeinsame Unsicherheit sowie mit und ohne (unvorhergesehene) gemeinsame Kontextveränderungen in einem 2x2x2-Experiment. Mit einer moderaten Zielschwierigkeit von 30 Prozent (Wahrscheinlichkeit der Zielerreichung) konnten zwei Versuchsgruppen aus Experiment 1 übernommen werden und mussten nicht noch einmal erhoben werden (dunkel schattiert).

Gemeinsame Unsicherheit und gemeinsame Kontextveränderung Sicherheit

Unsicherheit

Stabil

KV

Stabil

KV

Relatives Ziel

2

7

8

9

Absolutes Ziel

5

Stabil = Keine Kontextveränderungen KV = Gemeinsame Kontextveränderung Versuchsgruppen aus Experiment 1 übernommen

Zielart 10

11

12

Abbildung 16: Aufbau Experiment 2

Im dritten Experiment mit 100 Studenten wurde die unterschiedliche Wirkung von relativen und absoluten Zielen mit und ohne direktem und/oder indirektem Wettbewerb in einem 2x2x2-Experiment untersucht. Dabei konnten nicht alle Kombinationen aller manipulierten Variablen sinnvoll untersucht werden, da zum Beispiel relative Ziele automatisch direkten Wettbewerb beinhalten und daher nicht ohne diesen getestet werden können. Auf eine Versuchsgruppe wurde zudem bewusst verzichtet, um die Anzahl an notwendigen Teilnehmern auf ca. 300 zu reduzieren.383 Wieder konnten zwei Versuchsgruppen aus Experiment 1 übernommen werden und mussten nicht noch einmal neu erhoben werden.

383

Eine zusätzliche Versuchsgruppe mit absoluten Zielen und direktem und indirektem Wettbewerb hätte in Bezug zu den aufgestellten Hypothesen keine zusätzlichen Erkenntnisse ermöglicht, denn die ausgewählten Versuchsgruppen erlauben bereits eine ausreichend genaue Untersuchung der Wirkung von direktem Wettbewerb (Versuchsgruppen 5 und 14) und indirektem Wettbewerb (Versuchsgruppen 2 und 13 sowie 5 und 15) auf die Arbeitsleistung.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

103

Wettbewerb Dir. + ind. Wettb.

Zielart

Relatives Ziel

Nur Nur Kein direkter indirekter Wettb. Wettb. Wettb.

2

Versuchsgruppen aus Experiment 1 übernommen

13 Kombination nicht möglich

Absolutes Ziel

5

14

15

Abbildung 17: Aufbau Experiment 3

Im Ergebnis konnte durch intelligente Überlappungen der Experimente (Versuchsgruppen 2 und 5, in den Abbildungen etwas dunkler schattiert) die Anzahl an Versuchsgruppen auf 15 reduziert werden.

3.4

Durchführung

Die teilnehmenden Studenten wurden per Aushang und persönlicher Ansprache im Vorfeld der Untersuchung auf freiwilliger Basis für das Experiment rekrutiert und durften aus einer gegebenen Auswahl von Terminen ihren persönlichen Wunschtermin auswählen. Für die Anmeldung und die Vorbereitung des Experiments mussten die Studenten ihren Namen, ihr Alter, ihren Studiengang, ihr Semester und ihre persönlichen Kontaktdaten angeben. Insgesamt gab es 25 Termine, an denen durchschnittlich 12,3 Studenten pro Termin teilnahmen. Die Zuordnung der 15 Versuchsgruppen zu den Terminen war zum Teil abhängig von der Anzahl an Anmeldungen384 und zum Teil zufällig. Um einen eventuellen Einfluss des Versuchsleiters auf die Versuchsergebnisse so weit wie möglich zu reduzieren, wurde der Ablauf des Experiments im Vorfeld der Untersuchung detailliert geplant und mit Hilfe des vorab durchgeführten Piloten optimiert. Ein genaues Ablaufprotokoll und schriftlich vorformulierte Einweisungen sorgten für ein identisches Auftreten des Versuchsleiters zu allen Terminen. Bei Ankunft der Teilnehmer zum Experiment in einem dafür bereitgestellten Hörsaal wurde ihnen nach Nennung ihres Namens ihre Arbeitsvorlage gereicht, und sie mussten sich mit ausreichendem Abstand zu allen anderen Teilnehmern an einen Arbeits-

384

Die Versuchsgruppen mit direktem Wettbewerb wurden bevorzugt zu vollen Terminen durchgeführt, um eine ausreichende Anzahl DQÄ:HWWEHZHUEHUQ´VLFKHU]XVWHOOHQ

104

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

platz setzen. Die Arbeitsvorlagen und die zugewiesenen Ziele wurden per Zufallsverfahren auf die Teilnehmer verteilt. Um die Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel zu erhöhen, wurde den Teilnehmern jedoch kommuniziert, dass ihre Arbeitsunterlagen und zugewiesenen Ziele individuell auf Basis ihrer demographischen Angaben bei der Anmeldung für sie vorbereitet wurden.385 Nach einer kurzen Einweisung in die Aufgabe hatten die Studenten 4 Minuten Zeit, die Aufgabe zu üben. Dabei wurden sie gebeten, so viele Preise wie möglich zu finden. Nach Abschluss der Aufwärmübung bekamen die Studenten ihre (nur dem Anschein nach) individuellen Ziele für die nächste Übung und mussten den ersten Fragebogen zur Fairnesswahrnehmung, dem persönlichen Ziel, der Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel, der Position des persönlichen Ziels im Zielsystem und der Self-Efficacy ausfüllen. Sobald alle Studenten den Fragebogen vollständig ausgefüllt hatten, wurde das gemeinsame Startzeichen für die 9 Minuten lange Hauptübung gegeben. Nach 3, 6, 7 und 8 Minuten gab es dabei jeweils kurze Zeitansagen (Ausnahmen von dieser Regel werden weiter unten erläutert). Danach mussten alle Teilnehmer einen zweiten Fragebogen zur Wettbewerbseinstellung, Risikoeinstellung und Manipulationsüberprüfung ausfüllen und erhielten im Anschluss ihren 5-Euro-Schein und ihr Überraschungsei. Die Studenten wurden darauf hingewiesen, mit niemandem über die genauen Inhalte und den Ablauf des Experiments zu sprechen, bis die komplette Untersuchungsreihe beendet ist.

3.5

Manipulation der Gestaltungs- und Kontextvariablen

Zielart Studenten mit relativen Zielen erhielten in der Regel zusammen mit ihren Zielen eine Benchmarkübersicht über die Leistungen von anderen Studenten in der Vergangenheit. Diese zusätzliche Information dürfte der üblichen Praxis in den Unternehmen entsprechen, relative Ziele auf Basis von Benchmarkanalysen abzuleiten und die Ziele gemeinsam mit den Ergebnissen der Benchmarkanalyse den Akteuren zu kommunizie-

385

Die Zielakzeptanz und damit auch die Zielverpflichtung hängt unter anderem davon ab, ob die Akteure das Ziel als sinnvoll empfinden und ob sie die Zielentstehung nachvollziehen können und sie als fair bewerten (siehe dazu Kapitel C1 und C4).

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

105

ren.386 Die Ziele für die Studenten wurden per Hand mit blauem Stift eingetragen, um den Eindruck von individuell abgeleiteten Zielen zu verstärken. Im Folgenden ein Beispiel für ein konkretes relatives Ziel im Experiment:

IHR INDIVIDUELLES LEISTUNGSZIEL Analysen auf Basis bisheriger Untersuchungen haben unter Berücksichtigung ihrer Daten (Geschlecht, Alter, Studiengang, Semester etc.) ergeben, dass Sie bei dieser Aufgabe zu den besten 30 % gehören sollten. Ihr Ziel: In der nächsten Runde zu den besten 30 % in diesem Raum zu gehören!

ZEIT Sie haben diesmal genau 9 Minuten Zeit für die Aufgabe. (Aufwärmen waren nur 4 Minuten)

Hinweis: Ergebnisse aus der Vergangenheit zeigen, dass: 100 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 10% entspricht 85 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 30% entspricht 75 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 50% entspricht 65 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 75% entspricht

Abbildung 18: Beispiel für ein konkretes relatives Ziel im Experiment

Studenten mit absoluten Zielen erhielten in der Regel keine Benchmarkinformation387 und wurden gebeten, bei zwischenzeitlicher Zielerreichung ruhig sitzen zu bleiben und abzuwarten, bis die offizielle Zeit vorbei ist. Diese Prozedur hielt die Wichtigkeit der zugewiesenen Ziele auf hohem Niveau, da nicht nach einer zusätzlichen Arbeitsleis-

386

Werden relative Ziele über mehrere Intervalle angewendet, muss zur Bestimmung der Zielerreichung regelmäßig ein Benchmarkvergleich durchgeführt werden. Es ist anzunehmen, dass dieser Benchmarkvergleich gleichzeitig immer als Basis zur Zielableitung für die nächste Periode dient und den Akteuren auch kommuniziert wird. Vgl. auch Weber/Linder/Hirsch (2004), welche in diesem Zusammenhang von relativen, benchmarkorientierten Zielen schreiben. 387 Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, absolute Ziele abzuleiten; vgl. Weber (2004), S. 82ff.: z.B. auf Basis von Vergangenheitswerten, Prognosewerten, Vergleichswerten (Benchmarks) oder normativen Schätzungen. Weber (2002), S. 247: Ein sehr häufig gewähltes Vorgehen in der Praxis ist, die Zielhöhe auf Prognosen aufzubauen. Daher wird für den Normalfall von absoluten Zielen in der Untersuchung keine Benchmarkinformation integriert.

106

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

tung über das zugewiesene Ziel hinaus gefragt wurde388, erlaubte es aber den Studenten gleichzeitig, auf freiwilliger Basis weiterzuarbeiten. Um direkten Wettbewerb bei absoluten Zielen zu verhindern, wurde explizit darauf hingewiesen, dass es keinen Vergleich von Ergebnissen zwischen Akteuren gibt. Die absoluten Ziele für die Studenten wurden ebenfalls per Hand mit blauem Stift eingetragen. Im Folgenden ein Beispiel für ein konkretes absolutes Ziel im Experiment:

IHR INDIVIDUELLES LEISTUNGSZIEL Analysen auf Basis bisheriger Untersuchungen haben unter Berücksichtigung ihrer Daten *HVFKOHFKW$OWHU6WXGLHQJDQJ6HPHVWHUHWF HUJHEHQGDVV85 3UHLVHYRQIHKOHQGHQ HLQ anspruchsvolles aber erreichbares Ziel für Sie ist. Ihr Ziel: Für 85 Produkte den richtigen Preis ausfindig zu machen!

IHRE ZEIT Sie haben genau 9 Minuten Zeit, um ihr Ziel zu erreichen. $XIZlUPHQZDUHQQXU0LQXWHQ 

:HQQ6LHLKU=LHOYRU$EODXIGHU=HLWHUUHLFKWKDEHQ± *5$78/$7,21± GDQQVLQG6LHIHUWLJ Bitte bleiben Sie ruhig sitzen und warten Sie auf das offizielle Ende. Sie können aber auch, wenn Sie wollen, noch weiter an der Aufgabe arbeiten und weitere Preise ausfindig machen. Die Ergebnisse bei dieser Aufgabe werden individuell für jede einzelne Person ausgewertet. (LQ9HUJOHLFKPLWDQGHUHQ7HLOQHKPHUQILQGHWQLFKW statt.

Abbildung 19: Beispiel für ein konkretes absolutes Ziel im Experiment

Zielhöhe/Zielschwierigkeit Um einen signifikanten Einfluss der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung beREDFKWHQ ]X N|QQHQ HPSILHKOW VLFK QDFK /2&.(/$7+$0 HLQ 9HUJOHLFK YRQ DQ spruchsvollen Zielen, welche nur 10 Prozent der Akteure erreichen können, mit einfa-

388

9JO/RFNH/DWKDP 6X:HQQ$NWHXUHQDFK]XVlW]OLFKHU$UEHLWVOHLVWXQJEHULKU Ziel hinaus gefragt werden, reduziert sich die Wichtigkeit des zugewiesenen Ziels und die Zielverpflichtung nimmt ab. Zudem wird eine Überprüfung der Wirkung der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf abhängige Variablen verwässert.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

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chen Zielen, welche 50 Prozent oder mehr der Akteure erreichen können.389 Die optimale Zielschwierigkeit von 10 Prozent bei absoluten Zielen befindet sich jedoch bereits sehr nahe an der Überforderung der Akteure und könnte bei relativen Zielen (siehe Kapitel D2) eventuell schon im suboptimalen Überforderungsbereich liegen. Daher wurden die meisten Untersuchungen (Experimente 2 und 3) mit der Zielschwierigkeit 30 Prozent durchgeführt, was immer noch als anspruchsvoll gilt, eine Überforderung der Akteure jedoch weitgehend ausschließt. Für die Untersuchung des Effekts der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung (Experiment 1) wurden anspruchsvolle, moderate und leichte Ziele verwendet, deren Wahrscheinlichkeit, dass die Akteure das jeweilige Zielniveau erreichen können, bei 10 Prozent, 30 Prozent und 75 Prozent liegt. Um eine gleiche Zielschwierigkeit für relative und absolute Ziele sicherzustellen, wurden auf Basis der Ergebnisse des Pilotversuchs die relativen Wahrscheinlichkeiten der Zielerreichung umgerechnet in absolute Größen. Dabei ergaben sich als gleichwertige absolute Ziele 100, 85 und 65 zu findende Preise in 9 Minuten.390 Gemeinsame Unsicherheit 6WXGHQWHQ LP .RQWH[W ÄJHPHLQVDPH 8QVLFKHUKHLW´ EWHQ ZLe alle anderen Studenten die Aufgabe zu Beginn des Experiments für 4 Minuten. Ihre Zeitinformation für die anschließende Hauptübung war allerdings eine Zeitspanne von 6 bis 12 Minuten, statt der zuvor beschriebenen fix vorgegebenen 9 Minuten. Die Studenten wurden darüber informiert, dass der Computer des Versuchsleiters die genaue Zeit für die Aufgabe per Zufallsverfahren berechnet und einen lauten Alarmton von sich gibt, wenn die Zeit vorüber ist. Zusätzlich bekamen die Studenten keinerlei Zeitansagen während der Zielverfolgung, um die Unsicherheit noch zusätzlich zu erhöhen. Es handelte sich um HLQH ÄJHPHLQVDPH´ 8QVLFKHUKHLW GD DOOH Studenten im Raum von der Unsicherheit gleichermaßen betroffen waren. Die zur Verfügung stehende Zeit war am Ende exakt 9 Minuten, was einen einfachen Vergleich der Arbeitsleistungen über die verschiedenen Versuchsgruppen zulässt. Beispiele für gemeinsame Unsicherheiten in der Praxis sind weiter unten am Ende der Operationalisierung der gemeinsamen Kontextveränderung aufgeführt.

389 390

Vgl. Locke/Latham (1990), S. 349. Die Schätzung auf Basis des Piloten war sehr genau. Im Experiment entsprachen die Zielschwierigkeiten 10 Prozent, 30 Prozent und 75 Prozent, genau 101, 86 und 71 Preisen in 9 Minuten.

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Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Gemeinsame Kontextveränderung 6WXGHQWHQLP.RQWH[WÄJHPHLQVDPH.RQWH[WYHUlQGHUXQJ´EWHQZLHDOOHDQGHUHQ6WX GHQWHQ GLH $XIJDEH ]X %HJLQQ GHV ([SHULPHQWV IU  0LQXWHQ ,KUH =HLWLQIRUPDWLRQ IUGLHDQVFKOLH‰HQGH+DXSWEXQJZDUDOOHUGLQJV0LQXWHQVWDWWZLHQRUPDO0LQX WHQ 'LH DEVROXWHQ =LHOH XQG GLH %HQFKPDUNLQIRUPDWLRQHQ IU GLH 6WXGHQWHQ ZXUGHQ HQWVSUHFKHQGPLWGHU)RUPHO[ DQJHSDVVW)UGLHDEVROXWHQ=LHOHZXUGH]XP%HL VSLHOGDV=LHO3UHLVHLQ0LQXWHQPLW+LOIHGHUDQJHJHEHQHQ)RUPHOLQ3UHLVHLQ  0LQXWHQ XPJHZDQGHOW :lKUHQG GHU =LHOYHUIROJXQJ ZXUGH DOV JHPHLQVDPH .RQ WH[WYHUlQGHUXQJQDFK0LQXWHQGLH=HLWYRP9HUVXFKVOHLWHUIUDOOH$QZHVHQGHQDXI 0LQXWHQYHUOlQJHUW=HLWDQVDJHQZXUGHQZLHJHKDEWQDFKXQG0LQXWHQJH JHEHQ8PLP$QVFKOXVVGLHLQGLHVHP.RQWH[WDXI0LQXWHQEH]RJHQHQ$QJDEHQ]X SHUV|QOLFKHQ =LHOHQ XQG 6HOI(IILFDF\ PLW DOOHQ DQGHUHQ 6WXGHQWHQ YHUJOHLFKHQ ]X N|QQHQZXUGHQGLH$QJDEHQPLWGHU)RUPHO[ ZLHGHUXPDXI0LQXWHQKRFKJH UHFKQHW *HPHLQVDPH 8QVLFKHUKHLW XQG JHPHLQVDPH .RQWH[WYHUlQGHUXQJHQ ZXUGHQ XQDEKlQ JLJ YRQHLQDQGHU PDQLSXOLHUW 'DUDXV HUJDEHQ VLFK YLHU YHUVFKLHGHQH .RPELQDWLRQHQ IU GDV ([SHULPHQW =XP EHVVHUHQ 9HUVWlQGQLV VLQG %HLVSLHOH DXV GHU 3UD[LV IU DOOH .RPELQDWLRQHQLQ.ODPPHUQPLWDXIJHIKUW 1. Keine Unsicherheit, keine Kontextveränderung: =HLWDQNQGLJXQJ  0LQXWHQ =HLW  0LQXWHQ PLW =HLWDQVDJHQ 3UD[LVEHLVSLHO =LHOH IU GLH 3URGXNWLRQV VWDQGRUWH 'LH 5DKPHQEHGLQJXQJHQ ZHUGHQ DOV IHVW DQJHQRPPHQ XQG YHUlQ GHUQVLFKQLFKW  2. Gemeinsame Unsicherheit, keine Kontextveränderung =HLWDQNQGLJXQJ  ELV 0LQXWHQPLW(UZDUWXQJVZHUW0LQXWHQ=HLW0LQXWHQRKQH=HLWDQVDJHQ 3UD[LVEHLVSLHO=LHOHYRQLQWHUQDWLRQDOHQ(LQNlXIHUQGLH(LQNDXIVNRVWHQLQ(X UR ]X VHQNHQ 'LH 8QVLFKHUKHLW GHU (LQNlXIHU VLQG GLH :HFKVHONXUVH ZHOFKH VLFKDEHUQLFKWYHUlQGHUQ   Keine Unsicherheit, gemeinsame Kontextveränderung =HLWDQNQGLJXQJ  0LQXWHQ bQGHUXQJ DXI  0LQXWHQ QDFK  0LQXWHQ PLW =HLWDQVDJHQ >WUDQV SDUHQWH.RQWH[WYHUlQGHUXQJ@3UD[LVEHLVSLHO=LHOHIUGLH3URGXNWLRQVVWDQGRU WH'LH5DKPHQEHGLQJXQJHQZHUGHQDOVIHVWDQJHQRPPHQDEHUHLQHXQYRUKHU

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

109

gesehene Technologie- oder Prozessveränderung reduziert die Produktionszeiten.) 4. Gemeinsame Unsicherheit, gemeinsame Kontextveränderung: Zeitankündigung: 3 bis 9 Minuten mit Erwartungswert 6 Minuten, Zeit: 9 Minuten, ohne Zeitansagen [intransparente Kontextveränderung] (Praxisbeispiel: Ziele von internationalen Einkäufern, die Einkaufskosten in Euro zu senken. Die Unsicherheit der Einkäufer sind die Wechselkurse, welche sich im Laufe des Jahres auch zu ihren Gunsten verändern.) Direkter Wettbewerb Relative Ziele beinhalten per Definition immer direkten Wettbewerb. Absolute Ziele dagegen können sowohl mit als auch ohne direkten Wettbewerb angewendet werden. Für Studenten mit absoluten Zielen lautete der Text unter ihrem zugewiesenen Ziel im Kontext ohne direkten Wettbewerb: Ä'LH(UJHEQLVVHEHLGLHVHU$Xfgabe werden individuell für jede einzelne Person ausgewertet. Ein Vergleich mit anderen7HLOQHKPHUQILQGHWQLFKWVWDWW´ und im Kontext mit direktem Wettbewerb: Ä$P(QGHZLUGLKU(UJHEQLVPLWGHQHQGHr anderen Studenten im Raum und mit dem Durchschnitt aller Teilnehmer verglichen. Sie erhalten eine$XVZHUWXQJGHU(UJHEQLV VHSHU(0DLO´ Indirekter Wettbewerb 6WXGHQWHQ LP .RQWH[W ÄLQGLUHNWHU :HWWEHZHUE´ HUKLHOWHQ DOV ]XVlW]OLFKH ,QIRUPDWLRQ eine Benchmarkübersicht über die Arbeitsleistung von Studenten in der Vergangenheit. Die zur Verfügung gestellte ,QIRUPDWLRQKDWWHfolgende Form: Ä+LQZHLV Ergebnisse aus der Vergangenheit zeigen, dass: 100 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 10% entspricht 85 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 30% entspricht 75 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 50% entspricht 65 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 75% entspricht´

110

4.

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Operationalisierung der Messvariablen

Für die Operationalisierung der Messvariablen wurden die relevanten Dimensionen der Konstrukte erfasst (Konzeptionalisierung) und dafür geeignete Messinstrumente entwickelt. Es wurde dabei nach direkt messbaren Variablen und nicht direkt messbaren Variablen unterschieden. Für komplexe Variablen, die sich einer direkten Messung entziehen, wurden empirisch fassbare Indikatoren definiert, welche mit den latenten Variablen im Zusammenhang stehen und eine indirekte Messung dieser ermöglichen.391 Dabei ist zu beachten, dass die Messungen damit konzeptionell bedingt geringfügig fehlerbehaftet sind392, was sich durch entsprechende Analyseverfahren aber berücksichtigen lässt. Soweit es möglich war, wurde auf etablierte und getestete Messinstrumente aus der Literatur zurückgegriffen. Notwendige Modifikationen werden gegebenenfalls begründet. Als Rating-Skala diente durchgängig eine siebenstufige Skala, da der größte Teil der aus der Literatur übernommenen Messinstrumente diese in der Vergangenheit verwendete und sie im Vergleich zur fünfstufigen Skala eine höhere Validität und Reliabilität der Messung ermöglicht.393 Fähigkeiten der Akteure Die individuellen Fähigkeiten beeinflussen die Arbeitsleistung der Akteure in hohem Maße, sind aber nicht zentraler Bestandteil der Untersuchung. Sie sind daher für die vorliegende Untersuchung als Störgröße anzusehen und ihre Wirkung sollte, soweit wie möglich, neutralisiert werden. Dies gelingt durch eine Auswahl einer relativ homogenen Stichprobe, der zufälligen Verteilung der Teilnehmer auf die Versuchsgruppen (Randomisierung) und durch die Messung der Fähigkeiten und anschließendem Herausrechnen des Störeffekts, zum Beispiel als Kovariate innerhalb einer ANCOVAAnalyse. Die Fähigkeiten der Akteure lassen sich am besten mit Hilfe von Arbeitsproben anhand der konkreten Untersuchungsaufgabe messen. Die Goal-Setting-Theorie nutzt für

391 392 393

Vgl. Churchill (1979), S. 66; Baumgartner/Homburg (1996), S. 144. Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 115. Vgl. Jacoby/Matell (1971), S. 498.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

111

ihre Experimente dabei die Einarbeitungs-/Übungszeit der Akteure als Pretest.394 In der vorliegenden Arbeit wurde die Anzahl an korrekt gefundenen Preisen in den 4 Minuten Einarbeitungszeit gemessen und als Indikator für die Fähigkeiten der Teilnehmer verwendet. Fairnesswahrnehmung Für die Messung der Fairnesswahrnehmung wurde das Messinstrument von LIND/ KANFER/EARLEY verwendet, welches unterscheidet zwischen der Fairness der Zielableitung und der Fairness des zugewiesenen Ziels. Das Konstrukt baut auf die zwei ursprünglichen Fairnessbestandteile Procedural Justice395 und Distributive Justice396 von WENTZEL397 auf. Die Indikatoren von LIND/KANFER/EARLEY wurden aus dem Englischen ins Deutsche übersetzt. Um für die Versuchsteilnehmer ein originalgetreues Verständnis der Indikatoren im Deutschen sicherzustellen, wurde die Übersetzung mehrfach überprüft und angepasst mit Hilfe von unabhängigen Übersetzungen in beide Richtungen durch bilinguale Personen. Zur Messung wurde eine siebenstufige Likert-Skala mit einer 6NDODEHVFKULIWXQJYRQÄ7ULIIWJDUQLFKW]X´ELVÄ7ULIIWYROO]X´YHUZHQGHW Indikatoren des KonstrukteVÄ)DLUQHVVZDKUQHKPXQJ´ Mein zugewiesenes Ziel halte ich für fair. Die Herleitung, Begründung für mein zugewiesenes Ziel ist nachvollziehbar und fair. Tabelle 4: Operationalisierung des .RQVWUXNWHVÄ)DLUQHVVZDKUQHKPXQJ´

394

Vgl. Empfehlung von Locke/Latham (1990), S. 347. Vgl. Wentzel (2002), S. 251: relates to the fairness of the procedures used to determine distributive outcomes; vgl. auch Leventhal (1980); Leventahl, Karuza, Fry (1980). 396 Vgl. Wentzel (2002), S. 251: refers to the fairness of the actual outcome an employee receives; vgl. auch Gilliland (1993); Cohen (1987); Adams (1965). 395

112

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Persönliches Ziel Das persönliche Ziel der Akteure wurde in Übereinstimmung mit der Goal-SettingTheorie direkt abgefragt.398 Die Studenten wurden gebeten, ihr persönliches absolutes Ziel für die Hauptübung anzugeben, unabhängig von ihrem zugewiesenen Ziel. Bei relativen Zielen sowie bei absoluten Zielen mit direktem Wettbewerb wurde im Experiment, vor dem absoluten persönlichen Ziel, erst das relative persönliche Ziel abgefragt. ,QGLNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ3HUV|QOLFKHV=LHO´ Zu den wie viel Besten wollen Sie gehören?

Top _______ % der Anwesenden

Wie viele Preise möchten Sie (für sich) ausfindig machen? _____________ Preise (unabhängig von dem zugewiesenen Ziel) 7DEHOOH2SHUDWLRQDOLVLHUXQJGHV.RQVWUXNWHVÄ3HUV|QOLFKHV=LHO´

Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel Die Fragen zur Zielverpflichtung in empirischen Studien haben im Allgemeinen eine hohe Validität und Reliabilität.399 Zahlreiche Autoren verwendeten zur Messung der Zielverpflichtung die neun Indikatoren von HOLLENBECK/WILLIAMS/KLEIN (1989) als Ausgangsbasis, passten sie jedoch häufig noch individuell an die jeweilige Situation an.400 KLEIN ET AL. (2001) haben in einer groß angelegten Meta-Analyse die neun Indikatoren ausgiebig getestet und sie auf fünf besonders relevante Indikatoren reduziert. Da alle diese Konstrukte die Zielverpflichtung zum zugewiesenen Ziel messen und nicht, wie in unserem Fall, die Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel, wurden für diese Arbeit, neben der Übersetzung ins Deutsche, noch kleine Anpassungen vorgenommen. Zusätzlich wurde der erste Indikator etwas emotionaler formuliert nach der Empfehlung von LEIFER/McGANNON, welche damit in ihren Studien eine höhere Validität und Varianz der Zielverpflichtung erzielten und die Arbeitsleistung

397

Vgl. Wentzel (2002). Vgl. Locke/Latham (1990); Festinger (1942); Garland (1982). 399 Vgl. Seijts, Latham (2000) und Klein et al. (2001). 398

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

113

besser erklären konnten.401 Zur Abfrage wurde eine siebenstufige Likert-Skala mit eiQHU6NDODEHVFKULIWXQJYRQÄ7ULIIWJDUQLFKW]X´ELVÄ7ULIIWYROO]X´YHUZHQGHW ,QGLNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XPSHUV|QOLFKHQ=LHO´ Ich fühle mich meinem eigenen Ziel verbunden und verfolge es mit viel Engagement und Enthusiasmus. Ich denke, es ist ein gutes Ziel, um wirklich alles dafür zu geben. Es fällt mir schwer, mein eigenes Ziel ernst zu nehmen. Ganz ehrlich, es interessiert mich nicht wirklich, ob ich mein persönliches Ziel erreiche. Es würde mir nicht schwerfallen, mein selbst gesetztes Ziel wieder aufzugeben. Tabelle 6: Operationalisierung dHV.RQVWUXNWHVÄ=LHOYHUSIOLFKWXQJ3=´

3RVLWLRQGHVSHUV|QOLFKHQ=LHOVLP=LHOV\VWHP 'LH7HLOQHKPHUZXUGHQGLUHNWEHIUDJWREHVsich bei ihrem persönlichen Ziel um ein Ä:XQVFK]LHO´ÄUHDOLVWLVFKHV=LHO´RGHUÄ0LQGHVW]LHO´KDQGHOW$OV$QWZRUWZXUGHQXU eine Nennung zugelassen und musste angekreuzt werden. 6HOI(IILFDF\ Die Self-Efficacy der Studenten wurde nachGHUHPSIRKOHQHQ0Hthode von LOCKE/ /$7+$0402 erhoben. Es wurden sowohl die Größenklasse (magnitude) als auch die Stärke (strength) der Self-Efficacy abgefragt, da beide Konstrukte zur Erklärung der

400

Vgl. zum Beispiel Chong/Chong (2002); Sue-Chan/Ong (2002); Locke/Latham (1990) etc. 9JO /RFNH/DWKDP   6  /HLIHU0cGannon (1986) haben diesen Indikator in einem persönlichen Gespräch mit Locke/Latham als beVRQGHUV ZLUNVDP KHUYRUJHKREHQ Ä7KH FRPPLW ment factor that was significantly related to performance in the regression was one that asked subjects how enthusiastic they were about trying for WKHLUJRDO>«@ 7KLVHPRWLRQIRFXVHGIDFWRUQRW only was more valid but showed higher variance than the more cognitively focused factor which VLPSO\DVNHGVXEMHFWVLIWKH\ZHUHFRPPLWWHG´ 402 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 348. 401

114

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Self-Efficacy beitragen.403 Die Studenten mussten für zehn vorgegebene Preismengen angeben, ob sie die jeweilige Preisanzahl in der zur Verfügung stehenden Zeit erreichen können (Ja/Nein o self-efficacy magnitude) und wie hoch ihr Vertrauen in Prozent ist, diese Preisanzahl erreichen zu können (0 bis 100 Prozent o self-efficacy strength). Die angegebenen Preismengen waren in Zehnerschritte unterteilt und lagen zwischen 30 und 120 Preisen. Die self-efficacy magnitude (Anzahl aller Ja) und die self-efficacy strength (Summe aller Prozentangaben) wurden nach der Empfehlung von LOCKE/ LATHAM vor der Verwendung in den Analysen in z-Werte umgerechnet. Arbeitsleistung In der vorliegenden Arbeit wurde die Anzahl an korrekt gefundenen Preisen in der 9Minuten-Hauptübung gemessen und als Indikator für die Arbeitsleistung der Teilnehmer verwendet. Ursprünglich war eine Unterscheidung in Quantität und Qualität der Arbeitsleistung geplant, aber die Studenten machten so wenig Fehler bei der Preissuche, dass diese Unterscheidung in den Analysen nicht möglich war. Wettbewerbseinstellung der Akteure Für die Messung der allgemeinen Wettbewerbseinstellung wurde auf das weit verbreiWHWH .RQVWUXNW GHU Ä7UDLW &RPSHWLWLYHQHVV´ 7&  YRQ %52:1&5216/2&80404 XQG +(/05(,&+63(1&(405 zurückgegriffen. Es besteht aus vier Indikatoren und besitzt ein Cronbachsches Alpha von 0,84.406 Für die Messung von spezifischen Teilbereichen der Wettbewerbseinstellung wurde auf HOUSTON ET AL.407 zurückgegriffen, welche in einer Faktorenanalyse zwei verschiedene Teilbereiche der Wettbewerbseinstellung identifizierten.408 Das Konstrukt Ä6HOI$JJUDQGL]HPHQW´ 6$  VLHKW GDV *HZLnnen eines Wettbewerbs als besonders

403

9JO/RFNHHWDOD :RRG/RFNH /HH%RENR  9JO%URZQ&URQ6ORFXP  Vgl. Helmreich/Spence (1978). 406 Konstrukt ähnlich zu Kohn (1992). 407 Vgl. Houston et al. (2002). 408 bKQOLFK]X5\FNPDQHWDO  404 405

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

115

ZLFKWLJ DQ ZlKUHQG Ä,QWHUSHUVRQDO 6XFFHVV´ ,6  GHQ 6SD‰ XQG GHQ SRVLWLYHQ /HUQ HIIHNWYRQ:HWWEHZHUEEHWRQW$XI%DVLVGLHVHU(UNHQQWQLVVHZXUGHQGLHYLHU,QGLND WRUHQGHU7UDLW&RPSHWLWLYHQHVVQDFK6HOI$JJUDQGL]HPHQWXQG,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV JHWUHQQW XQG XP MH HLQHQ ,QGLNDWRU IU GLH EHLGHQ 7HLOEHUHLFKH GHU :HWWEHZHUEVHLQ VWHOOXQJ HUJlQ]W409 'DPLW HUJHEHQ VLFK IU GLH $QDO\VH GHV (LQIOXVVHV GHU :HWWEH ZHUEVHLQVWHOOXQJGUHLP|JOLFKH.RQVWUXNWH'LH7UDLW&RPSHWLWLYHQHVV7& GDV6HOI $JJUDQGL]HPHQW6$ XQGGHU,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV,6 $OOHYHUZHQGHWHQ,QGLNDWR UHQZXUGHQDXVGHP(QJOLVFKHQLQV'HXWVFKHEHUVHW]WXQGGLHhEHUVHW]XQJPHKUIDFK EHUSUIWXQGDQJHSDVVWPLW+LOIHYRQhEHUVHW]XQJHQLQEHLGH5LFKWXQJHQ(VZXUGH ]XU $EIUDJH HLQH VLHEHQVWXILJH /LNHUW6NDOD PLW HLQHU 6NDODEHVFKULIWXQJ YRQ Ä7ULIIW JDUQLFKW]X´ELVÄ7ULIIWYROO]X´YHUZHQGHW ,QGLNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ:HWWEHZHUEVHLQVWHOOXQJ´ 7& 6$  (VLVWZLFKWLJIUPLFKEHL$XIJDEHQEHVVHU]XVHLQDOVDQGHUH 7&6$ *HZLQQHQLVWZLFKWLJVRZRKOLP6SRUWDOVDXFKEHLGHU$UEHLW  6$ 3HUVRQHQGLHEHLHLQHP:HWWEHZHUEDXIJHEHQVLQGVFKZDFK 7&,6 0LUJHIlOOWHVEHLGHU$UEHLWLP:HWWEHZHUE]XDQGHUHQ]XVWHKHQ ,6 ,FKPDJGHQ:HWWEHZHUEGDLFKGDGXUFKYLHOEHUPLFKVHOEVWOHUQHHUIDKUH 7& ,FKVWUHQJHPLFKPHKUDQZHQQLFKLP:HWWEHZHUE]XDQGHUHQVWHKH 7DEHOOH2SHUDWLRQDOLVLHUXQJGHV.RQVWUXNWHVÄ:HWWEHZHUEVHLQVWHOOXQJ´

7&7UDLW&RPSHWLWLYHQHVV6$6HOI$JJUDQGL]HPHQW,6,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV Risikoeinstellung der Akteure )UGLH0HVVXQJGHU5LVLNRHLQVWHOOXQJZXUGHDXIGLHYLHU,QGLNDWRUHQGHVÄ5LVLNRUHL FKHQ 9HUKDOWHQV´ EH]LHKXQJVZHLVH Ä5LVN6HHNLQJ´ GHU 6HOI&RQWURO6NDOD YRQ

409

9JO+RXVWRQHWDO 6$XPGHQ,QGLNDWRUÄ3HRSOHZKRTXLWGXULQJFRPSHWLWLRQDUHZHDN´ XQG,6XPGHQ,QGLNDWRUÄ,OLNHFRPSHWLWLRQEHFDXVHLWWHDFKHVPHDORWDERXWP\VHOI´

116

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

SEIPEL beziehungsweise GRASMICK zurückgegriffen.410 Das Cronbachsche Alpha des Konstruktes lag in der Vergangenheit bei 0,83.411 Es wurde zur Abfrage, wie bei den anderen Konstrukten, eine siebenstufige Likert-Skala mit einer Skalabeschriftung YRQÄ7ULIIWJDUQLFKW]X´ELVÄ7ULIIWYROO]X´YHUZHQGHW ,QGLNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´ Manchmal riskiere ich etwas, nur um Spaß zu haben. Hin und wieder setze ich mich Risiken aus, um mich herauszufordern. Ich finde es manchmal aufregend, Sachen zu machen, für die ich Schwierigkeiten bekommen könnte. Aufregung und Abenteuer sind für mich wichtiger als Sicherheit. 7DEHOOH2SHUDWLRQDOLVLHUXQJGHV.RQVWUXNWHVÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´

5.

Analytisches Vorgehen

Für die Überprüfung der aufgestellten Hypothesen 1 bis 13 zum Grundmodell der *RDO6HWWLQJ7KHRULH ZLUG PLW GHU Kausalanalyse ein multivariates Verfahren eingesetzt, das auf Basis der empirisch gemessenen Kovarianzen und Korrelationen von Indikatorvariablen durch Parameterschätzungen Rückschlüsse auf Beziehungen zwischen den Konstrukten ermöglicht.412 Ein wichtiger Vorteil der Kausalanalyse gegenüber der klassischen Regressionsanalyse ist die Möglichkeit, auch komplexe Abhängigkeitsstrukturen, wie im Falle der GrXQGPRGHOOH GHU *RDO6HWWLQJ7KHRULH JH samtheitlich zu analysieren. Weitere Vorteile sind die Berücksichtigung auftretender Korrelationen zwischen exogenen Variablen sowie von Messfehlern im Zusammenhang mit latenten Konstrukten.

410

Vgl. ursprüngliches englisches Konstrukt Grasmick et al. (1993) und die deutsche Version davon von Seipel (2004). 411 Vgl. Grasmick et al. (1993). 412 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 333ff.; Homburg/Pflesser (1999), S. 635; Homburg (1989), S. 2.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

117

Für die Überprüfung der Hypothesen 14 bis 25 werden univariate Kovarianzanalysen (ANCOVA) und multiple Regressionsanalysen verwendet, da diese Analysemethoden eine hohe Validität und Reliabilität besitzen und weit verbreitet und anerkannt sind in der psychologischen und sozialpsychologischen Literatur. Auf eine Anwendung von Kausalanalysen für diese Hypothesen wurde bewusst verzichtet, da die vorliegenden dichotomen Einflussfaktoren (Unsicherheit, Kontextveränderungen, direkter und indirekter Wettbewerb) nicht stetig und normalverteilt sind und damit eine wichtige Prämisse der Kausalanalyse verletzen.

6.

Grundlagen der quantitativen Analyse

In diesem Abschnitt wird die verwendete Methode zur Gütebeurteilung der Konstruktmessungen beschrieben und die verwendeten Analysemethoden Kovarianzanalyse, Regressionsanalyse und Kausalanalyse werden kurz vorgestellt.

6.1

Konstruktmessung

Die Gewinnung von Erkenntnissen über komplexe Zusammenhänge von Konstrukten ist nur auf Basis von reliablen (zuverlässigen) und validen (gültigen) Messungen möglich. Die Reliabilität eines Messinstrumentes beschreibt die Genauigkeit einer Messung und kann durch Gütekriterien gemessen werden.413 Indikatoren stellen eine reliable Messung des zu Grunde liegenden Faktors dar, wenn die Messung frei von Zufallsfehlern ist und ein wesentlicher Anteil ihrer Varianz durch das zugrunde liegende Konstrukt erklärt wird.414 Hohe Reliabilität zeichnet sich insbesondere dadurch aus, dass die Messwerte bei wiederholter Messung reproduzierbar sind.415 In der Literatur werden drei Formen von Reliabilität unterschieden:416

413

Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1999), S. 87. Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 116; Churchill (1991), S. 495. 415 Vgl. Herrmann/Homburg (2000), S. 23. 416 Vgl. Hildebrandt (1998), S. 88. 414

118

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

x Interne-Konstistenz-Reliabilität: Korrelation der Indikatoren eines Konstruktes untereinander. Die Reliabilität wird umso höher bewertet, je höher die Korrelationen zwischen den einzelnen Indikatoren eines Konstruktes sind.417 x Parallel-Test-Reliabilität: Korrelation der Messergebnisse zweier äquivalenter Messinstrumente. x Test-Retest-Reliabilität: Korrelation zwischen der Messung und einer Vergleichsmessung mit demselben Messinstrument zu einem anderen Zeitpunkt. In der Regel kommt der Internen-Kosistenz-Reliabilität die größte Bedeutung zu, da die beiden letztgenannten Reliabilitätsformen nur sehr aufwendig überprüfbar sind.418 Die ValiditätHLQHU0HVVXQJÄLQGLFDWHVWKHGHJUHHWR which an instrument measures the construct which is uQGHU LQYHVWLJDWLRQ´419 Bei einer hohen Validität kann von einer konzeptionellen Korrektheit der Messung ausgegangen werden.420 Die Reliabilität ist eine notwendige Bedingung für die Validität der Messung. Während der Reliabilitätsbegriff nur auf Zufallsfehler abzielt, bezieht sich der Validitätsbegriff sowohl auf systematische als auch auf Zufallsfehler. In der Literatur werden hauptsächlich zwei Kategorien der Validität unterschieden; die Inhaltsvalidität und die Konstruktvalidität. Die Inhaltsvalidität bezieht sich auf das Ausmaß, zu dem die Indikatoren eines Messinstruments dem inhaltlich-semantischen %HUHLFK GHV .RQVWUXNWHV DQJHK|UHQ Ä&RQ tent validity focuses on the adequacy with which the domain of the characteristic is FDSWXUHGE\WKHPHDVXUH´421 Ein Messmodell weist eine hohe Inhaltsvalidität auf, wenn die konstruierten Indikatoren alle Bedeutungsinhalte und Facetten des Konstruktes abbilden.422 Die Sicherstellung der Inhaltsvalidität erfolgt in erster Linie qualitativ, da kaum intersubjektiv nachprüfbaren Kriterien zur Verfügung stehen.423

417

Vgl. Anderson/Gerbring/Hunter (1987) Vgl. Hildebrandt (1998), S. 88. Bohrnstedt (1970), S. 91. 420 Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 116. 421 &KXUFKLOO 6 422 Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 117. 423 9JO&DUPLQHV=HOOHU 6 418 419

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

119

Die Konstruktvalidität bezeichnet die Beziehung zwischen Konstrukt und Messinstrument. Es werden dabei drei Kategorien unterschieden: x Konvergenzvalidität: Hierunter wird das Ausmaß, zu dem zwei oder mehrere unterschiedliche Messungen des gleichen Konstruktes in Übereinstimmung sind, verstanden.424 Eine Übereinstimmung von Messversuchen gilt als gegeben, wenn die Indikatoren eines Konstruktes ausreichend hoch korrelieren. x Diskriminanzvalidität: Die Diskriminanzvalidität bezieht sich auf das Ausmaß, zu dem sich die Messungen unterschiedlicher Konstrukte voneinander unterscheiden. Zur Erfüllung dieses Kriteriums müssen die Indikatoren eines Konstruktes eine stärkere Assoziation untereinander aufweisen als zu den Indikatoren von anderen Konstrukten.425 x Normologische Validität: Repräsentiert das Ausmaß, zu dem theoretisch postulierte Beziehungen zwischen Konstrukten empirisch bestätigt werden können. Voraussetzung für die Untersuchung der normologischen Validität ist die Einbindung der betrachteten Konstrukte in eine übergeordneten theoretischen Rahmen, aus dem Rückschlüsse auf mögliche Beziehungen zwischen einzelnen Konstrukten abgeleitet werden können.426 Für die Beurteilung der Reliabilität und der Validität der Messung existieren verschiedene Methoden. Wir unterscheiden nach FORNELL427 und in Anlehnung an HOMBURG428 in die Methoden der ersten und zweiten Generation. Die Methoden der zweiten Generation, welche auf der konfirmatorischen Faktorenanalyse beruhen, gelten dabei als wesentlich leistungsfähiger429 als die Methoden der ersten Generation, welche ihren Ursprung in der Psychometrie430 haben.

424

Vgl. Bagozzi/Phillips (1982), S. 468 Vgl. Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 425.; Homburg/Giering (1996), S. 7. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 7; Bagozzi (1979), S. 24. 427 Vg. Fornell (1986). 428 Vgl. Homburg (2000), S. 70; Homburg (1998). 429 Vgl. Anderson/Gerbing (1993); Homburg (1998). 430 Zum Beispiel Campbell/Fiske (1959); Cronbach (1951); Cronbach/Meehl (1955). 425 426

120

Methodische Konzeption der Untersuchung

6.1.1

Teil E

Gütekriterien der ersten Generation

Zu den Gütekriterien der ersten Generation gehören: x Die exploratorische Faktorenanalyse x Das Cronbachsche Alpha und x Die Item to Total-Korrelation Die exploratorische Faktorenanalyse untersucht eine Gruppe von Indikatoren auf eine zugrunde liegende Faktorenstruktur.431 Das Ziel der explorativen Faktorenanalyse ist es, mit möglichst wenigen Faktoren die gesamte Indikatormenge hinreichend genau repräsentieren zu können.432 Dabei werden keine Hypothesen in Bezug auf die Faktorenstruktur zugrunde gelegt. Die Assoziationen der einzelnen Indikatoren mit einem Faktor werden durch die Faktorladungen ausgedrückt, welche den Korrelationen zwischen den Indikatoren und einem Faktor entsprechen.433 Auf Basis dieser Faktorladungen können erste Aussagen bezüglich Konvergenzvalidität und Diskriminanzvalidität der Messung getroffen werden. Konvergenzvalidität liegt nach der Literatur vor, wenn sich Indikatoren einem Faktor eindeutig zuordnen lassen und die dazugehörigen Faktorladungen mindestens 0,4 betragen.434 Sind zusätzlich die Faktorladungen der betrachteten Indikatoren zu anderen Faktoren deutlich niedriger, kann man dies als Hinweis auf Diskriminanzvalidität zwischen den Faktoren werten. Das Gütekriterium zur Beurteilung der Messung eines einzelnen Faktors ist der Anteil der erklärten Varianz der Indikatoren. In Anlehnung an HOMBURG/GIERING wird gefordert, dass ein einzelner Faktor mindestens 50 Prozent der Varianz einer Indikatormenge erklären soll.435 Das Cronbachsche Alpha ist eine der am weitesten verbreiteten Größen zur Reliabilitätsmessung und gibt den Grad der internen Konsistenz der Indikatoren eines Faktors

431

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 259ff. Vgl. Hartung/Elpelt (1992), S. 505. 433 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 266 434 Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 8 und 119; Homburg (2000). 435 Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 128. 432

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

121

an.436 Das Cronbachsche Alpha gilt als ein konservativer Schätzer und errechnet sich wie folgt:

D

mit

N · § ¨ ¦ V i2 ¸ § N · ¨ ¨ ¸ ˜ 1 i 1 2 ¸ Vt ¸ © N 1¹ ¨ ¸ ¨ ¹ ©

N = Anzahl der Indikatoren der Skala, V i2 = Varianz des Indikators i und V t2 = Varianz der Summe aller Indikatoren der Skala.

Der Wert des Cronbachschen Alpha liegt immer zwischen null und eins. Je höher der Wert ist, desto höher ist die angenommene Reliabilität des Faktors. Eine ausreichend hohe Reliabilität liegt nach NUNNALLY437 und HOMBURG/GIERING438 vor, wenn das Cronbachschen Alpha größer oder gleich 0,7 ist. Es werden jedoch häufig je nach Anwendungsgebiet auch höhere oder niedrigere Grenzwerte empfohlen439 und angewendet.440 Das dritte verwendete Gütekriterium der ersten Generation stellt die Item to TotalKorrelation dar. Sie stellt in der einfachen Version die Korrelation eines einzelnen Indikators (=Item) mit der Summe der restlichen Indikatoren eines Faktors (=Total) dar. Die korrigierte Item to Total-Korrelation, welche in dieser Arbeit angewendet wird, ist die Korrelation eines Indikators mit der Summe der verbleibenden Indikatoren eines Faktors, nachdem der betrachtete Indikator entfernt wurde.441 Sowohl für die einfache als auch die korrigierte Item to Total-Korrelation existieren keine expliziten Grenzwerte in der Literatur. Es werden aber grundsätzlich möglichst hohe Item to Total-Korrelationen gefordert, wobei hohe Werte für alle Indikatoren eines Faktors auf

436

Cortina (1993), S. 98, zum Cronbachschen Alpha: ÄFHUWDLQO\RQHRIWKHPRVWLPSRUWDQWDQGSHUYD VLYHVWDWLVWLFVLQUHVHDUFKLQYROYLQJWHVWFRQVWUXFWLRQDQGXVH´ 437 9JO1XQQDOO\ 6I 438 Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 120. 439 9JO0XUSK\'DYLGVKRIHU  440 +RPEXUJ 6ÄLQVHKUDQJHVHKHQHQ=HLWVFKULIWHQ>«@GDV&URQEDFKVFKH$OSKDWHLOZHL VH GHXWOLFKXQWHUOLHJW´

122

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

eine hohe Konvergenzvalidität hinweisen. Nach der Empfehlung von CHURCHILL zur Entwicklung von Messinstrumenten können die ermittelten Werte der Item to Total-Korrelation insbesondere zur Steigerung der Reliabilität bei einem zu niedrigen Cronbachschen Alpha verwendet werden. Dazu werden zur Steigerung der Reliabilität der Reihenfolge nach die Indikatoren mit der niedrigsten Item to Total-Korrelation eliminiert.442 Die Gütekriterien der ersten Generation sind weit verbreitet in der Literatur, werden aber zunehmend kritisiert. Zentrale Kritikpunkte sind dabei die hohe Restriktivität der Annahmen und die fehlende Möglichkeit der expliziten Schätzung von Messfehlern oder der inferenzstatistischen Prüfung von Modellparametern.443 Die Gütekriterien der zweiten Generation, welche auf der konfirmatorischen Faktorenanalyse basieren, beheben diese Defizite.444 Sie sind damit in vieler Hinsicht leistungsstärker als die Gütekriterien der ersten Generation.445

6.1.2

Gütekriterien der zweiten Generation

Die Gütekriterien der zweiten Generation basieren auf der konfirmatorischen Faktorenanalyse, die ein Spezialfall der Kausalanalyse darstellt und maßgeblich von JÖRESKOG in den 60er Jahren entwickelt wurde.446 Im Gegensatz zur vorher beschriebenen explorativen Faktorenanalyse basiert die konfirmatorische Faktorenanalyse auf vorab definierten Hypothesen zur Faktorenstruktur. Die Durchführung einer konfirmatorische Faktorenanalyse erfordert die detaillierte Spezifikation eines Messmodells, welches im Folgenden anhand der Notationen von LISREL allgemein vorgestellt wird.447 Ein Messmodell in LISREL umfasst latente Konstrukte (ȟj), Indikatorvariablen (xi), Messfehlervariablen (įi), Faktorladungen (Ȝij) und die Korrelationen der latenten Variablen untereinander (Ijk). Das Messmodell lässt sich ausdrücken durch die Vektorgleichung:

441

Vgl. Norusis (1993), S. 146. Vgl. Churchill (1979), S. 68. Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 9f. 444 Vgl. Jöreskog/Sörbom (1993). 445 Vgl. Homburg (2000), Homburg/Giering (1996). 446 Vgl. Jöreskog (1969); Jöreskog (1967); Jöreskog (1966). 447 Vgl. Jöreskog/Sörborn (2001). 442 443

Teil E

x

Methodische Konzeption der Untersuchung

123

/ ˜[  G

Hierbei bezeichnet x den Vektor der Indikatorvariablen, ȟ den Vektor der latenten Konstrukte, į den Vektor der Messfehler und ȁ die Matrix der Faktorladungen. Die Kovarianzmatrix Ȉ der beobachteten Variablen x kann bei Vorliegen bestimmter Voraussetzungen durch die drei Parametermatrizen ȁ, ĭ und șį ausgedrückt werden. Die entsprechende Gleichung lautet: 6

/)/ ' 4 G

In der Gleichung stellt ȁ¶GLHWUDQVSRQLHUWH0DWUL[ȁ und șį die Kovarianzmatrix der Messfehler dar. Mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse sollen die unbekannten Modelparameter (Ȝij, Ijk, Tį,ij) so geschätzt werden, dass die vom Modell reproduzierte Kovarianzmatrix š

6

š

š

š

6(/, ), 4 G )

und die auf Basis der Datensätze ermittelten empirischen Kovarianzmatrix S sich möglichst wenig unterscheiden hinsichtlich der Diskrepanzfunktion F ( S , 6(/, ), 4 G ))

Das Messmodell wird also den empirisch erhobenen Daten angepasst, indem die Modellparameter des Messmodells so geschätzt werden, dass das Modell die Kovarianzstruktur der Indikatoren möglichst gut reproduziert. Die Gestalt der Diskrepanzfunktion F hängt dabei von der ausgewählten Schätzmethode ab, von denen es in der Literatur viele verschiedene gibt.448 Das am häufigsten eingesetzte Schätzverfahren für das geschilderte Minimierungsproblem ist das Maximum Likelihood Verfahren, welches auch in der vorliegenden Arbeit Anwendung findet.449 Nach der Parameterschätzung erfolgt die Gütebeurteilung des Modells. Dabei wird mit Hilfe globaler und lokaler Gütekriterien ermittelt, wie exakt die erhobenen Kovarianzen zwischen den beobachteten Variablen durch das Modell abgebildet werden kön-

448

Vgl. Jöreskog/Sörbom (2001), S. 17ff.; Homburg (1989), S. 167ff.

124

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

nen.450 Mit Hilfe von globalen Gütekriterien kann beurteilt werden, wie gut die in den Hypothesen aufgestellten Beziehungen insgesamt durch die empirischen Daten widergespiegelt werden und durch lokale Gütekriterien kann die Güte einzelner Modellteile (Indikatoren und Faktoren) überprüft werden. Im Folgenden werden die in dieser Arbeit verwendeten globalen und lokalen Gütekriterien aufgeführt und näher erläutert.451 Globale Gütekriterien: x Chi-Quadrat Test (Ȥ2-Teststatistik) x Root Mean Squared Error of Approximation (RMSEA) x Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) x Normed Fit Index (NFI) x Normalized Normed Fit Index (NNFI) x Comparative-Fit Index (CFI) x Goodness-of-Fit Index (GFI) x Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) Lokale Gütekriterien: x Indikatorreliabilität (IR) x Faktorreliabilität (FR) x Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

449

Vgl. zu einer detaillierten Darstellung des Verfahrens Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 25ff. 450 Für eine Übersicht über die Gütekriterien der zweiten Generation mit Beschreibung und Bewertung siehe Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 31ff.; Homburg/Baumgartner (1998), S. 351ff.; Homburg/Giering (1998), S. 122ff; Sharma (1996), S. 157ff. 451 Die Auswahl der globalen Anpassungsmaße orientiert sich an der Empfehlung von SchermellehEngel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 51. Die Auswahl der lokalen Anpassungsmaße orientiert sich an den Empfehlungen von Homburg (2000), S. 91ff.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

125

Das bekannteste Gütekriterium ist der Chi-Quadrat Test, welche die Richtigkeit des spezifizierten Modells überprüft. Dem Ȥ2-Test liegt die Nullhypothese zugrunde, dass das spezifizierte Modell korrekt ist und die empirische Kovarianzmatrix S mit der vom š Modell generierten Kovarianzmatrix 6 übereinstimmt. Die Berechnung des Ȥ2-Wert beruht auf der Diskrepanzfunktion F und dem Stichprobenumfang. Ist der Ȥ2-Wert im Verhältnis zur Zahl der Freiheitsgrade groß, so ist das Modell abzulehnen. Die Beurteilung des Ȥ2-Wert wird in der Regel mit Hilfe des p-Wertes vorgenommen, welcher für einen guten Modellanpassung größer gleich 0,05 sein sollte und für eine akzeptable Modellanpassung größer gleich 0,01.452 Der Ȥ2-Wert berechnet sich wie folgt: F2

š

(n  1) ˜ F ( S , 6)

und die Anzahl der Freiheitsgrade wird mit df = ½q(q+1)-r berechnet. Dabei stehen n für den Stichprobenumfang, q für die Anzahl der Indikatorvariablen und r für die Anzahl der zu schätzenden Parameter. Problematisch an der Ȥ2-Teststatistik ist die hohe Sensitivität des Ȥ2-Wertes bezüglich des Stichprobenumfangs453 und dass die absolute Richtigkeit eines Modells überprüft wird, während im Rahmen der Konstruktmessung fast immer eine möglichst gute Approximation des Modells an die empirischen Daten anstrebt wird.454 Insofern ist der Chi-Quadrat Test eigentlich ungeeignet, um die Güte von Konstruktmessungen zu beurteilen. In der Literatur wird daher häufig vorgeschlagen, den Ȥ2-Wert nicht als Teststatistik zu verwenden, sondern unter Berücksichtigung der Freiheitsgrade als deskriptives Anpassungsmaß. Für eine gute Modellanpassung wird dabei in der Regel für den Quotient aus dem Ȥ2-Wert und der Zahl der Freiheitsgrade ein Höchstwert von 2 beziehungsweise für eine akzeptable Modellanpassung von 3 gefordert.455

452

Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 52; Homburg (2000), S. 92. Damit sinkt nach Backhaus et al. (2003), S. 373 die Wahrscheinlichkeit, dass ein Modell angenommen wird, mit größer werdendem Stichprobenumfang. 454 Cudeck/Browne (1983). 455 Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 33; Homburg (2000), S. 93. 453

126

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Der Root Mean Squared Error of Approximation (RMSEA) ist für die Gütebeurteilung der Konstruktmessung besser geeignet als der Ȥ2-Wert, da er nicht die absolute Richtigkeit eines Modells berechnet, sondern den Grad der Annäherung eines Modells an die empirischen Daten ermittelt. Er wird wie folgt berechnet:

RMSEA

F 2  df df (n  1)

RMSEA-Werte unter 0,05 deuten auf eine gute Modellanpassung und Werte unter 0,1 auf eine akzeptable Modellanpassung hin.456 Das Gütekriterium Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) ist ein Abwandlung des Mean Square Residual (RMR),457 welcher die durchschnittliche Größe der Residuen zwischen den Elementen der empirischen Kovarianzmatrix und den Elementen der vom Modell reproduzierten Kovarianzmatrix berechnet. Der Vorteil des SRMR gegenüber dem klassischen RMR ist die größere Unabhängigkeit von der Größe der Varianzen und Kovarianzen der beobachteten Variablen. SRMR-Werte unter 0,05 deuten auf eine gute Modellanpassung und Werte unter 0,1 auf eine akzeptable Modellanpassung hin.458 Das Gütekriterium Normed Fit Index (NFI) nimmt Werte zwischen null und eins an misst die Verbesserung der Anpassungsgüte beim Übergang von einem unabhängigen Modell zum Zielmodell. NFI-Werte größer 0,95 deuten auf eine gute Modellanpassung und NFI-Werte größer 0,90 auf eine akzeptable Modellanpassung hin.459 Das Gütekriterium Nonnormed Fit Index (NNFI) misst die relative Modellanpassung. Er ist sehr ähnlich dem NFI, behebt aber durch seine größere Unabhängigkeit von Stichprobenumfang einen wichtigen Nachteil des NFI. NNFI-Werte größer 0,97 deuten auf eine gute Modellanpassung und NNFI-Werte größer 0,95 auf eine akzeptable

456

Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 33. Vgl. Bentler (1995), S. 271. 458 Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 38. 459 Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 38. 457

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

127

Modellanpassung hin.460 Der NNFI liegt in der Regel, wie der NFI, zwischen null und eins, kann aber durch die fehlende Normierung auch Werte größer eins annehmen. Das Gütekriterium Comparative-Fit Index (CFI) ist ein inkrementelles Anpassungsmaß, welches das zu beurteilende Modell in Beziehung zu einem Referenzmodell setzt und anders als NFI und NNFI die Freiheitsgrade mit berücksichtigt. Bei dem Referenzmodell handelt es sich um ein Nullmodell, bei dem üblicherweise alle Indikatorvariablen als unabhängig angenommen werden.461 CFI-Werte größer 0,97 deuten auf eine gute Modellanpassung und CFI-Werte größer 0,95 auf eine akzeptable Modellanpassung hin.462 Das Gütekriterium Goodness-of-Fit Index (GFI) berechnet die Diskrepanz zwischen der empirischen und der vom Modell reproduzierten Kovarianzmatrix.463 Die GFIWerte liegen zwischen null und eins, wobei eins einer perfekten Anpassung des Modells an die Daten entspricht. GFI-Werte größer 0,95 deuten auf eine gute Modellanpassung und GFI-Werte größer 0,90 auf eine akzeptable Modellanpassung hin.464 Kritisch ist anzumerken, dass die Freiheitsgrade bei der Berechnung des GFI nicht berücksichtigt werden. Dadurch verbessern sich die GFI-Werte durch das Hinzufügen zusätzlicher zu schätzender Modellparameter. Das Gütekriterium Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) gibt ähnlich dem GFI den durch das Modell erklärten Anteil der Varianzen und Kovarianzen der Matrix S an, ist aber deutlich unabhängiger von der Anzahl der Freiheitsgrade. Wie der GFI kann der AGFI Werte zwischen null und eins annehmen. AGFI-Werte größer 0,90 deuten auf eine gute Modellanpassung und AGFI-Werte größer 0,85 auf eine akzeptable Modellanpassung hin.465 Neben den beschriebenen globalen Gütekriterien, welche die Konsistenz des Gesamtmodells beurteilen, sind zur Beurteilung einer Konstruktmessung auch lokale Gütekri-

460

Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 41. Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 356f. Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 42. 463 Vgl. Jöreskog/Sörbom (2001), S. 29. 464 Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 43. 465 Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 43. 461 462

128

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

terien von Bedeutung, welche einzelne Modellteile, wie zum Beispiel einzelne Indikatoren oder Faktoren, beurteilt. Das Gütekriterium Indikatorreliabilität (IR) gibt den Anteil der durch einen Faktor erklärten Varianz eines Indikators an.466 Der Wertebereich der IR liegt zwischen null und eins. In der Literatur existieren verschiedene Mindestwerte für eine gute Indikatorreliabilität, wobei die Mehrheit einen Mindestwert von 0,4 fordert.467 Zusätzlich zur Indikatorreliabilität wird häufig getestet, ob die zugehörige Faktorladung signifikant von Null verschieden ist. Um dieses sicherzustellen, wird für den t-Wert (Quotient der unstandardisierten Faktorladung und dem Standardfehler der Schätzung)468 ein Mindestwert von 1,96 (zweiseitiger Test auf dem 5%-Signifikanzniveau) gefordert.469 Auf der Ebene der Faktoren existieren die Gütekriterien Faktorreliabilität (FR) und durchschnittlich erfasste Varianz (DEV). Beide Größen dienen der Beurteilung, wie gut die Indikatoren eines Faktors den betreffenden Faktor messen. Der Wertebereich liegt jeweils zwischen null und eins, wobei hohe Werte auf eine gute Modellanpassung hindeuten. Als Mindestwert wird für die Faktorreliabilität (FR) ein Wert von 0,6 gefordert und für die durchschnittlich erfasste Varianz (DEV) wird ein Mindestwert von 0,5 gefordert.470 Die Diskriminanzvalidität untersucht inwieweit die inhaltlich-konzeptionelle Unterscheidung von Faktoren empirisch unterstützt werden kann. Für die Bewertung der Diskriminanzvalidität eignet sich sowohl der Ȥ2-Differenztest471 als auch das Fornell/Larcker-Kriterium, welches als das strengere Kriterium gilt.472 Das Fornell/Larcker-Kriterium fordert, dass die quadrierte Korrelation zwischen zwei Faktoren kleiner ist als die durchschnittlich erfasste Varianz von jedem der beiden Fakto-

466

Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 360f. Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 361. 468 Vgl. Jöreskog/Sörbom (1993); Homburg (2000), S. 92. 469 Vielfach wird auch nur der einseitige t-Test verwendet mit einem Mindestwert von 1,645, z.B. Homburg/Giering (1998), S. 125. Da viele postulierten Zusammenhänge dieser Arbeit aber noch nie empirisch untersucht wurden, verwendet diese Arbeit durchgängig den zweiseitigen t-Test. 470 Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 82; Homburg/Baumgartner (1998), S. 361. 471 Vgl. zu einer detaillierten Darstellung des Verfahrens Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 33ff. 472 Vgl. Anderson/Gerbing (1993). 467

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

129

ren.473 Somit wird für jeden Faktor verlangt, dass die Varianzerklärung in Bezug auf seine Indikatoren höher ist als die Varianzerklärung bezüglich anderer Faktoren. Tabelle 9 fasst die beschriebenen und in dieser Arbeit verwendeten Gütekriterien mit ihren dazugehörigen Anspruchsniveaus zusammen.474 Bei der Beurteilung der Konstruktmessung ist das Gesamtbild der Kriterien ausschlaggebend. Es wird nicht gefordert, dass alle Kriterien simultan erfüllt sein müssen.475 Kriterien der ersten Generation

Anspruchsniveau

Erklärte Varianz (EV)

EV • 0,5

Cronbachsches Alpha (Į)

Į • 0,7

Item to Total-Korrelation

Elimination des Indikators mit der niedrigsten Item to Total-Korrelation, falls das Cronbachsche Alpha kleiner als 0,7 ist

Kriterien der zweiten Generation

Anspruchsniveau Gute Modellanpassung

Akzeptable Modellanpassung

˴ 2/df

0” ˴ 2/df ” 2

2< ˴ 2/df ” 3

p-Wert

0,05< p ” 1,0

0,01 ” p ” 0,05

RMSEA

0 ” RMSEA ” 0,05

0,05 < RMSEA ” 0,08

SRMR

0 ” SRMR ” 0,05

0,05 < SRMR ” 0,10

NFI

0,95 ” NFI ” 1,0

0,9 ” NFI < 0,95

NNFI

0,97 ” NNFI ” 1,0

0,95 ” NNFI < 0,97

CFI

0,97 ” CFI ” 1,0

0,95 ” CFI < 0,97

GFI

0,95 ” GFI ” 1,0

0,90 ” GFI < 0,95

AGFI

0,90 ” AGFI ” 1,0

0,85 ” AGFI < 0,90 IR • 0,4

Indikatorreliabilität (IR)

t-Wert • 1,96

T-Wert der Faktorladung

FR • 0,6

Faktorreliabilität (FR)

DEV • 0,5

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV) Fornell/Larcker-Kriterium

DEV > quadrierte Korrelation

Tabelle 9: Gütekriterien zur Beurteilung der Messmodelle

473

Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 46.

130

Methodische Konzeption der Untersuchung

6.2

Teil E

Varianzanalyse und Kovarianzanalyse

Die Varianzanalyse (ANOVA = Analysis of Variance) ist ein sehr allgemein einsetzbares multivariates Analyseverfahren, mit dessen Hilfe die Wirkung einer (oder mehrerer) unabhängiger Variablen auf eine (oder mehrere) abhängige Variablen untersucht werden kann. Die unabhängigen Variablen nehmen im Normalfall nur diskrete Werte an (nominales oder ordinales Messniveau), während für die abhängigen Variablen metrische Skalenniveaus und Normalverteilung gefordert werden.476 Sind unabhängige Variablen metrisch skaliert, so bezeichnet man sie als Kovariate und die betreffende Analyse als Kovarianzanalyse (mehr dazu weiter unten). Varianzanalysen sind rechnerisch mit multiplen Regressionen identisch.477 Die Grundidee der Varianzanalyse besteht darin, die gesamte Varianz478 der abhängigen Variablen zu zerlegen in die nicht erklärte Varianz, die innerhalb der einzelnen Versuchsgruppen auftritt und die erklärte Varianz, die zwischen den verschiedenen Gruppen (=Faktorstufen) auftritt. Vor der Berechnung der Varianzen erfolgt jedoch in einem ersten Schritt die Zerlegung der Summe der quadrierten Gesamtabweichungen aller Beobachtungen. Dies sei im Folgenden einmal für eine einfache einfaktorielle Varianzanalyse mit einer unabhängigen und einer abhängigen Variable dargestellt.479 SSt(otal) G

= SSb(etween)

K

¦ ¦ (y

G

gk

 y) 2

g 1 k 1

x SSt(otal)

¦ K(y g 1

+ SSw(ithin) G

g

K

 y ) 2  ¦ ¦ ( y gk  y g ) 2 g 1 k 1

= Summe der quadrierten Gesamtabweichungen

x SSb(etween) = Summe der quadrierten Abweichungen zwischen den Gruppen (durch Gruppenzugehörigkeit erklärte Varianz)

474

Vgl. auch Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 52. Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 52f.; Homburg (2000), S. 93. 476 Daher eignet sich die Varianzanalyse besonders gut für Experimente, Backhaus et al. (2003), S. Ä'LH9DULDQ]DQDO\VHLVWGDVwichtigste Analyseverfahren zur $XVZHUWXQJYRQ([SHULPHQWHQ´ 477 Vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), 421; und detailliert Cohen et al. 2003. 478 Backhaus et al. (2003), S. 124.: Allgemein ist die (empirische) Varianz definiert als mittlere quadratische Abweichung (mean sum of squares). 479 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 123. 475

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

x SSw(ithin)

131

= Summe der quadrierten Abweichungen innerhalb der Gruppen (nicht erklärte Varianz, auch Residualvarianz genannt)

mit Ygk = _ y = g = k_ = yg =

Beobachtungswert Gesamtmittelwert aller Beobachtungswerte Kennzeichnung einer Gruppe als Ausprägung einer unabhängigen Variablen Kennzeichnung des Beobachtungswertes innerhalb einer Gruppe Mittelwert der Beobachtungswerte einer Gruppe

Auf Basis der quadrierten Gesamtabweichungen werden die Varianzen (mittlere quadratische Abweichungen) der vorgestellten Komponenten berechnet. Dazu werden die Summen der quadrierten Gesamtabweichungen durch die Zahl der Freiheitsgrade df (degrees of freedom) geteilt, welche sich aus der Zahl der Beobachtungswerte vermindert um eins ergeben.480 Mittlere quadratische Gesamtabweichung: MS t

SS t G ˜ K 1

Mittlere quadratische Abweichung zwischen den Gruppen: MS b

SS b G 1

Mittlere quadratische Abweichungen innerhalb der Gruppen: MS w

480

SS w G ˜ ( K  1)

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 124: Weil der Mittelwert, von dem die Abweichungen berechnet wurden, aus den Beobachtungswerten selbst berechnet wurde. Demnach lässt sich immer einer der Beobachtungswerte aus den anderen G*K-1 Beobachtungswerten und dem geschätzten Mittelwert HUUHFKQHQGKHULVWQLFKWPHKUÄIUHL´

132

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

Um die Wirkung der unabhängigen Variable statistisch zu überprüfen, wird aufbauend auf die mittleren quadratischen Abweichungen der empirische F-Wert berechnet:481 Femp

MS b MS w

Durch einen Vergleich des empirisch ermittelten F-Wertes mit der theoretischen FWerte-Tabelle482 kann nun die Hypothese, dass sich die Mittelwerte der verschiedenen Gruppen signifikant unterscheiden, auf Signifikanz geprüft werden. Ist der empirische F-Wert größer als der theoretische F-Wert, kann die Nullhypothese483 verworfen werden und ein Einfluss der unabhängigen Variablen kann angenommen werden. Die zweifaktorielle Varianzanalyse basiert auf dem gleichen Grundprinzip wie die vorgestellte einfaktorielle Varianzanalyse. Die Gesamtabweichung zwischen den Gruppen wird dabei aber zerlegt in die Abweichung bedingt durch den Faktor eins, die Abweichungen bedingt durch den Faktor zwei und die Abweichungen bedingt durch die Wechselwirkungen von Faktor eins und zwei. Entsprechend können isolierte Aussagen zur statistischen Signifikanz der beiden Faktoren und der Interaktion der beiden Faktoren getroffen werden. Für dreifaktorielle Varianzanalysen gilt die gleiche Logik, wobei durch die Analyse aller möglichen Wechselwirkungen zwischen je zwei Faktoren und allen drei Faktoren die inhaltliche Interpretation der Interaktionen schwierig ist.484 Die Kovarianzanalyse (ANCOVA) ist eine Erweiterung der Varianzanalyse. Es handelt sich um eine klassische Varianzanalyse mit einer zusätzlichen metrisch skalierten unabhängige Variablen, die als Kovariate bezeichnet wird. Die Integration eine Kovariate macht zum Beispiel immer Sinn, wenn es eine bekannte metrische Störgröße gibt (in dieser Arbeit zum Beispiel die VariableÄ)lKLJNHLWHQ´ GHUHQ:LUNXQJDXIGLHDE hängige Variable durch homogene Auswahl der Versuchsteilnehmer in ihrer Wirkung

481

Vgl. Bortz (2006), S. 256. Theoretische F-Werte existieren üblicherweise in Tabellenform für Vertrauenswahrscheinlichkeiten von 90%, 95% und 99%. 483 Die Nullhypothese H0 ist die Alternativhypothese zur definierten Wirkungshypothese H1 und unterstellt, dass die Gruppen sich untereinander nicht unterscheiden. 484 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 139. 482

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

133

nicht ausreichend neutralisiert werden kann. Üblicherweise geht die Kovarianzanalyse so vor, dass mit Hilfe einer Regressionsanalyse der auf die Kovariate entfallende Varianzanteil ermittelt wird und aus den Beobachtungswerten herausgerechnet wird. Anschließend wird auf Basis der korrigierten Beobachtungswerte eine klassische Varianzanalyse durchgeführt.485

6.3

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist eins der flexibelsten und am häufigsten eingesetzten statistischen Analyseverfahren486 und dient der Analyse von Beziehungen zwischen einer metrischen abhängigen Variablen und einer oder mehreren metrischen unabhängigen Variablen. Das Ziel einer Regressionsanalyse ist es, Zusammenhänge zwischen Variablen quantitativ zu beschreiben, sie zu erklären und ggf. auch zu prognostizieren. Im einfachsten Fall einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen lässt sich die Kausalbeziehung zwischen beiden Variablen wie folgt beschreiben: Y

f ( X ) mit Y als abhängige Variable und X als unabhängige Variable.

Liegen mehrere unabhängige Variablen vor spricht man von einer multiplen Regressionsanalyse. Die Kausalbeziehung lautet entsprechend: Y

f ( X 1 , X 2 ,..., X J )

Die Funktion f, welche die Kausalbeziehung beschreibt, kann viele Formen annehmen. In der Regel geht man aber immer von einem linearen Zusammenhang der Variablen aus. Existieren nichtlineare Kausalbeziehungen, versucht man diese in der Regel durch Transformationen in eine lineare Funktion zu überführen.487 Eine lineare Regressionsfunktion lässt sich wie folgt darstellen:488

485

Vgl. Diehl (1983), Kapitel 10. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 46. 487 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 79ff.; Bühl/Zöfel (2002), S. 345ff. 488 Vgl. Bühl/Zöfel (2002), S. 330. 486

134

Methodische Konzeption der Untersuchung

š

Teil E

b0  b1 x k N «. 

yk

mit ǔk = b0  b1  xk 

Ermittelter Schätzwert von Y für xk .RQVWDQWHV*OLHG 5HJUHVVLRQVNRHIIL]LHQW $XVSUlJXQJGHUXQDEKlQJLJHQ9DULDEOHIU%HREDFKWXQJN

'LH $EZHLFKXQJ HLQHV HUPLWWHOWHQ 6FKlW]ZHUWHV ǔk YRP HPSLULVFKHQ %HREDFKWXQJV wert ykEH]HLFKQHWPDQDOV5HVLGXDOJU|‰HHk (ek = yk±ǔk 489'DV=LHOGHU5HJUHVVLRQV DQDO\VHLVWHVHLQHOLQHDUH)XQNWLRQ]XILQGHQIUZHOFKHGLHQLFKWHUNOlUWHQ$EZHL FKXQJHQ 5HVLGXDOJU|‰HQ  P|JOLFKVW NOHLQ VLQG )U GLH /|VXQJ GHV 0LQLPLHUXQJV SUREOHPVVWHKHQYHUVFKLHGHQ6FKlW]YHUIDKUHQ]XU9HUIJXQJ'LH0HWKRGHGHUkleinsten QuadrateJHK|UWGDEHL]XGHQZLFKWLJVWHQVWDWLVWLVFKHQ6FKlW]YHUIDKUHQ490XQGILQ GHW HQWVSUHFKHQG DXFK LQ GLHVHU $UEHLW $QZHQGXQJ 'XUFK GLH 4XDGULHUXQJ GHU $E ZHLFKXQJHQZHUGHQGDEHLJU|‰HUH$EZHLFKXQJHQGHXWOLFKVWlUNHUJHZLFKWHWDOVNOHL QHUH$EZHLFKXQJXQGHVZLUGYHUPLHGHQGDVVVLFKSRVLWLYHXQGQHJDWLYH$EZHLFKXQ JHQNRPSHQVLHUHQ'DVEHVFKULHEHQH6FKlW]YHUIDKUHQGHUNOHLQVWHQ4XDGUDWHOlVVWVLFK DOV)XQNWLRQZLHIROJWGDUVWHOOHQ 491 K

¦ >y

 b0  b1 x k @ o PLQ 2

k

k 1

0LW +LOIH HQWVSUHFKHQGHU 8PIRUPXQJHQ OlVVW VLFK GDV EHVFKULHEHQH 2SWLPLHUXQJV SUREOHPYHUHLQIDFKHQ]XGHQ)RUPHOQ492 K

K

K

k 1 K

k 1

K ˜ ¦ xk ˜ y k  ¦ xk ˜ ¦ y k b1

k 1

K



 5HJUHVVLRQVNRHIIL]LHQW

K ˜ ¦ x k2  ¦ x k 2 k 1

b0

489

k 1

y  b1 x

9JO7RXWHQEXUJ 6 9JO%DFNKDXVHWDO 6 9JO%RUW] 6

490 491

=

.RQVWDQWHV*OLHG

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

135

Der Regressionskoeffinzient b1 gibt den quantitativen Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable wieder. Wird die unabhängige Variable um eine Einheit vergrößert, ändert sich die abhängige Variable gleichzeitig um b1 Einheiten. Da die Größe des Regressionskoeffizienten abhängig ist von der Skala der Messung, ist er kein Indiz für die Wichtigkeit der unabhängigen Variablen. Um Regressionskoeffizienten miteinander zu vergleichen und nach ihrem Einfluss zu sortieren, müssen sie zuvor standardisiert werden. Die standardisierten Regressionskoeffizienten (BetaWerte) werden wie folgt berechnet:493 bÖ j

bj ˜

Standardabweichung von X j Standardabweichung von Y

Multiple Regressionsanalysen mit zwei und mehr unabhängigen Variablen werden nach der gleichen Logik berechnet. Zur Überprüfung der Güte von Regressionsanalysen wird die F-Statistik verwendet und zur Überprüfung einzelner Regressionskoeffizienten dient der t-Test. Die F-Statistik prüft ob das geschätzte Modell auch über die Stichprobe hinaus für die Grundgesamtheit Gültigkeit besitzt. Der Ablauf ist der Gleiche wie bei der Varianzanalyse. Der empirische F-Wert wird berechnet und mit den theoretischen F-Werten der ausgewählten Signifikanzniveaus verglichen. Ist der empirische Wert größer, kann die Nullhypothese verworfen werden und der aufgezeigte Zusammenhang gilt als signifikant.494

Femp

R 2 ˜ ( K  J  1) (1  R 2 ) ˜ J

Wenn die F-Statistik einen signifikanten Zusammenhang in der Grundgesamtheit feststellt, werden in einem zweiten Schritt die einzelnen Regressionskoeffizienten isoliert auf Signifikanz geprüft. Dafür wird der t-Test verwendet. Der Ablauf ist der Gleiche wie bei der F-Statistik. Der empirische t-Wert wird berechnet und mit den theoreti-

492 493 494

Vgl. Bortz (2006), S. 186. Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 61. Vgl. Cohen et al. (2003), S. 89.

136

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

schen t-Werten der ausgewählten Signifikanzniveaus495 verglichen. Ist der Absolutbetrag des empirischen t-Wertes größer als der ausgewählte theoretische t-Wert, kann die Nullhypothese verworfen werden und ein Einfluss der unabhängigen Variablen kann angenommen werden. Der empirische t-Wert berechnet sich wie folgt:

t emp

bj sbj

Mit bj gleich Regressionskoeffizient des j-ten Regressors und sbj gleich dem Standardfehler von bj.496 Für weitere Details zur Regressionsanalyse sei an dieser Stelle auf COHEN ET AL. (2003) oder BACKHAUS ET AL. (2003), S. 45-116 verwiesen.

6.4

Kausalanalyse

Die Kausalanalyse ist ein multivariates Verfahren, welches auf Basis von empirisch gemessenen Kovarianzen und Korrelationen von Indikatorvariablen durch Parameterschätzung Rückschlüsse auf Beziehungen zwischen Konstrukten ermöglicht.497 Die Entwicklung der Kausalanalyse beruht maßgeblich auf den Arbeiten von JÖRESKOG (1973, 1978) und JÖRESKOG/SÖRBOM (1979, 1982).498 Gegenüber der klassischen Regressionsanalyse, welche weiter oben besprochen wurde, hat die Kausalanalyse drei wesentliche Vorteile:

495

Dabei gelten für die t-Werte die Grenzwerte der t-Teststatistik, wie sie zum Beispiel in der tTabelle in Backhaus et al. (2003), S. 796 aufgeführt sind. Bei einer ausreichend hohen Zahl an Freiheitsgraden gilt bei einem zweiseitigen t-Test für ein Signifikanzniveau von 10% ein Mindestwert von 1,645, bei einem Signifikanzniveau von 5% ein Mindestwert von 1,96 und bei einem Signifikanzniveau von 1% ein Mindestwert von 2,576. 496 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 73. Der Standardfehler der Schätzung ist ein weiteres globales Gütekriterium und gibt an, welcher mittlere Fehler bei Verwendung der Regressionsfunktion zur Schätzung der abhängigen Variablen Y gemacht wird. Der Standardfehler berechnet sich wie folgt:

¦e s 497

2 k

k

( K  J  1)

Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 333ff; Homburg/Pflesser (1999), S. 635; Homburg (1989), S. 2. 498 Vgl. Jöreskog (1973); Jöreskog (1978); Jöreskog/Sörbom (1979); Jöreskog/Sörbom (1982).

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

137

x Simultane Schätzung komplexer Dependenzstrukturen, wie sie auch im GoalSetting-Modell gegeben sind. Es können dabei sowohl kausale Ketten wie auch wechselseitige Dependenzen abgebildet und untersucht werden. x Die Möglichkeit Konstrukte über mehrere Indikatorvariable zu messen und dabei eventuell vorhandene Messfehler zu berücksichtigen.499 x Die Möglichkeit existierende Korrelationen zwischen exogenen Variablen durch Integration in das Modell zu berücksichtigen.500 Zur Durchführung der Kausalanalyse wird in dieser Arbeit das weit verbreitete Softwareprogramm LISREL in der Version 8.51 verwendet.501 Die Modellspezifikation in der LISREL-Notation umfasst 3 Teilmodelle. Ein Strukturmodell, welches die Beziehungen zwischen den Konstrukten auf Grund theoretischer Überlegungen spezifiziert sowie Messmodelle für exogene und endogene Konstrukte, welche die Beziehungen zwischen den Konstrukten und ihren Indikatoren abbilden (vgl. Abbildung 20). Die Teilmodelle lassen sich in der Vektorschreibweise als lineare Gleichungssysteme wie folgt darstellen: K

% K  *[  ]

(Strukturmodell)

x

/ x[  G

(Messmodell für exogene Konstrukte)

y

/ yK  H

(Messmodell für endogene Konstrukte)

499

Die Regressionsanalyse geht dagegen von der Annahme aus, dass alle Variablen des Modells fehlerfrei gemessen werden können. Diese Annahme kann zu Verfälschungen der Ergebnisse und zu möglichen Fehlinterpretationen führen. 500 Die Regressionsanalyse geht dagegen von der Annahme aus, dass alle exogenen Variablen vollkommen unabhängig sind. Falls in den empirischen Daten jedoch solche Abhängigkeiten vorliegen, werden die Schätzer der Regressionsparameter in der Regel verzerrt (Problem der Multikollinearität). 501 Vgl. Homburg/Sütterlin (1990), S. 181.

138

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

]1 y1

H1

y2

H2

y3

H3

y4

H4

K1 G1

x1

G2

x2

[1

K2 ]2 Messmodell der latenten exogenen Variablen

Messmodell der latenten endogenen Variablen Strukturmodell

Abbildung 20: Modellspezifikation in LISREL mit Struktur- und Messmodellen502

In der Gleichung des Strukturmodells wird die Beziehung zwischen den latenten Konstrukten spezifiziert. Dabei bezeichnet Ș die latenten endogenen Konstrukte und ȟ die latenten exogenen Konstrukte des Strukturmodells. Die Effekte zwischen den latenten endogenen Konstrukte werden durch die Koeffizientenmatrix B abgebildet. Die Effekte der latenten exogenen Konstrukte auf die latenten endogenen Konstrukte werden durch die Koeffizientenmatrix ī dargestellt. ȗ steht für die Residualvariablen der endogenen Konstrukte. Die Gleichungen der Messmodelle der endogenen und exogenen Konstrukte sind faktoranalytische Modelle. Sie geben Auskunft über die Zuordnung zwischen den latenten Konstrukten und den zugehörigen Indikatorvariablen. Der Vektor y enthält dabei die Indikatoren der latenten endogenen Konstrukte und der Vektor x enthält die Indikatoren der latenten exogenen Konstrukte. Die Koeffizientenmatrix ȁy und ȁx können als Faktorladungsmatrizen interpretiert werden und į und İ enthalten die Messfehlervariablen.503 Unter geeigneten Voraussetzungen ist es möglich, die Kovarianzmatrix Ȉ der

502 503

Abbildung in Anlehnung an Backhaus et al. (2003), S. 350. Es wird davon ausgegangen, dass jeder Indikator eine fehlerhafte Messung eines latenten Konstruktes ist.

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

139

beobachteten Indikatorvariablen x und y als Funktion der acht zu schätzenden Parametermatrizen B, ī, ȁy, ȁx, ĭ, Ȍ, Ĭİ, Ĭį auszudrücken.504 6

6(%, *, / y , / x , ), < , 4 H , 4 G )

Dabei bezeichnet ĭ die Kovarianzmatrix der exogenen latenten Konstrukte, Ȍ die Kovarianzmatrix der Residualgrößen des Strukturmodells und Ĭİ und Ĭį die Kovarianzmatrizen der jeweiligen Messfehlervariablen. Zur Vereinfachung wird die Gesamtheit der zu schätzenden Parameter innerhalb der acht Parametermatrizen im Folgenden mit D bezeichnet, was eine vereinfachte Darstellung der Gleichung mit Ȉ = Ȉ(D) ermögš

licht.505 Die darauf aufbauende Parameterschätzung hat das Ziel, einen Vektor D von Parameterschätzern zu ermitteln, so dass die vom Modell reproduzierte Kovarianzš š matrix 6 6 (D ) der empirischen Kovarianzmatrix S möglichst ähnlich ist. Dies geschieht durch Lösung des folgenden Minimierungsproblems: Fs(D) = F(S, Ȉ(D)) o min F bezeichnet eine Diskrepanzfunktion, mit deren Hilfe die Unterschiedlichkeit der Matrizen S und Ȉ(D) gemessen wird.506 Ein weiterer wichtiger Aspekt der Kausalanalyse beschäftigt sich mit der Identifikation des spezifizierten Modells. Ein Modell gilt als spezifiziert, wenn die Kovarianzmatrix der Indikatoren genügend Information für eine eindeutige Schätzung der Modellparameter enthalten.507 Wenn es auch nur eine weitere Kovarianzmatrix als die empirisch ermittelte gibt, die zu der gleichen Parameterschätzung führt wie diese, gilt das Modell als nicht identifiziert.508 Eine notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung für die Identifikation eines Modells besteht darin, dass die Anzahl der für die Schätzung zur Verfügung stehenden Gleichungen mindestens so groß sein muss, wie die Anzahl der zu schätzenden Parameter. Wenn q Indikatorvariablen empirisch erhoben werden, besteht die Kovarianzstruktur aus q(q+1)/2 Gleichungen, denen t unbekannte Parameter gegenüberstehen. Eine Bedingung für die Modellindentifikation ist demnach:

504

Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 349ff.; Homburg (1998), S. 350; Homburg (1989), S. 151ff. Vgl. Homburg/Pflesser (1999), S. 643f.; Homburg/Baumgartner (1998), S. 350. Vgl. hierzu im Detail Homburg (1989), S. 170f. 507 Vgl. Backhaus et al. (2003), S. 360f.; Homburg/Baumgartner (1995). 505 506

140

td

Methodische Konzeption der Untersuchung

Teil E

q ˜ (q  1) 2

Die Differenz aus der Anzahl der zu schätzenden Modellparameter (t) und der Anzahl der empirischen Varianzen und Kovarianzen (q(q+1)/2) ergibt die Anzahl der Freiheitsgrade des Modells (degree of freedom). Weitere Anzeichen für das Vorliegen eines nicht identifizierten Modells sind große Standardfehler sowie unverständliche oder entartete Schätzer.509 Zur Modellbeurteilung liefert die Kausalanalyse eine Reihe von lokalen und globalen Gütekriterien, welche zum Teil bereits im Zusammenhang mit der Gütebeurteilung der Konstruktmessung und der Regressionsanalysen vorgestellt wurden (vgl. Abschnitt 6.1 und 6.3). Als besonders wichtig gilt die quadrierte multiple Korrelation (R2) der einzelnen endogenen latenten Konstrukte, welche sich wie folgt berechnet: R2

1

\ jj var(K j )

In der Gleichung bezeichnet var(Șj) die geschätzte Varianz des endogenen Konstruktes und Șj und ȥjj die geschätzte Varianz der zugehörigen Fehlervariablen ȗj.510 Die quadrierte multiple Korrelation (R2) gibt den Anteil der Varianz eines endogenen Konstruktes Șj an, welcher durch andere im Modell spezifizierte beeinflussende Konstrukte erklärt wird.511 Der verbleibende Anteil der Varianz von Șj entfällt auf die Fehlervariable ȗj. Der Wertebereich von R2 liegt zwischen null und eins, wobei eins eine vollständige Erklärung der Varianz eines Konstruktes im Modell bedeutet. Für eine Überprüfung der hypothetischen Dependenzstruktur sind neben der quadrierten multiplen Korrelation auch die standardisierten Effekte des Strukturmodells (Ȗij und ȕkl) und die zugehörigen t-Werte von besonderer Bedeutung. Der standardisierte Effekt (Pfadkoeffizient) ermöglicht Aussagen über die Stärke und die Richtung von Abhängigkeiten zwischen Konstrukten. Der t-Wert ermöglicht durch einen Abgleich

508

Vgl. Bagozzi/Baumgarten (1994), S. 390. Für eine ausführliche Darstellung siehe Bollen (1989), S. 326ff. 510 Vgl. Homburg/Pflesser (1999), S. 649. 511 Vgl. Homburg/Pflesser (1999), S. 649. 509

Teil E

Methodische Konzeption der Untersuchung

141

mit definierten Mindeststandards die Beurteilung der statistischen Signifikanz der Zusammenhänge und wird zur Ablehnung oder Unterstützung von zugrunde liegenden Hypothesen verwendet.512 Neben der Untersuchung von klassischen Dependenzen, wie zum Beispiel dem Einfluss der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels auf die Self-Efficacy, ermöglicht die Kausalanalyse zusätzlich die Untersuchung von moderierenden Effekten.513 Ein moderierender Effekt liegt vor, wenn die Stärke eines Effektes einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable durch eine Drittvariable beeinflusst wird. Die Untersuchung moderierender Effekte erfolgt mit Hilfe von Mehrgruppenanalysen.514 Dazu wird das Forschungsmodell für verschiedene Gruppen (zum Beispiel Akteure mit relativen Zielen und Akteure mit absoluten Zielen) simultan geschätzt, wobei für einige oder alle Parameter Gleichheitsrestriktionen über die Gruppen hinweg existieren. Gleichheitsrestriktionen bedeuten, dass die betroffenen Parameter für alle Gruppen gleich geschätzt werden sollen. Ihre Anwendung sollte immer auf inhaltlichen Überlegungen beruhen. Für die Untersuchung von moderierenden Effekten ermittelt man in einer Mehrgruppenanalyse die Modellgüte (insbesondere Ȥ2) von zwei alternativen Modellstrukturen, die sich nur in der Gleichheitsrestriktion für den moderierten Wirkungszusammenhang unterscheidet. Ist die Modellgüte für die Modellstruktur ohne die Gleichheitsrestriktion wesentlich besser als die Modellgüte der Modellstruktur mit der Gleichheitsrestriktion, kann man von einem moderierenden Einfluss der Gruppenzugehörigkeit auf diesen Zusammenhang ausgehen. Der Ȥ2-Differenztest macht die Differenz der Anpassungsgüte unter Berücksichtigung der Zahl der Freiheitsgrade bewertbar. Um von einer signifikanten Moderation sprechen zu können, muss die Ȥ2Differenz zwischen den zwei alternativen Modellstrukturen bei einem veränderten Freiheitsgrad von eins zum Beispiel mindestens 3,84 betragen (5%-Signifikanzniveau). Die Richtung des moderierenden Effekts kann über die Differenz der standardisierten Effekte in den beiden Teildatensätze festgestellt werden.

512

Dabei gelten für die t-Werte die Grenzwerte der t-Teststatistik, wie sie zum Beispiel in der tTabelle in Backhaus et al. (2003), S. 796 aufgeführt sind. Bei einer ausreichend hohen Zahl an Freiheitsgraden gilt bei einem zweiseitigen t-Test für ein Signifikanzniveau von 10% ein Mindestwert von 1,645, bei einem Signifikanzniveau von 5% ein Mindestwert von 1,96 und bei einem Signifikanzniveau von 1% ein Mindestwert von 2,576. 513 Vgl. Jöreskog/Sörbom (2001). 514 Vgl. Jöreskog/Sörbom (2001); Bollen (1989).

Teil F

F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

143

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Das vorliegende Kapitel zu den empirischen Ergebnissen der experimentellen Untersuchung ist in vier Teilbereiche untergliedert. Im ersten Abschnitt werden die gemessenen Konstrukte auf ihre Güte (Validität und Reliabilität) überprüft. Im zweiten Abschnitt erfolgt die Untersuchung der Wirkung der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung und die Überprüfung der Grundmodelle für relative und absolute Ziele mit Hilfe der vorgestellten Kausalanalyse und im dritten und vierten Abschnitt werden die Auswirkungen von gemeinsamer Unsicherheit und gemeinsamen Kontextveränderungen sowie direktem und indirektem Wettbewerb auf den Zielartenvergleich mit Hilfe von Kovarianz- und Regressionsanalysen untersucht. In jedem der Teilbereiche zwei bis vier werden die durchgeführten Analysen beschrieben und die Ergebnisse mit Bezug zu den aufgestellten Hypothesen erläutert. Anschließend erfolgt am Ende eines jeden Teilbereichs eine Diskussion der Ergebnisse im Kontext der Literatur, um eine direkte Reflexion der gewonnenen Erkenntnisse zu gewährleisten. Im letzten Kapitel G der Arbeit werden dann alle Ergebnisse noch einmal übergreifend zusammengefasst und aus wissenschaftlicher und praktischer Sicht bewertet.

1.

Güte der Konstruktmessung

Für alle Konstrukte mit zwei oder mehr Indikatoren wird in diesem Abschnitt die empirische Messung auf ihre Validität und Reliabilität überprüft. Dies geschieht mit Hilfe der in Kapitel E6.1 beschriebenen Gütekriterien. Fairnesswahrnehmung Von den zwei Indikatoren der Fairnesswahrnehmung wurde der erste Indikator eliminiert, da das Cronbachsche Alpha für beide Indikatoren mit 0,63 unter der definierten Grenze von 0,70 lag. Der erste Indikator wurde gestrichen, da die explizite Frage des zweiten Indikators nach der Fairnesswahrnehmung bezüglich des zugewiesenen Ziels als wichtiger erachtet wurde als die Frage nach der Fairnesswahrnehmung bezüglich des Prozesses der Zielfindung. Zudem ergab eine exploratorische Analyse, dass beide

144

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Indikatoren die gleichen Einflussfaktoren und Wirkungseffekte hatten, die beobachteten Effekte bei Indikator zwei aber insgesamt stärker waren und somit für diese Untersuchung interessanter. Self-Efficacy Tabelle 10 stellt die Gütekriterien der ersten Generation des Konstruktes Self-Efficacy dar. Eine Berechnung der Gütekriterien der zweiten Generation ist leider nicht möglich, da die Self-Efficacy nur zwei Indikatoren besitzt und zur Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse eine Mindestanzahl von drei Indikatoren notwendig ist. Das Cronbachsche Alpha liegt mit 0,78 über dem angestrebten Mindestwert von 0,70 und die erklärte Varianz liegt ebenfalls über dem Mindestwert. Daher werden für die Untersuchungen dieser Arbeit beide Indikatoren verwendet. Informationen zu den IndikatorenGHV.RQVWUXNWHVÄ6HOI(IILFDF\´

Item to Total- IndikatorKorrelation reliabilität

Bezeichnung der Indikatoren

t-Wert der Faktorladung

Self-Efficacy Magnitude (Anzahl der Ja)

0,64

-

-

Self-Efficacy Strength (Summe der %-Angaben)

0,64

-

-

,QIRUPDWLRQHQ]XP.RQVWUXNWÄ6HOI(IILFDF\´

Deskriptives Gütekriterium Cronbachsches Alpha (standardisiert):

Ergebnis der explorativen Faktoranalyse 0,78

Erklärte Varianz:

0,82

Ergebnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse: ȋ2-Wert:

-

ȋ2-Wert/Freiheitsgrade:

-

p-Wert:

-

RMSEA:

-

NFI:

-

NNFI:

-

SRMR:

-

CFI:

-

GFI:

-

AGFI:

-

Faktorreliabilität:

-

Durchschnittlich erfasste Varianz:

-

7DEHOOH,QIRUPDWLRQ]XP.RQVWUXNWÄ6HOI(IILFDF\´

Zielverpflichtung zum persönlichen Ziel %HLP .RQVWUXNW Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ ]XP SHUV|QOLFKHQ =LHO´ OLHJHQ GLH *WHNULWHULHQ der ersten Generation (Cronbachsches Alpha, erklärte Varianz) deutlich über den Mindestanforderungen. Auch die globalen Gütekriterien der zweiten Generation weisen auf eine gute (p-Wert, NFI, NNFI, SRMR, CFI, GFI, AGFI) beziehungsweise akzep-

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

145

table (Ȥ2/df, RMSEA) Modellanpassung hin. Bei den lokalen Gütekriterien übertreffen die Faktorreliabilität, die t-Werte der Faktorladungen sowie vier der fünf Indikatorreliabilitäten die geforderten Mindestwerte. Lediglich der letzte Indikator weist mit 0,33 eine zu niedrige Indikatorreliabilität auf (Soll t 0,40) und trägt somit dazu bei, dass die durchschnittlich erfasste Varianz mit 0,47 ebenfalls geringfügig unter dem geforderten Mindestwert von 0,50 liegt. Auf Grund der aber durchgehend positiven Gütekriterien der ersten Generation und der positiven globalen Gütekriterien der zweiten Generation, werden alle Indikatoren beibehalten (vgl. Tabelle 11). Informationen zu den IndiNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XP3=´

Item to Total- IndikatorKorrelation reliabilität

Bezeichnung der Indikatoren

t-Wert der Faktorladung

Ich fühle mich meinem eigenen Ziel verbunden und verfolge es mit viel Engagement und Enthusiasmus.

0,62

0,55

13,50

Ich denke, es ist ein gutes Ziel, um wirklich alles dafür zu geben.

0,60

0,52

12,93

Es fällt mir schwer, mein eigenes Ziel ernst zu nehmen.

0,64

0,53

13,16

Ganz ehrlich, es interessiert mich nicht wirklich, ob ich mein persönliches Ziel erreiche.

0,67

0,44

11,58

Es würde mir nicht schwer fallen, mein selbst gesetztes Ziel wieder aufzugeben.

0,60

0,33

9,76

Informationen zum Konstrukt Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XP3=´

Deskriptives Gütekriterium Cronbachsches Alpha (standardisiert):

Ergebnis der explorativen Faktoranalyse 0,83

Erklärte Varianz:

0,59

Ergebnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse: ȋ2-Wert:

8,55

ȋ2-Wert/Freiheitsgrade:

2,14

p-Wert:

0,07

RMSEA:

0,06

NFI:

0,99

NNFI:

0,99

SRMR:

0,02

CFI:

0,99

GFI:

0,99

AGFI:

0,96

Faktorreliabilität:

0,82

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,47

Tabelle 11: Information zum Konstrukt Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XPSHUV|QOLFKHQ=LHO´

Wettbewerbseinstellung Trait Competitiveness Bei der Wettbewerbseinstellung Trait Competitiveness liegt das Cronbachsche Alpha mit 0,69 nur knapp unter der angestrebten Mindestgröße von 0,70 und die erklärte Va-

146

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

rianz liegt mit 0,52 knapp über der angestrebten Mindestgröße. Die globalen Gütekriterien der zweiten Generation weisen vollständig auf eine gute Modellanpassung hin. Bei den lokalen Gütekriterien liegen jedoch zwei Indikatoren mit Reliabilitäten von 0,14 und 0,27 unter dem angestrebten Mindestwert von 0,40. Eine Folge dieser niedrigen Indikatorreliabilitäten ist auch der niedrige Wert der durchschnittlichen erfassten Varianz, der mit 0,38 unter dem angestrebten Mindestwert von 0,50 liegt. Alle weiteren Gütekriterien (Faktorreliabilität sowie t-Werte der Faktorladungen) liegen wiederum über den Mindestanforderungen. Da eine Eliminierung des Indikators mit der niedrigsten Item to Total-Korrelation das Cronbachsche Alpha nur von 0,69 auf 0,70 verbessert und die beiden Indikatoren mit einer zu geringen Indikatorreliabilität inhaltlich wichtig sind, wird unter Berücksichtigung der guten restlichen Gütekriterien, insbesondere der globalen Gütekriterien der zweiten Generation, auf eine Eliminierung von Indikatoren verzichtet. Informationen zu den IndiNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ7UDLW&RPSHWLWLYHQHVV´

Item to Total- IndikatorKorrelation reliabilität

Bezeichnung der Indikatoren

t-Wert der Faktorladung

Es ist wichtig für mich, bei Aufgaben besser zu sein als andere.

0,55

0,55

11,64

Gewinnen ist wichtig, sowohl im Sport als auch bei der Arbeit.

0,55

0,56

11,71

Mir gefällt es, bei der Arbeit im Wettbewerb zu anderen zu stehen.

0,45

0,27

8,37

Ich strenge mich mehr an, wenn ich im Wettbewerb zu anderen stehe.

0,33

0,14

5,80

,QIRUPDWLRQHQ]XP.RQVWUXNWÄ7UDLW&RPSHWLWLYHQHVV´

Deskriptives Gütekriterium Cronbachsches Alpha (standardisiert):

Ergebnis der explorativen Faktoranalyse 0,69

Erklärte Varianz:

0,52

Ergebnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse: ȋ2-Wert:

3,18

ȋ2-Wert/Freiheitsgrade:

1,59

p-Wert:

0,20

RMSEA:

0,04

NFI:

0,99

NNFI:

0,97

SRMR:

0,02

CFI:

1,00

GFI:

1,00

AGFI:

0,97

Faktorreliabilität:

0,7

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,38

Tabelle 12: Information zum KRQVWUXNWÄ7UDLW&RPSHWLWLYHQHVV´

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

147

Wettbewerbseinstellung Self-Aggrandizement Tabelle 13 zeigt die Gütekriterien der Wettbewerbseinstellung Self-Aggrandizement. Von den ursprünglichen drei Indikatoren musste ein Indikator wegen eines zu geringen Cronbachschen Alpha von 0,67 eliminiert werden. Das Cronbachsche Alpha und die erklärte Varianz der verbleibenden zwei Indikatoren liegen über dem geforderten Mindestniveau. Es ist keine Berechnung der Gütekriterien der zweiten Generation möglich, da zur Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse eine Mindestzahl von drei Indikatoren notwendig ist. Informationen zu den IQGLNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ6HOI$JJUDQGL]HPHQW´

Item to Total- IndikatorKorrelation reliabilität

Bezeichnung der Indikatoren

t-Wert der Faktorladung

Es ist wichtig für mich, bei Aufgaben besser zu sein als andere.

0,56

-

-

Gewinnen ist wichtig, sowohl im Sport als auch bei der Arbeit.

0,56

-

-

Personen, die bei einem Wettbewerb aufgeben, sind schwach.

eliminiert

Informationen zum KonstrXNWÄ6HOI$JJUDQGL]HPHQW´

Deskriptives Gütekriterium Cronbachsches Alpha (standardisiert):

Ergebnis der explorativen Faktoranalyse 0,72

Erklärte Varianz:

0,78

Ergebnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse: ȋ2-Wert:

-

ȋ2-Wert/Freiheitsgrade:

-

p-Wert:

-

RMSEA:

-

NFI:

-

NNFI:

-

SRMR:

-

CFI:

-

GFI:

-

AGFI:

-

Faktorreliabilität:

-

Durchschnittlich erfasste Varianz:

-

Tabelle 13: Information zum KRQVWUXNWÄ6HOI$JJUDQGL]HPHQW´

Wettbewerbseinstellung Interpersonal Success Tabelle 10 zeigt die Ergebnisse der Überprüfung der Wettbewerbseinstellung Interpersonal Success. Das Cronbachsche Alpha liegt mit 0,74 über dem angestrebten Mindestwert von 0,70 und die erklärte Varianz liegt ebenfalls über dem Mindestwert. Daher werden für die Untersuchung beide Indikatoren verwendet.

148

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Informationen zu den IndiNDWRUHQGHV.RQVWUXNWHVÄ,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV´

Item to Total- IndikatorKorrelation reliabilität

Bezeichnung der Indikatoren

t-Wert der Faktorladung

Mir gefällt es, bei der Arbeit im Wettbewerb zu anderen zu stehen.

0,59

-

-

Ich mag den Wettbewerb, da ich dadurch viel über mich selbst lerne/erfahre.

0,59

-

-

Informationen zum KonstrXNWÄ,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV´

Deskriptives Gütekriterium Cronbachsches Alpha (standardisiert):

Ergebnis der explorativen Faktoranalyse 0,74

Erklärte Varianz:

0,80

Ergebnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse: ȋ2-Wert:

-

ȋ2-Wert/Freiheitsgrade:

-

p-Wert:

-

RMSEA:

-

NFI:

-

NNFI:

-

SRMR:

-

CFI:

-

GFI:

-

AGFI:

-

Faktorreliabilität:

-

Durchschnittlich erfasste Varianz:

-

7DEHOOH,QIRUPDWLRQ]XP.RQVWUXNWÄ,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV´

Risikoeinstellung Wie Tabelle 15 zeigt, liegen die Gütekriterien der ersten Generation sowie die lokalen Gütekriterien der zweiten Generation für daV.RQVWUXNWÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´EHUGHQ angestrebten Mindestwerten. Auch die globalen Gütekriterien der zweiten Generation weisen auf eine gute Modellanpassung hin. Informationen zu den Indikatoren des KonstrukteVÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´

Bezeichnung der Indikatoren

Item to Total- IndikatorKorrelation reliabilität

t-Wert der Faktorladung

Manchmal riskiere ich etwas, nur um Spaß zu haben.

0,71

0,52

13,15

Hin und wieder setze ich mich Risiken aus, um mich herauszufordern.

0,74

0,56

13,97

Ich finde es manchmal aufregend, Sachen zu machen, für die ich Schwierigkeiten bekommen könnte.

0,69

0,71

16,19

Aufregung und Abenteuer sind für mich wichtiger als Sicherheit.

0,64

0,62

14,96

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

149

,QIRUPDWLRQHQ]XP.RQVWUXNWÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ³

Deskriptives Gütekriterium Cronbachsches Alpha (standardisiert):

Ergebnis der explorativen Faktoranalyse 0,85

Erklärte Varianz:

0,70

Ergebnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse: ȋ2-Wert:

1,21

ȋ2-Wert/Freiheitsgrade:

1,21

p-Wert:

0,27

RMSEA:

0,03

NFI:

1,00

NNFI:

1,00

SRMR:

0,01

CFI:

1,00

GFI:

1,00

AGFI:

0,98

Faktorreliabilität:

0,86

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,60

7DEHOOH,QIRUPDWLRQ]XP.RQVWUXNWÄ5LVLNRHLQVWHOOXQJ´

Nach der Überprüfung der einzelnen Konstrukte auf ihre Reliabilität und Validität wurde im Anschluss noch die Diskriminanzvalidität der Messung beurteilt. Das dafür verwendete Fornell/Larcker-Kriterium zeigt sich durchgehend erfüllt, somit liegt in allen Fällen Diskriminanzvalidität vor, was bei den sehr heterogenen Konstrukten auch zu erwarten war.

2.

=LHOVFKZLHULJNHLWXQG*UXQGPRGHOOGHU*RDO6HWWLQJ7KHRULH

In diesem Abschnitt werden die aufgestellten Hypothesen 1 bis 13 zum einfachen und erweiterten Grundmodell der Goal-Setting-Theorie mit Hilfe der gewonnenen Daten von Experiment 1 überprüft. Im Vordergrund steht dabei die Frage nach der Wirkung der Zielschwierigkeit der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung der Akteure und damit einhergehend die Gültigkeit der einfachen und erweiterten Grundmodelle der Goal-Setting-Theorie für beide Zielarten. Einfluss der Zielschwierigkeit der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung Für die Untersuchung dieser Fragestellung wurde eine klassische Kovarianzanalyse (ANCOVA) mit Arbeitsleistung als abhängige Variable, Zielhöhe zugewiesenes Ziel und Zielart als Einflussvariablen und Fähigkeiten als Kovariate durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass in Experiment 1 die Fähigkeiten einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Arbeitsleistung hatten F(1;114) = 197,29; p = 0,00, aber kein statistisch signifikanter Einfluss der Zielart F(1;114) = 0,80; p = 0,37, der Zielhöhe zuge-

150

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

wiesenes Ziel F(2;114) = 0,42; p = 0,66 und der Interaktion von Zielart und Zielhöhe zugewiesenes Ziel F(2;114) = 0,55; p = 0,58 auf die Arbeitsleistung vorlagen. Die nicht signifikante Wirkung der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung der Akteure widerspricht den Erkenntnissen der Goal-Setting-Theorie. Mögliche Gründe dafür werden am Ende des Abschnitts mit Bezug zu den Hypothesen und der Literatur diskutiert. Zuvor werden jedoch die vorgestellten Grundmodelle der Goal-Setting-Theorie für beide Zielarten auf ihre Gültigkeit hin überprüft. Die nicht signifikante Wirkung der Zielart auf die Arbeitsleistung im stabilen Kontext von Experiment 1 ist ein weiteres wichtiges Ergebnis dieser Arbeit, wird weiterführend aber erst im Rahmen von Experiment 2 untersucht. Gültigkeit der Grundmodelle für relative und absolute Ziele Das einfache Grundmodell ohne die Variable Fähigkeiten von LOCKE/LATHAM (1990) wurde in einem ersten Schritt mit Hilfe von bivariaten Korrelationen getestet. Dazu wurden die Ergebnisse der Meta-Analyse von LOCKE/LATHAM (Abbildung 21-A) mit den ermittelten bivariaten Korrelationen aus Experiment 1 (Abbildung 21B) verglichen. Die Ergebnisse des Experiments repräsentieren dabei sowohl absolute als auch relative Ziele. Eine Trennung der beiden Zielarten wird erst weiter unten im Rahmen der Kausalanalyse vorgenommen. A

B Modell von Locke/Latham (1990) basierend auf einer Meta-Analyse mit absoluten Zielen

Bivariate Korrelationen in Experiment 1 (beinhaltet relative und absolute Ziele, N = 121)

Zielhöhe persönliches Ziel

+0,58

Zielhöhe zugewiesenes Ziel

Zielhöhe persönliches Ziel

+0,42

+0,39

+0,27

+0,28**

Arbeitsleistung

+0,39

Self-Efficacy

Zielhöhe zugewiesenes Ziel

+0,45**

+0,73**

+0,19*

Arbeitsleistung

+0,48**

Self-Efficacy

* Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) ** Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Abbildung 21: Goal-Setting-Grundmodell von Locke/Latham (A) im Vergleich zu Experiment 1 (B)

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

151

Alle ermittelten Korrelationen im Modell B (Experiment 1) sind statistisch signifikant auf einem Niveau von einem beziehungsweise fünf Prozent. Das deutet auf die Gültigkeit des Grundmodells der Goal-Setting-Theorie für die Daten von Experiment 1 hin. Die Korrelationen auf der linken Seite des Modells sind dabei schwächer und die Korrelationen auf der rechten Seite und in der Mitte stärker als die durchschnittlich ermittelten Korrelationen von LOCKE/LATHAM. Es darf dabei aber nicht vergessen werGHQGDVVHVVLFKKLHUEHLÄQXU´XPELYDULate Korrelationen zwischen einzelnen Variablen handelt und nicht um ein wirkliches Gesamtmodell im Sinne einer Pfadanalyse. Zudem fehlt die Variable Fähigkeiten im Modell, welche eine der wichtigsten Einflussvariablen der Arbeitsleistung ist.515 Beide Punkte können zu Fehlinterpretationen der Wirkungszusammenhänge in den Modellen führen. Zur Überprüfung der Hypothesen 1 bis 7 sowie 12 und 13 zum Grundmodell der GoalSetting-Theorie wurde daher das Grundmodell mit Fähigkeiten als MehrgruppenKausalmodell mit Hilfe von LISREL 8.51 geschätzt. Das Modell wurde dazu auf Basis der Daten von Experiment 1 gleichzeitig für die beiden (voneinander getrennten) Gruppen relative und absolute Ziele berechnet, wobei für alle Pfadkoeffizienten Gleichheitsrestriktionen516 galten. Lediglich der Pfad zwischen der Zielhöhe zugewiesenes Ziel und der Self-Efficacy war davon ausgenommen, da Hypothese 13 für diesen Pfad eine unterschiedliche Wirkung für beide Gruppen postuliert.517 Bevor die Ergebnisse im Einzelnen diskutiert werden, wird zunächst eine Bewertung der Anpassungsgüte der Schätzung vorgenommen. Tabelle 16 zeigt die Ergebnisse der Gütekriterien im Überblick.

515

Die Ergebnisse der vorangestellten ANCOVA-Analyse bestätigen den bedeutsamen und statistisch signifikanten Einfluss der Fähigkeiten auf die Arbeitsleistung der Akteure. Für alle Pfade mit Gleichheitsrestriktionen müssen die jeweiligen Pfadkoeffizienten für beide Gruppen (relative und absolute Ziele) gleich geschätzt werden. 517 Siehe Hypothese H13 Ä'HU SRVLWLYH (LQIOXVV GHU =LHOK|KH GHU ]XJHZLHVHQHQ =LHOH DXI GLH 6HOI (IILFDF\LVWEHLUHODWLYHQ=LHOHQJHULQJHUDOVEHLDEVROXWHQ=LHOHQ´ 516

152

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Gütemaß

˴ 2(df) df p-Wert ˴ 2/df RMSEA NFI NNFI SRMR CFI GFI

Wert

Guter Fit

11,09 20,00 0,94 0,55 0,00 0,97 1,03 0,07-0,08 1,00 0,97

Teil F

Akzeptabler Fit

0,05 < p ” 1,00

0,01 ” p ” 0,05

0,00 ” ˴ 2/df ” 2,00 0,00 ” RMSEA ” 0,05 0,95 ” NFI ” 1,00 0,97 ” NNFI ” 1,00 0,00 ” SRMR ” 0,05 0,97 ” CFI ” 1,00 0,95 ” GFI ” 1,00

2,00 < ˴ 2/df ” 3,00 0,05 < RMSEA ” 0,08 0,90 ” NFI < 0,95 0,95 ” NNFI < 0,97 0,05 < SRMR ” 0,10 0,95 ” CFI < 0,97 0,90 ” GFI < 0,95

Tabelle 16: Gütemaße vom Grundmodell mit Fähigkeiten

Alle Gütekriterien erfüllen den Anspruch an eine gute (Ȥ2/df, RMSEA , p-Wert, NFI, NNFI, CFI, GFI) beziehungsweise akzeptable Modellanpassung (SRMR) und es ist keine Adaption des Modells zur Verbesserung der Gütekriterien möglich. Damit ist die Hypothese 12 bestätigt, welche die Gültigkeit des Modells für beide Zielarten postuliert. Abbildung 22 zeigt das geschätzte Mehrgruppen-Kausalmodell mit standardisierten Pfadkoeffizienten und erklärten Varianzen (R2). Für Pfade mit Gleichheitsrestriktionen ist der standardisierte Pfadkoeffizient für relative und absolute Ziele gleich und wird daher nur einmal angegeben. abs. R2 = 68,6% rel. R2 = 72,5% +0,12 *

Zielhöhe zugewiesenes Ziel

Moderation ˞ = 4,5% **

abs. +0,48 ** rel. +0,17 ns

Zielhöhe persönliches Ziel

abs. R2 = 48,4% rel. R2 = 45,7%

-0,01 ns

+0,80 ** Arbeitsleistung

Self-Efficacy

+0,12 ns

+0,64 **

abs. R2 = 63,7% rel. R2 = 68,3% Fähigkeiten

+0,74 **

* **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Pfade mit Gleichheitsrestriktionen Pfad ohne Gleichheitsrestriktion

Abbildung 22: LISREL-Mehrgruppen-Grundmodell mit Fähigkeiten (N = 121)

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

153

Der Großteil der Hypothesen dieser Arbeit zum Grundmodell können durch die Ergebnisse der Empirie bestätigt werden. Falls nicht anders vermerkt, gelten die folgenden Hypothesenüberprüfungen für beide Zielarten. Hypothese 1 postuliert einen positiven Zusammenhang zwischen der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele und der Zielhöhe der persönlichen Ziele. Da der Pfadkoeffizient zwischen den beiden Variablen positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von fünf Prozent ist, kann die Hypothese bestätigt werden. Hypothese 2 postuliert einen positiven Zusammenhang zwischen der Zielhöhe der persönlichen Ziele und der Arbeitsleistung. Da der Pfadkoeffizient zwischen den beiden Variablen fast null und nicht signifikant ist, kann die Hypothese 2 nicht bestätigt werden. Hypothese 3 postuliert einen positiven Zusammenhang zwischen der Self-Efficacy und der Arbeitsleistung. Da der Pfadkoeffizient zwischen den beiden Variablen positiv ist, aber nicht signifikant, kann die Hypothese 3 nicht bestätigt werden. Hypothese 4 kann wiederum empirisch bestätigt werden. Der Pfadkoeffizient zwischen der Self-Efficacy und der Zielhöhe des persönlichen Ziels ist positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent. In der Hypothese 5 wird angenommen, dass die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele die Self-Efficacy positiv beeinflusst. Diese Hypothese kann nur für absolute Ziele bestätigt werden. Der Zusammenhang der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels mit der SelfEfficacy ist für absolute Ziele positiv und statistisch signifikant mit einem Niveau von einem Prozent. Für relative Ziele ist der Zusammenhang ebenfalls positiv, allerdings statistisch nicht signifikant. Hypothese 13 postuliert eine Moderation des gerade untersuchten Zusammenhangs zwischen Zielhöhe zugewiesenes Ziel und Self-Efficacy durch die Zielart. Sowohl die standardisierten Pfadkoeffizienten mit 0,48 für absolute Ziele und 0,17 für relative Ziele als auch die aufgezeigten Signifikanzen weisen auf die Richtigkeit der Hypothese hin. Eine Modellanpassung zur Untersuchung der Signifikanz des moderierenden Effekts, bei dem die Pfadkoeffizienten für diesen Pfad für beide Zielarten mit einer Identitätsrestriktion gleichgesetzt wurden, hatte bei einer Änderung der Freiheitsgrade um eins eine Verschlechterung von Ȥ2 um 4,0 zur Folge. Damit kann die Moderation

154

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

dieses Pfades durch die Zielart mit einem Signifikanzniveau von fünf Prozent bestätigt werden. In den Hypothesen 6 und 7 wird angenommen, dass die Fähigkeiten der Akteure die Self-Efficacy und die Arbeitsleistung der Akteure positiv beeinflussen. Beide Hypothesen können bestätigt werden, da die Pfadkoeffizienten zwischen Fähigkeiten und Self-Efficacy beziehungsweise Fähigkeiten und der Arbeitsleistung positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent sind. Eine exploratorische Ergänzung des Modells um einen direkten Wirkungspfad von Fähigkeiten zu der Zielhöhe der persönlichen Ziele, wie in Kapitel B7.1 erörtert, brachte wie erwartet keine weitere Verbesserung der Modellgüte mit sich. Der zusätzliche Pfad war nicht signifikant und der standardisierte Pfadkoeffizient mit 0,05 sehr klein. Der Ansatz wird daher nicht weiterverfolgt. Für die Überprüfung der Hypothesen 8 bis 11 ist die Darstellung des erweiterten *UXQGPRGHOOVPLWGHU9DULDEOHQÄ3RVLWLRQGHVSHUV|QOLFKHQ=LHOVLP=LHOV\VWHP´DOV Mehrgruppen-Kausalmodell in LISREL notwendig. Vor der Betrachtung der Ergebnisse werden wieder zuerst die Gütekriterien für das Modell überprüft.

Gütemaß

˴ 2(df) df p-Wert

˴ 2/df RMSEA NFI NNFI SRMR CFI GFI

Wert 14,86 26,00 0,96 0,57 0,00 0,96 1,04 0,07-0,08 1,00 0,96-0,97

Guter Fit

Akzeptabler Fit

0,05 < p ” 1,00

0,01 ” p ” 0,05

0,00 ” ˴ 2/df ” 2,00 0,00 ” RMSEA ” 0,05 0,95 ” NFI ” 1,00 0,97 ” NNFI ” 1,00 0,00 ” SRMR ” 0,05 0,97 ” CFI ” 1,00 0,95 ” GFI ” 1,00

2,00 < ˴ 2/df ” 3,00 0,05 < RMSEA ” 0,08 0,90 ” NFI < 0,95 0,95 ” NNFI < 0,97 0,05 < SRMR ” 0,10 0,95 ” CFI < 0,97 0,90 ” GFI < 0,95

Tabelle 17: Gütemaße vom erweiterten Grundmodell mit Position PZZ

Alle Gütekriterien erfüllen den Anspruch an eine gute (Ȥ2/df, RMSEA , p-Wert, NFI, NNFI, CFI, GFI) beziehungsweise akzeptable Modellanpassung (SRMR). Damit ist auch für dieses Modell die Gültigkeit für beide Zielarten belegt. Abbildung 23 zeigt

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

155

das vollständige Mehrgruppen-Kausalmodell mit standardisierten Pfadkoeffizienten und erklärten Varianzen (R2). abs. R2 = 69,0% rel. R2 = 72% Zielhöhe zugewiesenes Ziel

Zielhöhe persönliches Ziel

+0,13 *

abs. -0,95 ** rel. -0,51 ns

+0,80 **

Position PZZ abs. +0,46 ** rel. +0,17 ns

abs.+0,92 ** rel. +0,22 ns

+ 0,08 ns

abs. +0,19 * rel. -0,04 ns

abs. R2 =

29,0% rel. R2 = 12,0% Arbeitsleistung

Self-Efficacy +0,04 ns +0,65 **

abs. R2 = 48,0% rel. R2 = 46,0%

abs. R2 = 68,0% rel. R2 = 67,0%

Fähigkeit +0,73 **

* **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Pfade mit Gleichheitsrestriktionen Pfade ohne Gleichheitsrestriktionen

Abbildung 23: LISREL-Mehrgruppen-Grundmodell mit Position PZZ (N = 121)

Neben dem Pfad von der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Self-Efficacy wurden auch für alle Pfade von XQG]XU9DULDEOHÄ3RVLWLRQGHVpersönlichen Ziels im ZielV\VWHP´ 3RVLWLRQ 3==  XQWHUVFKLHGOLFKH 3Iadkoeffizienten für die beiden Zielarten zugelassen zur Sicherstellung eines guten Modell-Fits, ausgedrückt durch die Gütemaße des Modells.518 Für die Überprüfung der Hypothesen 8 bis 10 wird daher nach relativen und absoluten Zielen unterschieden. In der Hypothese 8 wird angenommen, dass die Position des persönlichen Ziels im Zielsystem die Arbeitsleistung der Akteure positiv beeinflusst. Für absolute Ziele kann diese Hypothese bestätigt werden, da der Pfadkoeffizient zwischen den beiden Variablen für absolute Ziele positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem

518

Gleichheitsrestriktionen für diese Pfade verschlechtern die Modellgüte deutlich.

156

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Prozent ist. Für relative Ziele kann die Hypothese dagegen nicht bestätigt werden, da der beschriebene Pfadkoeffizient sehr klein und statistisch nicht signifikant ist. Hypothese 9 postuliert einen negativen Zusammenhang zwischen der Zielhöhe des persönlichen Ziels und der Position des persönlichen Ziels im Zielsystem. Die Hypothese kann nur für absolute Ziele bestätigt werden, da der standardisierte Pfadkoeffizient für diesen Zusammenhang nur für absolute Ziele negativ und statistisch signifikant ist mit einem Niveau von einem Prozent. Für relative Ziele ist der Zusammenhang ebenfalls negativ, aber statistisch nicht signifikant. In der Hypothese 10 wird angenommen, dass die Self-Efficacy die Position des persönlichen Ziels im Zielsystem positiv beeinflusst. Für absolute Ziele kann diese Hypothese bestätigt werden, da der Pfadkoeffizient zwischen den beiden Variablen für absolute Ziele positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent ist. Für relative Ziele kann die Hypothese dagegen nicht bestätigt werden, da der beschriebene Pfadkoeffizient zwar positiv ist, aber statistisch nicht signifikant. Hypothese 11 postuliert eine bessere Erklärung der Arbeitsleistung der Akteure (erhöhtes R2) durch die Ergänzung des Grundmodells XPGLH9DULDEOHÄ3RVLWLRQGHVSHU sönlichen Ziels im Zielsystem´'LH(UJHEQLVVHGHU$UEHLWZHLVHQDXIGLH5LFKWLJNHLW der Hypothese für absolute Ziele hin. Bei absoluten Zielen stieg das R2 der Arbeitsleistung durch die Erweiterung des Grundmodells von 63,7 Prozent auf 68 Prozent und die drei neu hinzugekommenen Pfade für absolute Ziele sind hoch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent. Bei relativen Zielen fiel das R2 der Arbeitsleistung durch die Erweiterung des Grundmodells dagegen von 68,3 Prozent auf 67 Prozent und alle drei neu hinzugekommenen Pfade sind nicht signifikant. Die Hypothese 11 scheint damit für relative Ziele keine Geltung zu haben. Die Alternative I des erweiterten Grundmodells (siehe Kapitel C5) mit der Variable Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ ]XP SHUV|QOLFKHQ =LHO´ ZXUGH HEHQIDOOV DOV .DXVDOPRGHOO JH schätzt. Da der Zusammenhang der Zielverpflichtung PZ und der Arbeitsleistung jedoch marginal und statistisch nicht signifikant ist und die erklärte Varianz der Arbeitsleistung sowie die Modellgüte niedriger sind als bei Alternative II, wurde dieser Ansatz nicht weiterverfolgt. Die in der Tabelle 18 zusammengefassten Ergebnisse der Hypothesenüberprüfung zu Zielschwierigkeit und den Grundmodellen werden im Folgenden näher diskutiert. Der

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

157

Fokus der Diskussion liegt dabei auf möglichen Erklärungen für Abweichungen zu den Hypothesen und eine Bewertung der Ergebnisse im Kontext der Literatur. Im letzten Kapitel G der Arbeit werden dann alle Ergebnisse noch einmal übergreifend zusammengefasst und aus wissenschaftlicher und praktischer Sicht bewertet. Hypothesen

Bestätigung u. Signifikanz

Hypothesen im Zusammenhang mit dem einfachen Grundmodell der Goal-Setting-Theorie 1 Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele positiv.

9*

2 Die Zielhöhe der persönlichen Ziele beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv.

-

3 Self-Efficacy beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv.

-

4 Self-Efficacy beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele der Akteure positiv.

9**

5 Die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflusst die Self-Efficacy positiv. - Für absolute Ziele - Für relative Ziele

9** -

6 Die Fähigkeiten der Akteure beeinflussen die Arbeitsleistung positiv.

9**

7 Die Fähigkeiten der Akteure beeinflussen die Self-Efficacy positiv.

9**

12 Das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie gilt für absolute und relative Ziele.

(9)

13 Der Einfluss der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Self-Efficacy ist bei relativen Zielen geringer als bei absoluten Zielen.

9*

Hypothesen im Zusammenhang mit dem erweiterten Grundmodell der Goal-Setting-Theorie 8 Die Position PZZ beeinflusst die Arbeitsleistung positiv. - Für absolute Ziele - Für relative Ziele

9** -

9 Die Zielhöhe des persönlichen Ziels beeinflusst die Position PZZ negativ. - Für absolute Ziele - Für relative Ziele

9** -

10 Die Self-Efficacy beeinflusst die Position PZZ positiv. - Für absolute Ziele - Für relative Ziele

9** -

'LH(UJlQ]XQJGHV*UXQGPRGHOOVXPGLHÄ3RVLWLRQGHVSHUV|QOLFKHQ=LHOVLP  =LHOV\VWHP´HUP|JOLFKWHLQHEHVVHUH(UNOlUXQJGHU$UEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHXUH (erhöhtes R2 im Vergleich zum einfachen Grundmodell). - Für absolute Ziele - Für relative Ziele */**: signifikant auf dem 5%-/1%-Niveau; ns: nicht signifikant; (9): Ergebnisse weisen auf die Richtigkeit der Hypothese hin, Signifikanz aber nicht nachweisbar

7DEHOOH(UJHEQLVGHU+\SRWKHVHQEHUSUIXQJ+\S± 

(9) -

158

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Diskussion des Einflusses der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung Entgegen den bisherigen Erkenntnissen der Goal-Setting-Theorie hatte die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele in Experiment 1 keinen Einfluss auf die Arbeitsleistung der Akteure. Damit reiht sich diese Studie ein in eine Gruppe weiterer Studien innerhalb der Goal-Setting-Theorie, welche ebenfalls keinen signifikanten Zusammenhang zwischen der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele und der Arbeitsleistung gefunden haben, zum Beispiel KALNBACH/HINSZ (1999), BUTTON/MATHIEU/AIKIN (1996), MEYER/SCHACHT-COLE/GELLATLY (1988).519 Ein möglicher Grund für das Ausbleiben eines signifikanten Effekts der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung in dieser Studie könnte die beobachtete hohe interne Motivation der Studenten sein. Mehr als 80 Prozent der Studenten mit absoluten Zielen, welche sowohl ihr zugewiesenes als auch ihr persönliches Ziel im Zeitverlauf erreicht haben, arbeiteten weiter und erbrachten freiwillig zusätzliche Arbeitsleistung über die definierten Ziele hinaus.520 Diese Beobachtung stützt die Selbstregulierungstheorie (selfregulation theory) von BANDURA521, wie sie in Kapitel B1 vorgestellt wurde. Nach Aussage der Selbstregulierungstheorie führt das Erreichen der eigenen Ziele nicht zu einem Ende des Zielstrebens, sondern bei ausreichend hoher Self-Efficacy zum Setzen von anspruchsvolleren Zielen und damit proaktiv zu einer neuen Soll-Ist-Diskrepanz.522 In vielen vorherigen Goal-Setting-Studien war es den Teilnehmern jedoch nicht gestattet, nach Erreichen ihrer Ziele an der Aufgabe weiterzuarbeiten523. Dies führte dazu, dass Akteure mit anspruchsvollen zugewiesenen Zielen mehr Zeit für die Aufgabe hatten als Akteure mit leichten Zielen, was in der logischen Konsequenz zu einer messbar höheren Arbeitsleistung der Akteure mit anspruchsvollen Zielen führte. In der Praxis wird jedoch kein Arbeitnehmer nach Erreichen seiner Ziele gebeten oder gezwungen werden, mit der Arbeit aufzuhören und für den Rest der zur Verfügung stehenden Zeit

519

Weitere Studien ohne signifikanten Zusammenhang zwischen Zielhöhe zugewiesenes Ziel und Arbeitsleistung sind in Locke/Latham (1990) aufgeführt. 520 Die restlichen 20% haben ihr Ziel entweder mit Ablauf der Zeit genau erreicht oder haben mit Erreichen ihrer Ziele aufgehört zu arbeiten. 521 Vgl. Bandura (1981, 1993, 2000). 522 Sind Ziele mit monetären Incentivierungen verknüpft und orientiert sich die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele an den Leistungen der Akteure in der vorherigen Periode, ist zu vermuten, dass die Akteure ein deutliches Übertreffen ihrer Ziele zu vermeiden versuchen, aus Angst vor Zweitrundeneffekten. Für zugewiesene Ziele ohne leistungsbasierte Incentivierung, wie sie im Experiment angewendet wurden, gilt dies mit gewissen Einschränkungen nicht.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

159

daheim zu bleiben. LOCKE/LATHAM argumentieren das beschriebene Vorgehen damit, dass wenn Akteure nach Erreichen einfacher Ziele weiterarbeiten, es sich ihrer 0HLQXQJQDFKQLFKWXPHLQH6LWXDWLRQPLWÄOHLFKWHQ=LHOHQ´KDQGHOWVRQGHUQXPHLQH 6LWXDWLRQPLWÄOHLFKWHQ=LHOHQSOXV´524 Die Möglichkeit, nach Erreichen der Ziele weiWHU]XDUEHLWHQ HQWVSULFKW MHGRFK GHU DOOWlJlichen Praxis und das Ziel dieser Untersuchung ist es, möglichst exakt die Wirklichkeit abzubilden. Es bleibt zu wünschen, dass alle Studien künftig deutlich darauf hinweisen, ob die Akteure nach Erreichen ihrer Ziele weiterarbeiten durften oder nicht und wenn sie es durften, wie viel Prozent von dieser Möglichkeit Gebrauch machten. ZudeP ZlUH HLQH 0HWD$QDO\VH LQWHUHVVDQW welche die Wirkung der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung getrennt nach beiden Vorgehensweisen ausweist. (LQHZHLWHUHP|JOLFKH(UNOlUung für den nicht signifikanten Einfluss der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung könnte auch eiQH QLHGULJH =LHOYHUSIOLFK tung zum zugewiesenen Ziel sein, da wichWLJH(LQIOXVVIDNWRUHQGHU=LHOYHUSIOLFKWXQJ ]XP%HLVSLHOPRQHWlUH=LHOERQL|IIHQWOLFKH Zielzusagen oder eine$XWRULWlWGHU]LHO JHEHQGHQ ,QVWDQ] QXU HLQJHVFKUlQNW RGHU EHUKDXSW QLFKW YRUODJHQ 'D GLH =LHOYHU SIOLFKWXQJ ]XP ]XJHZLHVHQHQ =LHO QLFKW JHPHVVHQ ZXUGH OlVVW VLFK GLHVH $QQDKPH OHLGHUQLFKWEHUSUIHQ'HU=XVDPPHQKDQJ ]ZLVFKHQGHU=LHOK|KHGHUSHUV|QOLFKHQ Ziele und der Arbeitsleistung ZDU DOOHUGLQJV WURW] KRKHU =LHOYHUSIOLFKWXQJ ]XP SHU V|QOLFKHQ=LHO0LWWHOZHUWLP([SHULPHQW5,5 von 7), im Pfadmodell ebenfalls marginal und statistisch nicht signifikant. Diese Tatsache deutet darauf hin, dass die ZielverSIOLFKWXQJ QLFKW GLH DOOHLQLJH (UNOlUXQJ für die von der bisherigen Goal-SettingTheorie abweichenden Ergebnisse sein kann. (LQH GULWWH P|JOLFKH (UNOlUung für den nicht signifikanten Einfluss der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung ist die Neuartigkeit der Aufgabe für die Studenten. Nach den Erkenntnissen von KANFER/ACKERMANN525 nimmt bei neuen

523

=XP%HLVSLHO/RFNH  /RFNH/DWKDP 6Ä+DYLQJVXEMHFWVVWRSZRUNLQJZKHQWKH\DWWDLQWKHLUJRDOVKDVRIWHQ been described as an artifact in WKH OLWHUDWXUH 7KLV GHVFULSWLRQ LV PLVOHDGLQJ ,I VXEMHFWV ZKR DUH DVNHGWRWU\WRDWWDLQDQHDV\JRDOXSRQUHDFKLQJit choose to continue working, this no longer conVWLWXWHVDQHDV\JRDOVHWWLQJFRQGLWLRQ,WLVDQHDV\JRDOSOXVFRQGLWLRQ´YJODXFK/RFNH/DWKDP  6 525 9JO.DQIHU$FNHUPDQQ  524

160

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Aufgaben das Lernen von Fähigkeiten zur Bewältigung der Aufgabe die ganze Aufmerksamkeit der Akteure in Anspruch und die Zielhöhe des zugewiesenen Ziels hat daher einen nur sehr geringen Einfluss auf die Arbeitsleistung. Erst wenn die Akteure mit der Arbeit vertraut sind, schenken sie dem Ziel mehr Beachtung und die Zielhöhe kann ihre Wirkung auf die Arbeitsleistung entfalten. Da es sich bei der verwendeten Katalogsuchaufgabe allerdings um eine sehr leichte Aufgabe handelte und diese vor der Zielvergabe auch geübt wurde, kann der beschriebene Effekt die Ergebnisse ebenfalls nicht vollständig erklären. Diskussion der Ergebnisse zum einfachen Grundmodell Die Ergebnisse demonstrieren, dass das einfache Grundmodell der Goal-SettingTheorie auch für relative Ziele Gültigkeit besitzt. Die Wirkungsstärke ist dabei für die meisten Pfade ähnlich beziehungsweise gleich der Wirkungsstärke bei absoluten Zielen. Die Pfadkoeffizienten des einfachen Grundmodells unterscheiden sich für beide Zielarten lediglich für den Pfad von der Zielhöhe der zugewiesenen Ziele auf die SelfEfficacy. Bei Akteuren mit relaWLYHQ=LHOHQOLH‰VLFK±ZLHin Hypothese 13 postuliert ± GLH 6HOI(IILFDF\ 6HOEVWZLUNVDPNHLWVHUZDUWung) weniger stark durch die Zielhöhe der zugewiesenen Ziele beeinflussen, wie das bei absoluten Zielen der Fall war. Wahrscheinliche Gründe dafür sind die in der Regel guten Kenntnisse der eigenen relativen Leistungsfähigkeit für verschiedene Aufgabentypen in Kombination mit den Benchmarkinformationen über vergangene Perioden, welche nur Akteure mit relativen ZieOHQHUKLHOWHQYJO.DSLWHO' )UDOWEHNannte Aufgaben dürfte der dargestellte Wirkungsunterschied, durch gemachte Erfahrungen der Akteure mit der Aufgabe, schwächer ausfallen, da in diesen Fällen auch die Akteure mit absoluten Zielen ihre eigene Leistungsfähigkeit als Anker für die Abschätzung ihrer Self-Efficacy verwenden können. Entgegen den bisherigen Erkenntnissen der Goal-Setting-Theorie sind die Pfade von der Self-Efficacy auf die Arbeitsleistung und von der Zielhöhe der persönlichen Ziele auf die Arbeitsleistung im Modell nicht signifikant. Diese Beobachtung ist wahrscheinlich auf die hohe interne Motivation der Akteure zurückzuführen, welche die Akteure auch nach Erreichen ihrer zugewiesenen und persönlichen Ziele weiterarbeiWHQOLH‰VLHKH%HJUQGXQJZHiter oben) und auf die Anwendung von fortschrittlichen Kausalmodellen in Kombination mit der Einbindung von Fähigkeiten in das GrundPRGHOO 'HQQ EHL $QZHQGXQJ YRQ ÄHLQIDFKHQ³ ELYDULDWHQ .RUUHODWLRQVNRHIIL]LHQWHQ

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

161

ohne Berücksichtigung von Fähigkeiten, sind die Pfade auf Basis der gleichen Daten (siehe Abbildung 21) statistisch signifikant. Die signifikanten Korrelationen sind jedoch lediglich die direkte Folge des Einflusses der Fähigkeiten auf die Self-Efficacy, die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung, welche als solche in der Abbildung 21 nicht erkennbar sind.526 Die wenigen existierenden Kausalmodelle zum Grundmodell der Goal-Setting-Theorie in der Literatur bestätigen die Ergebnisse zum Teil. Im Kausalmodell von GIBBONS/WEINGART527 hat die Self-Efficacy zum Beispiel ebenfalls keine signifikante Auswirkung auf die Arbeitsleistung, die Zielhöhe der persönlichen Ziele beeinflusst die Arbeitsleistung jedoch signifikant, was aber auch eine Auswirkung der manipulierten normativen Information sein kann. Und im Kausalmodell von BUTTON/MATHIEU/AIKIN528 ist kein Pfad von der Self-Efficacy auf die Arbeitsleistung eingezeichnet, was bei der hohen Güte des Modells für keinen signifikanten Zusammenhang der beiden Variablen spricht, und die persönlichen Ziele hatten nur zu einem von zwei Durchgängen einen signifikanten Einfluss auf die Arbeitsleistung. Diskussion der Ergebnisse zum erweiterten Grundmodell Für absolute Ziele ist die Erweiterung deV *UXQGPRGHOOV XP GLH 9DULDEOH Ä3RVLWLRQ GHVSHUV|QOLFKHQ=LHOVLP=LHOV\VWHP´SRVLWLY zu bewerten. Alle drei ergänzten Pfade sind hoch signifikant mit einem Niveau von einem Prozent und die erklärte Varianz der Arbeitsleistung stieg von 63,7 Prozent auI3UR]HQW'LH9DULDEOHÄ3RVLWLRQGHV SHUV|QOLFKHQ=LHOVLP=LHOV\VWHP´VWHOOWGDPit bei absoluten Zielen eine wertvolle zusätzliche Information über die Motivation beziehungsweise die zu erwartende Arbeitsleistung der Akteure im Vorfeld einer Aufgabe dar. Da die Variable nur mit einer Skala von 3 erhoben wurde, ist zudem weiteres Optimierungspotenzial zu vermuten. Für zukünftige Arbeiten mit absoluten Zielen empfiehlt es sich, diese Variable mit einer 5stufigen oder 7-stufigen Skala abzufragen, um mit Hilfe der damit verbundenen höheren Varianz den Erklärungsanteil der Arbeitsleistung weiter zu steigern.

526

Im Statistik-Methodenlehrbuch beschrieben als: A und B korrelieren, weil beide von C in ähnlicher Weise beeinflusst werden. 527 Vgl. Gibbons/Weingart (2001). 528 Vgl. Button/Mathieu/Aikin (1996).

162

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Bei relativen Zielen brachte die ErweiteruQJGHV*UXQGPRGHOOVXPGLH9DULDEOHÄ3RVL WLRQ GHV SHUV|QOLFKHQ =LHOV LP =LHOV\VWHP´ NHinen Mehrwert in Form eines erhöhten R2GHU$UEHLWVOHLVWXQJ'DVN|QQWHDQGHUIHhlenden Normalverteilung der Antworten IU UHODWLYH =LHOH OLHJHQ GHQQ ZlKUHQG EHLabsoluten Zielen die 9HUWHLOXQJ GHU $QW ZRUWHQQRUPDOYHUWHLOWZDUJDEHVEHLUHODWLYHQ=LHOHQIDVWNHLQH$NWHXUHGLHLKUHSHU sönlichen Ziele als Mindestziele ansahen. Weitere Untersuchungen PLWVWXILJHQXQG VWXILJHQ6NDOHQZlUHQDXFKKLHUZQVFKHQVZHUWXPZHLWHUH(UNHQQWQLVVH]XJHZLQ nen. 'LH 9HUZHQGXQJ GHV .RQVWUXNWHV Ä=LHOYHUSIOLFKWXQJ ]XP SHUV|QOLFKHQ =LHO´ IKUWH IUEHLGH=LHODUWHQ]XNHLQHU6WHLJHUXQJGHUHUNOlUWHQ9DULDQ]GHU$UEHLWVOHLVWXQJ'LH (UJHEQLVVHVWW]HQGLH9HUPXWXQJYRQ+2//(1%(&.%5,()529GDVVGLHDEJHIUDJWH =LHOYHUSIOLFKWXQJ]XPSHUV|QOLFKHQ=LHOIUDOOH$NWHXUHKRFKLVW0LWWHOZHUWLP([ SHULPHQWYRQ XQGGLH6WDQGDUGDEZHLFKXQJYHUJOHLFKVZHLVHQLHGULJLVW6'LP ([SHULPHQW   'LHV KDW ZDKUVFKHLQOLFK in hohem Maße zum geringen und nicht VLJQLILNDQWHQ(LQIOXVVGHUÄ=LHOYHUSIOLFKWXQJ]XPSHUV|QOLFKHQ=LHO´DXIGLH$UEHLWV leistung beigetragen. Der AnVDW]KDWGDPLW±GHQ(UJHEQLVVHQQDFK±ZHQLJHU3RWHQ ]LDO]XU(UNOlUXQJGHU$UEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHXUHDOVGDVHUZHLWHUWH*UXQGPRGHOOPLW GHU9DULDEOHQÄ3RVLWLRQGHVSHUV|QOLFKHQ=LHOVLP=LHOV\VWHP´

3.

Gemeinsame Unsicherheit und gemeinsame Kontextveränderungen

,QGLHVHP$EVFKQLWWZHUGHQGLH+\SRWKHVHQELVPLW+LOIHGHUJHZRQQHQHQ'D WHQDXV([SHULPHQWEHUSUIW,P9Rrdergrund stehen dabei die Fragen: x :HOFKH $XVZLUNXQJHQ KDEHQ JHPHLQVDme Unsicherheiten und gemeinsame .RQWH[WYHUlQGHUXQJHQDXIGLH$UEHLWVOHLVWXQJGHU$NWHXUHEHLUHODWLYHQXQGDE soluten Zielen? x :LHZLUNHQUHODWLYH=LHOHYHUVXVDEVROXWH=LHOHDXIGLH$UEHLWVOHLVWXQJGHU$N WHXUHLQHLQHPVWDELOHQ.RQWH[WLQ HLQHPJHPHLQVDPXQVLFKHUHQ .RQWH[WXQG LQHLQHPVLFKJHPHLQVDPYHUlQGHUQGHQ.RQWH[W"

529

9JO+ROOHQEHFN%ULHI 

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

163

Das gewählte Untersuchungsdesign (2x2x2) ermöglicht die gleichzeitige Analyse aller Wirkungseffekte der Zielart, der gemeinsamen Unsicherheit und der gemeinsamen Kontextveränderungen inklusive aller Interaktionen. Da die Wechselwirkungen von drei Variablen inhaltlich aber nur schwer interpretierbar sind,530 werden die Effekte der gemeinsamen Unsicherheit und der gemeinsamen Kontextveränderung getrennt voneinander untersucht. Für die Durchführung der Analysen wurde durchgehend SPSS for Windows, Release 11.0.0 verwendet. Einfluss der gemeinsamen Unsicherheit auf den Zielartenvergleich Als erstes wird der Einfluss der Zielart, der gemeinsamen Unsicherheit und der Interaktion beider Variablen auf die Arbeitsleistung der Akteure mit Hilfe einer Kovarianzanalyse untersucht. Zum besseren Verständnis der vermittelnden Wirkungszusammenhänge wird dabei auch der Einfluss der unabhängigen Variablen auf die Fairnesswahrnehmung, die Self-Efficacy und die Zielhöhe der persönlichen Ziele untersucht. Kovarianzanalysen (Tests der Zwischensubjekteffekte), N = 160 Abhängige Variablen Unabhängige Variablen

Arbeitsleistung

Fairnesswahrnehmung

Fähigkeiten/ Self-Efficacy

F(1,155) = 160,00 p = 0,00 **

Zielart

Self-Efficacy

Zielhöhe persönliche Ziele

F(1,155) = 41,19 p = 0,00 **

F(1,155) = 38,83 p = 0,00 **

F(1,155) = 66,68 p = 0,00 **

F(1,155) = ,56 p = 0,46 ns

F(1,155) = 2,10 p = 0,15 ns

F(1,155) = 1,38 p = 0,24 ns

F(1,155) = 15,46 p = 0,00 **

Gemeinsame Unsicherheit

F(1,155) = ,11 p = 0,74 ns

F(1,155) = ,67 p = 0,42 ns

F(1,155) = ,49 p = 0,49 ns

F(1,155) = ,93 p = 0,34 ns

Interaktion Zielart & gem. Unsicherheit

F(1,155) = 6,61 p = 0,01 **

F(1,155) = 4,63 p = 0,03 *

F(1,155) = 15,41 p d 0,00 **

F(1,155) = 2,67 p = 0,11 ns

* **

Signifikanzniveau 5% (F-Test) Signifikanzniveau 1% (F-Test)

Tabelle 19: Kovarianzanalysen zur Wirkung der Zielart und der gemeinsamen Unsicherheit

530

Backhaus et al. (2003), S. 139.

164

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Tabelle 19 stellt die Ergebnisse der Kovarianzanalysen dar. Jede Spalte entspricht einer eigenständigen Kovarianzanalyse. Für die abhängigen Variablen Arbeitsleistung, Fairnesswahrnehmung und Self-Efficacy wurde die unabhängige Variable Fähigkeiten als Kovariate mit in die Analysen integriert und für die abhängige Variable Zielhöhe SHUV|QOLFKHV =LHO ± GHP *UXQGPRGHOO IROJHQG ± GLH XQDEKlQJLJH 9DULDEOH 6HOI Efficacy. Die Kovariate (Fähigkeiten bzw. Self-Efficacy) beeinflusste alle abhängigen Variablen statistisch signifikant mit einem Niveau von einem Prozent, die gemeinsame Unsicherheit beeinflusste keine Variable statistisch signifikant und die Zielart hatte einen statistisch signifikanten positiven Einfluss auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele, aber keinen signifikanten Einfluss auf die Fairnesswahrnehmung, die Self-Efficacy und die Arbeitsleistung. Hervorzuheben ist die statistisch signifikante Wirkung der Interaktion von Zielart und gemeinsamer Unsicherheit auf die abhängigen Variablen Arbeitsleistung, Fairnesswahrnehmung und Self-Efficacy in der letzten Zeile der Tabelle. Diese Tatsache deutet darauf hin, dass die gemeinsame Unsicherheit unterschiedlich auf diese abhängigen Variablen wirkt für relative und absolute Ziele beziehungsweise der Vergleich von relativen versus absoluten Zielen mit und ohne gemeinsame Unsicherheit unterschiedlich ausfällt. Um die festgestellte Interaktion im Detail zu analysieren, werden im nächsten Schritt Regressionsanalysen durchgeführt, welche den Einfluss der gemeinsamen Unsicherheit getrennt für relative und absolute Ziele untersuchen und den Einfluss der Zielart getrennt mit und ohne gemeinsame Unsicherheit. Für die abhängigen Variablen Arbeitsleistung, Fairnesswahrnehmung und Self-Efficacy wird wieder die unabhängige Variable Fähigkeiten mit in die Analysen integriert und für die abhängige Variable Zielhöhe persönliches Ziel die unabhängige Variable Self-Efficacy.531 Tabelle 20 stellt die Ergebnisse mit standardisierten Regressionskoeffizienten dar.

531

'LH 9DULDEOH Ä)lKLJNHLWHQ´ VWHOOW IU GLH $Ubeitsleistung, die Fairnesswahrnehmung und die SelfEfficacy den wichtigsten Einflussfaktor dar. DeP *UXQGPRGHOO GHU *RDO6HWWLQJ7KHRULH IROJHQG ist der wichtigste Einflussfaktor der Variablen Ä=LHOK|KH SHUV|QOLFKHV =LHO´ GDJHJHQ GLH 6HOI Efficacy.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

165

Regressionsanalysen (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben) Abhängige Variable Kontext Absolute Ziele (N = 82)

Relative Ziele (N = 78)

Gemeinsame Unsicherheit (N = 81)

Keine Unsicherheit (N = 79)

* **

Unabhängige Variablen

Arbeitsleistung

Fairnesswahrnehmung

Self-Efficacy

Zielhöhe persönliches Ziel

Gem. Unsicherheit

-0,16 *

-0,21 *

-0,22 *

-0,18 *

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,72 **

+0,53 **

+0,46 **

+0,55 **

Gem. Unsicherheit

+0,12 ns

+0,11 ns

+0,32 **

+0,04 ns

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,68 **

+0,37 **

+0,39 **

+0,57 **

Zielart

+0,19 *

+0,24 **

+0,33 **

+0,28 **

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,66 **

+0,52 **

+0,43 **

+0,51 **

Zielart

-0,10 ns

-0,06 ns

-0,20 ns

+0,16 ns

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,75 **

+0,38 **

+0,42 **

+0,60 **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Tabelle 20: Regressionsanalysen zur Wirkung der Zielart und der gemeinsamen Unsicherheit

Hypothese 14a postuliert einen negativen Einfluss der gemeinsamen Unsicherheit auf die Self-Efficacy, die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung für absolute Ziele und Hypothese 14b postuliert keinen Einfluss der gemeinsamen Unsicherheit auf die genannten Variablen für relative Ziele. Beide Hypothesen können größtenteils bestätigt werden, da für absolute Ziele alle Regressionskoeffizienten zwischen der gemeinsamen Unsicherheit und den abhängigen Variablen negativ und statistisch signifikant sind (Zeile 1) und für relative Ziele die standardisierten Regressionskoeffizienten zwischen der gemeinsamen Unsicherheit und der Zielhöhe der persönlichen Ziele und der Arbeitsleistung klein und statistisch nicht signifikant sind (Zeile 3). Lediglich der statistisch signifikante positive Regressionskoeffizient zwischen der gemeinsamen Unsicherheit und der Self-Efficacy für relative Ziele überrascht und steht den Annahmen der Hypothese 14b entgegen. Mögliche Gründe dafür werden am Ende des Kapitels diskutiert. In der Hypothese 15 wird angenommen, dass relative Ziele bei gemeinsamer Unsicherheit zu einer höheren Self-Efficacy, höheren persönlichen Zielen und einer besse-

166

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

ren Arbeitsleistung führen als absolute Ziele. Die Hypothese kann bestätigt werden, da bei gemeinsamer Unsicherheit alle Regressionskoeffizienten der unabhängigen Variablen Zielart positiv und statistisch signifikant sind (Zeile 5). Die kleinen und statistisch nicht signifikanten standardisierten Regressionskoeffizienten der Zielart im Kontext Sicherheit in Zeile 7 bestätigten die Ergebnisse der Kovarianzanalyse von Experiment 1, dass relative Ziele unter Sicherheit einen vergleichbaren Einfluss auf die Arbeitsleistung beziehungsweise die vermittelnden Variablen haben wie absolute Ziele. Hypothese 20 postuliert, dass relative Ziele als fairer wahrgenommen werden als absolute Ziele und dass dieser Effekt bei gemeinsamer Unsicherheit besonders ausgeprägt ist. Diese Hypothese konnte nur zum Teil bestätigt werden. Zwar ist, wie vorhergesagt, der Regressionskoeffizient zwischen der Zielart und der wahrgenommenen Fairness bei gemeinsamer Unsicherheit positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent (Zeile 5), der standardisierte Regressionskoeffizient zwischen der Zielart und der Fairnesswahrnehmung im Kontext Sicherheit ist aber vergleichsweise klein und statistisch nicht signifikant (Zeile 7). In der Hypothese 16 wird angenommen, dass je risikoaverser die Akteure sind, desto größer ist der Wirkungsvorteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung bei gemeinsamer Unsicherheit. Zur Überprüfung dieser Hypothese wurden die Datensätze von Experiment 2 mit gemeinsamer Unsicherheit anhand des Medians der Variable Risikoeinstellung in zwei Gruppen aufgeteilt und die Wirkung der Zielart auf die Arbeitsleistung getrennt für risikoaffine und risikoaverse Akteure mittels zweier Regressionsanalysen untersucht (siehe Abbildung 24, Seite 167). Die Hypothese 16 kann dem ersten Eindruck nach bestätigt werden, da der Regressionskoeffizient zwischen der Zielart und der Arbeitsleistung nur für risikoaverse Akteure positiv und statistisch signifikant ist und für risikoaffine Akteure vergleichsweise klein und statistisch nicht signifikant ist. Der Versuch, die postulierte Moderation durch eine ANCOVA-Analyse signifikant nachzuweisen, war allerdings nicht erfolgreich. Die Wirkung der Interaktion von Zielart und Risikoeinstellung auf die Arbeitsleistung ist statistisch nicht signifikant.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

167

Regressionsanalysen (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben

Kontext gemeinsame Unsicherheit Alle Akteure (N = 81)

Risikoaffin RE > 4,25 (N = 42)

Risikoavers RE d 4,25 (N = 39)

* **

Abhängige Variable Unabhängige Variablen

Arbeitsleistung

Zielart

+0,19 *

Fähigkeiten

+0,66 **

Zielart

+0,12 ns

Fähigkeiten

+0,72 **

Zielart

+0,27 **

Fähigkeiten

+0,56 **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Abbildung 24: Regressionsanalysen zur Wirkung der Risikoeinstellung auf den Zielartenvergleich

Einfluss gemeinsamer Kontextveränderungen auf den Zielartenvergleich Da die Fairnesswahrnehmung, die Self-Efficacy und die Zielhöhe der persönlichen Ziele vor der Manipulation der Kontextveränderung abgefragt wurden, konnte kein Effekt der Kontextveränderung auf diese Variablen untersucht werden. Die folgenden Analysen beschäftigen sich daher ausschließlich mit der abhängigen Variablen Arbeitsleistung. Wie im vorherigen Abschnitt zur gemeinsamen Unsicherheit werden wieder mehrere Regressionsanalysen zur Untersuchung vermuteter moderierender Effekte durchgeführt. In Tabelle 21 wird dazu in einem ersten Schritt der Einfluss der gemeinsamen Kontextveränderung und der Fähigkeiten auf die Arbeitsleistung der Akteure für absolute Ziele und für relative Ziele untersucht. Es wird dabei zwischen transparenten und intransparenten Kontextveränderungen unterschieden. Hypothese 17a postuliert einen negativen Einfluss der gemeinsamen Kontextveränderungen auf den Arbeitseinsatz und damit auch auf die Arbeitsleistung für absolute Zie-

168

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

le532 und Hypothese 17b postuliert keinen Einfluss der gemeinsamen Kontextveränderungen auf den Arbeitseinsatz und die Arbeitsleistung für relative Ziele533. In der Hypothese 19 wurde ergänzend angenommen, dass je intransparenter die Kontextveränderung vonstatten geht, desto stärker ist der negative Wirkungseffekt der Kontextveränderung für absolute Ziele. Für die Untersuchung der Hypothesen 17a und 17b betrachten wir im Folgenden daher nur den Effekt der gemeinsamen Kontextveränderung im intransparenten Kontext. Regressionsanalysen (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben) Abhängige Variable

Kontext Intransparenter Kontext (N = 81) Transparenter Kontext (N = 79)

* **

Unabhängige Variablen

Absolute Ziele Arbeitsleistung

Relative Ziele Arbeitsleistung

Gem. Kontextveränderung

-0,30 **

-0,01 ns

Fähigkeiten

+0,73 **

+0,68 **

Gem. Kontextveränderung

+0,02 ns

-0,09 ns

Fähigkeiten

+0,77 **

+0,74 **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Tabelle 21: Regressionsanalysen zur Wirkung von gemeinsamen Kontextveränderungen

Die Hypothese 17a kann bestätigt werden, da für absolute Ziele der Regressionskoeffizient zwischen der intransparenten gemeinsamen Kontextveränderung und der Arbeitsleistung negativ und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent ist (Tabelle 21, Zeile 1). Die Hypothese 17b kann ebenfalls bestätigt werden, da für rela-

532

Die Hypothese bezieht sich ausschließlich auf die Veränderung der Arbeitsleistung durch einen veränderten Arbeitseinsatz und nicht auf die direkt durch die Kontextveränderung bedingte Veränderung der Arbeitsleistung. 533 Die Hypothese bezieht sich ausschließlich auf die Veränderung der Arbeitsleistung durch einen veränderten Arbeitseinsatz und nicht auf die direkt durch die Kontextveränderung bedingte Veränderung der Arbeitsleistung.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

169

tive Ziele der standardisierte Regressionskoeffizient zwischen der intransparenten gemeinsamen Kontextveränderung und der Arbeitsleistung mit -0,01 sehr klein und statistisch nicht signifikant ist (Tabelle 21, Zeile 1). Hypothese 19 kann bestätigt werden, da in einer zusätzlich durchgeführten Kovarianzanalyse für absolute Ziele, mit Fähigkeiten als Kovariate, Arbeitsleistung als abhängige Variable und gemeinsame Kontextveränderung und Transparenz als unabhängige Variablen, die Interaktion der gemeinsamen Kontextveränderung und der Kontexttransparenz mit F(1,77) = 4,67; p = 0,034 auf einem Niveau von fünf Prozent statistisch signifikant ist. Die Interaktion führt dazu, dass für absolute Ziele der Regressionskoeffizient zwischen der intransparenten gemeinsamen Kontextveränderung und der Arbeitsleistung negativ und statistisch signifikant auf einem Niveau von einem Prozent ist (Tabelle 21, Zeile 1), während der Regressionskoeffizient zwischen der transparenten gemeinsamen Kontextveränderung und der Arbeitsleistung mit 0,02 sehr klein und statistisch nicht signifikant ist (Tabelle 21, Zeile 3). Regressionsanalysen (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben) Abhängige Variable

Kontext Intransp. Kontextveränderung (N = 39) Transp. Kontextveränderung (N = 40)

* **

Unabhängige Variablen

Arbeitsleistung

Zielart

+0,29 *

Fähigkeiten

+0,59 **

Zielart

-0,15 ns

Fähigkeiten

+0,74 **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Tabelle 22: Regressionsanalysen zur Wirkung der Zielart bei transparenten und intransparenten Kontextveränderungen

Hypothese 18 postuliert, dass relative Ziele bei gemeinsamen Kontextveränderungen zu einer höheren Arbeitsleistung führen als absolute Ziele. Um dies zu untersuchen,

170

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

werden weitere Regressionsanalysen im Kontext gemeinsamer Kontextveränderungen durchgeführt mit Arbeitsleistung als abhängige Variable und Zielart und Fähigkeiten als unabhängige Variable. Wieder wird nach transparenten und intransparenten Kontextveränderungen unterschieden (Tabelle 22). Hypothese 18 kann bestätigt werden, da bei intransparenter gemeinsamer Kontextveränderung der Regressionskoeffizient zwischen der Zielart und der Arbeitsleistung positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von fünf Prozent ist (Tabelle 22, Zeile 1). Dieser Effekt kann allerdings nur für intransparente Kontextveränderungen festgestellt werden. Für transparente Kontextveränderungen ist der standardisierte Regressionskoeffizient der Zielart mit -0,15 vergleichsweise klein und statistisch nicht signifikant, was eine natürliche Folge des moderierenden Effekts der Transparenz ist (vgl. Hypothese 19 weiter oben). Die in Tabelle 23 zusammengefassten Ergebnisse der Hypothesenüberprüfung werden im Folgenden näher diskutiert. Hypothesen

Bestätigung u. Signifikanz

Hypothesen im Zusammenhang mit gemeinsamer Unsicherheit und gemeinsamen Kontextveränderungen 14a Bei absoluten Zielen beeinflusst die gemeinsame Unsicherheit - die Self-Efficacy, - die persönlichen Ziele und - die Arbeitsleistung der Akteure negativ. 14b Bei relativen Zielen hat die gemeinsame Unsicherheit keinen Einfluss auf - die Self-Efficacy, - die persönlichen Ziele und - die Arbeitsleistung der Akteure. 15 Bei hoher gemeinsamer Unsicherheit führen relative Ziele zu einer höheren - Self-Efficacy, - höheren persönlichen Zielen und - einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele.

9* 9* 9*

9 9

9** 9** 9*

16 Je risikoaverser die Akteure sind, desto größer ist der positive Effekt von relativen vs. absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei vorliegender gemeinsamer Unsicherheit.

(9)

17a Bei absoluten Zielen beeinflusst eine unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderung den Arbeitseinsatz und damit auch die Arbeitsleistung negativ.

9**

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Hypothesen

171

Bestätigung u. Signifikanz

17b Bei relativen Zielen haben unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen keinen Einfluss auf den Arbeitseinsatz und die Arbeitsleistung.

9

18 Wenn bedeutende unvorhergesehene gemeinsame Kontextveränderungen auftreten, führen relative Ziele zu einer höheren Arbeitsleistung als absolute Ziele.

9*

19 Je transparenter Kontextveränderungen vorliegen, desto geringer ist der negative Effekt von unvorhergesehenen gemeinsamen Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung bei absoluten Zielen.

9*

20 Relative Ziele werden von den Akteuren als fairer wahrgenommen als absolute Ziele bei gemeinsamer Unsicherheit/bei Sicherheit Der Effekt ist besonders stark bei gemeinsamer Unsicherheit.

9**/(9)

*/**: signifikant auf dem 5%-/1%-Niveau; (9): Ergebnisse weisen auf die Richtigkeit der Hypothese hin, Signifikanz aber nicht nachweisbar

7DEHOOH(UJHEQLVGHU+\SRWKHVHQEHUSUIXQJ+\S± 

Diskussion der Ergebnisse zum Kontext gemeinsame Unsicherheit und gemeinsame Kontextveränderungen Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass die postulierte positive Wirkung von absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung in ihrer bekannten Form und Stärke ausschließlich für stabile Kontexte gilt. In unsicheren Kontexten oder bei unvorhergesehenen Kontextveränderungen verlieren absolute Ziele einen Teil ihrer motivierenden Wirkung und der positive Effekt auf die Arbeitsleistung reduziert sich. Der reduzierende Effekt ist dabei unabhängig davon, ob die Unsicherheit oder die Kontextveränderungen nur den Zielempfänger allein oder alle Akteure gleichermaßen betreffen. Verantwortlich für den reduzierten Wirkungseffekt von absoluten Zielen unter Unsicherheit ist die mit der Unsicherheit einhergehende reduzierte Controllability534 (Kontrollüberzeugung) der Akteure. Eine reduzierte Controllability führt nach LOCKE/LATHAM535, BANDURA/WOOD536 und LATHAM/YUKL537 zu einer reduzierten Self-Efficacy,

534

Vgl. Siegel/Shim (2000), S. 384: Controllability gibt den Grad an, zu welchem ein Akteur seine Aktivitäten und Leistungen selbst beeinflussen kann. 535 Vgl. Locke/Latham (1990), S. 74. 536 Vgl. Bandura/Wood (1989). 537 Vgl. Latham/Yukl (1976).

172

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

niedrigeren persönlichen Zielen und einer reduzierten Arbeitsleitung. Abweichend zur Unsicherheit ist der reduzierte Wirkungseffekt von absoluten Zielen bei Kontextveränderungen bedingt durch die mit der Kontextveränderung einhergehenden Veränderung der Zielschwierigkeit. Unter der Annahme einer optimalen Zielschwierigkeit vor der Kontextveränderung verschiebt sich der Punkt auf der ZielschwierigkeitsLeistungskurve (siehe Abbildung 12) nach rechts oder links und die damit einhergehende suboptimale Zielschwierigkeit führt entsprechend zu einer reduzierten Arbeitsleistung.538 Im Gegensatz zu den absoluten Zielen behalten relative Ziele in Kontexten mit gemeinsamer Unsicherheit oder unvorhergesehenen gemeinsamen Kontextveränderungen ihre positive Wirkung auf die Arbeitsleistung in gleicher Höhe bei und führen daher in diesen Kontexten zu statistisch signifikant besseren Arbeitsleistungen als absolute Ziele. Gemeinsame Unsicherheiten und gemeinsame Kontextveränderungen haben keinen Einfluss auf die Arbeitsleistung bei relativen Zielen, da sie durch den Aufbau der relativen Ziele vollständig aus der Bewertungsfunktion der Akteure herausgefiltert werden (siehe Kapitel D3 und D4). Die Ergebnisse entsprechen den Erkenntnissen von FREDERICKSON539 und der Tournament-Theorie zu relativen Incentivierungen bei gemeinsamer Unsicherheit.540 Wie auch relative Ziele filtern relative Incentivierungen gemeinsame Unsicherheiten und gemeinsame Kontextveränderungen aus den Bewertungsfunktionen der Akteure heraus und führen in diesen Kontexten zu einer höheren Controllability und Arbeitsleistung als individuelle541 (nicht relative) Incentivierungen. Das mit der Unsicherheit und den Kontextveränderungen verbundene Risiko verschwindet dabei aber nicht, sondern wird vollständig von den Akteuren auf den Prinzipal (Organisation beziehungsweise Arbeitgeber) übertragen. Handelt es sich um ei-

538

Die Aussage bezieht sich ausschließlich auf die Veränderung der Arbeitsleistung durch einen veränderten Arbeitseinsatz und nicht auf die direkt durch die Kontextveränderung bedingte Veränderung der Arbeitsleistung. 539 Vgl. Frederickson, (1992). 540 Da sowohl relative Ziele als auch relative Incentivierungen gemeinsame Unsicherheiten aus der Bewertungsfunktion von Akteuren herausfiltern, ist ein Vergleich der moderierenden Wirkung von gemeinsamer Unsicherheit zulässig. Ansonsten wird ein direkter Vergleich von relativen Zielen und relativen Incentivierungen in dieser Arbeit vermieden, da Ziele und Incentivierungen sich gegenseitig beeinflussen und interagieren. Vgl. dazu Bonner/Sprinkle (2002), S. 325ff.; Locke/Latham (1990), S. 142; Mowen/Middlemist/Luther (1981), S. 602. 541 Individuelle Incentivierungen beziehen sich ausschließlich auf die Arbeitsleistung eines einzelnen Akteurs und berücksichtigen nicht die Arbeitsleistungen von anderen Akteuren.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

173

nen risikoneutralen Prinzipal und risikoaverse Akteure, wird mit relativen Zielen eine verbesserte Risikoverteilung erreicht. Sehen die Risikoeinstellungen anders aus, sind andere Optima vorstellbar, zum Beispiel ein bewusstes Verteilen von Teilrisiken im Unternehmen auf die Arbeitnehmer zur Entlastung der Arbeitgeber und der Anteilseigner. Die Ergebnisse entsprechen auf den ersten Blick den neuen Budgetierungsansätzen, welche konform mit den Ergebnissen einen Wirkungsvorteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen postulieren. Der beschriebene Wirkungsvorteil von relativen Zielen gegenüber absoluten ZiHOHQ±VR]HLJHQGLH(UJHEQLVVH±JLOWDEHUQXUIUG\ namische Kontexte mit gemeinsamen Unsicherheiten oder unvorhergesehenen gemeinsamen Kontextveränderungen, denn nur in diesen Kontexten wirkt die Filterfunktion von relativen Zielen. Im stabilen Kontext der Experimente 1 und 2 wirkten beide Zielarten entsprechend ähnlich auf die Arbeitsleistung der Akteure und es konnte kein statistisch signifikanter Unterschied zwischen relativen und absoluten Zielen festgestellt werden. Ein wünschenswerter Zielartenvergleich im Kontext individueller Unsicherheit und individueller Kontextveränderungen fand im Rahmen des Experiments leider nicht statt. Wie in Kapitel D3.2 näher beschrieben, wirken sich die individuelle Unsicherheit und die individuelle Kontextveränderung für beide Zielarten aber gleichermaßen negativ auf die Arbeitsleistung aus und es ist deshalb anzunehmen, dass auch bei individueller Unsicherheit und individuellen Kontextveränderungen beide Zielarten zu ähnlichen Arbeitsleistungen führen. Damit bestätigt sich die Vermutung von SCHÄFFER/ZYDER542, dass die Aussagen der neuen Budgetierungsansätze keine generelle Gültigkeit haben, wie die Ansätze zum Teil suggerieren. Hinter den Aussagen stecken vielmehr häufig implizite Prämissen, wie zum Beispiel das pauschal unWHUVWHOOWH =HLWDOWHU ÄRI GLVFRQWLQXRXV FKDQge, unpredictable competition, and fickle FXVWRPHUV´543 von HOPE/FRASER, welche nicht für alle Unternehmen und Situationen gelten und deren Verletzung die getroffenen Aussagen ungültig machen können. Unsicherheit und Kontextveränderungen treten in der Realität häufig gemeinsam auf, wurden in dieser Untersuchung aber getrennt voneinander untersucht, da sie auch ge-

542

6FKlIIHU=\GHU 6 +RSH)UDVHU 6

543

174

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

trennt voneinander auftreten können544 und die Wirkung der Unsicherheit auf die Arbeitsleistung über die Controllability vermittelt wird, während die Wirkung einer Kontextveränderung auf die Arbeitsleistung über die Zielschwierigkeit vermittelt wird. Wenn gemeinsame Unsicherheit und gemeinsame Kontextveränderung im Experiment gleichzeitig wirkten, erbrachten die Akteure mit relativen Zielen 12 Prozent mehr Arbeitsleistung als die Akteure mit absoluten Zielen nach Bereinigung um den Effekt der Fähigkeiten. Für eine einfache Katalogsuchaufgabe ist diese Differenz bemerkenswert. Die vermittelnde Wirkung der Controllability bei absoluten Zielen und Unsicherheit konnte in dieser Arbeit leider nicht gezeigt werden, da die Controllability der Akteure nicht erhoben wurde. Es konnte aber gezeigt werden, dass die gemeinsame Unsicherheit sich nur für absolute Ziele negativ auswirkt auf die vermittelnden Variablen SelfEfficacy, Zielhöhe persönliches Ziel und Fairnesswahrnehmung. Diese Tatsache führte dazu, dass im Experiment Akteure mit relativen Zielen bei gemeinsamer Unsicherheit und gleicher Zielschwierigkeit eine höhere Self-Efficacy, höhere persönliche Ziele und eine höhere Fairnesswahrnehmung besaßen als Akteure mit absoluten Zielen. Insbesondere der letzte Punkt zur Fairnesswahrnehmung ist wichtig für eine erfolgreiche Implementierung von relativen Zielen in der Praxis. Unter gemeinsamer Unsicherheit bewerten die Akteure relative Ziele als fairer als absolute Ziele und dürften entsprechend in diesem Kontext eine Umstellung von absoluten Zielen auf relative Ziele in den meisten Fällen begrüßen. Auf der anderen Seite liegt es auch im Interesse des Prinzipals, bei gemeinsamer Unsicherheit relative Ziele einzuführen, da diese bei gemeinsamer Unsicherheit zu mehr Arbeitsleistung der Akteure führen als absolute Ziele. In der facettenreichen Praxis ist jedoch die Vergleichbarkeit der Betrachtungsobjekte häufig Basis von Diskussionen. Von HOFSTEDE545 befragte Controlling-Verantwortliche berichteten, dass der Einsatz von relativen Zielen ähnlich aufreibend war wie der Einsatz von absoluten Zielen und zu keiner erhöhten Zielakzeptanz führte. Zu beachten sind bei der Entscheidung des Prinzipals über die Zielart aber auch die mit relativen Zielen verbundene Übertragung von Risiko (in Form der Unsicherheit) von den Akteuren auf den Prinzipal546 und die Kosten der relativen Leistungsbewertung, die in

544 545 546

Wie anhand von Beispielen auf den Seiten 103-104 dargestellt. Vgl. Hofstede (1967), S. 183, 194f. u. S. 301. Vgl. Kapitel D3.4.1 in dieser Arbeit.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

175

den meisten Fällen höher liegt als die Kosten der Leistungsbewertung bei absoluten Zielen.547 Der positive Effekt von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren unter gemeinsamer Unsicherheit wird negativ moderiert durch die Risikoeinstellung der Akteure. Dies konnte zwar nicht durch eine statistische Signifikanz der Interaktion von Risikoeinstellung und Zielart auf die Arbeitsleistung nachgewiesen werden, aber die unterschiedlichen Signifikanzen und Ausmaße der standardisierten Regressionskoeffizienten zwischen Zielart und Arbeitsleistung für risikoaverse und risikoaffine Akteure weisen deutlich darauf hin. Weitere Untersuchungen in diesem Bereich wären daher wünschenswert. Der moderierende Effekt der Risikoeinstellung ist auf die akteursspezifische Bewertung des mit der Unsicherheit verbundenen Risikos zurückzuführen. Je risikoaverser die Akteure sind, desto negativer bewerten sie das mit Unsicherheit verbundene Risiko und desto negativer wirkt die Unsicherheit auf die Arbeitsleistung, was in der Konsequenz zu einer besseren Wirkung von relativen Zielen (mit Filterfunktion) gegenüber absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung bei gemeinsamer Unsicherheit führt. Der negative Einfluss von Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei absoluten Zielen wird moderiert durch die Transparenz der Kontextveränderungen. Bei einer sehr hohen Transparenz, wie sie zum Teil im Experiment gegeben war, wird der negative Effekt der Kontextveränderung auf die Arbeitsleistung bei absoluten Zielen aufgehoben. Dieser Effekt der Transparenz ist wahrscheinlich durch eine durch die Akteure antizipierte Adaption der zugewiesenen Ziele durch den Prinzipal beziehungsweise einer freiwilligen Adaption der persönlichen Ziele zu erklären. Diese Vermutung könnte in einer zukünftigen Untersuchung durch eine Befragung der Akteure unmittelbar nach der Kontextveränderung überprüft werden. Eine ähnliche Möglichkeit, den negativen Einfluss von Kontextveränderungen bei absoluten Zielen zu reduzieren, ist eine Bewertung der Akteure am Ende der Periode anhand eines an die aufgetretenen Kontextveränderungen angepassten Soll-Ziels. Dieser Ansatz entVSULFKWGHPÄH[SRVWEXGJHWLQJ´YRQ'(06.,548

547 548

Vgl. Weber/Linder/Hirsch (2004). Vgl. Demski (1967).

176

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Ein von der Theorie abweichendes und überraschendes Einzelergebnis ist der positive und statistisch signifikante Wirkungseffekt von gemeinsamer Unsicherheit auf die Self-Efficacy der Akteure für relative Ziele. Der Filter von relativen Zielen, welcher Akteure von den Einflüssen gemeinsamer Unsicherheit isoliert, hätte dies eigentlich verhindern müssen, aber bei einem standardisierten Regressionskoeffizienten von +0,32 und einem Signifikanzniveau von einem Prozent war der Effekt im Experiment sehr stark. Eine mögliche Erklärung dafür könnte sein, dass Akteure mit relativen Zielen unter Unsicherheit ihre Self-Efficacy stärker auf Basis ihrer zugewiesenen Ziele und den bereitgestellten Benchmarkinformationen abgeleitet haben und weniger auf Basis der Kombination von Fähigkeit und zur Verfügung stehender Zeit, als dies Akteure unter Sicherheit getan haben. Oder die Akteure vermuteten auf Basis der Benchmarkinformationen, dass die zur Verfügung stehende Zeit wahrscheinlich länger ist als die angegebenen durchschnittlichen 9 Minuten. Die erhöhte Self-Efficacy unter Unsicherheit wäre damit eine natürliche Konsequenz der angenommenen längeren Zeit. Gegen dieses Argument spricht allerdings der marginale und nicht signifikante Wirkungseffekt der gemeinsamen Unsicherheit auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele, denn eine angenommen längere Zeit für die Aufgabe müsste, unter sonst gleichen Bedingungen, auch zu höheren persönlichen Zielen führen. 4.

Direkter und indirekter Wettbewerb

Ein möglicher Vorteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen für die Motivation von Akteuren zu mehr Arbeitsleistung ist der integrierte Wettbewerb bei relativen Zielen. Dieses Kapitel untersucht daher im Detail die Wirkung von direktem und indirektem Wettbewerb auf die Arbeitsleistung, die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Self-Efficacy entsprechend der aufgestellten Hypothesen 21 bis 26 anhand von Experiment 3. Hypothese 21 postuliert einen positiven Einfluss des direkten Wettbewerbs auf die Arbeitsleistung und Hypothese 23 postuliert einen positiven Einfluss des direkten Wettbewerbs auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele. Beide Hypothesen lassen sich nur für absolute Ziele untersuchen, da relative Ziele immer direkten Wettbewerb beinhalten und daher nicht ohne direkten Wettbewerb getestet werden können. Zur Untersuchung der postulierten Zusammenhänge werden zwei Regressionsanalysen durchgeführt. Die erste Regressionsanalyse untersucht den Einfluss des direkten Wettbewerbs

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

177

und der Fähigkeiten549 auf die Arbeitsleistung, die zweite Regressionsanalyse den Einfluss des direkten Wettbewerbs und der Self-Efficacy550 (als Einflussfaktor der Zielhöhe PZ gemäß Grundmodell) auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele (siehe Tabelle 24, Seite 177). Da der Pfadkoeffizient zwischen dem direkten Wettbewerb und der Arbeitsleistung negativ und statistisch nicht signifikant ist, kann die Hypothese 21 nicht bestätigt werden. Hypothese 23 kann ebenfalls nicht bestätigt werden, da der Pfadkoeffizient zwischen dem direkten Wettbewerb und der Zielhöhe des persönlichen Ziels zwar positiv ist, aber ebenfalls statistisch nicht signifikant.

Regressionsanalysen, N = 41 (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben) Abhängige Variable Unabhängige Variablen

Arbeitsleistung

Zielhöhe pers. Ziel

Direkter Wettbewerb

-0,14 ns

+0,08 ns

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,73 **

+0,63 **

* **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Tabelle 24: Regressionsanalysen zur Wirkung des direkten Wettbewerbs

In der Hypothese 22 wird postuliert, dass indirekter Wettbewerb die Arbeitsleistung der Akteure positiv beeinflusst und die Wirkungsstärke dabei schwächer ist als beim direkten Wettbewerb und in Hypothese 24 wird angenommen, dass indirekter Wettbewerb die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Self-Efficacy positiv beeinflusst. Wieder werden, wie zuvor, mehrere Regressionsanalysen durchgeführt mit indirektem

549 550

Die wichtigste Einflussvariable der Arbeitsleistung. Im Grundmodell die wichtigste Einflussvariable der Zielhöhe der persönlichen Ziele.

178

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Wettbewerb und Fähigkeiten/Self-Efficacy551 als unabhängige Variablen und in jeweils getrennten Analysen Arbeitsleistung, Zielhöhe der persönlichen Ziele und SelfEfficacy als abhängige Variablen. Die Untersuchungsmenge ist diesmal mit 79 fast doppelt so groß wie bei der Untersuchung von direktem Wettbewerb, da der Effekt sowohl für absolute als auch für relative Ziele untersucht wird. Die postulierten Wirkungszusammenhänge werden gemeinsam für alle Akteure sowie getrennt nach Akteuren mit hohen Fähigkeiten und Akteuren mit niedrigen Fähigkeiten untersucht (siehe Tabelle 25). Diese Unterscheidung wird vorgenommen, weil der positive Effekt von normativen Informationen umso stärker ist, je leistungsstärker die Vergleichsakteure sind. Da die angegebenen Benchmarkinformationen über die Leistung der Vergleichsakteure für alle Studenten gleich waren, unterscheidet die Arbeit nach den Fähigkeiten der Zielempfänger. Für Akteure mit niedrigen Fähigkeiten sind die Vergleichsakteure deutlich leistungsstärker als für Akteure mit hohen Fähigkeiten. Regressionsanalysen (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben Abhängige Variable Auswahl Akteure Alle Fähigkeiten (N = 79)

Hohe Fähigkeiten (N = 40)

Niedrige Fähigkeiten (N = 39)

* **

Unabhängige Variablen

Arbeitsleistung

Zielhöhe pers. Ziel

Self-Efficacy

Indirekter Wettb.

-0,06 ns

+0,17 *

-0,09 ns

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,72 **

+0,68 **

+0,50 **

Indirekter Wettb.

-0,14 ns

+0,07 ns

-0,06 ns

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,53 **

+0,60 **

+0,41 **

Indirekter Wettb.

+0,05 ns

+0,30 *

-0,12 ns

Fähigkeiten/Self-Efficacy

+0,25 ns

+0,64 **

+0,23 ns

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Tabelle 25: Regressionsanalysen zur Wirkung des indirekten Wettbewerbs

551

Für die abhängigen Variablen Arbeitsleistung und Self-Efficacy wird die unabhängige Variable Fähigkeiten verwendet und für die aEKlQJLJH9DULDEOH=LHOK|KHGHUSHUV|QOLFKHQ=LHOHZLUG±JH Pl‰GHP*UXQGPRGHOO±GLHXQDEKlQJLJHVariable Self-Efficacy verwendet.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

179

Hypothese 22 kann nicht bestätigt werden, da der Regressionskoeffizient zwischen indirektem Wettbewerb und der Arbeitsleistung der Studenten statistisch nicht signifikant ist. Damit erübrigt sich auch ein Vergleich der Wirkungsstärke von direktem und indirektem Wettbewerb, da für beide Wettbewerbsarten der Wirkungszusammenhang von Wettbewerb und Arbeitsleistung statistisch nicht signifikant ist. Der erste Teil der Hypothese 24 kann ebenfalls nicht bestätigt werden. Der Regressionskoeffizient zwischen dem indirekten Wettbewerb und der Self-Efficacy ist für alle Gruppen statistisch nicht signifikant. Der zweite Teil der Hypothese kann dagegen bestätigt werden. Der Regressionskoeffizient zwischen indirektem Wettbewerb, in Form von Benchmarkinformationen über die Leistungen von Studenten in der Vergangenheit, und der Zielhöhe der persönlichen Ziele ist positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von fünf Prozent. Die separate Untersuchung für Studenten mit über- und unterdurchschnittlichen Fähigkeiten ergibt ergänzend, dass indirekter Wettbewerb vor allem signifikant positiv auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele der Akteure mit unterdurchschnittlichen Fähigkeiten wirkt (Tabelle 25, standardisierter Regressionskoeffizient +0,30 *), während die persönlichen Ziele der Studenten mit überdurchschnittlichen Fähigkeiten sich durch die Benchmarkinformationen kaum beeinflussen lassen (Tabelle 25, standardisierter Regressionskoeffizient +0,07 ns). Zielhöhe persönliches Ziel

86

Hohe Fähigkeiten 84

82

80

Niedrige Fähigkeiten

78

76

Kein indirekter Wettbewerb

Indirekter Wettbewerb

Abbildung 25: Einfluss der Fähigkeiten auf die Wirkung des ind. Wettbewerbs

180

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Die Abbildung 25 einer Kovarianzanalyse mit Zielhöhe persönliches Ziel als abhängige Variable, Fähigkeiten552 und indirekter Wettbewerb als unabhängige Variablen sowie Self-Efficacy als Kovariate, verdeutlicht den Zusammenhang graphisch. Zur Untersuchung, ob der aufgezeigte signifikante Effekt des indirekten Wettbewerbs auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele von der Zielart abhängt, wurde eine weiterführende Kovarianzanalyse mit Zielhöhe der persönlichen Ziele als abhängige Variable, indirekter Wettbewerb und Zielart als unabhängige Variablen sowie Self-Efficacy als Kovariate durchgeführt. Im Ergebnis ist der indirekte Wettbewerb statistisch signifikant F(1,74) = 3,97; p = 0,05, die Zielart statistisch nicht signifikant F(1,74) = 0,00; p = 0,98 und die Interaktion der beiden Variablen ebenfalls statistisch nicht signifikant F(1,74) = 0,29; p = 0,59. Die Zielart hatte entsprechend keinen erkennbaren Einfluss auf die Wirkung des indirekten Wettbewerbs. Hypothese 25 postuliert als natürliche Konsequenz der vorangegangenen Hypothesen, dass die Verwendung von relativen Zielen mit direktem und indirektem Wettbewerb zu höheren persönlichen Zielen und einer höheren Arbeitsleistung führt als die Verwendung von absoluten Zielen ohne Wettbewerb.553 Die Hypothese wird mit Hilfe zweier Regressionsanalysen untersucht. Die erste Regressionsanalyse auf Basis der Daten von Experiment 1 untersucht den Effekt der Zielart, der Self-Efficacy und der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels auf die Zielhöhe des persönlichen Ziels und die zweite Regressionsanalyse untersucht die Wirkung der Zielart, der Fähigkeiten und der Zielhöhe des zugewiesenen Ziels auf die Arbeitsleistung der Akteure. Die Ergebnisse sind in Abbildung 26 dargestellt.

552 553

Als dichotome Variable mit den 2 AusprägungeQÄKRKH)lKLJNHLWHQ´XQGÄQLHGULJH)lKLJNHLWHQ´ In der Empirie dieser Arbeit werden relative Ziele mit direktem und indirektem Wettbewerb mit absoluten Zielen ohne Wettbewerb verglichen, da relative Ziele immer direkten Wettbewerb beinhalten und häufig auf Basis von Benchmarkvergleichen abgeleitet werden und die Ergebnisse der Benchmarkvergleiche in der Mehrzahl der Fälle den Akteuren bekannt sind. Absolute Ziele beinhalten dagegen keinen direkten Wettbewerb und können auf zahlreichen Wegen abgeleitet werden, zum Beispiel auf Basis von Vergangenheitswerten, Prognosewerten, Vergleichswerten etc. Die Anwendung von indirektem Wettbewerb ist bei absoluten Zielen daher seltener der Fall als bei relativen Zielen.

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

181

Regressionsanalysen, N = 121 (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben) Abhängige Variable Unabhängige Variablen

Zielhöhe pers. Ziel

Arbeitsleistung

Zielart

+0,12 *

+0,05 ns

Self-Efficacy/Fähigkeiten

+0,72 **

+0,81**

Zielhöhe zugewiesenes Ziel

+0,15 *

+0,02 ns

* **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Tabelle 26: Regressionsanalysen zur Wirkung der Zielart auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele

Der Regressionskoeffizient zwischen der Zielart und der Zielhöhe der persönlichen Ziele ist positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von fünf Prozent. Aus der ANCOVA-Analyse im Zusammenhang mit Hypothese 24 kann man erkennen, dass dieser Effekt vor allem auf die zur Verfügung gestellte Benchmarkinformation bei relativen Zielen zurückzuführen ist und keine direkte Auswirkung der Zielart selbst ist. Der Regressionskoeffizient zwischen der Zielart und der Arbeitsleistung ist ebenfalls positiv, aber in Übereinstimmung mit den bisherigen Analysen weiter oben (nicht signifikante Zusammenhänge der beiden Wettbewerbsarten mit der Arbeitsleistung) statistisch nicht signifikant. Damit kann nur der erste Teil der Hypothese 25 zum Einfluss auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele bestätigt werden. Die letzte Hypothese 26 postuliert einen moderierenden Einfluss der Wettbewerbseinstellung auf den Wirkungszusammenhang von Zielart und Arbeitsleistung. Für die Untersuchung dieser Hypothese werden alle 301 Datensätze verwendet, was sowohl stabile und unsichere als auch sich verändernde Kontexte mit einschließt. Als erstes wurden die Datensätze mit Hilfe eines Mediansplits anhand der Wettbewerbseinstellung Trait Competitiveness in zwei Gruppen zerlegt und die Wirkung der Zielart auf die Arbeitsleistung für beide Gruppen separat untersucht. Dieser Ansatz brachte leider keine brauchbaren Ergebnisse und die Daten werden daher im Folgenden anhand der Trait Competitiveness in drei möglichst gleich große Gruppen aufgeteilt. Das erste Drittel beinhaltete alle Studenten mit einer unterdurchschnittlich ausgeprägten Wettbewerbseinstellung, das zweite Drittel alle Studenten mit durchschnittlicher Wettbewerbseinstellung und das letzte Drittel alle Studenten mit überdurchschnittlich ausge-

182

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

prägter Wettbewerbseinstellung. Für alle drei Gruppen wurde eine Regressionsanalyse durchgeführt mit Arbeitsleistung als abhängige Variable und Zielart und Fähigkeiten als unabhängige Variablen. Die Größe der Gruppen und die Ergebnisse der Regressionsanalysen können der Abbildung 26 entnommen werden. Sowohl für niedrige als auch für hohe Wettbewerbseinstellungen konnte kein signifikanter Einfluss der Zielart auf die Arbeitsleistung festgestellt werden. Für durchschnittliche Wettbewerbseinstellungen dagegen hatte die Zielart einen positiven signifikanten Einfluss auf die Arbeitsleistung in der Form, dass relative Ziele zu mehr Arbeitsleistung führten als absolute Ziele. Mit Hilfe zusätzlicher Analysen konnte ein anderer Auslöser für das Ergebnis, zum Beispiel die Akteure mit durchschnittlicher Wettbewerbseinstellung waren vermehrt dem gemeinsam unsicheren oder sich verändernden Kontext ausgesetzt, ausgeschlossen werden. Die Ergebnisse deuten somit nur teilweise auf die Richtigkeit der Hypothese 26 hin. Regressionsanalysen (Standardisierte Regressionskoeffizienten sind angegeben Abhängige Variable Unabhängige Variablen Alle Akteure (N = 301)

Hohe WE TC t 5,7 (N = 91)

Mittlere WE 4,75 d TC < 5,7 (N = 125) Niedrige WE TC < 4,75 (N = 85) * **

Arbeitsleistung

Zielart

+0,08 ns (5,1%)

Fähigkeiten

+0,74 **

Zielart

+0,05 ns

Fähigkeiten

+0,72 **

Zielart

+0,13 *

Fähigkeiten

+0,74 **

Zielart

+0,03 ns

Fähigkeiten

+0,76 **

Signifikanzniveau 5% (zweiseitiger t-Test) Signifikanzniveau 1% (zweiseitiger t-Test)

Abbildung 26: Regressionsanalysen zur Wirkung der Wettbewerbseinstellung (WE) auf den Zielartenvergleich

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

183

Sowohl für niedrige als auch für hohe Wettbewerbseinstellungen konnte kein signifikanter Einfluss der Zielart auf die Arbeitsleistung festgestellt werden. Für durchschnittliche Wettbewerbseinstellungen dagegen hatte die Zielart einen positiven signifikanten Einfluss auf die Arbeitsleistung in der Form, dass relative Ziele zu mehr Arbeitsleistung führten als absolute Ziele. Mit Hilfe zusätzlicher Analysen konnte ein anderer Auslöser für das Ergebnis, zum Beispiel die Akteure mit durchschnittlicher Wettbewerbseinstellung waren vermehrt dem gemeinsam unsicheren oder sich verändernden Kontext ausgesetzt, ausgeschlossen werden. Die Ergebnisse deuten somit nur teilweise auf die Richtigkeit der Hypothese 26 hin. Eine genaue Interpretation des Ergebnisses erfolgt in der Diskussion weiter unten. Die Durchführung der gleichen Analysen mit Aufteilung der Gruppen nach GHQ :HWWEHZHUEVHLQVWHOOXQJHQ Ä6HOI $JJUDQGL]HPHQW´XQGÄ,QWHUSHUVRQDO6XFFHVV´EUDFKWHNHLQH]XVlW]OLFKHQ(UJHEQLVVH Die in der Tabelle 27 zusammengefassten Ergebnisse der Hypothesenüberprüfung werden im Folgenden näher diskutiert. Hypothesen

Bestätigung u. Signifikanz

Hypothesen im Zusammenhang mit Wettbewerb 21 Direkter Wettbewerb beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv.

-

22 Indirekter Wettbewerb beeinflusst die Arbeitsleistung der Akteure positiv, die Wirkung ist dabei schwächer als beim direkten Wettbewerb.

-

23 Direkter Wettbewerb beeinflusst die Zielhöhe der persönlichen Ziele positiv.

-

24 Indirekter Wettbewerb beeinflusst - die Zielhöhe der persönlichen Ziele und - die Self-Efficacy positiv.

9* -

25 Relative Ziele führen im Vergleich zu absoluten Zielen zu - höheren persönlichen Zielen und - einer höheren Arbeitsleistung.

9* -

26 Je ausgeprägter die Wettbewerbseinstellung, desto positiver ist die Wirkung von relativen Zielen im Vergleich zu absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung.

(9)

*/**: signifikant auf dem 5%-/1%-Niveau; (9): Ergebnisse weisen auf die Richtigkeit der Hypothese hin, Signifikanz aber nicht nachweisbar

Tabelle 27: Ergebnis der Hypothesenüberprüfung zum Einfluss von direktem und indirektem Wettbewerb

184

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

Diskussion der Ergebnisse zu direktem und indirektem Wettbewerb Direkter Wettbewerb hatte, entgegen den getroffenen Annahmen, keinen signifikanten Einfluss auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung, trotz eines für direkten Wettbewerb vergleichsweise positiven Umfeldes in Form von männlichen Akteuren, fairen Wettbewerbsregeln, einer leichten Aufgabe ohne aufgabenbedingten Abhängigkeiten und einer guten Vergleichbarkeit der Akteure. Doch nach TJOSVOLD ET AL.554 beeinflussen zahlreiche Faktoren die Wirkung von direktem Wettbewerb und viele davon sind nur unzureichend untersucht. Vergleichbare Studien zur Wirkung von Wettbewerb fallen entsprechend auch sehr unterschiedlich aus.555 Ein möglicher Grund für die marginale und sogar leicht negative Wirkung von direktem Wettbewerb auf die Arbeitsleistung in dieser Arbeit könnte zum Beispiel eine vergleichsweise geringe Gewinnmotivation der Studenten gewesen sein, bedingt durch die Abwesenheit von jeglichen monetären Leistungsanreizen. Die Teilnehmer an diesem Experiment erhielten lediglich, unabhängig von ihrer Position im Wettbewerb, eine geringe Aufwandsentschädigung für die Teilnahme am Experiment. In den meisten anderen Studien zu Wettbewerb erhielten die Teilnehmer dagegen monetäre Leistungsanreize, den Wettbewerb zu gewinnen. Eine weitere mögliche Erklärung für die nicht signifikanten Zusammenhänge ist die sehr geringe Anzahl an Versuchsteilnehmern von 41 zur Untersuchung der Wirkung von direktem Wettbewerb. Das negative Vorzeichen des standardisierten Regressionskoeffizienten lässt es allerdings fraglich erscheinen, ob größere Versuchsgruppen diesen Zusammenhang positiv und signifikant gemacht hätten. Eine dritte mögliche Erklärung ergibt sich aus der moderierenden Wirkung der Wettbewerbseinstellung, welche eine Wirkung des direkten Wettbewerbs auf die Arbeitsleistung für Akteure mit unter- oder überdurchschnittlicher Wettbewerbseinstellung verhinderte. Während Akteure mit einer sehr geringen Wettbewerbseinstellung sich durch den integrierten Wettbewerb bei relativen Zielen nicht sonderlich motivieren ließen und bei beiden Zielarten in etwa die gleiche Arbeitsleistung erbrachten, ließen sich Akteure

554 555

Tjosvold et al. (2003). Vgl. Studien zur Wirkung von Wettbewerb in Kombination mit absoluten Zielen: Baik (2002b); Shalley/Oldham/Porac (1987); Jackson/Zedeck (1982) und White/Mitchell/Bell (1977); Campbell/Furrer (1995).

Teil F

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

185

mit einer durchschnittlichen Wettbewerbseinstellung in Übereinstimmung mit der Literatur durch den instrumentalisierten Wettbewerb bei relativen Zielen motivieren und erbrachten bei relativen Zielen statistisch signifikant mehr Arbeitsleistung als bei absoluten Zielen. Bei einer überdurchschnittlichen Wettbewerbseinstellung verschwand dieser Effekt allerdings wieder, was sicherlich nicht in einer geringeren Motivation durch den integrierten Wettbewerb bei relativen Zielen zu erklären ist, sondern vielmehr durch eine gleichwertige Motivation bei absoluten Zielen durch informellen Wettbewerb. TRIPLETT dokumentierte diesen Effekt 1898 als erstes. Wenn Akteure in Gesellschaft von vergleichbaren Akteuren sind, erhöht sich ihr Arbeitseinsatz auch ohne Instrumentalisierung von Wettbewerb. Dieser Effekt ist wahrscheinlich besonders ausgeprägt bei Akteuren mit einer überdurchschnittlichen Wettbewerbseinstellung. Da die Akteure mit absoluten Zielen ihre Ziele im gleichen Raum mit anderen Akteuren verfolgten, könnte dieser informelle Wettbewerb auch die Erklärung für den wieder abnehmenden Effekt der Zielart bei hoher Wettbewerbseinstellung sein. Indirekter Wettbewerb in Form einer zur Verfügung gestellten Benchmarkübersicht wirkte sich statistisch ebenfalls nicht signifikant auf die Arbeitsleistung der Studenten aus. Damit scheidet auch der indirekte Wettbewerb als verantwortliche Variable für eventuelle Wirkungsunterschiede von relativen und absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung aus. Auch eine getrennte Betrachtung von Studenten mit unterdurchschnittlichen und überdurchschnittlichen Fähigkeiten änderte an der fehlenden statistischen Signifikanz nichts. Der Zusammenhang von indirektem Wettbewerb und der Zielhöhe der persönlichen Ziele war dagegen, konform mit den Annahmen, positiv und statistisch signifikant auf einem Niveau von fünf Prozent. Dies führte in der logischen Konsequenz auch zu einer statistisch signifikanten positiven Wirkung von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele im stabilen Kontext von Experiment 1, da in diesem Experiment nur Studenten mit relativen Zielen Benchmarkinformationen erhielten. Ohne den Effekt der Benchmarkinformationen hatte die Wahl der Zielart jedoch keinen Effekt auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele. Der stärkere Effekt von indirektem Wettbewerb auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele für Akteure mit unterdurchschnittlichen Fähigkeiten ist durch die vergleichsweise unterschiedliche Leistungsstärke der Vergleichsakteure im Benchmark zu erklären. Für unterdurchschnittliche Studenten stellten die realistischen Benchmarkinformatio-

186

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Teil F

nen leistungsstarke Vorbilder dar, während für überdurchschnittliche Studenten die Benchmarkinformationen eher gleich starke bis leistungsschwache Vergleichsakteure darstellten. Damit bestätigen die Ergebnisse die bisherigen Erfahrungen von anderen Studien556GDVV±LQJHZLVVHQ*UHQ]HQ±LQGLUHNWHU Wettbewerb umso wirksamer ist, je leistungsstärker die Vergleichsakteure sind. Warum der indirekte Wettbewerb sich positiv auswirkte auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele, aber nicht auf die Self-Efficacy, ist auf Basis GHU/LWHUDWXUQXUVFKZHU]X erklären. Vielleicht liegt es am Aufbau der Benchmarkinformation, welche sich von der bisher in der Literatur verwendeten unterscheidet. So wurden in dieser Arbeit verschiedene Leistungen aus der Vergangenheit vorgegeben 7RS  3UR]HQW 7RS  3UR]HQW 7RS  3UR]HQW XQG 7RS  3UR]ent), während vergleichbare Studien meist QXUHLQHHLQ]LJH%HQFKPDUN]DKOEHUHLWVWHOOWHQ]XP%HLVSLHO'XUFKVFKQLWW 'LH$NWHX re in den anderen Arbeiten konnten daher ihre Self-Efficacy sowie ihre persönlichen Ziele nur auf Basis dieser einen Zahl ableiten, während in dieser Arbeit die Akteure sich für die Ableitung ihreU6HOI(IILFDF\]XP%HLVSLHODQGHUGXUFKVFKQLWWOLFKHQ$U EHLWVOHLVWXQJ 7RS  3UR]HQt) orientieren konnten und bei Ableitung ihrer persönlichen Ziele an den Top 10 PrR]HQWRGHU7RS3UR]HQW'DVVWURW]VLJQLILNDQWHP(LQ fluss von indirektem Wettbewerb auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele kein signifikanter positiver Einfluss auf die Arbeitsleistung festgestellt werden konnte, ist wahrscheinlich auf den sehr geringen und nicht signifikanten Effekt der persönlichen Ziele DXIGLH$UEHLWVOHLVWXQJ]XUFN]XIKUHQZLHer im Kausalmodell in Abbildung 22 (ExSHULPHQW ]XHUNHQQHQLVW

556

9JO 0H\HU*HOODWO\   5DNHVWUDZ:HLVV   :HLVV5DNHVWUDZ   (DUOH\.DQIHU  

Teil G

Schlussbetrachtung

G

Schlussbetrachtung

1.

Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse

187

Die vorliegende Arbeit untersuchte die Wirkung relativer Ziele versus absoluter Ziele auf die Arbeitsleistung von Akteuren. Ausgangspunkt für die Untersuchung waren die bereits existierende Verbreitung von relativen Zielen in der Praxis557 und die Annahme der Vertreter der neuen Budgetierungsansätze558, dass relative Ziele zu mehr Arbeitsleistung führen als absolute Ziele. Empirische Belege für diese Annahme fehlen jedoch.559 Weder in der Zielforschung, noch in anderen Forschungsdisziplinen, gibt es empirische Studien zur Wirkung von relativen Zielen auf die Arbeitsleistung. Ziel der Arbeit war es daher, eine wissenschaftlich fundierte Antwort auf die noch offene Frage nach der Wirksamkeit von relativen Zielen im Vergleich zu absoluten Zielen zu geben. Hierzu wurden drei umfangreiche Laborexperimente durchgeführt, an denen 307 männliche Studenten der Technischen Universität Berlin teilnahmen, welche eingeteilt in 15 verschiedene Versuchsgruppen eine Aufgabe mit variierenden Zielen und in unterschiedlichen Kontexten bearbeiteten. Manipuliert wurden dabei neben der Zielart, die Zielschwierigkeit, die gemeinsame Unsicherheit, gemeinsame Kontextveränderungen sowie direkter und indirekter Wettbewerb. Analysiert wurden die Daten des Experiments mit Hilfe von Kovarianzanalysen, Regressionsanalysen und

557

Relative Ziele werden bereits seit langem sowohl für Mitarbeiterziele als auch für Unternehmensziele verwendet. Beispiele für relative Mitarbeiterziele sind zum Beispiel, einen ausgeschriebenen Kundenauftrag gegen die Wettbewerber zu gewinnen oder als Fondsmanager unter die besten 20% zu kommen. Beispiele für langfristige Unternehmensziele sind z.B. die Vision von General ElecWULFÄ1XPEHU2QHRU1XPEHU7ZRZRUOGZLGHLQRXUFRUHEXVLQHVVHV´RGHUGLH8QWHUQHKPHQV]LHOH YRQ,QILQHRQÄ,QILQHRQVHW]WVHLQH6WUDWHJLHÃ$JHQGDWR¶NRQVHTXHnt um und will in den nächsten fünf Jahren zu den vier führenden Halbleiterherstellern weltweit und in allen Geschäftssegmenten zu den Top 3 gehören. In Bezug auf Profitabilität will Infineon zu den besten 2 gehören XQGGLH1XPPHULP/|VXQJVJHVFKlIWIU+DOEOHLWHUZHUGHQ´ 558 Vgl. zum Beyond Budgeting: Bunce (2003); Bunce/Fraser/Hope (2002) oder Hope/Fraser (2003) und zum Better und Advanced Budgeting: Gleich/Kopp (2001); Kogler/Kopp (2001); Horváth (2003a); Horváth (2003b); Horváth (2002), S. 247ff. Die Forderung nach relativen Zielen der neuen Budgetierungsansätze wird auch in den folgenden Arbeiten beschrieben: Schäffer/Zyder (2003); :HEHU/LQGHU+LUVFK :HEHU/LQGHU 1HHO\%RXUQH$GDPV 

188

Schlussbetrachtung

Teil G

Mehrgruppen-Strukturgleichungsmodellen. Nachdem die Ergebnisse bereits mit Bezug zu den Hypothesen und der Literatur in Kapitel F diskutiert wurden, werden in diesem Kapitel noch einmal alle Ergebnisse in Hinblick auf die Forschungsfragen der Arbeit übergreifend zusammengefasst und aus wissenschaftlicher und praktischer Sicht bewertet: Forschungsfrage 1: Gelten die Erkenntnisse der Zielforschung zur Wirkung von absoluten Zielen auch für relative Ziele? Von den betrachteten Zieltheorien in Kapitel B1 beschäftigt sich nur die Goal-SettingTheorie explizit mit der Wirkung von zugewiesenen Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren. Die Theorie wurde daher am Anfang der Arbeit im Detail vorgestellt. Die gewonnenen Erkenntnisse der Goal-Setting-Theorie, insbesondere zur Wirkung der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung, beruhen ausschließlich auf Studien mit absoluten Zielen und es stellt sich die Frage, ob die Erkenntnisse der Theorie auf relative Ziele übertragbar sind. Insbesondere, da wie in Kapitel D2 argumentiert, relative Ziele vermutlich auf Grund von integrierten Benchmarkinformationen und der für die Akteure leichter zu bewertenden Zielschwierigkeit560 eine von den absoluten Zielen abweichende Wirkungsstärke der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung haben. Zur Beantwortung der Fragestellung wurde im Experiment die Wirkung der Zielschwierigkeit auf die Arbeitsleistung für beide Zielarten individuell bestimmt. Im Ergebnis konnte für beide Zielarten kein Einfluss der Zielschwierigkeit der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung der Akteure festgestellt werden. Wahrscheinlicher Grund dafür ist die beobachtete hohe interne Motivation der Studenten, welche sich darin zeigt, dass die Mehrzahl der Studenten auch nach Erreichen ihrer zugewiesenen und persönlichen Ziele an der Aufgabe weiterarbeitete. In vielen vorherigen Goal-Setting-Studien war ein Weiterarbeiten an der Aufgabe nach Erreichung der Ziele nicht gestattet.561 Dies führte dazu, dass Akteure mit anspruchsvollen zugewiesenen Zielen mehr Zeit für

559

Vgl. Weber/Linder/Hirsch (2004), S. 60; Hansen/Otley/Van der Stede (2003), S. 106. Siehe Kapitel D2; Die Zielschwierigkeit eines relativen Ziels, z.B. Top 10% , ist für die Akteure bei bekannten Aufgabentypen leicht verständlich, insbesondere wenn zusätzlich Benchmarkinformationen vorliegen. Die Zielschwierigkeit eines absoluten Ziels für eine konkrete Aufgabe kann dagegen erst auf Basis von eigenen Erfahrungen mit dieser Aufgabe bewertet werden. Diese Information liegt jedoch nicht immer ausreichend vor. 561 Zum Beispiel Locke (1982). 560

Teil G

Schlussbetrachtung

189

die Aufgabe hatten als Akteure mit leichten Zielen, was praxisfern ist und in der logischen Konsequenz zu einer höheren Arbeitsleistung der Akteure mit anspruchsvollen Zielen führte. Trotz der fehlenden Wirkung der Zielschwierigkeit der zugewiesenen Ziele auf die Arbeitsleistung konnte das Grundmodell der Goal-Setting-Theorie, welches die Vermittlung der Wirkung der Zielschwierigkeit über die Self-Efficacy und die persönlichen Ziele beschreibt, mittels eines Mehrgruppen-Kausalmodells für beide Zielarten bestätigt werden. Dabei hatte die Zielschwierigkeit der zugewiesenen Ziele für beide Zielarten einen positiven Einfluss auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Self-Efficacy, auch wenn für relative Ziele der Pfad zwischen der zugewiesenen Zielschwierigkeit und der Self-Efficacy nicht signifikant war. Die beiden Variablen vermittelten den Einfluss der Zielschwierigkeit des zugewiesenen Ziels jedoch nicht weiter auf die Arbeitsleistung, was den bereits beschriebenen fehlenden Einfluss der Zielschwierigkeit des zugewiesenen Ziels auf die Arbeitsleistung unterstreicht. Interessant ist in diesem Zusammenhang, dass bei Anwendung von bivariaten Korrelationsanalysen alle Pfade des Grundmodells von LOCKE/LATHAM signifikant erscheinen und einen starken Wirkungszusammenhang zwischen den beschriebenen Variablen suggerieren. Erst durch die Integration der Variable Fähigkeiten in das Modell und der Anwendung von Mehrgruppen-Strukturgleichungsmodellen konnte gezeigt werden, dass die signifikanten Korrelationen zwischen den Variablen die direkte Folge des Einflusses der Fähigkeiten auf die Self-Efficacy, die Zielhöhe der persönlichen Ziele und die Arbeitsleistung ist. Im Grundmodell waren die Wirkungsbeziehungen zwischen den Variablen für beide Zielarten bis auf die Wirkungsstärke und Signifikanz eines Pfades identisch. Dies deutet darauf hin, dass die Wirkung der Zielschwierigkeit bei beiden Zielarten ähnlich ist und die Erkentnisse der Goal-Setting-Theorie wahrscheinlich auf relative Ziele übertragen werden können. Deutliche Unterschiede im Grundmodell zwischen beiden Zielarten konnten erst im erweiterten Grundmodell mit der ergänzten Variable Position PZZ (Position des persönlichen Ziels im Zielsystem) festgestellt werden. Dieser für die Goal-Setting-Theorie neue Ansatz erhöht bei absoluten Zielen durch drei zusätzliche signifikante Pfade zu und von der Position PZZ den Erklärungsanteil der Arbeitsleistung von 63,7 Prozent auf 68 Prozent. Die Variable Position PZZ stellt damit bei absoluten Zielen eine wertvolle zusätzliche Information über die Motivation beziehungsweise die zu erwartende Arbeitsleistung der Akteure im Vorfeld einer Aufgabe dar. Für relative Ziele war dagegen keiner der zusätzlichen Pfade signifikant und der Erklä-

190

Schlussbetrachtung

Teil G

rungsanteil der Arbeitsleistung reduzierte sich durch die Integration der Variable Position PZZ sogar geringfügig. Forschungsfrage 2: Welchen Einfluss haben externe Unsicherheiten und unvorhergesehene Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei absoluten Zielen und bei relativen Zielen? Im Experiment 2 wurde die Wirkung von gemeinsamer Unsicherheit und gemeinsamen unvorhergesehenen Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei absoluten und relativen Zielen untersucht. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass absolute Ziele einen signifikanten Teil ihrer positiven Wirkung auf die Arbeitsleistung in diesen Kontexten verlieren. Akteure mit absoluten Zielen erbrachten im Experiment in gemeinsam unsicheren oder sich verändernden Kontexten signifikant weniger Arbeitsleistung als ihre Vergleichsgruppe im stabilen Kontext. Wahrscheinlicher Grund dafür ist die reduzierte Controllability im Fall der Unsicherheit und eine veränderte, suboptimale Zielschwierigkeit im Fall der Kontextveränderung. Der negative Effekt bei absoluten Zielen ist dabei unabhängig davon, ob es sich um individuelle oder um alle Akteure betreffende Unsicherheiten und Kontextveränderungen handelt. Für die GoalSetting-Theorie sind diese Erkenntnisse von großer Bedeutung, denn die als allgemeingültig angesehene positive Wirkung von absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung erfährt damit eine wichtige kontextspezifische Einschränkung. Für Kontextveränderungen wird der negative Effekt auf die Arbeitsleistung bei absoluten Zielen moderiert durch die Transparenz der Kontextveränderung. Wenn alle Beteiligten eine Kontextveränderung registrieren und ihre Auswirkung auf die Arbeitsleistung der Akteure leicht bewerten können, verliert sie ihre negative Auswirkung auf die Arbeitsleistung und der Unterschied zum stabilen Kontext wird marginal und statistisch nicht signifikant. Es ist zu vermuten, dass die Akteure ihre absoluten Ziele bei transparenten Kontextveränderungen selbstständig an die Kontextveränderungen anpassen und ihre Zielschwierigkeit und ihre Motivation entsprechend auf hohem Niveau bleiben. Bei relativen Zielen konnte im Experiment, abweichend von den absoluten Zielen und unabhängig von der Transparenz der Kontextveränderungen, kein signifikanter Einfluss der untersuchten gemeinsamen Unsicherheit oder gemeinsamen Kontextveränderung auf die Arbeitsleistung festgestellt werden. Relative Ziele filtern gemeinsame

Teil G

Schlussbetrachtung

191

Unsicherheit und gemeinsame Kontextveränderungen durch einen Vergleich mit einer Gruppe von Vergleichsakteuren aus der individuellen Leistungsbewertung der Zielempfänger heraus. Dies gilt jedoch nur für Unsicherheiten und Kontextveränderungen, welche alle Akteure gleichermaßen betreffen. Für individuelle Unsicherheiten oder Kontextveränderungen, welche nur einzelne Akteure betreffen, gilt dies nicht. In diesen Fällen dürfte, der Argumentation von Kapitel D3.2 folgend, der negative Effekt der Unsicherheit oder der Kontextveränderung auf die Arbeitsleistung bei beiden Zielarten gleich groß sein. In Situationen mit sehr wenigen Vergleichsakteuren ist der negative Effekt von individuellen Unsicherheiten oder Kontextveränderungen bei relativen Zielen sogar größer als bei absoluten Zielen, da die Zielerreichung eines Akteurs auch durch die individuellen Unsicherheiten oder Kontextveränderungen der wenigen Vergleichsakteure beeinflusst wird. Forschungsfrage 3: Wie wirken relative Ziele im Vergleich zu absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren in einem stabilen Kontext, einem unsicheren Kontext und einem sich (unvorhergesehen) verändernden Kontext? Im stabilen Kontext konnte keine Wirkung der Zielart auf die Arbeitsleistung festgestellt werden. Die beschriebenen Unterschiede der beiden Zielarten, zum Beispiel der direkte und indirekte Wettbewerb oder die Exaktheit des Zielausmaßes und des Feedbacks, hatten in Summe im Experiment keinen signifikanten Einfluss auf die Arbeitsleistung. In den Kontexten mit gemeinsamer Unsicherheit und/oder gemeinsamen (intransparenten) Kontextveränderungen führten relative Ziele dagegen, konform mit den gemachten Annahmen, zu signifikant mehr Arbeitsleistung als absolute Ziele. Die Erklärung für diesen Effekt ist die bei der vorherigen Forschungsfrage beschriebene reduzierte positive Wirkung von absoluten Zielen in diesen Kontexten, während relative Ziele durch die Filterfunktion in diesen Kontexten ähnlich oder gleich positiv wirken wie im stabilen Kontext. Im Kontext mit gemeinsamer Unsicherheiten sowie gemeinsamen (intransparenten) Kontextveränderungen war der Effekt besonders ausgeprägt. Im Experiment erbrachten die Akteure mit relativen Zielen in diesem Kontext 12 Prozent mehr Arbeitsleistung als die Akteure mit absoluten Zielen nach Bereinigung um den Effekt der Fähigkeiten.

192

Schlussbetrachtung

Teil G

Im Kontext mit individuellen Unsicherheiten und/oder individuellen Kontextveränderungen oder transparenten gemeinsamen Kontextveränderungen verhalten sich beide Zielarten wieder ähnlich und der Zusammenhang zwischen der Zielart und der Arbeitsleistung ist dem Ergebnis nach marginal und nicht signifikant. Die Erklärung für die ähnliche Wirkung der beiden Zielarten auf die Arbeitsleistung in diesen Kontexten findet sich wiederum in der Antwort zur vorherigen Forschungsfrage. Die Filterfunktion von relativen Zielen gilt nicht für diese Kontexte beziehungsweise die Transparenz von Kontextveränderungen verhindert den negativen Effekt von Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung bei absoluten Zielen. Forschungsfrage 4: Welchen Einfluss auf den Zielartenvergleich haben der direkte Wettbewerb, welcher ein fester Bestandteil von relativen Zielen ist, und der indirekte Wettbewerb, welcher ein häufiger Bestandteil von relativen Zielen ist? Im Experiment konnte, entgegen den theoretischen Annahmen, kein Einfluss des direkten und indirekten Wettbewerbs auf die Arbeitsleistung und damit auf den Zielartenvergleich festgestellt werden. Unter Berücksichtigung der noch nicht ausreichend erforschten moderierenden Einflussfaktoren von Wettbewerb562 (Kapitel D6.4) und der vergleichsweisen kleinen Anzahl an Versuchsteilnehmern in Experiment 3, kann die genaue Ursache für die ausbleibende positive Wirkung der beiden Wettbewerbsarten nicht festgestellt werden. Ein möglicher Grund dafür könnte eine vergleichsweise geringe Gewinnmotivation der Studenten gewesen sein, bedingt durch die Abwesenheit von jeglichen monetären Leistungsanreizen.563 Als natürliche Konsequenz der Ergebnisse hatten auch der in den relativen Zielen integrierte direkte Wettbewerb und der ergänzte indirekte Wettbewerb keinen Einfluss auf die Wirkung der Zielart auf die Arbeitsleistung. Die Ergebnisse dieser Arbeit zur Wirkung von Wettbewerb können nicht ungeprüft auf andere Kontexte übertragen werden. Es ist davon auszugehen, dass in Kontexten, in denen Wettbewerb die Arbeitsleistung der Akteure signifikant beeinflusst, Wettbewerb auch einen entsprechenden Einfluss auf den Zielartenvergleich hat. Eine fundierte und umfassende Aussage hierzu wird allerdings erst auf Basis einer

562 563

Vgl. Tjosvold et al. (2003). Die Studenten hatten eine hohe intrinsische Motivation an der Aufgabe zu arbeiten, was das Weiterarbeiten an der Aufgabe nach Erreichen der Ziele zeigt, die Motivation den aufgezeigten Wettbewerb zu gewinnen und dafür besonders schnell zu arbeiten, war dem Anschein nach aber gering.

Teil G

Schlussbetrachtung

193

größeren Untersuchung und eines verbesserten Verständnisses der moderierenden Einflussfaktoren von Wettbewerb möglich sein. Für den positiven Einfluss der Zielart auf die Zielhöhe der persönlichen Ziele konnte festgestellt werden, dass dieser Effekt maßgeblich auf den ausschließlich bei relativen Zielen angewendeten indirekten Wettbewerb zurückzuführen ist. Dieser kann in Form von Benchmarkinformationen aber auch mit absoluten Zielen angewendet werden und stellt daher kein eindeutiges Differenzierungsmerkmal zwischen den beiden Zielarten dar. Forschungsfrage 5: Welchen Einfluss auf den Zielartenvergleich haben die Risikound die Wettbewerbseinstellung der Akteure? Es wurde angenommen, dass der Wirkungsvorteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung von Akteuren bei gemeinsamer Unsicherheit umso größer ist, je risikoaverser die Akteure sind. Die unterschiedlichen standardisierten Regressionskoeffizienten zwischen der Zielart und der Arbeitsleistung für risikoaverse Akteure (+0,27**) und risikoaffine Akteure (+0,12 ns) deuten auch darauf hin. Die vermutete Moderation konnte jedoch in dieser Arbeit nicht signifikant nachgewiesen werden. Auch für die Wettbewerbseinstellung konnte keine signifikante Moderation des Zusammenhangs der Zielart und der Arbeitsleistung festgestellt werden. Im Experiment führten relative Ziele mit integriertem Wettbewerb bei Akteuren mit durchschnittlicher Wettbewerbseinstellung zu einer besseren Arbeitsleistung als absolute Ziele. Für wettbewerbsaffine und wettbewerbsaverse Akteure hatte die Zielart dagegen keinen statistisch signifikanten Einfluss auf die Arbeitsleistung bedingt durch die negative bis neutrale Wirkung des integrierten Wettbewerbs bei relativen Zielen für wettbewerbsaverse Akteure und der positiven Wirkung des informellen Wettbewerbs bei absoluten Zielen für wettbewerbsaffine Akteure. 2.

Kritische Bewertung und weiterer Forschungsbedarf

In der vorliegenden Arbeit wurde erstmals die Wirkung von relativen Zielen versus absoluten Zielen auf die Arbeitsleistung der Akteure und die Wirkung absoluter Ziele im Kontext von gemeinsamer Unsicherheit und gemeinsamen Kontextveränderungen

194

Schlussbetrachtung

Teil G

untersucht. Die Ergebnisse der Arbeit tragen zu einem besseren Verständnis des Einflusses der Zielart und der moderierenden Wirkung des Kontextes auf die Arbeitsleistung von Akteuren mit Zielen bei. Auf Grund des methodischen Vorgehens ergeben sich allerdings Einschränkungen der Ergebnisse, die im Folgenden näher diskutiert werden und aus denen sich weiterer Forschungsbedarf ableitet. x Am Experiment nahmen ausschließlich männliche Studenten der Technischen Universität Berlin teil. Es stellt sich die Frage, ob die gefundenen Ergebnisse auch für andere Bevölkerungsgruppen gelten, zum Beispiel weibliche Personen, Personen mit einer anderen schulischen Ausbildung, andere Nationalitäten etc. Da Frauen anders auf Wettbewerb reagieren als Männer,564 liegen dafür zum Teil auch konkrete Verdachtsmomente vor. Die Forschungsfragen dieser Arbeit sollten daher auch für andere Bevölkerungsgruppen untersucht werden, bevor eine generelle Gültigkeit der Ergebnisse angenommen werden kann. x Die Untersuchung wurde mit Hilfe der Katalogsuchaufgabe von BARTOL/ DURHAM/POON565 und GREENBERG566 durchgeführt, welche in die KomSOH[LWlWVNDWHJRULH Ä(LQIDFK´ IlOOW 'D die Komplexität der Aufgabe nach WOOD/MENTO/LOCKE567 die Wirkung von Zielen beeinflussen kann, sollte vor einer Generalisierung der Ergebnisse die Untersuchung mit Aufgabentypen mit mittlerer und hoher Komplexität repliziert werden. x Die ausgewählte Katalogsuchaufgabe erlaubte keine Beeinflussung des individuellen Risikos durch die Akteure. HVIDE und NALEBUFF/STIGLITZ als Verfechter der Prinzipal-Agenten-Theorie vermuten, dass Akteure mit relativen Incentivierungen bei entsprechenden Möglichkeiten ein hohes individuelles Risiko eingehen und ihren Arbeitseinsatz minimieren. Andererseits wird bei an relativer Performance gemessenen Fondsmanagern häufig beobachtet, dass sie

564

Vgl. Gneezy/Niederle/Rustichini (2003). Vgl. Bartol/Durham/Poon (2001), S. 1109. 566 Vgl. Greenberg (1987), S. 56. 567 Vgl. Wood/Mento/Locke (1987). 565

Teil G

Schlussbetrachtung

195

sich risikoavers verhalten und zu kurzsichtigem Folgerverhalten tendieren.568 Da beide Verhaltensweisen aus dem Blickwinkel des Prinzipals negativ zu bewerten sind, empfiehlt sich als weitere Forschungsarbeit eine Untersuchung der beiden Zielarten anhand einer Aufgabe, bei der die Akteure ihr individuelles Risiko selbst bestimmen können. x Relative Ziele wurden in dieser Arbeit anhand einer kurzen, einperiodigen Aufgabe untersucht. In der Realität werden Akteure bei relativen Zielen jedoch häufig mit den gleichen Vergleichsakteuren über mehrere Perioden hinweg verglichen. Zukünftige Forschungsarbeiten sollten daher die beiden Zielarten über mehrere Perioden anwenden und in ihrer Wirkung auf die Arbeitsleistung über die Zeit vergleichen. Neben den methodischen Limitierungen lässt sich auch aus konzeptioneller Sicht weiterer Forschungsbedarf ableiten: x Die Arbeit untersuchte relative versus absolute Ziele ohne leistungsbasierte Incentivierung, da die Wirkung von Zielen mit der Wirkung von Incentivierung interagieren kann.569 Da in der Praxis Ziele häufig in Kombination mit Incentivierungen auftreten, sollten weiterführende Forschungsarbeiten die beiden Zielarten in Kombination mit verschiedenen Incentivierungsstrukturen untersuchen, zum Beispiel mit Zielbonus oder stückbasierter Incentivierung etc. x Die verwendete gemeinsame Kontextveränderung in Form einer Zeitverlängerung reduzierte die Zielschwierigkeit für die Akteure mit absoluten Zielen. Interessant wäre eine weitere Untersuchung zum Wirkungseffekt einer gemeinsamen Kontextveränderung, welche die Zielschwierigkeit erhöht. Zum Beispiel in Form einer Zeitverkürzung. Im Idealfall sollte diese Untersuchung anhand verschiedener Zielschwierigkeiten stattfinden, da wie in Kapitel D4 erläutert, die Wirkung der Kontextveränderung von der vorherigen Position des Akteurs auf der Zielschwierigkeits-Leistungskurve abhängt.

568 569

Vgl. Schäffer/Zyder (2003), S. 105. Vgl. Lee/Locke/Phan (1997).

196

Schlussbetrachtung

Teil G

x In dieser Arbeit wurden empirisch nur Unsicherheiten und Kontextveränderungen untersucht, welche alle Akteure gleichermaßen betreffen. Auch wenn es konkrete Annahmen zum Verhalten der beiden Zielarten unter individuellen Unsicherheiten und Kontextveränderungen gibt, wäre eine empirische Überprüfung dieser Annahmen in der Zukunft wünschenswert. x Die gemessene Arbeitsleistung der Akteure sagt noch nichts über ihre Leistung im Zeitverlauf aus. Es wäre interessant zu wissen, ob Akteure direkt beim Auftreten von unvorhergesehenen Kontextveränderungen ihre Arbeitsgeschwindigkeit anpassen oder erst, wenn das angepeilte =LHO LQ ÄJUHLIEDUH 1lKH´ UFNW Ebenso relevant ist die Frage, inwieweit Akteure, welche ihre Ziele bereits erreicht haben, mit gleicher Geschwindigkeit weiterarbeiten oder in ein gemächlicheres Tempo mit reduziertem Arbeitseinsatz wechseln. Die beschriebene Untersuchung könnte man für beide Zielarten zum Beispiel computerbasiert durchführen. Dazu müsste ein Computer für jede Eingabe der Akteure die entsprechende Zeit vermerken. x Zukünftige Forschungsarbeiten sollten das vorliegende Laborexperiment zudem realitätsnäher als Feldexperiment replizieren, um die externe Validität der Ergebnisse weiter zu erhöhen. Ergänzend dazu wären eine Analyse der aktuellen Verbreitung von relativen Zielen in der Praxis sowie eine Untersuchung existierender Anwendungs- und Implementierungserfahrungen von relativen Zielen interessant.570

3.

Implikationen für die Praxis

Die Ergebnisse der Arbeit haben gezeigt, dass die Wahl der Zielart die Arbeitsleistung der Akteure signifikant beeinflussen kann und dass die Entscheidung, welche Zielart im Einzelfall unter Effektivitätsgesichtspunkten besser geeignet ist, in der unternehmerischen Praxis kontextspezifisch getroffen werden sollte. Die Erkenntnisse bestätigen damit die Vermutung von SCHÄFFER/ZYDER, dass die Prinzipien des Beyond-

570

In eingeschränkter Form liegen bereits erste Erfahrungen zur Implementierung und Anwendung von relativen Zielen im Rahmen der neuen Budgetierungsansätze vor.

Teil G

Schlussbetrachtung

197

Budgeting-Ansatzes, zum Beispiel das Prinzip absolute Ziele durch relative Ziele zu ersetzen, nicht für alle Unternehmen und Kontexte gleichermaßen sinnvoll sind, wie es in der Regel in der Beyond-Budgeting-Literatur suggeriert wird.571 Die Frage nach der optimalen Zielart stellt sich überhaupt nur für Unternehmen und Akteure, deren Zielinhalte und -ausprägungen als relative Ziele dargestellt werden können. Relative Ziele sind zum Beispiel in keiner geeigneten Weise darstellbar, wenn die Zielinhalte nicht über mehrere Akteure vergleichbar sind, beziehungsweise kein Maximum oder Minimum angestrebt wird. Können relative Ziele angewendet werden, sollte die Auswahl der Zielart sowohl unter Effektivitäts- als auch Effizienzgesichtspunkten vorgenommen werden. Die Effektivität der einzelnen Zielarten wird nach Aussage dieser Arbeit maßgeblich durch die vorliegenden Unsicherheiten und Kontextveränderungen bestimmt, weshalb die nachfolgenden Handlungsempfehlungen auch getrennt für unterschiedliche Kontexte vorgenommen werden. Die in dieser Arbeit nicht betrachtete Effizienz572 der beiden Zielarten wurde von WEBER/LINDER/ HIRSCH573 2004 analytisch untersucht. Die genannten Autoren vermuten einen Effizienznachteil von relativen Zielen gegenüber absoluten Zielen, da die benötigten Vergleichsdaten von relativen Zielen in der Regel nur schwierig zu beschaffen sind.574 Denn für einen fairen Vergleich von Akteuren bedarf es einer zeitlichen Vergleichbarkeit und einer inhaltlichen Vergleichbarkeit, das heißt, die Vergleichsdaten müssen sich auf den gleichen Erhebungszeitraum und den gleichen Betrachtungsgegenstand beziehen, in der gleichen Verdichtung vorliegen, die gleiche Genauigkeit aufweisen und um spezifische Sondereinflüsse bereinigt sein. Zudem sollten für relative Ziele die Vergleichsakteure ausreichend gute Leistungen erbringen, da andernfalls Schlendrian mit Schlendrian verglichen wird.575 All das erschwert und verteuert die Leistungsbewertung bei relativen Zielen im Vergleich zur individuellen Leistungsbewertung bei absoluten Zielen.

571

Vgl. Schäffer/Zyder (2003), S. 104; Oehler (2002), S. 154. Vgl. Weber/Linder/Hirsch (2004), S. 68. Von einem effizienten Zielsetzungsprozess wird gesprochen, wenn ein bestimmtes Maß an Effektivität eines Ziels (d.h. ein bestimmtes Maß an Motivationsstärke) mit geringstem Ressourceneinsatz realisiert werden kann. 573 Vgl. Weber/Linder/Hirsch (2004). 574 Vgl. auch Hansen/Otley/Van der Stede (2003), S. 106. 575 Vgl. Schäffer/Zyder (2003), S. 104. 572

Teil G

Schlussbetrachtung

199

teur auf den Prinzipal und damit auf die Vorgesetzten beziehungsweise die Kapitaleigner überträgt. Je nach individueller Risikoeinstellung kann dieser Punkt die Entscheidung für oder gegen relative Ziele mit beeinflussen. In allen Fällen, in denen relative Ziele gegenüber absoluten Zielen zu bevorzugen sind, sollte die Implementierung von relativen Zielen bei guten Vergleichsdaten komplikationslos verlaufen und von den Akteuren leicht akzeptiert werden. So wurden auch im Experiment in Kontexten mit gemeinsamer Unsicherheit relative Ziele von den Akteuren als deutlich fairer wahrgenommen als absolute Ziele. In der Praxis ist jedoch die Vergleichbarkeit der Betrachtungsobjekte häufig Basis von Diskussionen. Von HOFSTEDE befragte Controlling-Verantwortliche berichteten, dass der Einsatz von relativen Zielen ähnlich aufreibend war wie der Einsatz von absoluten Zielen und zu keiner erhöhten Zielakzeptanz führte.576 Können in Kontexten mit gemeinsamen Kontextveränderungen relative Ziele nicht angewendet werden, sollte bei Einsatz von absoluten Zielen auf eine hohe Transparenz von auftretenden Kontextveränderungen geachtet werden, um den negativen Effekt der Kontextveränderungen auf die Arbeitsleistung zu reduzieren. Das gleiche Vorgehen empfiehlt sich für beide Zielarten auch für individuelle Kontextveränderungen.

576

Vgl. Hofstede (1967), S. 183, 194f. u. S. 301.

Anhang

201

Anhang

1.

Statistische Daten zu den Versuchsgruppen

Verwendete Abkürzungen in den Tabellen: Fäh.

= Fähigkeiten (Arbeitsleistung beim 4 Min. Aufwärmen);

Fair.

= Fairnessbewertung des zugewiesenen Ziels;

Leist.

= Arbeitsleistung in der 9 Min. Hauptübung;

PZ

= Persönliches Ziel;

RE

= Risikoeinstellung;

SE

= Self-Efficacy (z-Werte);

Sem.

= Semester;

WE

= Wettbewerbseinstellung;

Zielschw. = Zielschwierigkeit;

Experiment 1 (Mittelwerte der einzelnen Versuchsgruppen): Zielart

Zielschw.

Alter

Sem.

Fäh.

Rel.

10%

23,15

4,90

32,30

Rel.

30%

23,85

6,10

Rel.

75%

22,38

Abs.

10%

Abs. Abs.

Fair.

PZ

SE

4,40

87,60

-0,226

81,10

5,31

4,60

31,20

4,45

79,50

-0,607

75,00

4,55

4,31

4,62

35,95

5,52

80,95

-0,213

87,33

5,35

3,95

22,45

4,20

32,90

4,95

90,15

0,324

79,45

5,26

4,41

30%

22,85

5,20

32,25

4,75

80,15

-0,178

78,10

4,90

4,21

75%

23,20

4,60

33,95

5,40

75,75

-0,505

80,40

4,67

4,53

Tabelle 28: Deskriptive Statistik zu den Versuchsgruppen von Exp. 1

Leist.

WE

RE

202

Anhang

Unsich. = Gemeinsame Unsicherheit; KV = Gemeinsame Kontextveränderung; Experiment 2 (Mittelwerte der einzelnen Versuchsgruppen): Zielart

Unsich.

KV

Alter

Rel.

Nein

Nein

23,85

Rel.

Ja

Nein

Rel.

Nein

Rel.

Sem.

Fäh.

Fair.

PZ

SE

Leist.

WE

RE

6,10

31,20

4,45

79,50

-0,607

75,00

4,55

4,31

22,26

4,74

34,68

5,11

83,11

0,089

83,74

5,07

4,11

Ja

24,17

6,33

33,56

4,83

86,00

0,385

76,89

5,31

3,99

Ja

Ja

22,90

5,19

35,29

5,38

97,36

1,083

84,62

5,21

4,08

Abs.

Nein

Nein

22,85

5,20

32,25

4,75

80,15

-0,178

78,10

4,90

4,21

Abs.

Ja

Nein

21,75

3,50

32,50

3,55

73,00

-0,546

78,65

4,95

4,45

Abs.

Nein

Ja

22,71

5,67

35,00

5,14

84,29

0,741

84,14

5,05

4,11

Abs.

Ja

Ja

23,95

6,24

34,29

4,95

74,21

0,281

73,62

4,93

4,57

WE

RE

Tabelle 29: Deskriptive Statistik zu den Versuchsgruppen von Exp. 2

D.-Wett = Direkter Wettbewerb; Ind.-Wett = Indirekter Wettbewerb; Experiment 3 (Mittelwerte der einzelnen Versuchsgruppen): Zielart

D.-

Ind.-

Wett

Wett

Alter

Sem.

Fäh.

Fair.

PZ

Rel.

Ja

Nein

23,16

5,21

33,95

5,05

79,68

-0,317

81,42

4,95

4,41

Rel.

Ja

Ja

23,85

6,10

31,20

4,45

79,50

-0,607

75,00

4,55

4,31

Abs.

Nein

Nein

22,85

5,20

32,25

4,75

80,15

-0,178

78,10

4,90

4,21

Abs.

Ja

Nein

22,43

4,14

33,76

5,24

81,71

-0,225

76,71

4,80

3,86

Abs.

Nein

Ja

22,40

4,15

35,10

5,15

86,05

-0,143

81,50

5,29

4,10

Tabelle 30: Deskriptive Statistik zu den Versuchsgruppen von Exp. 3

SE

Leist.

Anhang

2.

203

Unterlage zur Erhebung der empirischen Daten

Am Beispiel von Untersuchungsgruppe zwei (relative Ziele mit moderater Zielschwierigkeit und stabilem Kontext). Die Ziele der Studenten wurden in den Originaldokumenten per Hand mit blauem Stift eingetragen, um den Eindruck eines individuellen Ziels zu erhöhen. Seite 1:

Begrüßung und Erläuterung der Aufgabe

Seite 2:

Bekanntgabe der Regeln und Vorbereitung der Aufwärmübung

Seite 3:

Aufwärmübung für 4 Minuten (Produktkatalog 1 wurde extra ausgeteilt)

Seite 4:

Manipulation des Ziels und des Kontextes

6HLWH

(UVWHU)UDJHERJHQ±6HLWH

6HLWH

(UVWHU)UDJHERJHQ±6HLWH













Seiten 7-8: Hauptübung für 9 Minuten (Produktkatalog 2 wurde extra ausgeteilt) 6HLWH

=ZHLWHU)UDJHERJHQ±6HLWH

6HLWH =ZHLWHU)UDJHERJHQ±Seite 2, inkl. Abschlussbemerkung

204

Anhang

Seite 1 im Erhebungsbogen

INFORMATION ZUR BEGRÜSSUNG Hallo und herzlich willkommen zu dieser wissenschaftlichen Untersuchung. Die Details dieser Untersuchung können Ihnen leider zu diesem Zeitpunkt noch nicht umfassend mitgeteilt werden, da dieses Wissen das Ergebnis der Untersuchung verfälschen könnte. Am Ende des Forschungsvorhabens, also ca. Ende Juni, werden Sie aber eine personalisierte E-Mail erhalten, die alle ihre Fragen diesbezüglich beantwortet (Ziel der Untersuchung , Aufbau, Ergebnisse, eigene Rolle etc.). Ein kleiner Hinweis aber schon vorweg, die Untersuchung ist die Basis für eine Doktorarbeit mit dem Ziel der Optimierung der Suchgeschwindigkeit in Produktkatalogen ........ mehr dazu im Juni. Für die nächste ½ Stunde bitte ich Sie nun, nicht weiter über das Experiment an sich nachzudenken, sondern sich voll und ganz auf die gestellte Aufgabe zu konzentrieren. Danke für ihre Teilnahme.

IHRE AUFGABE FÜR DIE NÄCHSTEN MINUTEN Ihre Aufgabe ist es, für die Produkte in einer Einkaufsliste die Preise ausfindig zu machen. Die Preise dafür finden Sie in dem ausgeteilten Produktkatalog. Tragen Sie bitte die dort gefundenen Preise in die Einkaufsliste rechts neben den jeweiligen Produkten ein.

EINKAUFSLISTE Nr.

Produkte

Preise ?

1

Tankanzeige

20

2

Taschenlampe

«

3

Wickelkommode

...

4

Babyfon

...

PRODUKTKATALOG Produkte

Preise

Wickelkommode

10 EUR

Tankanzeige

20 EUR

Taschenlampe

35 EUR

Aufgabe: Das Produkt im Produktkatalog suchen und den Preis in die Einkaufsliste übertragen (ohne EUR)

Anhang

205

Seite 2 im Erhebungsbogen

HINWEISE %LWWHIOOHQ6LHGLH(LQNDXIVOLVWHVFKDWWLHUWH6SDOWH GHU5HLKHQDFKDXV!1U1U1U« Im Verlaufder Preissuche können sich Produktein derEinkaufsliste wiederholen. Diesist kein Fehler, bitte tragen Sie die Preise der entsprechenden Produkte an diesen Stellen noch einmal ein (Nicht wundern, dadurch ist die Einkaufsliste länger als die Produktliste). Alle Preise sind im Produktkatalog vorhanden, dies wurde mehrfach im Vorfeld der Aufgabe überprüft. Falls Sie einzelne Preise jedoch nicht finden, können Sie auch Produkte überspringen. Verzichten Sie bei der Suche im Produktkatalog auf jegliche Markierungen (z.B. gefundene Preise durch- oder unterstreichen), da die Kataloge im Anschluss noch für andere Teilnehmer benötigt werden!

AUFWÄRMÜBUNG Zum Aufwärmen werden wir die Aufgabe nun für 4 Minuten üben. Bitte versuchen Sie dabei soviel Preise wie möglich zu finden. Die Einkaufsliste für die Aufgabe finden Sie auf der nächsten Seite (S. 3). Bitte legen Sie die Einkaufsliste getrennt von allen anderen Blättern vor sich hin und warten Sie auf den fehlenden Produktkatalog, der in Kürze ausgeteilt wird. Der Versuchsleiter gibt, wenn alle bereit sind, das Startkommando. Viel Spaß und gutes Gelingen.

206

Anhang

Seite 3 im Erhebungsbogen

EINKAUFSLISTE (PREISE BITTE HIER EINTRAGEN) Nr. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

Produkte Tankanzeige Taschenlampe Wickelkommode Waschmaschine Deckenfluter Bohrer Hochregal Lichtschalter Schuhschrank Zange Wandfarbe Parkett Schrauben Spiegelschrank Blumentopf Frostschutz Hammer Bilderrahmen Waschbecken Steckdose Toilettendeckel Sitzbank Badamatur Umluftherd Duschvorhang Bügeleisen Teppich Heizstrahler Glastisch Himmelbett Hängeschrank Nägel Kinderstuhl Ventil Ecksofa Putzeimer Kühlschrank Kleiderbügel Boiler Tapete

Preise ?

Nr. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

Produkte Moskitonetz Babyfon Nachtlicht Gartenschlauch Nachtlicht Duschvorhang Wandfarbe Frostschutz Sitzbank Himmelbett Boiler Ventil Kleiderbügel Schrauben Schuhschrank Tapete Toilettendeckel Badamatur Putzeimer Bügeleisen Parkett Kinderstuhl Babyfon Hochregal Bilderrahmen Tankanzeige Hammer Lichtschalter Kühlschrank Deckenfluter Steckdose Spiegelschrank Waschmaschine Zange Moskitonetz Ecksofa Wickelkommode Heizstrahler Hängeschrank Bohrer

Preise ?

Anhang

207

Seite 4 im Erhebungsbogen

NEUE AUFGABENSTELLUNG Nachdem Sie sich nun eingearbeitet haben, kann es richtig losgehen. Sie erhalten nun eine neue Einkaufsliste, einen neuen Produktkatalog 2 (mit den gleichen Produkten wie bisher, aber mit neuen Preisen und einer neuer Sortierung), einen Zeitrahmen sowie ein konkretes Leistungsziel.

IHR INDIVIDUELLES LEISTUNGSZIEL Analysen auf Basis bisheriger Untersuchungen haben unter Berücksichtigung ihrer Daten (Geschlecht, Alter, Studiengang, Semester etc.) ergeben, dass Sie bei dieser Aufgabe zu den besten 30 % gehören sollten. Ihr Ziel: In der nächsten Runde zu den besten

30 % in diesem Raum zu gehören!

ZEIT Sie haben diesmal genau 9 Minuten Zeit für die Aufgabe. (Aufwärmen waren nur 4 Minuten)

Hinweis: Ergebnisse aus der Vergangenheit zeigen, dass: 100 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 10% entspricht 85 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 30% entspricht 75 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 50% entspricht 65 gefundene Preise in 9 Minuten ca. Top 75% entspricht

FRAGEBOGEN Vor dem Start der Aufgabe füllen Sie bitte noch den angehängten Fragebogen 1 aus. Lassen Sie sich dafür beliebig viel Zeit. WICHTIG: Alle Fragen müssen vollständig beantwortet werden. Der Versuchsleiter wird, wenn alle bereit sind, im Anschluss den Produktkatalog 2 austeilen und das Startkommando zur Aufgabe geben.

208

Anhang

Seite 5 im Erhebungsbogen

FRAGEBOGEN 1 (Seite 1/2) Beantworten Sie die folgenden Fragen so wahrheitsgetreu wie möglich. (Es gibt dabei keine "richtigen" oder "falschen" Antworten.) Trifft gar nicht zu

In wieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zu? ‡

0HLQ]XJHZLHVHQHV=LHOKDOWHLFKIUIDLU

‡

'LH+HUOHLWXQJ%HJUQGXQJIUPHLQ]XJHZLHVHQHV=LHO LVWQDFKYROO]LHKEDUXQGIDLU

Trifft voll zu

1DFKGHP6LHQXQGLH$XIJDEHXQGLKU]XJHZLHVHQHV=LHONHQQHQZDVQHKPHQVLHVLFKSHUV|QOLFKIU GLHQlFKVWH5XQGHYRUHLJHQHV=LHO "  =XGHQZLHYLHO%HVWHQZROOHQ6LHJHK|UHQ"

7RSBBBBBBBBBBBBBBGHU$QZHVHQGHQ

 :LHYLHOH3UHLVHP|FKWHQ6LHIUVLFK DXVILQGLJPDFKHQ"BBBBBBBBBBBBBB3UHLVH XQDEKlQJLJYRQGHP]XJHZLHVHQHQ=LHO In wieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zu? (Die Aussagen beziehen sich auf ihr eigenes, persönliches Ziel) ‡

,FKIKOHPLFKPHLQHPHLJHQHQ=LHOYHUEXQGHQXQG YHUIROJHHVPLWYLHO(QJDJHPHQWXQG(QWKXVLDVPXV

‡

,FKGHQNHHVLVWHLQJXWHV=LHOXPZLUNOLFKDOOHVGDIU]XJHEHQ

‡

(VIlOOWPLUVFKZHU, mein eigenes Ziel ernst zunehmen.

‡

*DQ]HKUOLFKHVLQWHUHVVLHUWPLFKQLFKW wirklich, ob ich mein persönliches Ziel erreiche.

‡

(VZUGHPLUQLFKW schwer fallen, mein selbst gesetztes Ziel wieder aufzugeben.

Trifft gar nicht zu

Um was für ein selbstdefiniertes Ziel handelt es sich in ihrem Fall am ehesten (passendes bitte ankreuzen)? Maximal erreichbares Ziel

Realistisches Ziel

Mindestziel

Trifft voll zu

Anhang

209

Seite 6 im Erhebungsbogen

FRAGEBOGEN 1 (Seite 2/2) Wie groß ist ihr Vertrauen, die nachfolgend aufgeführte Anzahl an Preisen ausfindig machen zu können? (in der zur Verfügung stehenden Zeit)

Anzahl an Preisen

Können Sie diese Anzahl erreichen?

Auf einer Skala von 0 - 100, wie hoch schätzen Sie ihr Vertrauen ein, diese Anzahl erreichen zu N|QQHQ"± NHLQ9HUWUDXHQ± KRKHV9HUWUDXHQ

30

Ja

Nein

__________________

40

Ja

Nein

__________________

50

Ja

Nein

__________________

60

Ja

Nein

__________________

70

Ja

Nein

__________________

80

Ja

Nein

__________________

90

Ja

Nein

__________________

100

Ja

Nein

__________________

110

Ja

Nein

__________________

120

Ja

Nein

__________________

Bitte alle Zeilen vollständig ausfüllen

Wichtige Erinnerung vor dem Start der Aufgabe:

IHR LEISTUNGSZIEL Ihr Ziel: In der nächsten Runde zu den besten



in diesem Raum zu gehören!

IHR ZEITRAHMEN Sie haben genau 9 Minuten Zeit für die Aufgabe. 0DUNLHUHQ6LHELWWHYRUDEDXIGHQ(LQNDXIVOLVWHQ6X LKU SHUV|QOLFKHV=LHOPLW0DUNHU Der Versuchsleiter wird nach 3 und 6 Minuten (ein Drittel und zwei Drittel der zur Verfügung VWHKHQGHQ=HLW GLH=HLWODXWDQVDJHQ

210

Anhang

Seite 7 im Erhebungsbogen (Seite 8 hat den gleichen Aufbau) Markieren Sie bitte in der Nr.-Spalte ihr persönliches Ziel mit Marker

EINKAUFSLISTE (PREISE BITTE HIER EINTRAGEN) Nr. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

Produkte

Deckenfluter Bügeleisen Ecksofa Wandfarbe Steckdose Frostschutz Nägel Taschenlampe Tapete Kleiderbügel Hochregal Bohrer Waschbecken Tankanzeige Kinderstuhl Himmelbett Moskitonetz Teppich Boiler Babyfon Lichtschalter Badamatur Gartenschlauch Blumentopf Hammer Sitzbank Kühlschrank Zange Umluftherd Spiegelschrank Heizstrahler Waschmaschine Ventil Toilettendeckel Schrauben Duschvorhang Bilderrahmen Wickelkommode Nachtlicht Putzeimer

Preise ?

Nr. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

Produkte

Hängeschrank Parkett Schuhschrank Glastisch Tankanzeige Wandfarbe Badamatur Kleiderbügel Moskitonetz Bohrer Heizstrahler Tapete Nägel Schrauben Waschbecken Toilettendeckel Duschvorhang Glastisch Wickelkommode Ecksofa Nachtlicht Deckenfluter Kinderstuhl Zange Steckdose Lichtschalter Hochregal Spiegelschrank Umluftherd Bügeleisen Boiler Teppich Parkett Babyfon Kühlschrank Taschenlampe Schuhschrank Ventil Waschmaschine Putzeimer

Preise ?

Anhang

211

Seite 9 im Erhebungsbogen

DAS ENDE NAHT 'DQNHIULKU(QJDJHPHQW =XP$EVFKOXVVP|FKWHLFK6LHQRFKELWWHQGHQIROJHQGHQ)UDJHERJHQDXV]XIOOHQ%LWWHNUHX]HQ 6LHDXIGHU6NDODYRQWULIIWJDUQLFKW]XELVWULIIWYROO]X DQLQZLHIHUQGLH$XVVDJHQDXI6LH ]XWUHIIHQ

FRAGEBOGEN 2 (Seite 1/2) In wieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zu? ‡

(VLVWZLFKWLJIUPLFKEHL$XIJDEHQEHVVHU]XVHLQDOVDQGHUH

‡

*HZLQQHQLVWZLFKWLJVRZRKOLP6SRUWDOVDXFKEHLGHU$UEHLW

‡

3HUVRQHQGLHEHLHLQHP:HWWEHZHUEDXIJHEHQVLQGVFKZDFK

‡

0LUJHIlOOWHVEHLGHU$UEHLWLP:HWWEHZHUE]XDQGHUHQ]X VWHKHQ

‡

,FKPDJGHQ:HWWEHZHUEGDLFKGDGXUFKYLHOEHUPLFKVHOEVW OHUQHHUIDKUH

‡

,FKVWUHQJHPLFKPHKUDQZHQQLFKLP:HWWEHZHUE]XDQ GHUHQVWHKH

In wieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zu? ‡

0DQFKPDOULVNLHUHLFKHWZDVQXUXP6SD‰ ]XKDEHQ

‡

+LQXQGZLHGHUVHW]WHLFKPLFK5LVLNHQDXVXPPLFK KHUDXV]XIRUGHUQ

‡

,FKILQGHHVPDQFKPDODXIUHJHQG6DFKHQ]XPDFKHQ IUGLHLFK6FKZLHULJNHLWHQEHNRPPHQN|QQWH

‡

$XIUHJXQJXQG$EHQWHXHUVLQGIUPLFKZLFKWLJHUDOV6LFKHUKHLW

‡

0LUZXUGHIUGLH$XIJDEHHLQ/HLVWXQJV]LHO]XJHZLHVHQ

‡

,FKYHUVXFKWHGDVYRUJHJHEHQH/HLVWXQJV]LHO]XHUUHLFKHQ

‡

,FKVHW]WHPLUHLQHLJHQHVSHUV|QOLFKHV=LHOIUGLH$XIJDEH

‡

,FKYHUVXFKWHGDVSHUV|QOLFKH=LHO]XHUUHLFKHQ

Trifft gar nicht zu

Trifft voll zu

Trifft gar nicht zu

Trifft voll zu

212

Anhang

Seite 10 im Erhebungsbogen

FRAGEBOGEN 2 (Seite 2/2) Welche Strategien haben Sie zur Preissuche angewendet?

Zutreffendes bitte ankreuzen (mehrer möglich)

‡

(LQ3UHLVQDFKGHPDQGHUHQJHVXFKWXQGHLQJHWUDJHQ

‡

3UHLVHIU]ZHL3URGXNWHJOHLFK]HLWLJJHVXFKW

‡

3UHLVHIUGUHL3URGXNWHJOHLFK]HLWLJJHVXFKW

‡

'LH:RUWOlQJHDOV2ULHQWLHUXQJVKLOIHEHLGHU6XFKHYHUZHQGHW

‡

'HQ$QIDQJVEXFKVWDEHQDOV2ULHQWLHUXQJVKLOIHEHLGHU6XFKHYHUZHQGHW

‡

'LHZDKUVFKHLQOLFKH3UHLVK|KHDOV2ULHQWLHUXQJVKLOIHEHLGHU6XFKHYHUZHQGHW

‡

7HLOZHLVHJHZXVVWZR3RVLWLRQLQGHU3URGXNWOLVWH 3URGXNWPLW 3UHLVVWHKW

‡

7HLOZHLVH3UHLVHDXVZHQGLJJHZXVVWXQGGLUHNWHLQJHWUDJHQ

‡

$QGHUH6WUDWHJLHQ

:HQQ6LHAndere StrategienDQJHNUHX]WKDEHQ HUOlXWHUQ6LHELWWHLKUH6WUDWHJLHLQNXU]HQ:RUWHQ

$EVFKOXVVEHPHUNXQJ %LWWHPDFKHQ6LHIUGLHVH8QWHUVXFKXQJ:HUEXQJEHLLKUHQ)UHXQGHQXQG.RPPLOLWRQHQ )O\HUPLWDOOHQQRWZHQGLJHQ,QIRUPDWLRQHQ]XU$QPHOGXQJILQGHQ6LHYRUQHEHLP9HUVXFKVOHLWHU ABER ELWWHHU]lKOHQ6LHQLFKWVEHUGLH,QKDOWH$EODXI GHU8QWHUVXFKXQJ'LHVN|QQWHGLH ZLVVHQVFKDIWOLFKHQ(UJHEQLVVHGHU8QWHUVXFKXQJYHUIlOVFKHQ$P(QGHHUKDOWHQ6LHHLQHSHUVRQDOLVLHUWH (0DLOPLWDOOHQLQWHUHVVDQWHQ,QIRUPDWLRQHQ=LHOHXQG(UJHEQLVVH GHU8QWHUVXFKXQJHLJHQH5ROOHHWF  'DQQN|QQHQ6LHDXFKJHUQHPLWDOOHQEHUDOOHVUHGHQ'$1.(

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