Zusammenfassung
Zur Überprüfung der in Tab. 3 aufgeführten Untersuchungshypothesen wurden die am Neuen Markt und im MDAX gelisteten Aktiengesellschaften einer empirischen Analyse unterzogen. Auf der Grundlage des theoretischen Bezugsrahmens in Abb. 48 wurde hierzu im ersten Schritt ein Leitfaden zur Durchführung von Expertengesprächen entwickelt. Anschließend wurden aus allen am Neuen Markt gelisteten Unternehmen 40 Unternehmen ausgewählt, die seit ihrer Erstnotiz eine sehr hohe oder eine sehr niedrige Strategieveränderungsintensität aufwiesen. Die Strategieveränderungsintensität wurde in dieser frühen Phase der empirischen Untersuchung ausschließlich anhand der in den Geschäftsberichten und den Ad-hoc-Meldungen der Unternehmen publizierten Angaben zur Anzahl der Akquisitio-nen außerhalb des Stammgeschäfts beurteilt883. 20 Unternehmen erklärten sich schließlich zur Durchführung eines Expertengespräches bereit. Die vom Verfasser geführten Expertengespräche fanden von Juni bis August 2000 statt und dauerten jeweils zwischen 1 **1/4 und 3 Stunden. Die Gesprächspartner waren Vorstandsvorsitzende, Vorstandsmitglieder oder Leiter der Bereiche Investor Relations, Unternehmenskommunikation und/oder Public Relations der betroffenen Unternehmen. Auf Basis der in den Expertengesprächen gesammelten Erfahrungen wurde der Fragebogen für die schriftliche Unternehmensbefragung entwickelt (vgl. Anhang) und bei denjenigen Unternehmen, die an den Expertengesprächen teilgenommen hatten einem Pre-Test unterzogen884.
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References
Vgl. hierzu ausführlich die Kapitel D. 2.1 und D.2.2 dieser Arbeit.
Das Ausfüllen des Fragebogens nahm in den Pre-Tests ca. 25 bis 35 Minuten in Anspruch.
Vgl. hierzu die Fragen Nr. 20 und 25 im Unternehmensfragebogen.
Vgl. Zahn, E., Foschiani, S., Tilebein, M., Wissen und Strategiekompetenz als Basis für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, a.a.O..
Vgl. hierzu Frage Nr. 30 im Unternehmensfragebogen.
Vgl. zu dieser Auswertungsmethodik auch Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, in: Marketing ZFP, 18. Jg., 1996, Heft 1, S. 5–24.
Alle Differenzen zwischen den Tobin’s q Werten der Gesamtstichprobe sind auf dem Niveau von α ≤ 0,05 signifikant. Die stichtagsbezogenen Mittelwertdifferenzen zwischen den Unternehmen am Neuen Markt und im MDAX sind bis auf den Stichtag 28.3.2000 nicht signifikant. Die Angaben für die MDAX Unternehmen in der Stichprobe sind durch die MLP AG positiv verzerrt, weshalb die MLP AG aus den nachfolgenden Tobin’s q Analysen ausgeschlossen wird. Ohne die MLP AG errechnen sich durchschnittliche Tobin’s q Werte für die übrigen 34 MDAX-Unternehmen von 6,31/6,28/6,69/4,13 und 3,27.
Der MDAX-Index ist in demselben Zeitraum um 2% gestiegen.
Die Begriffe NM-Untemehmen bzw. MDAX-Unternehmen beziehen sich im folgenden, sofern nicht anderweitig angegeben, nur auf die 110 respektive 35 in der Untersuchungsstichprobe enthaltenen Unternehmen aus dem Neuen Markt bzw. dem MDAX.
Bei den NM-Untemehmen ist diese Steigerung des Eigenkapitals im wesentlichen auf Kapitalerhöhungen zurückzuführen. 56 der 110 NM-Untemehmen weisen auf Basis des EBIT-Ergebnisses für das Geschäftsjahr 2000 eine negative Umsatzrendite aus. Demgegenüber ist die Steigerung des Eigenkapitals der MDAX-Unternehmen neben Kapitalerhöhungen vor allem auch auf deren wesentlich größere Ertragskraft zurückzuführen. Lediglich eines der 35 MDAX-Unternehmen weist auf Basis des EBIT-Ergebnisses für das Geschäftsjahr 2000 mit minus 0,5% eine leicht negative Umsatzrendite auf.
Ferner wurde bei den MDAX-Unternehmen die MLP AG herausgenommen, weil ihr Tobin’s q Wert dreimal so hoch ist wie der zweithöchste Tobin’s q Wert im MDAX. Diese Angabe bezieht sich auf den Stichtag 3. April 2001.
Dies setzt voraus, daß die in den Geschäftsberichten enthaltenen strategierelevanten Informationen von den Kapitalmarktteilnehmern nicht eskomtiert worden sind. Der Tobin’s q Wert vom 3. April 2001 steht stellvertretend für das Bewertungsniveau der NM- und MDAX-Untemehmen während des 1. Quartals 2001. Diese Aussage wird durch Spearman’schen Rangkorrelationskoeffizienten untermauert. Mit Hilfe dieser Koeffizienten kann überprüft werden, inwieweit die anhand der Tobin’s q Werte vom 3. April 2001 gebildete Rangfolge der 145 Stichprobenunternehmen mit derjenigen Rangfolge, wie sie sich aufgrund der Tobin’s q Werte zu anderen Stichtagen ergeben würde, übereinstimmt. Die Spearman’schen Rangkorrelationen zwischen der Rangfolge am 3.4.2001 und denjenigen am 2.1., 23.1.,20.2., 13.3. und 27.3. betragen 0,863, 0,880, 0,910, 0,951 und 0,964 (Mittelwert 0,914). Die durchweg hohe Übereinstimmung macht deutlich, daß auf eine Replikation der für den Stichtag 3.4.2001 durchgeführten empirischen Analysen für andere Bezugszeitpunkte innerhalb des ersten Quartals 2001 verzichtet werden kann.
Vgl. zum Betriebsgrößeneffekt und Tobin’s q Loughran, T., Book-to-Market across Firm Size, Exchange, and Seasonality: Is There an Effect ?, in: Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1997, Vol. 32, No. 3, S. 249 – 268; vgl. zum Alterseffekt Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, a.a.O., S. 121 f..
Sofern die Geschäftsjahre der Stichprobenunternehmen nicht dem Kalenderjahr entsprechen, wird im folgenden immer dann das Geschäftsjahr 1999/2000 verwendet, wenn es zwischen dem 30 Juni und dem 30. November 2000 endet. Sofern das Geschäftsjahr 1999/2000 vor dem 30. Juni endet, werden die Ergebnisse der ersten drei Quartale des Geschäftsjahres 2000/2001 auf 12 Monate extrapoliert und mit den Ergebnissen des Geschäftsjahres 2000 der übrigen Unternehmen verglichen.
In der Stichprobe weisen 46 Unternehmen in 2000 einen Jahresumsatz von über 500 Mio. DM aus, 60 Unternehmen dagegen einen Jahresumsatz von unter 100 Mio. DM. Der fehlende Kleinfirmeneffekt kann also kaum auf ungleich besetzte Firmengrößenklassen zurückgeführt werden. Vgl. Beiker, H., Überrenditen und Risiken kleiner Aktiengesellschaften: Eine theoretische und empirische Analyse des deutschen Kapitalmarktes von 1966 bis 1989, a.a.O..
Die Aufnahme einer unabhängigen Variablen zur Erklärung der abhängigen Variable Tobin’s q (am 3.4.2001) erfolgt gemäß der Voreinstellung der im folgenden verwendeten Auswertungssoftware SPSS 10 immer dann, wenn die F-Wahrscheinlichkeit < 0,05 beträgt. Der Ausschluß aus der Regressionsgleichung erfolgt bei einer F-Wahrscheinlichkeit > 0,10.
Vgl. z.B. Bühl, A., Zöfel, P., SPSS Version 10 — Einführung in die moderne Datenanalyse unter Windows, 7. Aufl., München 2000
Janssen, J., Laatz, W., Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, 3. Aufl., Berlin 1999.
Vgl. hierzu ausführlich Arbuckle, J.L., Wothke, W., AMOS 4.0 User’s Guide, Chicago 1999
Vgl. Homburg, C., Baumgartner H., Beurteilung von Kausalmodellen, in: Marketing ZFP, 17. Jg., 1995, Heft 3, S. 162–176.
Vgl. hierzu beispielsweise die entsprechende Einschätzung bei Bauer, M., Kundenzufriedenheit in industriellen Geschäftsbeziehungen. Kritische Ereignisse, nichtlineare Zufriedenheitsbildung und Zufriedenheitsdynamik, Wiesbaden 2000, S. 87 und Böing, C., Erfolgsfaktoren im Business-to-Consumer-E-Commerce, a.a.O., S. 101 f.
Vgl. Homburg, C., Baumgartner H., Beurteilung von Kausalmodellen, a.a.O., S. 166.
Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren. Eine anwendungsorientierte Einführung, 9. Aufl., Berlin 2000, S. 468.
Vgl. Fritz, W., Marketing-Management und Unternehmenserfolg, 2. Aufl., Stuttgart 1995, S. 126 f..
Vgl. hierzu stellvertretend für andere publizierte Kausalanalysen, die zur Modellbeurteilung u.a. auf den RMR zurückgreifen Leker, J., Die Neuausrichtung der Unternehmensstrategie, a.a.O., S. 236 ff.; Kirchgeorg, M., Marktstrategisches Kreislaufmanagement. Ziele, Strategien und Strukturkonzepte, Wiesbaden 1999, S. 385
Meurer, J., Führung von Franchisesystemen. Führungstypen — Einflußfaktoren — Verhaltens- und Erfolgswirkungen, Wiesbaden 1997, S. 215 ff.
Burmann, C., Konsumentenzufriedenheit als Determinante der Marken- und Händlerloyalität, in: Marketing ZFP, 13. Jg., 1991, S. 249 – 258.
Vgl. Fritz, W., Marketing-Management und Unternehmenserfolg, a.a.O., S. 126.
Homburg und Baumgartner verweisen in ihrem Aufsatz bezüglich des RMSEA auf zwei verschiedene Schwellenwerte. Danach sind Kausalmodelle mit einem RMSEA ≤,05 als gut und solche mit einem RMSEA ≤ 0,08 als akzeptabel zu beurteilen. Der in Tab. 7 angegebene p-Wert für den „test of close fit“bezieht sich auf die Null hypothese, daß der RMSEA nicht größer als 0,05 ist. Sofern auch ein RMSEA von ≤ 0,08 für ausreichend erachtet wird, sind auch p-Werte < 0,05 zulässig. Vgl. Homburg, C., Baumgartner H., Beurteilung von Kausalmodellen, a.a.O., S. 167.
In enger Anlehnung an Homburg, C., Baumgartner H., Beurteilung von Kausalmodellen, a.a.O., S. 172.
Vgl. zu einem kurzen Überblick der wichtigsten Eigenschaften verschiedener Schätzverfahren in der Kausalanalyse Homburg, C., Sütterlin, S., Kausalmodelle in der Marketingforschung. EQS als Alternative zu LISREL ?, in: Marketing ZFP, 12. Jg., 1990, Heft 3, S. 186 f.
Homburg, C., Sütterlin, S., Kausalmodelle in der Marketingforschung, a.a.O., S. 186.
Vgl. Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung. Eine Bestandsaufnahme, in: ZfB, 65. Jg., 1995, S. 1101 – 1102. Vgl. hierzu auch.
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 493.
Vgl. hierzu die empirischen Ergebnisse bei Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung, a.a.O., S. 1101.
Vgl. Bentler, P., Chou, C., Practical Issues in Structural Modeling, in: Sociological Methods & Research, Vol. 16, 1987, S. 89 sowie die dort zitierte Literatur (zitiert nach Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanaiyse als Instrument der Marketingforschung, a.a.O.).
In den publizierten Kausalanalysen der internationalen Marketingforschung konnten Homburg und Baumgartner demzufolge keine empirische Studie identifizieren, die das ULS-Schätzverfahren verwendete. Vgl. Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung, a.a.O., S. 1101.
Den empirischen Tobin’s q Analysen in der Literatur liegen i.d.R. mehrere tausend Fälle zugrunde. Dies ist vor allem eine Folge des zumeist als Zeitreihenanalyse angelegten Untersuchungsdesigns. Vgl. z.B. Lang, L.H.P., Stulz, R.M., Tobin’s q, Corporate Diversification, and Firm Performance, in: Journal of Political Economy, Vol. 102, 1994, No. 6, S. 1248 – 1280
Kothari, S.P., Shanken, J., Book-to-market, dividend yield, and expected market returns: A time-series analysis, in: Journal of Financial Economics, Vol. 44, 1997, S. 169 – 203; Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, a.a.O., S. 126.
In dem komplexesten Kausalmodell von Böing, der ebenfalls mit der AMOS-Software gearbeitet hat, reduzierte sich z.B. die Fallzahl aufgrund von fehlenden Angaben bei einzelnen Indikatorvariablen von ursprünglich 135 Unternehmen auf nur noch 88 Unternehmen. Vgl. Böing, C., Erfolgsfaktoren im Business-to-Consumer-E-Commerce, a.a.O., S..85 und 206 f..
Vgl. die Fragen Nr. 15 bis 20 im Unternehmensfragebogen.
Im Unternehmensfragebogen wurden fast ausschließlich 5er und 10er Rating-Skalen verwendet. Entsprechend dem weit verbreiteten Vorgehen in der empirischen wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung werden im folgenden gleichgroße Skalenabschnitte und damit eine Intervallskalierung der mit den Ratingskalen erfaßten Variablen unterstellt. Vgl. hierzu z.B. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. XIX; Meffert, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, a.a.O., S. 185.
Vgl. Frage Nr. 20 (Mittelwert 3,02; Standardabweichung 0,86).
Als Extraktionsverfahren wurde bei allen explorativen Faktorenanalysen dieser Arbeit die Hauptkomponentenmethode verwendet. Extrahiert wurden nur Faktoren mit einem Eigenwert > 1. Die Rotation wurde stets mit der Varimax-Methode durchgeführt. Zur Interpretation der extrahierten Faktoren wurden lediglich Faktorladungen größer 0,5 herangezogen. In der rotierten Hauptkomponentenmatrix werden stets nur solchen Faktorladungen ausgewiesen, die > 0,4 sind. Vgl. zur explorativen Faktorenanalyse umfassend Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 252 ff.
Die Aufnahme einer unabhängigen Variablen in die Regressionsfunktion zur Erklärung der abhängigen Variable erfolgte gemäß der Voreinstellung in SPSS-10 immer dann, wenn die F-Wahrscheinlichkeit ≤ 0,05 beträgt. Der Ausschluß aus der Regressionsgleichung erfolgt bei einer F-Wahrscheinlichkeit > 0,10. Frage 18 wurde in dieser Regressionsanalyse nicht berücksichtigt, weil es sich lediglich um eine nominalskalierte Variable handelt. Vgl. zur Regressionsanalyse umfassend Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 1 ff..
Vgl. Homburg, C., Baumgartner H., Beurteilung von Kausalmodellen, a.a.O., S. 172.
Da auf den Ratingskalen im Unternehmensfragebogen kleine Werte i.d.R. positive, große Werte hingegen negative Aussagen repräsentieren, wurde in Abb. 50 der Meßindikator „Tobin’s q am 3. April 2001“umkodiert (hohe Werte wurden in niedrige, niedrige in hohe Werte umkodiert), um die Interpretation der Ergebnisse zu erleichtern.
Die dritte Indikatorvariable des ersten Faktors („Wachstum“) und die erste Indikatorvariable des zweiten Faktors („ausreichend Zeit“) wurden im Vergleich zum Fragebogen rekodiert. Um bei den Kausalanalysen in dieser Arbeit stets die Signifikanzen bei allen Indikatorvariablen berechnen zu können, wurde jede Kausalanalyse i.d.R. dreimal berechnet und dabei wechselweise unterschiedliche Indikatorvariablen ex ante auf den Wert 1 festgesetzt. Zur Berechnung der in den Abbildungen ausgewiesenen standardisierten Lösung setzt AMOS die zuvor auf 1 fixierten Parameter wieder frei. Die von Arnos bei dieser dreimaligen Berechnung der jeweiligen Kausalmodelle geschätzten Parameter unterschieden sich entweder gar nicht oder nur geringfügig voneinander. Vgl. zu den Besonderheiten der Spezifikation von Kausalmodellen bei Verwendung der AMOS Software Böing, C., Erfolgsfaktoren im Business-to-Consumer-E-Commerce, a.a.O., S. 126 f..
Vgl. z.B. Servaes, H., Tobin’s q and the Gains from Takeovers, in: The Journal of Finance, Vol. LXVI, 1991, No. 1, March, S. 417
Kothari, S.P., Shanken, J., Book-to-market, dividend yield, and expected market returns: A time-series analysis, a.a.O., S. 176
Lang, L.H.P., Ofek, E., Stulz, R.M., Leverage, investment, and firm growth, in: Journal of Financial Economics, Vol. 40, 1996, S. 10 f.
Pontiff, J., Schall, L.D., Book-to-market ratios as predictors of market returns, in: Journal of Financial Economics, Vol. 49, 1998, S. 149 f..
Vgl. zu einem kurzen Überblick Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, a.a.O., S. 91 ff.
Weil auf den Ratingskalen im Unternehmensfragebogen kleine Werte i.d.R. positive, große Werte hingegen negative Aussagen repräsentieren, wurde auch in Abb. 51, wie in allen folgenden Kausalanalysen, der Meßindikator „Tobin’s q am 3. April 2001“umkodiert.
Die Betafaktoren und die Volatilität der letzen 250 Handelstage (Stichtag: 12. April 2001) stammen von der Onvista AG.
Vgl. hierzu die Fragen 21 bis 25 im Unternehmensfragebogen.
Darüber hinaus waren die Kommunalitäten der einzelnen Items z.T. niedriger als 0,4. Vgl. hierzu Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 282 f..
Vgl. Frage 25 im Unternehmensfragebogen (Mittelwert 2,86. Standardabweichung 0,79).
Vgl. Lave, J., Wenger, E., Situated learning. Legitimate peripheral participation, a.a.O.; Wenger, E., Communities of Practice. Learning, Meaning, and Identity, a.a.O..
Vgl. zum Problem der Identifizierbarkeit von Kausalmodellen Homburg, C., Hildebrandt, L., Die Kausalanalyse: Bestandsaufnahme, Entwicklungsrichtungen, Problemfelder, in: Die Kausalanalyse. Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Hildebrandt, L, Homburg, C. (Hrsg.), Stuttgart 1998, S. 37 f. sowie
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 445 f..
Vgl. hierzu die Fragen 11 bis 14 und 26 bis 30 im Unternehmensfragebogen.
Angabe des Zeitintervalls in Monaten, innerhalb dessen eine institutionalisierte, kritische Überprüfung der aktuell verfolgten Unternehmensstrategie erfolgt. Da die am Ende der Fragen 27 und 28 bestehenden Möglichkeiten zu freien Antworten ebenfalls von fast keinem Unternehmen genutzt wurden, werden sie aus den weiteren Analysen ausgeschlossen. Vgl. hierzu den Unternehmensfragebogen.
Vgl. hierzu auch die theoretischen Ausführungen zur Wissensabstraktion im Kap. D. 2.242.
Als unbefriedigend ist lediglich das Meßmodell des Faktors 3 aus Frage 26 zu beurteilen. Vgl. zu ähnlichen und z.T. schlechteren Meßmodellen in empirischen Kausalanalysen beispielsweise Böing, C., Erfolgsfaktoren im Business-to-Consumer-E-Commerce, a.a.O., S. 111, 129, 165, 180, 188, 196, 204, 207 und 209.
Diese Interpretation basiert vor allem auf den relativ hohen Korrelationen zwischen dem zweiten und fünften und dem vierten und fünften latenten exogenen Konstrukt (r = 0,53 bzw. 0,50) in Abb. 54.
Vgl. die Ausführungen im Kap. D.2.243 und D.2.244.
Vgl. hierzu die Fragen 31 bis 41, 44h und 47 im Unternehmensfragebogen.
Vgl. zum Konstrukt der Kundennähe umfassend Homburg, C., Kundennähe von Industriegüterunternehmen. Konzeption — Erfolgsauswirkungen — Determinanten, a.a.O..
961 Einschränkend muß an dieser Stelle auf die Messung des Konstruktes Kundennähe mit lediglich einem Indikator verwiesen werden. Dies ist insoweit kritisch zu beurteilen, weil in der Literatur mittlerweile Erkenntnisse über die Mehrdimensionalität dieses Konstruktes vorliegen (vgl. z.B. Homburg, C., Kundennähe von Industriegüterunternehmen. Konzeption, a.a.O.). Im Rahmen der theoretischen Vorüberlegungen und insbesondere bei der gründlichen Auswertung der wissensbasierten Ressourcentheorie fanden sich jedoch keinerlei Hinweise auf die Bedeutung der Kundennähe für die Wissensabsorptionsfähigkeit eines Unternehmens. Der diesbezüglich erste Hinweis ergab sich in den vom Verfasser geführten Expertengesprächen. Vor diesem Hintergrund wurde die Relevanz der Kundennähe für die Themenstellung der Arbeit ex ante als eher gering eingeschätzt. Um den Umfang des Fragebogens nicht unnötig auszudehnen (die Länge des Fragebogens stellte sich in den Pre-Tests als gerade noch akzeptabel heraus), wurde das Konstrukt der Kundennähe lediglich mit einem Meßindikator erhoben.
gl. O.V., Mitarbeiter-Beteiligung. Rendite aus Motivation, in: Focus, Heft 20/2001 vom 14. Mai 2001, S. 279; Schwetzler, B., Aktienoptionsprogramme für das Management, in: Arbeitspapier Nr. 116 der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung e.V., Backhaus, K., Meffert, H. (Hrsg.), Münster 1998, S. 6 – 16
Lehner, U., Der Stock Incentive Plan für den Führungskreis 1 der Henkel Gruppe, in: in: Arbeitspapier Nr. 116 der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung e.V., Backhaus, K., Meffert, H. (Hrsg.), Münster 1998, S. 28 – 45.
Vgl. Henderson, R.M., Cockburn, I., Measuring Competence ? Exploring firm effects in pharmaceutical research, a.a.O..
Die Aussage bezieht sich auf den Untersuchungszeitraum 1.1.1998 bis 3.4.2001. Seit dem 3. April 2001 ist der Nemax All Share Index erneut um mehr als 50% gefallen (Stichtag 24.9.2001).
Vgl. hierzu umfassend Kap. B.2 und D.2.15.
Vgl. Kap.A. 2 und D.2.15.
Die Detail- und Globalkriterien zur Beurteilung der Anpassungsgüte des Kausalmodells in Abb. 59 sind mit Blick auf die bei Bauer oder Rudolph publizierten Gütemaße als noch akzeptabel zu bewerten. Vgl. Bauer, M., Kundenzufriedenheit in industriellen Geschäftsbeziehungen. Kritische Ereignisse, nichtlineare Zufriedenheitsbildung und Zufriedenheitsdynamik, a.a.O., S. 94
S. 99
S. 101
Rudolph, B., Kundenzufriedenheit im Industriegüterbereich, Wiesbaden 1998, S. 145 ff.
Vgl. Kap. D. 2.242.
Vgl. hierzu z.B. Burgelman, R.A., Intraorganizational Ecology of Strategy Making and Organizational Adaptation: Theory and Field Research, a.a.O.; Burgelman, R.A., A process model of strategic business exit: Implications for an evolutionary perspective on strategy, a.a.O.; Burgelman, R.A., Grove, A.S., Strategic Dissonance, a.a.O..
Vgl. Frage 45 im Unternehmensfragebogen. 79,7% der Unternehmen, die der Kausalanalyse in Abb. 63 zugrunde liegen, haben in ihrer Unternehmenshistorie noch nie ihr Stammgeschäft gewechselt, 14,8% haben es einmal gewechselt, jeweils 2,3% zwei- oder dreimal und 0,8% viermal. Für die obige Kausalanalyse wurde Frage 45 in eine 5er Ratingskala transformiert, auf der „kein Wechsel des Stammgeschäfts“mit dem Wert 1 und „vier Wechsel des Stammgeschäfts“mit dem Wert 5 kodiert wurde.
Als Akquisitionen wurden alle Firmenkäufe, bei denen der Erwerber mehr als 50% der Anteile erwirbt, klassifiziert. Als Joint Venture wurden diejenigen kooperativen Engagements klassifiziert, die in den Unternehmenspublikationen als solche bezeichnet wurden (unabhängig von der Höhe des Anteilsbesitzes) und solche, bei denen als Anteilsbesitz exakt 50,0% ausgewiesen wurde. Als Beteiligungen wurden alle Käufe mit einem Anteilsbesitz von unter 50% klassifiziert. Kam es im untersuchten Dreijahreszeitraum bezüglich eines Kaufobjektes zu mehreren Aktivitäten (z.B. Kauf einer Beteiligung in Höhe von 25% in 1998, Aufstockung der Beteiligung auf 100% in 2000), dann wurde nur der jeweils aktuellste Vorgang erfaßt. Als Vertriebsniederlassung oder Vertriebstochtergesellschaft wurden alle in den Unternehmenspublikationen als solche ausgewiesenen Aktivitäten erfaßt.
Für den Zeitraum von 1980 bis 1988 untersuchen Zajac et al. über 4.000 Banken der sog. „Savings and Loan Industry“, die am ehesten mit deutschen Sparkassen vergleichbar sind. Vgl. Zajac, E.J., Kraatz, M.S., Bresser, R.F., Modeling the Dynamics of Strategic Fit: A Normative Approach to Strategic Change, a.a.O..
Vgl. zu diesen Distanzmaßen Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 340 f..
Über alle genannten 87 Unternehmen lag das durchschnittliche City-Block-Distanzmaß bei 10,87 (Standardabweichung 11,57) und das durchschnittliche Euklidische Distanzmaß bei 22,20 (Standardabweichung 20,66). Basis der Berechnungen ist die Umsatzstruktur aus der Segmentberichterstattung per 31.12.1998 versus 31.12.2000.
Zur Sicherstellung einer annähernden Normalverteilung der beiden Indices wurden die beiden absoluten Summen der Akquisitionen, Joint Ventures, Beteiligungen, Gesellschaftsneugründungen und neuen Vertriebsniederlassungen innerhalb und außerhalb des Stammgeschäftes in zwei 5er Ratingskalen transformiert. Für den entsprechenden Stammgeschäftsindex (Index 2 in Abb. 64) wurde allen Unternehmen, die in dem Dreijahreszeitraum keine Akquisitionen, Beteiligungen, Gesellschaftsneugründungen oder Vertriebsniederlassungen auswiesen, mit dem Wert 1 kodiert. Bei bis zu drei entsprechenden Aktivitäten wurde den Unternehmen der Wert 2, bei 4 – 6 Aktivitäten der Wert 3, bei 7 – 9 Aktivitäten der Wert 4 und bei 10 und mehr Aktivitäten der Wert 5 zugewiesen. Beim Index für die Aktivitäten außerhalb des Stammgeschäfts (Index 1 in Abb. 64) wurde ebenso verfahren. Hier erhielten Unternehmen ohne Akquisitionen, Joint Ventures, Beteiligungen oder Gesellschaftsneugründungen den Wert 1, alle Unternehmen mit einer oder zwei entsprechenden Aktivitäten der Wert 2, bei 3 – 4 Aktivitäten den Wert 3, bei 5 – 6 Aktivitäten den Wert 4 und bei 7 und mehr Aktivitäten den Wert 5.
Vgl. hierzu die Fragen 1 a-c, 43 und 47 im Unternehmensfragebogen.
Vgl. Frage 42 im Unternehmensfragebogen.
Vgl. zur Sensibilität der Kausalanalyse gegenüber kleinen Stichproben Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analyseverfahren, a.a.O., S. 493.
Der Nemax All Share Index stand am 3. April 2001 bei 1435 Punkten. Dies war zu diesem Zeitpunkt der niedrigste Stand. Der Höchststand am Neuen Markt wurde am 10. März 2000 mit knapp 8.600 Punkten erreicht. Ende September 2001 stand der Index bei unter 700 Punkten.
Vgl. hierzu stellvertretend für über sechs Dutzend weiterer Fälle die Unternehmen Advanced Medien AG, Infomatec AG, Gigabell AG, Refugium Holding AG, Internolix AG, Pironet AG, RTV Family AG und Lipro AG. Vgl. hierzu z.B. die Kurzanalysen in Börse Online, Heft 19/2001, S. 32, Heft 17/2001 S. 28–29 und 31, Heft 15/2001, S. 34 sowie die Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 12.5.2001, Nr. 110, S. 18.
Z.B. aufgrund von Problemen bei der Sicherung einer adäquaten Wachstumsfinanzierung oder der schnellen Anwerbung und Einarbeitung qualifizierter neuer Mitarbeiter.
Mit Hilfe der unter SPSS-10 bereitgestellten Prozedur „Kurvenanpassung“ist lediglich die Berechnung des Signifikanzniveaus der gesamten nicht-linearen Regressionsfunktion möglich, so daß keine Informationen über die Signifikanz einzelner Regressionskoeffizienten zur Verfügung stehen. Als weitere Besonderheit dieser Prozedur ist zu berücksichtigen, daß es sich bei den berechneten Bestimmtheitsmaßen nicht um korrigierte Bestimmtheitsmaße, die um Stichprobengrößeneffekte bereinigt wurden, handelt. Vgl. Janssen, J., Laatz, W., Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, a.a.O., S. 405 ff.
In diesem Zusammenhang ist zu berücksichtigen, daß eine quadratische gegenüber einer linearen Regressionsfunktion i.d.R. höhere Bestimmtheitsmaße erzeugt, weil sie im Gegensatz zu einer linearen Regressionsfunktion über einen zusätzlichen Regressionskoeffizienten verfügt, der mathematisch eine genauere Anpassung der Regressionsfunktion erlaubt. Die höheren Bestimmtheitsmaße der quadratischen Regressionen in Tab. 18 sind somit zur Hypothesenprüfung allein nicht geeignet. Neben der quadratischen Regression wurden auch kubische Regressionsfunktionen berechnet. Aufgrund eines weiteren zusätzlichen Regressionskoeffizienten im Vergleich zur quadratischen Regressionsfunktion lies sich mit den kubischen Regressionsfunktionen das Bestimmtheitsmaß erneut geringfügig steigern. Die graphische Darstellung der drei unterschiedlichen Funktionstypen in den Streuungsdiagrammen zeigte jedoch, daß weder die quadratische noch die kubische Funktion zu einer sichtbaren Verbesserung der Anpassungsgüte der Regressionen führte. Der einzige „Vorteil“der quadratischen und kubischen Regressionsfunktionen bestand darin, einzelne Ausreißer besser abzubilden. Insoweit wird das höhere Bestimmtheitsmaß der quadratischen und kubischen Regressionen durch eine geringere Inhaltsvalidität der Regressionsfunktionen erkauft.
Dieses Ergebnis kann i.w.S. auch als Beleg für die Aussagen von Jensen und Meckling zum Verhalten des Managements interpretiert werden. Vgl. Jensen, M.C., Meckling, W.H., Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure, in: Journal of Financial Economics, Vol. 3, 1976, S. 305 – 360.
Vgl. z.B. Rappaport, A., Shareholder Value, a.a.O., S. 68.
Vgl. im Überblick Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, a.a.O., S.94 f.
Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, Wiesbaden 1994, 177 f..
Vgl. Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, a.a.O., S. 120 f.
Risiko wird in diesem Zusammenhang als Streuung der Renditen (Abweichungen von ihrem Erwartungswert) definiert. Vgl. Spremann, K., Portfoliomanagement, a.a.O., S. 78 f..
Zur Ermittlung der Betafaktoren und der Volatilität wurden zahlreiche Börsenfachzeitschriften (z.B. Börse-Online, Das Wertpapier, Focus Money) sowie diverse Finanzinformationsportale im Internet (z.B. Onvista, Gatrixx, Wallstreet-Online, FNET) ausgewertet. Von allen ausgewerteten Informationsquellen stellte lediglich die Onvista AG die Betafaktoren und Volatilitäten der letzten 250 Handelstage zur Verfügung. Im Gegensatz zur Volatilität fehlten jedoch bei den Betafaktoren häufig die Angaben. Der Stichtag zur Ermittlung der Volatilitäten der letzten 250 Handelstage ist der 12. April 2001.
„Die Volatilität, i.d.R. gemessen als Standardabweichung σ, gibt die Schwankungsbreite der logarithmierten Wertpapierkurse (Renditen) um ihren Mittelwert über einen festgelegten Zeitraum an.“ (Perridon, L., Steiner, M., Finanzwirtschaft der Unternehmung, a.a.O., S. 282). Vgl. zur Herleitung und Zweckmäßigkeit dieses Risikomaßes Spremann, K., Portfoliomanagement, a.a.O., S. 79.
Dieser Zusammenhang wurde auch in anderen empirischen Studien nachgeweisen. Vgl. z.B. Leker, J., Die Neuausrichtung der Unternehmensstrategie, a.a.O., S. 255 f..
Als Stichtag wurde hier der 8.Mai 2001 gewählt. Zu diesem Zeitpunkt waren 340 Unternehmen am Neuen Markt notiert, von denen 198 Unternehmen kein positives DVFA-Ergebnis je Aktie für das Geschäftsjahr 2000 ausgewiesen haben. Dies entspricht 58,23% (Quelle: Börse-Online Nr. 20/2001 vom 10.5.20001, S. 108–122).
Vgl. zu anderen empirischen Studien z.B. Gehrke, N., Tobin’s q. Die Beziehung zwischen Buch- und Marktwerten deutscher Aktiengesellschaften, a.a.O., S. 177 ff. sowie seinen Überblick über weitere empirische Studien auf den Seiten 241 ff.
Der Pfadkoeffizient zwischen der Rekonfigurationsfähigkeit und Tobin’s q steigt zwischen April 2001 und März 2000 von 0,17 auf 0,27.
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Burmann, C. (2002). Empirische Untersuchung zum Einfluß strategischer Flexibilität und Strategiewechsel auf den Unternehmenswert. In: Strategische Flexibilität und Strategiewechsel als Determinanten des Unternehmenswertes. nbf neue betriebswirtschaftliche forschung, vol 292. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81984-0_5
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