Zusammenfassung
Für die Beantwortung der zentralen Forschungsfrage nach der Erfolgsbeurteilung der Digitalisierung operativer Controlling-Prozesse wird angesichts des noch jungen Anwendungsstadiums und der noch geringen und unsystematischen empirischen Erforschung die Erhebung von Primärdaten als erforderlich erachtet. Die nachfolgenden Abschnitte beschreiben die Untersuchungskonzeption der vorliegenden Arbeit.
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Notes
- 1.
Vgl. Abschnitt 1.3.
- 2.
Vgl. Abschnitt 3.2.2.
- 3.
Vgl. Kirsch/Seidl/van Aaken (2007), S. 22.
- 4.
Kirsch/Seidl/van Aaken (2007), S. 31.
- 5.
Vgl. Kirsch/Seidl/van Aaken (2007), S. 28.
- 6.
Porter (1991), S. 98.
- 7.
Vgl. Kirsch/Seidl/van Aaken (2007), S. 25.
- 8.
Vgl. Becker/Ulrich/Zimmermann (2012), S. 210 ff.
- 9.
Vgl. Ashby (1979), S. 206.
- 10.
Vgl. Luhmann (1980), S. 1064 f.
- 11.
Vgl. Weber/Zubler/Rehring (2009), S. 361 ff.
- 12.
Vgl. Mortsiefer (2019).
- 13.
Vgl. DGAP (2019).
- 14.
Vgl. Abschnitt 2.1.4.
- 15.
Die Studienteilnehmer haben in diesem Zusammenhang die Möglichkeit, die Einsatzgründe frei zu äußern und werden nicht in die genannten Antwortmöglichkeiten eingeschränkt.
- 16.
Vgl. Abschnitt 2.1.2.
- 17.
Vgl. DiMaggio/Powell (1983), S. 150.
- 18.
Beschorner/Behrens (2006), S. 23.
- 19.
Vgl. DiMaggio/Powell (1983), S. 130.
- 20.
Vgl. Baltzer (2012), S. 93.
- 21.
Vgl. Baltzer (2012), S. 93.
- 22.
Vgl. Schäffer/Weber (2016a), S. 9.
- 23.
Hofmann/Linsner/Poschadel (2017), S. 122.
- 24.
Vgl. Davenport (2014), S. 6.
- 25.
Vgl. Isensee et al. (2019), S. 3.
- 26.
Vgl. Kieninger/Mehanna/Vocelka (2016a), S. 246.
- 27.
Vgl. Kieninger/Schimank (2017), S. 13.
- 28.
Vgl. Welge (1988), S. 454.
- 29.
Vgl. Baltzer (2012).
- 30.
Vgl. Snavely (1967).
- 31.
Vgl. Snavely (1967).
- 32.
Vgl. Burmann (2005), S. 31 ff.
- 33.
Vgl. Abschnitt 5.1.2.
- 34.
Vgl. Abschnitt 5.1.2.
- 35.
Vgl. Abschnitt 5.1.2.
- 36.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 192 ff.
- 37.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 192.
- 38.
Vgl. Müller-Böling (1992), S. 1494 ff.
- 39.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 163.
- 40.
Döring/Bortz (2016), S. 192.
- 41.
Döring/Bortz (2016), S. 192.
- 42.
Vgl. Becker (1990).
- 43.
Vgl. Müller-Böling (1992), S. 1495 ff.
- 44.
Vgl. Müller-Böling (1992), S. 1495.
- 45.
Vgl. Schwaiger/Zimmermann (2009), S. 421.
- 46.
Vgl. Stein (2019), S. 132.
- 47.
Vgl. Blanche et al. (2006), S. 44.
- 48.
Vgl. Abschnitt 3.2.2.
- 49.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 292.
- 50.
Vgl. Abschnitt 2.2.
- 51.
Vgl. Abschnitt 3.1.
- 52.
Vgl. Schäfer (2016), S. 111.
- 53.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 293.
- 54.
Vgl. Statista (2019a).
- 55.
Vgl. Särndal/Swensson/Wretman (2003), S. 9.
- 56.
Vgl. Schäfer (2016), S. 111.
- 57.
Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 47.
- 58.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 310.
- 59.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 305.
- 60.
Vgl. Statista (2019a), (2019b).
- 61.
Um eine möglichst große Anzahl an Rückläufern zu erhalten wurden potenzielle Studienteilnehmer unter anderem per E-Mail kontaktiert. Darüber hinaus wurde der Link zur Online-Umfrage in beruflichen Netzwerken (LinkedIn sowie XING) platziert sowie persönliche und berufliche Kontakte des Autors zur Teilnahme an der Studie eingeladen.
- 62.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 322.
- 63.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 322 ff. Mit Ausnahme der physiologischen Beobachtung, welche eine rein quantitative Datenerhebungsmethode darstellt, weist jede andere Datenerhebungsmethode sowohl quantitative als auch qualitative Messvarianten auf. Die Erläuterung der Datenerhebungsmethoden beschränkt sich zunächst auf die wesentlichen Eigenschaften der Datenerhebungsmethode und beschreibt die in dieser Arbeit gewählte Datenerhebungsmethode näher.
- 64.
Vgl. Abschnitt 5.1.4.2.
- 65.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 322 ff.
- 66.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 398.
- 67.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 398.
- 68.
Vgl. Wagner-Schelewsky/Hering (2019), S. 788.
- 69.
Vgl. Krebs/Menold (2019), S. 490.
- 70.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 443 Werden bei mehrfacher Befragung des Probanden mit den identischen Fragen durch unterschiedliche Testanwender die identischen Ergebnisse erzielt, gilt die Untersuchung somit als objektiv.
- 71.
Vgl. Krebs/Menold (2019), S. 490 f.
- 72.
Krebs/Menold (2019), S. 490.
- 73.
Vgl. Krebs/Menold (2019), S. 491 In einer offenen Antwortmöglichkeit ist kein Widerspruch zu der vollstrukturierten Befragung zu sehen, in der offene qualitative Fragen jedoch eher selten vorkommen. Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 408.
- 74.
Vgl. Krebs/Menold (2019), S. 491.
- 75.
Die Datenauswertungsmethode wird in Abschnitt 5.1.5.1 näher erläutert.
- 76.
Vgl. Abschnitt 5.1.1.
- 77.
Vgl. Kopp/Lois (2014), S. 161.
- 78.
Vgl. Fromm (2012), S. 107.
- 79.
Vgl. Fromm (2012), S. 110.
- 80.
Vgl. Kopp/Lois (2014), S. 167.
- 81.
Vgl. Abschnitt 5.1.3.
- 82.
Vgl. Mansfield/Helms (1982), S. 159.
- 83.
Vgl. Ukoumunne/Gulliford/Chinn (2002), S. 479.
- 84.
Vgl. Mansfield/Helms (1982), S. 160.
- 85.
Vgl. White (1980), S. 817 ff.
- 86.
Vgl. Levene (1960).
- 87.
Vgl. Goldfeld/Quandt (1965).
- 88.
Die Werte können in SPSS je Regression automatisch berechnet werden. Aufgrund der Vielzahl an Regressionen wurde von einer einzelnen Darstellung der Werte und Streudiagramme verzichtet.
- 89.
Vgl. Antonakis et al. (2010), S. 6.
- 90.
Vgl. Proppe (2009), S. 254. Das Vorliegen von Autokorellation zwischen Variablen sowie der selection-bias stellen Sonderformen des ommitted variable bias dar, auf die in der vorliegenden Arbeit nicht eingegangen wird. Vgl. hierzu Antonakis et al. (2010), S. 22 ff.
- 91.
Vgl. Hausman (1978).
- 92.
Proppe (2009), S. 253.
- 93.
Proppe (2009), S. 253.
- 94.
Zu den Erläuterungen hinsichtlich der Objektivität vgl. Abschnitt 5.1.5.2.
- 95.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 405.
- 96.
Vgl. Abschnitt 5.1.5.2.
- 97.
Vgl. Krebs/Menold (2019), S. 491.
- 98.
Vgl. Krebs/Menold (2019), S. 443.
- 99.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 448.
- 100.
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 449.
- 101.
Vgl. Söhnchen (2009), S. 136.
- 102.
Vgl. Ernst (2003).
- 103.
Vgl. Söhnchen (2009), S. 136.
- 104.
Vgl. Söhnchen (2009), S. 143.
- 105.
Inhaltlich vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 879 ff.
- 106.
Vgl. Ernst (2003), S. 1251.
- 107.
Vgl. Söhnchen (2009), S. 136.
- 108.
Der für die vorliegende Arbeit entwickelte Fragebogen ist im Anhang zu entnehmen.
- 109.
Vgl. Baur/Blasius (2019), S. 11.
- 110.
Vgl. Baur/Blasius (2019), S. 11.
- 111.
Die Ermittlung der Einladungen sowie der auf diese Kennzahl bezogenen relativen Kennzahlen wurde bewusst mit dem Zusatz „ca.“ versehen, da die Reichweite der Beiträge in den beruflichen Netzwerken sich stets verändert und zeitlich versetzt berichtet wird. Der in der Abbildung enthaltene Wert stellt einen Stichtagswert dar, welcher am Tag des Abschlusses der Datenerhebung ermittelt wurde, kann aber möglicherweise aufgrund der unregelmäßigen Aktualisierung einen zeitlichen Versatz aufweisen. Zur besseren Lesbarkeit wurde der Wert gerundet.
- 112.
Vgl. Koch/Blohm (2015), S. 2.
- 113.
Die Klassifikation der Wirtschaftszweige basiert auf die WZ2008 des statistischen Bundesamtes. Vgl. Statistisches Bundesamt (2008).
- 114.
Vgl. Statistisches Bundesamt (2008).
- 115.
Die deskriptive Auswertung der drei Variablen erfolgte unabhängig voneinander. So sind die in der Tabelle enthalten Werte je Zeile nicht auf ein Unternehmen zurückzuführen, sondern können unterschiedliche Unternehmen betreffen.
- 116.
Vgl. hierzu These 1a aus Abschnitt 5.1.1.
- 117.
Vgl. hierzu These 1b in Abschnitt 5.1.1.
- 118.
Die Zusammenfassung erfolge als Mittelwert, da jede Frage zu Gunsten der Rücklaufquote ohne Angabe übersprungen werden konnte, sodass ein Summenwert zu einer Fehlinterpreation führen könnte.
- 119.
Gemäß der These 1c in Abschnitt 5.1.1 wird insbesondere in wirtschaftlich ungünstigen Situationen die vermehrte Nutzung digitaler Technologien erwartet, da diese als Hebel zu Identifikation bislang unbekannter Handlungsfelder dienen können, was durch einige Praxisbeispiele belegt wurde.
- 120.
Die Zusammenfassung erfolge als Mittelwert, da jede Frage ohne Angabe übersprungen werden konnte, sodass ein Summenwert zu einer Fehlinterpreation führen könnte.
- 121.
Vgl. Abschnitt 5.1.2.4.
- 122.
Vgl. Abschnitt 3.2.2.
- 123.
Die Zusammenfassung erfolge als Mittelwert, da jede Frage ohne Angabe übersprungen werden konnte, sodass ein Summenwert zu einer Fehlinterpreation führen könnte.
- 124.
Vgl. Kontrollvariable „AUT_STAN“ in Abschnitt 5.1.3.
- 125.
Vgl. Variable „EIN_DIG_VOR“ in Abschnitt 5.1.3.
- 126.
Vgl. Thesen 5a-o in Abschnitt 5.1.3.
- 127.
Vgl. International Group of Controlling (2017), S. 45.
- 128.
Vgl. International Group of Controlling (2017), S. 46.
- 129.
Vgl. Abschnitt 5.1.1.
- 130.
Vgl. Thesen 2a-o bzw. 3a-o im Abschnitt 5.1.3.
- 131.
Vgl. Gleich et al. (2017), S. 192.
- 132.
Die Schreibweise (auch) wurde bewusst gewählt, da die Bandbreite an Einsatzgründen in den nahezu allen Fällen einen singulären Grund übersteigen.
- 133.
Vgl. Leyk/Kirchmann/Tobias (2017), S. 56.
- 134.
Vgl. Horváth & Partners (2005).
- 135.
Die Abkürzung N steht für die Anzahl der Antworten der Studienteilnehmer. M steht für den Mittelwert der Variablen, während SD (standard deviation) die Standardabweichung wiedergibt.
- 136.
Vgl. Cohen (1988).
- 137.
Vgl. Mansfield/Helms (1982).
- 138.
Vgl. Cohen (1988).
- 139.
Vgl. Mansfield/Helms (1982), S. 158.
- 140.
Die Abkürzung N steht für die Anzahl der Antworten der Studienteilnehmer. M steht für den Mittelwert der Variablen, während SD (standard deviation) die Standardabweichung wiedergibt.
- 141.
Vgl. Cohen (1988).
- 142.
Vgl. Mansfield/Helms (1982).
- 143.
Vgl. Cohen (1988).
- 144.
Vgl. Mansfield/Helms (1982), S. 158.
- 145.
Die Abkürzung N steht für die Anzahl der Antworten der Studienteilnehmer. M steht für den Mittelwert der Variablen, während SD (standard deviation) die Standardabweichung wiedergibt.
- 146.
Vgl. Cohen (1988).
- 147.
Vgl. Mansfield/Helms (1982).
- 148.
Vgl. Cohen (1988).
- 149.
Vgl. Cohen (1988).
- 150.
Vgl. Abschnitt 2.2.
- 151.
Vgl. Abschnitt 3.1.
- 152.
Vgl. Abschnitt 3.2.2.
- 153.
Schäffer/Weber (2016b).
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