Auszug
Interorganisatorische Arrangements wie bspw. Airline-Allianzen werden aus Sicht der beteiligten ökonomischen Akteure i.d.R. eingegangen, um ökonomische Effek-tivitäts-, Effizienz- und Performanzpotentiale aufzubauen und subsequent geeignet auszunutzen. Dabei können kundenseitige, wettbewerbsbezogene und introspektiv motivierte Zielsetzungen handlungsleitend sein. Mit Blick auf die Frage der Bewertung der ökonomischen Performanz einer interorganisationalen Allianzbeziehung existiert in der Literatur keine einheitliche Rezeption.1 Quantitativ unterfutterte (empirische) Ergebnisse zur „Messbarmachung“ des Allianzerfolgs haben darüber hinaus bislang ausnehmend rudimentär in der wissenschaftlichen Forschung Berücksichtigung gefunden.2 Mit den folgenden Überlegungen wird ausdrücklich nicht der Anspruch erhoben, diese Forschungslücke zu schließen. Demgegenüber werden Befunde skizziert, die, durchaus quasi-konjektural, zumindest einen Anhaltspunkt i.S.e. „ersten Zugangs“ dafür geben können, daß interorganisationale Kooperation aus Sicht von Fluggesellschaften performanzalimentierend wirkt.
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Literatur
Vgl. Hungenberg/ Wulf/ Maack (2003), S. 3 f. sowie die dort angegebenen Quellen.
Vgl. bspw. Riggers (1998), S. 121.
Bspw. im Rekurs auf gängige bzw. allianzspezifische Benchmarks; diese Überlegung rekurriert auf den Mainzer Netzwerkansatz von Bellmann. Siehe dazu Bellmann/ Hippe (1996b), S. 55 ff.
Ein Wachstum der Umsatzrentabilität i.H.v. 100 % kann bspw. bedeuten, daß die Umsatzrentabilität innerhalb eines Jahres absolut von 10 % auf 20 % gestiegen ist; gleichsam kann es aber auch bedeuten, daß dieser Performanzparameter absolut lediglich von 0,1 auf 0,2 % gestiegen ist. Insofern sind diese Befunde dergestalt relativierend zu interpretieren. Für eine weiterfuhrende Analyse der Folgen des 11. September 2001 siehe insbesondere Fürst (2004).
Vgl. Himpel (1999), S. 60; vgl. Müdenberger (1998), S. 38 ff.; vgl. Stünzner (1996), S. 45 ff.
Siehe in extenso Dörner (2005), S. 58 ff.
Vgl. Baetge (1974), S. 12 ff.; zu den Begriffen Steuerung und Regelung siehe ebenda S. 23 ff; in Organisationssystemen wirken unterschiedliche Elemente zusammen, wobei sowohl das Verhalten der Elemente als auch deren Zusammenspiel von verschiedenen Faktoren beeinflußt wird. Das Wissen über die Ursachen der Komplexität und über die Ausprägungen der Ursache-Wirkungs-Kausalität sind für ein sach-und zielgerechtes Steuern eines Systems in dieser Sicht unentbehrlich; vgl. hierzu Milling (1991), S. 11 f.; offene Systeme können sich dann zielgerichtet verhalten, wenn die Möglichkeit zu einer ständigen (Informations-)Rück-kopplung zwischen Unternehmen und Umwelt besteht. Aufgrund dieser Rückkopplungsstruktur wird ein System zum Koproduzenten seiner Umwelt und Entscheidungen sind als Regelkreise interpretierbar; vgl. von Kortzfleisch (1970), S. 207 ff.; Unternehmen als Systeme prägen Planungs-, Steuerungs-und Kontrollmechanismen aus, um im Rekurs auf quantifizierte Performanzkenngrößen geeignete Systementwicklungen zu ermöglichen.
Vgl. Stünzner (1996), S. 44 ff.; in dieser Sicht stellen die im Exkurs eingangs aufgezeigten Entwicklungsverläufe der Indikatoren eine quantitativ manifestierte, operationalisierte Abbildung der Fähigkeit der Airlines dar, sich im Spannungsverhältnis von marktlichen Umfeldeinwirkungen und airlinespezifischen Handlungsoptionen bzw.-potentialen zu bewegen.
Zum Spannungsverhältnis zwischen Zentralisierung und Dezentralisierung siehe insbesondere Hungenberg (1995).
Entnommen aus Himpel (1999), S. 65 (in Anlehnung an Mildenberger (1998), S. 81).
Siehe dazu grundständig Döring (1999).
Vgl. Turnheim (1993), S. 8 ff.
Vgl. Maul (1993), S. 715 ff.
Vgl. Müdenberger (1998), S. 104 f.; vgl. Stünzner (1996), S. 45 ff.
Singer (2005), S. 18.
Vgl. Foerster, H. (1985), S. 51.
Vgl. Bellmann (1994), S. 149.
Vgl. Breuer/ Mildenberger/ Berendes (1999), S. 2.
Vgl. Bellmann/ Mildenberger (1996), S. 126.
Vgl. Kao (1997), S. 319.
Kao (1997), S. 319.
Zur Charakterisierung von Systemen als „kompiliert“ und „komplex“ ist nicht nur die Vielschichtigkeit und die Anzahl der Systemelemente und-relationen maßgeblich, sondern vor allem auch die Zeitabhängigkeit des Systemverhaltens: Ein (hoch-)komplexes System ist durch eine hohe Anzahl an Elementen gekennzeichnet, wobei auf das System eine hohe zeitdepen-dente Veränderungsdynamik attribuiert wird. Auch Systeme mit nur einem Element können komplexe Systeme sein, sofern sie (hochgradig) zeitveränderlich sind. Im Gegenzug können Systeme mit vielen Elemente dennoch „nur“ kompliziert sein, sofern eine Zeitkritizität nicht (nennenswert) gegeben ist. Vgl. bspw. Ulrich/ Probst (1995), S. 61.
Vgl. Willke (1996), S. 17. Für Eigen bspw. charakterisiert sich Komplexität vor allem dadurch, daß die Zahl möglicher Alternativzustände sehr groß ist. Dadurch können nicht mehr alle alternativen Moden im Systemverhalten mental/kognitiv durchgemustert werden; vgl. Eigen (1983), S. 42.
Vgl. Krohn/ Küppers (1992), S. 388.
Vgl. Bellmann/ Mildenberger (1996), S. 126. Mentale Modelle dienen i.d.s. zur Komplexitätsreduktion und stellen vereinfachte, zweckorientierte Abbildungen der Realität dar. Sie sind im Kognitionssystem verwurzelte Annahmen, Verallgemeinerungen oder Bilder und Symbole, die auf die Wahrnehmung und Gestaltungshandlung des Menschen vglw. großen Einfluss haben.
Müdenberger (2001), S. 708.
Siehe originär Darwin (1859).
Vgl. Hannan/ Freeman (1977), S. 929 ff.; vgl. Aldrich/McKelvey (1983), S. 101 ff.; vgl. Caroll (1984), S. 71 ff.; vgl. Kieser (1988), S. 603 ff.; in dieser Sicht unterscheidet sich die neuere Systemtheorie fundamental vom Evolutionsansatz.
Vgl. Kieser (1988), S. 604.
Vgl. bspw. Joppien (2003), S. 42 f.
Vgl. inhaltlich Joppien (2003), S. 43 ff.
Vgl. inhaltlich Joppien (2003), S. 50.
Vgl. Kieser (1988), S. 614.
Vgl. Müller-Stewens/ Lechner (2003), S. 155.
Zur Segmentierung vgl. Tilles (1993), S. 352 ff.; vgl. zum Konzept des sog. „Segment of One“ der Boston Consulting Group stellvertretend Winger/Edelman (1993), S. 382 ff; vgl. zur Strategiewahl in diesem Kontext stellvertretend Henderson (1993), S. 20 ff.
Vgl. inhaltlich Joppien (2003), S. 56.
Siehe weiterführend Klose (1993), S. 6 ff.
Vgl. ebenda, S. 19 f.
Vgl. Herrmann/ Bauer (1996), S. 677; vgl. Klose (1993), Kapitel 3.1, 3.2 und 3.3.
Vgl. Kahnemann/ Tversky (1979), S. 263. Für eine detailliertere Betrachtung von präskriptiver und deskriptiver Entscheidungstheorie vgl. Eppel/Matheson/Miyamoto/Wu/Eriksen (1992).
Zu_dieser Wertung kommt insbesondere Miyamoto (1992), S. 73.
Vgl. Herrmann/ Bauer (1996), S. 678; vgl. Klose (1993), Kapitel 3.3, 4 und 5.3.
Vgl. Herrmann/ Bauer (1996), S. 679.
Vgl. Kahnemann/ Tversky (1979), S. 265. In dieser Sicht steht der „certainty effect“ in Kontradiktion zum präskriptiven Substitutionsaxiom.
Vgl. Tversky (1979) ebenda, S. 268. Kahnemann und Tversky argumentieren, daß sowohl der „certainty effect“ als auch der „reflection effect“ die Annahmen der präskriptiven Erwartungsnutzentheo? rie quasi widerlegen.
Vgl. Kahnemann/ Tversky (1979), S. 270 f.
Vgl. Kahnemann/ Tversky (1979), S. 271 f.
Vgl. Tversky (1979) ebenda, S. 274 f.
Diese wird auch bei Herrmann et al. als zentrales Aussagekonstrukt für weiterführende Überlegungen zu marketingpolitischen Gestaltungsartefakten rezipiert. Siehe dazu Herrmann/ Bauer (1996), S. 679.
Vgl. originär Kahnemann/ Tversky (1979), S. 281.
Vgl. Herrmann/ Bauer (1996), S. 679.
Vgl. Kahnemann/ Tversky (1979), S. 278 f.; auf allfällige Verschiebungen des Referenzpunkts wird hier nicht rekurriert. Entsprechende Untersuchungen finden sich in der Literatur unter den Stichworten „framing effect“, „initial reference point“ und „final reference point“.
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(2006). Theoretischer Bezugsrahmen. In: Luftverkehrsallianzen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9282-2_3
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