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Zielorientierung deutscher Familienunternehmen pp 163–218Cite as

Methoden

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Zusammenfassung

In den vorangegangenen Kapiteln wurden, geleitet von den Forschungsfragen dieser Untersuchung, der konzeptionelle Bezugsrahmen und die forschungsleitenden Hypothesen dieser Arbeit vorgestellt. In diesem Kapitel wird nun das methodische Vorgehen zur überprüfung der aufgestellten Hypothesen erläutert. Hierzu gliedert sich das Kapitel in fünf aufeinander aufbauende Abschnitte.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. Kromrey (2007), S. 86-87, Bortz und Döring (2009), S. 49-50.

  2. 2.

    Während bei der Deduktion von einer generellen Theorie auf spezielle Sachverhalte geschlossen wird, wird bei der Induktion aus einem speziellen Sachverhalt eine allgemeine Theorie konzipiert. Allerdings existieren auch Mischformen zwischen diesen beiden Untersuchungsarten, vgl. Opp (2005), S. 46 f., Bortz und Döring (2009), S. 16-18 und 49 f.

  3. 3.

    Vgl. Erichson (1995), S. 639, Kromrey (2007), S. 96 f., Bortz und Döring (2009), S. 54.

  4. 4.

    Vgl. Kromrey (2007), S. 96 f., Bortz und Döring (2009), S. 56.

  5. 5.

    Vgl. Maanen (1979), S. 520 f., Bortz und Döring (2009), S. 138 f. und 296 f. Dies bedeutet laut Morgan und Smircich (1980) jedoch nicht, dass qualitative und quantitative Forschungsansätze als dichotom zu betrachten sind. Vielmehr werden beide Ansätze zunehmend miteinander kombiniert, vgl. Morgan und Smircich (1980), S. 491, Daft (1983), S. 539.

  6. 6.

    Vgl. Venkatraman und Grant (1986), S. 804-805, Slater et al. (2006), S. 1222, Bortz und Döring (2009), S. 369 f.

  7. 7.

    Vgl. Kromrey (2007), S. 72-73, Diekmann (2009), S. 314 f.

  8. 8.

    Vgl. Litz (1997), S. 59 f., Backhaus et al. (2008), S. 513.

  9. 9.

    Vgl. Laatz (1993), S. 169.

  10. 10.

    Vgl. Böhler (2004), S. 85, Bortz und Döring (2009), S. 236-237.

  11. 11.

    Vgl. Schnell et al. (2005), S. 321, Kromrey (2007), S. 346 f., Bortz und Döring (2009), S. 236.

  12. 12.

    Vgl. Bortz und Döring (2009), S. 236 f., Diekmann (2009), S. 437 f.

  13. 13.

    Vgl. Dillman (2000), S. 7 f., Schnell et al. (2005), S. 358 f., Bortz und Döring (2009), S. 252 f. Die Nachteile dieser Befragungsform liegen in hohen Ausfallquoten, die teilweise einen systematischen Charakter aufweisen können. Zudem ist nicht eindeutig nachvollziehbar, welche Person am Ende den Fragebogen ausgefüllt hat, vgl. Schnell et al. (2005), S. 359-360.

  14. 14.

    Vgl. Kanuk und Berenson (1975), S. 440, Church (1993), S. 63.

  15. 15.

    Siehe hierzu auch Blair und Zinkhan (2006) die anmerken: „[M]ail or Internet surveys should follow the practices suggested by Dillman (2000), and if not, there should be good reasons why“, vgl. Blair und Zinkhan (2006), S. 6.

  16. 16.

    Bei der Erstellung der Umfrageunterlagen wurden die Anmerkungen von Dillman und seiner „Total Design“-Methode für fragebogenbasierte Untersuchungen berücksichtigt, vgl. Dillman (1991), S. 229-230, Dillman (2000), S. 150 f.

  17. 17.

    Vgl. Dillman (2000), S. 170-171, Diekmann (2009), S. 518-520. Zur optimalen Gestaltung des Briefumschlags siehe u. a. Kahle und Sales (1978).

  18. 18.

    Vgl. Dillman (1991), S. 233, Dillman (2000), S. 158 f., Bortz und Döring (2009), S. 257-258. Siehe auch Champion und Sear (1969).

  19. 19.

    So zeigt z. B. Church (1993), dass Anreize wie der Zugang zu den Studienergebnissen oder die monetäre Vergütung der Teilnahme einen positiven Einfluss auf die Antwortquote einer Untersuchung haben können, vgl. Church (1993), S. 72 f. Siehe auch James und Bolstein (1990).

  20. 20.

    Vgl. Dillman (1991), S. 233, Dillman (2000), S. 158 f. Für einen Überblick zum Einfluss der Anonymität auf die Antwortquote siehe Kanuk und Berenson (1975), S. 446.

  21. 21.

    Vgl. Dillman et al. (1993), S. 233 f., Kromrey (2007), S. 373 f., Diekmann (2009), S. 518-520.

  22. 22.

    Viele Autoren weisen explizit in ihren Arbeiten darauf hin, dass die Antwortquote durch einen vorfrankierten und adressierten Rückumschlag deutlich gesteigert werden kann, vgl. u. a. Dillman et al. (1995), S. 1 f., Bortz und Döring (2009), S. 257.

  23. 23.

    So deuten verschiedene Untersuchungen darauf hin, dass potenzielle Untersuchungsteilnehmer eine Präferenz hinsichtlich des Antwortkanals haben können. Durch die Bereitstellung zweier unterschiedlicher Antwortkanäle können zum einem neue Studienteilnehmer gewonnen und zum anderen Internet-affine Informanten von der Teilnahme überzeugt werden. Der Effekt von zwei Antwortkanälen auf das Antwortverhalten ist in der Literatur allerdings umstritten. Siehe hierzu die Untersuchungen von Schonlau et al. (2003), Millar und Dillman (2011) und die Ausführungen von Dillman (2000), S. 217 f. Die Analyse des potenziellen Einflusses dieses Vorgehens auf die Datengrundlage wird in Abschnitt 6.2 durchgeführt und diskutiert.

  24. 24.

    Die Befragung über den Online-Fragebogen wurde mit Hilfe der Software „Umfragecenter 5.1“ von Globalpark durchgeführt. Weitere Informationen zu dieser Software können unter www.unipark.de eingesehen werden.

  25. 25.

    Vgl. Dillman (2000), S. 259 f., Cobanoglu et al. (2001), S. 443 f., Manfreda et al. (2008), S. 81.

  26. 26.

    Vgl. Kanuk und Berenson (1975), S. 441, James und Bolstern (1990), S. 359-360, Dillman et al. (1995), S. 1 ff.

  27. 27.

    Vgl. Kanuk und Berenson (1975), S. 450, Dillman (2000), S. 177-181.

  28. 28.

    Vgl. Zerbe und Paulhus (1987), S. 250.

  29. 29.

    Vgl. Schnell et al. (2005), S. 355, Bortz und Döring (2009), S. 232-235.

  30. 30.

    Vgl. Ganster et al. (1983), S. 322 f., Schnell et al. (2005), S. 355.

  31. 31.

    Vgl. Spence und Rutherfoord (2001), S. 126, Gedajlovic et al. (2004), S. 899 f., Kemp (2009), S. 75-76.

  32. 32.

    So können z. B. Kontrollskalen, die besonders sensibel auf Tendenzen zum sozial erwünschten Antworten reagieren, in den Fragebogen aufgenommen werden. Weitergehend schlagen Autoren wie z. B. Warner (1965) Random-Response-Techniken vor, bei denen der Proband aufgrund zufälliger Antworten absolut sicher sein kann, dass sein wahres Antwortverhalten nicht nachvollzogen werden kann, vgl. Warner (1965), S. 63 f., Leysieffer und Warner (1976), S. 649 f.

  33. 33.

    Siehe hierzu weitergehend die Ausführungen bei Bortz und Döring (2009), S. 232 f. und die Ergebnisse der Untersuchungen von Golembiewski und Munzenrider (1975), Ganster et al. (1983), Zerbe und Paulhus (1987), Bernardi (2006), Bernardi und Guptill (2008).

  34. 34.

    Trotz der getroffenen Maßnahmen kann dieses Problem in empirischen Arbeiten kaum vollständig vermieden werden. Siehe hierzu auch die Ausführungen in Abschnitt 8.3 zu den möglichen Limitationen dieser Untersuchung.

  35. 35.

    Vgl. Dillman (2000), S. 140 f., an dessen Ausführungen sich der folgende Abschnitt orientiert.

  36. 36.

    Allerdings werden auch die Antworten von Tochterunternehmen deutscher Unternehmen aus der Betrachtung genommen, da kulturelle Unterschiede in der Zielorientierung ausgeschlossen werden sollen. Siehe hierzu z. B. die Untersuchungen von Chen (1995) und Inglehart (1977), deren Autoren den Einfluss der nationalen Kultur auf die Ziele von Managern untersuchen.

  37. 37.

    Die Differenzierung des Datensatzes nach dem Grad des Familieneinflusses erfolgt auf Basis der F- PEC-Skala von Astrachan et al. (2002), Klein et al. (2005). Siehe hierzu auch Abschnitt 6.4.

  38. 38.

    Vgl. hierzu auch Chrisman et al. (2010a), S. 9.

  39. 39.

    Die Repräsentativität der obersten Geschäftsführungsebene als geeignete Informanten („key informants“) für die Geschäftspolitik von Organisationen ist durch zahlreiche Studien belegt. Diese Art der Befragung entspricht somit gängiger betriebswirtschaftlicher Forschungspraxis, vgl. Phillips (1981), S. 396, John und Reve (1982), S. 513, Bagozzi et al. (1991), S. 423-424.

  40. 40.

    Für weitere Informationen siehe www.o-d-s.de.

  41. 41.

    Zum optimalen Timing des Erinnerungsschreibens siehe Nichols und Meyer (1966), Nichols und Meyer (1966).

  42. 42.

    Vgl. Schnell et al. (2005), S. 307-308, Kromrey (2007), S. 407-408.

  43. 43.

    Studienteilnehmer, die zwar dem Link zum Online-Fragebogen gefolgt sind, diesen aber nicht vollständig ausgefüllt haben, wurden in dieser Auswertung nicht betrachtet. Insgesamt brachen 37 potenzielle Teilnehmer den Online-Fragebogen ab.

  44. 44.

    Zur Berechnungslogik siehe Schnell et al. (2005), S. 307-308.

  45. 45.

    Antworten nach dem 01.01.2011 werden aggregiert dargestellt.

  46. 46.

    Vgl. hierzu u. a. die Rücklaufquoten der Untersuchungen von Sciascia und Mazzola (2008), Klein (2005) und Chrisman et al. (2002). Eine Einordnung der Antwortquote wird im folgenden Abschnitt vorgenommen.

  47. 47.

    Wesentliches Kriterium war an dieser Stelle vor allem die Mitarbeiteranzahl, da der Umsatz nur von wenigen Unternehmen angegeben wurde.

  48. 48.

    Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 269 f., Bortz und Döring (2009), S. 374-375, Hair et al. (2010), S. 37 f.

  49. 49.

    Die erreichte Antwortquote liegt innerhalb des für die Familienunternehmensforschung typischen Prozentbereichs. So erreichen z. B. Klein et al. (2005) in ihrer Untersuchung deutscher Familienunternehmen eine Antwortquote von 12,8 %. Auch international lassen sich Beispiele finden, deren Rücklaufquoten zwischen 4 % und 50 % schwanken. Siehe z. B. Sciascia und Mazzola (2008) mit 4,1 %, Chrisman et al. (2002) mit 13,7%, Rue und Ibrahim (1996) mit 24,2 % und letztlich Naldi et al. (2007) die sogar eine Antwortquote von mehr als 50 % erreichen. Vgl. Rue und Ibrahim (1996), S. 31, Chrisman et al. (2002), S. 117, Klein et al. (2005), S. 326, Naldi et al. (2007), S. 37, Sciascia und Mazzola (2008), S. 337.

  50. 50.

    Vgl. Schnell et al. (2005), S. 304, Bortz und Döring (2009), S. 397-398.

  51. 51.

    Vgl. Kromrey (2007), S. 277-278.

  52. 52.

    Vgl. Schnell et al. (2005), S. 304 f.

  53. 53.

    Die Auswertungen der Grundgesamtheit basieren auf Daten des statistischen Bundesamtes für das Jahr 2008. Basis sind ca. 3,64 Millionen deutsche Unternehmen. Aufgrund fehlender Adressangaben konnten nur 185 der antwortenden Unternehmen berücksichtigt werden. Für eine bessere Übersichtlichkeit wurden angrenzende Bundesländer zusammengefasst. Abkürzungen: Baden-Württemberg (BW), Bayern (BY), Berlin (BE), Brandenburg (BB), Bremen (HB), Hamburg (HH), Hessen (HE), Mecklenburg-Vorpommern (MV), Niedersachsen (NI), Nordrhein-Westfalen (NW), Rheinland-Pfalz (RP), Saarland (SL), Sachsen (SN), Sachsen-Anhalt (ST), Schleswig-Holstein (SH), Thüringen (TH). Vgl. Statistisches Bundesamt Deutschland (2011).

  54. 54.

    Für diese und weitere Analysen wurden die Branchen der teilnehmenden Unternehmen zu vier übergeordneten Industriezweigen geclustert. Hierdurch soll eine bessere Vergleichbarkeit und Übersichtlichkeit der Daten sichergestellt werden. Vgl. hierzu auch Abschnitt 6.4.4 dieser Arbeit.

  55. 55.

    Die Daten zur Grundgesamtheit basieren auf der Arbeit des IfM Bonn (2010) und beziehen sich auf die Umsatzsteuerstatistik aus dem Jahre 2006, vgl. IfM Bonn (2010), S. 7.

  56. 56.

    Vgl. Carney (2005), S. 257.

  57. 57.

    Laut dieser Definition muss der Anteil der Familie am Grundkapital des Unternehmens mehr als 50 % betragen und mindestens ein Familienmitglied im Management des Unternehmens vertreten sein. Vergleiche hierzu auch die Ausführungen in Abschnitt 2.1.1 dieser Arbeit.

  58. 58.

    Vgl. Diekmann (2009), S. 430-432. Weitergehende Abgleiche der Stichprobe mit bisherigen empirischen Erhebungen werden bei der Beschreibung der Stichprobe mittels deskriptiver Statistiken vorgenommen.

  59. 59.

    Vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 879. Auf die Gütekriterien der Validität und Reliabilität geht Abschnitt 6.4 dieser Untersuchung näher ein.

  60. 60.

    Vgl. Bagozzi et al. (1991), S. 421-422, Ernst (2003), S. 1252.

  61. 61.

    Vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 879. Siehe unter anderem Cote und Buckley (1987), die anhand einer Meta-Studie herausfinden, dass ca. 26 % der Varianz eines Messinstruments durch systematische/methodische Messfehler erklärt werden können, vgl. Cote und Buckley (1987), S. 317.

  62. 62.

    Siehe u. a. Fiske (1982), S. 81 f., und Schnell et al. (2005), S. 265 f.

  63. 63.

    Vgl. Armstrong und Overton (1977), S. 396, Schnell et al. (2005), S. 306 f., Durrant (2009), S. 293 f.

  64. 64.

    Jedoch stellt eine hohe Antwortquote keine Garantie für die Abwesenheit einer „nonresponse“- Verzerrung dar, vgl. Hox und DeLeeuw (1994), S. 350, Blair und Zinkhan (2006), S. 6, Groves und Peytcheva (2008), S. 169 f.

  65. 65.

    Vgl. Kanuk und Berenson (1975), S. 449-450, Armstrong und Overton (1977), S. 399 f.

  66. 66.

    Zur Beurteilung statistischer Abweichungen wurden sowohl der Mann-Whitney-U-Test als auch der Wilcoxon-W-Test angewandt. Es wurde ein Signifikanz-Niveau von 5 % zugrundegelegt, vgl. Bortz (2005), S. 153-154, Chrisman et al. (2009), S. 745.

  67. 67.

    Hierbei wurden nur die relevantesten Indikatoren untersucht. Diese umfassen sowohl die allgemeinen Angaben zum Unternehmen und zur Branche als auch alle unabhängigen und abhängigen Variablen dieser Untersuchung. Bei 4 von 60 Indikatoren wurden signifikante Abweichungen festgestellt. Hierbei handelte es sich insbesondere um Abweichungen im Bereich der Branchenzugehörigkeit der teilnehmenden Unternehmen.

  68. 68.

    Für einen Überblick siehe Groves und Peytcheva (2008), S. 173 f.

  69. 69.

    Vgl. Dillman (2000), S. 219 f.

  70. 70.

    Papier-basierte und Faxantworten wurden zu einer Gruppe zusammengefasst.

  71. 71.

    Hierbei wurden nur die relevantesten Indikatoren untersucht. Diese umfassen sowohl die allgemeinen Angaben zum Unternehmen und der Branche sowie alle unabhängigen und abhängigen Variablen dieser Untersuchung. Bei 7 von 60 Indikatoren wurden signifikante Abweichungen gefunden. Diese Abweichungen lagen insbesondere im Bereich der Branchenzugehörigkeit der untersuchten Unternehmen.

  72. 72.

    So zeigten 12 von 60 Variablen eine signifikante Abweichung. Eine weitergehende Analyse der Daten in der die Datensätze über den durchschnittlichen Grad des Familieneinflusses vergleichbar gemacht wurden zeigte, dass sich die kanalinduzierten Abweichungen auf  <  10 % reduzierten. Vgl. Dillman (2000), S. 219 f.

  73. 73.

    Vgl. Phillips (1981), S. 396 f., Bagozzi et al. (1991), S. 423 f.

  74. 74.

    Vgl. John und Reve (1982), S. 519, Kumar et al. (1993), S. 1633 f., Ernst (2003), S. 1250.

  75. 75.

    Bei 11 von 57 (19,3%) untersuchten Variablen konnten signifikante Abweichungen (auf dem 5 % Signifikanz-Niveau) zwischen den Gruppen Aufsichtsrat, Geschäftsführer/Vorstand und Geschäftsführender Gesellschafter festgestellt werden. Allerdings bestehen die Unterschiede vor allem im Bereich der Branchenzugehörigkeit und der Unternehmensgröße.

  76. 76.

    Vgl. hierzu die Untersuchungen von Avolio et al. (1991), Podsakoff et al. (2003), Conway und Lance (2010). Es existiert in der Literatur eine lebhafte Debatte um die tatsächliche Bedeutung des „common-method-bias“-Problems, die von dessen Unbedeutsamkeit bis hin zu einer hohen Relevanz des CMB für die Messung reicht. So stellen z. B. Richardson et al. (2009) fest: “The use of self-reported data and the potential for measurement error because of common method variance (CMV) has been viewed as everything from a hobgoblin to a ghost“, vgl. Richardson et al. (2009), S. 762.

  77. 77.

    Vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 879.

  78. 78.

    Vgl. Ernst (2003), S. 1259 f., Podsakoff et al. (2003), S. 880.

  79. 79.

    Für einen detaillierten Überblick siehe Podsakoff et al. (2003), S. 882.

  80. 80.

    Vgl. Podsakoff und Organ (1986), S. 532-536, Avolio et al. (1991), S. 573-575, Podsakoff et al. (2003), S. 881-883. Aufgrund der Anonymität der Datenerhebung konnten keinerlei Zuordnungen der Datensätze zu objektiven Performance-Daten aus frei verfügbaren Datenquellen getroffen werden. Allerdings wurde durch die Befragung nach subjektiven und objektiven Performance-Daten eine realistische Einschätzung der Performance sichergestellt.

  81. 81.

    Vgl. Spector (1987), S. 438 f., Podsakoff et al. (2003), S. 883-884. Siehe hierzu auch Abschnitt 6.1.3 dieser Arbeit.

  82. 82.

    Siehe hierzu auch Abschnitt 6.4 dieser Arbeit, der auf die Skalierung der Items eingeht.

  83. 83.

    Vergleiche hierzu die Ausführungen von Podsakoff et al. (2003), S. 884-885 und Temme et al. (2009), S. 124-126.

  84. 84.

    Vgl. Kumar et al. (1993), S. 1634.

  85. 85.

    Siehe hierzu Lindell und Whitney (2001), S. 114 f., Podsakoff et al. (2003), S. 888 f. und auch Avolio et al. (1991), S. 573 f.

  86. 86.

    Vgl. Greene und Organ (1973), S. 99-100, Podsakoff und Organ (1986), S. 536, Andersson und Bateman (1997), S. 455 f., Podsakoff et al. (2003), S. 889.

  87. 87.

    Vgl. hierzu die Ausführungen in Abschnitt 6.3.1 dieser Untersuchung.

  88. 88.

    Dabei wurden in der Analyse nur die untersuchungsrelevanten Variablen betrachtet.

  89. 89.

    Vgl. Podsakoff und Organ (1986), S. 536-537, Podsakoff et al. (2003), S. 889-890. Die Kritik von Podsakoff et al. (2003) beruht vor allem darauf, dass der Harman’s-Test keinerlei statistische Kontrollen für die „common-method variance“ enthält. Zudem gibt der Test keinerlei Hinweise darauf, wie hoch der Anteil an Varianz sein darf, den ein einzelner Faktor erklärt. Letztlich ist die Anzahl extrahierter Faktoren abhängig von der Anzahl der Variablen, wodurch der Test nach Auffassung von Podsakoff et al. (2003) nicht konservativ genug ist, vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 889-890. Aufgrund der hohen Verbreitung und der einfacheren Anwendung wurde der Test allerdings trotzdem angewendet.

  90. 90.

    Vgl. hierzu u. a. die Untersuchungen von Widaman (1985), Conger und Kanungo (1994), Carlson und Perrewé (1999), Carlson und Kacmar (2000), Conger et al. (2000).

  91. 91.

    Die Struktur- und Anpassungs-Parameter des zugrundeliegenden Strukturgleichungsmodells finden sich in Anhang B.

  92. 92.

    Vgl. Williams et al. (1989), S. 462 f., Carlson und Kacmar (2000), S. 1043 f.

  93. 93.

    So sind insgesamt 210 von 18.000 möglichen Datenpunkten nicht ausgefüllt worden. Dabei wurden nur die Variablen betrachtet, die auch in den späteren Auswertungen von Bedeutung sind. Eine Übersicht der SPSS-Missing-Value-Analyse findet sich in Anhang B, vgl. Bankhofer (1995), S. 31 f.

  94. 94.

    Vgl. Schnell et al. (2005), S. 468-470.

  95. 95.

    Vgl. Schwab (1991), S. 36 f., Bankhofer (1995), S. 89 f., Schnell et al. (2005), S. 316-317. Für eine detaillierte Beschreibung dieser Verfahren siehe Schwab (1991).

  96. 96.

    Vgl. Little und Rubin (1987), S. 39 f. Da die Analyse der fehlenden Werte keine systematischen Muster aufweist, wird davon ausgegangen, dass die Werte zufällig fehlen, vgl. Schnell et al. (2005), S. 468-469.

  97. 97.

    Die Vorteile dieser Methode liegen in ihrer einfachen Anwendung, der hohen Datenqualität und der hohen Vergleichbarkeit der statistischen Ergebnisse. Als Nachteil ist insbesondere der Verlust an Informationen, der aus der Elimination von Datensätzen resultiert, zu nennen, vgl. Little und Rubin (1987), S. 40, Bankhofer (1995), S. 113 f.

  98. 98.

    Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 8-10, Bortz und Döring (2009), S. 25 f.

  99. 99.

    Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 324, Hair et al. (2010), S. 94.

  100. 100.

    Vgl. Bortz und Döring (2009), S. 147-149, Hair et al. (2010), S. 102 f.

  101. 101.

    Vgl. Kaiser (1970), S. 405, Backhaus et al. (2008), S. 336.

  102. 102.

    Vgl. Kaiser und Rice (1974), S. 111 f.

  103. 103.

    Die VariMax-Rotation ist eine mathematische Rechenmethode, bei der Koordinatensysteme in ndimensionalen Räumen gedreht werden, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 336 f.

  104. 104.

    Zu Rotationsmethoden siehe weitergehend Hair et al. (2010), S. 113.

  105. 105.

    Vgl. Briggs und Cheek (1986), S. 110 f., Backhaus et al. (2008), S. 356, Weiber und Mühlhaus (2010), S. 106 f.

  106. 106.

    Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 519 f., Weiber und Mühlhaus (2010), S. 116 f.

  107. 107.

    Siehe hierzu die Ausführungen bei Weiber und Mühlhaus (2010), S. 160 f. Siehe auch Hu und Bentler (1999), S. 27 f.

  108. 108.

    Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 519 f., Weiber und Mühlhaus (2010), S. 116 f.

  109. 109.

    Vgl. Bentler (1990), S. 238 f.

  110. 110.

    Vgl. Weiber und Mühlhaus (2010), S. 162.

  111. 111.

    Obwohl Regressionsanalysen nicht die Richtung der Wirkbeziehungen zwischen zwei Variablen erklären können, ermöglichen sie Aussagen zum Grad der Erklärung der abhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 80-105, Hair et al. (2010), S. 180-185.

  112. 112.

    Die folgenden Erläuterungen des linearen Regressionsmodells orientieren sich an den Ausführungen von Backhaus et al. (2008), S. 80-105, Hair et al. (2010), S. 180-185 und Schnell et al. (2005), S. 454 f.

  113. 113.

    Bei exakter linearer Abhängigkeit zwischen den erklärenden Variablen spricht man von perfekter Multikollinearität. Dann wäre eine OLS-Regression nicht durchführbar, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 87.

  114. 114.

    Die Formel für die Toleranz lautet Tj = 1 —R j 2, wobei R j 2 das Bestimmtheitsmaß für Regressionen der unabhängigen Variablen Xj (Xj = f(X1, X2,… Xj-1, Xj+1,… Xj) auf die übrigen Variablen der Regressionsfunktion bezeichnet, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 89.

  115. 115.

    Der VIF wird über die Formel \(VI{F_j} = \frac{1}{{1 - R_j^2}}\) berechnet, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 89.

  116. 116.

    Vgl. Hair et al. (2010), S. 205.

  117. 117.

    Als Residuum wird die Abweichung zwischen erwartetem und beobachtetem Wert bezeichnet, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 61-62.

  118. 118.

    Jedoch ist in einigen Regressionen eine leichte Konzentration der Messwerte rund um den Erwartungswert festzustellen.

  119. 119.

    So liegen alle Testwerte des Durbin-Watson-Tests nahe am empfohlenen Wert von 2. Siehe hierzu Durbin und Watson (1950), Durbin und Watson (1951), Durbin und Watson (1971).

  120. 120.

    Vgl. Kmenta (1997), S. 265 ff.

  121. 121.

    Siehe hierzu Backhaus et al. (2008), S. 90 und Dufour et al. (1998), S. 155 f.

  122. 122.

    Selbst stärkere Abweichungen von der Normalverteilungsannahme haben keinerlei Einfluss auf die Einhaltung der BLUE-Kriterien, vgl. Backhaus et al. (2008), S. 90.

  123. 123.

    Vgl. Golembiewski und Munzenrider (1975), S. 317.

  124. 124.

    Vgl. Lienert und Raatz (1994), S. 7 ff., Hammann und Erichson (2000), S. 92 f., Bortz und Döring (2009), S. 195 f. Siehe hierzu auch die Maßnahmen zur Sicherstellung der Objektivität in Abschnitt 6.1 dieser Untersuchung.

  125. 125.

    Vgl. Bortz und Döring (2009), S. 195, Diekmann (2009), S. 249 f.

  126. 126.

    Siehe hierzu Abschnitte 6.1 und 6.2 dieser Arbeit.

  127. 127.

    Vgl. Peter (1979), S. 6.

  128. 128.

    Vgl. Peter (1979), S. 8 f., Bortz und Döring (2009), S. 196-199, Diekmann (2009), S. 250-256. Für einen Überblick zu Maßzahlen der Reliabilität siehe auch Osburn (2000).

  129. 129.

    Vgl. Peterson (1994), S. 382, Bortz und Döring (2009), S. 198.

  130. 130.

    Vgl. Cronbach (1951), S. 297 f., Peterson (1994), S. 382, Diekmann (2009), S. 254-255.

  131. 131.

    Vgl. Nunnally (1967), S. 226, Nunnally (1978), S. 245 f. Für einen Überblick zu den geforderten Schwellenwerten in der Literatur siehe Peterson (1994), S. 382 f.

  132. 132.

    Zur Sicherstellung der Uni-Dimensionalität der Konstrukte wurden zudem explorative Faktorenanalysen durchgeführt.

  133. 133.

    Vgl. Peter (1979), S. 6, Diekmann (2009), S. 256 f.

  134. 134.

    Vgl. Bortz und Döring (2009), S. 200.

  135. 135.

    Vgl. Kromrey (2007), S. 200 f., Bortz und Döring (2009), S. 200 f., Diekmann (2009), S. 256 f.

  136. 136.

    Beispiele für ein ähnliches Vorgehen lassen sich u. a. bei Hambrick (1983), S. 12 f. und Hambrick (1981), S. 260 f., finden.

  137. 137.

    Vgl. Bortz und Döring (2009), S. 200 f., Diekmann (2009), S. 256 f.

  138. 138.

    Zur Bedeutung und zum Stand der Konstrukt-Validierung im Bereich des strategischen Managements siehe u. a. die Arbeit von Venkatraman und Grant (1986).

  139. 139.

    Vgl. Venkatraman und Ramanujam (1986), S. 801-802, Venkatraman und Ramanujam (1987), S. 109-110, March und Sutton (1997), S. 698-699.

  140. 140.

    Vgl. Dess und Robinson Jr (1984), S. 268-269, Venkatraman und Ramanujam (1986), S. 805-806, Venkatraman und Ramanujam (1987), S. 110-111.

  141. 141.

    Vgl. Dess und Robinson Jr (1984), S. 265 ff. Siehe hierzu auch die Untersuchungen von Covin et al. (1994) und Harris (2001), die ebenfalls einen positiven Zusammenhang feststellen. Wall et al. (2004) hingegen erzielten in ihrer Untersuchung eher gemischte Ergebnisse.

  142. 142.

    Die Gesamtkapitalrentabilität (ROA bzw. „return on assets“) und der Umsatz gehören zu den meistgenutzten Performance-Indikatoren der Strategie-Forschung und wurden bereits in einer Vielzahl von Untersuchungen zu Familienunternehmen verwendet. Siehe hierzu z. B. die empirischen Arbeiten von Anderson und Reeb (2003), Miller et al. (2007) und Craig und Dibrell (2006).

  143. 143.

    Venkatraman und Ramanujam (1986) bezeichnen dieses Performance-Maß als finanzielle Performance im engeren Sinne, vgl. Venkatraman und Ramanujam (1986), S. 803-804.

  144. 144.

    Diese Quote erscheint zwar zunächst relativ niedrig, ist allerdings vor dem Hintergrund der Erfahrungen vergleichbarer Untersuchungen als normal zu betrachten, vgl. Hart und Banbury (1994), S. 258-259.

  145. 145.

    Siehe hierzu unter anderem Woodside und Wilson (2002), S. 9 f., Mezias und Starbuck (2003), S. 4 f. und March und Sutton (1997), S. 701 f.

  146. 146.

    Vgl. Dess und Robinson Jr (1984), S. 268-269, Covin und Slevin (1989), S. 80, Kotey und Meredith (1997), S. 48.

  147. 147.

    Vgl. Olson et al. (2003), S. 649, Sciascia und Mazzola (2008), S. 338 und Naldi et al. (2007), S. 38.

  148. 148.

    Diese drei Indikatoren wurden bereits in einer Vielzahl von Untersuchungen verwendet. Siehe u. a. die Untersuchungen von Anderson und Reeb (2003), Miller et al. (2007) und Craig und Dibrell (2006).

  149. 149.

    Likert-Skalen gehen auf eine Arbeit von Likert (1932) zurück und dienen der Messung persönlicher Einstellungen, die mit Hilfe sogenannter Items abgefragt werden.

  150. 150.

    Die Frage lautete: „Wie beurteilen Sie die durchschnittlichen Ergebnisse Ihres Unternehmens in den letzten 5 Jahren im Vergleich zu Ihren Haupt-Wettbewerbern?“, vgl. hierzu Anhang B.

  151. 151.

    Die Extraktionsmethode war eine Hauptkomponentenanalyse. Die Rotation der Ergebnisse erfolgte auf der Basis der VariMax-Rotation mit Kaiser-Normalisierung. Dabei wurden Faktoren mit einer Ladung von < 0,6 von der weiteren Analyse ausgeschlossen, vgl. Briggs und Cheek (1986), S. 110 f.

  152. 152.

    So betrugen die Ladungen des Items „durchschnittliche Gesamtkapitalrentabilität/ROA („return on assets“)“ 0,94, „Steigerung der durchschnittlichen Gesamtkapitalrentabilität/ROA“ 0,91 und „Gewinn vor Steuern“ 0,91. Die Gütekriterien der konfirmatorischen Faktoren analyse betrugen CMIN/DF=2,109, CFI=0,904 und RMSEA=0,57. Dies deutet auf eine gute Güte des Modells hin, vgl. Weiber und Mühlhaus (2010), S. 160 f.

  153. 153.

    Zudem wurde die Korrelation des subjektiven und des objektiven ROA-Performance-Maßes bestimmt. Diese lag bei 0,27 und war auf dem Niveau von 1 % zweiseitig signifikant. Allerdings ist an dieser Stelle anzumerken, dass nur 127 der Untersuchungsteilnehmer Angaben zur objektiven Performance ihres Unternehmens gemacht haben.

  154. 154.

    An einigen Stellen der Skala wurden kleinere Umformulierungen bei den Items vorgenommen, damit diese auch bei Unternehmen mit einem geringen bzw. keinem Familieneinfluss angewandt werden können, vgl. Chrisman et al. (2010a), S. 12.

  155. 155.

    Siehe hierzu auch die Ausführungen von Rutherford et al. (2008), S. 1100 f.

  156. 156.

    Im Vergleich zu der ursprünglichen Konzipierung durch Klein et al. (2005) wurden zwecks Verkürzung weitere Fragen zu den Eigenkapitalverstrickungen durch Holding-Strukturen von der weiteren Betrachtung ausgeschlossen.

  157. 157.

    Falls kein Aufsichtsrat vorhanden war, wurden lediglich die ersten beiden Terme der Formel addiert.

  158. 158.

    Im Vergleich zu der Konzeption von Astrachan et al. (2002) wurde an dieser Stelle die Anzahl der Familienmitglieder, die sich aktiv im Unternehmen beteiligen, nicht berücksichtigt.

  159. 159.

    Vgl. Astrachan et al. (2002), S. 40-50, Klein et al. (2005), S. 325.

  160. 160.

    Somit entsprach ein Punktwert von 1 = 14,3 %, 2 = 28,6 %, 3 = 42,9 %, 4 = 57,1 %, 5 = 71,4 %, 6 = 85,7 %, 7 = 100 %.

  161. 161.

    So erhielten Klein et al. (2005) in ihrer Untersuchung ein Cronbach-Alpha von 0,75 für die Macht-Skala, 0,96 für die Experience-Skala und 0,93 für die Kultur-Skala.

  162. 162.

    Siehe hierzu z. B. die Untersuchungen von Klein et al. (2005), Rutherford et al. (2008), Holt et al. (2010) und auch Chrisman et al. (2010a), die die Kultur-Skala der F-PEC in ihrer Untersuchung nutzen.

  163. 163.

    Vgl. hierzu und im Weiteren die Ausführungen von Fritz (1991), S. 150 ff. und Fritz (1996), S. 7 f. Ziel seiner Untersuchungen ist es, die Bedeutung der Marktorientierung bei der Unternehmensführung herauszustellen. So kann Fritz anhand der Daten von 144 deutschen Unternehmen zeigen, dass viele der Dimensionen seines Unternehmensführungs-Konstrukts positiv mit dem Unternehmenserfolg verknüpft sind, vgl. Fritz (1991), S. 441 f.

  164. 164.

    Innerhalb seines Modells der Unternehmensführung unterscheidet Fritz (1991) zwischen 6 unterschiedlichen Dimensionen. Diese Dimensionen werden zu großen Teilen auch in dieser Untersuchung abgebildet. Allerdings wurden einige Dimensionen, wie z. B. die Produktions- und Kostenorientierung und die ökologische Orientierung, aufgrund der spezifischen Fragestellungen dieser Untersuchung aus der Betrachtung ausgeschlossen. Zudem wurde dem Modell mit der Familienorientierung eine weitere Familienunternehmens-spezifische Dimension hinzugefügt.

  165. 165.

    Vgl. hierzu die Ausführungen von Fritz (1991), Raffée und Fritz (1992), Fritz (1996).

  166. 166.

    Siehe hierzu den Hypothesen-Komplex 1 in Abschnitt 5.1.2 dieser Arbeit.

  167. 167.

    Siehe hierzu auch Kemp (2009), der die Zielorientierung eines Unternehmens über dessen Ziele und die Bedeutung bestimmter Stakeholder operationalisiert. Vgl. auch Burton und Goldsby (2009), S. 93 f., die bei ihrem Mess-Instrument ebenfalls Stakeholder-Interessen berücksichtigen.

  168. 168.

    Vergleiche hierzu die Unternehmensphilosophien, Unternehmensziele und Stakeholder in den Untersuchungen von Pearce II und David (1987), Fritz (1991), Harris et al. (1994), Wang (2009). Die Ziele in den Untersuchungen von Fritz (1991), Tagiuri und Davis (1992), LeCornu et al. (1996), Lee und Rogoff (1996), Gersick et al. (1997), McCann et al. (2001), Hofstede et al. (2002), Westhead (2003), Kotey (2005), Westhead und Howorth (2006), Chrisman et al. (2010a). Und letztlich die Stakeholder in den Untersuchungen von Frooman (1999), Sharma (2002), Greenley et al. (2004), Zellweger und Nason (2008), Bingham et al. (2011), Mitchell et al. (2011).

  169. 169.

    Siehe hierzu Anhang B.

  170. 170.

    Die Diskriminanzvalidität eines Messinstruments als Teilbereich der Konstruktvalidität ist gegeben, wenn sich die Messergebnisse unterschiedlicher Konstrukte ausreichend voneinander unterscheiden, vgl. Weiber und Mühlhaus (2010), S. 217 f.

  171. 171.

    Denn diese Items wiesen eine relativ hohe Korrelation mit der gesellschaftlichen Dimension der Zielorientierung auf. Hierdurch wurde die Diskriminanz-Validität der Skalen gemindert.

  172. 172.

    Diese Beobachtung macht auch Beatty (1988), der in seiner empirischen Untersuchung zeigt, dass die Kunden- und die Mitarbeiterorientierung eines Unternehmens sehr stark zusammenhängen, vgl. Beatty (1988), S. 408

  173. 173.

    Vgl. hierzu Abschnitt 5.1.2 dieser Untersuchung.

  174. 174.

    Vgl. Weiber und Mühlhaus (2010), S. 217 f.

  175. 175.

    So wurden das Ziel „Steigerung des Unternehmenswertes“ und der Stakeholder „Banken“ aus der Analyse entfernt.

  176. 176.

    Vgl. Nunnally (1967), S. 226.

  177. 177.

    Diese Skala umfasst die Bewertung der Mitarbeiter- und Kundenorientierung, den Beitrag des Unternehmens zur Gesellschaft sowie die Bewertung des Konfliktpotenzials innerhalb der Unternehmerfamilie, im Vergleich zu den wesentlichen Wettbewerbern des Unternehmens in den letzten 5 Jahren. Cronbach`s Alpha dieser Messskala lag bei 0,91.

  178. 178.

    lle: Eigene Darstellung, verkürzte Darstellung der Item-Formulierungen. Für die vollständigen Formulierungen siehe den Fragebogen in Anhang.

  179. 179.

    Laut Bortz und Döring (2009) ist eine Kontrollvariable „eine Störvariable, deren Einfluss mittels Kovarianz-Analyse aus der abhängigen Variable herausgerechnet (herauspartialisiert) wird“, vgl. Bortz und Döring (2009), S. 544.

  180. 180.

    Vgl. Schulze et al. (2001), S. 108, Schulze et al. (2003b), S. 483, Chrisman et al. (2004), S. 345.

  181. 181.

    Siehe hierzu die Untersuchungen von Porter (1980), Porter (1985) und im Kontext der Familienunternehmensforschung Pollak (1985), S. 581 f.

  182. 182.

    Eine tiefer gehende Differenzierung der Branchenzugehörigkeit erwies sich in weiterführenden Analysen jedoch nicht als vorteilhaft. So zeigte sich, dass diese keinerlei Mehrwert für die Erklärung der untersuchungsrelevanten Fragestellungen bot, vgl. auch Chrisman et al. (2010a), S. 13-14.

  183. 183.

    Siehe hierzu die Untersuchungen von Zellweger und Astrachan (2008b) sowie Gomez-Mejia et al. (2007).

  184. 184.

    Das Logarithmieren der Kontrollvariablen ist gängige Praxis in multivariaten Analysen, um eventuelle Verzerrungen in Randbereichen zu verringern, vgl. Mustakallio et al. (2002), S. 214, Greve (2008), S. 482, und Sciascia und Mazzola (2008), S. 338.

  185. 185.

    Vgl. hierzu die Ergebnisse der Untersuchungen von Westhead (2003), Ismail et al. (2010) und Greve (2008)

  186. 186.

    Da die Umsatzangaben der teilnehmenden Unternehmen eine relativ hohe Anzahl fehlender Werte aufwies (  <  50 %), wurde auf die Mitarbeiterzahl zur Bestimmung der Unternehmensgröße zurückgegriffen vgl. Hair et al. (2010), S. 176-177.

  187. 187.

    Vgl. Chrisman et al. (2010a), S. 13-14. Siehe hierzu auch Cyert und March (1963).

  188. 188.

    Die Frage wurde mit „Wie beurteilen Sie die durchschnittlichen finanziellen Ergebnisse Ihres Unternehmens in den letzten 5 Jahren insgesamt?“ überschrieben und lautete: „Finanzieller Erfolg relativ zu Ihren Planzielen?“, vgl. Anhang B.

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  1. Leipzig, Deutschland

    Philipp von Stietencron

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  1. Philipp von Stietencron
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von Stietencron, P. (2013). Methoden. In: Zielorientierung deutscher Familienunternehmen. Schriftenreihe der HHL Leipzig Graduate School of Management. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-00826-0_6

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