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2013 | OriginalPaper | Chapter

7. Empirische Ergebnisse

Author : Philipp von Stietencron

Published in: Zielorientierung deutscher Familienunternehmen

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Nach der Vorstellung der forschungsleitenden Hypothesen und der Erläuterung der methodischen Details werden, die empirischen Ergebnisse dieser Untersuchung dargestellt. Hierzu wird in einem ersten Schritt der finale Datensatz hinsichtlich der Ausprägungen der Unternehmenscharakteristika sowie der untersuchungsrelevanten Variablen mittels deskriptiver Statistiken beschrieben (7.1). Anschließend werden die Ergebnisse der multivariaten überprüfung der in Kapitel 5 aufgestellten Hypothesen dargestellt und bewertet (7.2).

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Footnotes
1
In der Stichprobe befanden sich Unternehmen mit mehr als 300.000 Mitarbeitern, diese wurden allerdings zur Vermeidung eventueller Verzerrungen aus dem Datensatz entfernt.
 
2
Die Standardabweichung dieser Variablen liegt bei 5.553 (n=300). Vergleiche hierzu die Verteilung deutscher Unternehmen nach Mitarbeiterklassen bei Wallau (2006), S. 18-19.
 
3
Vergleiche hierzu die quantitative Mittelstands-Definition des IfM Bonn. Gemäß dem IfM sind Unternehmen mit bis zu 9 Mitarbeitern und weniger als 1 Million Euro Umsatz kleine Unternehmen, zwischen 10 und 499 Mitarbeitern und 1 bis 50 Millionen Euro Umsatz mittlere Unternehmen und darüber Großunternehmen. Allerdings ist diese Definition weniger restriktiv als die der EU, die Unternehmen mit bis zu 249 Mitarbeitern und bis zu 50 Millionen EUR Umsatz als kleine und mittlere Unternehmen definiert, vgl. Wallau (2006), S. 13.
 
4
Die Standardabweichung liegt bei 54,8 Jahren (n=300).
 
5
Vgl. Klein (2000), S. 179. Allerdings weist Klein (2000) einen höheren Anteil der Rechtsform „GmbH“ aus. Auch die relativen Anteile der Familienunternehmen nach Rechtsformen wurden geprüft und mit den repräsentativen Daten des Instituts für Mittelstandsforschung (Bonn) verglichen. Es zeigte sich, dass die Anteile der Rechtsformen (Familien- vs. Nichtfamilienunternehmen) mit denen dieser Untersuchung weitestgehend übereinstimmen, vgl. IfM Bonn (2007), S. 18.
 
6
Vergleiche hierzu die Ausführungen in Abschnitt 6.​1 dieser Untersuchung.
 
7
Die Standardabweichung dieser Variablen liegt bei 27,4 % (n=300). Für einen Überblick zur Operationalisierung der F-PEC-Skala siehe Abschnitt 6.​4.​3 dieser Arbeit.
 
8
Auf der Basis der F-PEC-Berechnung sind ca. 70 % der an dieser Untersuchung teilnehmenden Unternehmen zu 100 % in der Hand einer Unternehmerfamilie.
 
9
Bei der Berechnung des Familienanteils in den Aufsichtsorganen wurden nur die Daten von Unternehmen berücksichtigt, die über einen Beirat oder Aufsichtsrat verfügen. Einen ähnlichen Anteil berechnet auch Klein (2000), S. 167, Klein (2004), S. 130 f.
 
10
Für den Vergleich der Daten wurde die Familienunternehmensdefinition nach dem SFI-Index von Klein (2000) zugrunde gelegt, vgl. Abschnitt 2.​1.​2 dieser Arbeit. Gemäß dieser operationalen Definition sind 241 der 300 an dieser Untersuchung beteiligten Unternehmen als Familienunternehmen zu klassifizieren. Im Hinblick auf den Eigentumsanteil der Unternehmerfamilie sind 85,5% der Familienunternehmen zu 100 % in der Hand einer Familie 7,9 % der Familienunternehmen weisen einen Eigentumsanteil zwischen 75-99,9 % und 4,1 % zwischen 50-74,9 % auf. Nur ca. 2,5 % der Familienunternehmen sind zwischen 25 und 49,9 % familiengeführt. Auch die Anteile der Familie am Management (2,1% von 0-9 %, 8,3 % von 9-25 %, 16,6 % von 29-50 %, 9,1 % von 60-80 % und 37,3 % von 80 bis 100 % Anteil) und deren Beteiligung in den Aufsichtsorganen entlang der von Klein (2000) definierten Anteilsklassen sind vergleichbar, vgl. Klein (2000), S. 169 f., und Klein (2004), S. 106 f. Hierdurch wird die Repräsentativität der Datengrundlage dieser Untersuchung weitergehend bestätigt.
 
11
Daher ist diese Dimension auch nur für Unternehmen mit einem gewissen Grad an Familieneinfluss relevant.
 
12
Vgl. Klein (2000), S. 161, Klein (2004), S. 156.
 
13
Diese Gruppen setzen sich wie folgt zusammen: geringer Familieneinfluss n=42, mittlerer Familieneinfluss n=108 und hoher Familieneinfluss n=150.
 
14
Über T-Tests werden die Mittelwerts-Differenzen zwischen den beiden Gruppen „geringer Familieneinfluss“ und „hoher Familieneinfluss“ auf statistisch signifikante Abweichungen untersucht. Die p- Werte werden in vier Intervallen berichtet, dabei steht *** für p ≤ 0,001, ** für p ≤ 0,01, * für p ≤ 0,05 und t für p ≤ 0,10. Die Akzeptanz von Signifikanzniveaus von p ≤ 0,10 ist gängige Praxis in der Familienunternehmensforschung. Siehe hierzu z. B. die Untersuchungen von Chrisman et al. (2009), S. 750, Chrisman et al. (2010a), S. 17. Siehe hierzu auch die weiterführenden Ausführungen in Abschnitt 7.2.1 dieser Untersuchung.
 
15
Die Bewertung der Items erfolgte auf der Basis der Mittelwerte für jede der betrachteten Gruppen. Alle Items der Zielorientierung wurden anhand einer 7er-Likert-Skala durch die Informanten bewertet.
 
16
Die Irrtumswahrscheinlichkeiten beziehen sich auf die Ergebnisse zweiseitiger Signifikanztests, da es sich um ungerichtete Hypothesen handelt.
 
17
Bezogen auf die Mittelwerte, die auf einer 7er-Likert-Skala gemessen wurden. Hierbei wurden die Mittelwerte von Unternehmen mit einem geringen Familieneinfluss (0 bis 32 %) mit denen von Unternehmen mit einem hohen Grad an Familieneinfluss (67 bis 100 %) verglichen.
 
18
Vgl. IfM Bonn (2006), S. 46.
 
19
Der Stakeholder „Gesellschaft“ beinhaltet den gewichteten Mittelwert der Stakeholder „Gesellschaft“ und „soziale Institutionen“. „Finanzielle Stakeholder“ beinhalten das Item „Kapitalmarkt“.
 
20
Siehe hierzu auch die Ausführungen der Untersuchung von Zellweger und Nason (2008).
 
21
Allerdings werden an dieser Stelle nur die Ergebnisse der Hypothesen-Komplexe 2 bis 6 vorgestellt. Die ersten beiden Hypothesen dieser Arbeit konnten bereits bei der Durchführung der explorativen und konfirmatorischen Faktorenanalysen in Abschnitt 6.​4.​3 bestätigt werden. Im weiteren Verlauf der Analysen wird auf diese Ergebnisse zurückgegriffen.
 
22
Vgl. Bortz (2005), S. 26-27, Schnell et al. (2005), S. 453, Bortz und Döring (2009), S. 110-112.
 
23
Vgl. Bortz (2005), S. 112 f., Hair et al. (2010), S. 160. In dem Maße, in dem das Signifikanzniveau verkleinert wird, nimmt die Wahrscheinlichkeit eines β;-Fehlers zu, d. h. die Wahrscheinlichkeit, die Alternativhypothese zu widerlegen, obwohl sie richtig ist, vgl. Bortz (2005), S. 121 f.
 
24
Die p-Werte werden in vier Intervallen berichtet, dabei steht *** für p ≤ 0,001, ** für p ≤ 0,01, * für p ≤ 0,05 und t für p ≤ 0,10. Die Akzeptanz von Signifikanzniveaus von p ≤ 0,10 ist gängige Praxis in der Familienunternehmensforschung, vgl. hierzu z. B. die Untersuchungen von Chrisman et al. (2009), S. 750, Chrisman et al. (2010a), S. 17.
 
25
Diese Signifikanzniveaus beziehen sich auf einen einseitigen Signifikanz-Test. Denn in dieser Untersuchung wurden gerichtete Hypothesen formuliert, vgl. Bortz (2005), S. 116-118.
 
26
Hierzu wird das Verhältnis von der erklärten zur Gesamtstreuung der Residualgrößen berechnet.
 
27
Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 70-71.
 
28
Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 65-66, Hair et al. (2010), S. 160.
 
29
Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 75, Hair et al. (2010), S. 160.
 
30
Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 91 f., Hair et al. (2010), S. 193 f.
 
31
Da Modell 1 nur als Vergleichsmaßstab für Modell 2 dient, werden dessen Spezifikationen nicht weitergehend diskutiert.
 
32
Siehe hierzu Abschnitt 7.1 dieser Arbeit.
 
33
Vgl. Abschnitt5.​1.​1.​2 dieser Arbeit.
 
34
Siehe hierzu unter anderem die Untersuchungen von Arthur (1994), Baker et al. (1996), Lee und Miller (1999), Ngo et al. (2008), Zhang (2010). Die weitergehenden Implikationen dieser Feststellung werden in den potenziellen Limitationen dieser Untersuchung diskutiert.
 
35
An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass das korrigierte R2 aufgrund der Variablen-Korrektur bei geringen R2-Werten auch negative Werte annehmen kann.
 
36
Vgl. hierzu u. a. die Ergebnisse der Untersuchung von Chrisman et al. (2010a) in der geringere R2 (korrigiert)-Werte (ca. 3%) als guter „model fit“ ausgewiesen werden, Chrisman et al. (2010a), S. 16-17.
 
37
Siehe hierzu z. B. die Untersuchungen von Townroe (1969), Westhead et al. (2002), Chang et al. (2008), die auf die Standort-Präferenzen von Familienunternehmen eingehen.
 
38
Vgl. Wicks und Berman (2004), S. 143 f.
 
39
Vgl. Daily und Dollinger (1993), S. 79 f., Ward (1997), S. 323.
 
40
Hypothese 5.1 lautet: „Mit einer steigenden finanziellen Zielorientierung sinkt die finanzielle Performance eines Unternehmens.“, vgl. Abschnitt 5.​3.​2 dieser Arbeit.
 
41
Vgl. hierzu die Ergebnisse der Untersuchungen von Westhead (2003), Ismail et al. (2010) und Greve (2008).
 
42
Vgl. hierzu die Untersuchungen von Anderson und Reeb (2003) und Andres (2008).
 
43
Die hieraus resultierenden Schlussfolgerungen werden innerhalb der Mediationsanalyse (Hypothesen 6.1 und 6.2) diskutiert.
 
44
Vgl. Baron und Kenny (1986), S. 1176. Dabei bezeichnet „IV“ („independent variable“) eine unabhängige Variable und die Abkürzung „DV“ („dependent variable“) eine abhängige Variable.
 
45
Vgl. hierzu die Ausführungen von Judd und Kenny (1981), Baron und Kenny (1986), Preacher und Hayes (2004).
 
46
Vgl. Preacher und Hayes (2004), S. 717, Chrisman et al. (2010a), S. 14, Zhao et al. (2010), S. 197.
 
47
Trotz seiner starken Verbreitung wird der Test von Baron und Kenny (1986) im Hinblick auf seine statistische Aussagekraft kritisiert. So stellen Preacher und Hayes (2004) fest: “There are more statistically rigorous methods by which mediation hypotheses may be assessed”, vgl. Preacher und Hayes (2004), S. 718. An dem Ansatz von BARON und KENNY (1986) wird insbesondere kritisiert, dass bereits eine minimale Reduktion des Effekts der unabhängigen Variablen (X) auf die abhängige Variable (Y) durch den Mediator ausreicht, um das Vorliegen eines Mediationseffekts zu bestätigen. Dadurch können zum einen Mediationseffekte festgestellt werden, die in der Realität nicht vorhanden sind, und zum anderen wirkliche Mediationseffekte nicht aufgedeckt werden. Preacher und Hayes (2004) sprechen an dieser Stelle von einem Typ I- und einem Typ II- Fehler, vgl. Preacher und Hayes (2004), S. 719. Eine weitergehende Prüfung der Mediationsvoraussetzungen nach Preacher und Hayes (2004) wurde in dieser Arbeit allerdings nicht durchgeführt.
 
48
Vgl. hierzu die Ausführungen von Baron und Kenny (1986) und Judd und Kenny (1981). Siehe auch die kritische Auseinandersetzung mit diesem Ansatz durch Zhao et al. (2010).
 
49
Alle drei Regressionsmodelle sind zudem signifikant (p ≤ 0,01) und weisen einen Erklärungsmehrwert gegenüber dem Modell der Kontrollvariablen auf (▲R2 > 0).
 
50
Vgl. Judd und Kenny (1981), S. 197 f., Baron und Kenny (1986), S. 1173 f.
 
51
Alle drei Regressionsmodelle sind signifikant (p ≤ 0,01) und weisen einen Erklärungsmehrwert gegenüber dem Modell der Kontrollvariablen auf (△R2 > 0). Allerdings ist AR2 im dritten Regressionsmodell nicht signifikant.
 
Metadata
Title
Empirische Ergebnisse
Author
Philipp von Stietencron
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-00826-0_7