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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Koordinationsmechanismen und Innovativität von Netzwerken

verfasst von : Frederik M. Metzger, Stefan Berwing, Thomas Armbrüster, Achim Oberg

Erschienen in: Unternehmensnetzwerke

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In der Literatur wird die Bedeutung von Netzwerken für die Innovationsleistung von Unternehmen immer wieder betont. Sowohl konzeptionelle (Dhanaraj und Parkhe 2006) als auch empirische Studien (Dyer und Nobeoka 2000; Janowicz-Panjaitan und Noorderhaven 2008) liefern hierfür Thesen bzw. Belege. Jedoch bleiben diese Studien hinsichtlich der Frage, welche der eingesetzten Koordinationsmechanismen Einfluss auf den Innovationserfolg haben, widersprüchlich. Sowohl Selbstabstimmung (Doz et al. 2000), Zentralisierung (Dhanaraj und Parkhe 2006; Lorenzoni und Lipparini 1999) als auch formalen Prozessen wie Standardisierung (z. B. Dyer und Nobeoka 2000) wird ein Einfluss auf den Innovationserfolg zugesprochen. Im vorliegenden Beitrag wird deshalb gefragt: Welchen Zusammenhang gibt es zwischen der Art der Koordination und dem Innovationserfolg – der Innovativität – von organisierten Unternehmensnetzwerken? Mit einer hierfür geeigneten Methode – der Qualitative Comparative Analysis (Ragin 1989; Fiss 2007) – soll herausgefunden werden, ob hohe Innovativität mit einer bestimmten Kombination verschiedener Koordinationsinstrumente zusammenhängt.

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Fußnoten
1
Das Beispiel Toyota zeigt dies anhand eines Zuliefernetzwerks. Im krea.nets-Projekt betrachten wir organisierte Netzwerke mit Partnern überwiegend derselben Wertschöpfungsstufe. Das vertikale Wertschöpfungsnetzwerk von Toyota beruht nicht auf formaler Mitgliedschaft.
 
2
Es wurden zunächst mehr als die 1.382 in dem Screening identifizierten organisierten Unternehmensnetzwerke kontaktiert (s. Kap. 2), um die in krea.nets verwendeten Definitionsmerkmale organisierter Netzwerke noch einmal über eine größere Zahl von Netzwerken zu prüfen und um die Chance auf einen angemessenen Rücklauf zu wahren.
 
3
Gemessen an den standardisierten regressierten Faktorwerten; der Mittelwert beträgt 0 und die Standardabweichung 1 (Backhaus et al. 2008, S. 374).
 
4
Im vierten Schritt wird zunächst überprüft, inwieweit sich die in Tab. 3.2 neu gebildeten Cluster konsistent zueinander verhalten. Das heißt, dass die Klassifizierung von „hoch“ oder „gering“ der Cluster aus den jeweiligen Achsenkreuzen deckungsgleich sein muss. Dies wird in Tab. 3.3 ersichtlich, in der unter die Clusternummer auch die jeweilige Kombination in formal-logischer Syntax aufgeführt wird. Es zeigt sich bspw. bei der Kreuzung von Cluster 1 x Cluster 1, dass die Klassifizierung für Standardisierung ungleich ist (ST bzw. ~ST). Solche Cluster werden im Folgenden ausgeschlossen, wodurch 14 Fälle unberücksichtigt bleiben. Durch die QCA werden somit über 90 % der Fälle erfasst.
 
5
Für die verwendete Methode s. Fiss (2007).
 
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Metadaten
Titel
Koordinationsmechanismen und Innovativität von Netzwerken
verfasst von
Frederik M. Metzger
Stefan Berwing
Thomas Armbrüster
Achim Oberg
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Unternehmensnetzwerke

Print ISBN: 978-3-642-29530-0

Electronic ISBN: 978-3-642-29531-7

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-29531-7_3

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