3. Wissenschaftstheoretische Grundlagen und Bezugsrahmen

Hierbei wird eine konsistente, in sich stimmige Konzeption der Strategieimplementierung vermisst, die mehr Gewicht auf die verhaltensbezogenen Aspekte der Strategieimplementierung legen müsste.

Dieser Ansatz ist auf die Autoren Udy (1958), Woodward (1958) und Stinchombe (1959) zurückzuführen. Im deutschsprachigem Raum wurde diese Theorie vornehmlich durch Hauschildt (1970) und Kieser (1973) prominent gemacht.

Vgl. Pietsch (2003). Einige Wissenschaftler sprechen der Kontingenztheorie das Prädikat der „Theorie“ ab und bezeichnen sie als „Situativen Ansatz“ (vgl. Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 37) oder aber auch als „Situationsansatz“ (vgl. Macharzina/Wolf (2018) Vgl. auch Abschnitt 3.1.

Vgl. Staehle (1989), S. 881; Wolf (2013).

Vgl. Uebele (1981); Scherm/Pietsch (2007) Heute findet sich die Kontingenztheorie vermehrt in den theoretischen Bezugsrahmen empirischer Studien, Kieser/Walgenbach (2010).

Vgl. Kieser/Kubicek (1992); Höhne (2009), (2011) S. 92.

Vgl. Otley (1987); Chenhall (2003).

Vgl. Kieser/Kubicek (1992), S. 57ff.; Scherm/Pietsch (2007), S. 36.

Dieser Grundgedanke ist auf Child (1972) zurückzuführen und wird unter anderem von Schreyögg (2016), S. 54 aufgegriffen.

Vgl. Mack/Khare (2016), S. 5f.; Müller-Stewens/Lechner (2016), S. 19f.; Becker/Nolte (2019), S. 85.

Siehe Kapitel 5.

Vgl. Welge/Al-Laham/Eulerich (2017); Furubotn/Streissler/Richter (2012). Bis zur heutigen Zeit dominieren vor allem die Neoklassik und der Keynesianismus die theoretische und wirtschaftspolitische Diskussion. Zwar unterscheiden sich beide Richtungen hinsichtlich der „Selbstheilungskräfte“ der Marktwirtschaft (vgl. zum Meyer Alten Borgloh (2013), S. 12), jedoch ist die Gemeinsamkeit zu attestieren, die explizite Analyse von Institutionenen und deren Einfluss auf der Handeln der Akteure zu vernachlässigen, vgl. Erlei/Leschke/Sauerland (2007), S. 26. Vor allem die neoklassische Theorie ist als institutionenneutral zu klassifizieren, vgl. zum Meyer Alten Borgloh (2013). Der Verzicht auf diese Berücksichtigung erklärt sich dadurch, dass sie „[…]dem Theoretiker erlaubt, die Grundgedanken ökonomischer Effizienz unter idealtypischen Bedingungen vollkommener Information und Voraussicht zu entwickeln. Außerdem lässt sich damit – auch ohne jede institutionelle Analyse – die Rolle der relativen Preise im wirtschaftlichen Entscheidungsprozess klar herausarbeiten […]“, Furubotn/Streissler/Richter (2012).

North/Streissler (2009) Eine ähnliche Sichtweise wird durch Ostrom (1990), S. 51 vertreten: „Institutions can be defined as the sets of working rules that are used to determine who is eligible to make decisions in some arena, what actions are allowed or constrained, what aggregation rules will be used, what procedures must be followed, what information must or must not be provided, and what payoffs will be assigned to individuals dependent on their actions (…) All the rules contain prescriptions that forbid, permit, or require some action or outcome. Working rules are those actually used, monitored, and enforced when individuals make choices about the actions they will take.”

Im Rahmen der neuen Institutionenökonomik wird der Homo oeconomicus um realitätsnahe Annahmen ergänzt, so wird explizit ein opportunistisches Verhalten und eine beschränkte Rationalität der Akteure, Transaktionskosten, asymmetrische Informationen, veränderbares Wissen sowie ein Ungleichgewicht des Marktes berücksichtigt. Es wird unterstellt, dass das Wissen und die Informationen unvollkommen und asymmetrisch verteilt sind. Die zu betrachtenden Akteure verfügen also über unterschiedliche Wissensstände, aber auch über unterschiedliche Wissensbasen. Zudem verfügen einzelne Akteure über eine höhere Marktmacht als andere. Als Folge entstehen vornehmliche Koordinations- und Motivationsprobleme, die es durch die Schaffung von Institutionen zu bewältigen gilt, vgl. unter anderem North/Streissler (2009), S. 4; Erlei/Leschke/Sauerland (2007); Furubotn/Streissler/Richter (2012); S. 50; Devos/van de Ginste (2014); Gordon/Morris/Steinfeld (2019).

Vgl. Wall (2003), S. 400; Dierkes/Schäfer (2008), S. 20; Stock-Homburg (2013), S. 20; Kleindienst (2017), S. 27. Dierkes/Schäfer (2008), S. 19 konstatieren unter der Prämisse, dass das Performance Measurement und Management ein Controlling Instrument darstellt, „[…] insbesondere im Controlling hat die Verhaltenssteuerung in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Während man früher nahezu ausschließlich der Frage nachgegangen ist, wie die Instrumente des Controllings und damit auch der Unternehmensrechnung aus entscheidungsorientierter Sicht zu konzipieren sind, rücken nunmehr die Problemstellungen der Prinzipal- Agenten-Theorie vermehrt in das Zentrum des Interesses und man beschäftigt sich auch mit der Frage, wie die Controlling-instrumente unter Berücksichtigung von Zielkonflikten und Informationsasymmetrien zu beurteilen und zu konzipieren sind […]“.

Vgl. Dierkes/Schäfer (2008), S. 19, diese sind mathematischer Natur und zeichnen sich durch eine mikroökonomische Fundierung aus und verwenden zur Optimalitätsbestimmung das Pareto-Kriterium an, vgl. hierzu Horsch/Crasselt (2005). 67.

Vgl. grundlegend Jensen/Meckling (1976), S. 308ff. Ähnliche Ausführungen finden sich u. a. bereits bei Ross (1973), 134ff. Eine Systematisierung der bis dato existierenden agencytheoretischen Ansätze wurde von Eisenhardt (1989a), S. 57 durchgeführt.

Vgl. Dierkes/Schäfer (2008), S. 19; Atkinson/Fulton (2013), S. 390; Ceric (2014); Choi (2018), S. 31f.

Vgl. Welge/Al-Laham/Eulerich (2017), S. 51. Der Agent verfügt in diesem Fall über Eigenschaften oder Informationen, die der Prinzipal vor den Vertragsabschluss nicht beobachten kann, vgl. Welge/Eulerich (2014), S. 15.

Unter Agenturkosten verstehen Jensen/Meckling (1976), S. 308: “The principal can limit divergences from his interest by establishing appropriate incentives for the agent and by incurring monitoring costs designed to limit the aberrant activities of the agent. In addition in some situations it will pay the agent to expend resources (bonding costs) to guarantee that he will not take certain actions which would harm the principal or insure that the principal will be compensated if he does take such actions (…) In most agency relationships the principal and the agent will incur positive monitoring and bonding costs (non-pecuniary as well as pecuniary). And in all there will be some divergence between the agent’s decisions and those decisions which would maximize the welfare of the principal (Hervorh. Im Original).“ Diese Sichtweise wird in der Literatur jedoch stark kritisiert, da die Messung einer Abweichung von einem in der Realität nicht erreichbaren Idealzustand einer rein tautologischen Vorgehensweise entspricht, vgl. Schneider (1987), S. 182 f.

Vgl. Welge/Eulerich (2014), S. 16. Zu ähnlichen Ausführungen vgl. Zhang/Tang/Hu (2015), S. 101; Wandfluh/Hofmann/Schoensleben (2016), S. 200ff.; Vyas/Hayllar/Wu (2018), S. 415f.

Vgl. Arthurs/Busenitz (2003), S. 145; Eddleston/Kellermanns (2007), S. 555; Welge/Eulerich (2014), S. 25; Harrison (2018b), S. 533.

Vgl. Davis/Schoorman/Donaldson (1997), S. 27. Die psychologischen Faktoren lassen sich auf das Konstrukt des „self-actualizing man“ (vgl. Argyris (1973), S. 354) zurückführen. Demzufolge sind „Manager intrinsisch motiviert, sie identifizieren sich mit ihrer Organisation, sie nutzen nicht institutionelle oder organisatorische, sondern personenbezogene Macht“, Welge/Eulerich (2014).

Vgl. Günther (1997), S. 48; Gleich (2011), S. 34.

Vgl. Abschnitt 2.​3.

Ursprung hat der Begriff Modell in dem lateinischen Wort modus bzw. in seiner Verkleinerungsform modulus. Im Deutschen entspricht dies dem Begriff Maß bzw. Maßstab, vgl. Zschocke (1995), S. 218. Stachowiak (1980), S. 53, welcher als Begründer der Modelltheorie gilt stellt fest: „allen Erkenntnisvorgängen liegt ein Abbildungsprozess zugrunde: ein originalseitig Vorgegebenes wird irgendwie modellseitig nachvollzogen. Dieser Nachvollzug kann in einer Originalreproduktion bestehen, die sich als subjektfrei objektiv versteht, oder als eine Nachbildung des Gegebenen aufgrund perspektivischer Ausblendung von Merkmalen, aufgrund von Weglassung und Hinzufügen möglicherweise bis hin zu hohen Graden der Originalverfremdung.“

Zur Erläuterung und zur Diskussion des Modellverständnisses in den verschiedenen Wissenschaftsbereichen soll auf Peters (2003), S. 17ff. verwiesen werden. Ausführungen des Modellverständnisses in der Wirtschaftsinformatik finden sich unter anderem bei Bretzke (1980). Mit dem Modellverständnis in der Betriebswirtschaftslehre haben sich beispielsweise Bretzke (1980); Molière de (1984); Herrmann (1992); Berens/Delfmann/Schmitting (2004); Reihlen (1997) wissenschaftlich auseinandergesetzt. Zu einem Modellverständnis der Informatik ist beispielsweise auf Goorhuis (1994); Schütte (1998); Wedekind et al. (1998) zu verweisen.

Isomorphie verlangt eine klar definierte Beziehung in beide Richtungen zwischen den zu betrachtenden Elementen des Originalsystems und denen des Modelles, dies bedeutet, dass beide die gleiche Struktur aufweisen müssen, vgl Grochla (1969), S. 384; Schütte (1998).

Diese Systeme reduzieren die Komplexität, da sie nur die Prämisse erfüllen, strukturähnlich zu sein, unwichtige Elemente und deren Beziehungen untereinander werden abstrahiert, vgl. Schweitzer (2009) Dies offeriert zwar den Vorteil, das System und deren Elemente und Beziehungen zu durchdringen, führt jedoch zu dem Risiko Fehleinschätzungen vorzunehmen, vgl. Domschke/Scholl (2005).

Vgl. Jockisch/Rosendahl (2010), S. 25f.; Töllner et al. (2010), S. 9

Vgl. Raffée (1995). Richter (2009), S. 3 stellt hierzu fest, dass „obwohl für die Betriebswirtschaftslehre als Realwissenschaft Realmodelle grundsätzlich von größerer Bedeutung sind als Idealmodelle, kann auf letztere nicht verzichtet werden. Sie unterstützen die Entdeckung wissenschaftlicher Aussagen im Rahmen der realwissenschaftlichen Theoriebildung und helfen Anforderungen an die Theoriestruktur zu identifizieren.“

Hierunter versteht man eine Menge singulärer Sätze bzw. Aussagen über Elemente, Eigenschaften und Relationen eines Forschungsobjektes bzw. einer Universalie, vgl. Schweitzer/Küpper (1997b), S. 10. Beschreibende Aussagen bezüglich eines konkreten Betrachtungsgegenstandes ist charakteristisch für deskriptive Modelle, vgl. Schweitzer/Küpper (1997b), S. 11f. Ein Beispiel für ein Beschreibungsmodell stellt die Finanzbuchhaltung dar, vgl. Domschke/Scholl (2005), S. 31.

Erklärungsmodelle dienen dazu bestehende Problemstellungen besser zu durchdringen. Hypothesen, welche das Systemverhalten erklären, bilden hierfür die Basis. Diese sollten so präzise formuliert sein, dass sie validiert oder falsifiziert werden können, vgl. Homburg (2013), S. 35. Erklärungsmodelle untersuchen Wirkungszusammenhänge zwischen Parametern und davon unabhängige Variablen, dies geschieht mit dem Ziel das Systemverhalten zu durchdringen vgl. Kleindienst (2017), S. 24.. Die betriebliche Produktions- und Kostentheorie nach Gutenberg (1951) repräsentiert ein Beispiel für ein Erklärungsmodell.

Dieser Modelltyp ist dem Erklärungsmodell sachlogisch nachfolgend zu interpretieren. Im Gegensatz zum Erklärungsmodell ermöglichen Entscheidungsmodelle die Bewertung und die Auswahl von Alternativen, unter der Prämisse von situativen Zielsetzungen. Sie garantieren demzufolge, die zur Zielerreichung beste Handlungsalternative zu determinieren, vgl. Domschke/Scholl (2005), S. 31. Der entsprechende Entscheidungsträger definiert im Vorfeld Zielsetzungen, welche die Grundlage für die Bewertung repräsentieren. Zudem dienen konkrete Umweltbedingungskonstellationen als Input für die zutreffende Bewertung. Demzufolge beinhalten Entscheidungsmodelle beschreibende sowie erklärende Elemente vgl. Gal/Gehring (1981), S. 21.

Siehe Abschnitt 4.​2.

Eine Diskussion bezüglich Modellen findet sich in Abschnitt 3.3

Vgl. Srnka (2007), S. 253; Srnka/Koeszegi (2007). Diese Einteilung findet sich ebenfalls bei Davies (2003), S. 100. Diese Vorgehensweise widerspiegelt die von Mayring (2008) propagierten Verbindung von qualitativer und quantitativer Forschung.

Diese werden auch als „Mix-Desings“ betitelt, diese integrieren qualitative und quantitative Methoden der Datenerhebung und –analyse in einem mehrstufigen Analysevorgang, vgl. Tashakkori/Teddlie (2008), S. 52. Die zentralen Merkmale eines Modells finden sich in Abschnitt 3.3.

Vgl. Kirsch/Börsig/Kutschker (1997), S. 570. Kirsch (1984), S. 752 konstatiert dementsprechend dass „[…]"Ein theoretischer Bezugsrahmen ist […] eine Vorstufe der Modellentwicklung. Er enthält eine Reihe theoretischer Begriffe, von denen angenommen wird, dass sie einmal Bestandteil von Modellen bzw. Theorien werden könnten. Darüber hinaus umfasst ein theoretischer Bezugsrahmen einige, freilich sehr allgemeine Gesetzeshypothesen, die jedoch meist nur tendenzielle Zusammenhänge andeuten.“

Vgl. Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 31. Zur Klassifizierung von empirischen Forschungsdesigns vgl. u. a. Fritz (1995), S. 60. Allerdings ist festzustellen dass der ein Bezugsrahmen aufgrund des sehr allgemeinen Aufbaus nicht direkt empirisch überprüft werden kann. Nur aus dem Bezugsrahmen abgeleitete Hypothesen, in denen abhängige bzw. unabhängige Variablen konkret definiert sind, können empirisch validiert werden, vgl. hierzu Nerdinger (2012), S. 40. Popper postuliert allerdings bereits in den 1930er Jahren, dass das Zustandekommen der zu prüfenden Hypothesen unerheblich ist, solange diese strengen Falsifikationsversuchen ausgesetzt sind, vgl. Keuth (2007).

Botzkowski (2018), S. 82. Jedoch ist zu attestierten dass „[…] auch Bezugsrahmen haben Modellcharakter, sie entstehen aus der Verbindung von Modellen und Forschungsergebnissen aus Einzelfallstudien. Ihre wichtige Aufgabe besteht darin, komplexe Problemstellungen zu strukturieren […]“ Staehle/Conrad/Sydow (1999), S. 99.

Vgl. Kubicek (1977), S. 22; Kirsch (1984), S. 752. Kubicek (1977), S. 19 stellt hierbei fest, dass das heuristische Potential eines Bezugsrahmen umso größer ist desto, „[…] mehr die formulierten Fragen und Interpretationsmuster zur Gewinnung von Erfahrungswissen führen, das seinerseits zur Präzisierung der theoretischen Perspektive und zur Formulierung von neuen, weiterführenden Fragen führt […]“.

Dies kann auch als unterschiedliche Stadien eines sich fortlaufend verbessernden Bezugsrahmen interpretiert werden, denn durch weitere Forschungsaktivitäten wird ein Bezugsrahmen inhaltlich überprüft und sukzessive verbessert, (vgl. hierzu Kirsch (1984), S. 752f.) ohne dass er durch die Falsifikation eines bestimmten (Teil-)Aspektes vollständig verworfen werden muss, vgl. Martin (1989), S. 222, denn ein Bezugsrahmen ist stets als vorläufig anzusehen. vgl. Rößl (1990), S. 102. Allerdings merkt Kirsch (1984), S. 758 kritisch an, dass „[…] die Weiterentwicklung eines schlecht-strukturierten Kontextes zu einem wohl-strukturierten Kontext ist normalerweise mit einem Verlust an Reichweite oder Reichhaltigkeit verbunden […]“.

Vgl. Rößl (1990), S. 100. Eine Diskussion über unterschiedliche Bezugsrahmenansätze findet sich unter anderem bei Martin (1989), S. 222f.

Siehe Abschnitt 1.​2.

Vgl. die Abschnitt 2.X und 2.Y.

Vgl. Kirsch/Seidl/van Aaken (2007), S. 29f.

Vgl. u. a. Hoffjan/Hartmanis (2010), S. 290. Götze (2012), S. 459 hebt die Bedeutung der Finanzierungsplanung für den langfristigen Erfolg des Unternehmens prominent hervor: „[…] die finanzielle Situation eines Unternehmens und deren Entwicklung haben eine entscheidende Bedeutung für die Unternehmensexistenz und den Unternehmenserfolg […]“.

Vgl. Gluck/Kaufmann/Walleck (1980), S. 159; Welge/Al-Laham/Eulerich (2017), S. 12.

Vgl. Lehner (1996), S. 17; Morita/James Flynn/Ochiai (2011), S. 535. In der hier vorliegenden Dissertationen soll aufgrund forschungsökonomischer Gesichtspunkten der Managementprozess der INTERNATIONAL GROUP OF CONTROLLING als Grundlage dienen, vgl. International Group of Controlling (2013).

Dieses „Primat der Planung“, vgl. hierzu Koontz/O'Donnell (1995) kann jedoch durchaus kritisch diskutiert werden, so dass einerseits von einer Kontrolle durch Vorkopplung und anderseits von einer Kontrolle durch Rückkopplung gesprochen werden kann, vgl. Gladen (2011), S. 354.

Vgl. Abschnitt 2.​2.​2.

Vgl. u. a. van der Duin/Ortt/Aarts (2014), S. 490f.; Kowalski et al. (2014), S. 2; Frese/Smulders (2015), S. 1; Tesch/Brillinger/Bilgeri (2016), S. 2ff.

Ausführliche Erläuterungen zum Geschäftsmodell finden sich in Abschnitt 2.​1.​1.

Weitere Ausführungen finden sich in Abschnitt 2.3.2.

Vgl. Krause (2006). Weitere Ausführungen zum Change Management finden sich in Abschnitt 6.​2.​3.

Vgl. Abschnitt 1.​2.

Vgl. Abschnitt 2.​1.​1.

Siehe Abschnitt 1.​1.

Siehe Abschnitt 1.​2.

Vgl. Strategien dienen im Sinne von Änderungen des Geschäftsmodelles stets als Mittler vgl. hierzu exemplarisch Kaplan/Norton (2004); Becker et al. (2018), S. 158.

Ein Geschäftsmodell ist ein aus der wirtschaftswissenschaftlichen Teildisziplin entlehntes Konstrukt, welches vornehmlich als strategisch orientiertes Analyse- und Gestaltungsmodell genutzt wird, vgl. exemplarisch Wirtz (2013) Das Geschäftsmodell eines Unternehmens beschreibt, stets unter der Berücksichtigung der Wertschöpfung, „[…] the rationale of how an organization creates, delivers, and captures value […]“ Osterwalder/Pigneur (2010) Aufgrund der Ermanglung einer wissenschaftlich vollumfänglich akzeptierten Definition, vgl. Becker (2019a), S. 19, wird unter einem Geschäftsmodell eine vereinfachende, strukturähnliche oder strukturgebende Abbildung von ausgewählten Aspekten der Ressourcentransformation des Unternehmens sowie deren Austauschbeziehungen mit anderen Marktteilnehmern verstanden vgl. Becker/Ulrich, 2013.

Siehe Abschnitt 2.​1.

Die Wertschöpfung, für weitere Ausführungen vgl. Abschnitt 2.​1, wird maßgeblich von dem Mehrwert determiniert, den ein Unternehmen oder eine Organisation durch die betriebliche Leistungserstellung den Vorleistungswerten addiert hat, vgl. Becker (1990).

Zu Erläuterungen der Wertschöpfung siehe Abschnitt 4.​3.​2.

Ein Katalog an bestehenden Definitionen findet sich in Abschnitt 1.​2.

Vgl. Abschnitt 2.​1.

Vgl. Porter (2008), S. 105.

Vgl. Becker/Ulrich (2019), S. 149; Gupta/Govindarajan (1984).

Siehe Abschnitt 1.​1. Im Besonderen ist in diesem Kontext auf die Studien von Hess et al. (2016) und Sia/Soh/Weill (2016) zu verweisen.

Siehe auch hier für ausführliche Ausführungen Abschnitt 1.​1.