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ISBN 978-3-86219-214-4Mirko C. UlbrichKasseler
ManagementForumBand7
7Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
Eine Metaanalyse zu den Bestimmungsfaktoren für den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
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In letzter Zeit erschienen unzählige Beiträge zu Vertrauen
und Performance in Unternehmenskooperationen. Die
Annahmen reichen von einem negativen Zusammenhang,
verursacht durch höhere Transaktionskosten des korrekten
Verhaltens, bis zu der Aussage, dass ohne Vertrauen keine
Kooperation möglich ist. Trotz der Anzahl der Beiträge
existiert keine umfassende übergreifende Untersuchung
zu den Ergebnissen. Die vorliegende Studie untersucht
mittels einer Metaanalyse den Zusammenhang sowie die
Bestimmungsfaktoren von Performance und Vertrauen.
Kasseler Management Forum Band 7 Vol. 7 Herausgegeben von Edited by
Peter Eberl Gerd‐Michael Hellstern Jan Marco Leimeister
Mirko C. Ulbrich
Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
Eine Metaanalyse zu den Bestimmungsfaktoren für den Zusammenhang
zwischen Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
kasseluniversity
press
Die vorliegende Arbeit wurde vom Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Universität Kassel als Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Wirtschafts- und Sozial-wissenschaften (Dr. rer. pol.) angenommen. Erster Gutachter: Prof. Dr. Gerd-Michael Hellstern Zweiter Gutachter: Prof. Dr. Peter Eberl Tag der mündlichen Prüfung 25. Juli 2011 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar Zugl.: Kassel, Univ., Diss. 2011 ISBN print: 978-3-86219-214-4 ISBN online: 978-3-86219-215-1 URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0002-32150 © 2011, kassel university press GmbH, Kassel www.upress.uni-kassel.de Printed in Germany
III
Inhaltsverzeichnis
1 Performance und Vertrauen in Kooperationen ......................................................... 1
1.1 Vertrauen in Kooperationen von der Hanse bis heute ....................................... 1
1.2 Problemstellung ................................................................................................. 3
1.3 Forschungsfrage ................................................................................................. 4
1.4 Aufbau ............................................................................................................... 5
2 Zum Forschungsstand Performance und Vertrauen in Kooperationen .................... 9
2.1 Forschungsstand ................................................................................................. 9
2.2 Kooperationen .................................................................................................. 11
2.2.1 Begriffsauffassung Kooperation ............................................................. 11
2.2.2 Kooperationsformen ............................................................................... 11
2.2.3 Modelle zur Klassifikation von Kooperationen...................................... 17
2.2.4 Erfolgsfaktoren in Kooperationen .......................................................... 21
2.2.5 Trennung von Kooperation und Vertrauen ............................................. 22
2.3 Besonderheiten des Vertrauenskonzeptes ........................................................ 24
2.3.1 Vertrauensforschung ............................................................................... 24
2.3.2 Indirekte Messung von Vertrauen .......................................................... 25
2.3.3 Gemeinsamkeiten in Vertrauensansätzen ............................................... 28
2.3.4 Vertrauenstypen zur Abgrenzung von Vertrauen ................................... 32
2.3.5 Einflüsse von Vertrauen auf andere Faktoren ........................................ 37
2.3.6 Einteilung der Verfahren zur Messung von Vertrauen ........................... 39
2.4 Vertrauenskonzepte ......................................................................................... 41
2.4.1 Das Konzept von Das und Teng ............................................................. 41
2.4.2 Das Konzept von Inkpen und Currall ..................................................... 43
2.4.3 Das Konzept von Rousseau et al. ........................................................... 44
2.4.4 Konzepte mit Unterscheidung zwischen Organisation und Person ........ 46
2.4.5 Das Konzept von Mayer, Davis und Schoorman ................................... 49
2.4.6 Systematischer Vergleich der Konzepte zur Messung von Vertrauen ... 51
IV
2.5 Performance als Effektgröße ............................................................................ 53
2.5.1 Begriffsauffassung des Konzeptes Performance ..................................... 53
2.5.2 Anderson ................................................................................................. 54
2.5.3 Cravens, Piercy und Cravens .................................................................. 55
2.5.4 Marxt und Link ........................................................................................ 56
2.5.5 Arino ........................................................................................................ 56
2.5.6 Weitere Studien zur Performancemessung in der Organisationsliteratur 57
2.5.7 Systematischer Vergleich der Performancemesskriterien ....................... 60
2.6 Wirkungsansätze Performance und Vertrauen ................................................. 61
2.6.1 Performance und Vertrauen .................................................................... 61
2.6.2 Muthusamy, White und Carr Ansatz ....................................................... 62
2.6.3 Ergänzung zum Mayer, Davis und Schoorman Vertrauensmodell ......... 63
3 Zum Untersuchungsdesign ..................................................................................... 65
3.1 Auswahl Forschungsansatz ............................................................................... 65
3.2 Untersuchung .................................................................................................... 66
3.3 Metaanalysen zu Kooperation und Performance in der Literatur..................... 68
3.4 Verfahren der Forschungssynthese ................................................................... 72
3.5 Metaanalyse als Verfahren der quantitativen Synthese .................................... 74
3.5.1 Metaanalyse ............................................................................................. 74
3.5.2 Technische Ansätze der Metaanalyse ..................................................... 75
3.5.3 Analyse p-Wert gegenüber der Effektgröße ............................................ 76
4 Zuverlässigkeit der Metaanalyse ............................................................................ 80
4.1 Messstufen ........................................................................................................ 80
4.2 Mögliche Fehlerquellen .................................................................................... 82
4.3 Reproduzierbarkeit ........................................................................................... 84
4.4 Zur praktischen Umsetzung über Software ...................................................... 86
5 Erhebung zu Performance und Vertrauen in ausgewählten Beiträgen ................... 89
5.1 Umsetzung Literatursuche ................................................................................ 89
5.2 Basiserhebung und Durchführbarkeitsprüfung ................................................. 93
5.3 Auswertung Basiserhebung .............................................................................. 94
5.4 Beschreibung in die Metaanalyse aufgenommener Artikel .............................. 97
5.5 Kodierung der Beiträge .................................................................................. 101
5.6 Zusammenfassung der untersuchten Beiträge ................................................ 103
V
5.7 Qualität der untersuchten Zeitschriften .......................................................... 105
5.8 Begriffsauffassungen in den ausgewählten Beiträgen ................................... 108
5.8.1 Ansätze der Arten der Kooperation ...................................................... 108
5.8.2 Performance im Rahmen der Metaanalyse untersuchten Beiträgen ..... 114
5.8.3 Vertrauen der im Rahmen der Metaanalyse untersuchten Beiträge ..... 118
6 Statistisch-mathematische Analyse ...................................................................... 126
6.1 Vorgehen und Funktion Metaanalyse ............................................................ 126
6.2 Formeln zur Transformation zu Fisher’s Z .................................................... 127
6.3 Heterogenität .................................................................................................. 130
7 Metaanalyse: Der Zusammenhang von Performance und Vertrauen ................... 132
7.1 Ziele der Metaanalyse .................................................................................... 132
7.2 Analyse auf Forschereinfluss und Robustheit ............................................... 134
7.3 Gesamtzusammenhang aller Beiträge ............................................................ 136
7.4 Sensitivity- oder Moderatoren-Analyse ......................................................... 138
7.4.1 Moderator Kooperation ........................................................................ 138
7.4.2 Moderator Vertrauensbestandteile ........................................................ 140
7.5 Persönliches vs. organisationales Vertrauen .................................................. 142
7.6 Rückbezügliche Prozesse der Performancemessung ..................................... 144
8 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick für weitere Forschungen ......... 148
VI
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Klassifikation von Organisationsformen
nach Luke, Begun und Pointer ................................................................... 17
Abbildung 2: Typologie von Organisationen nach Sydow mit Ergänzung des Autors .. 19
Abbildung 3: Vertrauenserwartung und Vertrauenshandlung nach Ripperger ............... 22
Abbildung 4: Architektur der Sozialtheorie von Coleman nach Eberl ........................... 25
Abbildung 5: Vertrauen – Vertrauenserwartung und Vertrauenshandlung
nach Ripperger ........................................................................................... 32
Abbildung 6: Vertrauenstypen ........................................................................................ 33
Abbildung 7: Ripperger (1998) ....................................................................................... 35
Abbildung 8: Verfahren zur Messung von Vertrauen nach Plötner ................................ 39
Abbildung 9: Vertrauensmodell nach Das und Teng 1998 ............................................. 41
Abbildung 10: Vertrauensmodell nach Inkpen und Currall ............................................ 43
Abbildung 11: Vertrauensmodell nach Rousseau ........................................................... 45
Abbildung 12: Vertrauen auf verschiedenen Levels ....................................................... 46
Abbildung 13: Vertrauensansatz nach Mayer, Davis und Schoorman ............................ 49
Abbildung 14: Vergleich von Konzepten zu Vertrauen .................................................. 51
Abbildung 15: Vertrauens – Performance Zusammenhang
nach Muthusamy, White und Carr ............................................................. 62
Abbildung 16: Mayer, Davis und Schoorman-Vertrauensmodell
mit Ergänzung des Autors .......................................................................... 63
Abbildung 17: Untersuchungsaufbau der Metaanalyse .................................................. 66
Abbildung 18: Mögliche softwarebasierte Analyseprogramme ...................................... 87
Abbildung 19: Beiträge zur Kooperation (bis 03/2009) .................................................. 93
Abbildung 20: Beiträge nach Art der Kooperation ......................................................... 94
Abbildung 21: Anteil empirischer Studien ...................................................................... 95
Abbildung 22: Untersuchte Kriterien in den Primärstudien der Basiserhebung ............. 96
Abbildung 23: Anzahl der aufgenommenen und ausgesonderten Studien ..................... 97
Abbildung 24. Anzahl der Beiträge nach Erscheinungsjahr ........................................... 98
Abbildung 25: Art der Kooperation ................................................................................ 98
Abbildung 26: Matrix der Definitionen von Vertrauen vs. Performance ....................... 99
Abbildung 27: Mittelwerte von N der untersuchten Beiträge ......................................... 99
VII
Abbildung 28: Bereiche und Branchen der untersuchten Unternehmen ...................... 100
Abbildung 29: Länder, in denen Studien durchgeführt wurden ................................... 100
Abbildung 30: Kodierungsebenen ................................................................................ 101
Abbildung 31: Zusammenfassungen der untersuchten Studien im Anhang................. 103
Abbildung 32: Einstufung wissenschaftlicher Zeitschriften der Metaanalyse ............. 106
Abbildung 33: Konzepte zur Kooperation ................................................................... 108
Abbildung 34: Studienkorrelationen in Fisher’s Z ....................................................... 128
Abbildung 35: Funnel-Plot ........................................................................................... 134
Abbildung 36: Alle Beiträge nach Random Modell ..................................................... 136
Abbildung 37: Metaanalyse zu Art der Kooperation als Moderator ............................ 138
Abbildung 38: Metaanalyse nach Art der Kooperationsgruppen ................................. 139
Abbildung 39: Metaanalyse zu Vertrauensbestandteilen als Moderator ...................... 140
Abbildung 40: Persönliches vs. Organisationsvertrauen .............................................. 142
Abbildung 41: Metaanalyse zu Performance-Kriterien als Moderator ........................ 144
Abbildung 42: Performance – Vertrauen Matrix .......................................................... 145
Abbildung 43: Mayer, Davis und Schoorman mit rückbezüglicher Performanc ........ 146
VIII
Abstract
Cooperation through network, alliance, partnership or over the market has become a
success factor for companies. Trust is one of the major concepts to achieve performance in
cooperation. Huge amount of lecture - regarding performance and trust in cooperation -
with different quality and outcomes have flooded the scientific area. There is no research
giving final answers to the connection between performance and trust in cooperation.
Some researchers believe investing in trust may hurt performance, some think it is
important to achieve performance.
This study maps major concepts to measure trust and performance in cooperation. As a
result this study shows that:
a. performance is positively correlated to trust;
b. it cannot be supported, that the kind of cooperation or hierarchy can be used to
separate the performance-to-trust-relation and no difference between cooperation
through market or through contract or hierarchy could be found;
c. ability, benevolence are moderators of trust and therefore the Mayer, Davis and
Schoorman model can be supported;
d. no significant difference regarding trust concepts between person or organization in
the performance-to-trust-relation could be found;
e. relation from performance-to-trust can be separated by target- and process
performance; process-performance has a stronger relationship to benevolence than
target-performance.
The author recommends amending a „feed-back loop“ split by target- and process-
performance into the Mayer, Davis and Schoorman model.
All results are based on 45 primary analyses with a total sample size of 8.556 which are
integrated in one metaanalysis and analyzed for moderators.
1
1 Performance und Vertrauen in Kooperationen
1.1 Vertrauen in Kooperationen von der Hanse bis heute
Netzwerke und Kooperationen sind keine Erfindung des 21. Jahrhunderts. Das im
deutschsprachigen Raum vermutlich bekannteste historische Netzwerk ist die norddeutsche
Hanse, die am Anfang des 12. Jahrhunderts in Deutschland entstand. Anders, als andere
Staaten, war Deutschland damals noch in viele Fürstentümer aufgeteilt, die den
übergreifenden Handel behinderten. Die Hanse stellte ein Organisationssystem dar, das für
die beteiligten Kaufleute den Handel über die Kleinstaatengrenzen hinweg ermöglichte „es
ist vor allem der Mangel an Einheit der Nation gewesen, welcher die Städte des nördlichen
Deutschlands, wie früher Italiens, gross gemacht hat, ... als es unter dem Scepter
willkürlicher und mit den Nachbarn in steten kostspieligen Fehden verwickelter Könige
möglich war.“ (Freyherr von Sartorius und Lappenberg 1830, S. 12). Der Begriff Hanse
bezeichnet in seiner Grundbedeutung „Scharr“, also eine Genossenschaft, Fernhandel
treibender Kaufleute. Vom Umfang und Komplexität her lässt sich die Hanse mit heutigen
Netzwerken vergleichen. Der Kern der Städtehanse bestand aus 72 Städten in fester
Assoziation und ca. 130 Städten in lockerer Assoziation mit mehreren hundert Kaufleuten
und Vereinigungen.
Diese Kaufleute handelten in kaum formalisierten Netzwerken und setzten zur
Koordination auf nicht-hierarchische Mittel des gegenseitigen Vertrauens, der
gemeinsamen Kultur und Reputation (Berghoff und Sydow 2007, S. 48). Dieses System
wechselseitigen Vertrauens und gleicher Sicherheit zwischen Kaufleuten hatte in seiner
Anfangszeit keine feste Struktur (Freyherr von Sartorius und Lappenberg 1830, S. 103), es
bestand aus einer Mischung zwischen familiärem, freundschaftlichen und
institutionsbasierten Vertrauen (Hillen 2007, S. 161).
Dadurch konnten Informations-, Transaktions-, und Organisationskosten gesenkt werden.
Auf durchgeführte Warenkontrollen seiner Hansekollegen konnte der Hansekaufmann sich
blind verlassen und so Waren in anderen Städten ohne vorherige persönliche Inspektion
kaufen (Hammel-Kiesow 2008). Vertrauen war einerseits eine wichtige Voraussetzung,
damit Netzwerke geknüpft werden konnten, andererseits boten diese Netzwerke ihrerseits
eine Grundlage zur Schaffung von neuem Vertrauen (Berghoff und Sydow 2007, S. 76).
2
Das Thema Kooperation und Netzwerke hat seit dem 12. Jahrhundert nicht an Bedeutung
verloren. Eisenhardt und Martin (2000, S. 1105 sowie Jarick 2010, S. 7) sehen
Kooperationen in Form von Netzwerken, Allianzen, Partnerschaften oder über den Markt
als einen für Unternehmen immer wichtiger werdenden Erfolgsfaktor. Sydow (2006, S. 10)
gibt härteren Konkurrenzkampf, intensivere Arbeitsteilung und höhere Spezialisierung als
Grund dafür an, dass sich heutige Unternehmen zunehmend auf einen schmalen Teil der
Wertschöpfung beschränken und Kooperationen dadurch an Bedeutung gewonnen haben.
Jedes der 500 weltweit größten Unternehmen ist durchschnittlich an 60 Allianzen beteiligt.
Empirische Untersuchungen zeigen, dass wenn ein Unternehmen eine neu gegründete
Kooperation bekannt gab, stieg der Aktienkurs durchschnittlich um 1%. Dies entspricht
einem Marktwert von 54 Mio. US $ pro Kooperation (Dyer, Prashant und Harbir 2001, S.
37). In der Vergangenheit wurden zahlreiche Untersuchungen durchgeführt, um Faktoren
für Performance in Beziehungen zwischen Unternehmen zu identifizieren. Ziel war es
Erfolgsfaktoren zu finden, die darüber entscheiden, dass einige Unternehmen hohe Profite
und andere Verluste aus Kooperationen erzielen.
Nicht jedes theoretische Modell, das zur Identifizierung von Erfolgsfaktoren aufgestellt
wurde, kann dabei in empirischen Tests bestehen. Aus diesem Grund befindet sich die
Forschung zu Geschäftsbeziehungen in einer Art Besinnungs- und Konsolidierungsphase
(Rese, Söllner und Utzig 2003, S. 4). Dennoch lässt sich festhalten, dass eines der
besonders üblichsten und kritischen Einflussfaktoren auf Performance eines
Unternehmens, Vertrauen ist (Ford, Gadde und Hakansson et al. 1988; Wiley und Parkhe
1998; Sako 1998).
3
1.2 Problemstellung
Es zeigt sich, dass die Aussagen über die Wirkung von Vertrauen auf den Erfolg von
Kooperationen in der Literatur mit unterschiedlichen Ergebnissen untersucht wurden.
Einige theoretische Studien vermuten einen negativen Zusammenhang zwischen Vertrauen
und Performance während andere einen positiven Zusammenhang ermittelten. Die
Vermutung eines negativen Zusammenhanges basiert auf der Annahme, dass sich die
Transaktionskosten durch die Zusatzkosten korrekten Verhaltens erhöhen (Bragdon und
Marlin, 1972, S. 9 - 18; Vance 1975, S. 18 - 24). Spätere Studien zur
Transaktionskostentheorie gehen wiederum von einer Verringerung der
Transaktionskosten durch Vertrauen aus (Williamson 1993, S. 453).
Neuere empirische Studien stellen demgegenüber vermehrt auf einen positiven
Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen bei Unternehmenskooperationen ab,
da Ziele, Ausgang und zukünftige Entwicklung von Unternehmenskooperationen auf
vielfältigsten Einflussfaktoren beruhen und in einem ungewissen Umfeld mit Unsicherheit
behaftet sind. Das Konzept des Vertrauens wird so zu einem der wichtigsten Konzepte bei
der Beurteilung der möglichen Kooperation (vgl. Luo Y. 2008, S. 27-28). Obwohl es sich
bei dem Konzept des Vertrauens um eine der am meisten diskutierten Thema in den
Organisationswissenschaften der letzten Dekade des 20. Jahrhunderts handelt (Costa, Roe
und Taillieu 2001, S. 226) existiert keine wissenschaftliche Studie, die versucht, die
Ergebnisse auf ihre Validität zu prüfen und den unterschiedlichen Zusammenhang von
Performance und Vertrauen bei Unternehmenskooperationen über die wissenschaftliche
Literatur hinweg zu klären.
Es bleibt offen, ob ein Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen besteht und
welches der zahlreichen Modelle dazu geeignet ist, den Zusammenhang darzustellen.
4
1.3 Forschungsfrage
Als Ausgangssituation kann festgestellt werden, dass es keine einheitliche Aussage zu dem
Zusammenhang von Performance mit Vertrauen gibt. Diese Arbeit versucht die
Forschungsfragen zu beantworten:
• Besteht ein Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen in
Unternehmenskooperationen.
• Was sind die Bestimmungsfaktoren eines Zusammenhanges zwischen Performance
und Vertrauen bei Unternehmenskooperationen.
Um die Forschungsfrage zu klären wird der theoretische Hintergrund zu Vertrauen und
Performance aufgezeigt um dann mögliche Modelle zur Messung zu erarbeiten und eine
konkrete Forschungshypothese zu entwickeln und zu prüfen.
5
1.4 Aufbau
Um einen Überblick zu gewährleisten, werden die Kapitel der Arbeit in einem kurzen
Abriss dargestellt.
Kapitel 1 - Performance und Vertrauen in Kooperationen
Das Kapitel 1 gibt einen historischen Einstieg mit einem Übergang zur Bedeutung von
Kooperationen in heutiger Zeit um danach die Problemstellung in Form einer
Forschungsfrage zu formulieren und den Aufbau der Arbeit zusammenzufassen.
Kapitel 2 - Zum Forschungsstand Performance und Vertrauen in Kooperationen
Im Kapitel 2 werden Ansätze in der Literatur zu Kooperationen, Vertrauen und
Performance näher betrachtet.
In dem Kapitel 2.1 werden verschiedene Auffassungen des Kooperationsbegriffes erläutert
um dann in Kapitel 2.2 - Kooperationen die wichtigsten Kooperationsformen und
Grundkonzepte von Kooperationen sowie deren Einordnung vorzustellen. Da ein
Zusammenhang von Hierarchie und Kontrolle zu Vertrauen vermutet wird, werden
Konzepte zur Klassifikation von Kooperation über Hierarchie vorgestellt. Die
Unterschiede zwischen kooperativen Verhalten und Vertrauen werden im Kapitel 2.2.5
dargestellt.
Im Kapitel 2.3 - Besonderheiten des Vertrauenskonzeptes wird eine Annäherung an den
komplexen Begriff Vertrauen unternommen. Dazu wird der Vertrauensbegriff im Kapitel
2.3.3 umrissen und die Gemeinsamkeiten des zeitlichen Bezuges, der Reduktion von
Komplexität, der positiven Zukunftserwartung und der Beschränkung von Kontrolle
vorgestellt sowie ein Arbeitskonzept für Vertrauen aufgestellt. Im Kapitel 2.3.4 werden
verschiedene Konzepte zur Abgrenzung von Vertrauen gegenüber anderen ähnlichen
Konzepten wie Glaube, Hoffnung, Schicksal, Vorahnung und Voraussage vorgestellt.
Vertrauen hat Einfluss auf eine Reihe anderer Faktoren, von denen die üblichsten im
Kapitel 2.3.5 vorgestellt werden. Eine mögliche Einteilung von Verfahren zur Messung
von Vertrauen wird im Kapitel 2.3.6 vorgestellt.
Im Kapitel 2.4 Vertrauenskonzepte werden die wichtigsten Modelle zu Vertrauen
vorgestellt, deren Erkenntnis eine Basis für die Metaanalyse darstellen. Der Ansatz von
Coleman (1991) zeigt zum Anfang des Kapitels die Problematik, warum Vertrauen nur
besser auf einer Microebene zu messen ist. Der Ansatz von Das und Teng (1998) stellt den
6
Vertrauenslevel und den Kontrolllevel in den Vordergrund. Inkpen und Currall (2004)
zeigen, dass sich Vertrauen vor und während der Kooperation ändert. Rousseau (1998)
trennt in kalkuliertes, beziehungs- und wertebasiertes Vertrauen, dass sich in Phasen
entwickelt sowie in eine zweite Vertrauensart, dem institutionalisierten Vertrauen. Zaheer,
McEvily und Perrone (1998), Inkpen und Currall (2002), Doney und Cannon (1997)
trennen in verschiedene Stufen mit der Unterscheidung zwischen Person, Gruppe und
Organisation. Mayer, Davis und Schoorman (1995) unterscheiden verschiedene Kriterien,
die zu Vertrauen führen und den Einflussfaktoren.
Die Haupthypothesen, die sich aus den Modellen zur Qualifizierung für die
metaanalytische Untersuchung ergeben, sind
a. Trennung von persönlichen und organisationalen Vertrauen (Rousseau sowie die
Autoren aus Kapitel 2.4.5)
b. die Hierarchieform und die damit verbundene Kontrolle
c. die Kriterien, die zu Vertrauen führen und
d. rückbezügliche Prozesse.
Im Kapitel 2.5 - Performance als Effektgröße werden Performancekonzepte zur Messung
von Performance vorgestellt. Das Konzept nach Anderson (1990) fokussiert auf die
messbaren Faktoren einer Input-zu-Output-Beziehung. Cravens, Piercy und Cravens
(2000) setzen Ziele und deren Überwachung, Messung und Umsetzung in den Mittelpunkt
ihres Ansatzes. Marxt und Link (2001) bringen in einem prozessorientierten Stufenmodell
die Kriterien der Partnerwahl mit ein. Arino (2003) untersucht
Performancemessungskonzepte bei Kooperationen empirisch und findet Prozess- und
Zielperformance als die geeignetesten Ansätze.
Im Kapitel 2.6 - Wirkungsansätze Performance und Vertrauen wird der Ansatz von
Muthusamy, White und Carr (2007) vorgestellt, der den Zusammenhang zwischen
Vertrauen und Performance darstellt. Der Ansatz von Mayer, Davis und Schoorman wird
um die Hypothese der rückbezüglichen Prozesse der Performancemessung über Ziel- und
Prozessperformance ergänzt.
Kapitel 3 - Zum Untersuchungsdesign
Ein Untersuchungsdesign, das es ermöglicht, Aussagen über theoretische Ansätze zu
treffen und mit dem man einen Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen
bestimmen kann, muss dazu in der Lage sein, eine Aussage über eine Anzahl empirischer
Studien treffen zu können.
7
Im Kapitel 3 - Zum Untersuchungsdesign wird das Verfahren der Metaanalyse als
Untersuchungsdesign festgelegt. Der Auswahl des Forschungsansatzes (Kapitel 3.1) sowie
der Untersuchungsaufbau, von der vorläufigen Fragestellung bis zu den
Literaturrecherchen, wird im Kapitel 3.2 dargestellt. Im Kapitel 3.3 werden bestehende
Metaanalysen zum Thema Vertrauen und Performance dargestellt. Im Kapitel 3.4 wird ein
Überblick über Verfahren der Forschungssynthese gegeben um dann die Metaanalyse als
das geeignete Verfahren zur quantitativen Synthese auszuwählen (Kapitel 3.5).
Kapitel 4 - Zuverlässigkeit der Metaanalyse
Im Kapitel 4 wird auf die Zuverlässigkeit der Metaanalyse als Verfahren eingegangen,
wobei die Kapitel 4.1, 4.2, 4.3 und 4.4 sich mit möglichen Fehlerquellen, der
Reproduzierbarkeit und der praktischen Umsetzung mit Software beschäftigen.
Kapitel 5 - Erhebung zu Performance und Vertrauen in ausgewählten Beiträgen
Zur Überprüfung der theoretischen Ansätze, sowie des Zusammenhanges zwischen
Performance und Vertrauen müssen empirische Primärstudien untersucht werden. Im
Kapitel 5 werden die Details zur Umsetzung aufgezeigt. Dazu wird im Kapitel 5.1
beschrieben, wie genau die empirischen Studien ausgewählt wurden. Um sicherzustellen,
dass eine ausreichende Anzahl an empirischen Studien vorliegt und um Erfahrung über den
Anteil der relevanten Studien zu bekommen, wurde eine Voruntersuchung durchgeführt,
die im Kapitel 5.2 beschrieben wird. Diese Voruntersuchung wird im Kapitel 5.3
ausgewertet. Im Kapitel 5.4 werden die in die Metaanalyse aufgenommenen empirischen
Studien beschrieben um im Kapitel 5.5 auf die Kodierung der Beiträge einzugehen. Die
einzelnen Studien werden im Anhang detailliert beschrieben, im Kapitel 5.6 wird eine
Studie aus dem Anhang beispielhaft vorgestellt. Im Kapitel 5.7 werden die verwendeten
Journale auf den wissenschaftlichen Anspruch nach Vorgaben des Verbandes der
Hochschullehrer hin untersucht. Im Kapitel 5.8 werden die unterschiedlichen
Begriffsauffassungen zu Kooperation, Vertrauen und Performance, die in den Beiträgen
verwendet wurden, beschrieben.
Kapitel 6 - Statistisch-mathematische Analyse
Im Kapitel 6.1 wird auf das verwendete mathematische Verfahren, Fisher’s Z eingegangen.
Dazu werden im Kapitel 6.2 die Formeln zur Transformation von Korrelationen und
8
t-Werten zu Fisher’s Z dargestellt. Im Kapitel 6.3 wird auf die Besonderheiten der
Heterogenität bei Metaanalysen eingegangen.
Kapitel 7 - Metaanalyse: Der Zusammenhang von Performance und Vertrauen
Im Kapitel 7 wird die eigentliche Metaanalyse durchgeführt, wobei im Kapitel 7.1 auf
unterschiedliche Ziele bei Metaanalysen eingegangen wird und in Kapitel 7.2 der
Forschereinfluss untersucht und verneint wird. In Kapitel 7.3 wird zuerst der positive
Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen bestätigt. Im Kapitel 7.4 werden die
unterschiedlichen Moderatoren von Kooperationsformen und Vertrauenskriterien
untersucht, während im Kapitel 7.5 auf persönliches gegenüber organisationalem
Vertrauen eingegangen wird. Im Kapitel 7.6 wird das getestete Modell von Mayer, Davis
und Schoorman um die rückbezüglichen Prozesse der Ziel- und Prozessperformance
erweitert.
Kapitel 8 - Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick für weitere Forschungen
In diesem Kapitel werden die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst und ein
Ausblick für weitere Forschungen gegeben.
9
2 Zum Forschungsstand Performance und Vertrauen in Kooperationen
2.1 Forschungsstand
In diesem Kapitel werden Ansätze näher betrachtet die geeignet erscheinen, Performance
und Vertrauen präziser zu beschreiben und damit messen zu können.
Die Schwierigkeiten, Vertrauen zu messen, beginnen bereits bei dem Versuch einer
Begriffsdefinition. Vertrauen ist ein komplexes Konstrukt, so dass keine einheitliche und
allseits anerkannte Definition des Begriffes “Vertrauen” existiert. Costa, Roe und Taillieu
(2001, S. 225) formulierten: „No Agreement [About The Definition Of Trust] Has Been
Found“. Jeweils unterschiedlich ist auch das Verständnis über die Faktoren, die zu
Vertrauen beitragen, sowie Vertrauen selbst und den Ergebnissen von Vertrauen (Mayer,
Davis und Schoorman 1995, S. 711). Diese Komplexität erschwert ein empirisches
Verständnis von Vertrauen. Einigkeit besteht jedoch darin, dass wirtschaftliche
Kooperationen ein Minimum an Vertrauen benötigen, um dauerhaft gut zu funktionieren
(Blomqvist 2002) und dass Vertrauen damit einen wichtigen Faktor bei Kooperationen
darstellt.
Vertrauen wurde und wird aus den unterschiedlichsten wissenschaftlichen Richtungen
untersucht, wobei jede Wissenschaft jeweils eine eigene Perspektive besitzt. So liegt in der
Psychologie der Fokus auf den Eigenschaften zwischen Vertrauensgeber und
Vertrauensnehmer (z.B. Bunker, Benedict, Alban, und Lewicki 2004 oder Rotter 1967). In
der Soziologie liegt der Fokus auf sozial eingebetteten Beziehungen zwischen Menschen
(siehe hierzu etwa Lewis und Weigert 1985). In den Wirtschaftswissenschaften wird
Vertrauen im Rahmen der Organisationsforschung (siehe Eberl und Kabst 2005),
Strategieforschung (siehe Hansen, Hoskisson und Barney 2008) und des internationalen
Managements (siehe Currall und Inkpen 2002) untersucht.
Dabei verfolgen die jeweiligen Wissenschaftsrichtungen unterschiedliche theoretische
Ansätze, so wird beispielsweise in den Sozialwissenschaften Vertrauen als ein Ergebnis
von „Institutional Arrangements“ betrachtet (Zucker 1986, S. 53) während Doney et al.
(Doney, Cannon und Mullen 1998, S. 601) Vertrauen auf soziale Normen, Werte und
Verhalten beziehen. In den wirtschaftlich orientierten Ansätzen wird Vertrauen oft als
kalkulierend, Risiko reduzierend, Sicherheit unterstützend oder
Vorhersagewahrscheinlichkeit erhöhend gesehen (Sako und Helper, 1998, S. 388).
10
Um das Konstrukt Vertrauen fassbar zu machen kombinieren manche Autoren auch
verschiedene Modelle, typischerweise transaktionskostentheoretische Modelle mit
soziopsychologischen Ansätzen (Blomqvist, 2002).
In diesem Kapitel zum Forschungsstand werden Konzepte von Kooperation, Vertrauen und
Performance geklärt.
11
2.2 Kooperationen
2.2.1 Begriffsauffassung Kooperation
Der Begriff der „Kooperation“ wird in dieser Arbeit als Synonym für alle Arten einer auf
mehrfache Zusammenarbeit ausgerichteten geschäftlichen Beziehung zwischen
Organisationen verwendet. Diese kooperativen Beziehungen reichen von der Beziehung,
die über mehrfache Transaktionen über einen Markt ausgerichtet ist, bis hin zu
Beziehungen wie Kooperationen, Netzwerke und ähnliche Formen der Zusammenarbeit.
Nicht gemeint sind intraorganisationale Beziehungen, auf einmalige Transaktionen
ausgerichtete Beziehungen oder ausschließlich über einen anonymisierten Markt
organisierte Interaktionen.
„Markt“ oder „Hierarchie“ wurden lange Zeit als einzige alternative Koordinationslösung
für Zusammenarbeiten zwischen Unternehmen angesehen (Coase 1937, S. 9). Diese
Polarität wird durch die Erwähnung einer dritten Art, die zwischen Markt und Hierarchie
steht, wie „Co-Operations“ (Richardson 1971, S. 883) oder Clans (Ouchi 1981, S. 36
folgende) aufgelöst. Williamson zeigt durch die Betonung dieser „Hybrid Modes“
genannten dritten Beziehungsart zwischen Markt und Hierarchie die Notwendigkeit diesen
Zwischenbereich näher zu untersuchen („Hybrid Modes Are Much More Important...“
Riordan und Williamson 1985, S. 376).
Empirisch ist eine Reihe von unterschiedlichen Ausprägungen von Kooperationen
festzustellen, die im Kapitel 5.8.1 für diese Arbeit erhoben werden.
2.2.2 Kooperationsformen
Viele Kooperationen stellen eine Zwischenstufe zwischen Hierarchie und Markt dar, bei
denen die beiden Elemente unterschiedlich stark ausgeprägt sind. Die Anteile der
Ausprägung können sich im Laufe der Beziehung zwischen den beiden Polen Hierarchie
und Markt ändern (Sydow 1999, S. 282). Kabst (2000, S. 16) gibt die Formen Kaufvertrag,
langfristiger Liefervertrag, Lizenz und Franchisevertrag, Managementvertrag, Contractual
Joint Venture, Equity Joint Venture, Akquisition und Fusion auf einem Markt zu
Hierarchie Kontinuum an. Die Möglichkeiten, Kooperationen, Netzwerke oder Formen der
Zusammenarbeit zu bestimmen, sind grenzenlos, da es eine nahezu unendliche Anzahl an
Mischformen gibt (Sydow 2006, S. 393 und ähnlich auch Aulinger 1996, S. 51).
12
Kooperation
Bei dem Begriff Kooperation existieren zwei grundsätzlich unterschiedliche Auffassungen.
Die erste Auffassung sieht Kooperationen als eine spezielle Form der Zusammenarbeit
zwischen rechtlich selbständigen Unternehmen. Die zweite Auffassung (nach Friese 1998,
S. 58) sieht Kooperation als generellen Überbegriff aller Arten interorganisationaler
Beziehungen.
Innerhalb der ersten Auffassung existieren die beiden unterschiedlichen Untersichtweisen,
dass die Kooperation ein Zusammenschluss selbständiger Organisationen, oder eine eigene
und neue Organisation ist.
Bidlingmaier (1967, S. 358) beschreibt: „Zwischenbetriebliche Kooperation liegt immer
dann vor, wenn zwei oder mehrere Unternehmungen aufgrund freiwilliger Abmachungen
gewisse Aufgaben gemeinschaftlich erfüllen in der Erwartung, hierdurch einen –
gegenüber dem jeweils individuellen Vorgehen – höheren Grad der Zielerreichung zu
erreichen“.
Gerth (1971, S. 17) führt aus: „Unter zwischenbetrieblicher Kooperation verstehen wir das
Zusammenwirken von Betriebswirtschaften, bei welchem durch einzelbetriebliche
Ausgliederung und kollektive Ausübung von Aufgaben die wirtschaftliche Situation der
kooperierenden Wirtschaftseinheiten verbessert werden soll“. Die beiden Autoren
vertreten die Mehrheitsauffassung, dass Kooperationen Zusammenschlüsse selbständiger
Unternehmen mit dem Zweck eine Aufgabe auszuüben sind.
Bezüglich der Elemente einer Kooperation nennt Schwarz (1997, S. 65) den Zweck der
gemeinsamen Aufgabenerfüllung, die Selbständigkeit der Kooperationspartner, die
Freiwilligkeit der Zusammenarbeit, die Koordination von Aufgaben, die Überwachung der
Kooperationsziele. Schwarz unterscheidet dabei in einen prozessualen
Kooperationsbegriff, bei dem selbständige Organisationen aufgrund gemeinsamer Ziele
durch Verhandlung und Abmachung über die Erfüllung von Teilaufgaben der Beteiligten
bestimmen und dem institutionalen Kooperationsbegriff, bei dem die Kooperation als
eigenständige Organisation mit dem Zweck der Erfüllung von Teilaufgaben der sonst
selbständigen Träger gesehen wird.
In der Literatur wird die Grundlage der Kooperation in formale und informale
Kooperationen unterschieden. Dabei wird zumeist in nicht-vertragliche Bindungen,
vertragliche Bindungen („Contractual Joint Venture“) und kapitalmässige Bindungen
(„Equity Joint Venture“ und alle Arten von Beteiligung) unterschieden (Das und Teng
2002, S. 726).
13
Nach Friese (1998, S. 58) wird der Begriff Kooperation synonym mit dem Begriff Allianz
verwendet und hat bis heute keine einheitliche Definition. Es besteht eine Vielzahl an
weiteren Begriffen wie „strategische Allianz“, „Joint Venture“, „Netzwerk“, „Strategic
Partnership“, „Koalition“, die ebenfalls teilweise synonym gebraucht werden und das
gleiche Phänomen beschreiben. Daraus ergibt sich „eine wahre Flut verschiedener
terminologischer Abgrenzungen“ (Kabst 2000, S. 6). Friese (1998, S. 62) kennzeichnet
Kooperationen und Formen, die mit Kooperationen gleich zu setzen sind durch:
• rechtliche und wirtschaftliche Unabhängigkeit der Partner
• Koordinationsaspekte
• bessere Zielerreichung als bei individuellem Vorgehen
Trotz unterschiedlicher Interpretationen des Begriffes ist allgemein anerkannt, dass
Kooperation als Organisationsform zwischen Markt und Hierarchie einzuordnen ist (Voigt
1999, S. 416). Auf feinere Ansätze zur Abgrenzung der Begrifflichkeiten, die
beispielsweise von Zentes, Swoboda und Morschett (2005, S. 19 - 379 folgende) oder
Sydow in Form von „Arbeitsdefinitionen“ (2005, S. 65 folgende) entwickelt wurden, soll
in diesem Zusammenhang nicht näher eingegangen werden.
Unternehmensnetzwerke:
Der Begriff des Netzwerkes (bzw. strategischen Netzwerkes) wird von Sydow
umfangreich beschrieben und andere Autoren verweisen auf die Begriffsfestlegungen von
Sydow (vgl. Hess 1999, S. 350).
Nach Sydow (1992, S. 73) bestehen Netzwerke aus einem Verbund an selbstständigen
Unternehmen. Dabei sieht Sydow (2006, S. 3) Netzwerke als Weiterentwicklung der
klassischen Vorstellungen von Unternehmenskooperationen: „Im Unterschied zu dem
Begriff Kooperation, aber auch Allianz ... werden mit dem Netzwerk also deutlich
komplexere Beziehungsgeflechte assoziiert“. In seinen Beispielen geht Sydow auf
Netzwerke in der Automobilindustrie ein, bei denen teilweise mehrere tausend
Unternehmen in unterschiedlichsten Formen beteiligt sind.
Unterschieden wird in strategische Netzwerke, regionale Netzwerke und Projektnetzwerke
(Sydow 2006, S. 396 und Hess 1999, S. 226).
Sydow bezieht auch Beziehungen zwischen Unternehmen, Unternehmensgruppen, den
integrierten Personen mit in die Netzwerke ein und hat damit den Fokus nicht nur auf
Organisationen oder wirtschaftliche Aktivitäten beschränkt. In einem strategischen
14
Netzwerk sind die Teilnehmer selbständig und haben die Verantwortlichkeiten meist
langfristig geregelt (Sydow 1992, S. 79; Schreyögg 1998, S. 19; Hess 1999, S. 225).
Hellmer (1999, S. 55) unterscheidet dabei die Netzwerke als Hierarchieform von der
Organisationsform Markt „... geht es nicht um einen einmaligen Tausch, sondern um eine
dauerhafte Beziehung... handelt es sich nicht um explizite Vertragsbeziehungen, welche
durch Vertrags- und Rechtssicherheit abgesichert sind, sondern um informelle Absprachen,
welche vertraglich schwer festlegbar sind, so dass Vertrauen die Grundlage der
Beziehungen bildet“.
Eine umfassende Übersicht mit einem Vergleich zu verschiedenen Netzwerkauffassungen
von sechs weiteren Autoren findet sich bei Männel (1996, S. 51). Zusammenfassend
kommt Männel dabei zu dem Ergebnis, dass bei (strategischen) Netzwerken mehr als zwei
Unternehmen mit gemeinsamer Markt- und Zielausrichtung zur Erreichung von
Wettbewerbsvorteilen zusammenarbeiten; Kosten- und Ergebnisverantwortung, trotz
teilweiser wirtschaftlicher Abhängigkeit bei den Netzwerkunternehmen verbleiben; eine
Konzentration auf Kernaktivitäten und Kernkompetenzen in Folge von Internalisierung
und Externalisierung stattfindet; eine gemeinsame Nutzung von Kernkompetenzen durch
flexiblen Zugriff anstelle von Integration tritt; unternehmensübergreifende Kooperation
zwischen Markt und Hierarchie stattfindet; sich Stabilität bei gleichzeitiger
Anpassungsfähigkeit der Strukturen aufgrund des Wettbewerbsdrucks entwickelt.
Virtuelle Unternehmen:
Bei virtuellen Unternehmen handelt es sich um freiwillige
Unternehmenszusammenschlüsse rechtlich selbstständiger Unternehmen. Sie werden
polyzentrisch gesteuert, erbringen gemeinsam eine Leistung und haben im Rahmen der IT
und Internetentwicklung höhere Verbreitung erlangt. Oft geht es um die Optimierung von
Geschäftsprozessen und sie treten Endkunden gegenüber als eine Einheit auf (Appel und
Behr 1998, S. 21; Mertens, Griese und Ehrenberg 1998, S. 3; Mertens und Faisst 1997, S.
102; Wüthrich und Frentz 1997, S. 96).
Joint Venture:
Joint Ventures bestehen aus einzelnen, rechtlich selbständigen Unternehmen, wobei die
Gründungsunternehmen ein neues gemeinsames und rechtlich selbstständiges
Unternehmen bilden (Bea, Dichtl und Schweizer 1997, S. 484 ff; Beck 1998, S. 27; Hess
15
1999, S. 225; Schreyögg 1998, S. 19). Diese Kooperationsform des Joint Ventures wird als
anspruchsvollste Form einer Zusammenarbeit bezeichnet (Sydow 1992, S. 64).
Strategische Allianz:
Der Begriff der strategischen Allianz ist nicht eindeutig abgegrenzt (Stephan Killich 1990,
S. 2). Strategische Allianzen sind oftmals langfristig ausgelegte und vertraglich geregelte
Vereinbarungen zwischen Unternehmen. Durch ein vereinbartes Verhalten soll ein Vorteil
für die Unternehmen erzielt werden (Hess 1999, S. 225; Schreyögg 1998, S. 19). Die
Unternehmen einer strategischen Allianz sind oft auf einer gleichen Stufe in der
Wertschöpfungskette und werden dann Verbund genannt (Hess 1999, S. 225). In
englischsprachiger Literatur wird der Begriff Allianz, ähnlich dem Begriff Kooperation im
deutschen, oft als Synonym für alle Arten von interorganisationalen Beziehungen
gebraucht (Untersuchung des Autors, vgl. 5.8.1).
Franchising:
Franchising bezeichnet Unternehmenszusammenschlüsse, die oft auf einer
unterschiedlichen Ebene stattfinden und bei denen die Beziehung von einem Unternehmen
dominiert wird (Bea, Dichtl und Schweizer 1997, S. 484 ff). Rechtlich und finanziell
selbständige und unabhängige Unternehmen, der Franchise-Geber und seine Franchise-
Nehmer, arbeiten dabei eng zusammen, indem der Franchise-Geber die Planung,
Durchführung und Kontrolle eines erfolgreichen Betriebstyps übernimmt. Der Franchising-
Geber erstellt dabei meist ein unternehmerisches Gesamtkonzept (Becker, Dammer,
Howaldt, Killich und Loose (2007) S. 14 folgende).
Kartell:
Kartelle sind Zusammenschlüsse von Unternehmen, die zumeist durch
Wettbewerbsbeschränkungen versuchen, einen Markt zu beeinflussen (Bea, Dichtl und
Schweizer 1997, S. 484 ff).
Relationship Marketing und Beziehung über Markt:
Um einer zu einseitigen Betrachtung der kooperativen Beziehungen, die „Kooperationen“
genannt werden, vorzubeugen, werden in dieser Arbeit mehrmalige Beziehungen über
einen Markt auch als Kooperation (im Sinne der Kooperationsaufassung nach Friese)
gesehen. Forschungsergebnisse aus dem Relationship Marketing werden auch auf
16
interorganisationale Kooperationen, wie Investor-Relations oder internationale
Geschäftsbeziehungen, angewandt (Rese, Söllner und Utzig 2003, S. 4).
Renker (2005, S. 19) sieht Relationship Marketing ganz allgemein als eine
„... Grundlage eines sich gegenseitig aufeinander Verlassenkönnens (Loyalty-Effect) ...
[wodurch] ... gegenseitige Nutzenpotenziale geschaffen und ausgeschöpft [werden] (Win-
Win-Situation)“.
Sonderformen wie Interessengemeinschaft, Wertschöpfungspartnerschaften, Cluster,
fraktales Unternehmen und Begriffe rund um Supply-Chain Beziehungen werden nicht
weiter ausgeführt, da diese Modelle in den anderen Modellen aufgehen.
17
2.2.3 Modelle zur Klassifikation von Kooperationen
Eine in der Literatur übliche Unterteilung von Kooperationen besteht in der Richtung
(horizontal, vertikal, diagonal), Ausdehnung (lokal, regional, national, global),
Bindungsintensität (gering, moderat, hoch), Verbindlichkeit (Absprache, Vertrag,
Kapitalbeteiligung), Zeitdauer (temporär, unbegrenzt), Zielidentität (redistributiv, reziprok)
und den beteiligten Abteilungen (Forschung und Entwicklung, Vertrieb, Einkauf,
Marketing, Produktion, sonstige) der Kooperation (Killich 1990, S. 18 und Sydow 1992).
Neben den allgemeinen Modellen existieren spezielle Modelle zur Strukturierung von
Forschungs- und Entwicklungskooperationen (Türck 1999, S. 64), Technologienetzwerken
(Ritter und Gemünden 1999, S. 391 folgende) und virtuellen Unternehmen (Schuh, Millarg
und Göransson 1998, S. 34).
Innerhalb von Kooperationen scheint Hierarchie und Kontrolle einen besonders starken
Einfluss auf Kooperationen und deren Performance zu haben (Vgl. Rousseau, Sitkin, Burt
und Camerer 1998, S. 399; Luhmann 2000, S. 38 folgende; Mayer, Daivis und Schoorman
1995, S. 712 sowie Kapitel 2.3.5). Deshalb werden im folgenden Modelle zur
Klassifizierung von Kooperationen anhand von Hierarchie vorgestellt.
Luke, Begun und Pointer (1989) stellen nach einer Gesundheitsreform in den USA fest,
dass sich einige Krankenhäuser zu Gesellschaften zusammengeschlossen haben, andere
Krankenhäuser aber ebenfalls sehr effizient einfach nur über Verträge oder Absprachen
zusammenarbeiten. Die Autoren entwerfen eine Matrix, die den Grad der Hierarchie mit
der strategischen Ausrichtung kombiniert. Hierarchie bedeutet die Koordination
wirtschaftlicher Aktivitäten mittels Verhaltensanweisung durch eine übergeordnete
Institution oder eine einheitliche Leitung (Friese 1998, S. 66).
Grad an Hierarchie
Hoch Niedrig
Strategische
Ausrichtung
Hoch Unternehmung Quasi-Unternehmung
Niedrig latente Unternehmung Netzwerk
Abbildung 1: Klassifikation von Organisationsformen nach Luke, Begun und Pointer
Durch diese Kombination ergeben sich die in der Abbildung dargestellten Felder
Unternehmung, Quasi-Unternehmung, latente Unternehmung und Netzwerk. Die
18
Unternehmung wird dabei von der Quasi-Unternehmung durch die enge Bindung
(Hierarchie) der einzelnen Mitglieder untereinander getrennt. Bei Quasi-Unternehmungen,
die einen lockeren Zusammenhang haben, gibt es nur ein Minimum an Hierarchie.
Normalerweise gehören diese Organisationsformen nicht einer Instanz, sondern das
Eigentum ist auf die verbundenen Organisationseinheiten verteilt. Bei der Unternehmung
liegen zumeist (rechtliche) Verträge, Eigentum und formale Strukturen zugrunde. Unter
strategischer Ausrichtung verstehen Luke, Begun und Pointer den zeitlichen Bezug, also
wie lange die Beziehung andauert, sowie die Bedeutung der Beziehung für das
Unternehmen. Die latente Unternehmung hat einen hohen Grad an Hierarchie, aber eine
geringe strategische Ausrichtung. Die Autoren geben dazu öffentliche Körperschaften wie
Post, Polizei, Schulen oder Serviceorganisationen als Beispiele an. Netzwerke sind
vorübergehende Zusammenschlüsse oder haben keine Bedeutung und deswegen nur einen
geringen Hierarchiegrad. Bei der Quasi-Unternehmung sind die Ziele langfristig oder
wichtig für die zusammenarbeitenden Unternehmen und der Grad an Hierarchie ist niedrig
ausgeprägt. Die Quasi-Unternehmung hat keine Eigentümerschaft wie die Unternehmung.
Unter Quasi-Unternehmungen fassen die Autoren alle Arten von Kooperationen (wie Joint
Venture, Allianz, etc.) zusammen, ohne diese jedoch konkret zu benennen. Die Quasi-
Unternehmung kann auch strategische Entscheidungsprozesse der Unternehmung
adaptieren („Strategic Decision-Making Capability Is Only One Of The Firm- Like
Attributes A Quasi Firm Must Adapt“).
Sydow (2006, S. 396) fügt in eine dem Modell von Luke, Begun und Pointer ähnelnden
Matrix vier verschiedene Organisationsformen ein, um damit die „Positionen“
verschiedener interorganisationaler Beziehungen besser zuordnen zu können. Er
unterscheidet in die Art der Steuerungsform (hierarchisch vs. heterarchisch), sowie die
zeitliche Stabilität (stabil vs. dynamisch).
19
Abbildung 2: Typologie von Organisationen nach Sydow mit Ergänzung des Autors
In diese Matrix ordnet Sydow die vier Kooperationsformen der strategischen Netzwerke,
der regionalen Netzwerke, der Projektnetzwerke sowie der virtuellen Unternehmung (VN)
ein.
Bei strategischen Netzwerken sind typischerweise Unternehmen unterschiedlicher Größe
zusammengeschlossen, bei denen die Führerschaft oftmals bei dem Unternehmen liegt, das
den Kontakt zum Endverbraucher hält. Diese Netzwerke sind formell-vertraglich geprägt.
Typische Vertreter dieser Netzwerke sind Automobilhersteller wie Toyota oder
Unternehmensnetzwerke von „Manufacturers Without Factories“ wie Nike oder Marks &
Spencers. Bei diesen Kooperationen überträgt der Kooperationsführer Teile der Aufgaben
an die anderen Kooperationspartner und tritt gegenüber dem Endkonsumenten als
einheitliche Unternehmung (Marke) auf.
Regionale Netzwerke bestehen aus kleineren Unternehmen und sind im Gegensatz zu
international agierenden strategischen Netzwerken regional orientiert. Die Ziele dieser
regionalen Netzwerke liegen oft darin Größenvorteile zu realisieren oder Innovationskraft
zu stärken. Bei diesen Netzwerken gibt es keinen dominanten Netzwerkführer.
Projektnetzwerke sind meist nicht auf Dauer ausgelegt und für den Ein- und Austritt neuer
Teilnehmer offen. Eine hierarchische Struktur eines Netzwerkführers liegt meist vor und
das Management kann auf die Erfahrungen der Netzwerkteilnehmer zugreifen.
Die virtuelle Unternehmung ist nicht klar einer der Felder der Matrix zuzuordnen. Diese
Art der Kooperation ist aber in den letzten Jahren im Rahmen der Weiterentwicklung von
strategische
Netzwerke
Projektnetzweke
VN
hierarchisch
heterarchisch
stabil dynamisch
regionale
Netzwerke
habitualisiertes Beziehungsnetzwerk
20
elektronischen Übertragungswegen eine größere Bedeutung zugekommen (Beispiel
Internet). Der unternehmensübergreifende Einsatz von Informationssystemen kann neue
Organisationsformen ökonomischer Aktivitäten ermöglichen. Die virtuelle Unternehmung
ist nur der Wirkung nach ein Unternehmen, denn es handelt sich um ein Netzwerk von
mehreren Unternehmen, die zusammen eine Leistung erbringen.
Das habitualisierte Beziehungsnetzwerk wurde vom Autor ergänzt. Es handelt sich dabei
um offene Netzwerke zwischen Organisationen, die über einen reinen Marktmechanismus
hinausgehen. Diese Arten von Netzwerken werden in der Literatur unter den Begriffen wie
„Relationshipmanagement“, „Beziehungsmanagement“ oder „Relationshipmarketing“
geführt. In der Organisationsforschung zu Kooperationen werden diese Kooperationen
wenig untersucht. Der Grund dafür liegt wahrscheinlich in der Messbarkeit, da selbst die
Beteiligten an einem solchen Netzwerk ihre Teilnahme nicht immer selbst realisieren oder
als Kooperation benennen würden. Diese Art von Kooperation ist für „Business-to-
Business“ Geschäftsbeziehungen üblich, bei denen ein Kunde über Jahre hinweg immer
wieder bei dem gleichen Anbieter kauft, ohne dass es vertragliche Regelungen oder feste
Abmachungen gibt. Als Beispiel sei hier eine Bäckerei genannt, die ihr Mehl seit 10 Jahren
bei dem gleichen Bauer kauft oder ein Industrieunternehmen, dass die
Produktionsmaschinen über viele Jahre bei ein und demselben Maschinenbauer herstellen
lässt.
Für die vorliegende Arbeit wird im Rahmen einer Voruntersuchung festgestellt, welche
Begriffe in der Praxis für die Arten von Zusammenarbeit verwendet werden und auf Basis
dieser Voruntersuchung ein Markt- zu Hierarchie Kontinuum aufstellt. In die Metaanalyse
fließen die in dem von Sydow aufgezeigten interorganisationalen Beziehungsformen mit
ihren jeweiligen Synonymen ein. Die Untersuchung in 5.8.1 zeigt die hier eingeflossene
Begriffsauffassung.
Um das Themengebiet der interorganisationalen Beziehungen vollständig abzudecken,
werden noch die Sonderformen der organisationalen Zusammenarbeit von Alchian und
Demsetz (1974, S. 323) dargestellt. Diese sehen auch Organisationen als Märkte, innerhalb
derer Marktprozesse anfallen. Märkte hingegen können auch hierarchisch organisiert sein,
wenn beispielsweise ein Management einen Markt macht. Selbst in eher neoklassischen
Modellen, wie beispielsweise der Börse, können sich soziale Beziehungen entwickeln, die
die Transaktionen der einzelnen Börsenhändler untereinander beeinflussen (Sydow 2005,
21
S. 99). Zenger und Hesterly (1997, S. 251) beschreiben ein solches Modell, bei dem ein
traditionelles Unternehmen in einer „emergenten disaggregierten Form“ auftritt. Dabei
werden die internen Einheiten innerhalb eines Unternehmens als autonome Einheiten
marktlich geführt (Profit Center Gedanke). Bei diesem Modell sind die marktlich geführten
Einheiten innerhalb der legalen Grenzen der Unternehmung, haben aber untereinander
Quasi-Grenzen. In dem zweiten Teil des Modelles arbeiten autonome rechtlich getrennte
Unternehmen zusammen und bilden so hierarchieartige Beziehungen aus. Dadurch werden
die rechtlichen Grenzen aufgehoben und es entsteht quasi ein Unternehmen.
2.2.4 Erfolgsfaktoren in Kooperationen
Vertrauen als zentrale Voraussetzung oder als Erfolgsfaktor für Kooperation findet sich an
vielen Stellen in der Literatur.
• „... zentrale Voraussetzung von zwischenbetrieblichen Kooperationen ist Vertrauen
(Loose und Sydow 1994, S. 317)
• „Vertrauen ist die zentrale Voraussetzung der Kooperationsarbeit“
(Howald und Ellerkmann 1990, S. 28)
• „Grundvoraussetzung einer erfolgreichen Kooperation ist jedoch Vertrauen“
(Flocken und Loose 1990, S. 137)
• „Vertrauen ist der Anfang von allem ... die unverzichtbare Voraussetzung“ von
Zusammenarbeit (Dammer 1990, S. 38)
Beteiligungsverhältnisse stehen oft im Fokus der Untersuchungen. Eisele (1995, S. 145)
weist darauf hin, dass die Beteiligungsthematik oftmals „hochstilisiert“ wird und nicht der
Hauptgrund für den Kooperationserfolg ist.
Wenn es sich bei Vertrauen um einen zentralen Erfolgsfaktor handelt, dann muss
Vertrauen in der logischen Konsequenz auch eine relevante Funktion für den Systemerhalt
haben (Eberl 2003, S. 275). Bei vielen Studien zu Erfolgsfaktoren von Kooperationen wird
Vertrauen nicht als eigene Größe untersucht. Vertrauen dient der Ökonomik dabei oft als
eine Erklärung kooperativen Verhaltens, wird aber selbst nicht als erklärendes Phänomen
betrachtet (Ripperger 1998, S. 7). Der Grund dafür, dass Vertrauen als solches oftmals
nicht untersucht wird (sondern nur dessen Auswirkungen) liegt an der Komplexität von
Vertrauen.
22
2.2.5 Trennung von Kooperation und Vertrauen
Vertrauen und Kooperation hängen eng zusammen, sind aber unterschiedliche Konzepte.
Vertrauen führt häufig zu Kooperation, Kooperation entsteht aber auch oft ohne Vertrauen
(Beispiel Drohung, Vertrag) (Osterloh und Weibel 2007, S. 39). Kooperatives Verhalten
ist, im Gegensatz zu Vertrauen, nicht automatisch mit Risiko verbunden (Mayer, Davis
und Schoorman 1995, S. 712). Vertrauen ist kein Kontrollmechanismus, sondern ein Ersatz
für Kontrolle. Kontrolle kommt nur zum Einsatz, wenn kein ausreichendes Vertrauen
vorhanden ist. In Kooperationen kann Vertrauen durch Angst oder einen Vertrag ersetzt
werden. Wenn der Austausch in einer Kooperation stark strukturiert und überwacht ist,
kann Vertrauen überflüssig werden (Rousseau, Sitkin, Burt und Camerer 1998, S. 399).
Um die Frage, wie sich Kooperation und Vertrauen unterscheiden, zu klären, wird
Vertrauen und Kooperation zunächst in der Matrix von Ripperger (1998) untersucht.
Vertrauens- handlung Vertrauens- erwartung
liegt vor liegt nicht vor
liegt vor Feld 1
kooperatives Verhalten
aufgrund von Vertrauen
Feld 2
Vertrauen ohne
kooperatives Verhalten
liegt nicht vor Feld 3
kooperatives Verhalten
ohne Vertrauen
Feld 4
kein Vertrauen und kein
kooperatives Verhalten
Abbildung 3: Vertrauenserwartung und Vertrauenshandlung nach Ripperger
Ripperger (1998, S. 93) zeigt die möglichen Konstellationen aus der Kombination von
Existenz- bzw. Nichtexistenz von Vertrauen und kooperativen Verhalten. Die
Differenzierung in Vertrauenserwartung und Vertrauenshandlung führt zu vier Feldern, die
angeben, ob kooperatives Verhalten oder Vertrauen vorliegt.
Die Vertrauenserwartung des Vertrauensgebers besteht in der Annahme, dass der
Vertrauensnehmer auf opportunistisches Verhalten verzichtet. Der Vertrauensgeber begibt
sich durch diese Annahme in eine Risikosituation. Wenn eine Vertrauenserwartung und
eine Vertrauenshandlung vorliegen, dann basiert das Verhalten auf Vertrauen (Feld 1).
Nicht allem kooperativen Verhalten muss Vertrauen zugrunde liegen und nicht immer
führt vertrauensvolles Verhalten zu Vertrauen. Der Unterschied zwischen
23
Vertrauenserwartung und Vertrauensverhalten (Felder 2 und 3) kann durch Einbeziehung
des Faktors Risiko erklärt werden. Die gilt für Situationen mit hohem Risiko, in denen der
Vertrauensgeber den Vertrauensnehmer als vertrauenswürdig einschätzt, aber dennoch
nicht vertrauenswürdig handelt (Feld 2). Weniger riskante Situationen erfordern eine
geringere Vertrauenserwartung, so dass eine Vertrauenshandlung auch ohne
Vertrauenserwartung durchgeführt wird. Grund dafür kann neben der Risikoeinschätzung
auch der Zwang zur Vertrauenshandlung (ohne Vertrauenserwartung) sein (Feld 3).
24
2.3 Besonderheiten des Vertrauenskonzeptes
2.3.1 Vertrauensforschung
Vertrauen wird in den klassischen Managementtheorien nicht oder nur unzureichend
untersucht. Obwohl in den letzten Jahren eine „explosionsartige Veröffentlichungswelle“
zu beobachten“ ist, (Hartmann und Offe 2001, S. 7) kann man Vertrauen als
vernachlässigte Größe der Transaktionskostentheorie bezeichnen (Bigley und Pearce 1998;
Eberl 2002). In der neueren Managementdiskussion wird dem Vertrauen eine größere
Bedeutung beigemessen. Fukuyama (Fukuyama 1995, S. 7; ähnlich auch Adler 2001, S.
219) spricht sogar davon, dass Vertrauen als zentrale wirtschaftliche Kraft zu verstehen ist,
die den Wohlstand und die Wettbewerbsfähigkeit einer Gesellschaft bestimmt.
Als einer der ersten modernen Vertrauensforscher betrachtet Rotter (1967) Vertrauen aus
einer psychologischen Sicht. Er sah die Persönlichkeit als ein Bündel von
Verhaltensweisen, die durch Lernprozesse und vergangene Erfahrung entwickelt werden
(Schoorman, Mayer und Davis, 2007). In den 80er Jahren stellte Ouchi (1981) mit der
Formulierung der „Theorie Z“ betont den Zusammenhang zwischen Produktivität und
Vertrauen in den Vordergrund. Ouchi analysiert ihre Bedeutung für die Zusammenarbeit
und eröffnet damit eine breitere Auseinandersetzung mit dem Thema Vertrauen. Die
„Theorie Z“ geht von der Existenz eines gegenseitigen Vertrauens zwischen den
Mitarbeitern aus. Auf einem Arbeitsmarkt wie den USA, wo 24% der Arbeitnehmer
jährlich den Arbeitsplatz wechseln, ist man auf hohe Kontrolle angewiesen. In Japan, wo
nur 4% der Arbeitnehmer den Arbeitsplatz wechseln, kann man mit geringeren
Überwachungskapazitäten auskommen. In Japan verlassen sich die Unternehmen auf
Vertrauen und die Einhaltung der internen Unternehmensphilosophie. Hierbei ist die
Unternehmenskultur kein Nebenprodukt, sondern fest im Unternehmen verankert. Mit
seiner Analyse eröffnet Ouchi die Diskussion alternativer Vertrauensansätze.
25
2.3.2 Indirekte Messung von Vertrauen
Vertrauen ist etwas persönliches, dass in der jeweiligen Person vorhanden ist. Jede
Messung von Vertrauen muß (letztendlich) auf Personen zurückgreifen, dementsprechend
kann Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen auch nur über die
jeweiligen Personen gemessen werden. Im Rahmen des Rational-Choice-Ansatzes, dessen
Erklärungsansatz im Kern um eine Makro-Mikro-Makro Modell zentriert ist kam der als
„Badewannenmodell“ bekannt gewordene Ansatz auf, bei dem versucht wird, ein System
über das Verhalten seiner Bestandteile zu erklären (Coleman nach Busse 2008, S. 2). Die
Klärung der Frage, ob Vertrauen direkt auf einer Organisations- oder Unternehmensebene
gemessen werden kann (siehe 2.4.5 Konzepte mit Unterscheidung zwischen Organisation
und Person) oder ob über den Umweg der Mikroebene oder des Individuums gegangen
werden muss ist für die Beurteilung von Studien, die einen Performance zu Vertrauen
Zusammenhang in Unternehmenskooperationen messen relevant. Falls Vertrauen nur auf
einer Mikroebene gemessen werden kann müssten Studien, die Vertrauen auf einer
Makroebene messen kritischer beurteilt werden.
Abbildung 4: Architektur der Sozialtheorie von Coleman nach Eberl
Die Abbildung zeigt das „Badewannenmodell“ von Coleman in der Version von Eberl
(2003, S. 61), bei dem Änderungen in der Beschriftung vorgenommen wurden, die das
Modell für eine Vertrauensperspektive besser verständlich machen. Das Modell
verdeutlicht den Umweg in der Messung von Vertrauen über das Individuum.
direkte Erklärung
oft nicht möglich
Handlungsprinzip
(Nutzenmaximierung)
Handlung
z.B. Vertrauen
Makroebene
Mikroebene
soziale Situation Systemverhalten
Makro zu Mikro Übergang
(Reflektion)
Mikro zu Makro Übergang
(Interdependenz)
Individuum
(Entscheidungsfreiheit)
26
Bei der Rational Choice Theorie von Coleman kennt jeder Akteur die richtigen Mittel und
Wege, um seine Ziele zu erreichen, muss aber feststellen, dass er diese nicht allein
kontrolliert. Jeder Akteur strebt einen maximalen Gewinn an, kann diesen aber nur in der
Zusammenwirkung mit anderen erreichen. Coleman geht grundsätzlich davon aus, dass
sich soziale Prozesse nur auf der Mikroebene, also auf der Ebene des Individuums
untersuchen lassen. Vertrauen wird dabei zunächst nur auf der individuellen
Handlungsebene verhandelt. Aufgrund der Interdependenz der individuellen Handlungen
mit dem Systemverhalten auf der Makroebene kommen entsprechende Effekte auf der
sozialen Ebene zustande. Vertrauen wird als kalkuliertes Risiko verstanden, das durch
einen vertrauenden Akteur vor dem Erzielen eines Ertrages investiert werden muss.
Zwischen Übertragung der Kontrolle von Ressourcen und dem möglichen Gewinn in Form
einer Gegenleistung liegt eine zeitliche Asymmetrie, die durch Verträge nur beschränkt
überwunden werden kann und darum Vertrauen notwendig macht.
Das Vertrauensmodell nach Coleman soll in dieser Arbeit die Schwierigkeiten einer
direkten Vertrauensmessung und die Notwendigkeit der Operationalisierung aufzeigen. Für
die Entwicklung eines Vertrauenskonzeptes zeigt das Modell, dass oftmals kein direkter
Rückschluss von der sozialen Situation auf das Systemverhalten gezogen werden kann. Es
ist notwendig, die Handlungen auf der Mikroebene zu untersuchen, wobei zu beachten ist,
dass die Vertrauenshandlung wiederum nicht direkt zu messen ist, sondern ihren Einfluss
über weitere Handlungen zum Ausdruck bringt.
In den folgenden Kapiteln werden aktuelle Ansätze von Vertrauen geschildert, die dazu
geeignet erscheinen, Vertrauen in Unternehmenskooperationen zu messen. Die meisten
Modelle gehen dabei analog zu dem Modell von Coleman davon aus, dass Vertrauen über
das Individuum gemessen wird. Eine Ausnahme davon bilden die im Kapitel 2.4.5
Konzepte mit Unterscheidung zwischen Organisation und Person vorgestellten Modelle,
die zur Untersuchung von Vertrauen in unterschiedliche organisationale Level trennen. Bei
der Auswahl der Modelle wurde darauf geachtet, eine Auswahl aktueller Beiträge zu
treffen, die die Vertrauensthematik in Kooperationen möglichst umfassend darstellen und
dazu geeignet sind, Vertrauen „richtig“ und empirisch nachweisbar zu messen. Der Ansatz
von Das und Teng, bei dem Vertrauen und Kontrolle die prägenden Faktoren darstellen;
der Ansatz von Inkpen und Currall, der in Prä- und Postkooperation trennt, und zwischen
formaler und sozialer Kontrolle trennt; der Ansatz von Rousseau, der Vertrauen sich
fließend entwickeln sieht, und zwischen Organisation und Person trennt; weitere Ansätze
27
mit Trennung zwischen Organisation und Person sowie der Ansatz von Mayer, Davis und
Schoorman, der Vertrauen aus drei Vertrauenskriterien zusammengesetzt sieht.
28
2.3.3 Gemeinsamkeiten in Vertrauensansätzen
In der Alltagssprache wird mit Vertrauen meist die Qualität einer persönlichen Beziehung
bezeichnet (Petermann 1996, S. 1). In der wissenschaftlichen Literatur ist Vertrauen nicht
klar definiert. Als „Phänomen einer Unterbestimmung der verwendeten Begriffe“
bezeichnen Hartmann und Offe (2001, S. 23) den Fakt, dass Begriffe rund um Vertrauen
noch nicht festgelegt sind. Vertrauen erhält in den jeweiligen Ansätzen einen
„theoriegeleiteten Zuschnitt“, der im Rahmen des jeweiligen Ansatzes plausibel erscheinen
mag, aber nicht unbedingt Auskunft darüber gibt, ob die derart generierten Ergebnisse sich
auch empirisch behaupten werden (Hartmann und Offe 2001, S. 23). In der
Vertrauensforschung wurde eine große Anzahl an Studien von Politikforschern und
Sozialforschern durchgeführt. Diese Forscher konnten sich auf keinen gemeinsamen
Ansatz zu Vertrauen einigen. Nach der Analyse einer großen Anzahl von empirischen
Studien konnte noch nicht einmal eine gemeinsame Arbeitsdefinition von Vertrauen
entwickelt werden (Lewis und Weigert 1985, S. 9). Während die meisten Autoren sich um
eine Abgrenzung der Begrifflichkeiten bemühen, lässt Barber (1983, S. 7) Vertrauen unter
Verweis auf die Allgemeinverständlichkeit vorab bewusst undefiniert „... It Is Assumed
That The Meaning Of Trust ... Is So Well Known That It Can Be Left Undefined...”. Zur
ersten Annäherung an ein Vertrauensverständnis werden die bestehenden
Vertrauensansätze auf ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede hin untersucht. Die
Gemeinsamkeiten der Vertrauensansätze liegen in
a. einem zeitlichen Faktor,
b. einem Risiko,
c. der Eigenschaft von Reduktion von Komplexität sowie
d. einer positiven Zukunftserwartung und lassen sich innerhalb den verschiedenen
Ansätzen zu Vertrauen in interorganisationalen Beziehungen feststellen.
Im Rahmen interorganisationaler Beziehungen geht man von einem zeitlichen Faktor und
einem Risiko bei interorganisationalen Vertrauensbeziehungen aus. Bei dem zeitlichen
Faktor stellen die Erfahrungen des Vertrauensgebers oftmals die Basis für sein zukünftiges
Vertrauen in einen Vertrauensnehmer dar (Seifert 2001, S. 22).
Die Vertrauensbeziehung entwickelt sich nach Luhmann (2000, S. 56) mit „klein dosierten
Leistungen“ des Vertrauensgebers. Der potenzielle Schaden, den der Vertrauensgeber
29
erleiden kann, ist somit am Anfang relativ gering. Im Laufe der Beziehung nimmt der
Vertrauensgeber auch einen höheren potentiellen Schaden in Kauf, falls der
Vertrauensempfänger ein vertrauenswürdiges Verhalten gezeigt hat. Es findet eine
Investition in die Beziehung statt und der mögliche Schaden sowie die Investition steigen
im zeitlichen Verlauf der Beziehung. Mit dem zeitlichen Ablauf ist die Reziprozität von
Vertrauen verbunden, bei der ein Vertrauensgeber sich durch das vertrauenswürdige
Verhalten eines Vertrauensnehmers bestätigt sieht und unmittelbar danach die Rolle des
Vertrauensnehmers einnimmt. Der Vertrauensgeber, der dann zum Vertrauensnehmer
wird, sollte grundsätzlich vertrauenswürdiges Verhalten zurückbekommen. Der Grund für
dieses Verhalten ist eine moralische Verpflichtung und die Hoffnung auf eine weitere
Entwicklung von Vertrauen. Diese Reziprozität von Vertrauen kann nicht grundsätzlich
angenommen werden, es gibt aber eine Tendenz zur Reziprozität (Blomqvist 1997, S. 272).
Damit Vertrauen entstehen kann, ist ein Risiko und ein Informationsdefizit notwendig,
denn „der völlig Wissende braucht nicht zu vertrauen, der völlig Nichtwissende kann
vernünftigerweise nicht einmal vertrauen“ (Simmel 1908, S. 7) oder nach Lewis und
Weigert (1985) „Trust Would Not Be Needed If Actions Could Be Undertaken With
Complete Certainty And Not Risk“. Das Risiko ist mit der Verfügbarkeit von
Informationen über den Vertrauensnehmer oder der Situation verbunden. Ohne Risiko oder
Unsicherheit bedarf es keinem Vertrauen (Luhmann 2000, S. 40).
In der Literatur werden die Risiken (Synonym mit Unsicherheiten) in objektive und
subjektive sowie exogene und endogene Unsicherheit unterschieden. Bei objektiver
Unsicherheit sind dem Akteur die Eintrittswahrscheinlichkeiten alternativer, zukünftiger
Ereignisse bekannt, während die Wahrscheinlichkeiten bei subjektiver Wahrscheinlichkeit
vom Akteur geschätzt werden müssen (Ripperger 1998, S. 15). Bei exogenen
Unsicherheiten handelt es sich um Unsicherheiten in der Umwelt, wie beispielsweise die
Entwicklung neuer Markttrends, das Aufkommen neuer Konkurrenten, etc. Bei endogenen
Unsicherheiten handelt es sich um Unsicherheiten in der Beziehung über das Verhalten
zwischen den Akteuren. Die Eintrittswahrscheinlichkeiten von endogenen Ereignissen
können durch den Abschluss eines Vertrages beeinflusst werden, die Beeinflussung
exogener Unsicherheiten ist nicht möglich (Ripperger 1998, S. 17).
Luhmann (1979, S. 2) sieht „absolute Sicherheit“ als das Gegenteil von Vertrauen welches
immer mit Unsicherheit oder Risiko verbunden ist. Ohne dieses Risiko, dass im Rahmen
von Vertrauen eingegangen wird, würde „Chaos And Paralysing Fear“ ausbrechen, denn
wenn kein Risiko und kein Informationsdefizit mehr in Kauf genommen und absolute
30
Sicherheit herrschen würde, dann wäre eine Welt, wie wir diese heute kennen, nicht mehr
denkbar.
Coleman (1991, S. 125 folgende) vergleicht Vertrauen mit dem Eingehen einer Wette und
betont damit den Risikocharakter von Vertrauen. Im Falle einer Vertrauensvergabe ist der
Wetteinsatz des Vertrauensgebers der potenzielle Schaden, der ihm durch den
Vertrauensbruch des Vertrauensgebers entstehen kann. Wird der Vertrauensgeber nicht
enttäuscht und geht seine Wette damit auf, so besteht sein Profit in der Handlung des
Vertrauensnehmers. Beeinflussende Faktoren in der Gleichung von Coleman sind die
Wahrscheinlichkeit für das Gewinnen bzw. die Wahrscheinlichkeit des Verlierens sowie
der Wettgewinn. Berücksichtigt wird auch ein möglicher Schaden, der entsteht, wenn die
Wette nicht eingegangen wird.
Bei Ripperger (1998, S. 226) wird Vertrauen als freiwillige Vorleistung gesehen. Diese
„freiwillige Erbringung einer riskanten Vorleistung“ trägt die Gefahr des Risikos in sich
und gehört zu Vertrauen.
Eine weitere Eigenschaft von Vertrauen ist die Reduktion von Komplexität, worunter das
Akzeptieren von möglichen Gefahren und Informationsineffizienzen verstanden wird.
Diese Eigenschaft von Vertrauen hat in gewisser Weise mit dem Risiko, das ein
Bestandteil von Vertrauen ist, zu tun, findet sich aber auf einer anderen Ebene. Der
Aufwand einer genauen Berechnung und von völligen Misstrauen liegt oftmals deutlich
über dem vom Vertrauen, deshalb wird durch Vertrauen Komplexität reduziert. Bei
Vertrauen fällt die Notwendigkeit der Kontrolle weg (Luhmann 2000, S. 38 folgende).
Funktionales Gegenstück zu Vertrauen ist Misstrauen, welches auch zur
Komplexitätsreduktion dient. Bei Misstrauen liegt eine negative Erwartungshaltung vor,
die ebenfalls eine Vereinfachungsfunktion hat (Luhmann 2000, S. 93 folgende).
Ein weiterer, wenn auch teilweise umstrittener Bestandteil von Vertrauen, ist die positive
Zukunftserwartung. Vertrauen wird in vielen Vertrauenskonzepten als positive
Zukunftserwartung charakterisiert, wobei der Vertrauensgeber eine bewusste Unsicherheit
in Hinblick auf ein positiv erwartetes Ereignis in Kauf nimmt (Mayer, Davis und
Schoorman 1995, S. 712; Ripperger 1998, S. 13).
Der Vertrauensnehmer hat grundsätzlich die beiden Möglichkeiten, geschenktes Vertrauen
zu belohnen oder zu enttäuschen. Die Vertrauenswürdigkeit äußert sich im freiwilligen
Verzicht auf opportunistisches Verhalten und dem gleichzeitigen Bemühen, die
31
Vertrauenserwartung des Vertrauensgebers zu erfüllen. Auf der Seite des Vertrauensgebers
gehört es dazu, sich gegenüber dem Vertrauensnehmer verwundbar zu machen. Vertrauen
als positive Zukunftserwartung ist nach Rousseau et. al. (1998) die üblichste in der
Literatur zur Organisationsforschung verwendete Vertrauensdefinitionen („Trust As
Predictability“ und „Goodwill Trust“).
Unabhängig von der wissenschaftlichen Disziplin haben alle (in dem Zusammenhang
untersuchten Beiträge) positive Zukunftsaussichten und die Bereitschaft, sich verwundbar
zu machen, als Basiskonzept (Zucker 1986 und Ring und Van de Ven 1992 oder in der
Zusammenfassung bei Rousseau, Sitkin, Burt und Camerer 1998, S. 2).
Die Bereitschaft, sich verwundbar zu machen, ist der Bestandteil vieler
Vertrauenskonzepte, zum Beispiel bei Mayer, Davis und Schoorman (1995); Mishra
(1996) oder Bromiley und Cummings (1995): “Willingness To Be Vulnerable”. Bei
Doney, Cannon und Mullen ist es die “Willingness To Rely On Another” oder bei Deutsch
(2008) und Zand (1972): “Increase Of One’s Vulnerability To Another” sowie bei
Rousseau (1998) die “Intention To Accept Vulnerability”. Bei Das und Teng (2000) ist
Vertrauen eine postive Einstellung gegenüber Anderen “Trust Is A Positiv Attitude
Towards Others”; bei Lewicki and Bunker (1996) “Positive Expectations About Others”;
bei Gambetta (1988) “Others Will Act In A Way That Is Beneficial”; bei Elangovan and
Shapiro “Set Of Optimistic Expectations” sowie bei Rippberger “...Vertrauen ist die
freiwillige Erbringung einer riskanten Vorleistung unter Verzicht auf explizite vertragliche
Sicherungs- und Kontrollmassnahmen ...“ ist Vertrauen eine positive Erwartungshaltung.
Aus der Sicht des Vertrauensgebers liegt es nahe, dass Risiko, welches mit Vertrauen
verbunden ist, durch Kontrolle zu beschränken. Mayer, Daivis und Schoorman (1995, S.
712) sehen den zumindest teilweisen Verzicht von Kontrolle als ein Merkmal von
Vertrauen.
Eine weitere Übereinstimmung in den Vertrauensansätzen liegt darin, dass in allen
Ansätzen Vertrauen eine Interaktion zwischen zumindest zwei Akteuren, z.B. Personen,
Gruppen, Organisationen ist (vgl. Becerra und Gupta 2003; Eberl 2004; Rousseau; Sitkin;
Burt und Camerer 1998; Elangovan und Debra 1998).
Eine Übersicht von Vertrauensdefinitionen deutscher und englischsprachiger Autoren
findet sich bei Kenning (2001, S. 20).
32
Abbildung 5: Vertrauen – Vertrauenserwartung und Vertrauenshandlung nach Ripperger
Die Abbildung zeigt die Vertrauensdefinition aus Vertrauenserwartung und
Vertrauenshandlung nach Ripperger (1998, S. 45). Vertrauen ist dabei die freiwillige
Erbringung einer riskanten Vorleistung unter Verzicht auf explizite vertragliche
Sicherungs- und Kontrollmaßnahmen gegen opportunistisches Verhalten in der Erwartung,
dass sich der andere trotz Fehlen von Schutzmaßnahmen, nicht opportunistisch verhalten
wird. Die Möglichkeit der freien Wahl von Handlungsalternativen auf beiden Seiten kann
dabei als Freiwilligkeit bezeichnet werden. Der Vertrauensgeber muss dabei die Auswahl
zwischen Vertrauen oder Misstrauen haben. Der Vertrauensempfänger muss frei
entscheiden können, ob er Vertrauen honorieren oder Vertrauen enttäuschen möchte.
2.3.4 Vertrauenstypen zur Abgrenzung von Vertrauen
Vertrauen wird zusätzlich noch mit anderen ähnlichen Konzepten ohne Differenzierung
vermischt. Beispiele dafür sind ‚Vertrauen’ auf schönes Wetter, in die Entwicklung des
Aktienportfolios oder den Weltfrieden. Dieser verwirrender Begriffs- und
Bedeutungsvielfalt steht oft die Praxis gegenüber, Vertrauen als ‚Black Box’ zu
verwenden, deren Inhalt konfus aber dennoch bekannt ist (Ripperger 2003, S. 35). So ist es
beispielsweise fraglich, ob Wohlwollen oder die Einhaltung eines vereinbarten Vertrages
zu den Vertrauenskonzepten zählt. Die Einflüsse und Rückbezüglichkeiten von Vertrauen
gegenüber anderen Prozessen, die nur indirekt mit Vertrauen in Einklang gebracht werden
können, muss geklärt werden (Hartmann und Offe (2001, S. 26). Alle Modelle, die
Vertrauen für das Management im Sinne einer Nutzen/Kosten Bewertung nutzbar machen
Vertrauen ist ...
VE
RT
RA
UE
N
Vertrauens-
handlung
Vertrauens-
erwartung
... die freiwillige Erbringung einer riskanten Vorleistung unter Verzicht auf explizite vertragliche Sicherungs- und Kontrollmaßnahmen gegen opportunistisches Verhalten ....
... in der Erwartung, daß der Vertrauensnehmer motiviert ist, freiwillig auf opportunistisches Verhalten zu verzichten.
33
wollen, müssen klären, ob oder inwiefern Vertrauen auf Rationalität oder Emotionalität
beruht.
Nach Lewis und Weigert (1985, S. 2) ist es nicht möglich, Pläne für alle möglichen
Zukunftsszenarien zu entwickeln; beziehungsweise der Aufwand, der dafür betrieben
werden müsste, wäre zu hoch. Insofern vertreten Lewis und Weigert auch das Konzept von
Vertrauen als Reduktion von Komplexität. Über die Qualität der Beziehung (und nicht
über Vertrag) kann ebenfalls die Zukunft vorhergesagt werden. Vertrauen ist damit eine
funktionale Alternative zum Vertrag. Unter bewusster Ausklammerung der Analyse der
‚Basis des Vertrauens’ werden die verschiedenen Typen von Vertrauen untersucht.
Emotional
Rational
hoch niedrig
hoch Ideologisches
Vertrauen
Kognitives
Vertrauen
Rationale
Voraussage
niedrig Emotionales
Vertrauen
Routinisiertes
Vertrauen
Mutmaßliche
Vorahnung
Glaube, Hoffnung
Schicksal
Unsicherheit /
Panik
Abbildung 6: Vertrauenstypen
Die vier Vertrauenstypen sind ideologisches, kognitives, emotionales und routinisiertes
Vertrauen. Die unterschiedlichen Bestandteile sind in unterschiedlicher Stärke in jeder
Vertrauensbeziehung beteiligt. Emotionales Vertrauen überwiegt in Extremsituationen wie
beispielsweise Liebe und benötigt den direkten persönlichen „face-to-face“ Kontakt.
Routinisiertes Vertrauen beruht auch auf der Integrität der beteiligten Parteien und auf den
Normen, in denen sich die Beteiligten bewegen, auch wenn die Personen untereinander
persönlich unbekannt sind. Kognitives Vertrauen herrscht in Geschäftsbeziehungen vor,
die auf einem bürokratischen System beruhen und bei denen die Partner von dem akuten
Geschehen entfernt sind. Ideologisches Vertrauen bezieht sich auf moralische Aspekte,
wird von den Autoren aber nur mit wenigen Worten erwähnt.
Die Besonderheit bei dem Konzept von Lewis und Weigert ist die Abgrenzung von
Vertrauen zu vertrauensähnlichen Konzepten. Die Abgrenzung muss dabei vor dem
Hintergrund gesehen werden, dass für Lewis und Weigert Vertrauen ein Ersatz für einen
Vertrag sein kann. Durch die Abwesenheit von einzelnen Vertrauenskomponenten
34
entwickeln sich Typen, die nicht mehr zu Vertrauen gezählt werden. Fehlt beispielsweise
dem Vertrauen die rationale Komponente, so ist es nicht mehr Vertrauen, sondern bei
hohen Emotionen und ohne eine rationale Komponente „Glaube oder Hoffnung“. Bei
geringen Emotionen ohne rationale Komponente nennt der Autor das Konzept „Schicksal“.
Bei hoher Rationalität (ohne Emotion) wird Vertrauen zu „Voraussage“ und bei niedriger
Rationalität ohne Emotion zu einer „mutmaßlichen Vorahnung“ („Probable Anticipation“).
Wenn beide Bestandteile, also sowohl Emotion als auch Ratio fehlen, dann bleibt nur noch
Ungewissheit und Panik.
Das Grundkonzept von Lewis und Weigert findet sich in modifizierter Form in anderen
Beiträgen wieder (Vgl. Eberl 2003, S. 49; Fladnitze 2005; Marrow, Hansen und Pearson
2004).
Eberl (2004, S. 50) kritisiert an dem Modell, dass sich durch die Vermischung die
Differenzen vollkommen auflösen und letztlich die Unterscheidungen (emotional/nicht-
emotional, rational/nicht-rational und kognitiv/nicht-kognitiv) irgendwie zusammenfallen.
Dadurch geht der Informationsgehalt der Unterscheidung im Rahmen der zunehmenden
Vermischung verloren. Die Vertrauenstypen auf den Extrempolen des Modelles, dem
ideologischem und routinisiertem Vertrauen, bleiben deshalb in den Erklärungen relativ
unklar.
Trotz der Kritik stellt dieses Modell einen Ansatz zur Abgrenzung von Vertrauen
gegenüber anderen Konzepten dar.
35
Eine Abgrenzung von Vertrauen mittels der ökonomischen Unsicherheit stellt Ripperger
(2003, S. 40) auf.
Abbildung 7: Ripperger (1998)
Die erste Stufe der Abbildung bezieht sich auf die Unterscheidung zwischen Zuversicht
und Vertrauen. Zur Unterscheidung dienen dabei die beiden Kategorien ‚Unsicherheit’ und
‚Risiko’.
Aus Unsicherheit ergibt sich Zuversicht und nicht Vertrauen. Zuversicht ist dabei die
Reaktion auf die ständigen Unsicherheiten des Lebens, während sich Vertrauen nur auf
eine spezifische Risikosituation bezieht. Vertrauen setzt die Möglichkeit und das
Bewusstsein eines Schadens voraus. Risiken haben, im Gegensatz zu Unsicherheiten,
Möglichkeiten der Vermeidung und damit Handlungsalternativen bei den Betroffenen.
‚Unsicherheit’ sind nach Ripperger Faktoren, die komplett außerhalb des Einflusses von
Menschen liegen. Um handlungsfähig zu bleiben, wird im Rahmen der ‚Zuversicht’ das
Spektrum an Möglichkeiten auf die wahrscheinlichsten Erwartungen hin eingegrenzt.
Dadurch wird das Konzept Vertrauen auf alle Arten von Ereignissen, wie
Funktionsfähigkeit eines Autos, Vertrauen in den Weltfrieden, etc. ausgedehnt. Diese
Ausdehnung wird umgangssprachlich zumeist mit Vertrauen gleichgesetzt, ist aber im
Modell nach Ripperger Zuversicht.
Innerhalb der Kategorie Risiko wird in exogene und endogene Risiken unterschieden.
Exogene Risiken sind durch die an der Vertrauensbeziehung beteiligten Parteien nicht zu
Uncertainty
Risk contingent Risk contingent upon competence
Endogenous risks
Risk
Cooperation -> Organisation
Motivation
Unsicherheit
Exogene Risiken
Risiko bedingt durch
Kompetenz
Endogene Risiken
Risiko
Kooperation -> Organisation
Koordination Motivation
Zuversicht Hoffnung Zutrauen Vertrauen
Risiko bedingt durch
Absicht
36
beeinflussende äußere Risiken. Damit bezieht sich das Konzept ‚Hoffnung’ auf exogene
Risiken bzw. auf unsichere Ereignisse.
Endogene Unsicherheit liegt vor, wenn das Risiko durch die Interaktion der einzelnen
Kooperationspartner untereinander beeinflusst werden kann. Dabei können die Extreme
zwischen Raub und Kooperation liegen. Würde Vertrauen nur über die Erwartung
interpretiert werden, dann müsste auch Raub als Vertrauen gesehen werden. Da Vertrauen
jedoch Schaden und Gewinn (per Definition nach Ripperger) beinhaltet, muss das
Vertrauenskonzept von Raub getrennt werden. Vertrauen bezieht sich also immer auf die
Erwartung kooperativen Verhaltens und der schmale graue Balken in der Abbildung trennt
deshalb in ‚Kooperation’ und ‚Motivation’. Mit dem Konzept ‚Risiko bedingt durch
Kompetenz’ trennt Ripperger die Fähigkeit von der Motivation. Wenn es in einer
kooperativen Zusammenarbeit aufgrund der Fähigkeiten scheitert, gehört es nicht zu dem
Konzept ‚Vertrauen’. Ripperger ist sich bei dieser Unterteilung bewusst, dass viele andere
Konzepte das ‚Vertrauen durch Kompetenz’ auch zu Vertrauen zählen, trennt jedoch
bewusst die für sie unterschiedlichen Konzepte, da sich „ ... kaum Ansätze [finden], die
ausdrücklich zwischen Vertrauensformen, die auf dem Können und solchem, die auf dem
Wollen eines Akteurs beruhen, differenzieren“ (Ripperger 2003, S. 39). Vertrauen wird auf
die Erwartungen eingeschränkt, die sich ausschließlich auf die Handlungsabsichten eines
Akteurs beziehen. Erwartungen, die sich einzig und allein auf die Fähigkeiten eines
anderen beziehen, sind nicht im Sinne des Vertrauenskonzeptes sondern es handelt sich um
das Konzept ‚Zutrauen’. Vertrauen bezieht sich ausschließlich auf die
Motivationskomponente und nicht auf technische Kompetenz. Das Konzept ‚Vertrauen’
nach Ripperger ist in der Abbildung grau unterlegt.
Das Konzept von Ripperger stellt einen Schritt zur Unterteilung und Abtrennung des
Konzeptes Vertrauen von anderen Konzepten dar. Kritisch betrachten kann man die
Trennung des Konzeptes ‚Koordination’, das Ripperger auch als „Können-Konzept“
bezeichnet, von dem Konzept ‚Vertrauen’. So wird Schillers „Bürgschaft“, bei dem der
Freund durch Naturgewalten daran gehindert wird, den Bürgen zu retten, als Beispiel für
Koordination (also als nicht-Vertrauen) gegeben. Das Beispiel zeigt die Problematik der
Trennung auf dieser Ebene auf, denn man könnte auch argumentieren, dass es sich um den
Ausschlussfaktor ‚Unsicherheit’ handelt, da Naturgewalten nicht zu beherrschen sind. Das
Können kann auch in einer zweiseitigen Beziehung für mindestens einen Teil einen
wichtigen echten Vertrauensfaktor darstellen. Man stelle sich beispielsweise einen
Kranken als möglichen Vertrauensgeber vor, dem von einem hoch motivierten Metzger
37
Hilfe durch einen chirurgischen Eingriff angeboten wird. Vermutlich wird das durch
fehlende Kompetenz nicht vorhandene Zutrauen durch den potentiellen Vertrauensgeber
hier die Vertrauensbeziehung beeinflussen (obwohl der Metzger davon überzeugt sein
mag, er könnte den Eingriff korrekt durchführen). Das ‚Können Konzept‘ liegt zwischen
Ripperger’s eigenem ‚Konzept der Unsicherheit‘ und zwischen dem ‚Ability Konzept‘ von
Mayer, Davis und Schoorman.
2.3.5 Einflüsse von Vertrauen auf andere Faktoren
Zweifel an der Volksweisheit „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“ wurde schon 1952
von Organisationswissenschaftlern geäußert (Osterloh und Weibel 2007, S. 74). Kontrolle
steht in einem „Teufelskreislauf“ zu Vertrauen. Strenge Überwachung steht im Konflikt zu
Mitarbeitern, die nach relativer Unabhängigkeit und angemessener Selbstkontrolle streben.
Die Mitarbeiter ziehen sich bei strenger Kontrolle innerlich aus der Arbeit zurück und
erfüllen nur noch die Normen, um bei einer Überwachung nicht negativ aufzufallen
(Dienst nach Vorschrift, Tagträumen, Bummeln, etc.). In Laborexperimenten konnte dieser
Sachverhalt nachgewiesen werden (Falk & Kosfeld, 2004). Kontrolle wirkt nur negativ,
wenn diese vom Kontrollierten als Überwachung empfunden wird.
In Kooperationen scheint Vertrauen auf eine ganze Reihe anderer Faktoren zu wirken. Die
folgende Darstellung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, zeigt aber einige
Faktoren auf, die bei Kooperationen eine Wechselwirkung mit Vertrauen haben.
Vertrauen:
• verringert Komplexität,
• fördert einen offenen Informationsaustausch,
• ermöglicht eine rasche Reaktion auf unvorhergesehene Situationen,
• führt zu einem Verzicht auf formalisierte Verträge und Abmachungen,
• beschränkt die Kontrolle des Wohlverhaltens des Partners,
• erleichtert die Konflikthandhabung,
• fördert die Bereitschaft zur Übernahme höherer Geschäftsrisiken,
• unterstützt die Förderung eines Wir-Gefühls zwischen den Partnern,
• stabilisiert die Geschäftsbeziehung zeitlich.
(Barney und Hansen 1984; Das und Teng 1998; Krystek 1998; Loose und Sydow 1994;
Ring und Van de Ven 1992; Sydow 1992 oder in der Zusammenfassung in Kühlmann
2004, S. 67).
38
Insgesamt bestätigen empirische Untersuchungen die ökonomische Vorteilhaftigkeit
vertrauensvoller Unternehmensbeziehungen (Mohr & Spekman, 1994; Sako, 1998).
Der Einfluss von Vertrauen auf andere Konstrukte ist in der Literatur anerkannt. So
schildert Luhmann (2000, S. 27) Vertrauen als „Reduktion von Komplexität“, indem das
Problem der „riskanten Vorleistung“ verringert wird. Allein diese Vorleistung kann viele
Formen annehmen. Bei einer Entscheidung können oftmals nicht alle
Entscheidungsoptionen erfasst werden. Da eine Entscheidung unter unvollständigen
Informationen getroffen werden muss, ist Vertrauen in einen Partner ein starker
Entscheidungshilfefaktor. Ein Kooperationspartner kann sich somit durch Vertrauen auf
einen späteren fairen Gewinn auf eine Kooperation einlassen, auch wenn er nicht mit einer
Bezahlung oder Belohnung in seinem unmittelbaren Zugriffsbereich rechnen kann.
39
2.3.6 Einteilung der Verfahren zur Messung von Vertrauen
Verfahren zur Messung von Vertrauen können, wie im Folgenden dargestellt, unterteilt
werden.
Abbildung 8: Verfahren zur Messung von Vertrauen nach Plötner
Plötner (1995, S. 167) unterteilt Verfahren zur Messung von Vertrauen in objektive und
subjektive Verfahren. Als objektive Verfahren zur Bewertung von Vertrauen versteht der
Autor Verfahren, auf die die subjektive Einschätzung des bewertenden Individuums keinen
Einfluss hat. Zu diesen Verfahren zählt er Umsatz, Absatz, etc. aus dem er auf den Grad
des Vertrauens rückfolgert. Bei den subjektiven Verfahren zur Messung von Vertrauen
finden keine ökonomischen Indikatoren Verwendung, diese Verfahren werden in explizite
und implizite Verfahren unterschieden. Bei expliziten Verfahren wird einfach nach
Vertrauen gefragt, ohne dass multidimensionale Konstrukt Vertrauen weiter
herunterzubrechen. Bei impliziten Verfahren werden Einstellungen erfragt, die als
Indikatoren oder konstitutive Bestandteile des Vertrauenskonstruktes gelten,
Verhaltenswirksamkeiten aufweisen und Ansatzpunkte zum Vertrauensaufbau bilden.
Kritik an dem Modell von Plötner kann man darin sehen, dass der Autor teils Vertrauen
mit Umsatz oder anderen Kenngrößen gleichsetzt und damit die eigentliche Messung von
Vertrauen umgeht. In seinem Modell werden (letztendlich) von Vertrauen unabhängige
Kenngrößen bewertet, um daraus einen Rückschluss auf Vertrauen zu ziehen, ohne den
Ansatz einer wirklichen Messung von Vertrauen zu unternehmen. Der in seinem Beispiel
höhere Umsatz kann genauso gut durch Angst vor Strafe, Vertrag, Zufall, etc. entstanden
Verfahren zur Messung von Vertrauen
objektive
Verfahren
subjektive
Verfahren
Verfahren impliziter
Bewertung
Verfahren expliziter
Bewertung
40
sein und ermöglicht keinen Rückschluss auf Vertrauen. Dennoch ermöglicht das Modell
von Plötner einen Überblick über mögliche Verfahren zur Messung von Vertrauen.
41
2.4 Vertrauenskonzepte
2.4.1 Auswahl der Vertrauenskonzepte
Für dieses Kapitel wurden Vertrauenskonzepte ausgewählt, die auf der einen Seite eine
Relevanz für die Vertrauensforschung haben und sich auf der anderen Seite aufgrund ihres
Aufbaues dazu eignen über eine Metaanalyse empirisch überprüft zu werden. Die
jeweiligen Hauptaussagen der Konzepte müssen dabei mit wenigen Punkten darstellbar
sein.
2.4.2 Das Konzept von Das und Teng
Das und Teng veröffentlichten zwischen 1989 und 1999 neun maßgebliche
wissenschaftliche Beiträge zu dem Themenkomplex Vertrauen in Kooperationen.
Abbildung 9: Vertrauensmodell nach Das und Teng 1998
Wichtige Punkte zur Modellbildung, die in dem Beitrag „Between Trust And Control:
Developing Confidence In Partner Cooperation In Alliances“ (Das und Teng, 1998)
stattfindet, sind Kontrolle, Vertrauen, Ressourcen, Risiken und Zuversicht. Die Autoren
unterscheiden dabei in ein Vertrauen („Trust“), das auf Hoffnung beruht und Zuversicht
(„Confidence“) einem Vertrauen, das auf Erfahrung und Kontrolle beruht. Kontrolle ist ein
regulierender Prozess, der die Bestandteile einer Kooperation vorhersagbar macht.
Vertrauensbildung
Risikobereitschaft
Schutz der eingebrachten Werte
Kommunikation
Anpassung Firmen
Kontrollmechanismen
Zielvorgaben
Strukturvorgaben
Kulturelle Mischung
Vertrauenslevel
Kontrolllevel
Zuversicht in
Kooperationen
42
Vertrauen- und Kontrolllevel sind in diesem Modell unabhängig voneinander, formen aber
gemeinsam die Zuversicht der Partner in die Kooperation.
Die Art der Beteiligung an der Kooperation (finanzielle Beteiligung vs. Aktienbeteiligung
vs. vertragliche Beteiligung) ist bei Das und Teng nur ein weiteres Instrument der
Kontrolle, aber kein grundsätzliches Unterscheidungsmerkmal. Die Faktoren für die Wahl
einer Kooperationsform sind der Kontrolllevel auf der einen und der Vertrauenslevel auf
der anderen Seite. Die Grundlage des Vertrauens findet sich in Risikobereitschaft des
Vertrauensgebers, Machtbeziehungen innerhalb der Kooperation sowie Kommunikation
oder Adaption an die Bedürfnisse des Anderen.
Hervorzuheben ist dabei die Unterscheidung in Kontrollmechanismen, den Instrumenten,
mit denen Kontrolle ausgeübt wird und dem Kontrolllevel sowie der Intensität, mit der
Kontrolle ausgeübt wird. Formale und unangemessene Kontrollmechanismen verringern
das Vertrauen, während soziale und angemessene Kontrollmechanismen das Vertrauen
erhöhen. Dabei kann es zu rückbezüglichen Prozessen kommen: unangemessene Kontrolle
erhöht Misstrauen, was wiederum die Kontrolle erhöht. Angemessene
Kontrollmechanismen in Form von Vereinbaren und Kontrollieren von gemeinsamen
Zielen können in Kooperationen, in denen Vertrauen vorhanden ist, einen positiven Effekt
haben. In Kooperationen mit Misstrauen können oft keine gemeinsame
Kontrollmechanismen gefunden werden. Es wird durch Einsatz eines erhöhten
Kontrolllevels versucht, dieses Defizit wettzumachen.
Für den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen lässt sich aus dem Modell
von Das und Teng feststellen, dass durch die Trennung der Kontrolle in
Kontrollmechanismen und Kontrolllevel auch Kontrolle ausgeübt werden kann, ohne
Vertrauen zu schädigen. Sngün und Wasti (2007) bestätigen die zentralen Elemente des
Modelles von Das und Teng durch eine empirische Studie im Arzneimittelmarkt.
43
2.4.3 Das Konzept von Inkpen und Currall
Inkpen und Currall (2004) untersuchen in ihrem Vertrauensmodell neben der
Kooperationsphase auch die Phase vor der Kooperation, um die Prozesse in dieser Phase
besser verstehen zu können.
Abbildung 10: Vertrauensmodell nach Inkpen und Currall
Vertrauen nimmt dabei einen zentralen Stellenwert ein und wird in der Vorphase von
Zielen und Performancerichtlinien, Vertrauen unter den Managern und
Kontrollmechanismen in den Kooperationen geprägt. Der Kontrolllevel hat Einfluss auf
das Sicherheitsgefühl und kann zu opportunistischen Verhalten führen. Die Kontrolle vor
der Kooperation hat Einfluss auf die Kontrolle nach der Kooperation.
Während der Kooperation beeinflussen wiederholte Transaktionen, Änderungen in der
Verhandlungsmacht zwischen den Partnern, das Lernen über den Partner und die spätere
Kontrolle das Vertrauen. Änderungen in der Verhandlungsmacht können zu Instabilität
führen.
Das Modell von Inkpen und Currall behandelt die Festlegung und Kontrolle von Zielen
(Performancemessung) ähnlich wie das von Das und Teng. Die Autoren stellen 10
Hypothesen zu Vertrauen und Kontrolle auf, die eine positive Vertrauensentwicklung bei
Zeit
vor der Kooperation während der Kooperation
Ziel- und Performance- Richtlinien
Interfirm- Vertrauen
Kontrolle: formal oder sozial
Glauben über Sicherheit in Struktur
Vertrauen unter den Managern
Spätere Kontrolle: formal oder sozial
Wiederholte Transaktionen
Instabilität Interfirm- Vertrauen
Lernen über den Partner
Lernen vom Partner
Änderung der Verhandl-ungsmacht
Opportunistisches Verhalten
44
vorher klar festgelegten Zielen, sich wiederholender Zusammenarbeit, Prozesssicherheit
und sozialer Kontrolle und eine negative Vertrauensentwicklung bei formaler Kontrolle,
Kontrolle durch einen Partner vorhersagen. Eine Unterteilung von Vertrauen selbst findet
allerdings nicht statt.
Das Modell von Inkpen und Currall ist speziell auf die Zusammenarbeit von
Organisationen ausgerichtet und trägt einige wichtige Faktoren zur wissenschaftlichen
Diskussion bei, die zuvor noch nicht so klar herausgearbeitet wurden:
1. den Einfluss von Kontrolle auf Vertrauen,
2. die Trennung in zwei Phasen vor und nach der interorganisationalen Beziehung.
2.4.4 Das Konzept von Rousseau et al.
Rousseau, Sitkin, Burt und Camerer(1998, S. 401) sehen in Vertrauen eine Art von
Vertrag. Dieser Vertrag verknüpft Parteien nicht in einem juristischen Verständnis sondern
in einer Art von Gegenseitigkeit. Vertrauen entsteht aus der Bereitschaft sich verwundbar
zu machen sowie dem Verhalten (Kooperations- oder Risikoverhalten), es ist aber nicht
damit gleichzusetzten.
Die verschiedenen Mischformen, in denen Vertrauen auftreten kann haben einige Forscher
bisher verwirrt. Weil es unbekannt war, wie übergreifend das Vertrauenskonzept Gültigkeit
besitzt, wurde Vertrauen in den jeweiligen unterschiedlichen wissenschaftlichen
Disziplinen getrennt untersucht. Die Autoren sehen Vertrauen als ein einziges
übergreifendes Konzept und nicht als eine „broader multiplex“ Form.
Ein weiteres Hemmnis bei der Untersuchung von Vertrauen nach Rousseau et al. war die
statische Betrachtungsweise, wie beispielsweise in der Spieltheorie in
Gefangenendilemmaspielen üblich. Diese „All Or Nothing“ Betrachtungsweise wurde
gemäß den Autoren gewählt um Vertrauen besser zu kontrollieren und berechnen zu
können. Den Mischformen zwischen egoistischem Verhalten und beziehungs- und
wertebasiertem Vertrauen kann eine statische Betrachtungsweise nicht gerecht werden.
45
Abbildung 11: Vertrauensmodell nach Rousseau
Das Vertrauensmodell von Rousseau et al. trennt grundsätzlich in institutionalisiertes
Vertrauen, wie es bei Organisationen üblich ist und persönliches Vertrauen.
Im Rahmen des persönlichen Vertrauens wird Vertrauen in seinen Input oder seine
Wertebasis hin unterschieden. Bei persönlichem Vertrauen existiert ein fließender
Übergang zwischen kalkulierten Vertrauen (Calculative Trust) und beziehungs- und
wertebasiertem Vertrauen (Relational Trust). Die Autoren sehen durch die
Dezentralisierung von Großunternehmen und der Herausbildung flexiblerer Arbeitsformen
eine Tendenz der Gesellschaft hin zu persönlichen Vertrauensformen, die beispielsweise
durch die Auflösung von Firmengrenzen und der Entwicklung neuer Arbeitsformen
entsteht. Dadurch wird institutionalisiertes Vertrauen durch individuelles Vertrauen ersetzt.
Zur wissenschaftlichen Vertrauensdiskussion trägt das Modell von Rousseau et al. eine
einheitliche Sichtweise von Vertrauen über alle wissenschaftlichen Disziplinen mit einem
einheitlichen interdisziplinären Vertrauensmodell bei, das die Notwendigkeit einer
multidisziplinären Sicht aufhebt. Neben diesem Beitrag ist die Betrachtung von Vertrauen
in Abstufungen zwischen Kalkül und beziehungs- und wertebasiertem Vertrauen ein
zweiter Aspekt, den das Modell beiträgt.
Kalkulliertes Vertrauen
Beziehungs- und wertebasiertes Vertrauen
Institutionalisiertes Vertrauen
Entwicklung der Beziehung:
Frühe Phase Mittlere Phase Späte Phase
46
2.4.5 Konzepte mit Unterscheidung zwischen Organisation und Person
Ein grundsätzliches Problem der Organisationsforschung ist die Trennung zwischen der
Organisation oder Firma und dem menschlichen Akteur, der im Namen dieser Firma
handelt (Korczynski 2000, S. 15). Nur dieser Akteur kann Vertrauen empfinden und
Gegenstand einer Befragung werden. Eine vom Akteur völlig unabhängige Betrachtung
der Organisation ist daher nicht möglich. Inkpen und Currall (2002), Zaheer, McEvily und
Perrone (1998) sowie Doney und Cannon (1997) sind Vertreter einer ganzen Reihe von
Forschern, die durch die Unterteilung von verschiedenen Vertrauensebenen zwischen
Person, Gruppe und Organisation ein besseres Verständnis von Vertrauen erzielen wollen.
Doney und Cannon (1997) untersuchen Käufer- und Verkäuferbeziehungen empirisch und
stellen fest, dass sich das Vertrauen zu Unternehmen von dem Vertrauen zwischen
Personen unterscheidet. Auch Currall und Inkpen (2002) nehmen sich der Thematik des
Unterschiedes im Vertrauen zwischen Organisation und Person in ihrem theoretischen
Modell an.
Abbildung 12: Vertrauen auf verschiedenen organisationalen Leveln
Currall und Inkpen nehmen in Anlehnung an Bacharach (1989) eine Messung auf den
jeweiligen Ebenen Person, Gruppe und Firma vor. Die Abbildung zeigt die
organisationalen Ebenen, die üblicherweise bei Kooperationen vorzufinden sind. Zur
Untersuchung von Phänomenen wie beispielsweise Vertrauen gibt es dabei zwei
P P P
P
P P
P
P P
P
P P
P P
P
P P
P
P
Firma
Firma Firma Firma Firma
Firma
P P
P
P
P
Person→Person Person→Gruppe
Gruppe→Person Gruppe→Firma
Firma→Person Firma→Gruppe Firma→Firma
Gruppe→Gruppe
Person→Firma
Per
son
Gru
ppe
Fir
ma
Person Gruppe Firma
47
verschiedene Level, den Theorielevel (Level Of Theory) und den Messlevel (Level Of
Measurement). Soll erforscht werden, wie der Zusammenhang zwischen Vertrauen und
finanzieller Performance zwischen zwei Unternehmenskooperationen ist, dann ist der
Theorielevel Unternehmen zu Unternehmen (in der Abbildung „Firma→Firma“). Wenn
untersucht werden soll, wie effektiv die Kommunikation zwischen den an der Kooperation
beteiligten Gruppen ist, dann ist der Theorielevel Gruppe zu Gruppe („Gruppe
→Gruppe“).
Die Autoren unterscheiden den Messbereich Theorielevel, also den Bereich, den ein
Forscher untersuchen will und die Informationsquelle als Messlevel. Der Messbereich kann
dabei wie in dem Beispiel oben „Vertrauen“, „Kontrolle“, etc. bei einer Organisation,
Gruppe oder Person sein. Die Informationsquelle (also der Messlevel) wird bei Vertrauen
zumeist Messung über eine Person in Form von Befragung sein. In der Abbildung 12
stellen die Autoren neun mögliche Kombinationen aus Person, Gruppe und Firma dar. Der
Theorielevel und der Messlevel müssen dabei aufeinander angepasst sein, denn es ist
fraglich, ob eine Studie zu Vertrauen mit dem Mutterunternehmen auf Interviews mit
Managern der Kooperation basiert sein darf.
In einer weiteren Ausbaustufe des Modelles wird wiederum in vier Stufen von Vertrauen
unterteilt. Diese vier Stufen sind:
1. Offene Kommunikation,
2. Aufgabenkoordination,
3. Informelle Abkommen,
4. Überwachung.
Die Autoren geben Vorschläge, wie Vertrauen in diesen vier Fällen gemessen werden
kann. Das Vertrauen in der Beziehung von „Person zu Person“ kann durch Fragen zu
Verträgen oder schriftlichen Vereinbarungen gemessen werden. Bei dem Vertrauen in der
Beziehung von „Gruppe zu Gruppe“ sollte sichergestellt sein, dass eine in Bezug auf
Vertrauen homogene Gruppe besteht, bei der dann über den Austausch von Markt- oder
Strategieinformationen Vertrauen gemessen werden kann. Die Autoren empfehlen,
Vertrauen auf mehreren Ebenen zu messen, beispielsweise von „Person zu Person“, von
„Person zu Gruppe“ und von „Person zu Firma“. Durch die Fokussierung auf eine spezielle
Vertrauensbeziehung sei die genaue Rolle von Vertrauen in ihren verschiedenen Formen
und Ausprägungen am besten zu verstehen.
48
Verschiedene Ebenen werden auch von Glick (1985), Rousseau (1985) und Joye und
Slocum (1988) unterschieden, wobei diese Modelle teilweise noch eine dritte Ebene
(„Level Of Analysis“) enthalten.
In Anlehnung an Currall und Inkpen (2002) trennen drei der im Rahmen der Metaanalyse
untersuchten Studien die Ebene der Organisation von der Ebene der Person und befragen
unterschiedliche Gruppen mit unterschiedlichen Fragen, die sich jeweils auf einen
Zusammenhang wie „Person zu Gruppe“ oder „Person zu Organisation“ beziehen. So wird
beispielsweise bei Zaheer, Akbar et al. (1998, S. 151) zwischen dem Vertrauen zu einer
Organisation (interorganizational trust) und dem Vertrauen zu einer Person (interpersonal
trust) unterschieden.
Die Autoren stellen dazu zwei Fragenkomplexe an unterschiedliche Gruppen (in denselben
Organisationen). Das Vertrauen in die Organisation korreliert stark, das Vertrauen in die
Person nur schwach mit der Performance (Person/Organisation bei einer Gruppe mit 0,573
und bei einer anderen Gruppe 0,485 / Vertrauen in die Person nur 0,263 bzw. 0,251). Die
Studie zeigt, dass eine Unterscheidung zwischen Vertrauen in eine Person und Vertrauen
in eine Organisation möglich ist.
Eine ähnliche Unterscheidung findet sich bei Dervitsiotis und Kostas (2006, S. 680), die
zwischen persönlichem Vertrauen („Interpersonal Trust“) und Vertrauen in
Organisationen („Interorganizational Trust“) trennen. Überträgt man die Ergebnisse
dieser Studie mit den statistischen Verfahren der Metaanalyse auf einen einheitlichen P-
Wert, so muss man feststellen, dass für den Performancemaßstab „return on investment“
die kleinen Unterschiede in der Korrelation (0,25 vs. 0,21) nicht signifikant sind und
Zufallsergebnisse darstellen können. Im Gegensatz dazu müssen die Unterschiede bei dem
Performancemaßstab „Sales Per Asset“ mit Korrelationswerten von 0,35 für persönlichen
und 0,22 für organisatorischen Performance- Vertrauenszusammenhang als signifikant
angesehen werden.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass in Befragungen teilweise erfolgreich ein
anderer Zusammenhang von Performance zu Vertrauen zwischen der Person-Organisation
und Person-Person Ebene gemessen werden konnte (bei Zaheer, Akbar et al. 1998).
Allerdings wird bei diesem Modell von Currall und Inkpen und anderen Vertrauen über 9
bzw. 27 oder sogar 36 unterschiedliche Felder gemessen, aus diesem Grund ist das Modell
für die empirische Praxis umständlich anzuwenden.
49
2.4.6 Das Konzept von Mayer, Davis und Schoorman
Die am häufigsten zitierte Vertrauensdefinition ist von Mayer, Davis und Schoorman
(Rousseau, Sitkin, Burt und Camerer 1998).
Abbildung 13: Vertrauensansatz nach Mayer, Davis und Schoorman
Mayer, Davis und Schoorman (1995) fassen die bestehenden theoretischen Arbeiten zum
Thema Vertrauen zusammen. Die Autoren entwickeln aber darüber hinaus auch ein
eigenes Vertrauensmodell, das zwischen den Faktoren, die zu Vertrauen führen, der
Neigung des Vertrauensgebers und dem Vertrauen selbst unterscheidet. Die relevanten
Faktoren sind: „Ability“, der Einfluss und das Wissen in einem bestimmten Bereich (z.B.
technische Kompetenz); „Benevolence“, die Erwartung, das im Vorhinein und ohne
Sicherheiten gegebene Vertrauen werde vom Empfänger nicht ausgenutzt (auch „Goodwill
Trust“ genannt) und „Integrity“, die Einhaltung gemeinsamer Prinzipien (z.B. Normen in
einer Berufsgruppe wie Kaufleute). Diese drei Faktoren können sich gegenseitig
beeinflussen, sind aber unabhängig voneinander.
Die Wissenschaft sah traditionell in der Neigung der Vertrauensgeber, jemandem zu
trauen, den maßgeblichen Einfluss im Vertrauensprozess (z. B. Rotter 1967). Diese
Vertrauensauffassung wurde in das Modell von Schoorman, Mayer und Davis (2007) als
„propensity to trust“ aufgenommen. Das aus diesem Prozess resultierende Vertrauen wird
Integrity
Ability
Benevolence Vertrauen
Wahrgenommenes Risiko
Risiko-
bereitschaft
Ergebnisse
Vertrauensneigung
Faktoren für wahrgenommene
Vertrauenswürdigkeit
50
wiederum durch das empfundene Risiko des Vertrauensgebers und die Risikobereitschaft
in Vertrauensbeziehungen beeinflusst und ist erst dann als Verhalten zu erkennen. Das
Verhalten in der Vergangenheit (Ergebnis oder „Outcome“) prägt wiederum die Faktoren
des Vertrauensgebers für Verhalten in der Zukunft. Vertrauen ist also das Ergebnis
mehrerer Faktoren:
1. desjenigen, dem vertraut wird, sowie
2. der vertrauenden Partei.
Vertrauen wird dabei von ähnlichen Konstrukten wie Kooperation (Cooperation),
Zuversicht (Confidence) und Vorhersagbarkeit (Predictability) getrennt.
Das aus den einzelnen Vertrauenskriterien zusammengesetzte Vertrauen wird von dem
wahrgenommenen Risiko beeinflusst. Aus den Komponenten Vertrauen und
wahrgenommenes Risiko ergibt sich das reale Risiko bzw. die reale Risikobereitschaft.
Risiko steht dabei im Gegensatz zu Kontrolle. Das eingegangene Risiko wiederum
beeinflusst das Ergebnis. Bei einem hohen empfundenen Risiko kann allerdings auch ein
System zur Kontrolle des realen Risikos das Ergebnis verbessern.
Das Vertrauensmodell von Mayer, Davis und Schoorman prägt die moderne
Vertrauensforschung und wurde bis 2007 über eintausendeinhundertmal zitiert
(Schoorman, Mayer und Davis 2007). Das Erfolgskriterium dieses Modelles liegt gemäß
den Autoren daran, dass das Modell dem zwischen Person zu Person und zwischen
Beziehung zu Beziehung variierenden Vertrauen gerecht wird. Dadurch, dass sich die
Vertrauensgrundlage aus den drei unterschiedlichen Kriterien „Ability“, „Benevolence“
und „Integrity“ zusammensetzt, die unterschiedlich geprägt sind und getrennt erfasst
werden müssen, ergibt sich durch die unterschiedliche Bewertung der Komponenten auch
eine unterschiedliche Zusammensetzung von Vertrauen für jede Beziehung.
Die späteren Arbeiten von Mayer und Davis (1996 und 1999) belegen empirisch, dass das
1995 aufgestellte Modell auf einer breiten Basis von persönlichen über organisationalen
Vertrauen einzusetzen ist. Innerhalb dieser empirischen Studien testen Mayer, Davis und
Schoorman ihr Vertrauensmodell über Organisationsebenen hinweg und das Modell zeigt
sich „Fairly Robust“ über die verschiedenen Analyselevel (Schoorman, Mayer und Davis
2007, S. 345). Das Modell wurde bereits in der Modellentwicklung darauf ausgelegt, nicht
nur die persönliche Ebene mit einzubeziehen, sondern auch für die interpersonelle Ebene,
die Ebene zwischen Gruppen und Teams, sowie die organisationale Ebene Gültigkeit zu
besitzen (Schoorman, Mayer und Davis 2007).
51
In Kooperationen, die zumeist für mehrmalige Transaktionen ausgelegt sind, kommt den
rückbezüglichen Prozessen (im Modell durch den Pfeil von Ergebnissen zu Vertrauen
dargestellt) ein hoher Stellenwert zu. Obwohl in der Literatur schon lange auf die
Rückbezüglichkeit von Überwachungsprozessen eingegangen wird (vgl. Strickland 1958
oder die rückbezüglichen Prozesse, die bei Inkpen und Currall durch formale bzw. soziale
Kontrolle stattfinden bzw. die Kontrollmechanismen bei Das und Teng) und Mayer, Davis
und Schoorman dies auch in ihrem Artikel erwähnen, nimmt die Rückbezüglichkeit der
Vertrauensprozesse nur einen geringen Stellenwert in ihrem Modell ein. Der geringe
Stellenwert der rückbezüglichen Prozesse wird durch die ursprüngliche Auslegung des
Modelles für persönliches Vertrauen geprägt sein.
2.4.7 Systematischer Vergleich der Konzepte zur Messung von Vertrauen
Konzept Vertrauen entsteht aus
wird unterschieden in
Vertrauen ist Besonderheit Konzept
Das und Teng Risiko; Macht Kommunikation.
Trust und Confidence
Gegenpol zu Kontrolle und ein Teil von Confidence
Gegenseitiger Einfluss von Vertrauen und Kontrolle
Inkpen und Currall
Sicherheitsglauben, Kontrolle, Erfahrung. Im Co-Evolutions-Prozess zwischen Lernen und Kontrolle
Persönliches vs. organisationales Vertrauen
ein Teil im Kooperationsprozess
Trennung in Pre- und Post- Kooperationsphase
Rousseau et al. Verhalten kalkuliertem, beziehungs- und wertebasiertem sowie institutionalisiertem Vertrauen
positive Erwartungshaltung
fließender Übergang und Allgemein-gültigkeit für alle wiss. Disziplinen
Trennung Person vs. Organisation
Beziehungen auf verschiedenen Ebenen
auf verschieden Ebenen zwischen Person / Gruppe / Unternehmen
unterschiedlich auf jedem Level
Trennung in 27 und mehr Level
Mayer, Davis Schoorman
Ability, Benevolence und Integrity sowie Rückbezüglichkeit der Ergebnisse
nur ein Vertrauens-konzept, dass in Faktoren, die zu Vertrauen führen unterschieden werden kann
setzt sich zusammen aus mehreren Bestandteilen
Unterscheidung Vertrauen und ähnlichen Konzepten, die zu Vertrauen führen
Abbildung 14: Vergleich von Konzepten zu Vertrauen
Die Abbildung zeigt die unterschiedlichen Konzepte von Vertrauen in
interorganisationalen Beziehungen in einer tabellarischen Aufteilung nach den Faktoren
aus denen Vertrauen entsteht; den Faktoren, in die Vertrauen unterschieden wird; dem was
Vertrauen ist sowie den Besonderheiten des jeweiligen Konzeptes.
52
Insgesamt wurden die Konzepte von
• Das und Teng mit dem Zusammenspiel von Vertrauen und Kontrolle, die als
Faktoren Zuversicht in die Kooperation prägen;
• das Konzept von Inkpen und Currall mit einer Unterteilung in zwei Phasen;
• das Konzept von Rousseau et al. mit einer Entwicklung von Vertrauen von
überwachenden zu wertebasiertem Vertrauen mit der zusätzlichen Unterteilung
zwischen Individuum und Organisation;
• die Trennung nach Organisation, Gruppe und Person bei Bacharach sowie Currall
und Inkpen;
• sowie das Konzept von Mayer, Davis Schoorman, bei dem die Faktoren Ability,
Benevolence, Integrity zu Vertrauen führen
betrachtet.
Die grundsätzlichen Unterschiede liegen in der Frage, ob Vertrauen
• ein in sich einheitliches Konzept ist oder aus einzelnen Faktoren besteht, die in
einem Zusammenspiel zu Vertrauen führen;
• ein übergreifendes Konzept ist oder nach Gruppe, Institution und getrennt werden
muss;
• durch rückbezügliche Prozesse beeinflusst wird.
Die festgestellten Unterschiede in den Vertrauenskonzepten werden im Rahmen dieser
Arbeit auf den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen angewendet und auf
ihre Bestätigung in empirischen Studien überprüft.
53
2.5 Performance als Effektgröße
2.5.1 Begriffsauffassung des Konzeptes Performance
Bei dem Begriff „Performance“ handelt es sich um ein englisches Substantiv, das in die
deutsche Sprache übernommen wurde (Duden 1997). Per|for|mance wird dabei im Duden
(1997) als prozentualer Wertzuwachs des Vermögens einer Investmentgesellschaft oder
generell als Leistung oder Leistungsniveau oder -stärke verstanden. Schlägt man
„Performance“ im englisch-deutschen Wörterbuch (Wörterbuch.info 2009) nach, so liest
man dort die Übersetzung „Erfolg, Leistung, Leistungsstärke, Ergebnis, Ertrag, etc.“.
Nach Yan und Zeng (1999) gibt es keine allgemein anerkannte Definition der Performance
von Kooperationen, aber das Erreichen von Zielen kommt in den meisten
Performancedefinitionen als Grundbestandteil vor (vgl. auch Beamish 1988; Lin und
Germain 1998). Die Messung von Performance ist das wichtigste Managementinstrument
von Organisationen (Eker und Pala 2008, S. 35). Um Performance beurteilen zu können,
muss diese gemessen werden. Die Messung erfolgt durch die Feststellung des Istzustandes
und der Veränderung. Ohne Messung kann dabei keine zielgerichtete Verbesserung
stattfinden (Harbour, J 1997, S. 1). Neben dem Aspekt der Messbarkeit benötigt
Performance einen Bezugspunkt zur Beurteilung. Der Bezugspunkt kann ein
Vorjahresvergleich sein, oft sind aber Ziele oder ein Vergleich mit Markt oder Wettbewerb
besser geeignet (Callahan 2008). Die Ziele sollten sich aus dem gesamten Strategiekonzept
der Firma ableiten. Kaplan und Norton sehen Performance als Bestandteil eines Prozesses,
der zu einer „Strategy Map“ gehört, in der die gesamten Unternehmensziele verankert sind.
Präzise und adäquate Kriterien nach denen sich der Erfolg von Kooperationen bewerten
lässt sind schwierig zu ermitteln (Bruhn 2002, S. 1202), obgleich feststeht, dass die
richtigen Ziele, Pläne und Performanceindikatoren festzulegen einer der kritischen
Erfolgsfaktoren für Kooperationen darstellt (Cravens, Piercy und Cravens 2000, S. 530).
Die vielseitigen Strukturen und Ausprägungen, in denen eine Kooperation auftreten kann,
erfordern ein feines und auf die Situation angepasstes Instrumentarium der
Performancemessung (Buckley und Glaister 2002). Im folgenden werden Konzepte zur
Performancemessung als Grundlage für die weitere Untersuchung verglichen.
54
2.5.2 Anderson
Anderson (1990) sieht die Performance-Messung bei Kooperationen aus den Blickwinkeln
der beteiligten Unternehmen von mehreren Seiten. Die eine Seite stellen mindestens zwei
Mutterunternehmen dar und die andere Seite ist die Kooperationsform, also die
Tochtergesellschaft. Selbst wenn eine Kooperation sich sehr gut auf dem Markt entwickelt,
ist es möglich, dass die Erwartungen der Mutterunternehmen nicht erfüllt werden.
Anderson entwirft ein Modell, das stark auf eine „Input-Zug-Output-Beziehung“
fokussiert. Je stärker die Inputorientierung, desto stärker die langfristige Orientierung, je
stärker die Output Orientierung, desto stärker die kurzfristige Orientierung. In diese
Gegenpole von Input zu Output ordnet der Autor seine Performancekriterien ein:
a. den Status der Zusammenarbeitsorientierung (Harmonie zwischen Partnern, Moral,
Produktivität, finanzielle Ressourcen, Anpassungsfähigkeit, Innovationsfähigkeit);
b. Lernen (Markt oder Technologielernen);
c. Variablen mit Marktbezug (Produktqualität, Preis);
d. im Marketing gebräuchliche Kriterien für Performance (Marktanteil,
Kundenzufriedenheit);
e. finanzielle Performancekriterien (Profit, Cash Flow).
Die Performancekriterien, die für die Kooperation zugrunde gelegt werden, sollen dabei
gewichtet werden, wobei darauf zu achten ist, dass zum Beispiel die Interessen der
Muttergesellschaft nicht gefährdet werden. In dem Modell liegt eine starke Gewichtung auf
der Bewertung der Input-zu-Output-Kriterien. Anderson entwickelt dazu eine Matrix, bei
der auf der einen Seite die Dimension „Transformation Input zu Output“ steht und auf der
anderen Seite die Dimension „Wie gut kann Output gemessen werden“. Die vier
Matrixfelder geben dann Auskunft darüber, wie stark die verschiedenen
Performancekriterien gewichtet werden sollen. Kann man beispielsweise den Output gut
messen und kennt nicht die genaue „Output zu Input“-Transformation, so soll auf den
Output fokussiert werden.
Das Modell orientiert sich stark an den Kriterien, die gut zu messen sind, und ist deshalb in
der Praxis gut anzuwenden.
55
2.5.3 Cravens, Piercy und Cravens
Cravens, Piercy und Cravens (2000) entwickeln ein Instrumentarium, das eine Planung des
gesamten Performanceprozesses zulässt, von der Zielformulierung über die Festlegung der
Performanceindikatoren bis hin zu deren Implementierung und Überwachung. Die Autoren
geben damit eine komplette „Bedienungsanleitung“ für Kooperationen. In dem
Bewertungsplan für Kooperationen wird die Kooperation in den Prozessstufen
a. Grund der Kooperation,
b. Auswahl der Art der Kooperation,
c. strategische Ziele der Kooperation,
d. Entwurf eines Management-Kontroll-Systems,
e. Auswahl von Evaluationskriterien,
f. Methode der Evaluation und
g. Implementierung des Evaluationsplanes unterteilt.
Die verschiedenen Prozessstufen haben verschiedene Performanceindikatoren, die jeweils
in einer Matrix dargestellt werden. Als Beispiel wird die Matrix zur Bewertung der
strategischen Wünsche für die Art der Organisation der Kooperation dargestellt. Die von
den Autoren aufgestellte Matrix zeigt, welche Art der Partnerressource welche Art von
Risiko und Kontrollsystem benötigt. Die Partnerressourcen können Finanzen, Management
oder physischer oder technologischer Art sein. Die Matrix ermöglicht es, anhand der vom
Partner in die Kooperation eingebrachten Ressourcen, die Risiken zu erkennen und die
Kooperation entsprechend so zu gestalten, dass die Risiken minimiert sind. Außerdem
werden speziell auf die Risiken abgestimmte Empfehlungen zur Kontrolle gegeben. Ist
beispielsweise die dominante Ressource, die ein Partner einbringt, finanzieller Art, dann
können sich Risiken in der Vertrauensbeziehung und der Performance ergeben. Das Risiko
der Vertrauensbeziehung kann durch Überwachung eingeschränkt werden, die in eine
gleiche Beteiligung münden kann und über ein Kontrollsystem mit hierarchischen
Strukturen zu kontrollieren ist. Dem Risiko der eventuell schlechten finanziellen
Performance kann durch vertragliche Ausstiegsmöglichkeiten begegnet werden. Die
finanzielle Performance kann dann in regelmäßigen Abständen gemessen werden. Das von
Cravens, Piercy und Cravens (2000) vorgestellte umfassende System hat zum Ziel, eine
Kooperation schon vom Start auf Performance zu optimieren.
56
2.5.4 Marxt und Link
Marxt und Link (2001) untersuchen Performance- und Erfolgsfaktoren für Innovations-
und Produktionszusammenarbeiten. Die Autoren entwickelten ein System für den
Zusammenarbeitsprozess, das aus den Stufen
1. initiative Idee,
2. Partnerauswahl,
3. Aufsetzen der Kooperation,
4. Umsetzung und dann
5. Auflösung oder Neustart besteht.
Diese fünf Stufen des Zusammenarbeitsprozesses stellen die Autoren in einer Matrix den
drei Bereichen für den Zusammenarbeitserfolg, Struktur, Kultur und Risiko gegenüber. Für
jeden der entstehenden 15 Matrixfelder werden Kriterien entwickelt, wie beispielsweise für
die Zusammenarbeitsstufe „Partnerauswahl“, auf der die Autoren empfehlen, die Struktur
der Partner zu prüfen, damit diese strategisch in das gewünschte Profil passen.
2.5.5 Arino
Arino (2003) untersucht die Validität der Performancemessung bei Kooperationen und
testet verschiedene Konstruktvaliditäten von Performance über eine Befragung.
In seiner Befragung testet er die Performancemesskriterien Gesamtperformance („Overall
performance satisfaction“), strategische Zielerfüllung („Strategic goal fullfillment“), die
Gesamtheit der positiven und negativen Einflüsse von der Kooperation auf das
Mutterunternehmen („Net spillover effects“), die Zeitspanne des Bestehens der
Kooperation („Longevity”), die Anzahl der Änderungen im Zusammenarbeitsvertrag
(“Contractual changes“) und das Überleben der Kooperation (“Survival”) bei
Beteiligungs- und Vertragszusammenarbeiten mit dem Ziel herauszufinden, welche
Konstrukte als Messkriterien eine Aussage über Performance zulassen. Als Ergebnis stellt
er fest, dass bei der Bewertung der Gesamtperformance sowohl Resultate (in der Form von
„Strategic Goal Fullfillment“) als auch die Prozessperformance (also die Art wie in der
Kooperation zusammengearbeitet wird) wichtig sind.
Weitere Ergebnisse sind, dass die Erfüllung von strategischen Zielen nicht das gleiche ist
wie Gesamtperformance. Die Gesamtperformance wird auch durch den Prozess der
Kooperation geprägt (also die Prozessperformance). Weiter ermittelt er, dass bei
Beteiligungs- und Vertragszusammenarbeiten nicht die gleichen Kriterien für Dauer
(„Longevity“) und Überleben („Survival“) angewandt werden können, da andere
57
Investments getätigt wurden. Bei Kooperationen mit spezifischen Investments- und
Kapitalbeteiligung (die für gewöhnlich länger andauern) kommt es allerdings häufiger zu
Vertragsveränderungen und Nach- oder Neuverhandlungen. Dabei nutzt der stärkere
Partner seine Machtposition, um bessere Konditionen für sich auszuhandeln. Der Autor
gibt das Beispiel eines Großkonzerns, der durch eine Beteiligung mit einem ausländischen
Partner den ausländischen Markt kennenlernt. Nachdem der Konzern Marktkenntnisse
erlangt hat, handelt er neue, für den lokalen Partner schlechtere Konditionen in der
Distributionszusammenarbeit aus. Zusammenfassend definiert Arino die Performance in
Kooperationen als den Grad der Zielerreichung, egal ob es sich dabei um gemeinsame,
private, ursprüngliche oder später entstandenen Ziele handelt (Ziel-Performance) und den
Grad, zu dem die Interaktion in der Kooperation zufriedenstellend für die Partner ist
(Prozess-Performance). Arino ist der einzige Autor, der seine Performancemesskriterien
bei Kooperationen empirisch überprüft und bestätigt.
2.5.6 Weitere Studien zur Performancemessung in der Organisationsliteratur
Neben den dargestellten Performancekonzepten von Cravens, Piercy und Cravens; Marxt
und Link; und Arino sollen in diesem Kapitel weitere mögliche Messkonzepte in der
Literatur untersucht werden. Ziel der Recherche zu Performance ist es, das geeignetste
Performancekonzept zur Messung eines Zusammenhanges zwischen Performance und
Vertrauen festzulegen. Venkatraman und Ramanujam (1986) untersuchen
Performancemessung in der Literatur und stellen in ihrer Arbeit zwei grundsätzliche
Unterscheidungen der Performancemessung mit den entsprechenden Unterkriterien fest.
Als erstes grundsätzliches Konzept wird Performance nach Art und Herkunft der Daten des
Indikators unterschieden, wobei eine Unterscheidung in die folgenden Faktoren stattfindet:
a. Primärdaten, die direkt von der untersuchten Organisation stammen.
b. Sekundärdaten, die zum Beispiel über Marktanteilsstudien erhoben wurden und
nicht direkt von der Firma stammen.
Die Art der Datenherkunft hängt stark vom grundsätzlichen Untersuchungsdesign ab und
kann bei einem sekundäranalytischen Forschungsdesign als gegeben angesehen werden.
Die Datenherkunft soll deshalb hier nicht weiter untersucht werden.
Die Autoren geben als zweites grundsätzliches Unterscheidungskonzept von Performance
die Ebene der Indikatoren an, die sich in die folgenden Kriterien unterscheiden lässt:
a. finanzielle Performance, also Ziele über direkte finanzielle Faktoren wie
Deckungsbeitrag, Umsatz, Cashflow.
58
b. „business“ Performance, einer Vorstufe von Faktoren, die für das Erreichen finanzieller
Ziele notwendig sind. Es handelt sich um operationale Daten wie Marktanteil,
Effektivität der Kundenbesuche etc. Diese Ziele werden gewählt, weil finanzielle
Performance für Kooperationen nicht immer relevant ist. Diese Erfolgsfaktoren werden
in manchen Ansätzen auch als „Effektivität“ bezeichnet. Bei Wruck und Jensen (1998,
S. 401-423) werden diese Performance-Ziele auch einfach „nicht-finanzielle“ Ziele
genannt.
c. organisationale Effektivität, eine breite Performanceauffassung, die in vielen
Organisationskonzepten verwendet wird. Von der Zielebene her kann man auch von
Überzielen oder Visionen sprechen, denen die anderen Ziele unterzuordnen sind.
Dabei ist zu beachten, dass die drei Kriterien eng miteinander verknüpft sind, denn auch
die nicht-finanzielle Performance trägt zu finanziellen Erfolgen bei. Von einigen Forschern
wird deshalb die Forderung aufgestellt, neben den finanziellen Kriterien auch vermehrt
nicht-finanzielle Kriterien zu nutzen (Wruck und Jensen 1998, S. 401). Aus einer
Unternehmenssicht liegt der Vorteil der nicht-finanziellen Kriterien darin, dass
Entwicklungen früh erkannt werden können, während finanzielle Kriterien oft nur ein zum
Berichtszeitpunkt bereits historisches Ergebnis darstellen (Schiff und Hoffmann, S. 134).
Der Zeitbezug (frühzeitiges Erkennen von möglichen Problemen im Unternehmen) hat in
einer wissenschaftlichen Untersuchung keine große Bedeutung und kann deshalb nicht für
die Verwendung von nicht-finanzieller Performance sprechen. Einer der Hauptgründe der
Verwendung von nicht-finanziellen Performancekriterien liegt in der mangelnden
Verfügbarkeit von finanziellen Kriterien.
Weitere in der Literatur vorzufindende Performancemesskriterien sind der Vergleich
zwischen unterschiedlichen Kooperationen und die Dauer der Kooperation.
Beim Vergleich unterschiedlicher Kooperationen wurden die verschiedenen Kooperationen
eines Mutterunternehmens untersucht (Vgl.: Kale und Singh 2007 und Hoffmann 2007):
a. Die Betrachtung der Performance aller Kooperationen, die ein Unternehmen führt.
Hier liegt der Fokus auf Allianzerfahrung, die ein Unternehmen gewonnen hat; dem
Lernprozess, den ein Unternehmen durchläuft; der Partnerauswahl und dem
Prozess, neue Allianzen zu beginnen.
b. Die Betrachtung der Performance einer Kooperation.
c. Die Betrachtung der Performanceunterschiede nach Kooperationsform.
59
In dem Fall, dass Daten über mehrere Kooperationen zur Verfügung stehen, scheint der
Vergleich der einzelnen Kooperationen als sinnvolles Kriterium zur
Performancebewertung einzelner Kooperationen.
Bei der Performancemessung über Dauer der Kooperation dient die Dauer als Indikator für
Performance. Eine Untersuchung, wie aussagekräftig die Dauer der Kooperation über die
Performance ist, führte Harrigan (1988) durch. Er befragte Unternehmen über Erfolg und
Stabilität mit dem Ergebnis, dass 66,7% der unstabilen Kooperationen nicht als erfolgreich
bewertet wurden. Killing (1983) erfasst die Dauer der Kooperation und die Bewertung der
Performance getrennt und stellt eine Übereinstimmung fest. Geringer und Hebert (1991)
beschreiben Langfristigkeit einer Kooperation als notwendige Voraussetzung für Erfolg.
Gomes-Casseres (1987) dokumentiert Kooperationen, die aufgrund von Zielerreichung
beendet wurden. Auch Holtbrügge (2003) bezeichnet die Bewertung von Allianzen an der
Lebensdauer als Erfolgskriterium als wenig effizient, da dies auch ein Zeichen dafür sein
kann, dass angestrebte Ziele nicht rechtzeitig erreicht wurden. Eine Studie von Hennart,
Dong-Jae und Ming (1998) zeigt verschiedene Variablen, die die Stabilität von
Kooperationen beeinflussen. Wichtiger Faktor ist hier der Grund der Instabilität oder
Auflösung der Kooperation (Verkauf des Joint Venture vs. Beendigung).
Die Dauer der Kooperation, kann auch durch die Art des Vertrages bestimmt sein. So ist
bei Kooperation mit großen und spezifischen Investitionen, die nicht anders verwendet
werden können, davon auszugehen, dass bei Problemen neu verhandelt wird, während bei
Kooperationen mit nur lockerer vertraglicher Bindung die Kooperation aufgelöst wird
(Inkpen und Beamish 1997, vgl. auch Arino 2003). Die Fortdauer kann nicht als alleiniges
Mittel des Erfolgs gewertet werden, manche erfolgreiche Allianzen sind von Beginn an auf
eine gewisse Zeit ausgelegt, andere mögen Misserfolge oder Verträge aneinander fesseln
(Yan und Zeng 1999). Bewertet man die Gesamtheit der Studien zur Dauer der
Kooperation kann man feststellen, dass die Kriterien Dauer, Instabilität oder Auflösung
keine Indizien für Performance darstellen und Performance nicht über die Dauer gemessen
werden kann.
60
2.5.7 Systematischer Vergleich der Performancemesskriterien
Die Performancemesskriterien über Dauer der Kooperation und den Vergleich
verschiedener Kooperationen können aus oben genannten Gründen oftmals nicht zur
Messung des Zusammenhanges zwischen Performance zu Vertrauen verwendet werden.
Führt man die Hauptkonzepte von Anderson; Cravens, Piercy und Cravens; Arino; Kumar
und Nti zu den beiden Hauptkriterien zusammen, dann ergeben sich Ziel- und
Prozessperformance als unterschiedliche Performancemesskriterien in der Literatur.
Zielperformancekriterien können dabei als das Erreichen von Zielen wie Umsatz,
Deckungsbeitrag, Marktanteil angesehen werden. Nach einer Studie von Andersen
Consulting (Cravens, Piercy und Cravens 2000, S. 530) hatten nur 31% der untersuchten
Firmen formale Performance-Kriterien. Geyskens, Steenkamp und Kumar (2006)
erwähnen, dass bei Zielperformance die Maßnahmen im Vorfeld der Kooperation
stattfinden müssen. Dazu gehören die Wahl der richtigen Zusammenarbeitsform;
Festlegung der Partner (Geringer 1991); Festlegung von Zielen, Scorecards und
Performanceinstrumenten. Diese Maßnahmen sind in einer laufenden Kooperation nur mit
großem Aufwand nachzuholen. Aus diesen Gründen sind nur bei einer begrenzten Anzahl
an Unternehmen Zielperformancekriterien vorhanden.
Die Kooperationen, die keine formale Performancekriterien haben, oder bei denen aus den
oben erwähnten Gründen Zielperformancekriterien keinen Sinn machen, werden über
Prozessperformancekriterien gemessen. Prozessperformance kann als Zufriedenheit mit der
Zusammenarbeit angesehen werden. Maßnahmen der Prozessperformance finden während
der Lebenszeit einer Kooperation statt und beinhalten Kommunikation, Beziehungspflege
(Simonin 1997, Zollo, Reuer und Singh 2002), Wissenstransfer, Wissensmanagement und
Lernen (Van de Ven and Polley 1992 sowie Kumar und Nti (1998)),
Informationsweitergabe (Carson, Madhok und Varman 2003), individuelle Kontakte, etc..
Bei der Prozessperformance kann ein Partner mit dem verdeckten Wunsch teilnehmen, aus
der Partnerschaft zu lernen. Als hypothetisches Beispiel sei hier ein indisches
Unternehmen genannt, das mit einem internationalen Konzern in Kooperation Produkte
entwickelt und Forschung betreibt. Dabei kann es sein, dass das indische Unternehmen mit
dem Wunsch in die Partnerschaft gekommen ist, die Prozesse und das Wissen des
internationalen Konzerns zu erwerben. Dieser Wunsch wird allerdings zumeist nicht
offiziell in Verträge aufgenommen sondern stellt ein geheimes Bewertungskriterium der
Performance der Zusammenarbeit dar.
61
2.6 Wirkungsansätze Performance und Vertrauen
2.6.1 Performance und Vertrauen
Einer der grundsätzlichen Unterschiede zwischen persönlichen und organisationalen
Vertrauen ist, dass bei persönlichem Vertrauen meistens keine explizit formulierten
Performancekriterien und Performanceüberwachungsprozesse angewandt werden. Das
heutige anerkannte Vertrauensmodell von Mayer, Davis und Schoorman hat den Fokus auf
persönliche Beziehung (Mayer, Davis und Schoorman 1995). Erst seit jüngster Zeit hat es
sich gezeigt, dass dieses Vertrauensmodell auch auf andere Bereiche wie
Unternehmenskooperationen angewandt werden kann, da auch offenbar im Bereich der
Unternehmen Vertrauen durch die gleichen Bestandteile geprägt wird. Die
Vertrauenskonzepte, die sich speziell mit Organisationen oder Kooperationen beschäftigen,
berücksichtigen im besonderen Maße die rückbezüglichen Prozesse, die durch eine
Performancekontrolle entstehen. Als Beispiele seien hier die Modelle von Das und Teng,
Inkpen und Currall oder Rousseau genannt, die eine Prozesskomponente beinhalten und
zwischen einer Vorphase der Kooperation und nachträglichen Phase unterscheiden.
62
2.6.2 Muthusamy, White und Carr Ansatz
Der Ansatz von Mayer, Davis und Schoorman findet breite Verwendung in der Literatur,
so auch durch Muthusamy White und Carr (2007).
Abbildung 15: Vertrauens – Performance Zusammenhang nach Muthusamy, White und Carr
Die Autoren nehmen neben denen von Mayer, Davis und Schoorman (1995) verwendeten
Vertrauensbestandteilen noch weitere soziale Faktoren in ein Modell zur Erklärung von
Performance in Kooperationen auf. Der erste Faktor steht für die Beidseitigkeit der
Bindung („Reciprocal Commitment“), was bedeutet, dass beide Partner sich in die
Kooperation einbringen. Der zweite Faktor besteht in der möglichen Einflussnahme der
Partner („Relational Mutual Influence“). Dieser Faktor geht davon aus, dass mehr
Ressourcen eingebracht und höherer Einsatz gezeigt wird, wenn die Partner wissen, dass
ihr Einfluss groß genug ist, um die Kooperation zu beeinflussen. Allianz-Performance
stellt hierbei die wahrgenommene Allianzperformance, gemessen an generischen
Maßeinheiten („generic measures“) dar.
Empirisch überprüft wird das Modell anhand von N=144 Allianzen von US Firmen, mit
dem Ergebnis, dass Performance 0,68 mit Ability-basiertem Vertrauen, 0,48 mit
Benevolence-basiertem Vertrauen und 0,7 mit Integrity-basiertem Vertrauen korreliert. Die
deutlichen Unterschiede der Korrelationen der verschiedenen Vertrauensarten bestätigen
das Vorhandensein unterschiedlicher Kriterien. Die beiden dem Modell hinzugefügten
Faktoren 1. Beidseitigkeit (Korrelation 0,66) und 2. Einflussnahme (Korrelation 0,39)
korrelieren stark zur wahrgenommenen Performance.
Beidseitigkeit
Ability-basiertes Vertrauen Benevolence-basiertes Vertrauen Integrity-basiertes Vertrauen
Einflussnahme
Performance der Kooperation
(Bereitschaft eines Partners, die
Kooperation weiter zu führen)
+
63
Das Modell zeigt, zusätzlich zu den späteren Studien von Mayer und Davis (1996 und
1999) die Verwendbarkeit des Modelles zur Performancemessung in Kooperationen. Im
Folgenden wird der Ansatz unternommen, möglichst einfach und ohne die Aufstellung
eines neuen Modelles, das Mayer, Davis und Schoorman Modell um die in der
Performancemessung anerkannten Performancemesskriterien Ziel- und
Prozessperformance zu ergänzen.
2.6.3 Ergänzung zum Mayer, Davis und Schoorman Vertrauensmodell
Unzureichende Beachtung rückbezüglicher Vertrauensprozesse waren eine der
Hauptkritikpunkte an agency-theoretisch basierten Corporate Governance-Überlegungen
und werden auch im Mayer, Davis und Schoorman-Modell kaum berücksichtigt.
Abbildung 16: Mayer, Davis und Schoorman-Vertrauensmodell mit Ergänzung des Autors
Vertrauen kann durch Überwachungsprozesse verdrängt werden. Dies verringert langfristig
die Performance (Vgl. Nippa und Petzold 2005 sowie Bettmann und Weitz 1983).
Kombiniert man die Erkenntnis der Rückbezüglichkeit mit den von Arino ermittelten
unterschiedlichen Performancekriterien (Zielperformance und Prozessperformance), so
ergeben sich daraus mehrfache Rückkopplungen (siehe Abbildung 16). Der dem
Vertrauensmodell von Mayer, Davis und Schoorman hinzugefügte Kontrollprozess über
Integrity
Ability
Benevolence Vertrauen
Wahrgenommenes Risiko
Risiko-
bereitschaft
Performance
Vertrauensneigung
Faktoren für wahrgenommene
Vertrauenswürdigkeit
Messung über Zielperformance
Messung über Prozessperformance
64
Ziel- und Prozessperformance entspricht weitgehend dem im Das und Teng Modell
vertretenen Gegensatz zwischen Vertrauens- und Kontrolllevel.
Als Annahme ist zu vermuten, dass eine Messung über Zielperformance und die damit
verbundenen Messkriterien sich auf die gesamten Faktoren, die zur Vertrauensbildung
beitragen auswirkt. Die Zielperformance wird üblicherweise an der Zielerreichung der
vorher festgelegten Ziele ermittelt, wobei der Weg zur Zielerreichung nur von sekundärer
Bedeutung ist. Falls die Ziele und deren Messung zwischen den Kooperationspartnern fest
vereinbart sind, ist die Wahrscheinlichkeit einer rationalen Betrachtung und Messung groß.
Durch rationale rückbezügliche Prozesse wird Vertrauen bei Kooperationen in dieser
Annahme dann nicht negativ beeinflusst. Die Zielperformance betrifft deshalb keine
spezielle Vertrauenskomponente, sondern kann sich je nachdem auf die eine oder andere
Komponente mehr oder weniger auswirken.
Anders ist es bei der Prozessperformance, die besonders den Vertrauensfaktor
„Benevolence“ (Goodwill-Trust) beeinflusst. Als Beispiel kann man Kooperationspartner
nennen, die in den täglichen Zusammenarbeitsprozessen sehr gut zusammenarbeiten und
deren Vertrauenserwartung gleichzeitig mit der Bewertung der Prozessperformance hoch
ist; oder alternativ einen Kooperationspartner mit schlechter Prozessperformance und
niedriger Vertrauenserwartung oder Benevolence.
Als Hypothese ergibt sich daher, dass je mehr eine Messung über Prozessperformance
stattfindet, desto größer ist der rückbezügliche Faktor auf „Benevolence“.
Ability und Integrity werden bei diesem Konzept durch die Messung über
Prozessperformance nicht beeinflusst, da sich die Einstellung zu den Fähigkeiten und
Normen weder beim Vertrauensgeber noch Vertrauensnehmer ändert.
Ein Sonderfall der Prozessperformance ist die Existenz einer verborgenen Agenda und von
Zielen (wie z.B. Lernen, Image, etc.), die dem Kooperationspartner nicht offen mitgeteilt
werden (Vgl. Arino). Das Erfüllen bzw. Nicht-Erfüllen versteckter Ziele wird sich
ebenfalls maßgeblich negativ oder positiv auf Vertrauensneigung und Benevolence
auswirken. Diese Auswirkung, sowie die versteckte Agenda, ist oftmals nicht über eine
Befragung zu messen und wird ihren Einfluss auf die allgemeine Zufriedenheit mit der
Performance haben. Die Ergänzung des Vertrauensmodelles wird im Kapitel 7.6 näher
untersucht.
65
3 Zum Untersuchungsdesign
3.1 Auswahl Forschungsansatz
Im Folgenden wird die Vorgehensweise für eine Analyse des Zusammenhanges zwischen
Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen entwickelt.
Obwohl die Zahl an veröffentlichten Artikeln zu Kooperationen fast unüberschaubar
geworden ist fehlt es an einer Synthetisierung der Ergebnisse. Allein eine Abfrage der
Wirtschaftsdatenbank „Business Source Premier“ liefert bei der Abfrage zu nur einer Form
der Kooperation, dem Schlagwort „Alliance“, 86.298 Artikel. Die Qualität dieser Studien
kann nicht ohne eine nähere Analyse bewertet werden. Manche von ihnen täuschen eine
falsche Präzision vor. So gibt es Studien mit komplizierten Modellen, wie linearen
Strukturgleichungsmodellen, in denen komplexe mathematische Verfahren auf der
Grundlage von wenigen Befragten angewendet werden, so dass die Wahrscheinlichkeit
hoch ist, einen Sachverhalt nicht richtig zu erfassen. Als Beispiel sei hier die Studie von
Walker, Gordon und Weber (1984), „A Transaction Cost Approach To Make-Or-Buy
Decisions“, genannt, in der eine lineare Strukturgleichung (LISREL Modell) für N=60 bei
8 Hypothesen und 13 Variablen angewendet wird. Ein anderes Beispiel ist die Studie von
Reddy, Srinivas und Czepiel (1999), die ihre 6 Hypothesen über 7 Variablen für eine
Grundgesamtheit mit N=123 mit einem LISREL-Strukturgleichungsmodell verifizieren
wollen. Aufgrund der geringen Fallzahl, dürfte die Validität der Ergebnisse eher gering zu
beurteilen sein. Zudem gibt es Studien mit widersprüchlichen Ergebnissen und Aussagen,
beispielsweise solche, die generell einen höheren Unternehmenserfolg bei Kooperationen
messen wie Burt (1983) sowie Dyer und Singh (1998). Andere Studien messen nur unter
speziellen Faktoren mehr Erfolg in Kooperationen wie Baum, Calabrese und Silverman
(2000) sowie Khanna, Gulatin und Nohira (1998).
Es gibt zwar eine große Anzahl an Primärstudien, aber keine Synthetisierung von
Ergebnissen zum Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen bei Unternehmens-
kooperationen. Deshalb wurde ein sekundäranalytisches Analyseverfahren gewählt werden,
das eine Übersicht über Primärstudien ermöglicht. Mit den Worten von Glass: „[T]his
endeavor (of research synthesis) deserves higher priority … than adding a new experiment
of survey to the pile.“ (Glass 1976, S. 355). Das auszuwählende Untersuchungsdesign
sollte eine Einordnung einzelner Studien in einen Gesamtzusammenhang gewährleisten.
66
3.2 Untersuchung
Abbildung 17: Untersuchungsaufbau der Metaanalyse
Ausgangspunkt bildet eine Vertiefung der Fragestellung zu Erfolgsfaktoren bei
Unternehmenszusammenarbeiten. Im Rahmen einer ersten Literaturrecherche (im
Folgenden Basiserhebung genannt) werden wissenschaftliche Beiträge zu Kooperationen
recherchiert. Die Anzahl der Primärstudien, die den Zusammenhang von Performance zu
Vertrauen messen, wird in der Basiserhebung als ausreichend für eine Metaanalyse
geschätzt (Vergleiche Abbildung 22: Untersuchte Kriterien in den Primärstudien der
Basiserhebung). Eine Analyse zu bestehenden Metaanalysen bestätigt eine bestehende
„Forschungslücke“ zum Performance – Vertrauenszusammenhang in
Unternehmenskooperationen in Form einer Forschungssynthese (Vgl. Kapitel 3.3).
Zum weiteren Fortgehen wurden die Schlagwörter und Datenbanken für eine zweite
Recherche zu Performance und Vertrauen festgelegt. Zusätzlich zu den gefundenen
Beiträgen werden die Literaturverweise aus den Literaturverzeichnissen der gefundenen
Beiträge ausgewertet und relevante Beiträge aus den Literaturverweisen aufgenommen.
Vorläufige Fragestellung
(Erfolgsfaktoren bei Kooperationen)
Literatursuche zu Kooperationen
(Basiserhebung)
Definition der Schlagwörter und
Suchkriterien
Festlegung Datenbanken und
Infoauswahl
Literatursichtung und Abgleich
mit bestehenden Analysen
(Performance – Vertrauenszusammenhang
kaum synthethisiert)
Festlegung der genauen
Fragestellung
(Performance – Vertrauenszusammenhang
in Unternehmenskooperationen)
Zweite + dritte Recherche
(Literaturverweise)
Kodierung
Analyse und Auswertung
67
Danach folgt die Analyse in Bezug auf die folgenden Fragestellungen, die sich aus der
Literaturrecherche ergeben haben:
• Besteht ein positiver Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen
• Hat die Art der Kooperation einen Einfluss auf den Performance –
Vertrauenszusammenhang;
• Muss Vertrauen in persönliches und organisationales Vertrauen getrennt werden;
• Kann Ziel- und Prozessperformance als Moderator bestätigt werden;
• Können die Vertrauenskriterien Benevolence, Integrity, Ability sowie Vertrauen als
Moderatoren bestätigt werden;
• Kann das dominierende Vertrauensmodell von Mayer, Davis und Schoorman auf
Unternehmenskooperationen übertragen werden;
• Sollte das Mayer, Davis und Schoorman Konzept um getrennte rückbezügliche
Performanceprozesse erweitert werden.
Das Vorgehen folgt sinngemäß den Empfehlungen zum Vorgehen bei Metaanalysen von
DeCoster (2004), Lipsey und Wilson (2001) und Stock (1994).
68
3.3 Metaanalysen zu Kooperation und Performance in der Literatur
Durch eine Literatursuche zu Metaanalysen mit den Themen Performance, Kooperation
und Vertrauen wurde der Stand der Wissenschaft analysiert. Dabei wurden
durchschnittlich in jeden der Metaanalysen 96 Studien analysiert, bei einer relativ großen
Standardabweichung von 121. Es lässt sich feststellen, dass es keine Metaanalyse zu den
Bestimmungsfaktoren für einen Performance-Vertrauens-Zusammenhang gibt.
Demgegenüber gibt es zu einzelnen Themen der Kooperation bereits zahlreiche
Metaanalysen.
Seppänen, Blomqvist und Sundqvist (2007) untersuchen die Zeitschriftendatenbanken
Abi/inform, ScienceDirect, EbscoHost und Emerald für den Zeitraum von 1990 bis 2003
und listen die Vertrauensdefinitionen speziell für den Bereich der Kooperation von
Organisationen von 107 relevanten Beiträgen auf. Leider beschränkt sich der Beitrag auf
eine Auflistung der Beiträge und der jeweiligen Begriffe von Vertrauen, ohne ein eigenes
Modell zu entwickeln, oder eine Synthese der einzelnen Beiträge vorzunehmen.
Der Zusammenhang zwischen Performance und Strategie wurde mittels Metaanalysen
untersucht. Strategie (oder Ressourcen oder Investitionen in Strategie) korreliert in allen
Metaanalysen positiv mit der Performance. Capon, Farley und Hoenig (1990) untersuchen
320 Primärstudien und stellten einen positiven Zusammenhang der (finanziellen)
Performance mit Umwelt, Investitionen in Strategie und Organisation fest.
Die Metaanalyse zur „Ressource-Based-Theorie“ (RBT) von Crook, Ketchen, Combs und
Todd (2008) untersucht den Zusammenhang zwischen Investition in strategische
Ressourcen und Performance und überprüft drei wichtige Hypothesen zur RBT. In ihrer
Metaanalyse zu strategischen Ressourcen wurden 125 verwertbare Studien untersucht, die
insgesamt 29 561 Organisationen (N) umfassen.
Die drei zur RBT aufgestellten Hypothesen konnten bestätigt werden. Strategische
Ressourcen korrelieren positiv mit der Performance (r = 0,17; p<0,01). Das Verhältnis
zwischen Ressourcen und Performance ist für Ressourcen, die den RTB Kriterien
entsprechen, stärker (r = 0,2; p<0,10) und die Ressourcen-Performance-Korrelation bei
Maßeinheiten, die keiner möglichen Beeinflussungen durch den Interviewten unterliegen,
ist stärker (r=0,23; P<0,10).
Leonidou, Katsikeas und Samiee (2002) untersuchen 36 Primärstudien und stellen einen
deutlich positiven Zusammenhang zwischen Exportmarketingperformance und Anteil des
69
Exportumsatzes, einen geringen Zusammenhang zwischen Exportmarketing-performance
und Exportmarketingstrategien und keinen Zusammenhang zwischen Durchführungsjahr
der Studie, Geographie oder Produktart fest. Schwenk und Shrader (1993) stellen bei 15
untersuchten Primärstudien bei kleinen Firmen einen positiven Zusammenhang zwischen
Performance und Planung fest.
Nur in der Studie von Boyd (1991) konnte, vermutlich bedingt durch die geringe Zahl von
29 Primärstudien, lediglich ein schwacher Zusammenhang zwischen Strategie und
Performance festgestellt werden.
Auch der Zusammenhang zwischen Performance und Marktorientierung ist mittels
Metaanalysen sehr gut untersucht. Ellis (2006) analysierte 56 Primärstudien und legte
einen Zusammenhang zwischen finanzieller Performance und Marktorientierung für den
Fall, dass das Unternehmen kulturell zu dem entsprechenden Markt passt.
Rodriguez, Carrillat und Jaramillo (2004) untersuchen an 114 Primärstudien den
Zusammenhang zwischen Marktorientierung und Performance und stellen einen hohen
Zusammenhang im Non-Profit- und Service-Sektor und einen geringen Zusammenhang für
den Industrie- und Produktionssektor fest. Kirca, Jayachandran und Bearden (2005) stellen
bei 63 Primärstudien einen Zusammenhang zwischen Performance und Marktorientierung
bei Industriefirmen fest, allerdings nur unter der Bedingung, dass die Performance an
befragten Faktoren bewertet wird. Bei einer Bewertung von Performance an finanziellen
Faktoren ergibt sich ein positiver Zusammenhang zu Marktorientierung bei Industriefirmen
und ein gering positiver Zusammenhang bei Servicefirmen.
Den Zusammenhang zwischen Performance und Hierarchie untersuchen Dalton, Daily und
Roengpitya (2003) anhand von 229 Studien, sie stellten einen geringen Zusammenhang
zwischen finanzieller Performance und der Art der Institution sowie der Führung (CEO,
Direktor etc.) fest. Sanchez-Ballesta und Garca-Meca (2007) untersuchen
Eigentümerstrukturen und Firmenperformance in 33 Studien und stellen einen positiven
Zusammenhang bei dem „right governance system“ mit richtigen
Performancemesskriterien fest. Eine Eigentümerstruktur, die Kontrolle beinhaltet, wirkt
sich positiv auf Performance aus. Certo, Lester et al (2006) stellten an 27 Studien einen
geringen Zusammenhang zwischen finanzieller Performance und dem Management durch
„top management teams“ fest. Song, Podoynitsyna, et al. (2008) untersuchen an 31 Studien
Erfolgsfaktoren in „New Business Ventures“ und stellen einen geringen Zusammenhang
für die unterschiedlichen Eigentumsverhältnisse fest. Die Studie von Sundaramurthy,
Rhoades und Rechner (2005) umfasst 145 Studien. Sie ermittelte einen geringen
70
Zusammenhang zwischen Formen des Eigentums und Performance. Sie zeigte, dass die
Verknüpfung von Eigentümerschaft mit Ausübung von Kontrolle in einem positiven
Zusammenhang mit Performance steht.
Geyskens; Steenkamp und Kumar (2006, S. 557) untersucht bei 200 Studien 557
Datensätze von insgesamt 91006 Befragten (N) mit der Fragestellung, welche der Optionen
von „make, buy or ally“ die richtige Wahl der Kooperation ist. Dabei liegt der
Schwerpunkt auf einer transaktionsanalytischer Betrachtung, die sich in 11 Hypothesen
widerspiegelt. Insgesamt lässt sich feststellen, dass bei spezifischer Investition ein
hierarchisches Steuermodell dem Markt vorgezogen wird. Im Detail heißt dies, dass wenn
Absatzschätzungen nicht möglich sind, hierarchische Steuerung dem Markt vorgezogen
wird, ebenso wenn technische Ungewissheit besteht. Bei Unsicherheit über das Verhalten
der Marktteilnehmer wird Hierarchie vorgezogen und der Einfluss spezifischer
Investitionen in eine Kooperation gewinnt dann an Bedeutung. Nicht erwiesen wurde, dass
die Größe der Transaktion mit der Wahl der Kooperationsform zusammenhängt. Auch
Hypothesen für Williamsons (1991) „asset specificity“ Theorie werden mit dem Ergebnis
überprüft, dass wenn Investitionen spezifischer werden, dann wird Beteiligung einem
Markt vorgezogen, wenn Ungewissheit zunimmt (z.B. über Volumen, Technologie,
Verhalten), dann wird Markt einer Beteiligung vorgezogen. Nicht bestätigt wurde, dass
spezifische Investitionen einen größeren Effekt als Ungewissheit auf die Entscheidung
zwischen Markt und Beteiligung haben.
Auch eine Prüfung des Zusammenhanges zwischen der Transaktionskostentheorie und der
Performance (Williamson 1985) ergab, dass sowohl eine Hierarchie bei optimaler
Transaktion die Performance erhöht als auch eine Kooperation bei optimalem Markt die
Performance erhöht.
Die Metaanalyse hat Ergebnisse aufgezeigt, die auch für die Wahl einer Kooperation
entscheidend sind, wie z.B. dass spezifische Investitionen in eine Kooperation auch eine
juristische Beteiligung forcieren oder dass bei Unsicherheit über das Verhalten der
Markteilnehmer Hierarchie bevorzugt wird.
Zwischen Performance und ökologischem Umfeld stellen Rosenbusch, Bausch und
Galander (2007) an 62 Primärstudien keinen Zusammenhang fest. Den Zusammenhang
zwischen Performance und soziokulturellem Umfeld untersuchen Stahl und Voight (2004)
an 26 Studien. Die Autoren stellen einen negativen Einfluss auf Performance durch
kulturelle Unterschiede bei der Verwendung von marktbasierenden Messverfahren fest.
Der Einfluss bei accounting-basierten Messverfahren ist positiv.
71
Den Zusammenhang zwischen Performance und Unternehmensgröße untersucht Meng-
Ling (2006) an 121 Studien. Sie fanden heraus, dass Firmengröße positiv mit finanzieller
Performance, nicht aber mit Markt-Performance korreliert. Ketchen, Combs. et al. (1997)
stellen an 40 Beiträgen einen positiven Zusammenhang von Organisationsperformance und
der Fokussierung auf einen Industriezweig fest. Gooding und Wagner III. (1985) stellen
einen positiven Zusammenhang von Unternehmensperformance und Unternehmensgröße
an 31 untersuchten Primärstudien fest.
Der Zusammenhang von Performance und Vertrauen zwischen Kunden und Vertrieb wird
von Swan, Bowers und Richardson (1999) anhand von 16 Studien untersucht. Der Kauf
des Produktes korreliert mit dem Vertrauen des Kunden. Geykens, Steenkamp und Kumar
(1998) stellen anhand von 24 Primärstudien einen positiven Zusammenhang zwischen
ökonomischem Ergebnis und Vertrauen zwischen Hersteller und Abnehmer fest.
Geyskens, Steenkamp und Kumar (1999) untersuchen in einer weiteren Studie an 71
Beiträgen den Zusammenhang zwischen ökonomischen und nicht-ökonomischen
Erfolgsfaktoren mit der Feststellung, dass Performance stark mit Satisfaction (Trust &
Commitment) zusammenhängt. Wood, Boles, Johnston und Bellenger (2008) ermitteln an
32 Studien einen positiven Zusammenhang zwischen Vertrauen und
a. dem Grad Versprechen zu halten,
b. Zuverlässigkeit,
c. Ehrlichkeit,
d. Kompetenz,
e. Respekt,
f. Qualifikation.
Zu den Themenkomplexen Zusammenarbeit, Performance und Vertrauen wurden einige
Metaanalysen durchgeführt, es existiert keine Metaanalyse zu dem Zusammenhang
zwischen Performance und Vertrauen bei Unternehmenskooperationen. Eine Übersicht
durch die Metaanalysen ermittelten Zusammenhänge findet sich im Anhang.
72
3.4 Verfahren der Forschungssynthese
Allgemein gebräuchliche Verfahren für eine Bestandsaufnahme des Forschungsstands in
Sekundäranalyse sind Reviews, deskriptive Analysen, Auszählung („voice counting“) und
zunehmend Metaanalyse. Die Reviews sind qualitativ, die Metaanalysen quantitativ basiert
– deskriptive Analyse und Auszählung stellen Mischformen dar (Guzzo, Jackson und
Katzell 1987, S. 407-442). Bei deskriptiven Analysen handelt es sich um die verbale
Umschreibung von analysierten Studien, Theorien und elementaren Faktoren. Für Reviews
existieren keine standardisierten Vorgehensweisen (Green und Hall 1984, S. 37-53; Hunter
and Schmidt 1990; Rosenthal und DiMatteo 2001, S. 59-82). Die Forscher sind relativ frei
in der Wahl eines Forschungsdesigns. Dies hat zur Folge, dass diese Analysen nur bedingt
vergleichbar sind. Bei deskriptiven Analysen wird auf einer fest umrissenen und relativ
breiten Basis des Forschungsstandes recherchiert. Die gefundenen Studien werden nach
wissenschaftlichen Kriterien kodiert, beispielsweise nach dem verwendeten
wissenschaftlichen Modell, dem Erscheinungsjahr, der zugrundeliegenden
wissenschaftlichen Theorie oder dem Ergebnis (wie positiv, negativ, signifikant, etc.)
(Guzzo und Katzell 1987, S. 407-442). Eine Frequenzanalyse behandelt dabei jede
einzelne Studie als einen Datensatz und es werden die Zusammenhänge zwischen den
Studien untersucht.
Bei Auszählungen werden qualitative Schlussfolgerungen über eine zentrale Beziehung
(beispielsweise ob eine Korrelation signifikant ist) durch die Summation einzelner
Forschungsstudien getroffen (Rosenthal (1991) nennt dieses Vorgehen „Vote Counting“
und „Combining Probabilities“, Guzzo und Katzell (1987, S. 407-442) nennen es „Box
Score Review“. Rosenthal (1978, S. 185-193) sieht bereits in der Auszählung eine
Metaanalyse. Aus heutiger Sicht sollte diese Methode von der Metaanalyse getrennt
werden, denn bei der Auszählung werden die Signifikanzniveaus und Stichprobengrößen
nicht ausreichend berücksichtigt, sondern beispielsweise Studien mit großen und kleinen
Stichprobenmengen gleich bewertet. Auch wird die Abhängigkeit des Signifikanzniveaus
von der Stichprobengröße bei einer Auszählung nicht berücksichtigt.
Die Metaanalyse ist ein Verfahren, bei dem die quantitativen Ergebnisse der Teilstudien zu
einem quantitativen Gesamtergebnis aggregiert werden (Glass 1976). Sie ist in der Lage,
andere sekundäranalytische Verfahren zu ersetzen und erlaubt die schnell wachsende
wissenschaftliche Literatur sinnvoll und korrekt zusammenzufassen (Wolf 1986). Im
73
Unterschied zur Auszählung werden bei der Metaanalyse die Daten der Einzelstudien unter
Berücksichtigung der Effekt- und Stichprobengröße durch statistische Verfahren
berechnet. Die Metaanalyse besitzt dabei ein wesentlich höheres Signifikanzniveau als die
integrierten Einzelstudien erreichen. Sie ist weniger subjektiv als andere
sekundäranalytische Verfahren. Falls eine ausreichende Datenlage vorhanden ist, ist die
Metaanalyse das vorzuziehende sekundäranalytische Verfahren.
74
3.5 Metaanalyse als Verfahren der quantitativen Synthese
3.5.1 Metaanalyse
Zur Durchführung einer Metaanalyse bestehen unterschiedliche Ansätze, die im folgenden
Kapitel vorgestellt werden. Die Metaanalyse ist ein relativ junges wissenschaftliches
Instrument. Während das Basiskonzept bereits von Thorndike 1933 verwandt wurde waren
es Schmidt und Hunter, die 1977 erste Artikel unter Namen „Metaanalyse“
veröffentlichten und ein eigenständiges statistisches Instrumentarium entwickelten (Davar
2004, S. 210). In den letzten 30 Jahren wurden die Modelle der Metaanalyse
weiterentwickelt, aber selbst heute ist die Modellentwicklung noch keinesfalls
abgeschlossen (Dalton und Dalton 2008, S. 127-147; sowie Schmidt 2008, S. 96-113).
Goldstein und Yang et al. (2000) sehen Metaanalyse eher technisch als einen speziellen
Fall eines multilevel Datenmodelles, in dem der höchste Level der Level der Primärstudie
und der niedrigste Level die Befragung des einzelnen Individuums ist („a special case of a
multilevel (hierarchical data) model in which the highest level is that of the study and the
lowest level is that of an observation on an individual respondent“). Niemi (1986, S. 5)
hingegen sieht Metaanalyse als die Anwendung von statistischen Prozeduren um
empirische Ergebnisse von einzelnen Studien mit dem Ziel die Synthetisierung zu
integrieren um somit eine Gesamtaussage treffen zu können (“the application of statistical
procedures to collections of empirical findings from individual studies for the purpose of
integrating, synthesizing and making sense of them”).
Zwischen Meta-, Primär- und Sekundäranalyse trennen Glass, McGaw und Smith (1981 S.
21), wobei unter Primäranalyse die ursprüngliche Analyse von Daten in einer Studie zu
verstehen ist, während Sekundäranalyse die erneute Analyse der ursprünglichen
Fragestellung mit besseren statistischen Techniken oder die Beantwortung einer neuen
Frage mit alten Daten betrifft. Die Metaanalyse von wissenschaftlichen Beiträgen wird
dabei zu einem Instrument, um viele und widersprüchliche Ergebnisse unter Einsatz von
Statistik zu einem einheitlichen Ergebnis zu bringen. („Primary Analysis Is The Original
Analysis Of Data In A Research Study… Secondary Analysis Is The Reanalysis Of Data
For The Purpose Of Answering The Original Research Question With Better Statistical
Techniques Or Answering New Questions With Old Data ... Meta-Analysis Of Research
Invites One Who Would Integrate Numerous And Diverse Findings To Apply The Full
Power Of Statistical Methods To The Task ... It Is The Statistical Analysis Of The Summary
75
Findings Of Many Empirical Studies.”). Metaanalyse ist die “Analysis Of Analysis”
(Glass, 1976, S. 3).
Bei Studien im medizinischen und psychologischen Bereich geht es oft darum die
Wirksamkeit oder Unwirksamkeit eines Medikamentes oder einer Behandlungsmethode zu
beurteilen. Wird eine Gruppe behandelter Personen mit einer Gruppe ohne Behandlung
verglichen, dann haben die jeweils unterschiedlichen Behandlungsgruppen eine hohe
Homogenität und eignen sich dafür, in eine Metaanalyse aufgenommen zu werden. In den
Wirtschaftswissenschaften ist die Problematik deutlich komplexer, weil beispielsweise der
Erfolg einer Kooperation anhand einer Vielzahl unterschiedlicher Kriterien gemessen
werden kann wie Marktanteil, Profit oder durch Verwendung eher subjektiver Merkmale
wie Zufriedenheit, Image oder Informationsgewinnung.
3.5.2 Technische Ansätze der Metaanalyse
Die drei grundlegend unterschiedlichen Ansätze zur Metaanalyse lassen sich
unterscheiden: Fix-Effect-Modelle, HML-Modelle und Random-Effect-Modelle.
Das Fix-Effect-Modell (FE-Modell) geht davon aus, dass es eine einheitliche Effektgröße
und somit einen gemeinsamen Effekt in der Population bzw. zwischen den einzelnen
Studien gibt. Bei einer einheitlichen Effektgröße kann davon ausgegangen werden, dass
alle Effektgrößen auf einem einzigen Parameter beruhen. Die Grundidee dieser
Vorgehensweise ist es, Konstellationen zu analysieren, bei denen das gleiche Experiment
von verschiedenen Forschern unabhängig voneinander an verschiedenen Orten mehrmals
durchgeführt wurde (auch strikte Replikation genannt). Im FE-Modell geht man davon aus,
dass die beobachteten Unterschiede nicht an der Effektgröße selbst liegen, sondern mit der
Durchführung zu tun haben.
Wenn die Hypothese des einheitlichen Effektes abgelehnt werden muss, beziehungsweise
die Bedingungen der strikten Replikation meist nicht vollständig erfüllt sind, werden die
Studien gruppiert und so Subgruppen von Studien mit gleichen Effektgrößen gebildet. Der
Nachteil dieses Vorgehens ist, dass keine Gesamtaussage getroffen werden kann. Hedges
(1985) entwickelte dieses Vorgehen zu einem Modell der „linear fortlaufenden
Effektgrößen“ (oder „hierarchical linear“ bzw. HML-Modell) weiter. Die Grundlage einer
Metaanalyse nach dem HML-Modell bilden die in den einzelnen Originärstudien
beobachteten Parameter, die dann um einen Fehlerparameter (ei) erweitert werden. Man
geht dabei davon aus, dass dieser Fehlerparameter normalverteilt ist. Weil bei diesem
Vorgehen eine hohe Anzahl an Primärstudien benötigt wird (>500), transformiert man den
76
Korrelationskoeffizienten in eine Fisher-z-Korrelation, bei der die Fehler bei kleinen
Mengen an Primärstudien als gering angenommen werden können. HML-Modelle haben
breite Einsatzgebiete, einen Überblick geben Raudenbush und Bryk (2002) oder für den
Bereich der Metaanalyse Hox und Leeuw (2003).
Kritik an dem „FE-Urmodell“ der Metaanalyse wurde von Erez, Bloom und Wells (1996)
und von Hunter und Schmidt (2000) geübt. Schon bei einer Dosierungsänderung
(beispielsweise bei der Gabe eines Medikamentes) oder bei einer Veränderung der
Patientengruppe müsse von einer Änderung der Effektgröße ausgegangen und so könne
nicht mehr von einer Replikation gesprochen werden. Das Random-Effekt-Modell (RE-
Modell) nimmt daher, anders als das FE-Modell, keine konstante Effektgröße bei allen
Studien an, sondern fasst die Effektgröße als Variable auf. FE-Modelle sind also
Sonderfälle von RE-Modellen, bei denen die Effektgröße konstant ist. Im Fokus der RE-
Modelle steht die erwartete Variable der Effektgröße und die Varianz der Effektgröße.
Dabei wird der Mittelwert dieser Verteilung von unterschiedlichen Effekten geschätzt. Die
Verteilung von Ri () unterscheidet sich nur, wenn sich die Stichprobengröße (ni)
unterscheidet. Sonst haben alle Variablen die gleiche Verteilung, die durch eine
Dichtefunktion angegeben wird (r;p,n). In diesem Fall reicht die Kenntnis von p und d aus,
um die Korrelation zu beschreiben. Wenn p nicht bekannt ist, dann unterscheiden sich die
einzelnen Ri der Studien nur um p. Dabei kann p selbst als Zufallszahl von P angesehen
werden. Die Verteilung von P ist gemischt und nicht näher spezifiziert und es wird von
einer gleichen Verteilung der Studien auf das unbekannte P ausgegangen. Die Random-
Effekt-Modelle gehen also von einem Universum möglicher Effekte im Suchbereich aus
und die Ergebnisse können auch auf Studien übertragen werden, die nicht untersucht
wurden (Field A.P., 2001, S. 161).
Die sinnvolle Verwendung des Modelles hängt von den Daten ab, die der Primäranalyse
entnommen werden. Die Entscheidung zur Verwendung des Modelles (Random vs. Fixed)
muss vor der Analyse stattfinden (Borenstein, 2009, S. 211 folgende).
3.5.3 Analyse p-Wert gegenüber der Effektgröße
In Primärstudien wird das Signifikanzniveau normalerweise mit p-Werten angegeben, bei
Metaanalysen bilden Effektstärken die entscheidenden Größen. Bei einem Signifikanztest
in Primäranalysen wird eine Nullhypothese und zumindest eine konkurrierende
Alternativhypothese aufgestellt. Alternativhypothesen werden indirekt durch das
77
Verwerfen der Nullhypothese belegt. Bei Metaanalysen wird eine Effektgröße geschätzt.
Beide Ansätze verfolgen dasselbe Ziel, erreichen es aber auf unterschiedlichen Wegen.
Ein Beispiel für das Vorgehen bei Primäranalysen:
Bei einem Signifikanztest über Z, bei dem M die Effektgröße und SEM die
Standardabweichung der Effektgröße ist, wird der gemessene Z-Wert mit α (dem
festgelegtem Signifikanzniveau) verglichen.
Die Formel dazu lautet Z = M / SEM. Wenn α bei 0,05 festgelegt wurde, dann ist ein p-Wert
von unter 0,05 signifikant oder äquivalent ein Z-Wert von unter 1,96. Der Z-Wert wird
beeinflusst durch:
• die Effektgröße, denn wenn sich M erhöht, erhöht sich auch Z und die
Wahrscheinlichkeit der statistischen Signifikanz;
• die Genauigkeit der Messung, denn wenn die Genauigkeit erhöht wird (und SEM
dadurch abnimmt) erhöht sich der Z-Wert und die Wahrscheinlichkeit der
statistischen Signifikanz;
• das Kriterium für Signifikanz α, denn je größer α ist, desto größer ist die
Wahrscheinlichkeit, dass p kleiner als α ist und damit steigt auch die statistische
Wahrscheinlichkeit, ein signifikantes Niveau zu erreichen.
Stellen wir uns vor, dass Studien unterschiedlicher Gruppen eine Abweichung der
Mittelwerte (mean difference) von 0,50 und eine Standardabweichung (standard error) von
0,20 haben. Bei einem Signifikanztest wird der Mittelwert 0,50 durch die
Standardabweichung 0,20 dividiert und dann das Ergebnis von 2,5 mit dem vorgegebenen
Z-Wert von 2,5 verglichen. In unserem Fall vermutet man bei einem zweiseitigen 0,05
Signifikanzniveau eine statistische Signifikanz.
Ein Beispiel für das Vorgehen bei Metaanalysen:
Der gegensätzliche Ansatz besteht darin, eine Effektgröße (in dem Beispiel d=0,50) und
ein Konfidenzintervall zu finden und dann ein oberes und unteres Limit zu errechnen,
innerhalb dessen eine Effektgröße von d=0 nicht eingeschlossen ist. Dieses Ergebnis
entspricht einem signifikanten Effekt. Dabei gilt: Unteres Limit = d – 1,96 x SEd und
oberes Limit = d + 1,96 x SEd. Die 1,96. Die Berechnungen entsprechen dabei dem
zweiseitigen Signifikanzniveau von 0,05.
78
Der p-Wert der Primäranalyse gibt gegenüber der Effektgröße der Metaanalyse nur an, ob
eine Hypothese bestätigt oder verworfen werden kann bzw. ob diese im Signifikanzniveau
liegt. Über den p-Wert wird in Primärstudien somit ein „digitales“ Ergebnis geliefert.
In den „Forest Box Plots“ einer Metaanalyse ist die Effektgröße aufgezeigt, also der
Bereich, in dem die Hypothese zu bestätigen ist. Dabei muss der p-Wert (p-Value) im
Verhältnis zur Stichprobengröße gesehen werden. Beispielsweise kann ein p-Wert einer
Studie 1 von 0,119 die gleiche Genauigkeit ausdrücken wie ein p-Wert einer Studie 2 von
0,001. Wenn in unserem Beispiel die Studie 1 eine Stichprobengröße von 40 und die
Studie 2 von 200 Personen aufweist, ist die Effektgröße in beiden Studien 0,50. Die
unterschiedlichen p-Werte ergeben sich nur durch die unterschiedlichen
Stichprobengrößen. In den „Forrest Box Plots“ der Metaanalyse werden die p-Werte so
aufeinander angepasst, dass die Studien untereinander vergleichbar sind. Aus diesem
Grund sind auch die p-Werte bei dem Vergleich unterschiedlicher Studien (zumeist)
unterschiedlich.
Der Umfang des Effektes ist in der Metaanalyse von Bedeutung. Aus diesem Grund wird
die Effektgröße (mit beispielsweise 0,50) gemessen und die Genauigkeit (beispielsweise
mit -0,129 bis 1,129 für Studie 1 und 0,219 bis 0,781 für Studie 2) angegeben.
Das beschriebene Vorgehen der Metaanalyse hat den Vorteil, dass als nicht-signifikant
definierte p-Werte nicht als Nicht-Vorhandensein eines Effektes fehlinterpretiert werden
können.
Beim „Vote Counting“ oder der Auszählung von Reviews wird im Gegensatz zur
Metaanalyse nur die finale Bestätigung oder Ablehnung der Hypothese gewertet. Dabei
wird oft fälschlicherweise davon ausgegangen, dass unterschiedliche p-Werte
unterschiedliche Effektgrößen bedeuten, was aber nicht gegeben sein muss. „Vote
Counting“ und Reviews zählen jede Studie als diskrete Größe und verlieren dabei die
Randinformationen. Die Synthese findet dabei im Kopf des Autors statt. Dabei wird außer
Acht gelassen, dass sich alle statistischen Faktoren wie p-Wert mit der Stichprobengröße
ändern.
Die Metaanalyse arbeitet mit Effektgrößen, um den Bereich von Studien miteinander
vergleichen zu können. Die Effektgröße ist ein von der Stichprobengröße unabhängiger
Wert und ermöglicht somit den korrekten und übersichtlichen Vergleich einzelner Studien.
Bei der Metaanalyse wird eine einheitliche Effektgröße betrachtet, die unabhängig von der
Stichprobengröße ist. Im Gegensatz dazu wird bei „Vote Counting“ und Review ein
diskretes Datum (die digitale Hypothesenbestätigung) aufgenommen und oftmals p-Werte
80
4 Zuverlässigkeit der Metaanalyse
4.1 Messstufen
Bei der Konstruktion von Messinstrumenten wird üblicherweise auf Validität (Gültigkeit),
Reliabilität (Zuverlässigkeit) und Objektivität geachtet (Nieschlag, Dichtl und Hörschgen
1994, S. 721).
Betrachtet man die Herkunft der Daten einer Metaanalyse, so stellt man fest, dass die
Daten über 3 Stufen ermittelt werden:
• Stufe 1: Messung im Unternehmen. Ein Performance zu Vertrauen Zusammenhang
in der Realität → Messung im Unternehmen z.B. durch Scorecard;
• Stufe 2: Messung in Primärstudie. Unternehmen → Befragung über
Performance/Vertrauen in Primärstudie;
• Stufe 3: Aufnahme in Metaanalyse. Primärstudie → Metaanalyse.
Auf der ersten Ebene wird ein Kriterium wie beispielsweise Performance im Unternehmen
gemessen. Der Forscher hat keinen direkten Einfluss auf die Messung dieses Kriteriums im
Unternehmen. Dieses im Unternehmen gemessene Kriterium wird von einem (Primär)
Forscher, meist über eine Befragung, ermittelt und als Grundlage seiner Studie verwertet.
Die Sekundäranalyse beruht auf den Primärstudien und auf der Ebene der Primärstudien
kann auf Zuverlässigkeit geachtet werden. Maßnahmen dafür sind die Recherche in
hochrangigen wissenschaftlichen Datenbanken, die ein Minimalniveau der einzelnen
Beiträge sicherstellt. Rothstein (1992) beschreibt dabei die Metaanalyse selbst als ein
Instrument, um einzelne Studien untereinander auf Zuverlässigkeit zu prüfen und
wissenschaftliche Erkenntnis zu gewinnen, die über die einzelne Studie hinausgeht – oder
im englischen Original: „Scientific Truth Cannot Be Established With A Single Study; And
Knowledge Of The Size And Consistency Of Relationships Is More Important Than
Whether Or Not They Are Statistically Significant“. Wenn die Konstruktvalidität ein
Synonym für Theorieentwicklung ist und Theorieentwicklung ein Prozess der Produktion
von generalisierbarem Wissen, dann ist Metaanalyse ein Instrument, um die Validität eines
Konstrukts zu ermitteln. Metaanalyse selbst ist ein Instrument, um die Validität von
Einzelstudien zu bestätigen.
81
Dabei ist zu beachten, dass unterschiedliche Kriterien unterschiedliche
Performancekonstrukte messen (Rothstein 1992, S. 75) und es muss eine Homogenität in
den Konstrukten sichergestellt werden. Der Autor schlägt dafür die Standardisierung von
Messprozeduren vor, was als Mittel zwar nicht bei der konkreten Studie hilft, aber
langfristig eine bessere Vergleichbarkeit sicherstellt (Rothstein, 1992).
Der größte Einfluss des (Sekundär) Forschers, der eine Metaanalyse durchführt, liegt in der
Stufe 3, der Ebene der Auswahl und Auswertung der Primärstudien und deren
Moderatoren.
82
4.2 Mögliche Fehlerquellen
Die häufigsten Fehlerquellen bei Metaanalysen sind der Forschereinfluss, das Vergleichen
von nicht vergleichbaren Studien („Äpfel und Birnen vergleichen“), „Müll-rein-Müll-raus“
Symptom, zu kleine Stichproben und methodische Fehler. In diesem Kapitel werden die
verschiedenen Fehlerquellen sowie Lösungsansätze vorgestellt.
Bei der möglichen Fehlerquelle des Forschereinflusses handelt es sich um Fehler bei der
Auswahl der einzelnen Studien. Für eine Metaanalyse muss zumeist auf veröffentlichtes
Material zurückgegriffen werden. Es besteht aber die Tendenz, nur „erfolgreiche“ Studien
mit signifikantem Ergebnis zu veröffentlichen („file-drawer-problem“ Rosenthal 1979, S.
638-641; Iyengar und Greenhouse 1988, S. 109-117) oder „publication bias“ (Begg und
Berlin 1988, S. 419-463). Eine Möglichkeit der Reduzierung dieses Problems liegt darin,
zu berechnen, wie viele Studien „ohne signifikantes Ergebnis“ theoretisch hätten gefunden
werden können, ohne das Ergebnis zu ändern.
Die Fehlergefahr beim „Äpfel und Birnen“ Vergleich, besteht darin, Studien mit
vollkommen unterschiedlichen Forschungszielen, Instrumenten und Prozessen zu
aggregieren (Hunt 1997). Hierbei ist allerdings zu bedenken, dass es nur selten völlig exakt
gleiche Studien gibt und das Problem somit alle sekundäranalystische Analysemethoden
betrifft (Rosenthal und DiMatteo 2001, S. 68; auch Hall, Tickle; Rosenthal und Mosteller
1994, S. 20). Eine Möglichkeit der Reduzierung dieses Problems besteht in der richtigen
Definition der Ergebnisse. Das Problem kann umgangen werden, indem das
Forschungsziel auf den Überbegriff, wie hier zum Beispiel auf „Obst“ ausgedehnt wird.
Dann ist es gestattet „Äpfel“ und „Birnen“ zusammenzuzählen. Durch eine
Moderatorenanalyse können homogene Untergruppen herausanalysiert werden und damit
homogene Aussagen getroffen werden.
Bei dem „Müll-rein Müll-raus“ (Garbage In Garbage Out) besteht die mögliche
Fehlerquelle in der Verwendung schlechter Studien. Generell unterscheidet Metaanalyse
nicht die Qualität der Studien (Hunt 1997). Dadurch besteht die Gefahr, dass unsauber
durchgeführte Studien mit korrekten Studien vermischt werden. Der Ausschluss von
Studien führt wiederum zu einem Forschereinfluss und einer Subjektivierung der
Zusammensetzung der Studien und ist deshalb keine gute Lösung. Eine Möglichkeit der
Reduzierung dieses Problems liegt darin, Studien nach einem genau definierten Schema
auszuschließen oder ein minimales Qualitätsmaß an alle Studien zu stellen.
83
Die mögliche Fehlerquelle durch zu kleine Stichproben besteht darin, dass eine oder einige
wenige Studien das Ergebnis bei kleiner Stichprobenzahl dominieren können. Eine
Möglichkeit der Reduzierung dieses Problems besteht in der Bewertung des Anteils der
einzelnen Studie und einer Erhöhung der Primärstudien. Bei einer „Monte Carlo“-
Simulation fand Field (2001, S. 161-180) heraus, dass die Anzahl der untersuchten Studien
über 15 Einzelstudien liegen sollte um dieses Problem zu vermeiden. Falls das
Forschungsthema diese Anzahl an Studien nicht beinhaltet, sollte auf andere
sekundäranalytische Verfahren zurückgegriffen werden (Hunter und Schmidt 1990, S.
420).
Eine weitere mögliche Fehlerquelle sind methodische Fehler. Da die Metaanalyse ein stark
formalisierter Prozess ist (Hunter und Schmidt 1990), bei dem Forscher, die die gleichen
Studien untersuchen auch auf die gleichen Ergebnisse kommen sollten, können
methodische Fehler nur in der Prozedur liegen (Rosenthal und DiMatteo 2001; S. 59-82).
Die Möglichkeit der Reduzierung dieses Problems ist ein genaues Vorgehen bei Auswahl
der Teilstudien, präzises und exaktes Arbeiten sowie die gewissenhafte Anwendung der
statistischen Verfahren. Auf die Reproduzierbarkeit und die Verfahren der Metaanalyse
wird im nächsten Kapitel ausführlicher eingegangen.
84
4.3 Reproduzierbarkeit
Um die Reproduzierbarkeit, Stabilität und Konsistenz der Verfahren der Metaanalyse zu
prüfen, wurde in den letzten Jahren eine Reihe von „Monte Carlo“-Studien durchgeführt.
Im vorherigen Kapitel wurden Fehler in der Umsetzung beschrieben. Die „Monte Carlo“
Studien überprüfen das statistisch-mathematischer Instrumentarium der Metaanalyse.
Sackett, Harris und Orr (1986) führten eine Serie von „Monte Carlo“-
Computersimulationen durch, bei denen verschiedene Werte geändert wurden um die
Wahrscheinlichkeit zu testen, dass a) eine Metaanalyse die wahre Effektgröße feststellt; b)
eine Metaanalyse eine Moderatorvariable errechnet, während in Wirklichkeit ein
Unterschied in der Effektgröße vorliegt. Als Ergebnis fanden sie heraus, dass kleine
„echte“ Unterschiede in der Effektgröße und Moderatoreneffekte bei einer kleinen Anzahl
von Studien nicht richtig erkannt wurden.
Spector und Levine (1987) testeten Fehlerraten des Schmidt & Hunter Verfahrens und die
U-Methode zur Abschätzung der Homogenität der Korrelationen mit einer
Computersimulation, die zufällige Korrelationsmatrixen generiert. Die Ergebnisse waren
bei ausreichender Populationsgröße und Verteilung ausreichend genau.
Oswald und Johnson (1998) testeten das Schmidt & Hunter-Verfahren für den Sonderfall
der gleichen Effektgröße, wobei im Verfahren korrekt erkannt wurde, dass kein
Moderatoreffekt vorliegt.
Jian und Copas (2002, S. 221) betonten die Tatsache, dass mehr Studien mit positiver
Bestätigung einer Hypothese veröffentlicht werden als Studien mit unklarem oder
negativem Ergebnis. Dadurch ist die Gefahr der Häufung der positiven Korrelationen
gegeben, die durch den „Markov chain Monte Carlo EM“ Algorithmus berechnet werden
kann. Eine mögliche Lösung ist es, die Zahl der (theoretisch möglichen) negativen Studien
zu berechnen, die das Ergebnis nicht ändern würden.
Law (1992) testet die Genauigkeit der Schätzung der Anzahl der Korrelationen und ihrer
Größe bei dem Anteil in einer gemischten Population. Bei nur einer Korrelation oder der
richtigen Schätzung der Anzahl der Gesamtmenge der Korrelationen ist das Verfahren sehr
genau. Für den Sonderfall, dass die Korrelationen dicht beieinander liegen oder gleich null
sind, weist das Verfahren allerdings Schwächen auf.
In der Literatur sind schätzungsweise über 100 „Monte Carlo Studien“ (nach einer
Auszählung des Autors) über metaanalytische Verfahren zu finden, die alle die generelle
85
Richtigkeit der statistisch mathematischen Verfahren bestätigen, aber auch auf
Ausnahmefälle aufmerksam machen, unter denen die Metaanalyse zu fehlerhaften
Ergebnissen führen kann. Diese Ausnahmefälle haben allerdings eine geringe Bedeutung
und betreffen Sonderformen und Randgebiete der Metaanalyse. Fehlerhafte Ergebnisse im
statistisch mathematischen Bereich kommen besonders häufig in den Sonderfällen vor, bei
denen (zufällig) gleiche Effektgrößen bei einem Studiendesign, das originär für
unterschiedliche Effektgrößen entwickelt wurde vorliegen (vgl. oben Law sowie Oswald,
Frederick und Johnson). Das Vorliegen gleicher Effektgrößen kann für die im Rahmen
dieser Arbeit durchgeführte Untersuchung aufgrund der unterschiedlichen Studien
ausgeschlossen werden.
86
4.4 Zur praktischen Umsetzung über Software
Für die Durchführung einer Metaanalyse bestehen eine Vielzahl von Instrumenten und
Programmen. In den frühen 80er Jahren wurde eine große Menge an nicht korrekten
„Metaanalysen“ mit mathematisch-statistisch unzureichenden Verfahren durchgeführt,
weil die wissenschaftliche Gemeinschaft noch keine adäquaten Lösungen kannte
(Rothstein 1992, S. 71). Obwohl die einzelnen statistischen Formeln für sich betrachtet nur
aus einer geringen Anzahl an Variablen bestehen liegt einer der möglichen Fehlerquellen
darin verschiedene statistische Angaben aus den Primärstudien zu einer vergleichbaren
Größe zu rechnen. Beispielsweise in einer Primärstudie kann nur der t-Wert und die
Stichprobengröße angegeben sein, in einer anderen Studie die Korrelation und die
Stichprobengröße und in einer weiteren Studie ein p-Wert und eine Korrelation. Um diese
Daten aus unserem Beispiel oder beliebige weitere Daten der Primärstudien in einen
korrekten und einheitlichen Fisher`s Z oder Hedge’s g Wert umzurechnen wird
statistisches Wissen benötigt. Ein Auslassen einzelner Primärstudien wegen
unzureichenden Umrechnungsmöglichkeiten sollte unterbleiben. Moderne Programme
bieten bis zu 160 verschiedene Inputkombinationen zum Berechnen der Effektstärken.
Über die Korrektheit einzelner Umrechnungsverfahren besteht in der heutigen
wissenschaftlichen Diskussion weitgehender Konsens.
Über alle in der Abbildung dargestellten Lösungen ist es möglich eine Effektgröße für jede
Studie zu berechnen sowie eine Metaanalyse durchzuführen. Die mit +++ bewerteten
Programme unterstützen außerdem „Fix Effect“-Modelle, „HML“-Modelle und „Random
Effect“-Modelle, inverse Varianzen, Mantel-Haenszel Gewichtung und „One-Step Peto“-
Methode. Eine Zusatzfunktion ist das Herausnehmen einer Studie sowie das Beobachten
des Gesamteffektes, das Errechnen des „publication bias“ (also die Anzahl der möglichen
„nicht signifikanten“ Studien, ohne dass sich das Ergebnis ändert).
87
Abbildung 18: Mögliche softwarebasierte Analyseprogramme
Die folgenden Fußnoten beziehen sich auf die Softwarelösungen in der ersten Spalte der Tabelle: Tabellenfußnote 1: Das R Paket für SAS Thomas Lumley und Guido Schwarzer funktioniert nur mit SAS. Tabellenfußnote 2: RevMan aus dem Internet www.cc-ims.net, entwickelt von „The Cochrane Collaboration“. Tabellenfußnote 3: www.metawinsoft.com; entwickelt von Rosenberg, Adams und Gurevitch. Tabellenfußnote 4: www.meta-analysis.com; von Michael Borenstein. Tabellenfußnote 5: aus http://mason.gmu.edu/~dwilsonb/ma.html. Tabellenfußnote 6: http://wilhelmhofmann.info/wordpress/wp-content/resources/Meta-Analysis_Macro.zip. Tabellenfußnote 7: http://core.ecu.edu/psyc/wuenschk/SPSS/SPSS-Programs.htm. Tabellenfußnote 8: http://mason.gmu.edu/~dwilsonb/ma.html Die folgenden Fußnoten beziehen sich auf die linke Preisspalte der Tabelle: Tabellenfußnote 1 nur kostenlos für akademische Verwendung. Tabellenfußnote 2 kostenlose Demo verfügbar. Tabellenfußnote 3 Teil eines Softwarepaketes oder eine zweite umfangreiche Software wird benötigt (SPSS; SAS oder Excel). Tabellenfußnote 4 Für Wirtschaftswissenschaften nicht geeignet, da Daten für Kontrollgruppe benötigt werden
Die Abbildung wurde im Rahmen eines Testes der verschiedenen Softwarelösungen
erstellt. Im Rahmens dieses Testes wurden die einzelnen Softwareumsetzungen auf einem
Computer installiert und anhand der in der Abbildung beschriebenen Punkte untersucht.
Unter Datentransfer wurde bewertet, wie gut man verschiedene Datenformate in das
Programm in und exportieren kann. Bei Sicherheit gegen Fehler wurde bewertet, wie gut
der Nutzer die angewandten Formeln versteht und wie sicher die Berechnung durchgeführt
wird (Bewertungskriterien dafür waren, ob das Programm verwendete Formeln sichtbar
hinterlegt hat). Unter Anleitung wurde bewertet, wie gut eine Person ohne große
Vorkenntnisse und allein mit der Anleitung in der Lage ist, eine Metaanalyse
durchzuführen. Unter grafischer Darstellung wurde bewertet, ob das Programm die
Diagrammform des „Forest Plots“ beherrscht und wie der ästhetisch optische
Gesamteindruck ist.
Software Umfang stat.
Verfahren
Zusatz - funktion
Daten -Transfer
Fehler - resistent
Anleitung Grafische
Darstellung
Preis
R1 Paket mit SAS ++ + ++ + ++ - ++ 0 €
1 , 2
RevMan 5.0 2 +++ + ++ + ---- +++ 0 €
1
Stata 1 1.0 ++ +++ + 0 + +++ 0 € 3
MetaWin 2.03
++ + + + + +++ Ca. 100 € 2 CMA 4
(Comprehensive
Meta Analysis)
+++ +++ + +++ ++ ++ ++++ Ab ca. 75 € 2
SPSS Scripts
(D. Wilson 20015,
verbessert von
Wilhelm Hofmann 6)
++ + ++ +++ ++ ++ +++ (über Excel)
0 € 3
SPSS Scripts
(Wünsch7)
+++ + +++ ++ +++ 0 € 3
Exelmakro
(D. Wilson 20018)
+ 0 0 - + + 0 € 3 4
Selbsterstellt
Excel
+ 0 +++ --- 0 + 0 € 3
88
Nach einem Test der verschiedenen Softwarelösungen fiel die Wahl für diese Arbeit auf
Comprehensive Meta-Analysis von Biostat, weil die gute Benutzerführung und
Verständlichkeit die Wahrscheinlichkeit einer Falschberechnung durch den Nutzer
vermindern.
89
5 Erhebung zu Performance und Vertrauen in ausgewählten Beiträgen
5.1 Umsetzung Literatursuche
Die Suche nach Beiträgen erfolgt überwiegend über elektronische Datenbanken. Nach H.
D. White (1994, S. 52) wird die Suche über elektronische Datenbanken bisher noch zu
wenig für Metaanalysen gebraucht, obwohl davon auszugehen ist, dass die Ergebnisse
einer Datenbanksuche besser geeignet sind als die einer klassischen Zeitschriftensuche.
Der Vorteil bei Datenbanken ist die geringere Subjektivität, da Schlagwörter und Titel
elektronisch erfasst sind und die Suche in exakt gleicher Weise mit den gleichen
Suchwörtern zu wiederholen ist. Insgesamt wurde darauf geachtet eine ausreichende
Abdeckung der einzelnen Suchkriterien über Schlagwörter zu erreichen. Die Suche in den
Datenbanken erfolgte über die vom Autor bereitgestellten Felder (wie Schlagwörter, Titel,
Abstract).
Aus den zwei Datenbanksuchen und der anschließenden Recherche zu den
Literaturangaben der Titel ergaben sich drei unterschiedliche Recherchen und drei
mögliche Herkünfte der Beiträge:
1. In der Basiserhebung, einer ersten thematisch breit angelegten Suche wurde in den
Feldern „Titel“ und „Schlagwort“ der „Business Source Premier“ Datenbank nach
Begriffen rund um das Thema Kooperation gesucht. Bei dieser ersten Suche wurde
keine Eingrenzung auf Performance und Vertrauen in den Suchkriterien angegeben.
Die Suche wurde dabei auf den Zeitraum zwischen 1988 bis Juni 2009 und
sechzehn bedeutende wirtschaftswissenschaftliche Zeitschriften begrenzt. Das
Suchergebnis von 1333 Beiträgen wurde anhand der Kurzzusammenfassungen
näher untersucht. Nach der im weiteren Text dargestellten Auswahlliste wurden
von diesen 1333 Beiträgen 426 Beiträge ausgewählt, die zu dem Thema der
Kooperation zwischen Unternehmen passen. Von diesen 426 Beiträgen waren 76
empirisch, davon hatten 12 Beiträge einen Zusammenhang zwischen Performance
und Vertrauen gemessen, davon wurden 9 Beiträge in die Metaanalyse
übernommen.
2. In einer zweiten Suche (zweite Recherche) ging es um Beiträge, die verschiedene
Varianten von Vertrauen und Performance in Schlagwort, Titel oder Abstract
enthielten. Als Datenbank wurde „Business Source Premier“, eine Volltext
90
Datenbank mit mehr als 2300 Zeitschriften, und „EconLit“, die Datenbank der
American Economic Association mit mehr als einer Million Beiträgen, verwendet.
Gefunden wurden insgesamt 4203 Artikel, die durch die Analyse der
Kurzzusammenfassung (Abstract) untersucht wurden. Die Artikel wurden nach den
gleichen Kriterien wie die der Basiserhebung gefiltert (unten angegeben). Von
diesen Artikeln wurden 131 anschließend näher in der Volltextversion untersucht
und 27 in die Metaanalyse aufgenommen. Zusätzlich zu den oben angegebenen
Suchwörtern zur Kooperation wurden weitere Suchschlagwörter verwendet, wie:
“Cooperation”, “Commitment”, “Trust”, “Relationship”, „Honesty“, „Confidence“,
„Reliability“, „Dependabilitiy“, „Responsibility“, „Benevolence“, „Goodwill“,
„Integrity“, „Performance“, „Success“. Die Suchbegriffe entsprechen den
Empfehlungen von Clarke und Oxman (2000) sowie Reed und Baxter (1994, S. 51-
70). Das Themengebiet wird breit genug abgegrenzt und verschiedene
Schreibvarianten wurden durch Wildcards „*“ am Ende der Suchbegriffe
berücksichtigt.
3. In einer dritten Recherche wurden Beiträge aus den Literaturangaben in den bereits
gefundenen Titeln recherchiert.
Die Literatursuche erfolgte über eine der umfangreichsten betriebswirtschaftlichen
Datenbanken „Business Source Premier“ und EcoLit (unter http://web.ebscohost.com über
das Intranet der Uni Kassel) nach Titeln und nach Schlagwörtern1.
Im Zeitraum zwischen 1988 und Juni 2009 sind insgesamt 4 635 329 wissenschaftliche
Beiträge in den sechzehn untersuchten Zeitschriften erschienen. Eine Suchanfrage mit
Suchbegriffen zu Schlagwörtern zu Kooperationen liefert 1333 Beiträge, die näher
1 Die für die Basiserhebung wurden zwei Filter verwendet: Der erste Filter lag auf dem Schlüsselwort (KW KeyWords) und dem Titel (TI Titel), wobei nach den folgenden Begriffen gesucht wurde (Cooperat* OR Collaborat* OR Ally OR Aquire OR Network* OR Alliance* or Joint AND Venture or value AND chain OR Relationship OR Horizontal OR expansion OR Strategic AND Alliance OR Business AND Network OR Value AND Chain OR Acquisition OR Merger AND acquisition OR Customer AND Relations OR Marketing AND agreements OR Value AND analysis OR expansion) Der zweite Filter lag auf den Zeitschriften: (JN "Marketing (00253650)") OR (JN "Marketing Magazine") OR (JN "Marketing Management") OR (JN "Marketing Management Journal") OR (JN "Marketing Research") OR (JN "Marketing Review") OR (JN "Marketing Science") OR (JN "Marketing Theory") OR ((JN "Harvard Business Review") OR (JN "Journal of Management") OR (JN "Strategic Management Journal") OR (JN "Journal of Business Research") OR (JN "Journal of Marketing") OR (JN "Journal of Marketing Management (10711988)") OR (JN "Journal of Marketing Theory & Practice")) OR (JN "Strategic Management Journal") OR (JN "Journal of Business Research")
91
untersucht werden. Um die Artikel auszuwählen, die sich auf kaufmännische strategische
Kooperation konzentrieren, wurden folgende Beiträge aussortiert:
• Netzwerke mit Fokus auf technischen Aspekten (IT Netzwerke);
• Produktenwicklungskooperationen mit Fokus auf technische Aspekte;
• „New-Economy“-Artikel über Netzwerke bei Netfirmen (Incubator, etc.);
• Artikel über „Citynetworks“;
• Artikel über religiöse Netzwerke;
• Artikel mit Fokus auf persönlichen Beziehungen, Netzwerken und Allianzen aus
psychologischer Sichtweise;
• Artikel, die einem wissenschaftlichen Minimalniveau nicht genügen (Kurzartikel
von unter einer Seite, Kommentare zu anderen Hauptartikeln ohne Eigensubstanz).
Anhand dieser Auswahlliste wurden 426 Beiträge ausgewählt, die Kooperation zwischen
Unternehmen zum Thema haben. Diese 426 Beiträge werden in der Basiserhebung (5.2)
näher dargestellt.
Zur Aufnahme in die Metaanalyse erfolgte eine weitere Sortierung. Neben den oben in der
Basiserhebung erwähnten Kriterien wurden noch die folgenden Auswahlfilter angewandt:
• nur empirische Beiträge,
• nur Beiträge, die einen Performance-Vertrauen-Zusammenhang messen,
• nicht aufgenommen wurden Artikel mit Fokus auf Job oder Teamperformance in
Organisationen.
In Bezug auf Performance:
• Bei der Auswahl wurde als Synonym für Performance zugelassen: „Erfolg“, „Success“,
sowie alle mögliche Performancekriterien wie „Overall Performance“, „Financial
Performance “ wie Umsatz, Profit, etc. sowie „Marketing Performance“ Kriterien wie
Marktanteil etc.
• In Bezug auf die Messung sind alle Messformen zugelassen, sowohl Befragung als
auch Entnahme aus Bilanz oder Geschäftsbericht.
Welche Artikel „Vertrauen“ zum Thema hatten, wurde nach folgenden Leitlinien
entschieden:
- Nur solche Beiträge wurden berücksichtigt, die inter-organisationale Beziehungen
behandeln und bei denen sich Vertrauen auf Organisationen oder auf Gruppen
bezieht, die als repräsentativ für eine Organisation definiert werden.
- Vertrauen kam vor in den definierten möglichen Ausprägungen von:
92
a. Benevolence: definiert als vorweggenommenes Vertrauen oder Vertrauen in die
Hoffnung, dass der andere sich gut verhält ohne Gewissheit des Verhaltens des
Anderen. Weitere Schlagworte sind: Trust, Honesty, Confidence, Goodwill-
Trust, Credibility, Fairness in Sinne von Benevolence, Confidence;
b. Ability: Vertrauen basierend auf Können und Kompetenz, Competence Based
Trust;
c. Integrity: der Glaube an Prinzipien, die eingehalten werden: Habitualization,
Predictability (nach Gabarro 1978, S. 294), Fairness (im Sinne von Integrity),
(Corporate Social) Responsibility, Reliability, Organisational Values;
d. Trust: definiert als (rückbezüglicher) Prozess, bei dem sich Vertrauen aus
mehreren einzelnen Komponenten zusammensetzt, die in einem sich
wiederholenden Zyklus laufen.
Als weiteres Aufnahmekriterium in die Metaanalyse wurde festgelegt, dass die
Messung von Performance und Vertrauen in der Primärstudie anhand der Nennung der
konkreten Fragen erklärt wurde oder durch eine Beschreibung der Fragen vermittelt
wird, dass das richtige Konstrukt auch richtig gemessen wurde.
93
5.2 Basiserhebung und Durchführbarkeitsprüfung
Im Rahmen einer Basiserhebung wird der Stand der Wissenschaft zu Erfolgsfaktoren bei
Unternehmenskooperationen erhoben.
Zeitschrift
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
To
tal
Strategic Management Journal 1 2 2 3 2 1 6 5 7 8 19 3 9 1 3 10 3 15 13 4 122 Journal of Business Research 1 2 1 1 3 7 1 8 2 4 7 12 22 14 10 8 5 109 Harvard Business Review
7 1 3 2 5 3 3 1 2 1 1 1 5 3 2 2 42 Journal of Marketing 1 2 1 1 2 1 3 4 2 2 1 1 1 3 4 5 3 2 40 Journal of Management
2 1 1 1 1 2 2 3 2 2 18 Marketing Science 1 1 1 1 1 4 1 6 16 Journal of Marketing Theory & Practice 1 2 3 4 1 1 1 1 1 15 Marketing Magazine 3 2 1 1 1 1 1 2 1 13 Marketing Management
2 1 2 2 1 1 2 11 Marketing (00253650) 1 1 1 1 2 3 2 11 Marketing Research 1 1 2 1 1 1 1 8 Journal of Marketing Channels 1 4 5 Marketing Management Journal 3 2 5 Marketing Theory 1 1 2 4 Journal of Marketing Management 1 1 2 4 Marketing Review 1 1 1 3 Total 7 6 7 5 9 19 9 18 19 16 26 30 9 16 9 22 46 32 48 42 23 426
Abbildung 19: Beiträge zur Kooperation (bis 03/2009)
Die Abbildung zeigt die Verteilung der 426 Artikel auf die einzelnen Jahrgänge in den
sechzehn untersuchten Zeitschriften. Es lässt sich eine Zunahme an Beiträgen innerhalb der
letzten Jahre feststellen, wobei 2009 allein im ersten Quartal 23 Artikel erschienen sind, so
dass sich bei einer linearen Hochrechnung in diesem Jahr 92 Artikel ergeben würden.
Nahezu die Hälfte aller Beiträge sind seit 1996 in „Strategic Management Journal“ und im
„Journal of Business Research“ erschienen (209 von 426 Beiträgen).
94
5.3 Auswertung Basiserhebung
Abbildung 20: Beiträge nach Art der Kooperation
Die Abbildung zeigt die 426 Beiträge nach Art der Kooperation. Zur Einordnung wurde,
falls vorhanden, das vom Autor verwendete Schlagwort übernommen, ansonsten die
Bezeichnung der Art der Kooperation aus Titel oder Abstract. Die Begriffe, mit denen die
Art der Kooperation bezeichnet wird, beispielsweise „Allianz“, werden uneinheitlich
verwendet.
Untersucht man die Studien auf ihre inhaltlichen Schwerpunkte hin, so kann man
feststellen, dass sich Beiträge betriebswirtschaftlicher Unternehmenstheorien, wie der
Transaktionskostentheorie, mit insgesamt 32 Artikeln sehr gleichmäßig über die Jahre,
verteilen. Von 7 Beiträgen zur Spieltheorie fallen 3 in die Zeit vor 1999, nur zwei wurden
innerhalb der letzten fünf Jahre veröffentlicht (Arend, Richard J. (2009)i und Arend,
Richard J.; Seale, Darryl A. (2005) mit Modifikationen zum Gefangenendilemma).
Die erhöhte Anzahl von Artikeln 1999 und 2000, sowie 2005 bis 2008 kann inhaltlich
nicht erklärt werden, außer durch eine höhere Anzahl empirischer Artikel und Titelthemen
zu Allianzen und Kooperationen im Strategic Management Journal sowie einem „Special
Issue“ im Journal of Business Research in 1997.
Ein weiterer Erklärungsansatz zu der größeren Anzahl von Artikel liegt in einer Gruppe
von Autoren, die besonders aktiv ist, wie beispielsweise Singh Habir, der insgesamt 8
Studien nach 2000 veröffentlichte. Obwohl die meisten Studien unter dem Schlagwort
95
Allianz veröffentlicht wurden, werden inhaltlich alle Themen der Kooperation behandelt.
(Als Beispiele sind im Folgenden die 8 Beiträge aufgelistet: Kale, Prashant; Singh, Harbir
(2000): Lernen und Schutz von Wissen in strategischen Allianzen / Seungwha Chung;
Singh, Harbir; Kyungmook Lee (2000): Allianzen im US Bankensektor; Kale, Prashant;
Dyer, Jeffrey H.; Singh, Harbir (2002): Erfolgsfaktoren von Allianzen; Reuer, Jeffrey J.;
Zollo, Maurizio; Singh, Harbir (2002): Erfolgsfaktoren vor der Allianzformation und
Collaboration mit Mutterunternehmen am Beispiel Biotechnik; Dyer, Jeffrey H.; Kale,
Prashant; Singh, Harbir (2004): Kauf oder Kooperation vorziehen; Zollo, Maurizio; Singh,
Harbir (2004): US Bank Merger und Integration; Kale, Prashant; Singh, Harbir (2007):
Lernen als Erfolgsfaktor). Weitere besonders aktive Autoren sind Kumar mit 7 und Dyer
mit 6 Beiträgen.
Art der Kooperation
Anzahl empirischer
Studien Stichprobenmittelwerte
(von N) Standardabweichung der Stichproben (N)
Allianz 20 304 288
Acquire 7 185 68
Franchise 1 55
Joint Venture 11 534 733
Kollaboration 3 113 83
Kooperation
Markt 24 351 506
Markt vs. Hierarchie 3 487
Netzwerke 6 177 87
Total 76 326 444
Abbildung 21: Anteil empirischer Studien
Abbildung 6 zeigt die Anzahl, Stichprobenmittelwerte und Standardabweichungen der
Stichproben für die 76 empirischen Studien. Diese Studien wurden um 12 Studien
bereinigt, die von den Autoren als empirische Studien ausgegeben werden, aber keinerlei
statistisches Material enthielten. Der Stichprobenmittelwert N über alle Primärstudien
beträgt 326. Lineare Strukturgleichungsmodelle sind das am häufigsten zur Analyse
gebrauchte statistische Verfahren, wobei hier LISREL mit 10 Studien am häufigsten
verwendet wurde, gefolgt von AMOS.
Bei einer Untersuchung der Verteilung der empirischen Studien nach Jahren stellt man
fest, dass der Anteil der empirischen Studien bis 1993 bei ca. 10% liegt und sich dann
steigert auf ca. 20%, wobei in den Jahren zwischen 2001 bis 2004 mit über 30% der
höchste Anteil empirischer Studien vorliegt. Bis 1999 erschienen 14 empirische Studien,
von 1999 bis Juni 2009 62 empirische Studien.
96
Untersuchungsvariablen Anzahl - Performance 23
- Profit 8
- Trust 13
- Commitment 11
- Lernen und Wissenstransfer 12
- Einflussnahme 3
- Schutz (von Wissen, etc.) 2
- Kontrolle 6
- Langzeit-Erfolg 10
- Strategie 3
- Beziehung 8 - Ungewissheit (technisch oder über Verhalten)
2
- Transaktionskosten 3 - Konflikt 3 - Art der Kooperation 13
- Acquire oder Investment 11
- Satisfaction 4
Abbildung 22: Untersuchte Kriterien in den Primärstudien der Basiserhebung
In den 76 empirischen Studien wurden die in der Abbildung 22 aufgeführten Kriterien
untersucht. Das mit 23 Studien am häufigsten untersuchte Kriterium ist Performance,
gefolgt von Vertrauen und der Frage, welche Art oder Form die Kooperation haben soll,
mit 13 Studien.
97
5.4 Beschreibung in die Metaanalyse aufgenommener Artikel
Im folgenden Kapitel werden die Herkunft der in die Metaanalyse aufgenommenen Artikel
sowie deren deskriptive Auswertung dargestellt. Insgesamt wurden in den beiden
durchgeführten Recherchen (Basiserhebung und zweite Recherche) 1333 und 4203 Artikel
(also 5536 Artikel insgesamt) gefunden, von denen ein großer Teil von vornherein
aufgrund der in diesem Kapitel angegebenen Richtlinien aussortiert werden konnte.
Aufnahme in Metaanalyse
Herkunft des Beitrages nicht aufgenommen aufgenommen Gesamt
Basiserhebung 3 9 12
Zweite Recherche 104 27 131 Literaturverweise 12 9 21
Gesamt 119 45 164
Abbildung 23: Anzahl der aufgenommenen und ausgesonderten Studien
Die Abbildung zeigt die Herkunft der in die Metaanalyse übernommenen Artikel. Aus
einer ersten Recherche (Basiserhebung) wurden 12 Artikel näher untersucht, von denen 9
aufgenommen wurden. Die 3 aussortierten Artikel hatten Vertrauenskriterien, die auf
Vertrauen innerhalb einer Organisation bzw. zwischen Teams fokussierten. In einer
zweiten Recherche zu definierten Schlagwörtern wurden nach einer Vorabanalyse der
Kurzzusammenfassungen 131 Beiträge in der vollen Textversion näher untersucht, von
denen 27 aufgenommen wurden. Insgesamt 9 Artikel wurden aus den Literaturhinweisen
der vorhandenen Artikel übernommen. Als Vergleich dieser Recherche kann die
Recherche von Seppänen; Blomqvist und Sundqvist (2007) herangezogen werden, die die
Datenbanken Abi/Inform, ScienceDirect, EbscoHost und Emerald nach Artikeln zu
Kooperation bei Organisationen im Zeitraum von 1990 bis 2003 untersuchten und 107
relevante Beiträge fanden. Im Vergleich zu dieser weiten Suche erscheint die gefundene
Anzahl von 45 finalen Artikeln unter strengeren Suchkriterien als passend.
Dieses Kapitel gibt eine Übersicht der in die Metaanalyse aufgenommenen Artikel.
98
1988
1994
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Ges
amt
1 1 1 4 3 1 2 4 2 3 6 3 4 8 2 45
Abbildung 24. Anzahl der Beiträge nach Erscheinungsjahr
Die Abbildung 10 zeigt, dass 23 der 45 Beiträge aus den letzten 5 Jahren stammen,
während in den zwölf Jahren von 1988 bis 2000 nur elf verwendbare Beiträge erschienen
sind. Auch im gesamten Datenbestand lässt sich eine Zunahme der empirischen Beiträge
innerhalb der letzten fünf Jahre feststellen. Bezüglich der in die Metaanalyse zur Messung
der Fisher’s Z Werte aufgenommenen Daten wurden bei 43 Artikeln die Stichprobengröße
und die Korrelation sowie bei zwei Beiträgen die Stichprobengröße und der t-Wert
aufgenommen. Die Daten wurden mittels der Softwarelösung „Comprehensive
Metaanalysis“ auf eine gemeinsame Effektgröße umgerechnet.
Art der Zusammenarbeit Anzahl Prozent
Allianz 12 27% Beziehung über Markt 18 40% Joint Venture 4 9% Kollaboration 5 11% Kooperation 3 7% Netzwerke 3 7%
Gesamt 45 100%
Abbildung 25: Art der Kooperation
Die Abbildung 11 zeigt die Aufteilung der Beiträge zu den verschiedenen Arten der
Kooperation. Mit 39% überwiegen die Arbeiten, in denen eine Beziehung zwischen zwei
Organisationen über den Markt stattfindet. Typische Beispiele dafür sind Beziehungen
zwischen Verkäufer und Käufer und zwischen Hersteller und Kunde. Die Arten der
Kooperation Allianz, Kooperation und Netzwerk stellen zusammen den größten Anteil dar.
Die Begriffe werden teilweise synonym gebraucht und sind nicht klar voneinander zu
trennen. Joint Ventures können zumeist klar von den anderen Arten abgegrenzt werden, die
Autoren halten sich überwiegend an die juristische Definition.
99
Definition Performance
Definition Vertrauen Zielperformance Prozessperformance Gesamt
Benevolence 12 22 34 Integrity 6 6 Trust 5 5
Gesamt 18 27 45
Abbildung 26: Matrix der Definitionen von Vertrauen vs. Performance
Die Abbildung 26 zeigt die Verwendung der verschiedenen Definitionen von Vertrauen
und Performance. Die Vertrauensdimension „Ability“ kommt nicht vor und scheint im
organisatorischen Umfeld selten angewandt zu werden.
Definition Performance
Definition Vertrauen Zielperformance Prozessperformance Gesamt
Benevolence 172 213 196 Integrity 132 132 Trust 451 451
Gesamt 164 247 212
Abbildung 27: Mittelwerte von N der untersuchten Beiträge
Die Abbildung zeigt die Mittelwerte der untersuchten Grundgesamtheiten. Eine
durchschnittliche Studie befragte 212 Teilnehmer. Die Studien mit Zielperformance liegen
mit 172 (bei Benevolence) bzw. 132 Befragten (bei Integrity) leicht darunter. Die Beiträge
mit Prozessperformance mit 451 Befragten (bei Trust) liegen deutlich und mit 213 (bei
Benevolence) leicht über dem Durchschnitt.
Neben den genannten Filterkriterien wurden nur Beiträge aufgenommen, die den
Zusammenhang von Performance und Vertrauen empirisch messen, bei denen die
Kooperation über eine der im Kapitel 5.8.1 dargestellten Zusammenarbeitsformen
stattfindet und bei denen sich die Messung auf eine Organisation oder eine Gruppe
innerhalb einer Organisation bezieht. Aussortiert wurden Beiträge, bei denen es sich um
die Performance von Team, Management und um Führungsvertrauen innerhalb einer
Organisation handelt.
100
Bereich Anzahl Prozent Handel 5 11% Industrie 29 64% Mix 8 18% Service 2 4% Sozial 1 2%
Gesamt 45 100%
Abbildung 28: Bereiche und Branchen der untersuchten Unternehmen
Die Mehrzahl der Studien (64%) fand im Industriebereich statt, gefolgt von gemischten
Bereichen (18%), Handel (11%) und zu einem geringen Anteil Service (4%) und Sozial /
Sozialwesen / Gemeinnützige Organisationen (2%).
Land Anzahl Prozent Australien, Neuseeland, Malaysia, Singapur
1 2%
Canada 1 2% China 4 9% Dänemeark 1 2% Europa 1 2% Indien 1 2% International 5 11% Niederlande 2 4% Norwegen 1 2% Schweiz 1 2% Spanien 1 2% Türkei 1 2% UK 1 2% USA 20 44% USA - Japan 2 4% USA - Canada 1 2% USA - Deutschland
1 2%
Gesamt 45 100%
Abbildung 29: Länder, in denen Studien durchgeführt wurden
Die Mehrzahl der Studien wurde in den USA durchgeführt (44%), gefolgt in weitem
Abstand von China als Einzelland (9%) und internationalen Studien (11%). Der
Schwerpunkt der Studien liegt vermutlich auf den USA, weil die USA das größte
englischsprachige Land sind und überwiegend englischsprachige Beiträge aufgenommen
wurden. Insbesondere neuere Beiträge (nach 2007) stammen aus China, wo Kooperationen
zwischen Unternehmen (offensichtlich) ein besonders wichtiges Thema ist.
101
5.5 Kodierung der Beiträge
Die 45 Beiträge für die Metaanalyse wurden gemäß den Empfehlungen von DeCoster
(2004, S. 10 - 43) kodiert. Ziel einer Kodierung ist es persönliche Einflüsse so weit wie
möglich zu vermeiden. Alle Beiträge lagen in ausgedruckter Form vor und wurden von
zwei Personen unabhängig voneinander eingeordnet. Bei Unterschieden oder Fragen zur
Einordnung wurde zu den entsprechenden möglichen Kategorien recherchiert, bis die
Fragen über eine Gesprächsrunde gelöst wurden.
Abbildung 30: Kodierungsebenen
Eine vollständige Messung von Vertrauen oder Performance ist nicht möglich, es kann nur
eine optimale Operationalisierung geben. Die Abbildung zeigt die Facetten, die zu den
Konstrukten führen. Dabei erfolgte die Kodierung:
- Studiennummer (ID), - Autor, - Titel, - weitere bibliographische Angaben (Zeitschrift, Band, Jahr, Seite, Dokumententyp), - englischer Abstract (aus Bibliothekensystem), - deutscher Abstract (vom Autor), - Schlagwörter, - Art der Kooperation (kategorisiert wie in Abbildung 25: Art der Kooperation), - Vertrauen (über 4 Kriterien, Vertrauen, Benevolence, Integrity, Ability kategorisiert), - Performance (über 2 Kriterien, Ziel- und Prozessperformance kategorisiert),
Vertrauen Performance
Benevolence
Integrity
Ability
Zielperformance
Prozessperformance
Vertrauensfaktoren aus 45 Primärstudien
Performancefaktoren aus 45 Primärstudien
Primärstudien
Fisher’s Z
Art der Kooperation / Person vs. Organisation / Land / Branche
V V
Weitere Faktoren
102
- befragte Personengruppe (kategorisiert), - Bereich (kategorisiert in Industrie, Handel, Mix, sozial), - Land/Region (kategorisiert nach Land der Befragten), - Definition von Performance (offen), - Operationalisierung von Performance (offen);
wie genau wurde Performance gemessen (verwandte Skala) und wie genau lauteten die Fragen zur Messung (Wiedergabe der Fragen)?
- Definition von Vertrauen (offen), - Operationalisierung von Vertrauen (offen):
wie genau wurde Vertrauen gemessen (verwandte Skala) und wie genau lauteten die Fragen zur Messung (Wiedergabe der Fragen)?
- statistische Daten der Primärstudie, aus denen die Werte für Metaanalyse entnommen wurden (Stichprobengröße, Korrelation oder t-Wert) sowie eine genaue Seitenangabe der Entnahmestelle,
- Hauptforschungsmodell der Primärstudie, - alle anderen Korrelationen und Messungen der Primärstudie, - Effektgröße mit unterem und oberem Limit sowie Punkt- und Z-Wert.
Diese Details wurden in Microsoft Excel in Form einer Tabelle angelegt, wodurch eine
quantitative Auswertung möglich ist.
103
5.6 Zusammenfassung der untersuchten Beiträge
Im Anhang „Zusammenfassung der Primärstudien“ finden sich Zusammenfassungen zu
allen in der Metaanalyse untersuchten Studien.
Abbildung 31: Zusammenfassungen der untersuchten Studien im Anhang
Jede der in der Metaanalyse untersuchten Studien wird in sechs Rubriken näher dargestellt.
Die Überschrift bezieht sich auf die in die Forest-Box-Plots aufgenommenen Namen der
Studien, der Zusatz „M“ vor der Jahreszahl (wie hier bei Corsten, Felde M2005) ordnet die
Studie der Metaanalyse zu.
In der ersten Rubrik sind Titel, Name und weitere bibliographische Angaben angegeben.
Eine Zusammenfassung der Studien findet sich in der zweiten Rubrik. Die Basisdaten der
Studie sind in der dritten Rubrik enthalten, wobei auch die jeweilige Zuordnung zu den in
der Metaanalyse verwendeten Kategorien hier stattfindet. Die in der Metaanalyse
verwendeten Kategorien sind: Zuordnung der Studie im „Markt-zu-Hierarchie“ Kontinuum
(hier Kollaboration vgl. 5.8.1); die Methode der Studiendurchführung (hier E-Mail
Befragung); die Zuordnung zu einem standardisiertem Bereich (hier Industrie), die
befragte Personengruppe (hier OEM Einkäufer und Verkäufer), die Region (hier Schweiz).
1. 2. 3.
4. 5. 6.
104
In der dritten Rubrik werden weitere standardisierte Schlüsselwörter zur Einordnung der
Studie festgelegt, wie die Art der Zusammenarbeit (hier Kollaboration), Details zur
Durchführung der Studie (hier E-Mail Befragung), der Bereich (hier Industrie), die
befragten Personen (hier OEM Einkäufer) sowie geografischer Region in der die Studie
durchgeführt wurde (hier Schweiz).
In der vierten Rubrik findet die Zuordnung zu den verwendeten Performance und
Vertrauenskategorien statt (hier Performance als bessere finanzielle Resultate und
Vertrauen in der Kategorie Zielperformance) und Vertrauen (in der Kategorie
Benevolence). Bei der Zuordnung in Kategorien wurden die jeweiligen in der Primärstudie
verwendeten Messkriterien mit aufgenommen (Performance wurde in diesem Beispiel über
eine 3 Kriterien Skala mit einer Einteilung von 1 bis 7 mit den Kriterien: 1. Our ROA Is
Better Than In Comparable Industry, 2. Our Sales Is Better Over Last 3 Years, 3. Our
Financial Result Is Better Over The Last 3 Years und Vertrauen wurde in einer 6 Kriterien
Skala mit einer Einteilung von 1 bis 7 mit den Kriterien unter Verweis auf Kumar (1995)
gemessen: 1. Whoever Is At Fault, Problems Need To Be Solved Together, 2. Both Parties
Watch The Othter’s Profitability, 3. Applier Has High Integrity, 4. No Doubts Regarding
Applier’s Motives, 5. Both Parties Are Willing To Make Mutual Adaptations, 6. Supplier
Gives Honest Advice).
In der fünften Rubrik werden die mathematischen Daten, die zur Berechnung der
Metaanalyse verwendet wurden dargestellt (hier wurde die Korrelation übernommen),
Stichprobengröße (135) und Korrelation von Performance und Vertrauen (0,19) sowie der
aus der Korrelation errechnete Fisher’s Z Wert (0,192) und das obere und untere Limit, in
dem innerhalb der Primärstudie eine Ablehnung der null-Hypothese stattgefunden hätte.
Unter der Kategorie sechs werden andere Korrelationen angegeben, die in der Primärstudie
gemessen wurden (hier sind es Dependence, Supplier Collaboration, Innovation,
Purchaising Cost Reduction, Financial Performance).
105
5.7 Qualität der untersuchten Zeitschriften
Die wissenschaftlichen Beiträge einer Metaanalyse sollten ein hohes wissenschaftliches
Niveau erreichen. Zeitschriftenbewertungen können Aufschluss über die wissenschaftliche
Qualität der Artikel in Fachzeitschriften geben. Hochrangig werden Zeitschriften
eingestuft, die Hypothesen formulieren und diese beispielsweise empirisch belegen.
Zeitschriften mit niedrigem Rang stellen Behauptungen auf ohne diese zu überprüfen oder
zu beweisen (Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V., aus dem Internet,
17.10.2009).
106
Zeitschrift/Zeitung JQ2-
Rating JQ2- Index
JQ1- Index
Gewichtung
Academy of Management Journal A+ 9,08 9,15 5% Administrative Science Quarterly A+ 9,48 9,31 2% British Journal of Management B 7,28 7,76 2% European Journal of Work & Organizational Psychology
Keine Bewertung im betriebswirtschaftlichen Ranking
2%
Industrial Marketing Management C 6,02 6,79 2% Industry & Innovation Keine Bewertung im
betriebswirtschaftlichen Ranking
2%
International Business Review B 7,09 6,65 5% International Journal of Human Resource Management
B 7,34 7,9 2%
International Journal of Physical Distribution & Logistics Management
B 7,41 7,94 5%
International Review of Retail, Distribution & Consumer Research
Keine Bewertung im betriebswirtschaftlichen Ranking
2%
International Small Business Journal
C 6,15 6,83 2%
Journal of Business Ethics C 6,92 7,31 2% Journal of Business Research B 7,09 7,45 10% Journal of Business Venturing A 8,38 7 2% Journal of Economic Behavior and Organization
A 8,22 8,99 2%
Journal of Managerial Issues C 6,81 k. Angabe 2% Journal of Marketing A+ 9,46 9,54 12% Journal of Marketing Management
D 5,61 6,83 2%
Journal of Marketing Research (JMR)
A+ 9,34 9,74 2%
Journal of Operations Management
B 7,84 8,29 5%
Omega B 7,31 7,73 2% Organization Science A 8,9 8,89 10% Strategic Management Journal A 8,41 8,92 12% Total Quality Management & Business Excellence
Keine Bewertung im betriebswirtschaftlichen Ranking
2%
Mittelwerte 7,71 8,05
Abbildung 32: Einstufung wissenschaftlicher Zeitschriften der Metaanalyse
Um wissenschaftliche Zeitschriften zu bewerten, werden unter Hochschullehrern
Befragungen zur Qualität durchgeführt. In der Betriebswirtschaftslehre hat im
deutschsprachigen Raum die Zeitschriftenbewertung des „Verbandes der Hochschullehrer
für Betriebswirtschaft“ weite Verbreitung gefunden. Das Ranking basiert auf einer Studie
von Hennig-Thurau; Walsh und Schrader (2003). Die Bewertungen beziehen sich auf den
Zeitraum zwischen 2003 und 2007. Zeitschriften mit weniger als zehn Bewertungen
107
erhalten kein Rating; Zeitschriften mit weniger als fünf Bewertungen wurden nicht in die
Liste mit aufgenommen. Die Abbildung zeigt die Einstufung der in der Metaanalyse
verwendeten Zeitschriften. Insgesamt wurden 21% mit A+ bewertet, 26% mit A, 31% mit
B, 10% mit C, 2% mit D und 10% ohne Ranking. Beiträge aus Monographien wurden
nicht in diese Übersicht aufgenommen, da diese nicht dem Zeitschriftenranking
unterliegen. Obwohl die Bewertung der Zeitschriften durch den Verband der
Hochschullehrer ein wichtiges Gütekriterium für die Zeitschrift ist, schwächt sich dieses
Kriterium auf der Ebene der einzelnen Beiträge ab. Während die Bewertung einer
Zeitschrift, in der mehrere hundert Artikel erscheinen, mehr oder weniger pauschal ist,
kann für die einzelnen Artikel eine konkretere Aussage getroffen werden. Alle Artikel, die
in die Metaanalyse aufgenommen wurden, sind empirisch und entsprechen
wissenschaftlichen Anforderungen in Aufbau und Struktur.
Neben dem deutschen „Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft“ werden
Rankings unter anderem noch vom „ERIM Journals List“ des niederländischen „Erasmus
Research Institute of Management“ veröffentlicht, die internationale Fachzeitschriften aus
dem Feld Management bewerten. Im englischsprachigen Raum ist das „ABS Journal
Guide“ der britischen „Association of Business Schools“ verbreitet. Ein umfassendes
Ranking wird im „Handelsblatt“ veröffentlicht. Zur Bewertung von Beiträgen im Rahmen
einer Habilitation wird oft die „Tinbergenliste“ verwandt. Manche Universitäten wie
beispielsweise die Universität Kiel veröffentlichen ein Ranking von wissenschaftlichen
Zeitschriften.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass alle empirischen Studien, die in die Metaanalyse
aufgenommen wurden, eine empirische Beweisführung verwenden und ein hohes Niveau
erfüllen, das auch durch das Zeitschriftenranking des „Verbands der Hochschullehrer“
bestätigt wird.
108
5.8 Begriffsauffassungen in den ausgewählten Beiträgen
5.8.1 Ansätze der Arten der Kooperation
Das Konstrukt „Kooperationsform“ wird in zahlreichen Beiträgen in der Literatur als
Unterscheidungskriterium von Unternehmenszusammenarbeiten gesehen. In diesem
Kapitel sollen in der Literatur verwendete Kooperationsformen erarbeitet werden. Für den
Fall, dass Kooperationsform ein Unterscheidungskriterium von
Unternehmenszusammenarbeiten ist, sollten sich die unterschiedlichen Formen als
Moderator in der späteren Metaanalyse erweisen. In die folgende Untersuchung ist eine
breite Auffassung des Begriffes Kooperation eingeflossen, der neben den typischen
Formen der Kooperation wie Allianz, Joint Venture auch die Kooperationen bzw.
Beziehungen beinhaltet, die über einen Markt hergestellt werden. Eine klare Unterteilung
zwischen den Formen kann nach dieser Analyse des Autors nicht vorgenommen werden.
Abbildung 33: Konzepte zur Kooperation
Das Schaubild zeigt die in den Beiträgen vertretenen Auffassungen zur Kooperation
zwischen Firmen.
Haugland (1999) schreibt, dass keine einheitliche Definition der verschiedenen Arten der
Kooperation gibt, denn Kooperationskonzepte zwischen Firmen, so wie Käufer-Einkäufer
Beziehungen, Partnerschaften und Allianzen haben kein einheitliches Verständnis unter
Forschern. Aus diesem Grund kann es auch keine finale Einordnung der Arten der
Kooperation geben. Die Abbildung gibt dennoch einen Überblick über die Arten der
2. Beziehung über Markt
Markt mit Ausrichtung
auf einmalige Transaktion
Markt mit Ausrichtung auf
mehrmalige Transaktion
Vertragliche
Regelungen
4. Allianzen
9. Kauf
3. Netzwerke
6. Kollaboration
5. Kooperation
8. Joint Venture
7. Franchise
10. Neugründung
Einheitliches Unternehmen
1. Markt
109
Kooperation nach Ausprägung des Hierarchieanteils (rechte Seite der Abbildung „Ein
Unternehmen“) und des Marktteils (linke Seite). Dazwischen befinden sich Arten der
Kooperation mit Ausrichtung auf Beziehung und mehrmalige Kooperation, die aber über
den Markt als Regelmechanismus funktionieren. Alle Arten der Kooperation lassen sich
zwischen Markt und Hierarchie einordnen, wenn es sich auch um völlig unterschiedliche
Konzepte handeln kann.
Die Einordnung der wissenschaftlichen Beiträge erfolgte in eine der Rubriken: Allianz,
Acquire, Franchise, Joint Venture, Kollaboration, Beziehung über Markt, Markt vs.
Hierarchie, und Netzwerke. Soweit es möglich war, wurde der Sprachgebrauch des Autors
zur Einstufung übernommen (für Allianz, Acquire, Franchise, Joint Venture, Kollaboration
und Netzwerke). Bei den vom Autor geschaffenen Kategorien „Beziehung über Markt“
und „Markt vs. Hierarchie“ wurden Artikel eingeordnet, die eine Form der Kooperation
über den Markt behandeln, die aber dennoch über einen börsenähnlich anonymen
Austausch hinausgehen (oft unter dem Titel Beziehungsmarketing). Diese zusätzlichen und
„künstlichen“ Kategorien wurden gebildet um Artikel, die einer Allianz oder einer anderen
Form der Kooperation ähneln, aber keiner der beiden Kategorien zugeordnet werden
können dennoch richtig aufzunehmen. Die Bildung dieser Kategorien war notwendig um
nicht die Gefahr einzugehen wichtige Beiträge zu übergehen, nur weil diese unter einem
anderen Schlagwort abgelegt wurden oder der Autor einen anderen Sprachgebrauch hat.
Eine endgültige und abschließende Definition der Arten der Kooperation ist schwer
möglich und nicht Inhalt dieser Arbeit. Autoren gebrauchen insbesondere „Netzwerk“ und
„Kooperation“ als generische Begriffe für alle Arten der Kooperation. Bei der Unterteilung
der Artikel in die verschiedenen Rubriken wurde der Sprachgebrauch der Autoren
übernommen.
Die meisten Autoren benutzen den Begriff Allianz in allgemeiner Form. Simonin und
Bernard (1999) definieren Allianz als generischen Begriff für alle Arten von Kooperation
(so auch Kale; Dyer und Singh 2002). Während Adobor (2005) in Allianzen „Strategic
Partnership“ oder „Interfirm Partnership“ sieht, definieren White und Siu-Yun Lui (2005)
Allianz als ein Synonym zu Cooperation und Collaboration. Dazu beschreiben diese
Autoren Allianz als ein Instrument um Zugriff auf Ressourcen zu bekommen, die den
Unternehmen fehlen und die nicht am Markt einzukaufen sind. Diese
transaktionskostenorientierte Sichtweise über die Funktion der Allianz, ohne eine genaue
Definition des Begriffes als solchen zu geben, kommt in mehreren weiteren Beiträgen vor.
Sampson (2005) definiert „Allianz“ über die Funktion der Kostenverteilung indem er die
110
Allianz als einen Weg sieht, wie ein Unternehmen technische Entwicklungskosten
verteilen und Zugang zu neuen Entwicklungskapazitäten bekommen kann.
Koka und Prescott (2002) sehen Allianzen als notwendige Vorraussetzungen um
Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Selbst in einem einzigen Beitrag werden für die Umschreibung eines Sachverhaltes
unterschiedliche Begrifflichkeiten synonym verwandt, wie bei Singh und Mitchell (1996),
die bei demselben Sachverhalt einmal von Allianzen und ein anderes Mal von
„Collaborative Relationships” und später wieder von „Partnerships“ schreiben. Kotabe
und Swan (1995) berichten von „Strategic Alliances And Cooperative Strategies“ und
gebrauchen später den Begriff „Cooperation“ synonym.
Sivadas und Dwyer (2000) betonen den Vertrag und das Zusammenspiel der Partner und
sehen eine Allianz als eine fortlaufende formale Beziehung zwischen zwei oder mehreren
unabhängigen Organisationen mit dem Zweck gemeinsame Ziele zu verfolgen. Auch Kale
und Singh (2000) begründen ihre auf Kooperation beruhende Definition über die
gemeinsamen Ziele: „Alliances Can Be Defined As Purposive Strategic Relationships
Between Independent Firms That Share Compatible Goals … Any Independently Initiated
Interfirm Link.“
Während die Mehrzahl der Autoren die vertraglichen Regelungen im Vordergrund sehen,
betonen Reuer et al. (2002) den Aspekt des ständigen Arbeitens an einer Allianz als
„Managing The Alliance Relationship Is More Important Than Crafting The Initial Formal
Design…Focused On The Termination Stage Of Inter-Firm Collaboration Rather Than
Incremental Governance.“
Der Begriff „Acquire“ wird deutlich einheitlicher gesehen. Capron und Pistre (2002)
definieren „Acquire“ als Kauf einer Firma; Carow; Heron und Saxton (2004) gehen noch
auf den Kauf über Aktien ein. Alle anderen Autoren schließen sich diesen Definitionen an.
Bei der Rubrik „Beziehung über Markt“ handelt es sich um eine für diese Arbeit
geschaffene Rubrik, die nicht unbedingt in allen Beiträgen auch von den untersuchten
Autoren explizit als solche definiert wird. Die Autoren gebrauchen zumeist „Relationship
Management“ als Begriff für eine Beziehung über Marktmechanismen.
Kalwani und Narayandas (1995) beschreiben, wie durch wiederholte Kooperation eine
zusätzliche Komponente entsteht, die die unsichtbare Hand des Marktes ersetzt „Upon
Abandoning Discrete Exchange Mode, A Different Form Of A Relationship Is Crafted By
Formation Of A Deliberate Governance Apparatus That Replaces The ‚Invisible Hand‘ Of
The Market.“ Der Transformationsgedanke von Markt zu Beziehung kommt auch bei
111
Garbarino und Johnson (1999) zum Ausdruck, indem von einem Übergang von der
Transaktion zur Beziehung geschrieben wird („Continuum Of Customers Relationships
Ranging From Transactional To Relational Orientation…Depend On A Customer's
Orientation To A Relationship“).
Auch Reddy und Czepiel (1999) betonen den Unterschied zwischen Markt und Beziehung:
„relational exchange…is different from transactional exchange.“
Siguaw; Simpson und Baker (1998) heben die Zweiteiligkeit einer solchen Beziehung
hervor: "…Dyadic Relationship Between A Supplier And Distributor."
Hall und Rao (1994) sehen darin ein Geben und Nehmen. Gruen; Summers und Acito
(2000) definieren die Beziehung über den Kunden als Wert und nennen es
Beziehungsmarketing: „Customers Are An Asset To Be Managed…The Customer Asset
Management Approach Has Been Referred To As ‚Relationship Marketing‘“. Die Aspekte
der Beziehung und der gemeinsamen Wertegenerierung kommen auch bei Claycomb und
Frankwick (2005) zum Ausdruck: „Relationship Marketing Is The Establishment,
Management, And Enhancement Of Long-Term, Trusting, ‚Win-Win‘ Relationships
Between Buyers And Sellers.“
Bei Johnson und Grayson (2005) wird Besitz über den Kunden ausgeübt um eine breitere
Palette an Produkten verkaufen zu können „‚Own‘ The Customer By Building High-Trust
Relationships Within Which An Increasing Array Of Products And Services Can Be Sold.“
Funktionale Sichtweise der Beziehung als Instrument der Kostenreduktion sieht man bei
Cannon und Homburg (2001): „Total Costs - Including Direct Product Costs And The
Customer's Acquisition And Operational Costs - Can Be Lowered When Buyers And
Suppliers Work Together Closely“.
Der Begriff Franchising ist einheitlich definiert. So schreibt Kalnins (2004), dass das Recht
bezahlt wird, einen Markennamen zu benutzen: „In Typical Business Format Franchising
Contracts, The Franchisee Receives The Right To Use A Franchisor's Brand Name And
Business Plan In Exchange For The Payment Of An Upfront Fee And A Sales Royalty.“
Srinivasan (2006) definiert Franchise im Restaurantbereich: „Franchisors Won And
Operate Some Restaurant Units And Simultaneously License The Operation Of Other
Restaurant Units To Franchisees. Franchisors Provide Marketing And Operations Support
To Franchisees In Return For Royalty Income, Which Is A Fixed Percentage Of
Franchisees Revenues.“
Eine Vielzahl der Studien zu Joint Ventures bezieht sich auf internationale Joint Ventures
zwischen asiatischen und europäischen oder amerikanischen Firmen. Die weiteste
112
Definition von Joint Venture haben unter den untersuchten Beiträgen Lu und Häbert
(2005), die alle Arten von Kooperation mit und ohne finanzielle Beteiligung als Joint
Venture einstufen. Shih-Fen und Hennart (2004) betonen, dass es sich bei einem Joint
Venture nicht zwangsweise um eine Neugründung handeln muss, sondern es auch durch
den Kauf einer existierenden Firma begründet werden kann: „Joint Ventures Are Not Only
New Entities Jointly Started By The Partners…Multinational Firms Form Joint Ventures
Through Acquisition Of Existing Firms.“ Reuer und Tong (2005) definieren Joint Venture
als ‚Acquisition’ (auch Neugründung oder Neuaquisition) auf Aktien- oder Vertragsbasis
mit dem Ziel die Interessen der Mutterfirma zu vertreten: „A) Acquisition Or Wholly
Owned Greenfield Operation; B) Contract Or Nonequity Or Sharing Ownership As Equity
JV; C) Designed To Accomplish Parent Firms' Objective“. Obwohl die einseitigen Ziele
der Mutterfirma betont werden, kennen Reuer und Tong „Sharing Of Ownership“ als
wichtige Komponente. Hu und Haiyang (1996) beschreiben (internationale) Joint Venture
als die Kooperation mit einem lokalen Partner: „In Foreign Joint Ventures … Multi-
National Companies … Use Local Partner In The Host Countries.“ Kumar und Seth
(1998) benutzten als Auswahlkriterium für Joint Ventures, dass mindestens 2 Partner
beteiligt waren: „Screening Criteria: … Formed By A Partnership Of 2 Parents“.
Der Begriff Kollaboration wird von Vertretern der Transaktionskostentheorie besonders
häufig verwendet. Dyer (1997) sieht Kollaboration als kostenoptimale Transaktion mittels
eines optimalen „Safeguards“ (zumeist Vertrag).
Bello; Lohtia und Dant (1999) sehen in Kollaboration eine gemeinsame Aktion zwischen
Produzenten und Käufer: „Collaboration Is Defined As The Joint Action Of OEM And
Vendor … Who Cooperatively Perform The Tasks Necessary.“
Corsten und Kumar (2005) sehen Kollaboration als Instrument der Kostenersparnis und
Effizienzsteigerung und im Gegensatz zu Ausschreibungs- und Marktprozessen:
„Adversarial Transactions That Involve Bidding Procedures In Which Multiple Suppliers
Compete Against One Another … Collaborative Relationships Adopt A Long-Term
Perspective … To Lower Acquisition And Operating Cost“.
Medlin; Aurifeille und Quester (2005) definieren Kollaboration als „Coordination,
Cooperation And The Use Of Power … In An Abstract Sense, All Methods Are A
Combination Of Three High Order Mechanism: Market Force, Hierarchical Control And
Relational Coordination.“
Obwohl „Kollaboration“ und „Kooperation“ teilweise synonym gebraucht werden, findet
„Kollaboration“ zumeist auf vertikaler Ebene zwischen Einkäufern und Verkäufern statt,
113
während Kooperation oft auf eine horizontale Ebene zwischen Firmen ausgerichtet ist.
Frazier und Rody (1991) definieren Kooperation generisch als Kollaboration und das
Zuarbeiten auf gemeinsame Ziele: „Cooperation … The Degree To Which Channel
Members Collaborate And Work Together Towards Their Respective Goals“.
Gnyawali, He und Madhavan (2006) sehen Kollaboration durch bi- und multilaterale
Vereinbarungen umgesetzt: „Collaboration Via Bilateral And Multilateral Agreements“.
Bei Netzwerken handelt es sich oft um offene Zusammenschlüsse. Holm, Eriksson und
Johanson (1999) definieren Netzwerke sehr allgemein als „Cooperative Relationship …
Which May Extend In Any Direction Without Limit“.
Frels, Shervani und Srivastava (2003) verstehen unter Netzwerken soviel wie Trusts oder
Kartelle, die in der Ausprägung von „User Networks“, „Complements Networks“ oder
„Producer Networks“ auftreten können und fassen eine Vielzahl von Märkten unter den
Netzwerkbegriff „A Wide Variety Of Markets Meets The Criteria For Being Classified As
Network Markets.“
Ritter und Gemünden (2004) sehen Netzwerke als Beziehungsverknüpfungen zwischen
Firmen: „Network Enables A Company To Establish And Use Relationship With Other
Organisation."
Bonner, Kim und Cavusgil (2005) definieren Netzwerke als informale Kontakte:
„…Attractiveness Of A Firm As An Exchange Partner Due To Its Unique Connected
Relations…“ und Allianzen als formalere Zusammenschlüsse, in denen wiederum
informellere Netzwerke existieren können.
Einige Artikel beschäftigen sich damit, welche Organisationsform zur Erzielung optimaler
Performance am besten ist. Diese Artikel lassen sich nicht der Abbildung 20 zuordnen, da
sie mehrere Arten der Kooperation beinhalten. Diese Beiträge sind in Abbildung 21: Anteil
empirischer Studien unter der Rubrik „Markt vs. Hierarchie“ aufgenommen. So schreiben
Poppo und Zenger (1998) über diese wichtige und strategische Auswahl der Art der
Organisation von Kooperation: „Boundary Choices Are Decision Of Primary Strategic
Importance… And Based On A Comparison Of The Performance Of Alternative
Governance Institutions." Hennart und Reddy (2000) sehen Acquisition als „investment"
und Hierarchie als Gegenoption zu Kooperation bei Joint Ventures. Chen und Dimou
(2005) sprechen von der Auswahl zwischen Hierarchie und Markt: „Choice Between
'Hierarchical' And 'Market' Modes".
114
5.8.2 Performance der im Rahmen der Metaanalyse untersuchten Beiträge
In diesem Kapitel werden die Performancemesskriterien der einzelnen Beiträge nach der
erarbeiteten Literaturdefinition in Zielperformance und Prozessperformance aufgeteilt.
Arino (2003 mit Ziel-, Prozess-, und Overallperformance), Das und Teng (Ziel- und
Strukturperformance 2000) und Venkatraman und Ramanujam (mit financial Performance,
operational Performance und organizational Effectiveness 1986) unterteilen Performance
in die Grundkonzepte Ziel- und Prozessperformance.
Zielperformance kann Kriterien aus Performancedaten (meist aus der Bilanz), Befragung
nach Finanzdaten (Auskunft kommt von den Befragten, die Frage betrifft Zahlen),
Befragung nach der Entwicklung oder Konkurrenz mit konkreten Zielkriterien beinhalten.
Zur Zielperformance werden die Performancekriterien gezählt, die über ein Wertesystem
ein messbares Ergebnis erzielen. Typische Kriterien dafür sind finanzielle Performance,
Marktanteil, Umsatz, Absatz, Deckungsbeitrag. Die Daten können abgelesen oder erfragt
werden.
Bei Prozessperformance handelt es sich um die Performance, die durch Interaktion in der
Kooperation entsteht (Vgl. Arino 2003). Die Prozessperformance wird durch die
Zufriedenheit im Zusammenarbeitsprozess geprägt. Es ist davon auszugehen, dass Befragte
bei einer Befragung zu Performance ohne konkretes Ziel oder Maßsystem grundsätzlich
Auskunft über ihr Performancegefühl und die Zusammenarbeit in der Kooperation geben
werden, also Auskunft zur Prozessperformance. Typische generelle Fragen, bei denen
Befragte zur Prozessperformance antworten werden, sind: Fragen nach genereller
Zufriedenheit mit der finanziellen Entwicklung (nicht nach einzelnen finanziellen
Kriterien); oder nach der Zufriedenheit mit der Performance ohne nähere Kriterien; nach
genereller Zufriedenheit; hohen Profiten; vielen gemeinsamen Profiten; der Zufriedenheit
mit der Zielerreichung (ohne nähere Kriterien), nach dem Willen, eine Allianz
weiterzuführen oder nach der Zufriedenheit der Teams.
Zuerst wird ein Überblick über die Performance Messungen gegeben, bei denen
Performance in Form von Zielperformance gemessen wurde.
McWilliams und Siegel (M2000) messen „Financial Performance“ über einen längeren
Zeitraum an den buchhalterischen Gewinnen, abgelesen aus der Bilanz. Bei Sörensen
(M2002) ist es die „Overall Firm Performance” bewertet am jährlichen Gewinn des
eingesetzten Kapitales. McGuire, Sundgren und Schneeweis (M1988) verstehen unter
Marktperformance den Gewinn gekürzt um einen Risikofaktor oder nur den Gewinn. Bei
115
Solberg und Nes (M2002) ergibt sich Performance aus einem gemeinsamen Wert der
Kriterien Umsatz, Profit sowie deren Veränderung gegenüber der Vorperiode. Mehrere
Zielperformancefaktoren zu nehmen ist üblich, so beispielsweise auch bei Lado, Augustine
A.; Dant, Rajiv R.; Tekleab, Amanuel G. die Performance an 5 Kriterien messen:
Umsatzwachstum, Profitwachstum, Gesamtprofit, Produktivität und Cash Flow.
Eine weitere Variante der Zielperformance ist die Befragung der Interviewten nach
Zielerfüllung. Corsten und Kumar (M2005) fragen in ihrem Beitrag nach „Economic
Performance, Growth, Profits And Sales“ und wie diese Faktoren in ein Zielsystem
einzuordnen sind. Siguaw, Simpson und Baker (M1998) fragen nach finanzieller
Entwicklung in Bezug auf die Kriterien: “1) Cash Flow; 2) Return On Shareholder Equity;
3) Gross Profit Margin; 4) Net Profit From Operations; 5) Profit To Sales Ratio; 6)
Return On Investment; 7) Ability To Fund Business Growth From Profits”. Bei
Hernandez-Espallardo und Arcas-Lario (M2008) hat Performance zwei Dimensionen: 1)
Ökonomische; 2) Operationale Performance, die an den 3 Kriterien: 1) Sales; 2) Profit; 3)
Satisfaction auf einer Skala von 1 bis 10 gemessen wird. Bei Sako und Helper (M1998)
wird die Performance des Vertrauens darin gemessen, wie gut Preiserhöhungen, die
beispielsweise durch eine Rohstoffpreiserhöhung bedingt sind, an den Abnehmer
weitergegeben werden können (Pass Through Of The Supplier's Cost Increase). Die
Weitergabe von Kostenerhöhungen wurde in diesem Sonderfall auch der Zielperformance
zugeordnet.
Palmatier; Dant und Grewal (M2007) gehen ausführlich auf die Thematik der
Performancemessung ein und ordnen ihr Performancesystem der Zielperformance zu. Die
Autoren beschreiben, dass Faktoren wie Umsatz nicht die "Overall Performance“
reflektieren und messen das Erreichen von Zielen und die Kooperation an den
Konkurrenten. Dazu findet zusätzlich ein Vergleich mit Konkurrenten im gleichen
Segment statt. So auch bei Hewett und Bearden (M2001) bei denen Performance das
Erreichen von Zielen bedeutet (To Achieve Established Performance Objectives Measured
In The Extend Achieved Outcomes Relative To Its Original Objective). Dazu werden die
Größen: Marktanteil, Umsatz, Profit pro Aktie, Profit und Rentabilität des eingesetzten
Geldes verglichen. Bei Medlin; Aurifeille und Quester (2005) ist Performance „die
Erfüllung der Erwartung gemessen an Profit, Umsatz, Marktanteil und Wachstum des
Marktanteiles“. Ähnlich auch bei Eberl und Kabst (M2005), die das Maß der
Zielerreichung der dem Joint-Venture-Gründung zugrunde liegenden Motive, als Joint
Venture Erfolg messen.
116
Ein mögliches Vergleichsinstrument für eine Zielperformance bietet sich auch im
Wettbewerb. So messen Corsten und Felde (M2005) Performance darin, ob bessere
finanzielle Resultate als vergleichbare Unternehmen oder Industrien vorliegen. Die
befragten Kriterien sind: ein besserer Gewinn für das Investment als vergleichbare
Industrien, sich verbessernde Umsätze über die letzten 3 Jahre sowie bessere finanzielle
Ergebnisse über die letzten 3 Jahre. Bei Skarmeas und Robson (M2008) wird Performance
daran gemessen, wie gut ein Exporteur seine Exporteurrolle im Vergleich mit der
restlichen Industrie übernimmt. Dabei werden als Kriterien die Produktqualität,
Preispolitik, Vertriebs- und Produkttrainings, Produktverfügbarkeit, Verkaufshilfen,
technische Hilfe, Umtauschservice im Vergleich zum Durchschnitt genommen.
Die Prozessperformance ist bei Nevins und Money (M2008) als "Distributor Effectiveness"
bezeichnet und wird über die 3 Kriterien gemessen: „Beziehungsprofitabilität“,
„Beziehung hat viel Umsatz generiert“ und „der Umsatz ist schnell gewachsen“. Bei diesen
Kriterien fehlt ein Zielsystem und der Fokus liegt auf der Beziehung, somit handelt es sich
um Prozessperformance.
Eine weitere Ausprägung der Prozessperformance ist ein Investment in die Beziehung,
Prozesse oder gemeinsame Zusammenarbeit. Bei Fang; Palmatier; Scheer und Li (M2008)
wird Performance durch die Investition der Muttergesellschaft in die Subgesellschaft
gemessen.
Eine weitere Möglichkeit Prozessperformance zu bestimmen, ist die Befragung nach dem
Gefühl zu der Beziehung. Jong und Woolthuis (M2008) betonen sogar die Abwendung von
einer zu starken Ergebnis- und Zielorientierung (“Ultimate Outcomes Of High-Tech
Alliances—Which Tend To Be Hidden In The Future And Are Difficult To Determine“).
Das "Value of the partner" und der Prozess rückt hier in den Mittelpunkt der Bewertung,
weil eine zahlenbasierte Bewertung nur eine wirkliche Bewertung der Performance und
Beziehung verhindern würde.
Auch Liu, Luo und Liu (M2009) messen Performance über Prozesse, wobei die Autoren
hier auch die Erreichung von gemeinsamen Zielen wie höheren Umsatz und Marktanteil
mit guter Beziehung gleichsetzten.
Prozessfaktoren kommen auch bei den Kriterien von Ayse und Wasti (M2009) vor, die die
wahrgenommene Performance über „Satisfied With Product And Service“ und „Satisfied
With Our Dealings" messen.
117
Dyer und Chu (M2003) sehen Transaktionskosten bzw. Effizienz in Prozessen als
"Procurement Productivity" (das Gegenteil von Transaktionskosten) als Maßstab für
Performance und werden deshalb auch der Prozessperformance zugeordnet. Johnson und
Grayson (M2005) machen Performance an der Bewertung des Kunden über die gesamte
Leistung (Service, etc) fest. Die Gesamtleistung wird direkt über eine Frage abgefragt:
"How Would You Rate The Performance?"
Bei Jap (M1999) wird „Profit Performance“ durch die Bewertung der Teilnehmer
gemessen, die Fragen dazu sind, ob ein hoher Level gemeinsamer Profits erzielt wurde und
ob viele Profite zusammen gemacht wurden. Bei Carter (M2005) werden die Begriffe
"Financial Performance" und „Supplier Performance“ generisch gebraucht, ohne eine
Aussage über deren Operationalisierung zu treffen. Aus diesem Grund werden die
Performancekriterien auch der Prozessperformance zugeordnet.
Ähnlich gehen auch Muthusamy und White (M1999) vor, die die wahrgenommene
Performance - "Perceived Alliance Performance" an unspezifischen Kriterien messen. Hier
wird argumentiert, dass es sich oft um Kooperationen von Großunternehmen mit
spezifischen Zielsetzungen handelt und Zielperformanceindikatoren alleine nicht
ausreichen. Die verwendeten Messfaktoren sind: 1) Produktive Beziehung (2 Kriterien); 2)
Vorteile und Erträge werden fair verteilt; 3) Beide tragen zu Profit, Marktanteil und
Wettbewerbsvorteilen bei.
Zollo; Reuer und Singh (M2002) betonen Prozessfaktoren wie Zufriedenheit mit
Zielerreichung, Chancen und Wissen. Alliance Performance wird an drei Indikatoren
gemessen: 1) Zufriedenheit mit Wissenstransfer; 2) Entstehen neuer Möglichkeiten;
3) Zufriedenheit mit der Erreichung des ursprünglichen Ziels der Partnerschaft.
So auch bei Muthusamy, White und Carr (M2007), für die Alliance-Performance mit dem
Willen der Partner gleichzusetzen ist, um die Allianz weiterzuführen.
Bei Ryu, Park und Min (M2007) wird Performance in der Zulieferer-Beziehung evaluiert.
Dies wird über die folgenden Fragen gemessen: 1) Zufriedenheit über Produktqualität; 2)
Zufriedenheit mit dem Service; 3) Gesamtperformance.
Carson, Madhok, Varman und John (M2003) definieren Performance als „die Gabe das
Gegenüber zu lesen und aus dem Verhalten zu lernen“.
Auf wahrgenommene Performance fokussieren Costa, Roe und Taillieu (M2001). Die
Autoren messen Performance an 3 Hauptkriterien: 1) Zufriedenheit in der Ausführung
einzelner Aufgaben (mit 4 Unterkriterien); 2) Zufriedenheit des Teams (mit 3
118
Unterkriterien); 3) Stress (mit 3 Unterkriterien). Diese Kriterien sind der
Prozessperformance zuzuordnen.
Krishnan, Martin und Noorderhaven (M2006) lassen Allianz Performance durch die
Manager bestimmen.
Die Stabilität oder Dauer der Kooperation steht bei Yang, Wang, Wong und Lai (M2008)
im Vordergrund, denn Stabilität in der Allianz ist (per Definition) Performance. Die Fragen
der Autoren dazu sind: 1) Stärke der Beziehung mit Schlüsselpartner der Allianz; 2)
Stabilität der Allianz; 3) Fähigkeit, die Beziehung aufrecht zu erhalten, auch wenn es zu
Wechseln bei den Senior Managern kommt.
Sonderformen bei der Definition von Performance finden bei Hall und Rao (M1994) statt,
die Performance abhängig von Risiko sehen (Performance="risk reduction"), dass
beispielsweise darin liegt, ein falsches Produkt zu kaufen.
5.8.3 Vertrauen der im Rahmen der Metaanalyse untersuchten Beiträge
Zur Durchführung einer Metaanalyse werden mehrere Studien, die denselben
Zusammenhang messen, zu einer gemeinsamen Größe zusammengeführt. Die Zuordnung
der einzelnen Studien zu einem einheitlichen Messinstrument, das die Komponenten des
Zusammenhanges korrekt misst, ist dabei ein wichtiger Punkt. Kommen wir zu den in der
Metaanalyse untersuchten Artikeln, stellen wir fest, dass alle Beiträge in das
Vertrauensmodell von Mayer, Davis und Schoorman (1995) eingeordnet werden können.
Beispielsweise lassen sich Beiträge, die sich mit Kontrolle bzw. der Abwesenheit von
Kontrolle beschäftigen, der Definition von Benevolence durch Mayer, Davis und
Schoorman (= Goodwill Trust = Vertrauen ohne Überwachung) zuordnen. Zu beachten ist,
dass immer ein konkreter Wert bzw. eine konkrete Zahl (zumeist Stichprobengröße und
Korrelation) in die Metaanalyse aufgenommen wurde. Teilweise haben die Autoren zwar
ein komplexes Vertrauensmodell entwickelt, geben aber in den Korrelationsübersichten
nur eine Korrelation zu einer Unterdefinition ihres gesamten Vertrauensbegriffes. Aus
diesem Grund wurde die Zuordnung im Folgenden immer genau an dem Vertrauensbegriff
festgemacht, der als numerischer Wert in die Metaanalyse eingegangen ist, auch wenn der
Autor unter Umständen ein leicht anderes Gesamtmodell entwickelt hat. Die im Anhang
befindliche Übersicht zeigt Details wie die Definition von Vertrauen, sowie die Fragen und
Messkriterien in übersichtlicher Weise auf.
119
Die am häufigsten verwendete Vertrauensdefinition ist Benevolence. Der Beitrag von Ayse
und Wasti wird Benevolence zugeordnet, da er „Trust“ als Moderator zwischen dem
wahrgenommenen Vertrauen und „Social Control“ und „Output Control“ sieht und
maßgeblich auf einer Zukunftshoffnung basiert.
Um Benevolence in Form von bewusster Verwundbarkeit geht es bei Corsten und Felde
(M2005), die von “Psychological State Comprising The Intention To Accept
Vulnerability” sprechen.
Wahrgenommene Vertrauenswürdigkeit wird von Corsten und Kumar (M2005) als “The
Perceived Truthfullness” untersucht, wobei Vertrauen die Akzeptanz von
Wissensaufnahme erhöht und über diesen Umweg Performance in der Kooperation
generiert.
Dervitsiotis und Kostas (M2001) definieren ihre eigene Position nicht, sondern zitieren
andere Autoren, drücken aber damit Benevolence als ihre Vertrauensauffassung aus.
Bei Fang, Palmatier; Scheer und Li (M2008) wird Vertrauen über ein umfangreiches
Instrumentarium ermittelt, für das wir für die Metaanalyse den Teilbereich
“Interorganizational Trust: Mutual Trust” verwenden.
Auch bei Hall, Mark C., Rao, C. P. (M1994) geht es um Benevolence. Das Kriterium,
Vertrauen zu messen, ist hier, ob ein Käufer die Aufträge zwischen verschiedenen
Herstellern teilt, um nicht von einem Hersteller erpressbar zu sein, oder ob er auf faires
Verhalten vertraut und alles von einem Hersteller produzieren lässt.
Bei Hernandez-Espallardo und Arcas-Lario (M2008) hat Trust 4 Kriterien zur Messung:
Ehrlichkeit, Offenheit, Verständnis, Vertrauen oder im Original: „1) Honesty; 2)
Benevolence; 3) Uses Best Judgement When Advise You; 4) Tells Truth“, die jeweils auf
einer Skala von 1 bis 10 gemessen werden. Auch hier wird Benevolence als Kriterium zur
Übernahme in die Metaanalyse gewählt.
Hewett und Bearden’s (M2001) Vertrauensbegriff ist Benevolence: “The Truster's
Vulnerability To The Other" und "The Perceived Credibility And Benevolence Of A Target
Of Trust". Die Autoren messen sie auf einer 1-7 Likert Skala mit 6 Kriterien: “1) Keep
Promises; 2) Believe In Infos Headquarter Provides Us; 3) Headquarter Is Concerned
With The Success; 4) Headquarter Considers Our Welfare; 5) Individuals At Headquarter
Are Trustworthy; 6) Individuals At Headquarter Are Not Always Honest With Us".
Bei Costa, Roe und Taillieu (M2001) wird Benevolence gemischt mit Kontrolle oder
Kontrollaspekten, die sich durch Erfahrung ergeben. Vertrauen wird konkret gemessen an:
120
“Propensity To Trust” (6 Kriterien); “Perceived Trustworthiness” (6 Kriterien);
“Cooperative Behaviours” (6 Kriterien); “Monitoring Behaviours” (3 Kriterien).
Bei Johnson und Grayson (M2005) wird Benevolence als "Cognitive Trust" bezeichnet: “A
Willingness To Rely On A Service Provider Based On Specific Instances Of Reliable
Conduct Cognitive Trust”. Cognitive Trust ist dabei die Vertrauenskomponente (von
insgesamt drei Komponenten), die in die Metaanalyse aufgenommen wurde.
Johnston, McCutcheon, Stuart; Kerwood und Hazel (M2004) schreiben von "Trusting
Relationships - Where Each Party In The Chain Has Mutual Confidence In The Other
Members’ Capabilities And Actions” und fallen damit auch in die Kategorie Benevolence.
Bei Jong und Woolthuis (M2008) ist “Interorganizational Trust As The Level Of Trust
Placed In The Partner” und entspricht damit der Definition des im Vorhinein vergebenen
Vertrauens, also Benevolence.
Krishnan, Martin und Noorderhaven (M2006) sprechen von trust as "The Expectation Held
By One Firm That Another Will Not Exploit Its Vulnerabilities When Faced With The
Opportunity To Do So". Die 3 Kriterien auf einer 5-Punkt-Likert Skala, auf der Vertrauen
gemessen wird sind: 1) „Fairness“; 2) „Reliability“ und 3) „Goodwill“.
Benevolence ist bei Lado, Dant und Tekleab (M2008) ein „Dyadic trust“ (nicht
generalisierter Trust), der an den 6 Kriterien gemessen wird: 1) „Honest In Dealings”; 2)
“Stands By Its Word”; 3) “Keeps Promises”; 4) “Sincere In Dealings”; 5) “Makes What
Is Right”; 6) “Has A Great Confidence”.
Für Liu und Liu (M2009) ist Vertrauen “Confidence Or Belief That One Partner Possesses
About The Honesty And Benevolence Of The Other Partner”, das auf einer 1-7 Likert
Skala gemessen wird.
Benevolence entwickelt sich bei Ryu, Park und Min (M2007) als "Trust" durch
Zufriedenheit mit Leistung und Normen. Die Kriterien sind: A) Credibility
(3 items): 1) “This Supplier Keeps The Promises It Makes To Our Firm”. 2) “This
Supplier Fullfills Its Commitments Exactly As Specified” und B) Honesty (3 Items): 1)
“This Supplier Is Always Honest In Its Dealing With Us”. 2) “Even When This Supplier
Gives Us A Rather Unlikely Explanation, We Are Confident That The Supplier Is Telling
The Truth”. 3) “This Supplier Always Gives Us Honest Information”.
Luo (M2008) verweist bei seiner Benevolence-Definition auf Inkpen und Currall und
Zaheer et al.: „Interorganizational Trust Definition”, die in der Einleitung zu diesem
Kapitel dargestellt wurde.
121
Nevins und Money (M2008) identifizieren das Fehlen von Vertrauen als Kern von
Konflikten: “Lack Of Trust Is At The Heart Of Conflicts”. Vertrauen führt zu
allumfassender Zufriedenheit. Vertrauen wird mit 4 Kriterien über die Likert-Skala
gemessen: 1) „This Supplier Keeps Promises He Makes”. 2) “We Believe The Information
That This Supplier Provides”. 3) “The Supplier Considers Our Welfare”. 4)
“Representatives Are Trustworthy”. 5) “Representatives Are Honest With Us". Auch diese
Vertrauensdefinition ist auf eine positive Zukunftserwartung gerichtet, die nicht durch
Instrumente überwacht wird, sondern allein auf Hoffnung begründet ist. Deswegen ist auch
diese Vertrauensdefinition bei Benevolence einzuordnen.
Nielsen (M2007) gibt keine genaue Definition von Vertrauen, vertritt aber generell eine
breite Vertrauensauffassung. Die Messung vom Vertrauen erfolgt über 3 Kriterien auf
einer Likert-Skala von 1 bis 7: 1) „Confidence In Partner“; 2) „Joint Projects“;
3) „Risk Of Opportunism". Auch diese Vertrauensauffassung ist geprägt durch Hoffnung
und ist deshalb auch Benevolence zuzuordnen.
Obwohl Muthusamy, White und Carr (M2007) ein prozessorientiertes
Vertrauensverständnis haben und Vertrauen in drei verschiedenen Bestandteilen (ability-
based trust, benevolence-based trust, integrity-based trust) getrennt messen, wird dieser
Beitrag unter Benevolence eingegliedert, weil in der Korrelationsmatrix nur verwertbare
Zahlen für die Vertrauenskategorie „Benevolence“ angegeben sind.
Bei Pearce II und Hatfield (M2002) ist „Ressource Responsibility“ der Ausdruck dafür, ob
Personal, Finanzen und Wissen dem gemeinsamen Joint Venture zur Verfügung gestellt
oder abgesichert werden und gleichzusetzen mit Vertrauen oder „Balanced-Partner
Ressource Responsibility“.
Eberl und Kabst (M2005) definieren Vertrauen im Sinne von "Goodwill Trust", also der
Opportunismusneigung und messen Vertrauen auf einer 3er Likert-Skala mit: 1)
Vereinbarung stets eingehalten; 2) wahrheitsgetreuer Geschäftseinblick; 3) Konzernmutter
erfüllt Kooperationsbedingungen; 4) Konzernmutter verhält sich nicht zu Ungunsten der
Töchter; 5) Konzernmutter hält Zusagen ein; 6) Konzernmutter verzerrt Tatbestände.
Bei Sako und Helper (M1998) existiert eine “Hierarchy Of Trust”, wobei die Autoren
Vertrauen bei einer Erfüllung des Minimums als “vertragliches Vertrauen” bezeichnen und
bei einer Erfüllung einer breiteren Menge an Faktoren von einem "goodwill trust"
sprechen.
Siguaw, Simpson und Baker (M1998) sehen die Wahrnehmung des Vertrauens durch den
Distributor als „TRUST1 = benevolence“, gemessen an den Kriterien: 1) “Supplier Has
122
Made Sacrifices For Us In The Past”. 2) “Supplier Cares For Us”. 3) “Supplier Has
Gone Out On A Limb For Us”. 4) “Supplier Is Like A Friend”. 5) “Feeling Supplier Is On
Our Side".
Bei Solberg und Nes (M2002) ist es der Wille oder Wunsch sich auf einen Partner zu
verlassen, in den man Vertrauen hat. Gemessen wird auf einer 1-5 Likert Skala mit 3
Kriterien: 1) „Reliability“, 2) „Integrity“ und 3) „Trustworthiness".
Bei Yang, Wang, Wong und Lai (M2008) ist Vertrauen wichtig, um einen informellen
Bund zwischen Käufer und Verkäufer zu schließen, der erst die Basis für Geschäfte
darstellt. Gemessen wird Vertrauen mit Fragen in einer 1-7 Likert Skala: 1) “Your Supplier
Keeps Promises Made To Your Firm”. 2) “Is Always Frank And Truthful With You”. 3)
“You Believe The Supplier´s Information”. 4) “Supplier Is Concerned That Your Business
Succeeds”. 5) “Supplier Considers Your Welfare As Well As Their Own”. 6) “Supplier Is
Trustworthy".
Bei Yilmaz, Sezen und Kabaday (M2004) ist Vertrauen „Satisfaction“, das gemessen wird
über: a) „Distributive Fairness“ (darunter wird verstanden: 1) Faire Verteilung der
Gewinne; 2) Beitrag zum Erfolg; 3) wie viel Profit der andere bekommt);
b) “Procedural Fairness” (darunter wird verstanden: 1) gleiche und faire Regeln für alle
Wiederverkäufer; 2) Teilnahme an Entscheidungen; 3) Erklärung, warum Entscheidungen
getroffen werden; 4) Kenntnisse des Konditionensystemes;
5) Höflichkeit).
Bei Dyer und Chu (M2003) ist das Kriterium „Trustworthiness“ sowohl durch
Benevolence als auch ein wenig durch Integrity geprägt.
Die wahrgenommene Vertrauenswürdigkeit ("Trustworthiness“) wird gemessen an 3
Kriterien auf einer 7-Punkte-Likert Skala: 1) “Extent To Which Supplier Trusts
Manufacturer To Treat Fair”; 2) “Reputation For Trustworthiness”; 3) “Not Taking
Chance Of Unfair Advantage".
Bei Tsai und Ghoshal (M1998) ist Vertrauen: "A Type Of Expectation That Alleviates The
Fear That One's Exchange Partner Will Act Opportunistically". Dies entspricht auch der
Benevolence-Definition. Deshalb wurde "Trustworthiness: Reliability" aufgenommen in
die Benevolence Kategorie aufgenommen.
Auch die folgenden Vertrauensdefinitionen wurden dem Einflussfaktor Benevolence
zugeordnet. So bei Holm, Blankenburg; Eriksson und Johanson (M2004): “Strong
Commitments That Require A Long-Term Perspective In Developing Their Business With
Each Other”.
123
Sowie bei dem Autor Jap (M1999), der den Glauben zum Ausdruck bringt, dass der
Partner sich nicht opportunistisch verhalten wird: “Trust Is The Ability To Predict The
Actions Of The Other Party In The Relationship Reliably And The Belief That The Other
Party Will Not Act Opportunistically If Given The Chance To Do So”.
Bei Medlin, Aurifeille und Quester (M2005) ist Vertrauen ein Teil von "relational
Coordination". Dazu gehören auch "Commitment" und andere Faktoren. In die
Metaanalyse aufgenommen wurde ein Faktor, der unter Verweis auf Morgan and Hunt
anhand der folgenden Kriterien gemessen wurde: 1) „At Times In This Relationship The
Other Party Cannot Be Trusted”. 2) “In This Relationship, The Other Party Can Be
Counted On To Do What Is Right”. 3) “The Other Party Is Truly Sincere In Their
Promises”. 4) “The Other Party Can Be Completely Trusted To Meet Their Obligations To
The Partnership”. 5) “Our Partner Is Perfectly Credible”. 6) “The Other Party Can Be
Counted On To Help This Firm If The Need Arises."
Um Benevolence handelt es sich auch bei Carson, Madhok, Varman und John (M2003),
bei denen der Glauben an den guten Willen der anderen Partei gerichtet ist “... Trust Is A
Social Lubricant That Reduces The Friction Costs Of Existing Trade And Serves To
Increase The Scope Of Trade. Confidence Held By One Party In Its Expectations Of The
Behavior And Goodwill Of Another Party Regarding Business Actions.” TBG (Trust based
governance) wird nach Angaben der Autoren mit 8 Kriterien gemessen, wenn auch nur 5
genannt werden: 1) “Extend To Which Norms Of Trust Existed”; 2) “Operationalized As
Expectations For The Fullfillment Of Obligations”; 3) “Mutuality”; 4) “Flexibility”; 5)
“Information exchange”.
Bei Palmatier, Dant, Grewal und Dhruv (M2007) hat "Customer trust" Einfluss auf
"Customer Commitment" und wirkt sich aus auf "Sales Growth” und “Overall Financial
Performance”. Auch diese Auffassung kann am ehesten Benevolence zugeordnet werden.
Die folgenden Vertrauensauffassungen werden unter dem Begriff “Integrity”
aufgenommen. So definieren Barnett und Salomon (M2006) “Community Relations” als
Vertrauen und ordnen Firmen nach ihrem Industriezweig, um über das Tätigkeitsfeld auf
die Reputation zu schließen. Beispiele für diese Kategorisierung sind vertrauensvolle
Firmen: "Not In Bad Industry Like Alcohol, Gambling, Animal-Test Etc. And Record Of
Accountability To Local Community Stakeholders".
Um Integrity geht es auch bei Carter (M2005), dessen Vertrauenskriterium ein Teil von
“Purchasing Social Responsibility” ist.
124
Bei Goll und Rasheed (M2004) wird „Social Responsibility“ geprägt durch Ideologie und
als Faktor für Integrity gemessen.
Integrity ist bei McGuire, Sundgren und Schneeweis (M1988) durch „Corporate Talent“
und „Community And Evironmental Responsibility“ gemessen. Die Bewertung erfolgt
durch die Konkurrenten in einer Skala von 0 bis 10.
Bei Sörensen (M2002) basiert Vertrauen auf “Norms And Values That Are Widely Shared
And Strongly Held Throughout The Organization”. Die Auffassung wird der
Trustdefinition “Integrity” zugeordnet.
Integrity ist bei McWilliams und Siegel (M2000) durch den Bereich vorgegeben, in dem
die Firma tätig ist. Die Autoren legen per Definition die Tätigkeitsbereiche fest und
ermitteln aus einer Datenbank die dazugehörigen Werte. Die Autoren geht dabei davon
aus, dass Bereiche wie Rauschmittel, Waffen, etc. automatisch zu Misstrauen gegenüber
einem Unternehmen führen.
Vertrauen gemäß der Definition von Mayer, Davis und Schoorman (1995) setzt sich in
einem Prozess aus verschiedenen Inputfaktoren, der wahrgenommenen
Vertrauenswürdigkeit, sowie der Neigung des Vertrauensgebers zusammen und wird durch
die vergangenen Ereignisse beeinflusst. Beiträge mit einer prozessorientierten
Vertrauensdefinition, in denen Vertrauen das Ergebnis mehrerer Faktoren ist, wurden unter
dem Schlagwort „Trust“ in der Metaanalyse kategorisiert.
Bei Muthusamy und White (M2007) setzt sich Vertrauen (in Anlehnung an Mayer und
Davis, 1998) aus drei Faktoren der Vertrauenswürdigkeit des Partners zusammen: „Ability,
Benevolence And Integrity“, die den Vertrauensprozess beeinflussen. Das Vertrauen
zwischen Firmen wird an 17 Kriterien gemessen, die nicht näher aufgezählt werden.
Auch Saxton und Todd (M1997) haben ein prozessorientiertes Vertrauensmodell, bei dem
mehrfache Kooperation und vorherige Erfahrung einen auf Erfahrung basierenden "Mutual
Trust" ergibt.
Bei Skarmeas und Robson (M2008) wird Vertrauen am Gesamtkonstrukt "Relationship
Quality" gemessen. Einflussfaktoren für die Beziehungsqualität sind: “Trust, Commitment,
Satisfaction, Conflict”. Jede der Faktoren wird mit 4 Kriterien gemessen.
125
Bei Zollo, Reuer und Singh (M2002) steht Erfahrung mit dem Gegenüber im Fokus und ist
wichtiger als Vertrauen: "In An Alliance Context Where Two Firms Have Accumulated A
History Of Cooperation, The Presence Of Interorganizational Routines Can Be
Considered Highly Probable, While The Development Of Trust Can Be Taken Much Less
For Granted".
126
6 Statistisch-mathematische Analyse
6.1 Vorgehen und Funktion Metaanalyse
Das Vorgehen bei einer metaanalytischen Synthese ist es, die Ergebnisse einzelner Studien
in dem Gesamtkontext anderer Studien zu stellen und damit den Anteil der einzelnen
Studie besser zu verstehen (Vgl. Borenstein, S. 9). Bei der Metaanalyse geht es nicht nur
darum, einen Gesamteffekt durch Aggregieren der einzelnen Studien zu erzielen, sondern
auch darum, die Systematik der Effekte zu erkennen (Khan, Kunz, Kleijnen Antes; 2004,
S. 56). Die Metaanalyse ist eine statistische Synthesemethode, die dem Forscher die
Möglichkeit verschafft, das „ganze Bild“ im Kontext zu sehen (Wiliam R. King, Jun He,
2005, S. 668). So macht es einen großen Unterschied, ob Daten in einer Range von 10%
bis 70% im Durchschnitt aller Studien 40% ergeben, oder ob der Effekt aller Studien genau
40% ist und sich dadurch der rechnerisch gleiche Durchschnitt ergibt, dieser aber durch
völlig andere Einzeldaten zustande kam.
Ein weiterer Erkenntniszuwachs kann bei einer Metaanalyse durch eine nochmalige,
kritische Prüfung von Effekten erreicht werden, die so gering waren, dass die
Nullhypothese nicht abgelehnt werden konnte. Je nach Untersuchungsdesign kann die
Anerkennung der Nullhypothese einen Fehler zweiter Stufe bedeuten, d.h. der Effekt
besteht in der Grundgesamtheit, konnte aber nicht nachgewiesen werden. Hintergründe
können zum Beispiel hohe Messfehler in den Befragungsinstrumenten oder zu geringe
Stichprobengröße sein. Durch die Zusammenfassung der Einzelbefunde kann ein Effekt
nachgewiesen werden, der in Einzelstudien nicht signifikant war. Die dafür verwendeten
Verfahren müssen zu den Zielen der Metaanalyse sowie dem vorliegenden
Primärdatenmaterial passen. In den folgenden Kapiteln werden die mathematischen
Grundlagen für die Metaanalyse erläutert.
127
6.2 Formeln zur Transformation zu Fisher’s Z
Alle Ansätze der Metaanalyse sind in der wissenschaftlichen Literatur anzutreffen
(Geyskens, Krishnan, et al. 2009, S. 393): von 69 Metaanalysen zwischen 1980 und 2007
wurde 59 mal Hunter und Schmidts Methode (1991) verwandt; 15 mal Hedges und Olkins
Methode (1985); dreimal Rosenthals Methode (1991); und einmal Glass’ Methode (Glass,
McGaw und Smith 1981). Dabei hat jedes Modell sein besonderes Einsatzgebiet. Obwohl
die Methoden von Hunter und Schmidt und Hedges und Olkin durch ihre vielseitige
Verwendbarkeit für verschiedene Primäranalysetypen am gebräuchlichsten sind, finden
auch andere Modelle sinnvolle Anwendung in ihrem Bereich. Hedges und Olkins Methode
ist besonders geeignet, wenn zwei Gruppen miteinander verglichen oder eine
Unterschiedshypothese aufgestellt werden soll. Bei Fisher’s Z beispielsweise handelt es
sich um eine Transformation der Effektgröße r, also einen Korrelationskoeffizienten.
Deswegen ist Fisher’s Z besonders geeignet, wenn Korrelationen aus der Primäranalyse
übernommen werden und eine Validitätsgeneralisierung aufgestellt werden soll. Die
Primärstudien dieser Metaanalyse messen zumeist über Korrelationen, deswegen ist
Fisher’s Z für diese Metaanalyse besonders geeignet.
Die mathematischen Daten für die Metaanalyse wurden bei 43 Studien aus der
Stichprobengröße (N) und der Korrelation berechnet, in 2 Studien durch den t-Wert und
die Stichprobengröße (N) ermittelt. Eine Metaanalyse über Fisher’s Z-Werte ist besonders
dafür geeignet, um eine Metaanalyse auf der Basis von Korrelationen durchzuführen. Da
Fisher’s Z „nahe“ bei dem Korrelationswert bleibt, können die numerischen Ergebnisse
leicht interpretiert werden, bei anderen Verfahren müsste der Leser sich erst über das
Skalensystem im Klaren werden, da sonst die Werte nicht interpretiert werden können.
Dieses Kapitel bezieht sich auf Borenstein et al (2009), Bortz Jürgen, Döring Nicola (2006,
S.689 folgende).
128
Abbildung 34: Studienkorrelationen in Fisher’s Z
Die Abbildung zeigt, dass die Korrelationen der einzelnen Studien zuerst in Fisher’s Z
transformiert werden. Alle Analysen werden mit den transformierten Z-Werten
durchgeführt. Dieser Gesamtwert Z wird danach wieder in eine Korrelation
zurückberechnet, beispielsweise, um Konfidenzintervalle oder den Gesamtwert zu
berechnen.
Der Kennwert r ist der Korrelationskoeffizient der Stichprobe. Die Varianz von r wird
durch die folgende Formel geschätzt:
�� = (1 − �2)n − 1
Dabei ist n die Stichprobengröße. Die Transformation der Primärkorrelation r zu Fisher’s Z
ist:
� = 0,5 x ln � 1 + r 1 − r �
Die Varianz von Z wird dabei berechnet durch:
�� = 1n − 3`
Studie 1
Studie 2
Studie 3
Korrelation 1
Korrelation 2
Korrelation 3
Fisher’s Z 1
Fisher’s Z 2
Fisher’s Z 3
Zusammen-fassung Fisher’s Z
Zusammen-fassung der Korrelationen
129
und die Standardabweichung ist:
��� = √ ��
Bei der Arbeit mit Fisher’s Z werden die Varianz und Limits nicht in dem konvertierten
Niveau präsentiert, sondern stets zurückgerechnet. Die Rückrechnung zu
Korrelationswerten erfolgt dabei über die Formel:
� = �2z − 1�2z + 1
Wenn beispielsweise eine Studie eine Korrelation von 0,5 und eine Stichprobengröße von
100 hat wird die Berechnung folgendermaßen aussehen:
� = 0,5 x ln � 1 + 0,5 1 − 0,5� = 0,5493
��� = � 0,0103 = 0,1015
um dann Fisher’s Z-Wert zurück zu einer Korrelation zu rechnen, wird die folgende
Formel benutzt:
� = �(2 x 0,5493) − 1�(2 x 0,5493) + 1 = 0,5000
130
6.3 Heterogenität
Bei einer Metaanalyse ist die Bestimmung der Heterogenität der Effektgrößen komplexer
als bei Primäranalysen. Die Variation in der Effektgröße kann sowohl durch einen
Unterschied in dem gemessenen Objekt (echte Heterogenität), als auch durch Messfehler
verursacht sein (Random Error). Selbst wenn man annehmen würde, dass alle Studien der
Metaanalyse die gleiche echte Effektgröße hätten (die echte Heterogenität also null wäre
wie im FE Modell), würden die gemessenen Effektgrößen dennoch zumindest gering
voneinander abweichen. Durch die unterschiedliche Studiendurchführung würde, selbst
wenn die Studien denselben Effekt messen würden, ein Unterschied der Effektgröße in der
Studiendurchführung begründet sein. Dieser Unterschied würde sich bei einer großen
Anzahl von Studien um den echten Effekt normalverteilen.
Bei Metaanalysen werden diese beiden Messfehler getrennt betrachtet, indem man:
1. die gesamte Abweichung von Studie zu Studie berechnet;
2. schätzt, wie sehr die beobachteten Effekte sich, unter der Annahme, dass die echte
Effektgröße gleich ist (also eines Fixed-Effekt-Modelles), voneinander
unterscheiden;
3. die übrige Abweichung (wenn es eine gibt) als die echten Unterschiede reflektiert
(diese Abweichung wird Heterogenität genannt).
Die zugehörige Teststatistik Q berechnet man, indem die Abweichung der Effektgröße
vom Mittelwert zum Quadrat genommen und mit der inversen Varianz gewichtet wird.
Summiert über alle Studien ergibt sich die gewichtete Summe der Quadrate. Die Formel
zur Berechnung von Q ist:
Q = ! "#($# − %)2&
# = 1
wobei Wi die Gewichtung der Studie ist, Yi die Effektgröße, M der summierte Effekt und k
die Zahl der Studien. Diese Teststatistik Q folgt einer Chi2-Verteilung mit k-1
Freiheitsgraden.
Die mit der Teststatistik zu prüfende Nullhypothese besagt, dass alle Studien eine
gemeinsame Effektgröße beinhalten. Von Interesse ist, ob die Heterogenität statistisch
signifikant ist, d.h. die Nullhypothese abzulehnen ist. Im vorliegenden Fall wird α auf 0,05
(95% Konfidenzintervall) gesetzt und mit dem empirischen p-Wert verglichen.
131
Weitere übliche Verfahren, um auf Heterogenität schließen zu können, sind Tau-Square
(die Varianz der echten Effektgröße), die Methode von DerSimonian und Laird, sowie die
Maximum-Likelihood-Methode (auch REML-Methode). Diese Verfahren sind jedoch
ähnlich der oben beschriebenen Methode mit einer größeren Abhängigkeit vom
Skalenniveau und damit für die uns vorliegenden Daten weniger geeignet.
Wenn bei einer Homogenitätsprüfung der Kennwert signifikant ist, heißt dies
zusammengefasst, dass die berichteten Effekte nicht aus einer gemeinsamen Population
mit diesem Effekt stammen. In diesem Fall müsste eine Moderatoranalyse durchgeführt
werden, um den Split nach Kriterien, die die Heterogenität verursachen, zu erkennen.
132
7 Metaanalyse: Der Zusammenhang von Performance und Vertrauen
7.1 Ziele der Metaanalyse
Mit Metaanalysen werden unterschiedliche wissenschaftliche Ziele verfolgt. Miller &
Pollock (1994) unterscheiden zwischen drei Zielen bei Metaanalysen:
1. Metaanalysen vom Typ A, bei denen es um integrierte Effektstärke geht. Ihr
Theoriebeitrag liegt in der Bestätigung einer vorhandenen Hypothese auf einer
breiten Stichprobenbasis und höheren statistischen Signifikanz und reduzierten
Fehler zweiter Art (Cooper & Rosenthal 1980).
2. Metaanalysen vom Typ B untersuchen Effekte, die bereits in anderen Studien und
Primäranalysen ermittelt wurden als Moderatoren. Die Ergebnisse der Studien
dieses Typs tragen je nach Ergebnis der Moderatorenanalyse zu einer
Generalisierung oder Differenzierung der Moderatoren bei.
3. Metaanalysen vom Typ C testen neue, in der bisherigen Primärforschung noch
nicht untersuchte Hypothesen. Dazu werden Moderatorenvariablen neu generiert.
Beispielsweise können neue Moderatorenvariablen aus bestehenden Studien neu
kodiert werden und auf ihre diskriminierende Auswirkung auf die Studie hin
untersucht werden, auch wenn dies in der Primärstudie noch nicht geschehen ist.
Bei den Studien vom Typ B und C ist die Ermittlung von Moderatoren ein wichtiger
Bestandteil. Die Bedeutung der Moderatoren ist, dass wissenschaftliche Studien zu einem
Sachgebiet geringe Unterschiede im Untersuchungsgegenstand oder in der Durchführung
haben. Ein typisches Beispiel für einen solchen Unterschied sind medizinische
Experimente wie zur Einführung von neuen Medikamenten. So wurde Vaccine (ein
Tuberkulosemittel) in vergleichbaren Studien an verschiedenen Orten der Welt mit
unterschiedlichem Ergebnis verabreicht. Im Rahmen der Untersuchung stellte sich heraus,
dass die unterschiedlichen Ergebnisse mit dem unterschiedlichem geografischen Ort bzw.
den unterschiedlichen klimatischen Bedingungen zusammenhängen. Sonneneinstrahlung
und -wärme konnten als Moderatoren für die Wirkung und den Einsatz von Vaccine
herausgearbeitet werden (Borenstein 2009, S. 188). Das entscheidende Kriterium, um
nahezu gleichartige, aber dennoch verschiedene Studien erfolgreich voneinander zu
unterscheiden, ist der Moderator.
133
Wie in dem Beispiel dargestellt, geht es bei der Moderatorenanalyse darum, eine hohe
Homogenität innerhalb des Moderators zu erzielen und eine hohe Heterogenität zwischen
den Gruppen, die durch den Moderator getrennt wurden. Im Kapitel 2 zum
Forschungsgegenstand wurden bereits die Konzepte zur Messung von Performance von
Arino und Vertrauen von Mayer, Davis und Schoorman herausgearbeitet und im Kapitel 5
als Fragestellungen formuliert. Die Kriterien der Konzepte, Ziel- und Prozessperformance
bei Arino und Ability, Benevolence, Integrity und Vertrauen bei Mayer, Davis und
Schoorman, sowie die Unterteilung nach Person und Organisation, sollen auf ihre
Eigenschaften als Moderatoren überprüft werden.
Daneben ist es Bestandteil vieler Beiträge, in verschiedene Formen der Zusammenarbeit zu
trennen, deswegen werden auch die unterschiedlichen Formen an Kooperationen, sowie die
mögliche Unterscheidung zwischen Person und Organisation als Moderator überprüft. Bei
erfolgreicher Anwendung der Moderatoren sollte die Homogenität innerhalb der Gruppen
steigen, was durch festgelegte metaanalytische Verfahren gemessen wird.
Konkrete Ziele für die durchzuführende Metaanalyse sind:
- Über eine Typ A-Analyse den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen
auf hoher Stichprobenbasis und höherer statistischer Signifikanz und reduzierter Fehler
zweiter Art aufzuzeigen.
- Im Rahmen eines Typ B-Zusammenhangs die aus der Literatur erarbeiteten
Moderatoren zu: a. Vertrauen nach Mayer, Davis und Schoorman; b. Performance nach
Arino; c. Person vs. Organisation nach Zaheer, Ring und van de Ven d. Art der
Kooperation, eine Aussage zur Differenzierung oder Generalisierung zu treffen.
- Anwendung der ermittelten Moderatoren auf Primärstudien, die bisher die
Untersuchung des Zusammenhanges zwischen Performance und Vertrauen noch nicht
untersuchten, was einer Typ C-Analyse entspricht.
134
7.2 Analyse auf Forschereinfluss und Robustheit
Abbildung 35: Funnel-Plot
Die Abbildung zeigt einen Funnel-Plot, der im Rahmen von Metaanalyse dazu verwendet
wird um einen Forschereinfluss bei der Auswahl der Studien oder der Veröffentlichung der
Studien einer Metaanalyse zu erkennen. Jeder Kreis in dem Graphen steht für eine Studie,
bei den beiden diagonalen Linien handelt es sich nur um Hilfslinien um die Ergebnisse
besser ablesen zu können.
Für den Fall, dass eine unendlich große Menge an Studien untersucht werden würde und es
keinen Forschereinfluss bei der Veröffentlichung geben würde, müsste man davon
ausgehen, dass die Studien sich symmetrisch um die mittlere Effektgröße (vertikaler Strich
in der Abbildung oben) horizontal gleichverteilen. Für den Fall, dass die Studien beliebig
unterschiedlich wären würden sich die Studien auf der vertikalen Ebene gleichverteilen
(Borenstein, Hedges, Higgins, Rothstein, S. 283).
In Bezug auf das veröffentlichte Studienergebnis („Filedrawer“ Problematik) sind die
Studien um den mittleren Fisher’s Z Wert symmetrisch bzw. nahezu gleichverteilt. Das
bedeutet, dass es in den untersuchten Studien keine Tendenz dazu gab nur Studien mit
besonders hohen (oder niedrigen) Korrelationen zwischen Performance und Vertrauen zu
veröffentlichen. Dieses Ergebnis spricht gegen einen Forschereinfluss bei der
Veröffentlichung der Studien.
-2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
Standardabweichung
Fisher's Z
135
In Bezug auf die Studienauswahl zeigen die Studien eine geringe Standardabweichung,
was darauf schließen lässt, dass die Studien homogen untereinander sind. Diese
Homogenität könnte ein Indiz für einen Forschereinfluss bei der Auswahl der Studien sein,
ist aber im Fall dieser Metaanalyse durch die generell hohe Einheitlichkeit der
Primäranalysen begründet. Diese Einheitlichkeit liegt sowohl bei den für die Metaanalyse
verwendeten als auch den nicht verwendeten Studien vor und unterlag damit keinem
Einfluss bei der Auswahl.
Ein weiteres übliches Verfahren um eine Metaanalyse auf Robustheit zu testen ist
Rosenthal’s „Fail-Safe N“ (1979). Bei diesem Test wird dermaßen vorgegangen, dass der
bei einer Metaanalyse über k Studien als signifikant ermittelte P-Wert durch das
hinzufügen weiterer Studien in Frage gestellt wird. Rosenthal’s „Fail-Safe N“ gibt dabei
die Anzahl an, wie viele Studien der Forscher hätte theoretisch finden können bis der P-
Wert nicht mehr signifikant gewesen wäre. Der Hintergrund zu diesem Vorgehen ist auch
hier die Tendenz nicht-signifikante Studien nicht zu veröffentlichen und somit die
Annahme, dass weniger nicht-signifikante Studien in die Metaanalyse eingegangen sind
(„Filedrawer“ Problematik). Wenn man durch das Hinzufügen einer geringen Anzahl von
beispielsweise drei oder vier nicht-signifikanter Studien mit einem P-Wert von 0 den
Effekt ändern kann, dann wäre die Vermutung angebracht, dass der Effekt in Wirklichkeit
nicht vorhanden sein könnte. Wenn man hingegen durch das Hinzufügen einer großen
Anzahl von Studien, wie beispielsweise tausend Studien immer noch keine Änderung im
Effekt erhält so ist Robustheit anzunehmen. Nach der Berechnungsmethode des
„Rosenthal’s classic fail-safe N“ könnten dieser Metaanalyse 1874 Studien mit einem P-
Wert von null hinzugefügt werden, ohne das Ergebnis zu ändern. Damit kann die
vorliegende Studie gemäß Rosenthal’s „fail-safe N“ Test als robust angesehen werden.
136
7.3 Gesamtzusammenhang aller Beiträge
Abbildung 36: Alle Beiträge nach Random Modell
Autor Fisher's Z und 95% CI
Barnett (M2006)Carson (M2003)Carter (M2005)Corsten / Felde (M2005)Corsten / Kumar (M2005)Costa (M2001)De Jong (M2008)Dervitsiotis (M2006)Dyer (M2003) Eberl (M2005)Fang (M2008)Goll (M2004)Hall (1994)Hernandez-E. (M2008)Hewett (M2001)Holm (M1999)Jap (M1999)Johnson (M2004)Johnson (M2005)Krishnan (M2006)Lado (M2008)Liu (M2009)Luo (M2008)McGuire (M1988)McWilliams (M2000)Medlin (M2005)Muthusamy (M1999)Muthusamy (M2007)Nevins (M2008)Nielsen (M2007)Palmatier (M2007)Pearce (M2002)Ryu (M2007)Sako (M1998)Saxton (M1997)Sengün (M2009)Siguaw (M1998)Skarmeas (M2008)Solberg (M2002)Sörensen (M2002)Tsai (M1998)Yang (M2008)Yilmaz (2004)Zaheer (1998)Zollo (M2002)
-0,75 -0,38 0,00 0,38 0,75
137
Die Abbildung zeigt eine für die Darstellung von Metaanalysen übliche Form des Forrest-
Box-Plots. Bei dem Forrest-Box-Plots wird der gemessene Zusammenhang in der
Primärstudie als vertikaler Strich oder Punktschätzung dargestellt und der Bereich, in den
das Messergebnis des Autors hätte fallen können - das Konfidenzintervall (mathematisch
das Inverse einer Varianz) - als horizontaler Strich. Das Gesamtergebnis über alle 45
Studien mit insgesamt N = 8556 Befragten wird in Form eines schwarzen Diamanten in der
untersten Zeile dargestellt. Das Konfidenzintervall des Gesamtergebnisses, in der
grafischen Darstellung die horizontale Breite, hat eine wesentlich geringere Effektspanne
als die Effektspannen der Einzelergebnisse. Die Abbildung zeigt Fisher’s Z-Werte, die wie
eine Korrelation in den Grenzen von -1 bis +1 zu interpretieren sind. Die Gewichtung der
einzelnen Studien ist mit einer Standardabweichung von 0,034 (Varianz von 0,001) sehr
gleichmäßig um den Mittelwert von 2,04 verteilt, was bedeutet, dass keine einzelne Studie
die Gesamtaussage dominiert. Auf weitere Analysen zur Studiengewichtung kann aufgrund
der Gleichverteilung verzichtet werden.
Zwei Studien haben als Effektschätzung eine negative Korrelation, während die Mehrzahl
der Studien positive Zusammenhänge berichten. Wenn das untere und das obere Limit (die
Limits mit den genauen Zahlenangaben finden sich im Tabellenanhang) der Effektstärken
einen Zusammenhang von null nicht mit einschließen, würde von den jeweiligen Forschern
eine signifikante Bestätigung der Alternativhypothese auf einem 95% Konfidenzintervall
anerkannt worden sein. Die meisten Effektstärken fallen in den Bereich von >0 bis +0,5.
Über alle Studien hinweg kann die Aussage getroffen werden, dass die Performance mit
Vertrauen zu 0,354 mit einem Fisher’s Z Wert korreliert und in 95% der Fälle die
Korrelationen in einem Bereich von 0,288 bis 0,420 liegen. Da dieser Bereich eine
Korrelation von null nicht mit einschließt, kann die Nullhypothese verworfen werden und
insgesamt von einem positiven Zusammenhang zwischen Vertrauen und Performance
ausgegangen werden.
Bei einem Heterogenitätstest wird festgestellt, dass die Effekte nicht homogen sind und
davon ausgegangen werden kann, dass unterschiedliche Effektgrößen vorliegen. Die
Effektgröße von 0,354 (auf dem 95% CI) mit einem Q-Wert von 424, bei einem
Freiheitsgrad von df (Q) 44, der einem p-Wert von 0 entspricht, liefert ein nicht
signifikantes Ergebnis. Aus diesem Grund werden in den folgenden Kapiteln Moderatoren
analysiert.
138
7.4 Sensitivity- oder Moderatoren-Analyse
7.4.1 Moderator Kooperation
Abbildung 37: Metaanalyse zu Art der Kooperation als Moderator
Gruppierung nachArt der ZA
Autor Fisher's Z und 95% CI
Allianz Dervitsiotis (M2006)Allianz Dyer (M2003)Allianz De Jong (M2008)Allianz Krishnan (M2006)Allianz Liu (M2009)Allianz Luo (M2008)Allianz Muthusamy (M1999)Allianz Muthusamy (M2007)Allianz Nielsen (M2007)Allianz Saxton (M1997)Allianz Yang (M2008)Allianz Zollo (M2002)Allianz Joint Venture Eberl (M2005)Joint Venture Fang (M2008)Joint Venture Pearce (M2002)Joint Venture Solberg (M2002)Joint VentureKollaboration Carson (M2003)Kollaboration Corsten / Felde (M2005)Kollaboration Corsten / Kumar (M2005)Kollaboration Jap (M1999)Kollaboration Medlin (M2005)KollaborationKooperation Costa (M2001)Kooperation Hewett (M2001)Kooperation Johnson (M2004)KooperationMarktbeziehung Sengün (M2009)Marktbeziehung Barnett (M2006)Marktbeziehung Carter (M2005)Marktbeziehung Goll (M2004)Marktbeziehung Hall (1994)Marktbeziehung Hernandez-E. (M2008)Marktbeziehung Johnson (M2005)Marktbeziehung Lado (M2008)Marktbeziehung McGuire (M1988)Marktbeziehung McWilliams (M2000)Marktbeziehung Nevins (M2008)Marktbeziehung Palmatier (M2007)Marktbeziehung Sako (M1998)Marktbeziehung Siguaw (M1998) Marktbeziehung Skarmeas (M2008)Marktbeziehung Sörensen (M2002)Marktbeziehung Yilmaz (2004)Marktbeziehung Zaheer (1998)Marktbeziehung Netzwerke Holm (M1999)Netzwerke Ryu (M2007)Netzwerke Tsai (M1998)NetzwerkeGesamt
-0,75 -0,38 0,00 0,38 0,75
139
Bei dem Verfahren der Metaanalyse werden Studien mit unterschiedlichen
Grundgesamtheiten und Instrumentarien zu einer einheitlichen Gesamtaussage
synthetisiert. Neben der Darstellung der Studien und ihrer Konfidenzintervalle ist es von
Interesse, ob nicht nur Messunterschiede dargestellt werden, sondern wahre Unterschiede
zwischen den Studieneffekten bestehen und welche Faktoren die Unterschiede zwischen
den Studien bedingen.
Die Abbildung zeigt die Arten der Kooperation in der üblichen Form des Forest-Box-Plots,
wobei die Subgruppen jeweils über einen weißen Diamanten dargestellt werden und der
Gesamtwert über einen schwarzen Diamanten. Die weißen Diamanten repräsentieren die
breite Streuung innerhalb der Subgruppen. Obwohl in der Literatur vielfach nach Art der
Kooperation unterschieden wird, können die Arten der Kooperation nicht als Moderatoren
angenommen werden, da der Q-Wert von 6,42 bei einem Freiheitsgrad von df (Q) 5 einem
p-Wert von 0,267 entspricht und nicht signifikant ist.
Abbildung 38: Metaanalyse nach Art der Kooperationsgruppen
In der Literatur wird davon ausgegangen, dass sich vertraglich vereinbarte Formen der
Kooperation in Bezug auf Vertrauen von freiwilligen Formen der Kooperation
unterscheiden (Ring und van de Ven 1990; Inkpen und Currall 2000 und weitere Autoren).
Die größte Homogenität innerhalb der Gruppen müsste sich zwischen den Kooperationen
ergeben, die über den Markt stattfinden und den Kooperationen, die über Vertrag oder
Struktur stattfinden. Auch bei der Zusammenfassung der freiwilligen Beziehungen über
Markt und der Beziehungen mit Struktur oder Vertrag (Koop1 = Beziehung über Markt,
Koop2 = Beziehung mit Struktur) kann die Art der Kooperation nicht als Moderator
ermittelt werden.
Ein durchgeführter Heterogenitätstest zeigt, dass beide Gruppen keine unterschiedlichen
Effektgrößen aufweisen. Auch andere Aussagen zwischen den Gruppen erweisen sich bei
einem Heterogenitätstest als nicht signifikant, so dass für diese Analyse die Aussage
getroffen werden muss, dass die Art der Kooperation kein Moderator für den
Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen ist. Ein Zusammenhang von
Performance zu Vertrauen lässt sich nicht nach der Art der Beziehung diskriminieren.
140
7.4.2 Moderator Vertrauensbestandteile
Abbildung 39: Metaanalyse zu Vertrauensbestandteilen als Moderator
Gruppierung nach Vertrauen
Autor Fisher's Z und 95% CI
Benevolence Sengün (M2009)Benevolence Carson (M2003)Benevolence Corsten / Felde (M2005)Benevolence Corsten / Kumar (M2005)Benevolence Dervitsiotis (M2006)Benevolence Dyer (M2003) Benevolence Eberl (M2005)Benevolence Fang (M2008)Benevolence Hall (1994)Benevolence Hernandez-E. (M2008)Benevolence Hewett (M2001)Benevolence Holm (M1999)Benevolence Jap (M1999)Benevolence Johnson (M2005)Benevolence Johnson (M2004)Benevolence De Jong (M2008)Benevolence Krishnan (M2006)Benevolence Lado (M2008)Benevolence Liu (M2009)Benevolence Luo (M2008)Benevolence Medlin (M2005)Benevolence Muthusamy (M2007)Benevolence Nevins (M2008)Benevolence Nielsen (M2007)Benevolence Palmatier (M2007)Benevolence Pearce (M2002)Benevolence Ryu (M2007)Benevolence Sako (M1998)Benevolence Siguaw (M1998)Benevolence Solberg (M2002)Benevolence Tsai (M1998)Benevolence Yang (M2008)Benevolence Yilmaz (2004)Benevolence Zaheer (1998)BenevolenceIntegrity Barnett (M2006)Integrity Carter (M2005)Integrity Goll (M2004)Integrity McGuire (M1988)Integrity McWilliams (M2000)Integrity Sörensen (M2002)Integrity Trust Costa (M2001)Trust Muthusamy (M1999)Trust Saxton (M1997)Trust Skarmeas (M2008)Trust Zollo (M2002)Trust Gesamt
-0,75 -0,38 0,00 0,38 0,75
141
Bei der Schlüsselung der Konzepte wurden Faktoren, die zu Vertrauen führen getrennt von
Vertrauen geschlüsselt. Der Schlüssel „Vertrauen“ wurde nur vergeben, wenn der jeweilige
Autor eine Vertrauensauffassung gemäß dem Mayer, Davis und Schoorman Modell mit
unterschiedlichen Faktoren, die zu Vertrauen führen vertrat, es sich also somit um ein
Mischkonzept oder aggregiertes Ergebnis handelte.
Die beiden Faktoren Integrity und Benevolence, die zu Vertrauen führen sind heterogen.
Das Konzept Vertrauen („Trust“) zeigt bei dem Heterogenitätstest mit einem Q-Wert von
2,065, bei einem Freiheitsgrad von 2 einen p-Wert von 0,356 und kann dabei die
Hypothese der unterschiedlichen Effektgrößen nicht unterstützen. Durch den zweiseitigen
„Test Of Null“ mit p-Werten < 0,025 kann innerhalb der Subgruppen eine
Normalverteilung der gemessenen Effektgrößen um eine reale Effektgröße angenommen
werden (vergleiche auch mit den Werten im Anhang unter „Heterogenitätstest“), so dass
bei dem durchgeführten Heterogenitätstest die Annahme der Homogenität innerhalb der
Moderatoren bestätigt werden kann.
Das Ergebnis mag auf den ersten Blick verwirren, doch wenn man sich das Modell von
Mayer, Davis und Schoorman in Gedächtnis ruft, stellt man fest, das Benevolence und
Integrity nur Einflussfaktoren auf Vertrauen darstellen, während Vertrauen selbst ein
Konstrukt ist, dass aus mehreren Komponenten besteht. Vertrauen als Mischform der
Komponenten Benevolence, Integrity und Ability kann demnach nicht mit einer der
Faktoren, die zu Vertrauen führen, verglichen werden. Insofern überrascht es nicht, dass
Benevolence und Integrity homogen sind, und sich gegenüber Vertrauen abgrenzen.
Das durch die Metaanalyse gemessene Ergebnis bestätigt das Modell von Mayer, Davis,
Schoorman (1995), bei dem Ability, Benevolence und Integrity die Faktoren der
wahrgenommenen Vertrauenswürdigkeit sind und als Ergebnis Vertrauen haben.
Vergleicht man ausschließlich die Gruppen der Inputfaktoren zu Vertrauen, so stellt man
sowohl eine Heterogenität der beiden Inputgruppen als auch eine Normalverteilung um die
(vermutete) wahre Effektgröße fest.
Vertrauenskonzepte, die mit Benevolence in der Primärstudie gemessen wurden, zeigen
mit einem Fisher’s Z Wert von 0,367 einen stärkeren Zusammenhang zwischen
Performance und Vertrauen, als Konzepte, die mit Integrity gemessen wurden. Diese
zeigen nur einen geringeren Zusammenhang mit einem Fisher’s Z Wert von 0,233.
142
7.5 Persönliches vs. organisationales Vertrauen
Abbildung 40: Persönliches vs. Organisationsvertrauen
Gruppierung nach Orga-Person
Autor Fisher`s Z und 95% CI
Organisation Barnett (M2006)Organisation Carson (M2003)Organisation Carter (M2005)Organisation Corsten / Felde (M2005)Organisation Corsten / Kumar (M2005)Organisation Costa (M2001)Organisation De Jong (M2008)Organisation Dyer (M2003)Organisation Eberl (M2005)Organisation Fang (M2008)Organisation Goll (M2004)Organisation Hall (M1994)Organisation Hernandez-E. (M2008)Organisation Hewett (M2001)Organisation Holm (M1999)Organisation Jap (M1999)Organisation Johnson (M2004)Organisation Johnson (M2005)Organisation Krishnan (M2006)Organisation Lado (M2008)Organisation Liu (M2009)Organisation Luo (M2002)Organisation Luo (M2008)Organisation McGuire (M1988)Organisation McWilliams (M2000)Organisation Medlin (M2005)Organisation Muthusamy (M1999) Organisation Muthusamy (M2007) Organisation Nevins (M2008)Organisation Nielsen (M2007)Organisation Palmatier (M2007) Organisation Pearce (M2002)Organisation Ryu (M2007)Organisation Sako (M1998)Organisation Saxton (M1997)Organisation Sengün (M2009)Organisation Siguaw (M1998) Organisation Skarmeas (M2008)Organisation Solberg (M2002)Organisation Sörensen (M2002)Organisation Tsai (M1998)Organisation Yang (M2008)Organisation Yilmaz (M2004)Organisation Zaheer (M1998)Organisation Zollo (M2002) OrganisationPerson Dervitsiotis (P1-2006)Person Dervitsiotis (P2-2006)Person Zaheer (P1-1998)Person Zaheer (P2-998)PersonGesamt
-0,75 -0,38 0,00 0,38 0,75
143
Bei dieser Analyse wird untersucht, ob bei der Messung eines Zusammenhanges zwischen
Performance und Vertrauen verschiedene organisationale Ebenen getrennt werden
müssen.Wie im Kapitel 2.4.5 dargestellt wird bei Zaheer, Akbar et al. (1998, S. 151; sowie
Ring und van de Ven 1990; Inkpen und Currall 2000) zwischen „interorganizational trust“,
dem Vertrauen zu einer Organisation, und „interpersonal trust“, dem Vertrauen zu einer
Person unterschieden. Die einzelnen Subgruppen aus den Studien werden hier im unteren
Teil des Forest-Box-Plots mit der Kennzeichnung „P“ dargestellt. Die Autoren stellen dazu
zwei Fragenkomplexe an unterschiedliche Gruppen in denselben Organisationen.
Die Befragungsresultate bei den Fragengruppen zwischen den Personen und den
Organisationen zeigten sich unterschiedlich. Bei der Frage nach dem Vertrauen in die
Organisation korreliert Vertrauen und Performance deutlich stärker, bei der einen Gruppe
mit 0,573 und bei der anderen Gruppe mit 0,485, während die Vertrauen-Performance-
Korrelation bei der Frage nach dem Vertrauen in die Person nur 0,263 bzw. 0,251 beträgt.
Die Studie zeigt, dass eine Unterscheidung zwischen Vertrauen in eine Person und
Vertrauen in eine Organisation möglich ist.
Ähnliches Studiendesign mit einer Unterteilung in Vertrauen und Performance haben die
Studien von Dervitsiotis und Kostas (2006, S. 680), die zwischen persönlichem Vertrauen
(„Interpersonal Trust“) und Vertrauen in Organisation („Interorganizational Trust“)
trennen. Bei den Untersuchungen von Dervitsiotis und Kostas zeigt sich jedoch die Art der
Performancemessung als stärkerer Moderator als die Kriterien für organisationales vs.
persönliches Vertrauen. Überträgt man die Ergebnisse dieser Studie mit statistischen
Verfahren auf einen einheitlichen P-Wert, so muss man feststellen, dass bei dem
Performancemaßstab „Return On Investment“ die kleinen Unterschiede in der Korrelation
zwischen persönlichem und organisationalem Vertrauen (0,25 vs. 0,21) nicht signifikant
sind. Dagegen können die Unterschiede bei dem Performancemaßstab „Sales Per Asset“
mit 0,35 für persönlichen und 0,22 für organisatorischen als signifikant angesehen werden.
Bei der Mixed-Effekt Analyse zwischen den Gruppen, Vertrauen zwischen Organisationen
und persönlichem Vertrauen, kann ein Q-Wert von 1,89 bei einem Freiheitsgrad df(Q) von
1 und einem P-Wert von 0,169 das Vorliegen zweier unterschiedlicher Effektgrößen
zwischen den Gruppen nicht bestätigt werden. Dieses Ergebnis bedeutet, dass man anhand
der vorliegenden Daten nicht davon ausgehen kann, dass ein Zusammenhang von
Performance zu Vertrauen sich zwischen Personen und Organisationen unterscheidet. Im
Umkehrschluss lässt sich die Hypothese aufstellen, dass Vertrauen auf persönlicher und
organisationaler Ebene auf einem ähnlichen Konzept beruhen kann.
144
7.6 Rückbezügliche Prozesse der Performancemessung
Abbildung 41: Metaanalyse zu Performance-Kriterien als Moderator
Gruppierung nach Performance
Autor Fisher's Z and 95% CI
Prozessperformance Carson (M2003)Prozessperformance De Jong (M2008)Prozessperformance Dyer (M2003) Prozessperformance Eberl (M2005) Prozessperformance Hall (M1994) Prozessperformance Jap (M1999)Prozessperformance Johnson (M2004)Prozessperformance Johnson (M2005)Prozessperformance Krishnan (M2006)Prozessperformance Liu (M2009) Prozessperformance Luo (M2008) Prozessperformance Medlin (M2005)Prozessperformance Muthusamy (M2007)Prozessperformance Nevins (M2008) Prozessperformance Nielsen (M2007) Prozessperformance Palmatier (M2007)Prozessperformance Pearce (M2002)Prozessperformance Ryu (M2007)Prozessperformance Sengün (M2009)Prozessperformance Tsai (M1998)Prozessperformance Yang (M2008) Prozessperformance Zaheer (M1998)Prozessperformance Costa (M2001)Prozessperformance Muthusamy (M1999)Prozessperformance Saxton (M1997)Prozessperformance Skarmeas (M2008)Prozessperformance Zollo (M2002)ProzessperformanceZielperformance Corsten / Felde (M2005)Zielperformance Corsten / Kumar (M2005)Zielperformance Fang (M2008)Zielperformance Hernandez-E. (M2008)Zielperformance Hewett (M2001)Zielperformance Holm (M1999) Zielperformance Lado (M2008)Zielperformance Luo (M2002) Zielperformance Sako (M1998)Zielperformance Siguaw (M1998)Zielperformance Solberg (M2002)Zielperformance Yilmaz (M2004) Zielperformance Barnett (M2006)Zielperformance Carter (M2005)Zielperformance Goll (M2004)Zielperformance McGuire (M1988)Zielperformance McWilliams (M2000) Zielperformance Sörensen (M2002)ZielperformanceGesamt
-0,75 -0,38 0,00 0,38 0,75
145
Die Metaanalyse bestätigt die Vermutung zweier unterschiedlicher und klar voneinander
zu trennender Effektgrößen zwischen Zielperformance und Prozessperformance und
bestätigt damit die empirische Studie von Arino und die Trennung zwischen Prozess und
Ziel in dem Modell von Das und Teng. Bei Ziel- und Prozessperformance als Moderatoren
für den Zusammenhang zwischen Performance zu Vertrauen zeigt der Heterogenitätstest
mit einem Q-Wert von 7,87 bei einem Freiheitsgrad einen p-Wert von 0,005 und bestätigt
damit das Vorliegen zweier unterschiedlicher Effektgrößen. Damit ist Ziel- und
Prozessperformance als ein Moderator des Performance zu Vertrauen Zusammenhanges
auf der Meta- sowie Primärebene anzunehmen. Durch Verwendung des Random-Effekt-
Modelles ist der Moderator zu generalisieren und es ist anzunehmen, dass auch alle
zukünftigen Primärstudien einen Unterschied im Zusammenhang von Performance zu
Vertrauen messen werden.
Fisher’s Z Zielperformance (P1) Prozessperformance (P2) Gesamt
Benevolence 0,257 0,440 0,377
Integrity 0,233 X 0,233
Trust X 0,346 0,346
Gesamt 0,251 0,422 0,325
Abbildung 42: Performance – Vertrauen Matrix
Die Abbildung zeigt den Zusammenhang von Performance zu Vertrauen in einer
Matrixform und stellt in übersichtlicher Weise den Unterschied zwischen Ziel- und
Prozessperformance dar.
Bei einer Anwendung dieser Ergebnisse auf das Modell von Mayer, Davis und Schoorman
stellt sich folgendes Modell dar:
146
Abbildung 43: Mayer, Davis und Schoorman mit rückbezüglicher Performance
Die Abbildung zeigt das Mayer, Davis und Schoorman-Modell mit der eingezeichneten
Hypothese zu den rückbezüglichen Prozessen der Ziel- und Prozessperformance.
Der Zusammenhang von Prozessperformance zu Vertrauen ist mit einem Fisher’s Z Wert
von 0,35 geringer ausgeprägt als der Zusammenhang zwischen Prozessperformance und
Benevolence. Da sich Vertrauen aus drei Kriterien zusammensetzt, ist zu vermuten, dass
die anderen beiden Vertrauenskriterien schwächer mit Prozessperformance korrelieren als
Benevolence. Studien, die einen Prozessperformance zu Ability oder Integrity
Zusammenhang messen, waren nicht unter den untersuchten Primärstudien.
Für das Vertrauenskriterium Benevolence liegen Daten sowohl über den Zusammenhang
zwischen Zielperformance zu Benevolence, als auch zu Prozessperformance zu
Benevolence vor. Da es sich bei Benevolence um ein Vertrauenskriterium handelt, dass
stark von einem in der Zukunft erhofften Goodwill abhängig ist, kann vermutet werden,
dass Benevolence besonders empfindlich gegenüber rückbezüglichen Prozessen reagiert.
Die Prozessperformance ist die Performance, die in der Zusammenarbeit entsteht, insofern
kann es nicht verwundern, dass bei positiver Bewertung des Prozesses und der
Zusammenarbeit auch eine positive Erwartung an den Kooperationspartner für die Zukunft
weiterhin besteht. Auf der anderen Seite scheint die Bewertung der Performance über Ziele
(Zielperformance) die Erwartung des Wohlwollens des Kooperationspartners für die
Integrity
Ability
Benevolence Vertrauen
Wahrgenommenes Risiko
Risiko-
bereitschaft
Performance
Vertrauensneigung
Faktoren für wahrgenommene
Vertrauenswürdigkeit
Messung über Zielperformance (P1)
Messung über Prozessperformance (P2)
0,35
0,26
0,23
0,44
147
Zukunft zu schmälern und somit einen rückbezüglichen Prozess in Bezug auf Benevolence
zu haben.
Vertrauen, beziehungsweise die Vertrauenskriterien Benevolence und Integrity, haben
einen geringeren Zusammenhang mit Zielperformance als mit Prozessperformance. Aus
dem geringeren Zusammenhang lässt sich die Vermutung ableiten, dass bei dem
Vorhandensein von Zielen kein so starker Bezug von Vertrauen gegeben ist bzw.
Vertrauen nicht so im Vordergrund steht. Dieser Erkenntnis und die genauen Motive und
Zusammenhänge der rückbezüglichen Prozesse muss in dieser Studie als Hypothese zur
näheren Untersuchung in weiteren Forschungen formuliert werden.
148
8 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick für weitere Forschungen
8.1 Zusammenfassung der Ergebnisse
Ein Ziel wissenschaftlicher Studien ist es, den Stand der Wissenschaft weiter zu
entwickeln. Die Studien bewegen sich dabei innerhalb der gegensätzlichen Pole von
Revolution und Integration. Revolutionäre Studien können nicht nur auf bestehendes
Wissen zurückgreifen. Revolutionäre Studien bringen neue Erkenntnisse in die
wissenschaftliche Diskussion, die aber dafür noch nicht durch eine umfangreiche Vielzahl
von Studien bewiesen sind. Revolutionäre Studien müssen oft im Laufe der Zeit durch
weitere Studien bewiesen oder verworfen werden. Sekundäranalytische Studien, die durch
die Analyse und Synthetisierung bestehender Studien ihren Beitrag zur wissenschaftlichen
Diskussion leisten, basieren auf einer Vielzahl von Primärstudien. Ziel der
sekundäranalytischen Studien ist dabei die Synthese und Einordnung bestehender Studien.
Der Vorteil der integrativen Studien besteht darin, dass eine verhältnismäßig sichere
Aussage getroffen werden kann, die von einer ganzen Anzahl von Primärstudien getragen
wird. Da die sekundäranalytischen Studien auf bereits bestehenden Erkenntnissen basieren
ist der revolutionäre Anteil dieser Studien begrenzt und bezieht sich zumeist auf die
Bestätigung einer vorhandenen Hypothese, dem Ermitteln von Moderatoren der
Primärstudien oder dem Aufstellen neuer Hypothesen (Vgl.: Miller & Pollock 1994).
In Rahmen dieser Pole leistet die vorliegende Studie einen Beitrag zur Evolution der
wissenschaftlichen Forschung. Ausgehend von der Forschungsfrage eines
„Zusammenhanges zwischen Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
und dessen Bestimmungsfaktoren“ wurden die maßgeblichen Konzepte zu Vertrauen und
Performance in interorganisationalen Beziehungen recherchiert.
Dabei wurden die folgenden Konzepte aufgeführt:
• das Konzept von Das und Teng mit Zusammenspiel von Vertrauen und Kontrolle,
die als Faktoren die Zuversicht in die Kooperation prägen.
• das Konzept von Inkpen und Currall mit der Unterteilung in Phasen.
• das Konzept von Rousseau et al. mit der Entwicklung von Vertrauen von
überwachendem zu wertebasiertem Vertrauen, das bei Institutionen getrennt
verläuft.
149
• das Konzept von Bacharach sowie Currall und Inkpen mit der Trennung in
Organisation, Gruppe und Person.
• das Konzept von Mayer, Davis und Schoorman mit den Faktoren Ability,
Benevolence, Integrity, die zu Vertrauen führen und Vertrauen selbst.
Insgesamt konnte dargestellt werden, dass es sich bei Vertrauen um ein mehrschichtiges
Konzept handelt und eine Vielzahl unterschiedlicher Vertrauenskonzepte existiert.
Neben Vertrauenskonzepten wurden Konzepte zu Performance ermittelt. Diese Konzepte
lassen sich wie folgt zusammenführen:
• Konzepte mit Ziel- und Prozessperformance. Zielperformance, die mit
entsprechender Festlegung von Zielen und einer Überwachung verbunden ist sowie
Prozessperformance, die sich in der Zusammenarbeit ergibt (Anderson; Cravens,
Piercy, Cravens; Arino; Kumar und Nti)
Aus den ermittelten Konzepten wurden Hypothesen für die Metaanalyse generiert, wobei
im Rahmen von Metaanalysen nicht mit Null- und Alternativhypothesen gearbeitet wird,
sondern eine Überprüfung auf übereinstimmende Effektgrößen bei festgelegten
Konfidenzintervallen stattfindet (vgl.: 3.5.3).
Abgeleitet aus der Forschungsfrage und den untersuchten Konzepten und Hypothesen
wurde geprüft ob:
• die errechnete Gesamtheit aller Studien einen positiven Zusammenhang zwischen
Performance und Vertrauen feststellt.
• die Art der Kooperation einen Einfluss auf den Zusammenhang zwischen
Performance und Vertrauen hat.
• der Performance zu Vertrauen Zusammenhang sich zwischen persönlichen und
organisationalen Vertrauen unterscheidet.
• Ziel- und Prozessperformance als Moderator des Zusammenhanges zwischen
Performance und Vertrauen bestätigt werden kann.
• die Vertrauenskriterien Benevolence, Integrity sowie Ability als Moderatoren von
Vertrauen bestätigt werden können.
• sich bei einer Erweiterung des Mayer, Davis und Schoorman Konzept um getrennte
rückbezügliche Performanceprozesse unterschiedliche Größen im Zusammenhang
zwischen Performance und Vertrauensfaktoren ergeben.
150
Insgesamt wurden 45 Primärstudien im Rahmen einer Metaanalyse untersucht. Die
folgenden Ergebnisse konnten ermittelt werden:
• Eine positive Korrelation zwischen Performance und Vertrauen konnte ermittelt
werden. Es ist zu erwarten, dass auch jede weitere Studie, die einen
Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen in interorganisationalen
Beziehungen misst eine signifikante Bestätigung dieser Hypothese auf einem 95%
Konfidenzintervall ergeben wird.
Durch diese Ergebnisse kann die unrealistische These von Williamson widerlegt
werden, dass in ökonomischen Interaktionen kein Vertrauen existieren kann, da
dies dem ökonomischen Kalkül widerspricht.
Aufgrund des positiven Heterogenitätstests des Zusammenhanges wurden
Moderatorenanalysen durchgeführt um die Faktoren für die Heterogenität zu ermitteln.
• Die Notwendigkeit der Trennung zwischen Person und Organisation konnte nicht
bestätigt werden. Als Schlussfolgerung aus diesem Ergebnis brauchen zukünftige
Studien bei der Messung eines Zusammenhanges zwischen Performance und
Vertrauen in ihrem Untersuchungsaufbau nicht mehr zwischen Person und
Organisation trennen.
• Die Kooperationsform konnte nicht als Moderator für einen Zusammenhang
zwischen Performance und Vertrauen bestätigt werden. Aus diesem
Untersuchungsergebnis lässt sich ableiten, dass die Entwicklung des
Zusammenhanges zwischen Performance und Vertrauen nicht von der Art der
Kooperation beeinflusst wird. Dies gilt sowohl für die einzelnen
Kooperationsformen als auch für die generelle Unterscheidung zwischen
Beziehungen über einen Markt oder über Hierarchie. Es ist zu erwarten, dass alle
zukünftigen Studien keinen Unterschied im Zusammenhang zwischen Performance
und Vertrauen in Bezug auf die Kooperationsform feststellen werden. Für
zukünftige Studien bräuchte deshalb dieser Bereich nicht getrennt untersucht
werden.
• Bei der Untersuchung der Kriterien, die zu Vertrauen führen können Benevolence
und Integrity als Moderatoren des Zusammenhanges zwischen Performance und
Vertrauen analysiert werden. Das Konzept Vertrauen ist als Ergebnis nicht von den
Faktoren, die dazu führen zu trennen. Für alle zukünftigen Studien, die einen
151
Zusammenhang zwischen Performance zu Vertrauen messen, sind unterschiedliche
Ergebnisse für die Faktoren Benevolence und Integrity anzunehmen.
• Ziel- bzw. Prozessperformance konnten als Moderatoren des Zusammenhanges
zwischen Performance und Vertrauen analysiert werden. Unterschiedliche
Resultate für Ziel- und Prozessperformance sind auch für alle zukünftigen Studien,
die einen Performance zu Vertrauen Zusammenhang messen anzunehmen.
• Als Hypothese wird eine unterschiedliche Rückbezüglichkeit von Ziel- und
Prozessperformance auf die unterschiedlichen Faktoren, die zu Vertrauen führen
angenommen. Der Faktor Benevolence zeigt bei einer Messung über
Zielperformance eine schwächere Fisher’s Z Korrelation von Performance mit
Vertrauen von 0,26, während bei Prozessperformance eine deutlich stärkere
Fisher’s Z Korrelation von 0,44 ermittelt werden konnte. Eine nähere Analyse
rückbezüglicher Performanceprozesse auf die Faktoren, die zu Vertrauen führen
kann Thema weiterer wissenschaftlicher Studien sein.
Die Ergebnisse zeigen sich bei Stabilitätstests als stabil und hätten auch nicht durch das
Hinzufügen weiterer Studien verfälscht werden können (vgl. 7.2). Es kann angenommen
werden, dass alle zukünftigen Primärstudien, die einen Zusammenhang zwischen
Performance und Vertrauen in interorganisationalen Beziehungen messen ebenfalls zu
ähnlichen Effektgrößen führen.
152
8.2 Ausblick für weitere Forschungen
Mit den ermittelten Ergebnissen des Zusammenhanges zwischen Performance und
Vertrauen, sowie den Moderatoren Ziel- und Prozessperformance; Faktoren, die zu
Vertrauen führen sowie die nicht Bestätigung der Moderatoren der Trennung von
Organisation und Person sowie Kooperationsform leistet diese Studie einen empirisch
belegten Beitrag zur wissenschaftlichen Forschung und legt damit die zu erwartenden
Zusammenhänge für alle zukünftigen Studien fest.
Aufgrund des gewählten Forschungsdesigns „Metaanalyse“ und den bestehenden
Kontextabhängigkeiten der Interaktionen lassen sich im Rahmen dieser Studie nur wenige
präzise Handlungsempfehlungen zum Aufbau von Vertrauen entwickeln, die ein
vertrauensbasiertes Management von Kooperationen ermöglichen.
Auch Fragen der Steuerung des Vertrauensaufbaus und entsprechende Empfehlungen für
den Aufbau von Erwartungssicherheit gegenüber opportunistischen Verhalten können nur
generell beantwortet werden. Dies sind die Punkte an denen weitere Studien ansetzen
könnten. Mit dem Wissen der Unterscheidung zwischen den Faktoren Ability,
Benevolence und Integrity sowie Ziel- und Prozessperformance ergeben sich
Forschungsfelder für Primärstudien:
• Forschung zu den Grenzen und Mischformen zwischen Benevolence und Integrity
(Normen).
In vielen Branchen mit real existierenden Kooperationen existieren Normen (ähnlich
dem Verhaltenskodex der Kaufleute der Hanse), die auf das Verhalten Einfluss
nehmen. In diesem Kontext erscheint eine Untersuchung der genauen Einflussfaktoren
und Grenzen von Benevolence und Integrity angebracht, wobei für eine solche
Untersuchung Instrumente zur Trennung von messbaren Verhalten und kognitiven
Vorgängen entwickelt werden müsste. Die Problematik liegt dabei in der Messung des
„freiwilligen Vertrauensanteiles“, denn sichtbares Vertrauensverhalten könnte
ausschließlich durch Normen begründet sein kann.
• Forschung zu Ziel- und Prozess als Beeinflussungsfaktoren für Unsicherheiten.
Auch zu der Frage nach der Entstehung und der Reduktion von Unsicherheiten (wie
oftmals in lerntheoretischen Konzepten und spieltheoretischen Experimenten gestellt)
erscheinen weitere Untersuchungen angebracht. Schon im Aufbau dieser
153
Untersuchungen sollte keine Handlungskausalität mehr unterstellt, sondern von einem
wechselseitigen Beeinflussungs- und Abstimmungsprozess ausgegangen werden, bei
dem in die Rollen eines Vertrauensgebers und –nehmers unterschieden wird. Dabei
sollten Elemente der zweiseitigen Betrachtung sowie das Wissen über den
unterschiedlicher Einfluss von Ziel- und Prozessperformance auf die unterschiedlichen
Faktoren, die zu Vertrauen führen mit einfließen. Sinnvoll erscheint hier ein
Untersuchungsinstrumentarium, das die Vertrauensbeziehung über einen Zeitraum
misst (um die wechselseitigen Beeinflussungsprozesse zu erfassen) sowie die
Ergebnisse in Ziel- und Prozessperformance in den verschiedenen Zeiträumen
ermittelt.
Bei allen Fortschritten in der Vertrauensforschung sollte berücksichtigt werden, dass
Vertrauen nur bis zu einem gewissen Grad durch Management „nutzbar“ gemacht werden
kann und sollte. Neben dem auf Kalkül basierten Vertrauenskonzeptionen hinaus und der
Betrachtung institutionalisierter strukturierter Vertrauenserwartungen dürften auch ab
einem gewissen Grad zunehmend ethische Kategorien wichtig werden.
157
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190
Thema Autor Artikel Ergebnis
(+=pos. Korrelation / -=neg. Kor.)
Performance - Bestimmungsfaktoren
Capon, N./ Farley, J. U./ Hoenig, S.
Determinants Of Financial Performance: A Meta-Analysis
Zusammenhang finanzielle Performance: (+) Environment (+) Strategy (+) Organization
Performance - Strategy
Crook, T. R./ Ketchen, D. J. [JR.]/ Combs, J. G./ Todd, S. Y./
Strategic Resources And Performance: A Meta-Analysis
Postive Performance: (+) Ressourcen in Strategie (+) bei Ressource based Strategie Ressourcen (+) besonders stark, wenn kein Interviewereinfluß möglich
Performance - Strategy
Leonidou, L. C./ Katsikeas, C. S./ Samiee, S.
Marketing Strategy Determinants Of Export Performance: A Meta-Analysis
Exportmarketingperformance: (+/0) Exportmarketingstrategien (+) export proportion of sales (0) time of study, geographic focus, and product type
Performance - Strategy
Schwenk, C. B./ Shrader, C. B.
Effects Of Formal Strategic Planning On Financial Performance In Small Firms: A Meta-Analysis
Positive Performance bei kleinen Firmen: (+) Planung
Performance - Marktorientierung
Ellis, P. D. Market Orientation And Performance: A Meta-Analysis And Cross-National Comparisons
Zusammenhang finanzielle Performance: (+) Marktorientierung (aber nur bei kulturellem Fit zum Markt)
Performance - Marktorientierung
Rodriguez C., C./ Carrillat, F. A./ Jaramillo, F.
A Meta-Analysis Of The Relationship Between Market Orientation And Business Performance: Evidence From Five Continents
Markorientierung und Performance: (+) non profit sektor (+) Service Sektor (+/0) Industrie / Produktion
Performance - Eigentum
Dalton, D. R./ Daily, C. M./ Certo, S. T./ Roengpitya, R.
Meta-Analyses Of Financial Performance And Equity: Fusion Or Confusion?
Geringer bis kein Zusammenhang finanzielle Performance: (+/-) Institution / CEO / Direktor
Performance - Eigentum
SÃnchez-Ballesta, J. P./ GarcÃa-Meca, E.
A Meta-Analytic Vision Of The Effect Of Ownership Structure On Firm Performance
Firm performance: (+) governance system (+) with "right" measurement of performance (+) control
Performance - Eigentum
Certo, S. T./ Lester, R. H./ Dalton, C. M./ Dalton, D. R.
Top Management Teams, Strategy And Financial Performance: A Meta-Analytic Examination
Geringer Zusammenhang finanzielle Performance: (+/0) Top Management Teams
Performance - Eigentum
Song, M./ Podoynitsyna, K. und andere
Success Factors In New Ventures: A Meta-Analysis
Performance (+/-) Eigentumsverhältnis
191
Performance - Eigentum
Sundaramurthy, C./ Rhoades, D. L./ Rechner, P. L.
A Meta-Analysis Of The Effects Of Executive And Institutional Ownership On Firm Performance
Eigentümerschaft (+/-) Performance Kontrolle (+) Performance
Performance - Eigentum
Kirca, A. H./ Jayachandran, S./ Bearden, W. O.
Market Orientation: A Meta-Analytic Review And Assessment Of Its Antecedents And Impact On Performance
Performance gemessen an "weichen Fakten": (+) Industriefirmen (+) "low power" Kulturen Performance an "harten Fakten": (+) Industriefirmen (+/0) Servicefirmen
Performance - Sozial Rosenbusch, N./ Bausch, A./ Galander, A.
The Impact Of Environmental Characteristics On Firm Performance: A Meta-Analysis
Umfelt (+/0) Firmenperformance
Performance - strategische Planung
Boyd, B. K. Strategic Planning And Financial Performance: A Meta-Analytic Review
Geringer Zusammenhang finanzielle Performance: (+/0) Strategy
Performance - Umfelt Stahl, G. K./ Voight, A.
Meta-Analyses Of The Performance Implications Of Cultural Differences In Mergers And Acquisitions
Performance: (-) kulturelle Unterschiede (-) marktbasierende Messverfahren (+) Accountingbasierten Messverfahren
Performance - Unternehmensgrösse
Meng-Ling W. Corporate Social Performance, Corporate Financial Performance, And Firm Size: A Meta-Analysis
Soziale Performance mit (o) Markt basierte Performanceindikatoren (+) andere finanzielle Indikatoren
Performance - Unternehmensgrösse
Ketchen, D. J./ Combs, J. G. und Andere
Organizational Configurations And Performance: A Meta-Analysis
Zusammenhang Organisationsperformance (+) weitere Auffassung des Organisationsbegriffes (+) Fokusierung auf einen Industriezweig
Performance - Unternehmensgrösse
Gooding, R. Z./ Wagner III, J. A.
A Meta-Analytic Review Of The Relationship Between Size And Performance: The Productivity And Efficiency Of Organizations And Their Subunits
Zusammenhang Unternehmensperformance (+) Unternehmensgrösse
Performance - Unternehmenstheorien
Goranova, M./ Dharwadkar, R./ Brandes, P.
Owners On Both Sides Of The Deal: Mergers And Acquisitions And Overlapping Institutional Ownership
Zusammenhang positive Entwicklung Börsenwert (-) Überlappung in Eigentümerstruktur
Performance - Vertrauen
Geyskens, I./ Steenkamp, J. E. M./ Kumar, N.
Make, Buy, Or Ally: A Transaction Cost Theory Meta-Analysis
Zusammenhang Hierarchie / Markt (+) Performance (Details im Text)
192
Performance - Vertrauen
Geykens, I./ Steenkamp, J. E. M./ Kumar, N.
Generalizations About Trust In Marketing Channel Relationships Using Meta-Analysis
Zusammenhang economisches Ergebnis im Marketing: (+) Trust
Performance - Vertrauen
Geyskens, I./ Steenkamp, J. E. M./ Kumar, N.
A Meta-Analysis Of Satisfaction In Marketing Channel Relationships
Zusammenhang economische und nicht-ecomomische Erfolgsfaktoren: (+) Satisfaction (Trust & Commitment)
Performance - Vertrauen
Swan, J. E./ Bowers, M. R./ Richardson, L. D.
Customer Trust In The Salesperson: An Integrative Review And Meta-Analysis Of The Empirical Literature
Customer trust (+) buying salespersons product
Performance - Vertrauen
Wood, John A./ Boles, J. S./ Johnston, W./ Bellenger, D.
Buyers' Trust Of The Salesperson: An Item-Level Meta-Analysis
Trust (+) hält Versprechen (+) ist Zuverlässig (+) ehrlich (+) kompetent (+) respektabel (+) qualifiziert
194
Datenblatt Primärstudie Barnett (M2006)
Bibliographische Angaben:
Titel: Beyond Dichotomy: The Curvelinear Relationship Between Social Responsibility
And Financial Performance, erschienen in Strategic Management Journal, Band 27, Jahr
2006, Seite 1101-1122.
Autoren: Barnett, Michael L.; Salomon, Robert M..
Kurzzusammenfassung:
Firmen, die sich „korrekt“ verhalten können besser Kapital beschaffen und damit bessere
Performance erzielen. Die Studie untersucht bei 61 Fonds zwischen 1971 bis 2000 den
Zusammenhang zwischen sozialer und finanzieller Performance. Finanzielle Performance
verbessert sich jedoch nur unter speziellen Faktoren.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Service
Befragung: keine Befragung, Daten wurden aus Datenbank ermittelt
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Average Monthly Return, Measured As The Percentage Change
In A Fund's Market Value In A Period
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Risk Adjusted Performance (RAP)
Definition Vertrauen: Community Relations
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Integrity
Vertrauensmessung im Beitrag: Sortierung des Autors, Beispiele: "Not In Bad Industry
Like Alcohol, Gambling, Animal-Test Etc. And Record Of Accountability To Local
Community Stakeholders"
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
Stichprobengröße Primärstudie: 61
195
Korrelation Primärstudie: -0,002
Errechneter Wert für Fisher’s Z: -0,002
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,259 und oberes Limit 0,255
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
RAP / Screening Intensity / Fund Age / Total Assets / Percent Stocks / Percent Bonds /
Global Fund / Labor Relations / Equal Employment / Community Invest / Community
Relations / Environment
196
Datenblatt Primärstudie Carson (M2003)
Bibliographische Angaben:
Titel: Information Processing Moderators Of The Effectiveness Of Trust-Based
Governance In Interfirm R&D Collaboration, erschienen in Organization Science, Band
14, Jahr 2003, Seite 45-56.
Autoren: Carson, Stephen J.; Madhok, Anoop; Varman, Rohit; John, George.
Kurzzusammenfassung:
Vertrauen und bessere Ergebnisse scheinen einen engen Zusammenhang zu haben.
Vertrauen als soziales Schmiermittel reduziert Reibungsverluste und ermöglicht eine
breitere Basis für Geschäfte. Performance ist von der Bereitschaft der Partner einander zu
"lesen" und von einander zu lernen abhängig. Dieses Können erlaubt den Firmen die
Vertrauenswürdigkeit der Partner besser einzuschätzen und von der Adaptierung besser zu
profitieren.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kollaboration
Erhoben über: Durchführung von Gesprächen am Telefon, basiert auf den vorausgehenden
Interviews.
Bereich: Industrie
Befragung: Firmen aus "National science association" mit zweistelligem Wachstum
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance Of Trust-Based Governance (In This Case) Is
Contingent On The Ability Of Trading Partners To "Read" Each Other And Learn About
Counterpart Behavior. Trust-Based Governance Is The Use Of Trust To Support Ex Post
Revisions To An Incomplete Contract Between Independent Parties.
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: gibt an, Performance mit 13 Kriterien gemessen zu
haben (wenn auch nur 4 genannt)
1. Contribution Of The Technology To Clients Product Performance
2. Comparison Of Actual Performace To Goals And Objectives
197
3. Adherence To Timelines
4. Creativity And Innovativeness Of Technology
nach Ancona and Caldwell (1992), Andrew and Smith (1996) und Gatignon und Xuereb
(1997)
Definition Vertrauen: ... Trust Is A Social Lubricant That Reduces The Friction Costs Of
Existing Trade And Serves To Increase The Scope Of Trade. Confidence Held By One
Party In Its Expectations Of The Behavior And Goodwill Of Another Party Regarding
Business Actions.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: TBG (Trust Based Governance) mit 8 Kriterien gemessen
(wenn auch nur 5 genannt)
1. Extend To Which Norms Of Trust Existed
2. Operationalized As Expectations For The Fulfillment Of Obligations
3. Mutuality
4. Flexibility
5. Information Exchange
Anpassung an Zaheer (1998) und Noordeweir (1990)
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 129
Korrelation Primärstudie: 0,340
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,354
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,179 und oberes Limit 0,529
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Task-Related Skills Of Client, Teachabilty Of Task Skills; Colocation Of Task Execution;
Parallel Task Execution, Expected Continuity Of Future Interactions With The Supplier
(EXPCONT); Reputation Of The Supplier; Estimated Developmet Budget In Dollars
(INVEST); The Current Number Of Independent Suppliers Engaged On The Project; The
Estimated Past History Of The Interfirm Ties, Measured In Months.
198
Datenblatt Primärstudie Carter (M2005)
Bibliographische Angaben:
Titel: Purchasing Social Responsibility And Firm Performance: The Key Mediating Roles
Of Organizational Learning And Supplier Performance, erschienen in International
Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Band 35, Jahr 2005, Seite 177-
194.
Autoren: Carter, Craig R..
Kurzzusammenfassung:
Die Studie geht der Frage nach, ob sozial verantwortliches Versorgungsmanagement bzw.
"Purchasing social responsibility (PSR)" die Performance eines Unternehmens reduziert
oder erhöht. Da andere Autoren sehr unterschiedliche Ergebnisse bei ihren empirischen
Studien erzielt haben fokusieren die Autoren auf den Zusammenhang zwischen PSR und
Zuliefererperformance unter Einbezug der Rolle des organisationalen Lernens.
Als Ergebnis wurde kein direkter Zusammenhang zwischen Kosten und PSR erkannt, aber
organisationales Lernen stellte sich als Schlüssel zwischen Performance und PSR heraus.
PSR führt dabei zu organisationalem Lernen, dadurch zu besserer Performance und darum
wiederum zu reduzierten Kosten.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Industrie
Befragung: Einkäufer und Produzenten
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Financial Performance
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Supplier Performance (generisch gebraucht, keine
genaue Operationalisierung)
Definition Vertrauen: Purchasing Social Responsibility - "The Firms's Consideration Of,
And Response To, Issues Beyond The Narrow Economic, Technical, And Legal
199
Requirements Of The Firm…Fair And Supportive … Beyond A Base Level Of Economic
Responsibility."
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Integrity
Vertrauensmessung im Beitrag: Purchasing Social Responsibility (ein Teil von Social
Responsibility ist Trust)
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
Stichprobengröße Primärstudie: 201
Korrelation Primärstudie: -0,050
Errechneter Wert für Fisher’s Z: -0,050
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,189 und oberes Limit 0,089
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Organisational Learning, Cost Reduction
200
Datenblatt Primärstudie Corsten / Felde (M2005)
Bibliographische Angaben:
Titel: Exploring The Performance Effects Of Key-Supplier Collaboration: An Empirical
Investigation Into Swiss Buyer- Supplier Relationships, erschienen in International Journal
of Physical Distribution & Logistics Management, Band 35, Jahr 2005, Seite 445-461.
Autoren: Corsten, Daniel; Felde, Jan.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht die Vorteile einer Kooperation zwischen einem Hersteller und einem
Zulieferer. Die Analyse findet vom Standpunkt eines Schweizer OEM Produzenten statt
und hat 135 Hersteller - Zulieferer Beziehungen als Untersuchungsgegenstand. Als
Verfahren wird ein Strukturanalyseverfahren und Multigruppenvergleich angewandt um
Moderatoreneffekte herauszuanalysieren. Herausgefunden wird unter welchen Umständen
ein Hauptzulieferer für den Hersteller von Vorteil ist. Durch die Verbindung von
Kolaboration mit Performance-Maßeinheiten und Messung deren Zusammenhanges mit
Vertrauen.
Im Ergebnis wird festgestellt, dass Zuliefererkooperation einen positiven Effekt auf die
Herstellerperformance in Bezug auf Innovationskapazitäten und finanzielle Ergebnisse hat.
Vertrauen und Abhängigkeit spielen eine wichtige Rolle in der Hersteller - Zulieferer
Beziehung. Investitionen in die Beziehung und Vertrauen können die gesamte Performance
der Firma erhöhen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kollaboration
Erhoben über: Durchführung von E-Mail Befragung.
Bereich: Industrie
Befragung: OEM Einkäufer und Verkäufer der Swiss Association Of Purchasing And
Material's Management
Geografische Region: Schweiz
Performance und Vertrauen im Beitrag:
201
Definition Performance: Bessere finanzielle Resultate als vergleichbare Unternehmen /
Industrien
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: 3 Kriterien Skala mit 1 bis 7 Einteilung
1. Our ROA Is Better Than In Comparable Industry
2. Our Sales Is Better Over Last 3 Years
3. Our Financial Result Is Better Over Last 3 Years
Definition Vertrauen: A “Psychological State Comprising The Intention To Accept
Vulnerability Based Upon Positive Expectations Of The Intentions Or Behavior Of
Another”.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: 6 Kriterien Skala mit 1 bis 7 Einteilung nach Kumar et al.
(1995)
1. Whoever Is At Fault, Problems Need To Be Solved Together
2. Both Parties Watch The Others Profitability
3. Supplier Has High Integrity
4. No Doubtes Regarding Supplier's Motives
5. Both Parties Are Willing To Make Mutual Adaptations
6. Supplier Gives Honest Advice
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 135
Korrelation Primärstudie: 0,190
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,192
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,022 und oberes Limit 0,363
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Dependence, Supplier Collaboration, Innovation, Purchasing Cost Reduction, Financial
Performance
202
Datenblatt Primärstudie Corsten / Kumar (M2005)
Bibliographische Angaben:
Titel: Do Suppliers Benefit From Collaborative Relationships With Large Retailers? An
Empirical Investigation Of Efficient Consumer Response Adoption, erschienen in Journal
of Marketing, Band 69, Jahr 2005, Seite .
Autoren: Corsten, Daniel; Kumar, Nirmalya.
Kurzzusammenfassung:
Technische Zusammenarbeiten zu ECR (Efficient consumer response) haben weite
Verbreitung gefunden. Deutlich seltener wurde der Einfluß auf die Performance und die
Zusammenarbeit der Firmen, die ECR eingeführt haben untersucht. Die Studie zeigt, dass
eine ECR Einführung einen positiven Effekt auf die finanzielle Performance,
Leistungsfähigkeit und Transparenz des Geschäftsmodelles des Zulieferers hat. Die
Fähigkeiten des Händlers und das Vertrauen in den Zulieferer sind Moderatoren dieser
Effekte. Die Ergebnisse sind sehr zuverlässig und variieren nur in den Faktoren "Größe des
Zulieferers" und "Marken vs. Handelsmarkenzulieferer".
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kollaboration
Bereich: Industrie
Befragung: Key Account Manager Of Active Suppliers Of A Top 40 Retail Chain
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Perceived Economic Performance = Growth, Profits And Sales
(über Befragung)
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Perceived Economic Performance erfragt über die 3
Kriterien:
For This Product Range, And Compared With Others, How High Is Your
1. Profitability,
2. Turnover, And
3. Growth
203
Definition Vertrauen: Trust Increases The Perceived Truthfulness Of Knowledge,
Enhances The Absorption Of Tacit And Sticky Know-How From An Exchange Partner,
And Thus Improves The Capability Development Of The Supplier
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Trust über 5 Kriterien auf Likert Skala:
1. The Retailer Usually Keeps The Promises It Makes To Our Company.
2. The Retailer Gives Sound Advice On Our Business, And Our Company Knows It Is
Sharing Its Best Judgment.
3. The Retailer Is Concerned About Our Company’s Welfare, Particularly When Making
Major Decisions.
4. The Retailer Responds With Understanding When We Inform It Of Problems.
5. Our Company Can Depend On The Retailer’s Support In Matters Of Importance To Us.
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 266
Korrelation Primärstudie: 0,399
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,422
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,302 und oberes Limit 0,543
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
ECR Adaption / Transaction Specific Investment / Cross Functional Teams / Incentive
Systems / Trust / Retailer Capabilities / Perceived Economic Performance / Archival Sales
Performance / Archival Service Performance / Perceived Equity / Capability Development
204
Datenblatt Primärstudie Costa (M2001)
Bibliographische Angaben:
Titel: Trust Within Teams: The Relation With Performance Effectiveness, erschienen in
European Journal of Work & Organizational Psychology, Band 10, Jahr 2001, Seite 225.
Autoren: Costa, Ana Cristina; Roe, Robert A.; Taillieu, Tharsi.
Kurzzusammenfassung:
Teams werden in diesem Beitrag als Organisationseinheiten definiert. Untersucht wird
Vertrauen zwischen Teams und die Beziehung zur Performance-Effektivität. Die
Ergebnisse deuten an, dass Vertrauen in einer positiven Beziehung zur wahrgenommenen
Prozess-Performance, Team-Zufriedenheit, Beziehung-Bindung und in einer negativen
Beziehung zum Stress steht. Außerdem hat wahrgenommene Prozess-Performance eine
positive Beziehung zur Team-Zufriedenheit.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kooperation
Erhoben über: Fragebogenbefragung
Bereich: Sozial
Befragung: Performing organizational units (=teams)
Geografische Region: Niederlande
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Wahrgenommene Ausführungsperformance
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Performance gemessen an:
Task Performance (4 Kriterien)
Team satisfaction (3 Kriterien)
Relationship commitment (6 Kriterien)
Stress (3 Kriterien)
Definition Vertrauen: Vertrauen besteht aus vielen Komponenten
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Trust
Vertrauensmessung im Beitrag: Trust gemessen an:
Propensity To Trust (6 Kriterien)
205
Perceived Trustworthiness (6 Kriterien)
Cooperative Behaviours (6 Kriterien)
Monitoring Behaviours (3 Kriterien)
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 112
Korrelation Primärstudie: 0,210
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,213
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,025 und oberes Limit 0,401
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Perceived Trustworthness / Cooperative Behaviours / Monitoring Behaviours / Team
Satisfaction / Relationship Commitment / Stress
206
Datenblatt Primärstudie Dervitsiotis (P2006)
Bibliographische Angaben:
Titel: Building Trust For Excellence In Performance And Adaptation To Change,
erschienen in Total Quality Management & Business Excellence, Band 17, Jahr 2006,
Seite 795-810.
Autoren: Dervitsiotis, Kostas N.
Kurzzusammenfassung:
Sonderuntersuchung zu persönlichen und organisationalen Vertrauen. Es wird zwischen
persönlichem Vertrauen („Interpersonal Trust“) und Vertrauen in Organisation
(„Interorganizational Trust“) unterschieden. Die persönlichen Kriterien sind: 1) der
Manager in anderer Firma handelt immer wie ich es erwarte („Manager Acts Always As I
Expect“); 2) der Manager ist vertrauenswürdig („Manager Is Trustworthy“); 3) der
Manager hat angemessene Lösungen für Konflikte („Manager Has Appropriate Solutions
When Conflicts Arise“); 4) es gibt gegenseitige Hilfe („We Help Each Other“); 5) es
entsteht immer ein gutes Gefühl, wenn der Manager handelt („It Is Always A Good Feeling
When Manager Acts“); 6) es gibt einen Informationsaustausch über die Firma und Privates
(„We Share Business And Private Info“); 7) der Manager zeigt sich verantwortlich für alle
Probleme („Manager Takes Responsibilities For All Problems“); 8) der Manager hält sich
auch an nicht niedergeschriebene Aktivitäten („Manager Is Engaged In Important
Activities Even If It Is Not Documented“).
Die Kriterien für Vertrauen in die Organisation sind: 1) vernünftige Entscheidungen
(„Sensible Decisions“); 2) kein Vorteil durch Betrug oder Täuschung („No Advantage
Through Deceiving“); 3) Vertrauen durch Vertrag („Reliance On Each Other To
Management Agreement“); 4) keine Zusage über Ressourcen („Reluctant To Make
Ressource Commitment“); 5) hohes Vertrauensniveau („High Trust Level“); 6) hält sein
Wort („Stands For His Word“); 7) nutzt keine Gelegenheit gegen uns („Never Uses
Opportunities To Our Expense“); 8) Flexibilität wenn wir ein Versprechen nicht halten
können („Flexible When Our Party Can Not Keep Agreement“).
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
207
Bereich: Mix
Befragung: Internationale Allianzen aus der Ministry of Foreign Trade and Economic
Cooperation MOFTEC Datenbank
Geografische Region: China
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: ROI und SPA aus MOFTEC Datenbank
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Return on Investment (ROI) aus Datenbank
Definition Vertrauen: Nennt eigene Position nicht sondern zitiert von Seite 699 bis 674
andere Autoren.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: "Interorganizational Trust" auf 1-7 Likert Skala mit 8
Kriterien
1. Trust To Make Sensible ISA Decisions
2. Others Do Not Gain Advantage By Deceiving Us
3. Rely On Other
4. Resource Commitment
5. Mutual Trust
6. Stand By It Words
7. Never Profit To Our Expense
8. Flexible When We Can Not Keep Our Promise
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 255
Korrelation Primärstudie: 0,210
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Sales Per Asset (SPA) / ROI / Interpersonal Trust / Interorganisational Trust / Alliance
Age / Cultural Distance / Market Uncertainty / Ressource Interdependence / Risk
Commensuration / Reciprocal Commitment / Alliance Size / Industry Growth / Foreign
Equity / ISA Location / Chinese Ownership Type / Respondent Identityty
208
Datenblatt Primärstudie De Jong (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: The Institutional Arrangements Of Innovation: Antecedents And Performance Effects
Of Trust In High-Tech Alliances, erschienen in Industry & Innovation, Band 15, Jahr
2008, Seite 45-67.
Autoren: De Jong, Gjalt; Woolthuis, Rosalinde Klein.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht die Auswirkungen von Vertrauen auf den Innovationsprozess in
High-Tech-Allianzen. Dabei wird die Historie und Performance von Vertrauen untersucht.
Die Historie zwischen den Organizationen bezieht sich auf die gemeinsam erlebte
Vergangenheit, detaillierte zwischenbetriebliche Kontrakte, Offenheit und gegenseitige
Abhängigkeit. Vertrauen zwischen Organizationen ist wichtig für die Entwicklung neues
technologischen Wissens in dauerhaften Geschäftsbeziehungen. Die empirische Studie bei
391 holländischer Firmen unterstützt diese Thesen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Erhoben über: Durchführung von Telefon-Interviews.
Bereich: Industrie
Befragung: Business Manager
Geografische Region: Niederlande
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: No Focus On Ultimate Outcomes Of High-Tech Alliances—Which
Tend To Be Hidden In The Future And Are Difficult To Determine—But On The Perceived
Satisfaction Of The Relation That Is Indicative Of Positive Future Outcomes. Our
Approach Also Circumvents A Multi-Level Issue That Hinders A Clear Analysis Of Trust
And Performance
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: "Value of the partner" 1-5 Likert Skala
Definition Vertrauen: Interorganizational trust is the level of trust placed in the partner
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
209
Vertrauensmessung im Beitrag: "Interorganizational Trust"
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 391
Korrelation Primärstudie: 0,160
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,161
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,062 und oberes Limit 0,261
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Interorganizational Trust / Relational Satisfaction / Shared Past / Interfirm Contract /
Relational Openness / Mutual Dependence / Size / Cooperative Culture / Value Of The
Partner
210
Datenblatt Primärstudie Dyer (M2003)
Bibliographische Angaben:
Titel: The Role Of Trustworthiness In Reducing Transaction Costs And Improving
Performance: Empirical Evidence From The United States, Japan, and Korea, erschienen
in Organization Science, Band 14, Jahr 2003, Seite .
Autoren: Dyer, Jeffrey H.; Chu, Wujin.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht die Beziehung zwischen dem Vertrauen, dass ein Zulieferers in
einen Einkäufer setzt sowie die dabei anfallenden Transaktionskosten und
Informationsaustauschkosten. Als Ergebnis reduziert wahrgenommene
Vertrauenswürdigkeit die Transaktionskosten und ermöglicht einem höheren
Informationsaustausch zwischen dem Einkäufer und Zulieferer. Vertrauen dabei ein
universeller Führungsmechanismus, weil es nicht nur die Transaktionskosten minimiert,
sondern einen eigenständigen Wert in der Austauschbeziehung schafft. Diese empirische
Studie zeigt, dass Vertrauenswürdigkeit sowohl die Transaktionskosten reduziert als auch
eine wichtige Quelle für den Wettbewerbsvorsprung ist.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Erhoben über: Durchführung von Interviews.
Bereich: Industrie
Befragung: Autohersteller / Zulieferer Beziehung
Geografische Region: USA - Japan
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Als Maßstab für Performance steht "Transaktionskosten" bzw.
effizienz in Transaktion
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: "Procurement Productivity" (Reverse Of Transaction
Cost)
Definition Vertrauen: Trustworthiness (Trust This Collective Orientation -
211
By An Automotive Supplier In Its Automaker Customer (The Perceived Trustworthiness Of
The Automaker)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Trustworthiness gemessen an 3 Kriterien auf 7-Punkte-
Likert
1. Extent To Which Supplier Trusts Manufacturer To Treat Fair
2. Reputation For Trustworthiness
3. Not Taking Chance Of Unfair Advantage
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
Stichprobengröße Primärstudie: 344
Korrelation Primärstudie: 0,660
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,793
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,687 und oberes Limit 0,899
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Ex Ante TC / Ex Post TC / Suppl. Infoshare / Asset Specificity
212
Datenblatt Primärstudie Eberl (M2005)
Bibliographische Angaben:
Titel: Vertrauen, Opportunismus und Kontrolle - Eine empirische Analyse von Joint
Venture-Beziehungen vor dem Hintergrund der Transaktionskostentheorie, erschienen in
Monographie Gabler Verlag Wiesbaden, Band aus Managementforschung 15, hrsg. Von B.
Schauenberg, G. Schreyögg und J. Sydow, Jahr 2005, Seite 239 - 275.
Autoren: Eberl Peter; Kabst Rüdiger.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht den Zusammenhang von Opportunismus, Vertrauen und Kontrolle in
Joint Venture-Beziehungen vor dem Hintergrund der Transaktionskostentheorie. Vor dem
Hintergrund der Opportunismusannahme der Transaktionskostentheorie wird Vertrauen als
Mechanismus zur Kontrollreduzierung untersucht. Obwohl Vertrauen eine wichtige Rolle
spielt ist es nicht mit Kontrollreduzierung gleichzusetzen. Über eine Ketttenmodellierung
weden verschiedene Arten von Kontrolle empirisch überprüft. Joint Venture Erfolg
korreliert dabei deutlich mit Vertrauen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Joint Venture
Bereich: Mix
Befragung: Interviews bei deutsch-amerikanischen Joint Venture
Geografische Region: USA - Deutschland
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Maß der Zielerreichung der bei der Joint Venture-Gründung
zugrunde liegenden Motive
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: "Joint Venture Erfolg" auf 4er Likert-Skala
Definition Vertrauen: Vertrauen im Sinne von "Goodwill Trust", also der
Opportunismusneigung
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: "Vertrauen" (Goodwill Trust) 3er Likert-Skala
213
1. Vereinbarung stets eingehalten
2. Wahrheitsgetreuen Geschäftseinblick
3. Konzernmutter erfüllt Kooperationsbedingungen
4. Konzernmutter verhält sich nicht zu ungunsten
5. Konzernmutter hält Zusagen ein
6. Konzernmutter verzerrt Tatbestände
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 112
Korrelation Primärstudie: 0,460
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,497
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,310 und oberes Limit 0,685
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Faktorspezifität1 / Faktorspezifität2 / Vertrauen / Alter Joint Venture / Umsatz des Joint
Venture / Sektor des Joint Venture / Hauptsitz des Joint Venture / Hierarchische Postion
des Interviewten / Herkunft Interviewter Deutschland / Herkunft Interviewter USA /
Funktion Produktion / Funktion Vertrieb / Operative Kontrolle 1 / Operative Kontrolle 2 /
Strategische Kontrolle 1 / Strategische Kontrolle 2 / Joint Venture Erfolg
214
Datenblatt Primärstudie Fang (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Trust at Different Organizational Levels, erschienen in Journal of Marketing, Band
72, Jahr 2008, Seite 80-98.
Autoren: Fang, Eric; Palmatier, Robert W.; Scheer, Lisa K.; Li, Ning.
Kurzzusammenfassung:
Die Auswirkungen von Vertrauen werden auf drei unterschiedlichen organisatorischen
Level von Marketingkollaborationen bei 114 internationalen Joint Ventures untersucht. Die
Level sind a. Vertrauen auf der Firmenebene, b. Vertrauen in die Agenten und c. Vertrauen
unter den Agenten untereinander. Vertrauen hat auf jeder Stufe unterschiedliche Effekte,
die aber zu ähnlichen Auswirkungen führen. Vertrauen erhöht die Ressourceninvestition
bzw. die Nutzung der Ressourcen. Vertrauen innerhalb einer Firma erhöht die
Koordination und erhöht die Möglichkeiten auf äußere Einflüsse zu reagieren. In einem
rückbezüglichen Prozess wird durch Vertrauen auch wiederum die Performance erhöht.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Joint Venture
Bereich: Industrie
Befragung: General Manager der Joint Ventures; Besonderheit: Sowohl Manager als auch
auf Organisationsebene betrachtet
Geografische Region: China
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance wird durch a. "Parents Firms' Resource Investment
In Coentity" B. "Coentity Coordination & Responsiveness" bestimmt
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Coentity Financial Performance
Definition Vertrauen: Trust wird umfangreich und detailiert und facettenreich definiert
(Three Distinct Level Of Trust: Interorganizational Trust, Or The Collaborating Firms'
Mutual Trust; Agency Trust, Or Each Firm's Trust In It Own Representatives Assigned To
The Coentity.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
215
Vertrauensmessung im Beitrag: Interorganizational Trust: Mutual Trust verwendet
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 114
Korrelation Primärstudie: 0,040
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,040
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,146 und oberes Limit 0,226
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Interorganizational Trust: Mutual Trust Between Collaborating Firms / Agency Trust:
Collaborating Firm’s Trust In Its Representatives Assigned To The Coentity (Foreign
Parent) / Agency Trust: Collaborating Firm’s Trust In Its Representatives Assigned To The
Coentity (Local Parent) / Itraentity Trust: Mutual Trust Between Representatives Of
Different Firms Assigned To The Coentity / Ollaborating Firm’s Resource Investment
(Foreign Parent) / Collaborating Firm’s Resource Investment (Local Parent) / Coentity
Coordination / Coentity Responsiveness / Coentity Financial Performance / Coentity
Formalization Of Decision Making / Coentity Differentiation Strategy / Dysfunctional
Competition / Environmental Dynamism / Cultural Distance / Years Of Operation / Parent
Monitoring (Foreign Parent) / Parent Monitoring (Local Parent) / Contract Specificity /
Interest Alignment
216
Datenblatt Primärstudie Goll (M2004)
Bibliographische Angaben:
Titel: The Moderating Effect Of Environmental Munificence And Dynamism On The
Relationship Between Discretionary Social Responsibility And Firm Performance,
erschienen in Journal of Business Ethics, Band 49, Jahr 2004, Seite 41-54.
Autoren: Goll, Irene; Rasheed, Abdul A.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht den Einfluß des Umfeldes auf die Beziehung zwischen "corporate
social responsibilty" und Firmenperformance. Die Studie prüft die Behauptung, dass ein
freigibiges und dynamisches Umfeld die Beziehung zwischen "social responsibility" und
finanzieller Performance steuert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Umgebung wirklich
einen wesentlichen Effekt auf die Beziehung zwischen "social responsibilty" und
Firmenperformance hat. Außerdem trägt die "social responsibility" zu der
Firmenperformance bei, wenn die Umgebung dynamisch und freigibig ist.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Durchführung von E-Mail Befragung
Bereich: Industrie
Befragung: CEO oder HR Manager der Top 1000 US Companies
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Financial Performance = Return On Sales Und Return On Assets
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: ROS (Return On Sales)
Definition Vertrauen: Social Responsibility (geprägt durch Ideology)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Integrity
Vertrauensmessung im Beitrag: Gemessen mit 3 Item Skala
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
217
Stichprobengröße Primärstudie: 62
Korrelation Primärstudie: 0,210
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,213
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,042 und oberes Limit 0,468
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Munificence / Dynamism / ROA / ROS / Size
218
Datenblatt Primärstudie Hall (M1994)
Bibliographische Angaben:
Titel: The Impact Of Buyer-Seller Relationships On Organizational Purchasing,
erschienen in Journal of Marketing Management, Band 4, Jahr 1994.
Autoren: Hall, Mark C.; Rao, C. P.
Kurzzusammenfassung:
Die Einkäufer-Verkäufer Beziehung ist ein mächtiger Mechanismus, der sowohl
Risikowahrnehmungs- als auch Risikoabbauverhalten erklären kann. Die Ergebnisse
zeigen, dass Strategien die das Risiko reduzieren, sich von einer Einkäufer-Verkäufer
Beziehung zu der anderen unterscheiden. Die Existenz einer etablierten Einkäufer-
Verkäufer Beziehung reduziert maßgeblich die Risikowahrnehmung und den Grad des
finanziellen Risikos.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Durchführung von E-Mail Befragung
Bereich: Industrie
Befragung: Buyer Der National Association Of Purchasing Manager
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance ist abhängig von Risiko ("Risk Reduction"
Beispielsweise ein falsches Produkt zu kaufen)
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Performance
Definition Vertrauen: Buyer-Seller-Relationship maintenance
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Buyer-Seller-Relationship maintenance
- split order between different suppliers
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: t-Wert aus Primärstudie verwendett
219
Stichprobengröße Primärstudie: 474
Korrelation Primärstudie: Korrelation von 0,049 über t-Wert von 1,069 errechnet
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,049
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,041 und oberes Limit 0,139
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Financial / Performance / Psychological / Social / Physical / Time / Opportunity
220
Datenblatt Primärstudie Hernandez-Espallardo (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Outcome- And Behaviour-Control In Distribution Partnerships: The Role Of Trust
And Dependence And Their Effects On Performance, erschienen in International Review of
Retail, Distribution & Consumer Research, Band 18, Jahr 2008, Seite 63-86.
Autoren: Hernandez-Espallardo, Miguel; Arcas-Lario, Narciso.
Kurzzusammenfassung:
In Vertriebspartnerschaften werden oftmals spezielle Kontrollprozesse angewandt um
erwünschte Ziele zu erreichen. Viele Forschungen bezüglich der ergebnis- und
verhaltensorientierten Kontrolle nehmen die Perspektive der Firma ein, die die Beziehung
koordiniert. Die Frage, ob die Firma, die gemanaged wird auch einen Vorteil davon hat
bleibt offen. Die Untersuchung zeigt, dass sowohl die managende Firma, als auch die
gemanagte Firma von den Effekten der Ziel- und Verhaltenskontrolle profitieren können
und eine bessere Performance erzielen können. Das Vertrauen der gemanagten Firma in
die Firma, die managed erhöht die Performance der Ziel- und Verhaltenskontrolle. Die
Abhängigkeit der gemanagedten Firma von der Firma, die managed verringert die
positiven Effekte der verhaltensbasierten Kontrolle auf die gemanagte Firma.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Verschicken von Briefen, Durchführung von Telefoncalls, Interviews und
Fragebogenbefragung.
Bereich: Industrie
Befragung: Spanische Fruchterzeuger
Geografische Region: Spanien
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance hat zwei Dimensionen: 1. Ökonomische 2.
Operationale Performance, dies wird gemessen an 3 Kriterien
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Economic performance mit 3 Kriterien 1. sales 2. profit
3. satisfaction; auf einer Skala von 1 bis 10
221
Definition Vertrauen: Ehrlichkeit, Offenheit, Verständnis, Vertrauen
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Trust hat 4 Kriterien zur Messung 1. Honesty 2.
Benevolence (Understands Problems) 3. Use Best Judgement When Advise You 4. Tells
Truth - jeweils auf einer Skala von 1 bis 10
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
Stichprobengröße Primärstudie: 157
Korrelation Primärstudie: 0,542
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,607
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,449 und oberes Limit 0,765
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Economic Performance, Operational Performance, Outcome-Based Control, Behaviour-
Based Control, Target's Trust In The Source, Target's Dependence On The Source
222
Datenblatt Primärstudie Hewett (M2001)
Bibliographische Angaben:
Titel: Dependence, Trust, And Relational Behavior On The Part Of Foreign Subsidiary
Marketing Operations: Implications For Managing Global Marketing Operations,
erschienen in Journal of Marketing, Band 65, Jahr 2001, Seite 51-66.
Autoren: Hewett, Kelly; Bearden, William O..
Kurzzusammenfassung:
Es wird untersucht, wie die Fähigkeit einer globalen Firma erfolgreiche Beziehungen
zwischen ihren ausländischen Tochtergesellschaften und Marketing Maßnahmen des
Hauptsitzes zu pflegen, Produktperformance quer durch die Märkte verbessern kann. Wie
die Ergebnisse zeigen, beeinflussen kooperative Beziehungen Produktperformance auf den
Märkten der Tochtergesellschaften positiv. Die Einwilligung der Tochtergesellschaften
wird zunehmend wichtiger wenn die Firma versucht die Marketing Programme zu
standardisieren.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kooperation
Erhoben über: Fragebogenbefragung und Durchführung von Telefonanrufen.
Bereich: Mix
Befragung: Zentralen und ausländische Zweigniederlassungen
Geografische Region: International
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: To Achieve It Established Performance Objectives
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Trust auf 1-7 Likert Skala mit 4 Kriterien gegenüber Ziel
"Extend Achieved Outcomes Relative To Its Original Objective"
1. Market Share
2. Sales
3. Return On Assets
4. Profit Margin
5. Return On Investment
223
Definition Vertrauen: Range From Those Viewing Trust As A Personality Trait To Those
Encompassing Beliefs About Another's Behavior Or Behavior That Reflects The Truster's
Vulnerability To The Other. "The Perceived Credibility And Benevolence Of A Target Of
Trust."
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Trust auf 1-7 Likert Skala mit 6 Kriterien
1. Keep Promises
2. Believe In Infos Headquarter Provides Us
3. Headquarter Is Concerned With The Success
4. Headquarter Considers Our Welfare
5. Individuals At Headquarter Are Trustworthy
6. Individuals At Headquarter Are Not Always Honest With Us
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korellation
Stichprobengröße Primärstudie: 143
Korrelation Primärstudie: 0,290
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,299
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,133 und oberes Limit 0,464
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Dependence / Individualism / Acquiescende / Cooperation / Performance / Market
Program Orientation
224
Datenblatt Primärstudie Holm (M1999)
Bibliographische Angaben:
Titel: Creating Value Through Mutual Commitment To Business Network Relationships,
erschienen in Strategic Management Journal, Band 20, Jahr 1999, Seite .
Autoren: Holm, Desiree Blankenburg; Eriksson, Kent; Johanson, Jan.
Kurzzusammenfassung:
Die miteinander kooperierenden Firmen müssen viel "commitment" mitbringen, um
langfristige Geschäftsbeziehungen aufzubauen. Diese Arbeit analysiert die gegenseitige
Abhängigkeit in Businessbeziehungen. Insbesondere wird untersucht, ob geschäftliche
Netzwerke und die Beziehung zwischen den Austauschpartnern die gegenseitige
Abhängigkeit dieser Partnern beeinflusst und ob die gegenseitige Abhängigkeit den
Einfluss auf die Wertschöpfung in der Geschäftsbeziehung nimmt. Die Ergebnisse zeigen,
dass Beziehungsaufbau und Geschäftsnetzwerke einen größeren Effekt auf die
Wertschöpfung haben als ohne Beziehung erzielt werden kann.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Netzwerke
Erhoben über: Durchführung von Interviews und Fragebogenbefragung.
Bereich: Industrie
Befragung: Manager European supplier firms
Geografische Region: Europa
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Value Creation (Profit) Als Synonym für Performance
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: "Profit C" Profit Over A 5-Year Period, Given All Costs
And Revenues
Definition Vertrauen: Strong Commitments That Require A Long-Term Perspective In
Developing Their Business With Each Other
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: "SOC" Commitment Supplier Customer
225
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 115
Korrelation Primärstudie: 0,266
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,273
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,087 und oberes Limit 0,458
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
SLOSEC / CLOSES / INVESTC / INCESTS / PROFITS / PROFITC / CC / COS / SOC / SS
226
Datenblatt Primärstudie Jap (M1999)
Bibliographische Angaben:
Titel: Pie-Expansion Efforts: Collaboration Processes In Buyer-Supplier Relationships,
erschienen in Journal of Marketing Research (JMR), Band 36, Jahr 1999.
Autoren: Jap, Sandy D..
Kurzzusammenfassung:
Die Studie erklärt wie erfolgreiche Strategien zur Wertschöpfung über Firmengrenzen
hinweg entworfen werden können. Dazu ist Koordination über Firmengrenzen hinweg und
Investition notwendig. Der Kollaborations- und Koordinationsprozess kann zu erhöhter
finanzieller Performance führen und einen Wettbewerbsvorteil darstellen. Die
Einheitlichkeit von Zielen und Vertrauen sind wichtige Faktoren für eine erfolgreiche
Koordination über Unternehmensgrenzen hinweg.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kollaboration
Erhoben über: Durchführung von Interviews und Fragebogenbefragung.
Bereich: Service
Befragung: Executives aus Fortune 50 Firmen
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Profit Performance Wird Beeinflusst Durch A. Coordination
Effort Und B. Idiosyncratic Investment - Beide Faktoren Werden Durch Goal Congruence
/ Complementary Capabilities / Interpersonal Trustworthness / Enviromental Factor
geprägt (Modell Seite 463)
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Profit Performance gemessen an 3 Kriterien in Likert 1-
7 Skala
They Have Achieved A High Level Of Joint Profits Between Them.
They Have Generated A Lot Of Profits Together.
They Have Increased Joint Profits Shared Between Them.
227
Definition Vertrauen: Trust Is The Ability To Predict The Actions Of The Other Party In
The Relationship Reliably And The Belief That The Other Party Will Not Act
Opportunistically If Given The Chance To Do So (Andaleeb 1992; Anderson and Narus
1990; Deutsch 1958)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Operationalisierung fehlt im Appendix
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 321
Korrelation Primärstudie: 0,270
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,277
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,167 und oberes Limit 0,387
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
1 Environmental Dynamism
2 Environmental Demand
3 Goal Congruence Of The Dyad
4 Complementary Capabilities Of The Dyad
5 Beliefs In Interpersonal Trustworthiness
6 Coordination Effort
7 Idiosyocraijc Investments
8 Profit Performance
9 Realized Competitive Advantages
228
Datenblatt Primärstudie Johnson (M2004)
Bibliographische Angaben:
Titel: Effects Of Supplier Trust On Performance Of Cooperative Supplier Relationships,
erschienen in Journal of Operations Management, Band 22, Jahr 2004, Seite 23.
Autoren: Johnston, David A.; McCutcheon, David M.; Stuart, F. Ian; Kerwood, Hazel.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht Zulieferervertrauen anhand von drei Kategorien des
zwischenbetrieblichen kooperativen Verhaltens sowie die Einkäuferwahrnehmung der
Beziehungsperformance anhand von diesem Verhalten. Der bedeutendster Faktor für
Einkäuferzufriedenheit ist Zuliefererperformance. Es wurde festgestellt, dass Flexibilität in
der Beziehung die Performance zwar nicht beeinflusst, dafür aber zu Zufriedenheit führt.
Außerdem, trägt erhöhtes kooperative Verhalten zur höher wahrgenommenen Performance
und Zufriedenheit zwischen den Firmen bei. Das Schlüsselelement in der Hersteller und
Zulieferer Beziehung ist es das Vertrauen des Zulieferers zu gewinnen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kooperation
Erhoben über: Durchführung von E-Mail Befragung
Bereich: Industrie
Befragung: Einkäufer / Käufer der Purchasing Management Association of Canada
Geografische Region: Canada
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance ist die durch "Joint Responsibility", "Shared
Planing", und "Flexibility" beeinflusste und durch den Käufer wahrgenommene
Performance, die selbst wiederum "Satisfaction" beeinflusst
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: 7 Punkte Likert Skala zu Buyer's assessment of
relationship's performance
Definition Vertrauen: "Trusting Relationships" - Where Each Party In The Chain Has
Mutual Confidence In The Other Members’ Capabilities And Actions.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
229
Vertrauensmessung im Beitrag: „Suppliers Benevolence“ als Wert in Metaanalyse
Trust wird gemessen an 7 Punkte Likert Skala
1. Benevolence
2. Dependability
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 164
Korrelation Primärstudie: 0,002
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,002
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,152 und oberes Limit 0,156
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Cooperative Behaviors; Supplier’s Observation Of The Buyer’s Dependability And
Benevolence; Joint Responsibility, Shared Planning, Flexibility In Arrangements; Buyer's
Assessment Of Relationship's Performance, Buyer's Satisfaction
230
Datenblatt Primärstudie Johnson (M2005)
Bibliographische Angaben:
Titel: Cognitive And Affective Trust In Service Relationships, erschienen in Journal of
Business Research, Band 58, Jahr 2005.
Autoren: Johnson, Devon; Grayson, Kent.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie betrachtet Vertrauen vom Standpunkt der Sozialpsychologie, der sich von
dem der Marketingwissenschaft unterscheidet. Sie postuliert, dass zwischenmenschliches
Vertrauen in Endverbraucher Service Beziehungen kognitive und affektive Dimensionen
hat. Die Studie untersucht den Einfluss der Serviceprovider Erfahrung,
Produktperformance, Reputation des Unternehmens, Zufriedenheit und Einfluss auf die
Wahrnehmung der Endverbraucher in diesen Dimensionen von Vertrauen. Kognitive und
Affektive Vertrauensdimensionen können dabei empirisch getrennt werden, beide haben
Gemeinsamkeiten, beruhen aber auf unterschiedlichen Ansätzen. Die Studie verschafft
dadurch weitere Aufschlüsse in dem Zusammenhang von Vertrauen und
Verkaufseffektivität.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Durchführung von E-Mail Befragung und Interviews.
Bereich: Service
Befragung: Customer To Financial Advisory
Geografische Region: UK
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Produkt Performance ist die Bewertung des Kunden der gesamten
Leistung (Service, etc)
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Product Performance auf 1-7 Likert
Frage "How Would You Rate The Performance"
Definition Vertrauen: "Cognitive Trust" Is A Willingness To Rely On A Service Provider
Based On Specific Instances Of Reliable Conduct
231
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Cognitive trust (eine von drei Vertrauenskomponenten)
1. Given The Track Record, I Have No Reservation
2. No Reason To Doubt
3. I Can Rely On Analysis
4. I Have To Be Cautious
5. I Can Not Depend On
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 334
Korrelation Primärstudie: 0,420
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,448
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,340 und oberes Limit 0,555
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Service Provider Expertise / Product Performance / Firm Reputation / Satisfaction With
Previous Interactions / Similarity / Cognitive Trust / Affective Trust / Sales Effectiveness /
Anticipation Of Future Instruction
232
Datenblatt Primärstudie Krishnan (M2006)
Bibliographische Angaben:
Titel: When Does Trust Matter To Alliance Performance?, erschienen in Academy of
Management Journal, Band Vol. 49 Issue 5, 24p, Jahr 2006, Seite 894-917.
Autoren: Krishnan, Rekha; Martin, Xavier; Noorderhaven, Niels G.
Kurzzusammenfassung:
In dieser Studie wird untersucht wie Unsicherheit die Vertrauen-Performance Beziehung
in Kooperationen vermindert. Es wird unterschieden zwischen der Verhaltensunsicherheit
(Bedeutung: Handeln des Partners voraussehen und verstehen) und Umweltunsicherheit
(äußerlich verursacht). Vertrauen ist viel wichtiger für Performance unter
Verhaltensunsicherheit und weniger wichtiger unter Umweltunsicherheit. Die Studie
kommt zu der Schlußfolgerung, dass Partner sich auf den Aufbau vom Vertrauen zwischen
den Organizationen konzentrieren und in den Bereichen fokussieren müssen, in denen die
potentielle Verbesserung in der Allianzperformance sich lohnt (was davon abhängt, welche
Art der Unsicherheit vorliegt).
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Erhoben über: Duchführung von Interviews und Fragebogenbefragung.
Bereich: Industrie
Befragung: Managing Directors And Senior Executives
Geografische Region: Indien
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Allianz Performance sollte durch die Manager bestimmt werden.
"The Hybrid Structures And Transitory Nature Of Alliances (Buckley &Glaister, 2002;
Olk, 2002) Present Unique Challenges For Evaluating Performance And Hinder The Use
Of Two Common Indicators Of Firm Performance, Financial Profitability And Survival.
Most Alliances Do Not Report Financial Performance, Which Would In Any Case Tend To
Be Biased By Partners’ Accounting Preferences. Survival Is An Imperfect Indicator Of
Success Because An Alliance Can Be Successful And Discontinued—For Instance, Because
It Has Served Its Purpose—Or Unsuccessful And Not (Yet) Discontinued, For Instance
233
Because The Partners Still Hope To Improve The Relationship (Yan & Zeng 1999). To
Circumvent Such Hurdles, Much Of The Alliance Performance Research Has Relied On
Managers’ Evaluations Of Alliance Success (e.g., Aulakh et al., 1996; Isobe et al., 2000;
Lin & Germain, 1998; Saxton, 1997). Doing So Is Appropriate When Respondents
Represent Top Management (see Olk, 2002). Because The Respondents In Our Sample
Were Very Well Informed About The Alliances In Which They Were Involved, We Were
Confident That It Was Proper To Rely On Managerial Evaluations Of Alliance Success.
Moreover, Geringer and Hebert (1991) Found Strong Correlations Between Subjective
And Objective Measures Of Alliance Performance."
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: 5 Kriterien auf 5-Punkt-Likert Skala
1. satisfaction Overall Performance Alliance
2. Satisfaction Of Foreign Partner (Local Partner Was Asked)
3. Satisfaction With Goal Achivement
4. Satisfaction With Financial Performance
5. Satisfaction With Financial Performance From Foreign Partner (Local Partner Asked)
Definition Vertrauen: "trust As The Expectation Held By One Firm That Another Will Not
Exploit Its Vulnerabilities When Faced With The Opportunity To Do So" (Barney &
Hansen 1994 / Mayer et al. 1995 / Sako 1991) Vertrauen ist wichtiger bei ungewissem als
bei kontrolliertem Umfeld.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: 3 Kriterien auf 5-Punkt-Likert Skala
1. Fairness
2. Reliability
3. Goodwill
(nach Aulakh et al. (1996) und Sako and Helper (1998))
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 126
Korrelation Primärstudie: 0,520
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,576
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,400 und oberes Limit 0,753
234
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Performance / Position / Investment Size / Cultural Distance / Local Partner Size / Equity
Alliance / Alliance Duration / Information Exchange / Interdependence / Interpartner
Competition / Environmental Instability / Environmental Unpredictability / Trust
235
Datenblatt Primärstudie Lado (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Trust-Opportunism Paradox, Relationalism, And Performance In Interfirm
Relationships: Evidence From The Retail Industry, erschienen in Strategic Management
Journal, Band 29, Jahr 2008, Seite 401-423.
Autoren: Lado, Augustine A.; Dant, Rajiv R.; Tekleab, Amanuel G.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht aus dem Blickwinkel der Agenttheorien die Effekte von Vertrauen
und Opportunismus auf die Beziehungen und die Performance in Interfirm-
Zusammenarbeiten. Dabei wird angenommen, dass Vertrauen und Opportunismus einen
starken Einfluß auf Peformance und Austauschbeziehungen zwischen Firmen haben. Als
Ergebnis stellt die Studie "Relationalism" als Mediator zwischen linearen
Vertrauenseffekten und Opportunismus auf Performance fest.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Fragebogenbefragung
Bereich: Handel
Befragung: Catalog Intermediaries (Agents) Affiliated With Large Retail Firms (Principal)
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance in der Definition des "Rational Goal" Modelles
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Performance gemessen an 5 Kriterien:
1. sales Growth
2. Profit Growth
3. Overall Profitability
4. Labor Productivity
5. Cash Flow
Definition Vertrauen: Dyadic Trust (nicht generalisierter Trust)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
236
Vertrauensmessung im Beitrag: 6 Kriterien:
1. Honest In Dealings
2. Stands By Its Word
3. Keep Promises
4. Sincere In Dealings
5. To Do What Is Right
6. Have Great Confidence
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 409
Korrelation Primärstudie: 0,210
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,213
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,116 und oberes Limit 0,310
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Asset Specificity / Trust / Opportunism / Relationalism / Performance
237
Datenblatt Primärstudie Liu (M2009)
Bibliographische Angaben:
Titel: Governing Buyer-Supplier Relationships Through Transactional And Relational
Mechanisms: Evidence From China, erschienen in Journal of Operations Management,
Band 27, Jahr 2009, Seite 294-309.
Autoren: Liu, Yi; Luo, Yadong; Liu, Ting.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht die optimale Hersteller zu Distributor Zusammenarbeit auf
Grundlage von vertraglichen und sozialen Mechanismen. Schwerpunkt dabei liegt auf der
Hersteller zu Distributoren Beziehungen in China, die an 225 Unternehmen erhoben
wurden. Die beste Performance ergibt sich, wenn sowohl vertragliche Grundlagen als auch
Vertrauen besteht. Sowohl ausschließlicher Fokus auf Verträge als auch ausschließlicher
Fokus auf Vertrauen schneidet dabei schlechter ab.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Mix
Befragung: Industrie und Distributoren im Haushaltswarenbereich
Geografische Region: China
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: In This Case We Treat Performance As A Relationship
Performance. R.P. Is Shared Outcomes For All Parties Arising From A Cooperative
Relationship In The Form Of Increased Sales, Market Share, etc.
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: 1-7 Likert Skala
Definition Vertrauen: Confidence Or Belief That One Partner Possesses About The
Honesty And Benevolence Of The Other Partner
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: 1-7 Likert Skala
Mathematische Daten:
238
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 225
Korrelation Primärstudie: 0,570
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,648
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,516 und oberes Limit 0,779
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Contract, Transaction-Specific Investment, Relational Norms, Opportunism, Transactional
Complexity, Personal Relationship
239
Datenblatt Primärstudie Luo (M2002)
Bibliographische Angaben:
Titel: Building Trust In Cross-Cultural Collaborations: Toward A Contingency
Perspective, erschienen in Journal of Management, Band 28, Jahr 2002, Seite 669-694.
Autoren: Luo, Yadong.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen Vertrauen und Performance in
internationalen strategischen Allianzen. Dabei wird die Hypothese aufgestellt, dass die
Randumstände einer Allianz wie Alter, angemessene Risikoverteilung, Ungewissheit der
Märkte, Unabhängigkeit der Ressourcen und beiderseitiges Commitment eine wichtige
Rolle spielen. Vertrauen hat einen deutlichen Einfluß auf Performancefaktoren wie
Profitabilität und Umsatz wenn die Allianz jünger ist, die Risikoverteilung zwischen den
Parteien ausgeglichen ist, der Markt weniger volantil ist, die Partner stark von den
gemeinsamen Ressourcen abhängig sind und das Commitment zu der andauernden
Partnerschaft von beiden Parteien groß ist. Kulturelle Distanz ist kein direkter Moderator
des Vertrauens zu Performance Zusammenhanges, aber beeinflusst das Vertrauen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Mix
Befragung: Internationale Allianzen aus der Ministry of Foreign Trade and Economic
Cooperation MOFTEC Datenbank
Geografische Region: China
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: The Joint Payoffs As Reflected In An ISA’s (Inter.Str.Alliances)
Financial Returns And Sales Efficiency. ROI - Return On Investment.
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Return On Investment (ROI) aus Datenbank
Definition Vertrauen: itself Is A Dependent Variable (Effect), Influenced By Institutional,
Organizational, And Individual Factors. Can Be The Result Of Deep Dependence And
240
Identity Formation. The Result Of Institutional Arrangements. A Moderator In Shaping
Causal Relationship
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: "Interorganizational Trust" auf 1-7 Likert Skala mit 8
Kriterien
1. Trust To Make Sensible ISA Decisions
2. Others Do Not Gain Advantage By Deceiving Us
3. Rely On Other
4. Resource Commitment
5. Mutual Trust
6. Stand By Its Word
7. Never Profit To Our Expense
8. Flexible When We Can Not Keep Our Promise
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 255
Korrelation Primärstudie: 0,210
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,213
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,090 und oberes Limit 0,337
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
alliance Age, Cultural Distance Between Partners, Market Uncertainty, Resource
Interdependence, Risk Commensuration, Reciprocal Commitment
241
Datenblatt Primärstudie Luo (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Procedural Fairness And Interfirm Cooperation In Strategic Alliances, erschienen in
Strategic Management Journal, Band 29, Jahr 2008, Seite 27-46.
Autoren: Luo, Yadong.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht Fairness im Umgang zwischen Partnern (procedural fairness) und
die Auswirkung auf Performance. Dabei wird über eine Pfadanalyse bewiesen, dass
Fairness über höheres Vertrauen einen direkten Einfluß auf die operative Performance
(Prozessperformance), aber nur einen indirekten Einfluß auf die finanzielle Performance
hat. Fairness im Umgang trägt dabei mehr zu Performance bei, wenn es sich um
gleichberechtigte Joint Ventures handelt als bei vertraglich vereinbarten
Zusammenarbeiten.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Mix
Befragung: Daten aus World Investment Report
Geografische Region: China
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance besteht aus den Bereichen "operational" und
"procedural" Performance
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Financial Outcome
Definition Vertrauen: gemäss der Definition von Inkpen and Currall (1997) und Zaheer et
al. (1998) (Anmerkung: als Vertrauensmessung durch den Autor aus Orginaltext
eingefügt)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Interorganizational trust
1. The Amount Of Trust An Jv Firm Has In A Trustee Jv Firm;
2. The Amount Of Inter-Firm Trust Between Two Jv Partner Firm; And
242
3. The Mutuality Of Inter-Firm Trust Between Two Firms.
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 168
Korrelation Primärstudie: 0,150
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,151
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,001 und oberes Limit 0,304
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Procedual Justice / Interpersonal Trust / Interorganizational Trust / Financial Outcome /
Operational Outcome / Cultural Distance / Governance Form (Equity) / Size / Age /
Location / Industry Growth / Market Orientation (Export) / Local Ownership (State) /
Ethnic Difference
243
Datenblatt Primärstudie McGuire (M1988)
Bibliographische Angaben:
Titel: Corporate Social Responsibility And Firm Financial Performance, erschienen in
Academy of Management Journal, Band 31, Jahr 1988, Seite 854-872.
Autoren: McGuire, Jean B.; Sundgren, Alison; Schneeweis, Thomas.
Kurzzusammenfassung:
Über die "Corporate Reputation" Liste des Fortune Magazines wird die Beziehung
zwischen der in der Öffentlichkeit wahrgenommenen Verantwortlichkeit der Firma und der
finanziellen Performance gemessen. Corporate social responsibility ist eng mit
Billanzgewinn und Aktiendividende, also mit finanzieller Performance, verbunden.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Industrie
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Marktperformance = risk-Adjusted Return, Or Alpha, And Total
Return
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: ROA (1982 bis 1984)
Definition Vertrauen: Corporate Talent And Community And Environmental Responsibility
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Integrity
Vertrauensmessung im Beitrag: Bewertung der Konkurrenten durch Manager in einer
Skala von 0 bis 10 (1983 bis 1985)
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
Stichprobengröße Primärstudie: 131
Korrelation Primärstudie: 0,470
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,510
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,337 und oberes Limit 0,683
244
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Corporate Social Responsibility / ROA / Average Assets / Operating Income Growth /
Sales Growth / Asset Growth / Alpha / Total Return / Debt To Assets / Operating Leverage
/ STD For Operating Income / Beta / STD For Total Return
245
Datenblatt Primärstudie McWilliams (M2000)
Bibliographische Angaben:
Titel: Corporate Social Responsibility And Financial Performance: Correlation Or
Misspecification?, erschienen in Strategic Management Journal, Band 21, Jahr 2000, Seite
603.
Autoren: McWilliams, Abagail; Siegel, Donald.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen Corporate Social Responsibility und
finanzieller Performance unter der Berücksichtigung von Investitionen in Forschung und
Entwicklung. Bei richtiger Justierung des Modelles zeigt sich, dass Corporate Social
Responsibility einen neutralen Einfluß auf finanzielle Performance hat und dass der
wirkliche Einflussfaktor die Investitionen in Forschung und Entwicklung ist.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Mix
Befragung: keine Befragung, Daten wurden aus Datenbank ermittelt
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Financial Performance über einen längeren Zeitraum
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Buchhalterische Gewinne (aus Billanz)
Definition Vertrauen: Vorgegeben durch den Bereich in dem die Firma tätig ist (per
Definition Bereiche festgelegt und aus Datenbank ermittelt)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Integrity
Vertrauensmessung im Beitrag: Ergebnisse von Firmen mit Corporate Social
Responsibility wurden mit Ergebnissen anderer Firmen verglichen (aus der "Compustat
and KLD" data Datenbank)
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
246
Stichprobengröße Primärstudie: 524
Korrelation Primärstudie: 0,356
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,372
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,286 und oberes Limit 0,458
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Performance / Corporate Social Responsibility / Forschung und Entwicklung
247
Datenblatt Primärstudie Medlin (M2005)
Bibliographische Angaben:
Titel: A collaborative Interest Model Of Relational Coordination And Empirical Results,
erschienen in Journal of Business Research, Band 58, Jahr 2005.
Autoren: Medlin, Christopher J.; Aurifeille, Jacques-Marie; Quester, Pascale G.
Kurzzusammenfassung:
Die Autoren testen ein neues Modell (das CIM collaborative interest model) um die
Einwirkung von Vertrauen und Commitment zu messen. Als Ergebnis wird festgestellt,
dass Vertrauen und Commitment besser dazu geeignet sind die Performance einer
Beziehung zu umschreiben als Marktkoordinationsmechanismen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Kollaboration
Bereich: Industrie
Befragung: Supplier / Buyer
Geografische Region: Australien, Neuseeland, Malaysia, Singapur
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance ist „Profit, Sales, Market Share, Growth In Market
Share“ sowie die Erfüllung der Erwartung
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: P1 wurde verwendet (overall Performance etc.)
Relationship Performance (nach Aulakh et al., 1997; Holm et al., 1996) nach den
Kriterien: "Relative To Your Firm’s Expectations In The Focus Market What Has Been
The Performance Of The Interfirm Relation On The Following Dimensions: Overall
Performance, Profit, Sales, Sales Growth, Market Share, Market Share Growth"
Definition Vertrauen: Vertrauen ist ein Teil von "Relational Coordination". Dazu gehört
auch "commitment" und andere Faktoren.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Verwendet wurde T1 (Kriterium 1) Trust (nach Morgan
and Hunt, 1994) anhand der folgenden Kriterien:
1. At Times In This Relationship The Other Party Cannot Be Trusted.
248
2. In This Relationship, The Other Party Can Be Counted On To Do What Is Right.
3. The Other Party Is Truly Sincere In Their Promises.
4. The Other Party Can Be Completely Trusted To Meet Their Obligations To The
Partnership.
5. Our Partner Is Perfectly Credible.
6. The Other Party Can Be Counted On To Help This Firm If The Need Arises.
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 83
Korrelation Primärstudie: 0,450
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,485
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,266 und oberes Limit 0,704
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Alle gemessenen Kriterien wurden genauso in Korrelationsübersicht gezeigt (RE1 / RE2 /
FO1 / FO2 / EG1 / EG2 / C1 / C2 / T1 / T2 / T3 / P1 / P2)
249
Datenblatt Primärstudie Muthusamy (M1999)
Bibliographische Angaben:
Titel: Does Power Sharing Matter? The Role Of Power And Influence In Alliance
Performance., erschienen in Journal of Business Research, Band , Jahr 1999.
Autoren: Muthusamy, Senthil Kumar, and Margaret A. White.
Kurzzusammenfassung:
Wissenschaftliche Studien unterstützen die These, dass ausgeglichene Machtverteilung
zwischen Kooperationspartnern zur Stabilität beiträgt. Basierend auf sozialen
Austauschtheorien wird der Effekt gleicher Machtverteilung auf die wahrgenommene
Performance untersucht. Gleiche Einfluß- und Machtverteilung ist ein wichtiger Faktor für
die empfundene Allianzperformance, dies trift insbesondere für internationale Allianzen
zu.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Industrie
Befragung: Manager von „Publicly Owned US Firm Alliances“ aus Lexis-Nexis Database
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: "Perceived Alliance Performance" wird an einem generischen
Kriterium gemessen, da es sich oft um Zusammenarbeiten von Großunternehmen mit
spezifischen Zielsetzungen handelt reichen Zielperformanceindikatoren alleine nicht aus.
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Perceived alliance performance 5 Kriterien auf 7-
Punkte-Likert Skala:
1. Productive Relationship (2 Kriterien)
2. Benefits And Returns Are Fair
3. Contribution To Profit, Market Share, Competitive Advantage (2 Kriterien)
Definition Vertrauen: In Anlehnung an (Mayer and Davis, 1998). "The Measure Of Trust
Captured Three Dimensions Of Partner Trustworthiness: Ability, Benevolence And
Integrity."
250
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Trust
Vertrauensmessung im Beitrag: Interfirm trust - "17-item Measure Of Respondent's
Perception Of Partner's Trustworthiness", die nicht näher aufgezählt werden
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 179
Korrelation Primärstudie: 0,500
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,549
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,402 und oberes Limit 0,697
251
Datenblatt Primärstudie Muthusamy (M2007)
Bibliographische Angaben:
Titel: An Empirical Examination Of The Role Of Social Exchanges In Alliance
Performance, erschienen in Journal of Managerial Issues, Band Vol. 19 Issue 1, Jahr
2007, Seite 53-75.
Autoren: Muthusamy, Senthil Kumar; White, Margaret; Carr, Amelia.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht die Rolle des aktuellen sozialen Austausches zwischen den
Partnern wie zum Beispiel zwischenbetriebliches Austauschverhältnis, Vertrauen und
gegenseitiger Einfluss in der wahrgenommenen Allianzperformance und den Willen diese
Allianz fortzusetzen. Die Ergebnisse zeigen, dass der soziale Austausch wie Willen zum
Fortsetzen, Vertrauen und gegenseitiger Einfluss zwischen den Partnern eine positive
Beziehung zu der wahrgenommenen Allianzperformance hat.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Erhoben über: Verschicken von Briefen, Durchführung von Telefoncalls, E-Mail Befragung
und Interviews
Bereich: Industrie
Befragung: CEO und Vice President
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Alliance performance ist "propensity of a partner to continue the
alliance"
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Perceived alliance performance
Definition Vertrauen: "Trust" hat 3 verschiedene Bestandteile (Ability-Based Trust /
Benevolence-Based Trust / Integrity-Based Trust), die getrennt gemessen werden müssen.
Bei einer gemeinsammen Messung würden die Unterschiede untergehen.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: nur Benevolence-based trust wurde verwendet
252
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 144
Korrelation Primärstudie: 0,480
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,523
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,358 und oberes Limit 0,688
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Perceived Alliance Performance / Propensity To Continue / Reciprocal Commitment /
Ability-Based Trust / Benevolence-Based Trust / Integrity-Based Trust / Mutual Influence /
International / Non-Equity Vs. Equity JV / Firm Size / Computer & Office Equipment /
Software / Electronics / Telecommunication / Prior Experience With Partner / Alliance
Age / Total Number Of Alliance
253
Datenblatt Primärstudie Nevins (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Performance Implications Of Distributor Effectiveness, Trust, And Culture In Import
Channels Of Distribution, erschienen in Industrial Marketing Management, Band 37, Jahr
2008, Seite 46-58.
Autoren: Nevins, Jennifer L.; Money, R. Bruce.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht wie industrielle Distributoren Mehrwert in ihre Vertriebskanäle
bringen können. Dabei wird auch der Mehrwert von Vertrauen in Beziehungen, die über
kulturelle Grenzen hinweggehen untersucht. Vertrauen wird dabei als ein "Mehrwert" in
der Beziehung erkannt, der besonders wichtig in interkulturellen Kooperationen ist.
Vertrauen ist dabei ein besserer Mediator als rechtliche Verträge. Das vorhandensein von
rechtlichen Verträgen kann unter gewissen Umständen sogar die Performance des
Distributors verschlechtern.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Industrie
Befragung: Distributoren
Geografische Region: USA - Canada
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance wird geprägt durch "Distributor effectiveness" und
"Trust", wobei Verträge Moderatoren der Beziehung sind (Modell Seite 47)
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Performance mit 3 Kriterien über Likert Skala:
1. Relationship is profitable
2. Relationship has generated a high volume of sales
3. Rapid salesgrowth
(Adaptiert von 9 Kriterien Skala Zou, Taylor, Osland (1998))
Definition Vertrauen: Lack Of Trust Is At The Heart Of Conflicts. Trust Lead To Mutually
Satisfaction
254
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Trust mit 4 Kriterien über Likert Skala:
1. This Supplier Keeps Promises It Makes
2. We Believe The Information That This Supplier Provides
3. Considers Our Welfare
4. Representatives Are Trustworthy
5. Representatives Are Honest With Us
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 474
Korrelation Primärstudie: 0,550
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,618
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,528 und oberes Limit 0,709
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Performance / Finacial / Strategie / Satisfaction / Distributor Effectiveness / Trust / Short-
Term Orientation / Individualism / Cultural Context Mismatch / Contracts
255
Datenblatt Primärstudie Nielsen (M2007)
Bibliographische Angaben:
Titel: Determining International Strategic Alliance Performance: A Multidimensional
Approach, erschienen in International Business Review, Band 16, Jahr 2007, Seite 337-
361.
Autoren: Nielsen, Bo Bernhard.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen subjektiven, multidimensionalen
Maßeinheiten zur Performancemessung von 113 internationalen strategischen Allianzen.
Dabei wird in Faktoren vor und nach der Allianzbildung sowie Ziel- und
Prozessperformance unterschieden. Dabei zeigt sich ein deutlicher Zusammenhang
zwischen Allianz Performance und der Risikoeinstufung des Allianzlandes sowie der
Reputation des Partners in der Zeit vor der Bildung der Allianz. Nach der Bildung der
Allianz sind Faktoren wie Know-How, Vertrauen, Weitergabe von Wissen und kultureller
Abstand am wichtigsten.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Mix
Befragung: Aktien und nicht-Aktienbasierte Joint Venture
Geografische Region: Dänemark
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: keine genaue Definition aber weite Performanceauffassung.
Allianz Performance wird über multiple Ziel- und Prozessperformancefaktoren festgelegt.
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: 3 ordinalskalierte Kriterien (Skala 1 bis 7)
1. Confidence In Partner
2. Joint Projects
3. Risk Of Opportunism
Definition Vertrauen: keine genaue Definition, generell breite Auffassung von Trust
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
256
Vertrauensmessung im Beitrag: 3 ordinalskalierte Kriterien (Skala 1 bis 7)
1. Confidence In Partner
2. Joint Projects
3. Risk Of Opportunism
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 138
Korrelation Primärstudie: 0,440
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,472
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,304 und oberes Limit 0,641
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Collaborative Know-How, Protectiveness, Complementarity, Cultural Distance
257
Datenblatt Primärstudie Palmatier (M2007)
Bibliographische Angaben:
Titel: A Comparative Longitudinal Analysis Of Theoretical Perspectives Of
Interorganizational Relationship Performance, erschienen in Journal of Marketing, Band
71, Jahr 2007.
Autoren: Palmatier, Robert W.; Dant, Rajiv P.; Grewal, Dhruv.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie zeigt an 396 Organisationen die Bedeutung der Faktoren Commitment,
Vertrauen, spezifische Investition als die Haupteinflussfaktoren für Performance einer
Beziehung. Die bisherigen Ansätze, diese Faktoren einzelnd zu messen führten nicht zum
Erfolg, so dass der Autor ein Modell unter Berücksichtigung aller Faktoren entwickelt und
erfolgreich testet. Das Modell ermöglicht konkrete Handlungsempfehlungen, so z.B. in
sichereren Märkten Ressourcen von Beziehungsbildung in spezifische Investitionen in die
Beziehung umzulenken während in unsicheren Märkten die Investition in Beziehungen
mehr Performance erbringt.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Mix
Befragung: Fortune 500 Firmen Manager
Geografische Region: International
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Finanzielle Performance Indikatoren (wie Umsatz) reflektieren
nicht die "Overall Performance". Gemessen wird hier auch das Erreichen von Zielen und
die Zusammenarbeit (neben finanziellen Faktoren).
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Overall Financial Performance
Definition Vertrauen: "Customer Trust" hat Einfluß auf "Customer Commitment" und
wirkt sich aus auf "Sales Growth / Overall Finacial Performance / Cooperation / Conflict"
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Customer Trust
258
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 396
Korrelation Primärstudie: 0,230
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,234
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,135 und oberes Limit 0,333
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Customer Commitment / Customer Trust / Interdependence / Dependence Asymmetry /
Customer Rsis/ Seller Rsis / Seller Opportunistic Behaviors / Relational Norms /
Communication / Overall Financial Performance / Cooperation / Conflict / Exchange Age
259
Datenblatt Primärstudie Pearce (M2002)
Bibliographische Angaben:
Titel: Performance Effects Of Alternative Joint Venture Resource Responsibility
Structures, erschienen in Journal of Business Venturing, Band 17, Jahr 2002, Seite 343.
Autoren: Pearce II, John A.; Hatfield, Louise.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht den Zusammenhang zwischen dem Erwerb von Joint Venture
Ressourcen, der Verantwortungsstruktur und dem Zielerreichungsgrad und Performance
des Joint Ventures in den USA. Als Ergebnis wird festgestellt, dass bei gleichverteilter
Ressourcenverantwortlichkeit ein höherer Zielerreichungsgrad erreicht wird, als bei der
Dominanz eines Partners. Entscheidend für den Joint Venture Erfolg ist außderdem die
vorab Festlegung von Verantwortlichkeiten, Zielen und Ressourcen zum Erreichen der
spätereren Ziele.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Joint Venture
Bereich: Industrie
Befragung: 83 US Firmen in Hersteller JV
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Managerial Perception Of Partner Satisfaction
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Partner Goal Achievement
Definition Vertrauen: Ressource Responsibility ist der Ausdruck dafür, ob Personal,
Finanzen und Wissen dem gemeinsamen JV zur Dependance Verfügung gestellt oder
abgesichert werden (=Trust).
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Balanced-Partner Ressource Responsibility
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
260
Stichprobengröße Primärstudie: 83
Korrelation Primärstudie: 0,440
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,472
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,253 und oberes Limit 0,691
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
JV Self Ressourcing / Dominant Partner Ressource Responsibility
261
Datenblatt Primärstudie Ryu (M2007)
Bibliographische Angaben:
Titel: Factors Of Determining Long-Term Orientation In Interfirm Relationships,
erschienen in Journal of Business Research, Band 60, Jahr 2007.
Autoren: Ryu, Sungmin; Park, Jeong Eun; Min, Soonhong.
Kurzzusammenfassung:
Langfristige Zusammenarbeit in Hersteller-Zulieferer Beziehungen bildete lange den Kern
von Marketingaktivitäten. Diese Studie zeigt, dass Vertrauen der Schlüssel der Beziehung
ist und sich innerhalb von Normen und der Zufriedenheit über die Performance des
Verkäufers entwickelt. Obwohl vielfach im Beziehungsmarketing von Teams ausgegangen
wird, so ist die Beziehung doch meist durch Macht geprägt. In unsicheren Märkten neigen
Hersteller dazu sich nicht zu fest mit einem Zulieferer zu verbinden um die Flexibilität
nicht zu verlieren.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Netzwerke
Bereich: Industrie
Befragung: Purchasing Manager / Head Of Department
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance wird in der Zulieferer Beziehung "evaluiert"
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Wert „S3“ wurde in Korrelation übernommen.
Manufacture's satisfaction with supplier's performance (nach Doney and Cannon, 1997)
1. Your Firm Is Satisfied With The Major Supplier's Product Quality (S1).
2. The Service Provided By Themajor Supplier Is Satisfactory (S2).
3. The Overall Supplying Performance Of The Major Supplier Is
Satisfactory (S3).
Definition Vertrauen: "Trust" entsteht durch Zufriedenheit mit der Leistung und Normen
(Modell Seite 1228)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
262
Vertrauensmessung im Beitrag: Korrelation mit T4 wurde aufgenommen.
Andere “Manufacture's Trust In Supplier” (nach Eyuboglu et al., 2003)
Credibility (3 items)
1) This Supplier Keeps The Promises It Makes To Our Firm (T1).
2) This Supplier Fulfills Its Commitments Exactly As Specified (T2).
Honesty (3 Items)
1) This Supplier Is Always Honest In Its Dealing With Us.
2) Even When This Supplier Gives Us A Rather Unlikely Explanation, We Are Confident
That The Supplier Is Telling The Truth (T4).
3) This Supplier Always Gives Us Honest Information (T5).
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 137
Korrelation Primärstudie: 0,448
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,482
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,313 und oberes Limit 0,652
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Satisfaction / Relational Norms / Trust / Power / Enviromental Uncertainty
263
Datenblatt Primärstudie Sako (M1998)
Bibliographische Angaben:
Titel: Determinants Of Trust In Supplier Relations: Evidence From The Automotive
Industry In Japan And The United States, erschienen in Journal of Economic Behavior and
Organization, Band 34, Jahr 1998, Seite 387-417.
Autoren: Sako, Mari; Helper, Susan.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht die bestimmenden Faktoren vom Vertrauen zwischen
Organizationen. Die Autoren definieren Vertrauen basierend auf Transaktionskosten,
sozialer Austauschtheorie und Spieltheorie und leiten daraus ein Modell der bestimmenden
Vertrauensfaktoren ab. Wie die Ergebnisse der Regressionsanalyse zeigen, unterscheiden
sich die bestimmenden Faktoren des Vertrauens von denen des Opportunismus. Die
amerikaisch-japanische Unterschiede beziehen sich auf drei Aspekte: 1. die Art wie
Zulieferer das Vertrauen begrifflich fassen ist viel komplizierter in Japan als in den USA;
2. das Niveau vom Vertrauen ist in Japan höher als in den USA und 3. die Faktoren, die
das Vertrauen fördern und die den Opportunismus abmindern, sind unterschiedlich in den
USA und Japan.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Fragebogenbefragung
Bereich: Industrie
Befragung: Autohersteller / Zulieferer Beziehung
Geografische Region: USA - Japan
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance ist die Unterstützung, die der Supplier im Prozess
erfährt (Hilfe und Weitergeben von Preiserhöhungen)
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: (PASS) = Pass Through Of The Spupplier's Cost
Increase
264
Definition Vertrauen: Hierarchy Of Trust, Fulfilling The Minimum Is 'Contractual Trust',
Honouring A Broader Set Constituting 'Goodwill Trust'
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: "Goodwill Trust"
Ein Versuchsdesign, bei dem beide Parteien gefragt wurden ob sie der anderen trauen (wie
Currall and Judge)
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 349
Korrelation Primärstudie: 0,139
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,140
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,035 und oberes Limit 0,245
265
Datenblatt Primärstudie Saxton (M1997)
Bibliographische Angaben:
Titel: The Effects Of Partner And Relationship Characteristics On Alliance Outcomes,
erschienen in Academy of Management Journal, Band 40, Jahr 1997, Seite 443-461.
Autoren: Saxton, Todd.
Kurzzusammenfassung:
Studien zur Allianzforschung haben bisher auf Verhalten oder Ergebnis und auf die Partner
oder die Beziehung fokussiert. Diese Studie integriert die Ebenen und untersucht die
separaten und kombinierten Effekte. Als Ergebnis wird ein positiver Zusammenhang
zwischen der Performance und der Reputation, gemeinsamen Entscheidungen und
strategischen Gemeinsamkeiten zwischen den Partnern festgestellt.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Industrie
Geografische Region: International
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance ist das Resultat der Allianz in Bezug auf
Wahrnehmung, Ziel und Kernkompetenzbeitrag.
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Performance gemessen an 3 Kritierien:
1. Wahrgenommene Performance
2. Zielerreichung
3. Beitrag zu den Kernkompetenzen
Mittelwert wurde aufgenommen.
Definition Vertrauen: Mehrfache Zusammenarbeit ist "Mutual Trust". "Continued
Partnering With The Same Firm Could Be A Function To A Reflection Of Mutual Trust
And Conmitment"
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Trust
Vertrauensmessung im Beitrag: Prior Relationship
266
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 98
Korrelation Primärstudie: 0,240
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,245
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,044 und oberes Limit 0,446
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Performance / Initial Satisfaction / Financial Reputation / Management Reputation /
Product-Quality Reputation / Management-Quality Average / Prior Relationship / Degree
Of Shared Decision Making / Strategic Similarities / Organizational Process Similarities /
Cross-Border Vs. Within Border Alliance / Industry / Expected Duration / Alliance Form /
Form X Cross-Border / Form X-Management / Form X Shared Decision Making / Form X
Prior Relationship
267
Datenblatt Primärstudie Sengün (M2009)
Bibliographische Angaben:
Titel: Revisiting Trust And Control, erschienen in International Small Business Journal,
Band 27, Jahr 2009, Seite 39-69.
Autoren: Ayse Elif Sengün; Wasti, S. Nazli.
Kurzzusammenfassung:
Der Artikel untersucht den Zusammenhang zwischen Vertrauen, sozialer Kontrolle und
Ergebniskontrolle auf die wahrgenommene Performance bei Apotheken in Zusammenhang
mit ihren hauptsächlichen Pharmagroßhändlern in der Türkei. Als Ergebnis wird ein
positiver Zusammenhang zwischen Vertrauen und sozialer Kontrolle und ein negativer
Zusammenhang zwischen Vertrauen und Ergebniskontrolle festgestellt. Außerdem wurde
ein positiver Zusammenhang zwischen sozialer Kontrolle und empfundener Performance
festgestellt, während Ergebniskontrolle keinen Einfluß auf die empfundene Performance
hatte. Soziale- und Ergebniskontrolle haben eine negative Beziehung zueinander und
substituieren wahrgenommene Performance.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Durchführung von qualitativer und quantitativer Analyse (Interviews,
Gruppendiskussionen und Collage)
Bereich: Handel
Befragung: Medikamentengroßhandel und Apotheken
Geografische Region: Türkei
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Perceived performance
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: an 2 Kriterien mit einer 5-Punkt Likert Skala gemessen:
1. Satisfied With Product And Service
2. Satisfied With Our Dealings
Definition Vertrauen: Trust ist Moderator zwischen dem wahrgenommenen Vertrauen und
a. social control und b. output control
268
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: an 7 Kriterien mit einer 5-Punkt Likert Skala gemessen:
1. Help To Achieve Goals
2. Tells Both - Advantage And Disadvantage
3. Evenhanded In Ist Negotiations
4. Is Consistent In Its Applications
5. Source Of Accurate Information
6. Very Reliable
7. Know Their Business
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 360
Korrelation Primärstudie: 0,556
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,627
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,523 und oberes Limit 0,731
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Output Control / Social Control / Relationship Length / Dependence
269
Datenblatt Primärstudie Siguaw (M1998)
Bibliographische Angaben:
Titel: Effects Of Supplier Market Orientation On Distributor Market Orientation And The
Channel Relationship: The Distributor Perspective, erschienen in Journal of Marketing,
Band 62, Jahr 1998.
Autoren: Siguaw, Judy A.; Simpson, Penny M.; Baker, Thomas L.
Kurzzusammenfassung:
Die empirische Studie untersucht die Hersteller zu Abnehmer Beziehung bei einer
erhöhten Marktorientierung des Herstellers. Ergebnis ist, dass die Marktorientierung des
Herstellers direkt oder indirekt alle Absatzbeziehungen beeinflusst. Eine höhere
Marktorientierung des Abnehmers steigert Vertrauen, Commitment und Zufriedenheit mit
der finanziellen Performance.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Handel
Befragung: Käufer und Einkäufer der "National Association Of Wholesalers"
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance = durch 7 Finanzfaktoren abgefragte Zufriedenheit
mit finanzieller Entwicklung
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: Performance:
1. Cash Flow
2. Return On Shareholder Equity
3. Gross Profit Margin
4. Net Profit From Operations
5. Profit To Sales Ratio
6. Return On Investment
7. Ability To Fund Business Growth From Profits
Definition Vertrauen: Distributor's Perception Of Trust
270
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: TRUST1 = Benevolence
1. Supplier Has Made Sacrifics For Us In The Past
2. Supplier Cares For Us
3. Supplier Has Gone Out On A Limb For Us
4. Is Like A Friend
5. Feel Supplier Is On Our Side
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 179
Korrelation Primärstudie: 0,090
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,090
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,057 und oberes Limit 0,238
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Supplier Market Orientation / Distributor Market Orientation / Benevolence / Credibility /
Cooperation / Commitment / Performance
271
Datenblatt Primärstudie Skarmeas (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Determinants Of Relationship Quality In Importer-Exporter Relationships,
erschienen in British Journal of Management, Band 19, Jahr 2008, Seite 171-184.
Autoren: Skarmeas, Dionysis; Robson, Matthew J.
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie untersucht die Wirkung von „asset specifity“, „role performance“ und
„cultural sensitivity“ auf die Beziehungsqualität zwischen dem Importeuer und seinen
ausländischen Zulieferern. Die Beziehungsqualität ist sehr wichtig und führt zu weniger
Konflikten und mehr Vertrauen, Commitment und Zufriedenheit. Role performance und
cultural sensitivity spielen eine bedeutende Rolle für den Aufbau einer intakten
Beziehungsqualität. Wenn man Vertrauen, Commitment, Zufriedenheit und Konflikt
untersucht, kann man die Qualität der Beziehung besser abschätzen sowie Beziehungen
effektiver steuern.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Durchführung von E-Mal Befragung und Gesprächen am Telefon
Bereich: Handel
Befragung: importierende Firmen
Geografische Region: International
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Role performance = How well an exporting firm actually carries
out its channel roles in comparison to the industry average.
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Role performance erhoben über Fragebogen mit
Kriterien:
1. Product Quality
2. Pricing Policy
3. Sales And Product Training
4. Products Available
272
5. Sales Aids
6. Technical Assistants
7. Return Goods Policy
Definition Vertrauen: Trust nur im Gesamtkonstrukt "Relationship quality" gemessen ("=
trust, commitment, satisfaction, conflict. The willingness to rely on an exchange partner in
whom one has confidence.")
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Trust
Vertrauensmessung im Beitrag: Relationship Quality über Fragebogen:
1. Trust mit 4 Unterkriterien
2. Commitment mit 4 Unterkriterien
3. Satisfaction mit 4 Unterkriterien
4. Conflict mit 4 Unterkriterien
sowie 4 „second order“ Faktoren
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 292
Korrelation Primärstudie: 0,300
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,310
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,194 und oberes Limit 0,425
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Commitment, Satisfaction, Asset Specifity, Cultural Sensitivity, Lower Conflict
273
Datenblatt Primärstudie Solberg (M2002)
Bibliographische Angaben:
Titel: Exporter Trust, Commitment And Marketing Control In Integrated And Independent
Export Channels, erschienen in International Business Review, Band 11, Jahr 2002, Seite
385.
Autoren: Solberg, Carl Arthur; Nes, Erik B..
Kurzzusammenfassung:
Dieser Artikel untersucht die Unterschiede zwischen drei Formen des Markteintritts -
Verkaufsfilialen, Agenten und Vertriebsunternehmen zusammen mit vier Dimensionen -
Vertrauen, Commitment, Marketing Kontrolle und Performance. Die Ergebnisse zeigen,
dass die finanzielle Performance des Exporteurs im Land nicht von der Form des
Markteintritts abhängig ist und auch nicht von der Art der Verkaufsfiliale oder dem Agent.
Das gleiche trifft für Vertrauen zu: der Exporteur macht keinen Unterschied zwischen dem
Agenten und Vertriebsunternehmen und baut zu beiden gleich viel Vertrauen aus.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Joint Venture
Erhoben über: Durchführung von Interviews und Fragebogenbefragung
Bereich: Handel
Befragung: Norwegische Exporteure (Sales Subsidiaries, Agents, Distributors)
Geografische Region: Norwegen
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance ist ein Index aus 3 gemessenen Kriterien
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: 1-5 Likert Skala mit 3 Kriterien:
1. Sales
2. Profit
3. Change In Sales And Profit
Definition Vertrauen: Willingness To Rely On An Exchange Partners In Whom One Has
Confidence (nach Moorman et al.)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
274
Vertrauensmessung im Beitrag: 1-5 Likert Skala mit 3 Kriterien:
1. Reliability
2. Integrity
3. Trustworthiness
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 120
Korrelation Primärstudie: 0,281
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,289
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,108 und oberes Limit 0,470
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Commitment, Marketing Control
275
Datenblatt Primärstudie Sörensen (M2002)
Bibliographische Angaben:
Titel: The Strength Of Corporate Culture And The Reliability Of Firm Performance,
erschienen in Administrative Science Quarterly, Band 47, Jahr 2002, Seite 70-91.
Autoren: Sörensen, Jesper B..
Kurzzusammenfassung:
Diese Studie zeigt, dass starke Unternehmenskulturen die Firmenperformance verbessern,
indem sie interne Verhaltensübereinstimmung fördern. Der Effekt der starken
Unternehmenskulturen auf die Variabilität der Firmenperformance wird näher analysiert.
Diese Beziehung ist davon abhängig, wie starke Unternehmenskulturen organisatorisches
Lernen als Antwort auf interne oder externe Veränderung beeinflussen. Die Ergebnisse
zeigen, dass Unternehmen mit starker Kultur eine sicherere Performance im relativ stabilen
Umfeld haben. In einem unberechenbaren Umfeld verschwinden die
Verläßlichkeitsvorteile hingegen.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Fragebogenbefragung
Bereich: Industrie
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: overall firm performance
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: ROI Measured By Yearly Return On Invested Capital
Definition Vertrauen: Norms And Values That Are Widely Shared And Strongly Held
Throughout The Organization
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Integrity
Vertrauensmessung im Beitrag: Culture Strength (3 Indikatoren nach Kotter and Heskett)
276
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelationen
Stichprobengröße Primärstudie: 135
Korrelation Primärstudie: 0,300
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,310
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,139 und oberes Limit 0,480
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
ROI / Operating Cash Flow / Debt To Asset Ratio / Operation Leverage / Culture Strength
/ Log Market Capitalization / Log Market Constraint
277
Datenblatt Primärstudie Tsai (M1998)
Bibliographische Angaben:
Titel: Social Capital And Value Creation: The Role Of Intrafirm Networks, erschienen in
Academy of Management Journal, Band 41, Jahr 1998, Seite 464-476.
Autoren: Tsai, Wenpin; Ghoshal, Sumantra.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht die strukturellen, relationalen und kognitiven Dimensionen in Bezug
auf Ressourcenaustausch und Produktinnovationen von Sozialkapital anhand von
unterschiedlichen Geschäftseinheiten eines multinationalen Elektronikkonzerns. Dabei
wird soziale Interaktion und Vertrauen als Dimension für Sozialkapital gewertet. Die
Werte für Sozialkapital hängen stark mit einem Ressourcenaustausch zusammen, der
wiederum starken Einfluß auf Produktinnovationen hat.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Netzwerke
Bereich: Industrie
Befragung: Hauptentscheider in einem multinationalen Elektronikunternehmen
Geografische Region: International
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance wird in Forschungs- und Entwicklungs Joint
Ventures durch Innovationen gemessen
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Product innovations
Definition Vertrauen: "Trust Is A Type Of Expectation That Alleviates The Fear That One's
Exchange Partner Will Act Opportunistically"
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Trustworthiness: Reliability
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 15
278
Korrelation Primärstudie: 0,290
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,299
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,267 und oberes Limit 0,864
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Social Interactions: Time Spend / Social Interactions: Close Contact / Trustworthiness:
Reliability / Trustworthiness: Promise Keeping / Shared Vision Across Units / Shared
Organizational Vision / Resource Exchange / Product Innovations / Business Unit Size
279
Datenblatt Primärstudie Yang (M2008)
Bibliographische Angaben:
Titel: Relational Stability And Alliance Performance In Supply Chain, erschienen in
Omega, Band 36, Jahr 2008, Seite 600-608.
Autoren: Yang, Jie; Wang, Jinjun; Wong, Christina W. Y.; Lai, Kee-Hung.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht die Vorraussetzungen für stabile Beziehungen in Logistikallianzen
und ob diese Stabilität die Performance aus Sicht der Herstellerfirmen positiv beeinflusst.
Sowohl Commitment als auch Vertrauen des Herstellers haben einen positiven Effekt auf
die Stabilität der Allianz und damit einen positiven Effekt auf die Allianzperformance.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Industrie
Befragung: Einkäufer und Lieferanten der Petrolium, Chemie, Elektronik und
Schiffbauindustrie im Süden der USA
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Stabilität in der Allianz ist Performance
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: aufgenommen wurde H4, Zusammenhang zwischen
"Relational Stability To Performance" / Trust korreliert stark mit „Relational Stability“
(0,77 path coefficient)
Fragen zu Allianz Performance in 1-7 Likert Skala:
1. Strength Of Your Relationship With Key Allicance Partners
2. Stability Of Your Alliances
3. Ability To Sustain Relationships Regardless Of Changes In Senior People
Definition Vertrauen: Trust Plays A Role In Maintaining A Buyer-Supplier Relationship
With And Informal Bonding, Which Motivates Exchange Of Favor And Facilitates The
Development.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
280
Vertrauensmessung im Beitrag: aufgenommen wurde H4, Zusammenhang zwischen
"Relational Stability To Performance" / Trust korreliert stark mit Relational Stability (0,77
path coefficient)
Fragen zu Trust in 1-7 Likert Skala:
1. Your Supplier Keeps Promises Made To Your Firm
2. Your Supplier Is Always Frank And Truthful With You
3. You Believe The Supplier`S Information
4. Your Supplier Is Concerned That Your Business Succeeds
5. Your Supplier Considers Your Welfare As Well As Their Own
6. Your Supplier Is Trustworthy
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Structural equation Model
Stichprobengröße Primärstudie: 105
Korrelation Primärstudie: 0,000
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,840
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,646 und oberes Limit 1,034
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
4 Hypothesen werden geprüft: H1: Relational Capital To Relational Stability (-) / H2:
Relational Commitment To Relational Stability (+) / H3: Trust Of Suppliers To Relational
Stability (+) / H4: Relational Stability To Performance (+) (+=positiv /-=negativ)
281
Datenblatt Primärstudie Yilmaz (M2004)
Bibliographische Angaben:
Titel: Supplier Fairness As A Mediating Factor In The Supplier Performance - Reseller
Satisfaction Relationship, erschienen in Journal of Business Research, Band 57, Jahr
2004, Seite 854.
Autoren: Yilmaz, Cengiz; Sezen, Bulent; Kabaday, Ebru Tumer.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht die Wahrnehmung der Fairness des Herstellers durch den Distributor
sowie dessen Zufriedenheit mit der Beziehung. Die Fairness der Vertragsgestaltung sowie
die Fairness im Umgang miteinander sind die Haupteinflussfaktoren für die Beurteilung
der Lieferperformance, dem operativen Support, der Performance des Personals und
Finanziellen- sowie Vertriebsperformance. Die Wahrgenommene Fairness des Herstellers
prägt dabei die Wahrnehmung anderer Faktoren in der Beziehung.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Bereich: Industrie
Befragung: Türkische PVC Tür- und Fensterproduzenten
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Performance besteht aus a. Delivery Performance b. Operational
Support c. Boundary Personnel Performance d. Financial and Sales Performance (unter
Bezugnahme der Gassenheimer “Channel Role Performance Skala” mit den Werten
“Supplier Performance To Reseller Profitability, Sales Volume, Sales Growth, Cash
Flow”).
Gewählte Kategorie für Performance: Zielperformance
Performancemessung im Beitrag: nur Financial and sales performance berücksichtigt.
Fragen: Overall Profitability / Sales Volume / Sales Growth / Cash Flow mit Befragung
über Likert Skala mit 7 Punkten
Definition Vertrauen: Satisfaction ist:
282
a. Distributive Fairness (1. Fairness Outcomes Earnings 2. Contribution To Outcomes 3.
What Others Receive )
B. Procedural Fairness (1. Consistent Appplication Of Rules Across Resellers 2.
Participation Of Decision 3. Explain Reason)
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: nur Reseller Satisfaction (ist abgeleitet von Distribution-
und Prozessfairness). Fragen: a. Overall Satisfaction B. Pleased With Supplier C. If To
Choose Again – Would You Still Choose Same Supplier - wurde auf einer Likert Skala von
1 bis 7 an den Punkten gemessen
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 25
Korrelation Primärstudie: 0,380
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,400
Errechnete Limits: Unteres Limit -0,018 und oberes Limit 0,818
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Reseller Satisfaction / Distributive Fairness / Delivery Performance / Operational Support
/ Boundary Personnel Performance / Financial And Sales Performance / Environmental
Uncertainty
283
Datenblatt Primärstudie Zaheer (M1998)
Bibliographische Angaben:
Titel: Does Trust Matter? Exploring The Effects Of Interorganizational And Interpersonal
Trust On Performance (Studie1), erschienen in Organization Science, Band 9, Jahr 1998,
Seite 141-159.
Autoren: Zaheer, Akbar; McEvily, Bill; Perrone, Vincenzo.
Kurzzusammenfassung:
Eines der Ziele der Studie ist die Unterschiede zwischen persönlichem und
organisationalem Vertrauen zu messen. Die Studie misst dazu die Übertragung des
ursprünglich persönlichen Konzeptes „Vertrauen“ auf eine organisationale Ebene sowie
den Zusammenhang zu Performance auf den verschiedenen Ebenen. Auf den Ebenen
persönliches Vertrauen und organisationales Vertrauen werden Verhandlungskosten,
Konflikte und Performance untersucht. Die Konzepte werden in unterschiedlichen
Erhebungen an unterschiedlichen Gruppen gemessen. Als Ergebnis werden persönliches
und organisationales Vertrauen als aufeinander bezogene, aber unterschiedliche Konzepte
gewertet. Vertrauen ist ein wichtiger Faktor für Performance, wenn auch der Einfluß über
Verhandlung, Konflikte und gemeinsame Aktionen stattfindet.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Beziehung über Markt
Erhoben über: Fragebogenbefragung
Bereich: Industrie
Befragung: Einkäufer und Lieferanten
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Grad der Erfüllung von Lieferung (Zeit & Qualität & Preis)
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Frage auf einer 1-7 Skala "Please Rate Supplier's
Performance On Fulfilling Each Of The Following Goals: A. Competitive Price B.
Timeliness Of Delivery C. Quality)
284
Definition Vertrauen: Interorganizational Trust - The Extent Of Tust Placed In The
Partner Organization By The Members Of A Focal Organization.
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Benevolence
Vertrauensmessung im Beitrag: Interorganisational Trust auf einer 1-7 Skala mit den
Fragen: "A. Supplier Has Been Evenhanded In Negotiations B. Supplier Use Opportunities
That Arise To Profit At Our Expense C. Experience To Rely On D. Hesitate To Transact
When The Specifications Are Vague E. Trustworthy"
Die Fragen zu Organisationsvertrauen: 1) faire Behandlung in Verhandlungen
(„evenhanded in its negotiations“); 2) Nutzen von Möglichkeiten zu unseren Ungunsten
(„Usage Of Opportunities To Profit At Our Expense“); 3) kein vollständiges Vertrauen
aufgrund unserer Erfahrungen („No Full Reliance Based On Our Past Experience“); 4)
zurückhaltendes Verhalten bei vagen Beschreibungen („Hesitant To Transact When
Specifications Are Vague“) und 5) Vertrauen („One Can Trust“).
Die Fragen zu persönlichem Vertrauen sind (hier in Stichpunkten): 1) Meine
Kontaktperson behandelt mich fair („Contact Person Is Evenhanded In Negotiations“); 2)
meine Kontaktperson verhält sich wie ich es erwarte („Contact Person Acts As I Expect“);
3) meine Kontaktperson ist persönlich vertrauenswürdig („Contact Person Is
Trustworthy“); 4) meine Kontaktperson handelt im meinem Interesse auch wenn es der
Kontaktperson etwas kostet („Looks Out For My Interests Even When It Is Costly For A
Contact Person“); 5) wenn sich meine Kontaktperson schlechter als erwartet verhält
empfinde ich es als Vertrauensbruch („Betrayal If My Contact Person’s Performance Is
Below My Expectation“).
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 205
Korrelation Primärstudie: 0,573
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,652
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,514 und oberes Limit 0,790
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Interpersonal Trust, Negotiation, Conflict, Supplier Performance, Asset Specifity,
Uncertainty, Joint Action
285
Datenblatt Primärstudie Zollo (M2002)
Bibliographische Angaben:
Titel: Interorganizational Routines And Performance In Strategic Alliances, erschienen in
Organization Science, Band 13, Jahr 2002.
Autoren: Zollo, Maurizio; Reuer, Jeffrey J.; Singh, Harbir.
Kurzzusammenfassung:
Die Studie untersucht anhand von 145 Biotechnologie-Allianzen, wie die Entwicklung von
Routingen über Zeit, die Allianzperformance und die Allianzvereinbarungen beeinflusst.
Durch wiederholte Interaktionen zwischen zwei Firmen entwickeln sich stabile
Gewohnheiten und Routinen. Dadurch werden technologiespezifische und generelle
Erfahrungen gesammelt und Wissen generiert, dass neue Wachstumschancen ergibt und
durch das die strategischen Ziele erreicht werden können. Eine detailierte Gestaltung der
Verträge beeinflusst die Effektivität der Transaktionen. Partnerspezifische Erfahrungen
haben bei ungleicher Macht- und Führungsverantwortung einen stärkeren Einfluß auf die
Allianzperformance.
Basisdaten zur Studie:
Art der Zusammenarbeit: Allianz
Bereich: Industrie
Befragung: CEO von Biotech Firmen in North Carolina
Geografische Region: USA
Performance und Vertrauen im Beitrag:
Definition Performance: Betonung von Prozessperformancefaktoren wie Chancen und
Wissen
Gewählte Kategorie für Performance: Prozessperformance
Performancemessung im Beitrag: Alliance Performance gemessen an "Three Perceptual
Indicators To Directly Gauge The Implication" auf 5-Likert Skala
1. Satisfaction With The Knowledge Accumulated
2. Created New Opportunities
3. Satisfied The Partnering Firm's Initial Objectives
286
Definition Vertrauen: Erfahrung mit dem Gegenüber ist wichtiger als Vertrauen: "In An
Alliance Context Where Two Firms Have Accumulated A History Of Cooperation, The
Presence Of Interorganizational Routines Can Be Considered Highly Probable, While The
Development Of Trust Can”
Gewählte Kategorie für Vertrauen: Trust
Vertrauensmessung im Beitrag: Partner-Specific Experience
Mathematische Daten:
Verfahren in Primärstudie: Korrelation
Stichprobengröße Primärstudie: 145
Korrelation Primärstudie: 0,360
Errechneter Wert für Fisher’s Z: 0,377
Errechnete Limits: Unteres Limit 0,212 und oberes Limit 0,541
andere Korrelationen, die vom Autor in der Studie gemessen wurden:
Alliance Performance / Collaboration Experience / Technological Experience / Partner-
Specific Experience / Partner-Specific Experience / Equity / Alliance Relevance / Division
Of Labor / Coordination Commitee / R&D / Contract Alterations / Monitoring Changes
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7Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
Eine Metaanalyse zu den Bestimmungsfaktoren für den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen
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In letzter Zeit erschienen unzählige Beiträge zu Vertrauen
und Performance in Unternehmenskooperationen. Die
Annahmen reichen von einem negativen Zusammenhang,
verursacht durch höhere Transaktionskosten des korrekten
Verhaltens, bis zu der Aussage, dass ohne Vertrauen keine
Kooperation möglich ist. Trotz der Anzahl der Beiträge
existiert keine umfassende übergreifende Untersuchung
zu den Ergebnissen. Die vorliegende Studie untersucht
mittels einer Metaanalyse den Zusammenhang sowie die
Bestimmungsfaktoren von Performance und Vertrauen.