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Mirko C. Ulbrich Kasseler Management Forum Band7 Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen Eine Metaanalyse zu den Bestimmungsfaktoren für den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen

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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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n

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

Für die unermüdliche und fleißige Hilfe danke ich

meiner Frau, Esenia Ulbrich

VI

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

79

direkt verglichen, ohne zu berücksichtigen, dass die Stichprobengröße den p-Wert

beeinflusst.

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.

154

155

Anhang

156

157

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Metaanalysen zu Performance und Vertrauen in Kooperationen

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

193

Datenblätter Primärstudien

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

287

Forest-Box-Plot und Daten

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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.