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6.5.3.4 Auswertung der Daten

Genauso wie bei der Innovationsfähigkeitsskala wurde auch hier überprüft, ob es als valide einzustufen ist, die Bewertungen der Experten in den Industrien zu einer einzigen Rangliste oder Skala zusammenfassen. Dazu wurde hier die Reliabilitäten der Bewertungen der drei Experten berechnet und als Indikator herangezogen (vgl Kapitel 6.3).

Analog zur Bewertung der Innovationsfähigkeitsskala wurden auch hier Zusammenhangsmaße herangezogen, die zeigen, dass das gleiche Konstrukt abgebildet wird. Es hat wieder Cronbach's Alpha zur Messung der Reliabilität der skalierten Expertenschätzungen Verwendung gefunden. Für die ordinal skalierten Rangfolgen wurde Kendall's W verwendet, ein Zusammenhangsmaß, das häufig eingesetzt wird, wenn Übereinstimmungen von Ratern festgestellt werden sollen. Beide bewegen sich von 0 (keine Übereinstimmung) bis 1 (sehr hohe Übereinstimmung). Nachdem es nicht darum geht, eine eigenständige Skala zu erstellen, wie bei der Innovationsfähigkeit, sondern den Unterschied zu dieser zu testen, sind Werte ab 0,5 als absolut ausreichend anzusehen. Im Grenzfall könnten auch Werte darunter als ausreichend betrachtet werden.

Automobilindustrie

Basierend auf den Rangfolgen wurde Kendall's W ermittelt. Dazu musste die Datenbasis transponiert werden. Der Wert für den Koeffizienten ist mit 0,7 hoch, deutlich über dem Maß von 0,5, das als Mindestgrenze angesetzt wurde. 0,7 wäre sogar für eine eigenständige Skala ein guter Wert.

Für die Erfolgsscore wurde Cronbach's Alpha berechnet, analog zu der Berechnung für die Innovationsfähigkeitsscore. Hier ist das Alpha 0,8. Damit passen also die Experteneinschätzungen hervorragend zusammen und können in eine gemeinsame Score überführt werden.

Hochtechnologieindustrie

Kendall's W ist mit 0,5 ausreichend hoch. Zwar nicht so hoch, wie in der Automobilindustrie, aber oberhalb der festgelegten Grenze. Die Rangfolgen ähneln sich demnach ausreichend. Auch das Cronbach's Alpha für die Innovationsfähigkeitsscore ist mit 0,5 ausreichend hoch. Damit kann aus den drei einzelnen Expertenschätzungen demnach eine gemeinsame Innovationsfähigkeitsscore entwickelt werden.

Telekommunikationsindustrie

Gleiches gilt für die Telekommunikationsindustrie. Kendall's W ist hier mit 0,6 ausreichend groß um von einer großen Übereinstimmung der einzelnen Experten auszugehen. Zwar ist es etwas niedriger als für die Automobilindustrie, aber sogar etwas höher im Vergleich zur Hochtechnologieindustrie. Das Alpha nach Cronbach zeugt hier noch deutlicher von der Übereinstimmung mit einem Wert von 0,7. Dieser Wert kann als sehr gut angesehen werden.

Nachdem alle Experten in den drei Industrien ausreichend gleichmäßig geantwortet haben, kann davon ausgegangen werden, dass eine gemeinsame Score für jede der drei Industrien und industrieübergreifend gebildet werden kann. Analog zur Innovationsfähigkeitsscore wurde aus den eingezeichneten Werten ein Wert für ökonomischen Erfolg für jede der Geschäftseinheiten ermittelt. Dies wurde durch Mittelung der drei Einzelwerte bewerkstelligt. Zusammen und kombiniert mit den anderen Industrien ergab sich eine skalierte Erfolgscore über alle 84 betrachteten Geschäfteinheiten, welche mit der Innovationsfähigkeitsscore vergleichen werden kann.

6.5.3.5 Vergleich der beiden Scores

Durch die erneute Befragung der Experten konnte also ihre Einschätzung des ökonomischen Erfolgs der 84 Geschäftseinheiten ermittelt und darauf basierend eine Score erstellt werden, die mit der Innovationsfähigkeitsscore verglichen werden kann. Dazu wurde die Korrelation nach Pearson gewählt. Die Korrelation zwischen beiden Scores ist hoch signifikant mit < 0,01 und mit 0,74 also hoch einzustufen. Dies ist aber nicht verwunderlich, schließlich bezeugt dies nur, dass Innovationsfähigkeit einen hohen Einfluss auf den unternehmerischen Erfolg hat. Dass dies so ist, wurde bereits in Kapitel 2 festgestellt.

Gleichzeitig ist die Korrelation von 0,74 ausreichend gering um festzustellen, dass beide Scores nicht nur nicht identisch sind, sondern ausreichend unterschiedlich um einen alleinigen Rückschluss von Erfolg auf Innovationsfähigkeit mit hoher Sicherheit auszuschließen. Weitere Kriterien müssen bei der Bewertung der Innovationsfähigkeit für die Experten eine Rolle gespielt haben.

6.6 Zusammenfassung

Es stellt sich die Frage, wie groß der Einfluss der einzelnen in Kapitel 5 ermittelten Faktoren für Innovation auf die Innovationsfähigkeit der Unternehmen ist. Dazu musste diese für alle Unternehmen erhoben werden. Dabei existiert kein allgemein anerkanntes Maß für Innovationsfähigkeit. In der Forschung werden daher häufig Annäherungen wie Anzahl der Patente oder unternehmerischer Erfolg herangezogen.

Diese sind aber unzureichend, da die Anzahl der Patente beispielsweise nichts darüber aussagt, ob diese auch in Innovationen umgesetzt wurden, der unternehmerische Erfolg von einer Vielzahl von Einflussfaktoren abhängt, Innovation ist einer davon, wenn auch ein wichtiger. Daher wurde entschieden die Innovationsfähigkeit auf zwei Wegen zu erheben, durch eine Selbsteinschätzung der Befragten und durch externe Innovationsexperten.

Dafür wurde eine Expertengruppe von drei Experten für jede der analysierten Industrien ermittelt, welche eine sehr gute Kenntnis der internationalen Unternehmen hatte. Mittels des derzeit meist verwendeten Rank-Rate-Verfahrens wurde mit deren Hilfe eine Innovationsfähigkeitsscore ermittelt.

In einem weiteren Schritt wurde sichergestellt, dass die Experten nicht von Unternehmenserfolg auf Innovationsfähigkeit schließen, indem dasselbe Erhebungsverfahren mit denselben Experten für eine Einschätzung des ökonomischen Erfolges (vgl. Näther, 1993) genutzt wurde. Die Korrelation zwischen Innovationsfähigkeitsscore und Erfolgscore ist mit 0,74 hoch und signifikant (< 0,01). Dies zeigt einerseits, dass Innovationsfähigkeit einen starken Einfluss auf Unternehmenserfolg hat. Die Korrelation ist aber andererseits ausreichend niedrig, um mit hoher Sicherheit feststellen zu können, dass die Experten nicht von Erfolg auf Innovation rückgeschlossen haben. Gleiches gilt für die Selbsteinschätzung der Befragten.

Die ermittelten Innovationsfähigkeitsscores sind somit einsetzbar für den folgenden Schritt: Zu ermitteln, welche der potentiellen Erfolgsfaktoren einen Einfluss auf die Innovationsfähigkeit der Geschäftseinheiten haben.

 
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