Schriftenreihe Projektmanagement - Uni Kassel

Technologie- und Dienstleistungsunternehmen wollen Wissen, welches in Projekten indivi duell und organisatorisch gelernt wurde, nutzen, um in folgenden Projekten über eine gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit zu verfügen – um somit bei höherer Effektivität und gleichzeitiger Effizienz unternehmerisch erfolgreicher als die Konkurrenz im jewei-ligen Markt zu sein. Mit dieser Arbeit ist ein umfassender Blick auf das Wesen des Pro-jektwissens und auf das Wesen und die Bedeutung des sozialen Systems und der The-orie der sozialen Systeme im praktischen Projektkontext gelungen. Es konnte ein Modell entwickelt werden, welches empirisch die in dieser Arbeit gestellten Hauptfragen beant-wortet hat. Es wurden die aktuellen Grundlagen über den Kern und die Natur des Wis-sens heraus gearbeitet, um operationale Ansatzpunkte für Handlungsempfehlungen an Technologie- und Dienstleistungsunternehmen definieren zu können. Die vorliegende Arbeit hat somit im Ergebnis die Erfolgsfaktoren und die Voraussetzungen der Nutzung von Projektwissen und die Wirkung auf wettbewerbskräftiges unternehmerisches Han-deln im Technologie- und Dienstleistungsmarkt aufgezeigt. Daraus lassen sich Grund-muster für Handlungskonzeptionen ableiten, die als wissensbasiertes Projektmanage-ment begriffen werden sollten.

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Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen

zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von

Technologie- und Dienstleistungsunternehmen

Ralf Luchter

Schriftenreihe Projektmanagement

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Konrad Spang

Heft 23

Dezember 2017

Heft 23

9 783737 603621

ISBN 978-3-7376-0362-1

FachgebietProjektmanagement

Schriftenreihe Projektmanagement Heft 23 – Dezember 2017

Herausgeber: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Konrad Spang Fachgebiet Projektmanagement Universität Kassel

Ralf Luchter Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen

zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen ��

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- I -

Vorwort des Herausgebers

Projektmanagement ist heute überall in Industrie, Dienstleistung und Ver-waltung „der“ Managementansatz für die Bearbeitung von Problemen und Aufgabenstellungen, die nicht durch standardisierte und wiederkehrende Abläufe in den Organisationen abgedeckt werden können. So hat sich ne-ben den ausschließlich projektorientierten Branchen Bau, Softwareentwick-lung, Consulting und Unternehmensberatung auch in den meisten Unter-nehmen mit Standardorganisation, also in der Konsumgüterindustrie, in der Maschinenbau- und Automobilindustrie sowie bei Versicherungen, Banken und Behörden, eine Projektmanagementkultur entwickelt.

Jedes Projekt ist neuartig oder einmalig, es hat anspruchsvolle Ziele, kostet oft viel Geld und soll trotzdem „in time and budget“ und unter Einhaltung aller Ziele erfolgreich abgeschlossen werden. Da eine kontinuierliche Wei-terentwicklung, wie sie bei wiederkehrenden Vorgängen – z. B. bei der Produktion – üblich ist, nicht möglich ist, kommt dem Wissensmanagement eine besondere Bedeutung zu. Dabei stellt sich einerseits immer wieder die Frage, wie das Wissen zu identifizieren, zu speichern und wieder zugäng-lich zu machen ist. Andererseits stellt sich für Unternehmen auch die Frage, ob und wenn ja, wie dieses in einzelnen Projekten generierte Wissen einen – bewertbaren – Mehrwert für das Unternehmen und daraus folgend dann auch einen wettbewerbsrelevanten Wert hat. Wenn dem so wäre, könnte entsprechend generiertes Wissen einen Wettbewerbsvorteil darstellen.

Da bei Projekten die Bedürfnisse und Anforderungen der Kunden, die über Lastenhefte, Anforderungskataloge oder auch über eine intensive Kunden-Dienstleister-Interaktion in die Projektarbeit integriert sind, immer eine gro-ße Rolle spielen, ist auch das dabei generierte Wissen von großer Rele-vanz. Dies spricht alles dafür zu untersuchen, ob es einen identifizierbaren Zusammenhang zwischen generiertem Projektwissen und der Wettbe-werbsfähigkeit von Unternehmen gibt. Eine fast zwingende Folgerung da-raus ist dann auch die Identifizierung von Erfolgsfaktoren für ein entspre-chendes Wissen, das man auch als „Mehrwissen“ oder „Neuwissen“ bezeichnen könnte.

Für Dienstleistungsunternehmen der IT-Branche ist dieses Thema von be-sonderer Bedeutung, da in ihrem Geschäftsmodell das Erfahrungswissen der eigenen Mitarbeiter im Zusammenhang mit dem Wissen der aktiven, aber auch früheren Kunden, eine zentrale Rolle spielt.

- II -

Ralf Luchter hat sich – neben seiner Tätigkeit bei der Bearbeitung großer Projekte bei einem führenden IT-Dienstleister – der Herausforderung ge-stellt, einen Beitrag zu diesem Thema zu leisten. Das Ziel dieser Arbeit ist es, auf der Basis einer umfassenden Literaturrecherche zum einen die Er-folgsfaktoren für die Nutzung von in Projekten generiertem Wissen zu be-stimmen und deren Wirkung auf das Projektwissen zu analysieren. Zum an-deren gilt es die Hypothese, dass Projektwissen die Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen steigern kann, zu evalu-ieren.

Dies ist Ralf Luchter mit dieser Dissertationsschrift gelungen, bei der es sich um ein sehr ausführliches und in weiten Teilen theoretisch geradezu akri-bisch ausgearbeitetes Werk handelt, das – trotz der Einschränkung auf Technologie- und Dienstleistungsunternehmen – als Grundlagenarbeit be-trachtet werden kann. Die Gesamtthematik Wissen, Wissensgenerierung und Wissensbewertung, der Zusammenhang zwischen Kundenintegration und Wissensgenerierung sowie der Einfluss des Wissens auf die Wettbe-werbsfähigkeit von Unternehmen und die dazugehörigen Erfolgsfaktoren wurden dabei sehr umfassend untersucht und gut dargestellt. Dabei hat sich Ralf Luchter bei den Projektmanagementansätzen, die eine wichtige Rolle bei den Einflüssen und den Erfolgsfaktoren spielen, sehr stark auf eine the-oretische Basis, nämlich die Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, bezogen. Das scheint im Hinblick auf den Titel und die Ziele der Arbeit zu-nächst etwas einseitig, zeigt sich aber im Laufe der Arbeit als zielführend und theoretisch gut verankert.

Mit einer sehr umfangreichen empirischen Untersuchung, mit 290 ausge-wählten Teilnehmern und bereits 150 Teilnehmern im Pretest, hat Ralf Luchter eine Feldstudie durchgeführt, die in ihrer Gesamtqualität – beste-hend aus Umfang, Fragenqualität und Durchführung – bemerkenswert ist. Allein durch Auswahl und Anzahl der Befragten entsteht dabei eine solide qualitative Grundlage für die späteren Auswertungen und daraus abgeleite-te Aussagen.

Im Ergebnis führte die Empirik zum Nachweis, dass der Projektmanage-mentansatz, bestehend aus Kommunikation und Einbeziehung des Um-felds, den größten Einfluss auf die Nutzung des Wissens hat. Daraus abge-leitet konnte Ralf Luchter ebenfalls detaillierte Verbindungen zu der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen und deren einzelnen Teilaspekten ableiten. Dabei belässt er es nicht auf der statistischen Auswertung der Untersuchungen, sondern ergänzt die

- III -

vorausgehende Bewertung noch über logik- bzw. erfahrungsbezogene Plausibilitätsüberprüfungen, was die Wirkung natürlich nochmals erhöht.

Der Autor war bei der Bearbeitung seines Themas nicht nur theoretisch, sondern durch seine langjährige Tätigkeit in einem Technologie- und Dienstleistungsunternehmen auch praktisch sehr tief mit der behandelten Thematik vertraut. Dies führte nicht nur zu einem klaren Blick für das We-sentliche, sondern hilft auch vieles nicht nur zu verstehen, sondern auch zu durchschauen.

Mit dieser Arbeit, die nun als Band 23 der Schriftenreihe Projektmanage-ment meines Fachgebietes erscheint, ist es Ralf Luchter gelungen, die Zu-sammenhänge zwischen generiertem Wissen in den Projekten unter Einbe-ziehung der Kunden und einer Prozessverbesserung und Effizienzsteigerung in neuen Projekten aufzuzeigen. Für Unternehmen, die sich diese Erkenntnisse zu eigen machen, dürften sich deutliche Wettbe-werbsvorteile ergeben.

Ich wünsche Dr. rer. pol. Ralf Luchter, dass seine Arbeit nicht nur aus theo-retischer Sicht einen wichtigen Meilenstein im Wissensmanagement von Projekten darstellt, sondern dass damit auch signifikante Verbesserungen bei der Gestaltung und Abwicklung von Kundenprojekten in Technologie- und Dienstleistungsunternehmen möglich sind.

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Konrad Spang Kassel, im Oktober 2017

- IV -

Vorwort und Danksagung des Verfassers

Das Thema Wissensmanagement hat nach jahrelanger Dominanz des Pro-jektmanagements in der unternehmenspraktischen Diskussion maßgeblich an Bedeutung gewonnen und ist zu einem relevanten Gegenstand wissen-schaftlicher Auseinandersetzung geworden.

Es ist inzwischen unstrittig, dass Wissen und die Fähigkeit von Unterneh-men, Wissen zu generieren, es zu nutzen und weiterzugeben, einen erheb-lichen Wettbewerbsvorteil darstellt.

Im Rahmen des Wissensmanagements wurden die verschiedensten Werk-zeuge und Methoden bis hin zu IT-Konzepten mit Wissensdatenbanken, IT-Plattformen und sozialen Netzwerken entwickelt. Keines dieser Konzeptio-nen hat es jedoch bis dato vermocht, den empirischen Beweis zu erbringen, dass sich dadurch die Wettbewerbsposition von Unternehmen in ihrem je-weiligen Markt signifikant verbessern ließe. Auch fand bisher keine differen-zierte wissenschaftliche Auseinandersetzung mit den Themen „Generierung von Wissen“ und „Nutzung von Wissen“ im Projektkontext statt. Diese Lücke zu schließen war treibende Kraft der vorliegenden Arbeit.

Bevor Unternehmen Handlungsempfehlungen vermittelt werden, welche die Erfolgsfaktoren zur Nutzung des Wissens und die wettbewerbssteigernde Wirkung bei der Umsetzung derselben betreffen, war der in der Wissen-schaft aktuell diskutierte Wissensbegriff auf die lebensweltlichen Verhältnis-se eines Technologie- und Dienstleistungsunternehmens zu übertragen, um die geplanten empirischen Beweise dafür erbringen zu können.

Dem Anspruch der vorliegenden Arbeit ließ sich jedoch nicht allein durch isoliertes wissenschaftliches Arbeiten gerecht werden. Es bedurfte vor allem auch der begleitenden intensiven kritischen Diskussion und Reflexion des komplexen Forschungsgegenstandes sowie der wissenschaftlichen und praktischen Auseinandersetzung mit ihm.

Mein besonderer Dank gebührt deshalb dem Betreuer meiner Dissertation, Herrn Prof. Dr.-Ing. Konrad Spang, für seine produktive akademische Anleitung und Lenkung als Doktorvater dieser Arbeit.

Herrn Prof. Dr.-Ing. Roland Jochem gilt mein Dank für die Übernahme des Zweitgutachtens und dafür, dass er die Mühen des weiten Weges von Berlin nach Kassel, anlässlich meiner Disputation, auf sich genommen hat.

- V -

Ein großer Dank geht auch an die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Fachgebiets Projektmanagement, namentlich an die „gute Seele“ Simone Otto und an meinen Mitdoktoranden Christoph Albrecht. Sie haben mit Rat und Tat dazu beigetragen, dass ich mich auch als externer Doktorand an meiner Alma Mater sehr gut aufgehoben fühlte.

Weiterhin danke ich allen Mitarbeitern der mir das Forschungsfeld möglich machenden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen für ihre Mitwir-kung bei der empirischen Untersuchung und den zahlreichen Anregungen. Namentlich möchte ich hier Harald Heppner hervorheben, der als kritisch-konstruktiver Diskussionspartner diese Arbeit über den Zeitraum von sechs Jahren begleitet hat.

Meiner Familie und meinen Freunden widme ich einen besonderen Dank. Vor allem möchte ich Barbara Bohner, Heike Brillmann-Ede, Prof. Dr. Wolfgang Schäche und Christian Schmidt danken, die den langen und mühsamen Weg der Vorbereitung und Durchführung meiner Promotion bis zum Schluss begleitet haben.

Ohne die mir zuteilgewordene Unterstützung und den Zuspruch all dieser Menschen wäre meine Dissertation wohl nie begonnen, geschweige denn in dieser Art durchgeführt und bewerkstelligt worden.

Ralf Luchter Berlin, im Oktober 2017

- VI -

für Rosi † 07.05.2017

Inhaltsverzeichnis

- VII -

Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung ....................................................................................... 1

1.1 Ausgangssituation und Problemstellung ......................................... 4

1.1.1 Wissen und Wissensmanagement .................................................. 4

1.1.2 Wissen, Wissensmanagement und Unternehmenserfolg ............... 9

1.1.3 Projekte, Projektmanagement und Wissen ................................... 10

1.2 Zielsetzung der Arbeit ................................................................... 12

1.3 Aufbau der Arbeit .......................................................................... 14

2 Theoretischer Teil ....................................................................... 17

2.1 Theoretische Grundlagen und Ableitung der Hypothesen ............ 17

2.2 Theoretische Fundierung und sachbezogene Überlegungen zu Wissen und Projektwissen (PW) – Hypothesen ....................... 18

2.2.1 Vom Wissen zum Projektwissen (PW) – Die Narrations- und Reflexionsebene in der Projektorganisation ................................. 26

2.2.2 Metanarrative in der Projektorganisation ...................................... 30

2.2.3 Metanarrative und die Konstruktion der Projektrealität ................. 32

2.3 Theoretische Fundierung und sachlogische Überlegungen zum Wissensmanagement (WM) .................................................. 34

2.4 Vom Lernen von Organisationen .................................................. 41

2.5 Theoretische und sachbezogene Überlegungen, Stand der Diskussion zum Projektmanagementansatz (PMA) – Hypothesen ................................................................................... 47

2.5.1 Der Projektmanagementansatz (PMA) auf der Basis von Luhmanns Theorie sozialer Systeme............................................ 51

2.5.2 Kommunikation und Handlung im sozialen System ...................... 54

2.5.3 Struktur von sozialen Systemen ................................................... 57

2.5.4 Prozess im sozialen System ......................................................... 58

2.5.5 Zusammenfassung der Kommunikation und Handlungsstruktur sowie der Prozess im sozialen System .......... 59

2.5.6 Beobachten – Soziales System .................................................... 59

2.5.7 Übertragung der Theorie sozialer Systeme auf den Untersuchungsrahmen .................................................................. 61

Inhaltsverzeichnis

- VIII -

2.5.8 Hypothese: Projektmanagementansatz (PMA) als Einflussfaktoren der Nutzung von Projektwissen .......................... 64

2.6 Theoretische Fundierung und sachbezogene Überlegungen, Stand der Diskussion zu Customer Integration und Kundenprojektintegration (CPI) – Hypothesen ............................. 68

2.6.1 Theoretische Fundierung und sachbezogene Überlegungen, Stand der Diskussion zu Wettbewerbsvorteil und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen – Hypothesen ............... 76

2.7 Explorative Faktorenanalyse (EFA) – Dimensionen der Konstrukte und Ableitung von Subhypothesen ............................. 82

2.7.1 Dimensionen des exogenen Konstrukts PMA .............................. 83

2.7.2 Aufstellung der Subhypothesen PMA ........................................... 85

2.7.3 Dimensionen des exogenen Konstrukts CPI ................................ 87

2.7.4 Dimensionen des endogenen Konstrukts Projektwissen (PW) ..... 88

2.7.5 Dimensionen des endogenen Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF) ........................................................ 90

2.7.6 Aufstellung der Subhypothesen der WBF ..................................... 95

2.8 Erstes Zwischenergebnis: Hypothesensystem – Von Einflussfaktoren der Nutzung des Projektwissens und Lernen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit ..................................... 97

3 Entwicklung eines Forschungsmodells – Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von TDU ............................................... 102

3.1 Ordnung der Untersuchungskonzepte in der Erfolgsfaktorenforschung ............................................................ 102

3.2 Betrachtungsobjekte des Forschungsmodells ............................ 103

3.3 Definition und Messung des Erfolgs ........................................... 104

3.4 Konzeptionalisierung von Konstrukten........................................ 108

3.4.1 Spezifikationen auf der Objektebene dieser Untersuchung ........ 110

3.4.2 Kollektive Objekte (Projektkategorien) ........................................ 111

3.4.3 Spezifikationen auf der Eigenschaftsebene dieser Untersuchung .............................................................................. 114

3.5 Reflektive und formative Messmodelle ....................................... 116

3.6 Zusammenfassende Festlegungen für den Untersuchungsrahmen ................................................................ 118

Inhaltsverzeichnis

- IX -

3.7 Operationalisierung von Konstrukten .......................................... 119

3.7.1 Messung von Konstrukten .......................................................... 119

3.7.2 Gewinnung potenzieller Messindikatoren (Messitems) .............. 119

3.8 Messitems zum exogenen Konstrukt Projektmanagementansatz (PMA) .............................................. 121

3.8.1 Projektabgrenzung – Grenzen des sozialen Systems ................ 122

3.8.2 Projektkontext – Umwelt des sozialen Systems ......................... 125

3.8.3 Kommunikation – Operationalisierung im sozialen System ........ 130

3.8.4 Entscheidung – Operationalisierung im sozialen System ........... 136

3.8.5 Reduktion von Komplexität – Operationalisierung im sozialen System Projekt ............................................................................ 138

3.9 Messitems zum exogenen Konstrukt Kundenprojektintegration (CPI) ................................................... 147

3.10 Messitem zum Konstrukt Diskursives Projektwissen (DPW) ...... 149

3.11 Messitems zum Konstrukt Narratives Projektwissen (NPW) ...... 152

3.11.1 Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Entstehungskontextes vom narrativen Projektwissen (NPW) ..... 153

3.11.2 Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Erzählkontexts vom narrativen Projektwissen (NPW) ................ 154

3.11.3 Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontexts vom narrativen Projektwissen .................... 158

3.11.4 Messitem zur Operationalisierung der Überwachungs- und Kontrollfunktion des Metanarrativs .............................................. 162

3.11.5 Messitem zur Operationalisierung der Induzierungsfunktion ...... 165

3.12 Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) ...................................... 166

3.12.1 Interaktive Form der Messitemgenerierung zur WBF ................. 166

3.12.2 Qualitativ-konfirmatorische Prüfung der formulierten Messitems ................................................................................... 171

3.12.3 Inhalts- und Dokumentenanalyse zu Messitems ........................ 173

3.12.4 Messitems zum Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) ............ 174

3.12.5 Single- oder Multi-Item-Messung von Konstrukten ..................... 179

3.12.6 Anzahl der Messitems von Konstrukten...................................... 179

3.12.7 Konstruktion der Skalierung der Messitems ............................... 180

Inhaltsverzeichnis

- X -

3.12.8 Rating-Skalen ............................................................................. 180

3.12.9 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des exogenen Konstrukts Projektmanagementansatz (PMA) ............................ 183

3.12.10 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des exogenen Konstrukts Kundenprojektintegration (CPI) ................................ 184

3.12.11 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des endogenen Konstrukts Diskursives Projektwissen (DPW)............................. 184

3.12.12 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des endogenen Konstrukts Narratives Projektwissen (NPW) ............................... 184

3.12.13 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des endogenen Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF) .................................... 185

3.13 Zweites Zwischenergebnis – Abgeleitetes Forschungsmodell ... 185

4 Empirischer Teil – Untersuchung des theoretischen Forschungsmodells .................................................................. 187

4.1 Methodische Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen (SGM).......................................................................................... 187

4.2 Schätzverfahren zur Schätzung des linearen Gleichungssystems des SGM ..................................................... 190

4.2.1 Der kovarianzbasierte Analyseansatz......................................... 190

4.2.2 Der varianzbasierte Analyseansatz ............................................ 191

4.3 Auswahl des Partial–Least–Squares–Ansatzes (PLS-Ansatz) ... 192

4.4 Gütebeurteilung von Strukturgleichungsmodellen ...................... 194

4.5 Gütebeurteilung von Messmodellen im SGM ............................. 195

4.5.1 Gütekriterien reflektiver Messmodelle ......................................... 196

4.5.2 Überprüfung der Eignung der Messindikatoren für die EFA – Inhaltsvalidität ............................................................................. 197

4.5.3 Methoden der Faktorenextraktion ............................................... 197

4.5.4 Extrahierte Faktoren als Dimensionen ........................................ 198

4.5.5 Rotationsverfahren zur Faktorenextraktion ................................. 198

4.5.6 Grenz- und Kennwerte der EFA .................................................. 198

4.5.7 Reliabilitätsprüfung der Indikatorvariablen (Messvariablen) ....... 199

4.6 Gütekriterien formativer Messmodelle ........................................ 201

4.6.1 Beurteilung der Inhaltsvalidität durch Kollinearitätsprüfung ........ 201

4.6.2 Beurteilung der Indikatorvalidität ................................................. 202

Inhaltsverzeichnis

- XI -

4.7 Gütekriterien des Strukturmodells ............................................... 203

4.7.1 Beurteilung der Pfadkoeffizienten des inneren Modells (Strukturmodell) .......................................................................... 203

4.7.2 Erklärungs- und Prognosekraft des PLS-Modells ....................... 205

4.8 Datenerhebung und Stichprobenstruktur .................................... 208

4.8.1 Ergebnisse der ersten Pretestwelle ............................................ 209

4.8.2 Ergebnisse des zweiten Pretests im Feld ................................... 211

4.8.3 Stichprobenumfang ..................................................................... 212

4.8.4 Struktur der Erhebungsgesamtheit ............................................. 213

4.8.5 Einleitung der Hauptbefragung ................................................... 213

4.9 Datenbasis und Stichprobenstruktur der Hauptuntersuchung .... 214

4.10 Datenaufbereitung und Vorbereitung der Analyse ...................... 216

4.10.1 Prüfung und Behandlung fehlender Werte ................................. 216

4.10.2 Imputationsprozess MI-Verfahren ............................................... 218

4.10.3 Ergebnisse und kritische Würdigung des MI-Imputationsverfahrens ................................................................ 221

4.11 Validitätsbeurteilung der Messmodelle ....................................... 221

4.11.1 Validierung und Bewertung des Konstrukts Projektmanagementansatz (PMA) .............................................. 222

4.11.2 Untersuchung der Dimensionen des Konstrukts PMA ................ 222

4.12 Validierung und Bewertung des Konstrukts Kundenprojektintegration (CPI) ................................................... 226

4.13 Validierung und Bewertung des Konstrukts Diskursives Projektwissen (DPW) .................................................................. 227

4.14 Validierung und Bewertung des Konstrukts Narratives Projektwissen (NPW) .................................................................. 229

4.15 Validierung und Bewertung des Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF) und Subkonstrukte ....................... 230

4.16 Beurteilung des Strukturmodells – Ergebnis der Prüfung der Hypothesen ................................................................................. 241

5 Auswertung: Ergebnisse der empirischen Untersuchung ... 251

6 Validierung der Forschungsergebnisse ................................. 262

6.1 Validierungsansatz ...................................................................... 262

Inhaltsverzeichnis

- XII -

6.2 Validierungsfeld und Validierungsgrenzen ................................. 262

6.3 Umfang der Validierungsdatenerhebung .................................... 264

6.4 Auswahl des Erhebungsinstrumentes der Validierung ............... 264

6.5 Adressatenkreis der Validierungserhebung ................................ 264

6.5.1 Branchenverteilung der Erhebungsgesamtheit ........................... 265

6.6 Grundsätzliche Festlegungen Interviewfragebogen ................... 266

6.6.1 Strukturierter Fragebogen für Experteninterview ........................ 267

6.6.2 Analyse und Auswertung der Validierungsdatenerhebung ......... 282

6.6.3 Ergebnisse der Validierung ......................................................... 282

6.7 Fazit und kritische Würdigung der Validierung ........................... 311

7 Grenzen der empirischen Untersuchung und Ausgangspunkt für weitere Forschung .................................. 313

8 Resümee und Ausblick ............................................................ 315

8.1 Beitrag zur Erweiterung des wissenschaftlichen Erkenntnisraums ......................................................................... 315

8.2 Theoretische und praktische Implikationen ................................ 318

9 Finitum ....................................................................................... 320

A Anhang ....................................................................................... 349

Anhang A.1 – Online-Fragebogen Hauptuntersuchung ............................. 350

Anhang A.2 – Einladungstext Online-Umfrage ........................................... 363

Anhang A.9 – Gesamtübersicht Variablennummer, Variablenname, Variablenlabel der Hauptbefragung vom 22.12.2014 ......... 364

Abbildungsverzeichnis

- XIII -

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Prinzipschema des Forschungsmodells. ................................ 17

Abbildung 2: Vorstellung von Projektwissen in Anlehnung an Geiger 2005, S. 211. ................................................................................ 25

Abbildung 3: Wissen und Narration in der Projektorganisation in Anlehnung an Geiger 2005, S. 269.............................................. 33

Abbildung 4: Die Wissensspirale. (Quelle: Nonaka/Takeuchi 1997, S. 84) ....................................... 38

Abbildung 5: Organisationaler Lernprozess nach Geiger. (Quelle: eigene Darstellung) ........................................................ 43

Abbildung 6: Kybernetisches Regelkreismodell des Projektmanagements. (Quelle: eigene Darstellung) .................... 48

Abbildung 7: Grenzen und Kontext eines Projektes (soziales System). ..... 62

Abbildung 8: Blueprint Systemlösungsprojekt. (Quelle: Luchter 2006, S. 17) ....................................................... 70

Abbildung 9: Theoretisch hergeleiteter Zusammenhang zwischen Grad der Kundenprojektintegration und Projektwissen. (Quelle: eigene Darstellung) ........................................................ 75

Abbildung 10: Rekonzeptionalisiertes Konstrukt PMA mit den Dimensionen PMA 1 bis PMA 3. (Quelle: eigene Darstellung) ... 85

Abbildung 11: Konstrukt Kundenprojektintegration CPI. (Quelle: eigene Darstellung) ........................................................ 88

Abbildung 12: Rekonzeptionalisiertes Konstrukt Projektwissen mit den Dimensionen DPW und NPW. (Quelle: eigene Darstellung) ...... 90

Abbildung 13: Auf der Grundlage der EFA rekonzeptionalisiertes Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) mit der Dimension WBF 1. (Quelle: eigene Darstellung) ........................................... 93




- XIV -






Abbildung 21: Strukturmodell und Hypothesensystem der Einflussfaktoren der Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen. .................................................... 100

Abbildung 22: Gesamthypothesensystem. (Quelle: eigene Darstellung) .. 101

Abbildung 23: Kriterien zur Einteilung von Untersuchungsobjekten. (Quelle: Schmalen/Kunert/Weindlmaier 2006, S. 351-362) ....... 104

Abbildung 24: Ein-/mehrdimensionales reflektives Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) – zweiter Ordnung. ..................... 116

Abbildung 25: Reflektives Messmodell. ..................................................... 117

Abbildung 26: Formatives Messmodell. ..................................................... 117

Abbildung 27: Zusammenhang Operationalisierung – Online-Fragebogen (Ausschnitt). ........................................................... 121

Abbildung 28: Standard-Vertriebsprojektorganisation. (Quelle: eigene Darstellung) ...................................................... 123

Abbildung 29: Fragebogenausschnitt – Operationalisierung Komplexitätsreduzierung durch Vertrauen. ............................... 146

Abbildung 30: Ansatz zur qualitativ-explorativen Generierung von Messitems zur WBF im Team-Workshop (Bildquelle: Heppner 2009). ....................................................... 168


- XV -

Abbildung 31: Mehrdimensionales reflektiv operationalisiertes Konstrukt WBF mit Subkonstrukten und deren Messitems (Indikatorvariablen). ................................................................... 169

Abbildung 32: Rücklaufquote der Online-Umfrage: N = nicht geantwortet, Y = geantwortet ..................................................... 172

Abbildung 33: Auswertung Umfrage – Mittelwerte Wichtigkeit der Messitems für die WBF. ............................................................. 173

Abbildung 34: Intensitätsskala mit inhaltlicher Beschreibung der Skalenwerte. (eigene Darstellung) ............................................. 183

Abbildung 35: Erstansatz Strukturgleichungsmodell der vorliegenden Arbeit. (Quelle: In Anlehnung an Backhaus et al. 2008, S. 513) ............................................................................. 188

Abbildung 36: Entwickeltes Forschungsmodell als Strukturgleichungsmodell. (Quelle: eigene Darstellung) ........... 189

Abbildung 37: Ergebnisse der Schätzung des Strukturmodells mit den Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen. ....................... 250

Abbildung 38: Validierungsspanne und Validierungstiefe des Forschungsmodells. ................................................................... 263

Abbildung 39: Fachgebietverteilung der teilnehmenden Experten an der Validierung. .......................................................................... 266

Abbildung 40: Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 1 – Kommunikation. .......................................................... 268

Abbildung 41: Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 2 – Kontext & Umwelt. ....................................................... 269

Abbildung 42: Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 3 – Empowerment. ............................................................ 272

Abbildung 43: Einflussvariablen auf die Kundenprojektintegration (CPI). . 274

Abbildung 44: Strukturmodell Grundhypothesen. ...................................... 277

Abbildung 45: Strukturmodell Subhypothesen. ......................................... 279

Abbildung 46: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis PMA1 – Kommunikation. ....................... 283

Abbildung 47: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis PMA 2– Kontext & Umwelt. ................... 286


- XVI -

Abbildung 48: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis PMA 3 – Empowerment. ....................... 289

Abbildung 49: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Kundenprojektintegration (CPI). ............. 291

Abbildung 50: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Kundenprojektintegration (CPI). ............. 292

Abbildung 51: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Grundhypothesen PMA – PW (DPW, NPW). .......................................................... 295

Abbildung 52: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Grundhypothesen PMA – PW (DPW, NPW). .......................................................... 296

Abbildung 53: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Grundhypothesen CPI – PW. ................. 298

Abbildung 54: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Subhypothesen DPW – WBF. ................ 300

Abbildung 55: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Subhypothesen DPW – WBF. ................ 301

Abbildung 56: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Subhypothesen NPW – WBF. ................ 304

Abbildung 57: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis Subhypothesen NPW – WBF. ................ 305

Tabellenverzeichnis

- XVII -

Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen. .......................... XXIV

Tabelle 2: Erste Grundhypothese H01 ........................................................ 65

Tabelle 3: Zweite Grundhypothese H02 ...................................................... 67

Tabelle 4: Dritte Grundhypothese H03. ....................................................... 75

Tabelle 5: Vierte Grundhypothese H04. ...................................................... 76

Tabelle 6: Fünfte Grundhypothese H05. ..................................................... 81

Tabelle 7: Sechste Grundhypothese H06. ................................................... 81

Tabelle 8: EFA des Konstrukts PMA mit Datensatz der Hauptuntersuchung 07.11.2014. .................................................. 83

Tabelle 9: Subhypothesen der Wirkung des Konstrukts PMA basierend auf der Luhmann‘schen Theorie sozialer Systeme. .................... 86

Tabelle 10: EFA des Konstrukts CPI mit Datensatz der Hauptuntersuchung 07.11.2014. .................................................. 87

Tabelle 11: EFA des Konstrukts PW mit Datensatz der Hauptuntersuchung 22.12.2014. .................................................. 88

Tabelle 12: EFA des Konstrukts WBF mit Datensatz der Hauptuntersuchung 22.12.2014. .................................................. 91

Tabelle 13: Subhypothesen der Wirkung des Konstrukts DPW auf die WBF. ....................................................................... 96

Tabelle 14: Subhypothesen der Wirkung des Konstrukts NPW auf die WBF. ....................................................................... 97

Tabelle 15: Hypothesensystem Grundhypothesen H01 bis H06. ................ 99

Tabelle 16: Erfolgsmessung des Vertriebsprojekts. .................................. 105

Tabelle 17: Erfolgsmessung Unternehmensbereich Vertriebsprojektabteilung. .......................................................... 105

Tabelle 18: Projekteigenschaften verschiedener Branchen. ..................... 112

Tabelle 19: Investitionsprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens. ................................................... 112

Tabelle 20: Forschungs- und Entwicklungsprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens. ...................... 113

Tabellenverzeichnis

- XVIII -

Tabelle 21: Organisationsprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens. ................................................... 113

Tabelle 22: Kundenprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens (alle Angaben sind Durchschnittswerte). .................................................................. 113

Tabelle 23: Vertriebsprojeke des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens. ................................................... 113

Tabelle 24: Messitem Projektmanagementansatz – Zeitliche Projektabgrenzung. .................................................................... 124

Tabelle 25: Messitem PM-Ansatz – Sachliche Projektabgrenzung. .......... 124

Tabelle 26: Messitem PM-Ansatz – Soziale Projektabgrenzung ............... 125

Tabelle 27: Messitem PM-Ansatz – Zeitlicher Projektkontext. .................. 126

Tabelle 28: Messitem PM-Ansatz – Sachlicher Projektkontext. ................ 128

Tabelle 29: Messitem PM-Ansatz – Sozialer Projektkontext. .................... 129

Tabelle 30: Messitem PM-Ansatz – Kommunikation I. .............................. 134

Tabelle 31: Messitem PM-Ansatz – Kommunikation II. ............................. 135

Tabelle 32: Messitem Projektmanagementansatz – Entscheidungen als Letztelemente der Kommunikation. ........................................... 138

Tabelle 33: Messitem PM-Ansatz – Reduktion von Komplexität. .............. 140

Tabelle 34: Messitem PM-Ansatz – Verarbeitung von Komplexität durch Sinn. ................................................................................. 142

Tabelle 35: Projektmanagementansatz – Vertrauen Reduktion von Komplexität. ........................................................................ 145

Tabelle 36: Kundenprojektintegration – Messitems I. ................................ 147

Tabelle 37: Kundenprojektintegration – Messitems II. ............................... 148

Tabelle 38: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen basierend auf externen Prozessinformationen. .. 150

Tabelle 39: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen basierend auf Erfahrungen von Kunden und/oder Kollegen ...................................................................... 150

Tabelle 40: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen auf der Basis von reflexiven Wissensdiskursen des sozialen Systems. ............................................................... 151

Tabellenverzeichnis

- XIX -

Tabelle 41: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen auf der Basis fremdreferenziell gewonnenen Wissens anderer Unternehmen. ................................................ 151

Tabelle 42: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen auf der Basis fremdreferenziell gewonnenen Projektwissens aus dem Risikomanagement ............................ 152

Tabelle 43: Messitem Qualifizierungsfunktion zur Ablösung des Entstehungskontexts des narrativen Projektwissens ................. 154

Tabelle 44: Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Erzählkontextes des narrativen Projektwissens. ....................... 157

Tabelle 45: Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontextes vom narrativen Projektwissen durch einen externen Moderator. ......................................................... 160

Tabelle 46: Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontextes vom narrativen Projektwissen durch Peer-Review-Verfahren. ............................................................ 161

Tabelle 47: Messitem zur Qualifizierungsfunktion von narrativem Projektwissen auf der Basis von poetischen Narrationen. ......... 161

Tabelle 48: Messitem zur Qualifizierungsfunktion von narrativem Projektwissen auf der Basis von Antenarrationen. .................... 162

Tabelle 49: Messitem zur Überwachungs- und Kontrollfunktion – Auflösung des Metanarrativs. .................................................... 165

Tabelle 50: Messitem zu Induzierungsfunktion. ........................................ 166

Tabelle 51: Qualitativ-explorative Itemgenerierung des Konstrukts WBF. 170

Tabelle 52: Fortsetzung Tabelle 51 Itemgenerierung des Konstrukts WBF. ........................................................................ 170

Tabelle 53: Zur Online-Umfrage eingeladene Executive-Senior-Experten im Vertriebsprojektmanagement. ............................... 171

Tabelle 54: Set Messitems 1.0 – 1.4 zur Messung der Wettbewerbsfähigkeit (WBF). .................................................... 174



Tabellenverzeichnis

- XX -




Tabelle 60: Set Messitems 6.0 – 6.4 zur Messung der Wettbewerbsfähigkeit (WBF) ..................................................... 178



Tabelle 63: Variablenbezogene Prüfgrößen: MSA und Kommunalität. ..... 198

Tabelle 64: Variablenmengenbezogene Prüfgrößen KMO- und Bartlett-Test. .............................................................................. 198

Tabelle 65: Prüfgröße Indikatorreliabilität .................................................. 199

Tabelle 66: Prüfgröße Konstruktreliabilität. ............................................... 200

Tabelle 67: Prüfgröße Diskriminanzvalidität. ............................................. 201

Tabelle 68: Gütebeurteilung formativer Messmodelle. .............................. 202

Tabelle 69: Signifikanzniveau p-Wert. ....................................................... 205

Tabelle 70: Gütekriterien und Grenzwerte zur Beurteilung des PLS-Strukturmodells. ................................................................. 207

Tabelle 71: Rollen und leitende Positionen in Vertriebsprojektteams. ...... 215

Tabelle 72: Ablauf Imputation nach dem MI-Verfahren. ............................ 220

Tabelle 73: Ergebnis der Multikollinearitätsprüfung PMA 1 mit PMApp_16 als abhängige Variable........................................... 223

Tabelle 74: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts PMA 1 – Kommunikation. .......................................................... 224

Tabelle 75: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts PMA 2 – Kontext & Umwelt. ....................................................... 225

Tabelle 76: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts PMA 3 – Empowerment. ............................................................ 225

Tabellenverzeichnis

- XXI -

Tabelle 77: Ergebnis der Multikollinearitätsprüfung CPI mit CustInt_2 als abhängige Variable. ............................................................. 226

Tabelle 78: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts CPI. .......................................................................... 227

Tabelle 79: Finale Gütemaße Inhaltsvalidität und Indikatorreliabilität des reflektiven Messmodells des Konstrukts DPW. ........................ 227

Tabelle 80: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts DPW. ........................................................................ 228

Tabelle 81: Finale Gütemaße Inhaltsvalidität und Indikatorreliabilität des reflektiven Messmodells des Konstrukts NPW. ........................ 229

Tabelle 82: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts NPW. ........................................................................ 229

Tabelle 83: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 1 – Kompetenz Projektteam. .......................... 231

Tabelle 84: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 2 – Angebotsqualität. ...................................... 232

Tabelle 85: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 3 – Unternehmenskultur.................................. 233

Tabelle 86: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 4 – Operative Kompetenz. .............................. 235

Tabelle 87: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 5. ..................................................................... 236

Tabelle 88: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 6 – Innovationskompetenz. ............................. 238

Tabelle 89: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz. ................. 239

Tabellenverzeichnis

- XXII -

Tabelle 90: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 8 – Lösungskompetenz. .................................. 240

Tabelle 91: Legende Befund Hypothesenprüfung. .................................... 243

Tabelle 92: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung PMA – DPW, NPW. ................................................................... 243

Tabelle 93: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung CPI – DPW, NPW . 243

Tabelle 94: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung DPW – WBF 1-8. .. 244

Tabelle 95: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung NPW – WBF 1-8. .. 245

Tabelle 96: Bestimmtheitsmaße der exogenen Variablen im Strukturmodell. ...................................................................... 246

Tabelle 97: Ergebnisse der Effektstärken der exogenen Variablen PMA und CPI. ............................................................................ 247

Tabelle 98: Ergebnisse der Effektstärken der unabhängigen Variablen DPW und NPW auf WBF 1-3. ................................................... 247

Tabelle 99: Ergebnisse der Effektstärken der unabhängigen Variablen DPW und NPW auf WBF 4-6. .................................................... 247

Tabelle 100: Ergebnisse der Effektstärken der unabhängigen Variablen DPW und NPW auf WBF 8. ...................................................... 247

Tabelle 101: Ergebnis der mit SmartPLS 3.0 durchgeführten Blindfolding-Prozedur zur Ermittlung von Q².............................. 248

Tabelle 102: Branchenverteilung Teilnehmer Expertenvalidierung. .......... 266

Tabelle 103: Validierung Interviewfragebogen 1.0 Allgemeine/Persönliche Angaben Auskunftsperson. ................. 267

Tabelle 104: Legende Ausprägung der Wirkung HU und Ausprägung der Nachvollziehbarkeit durch die Experten. ............................. 307

Tabelle 105: Gegenüberstellung empirische Ergebnisse der Hauptuntersuchung – Ergebnis Validierung PMA. .................... 307

Tabelle 106: Gegenüberstellung empirische Ergebnisse der Hauptuntersuchung – Ergebnis Validierung CPI. ...................... 308

Tabelle 107: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen PMA-PW. ............ 309

Tabelle 108: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen CPI-PW. ............... 309

Tabellenverzeichnis

- XXIII -

Tabelle 109: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen DPW-WBF. .......... 310

Tabelle 110: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen NPW-WBF. .......... 310

Abkürzungsverzeichnis

- XXIV -

Abkürzungsverzeichnis Tabelle 1: Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen.

Abkürzung Bezeichnung Abb. Abbildung a. p. a priori AVE Average Variance Extracted bspw. beispielsweise CI Customer Integration CoP Community of Practice CPI Customer Project Integration d. h. das heißt DD Due Diligence DPW Diskursives Projektwissen et al. et alii etc. et cetera evtl. eventuell f. folgende ff. fortfolgende ggf. gegebenenfalls Hrsg. Herausgeber hrsg. herausgegeben i. ü. S. im übertragenen Sinne IT Informationstechnologie IV Informationsverarbeitung Jg. Jahrgang KM Knowledge Management KMO Kaiser-Meyer-Olkin LISREL Linear Structural Partnerships MAR Missing At Random MCAR Missing Completely At Random ME Maximum Expectation MI Multiple Imputation MIMIC Multiple-Indicators-Multiple-Causes MIS Management Informationssystem ML Maximum Likelihood MNAR Missing Not At Random n Fallzahl aus einer Stichprobe N Gesamtfallzahl einer Stichprobe

Abkürzungsverzeichnis

- XXV -

Abkürzung Bezeichnung NPW Narratives Projektwissen Nr. Nummer o. g. oben genannt/e PLS Partial Least Squares PMA Projektmanagementansatz pp. pages S. Seite sog. sogenannte/r SPSS Statistical Package for the Social Sciences Tab. Tabelle TDU Technologie- und Dienstleistungsunternehmen TK Telekommunikation u. a. unter anderem VAF Variance Accounted for vgl. vergleiche VIF Variance Inflation Factor Vol. Volume vs. versus WBF Wettbewerbsfähigkeit WR Wirkungsrichtung z. B. zum Beispiel HR Human Ressources HU Hauptuntersuchung

1. Einleitung

- 1 -

1 Einleitung

Das vorliegende Dissertationsvorhaben befasst sich mit der empirischen Untersuchung der Erfolgsfaktoren, welche bei der Nutzung von Wissen aus Projekten zum Tragen kommen können und wie dadurch in weiterer Folge die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen gesteigert werden kann.

Der Zusammenhang von Unternehmenserfolg und Wissen bzw. die Fähig-keit, Wissen zu generieren, anzuwenden und in Marktpotenziale zu trans-formieren, kann heute nicht mehr ignoriert oder bezweifelt werden.1 Der in den 1980er-Jahren populär gewordene ressourcenbasierte Ansatz der Un-ternehmensführung hat die internen Ressourcen Mitarbeiter, Wissen und Know-how der Mitarbeiter in den Fokus des Interesses als erfolgskritische Größe zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen der Unternehmen gerückt.2

Dem Wissen und der Kompetenz der Mitarbeiter – die unser größtes Kapital darstellen – wird heutzutage eine entscheidende Rolle für die Generierung von Wettbewerbsvorteilen beigemessen. Dabei haben sich auch die Wer-tungsstrukturen der Ressourcen in den Unternehmen verschoben. Standen einst eher materielle Ressourcen im Vordergrund, so treten diese heute zu-gunsten der immateriellen Ressourcen zurück bzw. ziehen zumindest mit diesen in der Bewertung gleich.3

Dem Wissen als immaterielle Ressource wird inzwischen eine erfolgskriti-sche Bedeutung im Unternehmen zugeschrieben, was durch die Begriffe der „wissensbasierten Unternehmung“4 oder „wissensintensiven Organisati-on“5 seinen sprachlichen Ausdruck findet. Eine vergleichbare Entwicklung erleben wir in den letzten zwanzig Jahren auf der gesellschaftlichen Ebene, da im Wissen auch hier ein Hauptantrieb für die wirtschaftliche Entwicklung gesehen wird. Stichworte wie „Wissensgesellschaft“ sollen die Bedeutung des Wissens und die damit enorme Zunahme des Wissensbestandes sowie die erleichterte Zugänglichkeit zu diesen Wissensbeständen verdeutlichen.6

Die Bedeutung des Wissens für die Gesellschaft im Allgemeinen und für die Unternehmen und deren wirtschaftlichen Erfolg im Besonderen wirft die Frage nach dem Management des Wissens nicht nur in der Theorie, son- 1 Vgl. Mertins et al. 2010, S. 13. 2 Vgl. Pawlowsky/Gözalan/Schmidt 2011, S. 22-23. 3 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1997, S. 16-18. 4 Vgl. Starbuck 1992, S. 713-740. 5 Vgl. Alvesson 1993; S. 997-1015; Picot et al. 2001. 6 Vgl. Stehr 1994, S. 42 ff.; Schneider 2000, S. 70 ff.

1. Einleitung

- 2 -

dern auch in der Unternehmenspraxis auf. Wissensmanagement ist heute ein sich in der Betriebswirtschaftslehre etablierender Teilbereich.7 Aber auch in der Managementlehre ist Wissensmanagement zum Gegenstand der wissenschaftlichen Auseinandersetzung geworden.8 Vor diesem Hinter-grund wäre es verwunderlich, wenn sich Unternehmen nicht mit der Frage-stellung des Managements von Wissen beschäftigen.

Dabei treten zwei Aufgaben zutage, deren Bewältigung Unternehmen be-schäftigt: Zum einen muss das heute im Unternehmen befindliche Wissen sinnvoll anderen zur Verfügung gestellt, also gesteuert und weiterentwickelt werden.9 Zum anderen wird davon ausgegangen, dass sich in einem Unter-nehmen entsprechend spezifisches Wissen generieren lässt,10 welches auf andere übertragen werden muss (z. B. andere Projektteams, Gruppen, Or-ganisationseinheiten etc.). Ausgehend davon sind die systematischen An-sätze des Wissensmanagements in den Unternehmen sehr vielfältig und in der Literatur weit diskutiert und beleuchtet.11 Das Wissensmanagement will somit nicht nur die grundsätzliche Richtung vorgeben, wie mit Wissen um-gegangen wird, sondern es soll die Generierung von spezifischem Wissen im Unternehmen ermöglicht und unterstützt werden.12

Die gegenwärtige Situation in Technologie- und Dienstleistungsunterneh-men ist geprägt durch knappe Ressourcen, sich ständig verändernde Orga-nisationsstrukturen sowie die aufgrund von global veränderten Marktanfor-derungen sich entwickelnde Komplexität und Dynamik von Stammgeschäft und Projekten.13 Um diesen Anforderungen zu begegnen, müssen sich Un-ternehmen an die sich verändernden Marktbedingungen anpassen und Fä-higkeiten der Generierung und im Umgang mit Wissen entwickeln, um im globalen Wettbewerb zu bestehen.14

7 Vgl. Thommen/Achleitner 2001, S. 1025 ff; Straub 2012, S. 419 ff; Mühleck/Baumöl 2016,

S. 151-152. 8 Vgl. Lusic/Fischer/Böning/Hornfeck/Franke 2016, S. 1113-1118; Serenko/Bontis 2004,

S. 185-198; Zboralski 2007. 9 Vgl. Al-Laham 2016, S. 78 ff; Alwert/Bornemann/Will/Wuscher 2013, S. 7-8. 10 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1997, S. 99-105. 11 Vgl. Kloser 2001, S. 104 ff; Jaspers/Fischer 2008, S. 39 ff; Kohl/Mertins/Seidel 2016, S. 107 ff. 12 Vgl. Pawlowsky/Gerlach/Hauptmann/Puggel 2006, S. 11 ff. 13 Vgl. Siemens AG, Geschäftsbericht 2015, S. 2-8; Pressemeldung Siemens AG 2015, S. 1-4; IBM

Annual Report 2015, S. 22-28; Geschäftsbericht 2015, Volkswagen AG, S. 49-59; Geschäftsbe-richt 2015, Daimler AG, S. 105-119; Lagebericht 2015, Deutsche Bahn AG, S. 016-024, S. 025-035.

14 Vgl. Pawlowsky et al. 2011, S. 22-23; Ndlela/du Toit 2001, S. 151-165; Pawlowsky et al. 2011, S. 16-20.

1. Einleitung

- 3 -

Ein charakteristischer Musterfall in Technologie- und Dienstleistungsunter-nehmen ist der Verlust und die Übertragung des Wissens aus Projekten. Nach Abschluss von Projekten wechseln Projektmitarbeiter, die gleichzeitig Wissensträger sind, in das nächste Projekt und nehmen das aus dem Pro-jekt gelernte Wissen mit. Dieses steht dann anderen Projektteams und auch der Stammorganisation des Unternehmens nicht zur Verfügung oder ist für das Unternehmen ganz verloren, wenn der Projektmitarbeiter das Unter-nehmen nach dem Projekteinsatz verlässt. Somit stellt sich für Unterneh-men die Aufgabe, das Projektwissen ihrer Projektmitarbeiter effektiv und effizient für das Unternehmen, aber auch für andere Projektorganisationen zu sichern und weiterzugeben.

Daher befasst sich die vorliegende Arbeit mit dem Ziel, den Zusammenhang zwischen Nutzung des Projektwissens und dem Projekterfolg aufzuzeigen um darauf aufbauend ein operatives Modell zu entwickeln, das Unterneh-men erlaubt, durch Nutzung des vorhandenen Projektwissens ihre Wettbe-werbsfähigkeit zu steigern.

1. Einleitung

- 4 -

„Zu wissen, was man weiß, und zu wissen, was man tut, das ist Wissen.“

Konfuzius (Chinesischer Philosoph *551 v. Chr. / † 479 v. Chr)

„Es ist nicht genug zu wissen – man muss auch anwenden. Es ist nicht genug zu wollen – man muss auch tun.“

Johann Wolfgang von Goethe (Deutscher Dichter * 28.08.1749, / † 22.03.1832)

„Wissen ist das Kind der Erfahrung.“

Leonardo da Vinci

(Italienisches Universalgenie *1452 / † 1519)

1.1 Ausgangssituation und Problemstellung

1.1.1 Wissen und Wissensmanagement

Beschäftigt man sich mit der Frage, wie denn nun Wissen zu managen ist bzw. steuerbar gemacht werden kann, stellt sich sogleich die Frage nach dem Wesen, der Struktur und den Eigenschaften des Wissens. Mithin müs-sen Wissensmanagementkonzeptionen auf einer theoretischen Definition des Wissens aufbauen, die dann im praktischen und empirischen Kontext einer Prüfung unterzogen werden können. Hier steckt die Wissensmana-gementdebatte in einem Dilemma, da die wissenschaftliche Kontroverse bis dato keine allgemeingültige, allseits anerkannte und geprüfte Definition bzw. System des Wissens hervorgebracht hat, auf der sich Wissensmanage-mentkonzeptionen aufbauen und deren Funktionalität lückenlos begründen ließen.15

An dieser Stelle soll die Arbeit von Daniel Geiger16 hervorgehoben werden, der über einen philosophischen Zugang eine Metatheorie des Wissens ent-worfen hat. Diese erscheint geeignet, nicht nur die theoretische Definition von Wissen zu tragen, sondern auch im Weiteren die Stellhebel der Nut-

15 Vgl. Schreyögg/Geiger 2002, S. 21. 16 Geiger, Daniel (2006): Wissen und Narration – Der Kern des Wissensmanagements.

1. Einleitung

- 5 -

zung von Wissen zu begründen. Daher werden die theoretischen Ergebnis-se des Traktats von Daniel Geiger in der vorliegenden Dissertation als theo-retische Grundlage für den Wissensbegriff herangezogen.

Sicherlich stehen eine fast schon unüberschaubare Anzahl von Wissens-managementkonzeptionen oder Publikationen zu Wissen und Wissensma-nagement zur Verfügung, wie sie z. B. grundsätzlich von Ikujiro Nonaka/Hirotaka Takeuchi, Thomas H. Davenport/Laurence Prusak be-schrieben17 oder auch von internationalen Unternehmen wie beispielsweise der Siemens AG18 und Hewlett-Packard19 nach eigenen Angaben mehr oder weniger, an den eigenen Zielen gemessen, erfolgreich umgesetzt wur-den.20 Bei Lichte betrachtet, sucht man jedoch die Referenz- und Bezugs-ebene Wissen bzw. sie wird, wenn überhaupt erwähnt, nur unscharf darge-stellt.21 Somit kann ein objektiv allgemeingültiger Wirkungszusammenhang zwischen den beschriebenen Wissensmanagement-Maßnahmen und den publizierten Wirkungsergebnissen nicht hergestellt werden, was den auf der operativen Handlungsebene von Unternehmen notwendigen Forschungs-bedarf aufzeigt.

Es sind eine Vielzahl von empirischen Studien über Wissensmanagement (WM) verfügbar, die u. a. die Einführung von WM adressieren oder Umset-zungs- bzw. Einführungsprobleme von WM zu erklären versuchen.22 Dabei wird weitgehend auf die Bewertung der Maßnahmen des WM oder auf die informationstheoretischen und pragmatischen Herleitungen des Wissens rekurriert 23 und somit der Kern, was Wissen ausmacht, verfehlt.24 Dieses, die Identifikation und Wirkung der Einflussvariablen auf die Nutzung des Projektwissens nach der Definition des Wissens nach Geiger, und im Weite-ren, die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit haben sich, vor diesem Hintergrund betrachtet, bis heute weitgehend einer empiri-schen Analyse und Erschließung der Erkenntnis entzogen. Dieses stellt zu-gleich die im weiteren Fortgang der Arbeit näher zu beschreibende For-schungslücke dar, die mithilfe eines quantitativ-empirischen Forschungsmodells geschlossen werden soll. 17 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1997; Davenport/Prusak 2000; Lehnert/Scharf 2015. 18 Vgl. Davenport/Probst 2002. 19 Vgl. Sieloff 1999, S. 47-53. 20 Vgl. Davenport/De Long/Beers 1998, S. 43-57. 21 Vgl. Davenport/Probst 2002, S. 27 ff; Ndlela/du Toit 2001, S. 151-165; Klosa 2001, S. 104 ff. 22 Beispielhaft vgl. Quintas/Lefrere/Jones 1997, S. 385-391; De Long/Fahey 2000, S. 113-127;

Ndlela/du Toit 2001, S. 151-165; Chen/Huang 2007, S. 104-118. 23 Vgl. Geiger 2006, S. 24 ff. 24 Vgl. Geiger 2006, S. 97.

1. Einleitung

- 6 -

Technologie- und Dienstleistungsunternehmen versuchen seit geraumer Zeit, gewonnene Erfahrungen, gelerntes und angesammeltes Wissen aus eigenen realisierten Projekten zu speichern, um es wieder- und weiterver-wenden zu können.25 Zum einen wird das Ziel verfolgt, „das Rad nicht mehrmals erfinden“ zu müssen, also viel Geld wiederholt in die Entwicklung sich gleichender Lösungen zu investieren, zum anderen wird angestrebt, schneller und individueller auf Kundenwünsche reagieren oder auf dem je-weiligen Markt agieren zu können.26 Das Ergebnis dieser Bemühungen soll bei höherer Effektivität und gleichzeitiger Effizienz zu einem unternehme-risch erfolgreicheren Marktauftritt als dem der Konkurrenz führen, ergo die eigene Wettbewerbsfähigkeit steigern.27

Dieser Wunsch, schneller und erfolgreicher als andere zu sein, ist nicht nur auf kommerziell agierende Unternehmen beschränkt.28 Auch in nichtkom-merziellen Institutionen oder in Wissenschaft und Forschung, aber auch im privaten sozialen Bereich ist das Streben nach positiven Erfolgen – schnel-ler und besser zu sein als andere – mehr oder weniger ausgeprägt be-obachtbar.29

„Das motivierte Handeln des Menschen wird in seiner Grundtendenz und in seiner elementaren Struktur von zwei universellen Charakteristiken be-stimmt: 1. Dem Streben nach Wirksamkeit und 2. Der Organisation von Zielengagement und Zieldistanzierung.“30

Daher ist der Bezugsrahmen nicht nur auf Unternehmen ausgerichtet, son-dern muss auch auf Individuen bezogen werden. Denn nicht zuletzt handeln Menschen in Unternehmen oder in nichtkommerziellen Institutionen und in Projekten. Warum die Abgrenzung in dieser Arbeit auf die Unternehmen und noch schärfer auf Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU)

25 Beispielhaft vgl. Davenport/Probst 2002, Knowledge Management Case Book: Siemens Best

Practices (Anmerkung des Autors: Siemens hat seit 1998 Wissensmanagement im Konzern eingeführt, welches unterschiedliche Ausprägungen in den verschiedenen Geschäftsbereichen und Sparten von Siemens aufweist.); vgl. auch Sieloff 1997, If only HP knew what HP knows: the roots of knowledge management at Hewlett-Packard (Anm. des Autors: HP betreibt seit 1995 Wissensmanagement in verschiedenen Ausprägungen im Konzern); vgl. Lehner 2014, S. 319 ff. (Anm. des Autors: XEROX betreibt seit 1993 ein WM-System erstmals aufgestellt für den Kundendienstbereich); vgl. Volkswagen Wissensmanagement – ww.deck, 2004 (Anm. des Au-tors: VW hat seit 2004 WM „ww.deck = world wide development and exchange of corporate knowledge“ etabliert.).

26 Vgl. Al-Laham 2016, S. 78 ff, S. 179 ff. 27 Vgl. Pawlowsky et al. 2006, S. 11 ff. 28 Vgl. Hasler-Roumois 2013, S. 30-37. 29 Vgl. Heckhausen, J./Heckhausen, H. 2010, S. 6-7. 30 Heckhausen, J./Heckhausen, H. 2010, S. 1-3.

1. Einleitung

- 7 -

erfolgte, ist damit begründet, dass Unternehmen das ultimative Ziel haben, wettbewerbsfähiger als andere Unternehmen zu sein, da sie ansonsten nicht im jeweiligen Markt „überleben“ würden.31 Diese Prioritäten waren es auch, die Unternehmen veranlassten, über Wissensmanagement nachzu-denken bzw. dieses einzuführen. Dieser Umstand rückt Unternehmen in der vorliegenden Arbeit in den Fokus des Forschungsinteresses, wenn die Fra-ge nach den Erfolgsfaktoren der Nutzung von Wissen im Allgemeinen und Projektwissen im Besonderen gestellt wird.

Mit unterschiedlichen Wissensmanagementinstrumentarien32, wie dem Be-trieb von Wissensdatenbanken, der Durchführung von Lessons-Learned-Veranstaltungen oder dem Aufbau von Wissensnetzwerken33 etc., wird mit unterschiedlichem Erfolg versucht, das gewonnene Wissen der Mitarbeiter aus abgeschlossenen Aufgaben, Vorhaben und Projekten im Unternehmen zu halten und für neue Aufgaben, Projekte und Mitarbeiter nutzbringend ver-fügbar zu machen.34

Betrachtet man jedoch die in der Wissenschaft diskutierten, in der Wirt-schaft mehr oder weniger implementierten Wissensmanagementkonzeptio-nen35, so wird das Problem deutlich, dass viele Unternehmen Wissensma-nagement für sich als nutzbringend entdeckt, entsprechende Instrumente im Unternehmen mehr oder weniger implementiert haben, aber trotzdem der erhoffte Erfolg, wettbewerbsfähiger als andere Unternehmen zu sein, sich nicht oder nicht im gewünschten Maße einstellen will.36

Vor diesem Hintergrund zeichnet sich ein weiteres Problemfeld ab, welches gleichzeitig eine der Forschungslücken darstellt, die mit der vorliegenden Arbeit geschlossen werden soll: Analysiert man die vorliegenden Wissens-managementkonzeptionen, die Leitfäden zur Implementierung, die Vermei-dungsstrategien von Barrieren im Wissensmanagement etc., fällt auf, dass die einschlägige Literatur sich mit den Managementmaßnahmen und In-

31 Vgl. Plinke 2000, S. 67-68. 32 Vgl. Orth/Voigt/Kohl 2011, S. 23-44; Kaiser 2004, S. 5. 33 Vgl. Rygl 2008, S. 208-209; Weis-Hoyer/Grünberg/Liebrisch 2004, S. 177 ff;

Trippl/Lengauer/Tödtling 2007, S. 23-39. 34 Vgl. Davenport/Probst 2002, S. 20 ff; Kaiser 2004, S. 5; Katenkamp 2003, S. 16-35; 35 Anmerkung des Autors: In der Literatur und auch in den Publikationen von Unternehmen kursie-

ren unterschiedliche Bezeichnungen für Wissensmanagementansätze wie z. B. Grundkonzept WM, prozessorientierter Wissensmanagementansatz, Informationstheoretischer WM-Ansatz, Ressourcenbasierter WM Ansatz, humanorientierter WM-Ansatz, Vgl. Heisig/Orth (2005), S. 10; S. 63-65; De Long/Fahey 2000, S. 113-127; CEN/isss 2004, S. 10-21; Nonaka/Takeuchi 1995, S. 84; S. 100.

36 Vgl. Orth/Finke/Voigt 2008, S. 29-30; Orth 2013, S. 7-9;

1. Einleitung

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strumenten des Wissensmanagements befasst, wie z. B. „Wissenswegwei-ser: Finden von Ansprechpartnern an allen Standorten … Wissensnetzwer-ke: Weltweit vernetzte Arbeit zu ausgesuchten Themen und Projekten … Wissensbasen: Zugriff auf gemeinsame Dokumente, Projektberichte, Infor-mationen, Best Practices … Wissensstafette: Transfer von Fach- bzw. Ex-pertenwissen auf Nachfolger … Wissensbilanz: Bewerten und Steuern der Entwicklung von Fachwissen“37.

Aber es wird nicht darüber verhandelt, was die Definition, die Natur, das Wesen von Wissen überhaupt ausmacht, um die Erkenntnisse daraus in einen praktischen Bezugsrahmen zu setzen und ihre Wirkung zu analysie-ren.38

„Die Notwendigkeit einer Definition von Wissen für Wissensmana-gement ist selbst bei den führenden Vertretern dieser Disziplin umstritten. Einerseits wird eine präzise Definition verlangt, ande-rerseits wird dies als philosophische Übung betrachtet und einem Pragmatismus der Vorrang eingeräumt. Beim Versuch, den Begriff Wissen zu definieren, wird schnell seine begriffliche Unschärfe deutlich.“39

Daniel Geiger hat mit seiner Arbeit die Zugänge zum Wissen an Arbeiten der Philosophen Jürgen Habermas, Stephen Toulmin, Jean-Francois Lyo-tard und Michel Foucault und ihren Hauptwerken untersucht40 und eben diesen Schritt getan, eine philosophische Bestimmung des Wissensbegriffs zu vollziehen. Die Aufgabe in der vorliegenden Arbeit ist es nun, die Er-kenntnisse von Geiger in einem empirischen Forschungsmodell einzubet-ten, welches die Überprüfung der theoretischen Ergebnisse von Geiger, wie Wissen definiert ist, und darauf aufbauend, wie Wissensmanagement funk-tioniert, aufzuzeigen in der Lage ist. Diese Aufgabe und deren Erfüllung stellt dann zugleich die Schließung einer Forschungslücke mit der vorlie-genden Arbeit dar.

37 Kaiser 2004, S. 5. 38 Vgl. Heisig 2007, S. 5. 39 Heisig/Orth 2005, S. 15. 40 Vgl. Geiger 2006, S. 3.

1. Einleitung

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1.1.2 Wissen, Wissensmanagement und Unternehmenserfolg

Der Zusammenhang zwischen Wissen, Wissensmanagement und Unter-nehmenserfolg ist in der Literatur und der Forschung weitreichend in den letzten fünf Dekaden diskutiert und zahlreiche Schriften und Studien veröf-fentlicht worden. Auch die ökonomische Bedeutung des Wissens, des Wis-sensmanagements und die positive Wirkung auf den unternehmerischen Erfolg sind in der Wissenschaft und in der unternehmerischen Praxis weit-gehend unbestritten.41

Die temporäre Organisationsform Projekt hat sich für viele Unternehmen zu einer beliebten und oft angewendeten Organisationsform entwickelt, wann immer die zu lösenden Aufgaben zu komplex erschienen, um sie in der Li-nienorganisation erfolgreich bearbeiten zu können.42 Daraus ergibt sich, dass die erfolgreiche Bearbeitung und der Abschluss von Projekten einen wesentlichen Beitrag zum ökonomischen Erfolg der Unternehmen leisten. Studien haben gezeigt, dass die meisten Angestellten, die in Projekten ar-beiten, Wissen generieren und auf andere Projektmitglieder im Projekt über-tragen.43 Geht man davon aus, dass auch der Kunde Mitglied der Projektor-ganisation sein kann, so wird deutlich, dass Informationen als sog. externe Prozessinformationen vom Kunden auf die Projektteammitglieder des anbie-tenden Unternehmens übertragen werden können.44 Diese vom Kunden auf die Projektorganisation übertragenen Informationen werden projektorgani-sational gelernt und stehen am Ende des Projekts als potenzielles Wissen des Unternehmens zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen im Wettbewerb um den nächsten Auftrag zur Verfügung.45

Dieses zeigt deutlich den Zusammenhang von Integration des Kunden in die Projektprozesse und dem daraus resultierenden Potenzial der vom Kunden zum TDU übertragenen externen Prozessinformationen sowie dem resultierenden Wissen und den Unternehmenserfolg auf.46 Dabei befassen sich die publizierten Untersuchungen schwerpunktmäßig mit dem Wissen

41 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1994, 1995, 1997; Blacker 1995; Brown/Duguid 2001; Buder/Städler

2006; Davenport/Prusak 2000, 2002; Hasler-Roumoisb 2013; Heisig/Orth 2005; Heisig 2007; Mertins/Bornemann/Meyer/Will/Wuscher 2010; Orr 1990; Moos/Beimborn 2013.

42 Kerzner 2001. 43 Turner et al. 2000; Todorovic et al. 2015, S. 772-783. 44 Vgl. Kleinaltenkamp 1997, S. 350-354. 45 Vgl. Choudhury/Harrigan 2014, S. 149-176. 46 Vgl. Kleinaltenkamp 2000; Chang/Taylor 2016, S. 47-64; Cash/Earl/Morison 2008, S. 90-100.

1. Einleitung

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des Unternehmens als intellektuelles Kapital des Unternehmens und die Bedeutung für den Unternehmenserfolg.47 Unterbelichtet ist in der aktuellen Forschung der Umstand, dass in Vertriebsprojekten in sehr viel kürzeren Zyklen (Projektlebenszyklen) die Möglichkeit besteht, den Kunden in die Projektorganisation zu integrieren, um somit in kürzeren Zyklen an die be-gehrten externen Prozessinformationen zu gelangen. Diese werden in kür-zeren Zeitabständen im Projekt gelernt und das resultierende Wissen am Ende des Vertriebsprojekts wettbewerbsfähigkeitssteigernd im nächsten Vertriebsprojekt eingesetzt.

Daraus ergibt sich eine weitere Aufgabe in der vorliegenden Arbeit, die vari-able Fähigkeit von Unternehmen, den Kunden in Projekte, in die Projektpro-zesse zu integrieren und in einem empirischen Forschungsmodell einzubet-ten, welches die empirische Überprüfung der theoretischen Wirkung der sog. Kundenprojektintegration auf das Projektwissen aufzuzeigen in der La-ge ist. Diese Aufgabe und deren Erfüllung stellt dann zugleich die Schlie-ßung einer weiteren Forschungslücke mit der vorliegenden Arbeit dar.

1.1.3 Projekte, Projektmanagement und Wissen

Wissen und Wissensmanagement in Projekten ist ein im wissenschaftlichen Diskurs unzureichend betrachtetes Thema im Projektmanagement. Die Stu-dien, die bislang publiziert wurden, fokussierten auf bestimmte Branchen oder unternehmensindividuelle Fälle.48

In den letzten zehn bis fünfzehn Jahren wurden zahlreiche Arbeiten zum Thema Wissen und Projektmanagement veröffentlicht, die den Einfluss des Wissensmanagements auf das Projektmanagement zum Betrachtungsge-genstand hatten.49 Teilweise wurden Theorien und Modelle entwickelt, wie das Wissensmanagement im Kontext von temporären Organisationen funk-tioniert50 und wie die Auswirkung auf die Projektleistungen ist.51 Die positive Wirkung des Wissensmanagements auf die Projektleistungsfähigkeit wurde in zahlreichen Studien behandelt.52 Eine der aktuellsten Studien von Reich bekräftigt die Wichtigkeit, das projektbasierende Wissen zu managen, um

47 Vgl. Rao/Vijayalakshmi 2016, S. 675-683; Khan/Lew/Sinkovics 2015, S. 48-68. 48 Davenport/Probst 2002; Bresnen et al. 2005, S. 27-41. 49 Vgl. Koskinen/Pihlanto 2008, S. 25-38. 50 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1997. 51 Vgl. Kulkarni et al. 2007, S. 309-347. 52 Faraj/Sproull 2000; Kotnour 2000; Lee/Choi 2003; Barber/Warn 2005; Quigley et al. 2007.

1. Einleitung

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Mehrwerte für Kunden zu realisieren.53 Dieses spricht auch für den Zusam-menhang von Wissensmanagement und der Qualität des Projektergebnis-ses.54

Nach Analyse der genannten Studien bzw. der einschlägigen Literatur zum Wissensmanagement kann klar festgestellt werden, dass die Notwendigkeit besteht, eine systematische Verfahrensweise und Maßnahmen zu entwi-ckeln, welche Organisationen in die Lage versetzen, Wissen aus Projekten („Projektwissen“) zu generieren und auf andere zukünftige Projekte und ihre Projektorganisationen sowie die Stammorganisation des Unternehmens zu übertragen.55

Es fällt auf, dass in dem analysierten Forschungsstand zum Wissensmana-gement die populären pragmatischen Ansätze des Wissens und Wissens-managements, wie z. B. die Arbeiten von Nonaka und Davenport, adressiert werden.56 Diese gehen davon aus, dass Wissen sich aus impliziten und ex-pliziten Bestandteilen zusammensetzt und man Methoden theoretisch be-gründet, die u. a. die Explizierung von implizitem Wissen vorschlagen.57

Die überwiegende Anzahl dieser Ansätze adressieren sowohl theoretisch als auch praktisch das Wissensmanagement, indem Managementmethoden des Wissens formuliert und begründet werden.

Daher besteht nach Auffassung des Autors eine weitere Forschungslücke, nämlich die, den Projektmanagementansatz (PMA) ebenso wie die Kun-denprojektintegration (CPI) als ursächliche Wirkungsquelle für die Generie-rung und Weitergabe von Projektwissen zu denken und im Rahmen eines Forschungsmodells einer empirischen Überprüfung zu unterziehen.

53 Vgl. Reich et al. 2012, S. 663-674. 54 Arumugam et al. 2013, S. 388-402; Edmondson et al. 2003, S. 197-223; Hartmann/Doree 2015,

S. 341-351. 55 Vgl. Hanisch et al. 2009, S. 148-160; Bou/Sauquet 2006, S. 1-36; Desouza/Evaristo 2006, S.

414-423; Williams 2007, S. 160 ff; Bresnen et al. 2008, S. 161-187. 56 Nonaka/Takeuchi 1997; Davenport/Prusak 2000. 57 Vgl. Leitfaden 2.0 zur Erstellung einer Wissensbilanz, BMWi, 2013.

1. Einleitung

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1.2 Zielsetzung der Arbeit

Unternehmen im Allgemeinen und insbesondere Technologie- und Dienst-leistungsunternehmen (TDU) suchen nach den operativen Stellhebeln, die Wissensmanagementkonzeptionen funktionieren lassen, die die Nutzung des Wissens ermöglichen. Dieses umso mehr, da die Branche von jeher durch die Kürze von Produkt- und Dienstleistungslebenszyklen geprägt war und ist.58 Um eher als die Konkurrenz mit Produkten und Dienstleistungen am Markt präsent zu sein – mithin also wettbewerbsfähiger zu sein –, erfol-gen beachtliche finanzielle Investitionen in Technik, Prozesse und Personal, um im Ergebnis durch die Erfolgsfaktoren der Nutzung von Wissen zu einer wettbewerbsfähigkeitssteigernden Wirkung für die Unternehmen zu kom-men.59

Die Beschränkung auf Technologie- und Dienstleistungsunternehmen in dieser Arbeit ergibt sich hierbei aus dem Zugang zum Forschungsfeld des Autors. Die empirische Untersuchung wurde in einem Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU) der ICT–Industrie60 durchgeführt und dort auf Vertriebsprojekte bzw. die Projektteams dieser Vertriebsprojekte fokussiert. Vertriebsprojekte haben primär das Ziel, wettbewerbsfähiger als die Konkurrenz zu sein – also das Vertriebsprojekt zu gewinnen, den Auf-trag zu bekommen – und durch den Wettbewerbsdruck eher kurze Projekt-laufzeiten in Vertriebsprojekten zu realisieren,61 was die Teilnehmerzahl an einer Feldstudie während des Befragungszeitraums erhöht hat.62 Vertriebs-projekte und ihre Vertriebsprojektteams sind somit als Untersuchungsfeld ideal, um die Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu untersuchen, wohlwissend, dass die Repräsentativität der Ergebnisse der Untersuchung sich dann auf TDU und Vertriebsprojekte beschränken.

Wissensmanagement ist mehr oder weniger ausgeprägt institutionalisiert worden und zeigt sich häufig in der Form von eigens eingerichteten Abtei-

58 Hier beispielhaft: Kosch/Lason/Porst/Schulz 2016; Bratzel 2015. 59 Vgl. Davenport/Prusak 2000, S. 12-14. 60 Abkürzung ICT: Information Communication Technology. 61 Vgl. Lehner, J. M. 2001, S. 10-12. 62 Anmerkung des Autors: Die durchschnittliche Vertriebsprojektdauer in dem abgegrenzten For-

schungsfeld beträgt ca. 1 bis 3 Monate.

1. Einleitung

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lungen, die sich hauptsächlich mit dem Thema Wissensmanagement be-schäftigen.63

Dabei stellen sich folgende Forschungsfragen: Existieren Variablen, die eine Nutzung des Wissens aus Projekten beeinflussen (können), sodass mittels der Stimulans einzelner Variablen und deren Wirkungszusammenhänge ei-ne Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen vorhergesagt werden könnte?

Der Erkenntnisgewinn der Arbeit basiert zum einen auf der Auswertung von Sekundärquellen, soll jedoch im Weiteren in der wissenschaftlich fundierten Aufarbeitung, systematischen Analyse und Auswertung von Primärdaten unter der Aufgabenstellung „Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleis-tungsunternehmen“ erweitert werden.

Ein theoretisches Wirkungsmodell der Erfolgsfaktoren der Nutzung des Pro-jektwissens aufzuzeichnen, ist daher ein elementares Ziel der Arbeit. Ein weiteres Ziel der inhaltlichen Auseinandersetzung stellt die empirische Ana-lyse der Wirkungszusammenhänge, d. h. der hypothetischen Einflussfakto-ren, dar. Die Grundlage der notwendigen Primärdatenerhebung erfolgt mit-tels einer Online-Umfrage bei Projektleitern und deren Projektteams, welche vergleichbare Vertriebsprojekte in einem internationalen Technologie- und Dienstleistungsunternehmen in Europa geleitet haben. Die Herausarbeitung einer wissenschaftlich belegbaren Konstellation von Variablen, die in ihrem direkten oder indirekten Zusammenwirken die Nutzung von Projektwissen begünstigen, soll sich im Forschungsergebnis spiegeln und der Intension von TDU Rechnung tragen, im Markt wettbewerbsfähiger zu werden. Aus dem Wirkungsmodell der Erfolgsfaktoren über die Nutzung von Projektwis-sen soll ein praktikables Handlungsmodell abgeleitet werden, welches TDU bei entsprechender Anwendung eine Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit in Aussicht stellt. Um den theoretisch-wissenschaftlichen Raum zu erweitern, sollen die empirischen Analysen und das daraus abgeleitete Modell einer zeitlich und inhaltlich abgegrenzten Validierung unterzogen werden.

Vor diesem Hintergrund hat das hier vorliegende Dissertationsvorhaben zum einem das Ziel, den Zusammenhang zwischen der Nutzung des Pro-jektwissens – der Maßnahmen des Wissensmanagementsystems – und dem Vertriebsprojekterfolg, zugleich Beitrag zum Unternehmenserfolg, em-pirisch fundiert aufzuzeigen, und zum anderen, darauf basierend, ein Modell

63 Vgl. beispielhaft Davenport/Probst 2002, Knowledge Management Case Book:

Siemens Best Practice.

1. Einleitung

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abzuleiten, welches Unternehmen durch Nutzung des Wissens in die Lage versetzt, die Wettbewerbsfähigkeit, und somit den Unternehmenserfolg, messbar zu steigern.

1.3 Aufbau der Arbeit

Die Arbeit setzt sich aus zwei Bänden zusammen. Band I beinhaltet die Dissertation und Band II die dazugehörigen Anhänge.

Band I – Dissertation:

Im ersten Kapitel wurde eine kurze Einführung in das Thema der vorlie-genden Arbeit gegeben und die Bedeutung für Wissenschaft und Unter-nehmenspraxis herausgestellt. Es wurde die Problemstellung beschrieben und abgegrenzt und das Forschungsfeld Vertriebsprojek-te/Vertriebsprojektteams in einem Technologie- und Dienstleistungsunter-nehmen (TDU) eingegrenzt. Das Kapitel 1 endet mit der Vorstellung und Begründung der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit.

Das zweite Kapitel bildet den theoretischen Teil, in dem die konzeptionel-len Grundlagen dieser Arbeit aufgezeigt bzw. definiert werden. Zuerst wird der zentrale Begriff „Wissen“ und der für diese Arbeit adaptierte Begriff „Pro-jektwissen“ sowie die angrenzenden Themenfelder erläutert, um danach bezüglich der Definition „Wissensmanagement“ im Kontext der vorliegenden Arbeit Stellung zu beziehen. Im Weiteren wird der Begriff Projektmanage-mentansatz (PMA) und die Relevanz für die vorliegende Arbeit erläutert und Möglichkeiten der Konzeptualisierung beschrieben. Darauf folgt die Be-schreibung bzw. Definition des in dieser Arbeit definierten Begriffs der Kun-denprojektintegration (engl. Customer Projekt Integration [CPI]) sowie die Erläuterung der Relevanz für die vorliegende Arbeit. Der nächste Abschnitt ist ein Exkurs zum Thema „Lernen“ und „Organisationales Lernen“, da da-von ausgegangen werden kann, dass da, wo Wissen generiert wird, ein wie auch immer gearteter Lernprozess auf individueller und organisatorischer Ebene vorangegangen sein muss. Jedoch wird aufgrund der Zielstruktur der vorliegenden Arbeitet nur überblicksmäßig auf das Thema „Lernen“ einge-gangen. Als Letztes wird der Begriff „Wettbewerbsfähigkeit“ erklärt und Möglichkeiten der Konzeptualisierung vorgestellt.

Basierend auf den vorgestellten theoretischen wie sachbezogenen Überle-gungen wird ein Modell der Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen mit abhängigen und unabhängigen Variablen abgeleitet und das Hypothesensystem mit den Grundhypothesen

1. Einleitung

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konzeptionalisiert. Eine durchgeführte Explorative Faktorenanalyse (EFA) hat eine Mehrdimensionalität der Variablen aufgezeigt, was die Erweiterung des Hypothesensystems um Subhypothesen notwendig machte.

Das dritte Kapitel befasst sich mit der Ableitung des Forschungsmodells, welches in der Lage ist, das aufgestellte Hypothesensystem zu prüfen. Es werden die Konzeptualisierung und Operationalisierung der in dem voran-gegangenen zweiten Kapitel beschriebenen theoretischen Konstrukte be-handelt sowie die Spezifikation des Forschungsmodells der Untersuchung aufgezeigt.

Das vierte Kapitel beinhaltet den empirischen Teil: Aus dem Forschungs-modell wird das empirische Model als Strukturgleichungsmodell (SGM) ab-geleitet und die Datenerhebung der Primärdaten sowie der gesamte Pro-zess der Datenerhebung inklusive Pretest sowie die Durchführung der Datenerhebung beschrieben. Auf der Grundlage der Rohdaten werden Reliablitiäts- und Validitätsbetrachtungen des SGM angestellt.

Das fünfte Kapitel befasst sich mit der Dokumentation, Aufarbeitung und Auswertung der durch die Umfrage gewonnenen Primärdaten und führt sie dem abgeleiteten Forschungsmodell zu, welches in seiner erkenntnisliefern-den Ergebnisstruktur die Basis für theoretische und praktische Implikationen darstellt.

Im sechsten Kapitel werden die Forschungsergebnisse einer Expertenvali-dierung zugeführt, die nicht aus dem Forschungsfeld Technologie- und Dienstleistungsunternehmen stammen, um eine kritische Reflexion der Er-gebnisse zu ermöglichen.

Im siebenten Kapitel werden die Grenzen und Limitierungen der empiri-schen Untersuchung aufgezeigt und Anschlussmöglichkeiten für weitere Forschungen empfohlen.

Im achten Kapitel wird bezüglich der Forschungsergebnisse das Resümee gezogen und der Beitrag der vorliegenden Arbeit zur Erweiterung des wis-senschaftlichen Erkenntnisraums sowie der theoretischen und praktischen Implikationen kritisch diskutiert.

Die Dissertation schließt mit dem neunten Kapitel und fasst den Weg, Gang und Ergebnisse der Arbeit zusammen.

1. Einleitung

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Band II – Anhang zur Dissertation:64

A.1 Anhang – (Online-)Fragebogen

A.2 Anhang – Einladungstext Online-Umfrage

A.3 Anhang – Erinnerungsmail Online-Umfrage

A.4 Anhang – Ausdruck Rohdaten SPSS kumuliert_I_22122014

A.5 Anhang – Ausgabe kumuliert_I_22122014_Prüfsumme

A.6 Anhang – Iterationshistorie MI20 SPSS Datensatz Hauptuntersuchung vom 22.12.2014

A.7 Anhang – Multikollinearitätsprüfung PMA1_PMA2_PMA3_CPI

A.8 Anhang – Fragen/Messitembewertung WBF und Auswertung (Rohdatentabelle) Datenerhebung 2009

A.9 Anhang – Gesamtübersicht Variablennummer, Variablenname, Vari-ablenlabel, Hauptbefragung vom 22.12.2014

A.10 Anhang – Ergebnisse SGM Hauptuntersuchung Smart PLS V3.0 Plot – Datensatz vom 22.12.2014

A.11 Anhang – Ergebnisse SGM Hauptuntersuchung Smart PLS V3.0 Plot – Bootstrapping – Datensatz vom 22.12.2014

A.12 Anhang – Validierung – Fragebogen Experteninterview

A.13 Anhang – Validierung – E-mail/WebEx Einladungstext Experteninterview

A.14 Anhang – Validierung – Protokolle

A.15 Anhang – Hauptuntersuchung – Namen und E-mail Adressen der eingeladenen Teilnehmer zur Hauptuntersuchung

64 Anmerkung des Autors: Der Band II – Anhang zur Dissertation, ist auszugsweise

in der vorliegenden Publikation mit A.1, A.2 und A.9 veröffentlicht.

2. Theoretischer Teil

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2 Theoretischer Teil

2.1 Theoretische Grundlagen und Ableitung der Hypothesen

Die folgenden Ausführungen beziehen sich auf die theoretischen Grundla-gen und Stand der Forschung zu den einzelnen Variablen und werden ent-lang des Prinzipschemas des Forschungsmodells mit der folgenden Abbil-dung erläutert.

Abbildung 1: Prinzipschema des Forschungsmodells.65

Hypothetisches Wirkungsschema

Durch die Integration des Kunden (Kundenprojektteam) in den Projektleis-tungsprozess (Kundenprojektintegration [CPI]) auf der einen Seite und in die Projektkommunikationsprozesse andererseits werden wertvolle externe Prozessinformationen der Kundenorganisation in die Projektorganisation getragen. Diese Kundeninformationen werden von der Projektorganisation oder von einzelnen Projektmitgliedern gelernt und Wissen, im betrachteten Fall der Projektorganisation projektspezifisches Wissen (Projektwissen) ge-neriert. Dieses Projektwissen verhilft dem Projektteam zu einem Vorteil im Wettbewerb, das nächste Projekt erfolgreich abzuschließen. Da der Pro-

65 Prinzipschema des Forschungsmodells – Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen zur

Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen. (Quelle: eigene Darstellung)

Projekt AExterne Prozess-

informationen

Kunden-integration LernenLernen

Variable II:Kundenintegration &

externe Prozessinformationen(Customer Project Integration)

Variable I:Projektmanagementansatz

(gem. Theorie Soziale Systeme, N. Luhmann, 1984)

Variable III:Projektwissen (diskursiv / narrativ)

DiskursivesProjektwissen

Narratives Projektwissen

Projektwissen

Projekt B

Vorteile im Wettbewerb um Projekt B.

Variable IV:Wettbewerbsfähigkeit


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jektmanagementansatz des Unternehmens direkten Einfluss auf die Pro-jektabwicklung und Projektkommunikation hat, ist der Projektmanagement-ansatz ein Einflussfaktor für das Lernen, die Nutzung von Projektwissen. Kann dieses Projektwissen in die Stammorganisation des Unternehmens überführt und wiederum genutzt werden, kann das Unternehmen seine Wettbewerbsposition im Markt steigern.

2.2 Theoretische Fundierung und sachbezogene Überlegungen zu Wissen und Projektwissen (PW) – Hypothesen

Im Folgenden werden zum Forschungsstand bezüglich Wissen und Wis-sensmanagement der Schwerpunkt der Ausführung auf dem informations-theoretischen Ansatz und den pragmatischen Ansätzen zum Wissensbegriff gelegt. Es wird hierbei der Reflexionsbogen gespannt von den theoreti-schen Zugängen von Berger und Luckmann über die gesellschaftliche Kon-struktion der Wirklichkeit,66 über Polanyi mit dem Ansatz des impliziten Wis-sens67 bis hin zu dem Ansatz von Nonaka, der mit seinem Bemühen implizites Wissen mit seinem Modell der Wissensspirale zu explizieren68 versucht.

Auch die jüngst diskutierten Ansätze wie die des „knowings“69 haben in der Betrachtung von Geiger keine befriedigende Antwort der pragmatischen Ansätze auf die drei Grundfragen des Wissens gefunden, die da sind: „Erste Grundfrage: Unterscheidung von Wissen und Nicht-Wissen“, „Zweite Grund-frage: Verhältnis von Wissen zu lebensweltlichen Praktiken“ sowie der “Drit-ten Grundfrage: Wie kann Wissen bewertet und falsifiziert werden”.70 Viel-mehr hat Geiger mit seinem Werk herausgearbeitet und geschlussfolgert, dass die gängigen Wissenskonzepte nicht geeignet sind, als Basis für die Diskussion einer Wissensmanagementkonzeption zu dienen.

Diese Feststellung beinhaltet implizit auch die Unzulänglichkeit der skizzierten Wissensdefinitionen, als Grundlage für die in dieser Arbeit betrachtete Forschungsfrage nach der Nutzung des Projektwissens zu dienen. Da der Untersuchungsschwerpunkt auf das Projektwissen abgegrenzt ist, erfolgt aus Gründen der Verständlichkeit an dieser Stelle die 66 Vgl. Berger/Luckmann 1966, S. 1 ff. 67 Vgl. Polanyi 1966, S. 4 ff. 68 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1997, S. 84-87. 69 Vgl. Geiger 2005, S. 87 ff. 70 Geiger 2005, S. 87-92.


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Definitionen des Projektwissens, des Diskursiven Projektwissens und des Narrativen Projektwissens, welche aber im Fortgang des Kapitels ausführlich hergeleitet werden.

Definition 1: Definition Projektwissen (PW).

Definition Projektwissen (PW):

Projektwissen ist das Wissen, welches in einer temporären Organisation entstanden und in dieser potenziell immanent ist.

Definition 2: Definition Diskursives Projektwissen.

Definition Diskursives Projektwissen (DPW):

Diskursives Projektwissen: Wissen, das in temporären Organisationen (Projekte) im Diskurs (öffentliche Diskussion, kritische Reflexion) generiert, übertragen und anhand von allgemein anerkannten Regeln und Normen überprüft und somit legitimiert wurde.71

Definition 3: Narratives Projektwissen.

Definition Narratives Projektwissen (NPW):

Narratives Projektwissen: Wissen, das in temporären Organisationen (Projekte) durch Geschichten und Erzählungen generiert und übertragen sowie innerhalb der Projektorganisation anhand von projektinternen Regeln, Werten und Normen legitimiert wurde.72

Ausgehend von diesem Diskussionsstand der Basis des Wissensbegriffs ist es für diese Arbeit sinnvoll, den von Geiger beschrittenen Weg nachzu-zeichnen und seinen „Versuch einer philosophischen Bestimmung“73 zur Differenzierung von Wissen zusammenfassend aufzugreifen und für eine empirische Analyse in dieser Arbeit zugrunde zu legen. Liefert Geiger doch am Ende seiner theoretischen Betrachtung die wichtigsten gemeinsamen Charakteristika der betrachteten philosophischen Wissensansätze und for-muliert Kriterien, die den Begriff Wissen nachvollziehbar determinieren und abgrenzen. Diese Abgrenzung ist für den Fortgang der vorliegenden Arbeit

71 Vgl. Geiger 2005, S. 203. 72 Vgl. Geiger 2005, S. 207. 73 Vgl. Geiger 2005, S. 103 ff.


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wichtig, da eine Determinierung des Wissens, also auch des Projektwis-sens, eine Voraussetzung darstellt, um sich mit der Forschungsfrage nach den Einflussfaktoren für die Nutzung des Projektwissens auseinanderzuset-zen.

Geiger hat sich in seiner philosophischen Bestimmung der Differenzierung von Wissen mit dem Hauptwerk von Jürgen Habermas, der Theorie des kommunikativen Handelns, befasst, sowie mit Stephen Toulmins Ausfüh-rungen zu Der Gebrauch von Argumenten, Jean-Francois Lyotards Haupt-werk Das postmoderne Wissen und den Forschungen über Wissen und Macht von Michel Foucault, wie Die Ordnung des Diskurses und Die Ord-nung der Dinge. Demnach lässt sich auf der Grundlage der Theorie der oben genannten philosophischen Zugänge zum Thema Wissen folgendes Verständnis von Wissen zusammenfassen, welches über die bereits skiz-zierten informationstheoretischen und pragmatischen Ansätze hinausgeht und gleichzeitig den gemeinsamen Kristallisationspunkt über Wissen be-schreibt, was für den weiteren Fortgang dieser Arbeit, insbesondere bei der Betrachtung des Projektwissens, von Bedeutung ist.74

Geiger unterzieht die o. g. theoretischen Basen den drei Grundfragen zum Wissen. Um die Antwort auf die erste Grundfrage nach der Unterscheidung von Wissen und Nichtwissen geben zu können, müssen die Kriterien formu-liert werden, mit deren Hilfe sich Wissen und Nichtwissen unterscheiden lässt.

Folgt man der Theorie von Habermas, sind die zentralen Unterscheidungs-kriterien „Diskurs“ oder „Lebenswelt“75. Der Bereich des Diskurses wird hier dem Wissen zugeordnet und der lebensweltliche Bereich dem des Nicht-wissens. In Übereinstimmung mit Habermas unterscheidet Toulmin zwi-schen Wissen und Nichtwissen, indem er den Bereich des Wissens in der Argumentation verortet und den Bereich des Nichtwissens außerhalb des Argumentativen definiert.76 Analog dazu lässt sich auch bei Lyotard die Un-terscheidung treffen, dass der Bereich des Wissens im Diskurs liegt, da auch Lyotard vom diskursiven Wissen spricht und auf der anderen Seite das Nichtwissen der narrativen Erzählung zuordnet.77 Selbst Foucault macht eine Unterscheidung zwischen diskursiven und nichtdiskursiven Vorgängen, wobei bei ihm nur die diskursiven Prozesse Wissen bilden können.78 Legen 74 Vgl. Gemünden 2015, S. 2-11. 75 Vgl. Geiger (2005), S. 202; Habermas 1999, S. 20-24. 76 Vgl. Toulmin 1996, S. 190; 1996, S. 55. 77 Vgl. Lyotard 2009, S.82. 78 Vgl. Foucault 2013, S. 259 f.


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wir die aufgezeigten Gemeinsamkeiten der Ansätze übereinander, lässt sich feststellen, dass das erste Kriterium, anhand dessen sich Wissen von Nichtwissen unterscheiden lässt, dass Wissen immer an Diskurse gebun-den ist79 und diese Diskursgebundenheit zugleich ein erstes Charakteristi-kum von Wissen darstellt.

Alle die von Geiger analysierten Ansätze haben gemeinsam, dass der Dis-kurs sich auf der Ebene der Argumentation vollzieht, welche auch gleichzei-tig den Kommunikationsmodus während des Diskurses bestimmt, da inner-halb eines Diskurses Aussagen mit Gründen unterlegt werden, die die Richtigkeit des Gesagten belegen sollen. Nur wenn die angeführten Gründe argumentativ sind, also die in der Aussage beinhaltete Behauptung unter-stützen, kann der Aussage zugestimmt werden und damit ein Prozess der Wissensgenerierung im Diskurs konstatiert werden.

Es ist außerdem festzuhalten, dass die Diskurse unterschiedlich sein kön-nen, jedoch immer die Argumentation im Sinne von Toulmin vollzogen wird. Das bedeutet, dass auch die Kriterien, die zur „Rechtfertigung“80 herange-zogen werden, von Diskurs zu Diskurs unterschiedlich sein können. Das heißt, unterschiedliche Diskurse arbeiten mit verschiedenen Unterscheidun-gen, die durch den Zweck des Diskurses bestimmt werden. Somit werden mit der jeweiligen Unterscheidung auch die Kriterien bestimmt, anhand de-rer in Argumentationsprozessen die Gründe für eine Entscheidung, ob Wis-sen oder Nichtwissen vorliegt, determiniert werden.

Da die Hauptunterscheidung und die damit verbundene Bewertung von Gründen im Argumentationsprozess in Kommunikationsgemeinschaften (Projektteams) gemäß den oben aufgeführten Ansätzen sozial konstruiert werden, ist die Hauptunterscheidung notwendigerweise kontingent, d. h. sie kann so, aber auch ganz anders ausfallen, was wiederum den Anspruch auf Wahrheit und Richtigkeit ausschließt. Die Bewertung der Qualität von Be-gründungen in einer Argumentation ist demnach nur innerhalb von Kommu-nikationsgemeinschaften möglich und kann nicht von außen erfolgen.

Die Analyse von Geiger der hier zusammengefassten philosophischen An-sätze von Wissen zeigen, dass der Kommunikationsmodus die Argumenta-tion ist und dass Argumente, unterlegt mit Gründen, einer Bewertung unter-zogen werden. Geiger folgert weiter daraus, dass Wissen das Ergebnis eines Reflexionsprozesses ist, da innerhalb des Kommunikationsmodus Ar-gumentation über die Qualität und Gewichtung von Gründen reflektiert wird.

79 Vgl. Geiger 2005, S. 202. 80 Geiger 2005, S. 203.


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Das Ergebnis eines Reflexionsprozesses, welcher innerhalb eines Diskur-ses stattfindet, kann demnach als diskursives Wissen81 bezeichnet werden. Auf der anderen Seite sind dann nicht-reflexive Bereiche der Lebenswelt Nichtwissen.

Auf der Grundlage des Ausgeführten hat Geiger die wichtigsten, auf der Grundlage der philosophischen Ansätze basierenden Merkmale von Wissen zusammengefasst:

„(1) Wissen ist immer originär sprachlich verfasst, dies folgt schon aus der prinzipiellen Vororientierung aller Ansätze an den skizzierten sprachphilosophischen Grundlagen. Außerhalb der Sprache kann es kein Wissen geben!

(2) Wissen ist immer sozial konstruiert und bemisst seine Güte niemals an der Korrespondenz mit einer wie auch immer gearteten außerhalb des Wissens liegenden Realität. Wissen ist damit nicht Abbild der Rea-lität, sondern bringt diese überhaupt erst hervor.

(3) Wissen muss immer ein sozial anerkanntes Prüfverfahren durchlau-fen haben. Wissen muss expliziten diskursspezifischen Kriterien genü-gen, d. h. die in einem Argument hervorgebrachten Gründe müssen den diskursimmanenten Gütekriterien entsprechen, um als Wissen Ak-zeptanz zu finden. Der Kommunikationsmodus folgt dabei immer dem allgemeinen Toulmin´schen Schema richtiger Argumentation.

(4) Wissen ist immer sozial, nie rein individuell. Da Wissen […] einem sozial anerkannten Prüfverfahren genügen muss, kann nur eine Ge-meinschaft über die Gültigkeit von Wissen entscheiden, nicht ein Indi-viduum. Nur Gemeinschaften können sozusagen das Attribut Wissen verleihen.“82

Eine Einschränkung macht Geiger in Bezug auf das von Lyotard beschrie-bene Wissensverständnis, der die Narration dem lebensweltlichen Bereich als „Narratives Wissen“ zuordnet. Wenn man aber die oben genannten Cha-rakteristika zugrunde legt, müsste die Narration, streng genommen, dem Nichtwissen zugeordnet werden, da Narrationen der Lebenswelt entspre-chen. Geiger geht bewusst diese Unschärfe ein und führt im weiteren Ver-lauf den Begriff des Narrativen Wissens mit, da Narrationen im lebensweltli- 81 Vgl. Geiger 2005, S. 203 f. 82 Geiger 2005, S. 203 f.


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chen Bereich, also auch in Projektorganisationen, einen wichtigen Platz einnehmen, wie im weiteren Verlauf dieser Arbeit aufgezeigt wird. Dies ge-schieht auch, um eine Abgrenzung zum diskursiven Wissen aufzuzeigen.

Wissen muss sich entlang der vier von Geiger formulierten Kriterien über-prüfen lassen. Werden diese Kriterien nicht erfüllt, kann nicht von Wissen gesprochen werden; man spricht dann automatisch vom Bereich des Nicht-wissens.83

Für den weiteren Fortgang dieser Arbeit ist somit das narrative Wissen von Bedeutung, welches in Projektorganisationen durch Narrationen generiert und weitergegeben wird. Das aus der Narration resultierende Narrative Wissen soll näher beleuchtet und auf die unterschiedlich vorkommenden Kommunikationsmodi eingegangen werden. Vor dem Hintergrund der skiz-zierten philosophischen Wissensansätze kann ein wesentlicher Unterschied zwischen dem Diskurs und der Narration festgehalten werden:

Beim Diskurs ist, wie weiter oben aufgezeigt, der Kommunikationsmodus die Argumentation, während der Kommunikationsmodus der Haber-mas´schen Lebenswelt die Narration darstellt. Geiger führt hierzu aus:

„[…] ist die Narration kennzeichnend für jede nicht-, oder prä-reflexive Form der Kommunikation. Narrationen verlangen gerade nicht nach der Angabe von Gründen zur Stützung von Behauptun-gen, sondern werden schlichtweg akzeptiert, sollten sie den implizi-ten Normen einer kulturellen Gemeinschaft entsprechen, was ihnen zugleich die Eigenschaft der Selbstlegitimation verleiht. […] Narra-tionen erfüllen auf der lebensweltlichen Ebene mithin zwei wesent-liche Funktionen: Zum einen tradieren sie bestimmte Meinungs- und Glaubensgrundsätze, Problemlösungsheuristiken usw. einer bestimmten Gemeinschaft, zum anderen bilden sie den blinden Fleck jeder Diskursart.“84

Betrachtet man das Verhältnis von Narration und Wissen – Wissen auf der einen Ebene im Diskursmodus, Lebenswelt auf der anderen Seite im Modus der Narration –, wird deutlich, dass bei Zugrundelegung der vier philosophi-schen Wissensansätze das Wissen und Narration in einem „interaktiven Verhältnis“85 stehen.

83 Vgl. Geiger 2005, S. 205. 84 Geiger 2005, S. 207. 85 Geiger 2005, S. 207.


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Habermas macht diese Interaktion daran fest, dass im Falle der Enttäu-schung durch die Handlung, der bislang unproblematischen Handlung, die-se auf der Narrationsebene nicht aufgelöst werden kann. Dieses führt au-tomatisch dazu, dass sie auf die diskursive Ebene gehoben wird, um Problemlösungen zu erhalten. Ist dieses vollzogen, fällt das Ergebnis wieder auf die Narrationsebene zurück. Auch in der Auffassung von Lyotard ist das interaktive Verhältnis zwischen Diskurs und narrativer Ebene sichtbar, in-dem Diskurse „ständig versuchen ihren narrativen blinden Fleck freizulegen und auf die Ebene der Reflexion zu ziehen“86.

Geiger konstatiert an dieser Stelle, dass das interaktive Verhältnis zwischen der diskursiven Reflexionsebene und der Narrationsebene erlaubt, Generie-rungsprozesse von Wissen zu denken. Dieses weist dem narrativen Be-reich, wenn man sich mit Erfolgsfaktoren der Nutzung von Wissen, also auch Projektwissen, befasst, eine hohe Bedeutung zu, laufen doch im Wechselspiel mit der diskursiven Ebene Wissensgenerierungsprozesse ab.87

Um Wissen als Resultat von Lernprozessen, auch projektorganisationalen Lernprozessen, zu beschreiben, ist die Beantwortung der Frage notwendig, ob dieses Wissen falsifizierbar bzw. bewertbar ist.

Betrachtet man dabei das diskursive Wissen, so fällt auf, dass Wissen im diskursiven Modus immer reflexiv begründet werden muss, um als Wissen ausgewiesen zu werden. Einer Anführung von Gründen ist aber immer eine Bewertung immanent, was zu dem Schluss führt, dass „Wissen […] immer das Ergebnis eines diskursspezifischen Bewertungsprozesses“88 ist. Dies zugrunde gelegt lässt erkennen, dass Wissen immer bewertbar sein muss, was die Forderung nach der Bewertbarkeit von Wissen erfüllt.

Bei den hier beschriebenen Ansätzen wird deutlich, dass der Forderung nach der Falsifizierbarkeit von Wissen dadurch Rechnung getragen wird, dass Wissen als Ergebnis eines diskursiven Prozesses nur vorläufigen Cha-rakter haben kann, da die Kriterien der Beurteilung der Qualität von ange-führten Gründen sozial-konstruktivistischer Art sein müssen. Dieses führt dazu, dass ein im Diskurs begründetes Argument vor dem Hintergrund neu-er Begründungen eine Änderung der Bewertung erfahren kann bis dahin, dass die bisherige Begründung als falsch bewertet wird, was einer imma-

86 Geiger 2005, S. 208. 87 Vgl. Geiger 2005, S. 209. 88 Geiger 2005, S. 209.


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nenten Falsifizierbarkeit des Wissens entspricht. Somit ist auch die Forde-rung begründet, dass Wissen falsifizierbar sein muss.

Ausgehend davon, kann die Wissensvorstellung, auf der Grundlage der vier von Geiger beschriebenen philosophischen Ansätze, wie folgt zusammen-gefasst werden:

Die skizzierte Wissensvorstellung erlaubt, die Existenz von organisationa-lem Wissen einzuordnen und kann durch die Befolgung der drei Grundsatz-fragen in Wissen und Nichtwissen abgegrenzt werden. Das interaktive Ver-hältnis von Wissen (diskursive Ebene) und Narration (narrative Ebene) erlaubt einen systematischen Konzeptionsansatz von Wissensgenerie-rungs- und Transaktionsprozessen.89

Die Konzentration in der vorliegenden Arbeit auf das Projektwissen soll mit der folgenden Abbildung 2 überblicksartig vorbereitet werden:

Abbildung 2: Vorstellung von Projektwissen in Anlehnung an Geiger 2005, S. 211.

89 Vgl. Geiger 2005, S. 210.

Ökonomisches Wissen

technisches Wissen

juristisches Wissen

wissen-schaftliches

Wissen

ethisches Wissen

Finanz-wissen

künstle-rischesWissen

Diskursives Projektwissen



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Dem Thema und der Zielsetzung dieser Arbeit folgend, nämlich die Erfolgs-faktoren der Nutzung von Projektwissen zu beleuchten, müssen die gewon-nenen Erkenntnisse auf Projektorganisationen übertragen werden, um zu analysieren, wie Wissensdiskurse dort ablaufen und ob und wie die Ebene der Narration in Projektorganisationen ausgeprägt ist. Das ist deshalb not-wendig, um aufzuzeigen, wie der Beitrag zu organisationalen Wissenspro-zessen gestaltet ist, von denen angenommen wird, an der Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen beteiligt zu sein.

2.2.1 Vom Wissen zum Projektwissen (PW) – Die Narrations- und Reflexionsebene in der Projektorganisation

Das folgende Kapitel befasst sich mit der Übertragung der vorangestellten allgemeinen Erkenntnisse zum Wissen auf Organisationen, hier im Speziel-len auf Projektorganisationen, was gleichzeitig die Definitionen für die in der vorliegenden Arbeit verwendeten Begriffe Projektwissen (PW), Diskursives Projektwissen (DPW) und Narratives Projektwissen (NPW) liefert. Hierzu wird auf die gleiche Systematik zurückgegriffen, wie sie bei der allgemeinen Unterscheidung von Wissen und Narration im Abschnitt 2.3 zur Anwendung kommt. Zunächst wird auf das diskursive Wissen und narrative Wissen in Projektorganisationen eingegangen und es werden die entsprechenden Merkmale benannt, die es erlauben, die Ansatzpunkte für die Nutzung des Projektwissens zu definieren. Es soll hier der Vorgehensweise von Geiger gefolgt werden, da sich die Konzeptionierung der Einflussfaktoren für die Nutzung von Projektwissen auf der organisationalen Ebene der vorliegen-den Arbeit direkt an die Ergebnisse von Geiger anschließt. Um die allgemeinen Ergebnisse von Geiger auf die Projekt- und Unterneh-mensorganisation zu übertragen, wird eine Übertragung auch an den drei Grundfragen des Wissens 1. „Wie wird Wissen von Nichtwissen unterschieden?“90 2. „Wie wird das Verhältnis von Wissen und lebensweltlichen Praktiken

konzeptionalisiert?“91 3. „Ob und wie ist eine Wissensfalsifikation und -Bewertung möglich?“92

reflektiert. 90 Geiger 2005, S. 14. 91 Geiger 2005, S. 18.


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Die erste Grundfrage nach der Abgrenzung von Projektwissen zu Nicht-Projektwissen kann bei Projektorganisationen positiv beantwortet werden, indem die Projektorganisation über das Vermögen verfügt, im Reflexions-modus nach Luhmann, durch die „Beobachtung zweiter Ordnung“93, Unter-scheidungen – Projektwissen/Nicht-Projektwissen – zu vollziehen und an-zugeben, was bedeutet, dass dadurch projektorganisationsspezifische Wissensdiskurse ausgeprägt werden. Es wird deutlich, dass sich durch die reflexive Beobachtung zweiter Ordnung auch parallel mehrere projektorganisationalspezifische Wissensdiskurse ausbilden können, die dann jeweils ihrer Zielsetzung entsprechen und verlaufen. Das ist zum Bei-spiel in einer Review-Situation der Fall, wo ein Finanzexperte (Beobachter 2. Ordnung) das Review der technischen Lösung durch den technischen Leiter (Beobachter 1. Ordnung) im Projekt beobachtet. Hier werden projekt-spezifische Wissensdiskurse mit technischer Zielsetzung (Erstellung der besten technischen Lösung) und mit finanzieller Zielsetzung (Erstellung der kostengünstigsten Lösung) ausgebildet.

Dabei verlaufen die projektorganisationalen Wissensdiskurse nicht unab-hängig, sondern orientieren sich, jeder Wissensdiskurs mit seiner eigenen vorrangigen Differenzierung, an Wissensdiskursen in Funktionssystemen der Gesellschaft, wie beispielsweise dem Wirtschaftssystem. Für Projektor-ganisationen bedeutet dies, dass sie in der Lage sind, Selbst- und Fremdre-ferenz zu differenzieren. Mittels dieser Unterscheidung docken Projektorga-nisationen an die in der Gesellschaft ablaufenden Wissensdiskurse an. Zum Beispiel übernimmt eine Projektorganisation das im Wirtschaftssystem ge-nerierte Wissen, indem sie die Kriterien der Wirtschaft zur Analyse und Be-wertung anerkennt und das Wissen unverändert übernommen wird. Im Rahmen der Selbstreferenz können Projektorganisationen jedoch selber entscheiden, welches Wissen aus dem Wirtschaftssystem übernommen wird und welches nicht. Hier ist also die Verzahnung der Wissensnutzung bezogen auf Fremd- und Selbstreferenz möglich und notwendig, da Pro-jektorganisationen sich in Projekten an mehreren gesellschaftlichen funkti-onsspezifischen Wissensdiskursen ausrichten. Dies ist beispielsweise der Fall, dass im Projekt nicht nur wirtschaftliches Wissen ausreichend ist, son-dern darüber hinaus auch juristisches und soziales/ethisches Wissen her-angezogen wird. Dabei können die unterschiedlichen Wissensdiskurse in der Projektorganisation durchaus widersprüchlich und streitbefangen sein.

92 Geiger 2005, S. 20. 93 Vgl. Luhmann 1990, S. 68-121.


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So können zum Beispiel in einem Projekt der wirtschaftliche Diskurs und der juristische Diskurs durchaus gegensätzlich verlaufen.94

Es wird somit deutlich, dass parallel zu den fremdreferenziell initialisierten Wissensdiskursen Projektorganisationen theoretisch in der Lage sind, auch vollends selbstreferenziell initialisierte projektorganisationsspezifische Wis-sensdiskurse auszubilden, indem sie mit der Beobachtung zweiter Ord-nung95 operieren. Führen Projektorganisationen diese nicht durch, so ent-stehen auch keine selbstreferentiellen Wissensdiskurse, sondern es werden lediglich die Wissensdiskurse der gesellschaftlichen Funktionssysteme aus-geführt.

Das oben Ausgeführte stellt einen wichtigen Punkt in der Diskussion der Einflussfaktoren für die Nutzung von Projektwissen dar: Gerade das speziel-le, selbstreferenziell prozessierte Projektwissen könnte erfolgskritisch in Zu-sammenhang mit der Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unterneh-men sein. Ist es doch, im Unterschied zum fremdreferenziellen Wissen der gesellschaftlichen Funktionssysteme, welches allen Unternehmen zur Ver-fügung steht und somit a priori noch keinen Wettbewerbsvorteil darstellt, ein Alleinstellungsmerkmal, mit dem sich Wettbewerbsvorteile begründen lie-ßen. Daher muss es, aus Sicht der Unternehmen und der Zielsetzung die-ser Arbeit folgend, das verstärkte Interesse sein, durch Projektorganisatio-nen selbstreferenziell generiertes spezifisches Wissen zunächst zu erzeugen und dann in anderen Projekten weiter zu nutzen.96

Die Projektorganisationen bei denen die o. g. Bedingungen nicht erfüllt wer-den können, also auf der einen Seite das diskursive Wissen der gesell-schaftlichen Funktionssysteme und auf der anderen Seite, das selbstrefe-renziell auf der organisatorischen Reflexionsebene generierte Wissen zu operieren, muss alles andere, zumindest bei Zugrundelegung der vier philo-sophischen Ansätze, als projektorganisationales Nichtwissen abgegrenzt werden. Dies beantwortet gleichzeitig die erste Grundfrage nach der Unter-scheidung von Projektwissen und Nicht-Projektwissen.

Die Beantwortung der zweiten Grundfrage nach dem Verhältnis von Pro-jektwissen und den Praktiken der Projektlebenswelt, der Unterscheidung von Projektwissen und Projektnarrationen, erschließt sich, indem zu erken-nen ist, dass Projektorganisationen ebenfalls eine oder mehrere narrative

94 Vgl. Geiger 2005, S. 266-270. 95 Vgl. Luhmann 1990, S. 68-121. 96 Vgl. Geiger 2005, S. 267.


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Ebenen in der Projektlebenswelt ausbilden, auf denen Geschichten erzählt werden, also Narrationen ablaufen.

Hierbei ist festzuhalten, dass die narrative Ebene nicht vollends mit der pro-jektlebensweltlichen Ebene übereinstimmt, sondern dieses nur für den sprachlichen Bereich konstatiert werden kann. Dabei besteht gleichzeitig eine Nähe und Verknüpfung mit der Projektkultur. Gerade die Projektkultur liefert die projektorganisationsspezifischen Kriterien, an denen die erzählten Geschichten gemessen werden und denen sie genügen müssen. Das Er-zählen von Geschichten dient der Generierung narrativen Projektwissens, welches durch Partizipation und Legitimation der Projektorganisation transferierbar wird. Durch das Weitererzählen wird das Projektwissen darü-ber hinaus durch die Legitimation der Projektorganisation quasi gespei-chert.97

Hierbei ist der Begriff der Narration differenziert zu betrachten. Es gibt die sog. „poetische Narration“98, die in den Bereich der unterhaltenden Narrati-on fällt, und die „Antenarration“99, bei der Geschichten erzählt werden, wel-che eher auf der Grundlage des Arbeitsumfelds erzählt werden. Beide Narrationstypen übernehmen unterschiedliche Beiträge bei der Generierung von narrativem Projektwissen. Durch die Tatsache, dass Projektnarrationen nichtreflexiv ablaufen, aber durch die Projektorganisation selbst legitimiert werden, erschließt sich, dass Projektnarrationen einen „blinden Fleck“ be-züglich ihrer Defizite aus Sicht des Diskurses besitzen, welcher nur durch die „Beobachtung zweiter Ordnung“100, also auf der Reflexionsebene, er-kannt werden könnte.

Projektnarrationen sind in dreifacher Hinsicht an ihren Projektkontext ge-bunden. Zum Ersten sind Projektnarrationen an den Entstehungskontext gebunden, und sie gelten nur dort.101 Zum Zweiten sind Projektnarrationen an den Kontext gebunden, in dem sie erzählt wurden. Sie können nur in dieser spezifischen Projektorganisation verstanden werden, da sie auf pro-jektspezifischen Normen, Kriterien und Werten sowie einer projektspezifi-schen Sprache beruhen, welche durch eine gemeinsame Sichtweise und gemeinsames Verständnis des Projekts entwickelt wurden.102 Zum Dritten sind Projektnarrationen an den projektspezifischen Prüfungskontext gebun- 97 Vgl. Geiger 2005, S. 267. 98 Vgl. Geiger 2005, S. 234-246. 99 Vgl. Geiger 2005, S. 247-256. 100 Vgl. Luhmann 1990, S. 68 ff. 101 Vgl. Geiger 2005, S. 278 ff. 102 Vgl. Geiger 2005, S. 281 ff.


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den, da im ablaufenden Selbstlegitimationsprozess der Projektnarration aufgrund normativ-impliziter Projektkriterien nur spezifische Projektnarratio-nen erzählt werden. Daraus lässt sich folgern, dass bestimmte Projektnarra-tionen, die innerhalb eines spezifischen Projektkontexts erzählt werden, aufgrund der impliziten Legitimationskriterien nur in diesem Projektkontext als gültig angesehen werden. In anderen Projektkontexten würde die Pro-jektnarration nicht diesen gültigen Legitimationskriterien genügen; die Gül-tigkeit der Projektnarration würde in einem anderen Projektkontext abge-lehnt werden.103 Auf der Grundlage der dreifachen Kontextbindung ist die Übertragung der Projektnarration auf andere spezifische Projektkontexte nicht ohne Weiteres möglich.104

Diese strukturelle Unzulänglichkeit erschwert die Nutzung des narrativen Projektwissens, da die Weiterentwicklung und Nutzung von narrativem Pro-jektwissen nicht möglich erscheint. Gleichwohl ist das Vorhandensein von narrativem Projektwissen Voraussetzung, um es in weiterer Folge nutzen zu können. Die Fähigkeiten von TDU, diesen Unzulänglichkeiten der Natur des narrativen Projektwissens zu begegnen, stellen daher die Erfolgsfaktoren für seine Nutzung dar und beantworten gleichzeitig die Grundfrage nach dem Verhältnis des narrativen Wissens zu lebensweltlichen Praktiken.

Bleibt darüber hinaus die Beantwortung der dritten Grundfrage nach der Falsifizierbarkeit von projektorganisationalem Wissen: Diskursives projekt-organisationales Wissen wird vor dem Hintergrund der projektorganisati-onsspezifischen Leitlinien verargumentiert und somit einer kritisch-reflexiven Bewertung der Projektorganisation unterzogen und kann somit auch als falsch beurteilt werden.105

2.2.2 Metanarrative in der Projektorganisation

Geiger hat im Anschluss an Foucault eine spezifische Art der Narration, die „Metanarration“106, eingeführt, die die diskursiven und narrativen Ebenen einer Projektorganisation umfasst und dadurch eine Ordnung der Projekt-wissensdiskurse und Projektnarrationen herstellt. In Organisationen – auch Projektorganisationen – können sich Metanarrative ausbilden, die die dis-kursive Reflexionsebene ebenso umschließen wie die narrative Ebene. Bil-det eine Projektorganisation durch eine ausgeprägte Projektkultur ein Meta- 103 Vgl. Geiger 2005, S. 286 ff. 104 Vgl. Geiger 2005, S. 268. 105 Vgl. Geiger 2005, S. 22-23. 106 Vgl. Geiger 2005, S. 256-265.


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narrativ aus – was aber nicht zwingend sein muss –, kann dies zur Blocka-de des Wissenssystems innerhalb dieser Gemeinschaft führen. Diese drückt sich beispielsweise dadurch aus, dass in einer Projektorganisation durch eine stark ausgeprägte Projektkultur, d. h. durch Normen, Werte und Selbstverständnis innerhalb der Projektorganisation, eingebrachtem narrati-vem Wissen a priori der kritisch-reflexive Diskurs verwehrt wird. Das können Aussagen sein wie z. B. „… das müssen wir nicht prüfen, das haben wir schon immer so gemacht.“ oder „… die Pläne des anderen Projekts sind für uns nicht verwendbar, da es einen ganz anderen Kontext hat …“ etc.

So geht von der organisatorischen Blockade des Wissenssystems eine er-hebliche Wirkung aus, da Metanarrative als nicht sichtbare Konstruktion diskursive Reflexionsprozesse verhindern und somit implizit die Begründun-gen dafür liefern, was in der Projektorganisation gültiges diskursives und narratives Wissen ist. Metanarrative dieses mithin also stark determinieren kann.107

Dieses ist eine außerordentlich negative Wirkung, da quasi verdeckt selek-tiert wird, welches Wissen in der Projektgemeinschaft Gültigkeit besitzt und welches nicht. D. h., das Metanarrativ verhindert, dass in der Projektorgani-sation diskursives und narratives Wissen auf der Reflexionsebene prozes-siert werden kann, welches von den vom Metanarrativ vorgegebenen De-terminanten abweicht. Daraus folgt, dass auch ein organisationales Lernen der Projektorganisation und der Unternehmensorganisation nicht möglich ist.108

Nun sind Projektorganisationen als soziale Systeme darauf angewiesen, gleichzeitig unterschiedliche, auch sich widersprechende Zielsetzungen zu verfolgen, um Projektumweltkomplexität zu verarbeiten und reduzieren zu können. Das bedeutet, dass Projektorganisationen dann auch entsprechend unterschiedliche und widersprüchliche Wissensdiskurse prozessieren müs-sen, um im Argumentations- und Begründungsprozess dieses Wissen zu qualifizieren und für die Projektorganisation verwendbar und wertvoll zu machen. Das Metanarrativ unterdrückt von vornherein die Ausbildung von konfliktären Argumentations- und Begründungsprozessen, was bedeutet, dass außerhalb der Vorgaben des Metanarrativs keine neuen Gründe oder Argumente mehr vorgebracht werden, was im Ergebnis in einer verminder-

107 Vgl. Geiger 2005, S. 275. 108 Vgl. Hedberg et al. 1976, S. 41-65.


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ten organisationalen Lernfähigkeit von Projektorganisationen mündet, was mit einem Single-Loop-Lernansatz verglichen werden kann.109

Wenn also die Ausbildung von Metanarrativen eine negative, dysfunktionale Wirkung entfaltet, liegt es nahe, dass Erfolgsfaktoren der Nutzung von Pro-jektwissen in der Lage sind, die Bildung von Metanarrativen in der Projekt-organisation zu verhindern bzw. gebildete Metanarrative aufzudecken und zu beseitigen. Dieses ist aufgrund der verdeckten impliziten Wirkung von Metanarrativen nicht ohne Weiteres möglich, da sie nicht explizit hervortre-ten. Wären sie sichtbar, so könnten sie auf der Reflexionsebene einem Ar-gumentations- und Begründungsprozess unterzogen werden, was die Auf-lösung des Metanarrativs zur Folge hätte. Also kommt, wenn über Einflussfaktoren für die Nutzung von Projektwissen nachgedacht wird, was u. a. mit der Verhinderung bzw. Beseitigung von Metanarrativen gleichzu-setzen ist, dem eine besondere Bedeutung zu. Zum einen muss eine Sensorik für Tendenzen der organisationalen Blockade im Wissensprozess ausgebildet werden und zum anderen sind Möglichkeiten zur Ausbildung einer Reflexionsebene zu schaffen, auf die das Metanarrativ quasi gehoben werden kann und wo es sich dann auch zugleich auflösen würde, da es sich einem reflexiven Argumentationsprozess ausgesetzt sehen würde.

Im Folgenden soll neben den Ausführungen von Geiger, der die potenzielle Ausbildung von Metanarrativen auf eine starke Ausprägung der Kultur einer Organisation zurückführt, eine weitere Facette in die Diskussion der Entste-hung von Metanarrativen mit eingebracht werden.

2.2.3 Metanarrative und die Konstruktion der Projektrealität

Die folgende Abbildung 3 soll, in Anlehnung an Geiger, die aufgeführten Punkte hinsichtlich projektorganisationalen Wissens und projektnarrativen Wissens veranschaulichen:

109 Vgl. Argyris 1976, S. 363-375.


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Abbildung 3: Wissen und Narration in der Projektorganisation

in Anlehnung an Geiger 2005, S. 269.

Die Abbildung 3 veranschaulicht die Konzeptionierung des projektorganisa-tionalen Wissens im Zusammenhang mit projektorganisationalen Narratio-nen. Darüber hinaus wird der Zusammenhang des projektorganisationsspe-zifischen Wissens mit dem Wissen der Funktionssysteme der Gesellschaft deutlich gemacht.

Die selbstreferenziell prozessierten Wissensdiskurse der Projektorganisation, die nicht an die in den gesellschaftlichen Funktionensystemen ablaufenden Wissensdiskurse angeschlossen sind, sowie das ausgebildete Metanarrativ sind hier als optional möglich dargestellt. Die benannten Wissensarten sind an dieser Stelle auf die Projektorganisation bezogen und reflektieren die üblicherweise in Projekten von Technologie- und Dienstleistungsunter-nehmen vorkommenden Wissensarten. Projektorganisationen von Techno-logie- und Dienstleistungsunternehmen werden schwerpunktmäßig auf das Wissen des externen Wissenssystem – Wirtschaftswissen – zurückgreifen, können aber gleichzeitig in Vertriebsprojekten schwerlich auf das juristische Wissen des externen juristischen Wissenssystems verzichten, da ein Ver-triebsprojekt im Ergebnis in einem Vertrag mündet, der neben dem sachli-chen und finanziellen Inhalt auch der Abschätzung der juristischen Risiken bedarf.

Narration juristisches

Projektwissen

Narration Service

Projektwissen

Narration Marketing

ProjektwissenNarration

technisches Projektwissen

Narration Finanz-

Projektwissen

Narration Projektwissen

Projektmanagement

Narration HR Projektwissen

Narrative Ebene Narration Strategie-

Projektwissen

Diskursive Reflexionsebene

Produktwissen Strategisches Wissen

Juristisches Wissen

Prozesswissen

Wissenschaftliches Wissen

Vertriebswissen

Externes Wissenssystem:

Wissenschaftliches Wissen

Externes Wissenssystem:

Juristisches Wissen

Narration juristisches

Projektwissenj

Narration Service

ation arketing

ojektwissenNarration

t h i h

Narration Finanz-

Projektwissen

Narration Projektwissen

Projektmanagementj g

Narration

Narrative Ebenetisen

NarrStrateg

Projektwiss

Diskursive Reflexionsebene

Produktwissen

Vertriebswissen

Projektorganisation


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Auch das Technologiewissen, welches seine Wurzeln im wissenschaftlichen Wissen hat, ist für die vorliegende Arbeit von Bedeutung. Können doch bei bestimmten Typen von Vertriebsprojekten, bei denen gesellschaftliche Normen und Werte betroffen sind, mitunter auch das soziale respektive ethische Wissen eine Rolle spielen, wenn man z. B. an Vertriebsprojekte im militärischen Bereich denkt.

Weiterhin ist das Kundenwissen und die Erlangung dessen gerade mit Blick auf den Untersuchungsschwerpunkt Vertriebsprojekte relevant. Wobei sich das Kundenwissen in die internen Wissenssysteme, wie z. B. Technologie-wissen, Prozesswissen, Produktwissen, Vertriebswissen, strategisches Wissen, aber auch externe Wissenssysteme wie juristisches Wissen und wissenschaftliches Wissen, einordnet. Um an das Kundenwissen zu gelan-gen, wird hier primär angesetzt, um an die externen Prozessinformationen (interne Kundeninformationen über Aufbau und Abläufe und den entspre-chenden Prioritäten) des Kunden zu gelangen, was mit einem höheren Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse (Projektleistungsprozess, Projektkommunikationsprozesse) versucht werden soll. In der Marketing-wissenschaft und der darauf bezogenen Literatur wird dieses Vorgehen als Customer Integration bezeichnet.110

Es können natürlich, je nach Schwerpunkt des Unternehmens, auch andere Wissensarten im Fokus stehen. Durch die Differenzierung von projektorga-nisationalem Wissen und projektorganisationalen Narrationen und die kon-zeptionelle Übertragung auf temporäre Organisationen ist ein Schritt getan, der im weiteren Verlauf dieser Arbeit von Bedeutung ist.111 Die beschriebe-nen Interaktionen zwischen der diskursiven Reflexionsebene und der narra-tiven Ebene liefert nun, in Übereinstimmung mit der thematischen Zielset-zung dieser Arbeit, Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen. Diese werden herausgearbeitet und im Rahmen der Konzeptionierung des zu entwerfenden Forschungsmodells der empirischen Analyse zugeführt.

2.3 Theoretische Fundierung und sachlogische Überlegungen zum Wissensmanagement (WM)

Die Ursprünge des Wissensmanagements können auf die Entwicklung der Informationstheorie in den 1970er-Jahren zurückverfolgt werden, wobei de-

110 Vgl. Kleinaltenkamp 2000, S. 207-209; Reichwald/Piller 2002, S. 9-14. 111 Vgl. Geiger 2005, S. 269-270.


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ren Ergebnisse von der Informationstechnologie (IT) zuerst aufgenommen wurden112.

Das Wissensmanagement hatte diesbezüglich in den 1960er-Jahren mit dem damals aktuellen sog. Management Informations System (MIS) seinen ersten Höhepunkt.113 Ausgehend von der frühen Erkenntnis, dass Daten sich modellieren, organisieren und übertragen lassen, führte die Diskussion zunächst zu einem computerbasierten Informationsmanagement- und spä-ter zu einem Wissensmanagementsystem. Darüber hinaus stellt die Theorie des organisationalen Lernens den zweiten Ursprung der heutigen Diskussi-on über Wissensmanagement dar. Herausgestellt haben sich dabei Beiträ-ge, die im Wesentlichen die kognitive Lerntheorie als Bezug haben.114 Durch die Übertragung von kognitiven auf kollektive Lernprozesse wurden diese als Änderung und Speicherung von organisationalen Kognitionen be-obachtet.115

Diese Betrachtungsweise führte zu der Konstruktion des Bildes einer orga-nisationalen Basis des Wissens,116 die durch Lernprozesse ohne Unterbre-chung restrukturiert wird.117 Aus dieser Blickrichtung besteht das Wissens-management hauptsächlich aus Lernmanagement, d. h. dem Management der organisationalen Wissensbasis. Diese verschiedenen Sichtweisen ver-einigen sich in der noch jungen Disziplin des Wissensmanagements. Rück-blickend lassen sich zwei historische Entwicklungsströmungen von Wis-sensmanagementansätzen unterscheiden118: Zu der ersten Entwicklungsströmung werden die Ansätze des oben erwähnten Manage-ment Informations System gezählt. Im Mittelpunkt stehen die Organisation der unternehmensrelevanten Informationen in Datenbanksystemen sowie deren schneller und einfacher Zugriff und die laufende Aktualisierung der Datenbestände. Beabsichtigt war, die Entscheidungsträger in den Unter-nehmen schnell mit aktuellen Informationen zu versorgen, um die Entschei-dungsqualität und Entscheidungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Diese frühe Entwicklungsrichtung des Wissensmanagements stieß auf er-hebliche Umsetzungs- und Akzeptanzprobleme bei den Nutzern dieses Sys-

112 Vgl. Lehner 2001, S. 223-247. 113 Vgl. Ansoff 2007, S. 1 ff. 114 Vgl. Schreyögg/Geiger 2003b, S. 4 f; Wiegand 1996, S. 345 ff. 115 Vgl. Duncan/Weiss 1979, S. 75-123; Shrivastara 1983, S. 7-28. 116 Vgl. Pautzke 1989, S. 63 f. 117 Hedberg 1981, S. 3-28; Schreyögg/Noss 1997, S. 67-76. 118 Vgl. Snowden 2000, S. 237-265.


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tems.119 Auf der Suche nach den Gründen für das Scheitern dieses Wis-sensmanagementansatzes haben Davenport und Prusak mit ihren Fallstu-dien belegt, dass die Hauptgründe in der vollständigen Ignoranz des organi-satorischen Kontexts und den Grenzen der menschlichen Informationsverarbeitungskapazität liegen.120 Grundsätzlichere Kritik hin-sichtlich dieser Ansätze formulierten Schreyögg und Blacker, die neben der synoptischen Steuerungslogik das zugrunde gelegte Verständnis von Wis-sen kritisierten.121 Demzufolge ist Wissen immer explizit und kontextfrei und liegt in generalisierbarer Information vor. Dieser Zugang zum Wissen er-möglicht es, die generalisierbaren Informationen in Datenbanken und IT-Systemen zu speichern und zu einem späteren Zeitpunkt wieder abzurufen und zu verwerten.122 Die kritische Beurteilung der computergestützten Wis-sensmanagementsysteme teilt sich in zwei Bereiche: Zum einen geht man davon aus, dass sich das Wissen ohne Weiteres von seinem Träger und Kontext lösen, in IT-Systemen abspeichern und auf andere Nutzer übertra-gen lässt.123 Zum anderen liegt der zentrale Problembereich darin, dass im-plizit angenommen wird, dass Wissen aus einer Menge unbestrittener, ob-jektiver Elemente besteht.

Aufbauend auf dieser Kritik, lässt sich hier die zweite Entwicklungsströmung des Wissensmanagements in seinem Ursprung verorten. Kennzeichen die-ser Entwicklungsströmung ist, dass der soziale Entstehungs- und Verwen-dungszusammenhang von Wissen in den Fokus des wissenschaftlichen Diskurses rückt.124 Den Hauptstrom dieser Entwicklung stellten die Arbeiten von Nonaka und Takeuchi mit dem Modell der Wissensspirale dar, welches sich schnell zum Kern der zweiten Strömung der Wissensmanagementent-wicklung herausbildete.125 Heute nimmt in der Wissensmanagementdiskus-sion die Wissensspirale eine populäre und oft zitierte Stellung ein.

Betrachtet man die Wissensspirale als Vertreter der zweiten Strömung der Wissensmanagemententwicklung, so liegen hier die maßgeblichen Unter-schiede in der Berücksichtigung des sozialen und organisationalen Kontexts von Wissen und Wissensentstehungsvorgängen gegenüber den eher IV-

119 Vgl. Dearden 1972, S. 90-99. 120 Vgl. Davenport/ Prusak 1997, S. 88 ff. 121 Vgl. Blacker 1995, S. 1021-1046. 122 Vgl. Wilkesmann/Rascher 2002, S. 342-351. 123 Vgl. Wilkesmann/Rascher 2002, S. 350. 124 Vgl. Probst et al. 1998, S. 132-138; Neumann 2000, S. 99. 125 Vgl. Nonaka/Takeuchi 1997, S. 84 ff.


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technisch126 orientierten Ansätzen der ersten Entwicklungsströmung des Wissensmanagements.

Diese Entwicklung begründet sich zum einen dadurch, dass die IV-technisch getriebenen Wissensmanagementkonzeptionen in der Praxis scheiterten, zum anderen wurde mit der Wissensmanagementspirale zum ersten Mal die Generierung von Wissen thematisiert. Neu dabei war, dass in einem Unternehmen im Rahmen des ressourcenbasierten Ansatzes die Be-deutung von spezifischem, also im Hause selbst aufgebautem Wissen als Ressource herausgestellt wurde.127

Unter den Unternehmensressourcen wird dem Wissen eine Schlüsselrolle zugeschrieben. Dabei wird besonders auf das Wissen reflektiert, welches im Unternehmen generiert wurde und im Impliziten seinen Ursprung hat. Die unternehmensbasierte Generierung von Wissen wird als bedeutende Quelle von Ressourcen eingestuft, durch die in der Zukunft liegende Wettbewerbs-vorteile für Unternehmen begründet werden können.128

Somit wurde durch die Wissensspirale und ihr nahestehende Wissensma-nagementansätze die Vorstellung von Wissen von einer positivistischen hin zu einer konstruktivistischen Wissensauffassung verschoben. Dies gilt als einer der wichtigsten Schritte in der Wissensmanagemententwicklung, da dadurch eine verstärkt ganzheitliche Perspektive auf den Wissensentste-hungs- und Wissensmanagementprozess eingeführt wurde. Die technisch orientierten Wissensmanagementansätze wurden dahingehend ergänzt, dass heute Wissen nicht nur als Sache, die zeit- und ortlos, objektiv und beobachterunabhängig ist, gesehen wird, sondern vielmehr als Ergebnis eines sozialen Konstruktionsprozesses, welcher den Entstehungskontext von Wissen elementar mit reflektiert.129

126 IV = Informationsverarbeitung. 127 Vgl. Barney 1991, S. 99-120. 128 Vgl. 1.1.2 der vorliegenden Arbeit. 129 Vgl. Schreyögg/Geiger 2003, S. 6.


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Abbildung 4: Die Wissensspirale. (Quelle: Nonaka/Takeuchi 1997, S. 84)

Im Zentrum der aktuellen Wissensmanagementdiskussion steht die Unter-scheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen, wobei das implizite Wissen als das Bedeutendere herausgestellt wird. Diese Sichtweise geht auf die Arbeiten von Nonaka zurück, welche von den Ausführungen von Po-lanyi beeinflusst waren, der schon in den 1960er-Jahren eine Konzeption des impliziten Wissens in seinen Arbeiten vorstellte und zwischen implizitem und explizitem Wissen unterschied.130

Nach Polanyi ist unter explizitem Wissen dasjenige zu verstehen, welches in artikulierbarer, transferierbarer und archivierbarer Form vorliegt. Polanyi definiert hierbei das Wissen als solches, welches durch Fakten und Regeln sowie dokumentierte Erfahrungen (z. B. Lessons-Learned-Berichte, Win-Loss-Berichte etc.) geprägt und somit reproduzierbar ist. Dagegen ist impli-zites Wissen durch Aspekte des Verstehens und des Könnens des Individu-ums geprägt, die nicht verbalisiert werden oder nur unvollständig verbalisiert werden können, wie Polanyi mit seinem Satz „We know more than we can tell“131 unterstreicht.

130 Vgl. Polanyi 1966, S. 3 ff. 131 Vgl. Polanyi 1966, S. 4.

1. Sozialisierung 2. Externalisierung

4. Internalisierung 3. Kombination

Implizites Wissen Explizites Wissennach

Expl

izite

s Wiss

enIm

pliz

ites W

issen

von


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Nach Polanyi ist Wissen an Personen gebunden und kann auch nicht abge-löst von ihnen verstanden werden.132 In einem ersten Versuch kann solches implizite Wissen als Können bezeichnet werden und stellt das neben der Sprache liegende „körperliche Wissen“133 dar. Der Argumentation von Pola-nyi folgend, ist implizites Wissen unmittelbar an Handlungen gebundenes Wissen. Erfolgreiche Handlungen setzen die Existenz von implizitem Wis-sen voraus. Folgt man dieser Betrachtungsweise, so spiegelt die Unter-scheidung von Wissen und Können die Unterscheidung von explizitem und implizitem Wissen wider.134

Die Unterscheidung zwischen explizitem und implizitem Wissen, welches als nicht verbalisierbar und nicht-formalisierbar und unmittelbar erfahrungs-gebunden gesehen wird, zeigt ein Problemfeld der Wissensspirale von Nonaka auf, auf das Schreyögg und Geiger ausführlich hinweisen.135 Bei Nonakas Wissensspirale steht die Konvertierbarkeit des impliziten Wissens in explizites Wissen im Mittelpunkt der Wissensmanagementsystematik.

Vor dem Hintergrund der Betrachtungen Polanyis, der implizites Wissen als nonverbales, nichttransferierbares Wissen bewertet, sondern mit spezifi-schen körperlichen Fähigkeiten und Handlungen gleichsetzt, erschließt sich, dass explizites und implizites Wissen zwei strukturell unterschiedliche Kate-gorien bilden, die nicht ineinander überführbar sind.136 Somit ist auch die Konvertierbarkeit von implizitem Wissen in explizites Wissen, wie sie in der Wissensspirale im Mittelpunkt steht, ausgehend von dieser Argumentation, ausgeschlossen. Es wird deutlich, dass die Wissensspirale als ein Modell organisationaler Wissensgenerierung gesehen werden muss, welches je-doch hinsichtlich des Phasenablaufes und der Konversion sowie der Exter-nalisierung von Wissen als fragwürdig betrachtet werden kann.137 Es er-scheint vor diesem Hintergrund ausgeschlossen, dass individuelles Wissen in organisationales Wissen überführbar ist.

Einen möglichen Weg aus der sich in der Sackgasse befindlichen Wis-sensmanagementkontroverse stellt das Konstrukt Narration138 dar. Das Konstrukt der Narration ist auch schon in früheren Überlegungen der Orga-nisationstheorie Gegenstand der Betrachtung gewesen. Beispielsweise in 132 Vgl. Polanyi 1966, S. 20. 133 Vgl. Franck 1992, S. 641. 134 Vgl. Schreyögg/Geiger 2003, S. 14 ff. 135 Vgl. Schreyögg/Geiger 2005, S. 440-444. 136 Vgl. Polanyi 1966, S. 10. 137 Vgl. Schreyögg/Geiger 2003a, S. 15-19. 138 Narration = Akt der Geschichtenerzählung, engl. story telling


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der Debatte zur Unternehmenskultur wurden Narrationen als Medium ver-wendet, um Werte und Normen eines Unternehmens zu transportieren.139 Wird den so übermittelten Normen und Werten von Mitarbeitern zuge-stimmt, so trägt dies zu einer Ausbildung einer organisationalen Identität bei. Lyotard hat mit den impliziten/expliziten Wissensansätzen eine unter-schiedliche Konzeption, das narrative Wissen, bekannt gemacht.140

Lyotard kategorisiert das Wissen in wissenschaftliches Wissen und narrati-ves Wissen. Wissenschaftliches Wissen wird nicht als das gesamte Wissen der Gesellschaft gesehen, sondern stellt eine Ergänzung, einen Zusatz zum narrativen Wissen dar. Narratives Wissen ist hauptsächlich Erzählungswis-sen. Die Geschichten erzählen von Erfolgen oder Misserfolgen, positiven und negativen Dingen, Recht und Unrecht, Glück und Unglück. Derjenige, der die Geschichte erzählt, überträgt dabei bestimmte Werte und Kompe-tenzen, die, verborgen in der Moral der Geschichte, auf den Zuhörer über-tragen werden können. Das Spezifikum der Erzählung beinhaltet zweierlei: Zum einen werden Kriterien transportiert, die Kompetenzen überhaupt erst determinieren, und zum anderen werden die Kompetenzen anhand der übermittelten Kriterien bewertet.141

Koch schließt daraus, dass narratives Wissen, im Gegensatz zum wissen-schaftlichen Wissen, in der Lage ist, sich selbst zu legitimieren und sich ei-ner Überprüfung zu unterziehen. Das narrative Wissen wird von der jeweili-gen spezifischen Gemeinschaft oder Organisation als Wissen akzeptiert.142 Narratives Wissen spezifiziert sich selbst dadurch, dass seine Legitimierung nicht reflektiert wird, sondern sich durch das Wieder- und Weitererzählen selbst legitimiert, indem innerhalb der Gemeinschaft entschieden wird, was als wahre und gültige Geschichte akzeptiert wird und was nicht. Damit wird deutlich, dass narratives Wissen nicht wissenschaftlichen Kriterien ent-spricht, sondern nur jenen Kriterien, die in der entsprechenden Gemein-schaft implizit Geltung besitzen143.

Anhand der skizzierten Unterschiede zeichnet sich ab, dass im Wissens-management an die Stelle der eher zweifelhaften Konversion von implizitem in explizites Wissen ein Management des narrativen Wissens treten könnte. Somit kann implizites Wissen als Könnerschaft144 begriffen werden und ver- 139 Vgl. Schreyögg/Geiger 2003b, S. 21. 140 Vgl. Lyotard 2009, S. 79 ff. 141 Vgl. Lyotard 2009, S. 61 ff. 142 Vgl. Koch 1999, S. 85-126. 143 Vgl. Lyotard 1999, S. 65. 144 Vgl. Ambrosini/Bowman 2001, S. 811-829.


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langt aus dieser Perspektive heraus eher ein Management des organisato-rischen Könnens als des Wissens.145

Die Communities of Practice146 (CoP) haben im narrativen Wissensmana-gement die Aufgabe, den Austausch des Wissens in Form der freien Erzäh-lung von Geschichten unter den Experten der Community zu organisieren. D. h., es besteht die Aufgabe, dafür zu sorgen, dass ein Kontext entsteht, in dem der Austausch von Geschichten möglich wird und auch ein Austausch von Wissen über die Communities hinweg stattfindet. Innerhalb der ent-sprechenden Community ist die Verbreitung narrativen Wissens einfach, da die gemeinsamen Kriterien, mit denen die Geschichten evaluiert werden, auf einem gemeinsamen Erfahrungskontext basieren und somit die Mitglie-der einer Community die Geschichten der anderen Mitglieder verstehen, ohne dass diese großartig erläutert werden müssen. Daraus ergibt sich eine Adhäsionskraft des narrativen Wissens an die Community147. Soll aber die gesamte Organisation an dem narrativen Wissen partizipieren, so ist ein communityübergreifender Austausch notwendig. Um diesen übergreifenden Austausch des Wissens zu bewerkstelligen, greift man auf die Funktion ei-nes sog. „Translators“148 oder „Boundary-Spanners“149 zurück, die in Form einer organisatorischen Rolle eingeführt wird. Dieser Boundary-Spanner hat die Aufgabe, zwischen den verschiedenen Communities ein gemeinsames Verständnis herzustellen und zu vermitteln150. Dem narrativen Wissensma-nagement kommt die Aufgabe zu, für die Einrichtung und Steuerung funkti-onsfähiger Communities of Practice Sorge zu tragen. Dieses bildet einen Ansatzpunkt zu empirischen Untersuchungen hinsichtlich neuerer Projekt-Organisationsformen151 und Projektmanagementansätze.

2.4 Vom Lernen von Organisationen

Da in dieser Arbeit ein Untersuchungsschwerpunkt die Projektorganisation ist, nach Geiger die Definition des Projektwissens abgeleitet wurde, er-scheint es zielführend, den Prozess zu betrachten, der zu dem erwähnten Projektwissen geführt hat.

145 Vgl. Schreyögg/Geiger 2003a, S. 15. 146 Vgl. Brown/Duguid 1991, S. 40-57. 147 Vgl. Brown/Duguid 2001, S. 198-213. 148 Vgl. Brown/Duguid 2002, S. 427-438. 149 Vgl. Geiger 2005, S. 282. 150 Vgl. Carlile 2002, S. 442-455. 151 Vgl. Grün 1992, S. 2102-2116.


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Da, wie ausgeführt, sich das Wissen der Projektorganisation verändert, kann von einem organisationalen Lernen gesprochen werden. Das eigene Forschungsfeld des Organisationalen Lernens hat zu einer unüberschauba-ren Fülle von Publikationen seit der 1960er-Jahre geführt, wobei die Arbei-ten von z. B. Cyert/March (1963), Argyris/Schön (1978), Argyris (1990), Duncan/Weiss (1979), Pautzke (1989), Hedberg (1981) etc. Grundlagen-charakter haben dürften. Es ist nicht Ziel dieser Arbeit, die o. g. Ansätze in aller Breite zu diskutieren oder zu wiederholen. Es wird vielmehr auf die Ar-beit von Martin Wiegand (1996) verwiesen, der eine umfassende als auch kritische Bestandsaufnahme der vorhandenen und bekannten Ansätze Or-ganisationalen Lernens152 aufgestellt hat.153

Trotzdem soll im Kontext der vorliegenden Arbeit der Weg bis zum Projekt-wissen skizziert werden, um die enge konzeptionelle Verbindung der Konzeptualisierung des Wissens nach Geiger und dem organisationalen Lernprozess aufzuzeigen, was gleichzeitig die Bedeutung für den Untersu-chungsschwerpunkt der vorliegenden Arbeit, der Nutzung von Projektwis-sen, unterstreicht.

Entlang der Definition

„Organisationales Lernen hat stattgefunden, wenn durch

� Zustandsgebundene (Lern-)Prozesse � in und/oder von Organisationen � Wissen geschaffen wurde, � das die Verhaltensmöglichkeiten der Organisation c. p. vergrößert.“154

wird der Prozess aufgezeigt, der nach Geiger zu der Generierung und Über-tragung von diskursivem und narrativem Projektwissen führt.155

Mit Bezug auf Kapitel 2.2.2 dieser Arbeit soll die folgende Abbildung den organisationalen Lernprozess verdeutlichen, indem die Projektorganisation B etwas von der Projektorganisation A lernt.

152 Vgl. Wiegand 1996, S. 171-309. 153 Vgl. Duffield/Whitty 2016, S. 1280-1293. 154 Wiegand 1996, S. 324. 155 Geiger 2005, S. 207.


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Abbildung 5: Organisationaler Lernprozess nach Geiger. (Quelle: eigene Darstellung)

Die Mitglieder der Projektorganisation A und B befinden sich in der Gemein-schaft des Unternehmens. Zunächst sind die diskursive Ebene und die nar-rative Ebene der Wissensgewinnung zwar analytisch trennbar, es kann so-mit autonom sowohl diskursives Wissen, durch im Diskurs reflektierte Sachverhalte, und narrativ selbstlegitimiertes Wissen erzeugt werden. Den-noch stehen die diskursive Ebene und die narrative Ebene im ständigen in-teraktiven Verhältnis zueinander.156

Ein Praxisbeispiel soll dies verdeutlichen: Projektmitglieder der Projektorga-nisation A sprechen mit Mitgliedern der Projektorganisation B über ein Kon-figurationsproblem einer Software, die beim Kunden im Rahmen des Projek-tes A installiert wurde. Sie erklären außerdem die praktischen Lösungsansätze, die zur Lösung des Problems geführt haben. Ein Mitglied der Projektorganisation B erwidert darauf, dass die Problemlösung nicht in ihrem Projekt (B) funktionieren würde, da die installierte Software im Projekt B der im Projekt A zwar ähnlich sei, aber die Rahmenbedingungen und An-forderungen des Kunden doch in einigen Punkten verschieden sind. Mitglie-der des Projekts A erklären daraufhin, dass sie ein Zusatzmodul einer be-stimmten Firma benutzt hätten, um eine breitere Lösungsmöglichkeit des Problems zu erhalten. Das Mitglied von Projekt B erklärt, dass mit dem Ein-satz des Zusatzmoduls sich wohl auch die Probleme des Projekts B lösen lassen würden, wenn geringfügig andere Einstellungen des Zusatzmoduls vorgenommen würden und damit wirklich breitere Anwendungsmöglichkei-ten aufgezeigt werden. Somit befinden sich die Mitglieder der Projektorgani-sation A und B in einem Diskurs und reflektieren über die angebotene Lö-sung von Projekt A. Das Wissen der Lösungsmöglichkeiten des Software-Zusatzmoduls von Projekt A ist im Diskurs mit Argumenten sachlich be-gründet und somit reflexiv durch die Projektorganisation B legitimiert, somit diskursives Wissen generiert und übertragen worden. 156 Vgl. Geiger 2005, S. 207-208.

Projektorganisation A Projektorganisation B

Projektwissen

Unternehmensorganisation

Diskursive Ebene

Narrative Ebene

Org

anis

atio

nale

r Le

rnpr

ozes

s

Projektmitarbeiter c

ProjektkernteamMitglied e

ProjektkernteamMitglied d

ProjektkernteamMitglied a

ProjektkernteamMitglied b

ProjektkernteamMitglied c

Projektleiter

Kernteam







P

Projektleiter

KernteamK m

Projektmitarbeiter b

Projektmitarbeiter a

Projektteam







Projektleiter

Kernteam







P

Projektleiter

KernteamK m

Projektmitarbeiter b

Projektmitarbeiter a

Projektteam




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Auch die narrative Ebene erzeugt zunächst auch autonom narratives Wissen

Projektmitglieder der Projektorganisation A sprechen mit Mitgliedern der Projektorganisation B über ein Konfigurationsproblem einer Software, die beim Kunden im Rahmen des Projektes A installiert wurde. Der Projektleiter vom Projekt A spricht mit einem Projektmitarbeiter aus Projekt B.

Projektleiter Projekt A: „Ein befreundeter Projektmanager, der in der Ent-wicklungsabteilung der Firma gearbeitet hat, die das Software-Zusatzmodul herstellt, hat neulich beim Mittagessen ein bisschen aus dem Nähkästchen geplaudert und mir von der Hintertür in der Software erzählt, durch die es super leicht ist, die Einstellungen im Kern zu ändern. Damit braucht man keine Sequenz mehr, die die Daten adressiert zu programmieren, sondern greift direkt auf die Unternehmensdaten im Storage zu. Wir haben das bei unserem Projekt gemacht und ich muss sagen, dass die Durchlaufzeiten sich halbiert haben. Darüber hinaus haben wir enorm Entwicklungszeit und Kosten gespart. Die Einsparungen haben wir im Angebot an unseren Kun-den weitergegeben und haben dadurch das Projekt gewonnen und den Auf-trag bekommen.“

Projektmitarbeiter von Projekt B: „Das ist ja genial. Darauf muss man auch erst mal kommen, die Sequenzen gegeneinander abprüfen zu lassen. Ich denke, das werden wir in unserem Projekt mal testen, wir haben nämlich einen ähnlichen Zugriffsmechanismus geplant. Vielleicht lässt sich unsere Durchlaufzeit damit ja auch reduzieren.“

Hier ist deutlich geworden, dass im Modus der Narration auf der narrativen Ebene Wissen generiert und weitergegeben worden ist, indem das Wissen der Problemlösung anhand der gemeinschaftsimpliziten Normen (Gemein-schaft der Projektorganisationen im Unternehmen) geprüft, quasi selbstlegi-timiert wurde.

Interaktives Verhältnis von narrativer und diskursiver Ebene

Die narrative Behandlung des Problems könnte jedoch auch keine Lösung hervorbringen, wie im obigen Beispiel beschrieben. Es würde der Dialog so verlaufen:

Projektleiter Projekt A: „Ein befreundeter Projektmanager, der in der Ent-wicklungsabteilung der Firma gearbeitet hat, die das Software-Zusatzmodul herstellt, hat neulich beim Mittagessen ein bisschen aus dem Nähkästchen geplaudert und mir von der Hintertür in der Software erzählt, durch die es super leicht ist, die Einstellungen im Kern zu ändern. Damit braucht man


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keine Sequenz mehr, die die Daten adressiert zu programmieren, sondern greift direkt auf die Unternehmensdaten im Storage zu. Wir haben das bei unserem Projekt gemacht und ich muss sagen, dass die Durchlaufzeiten sich halbiert haben. Darüber hinaus haben wir enorm Entwicklungszeit und Kosten gespart. Die Einsparungen haben wir im Angebot an unseren Kun-den weitergegeben und haben dadurch das Projekt gewonnen und den Auf-trag bekommen.“

Projektmitarbeiter von Projekt B: „Das kann ich mir gar nicht vorstellen. So eine Hintertür ist doch schon gesetzlich gar nicht zulässig und die maximale Taktung der Chips wird meiner Meinung nach von keinem Hersteller er-reicht.“

An dieser Stelle ist die Wissensgenerierung und Weitergabe bezüglich der Problemlösung gescheitert. Daher der

Wechsel von der narrativen auf die diskursive Reflexionsebene

Projektleiter Projekt A: „Das kann ich nachvollziehen, aber die neue EU-Datenschutzrichtlinie wurde erst im letzten Monat novelliert, und da ist ein solcher Zugriff auf die Daten über diesen Umweg erlaubt. Das steht jeden-falls so im EU-Anzeiger Nr. 4711. Die Taktrate der Chips der Firma xyz er-füllen die Anforderungen. Schau mal, ich habe die Testprotokolle der Tests dabei. Daraus geht hervor, das die Taktgeschwindigkeit der Spezialchips der Firma xyz ausreichend ist.“

Rückkehr zur narrativen Ebene,

da Lösungsmöglichkeiten auf der diskursiven Ebene aufgezeigt wurden:

Projektmitarbeiter Projekt B: „Das ist ja erstaunlich. Meinst du ihr könnt uns die Testdateien zur Verfügung stellen?“ Projektleiter Projekt A: „Ja klar, ich gebe dir den Kontakt von Hans, der hat die Tests seinerzeit geplant und durchgeführt. Der kann dir bestimmt noch weitere Randinformationen dazu geben.“

Es wird deutlich, dass, wenn die Problemlösung auf der narrativen Ebene nicht hergestellt werden kann, ein Wechsel zwischen Narrations- und dis-kursiver Ebene und wieder zurück erfolgt, das Problem sozusagen versucht wird einem reflexiven Diskursionsprozess zu unterziehen, um Lösungsmög-lichkeiten zu eruieren. Sind diese auf diskursiv-reflexivem Wege gefunden, wird das Ergebnis wieder auf die narrative Ebene zurückgegeben. Das Er-gebnis dieses organisationalen Lernprozesses ist organisationales Wissen. Vor dem Hintergrund des Bezugsrahmens in dieser Arbeit auf Projektorga-nisationen kann von der Generierung und Übertragung von Projektwissen,


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mittels des herausgearbeiteten organisationalen Lernprozesses, gespro-chen werden, der zumindest auf der Ebene der theoretischen Ableitung, als dieser bezeichnet werden kann. Im Zuge der Konzeptionierung des For-schungsmodells und der empirischen Überprüfung wird dann auf den Begriff projektorganisationaler Lernprozess abgegrenzt werden müssen.

Definition 4: Projektorganisationaler Lernprozess.

Definition Projektorganisationaler Lernprozess:

Lernprozesse, die in der Gemeinschaft der Projektorganisationen eines Unternehmens ablaufen und zur Generierung und Übertragung von diskursivem und narrativem Projektwissen führen.


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2.5 Theoretische und sachbezogene Überlegungen, Stand der Diskussion zum Projektmanagementansatz (PMA) – Hypothesen

Da, wie in den vorangegangenen Kapiteln dargestellt, die Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen eine zentrale Fragestellung einnehmen, ist die Befassung mit der Entwicklung und dem aktuellen Stand der theoretischen Grundlagen des Projektmanagements notwendig. Betrachtet man die theoretische Basis des Projektmanagements, so gilt in der Entwicklung der letzten fünfzig bis sechzig Jahre die in den frühen 1960er-Jahren von Wiener begründete Kybernetik157 als theoretische Basis des Projektmanagementansatzes.

Die Kybernetik – die Lehre vom Messen, Steuern und Regeln – stellt seit Jahrzehnten die Grundlage der Projektmanagementmethoden des sog. konventionellen Projektmanagementansatzes dar, was sich auch in der DIN 69901 des Projektmanagements „Gesamtheit von Führungsaufgaben, -organisation, -techniken und -mitteln für die Initiierung, Definition, Planung, Steuerung und den Abschluss von Projekten“ spiegelt.158 Der kybernetische Projektmanagementansatz geht davon aus, dass die zu steuernden Größen des Projekts in weiterer Folge auch durch Rückkopplung gesteuert bzw. geregelt werden können. Die zu regelnden Größen Leistungen, Zeit und Kostenfolgen bilden in diesem Ansatz ein Regelkreismodell.159

157 Vgl. Wiener 1968, S. 32. 158 Vgl. DIN-Norm (DIN 69901-5:2009-01). 159 Vgl. Wiener 1968, S. 126.


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Abbildung 6: Kybernetisches Regelkreismodell des Projektmanagements.

(Quelle: eigene Darstellung)

Betrachten wir in diesem Modell die Inputgröße, so wird deutlich, dass es sich um die Zielgrößen des Projektes handelt, welche vom Projektauftrag-geber (PAG) über den Projektleiter (PL) in das Modell als Sollgrößen vorge-geben werden. Das Projektteam übernimmt in diesem Modell die Funktion einer Regelstrecke und gibt entsprechende Leistungen des Projekts als Output aus. Dieser Output wird gemessen und im Sinne einer Rückmeldung an den Regler – den Projektleiter – zurückgegeben. Dieser vergleicht die Outputmessung mit der Sollvorgabe (Projektziele) und wird bei Abweichun-gen entsprechend durch dispositive Handlungen und Entscheidungen auf den Input einwirken. Somit wird ein Regelkreis geschlossen, der, übertragen auf das Projektmanagement, den kybernetischen Gesetzmäßigkeiten als linear-kausales Managementmodell, in dem Projektorganisationen nach vorgefassten Plänen gesteuert werden, folgt. Dieser theoretische Zugang zum Projektmanagement wurde bis Mitte der 1950er-Jahre als die von Wie-ner geprägte Kybernetik 1. Ordnung160 und die von Bertalanffy formulierte Allgemeine Systemtheorie161 bezeichnet. Parallel zur Kybernetik 1. Ordnung entwickelte sich eine zweite Entwicklungsströmung, die der Kybernetik 2. Ordnung, die sich von den 1960er-Jahren zwei Jahrzehnte vollzog. Als Be-obachtungsgegenstand traten soziale, personale, lebende Systeme in den

160 Vgl. Sanisch/Lange 2002, S. 67. 161 Vgl. Bertalanffy 1949, S. 114-129.

Regler =Projektleiter

Regelstrecke =Projektteam

Regelkreis

Input Output

Einw

irken

Rück

mel

dung

Projektziele Rückmeldung

SOLL IST


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Vordergrund, die von einem Beobachter beobachtet werden konnten.162 Man zog die Arbeiten von Foerster163 und Maturana/Varela (Konzeption autopoitischer biologischer Systeme)164 sowie die Theorie sozialer Syste-me165 von Luhmann heran. Des Weiteren flossen Ergebnisse konstruktivis-tischer Diskurse, die im Rahmen der erkenntnistheoretischen Forschung stattfanden, ein.166 Die Schwerpunkte der Diskussion stellen zum Beispiel Fragen dar, inwieweit Kybernetische Systeme 2. Ordnung beherrscht und gesteuert werden können. Auch waren und sind Fragen der konstruktivisti-schen Sichtweise auf die Wahrnehmung und Selbstorganisationskräfte von sozialen Systemen in die wissenschaftliche Diskussion mit eingeflossen.167 Anwendungspraktisch bildete die Kybernetik 1. Ordnung als Projektmana-gementansatz u. a. in den Apollo-Missionen der NASA oder den militäri-schen Projekten des US-Militärs die Grundlage. Es wurde davon ausgegan-gen, dass sich der Mensch im Sinne der Kybernetik 1. Ordnung steuern ließe, was ja auch zu einigen bedeutenden und teilweise zweifelhaften Er-folgen im Projektmanagement geführt hat, wie die Mondlandung am 21. Juli 1969 und die Abwürfe der ersten Atombombe am 6. und 9. August 1945 auf Hiroshima und Nagasaki beweisen.

Auf der anderen Seite gab es aber auch Misserfolge168. Insbesondere wur-de der Mensch nicht als soziales Wesen in der Projektorganisation angese-hen und eine Vorstellung entwickelt, diesen mittels des Projektmanage-mentansatzes der Kybernetik 1. Ordnung steuern und kontrollieren zu können. Um dem wirksam zu begegnen, wurden die erkenntnistheoreti-schen Entwicklungen der Kybernetik 2. Ordnung mit herangezogen und der Versuch einer Integration mit der Kybernetik 1. Ordnung vollzogen. Beer hat hier erste Arbeiten geleistet und eine Verbindung der Kybernetik der 2. Ord-

162 Vgl. Sanisch/Lange 2002, S. 69. 163 Vgl. Foerster 1960, S. 31-50; 1974, S. 27-46; Foerster/Zopf 1962, S. 1 ff. 164 Vgl. Maturana/Verla 2009, S. 55 ff. 165 Vgl. Luhmann 1987, S. 15 ff. 166 Vgl. Richards/Glaserfeld 1987, S. 192-228. 167 Vgl. Jantsch 1987, S. 159-191. 168 „Apollo 1 ist die nachträglich eingeführte Bezeichnung für die geplante erste bemannte Raum-

fahrtmission im Rahmen des Apollo-Programms der NASA. Während eines Tests auf der Start-rampe am 27. Januar 1967 brach ein Feuer in der Kapsel aus, in dem die drei Astronauten ums Leben kamen. Der Flug von drei Besatzungsmitgliedern mit dem neuen Apollo-Raumschiff in einer niedrigen Erdumlaufbahn wurde nicht durchgeführt. Das amerikanische Mondlandepro-gramm wurde dadurch weit zurückgeworfen.“ (Quelle Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/Apollo_1, Zugriff am 28.11.2016, 13:30 Uhr.)


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nung als Grundlage für das Management von Kommunikations- und Ent-scheidungsproblemen vorgestellt.169

Saynisch und Lange weisen darauf hin, dass die Kybernetik und die Sys-temtheorie somit seit jeher als Basis des Projektmanagements, mithin als Projektmanagementansatz, gesehen werden können. Folgt man diesen Aussagen, kann festgestellt werden, dass im weiteren Verlauf der Entwick-lung der Projektmanagementansätze die Deutung der Organisation als so-ziales System170 und dessen Bedeutung für die Evolution des Projektmana-gements in den Fokus der wissenschaftlichen Debatte seit den 1990er-Jahren treten. Die Konsequenz ist, dass der Mensch als Projektteammit-glied in das Zentrum bei der Erfolgsbetrachtung von Projekten gerückt wird. Das Projekt als temporäre Organisation muss als soziales System gesehen werden, welches entgegen der Meinung von Saynisch/Lange, die Subsys-teme des Projektes wie Zielsystem, Objektsystem, Prozesssystem und Handlungssystem171 quasi umschließt. Die Theorie sozialer Systeme nach Luhmann rückt hier in den Fokus des Interesses, da vermutet werden kann, dass die universelle Ausrichtung der Theoriekonstruktion geeignet ist, auch als Basis für den Projektmanagementansatz zu dienen und das Manage-ment des sozialen Systems Projekt ermöglicht. Seit den 1960er Jahren entwickelte Luhmann im Anschluss an die Diskussionen der Allgemeinen Systemtheorie eine für die Soziologie universale Systemtheorie. Er definiert das soziale System als den Zusammenhang von einander verweisender Kommunikationen, die als soziale Handlungen begriffen werden. Ein sozia-les System entsteht, wenn die Handlungen mehrerer Personen miteinander verknüpft sind. Luhmann bezeichnet dieses soziale System dann auch als Handlungssystem, welches sich von seiner Umwelt abgrenzt. Die Über-nahme des Begriffes der Autopoiesis172 von Maturana und Verla und Ei-nordnung in die Theorie der sozialen Systeme173 hatte als Konsequenz, dass soziale Systeme als geschlossen operierende Einheiten gesehen wer-den, die sich durch fortwährende Reproduktion ihrer Elemente selbst erhal-ten und erzeugen. Somit sind für Luhmann die Elemente sozialer Systeme die nicht mehr weiter differenzierbaren Letztelemente. Er bezeichnet diese als Kommunikationen.174 Somit sind in der Vorstellung von Luhmann soziale

169 Vgl. Beer 1959, S. 24 ff. 170 Vgl. Luhmann 1987, S. 16. 171 Vgl. Saynisch/Lange 2002, S. 75. 172 Vgl. Maturana/Varela 2009, S. 55 ff. 173 Vgl. Luhmann 1985, S. 402-446. 174 Vgl. Luhmann 1990, S. 30.


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Systeme Kommunikationssysteme, die sich durch fortwährendes Anschlie-ßen von Kommunikation an Kommunikation selbst reproduzieren. Wird das prozessieren von Kommunikationen unterbrochen, hört das soziale System auf zu existieren. Übertragen auf den organisationalen Kontext des Projek-tes bedeutet das, dass aus den Kommunikationen Entscheidungen resultie-ren, die wiederum, soll das soziale System Projekt weiter existieren, weitere Entscheidungen reproduzieren müssen. Entscheidungen können im über-tragenen Sinne als Letztelemente der Kommunikation aufgefasst werden.175 Die Sicht auf das soziale System als geschlossenes selbstreferenzielles System führt bei Saynisch und Lange im Ergebnis zu der Ansicht, dass sich Projekte mit dieser Basis als Projektmanagementansatz nur schwer mana-gen lassen, da die Instrumente des Projektmanagements bis dato dafür nicht hinreichend entwickelt sind.176

Dem muss zumindest teilweise widersprochen werden, da ihre Argumenta-tion einseitig von der Fokussierung auf die geschlossene Selbstreferenzialität von Projekten ausgeht und somit keine Ansatzpunkte für eine wie auch immer geartete direkte Steuerung gesehen werden. Viel-mehr sollten die Ausführung von Luhmann in Bezug auf die Behandlung von Umwelten des Projektes mit einbezogen werden, da diese weitere Ansätze der Steuerungsmöglichkeiten von Projekten eröffnen.

2.5.1 Der Projektmanagementansatz (PMA) auf der Basis von Luhmanns Theorie sozialer Systeme

Die traditionelle Sichtweise auf die Konstruktion Projekt und in weiterer Fol-ge auf den PMA lässt das Projekt als komplexe, temporäre Aufgabe mit be-sonderen Merkmalen erkennen. Wird bei der traditionellen Sicht auf das Projekt die Planungsphase fokussiert, so werden die Leistungen, die Res-sourcen/Kosten und die Termine geplant und als Projektdimensionen im weiteren Projektverlauf, im Sinne eines kybernetischen Regelkreismodells, diese Projektdimensionen auch gesteuert.177

Bei diesem Ansatz gehören zu den zentralen PM-Funktionen das Planen, das Kontrollieren und Steuern der Aufgaben und das Organisieren der Auf-gabenerfüllung, sodass der traditionelle PM-Ansatz im Wesentlichen durch die Betrachtungsobjekte Leistung, Termine und Kosten methodenorientiert

175 Vgl. Luhmann 1987, S. 399 ff. 176 Vgl. Saynisch/Lange 2002, S. 77. 177 Vgl. Schulte/Stumme 1998, S. 234.


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determiniert wird.178 Die beschriebenen Kennzeichen dieses PM-Ansatzes finden sich heute in der Praxis wieder u. a. im sog. PMBOK (Project Man-agement Body of Knowledge) vom PMI (Project Management Institute).179

Die weitere Entwicklung der Projektmanagementansätze bezieht Grundla-gen der sozialen Systemtheorie und des Konstruktivismus mit ein.180 Über den methodenorientierten und regelkreisbasierten PM-Ansatz hinaus wird das Projekt als temporäre Organisation, die einer Dynamik unterworfen ist, wahrgenommen, deren Komplexität konstruiert werden kann. Diesem Ge-danken aus der Organisationstheorie folgend, hat die Projektorganisation eine spezifische Identität, die sich darin ausdrückt, dass projektspezifische Ziele, projektspezifische Prozesse sowie Projektwerte ausgebildet werden. Unter Zuhilfenahme der Sozialwissenschaften und der Theorie der sozialen Systeme nach Luhmann lassen sich temporäre Organisationen als soziale Systeme beschreiben. 181

Das Werk Soziale Systeme von Niklas Luhmann ist 1984 erschienen. Bei der Aufstellung seiner Theorie der sozialen Systeme verfolgt Luhmann den Anspruch, eine soziologische universelle Theorie anzubieten, die in ihrer letzten Phase der Entstehung die Unterscheidung von System und Um-welt182 hervorbringt. Nach diesem Modell konzipiert Luhmann Systeme als autopoietische Systeme, die geschlossen selbstreferenziell operieren. Das Prinzip der Autopoiesis hat Luhmann von den Biologen und Neurobiologen Humberto R. Maturana und Francisco J. Verla übernommen, die die kon-zeptionellen Grundlagen der Autopoiesis schon in den 1960er- und 1970er-Jahren entwickelt haben, um lebende Systeme zu bestimmen. Demnach verstehen sich autopoietische Systeme als selbsterzeugende und selbstre-produzierende Systeme, die mit einem Netzwerk interagierender Kompo-nenten durch ihre Interaktion wiederum das eigene Netzwerk reproduzie-ren.183

Autopoietische Systeme sind autonom selbstreferenziell geschlossen und werden von Außeneinflüssen der Umwelt nicht determiniert. Das bedeutet, dass die jeweiligen Zustände des Systems nicht von der Umwelt, sondern vom System selbstreferenziell bestimmt werden. Die Forschungen von Ma-turana und Varela zeigen, dass das Nervensystem des Menschen ebenfalls 178 Vgl. Gareis 2006, S. 75. 179 PMI PMBOK Guide 2013. 180 Vgl. Kapitel 2.5 dieser Arbeit. 181 Vgl. Gareis 2006, S. 60 ff. 182 Vgl. Luhmann 1987, S. 242. 183 Vgl. Maturana/Varela 2009, S. 60.


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ein selbstreferenziell geschlossenes System darstellt, welches keinen Zu-gang zur Umwelt hat. Daraus kann geschlossen werden, dass Kognitions- und Wahrnehmungsprozesse des Menschen oder einer Gruppe von Men-schen kein Abbild der Wirklichkeit liefern, sondern eine Konstruktion dar-stellt, die das System intern erzeugt.184

Luhmann überträgt das von Maturana und Varela entwickelte Autopoiesis-Konzept, welches für lebende Systeme gedacht war, auf das Soziale und formuliert eine soziologische Universaltheorie der sozialen Systeme, in der soziale Gebilde – also auch Projektorganisationen – als geschlossen ope-rierende Einheiten beschrieben werden, die sich durch rekursive Produktion ihrer Elemente selbstreferenziell erzeugen und erhalten. Luhmann bezeich-net diese Elemente als Kommunikationen, die als Letzteinheiten nicht weiter aufgelöst werden können. Das bedeutet im Luhmann‘schen Sinne, dass so-ziale Systeme – also auch Projektorganisationen – Kommunikationssyste-me darstellen, die sich dadurch reproduzieren, dass sie Kommunikation an Kommunikation anschließen. Luhmann steht mit diesem Schritt im Gegen-satz zu den traditionellen Theoriesystemen der philosophischen und sozio-logischen Welt, wonach der Mensch die kleinste Einheit des Sozialen bil-det.185 Für Luhmann besteht das Soziale nicht aus Menschen, sondern aus Kommunikationen, die das Ergebnis des sozialen Systems sind. Jeder vom sozialen System erzeugten Kommunikation schließt sich eine Folgekommu-nikation an. Ist diese Operation des sozialen Systems unterbrochen, hört es auf zu existieren.

Insbesondere die Definition von Sinn ist im Kontext der Theorie von Luhmann für die weitere Nutzbarmachung in Bezug auf den Projektmana-gementansatz in dieser Arbeit von Bedeutung. Luhmann diskutiert mit dem Begriff Sinn in eine gänzlich andere Richtung als die Bezeichnung Sinn uns im Alltag normalerweise vermittelt. Üblicherweise wird Sinn im Alltag be-nutzt, um ein bestimmtes Ziel oder eine Zweckbestimmung zu beschreiben. Beides erscheint sinnvoll, wenn sich etwas als nützlich erweist. Luhmann verwendet den Begriff Sinn in der Art, dass er psychische Systeme (des Menschen) und soziale Systeme – hier auch Projektorganisationen – als sinnkonstituierend definiert. Prägend für den Begriff Sinn ist die Differenz zwischen Aktualität und neuen Möglichkeiten. Also ein „… ständiges Pro-zessieren und Neuarrangieren der Unterscheidung von Aktualität und Mög-lichkeit, das fortlaufende Aktualisieren von Möglichkeiten.“186.

184 Vgl. Maturana/Varela 2009, S. 179 ff.; Schmidt, S. J. 1987, S. 25 f. 185 Vgl. Luhmann 1990, S. 31. 186 Vgl. Kneer/Nassehi 2000, S. 75.


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Übertragen auf soziale Systeme – also auch Projektorganisationen – heißt das, dass jeder Kommunikation eine Intention zugrunde liegt. Es wird also immer über etwas kommuniziert und die Intention verweist auf Anschluss-möglichkeiten. Dieses Prozessieren einer Anschlusskommunikation führt zu einer Verarbeitung von Neuformierungen der Differenz von Aktualität und Möglichkeit, wobei dieses ein selektiver Prozess ist. Es wird ständig eine neue Auswahl getroffen und eine potenzielle Möglichkeit wird aktualisiert. Andere nicht aktualisierte Möglichkeiten bleiben dabei virtuell erhalten, da möglicherweise später noch eine entsprechende Auswahl getroffen wird. Sinn in diesem Kontext ist eine Möglichkeit, mit Komplexität umzugehen, indem Komplexität gleichzeitig erhalten und reduziert werden kann.

Luhmann unterscheidet drei Sinnausprägungen, die auch für die Adaptie-rung der Luhmann‘schen Theorie auf den Projektmanagementansatz in die-ser Arbeit bei der Betrachtung der Projektabgrenzung und Kontextanalyse von Bedeutung sind. Die Sachdimension qualifiziert das WAS, also Dinge, Ziele, Meinungen, Theorien etc., die Sozialdimension differenziert WER, also Dinge, Ziele, Meinungen, Theorien etc., und die Zeitdimension zeigt an, WANN etwas passiert.187

2.5.2 Kommunikation und Handlung im sozialen System

Da die Kommunikation in der Theorie von Luhmann insofern eine wichtige Position einnimmt, als das Prozessieren von Kommunikationen für das Be-stehen des Systems existenziell ist, wird hier im Folgenden genauer auf den Kommunikationsbegriff von Luhmann und die Bedeutung der Übertragung auf den PM-Ansatz eingegangen.

Soziale Systeme – also hier auch Projektorganisationen – müssen fortlau-fend Kommunikation an Kommunikation prozessieren, um zu existieren. Vo-raussetzung dafür ist mindestens die Anwesenheit von zwei psychischen Systemen mit ihren Bewusstseinssystemen (Menschen). Wenn zwei psy-chische Systeme miteinander kommunizieren, dann ist vor dem Hintergrund der Theorie von Luhmann keine Übertragung von Botschaften im Sinne ei-ner Sender-Empfänger-Konstellation möglich, da die beteiligten Bewusst-seinssysteme geschlossen selbstreferenziell arbeiten. D. h. die psychischen Systeme können keine Botschaften im Sinne des klassischen Kommunika-tionsbegriffs austauschen.

187 Vgl. Luhmann 1987, S. 112 ff.


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Luhmann beschreibt den Kommunikationsbegriff als eine Synthese eines dreistufigen Selektionsprozesses. Dabei werden Information, Mitteilung und Verstehen miteinander kombiniert.188 Dabei bedeutet Selektion, dass eine Auswahl aus mehreren Möglichkeiten getroffen wird. Es kann ausgewählt werden, welche Information kommuniziert werden soll, und gleichzeitig wer-den andere Möglichkeiten abgegrenzt. Hierzu wird eine Auswahl aus den Möglichkeiten getroffen, wie etwas kommuniziert werden soll. Beispielswei-se schriftlich oder mündlich, per Telefon oder von Angesicht zu Angesicht. Drittens kann die mitgeteilte Information unterschiedlich verstanden werden. Dieses führt zu dem Luhmann‘schen Kommunikationsbegriff, dass eine Kommunikation vorliegt, und nur dann, wenn die Information ausgewählt wurde, die Mitteilungsart entschieden und die mitgeteilte Information ver-standen wurde. Für Luhmann macht erst die Synthese dieser drei Selekti-onsleistungen Kommunikation aus.189

An dieser Stelle soll ein Beispiel aus dem sozialen System Projektorganisa-tion die Übertragung des Luhmann‘schen Kommunikationsbegriffs auf den Projektmanagementansatz in dieser Arbeit verdeutlichen:

Wir sind virtueller Zeuge eines Gesprächs zwischen einem Projektleiter und einem potenziellen Projektmitarbeiter. Zunächst müssen die Luh-mann‘schen systemrelevanten Festlegungen auf diese lebensweltliche190 Situation übertragen werden. Nach Luhmann handelt es sich um das Vor-liegen eines sozialen Systems, an dem mit den zwei Personen zwei psychi-sche und weitere Systemarten, wie organische Systeme und Bewusstseins-systeme, vorhanden sind. Dieses soziale System erzeugt durch einen geschlossenen, selbstreferenziellen Prozess Kommunikation an Kommuni-kation. So schließt die Eingangsfrage des Projektleiters „Wie war Ihre An-reise zum heutigen Meeting?“ die Anschlusskommunikation „Danke, gut. Der Flug hatte zwar etwas Verspätung bei Abflug, war aber dann doch bei Ankunft pünktlich“ ein. Jede dieser Einzelkommunikationen wird durch die Synthese der drei Schritte Information, Mitteilung und Verstehen bestimmt. Wird die Einführungskommunikation etwas genauer beleuchtet, enthält die-se eine Frage also die Information, dass der Projektleiter nun bereit ist, das Gespräch zu eröffnen. Diese Auswahl ist aus vielen Möglichkeiten getroffen worden und hätte auch anders ausfallen können. Durch Selektion ist aber nur diese Information in die Kommunikation eingegangen, andere sind nicht berücksichtigt, also weggelassen worden. Der Projektleiter hätte auch eine 188 Vgl. Luhmann 1987, S. 203-207. 189 Vgl. Luhmann 1987, S. 198-200. 190 Vgl. Habermas 1995, S. 107.


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andere Information auswählen können, wie z. B. „Entschuldigung, ich darf Sie bitten noch einen Moment zu warten, da ich noch einen anderen Termin abschließen möchte“. Es ist nachvollziehbar, dass das Kommunikationsge-schehen die Information konstruiert und es sich dabei nicht um die Operati-on eines der anwesenden Bewusstseinssysteme handelt. Bei der vorliegen-den Kommunikation ist keine Information, was z. B. das Bewusstseinssystem des Projektleiters tatsächlich denkt, enthalten.

Analog zum Selektionsprozess der Information verhält es sich mit der Se-lektion der Mitteilung. Analog der Möglichkeiten der Auswahl der Information kann die gleiche Information auf verschiedene Art und Weise übermittelt werden. Um in dem o. g. Beispiel des Gesprächs zwischen Projektleiter und Projektteammitglied zu bleiben, kann statt der Eingangsfrage des Projektlei-ters: „Wie war Ihre Anreise zum heutigen Meeting?“, auch eine andere Fra-ge als Mitteilung, wie z. B. „Stehen Sie für das Projekt xy ab September zur Verfügung?“, ausgewählt werden. Wie im Fall der Information beruht auch die Mitteilung auf einer Auswahl des Kommunikationsvorgangs und nicht der beteiligten Bewusstseinssysteme, die in sich geschlossen operieren und an dem Kommunikationsvorgang keinen Anteil haben.

Nach der Vorstellung von Luhmann bildet das Verstehen den dritten Be-standteil eines jeden Kommunikationsvorgangs. Werden Information und Mitteilung in einem Kommunikationsvorgang verbunden, liegt nach Luh-mann noch keine Kommunikation vor. Erst wenn die mitgeteilte Information selektiv von einem anderen psychischen System (zweite Person) verstan-den wird, spricht er von Kommunikation. Wenn also selektierte Information, Mitteilung und selektives Verstehen in einem Kommunikationsvorgang syn-thetisiert werden, handelt es sich, nach Luhmann, um einen zustande kom-menden Kommunikationsvorgang. Dabei ist Verstehen nicht so gemeint, dass im psychologischen Sinne etwas verstanden wird. Sind doch die Ge-danken der psychischen Systeme (Personen) Produkte der jeweils in sich geschlossenen selbstreferenziellen Bewusstseinssysteme und daher not-wendigerweise nicht Teil der Kommunikation, sondern Umwelt des sozialen Systems.

Kommunikation ist erst vollständig, wenn die drei Komponenten Information, Mitteilung und Verstehen in einem Kommunikationsvorgang vollzogen wur-den. Voraussetzung ist zudem das Vorhandensein von mindestens zwei oder mehr Personen. Dabei wird häufig die Mitteilung selektiv als eine Mit-teilungshandlung aufgefasst, indem die Kommunikation sich selbst als Handlung ausweist. Dies vollzieht sich, indem die Kommunikation als Hand-


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lung einer Person zugerechnet wird.191 Die Kommunikation wird wie eine Sender-Empfänger-Mitteilung aufgefasst, wobei hervorzuheben ist, dass die Kommunikation selbst so verfährt und die Reduktion der Kommunikation auf eine Mitteilungshandlung einer Person auf kommunikativem Wege erfolgt. Durch diese Vereinfachung der Kommunikation des sozialen Systems als Mitteilungshandlung und Zurechnung zu einer Person werden weitere An-knüpfungspunkte für weitere Anschlusskommunikationen ausgebildet, was eine wichtige Funktion für die Autopoiesis, also die fortgesetzte Operations-fähigkeit des sozialen Systems, darstellt.

Soziale Systeme – also auch Projektorganisationen – sind autopoietische Systeme, weil sie fortwährend Kommunikation an Kommunikation prozes-sieren. Bleibt die Anschlussmöglichkeit einer Kommunikation aus, hört das soziale System auf zu operieren, was bei der Übertragung des Beschriebe-nen auf Projektorganisationen konkret bedeutet, dass das Projekt aufhört zu operieren, oder – im Sinne von Luhmann – aufhört zu existieren.

2.5.3 Struktur von sozialen Systemen

Der Begriff der Struktur beschreibt die Einschränkung der im System legiti-men Anschlussmöglichkeiten. Struktur gibt also Auswahlmöglichkeiten vor. Im autopoietisch operierenden sozialen System – hier auch die Projektor-ganisation – strukturiert die Struktur sozusagen, dass die Selbstreprodukti-on des sozialen Systems nicht durch willkürliche, sondern durch definitive Elemente, hier Kommunikationen, prozessiert wird. Bestimmte Kommunika-tionen werden demnach wahrscheinlicher und andere Kommunikationen unwahrscheinlicher gemacht bzw. in toto ausgeschlossen.

Übertragen auf die Strukturdefinition auf soziale Systeme beschreibt Luh-mann diese als Erwartungs- und Verhaltensstrukturen.192 Erwartungen, die hier nicht im Sinne einer psychologischen Erscheinungsform, sondern als eine Form von Sinn gemeint sind, strukturieren soziale Systeme. Es wird das Prozessieren von Kommunikationen selektiert und eingeschränkt, in-dem die Struktur nur bestimmte Kommunikationen anschlussfähig macht und andere nicht, d. h. diese ausschließt. Die Ausbildung bestimmter Erwar-tungsstrukturen im sozialen System erzeugt eine Selektionswirkung, weil der Möglichkeitsspielraum weiterer Kommunikationen eingeengt wird und zugleich aber der Möglichkeitsspielraum offen gehalten wird. Erwartungs-

191 Vgl. Luhmann 1987, S. 226-228. 192 Vgl. Luhmann 1987, S. 139 f.


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strukturen erfüllen somit die Funktion einer Vor-Auswahl und verstärken die Selektion, indem viele Anschlusskommunikationen ausgeschlossen werden und eine wenige wahrscheinlicher gemacht werden.193

2.5.4 Prozess im sozialen System

Im Unterschied zum Begriff Struktur ist die Bezeichnung Prozess im Kontext sozialer Systeme zu beschreiben. Bei einem Prozess handelt es sich um die selektive Verknüpfung von Kommunikationsvorgängen, die in einer be-stimmten Weise zeitlich angeordnet sind. Prozesse in sozialen Systemen sind demnach Sequenzen von Kommunikationen, die sich zeitlich aneinan-derreihen und damit bestimmte Anschlussmöglichkeiten empfehlen und somit ebenso wie Struktur eine selektionsverstärkende Wirkung entfalten. Prozesse definieren sich dadurch, „… daß konkrete selektive Ereignisse zeitlich aufeinander aufbauen, aneinander anschließen, also vorherige Se-lektionen bzw. zu erwartende Selektionen als Selektionsprämisse in die Einzelselektion einbauen“194. Es wird ersichtlich, dass eine Vorher-Nachher-Differenz ein Charakteristikum des Prozesses darstellt. Im Zuge des Über-gangs von einer Kommunikation zur passenden Anschlusskommunikation bilden sich Prozesse zur Findung von Anschlussmöglichkeiten, wohingegen Strukturen eine Vor-Auswahl treffen.

193 Vgl. Luhmann 1987, S. 191-241. 194 Vgl. Luhmann 1984, S. 74.


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2.5.5 Zusammenfassung der Kommunikation und Handlungsstruktur sowie der Prozess im sozialen System

Kommunikation im sozialen System – hier auch Projektorganisationen – vollzieht im Dreiklang von Information, Mitteilung und Verstehen die Synthe-se dieser drei Komponenten. Soziale Systeme erzeugen interne Anknüp-fungspunkte, indem Kommunikationen als Handlungen aufgefasst werden, die Personen zugeschrieben werden. Dies macht aus den von Luhmann so bezeichneten Personen konstruierte Einheiten, die die Verhaltungserwar-tung unterstützen und deren Zurechnung unterstützen. Luhmann formuliert zwei Arten der Selektionsverstärkung in sozialen Systemen: Zum einen erfüllt die Struktur diese Selektionsverstärkung durch Exklusion und zum anderen bewirken Prozesse eine Selektion durch die Vor-Auswahl passender An-schlussmöglichkeiten von Kommunikationen.195

2.5.6 Beobachten – Soziales System

Soziale Systeme sind beobachtende Systeme. Diese Beschreibung ist im vertrauten Sinne nicht so zu verstehen, dass ein Mensch einen Vorgang beobachtet. Die Fokussierung auf menschliche Bewusstseinssysteme bei der Diskussion des Beobachtungsbegriffs erschien Luhmann aus system-theoretischer Sicht als zu eingeengt, weshalb er eine eigene Beobachtungs-theorie, die vom lebensweltlichen Verständnis der Beobachtung abstrahiert und diesen Begriff somit allgemeiner fasst, entwickelt hat. Luhmann formu-liert seine eigene Beobachtungstheorie, die im Folgenden nachgezeichnet wird und die möglichen Anschlussstellen für die Übertragung auf den Unter-suchungsrahmen dieser Arbeit aufzeigt.196

Luhmann definiert den Beobachtungsbegriff als „… eine Unterscheidung, um etwas durch sie Unterschiedenes zu bezeichnen.“197 Das Operieren der Beobachtung setzt sich demnach aus zwei Komponenten zusammen: Dem Unterscheiden und dem Bezeichnen. Dabei treten diese beiden Komponen-ten während der Operation der Beobachtung immer gemeinsam auf. Es wird eine Seite, für die die Entscheidung gefallen ist, bezeichnet, wobei es im Rahmen einer Beobachtung nicht möglich ist, gleichzeitig beide Seiten

195 Vgl. Luhmann 1987, S. 191-241. 196 Vgl. Luhmann 1990, S. 69-121. 197 Luhmann 1990, S. 79; 1988, S. 48.


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der Unterscheidung zu bezeichnen.198 Wenn soziale Systeme ihre Umwelt beobachten, erhalten sie keinen Kontakt oder keine Verbindung zu ihrer Umwelt, was dem Operativ-Geschlossen-Sein von sozialen Systemen nicht widerspricht.

Die Beobachtung wird als systeminterne Operation – bei einem sozialen System sind die Operationen Kommunikationen – verstanden und ist daher eine Konstruktion des Systems. Wenn das soziale System operativ-geschlossen operiert, also keine Verbindung zur Umwelt hat und somit auch nicht mit der Umwelt kommunizieren kann, kann es trotzdem etwas in der Umwelt beobachten und darüber kommunizieren. Sozialen Systemen ge-lingt es auf diese Weise, auf der einen Seite operativ-geschlossen zu sein (Selbstreferenz) und gleichzeitig auf der anderen Seite Offenheit zu erzeu-gen, indem mittels ihrer Operationen – Kommunikationen – auf anderes verwiesen wird (Fremdreferenz). Somit ist es möglich, dass das soziale System durch Beobachtung nicht nur über etwas in der Umwelt kommuni-zieren kann, sondern, auf dem Wege der Selbstbeobachtung, auch über sich selbst.

Beobachtung ist an die ausgewählte Unterscheidung gebunden. „Die Be-obachtung kann nur sehen, was sie mit Hilfe der Unterscheidung sehen kann, sie kann nicht sehen, was sie mit dieser Unterscheidung nicht sehen kann.“199 Wird im Projekt mit der Unterscheidung Ziel/Nicht-Ziel beobachtet, so besteht nur die Möglichkeit eine Seite zu bezeichnen. Entweder ist etwas Ziel oder Nicht-Ziel des Projekts. Es ist möglich, auch ganz anders zu be-obachten und mit einer anderen Unterscheidung zu bezeichnen wie z. B. technisch anspruchsvoll versus technisch anspruchslos. Es gibt also mehre-re Möglichkeiten zu unterscheiden, wie etwas beobachtet wird, was dazu führt, dass es auf die Beobachtungsperspektive und damit auf ganz be-stimmte Unterscheidungen ankommt. Somit ist alles, was beobachtet und kommuniziert wird, abhängig von der Unterscheidung, die während der Be-obachtungsoperation getroffen wird.

Da immer nur eine Seite der Unterscheidung bezeichnet werden kann, kann ein beobachtendes soziales System sich nicht gleichzeitig selbst beobach-ten und die verwendete Unterscheidung von etwas anderem unterscheiden und somit auch nicht bezeichnen. Somit entsteht nach Luhmann eine Art

198 Kneer/Nassehi 2000, S. 97. 199 Vgl. Kneer/Nassehi 2000, S. 99.


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blinder Fleck200, da es für das beobachtende soziale System unmöglich ist, die Unterscheidung, die sie verwendet, zu beobachten.

Nun ist es jedoch möglich, dass ein zweites soziales System die Unter-scheidung des ersten sozialen Systems beobachtet. Luhmann bezeichnet die Beobachtung der Beobachtung als Beobachtung zweiter Ordnung201. Dabei muss es sich bei dem Beobachter der Beobachtung nicht zwangsläu-fig um ein anderes soziales System handeln. Es kann sich auch das erste soziale System im Zuge einer zeitlich nachgelagerten Beobachtungsopera-tion selbst beobachten. Auch diese Beobachtung zweiter Ordnung ist, ebenso wie die Beobachtung erster Ordnung, an die gewählten Unterschei-dungen gebunden. Somit kann die eigene Unterscheidung nicht, zumindest nicht gleichzeitig, beobachtet werden, was bedeutet, dass auch die Be-obachtung zweiter Ordnung einen blinden Fleck ausbildet, da die Beobach-tung zweiter Ordnung sich nicht selbst beobachten kann.

2.5.7 Übertragung der Theorie sozialer Systeme auf den Untersuchungsrahmen

Soziale Systeme grenzen sich einerseits von ihrer Umwelt ab und stehen andererseits mit ihr in Beziehung. Daraus folgend besitzen soziale Systeme, also auch Projekte, eine soziale Komplexität, die sich aus der Dynamik, den Projektgrenzen und dem Projektkontext ergeben. Die folgende Abbildung 7 liefert ein Bild zur Wahrnehmung von temporären Organisationen als sozia-le Systeme mit der Darstellung der Projektgrenzen und des Projektkontextes.

200 Kneer/ Nassehi 2000, S. 100. 201 Luhmann 1990, S. 86.


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Abbildung 7: Grenzen und Kontext eines Projektes (soziales System).202

Das Projekt ist, der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann folgend, einerseits gegenüber seiner Umwelt durch spezifische Strukturen abge-grenzt, wie z. B. Anfang und Ende, Projektphasen, projektspezifische Ziele und einer projektspezifischen Organisation; andererseits ist das Projekt nur in Zusammenhang und Abhängigkeit mit seinem Kontext als existent anzu-sehen, da es mit ihm durch Kommunikationen in Beziehung steht. Zum sachlichen Kontext zählen z. B. andere Projekte und Vorhaben, die einen mehr oder weniger großen Einfluss auf das Projekt haben können.

Der soziale Kontext sind die relevanten Projektumwelten, wie z. B. Perso-nen oder Organisationen von Kunden, Lieferanten, Medien etc., die einen mehr oder weniger großen Einfluss auf das Projekt ausüben können, je nachdem wie der Grad an Betroffenheit, Interesse an dem Projekt und Macht zur Einflussnahme der jeweiligen Projektumwelt203 ausgeprägt ist.204 Der zeitliche Kontext ist zum einen in der Vergangenheit, also der Geschichte des Projektes zu sehen, wie z. B. in der Frage, welche Ereignisse und Ent-scheidungen in der Vergangenheit zu dem Projekt geführt haben (Vorpro-jektphase), und zum anderen, indem Erwartungen an die Zukunft beschrei-ben, was mit dem Projektergebnis in der Zukunft passieren soll (Nachprojektphase).

202 Vgl. Luchter 2006, S. 6. 203 Vgl. Schulte/Stumme 1998, S. 249.

Projekt(soziales System)

Ziel

Zie l

Zie l

Sozialer Kontext(Projektumwelten)(P

Kunden

Wettbewerber

Lieferanten

(P

Medien

Presse Stamm-organisation

Sachlicher Kontext(andere Projekte, Vorhaben)

Projekt xProjekt y

Vorhaben A Vorhaben B

Zeitlicher Kontext(Ereignisse aus

der Vergangenheit)Entstehungsgeschichte

Zeitlicher Kontext(Erwartungen an

die Zukunft)

Haupt-aufgabe

Projektorganisation

AnfangEnde

Ziele

t

Kommuni-kation

Kommuni-kation

Kommuni-kation

Kommuni-kation

Haupt-aufgabe

Haupt-aufgabe

Haupt-aufgabe

Haupt-aufgabe


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Die Elemente des sozialen Systems, also der Projekte, sind die Kommuni-kationen, die innerhalb des sozialen Systems mittels der Kommunikations-beziehungen mit dem Projektkontext die Identität des Projektes determinie-ren. Kommunikationen im Projekt können u. a. beispielsweise Projektstart-Kommunikation (Projektstart-Workshop), Projektcontrolling-Workshops und Projektabschluss-Workshops sein. Da in diesem Projektmanagementansatz der Kunde als relevante „Projektumwelt“ im sozialen Projektkontext vor-kommt, erscheint der PMA als Einflussfaktor auch hinsichtlich der Ermögli-chung von Kundenintegration und deren Ausprägung im Projekt und der Gewinnung von kundenbezogenen, externen Prozessinformationen als es-sentiell wichtig.205

Erweiternd ist festzustellen, dass die Projektteammitglieder als interne Pro-jektumwelt wahrgenommen werden, sodass hier anzunehmen ist, dass Im-plikationen auf die Ausprägung von reflektiven Diskursen der Projektteam-mitglieder bestehen, die, wie im Kapitel 2.2 ausgeführt, Voraussetzung für die Generierung und Weitergabe von Projektwissen ist, welches verdächtig ist, in weiterer Folge als Potenzialinformationen die Projektion eines Wett-bewerbsvorteils zuzulassen.

Die Kommunikation ist zentraler Bestandteil der Universaltheorie sozialer Systeme von Luhmann. Daher wird seine Theorie der sozialen Systeme in der vorliegenden Arbeit als theoretische Grundlage herangezogen, um die Einflussvariable Projektmanagementansatz zu konzeptionieren, und gleich-zeitig als unabhängige Variable in das Hypothesensystem mit aufgenom-men.

Definition 5: Projektmanagementansatz (PMA).

Definition Projekt-management-ansatz (PMA):

Der Projektmanagementansatz (PMA) basiert auf der Theorie der sozialen Systeme nach Niklas Luhmann und geht davon aus, dass temporäre Organisationen, wie Projektorganisationen, soziale Systeme darstellen, welche sich durch Selbstreferenz, die Unterscheidung zwischen System/Umwelt, konstituieren und durch Kommunikation existieren.206

205 Vgl. Luchter 2006, S. 22. 206 Vgl. Luhmann 1987, S. 192.


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2.5.8 Hypothese: Projektmanagementansatz (PMA) als Einflussfaktoren der Nutzung von Projektwissen

Betrachten wir die funktionale Ebene des diskursiven Projektwissens, so kann vor dem Hintergrund der Ausführungen im vorangegangenen Kapitel gesagt werden, dass das diskursive Projektwissen sich in selbstreferenziel-les und fremdreferenzielles diskursives Projektwissen differenzieren lässt. Selbstreferenzielle Wissensdiskurse in Projektorganisationen sind nicht au-tomatisch vorhanden oder laufen automatisch ab. Es braucht dafür einen Trigger, damit Unternehmen in die Lage versetzt werden, eine wissensreflektive Ebene auszubilden, um auf dieser Projektwissensdiskurse ablaufen zu lassen.

Wenn in diesen Projektwissensdiskursen eine diskursive Prüfung des Pro-jektwissens stattfindet und in weiterer Folge festgestellt wird, dass das ge-prüfte Wissen eine unter vergleichbaren projektrelevanten Rahmenbedin-gungen Bewährung erfahren hat, kann dieses Projektwissen die Grundlage für einen Wettbewerbsvorteil, also einer stärkeren Ausprägung der Wettbe-werbsfähigkeit, sein. Dieses geprüfte Projektwissen kann von Unternehmen, im Wettbewerb um das nächste Projekt, wettbewerbsvorteilsbildend einge-setzt werden. Spiegeln wir diesen Sachverhalt auf die funktionale Ebene zurück, wird deutlich, dass die Fähigkeit, reflexive Projektwissensdiskurse in Projektorganisationen in Gang zu bringen, ein Erfolgsfaktor für die Nutzung des Projektwissens vorliegt. Immerhin wird durch diese spezifische Fähig-keit von Unternehmen überhaupt erst hochwertiges Projektwissen generiert, welches dann in weiterer Folge wettbewerbsfähigkeitssteigernd genutzt werden kann.

An dieser Stelle wird ein Ansatzpunkt für einen Einflussfaktor zur Nutzung dieses diskursiven Projektwissens deutlich: Sind Unternehmen, wie oben ausgeführt, in der Lage, neue ergänzende Projektmanagementprozesse auszuführen, die in Projektorganisationen das Verarbeiten von selbstrefe-renziellen diskursiven Projektwissensprozessen ermöglichen, so kann die Hypothese aufgestellt werden, dass der Projektmanagementansatz, mithin das Projektmanagementsystem des jeweiligen Unternehmens, die Generie-rung und Nutzung des diskursiven Projektwissens positiv beeinflusst.207

207 Vgl. Todorovic et al. 2015, S. 772-783; Reich/Gemino/Sauer 2014, S. 590-602.


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Tabelle 2: Erste Grundhypothese H01.

Erste Grundhypothese H01

Der Projektmanagementansatz (PMA) von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann208, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW).

Das bedeutet für die vorliegende Arbeit, dass je mehr der Projektmanage-mentansatz (PMA) der Technologie- und Dienstleistungsunternehmen dem Ansatz von Luhmann der Theorie der sozialen Systeme folgt, d. h. das Pro-jekt, die Projektorganisation, als soziales System zu verstehen, welches sich selbstreferenziell durch die Abgrenzung Projekt/Projektumwelt konstitu-iert und durch laufende Kommunikation weiter existiert, sich eine positive Wirkung auf die Generierung und Nutzung des Diskursiven Projektwissens entfaltet.

Nun werden Projektorganisationen nicht nur mit dem selbstreferenziell ge-nerierten diskursiven Projektwissen auskommen. Projektorganisationen müssen, insbesondere bei Vertriebsprojekten, wo es um die Erstellung komplexer Angebote geht, auch fremdreferenziell auf das Wissen der ge-sellschaftlichen Funktionsbereiche wie z. B. dem Wissenschaftssystem, dem juristischen Wissenssystem und dem ökonomischen Wissenssystem oder anderen Organisationen – auch anderer Projektorganisationen – zu-rückgreifen, um erfolgreich zu sein.

Fremdreferenziell meint an dieser Stelle, dass die Projektorganisationen auf das Wissen der Funktionssysteme zurückgreifen müssen, da dieses Wissen für einen erfolgreichen Projektverlauf notwendig ist. Dieses Wissen der ge-sellschaftlichen Funktionssysteme wird gleichwohl einem diskursiven Refle-xionsprozess unterzogen und es wird entschieden, welche Aspekte dieses Wissens für das Projekt relevant sind und welche nicht.

Der Ansatzpunkt für die Generierung fremdreferenziellen Projektwissens muss demnach in der Managementfähigkeit liegen, Umweltkontakte herzu-stellen und einen Zugang zu den gesellschaftlichen Funktionssystemen auf-rechtzuerhalten, damit das fremdreferenziell generierbare Wissen immer aktuell ist. Betrachten wir die Ausführungen zum Projektmanagementansatz der sozialen Systeme nach Luhmann,209 so ist es gerade diese Unterschei-dung und Abgrenzung zwischen Projekt und Umwelt und der Fähigkeit des

208 Vgl. Luhmann 1987, S. 16; S. 191 ff; S. 242 ff. 209 Vgl. Kapitel 2.5 dieser Arbeit.


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Projekts als soziales System, seine Umwelt zu managen, ein belastbarer Hinweis, dass der Projektmanagementansatz (PMA) mit dieser Ausrichtung ebenfalls eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unter-nehmen entfaltet, indem die Unsicherheit unter der Entscheidungen im Pro-jekt getroffen werden müssen, reduziert wird.210

Folgt man dieser Sichtweise, so wird deutlich, dass in weiterer Folge diese Fähigkeit des Projektmanagementansatzes auch potenziell eine Wettbe-werbsfähigkeit darstellt, die bei positiver Wirkung der hier herausgearbeite-ten Kausalkette zu projekt- und unternehmensspezifischem Wissen führt, welches durch seine Einzigartigkeit eine Abgrenzung zum Wettbewerb dar-stellt und schon deshalb die Definition des Wettbewerbsvorteils erfüllt. Vor diesem Hintergrund kann die Nebenhypothese aufgestellt werden, dass der Projektmanagementansatz der Unternehmen einen positiven Einfluss auf seine Wettbewerbsfähigkeit hat. Da es nicht Ziel dieser Arbeit ist, den Ein-flussfaktor Projektmanagementansatz auf die Wettbewerbsfähigkeit zu un-tersuchen und an dieser Stelle auf die Ergebnisse der Erfolgsfaktorenfor-schung im Projektmanagement211 verwiesen werden kann, soll diese Nebenhypothese in dieser Arbeit nicht weiter betrachtet werden.

Im Kapitel 2.2 konnte gezeigt werden, dass projektorganisationale Narratio-nen, sowohl poetische Narrationen (z. B. die Verkaufsstory, die ein Accountmanager erzählt) als auch Antenarrationen (z. B. problembezoge-nes Storytelling unter Fachleuten) in jeder Organisation, also auch in Pro-jektorganisationen entstehen und sozusagen durch die Projektorganisation als soziales System fließen. Dadurch wird narratives Wissen generiert und transferiert. Dieser für die Nutzung des narrativen Projektwissens so wichti-gen Eigenschaft und Funktion der Narration kommt somit eine besondere Bedeutung bei der Betrachtung von projektorganisationalen Wissenspro-zessen zu. So konnte aufgezeigt werden, dass Funktionen und Dysfunktio-nen der poetischen Narration und der Antenarration unterschiedlich sind und daher auch einer differenzierten Betrachtung hinsichtlich Art und Funk-tion der Reflexionsfunktion bedürfen.

Es ist deutlich geworden, dass bei der Betrachtung der Funktionen, die ein Management des Projektwissens mit sich bringt, auf der narrativen Ebene

210 Vgl. Luhmann 2011, S. 186 ff. 211 Vgl. Atkinson 1999, S. 337-342; Chow/Cao 2008, S. 961-971; Clarke 1999, S. 139-145; Cooke-

Davies 2002, S. 185-195; Dvir/Raz/Shenhar 2003, S. 89-95; Fortune/White 2006, S. 53-65; Gemünden/Lechler 1997, S. 375-377; Hofmann 2005, 45-62; Högl/Gemünden 1999, S. 35-62; Lechler 1997; Munns/Bjeirmi 1996, S. 81-87; Schindler/Eppler 2003, S. 219-228; Spang/Özcan 2009; Westerveld 2003, S. 411-418; White/Fortune 2002, S. 1-11.


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eine Enablerfunktion hinzukommt, also die Fähigkeit des Projektmanage-ments, den Projektkontext so zu gestalten, dass Narrationen entstehen. Entstehen dann Narrationen, so muss als Art einer Reflexionsfunktion eine Qualifizierung und Beurteilung von Narrationen hinsichtlich richtig/falsch, Transferierbarkeit und Generalisierbarkeit vollzogen werden. Auf der diskur-siven Ebene konnte aufgezeigt werden, dass dem Projektmanagement eine Kopplungsfunktion zukommt, indem die Anschlüsse zu selbstreferenziellen Wissensdiskursen in Funktionssystemen der Gesellschaft, wie beispielswei-se dem Wirtschaftssystem als eine der Projektumwelten, hergestellt wer-den. Auf der Ebene der Metanarrative muss durch das Metanarrativ die po-tenziell bewirkte organisatorische Blockade des Wissenssystems verhindert werden, da ansonsten diskursive Reflexionsprozesse verhindert werden. Da Metanarrative nicht hervortreten, aber das Potenzial haben, die oben be-schriebene schädliche Wirkung zu entfalten, ist aufgrund des Potenzialni-veaus eine Überwachungsfunktion durch das Projektmanagement zu leis-ten, die, wie Geiger ausführt, im Sinne einer „Metareflexion“212 Entwicklungen zu Blockadevorgängen des Wissenssystems und Exkulpati-on von Begründungsprozessen in der Projektorganisation verhindert.

Vor diesem Hintergrund kann der Projektmanagementansatz bzw. das PM-System von Unternehmen als Einflussfaktor und potenzieller Erfolgsfaktor für die Nutzung des narrativen Projektwissens vermutet werden. Damit lässt sich die zweite Grundhypothese aufstellen, in der der Projektmanagement-ansatz, mit Ausrichtung auf die Theorie der sozialen Systeme nach Luh-mann der Unternehmen, eine positive Wirkung auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens hat.

Tabelle 3: Zweite Grundhypothese H02.

Zweite Grundhypothese H02

Der Projektmanagementansatz (PMA) von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme nach Luhmann213, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

Das bedeutet für die vorliegende Arbeit, dass je mehr der Projektmanage-mentansatz (PMA) der Technologie- und Dienstleistungsunternehmen dem Ansatz von Luhmann der Theorie der sozialen Systeme folgt, d. h. das Pro-jekt, die Projektorganisation, als soziales System zu verstehen, welches

212 Vgl. Geiger 2005, S. 277. 213 Vgl. Luhmann 1987, S. 16; S. 191 ff; S. 242 ff.


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sich selbstreferenziell durch die Abgrenzung Projekt/Projektumwelt konstitu-iert und durch laufende Kommunikation weiter existiert, sich eine positive Wirkung auf die Generierung und Nutzung des Narrativen Projektwissens entfaltet.

2.6 Theoretische Fundierung und sachbezogene Überlegungen, Stand der Diskussion zu Customer Integration und Kundenprojektintegration (CPI) – Hypothesen

Die in dieser Arbeit als Untersuchungsgegenstand gewählten Vertriebspro-jekte lassen erkennen, dass in diesem Segment der Markttransaktionen nicht von Standardlösungen, die angeboten werden, ausgegangen werden kann. Vielmehr beinhalten die Angebote neben einer technischen Lösung einen erhöhten Anteil von Dienstleistung als Leistungslösungsportfolio. Zu-nehmend bestehen Angebote überwiegend aus Leistungsangebotsbaustei-nen, da Kunden die technischen Rahmenbedingungen dann selbst bereit-stellen. Damit die Leistungslösung den Nutzen beim Kunden stiften kann, muss die Individualisierung des angebotenen Leistungsportfolios in die Ausgestaltung des Leistungserstellungsprozess des anbietenden Unter-nehmens eingehen.

Es sind also Informationen notwendig, die vom Kunden zum Anbieter flie-ßen, die ihn in die Lage versetzen, die Individualisierung des Leistungsport-folios herzustellen. Somit sind einzelkundenbezogene Informationen als sog. externe Prozessinformationen notwendig, die von extern integrativ in den Projektleistungserstellungsprozess des Anbieters einwirken.214

Als Beispiel zur Verdeutlichung soll eine bei Outsourcing-Vertriebsprojekten stattfindende Projektleistungsphase der sog. Due Diligence (DD) angeführt werden: Unter der DD wird eine sorgfältige Analyse, Prüfung und Bewer-tung eines Objektes (hier eines Unternehmensbereiches wie z. B. die IT-Abteilung) im Rahmen einer beabsichtigten geschäftlichen Transaktion, ins-besondere jedoch im Zusammenhang mit Unternehmenskäufen verstanden. Die DD ist also ein Verfahren, um die Beschaffung und Aufarbeitung von Informationen im Sinne einer Kauf- oder Übernahmeprüfung zu vollziehen. Ziel der DD ist das Aufdecken verborgener Chancen und Risiken beim be-trachteten Unternehmen, um somit die Genauigkeit der Wertermittlung auf-

214 Vgl. Kleinaltenkamp 1993, S. 108 f.; Jacob 1995, S. 49 ff.


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grund des verbesserten Informationsstandes und der Entscheidungsqualität zu erreichen.

Es erscheint deshalb leicht nachvollziehbar, dass hier, um die Leistung indi-vidualisieren zu können, detaillierte kundeninterne Sach- und Prozessinfor-mationen vom Kunden zum Anbieter fließen müssen. Das sind beispiels-weise Informationen über Anzahl von Mitarbeitern mit ihren individuellen Qualifikationsständen und individuellen Arbeitsvertragsbedingungen. Diese Informationen sind notwendig, um ein individuelles Angebot einer Personal-übernahme im Rahmen von Outsourcingprojekten anbieten zu können. Wei-terhin sind z. B. detaillierte Informationen über betriebene Hard- und Soft-ware notwendig, die es erlauben, eine entsprechende Wertabschätzung treffen zu können, die sich dann auch wiederum im Leistungsangebot wi-derspiegelt.

Das Beispiel macht deutlich, dass verschiedene Faktoren in den Projektleis-tungserstellungsprozess des anbietenden Unternehmens eingehen, wobei die externen Faktoren immer auf externen Informationen basieren und diese somit bedeutend für den Vertriebsprojekterfolg sind.215 Es wird deutlich, dass der Kunde bei der Informationssammlung des Anbieters mitwirken muss, um eine kundenindividuelle Leistungserbringung durch den Anbieter zu ermöglichen. Diese Mitwirkung des Kunden wird als Kundenintegration, oftmals im Marketing auch englisch als Customer-Integration, bezeichnet.216

Externe Prozessinformationen – Blueprint Exemplarisch ist in der folgenden Abbildung 8 ein Blueprint217 eines System-lösungsprojekts dargestellt, wie er aus abgeschlossenen Projekten bei einem Technologie- und Dienstleistungsunternehmen im Bereich Systemlösungen vom Autor erhoben worden ist.

215 Vgl. Kleinaltenkamp 1992, S. 810; Kleinaltenkamp 1993, S. 48 f. 216 Vgl. Kleinaltenkamp 1997, S. 350-354. 217 Vgl. Weiber/Jacob, 2000, S. 583.


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Abbildung 8: Blueprint Systemlösungsprojekt. (Quelle: Luchter 2006, S. 17)

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Es wird deutlich, dass für das Management der Kommunikationsschnittstel-len der Kooperationsansatz gewählt wurde, da die Entwicklung einer Sys-temlösung für einen Kunden in Projektform mit Projektmanagementmetho-den gestaltet worden sind.

„Im Rahmen des Kooperationsansatzes versucht der Anbieter, die Schnitt-stellenfunktion in Form eines Projektmanagements zu gestalten, und die In-formationsbeschaffungsaufgabe wird von einem Projektteam übernommen. …“218 Das Kooperationsmodell wird vorwiegend beim Vertrieb im Investiti-onsgüter-Bereich sowie Vertrieb komplexer Systemlösungen angetroffen.219

Somit wurde auch das Schnittstellenmanagement, um die externen Pro-zessinformationen zu erheben, durch das Projektteam erbracht, in das der Kunde integriert war, was durch die zweifarbige Unterlegung von Bewertun-gen und Entscheidungszyklen – Diskursen – im Blueprint deutlich werden soll. Die Darstellung220 weist einen hohen Detaillierungsgrad auf und zeigt die verschiedenen Ebenen der Kundenprojektintegration (CPI)221 über die verschiedenen Phasen des Projektes, die oberhalb zur Verdeutlichung des Zeitbezugs dargestellt sind. Hierbei ist dieser Blueprint modellhaft zu sehen, da die Projekte kundenbezogen geplant werden und sich somit projektspezi-fische Abweichungen ergeben können.

Der vorliegende Blueprint erfüllt die Funktion eines Analyseinstruments, welches neben dem Grad der Kundenprojektintegration auch leistungsrele-vante Prozessinformationen aufzeigt und die Stellen im Prozess markiert, an denen Kundenprojektintegration stattfindet. Der Projektablauf startet mit der Kontaktaufnahme zwischen der technischen Sachbearbeiterebene des Kunden und einem Ansprechpartner des hier involvierten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens, welcher die Funktion eines Systemplaners oder – in einer Vorstufe – die Rolle des Vertriebs erfüllt.

In dieser Kommunikationssituation werden die grundsätzlichen Anforderun-gen des Kunden aus den Bereichen Prozesse, vorhandener Technik, bereits vorhandener Planungen und ggf. Informationen aus dem Leistungserstel-lungsprozess des Kunden erfasst und in einem Analysepapier dokumentiert. Bereits in dieser Analysephase des Projekts ist ein erhöhter Grad an Kun-denprojektintegration (CPI; engl. Customer Project Integration) zu beobach-ten, da der Analyseprozess mit den dokumentierten Analyseergebnissen

218 Weiber/Jacob 2000, S. 571. 219 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 571. 220 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 583. 221 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 581.


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schon erste leistungsrelevante Prozessinformationen bereitstellt.222 Diese Informationen gehen im Rahmen der Projektphase Konzeption in die Erstel-lung eines strukturierten Konzepts ein, welches als Prozess eher intern ab-läuft und für den Kunden nicht notwendigerweise sichtbar ist. Das Konzept wird dann gemeinsam mit dem Kunden einem diskursiven Reflexionspro-zess unterzogen, geprüft, iterativ adaptiert, bis eine Freigabe des Konzepts durch die Projektorganisation (Kunde/Unternehmen) erfolgt und die Spezifi-kation und das Angebot erstellt werden können.

Hier weist der Prüfungsvorgang des Konzepts durch eine vom Kunden und Unternehmen besetzte Projektorganisation einen hohen Grad an CPI auf, da iterativ Optimierungspotenziale als Potenzialinformationen vom Kunden zum Unternehmen die unmittelbare Entscheidungsrelevanz – Freigabe zur Spezifikation – besitzen.

Nach Freigabe der Konzeption erfolgt die Erstellung der Spezifikation und des Angebots durch den Systemplaner, Entwickler und den Projektleiter bzw. den Accountmanager. Die Erstellung des Angebots kann auch zu ei-nem früheren Zeitpunkt im Prozess einsetzen, was jedoch kunden- und projektabhängig ist. Der hier aufgezeigte Prozess sieht die Erstellung des Angebotes zusammen mit der Spezifikation vor. Die Erstellung und ggf. Modifikation erfolgt hinter der Line of Internal Interaction 223, da hier ein in-terner Abstimmungsprozess zwischen den Spezifikateuren (Entwicklern) und den Konzepterstellern (Systemplaner) erfolgt. Dieser muss für den Kunden nicht sichtbar sein und erscheint, im Sinne eines internen iterativen Modifikationskreislaufs zwischen Konzept und Spezifikation, auch nicht notwendig. Die Spezifikation wird auf der Ebene der Line of Interaction wie-der in einem kooperativen Team, bestehend aus Unternehmens- und Kun-denvertretern, geprüft und diskutiert und ggf. werden Adaptierungsvorgaben gemacht.224

Dieser Vorgang ist durch einen hohen Grad an CPI geprägt, da in dem Be-wertungs- und Prüfungsprozess der Spezifikation, also in einem diskursiven Reflexionsprozess, Informationen von Kundenseite zum Unternehmen flie-ßen, die Potenzialcharakter für Wissen besitzen. Wird die Spezifikation und das sich daran orientierende Angebot freigegeben bzw. beauftragt, so ist der Weg frei, mit der Entwicklung gemäß der Spezifikation zu beginnen, die von dem Unternehmens-Projektleiter bzw. dem Accountmanager freigege-

222 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 584. 223 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 581. 224 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 581.


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ben werden muss. In diesem Fall ist der Beginn der Entwicklung mit der Beauftragung, gemäß dem Angebot, verknüpft. Die Durchführung der Ent-wicklung ist für den Kunden sichtbar und der Grad an CPI ist durchschnitt-lich ausgeprägt, da in dieser Phase keine entscheidungsrelevanten und für die Leistungserstellung bedeutenden Informationen seitens des Kunden er-folgen.

Ist die Entwicklung abgeschlossen bzw. sind einzelne Entwicklungsphasen abgeschlossen, werden diese in geeigneter Form zur iterativen Prüfung ge-stellt. Auch in diesem Schritt ist ein Team aus Unternehmens- und Kun-denmitarbeitern organisiert, welches die gemeinsame Aufgabe hat, das Entwicklungsergebnis diskursiv-reflektiv zu überprüfen und ggf. einem itera-tiven Verbesserungsprozess zuzuführen. Ähnlich wie in den vorangegange-nen Prüfschritten ist hier wieder ein hoher Grad an CPI festzustellen, da entscheidungsrelevante Informationen vom Kunden zum Unternehmen flie-ßen.

Erfolgt eine Freigabe der Entwicklung, wird die letzte Phase eingeleitet und die entwickelte Systemlösung in die Kundenorganisation bzw. Kundensys-temlandschaft implementiert und getestet. Diese Phase weist den höchsten Grad an CPI auf, da in der Phase der Implementierung und des Tests der konzipierte Nutzen vom Kunden geprüft und abgenommen werden soll und in dieser Phase Unternehmen und Kunde in dem Testteam vertreten sind. Dieses ist manchmal noch zu steigern, indem teilweise, je nach den Pro-zessen des Kunden, auch Kunden des Kunden mit in die Implementierungs- und Testphase eingeladen werden, sodass im übertragenen Sinne von ei-ner CPI der zweiten Marktstufe gesprochen werden kann225, was höchst relevante und die Leistungserstellung beeinflussende Informationen mit ho-hem Wettbewerbsvorteilsniveau von Kundenseite zum Unternehmen fließen lässt, welche von der Projektorganisation gelernt werden, um im reflexiven Diskurs aus externen Prozessinformationen Projektwissen zu generieren.

Ist die Implementierung erfolgt und erfolgreich getestet, wird die Abnahme der Leistung erteilt, was den formalen Abschluss der Einzeltransaktion do-kumentiert. Die Abnahme stößt rechnungsbegründend die Erstellung einer Ausgangsrechnung an, um den Austauschprozess zu vollenden.226 Mit dem Blueprint wird die Vermutung aufgezeigt, dass mit dem Grad der CPI der Fluss von kundenbezogenen Prozessinformationen und deren Wissenspo-tenzial zusammenhängt.

225 Vgl. Kleinaltenkamp/Rudolph 2002, S. 308. 226 Vgl. Plinke 2000, S. 8.


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Definition 6: Kundenprojektintegration CPI (engl. Customer Project Integration).

Definition Kunden-projektintegration (CPI):

Die Kundenprojektintegration (CPI) gibt als Variable den Grad an, inwieweit der Kunde in die Projektaufbau- und Ablauforganisation, insbesondere Projektkommunikationsprozesse, integriert bzw. eingebunden ist.227

Betrachten wir den Grad der CPI entlang des Blueprints in

Abbildung 8, so kann festgestellt werden, dass der

Grad der Kundenprojektintegration von folgenden Merkmalen bestimmt wird:228

� Ob die Beteiligung des Kunden an der Projektleistungserstellung im Projekt geplant ist.

� Ob der Kunde in die Projektorganisation mit einbezogen wird und kommunikativ (Projektkommunikationen) mit ihr verbunden (Controlling-Workshops, Jour fixe, Statusberichte etc.) ist.

� Ob der Kunde in die Projektorganisation virtuell (nicht am selben Ort) integriert wird und Dokumente, Statusberichte, Entscheidungspapiere zur Information erhält.

� Ob der Kunde voll in die Projektorganisation des Unternehmens integriert wird, also ein Mitglied der Projektorganisation geworden ist und Verantwortung für die Definition von Arbeitspaketen und deren Erledigung übernimmt sowie Projektleistungen gemeinsam und gleichberechtigt mit dem Unternehmen abnimmt.

Die folgende Abbildung 9 soll den theoretisch hergeleiteten Zusammenhang zwischen Grad der Kundenprojektintegration (CPU) und diskursivem Pro-jektwissen (DPW) und narrativem Projektwissen (NPW) qualitativ verdeutli-chen.

227 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 564. 228 Vgl. Weiber/Jacob 2000, S. 554.


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Abbildung 9: Theoretisch hergeleiteter Zusammenhang zwischen Grad der Kundenprojektintegration und Projektwissen. (Quelle: eigene Darstellung)

Durch die Analyse des Blueprints konnte gezeigt werden, dass der Grad der Customer Integration hypothetisch einen Einfluss auf das Projektwissen ha-ben muss, da doch bei genauerer Betrachtung mehr oder weniger interne Prozessinformationen vom Kunden zum Unternehmen fließen, die Gegen-stand von diskursiven und narrativen Wissensgenerierungsprozessen sein können.

Daher kann auf der Grundlage der oben gemachten Aussagen die dritte und vierte Grundhypothese formuliert werden (siehe folgende Tabelle 4 und Ta-belle 5):

Tabelle 4: Dritte Grundhypothese H03.

Dritte Grundhypothese H03

Der Grad der Kundenprojektintegration (CPI) hat einen positiven Einfluss auf Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW).

CPIGrad der Kundenprojekt-integration

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Tabelle 5: Vierte Grundhypothese H04.

Vierte Grundhypothese H04

Der Grad der Kundenprojektintegration (CPI) hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

Das bedeutet für die vorliegende Arbeit, dass je mehr der Kunde in den Pro-jektleistungsprozess, insbesondere in die Projektplanungs- und kommunika-tionsprozesse, integriert wird, von einer positiven Wirkung auf die Generie-rung und Nutzung des diskursiven und narrativen Projektwissens (DPW & NPW) ausgegangen werden kann.

2.6.1 Theoretische Fundierung und sachbezogene Überlegungen, Stand der Diskussion zu Wettbewerbsvorteil und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen – Hypothesen

In der vorliegenden Arbeit stellt sich die Frage, inwieweit sich durch Pro-jektwissen die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Technologie- und Dienst-leistungsunternehmen (TDU) steigern lässt.

Folgt man der Definition des Wettbewerbsvorteils als „… die Fähigkeit eines Anbieters, im Vergleich zu seinen Konkurrenten nachhaltig effektiver (mehr Nutzen für den Kunden zu schaffen = Kundenvorteil) und/oder effizienter zu sein (geringere Selbstkosten zu haben oder schneller zu sein = Anbietervor-teil)“229, so erschließt sich, dass die den Wettbewerbsvorteil bestimmenden Komponenten Anbietervorteil und Kundenvorteil durch Potenziale, resultie-rend aus Projektwissen, am Ende einer Einzeltransaktion (Vertriebsprojekt) determiniert werden können.

Sind nun TDU in der Lage, das Projektwissen in Potenziale umzusetzen, die dazu führen, im Vergleich zum Wettbewerb effektiver zu sein, also den Wünschen des Kunden entsprechendere Lösungen und Leistungen anzu-bieten, und effizienter, dieses zu geringeren Selbstkosten gegenüber dem Wettbewerb zu realisieren, erschließt sich die ökonomische Bedeutung der Nutzung des Projektwissens für TDU. Aus diesem Grund rückt in dieser Ar-

229 Vgl. Kleinaltenkamp/Plinke 2000, S. 89.


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beit die Wettbewerbsstärke von TDU in den Fokus des Interesses und soll daher im Folgenden näher betrachtet werden.

Wettbewerb kann nur existieren, wenn sich mindestens zwei Unternehmen um den Gewinn eines Vertriebsprojekts bewerben. Das macht deutlich, dass die Beurteilung des Wettbewerbs zweier Unternehmen relativ zuei-nander gesehen werden muss. Es muss also einen Unterschied im Leis-tungsangebot der Unternehmen geben, die den Vertriebserfolg des einen oder des anderen Unternehmens begründen. Daher versuchen TDU relativ zum Wettbewerbsunternehmen diesen Unterschied über die Laufzeit des Vertriebsprojektes aufrechtzuerhalten. Sämtliche Handlungen und Ent-scheidungen von anbietenden Unternehmen, die den Vertriebsprojekterfolg verfolgen, müssen das Vertriebsprojekt unter dieser Prämisse planen, durchführen und steuern. Je mehr TDU in der Lage sind, sich von Wettbe-werbern in zentralen Merkmalen des Angebotes wie z. B. Lösungs- und Leistungsportfolio und Preisdisposition etc. zu unterscheiden und diese Merkmale vom Kunden als positiv geschätzt und wahrgenommen werden, je größer ist der Wettbewerbsvorsprung und Gewinnwahrscheinlichkeit des anbietenden TDU relativ gesehen zum Wettbewerber. Wettbewerbsfähigkeit ist somit das Ergebnis der Fähigkeit von TDU, einen relevanten Unterschied zu Wettbewerbern zu erzeugen und somit die Wettbewerbsposition gegen-über den Wettbewerbern zu verbessern.230

Überträgt man diese Sichtweise auf die eingangs zitierte Definition des Wettbewerbsvorteils, so kann ein Gewinn eines Vertriebsprojektes auf rele-vante Unterschiede – durch relativen Kostenvorteil des anbietenden TDU und/oder relativer Nutzenvorteil des Kunden – im Angebot zurückgeführt werden, die nicht ohne Weiteres vom Wettbewerber erreicht werden konn-ten. Die Entstehung oder Bildung von Unterschieden können in der Entste-hung des Projektleistungsangebots von TDU oder in der Leistung selbst aus Kundensicht liegen. Um in der Definition des Wettbewerbsvorteils zu blei-ben, sind in die Wettbewerbsfähigkeit eingehende Vorteile diejenigen, die das anbietende TDU in die Lage versetzen, relative Kostenvorteile zu bil-den, indem diese es ermöglichen, die Projektleistung kostengünstiger als der Wettbewerber zu erbringen. Zu diesen eingehenden Vorteilen zählen die gesamten Fähigkeiten und Ressourcen von TDU, wozu dann auch die Fähigkeit der Generierung und Nutzung von Projektwissen gehört. Für den Vertriebsprojekterfolg kommt es also auf die Kombination der Fähigkeiten und Ressourcen von TDU so an, dass sie für die gewünschte Lösung für



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den Kunden geeignet sind. Beispiel für einen solchen eingehenden Vorteil ist dann u. a. auch die Fähigkeit der Nutzung von Projektwissen.

Es ist deutlich geworden, dass sämtliche eingehenden Faktoren das Ange-bot bestimmen, welches von TDU im Wettbewerb eingesetzt wird. Das so entstandene Angebot reflektiert das TDU hinsichtlich aller eingesetzten Komponenten wie z. B. Produktlösung, Dienstleistungslösung, Kommunika-tion, Vertrieb, und Kundenorientierung etc., die zu einem relativen Nutzen-vorteil beim Kunden führen. Durch die Elemente relativen Kostenvorteiles und relativen Nutzenvorteiles entsteht der Unterschied relativ im Vergleich zum Wettbewerb gesehen. Es wird somit deutlich, dass die Eingangsfakto-ren ursächlich für die Entstehung dieses Unterschiedes sind und somit der Stärkung und Ausbildung dieser Fähigkeiten, wie z. B. Wissen aus abge-schlossenen Projekten zu nutzen, ein Erfolgsfaktor für die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von TDU darstellt.231

Um das Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) zu konzeptualisieren, ist ein Exkurs über den Begriff der relativen Wettbewerbsposition in Zusammen-hang mit Vertriebsprojekten (Kundenprojekt) notwendig. In dem Technolo-gie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU), in dem die empirische Erhe-bung stattfindet, werden vom Auftragswert hochvolumige Angebote in Projektarbeitsform abgewickelt. Die Erstellung von Angeboten, die einen Auftragswert von >70 Mio. Euro haben, werden in der Arbeitsform Projekt als Vertriebsprojekt organisiert. Bei den Angebotsverfahren handelt es sich in der Mehrzahl der Fälle um einen strukturierten Angebotsprozess, zu dem Anbieter (hier im Folgenden weiter TDU genannt) vom Kunden eingeladen werden.

Der Angebotsprozess startet im ersten Schritt mit einem sog. Request for Information, kurz RfI. Dieser RfI-Teilprozess beinhaltet die Erstellung eines Portraits des anbietenden Unternehmens und macht in zusammenfassen-der Form Angaben zu allgemeinen Organisationsspezifika, strategischer Ausrichtung sowie zur technischen und finanziellen Leistungsfähigkeit des anbietenden TDU. Auf der Grundlage des beantworteten RfI entscheidet der Kunde, welche Anbieter für den nächsten, den zweiten Angebotsprozess-schritt eingeladen werden. Sind bei diesen Angebotsprojekten ab 70 Mio. Euro in diesem Schritt noch viele Anbieter dabei, also haben mehrere An-bieter – in der Regel fünf bis 15 Anbieter – eine ausgearbeitete RfI-Antwort abgegeben, sind es nach der Entscheidung des Kunden auf der Grundlage



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der RfI-Antworten in der Regel drei bis fünf Anbieter, die zur nächsten An-gebotsphase eingeladen werden, dem sog. Request for Proposal, kurz RfP.

Der RfP-Angebotsprozess kann verschieden strukturiert sein inhaltlich und im Ergebnis wird aber eine definierte Lösung und eine definierte Leistung mit einem dafür angebotenen Preis abgefragt. Der Kunde vergleicht die von den Unternehmen eingereichten RfP-Antworten als Angebot und entschei-det sich, dem sog. Downselect, für zwei bis drei Anbieter, der sog. Shortlist, die in die nächste Angebotsphase eingeladen werden.

Die nächste Phase hängt davon ab, um welchen Angebotsgegenstand es sich handelt. In der betrachteten und abgegrenzten Größenordnung der An-gebotsprojekte handelt es sich sehr häufig um Outsourcing-Projekte in der ICT-Branche (Information and Communication Technology), in denen bei-spielsweise die Übernahme von Rechenzentren oder ganzen IT-Abteilungen oder IT-Tochterunternehmen inkl. Personalübergang des Kun-den den Angebotsgegenstand darstellen. Es ist einleuchtend, dass, bevor ein Angebot der Übernahme von z. B. Rechenzentren des Kunden und des-sen Betrieb gemacht wird, zunächst eine Bestandsaufnahme des entspre-chenden Angebotsgegenstands, eine sog. Due Diligence (DD), durchgeführt wird.

Der Prozess Due Diligence unterstützt bei der Identifizierung von Lücken zwischen den Anforderungen des Kunden und der angebotenen Lösung. Während des Lösungsdesigns werden Annahmen getroffen, wenn die Fak-tenlage nicht geklärt werden konnte. Die Aktivitäten des Prozesses Due Di-ligence haben das Ziel, diese Annahmen durch Fakten zu ersetzen und sie damit nach Möglichkeit abschließend zu klären. Wo dies nicht möglich ist, müssen die Auswirkungen von ungeklärten Annahmen minimiert bzw. die finanziellen Auswirkungen von Restrisiken gemindert werden.

Der Prozess geht von den Annahmen des technischen Lösungsteams aus. Bereits bei der Erarbeitung der Lösungen unterstützt das DD-Team das Lö-sungsteam bei der Identifikation und der nachvollziehbaren Dokumentation der Annahmen. Diese Annahmen werden aus den einzelnen Bereichen in einem zentralen Dokument zusammengeführt. Im nächsten Schritt werden auf der Basis von Kundendaten, Kundeninterviews und Besichtigungen von Kundenstandorten diese Annahmen überprüft und entweder als Fakten be-stätigt oder als Risiken oder Abhängigkeiten spezifiziert.

Nach der Datenanalyse und den Kundengesprächen wird das DD-Team mit dem Vertriebsteam und dem technischen Lösungsteam anhand der gefun-denen Fakten die getroffenen Annahmen und die sich daraus ergebenden Risiken bewerten und dokumentieren. Zur Minimierung der Risiken können


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Vertragsbestandteile sowohl als Kundenbeistellung/Kundenmitwirkung defi-niert werden als auch als finanzieller Bestandteil der technischen Lösung eingearbeitet werden. Vorschläge zum Umgang mit den Risiken werden dann bei der weiteren Vertragsgestaltung herangezogen.

Den Abschluss der DD-Phase bildet der sog. Due Diligence Report, in dem alle wesentlichen Ergebnisse zusammengefasst sind. Diese DD-Ergebnisse gehen in die nächste Phase des Vertriebsprojekts, in die Verhandlungspha-se, und in weiterer Folge in das Best And Final Offer (BAFO) ein, was das endgültige, finale Angebot für den Kunden repräsentiert. Zu diesem Zeit-punkt sind in der Regel auch die Vertragswerke verhandelt, sodass mit dem BAFO auch der finale Preis vorliegt und der Kunde den Zuschlag erteilen kann. Die Abgabe des BAFO markiert dann auch den Entscheidungszeit-punkt in dem RfP-Prozess, ob das Vertriebsprojekt Erfolg hatte und der Auf-trag gewonnen wurde. Mithin sich gegen die Wettbewerber hinsichtlich Leis-tung und Preis durchgesetzt zu haben, also eine gewisse Wettbewerbsstärke gezeigt zu haben.

Die Wahl des Kunden fällt auf ein Angebot eines bestimmten TDU, da die-ses sich durch Fähigkeiten und die im Angebot versprochene Bereitschaft ausgezeichnet hat, seinem Kunden Vorteile zu verschaffen.

Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, deren Fähigkeiten sehr ausgeprägt sind, verfügen über eine hohe Wettbewerbsfähigkeit. Dabei kommt es auch darauf an, ob diese spezifischen Fähigkeiten vom Wettbe-werber leicht imitierbar sind oder sogar mit der Zeit vom Wettbewerb imitiert werden. Um nachhaltig im Markt bestehen zu können, müssen TDU ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, um auch künftig Vertriebsprojekte erfolg-reich am Markt umsetzen zu können.

Zu der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunter-nehmen gehört es, die individuellen Erfahrungen von Mitarbeitern aus Pro-jekten und Geschäften allen Mitarbeitern des Unternehmens zur Verfügung zu stellen, in der Hoffnung, dass die Allgemeinheit diese Erfahrungen zur Lösung eines ähnlichen Kundenangebotes für das Unternehmen nutzbrin-gend verwendet und somit „das Rad nicht mehrmals neu erfinden“ muss, was ineffektiv und auch ineffizient wäre.


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Folgt man der Definition des Wettbewerbsvorteils als

„… die Fähigkeit eines Anbieters, im Vergleich zu seinen Konkur-renten nachhaltig effektiver (mehr Nutzen für den Kunden zu schaffen = Kundenvorteil) und/oder effizienter zu sein (geringere Selbstkosten zu haben oder schneller zu sein = Anbietervor-teil).“232

so erschließt sich, dass die den Wettbewerbsvorteil bestimmenden Kompo-nenten Anbietervorteil und Kundenvorteil durch Potenziale, resultierend aus gelerntem Wissen, am Ende eines Projekts determiniert werden können.

Sind Technologie- und Dienstleistungsunternehmen in der Lage, das ge-lernte Wissen in Potenziale umzusetzen, die dazu führen, im Vergleich zum Wettbewerber effektiver zu sein, also den Wünschen des Kunden entspre-chendere Lösungen und Leistungen anzubieten, und effizienter zu sein, d. h., dieses zu geringeren Selbstkosten gegenüber dem Wettbewerber zu realisieren, erschließt sich die ökonomische Bedeutung der Nutzung des Projektwissens zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen.

Ausgehend von der obigen Betrachtung können die fünfte und sechste Grundhypothese dieser Arbeit (siehe folgende Tabelle 6 und Tabelle 7) for-muliert werden:

Tabelle 6: Fünfte Grundhypothese H05.

Fünfte Grundhypothese H05 Die Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW) übt eine positiv steigernde Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen aus.

Tabelle 7: Sechste Grundhypothese H06.

Sechste Grundhypothese H06

Die Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW) übt eine positiv steigernde Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen aus.

232 Plinke 2000, S. 89.


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Das bedeutet für die vorliegende Arbeit, das von einer Abhängigkeit der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, von der Fähigkeit der TDU diskursives und narratives Wissen zu generie-ren, auf die Stammorganisation und andere Projektorganisationen zu über-tragen und dieses in einem nächsten Vertriebsprojekt wettbewerbssteigernd zu verwenden bzw. anzuwenden.

2.7 Explorative Faktorenanalyse (EFA) – Dimensionen der Konstrukte und Ableitung von Subhypothesen

Um die mögliche Mehrdimensionalität der Konstrukte, die im Weiteren die Bildung von Subhypothesen nach sich ziehen, prüfen zu können, erfolgt an dieser Stelle der Verweis auf die empirisch erhobenen Daten und empiri-schen Verfahren des Kapitels 4.5. Die Prüfung auf Mehrdimensionalität ist mit dem Datensatz der Hauptuntersuchung vom 07.11.2014 erfolgt. Die ggf. festgestellten Unterdimensionen der Konstrukte finden anschließend Ein-gang in die Formulierung ihrer Subkonstrukte, die wiederum von entspre-chenden Indikatorvariablen (Mess–Items) repräsentiert werden und eine Erweiterung des Hypothesensystems um die Subkonstrukte zur Folge hat.


- 83 -

2.7.1 Dimensionen des exogenen Konstrukts PMA

Die folgende Tabelle 8 zeigt das Ergebnis der explorativen Faktorenanalyse des exogenen (unabhängigen) Konstrukts PMA.

Tabelle 8: EFA des Konstrukts PMA mit Datensatz der Hauptuntersuchung 07.11.2014.

Die EFA wurde mit einem Datensatz der Hauptuntersuchung vom 07.11.2014 mit 264 gültigen Fällen durchgeführt, wobei die fehlenden Werte über die multiple Imputation233 mit 20 Sequenzen imputiert wurden. Als Ex-traktionsmethode234 wurde die Hauptachsen-Faktorenanalyse und für die Rotationsmethode235 Varimax mit Kaiser-Normierung ausgewählt, da bei einer formativen Operationalisierung davon ausgegangen wird, dass die In-dikatorvariablen unabhängig voneinander sind, was dann auch die orthogo-nale Rotationsmethode der Faktorenextraktion bei dem Konstrukt PMA be-gründet.236

Die zuvor vermutende Mehrdimensionalität des PMA konnte empirisch nachgewiesen werden und hat daher eine Rekonzeptionalisierung des PMA

233 Vgl. Kapitel 4.10.2 dieser Arbeit. 234 Vgl. Kapitel 4.5.3 dieser Arbeit. 235 Vgl. Kapitel 4.5.5 dieser Arbeit. 236 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 107-108.

PMA Haupt DS20141107

1 2 3 4

I_12_3_RegularProjectComm I_PMApp_13 ,692

I_12_4_Scheduling_ProjectTeam I_PMApp_14 ,682

I_11_1_ProjectteamInternalCommunication I_PMApp_6 ,660 ,460

I_12_0_SuppliersProjectManagementApproach I_PMApp_10 ,649

I_12_6_ProjectRoles I_PMApp_16 ,626

I_12_2_ProjectStartClosing_attendance I_PMApp_12 ,605

I_12_1_ProjectControlling I_PMApp_11 ,585

I_11_0_SuppliersSocialProjectEnvironment_TeamWork I_PMApp_5 ,551 ,511

I_11_5_IndividualFeedback I_PMApp_9 ,516

I_11_4_ProjectMangagementAccessibility I_PMApp_8 ,511

I_12_13_Sense I_PMApp_23 ,444 ,422

I_12_9_FacturalContext_OtherProjects I_PMApp_19 ,726

I_12_10_FacturalContext_Strategy I_PMApp_20 ,678

I_12_11_SocialProjectEnvironment I_PMApp_21 ,670 ,412

I_12_8_TimeContext_PostProjectPhase I_PMApp_18 ,636

I_12_12_Decisions I_PMApp_22 ,572

I_12_14_ReductionComplexity I_PMApp_24 ,439

I_2_2_DecisionCapacityMandate I_PMApp_1 ,690

I_2_4_InternalTrustProjectTeam I_PMApp_2 ,673

I_11_3_ProjectTargetAchievement I_PMApp_7 ,414 ,505

I_10_4_RelationshipToCustomerStakeholders I_PMApp_4 ,455

I_12_5_StrategicSellingApproach I_PMApp_15 ,772

I_12_7_TimeContext_PreProjectPhase I_PMApp_17 ,448

RRotierte Faktorenmatrixa

VarLabel

Faktor

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 8 Iterationen konvergiert.

Dimension VarName

PMA 1 - Kommunikation

PMA 2 - Kontext & Umwelt

PMA 3 - Empowerment


- 84 -

und Erweiterung des Hypothesensystems um PMA-Subhypothesen zur Fol-ge.

Die Rekonzeptionalisierung des PMA anhand der Ergebnisse der EFA wird mit der Abbildung 10 aufgezeigt. Dabei sind die Bezeichnungen der Dimen-sionen PMA 1 bis PMA 3 vom Autor erstellt und sind als Bezeichnungen der Dimensionen des PMA zu verstehen, welche im Folgenden definiert werden.

Definition 7: Definition PMA Dimension PMA 1 – Kommunikation.

Definition PMA 1 – Kommunikation

Maßnahmen des Projektmanagements, die zu Projektsituationen führen, in denen Kommunikation nach der Luhmann‘schen Theorie sozialer Systeme ablaufen kann.237

Definition 8: Definition PMA Dimension PMA 2 – Kontext & Umwelt.

Definition PMA 2 – Kontext & Umwelt

Maßnahmen des Projektmanagements, die, nach der Luhmann‘schen Theorie sozialer Systeme, zu Abgrenzung und Kontext des Projektes in zeitlicher, sachlicher und sozialer Hinsicht führen.238

Definition 9: Definition PMA Dimension PMA 3 – Empowerment.

Definition PMA 3 – Empowerment

Maßnahmen des Projektmanagements, die, nach der Luhmann'schen Theorie sozialer Systeme, zu einem Empowerment239 des Projektteams in zeitlicher, sachlicher und sozialer Dimension führen.240

Die folgende Abbildung 10 zeigt die Rekonzeptionalisierung des Kontrukts PMA auf der Basis der Ergebnisse der EFA.

237 Vgl. Luhmann 1987, S. 193 ff. 238 Vgl. Luhmann 1987, S. 114-120. 239 Engl. Empowerment = Ermächtigung, Übertragung von Verantwortung. 240 Vgl. Luhmann 1987, S. 127 ff.


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Abbildung 10: Rekonzeptionalisiertes Konstrukt PMA mit den Dimensionen PMA 1 bis PMA 3.

(Quelle: eigene Darstellung)

2.7.2 Aufstellung der Subhypothesen PMA

Nach der Rekonzeptionalisierung des mehrdimensionalen Konstrukts PMA wird nun auch eine Erweiterung des Hypothesensystems durch die Aufstel-

PMA 1-Kommunikation

PMA 2-Kontext & Umwelt

PMA 3-Empowerment

PMAProjektmanagementansatz

12.14_Reduktion Komplexität

12.11_Soziale Projektumwelten

12.10_Sachlicher Projektkontext _Strategie

12.9_Sachlicher Projektkontext_Andere Projekte

10.4_Kundenbeziehung_Entscheidungsträger

11.0_TDU soziale Projektumwelten_Team Work

11.1_Kommunikation innerhalb des Projektteams

11.4_Verfügbarkeit/Erreichbarkeit der Projektleitung

11.5_individuelles Feedback

12.0_TDUs Projektmanagement Ansatz/ PM-System

12.13_Sinn

12.01_Projekt Controlling

12.02_Anwesenheit bei zentralen Projektveranstaltungen (Projektstart, Projekt Controlling, Projektabschluss)

12.03_Reguläre Projektkommunikation

12.04_Planung Termin- und Ablaufplanung im Projektteam

12.06_Projektrollen

12.12_Entscheidungen

12.08_zeitlicher Projektkontext_Nachprojektphase

11.3_Projektzielerreichung

2.2_Empowerment_Entscheidungsmandat

2.4_Vertrauen innerhalb des Projektteams


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lung von Subhypothesen des PMA betreffend notwendig, was mit der fol-genden Tabelle 9 aufgezeigt werden soll.

Tabelle 9: Subhypothesen der Wirkung des Konstrukts PMA basierend auf der Luhmann‘schen Theorie sozialer Systeme241.

Subhypothese Nr.

Konstrukt Subhypothese

H01.1

PMA

Der Projektmanagementansatz (PMA 1) – Kommunikation von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW).

H01.2 Der Projektmanagementansatz (PMA 1) – Kommunikation von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

H01.3 Der Projektmanagementansatz (PMA 2) – Kontext & Umwelt von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (NPW).

H01.4 Der Projektmanagementansatz (PMA 2) – Kontext & Umwelt von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

H01.5 Der Projektmanagementansatz (PMA 3) – Empowerment von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (NPW).

H01.6 Der Projektmanagementansatz (PMA 3) – Empowerment von TDU, basierend auf der Theorie der sozialen Systeme von Luhmann, hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

241 Vgl. Luhmann 1987, S. 16 ff.; S. 242 ff.


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2.7.3 Dimensionen des exogenen Konstrukts CPI

Die folgende Tabelle 10 zeigt das Ergebnis der explorativen Faktorenanaly-se des exogenen (unabhängigen) Konstrukts CPI.

Tabelle 10: EFA des Konstrukts CPI mit Datensatz der Hauptuntersuchung 07.11.2014.

Die EAF wurde gemäß demselben Verfahren vgl. Kapitel 2.7.1 durchge-führt. Die zuvor vermutete Mehrdimensionalität des CPI konnte empirisch nicht nachgewiesen werden und macht daher keine weiteren Rekonzeptionalisierungsschritte der CPI und Adaptierung des Hypothesensystems notwendig.

Die folgende Abbildung 11 zeigt, dass das exogene Konstrukt CPI anhand der Ergebnisse der EFA eindimensional ist und daher nicht rekonzeptionalisiert und das Hypothesensystem nicht adaptiert werden muss.

CPI Haupt DS07112014

Faktor

1

I_10_1_CommAccMCust I_CustInt_3 ,810

I_10_0_InteractionCustSupplier_gen I_CustInt_2 ,753

I_10_6_CustInv I_CustInt_7 ,708

I_10_5_QualiCustInf I_CustInt_6 ,705

I_10_2_EscalationProcess I_CustInt_4 ,654

I_10_3_NegotiationProcess I_CustInt_5 ,618

I_10_7_SupportTopMgnt I_CustInt_8 ,598

I_11_2_ExternalSupplierCustComm I_CustInt_9 ,527

FFaktorenmatrixa

VarLabel

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.

a. 1 Faktoren extrahiert. Es werden 4 Iterationen benötigt.

Dimension VarName

1


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Abbildung 11: Konstrukt Kundenprojektintegration CPI. (Quelle: eigene Darstellung)

2.7.4 Dimensionen des endogenen Konstrukts Projektwissen (PW)

Die folgende Tabelle 11 zeigt das Ergebnis der explorativen Faktorenanaly-se des endogenen (abhängigen) Konstrukts Projektwissen, welches diffe-renziert nach diskursivem Projektwissen (DPW) und narrativem Projektwis-sen (NPW) konzeptionalisiert wurde.

Tabelle 11: EFA des Konstrukts PW mit Datensatz der Hauptuntersuchung 22.12.2014.

CPIKundenprojektintegration

10.6_ Einbeziehung des Kunden in das Projekt insbesondere Lösungserstellungsprozess

10.7_Unterstützung Top-Management

10.5_ Qualitätsniveau der Kundeninformationen

10.3_funktionaler Verhandlungsprozess Kunde-TDU

10.2_ funktionaler Eskalationsprozess Kunde-TDU

10.1_ Interaktion/Kommunikation TDU Account Management-Kunde

10.0_ Zusammenarbeit/Kommunikation Kunde-TDU

EFA PW (DPW+NPW)Haupt 2 DS22122014

1 2 3

I_9_2_QualiFunction_NarrativeContext_ContactPerson I_NarrProjKnow_2 ,857

I_9_1_QualiFunction_EmergenceContext_BestPractices I_NarrProjKnow_1 ,786

I_9_3_EnablerFunction_AvailabilityTimefBestPractices I_NarrProjKnow_3 ,776

I_9_0_DiskursiveProjectKnowledge_LerningFromCustomer I_DiscPK_1 ,593

I_9_4_DiskursiveProjectKnowledge_PersonalInformationBase I_DiscPK_2 ,571

I_9_5_QualiFunction_EvaluationContext_ExtProjectColl I_NarrProjKnow_4

I_9_7_QualiFunction_EvaluationContext_ExpOtherProjects I_NarrProjKnow_5 ,880

I_9_6_DiskursiveProjectKnowledge_LessonsLearnedWS I_DiscPK_3 ,709

I_9_9_QualiFunction_EvaluationContext_CustomerExperience I_NarrProjKnow_7 ,625

I_9_12_ControlFunction_MetaNarrative_ModeratedPT I_NarrProjKnow_8 ,473

I_9_8_QualiFunction_EvaluationContext_SalesStory I_NarrProjKnow_6 ,437

I_9_11_DiskursiveProjectKnowledge_RiskMgnt I_DiscPK_5 ,463

Dimension VarName

PW 1 - eher DPW

PW 2 - eher NPW

PW 3

MMustermatrixa

VarLabel

Faktor

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse. Rotationsmethode: Promax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 5 Iterationen konvergiert.


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Die EFA wurde mit dem Datensatz der Hauptuntersuchung vom 22.12.2014 mit 286 gültigen Fällen durchgeführt, wobei die fehlenden Werte über die multiple Imputation242 mit 20 Sequenzen imputiert wurden. Als Extraktions-methode243 wurde die Hauptachsen-Faktorenanalyse und für die Rotati-onsmethode244 Promax mit Kaiser-Normierung ausgewählt, da bei einer reflektiven Operationalisierung davon ausgegangen wird, dass die Indika-torvariablen abhängig voneinander sind und untereinander korrelieren, was dann auch die schiefwinklige Rotationsmethode Promax bei der Faktoren-extraktion des Konstrukts PW begründet.245

Die zuvor vermutete Mehrdimensionalität des PW (DPW und NPW) konnte mit der EFA empirisch nachgewiesen werden und hat daher eine Rekonzeptionalisierung der Dimensionen des Projektwissens, DPW und NPW zur Folge. Eine Erweiterung des Hypothesensystems um Subhypo-thesen ist nicht notwendig, da das Ergebnis der EFA grundsätzlich die bei-den Dimensionen des Projektwissens, DPW und NPW, bestätigt. Die EFA liefert im Ergebnis noch eine dritte Dimension des Projektwissens PW3, je-doch soll die Grenze von drei Indikatorvariablen pro Konstrukt nicht unter-schritten werden.246 Nach wiederholten sachlogischen Überlegungen des MessItems 9.11 betreffend, wurde diese Indikatorvariable für die Konzeptio-nierung des Konstrukts NPW zugewiesen, da im Rahmen des Risikomana-gements zwar Diskurse ablaufen, die kritisch reflektiert werden, jedoch be-zieht sich dieses Messitem auf die Gemeinschaft der Projektorganisation, wo das Ablaufen von narrativen Wissensgenerierungsprozessen auch im Projektrisikomanagement verortet werden kann.247

Die folgende Abbildung 12 zeigt anhand der Ergebnisse der EFA die Rekonzeptionalisierung des Projektwissens mit seinen Dimensionen DPW und NPW.

242 Vgl. Kapitel 4.10.2 dieser Arbeit. 243 Vgl. Kapitel 4.5.3 dieser Arbeit. 244 Vgl. Kapitel 4.5.5 dieser Arbeit. 245 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 107-108. 246 Vgl. Kapitel 3.5 dieser Arbeit. 247 Vgl. Haaren 2007, S. 14; Jähnig 2004, S. 325-374.


- 90 -

Abbildung 12: Rekonzeptionalisiertes Konstrukt Projektwissen mit den Dimensionen

DPW und NPW. (Quelle: eigene Darstellung)

Die exogenen Konstrukte DPW und NPW sind für sich konzeptionalisiert worden,248 die Existenz der beiden Dimensionen des Projektwissens DPW und NPW empirisch nachgewiesen worden. Es ergibt sich daher keine Adaptierung des Hypothesensystems.

2.7.5 Dimensionen des endogenen Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF)

Die folgende Tabelle 12 zeigt das Ergebnis der explorativen Faktorenanaly-se des endogenen (abhängigen) Konstrukts WBF.

248 Vgl. Kapitel 2.2 dieser Arbeit.

PW1 - DPWDiskursives Projektwissen

9.2_Qualifikationsfunktion_Narrativer Kontext_Kontaktperson

9.4 DPW_persönlicheInformationsbasis war vorhanden

9.0_DPW_Lernen vom Kunden wurde organisatorisch ermöglicht

9.3_Enablerfunktion_Verfügbare Zeit für Best Practices

9.1_Qualifikationsfunktion_Best Practices Sammlungen standen zur Verfügung

PW2 - NPWNarratives Projektwissen

9.7_Qualifizierungsfunktion_Evalu-ationskontext_andere Projekte

9.9_Qualifikationsfunktion_Evalu-ationskontext_Kundenerfahrung9.11_Risikomanagement

9.8_Qualifizierungsfunktion_Meta-narrative_extern moderierte Projektteamsitzung

9.6_Lessons Learned

Projektwissen


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Tabelle 12: EFA des Konstrukts WBF mit Datensatz der Hauptuntersuchung 22.12.2014.

Die EFA wurde hier ebenfalls mit demselben Verfahren vgl. Kapitel 2.7 mit dem Datensatz der Hauptuntersuchung vom 22.12.2014 mit 286 gültigen Fäl-len durchgeführt. Die zuvor vermutete Mehrdimensionalität der WBF konnte auch hier empirisch nachgewiesen werden und hat daher eine Rekonzeptionalisierung des Konstrukts WBF und Erweiterung des Hypothesensystems um die empirisch nachgewiesenen Dimensionen der WBF Subhypothesen zur Folge. Die Bezeichnungen der Dimensionen WBF 1 bis WBF 8 sind vom Autor, entlang der Ordnungsergebnisse durch die EFA, erstellt worden und sind als Bezeichnung für die jeweilige Dimension der WBF zu verstehen, welche im Folgenden definiert werden.

EFA WBFHaupt 2 DS22122014

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

I_2_0_ProjectTeam_general I_CompAbi_6 ,839

I_2_5_Continuity_ProjectTeam I_CompAbi_9 ,804

I_2_1_ProfessionalExpertise_ProjectTeam I_CompAbi_7 ,758

I_2_3_NegotiationCompetenceProjectTeam I_CompAbi_8 ,743

I_2_6_Flexibility_ProjectTeam I_CompAbi_10 ,707

I_2_7_TimeInvolvKeyFunctions I_CompAbi_11 ,573

I_5_2_ComprehensabilityProp I_CompAbi_28 ,872

I_5_3_CompletenessProp I_CompAbi_29 ,749

I_5_0_OverallQualityofSuppliersProposal_gen I_CompAbi_26 ,749

I_5_1_FormalAspectsProp I_CompAbi_27 ,719

I_5_4_ManagementSummary I_CompAbi_30 ,566

I_3_3_GovernanceModel I_CompAbi_15 ,704

I_3_7_ProvenFutureModeOfOperation I_CompAbi_19 ,595

I_3_8_SubVenPartStrategy I_CompAbi_20 ,568

I_3_2_Solution_Flexibility I_CompAbi_14 ,555

I_3_9_GeographicalFit I_CompAbi_21 ,509

I_3_10_TuTConcept I_CompAbi_22 ,492

I_3_6_FairSLAModel I_CompAbi_18 ,482

I_6_4_CustSpecificPriceModel I_CompAbi_35

I_7_1_EqualHistory I_CompAbi_37 ,768

I_7_3_SimilarOrgType I_CompAbi_39 ,673

I_7_2_SimilarLanguage I_CompAbi_38 ,668

I_7_0_CulturalFit I_CompAbi_36 ,560

I_7_4_CodeOfConduct I_CompAbi_40 ,540

I_6_0_SuppliersSolutionPrice_gen I_CompAbi_31 ,858

I_6_1_AdequateMarketPrice I_CompAbi_32 ,731

I_6_3_CostSavingsCustomer I_CompAbi_34 ,629

I_6_2_TransparentMarketPrice I_CompAbi_33 ,609

I_8_1_ImplementInnovations I_CompAbi_42 ,890

I_8_0_Innovation_Supplier I_CompAbi_41 ,879

I_3_1_GradeOfInnovation I_CompAbi_13 ,480

I_1_1_PresentationSupplier I_CompAbi_2 ,741

I_1_0_SupplieresExternalPresentation I_CompAbi_1 ,471

I_1_2_AnalystOpinions I_CompAbi_3 ,413

I_3_5_CompAdvantageCustomer I_CompAbi_17 ,752

I_3_11_USP_SuppliersSolution I_CompAbi_23

I_1_4_SiteVisits I_CompAbi_5 ,664

I_1_3_ExperiencesReferences I_CompAbi_4 ,450 ,669

I_3_4_TargetFitSolution I_CompAbi_16 ,521

I_3_0_SuppliersSolution_general I_CompAbi_12 ,404

Dimension VarName

WBF 1 - Kompetenz Projektteam

WBF 2 - Angebotsqualität

WBF 4 - Operative Kompetenz

MMustermatrixa

VarLabelFaktor

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse. Rotationsmethode: Promax mit Kaiser-Normalisierung.a. Die Rotation ist in 8 Iterationen konvergiert.

WBF 3 - Unternehmenskultur

WBF 5 - Kalkulationskompetenz

WBF 6 - Innovationskompetenz

WBF 7 - Marktpräsentations-kompertenz

WBF 8 - Lösungskompetenz


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Definition 10: Definition WBF 1 – Kompetenz Projektteam für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 1 – Kompetenz Projektteam

Fachlich-sachliche, zeitlich-organisatorische und soziale Fähigkeiten des Projektteams.

Definition 11: Definition WBF 1 – Kompetenz Projektteam für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 2 – Angebotsqualität

Inhaltliche und formelle Qualitätsparameter des geschriebenen Angebotes.

Definition 12: Definition WBF 3 – Unternehmenskultur für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 3 – Unternehmenskultur

Sachlich und sozial vergleichbare Elemente der Unternehmenskultur des TDU und der Unternehmenskultur des Kunden.

Definition 13: Definition WBF 4 – Operative Kompetenz für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 4 – Operative Kompetenz

Fachlich-sachliche, zeitlich-organisatorische und soziale Fähigkeiten der Regelorganisation (Service, Betrieb, Technik etc.) des TDU.

Definition 14: Definition WBF 5 – Kalkulationskompetenz für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 5 – Kalkulations-kompetenz

Fachlich-sachliche, zeitlich-organisatorische und soziale Kalkulationsfähigkeiten der Projektorganisation des TDU.

Definition 15: Definition WBF 6 – Innovationsfähigkeit für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 6 – Innovationskompetenz

Fachlich-sachliche, zeitlich-organisatorische und soziale Innovationsfähigkeit (Erzeugung und Umsetzung von Innovationen) der Stammorganisation des TDU.

Definition 16: Definition WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 7 – Marktpräsentations-kompetenz

Fachlich-sachliche, zeitlich-organisatorische und soziale Präsentationsfähigkeiten der Projekt- und Stammorganisation des TDU im Markt.


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Definition 17: Definition WBF 8 – Lösungskompetenz für den Untersuchungsrahmen.

Definition WBF 8 – Lösungskompetenz

Fachlich-sachliche, zeitlich-organisatorische und soziale Fähigkeiten der Projektorganisation, eine Lösung zu entwickeln, welche die Zielanforderungen des Kunden erfüllt.

Die folgenden Abbildungen zeigen die Rekonzeptionalisierung der WBF an-hand der Ergebnisse der EFA.

Abbildung 13: Auf der Grundlage der EFA rekonzeptionalisiertes Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit

(WBF) mit der Dimension WBF 1. (Quelle: eigene Darstellung)



WBF 1 –Kompetenz Projektteam

2.0_Kompetenz des Projektteams generell

2.1_fachliche Kompetenz des Projektteams

2.5_Kontinuität der Projektteammitglieder

2.6_Flexibilität des Projektteams

2.7_rechtzeitige Involvierung von Schlüsselressourcen (z. B. Technischer Leiter, Realisierungsmanager etc.) ins Projektteam

WBF 2 –Angebotsqualität

5.0_Gesamtqualität des TDU-Angebotes

5.1_Formelle Aspekte des TDU-Angebotes(Rechtschreibung, Format, Konsistenz, Schreibstil etc.)

5.2_Nachvollziehbarkeit des TDU-Angebotes

5.3_Vollständigkeit des TDU-Angebotes

5.4_Management Summary als Bestandteil des TDU-Angebotes


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WBF 3 –Unternehmens-

kultur

7.0_Unternehmenskulturelle Übereinstimmung TDU/Kunde

7.1_vergleichbare historische Unternehmensentwicklung TDU/Kunde

7.2_gleiche Unternehmenssprache(n) TDU/Kunde

7.3_vergleichbare Unternehmensorganisation TDU/Kunde

7.4_vergleichbarer Code of Conduct implementiert TDU/Kunde

WBF 4 –Operative

Kompetenz

3.2_Flexibilität der Lösung

3.3_Modell der Zusammenarbeit (Governance Model) TDU/Kunde

3.6_Faires Modell der Schlüsselleistungsparameter

3.7 Erfahrung im Betrieb der geplanten Lösung

3.8_Partner-/Lieferantenkonzept von TDU

3.9_Geografische Übereinstimmung der Standorte TDU/Kunde

6.4_operativ funktionales Preismodell

WBF 5 –Kalkulations-kompetenz

6.0_Gesamtpreis der Lösung

6.1_Adäquater Marktpreis der Lösung

6.2_Transparente Marktpreisbildung der Lösung

6.3_Geplante Kosteneinsparungen für den Kunden


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2.7.6 Aufstellung der Subhypothesen der WBF

Nach der Rekonzeptionalisierung des mehrdimensionalen Konstrukts WBF wird nun auch eine Erweiterung des Hypothesensystems durch die Aufstel-lung von Subhypothesen bezüglich der Wirkung des diskursiven Projektwis-sens (DPW) und narrativen Projektwissens (NPW) auf die Dimensionen der WBF notwendig, was mit den folgenden Tabellen, Tabelle 13 und Tabelle 14, aufgezeigt werden soll.

WBF 6 –Innovations-kompetenz

3.1_Innovationsgrad der Lösung von TDU

8.0_Innovationsfähigkeit des TDU

3.1_Implementierungsfähigkeit von Innovationen des TDU

WBF 7 –Marktpräsentations-

kompetenz

1.0_Generelle externe Marktpräsentation des TDU

1.1_Lösungspräsentation des TDU

1.2_Meinung der Analysten (z. B. Gartner, Forrester, Aktionärsvertreter)

WBF 8 –Lösungskompetenz

3.0_TDUs Gesamtlösung

3.4_Übereinstimmung der Lösung des TDU mit den Zielen/Anforderungen des Kunden

1.3_Erfahrungen/Referenzen


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Tabelle 13: Subhypothesen der Wirkung des Konstrukts DPW auf die WBF.

Subhypothese Nr.


H04.1

WBF

Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 1 – Kompetenz Projektteam.

H04.2 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 2 – Angebotsqualität.

H04.3 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 3 – Unternehmenskultur.

H04.4 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 4 – Operative Kompetenz.

H04.5 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 5 – Kalkulationskompetenz.

H04.6 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 6 – Innovationskompetenz.

H04.7 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz.

H04.8 Das diskursive Projektwissen (DPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 8 – Lösungskompetenz.


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Tabelle 14: Subhypothesen der Wirkung des Konstrukts NPW auf die WBF.

Subhypothese Nr.


H05.1

WBF

Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 1 – Kompetenz Projektteam.

H05.2 Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 2 – Angebotsqualität.

H05.3 Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 3 – Unternehmenskultur.

H05.4 Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 4 – Operative Kompetenz.

H05.5 Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 5 – Kalkulationskompetenz.

H05.6 Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 6 – Innovationskompetenz.

H05.7 Das Narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz

H05.8 Das narrative Projektwissen (NPW) hat eine positive Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit des TDU, WBF 8 – Lösungskompetenz.

2.8 Erstes Zwischenergebnis: Hypothesensystem – Von Einflussfaktoren der Nutzung des Projektwissens und Lernen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit

Die Analyse der in der Wissenschaft diskutierten pragmatischen Wissens-konzeptionen hat gezeigt, dass diese für die Erklärung der Nutzung des Wissens nicht ausreichend sind. Es erfolgte eine verbreiterte Reflexion der Sicht auf Wissen auf der Grundlage der sprachphilosophischen Ansätze. Es konnte aufgezeigt werden, dass Wissen erstens an die Sprache gebunden ist, demzufolge aus Kommunikationen besteht und daher per se sozial ist. Die von Geiger so formulierte Vorstellung von Wissen qualifiziert diesen An-satz als empirische Forschungslücke, um ihn zur Grundlage der Schließung


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der Forschungslücke, welche Erfolgsfaktoren denn die Nutzung von Wissen befördern, im Sinne von Erfolgsfaktoren wirken, auszuwählen.

Die Differenzierung zwischen diskursivem und narrativem Wissen macht diesen Ansatz schließlich auch potenziell fruchtbar im Kontext eines Pro-jekts zu denken und die Frage nach dem an die Natur des Wissens ange-passten Projektmanagementansatz zu stellen. Hier konnte auf der Grundla-ge der Theorie sozialer Systeme von Luhmann aufgezeigt werden, dass die Kommunikation nach seiner Auffassung eine zentrale Rolle einnimmt. Aus-gehend davon konnte die Kommunikation als gemeinsame Grundlage von Wissensgenerierung/Weitergabe und einem Projektmanagementansatz nach Luhmann herausgearbeitet werden. Diese gemeinsame Grundlage be-legt dann auch gleichzeitig den Forschungsbedarf, dass der Projektmana-gementansatz, je nach Ausprägung, ein Einflussfaktor für die Nutzung des Projektwissens sein kann.

Es wurde die Frage nach der Quelle des Wissens gestellt und herausgear-beitet, dass es spezifische Informationen vom Kunden sind, deren Vorhan-densein und Lernen beim TDU Voraussetzung für Wissensgenerierung und Wissensübertragung vom Kunden zum anbietenden Unternehmen, hier TDU, sein muss. Dieses hat die Frage nach der Integration des Kunden in die Projektprozesse, insbesondere Projektkommunikationsprozesse, auf-geworfen. Die Übertragung der Erkenntnisse des Marketings hinsichtlich Customer Integration wurden auf den Projektkontext übertragen, sodass sich die Fähigkeit von Projektorganisationen, den Kunden in die Projekt-kommunikation zu integrieren, als hypothetischer Einflussfaktor für die Nut-zung von Projektwissen theoretisch fundiert werden konnte. Weiterhin wur-den die Definition des Wettbewerbsvorteils und die ökonomische Bedeutung von Kundeninformationen und spezifischem Projektwissen auf die Wettbe-werbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen aufgear-beitet. Hierbei wurde insbesondere auf die Ansatzpunkte, die in der be-schriebenen Wettbewerbsvorteilsarithmetik eine Rolle spielen, abgezielt und diese herausgestellt. Es konnte theoretisch fundiert werden, dass das aus externen Prozessinformationen vom Kunden generierte und auf Projektor-ganisation des TDU während des Projektes übertragene Projektwissen, ei-nen hypothetisch positiven Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit von TDU bzw. andere neue Vertriebsprojekte des TDU haben muss. Dieses ist dann auch Quelle zur Formulierung der Forschungsfrage, ob die Nutzung des Projektwissens gleichzeitig auch als Einflussfaktor zu einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von TDU führen kann.


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Zur Erhöhung der Übersichtlichkeit und der Bedeutung für die vorliegende Arbeit angemessen, seien die aufgestellten sechs Grundhypothesen in der folgenden Tabelle 15 zusammengefasst.

Tabelle 15: Hypothesensystem Grundhypothesen H01 bis H06.

Grundhypothese Beschreibung

H01 Der Projektmanagementansatz/das PM-System (PMA) von TDU hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW).

H02 Der Projektmanagementansatz/das PM-System (PMA) von TDU hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

H03 Der Grad der Kundenprojektintegration (CPI) hat einen positiven Einfluss auf Generierung und Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW).

H04 Der Grad der Kundenprojektintegration (CPI) hat einen positiven Einfluss auf die Generierung und Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW).

H05 Die Nutzung des diskursiven Projektwissens (DPW) übt eine positiv steigernde Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen aus.

H06 Die Nutzung des narrativen Projektwissens (NPW) übt eine positiv steigernde Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen aus.

Die oben hypothetisch beschriebenen Wirkungsbeziehungen zwischen den definierten Variablen lassen sich graphisch in einem sog. Strukturmodell249 in der folgenden Abbildung 21 darstellen:

249 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 34.


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Abbildung 21: Strukturmodell und Hypothesensystem der Einflussfaktoren der Nutzung von

Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen.

Das theoretisch abgeleitete Strukturmodell folgt dem am Anfang dieses Ka-pitels aufgezeigten schematischen Wirkungsmodell (Vgl. Kapitel 2.1) dieser Arbeit.

Gesamthypothesensystem

Nachdem in den vorstehenden Kapiteln die Konstrukte des Forschungsmo-dells auf Mehrdimensionalität geprüft worden sind, machte die empirische Identifikation der einzelnen Dimensionen des PMA und der WBF eine Rekonzeptionalisierung der Konstruktdimensionen notwendig. Daraus ergibt sich auch die Notwendigkeit, das Grundhypothesensystem250 auf der Grundlage der vorgestellten Ergebnisse der EFA um die Subhypothesen zu erweitern, was im vorangegangenen Kapitel 2.7 erfolgt ist. Zur Verbesse-rung der Übersichtlichkeit und Vollständigkeit soll mit der folgenden

250 Vgl. Abbildung 21, Kapitel 2.8 dieser Arbeit.

�1 Projektmanagement-

ansatz(PMA)

�2 Kundenprojekt-

integration(CPI)

�1 Diskursives

Projektwissen(DPW)

�2 Narratives

Projektwissen(NPW)

�3Wettbewerbs-

fähigkeit(WBF)

H01(+)

H02(+)

H03(+)

H04(+)

H05(+)

H06(+)


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Abbildung 22 ein zusammenfassender Überblick über das Gesamthypothesensystem dieser Arbeit gegeben werden.

Abbildung 22: Gesamthypothesensystem. (Quelle: eigene Darstellung)

Das abgeleitete Gesamthypothesensystem ist die Grundlage für die Ent-wicklung des Forschungsmodells, welches, für eine empirisch-quantitative Analyse vorbereitend, im nächsten Kapitel 3 konzeptioniert wird.

PMA 1 –Kommunikation

PMA 2 –Kontext &

Umwelt

PMA 3 –Empowerment

CPIKundenprojekt-

integration




kultur

WBF 4 –Operative

Kompetenz




kompetenz

PMAProjektmanagementansatz

WBFWettbewerbsfähigkeit

NPWNarratives

Projektwissen

DPWDiskursives

Projektwissen


3. Entwicklung eines Forschungsmodells

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3 Entwicklung eines Forschungsmodells – Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von TDU

Auf der Suche nach den Ursachen des Erfolgs, als Kern der Erfolgsfakto-renforschung, sind im unternehmerischen Kontext und dem Thema der vor-liegenden Dissertation folgend unmittelbar einleuchtend: Unternehmerisches Handeln hat das Ziel erfolgreich zu sein.

Die Entwicklung des Forschungsmodells im Rahmen der vorliegenden Ar-beit stellt vereinfacht gesagt die Entwicklung eines Messinstruments dar, welches in der Lage ist, theoretisch fundierte Erfolg verursachende Phäno-mene operativ zu messen und somit einen empirischen Beweis für die Rich-tigkeit oder Unzutreffenheit aufgestellter Hypothesen bzw. Funktion oder Dysfunktion vermuteter Erfolgsfaktoren zu erbringen.

Da die Erfolgsfaktorenforschung es in der Literatur, in wissenschaftlichen Ausarbeitungen und nicht zuletzt in empirischen Studien zu großer Populari-tät gebracht hat, soll im Folgenden die vielfältigen methodischen Herange-hensweisen und Erfahrungen, die in der Erfolgsfaktorenforschung gemacht wurden, bezüglich ihrer Gemeinsamkeiten und unterschiedlichen Ansätze, reflektiert werden. Anschließend wird auf dieser Grundlage ein Vorgehens-modell für die Entwicklung des Erfolgsfaktoren-Forschungsmodells der vor-liegenden Arbeit ausgewählt und detailliert konzeptioniert.

3.1 Ordnung der Untersuchungskonzepte in der Erfolgsfaktorenforschung

Seit Jahrzehnten findet in der Betriebswirtschaftslehre eine Forschungsrich-tung statt, die speziell, die Einflussgrößen auf den Erfolg zum Forschungs-gegenstand hat. Eine viel in der Literatur zitierte Studie ist die heute schon als Grundlagenstudie zu bezeichnende PIMS-Studie (PIMS = Profit Impact of Marketing Strategies), die mit den Weg für die Akzeptanz der Erfolgsfak-torenforschung in der Praxis geebnet hat.251

Dazu beigetragen hat eine auf dem nordamerikanischen Markt durchgeführ-te Studie von Peters/Waterman „In Search of Excellence“. Thomas J. Peters

251 Vgl. Fritz 1993, S. 17 ff.


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und Robert H. Waterman jr. untersuchen mehrere Dutzend amerikanische Firmen, von denen sie annahmen, dass sie erfolgreich sind. Die Gemein-samkeiten auf einen Nenner gebracht, konnte das Besondere an diesen Un-ternehmen in acht Charakteristika, die für den Erfolg verantwortlich waren, herausgearbeitet werden.252 Im deutschsprachigen Raum sind die Werke von Nagel zu nennen, der zum Thema Erfolgsfaktoren der Unternehmen die Gemeinsamkeiten untersucht hat.253 Kennzeichnend für die Erfolgsfaktoren-forschung ist, dass trotz der vielen Dimensionen und multiplen Abhängigkei-ten des Erfolges versucht wird, den Erfolg auf wenige kritische Faktoren zu-rückzuführen.

Durch den empirischen Beweis der Wirksamkeit von Erfolg verursachenden Faktoren ist in der Unternehmenspraxis ein unmittelbarer Nutzen ableitbar, wo bis dato eine derartige empirische Entscheidungsgrundlage fehlt, auf deren Grundlage Investitionen in Eerfolg versprechende Maßnahmen zur Verbesserung der Nutzung des Projektwissens erfolgen könnten.

3.2 Betrachtungsobjekte des Forschungsmodells

Wurden zunächst Erfolgsfaktorenkonzepte auf einzelnen Geschäftsfeldern angewendet254, fand eine Ausweitung der Erfolgsfaktorenanalyse auf Un-ternehmen und Branchen statt. Dabei gingen die Bemühungen in die Rich-tung, allgemeingültige Ergebnisse zu erhalten, die dann in allgemeingültige Handlungsempfehlungen münden sollten. Da aber das Forschungsfeld auf-grund der Begrenztheit der Problemstellungen in einzelnen Unternehmen, Organisationen ebenso eingegrenzt wurde, wird deutlich, dass die in die-sem Zusammenhang ermittelten Erfolgsfaktoren nur Gültigkeit für Unter-nehmen haben können, die eine ähnliche Struktur oder strategische Aus-richtung besitzen, die Erkenntnisse also nur auf diese übertragbar sind.255 Die folgende Abbildung 23 liefert eine Einteilung der Kriterien von Untersu-chungsobjekten.

252 Vgl. Peters/Waterman 1982, S. 11 ff. 253 Vgl. Nagel 1991, S. 21 ff. 254 Vgl. Daniel 1961, S. 111-121 255 Vgl. Trommsdorff 1992, S. 21 ff.


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Abbildung 23: Kriterien zur Einteilung von Untersuchungsobjekten.

(Quelle: Schmalen/Kunert/Weindlmaier 2006, S. 351-362)

Für die vorliegende Arbeit wurde folgende Festlegung getroffen: Der oben genannten Einteilung der Kriterien und Spezifität des Untersuchungsobjek-tes folgend, bezieht sich der Untersuchungsrahmen in der vorliegenden Ar-beit auf eine Branche der Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, hier speziell die ICT-Branche. Die Reichweite der Untersuchung kann daher bis zur Gruppe der spezifischen Unternehmen, der Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, reichen und würde vom Fokus her auf den Unternehmensbereich Vertrieb, Abteilung Vertriebsprojekte, zielen.

3.3 Definition und Messung des Erfolgs

Erfolg wird über Größen, die messbar und vergleichbar sind, operationali-siert. Dabei kann die Messgröße des Erfolgs quantitativ, wie z. B. Rentabili-tät, Umsatz, Gewinn, oder qualitativ, wie z. B. Kundenzufriedenheit, Mitar-beiterzufriedenheit, Zielerreichungsgrad etc., sein.

Übertragen auf den Untersuchungsrahmen dieser Arbeit, werden in den fol-genden Tabellen, Tabelle 16 und Tabelle 17, die Erfolgsmessgrößen vorge-stellt, die für die vorliegende Arbeit und in dem untersuchten TDU relevant sind.

Branche Reichweite Fokus

Spezifität

niedrig

mittel

hoch

eine Branche

alle Unternehmen

spezifische Unternehmen

(Größe, Rechtsform, Strategie)

ein Unternehmen

Gesamt-unternehmen

spezifische Unternehmen

(Größe, Rechtsform,

Strategie)

Einteilung Untersuchungsobjekte

branchen-übergreifend


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Tabelle 16: Erfolgsmessung des Vertriebsprojekts.

Untersuchungsobjekt Erfolgsgröße Erfolgswert

Vertriebsprojekt Auftragseingang [EUR]256 > 70 Mio. Euro Gross Profit Marge [%]257 > 25 % Payback Dauer [Monate]258 < 12 Monate Vertriebsprojektbudget 259 [Abweichung in %]

< 10 %

Tabelle 17: Erfolgsmessung Unternehmensbereich Vertriebsprojektabteilung.

Untersuchungsobjekt Erfolgsgröße Erfolgswert

Unternehmensbereich Vertriebsprojektabteilung

�� Mrd. EUR Hitrate [%]260 �� % Durchschnittliche Gross Profit Marge ��

�� %

Kundenzufriedenheitsindex TriM Wert261 ��

Bezogen auf den vorliegenden Untersuchungsrahmen ist die Wettbewerbs-fähigkeit des forschungsfeldgegenständlichen TDU gesteigert worden, wenn die Vertriebsprojekte innerhalb des Bereichs der Erfolgsparameter abge-schlossen werden konnten. Die Definition des Erfolgs des TDU – die Steige-rung der Wettbewerbsfähigkeit des TDU- ist mit den Erfolgsparametern des Unternehmensbereichs Vertriebsprojektabteilung beschrieben.

256 Auftragseingang = vertraglicher Gesamtauftragswert über die Vertragslaufzeit. 257 Gross Profit Marge = Die auch Bruttomarge genannt wird, setzt das Bruttoergebnis vom Umsatz

ins Verhältnis zum Umsatz. Die in % angegebene Bruttomarge sagt aus, wie viel vom Umsatz nach Abzug der Herstellungskosten übrig bleibt, und gibt damit einen Anhaltspunkt, wie sich ein höherer Absatz auf die Gewinnsituation des Unternehmens auswirkt.

258 Payback Dauer = Gibt an, nach wie vielen Monaten die eingesetzten Investitionen verdient sind, der Gewinn positiv wird. Dabei wird die Rückflussdauer einer Investition, d. h. der Zeitraum, in dem sich die Anschaffungskosten aus den jährlichen Gewinnen und Abschreibungen der Inves-tition refinanzieren, berechnet.

259 Vertriebsprojektbudget = Sind die kalkulierten und genehmigten Kosten des Vertriebsprojekts (im Wesentlichen Projektpersonalkosten, Reisekosten, Projektmaterialkosten).

260 Hitrate = gewonnene Vertriebsprojekte/Summer der genehmigten und zur Durchführung freige-benden Vertriebsprojekte x 100 %

261 Kundenzufriedenheitsindex TriM Wert = Der TRI*M Index misst als zentraler Leistungskennwert die tatsächliche Stärke der Kundenbeziehungen. Durch eine umfassende Evaluation der Wett-bewerbssituation erhält man Erkenntnisse, ob und in welchem Ausmaß der bestehende Kun-denstamm gefährdet ist, wohin die Kunden gegebenenfalls abwandern würden und welche die auslösenden Faktoren sind - z. B. der Preis, Service, bestimmte Produkteigenschaften etc. (Quelle http://www.tns-infratest.com/Kernkompetenzen/kundenbeziehungen-trim.asp).


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Im vorangegangenen Kapitel wurde die theoretische Basis und sachlogi-schen Überlegungen zum Projektmanagementansatz (PMA) und Kunden-projektintegration (CPI) als beeinflussende Variablen sowie das diskursive Projektwissen (DPW), das narrative Projektwissen (NPW) und die Wettbe-werbsfähigkeit (WBF) als beeinflusste Variablen herausgearbeitet.

Das folgende Kapitel befasst sich daher mit der Ableitung des Forschungs-modells, welches in der Lage ist, das aufgestellte Hypothesensystem zu prüfen. Es werden die Konzeptionalisierung und Operationalisierung der im vorangegangenen Kapitel beschriebenen, theoretischen Konstrukte behan-delt sowie die Spezifikation des Forschungsmodells der Untersuchung auf-gezeigt.

Viele Phänomene in der unternehmerischen Praxis, insbesondere im sozio-logischen Bereich als auch im Marketing wie z. B. Kundenzufriedenheit, So-lidarität etc. können nicht direkt beobachtet und gemessen werden. Auch die in dieser Arbeit beschriebene Phänomenologie des Projektmanage-mentansatz (PMA), der Kundenprojektintegration (CPI), des diskursiven und narrativen Projektwissens (DPW, NPW) und der Wettbewerbsfähigkeit (WBF) gehören in die Kategorie der nicht beobachtbaren, nicht direkt mess-baren Phänomene.

Um derartige Phänomene dennoch quantitativ messen und in eine erkennt-nisliefernde Analysestruktur überführen zu können, ist eine Konstrukt-Konzeptionalisierung und Operationalisierung notwendig.262 Die Konstrukt-Konzeptualisierung zielt darauf ab, den Untersuchungsgegenstand auf der theoretischen und sachlogischen Ebene so zu beschreiben, dass ein Ver-ständnis der Phänomenologie des Untersuchungsgegenstands und seine relevanten Eigenschaften sowie relevanten Dimensionen herausgearbeitet bzw. abgeleitet werden können, um das in der Wirklichkeit unbeobachtbare Phänomen möglichst umfassend beschreiben zu können.

Die auch theoretische Konstrukte genannten Einheiten eines nicht be-obachtbaren Phänomens haben zahlreiche Facetten, die sich einer direkten Messbarkeit entziehen. Theoretische Konstrukte basieren auf theoretischen und sachlogischen Überlegungen, bezogen auf den Untersuchungsgegen-stand, weshalb sie auch „latente Variablen“263 genannt werden.

262 Vgl. Weiber/Mülhaus 2010, S. 75. 263 Backhaus et al. 2011, S. 65.


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Definition 18: Latente Variable.

Definition: Latente Variable

Ein theoretisches Konstrukt kann nicht direkt durch beobachtbare Phänomene gemessen werden. Die theoretischen Konstrukte werden in dem Messmodell durch sogenannte latente (nicht direkt beobachtbare) Variablen repräsentiert.

Theoretische Konstrukte lassen sich nicht direkt beobachten und messen. Sie müssen daher zunächst operationalisiert, d. h. messbar gemacht wer-den. Die dabei getroffenen Annahmen, bezogen auf ein theoretisches Kon-strukt, bezeichnet man als Messmodell. Die Ergebnisse dieser Messungen werden in entsprechenden Variablen abgelegt, die, da sie direkt beobacht-bar sind, als manifeste Variablen, Indikatorvariablen oder Messitems be-zeichnet werden.264

Definition 19: Manifeste Variable/Indikatorvariable.

Definition: Manifeste Variable/ Indikatorvariable

Sog. manifeste Variablen repräsentieren (nicht messbare und nicht beobachtbare) theoretische Konstruktvariablen. Sie werden daher auch Indikatorvariable (Messitems) genannt.

Da die latenten Variablen Projektmanagementansatz (PMA), Kundenpro-jektintegration (CPI), diskursives und narratives Projektwissen (DPW, NPW) und Wettbewerbsfähigkeit (WBF) sich einer direkten Beobachtung entzie-hen, also sich auch keine empirischen Daten erheben lassen, ist eine Operationalisierung dieser theoretischen Konstrukte notwendig. D. h., es müssen in der Realität beobachtbare und messbare Indikatoren gefunden werden, welche die konstruktspezifischen Phänomene möglichst gut reprä-sentieren bzw. anzeigen.

Es ist das Ziel dieser Arbeit, die kausalen Wirkungszusammenhänge der beschriebenen latenten Variablen zu untersuchen, wobei ein auf theoreti-schen und sachlogischen Überlegungen basierendes Wirkungsmodell for-muliert werden soll. Als Modellgrundlage wird in dieser Arbeit auf die Me-thode der Strukturgleichungsanalyse zurückgegriffen, da sich dort die Beziehungen der hypothetischen Konstrukte abbilden lassen.

264 Backhaus et al. 2011, S. 71.


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Im Strukturmodell werden die abhängigen Variablen als endogene Größen und die unabhängigen Variablen als exogene Größen benannt. In einem zweiten Schritt wird das sog. Messmodell der latenten Variablen mit den Indikatorvariablen (Messitems) definiert, diese sich beobachten und messen lassen und somit die Eigenschaften eines theoretischen Konstrukts reprä-sentieren.

3.4 Konzeptionalisierung von Konstrukten

Um eine Strukturgleichungsmodellierung265 durchführen zu können, muss ein Hypothesensystem, welches mithilfe der Strukturgleichungsanalyse (SGA) einer empirischen Überprüfung unterzogen werden soll, abgeleitet sein. Dafür muss die Voraussetzung gegeben sein, dass die hypothetisch formulierten Beziehungen der latenten Variablen auch messbar sind. In dem hier zu untersuchenden Hypothesensystem sind alle Größen wie die Wett-bewerbsfähigkeit (WBF), das diskursive Projektwissen (DPW), das narrative Projektwissen (NPW), der Projektmanagementansatz (PMA) und die Kun-denprojektintegration (CPI) nicht direkt auf der Beobachtungsebene mess-bar. Deshalb werden sie als hypothetische Konstrukte ausgewiesen, die im Strukturgleichungsmodell (SGM) als sog. latente Variablen dargestellt wer-den. Da sich hypothetische Konstrukte auf der Beobachtungsebene der Messbarkeit entziehen und damit auch die Phänomenologie der Konstrukte unspezifisch ist, müssen die Konstrukte konzeptualisiert werden, was einer möglichst genauen Beschreibung und Definition der Eigenschaften der Konstrukte entspricht.

Ziel der Konzeptualisierung von Kontrakten ist, eine eindeutige Definition zu formulieren, um in einem zweiten Schritt eine Operationalisierung durchfüh-ren zu können. Im Rahmen der Operationalisierung müssen, da sich hypo-thetische Konstrukte der Messbarkeit entziehen, geeignete Indikatoren ge-sucht werden, die das Konzept auf der operativen Beobachtungsebene beschreiben. Da im Strukturgleichungsmodell auch die hypothetischen Zu-sammenhänge der Konstrukte untereinander untersucht werden, soll im Rahmen der Konzeptionalisierung von Konstrukten auch die Wechselbezie-hung mit anderen Konstrukten und die Differenzierung zu anderen Kon-strukten betrachtet werden. Daher ist in dieser Arbeit zunächst im Kapitel 2 das Kausalmodell einer theoretischen Fundierung unterzogen worden, in der die theoretische Grundlagen, aber auch sachbezogene Überlegungen eingeflossen sind. 265 SGM = Strukturgleichungsmodell.


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Durch die Definition eines Konstrukts soll eine eindeutige und interpersonal überprüfbare Beschreibung der Phänomenologie des Konstrukts erreicht werden. Die Konstruktdefinition fordert die Beantwortung von drei Fragen:

I. die Fragen zur Subjektebene, d. h. die Frage, wer die Beurteilung des Konstrukts vornehmen soll (Zielperson oder Zielpersonengruppe),

II. die Frage zur Objektebene, also die Frage, was beurteilt werden soll,

III. die Frage zur Eigenschaftsebene, also die Frage, welche Eigenschaften des Gegenstands beurteilt werden sollen.

Bezogen auf den hier in dieser Arbeit ausgeführten Untersuchungsrahmen ist bei der Konzeptualisierung der Konstrukte Wettbewerbsfähigkeit (WBF), diskursives Projektwissen (DPW), narratives Projektwissen (NPW), Pro-jektmanagementansatz (PMA) und Kundenprojektintegration (CPI) zu ent-scheiden, wer (Subjektebene) die Konstrukte beurteilen soll. In dieser Un-tersuchung sollen die Projektteammitglieder eines abgeschlossenen Vertriebsprojektes eines Technologie- und Dienstleistungsunternehmens (TDU) dazu befragt werden.

Auf der Objektebene muss entschieden werden, was beurteilt werden soll, in dieser Arbeit geht es um die Effektivitäts- und Effizienzmomente der Wettbewerbsfähigkeit (WBF), beim Projektwissen die Fähigkeiten diskursive und narrative Wissensgenerierungsprozesse zu initiieren und umzusetzen. Bei dem Projektmanagementansatz (PMA), die Merkmale des Projektma-nagementansatzes nach Luhmann (soziale Systeme), wie u. a. Abgren-zungs- und Kontextanalysen und bei der Kundenprojektintegration (CPI), den Grad der Kundenintegration in den Projektprozess bzw. der Projekt-kommunikationsprozesse. Auf der Eigenschaftsebene muss entschieden werden, auf welche Aspekte sich die Beurteilung der latenten Variable be-ziehen soll. In dieser Untersuchung sind damit z. B. die Kommunikation, Prozesse, Organisation etc. gemeint.

Da die in dieser Arbeit zugrunde gelegten theoretischen Basen darauf ab-zielen, Aussagen zu analysieren die allgemein zutreffend sind, d. h., Rele-vanz nicht nur in bestimmten Situationen oder Untersuchungskonstellatio-nen oder Untersuchungskontexten gegeben ist, wird deutlich, dass auch die in theoretischen Konzeptionen enthaltene theoretische Konstruktaussage-kraft in einem möglichst hohem Ausmaß verallgemeinerbar sein muss. Im Verlaufe der Konstruktdefinition dieser Arbeit ist es daher von Bedeutung zu definieren, auf welche Personengruppen und Situationen eine theoretische Konzeption abzielt. Es besteht bei der Konzeptualisierung das Risiko, wenn die Definition der Subjektebene vernachlässigt wird, dass Aspekte des Kon-


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strukts beschrieben werden, die von bestimmten Personen oder Personen-gruppen nicht wahrnehmbar oder aufgrund eines anderen Kontexts nicht relevant sind.

Bezogen auf den in dieser Arbeit zugrunde gelegten Untersuchungsrahmen ergibt sich aus diesen Anforderungen, dass

� nur Personen als Projektmitglieder (Projektleiter, Projektteammitglieder Kernteam, Projektmitarbeiter) eines abgeschlossenen Vertriebsprojekts als Auskunftspersonen relevant sind. Ansonsten wären Konstrukte wie Wettbewerbsfähigkeit und Projektwissen gegenstandslos;

� die Vertriebsprojekte – und damit die potenziellen Auskunftspersonen – in Größe und Organisations- und Kommunikationsstrukturen mit der Kundenprojektorganisation vergleichbar sind. Da sich sonst die Relevanz des Konstrukts Kundenprojektintegration (CPI) nicht begründen ließe;

� die Projektteammitglieder des Vertriebsprojekts über eine Projektmanagementqualifikation und Projektmanagementerfahrung verfügen müssen, da ansonsten die Beurteilung des Konstrukts Projektmanagementansatz (PMA) keine Grundlage hätte.

Daraus folgt, dass sich die Festlegungen auf der Subjektebene auch auf Objekt- und Eigenschaftsebene auswirken. Es kann theoretisch relativ ein-fach entschieden werden, was unter z. B. Projektmanagementansatz oder Wettbewerbsfähigkeit oder Projektwissen zu verstehen ist. Jedoch auf der Objektebene, hier Vertriebsprojekt, kann der Fall eintreten, dass Auskunfts-personen Einzelteile der Konstrukte nicht wahrnehmen können und somit eine starke Abhängigkeit zu der Zielgruppe gegeben ist. Auch muss im Zu-ge der Operationalisierung der Konstrukte266 die Definition des Zielperso-nenkreises festgelegt werden, also die Festlegung, welche Auskunftsperso-nen befragt werden sollen, da bei der Ableitung von Indikatoren auf der Beobachtungsebene die Formulierungen von Indikatoren auch von dem Zielpersonenkreis abhängt.

3.4.1 Spezifikationen auf der Objektebene dieser Untersuchung

Nun werden in Technologie- und Dienstleistungsunternehmen verschiedene Kategorien von Projekten (hier: Untersuchungsobjekt) durchgeführt. Zum einen kann es sich um konkrete Objekte (Projekte) handeln, die von allen

266 Vgl. Abschnitt 3.7 dieser Arbeit.


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Zielpersonen gleich verstanden werden, zum anderen kann es „abstrakt kol-lektive Objekte“ 267 geben, die aus mehreren verschiedenen Objektgruppen bestehen. Darüber hinaus kann auch die Unterscheidung getroffen werden, ob es sich um ein unternehmensinternes Projekt mit einem internen Pro-jektauftraggeber handelt, oder es sich um Kundenprojekte handelt, die ne-ben einem internen Projektauftraggeber parallel einen externen Auftragge-ber besitzen.

Übertragen auf die Objektebene von Technologie- und Dienstleistungsun-ternehmen können folgende konkrete Objekte (Projektarten) als auch Kate-gorien von Projektarten analysiert werden.

3.4.2 Kollektive Objekte (Projektkategorien)

Die folgende Tabelle 18 gibt einen Überblick der Projekteigenschaften, wie z. B. durchschnittliche Projektdauer, Projektbudget und Personaleinsatz in Projekten über verschiedene Branchen hinweg.

267 Diamantopoulos 2005, S. 3.


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Tabelle 18: Projekteigenschaften verschiedener Branchen.268

Projekteigenschaften Durchschnitt- liche Anzahl Mitarbeiter in Projekten [Personen]

Durchschnitt-liches Projekt-budget [Mio. EUR]

Durchschnitt-liche Dauer der Projekte [Monate]

Durchschnitt-liche Personen-monate der Projekte [Mannmonate]

Produzierendes Gewerbe (n = 100)

– 10,3 2,7 10,5 107,5

Finanz- und Versicherungsdienst-Leister (n = 70)

– 9,9 – 0,7 – 9,2 – 90,5

Öffentl. Dienst/Erziehung/ Gesundheit (n = 100)

– 6,3 – 0,6 10,9 – 68,7

Sonstige Dienstleister (n = 70)

– 6,8 – 0,4 – 7,0 47,8

Handel/Verkehr/ Gastgewerbe (n = 90)

12,1 – 1,7 – 8,1 – 98,0

Information und Kommunikation (n = 70)

– 9,5 – 1,1 – 9,0 – 85,2

Insgesamt (n = 500) – 9,2 – 1,3 – 9,3 – 84,7

Da die Zahlen zu den Projekteigenschaften in den verschiedenen Branchen einer großen Schwankungsbreite unterworfen sind, werden bezüglich Pro-jektarten mit den folgenden Tabellen, Tabelle 19 bis Tabelle 22, Mittelwert-angaben von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen der ICT269 Branche dargestellt.

Tabelle 19: Investitionsprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens.270

Investitionsprojekte Volumen [EUR] Dauer IT/TK-Infrastruktur (Netzausbau) 150 T – 200 Mio. 6 Monate – 1,5 Jahre Anlagenbauprojekte Rechenzentrum 100-200 Mio. 6 - 18 Monate

268 Quelle: GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V. in Kooperation mit der EBS

Universität für Wirtschaft und Recht, Makroökonomische Vermessung der Projekttätigkeit in Deutschland, 2015, S. 24.

269 ICT = Information & Communication Technology. 270 Vgl. Geschäftsbericht 2015 Deutsche Telekom AG.


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Tabelle 20: Forschungs- und Entwicklungsprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens.

Forschungs- und Entwicklungsprojekte

Volumen Dauer

Softwareentwicklungsprojekte 5 T – 10 Mio. 6 Monate – 1,5 Jahre Systementwicklungsprojekte 5 – 35 Mio. 6 Monate – 2 Jahre Systemintegrationsprojekte 200 T – 30 Mio. 3 – 6 Monate Produkt/Dienstentwicklungsprojekte bis 1,3 Mrd. 12 Monate – 4 Jahre

Tabelle 21: Organisationsprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens.

Organisationsprojekte Volumen [EUR] Dauer Aufbau- und Ablauforganisationsprojekte k. A. k. A. Reorganisationsprojekte k. A. k. A.

Aufgrund der sehr unterschiedlich ausgeprägten Projektzielsetzungen kön-nen zu Organisationsprojekten keine typischen Angaben gemacht werden.

Tabelle 22: Kundenprojekte des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens (alle Angaben sind Durchschnittswerte).

Kundenprojekte Volumen Dauer Vertriebsprojekte 8 – 1.300 Mio. 4 Wochen – 15 Monate Planungsprojekte 5 – 200 T 4 – 8 Wochen Realisierungsprojekte 1 – 15 Mio. 6 – 24 Monate

Da sich der Untersuchungsrahmen dieser Arbeit auf der Objektebene auf Vertriebsprojekte festlegt, ist hier unter dem Aspekt der Festlegungen auf der Objektebene ein Aufzeigen der Einzelobjekte von Vertriebsprojekten notwendig.

Tabelle 23: Vertriebsprojeke des untersuchten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens.

Vertriebsprojekte Volumen Dauer Vertriebsprojekte „Big Deals“ � 70 Mio. EUR

Auftragseingang 6 Wochen – 15 Monate

Vertriebsprojekte Outsourcing „Major Deals“

��20 bis < 70 Mio. EUR Auftragseingang

4 – 12 Wochen

Vertriebsprojekte Systemintegration � 30 Mio. EUR Auftragseingang

6 – 24 Monate

Im Hinblick auf den Untersuchungsrahmen dieser Arbeit wird auf der Ob-jektebene die Festlegung getroffen, aus der Objektgruppe Kundenprojekte


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die Objektuntergruppe Vertriebsprojekte zu wählen und daraus die zwei Vertriebsprojektarten „Big Deal“ und „Major Deal“ für die Festlegung auf der Objektebene, da hierfür auch nur ein organisatorisch abgegrenzter Perso-nenkreis als Auskunftspersonen infrage kommt.

3.4.3 Spezifikationen auf der Eigenschaftsebene dieser Untersuchung

Nachdem die Festlegungen auf der Subjektebene (Zielpersonengruppe) als auch auf der Objektebene (Vertriebsprojekte) vollzogen sind, führt diese Festlegung zu der Frage nach den Eigenschaften, durch die ein hypotheti-sches Konstrukt spezifiziert wird. Nach Bagozzi271 beinhaltet die Beschrei-bung der Eigenschaften eines Konstrukts zwei Definitionsebenen:

Die erste Definitionsebene ist die attributive Definition eines Konstrukts und beinhaltet die genaue Beschreibung seiner Eigenschaften. Die zweite Defi-nitionsebene umfasst die Einsortierung eines Konstrukts in ein System von Aussagen und umreißt dabei, wie die im Untersuchungsrahmen beschrie-benen relevanten Konstrukte aufeinander einwirken und welche Wirkungs-beziehungen und Wirkungsrichtungen bestehen. Die strukturelle Definition eines Konstrukts ergibt sich aus der Aufstellung des Hypothesensystems und des Strukturmodells unter Darstellung der kausalen Wirkungsrichtun-gen.272

Die Eigenschaftsdefinition von Konstrukten kann in eine dispositive und funktionale Facette zerlegt werden. Die dispositive Facette reflektiert die genaue Definition, aus welchen unterschiedlichen Dimensionen sich ein Konstrukt zusammensetzt und wie die verwendeten Dimensionsdefinitionen zu verstehen sind. Mit der dispositiven Beschreibung geht einher, dass gleichzeitig der Abstraktionsgrad des Konstrukts festgelegt wird, mit dem die hypothetischen Aussagen, innerhalb des zugrundegelegten Untersu-chungsrahmens dieser Arbeit, empirisch überprüft werden.

Dabei kann grundsätzlich zwischen eindimensionalen- und mehrdimensio-nalen Konstrukten differenziert werden. Während eindimensionale Kon-strukte nur mit einer Komponente definiert werden können, wird bei mehr-dimensionalen Konstrukten davon ausgegangen, dass sich Konstrukte aus verschiedenen Komponenten zusammensetzen. Die Entscheidung, ob eine eindimensionale oder mehrdimensionale Definition von Konstrukten zu-

271 Vgl. Bagozzi 1984, S. 10. 272 Vgl. Kapitel 3.13 dieser Arbeit.


- 115 -

grunde liegt, hängt im Wesentlichen von den Zielen ab, welche durch die theoretische Gesamtkonzeption erreicht werden sollen.

In dem vorliegend beschriebenen Untersuchungsrahmen ist das Konstrukt Projektmanagementansatz (PMA) zunächst eindimensional definiert, da es das Ziel ist, den PM-Ansatz als Ganzes zu reflektieren und die Identifizie-rung und Betrachtung von Unterkategorien mittels der explorativen Fakto-renanalyse (EFA) im empirischen Teil erfolgen soll. Auch das Konstrukt Kundenprojektintegration (CPI) ist eindimensional definiert, da hier das Er-kenntnissinteresse in der allgemeinen, übergeordneten Fähigkeit von Un-ternehmen besteht, den Grad der Kundenprojektintegration zu steuern. Die Konstrukte Dispositives Projektwissen (DPW) und Narratives Projektwissen (NPW) sind gleichfalls zunächst eindimensional spezifiziert, da hier im For-schungsinteresse liegt, wie die Wirkungen des PMA und der CPI als exoge-ne Variablen auf das diskursive Projektwissen (DPW) und narrative Pro-jektwissen (NPW) als endogene Variablen ist. Es sind keine Unterkategorien des DPW und NPW in der theoretischen Konzeption dieser Untersuchung angelegt worden.

Das Messmodell der Wettbewerbsfähigkeit (WBF) ist in dieser Untersu-chung, gemäß der Abbildung 24, ebenfalls zunächst eindimensional ange-legt worden, obwohl zu vermuten ist, dass die Wettbewerbsfähigkeit durch-aus sich aus mehreren Komponenten, die wiederum Konstrukte darstellen, zusammensetzt, was aber der Prüfung mittels der EFA im empirischen Teil dieser Arbeit vorbehalten bleiben soll.273



- 116 -

Abbildung 24: Ein-/mehrdimensionales reflektives Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) –

zweiter Ordnung.

Da aber in dem Untersuchungsrahmen dieser Arbeit auch die Wirkungen des diskursiven Projektwissens und narrativen Projektwissens auf die Wett-bewerbsfähigkeit untersucht werden sollen, wird daher die Konzeptionie-rung der WBF als mehrdimensionales Konstrukts auf der Grundlage der Er-gebnisse der explorativen Faktorenanalyse (EFA) im empirischen Teil dieser Arbeit vorgenommen. Das Ergebnis der EFA kann die Erweiterung des Hypothesensystem durch Subhypothesen notwendig machen, da die EFA die Existenz von Unterkonstrukten der WBF, aber auch des PMA auf-gedeckt hat.274

3.5 Reflektive und formative Messmodelle

Des Weiteren ist festzulegen, ob es sich bei den Konstrukten auf der Eigen-schaftsebene um reflektive oder formative Konstrukte handelt. Wird ein Konstrukt als reflektiv275 definiert, so sind die Konstruktdimensionen die Auswirkungen oder Konsequenzen des betreffenden Konstrukts. Das Kon-strukt wird somit als Ursache im Sinne einer Kausalwirkung für Konstruktdimensionsveränderungen verstanden, was bedeutet, dass Ände-rungen der latenten Variablen (Konstrukt) eine analoge Änderung sämtli-cher die dem Konstrukt zugeordneter Indikatorvariablen zur Folge hat. Die- 274 Vgl. 2.7 dieser Arbeit. 275 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 90 f.

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Y1.2

Y1.3

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Y2.3

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Y3.1 "7

Y3.2

Y3.3

�3 "8

"9

WBF


- 117 -

ses ist im weiteren Verlauf der Untersuchung von Bedeutung, da es einen Einfluss auf das noch im Weiteren auszuwählende Prüfverfahren hat.

Abbildung 25: Reflektives Messmodell. 276

Wird hingegen eine formative277 Konstruktdefinition festgelegt, so sind die Konstruktdimensionen – die Indikatorvariablen – die bestimmenden Größen des betrachteten Konstrukts. Diese Form der Konzeptionierung ist für diese Arbeit von Bedeutung, da die formative Art der Spezifikation Voraussetzung dafür ist, Erfolgsfaktoren zu identifizieren, die z. B. für das Management von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen die Grundlage für konkrete Handlungsempfehlungen darstellen.278

Abbildung 26: Formatives Messmodell.279

Die Spezifikation der Messkonzeption ist, wie oben beschrieben, hauptsäch-lich von der Entscheidung zwischen formativen oder reflektiven Messmodel-len geprägt. Da diese Entscheidung weitreichende Folgen und unterschied-liche Anforderungen an die im weiteren Verlauf der Modellierung des Strukturgleichungsmodells stellt, ist hier an dieser Stelle ein besonderes Augenmerk auf die Auswahl und Begründung des Messmodells hinsichtlich formativ oder reflektiv zu richten. Daher wird im Folgenden neben der Operationalisierung der Konstrukte die in dieser Arbeit verfolgte Messkon-zeption anhand des Fragenkataloges über Entscheidungskriterien zur Iden-tifikation formativer und reflektiver Indikatorvariablen nach Jarvis et al.280 276 In Anlehnung an Weiber/Mühlhaus 2010, S. 83. 277 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 201-205. 278 Vgl. Albers/Hildebrandt 2006, S. 2. 279 In Anlehnung an Weiber/Mühlhaus 2010, S. 83. 280 Vgl. Jarvis et al. 2003, S. 203.

Y1 "1

Y2

Y3

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X1 #1

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X1 #3


- 118 -

geprüft, ob ein formatives oder reflektives Messmodell vorliegt. Das Ergeb-nis dieser Prüfung wird dann in den jeweiligen Messitemtabellen der Kon-strukte mit angegeben.

3.6 Zusammenfassende Festlegungen für den Untersuchungsrahmen

Dem in dieser Arbeit abgegrenzten Untersuchungsrahmen folgend, wird festgelegt, dass nur Personen als Projektmitglieder (Projektleiter, Projekt-teammitglieder Kernteam, Projektmitarbeiter) eines abgeschlossenen Ver-triebsprojekts als Auskunftspersonen befragt werden. Dass die Vertriebs-projekte – und damit die potenziellen Auskunftspersonen – in Größe und Organisations- und Kommunikationsstrukturen mit der Kundenprojektorga-nisation vergleichbar sind. Die Projektteammitglieder des Vertriebsprojekts sollen über eine Projektmanagementqualifikation und Projektmanagement-erfahrung verfügen.

Definition 20: Projektmanagementqualifizierung der Probanden für den Untersuchungsrahmen.

Definition Projektmanage-mentqualifizierung für den Untersuchungs-rahmen

Die zu befragenden Personen verfügen über eine Projektmanagementqualifizierung vergleichbar PMI (min. Certified Associate in Project Management [CAPM]) oder IPMA Standard (min. D-Level) und/oder entsprechende Zertifizierung „Zertifizierte/r Projektmanagement-Fachmann/ Fachfrau (GPM)“, Certified Associate in Project Management (CAPM).281

Definition 21: Projektmanagementerfahrung der Probanden für den Untersuchungsrahmen.

Definition: Projektmanage-menterfahrung für den Untersuchungs-rahmen

Die zu befragenden Personen verfügen über eine mindestens dreijährige Projektmanagementerfahrung in Vertriebsprojekten und haben in verschiedenen Projektrollen z. B. Projektleiter, Teilprojektleiter, Projektmitarbeiter gearbeitet.

281 PMI = Project Management Institute; GPM = Deutsche Gesellschaft für

Projektmanagement e.V.


- 119 -

Dabei werden einschränkend aus der Gruppe der Projektart Kundenprojekte die Vertriebsprojekte „Big Deals“ � 70 Mio. EUR Auftragseingang, die Ver-triebsprojekte „Major Deals“ � 20 bis < 70 Mio. EUR Auftragseingang aus-gewählt. Die Untergruppe der Vertriebsprojekte Systemintegration ��30 Mio. EUR Auftragseingang wurde für die Untersuchung nicht herangezogen, da die Häufigkeit der Umsetzung (Fallzahlen) in dem Forschungsfeld TDU für den Untersuchungsrahmen nicht ausreichend war.

3.7 Operationalisierung von Konstrukten

Im Kapitel 2 der vorliegenden Arbeit sind die in der aus der Theorie abgelei-teten theoretischen Konstrukte wie Projektmanagementansatz (PMA), Kun-denprojektintegration (CPI), diskursives Projektwissen (DPW), narratives Projektwissen (NPW) und die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) auf der theoreti-schen Ebene beschrieben worden. Es ist konkret spezifiziert worden, aus welchen Komponenten sich die Konstrukte zusammensetzen und wie diese Komponenten zur Begründung der definierten Konstrukte beitragen.

3.7.1 Messung von Konstrukten

Im Folgenden sollen für die theoretischen Konstrukte Messitems abgeleitet werden, die durch beobachtbare und messbare Phänomene in der Praxis eine repräsentative Entsprechung der theoretischen Kontruktebene erzeu-gen. Das bedeutet, dass beobachtbare Indikatoren den theoretischen Kon-strukten zugeordnet werden und somit die Beziehung zwischen Konstrukt und den messbaren Indikatoren spezifizieren, wobei sich die Messwerte für ein Konstrukt durch die Angaben einer Person zu den Indikatoren erge-ben.282 Der Schritt der Operationalisierung in der Strukturgleichungsmodell-formulierung entspricht der Formulierung der Messmodelle der latenten exogenen (unabhängigen) und endogenen (abhängigen) Variablen im Strukturgleichungsmodell.

3.7.2 Gewinnung potenzieller Messindikatoren (Messitems)

Zuerst müssen möglichst viele in der Realität beobachtbare Sachverhalte gefunden werden, die die einzelnen Konstrukte und Dimensionen auf der Ebene der Beobachtung beschreiben können. Die Basis hierfür soll eben-falls, wie bei der Konstruktdefinition, die theoriegeleitete Vorgehensweise 282 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 86.


- 120 -

sein. Steht keine theoretische Grundlage zur Verfügung, die eine für die Messitems hinreichende Begründungsbasis liefert, muss geprüft werden, ob sich von ähnlichen Konstrukten Adaptierungen vornehmen lassen oder aus der operativen Praxis abgeleitet werden können. Stehen keine geeigneten theoretischen Grundlagen zur Ableitung der Messindikatoren zur Verfügung, kann auf pragmatische Methoden der Itemgenerierung zurückgegriffen wer-den. Dazu gehören z. B. inhaltliche Dokumentenanalysen oder die Durch-führung von qualitativen Studien in Form von interaktiven Interviews oder Befragungen von Personen.

Mit den oben beschriebenen Techniken erhalten wir eine breite Basis an Beschreibungen von Merkmalen auf der Beobachtungsebene, die in einem weiteren Schritt einer Klassifikation unterzogen werden müssen. Ziel dieser Klassifikation ist es, mögliche Redundanzen zu einem gefundenen Sach-verhalt aufzudecken und durch funktionale Zusammenfassung zu eliminie-ren. Zur Generierung von Messindikatoren auf der Beobachtungsebene der Konstrukte sind zum einen die theoriegeleitete Formulierung der Messitems als auch pragmatische Ansätze zur Itemgenerierung, wie z. B. der iterativen Verfahren zur Generierung von Messitems, möglich.283

Die Systematik der Darstellung in den folgenden Tabellen orientiert sich an dem Online-Fragebogen, der darüber hinaus die Ratingskala und Bewer-tungsdimensionen enthält. Je nachdem, ob eine Bewertungsfrage oder Zu-stimmungsabfragen zu Aussagen im Fragebogen gestellt werden. Die fol-gende Abbildung soll den strukturellen Zusammenhang zwischen Operationalisierung der Konstrukte durch Indikatorvariablen (Messitems) und dem Online-Fragebogen der Untersuchung beispielhaft darstellen.

283 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 87 f.


- 121 -

Abbildung 27: Zusammenhang Operationalisierung – Online-Fragebogen (Ausschnitt).

Darüber hinaus werden in den folgenden Tabellen mit der Spalte „Variab-lenlabel“ eine Kurzform des Indikatorvariablennamens vermerkt, welches auch in der Weiterverarbeitung mit Statistikprogrammen Verwendung findet. In der Spalte „Spezifikation“ ist für jede Indikatorvariable (Messitem) das Ergebnis des Prüfprozesses nach Jarvis et al., ob eine formative oder reflektive Spezifikation der Indikatorvariablen vorliegt, vermerkt.284 In den Feldern der Spalte „Quelle“ ist der Urheber der Messitemoperationalisierung vermerkt. Da für die theoretischen Konstrukte vor dem Hintergrund des spezifischen Theorieangebotes von Luhmann und Geiger nach Kenntnis des Autors keine bestehenden Operationalisierungen (Messitems) existie-ren, die auf den Untersuchungsrahmen passen würden, sind der Großteil der Operationalisierungen vom Autor der vorliegenden Arbeit vorgenommen worden.

3.8 Messitems zum exogenen Konstrukt Projektmanagementansatz (PMA)

In Kapitel 2.5.1 dieser Arbeit wurde die theoretische Basis der Theorie der sozialen Systeme nach Niklas Luhmann und Ansätze der Übertragung auf den Projektmanagementansatz als exogenes Konstrukt in dem in dieser Ar-beit aufgespannten Untersuchungsrahmen beschrieben.285 Der folgende Abschnitt wendet sich nun der Operationalisierung des Konstrukts PMA zu 284 Vgl. Jarvis et al. 2003, S. 199-218. 285 Vgl. Kapitel 2.5.7 dieser Arbeit.

Nr. Konstrukt Variablenlabel Indikator Variable Spezifikation (Prüfung gem. Jarvis et al. 2003)

Quelle

12.4

Proj

ektm

anag

emen

t- an

satz

(PM

A)

I_PMApp_14

Zeitplanung: Die Timeline wurde im Projektteam geplant, abgestimmt und vereinbart.

Folge (formativ) Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Zeitliche Projektabgrenzung

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ort

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie insgesamt die Projektmanagementkompetenz von TDU in diesem Projekt? $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Steuerung des Projektes: Die Steuerung des Projekts erfolgte regelmäßig in Kernteammeetings nach Qualität/Leistung, Zeit und Budget. Bei Abweichungen wurden Gegenmaßnahmen geplant, im Kernteam abgestimmt und durchgeführt.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Projektstart, Projektende: Wie schätzen Sie die Beteiligung (Anwesenheit, Engagement) aller Projektteammitglieder an zentralen Projektveranstaltungen wie Kickoff Meeting bzw. beim Projektende und Lessons Learned-Workshops ein?

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Regelmäßige Projektkommunikation: Wie schätzen Sie die Ausprägung der Projektkommunikation ein, in der der Stand des Projektes mit dem Projektteam in z.B. Statusbesprechungen, Abstimmungsmeetings etc. regelmäßig diskutiert wurde.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Zeitplanung: Die Termin- und Ablaufplanung wurde im Projektteam geplant, abgestimmt und vereinbart. $ $ $ $ $ $ $

ProjektevaluationProjektname

Projektmanagementansatz / ProjektmanagementsystemDie folgenden Fragen bzw. zu bewertenden Aussagen beziehen sich auf den Projektmanagementansatz und die damit zusammenhängenden Einflussfaktoren, die den Erfolg oder Misserfolg des aktuellen Projekts beeinflussen.

Wichtigkeit Leistungsgrad / Umsetzungsgrad / Übereinstimmungsgrad (TDU)

Operationalisierung von Konstrukten Onlinefragebogen mit Ratingskala


- 122 -

und operationalisiert, der Theorie von Luhmann folgend, die Messitems, die das Konstrukt PMA auf der Beobachtungsebene repräsentieren.

3.8.1 Projektabgrenzung – Grenzen des sozialen Systems

Soziale Systeme – hier Projektorganisationen – definieren sich über das prozesshafte, fortlaufende Aneinanderreihen von Kommunikationen und die Differenz von System und Umwelt. Die folgenden Abgrenzungen basieren auf den Ausführungen von Luhmann, für den soziale Systeme – übertragen auf den Kontext dieser Arbeit auch Projektorganisationen – sich durch die Erzeugung und Erhaltung einer Differenz zur Umwelt, überhaupt erst konsti-tuieren und erhalten.286

Definition 22: Definition Projektteam für den Untersuchungsrahmen.

Definition: Projektteam für den Untersuchungsrahmen

Das Projektteam beinhaltet alle Mitarbeiter (Projektleiter, Teilprojektleiter, technische Experten, Finanzmanager, Juristen, Servicemanager etc.), die in dem Projekt für das Projekt Arbeitspakete verantwortlich umsetzen.

Definition 23: Definition Projektkernteam für den Untersuchungsrahmen.

Definition: Projektkernteam für den Untersuchungs-rahmen

Das Projektkernteam besteht aus dem Projektleiter und den Teilprojektleitern, Leiter/Verantwortliche der jeweiligen Fachdisziplin im Projekt: z. B. Finanzmanager, Projektjurist, technische Lösungsentwicklung, Servicemanagement, Personalmanagement (HR), Projektmanagement Office etc.

Die nachfolgende Abbildung 28 zeigt schematisch eine Standard-Projektorganisation, wie sie in dem Untersuchungsfeld TDU in Vertriebspro-jekten zur Anwendung kommt.

286 Vgl. Luhmann 1987, S. 35.


- 123 -

Abbildung 28: Standard-Vertriebsprojektorganisation. (Quelle: eigene Darstellung)

Unter Bezugnahme auf Luhmann sind die Projektgrenzen in drei Dimensio-nen denkbar.287

3.8.1.1 Erstens – Die zeitliche Projektabgrenzung

In der soziale Systeme – Projektorganisationen – den Start- und Ende-Termin des Projektes abgrenzen. Dieses soll in der folgenden Tabelle 24 mit dem Messitem 12.4 operationalisiert werden. Durch die Termin- und Ab-laufplanung, die Planung des Projektanfangsdatums und Projektendeda-tums durch das Projektteam werden operativ die zeitlichen Grenzen des Projekts definiert.288

287 Vgl. Luhmann 1997, S. 114-119. 288 Vgl. Luhmann 1997, S. 116; vgl. Kapitel 2.5.7 dieser Arbeit.

Finanzmanager

Projektjurist Angebotsmanager

HR-Manager

Technischer-Projektleiter

(Vertriebs-) Projektleiter

(Vertriebs-) Projektkernteam

Finanzmanager

Projektjurist Angebotsmanager

HR-Manager

Technischer-Projektleiter

(Vertriebs-)Projektleiter

(Vertriebs-)-ProjektkernteamP m

(Vertriebs-) Projektteam

ProjektmitarbeiterProjektmitarbeiter

ProjektmitarbeiterProjekt-mitarbeiter Projektmitarbeiter

ProjektmitarbeiterProjektmitarbeiterProjekt-

mitarbeiter

ProjektmitarbeiterProjektmitarbeiter

ProjektmitarbeiterProjekt-mitarbeiter

(Vertriebs-) ProjektAuftraggeber/Geschäftsführung

des TDU

Teilprojektteams


- 124 -

Tabelle 24: Messitem Projektmanagementansatz – Zeitliche Projektabgrenzung.

Nr. Konstrukt VarLabel Indikator Variable Spezifikation (Prüfung gem. Jarvis et al. 2003)

Quelle

12.4

Proj

ektm

anag

emen

t- A

nsat

z (P

MA

)

I_PMApp_14

Zeitplanung: Die Timeline wurde im Projektteam geplant, abgestimmt und vereinbart. Folge (formativ)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Zeitliche Projektabgrenzung

3.8.1.2 Zweitens – Die sachliche Projektabgrenzung

In der die Projektziele, Projekt-Nichtziele, Hauptaufgaben, Projektbudget und Strategie per Kommunikation des Sozialen Systems abgegrenzt wer-den. Dies wird, gem. der folgenden Tabelle 25, mit dem nachfolgenden ope-rativen Messitem 12.5 erreicht. Durch die Kommunikation über die Projekt-ziele und Projektstrategie (Was wollen wir erreichen? Was wollen wir nicht erreichen?) findet per prozessualer Kommunikation289 nach Luhmann ope-rativ eine sachliche Projektabgrenzung statt.290

Tabelle 25: Messitem PM-Ansatz – Sachliche Projektabgrenzung.

Nr. Konstrukt Variablen-label

Indikator Variable Spezifikation (Prüfung gem. Jarvis et al. 2003)

Quelle

12.5

Proj

ektm

anag

emen

tans

atz

(PM

A)

I_PMApp_15

Strategic Selling Approach: Während der Initiierungs-phase des Projekts wurden die Elemente des Strategic Selling Workshops wie z. B. Stakeholdermap, compelling event, winning themes, key messages, Strategie gemeinsam im Projektkernteam geplant, abgestimmt und committed.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Sachliche Projektabgrenzung

289 Vgl. Luhmann 1987, S. 192. 290 Vgl. Luhmann 1987, S. 113-114; vgl. Kapitel 2.5.7 dieser Arbeit.


- 125 -

3.8.1.3 Drittens – Die soziale Projektabgrenzung

Die Operationalisierung der sozialen Projektabgrenzung erfolgt nach Luhmann über die Bildung zweier Messitems. In der folgenden Tabelle 26 geht Messitem 11.0 implizit auf die Abgrenzung Projektteam – Projektumwelt ein, indem auf die Kommunikation des Projektteams reflektiert wird. Messitem 12.6 reflektiert den internen Abgrenzungsgrad der Projektteammitglieder gegenüber den anderen projektinternen Rollen wie z. B. Projektleiterrolle, -mitarbeiterrolle und -Kernteammitglied.291

Tabelle 26: Messitem PM-Ansatz – Soziale Projektabgrenzung.



Quelle

11.0

Proj

ektm

anag

emen

tans

atz

(PM

A)

I_PMApp_5

Stimmung im Projektteam: Wie beurteilen Sie generell die Teamarbeit von dem Supplier in diesem Projekt?

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

12.6 I_PMApp_16

Projektrollenverständnis: Projektrollen (z. B. Deal Manager, Bid Manager, Project Management Office, Experte) wurden mit dem Projektkernteam im Kick-off Meeting besprochen und die Rollenverteilung vom Projektteam akzeptiert.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Soziale Projektabgrenzung

3.8.2 Projektkontext – Umwelt des sozialen Systems

Durch das Operieren von Kommunikationen und die Differenz von System und Umwelt konstituiert sich das soziale System und markiert die Grenze zwischen System und Umwelt. Die Umwelt eines sozialen Systems nach Luhmann kann hier bei der Übertragung auf Projektorganisationen als Kon-text des Projekts beschrieben werden. Ebenso wie bei den Projektgrenzen der Projektabgrenzung in den vorangegangenen Abgrenzungsschritten sind

291 Vgl. Luhmann 1997, S. 119; vgl. Kaptel 2.5.7 dieser Arbeit.


- 126 -

für die Definition des Projektkontexts auch drei Kontextdimensionen er-kennbar.292

3.8.2.1 Erste Projektkontextdefinition – zeitlicher Projektkontext

Die nachfolgende Tabelle 27 beschreibt die Operationalisierung der ersten Projektkontextdefinition: den zeitlichen Projektkontext. Messitem 12.7 reflek-tiert dabei die zeitliche Vorprojektphase, die den zeitlichen Vorprojektkon-text markiert. Jedes Vertriebsprojekt hat eine Geschichte, wie es zu dem Projekt gekommen ist. Diese Geschichte wird auf der Vertriebsprojektebene in der Regel vom Accountmanagement, dem Vertriebsbeauftragten aufge-stellt, um auch unternehmensintern das Vertriebsprojekt für die Durchfüh-rung zu qualifizieren. Die Salesstory ist auch geeignet den zeitlichen Kon-text des Vertriebsprojekts operativ zu beschreiben, wobei, wenn die Salesstory im Rahmen einer Narration vermittelt wird, also im Vertriebsteam erzählt wird, nach den Ausführungen in Kapitel 2.2.1 auch von einer narrati-ven Generierung und Übertragung von Wissen ausgegangen werden kann.

Analog dazu soll Messitem 12.8 den zeitlichen Nachprojektkontext – die Nachprojektphase – beschreiben. Bei den Aktivitäten, die für die Nachpro-jektphase geplant und nach Projektende durchgeführt werden, handelt es sich um z. B. die Erledigung von Restarbeiten des Vertriebsprojekts wie z. B. die Erstellung eines Abschlussberichts, Abschluss der Projektkosten-rechnung, die Vorbereitung der Dokumenten- und Informationsübergabe (Verträge, Realisierungsprojektplanung, Realisierungsterminpläne, techni-sche Planungen etc.) an das Realisierungsprojektteam.293

Tabelle 27: Messitem PM-Ansatz – Zeitlicher Projektkontext.



Quelle

12.7

Proj

ektm

anag

e-m

enta

nsat

z (P

MA)

I_PMApp_17

Pre RfP-Phase: Während des Projekts wurde die Vorgeschichte, die „birth-story“ des Projekts im Projekt-team kommuniziert und diskutiert.

Folge (formativ) Eigenes Messitem

292 Vgl. Luhmann 1997, S. 52-55; vgl. Kapitel 2.5.7 dieser Arbeit. 293 Im Forschungsfeld des betrachteten TDU wird die Phase vom Ende des Vertriebsprojekts bis

zum Start des Realisierungsprojekts als „Handover-Phase“ Vertrieb-Realisierung bezeichnet.


- 127 -



Quelle

12.8 I_PMApp_18

Post-Projekt Closing Phase: Die Planung notwendiger Aktivitäten nach Projekt-abschluss wurde angestoßen und Maßnahmen wurden vereinbart.

Folge (formativ) Eigenes Messitem

Operationalisierung: Zeitlicher Projektkontext

3.8.2.2 Zweite Projektkontextdimension – sachlicher Projektkontext

Die zweite Projektkontextdimension, ebenfalls von Luhmann übertragen294, ist der sachliche Projektkontext, der ebenfalls durch zwei Messitems reprä-sentiert wird. In der folgenden Tabelle 28 operationalisiert das Messitem 12.9 die Reflexion anderer Projekte und Vorhaben, die möglicherweise pa-rallel ablaufen und somit einen negativen oder positiven Einfluss auf das betrachtete Projekt haben können. Das Messitem 12.10 dient der Reflexion, ob das betrachtete Projekt mit der Unternehmensstrategie des betrachteten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens einhergeht oder dieser ent-gegen steht, was weitere Implikationen für das betrachtete Projekt mit sich bringen würde.

Diese Reflexion ist im Untersuchungsfeld TDU im Rahmen des Qualifizie-rungs- und Priorisierungsprozesses auf der Vertriebsprojektportfoliomanagement-Ebene des TDU vom designierten Vertriebsprojektteam zu erbringen. Das designierte Vertriebsprojektteam kann am besten beurteilen,295 ob ein Kunde mit der ausgeschriebenen Leis-tung in die z. B. Vertriebs- und Unternehmensstrategie des anbietenden TDU passt, muss dieses sogar vor der Geschäftsleitung des TDU begrün-den.

294 Vgl. Luhmann 1987, S. 52. 295 Anmerkung des Autors: Vertriebsprojekte werden häufig durch das reguläre

Accountmanagement initiiert. Die Accountmanager sind vertriebsverantwortlich für den Kunden und Mitglied des Vertriebsprojektteams.


- 128 -

Tabelle 28: Messitem PM-Ansatz – Sachlicher Projektkontext.



Quelle

12.9

Proj

ektm

anag

emen

tans

atz

(PM

A)

I_PMApp_19

Projektplanung: Während der Initiierungsphase des Projektes wurden andere parallel laufende Projekte im TDU bei der Projekt-planung (z. B. Ressourcen-einsatz) des aktuellen Projektes berücksichtigt.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

12.10 I_PMApp_20

Strategie: In der Initiierungsphase des Vertriebsprojekts wurde im Projektteam analysiert, ob der Deal/Kunde zu der TDU-Strategie passt bzw. diese unterstützt.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Sachlicher Projektkontext

Die dritte Kontextdimension, die definiert werden kann, ist der soziale Pro-jektkontext, der auch durch zwei Messitems, wie in der folgenden Tabelle 29 aufgeführt, auf der Beobachtungsebene repräsentiert wird.

Definition 24: Stakeholder für den Untersuchungsrahmen.

Definition: Stakeholder für den Untersuchungs-rahmen

Stakeholder sind Personen, die aufgrund ihrer Disposition von dem Vertriebsprojekt betroffen sind, ein Interesse an dem Vertriebsprojekt haben und die Macht besitzen, auf das Vertriebsprojekt positiv oder negativ einzuwirken.

In dem Untersuchungsfeld des TDU sind typischerweise die Linienmanager der Bereiche (z. B. technische Lösungsentwicklung, Produktion, Realisie-rung, Service, Finanzmanagement, Einkauf, Vertriebsleitung etc.) Stakeholder. Da sie betroffen sind, indem sie z. B. darüber entscheiden, Personalressourcen für die Vertriebsprojektarbeit bereitstellen. Sie haben individuelle Zielvereinbarungen (z. B. drei Vertriebsprojekte mit � 200 Mio. Euro Auftragseingang pro Jahr zu verantworten) und damit verbundene Bo-nuszahlungen mit dem TDU vereinbart. Sie sind darüber „motiviert“, ein In-teresse an dem Vertriebsprojekt zu haben. Durch beispielsweise ihren Rang in der Unternehmenshierarchie oder durch persönliche Netzwerke (z. B. persönliche Kontakte zum Top Management des TDU) verliehene Macht,


- 129 -

können sie als Entscheidungsträger (für den jeweiligen Linienbereich) so-wohl positiv als auch negativ auf das Vertriebsprojekt einwirken. Auch Per-sonen aus der Kundenorganisation, die von der Kundenseite her das Ver-triebsprojekt verantwortlich bearbeiten, sind Stakeholder. Auch sie sind betroffen, haben Interessen und Macht das Vertriebsprojekt positiv oder ne-gativ zu beeinflussen.

Die folgende Definition der Projektumwelten für den Untersuchungsrahmen erfolgt auf der Basis von Luhmanns Soziale Systeme.296

Definition 25: Projektumwelten für den Untersuchungsrahmen.

Definition: Projektumwelten für den Untersuchungs-rahmen

Projektumwelten sind Personengruppen, Organisationen, andere Projekte (andere soziale Systeme), andere Unternehmen, die aufgrund ihrer Disposition von dem Vertriebsprojekt betroffen sind, ein Interesse an dem Vertriebsprojekt haben und die Macht besitzen, auf das Vertriebsprojekt positiv oder negativ einzuwirken.

Das Messitem 10.4 reflektiert fokussiert die Umweltbeziehung zu Stakeholdern des Projektes. Das Messitem 12.11 reflektiert die sozialen Projektumwelten, die über die einzelnen Stakeholder hinausgehen, da hier nicht nur einzelne Personen, sondern auch Personengruppen und Institutio-nen gemeint sind, die in den Dimensionen Betroffenheit (vom Projekt), Inte-resse am Projekt und die Verfügung über Macht das Projekt positiv oder negativ zu beeinflussen analysiert und bewertet werden.

Tabelle 29: Messitem PM-Ansatz – Sozialer Projektkontext.



Quelle

10.4

Proj

ektm

anag

e-m

enta

nsat

z (P

MA)

I_PMApp_4

Beziehung zu Entscheidungs-trägern (Stakeholder): Die Beziehungen zu Entschei-dungsträgern (Stakeholders) wurden regelmäßig im Projektkernteam analysiert.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

296 Vgl. Luhmann 1997, S. 242 ff; vgl. Kapitel 2.5.1 dieser Arbeit.


- 130 -



Quelle

12.11 I_PMApp_21

Soziales Projektumfeld-Projektstakeholder/Power-map des Projektes (z. B. Stakeholder, Gruppen oder Einzelpersonen, die vom Bid-Projekt betroffen sind und potenziell für oder gegen das Projekt sein können): Es fand eine regelmäßige Analyse und Aktualisierung der Stakeholder/Powermap im Projektkernteam statt.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Sozialer Projektkontext

3.8.3 Kommunikation – Operationalisierung im sozialen System

Im Rahmen von Luhmanns Theorie der sozialen Systeme definiert der Autor den Begriff der Kommunikation nicht wie herkömmlich als übertragende Nachricht zwischen Sender und Empfänger, sondern vor dem Hintergrund, dass soziale Systeme autopoietisch operieren, also Kommunikation an Kommunikation reihen, reihen müssen, da das soziale System sonst aufhö-ren würde zu existieren.

Luhmann weist darauf hin, dass für eine Kommunikation im Luhmann‘schen Sinne die Anwesenheit von mindestens zwei Bewusstseinssystemen oder auch psychischen Systemen (Luhmann spricht hier bewusst nicht von Men-schen) vorhanden sein müssen. Übertragen auf das Projekt bedeutet das, das damit eine Kommunikation im Luhmann‘schen Sinne zustande kommt, mindestens zwei Projektteammitglieder z. B. an einer Projektbesprechung teilnehmen müssen.

Die an der Kommunikation beteiligten psychischen Systeme arbeiten selbst-referenziell-geschlossen, sodass keine Nachrichten aus dem Bewusst-seinssystem heraus gesendet oder empfangen werden kann, was, wenn dieses möglich wäre, einer Gedankenübertragung gleichkäme, die bis dato nicht beobachtet wurde. Kommunikation nach Luhmann ist also keine Über-tragung von Nachrichten im klassischen Sinne. Vielmehr definiert er Kom-munikation als ein dreistufiges Selektionsverfahren, welches Information, Mitteilung und Verstehen miteinander verbindet. Selektion bedeutet hier, dass eine Information aus einer Vielzahl von Informationen ausgewählt wird.


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Es handelt sich demnach um die Auswahl einer Möglichkeit; es hätte auch jede andere Information für die Kommunikation ausgewählt werden können.

Nun kann in weiterer Folge die ausgewählte Information auf verschiedene Arten mitgeteilt werden: Sie kann schriftlich oder mündlich erfolgen, dabei kann leise oder laut gesprochen werden. Es handelt sich erneut um eine Auswahl aus mehreren Möglichkeiten. Folgt man dieser Beschreibung, so wird deutlich, dass die Mitteilung auch in der einen oder anderen Art ver-standen werden kann, es also wieder mehrere Möglichkeiten gibt, verstan-den zu werden. Für Luhmann ist die Kommunikation nur dann eine Kom-munikation, wenn alle drei Selektionsschritte synthetisch durchlaufen worden sind.

Dabei ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass die Kommunikation nicht als das Ergebnis einer Handlung aufgefasst wird. Information, Mitteilung und Ver-stehen entspringen nicht einem psychischen System, sondern sind Teile der Kommunikation selbst, die vom sozialen System konstruiert wurden. Psy-chische Systeme können auch Informationen verarbeiten und verstehen, allerdings sind diese Operationen bewusstseinsinterne Vorgänge wie z. B. Gedanken. Somit ist deutlich, dass z. B. Gedanken Leistungen des psychi-schen Systems darstellen und, da es selbstreferenziell-geschlossen arbei-tet, nicht in die Kommunikation im Sinne von Information, Mitteilung und Verstehen eingehen können. Um die Relevanz des Luhmann‘schen Kom-munikationsbegriffs auf das soziale System Projekt zu übertragen und die Konsequenzen für den Fortgang dieser Arbeit deutlich zu machen, werden im Folgenden die drei Schritte Information, Mitteilung und Verstehen an ei-nem Beispiel erläutert.

Es findet ein Gespräch zwischen einem Projektleiter und einem Projektmit-arbeiter eines Projekts statt, welches sich in der Startphase befindet. Wer-den die nach Luhmann definierten systemtheoretischen Begriffe auf die Pro-jektsituation übertragen, so kann, durch die Anwesenheit von zwei psychischen und organischen Systemen, von einem sozialen System ge-sprochen werden, welches in einem selbstreferenziell-geschlossenen Ope-rationsmodus Kommunikation an Kommunikation prozessiert.

3.8.3.1 Selektionspunkt Information in der Kommunikation

Es folgt auf die Frage des Projektleiters „Hallo, wie war die Anreise?“ die sich anschließende Kommunikation des Projektmitarbeiters: „Gut. Der Flie-ger hatte nur geringfügig Verspätung.“ Darauf folgt die Kommunikation: „Ja, das kommt auf dieser Flugstrecke öfter vor, trotz der hohen Flugpreise.“ und


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so weiter. Dabei wird jede Kommunikation aus Information, Mitteilung und Verstehen zusammengefügt.

Wird die Eingangskommunikation in diesem Licht analysiert, so enthält sie auch eine Frage, die als Information signalisiert, dass der Projektleiter nun bereit ist, sich mit dem Projektmitarbeiter zu befassen. Anstelle dieser In-formation hätte auch eine ganz andere aus einer Menge von Informationen ausgewählt werden können. Beispielsweise hätte auch folgende Information ausgewählt werden können, z. B. „Hallo, ich darf Sie bitten, noch fünf Minu-ten zu warten, da ich noch ein anderes Gespräch führen muss.“ Luhmann betont, dass die Auswahl, welche Information Eingang in die Kommunikati-on findet, keine Operation der anwesenden Bewusstseinssysteme ist, son-dern die Information durch den Kommunikationsvorgang selbst konstruiert wird.297

Es wird deutlich, dass die Kommunikation, die Kommunikation an Kommu-nikation reiht, keine Verbindung zum Bewusstseinssystem hat. Während der Kommunikation kann der Projektleiter als auch der Projektmitarbeiter an ganz andere Sachen denken, wie z. B. dass der Projektleiter sich noch auf eine wichtige Präsentation vorbereiten muss oder der Projektmitarbeiter da-ran denkt, sich noch rechtzeitig für den Rückflug einzuchecken. Es ist un-mittelbar einsichtig, dass durch die Trennung von Bewusstseinssystem und der Kommunikation größere Freiheitsgrade erreicht werden, da parallel zur Kommunikation andere Dinge gedacht werden können.

3.8.3.2 Selektionspunkt Mitteilung in der Kommunikation

Die Mitteilungsselektion verläuft ähnlich wie die Informationsselektion. Es besteht eine Menge von Möglichkeiten, wie die Information mitgeteilt wer-den kann. Zum Beispiel könnte der Projektleiter die Information „Hallo, ich darf Sie bitten, noch fünf Minuten zu warten, da ich noch ein anderes Ge-spräch führen muss“ per E-mail oder SMS dem Projektmitarbeiter mitteilen.

Analog zur Informationsselektion wird auch eine Mitteilung aus dem Kommmunikationsvorgang selektiert und ist damit keine Operation eines Bewusstseinssystems, welches selbstreferenziell-geschlossen operiert. Das Bewusstseinssystem prozessiert Gedanke an Gedanke. Kein Gedanke kann das Bewusstseinssystem verlassen. Die Kommunikation reiht Kom-munikation an Kommunikation.

297 Vgl. Luhmann 1987, S. 191-216.


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3.8.3.3 Selektionspunkt Verstehen in der Kommunikation

Verstehen als dritter synthetisierender Schritt der Kommunikation definiert Luhmann ebenfalls als eine Auswahl von Möglichkeiten, wobei nicht das Verstehen des psychischen Systems gemeint ist, sondern dass die Informa-tion in der einen oder anderen Weise verstanden worden ist. D. h., dass die Kommunikation als selbstreferenzieller Vorgang, zurückgehend auf die vo-rangegangene Kommunikation, referenziert und somit als Bestandteil eines selbstreferenziellen Zusammenhangs der Kommunikation erkannt werden kann.

Um bei dem genannten Beispiel zu bleiben: Die Kommunikation „Gut. Der Flieger hatte nur geringfügig Verspätung.“ lässt erkennen, dass die Ein-gangskommunikation „Hallo, wie war die Anreise?“ in einer bestimmten Art und Weise verstanden worden ist und somit Anschlussmöglichkeiten für weitere Kommunikationen bietet. Insofern wird deutlich, dass auch, wie die Selektion der Information und Mitteilung, der Schritt Verstehen ebenso eine Auswahl aus einer Menge von Möglichkeiten bedeutet. Die Anschlusskom-munikation zeigt an, wie und ob die Information und Mitteilung verstanden wurden. Somit ist das Verstehen im Luhmann‘schen Sinne Bestandteil des Kommunikationsvorgangs und keine Operation des Bewusstseinssystems. Das Verstehen oder Missverstehen der psychischen Systeme kann jedoch von der Kommunikation im Sinne einer Reflexion thematisiert werden. Zum Beispiel folgender Dialog: Auf die Frage „Wie geht es Ihnen?“ folgt die Ant-wort „Ich bin immer noch ein wenig erkältet.“ Darauf wird erwidert: „Da ha-ben Sie mich missverstanden. Ich meinte, wie geht es Ihnen in dem neuen Projekt?“ Dieser Dialog zeigt die reflexive Problematisierung der Kommuni-kation an, die nur aus der Kommunikation hervorgebracht werden kann und Kommunikation ist. Das heißt, und das ist für den Fortgang dieser Arbeit wichtig, dass Verstehen von der Kommunikation konstruktiv erzeugt wird und Kommunikation die ständig vom Bewusstseinssystem unabhängig lau-fende Synthese von Information, Mitteilung und Verstehen darstellt.

Die Konsequenz für diese Arbeit wird deutlich: Soziale Systeme, im Luh-mann‘schen Sinne auch Projektteams mit mindestens zwei anwesenden psychischen Systemen und Bewusstseinssystemen, müssen Kommunikati-on, bestehend aus Information, Mitteilung und Verstehen, an Kommunikati-on prozessieren. Tun sie das nicht, kommt keine Kommunikation im Drei-klang dieser Schritte zustande, hört das soziale System – das Projektteam – auf zu existieren.


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Es wird deutlich, dass Kommunikationen von sozialen Systemen von kurzer Dauer sind. Im Moment des Seins sind sie auch schon wieder verschwun-den, und es muss eine geeignete Anschlusskommunikation erfolgen, damit das soziale System erhalten bleibt. Die notwendige andauernde Erzeugung von Kommunikation und Anschlusskommunikation ist ein vitales Kennzei-chen eines jeden sozialen Systems. Dieses hat zur Folge, dass Projekt-teams als soziale Systeme, andauernd Kommunikation auf Kommunikation erzeugen müssen oder sie hören auf zu operieren und zerfallen.

Es kann daher festgestellt werden, dass das Prozessieren von Kommunika-tionen für die Bestandserhaltung des sozialen Systems – des Projektes – unabdingbar ist. Die Konsequenz daraus für den Projektmanagementansatz als Betrachtungsobjekt in dieser Arbeit ist der, dass das Projektmanage-ment dafür sorgt, dass jeder Kommunikation im Projekt – wie z. B. Kick-Off-Meeting, Projektcontrolling-Workshop, Jour-Fix-Meeting, Projektabschluss-Workshop – eine Anschlusskommunikation folgt, mithin die Kommunikation für eine folgende Kommunikation anschlussfähig gemacht wird. Z. B. wird in der Kommunikation der Projektstart-Workshop im Projektteam geplant, ob und wann und wie Projekt-Controlling-Workshops stattfinden, oder wann repetitiv Statustelefonkonferenzen mit welchen Inhalten stattfinden.

Die nachfolgenden in Tabelle 30 und Tabelle 31 formulierten Indikatoren sollen die o. a. theoretische Grundlage operativ reflektieren.

Tabelle 30: Messitem PM-Ansatz – Kommunikation I.



Quelle

4.3

Proj

ektm

anag

emen

tans

atz

(PM

A)

I_PMApp_3

Kommunikationskonzept zur Personalübernahme Folge

(formativ) Eigenes

Messitem

11.1 I_PMApp_6

Projektteaminterne Kommu-nikation: Die Kommunikation innerhalb des Projektteams war offen und vertrauensvoll.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

11.3 I_PMApp_7

Projektzielerreichung: Erreichte wichtige Meilensteine wurden als Projektteamleistung gewürdigt.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem


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Quelle

11.4 I_PMApp_8

Projektleitung: Projektleitung war für jedes Teammitglied jederzeit erreichbar.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Soziale Systeme – Projektorganisationen – operieren durch Kommunikationen298

Tabelle 31: Messitem PM-Ansatz – Kommunikation II.



Quelle

11.5

Proj

ektm

anag

emen

tans

atz

(PM

A)

I_PMApp_9

Persönliches Feedback im Projekt: Während/am Ende des Projekts habe ich ehrliches, faires und konstruktives Feedback erhalten.

Folge (formativ)

Eigenes Mess-item

12.1 I_PMApp_11

Steuerung des Projekts: Die Steuerung des Projekts erfolgte regelmäßig in Kernteammeetings nach Qualität/Leistung, Zeit und Budget. Bei Abweichungen wurden Gegenmaßnahmen geplant, im Kernteam abgestimmt und durchgeführt.

Folge (formativ)

Eigenes Mess-item

12.2 I_PMApp_12

Projektinitiierung, Closing: Wie schätzen Sie die Beteiligung (Anwesenheit, Engagement) aller Projektteammitglieder an zentralen Projektveranstaltungen wie Kick-off-Meeting bzw. beim Projekt Closing und Lessons Learned Workshops ein?

Folge (formativ)

Eigenes Mess-item

12.3 I_PMApp_13

Regelmäßige Projektkommuni-kation: Wie schätzen Sie die Ausprägung der Projektkommu-nikation ein, in der der Stand des Projekts mit dem Projektteam in z. B. Statusmeetings, Abstim-mungsmeetings etc. regelmäßig diskutiert wurde.

Folge (formativ)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Soziale Systeme – Projektorganisationen – existieren durch operieren von Kommunikationen299

298 Vgl. Luhmann 1987, S. 191 ff. 299 Vgl. Luhmann 1987, S. 203 ff.


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3.8.4 Entscheidung – Operationalisierung im sozialen System

Entscheidungen setzen Erwartungsstrukturen des sozialen Systems voraus. Die lebensweltliche Definition von Entscheidungen ist die Auswahl zwischen mehreren Alternativen und die Hinterfragung der Konditionen des Entschei-dungsergebnisses. Luhmann spricht von Entscheidung, „… wenn und so-weit die Sinngebung einer Handlung auf eine an sie selbst gerichtete Erwar-tung reagiert.“300

Wenn Handlungen mit den Erwartungen konform gehen, ist somit keine Entscheidung vonnöten. Entscheidungssituationen entstehen, wenn eine rekursive Ausrichtung der Handlung oder der Nichthandlung auf die Erwar-tung erfolgt. Erst dann werden durch Erwartungen Alternativen in der Form von Übereinstimmung oder Abweichung der Handlung mit der Erwartung erzeugt, und es kommt zu einer Entscheidungssituation, in der „jemand“ entscheiden muss. Obwohl an dieser Stelle offen bleibt, ob der Handelnde selbst entscheidet, d. h. sinnstiftend wirkt, oder ein Beobachter.

Es besteht demnach eine gewisse Relativität, ob es sich bei den Erwartun-gen um die eigenen Erwartungen oder um die von anderen oder kollektive Erwartungshaltung geht. Unabdingbar ist, so Luhmann, dass die Sinnstif-tung mit in den Erwartungsbezug aufgenommen wird, „… dass man also handelt, weil es erwartet wird. […] ein Handeln, das zur Routine wird, ver-liert den Charakter einer Entscheidung“301.

Die in dieser Arbeit als Theorieangebot zugrunde gelegte Theorie der sozia-len Systeme nach Luhmann wirft die Frage auf, wie Organisationen, also auch temporäre Organisationen wie Projekte, entstehen und sich durch Autopoiesis, also das Prozessieren von Kommunikation an Kommunikation, selbstreferenziell erhalten. Hier wird der Ansatz von Luhmann deutlich, dass dann Projektorganisationen entstehen, wenn Entscheidungen kommuniziert werden: „ […] wenn es zur Kommunikation von Entscheidungen kommt […]“302.

Folgen wir dem Gedanken von Luhmann des so operativ geschlossenen Systems Projektorganisation weiter, so sind alle vom sozialen System – der 300 Luhmann 1987, S. 400. 301 Luhmann 1987, S. 401. 302 Luhmann 2011, S. 63.


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Projektorganisation – getroffenen Entscheidungen auf Entscheidungen zu-rückzuführen. Dies vorausgesetzt und im Lichte des autopoietischen Pro-zessierens von Entscheidungen an Entscheidungen der Projektorganisation betrachtet, macht deutlich, dass auch die Bildung einer Projektorganisation sowie die Bestellung von Projektteammitgliedern in die Projektorganisation als eine Entscheidung, die kommuniziert wird, beschrieben werden muss. Dabei ist hervorzuheben, dass eine Entscheidung nur kommunizierbar im Sinne von Information, Mitteilung und Verstehen ist, wenn die ausgeschlos-senen anderen Möglichkeiten mit in die Kommunikation implementiert wer-den, da ansonsten der Schritt Verstehen unmöglich würde, da nicht erkenn-bar ist, dass es sich um eine Entscheidung handelt.303

In der Literatur wird die Entscheidung als Wahlakt bezeichnet, die die Ent-scheidung als Handlung einer Person zurechnet, da die Entscheidung so-zusagen ausgeführt wird, also dass jemand entscheidet. Luhmann wirft bei der Bezeichnung der Entscheidung als Handlung einige Fragen auf und kommt zu dem Schluss, dass das Verhältnis von Handeln und Entscheiden im Unklaren oder zumindest in der Diskussion streitig bleibt.304

Um den Luhmann’schen Entscheidungsbegriff für den Fortgang dieser Ar-beit fruchtbar zu machen, wird auf eine durch Luhmann erweiterte Bezeich-nung der Handlung als Beobachtung zurückgegriffen. Danach ist von einer Beobachtung die Rede, wenn eine Unterscheidung stattgefunden hat, um eine Alternative und nur diese eine zu bezeichnen. Beobachten bezeichnet also die bezeichnende Unterscheidung selbst. Anders ausgedrückt, kann, wenn etwas beobachtet wird, anderes nicht beobachtet werden und somit ein Paradoxon erzeugt wird, da „jede Beobachtung […] Beobachtetes und Nichtbeobachtetes“305 erzeugt.

Die folgende Tabelle 32 gibt die Indikatoren an, die den Begriff Entschei-dung nach Luhmann als Letztelement der Kommunikation formativ opera-tionalisieren.

303 Vgl. Luhmann 2011, S. 64. 304 Vgl. Luhmann 2011, S. 124. 305 Luhmann 2011, S. 126.


- 138 -

Tabelle 32: Messitem Projektmanagementansatz – Entscheidungen als Letztelemente der Kommunikation.



Quelle

2.2

Proj

ektm

anag

emen

tans

atz

(PM

A)

I_PMApp_1

Entscheidungskompetenz (Empowerment, Verhandlungs- und Entscheidungsmandat) des Projektteams.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

12.12 I_PMApp_22

Entscheidungen: Am Ende eines Projektteam Meetings (Kick-off-Meeting, Jour fixe, TelCo, Controlling Workshop, etc.) wurden Beschlüsse (Entscheidungen) über die weitere Vorgehensweise im Projekt im Team gefasst und dokumentiert.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Entscheidungen sind die Letztelemente der Kommunikation306

3.8.5 Reduktion von Komplexität – Operationalisierung im sozialen System Projekt

3.8.5.1 Reduktion von Komplexität im Projekt durch Aufbau von Komplexität

Um die theoriegeleitete Operationalisierung der Komplexitätsreduzierung vollziehen und indizieren zu können, ist die Frage nach der Komplexität und ihrer Reduzierung durch soziale Systeme im Luhmann’schen Sinne not-wendig: Komplexität ist die Summe der möglichen Geschehnisse und die Status, die in der Welt auftreten können. Dabei fängt Komplexität dann an, wenn etwas mindestens zwei Zustände annehmen kann. Der Komplexitäts-grad steigt, je mehr Dinge mehrere Zustände annehmen können und sich somit die Anzahl der möglichen Relationen erhöht.307 Es ist einsichtig, dass das menschliche Bewusstsein der Verarbeitung dieser maximalen Komple-xität nicht gewachsen ist, da uns anthropologische Grenzen der menschli-chen Fassbarkeit und Verarbeitbarkeit entgegenstehen. Es besteht also ei-ne Differenz zwischen der Komplexität der Welt und der menschlichen Möglichkeit, diese zu verarbeiten. Nach Luhmann übernehmen soziale Sys- 306 Vgl. Luhmann 1987, S. 399 ff. 307 Vgl. Luhmann 1987, S. 46.


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teme, im Sinne dieser Arbeit auch Projektorganisationen, die Aufgabe, Komplexität zu reduzieren. Soziale Systeme reduzieren die Komplexität durch Ausschluss von Alternativen, was einleuchtet, da nicht alle Ereignisse und Zustände in der Welt gleichzeitig im sozialen System vorkommen kön-nen, da ansonsten kein Komplexitätsgefälle bestehen würde. Dabei markiert die Grenze zwischen System und Umwelt den Punkt der reduzierten Kom-plexität des Systems von innen und der höheren Komplexität der äußeren Umwelt. D. h., die Umwelt des sozialen Systems ist immer komplexer als das soziale System selbst. Durch das Komplexitätsgefälle und der Ausbil-dung dieser Grenze konstituiert sich das soziale System durch das laufende prozessieren von Kommunikationen.

Um dieses Komplexitätsgefälle zwischen Umwelt und sozialem System ausbilden zu können, muss das soziale System – das Projekt, die Projekt-organisation – selbst Komplexität aufbauen, um z. B. auf sich verändernde Umweltgeschehnisse reagieren zu können. Dabei steigt mit dem Grad der Eigenkomplexität des sozialen Systems – hier Projekt –, auch die Möglich-keit, in angemessener Form auf Änderungen in der Umwelt reagieren zu können. „Nur Komplexität kann Komplexität reduzieren.“308 Dabei bestimmt der eigene Grad der Komplexität, wie viel Komplexität aus der Umwelt für das soziale System erfassbar ist. Kein Projekt kann die gesamte Komplexi-tät der Umwelt – Komplexität der Welt – erfassen. Die Fähigkeit des sozia-len Systems, Komplexität zu erfassen und zu reduzieren, hängt also nach Luhmann von dem Grad der Eigenkomplexität ab. Um diese theoretische Betrachtung der Komplexität für diese Arbeit im Allgemeinen und für die Projektorganisation als soziales System im Besonderen zu verdeutlichen, können z. B. durch Projektmanagementmethoden wie dem Projektstruktur-plan nachvollzogen werden, dass mit dem Projektstrukturplan eine Eigen-komplexität aufgebaut wird, um die Komplexität der Umwelt zu reduzieren. Auch weitere PM-Methoden, wie z. B. die Analysen des zeitlichen, sachli-chen und sozialen Projektkontexts, dienen, im Lichte des PM-Ansatzes der sozialen Systeme betrachtet, der Steigerung der Eigenkomplexität des Pro-jekts um die Umweltkomplexität reduzieren zu können.

Die folgende Tabelle 33 zeigt das formative Messitem zur Reduzierung der Komplexität.

308 Vgl. Luhmann 1987, S. 49.


- 140 -

Tabelle 33: Messitem PM-Ansatz – Reduktion von Komplexität.



Quelle

12.14

Proj

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anag

emen

t-an

satz

(P

MA)

I_PMApp_24

Reduzierung von Komplexität: Die eingesetzten IT, Projekt-management-Tools, -Methoden und -Prozesse während des Projektverlaufes des Bid-Projektes haben maßgeblich dazu beigetragen, die Kom-plexität im Projekt zu beherr-schen.

Folge (formativ)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Reduktion von Komplexität durch Aufbau von Komplexität309

3.8.5.2 Reduktion von Komplexität im Projekt durch Sinn

Ein weiterer Begriff der Luhmann‘schen Theorie, der ebenfalls in Zusam-menhang mit der Reduzierung von Komplexität im Rahmen dieser Arbeit steht, ist der Begriff „Sinn“. Lebensweltlich gesehen wird Sinn verwendet, um einen bestimmten Zweck oder ein bestimmtes Ziel zu bezeichnen. Bei-spielsweise ist das eine oder andere Projektziel zu erreichen, da es sinnvoll ist oder Sinn ergibt, einen zweckdienlichen Zustand zu erreichen.

In der Theorie Luhmanns von den sozialen Systemen wird der Begriff Sinn abweichend von der Norm verwendet. Luhmann definiert psychische Sys-teme und soziale Systeme als Sinn konstituierende und verwendende Sys-teme.310 Das konstitutive Moment von Sinn ist die Unterscheidung von Ak-tuellem und Möglichem. Das, was im Sinnverlauf momentan betrachtet wird verliert seine Aktualität und verweist auf weitere Möglichkeiten. Luhmann bezeichnet Sinn also als das ständige Prozessieren und Neukomponieren der Unterscheidung von Aktuellem und Möglichem – mithin als das andau-ernde Aktualisieren von Alternativen. Wird das Gesagte auf den Kontext der vorliegenden Arbeit übertragen, so bedeutet das für soziale Systeme – Pro-jekt – und psychische Systeme – Projektmitarbeiter –, dass das Bewusst-sein der Projektmitarbeiter Gedanken an Gedanken prozessiert, wobei die Aktualität des Inhalts des Gedankens abnimmt. Der momentane Gedanke hat eine bestimmte Intention und diese Intention zeigt weitere Alternativen auf, die erlebt werden können. Es kann beispielsweise gedacht werden Ich

309 Vgl. Luhmann 1987, S. 49. 310 Vgl. Luhmann 1987, S. 92 ff.


- 141 -

muss noch den Projektbericht schreiben. Ich muss noch den Projektbericht schreiben. Ich muss noch den Projektbericht schreiben, was in kurzer Zeit wahrscheinlich langweilig werden würde, weshalb das Bewusstsein ver-sucht, andere Alternativen zu aktualisieren. Dieser Verlauf führt zu einer In-stabilität des Sinnvorgangs. Sinn erzeugt also einen Zwang zur Änderung, da die Aktualität der Intention ständig abnimmt. Luhmann überträgt diesen Vorgang auch auf soziale Systeme – Projektorganisationen. Jede Kommu-nikation des sozialen Systems im Sinne von Information, Mitteilung und Verstehen erfolgt unter einer bestimmten strukturellen Intention. Analog zum Bewusstsein intendiert Kommunikation irgendetwas und zeigt mehrere Alternativen des Anschlusses auf. Auch hier findet ein Verfall der Aktualität statt, sodass weitere Alternativen der Anschlusskommmunikation aktuali-siert und kommuniziert werden müssen: Andernfalls würde das soziale Sys-tem aufhören zu operieren und zu existieren. Es findet also eine Unter-scheidung statt, die eine Anschlusskommunikation aus mehreren Möglichkeiten auswählt, ohne dabei die nicht gewählten Alternativen zu ver-lieren. Sie bleiben erhalten und können ggf. später aktualisiert werden.

Sinn ist somit eine Möglichkeit, mit Komplexität umzugehen, und erlaubt die gleichzeitige Reduktion und Beibehaltung von Komplexität, sodass Sinn ei-nen geschlossenen selbstreferenziellen Vorgang darstellt: „Sinn verweist stets auf weiteren Sinn.“311 Luhmann differenziert drei Dimensionen von Sinn:

1. Die sachliche Dimension, welche qualifiziert, um was es geht wie z. B. Projektziele, Budget, Hauptaufgaben im Projekt, andere parallel laufende Projekte, Unternehmensstrategie etc.

2. Die soziale Dimension, welche angibt, wer auf diese Punkte eingeht wie Stakeholder im Projekt oder Projektumwelten (Personen oder Per-sonengruppen, die vom Projekt betroffen sein können, ein gewisses In-teresse am Projekt haben und die Macht besitzen, Dinge im Projekt zu verändern).

3. Die zeitliche Dimension, die beschreibt, wann etwas sich zuträgt wie die Meilensteinplanung oder Termine und Abläufe im Projekt. 312

Die folgende Tabelle 34 liefert ein formatives Messitem, mit dem die komp-lexitätsreduzierende Wirkung von Sinn erfasst werden soll.

311 Vgl. Neer/Nassehi 2000, S. 74 ff. 312 Vgl. Luhmann 1984, S. 114 ff.


- 142 -

Tabelle 34: Messitem PM-Ansatz – Verarbeitung von Komplexität durch Sinn.



Quelle

12.13

Proj

ektm

anag

emen

t-an

satz

(PM

A)

I_PMApp_23

Sinnhaftigkeit: Mir war zu jedem Zeitpunkt im Projekt klar, warum TDU das Projekt durchführt und welchen Wert es für das TDU hat. Folge

(formativ) Eigenes

Messitem

Operationalisierung: Verarbeitung von Komplexität in Form von Sinn durch fort-laufendes Prozessieren der Differenz von Aktualität und Möglichkeit313

3.8.5.3 Reduktion von Komplexität im Projekt durch Vertrauen

In Projekten als soziale Systeme wird durch die Vielzahl an Möglichkeiten der Projektteammitglieder, aber auch der Projektumwelten, zu jedem Zeit-punkt beliebige Handlungen auszuführen, eine nahezu unsteuerbare Kom-plexität erzeugt. Es besteht die Anforderung, im Hier und Jetzt zu handeln, also zu entscheiden, und es bleibt wenig Zeit zu schauen, was andere ent-schieden haben zu tun, um sich daran komplexitätsreduzierend orientieren zu können.

Wenn hingegen auf ein zukünftiges Handeln anderer vertraut werden wür-de, dieses Handeln aber im Ergebnis erst in der Zukunft feststellbar ist, dann würde dieses Vertrauen eine komplexere Rationalität erzeugen – mit-hin Komplexität in der gegenwärtigen Entscheidungs- bzw. Handlungssitua-tion reduzieren. Wenn das Vertrauen besteht, an dem Projektergebnis, dem Projekterfolg in der Zukunft beteiligt zu werden (hier kann z. B. an Beloh-nungen der Projektteammitglieder gedacht werden), kann man sich in der Gegenwart auf eine Zusammenarbeit im Projekt einlassen, auch wenn sich der Erlös dieser Zusammenarbeit noch nicht unmittelbar erschließt.

Es ist also ein Sich-Darauf-Verlassen notwendig, dass z. B. andere Pro-jektmitarbeiter innerhalb des Projekts abgestimmt handeln oder nicht han-

313 Vgl. Kneer/Nassehi 2000, S. 80.


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deln. Luhmann führt dazu aus, dass sich Vertrauen auf eine kritische Alter-native bezieht, die entschieden wird, bei der, wenn der Schaden eintritt, im Falle des Vertrauensbruchs möglicherweise größer ist als der Vorteil, der aus dem Vertrauensbeweis gezogen wird. Die Selektivität des Handelns anderer wird deutlich und berücksichtigt, indem mit der Möglichkeit eines Schadens gerechnet wird und man dabei aber zuversichtlich ist, dass dieser nicht eintreten wird. Komplexität wird also durch Vertrauen reduziert, indem Handlungsalternativen durch Vertrauen zum Tragen kommen, die ohne Ver-trauen nicht ausgewählt worden wären.314

In komplexer werdenden Organisationsstrukturen, zu denen auch Projekt-organisationen gehören, die als soziale Systeme eine gewisse Eigenkom-plexität aufbauen müssen, um Komplexität der Projektumwelten zu begeg-nen und zu reduzieren, schlägt Luhmann die Einführung von Rollen, wie z. B. übertragen auf das Projekt, Projektleiterrolle und Projektauftraggeberrolle vor, die durch Vertrauen Unsicherheiten im Zeit-punkt der Handlungsentscheidung reduzieren. Auch werden Projektleiter nicht anhand von Leistungsstandards gesteuert, sondern am Projekterfolg gemessen. Ob ein Projekt Erfolg haben wird, kann in der Gegenwart aber nicht gesagt oder abgeschätzt werden, da dies erst nach erfolgter Handlung beurteilt werden kann, obwohl bereits ein Engagement des Projektleiters im Sinne von Projektleitung notwendig ist. Dem Projektleiter wird also ein Ver-trauensvorschuss gewährt, dass sich der Projekterfolg in der Zukunft ein-stellen wird. Der Projektauftraggeber setzt den Projektleiter ein und stattet ihn mit Kompetenzen und Befugnissen wie Projektbudget, Projektpersonal-ressourcen etc. aus. Die Komplexität wird dadurch verteilt und reduziert. Dem Projektleiter wird durch den Projektauftraggeber vorläufig vertraut, dass er eine diffizile Lage im Projekt mit Erfolg bewältigen wird. Durch die-ses vom Projektauftraggeber entgegengebrachte Vertrauen hat der Projekt-leiter eine erhöhte Chance, de facto erfolgreich zu sein.315 Warum und auf welcher Basis Vertrauen geschenkt wird, ist bis dahin nicht begründbar. Si-cherlich werden Gründe anführbar sein, warum wir in dem einen Fall Ver-trauen geschenkt haben und in einem anderen Fall verwehrt haben. Dieses ist im Sinne von Luhmann keine Begründung, sondern erfüllt höchstens den Zweck der Selbstachtung und sozialen Rechtfertigung desjenigen, der Ver-trauen geschenkt hat316, sodass Vertrauen letztendlich relativ unabhängig von eigenen Erfahrungen und Einstellungen ist. Vielmehr verweist Luhmann

314 Vgl. Luhmann 2000, S. 28 ff. 315 Vgl. Luhmann 2000, S. 31. 316 Vgl. Luhmann 2000, S. 31.


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auf die in der Lerntheorie verortete „Generalisierung“ hin, die eine Begrün-dung für das Zustandekommen einer Vertrauensebene sein kann. Es wer-den Erfahrungen und durch Vertrauen erworbene Beurteilungen verallge-meinernd auf gleichartige Sachverhalte übertragen. Vertrauen wirkt somit generalisierend auf Erwartungen. Durch diese Subjektivierung, der Verlage-rung oder zumindest Teilverlagerung der Problematik von innen nach außen beschreibt Luhmann zum einen Lernvorgang und zum anderen eine sym-bolhafte Verankerung des Ergebnisses in der Projektumwelt. Dieses zu En-de gedacht, führt dazu, dass Vertrauen gelernt werden muss und nicht durch eine Ansammlung von spezifischen Umwelteindrücken begründet werden kann. Auch in der Projektorganisation und Projektumwelt können dann persönliche Anbahnung von Zusammenarbeit „… als Erproben und Lernen von Vertrauensbeziehungen gedeutet werden.“317 Dieses zuende gedacht führt dazu, dass soziale Systeme – also auch Projektorganisatio-nen – Vertrauen lernen können und die Projektgemeinschaft – das Projekt-team – quasi eine Sozialisierungsfunktion der Projektteammitglieder auf das Projekt erfüllt.318

Durch die Beschreibung des Vertrauens in dieser Art offenbart sich auch eine Problematik, wie Vertrauen in die Projektumwelt reflektiert wird. Men-schen, denen man vertraut, wie einem Projektleiter oder Projektauftragge-ber, werden als Symbolfiguren durch Reflexion des Vertrauens in die Um-welt wahrgenommen. Jedes Ereignis im Projektverlauf wird vor dem Hintergrund der „Vertrauensfrage“ registriert und bewertet. In Bezug auf die Vertrauenssituation bekommen dann Einzelereignisse symbolischen Cha-rakter und haben als belastbare Stichprobenergebnisse eine große verall-gemeinernde Wirkung für das gesamte Projekt. Beispielsweise kann eine Lüge des Projektleiters gegenüber dem Projektteam das Vertrauen nachhal-tig zerstören, sodass eine fortgesetzte Zusammenarbeit zum Erliegen kommt.319 Auch hier kann als Beispiel die Projektorganisation angeführt werden, die aus Projektleiter, Projektauftraggeber und Fachexperten be-steht. Die technischen Möglichkeiten bei Projekten von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen sind so komplex, dass Projektleiter diese kaum steuern könnten: Sie sind auf das Vertrauen derjenigen angewiesen, die die technische Komplexität beherrschen. Die Projektleiter steuern in der Praxis daher nicht selbst die technischen Fakten, sondern ihr Vertrauen in die Leis-tungsfähigkeit der Fachexperten. Da die Projekteiter quasi gezwungen sind,

317 Vgl. Luhmann 2000, S. 34. 318 Vgl. Luhmann 2000, S. 35. 319 Vgl. Luhmann 2000, S. 36.


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sich auf ihre Fachexperten zu verlassen, ist dieses Vertrauenssystem sehr fragil und empfindlich gegenüber unaufrichtigen Handlungen oder als solche durch die Fachexperten wahrgenommenen Signale. Diese können dann mit Sanktionen wie z. B. Vertrauensentzug reagieren. Die Projektwirklichkeit ist für eine direkte Kontrolle der Fachexperten durch die Projektleitung viel zu komplex. Daher wird auf ein Set von Indizien zurückgegriffen, z. B. Projekt-zieleplan, Meilensteintrendplan, Projektleistungsplan etc., die über eine zyk-lische Überprüfung symbolhaft Auskunft darüber geben, ob die Fortsetzung des Vertrauens in bestimmte Fachexperten mit Schlüsselfunktionen im Pro-jekt noch gerechtfertigt ist.320 Die folgende Tabelle 35 liefert ein Messitem zur Reflexion von Vertrauen, um Komplexität zu reduzieren.

Tabelle 35: Projektmanagementansatz – Vertrauen Reduktion von Komplexität.


Quelle

2,4

Proj

ektm

anag

emen

t-an

satz

(PM

A)

I_PMApp_2

Vertrauen innerhalb des Projektteams

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Operationalisierung: Vertrauen als ein Mittel zur Reduktion von Komplexität321

Zur Verdeutlichung der Operationalisierung ist mit der folgenden Abbildung 29 der betreffende Ausschnitt des Online-Fragebogens mit den Ratingska-len im Hinblick auf „Wichtigkeit“ und „Umsetzungsgrad“ dargestellt.

320 Vgl. Luhmann 2000, S. 37. 321 Vgl. Luhmann 2009, S. 27 ff.


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Abbildung 29: Fragebogenausschnitt – Operationalisierung Komplexitätsreduzierung durch

Vertrauen.

völlig

unw

icht

ig

etw

as w

icht

ig

eher

wic

htig

ziem

lich

wic

htig

sehr

wic

htig

extre

m w

icht

ig

k. A

. kei

ne A

ntw

ort

sehr

sch

wac

h

schw

ach

ausr

eich

end

befri

edig

end

gut

sehr

sta

rk

k. A

. kei

ne A

ntw

ort

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

$ $ $ $ $ $ $ Vertrauen innerhalb des Projektteams $ $ $ $ $ $ $


Projektteam

Wichtigkeit

Leistungsgrad/ Umsetzungsgrad/

Übereinstimmungsgrad (TDU)


- 147 -

3.9 Messitems zum exogenen Konstrukt Kundenprojektintegration (CPI)

Im Kapitel 3.9 dieser Arbeit konnten erste Ansätze aufgezeigt werden, wie die theoretische Konstruktion der Kundenprojektintegration (CPI) operatio-nalisiert werden kann. Das wettbewerbsvorteilsbildende Potenzial ist ent-standen, indem interne Prozessinformationen vom Kundenprojektteam zum Projektteam des Unternehmens geflossen sind. Legen wir den Luh-mann‘schen Ansatz der Kommunikation zugrunde322, so wird deutlich, dass der Fluss von Informationen durch den Dreiklang der Kommunikation von Information, Mitteilung und Verstehen getragen wird, also im übertragenen Sinne diskursive und narrative Wissensgenerierungsprozesse induziert und prozessiert werden. Damit ist ein exogener Einflussfaktor für die Nutzung von Projektwissen hypothetisch vorhanden und theoretisch begründet.

Bei der Operationalisierung der CPI kommt es also darauf an, inwieweit Un-ternehmen in der Lage sind, die Kundenprojektteammitglieder in die Pro-jektkommunikationssituationen und Prozesse zu integrieren und die Kom-munikationen mit Information, Mitteilung und Verstehen im Projektteam zu prozessieren. Die in der folgenden Tabelle 36 aufgeführten Indikatoren sol-len das Konstrukt CPI formativ repräsentieren.

Tabelle 36: Kundenprojektintegration – Messitems I.



Quelle

4.2

Kund

enpr

ojek

tinte

grat

ion

(CPI

)

I_CustInt_1 Qualifikation und Integration der Mitarbeiter nach der Personalübernahme

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

10.0 I_CustInt_2 Zusammenarbeit und Interaktion mit dem Kunden auf allen Ebenen in diesem Projekt

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

10.1 I_CustInt_3 Kommunikation Kunde - Supplier: Kommunikation zwischen Supplier Account Management und dem Kunden

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

10.2 I_CustInt_4 Eskalationsprozess: Definierter Eskalationsprozess, der in diesem Projekt seine Funktion erfüllte

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

10.3 I_CustInt_5 Verhandlungsprozess: Folge Eigenes

322 Vgl. Kapitel 3.8.3 dieser Arbeit.


- 148 -



Quelle

Strukturierter Verhandlungsprozess, der seine Funktion im Projekt erfüllte

(formativ) Messitem

10.5 I_CustInt_6

Qualität der Kundeninformationen: Die Informationen, die das Projektteam vom Kunden bekommen hat, hatte Qualität.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

Tabelle 37: Kundenprojektintegration – Messitems II.



Quelle

10.6

Kund

enpr

ojek

tinte

grat

ion

(CPI

)

I_CustInt_7

Einbeziehung des Kunden in das Projekt: Der Supplier sorgte in diesem Projekt für die Möglichkeit, den Kunden mit in die Lösung bzw. Erstellung der Lösung einzubeziehen (z. B. Bid, Due Diligence, Transition & Transformation, Future Mode of Operation, etc.).

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

10.7 I_CustInt_8

Unterstützung seitens des Top Managements: Das Projektteam vom Supplier wurde vonseiten des Top Managements von Supplier in diesem Projekt unterstützt, indem u. a. auch Schnittstellen zum Top Management des Kunden geschaffen wurden.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem

11.2 I_CustInt_9

Projektteam externe Kommunikation: Die Kommunikation mit den Ansprechpartnern des Kundenteams war offen und vertrauensvoll.

Folge (formativ)

Eigenes Messitem


- 149 -

3.10 Messitem zum Konstrukt Diskursives Projektwissen (DPW)

Wird über die Einflussfaktoren für die Nutzung von Projektwissen nachge-dacht und die Frage gestellt, welche dieser Faktoren besonders die Nut-zung von diskursivem Projektwissen befördern könnten, treten unter Be-zugnahme auf Kapitel 2.2 dieser Arbeit, die Initiierungsfunktion und die Kopplungsfunktion hervor.323

Daher ist bei der Findung der Indikatoren, die das diskursive Projektwissen auf der Beobachtungsebene repräsentieren, darauf zu achten, dass die In-dikatoren die Initiierung von reflektiven, selbstreferenziellen Wissensdiskur-sen zur Generierung diskursiven Wissens reflektieren, da reflektive Wis-sensdiskurse, die durch interne Prozessinformationen des Kunden gespeist werden,324 einzigartig sind und schon aus dieser Perspektive theoretisch a priori eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen begründen.

Weiterhin müssen die Messindikatorvariablen die Kopplungsfunktion reflek-tieren, da darüber eine operative Verbindung zu den gesellschaftlichen Wis-senssystemen wie dem wissenschaftlichen, dem ethischen, dem ökonomi-schen, juristischen und künstlerischen Wissen hergestellt wird. Durch diese Verbindung werden dann wiederum reflexive Wissensdiskurse über den Output der gesellschaftlichen Wissenssysteme geführt, was im Ergebnis dem diskursiven Projektwissens gleich kommt.

Die nachfolgenden Tabellen stellen die definierten Indikatoren, die der theo-retischen Fundierung des diskursiven Projektwissens in dieser Arbeit folgen, dar. Das in der folgenden Tabelle definierte Messitem 9.0 reflektiert zum einen die Fähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, den Kunden in die Projektorganisation zu integrieren, sodass kundeninterne Prozessinformationen als Basis eines reflexiven Diskurses vom Kunden zum Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, im Weiteren aus Grün-den der Anonymitätsverpflichtung Supplier genannt, fließen, und zum ande-ren, dass der Supplier die Fähigkeit besitzt, reflexive Diskurse zu initiieren und in Gang zu halten, was den Ansatz des Doppel-Loop-Lernens325 unter-stützt.

323 Vgl. Geiger 2005, S. 277. 324 Vgl. Kapitel 2.6 dieser Arbeit. 325 Vgl. Argyris/Schön 1996, S. 22.


- 150 -

Tabelle 38: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen basierend auf externen Prozessinformationen.


Quelle

9.0

Dis

kurs

ives

Pro

jekt

wis

sen

(DPW

)

I_DiscPK_2

Lernen vom Kunden: Das Projekt wurde vom Supplier so organi-siert, dass Lernen vom Kunden möglich wurde.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Organisatorische Fähigkeit des Technologie- und Dienst-leistungsunternehmens (Supplier), reflexive, selbstreferen-zielle Wissensdiskurse zur Generierung diskursiven Projektwissens, welches auf internen Prozessinformationen des Kunden basiert, zu initiieren.326

Das folgende Messitem 9.4 zum Konstrukt Diskursives Projektwissen reflek-tiert die Fähigkeit von Unternehmen, die organisatorischen Voraussetzun-gen zu schaffen, damit reflexive Wissensdiskurse unter Kollegen initiiert und prozessiert werden können.

Tabelle 39: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen basierend auf Erfahrungen von Kunden und/oder Kollegen.


Quelle

9.4

Dis

kurs

ives

Pr

ojek

twis

sen

(DPW

)

I_DiscPK_3

Persönliche Informationsbasis für die Arbeit im Projekt: Projekt-aufgaben/Arbeitspakete, z. B. Erstellung von Lösungen, Konzepten, Projektpläne etc., konnten auf der Grundlage von persönlichen Gesprächen mit dem Kunden und/oder Kollegen erledigt werden.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Initiierung von reflexiven, selbstreferenziellen Wissens-diskursen zur Generierung diskursiven Wissens, welches einzigartig ist und daher Wettbewerbsvorteile begründet327

326 Vgl. Geiger 2006, S. 278 ff. 327 Vgl. Geiger 2006, S. 298.


- 151 -

Das Messitem 9.6 reflektiert die organisatorischen Fähigkeiten der Unter-nehmen, durch institutionalisierte Systeme reflexive Wissensdiskurse im sozialen System Projektorganisation zu initiieren und zu prozessieren.

Tabelle 40: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen auf der Basis von reflexiven Wissensdiskursen des sozialen Systems.


Quelle

9.6

Dis

kurs

ives

Pro

jekt

wis

sen

(DPW

)

I_DiscPK_4

Lessons Learned: Im Projekt-verlauf wurden ein oder mehrere moderierte Lessons-Learned-Workshops mit allen Projekt-teammitgliedern durchgeführt und Projekterlebnisse aus ver-schiedenen Perspektiven der Projektteammitglieder (Technik, Delivery, HR, Commercial, PL etc.) berichtet und daraus gezo-gene Erkenntnisse gemeinsam im Team kritisch-konstruktiv bewertet.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Initialisierung selbstreferenzieller Wissensdiskurse zur Generierung diskursiven Projektwissens328

Das Messitem 9.10 reflektiert die Fähigkeit von Technologie- und Dienstleis-tungsunternehmen, eine Kopplungsfunktion zu fremdreferenziell gewonne-nen anderen Wissensbeständen herzustellen und diese einem reflexiven Wissensdiskurs innerhalb des sozialen Systems – Projektorganisation – zu-zuführen.

Tabelle 41: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen auf der Basis fremdreferenziell gewonnenen Wissens anderer Unternehmen.


Quelle

9.10

Dis

kurs

ives

Pr

ojek

twis

sen

(DPW

)

I_DiscPK_5

Benchmarking: In dem Projekt hat der Supplier für die Lösungs-gestaltung Benchmarks heran-gezogen und im Projektkernteam diskutiert.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

328 Vgl. Geiger 2006, S. 298.


- 152 -


Quelle

Operationalisierung: Kopplungsfunktion zu fremdreferenziell generiertem diskursiven Projektwissen aus fremdreferenziellem Wissen anderer Unternehmen329

Das Messitem 9.11 repräsentiert die Fähigkeit von Technologie- und Dienst-leistungsunternehmen, eine Kopplungsfunktion zu Wissensbeständen aus-zuüben, die aus dem Risikomanagement der Unternehmen stammen und diese innerhalb des sozialen Systems einer reflexiven Prüfung im Diskurs unterziehen, um daraus neues diskursives Projektwissen zu generieren.

Tabelle 42: Messitem zur Messung des Konstrukts Diskursives Projektwissen auf der Basis fremdreferenziell gewonnenen Projektwissens aus dem Risikomanagement.



Quelle

9.11

Dis

kurs

ives

Pr

ojek

twis

sen

(DPW

)

I_DiscPK_6

Risikomanagement: In dem Projekt hat das TDU eine Risikoanalyse durchgeführt und Maßnahmen der Krisenvorsorge und Krisenvermeidung im Projektkernteam geplant.

Folge (reflektiv) Eigenes Messitem

Operationalisierung: Kopplungsfunktion zu fremdreferenziell generiertem diskursiven Projektwissen aus fremdreferenziellem Wissen des Risiko-managements330

3.11 Messitems zum Konstrukt Narratives Projektwissen (NPW)

Zur Findung und Definition der Messitems, die die Einflussfaktoren zur Nut-zung des narrativen Projektwissens mitreflektieren, muss neben der Dar-stellung der Initiierungsfunktion, vergleichbar der Initiierungsfunktion im Hinblick auf das diskursive Projektwissen, die zentralste Reflexionsfunktion bei der Nutzung von narrativem Projektwissens im Rahmen der Operationalisierung aufgezeigt und definiert werden.

329 Vgl. Geiger 2006, S. 299 f. 330 Vgl. Geiger 2006, S. 301.


- 153 -

Soll das narrative Projektwissen genutzt werden und Einflussfaktoren ge-funden werden, die diesen Vorgang begünstigen, ist auf der Beobachtungs-ebene zu formulieren, wie der Entstehungskontext von Projektwissen über-wunden werden kann. In Projekten bzw. in Projektorganisationen werden vorwiegend Antenarrationen prozessiert,331 da es in den in dieser Untersu-chung zugrunde gelegten Vertriebsprojekten um das Design von Lösungen und den Entwurf einer Vertriebsstrategie geht. Das heißt, das über Antenar-rationen generierte narrative Projektwissen entspringt einer konkreten Prob-lemlösungssituation, welches nur in dem Entstehungskontext dieser, der betrachteten Problemlösungssituation, Bedeutung hat. Dieses durch Ante-narrationen generierte Projektwissen kann dann auch als spezifisches, an den Entstehungskontext gebundenes narratives Projektwissen bezeichnet werden. Eine Übertragung des spezifischen narrativen Projektwissens ist nicht ohne Weiteres auf andere Problemsituationen innerhalb der Gemein-schaft, also auch nicht auf andere Projekte in einem Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, übertragbar.

3.11.1 Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Entstehungskontextes vom narrativen Projektwissen (NPW)

An dieser Stelle muss die Qualifizierungsfunktion, die einen möglichen Ein-flussfaktor zur Nutzung des spezifischen narrativen Projektwissens mitreflektiert, ansetzen. Das heißt, es geht zum einen darum, die Antenarra-tionen in der Projektmanagementorganisation eines Unternehmens weiter-zuerzählen, und zum anderen durch organisatorische Maßnahmen zu be-wirken, dass andere Projektorganisationen mit ähnlichen Problemstellungen diese Antenarrationen ausprobieren können, um, bei einer ähnlich gelager-ten Problemstellung, durch das von Antenarrationen generierte spezifische narrative Projektwissen erfolgreich anzuwenden. Ein Einflussfaktor, der für die Nutzung dieses spezifischen narrativen Projektwissens deutlich wird, ist die Fähigkeit der Unternehmen, den Projektorganisationen eine prozessuale und organisatorische Infrastruktur zur Verfügung zu stellen, die den Aus-tausch von Antenarrationen ermöglicht und befördert.

Weiterhin geht es darum, die organisatorischen Voraussetzungen zu schaf-fen, dass andere Projektorganisationen die Funktionalität und Anwendbar-keit des narrativen Projektwissens auf experimentellem Wege nachvollzie-hen können und die Ergebnisse dieses Funktionstests mit den anderen 331 Vgl. Kapitel 2.2.1 dieser Arbeit.


- 154 -

Communitymitgliedern – andere Projektorganisationen – austauschen kön-nen. Hierbei wäre es wünschenswert, wenn die Funktionserfahrungen mit dem durch Antenarrationen generierten Nnarrativen Projektwissen der Community zurückgespiegelt würden, um im Weiteren eine Orientierung zu geben, inwieweit das eine oder andere narrative Projektwissen zur Lösung anderer, ähnlicher Problemstellungen im Vertriebsprojekt beigetragen hat.332

Die nachfolgende Tabelle liefert das Messitem zur Qualifizierungsfunktion Ablösung des Entstehungskontextes des narrativen Projektwissens.

Tabelle 43: Messitem Qualifizierungsfunktion zur Ablösung des Entstehungskontexts des narrativen Projektwissens.


Quelle

9.1

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_NarrProjKnow_1

Best Practices333: In der Initiierungsphase des Projekts standen nützliche und aufschlussreiche best practices und Informations-sammlungen aus anderen Projekten zur Verfügung, die abgerufen werden konnten.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Qualifizierungsfunktion – Ablösung vom Entstehungs-kontext: Z. B. Betrieb einer Datenbank zur Speicherung von bewerteten (Feedback) Antenarrationen, Enabler-funktion: Durch Bereitstellung von Kommunikationsinfra-struktur werden die Voraussetzungen für experimentelle Evaluation des narrativen Projektwissens geschaffen.334

3.11.2 Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Erzählkontexts vom narrativen Projektwissen (NPW)

Neben der Behandlung der Funktion der Behandlung des Entstehungskon-texts wird eine zweite Qualifizierungsfunktion deutlich, die ebenfalls als Ein- 332 Vgl. Geiger, D., 2005, S. 279. 333 Die Begriff Best Practices wird in der Literatur unterschiedlich diskutiert und es konnte keine

allgemein anerkannte Definition eruiert werden. Daher ist, im Rahmen dieser Arbeit, die Defini-tion von Best Practices des betrachteten Technologie- und Dienstleistungsunternehmens her-angezogen worden, welches Best Practices mit einer Sammlung (Speicherung in einer Daten-bank) von bewährten Planungs- und Handlungspraktiken beschreibt.

334 Vgl. Geiger 2006, S. 278-280.


- 155 -

flussfaktor für die Nutzung des narrativen Projektwissens behandelt werden muss. Dabei handelt es sich um die Behandlung des Erzählkontexts. Die Narrationen, die in einer Community – hier eine Projektcommunity oder Pro-jektteam – erzählt werden, haben nur in dieser Gemeinschaft Geltung und werden als wahr bewertet. Das heißt, außerhalb dieser Projektorganisation hat dieses narrative Projektwissen keine Geltung, weil es nur innerhalb die-ser Gemeinschaft operativ prozesshaft legitimiert wurde. Das lässt zwei Probleme für die Formulierung von Einflussfaktoren für die Nutzung des narrativen Projektwissens deutlich werden.

Zum einen kann das in der einen Projektorganisation generierte narrative Projektwissen auch für andere Projektorganisationen von Bedeutung sein, und zum anderen kann das in der einen Projektorganisation generierte nar-rative Projektwissen in der anderen Projektorganisation bei Anwendung problematische Wechselwirkungen hinsichtlich der Projektprozesse und Vorgehensweisen und Entscheidungen des anderen Projektteams mit sich bringen. Dieses ist auch nachvollziehbar, da, wie bereits in vorangestellten Kapiteln dieser Arbeit ausgeführt, mögliche Widersprüche in der einen Pro-jektorganisation durch die Selbstlegitimationswirkung verdeckt werden und daher in der anderen Projektorganisation, die dieses narrative Projektwis-sen nicht legitimiert hat, die Anwendung des narrativen Projektwissens zu Konflikten führen kann. Daher ist im Sinne der Operationalisierung des Ein-flussfaktors für die Nutzung des narrativen Projektwissens die Aufhebung der Bindung an den Erzählkontext notwendig.

In verschiedenen Projektorganisationen werden jeweils projektspezifische ähnliche Problemlösungen durch die Erzählung von Antenarrationen unter-schiedlicher Erzählkontexte prozessiert. Ein Einflussfaktor der Nutzung des narrativen Projektwissens müsste demnach bewirken, die unterschiedlichen Erzählkontexte anschlussfähig und übertragbar zu machen, mithin eine In-tegrationswirkung der verschiedenen Erzählkontexte zu entfalten.

Diese Integrationsfunktion kann durch organisatorische und personelle In-tegrationsmaßnahmen dargestellt werden. Bei den sog. Grenzobjekten handelt es sich um Objekte, die in der Lage sind, ein gemeinsames Ver-ständnis der unterschiedlichen Projektorganisationen bezüglich des Grenz-objekts herzustellen. Grenzobjekte werden also in beiden Projektorganisati-onen verwendet und ein gemeinsames Verständnis darüber entwickelt. Damit ein Grenzobjekt zwischen zwei Projektorganisationen wirksam wer-den kann, hat Carlile335 drei Eigenschaften empirisch isoliert, die Grenzob-

335 Vgl. Carlile 2002, S. 442-455.


- 156 -

jekte erfüllen müssen. 1. Es muss eine gemeinsame Sprache gegeben sein, damit in Bezug auf das Grenzobjekt verwendete Begriffe ein gemeinsames Verständnis befördern, was z. B. durch gemeinsame Qualifizierungspro-gramme (wie eine gemeinsame Projektmanagement-Qualifizierung) erreicht werden kann. 2. Ein Grenzobjekt muss den beiden Projektorganisationen ermöglichen, die Sichtweise der jeweils anderen Projektorganisation bezo-gen auf das Grenzobjekt kennenzulernen. 3. In der Diskussion und Reflexi-on der unterschiedlichen Sichtweisen bezogen auf das Grenzobjekt kann dann eine Adaptierung des narrativen Projektwissens der jeweiligen Pro-jektorganisation erfolgen.336 Das bedeutet, dass eine Integration der Erzähl-kontexte stattfindet.

Es können, nach Carlile, dafür vier geeignete Grenzobjekttypen unterschie-den werden. Zum einen kann es sich um gemeinsam genutzte Speicherme-dien wie Verzeichnisse und Datenbanken handeln, in denen auch über eine gemeinsame Syntax ein gemeinsames Verständnis über Inhalte zugrunde liegt. Zum anderen kann mittels standardisierter Prozesse und Methoden der Austausch über Unterschiede und Gemeinsamkeiten unterschiedlicher Vorgehensweisen befördert werden.337

Auch sind Modelle, Zeichnungen und Simulationen als Grenzobjekte nutz-bar, da hier besonders gut unterschiedliche Sichtweisen hinsichtlich der Gemeinsamkeiten und Differenzen einer Problemlösung beleuchtet und dis-kutiert werden können. Auch können in der gemeinsamen Reflexion am Grenzobjekt Widersprüche transparent gemacht werden, die ansonsten im narrativen Projektwissen der jeweiligen anderen Projektorganisation durch den Selbstlegitimationseffekt verborgen bleiben würden.

Zusammenfassend ist festzustellen, dass ein Einflussfaktor zur Nutzung des narrativen Projektwissens, als organisatorische Maßnahme, die Einrichtung von Grenzobjekten und ein Austausch der verschiedenen Projektorganisati-onen (verschiedene Communities) entlang der Grenzobjekte zu sein scheint. Damit verbunden wäre dann gleichzeitig der Austausch unter-schiedlicher best practices der Projektorganisationen.338

Bei den personalen Maßnahmen der Integration der Erzählkontexte formu-liert Brown und Duguid organisationale Rollen wie den „boundary span-ner“339 und „translator“340. Dieses sind organisatorische Rollen, die mit Per-

336 Vgl. Carlile 2002, S. 452. 337 Vgl. Carlile 2002, S. 451. 338 Vgl. Geiger 2005, S. 284. 339 Vgl. Brown/Duguid 2001.


- 157 -

sonen besetzt werden sollen, die im Grenzbereich zweier oder mehrerer Projektorganisationen wirken sollen und damit zu einer Überlappung des narrativen Projektwissens der verschiedenen Projektorganisationen führt. Die boundary spanners, die gleichzeitig in verschiedenen Projektorganisati-onen tätig wären, würden für den Austausch des narrativen Projektwissens unter den Projektorganisationen sorgen. Die „boundary spanner“ oder auch als „Knowledge Broker“ bezeichnet, fungieren als Bindeglied zwischen den Projektorganisationen. Sie sind dort als Mitglied der jeweiligen Community akzeptiert und daher mit den unterschiedlichen Erzählkontexten vertraut.

Die Rolle des „Translators“ ist anders gelagert. Die organisatorische Rolle „translator“ würde mit Personen besetzt, die nicht Mitglied der jeweiligen Projektorganisation (Community), aber mit den spezifischen Entstehungs- und Erzählkontexten vertraut sind. So kann der translator für die verschie-denen Perspektiven der Problemlösung ein Verständnis entwickeln, um dann zwischen den Communities (Projektorganisationen) vermitteln zu kön-nen. Um diese Vermittlungsleistung vollbringen zu können, ist das Vertrau-en von beiden Projektorganisationen in die Fähigkeiten des „Translators“, die unterschiedlichen Perspektiven auch übersetzen und vermitteln zu kön-nen, notwendig. Der „translator“ sollte dabei eine gewisse Unabhängigkeit besitzen und nicht verdächtig sein, nur das spezifische Interesse einer Community (Projektorganisation) zu unterstützen.341

Die nachfolgende Tabelle 44 liefert das Messitem hinsichtlich der Qualifizie-rungsfunktion – Ablösung des Erzählkontextes des narrativen Projektwis-sens.

Tabelle 44: Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Erzählkontextes des narrativen Projektwissens.


Quelle

9.2

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_NarrProjKnow_2

Lernen im Projekt: Es standen Ansprechpartner aus der Organisation zur Verfügung, die bei kniffligen Fragestellun-gen als Ansprechpartner dienten und Handlungs-alternativen aus anderen erfolgreich abgeschlossenen Projekten aufzeigten.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

340 Vgl. Brown/Duguid 2002. 341 Vgl. Brown/Duguid 1998, S. 103.


- 158 -


Quelle

Operationalisierung: Qualifizierungsfunktion – Ablösung vom Erzählkontext: Durch Schnittstellen, Module, boundary objects, boundary spanner, knowledge broker, translator342

3.11.3 Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontexts vom narrativen Projektwissen

Die dritte Qualifizierungsfunktion soll eine Ablösung des Evaluationskon-texts, welcher mit dem narrativen Projektwissen verbunden ist, bewirken. Diese Verbindung entsteht durch den Selbstlegitimationsprozess des narra-tiven Wissens, welcher in Projektorganisationen implizit prozessiert wird. Die in dem narrativen Projektwissen implizit enthaltenen, aber verdeckten Geltungsansprüche müssen offengelegt und einer diskursiven Reflexion un-terzogen werden. Ist das narrative Projektwissen durch Antenarrationen entstanden, so sprechen für eine diskursive Überprüfung der Geltungsan-sprüche vier Gründe, die Geiger ausführt.343

Es kann trotz eingesetzter Grenzobjekte zu Konflikten zwischen zwei Pro-jektorganisationen kommen. Es kommt sozusagen zu einem Wettbewerb der narrativen Problemlösungen zweier Projektorganisationen. Jede be-hauptet von sich, die bessere Lösung für ein Problem zu haben. Es ist also zu fragen, wie die Konflikte beseitigt oder die verschiedenen Problemlösun-gen der Projektorganisationen aneinander angeglichen werden können, so-dass eine solche Kombination eine noch bessere Lösung hervorbringt.

Darüber hinaus ist ein weiterer Grund für eine diskursive Prüfung, dass die narrativen Problemlösungen schon in mehreren anderen Kontexten (Projek-ten) erfolgreich angewendet wurden und so vermuten lassen, dass hier eine Problemlösung vorliegt, die generelle Bedeutung hat. Diese Probleme las-sen sich nicht auf der narrativen Ebene lösen, sondern machen nach Geiger eine Reflexion auf der diskursiven Ebene erforderlich.

Weitere Vorzüge der diskursiven Prüfung lassen sich für die diskursive Prü-fung von durch poetische Narrationen344 generiertes narratives Projektwis-sen anführen. Im Gegensatz zu den Antenarrationen, die entlang einer kon- 342 Vgl. Geiger 2006, S. 284-286. 343 Vgl. Geiger 2005, S. 287 ff. 344 Vgl. Kapitel 2.2 dieser Arbeit.


- 159 -

kreten Problemlösung erzählt werden, ist bei der poetischen Narration ihre Richtigkeit und Wahrheit nicht Gegenstand einer diskursiven Reflexion ge-wesen. Es mussten durch die poetische Narration lediglich die poetischen Kriterien der Projektgemeinschaft (des Projektteams), die per Selbstlegiti-mation getroffen wurden, entsprochen werden, was aber hinsichtlich des Validitätsanspruchs so nicht zu erfüllen ist. Poetische Narrationen, wenn sie glaubhaft und unterhaltsam vorgetragen werden, erfüllen nicht a priori die Kriterien wie „… wahr, juristisch korrekt, ethisch angemessen …“345 und müssen daher einer diskursiven Überprüfung unterzogen werden.

Im Rahmen der Operationalisierung ist zu fragen, wie die oben skizzierten Problemfelder, „… Konflikte, Widersprüche, konkurrierende Lösungen und potenzielle Generalisierbarkeit …“346, die innerhalb und zwischen Projektor-ganisationen auftreten können, identifiziert und einer diskursiven Reflexion zugeführt werden können.

Innerhalb von Projektorganisationen kann hier mit einem Feedbackverfah-ren gearbeitet werden, indem ein zentraler Moderator eingesetzt wird. Tre-ten die Problemfälle zwischen den Projektorganisationen auf, indem konkur-rierende Problemlösungen per Antenarrationen prozessiert werden, oder treten Konflikte zwischen Problemlösungen unterschiedlicher Projektorgani-sationen auf, so kann, wie schon in den vorangestellten Qualifizierungsfunk-tionen beschrieben, mit Grenzobjekten gearbeitet werden, an denen sich die Konflikte und Widersprüche entfalten können und die impliziten Gel-tungsansprüche freigelegt werden. Dieses ist auch notwendig, um das nar-rative Wissen überhaupt für eine diskursive Überprüfung zu identifizieren.347

Um hier eine operative Lösung des Ablösens des narrativen Projektwissens von seinem Evaluationskontext zu bewirken, kann auf schon in der Praxis von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen erprobte Verfahren der Experten-Review-Verfahren – auch als Peer-Review-Verfahren bezeichnet – zurückgegriffen werden. Hauptaufgabe dieser Peer-Reviewers ist, die identifizierten, problematisch gewordenen und durch Narration generierten Problemlösungen einer diskursiven Prüfung zu unterziehen. Durch diesen Peer-Review-Vorgang werden mögliche Konflikte in den Projektorganisatio-nen bezüglich einer narrativ generierten Problemlösung oder konkurrieren-der narrativ generierter Problemlösungen verschiedener Projektorganisatio-nen einer diskursiven Prüfung unterzogen. Diese hat zum Ziel, die narrativ

345 Geiger 2005, S. 287. 346 Geiger 2005, S. 290. 347 Vgl. Geiger 2005, S. 290.


- 160 -

generierte Problemlösung zu bewerten, welche der betrachteten Lösungs-aufgabe des nächsten Projekts am besten entspricht und daher der Vorzug gegeben werden sollte.

Weitere Ergebnisse dieses Verfahrens ist eine Analyse, ob eine Problemlö-sung ein mögliches weiterreichendes Generalisierungspotenzial für alle Pro-jektorganisationen besitzt und ob darauf aufbauend möglicherweise sogar existierende formelle Regelungsrahmen (z. B. Projektpotenzialbewertungs-verfahren, Projektbeauftragungsprozesse, Projekt-Controlling-Verfahren etc.) notwendigerweise verändert werden müssen.348

Für die Operationalisierung der Messung der Ablösung des Evaluationskon-texts vom narrativen Projektwissen muss gemessen werden, inwieweit Technologie- und Dienstleistungsunternehmen diese Aufgabe, Expertenreviewverfahren einzuführen und zu unterstützen, umsetzen. Die nachfolgenden Tabellen liefern die Messitems hinsichtlich der Qualifizie-rungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontexts vom narrativen Projekt-wissen.

Tabelle 45: Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontextes vom narrativen Projektwissen durch einen externen Moderator.


Quelle

9.5

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_NarrProjKnow_4

Projektextern moderierte Diskus-sion der Lösungsansätze: Eine Diskussion im Projektteam über Lösungsansätze aus verschiede-nen abgeschlossenen Projekten von dem Supplier wurden in diesem Projekt von einem projektexternen Kollegen moderiert. Das Projektteam hat kritisch-konstruktiv diskutiert und eine Ziellösung im Konsens erreicht.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Schnittstellenarchitektur, Moderator, Konflikte zwischen Projektorganisationen349

348 Vgl. Geiger 2005, S. 290. 349 Vgl. Geiger 2006, S. 282.


- 161 -

Tabelle 46: Messitem zur Qualifizierungsfunktion – Ablösung des Evaluationskontextes vom narrativen Projektwissen durch Peer-Review-Verfahren.


Quelle

9.7

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_NarrProjKnow_5

Erfahrungen aus anderen Projek-ten: Es ist ein etabliertes Verfahren des Suppliers, dass in der Start-phase des Projekts Mitarbeiter aus einem anderen, ähnlichen Projekt eingeladen werden, um von ihren Erlebnissen und Erfahrungen aus dem Projekt und Projektverlauf zu berichten und mit dem Projektteam kritisch-konstruktiv zu diskutieren.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: formalisierte Peer-/Experten-Review-Verfahren350

Tabelle 47: Messitem zur Qualifizierungsfunktion von narrativem Projektwissen auf der Basis von poetischen Narrationen.


Quelle

9.8

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_NarrProjKnow_6

Salesstory des Projektes: In der Startphase des Projektes wurde die Salesstory durch den Account-manager im Opportunity Assess-ment Meeting und im Projekt Kick-off dem Projektteam vorgetragen und darüber kritisch-konstruktiv entlang des Strategic-Selling-Prozesses diskutiert.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Advocatus diaboli-Situation, Etablierung und Prozessieren von Planungs- und Prüfprozessen.351

350 Vgl. Geiger 2006, S. 260. 351 Vgl. Geiger 2006, S. 297.


- 162 -

Tabelle 48: Messitem zur Qualifizierungsfunktion von narrativem Projektwissen auf der Basis von Antenarrationen.


Quelle

9.9

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_NarrProjKnow_7

Kundenerfahrungen aus ähnlichen Projekten: In der Startphase des Projekts (z. B. Kick-off) wurden Kunden aus anderen, ähnlichen abgeschlossenen Projekten ein-geladen, ihre Projekterlebnisse mit dem Supplier und dem Supplier-Projektteam zu berichten und zu diskutieren.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Antenarration, Customer Peer-Review-Verfahren, befördern, moderierend begleiten352

3.11.4 Messitem zur Operationalisierung der Überwachungs- und Kontrollfunktion des Metanarrativs

Wie in Kapitel 2.2.2 dieser Arbeit ausgeführt, können Projektorganisationen mit einer stark ausgeprägten Projektkultur Metanarrative ausbilden, die zu einer Verengung und Blockade der Projektwissenssysteme führen und da-mit eine problematische Ausgrenzungswirkung entfalten.

Geiger führt hierzu aus:

„Schließlich können Metanarrative auf implizite und damit ver-deckte, nicht reflektierte Art und Weise determinieren, welches Wissen – und zwar sowohl diskursives als auch narratives – in der Organisation als gültig akzeptiert wird, welche Begründungen zu-lässig und welche tabuisiert, welche Beweisverfahren akzeptiert werden und welche nicht, wer das Recht hat, als Held der Ge-schichte zu gelten, und wer nicht…“353

Vor dem Hintergrund der Wirkung von Metanarrativen wird klar, dass es ein Einflussfaktor für die Nutzung von Projektwissen sein kann, die Bildung von Metanarrativen durch Überwachung zu verhindern und bestehende Meta- 352 Vgl. Geiger 2006, S. 273. 353 Geiger 2005, S. 275.


- 163 -

narrative zu identifizieren und aufzulösen. Um diesem Problem zu begeg-nen, wird auf die Analogie zu der strategischen Planung und deren „Strate-gischen Kontrolle“354 zurückgegriffen, da die dort beschriebene Logik sich auch für die Kontrolle von Metanarrativen eignet. Dieses Konzept soll im Folgenden aufgegriffen und für die Projektorganisation und die sich dort bil-denden Metanarrative adaptiert werden, da dann nur auf diesem Weg ein exogener Anschlusspunkt des Projektmanagementansatzes zum endoge-nen narrativen Projektwissen im Strukturgleichungsmodell geschaffen wird.

Strategische Planung, hier adaptiert auf die Projektplanung, ist prinzipiell ein selektiver Prozess, da bei der Projektplanung nie alle Parameter gleich ein-bezogen werden können. Vielmehr findet eine Fokussierung auf die wesent-lichen Parameter wie Projektziele, -leistung, -termine, -kosten, Stakeholder, Risiko etc. statt. Durch dieses selektive Planungsvorgehen besteht das Ri-siko, dass möglicherweise andere für das Projekt und den Projektverlauf bedeutende Wissensparameter keine Berücksichtigung finden und daher ein entsprechendes Bedrohungspotenzial für das Projekt darstellen.

Um dieses Bedrohungspotenzial zu verringern, muss eine Kontroll- oder Überwachungsaktivität ausgeübt werden355, die in der Lage ist, die „blinden Flecken“ und Blockadetendenzen zu detektieren und, in einem weiteren Schritt, einer reflexiven Überprüfung zuzuführen, mit dem Ziel, das Metanar-rativ aufzulösen.

Die Identifikation der „blinden Flecken“ ist eine Reflexionsleistung, die mit einer vorangegangenen Beobachtung einhergeht. Denn um über die dys-funktionalen Wirkungen des Metanarrativs reflektieren zu können, müssen die Indikatoren für Metanarrative durch Beobachtung freigelegt werden. Luhmann nennt das Beobachtung zweiter Ordnung356, indem ein Beobach-ter einen anderen Beobachter beobachtet. Der Theorie der sozialen Syste-me von Luhmann folgend, sind soziale Systeme, also auch Projektorganisa-tionen, in der Lage, sich selbst zu beobachten, indem zeitlich versetzt der erste Beobachtungsprozess beobachtet, mithin reflektiert wird und somit Begründungsprozesse in Gang setzt.

Es ist aber auch möglich, dass ein anderes System (psychisches System –Person – oder anderes soziales System – Projektorganisation) – den Be-obachter beobachtet. Diese Beobachtung zweiter Ordnung hat von dieser Position aus den Vorteil, dass der Beobachter des Beobachters – hier das

354 Vgl. Schreyögg/Steinmann 1987, S. 91-103. 355 Vgl. Steinmann/Schreyögg 1986, S. 747 f. 356 Vgl. Luhmann 1990, S. 86.


- 164 -

Projektteam – dessen „blinden Fleck“ erkennen kann. Der Beobachter zwei-ter Ordnung erzeugt dabei wiederum selber einen „blinden Fleck“, da er selbst auch nur eine Beobachtung ausübt. Allerdings ermöglicht die Be-obachtung der Beobachtung auf reflexivem Wege Erkenntnisse für die ei-gene Beobachtung, indem er dessen „blinden Fleck“ beobachten kann.

Der Umstand, dass Projektorganisationen durch Selbstbeobachtung Refle-xionen und Begründungsprozesse hinsichtlich der vorgenommen Entschei-dungen in der Projektplanung, z. B. für genau die geplanten Komponenten und keine anderen, in Gang setzen können und erkennen, dass die selbst-referenziell getroffenen Entscheidungen als kontingent – die getroffenen Entscheidungen hätten auch anders ausfallen können – beobachten kön-nen, macht es erforderlich, dass die getroffene System/Umwelt-Unterscheidung, hier Projektplanung/Projektkontext, eine Begründung er-fahren muss.

Beobachtungen zweiter Ordnung prozessieren also Begründungsprozesse, die auf der diskursiven Ebene ablaufen und die Entscheidungen der Be-obachtung ersten Grades reflektieren.

Auf diese Weise können Beobachtungen zweiter Ordnung, ob nun durch Selbstbeobachtung oder durch Beobachtung des Beobachters, die Identifi-kations- und Überwachungsfunktion für Blockadetendenzen des projektor-ganisationalen Wissenssystems sein. Dies sind z. B. Phänomene wie das Auftreten von Begründungsabbrüchen, Unterdrückung von Widersprüchen und Konflikten sowie das Auftreten von tabuisierten Setzungen, wie sie die Metanarration dysfunktional erzeugt.357

Vor dem Hintergrund kann festgestellt werden, dass, wenn Unternehmen in der Lage sind, Beobachtungen zweiten Grades in Projektorganisationen zu prozessieren, dieses ein auf der Beobachtungsebene operativer Indikator für diesen Zusammenhang darstellt. Die folgende Tabelle 49 stellt in die Operationalisierung des Messitems der Überwachungs- und Kontrollfunktion des Metanarrativs dar.

357 Vgl. Geiger 2005, S. 276.


- 165 -

Tabelle 49: Messitem zur Überwachungs- und Kontrollfunktion – Auflösung des Metanarrativs.



Quelle

9.12

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_N

arrP

rojK

now

_8

Support des Projektteams: In der Diskussion über z. B. beste Lösung, Projektstart, Vorgehensweise etc. für das Projekt wurde das Projektteam von projektexternen Kollegen moderierend unterstützt, die ggf. festgefahrene Diskussionen moderativ auflösten und Projektkollegen motivierten, ihre eigenen Sichtweisen und Ansätze zu kommunizieren.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Überwachungsfunktion-Identifikation der "blinden Flecke", Überwachungsfunktion-Prämissenkontrolle (Metanarrativ) durch diskursive Überprüfung der "blinden Flecke". Können die Begründungen nicht standhalten, folgt daraus die Auflösung des Metanarrativs.358

3.11.5 Messitem zur Operationalisierung der Induzierungsfunktion

Die vorhergehenden Kapitel haben sich schwerpunktmäßig auf die Operationalisierung der Reflexionsfunktionen fokussiert, da gerade diese Diskussion den wissenschaftlichen Raum im Hinblick auf das Thema dieser Arbeit erweitert. Die Induzierungsfunktion, d. h. die Fähigkeit von Unter-nehmen, den Kontext so zu gestalten, dass narrative Wissensprozesse er-möglicht werden, ist hinreichend auch im Rahmen der Wissensmanage-mentdebatte diskutiert worden.359

Trotzdem soll im Anschluss an diesen Punkt eine Adaptierung der Operationalisierung in der Art vorgenommen werden, dass ein Messitem der Induzierungsfunktion operationalisiert wird, welches der Zielsetzung dieser Arbeit entspricht. Die folgende Tabelle 50 stellt somit das operationa-lisierte Messitem der Induzierungsfunktion als Einflussfaktor der Nutzung von Projektwissen dar.

358 Vgl. Geiger 2006, S. 305-309. 359 Vgl. Geiger 2006, S. 272 ff.


- 166 -

Tabelle 50: Messitem zu Induzierungsfunktion.

Nr. Konstrukt Variablenlabel


Quelle

9.3

Nar

rativ

es

Proj

ektw

isse

n (N

PW)

I_N

arrP

rojK

now

_3

Verfügbarkeit/Zeit für best practices im Projekt: Bei der Initiierung des Projekts blieb genug Zeit, um in Wissensdatenbanken nach anderen abgeschlossenen Projekten zu suchen und das dort gespeicherte Wissen zu nutzen.

Folge (reflektiv)

Eigenes Mess-item

Operationalisierung: Induzierungsfunktion: Kontext für Narrationen bereitstellen360

3.12 Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF)

3.12.1 Interaktive Form der Messitemgenerierung zur WBF

Um Messitems zu erhalten, die das Konstrukt WBF und aufgrund der ver-muteten Mehrdimensionalität die Subkonstrukte der WBF im Ergebnis mes-send repräsentieren, sind ein Set an Messitems der WBF auf der Grundlage der aktuellen Marketingforschung vom Autor abgeleitet und an der Grundla-ge der Wirklichkeit des betrachteten Technologie- und Dienstleistungsun-ternehmens reflektiert, aufgestellt worden. Dieses Set an Messitems der WBF wurde vom Autor durch veröffentlichte Messitems bezüglich WBF der drei größten internationalen Marktforschungs-, Beratungsunternehmen361 der Technologie- und Dienstleistungsbranche ergänzt.

360 Vgl. Geiger 2006, S. 288-289. 361 ISG 2016: Information Services Group (ISG): Is a leading technology insights, market intelli-

gence and advisory services company, serving more than 500 clients around the world to help them achieve operational excellence. ISG supports private and public sector organizations to transform and optimize their operational environments through research, benchmarking, con-sulting and managed services, with a focus on information technology, business process trans-formation, program management services and enterprise resource planning. Clients look to ISG for unique insights and innovative solutions for leveraging technology, the deepest data source in the industry, and more than five decades of experience and global leadership in information and advisory services. Based in Stamford, Conn., the company has more than 1,000 employees and operates in 21 countries. (Quelle: http://www.isg-one.com/DE/, Zugriff 29.11.2016)

TPI 2016: Is an Information Services Group company, is the founder and innovator of the sourc-ing advisory industry and the leading independent sourcing data and advisory firm in the world; Gartner, Inc. 2016: Is the world's leading information technology research and advisory com-pany. . (Quelle: http://www.isg-one.com/DE/, Zugriff 29.11.2016)

Forrester (2016): Is one of the most influential research and advisory firms in the world. (Quelle: https://www.forrester.com/home/0,6092,1-0,FF.html, Zugriff 29.11.2016)


- 167 -

Parallel wurde auf Ergebnisse einer internen Studie des TDU zur Verbesse-rung der Wettbewerbsfähigkeit362 zurückgegriffen. Zum einen, um die Mess-items auf der Grundlage von qualitativ-explorativ generierten Messindikato-ren der WBF zu prüfen inwieweit diese mit den theoretisch abgeleiteten Messitems übereinstimmen und zum anderen, das Set der Messindikatoren ggf. mit den qualitativ-explorativ ermittelten Messitems zu ergänzen.

Die qualitativ-explorative Messitemgenerierung wurde in Form eines Work-shops nach Abschluss von Vertriebsprojekten mit drei Vertriebsprojekt-teams durchgeführt.

Die Projektteammitglieder der Vertriebsprojekte haben die Relevanz der Messitems hinsichtlich des Konstruktgegenstandes in den Bewertungsdi-mensionen Wichtigkeit für den Projekterfolg mittels Einschätzung der Wich-tigkeit als Ausdruck des Beitrags der eingeschätzten Erklärungskraft des Messitems des Konstrukts der WBF auf einer Skala 1 (schwach) bis 4 (stark) des jeweilig betrachteten Messitems durchgeführt.

Die jeweilige Einschätzung der Projektteammitglieder des jeweilig betrach-teten Projekts wurde durch Punktekleben an Pinnwänden erreicht, die nicht sichtbar für den Rest der Gruppe aufgestellt waren, sodass hier von einer anonymen Bewertung der Erklärungskraft des jeweiligen Messitems ge-sprochen werden kann. Darüber hinaus wurde die Möglichkeit eröffnet, durch Freifelder und eine offene Diskussion weitere Items, die die im Unter-suchungsfeld gegenständlichen Konstrukte repräsentieren, zu formulieren und anschließend ebenfalls durch die Gruppe anonym hinsichtlich Ausprä-gung der Wichtigkeit für den Projekterfolg einzuschätzen.

Die nachfolgende Abbildung 30 gibt exemplarisch einen Einblick in das ge-wählte praktizierte qualitativ-exploratorische Verfahren zur Messitemgenerierung in Zusammenhang mit real abgeschlossenen Ver-triebsprojekten eines TDU.363 Sie zeigt ein mögliches Messitem „Transition Team“ und die Einschätzung der Wichtigkeit für den Projekterfolg durch Punktekleben auf einer Skala „crucial (4)“ bis „low (1)“. Die Abbildung zeigt auch den zweiten Teil der Bewertung, den das Projektteam vorgenommen hat, nämlich den des Leistungsgrades (performance level scoring) des Pro-jekts in dem betreffenden Messitem. Dieser Teil der Einschätzung ist jedoch im weiteren Verlauf dieser Arbeit nicht relevant, trägt aber als Information

362 Interne TDU Studie 2009, „Why does TDU win deals?“; Der Autor hat an dieser unternehmens-

internen Studie 2009 – 2012 im TDU mitgearbeitet. 363 Bildquelle: Heppner 2009.


- 168 -

für weiterführende Studien der Wettbewerbsfähigkeit von TDU bei, die aber nicht Gegenstand der vorliegenden Arbeit sind.

Abbildung 30: Ansatz zur qualitativ-explorativen Generierung von Messitems zur WBF im Team-

Workshop (Bildquelle: Heppner 2009).

Das oben beschriebene Verfahren wurde in drei abgeschlossenen nationa-len und internationalen Vertriebsprojekten durchgeführt. Da von einer Mehr-dimensionalität der WBF ausgegangen wurde, repräsentieren364 sie die Subkonstrukte der WBF auf der Beobachtungsebene. Die folgende Abbil-dung 31 soll die Struktur von mehrdimensionalen Konstrukten und Subkonstrukten und ihren Messitems verdeutlichen.

364 Anmerkung des Autors: Da die Vertriebsprojektteams international sind, wurden die Workshops

in englischer Sprache durchgeführt. Die Dokumentation der Workshopergebnisse, hier die ge-nerierten Messitems mit Subkonstrukten der WBF, wurden vom Autor ins Deutsche übersetzt.


- 169 -

Abbildung 31: Mehrdimensionales reflektiv operationalisiertes Konstrukt WBF mit Subkonstrukten

und deren Messitems (Indikatorvariablen).

Die folgende Tabelle 51 zeigt eine Sammlung von möglichen Einflussfakto-ren auf die WBF, die mit dem oben beschriebenen Verfahren und ergän-zenden Brainstorming365 Sequenzen der Vertriebsteams gefunden werden konnten.

365 „Brainstorming ist eine von Alex F. Osborn 1939 erfundene und von Charles Hutchison Clark

weiterentwickelte Methode zur Ideenfindung, die die Erzeugung von neuen, ungewöhnlichen Ideen in einer Gruppe von Menschen fördern soll. Er benannte sie nach der Idee dieser Metho-de, nämlich „using the brain to storm a problem“ (wörtlich: Das Gehirn verwenden zum Sturm auf ein Problem).“ (Quelle: Wikipedia, https://de.wikipedia.org/wiki/Brainstorming, Zugriff 29.11.2016); Vgl. Wilke/Wit 2002, S. 526 ff.

Y1.1 "1

Y1.2

Y1.3

�1 "2

"3

Y2.1 "4

Y2.2

Y2.3

�2 "5

"6

Y3.1 "7

Y3.2

Y3.3

�3 "8

"9

WBF

Konstrukt Subkonstrukt Messitems


- 170 -

Tabelle 51: Qualitativ-explorative Itemgenerierung des Konstrukts WBF.

Nr. Subkonstrukt der WBF Einflussfaktoren/Messitems 1 Außendarstellung des

TDU � Pressemeldungen und Präsentation im Markt von und über

TDU � Meinungen der Analysten � Erfahrungen und Referenzen � Standortbesuche/Referenzbesuche

2 Vertriebsprojektteam � Kompetenz � Vertrauen � Engagement/Loyalität � Führung � Kontinuität

3 Realisierungsprojekt-team

� Kompetenz � Vertrauen � Engagement/Loyalität � Führung � Kontinuität � Schlüsselfunktionen früh “an board”

4 Beschreibung Realisierungskonzeption

� nachvollziehbar für den Kunden � vollständig � schlüssig

5 Lösung � innovativ � Modell der Zusammenarbeit � Unterstützung der Kundenwertschöpfungsprozesse � Wettbewerbsvorteil � faires Leistungsparametermodell � Erfahrung mit der zukünftigen Lösung

6 Externe Berater auf Kundenseite

� Meinung über TDU � Empfehlungspotenzial bezogen auf TDU � gute Vernetzung in der Branche

Tabelle 52: Fortsetzung Tabelle 51 Itemgenerierung des Konstrukts WBF.

Nr. Subkonstrukt der WBF Einflussfaktoren/Messitems 7 Qualität des Angebotes � Formelles (Rechtschreibung, Schreibstil, etc.)

� Verständlichkeit � Vollständigkeit � Management Zusammenfassung

8 Preis � adäquat � transparent � Marktpreis

9 Top Management Unterstützung

� intern (TDU, andere Konzerneinheiten) � extern (Kundenbesuche, Versprechen)

10 Verhältnis zu Entscheidern

� Stakeholder -Analyse

11 Kulturelle Übereinstimmung (Unternehmenskultur)

� Historie � Sprache


- 171 -

Nr. Subkonstrukt der WBF Einflussfaktoren/Messitems � Typ der Unternehmensorganisation

12 Personalübernahme � gesamter Prozess � Qualifikationskonzepte/-vorgehen � Integrationskonzepte/-vorgehen

13 Kunde – Anbieter (TDU) Interaktion

� Kunde - Accountmanagement � Einflüsse von Kundenseite � Eskalationsprozess

3.12.2 Qualitativ-konfirmatorische Prüfung der formulierten Messitems

Um die Sammlung der formulierten Messitems der WBF einer weiteren ver-tiefenden Prüfung zu unterziehen, inwieweit die Messitems für die Messung der WBF wichtig sind, sind in einem zweiten Schritt die formulierten Mess-items der WBF und die Gruppierungen (Subkonstrukte), 21 Executive Seni-or Experten366 (ESE) im Vertriebsprojektmanagement des TDU im Rahmen einer Onlineumfrage vorgelegt worden. Der Fragebogen mit den einzelnen Messitems und die Rohdatentabelle mit den Befragungsergebnissen sind im Anhang A.8 einsehbar.

Es wurden 21 Executive Senior Experten namentlich367 zu der Online-Umfrage368 eingeladen und gebeten, die Wichtigkeit der formulierten Mess-items für die Wettbewerbsfähigkeit der verantworteten Vertriebsprojekte auf einer Skala von 1 = unwichtig, 2 = wichtig, 3 = sehr wichtig und 4 = extrem wichtig einzuschätzen.

Tabelle 53: Zur Online-Umfrage eingeladene Executive-Senior-Experten im Vertriebsprojektmanagement.

Vertriebsprojektname Kurzzeichen Executive Senior Experte gewonnen/verloren

Calista Wave 1 JFO, AAN gewonnen Magellan II CME, DKL gewonnen Mandare HEG, UWI gewonnen

366 Executive Senior Experten im Vertriebsprojektmanagement verfügen über eine zehn- bis zwan-

zigjährige internationale Vertriebsprojektmanagementerfahrung auf Executive Level. Sie sind in der Unternehmenshirarchie im TDU auf Vice-President-Level (Ressorverantwortung) angesie-delt.

367 Die Namen der Executive Senior Experten sind aus Datenschutzgründen mit dem Kurzzeichen dargestellt.

368 Für die Online-Umfrage wurde die Umfragefunktion der Microsoft-Sharepointplattform genutzt, welche beim TDU implementiert ist.


- 172 -

Vertriebsprojektname Kurzzeichen Executive Senior Experte gewonnen/verloren

Mesa MSC, DSC gewonnen ARIVIA GSC, MMU gewonnenEnergy PSI, GWE gewonnen Frontier ABR, MLA gewonnen PiTA NRA, AMA verlorenRenaissance JFO, MGR verloren PEARL PVI, GWE verloren Windmill AME, DSC verlorenNexus EGE, ALI verloren Der Befragungszeitraum war mit zwei Wochen angesetzt. Die folgende Ab-bildung 32 zeigt die Rücklaufquote der Online-Umfrage.

Abbildung 32: Rücklaufquote der Online-Umfrage: N = nicht geantwortet, Y = geantwortet

Die Rücklaufquote liegt mit 55 % in einem guten Bereich für Online-Umfragen, die anonym und freiwillig durchgeführt werden. In dem vorlie-genden Fall wurden die Befragten namentlich eingeladen. Dem ist eine Mo-tivation des Vorgesetzten der Befragten vorausgegangen, sich an dieser Befragung zu beteiligen. Aus der Sicht hätte die Rücklaufquote höher sein müssen, was aufzeigt, dass auch, wenn die Beteiligung an Umfragen „befoh-len“ wird, nicht unbedingt von einer höheren Rücklaufquote ausgegangen werden kann.

Die folgende Abbildung 33 fasst die Auswertung der Befragung zusammen und ordnet die Relevanz der Ergebnisse (wichtige Messitems zur Messung der WBF) in den Untersuchungsrahmen ein.

N45%Y

55%

Wichtigkeit Messitems WBFUmfrage - Response Rate


- 173 -

Abbildung 33: Auswertung Umfrage – Mittelwerte Wichtigkeit der Messitems für die WBF.

Interpretiert man die Einschätzung der befragten ESEn, so kann analysiert werden, dass alle Messitems bis auf „External consultants on customer si-de“ einen signifikanten Beitrag leisten. Das Messitem „External consultants on customer side“ wird mit einer eher schwachen Bewertung aus dem wei-teren Fortgang der Untersuchung herausgenommen, da der Beitrag dieses Messitems zur WBF nicht hinreichend eingeschätzt wird.

3.12.3 Inhalts- und Dokumentenanalyse zu Messitems

Um die iterative Form der Messitemgenerierung zu ergänzen, wurde zusätz-lich eine Metaanalyse von Bewertungsmodellen und Bewertungsitems der führenden Technischen Analystenhäuser wie Gartner und Forrester sowie marktführender Sourcing-Advisors wie TPI bzw. ISG durchgeführt.

Ausgewertet wurden im Einzelnen

� das TPI Evaluation Model369

369 TPI Evaluation Model, Technology Partners International, Inc., 2011.

1,00000

1,50000

2,00000

2,50000

3,00000

3,50000

4,00000

Mittelwert WICHTIGKEIT des Messitems für die WBF

Mittelwert WICHTIGKEIT des Messitems für die WBF

unwichtig

wichtig

sehr wichtig

extrem wichtig


- 174 -

� die Gartner Vendor Evaluation Model Scorecard for IT Services Provider Selection370

� die Forrester Clients Speak Out On Infrastructure Outsourcing Satisfaction371

Die durchgeführte Metaanalyse der o. g. Modelle hat ergeben, dass im Be-reich von Innovation und der Fähigkeit von Unternehmen, Innovationen zeitnah zu implementieren, ein weiteres Messitem hinsichtlich des Kon-strukts Wettbewerbsfähigkeit Bedeutung hat und deshalb in die Itemsammlung der WBF mit aufgenommen wurde. Auch solche eher als „weiche Faktoren“ zu bezeichnende Messitems wie Stimmung im Team und Teamwork als auch Themen wie Lernen und Wissen sowie die Projektma-nagementkompetenz der Unternehmen sind weitere Messitems hinsichtlich der Relevanz für die Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleis-tungsunternehmen. Diese o. g. Gruppen von Messitems sind in die Unter-suchung mit aufgenommen worden.

3.12.4 Messitems zum Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF)

Die nachfolgende Tabellengruppe zeigt das Set an Messitems zur Wettbe-werbsfähigkeit (WBF), die in den Befragungen (vgl. Kapitel 3.12.1 ff.) und Workshops reflektiert und bewertet sowie durch eine Inhalts- und Dokumen-tenanalyse ergänzt wurden. Da die Untersuchung in einem Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU) der TK/IT-Branche durchgeführt wurde, wurde in der Formulierung der Messitems die Bezeichnung TDU aus Anonymitätsgründen als Synonym für das anbietende TDU (Supplier), in der die Untersuchung stattfand, verwendet.

Tabelle 54: Set Messitems 1.0 – 1.4 zur Messung der Wettbewerbsfähigkeit (WBF).


Quelle

1.0

Wet

tbew

erbs

-fä

higk

eit

(WBF

) I_CompAbi_1 Wie beurteilen Sie die Wirkung der Außendarstellung vom TDU in diesem Projekt insgesamt?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

1.1 I_CompAbi_2 Pressemeldungen und Präsenta-tion im Markt von und über TDU

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

370 Gartner Vendor Evaluation Model Scorecard for IT Services Provider Selection, 2008. 371 Forrester, “Clients Speak Out On Infrastructure Outsourcing Satisfaction”, Roehrig, Paul, 2008.


- 175 -


Quelle

1.2 I_CompAbi_3 Meinungen der Analysten Folge

(reflektiv) Eigenes

Messitem

1.3 I_CompAbi_4 Erfahrungen und Referenzen Folge

(reflektiv) Eigenes

Messitem

1.4 I_CompAbi_5 Standortbesuche/ Referenzbesuche

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem



Quelle

2.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF)

I_CompAbi_6 Wie beurteilen Sie generell das Projektteam von TDU in diesem Projekt?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

2.1 I_CompAbi_7 Fachliche Kompetenz des Projekteams

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

2.2 I_CompAbi_8 Verhandlungskompetenz des Projektteams

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

2.3 I_CompAbi_9 Kontinuität der Projektteam-mitglieder

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

2.4 I_CompAbi_10 Flexibilität des Projektteams Folge

(reflektiv) Vgl. TPI,

2011

2.5 I_CompAbi_11

Frühe Einbindung der Schlüs-selfunktionen (z. B. Transition Manager, Service Delivery Manager, Transformation Manager).

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem


Nr.

Konstrukt Variablenlabel Indikator Variable Spezifikation (Prüfung gem. Jarvis et al. 2003)

Quelle

3.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF)

I_CompAbi_12 Wie beurteilen Sie die angebote-ne Lösung vom TDU in diesem Projekt insgesamt?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.1 I_CompAbi_13 Innovationsgrad: Die angebote-ne Lösung vom TDU hatte einen hohen Innovationsgrad.

Folge (reflektiv)

Vgl. Gartner,

2008

3.2 I_CompAbi_14 Flexibilität: Die angebotene Lösung vom TDU war flexibel.

Folge (reflektiv)

Vgl. TPI, 2011


- 176 -

Nr.

Konstrukt Variablenlabel Indikator Variable Spezifikation (Prüfung gem. Jarvis et al. 2003)

Quelle

3.3 I_CompAbi_15

Governance Model: Die angebo-tene Lösung vom TDU beinhal-tete ein passendes Governance Model.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.4 I_CompAbi_16

Zieleübereinstimmung: Die Lösung vom TDU stimmte mit der Zielsetzung des Kunden überein.

Folge (reflektiv)

Vgl. Forrester,

2008

3.5 I_CompAbi_17

Wettbewerbsvorteil Kunde: Die Lösung vom TDU verschaffte dem Kunden einen Wettbe-werbsvorteil.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.6 I_CompAbi_18

Fairness: Die Lösung vom TDU beinhaltete ein im Sinne Win/Win gestaltetes Service-Level-Agreement-Modell (SLA-Modell).

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.7 I_CompAbi_19

Erfahrung: Die Lösung vom TDU basiert auf einen erprobten Future Mode of Operation (FMO) aus anderen Projekten.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.8 I_CompAbi_20

Unterauftragnehmer/Lieferanten-und Partnerstrategie vom TDU: Die Lösung vom TDU be-inhaltete eine mit den Kunden-anforderungen übereinstimmen-de Unterauftragnehmer/ Liefe-ranten- und Partnerstrategie.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem



Quelle

3.9

Wet

tbew

erbs

-fä

higk

eit

(WBF

)

I_CompAbi_21

Standortkonzept: Die Lösung vom TDU beinhaltete ein Standortkonzept (Nieder-lassungen, Tochtergesell-schaften, Point of Service, Point of Presence), welches mit den Kundenstandorten/Anforderungen

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem


- 177 -

in diesem Projekt übereinstimmte.

3.10 I_CompAbi_22

Transition- und Transformation-konzeption: Die Beschreibung der Transition- und Transformation-Phase bzw. das Transition-/ Transformation-Konzept vom TDU in diesem Projekt war überzeugend.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.11 I_CompAbi_23 Unique Selling Point (USP) im Projekt: Die angebotene Lösung vom TDU war ein USP vom TDU.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem



Quelle

4.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF) I_CompAbi_24

Wie beurteilen Sie die Vorgehensweise vom TDU bei der geplanten Übernahme von Personal in diesem Projekt generell?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

4.1 I_CompAbi_25 Gesamter Prozess der Personalübernahme.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem



Quelle

5.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF)

I_CompAbi_26 Wie beurteilen Sie generell die Qualität des TDU-Angebotes insgesamt?


5.1 I_CompAbi_27 Formelle Dinge wie z. B. Schriftart, Schreibstil, Optik, Haptik etc.


5.2 I_CompAbi_28 Verständlichkeit

Folge (reflektiv) Eigenes

Messitem

5.3 I_CompAbi_29 Vollständigkeit Folge (reflektiv) Eigenes

Messitem

5.4 I_CompAbi_30 Management Summary Folge (reflektiv) Eigenes

Messitem


- 178 -



Quelle

6.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF)

I_CompAbi_31 Wie beurteilen Sie generell den Preis der Lösung vom TDU in diesem Projekt?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

6.1 I_CompAbi_32 Adäquater Marktpreis Folge

(reflektiv) Eigenes

Messitem

6.2 I_CompAbi_33 Transparenter Marktpreis Folge

(reflektiv) Eigenes

Messitem

6.3 I_CompAbi_34 Kosteneinsparungen für den Kunden (Cost Savings)

Folge (reflektiv)

Vgl. TPI, 2011

6.4 I_CompAbi_35 Deal-/Kundenspezifisches Preismodell

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem



Quelle

7.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF)

I_CompAbi_36 Wie beurteilen Sie generell die kulturelle Übereinstimmung TDU/Kunde in diesem Projekt?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

7.1 I_CompAbi_37 Historie: Die historische Unter-nehmensentwicklung ist ähn-lich.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

7.2 I_CompAbi_38 Sprache: Die Unternehmens-sprache (z. B. Deutsch, Englisch) ist gleich.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

7.3 I_CompAbi_39

Organisationstyp: Der Organisationstyp z. B. AG, GmbH, Familienunternehmen ist gleich.

Folge (reflektiv)

Vgl. TPI, 2011

7.4 I_CompAbi_40

Verhaltenskodex (Code of Con-duct): Es ist ein vergleichbarer Verhaltenscodex vorhanden und im Unternehmensleitbild verankert.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem


- 179 -



Quelle

8.0

Wet

tbew

erbs

fähi

gkei

t (W

BF)

I_CompAbi_41 Wie beurteilen Sie generell die in diesem Projekt vorgestellten Innovationen vom TDN?

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

8.1 I_CompAbi_42

Implementierung von Innova-tionen: Die Vorgehensweise vom TDU, Innovationen zu fördern und zu implementieren, erhöhte in diesem Projekt die Erfolgswahrscheinlichkeit des Projektes.

Folge (reflektiv)

Eigenes Messitem

3.12.5 Single- oder Multi-Item-Messung von Konstrukten

Nach der Entscheidung für ein reflektives oder formatives Messverfahren kann die Frage beantwortet werden, ob ein Konstrukt mit einem Messitem oder eine Messung durch mehrere Messitems notwendig ist. Bei formativen Messmodellen besteht schon per Definition das Messmodell aus mehreren Messitems, da das Konstrukt durch die Messitems formiert wird. Eine Ände-rung der formativen Messvariablen hat ursächlich eine analoge Änderung des Konstrukts zur Folge. Bei reflektiven Messmodellen bedingt hingegen eine Änderung des Konstrukts die analoge Änderung der Messvariablen. Bei der Spezifikation des Messmodells der Wettbewerbsfähigkeit ist die Entscheidung für ein Multi-Item-Messmodell gefallen, da das Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit durch die Abfrage mehrerer reflektiver Indikatoren bei einer befragten Person mögliche Verzerrungen einzelner Indikatorvariablen bei der Darstellung des Konstrukts auszugleichen versucht.372 Weiterhin ist der Ansatz der Multi-Item-Messung geeignet, bei Messungen auftretende zufällige Fehler über ein Set an Indikatorvariablen auszugleichen.

3.12.6 Anzahl der Messitems von Konstrukten

Über die optimale Anzahl der Messitems je Konstrukt herrschen in der ein-schlägigen Literatur unterschiedliche Auffassungen. Es gibt Empfehlungen



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von Bollen373 über drei bis vier Messitems je Konstrukt, wohingegen Churchill374 mindestens zehn Messitems vorsieht. Peter375 hat in einer Me-tastudie festgestellt, dass die meisten Studien eine Itemanzahl von drei bis sechs je Konstrukt aufweisen. Einen eindeutigen Hinweis über die optimale Anzahl der Messitems gibt es nicht. Allerdings können vor dem Hintergrund, dass Messungen immer mit zufälligen und systematischen Fehlern behaftet sind, diese im weiteren Verlauf der Strukturgleichungsmodellierung über den Multi-Item Ansatz identifiziert und berücksichtigt werden. Darüber hin-aus ist die Reliabilitäts- und Validitätsprüfung von Multiple-Items mit statisti-schen Verfahren leicht durchführbar. Letztlich wird auch das Verständnis der befragten Personen bezüglich eines Konstrukts durch die Multiple-Item-Konzeption erhöht, da dadurch geringere Anforderungen an das Abstrakti-onsvermögen der Probanden gestellt werden und ein Konstrukt mit mehre-ren Facetten beschrieben wird.376 Daher wurde sich beim Konstrukt Wett-bewerbsfähigkeit für eine Multiple-Item-Messung entschieden.

3.12.7 Konstruktion der Skalierung der Messitems

Um die Messitems in Zahlenwerten durch befragte Personen abbilden zu können, ist die Festlegung einer Messvorschrift – auch Skalierung genannt – notwendig. Unter Skalierung versteht man die Bildung einer Messvor-schrift, mit deren Hilfe die qualitativen Eigenschaften der Messitems quanti-tativ durch die Zuordnung von Zahlen erfasst werden können.

3.12.8 Rating-Skalen

Für die Messitems der Wettbewerbsfähigkeit ist eine Rating-Skala gewählt worden. Bei der Rating-Skala nimmt der Befragte eine Zuordnung von vor-gegebenen Zahlen vor, welche einer Einstufung des zu beurteilenden Sachverhaltes – hier die Einschätzung der Messitems zur WBF – entspricht. Rating-Skalen kommen zur Anwendung, wenn beispielsweise das Vorhan-densein, die Beurteilung oder die Zustimmung zu einem Messitem zahlen-mäßig erfasst werden soll, um damit weitere statistische Rechenverfahren (Strukturgleichungsmodellierung) bearbeiten zu können. Bei der Konstrukti-

373 Vgl. Bollen, 1989, S. 69. 374 Vgl. Churchill, 1979, S. 69. 375 Vgl. Peter, 1979, S. 12 f. 376 Vgl. Weiber, R./Mühlhaus, D., 2010, S. 93.


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on der Rating-Skala der Messitems für die Wettbewerbsfähigkeit müssen weitere Festlegungen getroffen werden.

Zahl der Abstufungen der Skala

Grundsätzlich ist bei einer hohen Abstufungszahl mit einer verminderten Diskriminanzfähigkeit der befragten Personen zu rechnen. D. h., die befrag-ten Personen können einer eingeschätzten Merkmalsausprägung des Messitems nicht mehr eindeutig einen Zahlenwert zuordnen. Ist dagegen die Abstufungszahl zu gering, wird bei weiterer Verarbeitung der Rohdaten mit statistischen Verfahren die Zuverlässigkeit der erhobenen Daten sinken.

Gerade oder ungerade Zahl der Rating-Skala-Abstufung

Ist die Rating-Skala mit einer geraden Zahl abgestuft, so gibt es keine Merkmalsausprägung des Messitems in Mittellage. Die befragte Person muss sich für eine Richtung der Lage auf der Skala entscheiden, was bei unsicheren befragten Personen zu Verzerrungen der erhobenen Daten füh-ren kann, da eine mittlere Merkmalsausprägung nicht wählbar ist. Auf der anderen Seite bieten ungerade Skalen-Konstruktionen die Möglichkeit, eine mittlere Merkmalsausprägung zu wählen, was bei unsicheren Probanden dazu verleitet, häufig das mittlere, gefühlt ausgeglichene Rating zu wählen, was wiederum Verzerrungen der gemessenen Merkmalsausprägung bedin-gen.

Da in dieser Arbeit Fragestellungen bearbeitet werden, die sich im Bereich der sozialwissenschaftlichen Forschung bewegen, ist bei den Messitems zur Wettbewerbsfähigkeit auf eine 6-stufige Ratingskala zurückgegriffen worden, die eine Ausweichmöglichkeit keine Antwort bietet. Diese Skala hat sich in der empirischen Sozialforschung bewährt, wie Untersuchungen von Green und Trommsdorff377 zeigen.

Zustimmungsskala

Die Zustimmungsskala, auch als „Likert-Skala“ bezeichnet, z. B. durch die Merkmalsausprägungsbeschreibung stimme voll zu – stimme überhaupt nicht zu beschrieben, ist in der empirischen Forschung, insbesondere bei der Arbeit mit Strukturgleichungsmodellen (SGM), weit verbreitet. Die Prob-lematik bei Zustimmungsskalen liegt darin, dass eine zu bewertende Merk-malsausprägung des Messitems indirekt erfolgt. Die befragte Person muss implizit vorher eine Bewertung oder Intensitätsabschätzung vorgenommen

377 Vgl. Green/Rao 1970, S. 33 ff.; Trommsdorff/Lamm 1975, S. 93 ff.


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haben, aus der dann der Zustimmungsgrad abgeleitet wird. Dies stellt höhe-re Anforderungen an die Probanden insbesondere dann, wenn negativ for-mulierte Messitems zur Anwendung kommen. Aus den beschriebenen Prob-lemen der Zustimmungsskala wird in der Literatur sogar empfohlen, auf Zustimmungsskalen zu verzichten, bzw. wird angezweifelt378, dass sich mit Zustimmungsskalen genaue Messungen von Merkmalsausprägungen von Messitems durchführen lassen. Vor dem oben beschriebenen Hintergrund ist in dieser Arbeit auf Zustimmungsskalen bei der Hauptuntersuchung (On-line-Befragung) verzichtet worden. Stattdessen wurde auf die Intensitäts-skalen völlig unwichtig – extrem wichtig zurückgegriffen, was u. a. auch von Rossiter empfohlen wird. 379

Messniveau von Ratingskalen

Die relativ einfache Konstruktion, Anwendung und Auswertemöglichkeiten von Ratingskalen hat zu einer weiten Verbreitung in der empirischen For-schung geführt. Bei der Bearbeitung von Strukturgleichungsmodellen (SGM) wird davon ausgegangen, sofern die Messungen mittels Ratingskalen sorg-fältig konstruiert wurden, dass diese das geforderte metrische Skalenni-veau, mindestens aber das Intervallskalenniveau liefern. Es muss jedoch kritisch reflektiert werden, dass, wenn die Abstände der Ratingskala (Inter-vallbreite) von verschiedenen Personen unterschiedlich wahrgenommen werden und somit nicht als gleich groß unterstellt werden können, diese nur ein Ordinalskalenniveau liefert, welches für die Bearbeitung von SGM kein ausreichendes Messniveau darstellt.380

Der Nachweis, dass Ratingskalen Intervallscalenniveau erbringen, ist letzt-endlich nur mit der Anwendung der axiomatischen Messtheorie381 möglich. Da sich aber hypothetische Konstrukte einer direkten Messbarkeit auf der Beobachtungsebene entziehen, kann nicht geprüft werden, ob eine numme-rische Messung das empirische Relativ abbildet. Daher wird in der empiri-schen Forschung per sog. Messung durch Vertrauen angenommen, dass eine Messung auf Intervallskalenniveau erfolgen kann. Wird eine For-schungsthese empirisch bestätigt, wird auch die Skalierung als inhaltlich richtig angesehen. Als besonders wichtig gilt bei der Konstruktion der Ra-tingskala, dass die Skalenwerte eine inhaltliche Beschreibung erfahren,382

378 Vgl. Rossiter/Percey 1987, S. 547. 379 Vgl. Rossiter 2002, S. 323. 380 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 95-100. 381 Vgl. Kromrey 2009, S. 218-229; Diekmann 2009, S. 279-302. 382 Vgl. Rohrmann 1978, S. 225-245.


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wie in der folgenden Abbildung 34 aufgezeigt und im weiteren Untersu-chungsgang in dieser Arbeit so zur Anwendung kommt.

Abbildung 34: Intensitätsskala mit inhaltlicher Beschreibung der Skalenwerte. (eigene Darstellung)

3.12.9 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des exogenen Konstrukts Projektmanagementansatz (PMA)

Nach der Entscheidung für ein formatives Messverfahren bestimmen die Messvariablen das Konstrukt. Eine analoge Änderung der Messvariablen hat eine analoge Änderung des Konstrukts als Folge. Bei der Spezifikation des Messmodells des Projektmanagementansatzes (PMA) ist daher die Entscheidung für ein Multi-Item-Messmodell gefallen, da bei dem exogenen Konstrukt PMA, durch die Abfrage mehrerer formativer Indikatoren bei einer befragten Person die Genauigkeit der Messung des Konstrukts erhöht wird.

Für die Messitems des exogenen Konstrukts PMA wird auf eine 6-stufige Intensitätsskala völlig unwichtig – extrem wichtig zurückgegriffen.


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3.12.10 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des exogenen Konstrukts Kundenprojektintegration (CPI)

Nach der Entscheidung für ein formatives Messverfahren bestimmen die Messvariablen das Konstrukt. Eine analoge Änderung der Messvariablen hat eine analoge Änderung des Konstrukts als Folge. Bei der Spezifikation des Messmodells der Kundenprojektintegration (CPI) ist daher die Ent-scheidung für ein Multi-Item-Messmodell gefallen, da bei dem exogenen Konstrukt CPI durch die Abfrage mehrerer formativer Indikatoren bei einer befragten Person die Genauigkeit der Messung des Konstrukts erhöht wird. Für die Messitems des exogenen Konstrukts CPI wird auf eine 6-stufige In-tensitätsskala völlig unwichtig – extrem wichtig und Bewertungsskala sehr schwach – sehr stark zurückgegriffen.

3.12.11 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des endogenen Konstrukts Diskursives Projektwissen (DPW)

Nach der Entscheidung für ein reflektives Messverfahren hat eine Änderung des Konstrukts die analoge Änderung der Messvariablen als Folge. Bei der Spezifikation des Messmodells des diskursiven Projektwissens (DPW) ist daher die Entscheidung für ein Multi-Item-Messmodell gefallen, da das Konstrukt DPW durch die Abfrage mehrerer reflektiver Indikatoren bei einer befragten Person mögliche Verzerrungen einzelner Indikatorvariablen bei der Darstellung des Konstrukts ausgleicht.383

Ebenso wie bei der Wettbewerbsfähigkeit (WBF) wird bei den Messitems des Konstrukts Diskursives Projektwissens auf eine 6-stufige Intensitätsska-la völlig unwichtig – extrem wichtig zurückgegriffen.

3.12.12 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des endogenen Konstrukts Narratives Projektwissen (NPW)

Nach der Entscheidung für ein reflektives Messverfahren hat eine Änderung des Konstrukts die analoge Änderung der Messvariablen als Folge. Bei der Spezifikation des Messmodells des narrativen Projektwissens (NPW) ist da-her ebenso wie beim DPW die Entscheidung für ein Multi-Item-Messmodell



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gefallen, da das endogene Konstrukt NPW durch die Abfrage mehrerer reflektiver Indikatoren bei einer befragten Person mögliche Verzerrungen einzelner Indikatorvariablen bei der Darstellung des Konstrukts aus-gleicht.384

Ebenso wie beim diskursiven Projektwissen wird bei den Messitems des Konstrukts Narratives Projektwissens (NPW) auf eine 6-stufige Intensitäts-skala völlig unwichtig – extrem wichtig zurückgegriffen.

3.12.13 Single- oder Multi-Item-Messung und Skala des endogenen Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF)

Nach der Entscheidung für ein reflektives Messverfahren hat eine Änderung des Konstrukts die analoge Änderung der Messvariablen als Folge. Bei der Spezifikation des Messmodells der Wettbewerbsfähigkeit (WBF) ist daher ebenso wie beim DPW und NPW die Entscheidung für ein Multi-Item-Messmodell gefallen, da das endogene Konstrukt WBF durch die Abfrage mehrerer reflektiver Indikatoren bei einer befragten Person mögliche Ver-zerrungen einzelner Indikatorvariablen bei der Darstellung des Konstrukts ausgleicht.385

Ebenso wie beim diskursiven Projektwissen und narrativen Projektwissen wird bei den Messitems des Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF) auf eine 6-stufige Intensitätsskala völlig unwichtig – extrem wichtig zurückgegrif-fen.

3.13 Zweites Zwischenergebnis – Abgeleitetes Forschungsmodell

Der Forschungsgegenstand der vorliegenden Arbeit besteht aus drei For-schungsfragen, nämlich erstens, welches die Einflussfaktoren sind, die die Nutzung von Projektwissen ermöglichen bzw. unterstützen. Zweitens, eine positive Wirkung dieser sogenannten Erfolgsfaktoren auf die Nutzung des Projektwissens nachzuweisen, und drittens, zu bestätigen, dass dadurch die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, hier im Speziellen von Technolo-gie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU), gesteigert werden kann, empi-risch zu untersuchen.

384 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 92. 385 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 92.


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Auf der Grundlage der theoretischen Ausführungen zur Fundierung der For-schungsfragen und Begründung der Forschungslücke sind im Kapitel 3 die Einflussvariablen der Nutzung von Projektwissen als unabhängige (exoge-ne) Einflussvariablen Projektmanagementansatz (PMA) und Kunden-projektintegration (CPI) und die abhängigen (endogenen) Variablen Diskur-sives Projektwissen (DPW) und Narratives Projektwissen (NPW) sowie die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) als von dem Projektwissen abhängiges Kon-strukt theoriegeleitet und auf der Grundlage von sachlogischen Überlegun-gen konzeptionalisiert worden.

Da es sich bei den zu untersuchenden Variablen um theoretische Konstruk-te handelt, die keine Entsprechung in der Realität haben, ist mit der Suche und Auswahl von in der Realität beobachtbarer Phänomene, den theoreti-schen Konstrukten der Dreiteiligkeit der Forschungsfrage folgend, entspre-chend operationalisiert worden.

Mit den formativ operationalisierten unabhängigen Einflussvariablen PMA und CPI konnten die möglichen, theoretisch begründeten Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen aufgezeigt werden.

Mit der Konzeptionalisierung und Operationalisierung der unabhängigen Va-riablen PMA und CPI sowie der abhängigen Variablen DPW, NPW und WBF konnte ein Forschungsmodell aufgestellt werden, welches die Eigen-schaften eines neu entwickelten Messinstruments besitzt um eigentlich nicht messbare theoretisch begründete Phänomene empirisch zu messen und ihre Existenz und Wirkung somit in der Realität zu bestätigen oder zu wider-legen.

Das aufgestellte Gesamthypothesensystem der vorliegenden Arbeit ist die Grundlage für die empirisch-konfirmatorische Überprüfung, welche Gegen-stand des nächsten Kapitels sein soll.

4. Empirischer Teil – Untersuchung des theoretischen Forschungsmodells

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4 Empirischer Teil – Untersuchung des theoretischen Forschungsmodells

4.1 Methodische Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen (SGM)

Die Methodik der Strukturgleichungsmodellierung hat in den vergangenen Jahren in der wissenschaftlichen Arbeit zur Erklärung und Prognostizierung theoretischer Sachverhalte in der Wirklichkeit zunehmend Bedeutung er-langt. Insbesondere in der Marketingforschung, aber auch in der Sozialfor-schung können mithilfe von Strukturgleichungsmodellen (SGM) hypothe-tisch gefasste Sachverhalte einer empirischen Überprüfung unterzogen werden.

Grundlage hierfür sind theoretische und sachlogische Überlegungen, die im vorangegangenen Kapitel zu der Ableitung des in dieser Arbeit zu untersu-chenden SGM mit seinen äußeren Messmodellen und seinem inneren Pfadmodell geführt haben, sowie die theoretisch abgeleiteten Hypothesen, die einer empirischen Überprüfung unterzogen werden sollen. Es geht da-rum, mittels Messung der in der Wirklichkeit beobachtbaren Phänomene eines oder mehrerer theoretisch gefasster Sachverhalte zu überprüfen. Es ist offensichtlich, dass der Beurteilung der Güte des Messmodells, mithin der Messindikatoren, die im weiteren Verlauf der Arbeit entsprechend der Literatur als Indikatorvariablen bezeichnet werden, eine besondere Bedeu-tung zukommt. Dies ist auch deshalb nachvollziehbar, da eine Untersu-chung von kausalen Zusammenhängen im zweiten Schritt eine reliable und valide Messung im ersten Schritt voraussetzt.

Daher sollen im Folgenden die in der Forschungspraxis gängigsten Kriterien zur Beurteilung der Reliabilität und Validität von Messmodellen und Struk-turmodellen, im Rahmen der empirischen Behandlung von SGM, aufgezeigt und als Grundlage dieser vorliegenden Arbeit ausgewählt werden.

Die folgende Abbildung 35 gibt einen Überblick über den Erstansatz des in dieser Arbeit modellierten und zu untersuchenden SGM.


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Abbildung 35: Erstansatz Strukturgleichungsmodell der vorliegenden Arbeit.

(Quelle: In Anlehnung an Backhaus et al. 2008, S. 513)

Ist das SGM vollständig abgeleitet und spezifiziert, ergibt sich das Messmo-dell, das sog. äußere Modell mit seinen beobachtbaren Indikatorvariablen, welches das zugeordnete theoretische Konstrukt spezifizieren und dem Strukturmodell, auch inneres Modell genannt, welches die kausalhypotheti-schen Zusammenhänge der Konstrukte beschreibt. Die im Strukturmodell beschriebenen latenten unabhängigen Variablen werden dabei als exogene Variablen und die latenten Variablen als abhängige endogene Variablen be-zeichnet.386

Die exogenen Variablen erklären die endogenen Variablen, ohne dass die exogenen Größen sich selbst erklären würden, da sie als gegeben voraus-gesetzt werden. Messmodelle können für latente exogene Variablen (�\��^ ��`��{�^��|��^��}�\��~��~�|�^^�|��|��Die hypothetischen Wirkungszusammenhänge werden im Strukturmodell durch Pfade grafisch dargestellt, wobei die Pfeilrichtung die hypothetische Wirkungsrichtung (H) anzeigt.

Die folgende Abbildung 36 zeigt das entwickelte Forschungsmodell als Strukturgleichungsmodell (SGM).

386 Vgl. Backaus et al. 2008, S. 512.

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Messmodellder endogenenVariablen

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�3 Wettbewerbs-fähigkeit(WBF)

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Strukturmodell


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Abbildung 36: Entwickeltes Forschungsmodell als Strukturgleichungsmodell. (Quelle: eigene Darstellung)

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4.2 Schätzverfahren zur Schätzung des linearen Gleichungssystems des SGM

Zur Schätzung der Parameter des linearen Gleichungssystems des SGM stehen zwei wesentliche Schätzverfahren – der kovarianz- und varianzba-sierte Ansatz – zur Verfügung. Im Folgenden wird ein erster Überblick über die Eigenschaften und Kriterien für die Anwendung der beiden Schätzver-fahren gegeben, um dann, entsprechend den empirischen Gegebenheiten (Primärdatenbasis und Stichprobenstruktur) der vorliegenden Arbeit, ein geeignetes Schätzverfahren auszuwählen.

4.2.1 Der kovarianzbasierte Analyseansatz

Der kovarianzbasierte Analyseansatz wurde im Wesentlichen von Jöreskog387 entwickelt, indem er einen allgemeinen Ansatz formulierte, der die simultane Schätzung aller Modellparameter auf der Basis der Varianz-Kovarianzmatrix (V-KV-Matrix) im SGM auf der Basis der Maximum-Likelihood-Methode (ML) möglich machte. Der Schätzalgorithmus verfolgt dabei das Ziel, die Modellparameter so zu schätzen, dass mit der theoreti-schen V-KV-Matrix die durch die empirisch erhobenen Daten formierte V-KV-Matrix bestmöglich reproduziert wird. Dieser ist in dem Softwarepro-grammpaket LISREL (Linear Structural RELationships) implementiert wor-den und stellt gleichzeitig die Basis für andere Statistiksoftware wie z. B. AMOS (Analysis of MOment Structures) von Arbuckle388 dar.

Es besteht also eine Diskrepanz zwischen der modelltheoretischen V-KV-Matrix und der empirischen V-KV-Matrix, die es zu minimieren gilt. Mit dem Ziel, die Diskrepanzfunktion zu minimieren, handelt es sich bei dem kovarianzanalytischen Verfahren um eine Methode, welche die Parameter in einem Hypothesensystem simultan schätzen und die hypothetische Kau-salstruktur konfirmatorisch überprüfen kann. Dabei werden auch Messfehler der Indikatorvariablen abgetrennt (Zerlegung der Varianz und Kovarianz) und separat weiterbehandelt, sodass quasi eine Herausrechnung des Mess-fehlers erfolgen kann und die Schätzung der Pfadkoeffizienten im Struktur-modell nicht mehr von Messfehlern beeinflusst werden.389

387 Vgl. Jöreskog 1970, S. 239-251; 1973, S. 85-112. 388 Vgl. Arbuckle 2008. 389 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 54-57.


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In der Literatur wird aufgrund dieser Eigenschaften des kovarianzbasierten Analyseverfahrens auch von hard modeling gesprochen, da an die Anwen-dung dieser Methodik enge Kriterien geknüpft sind, wie z. B. das Vorliegen multinormalverteilter empirischer Daten sowie das Vorhandensein eines großen Stichprobenumfangs.390

4.2.2 Der varianzbasierte Analyseansatz

Die Methodik der varianzanalytischen SGM-Modellierung basiert auf den Arbeiten von Wold391 und versucht, die empirisch erhobenen Fallwerte der Ausgangsdatenmatrix unter Einbeziehung der Hauptkomponentenanalyse und der Korrelationsanalyse mit dem Schätzalgorithmus der Kleinst-Quadrate möglichst genau zu prognostizieren. Der sog. Partial-Least-Square-Ansatz (PLS-Ansatz) von Wold wurde zunächst in der Statistiksoft-ware LVPLS (Latent Variables Path Analysis with Partial Least Squares Estimation) von Lohmüller392 implementiert. LVPLS stellte dann die Basis für Statistiksoftware mit dem PLS-Ansatz dar, wie z. B. Visual PLS, PLS Graph und SmartPLS.

Die Strukturgleichungsanalyse (SGA) nach dem varianzbasierten Ansatz ist ein zweistufiges Verfahren, bei dem nach der Kleinst-Quadrate-Schätzung im ersten Schritt fallbezogen diskrete Schätzwerte für die exogenen und endogenen latenten Variablen aus den empirisch erhobenen Messwerten errechnet werden. In einem zweiten Schritt werden diese ermittelten Werte genutzt, um die Parameter des Strukturmodells (Pfadkoeffizienten) zu ermit-teln.

Es ist die charakteristische Eigenheit des PLS-Ansatzes, die Varianz der Fehlervariablen des Messmodells und des Strukturmodells gemeinsam zu minimieren, um so eine größtmögliche Annäherung an die empirischen Ausgangsdaten zu erreichen. Das bedeutet allerdings auch, dass durch die gemeinsame Betrachtung der Messfehler- und Konstruktvarianz, im Gegen-satz zum kovarianzbasierten Verfahren, die Messfehlervarianzen des Struk-turmodells nicht herausgerechnet werden können. Die Analyse basiert auf den empirischen Daten der Ausgangsdatenmatrix der Messvariablen und wurde von Wold deshalb so angelegt, damit bereits verwertbare Schätzre-

390 Weiter dazu ausführlich in: vgl. Bollen 1989; Diamantopoulos/Siguaw 2000;

Hildebrandt/Homburg 1998; Hoyle 1995; Reinecke 2005. 391 Vgl. Wold 1975, S. 307-357; 1980, S. 47-74; 1982, S. 1-54. 392 Vgl. Lohmüller 1984, S. 44-51.


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sultate geliefert werden393, auch wenn die Stichprobenbasis und damit die Informationsbasis in einem frühen Forschungsstadium und der Modellie-rungsgrad der SGM noch gering sind. In der Literatur wird dieses Verfahren daher auch mit soft modeling bezeichnet.394

4.3 Auswahl des Partial–Least–Squares–Ansatzes (PLS-Ansatz)

Das in dieser Arbeit zu schätzende Strukturgleichungsmodell soll mithilfe des PLS-Ansatzes erfolgen.395 Für die Wahl des varianzbasierten Analyse-ansatzes lassen sich folgende Begründungen anführen:396

� Modellkomplexität: PLS ist in der Lage, komplexe Modelle mit mehr als 40-50 Variablen zu berechnen. Das in dieser Arbeit zu untersuchende SGM enthält 14 latente Variablen mit insgesamt 98 Indikatorvariablen. Aufgrund der Anzahl der Mess- und Konstruktvariablen sowie deren zu schätzende Kausalbeziehungen ist das vorliegende SGM als hochkomplex einzustufen. Dies ist ein Grund für die Wahl des PLS-Ansatzes.

� Stichprobenumfang: PLS liefert auch bei geringem Stichprobenumfang Schätzwerte. Backhaus et al. gibt hier einen pragmatischen notwendigen Stichprobenumfang (N) an, der bei N – t > 50 liegen sollte. Wobei t der Anzahl der zu schätzenden Parameter im SGM entspricht.397 Scholderer/Balderjahn schlagen eine Stichprobengröße vor, die fünf bis zehnmal höher als die Summe der zu schätzenden Parameter im Modell sein sollte.398 Reinartz et al. fordert bei den kovarianzbasierten Verfahren einen Stichprobenumfang, der bei N �

393 Vgl. Wold 1980, S. 70. 394 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 63. 395 Auf eine weiterführende und detailliertere Vergleichsbetrachtung der Charakteristika der Va-

rianz- und kovarianzbasierten Schätzverfahren soll an dieser Stelle nicht weiter eingegangen werden. Die Entscheidungskriterien sowie Vor- und Nachteile des Einsatzes der verschiedenen Verfahren finden sich eingehend diskutiert in der Literatur: vgl. u. a. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 65-69; Backhaus et al. 2006, S. 338 ff.; Lowry/Gaskin 2014, S. 141; Albers/Hildebrandt 2006, S. 2-33.

396 Zu den Kriterien, unter Berücksichtigung derer varianz- oder kovarianzbasierte Schätzverfahren vorzuziehen sind; vgl. Lowry/Gaskin 2014, S. 130-133.

397 Vgl. Backhaus et al. 2011, S. 109-110. 398 Vgl. Scholderer/Balderjahn 2005, S. 97.


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100-200 oder sogar noch höher liegen sollte.399 Zusammengefasst kann man die Aussage treffen, dass der PLS-Ansatz gewählt werden sollte, wenn ein Stichprobenumfang zur Verfügung steht, der kleiner als 250 ist.400 Da die Erhebung von großzahligen Primärdaten im wirtschafts-sozialwissenschaftlichen Bereich erfahrungsgemäß schwierig ist, erreicht der Stichprobenumfang der empirischen Erhebung in dieser vorliegenden Arbeit nicht oder nur knapp das Niveau (N > 250), um mit dem kovarianzbasierten Verfahren sicher berechnen zu können. Dieses ist ein weiterer Grund für die Wahl des PLS-Ansatzes für die vorliegende Untersuchung.

� Messmodellcharakteristik: Der PLS-Ansatz kann formativ und reflektiv modellierte Messmodelle berücksichtigen. Wohingegen der kovarianzbasierte Ansatz bei der Berechnung von formativen Messmodellen Probleme bereiten kann, die sich in Änderungen der Schätzungen im Strukturmodell und Problemen bei der Identifizier-barkeit401 des Modells niederschlagen.402 Da in der vorliegenden Arbeit die Konstrukte PMA und CPI formativ spezifiziert sind, ist ein weiterer Grund gegeben, mit PLS zu rechnen.

� Neuartige Phänomenologie: PLS wird auch empfohlen, wenn die im Zentrum des Forschungsvorhabens stehende Phänomenologie neuartig ist und wenige bis keine vorhandenen Messansätze genutzt werden können. 403 Da die in dieser Arbeit stehenden, zuvor noch nicht konzipierten und operationalisierten theoretischen Konstrukte Projektmanagementansatz (PMA), diskursives und narratives Projekt-wissen (DPW, NPW) sowie die Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen im Vertriebsprojektgeschäft im Mittelpunkt stehen, liegt der vorliegenden Arbeit ein eher explorativer Charakter zugrunde. Dieser spiegelt sich auch in den Forschungsfragen der Arbeit nach der den Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen wider und zeigt, im Sinne der Analyse von Erfolgsfaktoren, eher in die Richtung einer prognoseorientierten Ergebnisstruktur, was ebenfalls für den gewählten PLS-Ansatz spricht.404

399 Vgl. Reinarz et al. 2009, S. 333. 400 Vgl. Reinarz et al. 2009, S. 342. 401 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 52. 402 Vgl. Hermann et al. 2006, S. 43; Reinarz et al. 2009, S. 333. 403 Vgl. Reinarz et al. 2009, S. 334; Weiber/Mühlhaus 2010, S. 253. 404 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 253.


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� Multinormalverteilung: Der kovarianzbasierte Ansatz unter Anwendung von Maximum-Likelihood(ML)-Algorithmen setzt eine Multinormalverteilung der erhobenen Daten voraus.405 Ist eine Multinormalverteilung nicht gegeben oder ist die Entfernung von der Multinormalverteilung zu groß,406 führt das zu Verzerrungen der Schätzungen und Modellgüteparameter und schmälert dadurch die Erklärungskraft des gesamten Modells. Scholderer/Balderjahn weisen darauf hin, dass in den meisten sozialwissenschaftlichen Fragestellungen die Daten, die durch Ratingskalen erhoben wurden, selten die strengen Kriterien der Multinormalverteilung erfüllen.407 Der PLS-Ansatz mit der regressionsanalyse-basierten Schätzmethodik ist gegenüber der Normalverteilung der Daten unempfindlich.408 Damit ist die Wahl des PLS-Ansatzes für die vorliegende Untersuchung zusätzlich begründet.

Zusammenfassend ergibt sich aus den Charakteristika des PLS-Ansatzes eine umfassende Eignung für die Verwendung in dem vorliegenden For-schungsmodell. Im Folgenden soll daher herausgearbeitet werden, welche Gütekriterien zur Beurteilung des SGM nach dem PLS-Ansatz herangezo-gen werden und wie der Ablauf der Gütebeurteilung des Untersuchungsmo-dells gestaltet ist.

4.4 Gütebeurteilung von Strukturgleichungsmodellen

Mit der empirischen Analyse mittels SGM wird das Ziel verfolgt, einen theo-retisch fundierten und hypothetisch begründeten kausalen Wirkungszu-sammenhang zu überprüfen oder zu prognostizieren. Dabei werden Mess-variable (Indikatorvariablen), die beobachtbare und somit auch messbare Werte liefern, genutzt, um ein latentes Konstrukt, dessen Eigenschaften in der Wirklichkeit nicht beobachtbar sind, zu beschreiben. Mit den gemesse-nen Werten werden dann die im Strukturmodell vermuteten kausalen Wir-kungszusammenhänge der latenten Konstrukte untereinander berechnet.

405 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 54-56; Lowry/Gaskin 2014, S. 133. 406 Ab welchem Ausmaß von einer substanziellen Abweichung von der Normalverteilung auszuge-

hen ist, ist in der gegenwärtigen Literatur unscharf beschrieben und umstritten. Konservative Autoren sehen die Schiefe- und Wölbungsmaße der Verteilung betragsmäßig nicht >1, vgl. Temme/Hildebrand 2009, S. 166, andere sprechen im Gegensatz dazu erst ab Werten von be-tragsmäßig >2 von einer substanziellen Abweichung von der Normalverteilung der erhobenen Daten; vgl. West/Finch/Curran 1994, S. 74.

407 Scholderer/Balderjahn 2006, S. 62. 408 Vgl. Hair et al. 2017, S. 104 ff.


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Es ist offensichtlich, dass dabei im ersten Schritt der Gütebeurteilung dem Messmodell besonders Rechnung getragen werden muss. Dieses ist auch nachvollziehbar, da ansonsten durch Messungen der latenten Variablen ge-ringer Güte das Ganze auch zu Ergebnissen geringer Güte bei der Schät-zung von kausalen Wirkungsbeziehungen der Konstrukte im SGM führen kann.409 Zur Beurteilung der Messmodelle werden, wegen der hohen Be-deutung für die weitere Verfahrensweise im SGM, Kriterien der Reliabilität und Validität herangezogen.410

4.5 Gütebeurteilung von Messmodellen im SGM

Die Reliabilität gibt Auskunft, inwieweit ein Messinstrument zuverlässig ist, bzw. spiegelt sie die Genauigkeit der Messung wider. Die Validität einer Messung kann als Ausprägung bezeichnet werden, inwieweit eine Messung Gültigkeit besitzt und das Messinstrument konzeptionell richtig ist. Validität gibt das Ausmaß an, „… mit dem ein Messinstrument auch das misst, was es messen sollte“.411 Mit den Messmodellen im SGM wird das Ziel verfolgt, den wahren Wert einer latenten Variable zu messen. Dieses ist in der Praxis aber nicht vollständig möglich, da empirische Messungen zufälligen und systematischen Fehlern unterliegen, die den wahren Wert nicht vollständig widerspiegeln. Messungen zielen also darauf ab, die Fehlerkomponenten bei einer Messung so gering wie möglich zu halten. Der Zusammenhang von Reliabilität, Validität und dem systematischen wie auch zufälligen Feh-ler lässt sich demnach durch die Formel 1

Formel 1: Gleichung für reflektive Messmodelle

Xb = Xw + Xs + Xz

ausdrücken.412 Dabei ist Xb die beobachtete Variable, deren wahrer Wert Xw durch den systematischen Fehler Xs und den zufälligen Fehler Xz additiv beeinflusst ist. Systematische Fehler entstehen nicht zufällig, sondern sind beispielsweise durch Gestaltung des Fragebogens, durch Fragen formulier-te vorgegebene Zustimmungstendenzen oder durch die Art der Frageformu-lierung indiziertes, sozial erwünschtes Antwortverhalten entstanden.

Somit sind systematische Fehler über die Messung gleich hoch ausgeprägt, sie aber durch sorgfältige Planung des Messinstruments minimierbar sind. 409 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 103. 410 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 103 ff. 411 Weiber/Mühlhaus 2010, S. 103. 412 Vgl. Churchill 1979, S. 65f.


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Dagegen treten zufällige Fehler in einer Messung ohne Systematik in unter-schiedlicher Ausprägung auf und entziehen sich einer Beeinflussung. Aller-dings können zufällige Fehler mit statistischen Mitteln abgeschätzt werden und somit in den Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtungen berücksichtigt werden.

Zufällige Fehler entstehen beispielsweise durch zufällig entstandene Situa-tionen und Umstände bei der Beantwortung von Fragebögen oder des indi-viduellen Konzentrationsniveaus der Probanden. Eine Messung kann also als voll valide bezeichnet werden, wenn die beiden Fehlerterme gleich null sind, die Messung also von keinem systematischen und zufälligen Fehler beeinflusst ist. Eine Messung ist dann voll reliabel, wenn der zufällige Fehler null ist, die Messung also von keinem zufälligen Fehler beeinflusst ist. Da-raus ist erkennbar, dass eine valide Messung gleichzeitig auch immer reliabel ist, wohingegen eine reliable Messung nicht unbedingt valide sein muss.413

4.5.1 Gütekriterien reflektiver Messmodelle

Wie bereits in Kapitel 3.5 dieser Arbeit aufgezeigt, wird bei einem reflektiv spezifizierten Messmodell angenommen, dass die zu messende latente Va-riable die ihr zugeordneten Indikatorvariablen in ihren Änderungen kausal verursacht. Demnach erklärt die Ausprägung der latenten Variablen (im SGM das Konstrukt) die Varianz der zugeordneten Indikatorvariablen. Das impliziert, dass, die Indikatorvariablen in einem reflektiv spezifizierten Messmodell hoch korreliert sind bzw. diese Korrelationen der Indikatorvari-ablen untereinander durch das Konstrukt verursacht werden und daher aus-tauschbar sind. Ein weiteres Merkmal in der Konstellation reflektiver Mess-modelle ist, dass wenn die Indikatorvariablen hoch korreliert sind, das betrachtete Konstrukt eindimensional sein muss.414 Eine Reliabilitätsprüfung von reflektiven Messmodellen setzt also Eindimensionalität des Konstrukts voraus, was unter Anwendung der explorativen Faktorenanalyse (EFA) ge-prüft werden soll.415 Die im Weiteren erfolgende Prüfung auf Eindimensiona-lität der reflektiv spezifizierten Messmodelle soll mittels der Statistiksoftware SPSS V.20 durchgeführt werden. Dabei werden die folgenden Methodiken angewendet.

413 Vgl. Churchill 1979, S. 6; Peter 1979, S. 65; Kuß/Eisend 2010, S. 32. 414 Weiber/Mühlhaus 2010, S. 103 f. 415 Vgl. Gerbing/Anderson 1988, S. 186f.


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4.5.2 Überprüfung der Eignung der Messindikatoren für die EFA – Inhaltsvalidität

Nach dem Konzept multipler Items ist die EFA nur sinnvoll anwendbar, wenn die Ausgangsvariablen (Indikatoren) untereinander korreliert sind. Hier können nach Backhaus416 folgende Prüfkennzahlen herangezogen werden:

Auf Variablenebene sind hier die Measure of Sampling Adequacy (MSA) und die Kommunalitäten zu analysieren. Die MSA-Werte geben darüber Auskunft, in welchem Ausmaß die eine Variable und die restlichen Variab-len zusammengehören. Der Wert der Kommunalität einer Variablen zeigt an, wie viel Prozent der Variablenstreuung durch die extrahierten Faktoren erklärt werden können. Bezogen auf die Variablenmenge lassen sich das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium (KMO) und der Bartlett-Test heranziehen, um das Ausmaß der Zusammengehörigkeit der Variablen zu prüfen. Das KMO-Kriterium ergibt sich aus der Aggregierung der MSA-Werte. Mit dem Bart-lett-Test steht neben dem KMO-Kriterium eine weitere Prüfmethode zur Ver-fügung, um die Zusammengehörigkeit der Variablen zu prüfen. Der Bartlett-Test prüft hierbei die Nullhypothese, dass die Variablen aus einer unkorrelierten Grundgesamtheit stammen und demnach abgelehnt werden muss.417

4.5.3 Methoden der Faktorenextraktion

Es ist anzunehmen, dass die Messung, die mittels der Indikatorvariablen erhoben wurde, nicht frei von Fehlern ist. Das bedeutet, dass nicht die voll-umfängliche Varianz der Indikatorvariablen erklärt werden kann, da sich diese aus der Varianz des Messfehlers und der Restvarianz der Ausgangs-variablen ergibt. Es wird weiterhin angenommen, dass die Korrelationen zwischen den Indikatorvariablen von den extrahierten Faktoren kausal ver-ursacht werden. Vor diesem Hintergrund wird empfohlen, die Hauptachsen-analyse (HAA) als Extraktionsmethodik heranzuziehen, da die HAA in der Lage ist, zwischen den Indikatorvarianzen und dem von den extrahierten Faktoren verursachten Varianzanteil (Kommunalität) sowie der spezifischen Einzelrestvarianz der Variablen zu differenzieren.418

416 Vgl. Backhaus et al. 2008, S. 333 ff. 417 Vgl. Dziuban/Shirkey 1974, S. 358 ff. 418 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 107.


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4.5.4 Extrahierte Faktoren als Dimensionen

Mittels des Kaiser-Kriteriums kann die Anzahl der sinnvoll zu extrahierenden Faktoren bestimmt werden. Das Kaiser-Kriterium gibt an, dass nur jene Fak-toren die Erklärungskraft besitzen, die eine höhere Varianz erklären können als eine standardisierte einzelne Indikatorvariable selbst. Der sog. Eigen-wert der zu wählenden Faktoren sollte dabei größer als 1 sein, was der Er-füllung der o. g. Bedingung entspricht.419

4.5.5 Rotationsverfahren zur Faktorenextraktion

Ein Indikatorenset ist zunächst inhaltlich demselben Konstrukt zugeordnet, was vermuten lässt, dass dann extrahierte Faktoren ebenfalls ein gewisses Maß an Korrelation untereinander besitzen. Daher empfehlen Wei-ber/Mühlhaus, die schiefwinklige Rotationsmethode „Promax“420 anzuwen-den, da diese nicht-orthogonale Methode dem Umstand Rechnung trägt, dass die extrahierten Faktoren voneinander abhängen.

4.5.6 Grenz- und Kennwerte der EFA

Die nachfolgenden Tabellen Tabelle 63 und Tabelle 64 geben einen Über-blick über die in der Literatur empfohlenen Grenz- bzw. Kennwerte der zu-vor beschriebenen Prüfkennzahlen der EFA.

Tabelle 63: Variablenbezogene Prüfgrößen: MSA und Kommunalität.

Inhaltsvalidität – Variablenbezogene Prüfgrößen Measure of Sampling Adequacy (MSA)421 �� Kommunalitäten422 ��

Tabelle 64: Variablenmengenbezogene Prüfgrößen KMO- und Bartlett-Test.

Inhaltsvalidität – Variablenmenge bezogene Prüfgrößen Maß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin423 > 0,6

419 Vgl. Kaiser 1974, S. 31 ff. 420 Die Statistiksoftware SPSS (IBM) stellt mit „Promax“ die am häufigsten verwendete nicht-

orthogonale Rotationsmethode zur Verfügung. Daneben werden auch die orthogonalen Rotati-onsverfahren „Varimax“ und „Quartimax“ von SPSS angeboten, bei denen von der Unabhän-gigkeit der extrahierten Faktoren untereinander ausgegangen wird.

421 Die variablenspezifischen MSA-Werte werden von SPSS in der Anti-Image-Korrelationsmatrix im Output ausgewiesen; vgl. Backhaus et al. 2008, S. 333ff.

422 Vgl. Backhaus et al. 2008, S. 333ff.


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Signifikanz nach Bartlett424 0,000

4.5.7 Reliabilitätsprüfung der Indikatorvariablen (Messvariablen)

Die eigentliche Reliabilitätsprüfung der Indikatorvariablen (Messvariablen) erfolgt nach der Prüfung auf Eindimensionalität, wie im vorangegangenen Kapitel beschrieben. Von einer reliablen Messung kann gesprochen wer-den, wenn wiederholte Messungen des gleichen Konstrukts die gleichen Ergebnisse liefern. Dieses ist dann der Fall, wenn keine zufallsbedingten Fehler auftreten. Der Zufallsfehler also null ist, wohingegen systematische Fehler durchaus auftreten können. Die Reliabilitätsprüfung der Indikatorva-riablen bezieht sich demnach auf die Schätzung des Zufallsfehlers und den Anteil der erklärten Varianz der Indikatoren durch das Konstrukt (reflektives Messmodell). Als Prüfgrößen, die der PLS-Ansatz liefert, können hier die ��^�|�� |�� |�� ^�� ^^��Indikatoren mit einer Faktorladung < 0,5 sollten aus der Analyse ausge-schlossen werden.425 Befindet sich die Skalenentwicklung in einem frühen Stadium, wo die zu messenden theoretischen Konstrukte neuartig sind und über deren Messungen noch nicht viel bekannt ist, was in der vorliegenden Arbeit für die Konstrukte DPW und NPW sowie WBF zutrifft ist, können auch Teilfaktorladungen von 0,5-0,6 als akzeptabel angesehen werden.426 Die folgende Tabelle 65 gibt einen Überblick über die in dieser Arbeit ange-wendeten Prüfgrößen zur Indikatorreliabilität.

Tabelle 65: Prüfgröße Indikatorreliabilität.

Indikatorreliabilität Faktorladungen (Faktorladungen < 0,4 werden nicht berücksichtigt)

��

Signifikanz der Ladungen (t-Werte) durch Bootstrapping mit PLS-Ansatz

��

Nach der Prüfung der Indikatorreliabilität erfolgt nun die Prüfung der Konstruktreliabilität. Es wird damit abgeschätzt, wie hoch der Erklärungs-grad des gemessenen Konstrukts durch seine zugeordneten Indikatorvari-

423 Vgl. Kaiser/Rice 1974, S. 111 ff. 424 Vgl. Dziuban/Shirkey 1974, S. 358ff. 425 Vgl. Hulland 1999, S. 195-204. 426 Vgl. Chin 1998, S. 295-336.


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ablen ist. Dieses stellt, anders ausgedrückt, ein Gütemaß für die Messung des Konstrukts durch die Messvariablen dar. Die in der Literatur benannte interne Konsistenz-Reliabilität basiert auf der Messung eines Konstrukts durch mehrere Messvariable. Die einzelnen Indikatoren werden als gleich-wertige Einzeltests angesehen, die den gleichen Sachverhalt (Konstrukt) messen. Besteht zwischen diesen Einzeltests im Ergebnis Übereinstim-mung, wird von einer internen Konsistenz-Reliabilität gesprochen. Die in der Literatur herangezogene und als wichtigste der internen Konsistenz-Reliabilität herausgehobene Prüfgröße ist das sog. Chronbachs Alpha }�\�427 Chronbachs Alpha greift die Idee auf, die durchschnittliche Reliabilität aus allen Split-Half-Koeffizienten, die aus der Anwendung der Split-Half-Methode resultieren, zu bilden.428 Nach Nunnally ist die interne Konsistenz-Reliabilität höher, je mehr das Chronbachs �� 429 Die folgende Tabelle 66 gibt einen Überblick über die in dieser Arbeit verwende-ten Prüfgrößen zur Prüfung der Konstruktreliabilität und deren Grenzwerte.

Tabelle 66: Prüfgröße Konstruktreliabilität.

Prüfgröße Konstruktreliabilität430 ��`� ��^��

Um die Diskriminanzvalidität – ein Teilaspekt der Konstruktvalidität – im Rahmen dieser Arbeit zu prüfen, wird das in der Forschung weit verbreitete Fornell/Larcker-Kriterium herangezogen. Dieses stellt die durch einen Fak-tor durchschnittlich erfasste Varianz (Average Variance Extracted = AVE) der quadrierten Korrelationen des Faktors mit einem anderen Faktor ge-genüber. Die quadrierten Korrelationen zwischen zwei Faktoren können als gemeinsame Varianz der Faktoren interpretiert werden. Diskriminanzvalidität liegt nach Fornell/Larcker dann vor, wenn diese ge-meinsame Varianz kleiner ist als die AVE der einzelnen Faktoren.431 Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die in dieser Arbeit herangezo-genen Prüfgrößen für die Konstruktvalidität.

427 Vgl. Churchill 1979, S. 68; vgl. Peter 1979, S. 8. 428 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 110. 429 Vgl. Nunnally/Bernstein 1994, S. 252. 430 Vgl. Kraft et al. 2005, S. 75; vgl. Peter 1979, S. 8. 431 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 135; vgl. Fornell/Laarcker 1981, S. 46.


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Tabelle 67: Prüfgröße Diskriminanzvalidität.

Prüfgröße im Rahmen der Konstruktvalidität Diskriminanzvalidität �� Fornell/Larcker Kriterium AVE > gem. Varianz Faktoren

4.6 Gütekriterien formativer Messmodelle

Bei formativ operationalisierten Messmodellen wird, im Gegensatz zum reflektiven Messmodell, das Konstrukt durch die Messindikatoren be-stimmt.432 Veränderungen in der Ausprägung von einzelnen Indikatoren füh-ren daher immer zu einer Änderung des Konstrukts. Es gilt, insbesondere dieses zu berücksichtigen, wenn Indikatoren gelöscht werden sollen. Jeder formative Indikator trägt zu der spezifischen Ausprägung des Konstrukts bei. Daher führt das Weglassen von einzelnen formativen Indikatoren zu einem Verlust an empirischer Erklärungskraft. Die Umkehrung der Kausali-tät bei formativen Messmodellen erfordert andere Kriterien der Gütebewer-tung. Die Gütekriterien der reflektiven Messmodelle sind daher nicht analog auf formative Messmodelle übertragbar und anwendbar.433 In der Literatur sind die verschiedenen Gütekriterien für reflektive und formative Messmo-delle und deren Vor- und Nachteile bei der Modellbewertung hinreichend diskutiert worden.434 Daher soll im Folgenden auf Gütegrößen Bezug ge-nommen werden, die den Besonderheiten bei der Gütebeurteilung von for-mativen Messmodellen Rechnung tragen.

4.6.1 Beurteilung der Inhaltsvalidität durch Kollinearitätsprüfung

In einem formativen Messmodell sollen die Indikatorvariablen untereinander möglichst unabhängig sein. Liegt eine starke lineare Abhängigkeit vor, die sog. Multikollinearität, sind Regressionsanalysen rechnerisch nicht möglich. Zur Prüfung der Multikollinearität wird für jede Indikatorvariable eine multiple Regression durchgeführt, wobei im Ergebnis das Bestimmtheitsmaß R² von 1 abgezogen wird und somit die sog. Toleranz = 1 - R² des Indikators und

432 Vgl. Kapitel 3.5 dieser Arbeit. 433 Vgl. Fassot/Eggert 2005, S. 38; Kraft et al. 2005, S. 76. 434 Vgl. Diamantopoulos/Winkelhöfer 2001, S. 271 ff.; Götz/Liehr-Gobbers 2004, S. 728 ff.; Krafft et

al. 2005, S. 76 ff.; Henseler et al. 2009, S. 300 ff.


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mit dem Kehrwert der Toleranz den sog. Variance Inflation Factor (VIF)435 erhält. Dieser wird dann zur Prüfung der Kollinearität herangezogen.

In der Literatur werden verschiedene Grenzwerte für den VIF genannt, die von � 10 über � 5 bis > 3 angegeben werden.436 In der vorliegenden Arbeit wird dem Vorschlag von Diamantopoulos/Riefler gefolgt und ein Grenzwert von VIF > 5 bei R² > 0,8 zur Prüfung auf Multikollinearität und als Kriterium für eine Indikatoreliminierung zugrunde gelegt.437

4.6.2 Beurteilung der Indikatorvalidität

Zur Prüfung der Indikatorvalidität kann nach Weiber/Mühlhaus die Prüfgrö-ße „Prognosevalidität“438 herangezogen werden. Demnach ist der Nachweis für einen hohen Erklärungsbeitrag durch einen Indikator in Bezug auf ein Konstrukt erbracht, wenn der Regressionskoeffizient signifikant ungleich null ist439 und das Bestimmtheitsmaß R² � 0,33 ist. Formative Indikatoren, bei denen dies der Fall ist, haben demnach keine hohe Erklärungskraft für das betreffende Konstrukt und werden als nicht valide für die Messung einge-schätzt. Weiber/Mühlhaus weisen jedoch darauf hin, dass die Eliminierung von Indikatoren immer eine Veränderung des formativ operationalisierten Konstrukts mit sich bringt und nur nach streng sachlogischen Überlegungen erfolgen sollte. Dabei ist auch zu prüfen, inwieweit sich das Bestimmtheits-maß R², bei Eliminierung von formativen Indikatoren, sich verändert, sich schlechterweise verringert.440 Dieser Fall wäre dann so zu werten, dass der eliminierte Indikator doch einen höheren Erklärungsbeitrag zum Konstrukt leistet und daher von einer Eliminierung abgesehen werden sollte.

Tabelle 68: Gütebeurteilung formativer Messmodelle.

Gütebeurteilung formativ modellierter Messmodelle441

Gütekategorie Abgrenzung Methodik/Kriterien Voraussetzung Inhalts- bzw. Expertenvalidität

Prüfung der Indikatoren auf einen additiven Erklärungsbeitrag der Konstruktmodellierung

Prüfung auf Multikollinearität

Eliminierung nur auf Basis theoretischer Überlegungen oder bei Multikollinearität, ��

435 Vgl. Backhaus et al. 2008, S. 89. 436 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 207. 437 Vgl. Diamantopoulos/Riefler 2008, S. 1193. 438 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 209. 439 Vgl. Diamantopoulos/Riefler 2008, S. 1189. 440 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 209. 441 Vgl. Krafft et al. 2005, S. 82.


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Gütebeurteilung formativ modellierter Messmodelle441 Nomologische Validität

Gültigkeit der Konstruktmessung

Konfirmatorische Faktorenanalyse

Prüfung von Stärke, Richtung und Signifikanz des Zusammenhangs im formativen Messmodell ��|� ��(Bestimmtheitsmaß)

4.7 Gütekriterien des Strukturmodells

Varianzbasierte Analyseverfahren führen eine Modellprüfung in zwei Schrit-ten durch. Durch die Eigenheiten des varianzanalytischen Prüfansatzes wie dem PLS-Ansatz können keine globalen Gütemaße angegeben werden.442 Jedoch können Teile des Strukturmodells geprüft und deren Ergebnisse in einer Gesamtsicht bewertet werden.443 Dazu wendet man Gütemaße an, die auf die Pfadkoeffizienten im Strukturmodell, die Erklärungskraft des Struk-turmodells sowie die Stabilität der Schätzung eines Strukturmodells, wel-ches mit dem PLS-Ansatz gerechnet wird, abzielen.

4.7.1 Beurteilung der Pfadkoeffizienten des inneren Modells (Strukturmodell)

Vergleichbar mit dem kovarianzanalytischen Vorgehen können die standar-disierten Pfadkoeffizienten herangezogen werden und aufgrund der Wir-kungsrichtung (Vorzeichen) und Wirkungsstärke kann auf die Güte im Struk-turmodell geschlossen werden. Dabei sollten die Pfadkoeffizienten nach Chin jeweils > 0,2 sein.444 Zusätzlich besteht mit dem PLS-Ansatz die Mög-lichkeit, mittels Bootstrapping (t-Test) eine Signifikanzabschätzung durchzu-führen, welche jedoch nicht einem parametrischen Signifikanztest ent-spricht. Mittels der Bootstrapping-Methode445 werden aus den empirisch gewonnenen Daten wiederholt Stichproben gezogen und mittels deren Hilfe eine Berechnung von Teststatistiken durchgeführt. Die so gewonnene Ver-teilung der geschätzten Modellparameter lässt die Prüfung der Nullhypothe-se zu, dass die geschätzten Pfadkoeffizienten nicht signifikant von Null ver-schieden sind. Liegt der so ermittelte t-Wert > 1,95, so kann die

442 Vgl. Herrmann et al. 2006, S. 59; Weiber/Mühlhaus 2010, S. 254. 443 Vgl. Ringle 2004, S. 23. 444 Vgl. Chin 1998, S. 295-336. 445 Vgl. Byrne 2001, S. 269 ff.


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Nullhypothese mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % verworfen wer-den und der Pfadkoeffizient einen gewichtigen Beitrag zur Determinierung der Modellstruktur liefern.446

Ein weiteres Ergebnis von statistischen Signifikanztests ist der sog. p-Wert, mit dessen Hilfe man von vornherein Hypothesen überprüfen kann. Die Formulierung der sog. Nullhypothese (H0) entspricht dabei häufig der Be-zeichnung der Gleichheit, also keines Effektes. Wohingegen die Alternativ-hypothese (A1) die Bezeichnung einer Differenz, also eines Effekts, der un-tersuchten Fragestellung oder Behauptung repräsentiert. Hypothesen können zweiseitig, Gleichheit versus Differenz, und einseitig, Gleichheit ver-sus positiver Effekt bzw. Gleichheit versus negativer Effekt, formuliert wer-den. In der vorliegenden Arbeit sind die Hypothesen einseitig formuliert worden, warum demzufolge auch eine einseitige Teststatistik folgt. Aus der Stichprobe, die unter zufälligen Bedingungen erhoben wurde, wird die inte-ressierende Schätzgröße, hier die Regressionskoeffizienten = Pfadkoeffi-zienten des Strukturmodells, ermittelt. Diese Effektmaße werden normiert (Standardabweichung) und somit einer Teststatistik zugeführt. Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass unter der Annahme, dass die Nullhypo-these wahr ist, die Teststatistik den beobachteten oder einen anderen ext-remeren Wert annimmt. Vereinfacht gesagt, repräsentiert der p-Wert die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Daten wie beobachtet realisiert werden, falls die Nullhypothese zutrifft. Wenn diese Wahrscheinlichkeit klein ist, so spricht das gegen die Nullhypothese und ist ein Beleg dafür, dass die Alter-nativhypothese richtig ist.447 Vor der Datenerhebung wird das Signifikanzniveau � festgelegt, welches die Irrtumswahrscheinlichkeit be-schreibt, inwieweit ein Fehler unterlaufen ist, die Nullhypothese abzulehnen, obwohl sie richtig war. Häufig in der Teststatistik anzutreffende Niveaus sind � = 0,05 und � = 0,01. Ist der p-Wert kleiner als das festgelegte Signifikanzniveau, so kann angenommen werden, dass statistische Signifi-kanz zum Niveau � vorliegt. In der vorliegenden Arbeit wurde das Signifikanzniveau aufgrund der gerichteten Wirkungsrichtung in den Mess-modellen und der postulierten Wirkungsrichtung der Hypothesen mit p-Werten für einen einseitigen t-Test festgestellt. Die Berechnung erfolgte mit SPSS 20.0 über Mittelwerte vergleichen, t-Test, einfache Stichprobe. Das Signifikanzniveau wird daher mit der folgenden Tabelle 69 für die Gütebeur-teilung der Messmodelle und des Strukturmodells dieser Arbeit eingeordnet.

446 Vgl. Lowry/Gaskin 2014, S. 136. 447 Vgl. Bender/Lange 2001, S. 39-40.


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Tabelle 69: Signifikanzniveau p-Wert.

Signifikanzniveau p Einordnung *** p < 0,01 signifikant ** p < 0,05 signifikant n.s. p < 0,1 nicht signifikant

4.7.2 Erklärungs- und Prognosekraft des PLS-Modells

Um die Erklärungskraft von PLS-Modellen zu bewerten, kann bei jeder en-dogenen latenten Variablen im Strukturmodell das sog. Bestimmtheitsmaß R² herangezogen werden. R² gibt an, wie viel Prozent der Varianz durch die ihr zugeordneten exogenen Variablen im Strukturmodell erklärt wird. Wei-ber/Mühlhaus empfehlen auf das korrigierte R² zurückzugreifen, da das Be-stimmtheitsmaß durch die Anzahl der Regressoren beeinflusst wird und da-her kein Vergleich der Bestimmtheitsmaße im Strukturmodell möglich ist.448 Durch die Anwendung des korrigierten Bestimmtheitsmaßes wird der Wert R² um die Zahl der Regressoren korrigiert. Um das Ergebnis beurteilen zu können, wird auf die Einordnung von Chin verwiesen.449 Zusätzlich kann durch die sog. Effektstärke f² geprüft werden, ob eine latente exogene Vari-able im Strukturmodell einen signifikanten Einfluss auf eine latente endoge-ne Variable ausübt. Zudem gibt sie an, wie sich das Bestimmtheitsmaß ei-ner latenten endogenen Variablen ändert, wenn die betrachtete exogene Variable nicht zur Schätzung herangezogen wird. Dabei deuten hohe Werte darauf hin, dass bei Ausschluss der exogenen Variable, dieses mit einer signifikanten Verschlechterung des Bestimmtheitsmaßes einhergeht, was im Umkehrschluss für eine hohe Erklärungskraft der endogenen Variable spricht. Hier kann, ebenfalls nach Chin, zur Beurteilung der f²-Werte orien-tierend angegeben werden, dass f²-Werte von � 0,02 als geringen Effekt, f²-Werte ab � 0,15 als mittlerer Effekt und f² � 0,35 als starker Effekt bewertet werden.450

Neben der Bewertung der Erklärungskraft kann das sog. Stone-Geisser-Kriterium Q² für die Beurteilung der Prognosekraft der im Strukturmodell reflektiv gemessenen exogenen Variablen herangezogen werden.451 Das Stone-Geisser-Kriterium nutzt die Eigenheit von PLS, auf die Prognose der Ausgangsdaten abzuzielen (möglichst genaue Reproduktion der Ausgangs- 448 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 256-257. 449 Vgl. Chin 1998b, S. 318. 450 Vgl. Chin 1998b, S. 316. 451 Vgl. Geisser 1975; Stone 1974.


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datenmatrix). Das Stone-Geisser-Kriterium kann mittels der sog. Blindfolding-Prozedur nach Tenenhaus et al. berechnet werden.452 Die Blindfolding-Prozedur nimmt systematisch das Fehlen eines Teils der Aus-gangsdaten an, die dann anschließend mit den berechneten Parameterwer-ten prognostiziert werden. Nach Herrmann et al. hat ein Modell bei einem Q²-Wert > 0 eine hohe Prognosekraft.

Liegt bei Q² = 0, so wird davon ausgegangen, dass das Modell die Aus-gangsdaten nicht besser prognostiziert, als im Vergleich eine Schätzung per Mittelwertbildung erbringt. Q²-Werte < 0 deuten auf eine geringe Prognose-kraft des Modells hin. Analog kann das Stone-Geisser-Kriterium zur Beurtei-lung der Prognosekraft einzelner Pfadbeziehungen im Strukturmodell her-angezogen werden. Dabei werden sukzessiv einzelne Pfadwerte als fehlend angenommen und das Ausgangsdatum des fehlenden Konstruktwerts prog-nostiziert. Verschlechtert sich demnach der Q²-Wert nach der Entfernung einer Pfadbeziehung, so ist von einer hohen Prognosekraft dieses Kon-strukts auszugehen.453

Die Prüfung der Stabilität der PLS-Schätzung kann wiederum mit der Boots-trapping-Methode von PLS durchgeführt werden. Dabei werden unter-schiedliche Stichproben zur Schätzung des PLS-Modells gezogen und ver-glichen, ob die Schätzergebnisse über die verschiedenen Stichproben stark variieren, was gegen eine stabile Schätzung sprechen würde.454

452 Vgl. Tenenhaus et al. 2005, S. 159-205. 453 Vgl. Herrmann et al. 2006, S. 58. 454 Vgl. Chin 1998b, S. 318.


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Die in Tabelle 70 aufgeführten Gütekriterien werden in dieser Arbeit zur Be-urteilung des Strukturmodells herangezogen.455

Tabelle 70: Gütekriterien und Grenzwerte zur Beurteilung des PLS-Strukturmodells.

Gütekriterien zur Beurteilung des Strukturmodells

Gütekriterium Bezeichnung Grenzwert

Beurteilung der Pfadkoeffizienten Standardisierte Pfadkoeffizienten ��|�� – 0,3 t-Werte t > 1,95 p-Werte p ***p < 0,01 signifikant

** p < 0,05 signifikant * p < 0,1 nicht signifikant

Effektstärke f² ��}��\ > 0,15 (moderater Effekt) > 0,35 (großer Effekt)

Beurteilung der Konstrukte Bestimmtheitsmaß R² > 0,67 (substanziell)

> 0,33 (durchschnittlich) > 0,19 (schwach) < 0,19 (nicht relevant)

Stone-Geisser-Kriterium Q² ��

455 Vgl. Chin 1998a, S. 11; Chin 1998b, S. 317-325; Fornell/Bookstein 1982, S. 449;

Krafft et al. 2005, S. 85; Vgl. Lohmüller 1989, S. 60 f.


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4.8 Datenerhebung und Stichprobenstruktur

Die empirische Prüfung der Operationalisierung der exogenen Konstrukte Projektmanagementansatz (PMA), Kundenprojektintegration (CPI) und der endogenen Konstrukte Diskursives Projektwissen (DPW), Narratives Pro-jektwissen (NPW) sowie Wettbewerbsfähigkeit (WBF) soll, aufgrund des Ziels dieser Arbeit, den wissenschaftlichen Erkenntnisraum zu erweitern, mithilfe der Erhebung von Primärdaten erfolgen.456 Dabei stehen die münd-liche Datenerhebung und die schriftliche Datenerhebung zur Verfügung. In der vorliegenden Arbeit wurde die schriftliche Befragung gewählt, da für die Prüfung von SGM relativ hohe Stichprobenumfänge erfordert werden. Die Erreichung der notwendigen Stichprobenumfänge wäre nur mit großem Aufwand hinsichtlich Zeitbedarf, Reisekosten, zusätzliche Interviewer, orga-nisatorischer Aufwand, Terminkoordination etc. möglich.

Aus Gründen der Aufwandsminimierung und zur Erleichterung der Auswer-tung wurde auf ein internetbasiertes Online-Befragungssystem zurückgegrif-fen, welches mehrere Vorteile liefert: So ist die Beantwortung des Online-Fragebogens für die Probanden sehr flexibel. Die Beantwortung des Frage-bogens kann unterbrochen und zu einem späteren Zeitpunkt fertiggestellt werden. Da die Online-Befragung in einem führenden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU) der TK/IT-Branche durchgeführt wurde, mussten Bestimmungen nach dem Bundesdatenschutzgesetz umgesetzt werden, was eine anonyme und auf Freiwilligkeit beruhende Durchführung der Online-Befragung notwendig machte. Des Weiteren sind mit der Online-Umfrage erheblich größere Stichprobengrößen zu realisieren, da viel mehr Probanden gleichzeitig zu der Befragung eingeladen werden können.

Um die Auswertung zu erleichtern und Objektivität zu erhöhen, wurde auf geschlossene Fragen zurückgegriffen. Die Indikatoren der Konstrukte wur-den durchgängig auf einer 6-Stufen-Intensitätsskala als Likert-Skala mit den Ausprägungen „völlig unwichtig“ (1) bis „extrem wichtig“ (6) erfasst.457 Die 6-stufige Likert-Intensitätsskala wurde ausgewählt, um zum einen eine genü-gend hohe Bandbreite zur Differenzierung der Antworten zu erhalten, und zum anderen die Probanden hinsichtlich ihrer Diskriminanzfähigkeit nicht zu überfordern.458 Die in dieser Arbeit zu untersuchenden theoretischen Kon-

456 Vgl. Schell et al. 2008, S. 319 ff.; Kuß/Eisend 2010, S. 40 ff. 457 Vgl. Schnell et al. 2008, S. 187 ff.; Kuß/Eisend 2010, S. 89. 458 Weiber/Mühlhaus weisen darauf hin, dass in einschlägigen Untersuchungen von Green/Rao

nachgewiesen wurde, dass 6-Stufige Ratingskalen sich in der sozialwissenschaftlichen For-schung besonders bewährt haben; vgl. Green/Rao 1970, S. 33 ff.


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strukte, hier insbesondere DPW und NPW, sind nicht durch objektive Kenn-zahlen erfassbar, was in der Anlage der Konzeptionalisierung der Konstruk-te auch nicht erwartbar ist. Daher basiert die Bewertung der Frageaspekte auf der subjektiven Einschätzung der Probanden. Die Abbildung 34 gibt ei-nen Überblick über die angewendete Skala, die als Bewertungsskala konzi-piert ist.

Vor dem Start der Hauptdatenerhebung wurden zwei Pretestwellen durch-geführt, um die Konzeptionalisierung und Operationalisierung der Messmo-delle und des Strukturmodells zu testen. In der ersten Pretestwelle wurde der Fragebogen ausgewählten Experten und Führungskräften des mittleren Managements des TDU vorgelegt, in dem die Untersuchung stattfand. Ziel der ersten Pretestwelle war, den Fragebogen auf Verständlichkeit der Fra-gen und des Fragegegenstands sowie Formulierungen und Beantwortbarkeit zu testen und den ungefähren Zeitbedarf zu ermitteln, der nötig war, um die Fragen zu beantworten. Die erste Welle des Pretests führ-te zusammengefasst zu folgenden Ergebnissen, die sich dann auch in einer Adaptierung des Fragebogens niederschlug.

4.8.1 Ergebnisse der ersten Pretestwelle

� Es wurden bezüglich der Verständlichkeit und in der Beantwortbarkeit von einigen Aspekten Fragen aufgeworfen, die in der Diskussion mit Experten geändert werden konnten.

� In der ersten Pretestwelle gab es 150 Fragen zu beantworten. Dieses aus der Perspektive der Wichtigkeit und anschließend die Einschätzung des Leistungsgrads/Umsetzungsgrads/Übereinstimmungsgrads nötigte den Probanden nicht nur eine gewisse Flexibilität bezüglich der Perspektive und Intensität des Nachdenkens ab, sondern führte darüber hinaus dazu, dass der Zeitbedarf zur Beantwortung des Fragebogens mit 150 Fragen deutlich mehr als 60 Minuten beanspruchte. Vor dem Hintergrund, dass die Datenerhebung per Online-Umfrage durchgeführt werden sollte und unter den Rahmenbedingungen der Anonymität und Freiwilligkeit stand, wurde die Bearbeitungszeit, bei positiver Einstellung der Probanden zum Forschungsthema, als zu lange eingeschätzt.

� Teilweise wurden insbesondere durch Führungskräfte, die in den Pretest des Fragebogens involviert waren, wertvolle inhaltliche Anregungen für zusätzliche Aspekte der Operationalisierung, beispielsweise der WBF, gegeben. Teilweise konnten diese aufgrund des schon zum Pretest


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bestehenden hohen Fragevolumens und aus Gründen des Datenschutzes nicht in der Umfrage verwendet werden.

Auf der Grundlage der Rückmeldungen aus der ersten Pretestwelle wurde eine Adaptierung des Fragebogens hinsichtlich der Eliminierung von teilredundanten Fragegegenständen und der Zusammenfassung mit vergleichbaren Aspekten sowie dem konsequenten Verzicht auf forscherintendierten Erkenntnisgewinn in einzelnen Fragen durchgeführt.

Zusätzlich musste der Fragebogen der zuständigen Abteilung für Mitarbeiterdatenschutz, Kundendatenschutz sowie dem Gesamtbetriebsrat des TDU, in dem die Untersuchung stattfand, zur Kommentierung und Genehmigung vorgelegt werden. Wobei der Gesamtbetriebsrat an dieser Stelle kein Genehmigungsrecht, aber ein Empfehlungsrecht hatte. Da es das Ziel dieser empirischen Untersuchung war, eine möglichst hohe Rücklaufquote zu realisieren, war es auch Ziel für die geplante Online-Befragung, eine Empfehlung des Gesamtbetriebsrats des TDU zu bekommen. Nach Adaptierung des Fragebogens auf der Grundlage des Expertenfeedbacks und unter dem Primat des freien forscherintendierten Erkenntnisgewinns wurde der Fragebogen den Genehmigungsinstanzen des Datenschutzes und den Empfehlungsinstanzen des Betriebsrats vorgelegt und ohne Beanstandungen genehmigt bzw. empfohlen.

Die zweite Pretestwelle wurde mit den Adaptierungen aus dem ersten Pretest als Online-Umfrage durchgeführt. Dazu wurde der Fragebogen, der sich nun in 12 Teile mit 88 Einzelfragen gliedert, in das Online-Format über-tragen und in das Online-Umfragesystem eingespielt.459 Weiteres Ziel die-ses zweiten Pretests war es, neben dem Test der adaptierten Fragen auch den gesamten Befragungsprozess von der Auswahl der Probanden über die Einladung460 zur Online-Befragung, die Durchführung der Befragung selbst, eine Erinnerungsmail461 und die Ausgabe der Rohdaten unter Praxisbedin-gungen zu testen.

An dieser Stelle soll auch die Frage der Sicherstellung der Authentizität und Integrität der auf diesem Wege erhobenen Rohdaten beantwortet werden. Zunächst wurden die Probanden mit Namen und über die entsprechende E-Mail-Adresse zu der Online-Umfrage eingeladen. Bei diesem Schritt wurden Name und E-Mail-Adresse vom Online-Umfragesystem462 anonymisiert.

459 Siehe den Fragebogen in Anhang 1. 460 Siehe Einladungstext zur Online-Umfrage im Anhang 2. 461 Siehe Text der Erinnerungsmail zur Online-Umfrage im Anhang 3. 462 Angewendetes Online-Umfragesystem: Census 3.0.


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Das bedeutet, dass nur die Information über die Menge an gesendeten Einladungen (Stichprobenumfang) vorlag und im Umfragesystem einsehbar war. Wurden die Online-Befragungen durch die Probanden bearbeitet, so lag diese Information nur als Mengenangabe, der sog. Responserate (Rücklaufquote), in anonymer Form vor. Wurde die Beantwortung des Online-Fragebogens durch die Probanden abgeschlossen, wurden die Rohdaten im Online-Befragungssystem gespeichert. Um die geforderte Authentizität und Integrität der Rohdaten sicherzustellen, wurde aus den Rohdaten vom Online-Befragungssystem eine elektronische Prüfsumme gebildet, die mit den Rohdaten als SPSS-Datei per E-Mail an den Autor dieser Arbeit gesendet wurde. Parallel wurde ein Papierausdruck463 der erhobenen Rohdaten vom Online-Befragungssystembetreiber geliefert, sodass in Verbindung mit der übermittelten Prüfsumme die Authentizität und Integrität der Rohdaten nachvollzogen werden konnte.

Es wurden 10 Pretestprojekte mit insgesamt 302 eingeladenen Probanden mit Stichtag 23.03.2014 ausgewählt, um das Gesamtkonzept hinsichtlich Aufbau und Ablauf, aber auch statistischer Gütegrößen im Feld zu testen. Die Ergebnisse des zweiten Pretests, der unter Feldbedingungen durchge-führt wurde, werden im Folgenden zusammengefasst aufgezählt.

4.8.2 Ergebnisse des zweiten Pretests im Feld

� Von rd. 302 eingeladenen Probanden haben 156 den Online-Fragebogen final bearbeitet. Das entspricht einer Rücklaufquote von rd. 50 %, was in der wirtschaftlich-sozialen empirischen Forschung als ausgezeichneter Wert anzusehen ist. Das lässt darauf schließen, dass Aufbau und Ablauf der Online-Befragung für die Hauptuntersuchung keiner Adaptierung bedarf.

� Durch ein Freitextfeld am Ende des Fragebogens bestand die Möglichkeit für die Probanden, ihre Rückmeldungen zum Online-Befragungsverfahren inhaltlicher (Expertenvalidität) Art und prozessualer Art zu geben. Die Beantwortungsdauer des Fragebogens wurde im Schnitt mit 30 Minuten angegeben, was auch den im Einladungstext gemachten Angaben zum Zeitbedarf entspricht. Da Negativmeldungen über den Umfang der Befragung und den damit verbundenen Zeitbedarf der Beantwortung nur vereinzelt auftraten, ist eine Adaptierung des

463 Ein Papierausdruck der erhobenen Rohdaten der Hauptbefragung, mit entsprechender Angabe

der Prüfsumme, findet sich im Band II, Anhang A.4 und Anhang A.5.


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Fragebogens für die Hauptbefragung hinsichtlich Umfangs nicht notwendig.

� Der Stichprobenumfang des zweiten Pretests erlaubte es, erste Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtungen der Messmodelle durchzuführen. Auf der Basis der Preteststichprobe ergaben sich keine kritischen Werte für die Messmodelle.

Die Ergebnisse der EFA des zweiten Pretests wurden daher verwendet, um das Konstrukt PMA in drei Einzelkonstruktdimensionen zu rekonzeptionalisieren. Die gemeinsame EFA der endogenen Konstrukte DPW und NPW bilden demnach drei Konstruktdimensionen aus, von denen zwei für die Hauptauswertung, aufgrund der Expertenvalidität, umkonfigu-riert wurden. Eine große Anzahl an Messitems bezog sich auf die WBF. Die EFA der WBF hat eine Mehrdimensionalität des Konstrukts von sieben Konstruktdimensionen ergeben, welche bei der Hauptauswertung entsprechend Berücksichtigung fanden.

Die gewonnenen Erkenntnisse der Mehrdimensionalität der Konstrukte hatten keinen Einfluss auf die Fragebogenkonzeption, sondern wurden bei der Auswertung des PLS-Strukturgleichungsmodells entsprechend berücksichtigt. Die analysierte Mehrdimensionalität der Konstrukte war auch insofern erkenntnisfördernd, da insbesondere auf der exogenen Seite dann eine differenziertere Sicht auf die Erfolg verursachenden Einflussgrößen, im Sinne von Erfolgsfaktoren, gegeben war.464

4.8.3 Stichprobenumfang

Dem in der Forschungspraxis oft vorkommenden Problem des zu niedrigen Stichprobenumfangs465 wurde in der vorliegenden Untersuchung entgegen-gewirkt, indem die Probanden gezielt ausgewählt wurden. Es wurde ange-strebt, grundsätzlich alle Projektteammitglieder des betreffenden Projekts zu der Umfrage einzuladen. Die Teilnehmer wurden vorab mit der Projektlei-tung abgestimmt, sodass final nur die Projektteammitglieder zu der Umfrage eingeladen wurden, die auch substanziell in dem Projekt gearbeitet haben und valide Wertungen zu den Frageinhalten abgeben konnten. Der Einla-dungstext wurde von der höchsten Führungskraft der Abteilung (Senior Vice President) zusammen mit dem höchsten Entscheidungsträger im Projekt (Vice President) unterschrieben. Damit sollte noch mal die Wichtigkeit der

464 Vgl. Albers/Hildebrand 2006, S. 2. 465 Vgl. u. a. Bortz/Döring 2006, S. 256; Schnell et al. 2008, S. 359.


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Datenerhebung und die daraus resultierenden Ergebnisse für das TDU un-terstrichen werden. Zudem wurde, um die Anzahl der validen Datensätze (Rücklaufquote) zu erhöhen, eine Erinnerungsmail aus dem Online-Befragungssystem heraus an die Teilnehmer versandt, mit der Bitte, die On-line-Umfrage zu bearbeiten und abzuschließen. Parallel dazu wurde vom Projektmanagement eine individuelle „Motivationsmail“ an die Teilnehmer der Umfrage gesendet, die ebenfalls darauf abzielte, die Rücklaufquote zu verbessern. Als zusätzliche Motivationsmöglichkeit wurde den Teilnehmern angeboten, die Ergebnisse der Untersuchung dem Projektteam zu kommu-nizieren.

4.8.4 Struktur der Erhebungsgesamtheit

Im Mittelpunkt des Forschungsgegenstands standen der Projektmanage-mentansatz sowie die Kundenprojektintegration als erfolgskritische Faktoren zur Nutzung des Projektwissens (DPW und NPW). Diese determinieren die Wettbewerbsfähigkeit. Daher lag es nahe, als Zielgruppe der Befragung qualifizierte Mitarbeiter, die im Vertriebsprojektgeschäft tätig sind und im direkten Kundenkontakt im Verlaufe des Projekts stehen, auszuwählen. Da die Besonderheiten des Vertriebsprojekts eine interdisziplinäre Projektorga-nisation erfordert, wurden aufgrund der Kompetenzstruktur der Projekt-teams stets mehrere Mitarbeiter unterschiedlicher Unternehmensbereiche befragt. Die untersuchten Vertriebsprojekte hatten in den verschiedenen Unternehmensbereichen eine hohe Priorität, sodass sich auch verschiede-ne Hierarchieebenen (Sachbearbeiter, Management) in der befragten Ziel-gruppe widerspiegeln. Dadurch sollten auf der einen Seite das Auftreten eines Single-Informant-Bias466-Effekts vermieden und auf der anderen Seite eine unternehmensbereichsunabhängige Einschätzung hinsichtlich Vorhan-densein und Ausprägung der in dieser Arbeit konzeptualisierten Konstrukte erreicht werden.

4.8.5 Einleitung der Hauptbefragung

Wie beim zweiten Pretest erhielten die Probanden in der Hauptuntersu-chung per Online-Einladung (E-Mail) ein Begleitschreiben, in dem das For-schungsvorhaben neben den Rahmenbedingungen wie Anonymität und Freiwilligkeit sowie die Einhaltung der Bestimmungen des Bundesdaten-schutzgesetzes etc. erläutert wurde. Wie zuvor wurde auch im zweiten

466 Vgl. Ernst/Teichert 1998, S. 722 ff.


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Schritt nach zwei Wochen eine Erinnerungsmail an die Teilnehmer der Hauptbefragung aus dem Online-Befragungssystem heraus versendet.

Um die notwendige Datenbasis für eine Auswertung des PLS-Strukturgleichungsmodells abzusichern, wurde vorab eine Abschätzung des notwendigen Stichprobenumfangs mittels Poweranalyse durchgeführt.467 Legt man die ermittelten Werte für die relevanten Kenngrößen f², � und sta-tistischer Power zugrunde, ergibt sich ein mindestens erforderlicher Stich-probenumfang von N � 100.468 Dabei ist darauf hinzuweisen, dass dieser Wert eine minimale Orientierungsgröße darstellt und grundsätzlich ein mög-lichst großer Stichprobenumfang angestrebt werden sollte.

4.9 Datenbasis und Stichprobenstruktur der Hauptuntersuchung

Die Hauptuntersuchung fand im Zeitraum März 2014 bis Dezember 2014 statt. Von den betrachteten 20 Vertriebsprojekten sind rd. 74 % verloren, d. h. es hat zu keinem Kundenauftrag für das TDU geführt und rd. 26 % ge-wonnen worden.

Rund 16 % der Vertriebsprojekte sind der Automobilbranche, rund 5 % dem Bankensektor, rund 37 % der Herstellerbranche (Fabrikation), 10,5 % der Energieerzeugungsbranche, rund 5 % der Gesundheitsbranche, rund 5 % der Stahlbranche und rund 16 % der Dienstleistungsbranche zuzuordnen.469 Da sich die evaluierten Vertriebsprojekte den in dieser Arbeit im Fokus ste-henden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU) zuordnen lassen, erscheint trotz einer gewissen Dominanz der Herstellerbranche eine hinreichende Heterogenität der Stichprobe, bezogen auf die Branche, ge-geben zu sein. Von einer Generalisierbarkeit der Aussagen in Bezug auf Vertriebsprojekte in Technologie- und Dienstleistungsunternehmen wird somit ausgegangen.

Hinsichtlich der Struktur der durch die Projektteammitglieder vertretenen Fachdisziplinen im Vertriebsprojekt erfolgte eine ex ante durchgeführte Ana-lyse der Regelteamstruktur der Vertriebsprojekte. Diese Analyse bezog sich auf die in den Vertriebsprojekten vertretenen Fachdisziplinen sowie die Feststellung, ob eine leitende oder Expertenposition ausgefüllt wurde. Die folgende Tabelle 71 gibt einen Überblick der in der Regel in den untersuch-

467 Vgl. Cohen 1988, S. 9 f.; MacCullam et al. 1996, S. 142 ff.; McQuitty 2004, S. 176 f. 468 Vgl. Cohen 1988, S. 446. 469 Alle Angaben sind auf- bzw. abgerundet.


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ten Vertriebsprojekten vertretenen Fachdisziplinen und Positionen in der Vertriebsprojektorganisation.

Tabelle 71: Rollen und leitende Positionen in Vertriebsprojektteams.

Rollenbezeichnung Fachdisziplin Leitende Position

In Stichprobe vertreten zu [%]

Vertriebsprojektmanagement Deal Executive Projektmanagement ja 100 % Bid Manager Projektmanagement ja 100 % Projekt Management Office Projektmanagement nein 100 %

Technisch-betriebliche Lösung Lösungsmanager Projektmanagement,

Technischer Experte ja 100 %

Lösungsarchitekt Technischer Experte nein 100 % Experte Technischer Experte nein 100 %

Finanzen Finanzmanager Experte Finanzen ja 100 % Experte Controlling Experte Finanzen nein 100 % Experte Preisbildung Experte Finanzen nein 100 % Experte Kosten Experte Finanzen nein 100 %

Recht Legal Manager Rechtsexperte ja 100 % Experte Recht Rechtsexperte nein 100 %

Personal Manager HR-Manager Projektmanagement,

Experte Personal-management

ja 21 %

HR-Experte Experte Personal-management

nein 21 %

Die Verteilung der Disziplinen ist trotz des unterrepräsentierten HR-Bereichs als heterogen einzustufen, sodass sich eine Generalisierbarkeit der Aussa-gen auf Vertriebsprojekte von Technologie- und Dienstleistungsunterneh-men erweitern lässt.

Es wurden sodann auch 20 Projektteams von Vertriebsprojekten eines in der TK/IT-Industrie führenden Technologie- und Dienstleistungsunterneh-mens mit insgesamt 619 Personen zur Online-Umfrage eingeladen. Die Rücklaufquote betrug mit 286 gültigen Datensätzen 46,2 %, was im wirt-schafts-sozialwissenschaftlichen Forschungsbereich als sehr zufriedenstel-lend zu bewerten ist.


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4.10 Datenaufbereitung und Vorbereitung der Analyse

4.10.1 Prüfung und Behandlung fehlender Werte

Es ist kein unbekanntes Phänomen in der wirtschafts- und sozialwissen-schaftlichen Forschung, dass Datensätze fehlende Werte aufweisen. Da aber eine Analyse der Daten in dieser Arbeit mit dem varianzanalytischen PLS-Ansatz erfolgen soll, ist die Voraussetzung ein vollständiger Datensatz. Fehlende Werte sind das Phänomen von Fehlern, die bei Messungen auf-treten. Dabei können diese Fehler systematisch, also auf bestimmte Frage-stellungen im Fragebogen zurückgeführt werden, oder technischer Art sein; Fehler können auch zufallsbedingt auftreten.

In der Literatur wird auf verschiedene Möglichkeiten verwiesen, wie solche Missing Values ersetzt werden können. Jedoch muss hier vor Auswahl des Imputationsverfahrens die Wahrscheinlichkeit geprüft werden, inwieweit feh-lende Werte zufallsbedingt fehlen oder ein systematischer Ausfallmecha-nismus vorliegt. Dazu werden Informationen über die zu imputierende Vari-ablen sowie die abhängigen Variablen und unberücksichtigten Variablen470 benötigt.471

Es wird zwischen drei gearteten Ausfallmechanismen unterschieden: Bei dem Fall Missing Completely At Random (MCAR) fehlen die Werte völlig zufällig und es besteht keine Abhängigkeit zu den beobachteten oder ande-ren, nicht beobachtbaren Werten sowie dem Muster der fehlenden Werte. Zu unterscheiden ist davon der Fall Missing at Random (MAR), bei dem das Muster der fehlenden Werte abhängig ist von den beobachteten Werten der gleichen Konstruktvariablen. Das bedeutet, dass das Antwortverhalten einer Auskunftsperson bezogen auf eine bestimmte Variable von der Ausprägung derselben Variablen beeinflusst wird. Hängen die Muster der fehlenden und beobachteten Werte mit den beobachteten und unbeobachteten Werten zu-sammen, liegt der Ausfallmechanismus Missing Not At Random (MNAR) vor.472 Der Fall MNAR ist im Gegensatz zu den Fällen MCAR und MAR nicht zu ignorieren, da ansonsten mit einem Präzisionsverlust der notwendi-gen Datenimputation gerechnet werden muss. Es würde zu Verzerrungen der Stichprobe kommen, wenn ein systematischer Ausfall von Werten (MNAR) mit wahrscheinlichkeitsbasierenden Imputationsverfahren ersetzt 470 Unberücksichtigte oder auch unentdeckte Variablen sind solche, die das Antwortverhalten der

Auskunftsperson beeinflussen. 471 Vgl. McKnight et al. 2007, S. 42 ff.; Göthlich 2007, S. 121; Krug 2010, S. 30 ff. 472 Vgl. Göthlich 2007, S. 121; McKnight et al. 2007, S. 49; Weiber/Mühlhaus 2010, S. 142 f.


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würde.473 Die Differenzierung von MCAR und MAR bereitet in der Praxis Schwierigkeiten, da bei Vorliegen von MCAR der Unterschied in der Be-rücksichtigung der nichtbeobachtbaren fehlenden Werte liegt. Da diese Merkmalsausprägungen nicht beobachtbar sind und man diese daher auch nicht kennen kann, ist ein direkter Nachweis einer Abhängigkeit schwer möglich.474 Behelfen kann man sich, indem man Angaben derselben Aus-kunftsperson aus früheren Erhebungen zur Abgrenzung MAR und MCAR heranzieht, was aber in der vorliegenden Arbeit nicht der Fall ist. Daher bleibt nur die sach-logische Beurteilung und Differenzierung MAR von MCAR durch den Autor dieser Arbeit.475 Liegt der Fall MNAR vor, muss der systematische Ausfallmechanismus analysiert und gefunden werden, um dem entgegenzuwirken (z. B. durch Ausschluss der betreffenden Variablen von der Untersuchung).476 Lässt sich der Ausfallmechanismus nicht konkret analysieren, wird empfohlen, möglichst viele Prädiktoren, die mit der be-trachteten Variable in Zusammenhang stehen oder Einfluss auf das Ant-wortverhalten der Auskunftspersonen haben können, in das Imputationsverfahren einzubeziehen.477 Selbst wenn MNAR vorliegt und ein Imputationsverfahren angewendet wird, müssen nicht zwangsläufig Verzer-rungen des Ergebnisses auftauchen, wenn alle Informationen der betrachte-ten Variable mit einbezogen werden. Davon betroffen sind insbesondere Informationen über die Verteilung der Zielvariablen und das Antwortverhal-ten von Auskunftspersonen der Zielvariable betreffend sowie die Minimie-rung des Einflusses des Ausfallmechanismus.478

Es gibt mehrere Möglichkeiten, diese fehlenden Werte notwendigerweise zu ersetzen. In der Literatur wird auch von Imputieren oder Imputationsverfahren zur Behandlung fehlender Werte gesprochen479, die die fehlenden Werte durch plausible Werte ersetzen. Von der klassischen 473 Vgl. McKnight et al. 2007, S. 128. 474 Vgl. McKnight et al. 2007, S. 95. 475 Vgl. McKnight et al. 2007, S. 98; Schafer 1997, S. 22. 476 In der vorliegenden Untersuchung wurde mit SPSS V.20 die Analyse der Muster fehlender Wer-

te durchgeführt. In dem Datensatz der Hauptuntersuchung vom 22.12.2014 wiesen die Variab-len, die mit Personalübergang in den Vertriebsprojekten zu tun hatten, einen prozentualen Fehlanteil NMAR von über 70 % auf (I_CustInt_1 = 74,6 %, I_CompAbi_24 = 69,3 %, I_CompAbi_25 = 73,9 %, I_PMApp_3 = 73,5 %). Da der Ausfallmechanismus vom Typ NMAR identifiziert werden konnte (Vgl. Kapitel 4.9 dieser Arbeit), nur 21 % der in der Untersuchung einbezogenen Vertriebsprojekte hatten „Staff Transfer“ in den Projektzielen, wurden die betref-fenden Variablen von der weiteren Untersuchung ausgeschlossen.

477 Vgl. Spieß 2010, S. 126.; Kenward/Carpenter 2007, S. 205. 478 Vgl. Hohl 2008, S. 128. 479 Eine ausführliche Übersicht von Imputationsverfahren liefern z. B. Briggs et al. 2002; Allison

2001; Lüdtke et al.


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Mittelwertimputation wird in der Literatur abgeraten, da bei dieser Methode verteilungsbedingte Zufälligkeit der Werte und Standardfehler unzureichend berücksichtigt werden, was dann zu Verzerrungen der wahren Verteilung der Daten führen kann.

Ebenso könnten die Fälle aus der Stichprobe eliminiert werden, die fehlen-de Werte aufweisen. Die Folge kann sein, dass so viele Fälle eliminiert wer-den müssen, dass die verkleinerte Stichprobe an statistischem Aussage- bzw. Erklärungspotenzial einbüßt und es zu einem Präzisionsverlust der Analyse kommt.480 Beim Verfahren der multiplen Imputation (MI) werden für die fehlenden Werte Schätzwerte eingesetzt, die durch die Verteilung be-dingten Prädiktoren vorhergesagt werden. Charakteristisch für die multiple Imputation ist, dass dieser Prozess mehrmals durchgeführt wird und die ge-schätzten Werte wiederum herangezogen werden, um eine neue Schätzung zu durchlaufen, die den fehlenden Wert ersetzt. Wobei dann sämtliche In-formationen einer zu messenden Variablen im Datensatz in den Prozess einbezogen werden und dabei auch Zufallsfehler hinzugerechnet werden.481 Als Vorteil der multiplen Imputation wird der geringe Informationsverlust hervorgehoben, da alle Variablen des Modells, die in Zusammenhang mit der zu imputierenden Variablen stehen, herangezogen werden. Ein wesent-licher Punkt dieser Methode ist die Einbeziehung des Standardfehlers, wel-cher durch die m-fach wiederholte Prozedur auf zufälliger Basis berechnet wird. Das Ergebnis des multiplen Imputationsprozesses sind m-fache Werte der zu imputierenden Daten, wobei die m-te Imputationssequenz dann im Ergebnis auch einen kleineren Standardfehler aufweisen sollte. Das Verfah-ren der multiplen Imputation wird in der Literatur als äußerst zuverlässiges Verfahren empfohlen.482

4.10.2 Imputationsprozess MI-Verfahren

4.10.2.1 Auswahl der Prädiktor-Variablen

Wie in dem vorangegangenen Kapitel ausgeführt, kommt es darauf an, die Prädiktor-Variablen auszusuchen, anhand deren Werte die fehlenden Werte geschätzt und imputiert werden. Hierbei sind sämtliche Variablen des Mo-

480 Vgl. Royston/Carlin/White 2009, S. 252-264. 481 Vgl. Rässler/Rubin/Zell 2007, S. 569-601; Drechsler 2010, S. 1-26. 482 Vgl. Allison 2000, S. 301-309; Schafer et al. 2002, S. 147-177; Rubin 2004; Horton et al. 2003,

S. 229-232; Lüdtke et al. 2007, S. 103-117; Fessler et al. 2009, S. 57-66.


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dells483 in das Imputationsmodell einbezogen worden, wobei die Variablen des Konstrukts PMA, CPI sowie DPW, NPW zusätzlich als Einflussvariable definiert wurden und die Variablen der WBF als nur zu imputierende Werte markiert wurden, da die WBF von den anderen Variablen bestimmt wird, aber nicht selbst Einfluss auf andere Variablen nimmt.484

4.10.2.2 Anzahl der Imputationszyklen (m)

Charakteristikum des MI-Verfahrens ist, dass die Schätzzyklen der Imputation mehrmals (multiple) durchgeführt werden. Somit kann bei jedem Zyklus der Standardfehler errechnet und angemessen berücksichtigt wer-den. Die Anzahl m der Imputationszyklen kann dabei frei gewählt werden und ist nur durch die Grenzen der Rechenverarbeitungskapaziät von PC-Hardware und Softwareprogrammen begrenzt. Mathematisch betrachtet wird bei zunehmender Anzahl der Imputationszyklen der Standardfehler der geschätzten Parameter immer kleiner, was zu einer präziseren Schätzung führt. Traditionell wurden von der Literatur eher niedrigere Werte für m = 3 bis 5 vorgeschlagen, mit der Begründung, dass der Zugewinn an Präzision der Schätzung bei sehr vielen Wiederholungen der Schätzprozedur margi-nal ist.485 In anderen Ausführungen wird empfohlen, m eher höher m = 50 bis 100 zu wählen als im niedrigeren Bereich, mit der Begründung, dass ge-rade bei einem höheren Prozentsatz an fehlenden Werten und kleineren bis mittleren Stichprobenumfängen ein zu kleines m zu höheren Standard-fehlern und somit zu geringerer statistischer Erklärungskraft führt.486 Sämtli-che beschriebene Merkmale treffen in dieser Arbeit zu. Der Stichprobenum-fang ist mit 286 Fällen eher als klein anzusehen und es sind höhere Prozentsätze von fehlenden Werten analysiert worden (teilweise > 30 %). Daher wird im Einklang mit der herangezogenen Literatur ein m = 20 Wie-derholungen des Schätzalgorithmus (20 Imputationen) gewählt, welches als hinreichend für die Präzision des Imputationsergebnisses bewertet wird.

In der vorliegenden Arbeit wurden daher die fehlenden Werte auf die be-schriebene Weise nach dem MI-Verfahren ersetzt.487 Dabei wurden die in nachfolgender Tabelle 72 aufgezeigten Schritte durchlaufen.

483 Vgl. Royston 2007, S. 461. 484 Vgl. Lüdtke et al. 2007, S. 105. 485 Vgl. Royston et al. 2009, S. 254. 486 Vgl. Graham et al. 2007, S. 208 ff. 487 Die fehlenden Werte wurden nach Littles MCAR-Test (Missing Completely At Random) in der

Statistiksoftware von IBM SPSS V.20 über den IM-Algorithmus ersetzt. Der so erzielte Stich-


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Tabelle 72: Ablauf Imputation nach dem MI-Verfahren.

Schritt Verfahren Ergebnis Empfehlung/Grenzwert Literatur Schritt 1 MCAR-Test nach Little 0,629 P < 0,05 Schritt 2 Muster fehlender Werte,

Analyse fehlender Werte teilw. > 30 % > 35 %, siehe anl. CD ROM

< 50 % fehlende Werte

Schritt 3 MI - Imputationsverfahren m = 20 m = 3 – 5 m = 50 – 100

probenumfang von 286 Fällen, liegt weit über dem mittels der Poweranalyse ermittelten Mindestumfang.


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4.10.3 Ergebnisse und kritische Würdigung des MI-Imputationsverfahrens

Der MCAR-Test nach Little des Datensatzes der Hauptuntersuchung vom 22.12.2014 ergab ein Signifikanzniveau 0,629, womit davon ausgegangen werden konnte, dass die fehlenden Werte vom Typ MCAR bzw. MAR sind. Somit waren die Voraussetzungen gegeben, den MI-Algorithmus zum Er-setzen der fehlenden Werte anzuwenden.

Nachdem der Imputationsprozess mittels des MI-Algorithmus erfolgreich durchlaufen wurde, sind die imputierten Werte der Variablen einer kritischen Prüfung unterzogen worden. Dabei wurden die imputierten Werte auf Plau-sibilität und Ausreißer anhand der von SPSS gelieferten Imputationshistorie und des Imputationsprotokolls begutachtet. Als in der Literatur empfohlene Gütekenngröße wurde auf die Standardabweichung488 der imputierten Vari-ablen zurückgegriffen, welche im Vergleich des ersten Imputationszyklus mit dem m-ten Imputationszyklus kleiner werden sollte.489 Das Ergebnis des gewählten Imputationsverfahrens ist als zufriedenstellend zu bewerten, da sämtliche fehlenden Werte durch den MI-Algorithmus ersetzt werden konn-ten und die stichpunktartige Begutachtung der Standardabweichung der Imputationssequenzen zu einer Verringerung der Standardabweichung ge-führt hat. Somit konnte von einer hinreichend hohen Imputationsqualität ausgegangen werden. Der Datensatz vom 22.12.2014 war nun für die wei-teren Untersuchungen des SGM im Rahmen der Hauptuntersuchung vorbe-reitet und diente einer Validitätsbeurteilung der Messmodelle, die im folgen-den Kapitel beschrieben wird.

4.11 Validitätsbeurteilung der Messmodelle

In Kapitel 4.5 wurden der Ablauf und die Gütekennwerte zur Validitätsbe-trachtung von Messmodellen beschrieben. Diesen Ausführungen folgend, werden die Messmodelle der Konstruktvariablen des Forschungsmodells einer Validierung unterzogen.

Dabei werden zunächst die Messmodelle der exogenen Konstrukte Pro-jektmanagementansatz (PMA) mit seinen Dimensionen PMA 1 –

488 Vgl. Royston 2007, S. 252-264; Kenward/Carpenter 2007, S. 199-218. 489 Vgl. Imputationshistorie siehe Datei „GesDS22122014_I_Haupt_MI20_Iterationshistorie_2014-

12-22“ und „GesDS22122014_I_Haupt_MI20_Imputationsprotokoll_2014-12-22“ im Band II – Anhang zur Dissertation, Anhang A.6 und A.7.


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Kommunikation, PMA 2 – Kontext & Umwelt, PMA 3 – Empowerment sowie Kundenprojektintegration (CPI) validiert. Dem folgen die endogenen Kon-strukte Diskursives Projektwissen (DPW) und Narratives Projektwissen (NPW) sowie das mehrdimensionale endogene Konstrukt Wettbewerbsfä-higkeit (WBF) mit seinen Dimensionen WBF 1 – Kompetenz Projektteam, WBF 2 – Angebotsqualität, WBF 3 – Operative Kompetenz, WBF 4 – Unter-nehmenskultur, WBF 5 – Preis-/Kalkulationskompetenz, WBF 6 – Innovati-onskompetenz, WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz sowie WBF 8 –Lösungskompetenz.490

Nach Abschluss der Validierung der Messmodelle erfolgt die Prüfung des Strukturmodells mittels des PLS-Verfahrens.

4.11.1 Validierung und Bewertung des Konstrukts Projektmanagementansatz (PMA)

Wie in Kapitel 4.8.2 beschrieben, ist das Konstrukt PMA mehrdimensional, was angesichts der Vielzahl an formativen Indikatoren auch vermutet wer-den konnte. Die für den Datensatz vom 22.12.2014 der Hauptbefragung durchgeführte explorative Faktorenanalyse (EFA) hat die Mehrdimensionali-tät des Konstrukts PMA mit seinen Dimensionen die Ergebnisse des 2. Pretests bestätigt und wurde dementsprechend in PMA 1 – Kommunikation, PMA 2 – Kontext & Umwelt und PMA 3 – Empowerment rekonzeptionalisiert.

4.11.2 Untersuchung der Dimensionen des Konstrukts PMA

Multikollinearitätsprüfung Konstrukt PMA 1 – Kommunikation

Die Dimension PMA 1 – Kommunikation wird auf der Grundlage der EFA mit elf Indikatorvariablen formativ rekonzeptionalisiert. Im Folgenden wurde, auf der Grundlage des Datensatzes vom 22.12.2014 der Hauptbefragung, die Validitätsprüfung der Indikatoren anhand der unter Tabelle 68 genann-ten Gütekriterien durchgeführt. Zunächst wurde mittels der Kollinearitätsprüfung geprüft, ob Indikatoren infrage kommen, die eliminiert 490 Die Überprüfung der Dimensionalität der Konstrukte erfolgte mittels der explorativen Faktoren-

analyse (EFA) mit der Statistiksoftware SPSS V.20 und ist als finale Bestätigung der Mehrdi-mensionalität der Konstrukte zu verstehen, wie sie auch schon beim 2. Pretest festgestellt wur-den. Darüber hinaus wurden die Werte der erklärten Varianz, des Chronbach-Alpha‘s sowie des Kaiser-Meyer-Olkin-Kriteriums ermittelt. Die Bestimmung der zentralen Gütewerte für die Indika-torvariablen und Konstruktvariablen wurde mit der Statistiksoftware PLS 3.0 (PLS-Algorithmus) ermittelt.


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werden müssen. Hierzu wurde auf das Verfahren der multiplen linearen Regressionsrechnung zurückgegriffen.491 Dabei wird von den unabhängigen Indikatorvariablen jeweils ein beliebiger Indikator als abhängig definiert und durch die restlichen Indikatoren des Konstrukts erklärt. Dies erfolgt als zykli-scher Prozess, bis jeder Indikator des Konstrukts einmal als abhängige Va-riable behandelt ist. Die Ergebnisse der so erstellten Multikollinearitäts-prüfung erzeugte entsprechend der Anzahl der Indikatoren somit eine gleiche Anzahl an Ergebnistabellen. Um die Arbeit nicht mit allen Ergebnis-tabellen zu überladen, was der Übersichtlichkeit abträglich wäre, ist in der folgenden Tabelle 73 das Ergebnis der Multikollinearitätsprüfung des Kon-strukts PMA 1 – Kommunikation mit dem abhängigen Indikator PMApp_16 dargestellt. Die restlichen Ergebnistabellen der Multikollinearitätsprüfung von PMA 1, PMA 2, PMA 3 sowie der CPI finden sich im Anhang A.7. Die Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung werden in der folgenden Tabelle 73 zusammengefasst.

Tabelle 73: Ergebnis der Multikollinearitätsprüfung PMA 1 mit PMApp_16 als abhängige Variable.492

Konstrukt Abhängiger Indikator

Unabhängiger Indikator

Toleranz VIF R² Signifikanz/ Niveau493

PMA 1 – Kommunikation I_PMApp_16

I_PMApp_5 ,350 2,855

,526

,000/***

I_PMApp_6 ,397 2,518 ,000/***

I_PMApp_7 ,478 2,092 ,000/***

I_PMApp_8 ,489 2,045 ,000/***

I_PMApp_9 ,539 1,857 ,000/***

I_PMApp_10 ,446 2,240 ,000/***

I_PMApp_11 ,469 2,132 ,000/***

I_PMApp_12 ,562 1,780 ,000/***

I_PMApp_13 ,430 2,327 ,000/***

I_PMApp_14 ,461 2,170 ,000/*** Die Ausprägung der Toleranzen liegt bei sämtlichen geprüften Indikatoren über dem Grenzwert von 0,1. Die VIF-Werte weisen durchgängig keine Werte > 3 aus und können somit als unkritisch in dem Sinne angesehen

491 Die Berechnung erfolgte mit SPSS V.20. 492 Das Signifikanzniveau wurde aufgrund der gerichteten Wirkungsrichtung in den Messmodellen

und der postulierten Wirkungsrichtung der Hypothesen mit p-Werten für einen einseitigen t-Test festgestellt. Die Berechnung erfolgte mit SPSS 20.0 über Mittelwerte vergleichen -> t-Test ein-fache Stichprobe.

493 Signifikanzniveau gem. Tabelle 73: *** = p < 0,01; ** = p < 0,05; * = p < 0,1; n. s. = nicht signifikant.


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werden, als dass keine Multikollinearität und Begründung für eine Indikator-eliminierung vorliegen. Die folgende Tabelle 74 zeigt darüber hinaus die mit dem PLS-Verfahren ermittelten Gewichte und Signifikanzen der formativen Indikatoren auf.

Die einzelnen formativen Indikatoren des Konstrukts PMA 1 – Kommunika-tion, die der Höhe der Parameterwerte nach als Einfluss- und mögliche Er-folgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen nachgewiesen werden, sind in der nachfolgenden Tabelle 74 hervorgehoben.

Tabelle 74: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts PMA 1 – Kommunikation.

Konstrukt VarLabel VarName Gewicht t-Wert

PMA

1 –

Kom

mun

ikat

ion

I_PMApp_5 I_11_0_SuppliersSocialProjectEnvironment_TeamWork

0.099 0,000

I_PMApp_6 I_11_1_ProjectteamInternalCommunication -0.070 0,000 I_PMApp_8 I_11_4_ProjectMangagementAccessibility 0.081 0,000 I_PMApp_9 I_11_5_IndividualFeedback 0.145 1,135 I_PMApp_10 I_12_0_SuppliersProjectManagementAppro

ach -0.343 0,407

I_PMApp_11 I_12_1_ProjectControlling -0.272 1,868 I_PMApp_12 I_12_2_ProjectStartClosing_attendance 0.194 1,630 I_PMApp_13 I_12_3_RegularProjectComm 0.261 0,317 I_PMApp_14 I_12_4_Scheduling_ProjectTeam 0.555 2,481 I_PMApp_16 I_12_6_ProjectRoles 0.463 2,887 I_PMApp_23 I_12_13_Sense 0.252 1,674

Multikollinearitätsprüfung Konstrukt PMA 2 – Kontext & Umwelt

Die Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung des Konstrukts PMA 2 finden sich im Anhang A.7, seien aber trotzdem an dieser Stelle wie folgt zusam-mengefasst: Die Ausprägung der Toleranzen liegen bei sämtlichen geprüf-ten Indikatoren über dem Grenzwert von 0,1. Die VIF-Werte weisen durch-gängig keine Werte > 3 aus und können somit als unkritisch in dem Sinne angesehen werden, als keine Multikollinearität und Begründung für eine In-dikatoreliminierung des Konstrukts PMA 2 vorliegen.

Die folgende Tabelle 75 zeigt darüber hinaus die mit dem PLS-Verfahren ermittelten Gewichte und Signifikanzen der formativen Indikatoren auf. Die einzelnen formativen Indikatoren des Konstrukts PMA 2 – Kontext & Um-welt, die der Höhe der Parameterwerte nach als Einfluss- und mögliche Er-folgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen nachgewiesen werden, sind in der nachfolgenden Tabelle 75 hervorgehoben.


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Tabelle 75: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts PMA 2 – Kontext & Umwelt.


PM

A 2

– K

onte

xt &

U

mw

elt

I_PMApp_20 I_12_10_FacturalContext_Strategy 0.258 2,259 I_PMApp_21 I_12_11_SocialProjectEnvironment 0.328 2,580 I_PMApp_22 I_12_12_Decisions 0.192 1,141 I_PMApp_24 I_12_14_ReductionComplexity 0.333 2,112 I_PMApp_18 I_12_8_TimeContext_PostProjectPhase 0.077 0,806 I_PMApp_19 I_12_9_FacturalContext_OtherProjects 0.202 1,949

Multikollinearitätsprüfung Konstrukt PMA 3 – Empowerment

Die Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung des Konstrukts PMA 3 finden sich im Anhang A.7, seien aber trotzdem wie folgt zusammengefasst: Die Ausprägung der Toleranzen liegen bei sämtlichen geprüften Indikatoren über dem Grenzwert von 0,1. Die VIF-Werte weisen durchgängig keine Werte > 3 aus und können somit als unkritisch in dem Sinne angesehen werden, als keine Multikollinearität und Begründung für eine Indikatorelimi-nierung des Konstrukts PMA 3 vorliegen. Dahingegen hat die Multikollinearitätsanalyse ergeben, dass eine Korrelation zwischen PMApp_7 und PMApp_4 mit dem Wert 0,91 und dem Indikator PMApp_7 und PMApp_1 mit dem Wert 0,91 vorliegen, was leicht über dem Grenzwert von 0,90 liegt. Das führte zu der genaueren Prüfung, ob möglicherweise der Indikator PMApp_7 eliminiert werden sollte. Die Messung der Gewichte mit dem PLS-Algorithmus hat jedoch ergeben, dass PMApp_7 mit einem Ge-wicht von 0,310 zur Formierung des Konstrukts PMA 3 beiträgt und daher nicht aus der Untersuchung ausgeschlossen wird. Die folgende Tabelle 76 zeigt darüber hinaus die mit dem PLS-Verfahren ermittelten Gewichte und Signifikanzen der formativen Indikatoren auf.

Tabelle 76: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts PMA 3 – Empowerment.


PM

A 3

–

Em

pow

erm

ent I_PMApp_4 I_10_4_RelationshipToCustomerStakeholders 0.712 5,082

I_PMApp_7 I_11_3_ProjectTargetAchievement 0.309 1,304 I_PMApp_1 I_2_2_DecisionCapacityMandate -0.099 0,091 I_PMApp_2 I_2_4_InternalTrustProjectTeam 0.388 0,353

Die einzelnen formativen Indikatoren des Konstrukts PMA 3 – Empowerment, die der Höhe der Parameterwerte nach als Einfluss- und


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mögliche Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen nachgewiesen werden, sind hervorgehoben.

4.12 Validierung und Bewertung des Konstrukts Kundenprojektintegration (CPI)

Die mit dem Datensatz vom 22.12.2014 der Hauptbefragung durchgeführte explorative Faktorenanalyse (EFA) hat die Eindimensionalität des Kon-strukts CPI bestätigt, sodass keine Rekonzeptionalisierung notwendig ist. Die folgende Tabelle 77 zeigt ein Teilergebnis der Multikollinearitätsprüfung des Konstrukts CPI. Die vollständige Ergebnisdokumentation findet sich ebenfalls im Anhang A.7.

Tabelle 77: Ergebnis der Multikollinearitätsprüfung CPI mit CustInt_2 als abhängige Variable.

Konstrukt Abhängiger Indikator

Unabhängiger Indikator

Toleranz VIP R² Signifikanz/ Niveau494

CPI I_CustInt_2

I_CustInt_3 ,556 1,800

,489

,000/***

I_CustInt_4 ,630 1,587 ,000/***

I_CustInt_5 ,680 1,470 ,000/***

I_CustInt_6 ,605 1,653 ,000/***

I_CustInt_7 ,580 1,723 ,000/***

I_CustInt_8 ,684 1,463 ,000/***

Das Ergebnis der Multikollinearitätsprüfung des Konstrukts CPI zeigt, dass auch hier die Toleranz für sämtliche Indikatoren über dem Grenzwert von 0,1 liegt. Der VIF-Wert liegt im unkritischen Bereich bei < 3 und das R² liegt für sämtliche Indikatoren bei R² > 0,33, aber < 0,8. Das Signifikanzniveau der Regressionskoeffizienten liegt bei p < 0,01 und ist als signifikant einzu-ordnen. Sämtliche Ergebnisse der Multikollinearitätsprüfung deuten darauf hin, dass eine hinreichende Inhaltsvalidität und nomologische Validität ge-geben ist und daher keine Notwendigkeit besteht, Indikatoren des formativ operationalisierten Konstrukts CPI zu eliminieren. Sie können daher sämt-lich für die weiteren Analysen herangezogen werden.

494 Signifikanzniveau gem. Tabelle 77: *** = p < 0,01; ** = p < 0,05; * = p < 0,1; n. s. =

nicht signifikant.


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Die folgende Tabelle 78 zeigt darüber hinaus die mit dem PLS-Verfahren ermittelten Gewichte und Signifikanzen der formativen Indikatoren auf.

Tabelle 78: Gewichte und Signifikanzen der Indikatoren des Konstrukts CPI.


CPI

I_CustInt_2 I_10_0_InteractionCustSupplier_gen 0.117 0,673 I_CustInt_3 I_10_1_CommAccMCust 0.135 0,804 I_CustInt_4 I_10_2_EscalationProcess 0.016 0,094 I_CustInt_5 I_10_3_NegotiationProcess 0.165 1,191 I_CustInt_6 I_10_5_QualiCustInf 0.194 0,865 I_CustInt_7 I_10_6_CustInv 0.187 1,262 I_CustInt_8 I_10_7_SupportTopMgnt 0.561 3,379

Die einzelnen formativen Indikatoren des Konstrukts CPI, die der Höhe der Parameterwerte nach als Einfluss- und mögliche Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen nachgewiesen werden, sind hervorgehoben.

4.13 Validierung und Bewertung des Konstrukts Diskursives Projektwissen (DPW)

Zunächst wird das Messmodell des reflektiv konzeptionalisierten Konstrukts DPW validiert. Tabelle 79 und Tabelle 80 geben einen Überblick über die ermittelten Gütemaße des Konstrukts DPW, welches mittels fünf Indikatoren reflektiv operationalisiert gemessen wurde. Die Tabellen enthalten zum ei-nen die Ergebnisse der finalen Gütemaße der Indikatoren und zum anderen die Ergebnisse der finalen Gütemaße des Konstrukts.

Tabelle 79: Finale Gütemaße Inhaltsvalidität und Indikatorreliabilität des reflektiven Messmodells des Konstrukts DPW.

Variable VarLabel Var Nr.

Inhaltsvalidität Indikatorreliabilität

MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung

Signifikanz der Ladungen t-Werte

DPW

I_DiscPK_1 9.0 0,855 ,432

,839 ,000

0.753 14,144

I_DiscPK_2 9.4 0,883 ,400 0.678 8,703

I_NarrProjKnow_1 9.1 0,814 ,657 0.858 24,438

I_NarrProjKnow_2 9.2 0,802 ,653 0.828 18,562

I_NarrProjKnow_3 9.3 0,868 ,556 0.732 12,054


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Tabelle 80: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts DPW.

Variable VarLabel Var Nr. Konstruktreliabilität Diskriminanzvalidität

�� AVE

DPW

I_DiscPK_1 9.0

0,829 0,597

I_DiscPK_2 9.4

I_NarrProjKnow_1 9.1



Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass ausgehend von diesen Werten keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Lediglich die Kommunalitäten der Indikatoren I_DiskPK_1 und I_DiscPK_2 liegen unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich eingehalten wer-den und die Unterschreitung des Grenzwertes der Kommunalität gering ist, werden die beiden Indikatoren, da sie von inhaltlicher Bedeutung für das Konstrukt sind, nicht aus der Untersuchung entfernt.

Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,839 auf, was ebenfalls deutlich über dem Grenzwert von >0,6 liegt. Wei-terhin wird die Nullhypothese des Bartlett-Tests abgelehnt, womit auch die Kriterien der Stichprobeneignung erfüllt sind. Die ermittelten Faktorladungen495 liegen bei sämtlichen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,7. Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte lie-gen über 1,95, womit diese signifikant sind, sodass alle Indikatoren für die weiteren Berechnungen herangezogen werden können.

Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz496 liegt deutlich über den in der Literatur geforderten Grenzwerten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA497 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Konstrukt DPW bei 62,82 %, was über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte ge-zeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Güteparameter eingehalten wurden, sodass der Schluss zulässig ist, dass die Messung des

495 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt. 496 engl. Average Variance Extracted (AVE). 497 Berechnung mit SPSS 20.0, Hauptachsenanalyse (HAA) mit Promax-Rotation (schiefwinklige

Rotation, Kappa = 4), da bei reflektiven Messmodellen a priori davon ausgegangen wird, dass die Indikatoren miteinander korreliert sind bzw. auch korreliert sein müssen; vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 107-108.


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Konstrukts DPW, in den Grenzen der Güteparameter, als reliabel und valide angesehen werden kann.

4.14 Validierung und Bewertung des Konstrukts Narratives Projektwissen (NPW)

Nachfolgend wird das Messmodell des reflektiv konzeptionalisierten Kon-strukts NPW validiert. Tabelle 81 und Tabelle 82 geben einen Überblick über die ermittelten Gütemaße des Konstrukts NPW, welches ebenfalls mittels fünf Indikatoren reflektiv operationalisiert gemessen wurde. Die Tabellen ent-halten zum einen die Ergebnisse der finalen Gütemaße der Indikatoren und zum anderen die Ergebnisse der finalen Gütemaße des Konstrukts NPW.

Tabelle 81: Finale Gütemaße Inhaltsvalidität und Indikatorreliabilität des reflektiven Messmodells des Konstrukts NPW.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


NPW

I_DiscPK_3 9.6 0,722 ,573

,760 ,000

0,696 13,775

I_DiscPK_5 9.11 0,840 ,160 0,689 12,681

I_NarrProjKnow_5 9.7 0,712 ,658 0,768 19,163

I_NarrProjKnow_6 9.8 0,846 ,368 0,740 13,445

I_NarrProjKnow_7 9.9 0,776 ,380 0,724 15,682

Tabelle 82: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts NPW.


Konstruktreliabilität Diskriminanzvalidität

�� AVE

NPW

I_DiscPK_3 9.6

0,774 0,524

I_DiscPK_5 9.11




Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass ausgehend von diesen Werten keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Die Kommunalitäten der Indikatoren I_DiskPK_5, I_NarrProjKnow_6 und NarrProjKnow_7 liegen unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich eingehal-


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ten werden, werden die drei Indikatoren, da sie eine inhaltliche Bedeutung für das Konstrukt haben, nicht aus der Untersuchung ausgeschlossen.

Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,760 auf, was ebenfalls deutlich über dem Grenzwert von >0,6 liegt. Die Nullhypothese des Bartlett-Tests wird abgelehnt. Somit sind auch die Krite-rien der Stichprobeneignung erfüllt. Die ermittelten Faktorladungen498 liegen bei I_DiscPK_3 und I_DiscPK_5 knapp unter dem Grenzwert von 0,7, aber noch deutlich über 0,5.499 Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermit-telten t-Werte liegen über 1,95, diese sind somit signifikant, sodass alle In-dikatoren für die weiteren Berechnungen herangezogen werden können. Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz500 liegen deutlich über den in der Literatur geforder-ten Grenzwerten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA501 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Konstrukt NPW bei 53,04 %, was über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte ge-zeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Güteparameter eingehalten wurden. Die Messung des Konstrukts NPW, in den Grenzen der Güteparameter, kann also als reliabel und valide angesehen werden.

4.15 Validierung und Bewertung des Konstrukts Wettbewerbsfähigkeit (WBF) und Subkonstrukte

Folgend werden die Messmodelle der reflektiv konzeptionalisierten Subkonstrukte der WBF validiert. Da das Ergebnis der EFA für das Kon-strukt WBF eine Mehrdimensionalität von sieben Subkonstrukten ergeben hat und die Validitätsbetrachtung der sieben Subkonstrukte einen gewissen Wiederholungseffekt bei der Ergebnisdiskussion hervorrufen, werden zu-nächst die Ergebnistabellen der Reliabilitäts- und Validitätsprüfung darge-stellt und die Ergebnisse der finalen Gütemaße der Indikatoren und der Subkonstrukte der WBF im zweiten Schritt zusammenfassend bewertet.

498 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt. 499 Chin schlägt vor, in einem frühen Stadium der Skalenentwicklung, insbesondere bei

Operationalisierung von neuartigen Phänomenen, eine Faktorladung als Teilladung von 0,5-0,6 als noch akzeptabel anzusehen; vgl. Chin 1998, S. 295-336.

500 engl. Average Variance Extracted (AVE). 501 Berechnung mit SPSS 20.0, Hauptachsenanalyse (HAA) mit Promax-Rotation (schiefwinklige



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Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 1 – Kompetenz Projektteam

Tabelle 83: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 1 – Kompetenz Projektteam.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 1 – Kompetenz Projektteam

I_CompAbi_6 2.0 0,826 ,628

,856 ,000

0,652 2,959

I_CompAbi_7 2.1 0,825 ,648 0,813 4,611

I_CompAbi_9 2.5 0,878 ,567 0,911 24,365

I_CompAbi_10 2.6 0,879 ,476 0,830 5,459

I_CompAbi_11 2.7 0,890 ,489 0,881 12,906

Konstruktreliabilität Diskriminanzvalidität �� AVE

0,881 0,676

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Die Kommunalitäten der Indikatoren I_CompAbi_10 und I_CompAbi_11 liegen unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich eingehalten werden, werden die zwei Indikatoren, da sie von inhaltlicher Bedeutung für das Konstrukt sind, nicht eliminiert.

Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,856 auf, was ebenfalls deutlich über dem Grenzwert von 0,6 liegt. Die Nullhypothese des Bartlett-Tests wird abgelehnt. Somit sind auch die Krite-rien der Stichprobeneignung für das Subkonstrukt WBF 1 erfüllt. Die ermittel-ten Faktorladungen502 liegen bei I_CompAbi_6 knapp unter dem Grenzwert von 0,7 aber noch deutlich > 0,5.503 Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen > 1,95 und sind somit allesamt signifikant, so-dass sämtliche Indikatoren für die weiteren Untersuchungen herangezogen werden können.




- 232 -

Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz504 liegt über den in der Literatur geforderten Grenz-werten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA505 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden; sie liegt für das Subkonstrukt WBF 1 bei 64,78 %, was über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Güteparameter weitgehend eingehalten wurden. Es kann also festgestellt werden, dass die Messung des Subkonstrukts WBF 1, in den Grenzen der Güteparameter, als reliabel und valide angesehen werden kann.

Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 2 – Angebotsqualität

Tabelle 84: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 2 – Angebotsqualität.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 2 –Angebots-qualität

I_CompAbi_26 5.0 0,859 ,607

,853 ,000

0,767 11,572

I_CompAbi_27 5.1 0,881 ,474 0,855 18,911

I_CompAbi_28 5.2 0,816 ,740 0,937 33,153

I_CompAbi_29 5.3 0,842 ,603 0,934 39,489

I_CompAbi_30 5.4 0,893 ,364 0,853 18,288


0,919 0,759

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Die Kommunalitäten der Indikatoren I_CompAbi_27 und I_CompAbi_30 liegen unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich eingehalten werden und die zwei Indikatoren eine inhaltliche Bedeutung für das Konstrukt aufweisen, werden diese nicht ausgeschlossen. Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,853 auf, was ebenfalls deutlich über dem




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Grenzwert von > 0,6 liegt. Die Nullhypothese des Bartlett-Tests wird abge-lehnt. Somit sind auch die Kriterien der Stichprobeneignung für das Sub-konstrukt WBF 2 erfüllt. Die ermittelten Faktorladungen506 liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,7. Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen weit über 1,95 und sind somit alle-samt signifikant, also können sämtliche Indikatoren für die weiteren Unter-suchungen herangezogen werden.

Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz507 liegt über den in der Literatur geforderten Grenz-werten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA508 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 2 bei 64,12 %, was über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Güteparameter weitgehend eingehalten wurden, sodass gefolgert werden kann, dass die Messung des Subkonstrukts WBF 2, in den Grenzen der Güteparameter, reliabel und valide ist.

Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 3 – Unternehmenskultur

Tabelle 85: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 3 – Unternehmenskultur.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 3 –Unterneh-mens-kultur

I_CompAbi_36 7.0 0,873 ,347

,833 ,000

0,738 10,911

I_CompAbi_37 7.1 0,818 ,523 0,771 13,459

I_CompAbi_38 7.2 0,823 ,488 0,598 5,350

I_CompAbi_39 7.3 0,829 ,452 0,819 15,155

I_CompAbi_40 7.4 0,836 ,461 0,754 11,767

506 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt. 507 engl. Average Variance Extracted (AVE) 508 Berechnung mit SPSS 20.0, Hauptachsenanalyse (HAA) mit Promax-Rotation (schiefwinklige

Rotation, Kappa = 4), da bei reflektiven Messmodellen a priori davon ausgegangen wird, dass die Indikatoren miteinander korreliert sind, bzw. auch korreliert sein müssen; Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 107-108.


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MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung



0,791 0,547

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Die Kommunalitäten der Indikatoren liegen, außer dem Indikator I_7_1_EqualHistory, unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich über 0,5 einge-halten werden und den betroffenen Indikatoren eine inhaltliche Bedeutung für das Konstrukt zugeschrieben wird, verbleiben diese in der weiteren Un-tersuchung. Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,833 auf, der ebenfalls deutlich über dem Grenzwert von 0,6 liegt. Die Nullhypothese des Bartlett-Tests wird abgelehnt. Somit sind auch die Kriterien der Stichprobeneignung für das Subkonstrukt WBF 3 erfüllt.

Die ermittelten Faktorladungen509 liegen bei allen Indikatoren, ausgenom-men I_7_2_SimilarLanguage, über dem Grenzwert von 0,7 aber I_7_2_SimilarLanguage noch deutlich > 0,5.510 Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen bei allen Indikatoren weit über 1,95 und sind somit allesamt signifikant, sodass auch aus dieser Sicht sämtliche Indikatoren für die weiteren Untersuchungen herangezogen werden können.

Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz511 liegt über den in der Literatur geforderten Grenz-werten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA512 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 3 bei 56,21 %, was knapp über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte ge-zeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Güteparameter






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weitgehend eingehalten wurden, d. h. die Messung des Subkonstrukts WBF 3, in den Grenzen der Güteparameter, stellt eine reliable und valide Messung dar.

Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 4 – Operative Kompetenz

Tabelle 86: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 4 – Operative Kompetenz.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 4 –Operative Kompe-tenz

I_CompAbi_22 3.10 0,702 ,405

,679 ,000

0,794 13,266

I_CompAbi_14 3.2 0,664 ,508 0,686 6,174

I_CompAbi_15 3.3 0,673 ,478 0,884 32,620


0,709 0,628

Die Kommunalitäten von I_CompAbi_18, I_CompAbi_19 und I_CompAbi_21 lagen um 0,3, was deutlich vom Grenzwert abweicht, wes-halb diese für die weitere Betrachtung ausgeschlossen wurden. Nach Elimi-nierung der o. g. Indikatoren lagen die ermittelten MSA-Werte bei allen Indi-katoren über dem Grenzwert von 0,5. Ausgehend von diesen Werten erscheint also keine weitere Indikatorelimination notwendig. Die Kommunalitäten der Indikatoren I_CompAbi_22 und I_CompAbi_15 liegen zwar immer noch unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich eingehalten werden und die zwei Indika-toren eine inhaltliche Bedeutung für das Konstrukt aufweisen, werden diese nicht ausgeschlossen.

Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,679 auf, was ebenfalls über dem Grenzwert von 0,6 liegt. Die Nullhypo-these des Bartlett-Tests wird abgelehnt. Somit sind auch die Kriterien der Stichprobeneignung für das Subkonstrukt WBF 4 erfüllt.

Die ermittelten Faktorladungen513 liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,7. Ausgenommen I_CompAbi_14 liegt mit 0,686 knapp vor

513 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt.


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dem Grenzwert von 0,7, wird aber jedoch wegen der Bedeutung für das Konstrukt für die weitere Untersuchung beibehalten.

Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen weit über 1,95 und sind somit allesamt signifikant, weshalb sämtliche verblei-bende Indikatoren für die weiteren Untersuchungen herangezogen werden können.

Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz514 liegt über den in der Literatur geforderten Grenz-werten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA515 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 4 bei 64,16 %, was ebenfalls über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte maßgeblicher Güteparameter weitge-hend eingehalten wurden: Die Messung des Subkonstrukts WBF 4, in den Grenzen der Güteparameter, ist also reliabel und valide.

Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 5 – Kalkulationskompetenz

Tabelle 87: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 5.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung



I_CompAbi_31 6.0 0,685 ,590

,692 ,000

0,859 18,016

I_CompAbi_32 6.1 0,663 ,596 0,905 11,124

I_CompAbi_33 6.2 0,722 ,448 0,805 16,686

I_CompAbi_34 6.3 0,713 ,345 0,877 27,951


0,885 0,744

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikatorelimination




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notwendig erscheint. Die Kommunalitäten der Indikatoren I_CompAbi_33 und I_CompAbi_34 liegen unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte deutlich über 0,5 eingehalten werden und den betroffenen Indikatoren eine inhaltliche Bedeutung für das Kon-strukt zugeschrieben wird, verbleiben diese in der weiteren Untersuchung. Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,692 auf, was ebenfalls über dem Grenzwert von 0,6 liegt. Die Nullhypo-these des Bartlett-Tests wird abgelehnt. Somit sind auch die Kriterien der Stichprobeneignung für das Subkonstrukt WBF 5 erfüllt.

Die ermittelten Faktorladungen516 liegen bei allen Indikatoren, ausgenom-men I_7_2_SimilarLanguage, über dem Grenzwert von 0,7, aber I_7_2_SimilarLanguage noch über 0,5.517 Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen bei allen Indikatoren weit über 1,95 und sind somit allesamt signifikant, sodass auch aus dieser Sicht sämtliche Indikatoren für die weiteren Untersuchungen herangezogen werden können. Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz518 liegt über den in der Literatur geforderten Grenz-werten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA519 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 5 bei 61,69 %, was ebenfalls deutlich über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Gü-teparameter weitgehend eingehalten wurden, die Messung des Subkon-strukts WBF 5, in den Grenzen der Güteparameter, demnach eine reliable und valide Messung darstellt.






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Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 6 – Innovationskompetenz

Tabelle 88: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 6 – Innovationskompetenz.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 6 – Innovations- kompetenz

I_CompAbi_13 3.1 0,778 ,359

,645 ,000

0,776 11,153

I_CompAbi_41 8.0 0,596 ,955 0,870 21,336

I_CompAbi_42 8.1 0,630 ,616 0,871 21,800


0,790 0,706

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Die Kommunalität des Indikators I_CompAbi_13 liegt unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte über 0,5 eingehalten werden und dem betroffenen Indikator ei-ne inhaltliche Bedeutung für das Konstrukt zugeschrieben wird, verbleibt dieser in der weiteren Untersuchung. Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,645 auf, was ebenfalls über dem Grenz-wert von 0,6 liegt. Die Nullhypothese des Bartlett-Tests wird abgelehnt. So-mit sind auch die Kriterien der Stichprobeneignung für das Subkonstrukt WBF 6 erfüllt. Die ermittelten Faktorladungen520 liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,7. Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen bei allen Indikatoren weit über 1,95, sie sind also allesamt signifikant und können, auch aus dieser Sicht, sämtlich für die wei-teren Untersuchungen herangezogen werden. Das ebenfalls mit PLS über-prüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnittlich extrahierte Varianz521 liegt über den in der Literatur geforderten Grenzwerten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA522 der Anteil der erklärten Varianz er- 520 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt. 521 engl. Average Variance Extracted (AVE). 522 Berechnung mit SPSS 20.0, Hauptachsenanalyse (HAA) mit Promax-Rotation (schiefwinklige

Rotation, Kappa = 4), da bei reflektiven Messmodellen a priori davon ausgegangen wird, dass die Indikatoren miteinander korreliert sind bzw. auch korreliert sein müssen; vgl. Wei-ber/Mühlhaus 2010, S. 107-108.


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mittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 6 bei 64,34 %, was ebenfalls deutlich über dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgeblicher Güteparameter weitgehend eingehalten wurden, die Messung des Subkonstrukts WBF 6, in den Grenzen der Güteparameter, stellt demnach eine reliable und valide Messung dar.

Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz

Tabelle 89: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 7 –Markt-Präsenta-tions-kompetenz

I_CompAbi_2 1.1 0,559 ,841

,588 ,000

0,912 10,306

I_CompAbi_3 1.2 0,635 ,200 0,833 7,962

I_CompAbi_1 1.0 0,596 ,271 0,457 1,893


0,648 0,578

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren nur knapp über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikator-elimination notwendig erscheint. Die Kommunalität der Indikatoren I_CompAbi_2 und I_CompAbi_1 liegen weit unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da die MSA-Werte nur knapp über 0,5 liegen, müssten diese beiden Indikatoren aus der Untersuchung ausgeschlossen werden.

Darüber hinaus weist die Prüfung des KMO-Kriteriums einen Wert von 0,588 auf, was ebenfalls unter dem Grenzwert von 0,6 liegt. Die Nullhypo-these des Bartlett-Tests wird zwar abgelehnt, aber die Kriterien der Stich-probeneignung für das Subkonstrukt WBF 7 werden nicht erfüllt. Die ermit-telten Faktorladungen523 liegen bei den Indikatoren I_CompAbi_2 und I_CompAbi_3 über dem Grenzwert von 0,7. I_CompAbi_1 liegt mit der Faktorladung 0,457 weit unterhalb des Grenzwerts und müsste aus der Un-tersuchung ausgeschlossen werden. Auch die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen bei I_CompAbi_2 und 523 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt.


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I_CompAbi_3 im signifikanten Bereich von über 1,95, sodass auch aus die-ser Sicht sämtliche Indikatoren für die weiteren Untersuchungen nicht her-angezogen werden können.

Das ebenfalls mit PLS überprüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnitt-lich extrahierte Varianz524 liegen unter den in der Literatur geforderten Grenzwerten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA525 der Anteil der erklärten Varianz ermittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 7 bei 43,74 %, was ebenfalls deutlich unter dem Grenzwert von 50 % liegt. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte sämtlicher maßgebli-cher Güteparameter weitgehend nicht eingehalten wurden, sodass ge-schlussfolgert werden kann, dass die Messung des Subkonstrukts WBF 7, in den Grenzen der Güteparameter, keine reliable und valide Messung dar-stellt und deshalb aus der weiteren Analyse ausgeschlossen wird.

Ergebnis der Reliabilitäts- und Validitätsbetrachtung des Subkonstrukts WBF 8 – Lösungskompetenz

Tabelle 90: Finale Gütemaße Konstruktreliabilität und Diskriminanzvalidität des reflektiven Messmodells des Konstrukts WBF 8 – Lösungskompetenz.



MSA Kommu-nalität

KMO-Test

Sign. nach Bartlett

Faktor-ladung


WBF 8 –Lösungs-kompetenz

I_CompAbi_12 3.0 0,647 ,465

,659 ,000

0,865 7,373

I_CompAbi_16 3.4 0,634 ,532 0,787 5,015

I_CompAbi_4 1.3 0,714 ,313 0,276 1,371


0,432 0,481

Die ermittelten MSA-Werte liegen bei allen Indikatoren über dem Grenzwert von 0,5, sodass, ausgehend von diesen Werten, keine Indikatorelimination notwendig erscheint. Die Kommunalität der Indikatoren I_CompAbi_12 und I_CompAbi_4 liegen unterhalb des Grenzwerts für die Kommunalität von 0,5. Da jedoch die MSA-Werte über 0,5 eingehalten und den betroffenen




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Indikatoren eine inhaltliche Bedeutung für das Konstrukt zugeschrieben werden, verbleiben diese zunächst in der weiteren Untersuchung.

Die Prüfung des KMO-Kriteriums weist einen Wert von 0,659 auf, was eben-falls über dem Grenzwert von 0,6 liegt. Die Nullhypothese des Bartlett-Tests wird abgelehnt. Somit sind auch die Kriterien der Stichprobeneignung für das Subkonstrukt WBF 8 erfüllt.

Die ermittelten Faktorladungen526 liegen bei allen Indikatoren, außer bei I_CompAbi_4, über dem Grenzwert von 0,7, sodass ausgehend von diesem Ergebnis, I_CompAbi_4 für die weitere Untersuchung eliminiert werden muss. Die mittels Bootstrapping mit SmartPLS 3.0 ermittelten t-Werte liegen bei allen Indikatoren, außer ebenfalls bei I_CompAbi_4, weit über 1,95 und sind somit signifikant, sodass auch aus dieser Sicht I_CompAbi_4 aus der weiteren Untersuchung ausgeschlossen wird. Das ebenfalls mit PLS über-prüfte Chronbachs Alpha sowie die durchschnittlich extrahierte Varianz527 liegen weit unter den in der Literatur geforderten Grenzwerten von � > 0,7 bzw. AVE > 0,5. Zusätzlich ist mit der EFA528 der Anteil der erklärten Va-rianz ermittelt worden und liegt für das Subkonstrukt WBF 8 bei 43,65 %, unterschreitet den Grenzwert von 50 % also deutlich. Es konnte gezeigt werden, dass die Grenzwerte maßgeblicher Güteparameter weitgehend nicht eingehalten wurden; die Messung des Subkonstrukts WBF 8, in den Grenzen der Güteparameter, stellt keine reliable und valide Messung dar. Eliminiert man notwendigerweise aus den o. g. Gründen die Indikatoren I_CompAbi_4 und I_CompAbi_16, wird deutlich, dass das Konstrukt WBF 8 durch einen Single-Indikator als Globalitem in die Untersuchung mit einge-hen kann.529

4.16 Beurteilung des Strukturmodells – Ergebnis der Prüfung der Hypothesen

Die folgenden Ausführungen geben einen Überblick über die durchgeführ-ten Schritte der empirischen Untersuchung. Es werden die erzielten Ergeb-nisse diskutiert, was zum einen sich in verschiedenen Prüfschritten und

526 Die finale Berechnung wurde mit dem SmartPLS 3.0 mit 5000 Subsamples durchgeführt. 527 engl. Average Variance Extracted (AVE). 528 Berechnung mit SPSS 20.0, Hauptachsenanalyse (HAA) mit Promax-Rotation (schiefwinklige

Rotation, Kappa = 4), da bei reflektiven Messmodellen a priori davon ausgegangen wird, dass die Indikatoren miteinander korreliert sind bzw. auch korreliert sein müssen; vgl. Wei-ber/Mühlhaus 2010, S. 107-108.



- 242 -

Diskussion von Werten statistischer Kennzahlen zeigt, wodurch die Ergeb-nisse in Bezug auf den Untersuchungsrahmen als gut oder schlecht einge-ordnet werden können. Zum anderen werden durch die Ergebnisse der Pfadkoeffizienten das konfirmatorische Prüfergebnis der Hypothesen, des Hypothesensystems angezeigt, ob die aufgestellten Hypothesen in dieser Arbeit empirisch bestätigt oder widerlegt werden konnten. Dabei werden die Ergebnisse an den in den Kapiteln 4.4 bis 4.7 dieser Arbeit aufgezeigten Bewertungs- und Einordnungskennwerte der Reliabilität und Validität ge-prüft sowie Signifikanztests durchgeführt und für die Ergebnisdiskussion dieser Arbeit eingeordnet.

Wie in Kapitel 4.3 ausgeführt, wird zur Schätzung des Strukturmodells der PLS-Algorithmus530 verwendet. Die Prüfung der Güteparameter des Struk-turmodells wird im Folgenden entsprechend der Tabelle 70 durchgeführt. Das finale Bootstrapping-Verfahren wurde mit SmartPLS 3.0 mit Bildung von 5000 Subsamples unter Einbeziehung aller 286 Fälle des Datensatzes vom 22.12.2014 durchgeführt. Die folgenden Tabellen zeigen zum einen die Ergebnisse der Beurteilung des Strukturmodells mittels der Signifikanzen der Pfadkoeffizienten, die Auskunft darüber gibt, wie stark die Hypothese bestätigt oder widerlegt wer-den konnte. Zum anderen werden die aufgestellten Hypothesen konfirmatorisch überprüft, was bedeutet, dass im Rahmen dieser Arbeit ein hypothesenprüfendes Verfahren angewendet worden ist und im Ergebnis die Information liefert, ob die theoretisch abgeleiteten Annahmen, die zur Formulierung der Hypothesen geführt haben, sich empirisch bestätigen las-sen oder verworfen werden müssen. Die Prüf- und Ergebnisdarstellungs-struktur orientiert sich dabei an dem in Kapitel 2.8 aufgestellten Gesamthypothesensystem.

Zur Darstellung des Befunds und Wirkungsrichtung der Hypothesenprüfung, ob die Hypothese bestätigt oder falsifiziert werden muss, soll mit folgender Legende angezeigt werden.

530 Statistik Software SmartPLS 3.0.


- 243 -

Tabelle 91: Legende Befund Hypothesenprüfung.

Legende Beschreibung

! Hypothese wird empirisch gestützt.

(!) Hypothese wird empirisch gestützt, jedoch nicht durch signifikante Pfadkoeffizienten bestätigt.

X Hypothese wurde falsifiziert.

� WR = Wirkungsrichtung

Die folgende Tabelle 92 gibt die Ergebnisse der Hypothesenprüfung durch Strukturmodellschätzung des Konstrukts PMA mit seinen Subkonstrukten PMA 1 bis PMA 3 und deren Wirkung auf das diskursive und narrative Pro-jektwissen wieder.

Tabelle 92: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung PMA – DPW, NPW.

Hypothese Wirkungsbeziehung Pfad-koeffizient

p-Wert t-Wert

Befund

H Exogenes Konstrukt

WR

EndogenesKonstrukt

H01.1

PMA

PMA 1 – Kommunikation � DPW 0.414 0.001 3.292 !

H01.2 PMA 1 – Kommunikation � NPW 0.235 0.010 2.569 !

H01.3 PMA 2 – Kontext & Umwelt � DPW 0.156 0.151 1.438 (!)

H01.4 PMA 2 – Kontext & Umwelt � NPW 0.342 0.000 3.758 !

H01.5 PMA 3 – Empowerment � DPW -0.058 0.441 0.770 X

H01.6 PMA 3 – Empowerment � NPW 0.070 0.558 0.585 (!)

Die folgende Tabelle 93 gibt die Ergebnisse der Hypothesenprüfung durch Strukturmodellschätzung des Konstrukts CPI und der Wirkung auf das dis-kursive und narrative Projektwissen wieder.

Tabelle 93: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung CPI – DPW, NPW.


p -Wert t-Wert Befund


WR

Endogenes Konstrukt

H02 CPI � DPW 0.184 0.135 1.493 (!)


- 244 -


p -Wert t-Wert Befund


WR

Endogenes Konstrukt

H03 CPI � NPW 0.117 0.232 1.196 (!)

Die folgende Tabelle 93 gibt die Ergebnisse der Hypothesenprüfung durch Strukturmodellschätzung des Konstrukts DPW und der Wirkung auf die WBF 1 bis WBF 8 wieder.

Tabelle 94: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung DPW – WBF 1-8.


p -Wert

t-Wert

Befund


WR

Endogenes Konstrukt

H04.1 DPW � WBF 1 – Kompetenz Projektteam

WBF

0.050 0.688 0.401 (!)

H04.2 DPW � WBF 2 – Angebots-qualität

0.137 0.053 1.936 (!)

H04.3 DPW � WBF 3 – Unter-nehmenskultur 0.184 0.044 2.016 (!)

H04.4 DPW � WBF 4 – Operative Kompetenz 0.268 0.008 2.669 !

H04.5 DPW � WBF 5 – Kalkula-tionskompetenz 0.211 0.019 2.344 !

H04.6 DPW � WBF 6 – Innovations-kompetenz

0.244 0.005 2.787 !

H04.7 DPW � WBF 7 – Markt-präsentations-kompetenz

Wurde von der Untersuchung ausgeschlos-sen, da die Validitäts- und Reliabilitätspara-meter nicht nachweisbar waren. Vgl. Tabelle 89 dieser Arbeit.

H04.8 DPW � WBF 8 – Lösungs-kompetenz

0.318 0.004 2.877 !


- 245 -

Die folgende Tabelle 95 gibt die Ergebnisse der Hypothesenprüfung durch Strukturmodellschätzung des Konstrukts NPW und der Wirkung auf die WBF 1 bis WBF 8 wieder.

Tabelle 95: Ergebnisse der Strukturmodellschätzung NPW – WBF 1-8.

Hypothese Wirkungsbeziehung Pfadko-effizient

p-Wert t-Wert Befund


WR

Endogenes Konstrukt

H05.1 N PW � WBF 1 – Kompetenz Projektteam

WBF

0.371 0.001 3.471 !

H05.2 NPW � WBF 2 – Angebots-qualität 0.223 0.004 2.892 !

H05.3 NPW � WBF 3 – Unter-nehmenskultur 0.145 0.065 1.842 (!)

H05.4 NPW � WBF 4 – Operative Kompetenz 0.258 0.002 3.104 !

H05.5 NPW � WBF 5 –Kalkulations-kompetenz

0.277 0.002 3.126 !

H05.6 NPW � WBF 6 – Innovations-kompetenz

0.176 0.033 2.128 (!)

H05.7 NPW � WBF 7 – Markt-präsentations-kompetenz

Wurde von der Untersuchung ausgeschlos-sen, da die Validitäts- und Reliabilitätspara-meter nicht nachweisbar waren. Vgl. Tabelle 90 dieser Arbeit.

H05.8 NPW � WBF 8 – Lösungs-kompetenz

0,043 0.657 0.444 (!)

Von den in den Kapiteln 2.7 und 2.8 insgesamt 24 aufgestellten Hypothesen können elf in Wirkungsrichtung und Signifikanz empirisch bestätigt werden. Zehn Hypothesen können zwar von der kausalen Wirkungsrichtung und Tendenz her bestätigt werden, weisen jedoch keine signifikanten Pfadkoef-fizienten auf und lassen sich daher nicht empirisch bestätigen. Eine Hypo-these (H01.5) musste falsifiziert werden, wobei der Pfadkoeffizient mit nega-tiven Vorzeichen, d. h. in entgegengesetzte Richtung wirkend, hier auch keinen signifikanten Wert aufweist und daher eher abgelehnt werden muss. Eine detaillierte Diskussion, Zusammenfassung sowie kritische Würdigung der Ergebnisse erfolgt in Kapitel 5 dieser Arbeit.

Um zu ermitteln, in welchem Ausmaß die abhängigen endogenen Variablen durch die unabhängigen exogenen Variablen des Strukturmodells erklärt werden, wird das sog. Bestimmtheitsmaß R² herangezogen. In der folgen-


- 246 -

den Tabelle 96 sind die ermittelten Bestimmtheitsmaße der abhängigen Va-riablen des Strukturmodells angegeben.

Tabelle 96: Bestimmtheitsmaße der exogenen Variablen im Strukturmodell.

Exogene Variable Bestimmtheitsmaß R² DPW 0.349 NPW 0.388 WBF 1 – Kompetenz Projektteam 0.157 WBF 2 – Angebotsqualität 0.097 WBF 3 – Unternehmenskultur 0.079 WBF 4 – Operative Kompetenz 0.202 WBF 5 – Kalkulationskompetenz 0.174 WBF 6 – Innovationskompetenz 0.130 WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz XXX531 WBF 8 – Lösungskompetenz 0.115

Unter Bezugnahme auf Kapitel 4.7.2 zeigen die Ergebnisse für die Be-stimmtheitsmaße der für diese Arbeit zentralen Konstrukte DPW und NPW ein überdurchschnittliches Bestimmtheitsmaß von DPW = 0,349 und für das NPW ein ebenfalls zufriedenstellendes Bestimmtheitsmaß von NPW = 0,388 auf.

Das bedeutet, das Konstrukt DPW wird durch die unabhängigen Variablen im Strukturmodell zu 34,9 % und das Konstrukt NPW sogar zu 38,8 % er-klärt. Die Wirkungen des DPW und NPW erklären die WBF 4-Operative Kompetenz mit einem unterdurchschnittlichem Wert von R² = 0,202 am bes-ten. Auch die Erklärung der WBF 5– Kalkulationskompetenz kann mit dem moderaten Wert von R² = 0,174 und die WBF 1 – Kompetenz Projektteam mit einem schwachen Wert von R² = 0,157 erklärt werden. Bei den Kon-strukten WBF 2 – Angebotsqualität, WBF 3 – Unternehmenskultur, WBF 6 – Innovationskompetenz sowie WBF 8 – Lösungskompetenz liegen die R²-Werte mit 0,097, 0,079, 0,130 und 0,115 im sehr niedrigen Bereich. Daraus muss geschlussfolgert werden, dass diese Variablen durch die Konstrukte DPW und NPW im Strukturmodell nicht hinreichend erklärt werden. Im Um-kehrschluss muss davon ausgegangen werden, dass noch andere die WBF erklärenden Einflussgrößen existieren, die aber, aufgrund der Forschungs-ziele dieser Arbeit, nicht berücksichtigt werden konnten.

531 WBF 7 wurde von der Untersuchung ausgeschlossen, da die Validitäts- und Reliabilitätspara-

meter nicht nachweisbar waren. Vgl. Tabelle 89 und Tabelle 90 dieser Arbeit.


- 247 -

Um darüber hinaus zu beurteilen, inwieweit die einzelnen unabhängigen Variablen die abhängigen Variablen erklären, wird auf die Effektstärke532 f² zurückgegriffen; dieser Vorgang wird in den folgenden Tabellen, Tabelle 97 bis Tabelle 100 dargestellt.

Tabelle 97: Ergebnisse der Effektstärken der exogenen Variablen PMA und CPI.

Variable DPW NPW

R²inkl. R²exkl. f² R²inkl. R²exkl. f² PMA 1 0,349 0,239 0,168 0,388 0,352 0,058

PMA 2 0,349 0,355 0,022 0,388 0,319 0,114

PMA 3 0,349 0,347 0,003 0,388 0,385 0,004

CPI 0,349 0,328 0,032 0,388 0,379 0,014

Tabelle 98: Ergebnisse der Effektstärken der unabhängigen Variablen DPW und NPW auf WBF 1-3.

Variable WBF 1 WBF 2 WBF 3

R²inkl. R²exkl. f² R²inkl. R²exkl. f² R²inkl. R²exkl. f² DPW 0,157 0,155 0,002 0,097 0,082 0,016 0,079 0,054 0,029

NPW 0,157 0,052 0,129 0,097 0,060 0,044 0,079 0,064 0,018

Tabelle 99: Ergebnisse der Effektstärken der unabhängigen Variablen DPW und NPW auf WBF 4-6.

Variable WBF 4 WBF 5 WBF 6

R²inkl. R²exkl. f² R²inkl. R²exkl. f² R²inkl. R²exkl. f² DPW 0,202 0,144 0,071 0,174 0,140 0,042 0,130 0,083 0,054

NPW 0,202 0,157 0,066 0,174 0,118 0,073 0,130 0,106 0,028

Tabelle 100: Ergebnisse der Effektstärken der unabhängigen Variablen DPW und NPW auf WBF 8.

Variable WBF 8

R²inkl. R²exkl. f² DPW 0,115 0,036 0,090

NPW 0,115 0,114 0,002



- 248 -

Es sind die Effektstärken hervorgehoben, bei denen von einem moderaten Einfluss der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable gesprochen werden kann.533 Es kann gezeigt werden, dass PMA 1 mit einem f² = 0,168 den größten Einfluss auf das diskursive Projektwissen (DPW) ausübt. Es folgt PMA 2 mit einem f² = 0,114, was einem ebenfalls moderaten Einfluss von PMA 1 auf das narrative Projektwissen (NPW) entspricht. Desweiteren hat das NPW mit f² = 0,129 einen moderaten Einfluss auf die WBF 1. Alle anderen Konstrukte üben lediglich einen schwach moderaten bis geringen bis statistisch nicht nachweisbaren Einfluss auf die DPW, NPW bzw. WBF aus.

Prognoserelevanz des Forschungsmodells

Mittels des Stone-Geisser-Kriteriums (Q²) kann die Prognoserelevanz des Forschungsmodells überprüft werden.534 Dieses Kriterium ist jedoch nur bei reflektiver Operationalisierung der endogenen Messmodelle möglich. Die exogenen Konstrukte PMA sowie die Subkonstrukte PMA 1 bis PMA 3 und CPI sind formativ operationalisiert, sodass die Ermittlung des Stone-Geisser-Kriteriums für das vorliegende Forschungsmodell nur in Bezug auf die reflektiv operationalisierten endogenen Konstrukte DPW, NPW und WBF 1 bis WBF 8 über die Blindfolding-Prozedur535 möglich ist und im Er-gebnis in der folgenden Tabelle 101 dargestellt wird.536

Tabelle 101: Ergebnis der mit SmartPLS 3.0 durchgeführten Blindfolding-Prozedur zur Ermittlung von Q².

Variablen Q² CPI - PMA 1 – Kommunikation - PMA 2 – Kontext & Umwelt - PMA 3 – Empowerment - PW 1 – DPW 0.188 PW 2 – NPW 0.183 WBF 1 – Kompetenz Projektteam 0.049 WBF 2 – Angebotsqualität 0.064 WBF 3 – Unternehmenskultur 0.034 WBF 4 – Operative Kompetenz 0.090

533 Vgl. Chin 1998b, S. 317. 534 Vgl. Kapitel 4.7.2 dieser Arbeit. 535 Vgl. Tenenhaus et al. 2005, S. 174 ff. 536 Vgl. Weiber/Mühlhaus 2010, S. 257.


- 249 -

Variablen Q²

WBF 5 - Kalkulationskompetenz 0.119

WBF 6 - Innovationskompetenz 0.081

WBF 7 - Marktpräsentationskompetenz 0.011

WBF 8 - Lösungskompetenz 0.054

Sämtliche Werte Q² sind größer null, sodass die Prognosekraft des Modells als hinreichend erfüllt angesehen werden kann. Insbesondere die Q²-Werte für diskursives Projektwissen (DPW) und narratives Projektwissen (NPW) weisen auf eine hohe Güte mit Hinblick auf die Prognose der WBF, WBF 1 bis WBF 8 auf.

Die Güteprüfung der Messmodelle und des Strukturmodells ist mit Prüfung der Pfadkoeffizienten, der Bestimmtheitsmaße und der Effektstärken sowie Prognosekraft des Forschungsmodells abgeschlossen. Die ermittelten Gü-teparameter weisen auf eine gute Eignung des analysierten Forschungs-modells hinsichtlich der kausalen Wirkungsbeziehungen hin.

Die folgende Abbildung 37 fasst die Ergebnisse grafisch im Überblick zu-sammen. Dabei sind nicht nur die Ergebnisse der Prüfung des Hypothesensystems in Form der hinterlegten Pfadkoeffizienten deutlich gemacht worden, es sind auch die Faktoren herausgestellt, die den größten Einfluss auf die Nutzung des Projektwissens haben und im Sinne des The-mas der vorliegenden Dissertation die Erfolgsfaktoren der Nutzung von Pro-jektwissen darstellen.


- 250 -

Abbildung 37: Ergebnisse der Schätzung des Strukturmodells mit den Erfolgsfaktoren der Nutzung

von Projektwissen.

Kun

denp

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kt-

inte

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(CP

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DP

W

NP

W

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WB

F 8

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gkei

tW

BF

H01

.1 (+

) = 0

,414

H01

.2 (+

) = 0

,235

H01

.3 (+

)

H01

.4 (+

) = 0

,342

H01

.5 (+

) = -0

,058

H01

.6 (+

)

H02

(+)

H03

(+)

H04

.1 (+

)

H04

.2 (+

)

H04

.3 (+

)

H04

.4 (+

) = 0

,268

H04

.5 (+

) = 0

,211

H04

.6 (+

) = 0

,244

H04

.7 (+

) = 0

,318

H05

.1 (+

) = 0

,371

H05

.2 (+

) = 0

,223

H05

.3 (+

)

H05

.4 (+

) = 0

,258

H05

.5 (+

) = 0

,277

H05

.6 (+

)

H05

.7 (+

)

R² =

0,3

49

R² =

0,3

88

12.4

_Ter

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Pro

jekt

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12.6

_Pro

jekt

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12.1

_Pro

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12.1

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12.9

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jekt

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5

0,46

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0,33

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0,20

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0,25

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R² =

0,1

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0,0

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0,2

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0,1

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R² =

0,1

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R² =

0,1

15

��

��

��

5. Auswertung: Ergebnisse der empirischen Untersuchung

- 251 -

5 Auswertung: Ergebnisse der empirischen Untersuchung

In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der empirisch ermittelten Parame-ter – entsprechend den Forschungsmodellbestandteilen Diskursives Pro-jektwissen (DPW), Narratives Projektwissen (NPW) sowie die Einflussfakto-ren für die Nutzung des Projektwissens durch die Variablen des Projektmanagementansatzes (PMA) und der Kundenprojektintegration (CPI) und die Einflussgrößen DPW und NPW und deren Wirkung auf die Elemen-te der Wettbewerbsfähigkeit (WBF) aufgezeigt und kritisch diskutiert.

PMA 1 – Kommunikation

PMA 1 stellt nach PMA 2 – Kontext & Umwelt den bedeutendsten Erfolgs-faktor für die Nutzung des Projektwissens dar. Die sie verursachenden Indi-katoren spiegeln sämtlich die Kompetenz des Projektmanagements wider, im Projekt Kommunikation an Kommunikation zu reihen und diese über den Projektverlauf nicht abbrechen zu lassen. Es wird deutlich, dass dieses den größten Einfluss auf DPW und NPW haben muss, da die in dieser Arbeit zugrunde gelegte Natur des Wissens – die Kommunikation und Sprache – den Kern darstellt.

Da PMA 1 formativ operationalisiert wurde und somit die Indikatoren das Konstrukt bestimmen, sind sämtliche Indikatoren mehr oder weniger daran beteiligt.

Im Fall von PMA 1 treten besonders die beiden Indikatoren I_PM_App_14 (I_12_4_Scheduling_ProjectTeam) und I_PMApp_16 (I_12_6_ProjectRoles) hervor. I_PMApp_14 geht nach den Untersuchungsergebnissen mit einem Gewicht von 0.555 und einer Signifikanz von 2.481 als stärkster Einflussfak-tor für die Formierung von PMA 1 hervor. Bei I_PMApp_14 geht es um die gemeinsame Zeitplanung im Projektteam und die anschließende Abstim-mung und Verabschiedung des Terminplans, was diesen Indikator als füh-rende Kommunikationssituation für PMA 1 hervorhebt.

I_PMApp_16 wirkt als zweitstärkster Indikator mit einem Gewicht von 0.463 und einer Signifikanz von 2,887 auf PMA 1 ein und unterstreicht die Wich-tigkeit des Projektrollenverständnisses hinsichtlich der Projektrollen (z. B. Projektmanager, Projektleiter, Teilprojektleiter, Project Management Office, Experte etc.) in der Kommunikationssituation Kick-off-Meeting. Die Rollen-verteilung wird mit den Projektteammitgliedern besprochen, kritisch reflek-


- 252 -

tiert und schließlich mit dem Projektteam vereinbart. I_PMApp_16 ist damit der zweitstärkste Einflussindikator auf PMA 1.

Als drittstärkstes Einflussgewicht ist I_PMApp_11 (I_12_1_ProjektControlling) zu nennen. Es hat einen Einfluss auf PMA 1, wenn die Steuerung des Vertriebsprojekts regelmäßig in Kernteammeetings nach Qualität/Leistung, Zeit und Budget erfolgte und bei Abweichungen Ge-genmaßnahmen geplant und im Projektteam abgestimmt und verabschiedet wurden. Mit einem Gewicht von -0.272537 und einer an der Grenze liegen-den Signifikanz von 1.868 kann man noch von einem moderaten Beitrag zur Formierung von PMA 1 sprechen.

Die hier nicht explizit diskutierten Ergebnisse der Indikatoren weisen alle unter dem Grenzwert in der Literatur angegebene Gewichte und Signifikan-zen auf und können daher nicht als starke Einflussfaktoren im Sinne der Zielsetzung dieser Arbeit bewertet werden. Gleichwohl ist die Entscheidung gefallen, sie in der Untersuchung zu belassen, da ihre Eliminierung dem Konstrukt PMA 1 inhaltliche Aspekte nehmen würde, was bei formativer Messung von Konstrukten nicht empfohlen wird.538

PMA 2 – Kontext & Umwelt

Auch der Erfolgsfaktor PMA 2 – Kontext & Umwelt für die Nutzung des nar-rativen Projektwissens erschließt sich, da die Grundlage der Kompetenz des Projektmanagements, sachliche, zeitliche und soziale Projektkontexte zu managen und damit narratives Projektwissen zu beeinflussen, im Kern auch in der Kommunikation im Luhmann‘schen Sinne liegt.

Hierbei entfaltet I_PMApp_24 (I_12_14_ReductionComplexity) mit dem Gewicht von 0.333 und einer Signifikanz von 2.112 die stärkste Wirkung auf PMA 2 – Kontext & Umwelt. Das Ergebnis weist darauf hin, dass die Fähig-keit der Vertriebsprojektteams von Technologie- und Dienstleistungsunter-nehmen, die in der Lage sind, durch Verfahren und Methoden die sachliche, zeitliche und soziale Komplexität von Vertriebsprojekten zu reduzieren, ein Erfolgsfaktor für die Nutzung von Projektwissen sein kann. Darüber hinaus gelingt dank dieser Fähigkeit auch noch die Steigerung der Wettbewerbsfä-higkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen.

Den zweitgrößten Einfluss auf die Formierung von PMA 2 weist I_PMApp_21 (I_12_11_SocialProjectEnvironment) mit dem Gewicht von

537 Bei formativen Messmodellen ist das Vorzeichen der Indikatorvariable für die Auswertung uner-

heblich; vgl. Bollen 1984, S. 377-385; Diamantopoulos/Winkelhofer 2001, S. 269-277. 538 Vgl. Diamantopoulos/Winkelhofer 2001, S. 269-277.


- 253 -

0.328 und der Signifikanz von 2.580 auf. Somit deuten die Ergebnisse da-rauf hin, dass Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU), die über die Fähigkeiten verfügen, das soziale Projektumfeld des Vertriebspro-jektes,539 unter Einbeziehung der Projektteammitglieder, regelmäßig zu ana-lysieren und zu aktualisieren, über einen wesentlichen Einflussfaktor auf das Projektwissen und im Weiteren auf die Wettbewerbsfähigkeit von TDU verfügen.

An dritter Stelle des Einflusses auf PMA 2 weist I_PMApp_20 (I_12_10_FacturalContext_Strategy) mit einem Gewicht von 0.258 und ei-ner Signifikanz von 2.259 deutliche Werte auf. Die Fähigkeit von TDU in Vertriebsprojekten, die Strategie der Regelorganisation von TDU (z. B. zu vertreibendes Angebotsportfolio, Standort der Leistungserbringung, Bau-stein- versus individueller Kundenlösungen etc.) in der Initiierungsphase des Vertriebsprojekts auf Konformität im Projektteam zyklisch zu analysieren und zu bewerten, scheint ein dritter Einflussfaktor zu sein, der die Nutzung von Projektwissen befördert. Werden bei Abweichungen entsprechende Konsequenzen gezogen, scheint dies auch auf die Steigerung der Wettbe-werbsfähigkeit einen positiven Einfluss zu haben.

Der vierte und signifikant letzte Faktor, der einen Einfluss auf PMA 2 hat, ist I_PMApp_19 (I_12_9_FacturalContext_OtherProjects) mit dem Gewicht 0.202 und der leicht grenzwertigen Signifikanz von 1.949. Es scheint offen-sichtlich zu sein, dass TDU, die über die Fähigkeiten verfügen, in der Pro-jektinitiierung, aber auch beim Projektcontrolling die Belange anderer paral-lel laufender Projekte der Regelorganisation des TDU, wie z. B. Ressourcenbedarf, zu analysieren und zu berücksichtigen, also durch einen kritischen Reflexionsprozess, eher in der Lage sind, das Projektwissen zu nutzen.

Die verbleibenden Indikatoren I_PMApp_22 (I_12_12_Decisions) und I_PMApp_18 (I_12_8_TimeContext_PostProjectPhase) haben einen kleinen Einfluss mit nicht hinreichender Signifikanz auf PMA 2, sodass diese beiden Indikatoren nicht geeignet erscheinen, als Einflussfaktoren für die Formie-rung von PMA 2 zu dienen und somit auch nicht als Erfolgsfaktoren für die Nutzung des Projektwissens infrage kommen. Gleichwohl sollen sie aber in der Untersuchung verbleiben, da sie mit der Definition „Entscheidungen als Letztelemente der Kommunikation“540 und „Zeitlicher Projektkontext“541 ei-

539 Z. B. Stakeholder, Gruppen oder Einzelpersonen, die vom Vertriebsprojekt betroffen sind und

potenziell (Betroffenheit, Macht und Interesse) für oder gegen das Vertriebsprojekt sein können.

540 Luhmann 2011, S. 141.


- 254 -

nen wichtigen inhaltlichen Erklärungsbeitrag zum Konstrukt PMA 2 – Kon-text & Umwelt liefern.

Der Einfluss von PMA 3 – Empowerment auf die Dimensionen des Projekt-wissens ist marginal und muss sogar aufgrund der nicht erwarteten Wir-kungsrichtung zum DPW falsifiziert werden. Jedoch sind die Parameter so klein, dass nicht von einem Erfolgsfaktor zur Nutzung des DPW und NPW gesprochen werden kann. Der Grund dafür, so ist anzunehmen, liegt darin, dass ein Empowerment von Projektteams, also die Ausstattung von Projekt-teammitgliedern mit differenzierten Befugnissen, wenig mit der Fähigkeit des Projektteams zu tun hat, diskursive Prozesse in Gang zu bringen oder die Bildung narrativer Entstehungsbedingungen zu erzeugen.

PMA 3 - Empowerment

Der Indikator I_PMApp_4 (I_10_4RelationshipToCustomer_Stakeholders) hat mit 0.712 und einer Signifikanz von 5,082 den größten Einfluss auf die Formierung des Konstrukts PMA 3 – Empowerment. Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, die die Beziehungen zu Entscheidungsträgern zyklisch über den Projektverlauf hinsichtlich Betroffenheit, Macht und Inte-resse regelmäßig analysieren und bei entsprechenden Abweichungen Maßnahmen planen und umsetzen, haben einen großen Einfluss auf die Formierung des Konstrukts PMA 3.

Darauf folgt mit einem starken Pfadkoeffizienten von 0.388, aber einer au-ßerhalb des Grenzwerts liegenden Signifikanz von 0.353 der Indikator I_PMApp_2 (I_2_4_InternalTrustProjectTeam). Da aber das Vertrauen in-nerhalb des Projektteams Ausdruck des Bevollmächtigtseins (Empowerment) gesehen wird, kann dieser Indikator auch als Beitrag zur Formierung von PMA 3 – Empowerment gewertet werden.

Als drittstärkster Indikator für PMA 3 ist I_PMApp_7 (I_11_3_ProjectTargetAchievement) mit einer geringen Signifikanz von 1.304 zu sehen und beschreibt die Würdigung der Projektzielerreichung als Projektteamleistung bei wichtigen Meilensteinen. Das Ergebnis überrascht, da dieses Item inhaltlich zunächst dem Konstrukt PMA 1 – Kommunikation zugeordnet war. Ein Begründungsansatz für die Zuordnung zum Konstrukt PMA 3 – Empowerment ist, dass es des Empowerment der Projektleitung bedarf, um die Erreichung wichtiger Meilensteine im Gesamtteamkontext zu würdigen. Dies umso mehr, da es bei den untersuchten Vertriebsprojekten

541 Luhmann 1987, S. 127.


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mit 20 bis 200 Projektteammitgliedern durchaus zentrale Budgetfragen auf-werfen würde.

Der formative Indikator I_PMApp_1 (I_2_2_DecisionCapacityMandate) hat mit -0.099 und einer niedrigen Signifikanz von 0.091, einen nur sehr gerin-gen Einfluss auf das Konstrukt PMA 3 – Empowerment. Dieses verwundert, ist doch die verliehene Entscheidungskompetenz (Empowerment, Verhand-lungs- und Entscheidungsmandat) auf das Projektteam inhaltlich eindeutig dem Konstrukt PMA 3 – Empowerment zuzuordnen, was sich in letzter Konsequenz aber nicht empirisch belegen lässt.

Kundenprojektintegration (CPI)

Das formative Konstrukt CPI wird im Wesentlichen von dem Indikator I_CustInt_8 (I_10_7_SupportTopMgnt) mit einem Gewicht von 0.561 und der Signifikanz 3.379 bestimmt. Somit wird empirisch deutlich, dass die Un-terstützung der Vertriebsprojektteams durch das Top Management des TDU, indem u. a. auch Schnittstellen und Gesprächsebnen zum Top Mana-gement des Kunden geschaffen werden, den stärksten Einfluss auf die Formierung des Konstrukts CPI darstellen.

Einen schwachen Einfluss mit einem untergrenzwertigen Gewicht von 0.194 und einer Signifikanz von 0.865 übt an zweiter Stelle der Indikator I_CustInt_6 (I_10_5_QualiCustInf) auf CPI aus, was die in der Literatur an-gegebene Meinung widerspiegelt, die besagt, je stärker die Integration des Kunden in die Projektprozesse ausgeprägt ist, umso qualitativ höherwertig die externen Prozessinformationen sind. Aus dieser Sicht kann die Qualität der Kundeninformationen als ein wichtiger Indikator für die CPI eingeordnet werden.

Die restlichen Indikatoren I_CustInt_2, 3, 4, 5 sowie I_CustInt_7 weisen nur geringe Gewichte und Signifikanzen auf, sodass eine Bedeutung für das Konstrukt CPI sich empirisch nicht bestätigen lässt.

Die Kundenprojektintegration (CPI) trägt somit, nach diesen Analysen, nur marginal zur Erklärung und Determinierung der Dimensionen des Projekt-wissens DPW und NPW bei, wodurch die Hypothesen H02 und H03 hin-sichtlich ihrer Wirkungsrichtung bestätigt werden, jedoch nicht in Höhe des Gewichts und Signifikanz. Dieses Ergebnis ist im ersten Moment überra-schend, da doch die Literatur der Marketingforschung hier von positiveren Wirkungen der Customer Integration auf die Informationsqualität durch ex-terne Prozessinformationen berichtet542, welche wiederum in einem ent- 542 Vgl. Kleinaltenkamp/Plinke 2000, 529 ff.


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sprechend hohen Qualitätsgrad als Voraussetzung für die Bildung von Wettbewerbsvorteilen angesehen werden.

Aus dieser Sicht müsste die CPI einen entsprechend hohen Anteil an der Erklärung des DPW und NPW liefern und somit auch einen Erfolgsfaktor für die Nutzung von Projektwissen darstellen. Ein Erklärungsversuch für dieses Ergebnis ist, dass die Customer Integration in der Marketingforschung allein im Kontext der beständigen Unternehmensorganisation (z. B. Linienorgani-sation) betrachtet wurde. Im Gegensatz dazu bewegt sich die in dieser Ar-beit konzeptionierte Kundenprojektintegration im Kontext der Projektorgani-sation, einer temporären Organisationsform, die bei der empirischen Betrachtung der Vertriebsprojekte in dieser Arbeit eine hohe Dynamik der sachlichen, zeitlichen und sozialen Kontexte aufweist. Es ist zu vermuten, dass aufgrund dessen und im organisationalen Kontext der Unternehmens-organisation die so konzeptionierte Kundenprojektintegration eine direkte und stärkere Wirkung auf die Dimensionen der Wettbewerbsfähigkeit entfal-tet, was gleichzeitig dem DPW und dem NPW eine moderierende Wirkung zuschreiben würde. Dieses zu evaluieren war in dieser Arbeit jedoch nicht das Untersuchungsziel.

Betrachtet man die für diese Arbeit zentralen Konstrukte DPW und NPW, so konnte durch den Validierungsprozess empirisch verifiziert werden, dass die Dimension PMA 1 – Kommmunikation sowohl für das DPW als auch für das NPW eine bedeutende exogene Einflussdimension darstellt. Die Dimension PMA 1 erklärt zu fast 35 % (R² = 0,349) das endogene Konstrukt DPW und zu rund 39 % (R² = 0,388) das endogene Konstrukt NPW, womit die Hypo-thesen H01.1 und H01.2 in Wirkungsgröße und -richtung bestätigt wurden.

Die exogene Dimension PMA 2 – Kontext & Umwelt trägt dabei ebenfalls substanziell zur Erklärung des NPW bei, womit die Hypothese H01.4 signifi-kant bestätigt wurde. Dagegen konnte die Hypothese H01.3, die eine sub-stanzielle Erklärung von DPW durch das Konstrukt PMA 2 – Kontext & Um-welt prognostizierte, mit einem Pfadkoeffizienten von 0.156 und der Signifikanz 0.151 empirisch nicht nachgewiesen werden.

Das exogene Konstrukt PMA 3 übt einen nur geringen Einfluss auf die en-dogenen Konstrukte DPW mit einem Pfadkoeffizienten -0.058 und einer Signifikanz 0.770 sowie NPW mit dem Wert 0.070 und einer Signifikanz 0.585 aus. Da das Vorzeichen des Pfadkoeffizienten von PMA 3 zum DPW negativ ist, muss die Hypothese H01.5 in Wirkungsrichtung und -höhe falsi-fiziert werden, was aber bei der geringen Substanz im Modell keine weite-ren Auswirkungen hat.


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Die Hypothese H01.6 ließ sich nur der Wirkungsrichtung nach bestätigen. Anhand der Werte der Pfadkoeffizienten und der Signifikanz lassen sich hier keine belastbaren Wirkungen im Forschungsmodell empirisch nachweisen.

Betrachtet man die Ergebnisse des Erklärungsgehalts des DPW und NPW auf die endogenen Dimensionen der WBF, so entfalten beide Dimensionen DPW und NPW den größten Erklärungsgrad beim endogenen Konstrukt WBF 4 – Operative Kompetenz und erklären diese beide zu über 20 % (R² = 0,202), womit die Hypothesen H04.4 und H05.4 empirisch bestätigt wurden.

Bei der Analyse der Pfadkoeffizienten ist festzustellen, dass die PMA 1 – Kommunikation den stärksten Einfluss auf das DPW und eine eher modera-te Wirkung auf das NPW ausübt. PMA 2 – Kontext & Umwelt übt ebenfalls einen großen Einfluss auf das NPW aus. Wohingegen PMA 3 – Empowerment und CPI eher geringe Wirkungen sowohl auf das DPW als auch auf das NPW zeigen. Daraus kann, entsprechend der Zielstellung die-ser Arbeit, geschlussfolgert werden, dass dem Konstrukt PMA 1 – Kommu-nikation sowie dem PMA 2 – Kontext & Umwelt und den sie verursachenden Indikatoren als Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen besonde-re Beachtung zu schenken ist.

Betrachtet man die Wirkung des DPW und NPW auf die Dimensionen der WBF, so konnte hier aufgezeigt werden, dass das NPW auf die WBF 1 – Kompetenz Projektteam einen großen und größeren Einfluss als das DPW ausübt, was die Hypothese H05.1 in Wirkungsrichtung und -höhe und die Hypothese H04.1 nur der Wirkungsrichtung nach bestätigt.

Ebenso wird die WBF 2 – Angebotsqualität vom NPW stärker beeinflusst, – Bestätigung der Hypothese H05.2 – als vom DPW, was die Hypothese H04.2 nur der Wirkungsrichtung nach bestätigt.

Die WBF 3 – Unternehmenskultur wird weder vom DPW noch vom NPW substanziell beeinflusst, wobei hier das DPW noch den größeren Pfadkoef-fizienten aufweist und die Hypothesen H04.3 und H05.3 nur der Wirkungs-richtung nach bestätigt werden können.

Die WBF 4 – Operative Kompetenz wird von beiden Konstrukten DPW und NPW in etwa gleich stark beeinflusst, wobei das DPW mit einem Pfadkoeffi-zienten von 0.268 den größeren Einfluss NPW von 0.258 leistet, womit die Hypothesen H04.4 und H05.4 in Wirkungsrichtung und -höhe als bestätigt anzusehen sind.

Desgleichen wird WBF 5 – Kalkulationskompetenz durch beide Projektwissenskonstrukte DPW und NPW positiv beeinflusst, wobei das NPW mit einem Pfadkoeffizienten von 0.277 vor dem DPW mit 0.211 liegt,


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was die beiden Hypothesen H04.5 und H05.5 als richtig, der Wirkungsrich-tung und -höhe nach, nachweist.

Die WBF 6 – Innovationskompetenz wird hingegen substanziell mit 0.244 nur vom DPW beeinflusst. Der Einfluss vom NPW mit 0.176 fällt geringer aus, was die Hypothese H04.6 der Wirkungsrichtung und -höhe nach bestä-tigt. Die Hypothese H05.6 kann nur der Wirkungsrichtung nach bestätigt werden.

Auch die WBF 8 – Lösungskompetenz wird vom DPW mit 0.318 viel stärker beeinflusst als von NPW mit einem marginalen Pfadkoeffizienten von 0.043. Diese bestätigt die Hypothese H04.7 in Wirkungsrichtung und -höhe und die Hypothese H05.7 nur der Wirkungsrichtung nach.

Diskutiert man im Sinne der Zielsetzung dieser Arbeit das zweite Wir-kungsmoment der Dimensionen des Projektwissens DPW und NPW auf die Dimensionen der Wettbewerbsfähigkeit genauer, so kann die stärkere Wir-kung des NPW auf die WBF 1 – Kompetenz Projektteam in der Richtung interpretiert werden, dass die theoretisch fundierte und operationalisierte Natur des narrativen Projektwissens zutreffend war. Dieses begründet sich auch darin, dass für narrative Wissensgenerierungs- und Übertragungspro-zesse eine soziale Gemeinschaft in Form einer Projektorganisation notwen-dig ist, die über selbst aufgestellte Normen und Werte sowie eine Kultur ver-fügt, um in diesem selbstreferenziellen Legitimationsrahmen das Projektwissen zu legitimieren.

Sämtliche Voraussetzungen waren bei den untersuchten Vertriebsprojekten gegeben, sodass sich dadurch die verstärkte Wirkung des narrativen Wis-sens auf die WBF 1 erklärt und dass das DPW im Gegensatz dazu nur ei-nen marginalen Beitrag leistet. Das kann vermutlich daran liegen, dass bei der Projektwissensgenerierung sequenziell zunächst narratives Wissen ge-neriert und sogleich in der Gruppe, im Projektteam, legitimiert wird.

Einen diskursiven Prüfungsprozess des narrativen Wissens zu durchlaufen, besteht in der Gruppe zum einen aufgrund des abgeschlossenen Selbstlegi-timationsprozesses und zum anderen auch aufgrund des dynamischen zeit-lichen Kontexts in Vertriebsprojekten kein Grund. Dadurch erklärt sich die geringere Wirkung des DPW auf die WBF 1.

Das NPW beeinflusst die WBF 2 – Angebotsqualität mehr als das DPW. Dies kann zum einen der Grund dafür sein, dass Qualitätsparameter von geschriebenen und ausgedruckten Angeboten das Ergebnis eines bereits früher stattgefundenen narrativen Wissensgenerierungs- und Legitimie-


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rungsprozesses waren. Dieses Wissen wurde dann von Projektteam zu Pro-jektteam narrativ weitergegeben, sodass es nicht notwendig erscheint, das bereits durch viele Projektteams legitimierte narrative Wissen über Ange-botsqualitätsparameter einem diskursiven Reflexionsprozess zu unterzie-hen. Diese Erklärung ist aber nur zum Teil stimmig, da der Pfadkoeffizient mit 0.137 vom DPW auf die WBF 2 – Angebotsqualität einwirkt.

Die WBF 3 – Unternehmenskultur wird von den beiden Projektwissensdi-mensionen DPW und NPW nur wenig beeinflusst. Das mag daran liegen, dass die Unternehmenskultur in der Operationalisierung dahingehend spezi-fiziert wurde, dass sie einen besonderen Wettbewerbsvorteil darstellt – vo-rausgesetzt, die Unternehmenskulturen des betreffenden Kunden und die des Anbieters sind möglichst vergleichbar. Ein Beispiel: Es wird die gleiche Sprache im Unternehmen gesprochen, das Unternehmen hat eine ver-gleichbare Historie, Größe etc. oder dass sogar ein vergleichbarer Code of Conduct543 auf beiden Seiten existiert. Es konnte jedenfalls nicht bestätigt werden, dass das Projektwissen – ob diskursiv oder narrativ – einen signifi-kanten Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeitsdimension hat, gleiche Unter-nehmenskulturen (Anbieter/Kunde) in einem Vertriebsprojekt anzustreben. Die WBF 4 – Operative Kompetenz wird vom DPW und NPW in etwa gleich stark beeinflusst. Gleichzeitig weist WBF 4 das höchste in der Untersu-chung festgestellte Bestimmtheitsmaß von R² = 0,202 auf. Damit ist WBF 4 das vom DPW und NPW am größten beeinflusste endogene Konstrukt. Dies erklärt sich vermutlich dadurch, dass im Verlaufe von Vertriebsprojekten die zu entwickelnden Vorgehensmodelle parallel durch die Durchführung von diskursiven und narrativen Wissensgenerierungs- und Legitimationsprozes-sen entstehen – dies ist beispielsweise der Fall, wenn parallel in mehreren Subteams Teillösungen für Handlungsmodelle entstehen oder die Entwick-lung sequenziell erfolgt. Dabei werden z. B. zunächst Erstansätze von Handlungsmodellen in kleineren Subprojektteams narrativ entworfen und anschließend in einem erweiterten Team, z. B. dem Projektkernteam des TDU-Vertriebsprojekts, einem diskursiven Legitimationsprozess, z. B. einem Review-Verfahren, unterzogen.

Ähnlich stellen sich die Ergebnisse für die WBF 5 – Kalkulationskompetenz dar. Das NPW wirkt hier mit einem Pfadkoeffizienten von 0.277 stärker als das DPW mit 0.211 auf die WBF 5 – Kalkulationskompetenz ein. Die Be-gründung erfolgt parallel zu WBF 4, da Kalkulationsvorgänge eng an die sachlichen Parameter der Handlungskonzepte gebunden sind. Es kann nur suboptimal eine wettbewerbsfähige Kosten- und Preiskalkulation aufgestellt 543 engl. Code of conduct: Verhaltenskodex für Mitarbeiter


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werden, wenn nicht die Kompetenz vorhanden ist, die Verbindungsstellen zwischen sachlichen und finanziellen Parametern und ihren Abhängigkeits-strukturen zu erkennen und zielgerichtet zu beeinflussen.

Ähnlich wie bei WBF 4 erklärt sich vermutlich der Einfluss von DPW und NPW auf die WBF 5 – Kalkulationskompetenz dadurch, dass im Verlaufe von Vertriebsprojekten die zu entwickelnden Kalkulationsmodelle parallel durch die Durchführung von diskursiven und narrativen Wissensgenerie-rungs- und Legitimationsprozessen entstehen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn parallel in mehreren Subteams Teilkalkulationsmodelle für unter-schiedliche Handlungsmodelle entstehen oder die Entwicklung sequenziell erfolgt. Dabei werden z. B. zunächst Erstansätze von Kalkulationsmodellen in kleineren Subprojektteams narrativ entworfen und anschließend in einem erweiterten Team, z. B. dem Projektkernteam des Vertriebsprojektes, einem diskursiven Prüfprozess, z. B. einem Kalkulationsreview-Verfahren, unter-zogen.

Die WBF 6 – Innovationskompetenz wird vom DPW mit 0.244 deutlich stär-ker beeinflusst als durch das NPW mit dem Pfadkoeffizienten 0.176. Dies verwundert auf den ersten Blick, wird doch dem narrativen Wissen eine größere Nähe zur Kreativität zugeschrieben und kreative Lösungen dann auch oft in Innovationen münden können.

Die umgekehrte Verteilung des Einflusses von DPW und NPW auf die WBF 6 – Innovationskompetenz erklärt sich dadurch, dass in Vertriebsprojekten keine Innovationen erschaffen werden, die dann dem Kunden angeboten würden. Richtig ist, dass die Unternehmensorganisation als Regelorganisa-tion Organisationseinheiten betreibt, deren Schwerpunkt darin liegt, Innova-tionen zu erzeugen, die dann mittels Vertriebsprojekten an den Kunden ver-kauft werden können.

Daher kann in dieser Untersuchung nicht die Innovationskompetenz des Projektteams von Vertriebsprojekten im Fokus stehen. Ausnehmen davon muss man Entwicklungsprojekte, deren vordringlichstes Ziel ist, Innovatio-nen zu erzeugen, und die Innovationskompetenz deshalb die wichtigste Rol-le spielt. Da diese Arbeit auf die Untersuchung von Vertriebsprojekten ab-zielte, kann man das Ergebnis so interpretieren, dass das Vertriebsprojektteam auf schon durch narrative Wissensprozesse entstan-dene Innovationen der Regelorganisation zurückgreift. Diese werden dann im Projektkontext im Diskurs als Wettbewerbsvorteil eingeordnet oder auch nicht und begründen damit den größeren Einfluss des DPW auf die WBF 6 – Innovationskompetenz.


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Die WBF 8 – Lösungskompetenz wird sehr stark mit 0.318 vom DPW und nur marginal mit 0.043 vom NPW beeinflusst. Erklären lässt sich dieses Phänomen damit, dass ähnlich wie bei der Innovation im Vertriebsprojekt-kontext keine Lösungen von null an entwickelt werden. Vielmehr wird vom Vertriebsprojekt auf Lösungsbausteine zurückgegriffen, die zuvor in narrati-ven Lösungsentwicklungsprozessen in der Regelorganisation entstanden sein können, die vom Vertriebsprojekt ausgewählt und neu kombiniert wer-den. Die Lösungskombination wird dann notwendigerweise im Vertriebspro-jekt einem diskursiven Prüfverfahren, beispielsweise in einem Lösungsre-view-Workshop, unterzogen. Das würde erklären, warum im Ergebnis dieser Arbeit das DPW einen größeren Einfluss auf die WBF 8 – Lösungskompe-tenz ausübt.

Der gewichtigste Schluss, der vor dem Hintergrund der oben diskutierten Analyse gezogen werden kann, ist, dass die Steigerung der Wettbewerbs-fähigkeit in den Dimensionen WBF 4 und WBF 5 im Modell von beiden Pro-jektwissensdimensionen DPW und NPW stark beeinflusst werden und diese wiederum eine wesentliche Determinierung durch die Erfolgsfaktoren der Nutzung des Projektwissens von PMA 1 und PMA 2 erfahren.

Insgesamt wird das Projektwissen durch die erkenntnisliefernde Ergebnis-struktur des Forschungsmodells mit seinen integralen diskursiven und nar-rativen Dimensionen zu über 71 % und die Steigerung der Wettbewerbsfä-higkeit mit den integralen WBF-Dimensionen zu über 96 % erklärt.

Das vorliegende konfirmatorisch geprüfte Forschungsmodell bildet daher einen großen Teil der Einflussfaktoren ab, die, im Sinne der Zielstellung dieser Arbeit, als Erfolgsfaktoren für die Nutzung des Projektwissens ver-antwortlich sind. Das Projektwissen mit seinen Dimensionen DPW und NPW entfaltet zugleich eine wettbewerbsfähigkeitssteigernde Wirkung.

6. Validierung der Forschungsergebnisse

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6 Validierung der Forschungsergebnisse

6.1 Validierungsansatz

Da die empirische Untersuchung in dem abgegrenzten Forschungsfeld Technologie- und Dienstleistungsunternehmen durchgeführt wurde, liegt es nahe, die Untersuchungsergebnisse und daraus gezogene Erkenntnis einer unabhängigen Expertenvalidierung zu unterziehen, welche in den folgenden Kapiteln näher beschrieben wird.

Bei der Planung der empirischen Validierungsanalyse steht, ebenso wie in der Hauptuntersuchung, die Erhebung von Primärinformationen bei Exper-ten, welche die Ergebnisse der Untersuchung aus ihrer Expertensicht auf ihre Richtigkeit validieren sollen, im Mittelpunkt des Interesses. Ziel der Va-lidierung ist es, die durch die Untersuchung gefundenen Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen und die wettbewerbssteigernde Wirkung zu überprüfen; somit ist von einem qualitativen Experten-Validierungsansatz auszugehen. Es werden systematisch die Vorgehensweise zur Überprüfung der analysierten Wirkungszusammenhänge und die dafür notwendige Erhe-bung von Validierungsprimärdaten mittels einer Umfrage, die als Experten-interviews durchgeführt werden sollen, beschrieben und anschließend die Validierungsergebnisse den Forschungsergebnissen gegenübergestellt dis-kutiert.

6.2 Validierungsfeld und Validierungsgrenzen

Die folgende Abbildung 38 zeigt die Validierungsfelder I bis III und die Vali-dierungsgrenzen auf. Das erste Validierungsfeld I bezieht sich auf die Indi-katorvariablen des Projektmanagementansatzes (PMA 1 bis PMA 3) und der Kundenprojektintegration (CPI), da diese, bei einer nachgewiesenen formativen Wirkung, potenzielle Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Pro-jektwissen darstellen. Auch ist es das Ziel der Validierung, jene Indikatorva-riablen von PMA und CPI zu validieren, die kein formatives Gewicht in der empirischen Untersuchung aufgezeigt haben, um bei der Auswertung der Validierung einen Interpretationsversuch zu ermöglichen.


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Abbildung 38: Validierungsspanne und Validierungstiefe des Forschungsmodells.

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en N

r. 8.

1 (I_

Com

pAbi

_42)

Indi

kato

rvar

iabl

en N

r. 1.

1 (I_

Com

pAbi

_2)

Indi

kato

rvar

iabl

en N

r. 1.

2 (I_

Com

pAbi

_3)

Indi

kato

rvar

iabl

en N

r. 1.

0 (I_

Com

pAbi

_1)

Indi

kato

rvar

iabl

en N

r. 3.

0 (I_

Com

pAbi

_12)

Indi

kato

rvar

iabl

en N

r. 3.

4 (I_

Com

pAbi

_16)

Indi

kato

rvar

iabl

en N

r. 1.

3 (I_

Com

pAbi

_4)

Valid

ieru

ngsf

eld

I

Valid

ieru

ngsf

eld

IIVa

lidie

rung

sfel

d II

I


- 264 -

Das Validierungsfeld II bezieht sich auf die Validierung der empirischen Er-gebnisse der Grundhypothesen, die Wirkung des PMA und der CPI auf das Projektwissen (DPW und NPW). Hier werden die Ergebnisse der konfirmatorischen Untersuchung der Grundhypothesen durch die Experten validiert. Das dritte Validierungsfeld III nimmt Bezug auf das konfirmatorische Prüfungsergebnis der Subhypothesen, der Wirkung des DPW und NPW auf die Wettbewerbsfähigkeitsdimensionen WBF 1 bis WBF 8. Dabei wurde jene WBF-Dimension, WBF 7, die kein reliables und valides Messergebnis in der empirischen Hauptuntersuchung geliefert hat, deshalb aus der primären Untersuchung ausgeschlossen und daher auch nicht für die Validierung herangezogen.

6.3 Umfang der Validierungsdatenerhebung

Im Sinne der vollkommenen Evaluation und den sich daraus erschließenden Auswertungsmöglichkeiten sowie deren Relevanz für die Erkenntnis wäre eine Vollerhebung, also die Einbeziehung aller Experten, die zu den Ergeb-nissen der Hauptuntersuchung einen Validierungsbeitrag leisten könnten, wünschenswert, was jedoch aus praktischen Erwägungen nicht zielführen erscheint. Daher wird eine beschränkte Anzahl von zehn Experten, die die Ergebnisse des Forschungsfeldes als Experte vertreten können, in die Vali-dierung einbezogen. Ziel ist es, mittels der so erlangten Validierungsdaten Aussagen über die Relevanz der Forschungsergebnisse der Hauptuntersu-chung treffen zu können.

6.4 Auswahl des Erhebungsinstrumentes der Validierung

Als Erhebungsinstrumente stehen die Beobachtung und die Befragung zur Verfügung. Im Rahmen der geplanten empirischen Validierungsanalyse wird das Erhebungsinstrument der Befragung gewählt, welche als strukturiertes Experteninterview durchgeführt werden soll.

6.5 Adressatenkreis der Validierungserhebung

In den Adressatenkreis sind Experten aus den Bereichen Projektmanage-ment, Wissensmanagement und Marketing gewählt, die nicht aus dem For-schungsfeld des betrachteten TDU kommen. Als Kommunikationsform ist das telefonische strukturierte Interview geplant, welches durch eine Web-Präsentation unterstützt wird. Das Interview wird entlang eines strukturierten Interview-/Fragebogens mit den Auskunftspersonen telefonisch mit Web-


- 265 -

Präsentation durchgeführt. Ein wichtiges Argument für die telefonische, strukturierte Befragung ist, dass die Ergebnisse Validierung zeitnah im Rahmen dieser Arbeit zur Verfügung gestellt werden können. Mit den fol-genden Definitionen sollen die Voraussetzungen beschrieben werden, die die Experten erfüllen müssen, um für die Validierung als Auskunftsperson ausgewählt zu werden.

Definition 26: Validierungsexperte in Projektmanagement.

Definition Experte Projektmanagement

� Auskunftsperson hat mehr als 10 Jahre Berufserfahrung auf Senior-Projektmanager-Level oder vergleichbar

� und/oder verfügt über eine PM-Zertifizierung nach PMI oder IPMA-Standard

� und/oder hat mehr als 10 Jahre Berufserfahrung im Prozessmanagement.

� Die Auskunftsperson ist nicht Mitarbeiter des untersuchten TDU.

Definition 27: Validierungsexperte in Wissen/Wissensmanagement.

Definition Experte Wissen/ Wissensmanagement

� Auskunftsperson hat mehr als 10 Jahre Berufserfahrung in der Wissenschaft und/oder Lehre (Universität)

� und/oder befasst sich seit mind. fünf Jahren mit Wissens-management.


Definition 28: Validierungsexperte in Marketing/Wettbewerbsfähigkeit.

Definition Experte Marketing/ Wettbewerbsfähigkeit

� Auskunftsperson hat mehr als 10 Jahre Berufserfahrung im Business2Business Marketing auf Seniorlevel

� und/oder verfügt über Erfahrung in Fragen der Wettbewerbs-fähigkeit von Unternehmen.


6.5.1 Branchenverteilung der Erhebungsgesamtheit

Die Tabelle 102 zeigt, dass insgesamt 14 Experten verschiedener Diszipli-nen und Branchen zu einem Experteninterview eingeladen worden sind.


- 266 -

Tabelle 102: Branchenverteilung Teilnehmer Expertenvalidierung.

Branche Branchen Teilnehmer Expertenvalidierung

Consulting PM 5 Sourcing Advisor/Marketing 1 Pharma 1 Technologie & Dienstleistung 1 Training & Coaching PM 4 Wissensmanagement 1

Die folgende Abbildung 39 zeigt die Fachgebiete der Validierungs-teilnehmer.

Abbildung 39: Fachgebietverteilung der teilnehmenden Experten an der Validierung.

6.6 Grundsätzliche Festlegungen Interviewfragebogen

Bei der Gestaltung des Interviewinstrumentariums wird auf die Kategorie der offenen und geschlossenen Fragen zurückgegriffen werden. Die offenen Fragen ermöglichen eine freie Antwort auf die Frage in Prosa; dadurch wer-den auf der einen Seite größere Freiräume bei der Antwort eröffnet, auf der anderen Seite jedoch eine vergleichende Auswertung der Antworten er-schwert. Bei den geschlossenen Fragen werden Antwortkategorien, die

Consulting PM38 %

Sourcing Advisor/Marketing

7 %

Pharma8 %

Technologie & Dienstleistung

8 %

Training & Coaching PM

31 %

Wissens-management

8 %

Fachgebiete - Teilnehmer Expertenvalidierung


- 267 -

ausgewählt werden können, vorgegeben. Die geschlossenen Fragen kön-nen unterteilt werden in Auswahlfragen, bei denen ausschließlich mit Ja oder Nein geantwortet werden kann, und sog. Skalenfragen, wobei die Ant-wortkategorien mit einer Ratingskala versehen werden.

6.6.1 Strukturierter Fragebogen für Experteninterview

Im Folgenden sind die Betrachtungsobjekte der Validierung – die analysier-ten Erfolgsfaktoren – operationalisiert worden.

6.6.1.1 Allgemeine/Persönliche Angaben der Auskunftsperson

Tabelle 103: Validierung Interviewfragebogen 1.0 Allgemeine/Persönliche Angaben Auskunftsperson.

Erhebungsinhalt: Angabe Interviewbogen

Name, Vorname (Auskunftsperson)

Name, Vorname der Auskunftsperson

Titel Dr., Dipl., Master

Schwerpunkt/Fachdisziplin Projektmanagement, Wissensmanagement, Marketing

Position Geschäftsführung, Abteilungsleitung, selbstständig

Erfahrung z. B. Senior Consultant PM 10 Jahre, Geschäftsführer, Managing Director etc.

Datum Interviewdatum

Name Interviewer Luchter, Ralf

6.6.1.2 Validierung Projektmanagementansatz als Erfolgsfaktor für die Nutzung von Projektwissen

Validierung der Einflussfaktoren des PMA 1 – Kommunikation

Im Folgenden werden die Validierungspunkte, entlang der im Strukturmodell dargestellten Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 1 – Kommunikation (Abbildung 40), operationalisiert und entsprechend, die zu bewertenden Aussagen, bezogen auf die Validierung, abgeleitet.


- 268 -

Abbildung 40: Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 1 – Kommunikation.

1.1.1 12.4

Validie-rungs-gegen-stand

Einfluss der Kommunikationssituation – Durchführung und Abstimmung der Projekttermin- und Ablaufplanung im Projektteam – auf die Kom-munikation im Projekt.

Zu bewer-tende Aussage

Die Durchführung der Termin- und Ablaufplanung im Projektteam hat als Kommunikationssituation eine starke positive Wirkung auf die Kommunikation im Projekt.

Skala 1 2 3 4 5 6

Bewertung überhaupt

nicht nachvoll-ziehbar

eher nicht nachvoll-ziehbar

teils-teils nachvoll-ziehbar

eher nachvoll-ziehbar

stark nachvoll-ziehbar

vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1.1.2 12.6


Einfluss der Kommunikationssituation – Diskussion/Reflexion der Pro-jektrollen auf die Kommunikation im Projekt.


Die Abgrenzung der Rollen im Projekt (z. B. Projektleiter, Experte, Projektmitarbeiter, Projektkernteammitglied, Projektmanagement Office etc.) und die Diskussion des Projektrollenverständnisses im Projektteam hat eine starke positive Wirkung auf die Kommunika-tion im Projekt.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

ProjektmanagementansatzPMA 1 – Kommunikation

12.4_Termin- und Ablaufplanung Projektteam

12.6_Projektrollen

12.1_Projektsteuerung

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6


- 269 -

1.1.3 12.1


Einfluss der Kommunikationssituation – Steuerung des Projekts – er-folgte regelmäßig in Kernteamsitzungen nach Qualität/Leistung, Zeit und Budget. Bei Abweichungen wurden Gegenmaßnahmen geplant, im Kernteam abgestimmt und die Durchführung überwacht.


Die Durchführung von regelmäßigen Projektsteuerungsworkshops mit dem Projektteam und die gemeinsame Planung und Abstim-mung von Aktivitäten wirkt positiv auf die Kommunikation im Pro-jekt.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

Validierung der Einflussfaktoren des PMA 2 – Kontext & Umwelt

Im Folgenden werden die Validierungspunkte, entlang der im Strukturmodell dargestellten Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 2 – Kontext & Umwelt (Abbildung 41), operationalisiert und entsprechend, die zu bewertenden Aussagen, bezogen auf die Validierung, abgeleitet.

Abbildung 41: Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 2 – Kontext & Umwelt.

ProjektmanagementsansatzPMA 2 – Kontext & Umwelt

12.14_Reduktion Komplexität

12.11_Soziale Projektumwelten

12.10_Sachlicher Projektkontext _Strategie

12.9_Sachlicher Projektkontext_andere Projekte

1 2 3 4 5 6


- 270 -

1.2.1 12.14

Validie-rungsge-genstand

Reduktion von Projektkomplexität durch Aufbau von Komplexität.


Durch die Anwendung von Projektplanungsmethoden wie z. B. Projektstrukturplanung, Termin- und Ablaufplanung, die Analyse der Stakeholder und Projektumwelten, welche im Projektteam diskutiert und refektiert werden, lässt sich die individuell Komplexität des Projektes reduzieren.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1.2.2 12.14


Reduktion von Projektkomplexität durch Sinn.


Die Sinnhaftigkeit des Projekts wird durch die im Projektteam durchgeführte Projektplanung, die Kommunikation im Projekt und die Einbeziehung der Stakeholder und relevanten Projektumwelten vermittelt und gesteigert. Das Projekt, welches Sinn hat, erscheint weniger komplex.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k.A.

Bemerkungen

1.2.3 12.14


Reduktion von Projektkomplexität durch Vertrauen.


Das Projekt erscheint mir weniger komplex, wenn ich den Akteuren im Projekt (z. B. Projektmitarbeiter, Top Management, Projektauftraggeber, Projektleiter, Bid Manager, Projektmanager etc.) vertrauen kann.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6


- 271 -

1.2.4 12.11


Kommunikationssituation Analyse der sozialen Projektumwelten.


Die Diskussion und Reflexion der Analyse der relevanten sozialen Projektumwelten im Projektteam hat eine positive Wirkung auf PMA 2 – Kontext & Umwelt.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1.2.5 12.10


Kommunikationssituation Projektkontext Strategie.


Die Diskussion der Unternehmensstrategie versus Projektstrate-gie im Projektteam, wirkt sich positiv auf das Management des Projektkontextes und der Stakeholder sowie Projektumwelten aus.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1.2.6 12.9


Kommunikationssituation Projektkontext und andere parallel laufende Projekte.


Die Analyse anderer parallel laufender Projekte und Diskussion im Projektteam hat eine positive Wirkung auf PMA 2 – Kontext & Umwelt.

Skala 1 2 3 4 5 6

Bewertungüberhaupt






vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1 2 3 4 5 6

5 6431 2

1 2 3 4 5 6


- 272 -

Validierung der Einflussfaktoren des PMA 3 – Empowerment

Im Folgenden werden die Validierungspunkte, entlang der im Strukturmodell dargestellten Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 3 – Empowerment (Abbildung 42), operationalisiert und entsprechend, die zu bewertenden Aussagen, bezogen auf die Validierung, abgeleitet.

Abbildung 42: Einflussvariablen auf den Projektmanagementansatz PMA 3 – Empowerment.

1.3.1 10.4


Regelmäßige Analyse der Stakeholder und Projektumwelten und die Wirkung auf das Empowerment des Projektteams.


Die regelmäßige Analyse der Beziehungen zu Entscheidungs-trägern (Stakeholder intern/extern, Projektumwelten, Gruppen und Institutionen, die von dem Projekt betroffen sind) im Projektteam hat eine positive Wirkung auf das Empowerment des Projekt-teams.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1.3.2 11.3


Würdigung des Erreichens von Meilensteinen als Projektteamleistung und die Wirkung auf das Empowerment des Projektteams.


Die Würdigung des Erreichens wichtiger Meilensteine als Projekt-teamleistung hat einen positiven Einfluss auf das Empowerment des Projektteams.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

ProjektmanagementansatzPMA 3 – Empowerment

10.4_Kundenbeziehung_Entscheidungsträger

11.3_ Projekt-Zielerreichung: Erreichte wichtige Meilensteine wurden als Projektteamleistung gewürdigt.

2.2_ Entscheidungskompetenz (Empowerment, Verhandlungs- und Entscheidungsmandat) des Projektteams.

2.4_ Vertrauen innerhalb des Projektteams.

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6


- 273 -

1.3.3 2.2


Empowerment (Entscheidungs- und Verhandlungsmandat des Projekt-teams).


Ein weitgehendes Entscheidungs- und Verhandlungsmandat des Projektteams hat eine positve Wirkung auf das Empowerment des projektteams.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1.3.4 2.4


Vertrauen innerhalb des Projektteams und die Wirkung auf das Empowerment des Projektteams.


Vertrauen innerhalb des Projektteams wirkt sich positiv auf das Empowerment des Projektteams aus.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

6.6.1.3 Validierung der Einflussfaktoren der Kundenprojekt-integration (CPI)

Im Folgenden werden die Validierungspunkte, entlang der im Strukturmodell dargestellten Einflussvariablen auf die Kundenprojektintegration (Abbildung 43), operationalisiert und entsprechend, die zu bewertenden Aussagen, be-zogen auf die Validierung, abgeleitet.

1 2 3 4 5 6

5 64321


- 274 -

Abbildung 43: Einflussvariablen auf die Kundenprojektintegration (CPI).

2.1 10.0


Interaktion mit dem Kunden und die Auswirkung auf die Kunden-projektintegration.


Die Zusammenarbeit und die Interaktion mit dem Kunden auf allen Ebenen des Projekts erhöht den Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

2.2 10.1


Kommunikation zwischen dem Accountmanagement des Technologie- und Dienstleistungsunternehmens und dem Kunden sowie die Wirkung auf die Kundenprojektintegration.


Die gut funktionierende Kommunikation und Interaktion zwischen TDU Account Management und dem Kunden erhöht den Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

Kundenprojektintegration(CPI)

10.6_ Einbeziehung / Integration des Kunden in das Projekt

10.7_Unterstützung Top-Management

10.5_ Qualität der Kundeninformationen war hoch.

10.3_strukturierter, funktionierender Verhandlungsprozess.

10.2_ definierter, funktionierender Eskalationsprozess.

10.1_ Kommunikation Kunde –TDU Account Management.

10.0_ Zusammenarbeit und Interaktion mit dem Kunden auf allen Ebenen des Projekts.

1 2 3 4 5 6

654321


- 275 -

2.3 10.2


Ein definierter, funktionaler Eskalationsprozess zwischen TDU und Kunde sowie die Wirkung auf die Kundenprojektintegration.


Ein gut funktionierender Eskalationsprozess zwischen TDU und dem Kunden erhöht den Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

2.4 10.3


Ein definierter, funktionaler Verhandlungsprozess zwischen TDU und Kunde, Wirkung auf die Kundenprojektintegration.


Ein strukturierter, funktionaler Verhandlungsprozess erhöht den Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

2.5 10.5


Qualität der Kundeninformationen und die Wirkung auf die Kunden-projektintegration.


Eine hohe Qualität der Kundeninformationen deutet auf einen erhöhten Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse hin.

Skala 1 2 3 4 5 6

Bewertungüberhaupt






vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

5 61 2 3 4


- 276 -

2.6 10.6


Einbeziehung/Integration des Kunden in Projektprozesse, Wirkung auf die Kundenprojektintegration.


Die Einbeziehung/Integration des Kunden in die Projekt- und Kommunikationsprozesse erhöht die Kundenprojektintegration.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

2.7 10.7


Unterstützung durch das TDU Top Management und die Wirkung auf die Kundenprojektintegration.


Dadurch, dass das Projektteam vom TDU vonseiten des Top Managements vom TDU in diesem Projekt unterstützt wurde, indem u. a. auch Schnittstellen zum Top Management des Kunden geschaffen wurden, erhöht sich der Grad der Integration des Kunden in die Projektprozesse.

Skala 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

6.6.1.4 Validierung der Ergebnisse der Grundhypothesen

Im Folgenden werden die Validierungspunkte, entlang der im Strukturmodell dargestellten Grundhypothesen (Abbildung 44), operationalisiert und ent-sprechend die zu bewertenden Aussagen, bezogen auf die Validierung, ab-geleitet.

1 2 3 4 5 6

5 64321


- 277 -

Abbildung 44: Strukturmodell Grundhypothesen.

3.1 H01.1 H01.2


Der Projektmanagementansatz PMA 1– Kommunikation und die Wir-kung auf das Projektwissen.


PMA 1 – Kommunikation hat einen starken positiven Einfluss auf das a) diskursive und b) narrative Projektwissen.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

Kundenprojekt-integration

CPI


DPW


NPW

PMA 1 –Kommunikation

PMA 2 –Kontext &

Umwelt

PMA 3 –Empowerment

ProjektmanagementansatzPMA

1 2 3 4 5 6

4 5 6321


- 278 -

3.2 H01.3 H01.4


Der Projektmanagementansatz PMA 2 - Kontext & Umwelt und die Wirkung auf das Projektwissen.


PMA 2 - Kontext & Umwelt hat a) keinen signifikant positiven Einfluss auf das diskursive Projektwissen und b) einen moderat positiven Einfluss auf das narrative Projektwissen.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

3.3 H01.5 H01.6


Der Projektmanagementansatz PMA 3 - Empowerment und die Wirkung auf das Projektwissen.


PMA 3 - Empowerment hat a) keinen signifikant positiven Einfluss auf das diskursive Projektwissen und b) keinen signifikant positiven Einfluss auf das narrative Projektwissen.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

3.4 H02 H03


Die Kundenprojektintegration und die Wirkung auf das Projektwissen.


Die Kundenprojektintegration (CPI) hat a) keinen signifikant positiven Einfluss auf das diskursive Projektwissen und b) keinen signifikant positiven Einfluss auf das narrative Projektwissen.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

2 3 4 5 6


- 279 -

6.6.1.5 Validierung der Ergebnisse der Subhypothesenprüfung der Wettbewerbsfähigkeit (WBF)

Im Folgenden werden die Validierungspunkte, entlang der im Strukturmodell dargestellten Subhypothesen (Abbildung 45), operationalisiert und entspre-chend die zu bewertenden Aussagen, bezogen auf die Validierung, abgelei-tet.

Abbildung 45: Strukturmodell Subhypothesen.

4.1 H04.1 H05.1


Die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF 1– Kompetenz Projektteam.


Die WBF 1 – Kompetenz Projektteam, wird a) durch das diskursive Projektwissen schwach und b) durch das narrative Projektwissen stark gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen




kultur

WBF 4 – Operative Kompetenz




kompetenz

WettbewerbsfähigkeitWBF


NPW


DPW

WBF 8 – Lösungs-kompetenz

ProjektwissenPW

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6


- 280 -

4.2 H04.2 H05.2


Die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF 2 – Angebotsqualität.


Die WBF 2 – Angebotsqualität wird a) durch das diskursive Projektwissen schwach und b) das narrative Projektwissen stark gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

4.3 H04.3 H05.3


Die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF 3 – Unternehmenskultur.


Die WBF 3 – Unternehmenskultur wird a) durch das diskursive und b) narrative Projektwissen schwach gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

4.4 H04.4 H05.4


Die Wirkung des diskursiven und narrativen Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF4 – Operative Kompetenz.


Die WBF4 – Operative Kompetenz wird a) durch das diskursive und b) narrative Projektwissen signifikant stark gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

54321 6

4 5 631 2


- 281 -

4.5 H04.5 H05.5


Die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF5 – Kalkulationskompetenz.


Die WBF 5 – Kalkulationskompetenz wird a) durch das diskursive und b) narrative Projektwissen signifikant stark gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

4.6 H04.6 H05.6


Die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF 6 – Innovationskompetenz.


Die WBF 6 – Innovationskompetenz wird a) durch das diskursive und b) narrative Projektwissen signifikant stark gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

4.7 H04.7 H05.7


Die WBF 7 – Marktpräsentationskompetenz wurde von der Untersu-chung ausgeschlossen, da die Messungen nicht valide waren.

Zu bewer-tende Aussage Skala 1 2 3 4 5 6

Bewer-tung

überhaupt nicht

nachvoll-ziehbar





vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

4 5 6321


- 282 -

4.8 H04.8 H05.8


Die Wirkung des Projektwissens auf die Wettbewerbsfähigkeit WBF 8 – Lösungskompetenz.


Die WBF 8 – Lösungskompetenz wird a) durch das diskursive Projektwissen signifikant stark und b) das narrative Projektwissen schwach gesteigert.

Skala a) 1 2 3 4 5 6

Skala b) 1 2 3 4 5 6







vollkom-men

nachvoll-ziehbar

k. A.

Bemerkungen

6.6.2 Analyse und Auswertung der Validierungsdatenerhebung

Die Fragebögen werden mittels deskriptiver Statistiken wie z. B. der Häufig-keitsverteilung ausgewertet. Dabei werden die Validierungsergebnisse den Forschungsergebnissen der Hauptuntersuchung vergleichend gegenüber-gestellt. Die Validierungsergebnisse können aufgrund der zu kleinen Stich-probe nicht repräsentativ sein. Jedoch lassen die Validierungsergebnisse den tendenziellen Schluss und Hochrechnung zu, ob die Ergebnisse der Hauptuntersuchung einer Expertenvalidierung standhalten. Bei fehlenden Werten, die dadurch zustande kommen, dass Probanden „k. A.“ keine Ant-wort möglich, angeben haben, werden diese fehlenden Werte im Rohdaten-satz mit dem Verfahren der multiplen Imputation (MI) ergänzt bzw. imputiert.544

6.6.3 Ergebnisse der Validierung

Es wurden 14 Experten zu einem strukturierten Telefoninterview mit Web-präsentationsunterstützung eingeladen. Die Interviews konnten insgesamt vollständig durchgeführt werden. Die durchschnittlich beanspruchte Zeit für ein Interview betrug ca. 90 Minuten. Die in den Interviews ausgefüllten Fra-gebögen/Validierungsprotokolle können dem Anhang A.14 entnommen werden.


1 2 3 4 5 6

5 641 2 3


- 283 -

6.6.3.1 Ergebnis der Validierung der Indikatorvariablen von PMA 1 - Kommunikation

Die nachfolgende Abbildung 46 zeigt das Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Indikatorvariablen von PMA 1 – Kommunikation.

Abbildung 46: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen

Ergebnis PMA1 – Kommunikation.

Die Expertenvalidierung der Indikatorvariablen der ersten exogenen Konstruktdimension PMA 1 - Kommunikation hat ergeben, dass das formati-ve Messitem 12.4 mit 57 % vollkommen nachvollziehbar und 28 % stark

PMA1 – Kommunikation

Projektmanagementansatz(PMA)0.463

-0.272

0.555

Empirie

10

0

20

30

40

50

60




vollkommen nachvoll-ziehbar

Pro

zent

V_PMApp_12_4

Validierung

10

0

20

30

40

50

60



Pro

zent

V_PMApp_12_6

Validierung

0

20

40

60

80




Pro

zent

V_PMApp_12_1

Validierung

12.4 Termin- und Ablauf-planung Projektteam

12.6 Projektrollen

12.1 Projektsteuerung


- 284 -

nachvollziehbar validiert wurde. Das Valdidierungsergebnis bestätigt somit das empirisch ermittelte Gewicht der Indikatorvariable 12.4.

Das formative Massitem 12.6 wurde mit 57 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 43 %, stark nachvollziehbar von den Experten validiert und bestätigt das empirische Ergebnis, dass 12.4 einen Beitrag zur Formierung der exo-genen Konstruktvariable PMA 1 - Kommunikation leistet.

Bei dem Messitem 12.1 haben die Validierungsexperten den Beitrag von 12.1 mit 71 % vollkommen nachvollziehbar und 21 % stark nachvollziehbar eingeschätzt, sodass auch bei dieser Indikatorvariable das empirische Er-gebnis unterstützt wird.


- 285 -

6.6.3.2 Ergebnis der Validierung der Indikatorvariablen von PMA 2 - Kontext & Umwelt

Die nachfolgende Abbildung 47 zeigt das Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Indikatorvariablen von PMA 2 – Kontext & Umwelt.


- 286 -


Ergebnis PMA 2– Kontext & Umwelt.



0.328

0.258

Empirie

0.202

10

0

20

30

40

50

60



Pro

zent

V_PMApp_12_11

Validierung

10

0

20

30

40

50

eher nichtnachvoll-ziehbar




Pro

zent

V_PMApp_12_10

Validierung

10

0

20

30

40

50

teils-teilsnachvoll-ziehbar




Pro

zent

V_PMApp_12_9

Validierung

12.14 Reduktion Komplexität

12.11 Soziale Projektumwelten

12.10 Sachlicher Projektkontext-Strategie

12.9 Sachlicher Projektkontext-andere Projekte

10

0

20

30

40

50





Pro

zent

V_PMApp_12_14

Validierung


- 287 -

Die Expertenvalidierung der Indikatorvariablen der zweiten exogenen Konstruktdimension PMA 2 – Kontext & Umwelt hat ergeben, dass das for-mative Messitem 12.14 mit rd. 36 % vollkommen nachvollziehbar und 43 % stark nachvollziehbar validiert wurde. Das Validierungsergebnis bestätigt somit das empirisch ermittelte Gewicht der Indikatorvariable 12.14.

Das formative Massitem 12.11 wurde mit 57 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 43 % stark nachvollziehbar von den Experten validiert und bestätigt das empirische Ergebnis, dass 12.11 einen Beitrag zur Formierung der exogenen Konstruktvariable PMA 2 – Kontext & Umwelt leistet.

Bei dem Messitem 12.10 haben die Validierungsexperten den Beitrag von 12.10 mit 14 % vollkommen nachvollziehbar und 50 % stark nachvollziehbar eingeschätzt, sodass auch bei dieser Indikatorvariable das empirische Er-gebnis unterstützt wird.

Das formative Massitem 12.9 wurde mit 50 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 29 % stark nachvollziehbar von den Experten validiert und bestätigt das empirische Ergebnis, dass 12.9 einen Beitrag zur Formierung der exo-genen Konstruktvariable PMA 2 – Kontext & Umwelt leistet.


- 288 -

6.6.3.3 Ergebnis der Validierung der Indikatorvariablen von PMA 3 – Empowerment

Die nachfolgende Abbildung 48 zeigt das Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Indikatorvariablen von PMA 3 – Empowerment.


- 289 -


Ergebnis PMA 3 – Empowerment.

10

0

20

30

40


eher nach-vollziehbar

stark nach-vollziehbar


Pro

zent

V_PMApp_10_4

Validierung


10

0

20

30

40





Pro

zent

V_PMApp_11_3

Validierung


50

0

20

40

60

80




Pro

zent

V_PMApp_2_2

Validierung

0

20

40

60



Pro

zent

V_PMApp_2_4

Validierung

PMA 3 – Empowerment


0.309

0.099

Empirie

0.388

10.4 Kundenbeziehung Entscheidungsträger

11.3 Projekt-Zielerreichung: Erreichte Meilensteine wurden als Projektteamleistung gewürdigt.

2.4 Vertrauen innerhalb des Projektteams

2.2 Entscheidungskompetenz: Empowerment, Verhandlungs-und Entscheidungsmandat des Projektteams


- 290 -

Die Expertenvalidierung der Indikatorvariablen der dritten exogenen Konstruktdimension PMA 3 – Empowerment hat ergeben, dass das formati-ve Messitem 10.4 mit rd. 36 % vollkommen nachvollziehbar und 21 % stark nachvollziehbar validiert wurde. Das Valdidierungsergebnis bestätigt somit das empirisch ermittelte Gewicht der Indikatorvariable 10.4 als formierende Indikatorvariable.

Die hypothetische formative Wirkung des Massitems 11.3 auf PMA 3 – Empowerment wurde mit 50 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 21 % stark nachvollziehbar von den Experten eingeschätzt. Das Validierungser-gebnis stützt leicht das empirische Ergebnis, wonach 11.3 mit dem Gewicht von 0,309 nur eine leichte formierende Wirkung auf PMA 3 – Empowerment nachweist. 14 % der Validierungsexperten sind der Meinung teils-teils nach-vollziehbar und 7 % eher nicht nachvollziehbar, dass 11.3 eine formierende Wirkung auf PMA 3 – Empowerment ausübt.

Bei dem Messitem 2.2 haben die Validierungsexperten den Beitrag von 2.2 zu PMA 3 – Empowerment mit 71 % vollkommen nachvollziehbar und 21 % stark nachvollziehbar eingeschätzt und 2.2 demnach eine starke formieren-de Wirkung auf PMA 3 – Empowerment ausübt, was im Gegensatz zu den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung steht. Dieses kann quali-tativ damit erklärt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts PMA 3 – Empowerment der Deutungsbereich der Indikatorvariable 2.2 für die Probanden nicht hinreichend abgegrenzt werden konnte.

Das formative Messitem 2.4 wurde von den Experten mit 64 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 36 % stark nachvollziehbar im formierenden Ein-fluss auf PMA 3 – Empowerment validiert. Demnach 2.4 einen starken for-mierenden Einfluss auf PMA 3 – Empowerment haben sollte, was im Ge-gensatz zu den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung steht. Auch hier kann der qualitative Erklärungsversuch angestellt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts PMA 3 – Empowerment der Deutungsbereich der Indikatorvariablen 2.4 für die Probanden nicht hinrei-chend abgegrenzt werden konnte.

6.6.3.4 Ergebnis der Validierung der Indikatorvariablen von Kundenprojektintegration (CPI)

Die nachfolgenden Abbildung 49 und 50 zeigen das Ergebnis der Experten-validierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Indikatorvariablen der Kundenprojektintegration (CPI).


- 291 -

Abbildung 49: Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis

Kundenprojektintegration (CPI).

0

20

40

60

80




Pro

zent

V_CustInt_10_0

Validierung

0

20

40

30

50




Pro

zent

V_CustInt_10_1

Validierung

10

10

0

20

30

40





Pro

zent

V_CustInt_10_2

Validierung

10

0

20

30

40





Pro

zent

V_CustInt_10_3

Validierung

überhaupt nicht nach-vollziehbar


0.117

0.135

0.016

Empirie

0.165

10.0 Interaktion Kunde -Supplier

10.1 Kommunikation Accountmgnt. - Kunde

10.2 Verhandlungsprozess

10.2 Eskalationsprozess


- 292 -


Kundenprojektintegration (CPI).

Die Expertenvalidierung der Indikatorvariablen der dritten exogenen Konstruktdimension CPI hat ergeben, dass das formative Messitem 10.0 mit rd. 79 % vollkommen nachvollziehbar und 14 % stark nachvollziehbar in der formierenden Wirkung auf die CPI validiert wurde. Das Validierungsergebnis bestätigt nicht das empirisch ermittelte Gewicht der Indikatorvariable 10.0 als formierende Indikatorvariable der CPI. Dieses kann qualitativ damit er-klärt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts CPI der Deu-tungsbereich der Indikatorvariable 10.0 für die Probanden nicht hinreichend abgegrenzt werden konnte.

0

20

40

30

50




Pro

zent

V_CustInt_10_5

Validierung

10

0

20

40

80

60



Pro

zent

V_CustInt_10_6

Validierung100

10

0

20

30

40

50





Pro

zent

Validierung

V_CustInt_10_7


0.194

0.187

0.561

Empirie

10.5 Qualität Kundeninformationen

10.6 Einbeziehung des Kunden in das Projekt

10.7 Unterstützung Top-Mgnt.


- 293 -

Die hypothetische formative Wirkung des Messitems 10.1 auf die CPI wurde mit 50 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 29 % stark nachvollziehbar von den Experten eingeschätzt. Das Validierungsergebnis stützt stark die Hypothese, dass 10.1 eine formierende Wirkung auf die CPI ausübt, was im Gegensatz zu den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung steht. Dieses kann qualitativ damit erklärt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts CPI der Deutungsbereich der Indikator-variable 10.1 für die Probanden nicht hinreichend abgegrenzt werden konn-te.

Die hypothetische formative Wirkung des Messitems 10.2 auf die CPI wurde mit rd. 36 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 36 % stark nachvollzieh-bar von den Experten eingeschätzt. Das Validierungsergebnis stützt stark die Hypothese, dass 10.2 eine formierende Wirkung auf die CPI ausübt, was im Gegensatz zu den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung steht. Dieses kann qualitativ damit erklärt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts CPI der Deutungsbereich der Indikator-variable 10.2 für die Probanden nicht hinreichend abgegrenzt werden konn-te.

Das formative Messitem 10.3 der CPI wurde von den Validierungsexperten mit 29 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 36 % stark nachvollziehbar im formierenden Einfluss auf die CPI validiert. Demnach 10.3 einen starken formierenden Einfluss auf die CPI haben sollte, was im Gegensatz zu den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung steht. Auch hier kann der qualitative Erklärungsversuch angestellt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts CPI der Deutungsbereich der Indikator-variable 10.3 für die Probanden zu weit gefasst wurde.

Die hypothetische formative Wirkung des Messitem 10.5 auf die CPI wurde mit 43 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 21 % stark nachvollziehbar und rd. 36 % mit eher nachvollziehbar von den Experten eingeschätzt. Das Validierungsergebnis stützt stark die Hypothese, das 10.5 eine formierende Wirkung auf die CPI ausübt, was im Gegensatz zu den empirischen Ergeb-nissen der Hauptuntersuchung steht. Dieses kann qualitativ damit erklärt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts CPI der Deu-tungsbereich der Indikatorvariable 10.5 für die Probanden nicht hinreichend abgegrenzt werden konnte und individuelle Interpretationsspielräume eröff-nete.

Die Expertenvalidierung der Indikatorvariablen der dritten exogenen Konstruktdimension CPI hat ergeben, dass das formative Messitem 10.6 mit rd. 86 % vollkommen nachvollziehbar und 14 % stark nachvollziehbar in der


- 294 -

formierenden Wirkung auf die CPI validiert wurde. Das Validierungsergebnis bestätigt nicht das empirisch ermittelte Gewicht der Indikatorvariable 10.6 als formierende Indikatorvariable der CPI. Dieses kann qualitativ damit er-klärt werden, dass bei der Operationalisierung des Konstrukts CPI der Deu-tungsbereich der Indikatorvariable 10.6 für die Probanden nicht hinreichend abgegrenzt werden konnte und messungsverzerrende Deutungsspielräume eröffnete.

Die hypothetische formative Wirkung des Messitems 10.7 auf die CPI wurde mit 36 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 50 % stark nachvollziehbar von den Experten eingeschätzt. Das Validierungsergebnis stützt die Hypo-these, dass 10.7 eine formierende Wirkung auf die CPI ausübt, was auch mit den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung einhergeht.


- 295 -

6.6.3.5 Ergebnis der Validierung der Grundhypothesen PMA – PW (DPW, NPW)

Die nachfolgenden Abbildung 51 und 52 zeigen das Ergebnis der Experten-validierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Grundhypothesen Wirkung von PMA 1 - PMA3 auf das DPW und NPW.


Grundhypothesen PMA – PW (DPW, NPW).

PMA 1 – Kommunikation

Projektmanagementansatz(PMA)



DPW

NPW

H01.1 (+) = 0.414

H01.2 (+) = 0.235

H01.3 (+)

H01.5 (+) = 0.068

H01.6 (+)

H01.4 (+) = 0.342

0

20

40

30

50

teils-teils nach-vollziehbar



Pro

zent

V_PMA1_Kommunikation-DPW

Validierung

10



V_PMA1_Kommunikation-NPW

Validierung

10

0

20

30

40

50

60

Pro

zent

10

0

20

30

40





Pro

zent

V_PMA2_Kontext und Umwelt - DPW

Validierung


50


- 296 -


Grundhypothesen PMA – PW (DPW, NPW).

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung ergibt eine starke positive Wirkung von PMA1 – Kommunikation auf das DPW. Dieses wurde von den Experten mit 50 % vollkommen nachvollziehbar und 36 % stark nachvoll-ziehbar bewertet. Das Validierungsergebnis bestätigt die empirischen Er-gebnisse der Grundhypothese H1.1 aus der Hauptuntersuchung, wonach PMA1 – Kommunikation einen starken positiven Einfluss auf das DPW aus-übt.

Das Ergebnis der empirischen Hauptuntersuchung, wonach PMA1 – Kom-munikation auf das NPW eine starke positive Wirkung ausübt, wurde von

DPW

NPW

H01.1 (+) = 0.414

H01.2 (+) = 0.235

H01.3 (+)

H01.5 (+) = 0.068

H01.6 (+)

H01.4 (+) = 0.342

10

0

20

30

40

50




Pro

zent

Validierung

V_PMA2_Kontext und Umwelt - NPW


10

0

20

30

40

überhaupt nichtnachvoll-ziehbar




Pro

zent

V_PMA3_Empowerment - NPW

Validierung


50

teils-teilsnach-vollziehbar

10

0

20

30

40





Pro

zent

V_PMA3_Empowerment - DPW

Validierung


50PMA 1 – Kommunikation

Projektmanagementansatz(PMA)




- 297 -

den Validierungsexperten mit rd. 57 % vollkommen nachvollziehbar und rd. 43 % stark nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis stützt die Grundhypothese H01.2 und das empirische Ergebnis der Hauptuntersu-chung, wonach PMA1 – Kommunikation eine positive Wirkung auf das NPW ausübt.

Das Ergebnis der empirischen Hauptuntersuchung der Grundhypothese H01.3 wonach PMA 2 – Kontext & Umwelt keine signifikante Wirkung auf das DPW hat, wurde von den Validierungsexperten mit 50 % als eher nicht nachvollziehbar, 14 % teils-teils nachvollziehbar und 21 % eher nachvoll-ziehbar eingeschätzt. Damit steht die Expertenvalidierung entgegen der empirischen Ergebnisse der Hautuntersuchung, geht aber mit der formulier-ten Hypothese H01.3 konform.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H01.4, wonach PMA 2 – Kontext & Umwelt nur einen moderaten positiven Einfluss auf das NPW ha-ben soll, wurde von den Experten in der Validierung mit 43 % stark nach-vollziehbar und 43 % eher nachvollziehbar bewertet. Das Validierungser-gebnis bestätigt die Grundhypothese H01.4 und geht mit dem empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach PMA2 – Kontext & Um-welt einen moderaten positiven Einfluss auf das NPW ausübt.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersu-chung, wonach von PMA 3 – Empowerment keine signifikante positive Wir-kung auf das DPW ausgeht, wurde von den Experten mit 21 % als über-haupt nicht nachvollziehbar und 43 % eher nicht nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis steht somit dem empirischen Er-gebnis entgegen, unterstützt aber die Hypothese H01.5, wonach von PMA 3 – Empowerment eine positive Wirkung auf das DPW ausgeht.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H01.6, wonach PMA 3 – Empowerment keinen signifikanten positiven Einfluss auf das NPW hat, wurde von den Experten in der Validierung mit 21 % als überhaupt nicht nachvollziehbar und 43 % eher nicht nachvollziehbar bewertet. Das Valdidierungsergebnis steht somit dem empirischen Ergebnis entgegen, un-terstützt aber die Hypothese H01.6, wonach von PMA 3 – Empowerment eine positive Wirkung auf das NPW ausgeht.


- 298 -

6.6.3.6 Ergebnis der Validierung der Grundhypothesen CPI - PW

Die nachfolgende Abbildung 53 zeigt das Ergebnis der Expertenvalidierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Grundhypothesen Wirkung der CPI auf das DPW und NPW.


Grundhypothesen CPI – PW.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H02, wonach die CPI kei-nen signifikanten positiven Einfluss auf das DPW hat, wurde von den Exper-ten in der Validierung mit 14 % als überhaupt nicht nachvollziehbar und 57 % eher nicht nachvollziehbar und nur zu rd. 14 % mit eher nachvollziehbar bewertet. Damit steht das Validierungsergebnis deutlich im Gegensatz zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung. Die Hypothese H02 hinge-gen wird von der Validierung bestätigt.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersu-chung, wonach von der CPI keine signifikante positive Wirkung auf das NPW ausgeht, wurde von den Experten mit 7 % als überhaupt nicht nach-


H02 (+) = 0.184

DPW

NPW

H03 (+) = 0.117

10

0

20

30

40





Pro

zent

V_CPI - DPW

Validierung


50

60

10

0

20

30

40





Pro

zent

V_CPI - NPW

Validierung


50


- 299 -

vollziehbar, 50 % eher nicht nachvollziehbar und zu 21 % teils-teils nach-vollziehbar eingeschätzt. Damit steht das Validierungsergebnis dem empi-risch ermittelten Ergebnis entgegen, geht aber mit der Hypothese H03 kon-form, wonach eine positive Wirkung der CPI auf das NPW eingeschätzt wird.

6.6.3.7 Ergebnis der Validierung Subhypothesen DPW - WBF

Die nachfolgenden Abbildung 54 und 55 zeigen das Ergebnis der Experten-validierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Subhypothesen Wirkung des DPW auf die WBF1 - WBF8.


- 300 -


Subhypothesen DPW – WBF.

Wettbewerbsfähigkeit(WBF)

DPW

H04.4 (+) = 0.268

H04.5 (+) = 0.211

H04.1 (+)


WBF 3 –Unternehmenskultur

WBF 4 –Operative Kompetenz

WBF 5 –Kalkulationskompetenz

WBF 6 –Innovationskompetenz


NPW


H04.2 (+)

H04.3 (+)

H04.6 (+) = 0.244

H04.7 (+) = 0.318

H05.1 (+) = 0.371

H05.2 (+) = 0.223

H05.3 (+)

H05.4 (+) = 0.258

H05.5 (+) = 0.277

H05.6 (+)

H05.7 (+)

H05.1 (+) = 0.371

H05.2 (+) = 0.223

H05.3 (+)

H05.4 (+) = 0.258

H05.5 (+) = 0.277

H05.6 (+)

H05.7 (+)

Empirie

10

0

20

30





Pro

zent

V_DPW-WBF1_Kompetenz Projektteam

Validierung



10

0

20

30

40

50




Pro

zent

Validierung

V_DPW-WBF2_Angebotsqualität


10

0

20

30





Pro

zent

V_DPW-WBF3_Unternehmenskultur

Validierung



10

0

20

30

40

50


vollkommen nach-vollziehbar


Pro

zent

Validierung

V_DPW-WBF4_Operative Kompetenz



- 301 -


Subhypothesen DPW – WBF.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung ergibt eine schwache positive Wirkung vom DPW auf die Wettbewerbsfähigkeitsdimension WBF 1 – Kom-petenz Projektteam. Dieses wurde von den Experten in der Validierung mit 29 % als überhaupt nicht nachvollziehbar, 14 % eher nicht nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis steht dem empirischen Ergebnis entgegen, bestätigt aber gleichzeitig die Subhypothese H04.1, wonach das DPW eine positive Wirkung auf die WBF1 – Kompetenz Projektteam aus-übt.

Das Ergebnis der empirischen Hauptuntersuchung, wonach das DPW auf die WBF 2 – Angebotsqualität eine schwache positive Wirkung ausübt, wur-de von den Validierungsexperten mit rd. 21 % stark nachvollziehbar, rd. 21 % eher nachvollziehbar und 43 % eher nicht nachvollziehbar und 14 % überhaupt nicht nachvollziehbar eingeschätzt. Die Validierung stützt in etwa


DPW

H04.4 (+) = 0.268

H04.5 (+) = 0.211

H04.1 (+)

NPW

H04.2 (+)

H04.3 (+)

H04.6 (+) = 0.244

H04.7 (+) = 0.318

H05.1 (+) = 0.371

H05.2 (+) = 0.223

H05.3 (+)

H05.4 (+) = 0.258

H05.5 (+) = 0.277

H05.6 (+)

H05.7 (+)

H05.1 (+) = 0.371

H05.2 (+) = 0.223

H05.3 (+)

H05.4 (+) = 0.258

H05.5 (+) = 0.277

H05.6 (+)

H05.7 (+)

Empirie

10

0

20

30

40

50

eher nichtnach-vollziehbar



Pro

zent

Validierung

V_DPW-WBF5_Kalkulationskompetenz

ehernachvoll-ziehbar

10

0

20

30

40




Pro

zent

Validierung

V_DPW-WBF6_Innovationskompetenz


10

0

20

30

40

50




Pro

zent

Validierung

V_DPW-WBF8_Lösungskompetenz










- 302 -

zur Hälfte die Subhypothese H04.2, die andere Hälfte steht dem empiri-schen Ergebnis der Hauptuntersuchung entgegen.

Das Ergebnis der empirischen Hauptuntersuchung der Subhypothese H04.3, wonach das DPW eine schwache positive Wirkung auf die WBF3-Unternehmenskultur hat, wurde von den Validierungsexperten mit 14 % vollkommen nachvollziehbar, rd. 29 % als eher nachvollziehbar, 14 % teils-teils nachvollziehbar und 14 % eher nachvollziehbar eingeschätzt. Damit steht die Expertenvalidierung leicht entgegen den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung, geht aber mit der formulierten Hypothese H04.3 konform.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H04.4, wonach das DPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 4 – Operative Kompetenz ausübt wurde von den Experten in der Validierung mit 36 % vollkommen nachvollziehbar und zu 50 % stark nachvollziehbar bewertet. Das Validie-rungsergebnis bestätigt die Grundhypothese H04.4 und geht mit dem empi-rischen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach das DPW einen positiven Einfluss auf die WBF 4 – Operative Kompetenz ausübt.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersu-chung, wonach das DPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 5 – Kalkulationskompetenz ausübt, wurde von den Experten mit 43 % als voll-kommen nachvollziehbar, 36 % stark nachvollziehbar und 14 % mit eher nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis bestätigt die Grundhypothese H04.5 und geht mit dem empirischen Ergebnis der Haupt-untersuchung einher, wonach das DPW einen positiven Einfluss auf die WBF 5 – Kalkulationskompetenz ausübt.


- 303 -

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H04.6, wonach das DPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 6 – Innovationskompetenz ausübt, wurde von den Experten in der Validierung mit 36 % mit vollkom-men nachvollziehbar, 29 % stark nachvollziehbar und 14 %, eher nachvoll-ziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis bestätigt die Grundhypo-these H04.6 und geht mit dem empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach das DPW einen positiven Einfluss auf die WBF 6 – Innovationskompetenz ausübt.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersu-chung, wonach von dem DPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF8-Lösungskompetenz ausgeübt wird, wurde von den Experten mit 29 % als vollkommen nachvollziehbar, 43 % stark nachvollziehbar und rd. 21 % mit eher nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis be-stätigt die Grundhypothese H04.8 und geht mit dem empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach das DPW einen positiven Einfluss auf die WBF 8 – Lösungskompetenz ausübt.


- 304 -

6.6.3.8 Ergebnis der Validierung Subhypothesen NPW - WBF

Die nachfolgenden Abbildung 56 und 57 zeigen das Ergebnis der Experten-validierung im Vergleich zum empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung bezüglich der Subhypothesen Wirkung des NPW auf die WBF 1 - WBF8.


Subhypothesen NPW – WBF.


DPW

H04.4 (+) = 0.268

H04.5 (+) = 0.211

H04.1 (+)

NPW

H04.2 (+)

H04.3 (+)

H04.6 (+) = 0.244

H04.7 (+) = 0.318

H05.1 (+) = 0.371

H05.2 (+) = 0.223

H05.3 (+)

H05.4 (+) = 0.258

H05.5 (+) = 0.277

H05.6 (+)

H05.7 (+)

H04.4 (+) = 0.268

H04.5 (+) = 0.211

H04.1 (+)

H04.2 (+)

H04.3 (+)

H04.6 (+) = 0.244

H04.7 (+) = 0.318

Empirie

10

0

20

30

40

50




Pro

zent

Validierung

V_NPW-WBF1_Kompetenz Projektteam


10

0

20

30

40





Pro

zent

V_NPW-WBF2_Angebotsqualität

Validierung

starknachvoll-ziehbar

50

60

10

0

20

30





Pro

zent

V_NPW-WBF3_Unternehmenskultur

Validierung



10

0

20

30

40

50




Pro

zent

Validierung

V_NPW-WBF4_Operative Kompetenz










- 305 -


Subhypothesen NPW – WBF.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung ergibt eine starke positive Wirkung vom NPW auf die Wettbewerbsfähigkeitsdimension WBF 1 – Kom-petenz Projektteam. Dieses wurde von den Experten in der Validierung mit 14 % als vollkommen nachvollziehbar, 50 % stark nachvollziehbar und von rd. 29 % eher nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis be-stätigt das empirische Ergebnis aus der Hauptbefragung und bestätigt gleichzeitig die Subhypothese H05.1, wonach das NPW eine positive Wir-kung auf die WBF 1 – Kompetenz Projektteam ausübt.

Das Ergebnis der empirischen Hauptuntersuchung wonach das NPW auf die WBF 2 – Angebotsqualität eine starke positive Wirkung ausübt, wurde von den Validierungsexperten mit rd. 7 % vollkommen nachvollziehbar, rd. 57 % stark nachvollziehbar und 14 % eher nachvollziehbar eingeschätzt.


DPW

H04.4 (+) = 0.268

H04.5 (+) = 0.211

H04.1 (+)

NPW

H04.2 (+)

H04.3 (+)

H04.6 (+) = 0.244

H04.7 (+) = 0.318

H05.1 (+) = 0.371

H05.2 (+) = 0.223

H05.3 (+)

H05.4 (+) = 0.258

H05.5 (+) = 0.277

H05.6 (+)

H05.7 (+)

H04.4 (+) = 0.268

H04.5 (+) = 0.211

H04.1 (+)

H04.2 (+)

H04.3 (+)

H04.6 (+) = 0.244

H04.7 (+) = 0.318

Empirie

10

0

20

30

40

50

eher nichtnach-vollziehbar



Pro

zent

Validierung

V_NPW-WBF5_Kalkulationskompetenz


10

0

20

30

40




Pro

zent

Validierung

V_NPW-WBF6_Innovationskompetenz


10

0

20

30





Pro

zent

V_NPW-WBF8_Lösungskompetenz

Validierung



40









- 306 -

Die Validierung stützt stark die Subhypothese H05.2 und geht mit dem em-pirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung konform.

Das Ergebnis der empirischen Hauptuntersuchung der Subhypothese H05.3, wonach das NPW eine schwache positive Wirkung auf die WBF 3 – Unternehmenskultur hat, wurde von den Validierungsexperten mit 14 % vollkommen nachvollziehbar, rd. 21 % stark nachvollziehbar und 28,6 % eher nachvollziehbar bewertet. Damit steht die Expertenvalidierung leicht entgegen den empirischen Ergebnissen der Hauptuntersuchung und geht leicht, in etwa hälftig mit der formulierten Subhypothese H05.3 konform.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H05.4, wonach das NPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 4 – Operative Kompetenz ausübt wurde von den Experten in der Validierung mit 36 % vollkommen nachvollziehbar und zu 50 % stark nachvollziehbar bewertet. Das Validie-rungsergebnis bestätigt die Subhypothese H05.4 und geht mit dem empiri-schen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach das NPW einen positiven Einfluss auf die WBF 4 – Operative Kompetenz ausübt.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersu-chung, wonach von dem NPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 5 – Kalkulationskompetenz ausgeübt wird, wurde von den Experten mit 43 % als vollkommen nachvollziehbar, 14 % stark nachvollziehbar und 36 % mit eher nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis be-stätigt die Subhypothese H05.5 und geht mit dem empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach das NPW einen positiven Einfluss auf die WBF 5 – Kalkulationskompetenz ausübt.

Das Ergebnis der empirischen Untersuchung von H05.6, wonach das NPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 6 – Innovationskompetenz wirkt, wurde von den Experten in der Validierung mit 36 % mit vollkommen nachvollziehbar, 21 % stark nachvollziehbar und 21 % eher nachvollziehbar, eingeschätzt. Das Validierungsergebnis bestätigt die Subhypothese H05.6 und geht mit dem empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung einher, wonach das NPW einen positiven Einfluss auf die WBF 6 – Innovations-kompetenz ausübt.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersu-chung, wonach von dem NPW eine signifikante positive Wirkung auf die WBF 8 – Lösungskompetenz ausgeübt wird, wurde von den Experten mit 7 % als vollkommen nachvollziehbar, 29 % stark nachvollziehbar und rd. 14 % mit eher nachvollziehbar und auf der anderen Seite mit 36 % eher nicht nachvollziehbar und 7 % überhaupt nicht nachvollziehbar eingeschätzt. Das Validierungsergebnis bestätigt hälftig die Subhypothese H05.8 und geht mit


- 307 -

dem empirischen Ergebnis der Hauptuntersuchung teilweise einher, wonach das NPW einen positiven Einfluss auf die WBF 8 – Lösungskompetenz ausübt.

Die folgenden Tabellen fassen das Ergebnis der empirischen Hauptunter-suchung und die Ergebnisse der Experten-Validierung vergleichend zu-sammen. Die folgende Legende gibt die Bewertung der Wirkung der Ergeb-nisse der empirischen Hauptuntersuchung (HU) und die Validierungseinschätzung der Experten an.

Tabelle 104: Legende Ausprägung der Wirkung HU und Ausprägung der Nachvollziehbarkeit durch die Experten.

Wirkung Hauptuntersuchung Validierung

starke Wirkung vollkommen nachvollziehbar

leichte Wirkung stark nachvollziehbar

mittlere Wirkung teils-teils nachvollziehbar

geringe Wirkung eher nicht nachvollziehbar

keine Wirkung überhaupt nicht nachvollziehbar

Tabelle 105: Gegenüberstellung empirische Ergebnisse der Hauptuntersuchung – Ergebnis Validierung PMA.

Konstrukt VarLabel VarName Hauptunter-suchung (HU)-Gewicht

Ergebnis Validierungs-feld I

PM

A 1

–

Kom

mun

ikat

ion I_PMApp_14 I_12_4_Scheduling_ProjectTeam

0.555

I_PMApp_16 I_12_6_ProjectRoles 0.463

I_PMApp_11 I_12_1_ProjectControlling 0.272

PM

A 2

– K

on-

text

& U

mw

elt

I_PMApp_24 I_12_14_ReductionComplexity 0.333

I_PMApp_21 I_12_11_SocialProjectEnvironment 0.328


- 308 -

Konstrukt VarLabel VarName Hauptunter-suchung (HU)-Gewicht

Ergebnis Validierungs-feld I

I_PMApp_20 I_12_10_FacturalContext_Strategy 0.258

I_PMApp_19 I_12_9_FacturalContext_OtherProjects 0.202

PM

A 3

– E

mpo

wer

men

t I_PMApp_4 I_10_4_RelationshipToCustomerStakeholders 0.712

I_PMApp_7 I_11_3_ProjectTargetAchievement 0.309

I_PMApp_1 I_2_2_DecisionCapacityMandate -0.099

I_PMApp_2 I_2_4_InternalTrustProjectTeam 0.388

Tabelle 106: Gegenüberstellung empirische Ergebnisse der Hauptuntersuchung – Ergebnis Validierung CPI.

Konstrukt VarLabel VarName Gewicht HU Ergebnis Validierungs-feld I

CP

I

I_CustInt_2 I_10_0_InteractionCustSupplier_gen 0.117

I_CustInt_3 I_10_1_CommAccMCust 0.135

I_CustInt_4 I_10_2_EscalationProcess 0.016

I_CustInt_5 I_10_3_NegotiationProcess 0.165

I_CustInt_6 I_10_5_QualiCustInf 0.194

I_CustInt_7 I_10_6_CustInv 0.187

I_CustInt_8 I_10_7_SupportTopMgnt 0.561


- 309 -

Tabelle 107: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen PMA-PW.


Ergebnis HU

Ergebnis Validierungs-feld II


WR

Endogenes Konstrukt

H01.1

PMA

PMA 1 – Kommunikation � DPW 0.414

H01.2 PMA 1 – Kommunikation � NPW 0.235

H01.3 PMA 2 – Kontext & Umwelt � DPW 0.156

H01.4 PMA 2 – Kontext & Umwelt � NPW 0.342

H01.5 PMA 3– Empowerment � DPW -0.058

H01.6 PMA 3 – Empowerment � NPW 0.070

Tabelle 108: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen CPI-PW.


Ergebnis HU

Ergebnis Validierungs-feld II


WR

Endogenes Konstrukt

H02 CPI � DPW 0.184

H03 CPI � NPW 0.117


- 310 -

Tabelle 109: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen DPW-WBF.


Ergebnis HU

Ergebnis Validierungs-feld III


WR

Endogenes Konstrukt

H04.1 DPW � WBF 1 – Kompetenz Projektteam

WBF

0.050

H04.2 DPW � WBF 2 – Angebots-qualität 0.137

H04.3 DPW � WBF 3 – Unter-nehmenskultur 0.184

H04.4 DPW � WBF 4 – Operative Kompetenz 0.268

H04.5 DPW � WBF 5 – Kalkula-tionskompetenz 0.211

H04.6 DPW � WBF 6 – Innovations-kompetenz

0.244

H04.7 DPW � WBF 7 – Marktpräsentations-kompetenz

Wurde von der Untersuchung ausgeschlossen, da die Validitäts- und Reliabilitätsparameter nicht nachweisbar waren. Vgl. Tabelle 89 dieser Arbeit.

H04.8 DPW � WBF 8 – Lösungs-kompetenz

0.318

Tabelle 110: Ergebnis Hypothesenprüfung HU – Ergebnis Einschätzung der Experten Validierung Grundhypothesen NPW-WBF.

Hypothese Wirkungsbeziehung Pfad-koeffi-zient

Ergebnis HU



WR

Endogenes Konstrukt

H05.1 N PW � WBF 1 – Kompetenz Projektteam

WBF

0.371

H05.2 NPW � WBF 2 – Angebots-qualität 0.223

H05.3 NPW � WBF 3 – Unter-nehmenskultur 0.145

H05.4 NPW � WBF 4 – Operative Kompetenz 0.258


- 311 -

Hypothese Wirkungsbeziehung Pfad-koeffi-zient

Ergebnis HU



WR

Endogenes Konstrukt

H05.5 NPW � WBF 5 – Kalkulations-kompetenz

0.277

H05.6 NPW � WBF 6 – Innovations-kompetenz

0.176

H05.7 NPW � WBF 7 – Markt-präsentations-kompetenz

Wurde von der Untersuchung ausge-schlossen, da die Validitäts- und Reliabilitätsparameter nicht nachweisbar waren. Vgl. Tabelle 90 dieser Arbeit.

H05.8 NPW � WBF 8 – Lösungskompetenz

0,043

6.7 Fazit und kritische Würdigung der Validierung

Für die Validierung konnten 14 ausgewiesene Experten im Projektmanage-ment, Prozessmanagement, Wissensmanagement und Marketing gewon-nen werden. Es sind die Branchen Technologie- und Dienstleistung, Con-sulting- und Training, Pharma und Business-to-Business-Marketing (B2B) vertreten. Die Beteiligungsquote der Experten an der Validierung lag bei 100 %. Es kam nur zu wenigen fehlenden Werten dadurch, dass „k. A:“ kei-ne Antwort möglich, angegeben wurde. Die fehlenden Werte sind durch multiple Imputation (MI) imputiert worden, sodass 14 vollständige Validie-rungsrohdatensätze zur Verfügung standen. Trotz der guten Beteiligung der Validierungsprobanden muss aufgrund der geringen Stichprobe von 14 Fäl-len von einem qualitativen Validierungsansatz ausgegangen werden. Der Validierungsfragebogen beinhaltete 31 Einzelfragen und ein Freitextfeld für Bemerkungen und Feedback der Probanden bezüglich des Experteninter-views. Der Interviewfragebogen hat sich als funktional erwiesen, trotzdem das Experteninterview 1,5 Stunden Zeit benötigte.

Die Validierung der empirischen Ergebnisse der Hauptuntersuchung (HU) des Validierungsfeldes I hat 9 von 18 Indikatorvariablen, die potenzielle Er-folgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen sein können, bestätigt, was einen Anteil von 50 % ausmacht. Die empirischen Ergebnisse der neun an-deren Indikatorvariablen konnten durch die Validierung nicht bestätigt wer-den. Jedoch unterstützen diese den vermuteten Beitrag der jeweiligen Indiaktorvariable an dem jeweiligen Konstrukt PMA oder CPI.


- 312 -

Die Validierung des Validierungsfeldes II mit acht Grundhypothesen, hat bei drei, die Wirkung des PMA auf das DPW und NPW von acht bestätigt, was einen Anteil von 37,5 % ausmacht. Die Validierung der empirischen Ergeb-nisse der anderen Grundhypothesen, die durch die Validierung nicht bestä-tigt wurden, unterstützt jedoch die vermutete Wirkung der Grundhypothe-sen.

Die Validierung der empirischen Ergebnisse der Subhypothesen hat erge-ben, dass 9 von 14 Subhypothesen durch die Validierung bestätigt werden konnten, was einen Anteil von rd. 64 % ausmacht.

Die Validierung hat insbesondere im Validierungsfeld I mit den Indikatorva-riablen der CPI aufgezeigt, dass die Experten mehrheitlich der Meinung wa-ren, dass die empirischen Ergebnisse nicht nachvollziehbar waren.

Auch im Validierungsfeld II waren die Experten mehrheitlich der Meinung, dass die CPI den Grundhypothesen folgt und eine positive Wirkung der CPI auf das DPW und NPW existiert, was aber durch die empirischen Ergebnis-se der Hauptuntersuchung nicht gezeigt werden konnte.

Die Expertenvalidierung der empirischen Ergebnisse hat aufgrund der ge-ringen Größe der Stichprobe mit 14 Probanden qualitative, ausrichtende Aussagekraft. Diese ist jedoch geeignet, um in einem Zwischenschritt der quantitativen Studie jene Indikatorvariablen zu identifizieren und zu selektie-ren, die einen höheren Operationalisierungsgrad versprechen. Mithin als ope-rative Messvariable näher an der Realität sind, um somit Indikatorvariablen zu identifizieren, die ein höheres formatives Gewicht auf theoretische Kon-strukte ausüben.

Die Expertenvalidierung der Schätzergebnisse des Strukturgleichungsmo-dells, also die Validierung der Pfadkoeffizienten der exogenen zu endoge-nen Variablen des Strukturgleichungsmodells der Hauptuntersuchung ist aus subjektiver Sicht des Autors bei der Wirkung der CPI auf das diskursive und narrative Projektwissen nachvollziehbar. Das Validierungsergebnis ent-zieht sich jedoch aufgrund seines qualitativen Charakters einer Reliabilitäts- und Validitätsbeurteilung, sodass eine abgrenzende Qualität der Validitäts-messung nicht vorgenommen werden kann.

Somit hat die Validierung in der beschriebenen Form und Durchführung das Potenzial, exploratorische Hinweise zu liefern, die in einem quantitativen Forschungsansatz verwendet werden können. Die empirische Erklärungs- und Beweiskraft wird jedoch, aufgrund nicht möglicher statistischer Effekte, im Vergleich zum quantitativen Forschungsansatz, nicht erreicht.

7. Grenzen der empirischen Untersuchung und Ausgangspunkt für weitere Forschung

- 313 -

7 Grenzen der empirischen Untersuchung und Ausgangspunkt für weitere Forschung

In diese Arbeit konnten aufgrund der teilweise notwendigen Beschränkun-gen nicht alle Aspekte der Erfolgsfaktoren für die Nutzung des Projektwis-sens und die steigernde Wirkung auf die Wettbewerbsfähigkeit von Techno-logie- und Dienstleistungsunternehmen umfassend aufgezeigt werden. Daher eröffnen sich zu diesem Thema weitere nützliche Forschungsansät-ze, die in verschiedene Richtungen weisen.

Zunächst stellt sich dabei die Frage, wie sich die in dieser Arbeit abgeleite-ten Dimensionen des Projektmanagementansatzes und der Customer Pro-jekt Integration über die Zeit hinweg verhalten. Und vor allem ist der Frage nach der Dynamik nachzugehen, inwieweit und in welcher Form sich die Parameter verändern.

Die vorliegende Arbeit konnte nur eine empirische Momentaufnahme liefern, die aufgrund der realen Gegebenheiten in dem Forschungsfeld des Techno-logie- und Dienstleistungsunternehmens statisch sein musste. Das Gleiche gilt für die Ableitung des diskursiven und narrativen Projektwissens. Sämtli-che abgeleitete Dimensionen sind über die Zeit einer Dynamik unterworfen, da sich Rahmenbedingungen, das Wissen und operative Handlungsfolgen durch Lernprozesse verändern. Daher ist zu empfehlen, die dynamische Veränderung der Dimensionen über die Zeit zu erforschen, was ansatzwei-se mit der Validierung dieser Arbeit, vgl. Kapitel 6 dieser Arbeit, vorgezeich-net ist.

Die Betonung der Zielsetzung dieser Arbeit lag auf der Nutzung des Pro-jektwissens. Das impliziert, dass Projektwissen schon vorhanden war und nach Faktoren gesucht werden sollte, die die Nutzung des Projektwissens befördern. Es könnte hier für die weitere Forschung fruchtbar sein, die Wis-sensentstehung bzw. die Wissensgenerierung näher zu untersuchen, da Wissen erst wettbewerbsvorteilsbildend genutzt werden kann, wenn dieses zuvor generiert wurde. Es ist nachvollziehbar, dass Unternehmen, die in der Lage sind, den Wissensgenerierungsprozess zu managen, auch in der Lage sind, Effektivitäts- und Effizienzpotenziale zu erzeugen, die in weiterer Folge zur Gewinnung von Wettbewerbsvorteilen führen.

In der vorliegenden Untersuchung wurde schwerpunktmäßig der Typus „Vertriebsprojekt“ als einmalige Markttransaktion analysiert. Die For-schungsansätze könnten auch auf die Regelorganisation und das Accountmanagement ausgerichtet werden. Hier wären Fragen nach den

7. Grenzen der empirischen Untersuchung und Ausgangspunkt für weitere Forschung

- 314 -

Faktoren des Geschäftsbeziehungsmanagements, welche die Generierung und Nutzung von Wissen eines Unternehmens beeinflussen, denkbar. Ebenso von Interesse scheint der Teilaspekt, Anwendung des Wissens zur Verbesserung der Wettbewerbsposition von Unternehmen in ihrem jeweili-gen Markt für weitere Forschungsansätze zu sein.

Aus Sicht der Empirie wird stets die Frage nach der Repräsentativität der Untersuchungsergebnisse gestellt. Auch für die vorliegende Arbeit gilt, dass sich Einschränkungen bezüglich der Gültigkeit von Ergebnissen für die All-gemeinheit ergeben haben. Diese sind dezidiert herausgestellt und disku-tiert worden. Es wurde hervorgehoben, dass das Forschungsfeld in einem in Europa marktführenden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen der TK- und IT-Branche lag. Und es wurde gezielt eine Abgrenzung in Richtung projektorientierte Markttransaktion vorgenommen und auf die Vertriebspro-jektteams als Erhebungsgesamtheit fokussiert. Weitere Forschungsvorha-ben könnten, um eine größere Generalisierbarkeit der Ergebnisse zu errei-chen, andere Branchen in das Untersuchungsfeld einbeziehen. Zudem ist zu empfehlen, kleinere und mittlere Unternehmen in den Untersuchungsfo-kus zu nehmen, was die Generalisierbarkeitslegitimation ebenfalls erhöhen würde.

Hinsichtlich der datenschutzrechtlichen Beschränkungen in Bezug auf die Datenerhebung muss festgehalten werden, dass keine differenzierten Be-trachtungen und Analysen nach den vertretenden Projektrollen im Ver-triebsprojekt möglich war. Auch konnten keine differenzierten Auswertungen nach dem angebotenen Serviceportfolio und der spezifischen Branche des Kunden erstellt werden. Folgeuntersuchungen könnten durch unterneh-mensübergreifende Befragungen und damit einhergehende Erhöhung des Stichprobenumfangs, branchenspezifische und unternehmensbezogene sowie funktionsbezogene Differenzen hinsichtlich der Einflussfaktoren, die die Generierung und Nutzung von Wissen befördern, hervorbringen.

Schließlich erscheint es wünschenswert, dass der Projektmanagementan-satz und insbesondere das diskursive und narrative Projektwissen Ziele weiterer konfirmatorischer Studien werden, da es sich bei den Einflussdi-mensionen um neu konzeptionalisierte und operationalisierte Konstrukte handelt. Dadurch könnte die Basis der Konzeption und Operationalisierung der Konstrukte und Messmodelle verbreitert und die Voraussetzung für Me-tastudien gelegt werden.

8. Resümee und Ausblick

- 315 -

8 Resümee und Ausblick

8.1 Beitrag zur Erweiterung des wissenschaftlichen Erkenntnisraums

Die vorliegende Arbeit verfolgte im Wesentlichen zwei essenzielle Ziele: Zum einen galt es die Erfolgsfaktoren, die für die Nutzung von Wissen, wel-ches in Projekten generiert wird, zu bestimmen und deren Wirkung auf das Projektwissen zu analysieren. Zum anderen zu evaluieren, ob das soge-nannte Projektwissen die Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen steigern kann. Ausgangspunkt der Untersu-chung war die Feststellung, dass der Projektmanagementansatz mit einer systemisch-konstruktivistischen Ausrichtung und die Fähigkeit von Unter-nehmen, den Kunden in die Projektprozesse zu integrieren, als bestimmen-de Einflussfaktoren für die Nutzung des Projektwissens und die Wirkung des Wissens auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen bis dato we-der Gegenstand eines vertieften wissenschaftlichen Diskurses noch einer empirischen Untersuchung wurde.

Damit einhergehend wurde festgestellt, dass keine Konzeptionalisierung und Operationalisierung existiert, welche die Fähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen beschreibt, in der auf Luhmann beruhen-den systemisch-sozial geleitete Projektmanagementmethoden anzuwenden und den Kunden, vor dem Hintergrund dieses Projektkontexts, in das Pro-jekt zu integrieren.

Bei der Aufarbeitung bestehender theoretischer und empirischer Ansätze bezüglich des Wissens konnte aufgezeigt werden, dass bis dato nicht nur die theoretische Basis in Bezug auf Projektwissen in der Wissenschaft al-lenfalls rudimentär vorhanden ist und das Wesen des Wissens kontrovers diskutiert wird. Darüber hinaus konnte festgestellt werden, dass auch keine nennenswerten konzeptionellen bzw. operativen Ansätze des Projektwis-sens vorhanden waren, die die Definition eines empirischen Erkenntnis-raums erlauben würden.

Des Weiteren konnten unter Einbeziehung und Analyse bestehender Kon-zepte im Marketing bezüglich der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen keine konzeptionellen und empirischen Befunde erkennbar werden, die den in der vorliegenden Arbeit fokussierten Rahmen der Wettbewerbsfähigkeit in Vertriebsprojekten von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen re-flektieren.


- 316 -

Ausgehend davon wurde der Projektmanagementansatz (PMA) einer theo-retischen Fundierung und Operationalisierung auf der Grundlage der Theo-rie der „Sozialen Systeme“ von Niklas Luhmann und unter Einbeziehung konstruktivistischer Diskurse unterzogen. Eingedenk der theoretischen und empirischen Befunde des Marketings sind des Weiteren die Kundenintegrati-on entsprechend der Zielsetzung dieser Arbeit auf den Projektkontext, das „Soziale System Projekt“ übertragen und als Kundenprojektintegration (CPI) konzeptionalisiert und operationalisiert worden.

Auf der Grundlage der theoretischen und empirischen Erkenntnisse bezüg-lich des Forschungsgegenstandes konnte – aufbauend auf der sprachphilo-sophischen Ableitung des Kerns des Wissens von Daniel Geiger – erstmals eine Konzeptionierung und Operationalisierung des diskursiven Projektwis-sens (DPW) und des narrativen Projektwissens (NPW) durchgeführt wer-den. Dabei wurde deutlich, dass die Grundlage des Wissens, also Sprache und Kommunikation gleichzeitig Kern der Luhmann‘schen Theorie sozialer Systeme darstellt. Damit wurde die Hypothese untermauert, dass der sys-temisch-konstruktivistische Projektmanagementansatz Einfluss auf die Ge-nerierung und Nutzung des diskursiven und Nnarrativen Projektwissens nehmen kann.

Unter Einbeziehung von theoretischen und empirischen Arbeiten des Mar-ketings wurde das Konstrukt Wettbewerbsfähigkeit (WBF) von Unterneh-men umgedeutet und im Rahmen der Zielsetzung dieser Arbeit auf den Ver-triebsprojektkontext konzeptionell und operativ übertragen.

Auf der Basis der theoretischen Fundierung der Konstrukte PMA, CPI, DPW, NPW und WBF konnten diese in ein umfassendes Forschungsmodell mit unterschiedlichen Bestimmungsgrößen eingeordnet werden, die die hy-pothetischen Wirkungen des PMA und CPI auf das DPW und NPW und wei-terhin auf die WBF zu analysieren erlaubten.

Als Prüfmethodik wurde der PLS-Ansatz ausgewählt. Durch die empirische Überprüfung des Forschungsmodells konnte bestätigt werden, dass ein so-zialsystemisch nach Luhmann ausgeprägter Projektmanagementansatz existiert und mit seinen bestimmenden Indikatoren das DPW und das NPW positiv beeinflusst.

Weiterhin wurde durch die Analyse festgestellt, dass DPW und NPW als einwirkende Faktoren auf die WBF existieren und dass die unterschiedli-chen Determinanten starken Einfluss auf die WBF nehmen und in Summe zu 98 % erklären.


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Auch wird das DPW deutlich von den Determinanten des PMA und weniger durch die CPI zu fast 35 % und das NPW vom PMA und weniger von der CPI zu rund 39 % erklärt. Hierbei erweisen sich insbesondere die Bestim-mungsgrößen Terminplanung im Projektteam, Projektrollen und Projekt-steuerung als geplante und gesteuerte Projektkommunikationssituationen als treibende Erfolgsfaktoren des PMA 1 und für die Nutzung des Projekt-wissens. Die Analyse des PMA 2 ließen die bestimmenden Determinanten Reduktion Komplexität, Soziale Projektumwelten, Sachlicher Projektkon-text_Strategie und Sachlicher Projektkontext_Andere Projekte als treibende Erfolgsfaktoren der Formierung von PMA 2 und Einfluss auf die Generie-rung und Nutzung des NPW hervortreten.

Es hat sich weiterhin gezeigt, dass die im Strukturmodell analysierten Wir-kungen des DPW und des NPW auf die Dimensionen der WBF durchaus bedeutend sind. Zudem konnte empirisch nachgewiesen werden, dass posi-tive Wirkungen auf die Dimensionen der WBF ausgeübt werden.

Die Überprüfung des aufgestellten Hypothesensystems erbrachte überwie-gend unterstützende empirische Befunde für das vorliegende Forschungs-modell und zeigt, dass die in dieser Arbeit abgeleiteten Zusammenhänge überwiegend zutreffend und für Vertriebsprojekte in Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, von der metawissenschaftlichen Argumentati-onsebene aus gesehen, verallgemeinerbar und damit übertragbar sind.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Antworten auf die zentra-len Fragen dieser Forschungsarbeit nach den Erfolgsfaktoren, die die Nut-zung des Projektwissens befördern und in weiterer Folge die Wettbewerbs-fähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen zu steigern in der Lage sind, durch die vorliegende Untersuchung anschaulich herausge-arbeitet und empirisch belegt werden konnten.545 Des Weiteren ist unter Einbeziehung der systemisch-konstruktivistischen Theoriegrundlagen des Projektmanagementansatzes nach Luhmann sowie der sprachphilosophi-schen Ansatzpunkte des Projektwissens nach Geiger und der vorliegenden Konzeptualisierung und Operationalisierung dieser Arbeit eine neue Ebene des erweiterten wissenschaftlichen Erkennisraums erschlossen worden.

Darüber hinaus konnte die Relevanz des PMA aufgrund der umfassenden positiven Wirkung auf die abhängigen Erfolgsgrößen bestätigt und für das Management von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen bedeuten-de operativ steuerbare Erfolgsfaktoren der Nutzung von Projektwissen nachgewiesen werden, die sich wettbewerbsfähigkeitssteigernd auswirken. 545 Vgl. Kapitel 5 dieser Arbeit.


- 318 -

Die Ergebnisse dieser Studie liefern darüber hinaus potenziell werthaltige Ansatzmöglichkeiten für weitere Forschungen im Bereich Projektmanage-ment, Marketing und Management sowie auch für die Unternehmenspraxis. Die theoretischen wie praktischen Implikationen sollen dementsprechend im Folgenden detaillierter ausgeführt werden.

8.2 Theoretische und praktische Implikationen

Die Kenngrößen PMA 1 – Kommunikation und PMA 2 – Kontext & Umwelt wurden als führende Einflussdimensionen der Nutzung von Projektwissen erkannt. Es wurde die Relevanz der Sprache und Kommunikation und die Ausrichtung des Projektmanagementansatzes hin zu einer sozial-systemischen Basis für die Nutzung des Projektwissens nachgewiesen. Da-bei sollten Technologie- und Dienstleistungsunternehmen die Termin- und Ablaufplanung in Projekten zusammen mit dem Projektteam in einer Prä-senzveranstaltung durchführen und diese als strukturierte und geplante Kommunikationssituation begreifen, die die Generierung und Nutzung von Projektwissen ermöglicht.

Ähnliches kann für die Kommunikation bezüglich Projektrollen empfohlen werden. Hier kann man TDU empfehlen, innerhalb von Projekten eine Defi-nition und Beschreibung von Rollen im Projekt zu erstellen (z. B. Projektlei-terrolle, Projektauftraggeberrolle, Expertenrolle, Projektmitarbeiterrolle, Pro-jekt Management Office-Rolle etc.) und Projektmanager trainieren, damit die Rollenverteilung beim Start des Projekts mit den entsprechenden Projekt-teammitgliedern in einer Kommunikation der relationalen Rollenverteilung abzustimmen und zu vereinbaren. Die Kommunikation über die relationale Rollenverteilung im Projekt ist somit auch ein starker Erfolgsfaktor für die Generierung und Nutzung von Projektwissen.

Weiterhin kommt dem Projektcontrolling auch besondere Bedeutung als Er-folgsfaktor für die Nutzung von Projektwissen zu. TDU kann empfohlen werden, die Projektcontrolling-Zyklen als Präsenzveranstaltung mit dem Projektteam durchzuführen. Der Projektcontrolling-Workshop erfüllt auch den Status einer geplanten und strukturierten Kommunikationssituation. In-dem die Projektteammitglieder sich über den sachlichen, zeitlichen und so-zialen Status austauschen und diesen durch Kommunikation einem kriti-schen Reflexionsprozess unterziehen, wird die Generierung und Nutzung von Projektwissen befördert.

Ausgehend von der Einflussdimension PMA 2 – Kontext & Umwelt kann Technologie- und Dienstleistungsunternehmen empfohlen werden, in Pro-


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jekten Projektmanagementmethoden zu trainieren, die die sachliche, zeitli-che und soziale Komplexität von Projekten reduzieren. Offensichtlich ist dieses nicht mit den konventionellen kybernetisch geprägten PM-Ansätzen zu leisten, sodass, ausgehend von den Ergebnissen dieser Untersuchung, empfohlen werden kann, Projektplanungsvorgänge wie die Projektstruktur-planung in einer Präsenzveranstaltung zusammen mit dem Projektteam durchzuführen. Denn durch die Kommunikation und Reflexion der Betrach-tungsgegenstände, hier z. B. Projektleistungen, erfolgt ein Abgleich und ei-ne Synchronisation der unterschiedlichen Wahrnehmungen der Projekt-teammitglieder bezüglich des zu betrachtenden Objekts. Da in diesem reflexiven Prozess der Herstellung der gleichen Sichten auf den Betrach-tungsgegenstand ein alternierender Kommunikationsprozess zugrunde liegt, sind darauf basierende Methoden der Komplexitätsreduzierung geeignet, die Generierung und Nutzung von Projektwissen zu befördern.

Ein weiterer bedeutsamer Erfolgsfaktor für die Nutzung des Projektwissens ist die Fähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunternehmen in Pro-jekten, die Projektgrenzen und den Projektkontext zu managen. Daher soll-ten TDU, abweichend vom konventionellen PMA, das Projekt im Sinne des systemisch-konstruktivistischen Ansatzes als soziales System verstehen, welches sich erst durch Abgrenzung und Kontext als existent ausweist.

Durch entsprechende Projektmanagementmethoden, die auf der Basis von reflexiven Kommunikationen erlauben, die sachlichen, zeitlichen und sozia-len Projektgrenzen und den sachlichen, zeitlichen und sozialen Projektkon-text zu managen, kann nach den Ergebnissen der vorliegenden For-schungsarbeit die Generierung und Nutzung von Projektwissen als Erfolgsfaktor und die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit positiv unter-stützt werden.

9. Finitum

- 320 -

9 Finitum

Die Hypothesen der vorliegenden Arbeit sind weitgehend empirisch bestätigt worden. Ein Teil der hypothetischen Einschätzungen des Autors wurden je-doch nicht getroffen, konnten aber zum Teil durch die qualitative Validierung nachvollzogen werden.

Um Professor Dr. Wolfgang Schäche (Berlin) frei zu zitieren: „… das Ergeb-nis einer Forschungsarbeit bildet stets den Schluss der Arbeit und steht nicht an deren Beginn“.

Im Verlauf der Erstellung dieser wissenschaftlichen Arbeit sind weitere For-schungsfragen zutage getreten, die es wert gewesen wären sie zu untersu-chen. Viele Fragestellungen traten im Laufe der Arbeit neu ans Licht und machten bzw. machen weitere Überlegungen und Nachforschungen notwen-dig. Einige dieser Fragen mussten, gemessen an der Definition des Untersu-chungsrahmens, gänzlich unbeantwortet bleiben. Sie bilden das Potenzial für weitere Forschungsvorhaben. Jedoch ist mit dieser Arbeit ein umfassender Blick auf das Wesen des Projektwissens und auf das Wesen und die Bedeu-tung des sozialen Systems und der Theorie der sozialen Systeme im prakti-schen Projektkontext gelungen. Es konnte ein Modell entwickelt werden, welches empirisch die in dieser Arbeit gestellten Hauptfragen beantwortet hat. Es wurden die aktuellen Grundlagen über den Kern und die Natur des Wissens herausgearbeitet, um operationale Ansatzpunkte für Handlungs-empfehlungen an Technologie- und Dienstleistungsunternehmen definieren zu können.

Die Formulierung eines Projektmanagementansatzes auf der Grundlage der Luhmann‘schen Theorie sozialer Systeme hat im Ergebnis gezeigt, dass da-raus nicht nur die Erfolgsfaktoren für die Nutzung des Wissens resultieren, sondern dem Projektmanagementansatz in seinem Theorieverständnis eine neue Teilbasis liefert und mit den Ergebnissen ein neuer wissensbasierter Projektmanagementansatz definiert werden konnte. Darüber hinaus wurde deutlich, dass das Verständnis bezogen auf die Disziplin des Projektmana-gements um Bestandteile des Wissensgenerierungsmanagements und Wis-sensmanagements erweitert werden muss und dem Projektmanagement somit ein weiteres bedeutendes Kompetenz- und Verantwortungsfeld zu-kommt.

Einer der wichtigsten und existenziellen Aufgaben von Unternehmen ist es, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und durch deren Steigerung die Wett-bewerbsposition in ihren jeweiligen Märkten zu verbessern. Durch die Operationalisierung des Wissens und die empirische Bestätigung der Exis-tenz und Bedeutung des diskursiven und narrativen Projektwissens konnten

9. Finitum

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Ansatzpunkte für Handlungen in der Unternehmenspraxis formuliert werden, die genau diese Aufgabe von Unternehmen unterstützen. Sie werden so in die Lage versetzt, nicht nur ihre Wettbewerbsposition zu verteidigen, sondern diese durch die spezifische Nutzung des Projektwissens ihrer Mitarbeiter zu verbessern. Die vorliegende Forschungsarbeit hat so gezeigt, dass sich da-durch die Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsunter-nehmen steigern lässt.

Die vorliegende Arbeit hat im Ergebnis die Erfolgsfaktoren und die Voraus-setzungen der Nutzung von Projektwissen und die Wirkung auf wettbe-werbskräftiges unternehmerisches Handeln im Technologie- und Dienstleis-tungsmarkt aufgezeigt. Daraus lassen sich Grundmuster für Handlungskonzeptionen ableiten, die als wissensbasiertes Projektmanage-ment begriffen werden sollten.

Quod erat demonstrandum.546

546 Euklid (3. Jahrhundert v. Chr.), Elemente 3. Buch, 4. Kapitel, Theorema XIII); (Quelle: Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/Quod_erat_demonstrandum, Zugriff 28.11.2016).

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A Anhang

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Anhang A.1 – Online-Fragebogen Hauptuntersuchung

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Importance (TDU)



ProjektevaluationProjektname: n.n.

Willkommen zur Umfrage!

Hier soll zunächst die Wichtigkeit des Bewertungsfeldes (z. B. Lösung) mit 1 = völlig unwichtig bis 6 = extrem wichtig, bezogen auf das abgeschlossene Projekt des TDU (Technologie- und Dienstleistungsunternehmen) eingeschätzt werden. Ist keine Wertung zutreffend oder möglich, bitte k. A. = keine Angabe ankreuzen.

Als Zweites soll hier eine Selbstbewertung des TDU (TDU = Technologie- und Dienstleistungsunternehmen) des selben Bewertungsfeldes (z. B. Lösung mit 1 = sehr schwach bis 6 = sehr stark, bezogen auf das abgeschlossenen Projekt abgegeben werden. Ist keine Wertung zutreffend oder möglich, bitte k. A. = keine Antwort ankreuzen.

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$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie die Wirkung der Aussendarstellung von TDU in diesem Projekt insgesamt?

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Pressemeldungen und Präsentation im Markt von und über TDU $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Meinungen der Analysten $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Erfahrungen und Referenzen $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Standortbesuche / Referenzbesuche $ $ $ $ $ $ $

ProjektvaluationProjektname

Wichtigkeit



Außendarstellung von TDU

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$ $ $ $ $ $ $ Wie beurteilen Sie generell das Projektteam von TDU in diesem Projekt? $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Fachliche Kompetenz des Projektteams $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Entscheidungskompetenz (Empowerment, Verhandlungs- und Entscheidungsmandat) des Projektteams

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Vertrauen innerhalb des Projektteams $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Kontinuität der Projektteammitglieder $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Flexibilität des Projektteams $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Frühe Einbindung der Schlüsselfunktionen (z. B. Realisierungsprojektleiter, Service Manager, Finanzmanager etc.)

$ $ $ $ $ $ $


Projektteam

Wichtigkeit



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$ $ $ $ $ $ $ Wie beurteilen Sie die angebotene Lösung von TDU in diesem Projekt insgesamt? $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Innovationsgrad: Die angebotene Lösung von TDU hatte einen hohen Innovationsgrad. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Flexibilität: Die angebotene Lösung von TDU war flexibel. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Zusammenarbeitsmodell: Die angebotene Lösung von TDU beinhaltete ein passendes Zusammenarbeitsmodell.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Zieleübereinstimmung: Die Lösung von TDU stimmte mit der Zielsetzung des Kunden überein.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Wettbewerbsvorteil Kunde: Die Lösung von TDU verschaffte dem Kunden einen Wettbewerbsvorteil.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Fairness: Die Lösung von TDU beinhaltete ein im Sinne Win/Win gestaltetes Service-Level-Vereinbarungsmodell (SLV-Modell).

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Erfahrung: Die Lösung von TDU basiert auf einem erprobten Future Mode of Operation (FMO) aus anderen Projekten.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Unterauftragnehmer/Lieferanten- und Partnerstrategie von TDU: Die Lösung von TDU beinhaltete eine mit den Kundenanforderungen übereinstimmende Unterauftragnehmer/Lieferanten- und Partnerstrategie.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Standortkonzept: Die Lösung von TDU beinhaltete ein Standortkonzept (Niederlassungen, Tochtergesellschaften, Point of Service, Point of Presence) welches mit den Kundenstandorten/Anforderungen in diesem Projekt übereinstimmte.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Realisierungs- und Weiterentwicklungsprojektkonzept: Die Beschreibung des Realisierungs- und des Weiterentwicklungsprojektkonzepts von TDU in diesem Projekt war überzeugend.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Alleinstellungsmerkmal im Projekt: Die angebotene Lösung von TDU war ein Alleinstellungsmerkmal von TDU.

$ $ $ $ $ $ $


Lösung

WichtigkeitLeistungsgrad/

Umsetzungsgrad/ Übereinstimmungsgrad (TDU)

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$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie die Vorgehensweise von TDU bei der geplanten Übernahme von Personal in diesem Projekt generell?

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Gesamter Prozess der Personalübernahme. $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Qualifikation und Integration der Mitarbeiter nach

der Personalübernahme. $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Kommunikationskonzept zur

Personalübenahme. $ $ $ $ $ $ $


Personalübergang



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$ $ $ $ $ $ $ Wie beurteilen Sie generell die Qualität des TDU-Angebotes insgesamt? $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Formelle Dinge wie z. B. Schriftart, Schreibstil, Optik, Haptik etc. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Verständlichkeit $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Vollständigkeit $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Management Zusammenfassung $ $ $ $ $ $ $


Angebotsqualität



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$ $ $ $ $ $ $ Wie beurteilen Sie generell den Preis der Lösung von TDU in diesem Projekt? $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Adequater Marktpreis $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Transparenter Marktpreis $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Kosteneinsparungen für den Kunden $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ Projekt-Kundenspezifisches Preismodell $ $ $ $ $ $ $


Preis



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$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie generell die kulturelle Übereinstimmung TDU/Kunde in diesem Projekt?

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Historie: Die historische Unternehmensentwicklung ist ähnlich. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Sprache: Die Unternehmenssprache (z. B. Deutsch, Englisch) ist gleich. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Organisationstyp: Der Organisationstyp, z. B. AG, GmbH, Familienunternehmen, ist gleich. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Verhaltenskodex: Es ist ein vergleichbarer Verhaltenscodex vorhanden und im Unternehmensleitbild verankert.

$ $ $ $ $ $ $


Unternehmenskulturelle Übereinstimmung



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$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie generell die in diesem Projekt vorgestellten Innovationen von TDU?

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$ $ $ $ $ $ $Implementierung von Innovationen: Die Vorgehensweise von TDU, Innovationen zu fördern und zu implementieren, erhöhte in diesem Projekt die Erfolgswahrscheinlichkeit.

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Innovation



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$ $ $ $ $ $ $Lernen vom Kunden: Das Projekt wurde vom TDU so organisiert, dass Lernen vom Kunden möglich wurde.

$ $ $ $ $ $ $

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Best Practices: In der Initiierungsphase des Projektes standen nützliche und aufschlussreiche best practices und Informationssammlungen aus anderen Projekten zur Verfügung, die abgerufen werden konnten.

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Lernen im Projekt: Es standen Ansprechpartner aus der Organisation zur Verfügung, die bei kniffligen Fragestellungen als Ansprechpartner dienten und Handlungsalternativen aus anderen erfolgreich abgeschlossenen Projekten aufzeigten.

$ $ $ $ $ $ $

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Verfügbarkeit/Zeit für best practices im Projekt: Bei der Initiierung des Projekts blieb genug Zeit, um in Wissensdatenbanken nach anderen abgeschlossenen Projekten zu suchen und das dort gespeicherte Wissen zu nutzen.

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Persönliche Informationsbasis für die Arbeit im Projekt: Projektaufgaben/Arbeitspakete, z. B. Erstellung von Lösungen, Konzepten, Projektpläne etc., konnten auf der Grundlage von persönlichen Gesprächen mit dem Kunden und/oder Kollegen erledigt werden.

$ $ $ $ $ $ $

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Projektextern moderierte Diskussion der Lösungsansätze: Eine Diskussion im Projektteam über Lösungsansätze aus verschiedenen abgeschlossenen Projekten von TDU wurden in diesem Projekt von einem projektexternen Kollegen moderiert. Das Projektteam hat kritisch-konstruktiv diskutiert sowie eine Ziellösung im Konsens erreicht.

$ $ $ $ $ $ $


Organisationales Lernen & Projektwissen



Lernen & Projektwissen: Die folgenden zu bewertenden Aussagen beziehen sich auf die Einflussfaktoren, die für das Lernen aus anderen Projekten verantwortlich sind und auf diese Weise den Erfolg oder Misserfolg des aktuellen Projekts beeinflussen.

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Lessons Learned: Im Projektverlauf wurden ein oder mehrere moderierte Lessons-Learned-Workshops mit allen Projektteammitgliedern durchgeführt und Projekterlebnisse aus verschiedenen Perspektiven der Projektteammitglieder (Technik, Betrieb/Service, Personal, Finanzen, Projektleitung etc.) berichtet und daraus gezogene Erkenntnisse gemeinsam im Team kritisch-konstruktiv bewertet.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Erfahrungen aus anderen Projekten: Es ist ein etabliertes Verfahren bei TDU, dass in der Startphase des Projektes Mitarbeiter aus einem anderen, ähnlichen Projekt eingeladen werden, um von ihren Erlebnissen und Erfahrungen aus dem Projekt und Projektverlauf zu berichten und mit dem Projektteam kritisch-kontruktiv zu diskutieren.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Vertriebsstory des Projektes: In der Startphase des Projektes wurde die Vertriebsstory durch den Accountmanager im Projektbeauftragungs- und Bewertungsworkshop und im Projekt Kick-Off dem Projektteam vorgetragen und darüber kritisch-konstruktiv entlang des Vertriebsstrategieprozesses diskutiert.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Kundenerfahrungen aus anderen ähnlichen Projekten: In der Startphase des Projektes (z. B. Kick-off) wurden Kunden aus anderen, ähnlichen abgeschlossenen Projekten eingeladen, ihre Projekterlebnisse mit TDU, dem TDU-Projektteam zu berichten und zu diskutieren.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Benchmarking: In dem Projekt hat TDU für die Lösungsgestaltung Vergleichswerte des Marktes herangezogen und im Projektkernteam diskutiert.

$ $ $ $ $ $ $

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Risikomanagement: In dem Projekt hat TDU eine Risikoanalyse durchgeführt und Maßnahmen der Krisenvorsorge und Krisenvermeidung im Projektkernteam diskutiert und geplant.

$ $ $ $ $ $ $

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Support des Projektteams: In der Diskussion über z. B. beste Lösung, Projektstart, Vorgehensweise etc. für das Projekt wurde das Projektteam von projektexternen Kollegen moderierend unterstützt, die ggf. festgefahrene Diskussionen moderativ auflösten und Projektkollegen motivierten, ihre eigenen Sichtweisen und Ansätze zu kommunizieren.

$ $ $ $ $ $ $


Organisationales Lernen & Projektwissen Lernen & Projektwissen: Die folgenden zu bewertenden Aussagen beziehen sich auf die Einflussfaktoren, die für das Lernen aus anderen Projekten verantwortlich sind und auf diese Weise den Erfolg oder Misserfolg des aktuellen Projekts beeinflussen.



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$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie generell die Zusammenarbeit und die Interaktion mit dem Kunden auf allen Ebenen in diesem Projekt?

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$ $ $ $ $ $ $Kommunikation Kunde – TDU: Die Kommunikation zwischen TDU-Account Management und dem Kunden hat funktioniert.

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$ $ $ $ $ $ $Eskalationsprozess: Es gab einen definierten Eskalationsprozess, der in diesem Projekt seine Funktion erfüllte.

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$ $ $ $ $ $ $Verhandlungsprozess: Es gab einen strukturierten Verhandlungsprozess, der seine Funktion im Projekt erfüllte.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Beziehung zu Entscheidungsträgern (Stakeholder): Die Beziehungen zu Entscheidungsträgern (Stakeholder) wurden regelmäßig im Projektkernteam analysiert.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Qualität der Kundeninformationen: Die Informationen, die das Projektteam vom Kunden bekommen hat, hatte Qualität.

$ $ $ $ $ $ $

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Einbeziehung des Kunden in das Projekt: TDU sorgte in diesem Projekt für die Möglichkeit, den Kunden mit in die Lösung bzw. Erstellung der Lösung einzubeziehen (z. B. Vertriebsphase, Unternehmensprüfungsphase, Realisierungs- und Weiterentwicklungsphase, Zielbetriebsphase etc.).

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Unterstützung seitens des Top Managements: Das Projektteam von TDU wurde vonseiten des Top Managements von TDU in diesem Projekt unterstützt, indem u. a. auch Schnittstellen zum Top Management des Kunden geschaffen wurden.

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ProjektevaluierungProjektname

Interaktion TDU / Kunde



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$ $ $ $ $ $ $Stimmung im Projektteam: Wie beurteilen Sie generell die Teamarbeit von TDU in diesem Projekt?

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Projektteam interne Kommunikation: Die Kommunikation innerhalb des Projektteams war offen und vertrauensvoll.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Projektteam externe Kommunikation: Die Kommunikation mit den Ansprechpartnern des Kundenteams war offen und vertrauensvoll.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Projekt-Zielerreichung: Erreichte wichtige Meilensteine wurden als Projektteamleistung gewürdigt.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $ Projektleitung: Projektleitung war für jedes Teammitglied jederzeit erreichbar. $ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Persönliches Feedback im Projekt: Während/ am Ende des Projektes habe ich ehrliches, faires und konstruktives Feedback erhalten.

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Soziale Projektumwelten und Teamwork



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$ $ $ $ $ $ $Wie beurteilen Sie insgesamt die Projektmanagementkompetenz von TDU in diesem Projekt?

$ $ $ $ $ $ $

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Steuerung des Projektes: Die Steuerung des Projekts erfolgte regelmäßig in Kernteammeetings nach Qualität/Leistung, Zeit und Budget. Bei Abweichungen wurden Gegenmaßnahmen geplant, im Kernteam abgestimmt und durchgeführt.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Projektstart, Projektende: Wie schätzen Sie die Beteiligung (Anwesenheit, Engagement) aller Projektteammitglieder an zentralen Projektveranstaltungen wie Kickoff-Meeting bzw. beim Projektende und Lessons-Learned-Workshops ein?

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Regelmäßige Projektkommunikation: Wie schätzen Sie die Ausprägung der Projektkommunikation ein, in der der Stand des Projektes mit dem Projektteam in z. B. Statusbesprechungen, Abstimmungsmeetings etc. regelmäßig diskutiert wurde.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Zeitplanung: Die Termin- und Ablaufplanung wurde im Projektteam geplant, abgestimmt und vereinbart.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Vertriebsstrategievorgehensweise: Während der Projektstartphase des Projektes wurden die Elemente der Vertriebsprojektstrategievorgehensweise wie z. B. Stakeholderanalyse, Projektumweltanalyse, auslösendes Vertriebsereignis, Erfolgsfaktoren, Schlüsselbotschaften, TDU-Strategie gemeinsam im Projektkernteam geplant, abgestimmt und vereinbart.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Projektrollenverständnis: Projektrollen (z. B. Deal Manager, Bid Manager, Project Management Office, Experte) wurden mit dem Projektkernteam im Kick-off-Meeting besprochen und die Rollenverteilung vom Projektteam akzeptiert.

$ $ $ $ $ $ $

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Vorvertriebsprojektphase: Während des Projektes wurde die Vorgeschichte, die "Geburtsgeschichte" des Projektes im Projektteam erzählt, kommuniziert und diskutiert.

$ $ $ $ $ $ $


Projektmanagementansatz/ProjektmanagementsystemDie folgenden Fragen bzw. zu bewertenden Aussagen beziehen sich auf den Projektmanagementansatz und die damit zusammenhängenden Einflussfaktoren, die den Erfolg oder Misserfolg des aktuellen Projekts beeinflussen.



- 362 -

völlig

unw

icht

ig

etw

as w

icht

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eher

wic

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ziem

lich

wic

htig

sehr

wic

htig

extre

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k. A

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gut

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ne A

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ort

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

$ $ $ $ $ $ $Nachprojektphase: Die Planung notwendiger Aktivitäten nach Projektabschluss wurde angestoßen, Maßnahmen vereinbart.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Projektplanung: Während der Projektstartphase wurden andere parallel laufende Projekte in TDU bei der Projektplanung (z. B. Ressourcen-einsatz) des aktuellen Projekts berücksichtigt.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Strategie: In der Initiierungsphase des Vertriebsprojekts wurde im Projektkernteam analysiert, ob das Vertriebsprojekt/Kunde zu der TDU-Unternehmensstrategie passt bzw. diese unterstützt.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Soziales Projektumfeld-Projektstakeholder/Projektumwelten des Projektes (z. B. Stakeholder, Gruppen oder Einzelpersonen, die vom Vertriebsprojekt betroffen sind und potenziell für oder gegen das Vertriebsprojekt sein können): Es fand eine regelmäßige Analyse und Aktualisierung der Stakeholder/Projektumwelten im Projektkernteam statt.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Entscheidungen: Am Ende einer Projektteamsitzung (Kick-off-Meeting, Jour fixe, Telefonkonferenz, Projektcontrolling-Workshop, etc.) wurden Beschlüsse (Entscheidungen) über die weitere Vorgehensweise im Projekt im Team gefasst und dokumentiert.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $Sinnhaftigkeit: Mir war zu jedem Zeitpunkt im Projekt klar, warum TDU das Projekt durchführt und welchen Wert es für TDU bedeutet.

$ $ $ $ $ $ $

$ $ $ $ $ $ $

Reduzierung von Komplexität: Die eingesetzten IT-Werkzeuge, Projektmanagement-Werkzeuge, -Methoden und -Prozesse während des Projektverlaufes des Vertriebsprojekts haben maßgeblich dazu beigetragen, die Komplexität im Projekt zu beherrschen.

$ $ $ $ $ $ $


Projektmanagementansatz/ProjektmanagementsystemDie folgenden Fragen bzw. zu bewertenden Aussagen beziehen sich auf den Projektmanagementansatz und die damit zusammenhängenden Einflussfaktoren, die den Erfolg oder Misserfolg des aktuellen Projekts beeinflussen.



- 363 -

Anhang A.2 – Einladungstext Online-Umfrage

Liebe Kolleginnen und Kollegen, herzlich willkommen zur Befragung des Projektteams für das Vertriebspro-jekt „Projektname“. Unser Technologie- und Dienstleistungsunternehmen (TDU), Ralf Luchter – Projektmanagement Office, führt im Rahmen eines Forschungsprojektes eine aktuelle Studie zum Thema Erfolgsfaktor Projektwissen und die Aus-wirkungen auf die Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleis-tungsunternehmen durch. Im Rahmen dieser Studie werden die Erfolgsfak-toren, die zur Nutzung von Projektwissen führen, untersucht und wie die Auswirkungen auf die Wettbewerbsfähigkeit von TDU sind. Die Studie soll in einer neuen, regelmäßig durchzuführenden Analyse, ge-nannt Projektevaluation, münden. Es wird untersucht, welche Faktoren zum WIN oder zum LOSS eines Vertriebsprojektes führen, um im Sinne einer kontinuierlichen Verbesserung von unserem Unternehmen im Markt aus den gewonnenen Informationen Handlungskonzepte für die Zukunft ableiten zu können. Das Ausfüllen des Fragebogens wird etwa 25 Minuten in Anspruch nehmen. Damit wir eine zeitnahe Auswertung durchführen können, bitten wir Sie, den Fragebogen innerhalb von zwei Wochen online auszufüllen. Die Datenerhebung erfolgt anonym und freiwillig. Sie dient ausschließlich wissenschaftlichen Zwecken und der Verbesserung der Wettbewerbspositi-on von TDU. Ihre Antworten werden nicht personenbezogen ausgewertet. Die Einhaltung der Bestimmungen des Bundesdatenschutzgesetzes wird garantiert. Ergebnisse werden nur auf einem aggregierten Niveau veröffent-licht, das keine Rückschlüsse auf Personen zulässt. Die vorliegende Befra-gung ist mit dem Betriebsrat und dem Konzerndatenschutz abgestimmt. Wir bedanken uns im Voraus für Ihre Unterstützung. Sollten Sie Fragen oder Anregungen zu dieser Umfrage oder unserem For-schungsprojekt haben, stehen wir Ihnen gerne unter folgendem Kontakt zur Verfügung: Dipl.-Ing. Ralf Luchter (MBM) Herthastraße 12, 13189 Berlin Tel. +49 30323 030 13 E-mail: [email protected] Mit freundlichen Grüßen Senior Vice President TDU Vice President TDU

- 364 -

Anhang A.9 – Gesamtübersicht Variablennummer, Variablenname, Variablenlabel der Hauptbefragung vom 22.12.2014

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 1.0 Wie beurteilen Sie die Wirkung

der Außendarstellung von TDU in diesem Projekt insgesamt?

I_1_0_SupplieresExternalPresentation I_CompAbi_1

1.1 Pressemeldungen und Präsentation im Markt von und über TDU

I_1_1_PresentationSupplier I_CompAbi_2

1.2 Meinungen der Analysten I_1_2_AnalystOpinions I_CompAbi_3

1.3 Erfahrungen und Referenzen I_1_3_ExperiencesReferences I_CompAbi_4

1.4 Standortbesuche/Referenz-besuche

I_1_4_SiteVisiTDU I_CompAbi_5

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 2.0 Wie beurteilen Sie generell das

Projektteam von TDU in diesem Projekt?

I_2_0_ProjectTeam_general I_CompAbi_6

2.1 Fachliche Kompetenz des Projektteams

I_2_1_ProfessionalExpertise_ProjectTeam

I_CompAbi_7

2.2 Entscheidungskompetenz (Empowerment, Verhandlungs- und Entscheidungsmandat) des Projektteams

I_2_2_DecisionCapacityMandate I_PMApp_1

2.3 Verhandlungskompetenz des Projektteams

I_2_3_NegotiationCompetenceProjectTeam

I_CompAbi_8

2.4 Vertrauen innerhalb des Projektteams

I_2_4_InternalTrustProjectTeam I_PMApp_2

2.5 Kontinuität der Projektteammitglieder

I_2_5_Continuity_ProjectTeam I_CompAbi_9

2.6 Flexibilität des Projektteams I_2_6_Flexibility_ProjectTeam I_CompAbi_10

2.7 Frühe Einbindung der Schlüsselfunktionen (z. B. Transition Manager, Service Delivery Manager, Transformation Manager).

I_2_7_TimeInvolvKeyFunctions I_CompAbi_11

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 3.0 Wie beurteilen Sie die angebotene

Lösung von TDU in diesem Projekt insgesamt?

I_3_0_SuppliersSolution_general I_CompAbi_12

- 365 -

3.1 Innovationsgrad: Die angebotene Lösung von TDU hatte einen hohen Innovationsgrad.

I_3_1_GradeOfInnovation I_CompAbi_13

3.2 Flexibilität: Die angebotene Lösung von TDU war flexibel.

I_3_2_Solution_Flexibility I_CompAbi_14

3.3 Governance Model: Die angebotene Lösung von TDU beinhaltete ein passendes Governance Model.

I_3_3_GovernanceModel I_CompAbi_15

3.4 Zieleübereinstimmung: Die Lösung von TDU stimmte mit der Zielsetzung des Kunden überein.

I_3_4_TargetFiTDUolution I_CompAbi_16

3.5 Wettbewerbsvorteil Kunde: Die Lösung von TDU verschaffte dem Kunden einen Wettbewerbsvorteil.

I_3_5_CompAdvantageCustomer I_CompAbi_17

3.6 Fairness: Die Lösung von TDU beinhaltete ein im Sinne Win/Win gestaltetes Service-Level-Agreement-Modell (SLA-Modell).

I_3_6_FairSLAModel I_CompAbi_18

3.7 Erfahrung: Die Lösung von TDU basiert auf einem erprobten Future Mode of Operation (FMO) aus anderen Projekten.

I_3_7_ProvenFutureModeOfOperation

I_CompAbi_19

3.8 Unterauftragnehmer/Lieferanten-und Partnerstrategie von TDU: Die Lösung von TDU beinhaltete eine mit den Kundenanforderungen übereinstimmende Unterauftragnehmer/Lieferanten-und Partnerstrategie.

I_3_8_SubVenParTDUtrategy I_CompAbi_20

3.9 Standortkonzept: Die Lösung von TDU beinhaltete ein Standortkonzept (Niederlassungen, Tochtergesellschaften, Point of Service, Point of Presence), welches mit den Kundenstandorten/Anforderungen in diesem Projekt übereinstimmte.

I_3_9_GeographicalFit I_CompAbi_21

3.10 Transition- und Transformationskonzeption: Die Beschreibung der Transition- und Transformation Phase bzw. das Transition-/Transformation-Konzept von TDU in diesem Projekt war überzeugend.

I_3_10_TuTConcept I_CompAbi_22

3.11 Unique Selling Point (USP) im Projekt: Die angebotene Lösung von TDU war ein USP von TDU.

I_3_11_USP_SuppliersSolution I_CompAbi_23

- 366 -

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 4.0 Wie beurteilen Sie die

Vorgehensweise von TDU bei der geplanten Übernahme von Personal in diesem Projekt generell?

I_4_0_StaffTransfer_general I_CompAbi_24

4.1 Gesamter Prozess der Personalübernahme.

I_4_1_ProcessStaffTransfer I_CompAbi_25

4.2 Qualifikation und Integration der Mitarbeiter nach der Personalübernahme.

I_4_2_QualiIntegrationStaff I_CustInt_1

4.3 Kommunikationskonzept zur Personalübernahme.

I_4_3_CommConcepTDUtaffTransfer

I_PMApp_3

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 5.0 Wie beurteilen Sie generell die

Qualität des TDU-Angebotes insgesamt?

I_5_0_OverallQualityofSuppliersProposal_gen

I_CompAbi_26

5.1 Formelle Dinge wie z. B. Schriftart, Schreibstil, Optik, Haptik etc.

I_5_1_FormalAspecTDUProp I_CompAbi_27

5.2 Verständlichkeit I_5_2_ComprehensabilityProp I_CompAbi_28

5.3 Vollständigkeit I_5_3_CompletenessProp I_CompAbi_29

5.4 Management Summary I_5_4_Management Summary I_CompAbi_30

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 6.0

Wie beurteilen Sie generell den Preis der Lösung von TDU in diesem Projekt?

I_6_0_SuppliersSolutionPrice_gen I_CompAbi_31

6.1 Adäquater Marktpreis I_6_1_AdequateMarketPrice I_CompAbi_32

6.2 Transparenter Marktpreis I_6_2_TransparentMarketPrice I_CompAbi_33

6.3 Kosteneinsparungen für den Kunden (Cost Savings)

I_6_3_CosTDUavingsCustomer I_CompAbi_34

6.4 Deal-Kundenspezifisches Preismodell

I_6_4_CusTDUpecificPriceModel I_CompAbi_35

- 367 -

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel

7.0 Wie beurteilen Sie generell die kultu-relle Übereinstimmung TDU/Kunde in diesem Projekt?

I_TDU_CulturalFit_7_0 I_CompAbi_36

7.1 Historie: Die historische Unterneh-mensentwicklung ist ähnlich. I_TDU_EqualHistory_7_1 I_CompAbi_37

7.2 Sprache: Die Unternehmenssprache (z. B. Deutsch, Englisch) ist gleich. I_TDU_SimilarLanguage_7_2 I_CompAbi_38

7.3 Organisationstyp: Der Organisations-typ, z. B. AG, GmbH, Familienunter-nehmen ist gleich.

I_TDU_SimilarOrgType_7_3 I_CompAbi_39

7.4

Verhaltenskodex (Code of Conduct): Es ist ein vergleichbarer Verhaltens-codex vorhanden und im Unterneh-mensleitbild verankert.

I_TDU_CodeOfConduct_7_4 I_CompAbi_40

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 9.0 Lernen vom Kunden: Das Projekt

wurde von TDU so organisiert, dass Lernen vom Kunden möglich wurde.

I_9_0_DiskursiveProjectKnowledge_LerningFromCustomer

I_DiscPK_1

9.1 Best Practices: In der Initiierungsphase des Projektes standen nützliche und aufschlussreiche best practices und Informationssammlungen aus anderen Projekten zur Verfügung, die abgerufen werden konnten.

I_9_1_QualiFunction_EmergenceContext_BestPractices

I_NarrProjKnow_1

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 8.0 Wie beurteilen Sie generell die in

diesem Projekt vorgestellten Innovationen von TDU?

I_8_0_Innovation_Supplier I_CompAbi_41

8.1 Implementierung von Innovationen: Die Vorgehensweise von TDU, Innovationen zu fördern und zu implementieren, erhöhte in diesem Projekt die Erfolgswahrscheinlichkeit des Projektes.

I_8_1_ImplementInnovations I_CompAbi_42

- 368 -

9.2 Lernen im Projekt: Es standen Ansprechpartner aus der Organisation zur Verfügung, die bei kniffligen Fragestellungen als Ansprechpartner dienten und Handlungsalternativen aus anderen erfolgreich abgeschlossenen Projekten aufzeigten.

I_9_2_QualiFunction_NarrativeContext_ContactPerson

I_NarrProjKnow_2

9.3 Verfügbarkeit/Zeit für best practices im Projekt: Bei der Initiierung des Projekts blieb genug Zeit, um in Wissensdatenbanken (z. B. BidBox, SPOT ON etc.) nach anderen abgeschlossenen Projekten zu suchen und das dort gespeicherte Wissen zu nutzen.

I_9_3_EnablerFunction_AvailabilityTimefBestPractices

I_NarrProjKnow_3

9.4 Persönliche Informationsbasis für die Arbeit im Projekt: Projektaufgaben/Arbeitspakete z. B. Erstellung von Lösungen, Konzepten, Projektpläne etc., konnten auf der Grundlage von persönlichen Gesprächen mit dem Kunden und/oder Kollegen erledigt werden.

I_9_4_DiskursiveProjectKnowledge_PersonalInformationBase

I_DiscPK_2

9.5 Projektextern moderierte Diskussion der Lösungsansätze: Eine Diskussion im Projektteam über Lösungsansätze aus verschiedenen abgeschlossenen Projekten von TDU wurden in diesem Projekt von einem projektexternen Kollegen moderiert. Das Projektteam hat kritisch-konstruktiv diskutiert sowie eine Ziellösung im Konsens erreicht.

I_9_5_QualiFunction_EvaluationContext_ExtProjectColl

I_NarrProjKnow_4

- 369 -

9.6 Lessons Learned: Im Projektverlauf wurden ein oder mehrere moderierte Lessons-Learned-Workshops mit allen Projektteammitgliedern durchgeführt und Projekterlebnisse aus verschiedenen Perspektiven der Projektteammitglieder (Technik, Delivery, HR, Commercial, PL etc.) berichtet und daraus gezogene Erkenntnisse gemeinsam im Team kritisch-konstruktiv bewertet.

I_9_6_DiskursiveProjectKnowledge_LessonsLearnedWS

I_DiscPK_3

9.7 Erfahrungen aus anderen Projekten: Es ist ein etabliertes Verfahren bei TDU, dass in der Startphase des Projektes Mitarbeiter aus einem anderen, ähnlichen Projekt eingeladen werden, um von ihren Erlebnissen und Erfahrungen aus dem Projekt und Projektverlauf zu berichten und mit dem Projektteam kritisch-konstruktiv zu diskutieren.

I_9_7_QualiFunction_EvaluationContext_ExpOtherProjecTDU

I_NarrProjKnow_5

9.8 Salesstory des Projektes: In der Startphase des Projektes wurde die Salesstory durch den Accountmanager im Opportunity Assessment Meeting (OPA) und im Projekt Kick-off dem Projektteam vorgetragen und darüber kritisch-konstruktiv entlang des Strategic-Selling-Prozesses diskutiert.

I_9_8_QualiFunction_EvaluationContext_SalesStory

I_NarrProjKnow_6

9.9 Kundenerfahrungen aus anderen ähnlichen Projekten: In der Startphase des Projektes (z. B. Kick-off) wurden Kunden aus anderen, ähnlichen abgeschlossenen Projekten eingeladen, ihre Projekterlebnisse mit TDU, dem TDU Projektteam zu berichten und zu diskutieren.

I_9_9_QualiFunction_EvaluationContext_CustomerExperience

I_NarrProjKnow_7

9.10 Benchmarking: In dem Projekt hat TDU für die Solutiongestaltung Benchmarks herangezogen und im Projektkernteam diskutiert.

I_9_10_DiskursiveProjectKnowledge_Benchmarking

I_DiscPK_4

- 370 -

9.11 Risikomanagement: In dem Projekt hat TDU eine Risikoanalyse (RAID, CBL) durchgeführt und Maßnahmen der Krisenvorsorge und Krisenvermeidung im Projektkernteam geplant.

I_9_11_DiskursiveProjectKnowledge_RiskMgnt

I_DiscPK_5

9.12 Support des Projektteams: In der Diskussion über z. B. beste Lösung, Projektart, Vorgehensweise etc. für das Projekt wurde das Projektteam von projektexternen Kollegen moderierend unterstützt, die ggf. festgefahrene Diskussionen moderativ auflösten und Projektkollegen motivierten, ihre eigenen Sichtweisen und Ansätze zu kommunizieren.

I_9_12_ControlFunction_MetaNarrative_ModeratedPT

I_NarrProjKnow_8

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 10.0 Wie beurteilen Sie generell die

Zusammenarbeit und die Interaktion mit dem Kunden auf allen Ebenen in diesem Projekt?

I_10_0_InteractionCusTDUupplier_gen

I_CustInt_2

10.1 Kommunikation Kunde – TDU: Die Kommunikation zwischen TDU Account Management und dem Kunden hat funktioniert.

I_10_1_CommAccMCust I_CustInt_3

10.2 Eskalationsprozess: Es gab einen definierten Eskalationsprozess, der in diesem Projekt seine Funktion erfüllte.

I_10_2_EscalationProcess I_CustInt_4

10.3 Verhandlungsprozess: Es gab einen strukturierten Verhandlungsprozess, der seine Funktion im Projekt erfüllte.

I_10_3_NegotiationProcess I_CustInt_5

10.4 Beziehung zu Entscheidungsträgern (Stakeholder): Die Beziehungen zu Entscheidungsträgern (Stakeholder) wurden regelmäßig im Projektkernteam analysiert.

I_10_4_RelationshipToCustomerStakeholders

I_PMApp_4

10.5 Qualität der Kundeninformationen: Die Informationen, die das Projektteam vom Kunden bekommen hat, hatte Qualität.

I_10_5_QualiCustInf I_CustInt_6

- 371 -

10.6 Einbeziehung des Kunden in das Projekt: TDU sorgte in diesem Projekt für die Möglichkeit, den Kunden mit in die Lösung bzw. Erstellung der Lösung einzubeziehen (z. B. Bid, Due Diligence, Transition & Transformation, Future Mode Of Operation etc.).

I_10_6_CustInv I_CustInt_7

10.7 Unterstützung seitens des Top Management TDU: Das Projektteam von TDU wurde vonseiten des Top Management TDU in diesem Projekt unterstützt, indem u. a. auch Schnittstellen zum Top Management des Kunden geschaffen wurden.

I_10_7_SupportTopMgnt I_CustInt_8

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 11.0 Stimmung im Projektteam: Wie

beurteilen Sie generell die Teamarbeit von TDU in diesem Projekt?

I_11_0_SuppliersSocialProjectEnvironment_TeamWork

I_PMApp_5

11.1 Projektteam interne Kommunikation: Die Kommunikation innerhalb des Projektteams war offen und vertrauensvoll.

I_11_1_ProjectteamInternalCommunication

I_PMApp_6

11.2 Projektteam externe Kommunikation: Die Kommunikation mit den Ansprechpartnern des Kundenteams war offen und vertrauensvoll.

I_11_2_ExternalSupplierCustComm

I_CustInt_9

11.3 Projekt-Zielerreichung: Erreichte wichtige Meilensteine wurden als Projektteamleistung gewürdigt.

I_11_3_ProjectTargetAchievement I_PMApp_7

11.4 Projektleitung: Projektleitung war für jedes Teammitglied jederzeit erreichbar.

I_11_4_ProjectMangagementAccessibility

I_PMApp_8

11.5 Persönliches Feedback im Projekt: Während/am Ende des Projektes habe ich ehrliches, faires und konstruktives Feedback erhalten.

I_11_5_IndividualFeedback I_PMApp_9

- 372 -

Nr. Frage/Aussage Variablenname Variablenlabel 12.0 Wie beurteilen Sie insgesamt die

Projektmanagementkompetenz von TDU in diesem Projekt?

I_12_0_SuppliersProjectManagementApproach

I_PMApp_10

12.1 Steuerung des Projektes: Die Steuerung des Projektes erfolgte regelmäßig in Kernteammeetings nach Qualität/Leistung, Zeit und Budget. Bei Abweichungen wurden Gegenmaßnahmen geplant, im Kernteam abgestimmt und durchgeführt.

I_12_1_ProjectControlling I_PMApp_11

12.2 Projekt-Initiierung, -Closing: Wie schätzen Sie die Beteiligung (Anwesenheit, Engagement) aller Projektteammitglieder an zentralen Projektveranstaltungen wie Kick-off-Meeting bzw. beim Projekt Closing und Lessons-Learned-Workshops ein?

I_12_2_ProjecTDUtartClosing_attendance

I_PMApp_12

12.3 Regelmäßige Projektkommunikation: Wie schätzen Sie die Ausprägung der Projektkommunikation ein, in der der Stand des Projektes mit dem Projektteam in z. B. Statusmeetings, Abstimmungsmeetings etc. regelmäßig diskutiert wurde?

I_12_3_RegularProjectComm I_PMApp_13

12.4 Zeitplanung: Die Timeline wurde im Projektteam geplant, abgestimmt und committed.

I_12_4_Scheduling_ProjectTeam I_PMApp_14

12.5 Strategic Selling Approach: Während der Initiierungsphase des Projektes wurden die Elemente des Strategic Selling Workshops wie z. B. powermap, compelling event, winning themes, key messages, TDU Strategie gemeinsam im Projektkernteam geplant, abgestimmt und committed.

I_12_5_StrategicSellingApproach I_PMApp_15

12.6 Projektrollenverständnis: Projektrollen (z. B. Deal Manager, Bid Manager, Project Management Office, Experte) wurden mit dem Projektkernteam im Kick-Off-Meeting besprochen und die Rollenverteilung vom Projektteam akzeptiert.

I_12_6_ProjectRoles I_PMApp_16

- 373 -

12.7 Pre RfP-Phase: Während des Projektes wurde die Vorgeschichte, die "birth-Story" des Projektes im Projektteam kommuniziert und diskutiert.

I_12_7_TimeContext_PreProjectPhase

I_PMApp_17

12.8 Post-Projekt-Closing-Phase: Die Planung notwendiger Aktivitäten nach Projektabschluss wurde angestoßen, Maßnahmen vereinbart.

I_12_8_TimeContext_PostProjectPhase

I_PMApp_18

12.9 Projektplanung: Während der Initiierungsphase des Projektes wurden andere parallel laufende Projekte in TDU bei der Projektplanung (z. B. Ressourceneinsatz) des aktuellen Projektes berücksichtigt.

I_12_9_FacturalContext_OtherProjecTDU

I_PMApp_19

12.10 Strategie: In der Initiierungsphase des Bid-Projektes wurde im Projektkernteam analysiert, ob der Deal/Kunde zu der TDU-Strategie passt bzw. diese unterstützt.

I_12_10_FacturalContext_Strategy

I_PMApp_20

12.11 Soziales Projektumfeld-Projektstakeholder/Powermap des Projektes (z. B. Stakeholder, Gruppen oder Einzelpersonen, die vom Bid-Projekt betroffen sind und potenziell für oder gegen das Bid-Projekt sein können): Es fand eine regelmäßige Analyse und Aktualisierung der Stakeholder/Powermap im Projektkernteam statt.

I_12_11_SocialProjectEnvironment

I_PMApp_21

12.12 Entscheidungen: Am Ende eines Projektteam Meetings (Kick-off-Meeting, Jour fixe, TelCo, Controlling Workshop etc.) wurden Beschlüsse (Entscheidungen) über die weitere Vorgehensweise im Projekt im Team gefasst und dokumentiert.

I_12_12_Decisions I_PMApp_22

- 374 -

12.13 Sinnhaftigkeit: Mir war zu jedem Zeitpunkt im Projekt klar, warum TDU das Projekt durchführt und welchen Wert es für TDU bedeutet.

I_12_13_Sense I_PMApp_23

12.14 Reduzierung von Komplexität: Die eingesetzten IT, Projektmanagement-Tools, -Methoden und -Prozesse während des Projektverlaufes des Bid-Projektes haben maßgeblich dazu beigetragen, die Komplexität im Projekt zu beherrschen.

I_12_14_ReductionComplexity I_PMApp_24

- 375 -

Schriftenreihe Projektmanagement der Universität Kassel

Heft 1: Spang, Konrad (Hrsg.)

1. Kasseler Projektmanagement Symposium 2003 Projektmanagement großer Infrastrukturprojekte, Konferenzband

Heft 2: Spang, Konrad; Dayyari, Amir (Hrsg.)

2. Kasseler Projektmanagement Symposium 2005 Konzepte und Entwicklungen beim Risikomanagement komplexer Bauprojekte, Konferenzband

Heft 3: Sapper, Ralph

Kriterien und Elemente zum spezifischen Projektmanagement von Investitionsprojekten im chemischen und pharmazeutischen Anla-genbau,Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2007

Heft 4: Spang, Konrad; Özcan, Sinan (Hrsg.)

3. Kasseler Projektmanagement Symposium 2007 Partnerschaftsmodelle bei Infrastrukturprojekten und Projekten des Großanlagenbaus – Erfahrungen und Potenziale, Konferenz-band

Heft 5: Dayyari, Amir

Beitrag zur projektspezifischen Ausrichtung eines feed-forward- und feed-back-orientierten Risikomanagements für Bauprojekte, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2008

Heft 6: Spang, Konrad; Gutfeld, Thomas (Hrsg.)

4. Kasseler Projektmanagement Symposium 2009 Mit Qualitätsmanagement zum Projekterfolg im Bau und Anlagenbau, Konferenzband

- 376 -

Heft 7: Reinstein, Marc J. Modell einer partnerschaftlichen Projektabwicklung im internationa-len Anlagenbau, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2009

Heft 8: Spang, Konrad; Riemann, Stefan; Faber, Silvan Partnerschaftliche Projektabwicklung bei Infrastrukturprojekten, Feldstudie am Fachgebiet Projektmanagement, 2009

Heft 9: Spang, Konrad; Sözüer, Meltem

Optimierung der Planungsabläufe bei der Bauplanung, Feldstudie am Fachgebiet Projektmanagement, 2009

Heft 10: Spang, Konrad; Dayyari, Amir; Albrecht, Jan Christoph Risikomanagement mit integrierter Früherkennung, Feldstudie in der deutschen Bauwirtschaft, 2009

Heft 11: Özcan, Sinan Prozessorientiertes ProjektQualitätsManagement (PPQM) – Ein Bei-trag für das organisationsübergreifende Projekt- und Qualitätsmana-gement am Beispiel des Straßenbaus, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2010

Heft 12: Spang, Konrad; Sözüer, Meltem (Hrsg.) 5. Kasseler Projektmanagement Symposium 2011 Mit Projektcontrolling zum Projekterfolg, Konferenzband

Heft 13: Lappe, Marc

Ansatz zur Ermittlung des Return on Investments von Projektmana-gement – Am Beispiel von Versicherungen, Dissertation am Fach-gebiet Projekt-management, 2012

- 377 -

Heft 14: Schmitt, Constantin

Stakeholdermanagement bei Geschäftsaufbauprojekten deutscher mittelständischer Unternehmungen in der Volksrepublik China, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2013

Heft 15: Spang, Konrad; Albrecht, Jan Christoph (Hrsg.) 6. Kasseler Projektmanagement Symposium 2013 Der Projekterfolg – Zufall, Planbarkeit oder Projektleiterleistung?, Konferenzband

Heft 16: Khan, Rao Aamir Ali Success Factors in International Projects, especially Projects of German Companies in Pakistan, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2013

Heft 17: Faber, Silvan Entwicklung eines Partnering-Modells für Infrastrukturprojekte – Ein Beitrag zur Optimierung der Abwicklung von Bauprojekten im öffent-lich finanzierten Infrastruktursektor in Deutschland, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2013

Heft 18: Riemann, Stefan Ansätze zur Nutzung des Unternehmer-Know-hows bei öffentlich fi-nanzierten Infrastrukturprojekten in Deutschland mit besonderem Fokus auf der Planungsphase, Dissertation am Fachgebiet Projekt-management, 2014

Heft 19: Albrecht, Jan Christoph Einfluss der Projektmanagementreife auf den Projekterfolg – Empiri-sche Untersuchung im Industriebereich und Ableitung eines Vorge-hensmodells, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2014

Heft 20: Albrecht, Jan Christoph; Spang, Konrad Projektmanagementreifegrad und Projekterfolg, Feldstudie in Indust-rieunternehmen des deutschsprachigen Raumes, 2014

- 378 -

Heft 21: Spang, Konrad; Kramer, Lutz (Hrsg.) 7. Kasseler Projektmanagement Symposium 2015 Risikomanagement in Projekten, Konferenzband

Heft 22: Feustel, Florian Ein Beitrag zur Optimierung der Projektsteuerung von Neuprodukt-projekten, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2016

Heft 23: Luchter, Ralf

Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Technologie- und Dienstleistungsun-ternehmen, Dissertation am Fachgebiet Projektmanagement, 2017

Kontakt:

Universität Kassel Fachgebiet Projektmanagement Heinrich-Plett-Straße 40 D-34132 Kassel Tel.: 0561-804 4681 Fax: 0561-804 4688 www.ifa.uni-kassel.de

Technologie- und Dienstleistungsunternehmen wollen Wissen, welches in Projekten indivi duell und organisatorisch gelernt wurde, nutzen, um in folgenden Projekten über eine gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit zu verfügen – um somit bei höherer Effektivität und gleichzeitiger Effizienz unternehmerisch erfolgreicher als die Konkurrenz im jewei-ligen Markt zu sein. Mit dieser Arbeit ist ein umfassender Blick auf das Wesen des Pro-jektwissens und auf das Wesen und die Bedeutung des sozialen Systems und der The-orie der sozialen Systeme im praktischen Projektkontext gelungen. Es konnte ein Modell entwickelt werden, welches empirisch die in dieser Arbeit gestellten Hauptfragen beant-wortet hat. Es wurden die aktuellen Grundlagen über den Kern und die Natur des Wis-sens heraus gearbeitet, um operationale Ansatzpunkte für Handlungsempfehlungen an Technologie- und Dienstleistungsunternehmen definieren zu können. Die vorliegende Arbeit hat somit im Ergebnis die Erfolgsfaktoren und die Voraussetzungen der Nutzung von Projektwissen und die Wirkung auf wettbewerbskräftiges unternehmerisches Han-deln im Technologie- und Dienstleistungsmarkt aufgezeigt. Daraus lassen sich Grund-muster für Handlungskonzeptionen ableiten, die als wissensbasiertes Projektmanage-ment begriffen werden sollten.

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2017

Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Projektwissen

zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von

Technologie- und Dienstleistungsunternehmen

Ralf Luchter

Schriftenreihe Projektmanagement

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Konrad Spang

Heft 23

Dezember 2017

Heft 23

9 783737 603621

ISBN 978-3-7376-0362-1

FachgebietProjektmanagement

Documents

Schriftenreihe Projektmanagement - Uni Kassel