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7.4.2 Modell 2: Selbsteinschätzung

Das Regressionsmodell über die Selbsteinschätzung unterscheidet sich nur durch die Wahl der abhängigen Variablen vom ersten Modell. Anstatt der von den Experten eingeschätzten Innovationsfähigkeit wird die Selbsteinschätzung der Führungskräfte zu ihrem Unternehmen verwendet, welche in Frage Q179 erhoben wurde. Als unabhängige Variablen gehen die sieben potentiellen Erfolgsfaktoren in das Modell ein. Die Regressionsmethode ist hier ebenfalls die Least-squares-Methode.

Wie in Tabelle 25 ersichtlich beträgt der Multiple Korrelationskoeffizient (R) 0,76, das Bestimmtheitsmaß (R2) liegt bei 0,57. Das heißt, dass 57% der Varianz von Innovationsfähigkeit durch die sieben Faktoren erklärt werden können. Dieser Wert ist als sehr hoch für einen Konstrukt wie Innovationsfähigkeit, das ähnlich wie die Börse oder Firmenergebnisse von einer Vielzahl von externen Einflüssen beeinflusst wird. 57% der Variation der Innovationsfähigkeit erklären zu können, ist damit ein hoher Erklärungswert. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß (korr. R2) ist mit 0,53 nur marginal geringer. Dies zeugt von einer sehr hohen Qualität der Regression.

Tabelle 25: Globale Gütemaße für die Regression mit der Selbsteinschätzung

R

R2

Adj. R2

0,76

0,57

0,53

Entsprechend zeigt die ANOVA, dass ein sehr großer Teil der Varianz durch die Regression erklärt werden kann. Dabei wird getestet, ob das Modell signifikant besser das Ergebnis vorhersagt, als dies der Durchschnitt tun würde (vgl. Field, 2005). Die durch das Regressionsmodell nicht erklärte Streuung in der ersten Spalte der Tabelle 26 ist sehr gering. Die Anzahl der Freiheitsgrade ist aufgrund des gleichen Modelldesigns übereinstimmend mit dem ersten Modell. Die erklärte Varianz, oder auch Mittel der Quadrate, ist der Quotient aus Streuung und Freiheitsgraden. Da die Streuung schon sehr klein war, sind es das Mittel der Quadrate im Besonderen.

Besonders relevant ist hier aber auch der Wert der F-Statistik. Dieser berechnet sich aus dem Quotienten von Mittel der Quadrate der Regression zum Mittel der Quadrate der Residuen (vgl. Tabelle 26) Ein Wert von 14,53 ist als sehr hoch einzustufen, ist er doch deutlich größer als 1. Dazu ist der Wert in diesem Regressionsmodell hoch signifikant. Diese Modell bildet die Innovationsfähigkeit somit sehr deutlich besser ab, als es die Durchschnitte der unabhängigen Variablen tun würden.

Tabelle 26: Statistik für die Koeffizienten (Selbsteinschätzung)

Quadratsumme

df

Mittel der Quad.

F

Sig.

Regression

47,22

7

6,75

14,53

0,00

Residuen

35,28

76

0,46

Gesamt

83

83

Es kann festgehalten werden, die globalen Gütemaße des Modells sind sehr positiv zu bewerten und es ist sichergestellt, dass das Modell eine signifikante Aussagekraft hat. Nun stellt sich ebenfalls die Frage, wie der Einfluss der einzelnen Faktoren und der unabhängigen Variablen ist. Dies kann anhand der Statistik für die Koeffizienten überprüft werden. Wie in Tabelle 27 ersichtlich werden für alle unabhängigen Variablen und für die Konstante verschiedene Werte ausgegeben.

Tabelle 27: Statistik für die Koeffizienten (Selbsteinschätzung)

Nicht standardisierte Koeffizienten

Standard. Koeffiz.

t

Sig.

B

Std. Fehler

Beta

(Konstante)

–0,77

0,87

–0,89

0,38

Faktor 1: Innovationskultur

0,37

0,13

0,36

2,79

0,01

Faktor 2: Innovationsstrategie

–2,11

0,15

–0,09

–0,70

0,48

Faktor 3: Kundenorientierung

0,29

0,14

0,22

2,07

0,04

Faktor 4: Organisation

–0,05

0,11

–0,04

–0,45

0,65

Faktor 5: Erfolgsorientierung

0,05

0,12

0,03

0,40

0,69

Faktor 6: R&P-Management

0,22

0,14

0,19

1,55

0,12

Faktor 7: Risikobereitschaft

0,30

0,17

0,26

1,74

0,09

Die letzte Spalte „Signifikanz“ ist als erstes zu betrachten. Hier zeigt sich, ob der tTest in der vorletzten Spalte signifikant ist. Dafür darf das Signifikanzniveau 0,05 nicht überschreiten. Das bedeutet, dass alle Faktoren mit einem signifikanten t-Test einen Einfluss haben, der signifikant anders als null ist (vgl. Field, 2005), entweder positiv oder negativ, abhängig vom Vorzeichen des Koeffizienten.

Dies ist der Fall für zwei der unabhängigen Variablen (grau markiert): Faktor 1 und Faktor 3. Knapp oberhalb der strengen Hürde von 0,05 ist Faktor 7. Die anderen Faktoren wie auch die Konstante haben keinen signifikanten Einfluss. Daher werden im Folgenden die ersten drei Spalten der Tabelle 27 für die beiden signifikanten Faktoren betrachtet.

Faktor 1: Zukunftsgerichtete, unterstützende Unternehmenskultur

Dieser Faktor hat ein B von 0,37. Dieser Wert sagt aus, dass wenn die zukunftsgerichtete Unternehmenskultur so ausgebaut wird, dass sie sich um einen Einschätzungspunkt verbessert, sich die Innovationsfähigkeit um 0,37 Punkte verbessert. Diese Interpretation gilt unter der Annahme, dass die anderen Faktoren sich nicht verbessern. Dies klingt erstmal gering, allerdings liegt die Selbsteinschätzung zwischen 1 und 7. Die Fremdeinschätzung lag zwischen 1 und 222. Das heißt, wäre das betroffene Unternehmen im Durchschnitt (Entspricht 4,0 Punkte bei der Selbsteinschätzung ) würde ein Punkt eine Verbesserung um immerhin 9,2% bedeuten.

Als weiterer Indikator kann auch das Konfidenzintervall der Schätzung herangezogen werden. Dieses ist bei einer Wahrscheinlichkeit von 95% zwischen 0,1 und 0,6 und damit durchgängig positiv. Damit ist eine hohe Qualität des Modells gegeben.

Besonders interessant ist hier auch die dritte Spalte, die standardisierten Koeffizienten, da sie einfacher und allgemeingültiger zu interpretieren sind. Durch die Unabhängigkeit von den Maßeinheiten der Variablen und der Messung in Standartabweichungen können die Werte auch mit dem ersten Modell verglichen werden. Betrachtet man die standardisierten Betas, ist die „Wichtigkeit“ des Faktors mit 0,36 als recht hoch einzustufen. Höher als die des Faktors 3 im gleich Modell, lediglich etwas niedriger als die des Faktors 7 im ersten Modell.

Faktor 3: Koordinierte Markt- und Kundenorientierung

Dieser Faktor hat einen Wert für B von 0,29. Damit ist er etwas kleiner als der Wert für den ersten Faktor. Damit würde sich die selbsteingeschätzte Innovationsfähigkeit um 0,29 Punkte verbessern, wenn die Einschätzung der Markt- und Kundenorientierung um einen Punkt erhöht würde. Dies würde für ein durchschnittliches Unternehmen immerhin eine Verbesserung der geschätzten Innovationsfähigkeit von 7,3% bedeuten.

Das Konfidenzintervall der Schätzung des Koeffizienten ist auch hier bei einem Wahrscheinlichkeitsniveau von 95% über die gesamte Spanne positiv. Damit ist es sehr wahrscheinlich, dass der Faktor wirklich einen positiven Einfluss auf die Innovationsfähigkeit hat.

Der standardisierte Koeffizient, der sich in der dritten Spalte wiederfindet, ist mit 0,22 Standardabweichungen geringer als für Faktor 1 und auch der Geringste über die beiden Modelle hinweg. Die Markt- und Kundenorientierung ist somit wichtig, aber etwas weniger, als die anderen signifikanten Faktoren.

Damit zeigt sich, dass in den Augen der Führungskräfte andere Faktoren wichtiger sind als aus der Außenperspektive. Es ist nicht vollkommen auszuschließen, auch aufgrund des hohen Erklärungswertes der Regression, dass verzerrende Effekte wie beispielsweise ein gewisser Halo-Effekt vorliegen (vgl. Rosenzweig, 2007). Die Füh-rungskräfte könnten von ihrer eigenen Einschätzung, ob ihr Unternehmen innovativ oder weniger innovativ ist, beeinflusst sein, wenn sie die einzelnen Items beantworten. Wäre dem so, haben aber alle Führungskräfte, ob von innovativen oder weniger innovativen Unternehmen, sehr konsistent dieselben Faktoren für den Innovationserfolg oder -misserfolg ihres eigenen Unternehmens eingeschätzt.

In jedem Fall haben sich über beide Modelle hinweg fünf der ermittelten Faktoren als Erfolgsfaktoren herausgestellt. Bleibt abschließend der Test zur Modellstabilität. Er soll klären, ob es gerechtfertigt war, ein lineares Regressionsmodell zu wählen.

 
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