Philipp Hummel, B.A. in International Business Studies (2010), studierte an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, sowie an der UNAM in Mexiko Stadt, Mexiko. Seit 2010 schließt er an der Universität Hamburg sein Masterstudium mit den Vertiefungen Unternehmensführung und Wirtschaftsprüfung und Steuern an.

Familieneigentum und organisatorische Adaption an diskontinuierlichen Wandel. Auswahl einer geeigneten Industrie 
 
1 
Abstract 
3 
Inhaltsverzeichnis 
4 
Abkürzungsverzeichnis 
5 
Abbildungsverzeichnis 
6 
1 Einleitung 
9 
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung 
9 
1.2 Fragestellung und Zielsetzung 
10 
1.2.1 Gesamtprojekt 
10 
1.2.2 Bachelorarbeit 
11 
2 Theoretische Grundlagen und Definitionen 
13 
2.1 Technologische Diskontinuitäten 
13 
2.2 Organisatorische Anpassungsfähigkeit 
15 
2.3 Familienunternehmen 
16 
3 Methodik und Vorgehen 
17 
3.1 Methodik der Branchenauswahl 
17 
3.2 Vorgehen 
20 
3.2.1 Filterprozess und verwendete Quellen 
21 
3.2.2 Angewandte Kriterien 
23 
4 Ergebnis 
31 
4.1 Empfehlung 
31 
4.2 Beschreibung der Industrien 
33 
4.2.1 Bankenbranche 
33 
4.2.2 Pharma 
39 
4.2.3 Discount-Einzelhändler 
40 
4.2.4 Automobilzulieferer 
41 
5 Ausblick 
43 
5.1 Mögliche Herausforderungen 
43 
5.2 Vorgeschlagene nächste Schritte 
44 
Anhang 
47 
Quellenverzeichnis 
60 
Literaturverzeichnis 
60 
Verzeichnis der Internetquellen 
64 

Textprobe: Kapitel 3.1, Methodik der Branchenauswahl: Schon bei der Auswahl der Branche können bei Beachtung einiger Aspekte mögliche zukünftige Fehler vermieden bzw. minimiert werden. Wenn diese Punkte, welche im Folgenden kurz beschrieben sind, schon bei der Branchenauswahl beachtet werden, können Fehler bzw. Verzerrungen bei der Durchführung der quantitativen Analyse vermieden werden. Dieser möglichen Fehlerquellen sollte man sich im Vorhinein bewusst sein, um sie so vermeiden zu können. Um Fehler zu verhindern, muss die Erhebung der quantitativen Phase in einer geeigneten Form geschehen. Die in der quantitativen Phase des Gesamtprojektes angelegte Analyse soll mithilfe eines Paneldesigns anhand der empfohlenen Branche durchgeführt werden. Hierbei werden die Werte gleicher Variablen zu mehreren Zeitpunkten bei identischer Stichprobe gezogen. Panelerhebungen haben den Vorteil gegenüber Trend- und Querschnitterhebungen, dass 'Panelerhebungen [...] über aggregierte Trends und Trenderhebungen über Querschnitte informieren, während die umgekehrte Relation nicht gilt'. Ein weiterer Vorteil ist, dass bei Trendschätzungen mittels Panelerhebung - zumindest in der Theorie - der Stichprobenfehler entfällt, da alle Werte bei den gleichen Untersuchungseinheiten der Ausgangsstichprobe erhoben wurden. Da in der quantitativen Analyse auf bereits vorhandene Daten zurückgegriffen werden soll, sind Messfehler nicht nachvollziehbar, allerdings auch nicht durch Projektmitglieder verursachbar. Des Weiteren ist die Panelerhebung für den Effekt, der durch das Projekt untersucht werden soll, die einzig richtige Wahl. Bei der Untersuchung gibt es einige Herausforderungen und Probleme, die zu umgehen sind. Diese werden im Folgenden kurz dargestellt: - Panelmortalität: Eine Herausforderung ist es, der Panelmortalität entgegen zu wirken. Panelmortalität ist ein häufig auftretendes Phänomen bei langfristigen Panelstudien und bezeichnet eine teils erhebliche Schwundquote aufgrund von z.B. Wegzügen oder Verweigerung. In unserem Fall bedeutet dies, dass Firmen insolvent werden können und somit nicht mehr erreichbar sind, aufgrund einer Verkleinerung der Unternehmung nicht mehr veröffentlichungspflichtig sind oder aus anderen unbekannten Gründen keine Daten mehr verfügbar sind. Der Panelmortalität kann nicht direkt entgegen gewirkt werden, da die Daten nicht selbst erhoben werden. Hierbei gilt es zu beachten eine Stichprobe zu wählen, bei dem die Panelmortalität möglichst gering ist. Panelmortalität stellt in dem Forschungsprojekt voraussichtlich kein allzu großes Problem dar, da eine Aufgabe des Geschäfts einer Firma möglicherweise auf die betrachtete disruptive Innovation zurückgeführt werden und somit als Reaktion auf diese gesehen werden kann. - Verzerrungen: Des Weiteren muss versucht werden Verzerrungen ('bias') zu minimieren . Eine mögliche Verzerrung kann dadurch entstehen, dass die Daten von sehr kleinen Firmen nicht zugänglich sind und dadurch nicht in das Sample mit einbezogen werden können. Dieses Problem wird dadurch vermieden, dass sich die quantitative Analyse von vornherein auf große Firmen beschränken wird. Eine weitere mögliche Verzerrung kann dadurch entstehen, dass sich private Unternehmen durch Zurückhaltung auszeichnen und daher gegebenenfalls keine Daten veröffentlichen. Dieses Problem wird dadurch umgangen, dass eine Branche gewählt wird, in der ausreichend große Firmen agieren, die ihre Jahresabschlüsse veröffentlichen müssen. - Drittvariablenkontrolle und Scheinkorrelationen: Bei der Prüfung der Hypothesen muss weiterhin versucht werden Scheinkorrelationen und Drittvariablenkontrolle zu vermeiden. Der Begriff Scheinkorrelation ist ein wenig irreführend. Zwar besteht hier eine Korrelation, diese ist allerdings nicht kausal. Eine Scheinkorrelation kann somit einen Zusammenhang nicht erklären . Das Problem bei der Drittvariablenkontrolle ist, dass ein möglicher Zusammenhang von einer dritten - vorher nicht beachteten Variablen - hervorgerufen wird . In unserem Fall könnte es bspw. problematisch sein, eine Branche mit hoher internationaler Verflechtung zu wählen. Hier ist es möglich, dass unterschiedliche Reaktionen nicht darauf zurückzuführen sind, ob ein Unternehmen ein Familienunternehmen ist oder nicht, sondern auf Unterschiede in der Kultur. Aus diesem Grund sollten die Unternehmen für die Untersuchung möglichst aus einem geographischen Markt stammen. - Werturteilsproblem: Ein weiteres mögliches Problem ist das Werturteilsproblem. Die Problematik hierbei ist, dass Interessen, Ideologien und Wertvorstellungen einen Einfluss auf die Resultate einer Untersuchung ausüben können. Selbst bei reiner wissenschaftlicher Grundlagenforschung besteht die Möglichkeit, dass sich die Interessen des Forschers in seinen Ergebnissen bemerkbar machen, sei es nur durch das Interesse an der Bestätigung seiner Theorie. Selbst wenn es keinen Auftraggeber gibt, wodurch ein mögliches Ergebnis erwünscht ist, kann das Werturteilsproblem nie vollständig eliminiert werden, da dies allein schon durch die Auswahl des Forschungsgebietes und der Forschungsfragen auftritt . In unserem Projekt wird dieser Problematik entgegengewirkt, indem verschiedene konträre Ansichtsweisen (u.a. Stewardship- vs. Stagnation-Theorie) herangezogen und betrachtet werden und zudem die Analyse auf mehreren objektiven Daten (Zahlen aus Geschäftsberichten, Frequenzanalysen etc.) beruhen wird.