Hochschulen als Marken (Innovatives Markenmanagement, 30)

Gunther Greven Hochschulen als Marken

GABLER RESEARCH Innovatives Markenmanagement Band 30

®

Herausgegeben von Professor Dr. Christoph Burmann, Universität Bremen, Lehrstuhl für innovatives Markenmanagement (LiM®) Professor Dr. Manfred Kirchgeorg, HHL – Leipzig Graduate School of Management, Lehrstuhl für Marketingmanagement

Marken sind in vielen Unternehmen mittlerweile zu wichtigen Vermögenswerten geworden, die zukünftig immer häufiger auch in der Bilanz erfasst werden können. Insbesondere in reiferen Märkten ist die Marke heute oft das einzig nachhaltige Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb. Vor diesem Hintergrund kommt der professionellen Führung von Marken eine sehr hohe Bedeutung für den Unternehmenserfolg zu. Dabei müssen zukünftig innovative Wege beschritten werden. Die Schriftenreihe will durch die Veröffentlichung neuester Forschungserkenntnisse Anstöße für eine solche Neuausrichtung der Markenführung liefern.

Gunther Greven

Hochschulen als Marken Ein Beitrag zur Hochschulwahl auf verhaltenstheoretischer Grundlage Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Manfred Kirchgeorg

RESEARCH

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Dissertation Handelshochschule Leipzig, 2010

1. Auflage 2011 Alle Rechte vorbehalten © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011 Lektorat: Stefanie Brich | Stefanie Loyal Gabler Verlag ist eine Marke von Springer Fachmedien. Springer Fachmedien ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.gabler.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-2675-3

Geleitwort

Angesichts der veränderten hochschulpolitischen Rahmenbedingungen durch den in Europa initiierten Bologna-Prozess nimmt der nationale wie auch internationale Wettbewerb zwischen den Hochschulen zu. Dementsprechend bemühen sich auch in Deutschland immer mehr Hochschulen darum, ihr Leistungsprofil als Marke bei den relevanten Zielgruppen zu verankern und gezielt Profilierungs- und Differenzierungspotenziale zu nutzen. Im Zuge dessen stellt sich die Frage, welche Merkmale in welchem Ausmaß die Attraktivität einer Hochschule bei der Hochschul- und Studienplatzwahl bestimmen. Dabei ist es von besonderem Interesse zu klären, inwieweit Studenten bei ihrer Hochschulwahl eher rationale Argumente abwägen oder auch emotionale Dimensionen in die Entscheidungsfindung einbeziehen. Entsprechende Erkenntnisse liefern wichtige Hinweise für die Profilierung von Hochschulmarken im Wettbewerb. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich Dr. Gunther Greven in der vorliegenden Dissertationsschrift mit der Entwicklung und empirischen Überprüfung eines verhaltenstheoretischen Erklärungsansatzes zur Hochschulwahl. Die Arbeit zeichnet sich durch einen starken theoretisch-konzeptionellen Analyseteil und eine aufwändige empirische Untersuchung aus. An sechs Universitätsstandorten wurden mit einem theoriegeleitetem Befragungsdesign Studenten zum Studienbeginn über ihre Hochschulwahl befragt. Mit anspruchsvollen multivariaten Analysen werden hypothesengestützt jene Faktoren identifiziert, die Studierende ihrer Hochschulwahl zu Grunde legen. Dabei zeigt sich deutlich, welche hochschul- wie auch standortbezogenen Faktoren eine Magnetwirkung auf Studierende haben. Ein Vergleich unterschiedlicher Hochschultypen vermittelt überaus interessante Erkenntnisse darüber, wie sich diese im Hochschulmarkt positionieren. Gunther Greven ist es mit der vorliegenden Untersuchung in überzeugender Weise gelungen, einen wissenschaftlich weiterführenden Beitrag für den Dienstleistungssektor der Hochschulen zu leisten. Er überzeugt durch die tiefgehende theoretische Fundierung seiner Analyse und durch den souveränen Einsatz eines weiten Spektrums an multivariaten Analysemethoden. Die vorliegende Dissertation ist der dreißigste Band der Buchreihe zum „Innovativen Markenmanagement“ des Gabler-Verlags (Deutscher Universitäts-Verlags). Diese Reihe dokumentiert die Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für innovatives Markenmanagement (LiM®) an der Universität Bremen und des Lehrstuhls für Marketingmanagement an der privaten Handelshochschule Leipzig (HHL). Gleichzeitig sollen weitere Forschungsbemühungen zum innovativen Markenmanagement motiviert und V

ein reger Erfahrungsaustausch angestoßen werden. Als Herausgeber freuen Christoph Burmann und ich uns über jede Art von Feedback zu dieser Buchreihe und dem hier vorliegenden Band ([email protected] oder [email protected]). Es ist geplant, auch zukünftig mindestens drei Dissertationen pro Jahr in dieser Reihe zu veröffentlichen, um in kurzen Abständen immer wieder mit neuen Ideen das wachsende Interesse am Thema „innovatives Markenmanagement“ zu beleben. Das Thema der Profilierung und Führung von Hochschulmarken wird in den nächsten Jahren insbesondere in Deutschland eine zunehmende Relevanz erlangen. Angesichts des demographischen Wandels wird auch unter den Universitäten der Wettbewerb um besonders qualifizierte Studierende und einen talentierten wissenschaftlichen Nachwuchs zunehmen. Dr. Gunther Greven liefert mit seiner Dissertationsschrift sowohl für Hochschulverantwortliche wie auch Marketingwissenschaftler interessante Anregungen zur Analyse und Führung von Hochschulmarken. Dementsprechend wendet sich das Werk einerseits an Wissenschaftler, die sich mit der Erforschung von Markenführungskonzepten beschäftigen. Andererseits liefern die Ausführungen interessante Anregungen für Entscheidungsträger in den Hochschulen, die sich zukünftig mit dem Themenkomplex intensiver auseinandersetzen wollen. Somit wünsche ich der Arbeit von Dr. Gunther Greven aufgrund ihrer hohen konzeptionellen und herausragenden empirischen Qualität eine weite Verbreitung in Wissenschaft und Praxis. Univ.-Prof. Dr. Manfred Kirchgeorg

VI

Vorwort

Das deutsche Hochschulwesen durchläuft seit Ende der neunziger Jahre des vergangenen Jahrhunderts eine Phase tiefen Umbruchs. Verursacht durch politische Initiative, ebenso wie durch gesellschaftliche Strömungen und Entwicklungen, sehen sich Universitäten konfrontiert mit einem sich stetig verschärfenden Wettbewerb auf nationaler wie internationaler Ebene: Konkurrenz um Grundfinanzierungsmittel, Forschungsgelder, wissenschaftliches Personal und nicht zuletzt um leistungsfähige Studierende. Letztere bilden als Kernzielgruppe der akademischen Lehre Daseinsberechtigung der Hochschule und gleichzeitig Grundlage für ihre wissenschaftliche Leistungsfähigkeit. Darüber hinaus werden Studierende auch in Deutschland nach und nach zu wichtigen Finanzierungsquellen des akademischen Betriebs – tragen sie doch mittlerweile an privaten wie auch an zahlreichen öffentlichen Hochschulen über Studiengebühren direkt und signifikant zum Budget der Institutionen bei. In Zukunft werden Alumnikreise, wie sie in angelsächsischen Ländern seit langer Zeit bekannt sind, zum festen Bestandteil der Hochschullandschaft gehören und auch weit über das Ende des eigentlichen Studiums hinaus die finanzielle Stabilität der akademischen Heimat mit absichern. In Anbetracht dieser Entwicklungen ist es kaum verwunderlich, dass ein wachsendes Interesse an der Frage besteht, warum sich Studieninteressierte für das Angebot einer spezifischen Institution entscheiden und wie man mit dem Wissen über diese Wahlentscheidung Bewerberzahlen und Bewerberqualität beeinflussen kann. Zu ihrer Beantwortung bieten sich die in kommerziellen Märkten erprobten Theorien und Methoden der Marketingwissenschaft an. Und tatsächlich ist das sog. Hochschulmarketing auch in Deutschland seit einiger Zeit ein feststehender Begriff. Dennoch begnügen sich Untersuchungen zu den Hintergründen der studentischen Wahlentscheidung bis heute häufig mit einfachen Abfragen und deskriptiven Analysen. Mit Hilfe belastbarer Theorien aus Käuferverhaltens- und Markenforschung sowie moderner statistischer Methoden gelingt es in der vorliegenden Arbeit, den differenzierenden und entscheidungsrelevanten Charakter von Hochschulimages zu belegen und darüber hinaus die Forschung zur Hochschulwahl um eine Prozessbetrachtung der Entscheidungsfindung potenzieller Studierender zu ergänzen. Diese Herangehensweise eröffnet einen differenzierten Blick auf rationale und emotionale Treiber der Hochschulwahl und erlaubt den Institutionen eine bessere Abstimmung ihrer Markenkommunikation auf spezifische Anforderungen ihrer Zielgruppe in unterschiedlichen Entscheidungsphasen.

VII

Diese Ergebnisse sind jedoch nur das sichtbare Ergebnis eines langen Prozesses, zu dessen Gelingen zahlreiche Personen beigetragen haben, bei denen ich mich sehr herzlich bedanken möchte. An erster Stelle ist mein Doktorvater Prof. Dr. Manfred Kirchgeorg zu nennen, der mir die Freiheit gegeben hat, mich mit einem Thema zu beschäftigen, von dessen Relevanz ich fest überzeugt bin. Seine menschliche und inspirierende Art hat die Zeit am Lehrstuhl Marketingmanagement der Handelshochschule Leipzig zu einer ganz besonderen gemacht, während seine fachliche Kompetenz zuverlässiger Wegweiser in den unvermeidlichen Zeiten akademischer Orientierungslosigkeit war. Bedanken möchte ich mich auch bei Prof. Dr. Christoph Burmann, der die Mühen des Zweitgutachtens auf sich genommen und mit seinen konstruktiven Anmerkungen maßgeblich zur Qualität der Arbeit beigetragen hat. Weiterhin gilt mein Dank der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung für die großzügige Finanzierung meines Forschungsprojektes ebenso wie für zwei abwechslungsreiche Jahre als ihr Geschäftsführer. Im Zuge dieser Tätigkeit durfte ich zahlreiche bereichernde Bekanntschaften machen und konnte meinen Horizont bei Diskussionen über die unterschiedlichsten Facetten der marktorientierten Unternehmensführung erweitern. Darüber hinaus war die Zeit der Promotion geprägt durch die freundschaftliche Zusammenarbeit mit den vielen Mitarbeitern der Handelshochschule Leipzig, von denen ich hier meine direkten Kollegen am Lehrstuhl Marketingmanagement hervorheben möchte: Ohne Beatrice Ermer, Dr. Elmar Günther, Nadine Horbas, Prof. Dr. Kathrin Jung, Dr. Evelyn Kästner, Jenny Müller, Manuel Roj, Prof. Dr. Christiane Springer, Kai Weinrich, Claudia Drews, aber natürlich auch ohne viele andere, wäre meine Zeit in Leipzig um viele fröhliche Momente, intensive Diskussionen, lange Nächte und gute Erinnerungen ärmer. Besonders danken möchte ich Dr. Evelyn Kästner für die sorgfältige Korrektur dieser Arbeit und Nadine Horbas für ihren unermüdlichen Enthusiasmus, mit dem sie Tag für Tag das Team des Lehrstuhls aufrecht hält. Zum Abschluss sei meinem privaten Umfeld gedankt: Meinen Freunden, die für mich die Welt abseits der Hochschule immer offengehalten haben, besonders aber meiner Freundin Kathrin Lanz. Ich danke ihr für die inspirierenden Gespräche, ihre Geduld und Liebe in schlechten sowie für ihren Ansporn und ihre Freude in erfolgreichen Zeiten. Ohne sie wäre dieses Buch nicht vorstellbar. Widmen möchte ich die Arbeit meiner Familie, insb. meinen Großeltern und natürlich meinen Eltern, die in jedem Moment meiner langen Ausbildungszeit hinter mir gestanden, mich gefördert und in meinen Ambitionen bestärkt haben. Dr. Gunther Greven VIII

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis ......................................................................................... XIII Tabellenverzeichnis ............................................................................................... XV Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................ XIX Symbolverzeichnis .............................................................................................. XXIII A  Die Hochschulwahl im Kontext des Marketingmanagements .......................... 1 1.

Die Bedeutung des studentischen Wahlverhaltens für den Wettbewerb im deutschen Hochschulsektor ........................................................................... 1

2.

Definitorische Abgrenzung relevanter Begriffe ............................................... 8

3.

Theoretische Einordnung in relevante Forschungsfelder ............................. 17

4.

Ziel und Gang der Untersuchung ................................................................. 24

B Konzeptionelle Grundlagen der Hochschulwahl und Entwicklung des theoretischen Bezugsrahmens ......................................................................... 29 1.

Das deutsche Hochschulsystem, Studienabläufe und -entscheidungen ...... 29 1.1

Entwicklung der Hochschul- und Studienlandschaft in der Bundesrepublik Deutschland ................................................................ 29

1.1.1

Entwicklung der gesellschaftlichen und politisch-regulatorischen Rahmenbedingungen bis zur deutschen Wiedervereinigung ........ 29

1.1.2

Wettbewerb, Internationalisierung und Rückzug des Staates – die Hochschulreformen zur Jahrtausendwende ............................ 34

1.2

Status Quo der deutschen Hochschullandschaft .................................. 40

1.2.1

Status Quo des deutschen Hochschulinventars ............................ 40

1.2.2

Organisationsstruktur der deutschen Universität .......................... 43

1.2.3

Leistungsangebot und Marktbeziehungen der deutschen Universität ..................................................................................... 45

1.3

Charakterisierung des Studienablaufs .................................................. 49

1.4

Fazit ...................................................................................................... 53

IX

2.

Grundlegende Konzepte der Käuferverhaltensforschung............................. 54 2.1

2.1.1

Umfeld- und personenbezogene Stimulusvariablen ...................... 54

2.1.2

Determinanten der Stimulusaufnahme .......................................... 58

2.2

Emotion und Motivation – affektive Grundlagen des Einstellungskonstrukts .................................................................. 60

2.2.2

Lernen und Wissen – kognitive Grundlagen des Einstellungskonstrukts .................................................................. 64

2.2.3

Objektbeurteilung und Einstellungsbildung ................................... 67

Darstellung des Kaufverhaltensprozesses anhand von Entscheidungspfadmodellen ................................................................ 72

2.3.1

Bekanntheit ................................................................................... 73

2.3.2

Vertrautheit ................................................................................... 74

2.3.3

Engere Wahl ................................................................................. 75

2.3.4

Verhaltensabsicht und Verhalten .................................................. 77

2.4

Management von Marken als käuferverhaltensrelevante Schlüsselinformationen ........................................................................ 79

2.4.1

Einordnung des Markenimages in die Theorie des Käuferverhaltens ........................................................................... 80

2.4.2

Objekte der Markierung................................................................. 84

2.4.3

Koordination zwischen Marken und Markierungsebenen .............. 87

2.4.4

Spezifische Relevanz von Marke und Markenimage im Dienstleistungssektor .................................................................... 90

2.5

Fazit ...................................................................................................... 93

Anwendung marketingtheoretischer Erkenntnisse auf das Hochschulsystem und die Studienwahlentscheidung ................................... 93 3.1

X

Interne psychologische Konstrukte als Verhaltenstreiber ..................... 60

2.2.1

2.3

3.

Exogene Entscheidungsdeterminanten ................................................ 54

Die studentenrelevanten Leistungen der Universität aus markenund käuferverhaltenswissenschaftlicher Perspektive ........................... 94

3.1.1

Einordnung des Studiums in die marketingtheoretische Leistungskategorisierung .............................................................. 94

3.1.2

Strukturierung der studienbezogenen Nutzenpotenziale............... 97

3.1.3

Ableitung nutzenstiftender Attribute des Studiums als Grundlage der Einstellungsbildung ............................................. 102

3.1.4

Einbindung in die hochschulbezogene Markenarchitektur .......... 111

3.2

Verhaltenswissenschaftliche Betrachtung des Hochschulwahlprozesses ........................................................................................... 113

3.2.1

Abstimmung von Hochschulwahl und verhaltenswissenschaftlichem Hierarchy of Effects-Modell ......... 114

3.2.2

Sonstige Einflussfaktoren der Wahlentscheidung ....................... 116

3.3

Erstellung des Bezugsrahmens und Ableitung von Hypothesen ........ 119

3.3.1

Entwicklung eines zusammenfassenden Bezugsrahmens.......... 119

3.3.2

Ableitung zu überprüfender Thesen und Hypothesen ................. 122

C Empirische Untersuchung ............................................................................... 128 1.

Design und Methodik der empirischen Untersuchung ................................ 128 1.1

Datenerhebung ................................................................................... 128

1.2

Darstellung der Datengrundlage ......................................................... 133

1.2.1

Darstellung des Erhebungssamples............................................ 133

1.2.2

Behandlung fehlender Werte und Darstellung des modifizierten Samples .......................................................................... 140

1.3

1.3.1

Methodisches Instrument der Faktorenanalyse .......................... 147

1.3.2

Methodisches Instrument der Diskriminanzanalyse .................... 150

1.3.3

Methodisches Instrument der Kausalanalyse .............................. 154

1.3.4

Methodisches Instrument der logistischen Regressionsanalyse . 159

1.4 2.

Methoden der statistischen Auswertung ............................................. 146

Prozess der Konstruktoperationalisierung .......................................... 163

Darstellung der empirischen Ergebnisse .................................................... 167 2.1

Charakterisierung von Universitäten als Marken ................................ 167

2.1.1

Faktoranalytische Reduktion der Itembatterien zum Universitätsimage .................................................................................... 167

2.1.2

Diskriminanzanalytische Evaluation der Differenzierbarkeit universitärer Studienangebote .................................................... 171 XI

2.2

Einflussfaktoren der positiven Einstellungsbildung gegenüber hochschulspezifischen Studienangeboten.......................................... 176

2.2.1

Universitätsübergreifende Einflussfaktoren der Einstellungsbildung ........................................................................................ 176

2.2.2

Moderatoren der universitätsübergreifenden Einstellungsbildung ........................................................................................ 181

2.2.3

Universitätsspezifische Treiber der Einstellungsbildung ............. 187

2.3

Einflussfaktoren des Universitätswahlprozesses und der Universitätswahl ................................................................................. 195

2.3.1

Relevanz von Universitäts- und Stadtimagebestandteilen im Hochschulwahlprozess ............................................................... 195

2.3.2

Relevanz moderierender Variablen im Hochschulwahlprozess .. 201

2.4

Würdigung der postulierten Thesen und Hypothesen......................... 206

2.5

Implikationen für die Praxis ................................................................ 210

D Zusammenfassung........................................................................................... 218 1.

Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse ............................................ 218

2.

Kritische Würdigung und Implikationen für die weitere Forschung ............. 225

Anhangsverzeichnis .............................................................................................. 233 Literaturverzeichnis .............................................................................................. 245

XII

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1:

Totalmodell des Konsumentenverhaltens nach Howard/Sheth (exemplarisches SOR-Modell) .................................................... 19

Abbildung 2:

Grundkonzept der identitätsbasierten Markenführung ................. 24

Abbildung 3:

Aufbau der Arbeit ......................................................................... 26

Abbildung 4:

Absatzmärkte von Universitäten .................................................. 48

Abbildung 5:

Anspruchsgruppen einer Hochschule .......................................... 49

Abbildung 6:

Modellhafte Darstellung des Studienablaufs (Bachelor/Master)... 52

Abbildung 7:

Einflussfaktoren auf die Objektbeurteilung ................................... 68

Abbildung 8:

Zusammenhang von kognitiver und affektiver Sphäre der Einstellungsbildung ...................................................................... 72

Abbildung 9:

Markenkategorisierungsprozess .................................................. 75

Abbildung 10:

Prozess der Alternativenwahl und Einstellungsbildung ................ 79

Abbildung 11:

Hierarchische Gliederung des Markenimagekonstrukts ............... 81

Abbildung 12:

Konzeptualisierung des Markenimages ....................................... 83

Abbildung 13:

Wirkungsbezogene Klassifikation von Markenarchitekturen ........ 90

Abbildung 14:

Typologie von Kaufentscheidungen des Haushalts...................... 96

Abbildung 15:

Einflüsse auf den Studienbewerber............................................ 117

Abbildung 16:

Theoretischer Bezugsrahmen der Untersuchung ....................... 121

Abbildung 17:

Einordnung der Hypothesen in den theoretischen Bezugsrahmen der Untersuchung ............................................. 127

Abbildung 18:

Objektwissen bzgl. der betrachteten Universitäten .................... 136

Abbildung 19:

Attraktivität der untersuchten Universitäten................................ 137

Abbildung 20:

Denotatives Universitätsimage ................................................... 138

XIII

Abbildung 21:

Konnotatives Universitätsimage ................................................. 140

Abbildung 22:

Anteil der Ausprägung „weiß nicht/keine Angabe“ für die untersuchten Imagedimensionen .............................................. 141

Abbildung 23:

Beispiel für ein einfaches Pfaddiagramm ................................... 155

Abbildung 24:

Verlauf der logistischen Regression bei alternativen Parameterschätzungen .............................................................. 161

Abbildung 25:

Pfaddiagramm des Kausalmodells ............................................. 178

Abbildung 26:

Entwicklung der Odds-Ratios der imagebezogenen Prozesstreiber ............................................................................ 200

Abbildung 27:

Universitätsspezifische Faktorscores bzgl. der Dimensionen „Konnotatives Stadtimage“, „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ und „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ .. 216

XIV

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1:

Motivtypologien.................................................................................... 64

Tabelle 2:

Potenziell nutzenstiftende Attribute eines Universitätsstudiums .......1065

Tabelle 3:

Zusammensetzung von Grundgesamtheit und Stichprobe der Erhebung ........................................................................................... 133

Tabelle 4:

Soziodemographische Zusammensetzung der Stichprobe ............... 134

Tabelle 5:

Statistische Eigenschaften ausgewählter Imagevariablen aus dem ursprünglichen und dem vervollständigten Datensatz ....................... 146

Tabelle 6:

Gütemaße der Faktorenanalyse ........................................................ 150

Tabelle 7:

Gütemaße der Diskriminanzanalyse.................................................. 153

Tabelle 8:

Gütemaße der Kausalanalyse ........................................................... 158

Tabelle 9:

Gütemaße der logistischen Regressionsanalyse .............................. 163

Tabelle 10: Rotierte Faktorladungsmatrix der Bestandteile des denotativen Universitätsimages ............................................................................ 169 Tabelle 11: Evaluierung der ermittelten Faktoren des denotativen Universitätsimages ............................................................................ 169 Tabelle 12: Rotierte Faktorladungsmatrix der Bestandteile des konnotativen Universitätsimages ............................................................................ 171 Tabelle 13: Evaluierung der ermittelten Faktoren des konnotativen Universitätsimages ............................................................................ 171 Tabelle 14: Diskriminanzanalyse für U1 bis U6 hinsichtlich denotativer und konnotativer Universitätsimagefaktoren ............................................. 173 Tabelle 15: Gütemaße der paarweisen Diskriminanzanalysen hinsichtlich denotativer und konnotativer Universitätsimagefaktoren ................... 174 Tabelle 16: Differenzierende Imagemerkmale der Universitäten 1 bis 6 .............. 175

XV

Tabelle 17: Rotierte Faktorladungsmatrix der Bestandteile des denotativen Stadtimages....................................................................................... 177 Tabelle 18: Evaluierung der ermittelten Faktoren des denotativen Stadtimages.. 178 Tabelle 19: Evaluierung der formativen Messmodelle für das Gesamtsample ..... 179 Tabelle 20: Evaluierung des reflektiven Messmodells für das Gesamtsample ..... 180 Tabelle 21: Evaluierung des Strukturmodells für das Gesamtsample .................. 180 Tabelle 22: Evaluierung der formativen Messmodelle für die gruppenspezifischen Samples der Moderatorvariablen....................................................... 183 Tabelle 23: Evaluierung der reflektiven Messmodelle für die gruppenspezifischen Samples der Moderatorvariablen....................................................... 184 Tabelle 24: Evaluierung der Strukturmodelle für die gruppenspezifischen Samples der Moderatorvariablen....................................................... 185 Tabelle 25: Paarweise Vergleiche der Pfadkoeffizienten der inneren Strukturmodelle ................................................................................. 186 Tabelle 26: Paarweise Vergleiche der Pfadkoeffizienten der formativen Messmodelle ..................................................................................... 187 Tabelle 27: Evaluierung der formativen Messmodelle für die universitätsspezifischen Samples ....................................................................... 188 Tabelle 28: Evaluierung der reflektiven Messmodelle für die universitätsspezifischen Samples ....................................................................... 190 Tabelle 29: Evaluierung der Strukturmodelle für die universitätsspezifischen Samples............................................................................................. 191 Tabelle 30: Paarweise Vergleiche der Pfadkoeffizienten der inneren Strukturmodelle ................................................................................. 192 Tabelle 31: Evaluierung der formativen Messmodelle für die trägerspezifischen Samples............................................................................................. 193 Tabelle 32: Evaluierung der reflektiven Messmodelle für die trägerspezifischen Samples............................................................................................. 194

XVI

Tabelle 33: Evaluierung der Strukturmodelle für die trägerspezifischen Samples............................................................................................. 194 Tabelle 34: Evaluierung der ermittelten Faktoren des konnotativen Stadtimages ............................................................................................... 195 Tabelle 35: Evaluierung des logistischen Regressionsmodells ............................ 197 Tabelle 36: Imagebezogene Treiber des Hochschulwahlprozesses .................... 198 Tabelle 37: Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Geschlecht“ ...................................................................................... 202 Tabelle 38: Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Alter“ ......... 203 Tabelle 39: Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Studienabschnitt“.............................................................................. 204 Tabelle 40: Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Einfluss des sozialen Umfeldes“ ..................................................................... 205 Tabelle 41: Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 1 ............................... 206 Tabelle 42: Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 2 ............................... 207 Tabelle 43: Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 3 ............................... 208 Tabelle 44: Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 4 ............................... 208 Tabelle 45: Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 5 ............................... 209 Tabelle 46: Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 6 ............................... 210 Tabelle 47: Zusammenfassung der Ergebnisse zum Gesamtmodell ................... 212 Tabelle 48: Ziele und Maßnahmen der Markenkommunikation im Verlauf des Hochschulwahlprozesses .................................................................. 214

XVII

Abkürzungsverzeichnis

AACSB

Association to Advance Collegiate Schools of Business

Abs.

Absatz

AG AIK

Aktiengesellschaft Anti-Image-Kovarianzmatrix

ANOVA

Analysis of Variance

Art.

Artikel

Aufl. BA

Auflage Bachelor

BGBl BAK

Bundesgesetzblatt Bundesassistentenkonferenz

BIZ

Berufsinformationszentrum

BMBF

Bundesministerium für Bildung und Forschung (bis 1998:

BRS BS bspw. BWL bzgl. bzw. C ca. CHE CLIC DBW DDR DEV DFG d.h. Diss. DSI DUI E EBS e.g. EM emp

für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie) Brand Relationship Spectrum Brand Structures beispielsweise Betriebswirtschaftslehre bezüglich beziehungsweise Consequence circa Centrum für Hochschulentwicklung Center for Leading Innovation and Cooperation Die Betriebswirtschaft Deutsche Demokratische Republik durchschnittlich erfasste Varianz Deutsche Forschungsgemeinschaft das heißt Dissertation denotatives Stadtimage denotatives Universitätsimage Einstellung European Business School exempli gratia Expectation-Maximization empirisch XIX

EQUIS

European Quality Improvement System

et al.

et alii, et alia, et alteri

etc. EUR EV

et cetera Euro Einstellung-Verhalten

FLK

Fornell-Larcker-Kriterium

FMCG ggf.

Fast Moving Consumer Goods gegebenenfalls

gGmbH

gemeinnützige Gesellschaft mit beschränkter Haftung

GmbH H

Gesellschaft mit beschränkter Haftung Hypothese

HHL

Handelshochschule Leipzig

HIS

Hochschul Informations System GmbH

HRG Hrsg.

Hochschulrahmengesetz Herausgeber

i.A.

in Anlehnung

i.d.R. inkl. insb. IR ISCED Jg. KMK

in der Regel inklusive insbesondere Indikatorreliabilität International Standard Classification of Education Jahrgang Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (Kultusministerkonferenz) Kaiser-Mayer-Olkin konnotatives Stadtimage konnotatives Universitätsimage Lehrstuhl für innovatives Markenmanagement Master Missing at Random Markengesetz maximal Missing Completely at Random Monte-Carlo-Parallelanalyse Multiple Imputation minimal Million(en) Missing Not at Random Moderator

KMO KSI KUI LiM MA MAR MarkenG max. MCAR MCPA MI min. Mio. MNAR Mod XX

MSA

Measure of Sampling Adequacy

Mrd.

Milliarden

Nr. O o.Ä.

Nummer Organism oder Ähnliche(s)

OECD

Organisation for Economic Co-operation and Development

o.g. o.O.

oben genannte(r, s) ohne Ortsangabe

PASW

Predictive Analytics Software

PLS PLZ

Partial Least Squares Postleitzahl

POS

Point of Sale

pos.

Positive(r, s)

R S

Response Stimulus

S.

Seite(n); im juristischen Kontext auch: Satz

SDS sog. SOR SORC SPSS SR SS U u.a. u.a.O. UNESCO

Sozialistischer Deutscher Studentenbund sogenannte(r, s) Stimulus-Organism-Response Stimulus-Organism-Response-Consequence Statistical Product and Service Solution Stimulus-Response Stimulus-Stimulus Universität unter anderem und andere Orte United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization United States of America vom, von vergleiche Variance Inflation Factor Wissenschaftliche Hochschule für Unternehmensführung Wettbewerbs-Image-Struktur-Analyse Wintersemester zum Beispiel Zeitschrift für Forschung und Praxis zum Teil Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen

USA v. vgl. VIF WHU WISA WS z.B. ZFP z.T. ZVS

XXI

Symbolverzeichnis

Į

Irrtumswahrscheinlichkeit Cronbach’s Alpha

ĮC ܾത

durchschnittlicher Diskriminanzkoeffizient kanonischer Korrelationskoeffizient

c

Eigenwert

ɀ Ȟ eȕ







Diskriminanzkriterium Odds-Ratio

f² Ȝ

Effektstärke Faktorladung (in reflektiven Messmodellen)

Ȧ

Wilks‘ Lambda

N P, p

Stichprobengröße Wahrscheinlichkeit

ʌ

Indikatorgewicht (in formativen Messmodellen)

q² Q² r rK R² ɏC

relative Prognoserelevanz Stone-Geisser-Kriterium Trennschärfekoeffizient bivariater Korrelationskoeffizient Bestimmtheitsmaß

ı Ȉ Ø







interne Konsistenz Standardabweichung Summe arithmetisches Mittel

XXIII

A Die Hochschulwahl im Kontext des Marketingmanagements 1. Die Bedeutung des studentischen Wahlverhaltens für den Wettbewerb im deutschen Hochschulsektor Zu Beginn des 21. Jahrhunderts hat sich die deutsche Hochschullandschaft in einem schrittweisen und anhaltenden Prozess grundlegend gewandelt. Bis in die vergangenen neunziger Jahre waren insb. das Humboldt’sche Ideal der Einheit von Forschung und Lehre, die Demokratisierung der Hochschulen sowie der Grundsatz der Chancengleichheit die primären Leitprinzipien deutscher Bildungspolitik.1 Aus dem Zusammenspiel dieser normativen Grundsätze ergab sich eine Gleichbehandlung der Hochschulen, resultierend in einer relativ homogenen Gruppe gleichwertiger Institutionen. Diese stand einer immer größer werdenden Zahl von Bewerbern mit entsprechend ausdifferenzierten Bedürfnisstrukturen und Vorqualifikationen gegenüber. Eine effiziente Zuordnung von Studieninteressierten und Hochschulen konnte angesichts der Homogenität des Studienangebotes und einer zentralen, primär an sozialen und örtlichen Kriterien orientierten Zuordnungssystematik (durch die Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen (ZVS)) nicht vorgenommen werden.2 Wettbewerb zwischen den Hochschulen war unter derartigen strukturellen Voraussetzungen nicht denkbar bzw. nicht erwünscht, was von Kritikern neben z.B. einer chronischen Unterfinanzierung des Systems als ein Hauptgrund für Verwerfungen in der Qualität des deutschen Hochschulwesens genannt wird.3 Dem daraus resultierenden Reformdruck folgend wandelten sich die politischen Grundsätze hin zu einer Etablierung wettbewerblicher Strukturen mit dem Ziel einer effizienteren Verwendung der staatlichen Finanzierungsmittel und einer Steigerung der Qualität in Forschung und Lehre.4 Angetrieben von diesem politischen Willen und den daraus folgenden Reformanstrengungen, befreien sich die Akteure des tertiären Bildungsbereichs5 seit der Jahrtausendwende von der Ideologie der Entdifferenzie1 2 3

4 5

Vgl. Schierholz, H. (2005), S. 32-40. Vgl. Deutscher Bundestag (1994), §§ 31-32; Müller-Böling, D. (2000), S. 118-123; Schierholz, H. (2005), S. 68-69. Vgl. z.B. Müller-Böling, D. (2000), S. 115. Als wesentliche studienbezogene Defizite nennt z.B. die Monopolkommission eine überdurchschnittlich lange Studiendauer und hohe Abbrecherquoten, die auf eine geringe Berufsorientierung des Studiums, die Überfüllung der Hochschulen aufgrund einer nicht optimalen Preisallokation sowie auf die undifferenzierte Zugangsberechtigung auch für potenziell Studierunfähige zurückgeführt werden; vgl. Monopolkommission (2000), S. 20-23. Vgl. für eine differenzierte Auflistung weiterer Defizite auch Heiland, T. (2001), S. 6. Vgl. Schulz-Hardt, J. (1994), S. 258-260 sowie für eine Übersicht der Ziele interuniversitären Wettbewerbs Heiland, T. (2001), S. 17-18. Der Begriff beschreibt den Bildungsabschnitt zwischen Sekundarstufe II (Ausbildung hin zur Hochschulzugangsberechtigung) und dem die Weiterbildung umfassenden Quartärbereich. Institutionen des Tertiärbereichs sind „[…] alle Arten von Hochschulen, z.B. Universität, Fachhochschulen, Kunst- und Musikhochschulen.“, Köck, P. (2008), S. 502. Zur Zusammensetzung des Tertiärbereichs in Deutschland vgl. Mayer, K. U. (2008), S. 603-605.

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G. Greven, Hochschulen als Marken, DOI 10.1007/978-3-8349-6583-7_1, © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

rung und treten in Konkurrenz um Studenten, wissenschaftliches Personal, wissenschaftliche Reputation und Forschungsgelder.6 Populäres Beispiel des politisch geförderten Wettbewerbs ist die 2004 initiierte Exzellenzinitiative der Bundesregierung, in deren erster Programmphase seit 2006 Spitzenforschung an deutschen Universitäten mit insgesamt zusätzlich 1,9 Mrd. EUR über fünf Jahre gefördert wird. Voraussetzungen für den Erhalt der zusätzlichen Mittel z.B. in der Förderlinie „Zukunftskonzepte zum Ausbau der universitären Spitzenforschung“7 sind u.a. ein wissenschaftliches Exzellenz-Zentrum von internationalem Rang sowie ein schlüssiges Entwicklungskonzept. Ziele der Initiative sind die Stärkung des Wissenschaftsstandorts Deutschland, eine verbesserte internationale Wettbewerbsfähigkeit sowie die Sichtbarmachung von Spitzeninstitutionen.8 Die Universitäten werden im Rahmen der Ausschreibung zur Profilierung und Strukturierung ihrer Forschungstätigkeit mit Blick auf ein tragfähiges Zukunftskonzept angehalten. Im Gegenzug erhalten die ausgewählten Institutionen neben den Fördergeldern ein prägnantes, nach außen leicht wahrnehmbares und vermarktbares Instrument zur Abgrenzung gegenüber relevanten Wettbewerbern. Über solche punktuellen Maßnahmen hinaus tragen jedoch in erster Linie die grundsätzlichen Anpassungen des deutschen Hochschulrechts maßgeblich zur veränderten Kultur im Hochschulwesen bei. So haben die Novellen des Hochschulrahmengesetzes (HRG) in den Jahren 1998 bis 2005 u.a. eine stärker leistungsorientierte Finanzierung der deutschen Hochschulen und eine größere Autonomie beim Einsatz der Finanzmittel sowie bei der Auswahl von Studierenden bewirkt.9 Universitäten können in Fächern mit bundesweiter Studienplatzvergabe durch die ZVS mittlerweile bis zu 60% der Studenten selbst anhand von spezifischen Eignungstests oder ähnlichen Kriterien auswählen – wenn auch der zentralen Zuteilung nach Abiturnote, Wartezeit und Härtefallkriterien nachgelagert.10 Gleichzeitig verliert die ZVS immer weiter an Bedeutung zu Gunsten lokaler Numerus Clausus-Regelungen und vergibt zum Wintersemester 2009/2010 lediglich noch die Studienplätze in den Fächern Zahn-, Tier- und Humanmedizin sowie in Pharmazie und Psychologie.11 Dieser Trend 6

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Vgl. Müller-Böling, D. (2006b), S. 195; zu den wesentlichen Reformen der vergangenen Jahre vgl. zur Übersicht Schierholz, H. (2005), S. 154, 380 sowie zur Erläuterung der Änderungen S. 154159. Die innerhalb dieser Förderlinie berücksichtigten Universitäten erhielten in der Medienöffentlichkeit die größte Aufmerksamkeit und werden landläufig als „Eliteuniversitäten“ tituliert; vgl. Meier, F. (2009), S. 163; Mayer, K. U. (2008), S. 617. Vgl. Deutsche Forschungsgemeinschaft/Wissenschaftsrat (Hrsg.) (2008), S. 10. Vgl. Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie (1998); Bundesministerium für Bildung und Forschung (2004). Vgl. Deutscher Bundestag (2007), §§ 31-32. Vgl. Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen (Hrsg.) (2009). Bewarben sich zum Wintersemester (WS) 2000/01 noch 32% der Studienanfänger über das zentrale Vergabeverfahren der

verbessert einerseits die Möglichkeit für Studenten, sich gezielt an potenziell für sie interessanten Hochschulen zu bewerben. Der Grad des Anreizes für Hochschulen andererseits, gezielt die Bewerbungen von besonders geeigneten Studieninteressierten zu forcieren, hängt bislang aber noch erheblich von der länderspezifischen Ausgestaltung der lokalen Zulassungsverfahren ab. So kann in einigen Bundesländern keine Eignungsprüfung für einen spezifischen Studiengang vorgenommen werden, da die Zulassung auf klassischen Kriterien wie der allgemeinen Hochschulreife oder der Wartezeit des Bewerbers basiert.12 Grundsätzlich bedeuten die dargestellten Veränderungen jedoch zumindest eine Annäherung des Studien- und Hochschulwahlprozesses an marktliche Prinzipien mit einem Wettbewerb der Studenten um Studienplätze sowie zwischen Hochschulen um herausragende Studenten. Die beschriebenen nationalen Maßnahmen und Entwicklungen finden ihre Entsprechung, insb. im Hinblick auf das Werben um die studentische Zielgruppe, auch in der Politik auf europäischer Ebene. Sie manifestiert sich im sog. Bologna-Prozess, der die Schaffung eines europäischen Hochschulraums durch internationale Vergleichbarkeit von Studienverläufen und -abschlüssen vorsieht und damit implizit der Intensivierung des Wettbewerbs Vorschub leistet.13 Diese europaweite Angleichung grundlegender Merkmale von Studienangeboten gewährleistet eine bessere Vergleichbarkeit der eigentlichen Studieninhalte und steigert damit die Transparenz im Markt für höhere Bildung. Einerseits wird so die studentische Mobilität gesteigert, da ein im Ausland erworbener Titel auch im Heimatland problemlos anerkannt wird. Deutsche Studenten erhalten die Möglichkeit, innerhalb Europas eine Wahl bzgl. ihres künftigen Studienortes zu treffen. Für die Hochschulen bedeutet dies andererseits eine Vergrößerung des relevanten Marktes, einhergehend mit einer entsprechenden Zunahme der Marktteilnehmer und der Wettbewerbsintensität. Maßstab der eigenen Leistungsfähigkeit ist nicht mehr das allgemeine Niveau in einem undifferenzierten, nationalen Umfeld, sondern der Best-in-Class Benchmark auf europäischer Ebene.14

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ZVS, waren es zum WS 2005/06 nur noch 22%; vgl. Heine, C./Kerst, C./Sommer, D. (2007), S. 124. Maßgeblich für diese Entwicklung waren u.a. die Herausnahme besonders populärer Fächer wie Rechtswissenschaften oder Betriebswirtschaftslehre aus der zentralen Vergabe in den Jahren 2002 bzw. 2004; vgl. Leffers, J. (2004). Vgl. Heine, C. et al. (2006), S. 10-12. Vgl. Reinalda, B./Kulesza, E. (2006), S. 118-120; Haase, K. (2008). Vgl. Müller-Böling, D. (2006b), S. 196. Gleichzeitig hat der Bologna-Prozess in Deutschland eine große Zahl von Kritikern auf den Plan gerufen. So existieren zum einen grundsätzliche Zweifel an den Zielen der Reform, insb. an der Verknüpfung zwischen Wissenschaft und Bildung einerseits sowie ökonomischen Zielen andererseits; vgl. z.B. Kellermann, P. (2009), S. 54-57. Zum anderen besteht Skepsis gegenüber der konkreten Umsetzbarkeit bzw. Umsetzung, z.B. an der Verschulung von Studiengängen und der damit einhergehenden Arbeitsbelastung von Studierenden, die studentisches Engagement, Persönlichkeitsentfaltung oder breiten Wissenserwerb erschwert; vgl. Loer, T./Liebermann, S. (2009), S. 67-70. Weiterhin existieren Bedenken, ob die Mobilität von

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Schließlich existieren neben diesen politischen Anstrengungen, die in erster Linie regulatorische Voraussetzungen für einen stärkeren Wettbewerb um Studenten und Studienplätze darstellen, auch Entwicklungen außerhalb des politischen Systems, die die Relevanz der Studien- und Hochschulwahl befördern. Zum einen ist eine weitere Verbesserung der Transparenz im Hochschulsektor durch privatwirtschaftliche Initiative zu nennen. Insb. Verlage haben in den letzten Jahren das Interesse potenzieller Studierender an Rankings und Bewertungen deutscher Hochschulen erkannt. Eine herausragende Stellung nimmt hier z.B. Wochenzeitung „Die Zeit“ ein, die regelmäßig das Ranking des Centrums für Hochschulentwicklung (CHE) veröffentlicht.15 Das in seiner Methodik weitestgehend anerkannte Beurteilungssystem unterstützt maßgeblich die geschilderten politischen Anstrengungen um Qualität und Profilierung im Hochschulsektor, indem es die Aktivitäten der Institutionen und ihre Ergebnisse auf eine für die Zielgruppe leicht verwertbare Art und Weise zusammenfasst und sichtbar macht. Durch diese Mittlerfunktion erhalten Studieninteressierte eine Informationsgrundlage, die die adäquate Nutzung der neu eröffneten Wahlmöglichkeiten erlaubt und jene Hochschulen belohnt, die eine besonders erfolgreiche Profilierung betreiben.16 Als zweiter wesentlicher außerpolitischer Faktor ist die demografische Entwicklung der kommenden Jahrzehnte zu nennen. Sind die Hochschulen im Allgemeinen heute noch von steigenden Studierendenzahlen und einer Überauslastung der Kapazitäten betroffen, spüren die ostdeutschen Bundesländer bereits jetzt erste Anzeichen des kommenden Wandels. Laut Berechnungen des CHE wird bis zur Mitte des zweiten Jahrzehnts dann im gesamten Bundesgebiet der Gipfel der Entwicklung überwunden sein und die Zahl der Immatrikulierten bis zum Ende des Prognosezeitraumes 2020 wieder drastisch zurückgehen.17 Als Folge daraus kann auf einen sich intensivierenden Wettbewerb um Studenten geschlossen werden. Schließlich ergänzen seit Mitte der achtziger Jahre des 20. Jahrhunderts private Hochschulen das Studienangebot der klassischen Institutionen in staatlicher Trä-

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Studenten tatsächlich befördert oder im Gegenteil eher behindert wird; vgl. Brändle, T. (2010), S. 95. Vgl. Usher, A./Savino, M. (2006), S. 34-36. Das CHE ist eine gemeinnützige, maßgeblich von der Bertelsmann-Stiftung initiierte und getragene Gesellschaft. Sie wurde 1994 gegründet und versteht sich als Ideen- und Impulsgeber für Reformen des deutschen Hochschulwesens. Das Centrum engagiert sich regelmäßig durch Veröffentlichung von Forschungspublikationen und Ranglisten sowie durch die Veranstaltung von Weiterbildungsmaßnahmen; vgl. Centrum für Hochschulentwicklung gGmbH (Hrsg.) (2010). Kritische Stimmen zu Aktivitäten des CHE bemängeln methodische Schwächen im Rahmen der Rankingerhebung sowie grundsätzlich den großen Einfluss einer privatwirtschaftlich getragenen Institution auf die deutsche Hochschulpolitik; vgl. Kipp, L. (2009), S. 507. Vgl. Berghoff, S. et al. (2009), S. 7. Vgl. Buch, F./Hener, Y./Stuckrad, T. v. (2006), S. 7-8.

gerschaft.18 Sie besitzen deutlich größere Gestaltungsfreiheiten, z.B. hinsichtlich Studentenauswahl, Leistungsgestaltung oder der Erhebung von Studiengebühren. Infolge dessen kann eine flexiblere Anpassung des Studienangebots an die Bedürfnisse von Bewerbern und damit einhergehend eine Differenzierung von den bis vor wenigen Jahren noch sehr einheitlichen Angeboten der staatlichen Hochschulen erreicht werden.19 Angesichts der beschriebenen Entwicklungen kann festgehalten werden, dass der deutsche Hochschulsektor in einen Wettbewerb gedrängt wurde, dessen Vielfalt und Intensität aufgrund weiterer Deregulierung und der künftigen Demographie fortschreitend wachsen dürften. Dabei konkurrieren die Hochschulen untereinander auf nationaler und internationaler Ebene um verschiedene knappe Ressourcen (z.B. finanzielle Mittel von staatlicher und privater Seite) sowie um Nachfrager ihrer diversen Leistungen (z.B. Forschungsergebnisse).20 Eine besonders wesentliche Nachfragergruppe stellt in diesem Zusammenhang die (potenzielle) Studentenschaft dar, die in der Wertschöpfung der Hochschulen eine zentrale Funktion einnimmt. Einerseits fragen die Studierenden das Ausbildungsangebot der Hochschule nach, vergleichbar mit Kunden auf kommerziellen Produktmärkten. Gleichzeitig werden sie, den Charakteristika einer Dienstleistung entsprechend, während des Studiums intensiv in den Leistungserstellungsprozess eingebunden und determinieren diesen als Teil der Hochschule maßgeblich mit.21 Schließlich stellen sie als Absolventen am Ende der Ausbildung eine Art Produkt22 dar, das von der Hochschule am Arbeitsmarkt platziert und je nach Qualität von Unternehmen abgenommen wird.23 In diesen Rollen erlangen sie für die Hochschule Bedeutung z.B. durch den Aufbau weiterer Ausbildungs- und Forschungsreputation durch Mund-zu-Mund-Propaganda oder als eigener wissenschaftlicher Nachwuchs, und insb. zur Beschaffung finanzieller Mittel. Denn auch wenn bis heute keine Freiheit im Hinblick auf die Preisgestal18

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Mayer weist darauf hin, dass kirchlich getragene Privathochschulen zur theologischen Ausbildung bereits eine lange Tradition aufweisen. In jüngerer Zeit sind jedoch eine große Zahl privater Neugründungen hinzugetreten, die oft auf die Managementausbildung fokussiert sind, in Einzelfällen jedoch auch breitere Themenfelder abdecken. Vgl. Mayer, K. U. (2008), S. 604-605; vgl. auch Turner, G. (2001), S.238-243; Wissenschaftsrat (2000), S. 5-6. Vgl. Erhardt, M. (2000), S. 10; Meffert, H./Kirchgeorg, M. (1999), S. 94. Vgl. auch Schierholz, H. (2005), S. 144-145 zur Kritik am Vergleich zwischen privaten und staatlichen Hochschulen bzgl. ihrer Wettbewerbsfähigkeit. Vgl. Müller-Böling, D. (2007), S. 270-271 Vgl. zu den konstitutiven Merkmalen von Dienstleistungen Meffert, H./Bruhn, M. (2009), S. 19 sowie die weiteren Ausführungen unten, Abschnitt B.2.4.4, S. 90-91. Soweit nicht anders spezifiziert wird der Produktbegriff in der vorliegenden Arbeit generisch verstanden als „[…] alles […], was einer Person angeboten werden kann, um ein Bedürfnis oder einen Wunsch zu befriedigen“; Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 12. Vgl. Hansen, U. (1999), S. 371-372; Brockhoff, K. (2008), S. 426.

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tung für Ausbildungsleistungen besteht, die leistungsadäquate, direkte Einnahmen von Studentenseite erlauben würde, hat die Qualität von Studenten indirekt wesentlichen Einfluss auf die grundlegenden Finanzierungsquellen der Hochschulen:24 Zunächst hängt die Zuteilung staatlicher Finanzierungsmittel i.d.R. von der Zahl auszubildender Studenten ab – dieser Sachverhalt birgt für sich genommen nur einen Anreiz zur Kapazitätsauslastung. Darüber hinaus erfolgt jedoch in mehreren Bundesländern ein Teil der staatlichen Mittelzuweisung auf Basis (mehr oder weniger stark gewichteter) leistungsbezogener Indikatoren. Dazu gehören z.B. die Zahl der Absolventen mit niedrigerer Semesterzahl, der Absolventen mit Einhaltung der Regelstudienzeit etc.25 Derartige Kriterien können als Anreiz betrachtet werden, gezielt leistungsstärkere Studenten anzuwerben. Doch auch im Hinblick auf private Fördergelder spielt die Qualität der Studenten eine wesentliche Rolle. So kann angenommen werden, dass aus den Reihen der Privatwirtschaft im Gegenzug für die Bereitstellung gut ausgebildeter Absolventen auf dem Arbeitsmarkt höhere Sponsorengelder oder private Forschungsförderung in Form von Drittmitteln zu erwarten sind. Am Beispiel der USA wird weiterhin deutlich, dass leistungsstarke Studenten selbst erhebliches Potenzial bergen, um im Verlauf ihrer weiteren beruflichen Entwicklung als Alumni die Hochschule finanziell unterstützen zu können und zu wollen.26 Schließlich bildet die Hochschule nicht zuletzt auch für den eigenen Bedarf an qualifizierten wissenschaftlichen Mitarbeitern aus, mit deren Hilfe sich, wie oben bereits angedeutet, Forschungsreputation aufbauen und öffentliche Forschungsgelder einwerben lassen. Für einen effektiven Wettbewerb um die besten Studenten wurden, wie oben beschrieben, in den vergangenen Jahren bereits wesentliche Weichen gestellt, wenn auch, wie z.B. bei der Preissetzung, bislang keine vollständigen Marktstrukturen etabliert wurden. Wesentlich ist eine größere Freiheit bei der Auswahl von Hochschulen durch Studenten und umgekehrt sowie die wachsende Transparenz (z.B. durch Hochschulrankings und klare Qualitätssignale) und Differenzierung des Marktes, die es Studenten erlauben, Entscheidungen auf Basis fundierter Informationen zu treffen. Zur Sicherung eines kontinuierlichen Zuflusses leistungsstarker Studienbewerber muss das Management von Hochschulen daher die Anforderungen der Zielgrup24

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Mit Blick auf die leistungsadäquate Preisgestaltung ist die Unterscheidung zwischen den Systemen der staatlichen und privaten Hochschulen zu beachten, da letztere in der Erhebung von Studiengebühren grundsätzlich keinen regulatorischen Beschränkungen unterliegen. Das Studium an staatlichen Universitäten ist hingegen bis heute in mehreren Bundesländern kostenlos, bzw. ist die Gebührenhöhe zentral reglementiert; vgl. Ziegele, F. (2008), S. 48-50; Hanft, A. (2008), S. 230231; Börsel, B. (2009). Vgl. Leszczensky, M./Orr, D. (2004), S. 46-48; Ziegele, F. (2008), S. 33-36 Vgl. zu leistungsorientierten indikatorgestützten Zuweisungen beispielhaft die Betrachtung zum Bundesland RheinlandPfalz, Leszczensky, M./Orr, D. (2004), S. 36-40. Vgl. Cunningham, B. M./Cochi Ficano, C. K. (2002), S. 555.

pe kennen und darauf aufbauend im Rahmen der rechtlichen Möglichkeiten ein Leistungsangebot kreieren und kommunizieren, das in der Wahrnehmung der potenziellen Studenten jenen Angeboten konkurrierender Institutionen überlegen ist.27 Aus marketingtheoretischer Perspektive ist dabei wesentlich, dass die Entscheidungen der Studenten über eine Bewerbung oder eine letztendliche Zusage zum Studium an einer Hochschule einzig auf Basis der subjektiven, bewerteten Eindrücke hinsichtlich der Institution und dem mit ihr verknüpften Studienangebot getroffen werden.28 Das bedeutet, dass bei dem Entwurf einer wettbewerbsfähigen Positionierung nicht allein das Angebot selbst, sondern immer auch dessen Auswirkungen auf die Psyche der Studieninteressierten betrachtet werden müssen. Die Gründe, die für deutsche Studenten bei der Wahl einer Hochschule ausschlaggebend sind, werden in mehreren Studien bereits kontinuierlich erhoben und analysiert.29 Dabei liegt jedoch die direkte Abfrage rationaler Treiber einer Hochschulwahlentscheidung im Fokus. Die Einbettung der Untersuchungen in verhaltenstheoretische Modelle, wie sie in der Marketingwissenschaft üblicherweise Verwendung finden, bleibt bislang außen vor. Wenig beachtet werden z.B. das für kommerzielle Produktmärkte weithin akzeptierte und verwendete Markenkonzept und die mit ihm eng verwandten Konstrukte zur Einstellung sowie insb. zum Markenimage und seinen verschiedenen Dimensionen.30 Damit liegt der Schluss nahe, dass die bisherigen Erkenntnisse zur Hochschulwahl in Deutschland wesentliche Verhaltenstreiber außer Acht lassen. Weit entwickelte und empirisch gut belegte Theorien zum Kaufverhalten, abgestimmt auf die Spezifika des stark regulierten und i.d.R. nichtkommerziellen Hochschulwesens, können hier helfen, weitere Einflussfaktoren zu identifizieren. Darauf aufbauend lassen sich anschließend theoretisch fundierte Ansätze zu einer effektiven und positiv verhaltensbeeinflussenden Gestaltung von Hochschulen, ihrem Außenauftritt und ihren Studienangeboten ableiten.

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Vgl. Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S 244. Dies gilt insb. angesichts der Preisregulierung, die die Anwendung einer Kostenführerschaftsstrategie nicht erlaubt; vgl. zu den generischen strategischen Optionen Porter, M. E. (2004), S. 34-40; Reckenfelderbäumer, M./Kim, S.-S. (2009), S. 15. Exemplarisch für den beschriebenen Zusammenhang können die Totalmodelle zum Käuferverhalten von Howard/Sheth oder Engel/Kollat/Blackwell (bzw. dessen aktuelle Version nach Blackwell/Miniard/Engel) angeführt werden; vgl. Howard/Sheth 1969, S. 30; Blackwell, R. D./Miniard, P. W./Engel, J. F. (2006), S. 85. Vorausgesetzt wird hier zunächst, dass der Studieninteressent in seiner Wahl nicht durch externe Restriktionen wie die Ablehnung durch eine präferierte Hochschule beschränkt wird. Vgl. z.B. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 105-135; Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007), S. 60-61. Vgl. Farsky, M./Völckner, F. (2008), S. 715. Vgl. zum Zusammenhang zwischen Einstellung und Markenimage Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 210; Trommsdorff, V. (2009), S. 155-156. Das Markenkonzept wird im weiteren Verlauf der Arbeit genauer erörtert. Für eine Übersicht von Markendefinitionen und Verständnissen vgl. Burmann, C./Meffert, H./Koers, M. 2005, S. 5-8.

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2. Definitorische Abgrenzung relevanter Begriffe Als Fundament eines wissenschaftlichen Dialogs ist ein gemeinsames und eindeutiges Grundverständnis der zentralen Begrifflichkeiten unabdingbar.31 Im Folgenden werden daher die Begriffe der Hochschule und Hochschulwahl abgegrenzt sowie die Konstrukte Affekt, Kognition, Einstellung, Image, Marke und Markenführung als wesentliche Komponenten der verwendeten käuferverhaltenswissenschaftlichen Modelle und ihrer Diskussion definiert. Hochschulen bilden im Gesamtgefüge des deutschen Bildungssystems den maßgeblichen Teil des tertiären Sektors.32 Sie stellen, abgesehen vom Bereich der Weiterbildung, die fortgeschrittenste Ausbildungsstufe dar,33 anschließend an Institutionen des zweiten Sekundarbereichs wie Gymnasien oder Berufsoberschulen. Der Begriff der Hochschule stellt dabei eine Kategorie mit zahlreichen Unterarten verschiedener Zielsetzung oder inhaltlicher Ausrichtung dar. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) zählt hierzu Universitäten, Technische Hochschulen/Universitäten, Pädagogische und Theologische Hochschulen, Kunst- und Musikhochschulen sowie Fachhochschulen. Weitere Differenzierungen werden in der Literatur angeführt.34 Da diese für den Gang der Untersuchung keine Relevanz aufweisen, wird auf sie nicht zurückgegriffen. Einzig die Unterscheidung zwischen Hochschulen in staatlicher Trägerschaft und staatlich anerkannten Hochschulen in privater Trägerschaft, wie sie auch im HRG angeführt wird, soll hervorgehoben werden.35 Das vermehrte Auftreten letzterer ist, wie bereits in Abschnitt A.1 angedeutet, 31 32

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Vgl. Churchill, G. A. J. (1979), S. 67. Daneben existieren in einigen Bundesländern Berufsakademien und Fachschulen, die ebenfalls zum tertiären Sektor, jedoch nicht zum Hochschulbereich gezählt werden. Erstere setzen eine erfolgreiche Absolvierung des Sekundarbereichs II mit Hochschulzugangsberechtigung voraus und bieten eine kombinierte Vermittlung praxisbezogener Kenntnisse in einem Betrieb mit einer wissenschaftsorientierten Ausbildung an einer Studienakademie. Letztere erfordern eine Berufsausbildung sowie einschlägige Berufserfahrung und haben weiterbildenden Charakter in einem speziellen Berufsfeld; vgl. Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008), S. 155-156. Als definierendes Merkmal des tertiären Bildungssektors wird üblicherweise der Zugang über einen erfolgreichen Abschluss der Sekundarstufe II herangezogen. Dieser Sichtweise soll auch in dieser Arbeit gefolgt werden. Die Zuordnung der Fachschulen ergibt sich durch die internationale ISCED (International Standard Classification of Education)-Klassifikation 5B der UNESCO; vgl. Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008), S. 148; UNESCO (Hrsg.) (2006), S. 35-36; Böhm, W. (2005), S. 629. Zur Grundstruktur des Bildungswesens in Deutschland vgl. Anhang I, S. 233. Allerdings nehmen auch Hochschulen entsprechend dem HRG Weiterbildungsaufgaben wahr. Der Übergang ist hier also fließend; vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 2 Abs. 1. Weiterbildungsangebote werden in der vorliegenden Arbeit aus forschungsökonomischen Gründen nicht betrachtet, gleichwohl ihre Relevanz in einer dynamischen Wissensgesellschaft zunimmt und sie im Rahmen der Initiativen zum lebenslangen Lernen vielfach gefördert werden; vgl. Habicht, H. (2009), S. 128129; Hanft, A. (2008), S. 15-18; Wissenschaftsrat (2006), S. 65-66. So nehmen Führ und Heiland weitere Untergliederungen vor: Unter einem weiter gefassten Hochschulbegriff führen sie spezielle Institutionen der genannten Kategorien auf, die bspw. über einen speziellen Träger verfügen (Universitäten der Bundeswehr) oder ein jüngeres Gründungsdatum aufweisen; vgl. Heiland, T. (2001), S. 82-83; Führ, C. (1989), S. 171-178. Vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 70.

für die Wettbewerbsdynamik des Hochschulsektors von Bedeutung. Eine vergleichende Betrachtung beider Hochschulformen soll daher im weiteren Verlauf der Arbeit erfolgen. Der offiziellen Kategorisierung des BMBF folgend findet eine weitere Einordnung in Universitäten und gleichgestellte Hochschulen einerseits und Fachhochschulen andererseits statt. Letztere unterscheiden sich insofern, als sie nicht über Promotionsund Habilitationsrechte verfügen, nach internationaler Klassifizierung demnach auf die Ausbildung auf erster Ebene des tertiären Sektors (Bachelor- und Masterstudiengänge) beschränkt sind (ISCED-Klasse 5A).36 Eine zweite Unterscheidung kann anhand der Ziele der unterschiedlichen Hochschultypen getroffen werden: Wie Habicht am Beispiel des Bayerischen Hochschulgesetzes verdeutlicht, verfolgen alle Hochschulen neben den in §§ 1 und 7 des HRG festgehaltenen allgemeinen auch typenspezifische Aufgaben und Ziele.37 So unterscheiden sich Fachhochschulen von Universitäten und ihnen gleichgestellten Hochschulen insb. durch eine anwendungsbezogene Ausrichtung der Lehre sowie die Beschränkung auf anwendungsorientierte Forschungsaktivitäten. Letztere gehören auch zum Aufgabenbereich der Universitäten, die sich darüber hinaus jedoch auch wissenschaftlichgrundlegenden Aspekten in Forschung und Lehre widmen. Die Kunst- und Musikhochschulen nehmen in dieser Betrachtung eine Sonderstellung ein.38 Im Weiteren wird zur theoretischen Herleitung des empirisch zu untersuchenden Modells grundsätzlich der gesamte, insb. deutsche Hochschulsektor betrachtet, um die aus Studierendensicht relevanten organisatorischen Entwicklungen umfassend darstellen zu können. Im Laufe der Untersuchung wird der Forschungsgegenstand jedoch auf die Universität und gleichgestellte wissenschaftliche Hochschulen eingegrenzt. Diese umfassen die Ausbildung in den ISCED-Klassen 5A und 6, verfügen also über das Recht, weiterführende, forschungsbezogene akademische Titel und Grade zu verleihen (Promotion und Habilitation).39 Diese Eingrenzung geschieht nicht, wie in anderen mit der Hochschulthematik befassten Arbeiten, aufgrund der wissenschaftlich herausragenden Stellung der Universitäten gegenüber Fachhochschulen und weiteren Institutionen des Tertiärbereichs, wie z.B. der Berufsakade36 37

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Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2008), S. 9. So gibt das HRG als Aufgaben der Hochschulen die Pflege und Entwicklung „[…] der Wissenschaften und der Künste durch Forschung, Lehre, Studium und Weiterbildung in einem freiheitlichen, demokratischen und sozialen Rechtsstaat“ an; Deutscher Bundestag (2007), § 2 Abs. 1. Ziel des Studiums ist die Kenntnisvermittlung in Vorbereitung auf ein berufliches Tätigkeitsfeld. Dabei wird auch hier explizit auf den wissenschaftlichen und künstlerischen Kontext Bezug genommen; vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 7. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 109-110; Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008), S. 153. Vgl. Anhang II, S. 234 für eine schematische Darstellung der Aufgaben unterschiedlicher Hochschultypen nach Bayerischem Landesrecht. Vgl. UNESCO (Hrsg.) (2006), S. 39.

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mien.40 Die Abgrenzung trägt vielmehr der Vielfalt des deutschen Hochschulsystems Rechnung und erfolgt aus forschungsökonomischen Gründen. Darüber hinaus ist seit der Einführung von Bachelor- und Masterabschlüssen im Rahmen der BolognaReformen eine zunehmende Konvergenz zwischen Universitäten und Fachhochschulen zu beobachten. Es wird weithin vermutet, dass die Differenzierungs- und Profilierungsleistung der klassischen Hochschultypen in einem dynamischen Markt auch künftig zu Gunsten weniger formalisierter Charakteristika abnimmt.41 Eine Aussparung der Fachhochschulen erscheint daher inhaltlich vertretbar. Über die Institution der Hochschule hinaus bildet die Hochschulwahl das eigentliche Erkenntnisinteresse der vorliegenden Arbeit. Sie ist zu verstehen als individuelle Auswahl eines Anbieters für Lehr- bzw. Studienleistungen auf Niveau des tertiären Bildungssektors durch einen potenziellen Studierenden. Dabei ist hervorzuheben, dass nicht nur die Auswahlentscheidung selbst Berücksichtigung findet, sondern der gesamte ihr vorausgehende Entscheidungsprozess, ausgehend von einer grundlegenden Problemerkenntnis bzgl. des Bedürfnisses nach höherer Bildung über Informationsgewinnung und Alternativenbewertung.42 Dieser Hochschulwahlprozess kann bei der Absolvierung der unterschiedlichen Studienabschnitte (z.B. Bachelor, Master) mehrfach durchlaufen werden. Zur Darstellung und Erforschung des Hochschulwahlprozesses werden die Konzepte der Käuferverhaltensforschung herangezogen. Deren grundlegenden Begriffe werden in der Folge erläutert, wobei zunächst auf die Begriffe „affektiv“ und „kognitiv“ näher eingegangen wird. Beide werden im Marketing und darüber hinaus häufig gemeinsam als Ausdruck des populären Gegensatzes zwischen Gefühl und Ratio verwendet.43 Aufgrund ihrer zuweilen unscharfen Definition und Abgrenzung in der Literatur, ihrer jedoch wesentlichen Rolle innerhalb der weiteren Analyse, erscheint eine einleitende genauere Betrachtung opportun. Das Adjektiv „affektiv“ steht sprachlich in unmittelbarer Beziehung zu den Affekten und der Affektivität. Erstere werden von Kroeber-Riel/Weinberg/Groeppel-Klein als „[…] grundlegende, kurzfristig auftretende Gefühle der Akzeptanz oder der Ablehnung eines Sachverhaltes verstanden, sowie als Emotionen, die kognitiv wenig kontrolliert werden und inhaltlich kaum differenziert 40 41 42 43

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Vgl. z.B. Hubig, L. (2009), S. 18-19. Vgl. Wissenschaftsrat (2006), S. 27-29. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 416. Vgl. Bleuler, E./Bleuler, M. (1983), S. 27, S. 65. Dabei wird jedoch allgemein die Auffassung vertreten, dass sich beide Bereiche in der Praxis nicht voneinander trennen lassen: „Jeder intellektuelle Vorgang läßt Gefühle anklingen, und umgekehrt wecken Gefühle Erinnerungen und lenken unser Denken.“ Bleuler, E./Bleuler, M. (1983), S. 65. Vgl. hierzu auch Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 274. Insb. Trommsdorff macht deutlich, dass alle psychischen Konstrukte des neobehavioristischen Modells sowohl affektive als auch kognitive Bereiche beinhalten, die kognitive Anreicherung jedoch mit zunehmender Konstruktkomplexität steigt; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 79.

sind.“44 Sie werden dem Gattungsbegriff der Emotionen zugeordnet und von anderen Subkonzepten wie Stimmung und Gefühl abgegrenzt.45 Dabei zeichnet den Affekt insb. seine Intensität, Verhaltensnähe und schwere Kontrollierbarkeit aus, aufgrund derer z.B. im deutschen Strafrecht bei Affekthandlungen eine Strafmilderung vorgesehen ist.46 Eine derart starke Ausprägung erscheint im Kontext der Konsumentenverhaltensforschung nicht durchgehend angemessen, daher wird auf eine zweite, insb. im englischen Sprachraum für den Terminus „affective“ übliche Begriffsinterpretation zurückgegriffen. Demnach nimmt der Affekt die Funktion eines Oberbegriffes ein und ist damit synonym zur Bedeutung der Emotion in der oben angeführten Auslegung zu sehen.47 Aufbauend auf dieser Parallelität zwischen zwei Verständnisschulen wird der Begriff „affektiv“ im weiteren Verlauf als die Emotion betreffend definiert. Hinsichtlich des Begriffes „kognitiv“ unterscheiden Trommsdorff und andere Forscher zwischen der Kognition einerseits und kognitiven Prozessen andererseits.48 Bei ersterer handelt es sich um „[…] eigenständig bewusst zu machende Wissenseinheiten, d.h. […] subjektives Wissen, das bei Bedarf zur Verfügung steht […].“49 Diesem Zustandskonstrukt stehen die kognitiven Prozesse gegenüber, zu denen üblicherweise Wahrnehmung, Beurteilung, Lernen, Gedächtnis, problemlösendes Denken und verschiedentlich auch die Sprache gezählt werden.50 Ihnen gemein ist ihr Bezug zur bewussten Aufnahme, Verarbeitung und Wiedergabe von Informationen aus dem Umfeld oder der eigenen Psyche.51 Sie dienen dazu, menschliches Verhalten zu kontrollieren und willentlich zu steuern.52 Dieser differenzierten Sichtweise 44 45

46 47

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Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 101. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 100-103. Dabei fehlt bis heute sowohl in der Psychologie als auch in den Wirtschaftswissenschaften und Neurowissenschaften eine einheitliche Definition für Emotionen; vgl. Plassmann, H. (2006), S. 29-43 für eine Übersicht und Diskussion verschiedener Definitionen. Für die vorliegende Arbeit wird Emotion definiert als „[…] innere Erregung […], die mehr oder weniger bewusst als angenehm oder unangenehm erlebt wird und mit neurophysiologischen Vorgängen sowie häufig mit beobachtbarem Ausdrucksverhalten […] einhergeht.“ Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 100. Das Konstrukt der Stimmung zeichnet sich in Abgrenzung von Affekten durch eine deutlich geringere Intensität, durch eine längere Dauer sowie durch einen fehlenden Objektbezug aus. Gefühle stellen hingegen die erlebnisbezogene Seite einer Emotion dar, die subjektive (stärker kognitive) Interpretation einer Emotion; vgl. Sokolowski, K. (2008), S. 299; Scherer, K. R. (2005), S. 699; Ewert, O. (1983), S. ; 399-414. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 101; Sokolowski, K. (2008), S. 299. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 101. Ein ähnliches Verständnis führt auch die Brockhaus Enzyklopädie an; vgl. o.A. (1996), S. 166. Parallelen bestehen in diesem Zusammenhang zur Definition der Affektivität nach Bleuler/Bleuler; vgl. Bleuler, E./Bleuler, M. (1983), S. 65. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 79-80; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 113. Trommsdorff, V. (2009), S. 79. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 274; Büttner, O. B. (2009), S. 7; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 113; Solso, R. L. (2005), S. 7. Vgl. Solso, R. L. (2005), S. 4. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 274.

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entgegen steht eine integrative Interpretation entweder des Begriffs der Kognition oder der kognitiven Prozesse. So subsumiert Wagenknecht unter Kognition sowohl „[…] jeden Prozeß, durch den das Lebewesen Kenntnis von einem Objekt erhält oder sich seiner Umwelt bewußt wird“ als auch das erlangte Wissen als Produkt der Erkenntnis.53 Ericsson/Simon schreiben eine ähnlich umfassende Bedeutung den „cognitive processes“ zu: „A cognitive process can be seen as a sequence of internal states successively transformed by a series of information processes.“54 Aufbauend auf diesen Definitionen, die eine komplementäre Nähe von Zustand und Prozess ausdrücken, wird das Attribut „kognitiv“ im Weiteren verstanden als die Kognitionen und ihre zugehörigen Prozesse betreffend. Die differenzierte Sichtweise der beiden Konzepte wird jedoch beibehalten, um im weiteren Verlauf eine höhere Präzision in der Diskussion zu ermöglichen. Unter den zentralen Begriffen der Käuferverhaltensforschung nimmt weiterhin die Einstellung eine exponierte Stellung ein: Da sie modelltheoretisch eine große Nähe zum tatsächlichen Verhalten aufweist, wird ihr im Allgemeinen eine hohe Prognoserelevanz für die Handlungen von Konsumenten und anderen erforschten Subjekten zugesprochen. Zahlreiche Veröffentlichungen spiegeln die Popularität des Themas in Wissenschaft und Praxis wider.55 Gleichwohl weist Gawronski darauf hin, dass es bislang an einer allgemein akzeptierten Definition des Konstrukts mangelt.56 Nach Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein streben die vielfältigen Definitionsansätze zwar inhaltlich aufeinander zu. Jedoch weisen die Autoren insb. auf interpretatorische Differenzen im Hinblick auf die Zuordnung des Konstrukts zu kognitiven oder affektiven Prozessen hin. Darüber hinaus steht auch der Grad des Bewusstseins einer Einstellung zur Diskussion.57 Im Weiteren wird der Interpretation von Trommsdorff gefolgt und Einstellung definiert als „[…] Zustand einer gelernten und relativ dauerhaften Bereitschaft, in einer entsprechenden Situation gegenüber dem betreffenden Objekt regelmäßig mehr oder weniger stark positiv bzw. negativ zu reagieren."58 Die gewählte Definition entspricht einem stärker kognitiven Verständnis, da der explizit betonte Lernprozess zumindest in bestimmten Kontexten als bewusster Vorgang, basierend auf der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltreizen (Stimuli), gesehen wird.59 Diese Interpretation erscheint für die folgende Untersuchung ange53 54 55 56 57 58 59

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Wagenknecht, H. (2007), S. 1086. Ericsson, K. A./Simon, H. A. (1993), S. 11. Vgl. z.B. Wilcox, K./Kim, H. M./Sen, S. (2009); Gibson, B. (2008); Park, C. W./MacInnis, D. J. (2006); Cohen, J. B./Reed II, A. (2006). Vgl. Gawronski, B. (2007), S. 573-575. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 211. Trommsdorff, V. (2009), S. 146. So kann zwischen automatischen Lernprozessen und klassischer Konditionierung einerseits und komplexeren, kognitiven Lernprozessen andererseits unterschieden werden. Insb. letztere sind für die Bewertung und den Vergleich unterschiedlicher Optionen, wie sie in der vorliegenden Arbeit im

sichts der Komplexität der analysierten Dienstleistung Hochschulbildung und der Tragweite der mit ihr verknüpften Wahlentscheidung naheliegend.60 Derartige Charakteristika von Wahlobjekt und Entscheidungssituation lassen ein hohes Objektinvolvement61 und damit einen intensiven und langwierigen Entscheidungsprozess vermuten, der mit einer stärkeren kognitiven Beanspruchung einhergeht.62 Der herrschenden Meinung, dass das Konstrukt der Einstellung stets aus kognitiven und affektiven Komponenten zugleich konstituiert ist, wird jedoch auch in dieser Arbeit Folge geleistet.63 Das Imagekonstrukt steht in engem Zusammenhang mit der Einstellung – KroeberRiel/Weinberg/Gröppel-Klein schlagen sogar eine synonyme Verwendung vor.64 Trommsdorff geht hingegen schon früh von einer Differenzierung der beiden Konstrukte anhand ihrer Dimensionalität aus: Das Image wird mehrdimensional verstanden, als „[…] differenziertes aber ganzheitliches ‚Bild‘ vom Objekt der Einstellung“65, während die Einstellung selbst eine „[…] grobe Zusammenfassung des Images zu einer eindimensionalen Größe“66 darstellt. Eine ähnliche Einteilung in Ein- und Mehrdimensionalität nehmen auch Freundt und Burmann/Stolle vor. Letztere verwenden den Imagebegriff jedoch für beide Ebenen und folgen damit in der Begrifflichkeit einem synonymen Verständnis von Image und Einstellung.67 Hinsichtlich der Ausgestaltung des Images gehen zahlreiche Autoren davon aus, dass sich die imagekonstituierenden Objektassoziationen in eine affektive und eine kognitive Dimension

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Fokus stehen, von großer Bedeutung; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 245-246; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 375-376. Lernen wird verstanden als die „[…] relativ überdauernde Änderung einer Verhaltensmöglichkeit aufgrund von Erfahrung oder Beobachtung“; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 364. Vgl. Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S. 245. Der Involvementbegriff beschreibt „[…] die Ich-Beteiligung bzw. das gedankliche Engagement und die damit verbundene Aktivierung, mit der sich jemand einem Sachverhalt oder einer Aktivität zuwendet“; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 386. Es basiert auf den Bedürfnissen, Kenntnissen, Motiven, Werten und Einstellungen des Individuums und bestimmt u.a. die Aufmerksamkeit, die bestimmten Reizen zugemessen wird sowie die Intensität der Informationssuche und der Auseinandersetzung mit den Informationen zu einem bestimmten Sachverhalt; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 49, 52; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 702; Zaichkowsky, J. (1985), S. 342-343. Vgl. unterstützend Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984), S. 176. Vgl. auch Trommsdorff, V. (2009), S. 49; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 113; Bänsch, A. (2002), S. 131. Dabei wird dem Einstellungskonstrukt im Rahmen der weit verbreiteten Dreikomponententheorie neben affektiver und kognitiver auch eine konative, also verhaltensbezogene Komponente zugeschrieben; vgl. Aronson, E./Wilson, T. D./Akert, R. M. (2009), S. 230-231; Mayerl, J. (2009), S. 2325; Eagly, A. H./Chaiken, S. (1993), S. 1. Entsprechend der Auffassung von Trommsdorff und anderen wird die affektiv/kognitiv geprägte Einstellung jedoch als der Verhaltensintention und dem Verhalten vorgelagert interpretiert; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 151; Bagozzi, R. P./Burnkrant, R. (1979), S. 295. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 210. Trommsdorff, V. (2004), S. 159. Trommsdorff, V. (1976), S. 29. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 23; Freundt, T. C. (2006), S. 51.

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gliedern lassen.68 Dabei ist hervorzuheben, dass es sich bei den Dimensionen um inhaltlich orientierte Konstrukte handelt, die die Eigenschaften des Imageobjekts reflektieren. Die oben beschriebenen kognitiven und affektiven Komponenten der Einstellung beziehen sich hingegen auf „[…] die Art und Weise, wie diese Eigenschaften psychisch vom Individuum verarbeitet werden.“69 Aus Gründen der Übersichtlichkeit und entsprechend einer verbreiteten Systematik werden Assoziationen der affektiven Dimension in der weiteren Arbeit als „Konnotationen“ bezeichnet. Der Begriff beschreibt einen metaphorischen Bezug zum Imageobjekt und einen emotionalen, situationsabhängigen Charakter. Kognitive, sachhaltige, situationsunabhängige Assoziationen werden hingegen als „Denotationen“ bezeichnet.70 Insgesamt wird der Imagebegriff im Hinblick auf eine möglichst eindeutige Abgrenzung von der eng verwandten Einstellung und unter Berücksichtigung der aufgeführten Definitionen für die vorliegende Arbeit definiert als mehrdimensional-differenziertes Assoziationsgerüst, dessen denotative (kognitive) und konnotative (affektive) Bestandteile ein insgesamt ganzheitliches Bild ergeben. Dieses Gerüst ist naturgemäß subjektiv. Es ist jedoch möglich, dass Images aufgrund großer sozialer Übereinstimmungen eine öffentliche Dimension erreichen.71 Das Image bildet die Grundlage für das auf eine Dimension verdichtete Einstellungskonstrukt. Neben den Konstrukten der Käuferverhaltensforschung erfordert auch der Markenbegriff mit Blick auf die weitere Untersuchung eine genaue Diskussion und Definition. Die Entwicklung der modernen Produktmarke begann bereits im Rahmen der industriellen Revolution Mitte des 19. Jahrhunderts.72 Die wachsende Distanz zwischen Güterproduzent und Nachfrager einerseits, die persönliche Geschäftsbeziehungen zunehmend verdrängte, sowie die Massenproduktion mit ihrer relativ gleichbleibenden Outputform und -qualität andererseits erforderten bzw. ermöglichten die Schaf68 69

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Vgl. Oguachuba, J. S. (2009), S. 82-83; Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 27; Freundt, T. C. (2006), S. 48; Trommsdorff, V. (2004), S. 159; Hätty, H. (1989), S. 81-82. Oguachuba, J. S. (2009), S. 83. Vgl. hierzu auch Huber, B. (1993), S. 27. Entsprechend der Diskussion der Attribute „affektiv“ und „kognitiv“ (siehe oben, Abschnitt A.2) sei noch einmal darauf hingewiesen, dass Emotion und Ratio in der Realität untrennbar miteinander verwoben sind. Der Argumentation von Freundt folgend wird der Gegensatz in dieser Arbeit jedoch beibehalten, um das Spannungsfeld zwischen beiden Sphären abzubilden; vgl. Freundt, T. C. (2006), S. 50-51; Glogger, A. (1999), S. 52. Die synonyme Verwendung der Begriffe kognitiv/denotativ sowie affektiv/konnotativ im gegebenen Kontext geht zurück auf Trommsdorff. Vgl. Trommsdorff, V. (1980), S. 121; Trommsdorff, V. (1976), S. 29. Zur weiteren Nutzung in jüngerer Zeit vgl. Oguachuba, J. S. (2009), S. 83; Freundt, T. C. (2006), S. 48; Wiswede, G. (1992), S. 75; Hätty, H. (1989), S. 81-84, 92. Zur Herkunft der Begriffe „Konnotation“ und „Denotation“ vgl. Osgood, C. E./Suci, G. J./Tannenbaum, P. H. (1978), S. 320-325. Vgl. Dröge, F./Haft, H. (1968), S. 4 zitiert nach Lieske, S. (2008), S. 22. Somit ist das Image eng verknüpft mit der Reputation, welche die ganzheitliche Bewertung einer Organisation bzw. einer Person ausdrückt, die sich auf Vorstellungen und Ansichten Dritter bezieht; vgl. Carmeli, A. (2004), S. 316; Bromley, D. B. (2001), S. 320-321. Vgl. zur Vergleichbarkeit von Organisationsund persönlicher Reputation Bromley, D. B. (2001), S. 17-19. Vgl. zum etymologischen Hintergrund des Markenbegriffs Schütz, P. (2001), S. 18-28.

fung von produktbezogenen Stereotypen über den reinen Herstellernachweis hinaus.73 Der einheitliche Produktauftritt und der so neuerlich etablierte Kontakt zum Kunden erlaubten den Herstellern eine Ausweitung ihres Einflusses gegenüber dem Handel.74 Von den ersten wissenschaftlichen Reflektionen des Markenartikelkonzeptes bei Domizlaff bis über die Mitte des 20. Jahrhunderts hinaus wurden Marken in erster Linie merkmalsorientiert definiert. Von einer Marke konnte nur dann gesprochen werden, wenn ein Katalog spezifischer konstituierender Eigenschaften erfüllt wurde. Die Markierung von Dienstleistungen oder Industriegütern war z.B. nicht vorgesehen, das Verständnis beschränkte sich auf klassische Konsumgüter, die sog. Markenartikel.75 Diese Auffassung gilt heute als weitgehend überholt.76 Stattdessen sind mit der weiteren wissenschaftlichen Bearbeitung und zunehmenden praktischen Relevanz der Marke neue Verständnisansätze entstanden: Zu ihnen gehört das angebotsbezogene Verständnis der späten sechziger Jahre (Marke als geschlossenes Vertriebssystem mit dem Ziel möglichst großer Kundennähe) ebenso wie das nachfragerbezogene, wirkungsorientierte Verständnis der siebziger und achtziger Jahre.77 Letzterem zufolge wird erstmalig die Kundensicht in den Mittelpunkt gestellt, so dass als Marke definiert wird, was der Kunde als solche einordnet.78 Schließlich, auf der bis heute letzten Entwicklungsstufe, wird die Marke seit den neunziger Jahren als sozialpsychologisches Phänomen interpretiert, woraufhin die emotionalen und persönlichkeitsorientierten Aspekte des Konzepts (Vertrauen, Identität) stärker in den Vordergrund rücken.79 In diesem Kontext werden mit Auftreten des sog. identitätsorientierten Markenmanagements auch erstmalig die unternehmensbezogene Innensicht und die nachfragerbezogene Außensicht der Marke zu einem ganzheitlichen Verständnis verknüpft. Vor diesem Hintergrund definieren Burmann/Blinda/ Nitschke die Marke als „[…] Nutzenbündel mit spezifischen Merkmalen, die dafür sorgen, dass sich dieses Nutzenbündel gegenüber anderen Nutzenbündeln, welche dieselben Basisbedürfnisse erfüllen, aus Sicht der relevanten Zielgruppen nachhaltig 73

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Vgl. Leitherer, E. (2001), S. 67-68. Frühere Formen der Angebotsmarkierung finden sich bereits in der Antike und anschließend in allen weiteren geschichtlichen Epochen, bspw. im Zunftwesen des Mittelalters, in ersten Firmenmarkierungen während der frühen Neuzeit oder im Manufakturwesen des 18. Jahrhunderts; vgl. Leitherer, E. (2001), S. 59-67. Vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005b), S. 22. Vgl. Mellerowicz, K. (1963), S. 39; Domizlaff, H. (2005), S. 25-26. Konstituierende Merkmale eines Markenartikels sind bspw. Gleichförmigkeit von Warenbeschaffenheit und -verpackung oder Preisstabilität; vgl. Domizlaff, H. (2005), S. 39-50. Auch in jüngerer Zeit finden sich weiterhin Beispiele für ein enges merkmalsorientiertes Markenverständnis; vgl. Bruhn, M. (1994), S. 19-20. Vgl. zum angebotsbezogenen Markenverständnis Dichtl, E. (1978), S. 19-23; Hansen, P. (1970), S. 64. Vgl. Meffert, H. (1979), S. 23-24; Berekoven, L. (1978), S. 43. Vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 28-29; Bruhn, M. (2004a), S. 9. Daneben existieren bis heute weitere Markenverständnisse parallel fort. Z.B. interpretiert das deutsche Markengesetz (MarkenG) in § 3 Abs. 1 die Marke aus pragmatischen Gründen als schutzfähiges Signal und Zeichenbündel; vgl. Ströbele, P. (Hrsg.) (2009), S. 55.

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differenziert.“80 Aufgrund der Berücksichtigung der markenkonstituierenden Komponenten einerseits (unternehmensbezogene Perspektive) sowie der Betonung der Relevanz ihrer differenzierenden Wirkung auf Adressatenseite andererseits macht die Definition die Brückenfunktion der Marke zwischen Anbieter und Nachfrager besonders deutlich. Sie findet daher im weiteren Verlauf der Arbeit Verwendung. Der erste Schritt zu einer professionellen Markenführung erfolgte in den dreißiger Jahren des 20. Jahrhunderts durch Domizlaff mit Formulierung der „22 Grundgesetze der natürlichen Markenbildung“.81 Diese wurden zusammengefasst unter dem Begriff der „Markentechnik“, welcher gleichzeitig auch Ausdruck der damaligen Herangehensweise an die Gestaltung der Marke ist: Der Fokus lag primär auf einer technisch orientierten und auf einfache Wirkungszusammenhänge zurückgreifenden Gestaltung von Produktnamen, -verpackung sowie der klassischen Werbung. Heute wird diese Form des Markenmanagements als instrumenteller Ansatz bezeichnet.82 Parallel zu der Weiterentwicklung des Markenverständnisses entstanden in den folgenden Jahrzehnten neue, komplexere Herangehensweisen an das Markenmanagement. Dem funktionsorientierten Ansatz, der die Ausrichtung der betrieblichen Funktionen auf die Vermarktung des Markenartikels in den Mittelpunkt rückte,83 folgte ein Perspektivenwechsel hin zu nachfragerfokussierten Ansätzen wie dem imageorientierten84 oder dem technokratisch-strategieorientierten Ansatz85. In den neunziger Jahren entwickelten sich der fraktale Ansatz der Markenführung sowie der identitätsorientierte. Letzterer ergänzt die bis dahin übliche Sicht auf die Marke aus Nachfragerperspektive (Outside-in) um eine Inside-out-Komponente. Die Markenidentität, die „[…] raum-zeitlich gleichartigen Merkmale der Marke, die aus Sicht der internen Zielgruppen in nachhaltiger Weise den Charakter der Marke prägen“86, rückt in den Fokus des Markenmanagements. Durch die Gestaltung der Marke auf Basis unternehmensinterner Ressourcen und Kompetenzen sowie durch ihre Kommunikation wird der kaufverhaltensrelevante Nachfragernutzen erzeugt und an den Markt vermittelt.87 Die Außenwahrnehmung, das Fremdbild der Marke, welches sich schließlich zu einem Markenimage manifestiert, stellt lediglich die Wahrnehmung der

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Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003), S. 3. Vgl. Domizlaff, H. (2005), S. 23-105. Vgl. dazu auch Fiedler, L. (2007), S. 10. Vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005b), S. 23. Vgl. Angehrn, O. (1969), S. 18. Vgl. Berekoven, L. (1978), S. 43-46. Vgl. Voss, W.-D. (1983), S. 17-18. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 361. Eine ähnliche, jedoch weniger differenzierte Definition des Konzepts geben z.B. Joachimsthaler/Aaker: Markenidentität ist demnach „[…] das Markenkonzept in der Vorstellung des Markenbesitzers“; Joachimsthaler, E./Aaker, D. A. (2005), S. 663. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 360.

Identität und ihre Akzeptanz durch die externen Zielgruppen dar.88 Der identitätsorientierte Markenführungsansatz sowie seine Weiterentwicklungen z.B. zum identitätsbasierten Ansatz von Burmann/Blinda/Nitschke finden in Wissenschaft und Praxis breite Akzeptanz.89 Er stellt aktuell den modernsten Stand der Markenführung dar.90 Unter dem Begriff der Markenführung wird daher im weiteren Verlauf der Arbeit in erster Linie dem identitätsorientierten Ansatz gefolgt. Markenführung umfasst demnach sämtliche Entscheidungen und Maßnahmen der markenführenden Institution, die gemäß spezifischen Zielsetzungen eine grundsätzliche Ausrichtung Marke mit Hilfe von Planung, Koordination und Kontrolle vornehmen.91

3. Theoretische Einordnung in relevante Forschungsfelder Im Rahmen der Arbeit wird zur Analyse des studentischen Hochschulwahlverhaltens auf gängige Konzepte aus der Marketingwissenschaft und eng verwandten Disziplinen zurückgegriffen. Die für die weitere Untersuchung grundlegenden Modelle aus Käuferverhaltens- und Markenforschung vorgestellt und wenn nötig gegenüber anderen verbreiteten Ansätzen der jeweiligen Forschungsrichtung abgegrenzt. Bei der Käufer- oder Konsumentenverhaltensforschung handelt es sich um eine realwissenschaftliche Disziplin, die je nach herangezogener Quelle entweder als der Marketingwissenschaft zugehörig, ihr komplementär zur Seite stehend oder als mittlerweile eigenständiger, interdisziplinärer92 Bereich gesehen wird.93 Da die vorliegen-

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Für die vorliegende Arbeit wird das Markenimage darüber hinaus definiert als „[…] ein in der Psyche relevanter externer Zielgruppen fest verankertes, verdichtetes, wertendes Vorstellungsbild von einer Marke.“ Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003), S. 6. Bzgl. der genauen Ausgestaltung des Imagekonstrukts siehe auch oben, Abschnitt A.2. Vgl. Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003), S. 10-44. Weitere Vertreter des identitätsorientierten Markenführungsansatzes sind neben Meffert/Burmann auch Kapferer und Aaker/Joachimsthaler; vgl. Kapferer, J.-N. (2007), S. 95-123; Aaker, D. A./Joachimsthaler, E. (2000), S. 40-50; Meffert, H./Burmann, C. (1996), S. 32-58 sowie für eine Übersicht der verschiedenen Ansätze Kästner, E. (2009), S. 32-40 und Esch, F.-R./Langner, T./Rempel, J. E. (2005), S. 111-125. Die Relevanz des Ansatzes spiegelt sich in zahlreichen wissenschaftlichen Arbeiten wider. Vgl. hierzu exemplarisch König, V. (2010); Jost-Benz, M. (2009); Kästner, E. (2009); Fiedler, L. (2007); Engh, M. (2006); Ringle, T. (2006); Arnold, B. (2006). Vgl. Springer, C. (2008), S. 12; Nitschke, A. (2006), S. 44. Dies gilt insb., da einzig im Ansatz von Burmann/Meffert der Identitätsbegriff im Markenkontext eine theoretische Herleitung erfährt. Vgl. hierzu Welling, M. (2006), S. 72; ansonsten kritisch Welling, M. (2006), S. 70-71. Vgl. Springer, C. (2008), S. 12. So weist Trommsdorff auf die theoretischen Verknüpfungen der Konsumentenverhaltensforschung mit anderen sozialwissenschaftlichen Fächern (z.B. Psychologie, Soziologie) sowie mit naturwissenschaftlichen Disziplinen hin (Biologie, Physiologie); vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 18. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein ergänzen diese grundlagenorientierte Interdisziplinarität um eine anwendungsorientierte Perspektive mit dem Hinweis, dass Erkenntnisse zum Konsumentenverhalten auch über das klassische Marketing hinaus Verwendung finden; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 5.

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de Arbeit primär einen marketingorientierten Fokus verfolgt, ist die Frage über die Unabhängigkeit der Konsumentenverhaltensforschung zweitrangig, zumal selbst Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein als Anhänger des eher autonomen Verständnisses eine historische und weiterhin bestehende Verbundenheit einräumen.94 Vielmehr ist hervorzuheben, dass sich das Verständnis des Konsumentenverhaltens als primärer Untersuchungsgegenstand der Disziplin analog zur Vergrößerung des Aktionsraumes der Marketingwissenschaft erweitert hat: So wird Konsumentenverhalten heute definiert als „[…] das Verhalten der Letztverbraucher von materiellen und immateriellen Gütern in einer Gesellschaft […]“.95 Diese umfassende Perspektive korrespondiert auch mit dem Thema der vorliegenden Arbeit: Zählen doch nichtkommerzielle Leistungen wie z.B. Studienangebote nicht zum klassischen Aktionsradius von Marketing und Käuferverhaltensforschung.96 Mit Blick auf die gebräuchlichen Erklärungsansätze der Konsumentenverhaltensforschung führen Foscht/Swoboda zahlreiche verhaltenswissenschaftliche Theorien unterschiedlicher Herkunft an.97 Besondere Aufmerksamkeit ist dabei dem Neobehaviorismus zu schenken, einem psychologischen Ansatz, der seine Ursprünge als Weiterentwicklung des Behaviorismus zur Mitte des vergangenen Jahrhunderts hat.98 Zwar wird der ebenfalls der Psychologie zuzurechnende kognitive Erklärungsansatz, der insb. Informationsverarbeitungsprozesse wie Lernen, Denken oder Wissen fokussiert, als aktuell herrschende Betrachtungsweise in der Käuferverhaltensforschung gesehen.99 Der Theoriekern des Neobehaviorismus findet jedoch bis heute Verwendung und wird mit Bestandteilen der kognitiv orientierten Denkschule kombiniert.100 Der klassische Dreiklang aus auf den Konsumenten einwirkenden Umweltreizen (Stimuli), ihrer Verarbeitung innerhalb des Organismus sowie der daraus re93

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Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 3-5; Trommsdorff, V. (2009), S. 16-17; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 100-102. Die Begriffe der Käufer- und Konsumentenverhaltensforschung werden im weiteren Verlauf synonym verwendet. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 5. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 3. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 3-4; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 10. Hierzu gehören u.a. Theorien der (eher auf die Tierwelt fokussierten) vergleichenden Verhaltensforschung, der Psychoanalyse oder der Soziologie; vgl. Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 23-24. Vgl. Fischer, L./Wiswede, G. (2009), S. 39; Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 23. Der Behaviorismus bezeichnet eine Denkschule der Psychologie des frühen 20. Jahrhunderts. Demnach wird die Psychologie als objektive Wissenschaft interpretiert und die Erforschung menschlichen Verhaltens streng auf die Beobachtung von Stimuli und resultierenden Reaktionen beschränkt (sog. SRParadigma). Nicht beobachtbare Prozesse im Inneren des Organismus werden nicht berücksichtigt; vgl. Gerrig, R. J./Zimbardo, P. G. (2008), S. 193-194; Myers, D. G. (2008), S. 343; Skinner, B. F. (1973), S. 31-48. Diese Auffassung gilt heute, u.a. aufgrund der Überbetonung der Passivität des Menschen, als überholt; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 34; Kästner, E. (2009), S. 124; Myers, D. G. (2008), S. 343. Vgl. Fischer, L./Wiswede, G. (2009), S. 40; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 27; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 102. Vgl. Fischer, L./Wiswede, G. (2009), S. 39-40; Balderjahn, I./Scholderer, J. (2007), S. 8-9.

sultierenden beobachtbaren Reaktion (SOR) bildet daher weiterhin das Grundgerüst für weit verbreitete Käuferverhaltensmodelle.101 Dies gilt insb. für jenes von Howard/Sheth (vgl. Abbildung 1), aber zumindest in Ansätzen auch für das Modell von Blackwell/Miniard/Engel.102 Seit einiger Zeit wird darüber hinaus über eine Weiterentwicklung des SOR-Paradigmas nachgedacht.103 Z.B. werden im Rahmen der sog. SORC-Modelle die Konsequenzen einer Entscheidung und ihre Effekte auf den Organismus sowie auf weitere Handlungen anhand von Feedbackschleifen berücksichtigt. Diese Erweiterung wird insb. bei Zeitraumbetrachtungen und sich wiederholenden Entscheidungen, wie sie z.B. auch die Hochschulwahl in einem zweistufigen Studiensystem darstellt, als sinnvoll erachtet.104 Das umfassendste Modell dieser Art wurde von Kanfer entwickelt.105 In der Grundlagenliteratur zum Konsumentenverhalten finden jedoch Ansätze der klassischen SOR-Betrachtung weiterhin größere Beachtung.106 /ŶƉƵƚǀĂƌŝĂďůĞ ;^ƚŝŵƵůŝͿ /ŶĨŽƌŵĂƚŝŽŶĞŶ ĂƵƐĚĞƌDĂƌŬĞͲ ƚŝŶŐƉŽůŝƚŝŬ ĚĞƌ hŶƚĞƌŶĞŚŵĞŶ͕ Ƶ͘Ă͘ŚŝŶƐŝĐŚƚůŝĐŚ

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Totalmodell des Konsumentenverhaltens nach Howard/Sheth (exemplarisches SOR-Modell) (Quelle: I.A. an Bänsch, A. (2002), S. 126; Howard, J. A./Sheth, J. N. (1969), S. 30.)

Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 33-34; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 101. Vgl. Blackwell, R. D./Miniard, P. W./Engel, J. F. (2006), S. 85; Howard, J. A./Sheth, J. N. (1969), S. 30. Bei dem Modell von Blackwell/ Miniard/Engel handelt es sich um ein sog. Prozessmodell, welches die Phasen der Kaufentscheidung in den Mittelpunkt rückt und nicht den bei Howard/Sheth deutlich werdenden kausalen Zusammenhang zwischen S-, O- und R-Komponente darstellt; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 106, 137-138. Dennoch werden auch hier Stimuli, Organismuskonstrukte und beobachtbare Reaktion als wesentliche Faktoren in der Strukturierung des Kaufverhaltens genannt; vgl. auch Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 25. Vgl. Jacoby, J. (2002), S. 53-56. Vgl. Springer, C. (2008), S. 107; Freundt, T. C. (2006), S. 117-118. Vgl. Kanfer, F. H./Reinecker, H./Schmelzer, D. (2006), S. 33; Großmann, J. (2002), S. 28. Vgl. Gerdes, S. (2003), S. 114.

19

Die Modelle von Howard/Sheth und Blackwell/Miniard/Engel werden als sog. Totalmodelle eingestuft, die mit dem Ziel entworfen wurden, die oben angesprochenen Forschungsfelder zu einer umfassenden Theorie des Kaufverhaltens zu integrieren.107 Die hochkomplexen Ansätze finden in der Literatur große Beachtung und Verwendung.108 Aufgrund ihrer mangelnden empirischen Überprüfbarkeit und ihrer kausalen Rigidität sind sie jedoch seit jeher auch intensiver Kritik ausgesetzt.109 Darüber hinaus wird ihre Beschränkung auf High-Involvement-Situationen bemängelt, die eine Erklärung der Entstehung z.B. von habitualisierten oder impulsiven Käufen nicht zulässt.110 Topritzhofer und Bagozzi folgerten bereits in den siebziger Jahren, dass der Forschungsstand nicht ausreichend sei, um eine allgemein überprüfbare Theorie des Kaufverhaltens aufzustellen.111 Diese Auffassung wird bis heute vertreten.112 Daher und aufgrund des beschränkten Umfanges der Arbeit, der die empirische Aufarbeitung eines Totalmodells nicht zuließe, kann eine vollständige Erklärung des Hochschulwahlverhaltens nicht erfolgen. Hinsichtlich Komplexität und Überprüfbarkeit stehen den Totalmodellen die sog. Partialmodelle gegenüber.113 Sie betrachten in erster Ordnung lediglich jeweils einzelne Determinanten des Kaufverhaltens (die Bausteine der Totalmodelle, z.B. einzelne Konstrukte des Organismus oder soziale Einflüsse).114 Diese isolierte Vorgehensweise gewährleistet zum einen eine adäquate empirische Handhabbarkeit und erfüllt so die Forderungen nach Überprüfbarkeit. Zum anderen lassen sich die Modelle leicht an unterschiedliche Kaufsituationen und Marktgegebenheiten anpassen, so dass sie insgesamt flexibler einsetzbar und damit umsetzungsnäher sind.115 Negativ wird in diesem Zusammenhang jedoch naturgemäß der geringe Erklärungsbeitrag zum

107 108 109 110

111 112 113

114 115

20

Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 25-26; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 106. Vgl. z.B. Schramm-Klein, H. (2003), S. 53-56; Behrens, G. (1991), S. 178-190; Weinberg, P. (1981), S. 70-77; Farley, J. U./Ring, L. W. (1970). Vgl. z.B. Trommsdorff, V. (2009), S. 26; Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 28; Jacoby, J. (2002), S. 52; Bänsch, A. (2002), S. 129; Behrens, G. (1991), S. 189; Mazanec, J. (1978), S. 41. Vgl. zu Kaufentscheidungstypologien Weinberg, P. (1981), S. 12-14 sowie auch Howard, J. A./Sheth, J. N. (1969), S. 150-151; Katona, G. (1960), S. 131-133 sowie unten, Abschnitt B.2.3, S. 72-73. Vgl. Bagozzi, R. P. (1979), S. 177; Topritzhofer, E. (1977), S. 158. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 26 In seiner Kategorisierung von Käuferverhaltensmodellen ordnet Bänsch Total- und Partialmodelle den System- und Strukturansätzen zu. Die Alternativen zu diesen übergeordneten Kategorien stehen entweder eher in der Tradition des Behaviorismus (Stochastische Ansätze) oder sie verfügen über ein extrem eingeschränktes Anwendungsfeld und hohe empirische Hürden (Entscheidungsnetzansatz), so dass sie hier keine weitere Berücksichtigung finden. Für eine Übersicht zur Struktur der Käuferverhaltensmodelle vgl. Bänsch, A. (2002), S. 4-8. Vgl. für den Zusammenhang zwischen Behaviorismus und stochastischen Modellen auch Pepels, W. (1995), S. 16. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 106; vgl. auch Bänsch, A. (2002), S. 6 (partielle Ansätze 1. Grades). Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 26; Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 28.

Kaufverhalten als Ganzes gesehen.116 Darüber hinaus kann je nach betrachteter Determinante die Verbindung zum letztendlichen Verhalten überhaupt nicht oder nur sehr indirekt gegeben sein.117 Angesichts der vorgebrachten Argumente wird die käuferverhaltenstheoretische Grundstruktur der vorliegenden Arbeit nach der Klassifizierung von Bänsch als partieller Ansatz zweiten Grades im Rahmen des SORC-Modells gestaltet.118 Der Ansatz mittlerer Komplexität wird sich grundsätzlich am neobehavioristischen SORVerständnis, erweitert um die Möglichkeit von Feedbackschleifen, orientieren, ohne jedoch eines der vorgestellten Totalmodelle in Gänze zu übernehmen. Stattdessen werden im weiteren Verlauf relevante Determinanten des Konsumentenverhaltens identifiziert und innerhalb des Grundgerüsts sinnvoll verknüpft. Dabei werden sowohl der Ansatz von Howard/Sheth mit seiner detaillierten Beschreibung des Organismus119 als auch insb. jener von Blackwell/Miniard/Engel, der sich durch eine übersichtliche Gestaltung des Kaufes als Prozess auszeichnet,120 als Anhaltspunkte für den Entwurf eines stimmigen Bezugsrahmens herangezogen. Neben den Forschungsansätzen zum Käuferverhalten spielt in der vorliegenden Arbeit auch die Markenforschung eine wesentliche Rolle. Der identitätsbasierte Markenführungsansatz nach Burmann/Blinda/Nitschke121 wurde bereits als modernstes Markenverständnis identifiziert122 und soll in der Folge genauer im Hinblick auf eine weitere Verwendung begutachtet werden. Kern des Ansatzes ist die Ergänzung der klassischen Outside-In-Perspektive des Markenmanagements um eine ressourcenbasierte Inside-Out-Sichtweise. Konzeptionelle Grundlage bildet hierfür das sozialwissenschaftliche Konstrukt der Identität, welches nach Erikson neben Kontinuität, Konsistenz und Individualität auch auf Wechselseitigkeit als konstituierendem Merkmal beruht.123 Während die drei ersten Charakteristika die betriebswirtschaftliche Re116 117 118

119 120 121

122 123

Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 107; Tostmann, T. M. (1982), S. 15; Mazanec, J. (1978), S. 40. Vgl. Tostmann, T. M. (1982), S. 15. Vgl. Bänsch, A. (2002), S. 119. Dabei handelt es sich um Ansätze mittlerer Komplexität, die verschiedene Partialmodelle ersten Grades integrieren, jedoch keinen Anspruch auf eine vollständige Erklärung des Käuferverhaltens erheben. Vgl. Lunn, J. A. (1974), S. 44. Vgl. Tostmann, T. M. (1980), S. 37-38. Vgl. Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003) sowie u.a. Zeplin, S. (2006); Nitschke, A. (2006). Der Ansatz basiert auf dem identitätsorientierten Markenführungsansatz nach Meffert/Burmann; vgl. Meffert, H./Burmann, C. (1996). Vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 17. Vgl. Erikson, E. H. (1973), S. 18 sowie zusammenfassend Ringle, T. (2006), S. 39-40; Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 45-47. Das namensstiftende Identitätskonzept hat seine Ursprünge in der Philosophie und wurde anschließend von verschiedenen Disziplinen der Sozialwissenschaften, darunter Soziologie, Psychologie und Psychiatrie, übernommen. Dieser vielfältigen Verwendung ist es zuzuschreiben, dass für die Identität bis heute keine allgemeingültige Definition besteht, sondern diese vielmehr zweck- und fachrichtungsbezogen erfolgt; vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 43; Frey, H.-P./Haußer, K. (1987), S. 3-5. Im vorliegenden Fall wird Identität nach

21

levanz der Identität im Sinne der Neuen Institutionenökonomik bzw. klassischer Wettbewerbsstrategien bedingen,124 korrespondiert die Wechselseitigkeit, das sich „[…] In-Beziehung-Setzen des Selbst mit dem Fremden“125, mit den verschiedenen Sichtweisen auf eine Marke im Rahmen der Anbieter-Nachfrager-Beziehung. Die Selbstsicht, die sich aus der Selbstreflexion des Identitätssubjekts ergibt, wird dabei als Markenidentität bezeichnet. Sie stellt eine Sonderform der Gruppenidentität dar, also der Identität des die Marke tragenden Personenkollektivs, und wird definiert als „[…] diejenigen raum-zeitlich gleichartigen Merkmale der Marke, die aus Sicht der internen Zielgruppen in nachhaltiger Weise den Charakter der Marke prägen.“126 Diese Merkmale lassen sich in sechs Komponenten klassifizieren: Markenherkunft, Markenführungskompetenzen, Markenwerte, Markenpersönlichkeit, Markenvisionen und Markenleistungen.127 Die markenführende Einrichtung gestaltet die einzelnen Komponenten mit dem Ziel einer optimalen Bedürfniserfüllung auf Nachfragerseite und einer deutlichen und wettbewerbsoptimalen Differenzierung von relevanten Konkurrenten (Positionierung128) sowie im Rahmen der eigenen Ressourcen- und Kompetenzausstattung.129 Der Markenidentität gegenüber steht das Fremdbild, welches sich aus der Wahrnehmung und Beurteilung der Marke in der Psyche der externen Zielgruppen (z.B. Kunden, Lieferanten oder Politik) konstituiert und letztendlich das Markenimage darstellt.130 Dieses stellt im Hinblick auf das Konzept der Wechselseitigkeit des Identi-

124

125 126

127 128

129 130

22

Frey/Haußer verstanden als ein Merkmalskomplex, der einem Identitätsobjekt von bestimmten Identitätssubjekten zugeschrieben wird, wobei Objekt und Subjekt auch in einer Person vereint sein können; vgl. Burmann, C./Zeplin, S. (2004), S. 8-9; Springer, C. (2008), S. 18; Frey, H.P./Haußer, K. (1987), S. 4. So drückt der kontinuierliche und konsistente Auftritt einer Marke dem Kunden gegenüber eine Verlässlichkeit aus, die hilft, das wahrgenommene Kaufrisiko im Rahmen der Prinzipal-AgentenTheorie zu reduzieren und Agentenkosten zu vermeiden; vgl. Lorbeer, A. (2003), S. 127; Göbel, E. (2002), S. 324-329. Die Markenidentität hat die Funktion einer sekundären Institution im Sinne eines handlungsleitenden Werte- und Normensystems; vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 50; Dietl, H. M. (1993), S. 71-72. Die Individualität der Marke erlaubt dem Anbieter darüber hinaus die Realisierung von Wettbewerbsvorteilen durch eine Differenzierung von relevanten Konkurrenten und so z.B. die Erzielung von Überrenditen durch Preisprämien; vgl. Porter, M. E. (2004), S. 37-38; Göbel, E. (2002), S. 332. Kästner, E. (2009), S. 30 Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003), S. 16. Vgl. zur Gruppenidentität Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 48. Gruppenidentität wird dabei definiert als „[…] die Wesensmerkmale einer Gruppe, die konstant bleiben, obwohl die Gruppenmitglieder variieren“; Werthmöller, E. (1995), S. 39. Vgl. für eine Erläuterung der Komponenten Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 361-364. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 371-372. Dabei bezeichnet die Positionierung selbst die Verdichtung und Übersetzung der Identitätskomponenten in ein Markennutzenversprechen sowie dessen Kommunikation gegenüber den externen Zielgruppen. Das Markennutzenversprechen wird schließlich von den Mitarbeitern durch Gestaltung des Marketing-Mix umgesetzt; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 372-373. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 6-7. Vgl. zum Konzept der Markenpersönlichkeit Aaker, J. L. (1997). Vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 49-50.

tätskonstrukts die externe Projektion der Identität auf die Marke dar und spiegelt ihre Akzeptanz aus Nachfragerperspektive.131 Voraussetzung für seine Bildung ist die Bekanntheit der Marke.132 Das Markenimage selbst setzt sich ebenfalls aus mehreren Komponenten zusammen: So bilden deskriptive Assoziationen des Nachfragers mit der Marke, sog. Markenattribute, den Ausgangspunkt für die Interpretation einer Markenpersönlichkeit133 sowie das Fundament für die Evaluation des symbolischen und funktionalen Markennutzens.134 In Kontext gesetzt mit den gängigen Definitionen der Käuferverhaltensforschung bzgl. der Konstituierung von Images und Einstellungen erscheint die jüngste Operationalisierung des Markenimages im Rahmen des identitätsbasierten Markenführungsansatzes an dieser Stelle jedoch unscharf. Zum einen werden alle drei Verarbeitungsstufen (Markenattribute, persönlichkeit und -nutzen) von Burmann/Stolle als Teilimages der Marke bzw. als mehrdimensionales Einstellungsgerüst interpretiert.135 Dies stellt einen Konflikt mit obiger Definition des Images im Sinne der Käuferverhaltensforschung dar, da es sich bspw. bei den Markenattributen lediglich um wahrgenommene, nicht aber um bewertete/wertende Eigenschaften handelt.136 Weiterhin erscheint die Operationalisierung zumindest missverständlich im Vergleich mit früheren Definitionen des Markenimages nach Burmann/Blinda/Nitschke.137 Mit Blick auf die grafische Darstellung der Kausalbeziehungen innerhalb des Markenimages ergeben sich weitere Kritikpunkte: Sowohl zwischen den einzelnen Partialimages untereinander als auch zwischen jedem Image und der Globaldimension werden Abhängigkeiten postuliert. Dies steht einerseits im Widerspruch zu der Auffassung, dass die inhaltlichen Dimensionen des Images statistisch unabhängig sind138 und lässt andererseits im Fall einer empirischen Überprüfung des Konstrukts unerwünschte Multikollinearitäten vermuten.139 Angesichts des einleitenden Charakters des Kapitels bleiben die vorgebrachten Konfliktpunkte zwischen den grundlegenden Forschungsansätzen der vorliegenden Arbeit zunächst ungelöst. Ihre genauere Untersuchung und Beseitigung durch eine Rekonzeptualisierung der Konstrukte erscheint im weiteren Verlauf jedoch unabdingbar (für eine grafische Darstellung des identitätsbasierten Markenführungsansatzes sowie der Zusammenhänge zwischen Markenidentität und -image vgl. Abbildung 2). 131 132 133 134 135 136 137 138

139

Vgl. Meffert, H./Burmann, C. (2005a), S. 49, 53. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 364-365. Die Markenpersönlichkeit umfasst die Gesamtheit aller menschlichen Assoziationen, die externe Zielgruppen mit einer Marke verbinden; vgl. Hieronimus, F. (2003), S. 15. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 68. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 68. Vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 13-14. Vgl. Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003), S. 6. Vgl. Oguachuba, J. S. (2009), S. 82-83; Freundt, T. C. (2006), S. 48. Gleichzeitig ist zu beachten, dass die statistische Trennung der Dimensionen einen logischen Konflikt mit der Ganzheitlichkeit des Imagekonstrukts bedeutet. Dieser Aspekt ist in der weiteren Diskussion auf zugreifen. Multikollinearität besteht bei linearer Abhängigkeit zwischen erklärenden Variablen; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 87-89.

23

Hinsichtlich der Anwendung des identitätsbasierten Markenführungsansatzes auf die vorgebrachte Problemstellung bleibt festzuhalten, dass es dem Ansatz gelingt, die komplexe Natur der Marke umfassend abzubilden. Darüber hinaus bietet die Verknüpfung von Innen- und Außenperspektive eine theoretische Legitimation zur Identifikation von unternehmensinternen Handlungsoptionen zur Gestaltung der Markenwahrnehmung und -positionierung. Daher wird der Ansatz als für die weitere Analyse adäquat eingeschätzt. DĂƌŬĞŶŝĚĞŶƚŝƚćƚ ;^ĞůďƐƚďŝůĚͿ

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Abbildung 2:

Grundkonzept der identitätsbasierten Markenführung (Quelle: I.A. an Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 359-364.)

4. Ziel und Gang der Untersuchung Vor dem Hintergrund der herausgearbeiteten Problemstellung und in Verbindung mit den konstatierten theoretischen und empirischen Defiziten der bisherigen Forschung besteht die übergeordnete Zielsetzung der vorliegenden Arbeit in einer Bestimmung des Einflusses von Markenimages hochschulspezifischer Studienangebote auf die einzelnen Prozessstufen der Hochschulwahl potenzieller Studierender. Besonderes Augenmerk wird dabei auf Unterschiede zwischen denotativen und konnotativen Imagedimensionen gelegt. Außerdem erfahren die Einzelindikatoren der beiden Komponenten eine intensive Evaluation zur Identifikation relevanter Managementstellhebel und zur Ableitung praktischer Implikationen. Ausgehend von der übergeordneten Zielsetzung wird die Arbeit die folgenden Forschungsschwerpunkte behandeln:

24

ƒ

In einem ersten Schritt ist der Studienablauf inkl. der ihm eigenen studentischen Wahlprozesse zu systematisieren und für die weitere Verwendung in einem käuferverhaltenstheoretischen Kontext aufzubereiten.

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Dabei erfolgt auch die Identifikation der wesentlichen Treiber der Hochschulwahl potenzieller Studierender, deren Relevanz für Einstellungsbildung und konkretes Wahlverhalten im Weiteren analysiert wird.

ƒ

Besonderes Augenmerk liegt weiterhin auf der Rolle der Hochschule und ihres Studienangebotes als Markierungsobjekte. Auf Basis der identifizierten Treiber der Hochschulwahl wird die Rolle des Markenimages im Vergleich zu weiteren Einflussfaktoren theoretisch hergeleitet.

ƒ

Die Zusammenfassung der theoretisch gewonnenen Erkenntnisse in einen käuferverhaltenstheoretisch fundierten Bezugsrahmen stellt einen neuen Ansatz in der Hochschulmarketingforschung in Deutschland dar. Seine hypothesengeleitete Überprüfung erfolgt in mehreren Schritten mit aufeinander aufbauenden Erkenntnisgewinnen im Hinblick auf die folgenden Fragestellungen: -

Handelt es sich bei hochschulspezifischen Studienangeboten um Marken im definierten Sinn, d.h. nimmt die Zielgruppe zwischen den einzelnen Hochschulen ein signifikant differenziertes Image wahr?

-

Welche Imagespezifika ergeben sich für einzelne Hochschulen und Hochschulen in verschiedenen Trägerschaften (z.B. staatlich, privat)?

-

Welche Imageassoziationen differenzieren die untersuchten Hochschulen und Studienangebote besonders stark?

-

Welchen Erklärungsanteil tragen die denotative und konnotative studienangebotsbezogene Imagedimension zur Bildung einer positiven Einstellung bei?

-

Wie ist dieser Erklärungsanteil im Vergleich zu anderen Einflussgrößen zu beurteilen?

-

Haben potenzielle Studierende, die den Hochschulwahlprozess im Hinblick auf eine Hochschule bis zu einem gewissen Grad durchlaufen haben, eine signifikant andere Imagewahrnehmung als jene Probanden, die den Prozess früher oder später verlassen haben?

-

Besitzen konnotative Imagedimensionen in einzelnen Schritten des Hochschulwahlprozesses einen besonders hohen oder niedrigen Einfluss? 25

-

Unterscheiden sich die Einflussgrößen zwischen den einzelnen Prozessschritten signifikant?

ƒ

Abschließend dienen die theoretischen und empirischen Ergebnisse der Untersuchung als Ausgangspunkt für die Ableitung praktischer Implikationen zur Gestaltung von Hochschulmarken und zu positionierungsstrategischen Überlegungen für den deutschen Hochschulsektor.

Unter methodischen Gesichtspunkten enthält die Arbeit sowohl einen theoriegeleiteten Teil als auch eine empirische Überprüfung der theoretischen Überlegungen. Letztere erlaubt die Erarbeitung umfassender Implikationen für die Marketingpraxis im Hochschulwesen und ergänzt den theoretisch-abstrakten Kern der Arbeit um eine problemlösungsorientierte, praktisch unmittelbar relevante Komponente. Diese Struktur sowie die erläuterten Zielsetzungen spiegeln sich auch im Gang der Arbeit wider, wie er der überblickshaften Darstellung in Abbildung 3 zu entnehmen ist. <ĂƉŝƚĞů͗WƌŽďůĞŵƐƚĞůůƵŶŐĚĞƌƌďĞŝƚ ϭ͘ ŝĞĞĚĞƵƚƵŶŐĚĞƐƐƚƵĚĞŶƚŝƐĐŚĞŶ tĂŚůǀĞƌŚĂůƚĞŶƐĨƺƌ ĚĞŶtĞƚƚďĞǁĞƌďŝŵĚĞƵƚƐĐŚĞŶ,ŽĐŚƐĐŚƵůƐĞŬƚŽƌ Ϯ͘ ĞĨŝŶŝƚŽƌŝƐĐŚĞďŐƌĞŶnjƵŶŐƌĞůĞǀĂŶƚĞƌĞŐƌŝĨĨĞ ϯ͘ dŚĞŽƌĞƚŝƐĐŚĞŝŶŽƌĚŶƵŶŐŝŶƌĞůĞǀĂŶƚĞ&ŽƌƐĐŚƵŶŐƐĨĞůĚĞƌ ϰ͘ ŝĞůƵŶĚ'ĂŶŐĚĞƌhŶƚĞƌƐƵĐŚƵŶŐ

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Abbildung 3:

Aufbau der Arbeit (Quelle: Eigene Darstellung.)

An Teil A, der sowohl in die allgemeine Problemstellung eingeführt als auch die für die Arbeit wesentlichen Begriffe und Konzepte eindeutig definiert und erläutert hat, schließt sich der theoretisch-konzeptionelle Teil B an. Dieser stellt zunächst das 26

deutsche Hochschulsystem mit den wesentlichen Institutionen, Strukturen und Prozessen vor (B.1). Ein Hauptaugenmerk liegt auf den Entscheidungsen innerhalb des Studienablaufs und auf den zugehörigen Handlungsoptionen für potenzielle und aktuelle Studierende. In Abschnitt B.2 werden anschließend die grundlegenden Konzepte der Käuferverhaltensforschung erörtert, auf denen im Weiteren der theoretische Bezugsrahmen für die Analyse von Hochschulwahlprozessen aufbaut. Die theoretischen Erkenntnisse der beiden ersten Abschnitte werden schließlich in Kapitel B.3 zusammengefasst. Dies erfolgt zum einen durch die Anwendung marketingund käuferverhaltenstheoretischer Konzepte auf das Hochschulwesen. Zum anderen werden diese Konzepte, wo notwendig, an die Spezifika des Marktes für höhere Bildung und seiner Protagonisten angepasst. Das Kapitel endet mit der Integration der gewonnenen Erkenntnisse in einen theoretischen Bezugsrahmen sowie in der Ableitung von zu überprüfenden Hypothesen. Die Überprüfung erfolgt in Teil C im Rahmen der empirischen Untersuchung. In einem ersten Schritt werden dabei das Design sowie die Methodik der empirischen Analyse erläutert und die Verfahren zur statistischen Auswertung skizziert (C.1). Nach einer Überprüfung der angewendeten Konstruktoperationalisierungen auf Validität und Reliabilität erfolgt in Kapitel C.2 zunächst ein Vergleich der Imagedimensionen zwischen den untersuchten Hochschulen mit Hilfe der Diskriminanzanalyse, um die Konsistenz der Zielgruppenwahrnehmung mit der verwendeten Definition des Markenimages sicherzustellen. Anschließend wird durch Anwendung kausalanalytischer Verfahren (Partial Least Squares-Methode) der Zusammenhang zwischen der eindimensionalen Einstellung sowie den Einzelassoziationen der verschiedenen Imagedimensionen analysiert. Die so identifizierten Treiber einer positiven Einstellung gegenüber dem Untersuchungsobjekt werden darüber hinaus zwischen den einzelnen Hochschulen und Hochschulen verschiedener Träger verglichen, sowie für differenzierte studentische Zielgruppen erhoben. Das Vorgehen erlaubt im Weiteren eine höhere Spezifität der abgeleiteten praktischen Implikationen. In einem dritten Analyseschritt werden schließlich die Imagestrukturen potenzieller Bewerber und Studierender verglichen, die im Wahlprozess bzgl. einer Hochschule unterschiedliche Prozessstufen erreicht haben. Ziel ist die Ermittlung der Relevanz unterschiedlicher Imagedimensionen im Verlauf des Wahlprozesses und im Hinblick auf das tatsächliche Wahlverhalten. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Gegenüberstellung denotativer und konnotativer Elemente. Für die Auswertungen wird auf die Methode der logistischen Regression zurückgegriffen. Die empirische Untersuchung endet mit der Ableitung konkreter Handlungsimplikationen für das Marketing und insb. für die effektive Gestaltung von studentenorientierten Marken im Hochschulwesen.

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Der abschließende Teil D dient zunächst der Zusammenfassung der erlangten theoretischen und empirischen Ergebnisse. Darauf folgen ihre kritische Würdigung sowie die Diskussion offener Forschungsfragen im Hinblick auf künftige wissenschaftliche Untersuchungen.

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B Konzeptionelle Grundlagen der Hochschulwahl und Entwicklung des theoretischen Bezugsrahmens 1. Das deutsche Hochschulsystem, Studienabläufe und -entscheidungen Das deutsche Hochschulsystem unterscheidet sich in der Ausgestaltung seiner Institutionen, Marktbeziehungen und Anspruchsgruppen deutlich von den kommerziellen Märkten, die üblicherweise im Fokus der Käuferverhaltens- und Markenforschung stehen. Darüber hinaus befindet es sich aktuell in einer Phase weitreichender und andauernder Umbrüche. Eine detaillierte Betrachtung der Struktur des Universitätssystems selbst sowie der Beziehung zwischen Universitäten und Studienanfängern ist daher unabdingbar, um eine informationelle Grundlage zur Anwendung marketingspezifischer Konzepte auf die Thematik zu schaffen. Gleichzeitig wird die Arbeit durch Darstellung des zeitspezifischen Kontexts innerhalb des andauernden Prozesses der Bildungsreformen verortet, und so die Interpretierbarkeit der Schlussfolgerungen auch vor dem Hintergrund künftiger Entwicklungen gewährleistet. 1.1 Entwicklung der Hochschul- und Studienlandschaft in der Bundesrepublik Deutschland Der folgende Abschnitt zeigt die Entwicklung der wesentlichen politischregulatorischen Rahmenbedingungen im tertiären Bildungssektor auf sowie deren Konsequenzen für die gesellschaftliche Rolle der Hochschulen. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf den umfangreichen und aus aktueller Sicht besonders relevanten Reformtätigkeiten vor und nach der Jahrtausendwende. 1.1.1 Entwicklung der gesellschaftlichen und politisch-regulatorischen Rahmenbedingungen bis zur deutschen Wiedervereinigung Im Lauf der deutschen Nachkriegsgeschichte haben sich der Charakter und die gesellschaftliche Rolle der Hochschulen gleich mehrfach grundlegend gewandelt. Nach dem zweiten Weltkrieg beschäftigten sich die entstehende Bundesrepublik140 sowie die Besatzungsmächte zunächst mit einem Wiederaufbau des im Dritten Reich degenerierten Systems nach Vorbild der Hochschulen der Weimarer Republik. Wesentliche ideologische Grundpfeiler bildeten (und bilden z.T. bis heute) die Hum140

Die historischen Betrachtungen beschränken sich an dieser Stelle auf wesentliche Entwicklungen des Hochschulwesens in Westdeutschland. Grund hierfür ist, dass das System höherer Bildung der Deutschen Demokratischen Republik im Zuge der Wiedervereinigung an die bestehenden bundesrepublikanischen Strukturen angepasst wurde und damit für die Evaluation der heutigen Situation nur eine untergeordnete Rolle spielt; vgl. Mayer, K. U. (2008), S. 600; Buck-Bechler, G. (1997), S. 29-36. Vgl. für eine kurze Übersicht über das Hochschulsystem der DDR Kehm, B. M. (2004), S. 8-10.

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G. Greven, Hochschulen als Marken, DOI 10.1007/978-3-8349-6583-7_2, © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

boldt‘schen Grundsätze für höhere Bildung: Freiheit der Wissenschaft, Einheit von Forschung und Lehre sowie Bildung durch Wissenschaft.141 Ergebnis war die klassische Ordinarienuniversität: Eine durch die untereinander gleichberechtigten Professoren oligarchisch gesteuerte Forschungsinstitution, die gleichzeitig Ausbildung für eine kleine Wissenselite im Sinne Humboldts in einer Gemeinschaft von Lehrenden und Lernenden ermöglichte.142 Als Gegenpol der unter großen Freiheiten agierenden Professorenschaft entwickelten sich bereits zu dieser Zeit zahlreiche staatliche Gremien und Instanzen zur Koordinierung des Hochschulsystems.143 Die Verantwortung für bildungspolitische Fragen wurde dabei im Sinne des Föderalismus in den Verantwortungsbereich der Bundesländer gegeben. Im Verlauf der sechziger und frühen siebziger Jahre sind insb. die Bildungsexpansion und die Demokratisierung der professorenfixierten Ordinarienuniversität als wesentliche Weiterentwicklungen im deutschen Hochschulwesen hervorzuheben.144 Erstere zielte einerseits auf einen breiteren Zugang zu höherer Bildung als Mittel für sozialen Aufstieg und die Angleichung sozialer Niveaus ab.145 Andererseits sollte eine „[…] Ausschöpfung der Begabungsreserven […]“146 erfolgen, um die wirtschaftliche und technologische Entwicklung des Landes zu forcieren.147 Insb. dieser wirtschaftliche Kontext implizierte Erwartungen des Staates an einen positiven Einfluss der Wissenschaft auf ökonomische Entwicklungen als Gegenleistung für erweiterte Bildungsausgaben. Das Verständnis von der Relevanz der höheren Bildung um ihrer selbst Willen tritt deutlich in den Hintergrund.148 Im Kontext der Bildungsexpansion sind die Neugründungen zahlreicher Universitäten, die Entwicklung der Fachhoch-

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Vgl. Teichler, U. (2009), S. 424; Kehm, B. M. (2004), S. 7; Hoffacker, W. (2000), S. 27; Bruch, R. vom (1995), S. 668-669. Zum Bildungsideal nach Wilhelm von Humboldt vgl. Humboldt, W. v. (2002), S. 255-261. Vgl. Meier, F. (2009), S. 112; Turner, G. (2001), S. 14-16; Clark, B. R. (1983), S. 110-113. Vgl. Teichler, U. (2009), S. 425. So z.B. die Kultusministerkonferenz (KMK) im Jahr 1948 als ständiges länderübergreifendes Koordinierungsorgan für die Bildungspolitik oder der Wissenschaftsrat im Jahr 1957. Vgl. Heinrichs, W. (2010), S. 21-22; Teichler, U. (2009), S. 425; Maier, H. (1994), S. 24. Vgl. Teichler, U. (2009), S. 425; Turner, G. (2001), S. 16, 33-35; Quirin, M./Stucke, A. (2000), S. 194 sowie insb. den zeitgenössischen Debattenbeitrag von Dahrendorf: Dahrendorf, R. (1965). Kehm, B. M. (2004), S. 8. Vgl. Teichler, U. (2009), S. 425; Ellwein, T. (1997), S. 254 sowie Picht, G. (1964). Schelsky beschreibt das Wechselspiel von wirtschaftlicher und sozialer Perspektive der Bildungsexpansion prägnant: So bilde die „Verwissenschaftlichung der Gesellschaft“ die wirtschaftliche Triebfeder, während im Gegenzug eine „Vergesellschaftlichung der Universität“ durch die Integration breiterer sozialer Schichten erfolge; Schelsky, H. (1963), S. 216. Vgl. Hödl, E./Zegelin, W. (1999), S. 86-88. Schierholz spricht von einem „Pyrrhussieg“ der Wissenschaft, die durch ihren Erfolg das Interesse und die Begehrlichkeiten der Allgemeinheit geweckt und sich so der eigenen Unabhängigkeit beraubt habe. Das Humboldt’sche Ideal von Einsamkeit und Freiheit sei so schwer beschädigt worden; vgl. Schierholz, H. (2005), S. 87-88.

schulen als zweites Standbein des Hochschulwesens sowie die Einführung einer finanziellen Ausbildungsförderung für einkommensschwache Studierende zu sehen.149 Die Demokratisierung der Universitäten als zweite wesentliche Entwicklung ist unmittelbar verbunden mit dem Ende der sechziger Jahre vorherrschenden Zeitgeist einer Demokratisierung über die staatliche Ebene hinaus in alle Lebensbereiche.150 Insb. wissenschaftliche Assistenten und Studenten forderten eine Beteiligung an den Entscheidungsprozessen der Universitäten, basierend auf einer gruppenparitätischen Zusammensetzung (Professoren, Assistenten und Studenten) der relevanten Gremien.151 Die universitäre Selbstverwaltung unter Einbeziehung aller Mitglieder der Hochschule (die sog. Gruppenuniversität) konnte sich letztendlich durchsetzen und fand 1976 Berücksichtigung in der Hochschulrahmengesetzgebung des Bundes. Insb. ein Urteil des Bundesverfassungsgerichts setzte den Bestrebungen nach gleichberechtigter Mitbestimmung jedoch Grenzen,152 so dass die gesetzlichen Regelungen eine Differenzierung der Gruppen nach „[…] Qualifikation, Funktion, Verantwortung und Betroffenheit der Mitglieder“153 vorsahen. Die Professoren behielten darüber hinaus ihre gerichtlich zugesicherten Mehrheiten. Das HRG von 1976 war gleichzeitig Ausdruck einer hochschulpolitischen Strömung, die Kehm als „kooperativen Föderalismus“154 bezeichnet: Durch das Gesetz wurde zum ersten Mal nach dem Krieg der Einfluss des Bundes auf die Hochschulpolitik institutionalisiert.155 Die Verteilung der staatlichen Entscheidungskompetenz auf nun zwei Ebenen führte zu einer weiteren Verkomplizierung der politischen Rahmen-

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Vgl. Teichler, U. (2009), S. 425; Kehm, B. M. (2004), S. 8. Turner zufolge wurden in den Jahren 1965 bis 1975 in Westdeutschland allein 25 neue Universitäten gegründet; vgl. Turner, G. (2001), S. 33. Dazu gehören z.B. die Universität Düsseldorf (1965), die Universität Bielefeld (1969) oder die Universität Bremen (1971). Schierholz und Turner weisen in diesem Zusammenhang auf die erste Regierungserklärung des Bundeskanzlers Brandt im Jahr 1969 hin, der die Stimmung der Zeit durch die Formulierung „Mehr Demokratie wagen“ zusammenfasste; vgl. Schierholz, H. (2005), S. 37; Turner, G. (2001), S. 72. Wesentliche Kräfte der Bewegung waren die Bundesassistentenkonferenz (BAK) und der durch die Studentenproteste von 1968/69 zu nachhaltiger Bekanntheit gekommene Sozialistische Deutsche Studentenbund (SDS); vgl. Nitsch, W. et al. (1965), S. 229-230, 235-236; Bundesassistentenkonferenz (Hrsg.) (1968), S. 21-25. Neben der Demokratisierung der inneren Organisationsstrukturen standen jedoch auch und insb. die Politisierung der Hochschule und ihre Instrumentalisierung für eine sozialistische Revolution im Mittelpunkt; vgl. Reimann, B. W. (1978), S. 59-61. Das Gericht sicherte der Professorenschaft vor dem Hintergrund der grundgesetzlich verankerten Wissenschaftsfreiheit eine Mehrheit in den wesentlichen universitären Entscheidungsorganen zu; vgl. Bundesverfassungsgericht (1973). Deutscher Bundestag (2007), § 37, Abs. 1, S. 1. Kehm, B. M. (2004), S. 8. Hierzu war 1969, noch unter der Ägide der großen Koalition, eigens das Grundgesetz geändert worden; vgl. Turner, G. (2001), S. 21. Über das HRG setzt der Bund die Aufgaben der Hochschulen fest und regelt grundsätzliche Aspekte, z.B. der Studienzulassung oder der inneren Verfassung der Hochschulen; vgl. Deutscher Bundestag (1976), §§ 2, 27-35, 58-69.

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bedingungen.156 Gleichzeitig kompensierten staatliche Regelungen offensichtliche Schwächen in der universitären Selbstverwaltung, welche durch die Debatten um die Gruppenuniversität zutage getreten waren.157 Es lässt sich festhalten, dass die Reformen der sechziger und siebziger Jahre zu wachsendem Einfluss der staatlichen Organe und gleichzeitig zu ihrer Lähmung beigetragen haben. Auch angesichts eines beständigen Misstrauens gegenüber der universitären Selbstverwaltung wurde den Universitäten mehr und mehr die Rolle „nachgeordneter Dienststellen“ zugewiesen.158 Zum Ende der siebziger Jahre wurden die Reformanstrengungen deutlich reduziert – angesichts der hohen Kosten der Bildungsexpansion auch mit dem Ziel der Sicherung finanzpolitischer Stabilität. Der weitere Hochschulausbau stagnierte bei weiter ansteigenden Studentenzahlen, so dass Kapazitätsprobleme an den Hochschulen unvermeidlich waren.159 Das Bundesverfassungsgericht hatte in einem Urteil des Jahres 1972 Zulassungsbeschränkungen grundsätzlich an die vollständige Kapazitätsauslastung geknüpft und so die Einrichtung einer Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen (ZVS) initiiert.160 Darüber hinaus ging die KMK von einer Steigerung der Studentenzahlen bis zum Ende der achtziger Jahre und einem anschließenden Rückgang aus. Eine temporäre Überlastung der Universitäten wurde in Kauf genommen, um die Hochschulen für alle Studierwilligen offenzuhalten.161 Die Ausgaben für die Hochschulbildung wurden nach einer Phase der Stagnation in den achtziger Jahren dann sogar gekürzt und erst ab 1989 durch diverse Sonderprogramme nach oben korrigiert.162 In der Folge verschlechterten sich die Studienbedingungen an deutschen Universitäten zusehends aufgrund von Überfüllung und Unterfinanzierung.163 Ellwein diagnostizierte eine drastisch verschlechterte Position der Studenten, auch, da die Lehre überreich vorhandener Studenten in jüngerer Zeit keinen Reputationsgewinn für Professoren verspricht und so gegenüber der Forschung ins Hintertreffen gerät.164 156 157 158

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Vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 141-142. Vgl. Turner, G. (2001), S. 19-20 sowie unterstützend Meier, F. (2009), S. 112-113 und Mayer, K. U. (2008), S. 630. Luhmann, N. (1992), S. 97. Vgl. auch Müller-Böling, D. (2000), S. 20-22. Schimank/Meier stellen sogar ein wechselseitiges Misstrauen zwischen Politik und Professoren fest, welches zu einer gewissen Reformträgheit des Hochschulsystems beiträgt; vgl. Schimank, U./Meier, F. (2002), S. 30. Vgl. Turner, G. (2001), S. 24-25, 27. Vgl. Bundesverfassungsgericht (1972). Grundsätzlich gilt in Deutschland das Abitur (also die allgemeine Hochschulreife) als Hochschulzugangsberechtigung. Vgl. Turner, G. (2001), S. 35-36; Maier, H. (1994), S. 25; Baumert, J. (1990), S. 387. Vgl. Turner, G. (2001), S. 27-28. Vgl. Wissenschaftsrat (2005), S. 11-15; Hödl, E./Zegelin, W. (1999), S. 25; Amrhein, D. (1998), S. 7; Erichsen, H.-U. (1997a), S. 360-361. Vgl. Ellwein, T. (1997), S. 262-263 sowie Monopolkommission (2000), S. 24. Vgl. zum Selbstverständnis der Professoren diesbezüglich auch Enders, J./Teichler, U. (1995), S. 21-29; Schimank, U. (1995), S. 98-123.

Zusammenfassend führt Teichler vier Charakteristika auf, die das deutsche Hochschulsystem im Wesentlichen prägen und aus denen sich ebenfalls die maßgeblichen Problemfelder vor der Bildungsreform des ausgehenden 20. Jahrhunderts ableiten lassen:165 ƒ

Eine starke Wissenschaftsorientierung der Universitäten mit forschenden Professoren sowie der Auffassung von Lehre im Sinne einer Weitergabe wissenschaftlicher Erkenntnisse an die mündige Studentenschaft. Es ist in diesem Zusammenhang nicht gelungen, der Entwicklung hin zur Massenuniversität in finanzieller Hinsicht und durch Entwicklung eines adäquaten Selbstverständnisses zu entsprechen.166 So konnte erstens keine den Humboldt’schen Idealen angemessene Betreuungssituation erreicht werden. Zweitens brachte die Ausbildung breiter Schichten notwendigerweise eine höhere Streuung der Leistungspotenziale und Lebensplanungen mit sich.167 Eine Gemeinschaft von Lehrenden und Lernenden war unter diesen Umständen an der modernen Massenuniversität kaum noch möglich, eine konsequente wissenschaftliche Ausrichtung der Ausbildung (in Abgrenzung zu einer Orientierung an den Bedürfnissen des Arbeitsmarktes) aus Sicht vieler Studierender und wohl auch aus Sicht des Staates nicht mehr gewünscht.168

ƒ

Die prinzipielle Berufsqualifikation des Studiums erfordert den freien Hochschulzugang, da Zulassungseinschränkungen dem Verfassungsprinzip der freien Berufswahl widersprechen. Eine kapazitätsorientierte Bewerberpolitik der Hochschulen konnte daher ebenso wenig erfolgen wie die Selektion der Studierenden nach spezifischen Fähigkeiten zur Ausbildung eines bestimmten Ausbildungs- oder Forschungsprofils.169

ƒ

Das System ist geprägt von weitreichendem Staatseinfluss.170 So bestritten Bund und Länder nicht nur einen wesentlichen Teil der Hochschulfinanzierung und kontrollierten den Einsatz der Mittel im Rahmen des allgemeinen Landeshaushalts.171 Durch das HRG und die verschiedenen Ländergesetze lag auch die Aufsicht der Verwaltung, die Berufung von Professoren, die Besoldung der

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Vgl. Teichler, U. (2009), S. 421-423. Vgl. zum Selbstverständnis der Universität Ellwein, T. (1997), S. 250-253. Vgl. Erichsen, H.-U. (1997b), S. 233, 235. Vgl. Schierholz, H. (2005), S. 91-92, 132; Schelsky, H. (1963), S. 298. Grundsätzlich wurde die Einführung der Fachhochschulen als ein Weg betrachtet, die Universitäten von eher praxisorientierten Studenten zu entlasten. Vgl. Schierholz, H. (2005), S. 46-49 zu den Gründen für den geringen Erfolg dieser Initiative. Vgl. Schierholz, H. (2005), S. 57-60. Vgl. zur Rolle der Hochschule als „unmittelbar distanzlose Einrichtung des Staates Ellwein, T. (1997), S. 257-260. Vgl. Schmidt-Schönbein, T. (1998), S. 273.

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Mitarbeiter oder die Genehmigung von Studien- und Prüfungsordnungen in staatlicher Hand.172 Gleichzeitig genoss die akademische Selbstverwaltung im Sinne der Wissenschaftsfreiheit einen hohen Stellenwert. Die Kollegialität der Professoren sowie ihre legitimen Eigeninteressen mündeten jedoch in einem internen „Nichtangriffspakt“, während ein effizientes Management durch starke zentrale Leitungsorgane nicht erfolgen konnte. Diese waren durch den Gesetzgeber nicht vorgesehen und angesichts der engen Regularien und der damit einhergehenden geringen Notwendigkeit von Effizienz und Differenzierung kaum erforderlich.173 ƒ

Schließlich wird dem Hochschulwesen ein grundsätzlicher Hang zur Gleichbehandlung der Universitäten attestiert. Dieser ist einerseits historisch bedingt, wurde jedoch andererseits durch die Debatten zur Chancengerechtigkeit (bzw. -gleichheit) forciert. Eine ungefähre qualitative Gleichwertigkeit der Universitäten wurde durch Angleichung von Studiengängen und -ordnungen erreicht. Sie ermöglicht studentische und professorale Mobilität und sollte darüber hinaus zur Angleichung der Lebensverhältnisse innerhalb Deutschlands beitragen sowie soziale Unterschiede und die Herausbildung von Herkunftseliten vermeiden helfen.174 Kritiker bemängelten hingegen die fehlenden Anreize zur Profilbildung, gefolgt von einer Tendenz zum Mittelmaß, insb. im Vergleich zu internationalen Spitzeninstitutionen.175 Eine starke Ausdifferenzierung erfolgte stattdessen innerhalb des Systems nach Hochschularten.

1.1.2 Wettbewerb, Internationalisierung und Rückzug des Staates – die Hochschulreformen zur Jahrtausendwende Der Status Quo des deutschen Hochschulsystems leitet sich einerseits aus den beschriebenen Entwicklungen der ersten vier Nachkriegsjahrzehnte her. Andererseits haben neue Reforminitiativen um die Jahrtausendwende noch einmal eine deutliche Umstrukturierung der Verhältnisse mit sich gebracht. Ursache hierfür waren zum einen die nationalen Diskussionen um die Effizienz und Leistungsfähigkeit der Hochschulen, zum anderen forcierte insb. die deutsche Politik die Etablierung eines europäischen Hochschulraumes zur Sicherstellung der Attraktivität und Wettbewerbsfähigkeit europäischer Hochschulen auf internationaler Ebene.

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Vgl. z.B. zur Aufsicht über die Hochschulen Deutscher Bundestag (1976), § 59; zu Fragen des Dienstrechts Deutscher Bundestag (1976), §§ 42-57 sowie zur Regelung von Studien- und Prüfungsordnungen Deutscher Bundestag (1976), §§ 11, 15, 16. Vgl. Meier, F. (2009), S. 112; Schimank, U./Meier, F. (2002), S. 30. Vgl. Teichler, U. (2009), S. 422; Schierholz, H. (2005), S. 35-36. Vgl. Spiewak, M. (2004), S. 3.

Mit Blick auf die für die weiteren Analysen vorrangig relevanten Entwicklungen in der universitären Ausbildung zogen die Bologna-Erklärung und der gleichnamige Prozess die grundlegendsten Änderungen nach sich: Augenfälligster Aspekt ist dabei die Einführung gestufter Studiengänge nach Vorbild angelsächsischer Bildungssysteme.176 Die Einführung eines berufsqualifizierenden Untergraduiertenabschlusses gepaart mit einem weiterführenden, forschungsorientierten Graduiertenabschluss zielt letztendlich auf die Auflösung des Konflikts zwischen den Forderungen nach gesellschaftlicher Zweckdienlichkeit der akademischen Ausbildung und den Realitäten einer Bildungsexpansion einerseits sowie den Leitbildern Einheit von Forschung und Lehre sowie Gleichheit andererseits.177 Mit der Reform wurde die Ausrichtung universitärer Ausbildung an wirtschaftsseitige Anforderungen anerkannt ohne eine forschungsorientierte Ausbildung geeigneter und entsprechend interessierter Studenten aufzugeben.178 Weitere Aspekte der Bologna-Reform sind das englischsprachige Diploma-Supplement und eine einheitliche und transparente Leistungsbeurteilung durch aufwandsbezogene Kreditpunkte, die studentische Mobilität und Beschäftigungsfähigkeit in einem internationalen Rahmen ermöglichen sollen.179 Gemeinsam mit Bachelor- und Masterabschlüssen rücken sie die deutschen Universitäten in einen internationalen Kontext: Die deutlich gesteigerte Vergleichbarkeit von Abschlüssen und universitären Leistungen bindet das deutsche Hochschulsystem in einen Wettbewerb um international mobile Studenten aus dem In- und Ausland ein.180 Weiterhin schwächen die neuen Abschlüsse die horizontale Differenzierung des Bildungssystems, da keine nach außen sichtbare Unterscheidung zwischen Universität und Fachhochschule mehr vorgenommen wird.181 Weitere studienorientierte Reformen und Entwicklungen der jüngeren Zeit betreffen die Aufhebung eines grundsätzlichen Verbots von Studiengebühren durch das Bundesverfassungsgericht sowie einen andauernden Bedeutungsverlust der zentralen Studienplatzvergabe zugunsten wachsender Auswahlkompetenzen auf Hochschul-

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Die Idee eines berufsqualifizierenden Kurzstudiums war keineswegs neu. Bereits in vorangegangenen Jahrzehnten wurde sie z.B. durch den Wissenschaftsrat kontinuierlich vorgebracht und fand sogar Einzug in das HRG von 1976; vgl. Wissenschaftsrat (1978), S. 165-169; Deutscher Bundestag (1976), § 4, Abs. 3, Nr. 1; Wissenschaftsrat (1966), S. 16. Eine Umsetzung erfolgte jedoch angesichts vielfältiger Kritik (z.B. zielend auf den Charakter des Kurzstudiums als „DiscountStudium“, auf mangelnde Nachfrage für Kurzstudiumsabsolventen oder den Konflikt mit dem Ideal der Einheit von Forschung und Lehre) nicht; vgl. zusammenfassend Turner, G. (2001), S. 132. Vgl. Amrhein, D. (1998), S. 13-14. Im weiteren Verlauf des Bologna-Prozesses fand auch das Promotionsstudium als dritter Studienzyklus Berücksichtigung; vgl. Konferenz der für die Hochschulen zuständigen europäischen Ministerinnen und Minister (Hrsg.) (2005), S. 2, 4-5. Dieses liegt jedoch nicht im Fokus der vorliegenden Arbeit. Vgl. Müller-Michaels, H. (12.05.2010), S. 76. Vgl. Heinrichs, W. (2010), S. 58-60; Kultusministerkonferenz (2004), S. 2-3. Vgl. Wagner, E. (2001), S. 65. Vgl. Teichler, U. (2005a), S. 131-132.

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ebene.182 Ersterer Sachverhalt resultierte in mehreren Bundesländern in der Erhebung von Gebühren für das Erststudium. Gleichwohl die Höhe der Beiträge (je nach Land bis zu 500 EUR pro Semester183) bei Weitem keine Kostendeckung erlaubt184, steht der Schritt stellvertretend für eine Verschiebung von direkter staatlicher Hochschulfinanzierung hin zu Beiträgen Dritter.185 Aufgrund dessen wird in der Literatur und in der öffentlichen Debatte häufig von einem wettbewerbsstimulierenden Machtgewinn der Studenten ausgegangen, deren Rolle zunehmend der von Kunden auf kommerziellen Märkten ähnelt.186 In diesem Zusammenhang muss jedoch angemerkt werden, dass die Höhe der erhobenen Gebühren nicht das Ergebnis eines Angebot/Nachfrage-Mechanismus ist, sondern in allen Bundesländern entweder in Form eines konkreten Betrages oder eines überschaubaren Spielraumes von staatlicher Seite festgelegt wird.187 Mit Blick auf die Vergabe von Studienplätzen drückt die geringe Zahl der Fächer, deren Plätze zum Wintersemester 2009 noch über die ZVS verteilt wurden, den faktischen Bedeutungsverlust der zentralen Studienplatzvergabe aus.188 Innerhalb des Vergabeverfahrens wurde darüber hinaus die Rolle der Universitäten gestärkt, die mit Verabschiedung des siebten Gesetzes zur Änderung des Hochschulrahmengesetzes 60% der Studienplätze selbst nach Maßgabe des Landesrechts vergeben dürfen.189 Liegt lediglich ein regionaler Kapazitätsengpass vor, so erfolgt die Verteilung der Studienplätze nach Landesrecht. Dieses sieht eine Vergabe von bis zu 90% der 182 183 184 185 186

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Gleichwohl attestiert Mayer den deutschen Hochschulen einen zwar wachsenden, aber weiterhin relativ geringen Spielraum bei der Auswahl der Studenten; Mayer, K. U. (2008), S. 617. Vgl. Börsel, B. (2009). Laut OECD betrugen die durchschnittlichen Ausgaben pro Student in Deutschland im Jahr 2006 11.172,80 EUR; vgl. OECD (Hrsg.) (2009), S. 202, 457. Vgl. Pausits, A. (2007), S. 32; Amrhein, D. (1998), S. 7. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 130; Krause, N. (2008), S. 137; Maringe, F. (2006), S. 476; Lang, T. (2005), S. 3, 7; Amrhein, D. (1998), S. 15. Es ist anzunehmen, dass finanziell involvierte Studenten einen größeren Beitrag zur Qualitätskontrolle leisten; vgl. Alewell, K. (1993), S. 33. Hell/Haehnel führen kritisch an, dass die Analogie zwischen Studenten und Kunden begrenzt ist, da die Universität keine vollständige Erfüllung der studentischen Bedürfnissen gewährleisten kann, ohne die eigene wissenschaftliche Integrität und Qualität zu beschädigen; vgl. Hell, B./Haehnel, C. (2008), S. 9 sowie weiterhin kritisch Hanft, A. (2008), S. 84-85. Es ist jedoch anzumerken, dass auch im privatwirtschaftlichen Bereich Kundenorientierung ihre Grenzen in wirtschaftlicher Machbarkeit findet und kaum die Wünsche aller Kunden gleichermaßen optimal berücksichtigt werden können. Darüber hinaus ist an dieser Stelle auf die vielfältigen Argumente gegen eine Erhebung von Studiengebühren hinzuweisen. Für eine Übersicht und Diskussion vgl. Schierholz, H. (2005), S. 276-286. Vgl. z.B. Bayerischer Landtag (2009a), Art. 71, Abs. 1; Baden-Württembergischer Landtag (2008), § 5, Abs. 1. Dabei handelt es sich um die Fächer Medizin, Tiermedizin, Zahnmedizin, Pharmazie und Psychologie; vgl. Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen (Hrsg.) (2009). Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (2004), Abs. 1, Nr. 4b. Zunächst werden jedoch 40% der Studienplätze nach Studienqualifikation (Abiturnote) und Wartezeit (je 20%) vergeben. Im Staatsvertrag über die Vergabe von Studienplätzen haben die Bundesländer darüber hinaus festgelegt, dass die Hochschulen die ihnen überantworteten Studienplätze nach internen Kriterien vergeben können, wobei der Studienqualifikation ein maßgeblicher Einfluss gegeben werden muss; vgl. o.A. (2006), Art. 13, Abs. 1.

Studienplätze nach hochschulinternen Verfahren sowie der übrigen meist nach Wartezeit vor.190 Für Studiengänge, bei denen die universitätsspezifische Studienkapazität die Nachfrage übersteigt, gilt hingegen weiterhin das sog. Numerus Clausus-Urteil des Bundesverfassungsgerichts, so dass keine Auswahl der Studierenden durch die Universität erfolgen kann.191 Abgelehnte Studenten können sich in diesem Fall die Zulassung zum Studium auf dem Rechtsweg erstreiten.192 Dieser Aspekt sowie die Tatsache, dass in bundesweit zulassungsbeschränkten Studiengängen die Abiturbesten nicht von der Universität zu selektieren sind, sondern bereits über die Studienqualifikation einen Studienplatz erhalten, senkt die Anreize für Hochschulen, von ihrem Auswahlrecht tatsächlich Gebrauch zu machen. Die Steuerungswirkung der Regelungen wird daher als gering eingeschätzt.193 In engem Zusammenhang mit der veränderten Studienplatzvergabepraxis stehen die weitere Verbreitung und der Relevanzgewinn von Hochschulrankings zur Jahrtausendwende.194 In Rankings wird versucht, die Ausbildungsqualität und/oder Forschungsreputation von Hochschulen messbar zu machen und in Relation zueinander zu setzen, um so zur Transparenz des Hochschulwesens und hier insb. der Ausbildungsangebote beizutragen. Sofern auf eine studentische Zielgruppe ausgelegt, bieten sie dieser eine verbesserte Informationsgrundlage.195 Gleichzeitig schaffen sie ein Bewusstsein für die Differenziertheit der Leistungsqualität an deutschen Hochschulen und führen damit das Gleichheitsleitbild ad absurdum. Hochschulrankings verbessern also einerseits die Möglichkeit zu einer qualifizierteren Hochschulwahlentscheidung und zeigen andererseits deren Relevanz bzw. Notwendigkeit auf.196

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Vgl. Haug, V. (2006), S. 106-107. Einzelne Quoten wie z.B. die bayerische wurden zwischenzeitlich leicht angepasst; vgl. Bayerischer Landtag (2009c), § 6, Abs. 3-4. Vgl. Bundesverfassungsgericht (1972). Vgl. Teichler, U. (2009), S. 426; Turner, G. (2001), S. 60-61. Vgl. Kluth, W. (2006), S. 676. Die Zulassung für Masterstudiengänge wird hingegen alleine durch die Hochschulen geregelt; vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2009), S. 11. Vgl. Meier, F. (2009), S. 158. Publikumswirksame Rankings wurden u.a. von „Spiegel“ (bereits seit 1989) und „Focus“ veröffentlicht; vgl. Eberle, K.-R. (Hrsg.) (2002); Dahlkamp, J. et al. (12.04.1999); Mohr, J. (01.06.1998), S. 78. Das bekannteste Ranking im deutschen Raum ist jedoch heute das seit 1998 regelmäßig zunächst im „Stern“ später in der „Zeit“ erscheinende CHEHochschulranking. Es richtet sich insb. an Studienanfänger; Berghoff, S. et al. (2009), S. 7. Daneben haben sich zahlreiche weitere hochschulbezogene Rankings entwickelt, die z.T. auch andere Themenkreise und Zielgruppen abdecken; vgl. z.B. Deutsche Forschungsgemeinschaft (2009), S. 54. Vgl. Müller-Böling, D. (2006a), S. 18. Immerhin geben in einer Analyse von Hachmeister/Hennings 34% der befragten Studierenden an, dass Rankingergebnisse für ihre Hochschulwahlentscheidung eine hohe Wichtigkeit aufgewiesen haben; vgl. Hachmeister, C.-D./Hennings, M. (2007), S. 5 sowie ähnlich auch Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 110. Darüber hinaus ist zu berücksichtigen, dass das Rankingergebnis auch als Schlüsselinformation interpretiert werden kann, die andere Informationen verdichtet. Vgl. hierzu im Weiteren auch Abschnitt B.2.2.3, S. 67-68. Eine andere Interpretation wäre, dass Hochschulrankings diese Notwendigkeit erst erzeugen, indem sie nuancierte Qualitätsunterschiede durch Erstellung relativer Ranglisten überbetonen; vgl.

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Abseits der unmittelbar studienbezogenen Entwicklungen sind weitere Reformanstrengungen anzuführen, die in erster Linie Effizienzmängel des Hochschulsystems adressieren und zu deren Behebung auf steuerungspolitische Maßnahmen zurückgreifen. Zur Strukturierung dieser Maßnahmen wird auf das sog. EqualizerModell von de Boer/Enders/Schimank zurückgegriffen, welches internationale Hochschulsysteme anhand ihrer Anwendung von fünf Governance-Mechanismen charakterisiert: (1) staatliche Regulierung, (2) Außensteuerung durch externe Stakeholder, (3) akademische Selbstorganisation, (4) managerielle Selbststeuerung, (5) Wettbewerb.197 Zeichnete sich das deutsche Hochschulwesen bislang in erster Linie durch staatliche Steuerung und die Selbstverwaltung der akademischen Akteure aus, so folgen die jüngeren Reformen internationalen Trends hin zu Mechanismen, die auch das Management privatrechtlicher Organisationen prägen.198 Dabei ist die Relevanz der letzteren vier Governance-Dimensionen in gewisser Weise abhängig von der ersten, also von staatlicher Deregulierung.199 Diese äußert sich primär in einem Übergang von Input- und Prozesssteuerung hin zu Ergebniskontrolle. Hierzu wird Hochschulen finanzielle Autonomie durch Globalhaushalte eingeräumt und auch die oben angesprochene größere Kompetenz bei der Studierendenauswahl ist in diesem Kontext zu bemerken. Außerdem stiftet die Übertragbarkeit von Mitteln in die Folgeperiode Anreize zu effizienterem Finanzmanagement.200 Auf der anderen Seite findet die Deregulierung ihre Grenzen im Besoldungsrecht, dem staatliche Hochschulen weiterhin unterliegen, und in der Personalpolitik, die weitestgehend in staatlicher Hand bleibt. Damit werden bis zu 80% des Universitätsbudgets nicht von den neuen Regelungen erfasst.201 An die Stelle der staatlichen Detailsteuerung tritt einerseits die Zielvereinbarung, mit der der Staat die Hochschule als souveränen Akteur symbolisch anerkennt und in der zu erbringende Leistungen vertraglich festgelegt werden.202 Andererseits gewinnen externe Akteure (z.B. Vertreter der Wirtschaft) steuernden Einfluss durch die Mitgliedschaft in den neu geschaffenen Hochschulräten oder durch die externe Ak-

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Teichler, U. (2005b), S. 17. Das CHE versucht, dieses Problem bspw. durch statistische Methodik zu umgehen; vgl. Berghoff, S. et al. (2009), S. 71-73. Vgl. Boer, H. de/Enders, J./Schimank, U. (2007), S. 138-139 sowie Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 152-173. Vgl. Meier, F. (2009), S. 131. Die Deregulierung vollzieht sich dabei aufgrund der föderalen Struktur der BRD sowie der Rückführung von Regelungskompetenz auf Länderebene in den einzelnen Bundesländern in unterschiedlichem Tempo; vgl. Meier, F. (2009), S. 134; Schubert, T. (2008), S. 20. Es können daher hier nur grundsätzliche Trends aufgezeigt werden, ohne auf länderindividuelle Besonderheiten eingehen zu können. Vgl. hierzu auch Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 152-173. Vgl. Behrens, T. et al. (2006) zur Situation in den einzelnen Bundesländern. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 154-155. Der Wissenschaftsrat weist darauf hin, dass Deregulierung ohnehin nicht gleichbedeutend mit einem sinkenden Einfluss des Staates ist. Dieser wird lediglich mit anderen Mitteln ausgeübt; vgl. Wissenschaftsrat (2006), 23-24. Vgl. Meier, F. (2009), S. 136-137 sowie für eine Übersicht zur Thematik König, K. (2007).

kreditierung von Studiengängen im Sinne einer umfassenden Qualitätssicherung.203 Darüber hinaus erfolgt eine Stärkung der universitären Hierarchie. Leitungspositionen werden zunehmend professionell ausgestaltet und erhalten mehr Gestaltungskompetenzen. Im Gegenzug werden kollegiale, konsensorientierte Gremien wie z.B. der Hochschulsenat zumindest formell geschwächt.204 Dies ist gleichbedeutend mit einer Bedeutungsreduktion der akademischen Selbststeuerung. Schließlich erfährt auch der Wettbewerb als Steuerungsmechanismus eine wachsende Relevanz. So ersetzen Mittelzuweisungen, basierend auf einer kennzahlenorientierten Leistungsevaluation, in mehreren Bundesländern zumindest z.T. die bedingungslose Finanzierung und setzen so Leistungsanreize.205 Diese finden ihre Entsprechung innerhalb der Hochschule in der Einführung sog. W-Professuren, Besoldungsgruppen mit variablen Gehaltsbestandteilen, sowie in der Möglichkeit zur leistungsbezogenen Ressourcenvergabe durch die internen Leitungspositionen an Fakultäten und Fachbereiche.206 Besonders spürbar ist die Wettbewerbsverschärfung von staatlicher Seite bei der Einwerbung von Forschungsmitteln. Hier werden die direkten Mittelzuwendungen bereits seit Längerem reduziert, zugunsten einer qualitätsbezogenen Vergabe z.B. durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) oder im Rahmen der Exzellenzinitiative.207 Schließlich leisteten insb. in den ausgehenden neunziger Jahren auch private Initiativen durch die Gründung zahlreicher neuer Hochschulen (darunter jedoch wenige mit breiterem Fächerspektrum) ihren Beitrag zu einer Intensivierung des Wettbewerbsumfelds.208 Mit Blick auf das Verhältnis zwischen Hochschulen und Studierenden wurden oben bereits prinzipiell wettbewerbsförderliche Entwicklungen aufgezeigt. Insb. die Rankings und die mit ihnen einhergehende Unterminierung der postulierten Gleichwertigkeit deutscher Hochschulen tragen zu einem Wettstreit um qualifizierte Bewerber bei.209 Darüber 203 204

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Vgl. Meier, F. (2009), S. 138-140; Hanft, A. (2008), S. 104-106. Vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 170-173. Ggf. werden erweiterte Gestaltungsmöglichkeiten nicht genutzt, da die Inhaber der Leitungspositionen zu stark im traditionellen, konsensgeprägten System verhaftet sind; vgl. Lange, S./Schimank, U. (2007), S. 541. Vgl. Leszczensky, M./Orr, D. (2004), S. 1, 11-45; Minssen, H./Wilkesmann, U. (2003), S. 123-124. Vgl. zu Problemen einer indikatorgestützten internen Mittelvergabe aufgrund der organisatorischen Besonderheiten von Universitäten Minssen, H./Wilkesmann, U. (2003), S. 123-144 sowie zum Charakter und zu Schwachstellen der sog. W-Besoldung Schubert, T. (2008), S. 33-35. So ist der Forschungshaushalt deutscher Universitäten in den neunziger Jahren in erster Linie durch verstärkte Drittmitteleinwerbung gewachsen; vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 140. Privathochschulen verfügen über größere Freiräume hinsichtlich Studentenzulassung, Studiengebühren, Personalpolitik und interner Verwaltung. Gerade deshalb, bemängelt jedoch Schierholz, könne von Wettbewerb im eigentlichen Sinne nicht gesprochen werden, da staatlichen Universitäten vergleichbar weitreichende Freiräume bislang versagt blieben; vgl. Schierholz, H. (2005), S. 144-145. Weitere Kritik besteht aufgrund der teilweise hohen staatlichen Zuschüsse für vorgeblich private Institutionen; vgl. z.B. Leffers, J. (2002). Dies gilt unter der o.g. Einschränkung, dass staatliche Hochschulen weiterhin in vielen Studiengängen keine effektive Selektion der Bewerber vornehmen können. Gleichwohl wird hier davon

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hinaus haben sie Einfluss auf die allgemeine Reputation der Institutionen auch gegenüber anderen Anspruchsgruppen wie z.B. Wirtschaftsunternehmen.210 Der Wettbewerb um Studiengebühren ist jedoch angesichts der weiter bestehenden Überlast als gering anzunehmen, wenn überhaupt vorhanden. Zusammenfassend lässt sich zum primären Fokus der Arbeit feststellen, dass der Wettbewerb von Hochschulen um Studenten sowie von Studenten um Studienplätze weiterhin wesentlichen Einschränkungen unterliegt. Deutlich wird dies im Verhältnis zu den angesprochenen Privathochschulen, deren Freiheiten hinsichtlich Studiengebühren, Studierendenauswahl und Kapazitätspolitik zu Strukturen geführt haben, die teilweise deutlich von denen im staatlichen Sektor abweichen.211 Die genaue Ausgestaltung der Auswahlmöglichkeiten beider Seiten wird daher im Weiteren intensiv diskutiert. 1.2 Status Quo der deutschen Hochschullandschaft Aus den im Vorhinein beschriebenen Entwicklungen ergibt sich der aktuelle Status Quo des deutschen Hochschulsystems, der in der Folge umrissen werden soll. Dies geschieht zunächst anhand von Kennzahlen zu den relevanten Akteuren des Systems. Anschließend werden speziell die Universität, ihr innerer Aufbau sowie ihre Leistungen und ihr Verhältnis gegenüber unterschiedlichen Anspruchsgruppen aufgezeigt. 1.2.1 Status Quo des deutschen Hochschulinventars Der folgende Abschnitt gibt einen knappen Überblick über den Bestand an Hochschulen in Deutschland sowie das Verhältnis zur Zahl der Studierenden. Insgesamt umfasst das Hochschulsystem in Deutschland zum Wintersemester 2008/2009 395 Hochschulen, darunter 104 Universitäten und 190 Fachhochschulen, 51 Kunst- und Musikhochschulen, 14 theologische, 6 pädagogische und 30 Verwaltungsfachhochschulen.212 Damit wurde das Hochschulinventar seit den frühen fünfziger Jahren durch Neugründungen, Aufwertungen (insb. der Ingenieur- und höheren Fachschulen

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ausgegangen, dass gute Rankingergebnisse die Zahl der Bewerber bzw. Studienanfänger und damit auch die der qualifizierten positiv beeinflussen. Vgl. Müller-Böling, D. (2006a), S. 18. Diese drücken sich z.B. aus in drastisch höheren Studiengebühren. So erhebt bspw. die WHU – Otto Beisheim School of Management in Vallendar Gebühren i.H.v. 5.250,00 EUR pro Semester im Bachelorprogramm; o.A. (2010). Auch weisen die privaten Institutionen häufig bessere Betreuungsrelationen auf, um eine höhere Ausbildungsqualität zu gewährleisten. So zählen im Ranking des CHE für das Fach BWL alle privaten Hochschulen zur Spitzengruppe im Bereich Betreuung; vgl. Böhringer, C. (04.05.2010), S. 242. Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 12.

zu Fachhochschulen213) sowie die Aufnahme der ostdeutschen Institutionen um den Faktor 2,7 erweitert.214 Gleichzeitig stieg die Zahl der Studierenden von ca. 110.000 im Jahr 1950 (ohne Saarland und Berlin) auf knapp über zwei Mio. zum Wintersemester 2008/2009.215 Hiervon besuchen 455.000 das erste Fachsemester, 1,36 Mio. sind an Universitäten immatrikuliert. Insgesamt stagnieren die Studierendenzahlen seit dem Jahr 2003, Prognosen der KMK sehen jedoch eine weitere Steigerung der Studierendenzahlen bis in die Mitte des nächsten Jahrzehnts auf 2,4 bis 2,7 Mio., bevor ein demographiebedingter Rückgang eintritt.216 Hinsichtlich der künftigen Entwicklung der Studierendenzahlen wird darüber hinaus von einem starken Ost-West-Gefälle ausgegangen. So wurden für die Hochschulen in Ostdeutschland bereits für das Jahr 2009 flächendeckende Kapazitätsüberschüsse erwartet, während im Westen auf absehbare Zeit mit mehr als vollständiger Auslastung und einem deutlichen Rückgang der Studentenzahlen erst um das Jahr 2014 zu rechnen ist.217 Wesentlicher Grund für die Expansion seit den fünfziger Jahren ist, neben der Erweiterung des Staatsgebietes sowie der Aufwertung zahlreicher Hochschulen, insb. die Öffnung höherer Bildung für breite Bevölkerungsschichten. So stieg die Quote der Studienanfänger eines Jahrgangs von ca. 5% im Jahr 1950 auf 36,6% im Jahr 2007.218 Der private Hochschulsektor in Deutschland umfasste im Jahr 2005 104 Institutionen und damit mehr als ein Viertel aller Hochschulen. Dass diesen in der öffentlichen Diskussion dennoch oft nur eine untergeordnete Rolle zukommt, ist zum einen darauf zurückzuführen, dass zum gleichen Zeitpunkt an den fraglichen Hochschulen nur 64.000 Studenten, also 3% des gesamten Studentenkörpers eingeschrieben waren. Darüber hinaus liegt bei den privaten Hochschulen ein deutliches Gewicht auf kirchlichen Institutionen und Fachhochschulen. Der Sektor umfasst nur 17 Universitäten, davon zwei mit breiterem Fächerspektrum ähnlich dem einer staatlichen Universität (Universität Witten-Herdecke, Jacobs University Bremen).219 Die übrigen Privatuni-

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Vgl. Teichler, U. (2009), S. 425. Vgl. Füssel, H.-P./Leschinsky, A. (2008), S. 202-203; Mayer, K. U. (2008), S. 604. Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 23; Ellwein, T. (1997), S. 244. Vgl. Sekretariat der KMK (Hrsg.) (2005), S. 34. Vgl. Buch, F./Hener, Y./Stuckrad, T. v. (2006), S. 7-8. Bei der Studie von Buch et al. ist zu berücksichtigen, dass die verwendeten Kapazitäten nicht den offiziellen Angaben folgen, sondern ein Durchschnitt aus den Studienanfängerzahlen von 2000 bis 2004 als Richtwert für die verfügbare Kapazität verwendet wird; vgl. Buch, F./Hener, Y./Stuckrad, T. v. (2006), S. 6. Die offizielle Kapazität der deutschen Hochschulen nach Flächenrichtwert beträgt knapp 1,1 Mio. Studierende; vgl. Wissenschaftsrat (2005), S. 11. Hinsichtlich der tatsächlichen Auslastung deuten aktuelle Zahlen des Statistischen Bundesamtes darüber hinaus noch nicht auf einen akuten Rückgang der Erstsemesterzahlen in Ostdeutschland hin; vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 31. Vgl. Teichler, U. (2009), S. 431; Klieme, E. et al. (2008), S. 119, 292; Maier, H. (1994), S. 27-28. Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 446-448; Mayer, K. U. (2008), S. 605.

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versitäten bilden in einem oder einigen wenigen Fachbereichen aus, zumeist Betriebswirtschaftslehre oder Rechtswissenschaften. Abschließend sei erwähnt, dass die deutschen Hochschulen ein ausgesprochen breites Studiengangs- und Fächerspektrum anbieten. Das Statistische Bundesamt weist 271 Studienfächer aus, die sich teilweise in zahlreiche Vertiefungs- und Spezialisierungsrichtungen aufspalten, die wiederum zu unterschiedlichen Abschlüssen führen können.220 So ergibt sich an deutschen Hochschulen im Wintersemester 2008/2009 eine Gesamtzahl von 12.300 Studiengängen221, wovon bereits 75% auf das neue Bachelor/Master-System umgestellt sind. 222 Neben den beiden neuen Abschlüssen wird auch in Zukunft die staatliche Examensprüfung in staatlich regulierten Studiengängen wie Medizin, Jura oder der Lehrerausbildung stehen.223 Die Zahl der hergebrachten Abschlüsse Magister und Diplom ist stark rückläufig, ihre vollständige Ersetzung angesichts der Bologna-Ziele absehbar.224 Aufgrund der dargestellten Komplexität erscheint es unter forschungsökonomischen Gesichtspunkten unmöglich, in der vorliegenden Arbeit das Studienwahlverhalten in allen Studienfächern oder Fachbereichen zu untersuchen. Eine weitere Einschränkung neben der Fokussierung auf Universitäten und gleichgestellte Hochschulen erscheint geboten. Die weiteren Betrachtungen und Analysen beziehen sich daher auf den Studienbereich Wirtschaftswissenschaften und hier insb. auf das Fach Betriebswirtschaftslehre. Dem liegt die Annahme zugrunde, dass die in diesem Fach relativ zahlreichen privaten Ausbildungsinstitutionen mit den ihnen eigenen Freiheitsgraden zur Gestaltung attraktiver Studienangebote einen erhöhten Wettbewerbs- und Profilierungsdruck auf die staatlichen Institutionen ausüben. So sollte eine höhere Angebotsdifferenzierung erreicht werden, die für eine qualifizierte Hochschulwahl Voraussetzung ist. Weiterhin werden mit Blick auf die fortschreitende Entwicklung im Bologna-Prozess nur Studenten im neuen Bachelor/Master-System betrachtet.225

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Vgl. Hessisches Ministerium für Wissenschaft und Kunst/Bundesagentur für Arbeit (Hrsg.) (2010). Die beliebteste Fachrichtung ist Wirtschaft und Verwaltung mit über 310.000 Studenten im Jahr 2005, gefolgt von Geistes- und Ingenieurwissenschaften mit je 270.000 bzw. 197.000 Studenten; vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2008), S. 38. Das Statistische Bundesamt differenziert in Deutschland neun Fächergruppen (z.B. Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften), die sich wiederum in Studienbereiche (z.B. Wirtschaftswissenschaften) und weiter in Fächer (z.B. Betriebswirtschaftslehre) gliedern lassen; Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 446-448. Während diese Studienangebote hochschulübergreifende Kategorien darstellen, bezieht sich der Studiengang auf eine hochschulspezifische Studien- und Prüfungsordnung; vgl. Schöpe, T. (2009), S. 28-29. Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2010). Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2008), S. 32. Die Teilnehmerstaaten des Bologna-Prozesses haben sich auf eine Umstellung der Abschlüsse bis zum Jahr 2010 verständigt; vgl. Teichler, U. (2005b), S. 19. Zum Wintersemester 2008/2009 haben von 70.352 Studienanfängern im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften (ohne Promotions- und Lehramtskandidaten) 93,3% einen Studiengang mit

1.2.2 Organisationsstruktur der deutschen Universität Die Organisationsstruktur der deutschen Hochschulen ist im Detail in den jeweiligen Landesgesetzen festgelegt und weist daher keine bundesweite Einheitlichkeit auf. Aus diesem Grund soll hier wiederum nur ein grober Überblick gegeben werden, um im Weiteren die Bezugsobjekte des Markenimages einer Hochschule präzise verorten zu können. Die universitäre Organisation kann in zwei grundsätzliche Ebenen differenziert werden: Zum einen in die zentrale Ebene mit den wesentlichen Leitungspositionen und gremien, zum anderen in die Fakultäts- und Fachbereichsebene.226 Erstere setzt sich i.d.R. zusammen aus einem kollegialen Leitungsgremium (Rektorat oder Präsidium) und dem Senat als wichtigster Instanz der kollegialen akademischen Selbstverwaltung. Im Senat sind alle Gruppen der Universität repräsentiert. Er legitimiert die Hochschulleitung und verfügt über Entscheidungskompetenz in wesentlichen akademischen und strukturellen Fragen (z.B. Verabschiedung von Prüfungs- und Studienordnungen, Errichtung von Fachbereichen etc.).227 Das Rektorat besteht hingegen aus einem Rektor (Präsident), der für Vorbereitung und Ausführung der Senatsbeschlüsse, operative Leitungsaufgaben und die Außenrepräsentation der Universität verantwortlich zeichnet.228 Ihm zugeordnet ist der Kanzler als Kopf der Verwaltungshierarchie sowie ggf. Prorektoren mit sachspezifischen Aufgaben.229 Als dritte Instanz der Zentralverwaltung wurden seit der vierten HRG-Novelle aus dem Jahr 1998 Hochschulräte (z.T. auch als Aufsichtsräte oder Kuratorien bezeichnet) eingeführt. Diese haben je nach Bundesland unterschiedliche Kompetenzen, fungieren jedoch i.d.R. als eine die Hochschulleitung beratende und kontrollierende Instanz. Der Rat kann auch mit hochschulexternen Personen besetzt werden und ist somit Ausdruck eines wachsenden Einflusses externer Anspruchsgruppen.230 Die zweite wesentliche Organisationsebene bilden die Fakultäten bzw. Fachbereiche231. Sie sind an wissenschaftlichen Themenbereichen orientiert und daher am

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Bachelor- oder Masterabschluss begonnen (91,4% an Universitäten, 95,0% an Fachhochschulen); vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 60-61. Vgl. Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. (Hrsg.) (2002), S. 5. Vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 146. Vgl. Hubig, L. (2009), S. 36. Vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 146. Vgl. Hubig, L. (2009), S. 37; Meier, F. (2009), S. 138. Ggf. existiert neben dem Senat ein großer Senat (bzw. ein Konzil oder Konvent), der die Wahl der Hochschulleitung übernimmt; vgl. Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008), S. 63. Die Verwendung der Begriffe Fakultät und Fachbereich erfolgt nicht unbedingt trennscharf. Jedoch handelt es sich bei Fakultäten um größere, heterogenere Struktureinheiten. Fachbereiche wurden 1976 mit dem HRG als kleinere, stärker fachbezogene Einheiten eingeführt, um eine bessere Steuerbarkeit der einzelnen Lehrstühle und Institute zu gewährleisten; vgl. Wissenschaftsrat (2006), S. 25-26. In der Folge soll der Begriff Fakultät, soweit nicht näher spezifiziert, allgemein für die Einheiten der dezentralen Organisationsebene stehen.

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ehesten mit Unternehmensdivisionen vergleichbar.232 Als operativer Kern der Universität obliegt der dezentralen Ebene traditionell die Verantwortung für die Organisation von Studium und Lehre. Sie differenziert sich weiter in die einzelnen Institute und Lehrstühle, welche sich untereinander wiederum durch große Heterogenität auszeichnen: „[…] von kleinen Einheiten, teils Einzelforschern, in den Geisteswissenschaften bis zur betriebsförmigen Organisation mit oft mehr als 100 Mitarbeitern etwa in den Ingenieurwissenschaften.“233 Die Institute genießen traditionell (insb. auf Basis der Freiheit von Forschung und Lehre) eine hohe Autonomie, weshalb in der Vergangenheit gelegentlich auch von einer Drei- oder Vierebenenorganisation ausgegangen wurde.234 Entscheidungsgremium auf dezentraler Ebene ist der Fakultätsrat, der über Curricula oder die Zuweisung fakultätsspezifischer Budgets entscheidet. Außerdem ist er für die Wahl des Dekans verantwortlich, der als Sprecher der Fakultät und Vorsitzender des Fakultätsrats fungiert.235 Die Ausführungen zeigen deutlich die Komplexität der Organisation einer Universität. Damit ergeben sich zahlreiche Spannungsfelder wie z.B. zwischen der akademischen Sphäre und einer parallel organisierten Verwaltungshierarchie. Funktioniert Letztere in einer klassischen Top-down-Hierarchie, ist die akademische Seite primär durch Kollegialität und Selbstverwaltung der dezentralen Einheiten geprägt, die sich im Bottom-up-Verfahren koordinierende Strukturen schaffen. Beide Systeme sind interdependent, was aufgrund unterschiedlicher Entscheidungsfindungsprozesse und Zielvorgaben zu Konflikten führen kann.236 Darüber hinaus hat sich im Rahmen der oben skizzierten Reformen des Hochschulwesens ein Spannungsfeld innerhalb der akademischen Sphäre entwickelt: Die politisch forcierte Tendenz zur Stärkung der Leitungsfunktionen gegenüber den kollegialen Gremien führt zu einem permanenten Konflikt zwischen traditioneller Partizipation und der sich entwickelnden Zentralisierung.237 Mit Blick auf die Umsetzung staatlich eingeforderter Effizienzbestrebungen haben Rektoren und Dekane in den letzten Jahren in vielen Bundesländern Kompetenzen erhalten, die sie näher an die Funktion des Geschäftsführers eines Unternehmens rücken (z.B. das Treffen und Durchsetzen strategischer Entscheidungen,

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44

Vgl. Hubig, L. (2009), S. 36-37 sowie zur divisionalen Organisationsstruktur Hanft, A. (2008), S. 87-88. Hubig weist darüber hinaus darauf hin, dass die Divisionen immer öfter durch bereichsübergreifende Strukturen ergänzt werden und sich so Matrixorganisationen oder Kompetenzcluster herausbilden. Wissenschaftsrat (2006), S. 74. Vgl. Nickel, S./Zechlin, L. (2006), S. 200-201; Alewell, K. (1993), S. 106-111. Vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 146. Vgl. Stichweh, R. (2005), S. 130. Vgl. Klenk, T. (2004), S. 7; Hoffacker, W. (2000), S. 184-188 sowie zu den Bestimmungen zur Gruppenpartizipation in Hochschulen Deutscher Bundestag (2007), § 37, Abs. 1, S. 1. Vgl. zu den Ineffizienzen der kollegialen Governance-Struktur Hubig, L. (2009), S. 37.

Entscheidungshoheit über Mittelvergabe).238 Darüber hinaus wurde auf eine Professionalisierung der Ämter hingearbeitet (z.B. durch stärkere Lehrbefreiung der Dekane, verlängerte Amtszeiten oder die externe Rekrutierung von Rektoren oder Präsidenten) und die Koordination zwischen zentraler Ebene und Arbeitsebene z.B. durch Zielvorgaben institutionalisiert.239 Dem gegenüber stehen, neben den Prinzipien von demokratischer Selbststeuerung und Wissenschaftsfreiheit, zentrifugale Tendenzen, „[…] die dadurch zustande kommen, dass sich die Einheiten der Arbeitsebene stärker mit ihrer Disziplin als mit der Organisation Universität identifizieren.“240 1.2.3 Leistungsangebot und Marktbeziehungen der deutschen Universität Das primäre Leistungsportfolio der Universitäten in Deutschland ergibt sich aus ihren im HRG beschriebenen Kernaufgaben: Die Weiterentwicklung der Wissenschaften und Künste sowie die Vorbereitung auf berufliche Tätigkeiten, die eine wissenschaftliche Vorbildung erfordern.241 Daraus leiten sich als Hauptleistungen Forschung und Lehre ab, mit denen die Universität unterschiedliche potenzielle Nachfrager anspricht. Primäre Adressaten des Lehrangebots sind zunächst potenzielle und aktuelle Studierende.242 Dabei handelt es sich naturgemäß um keine homogene Gruppe. Vielmehr existiert eine hohe Differenzierung hinsichtlich fachlicher Neigung, beruflichem Fortschritt und wissenschaftlicher Orientierung, der die Universitäten mit einem breit angelegten Angebot begegnen: Einerseits durch die Vielfalt an Fakultäten, insb. an klassischen Volluniversitäten, andererseits durch die vertikale Ausdifferenzierung des Studiums in Bachelor-, Master-, Postgraduierten- und Weiterbildungsangebote.243 Mit diesem Angebot konkurriert die Universität gegen andere Anbieter höherer Bildung und Weiterbildung sowie in einer erweiterten Perspektive insb. in Deutschland auch gegen das berufliche Ausbildungssystem um die Gewinnung und Bindung von Stu238

239 240 241

242 243

Vgl. Meier, F. (2009), S. 144; Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. (Hrsg.) (2002), S. 19-22. Ob diese neuen Kompetenzen tatsächlich zur Anwendung kommen, wird angesichts der traditionell starken Konsenskultur angezweifelt. Insb. die Durchsetzung unpopulärer Entscheidungen durch die Dekane erscheint schwierig, da sie nach Ende der Amtszeit wieder regulär in den Professorenkreis zurückkehren; vgl. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 172-173; Schimank, U./Meier, F. (2002), S. 56. Zumal Paris feststellt, dass im Bereich der Wissenschaft der „ungefilterte Machteinsatz“ ohnehin ein Tabu darstellt; vgl. Paris, R. (2001), S. 196. Vgl. Meier, F. (2009), S. 137; Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006), S. 145, 172. Wissenschaftsrat (2006), S. 78-79. Vgl. zur Thematik auch Nickel, S./Zechlin, L. (2006), S. 197198. Vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 2, Abs. 1. Daneben benennt das Gesetz noch weitere Aufgaben und Ziele, die jedoch entweder zur Erreichung des Oberziels beitragen (z.B. Förderung der internationalen Zusammenarbeit) oder den Weg zur Zielerreichung konkret ausgestalten (z.B. soziale Integrativität durch praktizierte Gleichberechtigung); vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 2, Abs. 2-8, § 3. Diese Aufgaben werden in der Folge nur selektiv wiedergegeben. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 122. Vgl. zu den unterschiedlichen Lehrangeboten auch Monopolkommission (2000), S. 40-41; Alewell, K. (1993), S. 24 sowie Gerhard, J. (2004), S. 116-118.

45

dierenden.244 Als Gegenleistung erhält die Universität im Bereich der grundständigen Lehre zumindest in einigen Bundesländern seit Kürzerem eine finanzielle Kompensation von den Studierenden in Form von Studiengebühren. Aufgrund der Kapazitätssituation und des gemeinnützigen Status der Universitäten ist dieser Aspekt jedoch nur als untergeordneter Wettbewerbsanreiz zu sehen.245 Angesichts des Dienstleistungscharakters der Lehrleistung, die den Studenten als externen Faktor einbezieht, basiert die Qualität des Lehrergebnisses jedoch maßgeblich auf dem Potenzial (der Qualifikation) der angeworbenen Studenten.246 So beeinflussen diese durch ihre Studienleistung die zumindest z.T. von Lehrleistungen abhängige Zuweisung staatlicher Finanzmittel.247 Außerdem können besser ausgebildete Absolventen auf dem Arbeitsmarkt leichter reüssieren. Kompetente Mitarbeiter erhöhen wiederum den Wert der universitären Ausbildung für Unternehmen, so dass deren Bereitschaft steigt, das Fortbestehen und die Entwicklung der ausbildenden Institution auch finanziell, z.B. in Form von Spenden, zu unterstützen.248 Schließlich wirkt der berufliche Erfolg der Absolventen anziehend auf potenzielle Studenten und erhöht, so er mit entsprechenden Einkommenssteigerungen einhergeht, das Potenzial für deren Spenden als zeitverzögerte Gegenleistung für die erhaltene Ausbildung.249 Adressaten der universitären Forschungsleistung sind einerseits die wissenschaftliche Community (andere Hochschulen, Forschungsinstitute etc.), andererseits Wirtschaftsunternehmen, Behörden sowie weitere Institutionen und Personen, die Partner des Wissens- und Technologieaustausches im Rahmen des HRG sind.250 244

245

246

247 248

249

250

46

Vgl. Habicht, H. (2009), S. 124-127. Für das Jahr 2006 wurde erwartet, dass ein Viertel bis ein Drittel der Hochschulzugangsberechtigten sich gegen ein Studium und für eine berufliche Ausbildung (darunter auch Berufsakademien) entscheidet; vgl. Klieme, E. et al. (2008), S. 170-171, 327. Anders ist die Anreizstruktur mit Blick auf die Weiterbildungsangebote zu beurteilen: Hier sorgt einerseits eine große Zahl privater Anbieter für hohe Kapazitäten und andererseits ist es Hochschulen grundsätzlich möglich, Gebühren für ihre Angebote zu erheben; vgl. Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008), S. 197; Schierholz, H. (2005), S. 317. Grundsätzlich wird die Tatsache, dass Studenten gar nicht oder kaum an den Kosten der Ausbildung beteiligt werden, nicht als Hindernis für eine marketingtheoretische Betrachtung gesehen; vgl. Schöpe, T. (2009), S. 9-10. Vgl. z.B. Habicht, H. (2009), S. 116-118; Müller-Böling, D. (2007), S. 271; Hansen, U./HennigThurau, T./Langer, M. F. (2000), S. 32; Hansen, U. (1999), S. 371. Vgl. zur Definition und zum Charakter von Dienstleistungen auch unten, Abschnitt B.2.4.4, S. 90-93. Vgl. Leszczensky, M. (2004), S. 19-20; Leszczensky, M./Orr, D. (2004), S. 56-59 sowie Behrens, T. et al. (2006). Darüber hinaus ist von einer gestärkten Beziehung zwischen Unternehmen und Universität auszugehen, die sich z.B. äußert in Form von Vorteilen für künftige Absolventen im Bewerbungsprozess oder bei der Initiierung von Forschungskooperationen; vgl. Hennig-Thurau, T./Langer, M. F./Hansen, U. (2001), S. 332. Schließlich können loyale Absolventen auch Zielgruppe für weiterführende Studienangebote der Universität sein; vgl. Langer, M. F./Ziegele, F./Hennig-Thurau, T. (2001), S. 9. Vgl. zur Botschafterfunktion von Absolventen Habicht, H. (2009), S. 153; Heinisch, M./Lanthaler, W. (1993), S. 55 sowie zum Potenzial durch private Spenden durch Absolventen und Unternehmen Schierholz, H. (2005), S. 228; Erhardt, M. (2001), S. 6; Hennig-Thurau, T./Langer, M. F./Hansen, U. (2001), S. 332. Hierzu gehören auch die Studenten der Hochschule; vgl. Habicht, H. (2009), S. 117, 119; Deutscher Bundestag (2007), § 2, Abs. 7; Alewell, K. (1993), S. 24.

Zunächst ist auch für diesen Bereich wieder eine Konkurrenz der verschiedenen Hochschulen festzustellen: Sie werben erstens untereinander sowie gegenüber nichtuniversitären, gemeinnützigen Forschungsinstituten und den Forschungsabteilungen von Industrieunternehmen um wissenschaftliches Personal (sowohl Professoren als auch wissenschaftlicher Nachwuchs).251 Zweitens wurde bereits festgehalten, dass die staatliche Forschungsfinanzierung in den letzten Jahren stärker die gezielte Projektförderung betont, so dass zwischen den forschenden Institutionen auch ein funktionierender Expertenwettbewerb um staatliche Fördergelder entstanden ist.252 Die Forschungsleistungen, die Universitäten (wie ihre gemeinnützigen Mitbewerber) mit Hilfe dieser Inputfaktoren erbringen, werden der wissenschaftlichen Community zur Diskussion und Weiterentwicklung zur Verfügung gestellt. Aus der Zahl und Qualität der veröffentlichten Publikationen leitet sich die Forschungsreputation einzelner Wissenschaftler und Fakultäten sowie der Universität als Ganzes ab, was für Letztere wiederum positive Abstrahlungseffekte auf potenziell anzuwerbende Wissenschaftler, künftige Studenten oder Unternehmen haben kann.253 Neben dieser öffentlich geförderten Forschung, bei der es sich zumeist um erkenntnisorientierte Grundlagenforschung handelt, bestreiten Universitäten auch anwendungsorientierte Forschung254, wofür Wirtschaftsunternehmen als Kooperationspartner oder Sponsoren255 im Rahmen von Drittmittelprojekten gewonnen werden können. Z.T. entrichtet die Wirtschaft auch Gebühren für die Verwertung universitärer Forschungserkenntnisse. Um diese Gelder besteht ebenfalls ein funktionierender Wettbewerb zwischen den Hochschulen.256 In Abbildung 4 werden die Beziehungen auf den Kernmärkten der Hochschule noch einmal schematisch zusammengefasst. Die Kernleistungen der Universität werden ergänzt durch zahlreiche administrative Tätigkeiten, die zur Erstellung der Hauptleistungen erforderlich sind bzw. deren Qualität positiv beeinflussen. Hierzu gehören mit Blick auf die studentische An251

252 253 254

255

256

Vgl. Müller-Böling, D. (1994), S. 57. Wie oben angemerkt ist dabei der wettbewerbliche Handlungsspielraum von Universitäten angesichts der Bindung an Beamtenbesoldungsstufen weiterhin eingeschränkt; vgl. oben, Abschnitt B.1.1.2, S. 38 sowie Habicht, H. (2009), S. 166-167. Vgl. Schierholz, H. (2005), S. 140. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 158-159. Die anwendungsorientierte Forschung wird als Teilbereich der Grundlagenforschung von der sog. angewandten Forschung und Entwicklung unterschieden, die explizit konkrete Verwertungsinteressen bedient; vgl. Maier, M. (1997), S. 11-13. Die angewandte Forschung wird z.T. auch als Nebenaufgabe der Universität angeführt; vgl. Gerhard, J. (2004), S. 118-119; Corsten, H. (1990), S. 136. Andere Autoren sehen von einer differenzierten Betrachtung vollständig ab; vgl. Bolsenkötter, H. (1976), S. 651-652. Letztere Handhabung findet auch in der vorliegenden Arbeit Anwendung, da Betrachtungen der universitären Forschung lediglich am Rande erfolgen. Sponsoring ist an dieser Stelle zu unterscheiden von Spenden. Letztere bilden eine freiwillige Zuwendung ohne Gegenleistung, während beim Sponsoring die Gegenleistung in der kommunikativen Verwertung der Aktivität durch den Sponsor liegt; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 683-684; Giebisch, P./Langer, M. F. (2005), S. 3-4. Vgl. Monopolkommission (2000), S. 16 sowie Müller-Böling, D. (2007), S. 273.

47

spruchsgruppe bspw. Career-Services, Alumni-Betreuung und soziale Leistungen wie Mensen oder Wohnheime. Übergeordnet sind z.B. IT-Dienstleistungen oder die allgemeine Verwaltung).257

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Absatzmärkte von Universitäten (Quelle: Eigene Darstellung i.A. an Habicht, H. (2009), S. 122; Müller-Böling, D. (2007), S. 271; Hansen, U. (1999), S. 372.)

Als Anspruchsgruppen einer Universität wurden bereits potenzielle und aktuelle Studenten, Absolventen, potenzielles und aktuelles wissenschaftliches wie nichtwissenschaftliches Personal, Unternehmen, staatliche Stellen sowie konkurrierende Institutionen identifiziert. Diese nehmen mittelbar oder unmittelbar Einfluss auf die Erstellung und die Abnahme der universitären Leistungen. Außerdem bestehen Beziehungen zu zahlreichen weiteren Anspruchsgruppen, z.B. zu Akkreditierungsstellen, Lieferanten oder der regionalen Verwaltung.258 Darüber hinaus sind Universitäten, egal ob staatlich getragen oder anerkannt, durch ihre gesetzlich festgelegten Aufgaben der Gesellschaft als Ganzes und deren Entwicklung in einem gemeinnützigen Sinn verpflichtet. Das daraus resultierende hohe Interesse der allgemeinen Öffentlichkeit an den Lehr- und Forschungsleistungen der Hochschulen wird durch Medienberichterstattung befriedigt und manifestiert sich z.B. in einer Leistungsbeurteilung in Form von Rankings.259 Wesentliche Determinante der öffentlichen Wahrnehmung der Universität ist dabei ihre Reputation in Bezug auf die Erfüllung ihrer gesetzlichen Lehr- und Forschungsaufgaben.260 Abschließend findet sich eine umfassende Darstellung der verschiedenen Anspruchsgruppen in Abbildung 5. 257 258 259 260

48

Vgl. Gerhard, J. (2004), S. 119; Monopolkommission (2000), S. 41-42; Corsten, H. (1990), S. 136. Vgl. hierzu z.B. Gerhard, J. (2004), S. 120-125; Heinisch, M./Lanthaler, W. (1993), S. 54-60. Die wachsende Zahl von Rankings und Evaluationen kann demnach als Zeichen für erhöhten Rechenschaftsdruck interpretiert werden; vgl. Wagner, E. (2001), S. 65. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 155, 158, 160.

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Anspruchsgruppen einer Hochschule (Quelle: I.A. an Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S. 20.)

1.3 Charakterisierung des Studienablaufs Wurden in den vorangegangenen Abschnitten einzelne Facetten der deutschen Hochschullandschaft sowie die Strukturen der Institution Universität analysiert, rücken im Weiteren Studenten und Studium in den Fokus: Die detaillierte Betrachtung des Studienablaufs und der damit verbundenen Wahlentscheidungen ist Voraussetzung für die Anwendung käuferverhaltenstheoretischer Modelle auf die Thematik. Zum Studium an den hier primär betrachteten Universitäten befähigt in Deutschland grundsätzlich die allgemeine Hochschulreife.261 Umgekehrt ist mit dem Erreichen dieses Qualifikationsabschnitts nicht unbedingt der Übergang in ein universitäres Studium verbunden. Vielmehr stehen Abiturienten vor der Entscheidung zwischen Berufsausbildung, Berufsakademie oder einem Studium an Universitäten oder Fach-

261

Daneben besteht die Möglichkeit zur Zulassung zu bestimmten Fächern aufgrund einer fachgebundenen Hochschulreife (erworben an Fachoberschulen, Berufsoberschulen o.Ä.) oder besonderer beruflicher Qualifizierung und Begabung. Im Jahr 2006 lag an Universitäten der Anteil von Studienanfängern mit einer derartigen Zugangsberechtigung bei ca. 3% und wird daher im Folgenden vernachlässigt; vgl. Klieme, E. et al. (2008), S. 328; Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 39.

49

hochschulen.262 In der vorliegenden Arbeit werden ausschließlich Inhaber der allgemeinen Hochschulreife betrachtet, die sich für den Übergang in ein universitäres Studium entschieden haben. Es ist jedoch möglich, dass diese Entscheidung erst im Anschluss an eine abgeschlossene Berufsausbildung erfolgt. Ist die grundsätzliche Entscheidung für ein Studium gefallen, folgt die Auswahl eines präferierten Studienfachs sowie der Hochschule (inkl. des Hochschultyps), an der dieses im Rahmen eines spezifischen Studiengangs gewählt werden kann. Beide Aspekte können durch den potenziellen Studierenden nicht unabhängig voneinander evaluiert werden, da einzelne Studienfächer oder bestimmte Schwerpunkte nicht an allen bzw. nur an einigen wenigen Hochschulen angeboten werden. In der Literatur wird allgemein davon ausgegangen, dass die Entscheidung für eine bestimmte Studienrichtung zuerst fällt, was von einzelnen empirischen Erhebungen bestätigt wird.263 Weiterhin ist von Interesse, inwieweit potenzielle Studierende ihren Suchraum auf einen speziellen Hochschultyp weiter einschränken. Hier gibt eine Erhebung von Hachmeister/Harde/Langer Anhaltspunkte: Von jenen 87,2% der befragten Schüler, die als primäres Auswahlkriterium das Studienfach angeben, würden sich 51% im nächsten Schritt für einen speziellen Hochschultypus entscheiden. Die übrigen 49% nähmen eine Abgrenzung anhand des Ortes vor.264 Auch wenn die Resultate der genannten Erhebung nur wenig detailliert sind,265 liefern sie für die folgende Untersuchung dennoch den Hinweis, dass eine Eingrenzung der Analyse auf Universitäten zumindest bei einigen Studierenden einen Teil ihres Entscheidungsraumes unbeachtet lässt. Diesem Aspekt ist daher in der Folge erhöhte Aufmerksamkeit zu widmen. Ob zwischen der Entscheidung für Studienfach und Hochschule und der letztendlichen Zulassung und Einschreibung ein elaborierter Bewerbungsprozess liegt, hängt in Deutschland vom anvisierten Studiengang ab: Entweder kann dieser bundesweit zulassungsbeschränkt (d.h. die nationale Studienplatznachfrage übersteigt das An262

263

264 265

50

Vgl. Klieme, E. et al. (2008), S. 156. So wurde z.B. für das Jahr 2006 angenommen, dass rund ein Viertel der Inhaber einer allgemeinen Hochschulreife eines Jahrgangs kein Hochschulstudium aufnehmen wird; vgl. Klieme, E. et al. (2008), S. 327. Darüber hinaus entscheidet sich auch ein wesentlicher Anteil der Abiturienten für ein Fachhochschulstudium; vgl. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 40-41. Vgl. Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007), S. 58; Enke, M. et al. (2007), S. 119; James, R./Baldwin, G./McInnis, C. (1999), S. 13-14; Tutt, L. (1997), S. 15-16; Heinisch, M./Lanthaler, W. (1993), S. 20. Auch die Erhebung von Heine/Krawietz/ Sommer zu Hochschulwahlmotiven lässt auf die Priorität der Studienwahl schließen, da 90% der befragten Studienanfänger angeben, ihre Hochschulwahl auf Basis fachlicher Interessen getroffen zu haben; vgl. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 110. Vgl. Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007), S. 58. So bleibt z.B. die Frage unbeantwortet, ob Ort und Hochschultyp z.T. auch gegeneinander abgewogen werden und wie die Entscheidung getroffen wird, falls an einem Ort mehrere Hochschulen des gleichen Typs existieren.

gebot), regional zulassungsbeschränkt sein oder keiner Beschränkung unterliegen. In letzterem Fall können sich Studieninteressenten ohne Weiteres an der gewünschten Hochschule einschreiben.266 Anderenfalls ist eine Bewerbung bei der ZVS (bundesweite Beschränkung) oder direkt bei einzelnen Universitäten (regionale Beschränkung) notwendig. In beiden Verfahren erfolgt die Auswahl der Studierenden mittlerweile zu maßgeblichen Teilen durch die Hochschule selbst.267 Das Fach Betriebswirtschaftslehre war bis zum Jahr 2004 bundesweit zulassungsbeschränkt. Seither ist es in der zentralen Vergabe nicht mehr vertreten.268 Gleichwohl ist die Nachfrage nach Fächern der Wirtschaftswissenschaften weiterhin hoch, so dass, insb. für Hochschulen mit einer insgesamt guten Reputation, eine regionale Beschränkung angenommen werden kann.269 Für Bewerber in einem derartigen Studiengang ist es rational, sich an mehreren Universitäten zu bewerben, um im Falle einer Nichtzulassung über Ausweichmöglichkeiten zu verfügen. Demnach kann im Vorhinein der Bewerbung noch keine definitive Entscheidung getroffen, sondern maximal eine Präferenzordnung ermittelt worden sein.

266 267

268 269

Vgl. oben, Abschnitt B.1.1.2, S. 36-37. Wobei in regionalen Verfahren die Freiheitsgrade durch die Bundesländer geregelt werden und zumindest z.T. noch vergleichsweise gering ausfallen; vgl. oben, Abschnitt B.1.1.2, S. 36-37. Das HRG sieht zur Auswahl der Studenten im ZVS-Verfahren folgende Instrumente vor: Abiturnote; gewichtete Einzelnoten des Abiturs; Ergebnis eines fachspezifischen Studierfähigkeitstests; Art einer Berufsausbildung oder beruflichen Tätigkeit; Ergebnis eines persönlichen Bewerbungsgesprächs. Eine Kombination von Instrumenten ist möglich, die Abiturnote muss jedoch einen maßgeblichen Einfluss haben; vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 32, Abs. 3, Nr. 3. Die in den Ländern zugelassenen Instrumente können im Einzelfall abweichen. Private Hochschulen können ihre Zulassungsverfahren frei gestalten und wenden i.d.R. komplexe Verfahren mit Tests und Auswahlgesprächen an; vgl. Zimmerhofer, A./Trost, G. (2008), S. 37. Vgl. Leffers, J. (2004). Die Studentenzahl im Bereich Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften hat sich im Zeitraum zwischen 2004/2005 und 2008/2009 um ca. 40.000 Studierende erhöht; vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 43.

51

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Modellhafte Darstellung des Studienablaufs (Bachelor/Master) (Quelle: Eigene Darstellung.)

Im Anschluss an die Einschreibung wird der potenzielle zum aktuellen Student und damit für die Dauer des Studiums juristisch Teil der Universität.270 Dennoch ist es Studenten grundsätzlich jederzeit möglich, das Studium zu unterbrechen bzw. ohne einen Abschluss zu beenden. Auch ein Hochschulwechsel bei Fortführung des Studiums ist denkbar.271 Das Untergraduiertenstudium dauert typischerweise sechs bis acht Semester und endet mit dem berufsqualifizierenden Bachelorabschluss. Im Anschluss hat der Absolvent die Wahl, entweder sein Studium in einem Graduiertenstudiengang (bzw. in Einzelfällen sogar in einem Promotionsstudium) fortzusetzen oder die Universität temporär oder dauerhaft zu verlassen und in den Arbeitsmarkt 270

271

52

Vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 36, Abs. 1, S. 1. Hier besteht ein wesentlicher Unterschied zur betriebswirtschaftlichen Perspektive, die Studierende im Rahmen der Dienstleistungstheorie trotz ihrer langen Verweildauer als Kunden und externe Faktoren betrachtet; vgl. Farsky, M./Völckner, F. (2008), S. 708; Müller-Böling, D. (2007), S. 271; Hansen, U. (1999), S. 371; Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S. 20. Nach Berechnungen der Hochschul Informations System GmbH lagen die Studienabbruchsquoten im Bereich Wirtschaftswissenschaften an Universitäten für den Absolventenjahrgang 2006 bei 27%. Darüber hinaus begannen 15% ein wirtschaftswissenschaftliches Studium, erreichten ihren universitären Abschluss jedoch in einem anderen Fachbereich; vgl. Heublein, U. et al. (2008), S. 14, 51. Die Austrittsbarrieren nehmen dabei im Verlauf des Studiums aufgrund steigender Wechselkosten zu; vgl. Wochnowski, H. (1999), S. 290. Zum Hochschulwechsel vgl. auch Isserstedt, W. et al. (2004), S. 7.

einzutreten. Graduiertenstudiengänge führen nach ein bis zwei Jahren zu einem Masterabschluss, der dem früheren Diplom gleichgestellt ist.272 Sie sind grundsätzlich zulassungsbeschränkt, wobei die Studierendenselektion durch die jeweilige Hochschule erfolgt.273 Darüber hinaus gilt es, zwischen konsekutiv und nichtkonsekutiv gestalteten Studiengängen zu unterscheiden: Erstere bauen auf den Inhalten des Bachelorstudiums auf, während Letztere in einen vollständig neuen Themenbereich einführen.274 Der Absolvent steht also wiederum vor einer ähnlichen Entscheidungssituation wie zu Beginn des Studiums: Die generelle Frage nach Studium oder Berufswelt, die Entscheidung über ein Studienfach und die richtige Hochschule. Im Anschluss an diesen zweiten Studienabschnitt hat er, abhängig von den zuvor getroffenen Entscheidungen, die Möglichkeit, noch weitere Abschnitte anzuschließen (vgl. Abbildung 6 für eine schematische und modellhafte Darstellung).275 1.4 Fazit In den vorangegangenen Abschnitten erfolgte eine umfassende Betrachtung des deutschen Hochschulsystems mit speziellem Fokus auf Universitäten. Dabei wurde deutlich, dass sowohl für den skizzierten Markt für Lehr- und Forschungsleistungen als auch bei der internen Organisation und den Handlungsspielräumen der Hochschulen deutliche Diskrepanzen zu entsprechenden Strukturen und Institutionen der freien Wirtschaft bestehen: Staatliche Regularien, eine komplexe gremienbasierte Leitungsstruktur sowie ideologische Erblasten der Nachkriegsentwicklung mit ihren zugehörigen Anreizstrukturen behinderten die Institutionen lange Zeit beim Aufbau effizienter und zeitgemäßer Ausbildungs- und Forschungsangebote. Auf der anderen Seite konnten klare Trends hin zu einer stärker wettbewerbsorientierten Gestaltung des Systems identifiziert werden: Ausgehend sowohl von Seiten der nationalen wie internationalen Legislativen als auch bedingt durch gesellschaftliche Entwicklungen (Demografie) und privatwirtschaftliches Engagement (Markttransparenz durch Rankings). In diesem Spannungsfeld bewegen sich potenzielle Studierende mit den Wahlentscheidungen bzgl. ihres Studiums: Einerseits besteht durch die Heterogenität der Bewerbungsmodi in Deutschland sowie die unterschiedlich weitgehenden 272

273 274

275

Vgl. zur regelmäßigen Dauer von Bachelor- und Masterstudiengängen Deutscher Bundestag (2007), § 19, Abs. 2-4. Vgl. zur Promotionsmöglichkeit mit Bachelorabschluss sowie zur Gleichwertigkeit von Master-, Magister- und Diplomabschlüssen Kultusministerkonferenz (2000). Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2009), S. 11; Kultusministerkonferenz (2008), S. 4-5. Vgl. Kultusministerkonferenz (2008), S. 6-7; Alesi, B. et al. (2005), S. 27. Es werden darüber hinaus weiterbildende Masterprogramme differenziert, die sich jedoch in erster Linie durch die Voraussetzung von Berufserfahrung von nicht-konsekutiven Programmen unterscheiden. Sie werden daher hier nicht gesondert berücksichtigt. Dabei kann z.B. eine Promotion einem Masterabschluss folgen oder diverse Weiterbildungsmaßnahmen wie weiter nicht-konsekutive Masterstudiengänge.

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Auswahlmöglichkeiten der Universitäten weiterhin kein durchgehend transparenter Markt vergleichbar dem für Konsumgüter. Andererseits haben die Bewerber selbst z.B. durch Abschaffung der ZVS und verbesserte Informationsgrundlagen in den vergangenen Jahren eine Ausweitung ihrer Wahlfreiheit erfahren, die klassische n zu nKombinationen zwischen Anbietern und Nachfragern von universitären Studienleistungen hervorbringt und so letztendlich eine echte Entscheidung über die jeweilige Wunschuniversität zulässt. Aufgrund dessen erscheint eine detaillierte Betrachtung dieser Wahlentscheidung auf Basis käuferverhaltenstheoretischer Methoden sinnvoll. Die entsprechenden theoretischen Grundlagen werden im folgenden Kapitel beschrieben.

2. Grundlegende Konzepte der Käuferverhaltensforschung Bereits im Kapitel A.3 wurde der Dreischritt aus auf das Individuum einwirkenden Reizen, ihrer Verarbeitung durch intervenierende Konstrukte und Prozesse sowie die letztendliche Umsetzung in beobachtbare Reaktionen vorgestellt und als Struktur der käuferverhaltenstheoretischen Betrachtungen der vorliegenden Arbeit eingeführt (SOR-Modell). Im folgenden Teilkapitel wird diese Struktur aufgegriffen und im Kontext der Arbeit detailliert erläutert. Zunächst werden Umweltreize als Entscheidungsdeterminanten analysiert, bevor sich die Abschnitte 2.2 und 2.3 mit den Strukturen und Prozessen innerhalb des Organismus sowie der Entstehung der Kauf- bzw. Wahlentscheidung selbst auseinandersetzen. Abschließend wird das Markenimage als zentrale Variable der Untersuchung sowie seine Rolle im Schnittpunkt von Marken- und Käuferverhaltenstheorie intensiv betrachtet. 2.1 Exogene Entscheidungsdeterminanten Die vielfältigen Reize, denen das Individuum im täglichen Leben ausgesetzt ist, stellen den Ausgangspunkt des SOR-Paradigmas dar. Ob direkt über Reiz-ReflexZusammenhänge oder indirekt als Grundlage von Lernprozessen sind sie eine wesentliche Determinante menschlichen Verhaltens. Nachfolgend werden verschiedene Stimulustypen zunächst vorgestellt und strukturiert. Anschließend erfolgt eine Analyse ihrer Wirkungsweise und ihrer Beeinflussbarkeit durch moderierende Faktoren. 2.1.1 Umfeld- und personenbezogene Stimulusvariablen Grundsätzlich berücksichtigt die Stimulusvariable des SOR-Modells alle Reize, die ein Individuum über seine Sinnesorgane aus der Umwelt aufnehmen kann und die seine internen Prozesse (kognitive wie emotionale) bewusst oder unbewusst beein54

flussen. In der Literatur wird diese Reizgrundgesamtheit auf verschiedene Weisen strukturiert. Gängig ist jedoch die Einteilung nach Stimulusurhebern in anbieterbezogene Reize und solche aus dem sozialen Umfeld sowie in Stimuli des situativen Kontexts, durch die nicht näher definierte Dritte das unmittelbare Umfeld der Kaufsituation gestalten.276 Die Gestaltung anbieterbezogener Stimuli dient im Verständnis der Marketingwissenschaft primär der Anbahnung effizienter und bedürfnisgerechter Austauschprozesse.277 Hierzu verfügt der Leistungsanbieter über das Instrumentarium des Marketing-Mix, mit dem er ein Angebot erzeugt, dessen Tausch mit einem potentiellen Nachfrager beiden Parteien einen positiven Nettonutzen ermöglicht.278 Den Hauptstimulus stellt dabei die Leistung selbst dar, welche dem Nachfrager einen funktionalen und meist darüber hinaus auch einen symbolischen Nutzen eröffnet.279 Gleichwohl haben auch die übrigen Mixelemente Einfluss auf die Kosten-Nutzen-Relation (z.B. über die örtliche Zugänglichkeit der Leistung, die preisinduzierte Distinktionsfähigkeit und Qualitätsbeurteilung, die direkten Kosten sowie durch die effektive kommunikative Vermittlung und Etablierung der Nutzendimensionen)280 und wirken so verhaltensbeeinflussend. Die soziale Umwelt, also „[…] die Menschen, ihre Interaktionen und die zur menschlichen Interaktion dienenden Organisationen, Werte und Normen“281, ist Ursprung der sozialen Einflussgrößen und kann in eine nähere und eine weitere Umwelt gegliedert

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Vgl. Schneider, W. (2009), S. 55-57; Kuß, A./Tomczak, T. (2007), S. 179-180. Auch Kotler/Keller/Bliemel verwenden eine ähnliche Einteilung, gehen jedoch auf die situationsspezifischen Faktoren nicht ein; vgl. Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 277. Eine andere Aufteilung findet sich hingegen bei Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein, die zunächst Stimuli der physischen Umgebung von sozialen Reizen differenzieren. Auf weiteren Hierarchieebenen wird die Nähe zum Individuum sowie die Vermittlung der Stimuli, entweder unmittelbar oder durch Medien, berücksichtigt; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 457-460. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 3. Nutzen wird verstanden als Grad der durch den Leistungsaustausch entstehenden Bedürfnisbefriedigung; vgl. Balderjahn, I. (1995), S. 180. Der Nettonutzen berücksichtigt darüber hinaus die zur Tauschanbahnung aufgewendeten Kosten; Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 43-44. Der klassische Marketing-Mix setzt sich dabei aus den sog. vier „P“ zusammen: Product, Price, Place und Promotion (Leistungs-, Preis-, Distributions- und Kommunikationspolitik); vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 22. Der symbolische Nutzen ergibt sich nicht direkt aus der Funktion der Leistung, sondern über eine besondere Ästhetik (Erbauungsnutzen), die Beziehung zu Dritten aufgrund der Leistungsinanspruchnahme (Geltungs- oder sozialer Nutzen) oder aus individuellen emotionalen Prozessen. Vgl. zur exponierten Rolle der Produktpolitik sowie zu den verschiedenen funktionalen Produktbzw. Leistungsnutzendimensionen Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366-367; 397-399. Vgl. zur nutzenstiftenden Rolle des Preises z.B. Diller, H. (2008), S. 110, 150; Feess, E. (2000), S. 215 sowie zur Rolle der Kommunikation Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 634635; Wilkie, W. L. (1994), S. 445-446. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 457.

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werden.282 Insb. dem näheren Umfeld, also Familie und Bezugsgruppen283, wird eine starke verhaltensbeeinflussende Wirkung zugeschrieben.284 Dies liegt insb. in der Bereitstellung von kollektiven Verhaltensnormen und Vergleichsmaßstäben begründet, die auf das Individuum in Form eines starken Konformitätsdrucks wirken.285 Der Druck ergibt sich aus dem Wunsch nach Vermeidung negativer und Erzeugung positiver sozialer Konsequenzen, der letztendlich in permanentem Abgleich des Selbst mit der Außenwelt mündet.286 Ein besonders hoher Konformitätsdruck ergibt sich dabei für den Konsum sozial auffälliger Produkte, die sich durch öffentliche Verwendung oder eine luxuriöse Charakteristik auszeichnen.287 Die weitere soziale Umwelt umfasst hingegen sog. soziale Hintergrundsysteme wie bspw. die Kultur, Subkulturen und soziale Schichten sowie darüber hinaus Personen und andere soziale Akteure, zu denen das Individuum nicht in einem regelmäßigen, persönlichen Kontakt steht.288 Ihre Wirkung auf das Individuum entfaltet die weitere Umwelt i.d.R. über Massenmedien sowie durch indirekte Beeinflussung über Elemente der näheren Umwelt.289 Aufgrund dieser Komplexität ist die Erforschung der Wirkung der weiteren sozialen Umwelt mit besonderen Schwierigkeiten behaftet und wenig fortgeschritten.

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Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 475-476. Eine ähnliche Gliederung in eine allgemeine, gesellschaftliche Ebene (Kulturkreis) sowie in das direkte persönliche Umfeld (Sozialkreis) nehmen auch Kotler/Keller/Bliemel vor; vgl. Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 277-281. Die Bezugsgruppe wird definiert als eine Gruppe, nach der sich das Individuum hinsichtlich der Wahrnehmung und Beurteilung der Umwelt und seiner selbst richtet. Dabei ist der Begriff der „Gruppe“ in diesem Kontext weiter gefasst als in seiner ursprünglichen sozialwissenschaftlichen Bedeutung: Es kann sich bei Bezugsgruppen auch um jeweils reale oder ideale Einzelpersonen (Bezugspersonen) sowie soziale Einheiten und Kategorien handeln; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 479-480. Die Gruppe in der eigentlichen Bedeutung umfasst lediglich „[…] eine Mehrzahl von Personen, die in wiederholten und nicht nur zufälligen Beziehungen zueinander stehen“; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 478. Die Familie ist damit eine Subkategorie sowohl der Gruppe als auch der Bezugsgruppe, die sich durch emotionale Bindungen, längerfristig festgelegte Rollenstrukturen und Stabilität im Zeitablauf auszeichnet; Kuß, A./Tomczak, T. (2007), S. 217. Innerhalb der Familie werden Konsumentscheidungen regelmäßig in Abstimmung getroffen. Daher und aufgrund ihrer prägenden Merkmale kann angenommen werden, dass sich die verhaltensbeeinflussende Wirkung im Vergleich zu anderen Bezugsgruppen verstärkend auswirkt; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 107; Deindl, C. (2005), S. 3, 8. Vgl. Bourne, F. S. (1972), S. 142-151; Lewin, K. (1963), S. 266-267. Vgl. Assael, H. (1998), S. 535-538. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 515; Kelley, H. H. (1968), S. 8081; Festinger, L. (1954), S. 135-138. Vgl. Bearden, W. O./Etzel, M. J. (1982), S. 191-192. Hierzu gehören z.B. Prominente, Politiker, Kirchen, Parteien, Verbände sowie streng genommen auch Leistungsanbieter im ökonomischen Sinne wie z.B. Unternehmen; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 475. Die vorgenommene Klassifizierung ist daher nicht vollständig trennscharf, sie erscheint jedoch im Kontext der Arbeit zweckmäßig. Dies gilt, zumal auch die detailliertere und ausführlichere Strukturierung von KroeberRiel/Weinberg/Gröppel-Klein keine absolute Trennschärfe erzielen kann; vgl. z.B. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 514. Es kann daher nicht von zwei strikt getrennten Dimensionen ausgegangen werden, sondern vielmehr von einem komplexen Umweltsystem. Weiterhin ist nicht immer von einer konsistenten Be-

Der situative Kontext bildet neben dem sozialen und ökonomischen Umfeld in der vorgenommenen Einteilung die dritte Stimulusquelle. Er umfasst „[…] das jeweilige orts- und zeitbezogene Umfeld, in dem sich Konsumentenverhalten äußert“290 und ähnelt als solches der näheren physischen Umwelt, wie sie Kroeber-Riel/Weinberg/ Gröppel-Klein beschreiben.291 Der situative Kontext unterliegt einerseits der menschlichen Gestaltung, übt andererseits aber auch eine verhaltensbeeinflussende Wirkung aus (z.B. durch die Gestaltung eines Ladenlokals, die Anwesenheit bestimmter Personen während einer Kaufentscheidung oder besondere Lichtverhältnisse oder Gerüche).292 Er kann aufgrund seiner kurzfristigen und individuellen Natur bei der Analyse allgemeiner Zusammenhänge kaum berücksichtigt werden. Jedoch nimmt er innerhalb der Käuferverhaltensforschung dennoch eine wesentliche Rolle ein, da er ein wesentlicher Treiber des Auseinanderfallens von Verhaltensabsicht und tatsächlichem Verhalten ist: Situative Einflüsse können vom Individuum oft nicht antizipiert werden und fließen so nicht in die gemessene Verhaltensabsicht ein.293 Neben diesen eher extern zu verortenden Einflussgrößen sieht z.B. Bänsch auch personenbezogene Merkmale als Teil der Stimuluskomponente des SOR-Modells. Zu ihnen zählen sowohl die Demographie des Individuums (Alter, Geschlecht) als auch sozioökonomische Variablen wie Einkommen oder Bildungsniveau.294 Diese üben bei zahlreichen Kauf- und Wahlentscheidungen maßgeblichen Einfluss aus. So ändern sich bspw. im Lauf des Lebens körperliche Möglichkeiten, Motivwelten, Lebenswelten etc.295 Einkommen und Bildung beeinflussen u.a. die Realisierung von Handlungsoptionen sowie auch deren Erkennen. Personenbezogene Charakteristika

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ziehung zwischen näherer und weiterer Umwelt auszugehen, im Konfliktfall setzt sich jedoch Erstere i.d.R. durch; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 476. Kuß, A./Tomczak, T. (2007), S. 237. Die physische Umgebung umfasst dabei die das Individuum umgebenden Gegenstände (z.B. die Büroeinrichtung) sowie evtl. auch Tiere oder Menschen, mit denen keine weitergehende soziale Auseinandersetzung durchgeführt wird (z.B. Wartende an einem Bahnsteig). Zur weiteren physischen Umwelt besteht ein eher distanzierter Kontakt, wie z.B. zur Landschaft oder zu generellen klimatischen Bedingungen; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 457, 461-462. Vgl. zur Verhaltensrelevanz der Gestaltung des physischen (materiellen) Umfeldes z.B. Günther, E. (2009), S. 80-89; Gröppel-Klein, A./Bartmann, B. (2008), S. 415-416; Springer, C. (2008), S. 202; Sommer, R./Aitkens, S. (1982), S. 212-215. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 221; Kakkar, P./Lutz, R. (1981), S. 204. Vgl. Bänsch, A. (2002), S. 4. Kotler/Keller/Bliemel rechnen persönliche Gegebenheiten ebenfalls zu den Einflussfaktoren des Konsumentenverhaltens. Ihre Zuordnung zu S- oder O-Komponente erfolgt jedoch nicht eindeutig; vgl. Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 277, 281-284. Bei Organismusvariablen handelt es sich streng genommen um nicht beobachtbare Charakteristika. Aus diesem Grund werden die hier beschriebenen beobachtbaren personenbezogenen Merkmale in der vorliegenden Arbeit der Stimuluskomponente zugerechnet. Vgl. z.B. Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 281-284; Dammler, A./Barlovic, I./MelzerLena, B. (2000)S. 141-145; Gilly, M. C./Enis, B. M. (1982), S. 274. Vgl. für eine ausführliche Betrachtung verschiedener Phasen des menschlichen Lebenszyklus Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 488-497.

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müssen daher berücksichtigt werden, um die Vollständigkeit des Modells sicherzustellen. 2.1.2 Determinanten der Stimulusaufnahme Aufgrund der beschränkten Kapazität menschlicher Reizaufnahme und -verarbeitung ist die Menge der tatsächlich wahrgenommenen296 Stimuli notwendigerweise verschieden von der objektiv vorliegenden und theoretisch wahrnehmbaren Reizmenge.297 Es ist letztendlich diese subjektive Realität und nicht das objektive Stimulusangebot, die das Verhalten des Nachfragers beeinflusst.298 In Vorbereitung auf die organismusinterne Sphäre der Käuferverhaltenstheorie muss daher interessieren, welche Determinanten die Aufnahme der im vorangegangenen Abschnitt beschriebenen Stimuli steuern, um diese ggf. in die Beantwortung der Forschungsfrage einbeziehen zu können. Bedingung für die Aufnahme eines Stimulus ist, dass das Individuum ihm seine Aufmerksamkeit zuwendet. Dies geschieht entweder willentlich im Rahmen einer aktiven Informationssuche299 oder wird durch das Aktivierungspotenzial des Stimulus herbeigeführt. Die Entscheidung für eine aktive Suche ist zurückzuführen auf Charakteristika der Entscheidungssituation und der Entscheidung selbst sowie auf die Persönlichkeit des Individuums. So erzeugen bestimmte Produkte bzw. zu treffende Entscheidungen grundsätzlich ein höheres Involvement.300 Weiterhin regulieren si-

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Wahrnehmung wird für die vorliegende Arbeit definiert als aktueller, durch äußere Reizdarbietung ausgelöster Prozess. „Dieser umfasst neben der Entschlüsselung des perzipierten Reizes auch seine gedankliche Weiterverarbeitung einschließlich der Urteilsbildung“; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 328. In der Folge wird der Prozess der Reizperzeption und Entschlüsselung als Aufnahme bezeichnet. So werden zahlreiche theoretisch aufnehmbare Stimuli zunächst überhaupt nicht durch das Individuum registriert, da z.B. keine Hinwendung erfolgt, sondern der Reiz „übersehen“ oder „überhört“ wird. Kroeber-Riel ging bereits in den achtziger Jahren davon aus, dass 95% der zur Verfügung stehenden Werbeinformationen vom Individuum nicht beachtet werden; vgl. Kroeber-Riel, W. (1987), S. 260. Dem modalen Gedächtnismodell folgend stellt darüber hinaus die Gedächtniskapazität einen wesentlichen Engpass der Reizverarbeitung dar. So kann das sensorische Register, welches für eine erste Speicherung der einströmenden Reize verantwortlich zeichnet, eine größere Informationsmenge nur sehr kurzfristig behalten, bevor sie wieder überschrieben wird. Das für die Wahrnehmung im Sinne einer Verarbeitung der sensorisch aufgenommenen Informationen zuständige Arbeitsgedächtnis kann jedoch nur noch fünf bis neun Reize gleichzeitig bewältigen; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009); S. 295, S. 320; Buchner, A./Brandt, M. (2008), S. 457-458. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 322. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein weisen darauf hin, dass vor vielen Kaufentscheidungen keine oder nur geringe aktive Suchaktivitäten vorgenommen werden und die Konsumenten stattdessen auf interne Informationen zurückgreifen. Dies gilt insb. für limitierte oder habitualisierte Kaufentscheidungen. Mit einer High-Involvement-Entscheidung wie der Hochschulwahl geht jedoch ein gesteigertes Informationsbedürfnis einher, weshalb die aktive Suche hier explizit Berücksichtigung findet; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 302. Vgl. auch oben, Abschnitt A.2, S. 12-13. Vgl. z.B. Jain, K./Srinivasan, N. (1990), S. 600-601; Jeck-Schlottmann, G. (1988), S. 34, 37.

tuationsspezifische Faktoren wie der Kaufanlass, die psychische Verfassung des Individuums (darunter z.B. emotionale Faktoren wie die Stimmung301) oder insb. bei wichtigen, länger andauernden Entscheidungsprozessen die Nähe zum Entscheidungsmoment das situative Involvement.302 Schließlich besitzt jedes Individuum ein persönliches Involvement. Diese Prädisposition, auch als Informationsneigung bezeichnet, bewirkt bei starker Ausprägung eine durchgehend intensivere Informationssuche für verschiedene Produkte und in unterschiedlichen Situationen.303 Je höher die jeweiligen Involvementtypen ausgeprägt sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit für eine aktive Informationssuche und desto mehr Stimuli werden gesucht, aufgenommen und verarbeitet. Außerdem ist die Gedächtnisleistung involvierter Personen höher, so dass Botschaften weniger häufig wiederholt werden müssen, um eine Speicherung zu bewirken.304 Bei niedrigem Involvement werden hingegen Stimuli aufgenommen und verarbeitet, die das größte Aktivierungspotenzial besitzen. Berlyne listet drei Stimulustypen auf, die im Allgemeinen eine besonders hohe Aktivierung auslösen:305 ƒ

Intensive Reize:

z.B. durch Lautstärke, Helligkeit, Größe

ƒ

Affektive Reize:

Auslösung von Emotionen über angeborene oder konditionierte Reiz-Reaktionsmechanismen (z.B. Erotik, Kindchenschema, Kaffeeduft)

ƒ

Kollative Reize:

Aktivierung durch Neuartigkeit, Überraschung und Vielfalt.

Weiterhin kann eine Anpassung an gewohnheitsmäßige Reaktionen, z.B. die primäre (und längere) Betrachtung von Bildern vor Texten, von Texten auf einer Seite oben links oder von in einer Anzeige mittig platzierten Objekten, eine bessere Wahrnehmbarkeit des Stimulus nach sich ziehen.306 Neben dieser bewussten Reizaufnahme existiert darüber hinaus auch die Möglichkeit, Stimuli ohne kognitives Erleben aufzunehmen. Dabei handelt es sich entweder um Reize, die zu schwach für ein Erkennen sind oder die sich im Umfeld bewusst wahrgenommener Stimuli befinden.307 Diese

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Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 65. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 54; Lachmann, U. (2002), S. 28. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 303. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 49. Vgl. Berlyne, D. E. (1974), S. 85-94. Vgl. hierzu auch Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./GröppelKlein, A. (2009), S. 79-84. Vgl. Leven, W. (1991), S. 11, 201; Jeck-Schlottmann, G. (1988), S. 40; Bernhard, U. (1978), S. 152, 170. Vgl. Behrens, G./Neumaier, M. (2004), S. 12-13.

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Stimuli entfalten insb. in Low-Involvement-Situationen mit einer schwachen Informationsgrundlage eine wesentliche Wirkung.308 Zusammenfassend lässt sich hinsichtlich der Stimuluskomponente festhalten, dass selbst bei trivialen Wahlentscheidungen die Menge der zur Verfügung stehenden Reize sowie die Frage nach ihrer subjektiven Aufnahme und Interpretation durch das Individuum einen sehr großen Möglichkeitsraum eröffnen.309 Für den Prozess der Hochschulwahl würde die vollständige Abbildung der Stimuluskomponente, so überhaupt möglich, den Rahmen der Arbeit bei Weitem übersteigen. Die direkte Herleitung der inhaltlichen Struktur psychischer Konstrukte aus der Reizumwelt unterbleibt daher. Jedoch erscheint die Berücksichtigung einzelner Einflussfaktoren wie z.B. sozidemographischer Merkmale oder bestimmter Informationsquellen aufgrund ihrer empirischen Operationalisierbarkeit bei gleichzeitiger verhaltensbeeinflussender Wirkung probat. Sie werden daher im Zuge der weiteren Modellkonzeption berücksichtigt. 2.2 Interne psychologische Konstrukte als Verhaltenstreiber Das folgende Kapitel beschreibt die Umsetzung von Umweltreizen im menschlichen Organismus anhand gängiger hypothetischer Konstrukte der Käuferverhaltensforschung. Besonderes Augenmerk gilt dabei dem Einstellungskonstrukt, dessen zentrale Rolle als verhaltensbeeinflussende Variable eingangs ebenso dargelegt wurde wie die enge Verknüpfung zur Markenforschung über das Image und seine Dimensionen. Entsprechend seiner Zusammensetzung aus Motivation und einer kognitiven Gegenstandsbeurteilung310 werden zunächst die aktivierenden und anschließend die kognitiven Grundlagen des Konstrukts erläutert. Der letzte Abschnitt stellt dann die forschungstheoretische Bedeutung der Einstellung für die Erklärung von Verhalten dar. 2.2.1 Emotion und Motivation – affektive Grundlagen des Einstellungskonstrukts Emotionen und Motivationen gehören in der Käuferverhaltensforschung zu den stark affektiv geprägten psychologischen Konstrukten.311 Diese sind für den Antrieb des 308 309

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Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 340. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein verdeutlichen dies anhand der Reiz-Reaktions-Beziehungen im Rahmen einer vergleichsweise einfachen Entscheidung (Kauf eines Erfrischungsgetränks an einem Automaten); vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 365. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 212. So gliedern Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein wie auch Trommsdorff die Teilkonstrukte der Organismuskomponente hierarchisch nach ihrer kognitiven Anreicherung. Für die Einstellung verweisen erstere Autoren auf eine ausführliche Diskussion bzgl. der Einstufung des Konstrukts als eher affektiv (aktivierend) oder kognitiv geprägt. Für die ihm vorgelagerten Konstrukte Aktiviert-

menschlichen Organismus im Sinne einer Erzeugung von Verhalten zuständig und werden daher unter dem Begriff der aktivierenden Prozesse subsumiert.312 Grundsätzlich bauen die aktivierenden Prozesse auf der sog. Aktivierung auf. Dieses äußerst einfache Konstrukt korrespondiert mit der Stimulusaufnahmefähigkeit313 und beschreibt lediglich einfache Erregungszustände des Organismus, entweder im Sinne einer allgemeinen Leistungsbereitschaft (Wachheit, tonische Aktivierung) oder einer spezifischen (phasischen) Aktivierung in Folge eines externen oder auch internen (z.B. Schmerz, kognitive Überlegungen) Reizes.314 Emotionen als nächstkomplexeres Konstrukt stellen die mehr oder weniger bewusste Interpretation der reinen Erregung hinsichtlich Intensität, Richtung (gut/schlecht) und kategorialer Einteilung (z.B. Freude, Scham), i.d.R. unter Zuhilfenahme kognitiver Kapazitäten dar.315 Gab es in der Psychologie zunächst eine intensive Auseinandersetzung über die Notwendigkeit einer kognitiven Reizinterpretation zur Erzeugung emotionaler Erregung316, haben sich in jüngerer Zeit im Rahmen der neuropsychologischen Forschung Ansätze herausgebildet, die einen Kompromiss zwischen den Denkrichtungen aufzeigen und von mehreren Arten der Reizverarbeitung ausgehen:317 In seinen Forschungsergebnissen zur Basisemotion „Furcht“ beschreibt LeDoux, dass Reize sowohl über das kognitive System (den Kortex) als auch unmittelbar an das limbische System übermittelt werden. Letzterer Weg bietet eine deutlich höhere Übertragungsgeschwindigkeit, so dass unmittelbar situationsadäquate Emotionen und Verhaltensweisen induziert werden können (z.B. Erstarren, Schmerzunterdrückung o.Ä.). Aufgrund von Kapazitätsbeschränkungen ist jedoch lediglich die Übertragung rudimentärer Informationen möglich. Der Umweg über den Kortex erlaubt hingegen die Verarbeitung und Beurteilung komplexerer Stimuli.318 Mit den beschriebenen Erkenntnissen ist zu erklären, dass bestimmte Reize kulturüber-

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317 318

heit, Emotion und Motivation wird daher ein Übergewicht der affektiven Sphäre angenommen; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 31-33; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 59 sowie insb. S. 211. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 51. Vgl. oben Abschnitt B.2.1.2, S. 58-60. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 60-61. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 32. Die Auseinandersetzung fand zwischen Vertretern der sog. Appraisal- sowie der biologischen Emotionstheorien statt. Erstere besagen, dass Stimuli zunächst im Kortex, der für kognitive Prozesse verantwortlichen Hirnregion, beurteilt werden müssen, um eine passende Emotion zu erzeugen. Zu ihren wesentlichen Vertretern gehören Cannon, Lazarus oder Roseman; vgl. Lazarus, R. S. (1991), S. 173-174; Roseman, I. J. (1991), S. 193; Cannon, W. B. (1927), S. 119-124. Die biologisch orientierten Theorien gehen hingegen davon aus, dass Reize auch ohne kognitive Verarbeitung unmittelbar in Emotionen münden können; vgl. Bargh, J. A./Chartrand, T. L. (1999), S. 473; Zajonc, R. B. (1980), S. 170-172. Darüber hinaus wird von einer bestimmten Zahl angeborener Basisemotionen ausgegangen (z.B. Furcht, Freude, Ekel oder Traurigkeit); vgl. Izard, C. E. (2007), S. 261. Vgl. Sokolowski, K. (2008), S. 306. Vgl. LeDoux, J. (1995), S. 213-214. Vgl. auch Burgdorf, J./Panksepp, J. (2006); Rolls, E. T. (2000).

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greifend ähnliche Reaktionen hinsichtlich innerer Erregungszustände, Mimik oder Gestik hervorrufen. Darüber hinaus wird die Wirkungsweise emotionaler Stimuli mit Blick auf das Käuferverhalten deutlich. So kann es mittels gezielt hervorgerufener Emotionen (Schlüsselreize) gelingen, Nachfrager, die bzgl. eines Stimulus geringes Involvement aufweisen, z.T. unbewusst zu beeinflussen (z.B. durch gezielte Umfeldgestaltung): Der Reiz wird unmittelbar zu einer (positiven) Emotion verarbeitet und im Sinne einer Konditionierung mit der Situation assoziiert, ohne dass eine weitergehende kognitive Reizreflektion und -relativierung stattfindet.319 Weiterhin sind Emotionen in der Lage, auch extensive Kaufentscheidungen bzw. den ihnen zugrunde liegenden Evaluierungsprozess zu beeinflussen und je nach Emotionsqualität in eine bestimmte Richtung zu lenken.320 Kaufentscheidungen können also mit Hilfe von gezielter Emotionalisierung über den rein instrumentellen Nutzentausch hinaus gestaltet werden.321 In der Folge der aktivierenden Prozesse bildet die Emotion gleichzeitig auch die Basis der Motivation durch weitere kognitive Anreicherung um eine Zielorientierung. Innerhalb der käuferverhaltenstheoretischen Darstellung des menschlichen Organismus dienen Motiv und Motivation322 der Erklärung von zielgerichtetem Handeln und der damit verbundenen bevorzugten Wahrnehmung motivbezogener Stimuli sowie bestimmter emotionaler Reaktionen.323 Sie veranlassen das Individuum zur Vermeidung antizipierter oder aktueller negativer Emotionen (aversive Motivation) bzw. zur Herbeiführung positiver Emotionen (appetitive Motivation).324 Motive sind z.T. biogen, d.h. begründet in angeborenen, biologischen Prozessen (z.B. Hunger, Durst, Sexualität), z.T. aber auch soziogen, also in ihrer Ausprägung auf die Sozialisation des Individuums zurückzuführen (z.B. Anschluss, Intimität, Macht und Leistung).325 In 319 320 321 322

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325

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Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 112. Vgl. Darke, P. R./Chattopadhyay, A./Ashworth, L. (2006), S. 326-328; Zajonc, R. B. (1984), S. 122. Vgl. hierzu auch Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 150-153. Die Abgrenzung zwischen beiden Begriffen erfolgt in der Literatur uneinheitlich; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 122. Jedoch gehen mehrere Quellen davon aus, dass es sich bei einem Motiv um einen überdauernden, latenten Zustand handelt, der bestimmt, „[…] ob und in welchem Maße ein Reiz bzw. ein Ereignis oder ein Zielzustand Anreizcharakter erhält“; Puca, R. M./Langens, T. A. (2008), S. 192. Dessen verhaltenswirksame Aktivierung durch einen motivkompatiblen Anreiz wird als Motivation bezeichnet; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 60; Bänsch, A. (2002), S. 19; Herber, H. J. (1976), S. 16. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 167-168; Puca, R. M./Langens, T. A. (2008), S. 203. Sog. Optimierung der Affektbilanz. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 167-168, 178; Puca, R. M./Langens, T. A. (2008), S. 192. Im Gegensatz zum zielgerichteten Agieren stehen die Reflexe, welche lediglich unwillkürliche und unbedingte Reaktionen auf einen Stimulus darstellen; vgl. Konczak, J. (2008), S. 740. Eine ähnliche Unterscheidung findet sich auch in der Marketingwissenschaft, z.B. bei Meffert/ Burmann/Kirchgeorg. Dort wird jedoch von primären (biogenen) und sekundären (soziogenen) Motiven gesprochen; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 123. Motivtypologien sind darüber hinaus nicht einheitlich. Eine weitere sehr bekannte Einteilung ist die Bedürfnispyra-

konkreten Situationen können Motive zueinander in Konflikt stehen, wenn ein Verhalten gleichwertige positive wie negative Resultate hervorbringen kann (AppetenzAversion-Konflikt), zwei Verhalten mit gleichwertigen positiven Ergebnissen nicht gleichzeitig ausgeführt werden können (Appetenz-Appetenz-Konflikt) oder das Individuum zwischen zwei Verhalten mit negativem Ausgang wählen muss (AversionAversion-Konflikt).326 Neben den oben beschriebenen, nicht notwendigerweise bewussten, impliziten Motiven existieren darüber hinaus auch sog. explizite Motive: „[…] bewusste, sprachlich repräsentierte (oder zumindest repräsentierbare) Selbstbilder, Werte und Ziele, die sich eine Person selbst zuschreibt.“327 Diese reichen in ihrer Komplexität von langfristigen Lebenszielen (z.B. ein Studienabschluss) zu ihnen untergeordneten Teilzielen (z.B. Bestehen einer Prüfung) und dienen dem Individuum zur Organisation seines Verhaltens durch Anfertigung und Durchführung von Plänen. Auch explizite Motive sind in der Lage, Stimuluswahrnehmung und emotionale Reaktionen zu steuern bzw. zu beeinflussen.328 Trotz ihrer zentralen Rolle für die Erklärung menschlichen Verhaltens rufen die von der Psychologie identifizierten Motivkategorien Kritik aus Perspektive der Käuferverhaltensforschung hervor. So bemängelt Trommsdorff, dass biogene und die grundlegenden soziogenen Motive zu allgemein gefasst seien, um konkrete Konsumhandlungen effektiv erklären zu können.329 Daher hat sich eine dritte Motivkategorie herausgebildet: Sog. Motive mittlerer Reichweite oder Einkaufsmotive beschreiben fundamentale, zielorientierte innere Kräfte, die durch Einkaufsaktivitäten befriedigt werden können. Im Vergleich zu den impliziten Motiven sind sie enger gefasst, von expliziten Motiven unterscheidet sie eine größere Abstraktheit sowie dass eine sprachliche Repräsentierung nicht unbedingt gefordert wird. Für Einkaufsmotive existieren mehrere Typologien. In eine Übersicht der verschiedenen Motivarten wurde exemplarisch jene von Trommsdorff aufgenommen (vgl. Tabelle 1).

326 327 328 329

mide nach Maslow; vgl. Maslow, A. H. (1981), S. 62-79, 127-134. Ihre idealtypische Darstellung wird jedoch gemeinhin kritisiert; vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 124. Vgl. z.B. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 203-208. Heckhausen, J./Heckhausen, H. (2006), S. 4. Vgl. Puca, R. M./Langens, T. A. (2008), S. 217. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 108-109.

63

Puca/Langens (2008)

Maslow (1981)

Primäre, biogene Motive

ƒ Hunger ƒ Durst ƒ Sexualität

ƒ Existenz (Überleben, Wohnung, Essen, Trinken, Wärme, Fortpflanzung)

Sekundäre, soziogene Motive

ƒ Anschluss, Intimität ƒ Macht, Dominanz ƒ Leistung

ƒ Sicherheitsbedürfnisse (Dach über dem Kopf, Versicherung etc.) ƒ Soziale Bedürfnisse (Kommunikation, Freundschaft, Liebe etc.) ƒ Wertschätzung (Anerkennung, Freiheit) ƒ Selbstverwirklichung (Individualität, Gerechtigkeit)

Tabelle 1:

Trommsdorff (2009, Einkaufsmotive) ƒ Ökonomik, Sparsamkeit ƒ Prestige, Status ƒ Soziale Wünschbarkeit, Normenunterwerfung ƒ Lust, Erregung, Neugier ƒ Sex, Erotik ƒ Angst, Furcht, Risikoneigung ƒ Konsistent, Dissonanz, Konflikt

Motivtypologien (Quelle: Trommsdorff, V. (2009), S. 114; Puca, R. M./Langens, T. A. (2008), S. 206217; Maslow, A. H. (1981), S. 62-79.)

2.2.2 Lernen und Wissen – kognitive Grundlagen des Einstellungskonstrukts Bereits in der Besprechung der affektiven Einstellungsgrundlagen wurde darauf hingewiesen, dass auch aktivierende Komponenten üblicherweise mit im Organismus bereits bestehenden, kognitiven Informationen, sog. Wissen, angereichert werden.330 Notwendige Voraussetzung hierfür, wie auch für die der Einstellung inhärente kognitive Gegenstandsbeurteilung, ist jedoch zunächst der Aufbau und die Speicherung jener Wissensstrukturen, auch als Lernen bezeichnet.331 Lernen wird verstanden als eine „[…] überdauernde Änderung einer Verhaltensmöglichkeit aufgrund von Erfahrung oder Beobachtung.“332 Den Ursprung der wissen330

331 332

64

Die Begriffe Wissen und Information werden hier nur ausnahmsweise quasi synonym gebraucht. Bei Information handelt es sich um einen verstandenen Sachverhalt im Sinne von in Relation gesetzten, systematisierten Daten. Wissen stellt hingegen eine Weiterverarbeitung von Informationen dar, durch die das Individuum ein intensives Verständnis darüber entwickelt, wie die Informationen eines bestimmten Inhaltsbereichs organisiert sind (Erkennen von Mustern); vgl. Smith, E. E. et al. (2007), S. 105; Voß, S./Gutenschwager, K. (2001), S. 10-14. Wissen kann sowohl intern gespeichert sein als auch extern zur Verfügung stehen; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 80. In der Folge findet diese Differenzierung Anwendung. Vgl. Lindsay, P. H./Norman, D. A. (1981), S. 379. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 364. Mit dieser Definition wird berücksichtigt, dass neue Verhaltensmöglichkeiten nicht unmittelbar in Verhalten umgesetzt werden müssen. Vgl. für ähnliche Definitionen z.B. Gerrig, R. J./Zimbardo, P. G. (2008), S. 738; Smith, E. E. et al. (2007), S. 303.

schaftlichen Lernforschung bildeten zu Beginn des 20. Jahrhunderts behavioristische Konditionierungstheorien, wie sie z.B. von Pawlow oder Skinner vertreten wurden.333 Für die Erklärung von Konsumentenverhalten ist die rein auf Reizkontiguität aufbauende Theorie jedoch zu begrenzt, da sie intervenierende Konstrukte außer Acht lässt und so den Erwerb von Wissen nicht berücksichtigen kann.334 Stattdessen bezieht sich die Käuferverhaltensforschung primär auf kognitive Lerntheorien: Vor dem Hintergrund des modalen Gedächtnismodells findet Lernen genau dann statt, wenn Informationen, die im Arbeitsgedächtnis interpretiert und damit in Wissen umgewandelt wurden, eine Speicherung im Langzeitgedächtnis erfahren und so in späteren Situationen abruf- und verwendbar werden.335 Zuvor ist jedoch der Aufbau von Wissen durch Informationswahrnehmung sowie seine Kodierung, also der Speicherprozess an sich zu absolvieren. Kodierung beschreibt im Lernkontext die Verknüpfung von akquiriertem mit vorhandenem Wissen.336 Die Qualität dieser Verknüpfung wird maßgeblich beeinflusst durch den kognitiven Aufwand, den das Individuum in ihrem Rahmen betreibt, durch die Frage, ob die Informationen bildlich oder verbal vorliegen, sowie durch kontextuale Einflussfaktoren.337 Der Grad des kognitiven Verknüpfungsaufwandes wird auch als Verarbeitungstiefe bezeichnet.338 Sie ist einerseits hoch, wenn es dem Individuum gelingt, viele einströmende Reize in die bestehenden Wissensstrukturen, die sog. Schemata339 einzuordnen. Voraussetzung dazu ist eine möglichst umfassende (kognitiv aufwändige) Objektwahrnehmung sowie das Vorhandensein entsprechender objektbezogener 333

334 335 336

337 338 339

Vgl. Smith, E. E. et al. (2007), S. 304 sowie Skinner, B. F. (1973); Pavlov, I. P. (1927). Vgl. für eine Übersicht zur klassischen Konditionierung Koch, I. (2008), S. 339-346. Koch beschreibt darüber hinaus, dass das klassische Prinzip der Reizsubstitution (SR-Lernen) mittlerweile durch experimentelle Befunde zum Aufbau von SS-Beziehungen verdrängt wird. Man geht demnach davon aus, dass die Konditionierung keine Assoziation zwischen Reiz und Reaktion, sondern zwischen unkonditioniertem und konditioniertem Reiz erzeugt. Die so unterstellte Gedächtnisleistung bei der Etablierung von Kausalbeziehungen verknüpft Konditionierung und kognitive Theorien; vgl. Koch, I. (2008), S. 346-347. Vgl. Behrens, G. (1991), S. 279-280. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 382. Vgl. zur Rolle des Langzeitgedächtnisses im modalen Modell Buchner, A./Brandt, M. (2008), S. 433-449. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 382. Darüber hinaus umfasst die Kodierung allgemein die Umwandlung von Reizen in Wissensbausteine, also ihre Interpretation und Bewertung. Abschnitt B.2.2.3 setzt sich mit diesen Aspekten im Rahmen der Objektbeurteilung auseinander. Vgl. Murray, L. J./Ranganath, C. (2007), S. 5520; Dougal, S./Rotello, C. M. (1999), S. 281-283, 293; Lockhart, R. S./Craik, F. I. M. (1990), S. 98-99. Vgl. für die Ausführungen zur Verarbeitungstiefe Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 382-386. Als Schemata werden die Wissensstrukturen im Gehirn bezeichnet, die dem Individuum eine Interpretation der Welt erlauben; vgl. Gerrig, R. J./Zimbardo, P. G. (2008), S. 373. Sie repräsentieren „[…] die typischen Eigenschaften, also quasi standardisierte Vorstellungen […], die man von bestimmten Objekten, Personen oder Ereignissen hat“; Esch, F.-R. (2001), S. 85.

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Wissensstrukturen. Besteht für einen Stimulus hingegen kein Schema, so kann sein Auftreten überraschend und somit aktivierend wirken, was eine gesteigerte Aufmerksamkeit und größeres kognitives Engagement zur Folge hat. Das Konzept der Verarbeitungstiefe ist eng verknüpft mit dem Involvementkonstrukt, welches in der Käuferverhaltensforschung Gradmesser für die kognitive Beteiligung des Individuums ist.340 Deswegen spielen neben den beschriebenen Voraussetzungen auch die Involvementdeterminanten Produktcharakteristik, situationaler Kontext sowie individuelle Prädispositionen eine große Rolle für den Grad der Verarbeitungstiefe.341 Die Unterscheidung zwischen dem Lernen von verbalen und visuellen Informationen liegt bereits in der Hemisphärentheorie begründet, die den beiden menschlichen Gehirnhälften eine Aufgabenteilung hinsichtlich Gefühl und Ratio sowie auch Bildern und Texten zuschreibt.342 Während die Theorie in ihrer strengen Auslegung heute als nicht mehr aktuell gilt,343 identifiziert die Literatur dennoch zahlreiche Besonderheiten für die visuelle Kodierung von Informationen.344 So werden Wahrnehmungsbilder, also visuell aufgenommene Reize realer Objekte, entsprechend der PerceptAnalogy-Theorie über das Imagery-System des Organismus als ganzheitliche, räumlich ausgeprägte Gedächtnisbilder345 gespeichert.346 Im Lern- und Speicherungsprozess sind Bilder gegenüber verbalen Informationen insofern vorteilhaft, da das Bildwissen kaum Kapazitätsbeschränkungen unterliegt und auch aufgrund seiner stärker aktivierenden Wirkung besonders leicht erinnert werden kann.347 Es wird darüber hinaus davon ausgegangen, dass Gedächtnisbilder die gleichen Verarbeitungspro340 341 342 343 344 345

346

347

66

Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 32. Vgl. oben, Absatz B.2.1.2, S. 35. Vgl. z.B. Tucker, D. M. (1981), S. 22-23, 25. Vgl. Robertson, L. C. (2005), S. 19-20. Vgl. z.B. Trommsdorff, V. (2009), S. 100-102; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 390-396. Der Begriff des Gedächtnisbildes legt allein aufgrund der sprachlichen Nähe eine Abgrenzung vom Imagekonstrukt nahe. Germelmann/Gröppel-Klein nehmen diese wie folgt vor: Das Image als Synonym zum Einstellungskonstrukt, also die Bewertung des Objekts hinsichtlich der Motivationsbefriedigung, basiert auf der Vergegenwärtigung des Objekts als Gedächtnisbild; vgl. Germelmann, C. C./Gröppel-Klein, A. (2004), S. 113. Dieser Auffassung kann hier nicht Folge geleistet werden, da zum einen keine synonyme Beziehung zwischen Einstellung und Image angenommen wird und zum anderen das Gedächtnisbild vor seiner Speicherung bereits aufgenommen sowie subjektiv bewertet und interpretiert werden musste. Es kann also geschlossen werden, dass das Image nach der in Abschnitt A.2 genannten Definition das Gedächtnisbild beinhaltet; vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 14. Darüber hinaus umfasst insb. das Markenimage auch abstrakte Sachverhalte, die nur verbalisiert kodiert werden können. Hier wird in der Markenforschung keine strikte Unterscheidung zwischen verbalem und Imagery-Wissen vorgenommen; vgl. z.B. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 8-9. Dem Imagery-System gegenüber steht das verbale System, in dem sprachliche Objektrepräsentationen abgelegt werden. Beide Systeme sind miteinander verknüpft, so dass z.B. Bilder verbal beschrieben werden können; vgl. Paivio, A. (1991), S. 257, 259. Paivio gibt darüber hinaus an, dass das Imagery-System auch Reize anderer Sinne (haptisch, olfaktorisch, auditiv, gustatorisch) verarbeitet; vgl. Paivio, A. (1991), S. 257. Vgl. zur näheren Erläuterung auch Kroeber-Riel, W. (1993), S. 44-47. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 99-101.

zesse auslösen wie Wahrnehmungsbilder, so dass auch auf eine entsprechende Verhaltenswirkung geschlossen werden kann. Dies hängt jedoch insb. von der Schärfe und Lebendigkeit des gespeicherten Bildes ab.348 Neben der bislang beschriebenen bewussten Form des Lernens soll an dieser Stelle auch auf das implizite, wenig bewusste Lernen hingewiesen werden, welches in der Psychologie wie in der Käuferverhaltensforschung untersucht wird. Dabei erlernen Individuen unbeabsichtigt kausale Zusammenhänge ihrer Umgebung, ohne diese präzise verbalisieren zu können.349 Generell ist die kognitive Einsicht der Individuen über bestimmte Zusammenhänge experimentell nur sehr schwer zu identifizieren, jedoch wird gemeinhin davon ausgegangen, dass auch diese Form des Lernens nicht vollständig unterbewusst geschieht und ein Grundmaß an Aufmerksamkeit voraussetzt.350 2.2.3 Objektbeurteilung und Einstellungsbildung Die vorherigen Abschnitte zu den konzeptionellen Grundlagen der Einstellung haben gezeigt, wie Motivationen und Emotionen das Individuum zum Handeln antreiben und wie es sich Wissen aneignet, um sein Verhalten in Bezug auf die gesetzten Ziele planen und evaluieren zu können. Die Regeln, die dieser letztendlich einstellungsbildenden Evaluation zugrunde liegen, werden im Folgenden erörtert. Die Beurteilung eines Objekts hinsichtlich seiner Eignung zur Befriedigung eines bestimmten Motivs bzw. einer Motivation beruht auf der Evaluation spezifischer Objektinformationen (bereits gespeicherte sowie aktuell akquirierte) durch kognitive Programme unterschiedlicher Komplexität (vgl. Abbildung 7). Dabei sieht sich das Individuum i.d.R. einer großen Zahl relevanter Objekte gegenüber, die für verschiedene Eigenschaften jeweils unterschiedliche Ausprägungen aufweisen. Eine solche Datengrundgesamtheit lässt sich matrixförmig darstellen, wobei die Zahl der bestückten Objekt/Eigenschaft-Knotenpunkte, also das tatsächliche Wissen, und ihre Qualität bzgl. Differenziertheit, Präsenz oder Genauigkeit entscheidend von oben bereits diskutierten Determinanten (z.B. Involvement gegenüber Objekt und Entscheidung) abhängen. Das Individuum verfügt jedoch so gut wie nie über eine vollständige Informationsgrundlage.351 Um die ständig zu evaluierende Datenmenge dennoch zu bewältigen und Informationslücken zu schließen, neigt der menschliche Organismus

348 349 350 351

Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 396-397; Damasio, A. R. (2000), S. 146; Ruge, H. D. (1988), S. 184-188; MacInnis, D. J./Price, L. L. (1987), S. 482. Vgl. Dienes, Z./Berry, D. (1997), S. 3. Vgl. zu verschiedenen Beispielen Koch, I. (2008), S. 362364. Vgl. Cleeremans, A./Destrebecqz, A./Boyer, M. (1998), S. 406. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 88-89.

67

zur Entscheidungsvereinfachung.352 Die Möglichkeit, neue Informationen in erlernte Wissensschemata einzuordnen, ermöglicht es, von einzelnen Schlüsselinformationen353 auf den Gesamteindruck des Objekts (sog. Attributdominanz354) oder auf andere, unbekannte Eigenschaftsausprägungen (sog. Irradiation355) zu schließen.356 Die so erreichte kognitive Entlastung geht jedoch mit Ungenauigkeit in der Urteilsbildung einher und bildet die Grundlage für Vorurteile.357

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Abbildung 7:

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Einflussfaktoren auf die Objektbeurteilung (Quelle: Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 328.)

Eine genauere Auseinandersetzung mit den relevanten Objektmerkmalen358 findet lediglich bei hohem Involvement statt.359 Hier wird die Anwendung komplexerer 352

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354 355

356

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So zeigen zahlreiche empirische Untersuchungen, dass Konsumenten bei der Produktbeurteilung lediglich einen Bruchteil der verfügbaren Informationen zur Entscheidungsfindung heranziehen; vgl. Bleicker, U. (1983), S. 16. Der Begriff (synonym auch Information Chunks) beschreibt Informationen, die für die Objektbeurteilung eine besondere Relevanz besitzen und mehrere Informationen bündeln oder substituieren können. Zu den Schlüsselmerkmalen wird gewöhnlich die Marke, ein Testsiegel (z.B. Stiftung Warentest) oder auch der Preis gezählt; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 92; Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 91; Bleicker, U. (1983), S. 17-24. Vgl. Günther, S. (2002), S. 16. Vgl. Günther, S. (2002), S. 16-17. Neben Attributdominanz und Irradiation existiert mit dem HaloEffekt ein weiteres kognitiv entlastendes Beurteilungsmuster. Dabei schließt das Individuum vom Gesamteindruck eines Objekts auf die Ausprägungen einzelner Eigenschaften; vgl. Beckwith, N./Lehmann, D. (1975), S. 267. Vgl. zusammenfassend auch Hätty, H. (1989), S. 133-137. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 349-351. Damit beeinflusst die bestehende Informationsgrundlage ihre eigene Weiterentwicklung, unterstützt durch die bessere Erinnerbarkeit und häufigere Aufnahme wissenskongruenter Informationen; vgl. Esch, F.-R./Möll, T. (2004), S. 76. Vgl. Sears, D. O./Freedman, J. L./Peplau, L. A. (1985), S. 423-427. Die Frage der Relevanz muss dabei wiederum subjektiv beurteilt werden. So weisen z.B. Bauer et al. nach, dass funktional anmutende Produktattribute, die objektiv jedoch keinen funktionalen Mehrwert bieten, dennoch die Produkteinstellung positiv beeinflussen. Dies gilt sogar, wenn die Irrelevanz den Konsumenten bekannt ist. Das irrelevante Attribut wirkt zum einen aufmerksam-

Denkabläufe zum Vergleich und zur Abwägung von Objekten anhand ihrer einzelnen Eigenschaften angenommen. In der Literatur existieren verschiedene Modelle, die diesen Prozess abbilden und entweder davon ausgehen, dass Defizite bei einzelnen Merkmalen durch andere kompensiert werden können oder nicht. Letzterem Prinzip folgen sog. nicht-kompensatorische Modelle: Das Individuum bewertet ein Objekt relativ zu anderen Objekten anhand eines Ausschluss- oder Einschlussverfahrens. Als Kriterium für die Auswahl dienen z.B. besonders hohe Werte für ein sehr wesentliches Attribut (Dominanzprinzip) oder die Frage, ob alle Attribute einen kritischen Ausprägungswert erreichen (konjunktive Regel).360 Diesem Prinzip gegenüber stehen die insb. in der Marketingforschung sehr populären kompensatorischen Modelle, bei denen die Summe der bewerteten Attributsausprägungen die letztendlich wahrgenommene Qualität des Objektes repräsentiert. Dieser konkrete Wert existiert für alle betrachteten Alternativen und kann je nach theoretischer Grundlage auch als Einstellung interpretiert werden (so dass die Gesamtheit der wahrgenommenen Objektattribute das Objektimage bildet) bzw. als Grundlage der sich aufgrund mehrerer Wahrnehmungsvorgänge verfestigenden Einstellung.361 Hierin ist ein wesentlicher forschungsökonomischer Vorteil gegenüber nicht-kompensatorischen Modellen zu sehen, die keine stetige Qualitätsmaßzahl liefern, sondern lediglich dichotome Besser/Schlechter-Urteile. Die Ableitung einer Einstellung aus diesen Angaben ist daher deutlich weniger intuitiv.362 Aus der engen Verknüpfung zwischen Objektbeurteilung und Einstellungsbildung ergibt sich, dass die bekanntesten Modelle für die kompensatorische Interpretation von High-Involvement-Situationen der Einstellungsforschung entstammen. Hierzu gehören bspw. jene von Fishbein/Ajzen und Trommsdorff.363 Ein Modell, welches die Zusammensetzung des Einstellungskonstrukts aus motivationaler und urteilender Komponente explizit berücksichtigt, ist jenes von Rosenberg.364 Es ist gleichzeitig das älteste der multiattributiven Modelle. Grundannahme ist, dass die Einstellung von der Wichtigkeit eines Motivs und der wahrgenommenen Eignung zur Motivbefriedi-

359 360 361

362

363 364

keitssteigernd (aktivierend), zum anderen erhöht es die wahrgenommene Preisfairness und Einzigartigkeit des Produkts; vgl. Bauer, H. H. et al. (2007), S. 83. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 92. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 355-356. Vgl. zu ersterer Auffassung Trommsdorff, V. (2009), S. 286. Bzgl. der letzteren Auffassung gilt Einstellung als „[…] das gelernte und verfestigte (gespeicherte) Ergebnis von vorausgegangenen Wahrnehmungsvorgängen“; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 328. In der weiteren Arbeit wird der Auffassung Folge geleistet, dass sich die Einstellung erst innerhalb eines dynamischen Beurteilungsprozesses verfestigt. Es ist nach obiger Auffassung von Einstellung als Ergebnis mehrerer Wahrnehmungsvorgänge dennoch denkbar, dass das Individuum zur Objektbeurteilung nicht-kompensatorischen Abläufen folgt und sich dennoch über die Zeit für die unterschiedlichen Objekte Einstellungen auf einer mehr oder weniger differenzierten Grundlage ergeben. Vgl. Trommsdorff, V. (1975), S. 72-77; Fishbein, M./Ajzen, I. (1975), S. 222-224. Vgl. Rosenberg, M. J. (1956).

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gung abhängt.365 Rosenberg verknüpft beide Komponenten multiplikativ, so dass die Eignung durch die Wichtigkeit der ihr zugrunde liegenden Motivation gewichtet wird. Der Einstellungswert ergibt sich aus der Addition der einzelnen Attribute, so dass die formelhafte Darstellung insgesamt wie folgt lautet: ௡

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mit Eij als Einstellung des Individuums i zu Objekt j, xik als Relevanz des zugrunde liegenden Motivs k für i sowie yijk als subjektiver Meinung des Individuums i über die Eignung des Objektes j zur Befriedigung von k.366 Bzgl. der verschiedenen klassischen multiattributiven Modelle existieren zahlreiche Kritikpunkte.367 Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein machen gegenüber allen Ansätzen geltend, dass eine Anwendung auf konkurrierende kommerzielle Produkte problematisch ist, da Einstellungen oft nur bedingt vergleichbar sind: Wettbewerber müssen ihre Produkte notwendigerweise differenziert voneinander positionieren, so dass unterschiedliche Eigenschaften das Verhalten beeinflussen.368 Mit Blick auf das Modell von Rosenberg kann letzerer Kritik nur bedingt zugestimmt werden, da grundsätzlich alle möglichen Eigenschaftsdimensionen in die Berechnung einbezogen werden können, so dass für einzelne Attribute einige Objekte nur geringe, andere dafür sehr hohe Werte erhalten. Darüber hinaus können Individuen mit unterschiedlichen Präferenzen aufgrund abweichender motivationaler Voraussetzungen identifiziert und getrennt betrachtet werden. Weitere kritische Aspekte sind die Schwäche, Motivationen, Konnotationen oder nicht verbal kodiertes Wissen anhand von Fragebögen zu ermitteln sowie die Methode der direkten Abfrage an sich. Letztere kann mit sozial erwünschten Antworten einhergehen und so zu verzerrten Ergebnissen führen.369 Zur Umgehung dieser Problemfelder existieren mehrere alternative Messmethoden: So können visuelle Informationen über Bilderskalen und Motivatio365

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70

Die Eignung des Attributs ergibt sich z.B. aus dem Abgleich seiner Ausprägung mit der für die Motivbefriedigung als optimal eingeschätzten Ausprägung. Das Einstellungsmodell nach Trommsdorff erhebt streng genommen diese Eignung (im Modell „Eindruckswert“ genannt), von der dann wiederum auf die Einstellung geschlossen wird; vgl. Trommsdorff, V. (1975), S. 73. Kritisch an der Berechnung nach Trommsdorff wird die Gleichgewichtung negativer und positiver Abweichungen gesehen; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 248. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 246; Rosenberg, M. J. (1956), S. 367. So bemängelt Bänsch in Bezug auf das Modell von Fishbein/Ajzen z.B. die Annahme eines linearen Zusammenhanges zwischen Einstellung und Eigenschaftsausprägungen oder die durch die Additivität der Einstellungswerte unterstellte „[…] isolierte Wirksamkeit der einzelnen Komponenten“; Bänsch, A. (2002), S. 46. Beide Aspekte treffen gleichermaßen auch auf andere bekannte Modelle zu. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 248 sowie ähnlich auch Trommsdorff, V. (2009), S. 157. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 250; Grobe, E. (2003), S. 39.

nen über Collagen, Bildergeschichten oder Laddering-Techniken abgefragt werden.370 Zur Vermeidung verzerrter Antworten stehen implizite Messmethoden zur Verfügung.371 Allerdings gestalten sich alternative Methoden durch ihren experimentellen Charakter oder die Verwendung apparativer Verfahren häufig relativ aufwändig oder sie sind auf spezifische Bewertungsobjekte zugeschnitten.372 Die Erhebung per Fragebogen bleibt daher forschungsökonomisch oft die einzige praktikable Methode. Jedoch können einzelne Kritikpunkte zumindest abgeschwächt werden: Z.B. zeigt die Wettbewerbs-Image-Struktur-Analyse (WISA) von Trommsdorff einen Weg auf, wie für eine fragebogenbasierte Empirie zumindest die direkte Abfrage der eher affektiv geprägten motivationalen Komponente umgangen werden kann: So werden die Gewichte der einzelnen Attribute statistisch über ein kausalanalytisches Modell ermittelt, während die Attributsausprägungen sowie Indikatoren für eine globale Zielvariable (Einstellung, Kaufabsicht o.Ä.) direkt ermittelt werden.373 Derartige Optionen werden auch für die im Weiteren durchzuführende empirische Analyse berücksichtigt. Abschließend soll darauf hingewiesen werden, dass auch für überlegte, rationale Entscheidungen mit Verzerrungen durch Affekte, Schemata und Intuition zu rechnen ist. Häufige Ursachen sind statistische Fehlinterpretationen, falsche kausale Attributionen etc. Weiterhin üben auch das Umfeld und damit situationsbezogene Determinanten wiederum einen maßgeblichen Einfluss auf die Reizinterpretation und Beurteilung aus. Diese werden oft wenig bewusst aufgenommen und entwickeln ihre verhaltensbeeinflussende Wirkung durch die Stimulierung von Emotionen.374 Das Zusammenspiel von Emotion und Kognition im Rahmen der Einstellungsbildung wird in Abbildung 8 noch einmal schematisch dargestellt.

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371 372

373 374

Vgl. Huber, F./Beckmann, S. C./Hermann, A. (2004), S. 720-729; Belk, R. W./Ger, G./Askegaard, S. (2003), S. 328, 332-333; Grunert, K. G./Grunert, S. C. (1995), S. 210; Mick, D. G./DeMoss, M./Faber, R. J. (1992), S. 124-125; Ruge, H. D. (1988), S. 105-125. Vgl. Fazio, R. H. et al. (1995), S. 1015-1016. Vgl. für eine Übersicht unterschiedlicher impliziter Messmethoden auch Fazio, R. H./Olson, M. A. (2003), S. 298-300. Hier sei als Beispiel die Methode der Bilderskalen genannt, bei denen Probanden zahlreiche vorgelegte Bilder mit ihrem Gedächtnisbild vergleichen und besonders ähnliche auswählen sollen. Die Bilder müssen relevante Merkmalsdimensionen in unterschiedlichen Ausprägungen umfassen, was eine sogfältige Vorauswahl unerlässlich macht; vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 105. Vgl. Trommsdorff, V./Paulssen, M. (2005), S. 1373-1375. Vgl. Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 39; Deppe, M. et al. (2005), S. 171. Andererseits spielen Emotionen in komplexen Bewertungsprozessen eine durchaus produktive Rolle, indem sie es dem Individuum durch wenig bewusste Vorahnungen kausaler Abhängigkeiten erlauben, sich auch unter Unsicherheit vorteilhaft zu entscheiden; vgl. Bechara, A. et al. (1997), S. 1293-1295.

71

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Abbildung 8:

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Zusammenhang von kognitiver und affektiver Sphäre der Einstellungsbildung (Quelle: Eigene Darstellung.)

2.3 Darstellung des Kaufverhaltensprozesses anhand von Entscheidungspfadmodellen Die im vorangegangenen Kapitel beschriebenen Konstrukte bilden die Informationsund Motivationsgrundlage für die Kaufentscheidung, also die Wahl zwischen meist mehreren Alternativen, die die Motive des Individuums unterschiedlich gut befriedigen können. In der Literatur herrscht die Annahme vor, dass sich Kaufentscheidungen idealtypisch in vier Klassen einteilen lassen: Impulsive, habitualisierte, limitierte und extensive Entscheidungen.375 Diese gehen jeweils mit einer unterschiedlich hohen kognitiven Beteiligung des Individuums einher. In der Folge wird die extensive Kaufentscheidung näher beleuchtet, da sie erstens in der Literatur die größte Verbreitung gefunden hat und zweitens hohes Involvement und eine innovative Kaufsituation voraussetzt. Aufgrund dessen erscheint sie passend für die Hochschulwahl als Forschungsobjekt der vorliegenden Arbeit.376

375

376

72

Vgl. Weinberg, P. (1981), S. 13-14 sowie z.B. auch Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 103-104; Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 149 o.Ä. Homburg, C./Krohmer, H. (2009), S. 105-106. Wiswede weist jedoch darauf hin, dass es sich bei habitualisierten und impulsiven Käufen nicht um Entscheidungen im eigentlichen Sinne handelt, da keine bewusste Auswahl getroffen wird; vgl. Wiswede, G. (1997), S. 90. Vgl. Moogan, Y. J./Baron, S./Harris, K. (1999), S. 212-214; Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984), S. 176. Vgl. zu den Bedingungen extensiven Entscheidungsverhaltens Weinberg, P. (1981), S. 53-55.

Für die Darstellung einer extensiven Wahlentscheidung ist davon auszugehen, dass das Individuum seine Präferenz nicht unmittelbar abrufen kann, sondern ein Prozess der Informationssuche und Alternativenbewertung vorausgeht, in dessen Rahmen unpassende Alternativen ausgeschlossen sowie passende weiteren Evaluationen unterzogen werden.377 Dieser Ansatz wird in zahlreichen sog. Hierarchy of EffectsModellen aufgegriffen.378 In den folgenden Teilkapiteln werden die wesentlichen Stufen dieser Modelle erläutert.379 2.3.1 Bekanntheit Die Bekanntheit (engl. „Awareness“) einer Alternative „[…] ist die notwendige aber nicht unbedingt hinreichende Bedingung für den Ablauf verhaltenswissenschaftlicher Informations- und Entscheidungsprozesse […]“380. Das reine Wissen von der Existenz einer Option mit Bezug auf die Befriedigung bestimmter Motive ist Voraussetzung dafür, dass sich das Individuum weiteres Wissen über ihr Wesen und ihre Qualität relativ zu anderen Optionen aneignen kann.381 Dabei hat sich mittlerweile jedoch die Auffassung durchgesetzt, dass die Bekanntheit kein rein dichotomes Konstrukt darstellt, sondern dass sie neben der absoluten Unbekanntheit mehrere abgestuft-positive Ausprägungen umfasst. So unterscheidet Aaker im Kontext der Markenforschung zwischen passiver Wiedererkennung einer Option (Recognition), aktiver Erinnerung (Recall) und besonders intensiver aktiver Erinnerung (Top-ofMind Recall, Erstnennung). Schließlich kann eine Alternative alle weiteren Optionen so in den Hintergrund drängen, dass sie die Psyche des Individuums alleine besetzt und eine dominante Position einnimmt.382 Keller differenziert hingegen zwischen den beiden Kontinuen Tiefe und Breite der Markenbekanntheit. Während Erstere die Ein377

378

379

380 381 382

Vgl. Herrmann, A. et al. (2009), S. 6-7; Payne, J. W./Bettman, J. R./Schkade, D. A. (1999), S. 245247; Bettman, J. R./Luce, M. F./Payne, J. W. (1998), S. 188. Dies gilt umso mehr angesichts des Neuigkeitscharakters und der weitreichenden Konsequenzen, die die Entscheidung für eine Hochschule für das Individuum üblicherweise umfasst. Vgl. Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 296; Keller, K. L./Lehmann, D. R. (2006), S. 753; Blackwell, R. D./Miniard, P. W./Engel, J. F. (2006), S. 85 als Beispiele für Prozesse mit wissenschaftlichem Ursprung (insb. in der Markenforschung) sowie den Markenfilter von McKinsey & Company als unternehmenspraktisches Beispiel; vgl. Riesenbeck, H./Perrey, J. (2009), S. 117131. In der Werbewirkungsforschung werden Hierarchy of Effects-Modelle auch als Persuasive Hierarchy Models bezeichnet; vgl. Vakratsas, D./Ambler, T. (1999), S. 32-33. Dabei wird der Argumentation von Fiedler gefolgt, nach der die Einstellung, entgegen der Darstellung z.B. bei Keller/Lehmann, nicht Teil des Prozesses ist, sondern moderierend auf die Übergänge zwischen mehreren Prozessschritten einwirkt; vgl. Fiedler, L. (2007), S. 44, 152. Vgl. unterstützend auch Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984), S. 175. Fiedler, L. (2007), S. 44. Vgl Aaker, D. A. (1992), S. 85. Vgl. Aaker, D. A. (1992), S. 84. Recognition- und Recall-Tests werden insb. in der Marken- und Werbewirkungsforschung eingesetzt. Dabei erfolgen Erstere durch Konfrontation des Probanden mit mehreren Markennamen, -logos o.Ä. Zur Messung des Recalls wird der Proband hingegen aufgefordert, bekannte Marken einer Leistungskategorie oder TV-Spots eines Werbeblocks zu erinnern. Die dabei erstgenannte ist die Top-of-Mind-Alternative; vgl. Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 108.

73

fachheit und Wahrscheinlichkeit der Erinnerung beschreibt und damit Parallelen zur Typologie von Aaker aufweist, gibt Letztere an, bzgl. wie vieler unterschiedlicher Nutzungssituationen die Marke dem Individuum bekannt ist.383 Die Bekanntheit und ihre Ausprägung haben aufgrund ihrer grundlegenden Rolle im Entscheidungsprozess letztendlich einen deutlichen Einfluss auf das spätere Entscheidungsverhalten.384 Das Konstrukt selbst ist aufgrund der mangelnden Stabilität im Rahmen gängiger Messmethoden jedoch auch Kritik ausgesetzt.385 2.3.2 Vertrautheit Mit Blick auf die Bewertung bekannter Alternativen wird allgemein nicht davon ausgegangen, dass das Individuum zu jeder ihm bekannten Option gleich viel Wissen akquiriert. Stattdessen schlagen Brisoux/Laroche vor, die bekannten Alternativen (in diesem Fall wiederum Marken) aufzuteilen:386 Einige Marken erfahren eine tiefergehende Verarbeitung im Sinne von hinreichender Wissensanhäufung und Schemazuordnung, so dass sie dem Individuum vertraut sind und zum ersten Mal innerhalb des Prozesses von Imagebildung gesprochen werden kann.387 Derart verarbeitete Alternativen werden dem sog. Processed Set zugeordnet. Bzgl. der Übrigen bekannten Marken verfügt das Individuum lediglich über rudimentäre Informationen wie z.B. die jeweilige Produktklasse. Sie bilden das sog. Foggy Set (vgl. Abbildung 9 für eine Übersicht über das Modell von Brisoux/Laroche in einer Weiterentwicklung von Paulssen).388 Das Wissen bzgl. der vertrauten Optionen bildet im Hinblick auf eine weitere Reduktion der Alternativen bis hin zum eindeutigen Wahlverhalten die erste Voraussetzung für eine fundierte Entscheidungsfindung. In diesem Prozessstadium erfolgen nach 383 384

385 386

387 388

74

Vgl. Keller, K. L. (2008), S. 61. Vgl. Keller, K. L. (1993), S. 3; Nedungadi, P./Hutchinson, J. W. (1985), S. 498, 501-502; Haley, R. I./Case, P. B. (1979), S. 28-29; Axelrod, J. N. (1968), S. 17. Bei Low-Involvement-Entscheidungen ist der Einfluss von Bekanntheit auf das Verhalten besonders ausgeprägt; vgl. Hoyer, W. D./Brown, S. P. (1990), S. 145. Vgl. Day, G. S./Pratt, W. J. (1971), S. 89; Marton, K./Rohloff, A. C. (1974), S. 37-38. Vgl. Brisoux, J. E./Laroche, M. (1980), S. 112-114 sowie Paulssen, M. (2000), S. 33; Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984), S. 175. Vgl. bzgl. der Verbreitung des Modells z.B. Trommsdorff, V. (2009), S. 90; Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007), S. 297; Fiedler, L. (2007), S. 48. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 47; Freundt, T. C. (2006), S. 215. Eine Zuordnung zu dem einen oder anderen Set ist dabei nicht notwendigerweise dauerhaft. Stattdessen können Informationen über eine bislang eher unbekannte Option erlangt werden, so dass diese vom Foggy zum Processed Set wechselt. Die Informationen kann das Individuum dabei zufällig aufnehmen (z.B. durch nichtintendierte Konfrontation mit Maßnahmen der Markenkommunikation) oder auch willentlich, falls in späteren Stufen des Kaufentscheidungsprozesses keine der genauer evaluierten Alternativen als adäquat beurteilt wurde und eine erweiterte Informationssuche notwendig ist. Gleichzeitig ist denkbar, dass Elemente des Processed Sets durch Vergessen von Informationen in das Foggy Set wechseln; vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 299.

Paulssen jedoch noch keine detaillierten Evaluierungen, sofern eine größere Zahl von Optionen (mehr als vier) vorliegt.389 Stattdessen kann das Individuum offensichtlich irrelevante Alternativen anhand von attributdominanten oder konjunktiven Entscheidungsregeln eliminieren. So kann auch auf einer relativ begrenzten Wissensgrundlage und mit einem geringen kognitiven Aufwand die Komplexität der Entscheidung sowie der Umfang der weiteren Informationssuche effektiv beschränkt werden.390 Eine ausführliche, kompensatorische Optionsbewertung erfolgt dann in den weiteren Prozessschritten.

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Markenkategorisierungsprozess (Quelle: I.A. an Paulssen, M. (2000), S. 33; Brisoux, J. E./Laroche, M. (1980), S. 112114.)

2.3.3 Engere Wahl Auf der nächsten Stufe des Kaufprozesses hat das Individuum seine Auswahl auf jene Objekte reduziert, die es mit Blick auf eine adäquate Motivbefriedigung zumindest grundsätzlich für geeignet hält. Diese befinden sich im sog. Evoked Set. Das Modell von Brisoux/Laroche führt daneben ein Hold Set und ein Reject Set an, deren Elementen das Individuum neutral bzw. ablehnend gegenübersteht.391 Das Evoked Set selbst wird definiert als „[…] the subset of brands that a consumer considers buying out of the set of brands that he or she is aware of in a given product class."392 In einer alternativen Interpretation des Markenkategorisierungsprozesses fokussieren Shocker et al. einzig auf das Evoked Set und differenzieren es weiter in ein Conside389 390 391 392

Vgl. Paulssen, M. (2000), S. 41-42; Roberts, J. H. (1989), S. 751. Vgl. Paulssen, M. (2000), S. 42; Bettman, J. R./Luce, M. F./Payne, J. W. (1998), S. 191. Vgl. Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984), S. 175. Alle drei Sets summieren sich wieder zum Processed Set der vorherigen Prozessstufe. Howard, J. A. (1977), S. 306.

75

ration und ein Choice Set. Ersteres beschreibt ein im Zeitablauf zu begreifendes, dynamisches Konstrukt, welches nicht nur für neue Wahlentscheidungen neu konstruiert wird, sondern auch im Laufe einer einzelnen Entscheidung Veränderungen im Zuge neu erlernter Informationen oder genauerer Alternativenbewertung unterworfen ist.393 Das Choice Set repräsentiert hingegen das finale Consideration Set unmittelbar vor der Entscheidung und ist mit dem Evoked Set nach Brisoux/Laroche zu vergleichen.394 Eine derartige Zweiteilung findet in der Literatur häufigere Anwendung, ohne dass jedoch zwischen einzelnen Autoren begriffliche Konsistenz herrscht. So interpretiert Fiedler in Berufung auf Baumgarth das Consideration Set als besonders entscheidungsnah, während das Evoked Set eine weniger stark gefilterte Vorstufe bildet.395 Die umgekehrte Auffassung findet sich bei Kroeber-Riel/Weinberg/GröppelKlein.396 Sie kommt gleichzeitig der Interpretation von Shocker et al. nahe, weshalb die Konstrukte der engeren Wahl im Weiteren wie folgt verstanden werden: Das Consideration Set beschreibt jene Marken, die grundsätzlich für einen Kauf in Frage kommen.397 Das Evoked Set ist ihm nachgeordnet und beinhaltet eine „[…] begrenzte, klar profilierte Zahl von kaufverhaltensrelevanten Alternativen“398, wobei das Individuum für die weitere Entscheidungsfindung i.d.R. nur noch auf interne, im Vorhinein akquirierte Informationen zurückgreifen muss. Der Umfang von Consideration und Evoked Set ist stark abhängig von der evaluierten Produkt- bzw. Objektkategorie.399 So ermitteln Narayana/Markin Evoked SetGrößen für Fast Moving Consumer Goods (FMCG) zwischen ein und vier Elementen je nach betrachtetem Produkt. Eine Analyse von Hauser/Wernerfelt ergibt für Consideration Sets aus zahlreichen verschiedenen Produktkategorien Umfänge von zwei bis acht Elementen.400 Im Falle einer innovativen High-Involvement-Entscheidung wie der Universitätswahl kommen sehr kleine Sets hingegen eher selten vor: Die durchschnittliche Größe des Evoked Sets liegt im Mittel zwischen drei und fünf Alternativen, während Consideration Sets sechs bis acht Optionen umfassen.401 Die Er393 394 395 396 397 398 399

400 401

76

Vgl. Shocker, A. D. et al. (1991), S. 183. Vgl. Shocker, A. D. et al. (1991), S. 183-185. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 47-48; Baumgarth, C. (2001), S. 77. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 250, 424-425. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 250. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 425. Darüber hinaus weisen Shocker et al. darauf hin, dass sich je nach Art der Wahlentscheidung auch Produkte bzw. Objekte unterschiedlicher Kategorien gleichzeitig in den jeweiligen Sets finden können. So ist die Entscheidung über ein Geschenk nicht notwendigerweise auf z.B. verschiedene Parfums beschränkt, sondern es könnte auch Kleidung o.Ä. für die Motivbefriedigung geeignet sein; vgl. Shocker, A. D. et al. (1991), S. 183. Vgl. Narayana, C. L./Markin, R. J. (1975), S. 4 sowie Hauser, J. R./Wernerfelt, B. (1990), S. 394. Vgl. Dawes, P. L./Brown, J. (2004), S. 47; Dawes, P. L./Brown, J. (2002), S. 63; Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984), S. 177. Weitere Einflussvariablen der Setgröße sind z.B. das Alter, die ethnische Herkunft oder im Fall der Hochschulwahl auch die akademischen Fähigkeiten. Demnach weisen Studienanfänger mit herausragenden Schulabschlüssen ein deutlich größeres

gebnisse liefern trotz der z.T. deutlichen Abweichungen zwischen einzelnen Studien Evidenz für die oben vorgebrachten Theorien zur schrittweisen Verengung des Alternativenraumes. Im Anschluss an die eher allgemeine, auf einfachen Heuristiken basierende Selektion des Consideration Sets wird nun davon ausgegangen, dass das Individuum komplexere kognitive Programme anwendet, um detaillierte Einstellungen zu bilden, darauf aufbauend die Zahl der relevanten Alternativen weiter zu reduzieren und letztendlich eine eindeutige Wahlentscheidung zu treffen.402 Dabei kann es auf im Vorhinein gesammeltes Wissen und Erfahrungen zurückgreifen, die im Laufe des Lernprozesses zu Schlüsselinformationen verdichtet werden. Die Evaluierung des Evoked Set findet daher ggf. nur noch auf Basis leicht zu erinnernder Schlüsselinformationen statt.403 2.3.4 Verhaltensabsicht und Verhalten Am Ende des Evaluationsprozesses steht der Übergang zur Responsekomponente des SOR-Modells.404 Im Idealfall mündet die Alternativenabwägung in eine Form von beobachtbarem Verhalten, wobei im Falle der Käuferverhaltensforschung die Kaufhandlung im Mittelpunkt des Erkenntnisinteresses steht.405 Für die Auswahl einer definitiv präferierten Alternative aus dem zuvor zusammengestellten Evoked Set ist im Fall der extensiven Kaufentscheidung davon auszugehen, dass das Individuum diese anhand kognitiver Programme trifft.406 Entsprechend den Theorien der neoklassischen Ökonomik wird es jene Option auswählen, welche ihm den höchsten Nettonutzen verspricht. Dieser wird definiert als Grad der Bedürfnisbefriedigung bei Wahl einer Alternative (Nutzen) abzüglich der in diesem Zusammenhang entstehenden Kosten, wobei die Kostenkomponente vom Individuum nicht notwendigerweise

402 403

404

405

406

Consideration Set auf (7,54 Alternativen vs. 3,88 Alternativen); vgl. Dawes, P. L./Brown, J. (2002), S. 65-67; Maddox, R. N. et al. (1978), S. 168. Vgl. Paulssen, M. (2000), S. 41-42. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 425. Dies geht konform mit der Auffassung, dass die Kapazität des Arbeitsgedächtnisses, welches zum Zeitpunkt der Entscheidung maßgeblich in Anspruch genommen wird, erheblichen Beschränkungen unterliegt; vgl. Paulssen, M. (2000), S. 40-41. In klassischen neobehavioristischen Modellen wie dem von Howard/Sheth stellt das Verhalten nur einen Bestandteil der Responsekomponente dar. Gleichzeitig werden auch Veränderungen von Organismuskonstrukten als Response eingeordnet; vgl. Howard, J. A./Sheth, J. N. (1969), S. 30. Dieses Verständnis findet hier keine Anwendung. Stattdessen werden derartige Vorgänge in Form von Feedbackschleifen berücksichtigt. Gleichzeitig sind weitere Formen von Verhalten wie z.B. die Produktweiterempfehlung denkbar; vgl. Nießing, D. (2007), S. 110-112. In anderen Fällen wird auch die Kaufsituation selbst in Einzelschritte wie Hinwendung, Berührung des Produkts etc. zerlegt; vgl. Büttner, O. B. (2009), S. 103. An dieser Stelle sei noch einmal darauf verwiesen, dass die extensive Kaufentscheidung in ihrem finalen Stadium einer limitierten Kaufentscheidung ähnelt, da das Individuum zu diesem Zeitpunkt idealerweise erhebliche Wissensmengen über seine eigenen Ansprüche, den Alternativenraum sowie dessen Bewertung akquiriert hat; vgl. zur Charakteristik der limitierten Kaufentscheidung Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 424-426; Weinberg, P. (1981), S. 1314; 89-100.

77

nachträglich subtrahiert wird, sondern sofort in die Nutzenkalkulation einbezogen werden kann.407 Der Bedürfnisbegriff ist dabei synonym zum Motivationskonstrukt zu sehen.408 So kann das ursprünglich motivbezogene Einstellungskonstrukt auch als Messgröße des subjektiv erwarteten Nutzens (inkl. der Berücksichtigung konkurrierender Effekte) interpretiert werden und diesen hinsichtlich der Verhaltensprognose ersetzen.409 Gleichwohl wird in der Literatur der Zusammenhang zwischen Einstellung und Verhalten

(auch

bekannt

als

sog.

EV-Hypothese)

kontrovers

diskutiert.

Die

Prognoserelevanz der gemessenen Einstellung konnte in mehreren Untersuchungen nicht oder nur schwach belegt werden,410 was von Befürwortern der Hypothese mit Störfaktoren wie sozialen Einflüssen oder insb. methodischen und Messfehlern begründet wird.411 Um zumindest den ersten Faktor auszuschließen, kann auf die Verhaltensabsicht als Schritt zwischen Einstellung und Verhalten zurückgegriffen werden, in welcher das Individuum antizipierbare Einflüsse auf die Entscheidungssituation

berücksichtigt.412

Die

Verhaltensabsicht

kann

im

Rahmen

der

Dreikomponententheorie entweder als eigenständiges Konstrukt oder als integraler Bestandteil der Einstellung interpretiert werden, wobei hier ersterer Auffassung Folge geleistet wird.413 Gleichwohl weist auch die Absicht zur Aktivität Unterschiede zur späteren Umsetzung auf, was definitionsgemäß mit nicht antizipierbaren situationsabhängigen Faktoren (z.B Out-of-Stock Situationen, Zeitdruck o.Ä.) erklärt werden kann. Darüber hinaus sind das Time-Lag zwischen Befragung und Verhalten, instabi-

407

408

409 410

411 412 413

78

Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 427. Diese Möglichkeit wird in der Literatur durch die Berücksichtigung konkurrierender Effekte im Rahmen der Nutzenkonzeptualisierung dargestellt und soll hier im Weiteren Verwendung finden; vgl. Sweeney, J. C./Soutar, G. N. (2001), S. 211-212; Beutin, N. (2000), S. 13; Grönroos, C. (1997), S. 412. Auch im Rahmen der identitätsbasierten Markenführung werden ökonomische Aspekte in die funktionale Differenzierung des Markennutzens einbezogen; vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 78. Vgl. zum Bedürfnisbegriff Balderjahn, I. (1995), S. 181-184. Vgl. hinsichtlich der Synonymität von Bedürfnis und Motivation Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 118 sowie beispielhaft die Einordnung der Bedürfnispyramide nach Maslow in der einschlägigen Literatur; vgl. KroeberRiel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 170-171; Trommsdorff, V. (2009), S. 112. Vgl. unterstützend Trommsdorff, V./Bleicker, U./Hildebrandt, L. (1979), S. 11. Vgl. Petty, R. E./Cacioppo, J. T. (1986), S. 1-2; Wicker, A. W. (1969), S. 65; LaPiere, R. T. (1934), S. 236-237. Es ist darüber hinaus anzumerken, dass für Entscheidungen mit geringem Involvement auch von einer Umkehrung des Verhältnisses von Einstellung und Verhalten ausgegangen wird, dass also eine Einstellungsänderung aus vorangegangener Aktivität resultiert; vgl. Solomon, M. R. (2009), S. 285; Bleicker, U. (1983), S. 169-170. Vgl. Trommsdorff, V. (2009), S. 152-154; Fiedler, L. (2007), S. 33. Vgl. zu verschiedenen Moderatoren des EV-Zusammenhangs auch Petty, R. E./Cacioppo, J. T. (1986), S. 185-187. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 220-221. Vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 12-13. Sie findet darüber hinaus auch in anderen bekannten Theorieansätzen wie der Theory of Planned Behavior von Ajzen Berücksichtigung; vgl. Ajzen, I. (1991), S. 181-182.

le Präferenzen oder hinzugekommene, relevante Informationen weitere Erklärungen für eine mögliche Diskrepanz.414 Abschließend lässt sich festhalten, dass eine dominant positive Objekteinstellung keinen Automatismus im Hinblick auf ein entsprechendes Auswahlverhalten nach sich zieht. Jedoch kann angesichts der beschriebenen theoretischen Erkenntnisse von einem positiven Wirkungszusammenhang zwischen Einstellung und Auswahlwahrscheinlichkeit ausgegangen werden. Die Abbildung 10 verdeutlicht noch einmal den dargestellten Kaufprozess.

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ŚŽŝĐĞ Abbildung 10: Prozess der Alternativenwahl und Einstellungsbildung (Quelle: I.A. an Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 328; Paulssen, M. (2000), S. 41-42; Shocker, A. D. et al. (1991), S. 183-184; Bleicker, U. (1983), S. 207; Brisoux, J. E./Laroche, M. (1980), S. 112-114.)

2.4 Management von Marken als käuferverhaltensrelevante Schlüsselinformationen Im Lauf der vorhergehenden Abschnitte wurde immer wieder die besondere Relevanz von Schlüsselinformationen innerhalb der Objektbeurteilung und des Kaufverhaltensprozesses betont. Die Marke bzw. das Markenimage als ihr subjektiv wahrge414

Vgl. Peter, J. P./Olson, J. C. (2005), S. 158.

79

nommenes Bild im Kopf des Nachfragers bildet eine solche Information, insb. auf klassischen Produktmärkten. Im Eingangskapitel wurden bereits die wesentlichen theoretischen Grundlagen des Markenkonzepts vorgestellt, wobei jedoch Inkonsistenzen zwischen der Konzeptualisierung des Markenimages und Konstrukten der Käuferverhaltensforschung deutlich wurden. Diesem Aspekt soll daher im Folgenden noch einmal besondere Aufmerksamkeit zuteilwerden. Darüber hinaus werden die weiteren Abschnitte Objekte und besondere Herausforderungen des Markenmanagements näher beleuchten. 2.4.1 Einordnung des Markenimages in die Theorie des Käuferverhaltens I.d.R. betrachtet die Käuferverhaltensforschung die Marke sowie das Markenimage als bedeutende, verhaltenswirksame Schlüsselinformation insb. im Kontext der oben beschriebenen Hierarchy of Effects Modelle. Im Rahmen der Unternehmensführung erfordert die hohe Relevanz der Marke jedoch eine deutlich differenziertere Betrachtung, die ihre Wirkungsweise gegenüber verschiedenen internen und externen Anspruchsgruppen des Unternehmens berücksichtigt und analysiert. Daher hat sich eine eigene Markenforschung entwickelt, die besonderes Augenmerk auf Markenmanagementaspekte sowie die detaillierte Struktur der Marke legt. Darüber hinaus weist sie hinsichtlich der Markenwirkung aber auch große Überschneidungen zur Käuferverhaltensforschung auf, ohne dass die in beiden Forschungsrichtungen verwendeten Konzepte immer deckungsgleich konzeptualisiert werden. Für die vorliegende Arbeit ist daher ein Abgleich des Images mit den mit ihm verwandten Konstrukten nötig. Die aktuellste Konzeptualisierung im Rahmen des identitätsbasierten Markenführungsansatzes (vgl. Abbildung 11) interpretiert das Markenimage als Einstellungskonstrukt. Dieses setzt sich zusammen aus einem mehrdimensionalen Einstellungsgerüst, bestehend aus sog. Partialimages, sowie einer eindimensionalen Ebene, auf der die Partialimages zum sog. Globalimage (eindimensionale Globaleinstellung) zusammengefasst werden.415 Damit korrespondiert die Grobstrukturierung inhaltlich weitestgehend mit der in der vorliegenden Arbeit angeführten Image- und Einstellungskonzeptualisierung.416 Einzig die Differenzierung zwischen mehrdimensionaler Imageebene und eindimensionaler Einstellung stellt einen Unterschied dar, der allerdings in erster Linie semantischer Natur ist. Er wird für die weiteren Betrachtungen beibehalten.

415 416

80

Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 23. Vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 12-14.

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Abbildung 11: Hierarchische Gliederung des Markenimagekonstrukts (Quelle: Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 69.)

Weiterhin greifen Burmann/Stolle die enge Verwandtschaft zwischen Einstellung und Nutzen auf, wobei sie Letzteren als „[…] Bestandteil des mehrdimensionalen Imagebzw. Einstellungsgerüst[s] […]“417 auffassen. Nutzenattribute stehen damit zumindest z.T.418 neben weiteren Attributen, welche in Anlehnung an die Arbeiten von Keller/Plummer und Herrmann/Huber/Braunstein in deskriptive Markenattribute und die Markenpersönlichkeit kategorisiert werden.419 Die drei Partialimagekategorien (Markenattribute, Markenpersönlichkeit und Markennutzen) bauen aufeinander auf, mit den Attributen als einfachem, lediglich deskriptivem Fundament, der Persönlichkeit als teilweise mediierendem Konstrukt sowie dem Nutzen auf komplexestem Niveau. Das Globalimage ergibt sich gleichzeitig als Funktion aus allen drei Kategorien. 417 418 419

Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 24 (Hervorhebung durch den Autor). Gleichzeitig ergeben sich die Nutzenattribute auch aus den anderen Imagebestandteilen; vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 69. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 35-36, 67-68 sowie Herrmann, A./Huber, F./Braunstein, C. (2005), S. 184-191; Keller, K. L. (2003), S. 596; Plummer, J. T. (2000), S. 79-83; Keller, K. L. (1993), S. 4. Vgl. außerdem die schematische Darstellung in Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 364. Zur Definition der Markenpersönlichkeit greifen Burmann/Stolle die Auslegung nach Plummer auf: Markenpersönlichkeit umfasst demnach die „characterizational aspects of the brand“; Plummer, J. T. (2000), S. 81. Präzisierend soll hier die Definition nach Hieronimus herangezogen werden: Markenpersönlichkeit ist die „[…] Gesamtheit aller menschlichen Assoziationen, die Konsumenten mit einer Marke verbinden […]“; Hieronimus, F. (2003), S. 15. Vgl. zu weiteren Konzeptualisierungen des Konstrukts Mäder, R. (2005), S. 5-9; Aaker, J. L. (1997), S. 347-348.

81

Vor dem Hintergrund des im Vorhinein aufgezeigten Verständnisses, dass eine Einstellung per Definition eine Objektbewertung umfasst, die sich an der Objekteignung zur Befriedigung spezifischer Motive des Individuums orientiert, erscheint die gegebene Konzeptualisierung nur bedingt schlüssig. Rein deskriptive Attribute und Persönlichkeitsmerkmale werden vom eigentlichen Markennutzen differenziert betrachtet, so dass die Annahme erlaubt ist, dass sie keine Evaluation hinsichtlich der Motivbefriedigung erfahren haben oder dem Nachfrager keinen Nutzen bereiten.420 Dennoch geht aus der Argumentation hervor, dass beide Kategorien neben dem eigentlichen Markennutzen einen Teil der Globaleinstellung bilden. Sollten also Attribute und Persönlichkeit nicht unmittelbar nutzenstiftend sein, lägen die Fragen nach der Identifikation nutzenfreier Attribute und nach der ökonomischen Rechtfertigung ihrer Existenz nahe. Stiften sie hingegen Nutzen, so legt ihre Integration in ein nutzenäquivalentes Konstrukt (das Globalimage) die Nutzenevaluation durch das Individuum nahe, was wiederum den Markennutzen als differenzierte, dritte Kategorie obsolet werden ließe. Für die Konzeptualisierung des Markenimages in der vorliegenden Arbeit werden daher funktionale Markenattribute und Persönlichkeitsmerkmale als (entweder intern bestehende oder situativ extern generierte) Wissensgrundlage421 verstanden, welche die Evaluierung der Marke im Hinblick auf ihre Eignung zur Befriedigung der Motive und dem sich aus ihnen ergebenden Anforderungsprofil erlaubt. Das Ergebnis der Evaluierung bildet gesamtheitlich, aber in disaggregierter Form das Markenimage, welches im Weiteren zur eindimensionalen Markeneinstellung verdichtet werden kann (vgl. Abbildung 12). Aus der obigen Argumentationskette ergibt sich weiterhin, dass Markenpersönlichkeit (konnotative Dimension) und Markenattribute (denotative Dimension) die inhaltliche Ausgestaltung des Markenimages definieren. Dabei umfassen die Markenattribute „[…] sämtliche vom Nachfrager wahrgenommenen Eigenschaften einer Marke, wie Herkunft oder Preisstellung.“422 Gleichzeitig bilden die Attribute und ihre Evaluation eine wesentliche Grundlage der Markenpersönlichkeit, deren Merkmale423 die symbolischen, intangiblen Bestandteile des Markenimages, interpretiert als menschliche 420

421

422 423

82

Letztere Interpretation steht im Widerspruch zu der Darstellung in Abbildung 11, nach der die Nutzenkategorie in einer kausalen Abhängigkeit zu den übrigen Kategorien steht. Dennoch lässt eine weitere Darstellung an anderer Stelle diesen Schluss zu; vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 24. Der hier verwendete Wissensbegriff versteht sich entsprechend der Definition von Smith et al.; vgl. Smith, E. E. et al. (2007), S. 105 sowie oben, Abschnitt B.2.2.2, S. 64. Er ist damit zu differenzieren vom Begriff des Markenwissens nach Keller, das sowohl das Markenimage als auch die Markenbekanntheit beinhaltet; vgl. Keller, K. L. (1993), S. 2-3. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 365. Vgl. hierzu auch Keller, K. L. (1993), S. 4. Die Differenzierung zwischen Markenattributen und Persönlichkeitsmerkmalen ist insb. im markentheoretischen Kontext notwendig. Sollte keine explizite Unterscheidung gemacht werden, beschreibt der Attributbegriff, insb. in Form der „Leistungsattribute“, in der Folge beide Wissensausprägungen.

Charakterzüge und Eigenschaften, umfassen. 424 Neben den unmittelbar produktbezogenen Merkmalen gehen weitere Faktoren wie typische Markennutzer, Werbebotschaften, Testimonials oder das Branchen- und Unternehmensimage in die Persönlichkeitswahrnehmung durch das Individuum ein.425 DŽƚŝǀĞ DŽƚŝǀĞďĞŶĞ ŶĨŽƌĚĞƌƵŶŐƐƉƌŽĨŝů

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Abbildung 12: Konzeptualisierung des Markenimages (Quelle: Eigene Darstellung.)

Der inhaltlichen Strukturierung der Markenforschung gegenüber steht die Imagekonzeptualisierung der Käuferverhaltensforschung. Diese unterteilt, wie in Abschnitt A.2 bereits hergeleitet, das Imagekonstrukt ebenfalls in zwei Dimensionen, wovon eine, die denotative Dimension, eher sachhaltige Objektattribute umfasst, während die andere, die konnotative Dimension, eher metaphorische und emotional geprägte Aspekte beschreibt.426 Neben dieser grundsätzlichen Überschneidung zwischen den Ansätzen der Marken- und Käuferverhaltensforschung steht jedoch die für das Käuferverhalten postulierte statistische Unabhängigkeit der Dimensionen427 im Gegen424

425 426 427

Herrmann, A./Huber, F./Braunstein, C. (2005), S. 185. Damit stellt die Markenpersönlichkeit eine wesentliche Grundlage des emotionalen Nutzens einer Marke dar; vgl. Hieronimus, F. (2003), S. 15. Vgl. hinsichtlich der Emotionalisierung von Marken und der Generierung emotionalen Nutzens Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 150-160. Es ist an dieser Stelle darauf hinzuweisen, dass die symbolische und sachhaltige Wissensgrundlage des Markenimages nicht gleichbedeutend mit den in Abschnitten A.3 und B.2.1.1 erwähnten symbolischen und funktionalen Nutzendimensionen ist. Letztere folgen vielmehr aus dem Wissen des Individuums, wobei funktional-sachhaltiges Wissen durchaus auch Grundlage von symbolischen Nutzenevaluationen sein kann (hier sei beispielhaft die Farbe eines Produkts genannt, die maßgeblichen Einfluss auf dessen ästhetischen Nutzen besitzt). Vgl. Aaker, D. A. (1996), S. 146-149. Vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 13-14. Vgl. Freundt, T. C. (2006), S. 48.

83

satz zur oben beschriebenen Auffassung der Markenforschung. Für die vorliegende Arbeit soll letzterer Argumentation gefolgt werden, wonach die symbolischen Markenaspekte in einem kausalen Zusammenhang mit den sachhaltigen Merkmalen stehen. Grund hierfür ist die Abhängigkeit einer Metapher bzw. eines Symbols von anderen Sachverhalten, auf die sie Bezug nehmen. Metaphorische Persönlichkeitsmerkmale müssen demnach mit einer Grundlage, z.B. in Form von konkreten Produktmerkmalen, in Verbindung gebracht werden.428 Mit diesem Verständnis konform ist jedoch das Verständnis der Imagedimensionen nach Huber: Demnach können die affektive und denotative Dimension, wie sie in der vorliegenden Arbeit nach Darstellung von Freundt eingeführt wurden, wiederum aus einzelnen Faktoren zusammengesetzt sein, die untereinander statistische Unabhängigkeit aufweisen.429 Zusammenfassend lässt sich für die weitere Betrachtung des Markenimages sowie der markenbezogenen Einstellung schließen, dass eine bidimensionale Imagestrukturierung sowohl mit der Auffassung der Markenforschung als auch mit jener der Käuferverhaltensforschung vereinbar ist. Inhaltlich bestehen zwischen den Konzeptualisierungen ebenfalls beträchtliche Übereinstimmungen, so dass im Folgenden die Bezeichnung der Dimensionen aus Konsistenzgründen der eingangs eingeführten Terminologie und Definition folgt, berücksichtigend aber, dass metaphorisch-konnotative Markenassoziationen auch unter dem Begriff der Markenpersönlichkeit subsumiert werden. Weiterhin wird der käuferverhaltenstheoretischen Auffassung von statistisch unabhängigen Dimensionen nicht Folge geleistet, sondern entsprechend obiger Argumentation ein kausaler Zusammenhang zwischen denotativer und konnotativer Dimension unterstellt. 2.4.2 Objekte der Markierung Neben einer Betrachtung der käuferverhaltensbeinflussenden Wirkung von Marken durch das Image ist im Rahmen des identitätsbasierten Markenführungsansatzes auch die Gestaltung der Marke auf Anbieterseite zu berücksichtigen. Dabei ist das Markenverständnis im Zuge der Weiterentwicklung des Markenbegriffs zusehends umfassender geworden. Statt ausschließlich endverbraucherorientierte Fertigwaren werden heute alle nutzenstiftenden, differenzierenden Objekte und Sachverhalte als Marke verstanden.430 Es spielt grundsätzlich keine Rolle, ob sich das Nutzenbündel als tangible Ware darstellt, als Person, Institution, geographische Einheit oder als 428 429 430

84

Vgl. Mäder, R. (2005), S. 8; Aaker, J. L. (2005), S. 169; Batra, R./Myers, J. G./Aaker, D. A. (1996), 320-324. Vgl. Huber, B. (1993), S. 27. Beispielhaft für diese Feststellung ist die Gegenüberstellung der 1939 von Domizlaff aufgestellten Markendefinition und jener in der vorliegenden Arbeit verwendeten Definition von Burmann/Blinda/ Nitschke aus dem Jahr 2003; vgl. Domizlaff, H. (2005), S. 22 sowie im Weiteren S. 25-27, 39-52; Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003), S. 3.

immaterielle Idee bzw. Dienstleistung431, ob der Markeneigner kommerzielle oder nichtkommerzielle Ziele verfolgt432 und ob die Zielgruppe Endabnehmer ist oder eine vor- bzw. nachgelagerte Stufe im Leistungserstellungsprozess einnimmt.433 Komplexe Institutionen wie z.B. Unternehmen besitzen aufgrund ihrer originären Funktion sowie ihrer exponierten gesellschaftlichen Stellung zahlreiche Ziel- und Anspruchsgruppen, denen sie mit einem umfassenden Leistungsportfolio entgegentreten.434 So besetzen sie in dem zuvor skizzierten Raum der Markierungsoptionen häufig zahlreiche Positionen zugleich, wobei für die zielgruppenorientierte Profilierung zwei grundsätzliche Ebenen zur Verfügung stehen: Die institutionelle sowie die Leistungsebene.435 Auf beiden Ebenen lassen sich Marken etablieren, die miteinander auf vielfältige Arten und Weisen (teilweise sogar institutionenübergreifend) kombiniert werden können und so ein weites Feld unterschiedlicher Markenstrategien und architekturen eröffnen. Zunächst sollen jedoch die spezifischen Charakteristika von institutionellen und leistungsbezogenen Marken dargestellt werden. Die wissenschaftliche Betrachtung von Marken auf institutioneller bzw. Unternehmensebene (sog. Corporate Brand) besitzt eine noch relativ junge Tradition. Dennoch heben bspw. Esch und Fiedler ihre enorm gestiegene Relevanz hervor.436 Im Unterschied zum klassischen Markenverständnis richtet sich die Unternehmensmarke i.d.R. nur nachgeordnet an den Absatzmarkt. Stattdessen repräsentiert sie die Identität der Institution gegenüber zahlreichen Zielgruppen mit unterschiedlichen, z.T. konfligierenden Interessen und Ansprüchen.437 Hierzu zählen Kapitalmärkte, deren Bewegungen sich von den Fundamentaldaten der Unternehmen immer stärker entkoppeln und die stattdessen empfänglicher werden für subjektive Images und geziel431

432

433 434

435

436 437

Vgl. Esch, F.-R. (2008), S. 17. In der betriebswirtschaftlichen Literatur werden neben Produkten im traditionellen Sinn insb. Dienstleistungs- und Unternehmensmarken intensiv betrachtet. Vgl. hierzu z.B. Burmann, C./Schleusener, M./Weers, J.-P. (2005); Esch, F.-R. et al. (2005); Fassnacht, M. (2004). Vgl. zu Relevanz und Management von Marken für geographische Einheiten (insb. Städte und Regionen) auch Ashworth, G./Kavaratzis, M. (2009), S. 520-522; Ebert, C. (2005); Kirchgeorg, M. (2005); Balderjahn, I. (2004). Personenmarken beziehen sich oft auf Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens wie z.B. Politiker, Sportler oder Showstars. Vgl. hierzu Esch, F.-R. (2008), S. 17-20 sowie vertiefend Engh, M. (2006) und Schneider, H. (2004). Beispiele für Markierungsobjekte aus dem Non-Profit-Sektor sind Umweltschutzorganisationen, Krankenhäuser, Stiftungen oder auch Hochschulen; vgl. Bruhn, M. (2004b), S. 2303. Vgl. vertiefend z.B. Gerhard, J. (2004); Kirchgeorg, M. (2004). Vgl. zur Relevanz von Marken und Markenführung im Business-to-Business-Geschäft Backhaus, K. (2010), S. 171-172, 534-537. Vgl. zur gesellschaftlichen Rolle der Unternehmung Schierenbeck, H./Wöhle, C. B. (2008), S. 2932 sowie zu den sich daraus ergebenden Beziehungen, Ziel- und Anspruchsgruppen o.A. (2004), S. 3053; Rauschenberger, R. (2002), S. 32. Diese grundsätzliche Struktur lässt sich bspw. aus der Darstellung der wirkungsbezogenen Markenarchitekturklassifikation nach Esch/Bräutigam ableiten; vgl. Esch, F.-R./Bräutigam, S. (2005), S. 855. Vgl. Esch, F.-R. (2008), S. 492-500; Fiedler, L. (2007), S. 1. Vgl. Meffert, H./Bierwirth, A. (2005), S. 145.

85

te, investorenfokussierte Markenkommunikation.438 Auch die Notwendigkeit zur Vermittlung eines attraktiven Arbeitgeberimages steigt angesichts des grassierenden Talentemangels439 ebenso wie das Ringen um die „License to Operate“ in einer für verantwortliches Unternehmensverhalten sensibilisierten allgemeinen und politischen Öffentlichkeit.440 Mit der wachsenden Bedeutung dieser Anspruchsgruppen steigt der Druck auf Unternehmen, nicht nur den Produkt- und Leistungsnutzen effektiv und differenzierend darzustellen, sondern gleichzeitig auch den Nutzen ihres Handelns auf gesamtunternehmerischer Ebene jenseits des Absatzmarktes. Die Herstellung eines anspruchsgruppenspezifischen und gleichzeitig auf globaler Ebene konsistenten Unternehmensimages stellt unter diesen Voraussetzungen hohe Ansprüche an das Markenmanagement.441 Dabei ist auch zu beachten, dass die Unternehmensmarke nicht völlig losgelöst vom Absatzmarkt existiert, da die Aktivitäten des Unternehmens durch gezielte Kommunikation oder Berichterstattung Dritter i.d.R. auch von den Konsumenten wahrgenommen werden. Im Extremfall einer reinen Dachmarkenstrategie kann die Unternehmensmarke die absatzmarktgerichteten Leistungen eines Unternehmens sogar vollständig mitrepräsentieren, da diese keine eigene Markierung erfahren (die Siemens AG kann hier als Beispiel dienen). Diese Strategie birgt ähnliche Herausforderungen für eine produktspezifische, zielgruppenadäquate Positionierung (insb. im Fall sehr heterogener Produkte) wie das Stakeholdermanagement auf Unternehmensebene. Vorteile sind die Verteilung der Markenaufwendungen auf alle Produkte gleichzeitig sowie eine erleichterte Neuprodukteinführung durch geringere Kommunikationskosten und einen möglichen Goodwilltransfer vom Image der Unternehmensmarke.442 Die zweite wesentliche Markierungsebene wird durch die leistungs- bzw. speziell die produktbezogene Marke besetzt. Sie ist das zentrale Objekt der Markenforschung seit deren Entstehung443 und bezieht sich in ihrer klassischen Form auf ein einzelnes Produkt mit einem einzelnen Nutzenversprechen.444 Diese sog. Einzelmarke erlaubt 438 439 440 441

442 443 444

86

Vgl. Esch, F.-R./Roth, S. (2003), S. 177-179, 183-185; Simon, H. A./Ebel, B./Hofer, M. B. (11.12.2000), S. 33. Vgl. Greven, G. (2008), S. 159. Vgl. Meynhardt, T./Stock, R. A. (2009), S. 54-55. Die Notwendigkeit eines konsistenten Markenimages ergibt sich insb. aus der Zugehörigkeit einzelner Akteure zu mehreren Ziel- und Anspruchsgruppen. So kann ein Investor eines Unternehmens gleichzeitig Kunde oder Mitarbeiter sein. Fiedler stellt darüber hinaus vielfältige Interaktionsbeziehungen zwischen den einzelnen Anspruchsgruppen fest; vgl. Fiedler, L. (2007), S. 250252. Vgl. Becker, J. (2009), S. 197-198. Vgl. hierzu die Ausführungen oben, Abschnitt A.2, S. 14-17. Vgl. Esch, F.-R. (2008), 346. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, mehrere Produkte einer Linie unter einer Produktmarke anzubieten. In diesem Fall wird von einer sog. Familienmarke gesprochen, die inhaltliche Parallelen zur Dachmarke und damit eine Art Hybridfunktion aufweist. Die Dachmarke repräsentiert jedoch alle Leistungen eines Unternehmens bzw. einer Unternehmenseinheit, auch solche aus verschiedenen Produktsegmenten; vgl. Esch, F.-R. (2008), S. 488.

eine klare Positionierung des Leistungsangebots gegenüber der anvisierten Zielgruppe und somit seine effektive Vermarktung. Mögliche andere Produkte des Unternehmens mit einer abweichenden Positionierung oder einem problematischen Image können die Einzelmarke nicht verwässern oder negativ beeinträchtigen (Badwill-Transfer). Andererseits sind Aufbau und Pflege einer Einzelmarke mit hohen Aufwendungen verbunden, da die Kommunikationskosten nicht durch mehrere Produkte getragen werden können. Daher erfordern Wirtschaftlichkeitserwägungen einen hinreichend großen Markt und/oder einen langen Produktlebenszyklus.445 Wie für die Unternehmensmarke gilt auch für die Produktmarke, dass die Markierungsebenen nicht überschneidungsfrei nebeneinanderstehen. So wird eine starke absatzmarktgerichtete Produktmarke immer auch von anderen Anspruchsgruppen wahrgenommen und beeinflusst daher das Unternehmensimage mit.446 Im Extremfall kann in Einproduktunternehmen die Marke des einzigen Produkts sogar gleichzeitig für das Unternehmen als Ganzes stehen. Interessenkonflikte und Positionierungsschwierigkeiten wie bei der extremen Dachmarkenstrategie sind dann auch hier zu erwarten. 2.4.3 Koordination zwischen Marken und Markierungsebenen Bereits im vorangegangenen Abschnitt wurde deutlich, dass innerhalb komplexer Institutionen häufig mehrere Marken auf verschiedenen Organisationsebenen zum Einsatz kommen. Um vor diesem Hintergrund die Marktleistungen eines Unternehmens effektiv und effizient (d.h. insb. überschneidungsfrei) an die relevanten Zielgruppen vermitteln zu können, erfolgt die strategische Konzeption von Markenportfolios bzw. einer sog. Markenarchitektur.447 Die verschiedenen Koordinationsoptionen auf horizontaler Ebene werden in der Literatur anhand der Zahl unterschiedlicher Marken pro Marktsegment strukturiert.448 Neben der klassischen Einmarkenstrategie besteht die Möglichkeit, mehrere Marken pro Segment zu etablieren und so über unterschiedliche Positionierungen verschiedene Präferenzstrukturen und Preisbereitschaften der Nachfrager sowie deren Stre-

445 446 447

448

Vgl. Becker, J. (2009), S. 196-197. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 90-91. Nach Esch umfassen Markenportfolios lediglich Marken einer Hierarchieebene, während von einer Architektur gesprochen werden kann, sofern Marken auch in einem Über-Unterordnungsverhältnis zueinander stehen; vgl. Esch, F.-R. (2008), 461. Burmann/Meffert sowie darauf aufbauend Burmann/Kanitz differenzieren ähnlich in eine horizontale Dimension (Ausgestaltung einer Hierarchieebene) und eine vertikale Dimension (Koordination zwischen Hierarchieebenen). Eine dritte, auf den Handel ausgerichtete Dimension wird an dieser Stelle nicht näher erläutert, da dem Handel mit Blick auf den tertiären Bildungsmarkt als Fokus der Arbeit keine Relevanz zugesprochen wird; vgl. Burmann, C./Kanitz, C. (2010), S. 42; Burmann, C./Meffert, H. (2005), S. 80-81. Vgl. Burmann, C./Meffert, H. (2005), S. 81.

87

ben nach Variation abzudecken.449 Gleichzeitig birgt diese Mehrmarkenstrategie das Risiko, vorhandene Synergiepotenziale zu intensiv auszuschöpfen und so die Identität der Einzelmarken zu verwässern. Darüber hinaus kann eine mangelhafte Abgrenzung der einzelnen Zielgruppensegmente unerwünschte Kannibalisierungseffekte nach sich ziehen.450 Die Trennschärfe der einzelnen Marken innerhalb eines Segments wird daher von Esch als zentrale Determinante für den Erfolg der Strategie erachtet.451 Hinsichtlich vertikaler Markenarchitekturen ergeben sich aufgrund der Komplexität deutlich vielseitigere Gestaltungsoptionen, zu deren Strukturierung in der Literatur mehrere Ansätze verfügbar sind.452 Zu den besonders weit verbreiteten gehören die „Brand Structures“ (BS) nach Laforet/Saunders sowie das „Brand Relationship Spectrum“ (BRS) von Aaker/Joachimsthaler: Beide eröffnen ein breites Strategiekontinuum, in dessen einem Extrem jeweils eine dominante bzw. solitäre Unternehmensmarke steht („Corporate Brands“-Strategie im BS, „Branded House“ im BRS)453, während auf der anderen Seite dominante Produktmarken gänzlich ohne äußere Verbindung zueinander vermarktet werden („Furtive Brands“ im BS-Ansatz, „House of Brands“ mit unverbundenen Marken im BRS).454 Dazwischen werden verschiedene Strategien aufgeführt, die Unternehmens- und Produktmarken auf vielfältige Weise miteinander kombinieren: Entweder anhand einer dominanten Produktmarke, bei der die mehr oder weniger zurückhaltende Erwähnung der Unternehmensmarke Zugehörigkeit signalisieren und Goodwill-Transfer ermöglichen soll (Endorsement), oder mit einer dominanten Unternehmensmarke, die durch Ergänzung produktspezifischer Marken eine Differenzierung bzw. Erweiterung erfährt (Subbranding).455 Das Vorhandensein weiterer Hierarchiestufen innerhalb von Unternehmen (z.B. Regionalgesellschaften, strategische Geschäftseinheiten etc.) bringt darüber hinaus oft ein vielfaches Nebeneinander sowie die weitere vertikale Verknüpfung der einzelnen 449

450 451 452 453

454

455

88

Weitere Vorteile einer Mehrmarkenstrategie sind die Möglichkeit zu einer effektiveren Marktentwicklung, der Aufbau von Eintrittsbarrieren für Wettbewerber, der Schutz einer Referenzmarke sowie wettbewerbstaktische Möglichkeiten; vgl. Meffert, H./Perrey, J. (2005), S. 818-820; Kapferer, J. N. (2005), S. 801-802. Vgl. hierzu sowie zu weiteren, insb. wettbewerbsgerichteten Risiken Meffert, H./Perrey, J. (2005), S. 821-822. Vgl. Esch, F.-R. (2008), S. 502. Vgl. für eine umfassende Übersicht und Bewertung Burmann, C./Kanitz, C. (2010), S. 9-34. Vgl. Aaker, D. A./Joachimsthaler, E. (2000), S. 118-119; Laforet, S./Saunders, J. (1999), S. 51; Laforet, S./Saunders, J. (1994), S. 67. Vgl. darüber hinaus die Ausführungen zur Corporate Brand oben, Abschnitt B.2.4.2, S. 85-86. Vgl. Aaker, D. A./Joachimsthaler, E. (2000), S. 106-108; Laforet, S./Saunders, J. (1999), S. 52; Laforet, S./Saunders, J. (1994), S. 69. Die oben als Extrem genannte Variante des Einproduktunternehmens stellt keine Markenarchitektur dar, da keine Koordination zwischen verschiedenen Marken notwendig ist. Sie findet daher in den genannten Ansätzen keine Erwähnung; vgl. oben, Abschnitt B.2.4.2, S. 87. Vgl. Aaker, D. A./Joachimsthaler, E. (2000), S. 110-118; Laforet, S./Saunders, J. (1999), S. 51-52; Laforet, S./Saunders, J. (1994), S. 68-69.

Strategien mit sich.456 Schließlich besteht die Möglichkeit, innerhalb der vertikalen Stufen wiederum verschiedene Marken- und Markenportfoliostrategien zu kombinieren. So bleibt festzuhalten, dass die aufgezeigten Architekturen lediglich idealtypische Zustände beschreiben können, die in der Realität kaum in einer derartigen Trennschärfe vorzufinden sind.457 Esch/Bräutigam kritisieren die eher akademisch-komplexen Strukturierungen der beschriebenen

Ansätze

weiterhin

aufgrund

ihrer

ausschließlichen

Inside-Out-

Perspektive. Sie erheben den Einwand, dass der Nachfrager als Ziel der diversen Marken die Architekturen nicht in ihrem detaillierten Aufbau wahrnimmt. Eine empirische Studie belegt, dass die aus Unternehmensperspektive identifizierte Differenzierung aus Nachfragersicht artifiziell erscheint, da unterschiedlich klassifizierte Strategien in der Outside-In-Perspektive nicht signifikant verschieden wahrgenommen wurden.458 Stattdessen wird eine weniger differenzierte Strukturierung vorgeschlagen, die lediglich drei grobe Unterscheidungen vorsieht: Die Verwendung einer Unternehmensmarke als Dachmarke (vergleichbar einem Branded House), die Verwendung unabhängiger Einzelmarken (vergleichbar einem House of Brands) sowie eine gemischte Strategie. Letztere wird noch einmal dahingehend unterschieden, ob eher die Unternehmens- oder die Produktmarke eine dominante Position einnehmen oder ob beide gleichberechtigt verwendet werden (vgl. Abbildung 13).459 Angesichts der mit dem Forschungsfokus der vorliegenden Arbeit treffend korrespondierenden Nachfragerorientierung erscheint die Strukturierung von Esch/Bräutigam zur weiteren Diskussion der Markenthematik im Kontext des Hochschulsektors passend. Darüber hinaus verlangt sie aufgrund ihrer einfachen Struktur keine künstliche Differenzierung über die tatsächlichen, in einem bislang wenig von professionellem Markenmanagement geprägten Bereich vorzufindenden Strukturen hinaus. Sie findet daher in der weiteren Argumentation Berücksichtigung. 456

457 458

459

Dies wird im Ansatz von Laforet/Saunders anhand der sog. „House dominant brand structures“ implizit deutlich gemacht, bei denen es sich um Furtive Brands handelt, die selbst als Dachmarken fungieren. Da die eigentliche Unternehmensmarke auf dem Absatzmarkt nicht in Erscheinung tritt, repräsentieren sie so selbst eine Art virtuelles Unternehmen; vgl. Laforet, S./Saunders, J. (1994), S. 68-69. Vgl. Laforet, S./Saunders, J. (1999), S. 69. Vgl. Bräutigam, S. (2004), S. 37-41. Dabei geht Bräutigam in seiner auf den Consumer Goods Bereich ausgerichteten Argumentation speziell von Verwendern mit zunehmend geringerem Involvement am POS aus. Dies steht im Widerspruch zu den Annahmen zum Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit. Insb. für den deutschen Hochschulsektor ist jedoch angesichts der erst in jüngerer Zeit etablierten marktartigen Strukturen noch nicht mit einem professionellen Markenmanagement seitens der Hochschulen zu rechnen, so dass die intensive Strategieausdifferenzierung entsprechend der Ansätze von Laforet/Saunders und Aaker/Joachimsthaler bereits aus Anbieterperspektive als zu komplex eingeschätzt wird. Vgl. Esch, F.-R./Bräutigam, S. (2005), S. 855. Die Reduziertheit des Ansatzes wird hingegen von Burmann/Kanitz kritisch beurteilt, da sie modernen komplexen Markenportfolios nicht immer gerecht werde; vgl. Burmann, C./Kanitz, C. (2010), S. 32.

89

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Abbildung 13: Wirkungsbezogene Klassifikation von Markenarchitekturen (Quelle: Esch, F.-R./Bräutigam, S. (2005), S. 855.)

2.4.4 Spezifische Relevanz von Marke und Markenimage im Dienstleistungssektor Nach der theoretischen Einordnung des Markenimages sowie der Betrachtung des Einsatzes und der Koordination von Marken in komplexen Institutionen soll abschließend der praktische Nutzen der Konstrukte und damit ihre Relevanz für Markeneigner und ihre Zielgruppen dargestellt werden. Mit Blick auf die weitere Anwendung der gewonnenen Ergebnisse auf die Hochschulbildung liegt ein besonderer Fokus der Ausführungen auf der Markierung von Dienstleistungen. Die Definition von Dienstleistungen erfolgt nach aktuellen Maßstäben anhand konstituierender Merkmale.460 Dabei hat sich in der wissenschaftlichen Diskussion kein einzelnes Merkmal herausbilden können, welches Dienstleistungen trennscharf und allgemeingültig abgrenzen kann, so dass i.d.R. auf mehrere Merkmale gleichzeitig zurückgegriffen werden muss.461 Gemäß der populären Drei-Phasen-Auffassung können Dienstleistungen daher anhand folgender Merkmale definiert werden:462 ƒ

460 461 462

90

Potenzialorientierung: Zur Dienstleistungserstellung ist die Vorhaltung von Leistungspotenzialen durch den Anbieter notwendig.

Alternative Definitionsansätze sind die enumerative Definition sowie die Negativdefinition in Abgrenzung zu Sachgütern; vgl. Corsten, H./Gössinger, R. (2007), S. 21. Vgl. Fassnacht, M. (2004), S. 2165-2167; Meffert, H. (1994), S. 521-522. Vgl. Meffert, H./Bruhn, M. (2009), S. 19; Tomczak, T./Brockdorff, B. (2000), S. 491; Hilke, W. (1989), S. 10-11. Vgl. auch Fassnacht, M. (1996), S. 106-116 für einen alternativen Merkmalskatalog.

ƒ

Prozessorientierung: Neben den Leistungspotenzialen werden auch externe Faktoren, i.d.R. durch den Nachfrager, in den Erstellungsprozess eingebracht. Dabei kann es sich um Menschen (z.B. den Nachfrager selbst) oder Objekte (z.B. Sachgüter, Geld etc.) handeln.

ƒ

Ergebnisorientierung: Der Erstellungsprozess führt zu einer nutzenstiftenden Wirkung am eingebrachten externen Faktor. Die Leistung und deren Ergebnis sind daher immateriell, es wird kein neues Sachgut erzeugt.

Aus diesen Eigenschaften ergeben sich als spezielle Herausforderungen an die Vermarktung von Dienstleistungen (1) ein höheres wahrgenommenes Kaufrisiko für den Nachfrager sowie (2) erhöhte wirtschaftliche Risiken für den Anbieter. Ersteres resultiert maßgeblich aus der Immaterialität der Dienstleistung, welche einen erhöhten Anteil von im Vorhinein nicht evaluierbaren Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften mit sich bringt.463 Darüber hinaus läuft der zu integrierende Faktor Gefahr, durch eine nicht vereinbarungsgemäße Leistungserbringung temporär oder dauerhaft beschädigt zu werden, auch und insb. da die Verschiedenartigkeit der externen Faktoren zu größeren Qualitätsschwankungen führen kann, als dies bei Sachgütern der Fall ist.464 Angesichts dieser Risiken besteht auf Seiten des Nachfragers ein erhöhtes Informationsbedürfnis, welches auf eine reduzierte Kommunikationsleistung des Angebots an sich trifft.465 Die wirtschaftlichen Risiken der Dienstleistungsanbieter ergeben sich ebenfalls aus der Immaterialität der Leistung sowie aus der Bereitstellung von Inputfaktoren. Erstere bewirkt, dass die Leistung an sich leicht zu imitieren und schwierig vom Wettbewerb zu differenzieren ist, zumal insb. Dienstleistungen mit geringem Materialisierungsgrad vom Nachfrager schlechter erinnert (bzw. leichter vergessen) werden als Sachgüter.466 Gemeinsam mit der begrenzten rechtlichen Schutzfähigkeit von Dienstleistungen467 ergibt sich daraus eine insgesamt erhöhte Wettbewerbsintensität. Die zweite wesentliche Problematik für Dienstleister besteht in der permanenten Aufrechterhaltung des Leistungspotenzials. Dessen Komponenten haben oft Fixkostencharakter (z.B. Gebäude, (Stamm-) Personal etc.), so dass sie weitestgehend unabhängig von Nachfrageschwankungen anfallen. Preissenkungen zur besseren

463 464 465 466 467

Vgl. Stauss, B. (2004), S. 103. Vgl. Stauss, B. (1994), S. 11. Dienstleistungen können im Gegensatz zu materiellen Gütern kaum für sich selbst sprechen; vgl. Stauss, B. (1994), S. 11. Vgl. Stauss, B. (2004), S. 104; Tomczak, T./Brockdorff, B. (2000), S. 490. Vgl. Stauss, B. (1998), S. 15.

91

Auslastung bergen dabei die Gefahr, die Leistungswahrnehmung negativ zu beeinflussen.468 Die Etablierung einer Dienstleistungsmarke im Sinne eines nachfragerseitig erlernten, ganzheitlichen Bildes bzgl. des Nutzens der Dienstleistung kann zur Bewältigung der meisten oben geschilderten Herausforderungen beitragen. Zunächst prägt eine qualitative Konstanz in der Leistungserbringung das über die Zeit gebildete Markenimage. In ihm kulminieren die positiven vergangenen Erfahrungen der Nachfrager, so dass die Marke für Alt- wie Neukunden als vertrauensstiftende Schlüsselinformation bei der künftigen Leistungsinanspruchnahme fungiert. Durch ihren Charakter als Sucheigenschaft, repräsentiert durch eine Wort- oder Bildmarkierung, kompensiert sie darüber hinaus die dominanten Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften und mindert so zusätzlich das subjektive Kaufrisiko.469 Dem Anbieter hilft die Marke hingegen, die Austauschbarkeit seiner Dienstleistung zu verringern. Grundlegend ist hierfür die Schutzfähigkeit von Dienstleistungsmarken durch Eintragung im Register des Deutschen Patentamtes, die eine Imitation des Angebots erschwert.470 Die Marke kann so die Rolle eines eindeutigen Ankers für die anbieterseitige Nutzenkommunikation einnehmen und bildet gleichzeitig den Bezugspunkt für leistungsbezogene Assoziationen der Nachfrager. Im Zeitablauf wird damit eine eigene Markengeschichte geschaffen, die von konkurrierenden Anbietern kaum zu kopieren ist.471 Voraussetzung hierfür ist jedoch, dass sich die Dienstleistung selbst vom Wettbewerb unterscheidet, also einen Zusatznutzen bietet.472 Dieser kann z.B. in Form eines hochwertigen Dienstleistungsergebnisses oder durch einen als besonders angenehm, flexibel oder effizient wahrgenommenen Erstellungsprozess generiert werden.473 Hervorgehoben wird in der Literatur, dass der persönliche Kontakt im Rahmen des Erstellungsprozesses gute Möglichkeiten bietet, spezielle Bedürfnisse des Nachfragers zu erkennen und zu adressieren.474 Weiterhin kann die menschliche Interaktion im Hinblick auf die Schaffung von sozialem Nutzen und emo-

468 469

470 471 472 473 474

92

Vgl. Fassnacht, M. (2004), S. 2173. Dabei ist es nicht zwingend notwendig, dass die Nachfrager auf eigene Erfahrungen zurückgreifen können. Stattdessen kulminieren die Erfahrungen Dritter entweder in einer überindividuellen Reputation bzw. in einer individuellen Empfehlung durch glaubwürdige Quellen (Word-of-Mouth); vgl. Assael, H. (2004), S. 464-470 sowie oben, Abschnitt A.2, S. 14. Für beides dient die Marke als kommunikativer Anker. Vgl. Meffert, H./Bruhn, M. (2009), S. 264. Vgl. Tomczak, T./Brockdorff, B. (2000), S. 493. Vgl. Bänsch, A. (2002), S. 229-231, 246; Tomczak, T./Brockdorff, B. (2000), S. 493. Vgl. Fassnacht, M. (2004), S. 2172. Vgl. Stauss, B. (2004), S. 110; Fassnacht, M. (2004), S. 2167.

tionalen Assoziationen gestaltet werden sowie zur Formung der Markenpersönlichkeit beitragen.475 2.5 Fazit Kapitel B.2 diente primär der strukturierten Darstellung käuferverhaltenstheoretischer Ansätze, die im weiteren Verlauf der Arbeit Grundlage für die Analyse der Hochschulwahl potenzieller Studierender bilden. Als strukturelle Klammer der einzelnen Konstrukte diente dabei das SOR-Modell. Dessen kognitive und affektive Bestandteile, insb. jene mit besonderer Bedeutung im Rahmen der Bildung einer verhaltensrelevanten Einstellung, wurden detailliert erläutert und in Zusammenhang zueinander gesetzt. Darüber hinaus wurde die Wahlentscheidung im vorliegenden Fall als extensiv charakterisiert, womit ein Prozesscharakter einhergeht, der anhand der Schritte weit verbreiteter Entscheidungspfadmodelle beschrieben werden konnte. Abschließend erfolgte die Einordnung der Marke bzw. insb. des Markenimages in die entwickelte Systematik sowie eine Erläuterung der anbieterseitigen Relevanz und Handhabung von Marken mit besonderem Fokus auf Dienstleistungen. Bislang ausgespart blieben dagegen die in Kapitel A.1 aufgezeigten Besonderheiten der Institution Universität sowie die speziellen Marktverhältnisse innerhalb des Hochschulsektors. Da diese z.T. deutliche Abweichungen von den Strukturen auf klassischen Konsumgütermärkten, dem ursprünglichen Untersuchungsobjekt der Käuferverhaltensforschung, mit sich bringen, sind im folgenden Kapitel die Erkenntnisse beider inhaltlicher Bereiche zu kombinieren. Auf dieser Grundlage kann dann ein fundierter, problembezogener Bezugsrahmen als Ausgangspunkt für weitere empirische Untersuchungen entwickelt werden.

3. Anwendung marketingtheoretischer Erkenntnisse auf das Hochschulsystem und die Studienwahlentscheidung Modelle und Theorien der Marketingwissenschaft, wie sie im vorangegangenen Kapitel angeführt wurden, bezogen sich ursprünglich auf kommerzielle Marktstrukturen. Ihre Anwendbarkeit auf den staatlich regulierten und grundsätzlich nichtkommerziel475

Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366; Meffert, H./Burmann, C. (1997), S. 58. Berry betont die wesentliche Rolle der Mitarbeiter zur Vermittlung der Marke: „With their on-the-job performances, service providers turn a marketer-articulated brand into a customer-experienced brand“; Berry, L. L. (2000), S. 135. Fassnacht wie auch Tomczak/Brockdorff heben in diesem Zusammenhang die Relevanz der Markenführung nach innen insb. hinsichtlich der Zielgruppe des Kundenkontaktpersonals hervor. Durch sie wird die Unterstützung der Soll-Markenidentität durch die Mitarbeiter forciert, die wiederum für die Vermittlung entsprechend der Ziele des Markeneigners im Kundenkontakt Sorge tragen; vgl. Fassnacht, M. (2004), S. 2176; Tomczak, T./Brockdorff, B. (2000), S. 497.

93

len Hochschulsektor ist in der Literatur jedoch weithin akzeptiert476 und drückt sich in der Entstehung von Hochschulmarketing und Hochschulmanagement als eigenen Forschungsrichtungen aus. Gleichwohl ist eine Betrachtung von studienbezogenen Auswahlprozessen unter primär käuferverhaltenstheoretischen Gesichtspunkten bislang in der deutschen Literatur kaum erfolgt.477 Die Kombination der zuvor erarbeiteten theoretischen Erkenntnisse zu beiden Themenbereichen ist daher notwendig: Sie erfolgt zunächst mit Blick auf die studentenrelevanten Leistungen, bevor der Auswahlprozess und die Wahlkriterien näher analysiert werden. Abschließend werden auf dieser Basis Hypothesen abgeleitet und ein integrativer Bezugsrahmen für die empirische Analyse vorgestellt. 3.1 Die studentenrelevanten Leistungen der Universität aus marken- und käuferverhaltenswissenschaftlicher Perspektive Die folgenden Abschnitte dienen dazu, die Leistungen der Universität in einem marketingtheoretischen Sinn greifbar zu machen. Im Mittelpunkt stehen dabei jene Bereiche, die für potenzielle wie aktuelle Studenten nutzenstiftend sein können und daher für die Hochschulwahlentscheidung Relevanz aufweisen. Nach der Identifikation dieser Leistungen innerhalb des Gesamtleistungsportfolios werden die Markenstrategien der Hochschule näher betrachtet. 3.1.1 Einordnung des Studiums in die marketingtheoretische Leistungskategorisierung Innerhalb der Literatur zum Hochschulmarketing herrscht weitgehende Einigkeit, über den Dienstleistungscharakter des Studienangebots einer Universität.478 Die fachliche Ausbildung im Rahmen der akademischen Lehre, wie sie oben als eine der Kernleistungen der Universität identifiziert wurde, lässt sich anhand der konstitutiven Dienstleistungsmerkmale wie folgt charakterisieren:

476 477 478

94

Jedoch gibt es auch hier kritische Stimmen, insb. in Bezug auf die Ökonomisierung von Bildung; vgl. z.B. Waldenfels, B. (2009), S. 11-24; Hansen, U. (1999), S. 371. Eine Ausnahme bildet hier die Arbeit von Schöpe, der die Auswahl des Studienfachs mit besonderem Fokus auf die Rolle des Fachimages analysiert; vgl. Schöpe, T. (2009). Vgl. Habicht, H. (2009), S. 116-118; Schöpe, T. (2009), S. 24-27; Behnisch, M. (2007), S. 42; Müller-Böling, D. (2007), S. 263-264; Schierholz, H. (2005), S. 206; Hansen, U. (1999), S. 371; Wagner, E. (2001), S. 21-22; Witte, F. (1999), S. 33; Stauss, B./Balderjahn, I./Wimmer, F. (Hrsg.) (1999). Auch in der Grundlagenliteratur des Marketings wird die Hochschulausbildung als Beispiel für Dienstleistungen verwendet; vgl. Becker, J. (2009). Insb. Witte betrachtet die Lehre gemeinsam mit dem Informationsgut Forschung als Kuppelprodukt. Wie bereits ausgeführt, ist angesichts der nachlassenden Strahlkraft der Humboldt’schen Ideale heute nicht mehr von einer unbedingten Verflechtung beider Bereiche auszugehen, gleichwohl insb. in der Außenwirkung Interdependenzen auftreten können, die in der Folge berücksichtigt werden; vgl. Witte, F. (1999), S. 32-34. Vgl. zur Charakterisierung der Forschung als Informationsgut Habicht, H. (2009), S. 118-120.

ƒ

Potenzialorientierung: Das Potenzial der Ausbildungsleistung hält eine Universität in Form von Humankapital (Professoren und wissenschaftliche Mitarbeiter), Sachmitteln und Infrastruktur (z.B. Räume zur Leistungserstellung) bereit.479

ƒ

Prozessorientierung: Während der Leistungserstellung erfolgt die Integration des Studenten als externer Faktor, dessen persönlicher Beitrag für die Wissensvermittlung unabdingbar ist. Dabei nimmt die Leistungserstellung bzw. -inanspruchnahme einen längeren Zeitraum ein.480

ƒ

Ergebnisorientierung: Die Ausbildungsleistung manifestiert sich in den verbesserten Fähigkeiten und Kenntnissen des Studenten sowie prominent in einer Zertifizierung des erreichten Kompetenzgrades.481 Hieraus kann der Student (bzw. der Absolvent) sowohl den Nutzen verbesserter Arbeitsmarktchancen und eines somit erhöhten erwarteten Lebenseinkommens ziehen, als auch einen intrinsischen Nutzen aus dem Erkenntnisgewinn an sich.482

In diesem Zusammenhang ist anzuerkennen, dass das Studienangebot wie die meisten Dienstleistungen die konstitutiven Merkmale der Kategorie nicht in jeder Hinsicht erfüllt. Vielmehr handelt es sich z.B. im Fall der Ausbildungsleistung um ein Bündel von Einzelleistungen, die eine Vielzahl von Prozessschritten umfassen. Dabei können einzelne Leistungsbereiche materieller Natur (z.B. ein bereitgestelltes Vorlesungsskript) sein, während andere einen nur wenig integrativen Charakter aufweisen (z.B. die Korrektur und Beurteilung einer Klausur).483 Einige Autoren spezifizieren den Charakter der Ausbildungsleistung weiter im Rahmen gängiger Typologien: Insb. die personenbasierte Leistungserstellung, das personenbezogene Leistungsergebnis sowie der hohe Interaktionsgrad werden hervorgehoben, die, zusammen mit der langen Erstellungsdauer, eine hohe Komplexität

479 480 481 482

483

Vgl. Wagner, E. (2001), S. 21; Schober, K.-S. (2001), S. 35. Vgl. Reckenfelderbäumer, M./Kim, S.-S. (2006), S. 185-186; Schober, K.-S. (2001), S. 34-35. Vgl. Nietiedt, T. (1996), S. 67. Vgl. Bolsenkötter, H. (1976), S. 650. Aus dieser Dualität wird der Charakter von Hochschulbildung als Konsumgut einerseits (intrinsischer Nutzen) und als Investition andererseits (künftige Verdienstchancen) abgeleitet; vgl. Bolsenkötter, H. (1976), S. 650. Der intrinsische Nutzen lässt sich ableiten aus der Erkenntnis, dass nach Selbstauskunft von Studienanfängern intrinsische Motive wie fachliches Interesse oder Neigung bei der Studienfachwahl eine größere Rolle spielen als z.B. ökonomische Überlegungen; vgl. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 64. Darüber hinaus ist anzumerken, dass der Student nicht alleiniger Nutznießer der Leistungsinanspruchnahme ist. Stattdessen profitieren auch Gesellschaft und Volkswirtschaft vielfältig durch ein gestiegenes Ausbildungsniveau in Form von z.B. möglichen Steigerungen der Produktivität, Innovationskraft etc. Dies begründet den Charakter von Bildung als meritorisches Gut und damit auch die staatliche Bildungsfinanzierung; Reimold, T. (2010), S. 126-129; sowie Wiesler, A. (2005), S. 49-50. Vgl. Schober, K.-S. (2001), S. 33; Nietiedt, T. (1996), S. 53-54.

95

ergeben.484 Auf der anderen Seite wird die universitäre Ausbildung als relativ standardisiert aufgefasst, was in Kombination mit den o.g. Attributen das Risiko heterogener Leistungsergebnisse erhöht.485 Eine weitere Kategorisierung erfolgt im Rahmen der Typologie des Kaufverhaltens nach Ruhfus. Hier werden Güter anhand eines Merkmalskatalogs in Convenience, Shopping und Specialty Goods klassifiziert, die sich in dieser Reihenfolge durch einen steigenden Grad der Kollektivität und die abnehmende Präsenz vorgefertigter Kaufprogramme auszeichnen.486 Kriterien sind dabei u.a. die finanzielle Mittelbindung, soziale Sichtbarkeit und das Ausmaß der Neuartigkeit (vgl. Abbildung 14). ŽŶǀĞŶŝĞŶĐĞ'ŽŽĚ

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ĞƐƚĞŚĞŶĚĞƐ<ĂƵĨƉƌŽŐƌĂŵŵ 'ƌĂĚĚĞƌ<ŽůůĞŬƚŝǀŝƚćƚ Abbildung 14: Typologie von Kaufentscheidungen des Haushalts (Quelle: I.A. an Ruhfus, R. E. (1976), S. 23.)

Ein Universitätsstudium als biographische Entscheidung übt auf den Entscheider einen hohen psychischen Druck aus. Er wird mit hohen Kosten rechnen, wenn nicht in Form von Studiengebühren, dann zumindest in Form von Opportunitätskosten (Verdienstausfall, irreversible Lebenszeit). Darüber hinaus besitzt die Entscheidung eine 484 485

486

96

Vgl. Habicht, H. (2009), S. 117; Schöpe, T. (2009), S. 27. Vgl. hierzu auch Meffert, H./Bruhn, M. (2009), S. 25-32. Vgl. Nietiedt, T. (1996), S. 71. Die Standardisierung trägt zu dieser Heterogenität insofern bei, als individuelle Leistungsdefizite insb. an großen Universitäten nur begrenzt durch Einzelförderung ausgeglichen werden können. Darüber hinaus muss Heterogenität jedoch z.T. als gewollt interpretiert werden, da das Notensystem und die Funktion des Universitätsabschlusses als Signal persönlicher Leistungsfähigkeit auch auf Differenzierung ausgelegt sind; vgl. Varian, H. R. (2007), S. 838-840. Vgl. Ruhfus, R. E. (1976), S. 23. Dabei handelt es sich um eine Typologie für Entscheidungen, die im Kreis einer Familie getroffen werden. Dies scheint für den vorliegenden Fall angemessen, da 90% der Studierenden im Erststudium mit eigenem Haushalt und 71% der bei den Eltern wohnenden Studenten finanzielle Unterstützung von den Eltern erhalten; vgl. Klieme, E. et al. (2008), S. 298. Damit besitzt die Studien- und Hochschulwahl Relevanz für die gesamte Familie, so dass auch von einer Entscheidungsbeteiligung der übrigen Haushaltsmitglieder ausgegangen werden kann.

wesentliche Tragweite bzgl. der künftigen Lebensgestaltungsoptionen und des sozialen Status. Persönlich ist die Wahl eines Studiums und auch die der Hochschule mit potenziellen Identitätsanpassungen verbunden, die sich aus grundlegenden Veränderungen in der eigenen Lebenssituation ergeben.487 Aus diesen Ausführungen lässt sich schließen, dass die Studienwahl und die Wahl des hochschulspezifischen Studienangebots als deren Bestandteil die Kriterien eines Specialty Goods erfüllen. Damit geht eine extensive Wahlentscheidung einher, in deren Verlauf das Anspruchsniveau488 konkretisiert, die Anforderungen und Entscheidungskriterien konstruiert sowie deren Erfüllung durch einen ausführlichen, primär kognitiven Prozess entsprechend der Beschreibung in Abschnitt B.2.3 beurteilt werden.489 3.1.2 Strukturierung der studienbezogenen Nutzenpotenziale Neben einer Einordnung der Ausbildungsleistung in akzeptierte Leistungstypologien erfordert die empirische Analyse des studentischen Hochschulwahlverhaltens angesichts des komplexen Leistungsportfolios einer Universität auch die präzise Identifikation und Abgrenzung des nachgefragten Angebots. Den Ausführungen aus Teilkapitel B.2 folgend dient dabei als Ausgangsbasis die theoretisch hergeleitete Annahme, Studenten richteten ihre Wahlentscheidung maßgeblich nach dem erwarteten Nutzen des Angebots.490 Darüber hinaus ist zu berücksichtigen, dass das Studienangebot nicht unabhängig von dem mit ihm einhergehenden lebensweltlichen Kontext betrachtet werden kann.491 Vielmehr deuten frühere Untersuchungen auf eine ausgeprägte Relevanz der Stadt als Lebensumfeld sowie als Determinante persönlicher Beziehungen hin und machen damit ihre Berücksichtigung als zweites Bezugsobjekt im Rahmen der Einstellungsbildung notwendig.492 Dies gilt, obwohl es sich bei dem stadträumlichen Kontext nicht um eine direkt beeinflussbare Leistung

487

488

489

490

491 492

Vgl. Oram, M. (2007), S. 25; Burkart, G. (1995), S. 80-83. Den Rahmen einer biographischen Entscheidung stellt die sog. Statuspassage dar, hier also der Übergang zwischen Schule und Beruf/Studium; vgl. Küllchen, H. (1997), S. 35. Das Anspruchsniveau drückt „[…] subjektive Zielnormen im Hinblick auf das Entscheidungsergebnis und subjektive Leistungserwartungen im Hinblick auf das Entscheidungsverhalten aus“; Weinberg, P. (1981), S. 51. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 423-424; Bettman, J. R./Luce, M. F./Payne, J. W. (1998), S. 188. Dabei ist davon auszugehen, dass die Auswahl von Specialty Goods mit einem hohen Involvementgrad einhergeht. Dies setzt jedoch eine hinreichende Differenzierung der Auswahlmöglichkeiten voraus; Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 386; Weinberg, P. (1992), S. 5. Für den deutschen Hochschulsektor kann diese Annahme erst seit jüngerer Zeit getroffen werden; vgl. oben, Abschnitt B.1.1.1, S. 34. Daher wird der Aspekt im Rahmen der empirischen Analyse noch einmal aufgegriffen. Vgl. unterstützend Wagner, E. (2001), S. 63. Oram bestätigt die grundsätzliche Anwendbarkeit nutzenbasierter Entscheidungsmodelle im Rahmen biographischer Entscheidungen; vgl. Oram, M. (2007), S. 38-39. Vgl. Davies, M./Preston, D./Wilson, J. (1992), S. 63. Vgl. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 112; Langer, G. (1980), S. 11-13.

97

der Universität handelt, da das Lebensumfeld aus Studentenperspektive untrennbar mit dem zu wählenden Studienangebot verwoben ist. Zur Identifikation und Interpretation von Nutzenpotenzialen existieren in der Marketingliteratur mehrere Typologien. Beutin führt in einer Übersicht u.a. Einteilungen nach dem Entstehungszeitpunkt des Nutzens oder der Bedeutung der einzelnen Dimensionen an.493 Weit verbreitet ist darüber hinaus die funktionale Abgrenzung der Nutzenbestandteile.494 Diese wird auch im Rahmen des identitätsbasierten Markenführungsansatzes aufgegriffen: Burmann/Stolle ermitteln, basierend auf der Typologie von Sweeney/Soutar, folgende Nutzendimensionen, die auch im Weiteren Verwendung finden:495 ƒ

Funktional-utilitaristischer Nutzen

ƒ

Ökonomischer Nutzen

ƒ

Sozialer Nutzen

ƒ

Hedonistischer Nutzen

ƒ

Sinnlich-ästhetischer Nutzen

Symbolischer Nutzen

Burmann/Stolle schaffen darüber hinaus eine Verknüpfung zur bedeutungsorientierten Typologie nach Vershofen, indem sie den funktionalen Nutzen mit dem Grundnutzen einer Leistung gleichsetzen.496 Dieser Auffassung wird hier nicht gefolgt und der Grundnutzen stattdessen definiert als „die aus den technisch-funktionalen Basiseigenschaften eines Produktes resultierende Bedürfnisbefriedigung.“497 Es ist davon auszugehen, dass funktionale Nutzenbestandteile über diese Basiseigenschaften einer Leistung hinausgehen und daher auch in den Bereich des Zusatznutzens, also der über den Grundnutzen hinausgehenden Bedürfnisbefriedigung, fallen können.498 Der funktionale Grundnutzen ergibt sich aus den grundlegenden Nachfrageranforderungen und bietet nur geringen Spielraum zur Differenzierung gegenüber Wettbe493 494

495 496 497 498

98

Vgl. Beutin, N. (2000), S. 11-13. Vgl. Homburg, C./Krohmer, H. (2009), S. 491; Sweeney, J. C./Soutar, G. N. (2001), S. 211-212; Gassenheimer, J. B./Houston, F. S./Davis, J. C. (1998), S. 327; Lai/Albert Wenben (1995), S. 383384. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 78. Vgl. für eine kompakte Übersicht der einzelnen Dimensionen Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366-367. Vgl. Burmann, C./Stolle, W. (2007), S. 73-74; Vershofen, W. (1950), S. 274. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 399. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 399. Umgekehrt können auch symbolische Nutzenbestandteile den Grundnutzen einer Leistung bilden (z.B. der ästhetische beim Erwerb eines Kunstwerks); vgl. Sweeney, J. C./Soutar, G. N. (2001), S. 205-206. Dies soll jedoch an dieser Stelle keine weitere Berücksichtigung finden.

werbern.499 Für einen universitären Studiengang beruht der Grundnutzen auf der Vermittlung von fachlichen Kenntnissen, die die Lernenden darüber hinaus befähigen sollen, im Anschluss an ihre Ausbildung einen Beruf auszuüben.500 Diese Vermittlung erfolgt im Rahmen der Lehre, zu der neben den reinen Lehrveranstaltungen auch „[…] das gesamte System der Organisation, Ausführung und Administration von Studienprogrammen […]“501 zählt. Außerdem wurde in Abschnitt B.3.1.1 angeführt, dass die Lehre unmittelbar verbunden ist mit der universitären Forschung und beide daher von einigen Autoren als Kuppelprodukte gesehen werden. Insb. im stärker wissenschaftlich ausgerichteten Masterstudium fließen i.d.R. Forschungsinhalte und -ergebnisse der Dozenten in die Lehre ein und determinieren so den Grundnutzen mit.502 Bereits an diesem Beispiel wird deutlich, dass eine Abgrenzung der studentenrelevanten Leistungen nicht vollständig trennscharf erfolgen kann. Gleiches gilt für die Abgrenzung der einzelnen Nutzendimensionen: So besitzt der funktionale Nutzen in diesem speziellen Fall Überschneidungen zur ökonomischen Dimension (Berufsvorbereitung und damit verbundene Steigerung des erwarteten Lebenseinkommens) sowie zur hedonistischen Dimension (intrinsischer Nutzen durch Bildung).503 Neben der reinen Bereitstellung der Lehre hat die Universität die Möglichkeit, deren Inanspruchnahme durch die Studierenden zu vereinfachen. Hieraus ergibt sich ein funktionaler Zusatznutzen, der bspw. auf die räumlichen und zeitlichen Anforderungen eines Studiums (z.B. die regelmäßige Anwesenheit auf dem Campus über den Leistungserstellungszeitraum) abzielen kann. So unterhalten Universitäten (z.T. in Kooperation mit den örtlichen Studentenwerken) Mensen, Wohnheime oder Kinderbetreuungsangebote. Z.T. wird dies per Gesetz nahegelegt, z.T. wird so auch eine Differenzierung von Mitbewerbern angestrebt.504 Eine weitere Quelle funktionalen Zusatznutzens liegt in der Hilfe während des Übergangs zwischen den Biographieabschnitten Schule – Studium – Berufsleben. Hierzu gehören Orientierungsveranstaltungen oder Berufsberatung. Letztere ist eng mit dem Grundnutzen der Berufsvorbereitung verknüpft, vermittelt jedoch kein Fachwissen, sondern identifiziert vielmehr 499 500

501 502

503 504

Vgl. Homburg, C./Krohmer, H. (2009), S. 490. Dies geht zum einen anbieterorientiert aus den Bestimmungen des HRG hervor; vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 2, Abs. 1. Zum anderen kommt auch eine Untersuchung der Universität Konstanz über den Nutzen eines BWL-Studiums zu dem Ergebnis einer herausragenden Rolle von Berufsvorbereitung und Wissenserwerb; vgl. Georg, W./Bargel, T. (2006), S. 12. Gerhard, J. (2004), S. 116. Vgl. Wagner, E. (2001), S. 21-22; Albach, H. (1985), S. 862. Vgl. zur Relevanz der Forschungsaktivitäten für Studierende auch Armstrong, J. S./Sperry, T. (1994), S. 19-20. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass bspw. das Hochschulrecht des Landes Bayern sog. Lehrprofessuren vorsieht, die mit höheren Lehrverpflichtungen verbunden sind. Hierin kann ein Schritt zur Auflösung der Verknüpfung von Forschung und Lehre gesehen werden; vgl. Bayerischer Landtag (2009b), Art. 9, Abs. 1, S. 3. Vgl. zur intrinsischen und extrinsischen Orientierung hinsichtlich des Studiums auch Asmussen, J. (2006), S. 100-103. Vgl. Deutscher Bundestag (2007), § 2, Abs. 4, S. 1; Davies, M./Preston, D./Wilson, J. (1992).

99

dessen mögliche Einsatzbereiche.505 Schließlich lässt sich der Wissenserwerb durch Prozess- und Infrastrukturverbesserungen optimieren. Während die einfache Bereitstellung von Hörsälen, einer Bibliothek u.Ä. grundlegend für die Erbringung der Lehrdienstleistung ist, kann durch Einrichtung studentischer Arbeitsplätze, 24h-Zugänge oder die Verwendung audio-visueller Medien und E-Learning-Angebote der Nutzen weiter gesteigert werden. Auch die Möglichkeit zur Integration von Praktika und Auslandssemestern kann vor dem Hintergrund der Berufsvorbereitung als funktionaler Zusatznutzen im Rahmen der Lehrstrukturen interpretiert werden.506 Die ökonomische Nutzendimension einer Leistung wird von Burmann/Stolle ebenfalls der funktionalen Nutzenebene zugeschrieben. Sie umfasst die aus der Nutzung einer Leistung resultierenden „[…] finanziellen und ökonomischen Konsequenzen aus Sicht des Nachfragers […]“507. Den bereits angeführten mittelbaren Einnahmen aus späterer Erwerbstätigkeit sind daher die Kosten eines Studiums gegenüberzustellen. Hierzu gehören Studien- und Verwaltungsgebühren, die ggf. unmittelbar zum aktuellen Semester erhoben werden,508 sowie Kosten für Ausstattung des Studierenden (z.B. Bücher, Skripte o.Ä.).509 Darüber hinaus geht die Studienzeit mit dem Verzicht auf ein Einkommen einher, welches durch Ausübung eines Berufs in der gleichen Zeit hätte erzielt werden können.510 Unter Umständen kann ein Teil der gesamten Kostensumme durch hochschulbezogene Stipendien ausgeglichen werden.511 Mit Bezug auf das studentische Lebensumfeld sind Lebenshaltungskosten für eine evtl. anzumietende Wohnung, Mobilität o.Ä. zu berücksichtigen.512 Auf der symbolischen Nutzenebene kann zunächst der soziale Nutzen betrachtet werden. Dieser zielt auf die Befriedigung des menschlichen Bedürfnisses nach Gruppenzugehörigkeit, Anerkennung und sozialem Prestige ab und ist damit zumeist extrinsisch geprägt.513 Diese Dimension besitzt im Rahmen des Studiums aus meh505 506

507

508 509 510 511 512 513

Vgl. Wissenschaftsrat (2006), S. 63. Diese oder ähnliche Merkmale eines Studienangebots werden z.B. in einschlägigen Studienratgebern hervorgehoben; vgl. die Profile dreier privater Business Schools (European Business School (EBS), WHU – Otto Beishein School of Management, Handelshochschule Leipzig (HHL)) in Herrmann, D./Verse-Herrmann, A. (2005), S. 159, 245, 275. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366. Das Verständnis nach Sweeney/Soutar greift hingegen zu kurz, da die Autoren nur die Kostenaspekte berücksichtigen. Dies ist für ein reguläres Konsumgut ausreichend, lässt jedoch den investiven Charakter einer universitären Ausbildung außer Acht; vgl. Sweeney, J. C./Soutar, G. N. (2001), S. 211. Vgl. zum Verständnis der universitären Ausbildung als Investition Schöpe, T. (2009), S. 126; Reckenfelderbäumer, M./Kim, S.-S. (2006), S. 185; Jiménez, J. d. D./Salas-Velasco, M. (2000), S. 293-294; Chapman, R. G. (1986), S. 247. Vgl. Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008), S. 160 sowie oben, Abschnitt B.1.1.2, S. 36. Vgl. Isserstedt, W. et al. (2004), S. 33. Vgl. Oram, M. (2007), S. 25; Jiménez, J. d. D./Salas-Velasco, M. (2000), S. 296. Vgl. Kotler, P./Levy, S. J. (1969), S. 13. Vgl. Isserstedt, W. et al. (2004), S. 32-33. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366.

100

reren Gründen eine besondere Relevanz: Zum einen geht mit der Universitätswahl für viele angehende Studenten zum ersten Mal die Chance (bzw. die Bürde) einher, ihr angestammtes soziales Umfeld zu verlassen, zumindest durch Auszug aus dem Elternhaus, oft durch Umzug an einen neuen Studienort.514 Bestehende soziale Kontakte verändern in diesem Zusammenhang ihre Qualität und werden durch neue ergänzt oder ersetzt.515 Die Persönlichkeit der Mitstudenten, geteilte Interessen, Interessenvielfalt und die Position des Individuums im universitären Sozialgefüge determinieren die Qualität der sozialen Integration und damit den entsprechenden Nutzen des Studiums ebenso wie die Möglichkeit zur Aufrechterhaltung etablierter Beziehungen. Die Universität hat ihrerseits die Möglichkeit, integrative Mechanismen z.B. durch Sportangebote oder die Förderung studentischer Initiativen zu etablieren oder zu unterstützen.516 Die Koordinierung von Alumniaktivitäten kann dazu beitragen, Verbindungen zwischen Absolventen auch nach Studienabschluss aufrecht zu erhalten.517 Zum Zweiten bedingt das Studium die Integration der eigenen Person in einen zumeist personenbezogenen, kollektiven Leistungserstellungsprozess.518 Der daraus resultierende soziale Kontakt mit dem Lehrpersonal und Kommilitonen, darunter nicht ausschließlich enge Bekannte, bringt ebenfalls einen (ggf. auch negativen) sozialen Nutzen mit sich.519 Drittens kann der Besuch einer bestimmten Hochschule auch mit sozialem Prestige einhergehen.520 Dieses beruht auf der allgemeinen Reputation der Institution, die z.B. auf besondere Leistungen ihrer Mitarbeiter und Absolventen zurückgeht.521 Darüber hinaus sind Prestige und Studium auch im zeitlichen Ablauf verknüpft, wenn erworbene Kenntnisse dazu verwendet werden, sozialen Status durch beruflichen Erfolg zu erlangen. Im Gegensatz zum extrinsischen sozialen Nutzen umfasst die hedonistische Nutzendimension primär intrinsische Bestandteile. Diese beziehen sich entsprechend der enumerativen Definition von Meffert/Burmann/Kirchgeorg auf die Selbstverwirklichung des Individuums, kognitive Stimulation, persönliche emotionale oder spirituelle Erlebnisse, das Bedürfnis nach Vielfalt, Abwechslung und Genussgefühlen.522 Hier

514

515 516 517 518 519 520 521 522

Unter den deutschen Studierenden lebte im Jahr 2003 lediglich noch ca. ein Fünftel im Elternhaus; vgl. Isserstedt, W. et al. (2004), S. 57. Vgl. weiterhin Küllchen, H. (1997), S. 35 sowie anekdotisch Horndasch, S. (2008), S. 138-139. Vgl. Galotti, K. M./Mark, M. C. (1994), S. 589. Vgl. Hennig-Thurau, T./Langer, M. F./Hansen, U. (2001), S. 335; Langer, M. F./Ziegele, F./HennigThurau, T. (2001), S. 26; Tinto, V. (1975), S. 107. Vgl. Müller-Böling, D. (2001). Vgl. Wochnowski, H. (1999), S. 290. Vgl. hierzu auch den Begriff des sozialen Aggregats bei Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./GröppelKlein, A. (2009), S. 477. Vgl. Whitehead, J. M./Raffan, J./Deaney Rosemary (2006), S. 14-19. Vgl. oben, Abschnitte B.1.1.2, S. 39-40; B.1.2.3, S. 46-47 sowie zum Begriff der Reputation A.2, S. 14. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366-367.

101

ist mit Blick auf das Studium allen voran der intrinsische Wert von Bildung und Erkenntnis an sich zu nennen, der in diesem Fall eng verknüpft ist mit dem Streben nach Neuem: So gewinnt das Individuum während des Studiums neue Erkenntnisse in einem seinen Neigungen und Interessen entsprechenden Fachgebiet.523 Dies kann z.B. durch ein thematisch breites Angebot der Universität unterstützt werden. In der weiteren beruflichen Entwicklung tragen die erworbenen Kenntnisse dann dazu bei, eine erfüllende Tätigkeit ausüben zu können. Neben diesen eng mit der Kernleistung verknüpften Aspekten tragen auch diverse sog. „außeruniversitäre“ Aktivitäten zum hedonistischen Nutzen bei: Studentische Feiern und Initiativen bieten Abwechslung und Genuss oder öffnen Räume zur Selbstentfaltung.524 Gleiches gilt für das soziale, kulturelle und freizeitorientierte Angebot der Universitätsstadt. Schließlich werden hier auch Erfolgserlebnisse durch gute Zensuren oder die Bewältigung einer Herausforderung (Prüfung, Lösung einer wissenschaftlichen Problemstellung) unter der hedonistischen Dimension subsumiert. Als letzte Dimension ergibt sich der sinnlich-ästhetische Nutzen aus den ästhetischen Eigenschaften der Leistung, wozu neben der Optik auch die Ansprache der übrigen Sinne beitragen kann.525 Da es sich bei der Kernleistung des Studiums um eine intangible Dienstleistung handelt, kann sich der sinnlich-ästhetische Nutzen lediglich auf die tangiblen Potenzialfaktoren beziehen. Hierzu gehören der Universitätscampus mit den studienrelevanten Räumlichkeiten und Ausstattungsmerkmalen, Personal und andere Studierende. Darüber hinaus ist auch die Ästhetik der Universitätsstadt potenziell nutzenstiftend. 3.1.3 Ableitung nutzenstiftender Attribute des Studiums als Grundlage der Einstellungsbildung Im vorherigen Abschnitt wurden die verschiedenen Nutzendimensionen eines Studiums identifiziert und bereits mit konkreten Attributen des Studiums, der Universität oder des Stadtumfeldes verknüpft. Z.T. befinden sich die dargestellten Nutzendimensionen jedoch noch auf einem hohen Abstraktionsniveau, das für eine empirische Erhebung als nicht adäquat zu beurteilen ist. Im Weiteren findet daher eine literaturgestützte Analyse bisheriger Erhebungen zur Hochschulwahl statt. Die dort verwendeten Attribute werden systematisiert und mit den zuvor identifizierten Nutzendimensionen verknüpft, um eine vollständige Abdeckung des Studiennutzens durch 523

524 525

Hierauf weist die große Rolle hin, die intrinsische Studienmotive wie fachliches Interesse oder persönliche Entfaltung in bisherigen Befragungen zu Studienmotiven und Studiennutzen spielen; vgl. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 64; Georg, W./Bargel, T. (2006), S. 12. Vgl. auch Detjen, J. (2007), S. 5. Vgl. zu den außercurricularen Aktivitäten an Universitäten Gerhard, J. (2004), S. 119. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 366; Springer, C. (2008), S. 199-200; Kilian, K. (2007), S. 350-354.

102

konkrete und verständliche Items sicherzustellen.526 Aufgrund der Immaterialität einzelner Leistungsattribute ist anzunehmen, dass z.T. der Nutzen auch über Surrogate vermittelt wird. Diese werden ebenfalls identifiziert und in die Analyse einbezogen. Darüber hinaus findet die funktionale Nutzenabgrenzung in der weiteren Untersuchung keine Verwendung mehr, da die Klassifikation einzelner Leistungsattribute aus Nachfragersicht lediglich zu Strukturierungszwecken benötigt wurde und für das Erkenntnisinteresse der folgenden Analysen keine Rolle spielt. In der Literatur existieren zahlreiche Untersuchungen, die sich mit Treibern der Hochschulwahl potenzieller Studierender beschäftigen. Insb. im englischsprachigen Bereich haben derartige Arbeiten bereits eine ausgeprägte Tradition. In einem frühen Ansatz prognostizieren Punj/Staelin die Hochschulwahl statistisch anhand beobachtbarer Charakteristika von Studenten und Universitäten.527 Chapman richtet den Fokus ebenfalls auf beobachtbare Stimuli und Indikatoren der akademischen Eignung, bezieht aber mit dem Erwartungskonstrukt auch eine organismusbezogene Variable ein.528 In späteren Arbeiten, teilweise auch aus Deutschland, rückt dann die subjektive Perspektive der Studenten bzgl. der Relevanz einzelner Leistungsattribute und der Performance einzelner Universitäten in den Mittelpunkt: Dabei beschränkt sich eine größere Zahl der Autoren auf die direkte Abfrage der Wichtigkeit einzelner Attribute entweder ex ante bei Schulabsolventen bzw. Schülern der Abschlussklasse oder ex post bei Studienanfängern und Studenten im Allgemeinen. Hierzu gehören die Arbeiten von Heine/Krawietz/Sommer, Hachmeister/Hennings, Chen, Coccari/ Javalgi (ex post)529 sowie Hachmeister/Harde/Langer, Hartmann/Blume/Sjut, Veloutsou/Lewis/Paton, Joseph/Joseph, James/Baldwin/McInnis (ex ante).530 Darüber hinaus existieren einige Untersuchungen des Images von Universitäten: Bspw. erheben Vaughn/Pitlik/Hansotia die Images diverser amerikanischer Colleges. Die Relevanz der Attribute wird ebenfalls berücksichtigt, dabei jedoch nicht statistisch

526

527 528 529 530

In diesem Zusammenhang ist zu beachten, dass auch symbolische Nutzenpotenziale von konkretfunktionalen, sachhaltigen Attributen ausgehen können. Man denke in diesem Zusammenhang an den Preis als sachhaltiges Attribut, welches den ökonomisch-funktionalen Nutzen eines Gutes determiniert und zugleich als Distinktionsmerkmal dem Individuum einen sozialen Nutzen stiften kann; vgl. Diller, H. (2008), S. 264-265. Vgl. Punj, G. N./Staelin, R. (1978). Einen ähnlichen, wenngleich weniger komplexen Ansatz verfolgen im Jahr 2006 auch Drewes/Michael; vgl. Drewes, T./Michael, C. (2006). Vgl. Chapman, D. W. (1981), S. 492. Vgl. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008); Hachmeister, C.-D./Hennings, M. (2007); Chen, L.-H. (2007); Coccari, R. L./Javalgi, R. G. (1995). Vgl. Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007); Hartmann, T./Blume, J./Sjut, B. (2005); Veloutsou, C./Lewis, J. W./Paton, R. A. (2004); Joseph, M./Joseph, B. (2000); James, R./Baldwin, G./McInnis, C. (1999). Weitere Arbeiten, die eine direkte Abfrage der Relevanz von Universitätsattributen vornehmen, deren genauere Fragestellung jedoch nicht bekannt ist, kommen von Whitehead/Raffan/Deaney und Sevier; vgl. Whitehead, J. M./Raffan, J./Deaney Rosemary (2006); Sevier, R. A. (1987), zitiert nach Hayes, T. J. (1989), S. 21.

103

ermittelt, sondern wie bei o.g. Arbeiten direkt abgefragt.531 Auch Spekman/Harvey/ Bloom greifen auf die direkte Abfrage von Image und Relevanz zurück und ermitteln darauf aufbauend Einstellungen nach dem multiattributiven Modell von Fishbein/ Ajzen.532 Sung/Yang hingegen erheben das Image einer südkoreanischen Privatuniversität und errechnen die Relevanz der einzelnen Faktoren für die grundsätzliche Einstellung via Kausalanalyse. Neben primär sachhaltigen Attributen werden auch symbolische Markenpersönlichkeitszüge in die Evaluation mit einbezogen.533 Damit ähnelt die Erhebung in ihrer Systematik grundsätzlich der vorliegenden Arbeit, unterscheidet sich aber z.T. deutlich in der Operationalisierung von Konstrukten und deren Zusammenhängen. Hell/Haehnel ermitteln die Relevanz von Universitätsattributen mit Hilfe einer Conjoint-Analyse, um anschließend das Image von vier fiktiven Hochschulen zu vermessen.534 Farsky/Völckner schließlich vermessen das Markenimage einer großen deutschen Volluniversität ohne expliziten Bezug zur Hochschulwahlthematik. Die Relevanz der Attribute bzgl. des multiattributiv erhobenen Gesamteindrucks der Hochschule wird mit Hilfe einer linearen Regression berechnet.535 Zur Identifikation der wesentlichen potenziell nutzenstiftenden Attribute einer Universität wurden die o.g. Studien, insb. die dort verwendeten Itembatterien, systematisch miteinander verglichen und inhaltlich zusammengefasst (vgl. Tabelle 2).536 Insgesamt wurden acht Oberkategorien mit 49 Inhaltsaspekten identifiziert, wovon sich eine Kategorie und 10 Aspekte auf den Hochschulort beziehen. Attribute, die lediglich einzeln auftraten und keiner der beschriebenen Kategorien zuzuordnen waren, finden hier ebenso wenig Berücksichtigung wie die Frage nach der Zulassung zum Studium sowie Empfehlungsaspekte. Es wird angenommen, dass eine konkrete Empfehlung aus dem Umfeld des Studieninteressierten eher als Stimulus zu verorten ist.537 Die Empfehlungen fließen ein in die Reputation, die aufgrund ihres überindividuellen Charakters als Bestandteil des Images berücksichtigt wird.538

531 532 533 534 535 536

537 538

Vgl. Vaughn, R./Pitlik, J./Hansotia, B. (1978), S. 27-28. Vgl. Spekman, R. E./Harvey, J. W./Bloom, P. N. (1980); Fishbein, M./Ajzen, I. (1975), S. 222-224. Vgl. Sung, M./Yang, S.-U. (2008), S. 369. Vgl. Hell, B./Haehnel, C. (2008), S. 15-21. Vgl. Farsky, M./Völckner, F. (2008), S. 717-720. Da das Erkenntnisinteresse lediglich auf der Einschätzung der Autoren liegt, welche Attribute im Zuge der Hochschulwahl Relevanz aufweisen, können Erhebungstechnik sowie abgefragte Konstrukte hier unberücksichtigt bleiben und alle Erhebungen gleichberechtigt betrachtet werden. Die in den Studien ermittelte Relevanz der Attribute wird als Anhaltspunkt für deren Nutzen gesehen, findet jedoch angesichts der Unterschiede hinsichtlich geographischer Orientierung, Erhebungsmethode und untersuchten Konstrukten der einbezogenen Studien hier keine tiefergehende Beachtung. Vgl. Galotti, K. M./Mark, M. C. (1994), S. 596. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 94. Ein weiterer Grund ist die Abhängigkeit des Nutzens einer Ausbildung von der Einschätzung Dritter, z.B. des Personalverantwortlichen in einem Bewerbungsgespräch; vgl. Hanft, A. (2008), S. 82; Baden-Fuller, C./Hwee Ang, S. (2001), S. 743. Vgl. zur Definition von Reputation oben, Abschnitt A.2, S. 14.

104

Zielgruppe

Heine et al. (2008)

Hachmeister et al. (2007)

Hartmann et al. (2005) Hell, Haehnel (2008) Farsky, Völckner (2008)

Deutsche Studienanfänger aller Fachrichtungen zum WS 06/07

Studierende der Abiturklasse (Geburtenjahrgang 1985-1988)

potenzielle Aktuelle und ehemalige Medientstudente Gymnasiasten aus Studierende einer deutschen n Baden-Württemberg Universität

N

6657

N/A

Anlehnung an HIS Befragung (Heine et al. 2005) N/A

N/A

162 Ermittlung der Relevanz von HSAttributen per Conjoint; Imageerhebung für fiktive Hochschulen CHE-Ranking, Vorstudie; Imageattribute aus unveröffentlichter Diplomarbeit

5-er Likertskala (Wichtigkeit)

6er-Skala (Wichtigkeit)

6er-Skala (Wichtigkeit)

5er-Likertskala (Wichtigkeit)

N/A

guter Ruf der Hochschule

Guter Ruf von Hochschule und Professoren

Kriterien für die Wahl der Wichtigkeit der Hochschule/des Hochschulwahlmotive Ausbildungsstandorts

abgefragtes Konstrukt

Itemherkunft

Skala

Reputation

Hachmeister, Hennings (2007) Studierende verschiedener Fachrichtungen mit unterschiedlichen Studienfortschritten unklar (mehrere 3581 tausend)

guter Ruf der Ruf der Hochschule Hochschule Ruf der Fakultät/ des Departments Reputation des Studiengangs/ Programms Forschungsreputation guter Ruf der Lehrenden in Guter Ruf des lehrenden Personals meinem Hauptfach

Wichtigkeit der Kriterien für die Wahl der Hochschule

377

Entscheidungskriterien für Studienwahl

Whitehead, Raffan, Deaney (2006) Schüler der Abschlussklasse in England und Wales mit herausra-genden Zensuren 562

Markenimage der Universität

Identifikation relevanter Parameter durch Tiefeninterviews, anschließend großzahlige Basierend auf Befragung Vorgängerstudie 7er-Likertskala (Zustimmung zu Charakteristikum)

angesehen bekannt

Einnahmen/ Ausgaben

Lebenshaltungskosten Mögliche Mittelzuflüsse

583 Belief und Affect --> Glaube an das Vorhandensein eines Attributs, Vorteilhaftigkeit des Vorhandenseins Literaturreview, Fokusgruppenintervi ews mit High School Schülern und College-studenten 7er-Likertskala (Wahrscheinlichkeit, Vorteilhaftigkeit)

national reputation

getting a place at Cambridge will be regarded as an achievement finanzielle Gründe: ich kann nicht fern vom Elternhaus studieren (finanziell) günstige Lebensbed. am Hochschulort keine Studiengebühren

low cost of education

Finanzierung des Studiums Höhe der Studiengebühren

opportunities for parttime work

günstige Arbeitsmarktchancen gute Verdienstmöglichkeiten

Arbeitsmarktperspektiven Künftiges Einkommen

Spätere Berufschancen

Die Universität X bereitet gut auf das spätere Berufsleben vor.

Recruiting/Kontakte

Qualität der Lehre

Qualität der Lehre

Qualität des Lehrangebots

Qualität des Lehrpersonals

Fit Inhalt/Neigung

N/A the fact that the University of Cambridge is very prestigious both nationally and internationally

High School Studenten und Absolventen eines Bundesstaats

Guter Ruf von Hochschule und Professoren

Sonstiges Studienbezogene Kosten (Gebühren, Ausstattung)

421

Image der University of Camebridge (Fragen nicht aufgelistet)

Spekman et al. (1980)

Studienangebot entsprechend entspricht fachlichen Neigungen und Interessen Begabungen

Fachliche Gründe

Praxisnähe Internationalität

Die Universität X zeichnet sich durch gute Lehr und Studienbedingungen aus (z.B. personelle und finanzielle Ausstattung). Die Universität X ist zeitgemäß (z.B. junge Professoren, moderne Ausstattung).

Inhalt der Lehrveranstaltungen Praxisnähe des Studienfachs Internationalität

believing that a degree from Cambridge will greatly enhance my career prospects the earning power of a Cambridge degree the fact that I will make contacts with influential people

quality academics

liking the course content Praxisbezug (ausgeprägt/wenig ausgeprägt Die Univ. X bietet ein vielfältiges Angebot an Studienfächern. Die Universität X bietet ein flexibles Studium (vielfältige Entscheidungsfreiheit, z.B. hinsichtlich der Fächerkombination, Anwesenheit).

Lehre

Gestaltungsmöglichkeiten/ Vielfalt

vielfältiges Lehrangebot

vielfältiges Lehrangebot

Fächerangebot, Wahlmöglichkeiten

Ausstattung (Infrastruktur)

gute Ausstattung

gute Ausstattung/ Infrastruktur

(Technische) Ausstattung

Betreuungsverhältnis Individueller Support

gute Betreuungsverhältnisse

Inhaltliche Vielfalt des Lehrangebots vielfältig Ausstattung der Universität Studierendenbetreuung

Als Student an der Universität X muss man sich selbst organisieren können (z.B. eigene Zeitplanung, Eigenmotivation). Die Universität X ist zeitgemäß (z.B. junge Professoren, moderne Ausstattung).

betreuend

large classes

liking the way the course is structured Studienorganisa-tion Die Universität X ist gut organisiert. (gut/schlecht strukturiert) Die Prozesse an der Universität X Dauer des Studiums laufen zügig und effizient ab.

Strukturierung und Organisation der Lehre

Abschluss

Zulassung Sonstiges

liking the way that teaching is organised, particularly the college-based supervision system

Abschluss (Diplom, Magister…) Eingesetztes Auswahlverfahren (Note/Test/ Gespräch)

105

Heine et al. (2008) Chancengerechtigkeit

Hachmeister et al. (2007) Chancengleichheit für Männer und Frauen

Hachmeister, Hennings (2007)

Hartmann et al. (2005) Hell, Haehnel (2008) Farsky, Völckner (2008)

Whitehead, Raffan, Spekman et al. Deaney (2006) (1980) fair treatment of minorities

Die Universität X zeichnet sich durch viele unterschiedliche politische Meinungen aus. Die Universität X zeichnet sich durch Offenheit aus (d. h. viele verschiedene Menschen mit unterschiedlichen Persönlichkeiten und Charakteren).

Diversity

Diversität Distanz

Attraktivität global Arbeitsmarkt Sicherheit Wohnungsmarkt Sonstige Infrastruktur Hochschulort

Freizeitangebot

vielfältig

Die Universität X zeichnet sich durch Internationalität aus (Studenten vieler Länder und Kulturen).

Nähe zum Heimatort Nähe zum Heimatort Nähe zum Heimatort

Atmosphäre am Hochschulort

Atmosphäre am Hochschulort

Freizeitangebot

Freizeitangebote am Hochschulort

Attraktiver Hochschulort

near home Die Universität X zeichnet sich durch eine zentrale Innenstadtlage aus.

Studienort

seeing Cambridge city as an attractive place to be at university

Partner/Partnerin studiert an dieser Hochschule oder lebt am Hochschul-ort Vertrautheit durch Partner, Freunde, Verwandte persönliche Vertrautheit Sonstiges

Eltern/Verwandte/Fre unde leben am Hochschulort Hochschulort ist vertraut

…dass ich schon jemanden am Ort kenne … dass mir der Ort vertraut ist

Verwandte/ Partner/ Bekannte am Hochschulort

old friends from home

location near city Die Universität X ist eine typische Massenuni

Campus und soziale Aktivitäten

Größe/ überschaubare Überschaubarkeit Verhältnisse Attraktivität des Campus Sicherheit auf dem Campus Soziale Infrastruktur (Mensa, Wohnheim etc.)

Hochschule nicht zu groß

Anzahl der Studierenden

Soziales Leben (Clubs, Sport, Parties, Freizeit allgemein)

Angebote "drumherum" (Mensa, Wohnheim, Sport)

Betreuung, Freizeitangebot

Die Universität X zeichnet sich durch Anonymität aus Die Universität X vermittelt ein gutes Campusgefühl.

Kontakt zwischen Studierenden (intensiv/wenig)

Soziale Kontakte

many students

Das Studentenleben an der Universität X bietet vielfältige Angebote um das Studium herum (Freizeitangebote, Uni-Partys etc.). The fact that I would Die Universität X bietet viele meet a lot of Möglichkeiten zum Knüpfen interesting people sozialer Kontakte. Als Student an der Universität X fühlt man sich wohl.

many parties athletic teams I could play for

friendly people

Die Universität X ist ein Ort, an dem man sich gerne aufhält. An der Universität X besteht ein gutes Gemeinschaftsgefühl unter den Studenten. Als Student an der Univ. X steht man unter Leistungsdruck. anspruchsvoll Atmosphäre

Kontakt mit Hochschule/ Services

sympathisch

being confident that I would fit into Cambridge

Personal Fit Anderer persönlicher Kontakt mit Hochschule und Hochschulpersonal Services (insb. für Studienanfänger) Services (insb. für Absolventen

Das Lernen steht an der Univ. X im Mittelpunkt des Studiums.

Hochschulpersonal Informationen der Studienberatung

Services für Studienanfängerinne n und Studierende

Man fühlt sich an der Universität X als Student gut informiert (gute Betreuung und Beratung).

modern Sonstiges

Zukunftsfähigkeit Empfehlung und Beeinflussung aus dem persönlichen Umfeld Empfehlung aus dem gutes Rankingweiteren Umfeld Ergebnis der (Rankings, Preise, Hochschule Experten)

recommendations of teachers, counselors, parents, from friends

Gute RankingErgebnisse

Empfehlungen, Urteil von Experten o.ä.

wegen Zulassungsbeschränkungen nicht an gewünschter Hochschule

Nicht berücksichtigt

Constraints

Sonstiges

106

innovativ

Studiengang nur an dieser Hochschule

Zulassungskriterien (NC, Prüfung) Informationsmaterial (Internetauftritt, etc.) Art der Hochschule (FH, Uni etc.)

Die Fakultäten an der Universität X haben untereinander einen guten Kontakt (z.B. intensiver Informationsaustausch etc.).

Vaughn et al. (1978)

James, Baldwin, McInnis (1999) Studienbewerber unterschiedlicher Fachrichtungen in drei australischen Territorien kurz nach Freshmen und deren Asiatische Studienanfänger Bewerbung sowie Eltern des repektiven an zwei kanadischen Final year students, kurz vor Colleges Universitäten UK Studienbeginn 120 138 306 937/538

Zielgruppe

N

Chen (2007)

Veloutsou et al. (2004)

Coccari, Javalgi (1995)

Sevier (1987) zitiert Joseph, Joseph nach Hayes (1989) (2000)

Studenten einer USUniversität im mittleren Westen N/A 1600 N/A

Wichtigkeit der Kriterien bei Auswahl einer Universität, Imageerhebung bzgl. Relevanz der Einfluss der Kriterien Wichtigkeit der diverser Einflussfaktoren auf die Wahl Attribute mit Blick auf auf die Universitäts- Auswahlkriterien bei Universitäten der Institution die Universitätswahl auswahl der Universitätswahl N/A

abgefragtes Konstrukt

Explorative Befragung bei Business Freshmen, anschließende Zusammenstellung der finalen Liste auf Basis von Literaturreview, nicht näher Experteninterviews beschriebene Pilotstudie 7er-Likertskalen (Wichtigkeit, Performance) 5er-Likertskala (Wichtigkeit)

Itemherkunft

Skala

Literaturreview, Tiefeninterviews und Pilotstudie N/A 5er-Likertskala 5er-Likertskala (Ausmaß des (Wichtigkeit) Einflusses)

Sung, Yang (2008)

Drewes, Michael (2006)

Studienbewerber Freshmen einer verschiedener Indonesische High südkoreanischen Fachrichtungen in School Schüler Privatuniversität Ontario (Kanada) 110 1642 27981

Wichtigkeit der Attribute einer exzellenten Hochschule

Image

Literaturreview, explorative Studien

N/A

Vorgängerstudie, Test der Passung für den indonesischen Markt durch Fokusgruppen Literaturreview

5er-Likertskala (Wichtigkeit)

N/A

5er-Likert Skala (Zustimmung)

objektive Bewerberund Hochschuldaten

Verfügbarkeit

5er-Likertskala keine This university is looked upon as a prestigious school in society overall Media coverage about this university is very positive

The image of the university Reputation Ruf der Hochschule Ruf der Fakultät/ des Departments Reputation des Studiengangs/ Programms Forschungsreputation Guter Ruf des lehrenden Personals Sonstiges Studienbezogene Kosten (Gebühren, Ausstattung) Lebenshaltungskosten

Mögliche Mittelzuflüsse Einnahmen/ Ausgaben

Academic Reputation The reputation of the of University university

Reputation of the Business Program

University's reputation department's reputation

The prestige of the university

I think my acquaintances think highly of this university

Academic reputation

Reputable degree programme

The reputation of the program The university's research reputation The reputation of the faculty in my program

Basic Cost of Attending

Affordable tuition fees

Cost (tuition fee)

Reasonable cost Accomodation at reasonable cost

Cost of living in the area Opportunity to find summer jobs Availability of Financial Aid

Arbeitsmarktperspektiven Künftiges Einkommen

Opportunity to find The availability of financial aid part-time jobs Financial aid Percentage of The degree from my university graduates gaining Employment rates for improves my future career employment within 1 graduates from the and job prospects year university Starting salaries for The degree from my university Average earning of graduates from the is highly marketable the graduates university Development of business contacts when studying

Compulsory fees

Scholarship spending

Graduate/job placement record

Companies recruiting the department's graduates

Recruiting/Kontakte

Qualität der Lehre

The quality of the university Quality of Education Received The quality of the program

Qualität des Lehrpersonals

Quality of Faculty

Classroom instruction Quality of faculty content of specific courses

Fit Inhalt/Neigung

Instructional spending

Academic value Good faculty

Availability of major

Specialist programmes

Praxisnähe Internationalität Gestaltungsmöglichkeiten/ Vielfalt

Opportunities to study abroad Number and Variety A wider program and course of Courses Offered offering Computer facilities

Lehre

Ausstattung (Infrastruktur)

Library facilities

Size in Terms of Number of Students per Class Amount of Individual Assistance That Could Be Provided Positive relationship between Individueller Support by the Faculty faculty and students Strukturierung und Organisation der Lehre Betreuungsverhältnis

Zulassung

Diversity

Sonstiges Chancengerechtigkeit Diversität

Wide range of courses

Student teacher ratio Student/faculty ratio Faculty student interaction Contact with the lecturers

Tutoring services

Small classes

Access to faculty this university is wellmanaged

Schedule of classes Title of the degree awarded

Abschluss

The opportunities for flexible study options Variety of offerings The information Computer labs technology used in teaching University library

Recognition of my previous credentials

Degree programs

Admissions

Reasonable entry requirements

Course as a learning experience There is no discrimination against me at this university

Handicapped facilities Male/female ratio in the university

107

Vaughn et al. (1978)

Distanz Attraktivität global

Location

Arbeitsmarkt Sicherheit

Chen (2007)

The location of the university The possibility of staying and working in the city where my university is located after graduation The city where my university is located is safe

Wohnungsmarkt Sonstige Infrastruktur Hochschulort

Freizeitangebot

Veloutsou et al. (2004)

James, Baldwin, Coccari, Javalgi McInnis (1999) (1995) How easy it is to get to the university from home Location

Sevier (1987) zitiert Joseph, Joseph nach Hayes (1989) (2000)

Sung, Yang (2008)

Drewes, Michael (2006)

Distance Ideal location

Safety in the area Existence of private The availability of flats nearby rental housing (SL) Transport, shopping, sights Activities nearby

Clean and safe environment Necessary resources available

Nightlife in the city My family members have studied or are studying at this university

Vertrautheit durch Partner, Freunde, Verwandte persönliche Vertrautheit

My friends have studied or are studying at this university I have studied at this university before

Visits to college Weather in the area Size of the area

Friendliness of The diversity of the city where people living in the my university is located area

Sonstiges Size in Terms of the College's Student Population Größe/ Überschaubarkeit Campus Size Attraktivität des Campus Sicherheit auf dem Campus Soziale Infrastruktur (Mensa, Wohnheim etc.) Housing Facilities

University campus Safety in campus Accomodation provided by the university

Campus und soziale Aktivitäten

Classrooms Campus police (security)

Number of students Appearance of campus

The availability of colleges or halls of residence (SL) The sporting and recreation facilities The social and cultural life of the university

Soziales Leben (Clubs, Sport, Parties, Freizeit allgemein)

Activities in the university University unions

Soziale Kontakte

Superb recreation and other facilities

The clubs and societies at this General athletic university programs The kinds of students who go to the university

Good social life on campus

The atmosphere of the campus

Atmosphäre Personal Fit

Environment conducive to learning

Previous correspondence or contact with the faculty

Kontakt mit Hochschule/ Services

Anderer persönlicher Kontakt mit Hochschule und College Displayed a Positive interaction with Hochschulpersonal Personal Interest university personnel Services (insb. für Studienanfänger) Services (insb. für Absolventen

The speed of the application process

Correspondence from college The university's Contact with academic services counselling services for students

Job Placement Services (after graduation)

Information provided This university puts to choose area of student care as the study top priority

Career services

Information given on career opportunities university looks like a university with strong prospects for future growth

Sonstiges

Zukunftsfähigkeit

Empfehlung und Beeinflussung aus dem persönlichen Umfeld

Nicht berücksichtigt

Empfehlung aus dem weiteren Umfeld (Rankings, Preise, Experten) Constraints

this university is financially sound

University's age

Recommendation from my family/spouse, friends/alumni, professor in my country, Influence of Friends professor in Canada, sponsor, Who Are Attending employer

Teachers' recommendations about the university (SL) Parents' views on the best university for you (SL)

Peer and family influences this university successfully retains a prestigious place in Ranking various university ranking systems Faculty awards

The ranking of the university The ranking of the program Not accepted elsewhere Program requirements (residency/length) Information obtained from the Peterson's guide

this university is socially responsible

Marketing information obtained from this university

Sonstiges

Tabelle 2:

108

Exchange programs with my home country

Contact with doctors through the The opportunities for university higher degree study Health services

University personality (friendly, stable, practical, warm) Entering average

Potenziell nutzenstiftende Attribute eines Universitätsstudiums (Quelle: Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008); Farsky, M./Völckner, F. (2008); Sung, M./Yang, S.-U. (2008); Hell, B./Haehnel, C. (2008); Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007); Hachmeister, C.-D./Hennings, M. (2007); Chen, L.-H. (2007); Drewes, T./Michael, C. (2006); Whitehead, J. M./Raffan, J./Deaney Rosemary (2006); Hartmann, T./Blume, J./Sjut, B. (2005); Veloutsou, C./Lewis, J. W./Paton, R. A. (2004); Joseph, M./Joseph, B. (2000); James, R./Baldwin, G./McInnis, C. (1999); Coccari, R. L./Javalgi, R. G. (1995); Hayes, T. J. (1989); Sevier, R. A. (1987); Spekman, R. E./Harvey, J. W./Bloom, P. N. (1980); Vaughn, R./Pitlik, J./Hansotia, B. (1978).)

In einem nächsten Schritt soll eine Verknüpfung der einzelnen Attributkategorien mit den in Abschnitt B.3.1.2 identifizierten Nutzenpotenzialen hergestellt werden.539 Hinsichtlich des funktionalen Nutzens wurde bereits festgehalten, dass dieser in erster Linie aus der Wissens- und Kompetenzvermittlung besteht. Deren Immaterialität bedingt die besondere Entscheidungsrelevanz der Potenzialfaktoren.540 Hierzu gehören mit Blick auf die obige Zusammenstellung eine adäquate Ausstattung auch über die bloße Bereitstellung von Räumlichkeiten hinaus sowie die Qualität des Lehrpersonals und dessen Zugänglichkeit. Bei letzteren Attributen handelt es sich um Erfahrungseigenschaften541, was im Fall der Zugänglichkeit durch das objektiv messbare Verhältnis von zu betreuenden Studenten pro Fakultätsmitglied kompensiert werden kann. Die Qualität des Personals ist im Vergleich schwieriger überprüfbar. Hier wird geschlossen, dass die Erfahrungen Dritter bzgl. Lehre und Forschung, manifestiert in der Reputation sowie die Eignung der vermittelten Kenntnisse für die Erlangung beruflichen Erfolgs (Einstiegsgehälter, Arbeitsmarkteinstieg) als Surrogate dienen. Die allgemeine Qualität des Programms lässt sich hingegen aus Lehrplänen, Strukturübersichten sowie aus Möglichkeiten zum Auslandsstudium ableiten. Hohe Studiengebühren und Zulassungshürden können einerseits abschreckend wirken, jedoch auch als Qualitätsindikator dienen, wenn sie als Zeichen einer hohen Leistungsnachfrage interpretiert werden. Weiterhin stellen sie sicher, dass angesichts der aufzubringenden Investitionen primär leistungswillige und -fähige Studenten eine Zulassung anstreben und so das Niveau der kollektiven Dienstleistung Lehre allgemein angehoben wird. In diesem Zusammenhang kann auch eine leistungsorientierte Atmosphäre zwischen Studenten und an der Universität als allgemein zuträglich interpretiert werden. Der funktionale Zusatznutzen, insb. die Unterstützung bei der Abstimmung der Lebensabläufe auf die Anforderungen des Studiums, spiegelt sich in Tabelle 2 in der Aufführung von Wohnheim- und Mensaeinrichtungen sowie auch in der Ausstattung des Hochschulorts mit Leistungen und Gütern des täglichen Bedarfs (Wohnungsmarkt, sonstige Infrastruktur) wider.

539

540 541

Dabei werden einzelne Attribute nicht aufgeführt, da sie aufgrund von im Vorhinein vorgenommenen Abgrenzungen für die spätere Untersuchung keine Relevanz aufweisen. Dies gilt für die Unterscheidung nach Abschlüssen, die in Deutschland angesichts der gesetzlich festgelegten Vergleichbarkeit nicht wesentlich differenziert sind; vgl. Kultusministerkonferenz (2008), S. 9-10. Darüber hinaus finden hier nur die reformierten Bachelor- und Masterabschlüsse Berücksichtigung. Weiterhin wird auch die Sicherheit in der Universitätsstadt und auf dem Campus ausgeblendet, da in Übereinstimmung mit der Literatur davon ausgegangen wird, dass ihr in Deutschland keine besondere Relevanz zukommt; vgl. die Systematisierung der deutschsprachigen Studien in Tabelle 2, S. 105-106 sowie Habicht, H. (2009), S. 139. Vgl. Habicht, H. (2009), S. 125. Vgl. zur Klassifizierung nach Such-, Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften Darby, M. R./Karni, E. (1973), S. 68-69; Nelson, P. (1970), S. 312.

109

Der ökonomische Nutzen basiert auf den studienbezogenen Zahlungsflüssen, die sich während der Studiendauer und im Anschluss daran ergeben. Erstere stellen primär Sucheigenschaften dar (z.B. Studiengebühren, Lebenshaltungskosten) und können daher unmittelbar vom Individuum berücksichtigt werden. Bei Letzteren handelt es sich um Erfahrungs- bzw. aufgrund der Langfristigkeit sogar um Vertrauenseigenschaften. Als Indikatoren für die zu erwartenden künftigen Mittelzuflüsse dienen die bereits genannten Einstiegsgehälter und der Placement Record für Absolventen. Auch der Unterstützung beim Eintritt in den Arbeitsmarkt durch einen Career Service oder der Etablierung von Praxiskontakten während des Studiums kann ein positiver Effekt auf die Mittelzuflüsse und damit den ökonomischen Nutzen zugeschrieben werden. Die in Abschnitt B.3.1.2 angeführten Opportunitätskosten eines Studiums sind aufgrund der unterschiedlichen studentischen Lebenssituationen individuell verschieden, werden jedoch auch durch die Studiendauer maßgeblich beeinflusst. Hierüber sind Statistiken frei verfügbar; zusätzlich kann jedoch ein strukturiertes Studium, ggf. mit einer fest determinierten Semesterzahl, als Indikator dienen und den Einfluss der individuellen Leistung auf die Studiendauer und damit Unsicherheiten minimieren. Mit Blick auf den sozialen Nutzen wurden in Abschnitt B.3.1.2 soziale Zugehörigkeit und Prestige als wesentliche Treiber identifiziert. Erstere wird, von Tabelle 2 ausgehend, bspw. von der Nähe zum Heimatort beeinflusst, die die Erreichbarkeit der angestammten sozialen Kontakte determiniert. Auch die Anwesenheit bedeutender sozialer Bezugspersonen (Partner, Freunde etc.) vor Ort sowie die Vertrautheit des Ortes im Allgemeinen beeinflussen die soziale Qualität des Studiums. Neue soziale Kontakte werden durch die Überschaubarkeit des Umfeldes, das Vorhandensein von studentischen Initiativen, Sporteinrichtungen sowie durch weitere Freizeitangebote in der Hochschulstadt und auf dem Campus befördert. Die Qualität dieser Kontakte richtet sich nach dem Fit zwischen dem eigenen Charakter und dem der übrigen Studenten sowie nach der allgemeinen Atmosphäre auf dem Campus (z.B. gemeinschaftsfördernd, freundlich, leistungsorientiert). Außerdem steigt in einer Studierendenschaft mit diversen Persönlichkeiten die Wahrscheinlichkeit zu sozial attraktiven Kontakten.542 Hinsichtlich des sozialen Prestiges, welches mit einem Studium an einer Universität einhergeht, ist die bereits angeführte Reputation als wesentlicher Treiber zu nennen. Um deren Nutzen auch über das Studium hinaus voll ausschöpfen zu können, ist jedoch ihre Beständigkeit im Zeitablauf wesentlich. Die Zukunftsfähigkeit der Universität stellt demnach in diesem Zusammenhang eine Nebenbedingung dar, zu deren Einschätzung Indikatoren wie z.B. die bisherige Tradition (aus der häufig eine günstige künftige Entwicklung extrapoliert wird) oder die Entwicklung der 542

Gleiches gilt natürlich für die Wahrscheinlichkeit hinsichtlich unattraktiver Kontakte.

110

Studierendenzahlen herangezogen werden können. Die Verbindungen von Alumni untereinander sowie zur Universität und aktuellen Studenten werden in den verglichenen Arbeiten trotz ihres anzunehmenden sozialen Nutzens nicht berücksichtigt. Hedonistischen Nutzen im Rahmen der Möglichkeit zur Selbstverwirklichung stiften die bereits unter dem sozialen Nutzen erwähnten Optionen der Freizeitgestaltung sowie die Gestaltungsmöglichkeiten im Rahmen des Studiums. Letztere erhöhen auch die Wahrscheinlichkeit, einen optimalen Fit zwischen vermittelten und nachgefragten Fachkenntnissen im Rahmen der Lehre herzustellen und so den intrinsischen Wert des Studiums zu maximieren. Gleiches gilt hinsichtlich der Chancengerechtigkeit für alle sozialen Gruppen. Nutzen im Sinne von Abwechslung geht ebenfalls mit Gestaltungs- und Wahlmöglichkeiten einher. Darüber hinaus erscheint hier eine hohe Diversität der universitären Community mit Blick auf Persönlichkeiten, soziale und kulturelle Hintergründe hilfreich. Genuss ergibt sich schließlich aus den ebenfalls bereits erwähnten Freizeitbeschäftigungen und Partys. Der sinnlich-ästhetische Nutzen als letzte Kategorie wird in erster Linie durch das Erscheinungsbild der Campusinfrastruktur sowie der dort befindlichen Menschen bestimmt. Erstere wird global durch das Attribut „Attraktivität des Campus“ erfasst, Letztere findet keine Berücksichtigung. Abschließend bleibt festzustellen, dass sich die identifizierten Attribute der Universität, des Studiums und des städtischen Umfeldes (vgl. Tabelle 2) den einzelnen Nutzenkategorien zuordnen lassen und diese darüber hinaus umfangreich abdecken. Dabei handelt es sich jedoch in erster Linie um sachhaltige Nutzenaspekte des Universitätsstudiums. Eine Operationalisierung der konnotativen Attribute auf Basis der Markenpersönlichkeit543 findet in Kapitel C statt. Dort erfahren auch die denotativen Elemente eine weitere Eingrenzung für die Zwecke der durchzuführenden Analyse. 3.1.4 Einbindung in die hochschulbezogene Markenarchitektur Für die weitere Untersuchung des Universitätsimages ist neben der Klärung der Nutzenpotenziale eines Studiums ebenfalls zu ermitteln, auf welchen Bezugspunkt innerhalb der Institution Universität sich die studiennutzenbezogenen Assoziationen der potenziellen Studenten richten. Hierzu erfolgt eine Betrachtung der universitären Markenstrategien und damit aus markentheoretischer Sicht ein Perspektivenwechsel vom Markenimage hin zur der ihm zugrunde liegenden Markenidentität.

543

Vgl. Sung, M./Yang, S.-U. (2008), S. 362.

111

Gerhard identifiziert in ihrer Arbeit die Dachmarkenstrategie (bzw. die Unternehmensmarkenstrategie in der Systematisierung von Esch/Bräutigam544) als für eine Universität besonders geeignet, da nur so ihre zahlreichen und teilweise relativ heterogenen Leistungen markierungsstrategisch handhabbar gemacht werden könnten.545 Dies erscheint sinnvoll, insofern Forschung und Lehre als Kernleistungen einer Universität über alle Fachbereiche hinweg auf den Kompetenzen der Wissenserstellung und -vermittlung beruhen.546 Darauf aufbauend kann die Universität von Goodwilltransfer profitieren und Synergien in der Kommunikation realisieren. Als Dachmarke dient dabei i.d.R. der Name der Institution, häufig eine Kombination des Begriffs „Universität“ mit einer geographischen Zuordnung (z.B. der Name der Universitätsstadt) sowie ggf. dem Namen eines Patrons (z.B. der Universitätsstifter oder ein berühmter Alumnus).547 Neben der grundsätzlichen Ähnlichkeit der unterschiedlichen Fachbereiche hinsichtlich ihrer Kernkompetenzen besteht jedoch eine enorme thematische Heterogenität. Diese legt eine ebensolche Heterogenität der fachbereichsspezifischen Zielgruppen (unterschiedliche akademische Peergroups und Kooperationspartner) nahe, der im Rahmen der Unternehmensmarkenstrategie kaum Rechnung getragen werden kann. Daher finden sich auf Institutsebene vermehrte Markierungsaktivitäten.548 Diese sind darauf zurückzuführen, dass sich der Forschungswettbewerb, von dem das wissenschaftliche Personal primär betroffen ist, in erster Linie auf individueller Ebene, also zwischen den Spezialisten eines Forschungsfeldes zu verorten ist.549 Die Dachmarke der Universität ist hier weniger hilfreich als eine Institutsmarke mit klarer themenbezogener Positionierung. Zumindest für die Zielgruppen der universitären Forschung verfolgen Universitäten daher z.T. auch stärker einzelmarkenorientierte Strategien.550 Mit Blick auf die Lehre wäre vor diesem Hintergrund eine Markierung auf Ebene der Studiengänge bzw. der Fakultäten als ihrer organisatorischen Entsprechungen naheliegend, um Studenten mit unterschiedlichen Fachinteressen gezielt ansprechen zu 544 545 546 547 548

549 550

Vgl. oben Abschnitt B.2.4.3, S. 89-90. Vgl. Gerhard, J. (2004), S. 138-139. Vgl. das Beispiel der Harvard University bei Gerhard, J. (2004), S. 139. Vgl. Haes, J./Voss, R. (2009), S. 145; Brockhoff, K. (2008), S. 436; Müller, U./Langer, M. F. (2008), S. 30. Beispiele hierfür sind das Center for Leading Innovation and Cooperation (CLIC) der Handelshochschule Leipzig oder das Marketing Centrum Münster der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster; vgl. Handelshochschule Leipzig (Hrsg.) (2010); Marketing Centrum Münster (Hrsg.) (2009). Vgl. Habicht, H. (2009), S. 158; Gerhard, J. (2004), S. 141. Auf Basis vorheriger Ausführungen (Heterogenität der verschiedenen Forschungsbereiche; weiterhin starke Autonomie der Professorenschaft) liegt jedoch die Vermutung nahe, dass die Einzelmarkenkomponente eher dezentral gewachsen als zentral entworfen ist und so ein koordiniertes Management der Markierungsaktivitäten und den Aufbau einer starken Markenidentität für die Gesamtinstitution eher erschwert.

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können.551 Gerhard schlägt in diesem Zusammenhang vor, dass Fakultäten ihre eigene Ausprägung der Unternehmensmarke entwickeln.552 Eine eigene Markierung auf Fakultätsebene oder deren gezielte Positionierung kann jedoch im deutschen Universitätssektor nicht identifiziert werden.553 Stattdessen beziehen sich Hochschulrankings zur Studienqualität sowie die allgemeine Berichterstattung zu Studium und Studienwahl auf den Namen der Gesamtuniversität.554 Dass das Verfolgen einer Unternehmensmarkenstrategie nicht zwingend ist, zeigt das Beispiel US-amerikanischer Universitäten, deren Business Schools häufig separate Markierungen tragen.555 Damit verfolgen diese Universitäten gemischte Markenstrategien mit mehr oder weniger starken Marken, die die studienbezogenen Leistungen eines Fachbereichs deutlich von denen anderer Fakultäten abheben, ohne auf Goodwilltransfer durch Nennung der übergreifenden Institution vollständig zu verzichten. Auch die wenigen privaten Universitäten in Deutschland verfolgen häufig eine abweichende Markenstrategie, dies jedoch aus den empirischen Verhältnissen heraus, da die meisten Privaten über lediglich eine Fakultät verfügen. Damit hat ihre Strategie eher Ähnlichkeit mit einer Einzelmarkenstrategie, deren Marke Institution und einziges Produkt gleichzeitig repräsentiert.556 Aufgrund des auf das Studium fokussierten Erkenntnisinteresses dieser Arbeit wird der Auffassung gefolgt, dass der Name der Universität als zentraler Bezugspunkt für die Assoziationen von Studienbewerbern dient. Er repräsentiert daher in der empirischen Erhebung das Leistungsangebot der Universität. 3.2 Verhaltenswissenschaftliche Betrachtung des Hochschulwahlprozesses Innerhalb des Abschnitts B.2.3 wurden die Prozessstufen einer extensiven Wahlentscheidung im Rahmen eines Hierarchy of Effects-Modells dargestellt. In der Folge 551 552 553

554 555

556

Vgl. beispielhaft zu den Unterschieden in der Beurteilung des Studiennutzens zwischen Studenten der Betriebswirtschaft und anderer Fachrichtungen Georg, W./Bargel, T. (2006), S. 12. Vgl. Gerhard, J. (2004), S. 139. In der deutschen Hochschulmarketingliteratur nimmt Mühlbacher zwar auf das Thema Bezug, bleibt jedoch eine Einordnung der Fakultätsmarke in das Wettbewerbsumfeld und die Markenarchitektur der Gesamtinstitution schuldig; vgl. Mühlbacher, H. (2006). Vgl. z.B. Böhringer, C. (04.05.2010), S. 242. Beispiele hierfür sind die Business Schools der University of Chicago (Chicago Booth), der Northwestern University (Kellogg) oder der University of Pennsylvania (Wharton); vgl. Kellogg School of Management (Hrsg.) (2010); The Wharton School (Hrsg.) (2010); Friedman, A. (2008). Diese Interpretation macht den Unterschied zwischen Volluniversitäten und kleinen Privatschulen deutlich. Sie lässt jedoch außer Acht, dass auch Letztere i.d.R. mehrere Studiengänge anbieten, die unterschiedlich organisiert sind, zu verschiedenen Abschlüssen führen und damit aufgrund ihres unterschiedlichen Nutzens auch als unterschiedliche Produkte/Leistungen verstanden werden müssen. Als Beispiel sind hier Vollzeit- und Teilzeitstudiengänge zu nennen oder im Bereich der Wirtschaftswissenschaften die Unterscheidung zwischen einem konsekutiven Master of Science/Master of Arts und dem nichtkonsekutiven Master of Business Administration; Meffert, H./Kirchgeorg, M. (1999), S. 91.

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soll diese allgemeine Modellierung auf den spezifischen Fall der Hochschulwahl übertragen werden, um so das Kernelement des Bezugsrahmens der empirischen Untersuchung bilden zu können. 3.2.1 Abstimmung von Hochschulwahl und verhaltenswissenschaftlichem Hierarchy of Effects-Modell In den bisherigen Ausführungen wurde die Hochschulwahl als High-InvolvementEntscheidung charakterisiert, der ein extensiver Prozess der Einstellungsbildung zugrunde liegt. Im Laufe dieses Prozesses verarbeitet das Individuum die akquirierten entscheidungsrelevanten Informationen und grenzt die Menge möglicher Wahlalternativen immer weiter ein. Die noch im Prozess befindlichen Optionen werden in vier modellhaften Sets zusammengefasst, die einzelne Phasen der Einstellungsbildung voneinander abgrenzen: Awareness, Processed, Consideration und Evoked Set.557 In den Betrachtungen zum deutschen Hochschulsektor wurden darüber hinaus Eigenschaften der Hochschulwahl und des Hochschulbesuchs identifiziert, die diese vom klassischen Konsumgüterkauf und -gebrauch unterscheiden: Besonders hervorzuheben ist, dass bei klassischen Konsumentscheidungen die Güterknappheit keine wesentliche Rolle spielt. Im Gegensatz dazu ist es dem Individuum bei der Auswahl der Universität in vielen Fällen, so auch hinsichtlich der meisten betriebswirtschaftlichen Studiengänge, nicht möglich, die eigene Präferenz bzgl. einer Institution autonom umzusetzen. Stattdessen besitzen die Hochschulen im Fall von Überschussnachfrage die Möglichkeit Interessenten abzulehnen.558 Diese Abweichung ist auch in der Modelldarstellung des Wahlprozesses zu berücksichtigen. Das oben vorgestellte Modell sieht lediglich einen einzelnen konativen Schritt vor: Die finale Auswahl verbunden mit dem Kauf einer strikt präferierten Alternative.559 Im Rahmen der Hochschulwahl ist das Individuum jedoch zu einem zweiten Schritt gezwungen: Die Bewerbung, welche sich nicht notwendigerweise auf eine einzelne präferierte Option beschränken muss, sondern auch an ein Alternativenset gerichtet sein kann. Deren Integration in das konsumkauforientierte Modell wurde in der deutschen Literatur zum Hochschulmarketing noch nicht berücksichtigt und soll daher in der Folge erörtert werden.560 557 558 559

560

Vgl. oben, Abschnitt B.2.3.4, S. 79. Vgl. oben, Abschnitt B.1.3, S. 50-51. Sollte keine strikte Präferenz vorliegen, kann von einer zufälligen Auswahl zwischen den verschiedenen schwach präferierten Alternativen ausgegangen werden, denen das Individuum indifferent gegenübersteht; vgl. Hanusch, H./Kuhn, T./Cantner, U. (2002), S. 141-142. Die US-amerikanische Hochschulwahl wird hingegen von mehreren Autoren in an die Käuferverhaltensforschung angelehnten Prozessmodellen dargestellt; vgl. Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S. 249; Dawes, P. L./Brown, J. (2002); Chapman, R. G. (1986), S. 246; Litten, L. H. (1982), S. 388.

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Geht man davon aus, dass die Aussendung einer Bewerbung dem Individuum zumindest ein Minimum an Aufwand und damit Kosten verursacht, kann die Anzahl der zu verschickenden Bewerbungen als Optimierungsproblem verstanden werden: Konstante Grenzkosten für die Versendung einer Bewerbung561 stehen ihrem abnehmenden Grenznutzen gegenüber.562 Weiterhin wird die Zahl der Elemente im Evoked Set als eine Art Nebenbedingung für die Obergrenze der ausgesandten Bewerbungen interpretiert. Diese Annahme beruht auf der Überlegung, dass die im Evoked Set nicht vertretenen Alternativen dem Individuum zur adäquaten Motivbefriedigung ungeeignet erscheinen und daher bewusst aussortiert wurden. Dabei spiegelt das auf den Motiven basierende Anforderungsprofil auch die Einschätzung bzgl. des eigenen akademischen Niveaus wider, so dass unrealistische Alternativen ebenso aussortiert werden wie qualitativ minderwertige.563 Gleichwohl wäre es unter diesen Umständen möglich, dass das Bewerbungsset kleiner als das Evoked Set ausfällt: Dazu müsste der Bewerber entweder die Kosten pro Bewerbung als sehr hoch einschätzen oder der Grenznutzen müsste bereits bei sehr wenigen Bewerbungen stark abnehmen (z.B. aufgrund einer optimistischen Selbsteinschätzung des Bewerbers bzgl. seiner akademischen Qualitäten). Erstere Möglichkeit erscheint wenig plausibel vor dem Hintergrund der oben getroffenen Annahmen zur Grenzkostenentwicklung im Bewerbungsfall. Eine besonders optimistische Selbsteinschätzung würde hingegen das Anspruchsniveau hin zu einer strengeren Alternativenselektion beeinflussen, so dass bereits das Evoked Set kleiner ausfällt. Für die weitere Betrachtung wird daher angenommen, dass das Evoked Set seinen konativen Ausdruck im Bewerbungsset findet. Beide werden daher als äquivalent betrachtet.564 Eine weitere Besonderheit der Hochschulwahl ist eine direkte Folge der Notwendigkeit zur Bewerbung bzw. der Möglichkeit für Hochschulen, Bewerber abzulehnen:565 So trifft das Individuum seine finale Entscheidung nicht unbedingt aus dem

561

562 563

564 565

Dabei treffen z.B. Kotler/Fox die plausible Annahme, dass das Individuum Bewerbungen an eine Mehrzahl von grundsätzlich in Betracht kommenden Hochschulen verschickt. Das entsprechende Alternativenset (Application Set) ergänzt gemeinsam mit weiteren Sets das Modell; vgl. Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S. 249. Zu kritisieren ist dabei, dass die Reihenfolge der einzelnen Sets kaum auf Basis der dahinterliegenden Abwägungen des Individuums theoretisch begründet wird. Hierbei handelt es sich um eine vereinfachende Annahme. Es ist plausibel, dass der Aufwand der ersten Bewerbung inkl. Entwurf von Unterlagen, Information über Bewerbungsmodalitäten etc. höhere Kosten verursacht. Im weiteren Verlauf kann die Bewerbung jedoch mit geringen Modifikationen wiederverwendet werden, so dass eine rasche asymptotische Annäherung der Grenzkostenkurve an eine Parallele zur Abszisse wahrscheinlich ist. Dieser ergibt sich aus einer wachsenden Wahrscheinlichkeit, definitiv einen Studienplatz zu erlangen, die sich jedoch mit steigender Bewerbungsanzahl dem 100%-Wert annähert. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 434 sowie Weinberg, P. (1981), S. 51-52, 94; Weiner, B./Kukla, A. (1970), S. 16-19. Vgl. unterstützend Chapman, R. G. (1986), S. 248. Vgl. unterstützend Dawes, P. L./Brown, J. (2002), S. 59. Litten identifiziert darüber hinaus für Universitäten eine zweite Entscheidungsdimension: Insb. renommierte US-amerikanische Universitäten mit signifikanten Studiengebühren bieten begabten

115

von ihm selbst konstruierten Evoked Set. Stattdessen kann es sein, dass Ablehnungen im Rahmen des Zulassungsprozesses die relevanten Alternativen reduzieren und so ein neues Set, das Admission Set entsteht.566 Diese Korrektur wird jedoch von außen vorgenommen und bezieht sich nicht auf die verbleibenden und damit weiterhin relevanten Elemente des Evoked Set. Demnach wird angenommen, dass das Individuum keine Neueinschätzung der Situation aufgrund der veränderten Ausgangslage durchführen muss und Images und Einstellungen daher zwischen Evoked und Admission Set unverändert bleiben. Gleichwohl können die im Admission Set verbliebenen Alternativen noch einmal evaluiert werden. Dies geschieht i.d.R. durch im Vorhinein akquiriertes Wissen und insb. auf der Basis von Schlüsselinformationen. Die Suche nach zusätzlichen externen Informationen ist jedoch grundsätzlich nicht ausgeschlossen.567 3.2.2 Sonstige Einflussfaktoren der Wahlentscheidung In den vorhergehenden Abschnitten wurden die nutzenstiftenden Eigenschaften der Hochschule identifiziert sowie die Besonderheiten des spezifischen Entscheidungsprozesses theoretisch hergeleitet. Im Framework des SOR-Modells sind bislang jedoch jene Komponenten unberücksichtigt, die auf die Nutzeneinschätzung einen moderierenden Einfluss ausüben bzw. den Nutzen neben der eigentlichen Leistung selbst kommunikativ vermitteln. Zunächst ist zu berücksichtigen, welche Stimuli das Individuum in seine Überlegungen zur Hochschulwahl einbezieht.568 Die Leistung selbst fungiert bspw. als Stimulus bzw. als ein Bündel verschiedener Stimuli, die durch den Interessenten z.B. im Rahmen von Campusbesuchen oder Probevorlesungen (Tage der offenen Tür) wahrgenommen werden können. Hiermit eng verknüpft sind darüber hinausgehende Kontakte mit Personen, die in die Leistungserstellung unmittelbar involviert sind. Das sind Lehrpersonal und Studierende einer bestimmten Universität, ggf. aber auch Personal der Studienverwaltung o.Ä. (vgl. Abbildung 15) Schließlich liegen im direkten univer-

566

567 568

Bewerbern umfangreiche Gebührenerlasse und Stipendien, über deren Gewährung die Universitäten selbst entscheiden; Litten, L. H. (1982), S. 388; Merbeth, W. (2007), S. 50-51. In Deutschland ist die Relevanz universitätseigener Stipendien angesichts noch geringer Studiengebühren und weitgehender staatlicher Angebote bestenfalls nachrangig ausgeprägt und wird daher im Weiteren vernachlässigt; vgl. Heinrichs, W. (2010), S. 171-172. Gleichwohl vergeben private Universitäten ebenfalls Stipendien und Freiplätze, bzgl. deren Effekts an dieser Stelle weiterer Forschungsbedarf angemeldet wird. Vgl. Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995), S. 249. Abweichend wird in der Literatur auch der Begriff des Choice Sets verwandt; vgl. Chapman, R. G. (1986), S. 248; Punj, G. N./Staelin, R. (1978), S. 589. Aufgrund der oben geschilderten Unschärfe zwischen Evoked, Consideration und Choice Sets wird hier jedoch auf den Begriff von Kotler/Fox zurückgegriffen; vgl. hierzu auch oben Abschnitt B.2.3.3, S. 75-76. Vgl. oben, Abschnitt B.2.3.3, S. 77; Chapman, R. G. (1986), S. 248. Vgl. zu den folgenden Angaben Heine, C./Willich, J./Schneider, H. (2009), S. 11-12; Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007), S. 13-14; Tutt, L. (1997), S. 8, 13.

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sitären Einflussbereich gezielte Studieninformationsmaßnahmen wie der Auftritt auf Messen, die Etablierung einer Informationswebsite oder die Versendung von Broschüren. Allgemeine Informationsquellen außerhalb des direkten universitären Umfelds sind öffentliche Beratungsinstitutionen (Arbeitsamt, BIZ) und Massenmedien (Zeitschriften, Karriereportale, Bücher) sowie die häufig dort veröffentlichten bzw. besprochenen Rankings. Dabei betrachten deutsche Studierende insb. die unmittelbaren Informationen der Universität sowie Internetquellen als hilfreich.569 WƌŽĨĞƐƐŝŽŶĂů^ƚĂĨĨ

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Abbildung 15: Einflüsse auf den Studienbewerber (Quelle: I.A. an Ihlanfeldt, W. (1980), S. 129.)

Eine besondere Rolle im Hochschulwahlprozess spielt das engere soziale Umfeld. Einerseits bilden Familie und Freunde, aber auch Lehrer für den Interessenten eine weitere wichtige, wenn auch qualitativ allenfalls durchschnittliche Quelle für Informationen rund um das Studium und einzelne Hochschulen.570 Gleichzeitig üben sie als primäre soziale Bezugsgruppen einen impliziten wie expliziten Konformitätsdruck auf das Individuum aus bzw. induzieren einen entsprechenden Konformitätswunsch.571 Die komparative Beeinflussungskomponente hat dabei ihren Ursprung in der Vorbildfunktion der Eltern oder im Wunsch nach sozialer Zugehörigkeit im Freundeskreis.572 569 570

571 572

Vgl. Heine, C./Willich, J./Schneider, H. (2009), S. 13-14. Vgl. Heine, C./Willich, J./Schneider, H. (2009), S. 12-13; Galotti, K. M./Mark, M. C. (1994), S. 596; Litten, L. H. (1982), S. 388. Assael sieht die Informationsfunktion von Bezugsgruppen gleichberechtigt neben komparativer und normativer Beeinflussung; vgl. Assael, H. (1998), S. 535; Bearden, W. O./Etzel, M. J. (1982), S. 184 sowie oben, Abschnitt B.2.1.1, S. 56. Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 513-515; Assael, H. (2004), S. 402; Childers, T. L./Rao, A. R. (1992), S. 199. Vgl. auch oben, Abschnitt B.2.1.1, S. 56. Vgl. Assael, H. (1998), S. 536. Childers/Rao gehen davon aus, dass komparative Beeinflussung nur durch Referenzgruppen ausgeübt wird, mit denen keine direkte Interaktion erfolgen kann (z.B. Werbetestimonials); vgl. Childers, T. L./Rao, A. R. (1992), S. 199. Diesem Verständnis wird zugunsten der Auffassung von Assael nicht Folge geleistet.

117

Die Meinungen und Aktivitäten der Bezugsgruppen geben dem Individuum einen Bezugsrahmen für eigene Handlungen und beeinflussen so auch kognitive Prozesse im Rahmen der Einstellungsbildung und Urteilsfindung.573 Normative Beeinflussung ergibt sich hingegen aus den Erwartungen, die die sozialen Bezugsgruppen an das Individuum stellen. Im Fall der Hochschulwahl kann dies z.B. bedeuten, dass Eltern die Einschreibung an einer besonders renommierten Universität oder eine möglichst kostengünstige Studiengestaltung erwarten.574 Freunde können den räumlichen Zusammenhalt der Clique oder eine besondere Leistungs- oder Freizeitorientierung voraussetzen. Innerhalb empirischer Untersuchungen zur Hochschul- und Studienwahl wird in erster Linie die Informationsfunktion der Bezugsgruppen berücksichtigt: Eltern, Freunde und Lehrer fungieren neben anderen oben dargestellten Informationsquellen als Stimuli.575 Komparative und normative Einflüsse sind in empirischen Modellen deutlich problematischer und lediglich anhand einzelner Indikatoren darzustellen. Litten verwendet bspw. den akademischen Hintergrund der Eltern und berechnet seinen Einfluss auf den Zeitraum der Collegewahl, Informationsquellen und Auswahlkriterien. Dabei stellt er weitgehende statistische Zusammenhänge fest.576 In der allgemeinen Käuferverhaltensliteratur gelten bspw. der Familientyp (z.B. Kernfamilie/Großfamilie),577 die Zustimmung zu sozialen Verhaltensweisen578 oder die selbst wahrgenommene Ähnlichkeit mit Peers579 als Indikatoren für den Einfluss der Bezugsgruppe. Als weitere Determinanten der Einstellungsbildung gegenüber Hochschulen werden in der Literatur soziodemographische Eigenschaften des Studienbewerbers identifiziert. Die Untersuchung von Litten berücksichtigt bspw. neben dem Familienhintergrund auch die akademischen Fähigkeiten des Individuums, Rasse, Geschlecht und geographische Herkunft. Er stellt insb. für die ersten beiden Faktoren signifikante

573 574

575 576

577 578 579

Vgl. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009), S. 514. Letzteres kann angesichts der finanziellen Abhängigkeit vieler Studenten von ihrem Elternhaus auch durch eine klare Budgetrestriktion ausgedrückt werden; vgl. hierzu Isserstedt, W. et al. (2004), S. 24. Vgl. z.B. Chen, L.-H. (2007), S. 769-770; Hartmann, T./Blume, J./Sjut, B. (2005), S. 202, 204; Spekman, R. E./Harvey, J. W./Bloom, P. N. (1980), S. 701. Vgl. Litten, L. H. (1982), S. 393-395. Ähnlich gehen Dawes/Brown bei der Größenermittlung von Consideration und Choice Sets vor; vgl. Dawes, P. L./Brown, J. (2002), S. 65. Perna berücksichtigt bei ihrer Untersuchung zur Entscheidung über die Aufnahme eines Graduiertenstudiums ebenfalls die Ausbildung der Eltern als wesentlichen Treiber des individuellen kulturellen und sozialen Kapitals; vgl. Perna, L. W. (2004), S. 495. Vgl. Childers, T. L./Rao, A. R. (1992), S. 202. Vgl. Bearden, W. O./Etzel, M. J. (1982), S. 187. Vgl. Moschis, G. P. (1976), S. 239-240.

118

Einflüsse fest.580 Weitere Untersuchungen deuten darauf hin, dass die Hochschulwahl auch durch Alter bzw. persönliche Reife der Bewerber beeinflusst wird.581 3.3 Erstellung des Bezugsrahmens und Ableitung von Hypothesen Im folgenden Abschnitt werden die bisherigen theoretisch-konzeptionellen Erkenntnisse in einem integrativen Bezugsrahmen zusammengefasst. Die dargestellten Zusammenhänge zwischen den vorgestellten Erklärungsansätzen dienen im Weiteren als Grundlage zur Ableitung empirisch überprüfbarer Hypothesen. 3.3.1 Entwicklung eines zusammenfassenden Bezugsrahmens Zentrales Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Evaluation des Hochschulwahlprozesses potenzieller Studierender im Hinblick auf den Einfluss des universitären Markenimages. Hierzu wurde in den Abschnitten B.2.3 bzw. B.3.2.1 ein verhaltenstheoretisches Entscheidungsmodell (Hierarchy of Effects-Modell) entworfen und auf die Spezifika der Hochschulwahl angepasst. Dieses bildet, eingebettet in die SORSystematik, das Grundgerüst des theoretischen Bezugsrahmens. Durch externe Stimuli (Ausgehend von Dritten oder den Universitäten selbst) erlangt das Individuum Kenntnis von verschiedenen Hochschulen bzw. deren zum persönlichen Studienfachinteresse passenden Studienangebot.582 Diese gestützt bekannten Institutionen finden sich im Awareness Set wieder, der ersten Prozessstufe, welche gleichzeitig den Übergang in die Organismuskomponente markiert. Ihre Elemente werden durch weitere Informationsaufnahme in das Processed Set überführt. Im Zuge dessen, wie auch in den folgenden Schritten, verlassen einzelne Hochschulen den Prozess, da zu ihnen keine weitere Informationssammlung oder -verarbeitung stattfindet. Hinsichtlich der verbleibenden Universitäten entwickelt das Individuum in der Folge aus der Bewertung der Leistung und ihrer Bestandteile ein Image,583 welches zu einer eindimensionalen Einstellung verdichtet wird. Intensivere Evaluationen reduzieren die Zahl der relevanten Alternativen bis auf jene, die die Bedürfnisse des Individuums adäquat zu erfüllen in der Lage sind. Dieses Evoked Set wird verhaltenswirksam in Form von Bewerbungsaktivitäten. Nach einer weiteren Reduktion der 580 581 582

583

Vgl. Litten, L. H. (1982), S. 388-396. Vgl. Harker, D./Slade, P./Harker, M. (2001); James, R./Baldwin, G./McInnis, C. (1999), S. 25-26, 36-37. Wie in Abschnitt B.2.1 erwähnt, ergeben sich aus der Zahl relevanter Stimuli sowie den unterschiedlichen Wahrnehmungsdeterminanten vielfältigste Wirkungsmuster. Deren detaillierte Untersuchung kann an dieser Stelle aus forschungsökonomischen Gründen nicht geleistet werden, so dass die Komponente zwar in der Darstellung des Bezugsrahmens Berücksichtigung findet, jedoch keine weitere Analyse erfolgt; vgl. oben, Abschnitt B.2.1, S. 54-60. Ob es sich dabei um das Image einer Marke im Sinne der gegebenen Definition handelt, ist zunächst anhand geeigneter statistischer Verfahren zu prüfen; vgl. oben, Abschnitt A.2, S. 15-16.

119

Alternativen durch die Institutionen selbst (Zulassung) erfolgt die finale Auswahl und Immatrikulation. In diesem Ablauf ist die Charakteristik eines Universitätsstudiums als potenziell mehrstufiger Prozess mit verschiedenen Wahl- und Wiederwahlentscheidungen noch nicht berücksichtigt. Das eingangs vorgestellte SORC-Modell der Käuferverhaltensforschung sieht vor, dass der Kauf bzw. die Verwendung einer erworbenen Leistung wiederum als Stimulus fungiert und Auswirkungen auf den Organismus des Individuums ausübt – Image und Einstellung der Leistung und ggf. auch konkurrierender Leistungen passen sich den Erfahrungen entsprechend an.584 Im Folgenden wird eine mögliche zweite Hochschulwahlentscheidung als separater Entscheidungsprozess interpretiert und dargestellt, der, ausgehend von einer grundsätzlich positiven Einstellung des Individuums gegenüber einer Fortführung des Studiums, auf dem im Lauf des vorangegangenen Studienabschnitts erworbenen Wissen aufbaut. In der Darstellung des Bezugsrahmens wird daher sowie aus Gründen der Übersichtlichkeit auf Feedbackschleifen verzichtet. Als wesentliche Determinante des modellimmanenten Selektionsprozesses wurde im Rahmen der theoretischen Betrachtungen der erwartete Nutzen der universitären Studienleistung identifiziert. Dieser beruht zu Beginn der Auswahl notwendigerweise auf wenigen Informationen zu einem großen Set von Alternativen. Erst im Rahmen der weiteren Wissensakquisition bilden sich aus vielfältigen leistungsbezogenen Wahrnehmungsprozessen Einstellungen bzw. die dahinterliegenden Images zu den im Prozess verbliebenen Wahloptionen.585 Das Image umfasst dabei in ganzheitlicher Form die durch das Individuum wahrgenommenen Leistungsattribute, bewertet hinsichtlich ihres erwarteten Nutzenbeitrags. Sie lassen sich wiederum in zwei Dimensionen zusammenfassen: Erstens die sachhaltige Assoziationen umfassende denotative Dimension. Zweitens die konnotative Dimension, die, so wird angenommen, teilweise auf den Denotationen aufbaut und diese mit emotionalen Assoziationen z.B. basierend auf aktuellen und vergangenen Erfahrungen verknüpft.586 Der Annahme nach üben beide Dimensionen einen signifikanten Einfluss auf die Herausbildung einer positiven Einstellung sowie einer positiven Verhaltensreaktion aus. Innerhalb des dynamischen Einstellungsbildungsprozesses ist jedoch davon auszugehen, dass die Relevanz der einzelnen Leistungsattribute und damit auch die der Dimensionen variiert: Zunächst wird das große Alternativenset anhand einzelner Kriterien und einfacher Entscheidungsregeln dezimiert. In späteren Prozessstufen ver584 585 586

Vgl. oben, Abschnitt A.3, S. 19. In der grafischen Gestaltung des Bezugsrahmens wird die dynamische und kontinuierliche Entwicklung aufgrund der beschränkten Darstellungsmöglichkeiten nur vereinfacht repräsentiert. Vgl. Oguachuba, J. S. (2009), S. 83. Vgl. zur Imagekonzeptualisierung oben, Abschnitte A.3, S. 22-24; B.2.4.1, S. 80-84.

120

fügen dann alle verbliebenen Alternativen für die eingangs zur Selektion herangezogenen Attribute über zufriedenstellende Ausprägungen, so dass anzunehmen ist, dass deren Differenzierungsqualität und Entscheidungsrelevanz sinkt.587 Die postulierte Abhängigkeit der konnotativen von der denotativen Dimension impliziert eine mediierende Wirkbeziehung, die sich im Bezugsrahmen wie auch in den darauf aufbauenden statistischen Modellen widerspiegelt.588 Inhaltlich ist das Image der Studienleistung untrennbar mit dem geographischen Standort der Universität verknüpft, weshalb auch das Image des Hochschulortes erhoben und sein Einfluss auf die globale Einstellung ermittelt wird.

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Abbildung 16: Theoretischer Bezugsrahmen der Untersuchung (Quelle: Eigene Darstellung.)

Neben dieser Hauptdeterminante nehmen weitere Faktoren Einfluss auf die Hochschulwahlentscheidung: Die soziale Einbindung des Individuums sowie dessen sozidemographischer Hintergrund beziehen sich jedoch nicht direkt auf die Wahl der Universität bzw. der von ihr angebotenen Studienleistung. Gleiches gilt für die akademischen Fähigkeiten (bzw. deren Einschätzung durch das Individuum), wie sie in Abschnitt B.3.2.1 thematisiert werden.589 Stattdessen beeinflussen sie die Nutzen587

588 589

Die Annahme wird gestützt durch frühere Untersuchungen von Freundt zur schwankenden Relevanz emotionaler und rationaler Markenimagedimensionen innerhalb des Kaufentscheidungsprozesses in verschiedenen Branchen; vgl. Freundt, T. C. (2006), S. 304. Eine mediierende Variable vermittelt den Wirkeffekt einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable teilweise oder vollständig; vgl. Eggert, A./Fassott, G./Helm, S. (2005), S. 103. Vgl. oben, Abschnitt B.3.2.1, S. 115. Der Einfluss der akademischen Leistungsfähigkeit auf die Hochschulwahl wird von mehreren Autoren berücksichtigt und belegt; vgl. Dawes, P. L./Brown, J. (2002), S. 66-67; Litten, L. H. (1982), S. 391-393. Vgl. für die Berücksichtigung akademischer Fähigkeiten im Rahmen der Studienwahl Perna, L. W. (2004), S. 494-495.

121

gewichtung der leistungsunmittelbaren Attribute, weshalb eine moderierende Beziehung zwischen Attributwissen und Einstellung bzw. Verhalten postuliert wird.590 Es ist davon auszugehen, dass die hier angeführten moderierenden und mediierenden Faktoren nicht erschöpfend sind. Denkbar ist bspw., dass auch die grundsätzliche Beeinflussbarkeit des Individuums, das Informationsbedürfnis etc. eine beeinflussende Wirkungen entfalten. Aus Praktikabilitätsgründen muss jedoch auf eine umfassende Betrachtung dieser z.T. äußerst schwierig zu erhebenden Variablen verzichtet werden. Es wird davon ausgegangen, dass die in der Literatur vorrangig behandelten Einflussgrößen den maßgeblichen Erklärungsbeitrag leisten und der zusätzliche Erkenntnisgewinn durch Einbeziehung weiterer Variablen daher gering bliebe. Abbildung 16 zeigt eine grafische Zusammenfassung des Bezugsrahmens. 3.3.2 Ableitung zu überprüfender Thesen und Hypothesen Auf Basis der theoretischen Vorüberlegungen werden in der Folge die erwarteten Zusammenhänge zwischen den im Bezugsrahmen definierten Variablen expliziert. Dabei kommt ein zweistufiger Prozess zur Anwendung, der zunächst die Feststellung allgemeiner Zusammenhänge im Rahmen von Thesen vorsieht, aus denen wiederum empirisch falsifizierbare, detaillierte Hypothesen über Signifikanzniveau, Stärke und ggf. Richtung der Variablenzusammenhänge abgeleitet werden. Zunächst ist jedoch in Anbetracht der Besonderheiten des deutschen Hochschulmarktes (insb. der politisch herbeigeführten Angebotsnivellierung der vergangenen Jahrzehnte) zu erläutern, ob es sich bei Universitäten bzw. den von ihnen angebotenen Studienleistungen tatsächlich um Marken handelt, die in der Zielgruppe differenzierte Vorstellungsbilder hervorrufen. Für die vorliegende Arbeit wird davon ausgegangen, dass die in der jüngeren Vergangenheit von verschiedener Seite initiierten und beförderten wettbewerbsorientierten Strukturen eine hinreichende Angebotsdifferenzierung hervorgebracht haben, die eine solche Unterscheidung anhand von auf die Universitätsnamen bezogenen, ganzheitlichen inneren Vorstellungsbildern (Images) erlaubt. These 1:

590

Der Universitätsname ruft bei der studentischen Zielgruppe ein differenziertes Vorstellungsbild (Image) bzgl. des universitätsspe-

Eine Moderatorvariable wird definiert als „[...] a qualitative (e.g. sex, race, class) or quantitative (e.g. level of reward) variable that affects the direction and/ or strength of the relation between an independant or predictor variable and a dependent or criterion variable“; Baron, R. M./Kenny, D. A. (1986), S. 1174.

122

zifischen Nutzenbündels hervor und ist daher als Marke zu verstehen. In einem zweiten Schritt ist die Entstehung der Einstellung als zentrales verhaltenssteuerndes Konstrukt näher zu untersuchen. Die Annahmen beruhen dabei auf den vorangegangenen Ausführungen, dass sich die eindimensionale Einstellung gegenüber einem Studienangebot aus den verschiedenen Dimensionen des Images ergibt. Diese setzen sich wiederum aus sachhaltigen wie symbolisch-emotionalen Assoziationen zusammen, die sich maßgeblich auf die Universität selbst sowie darüber hinaus auf ihr geografisches Umfeld (die Universitätsstadt) beziehen. These 2:

Das nutzenäquivalente, verhaltenstreibende Konstrukt der Einstellung gegenüber der Marke Universität lässt sich zu einem erheblichen Teil durch die identifizierten denotativen und konnotativen Imagedimensionen bzgl. Universität und Universitätsstadt erklären.

Unmittelbare Folge der beiden ersten Thesen ist, dass sich Universitäten untereinander bzgl. der relevanten Imagedimensionen unterscheiden. Dies führt zu der Annahme, dass Letztere auch in der Einstellungsbildung gegenüber den einzelnen Institutionen sowie gegenüber Clustern ähnlicher Einrichtungen unterschiedliche Relevanz besitzen. These 3:

Bei verschiedenen Universitäten determinieren die Assoziationen bzgl. unterschiedlicher Leistungsattribute eine positive Einstellung. Dies gilt auch für Privatuniversitäten gegenüber staatlichen Universitäten.

Neben der Untersuchung der Einstellungsbildung ist weiteres Ziel der Arbeit, den Einfluss der Imagedimensionen bei Bildung der unterschiedlichen Alternativensets im Rahmen des Hochschulwahlprozesses zu analysieren. Auf Basis der theoretischen Vorarbeit ist davon auszugehen, dass alle vier Dimensionen (über das Einstellungskonstrukt) einen statistisch relevanten Einfluss auf allen Prozessstufen ausüben. These 4:

Bei Bildung des Consideration Set, Evoked Set und bei der letztendlichen Universitätswahl üben sowohl denotative als auch konnotative Assoziationen bzgl. Studienangebot und Stadt einen signifikanten Einfluss aus.

Dabei muss angesichts der allgemeinen Erkenntnisse zur Bildung der Alternativensets angenommen werden, dass sich der Effekt der einzelnen Imagedimensionen im

123

Laufe des Prozesses verändert, so dass z.B. zum Ende hin Urteile zu einzelnen Schlüsselinformationen zu einem Studiengang eine dominante Relevanz erlangen. These 5:

Der Einfluss der denotativen und konnotativen Assoziationen ist zwischen den Schritten des Hierarchy of Effects-Modells Schwankungen unterworfen.

Abschließend sind die in Abschnitt B.3.2.2 identifizierten Moderatorvariablen in die Analyse mit einzubeziehen. Deren Einfluss soll sowohl in Bezug auf die Bildung von Einstellungen als auch von Alternativensets untersucht werden. Neben den Variablen Geschlecht, Alter, Einbindung in das soziale Umfeld und akademische Voraussetzungen finden auch potenzielle Unterschiede zwischen Entscheidungen für verschiedene Studienabschnitte Berücksichtigung. These 6:

Die Gewichtung der denotativen und konnotativen Assoziationen bei Bildung der Einstellung bzw. der unterschiedlichen Alternativensets wird beeinflusst durch das soziale Umfeld des Individuums, seine persönlichen (akademischen wie soziodemographischen) Voraussetzungen sowie durch den zu wählenden Studienabschnitt.

Im Weiteren sind die allgemeinen Thesen in operationalisierbare und falsifizierbare Hypothesen zu überführen.591 Mit Blick auf These 1 bzgl. der Bestätigung des Markencharakters von Universitätsnamen lauten diese wie folgt: HMarke1

Die Assoziationen der Zielgruppe bzgl. aller sechs untersuchten Hochschulen differenzieren signifikant (Į ” 0,05) voneinander.

HMarke2

Jede Universität ist in der Wahrnehmung der Zielgruppe signifikant differenziert (Į ” 0,05) gegenüber allen weiteren betrachteten Universitäten.

Sowohl These 2 als auch These 3 und z.T. These 6 beziehen sich auf die allgemeine bzw. hochschulspezifische Entwicklung einer Einstellung gegenüber dem universitären Studienangebot. Ihnen zugeordnet sind die zehn folgenden Hypothesen, wobei HE1 bis HE3 These 2 repräsentieren. HE4 und HE5 basieren auf These 6, wobei die behaupteten Effekte allesamt ungerichtet beschrieben werden, da in der gesichteten Literatur kaum Erkenntnisse über die Wirkungsweise der einzelnen Moderatoren vorliegen.592 These 3 liegt schließlich den Hypothesen HE6 bis HE10 zugrunde.

591 592

Vgl. Bortz, J./Döring, N. (2006), S. 4-13. Eine Ausnahme macht z.B. Litten, dessen Arbeit in der Tat Ergebnisse zu Moderatorvariablen und ihrem Interaktionseffekt mit einzelnen Hochschulattributen liefert. Diese liegen jedoch alle auf ei-

124

HE1

Die theoretisch hergeleiteten latenten Konstrukte erklären die Bildung einer positiven Einstellung gegenüber dem Studienangebot im Allgemeinen zumindest „mittelgut“ (R² • 0,33).

HE2

Alle theoretisch als relevant identifizierten Imagedimensionen leisten einen signifikant positiven Beitrag zur Erklärung der Bildung einer positiven Einstellung.

HE3

Zwischen denotativer Imagedimension und dem Einstellungskonstrukt übt sowohl für die Stadt als auch für die Universität die jeweilige konnotative Imagedimension einen signifikanten mediierenden Einfluss aus.

HE4

Für jeden der folgenden identifizierten Moderatoren besteht ein signifikanter Interaktionseffekt (Į ” 0,05) mit mindestens einer der latenten Imagedimensionen in Bezug auf deren Determinierung der Einstellung: a) Geschlecht b) Alter c) Studienabschnitt d) Einfluss des sozialen Umfeldes e) Akademische Voraussetzungen

HE5

Für jeden der Moderatoren besteht ein signifikanter Interaktionseffekt (Į ” 0,05) mit mindestens einer Indikatorvariable jeder latenten formativ gemessenen Imagedimension in Bezug auf deren Determinierung: a) Geschlecht b) Alter c) Studienabschnitt d) Einfluss des sozialen Umfeldes e) Akademische Voraussetzungen

HE6

Für jede der einzelnen untersuchten Universitäten erklären die theoretisch hergeleiteten latenten Konstrukte die Bildung einer positiven Einstellung gegenüber dem Studienangebot zumindest „mittelgut“ (R² • 0,33).

HE7

Alle theoretisch als relevant identifizierten Imagedimensionen leisten für alle universitätsspezifischen Modelle einen signifikant positiven Beitrag zur Erklärung der Bildung einer positiven Einstellung.

nem weniger aggregierten Niveau vor als jenes, das der weiteren Diskussion zugrunde gelegt werden soll (faktorenanalytische Verdichtung). Es kann lediglich festgehalten werden, dass zwischen den durch die einzelnen Moderatoren beeinflussten Haupteffekte nur vereinzelt Übereinstimmungen bestehen; vgl. Litten, L. H. (1982), S. 390, 392, 396-396. Vgl. weiterhin zu den Gründen für eine Beschränkung auf formativ gemessene Variablen die Ausführungen in Abschnitt C.2.2.2, S. 187.

125

HE8

Keine der vier Imagedimensionen besitzt bzgl. der Einstellungsbildung eine gleichbleibende Relevanz über alle untersuchten Universitäten (Į ” 0,05).

HE9

Für jeden möglichen Paarvergleich zwischen den untersuchten Universitäten unterscheidet sich die Einstellungsbildung signifikant zumindest hinsichtlich der Bedeutung von einer der vier Imagedimensionen (Į ” 0,05).

HE10

Die Einstellungsbildung gegenüber Universitäten in öffentlicher bzw. privater Trägerschaft unterscheidet sich anhand der Bedeutung von zumindest einer der vier Imagedimensionen signifikant (Į ” 0,05).

Die Thesen 4 und 5 sowie wiederum z.T. These 6 beschäftigen sich mit den Einflussgrößen des Hochschulwahlprozesses. Im Rahmen der Operationalisierung werden dabei die Ebenen des latenten Imagekonstrukts sowie der Einstellung umgangen und direkt der Zusammenhang zwischen Assoziationen und der Aufnahme einer Institution in ein bestimmtes Alternativenset untersucht.593 Daraus folgend findet wiederum eine ungerichtete Hypothesenformulierung Anwendung, da fundierte Überlegungen zur Wirkrichtung der einzelnen Attribute angesichts der Komplexität der Thematik und des daraus abgeleiteten Modells nicht anzustellen sind. Während HProzess1 und HProzess2 auf These 4 sowie HProzess3 auf These 5 Bezug nehmen, ist HProzess4 These 6 zuzuordnen. HProzess1

Jede der identifizierten relevanten Imagedimensionen (denotatives wie konnotatives Universitäts- bzw. Stadtimage) übt auf zumindest eine Stufe des Entscheidungsprozesses signifikanten Einfluss (Į ” 0,05) aus.

HProzess2

Für jede der folgenden Imagedimensionen üben jeweils alle Assoziationen einen signifikanten Einfluss auf zumindest eine Stufe des Entscheidungsprozesses (Bewerbungsabsicht, Bewerbung, Wahl) aus: a) Denotatives Universitätsimage b) Konnotatives Universitätsimage c) Denotatives Stadtimage d) Konnotatives Stadtimage

HProzess3

593

Die einzelnen Stufen des Entscheidungsprozesses unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Einflussvariablen signifikant (Į ” 0,05).

Dies ist notwendig, da die Ausprägungen latenter Konstrukte (z.B. der Imagedimensionen) nicht direkt beobachtbar sind, sondern aus gemessenen Indikatoren (üblicherweise im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen) rückgeschlossen werden müssen; vgl. Huber, F. et al. (2007), S. 3. Die für diesen Analyseschritt geplante Methode der logistischen Regression sieht eine derartige Einbeziehung intervenierender Variablen (und damit auch der Einstellung) nicht vor. Strukturgleichungsmodelle sind hingegen für dichotome Zustände wie „Wahl/keine Wahl“ nicht geeignet.

126

HProzess4

Für jede der folgenden identifizierten Moderatoren besteht ein signifikanter Interaktionseffekt (Į ” 0,05) mit mindestens einer der imagebezogenen Einflussvariablen (Assoziationen) des Hochschulwahlprozesses: a) Geschlecht b) Alter c) Studienabschnitt d) Einfluss des sozialen Umfeldes e) Akademische Voraussetzungen

Abbildung 17 ordnet die einzelnen Hypothesen den Konstrukten und Beziehungen des theoretischen Bezugsrahmens zu. Dabei ist zu berücksichtigen, dass HMarke1 und HMarke2 nicht dargestellt werden können, während HProzess1 und HProzess3 aus Gründen der Übersichtlichkeit zwischen der Einstellung und den Stufen das Wahlprozesses, obwohl sie die unmittelbare Beziehung zwischen Imageassoziationen und Wahlprozess untersuchen.

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Abbildung 17: Einordnung der Hypothesen in den theoretischen Bezugsrahmen der Untersuchung (Quelle: Eigene Darstellung.)

127

C Empirische Untersuchung 1. Design und Methodik der empirischen Untersuchung Aufbauend auf dem im Vorkapitel theoretisch hergeleiteten Bezugsrahmen werden im Folgenden die Einflüsse von Image und Einstellung auf den Hochschulwahlprozess empirisch überprüft. Die Analyse erfolgt entlang der aus dem Bezugsrahmen abgeleiteten Hypothesen in Abschnitt C.2. Zuvor werden die Datengrundlage, ihre Erhebung sowie die zur Auswertung anzuwendenden statistischen Verfahren erläutert. 1.1 Datenerhebung Die empirische Datengrundlage zur Überprüfung des Bezugsrahmens und der daraus abgeleiteten Hypothesen resultiert aus einer Onlinebefragung deutscher Erstsemester aus Bachelor- und Masterstudiengängen der Betriebswirtschaftslehre zum Beginn des Wintersemesters 2009/2010 an fünf deutschen Universitäten sowie einer Universität im deutschsprachigen Ausland.594 Zunächst ist die Auswahl bereits immatrikulierter Studenten als Untersuchungsobjekt kritisch zu betrachten und zu erläutern. So wurde im Vorhinein festgehalten, dass Studierende als Nachfrager der Dienstleistung „Lehre“ in deren Erstellungsprozess eingebunden sind und darüber hinaus unter juristischen und sozialen Gesichtspunkten einen Teil der Hochschule selbst bilden.595 Die im Rahmen dieser intensiven Einbindung gemachten Erfahrungen wirken sich als Stimuli wiederum auf Hochschulimage und -einstellung aus, so dass von einer Änderung der Konstruktausprägungen und -zusammenhänge im Laufe des Studiums ausgegangen werden muss. Andererseits erlaubt eine Erhebung ex-ante lediglich die Berücksichtigung der Organismuskomponente, so dass angesichts des zeitlichen Abstandes bis zur finalen Universitätswahl sowie der unsicheren Wirkungszusammenhänge zwischen Einstellung und Verhalten letztlich nur begrenzt Aussagen über die letztendliche Wahlentscheidung getroffen werden können. Um einerseits eine möglichst vollständige Betrachtung des Hochschulwahlprozesses gewährleisten zu können und andererseits die Einflüsse durch die institutionelle Integration der Studierenden möglichst gering zu halten, wurde die Erhebung an den jeweiligen Hochschulen so früh wie möglich im Erstsemester durchgeführt.596

594 595 596

Diese werden in der Folge mit U1 bis U6 benannt. Vgl. oben, Abschnitt B.1.3, S. 52; Abschnitt B.3.1.1, S. 95. Die Übersicht zum Erhebungsablauf zeigt, dass dieses Ziel nur z.T. erreicht werden konnte (vgl. Tabelle 3). Auf die Erhebung wurde in fünf von sechs Fällen von Dozenten vor Ort bzw. über die

128

G. Greven, Hochschulen als Marken, DOI 10.1007/978-3-8349-6583-7_3, © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

Die Datenerhebung per Onlinebefragung wurde gewählt, da sie zur Durchführung großzahliger, relativ standardisierter Erhebungen entscheidende Vorteile bietet. Hierzu gehören die Möglichkeit zur Gestaltung komplexer Fragebögen (mit unkomplizierter Integration von Filterfragen und Loops), die zeitliche und örtliche Unabhängigkeit der Befragten und damit einhergehend die Nichtbeeinträchtigung des Vorlesungsbetriebs an den untersuchten Hochschulen. Auch unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten sind Onlinebefragungen aufgrund geringer Setup-Kosten und einer raschen Auswertbarkeit der Daten als vorteilhaft zu beurteilen.597 Als Kritik führen diverse Quellen eine schwierige Überprüfbarkeit der Grundgesamtheit, Selbstselektivität der Teilnehmer bzgl. der Internetaffinität sowie ggf. geringe Rücklaufquoten an.598 Für den vorliegenden Anwendungsbereich lassen sich diese Aspekte weitgehend entkräften: So wurde durch Kooperation mit den untersuchten Universitäten sichergestellt, dass lediglich oben beschriebene Zielgruppe zur Teilnahme aufgerufen wurde, die Grundgesamtheit also bekannt ist. Filterfragen zu Beginn des Surveys stellten die Zielgerichtetheit der Befragung zusätzlich sicher. Durch den Einsatz von BrowserCookies wurde Mehrfachbeantwortungen vorgebeugt. Selbstselektivität aufgrund unterschiedlicher Technikaffinität war angesichts der jungen und gut ausgebildeten Zielgruppe nicht zu befürchten,599 gleichwohl ähnliche Effekte, die auf thematisches Interesse zurückzuführen sind, nicht ausgeschlossen werden können. Von einer Quotierung zur Sicherstellung der Repräsentativität wurde angesichts der kleinen und relativ homogenen Grundgesamtheit abgesehen.600 Stattdessen wurden die Studierenden an fünf der sechs untersuchten Universitäten durch das Lehr- bzw. das administrative Personal der Hochschule selbst zur Teilnahme aufgerufen, um so ein hohes Involvement zu erzeugen und eine ausgewogene Beteiligung über alle Studierendengruppen hinweg zu erreichen. Als zusätzliches Incentive diente eine Verlosung von drei Sachpreisen im Gesamtwert von 300 EUR. Nach Abwägung der Vorund Nachteile erscheint die Verwendung der Onlinebefragung als für den vorliegenden Forschungszweck angemessen. Die Umsetzung des Fragebogens erfolgte auf Basis der Software „EFS Survey“ der Globalpark AG. Die Umfrage war zwischen dem 1. September 2009 und dem 29. November 2009 online und für die Teilnahme freigeschaltet. Die Auswahl der Universitäten, an denen die Umfrage durchgeführt werden sollte, wurde maßgeblich von theoretischen Vorüberlegungen geleitet. Zum einen muss zur

597 598 599 600

semestereigenen Mailverteiler hingewiesen. Aufgrund von Abstimmungshindernissen und anderweitiger Belastungen der Studenten (z.B. durch Erstsemesterwochen etc.) kam es z.T. zu Verzögerungen. Vgl. Koch, J. (2004), S. 78. Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 162; Koch, J. (2004), S. 75-78. Vgl. Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009), S. 107-108. Die Homogenität ergibt sich aus der relativ engen Abgrenzung des Untersuchungsobjekts.

129

adäquaten Analyse des Wahlprozesses sichergestellt sein, dass auch Studenten eine Universität bewerten, die sich bewusst gegen ein Studium dort entschieden haben. Zum anderen kann eine Untersuchung des Markenimageeinflusses nur dann erfolgen, wenn die Universitäten tatsächlich Marken darstellen. Dies ist, wie oben erläutert, im deutschen Hochschulsektor nicht als selbstverständlich anzunehmen.601 Um beide Bedingungen zu erfüllen, wurden in einer schriftlichen Voruntersuchung 30 aktuelle und ehemalige BWL-Studenten zweier renommierter deutscher Universitäten ungestützt über ihre Hochschulwahl-Consideration und Evoked Sets befragt.602 Dahinter steht die Überlegung, dass für Studenten dieser Hochschulen im Auswahlprozess ähnlich profilierte Institutionen von Relevanz gewesen sind. Die häufige Nennung einer Universität deutet demnach einerseits auf ein gleichwertiges aber dennoch differenziertes Profil im Vergleich zu dem der Pretestuniversität hin. Andererseits liegt es nahe, dass Studenten, die eine häufig genannte Universität besuchen auch über den Besuch einer anderen häufig genannten Hochschule nachgedacht haben. So können letztendlich sowohl die Survivor Bias vermieden als auch Außenbetrachtungen in die Analyse mit einbezogen werden. Im Ergebnis wurden von den Probanden des Pretests 70 verschiedene Hochschulen aus dem In- und Ausland genannt. Diese Zahl ist vergleichsweise hoch, jedoch ergibt sich für neun Institutionen eine deutliche Häufung mit elf bis vier Nennungen.603 Diese Universitäten wurden bzgl. der Umfrage und einer möglichen Kooperation schriftlich angefragt. Fünf Hochschulen, darunter eine nicht in Deutschland ansässige Institution (U2), sagten ihre Teilnahme zu.604 Die Studenten einer sechsten Universität (U1) wurden nicht über das Lehr- bzw. administrative Personal der Universität sondern durch die örtliche Fachschaft auf die Umfrage aufmerksam gemacht. Der für die Onlineerhebung verwendete Fragebogen wurde theoriegeleitet erarbeitet und im Rahmen mehrerer Fokusgruppen- und Expertengesprächen auf Vollständigkeit und Verständlichkeit überprüft. Er enthält 164 Variablen, darunter

601 602

603 604

Vgl. oben, Abschnitt B.3.3.1, S. 119. Beide Universitäten verfügen über internationale Qualitätsakkreditierungen (AACSB, EQUIS) und sind in nationalen Studienrankings in der Spitzengruppe vertreten (hierunter das Ranking des CHE (2008), der Zeitschrift „Karriere“ (2008)). Weiterhin sind beide Hochschulen im internationalen Ranking der Financial Times gelistet. Vgl. zu einem ähnlichen Vorgehen Punj, G. N./Staelin, R. (1978), S. 592-593. Trotz des Fokus der Arbeit auf den deutschen Hochschulmarkt ist es angemessen, die ausländische Universität in die Analyse mit einzubeziehen. Sie erhielt im Pretest die zweitmeisten Nennungen, was ihre Relevanz im Rahmen der Hochschulwahl deutscher Studenten untermauert. Die Berücksichtigung erscheint außerdem zulässig, da die Universität hinsichtlich Zulassungsverfahren, Studiengebühren und Bologna-konformem Abschluss für deutsche Bewerber den Charakter einer deutschen Privatuniversität aufweist. Für einheimische Studienbewerber bestehen hingegen deutlich abweichende Entscheidungsstrukturen (Aufnahmeverfahren, Gebührenstruktur, schulischer Hintergrund etc.), so dass diese im Rahmen der Analyse nicht berücksichtigt werden.

130

ƒ

28 Variablen zur denotativen sowie 11 zur konnotativen Imagedimension des universitären Studienangebots,

ƒ

7 Variablen zur denotativen sowie 4 Variablen zur konnotativen Imagedimension der Universitätsstadt,

ƒ

13 Variablen zu Hochschulwahlprozess und universitätsspezifischem Wissensstand sowie zur aktuellen Studiensituation des Probanden,

ƒ

6 Variablen zur Einstellung (1 je untersuchte Universität),

ƒ

16 Variablen zum Informationsverhalten der Probanden,

ƒ

9 soziodemographische Variablen605

Die Variablen wurden nahezu ausschließlich durch geschlossene Fragen ermittelt. Häufige Verwendung, insb. im Rahmen der Imageerhebung, fanden dabei fünfstufige, in Ausnahmefällen auch vier- und siebenstufige Ratingskalen606 mit verbaler Verankerung aller Antwortoptionen.607 Grund hierfür ist die gute Verwendbarkeit der in dieser Form erhobenen Daten für multivariate Analyseverfahren.608 Der Fragebogen wurde dynamisch gestaltet, so dass die Zahl der abgefragten Variablen je nach Studiensituation des Probanden leicht abweichen kann.609 Darüber hinaus wurde die Einstellung jedes Probanden zu den sechs Universitäten ermittelt und anschließend die imagebezogenen Variablen je nach individuellem Wissensstand für maximal vier der Institutionen erhoben (darunter immer die Universität des Probanden sowie null bis drei weitere, zufällig ausgewählte).610 Damit konnte die Beantwortung des Fragebogens einen erheblichen Zeitraum beanspruchen, der inner605

606

607

608 609

610

Weitere Variablen, z.B. zu Anforderungsniveau und Markenschärfe, wurden erhoben, finden in der vorliegenden Untersuchung aber keine Berücksichtigung. Vgl. Anhang III, S. 235-242 für eine Darstellung des vollständigen Fragebogens. In der Wissenschaft herrscht keine Einigkeit über die optimale Länge einer Skala. Die Anzahl der Antwortmöglichkeiten sollte jedoch ungerade sein sowie zwischen 5 und 9 liegen. Vgl. dazu Cox III, E. P. (1980). Dabei wurden Skalen von „äußerst wichtig“ bis „überhaupt nicht wichtig“ oder „sehr gut“ bis „ungenügend“ verwendet. Zustimmung im Rahmen der Imageerhebung wurde durch eine Skala von „trifft voll und ganz zu“ bis „trifft überhaupt nicht zu“ ausgedrückt. Schließlich enthält der Fragebogen einzelne offene Fragen und ja/nein Antwortoptionen. Vgl. zu unterschiedlichen Skalentypen Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009), S. 66-79. Z.B. wurden Studierende der Masterstufe über einen möglichen Hochschulwechsel nach dem Bachelorabschluss befragt; die Studierenden der nichtdeutschen Universität wurden bzgl. ihrer geplanten Fachwahl befragt, die bei Einstieg in das Untergraduiertenstudium noch nicht festgelegt werden muss. Eine Universität wurde nur dann in der Zufallsauswahl berücksichtigt, wenn sie dem Probanden bekannt ist und er über ein zumindest minimales Objektwissen verfügt (Frage 8.1 „Ich habe den Eindruck, dass ich viel über die Universität X weiß“: Alle Antworten außer „trifft überhaupt nicht zu“ und „weiß nicht/keine Angabe“).

131

halb der Vorabtests mit maximal 25 Minuten gemessen wurde. Da aufgrund dessen mit erheblichen Abbrecherquoten gerechnet wurde, wurden alle für die folgenden Analysen nötigen Variablen bereits vor der Imageerhebung abgefragt. So ist die Verwertbarkeit der Antworten auch bei einem Abbruch innerhalb der umfangreichen Imageschleife gegeben.611 Im Ergebnis wurde der Fragebogen von 503 Personen beantwortet. Berücksichtigt man von U2 lediglich die deutschen Studenten, verbleiben 401 Probanden. Davon stießen 345 bis zum finalen Fragekomplex, der freiwilligen Abfrage der sozidemographischen Angaben, vor, so dass der Fragebogen als vollständig absolviert gelten kann. 384 Probanden bewerteten zumindest das Image der letztendlich von ihnen gewählten Universität. Insgesamt wurden 929 Imagebeurteilungen abgegeben (2,42 Beurteilungen pro Proband).612 Da die Grundgesamtheit zwar in Grundzügen bekannt ist, jedoch keine detaillierteren statistischen Angaben über Studienfortschritt und Geschlechterverhältnis hinaus vorliegen, kann die Repräsentativität der Stichprobe nicht mit Sicherheit behauptet werden.613 Die Responseraten hinsichtlich Bachelor- und Masterstudenten deuten Verzerrungen an, deren Relevanz jedoch nicht ex-ante zu bestimmen ist und im Weiteren genauer evaluiert wird (vgl. die zusammenfassende Tabelle 3). Darüber hinaus liegen jedoch keine Hinweise vor, die Repräsentativität innerhalb der eng definierten Zielgruppen in Zweifel zu ziehen.

611 612

613

Die Ausnahme bilden soziodemographische Fragen, deren Beantwortung ohnehin freiwillig war, um dem Probanden in jedem Fall eine umfassende Anonymität zu ermöglichen. Dieser Datensatz (384 Probanden, N = 929) wird als Ausgangspunkt für die weiteren Analysen verwendet. Lediglich die deskriptiven Analysen der Bekanntheit und Attraktivität der Institutionen sowie des Objektwissens der Probanden greifen auf eine frühere Version zurück (401 Probanden, N = 1.353). In dieser sind auch Fälle erhalten, in denen, entweder aus sachlogischen Gründen (fehlendes Wissen über die zu beurteilende Universität) oder durch Abbruch der Befragung keine Imagebeurteilung stattfinden konnte. Dies ist notwendig, um die betreffenden Konstrukte sinnvoll evaluieren zu können; vgl. unten, Abschnitt C.1.2.1, S. 135-137. Repräsentativität liegt vor, wenn eine Teilmasse „[…] in der Verteilung aller untersuchungsrelevanten Merkmale der Gesamtmasse entspricht, d.h. zwar ein verkleinertes, aber sonst wirklichkeitsgetreues Abbild der Gesamtheit darstellt“; Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009), S. 45.

132

Träger staatlich

U1 U2 alle

Start WS 09/10 07.09.2009

Erster Reply 15.10.2009

Grundgesamtheit BA MA є 488 300 188

18

Stichprobe BA MA % BA % MA 10 8 3% 4%

155

92

63

53

33

20

staatlich*

14.09.2009

22.09.2009

1381

U3

staatlich

12.10.2009

04.11.2009

491

323

168

188

187

1

58%

1%

U4

konfessionell

19.10.2009

29.10.2009

240

180

60

41

34

7

19%

12%

U5

privat

02.09.2009

09.10.2009

217

161

56

52

45

7

28%

13%

U6

privat

07.09.2009

16.09.2009

330

220

110

49

39

10

18%

9%

nur D

1381

є

11%

BA: Bachelorabschluss; MA: Masterabschluss (Master of Science, Master of Arts)

* ŝĞhŶŝǀĞƌƐŝƚćƚďĞĨŝŶĚĞƚƐŝĐŚŝŶƐƚĂĂƚůŝĐŚĞƌdƌćŐĞƌƐĐŚĂĨƚ͕ďĞƐŝƚnjƚũĞĚŽĐŚĂƵƐWĞƌƐƉĞŬƚŝǀĞĚĞƵƚƐĐŚĞƌĞǁĞƌďĞƌnjĂŚůƌĞŝĐŚĞŚĂƌĂŬƚĞƌŝƐƚŝŬĂĞŝŶĞƌ ƉƌŝǀĂƚĞŶ,ŽĐŚƐĐŚƵůĞ;ƵĨŶĂŚŵĞǀĞƌĨĂŚƌĞŶ͕'ĞďƺŚƌĞŶĞƚĐ͘Ϳ

Tabelle 3:

Zusammensetzung von Grundgesamtheit und Stichprobe der Erhebung (Quelle: Eigene Darstellung.)

1.2 Darstellung der Datengrundlage Im Weiteren erfolgt eine erste deskriptive Analyse der Daten hinsichtlich soziodemographischer Stichprobenmerkmale sowie einzelner verhaltenswissenschaftlicher Konstrukte. Darüber hinaus werden fehlende Werte innerhalb der imagebezogenen Antworten in Vorbereitung auf weitere multivariaten Analysen untersucht. 1.2.1 Darstellung des Erhebungssamples Erste Auswertungen des erhobenen Datensatzes zur soziodemographischen Zusammensetzung sind in Tabelle 4 dargestellt. Diese macht zunächst einen wesentlichen Überhang männlicher Befragungsteilnehmer deutlich (67,3%). Im Vergleich dazu betrug der Männeranteil unter allen Studierenden der BWL zum Wintersemester 2008/09 55,43%, unter den Studienanfängern sogar nur 52,99%, so dass hier eine Beeinträchtigung der Stichprobenrepräsentativität naheliegt.614 Betrachtet man jedoch den Männeranteil für die Universitäten U4, U5 und U6, für die das Statistische Bundesamt separate Zahlen im Fach BWL ausweist, so liegt dieser dort bei 59,64%, 65,66% und 77,31% für Studierende des ersten Fachsemesters.615 Alle drei Universitäten weisen einen deutlichen Männerüberhang auf, der sich für U5 und U6 annähernd in der Stichprobe widerspiegelt. Für U4 zeigen die Daten sogar eine Unterrepräsentierung der männlichen Probanden. Es wird auf Basis dieser Daten geschlossen, dass das Geschlechterverhältnis in der betrachteten Zielgruppe deutlich vom Gesamtdurchschnitt des Studienfaches abweicht und die Repräsentativität daher nicht angezweifelt werden muss. Eine abschließende Gewissheit ist jedoch ohne eine umfassende Kenntnis der Grundgesamtheit nicht zu erlangen.

614 615

Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 128. Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009), S. 76-84.

133

Gesamt männlich Geschlecht weiblich fehlend ” 18 19-20 21-22 Alter 23-24 • 25 Ø fehlend Bachelor StudienMaster abschnitt 1,0-1,49 1,5-2,49 Schul2,5-3,49 abschluss* • 3,5 Ø fehlend 1,0-1,49 1,5-2,49 2,5-3,49 Bachelor• 3,5 abschluss* Ø fehlend nicht zutreffend ja Kaufm. nein Ausbildung fehlend ja Universität in nein Heimatregion** fehlend

™ 231 112

% 67,3% 32,7% 41 18 5,2% 192 55,8% 77 22,4% 37 10,8% 20 5,8% 20,65 40 331 86,2% 53 13,8% 87 25,4% 215 62,7% 39 11,4% 2 0,6% 1,83 41 2 4,8% 35 83,3% 5 11,9% 0 0,0% 2,03 11 331 40 11,7% 301 88,3% 43 53 16,0% 278 84,0% 53

U1 ™

% 47,1% 52,9%

8 9

1 3 17,6% 6 35,3% 2 11,8% 6 35,3% 0 0,0% 20,82 1 10 55,6% 8 44,4% 13 76,5% 4 23,5% 0 0,0% 0 0,0% 1,3 1 0 0,0% 7 100,0% 0 0,0% 0 0,0% 2,20 1

U2 ™ 38 6

7 0 0,0% 24 54,5% 8 18,2% 7 15,9% 5 11,4% 21,1 7 31 60,8% 20 39,2% 16 36,4% 25 56,8% 3 6,8% 0 0,0% 1,68 7 2 12,5% 13 81,3% 1 6,3% 0 0,0% 1,88 4

10 1 16

31

5,9% 94,1%

1 43

11,8% 88,2%

4 37

1 2 15 1

% 86,4% 13,6%

2,3% 97,7% 7 9,8% 90,2% 10

U3 ™ 108 59

% 64,7% 35,3% 12 1 0,6% 103 61,7% 38 22,8% 15 9,0% 10 6,0% 20,8 12 178 99,4% 1 0,6% 25 15,1% 111 66,9% 28 16,9% 2 1,2% 1,97 13 1 178 29 17,5% 137 82,5% 13 31 19,0% 132 81,0% 16

U4 ™ 17 17

% 50,0% 50,0%

5 1 2,9% 18 52,9% 7 20,6% 6 17,6% 2 5,9% 20,9 5 32 82,1% 7 17,9% 5 14,7% 24 70,6% 5 14,7% 0 0,0% 2,07 5 0 0,0% 4 100,0% 0 0,0% 0 0,0% 1,98 3 32 17,6% 82,4% 5 5 16,7% 25 83,3% 9 6 28

U5 ™ 34 9

% 79,1% 20,9%

8 8 18,6% 22 51,2% 11 25,6% 1 2,3% 1 2,3% 19,7 8 44 86,3% 7 13,7% 22 51,2% 21 48,8% 0 0,0% 0 0,0% 1,45 8 0 0,0% 5 83,3% 1 16,7% 0 0,0% 2,00 1 44 3 38

7,3% 92,7% 10 1 2,4% 41 97,6% 9

U6 ™ 26 12

% 68,4% 31,6%

8 5 12,8% 19 48,7% 11 28,2% 2 5,1% 2 5,1% 20,4 7 36 78,3% 10 21,7% 6 15,4% 30 76,9% 3 7,7% 0 0,0% 1,87 7 0 0,0% 6 66,7% 3 33,3% 0 0,0% 2,21 1 36 0 0,0% 39 100,0% 7 10 26,3% 28 73,7% 8

* Noten der Studenten von U2, die ihren Abschluss bereits im Ausland absolviert haben, w urden an das deutsche Schulnotensystem angepasst ** Ergibt sich aus Abgleich der ersten beiden Ziffern der PLZ des Universitätsstandorts und der PLZ des Heimatortes des Probanden (erste Ziffer für U2)

Tabelle 4:

Soziodemographische Zusammensetzung der Stichprobe (Quelle: Eigene Darstellung.)

Auch hinsichtlich des Alters der Befragten ist keine auffällige Abweichung vom Bundesmittel über alle Studienanfänger zu beobachten. Dieses liegt mit 20,9 Jahren für das Wintersemester 2006/07 lediglich 0,25 Jahre höher als das durchschnittliche Alter in der Stichprobe. Angesichts des seit 1992 kontinuierlich sinkenden Studieneintrittsalters erscheint ein weiterer Rückgang in den vergangenen drei Jahren nicht unwahrscheinlich. Die Hochschulzugangsberechtigung fällt innerhalb der Stichprobe mit einer durchschnittlichen Note von 1,83 deutlich besser aus als in der Grundgesamtheit aller Hochschulzugangsberechtigten in Deutschland.616 Dies unterstreicht die im Rahmen der Betrachtung des Geschlechterverhältnisses implizierte Annahme, dass sich die ausgewählten Institutionen qualitativ vom Bundesdurchschnitt der Universitäten unterscheiden. Dies ist nicht überraschend, da bereits die Referenzuniversitäten des Pretests anhand von Signalen qualitativer Leistungsfähigkeit ausgewählt wurden. Vor

616

Die durchschnittlichen Abiturnoten in den deutschen Bundesländern bewegten sich im Jahr 2005 zwischen 2,3 (Thüringen) und 2,72 (Niedersachsen); vgl. Kultusministerkonferenz (Hrsg.) (2006), S. 2.

134

diesem Hintergrund kann die betrachtete studentische Zielgruppe demnach einer für Hochschulen besonders attraktiven Leistungselite zugerechnet werden. Die deskriptiven Ergebnisse der verhaltenswissenschaftlichen Variablen sollen hier angesichts des Umfangs und der Komplexität der erhobenen Daten sowie des geringen Erkenntnisbeitrags zum Forschungsziel der Arbeit nicht vollständig dargestellt werden. Stattdessen werden zunächst die Bekanntheitswerte der Institutionen und der Wissensstand der Probanden reflektiert. Diese bieten sich an, da sie eine grobe Orientierung zu den ansonsten unberücksichtigten ersten beiden Sets des Wahlprozesses (Awareness und Processed Set) liefern. Weiterhin wird ein erster Eindruck zur Globalattraktivität der Universitäten sowie den dahinterliegenden Imagevariablen gegeben. Beide Konstrukte spielen für die weiteren multivariaten Analysen tragende Rollen. Die betrachteten Universitäten weisen innerhalb der Zielgruppe eine insgesamt hohe Bekanntheit auf.617 Jedoch bestehen deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Institutionen: Den höchsten Wert erreicht U1 mit 94,0%. Dahinter folgen U3, U2 und U6 mit 88,8% bzw. 88,5% und 87,8%. U5 ist nur noch 72,3% der Befragten bekannt, während U4 mit einem Wert von 56,9% sogar nur etwas mehr als der Hälfte ein Begriff ist. Aufgrund des z.T. sehr unterschiedlichen Anteils der Immatrikulierten der sechs Universitäten an der Stichprobe ist es sinnvoll, in einer zweiten Analyse nur jene Beurteilungen zu berücksichtigen, bei denen die Probanden nicht die letztendlich von ihnen gewählte Universität evaluieren. Auch hier bilden U1, U2 und U6 eine Spitzengruppe mit gestützten Bekanntheitswerten von 93,7%, 86,8% und 86,1%. Die Bekanntheit von U3 erweist sich mit 78,9% jedoch als deutlich geringer im Vergleich zur Gesamtbetrachtung. Dies ist auf die große Zahl von U3-Studenten in der Stichprobe zurückzuführen. Die Bekanntheitswerte von U5 und U4 verbleiben auf relativ niedrigem Niveau bei 68,2% und 51,9%. Hinsichtlich des Wissensstandes der Befragten zeigen sich erwartungsgemäße Unterschiede zwischen Studenten, die sich für ein Studium an der jeweils untersuchten Universität entschieden haben und jenen mit Präferenz für eine andere Institution (Wähler bzw. Nichtwähler; vgl. Abbildung 18).618 So ist anzunehmen, dass zur letztendlich gewählten Universität sehr viele Informationen aufgenommen und verarbeitet werden, da sie am längsten im Prozess verbleibt. Der Anteil der Probanden ohne jedes Wissen zur jeweiligen

617

618

Die Konstrukte Bekanntheit, Globalattraktivität und Wissen werden auf Basis eines Datensatzes dargestellt, der auch jene Fälle umfasst, die, i.d.R. aufgrund von Unkenntnis oder mangelndem Wissen keine Imagebeurteilung durchgeführt haben (401 Probanden, N = 1353). Das Wissenskonstrukt wurde pro Proband nur für maximal vier ihm bekannte Universitäten erhoben. Drei davon wurden zufällig ausgewählt, die vierte ist die Institution, an der der Proband sein Studium absolviert.

135

Universität schwankt in der Nichtwähler-Gruppe zwischen 13,7% (U1) und 30,8% (U4). /ĐŚŚĂďĞĚĞŶŝŶĚƌƵĐŬ͕ĚĂƐƐŝĐŚǀŝĞůƺďĞƌĚŝĞhŶŝǀĞƌƐŝƚćƚyǁĞŝƘ ;dŽƉϮͲEĞŶŶƵŶŐĞŶ͗ΗƚƌŝĨĨƚǀŽůůƵŶĚŐĂŶnjnjƵΗ͕ΗƚƌŝĨĨƚĞŚĞƌnjƵΗͿ ϭϬϬ͕Ϭй ϴϬ͕Ϭй ϲϬ͕Ϭй ϰϬ͕Ϭй ϮϬ͕Ϭй Ϭ͕Ϭй hϭ

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Abbildung 18: Objektwissen bzgl. der betrachteten Universitäten (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die globale Attraktivität ist in Abbildung 19 geschlüsselt nach beurteilten Universitäten sowie nach Studienort der Befragten (Wähler bzw. Nichtwähler) dargestellt.619 Erwartungsgemäß werden die Universitäten von Wählern überwiegend als äußerst attraktiv (Ø 1,11-1,37) wahrgenommen. Wertungen unterhalb der zweiten Ratingstufe treten kaum auf. In der Wahrnehmung von Nichtwählern, die die jeweiligen Universitäten schon früher aus ihrem Wahlprozess ausgeschlossen haben, erscheinen sie deutlich weniger attraktiv. Für U1, U2, U5 und U6 bildet die zweite Rangkategorie den Modus, bei U3 und U4 liegt er sogar erst auf der dritten bzw. auf der vierten Stufe. U4 weist auch die größte Diskrepanz zwischen beiden Gruppen auf: So beurteilen Nichtwähler die Universität 3,02 Punkte schlechter als die Wähler. U1 weist hingegen nur eine Diskrepanz von 1,21 Punkten auf. Insgesamt spiegeln diese ersten Ergebnisse die theoretischen Grundannahmen bzgl. Präferenz und Wahlentscheidung wider. Darüber hinaus liefern sie erste Anhaltspunkte bzgl. des Stellenwertes der verschiedenen Universitäten bei ihren eigenen Studenten sowie der übrigen Zielgruppe.

619

Jeder Proband wurde gebeten, jede der untersuchten Universitäten hinsichtlich ihrer Attraktivität zu beurteilen. Die oben bereits besprochene Antwortoption „die Hochschule ist mir nicht bekannt“ findet an dieser Stelle keine weitere Berücksichtigung. Prozentwerte beziehen sich auf jene Fälle, für die eine gestützte Bekanntheit vorliegt.

136

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1,10

3,56

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0,879

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1,929

0,306

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1,222

377

18

359

355

53

302

356

188

168

228

41

187

290

52

238

352

49

303

1958

Abbildung 19: Attraktivität der untersuchten Universitäten (Quelle: Eigene Darstellung.)

137

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Abbildung 20: Denotatives Universitätsimage (Quelle: Eigene Darstellung.)

Hinsichtlich des denotativen Universitätsimages (DUI) lassen sich aus Abbildung 20 erste Aussagen zur Wahrnehmung der Hochschulen insgesamt sowie zur Profil138

ausprägung einzelner Institutionen ableiten. In ihrer Gesamtheit verfügen die untersuchten Universitäten über eine sehr gute Reputation hinsichtlich der BWLAusbildung (Ø 1,38). Darüber hinaus ist das Image als Karrieresprungbrett sowie hinsichtlich des akademischen Anspruchs überaus positiv ausgeprägt (Ø 1,44 bzw. 1,57). Weniger günstig werden hingegen die Kostenbelastungen (Erschwinglichkeit) sowie die Gestaltungsspielräume während des Studiums eingeschätzt (Ø 2,6 bzw. 2,54). Betrachtet man das Profil der einzelnen Institutionen, so ergibt sich ein diffuseres Bild, das jedoch für einzelne Items deutlichere Differenzierungen aufweist. Hierzu gehören wiederum die Erschwinglichkeit sowie Forschungsreputation und Tradition als Domänen der staatlichen Universitäten. Auf privater Seite bergen Internationalität, Überschaubarkeit und Betreuungsverhältnis Differenzierungspotenzial. Zur Ableitung von Handlungsempfehlungen sind diese Ergebnisse zunächst noch nicht geeignet, da keine Gewichtung anhand des aus Studentensicht wahrgenommenen Nutzens erfolgt ist. Im Vergleich zur eher sachhaltigen denotativen Dimension fällt das konnotative Universitätsimage (KUI) im Schnitt schlechter aus (vgl. Abbildung 21). Die Universitäten werden insb. als erfolgreich, zuverlässig und ehrlich eingeschätzt (Ø 1,52; 1,87; 2,15). Auf der anderen Seite stehen jedoch Eigenschaften wie „phantasievoll“ und „temperamentvoll“, in denen alle Institutionen gleichermaßen schwache Werte erzielen (Ø 3,09 bzw. 3,04). Mit Blick auf die einzelnen Hochschulen ergibt sich ein homogeneres Bild als in der denotativen Dimension. Gleichwohl sind aber auch hier Items zu identifizieren, in denen die Durchschnittswerte stärker streuen. Hierzu gehören z.B. die Sympathie, Unverfälschtheit und Bodenständigkeit. Insb. in den beiden letzteren Kategorien hebt sich U6 deutlich negativ vom übrigen Sample ab. Auch für die konnotative Dimension gilt, dass die Ergebnisse lediglich erste Einblicke liefern. Eine statistisch fundierte Analyse der verhaltenswissenschaftlichen Relevanz und Differenzierungskraft einzelner Items erfolgt in den weiteren Abschnitten. Zuvor ist es jedoch notwendig, die Datenqualität der Imagevariablen genauer zu evaluieren. So zeigen die Abbildungen 20 und 21, dass die Zahl der gültigen Antworten pro Item teilweise deutlich von der Stichprobengröße abweicht, also eine große Zahl fehlender Werte vorliegt (zwischen 21,85% für das Item „hat einen sehr guten Ruf für die Ausbildung in BWL“ und 45,21% für das Item „verfügt über ein einflussreiches Alumni-Netzwerk). Dieser Sachverhalt überrascht angesichts des Wissensstandes großer Teile der Probanden sowie des Detailgrades der Imagebefragung nicht. Um jedoch spätere multivariate Analysen wie bspw. die Faktorenanalyse nicht zu beeinträchtigen, erfolgt im kommenden Abschnitt zunächst eine Evaluierung und Behandlung der Missing Values der imagebezogenen Variablen.

139

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Abbildung 21: Konnotatives Universitätsimage (Quelle: Eigene Darstellung.)

1.2.2 Behandlung fehlender Werte und Darstellung des modifizierten Samples Das Problem nicht vollständig beantworteter Fragebögen tritt in der quantitativen Marktforschung häufig auf und kann auf verschiedene Ursachen zurückgeführt werden. Dabei kann unterschieden werden zwischen einzelnen fehlenden Werten (ItemNon-Response) und vollständig fehlenden Beobachtungen (Total-Non-Response).620 Bezieht man die Problematik im vorliegenden Fall ausschließlich auf die zentralen Modellvariablen des Universitäts- und Stadtimages, so ergeben sich, ausgehend von dem Datensatz N = 1.353, 322 Fälle, in denen die Evaluierung der Images aus sachlogischen, modellimmanenten Gründen (fehlendes Objektwissen der Probanden) vollständig ausgelassen wurde. In weiteren 102 Fällen wurde die Beantwortung des Fragebogens vor dem Start einer weiteren der maximal vier Universitäts/Stadtimage-Evaluationen unterbrochen. Es ist anzunehmen, dass diese Unterbrechungen mit der Länge des Fragebogens sowie der mehrfachen Wiederholung gleicher Itembatterien für verschiedene Universitäten in Zusammenhang stehen. Da die dargestellten Fälle für das Forschungsinteresse der Arbeit keinen Erkenntnisbeitrag liefern können, werden sie in der weiteren Untersuchung, wie auch schon in einzelnen Analysen des Abschnitts C.1.2.1, nicht berücksichtigt. Es verbleibt ein Datensatz mit N = 929.

620

Vgl. Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 56.

140

Innerhalb dieses Datensatzes sind einige Fälle verblieben, die zwar die Einschätzung des denotativen Universitätsimages vorgenommen, dann jedoch im Übergang zum konnotativen Image (7 Fälle) oder im Übergang zur Beurteilung der Universitätsstadt (weitere 7 Fälle) die Beantwortung abgebrochen haben – sie werden hier zunächst beibehalten. Weiterhin wurde bereits in Abschnitt C.1.2.1 deutlich, dass für die einzelnen Imageitems häufig die Option „weiß nicht/keine Angabe“ ausgewählt wurde. Diese Aussage bedeutet, dass bestimmte Eigenschaften einer Universität durch die Zielgruppe nicht wahrgenommen werden, und stellt daher zunächst keinen fehlenden Wert dar,621 sondern beinhaltet für die Führung einer Hochschulmarke durchaus relevante Informationen.622 Abbildung 22 zeigt die Anteile der „weiß nicht“-Antworten für die verschiedenen Imagedimensionen. Dabei wurde lediglich die Nichtwählergruppe berücksichtigt, da die Wählergruppe kaum Wissenslücken aufweist.623 Die Daten deuten an, dass die Beurteilung konnotativer Images den Probanden größere Mühe bereitet als denotative Assoziationen. Lediglich die privaten Universitäten U5 und U6 evozieren eindeutigere konnotative Bilder. Überdurchschnittlich große Wissenslücken bestehen darüber hinaus in der Beurteilung von U4 sowie der Städte von U2 und U6. ϴϬй ϲϬй ϰϬй ϮϬй Ϭй hϭ

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Abbildung 22: Anteil der Ausprägung „weiß nicht/keine Angabe“ für die untersuchten Imagedimensionen (Quelle: Eigene Darstellung.) 621 622

623

Vgl. Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 58. Die Formulierung der Ausweichantwort „weiß nicht/keine Angabe“ lässt streng genommen keinen eindeutigen Schluss auf die Unwissenheit der Probanden zu. Da in der vorliegenden Untersuchung jedoch, abgesehen von demographischen Daten, keine persönlichen oder sachlich problematischen Informationen abgefragt wurden, erscheint eine Nichtbeantwortung von Fragen aus Reaktanzgründen i.d.R. unwahrscheinlich. Dies geht konform mit Ergebnissen zum allgemeinen Wissensstand, dargestellt in Abbildung 17; vgl. oben, Abschnitt C.1.2.1, S. 136. Für die Wählergruppe ergeben sich z.B. für das DUIKonstrukt „weiß nicht“-Anteile zwischen 1,09% (U6) und 5,69% (U3).

141

In der Betrachtung einzelner Attribute der Universitäten wird deutlich, dass den Probanden insb. die Beurteilung jener Leistungskomponenten schwerfällt, die nicht unmittelbar

mit

der

Kernleistung

in

Verbindung

stehen.

Hierzu

gehören

Alumninetzwerke (Anteil der Ausprägung „weiß nicht/keine Angabe“: 45,2%), Sportund Freizeitaktivitäten (42,5%) sowie Mensa- und Wohnheimeinrichtungen (43,5%). Auch die Einschätzung von Gestaltungsspielräumen (41,2%) und Diversität (42,2%) ist lückenhaft.624 Dies lässt entweder den Schluss zu, dass die Kommunikation dieser Attribute von universitärer Seite her schwerfällt bzw. vernachlässigt wird oder dass entsprechende Informationen von Bewerberseite mangels Relevanz nicht nachgefragt bzw. wahrgenommen werden. Hier sind wiederum zur endgültigen Klärung fundierte statistische Analysen notwendig. Die Einschätzung der Universitätsstadt weist ebenfalls hohe, doch im Vergleich weniger gravierende Anteile der Ausprägung „weiß nicht/keine Angabe“ auf. Die höchsten Werte beziehen sich auf Freizeitaktivitäten (37,05%) und Lebenshaltungskosten (36,5%). Mit Blick auf die weiteren Analysen zum Einfluss des Images und seiner Dimensionen auf die Einstellung und die Stufen des Hochschulwahlprozesses liefert die Ausprägung „weiß nicht/keine Angabe“ hingegen keinen Mehrwert. Vielmehr beschreibt sie jene Attribute, die für den einzelnen Probanden außerhalb des Images liegen. Daher müssen entsprechende Werte im Folgenden ebenfalls als Missings behandelt werden.625 Angesichts der oben beschriebenen Prozentzahlen nimmt die Menge der fehlenden Werte in der Imageerhebung ein beträchtliches Ausmaß an, das eine Behandlung unabdingbar macht. So können falsche Schlussfolgerungen sowie eine übermäßige Dezimierung der Datenbasis für vollständige Beobachtungen voraussetzende Analysemethoden (z.B. die Faktorenanalyse) vermieden werden.626 Zum Umgang mit fehlenden Werten schlägt die entsprechende Literatur zahlreiche Verfahren vor. Zu den klassischen Optionen zählen u.a. die der Eliminierung und der einfachen Imputation.627 Insb. die Beobachtungseliminierung (listwise deletion) erzielt unter bestimmten statistischen Voraussetzungen der Datenbasis (vollständig zufällige Verteilung der fehlenden Werte) akzeptable Ergebnisse, geht jedoch insb. bei höheren Anteilen fehlender Werte mit einem zu großen Datenverlust einher und er624 625 626

627

Vgl. hierzu auch die Abbildungen 19 und 20. Vgl. Kara, A. et al. (1994), S. 109. Vgl. Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 55. Faktorwerte können für einen Probanden nur dann errechnet werden, wenn eine vollständige Beobachtung hinsichtlich der dem Faktor zugrunde liegenden Variablen erfolgt ist; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 375. Für das DUI liegen vollständige Beobachtungen nur für 311 Fälle vor. Eine alternative Vorgehensweise ist die Anpassung der Faktorenanalyse selbst bzgl. der Verarbeitung fehlender Werte; vgl. Wiberg, T. (1976). Dieses Vorgehen wird jedoch von Decker/Wagner als nicht praktikabel beurteilt; vgl. Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 65. Vgl. Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 155-162; Allison, P. D. (2002), S. 5-12 sowie insb. die umfangreiche Übersicht bei Bankhofer; vgl. Bankhofer, U. (1995), S. 89-154.

142

scheint daher für die Anwendung in der vorliegenden Arbeit ungeeignet.628 Einfache Imputationen (Vervollständigungen) ersetzen fehlende Werte bspw. durch den variablenspezifischen Mittelwert oder auf Basis multipler Regressionen. Vorteil dieser Methoden ist der Erhalt des kompletten Datensatz und damit die Vermeidung von Informationsverlust. Problematisch ist jedoch, dass Verteilungen von Variablen sowie deren Beziehungen untereinander verfälscht werden sowie die Unsicherheit der vervollständigten Werte keine adäquate Berücksichtigung findet.629 Allison beurteilt einfache Imputationsverfahren daher sogar als der Beobachtungseliminierung unterlegen.630 Als aktuellste Verfahren zur Behandlung fehlender Werte gelten heute die Multiple Imputation

(MI)

sowie

die

Maximum-Likelihood-Schätzung per ExpectationMaximization-Algorithmus (EM-Algorithmus).631 Erstere Methode begegnet der Kritik an den einfachen Imputationsverfahren bzgl. vernachlässigter Unsicherheiten bei der Datenvervollständigung mit Erzeugung mehrerer Imputationen. Weitere statistische Analysen werden mit jedem der MI-Datensätze berechnet und die Resultate anschließend entweder als Spannweite möglicher Ergebnisse interpretiert oder mit Hilfe von Pooling-Algorithmen zu einem einzelnen Ergebnis kombiniert.632 Das Verfahren der multiplen Imputation ist in der Literatur als äußerst robust, effizient und flexibel anerkannt.633 Nachteile werden in der aufwändigen und komplizierten Handhabung gesehen, die Anwendungsfehler provoziert.634 Mit Blick auf die Nutzung in der vorliegenden Arbeit sind insb. Probleme bei der Kombination der Ergebnisse der verschiedenen MI-Datensätze relevant.635 Die imputierten Daten sollen als Grundlage für komplexe multivariate Verfahren wie Kausal- und exploratorische Faktorenanalysen dienen. Deren Durchführung für jeweils mehrere Datensätze stellt sich als überaus aufwändig dar, Pooling Algorithmen, die die Weiterverwendung der Ergebnisse für neue Berechnungen erlauben würden, sind bislang nicht gebräuchlich.636 Diese Problematik umgeht der EM-Algorithmus, da er als Ergebnis einen einzelnen, vollständigen Datensatz ausgibt. Die von Dempster/Laird/Rubin maßgeblich entwickelte

628 629 630 631 632 633 634 635 636

Vgl. Allison, P. D. (2002), S. 6. Vgl. Rubin, D. B. (2004), S. 12-15; Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 158-162. Vgl. Allison, P. D. (2002), S. 12. Vgl. Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 173. Vgl. für eine Übersicht Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 67-73; Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 165-166. Vgl. auch Schnell, R. (1986), S. 224. Vgl. Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 73; Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 170. Vgl. Allison, P. D. (2002), S. 27; Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 170; Bankhofer, U. (1995), S. 184. Vgl. Schöner, H. (2004), S. 9. So verfügt die in dieser Arbeit vorrangig verwendete Statistiksoftware PASW Statistics 18 lediglich über ein Modul zur Berechnung multipler Imputationen. In der Literatur wird MI bislang nur im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse verwendet, wobei keine Faktorscores als Datengrundlage für weitere Berechnungen ermittelt werden; vgl. Roscino, A./Pollice, A. (2004).

143

Methode umfasst ein zweistufiges Vorgehen bei der Schätzung der Imputationswerte:637 Ausgehend von einer Anfangsschätzung für den Verteilungsmittelwert und die Kovarianzmatrix werden die fehlenden Werte auf Basis der beobachteten Werte sowie der Verteilungsparameter ermittelt (Expectation-Schritt). Anschließend erfolgt eine erneute Parameterschätzung, so dass die Likelihood-Funktion maximiert wird (Maximization-Schritt). Die Iteration wird so lange wiederholt, bis ein Konvergenzkriterium erfüllt ist.638 Annahmen des EM-Algorithmus sind dabei die multivariate Normalverteilung der Daten sowie eine zufällige Verteilung der fehlenden Werte (Missing at Random, MAR).639 Die Nachteile des Verfahrens sind die ebenfalls fehlende Berücksichtigung zusätzlicher Unsicherheiten durch die Vervollständigung des Datensatzes durch geschätzte Werte. Collins/Schafer/Kam zufolge ist diese Verzerrung bei einem moderaten Anteil fehlender Werte von 30% pro Variable zu vernachlässigen.640 Hinsichtlich der Analyse der erhobenen Daten ist zunächst festzustellen, dass einzelne Variablen einen deutlich höheren Anteil fehlender Werte aufweisen als die als moderat eingeschätzten 30%. Um die Validität des EM-Algorithmus nicht in Frage zu stellen, wird zunächst eine begrenzte Beobachtungseliminierung durchgeführt. Diese führt unweigerlich zu Abweichungen zwischen ursprünglicher und reduzierter Stichprobe, da von einem MCAR-Ausfall der Daten nicht ausgegangen werden kann.641 Hier wird jedoch die Annahme getroffen, dass bei einem hohen Anteil fehlender Werte ein Image höchstens undeutlich ist sowie auf eine lückenhafte Wissensgrundlage schließen lässt und damit nur einen geringen Beitrag zur Erklärung von Einstellungen und Verhalten leisten kann. Die Eliminierung beschränkt sich damit auf weniger relevante Fälle und kann gleichzeitig eine höhere Qualität für die Vervollständigung der verbliebenen Daten sicherstellen. Als Grenzwert für die Eliminierung werden 50% fehlende Werte über alle imagebezogenen Variablen festgelegt. Zusätzlich werden jene oben erwähnten 14 Fälle eliminiert, bei denen die Befragung vor den Fragen zum konnotativen Universitätsimage und/oder zum Stadtimage abgebrochen wurde.

637 638 639

640 641

Vgl. Dempster, A./Laird, N./Rubin, D. B. (1977). Vgl. Bankhofer, U. (1995), S. 160-164. Vgl. Decker, R./Wagner, R. (2008), S. 74. MAR beschreibt den Ausfallmechanismus der fehlenden Werte. Weitere Mechanismen sind „Missing Completely at Random” (MCAR) und „Missing Not at Random” (MNAR). MCAR ist erfüllt, wenn die Wahrscheinlichkeit fehlender Werte einer Variablen unabhängig ist von den Ausprägungen der übrigen Variablen. MAR liegt vor, wenn die Wahrscheinlichkeit fehlender Werte einer Variablen unabhängig ist von ihrer eigenen Ausprägung (nach Kontrolle hinsichtlich der Einflüsse anderer Variablen: P(Ymis | Y, X) = P(Ymis | X). Sofern MAR vorliegt, muss der Ausfallmechanismus nicht im Mechanismus zur Behandlung fehlender Werte berücksichtigt werden; vgl. Allison, P. D. (2002), S. 3-5. Vgl. Collins, L. M./Schafer, J. L./Kam, C.-M. (2001), S. 337. Unter Einbeziehung aller universitäts- bzw. stadtimagebezogenen Variablen ist nach Littles MCAR-Test die Nullhypothese vollständig zufällig fehlender Werte auf einem Signifikanzniveau von 0,1% abzulehnen; Little, R. J. A. (1988), S. 1199-1202.

144

Somit verbleiben für die weitere Untersuchung 376 Probanden sowie 614 Beobachtungen (1,63 Beurteilungen pro Proband). Der Anteil fehlender Werte liegt für die einzelnen Variablen zwischen 1,3% (Ruf für die Ausbildung in BWL) und 22,5% (einflussreiches Alumninetzwerk) und genügt damit den Anforderungen an eine EMSchätzung. Als weitere Voraussetzung des EM-Algorithmus sind die Verteilungen der Variablen zu diskutieren. Der zur Feststellung Letzterer durchgeführte Kolmogorov-SmirnovTest zeigt für alle Variablen höchst signifikante Abweichungen von der Normalverteilung (p=0,000).642 Diese ist jedoch weit überwiegend auf eine deutliche Rechtsschiefe (max. 2,207) sowie die Kurtosis der einzelnen Verteilungen zurückzuführen. Der grafische Vergleich der Häufigkeitshistogramme der Universitätsimagevariablen mit der Glockenverteilung der Normalverteilung offenbart deutliche Übereinstimmungen, so dass die Ergebnisse angesichts der relativ großen Stichprobe als akzeptabel zu betrachten sind.643 Lediglich die Histogramme für die Variablen des denotativen Stadtimages weisen z.T. deutliche Abweichungen von der grafischen Normalverteilung auf. Da der EM-Algorithmus auch unter Abschwächung der Normalverteilungsannahme konsistente Ergebnisse erzeugen kann, wird von einem weiteren Fallausschluss dennoch abgesehen.644 Schließlich muss gewährleistet sein, dass der Ausfallmechanismus der fehlenden Werte des Datensatzes MAR ist. Dies lässt sich im Gegensatz zu einer MCARVerteilung nicht feststellen.645 Jedoch sind die im Datensatz verbliebenen fehlenden Werte ausschließlich benutzerdefiniert fehlende Werte. Die ihnen zugrunde liegende Antwortoption (weiß nicht/keine Angabe) soll den Antwortdruck auf den Probanden vermindern und so den Anteil systembedingt fehlender Werte reduzieren helfen. Nach Schafer kann für diese Form der fehlenden Werte von einer MAR-Verteilung ausgegangen werden.646 Damit sind die Voraussetzungen einer EM-Schätzung für die vorliegenden Daten erfüllt. In den Algorithmus werden die imagebezogenen Items als vorhergesagte Variablen einbezogen. Zusätzlich berücksichtigt die Schätzung die 642

643

644 645 646

Der Kolmogorov-Smirnov-Test ist der am weitesten verbreitete Test zur Messung der Anpassungsgüte von metrischen Variablen; vgl. Khamis, H. J. (2000), S. 439. Entsprechend einer gängigen Praxis in der Marketingwissenschaft wird für die vorliegenden, mit Ratingskalen erhobenen Daten eine metrische (Intervall-)Skalierung angenommen; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 9. Diese Vorgehensweise wird auch im weiteren Verlauf der Arbeit angewendet. Tabachnick/Fidell zufolge nimmt die Sensitivität des Kolmogorov-Smirnov-Tests ab Stichprobenmit einer Fallzahl von mehr als 200 zu. Darüber hinaus haben Verteilungsschiefen für große Fallzahlen keinen signifikanten Einfluss mehr auf Analyseergebnisse, weshalb bei großen Stichproben die Normalverteilung anhand der graphischen Form der Verteilung ermitteln werden sollte; vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 80-81. Vgl. Little, R. J. A./Rubin, D. B. (1987), S. 143. Vgl. Allison, P. D. (2002), S. 4. Vgl. Schafer, J. L. (1997), S. 22.

145

letztendlich gewählte Universität der Probanden, die beurteilte Universität sowie den Studienabschnitt als kategoriale Variablen, die zur Ergebnisverbesserung beitragen sollen. Tabelle 5 stellt statistische Charakteristika ausgewählter vervollständigter Variablen der vier Imagedimensionen jenen des ursprünglichen Datensatzes gegenüber.

N

T

ʍ

Universitätsstadt Y ist ein attraktiver Ort zum studieren.

In Universitätsstadt Y wohnend kann ich unkompliziert Kontakt zu meinem/meiner Partner(in) oder zu meiner Familie halten.

Universitätsstadt Y bietet abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten.

Ich war schon oft persönlich in Universitätsstadt Y.

ist bodenständig.

Ich mag Universitätsstadt Y.

KSI

DSI

ist unverfälscht.

ist sympathisch.

ist temperamentvoll.

verfügt über eine lange Tradition.

verfügt über ein einflussreiches Alumninetzwerk.

ist überschaubar.

KUI

verfügt über eine sehr hohe Forschungsreputation.

bietet ein international ausgerichtetes Studium.

verfügt über ein günstiges Betreuungsverhältnis (intensive Betreuung durch wissenschaftliches Personal).

bietet ein erschwingliches Studium.

Die Universität X…

hat einen sehr guten Ruf für die Ausbildung in Betriebswirtschaftslehre .

DUI

urspr.

606

576

547

585

532

584

476

557

501

595

518

570

606

544

579

579

vervollst.

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

614

urspr.

1,37

2,56

2,24

1,88

2,10

2,33

1,92

2,17

3,03

2,09

2,37

2,57

3,17

2,68

2,96

2,42

2,25

vervollst.

1,37

2,57

2,35

1,97

2,18

3,04

2,10

2,36

2,57

3,18

2,74

2,96

2,47

2,34

urspr.

vervollst. Statistik urspr. Standardf. urspr. Schiefe Statistik vervollst. Standardf. vervollst. Statistik urspr. Standardf. urspr. Kurtosis Statistik vervollst. Standardf. vervollst.

Tabelle 5:

553

2,26

1,90

2,11

,686 1,169 1,051

,916

,973 1,184

,867 1,118 1,042 1,046

,944 1,145 1,602 1,291 1,400 1,325 1,199

,686 1,156 1,008

,896 1,115 1,596 1,263 1,385 1,316 1,192

,907

,940 1,164

,824 1,085

2,207

,416

,516

,790

,707

,518

,817

,681

-,124

,977 1,043 ,868

,604

,422

-,227

,311

,023

,518

,645

,099

,102

,104

,101

,106

,101

,112

,104

,109

,100

,107

,102

,099

,105

,102

,102

,104

2,185

,402

,458

,738

,721

,484

,754

,666

-,144

,859

,612

,433

-,234

,232

,019

,452

,528

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

,099

5,799

-,659

-,512

-,090

,048

-,718

,404

-,463

-,590

,235

,207

-,651 -1,529 -1,015 -1,293

-,938

-,608

,198

,203

,209

,202

,211

,202

,223

,207

,218

,200

,214

5,704

-,638

-,414

-,141

,212

-,696

,510

-,390

-,370

,225

,410

,197

,197

,197

,197

,197

,197

,197

,197

,197

,197

,197

,204

,203

,203

,207

-,559 -1,515 -1,004 -1,275

-,985

-,732

,197

,197

,197

,198

,197

,209

,197

,197

Statistische Eigenschaften ausgewählter Imagevariablen aus dem ursprünglichen und dem vervollständigten Datensatz (Quelle: Eigene Darstellung.)

1.3 Methoden der statistischen Auswertung In den folgenden Abschnitten werden multivariate Analyseverfahren vorgestellt, mit Hilfe derer die theoretischen Hypothesen überprüft werden sollen. In der Reihenfolge ihrer späteren Anwendung finden die Faktoren-, Diskriminanz- und Kausalanalyse sowie die logistische Regression Erläuterung hinsichtlich ihrer Funktionsweise, Da-

146

tenanforderungen und Gütemaße. Für die Durchführung der Verfahren werden die Softwarepakete PASW Statistics 18647 sowie SmartPLS 2.0 M3648 verwendet. 1.3.1 Methodisches Instrument der Faktorenanalyse Die exploratorische Faktorenanalyse649 ist ein interdependenzanalytisches Verfahren mit dessen Hilfe eine große Zahl empirisch beobachteter, metrisch skalierter Variablen anhand der zwischen ihnen bestehenden Korrelationen zu einer geringeren Zahl voneinander unabhängiger Faktoren gebündelt wird. Dem liegt die Annahme zugrunde, dass sich der statistische Zusammenhang zwischen einzelnen beobachteten Variablen auf deren gemeinsame Abhängigkeit von unbeobachtbaren, hypothetischen Faktoren zurückführen lässt.650 Umgekehrt kann demnach jede Variable als Linearkombination dieser Faktoren dargestellt werden. Es gilt: ‫ݔ‬௞௝ ൌ ܽ௝ଵ ‫ܨ‬௞ଵ ൅ ܽ௝ଶ ‫ܨ‬௞ଶ ൅ ǥ ൅ ܽ௝ொ ‫ܨ‬௞ொ mit xkj als Beobachtungswert der Variable j bei Beobachtung k sowie FkQ als Faktorausprägung und ajQ als Ladung bzw. Gewicht des Faktors. Q beschreibt die Dimensionalität des durch die orthogonalen Faktoren aufgespannten Raumes.651 Diese Interpretation entspricht jener der sog. Hauptkomponentenanalyse. Sie beruht auf der Annahme, dass die Varianz der manifesten Variablen vollständig durch die zugrunde liegenden Faktoren erklärbar ist. Ihr gegenüber steht die Hauptachsenanalyse, die eine Zweiteilung der Varianz in einen allen Variablen gemeinsamen und einen variablenspezifischen Teil vorsieht.652 Die Hauptachsenanalyse zielt von vor647

648 649

650 651

652

PASW (Predictive Analytics Software, früher vertrieben unter dem Markennamen SPSS) ist ein Programm zur vielfältigen statistischen Auswertung von Daten sowie zur grafischen Ergebnisdarstellung. Backhaus et al. bescheinigen dem Programm eine komfortable Handhabung sowie große Verbreitung in Wissenschaft und Praxis, weshalb es auch für die folgenden Auswertungen überwiegend zum Einsatz kommt; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 20-21. SmartPLS dient der Schätzung und grafischen Darstellung von Kausalmodellen auf Basis der Partial Least Squares Methode; vgl. Ringle, C. M./Wende, S./Will, A. (2005). Neben der exploratorischen Faktorenanalyse existiert das Verfahren der konfirmatorischen Faktorenanalyse. Während Erstere zur Entdeckung noch nicht bekannter Faktorstrukturen dient, wird im Rahmen Letzterer ein hinsichtlich Faktorenanzahl, Zusammenhängen zwischen latenten und beobachteten Variablen etc. detailliert spezifiziertes Messmodell überprüft; vgl. Homburg, C./Klarmann, M./Pflesser, C. (2008), S. 273-274. Dieser Anwendungsbereich wird in der vorliegenden Untersuchung durch kausalanalytische Verfahren abgedeckt; vgl. unten, Abschnitt C.1.3.3, S. 154-159. Vgl. Homburg, C. et al. (2008), S. 162-164; Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 243; Backhaus, K. et al. (2008), S. 324. Vgl. Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 248-249. Die Faktorladung ajQ gibt das Ausmaß wieder, in dem der Faktor q zur Erklärung der Variablen j beiträgt; vgl. Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 249. Sie ist als Korrelationskoeffizient zwischen Faktor und Variable zu verstehen; vgl. Bortz, J./Döring, N. (2006), S. 516. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 634-635. Für die gemeinsame Varianz wird der Begriff der Kommunalität verwendet. Im Fall der Hauptkomponentenanalyse wird zunächst davon ausgegangen, dass die Kommunalität gleich eins ist. In der darauf folgenden Berechnung der Faktoren ergeben sich aufgrund des Informationsverlusts in Folge der Dimensionsreduzierung

147

neherein nur auf die Schätzung des gemeinsamen Varianzanteils. Backhaus et al. betonen, dass sich beide Varianten nicht in ihrer mathematischen Technik sondern ausschließlich in ihren theoretischen Modellen und damit in der Faktorinterpretation unterscheiden. Da die Faktorenanalyse in der vorliegenden Arbeit als Hilfsmittel zur effektiven Dimensionsreduzierung sowie zur Identifikation inhaltlicher Sammelkategorien für die unterschiedlichen Imageattribute verwendet wird, fokussiert sich die weitere Betrachtung auf die Hauptkomponentenanalyse.653 Die Schätzung der Ladungen und damit die Extraktion der Faktoren erfolgt auf Basis der aus der standardisierten654 Datenmatrix ermittelten Korrelationsmatrix. Im Rahmen der Hauptkomponentenmethode655 wird iterativ jene Linearkombination der manifesten Variablen ermittelt, für die die durch den ersten Faktor (Hauptkomponente) erklärte Varianz maximal wird. Die weiteren Faktoren maximieren die in Bezug auf ihre Vorgänger unkorrelierte Varianz. Grundsätzlich können auf diese Weise ebenso viele Hauptkomponenten ermitteln wie Variablen in das Modell eingeflossen sind.656 Um das Ziel einer effektiven Dimensionsreduzierung bei einem gleichzeitigen Höchstmaß an erklärter Varianz gerecht zu werden, ist eine Bestimmung der zu extrahierenden Faktorenzahl notwendig. Da der einschlägigen Literatur diesbezüglich keine eindeutigen Vorschriften zu entnehmen sind, basiert diese Entscheidung auf einer subjektiven Einschätzung des Forschers. Mathematische Verfahren wie das Kaiser-Kriterium, die Parallelanalyse und die Auswertung des sog. Scree-Plot hinsichtlich des Elbow-Kriteriums können jedoch als Orientierungshilfen herangezogen werden.657

653

654

655

656 657

Kommunalitäten kleiner eins. Die Differenz wird als nicht reproduzierter Varianzanteil interpretiert; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 350. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 350. Vgl. zu den Ergebnisunterschieden zwischen beiden Ansätzen sowie zu einer Übersicht über die Diskussion zu jeweiligen Vor- und Nachteilen Ford, J. K./MacCallum, R. C./Tait, M. (1986), S. 293-294. Die Standardisierung der Beobachtungswerte xkj zu einer Variablen j und der Beobachtung k erfolgt anhand folgender Formel: ‫ݖ‬௞௝ ൌ ሺ‫ݔ‬௞௝ െ ‫ݔ‬ҧ௝ ሻΤ‫ݏ‬௝ mit zkj als standardisiertem Beobachtungswert, sj als Standardabweichung sowie ‫ݔ‬ҧ௝ als Durchschnitt der Beobachtungswerte. Die Beobachtungswerte sind anschließend verteilt mit der Standardabweichung 1 um den Mittelwert 0; vgl. Fahrmeir, L. et al. (2010), S. 291. Die Hauptkomponentenmethode ist ein Verfahren, welches zunächst im Rahmen der Hauptkomponentenanalyse Anwendung fand, mittlerweile aber auch mit einem Hauptachsenmodell zum Einsatz kommt; vgl. Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 252. Vgl. für weitere Methoden der Faktorenextraktion Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 633-637. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 635. Das Kaiser-Kriterium besagt, dass lediglich Faktoren mit einem Eigenwert (quadrierte Faktorladungen des Faktors über alle Variablen) größer eins heranzuziehen sind, da nur sie einen höheren Varianzanteil erklären als eine einzelne manifeste Variable. Der Scree-Plot stellt die Eigenwerte nach abnehmender Größe grafisch dar. Der Elbow bezeichnet einen Knick, ab dem sich die Eigenwerte der nachfolgenden Faktoren nur noch schwach unterscheiden und keinen wesentlichen Beitrag zur Varianzerklärung mehr liefern. Beide Kriterien werden in der Literatur als geeignete Hilfestellungen betrachtet; vgl. Norušis, M. J. (2008), S. 400-401; Backhaus, K. et al. (2008), S. 353-354; Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 254; Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S.

148

Hinsichtlich der Datenbasis stellt die Faktorenanalyse hohe qualitative Anforderungen. Hier ist zunächst eine große Datenbasis von ca. 200-300 vollständigen Beobachtungen zu nennen.658 Die Eignung der Daten selbst lässt sich darüber hinaus anhand diverser Gütekriterien überprüfen: Grundsätzlich muss eine hohe Abhängigkeit zwischen den Variablen gewährleistet sein, die durch große Werte der Korrelationsmatrix sowie durch die Signifikanz der Korrelation indiziert wird.659 Weitere Hinweise ergeben sich aus der inversen Korrelationsmatrix (Werte der nichtdiagonalen Elemente liegen möglichst nahe bei null) sowie aus der Anti-ImageKovarianzmatrix, deren nicht-diagonale Elemente gleich null sein müssen.660 Unterscheidet sich mehr als ein Viertel der Werte signifikant von null (>0,09), so ist die Eignung der Daten in Frage zu stellen.661 Schließlich ist das Kaiser-Meyer-OlkinKriterium (KMO oder auch Measure of Sampling Adequacy, MSA) zu überprüfen. Es gilt als das wichtigste Entscheidungskriterium für die Integration von Variablen in eine Faktorenanalyse und sollte bei 0,6, besser bei 0,8 liegen.662 Auf Faktorenebene gilt zunächst die Einfachstruktur, die Tatsache, dass eine Variable nur auf einen einzigen Faktor hoch lädt, als Qualitätsmaß.663 Zusätzlich kann durch Cronbach’s Alpha sowie den Trennschärfekoeffizient die Reliabilität der Faktoren überprüft werden (vgl. zusammenfassend Tabelle 6).664 Ein Fehlen der Einfachstruktur erschwert mangels Eindeutigkeit die inhaltliche Interpretation der Faktoren auf Basis der Faktorladungen. In diesem Fall hilft eine Rotation des Koordinatenkreuzes, eine trennschärfere Zuordnung von Variablen zu Faktoren zu erreichen.665 Als geeignetes Verfahren wird die Varimax-Rotation betrachtet.666

658 659

660 661 662 663 664 665

666

644-645. Die Parallelanalyse basiert auf der Annahme, dass die Eigenwerte valider Faktoren eines realen Datensatzes größer sein müssen als jene von Faktoren zufällig generierter Daten. Es werden daher nur jene Faktoren ausgewählt, die dieser Anforderung genügen; vgl. Ford, J. K./MacCallum, R. C./Tait, M. (1986), S. 194-295. Vgl. Comrey, A. L./Lee, H. B. (1992), S. 217. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 333-334; Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 614. Üblicherweise wird in der Grundlagenforschung eine Irrtumswahrscheinlichkeit bzgl. Ablehnung der Nullhypothese von 5% zugelassen; vgl. Bortz, J./Döring, N. (2006), S. 26. Dem soll auch hier gefolgt werden. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 333-336. Vgl. Dziuban, C./Shirkey, E. (1974), S. 359. Vgl. Kaiser, H. F. (1970), S. 405 sowie Kaiser, H. F./Rice, J. (1974). Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 355-356. Vgl. Kästner, E. (2009), S. 156. Die räumliche Lage der Variablen im durch die Faktoren aufgespannten Raum ist willkürlich. Durch Drehung des Koordinatenkreuzes (also der Faktoren) im Ursprung können kleinere Winkel zwischen Faktoren und Variablen (äquivalent zu einer hohen Faktorladung) erreicht werden und so eindeutigere Zuordnungen erlauben. Die Variablenstruktur bleibt dabei unverändert; vgl. Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 254. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 620; Norušis, M. J. (2008), S. 413; Hüttner, M./Schwarting, U. (2008), S. 255.

149

Gütemaß Variablenebene

Faktorenebene

Tabelle 6:

Anforderungen

Korrelationsmatrix

Nicht-diagonale Elemente ĺ1

Signifikanz der Korrelationen

Į ” 0,05

Anti-Image-Kovarianzmatrix (AIK)

Nicht-diagonale Elemente = 0 (Anteil der Elemente  0 (> 0,09) < 25%)

KMO-Kriterium

• 0,6 (besser • 0,8)

Faktorladungsmatrix

Einfachstruktur

Kaiser-Kriterium

ɀ>1

Scree-Test

Elbow-Kriterium

Monte-Carlo Parallelanalyse

empirischer Eigenwert (ɀemp) > ɀMCPA

Cronbach’s Alpha

ĮC • 0,7

Trennschärfekoeffizient

r > 0,3

Gütemaße der Faktorenanalyse (Quelle: Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 333-337, 353-356; Bortz, J./Döring, N. (2006), S. 220; Nunnally, J./Bernstein, I. (1994), S. 264-265.)

1.3.2 Methodisches Instrument der Diskriminanzanalyse Das multivariate Verfahren der Diskriminanzanalyse gehört zu den Dependenzanalysen und dient der Beurteilung der Unterschiedlichkeit von nominal skalierten Gruppen (z.B. Geschlecht oder politische Partei), die durch mehrere metrisch skalierte Merkmalsvariablen charakterisiert und differenziert werden.667 Die Evaluation der Merkmale hinsichtlich ihrer diskriminatorischen Bedeutung sowie die optimale Trennung der Gruppen erfolgt auf Basis einer Diskriminanzfunktion. Diese beschreibt den Zusammenhang zwischen den Merkmalsvariablen Xj zu einer ebenfalls metrisch skalierten Diskriminanzvariable Y. Die Funktion lautet: ௃

ܻ ൌ ܾ଴ ൅ ෍

௝ୀଵ

ܾ௝ ܺ௝

mit bj als zugehörigen Diskriminanzkoeffizienten.668 Ziel der Analyse ist im einfachen Zweigruppenfall die Identifikation einer Diskriminanzfunktion, für die die gruppenspezifischen Diskriminanzvariablen (Centroide, Mittelwert der Diskriminanzwerte aller 667 668

Vgl. Hair, J. F. et al. (2006), S. 273-274; Homburg, C. et al. (2008), S. 164, 169-170. Vgl. Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 614; Backhaus, K. et al. (2008), S. 186; Hair, J. F. et al. (2006), S. 274.

150

Beobachtungen einer Gruppe) möglichst deutlich auseinanderliegen – dies ist abhängig sowohl von der absoluten Distanz der Centroide als auch von der Streuung innerhalb der jeweiligen Gruppen.669 Um eine optimale Trennung der verschiedenen Gruppen zu gewährleisten, sind die Koeffizienten daher so zu schätzen, dass der Quotient aus erklärter Streuung der untersuchten Gruppen (SSb) und nicht erklärter Streuung (SSw)670, das sog. Diskriminanzkriterium, maximiert wird. Es gilt: ߁ൌ

σீ௚ୀଵ ‫ܫ‬௚ ሺܻത௚ െ ܻതሻ; ூ೒ σீ௚ୀଵ σ௜ୀଵ ሺܻ௚௜

െ ܻത௚ ሻ;

ൌ

ܵܵ௕ ՜ ƒšǨ ௕ೕ ܵܵ௪

mit Ig als Größe der Gruppe g (g = 1,… , G) sowie i als Gruppenelement (i = 1,…, Ig). ܻത௚ repräsentiert den Centroid für g und ܻത den Mittelwert über alle Centroide.671 Das maximierte Diskriminanzkriterium wird auch als Eigenwert (ɀ) bezeichnet.672 Im Mehrgruppenfall (G > 2) werden mehrere (max. G – 1) Diskriminanzfunktionen sowie ebenso viele Eigenwerte berechnet, wobei gilt: ߛଵ ൒ ߛଶ ൒ ‫ ڮ‬൒ Der Anteil des Eigenwertes einer Funktion an der Summe aller Eigenwerte beschreibt den Anteil der durch die Funktion erklärten Streuung an der insgesamt durch alle Funktionen erklärten Streuung und damit die Relevanz der Funktion selbst.673 Infolge der Schätzung ergeben sich für jede Funktion entsprechende Diskriminanzkoeffizienten sowie die Diskriminanzwerte je Beobachtung, die sich zu den gruppenspezifischen Centroiden zusammenfassen lassen. Um die diskriminatorische Relevanz der Merkmalsvariablen zu evaluieren, kann für die ihr zugehörigen Koeffizienten ein gewichtetes Mittel errechnet werden: ܾത௝ ൌ ෍

௄

‫כ‬ หܾ௝௞ ห ‫ܣܧ כ‬௞

௞ୀଵ

mit EAk als Eigenwertanteil der Diskriminanzfunktion k sowie bjk* als standardisiertem Diskriminanzkoeffizienten der Merkmalsvariable j bzgl. k.674

669 670 671 672 673 674

Vgl. zu den Zielen der Diskriminanzanalyse umfassend Aaker, D. A./Kumar, V./Day, G. S. (2004), S. 542; Hair, J. F. et al. (2006), S. 285-286. Die Summe aus SSb und SSw ergibt die Gesamtstreuung. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 188-190. Vgl. Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 617; Backhaus, K. et al. (2008), S. 188-189. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 200-201. Die Standardisierung der Diskriminanzkoeffizienten erfolgt zur Ermöglichung von Vergleichbarkeit durch Multiplikation des Koeffizienten mit der Standardabweichung der Merkmalsvariablen ூ೒ (ඥܹ௝௝ Τሺ‫ ܫ‬െ ‫ܩ‬ሻ mit ܹ௝௝ ൌ σீ௚ୀଵ σ௜ୀଵሺܺ௝௚௜ െ ܺത௝௚ ሻ;ሻ; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 193, 207-208. Bei einer schrittweisen Einbeziehung der Merkmalsvariablen in die Diskriminanzanalyse lässt sich

151

Neben der Identifikation diskriminanzrelevanter Merkmale dient die Diskriminanzanalyse auch der Klassifikation neuer Beobachtungen. Hierzu kann zunächst das Distanzkonzept herangezogen werden, nach dem Beobachtungen jener Gruppe zuzuordnen sind, deren Centroid die minimale Entfernung (gemessen z.B. durch die euklidische Distanz) zum Diskriminanzwert der Beobachtung aufweist.675 Darüber hinaus lassen sich mit Hilfe des Wahrscheinlichkeitskonzepts unterschiedlich hohe A-priori-Wahrscheinlichkeiten der Zuordnung aufgrund unterschiedlicher Gruppengrößen bei der Klassifikation berücksichtigen.676 Zur Überprüfung der Güte der Analyse stehen zunächst mehrere Indikatoren zur Evaluierung des Diskriminanzkriteriums zur Verfügung: Ausgangspunkt ist die erklärte Streuung, die sich unmittelbar im Eigenwert der Diskriminanzfunktion widerspiegelt. Da dieser jedoch nicht auf Werte zwischen null und eins beschränkt ist, erfolgt eine Normierung bzgl. der Gesamtstreuung innerhalb der Analyse. Die Quadratwurzel des Quotienten aus erklärter und gesamter Streuung wird als kanonischer Korrelationskoeffizient bezeichnet. Darüber hinaus ist der Quotient aus nicht erklärter und gesamter Streuung, das sog. Wilks‘ Lambda, ein weit verbreitetes Gütemaß. In seiner multivariaten Form stellt es sich wie folgt dar: ௄

߉ൌෑ

௞ୀଵ ͳ

ͳ ൅ ߛ௞

Wilks‘ Lambda lässt sich in eine annähernd ɖ²-verteilte Variable transformieren, mit der sich die Signifikanz der Diskriminanzfunktion überprüfen lässt.677 Dabei besagt die Nullhypothese H0, dass sich die untersuchten Gruppen nicht unterscheiden. Eine weitere Möglichkeit zur Güteevaluation bietet die Betrachtung der Klassifikationsleistung. Hierzu werden die Beobachtungen der Stichprobe anhand der ermittelten Diskriminanzfunktion(en) den einzelnen Gruppen zugeordnet. Die Trefferquote im Vergleich zu einer zufälligen Zuordnung der Beobachtungen kennzeichnet die Qualität der Schätzung.678 Für die Merkmalsvariablen kann bereits vor Durchführung der Diskriminanzanalyse eine Abschätzung der Trennkraft ermittelt werden. Dies ge-

675 676 677

678

deren relative Relevanz auch aus der Reihenfolge der Einbeziehung schließen; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 232. Vgl. Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 622. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 210-211 sowie für eine grafische Darstellung der Problematik Hair, J. F. et al. (2006), S. 299. Hierzu wird der empirisch ermittelte ɖ²-Wert (ɖ²emp) mit einem tabellarischen Wert entsprechend der verfügbaren Freiheitsgrade verglichen und so die Irrtumswahrscheinlichkeit (Į) ermittelt, mit der Nullhypothese (kein Unterschied zwischen den verglichenen Gruppen) abgelehnt werden kann; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 204). Dabei ist zu beachten, dass bei unterschiedlich großen Gruppen die Treffgenauigkeit einer zufälligen Zuordnung und damit die Hürde für die Relevanz der Diskriminanzanalyse steigen. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 404 für eine einfache Berechnung des zufällig korrekt zugeordneten Beobachtungsanteils.

152

schieht durch Errechnung und Evaluierung des Wilks‘ Lambda für die isolierte Variable.679 In Tabelle 7 sind die verschiedenen Gütekriterien noch einmal zusammengefasst.

Gütemaß Diskriminanzkriterium

Anforderungen

Kanonischer Korrelationskoeffizient (c)

ĺ1

Wilks‘ Lambda (ȁ)

ƒ ĺ0 ƒ statistische Signifikanz (Ȥ²emp •

Ȥ²(Į=0,05); für Signifikanzniveau von 5%)

Merkmalsvariablen

Tabelle 7:

Klassifikationsmatrix

Trefferquote > Trefferquote bei zufälliger Zuordnung

VIF

VIF < 10

Diskriminanzkoeffizient

Stärke, Richtung und Signifikanz entsprechend evtl. theoretischer Annahmen

Wilks‘ Lambda (ȁ)

ƒ ĺ0 ƒ statistische Signifikanz (Femp > Ftab)

Gütemaße der Diskriminanzanalyse (Quelle: Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 201-208.)

Voraussetzungen für die Durchführung einer Diskriminanzanalyse liegen insb. in der multivariaten Normalverteilung der Daten sowie in der Homogenität der VarianzKovarianz-Matrizen. Darüber hinaus wird angenommen, dass die analysierten Zusammenhänge linearer Natur sind sowie für die erklärenden Variablen keine Probleme bzgl. Multikollinearität, Autokorrelation und Ausreißern bestehen.680 Hinsichtlich 679

680

Die Überprüfung der Relevanz erfolgt dabei anhand eines F-Tests. Der empirische F-Wert (Femp) errechnet sich aus dem Quotienten zweier jeweils mit den Freiheitsgraden dividierten Variablen – in diesem Fall nicht erklärte und gesamte Streuung. Er wird mit einem tabellarischen Referenzwert (Ftab) bezogen auf das gewünschte Signifikanzniveau verglichen. Übersteigt Femp Ftab, so ist die Nullhypothese (hier: Gleichheit der Gruppenmittelwerte) abzulehnen. Die Evaluation entspricht einer ANOVA (Analysis of Variance) zwischen Gruppen und Merkmalsvariable; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 71-75, 206-207 sowie Fahrmeir, L. et al. (2010), S. 305-306. Vgl. zum Aufbau einer ANOVA Fahrmeir, L. et al. (2010), S. 517-528. Vgl. Hair, J. F. et al. (2006), S. 290-291. Multikollinearität kann für alle Variablen j durch Berechnung des Value Inflation Factor (VIF) ermittelt werden: ܸ‫ܨܫ‬௝ ൌ ͳΤሺͳ െ ܴ௝ ;ሻ Dieser sollte für alle Variablen nahe eins, in jedem Fall unter zehn liegen; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 89; Diamantopoulus, A./Winklhofer, H. M. (2001), S. 272. Autokorrelation als Problem korrelierter Residuen in der Grundgesamtheit tritt primär bei Zeitreihenanalysen auf und wird angesichts der vorliegenden Querschnittsanalyse in dieser Arbeit als unproblematisch beurteilt; vgl. Freundt, T. C. (2006), S. 256.

153

der Gruppen ist ein ausgeglichenes Größenverhältnis wünschenswert. Darüber hinaus geben Hair et al. die Empfehlung von min. 20 Beobachtungen pro Gruppe.681 Die Zahl der Gruppen sollte nicht größer sein als jene der Merkmalsvariablen. 1.3.3 Methodisches Instrument der Kausalanalyse Die Kausalanalyse als dependenzanalytisches, multivariates Verfahren dient der Schätzung von komplexen Zusammenhängen zwischen nicht beobachtbaren (latenten) Variablen ausgehend von beobachteten Varianzen und Kovarianzen sog. Indikatorvariablen.682 Grundlage der Analyse ist ein Strukturgleichungsmodell, welches sich aus einem Strukturmodell und mehreren Messmodellen zusammensetzt. Ersteres stellt die theoretisch hergeleiteten Zusammenhänge der latenten Variablen dar, während Letztere deren Beschreibung mit Hilfe der metrisch skalierten Indikatorvariablen beinhalten.683 Die Schätzung der Zusammenhänge kann durch Kovarianzstrukturanalyse oder im Rahmen der Partial-Least-Squares-Methode (PLS-Methode) varianzbasiert erfolgen.684 Wird das kovarianzbasierte Verfahren als grundsätzlich exakter erachtet,685 bietet PLS dennoch einige für die vorliegende Untersuchung relevante Vorzüge: So sind die in Abschnitt C.1.2.2 festgestellten Abweichungen der imagebezogenen Variablen von der Normalverteilung unproblematisch. Darüber hinaus eignet sich PLS besser für explorative Analysen in einem noch relativ unbearbeiteten Forschungsfeld und erlaubt angesichts geringerer Anforderungen an die Stichprobengröße eine flexiblere Handhabung des Datensatzes.686 In der Analyse wird daher der PLS-Methode der Vorzug gegeben. 681 682

683

684 685

686

Vgl. Hair, J. F. et al. (2006), S. 291. Vgl. Homburg, C. (1989), S. 2. Dabei ergeben sich aus der Kausalanalyse selbst keine Kausalitäten sondern lediglich aus der theoretischen Modellgrundlage, weshalb Homburg/Pflesser/Klarmann den Begriff als irreführend erachten. Aufgrund seiner allgemeinen Gebräuchlichkeit wird er im Folgenden dennoch weiter verwendet; vgl. Homburg, C./Pflesser, C./Klarmann, M. (2008), S. 549 sowie auch Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 682. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 512-513. Das Strukturmodell selbst besteht wiederum aus endogenen latenten Variablen, die aus dem Strukturmodell heraus durch sog. exogene latente Variablen erklärt werden; vgl. Homburg, C./Pflesser, C./Klarmann, M. (2008), S. 553; Backhaus, K. et al. (2008), S. 512. Vgl. Homburg, C./Pflesser, C./Klarmann, M. (2008), S. 550. Vgl. Ringle, C. M. (2004), S. 29. So eignet sich die Kovarianzstrukturanalyse bspw. aufgrund einer globalen Zielfunktion zum Test von Theorien; vgl. Fassott, G. (2005), S. 26. Fassott argumentiert gleichzeitig jedoch, dass die theoretischen Vorteile der Kovarianzstrukturanalyse aufgrund der hohen Modellanforderungen in der Forschungspraxis nur selten zum Tragen kommen; vgl. Fassott, G. (2005), S. 29. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 169; Chin, W. W./Newsted, P. R. (1999), S. 308. Die Stichprobe erreicht mit 614 Beobachtungen deutlich die für eine Kovarianzstrukturanalyse als nötig erachtete Stichprobengröße von 200; vgl. Springer, C. (2008), S. 135; Fiedler, L. (2007), S. 169; Herrmann, A./Huber, F./Kressmann, F. (2006), S. 44. Bei einem Gruppenvergleich, z.B. der verschiedenen untersuchten Hochschulen, würde diese Grenze jedoch unterschritten. Für eine PLS-Analyse wird als Richtwert lediglich die zehnfache Menge der Indikatorvariablen des komplexesten Messmodells veranschlagt; vgl. Chin, W. (1998), S. 311; Barclay, D./Higgins, S./Thompson, R. (1995), S. 292.

154

Ein weiterer Vorteil der PLS-Analyse ist die Möglichkeit zur Kombination formativer und reflektiver Operationalisierungen der Messmodelle:687 In formativen Modellen werden die latenten Variablen durch die voneinander unabhängigen manifesten Indikatoren im Rahmen einer multiplen Regression bestimmt („geformt“). Die Beziehung ist nach innen auf das Strukturmodell hin gerichtet. Der Verzicht auf eine Indikatorvariable beeinflusst die statistische Bestimmtheit des Messmodells und damit die inhaltliche Aussagekraft der latenten Variablen negativ. Innerhalb reflektiver Messmodelle sind die Beziehungen zwischen latenter Variable und Indikatoren außengerichtet und vergleichbar mit jenen innerhalb einer Faktorenanalyse: Zwischen den manifesten Variablen bestehen Abhängigkeiten, die durch den gemeinsamen Bezug auf die übergeordnete latente Variable (Faktor) erklärt werden können. Dieser wird jeweils über einfache lineare Regressionen ermittelt, wobei die Kausalität nach außen, auf die Beobachtungsebene gerichtet ist. Das Fehlen eines Indikators hat keine inhaltliche Auswirkung auf die latente Variable (vgl. Abbildung 23 für die schematische Darstellung eines Strukturgleichungsmodells).688

ϑ1

ζ1

ε 11

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ džϭϭ

λ 11

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ džϭϮ

λ12

π11

ξ1 ε 12

γ11

&ŽƌŵĂƚŝǀĞƐDĞƐƐŵŽĚĞůů

γ 22

DĞƐƐŵŽĚĞůůĚĞƌůĂƚĞŶƚĞŶĞdžŽŐĞŶĞŶsĂƌŝĂďůĞŶ

λ21

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ LJϮϭ

ε 21

λ22

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ LJϮϮ

ε 22

η2

π 22 ϑ2

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ LJϭϮ

ζ2

ZĞĨůĞŬƚŝǀĞƐDĞƐƐŵŽĚĞůů

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ džϮϮ

π12

ɴ ϭϮ

π 21

ξ2

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ LJϭϭ

η1

γ 12

/ŶĚŝŬĂƚŽƌ džϮϭ

&ŽƌŵĂƚŝǀĞƐDĞƐƐŵŽĚĞůů

ZĞĨůĞŬƚŝǀĞƐDĞƐƐŵŽĚĞůů

^ƚƌƵŬƚƵƌŵŽĚĞůů

DĞƐƐŵŽĚĞůů ĚĞƌůĂƚĞŶƚĞŶĞŶĚŽŐĞŶĞŶsĂƌŝĂďůĞŶ

Abbildung 23: Beispiel für ein einfaches Pfaddiagramm (Quelle: I.A. an Fiedler, L. (2007), S. 172.)

687 688

Vgl. Fassott, G. (2005), S. 24-25. Vgl. Fassott, G./Eggert, A. (2005), S. 36-39; Bollen, K./Lennox, R. (1991), S. 305-307.

155

Mathematisch stellen sich die unterschiedlichen Modelle wie folgt dar:689 Für das Strukturmodell gilt: ߟ ൌߟ‫ܤכ‬൅ߦ‫߁כ‬൅ߞ mit Ș als Vektor der J endogenen und ȟ als Vektor der I exogenen latenten Variablen über alle Beobachtungen k sowie Ƀ als Vektor der Fehlerterme. Die Matrizen B und ī repräsentieren die Beziehungen der endogenen latenten Variablen untereinander (J x J) bzw. der exogenen mit den endogenen Variablen (I x J). Formative und reflektive Messmodelle können sich entweder auf exogene oder auf endogene latente Variablen beziehen. Für die jeweiligen Fälle gilt: Exogenes formatives Messmodell:

ߦ௜ ൌ σு ௛ୀଵ ߨ௜௛ ‫ݔ‬௜௛ ൅ ߴ௜

Endogenes formatives Messmodell:

ߟ௝ ൌ σு ௛ୀଵ ߨ௝௛ ‫ݕ‬௝௛ ൅ ߴ௝

Exogenes reflektives Messmodell:

‫ݔ‬௜௛ ൌ ߣ௜௛ ‫ߦ כ‬௜ ൅ ߝ௜௛

Endogenes reflektives Messmodell:

‫ݕ‬௝௛ ൌ ߣ௝௛ ‫ߟ כ‬௝ ൅ ߝ௝௛

mit xih als Indikatorvariable h einer exogenen latenten Variablen i bzw. yjh als Indikatorvariable h einer endogenen latenten Variablen j. ʌih und ʌjh repräsentieren die Regressionskoeffizienten der jeweiligen formativen exogenen und endogenen Messmodelle während Ȝih und Ȝjh die Koeffizienten der reflektiven Messmodelle beschreiben. İ und ࢡ bilden die Fehlerterme der jeweiligen Funktionen. Zur Beurteilung der Güte eines Strukturgleichungsmodells existiert kein zentrales Gütemaß. Stattdessen sind die Teilmodelle einzeln anhand unterschiedlicher Tests auf ihre Qualität hin zu untersuchen, von denen möglichst alle erfüllt werden sollten.690 Begonnen wird dabei mit den äußeren Messmodellen, da eine Prüfung der inneren Zusammenhänge nur bei einer adäquaten Schätzung der äußeren latenten Variablen sinnvoll ist. Für formative und reflektive Messmodelle kommen aufgrund der unterschiedlichen Kausalbeziehungen verschiedene Tests zum Einsatz. Im Mittelpunkt der Überprüfung formativer Messmodelle stehen die Gewichte der einzelnen Indikatoren. Es wird angenommen, dass alle theoretisch als wesentliche Einflussfaktoren identifizierten manifesten Variablen gemeinsam einen signifikanten Beitrag zur möglichst vollständigen Erklärung des latenten Konstrukts leisten. Da das Fehlen eines relevanten Indikators die übrigen Indikatorgewichte sowie den inhaltli689 690

Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 173-175; Ringle, C. M. et al. (2006), S. 82-83. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 193-194.

156

chen Gehalt der latenten Variable beeinflussen kann, müssen einer Eliminierung von Variablen mit nur schwachem Einfluss sorgfältige statistische und inhaltliche Überlegungen vorausgehen.691 Als statistisch tolerabel werden Irrtumswahrscheinlichkeiten von bis zu 10% angesehen.692 Wie bei einer klassischen multiplen Regression ist darüber hinaus auf die Unabhängigkeit der manifesten Variablen zu achten: Für den Test auf Multikollinearität wird der VIF mit einem Grenzwert von 10 eingesetzt.693 Die Evaluierung reflektiver Messmodelle erfolgt zunächst inhaltlich mit Hilfe einer explorativen Faktorenanalyse. Diese sollte eine eindimensionale Faktorstruktur erzeugen, um die inhaltliche Validität des Messmodells zu gewährleisten. Auf Ebene der einzelnen Merkmale wird die Indikatorreliabilität ermittelt. Diese gilt als akzeptabel, sofern mehr als 50% der Varianz einer manifesten Variable durch den hinter ihr liegenden latenten Faktor erklärt wird. Für die jeweilige Ladung bedeutet dies einen Wert von zumindest 0,7.694 Eine Eliminierung sollte bei Unterschreitung des Schwellenwertes von 0,4 erfolgen.695 Auf Faktorebene gilt die durchschnittlich erfasste Varianz (DEV) über alle zu einem Faktor gehörenden Variablen als Gütekriterium. Sie sollte einen Wert von 0,5 übersteigen.696 Weiterhin dient sie zur Berechnung der Diskriminanzvalidität, dem Maß der Eigenständigkeit des latenten Konstrukts. Diese ist Fornell/Larcker zufolge gegeben, sofern die DEV jede quadrierte Korrelation der untersuchten Variable mit einer anderen reflektiv gemessenen latenten Variablen übersteigt.697 Ein weiterer Qualitätsmaßstab auf Faktorebene ist die Konstruktreliabilität. Gemessen mittels der internen Konsistenz evaluiert sie den Grad der Abhängigkeit der manifesten Variablen eines Messmodells untereinander. Diese sollte entsprechend der theoretischen Überlegungen zu reflektiven Messmodellen möglichst hoch ausfallen und zumindest einen Wert von 0,5 erreichen.698

691 692

693

694 695 696 697 698

Vgl. Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005), S. 78. Vgl. Kästner, E. (2009), S. 163. Die Überprüfung auf Signifikanz erfolgt anhand eines t-Tests; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 76-78. Die empirischen t-Werte werden dabei durch Bootstrapping erzeugt; vgl. zur Bootstrapping-Methode ausführlich Efron, B./Tibshirani, R. J. (1998), insb. S. 4559. Vgl. Diamantopoulus, A./Winklhofer, H. M. (2001), S. 272 sowie oben, Abschnitt C.1.3.2, S. 153. Auf eine zusätzliche allgemeine Analyse der Korrelationsmatrix sowie der Toleranz, wie z.B. von Krafft/Götz/Liehr-Gobbers vorgeschlagen, wird an dieser Stelle verzichtet, da kaum zusätzlicher Erkenntnisgewinn besteht (dies gilt insb. für die Toleranz, die lediglich den Kehrwert des VIF darstellt); vgl. Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005), S. 79. Die Analyse paarweiser Korrelationen kann jedoch im Einzelfall zur genaueren Untersuchung von Anomalien herangezogen werden. Vgl. Carmines, E. G./Zeller, R. A. (1979), S. 27. Vgl. Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005), S. 73-74; Hulland, J. (1999), S. 198. ு ு Die Berechnung der DEV ergibt sich wie folgt: ‫ ܸܧܦ‬ൌ ሺσு ௛ୀଵ ߣ௛ ;ሻΤሺσ௛ୀଵ ߣ௛ ; ൅ σ௛ୀଵ ‫ݎܽݒ‬ሺߝ௛ ሻሻ für die Indikatoren h einer latenten Variablen; vgl. Chin, W. (1998), S. 321. Vgl. Fornell, C./Larcker, D. F. (1981), S. 49. Vgl. Kästner, E. (2009), S. 161. Im Gegensatz zu Cronbach’s Alpha geht die interne Konsistenz nicht von Gleichgewichtung der Merkmale aus und ist daher bevorzugt anzuwenden. Die Berech-

157

Gütemaß

Anforderungen

Evaluierung formativer Messmodelle Indikatorebene

Signifikanz der Indikatorgewichte

T • 1,653 (für Į = 0,1)

Faktorebene

Multikollinearitätsprüfung

VIF < 10

Modellebene

Stärke, Richtung und Signifikanz der Zusammenhänge

entsprechend den theoretischen Erwartungen

Evaluierung reflektiver Messmodelle

Indikatorebene

Faktorebene

Modellebene

Faktorladung

Ȝ • 0,7

Signifikanz der Ladungen

T • 1,653 (für Į = 0,1)

Indikatorreliabilität

IR • 0,5

Explor. Faktorenanalyse

Unidimensionale Faktorstruktur

Konstruktreliabilität

ȡC • 0,5

Durchschn. erfasste Varianz

DEV • 0,5

Fornell-Larcker-Kriterium

DEV • quadrierte Korrelation mit allen anderen Faktoren

Stärke, Richtung und Signifikanz der Zusammenhänge

entsprechend den theoretischen Erwartungen

Evaluierung des Strukturmodells

Beziehungen

Endogene Konstrukte

Tabelle 8:

Signifikanz der Koeffizienten

T • 1,653 (für Į = 0,1)

Effektstärke

f² • 0,02 (gering); 0,15 (mittel); 0,35 (groß)

Relative Prognoserelevanz

q² • 0,02 (gering); 0,15 (mittel); 0,35 (groß)

Bestimmtheitsmaß

R² • 0,19 (schwach); 0,33 (mittelgut); 0,67 (substanziell)

Stone-Geisser-Kriterium

Q² > 0

Gütemaße der Kausalanalyse (Quelle: Kästner, E. (2009), S. 162; Springer, C. (2008), S. 137; Ringle, C. M./Spreen, F. (2007), S. 212-215; Chin, W. (1998), S. 316-321.)

Ist die Zuverlässigkeit der Messmodelle sichergestellt, können die einzelnen Komponenten des Strukturmodells untersucht werden. Für die endogenen latenten Variablen wird das Bestimmtheitsmaß R² als Indikator für die Qualität des Modells heranு ு nung erfolgt anhand folgender Formel: ߩ஼ ൌ ሺσு ௛ୀଵ ߣ௛ ሻ;Τሺሺσ௛ୀଵ ߣ௛ ሻ; ൅ σ௛ୀଵ ‫ݎܽݒ‬ሺߝ௛ ሻሻ mit‫ݎܽݒ‬ሺߝ௛ ሻ ൌ ͳ െ ߣ௛ ;; vgl. Chin, W. (1998), S. 320.

158

ziehen. Chin beurteilt in diesem Zusammenhang Werte von 0,19, 0,33 und 0,67 als schwach, mittelgut bzw. substanziell.699 Weiterhin sind Größe und Signifikanz der Pfadkoeffizienten zwischen den latenten Variablen Ausdruck der Modellgüte.700 Ihre Richtung sollte darüber hinaus den theoretischen Vorüberlegungen entsprechen. Ein weiteres Gütemaß ist die Effektstärke f², die den Einfluss einer exogenen latenten Variable auf eine endogene untersucht. Sie ist nach Chin für Werte von 0,02, 0,15 und 0,35 entweder als gering, mittel oder groß zu beurteilen.701 Das Stone-GeisserKriterium drückt die Prognoserelevanz (Q²) des Modells aus. Es wird errechnet anhand der Blindfolding-Prozedur702 durch Auslassung und Neuschätzung eines Teiles der Rohdaten. Der Quotient aus der Summe quadrierter Fehler der geschätzten Werte und der Summe der quadrierten Fehler für den Durchschnittswert der Schätzung subtrahiert von eins muss hierbei größer null sein.703 Die relative Prognoserelevanz q² ergibt sich darüber hinaus analog zur Berechnung der Effektstärke durch Auslassung einzelner latenter Variablen (vgl. zusammenfassend Tabelle 8).704 1.3.4 Methodisches Instrument der logistischen Regressionsanalyse Das dependenzanalytische Verfahren der logistischen Regression ermittelt die Eintrittswahrscheinlichkeit eines dichotomen Ereignisses (z.B. Kauf/Nichtkauf) in Abhängigkeit von der Ausprägung mehrerer erklärender Variablen.705 Diese Problemstellung ist vergleichbar mit der Untersuchung der Unterschiedlichkeit zweier Gruppen im Rahmen der Diskriminanzanalyse, mit der die logistische Regression daher eng verknüpft ist. Vorteile der logistischen Regression liegen in weniger strengen Anforderungen hinsichtlich multivariater Normalverteilung der erklärenden Variablen sowie Gleichheit der Varianz-Kovarianz-Matrizen.706 Darüber hinaus ist sie robuster gegenüber ungleichen Gruppengrößen und erlaubt eine Interpretation der Konfidenzintervalle.707 Im Gegenzug ist die logistische Regression in ihrer klassi-

699 700

701

702 703 704 705 706 707

Vgl. Chin, W. (1998), S. 323. Wie schon im Rahmen der formativen Messmodelle erfolgt auch hier die Überprüfung auf Signifikanz anhand von durch die Bootstrapping-Methode ermittelten t-Werten; vgl. oben, Abschnitt C.1.3.3, S. 157. Die Effektstärke berechnet sich wie folgt: ଶ ଶ ଶ ݂; ൌ ሺܴ௘௜௡௚௘௦௖௛௟௢௦௦௘௡ െ ܴ௔௨௦௚௘௦௖௛௟௢௦௦௘௡ ሻൗሺͳ െ ܴ௘௜௡௚௘௦௖௛௟௢௦௦௘௡ ሻ mit R²eingeschlossen als Bestimmtheitsmaß der endogenen latenten Variable j unter Einschluss der exogenen latenten Variable i und R²ausgeschlossen als Pendant mit ausgeschlossener exogener Variable i; vgl. Chin, W. (1998), S. 316317. Vgl. hierzu Tenenhaus, M. et al. (2005), S. 174-176. Vgl. Ringle, C. M./Spreen, F. (2007), S. 215; Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005), S. 8485. Vgl. Chin, W. (1998), S. 318. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 244. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 437. Vgl. Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 648; Anderson, E./Coughlan, A. T. (1987), S. 77.

159

schen Form beschränkt auf die Erklärung von Ereignissen mit nur zwei Ergebniskategorien.708 Bereits ihr Name impliziert, dass der logistischen Regression nicht die Annahme linearer Zusammenhänge zwischen erklärter und erklärender Variable zugrunde liegt.709 Vielmehr wird die Eintrittswahrscheinlichkeit des untersuchten dichotomen Ereignisses y = 1 durch eine logistische Wahrscheinlichkeitsfunktion ermittelt: ‫݌‬ൌ

ͳ ͳ ൅ ݁ ି௭ೖ

Die latente Variable zk stellt die aggregierte Einflussstärke der unabhängigen Variablen für die Beobachtung k dar und bildet eine Verbindung zwischen Eintrittswahrscheinlichkeit und den verschiedenen Einflussgrößen. Sie wird ermittelt anhand einer linearen Regression: ௃

‫ݖ‬௞ ൌ ߚ଴ ൅ ෍

௝ୀଵ

ߚ௝ ‫ݔ‬௝௞ ൅ ‫ݑ‬௞

mit xjk als Beobachtungswert für Variable j zur Beobachtung k sowie uk als Residuum und ȕj als Regressions- bzw. Logit-Koeffizienten. Der Zusammenhang zwischen Einflussgrößen und Eintrittswahrscheinlichkeit stellt sich daher als punktsymmetrische, s-förmige logistische Funktion dar (vgl. Abbildung 24 für eine Darstellung der Auswirkung unterschiedlicher Logit-Koeffizienten auf die Kurvenform). Die Schätzung der logistischen Regressionsfunktion erfolgt durch Maximierung der Likelihood Funktion ௄

‫ܮ‬ൌෑ

൬ ௞ୀଵ

௬ೖ ଵି௬ೖ ͳ ͳ ൰ ‫ כ‬൬ͳ െ ൰ ି௭ ି௭ ͳ൅݁ ೖ ͳ൅݁ ೖ

bzw. deren Logarithmierung. Dabei gibt der erste Faktor die Wahrscheinlichkeit pk(y = 1) an, der zweite repräsentiert pk(y = 0). Der jeweilige Faktor wird null, falls für k das gegenteilige Ereignis beobachtet wurde. Die Zuweisung des stetigen Ergebnisses der Wahrscheinlichkeitsfunktion zu einer der beiden dichotomen Ereigniskategorien erfolgt durch Vergleich mit einem Grenzwert, i.d.R. pk = 0,5. Als Resultat der Schätzung ergeben sich jene Logit-Koeffizienten, für die die korrekte Zuteilung der Beobachtungen zu den Ergebniskategorien maximal wahrscheinlich 708

709

Die multinomiale logistische Regression ist in der Lage, auch mehr als zwei Gruppen zu verarbeiten. Sie findet in der vorliegenden Arbeit keine Verwendung, weshalb hier keine nähere Erläuterung erfolgt. Vgl. zu den folgenden Ausführungen über die statistischen Grundlagen der logistischen Regression Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 626-629; Backhaus, K. et al. (2008), S. 246-249, 251-254.

160

wird. Bei der Interpretation der Koeffizienten muss jedoch der nichtlineare Zusammenhang mit pk berücksichtigt werden. Einzig die Wirkrichtung einer Variablen lässt sich unmittelbar ablesen. Als Maß für eine Interpretation der Einflussstärke dient hingegen die Odds-Ratio (݁ ఉೕ ). Sie beschreibt die Änderung des Verhältnisses p(y = 1) zu p(y = 0) (Odds oder Logit) bei Erhöhung der erklärenden Variable um eine Einheit. Die Odds-Ratio kann lediglich Werte zwischen null und unendlich annehmen. Die Richtung des Einflusses muss daher aus dem Logit-Koeffizienten direkt geschlossen werden.710

Abbildung 24: Verlauf der logistischen Regression bei alternativen Parameterschätzungen (Quelle: Backhaus, K. et al. (2008), S. 256.)

Es wurde bereits erwähnt, dass die Anforderungen an die Datengrundlage für die logistische Regression grundsätzlich niedriger sind als für die Diskriminanzanalyse. Gleichwohl gilt es, auch hier einige Voraussetzungen zu beachten. So ist eine ausreichende Stichprobengröße mit 100 Freiheitsgraden notwendig für eine sinnvolle Anwendung des Verfahrens.711 Darüber hinaus ist (insb. bei besonders ungleichen Gruppengrößen) darauf zu achten, dass die untersuchten Kategorien nicht durch eine weitere Variable perfekt getrennt werden sowie dass weder Multikollinearität noch Autokorrelation vorliegen.712

710 711 712

Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 256-260. Vgl. Aldrich, J. H./Nelson, F. D. (1984), S. 53. In weniger konservativen Quellen wird auch eine Stichprobengröße von 50 als ausreichend angegeben; vgl. Urban, D. (1993), S. 13. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 442-444. Zur Überprüfung der Multikollinearität wird wiederum der VIF herangezogen, eine Überprüfung der Autokorrelation erscheint angesichts des Untersuchungsdesigns nicht notwendig; vgl. oben, Abschnitt C.1.3.2, S. 153.

161

Zur Überprüfung der Anpassungsgüte der logistischen Regression existieren mehrere Tests und Maße. Zunächst kann die Devianz (die Abweichung von einer idealen Anpassung) überprüft werden. Weicht der -2-fache Wert des annähernd ɖ²-verteilten logarithmierten Likelihood signifikant von null ab, so ist nicht von einer perfekten Modellanpassung auszugehen.713 Dabei muss jedoch beachtet werden, dass der Test sensibel auf die Stichprobengröße sowie auf das Verhältnis der Kategoriengrößen reagiert und Analysen mit großen Unterschieden tendenziell besser beurteilt.714 Ergänzend kann daher der Likelihood-Ratio-Test herangezogen werden, der das Ergebnis der Log-Likelihood-Funktion nicht mit null vergleicht, sondern mit einer LogLikelihood-Funktion, bei der alle oder einzelne erklärende Variablen ausgelassen werden. Die Differenz der Ergebnisse ist annähernd ɖ²-verteilt und dient bei J Freiheitsgraden der Überprüfung der Nullhypothese, dass die Koeffizienten der Regression gleich null sind.715 Ähnlich der linearen verfügt auch die logistische Regression über ein Bestimmtheitsmaß (Pseudo-R²), für dessen Berechnung jedoch mehrere Ansätze vorliegen.716 Als geeignet kann der Ansatz von Nagelkerke betrachtet werden, da seine Ergebnisse prinzipiell den Maximalwert von 1 erreichen können und so eine sinnvolle Interpretation zulassen.717 Er errechnet sich wie folgt: ͳെሺ ܴ; ൌ

‫ܮ‬଴ ௄ଶ ‫ܮ‬௏ ሻ

ଶ ܴ௠௔௫

ൌ

‫ ܮ‬ଶ ͳ െ ሺ‫ ܮ‬଴ ሻ௄ ͳെ

௏ ଶ ‫ܮ‬௄଴

mit L0 als Likelihood des sog. Nullmodells (ohne erklärende Variablen) und LV als Likelihood des vollständigen Modells sowie K als Umfang der Stichprobe. Als sehr guter Wert für R² gelten Werte ab 0,5.718 Analog zur Diskriminanzanalyse kann auch für die logistische Regression eine Qualitätsüberprüfung anhand der Klassifikationsergebnisse erfolgen. Im Rahmen des Vergleichs zwischen Treffsicherheit des untersuchten Modells mit einer zufälligen Zuordnung ist auch hier die unterschiedliche Gruppengröße zu beachten.719 Darüber hinaus existieren zwei Tests, die die Güte der Klassifikation statistisch ermitteln. Zum einen testet das ɖ²-verteilte Press’s-Q (ein Freiheitsgrad), ob die Regressionsklassifi713 714 715 716

717 718

719

Vgl. Aldrich, J. H./Nelson, F. D. (1984), S. 59. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 262; Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 458. Vgl. Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 634. Das Bestimmheitsmaß (R²) der linearen Regression beschreibt den Anteil der durch das Modell erklärten Varianz an der gesamten Varianz; vgl. zum Bestimmtheitsmaß der multiplen linearen Regression Bortz, J. (2005), S. 449. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 264. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 265. Für andere Pseudo-R² Statistiken werden bereits deutlich geringere Werte als Zeichen einer guten Modellanpassung interpretiert. So gibt Urban für McFaddens-R² eine Schwelle von 0,2 an; vgl. Urban, D. (1993), S. 62. Vgl. oben, Abschnitt C.1.3.2, S. 152.

162

kation von einer zufälligen signifikant verschieden ist (Nullhypothese: beide Zuordnungen unterscheiden sich nicht).720 Zum anderen prüft der Hosmer-Lemeshow-Test das Vorliegen einer perfekten Klassifikation. Die Differenz zwischen der Größe der beobachteten Kategorien und ihrer jeweils statistisch ermittelten Pendants wird ebenfalls einem ɖ²-Test unterzogen, wobei die Nullhypothese Größengleichheit annimmt.721 Abschließend ist auch für die einzelnen erklärenden Variablen darauf zu achten, dass der Einfluss statistisch signifikant ist. Hier wird, wie auch schon im Rahmen der Faktorenanalyse eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% bei Ablehnung der Nullhypothese als angemessen erachtet (vgl. zusammenfassend Tabelle 9).722

Gütemaß Modellebene

Merkmalsebene

Tabelle 9:

Anforderungen

Devianz

= 0 (Į < 0,05)

Likelihood-Ratio

 0 ( Į < 0,05)

Nagelkerkes Pseudo-R²

• 0,2 (besser • 0,5)

Klassifikationsmatrix

Trefferquote > Trefferquote bei zufälliger Zuordnung

Press’s Q

 0 (Į < 0,05)

Hosmer-Lemeshow-Test

= 0 (Į > 0,7)

Regressionskoeffizienten

Stärke, Richtung und Signifikanz entsprechend evtl. theoretischer Annahmen

Gütemaße der logistischen Regressionsanalyse (Quelle: Backhaus, K. et al. (2008), S. 270.)

1.4 Prozess der Konstruktoperationalisierung Bereits in Abschnitt C.1.2 wurden einige Variablen vorgestellt und deskriptiv erläutert, die im Rahmen der weiteren Untersuchung einzelne Konstrukte des theoretischen Bezugsrahmens darstellen, ohne auf Hintergründe ihrer Operationalisierung einzugehen. Da diese jedoch einen für die Qualität von Daten und Analyse besonders kritischen Aspekt darstellt, wird im Folgenden noch einmal ausführlich auf den Prozess der Konstruktoperationalisierung eingegangen. Aufgrund der Komplexität der Untersuchung können gleichwohl nicht alle Variablen im Detail diskutiert werden. 720 721 722

Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 268. Vgl. Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000), S. 147-151. Vgl. oben, Abschnitt C.1.3.1, S. 149.

163

Von den im Vorhinein vorgestellten multivariaten Analyseverfahren stellt insb. die Kausalanalyse mit ihren formativen Messmodellen hohe Anforderungen an die Konstruktoperationalisierung. Daher sollen zunächst die verschiedenen Imagedimensionen, welche die Grundlage der im Rahmen der PLS-Analyse betrachteten Einstellung bilden, in Bezug auf ihre Funktion in einem Strukturgleichungsmodell diskutiert werden. Besonderes Augenmerk liegt in diesem Zusammenhang auf der Frage nach formativer oder reflektiver Operationalisierung.723 Die im Rahmen der theoretischen Vorüberlegungen identifizierten Imagedimensionen beziehen sich zunächst auf die Universität selbst sowie auf ihren stadträumlichen Kontext und unterteilen sich für beide Bezugsobjekte jeweils noch einmal in eine denotative (sachhaltig-kognitive) und eine konnotative (assoziativ-affektive) Dimension. Angesichts des problemlösungs- und praxisorientierten Anspruchs der Arbeit stehen die institutionsbezogenen Aspekte im Mittelpunkt des Forschungsinteresses, da diese üblicherweise im direkten Einflussbereich des Universitätsmanagements liegen. Um eine Identifikation konkreter Einstellungs- und Handlungstreiber zu gewährleisten und so die Ableitung von präzisen Handlungsimplikationen zu ermöglichen, sind im Rahmen der kommenden Analyse die inhaltlich vielfältigen imagebildenden Objektassoziationen konkret darzustellen. Diese Vielfalt lässt eine heterogene Beurteilung der einzelnen Attribute erwarten (so sind bspw. Internationalität und Servicestrukturen nicht notwendigerweise qualitativ gleich ausgeprägt), die den Anforderungen an ein reflektives Messmodell zuwiderläuft.724 Die Operationalisierung des denotativen und konnotativen Universitätsimages erfolgt daher formativ. Für das denotative Stadtimage (DSI) gelten die gleichen Argumente wie für das universitätsbezogene Pendant (DUI): Auch hier decken die Assoziationen unterschiedliche inhaltliche Bereiche ab, weshalb eine formative Operationalisierung naheliegt. Für die Erhebung des konnotativen Stadtimages (KSI) wird hingegen eine inhaltliche Detaillierung, wie sie für das konnotative Universitätsimage (KUI) vorgesehen ist, als nicht notwendig erachtet. Dies wird damit begründet, dass das Erkenntnisinteresse für das stadtbezogene Image im Rahmen der Arbeit geringer ausfällt. Von der Möglichkeit, gefühlsmäßige Beurteilungen eher grundsätzlich zu erheben, wird daher Gebrauch gemacht. Die Operationalisierung des latenten Konstrukts erfolgt durch miteinander verbundene Indikatoren, die kausal durch das latente konnotative Imagekonstrukt verursacht werden, und ist damit reflektiv. Die manifeste Messung der Einstellung selbst kann schließlich, entsprechend der Annahme, dass sie sich kausal aus dem ihr zugrunde liegenden mehrdimensionalen 723 724

Vgl. oben, Abschnitt C.1.3.3, S. 155-156. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 195.

164

Image ergibt, lediglich reflektiv erfolgen. Dies geschieht aufgrund ihrer Charakterisierung als eindimensionale, zusammenfassende Objektbeurteilung anhand einer einzelnen manifesten Variablen: Der Globalattraktivität eines Studienangebots.725 Die Imagedimensionen hingegen erfordern angesichts der Unterschiede bzgl. Messmodelloperationalisierung, Zentralität innerhalb der Untersuchung sowie ihrer Berücksichtigung in früherer Forschung unterschiedliche Vorgehensweisen im Rahmen der Konstruktoperationalisierung. Allen gemein ist eine ausführliche Literaturrecherche als erster Schritt des eigentlichen Entwicklungsprozesses. Diese ergab für die sachhaltigen Treiber der Hochschulwahl zahlreiche existierende Itembatterien, deren Zusammensetzung und Messfokus bereits in Abschnitt B.3.1.3 systematisiert und dargestellt wurden. Das Vorgehen sollte eine möglichst vollständige Abbildung der hochschulwahlrelevanten Attribute gewährleisten, um den Anforderungen eines formativen Messmodells umfassend gerecht zu werden.726 Insgesamt konnten nach Zusammenfassung ähnlicher Inhaltsaspekte zunächst 49 Items in 8 Oberkategorien identifiziert werden, von denen sich 39 auf die Universität und das eigentliche Studium sowie 10 auf das städtische Umfeld bezogen. Somit bestätigen die Ergebnisse der Recherche die theoretische Annahme einer Nutzenstruktur basierend auf universitäts- und stadtbezogenen Attributen.727 Der Prozess wurde im Rahmen von Experteninterviews und Gruppendiskussionen fortgesetzt. So konnten einerseits die Vollständigkeit und Relevanz der Items mit Blick auf die Besonderheiten der deutschen Hochschullandschaft sowie auf die spezifischen Forschungsfragen der vorliegenden Arbeit validiert und außerdem die Itembatterien weiter auf 28 DUI- und 7 DSI-Items verdichtet werden.728 Darüber hinaus wurde Verständlichkeit und Vollständigkeit dieser wie auch aller anderen Operationalisierungen anhand eines Pretests mit Repräsentanten der Zielgruppe überprüft. Der Test ergab mehrere Hinweise zur Itemergänzung und -reformulierung, die in den finalen Fragebogen entsprechend integriert wurden. Hinsichtlich des KUI wurde der enge Bezug zur Markenpersönlichkeit bereits theoretisch herausgestellt. Für diese existieren in deutscher Sprache mehrere aufwändig validierte Operationalisierungen. Im Fragebogen der vorliegenden Untersuchung kommt daher eine bereits bestehende Itembatterie, jene von Hieronimus, zum Einsatz.729 Sie basiert auf der englischsprachigen Brand Personality Scale von Aaker730 725 726 727 728

729

Vgl. Kirchgeorg, M./Günther, E. (2006), S. 21; Grobe, E. (2003), S. 30, 32. Vgl. Diamantopoulus, A./Winklhofer, H. M. (2001), S.271-272. Vgl. oben, Abschnitt B.3.1.2, S. 97-98 sowie oben, Abschnitt B.3.1.3, S.104-108. Eine Anpassung auf die Besonderheiten von Hochschultypen, insb. hinsichtlich privater oder staatlicher Trägerschaft, ist indes nicht notwendig; vgl. Habicht, H. (2009), S. 138-139. Der Prozess insgesamt folgt damit den Empfehlungen zur Konstruktoperationalisierung bei formativen Messmodellen; vgl. Diamantopoulus, A./Winklhofer, H. M. (2001), S. 271-271. Vgl. Hieronimus, F. (2003), S. 155.

165

und umfasst 10 Persönlichkeitseigenschaften, die den Faktoren „Vertrauen und Sicherheit“ sowie „Temperament und Leidenschaft“ zugeordnet werden können. Damit vereint die Operationalisierung eine wünschenswerte Kürze mit ausgewiesener wissenschaftlicher Fundierung.731 In einem Diskussionsprozess ähnlich dem, wie er für die Operationalisierung der denotativen Konstrukte beschrieben wurde, ergab sich mit „sympathisch“ eine elfte Eigenschaft, die in die Itembatterie aufgenommen wurde und deren Passung in das Gesamtkonstrukt im Weiteren zu untersuchen ist.732 Für das KSI wird schließlich auf eine Operationalisierung von Fiedler zur Messung des affektiven Images zurückgegriffen.733 Diese erfüllt die oben beschriebenen Anforderungen, da sie für die reflektive Messung eines symbolisch-affektiven Gesamteindrucks konzipiert wurde, und weist darüber hinaus hervorragende Werte bzgl. Validität und Reliabilität auf.734 Für die vorliegende Untersuchung wurde die Itembatterie lediglich im Rahmen eines mehrstufigen Diskussionsprozesses um einzelne Variablen reduziert, die in Bezug auf eine Studienstadt inhaltlich unangemessen erscheinen.735 Dieses Vorgehen ist angesichts der reflektiven Konstruktoperationalisierung als unproblematisch zu beurteilen.736 Letztendlich fanden für die Batterie des KSI vier Items Verwendung. Als ein potenzieller Moderator im Rahmen der Hochschulwahl wurde die akademische Voraussetzung der Probanden durch die Note ihrer Hochschulzugangsberechtigung bei Bachelorstudenten sowie bei Masterstudenten zusätzlich durch die Note des Bachelorabschlusses erhoben.737 Weiterhin wurde die soziale Einbindung als 730

731

732 733 734 735

736

737

Vgl. Aaker, J. L. (1997). Diese Operationalisierung der Markenpersönlichkeit hat aufgrund ihrer empirischen Fundierung eine weite Verbreitung in der Wissenschaft gefunden. Es wird jedoch kritisiert, dass bislang keine exakte Replizierung gelungen und die Anwendung auf andere Kulturkreise nicht ohne Weiteres möglich ist. Vgl. hierzu Burmann, C./Schade, M. (2009), S. 10-12. Mäder kritisiert hingegen die geringe Zahl integrierter Persönlichkeitsmerkmale sowie Defizite hinsichtlich der Anpassung an den deutschen Kulturkreis; vgl. Mäder, R. (2005), S. 20-21. Die Markenpersönlichkeitsoperationalisierung nach Mäder umfasst insgesamt 23 Items und wird daher als für einen lediglichen Bestandteil eines größeren Fragebogens im vorliegenden Kontext zu umfangreich eingeschätzt; vgl. Mäder, R. (2005), S. 201. Vgl. zur Rolle von Sympathie als Imageindikator auch Hell, B./Haehnel, C. (2008), S. 18, 20-21 sowie Schwaiger, M. (2004), S. 66. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 285. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 198. Dabei bezog sich die Itemauswahl auf die von Fiedler in einem Fragebogen verwendete Itembatterie. In die letztendlich validierte Konstruktoperationalisierung wurden einzelne Items nicht mehr einbezogen, darunter auch solche, die im vorliegenden Fall Verwendung finden sollen. Eine erneute Validierung der verwendeten Batterie ist daher unumgänglich. Durch die inhaltliche Überschneidung der Indikatoren geht dies im Unterschied zu formativen Messmodellen nicht mit einer inhaltlichen Verfälschung der latenten Variablen einher; vgl. Fassott, G./Eggert, A. (2005), S. 36-37. In Einzelfällen ist die Eliminierung einzelner Variablen sogar erforderlich; vgl. Hulland, J. (1999), S. 198. Vgl. Suhre, C. J. M./Jansen, E./Harskamp, E. (2007), S. 210; Dawes, P. L./Brown, J. (2002), S. 56; Galotti, K. M./Mark, M. C. (1994), S. 594. Alternativ finden in diesem Zusammenhang Ergebnisse von Studierfähigkeitstests Verwendung, die jedoch in Deutschland aufgrund der Rolle des

166

mögliche Moderatorvariable identifiziert. Ihre Operationalisierung gestaltet sich schwieriger: Zwar wurde die Relevanz von Attributen wie „Heimatnähe“ oder „Kontakt zu alten Freunden“ in einer allgemeinen Wichtigkeitsabfrage mit erhoben, jedoch ist die Aufdeckung unterschiedlicher Entscheidungstreiber für nach diesen Variablen differenzierte Gruppen tautologisch. Stattdessen dient das Informationsverhalten des Individuums als Indikator: Eine intensive Beanspruchung von Quellen des näheren sozialen Umfeldes wird als Hinweis auf eine hohe Relevanz des sozialen Aspekts im Rahmen der Entscheidungsfindung interpretiert. Soziodemographische Merkmale werden schließlich über das Alter und das Geschlecht der Probanden integriert.738

2. Darstellung der empirischen Ergebnisse Im Weiteren werden die theoretisch erarbeiteten Hypothesen einer empirischen Überprüfung unterzogen. Zunächst ist die Frage zu erörtern, ob im Rahmen des Universitätsmarketing von Marken ausgegangen werden kann. Anschließend werden Treiber einer positiven Einstellungsbildung sowie der Wahlentscheidung identifiziert. 2.1 Charakterisierung von Universitäten als Marken Der folgende Abschnitt ist insb. der Frage gewidmet, ob universitäre Studienangebote von der studentischen Zielgruppe als Marken wahrgenommen werden. Die differenzierende Kraft des Universitätsimages wird daher mit Hilfe einer Diskriminanzanalyse untersucht. Zuvor findet eine explorative Faktorenanalyse zur Reduktion der umfangreichen imagebezogenen Itembatterien Anwendung. 2.1.1 Faktoranalytische Reduktion der Itembatterien zum Universitätsimage Innerhalb des Fragebogens dienen die Namen der untersuchten Universitäten als Ankerpunkt für die verschiedenen Assoziationen im Rahmen der DUI- und KUIOperationalisierung. Zur Evaluation des Markencharakters der universitären Leistungen werden daher lediglich diese beiden Konstrukte herangezogen.739 Aufgrund des Umfanges beider Itembatterien (insgesamt 39 Variablen) erscheint zur Wahrung der Handhabbarkeit und zur Vermeidung von Multikollinearität eine faktoranalytische Reduktion in Vorbereitung auf die weitergehenden Analysen sinnvoll.

738 739

Abiturs als allgemeine Hochschulzugangsberechtigung nicht üblich sind; vgl. z.B. Litten, L. H. (1982), S. 391-392. Vgl. oben, Abschnitt B.3.2.2, S. 118-119. Im Rahmen der theoretischen Vorüberlegungen wurde das geografische Lebensumfeld als Nutzentreiber im Rahmen des Studiums identifiziert. Dessen Attribute bleiben hier zunächst außer Acht, da der Fokus auf der Unterscheidbarkeit der Institutionen selbst sowie ihrer unmittelbaren studienbezogenen Leistungen liegen soll.

167

Mit Blick auf die DUI-Operationalisierung ist eine sehr gute Eignung der Daten für eine faktorenanalytische Betrachtung festzuhalten. So weisen die nicht-diagonalen Elemente der Korrelationsmatrix überwiegend hochsignifikante Zusammenhänge auf (92,33% für Į ” 0,05 und 88,89% für Į ” 0,01). Innerhalb der Anti-ImageKovarianzmatrix liegt der Anteil der Elemente mit einem Wert ungleich null bei 5,03% und damit deutlich unter dem Grenzwert von 25%.740 Die Variablen sind angesichts eines minimalen KMO-Wertes von 0,787 als zumindest „ziemlich gut“ geeignet einzustufen. Insgesamt erreichen 17 Variablen einen „erstaunlichen“ Wert von mehr als 0,9. Die Eignung der gesamten Datengrundlage liegt mit einem KMO-Wert von 0,917 ebenfalls im „erstaunlichen“ Bereich.741 Die im Anschluss an eine z-Standardisierung der Variablen durchgeführte Hauptkomponentenanalyse ergibt eine fünffaktorielle Lösung auf Basis des KaiserKriteriums (ɀ > 1). Nach einer Varimax-Rotation (Konvergenz nach neun Iterationen) ergeben sich die in Tabelle 10 dargestellten Faktorladungen.742 Die Überprüfung des Ergebnisses mit Hilfe der Monte-Carlo-Parallelanalyse zeigt eine untergeordnete Relevanz des fünften Faktors an. Dem steht ein Beitrag zur erklärten Gesamtvarianz der rotierten Lösung (insgesamt 61,04%) von 6,74% gegenüber.743 Angesichts dessen wird von einer Eliminierung des Faktors abgesehen, um im Rahmen der erreichten, zufriedenstellenden Komplexitätsreduktion weiterhin ein Maximum erklärter Varianz zu erhalten.744 Die anhand des Kaiser-Kriteriums ermittelte Lösung wird daher nicht modifiziert. Abschließend ist die Reliabilität der einzelnen Faktoren zu betrachten. Die in Abschnitt C.1.3.1 vorgestellten Tests ergeben insgesamt zufriedenstellende Werte: Cronbach’s Alpha, ein Test zur Überprüfung einer konsistenten Ladung der untersuchten Items auf den ihnen zugrunde liegenden Faktor, liegt bei durchschnittlich 0,771. Vier Faktoren erreichen dabei den geforderten Wert von 0,7.745 Lediglich „Akademische Gestaltungsspielräume“ verfehlt den Grenzwert mit 0,647 knapp, wobei auch diesem Faktor eine hinreichende Zuverlässigkeit attestiert werden kann.746 Der Trennschärfekoeffizient, welcher die Repräsentativität einzelner Items für die gesamte Batterie ermittelt, liegt für alle Faktoren über den geforderten 0,3 und damit im zufriedenstellenden bis guten Bereich (vgl. Tabelle 11).747

740 741 742 743 744 745 746 747

Vgl. Dziuban, C./Shirkey, E. (1974), S. 359. Vgl. zur Interpretation der KMO-Werte Kaiser, H. F./Rice, J. (1974), S. 112 bzw. für eine deutsche Übersetzung Backhaus, K. et al. (2008), S. 336. Faktorladungen < 0,3 werden zur Verbesserung der Lesbarkeit nicht ausgewiesen. Die übrigen Faktoren leisten demgegenüber folgende Erklärungsbeiträge: Faktor 1: 19,68%; Faktor 2: 17,11%; Faktor 3: 9,29%; Faktor 4: 8,22%. Vgl. Kästner, E. (2009), S. 176. Vgl. Nunnally, J./Bernstein, I. (1994), S. 264-265. Vgl. Möll, T. (2007), S. 118. Vgl. Bortz, J./Döring, N. (2006), S. 220.

168

Komponente 1 hat einen sehr guten Ruf für die Ausbildung in Betriebsw irtschaftslehre bietet ein herausforderndes Studium eröffnet nach dem Studienabschluss sehr gute Karrierechancen beschäftigt renommiertes w issenschaftliches Personal bietet ein leistungsorientiertes Studienklima verfügt über eine sehr hohe Forschungsreputation w ählt ihre Studenten streng und sorgfältig aus ist auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet verfügt über ein einflussreiches Alumninetzw erk vermittelt in der Lehre relevantes Wissen und relevante Kompetenzen verfügt über zahlreiche Unternehmenskontakte verfügt über ein günstiges Betreuungsverhältnis (intensive Betreuung durch w issenschaftliches Personal) bietet hilfreiche Servicestrukturen für Studenten ist überschaubar bietet ein praxisorientiertes Studium bietet ein international ausgerichtetes Studium bietet ein strukturiertes Studium bietet ein freundschaftliches Studienklima verfügt über eine sehr gute Ausstattung bietet Sport- und Freizeitaktivitäten bietet Mensa- und Wohnheimeinrichtungen verfügt über eine lange Tradition hat eine divers strukturierte Studentenschaft bietet ein sehr gutes Preis-LeistungsVerhältnis bietet ein erschw ingliches Studium verfügt über eine Kultur, die zu meinem Werteverständnis passt eröffnet im Studium eigene Gestaltungsspielräume bietet eine breite Ausw ahl an Themen und Studienschw erpunkten

Tabelle 10:

2

3

4

5

,745 ,740 ,739 ,718 ,714 ,647

,350

,645 ,569

,385

,545

,490

,535

,422

,564

,562 ,785

,737

,309

,717 ,631 ,592 ,560 ,516 ,500

,323

-,315

,424 ,389

,303

,421 ,440 ,730 ,685 ,526 ,444

,470

,368 ,345 ,784

,340

,329

,748 ,565 ,762 ,717

Rotierte Faktorladungsmatrix der Bestandteile des denotativen Universitätsimages (Quelle: Eigene Darstellung.) KMO (min)

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

AIK (% > 0)

Signifikanz (% < 0,05)

Ȗemp

Ȗ MCPA

ĮC

r (min)

8,703

1,393

,899

,496

4,024

1,322

,860

,402

2,101

1,273

,704

,444

Erschw inglichkeit

1,236

1,235

,744

,434

akad. Gestaltungsspielräume

1,028

1,196

,647

,478

Zerstreuung

Tabelle 11:

,787

5,02%

92,32%

Evaluierung der ermittelten Faktoren des denotativen Universitätsimages (Quelle: Eigene Darstellung.)

169

Inhaltlich spiegelt der erste Faktor qualitative Aspekte der Lehr- und Forschungsleistung wider. Deutlich wird hierbei auch die Leistungskomponente, die durch Items wie „leistungsorientiertes Studienklima“ und „herausforderndes Studium“ eingebracht wird. Faktor 2 umfasst mit Services, Überschaubarkeit und Praxisorientierung Attribute, die sich auf die Vermittlung von Job-Skills und die Betreuung im Studium beziehen. Die Variable „zahlreiche Unternehmenskontakte“ verletzt als einzige das Einfachstrukturkriterium, da sie auf Faktor 1 und 2 hoch lädt und damit in beiden zu berücksichtigen ist. Zusätzliche Services wie Mensen, Sport- oder Freizeitangebote bilden den wesentlichen inhaltlichen Kern von Faktor 3, der demnach mit „Zerstreuung“ umschrieben wird. In Faktor 4 dominieren finanzielle Aspekte, während Faktor 5 die akademischen Gestaltungsmöglichkeiten der Studierenden berücksichtigt. Eine zweite Hauptkomponentenanalyse galt der Operationalisierung des konnotativen Universitätsimages. Für die elf Items wurde die gleiche Vorgehensweise gewählt wie zuvor für das DUI-Konstrukt. Die Datengrundlage weist eine in etwa vergleichbar gute Eignung für eine Faktorenanalyse auf. Zwar liegt der KMO-Wert für die gesamte Analyse mit 0,860 etwas niedriger als für die denotative Itembatterie, er bleibt jedoch im „verdienstvollen“ Bereich. Auch für die einzelnen Variablen bestätigt sich dieses Bild: Alle Items sind bei einem minimalen KMO-Wert von 0,780 zumindest „ziemlich gut“ geeignet. Laut Analyse der Korrelations- und Anti-Image-Kovarianzmatrizen genügen die Daten ebenfalls den diesbezüglich gesetzten Anforderungen: Erstere weist für 98,18% der Variablenpaare signifikante (Į ” 0,05) bzw. für 96,36% der Elemente sogar hochsignifikante Korrelationen aus. Für Letztere liegt der Anteil der Werte ungleich null bei 23,63% und damit unterhalb der 25%-Grenze. Die Faktorenanalyse mit anschließender Varimax-Rotation (5 Iterationen) führt anhand des Kaiser-Kriteriums zu einer dreifaktoriellen Lösung (69,87% erklärte Gesamtvarianz), deren Faktorladungsmatrix in Tabelle 12 angeführt ist. Das Ergebnis wird durch die Parallelanalyse bestätigt und genügt darüber hinaus der Anforderung der Einfachstruktur. Für die Faktoren wird angesichts eines durchschnittlichen Cronbach’s Alpha von 0,770 sowie Trennschärfekoeffizienten von zumindest 0,445 Reliabilität festgestellt (vgl. Tabelle 13).748 Im Vergleich zu den Ergebnissen von Hieronimus, dessen Forschung Grundlage der verwendeten Operationalisierung ist, ergeben sich bereits aus der Existenz eines dritten Faktors Differenzen.749 Grundsätzlich spiegeln sich jedoch die ursprünglichen Ausrichtungen eher bodenständiger und eher dynamischer Variablen auch in der 748

749

Auch hier erreicht ein Faktor den geforderten Grenzwert von 0,7 nicht, erreicht jedoch einen Wert von deutlich über 0,5, so dass auch hier eine hinreichende Zuverlässigkeit angenommen werden kann; vgl. Möll, T. (2007), S. 118. Vgl. Hieronimus, F. (2003), S. 155.

170

vorliegenden Analyse wider. Das neu hinzugenommene Item „sympathisch“ gliedert sich in den bodenständigen Faktor ein, der im Weiteren mit „geerdet“ umschrieben wird. Faktor 2 fasst Attribute wie „leidenschaftlich“ und „wagemutig“ unter dem Begriff „dynamisch“ zusammen. Für Faktor 3 steht schließlich das Attribut „erfolgreich“.750 Komponente 1

2

bodenständig

,832

sympathisch

,800

unverfälscht

,696

fröhlich

,688

ehrlich

,675

3

,412 ,472 ,420

temperamentvoll

,879

w agemutig

,817

phantasievoll

,757

leidenschaftlich

,737 ,807

erfolgreich

,313

zuverlässig

Tabelle 12:

,784

Rotierte Faktorladungsmatrix der Bestandteile des konnotativen Universitätsimages (Quelle: Eigene Darstellung.) KMO (min)

AIK (% > 0)

Signifikanz (% < 0,05)

geerdet dynamisch erfolgreich

Tabelle 13:

,780

23,64%

98,18%

Ȗemp

Ȗ MCPA

ĮC

r (min)

4,783

1,211

,852

,596

1,831

1,148

,847

,658

1,071

1,058

,610

,445

Evaluierung der ermittelten Faktoren des konnotativen Universitätsimages (Quelle: Eigene Darstellung.)

2.1.2 Diskriminanzanalytische Evaluation der Differenzierbarkeit universitärer Studienangebote Die in Abschnitt A.2 gegebene Definition der Marke sieht als notwendige Bedingung die Wahrnehmung der Merkmale eines Nutzenbündels durch die Zielgruppe vor. Diese kann in Bezug auf die untersuchten Universitäten in Folge der Stichprobenreduktion in Abschnitt C.1.2.2 als gegeben gewertet werden: So gehen lediglich jene 614 Beobachtungen in die Untersuchung ein, die zu mehr als der Hälfte der imagebezogenen Attribute über Assoziationen verfügen, die eine entsprechende Wahrnehmung voraussetzen (38,28% der theoretisch möglichen Beobachtungen bei vier Imagebeurteilungen für jeden der 401 Probanden). Zur Sicherstellung des Marken750

Im Vergleich zur Operationalisierung von Hieronimus ergeben sich folgende Veränderungen: Der Faktor „erfolgreich“ speist sich aus Items der ursprünglichen eher bodenständig orientierten Dimension „Vertrauen und Sicherheit“ während die Variable „fröhlich“ ursprünglich der Dimension „Temperament & Leidenschaft“ zugerechnet wurde; vgl. Hieronimus, F. (2003), S. 155.

171

charakters der universitären Studienangebote ist jedoch auch die Erfüllung der hinreichenden Bedingung, der differenzierten Wahrnehmung, sicherzustellen. Anhand einer Diskriminanzanalyse wird daher im Folgenden die Differenzierungskraft der denotativen und konnotativen Imagefaktoren evaluiert. Dies geschieht zum einen für alle untersuchten Institutionen gemeinsam, zum anderen aber auch in Gegenüberstellungen jeweils zweier Universitäten, um so eine bessere Interpretierbarkeit der Ergebnisse zu erreichen. Bei Durchführung einer Diskriminanzanalyse ist zunächst die grundsätzliche Eignung der Daten insb. hinsichtlich multivariater Normalverteilung und Homogenität der Kovarianzmatrizen zu prüfen. Die Analyse der Verteilung mit Hilfe des KolmogorovSmirnov-Tests ergibt, dass für fünf der Faktoren die Nullhypothese einer Normalverteilung mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% nicht abgelehnt werden kann. Lediglich „geerdet“ und „erfolgreich“ weichen signifikant (Į ” 0,05) und „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ höchst signifikant (Į ” 0,001) ab. Ein Vergleich der Häufigkeitshistogramme mit einer grafischen Darstellung der Normalverteilung zeigt jedoch deutliche Übereinstimmungen. Die signifikanten Abweichungen können für alle drei Faktoren auf eine erhöhte Rechtsschiefe zurückgeführt werden751 und sind daher von untergeordneter Relevanz.752 Dies gilt, zumal Tabachnick/Fidell der Diskriminanzanalyse eine gute Robustheit gegenüber Abweichungen von der Verteilungsannahme bei hinreichender Gruppengröße attestieren.753 Als Test für homogene Kovarianzmatrizen schlagen Backhaus et al. das sog. Box’s M vor, mit dessen Hilfe sich die Annahme gleicher Streuungen (H0) anhand der FStatistik überprüfen lässt.754 Die Durchführung des Tests ergibt für die unterschiedlichen Universitätskombinationen uneinheitliche Ergebnisse. So kann bei Einbeziehung aller Institutionen in die Untersuchung nicht von gleichen Kovarianzmatrizen ausgegangen werden (Į ” 0,001). Im Paarvergleich erfüllen alle Paarungen mit Beteiligung von U4 sowie die Paarung U2-U5 die gesetzten Anforderungen bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5%, während für alle anderen Vergleiche die Nullhypothese abgelehnt werden muss. Die daraus zu folgernde Ungleichheit der Matrizen wird berücksichtigt, ist jedoch für die weitere Analyse unkritisch. Frenzen/Krafft stellen diesbezüglich eine grundsätzliche Robustheit der Diskriminanzanalyse fest. Le751

752 753

754

Die Schiefewerte für die betreffenden Faktoren liegen zwischen 0,654 und 0,950. Darüber hinaus sind die Faktoren „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ sowie „erfolgreich“ mit Kurtosiswerten von 1,363 bzw. 1,4 leptokurtisch verteilt (engere Verteilung um den Mittelwert). Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 80-81 sowie oben, Abschnitt C.1.2.2, S. 145. Vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 382. Die Autoren sprechen dabei von mindestens 20 Beobachtungen pro Gruppe bei ca. fünf Merkmalsvariablen. Im vorliegenden Fall umfasst die kleinste Gruppe 51 Fälle bei acht erklärenden Variablen. Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 212. Andere Quellen interpretieren den Test als übersensibel; vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 383; Hair, J. F. et al. (2006), S. 384.

172

diglich die Klassifizierung erweist sich demnach als sensibel.755 Sie wird im Weiteren zwar als eines von mehreren Gütekriterien verwendet, steht jedoch nicht im eigentlichen Fokus der Analyse. Eine abschließende Untersuchung des VIF ergibt für alle Faktoren erwartungsgemäß einen Wert von 1, so dass Multikollinearitätsprobleme ebenfalls ausgeschlossen werden können.756 Insgesamt ist festzuhalten, dass die Daten für die Durchführung einer Diskriminanzanalyse mit dem Ziel der Identifizierung differenzierender Universitätscharakteristika geeignet sind. Diskriminanzfunktion 1 EA k

2

,701

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

3

,189

4

5

,070

,025

,016

ȁ

Signifikanz

,094

,645

,205

,649

,060

,219

,860

,000

-,877

-,390

-,077

,164

,221

,701

,647

,000

Zerstreuung

,801

-,241

,331

-,280

-,157

,640

,657

,000

Erschw inglichkeit akademische Gestaltungsspielräume

,446

-,045

-,868

-,274

-,236

,393

,835

,000

,132

,537

-,218

-,444

,666

,231

,912

,000

,114

-,394

,244

,679

,617

,198

,760

,000

-,072

-,032

,519

-,356

,027

,103

,933

,000

c

,791

,558

,378

,237

,192

ȁ

,374

,689

,857

,944

,963

geerdet dynamisch

Signifikanz

Tabelle 14:

,000

Diskriminanzanalyse für U1 bis U6 hinsichtlich denotativer und konnotativer Universitätsimagefaktoren (Quelle: Eigene Darstellung.)

In einem ersten Schritt werden zunächst alle Institutionen in die Diskriminanzanalyse integriert. So soll die grundsätzliche Unterschiedlichkeit festgestellt und ihre wesentlichen Treiber identifiziert werden. Tabelle 14 stellt die resultierenden fünf Diskriminanzfunktionen einer schrittweisen Diskriminanzanalyse757 mit ihren Gütemaßen sowie jenen der Merkmalsvariablen dar. Mit einer höchst signifikanten Trennkraft noch für die fünfte Funktion kann von der Relevanz aller Funktionen ausgegangen werden. Ein Blick auf die Faktoren zeigt, dass alle bis auf „erfolgreich“ signifikante diskriminatorische Bedeutung besitzen. Den größten Einfluss üben dabei „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ und „Zerstreuung“ aus, während die konno755

756 757

Vgl. Frenzen, H./Krafft, M. (2008), S. 612. Gleiches gilt für die Ungleichheit der Gruppen; vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 381. Das Verhältnis der extremen Gruppengrößen in der vorliegenden Untersuchung liegt bei ca. 4:1 (U3: 198 Beobachtungen, U4: 51 Beobachtungen). Die übrigen Gruppen beinhalten zwischen 83 (U5) und 101 (U1) Fälle. Vgl. oben, Abschnitt C.1.3.2, S. 153. Bei einer schrittweisen Diskriminanzanalyse werden die unterschiedlichen Merkmalsvariablen nach und nach in der Reihenfolge ihrer diskriminatorischen Relevanz in die Analyse einbezogen. Eine nachträgliche Elimination bedeutungsloser Variablen ist daher nicht nötig; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 232-233. Als Aufnahmekriterium wurde ein Signifikanzniveau für Wilks‘ Lambda von 0,05 gewählt.

173

tativen Faktoren weniger wichtig sind. Die gesamte diskriminatorische Relevanz des Modells drückt sich in einem übergreifenden höchst signifikanten Wilks‘ Lambda von 0,201 aus, so dass von einer grundsätzlichen Unterschiedlichkeit der Images der verschiedenen Studienangebote ausgegangen werden kann. Dies wird bestätigt durch die Klassifikationsergebnisse: 66,8% der Fälle konnten richtig zugeordnet werden. Dieser Wert übersteigt den Anteil bei rein zufälliger Zuordnung (19,98%758) deutlich und unterstreicht damit die Unterschiedlichkeit der Gruppen.759 Die differenzierte Wahrnehmung als hinreichende Bedingung der Markendefinition ist damit ebenfalls erfüllt und Hypothese HMarke1 kann nicht verworfen werden. U1 U2

U3

U4

U5

U6

Tabelle 15:

ȁ

,806

U2

U3

U4

U5

Sign.

,000

Đ ȁ

,440 ,582

,467

Sign.

,000

,000

Đ ȁ

,646

,730

,451

,457

,431

Sign.

,000

,000

,000

Đ ȁ

,741

,737

,754

,393

,401

,300

,538

Sign.

,000

,000

,000

,000

Đ ȁ

,779

,774

,836

,680

,409

,434

,289

,514

,856

Sign.

,000

,000

,000

,000

,000

Đ

,769

,752

,843

,697

,380

Gütemaße der paarweisen Diskriminanzanalysen hinsichtlich denotativer und konnotativer Universitätsimagefaktoren (Quelle: Eigene Darstellung.)

Neben dieser globalen Betrachtung ist angesichts der schwierigen Interpretierbarkeit von fünf Diskriminanzfunktionen ein separater Vergleich von jeweils zwei Universitäten sinnvoll, um so erste qualitative Aussagen zur Unterschiedlichkeit der Institutionen machen zu können. Tabelle 15 fasst die globalen Gütemaße für die jeweiligen Paare zusammen. Daraus geht hervor, dass in allen Analysen höchstsignifikante Dif758

759

Dabei wurde die unterschiedliche Gruppengröße bereits berücksichtigt. Eine zufällige Zuordnung bei gleichgroßen Gruppen würde zu einem Anteil richtig klassifizierter Fälle von 16,67% führen; vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 404. Die Klassifikation von Beobachtungen eines Samples durch auf Basis desselben Samples errechnete Diskriminanzkoeffizienten führt i.d.R. zu überhöhten Ergebnissen; vgl. Klecka, W. R. (1980), S. 51. Diese Problematik kann bspw. durch Aufteilen der Stichprobe oder die Anwendung von Jackknifing-Prozeduren umgangen werden; vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 405; Klecka, W. R. (1980), S. 52. Auf die Anwendung der Methoden wird an dieser Stelle verzichtet, da eine korrekte Fallklassifikation nicht im Untersuchungsfokus steht und die aufgezeigten Ergebnisse bereits deutlich für die Klassifikationsfähigkeit der ermittelten Diskriminanzfunktionen sprechen.

174

ferenzen in der Wahrnehmung der Universitätsimages festzustellen sind, weshalb auch Hypothese HMarke2 nicht verworfen werden kann. Darüber hinaus verdeutlichen die Werte für Wilks‘ Lambda und den Kanonischen Korrelationskoeffizienten die Unterschiedlichkeit der einzelnen Institutionen im direkten Vergleich. So bestehen zwischen den Privatuniversitäten U5 und U6 die größten Ähnlichkeiten, während beide zu U3 deutlich differenziert wahrgenommen werden. pos. Differenzierung

U1

U1

U2 ƒ Zerstreuung ƒ Erschwinglichkeit

U3

U4

U5

U6

ƒ Qualität in F&L ƒ akad. Gestaltung

ƒ Qualität in F&L ƒ Zerstreuung ƒ dynamisch

ƒ Zerstreuung ƒ Erschwinglichkeit ƒ akad. Gestaltung ƒ Qualität in F&L

ƒ Erschwinglichkeit ƒ Zerstreuung ƒ Qualität in F&L

ƒ Qualität in F&L ƒ Arbeitsmarkt & Service ƒ akad. Gestaltung

ƒ Qualität in F&L ƒ akad. Gestaltung ƒ Zerstreuung

ƒ akad. Gestaltung ƒ Zerstreuung ƒ Erschwinglichkeit ƒ Qualität in F&L

ƒ Erschwinglichkeit ƒ Zerstreuung ƒ akad. Gestaltung ƒ Qualität in F&L

Zerstreuung geerdet erfolgreich dynamisch

ƒ Zerstreuung ƒ Erschwinglichkeit ƒ akad. Gestaltung

ƒ Zerstreuung ƒ geerdet ƒ Erschwinglichkeit

ƒ Erschwinglichkeit ƒ Zerstreuung

ƒ Erschwinglichkeit ƒ Zerstreuung

U2

ƒ Arbeitsmarkt & Service ƒ akad. Gestaltung

U3

ƒ Zerstreuung ƒ geerdet ƒ dynamisch

ƒ Zerstreuung ƒ Erschwinglichkeit ƒ geerdet

U4

ƒ Arbeitsmarkt & Service

ƒ Arbeitsmarkt & Service

ƒ Arbeitsmarkt & Service

U5

ƒ Arbeitsmarkt & Service ƒ geerdet

ƒ Arbeitsmarkt & Service

ƒ Arbeitsmarkt & Service

ƒ Qualität in F&L ƒ Arbeitsmarkt & Service ƒ dynamisch

U6

ƒ Arbeitsmarkt & Service ƒ dynamisch

ƒ Arbeitsmarkt & Service ƒ dynamisch

ƒ Arbeitsmarkt & Service

ƒ Qualität in F&L ƒ dynamisch

Tabelle 16:

ƒ ƒ ƒ ƒ

ƒ geerdet ƒ Qualität in F&L

ƒ akad. Gestaltung

Differenzierende Imagemerkmale der Universitäten 1 bis 6 (Quelle: Eigene Darstellung.)

In Tabelle 16 werden weiterhin jene Faktoren aufgelistet, die die Universitäten der Vertikalen jeweils von den horizontal abgetragenen Hochschulen positiv abheben (geordnet nach diskriminatorischer Bedeutung). Dabei bestätigt sich zunächst deut175

lich der Vorsprung privater Hochschulen (wozu in diesem Fall auch die konfessionell getragene U4 gezählt wird) hinsichtlich Merkmalen wie studentenorientierten Services, Internationalität etc., die sich hinter dem Faktor „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ verbergen. Im Gegenzug verfügen die staatlichen U1 bis U3 über Vorteile hinsichtlich Erschwinglichkeit und Abwechslungsreichtum sowie z.T. bzgl. der allgemeinen Qualität in Forschung und Lehre. Doch auch für den Binnenvergleich innerhalb der verschiedenen Trägerschaften lassen sich die Ergebnisse heranziehen. So wird U5 gegenüber der insgesamt ähnlichen U6 Vorteile bei Erdung und Forschungsbzw. Lehrqualität zugeschrieben, während umgekehrt die akademischen Gestaltungsfreiheiten bei U6 als größer wahrgenommen werden. Für U2 lässt sich im Vergleich zu U1 und U3 feststellen, was bereits in Abschnitt 1.1 angedeutet wurde: Trotz staatlicher Trägerschaft weist die Universität aus Sicht deutscher Studienanfänger deutliche Vorteile bzgl. des Faktors „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ auf, während umgekehrt U1 und U3 angesichts allenfalls geringer Studiengebühren als erschwinglicher eingeschätzt werden. Insgesamt lässt die Darstellung erste fundierte Schlüsse bzgl. der Ausprägung einzelner Eigenschaften bei den untersuchten Universitäten zu. Zur Relevanz dieser Eigenschaften lässt sich nach den bisherigen Analysen jedoch noch keine Aussage treffen. Hiermit beschäftigen sich die folgenden Untersuchungen auf Basis der Kausalanalyse und der logistischen Regression. 2.2 Einflussfaktoren der positiven Einstellungsbildung gegenüber hochschulspezifischen Studienangeboten Mit Hilfe kausalanalytischer Methoden werden in den folgenden Abschnitten die Determinanten einer positiven Einstellung gegenüber einem hochschulspezifischen Studienangebot identifiziert. Wiederum erfolgt zunächst eine übergreifende Betrachtung aller untersuchten Universitäten. Dem folgt ein Vergleich unterschiedlicher Gruppen anhand der in Abschnitt B.3.2.2 aufgeführten potenziellen Moderatoren, bevor anschließend jeweils Modelle für die einzelnen Institutionen berechnet werden, welche die Grundlage für weitergehende Managementimplikationen bilden können. 2.2.1 Universitätsübergreifende Einflussfaktoren der Einstellungsbildung Die Evaluation des Einflusses der einzelnen Imagedimensionen sowie der ihnen zugrunde liegenden inhaltlichen Faktoren erfolgt anhand der Kausalanalyse mit Hilfe der Software SmartPLS 2.0 M3. Auf Basis der vorherigen theoretischen Überlegungen wird ein Kausalmodell entworfen, dessen Strukturmodell folgende Spezifikationen aufweist: Zentrale Zielvariable ist das latente Konstrukt der Einstellung, welches sich als endogene Variable kausal aus den Imagedimensionen DUI, KUI, DSI und KSI ergibt. Entsprechend den Überlegungen zum Zusammenhang zwischen Mar176

kenattributen und Markenpersönlichkeit wird davon ausgegangen, dass die konnotativen Imagedimensionen den Effekt zwischen denotativen Elementen und Einstellung mediieren. Folglich ergeben sich weitere kausale Zusammenhänge zwischen DUI und KUI sowie zwischen DSI und KSI. KUI und KSI besitzen damit ebenfalls endogenen Charakter, während DUI und DSI exogener Natur sind. Die Messung der Imagedimensionen erfolgt anhand der in Abschnitt C.1.4 entwickelten Operationalisierung, wobei für das Universitätsimage aus Gründen der Handhabbarkeit und zur Vermeidung von Problemen durch Multikollinearität auf die faktorenanalytisch verdichteten Itembatterien aus Abschnitt C.2.1.1 zurückgegriffen wird. Eine Untersuchung der drei formativen Messmodelle ergibt dementsprechend für DUI und KUI durchweg unkritische Testwerte.760 Die Ergebnisse zum Messmodell des denotativen Stadtimages rangieren ebenfalls unterhalb des VIF-Grenzwertes von 10, jedoch besteht für die Einflussvariable „Unkomplizierter Kontakt zu Partner/ Familie“ ein relativ hohes R² von 0,724. Dieses führt im Rahmen erster Proberechnungen vereinzelt zu nicht plausiblen Regressionskoeffizienten > 1, als deren Ursache eine hohe Korrelation mit der Variable „Unkomplizierter Kontakt zu alten Freunden“ identifiziert werden konnte. Zur Behebung dieser Störung wurde das Messmodell einer Faktorenanalyse unterzogen, mit dem Ziel einer Zusammenfassung der beiden Variablen. Entsprechend wurde der Statistiksoftware PASW Statistics 18 für die sieben Variablen eine feste Zahl von sechs Faktoren vorgegeben.761 Komponente 1 unkomplizierter Kontakt zu alten Freunden unkomplizierter Kontakt zu Partner/ Familie attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg

2

5

6

,965 ,979 ,935

persönlicher Besuch abw echslungsreiche Freizeitaktivitäten

Tabelle 17:

4

,861

günstige Lebenshaltungskosten

Nähe zum elterlichen Wohnort

3

,900

,923 ,451

,862

Rotierte Faktorladungsmatrix der Bestandteile des denotativen Stadtimages (Quelle: Eigene Darstellung.)

Tabelle 17 zeigt die varimax-rotierten Ergebnisse der Faktorenanalyse (97,5% erklärte Gesamtvarianz). Entsprechend den Erwartungen bilden die beiden Variablen „Unkomplizierter Kontakt zu alten Freunden“ sowie „Unkomplizierter Kontakt zu Part760 761

Bereits zuvor ergab eine Untersuchung der verschiedenen Faktoren auf Multikollinearität durchweg VIF-Werte von 1; vgl. oben, Abschnitt C.2.1.2, S. 173. Auf eine weitere Reduzierung wurde angesichts der ohnehin bereits relativ geringen Komplexität des Messmodells verzichtet.

177

ner/Familie“ einen gemeinsamen Faktor namens „Unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld“. Die übrigen Variablen laden mit jeweils hohen Werten von mindestens 0,862 auf eigene Faktoren, so dass die Einfachstruktur der Analyse bestätigt werden kann. Auch hinsichtlich der übrigen Gütemaße werden die Anforderungen weitgehend erfüllt. Die Verletzung des KMO-Grenzwertes von 0,6 durch die Variable „Attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg“ besitzt für den vorliegenden Untersuchungszweck kaum Relevanz, da sie den ihr zugrunde liegenden Faktor alleine repräsentiert.762 Ebenfalls zu vernachlässigen sind die Ergebnisse der Monte-CarloParallelanalyse, da die Faktorenanzahl bereits im Vorhinein aus untersuchungspraktischen Überlegungen heraus festgelegt war (vgl. Tabelle 18). Das vollständige Kausalmodell unter Einbeziehung der modifizierten Operationalisierung des denotativen Stadtimages ist in Abbildung 25 dargestellt. KMO (min) unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg günstige Lebenshaltungskosten

,565

AIK (% > 0)

19,05%

Signifikanz (% < 0,05)

100,00%

Ȗemp

Ȗ MCPA

3,271

1,108

1,264

1,079

,848

1,036

persönlicher Besuch abw echslungsreiche Freizeitaktivitäten

,617

,987

,477

,970

Nähe zum elterlichen Wohnort

,347

,930

Tabelle 18:

,900

r (min) ,819

Evaluierung der ermittelten Faktoren des denotativen Stadtimages (Quelle: Eigene Darstellung.)

ƵŶŬŽŵƉůŝnjŝĞƌƚĞƌ<ŽŶƚĂŬƚ njƵŵƐŽnjŝĂůĞŶhŵĨĞůĚ

^ƚƌƵŬƚƵƌŵŽĚĞůů

ĂƚƚƌĂŬƚŝǀĞDƂŐůŝĐŚŬĞŝƚĞŶ njƵŵĞƌƵĨƐĞŝŶƐƚŝĞŐ

YƵĂůŝƚćƚƵŶĚŶƐƉƌƵĐŚŝŶ &ŽƌƐĐŚƵŶŐƵŶĚ>ĞŚƌĞ ƌďĞŝƚƐŵĂƌŬƚͲ ƵŶĚ ^ĞƌǀŝĐĞŽƌŝĞŶƚŝĞƌƵŶŐ ĞƌƐƚƌĞƵƵŶŐ

ŐƺŶƐƚŝŐĞ >ĞďĞŶƐŚĂůƚƵŶŐƐŬŽƐƚĞŶ

ĞŶŽƚĂƚŝǀĞƐ hŶŝǀĞƌƐŝƚćƚƐͲ ŝŵĂŐĞ

ĞŶŽƚĂƚŝǀĞƐ ^ƚĂĚƚŝŵĂŐĞ

ŬĂĚĞŵŝƐĐŚĞ 'ĞƐƚĂůƚƵŶŐƐƐƉŝĞůƌćƵŵĞ

ƉĞƌƐƂŶůŝĐŚĞƌĞƐƵĐŚ ĂďǁĞĐŚƐůƵŶŐƐƌĞŝĐŚĞ &ƌĞŝnjĞŝƚĂŬƚŝǀŝƚćƚĞŶ

ƌƐĐŚǁŝŶŐůŝĐŚŬĞŝƚ

EćŚĞnjƵŵĞůƚĞƌůŝĐŚĞŶ tŽŚŶŽƌƚ

ŝŶƐƚĞůůƵŶŐ

hŶŝǀĞƌƐŝƚćƚƐƐƚĂĚƚ z ƉĂƐƐƚnjƵŵŝƌ͘

ŐĞĞƌĚĞƚ ĚLJŶĂŵŝƐĐŚ

ĮC

<ŽŶŶŽƚĂƚŝǀĞƐ hŶŝǀĞƌƐŝƚćƚƐͲ ŝŵĂŐĞ

<ŽŶŶŽƚĂƚŝǀĞƐ ^ƚĂĚƚŝŵĂŐĞ

ĞƌĨŽůŐƌĞŝĐŚ

hŶŝǀĞƌƐŝƚćƚƐƐƚĂĚƚ zŝƐƚĨƺƌ >ĞƵƚĞǁŝĞƵƵŶĚŝĐŚ͘ /ĐŚŵĂŐ hŶŝǀĞƌƐŝƚćƚƐƐƚĂĚƚ z͘ /ĐŚĨƺŚůĞŵŝĐŚ hŶŝǀĞƌƐŝƚćƚƐƐƚĂĚƚ zƐĞŚƌ ŶĂŚƵŶĚǀĞƌƚƌĂƵƚ͘

'ůŽďĂůĂƚƚƌĂŬƚŝǀŝƚćƚ

Abbildung 25: Pfaddiagramm des Kausalmodells (Quelle: Eigene Darstellung.) 762

Die Alternative wäre der Ausschluss der Variablen aus der Faktorenanalyse, was letztendlich das gleiche Ergebnis zur Folge hätte; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 337.

178

In den Tabellen 19 bis 21 sind die Überprüfungen der einzelnen Messmodelle sowie des zentralen Strukturmodells dargestellt. Die zur Feststellung der Signifikanz der einzelnen Pfadkoeffizienten notwendigen T-Werte wurden im Rahmen einer Bootstrapping-Analyse mit 200 Zufallssamples und jeweils 614 Fällen ermittelt.763

ʌ

Nähe zum elterlichen Wohnort

abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten

persönlicher Besuch

günstige Lebenshaltungskosten

attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg

unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld

^/

erfolgreich

dynamisch

geerdet

akademische Gestaltungsspielräume


Zerstreuung

Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre

h/

,588

,431

,407

,527

,160

,651

,313

,692

,434

,316

,058

,337

,770

,043

T ( ш 1,653)

10,089

9,101

10,547

9,160

4,976

9,522

6,431

10,679

11,464

8,588

1,581

9,993

24,464

1,360

VIF ( ч 10)

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

Nom. Validität

9

9

9 signifikant

Tabelle 19:

Evaluierung der formativen Messmodelle für das Gesamtsample (Quelle: Eigene Darstellung.)

Betrachtet man die formativen Messmodelle zum denotativen und konnotativen Universitätsimage sowie zum denotativen Stadtimage, so kann zunächst die Abwesenheit von Multikollinearität für alle manifesten Variablen bestätigt werden (vgl. Tabelle 19). Gleiches gilt für die nomologische Validität der einzelnen formativen Messmodelle, die sich aus der erwartungsgemäßen Ausprägung der Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen des Strukturmodells ergibt.764 Darüber hinaus liegt lediglich für die Indikatoren „Günstige Lebenshaltungskosten“ und „Nähe zum elterlichen Wohnort“ keine Signifikanz der Indikatorgewichte auf dem geforderten Niveau von Į ” 0,1 vor. Alle übrigen Gewichte sind höchst signifikant (Į ” 0,001), wobei für das Universitätsimage die höchsten Werte für die Indikatoren „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“, „Erschwinglichkeit“ sowie „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ im denotativen Bereich sowie für „geerdet“ und „erfolgreich“ im konnotativen Bereich gemessen werden. Das denotative Stadtimage wird maßgeblich durch „Abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten“, den „Kontakt zum sozialen Umfeld“ sowie durch einen persönlichen Besuch geprägt.

763

764

Grundsätzlich entspricht auch in den weiteren Berechnungen die Zahl der Fälle je BootstrappingSample jener des Ausgangssamples; vgl. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007), S. 141; Efron, B./Tibshirani, R. J. (1998), S. 45 sowie zur Zahl der nötigen Samples Tenenhaus, M. et al. (2005), S. 176; Efron, B./Tibshirani, R. J. (1998), S. 52. Vgl. Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005), S. 82; Diamantopoulus, A./Winklhofer, H. M. (2001), S. 273. Als Indikator der nomologischen Validität dient dabei der Zusammenhang zwischen den jeweiligen denotativen und konnotativen Imagedimensionen von Universität und Stadt.

179

<^/ Universitätsstadt Y ist für Leute w ie Du und ich.

Universitätsstadt Y passt zu mir. Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

,931

,896

,918

,892

126,187

99,986

139,967

105,897

,867

,803

,843

,796

IR (• 0,5) ȡC (• 0,5)

,950

DEV (• 0,5)/FLK

,827 / 9

Tabelle 20:

Ich fühle mich Universitätsstadt Y sehr nah und vertraut.

Ich mag Universitätsstadt Y.

Evaluierung des reflektiven Messmodells für das Gesamtsample (Quelle: Eigene Darstellung.)

Mit Blick auf das reflektive Messmodell zum konnotativen Stadtimage ist festzuhalten, dass alle Gütekriterien erfüllt werden, die Imagedimension durch die gewählten Indikatoren also reliabel und valide modelliert wird (vgl. Tabelle 20). ĞnjŝĞŚƵŶŐĞŶ

ŶĚŽŐĞŶĞ<ŽŶƐƚƌƵŬƚĞ

DUI ĺ KUI ĺ DSI ĺ KSI ĺ Einstellung Einstellung Einstellung Einstellung DUI ĺ KUI DSI ĺ KSI Einstellung Pfad T (• 1,653) f²

q²

,397

,142

,001

,148

,783

,780

6,562 ,090

2,362

,018

3,107

38,686

48,783

-,009

-,003

-,005

,331 ,088 ,330

,026 -,009

-,002

R² = ,354 Q² = ,352

KUI

KSI

R² = ,614 Q² = ,202

R² = ,608 Q² = ,501

-,006

,026 signifikant

Tabelle 21:

Evaluierung des Strukturmodells für das Gesamtsample (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Evaluierung des Strukturmodells (vgl. Tabelle 21) zeigt schließlich signifikante Werte für nahezu alle theoretisch hergeleiteten Zusammenhänge. U.a. bestätigt sich die Annahme mediierender Effekte durch die konnotativen Imagedimensionen, so dass Hypothese HE3 beibehalten werden kann. Darüber hinaus sind die direkten Einflüsse sowohl für beide universitätsbezogenen Imagedimensionen als auch für das konnotative Stadtimage signifikant bis höchst signifikant sowie entsprechend der theoretischen Erwartungen positiv. Einzig das denotative Stadtimage spielt keine statistisch relevante Rolle, weshalb Hypothese HE2 abgelehnt wird. Jedoch belegt das Ergebnis neben der besonderen Relevanz sachhaltiger Attribute der Universität selbst auch die Bedeutung symbolisch-emotionaler Aspekte im Rahmen der Einstellungsbildung. Insgesamt ist das Modell in der Lage, 35,4% der Varianz des Einstellungskonstrukts zu erklären und weist damit ein „mittelgutes“ Ergebnis auf.765 Auch 765

Gleichwohl bleibt festzuhalten, dass das Modell 64,6% der Varianz nicht zu erklären in der Lage ist. Ein Grund hierfür ist möglicherweise, dass neben den in der Untersuchung enthaltenen Einflussfaktoren weitere, z.B. aus dem sozialen Umfeld, im Rahmen der Hochschulwahlentscheidung Berücksichtigung finden. Wie bereits in den Ausführungen zu den Totalmodellen der Käuferverhaltensforschung angemerkt, ist statistische Handhabbarkeit angesichts der Komplexität des

180

Hypothese HE1 wird daher nicht verworfen. Abschließend untermauert ein Blick auf die übrigen Gütemaße die Qualität des Modells. Zwar fallen die Werte für Effektstärke und relative Prognoserelevanz für die einzelnen Variablen unbefriedigend aus, es wird jedoch vermutet, dass dieses Ergebnis hohen Korrelationen zwischen den jeweiligen Dimensionen von Universitäts- und Stadtimage in Zusammenhang steht. Bezieht man beide Gütemaße jeweils auf beide Dimensionen gemeinsam, so ergibt sich für das Universitätsimage eine mittelstarke (nahezu substanzielle) Effektstärke bzw. Prognoserelevanz, während das Stadtimage für beide Maße immer noch schwache Werte erreicht. Das Stone-Geisser-Kriterium (Q²) schließlich wird für alle endogenen latenten Variablen erfüllt. 2.2.2 Moderatoren der universitätsübergreifenden Einstellungsbildung Neben den einzelnen Imagedimensionen und ihren manifesten Indikatoren sieht der theoretische Bezugsrahmen mehrere Moderatorvariablen als Einflüsse der Einstellungsbildung vor. Hierzu gehören das Geschlecht der Probanden, ihr Alter und ihre akademischen Voraussetzungen ebenso wie der Einfluss des sozialen Umfeldes. Darüber hinaus ist die Differenzierung des Samples nach gewähltem Studienprogramm (Bachelor/Master) von Interesse, so dass diese Variable als fünfter Moderator in die Analyse mit einbezogen wird. Die Untersuchung von Interaktionseffekten zwischen Haupteinflussvariablen und Moderatoren wird im Rahmen des PLS-Verfahrens anhand von Gruppenvergleichen durchgeführt.766 Dabei werden die Pfadkoeffizienten der beiden Subsamples (z.B. männlich/weiblich) verglichen und entsprechende Schlüsse über die Eigenheiten der Gruppen gezogen. Um die statistische Relevanz der Abweichungen sicherzustellen, erfolgt eine Überprüfung der Signifikanz anhand des nichtparametrischen Mann-Whitney-U-Test für zwei unabhängige Stichproben.767 Um die

766

767

menschlichen Entscheidungsverhaltens (insb. bei biographischen Entscheidungen wie der Hochschulwahl) bei heutigem Stand der Forschung notwendigerweise gleichbedeutend mit modellhaften Vereinfachungen; vgl. oben, Abschnitt A.3, S. 20-21. Methodische Ursachen des lediglich mittelguten R² sind in der faktoranalytischen Reduktion der Einflussvariablen des Modells zu vermuten sowie auch in der gemeinsamen Betrachtung mehrerer Universitäten mit z.T. unterschiedlichen Treibern einer positiven Einstellung. Für Letzteres spricht, dass insb. die Modelle, in denen die deutschen Universitäten einzeln betrachtet werden, z.T. deutlich höhere Bestimmtheitsmaße aufweisen. Ein alternativer Weg ist die Integration der Moderatorvariablen sowie einer Interaktionsvariablen in das Strukturmodell. Der Nachteil dieser Vorgehensweise ist, dass Moderationseffekte innerhalb der Messmodelle nicht berücksichtigt werden können; vgl. zur Vorgehensweise Eggert, A./Fassott, G./Helm, S. (2005), S. 107-110. Vgl. Fiedler, L. (2007), S. 239, 241. Alternative Verfahren zum Gruppenvergleich für PLSVerfahren sind der Smith-Satterthwait-Test sowie der Approximate Randomization Test nach Chin; vgl. Fiedler, L. (2007), S. 237-238; Chin, W. (2003), S. 33. Auf Ersteren wird nicht zurückgegriffen, da dieser eine Normalverteilung der zugrunde liegenden Daten voraussetzt, die nicht durchgängig erfüllt werden kann (Evaluation anhand des Kolmogorov-Smirnov-Tests). Für Letzteren liegt hingegen keine geeignete Softwareunterstützung vor.

181

Gruppenvergleichbarkeit stetiger und quasi-stetiger Variablen (Alter, Einfluss des sozialen Umfeldes, akademische Voraussetzungen) zu gewährleisten, wurde das Gesamtsample jeweils in variablenbezogene Terzile eingeteilt. In der Analyse wird dann das obere Terzil mit dem unteren Terzil verglichen. Der durch das mittlere Terzil gegebene Abstand der beiden Gruppen soll eine hinreichende Differenzierbarkeit ermöglichen. Die Ergebnisse zu den bekannten Gütekriterien formativer und reflektiver Messmodelle sowie des zentralen Strukturmodells sind in den Tabellen 22 bis 24 dargestellt. Die zuvor festgelegten Grenzwerte für die einzelnen Gütemaße werden für die Messmodelle jeweils durchgehend eingehalten, wobei die Signifikanz formativer Indikatoren von Modell zu Modell entsprechend der Annahme einer Unterscheidbarkeit nicht durchweg gegeben sein muss. Hinsichtlich der Strukturmodelle wird das StoneGeisser-Kriterium durchweg erfüllt. Darüber hinaus leisten acht von zehn Modellen einen mittelgroßen Beitrag zur Erklärung der Einstellungsvariablen. Die beiden übrigen Modelle erreichen mit R²-Werten von 22,4% und 27,7% ebenfalls noch ein zufriedenstellendes Niveau. Hinsichtlich der Effektstärke und der Prognoserelevanz ergibt sich ein ähnliches Bild wie im vorherigen Abschnitt für das Gesamtsample: Während die Werte für die einzelnen Imagedimensionen überwiegend sehr klein bzw. z.T. sogar negativ sind (außer jene für das DUI-Messmodell), besitzen die Gesamtimages einen überwiegend schwachen (Stadtimage) bzw. mittleren oder sogar starken (Universitätsimage) Effekt. Gleiches gilt für die relative Prognoserelevanz q². Insgesamt kann den einzelnen Modellen wiederum eine gute Eignung für die durchzuführende Analyse bescheinigt werden. Der zur weiteren Analyse der Moderationen herangezogene Mann-Whitney-U-Test (U-Test) überprüft die Unterschiedlichkeit zweier Stichproben auf Basis der gemeinsamen Rangreihung ihrer empirischen Beobachtungen. Zur Berechnung des MannWhitney-U einer Gruppe wird zunächst für jede ihrer Beobachtung ermittelt, wie viele Beobachtungen der anderen Gruppe höher gerankt sind. Die Werte werden dann addiert und mit testspezifischen kritischen Werten verglichen bzw. in eine annähernd normalverteilte Größe (z; mit m und n als jeweiligen Gruppengrößen) überführt:

‫ݖ‬ൌ

182

ͳ ͳ ܷ ൅ ʹ െ ʹ ݉݊ ට݉݊ሺ݉ ൅ ݊ ൅ ͳሻ ͳʹ

Die Nullhypothese des Tests unterstellt Gleichheit der Verteilungen. Ein signifikantes Testergebnis bescheinigt demnach ihre Verschiedenheit.768

männlich Bachelor Master

Studienabschnitt

1. Terzil (jüngste)

Nähe zum elterlichen Wohnort

,776

,071

6,543 18,826

1,624

VIF ( ч 10)

1,004

1,011

1,007

1,008

1,011

1,001

1,002

1,008

1,004

1,005

1,006

1,005

1,003

,431

,683

-,023

1,001

9

,295

abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten

persönlicher Besuch

,049 1,082

9

,307

,283

,491

,767

,250

,880

,283

,373

,455

,241

,118

T ( ш 1,653)

1,213

2,853

6,516

7,683

3,289

6,935

2,981

1,623

6,765

3,743

1,769

7,210 11,795

VIF (ч 10)

1,040

1,080

1,027

1,045

1,047

1,003

1,005

1,005

1,026

1,015

1,026

1,040

1,032

,588

,431

,407

,527

,160

,651

,313

,692

,434

,316

,058

,337

,770

,043

T ( ш 1,653)

8,940

9,110

9,344

9,490

4,255

9,195

6,310

9,897 11,589

7,620

1,438

9,226 21,884

1,190

VIF ( ч 10)

1,003

1,003

1,002

1,001

1,001

1,000

1,001

1,001

1,001

1,004

1,001

1,001

1,003

-,003

9

9

9

,498 1,010

9 1,001

9

9

,674

,535

-,010

,255

,180

,115

,399

,860

,488

,256

,090

,438

,747

T (ш 1,653)

5,851

6,117

,089

1,689

2,130

,616

3,066

8,983

4,015

1,970

,859

4,446

5,666

,022

VIF ( ч 10)

1,073

1,056

1,093

1,014

1,059

1,002

1,018

1,018

1,047

1,058

1,117

1,011

1,037

1,104

,490

,400

,390

,574

,175

,683

,265

,600

,424

,269

,175

,332

,780

-,004

T (ш 1,653)

4,344

4,745

6,126

6,021

2,888

6,270

2,948

5,916

5,808

3,951

2,697

4,884 13,833

VIF ( ч 10)

1,056

1,032

1,044

1,030

1,024

1,010

1,010

1,007

1,018

1,041

1,016

1,004

,677

,470

,226

,297

,089

,329

,334

,838

,519

,366

,054

,318

,660

,027

T ( ш 1,653)

7,704

6,873

2,476

2,644

1,386

2,617

3,663

9,894

9,002

5,258

,865

4,649

8,531

,442

VIF (ч 10)

1,058

1,068

1,010

1,008

1,009

1,000

1,015

1,015

1,012

1,015

1,011

1,007

1,011

1,016

,393

9

ʌ

9

9

9

9

9

Nom. Validität

1,024

,065 1,012

9

9

9

,539

,409

,377

,461

,149

,589

,343

,651

,432

,304

,117

,718

,048

T ( ш 1,653)

5,065

4,780

5,540

4,197

2,360

4,880

3,982

6,086

6,713

5,287

2,366

7,524 11,183

,875

VIF ( ч 10)

1,017

1,011

1,027

1,026

1,006

1,012

1,010

1,020

1,042

1,003

1,036

1,013

1,015

,290

,826

,052

4,486 14,689

,840

9

Nom. Validität ʌ

9

,669

,395

,420

,552

,166

,685

,274

,723

,361

,328

,063

8,414

5,485

6,067

5,887

2,349

6,752

3,268

6,809

5,570

5,052

,950

VIF ( ч 10)

1,007

1,003

1,020

1,022

1,003

1,001

1,011

1,011

1,028

1,017

1,043

9

9

Nom. Validität

1,035

9

T ( ш 1,653)

ʌ

1,038

1,008

,332

1,017

9

,597

,383

,328

,614

,137

,714

,323

,677

,408

,252

,084

,778

-,100

T (ш 1,653)

4,797

4,459

5,215

5,606

2,139

5,188

3,776

5,291

7,358

4,569

1,511

5,410 15,750

1,756

VIF ( ч 10)

1,012

1,035

1,013

1,022

1,028

1,003

1,004

1,007

1,040

1,011

1,008

1,014

1,007

1,028

,308

9

Nom. Validität

9

9

,548

,375

,427

,518

,199

,585

,314

,750

,473

,324

,082

,768

,092

T ( ш 1,653)

4,895

5,351

5,881

6,183

3,359

5,639

3,393

6,689

7,309

4,432

1,399

4,091 11,399

1,375

VIF (ч 10)

1,009

1,063

1,010

1,016

1,050

1,020

1,016

1,005

1,024

1,032

1,044

1,041

1,013

ʌ

Nom. Validität

9

9

N männli ch = 389, N weibl ich = 180; N Bachelor = 524, N Master = 90; N älteste = 190, N jüngste = 190; N Umf el d1 = 198, N Umf el d2 = 198; N AkadVS1 = 188, NAkadVS2 = 188

768

günstige Lebenshaltungskosten

,358 7,884

ʌ

Tabelle 22:

attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg

,423 8,980

Nom. Validität

Alter

unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld

,736

6,297 11,167

ʌ

3. Terzil (älteste)

erfolgreich

,604 8,157

ʌ

1. Terzil (stärker)

dynamisch

,137 4,143

Nom. Validität

Einfluss soz. Umfeld

geerdet

,486 7,554

Nom. Validität

3. Terzil (schwächer)

akademische Gestaltungsspielräume

,382 9,206

ʌ

1. Terzil (stärker)

Erschwinglichkeit

,447 8,964

Nom. Validität

Akad. Voraussetungen

Zerstreuung

,582

9

,321

^/

10,232

Faktorladung

3. Terzil (schwächer)


T ( ш 1,653)

Nom. Validität

weiblich

Geschlecht

ʌ

Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre

h/

1,026

9 signifikant

Evaluierung der formativen Messmodelle für die gruppenspezifischen Samples der Moderatorvariablen (Quelle: Eigene Darstellung.)

Vgl. Salkind, N. J. (Hrsg.) (2007), S. 565-567.

183

<^/ Universitätsstadt Y passt zu mir.

männlich

IR (• 0,5)

,929

,897

,916

,891

81,895

109,870

81,777

,863

,805

,839

,794

,950 ,825 / 9

ȡC (• 0,5) Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,936

,898

,929

,903

106,753

52,831

90,248

78,025

,876

,806

,863

,815

,955 ,840 / 9

ȡC (• 0,5) DEV (• 0,5)/FLK

Bachelor

IR (• 0,5)

,931

,896

,918

,892

120,580

83,218

144,793

100,798

,867

,803

,843

,796

,950

ȡC (• 0,5)

,827 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7)

Master

Studienabschnitt

Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

T (• 1,653) IR (• 0,5)

,869

,887

,892

,884

21,988

38,971

33,610

44,251

,755

,787

,796

,781

,934

ȡC (• 0,5)

,780 / 9

Alter Einfluss soziales Umfeld Akademische Voraussetzungen

Tabelle 23:

184

3. Terzil (schwäc 1. Terzil (stärker 3. Terzil (schwäc 1. Terzil (stärker 3. Terzil (älter) 1. Terzil (jünger)

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,942

,889

,918

,902

79,517

50,213

69,133

71,841

,887

,790

,843

,814

,952 ,833 / 9

ȡC (• 0,5) DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,924

,890

,906

,896

86,122

50,816

68,780

58,390

,854

,792

,821

,803

,947 ,818 / 9

ȡC (• 0,5) DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,942

,910

,930

,903

109,614

65,280

91,974

72,545

,887

,828

,865

,815

,958

ȡC (• 0,5)

0,851 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,940

,890

,923

,888

110,166

46,181

92,433

56,562

,884

,792

,852

,789

,951

ȡC (• 0,5)

,829 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,949

,881

,917

,898

142,336

42,859

86,148

61,513

,901

,776

,841

,806

,952 ,831 / 9

ȡC (• 0,5) DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5) ȡC (• 0,5) DEV (• 0,5)/FLK

Ich fühle mich Universitätsstadt Y sehr nah und vertraut.

100,553

DEV (• 0,5)/FLK

weiblich

Geschlecht

Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

Universitätsstadt Y ist für Leute w ie Du und Ich mag ich. Universitätsstadt Y.

,914

,904

,917

,884

52,120

70,386

70,742

59,359

,835

,817

,841

,781

,948 ,819 / 9

Evaluierung der reflektiven Messmodelle für die gruppenspezifischen Samples der Moderatorvariablen (Quelle: Eigene Darstellung.)

ĞnjŝĞŚƵŶŐĞŶ KUI ĺ Einstellung

DUI ĺ Einstellung

männlich

T (• 1,653) f² q² Pfad

weiblich

Geschlecht

Pfad

T (• 1,653) f² q²

Bachelor

T (• 1,653) f² q² Pfad T (• 1,653)

Master

Studienabschnitt

Pfad

f²

1. Terzil (jünger) 3. Terzil (älter) 1. Terzil (stärker)

q² Pfad T (• 1,653) f² q² Pfad T (• 1,653) f² q²

3. Terzil (schwächer)

Einfluss soz. Umfeld

f²

T (• 1,653)

1. Terzil (stärker)

Akad. Voraussetzungen

T (• 1,653)

Pfad

Pfad

f² q²

T (• 1,653) f² q² Pfad

3. Terzil (schwächer)

Alter

q² Pfad

T (• 1,653) f² q²

,495 6,746 ,127 ,420 ,123

KSI ĺ Einstellung

,079 ,996 -,007

,022 ,410 -,002

,108 1,841 -,010

-,010

,021 -,010

-,007

,124 1,332 -,068

-,063 ,441 -,003

,413 ,210 1,463 ,003

DSI ĺ Einstellung

-,078

,048 ,004

,084 ,397

,142

,053 ,001

,087 ,331 ,479

,819 37,165

DSI ĺ KSI

,276 2,265 -,024

,740 16,295

,148

,783

,780

35,696

46,741

-,012

-,003

-,003

,146

,010

,318

,212

,026 ,266

,022

,798

,737

1,972 ,049 ,148

,160 -,064

16,417

16,611

,102 ,220

-,055 ,220

,780

,785

2,669 ,054 ,265

2,180 -,002

,964 ,005 ,029

2,318 ,012

21,548

31,465

,068 ,280

,002

,009 ,044

,014

,390

,157

,150

-,111

,082

,803

,790

3,760 ,084 ,403

1,416 ,006

1,693 ,006 ,073

,975 -,053

25,269

30,811

,076 ,385

,014

-,009 ,054

-,071

,269 2,563 ,003

-,030 ,329 -,002

,091 1,018 -,016

-,006

,007 -,029

-,019

,411

,078 ,923 ,003

,098 1,034 -,031

,440 ,167

-,014

,039 ,007

-,020

,451 ,367

,110

,043 -,087

,058 ,231 ,511

R² = ,671 Q² = ,220

R² = ,609 Q² = ,500

R² = ,224 Q² = ,222

R² = ,547 Q² = ,185

R² = ,660 Q² = ,551

R² = ,354 Q² = ,354

R² = ,614 Q² = ,204

R² = ,608 Q² = ,501

R² = ,468 Q² = ,490

R² = ,636 Q² = ,230

R² = ,543 Q² = ,420

R² = ,335 Q² = ,339

R² = ,608 Q² = ,221

R² = ,616 Q² = ,511

R² = ,372 Q² = ,367

R² = ,645 Q² = ,240

R² = ,624 Q² = ,508

,787 21,441

R² = ,388 Q² = ,384

R² = ,620 Q² = ,231

R² = ,661 Q² = ,560

R² = ,413 Q² = ,413

R² = ,584 Q² = ,192

R² = ,588 Q² = ,484

R² = ,277 Q² = ,280

R² = ,624 Q² = ,201

R² = ,654 Q² = ,538

R² = ,394 Q² = ,387

R² = ,538 Q² = ,182

R² = ,560 Q² = ,455

,813 36,697

-,021 ,115 1,205 -,005

2,990 ,061 ,231

R² = ,395 Q² = ,390

-,022

2,761 -,005

,271 ,718

,465 5,176 ,150

KSI

,813 31,584

,016 -,003 ,026

,913 -,008

,417 ,071

KUI

,780 38,754

2,426 -,009

3,038 ,171 ,633

,354 2,830 ,072

Einstellung

,013

,089 -,018

6,430 ,090 ,331

ŶĚŽŐĞŶĞ<ŽŶƐƚƌƵŬƚĞ DUI ĺ KUI

1,058 -,044

,784 ,001 ,024

-,050

,014

,063

,036 ,152

,764 23,805

,767 25,174

,202

,790

,809

2,060 ,001

24,788

33,221

,013 -,005

,733

,748

6,485 ,186 ,422

,677 -,013

1,771 ,015 ,033

,048 -,033

17,932

25,761

,126 ,398

-,026

,005 ,026

-,029 signifikant

Tabelle 24:

Evaluierung der Strukturmodelle für die gruppenspezifischen Samples der Moderatorvariablen (Quelle: Eigene Darstellung.)

185

StudienGeschl. abschnitt weiblich Master

h/

0,210 -16,252

Pfad

Geschl. männlich Studienabschnitt Bachelor Alter jüngste Soz. Umfeld stark Akad. Vss. stark

0,495

Z-Wert Signifikanz

0,397

-6,547

Studienabschnitt Bachelor Alter jüngste Soz. Umfeld stark Akad. Vss. stark

Alter jüngste

,000 -7,916

Z-Wert

,000 -11,889

Z-Wert

,000

Signifikanz

StudienGeschl. abschnitt weiblich Master -0,063 -6,139

Pfad

0,022

Z-Wert Signifikanz

0,001

Signifikanz

-0,111

Tabelle 25:

0,150

0,078

,000 -15,675

Z-Wert Signifikanz

,000

0,212

0,157

Soz. Akad. Umfeld Vss. schwach schwach 0,115

,006 -5,279 ,000

Signifikanz

-11,354

Z-Wert

,000

Signifikanz

-5,212

Z-Wert

,000

Signifikanz

StudienGeschl. abschnitt weiblich Master

0,108

Z-Wert Signifikanz

0,148

Z-Wert Signifikanz

0,220

Z-Wert Signifikanz

0,091

Z-Wert Signifikanz

0,202

0,063

-2,724

Z-Wert

Pfad

Akad. Vss. stark

0,146

Alter älteste

,000

Z-Wert

<^/

Soz. Umfeld stark

0,124 -4,487

Signifikanz

0,110

Alter jüngste

,000

0,142

Akad. Vss. stark

Studienabschnitt Bachelor

,000

Z-Wert Signifikanz

0,269

Geschl. männlich

,000

0,079

Soz. Umfeld stark

0,152

-11,048

Z-Wert Signifikanz

-0,087

Alter älteste

-16,048

Z-Wert Signifikanz

-0,030

0,266

Soz. Akad. Umfeld Vss. schwach schwach

-15,841

Z-Wert

Pfad

Studienabschnitt Bachelor

,000

Z-Wert

^/

Geschl. männlich

0,511

-9,393

Signifikanz

0,367

0,465

StudienGeschl. abschnitt weiblich Master


Geschl. männlich

Signifikanz

0,354

0,390

Soz. Akad. Umfeld Vss. schwach schwach

,000

Z-Wert Signifikanz

0,318

0,479

Alter älteste

0,276 -13,058

0,022

Alter älteste 0,082

Soz. Akad. Umfeld Vss. schwach schwach 0,098

-0,005

,000 -11,502 ,000 -12,768 ,000 -,217 ,828

Z-Wert Signifikanz

-14,650 ,000

Paarweise Vergleiche der Pfadkoeffizienten der inneren Strukturmodelle (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Ergebnisse des Tests für die Pfade der jeweiligen Strukturmodelle sind in Tabelle 25 dargestellt. Der einzige nicht signifikante Gruppenunterschied ist für den (ohnehin nicht signifikanten) Einfluss des konnotativen Stadtimage in den Modellen der Moderatorvariablen „Einfluss des sozialen Umfeldes“ festzustellen. Demnach weisen alle im theoretischen Bezugsrahmen identifizierten Moderatoren sowie die Variable „Studienabschnitt“ signifikante Effekte auf, so dass Hypothese HE4 insgesamt beibehalten werden kann. Inhaltlich lässt sich zunächst festhalten, dass für weibliche Probanden der emotional-symbolische Bezug zur Stadt eine deutlich größere Rolle spielt als für Männer (und für alle anderen Gruppen), während Männer im Gegenzug stärkeren Wert auf die sachhaltigen Attribute der Universität legen. Letzteres gilt bspw. auch für tendenziell ältere Probanden sowie für angehende Masterstudenten, bei denen gleichzeitig auch das sachhaltige Stadtimage signifikant zu einer positiven Einstellungsbildung beiträgt. Für beide Gruppen ist demnach eine ausgeprägt kognitive Orientierung festzustellen. Angehende Studierende mit einer intensiven Einbindung in soziale Netzwerke bzw. mit besonders guten akademischen Voraussetzungen legen hingegen größeren Wert auf emotionale Aspekte: Erstere Gruppe auf jene bzgl. der Universität, Letztere auf jene bzgl. der Stadt.

186

Abschließend stellt Tabelle 26 die Differenzen zwischen den manifesten Variablen der formativen Messmodelle dar. Grundsätzlich kann mit Hilfe des U-Tests für die weit überwiegende Mehrheit der Pfadkoeffizienten eine signifikante Moderation festgestellt werden, so dass auch Hypothese HE5 nicht zu verwerfen ist. Auf eine differenzierte Interpretation der einzelnen Effekte wird an dieser Stelle jedoch aus Kapazitätsgründen verzichtet.769

Akad. Vss.

Soz. Umfeld

Alter

Studienabschn.

Geschlecht

Nähe zum elterlichen Wohnort

abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten

persönlicher Besuch

günstige Lebenshaltungskosten

attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg

unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld

^/

erfolgreich

dynamisch

geerdet

akademische Gestaltungsspielräume


Zerstreuung

Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre

h/

ʌ männlich

,582

,447

,382

,486

,137

,604

,321

,736

,423

,358

,049

,295

,776

,071

ʌ w eiblich

,307

,283

,491

,767

,250

,880

,283

,373

,455

,241

,118

,431

,683

-,023

Differenz (ʌ )

,275

,164

-,109

-,281

-,113

-,276

,038

,363

-,032

,117

-,069

-,136

,093

,094

Signifikanz

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

ʌ Bachelor

,588

,431

,407

,527

,160

,651

,313

,692

,434

,316

,058

,337

,770

,043

ʌ Master

,674

,535

-,010

,255

,180

,115

,399

,860

,488

,256

,090

,438

,747

-,003 ,046

-,086

-,104

,417

,272

-,020

,536

-,086

-,168

-,054

,060

-,032

-,101

,023

Signifikanz

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

ʌ jüngste

,490

,400

,390

,574

,175

,683

,265

,600

,424

,269

,175

,332

,780

-,004

Differenz (ʌ )

,677

,470

,226

,297

,089

,329

,334

,838

,519

,366

,054

,318

,660

,027

-,187

-,070

,164

,277

,086

,354

-,069

-,238

-,095

-,097

,121

,014

,120

-,031

Signifikanz

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,215

,000

,000

ʌ stark

,539

,409

,377

,461

,149

,589

,343

,651

,432

,304

,117

,393

,718

,048

ʌ schw ach

,669

,395

,420

,552

,166

,685

,274

,723

,361

,328

,063

,290

,826

,052

Differenz (ʌ )

-,130

,014

-,043

-,091

-,017

-,096

,069

-,072

,071

-,024

,054

,103

-,108

-,004

Signifikanz

,000

,337

,000

,000

,119

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,151

ʌ stark

,597

,383

,328

,614

,137

,714

,323

,677

,408

,252

,084

,332

,778

-,100

ʌ schw ach

,548

,375

,427

,518

,199

,585

,314

,750

,473

,324

,082

,308

,768

,092

Differenz (ʌ )

,049

,008

-,099

,096

-,062

,129

,009

-,073

-,065

-,072

,002

,024

,010

-,192

Signifikanz

,000

,179

,000

,000

,000

,000

,521

,000

,000

,000

,205

,000

,175

,000

ʌ älteste Differenz (ʌ )

signifikant

Tabelle 26:

Paarweise Vergleiche der Pfadkoeffizienten der formativen Messmodelle (Quelle: Eigene Darstellung.)

2.2.3 Universitätsspezifische Treiber der Einstellungsbildung Bereits im Rahmen der Diskriminanzanalyse in Abschnitt C.2.1.2 erfolgte neben der Betrachtung des Gesamtsamples eine Evaluation der einzelnen untersuchten Universitäten. Diesem Prinzip wird auch im Weiteren gefolgt, wobei die Institution als zusätzliche Moderatorvariable interpretiert werden kann, so dass die gleiche Vorgehensweise wie in den Abschnitten C.2.2.1 und C.2.2.2 zur Anwendung kommt: Zunächst wird die Qualität der einzelnen Modelle anhand der bekannten Gütemaße bestimmt, bevor die Gruppenunterschiede mit Hilfe nichtparametrischer Tests auf ihre Signifikanz untersucht und anschließend interpretiert werden. 769

Gleiches gilt in Gänze für die Darstellung des reflektiven Messmodells, da ihr kein zusätzlicher Erkenntnisgewinn innewohnt (die Indikatoren des Messmodells reflektieren alle das gleiche zugrunde liegende latente Konstrukt – Ladungsunterschiede für einzelne Variablen sind daher ohne praktische Relevanz).

187

Nähe zum elterlichen Wohnort

abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten

persönlicher Besuch

günstige Lebenshaltungskosten

attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg

unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld

erfolgreich

dynamisch

,071

,212

,475

1,044

,400

,462

,118

,525

,775

,018

,479

,586

1,979

4,817

3,987

3,477

1,031

4,563

5,739

,161

VIF (ч 10)

1,060

1,068

1,107

1,019

1,074

1,085

1,074

1,149

1,157

1,245

1,178

1,174

1,304

1,037

,018

9

9

9

,557

,372

,152

,606

-,324

,402

,884

,748

,400

,462

,118

,525

,775

T (ш 1,653)

2,971

1,836

,689

2,929

1,342

1,037

3,716

2,066

3,832

3,377

,995

4,579

5,746

,160

VIF (ч 10)

1,037

1,497

1,348

1,167

1,105

1,086

1,057

1,028

1,103

1,181

1,044

1,087

1,182

1,031

,578

,546

,131

,499

,229

,603

,442

,672

,828

,152

,082

,215

,823

,222

T (ш 1,653)

4,142

5,131

,911

2,948

2,538

3,316

4,090

4,338

6,554

1,063

,560

1,252

5,936

1,490

VIF (ч 10)

1,036

1,403

1,391

1,321

1,125

1,003

1,004

1,002

1,147

1,178

1,037

1,046

1,285

1,166

9

9

9

9

9

9

,732

,503

,082

,007

,004

,096

,148

,965

,601

,642

,112

,287

,816

,048

T (ш 1,653)

11,955

6,893

1,168

,081

,044

1,058

1,934

30,745

6,949

7,138

1,076

2,495

8,497

,468

VIF (ч 10)

1,127

1,261

1,224

1,117

1,126

1,001

1,014

1,015

1,066

1,121

1,078

1,032

1,168

1,062

ʌ

9

Nom. Validität

9

9

,502

,601

,005

,303

,108

,519

,332

,660

,642

,468

,079

,370

,656

,169

T (ш 1,653)

3,267

3,848

,028

1,109

1,145

2,520

3,080

3,677

4,052

3,254

,629

2,867

5,008

1,234

VIF (ч 10)

1,095

1,953

2,033

1,855

1,115

1,070

1,007

1,063

1,175

1,092

1,071

1,148

1,144

1,142

ʌ

9

Nom. Validität

9

9

,349

,342

,336

,536

,154

,702

,290

,468

,361

,272

,384

,751

,621

,213

T (ш 1,653)

2,413

2,195

3,213

4,531

1,315

6,538

2,339

3,373

2,603

1,512

2,559

6,161

4,067

1,591

VIF (ч 10)

1,037

1,497

1,348

1,167

1,105

1,086

1,057

1,028

1,103

1,181

1,044

1,087

1,182

1,031

ʌ

9

Nom. Validität

9

9

,570

,184

,232

,458

,127

,646

,295

,488

,565

,202

-,041

,391

,736

-,208

T (ш 1,653)

6,109

2,553

3,238

4,287

1,944

6,524

2,574

4,681

4,568

1,757

,400

3,561

9,047

1,803

VIF (ч 10)

1,233

1,159

1,121

1,256

1,120

1,119

1,044

1,075

1,120

1,140

1,105

1,058

1,064

1,033

ʌ

U6

geerdet

,249 ,856

Nom. Validität

U5

akademische Gestaltungsspielräume

,143 1,011

ʌ

U4

Erschwinglichkeit

,511 3,377

Nom. Validität

U3

Zerstreuung

,808

ʌ

U2

^/

5,073

Nom. Validität

U1*


T (ш 1,653)

ʌ

U1

Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre

h/

Nom. Validität

9

NU1 = 101, NU2 = 95, NU3 = 198, NU4 = 51, NU5 = 86, NU6 = 83

Tabelle 27:

9

9 signifikant

Evaluierung der formativen Messmodelle für die universitätsspezifischen Samples (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Evaluation der formativen Messmodelle zeigt zunächst mit einem Maximalwert von 2,033 eine grundsätzliche Erfüllung des VIF-Gütemaßes und damit die Abwesenheit von Multikollinearität in den einzelnen Messmodellen. Auch die nomologische Validität ist wiederum für alle Modelle gegeben. Bei einer kritischen Betrachtung der Indikatorgewichte fällt insb. das KUI-Messmodell für U1 auf: Das Gewicht des Indikators „erfolgreich“ ist mit einem Wert von 1,044 außergewöhnlich hoch (vgl. Tabelle 27). Eine genauere Untersuchung des Sachverhaltes anhand der bivariaten Korrelationen zwischen einzelnen Indikatorvariablen deckt einen ausgeprägten Zusammenhang (rK = 0,633) zwischen „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ und „erfolgreich“ auf, der durch den Zusammenhang der beiden zugehörigen Messmodelle Ursache der Anomalie sein könnte. Ein Verzicht auf den Pfadkoeffizienten zwischen den latenten Variablen DUI und KUI lässt das Indikatorgewicht dementsprechend auf

188

übliche Maße sinken. Aufgrund der Probleme bzgl. der Interpretierbarkeit, die mit Indikatorgewichten größer eins einhergehen, wird an dieser Stelle auf eine genauere Betrachtung der formativen Messmodelle von U1 verzichtet. In Tabelle 27 sind jedoch zusätzlich zum regulären U1-Modell auch jene Ergebnisse aufgelistet, die sich aus dem modifizierten Modell ohne den mediierenden Effekt innerhalb des Universitätsimages ergeben (U1*). Mit Blick auf die verbleibenden formativen Messmodelle werden hinsichtlich der Indikatorsignifikanz einige Parallelen zum Gesamtmodell deutlich. So spielen die insgesamt insignifikanten stadtbezogenen Indikatoren „Geringe Lebenshaltungskosten“ und „Nähe zum elterlichen Wohnort“ auch für die einzelnen Universitäten bei der Imagebildung überwiegend keine Rolle. Von besonderer Wichtigkeit für alle Institutionen sind hingegen die Indikatoren „Qualität und Anspruch in Forschung Lehre“, „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“, „dynamisch“, „erfolgreich“, „unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld“ sowie „abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten“. Der im Gesamtmodell auch mit einem großen Gewicht repräsentierte Indikator „geerdet“ ist für alle Universitäten außer U3 ebenfalls hoch ausgeprägt. Wie schon für das Gesamtmodell, so entsprechen auch für die Modelle zur universitätsspezifischen Einstellungsbildung die Gütemaße des einzigen reflektiven Messmodells ausnahmslos den im Vorhinein aufgestellten Gütekriterien, so dass wiederum von einer sehr guten Modelleignung ausgegangen werden kann (vgl. Tabelle 28).770 Die Strukturmodelle für die einzelnen Universitäten bieten hinsichtlich der Signifikanz der Pfadkoeffizienten ein differenzierteres Bild als jenes des Gesamtsamples (vgl. Tabelle 29). So übt keine Imagedimension einen durchweg statistisch relevanten positiven Einfluss aus. Für vier von fünf Institutionen (U1 ausgenommen) ist jedoch das denotative Universitätsimage die dominierende Determinante. Emotionale Einflüsse sind in drei der Modelle signifikant, wobei das symbolhafte Image zu U4 sogar den in diesem Modell insgesamt stärksten Pfadkoeffizienten aufweist. Auch dies ist wiederum ein Indiz für die Relevanz von Symbolen und Emotionen im Rahmen des Hochschulwahlprozesses. Insgesamt bedeuten die Ergebnisse jedoch, dass HE7 nicht aufrecht erhalten werden kann und daher verworfen wird. Der Beitrag zur Erklärung des Einstellungskonstrukts ist für vier Modelle mit Bestimmtheitsmaßen zwischen 44,1% und 54,3% mittelhoch. Das Modell für U2 erreicht mit einem R² von 26,7% hingegen nur einen schwachen Erklärungsbeitrag, so dass Hypothese HE6 ebenfalls verworfen werden muss. Für die übrigen Gütemaße ergibt sich ein 770

Das alternative Modell U1* ergibt bei Beurteilung des reflektiven Messmodells gleiche Werte wie U1 und wurde daher nicht separat aufgeführt.

189

ähnliches Bild wie schon im Rahmen des Gesamtsamples: Das Stone-GeisserKriterium ist durchweg positiv und Stadt- bzw. Universitätsimage verfügen nahezu durchgehend über zumindest schwache, teilweise sogar substanzielle Effektstärken und relative Prognoserelevanz.771 <^/ Universitätsstadt Y ist für Leute w ie Du und ich.

Universitätsstadt Y passt zu mir. Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

U1

IR (• 0,5)

,881

,845

,889

,795

26,873

35,029

17,528

,776

,714

,790

,632

,914 ,728 / 9

DEV (• 0,5)/FLK

T (• 1,653)

U2

IR (• 0,5)

,915

,850

,887

,873

44,508

20,023

31,763

38,317

,837

,723

,787

,762

,933

ȡC (• 0,5)

,777 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

U3

IR (• 0,5)

,864

,766

,846

,857

37,195

16,010

34,770

38,462

,746

,587

,716

,734

,901

ȡC (• 0,5)

,696 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

U4

IR (• 0,5)

,880

,906

,909

,866

24,146

33,151

38,082

22,200

,774

,821

,826

,750

,939

ȡC (• 0,5)

,793 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

U5

IR (• 0,5)

,803

,818

,854

,880

11,457

16,909

28,089

33,359

,645

,669

,729

,774

,905

ȡC (• 0,5)

,705 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7) T (• 1,653)

U6

IR (• 0,5)

Ich fühle mich Universitätsstadt Y sehr nah und vertraut.

25,102

ȡC (• 0,5)

Ȝ (• 0,7)

Ich mag Universitätsstadt Y.

,886

,810

,882

,891

30,017

16,579

38,007

48,994

,785

,656

,778

,794

ȡC (• 0,5)

,924

DEV (• 0,5)/FLK

,753 / 9

N U1 = 101, N U2 = 95, N U3 = 198, N U4 = 51, N U5 = 86, N U6 = 83

Tabelle 28:

771

Evaluierung der reflektiven Messmodelle für die universitätsspezifischen Samples (Quelle: Eigene Darstellung.)

Einzige Ausnahme bildet die relative Prognoserelevanz für das Stadtimage von U5 mit q² < 0,02.

190

ĞnjŝĞŚƵŶŐĞŶ

ŶĚŽŐĞŶĞ<ŽŶƐƚƌƵŬƚĞ

DUI ĺ KUI ĺ DSI ĺ KSI ĺ Einstellung Einstellung Einstellung Einstellung DUI ĺ KUI DSI ĺ KSI Einstellung Pfad T (• 1,653)

U1

f²

q² Pfad T (• 1,653)

U1*

f²

q² Pfad T (• 1,653)

U2

f²

q² Pfad T (• 1,653)

U3

f²

q² Pfad T (• 1,653)

U4

f²

q² Pfad T (• 1,653)

U5

f²

q² Pfad T (• 1,653)

U6

f²

q²

,368

-,112

,094

,216

,750

,646

2,144

,736

,601

1,654

3,999

10,965

,077

-,020

,000

-,001

,100 ,081

,099 -,024

,090 ,320

,011

,077

,194

-

,646

,128

,606

1,682

-

11,511

,099

,000

-,001

-,011

,123

,073 ,001

,118

,015

-,124

,031

,192

,732

,615

1,102

,270

1,863

13,069

10,355

,141

-,090

-,003

-,034

,187

,052 -,106

,206

,014

,182

,016

,114

,741

,587

1,769

,212

1,521

17,233

11,783

,200

,000

-,002

,014

,667

,024 -,010

,692

,044

R² = ,418 Q² = ,295

R² = ,267 Q² = ,280

R² = ,536 Q² = ,163

R² = ,379 Q² = ,293

R² = ,495 Q² = ,504

R² = ,549 Q² = ,195

R² = ,344 Q² = ,239

R² = ,543 Q² = ,609

R² = ,645 Q² = ,264

R² = ,512 Q² = ,399

R² = ,441 Q² = ,422

R² = ,659 Q² = ,276

R² = ,337 Q² = ,238

R² = ,513 Q² = ,509

R² = ,784 Q² = ,354

R² = ,565 Q² = ,429

,008

,060

,614

,068

,265

-,191

,803

,715

3,317

,430

1,684

1,380

16,243

10,006

,265

-,024

,070

-,026

,621

,070 ,038

,921

,199

,051

,212

,223

,403

,220

-,069

,812

,581

1,366

2,497

1,870

,713

20,228

7,254

-,011

,034

,052

-,057

,508

,057 ,022

,003

-,040

,009

,457 ,539

,092

-,010

,162

,885

,752

3,095

,491

,090

1,318

29,325

16,480

,113

-,027

-,008

-,002

,511 ,077

-

-,033

,497

-,073

R² = ,210 Q² = ,213

,067

6,388

,471

R² = ,418 Q² = ,295

-,029

,480

,248

R² = ,562 Q² = ,179

,093

2,798

,164

R² = ,194 Q² = ,193

-,022

3,068

,108

KSI

,113

,033 -,037

,511

N U1 = 101, N U2 = 95, N U3 = 198, N U4 = 51, N U5 = 86, N U6 = 83

Tabelle 29:

,010

KUI

-,002

,000

,029 signifikant

Evaluierung der Strukturmodelle für die universitätsspezifischen Samples (Quelle: Eigene Darstellung.)

191

Zur Evaluation der Unterschiede zwischen den einzelnen universitätsbezogenen Modellen wird wiederum auf den Mann-Whitney-U-Test sowie zum gleichzeitigen Vergleich aller Modelle auf den Kruskal-Wallis-Test zurückgegriffen, da die Datengrundlage nicht vollständig den Normalverteilungsanforderungen des einfacheren SmithSatterthwait-Tests genügt. Der Kruskal-Wallis-Test stellt eine Erweiterung des Mann-Whitney-U-Tests für mehr als zwei Gruppen dar. Die errechnete Teststatistik folgt dabei annähernd einer ɖ²-Verteilung mit (k-1) Freiheitsgraden mit k als Anzahl der Gruppen.772 Nullhypothese ist die Annahme von Gruppengleichheit. Im vorliegenden Fall ergibt der Test für alle Pfade der Messmodelle und des Strukturmodells höchst signifikante Unterschiede mit Irrtumswahrscheinlichkeiten unter 0,1% (ɖ²min = 314,25, jeweils 5 Freiheitsgrade). Tabelle 30 zeigt darüber hinaus die Unterschiede zwischen den auf das Einstellungskonstrukt gerichteten Pfadkoeffizienten der universitätsbezogenen Strukturmodelle im Paarvergleich.773 Es wird ersichtlich, dass nur wenige der Koeffizientenpaare keine statistisch signifikante Verschiedenheit aufweisen. Demnach kann abschließend festgehalten werden, dass die vier untersuchten Imagedimensionen im Rahmen der Einstellungsbildung je nach Universität von unterschiedlicher Relevanz sind und die Hypothesen HE8 und HE9 daher beibehalten werden. h/ Pfad

0,480

hϮ

0,497

hϯ

0,614

hϰ

0,223

hϱ

0,539

hϲ

Z-Wert Signif ikanz

Signif ikanz Z-Wert Signif ikanz Z-Wert Signif ikanz Z-Wert Signif ikanz

Pfad

0,031

hϯ

0,016

hϰ

0,265

hϱ

0,220 -0,010

hϲ

Z-Wert Signif ikanz

772

773

U3

U4

U5

0,497

0,614

0,223

-7,666

-

,000

-1,645

,000

,100

-13,060

-7,598

Signif ikanz Z-Wert Signif ikanz Z-Wert Signif ikanz Z-Wert Signif ikanz


hϮ -

hϯ

-10,147

,000

,000

,000

-6,001

-11,831

-13,438

-

hϰ

-15,070

-

,000

,000

,000

,000

-9,571

-2,322

-4,300

-5,530

-12,994

,000

,020

,000

,000

,000

U1

U2

0,094

0,031

-2,460

-

,014

-1,634

-3,807

Z-Wert

Tabelle 30:

U2 0,480

-8,484

Z-Wert

^/ hϮ

U1 0,368

U3

U4

U5

0,016

0,265

0,220

hϱ hϲ

-0,124 0,182 0,068 0,403 0,092

Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz

<^/ Pfad

-

,000

,102

-11,842

-14,365

-15,389

,000

,000

,000

-8,553

-12,088

-13,926

-6,006

,000

,000

,000

,000

-4,175

-2,226

-1,207

-14,882

-13,080

,000

,026

,228

,000

,000

-

hϮ

0,192

hϯ

0,114

hϰ

-0,191

hϱ

-0,069

hϲ

0,162

Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz Z-Wert Signifikanz

U1

U2

U3

U4

U5

-0,112

-0,124

0,182

0,068

0,403

-1,587

-

,112

-16,486

-14,900 ,000

,000

-8,257

-10,572

-9,240

,000

,000

,000

-16,818

-17,197

-12,018

-14,896

,000

,000

,000

,000

-10,206

-11,865

-4,298

-3,618

,000

,000

U1

U2

0,216

0,192

-3,494

-

,000

-7,487

-9,324

,000

,000

-12,520 ,000

U3

U4

U5

0,114

-0,191

-0,069

-

,000

,000

-17,125

-17,047

-16,905

,000

,000

,000

-16,287

-15,952

-15,072

,000

,000

,000

,000

-6,964

-4,411

-1,902

-16,459

-13,714

,000

,000

,057

,000

,000

-12,015

-

Paarweise Vergleiche der Pfadkoeffizienten der inneren Strukturmodelle (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Berechnung der Teststatistik erfolgt dabei anhand folgender Formel: ‫ ܪ‬ൌ ሺͳʹΤሺܰሺܰ ൅ ͳሻሻ σ௞௜ୀଵ ܴ௜ ;Τ݊௜ െ ͵ሺܰ ൅ ͳሻ mit N für die Gesamtzahl der Beobachtungen, ni für die Anzahl der Beobachtungen in Gruppe i und Ri für die Summe der Ränge; vgl. Kruskal, W. H./Wallis, W. A. (1952), S. 586. Auf die Darstellung der paarweisen Vergleiche für die Gewichte und Ladungen der Messmodelle sowie der Pfadkoeffizienten zwischen DUI und KUI sowie DSI und KSI wird an dieser Stelle aufgrund des begrenzten zusätzlichen Erkenntnisgewinns verzichtet.

192

Abschließend soll ein Vergleich zwischen der Einstellungsbildung gegenüber privaten und öffentlichen Universitäten vorgenommen werden. Dabei werden die öffentlichen Institutionen durch U1 und U3, die privaten durch U5 und U6 repräsentiert. Da U2 und U4 in gewissem Sinne Grenzfälle darstellen,774 wurden sie für diese Analyse ausgeklammert. Nähe zum elterlichen Wohnort

abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten

,331

,312

,938

,486

,455

-,012

,344

,839

,039

,607

2,493

4,102

16,011

8,415

7,283

,193

4,829

13,703

,736

VIF (ч 10)

1,063

1,174

1,222

1,033

1,078

1,019

1,003

1,018

1,056

1,142

1,030

1,031

1,140

1,033

-,045

9

Nom. Validität

erfolgreich

,041

2,290

dynamisch

,222

3,783

geerdet

,299

8,304

akademische Gestaltungsspielräume

,523

9,142

ʌ

Erschwinglichkeit

,687

T ( ш 1,653)

Zerstreuung

günstige Lebenshaltungskosten

persönlicher Besuch

^/ unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld

Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung


Öffentlich

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre

h/

9

9

,472

,267

,286

,501

,144

,673

,290

,489

,522

,258

,192

,605

,714

T (ш 1,653)

6,081

3,194

5,087

7,246

2,438

10,461

3,474

6,851

5,817

2,589

2,013

6,525

8,789

,472

VIF ( ч 10)

1,092

1,309

1,220

1,186

1,079

1,096

1,033

1,065

1,078

1,111

1,017

1,048

1,052

1,018

Differenz (Ladung)

,215

,256

,013

-,279

-,103

-,342

,022

,449

-,036

,197

-,204

-,261

,125

,084

Signifikanz Differenz

,000

,000

,031

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Privat

ʌ

9

Nom. Validität

9

N öf f entl i ch = 299, N pr i vat = 169

Tabelle 31:

9

signifikant

Evaluierung der formativen Messmodelle für die trägerspezifischen Samples (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Darstellung der formativen Messmodelle in Tabelle 31 macht einerseits die Erfüllung der entsprechenden Gütemaße deutlich (auch die Gütemaße für reflektive Modelle werden darüber hinaus erfüllt; vgl. Tabelle 32). Andererseits zeigt sie auf, dass bspw. klassische Privatschuleigenschaften („Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“) in Bezug auf öffentliche Institutionen einen deutlich größeren positiven Effekt haben als auf private. Umgekehrt wird ein erschwingliches Studium an Privatuniversitäten intensiver wertgeschätzt. Offensichtlich werden derartige Eigenschaften bei der jeweils anderen Institutionengruppe stärker vorausgesetzt. Die größere Auswirkung eines persönlichen Besuchs in der Universitätsstadt für private Universitäten könnte damit verbunden sein, dass diese häufiger in Kleinstädten angesiedelt sind, mit denen potenzielle Studierende zunächst keine überaus positiven Eigenschaften assoziieren.

774

Vgl. oben, Abschnitt C.1.1, S. 133.

193

<^/

Öffentlich

Ȝ (• 0,7) T (• 1,653) IR (• 0,5)

,926

,867

,918

,882

85,646

47,312

90,313

65,467

,857

,752

,843

,778

,944

ȡC (• 0,5)

,807 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Ȝ (• 0,7)

Privat

T (• 1,653) IR (• 0,5)

,850

,813

,867

,885

25,202

21,304

44,365

53,177

,723

,661

,752

,783

-,003

,915

ȡC (• 0,5)

,729 / 9

DEV (• 0,5)/FLK Differenz (Ȝ) Signifikanz Differenz

Tabelle 32:

Ich fühle mich Universitätsstadt Y sehr nah und vertraut.

Universitätsstadt Y ist für Leute w ie Du und Ich mag ich. Universitätsstadt Y.

Universitätsstadt Y passt zu mir.

,076

,054

,051

***

***

***

Evaluierung der reflektiven Messmodelle für die trägerspezifischen Samples (Quelle: Eigene Darstellung.)

Hinsichtlich der Gütemaße der Strukturmodelle (vgl. Tabelle 33) gilt, was bereits im Rahmen der vorangegangenen beiden Abschnitte erläutert wurde,775 so dass hier eine eingehendere Besprechung unterbleiben kann. Insgesamt werden beide Modelle als für die Analyse geeignet betrachtet. Darüber hinaus sind die Unterschiede zwischen den einzelnen Pfadkoeffizienten durchweg signifikant, so dass Hypothese HE10 nicht verworfen werden kann. Besonders auffällig ist die höhere Relevanz des konnotativen Universitätsimages in Bezug auf Privatuniversitäten, während umgekehrt bei der Einstellungsbildung gegenüber öffentlichen Institutionen das emotionale Image der Stadt eine größere Rolle spielt. Beiden gemein, wenn auch nicht vollständig gleich, ist die hohe Relevanz des sachhaltigen Universitätsimages sowie der insignifikante Einfluss des denotativen Stadtimages. DUI ĺ Einstellung Pfad

Öffentlich

T (• 1,653) f² q² Pfad

Privat

T (• 1,653)

,428

,052

ĞnjŝĞŚƵŶŐĞŶ

DSI ĺ Einstellung

KSI ĺ Einstellung

,061

,715

23,080

25,019

5,515 ,126 ,304

,733 -,012

,767 ,000 ,078

2,465 ,030

,096 ,292

-,021

-,015 ,062

,032

,375

,265

,022

,091

,851

,657

2,994

2,052

,291

1,215

35,812

13,214

,002

-,004 ,017

-,017

q²

,049 ,524

-,007

,013 ,031

-,029

,053 ,000

-,213 ,000

,039 ,000

Tabelle 33:

DSI ĺ KSI

,749

,057 ,525

Signifikanz Differenz

ŶĚŽŐĞŶĞ<ŽŶƐƚƌƵŬƚĞ DUI ĺ KUI

,191

f²

Differenz (Pfad)

775

KUI ĺ Einstellung

,100 ,000

-,102 ,000

Einstellung

KSI

R² = ,343 Q² = ,336

R² = ,560 Q² = ,172

R² = ,511 Q² = ,412

R² = ,455 Q² = ,454

R² = ,725 Q² = ,283

R² = ,431 Q² = ,315

,058 ,000

Evaluierung der Strukturmodelle für die trägerspezifischen Samples (Quelle: Eigene Darstellung.)

Vgl. oben, Abschnitt C.2.2.1, S. 180-181 sowie Abschnitt C.2.2.2, S. 182.

194

KUI

signifikant

2.3 Einflussfaktoren des Universitätswahlprozesses und der Universitätswahl Obwohl die Einstellung in der Marketingwissenschaft als verhaltensnahes Konstrukt mit Prognoserelevanz anerkannt ist, kann dennoch nie von einer vollständigen Determinierung ausgegangen werden. In der Folge wird daher mit Hilfe der logistischen Regression der Einfluss von Image- und Moderatorvariablen auf das letztendliche Hochschulwahlverhalten untersucht. Gleichzeitig gibt die Analyse Aufschluss über die sich verändernde Relevanz der Wahltreiber über die verschiedenen Prozessstufen der Wahlentscheidung. 2.3.1 Relevanz von Universitäts- und Stadtimagebestandteilen im Hochschulwahlprozess Zunächst wird lediglich der Einfluss der verschiedenen Dimensionen der Universitäts- und Stadtimages auf die Stufen des Hochschulwahlprozesses untersucht. Die Analyse beruht dabei auf den in den Abschnitten C.2.1.1 ermittelten Faktoren des Universitätsimages, der in C.2.1.1 reduzierten Itembatterie des DSI sowie den Bestandteilen des KSI. Da letztere aufgrund ihrer Operationalisierung gemeinsam das inhaltlich gleiche Konstrukt messen, sollen sie für die folgende Untersuchung ebenfalls faktoranalytisch zusammengefasst werden, um im Weiteren die Übersichtlichkeit zu erhalten und die Interpretierbarkeit zu verbessern.

konnotatives Stadtimage

Tabelle 34:

KMO AIK Signifikanz (min) (% > 0) (% < 0,05) ,820 50,00% 100,00%

Ȗemp 3,309

Ȗ MCPA 1,076

ĮC ,930

r (min) ,810

Evaluierung der ermittelten Faktoren des konnotativen Stadtimages (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse entsprechen den Erwartungen: Alle fünf Items laden hoch (min. 0,893) auf einen einzelnen Faktor. Aus Tabelle 34 wird ersichtlich, dass bis auf einen zu hohen Anteil von Elementen ungleich null in der Anti-Image-Kovarianzmatrix alle Anforderungen hervorragend erfüllt werden. Der zu hohe Anteil von Elementen ungleich null zeigt eine mangelnde Eignung der Korrelationsmatrix im Hinblick auf eine Faktorenanalyse an.776 Angesichts der hohen Signifikanzen in der Korrelationsmatrix selbst (alle Korrelationen sind höchst signifikant mit Į< 0,001) und den guten übrigen Testergebnissen (KMO insgesamt 0,855) soll darüber jedoch an dieser Stelle hinweggesehen werden. Letztendlich ist der Faktor „konnotatives Stadtimage“ in der Lage, mit 82,73% einen erheblichen Anteil der Gesamtvarianz zu erklären.

776

Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 336; Dziuban, C./Shirkey, E. (1974), S. 359.

195

Die Überprüfung der Einflussfaktoren innerhalb des Hochschulwahlprozesses erfolgt im Weiteren entlang des in Abschnitt B.3.2.1 entwickelten Prozessmodells durch Vergleiche der verschiedenen Alternativensets. Diese wurden bei den einzelnen Studierenden bzgl. der jeweils beurteilten Universität durch Abfrage der Bewerbungsintention (Consideration Set) und der tatsächlichen Bewerbung (Evoked Set) erhoben. Weiterhin wurde erfragt, ob der Proband an der betreffenden Universität zum Studium zugelassen wurde (Admission Set). Die letztendliche Einschreibung ergibt sich aus Abgleich der beurteilten Universität mit der vom Probanden besuchten Institution. Alle Variablen beschreiben dichotome Zustände, auf Basis derer Vergleiche erfolgen können zwischen jenen Probanden, die eine Prozessstufe erreicht haben, und jenen, die den Evaluationsprozess in Bezug auf die beurteilte Universität im Anschluss an das vorangegangene Set nicht weiter verfolgt haben. So ergeben sich insgesamt drei Vergleiche: 1. Aufnahme in das Consideration Set: Bewerbung erwogen/nicht erwogen 2. Übergang in das Evoked Set: Bewerbung erfolgt/nicht erfolgt (Ausschluss aller Fälle, die keine Bewerbung erwogen haben) 3. Wahlentscheidung: Zulassung angenommen/abgelehnt (Ausschluss aller Fälle, die für die betreffende Universität keine Zulassung erhalten haben). Jene Einflussfaktoren, die signifikant zur Unterscheidung beider Zustände beitragen, können für diesen Prozessschritt als wesentliche Treiber zur Beibehaltung der jeweiligen Wahloption im Pool der relevanten Alternativen interpretiert werden. Vor Anwendung der logistischen Regression ist zunächst die Erfüllung ihrer Voraussetzungen zu prüfen. Eine hinreichend große Stichprobe von min. 100 Beobachtungen ist für alle drei Vergleiche gegeben (Vergleich 1, 2, 3: 614, 542, 422 Beobachtungen). Die Überprüfung der Variablen auf Multikollinearität liefert mit einem maximalen VIF von 3,472 für „Konnotatives Stadtimage“ einen unkritischen Befund. Darüber hinaus überprüft das Programm PASW Statistics 18 eine mögliche perfekte Trennung der Gruppen durch eine der Einflussvariablen und macht sie ggf. durch eine Warnung kenntlich. Da für keine der Berechnungen ein Warnhinweis erscheint, kann von einer grundsätzlichen Eignung der Daten für die weiteren Analysen ausgegangen werden. Die Gütemaße des Modells sind für die drei Analysen in Tabelle 35 aufgeführt. Dabei wurde auf eine Berechnung der Devianz verzichtet, da diese unzuverlässige Ergebnisse liefert, sofern ein großer Anteil der Beobachtungen einzigartige Kovarianzmuster aufgrund eines einzigartigen Antwortverhaltens aufweist. Im vorliegenden Fall 196

trifft dies über alle drei Analysen auf nahezu alle Fälle zu, weshalb die Ergebnisse von Tests mit ɖ²-Verteilungsannahme nicht zur Anwendung kommen sollten.777 Für das Gesamtmodell ergeben sich hinsichtlich des Pseudo-R² nach Nagelkerke, Press’s Q sowie der Klassifikationsmatrix auf allen drei Prozessstufen überaus zufriedenstellende Testergebnisse. Allerdings ist der Hosmer-Lemeshow-Test für Vergleich 3 höchst signifikant, so dass die Nullhypothese einer Größengleichheit zwischen empirisch beobachteten und modelltheoretisch vorhergesagten Klassengrößen verworfen werden muss. Zumindest für die dritte Berechnung kann die Güte des Modells daher nur eingeschränkt festgestellt werden.778 Gleichwohl differenzieren die einzelnen Variablen die untersuchten Prozessalternativen mit Blick auf das zentrale Forschungsinteresse hinreichend gut, so dass mit einer Interpretation der Wahlprozesstreiber fortgefahren werden kann.779 Likelihood Ratio (max., Į < 0,05)

Devianz (Į < 0,05) 1 (Consideration) 2 (Evoked/ Bew erbung) 3 (Wahl)

Tabelle 35:

Pseudo-R² (R² > 0,2)

Press's Q (Į < 0,05)

HosmerLemeshow (Į > 0,7)

Klassifikation zufällig

Klassifikation Modell

-

,014

,306

,000

,717

79,3%

87,5%

-

,020

,350

,000

,208

71,1%

83,0%

-

,046

,419

,000

,000

80,6%

92,2%

Evaluierung des logistischen Regressionsmodells (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die im Rahmen von schrittweisen logistischen Regressionsanalysen ermittelten Ergebnisse für die Vergleiche 1-3 sind in Tabelle 36 dargestellt.780 Es wird zunächst deutlich, dass die Übergänge zwischen den einzelnen Prozessschritten z.T. von unterschiedlichen Einflussgrößen determiniert werden, die jedoch aus allen vier relevanten Imagedimensionen stammen. Hypothese HProzess1 kann daher nicht verwor777 778

779

780

Vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 289-291. Darüber hinaus kann auch eine große Ungleichheit der Gruppen zu Verzerrungen der Devianzanalyse führen; vgl. Backhaus, K. et al. (2008), S. 262. Auch für Vergleich 2 wird der geforderte Schwellenwert von 0,7 deutlich unterschritten. Dabei liegt jedoch auch kein signifikanter Unterschied zwischen den Klassengrößen vor. Dennoch ist das Niveau der Sicherheit, mit dem von gleichgroßen Klassen ausgegangen werden kann, vergleichsweise gering. Dies gilt, zumal die Zuverlässigkeit des Hosmer-Lemeshow-Tests sinkt, sofern mehrere Felder der zugrunde liegenden 10x2-Matrix Häufigkeiten kleiner fünf aufweisen; vgl. Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000), S. 150-151. Im Fall der Berechnungen zu Vergleich 2 gilt dies für vier, zu Vergleich 3 für acht Felder. Vgl. weiterhin zur Erläuterung der verschiedenen Gütemaße oben, Abschnitt C.1.3.4, S. 162-163. Hosmer/Lemeshow empfehlen die Methode der schrittweisen logistischen Regression insb. für Untersuchungen mit explorativem Charakter, so dass sie im vorliegenden Fall als passend erachtet wird; vgl. Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000), S. 116. Um möglichst wenige Variablen mit signifikant diskriminatorischer Relevanz zu eliminieren, wurde zunächst eine rückwärtsgerichtete (Variablen schrittweise eliminierende) Methode mit liberalen Einschluss- und Ausschlusskriterien (Į < 0,15 bzw. Į > 0,20) gewählt. Variablen, deren Koeffizienten nicht signifikant verschieden von null waren (Į > 0,05) wurden dann in einem zweiten Schritt manuell aus der Analyse entfernt; vgl. Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000), S. 118-120.

197

fen werden. Bei Interpretation der jeweiligen Einflüsse ist darauf zu achten, dass die Regressionskoeffizienten nicht in unmittelbar linearem Zusammenhang mit der Eintrittswahrscheinlichkeit des jeweils positiven Ereignisses stehen (Bewerbungsabsicht, Bewerbung, Wahl), sondern lediglich den Exponenten der logistischen Regressionsfunktion linear determinieren. Somit indizieren die Koeffizienten ȕj ausschließlich die Richtung des Effekts, während die Stärke durch die Odds-Ratio (eȕ) ausgedrückt wird. Das Wahrscheinlichkeitsverhältnis zwischen positivem und negativem Ereignis verändert sich um Faktor eȕ bei Verbesserung der Einflussvariablen um eine Einheit.781 Vergleich 1 (Consideration)

Į

,627

,000

1,871

1,467

2,387

,499

,000

1,648

1,254

2,166

ɴj

Unterer Wert Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

DUI

Vergleich 2 (Evoked/Bewerbung)

95% Konfidenzintervall für eȕ

eȕ

Vergleich 3 (Wahl)

95% Konfidenzintervall für eȕ

Į

eȕ

,292

,021

1,340

1,045

1,718

,707

,000

2,027

1,552

2,648

ɴj

Oberer Wert

Unterer Wert

,381

,007

1,463

1,111

1,928

akademische Gestaltungsspielräume geerdet

KUI

-,327

,014

,721

,556

,935

,438

,008

1,550

1,123

2,139

,302

,022

1,353

1,045

1,751

dynamisch unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg günstige Lebenshaltungskosten

DSI

persönlicher Besuch

-,371

,014

,690

,514

,926

,410

,019

1,507

1,069

2,125

,721

,000

2,056

1,504

2,810

,928

,000

2,530

1,773

3,609

,679

,000

1,973

1,400

2,780

abw echslungsreiche Freizeitaktivitäten konnot. Stadtimage

KSI

Į

eȕ

Oberer Wert

Zerstreuung Erschw inglichkeit

ɴj

95% Konfidenzintervall f ür eȕ Unterer Wert

Oberer Wert

1,171

,000

3,225

2,042

5,095

,796

,003

2,216

1,317

3,730

,470

,049

1,599

1,002

2,553

-,480

,026

,619

,406

,944

-,469

,024

,626

,417

,940

-,805

,000

,447

,307

,652

-,659

,016

,517

,303

,885

1,310

,000

3,706

2,052

6,695

Variablen ohne signifikanten Einfluss werden nicht abgebildet.

Tabelle 36:

Imagebezogene Treiber des Hochschulwahlprozesses (Quelle: Eigene Darstellung.)

Für den ersten Vergleich bedeutet dies, dass positive Ausprägungen für konnotatives Stadt- und denotatives Universitätsimage die Aufnahme einer Institution in das Consideration Set potenzieller Studierender maßgeblich begünstigen. Insb. das konnotative Urteil über die Studienstadt besitzt einen großen Einfluss. Die DUI-Faktoren „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ sowie „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ und „Erschwinglichkeit“ folgen mit deutlichem Abstand. Darüber hinaus ist der Einfluss des DSI ambivalent mit „persönlichem Besuch“ als förderlichem und „attraktiven Möglichkeiten zum Berufseinstieg“ als eher hinderlichem Attribut. Letzteres Ergebnis überrascht, da die Richtung des Einflusses zuvor getroffenen Annahmen entgegenläuft. Als erster Erklärungsversuch wird die Vermutung angestellt, dass einzelne hochattraktive Universitäten des Samples in Regionen beheimatet sind, die in der Zielgruppenwahrnehmung wirtschaftlich weniger attraktiv eingeschätzt werden, dieses negative Urteil jedoch anderweitig überkompensiert wird. 781

Für die verwendeten Ratingskalen bedeutet eine Verbesserung eine Veränderung des Ratings hin zum niedrigsten Skalenwert.

198

Im Übergang zum zweiten Prozessschritt nimmt die Relevanz des KSI zugunsten der Faktoren „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ und „persönlicher Besuch“ ab, so dass alle drei Attribute nahezu gleichauf die entscheidenden Faktoren für eine Aufnahme in das Evoked Set darstellen. Förderlich für eine Aufnahme in das Evoked Set wirkt sich darüber hinaus auch die konnotative Wahrnehmung einer Universität als „geerdet“ aus. Als weniger wichtig, jedoch immer noch signifikant erweisen sich der Zugang zum angestammten sozialen Umfeld sowie „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“. Für letztere ist ein Verlust der diskriminatorischen Relevanz über den gesamten Prozess hinweg festzustellen, bis hin zum vollständigen Verschwinden im Übergang zur Wahl. Es wird geschlussfolgert, dass die Universitäten in den ersten Schritten hinreichend intensiv gefiltert werden, um bei der letztendlichen Entscheidung allgemein ein ausreichend hohes Qualitätsniveau zu gewährleisten. Der Aspekt erfüllt daher die Eigenschaften eines Hygienefaktors.782 Die negativen Auswirkungen großer akademischer Gestaltungsspielräume gehen konform mit der großen Relevanz des Faktors „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“, unter denen u.a. Überschaubarkeit und ein strukturiertes Studium zusammengefasst werden. Hinsichtlich der Universitätswahlentscheidung erweisen sich „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ sowie das KSI als dominierende positive Einflussfaktoren. Dies geht konform mit der theoretischen Annahme, dass Entscheidungen im späten Stadium nur auf einzelnen Schlüsselinformationen aufbauen. Dennoch sind auch in diesem Teil des Prozesses einzelne weitere Faktoren als signifikante, wenn auch deutlich schwächere Determinanten anzuführen. Hierzu gehört wiederum der Faktor „Erschwinglichkeit“ des Studiums, der in Schritt 2 keine Signifikanz aufweist. Grund hierfür könnte sein, dass die ökonomischen Aspekte des Studiums zunächst als leicht wahrnehmbares Attribut zur Erstselektion herangezogen werden und Relevanz zurückerlangen, sobald die Entscheidung reale monetäre Konsequenzen nach sich zieht. Weiterhin übt der KUI-Faktor „dynamisch“ einen negativen Einfluss aus, was mit dem vorangegangenen positiven Effekt des inhaltlich komplementären Faktors „geerdet“ in Einklang steht. Die DSI-Attribute stellen schließlich wiederum Wahlhindernisse dar: Der negative Effekt für „günstige Lebenshaltungskosten“ und „attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg“ läuft wie schon in Schritt 1 den getroffenen Annahmen entgegen und ist einzig durch die Beziehung zu anderen möglicherweise negativ korrelierten Attributen oder durch die Effekte eines noch nicht in das Modell integrierten Moderators plausibel zu machen.

782

Der Begriff des Hygienefaktors entstammt ursprünglich der Arbeitspsychologie. Er beschreibt jene Attribute, deren Fehlen Unzufriedenheit des Mitarbeiters zufolge haben, deren Vorhandensein jedoch keine Zufriedenheit und daher nur einen begrenzten positiven Nutzen nach sich zieht; Myers, D. G. (2008), S. 888; Miner, J. B. (2005), S. 63.

199

ϰ͕Ϭ

YƵĂůŝƚćƚƵŶĚŶƐƉƌƵĐŚŝŶ &ŽƌƐĐŚƵŶŐƵŶĚ>ĞŚƌĞ ƌďĞŝƚƐŵĂƌŬƚͲ ƵŶĚ ^ĞƌǀŝĐĞŽƌŝĞŶƚŝĞƌƵŶŐ ĞƌƐƚƌĞƵƵŶŐ

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ϯ͕Ϭ

ƌƐĐŚǁŝŶŐůŝĐŚŬĞŝƚ

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ϭ͕Ϭ

Ϭ͕ϱ

Ϭ͕Ϭ ŽŶƐŝĚĞƌĂƚŝŽŶ

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ĂďǁĞĐŚƐůƵŶŐƐƌĞŝĐŚĞ &ƌĞŝnjĞŝƚĂŬƚŝǀŝƚćƚĞŶ ŬŽŶŶŽƚ͘^ƚĂĚƚŝŵĂŐĞ

Abbildung 26: Entwicklung der Odds-Ratios der imagebezogenen Prozesstreiber (Quelle: Eigene Darstellung.)

In der Betrachtung des Prozesses über alle drei Stufen hinweg (vgl. Abbildung 26) wird deutlich, dass einzelne Imagefaktoren einen durchweg wesentlichen Einfluss ausüben, während andere nur sporadische Signifikanz zeigen. Lediglich für die Faktoren „erfolgreich“ und „Nähe zum elterlichen Wohnort“ ergibt sich mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% kein signifikanter Einfluss, so dass Hypothese HProzess2b und HProzess2c verworfen werden müssen. HProzess2a und HProzess2d können zwar beibehalten werden, jedoch ist die Hypothese HProzess2 als Ganzes zu verwerfen. Hinsichtlich der dritten Hypothese ist eine genauere Betrachtung der Ergebnisse nötig: Zur Untersuchung der Signifikanz der Unterschiede zwischen den Effektgrößen der einzelnen Variablen steht kein Test zur Verfügung. Daher gibt zunächst der Augenschein bzgl. Tabelle 36 sowie Abbildung 26 erste Hinweise: Die deutlichen Schwankungen der Effektstärken sowie die sich verändernde Signifikanz einzelner Einflussvariablen deuten auf statistisch relevante Abweichungen zwischen den Prozessstufen hin. Die Überprüfung dieser Relevanz erfolgt anhand der 95%Konfidenzintervalle für die Effektstärken eȕ. So liegt der eȕ-Wert für das konnotative Stadtimage im Rahmen der finalen Wahlentscheidung mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% zwischen 2,052 und 6,695, während der Wert der Einflussvariablen bei Bildung des Evoked Sets mit nur 1,973 außerhalb dieses Intervalls liegt. Dementsprechend unterscheiden sich beide Effekte mit Į” 0,05. Eine Unterscheidung zwischen Vergleich 1 und 3 kann anhand des Faktors „Arbeitsmarkt- und Serviceorien200

tierung“ vorgenommen werden. Auch hier liegt die Effektstärke des einen Prozessschritts jeweils außerhalb des Konfidenzintervalls des anderen. Bei der Analyse von Vergleich 1 und 2 lassen sich hinreichend große Unterschiede für den Faktor „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ ausmachen, so dass Hypothese HProzess3 nicht verworfen werden kann. 2.3.2 Relevanz moderierender Variablen im Hochschulwahlprozess Wie zuvor bereits im Rahmen der Kausalanalyse soll auch der Hochschulwahlprozess auf Interaktionseffekte, verursacht durch die in den theoretischen Bezugsrahmen einbezogenen Moderatoren, untersucht werden. Darüber hinaus erfolgt ebenfalls ein Abgleich zwischen Studenten aus Bachelor- und Masterstudiengängen. Da die Moderatorvariablen überwiegend gegen Ende des Fragebogens abgefragt wurden und die Angaben darüber hinaus als freiwillig gekennzeichnet waren,783 treten in der Analyse vereinzelt fehlende Werte auf. Die entsprechenden Fälle wurden eliminiert, so dass die Samplegröße z.T. kleiner als in bisherigen Berechnungen ausfällt. Mit einer Fallzahl von zumindest 272 bleiben die Anforderungen der logistischen Regression jedoch erfüllt. Da weiterhin keine Verteilungsannahmen zu berücksichtigen sind und die Untersuchung auf Multikollinearität für den gesamten Datensatz keine auffälligen Resultate ergeben hat, wird von weiteren Tests abgesehen.784 Das Vorgehen innerhalb der Analyse zielt erstens darauf ab, bei handhabbarer Komplexität möglichst alle signifikanten Interaktionseffekte zwischen Moderatorvariablen und Haupteffekten des ursprünglichen Modells zu identifizieren. Zweitens soll die Wirkung der identifizierten Interaktion innerhalb der zuvor ermittelten Modelle der drei Prozessschritte berechnet werden, ohne störende Einflüsse von Variablen ohne grundsätzliche diskriminatorische Kraft. Aus diesem Grund wurden zunächst alle Haupteffektvariablen (die Komponenten der Universitäts- und Stadtimages) sowie der jeweilige Moderator per Einschlussverfahren in die Regression eingegeben. Anschließend folgten alle möglichen Interaktionsvariablen per schrittweisem Ausschlussverfahren mit den aus Abschnitt C.2.3.1 bekannten liberalen Aufnahme- und Ausschlusskriterien (Į < 0,15 bzw. Į > 0,20).785 So konnte eine Vorauswahl möglicher relevanter Interaktionen getroffen werden. In einem nächsten Schritt wurden alle nicht in die Regression aufgenommenen Interaktionsvariablen sowie jene Haupteffekte, die weder in der Berechnung des Ursprungsmodells noch im Rahmen der In783 784 785

So sollte gewährleistet werden, dass der Proband auf eigenen Wunsch vollständig anonym bleiben konnte. Jaccard bestätigt darüber hinaus, dass ein gewisser Grad an Multikollinearität (VIF < 50) für die Interaktionsterme unproblematisch ist; vgl. Jaccard, J. (2001), S. 65-66. Vgl. Jaccard, J. (2001), S. 64.

201

teraktion als relevant erachtet wurden, aus dem Modell entfernt. Die verbleibenden Interaktionseffekte mit Į > 0,05 wurden in weiteren Wiederholungen der Regression manuell eliminiert, sofern sich keine Verbesserung der Signifikanz einstellte. Die finalen Ergebnisse beruhen demnach auf den in Abschnitt C.2.3.1 ermittelten Grundmodellen, der jeweiligen Moderatorvariable sowie den signifikanten Interaktionstermen mit ihren jeweiligen Haupteffektvariablen, sofern diese noch nicht im Grundmodell integriert waren. In der Folge werden die Ergebnisse der Moderatoren Geschlecht, Alter und Studienabschnitt sowie der stetigen Variable „Einfluss des sozialen Umfeldes“ vorgestellt und interpretiert. Für die Variable „Akademische Voraussetzungen“ konnten keine Interaktionseffekte festgestellt werden, weshalb Hypothese HProzess4e und damit auch die übergeordnete Hypothese HProzess4 als Ganzes zu verwerfen sind. Die Teilhypothesen HProzess4a bis HProzess4d werden jedoch beibehalten. Geschlecht Vergleich 1 (Consideration) männlich

w eiblich

Sig.

männlich

Zerstreuung

DUI

DSI

akademische Gestaltungsspielräume

1,143

,367**

,006

günstige Lebenshaltung

1,085

,426**

,006

abw echslungsreiche Freizeitaktivitäten

Unmoderierte Haupteffekte

Vergleich 2 (Evoked/Bew erbung) w eiblich

Vergleich 3 Vergleich 1 Vergleich 2 Vergleich 3 (Wahl)

Sig.

1,388

,475*

,010

1a

1a

1,023

,231***

,000

1a

,721*

1a

1a

1a

,447***

1a

1a

,517*

,753

2,315*

,010

2,216**

a) Kein signifikanter Effekt im ursprünglichen M o dell ĺ eȕ ist nicht signifikant verschieden vo n eins. N 1 = 569 (389 männlich, 180 weiblich), N 2 = 500 (345 männlich, 155 weiblich), N 3 = 385 (261männlich, 124 weiblich); Variablen o hne signifikanten Einfluss werden nicht abgebildet.

Tabelle 37:

Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Geschlecht“ (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die signifikanten Interaktionseffekte der Moderatorvariable Geschlecht mit den Grundmodellen der drei Prozessschritte ist in Tabelle 37 dargestellt. Aus der Gegenüberstellung der Effektstärken eȕ zwischen Männern und Frauen wird deutlich, dass insb. Letztere bei Bildung des Consideration wie auch des Evoked Sets für die untersuchten Universitäten Angebote mit großer akademischer Freiheit eher aussortieren. Darüber hinaus zeigen sie im Bewerbungsschritt auch eher Ablehnung gegenüber dem Faktor „Zerstreuung“, was bei der letztendlichen Entscheidung ins Gegenteil umschlägt. Es kann vermutet werden, dass Einrichtungen wie Mensen, Wohnheime oder Sportangebote erst dann Relevanz erlangen, wenn eine enge Vorauswahl anhand anderer Kriterien getroffen wurde. Hinsichtlich des Stadtimages nehmen weibliche Bewerber bereits bei Bildung des Consideration Set vorweg, was im Grundmodell für die Wahlentscheidung beobachtet wurde: Ein negativer Einfluss günstiger Lebenshaltungskosten. Wiederum wird die Vermutung angestellt, dass dieser Effekt möglicherweise einem moderierenden oder überlagernden Effekt positiver Stadtattribute zuzuschreiben ist, die in das vorliegende Modell keinen Eingang gefunden haben. An dieser Stelle sei schon einmal auf die diesbezügliche Notwendigkeit weiterer Forschung hingewiesen. Abschließend sei auf die große Relevanz des städtischen

202

Freizeitangebots bei der Bewerbungsentscheidung wiederum der weiblichen Zielgruppe hingewiesen. Alter (1. Terzil vs. 3. Terzil) Vergleich 1 (Consideration) 1. Terzil

DUI

KUI

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre akademische Gestaltungsspielräume

3. Terzil

,809 2,687***

Sig.

Vergleich 2 (Evoked/Bew erbung) 1. Terzil

3. Terzil

Sig.

Unmoderierte Haupteffekte Vergleich 3 (Wahl) 1. Terzil

3. Terzil

Vergleich Vergleich 1 2

Sig.

,001 ,425***

geerdet erfolgreich

1,047

,003

Vergleich 3

1,871***

1,340*

1a

1a

,721*

1a

1,294

,315*

,016

1a

1,550**

1a

1,988*

,566

,018

1a

1a

1a

a) Kein signifikanter Effekt im ursprünglichen M odell ĺ eȕ ist nicht signifikant verschieden vo n eins. N 1 = 380 (je 190 1. und 3. Terzil), N 2 = 338 (175 1. Terzil, 163 3. Terzil), N 3 = 272 (130 1. Terzil, 142 3. Terzil); Variablen o hne signifikanten Einfluss werden nicht abgebildet.

Tabelle 38:

Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Alter“ (Quelle: Eigene Darstellung.)

Das Alter als zweiter betrachteter Moderator wird i.d.R. und so auch hier als quasistetige, verhältnisskalierte Variable gemessen.786 Die Analyse der Häufigkeitsverteilung in der vorliegenden Stichprobe zeigt jedoch, dass die Ausprägungen 19 und 20 Jahre 55,1% der gültigen Beobachtungen auf sich vereinen (für 19 bis 21 Jahre liegt der Anteil sogar bei 71,2%) und insb. ältere Probanden daher als Ausreißer eingestuft werden müssten. Um dennoch sinnvolle Vergleichsgruppen zu etablieren, wurde die gültige Stichprobe (N = 570) in Terzile eingeteilt, von denen anschließend das erste und das dritte mit Hilfe der logistischen Regression verglichen wurden. Es wird angenommen, dass altersbedingte Interaktionseffekte so wirkungsvoll identifiziert werden können. Im Ergebnis zeigt sich, dass die hohe Relevanz des Faktors „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ im Rahmen der Bewerbungsabsicht primär durch ältere Studienanfänger getrieben wird (vgl. Tabelle 38). Andererseits lehnen jüngere Probanden, ähnlich wie die Frauen in der vorangegangenen Analyse, große akademische Gestaltungsspielräume eher ab und sortieren derartige Angebote im zweiten Schritt des Entscheidungsprozesses aus. Im Gegensatz zum Moderator „Geschlecht“ werden für das Alter auch Moderationseffekte hinsichtlich der konnotativen Imagefaktoren festgestellt. Demnach neigen junge Studenten eher zur Wahl von Universitäten, die als erfolgreich eingeschätzt werden. Im älteren Terzil besteht hingegen eine Abneigung gegen geerdet-bodenständige Assoziationen. Dieser Befund steht im Widerspruch zu den Ergebnissen des Grundmodells. Dabei ist jedoch zu beachten, dass aufgrund des filterartig aufgebauten Wahlprozesses die Größe der gültigen Stichprobe mit zunehmender Nähe zur Wahlentscheidung abnimmt und vor allem das Verhältnis zwischen Annahme und Ablehnung einer Zulassung unausgewogen zugunsten ersterer Gruppe ist. In der Folge der weiteren Unterteilung durch den dichotomen Moderator ist die Zahl der durch ältere Studenten abgelehnten Zusagen mit 11 Fällen überaus gering. Daher sind insb. die Ergebnisse 786

Vgl. Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009), S. 65; Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008), S. 152 sowie Bortz, J. (2005), S. 23.

203

zum dritten Vergleich lediglich als Tendenzen zu verstehen und ggf. mit größeren Stichproben erneut zu überprüfen. Auch für die Unterscheidung zwischen verschiedenen Studienabschnitten ist die Problematik kleiner Fallzahlen für bestimmte Ausprägungskombinationen präsent. Hier ist zusätzlich zu beachten, dass die Zahl der Masterstudenten bereits in der ursprünglichen Stichprobe relativ klein ist.787 Daher ergibt die logistische Regression bereits für die Untersuchung der Interaktionseffekte bei Bildung des Evoked Sets keine interpretierbaren Resultate mehr, weshalb auf eine Betrachtung verzichtet wird. Für den ersten Prozessschritt bestehen signifikante Interaktionen zu den Faktoren „Zerstreuung“ und „Akademische Gestaltungsspielräume“. Erstere befördert dabei die Bewerbungsabsicht von Studienanfängern im Bachelorprogramm, während Letztere diese signifikant senken (vgl. Tabelle 39). Studienabschnitt Vergleich 1 (Consideration) Bachelor Zerstreuung

DUI

akademische Gestaltungsspielräume

Master

Unmoderierte Haupteffekte

Vergleich 2 (Evoked/Bew erbung)

Sig.

Bachelor

Master

Vergleich 3 Vergleich 1 Vergleich 2 Vergleich 3 (Wahl)

Sig.

1,683*

,650

,014

1a

1a

2,216**

,676*

1,584

,019

1a

,721*

1a

a) Kein signifikanter Effekt im ursprünglichen M o dell ĺ eȕ ist nicht signifikant verschieden vo n eins. N 1 = 614 (524 Bachelo r, 90 M aster), N 2 = 542 (472 B achelo r, 70 M aster), N 3 = 422 (376 B achelo r, 46 M aster); Variablen o hne signifikanten Einfluss werden nicht abgebildet.

Tabelle 39:

Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Studienabschnitt“ (Quelle: Eigene Darstellung.)

Im Gegensatz zu den bisher in das Modell integrierten Moderatoren wurde der Einfluss des sozialen Umfeldes nicht als kategoriale Variable modelliert. Wie in Abschnitt C.1.4 erläutert, ergeben sich die Ausprägungen als Mittelwert aus den Wichtigkeiten verschiedener Akteure der näheren sozialen Umwelt des Individuums als Informationsquelle.788 Die Werte sind daher stetiger Natur, so dass sich die Interpretation der Analyseergebnisse von denen der bisherigen Berechnungen unterscheidet. Die Odds Ratio des moderierten Haupteffekts eȕ(Mean) zeigt die Veränderung des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses zwischen den abhängigen Ereignissen (z.B. Bewerbung erwogen/nicht erwogen) an, sofern sich die Einschätzung des Haupteffekts um eine Einheit verbessert und sich der Moderator darüber hinaus im Sample Mean befindet. Die Odds Ratio des Moderators eȕ(Mod) drückt hingegen die multiplikative Veränderung von eȕ(Mean) aus, sofern die Ausprägung der Moderatorvariablen ausgehend vom Mean um eine Einheit zunimmt (also eine weniger intensive Konsultation des sozialen Umfeldes erfolgt).789 Auf die Ergebnisse angewendet 787

788 789

So verbleiben auf der dritten Prozessstufe lediglich sieben Masterstudenten, die eine erhaltene Zulassung abgelehnt haben. Die Zahl der Masterstudenten, die eine Bewerbungsabsicht nicht in eine Bewerbung umgesetzt haben, beläuft sich auf elf. Um Verzerrungen zu vermeiden wurde die Moderatorvariable wie zuvor auch die übrigen Einflussgrößen z-standardisiert; vgl. oben, Abschnitt C.1.3.1, S. 148 sowie Jaccard, J. (2001), S. 42. Vgl. zur Moderation durch stetige Variablen Jaccard, J. (2001), S. 42-44.

204

bedeutet dies, dass ein eher schwacher Austausch mit Familie, Freunden und Lehrern die Akzeptanz von als geerdet empfundenen Universitäten im Rahmen der Consideration Set-Bildung steigert, also eine stärkere Suche nach Beständigkeit impliziert. Im Rahmen der finalen Entscheidung bewirkt ein nur sporadischer Austausch hingegen eine geringere Ablehnung dynamischer Attribute, senkt also die Emotionalität der Entscheidung. Dies lässt den Schluss zu, dass der Einfluss des sozialen Umfeldes auf die Verhaltensrelevanz des konnotativen Images im Laufe des Wahlprozesses ambivalent ist. Mit Blick auf denotative Elemente wurden darüber hinaus Interaktionseffekte für Attribute der Universitätsstadt identifiziert: So sinkt die Relevanz günstiger Lebenshaltungskosten bei intensiverer Konsultation sozialer Kontakte. Dieses Ergebnis weist darauf hin, dass Eltern ihren Einfluss nicht unbedingt zur Durchsetzung von Budgetrestriktionen geltend machen, sondern, im Gegenteil, ein intensiver Austausch auch mit finanzieller Unterstützung einhergeht. Die Relevanz von abwechslungsreichen Freizeitaktivitäten als zweitem moderiertem Haupteinfluss sinkt hingegen bei wachsender Konsultation des Umfeldes. Die Ergebnisse sind in Tabelle 40 noch einmal aufgeführt. Einfluss soziales Umfeld Vergleich 1 (Consideration) ȕ

e (Mean)

KUI

1,311

geerdet

ȕ

e (Mod)

1,440*

ȕ

Sig.

e (Mean)

ȕ

e (Mod)

Vergleich 3 (Wahl) ȕ

Sig.

e (Mean)

ȕ

e (Mod)

Vergleich Vergleich Vergleich 1 2 3

Sig.

,022 ,650*

dynamisch günstige Lebenshaltung

DSI

Unmoderierte Haupteffekte

Vergleich 2 (Evoked/Bew erbung)

abw echslungsreiche Freizeitaktivitäten

1,567**

,007

1a

1,550**

1a

1a

1a

0,619*

1a 0,447*** 0,517* 1a

,915

1,549**

,006

1a

1,090

,712*

,024

1a

a) Kein signifikanter Effekt im ursprünglichen M o dell ĺ eȕ ist nicht signifikant verschieden vo n eins. N 1 = 593, N 2 = 523, N 3 = 411; Variablen o hne signifikanten Einfluss werden nicht abgebildet. Interpretatio nshinweis: Der M o deratio nseffekt gibt an, um welchen Fakto r sich die Odds-Ratio des Haupteffekts (eȕ(M ean)) verändert, so fern der M o derato r um eine Einheit po sitiv vo m M ean abweicht, das Individuum sein enges so ziales Umfeld also weniger intensiv als Info rmatio nsquelle nachfragt.

Tabelle 40:

Signifikante Interaktionseffekte der Moderatorvariablen „Einfluss des sozialen Umfeldes“ (Quelle: Eigene Darstellung.)

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Einflüsse der Universitäts- und Stadtimages durch verschiedenste Variablen umfassend moderiert werden. Angesichts des explorativen Charakters der Untersuchung und des abweichenden Fokus älterer Studien fehlt es an einem wissenschaftlichen adäquaten Kontext zur Beurteilung der Ergebnisse.790 Stattdessen sind sie selbst als künftige Diskussionsgrundlage und Objekt der Überprüfung zu verstehen. Dabei können die hier vorgestellten Aspekte lediglich einen Ausschnitt abbilden, jedoch verdeutlichen sie die Komplexität der Hochschulwahl und damit einhergehend den großen weiteren Forschungsbedarf in dieser Richtung.

790

Obwohl zumindest in der Verschiedenheit der Effekte der unterschiedlichen Moderatorvariablen eine Übereinstimmung zur Arbeit von Litten gesehen werden kann; vgl. oben, Abschnitt B.3.3.2, S. 124-125 sowie Litten, L. H. (1982), S. 388-396.

205

2.4 Würdigung der postulierten Thesen und Hypothesen Der ausführlichen Darstellung der empirischen Ergebnisse folgt im Weiteren deren Zusammenfassung und Würdigung anhand der im Vorhinein aufgestellten Thesen und Hypothesen. Damit soll auch die Identifikation übergeordneter Zusammenhänge erleichtert und so die Gültigkeit des theoretischen Bezugsrahmens festgestellt werden. These 1 behauptete den Markencharakter des Universitätsnamens mit Bezug auf das Nutzenbündel der Universität. Diese These konnte im Rahmen der empirischen Analyse vollständig bestätigt werden, wie auch den in Tabelle 41 dargelegten Ergebnissen der Hypothesenprüfung zu entnehmen ist. Die untersuchten Universitäten unterscheiden sich voneinander in mehreren Imagefaktoren (Assoziationen) statistisch höchst signifikant, wobei diese sowohl der denotativen als auch der konnotativen Dimension zuzurechnen sind. Die Bestandteile Letzterer weisen jedoch insgesamt eine geringere Trennkraft auf. HMarke1

Die Assoziationen der Zielgruppe bzgl. aller sechs untersuchten Hochschulen differenzieren signifikant (Į ” 0,05) voneinander.

9

HMarke2

Jede Universität ist in der Wahrnehmung der Zielgruppe signifikant differenziert (Į ” 0,05) gegenüber allen weiteren betrachteten Universitäten.

9

Tabelle 41:

Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 1 (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die eigentliche Prüfung der theoretisch hergeleiteten Zusammenhänge innerhalb des Bezugsrahmens begann mit These 2. Hier wurde die Erklärbarkeit der Bildung einer positiven Einstellung durch die vier identifizierten Imagedimensionen denotatives Universitäts- bzw. Stadtimage sowie konnotatives Universitäts- bzw. Stadtimage unterstellt. Die Richtigkeit dieser Behauptung kann nur z.T. diagnostiziert werden (vgl. Tabelle 42). So erklärt das Modell einerseits überaus zufriedenstellende 35,4% der Varianz des Einstellungskonstrukts und erreicht damit den geforderten mittelguten Erklärungsbeitrag von 33%. Andererseits tragen zu dieser Erklärung jedoch bei Betrachtung des Gesamtsamples nicht alle Imagedimensionen bei: Das denotative Stadtimage bleibt ohne statistisch signifikanten Einfluss auf die Einstellung, weshalb die entsprechende Hypothese abgelehnt werden musste. Der theoretisch aus der Markenforschung hergeleitete Zusammenhang zwischen denotativer und konnotativer Imagedimension konnte hingegen bestätigt werden.

206

HE1

Die theoretisch hergeleiteten latenten Konstrukte erklären die Bildung einer positiven Einstellung gegenüber dem Studienangebot im Allgemeinen zumindest „mittelgut“ (R² • 0,33).

9

HE2

Alle theoretisch als relevant identifizierten Imagedimensionen leisten einen signifikant positiven Beitrag zur Erklärung der Bildung einer positiven Einstellung.

8

HE3

Zwischen denotativer Imagedimension und dem Einstellungskonstrukt übt sowohl für die Stadt als auch für die Universität die jeweilige konnotative Imagedimension einen signifikanten mediierenden Einfluss aus.

9

Tabelle 42:

Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 2 (Quelle: Eigene Darstellung.)

Neben der Untersuchung des Gesamtsamples erfolgte angesichts der in These 3 postulierten Differenzen zwischen einzelnen Institutionen auch eine getrennte Betrachtung der Einstellungen bzgl. der sechs untersuchten Universitäten. Darüber hinaus wurden öffentliche und privat getragene Universitäten einander gegenübergestellt. Angesichts eines ungültigen Messmodells innerhalb des Gesamtmodells zu U1 sind die auf einzelne Universitäten bezogenen Ergebnisse mit Einschränkungen behaftet. U1 wurde dort entsprechend ausgeklammert. Dennoch kann These 3 als grundsätzlich bestätigt gelten. Zwar üben, wie schon zuvor im Modell des Gesamtsamples, nie alle Imagedimensionen gleichzeitig signifikanten Einfluss auf die Einstellung aus und leisten auch nicht alle Modelle den geforderten Erklärungsbeitrag von 33%. Jedoch wurden die Anforderungen an die Unterschiedlichkeit der universitäts- und trägerbezogenen Modelle durchweg erfüllt (vgl. Tabelle 43).

HE6

Für jede der einzelnen untersuchten Universitäten erklären die theoretisch hergeleiteten latenten Konstrukte die Bildung einer positiven Einstellung gegenüber dem Studienangebot zumindest „mittelgut“ (R² • 0,33).

8

HE7

Alle theoretisch als relevant identifizierten Imagedimensionen leisten für alle universitätsspezifischen Modelle einen signifikant positiven Beitrag zur Erklärung der Bildung einer positiven Einstellung.

8

HE8

Keine der vier Imagedimensionen besitzt bzgl. der Einstellungsbildung eine gleichbleibende Relevanz über alle untersuchten Universitäten (Į ” 0,05).

9

207

HE9

HE10

Tabelle 43:

Für jeden möglichen Paarvergleich zwischen den untersuchten Universitäten unterscheidet sich die Einstellungsbildung signifikant zumindest hinsichtlich der Bedeutung von einer der vier Imagedimensionen (Į ” 0,05).

9

Die Einstellungsbildung gegenüber Universitäten in öffentlicher bzw. privater Trägerschaft unterscheidet sich anhand der Bedeutung von zumindest einer der vier Imagedimensionen signifikant (Į ” 0,05).

9

Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 3 (Quelle: Eigene Darstellung.)

In These 4 wurde der Fokus schließlich von der Einstellungsbildung hin zu den Stufen des Hochschulwahlprozesses verlagert. Dabei wurde die Relevanz der vier Imagedimensionen bei Erstellung der jeweiligen Alternativensets im Rahmen von Bewerbungsabsicht, Bewerbung und Zulassung postuliert. Auch diese These kann dem Grunde nach bestätigt werden, da alle vier Dimensionen durch einzelne der ihnen zugeordneten Assoziationen zumindest in Teilen des Gesamtprozesses einen signifikanten Einfluss ausüben. Die stärkere der beiden auf These 4 bezogenen Hypothesen, nach der dieser Einfluss für alle Assoziationen aller Dimensionen besteht, musste jedoch abgelehnt werden (vgl. Tabelle 44). HProzess1

HProzess2

Tabelle 44:

Jede der identifizierten relevanten Imagedimensionen (denotatives wie konnotatives Universitäts- bzw. Stadtimage) übt auf zumindest eine Stufe des Entscheidungsprozesses signifikanten Einfluss (Į ” 0,05) aus.

9

Für jede der folgenden Imagedimensionen üben jeweils alle Assoziationen einen signifikanten Einfluss auf zumindest eine Stufe des Entscheidungsprozesses (Bewerbungsabsicht, Bewerbung, Wahl) aus: a) Denotatives Universitätsimage

9

b) Konnotatives Universitätsimage

8

c) Denotatives Stadtimage

8

d) Konnotatives Stadtimage

9

8

Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 4 (Quelle: Eigene Darstellung.)

These 5 wiederum ist in ihrer Gesamtheit zu bestätigen (vgl. Tabelle 45). Die unterstellte Unterschiedlichkeit der einzelnen Prozessschritte hinsichtlich Zusammensetzung bzw. Relevanz ihrer Einflussgrößen konnte durch die Identifikation von statistisch signifikanten Abweichungen für jeweils zumindest einen Faktor belegt werden.

208

HProzess3

Tabelle 45:

Die einzelnen Stufen des Entscheidungsprozesses unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Einflussvariablen signifikant (Į ” 0,05).

9

Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 5 (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die letzte These (These 6) bezieht sich auf die Rolle moderierender Variablen sowohl im Rahmen der Einstellungsbildung als auch für die Zusammensetzung der Alternativensets im Verlauf des Hochschulwahlprozesses. Mit Blick auf Erstere konnte den Variablen „Geschlecht“, „Alter“, „Studienabschnitt“, „Einfluss des sozialen Umfeldes“ und „Akademische Voraussetzungen“ ausnahmslos signifikante Moderationseffekte sowohl auf die Pfadkoeffizienten des Strukturmodells als auch auf jene der formativen Messmodelle nachgewiesen werden. Auch mit Bezug zum Hochschulwahlprozess konnten zahlreiche Moderationen nachgewiesen werden, wobei jedoch die Variable „Akademische Voraussetzungen“ keinen Effekt aufweist und die zugehörige Hypothese demnach abgelehnt werden musste (vgl. Tabelle 46). Dennoch wird These 6 als grundsätzlich bestätigt gewertet. HE4

HE5

Für jeden der folgenden identifizierten Moderatoren besteht ein signifikanter Interaktionseffekt (Į ” 0,05) mit mindestens einer der latenten Imagedimensionen in Bezug auf deren Determinierung der Einstellung: a) Geschlecht

9

b) Alter

9

c) Studienabschnitt

9

d) Einfluss des sozialen Umfeldes

9

e) Akademische Voraussetzungen

9

9

Für jeden der Moderatoren besteht ein signifikanter Interaktionseffekt (Į ” 0,05) mit mindestens einer Indikatorvariable jeder latenten formativ gemessenen Imagedimension in Bezug auf deren Determinierung: a) Geschlecht

9

b) Alter

9

c) Studienabschnitt

9

d) Einfluss des sozialen Umfeldes

9

e) Akademische Voraussetzungen

9

9

209

HProzess4

Tabelle 46:

Für jede der folgenden identifizierten Moderatoren besteht ein signifikanter Interaktionseffekt (Į ” 0,05) mit mindestens einer der imagebezogenen Einflussvariablen (Assoziationen) des Hochschulwahlprozesses: a) Geschlecht

9

b) Alter

9

c) Studienabschnitt

9

d) Einfluss des sozialen Umfeldes

9

e) Akademische Voraussetzungen

8

8

Prüfergebnisse für die Hypothesen der These 6 (Quelle: Eigene Darstellung.)

2.5 Implikationen für die Praxis Die empirische Untersuchung der vorliegenden Arbeit hat insgesamt die Wichtigkeit von Imagevorstellungen sowohl im Rahmen der Bildung einer positiven Einstellung gegenüber universitären Studienangeboten als auch bei der letztendlichen Hochschulwahl deutlich gemacht. Dies gilt sowohl für die sachhaltig-denotative Imagedimension als auch für das auf eher emotional-symbolischen Assoziationen gründende konnotative Image. Damit einhergehend wurde die Differenzierungskraft von Universitätsnamen bzgl. der zugehörigen Studienangebote bestätigt, so dass die Anwendung des Markenbegriffs sowie markentheoretischer Managementansätze in diesem Kontext gerechtfertigt sind. Allgemein muss es demnach im Sinne des identitätsbasierten Markenführungsansatzes Ziel des Hochschulmarketings sein, das Markenversprechen basierend auf den intern verfügbaren Ressourcen der Institution an den Markenerwartungen der Zielgruppe (also in diesem Fall den potenziellen Studierenden) auszurichten. Die weiteren Analysen sollten dazu beitragen, diese Markenerwartungen in Qualität und Ausprägung näher zu beschreiben. Eine Schlüsselrolle bildet dabei die Einstellung: Ihre Äquivalenz zum verhaltenstreibenden Nutzen macht sie unter den verschiedenen käuferverhaltenstheoretischen Konstrukten zur kritischen Größe bei der Selektion von Alternativen innerhalb des Wahlprozesses. Die Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Einstellung, mehrdimensionalem Image sowie den einzelnen imagebildenden Assoziationen mit Hilfe von Strukturgleichungsmodellen diente der Analyse der Bildung einer positiven Einstellung. Dabei konnte das denotative Universitätsimage als wichtigste Dimension identifiziert werden, wodurch die Annahme eines High-Involvement-Charakters der Hochschulwahl gerechtfertigt

210

erscheint: Hohe Komplexität und wahrgenommenes persönliches Risiko führen zu einer erheblichen Kognitivität und Rationalität im Rahmen der Entscheidungsfindung. Gleichwohl haben die Analyse des Gesamtsets wie auch die Modelle der einzelnen Hochschulen gezeigt, dass konnotative Imageaspekte häufig ebenfalls, wenn auch weniger konstant und ausgeprägt, einen signifikanten Einfluss ausüben. Für das Markenmanagement legen diese Ergebnisse eine schwerpunktmäßig sachliche Kommunikation der Wettbewerbsvorteile einer Universität mit begleitender Emotionalisierung nahe. Ihr zugrunde liegt ein Angebot, bei dessen Gestaltung vorrangig auf die universitären Kernbereiche der Lehr- und Forschungsqualität sowie auf die Finanzierbarkeit des Studiums Wert gelegt werden muss. Daneben ist der Zusatznutzen z.B. durch besondere Servicequalität, Internationalität oder Karriereförderung differenzierend zu gestalten und kommunikativ zu betonen. Akademische Gestaltungsspielräume z.B. durch ein breites Fächer- und Vorlesungsangebot haben auf die Einstellung der untersuchten Zielgruppe hingegen einen deutlich geringeren Einfluss. Hinsichtlich der emotionalen Botschaft legen die Ergebnisse eine Darstellung der Institution als bodenständig, aber dennoch erfolgreich nahe. Auch die Etablierung eines emotionalen Bezugs der potenziellen Studierenden zur Universitätsstadt sollte in die Ziele der Markenkommunikation einbezogen werden. Letzteres gilt insb. für Universitäten in öffentlicher Trägerschaft, während für private Hochschulen die Emotionalisierung der Institution selbst eine größere Rolle spielt. In der Gegenüberstellung der verschiedenen Trägerschaften wird weiterhin deutlich, dass für beide Gruppen jene denotativen Attribute eine besondere Rolle bei Bildung einer positiven Einstellung spielen, für die ihnen landläufig Schwächen attestiert werden. Das sind bei privaten Universitäten Aspekte der Studienfinanzierung und bei staatlichen jene Angebotsattribute, die unter dem Faktor „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ zusammengefasst wurden (Betreuungsverhältnis, Servicestrukturen, Überschaubarkeit, Internationalität etc.). In dieser Hinsicht zahlt es sich besonders aus, anhand geeigneter Angebotsgestaltung bzw. Kommunikation Stereotype zu widerlegen. Bei privaten Hochschulen, die von ihrem Geschäftsmodell her auf die Erhebung beträchtlicher Studiengebühren angewiesen sind, kann dies bspw. durch die offensive Kommunikation einer Vollkostenrechnung unter Einbeziehung späterer Verdienstvorteile oder durch die Bereitstellung günstiger Finanzierungsmodelle geschehen. Auf öffentlicher Seite ist hingegen, sofern vorhanden, die Existenz von kleinen Lerngruppen oder eines großen Netzwerks von Partneruniversitäten in den Vordergrund zu stellen sowie ggf. der Zugang zu einem Auslandssemester zu erleichtern bzw. strukturiert darzustellen.

211

Einstellungsbildung Indikatorebene

DUI

KUI

DSI

KSI

Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung

++ ++

Erschw inglichkeit

++

akademische Gestaltungsspielräume

+

geerdet

++

dynamisch

+

erfolgreich

+++

unkomplizierter Kontakt zum sozialen Umfeld attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg günstige Lebenshaltungskosten

+

++

+++

++

++

Nähe zum Heimatort

o

++ ++

+

--

+ -

o

+++

+++ +++

+

+

abw echslungsreiche Freizeitaktivitäten konnot. Stadtimage

++

++

persönlicher Besuch

Zusage

Faktorebene

++

Zerstreuung

BewerbungsBewerbung absicht

----

o ++

+++ --

+

+++

++

+++

o : Effekt nicht signifikant; +/-: schwach signifikanter Effekt (ʌ/Ladung < 0,33/Effektstärke < 1,5 o der > 0,67); ++/--: mittelstarker Effekt (ʌ/Ladung • 0,33/Effektstärke • 1,5 o der ” 0,67; +++/---: substanzieller Effekt (ʌ/Ladung • 0,67/Effektstärke • 2 o der ” 0,5)

Tabelle 47:

Zusammenfassung der Ergebnisse zum Gesamtmodell (Quelle: Eigene Darstellung.)

Neben der Einstellungsbetrachtung erlaubte das Untersuchungsdesign auch die Evaluation der Beziehung der einzelnen Leistungsattribute zur Verhaltensprädisposition als weiterem Organismuskonstrukt sowie zur Responsekomponente des SOR-Modells, ausgedrückt durch Bewerbung und Immatrikulation. Damit wurde der gesamte Wahlverhaltensprozess abgebildet. Tabelle 47 zeigt die Ergebnisse der Analyse im Überblick und stellt sie den einstellungsbezogenen Resultaten gegenüber. Neben einigen Gemeinsamkeiten werden auch Unterschiede hinsichtlich Effektstärke und -richtung deutlich. Diese sind damit zu erklären, dass im Rahmen der verschiedenen Analysen unterschiedliche Konstrukte gemessen wurden. Sie sind im Einklang mit der Kontroverse um die EV-Hypothese sowie der daraus abgeleiteten Schlussfolgerung eines tendenziellen Zusammenhangs zwischen Einstellung, Verhaltensabsicht und Verhalten.791 In Bezug auf die Determinanten des Hochschulwahlprozesses ist festzuhalten, dass die im Rahmen der Einstellungsbildung als besonders relevant eingeschätzten Kern791

Vgl. oben, Abschnitt B.2.3.4, S. 78-79. Darüber hinaus ist nicht auszuschließen, dass Abweichungen partiell auf Unterschiede hinsichtlich der verwendeten statistischen Methoden zurückzuführen sind.

212

kompetenzen in Forschung und Lehre nur bis zur Versendung der Bewerbung eine statistisch messbare Relevanz aufweisen. Es wird gefolgert, dass die bis dahin im Prozess verbliebenen Alternativen bzgl. dieses Faktors ausnahmslos ausreichende Qualitäten aufweisen. Dagegen gewinnen zusätzliche Services und Differenzierungsaspekte zur letztendlichen Immatrikulationsentscheidung hin deutlich an Einfluss. Gleiches gilt für die Finanzierbarkeit des Studiums, die bei der Vorauswahl im Rahmen der Bewerbungsabsicht Berücksichtigung findet, jedoch stärkeren Einfluss auf die letztendlich zahlungswirksame finale Wahlentscheidung ausübt. Bzgl. der Markenkommunikation legen diese Ergebnisse eine stärkere Betonung der Kernkompetenzen im Rahmen der Kontaktanbahnung, z.B. in Broschüren und auf der Universitätswebsite nahe. Auch Rankings, die die Betonung oft auf die Evaluation von Lehr- und Forschungsqualität legen, kann in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle als glaubwürdiges Signal zugesprochen werden. Im weiteren Verlauf der Bewerbungsanbahnung und innerhalb des Bewerbungsprozesses sollte ein inhaltlicher Schwerpunktwechsel hin zu einer glaubwürdigen Kommunikation der Servicekompetenzen und Finanzierungsmöglichkeiten erfolgen. Für Ersteres ist denkbar, einen effizient und serviceorientiert gestalteten Bewerbungsprozess, z.B. mit schnellen Responsezeiten oder einem Angebot an Vorbereitungsseminaren, als erlebbaren und glaubwürdigen Indikator zu entwerfen. Auch hier ist wiederum eine Unterstützung durch emotionale Botschaften sinnvoll, die in erster Linie die Universität als bodenständige, sympathische Institution darstellen. Eine weit größere, zentrale Rolle spielt die Schaffung einer emotionalen Beziehung jedoch mit Blick auf die Universitätsstadt.792 Diese ist bevorzugt durch eine Vor-Ort-Erfahrung zu erreichen, die potenzielle Studierende mit der Atmosphäre und den verschiedenen Angeboten einer Stadt vertraut macht (vgl. zusammenfassend Tabelle 48). Denkbar sind hier Maßnahmen wie Tage der offenen Tür, die mit Stadtführungen oder stadtbezogenen Events verknüpft werden (z.B. durch Terminkoordination mit einem Stadtfest o.Ä.). In diesem Zusammenhang ist darüber hinaus interessant, dass die Nähe der Universitätsstadt zum Heimatort in keiner der unterschiedlichen Analysen einen signifikanten Effekt aufweist. Dieses Ergebnis steht damit im Gegensatz zu anderen Untersuchungen, z.T. mit direkter Wichtigkeitsabfrage der einzelnen Einflussfaktoren des Hochschulwahlverhaltens, die der Heimatnähe eine große Bedeutung zusprechen.793 Zumindest für die betrachtete Zielgruppe kann diese Einschätzung als widerlegt gelten. Universitäten sollten sich in ihrem Marketing demnach nicht gesondert 792

793

Die bedeutende Rolle konnotativer Imagebestandteile in Zusammenhang mit der unmittelbaren Kaufentscheidung deckt sich mit aktuellen neurowissenschaftlichen Erkenntnissen. Emotionale Einschätzungen dienen dabei mit wenigen anderen Schlüsselinformationen der Entscheidungsvereinfachung und der kortikalen Entlastung. Vgl. Burmann, C./Boch, S. (2010), S. 51-52. Vgl. z.B. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008), S. 112; Drewes, T./Michael, C. (2006), S. 795; Tutt, L. (1997), S. 11.

213

auf die eigene Region konzentrieren, sondern können entsprechende Aktivitäten national oder sogar international ausrichten. Bewerbungsabsicht

Bewerbung

Wahl

ƒ Kommunikationsfokus auf Sachinformationen bzgl. Lehrqualität und Forschung ƒ Information zu Möglichkeiten der Studienfinanzierung ƒ Unterstützend emotionale Botschaften bzgl. Bodenständigkeit und Erfolg der Universität sowie der Universitätsstadt

ƒ Kommunikationsfokus auf Servicequalität und differenzierende Zusatznutzenkomponenten ƒ Effizientes und serviceorientiertes Handling von Anfragen ƒ Offensive Emotionalisierung der Kommunikation mit bodenständigsympathischer Tonalität (ggf. Einbindung von Markenbotschaftern) ƒ Angebot von Bewerberseminaren, Workshops etc. vor Ort zur - Etablierung einer emotionalen Bindung zur Universitätsstadt - Vermittlung von Servicekompetenz

ƒ Fortführung der emotionalisierten, serviceorientierten Kommunikation ƒ Offensive Kommunikation zu Fragen der Studienfinanzierung, Stipendienangeboten etc.

Tabelle 48:

Ziele und Maßnahmen der Markenkommunikation im Verlauf des Hochschulwahlprozesses (Quelle: Eigene Darstellung.)

Im Bereich des Stadtimages ergeben sich mit Blick auf die Untersuchungsergebnisse auch die größten Diskrepanzen zwischen der Rolle der Attribute bei Bildung der Einstellung und im Verlauf des Wahlprozesses. Insb. der negative Einfluss der abwechslungsreichen Freizeitaktivitäten wird in den Ergebnissen zur Einstellungsbildung nicht reflektiert. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass das denotative Stadtimage und damit auch seine Indikatoren keinen direkten Einfluss auf eine positive Einstellung ausüben. Es wird an dieser Stelle vermutet, dass der kausalanalytisch ermittelte positive Zusammenhang in erster Linie durch das konnotative Stadtimage mediiert wird und sich dementsprechend auch in den Ergebnissen zum Bewerbungsprozess durch dessen großen Einfluss widerspiegelt. Bzgl. der auf den ersten Blick nicht intuitiven negativen Effekte für die Variablen „Attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg“, „Günstige Lebenshaltungskosten“ und „Abwechslungsreiche Frei-

214

zeitaktivitäten“ ergibt sich aus dem Modell keine offensichtliche Erklärung. Es erscheint jedoch plausibel, dass günstige Lebenshaltungskosten überwiegend mit Städten assoziiert werden, die geringere Kaufkraft und Wohnungsnachfrage sowie daraus folgend eine geringere Attraktivität aufweisen, die die individuellen ökonomischen Effekte ausgleichen. Ähnliche Ausgleichseffekte sind für die beiden anderen Attribute zu vermuten. Offensichtlich ist hier eine genauere Evaluierung und Verfeinerung des Modells im Rahmen weiterer Forschung wünschenswert. Abschließend ist in Bezug auf die gegebenen Empfehlungen zur prozessstufenabhängigen Markenkommunikation anzumerken, dass diese nur von Bedeutung sein können, solange nicht alle Wettbewerber in gleichem Umfang an der Verbesserung einiger weniger Leistungsattribute arbeiten. Im Extrem gäben die Universitäten ihre erst in den vergangenen Jahren aufgebaute Differenzierbarkeit wieder auf, so dass die jeweiligen Marken geschwächt würden und Studenten ihrer Hochschulwahl alternative Orientierungspunkte zugrundelegen müssten. Abbildung 27 zeigt die aktuellen Positionierungen der untersuchten Institutionen hinsichtlich dreier, im Laufe des Hochschulwahlprozesses besonders relevanter Leistungsattribute: „Konnotatives Stadtimage“ als positiver Entscheidungstreiber über den ganzen Prozess hinweg sowie „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ mit besonderer Bedeutung im Rahmen der Bewerbungsabsicht und „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ mit größerem Gewicht hin zur tatsächlichen Wahlentscheidung. Die Grafik zeigt deutlich die differenzierte Positionierung von U4, U5 und U6 für den Faktor „Arbeitsmarktund Serviceorientierung“ sowie von U1 und U2 hinsichtlich der Lehr- und Forschungsreputation. U2 und U5 können dabei als gute Beispiele gelten für eine gelungene Differenzierung hinsichtlich eines relevanten Attributs, die nicht mit eklatanten Schwächen bzgl. anderer Leistungsbestandteile einhergeht. Umgekehrtes gilt für U4, die angesichts der als weit unterdurchschnittlich wahrgenommenen Lehr- und Forschungsqualität Schwierigkeiten haben dürfte, in das Consideration Set vieler Studienbewerber zu gelangen und dort von Stärken wie Überschaubarkeit o.Ä. zu profitieren. Eine besonders privilegierte Position hingegen hält U3 inne, der es als einziger Universität gelingt, sich hinsichtlich des konnotativen Stadtimages positiv zu differenzieren. Derartige Assoziationen beziehen sich nicht direkt auf Leistungen der Universität und sind von Wettbewerbern weniger leicht zu imitieren. Die Positionierung von U3 kann in dieser Hinsicht daher als besonders nachhaltiger Wettbewerbsvorteil interpretiert werden.

215

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Abbildung 27: Universitätsspezifische Faktorscores bzgl. der Dimensionen „Konnotatives Stadtimage“, „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ und „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ (Quelle: Eigene Darstellung.)

Die Frage, welche Leistungsattribute mit dem Ziel einer nachhaltigen Differenzierung entwickelt werden sollen, lässt sich nicht allgemein, sondern nur individuell für jede Universität in Kenntnis der ihr zur Verfügung stehenden Ressourcen und der jeweils anvisierten Zielgruppe beantworten. Die gewonnenen Ergebnisse bzgl. signifikanter Moderatoreffekte wie Alter, Geschlecht etc. zeigen jedoch grundsätzlich die Existenz verschiedener Bewerbergruppen mit differenzierten Bedürfnisstrukturen auf. Deren gezielte Ansprache kann ausreichende Räume zur Spezialisierung und Differenzierung innerhalb des deutschen und europäischen Hochschulmarktes eröffnen: So sind z.B. ältere Studienanfänger (welche tendenziell eher in einem Masterstudiengang beginnen) weniger interessiert an Aspekten des Faktors „Zerstreuung“ (Sport- und Freizeitaktivitäten, Mensa- und Wohnheimeinrichtungen etc.), dafür jedoch deutlich qualitätsbewusster und im Rahmen der Entscheidungsfindung weniger abgeneigt gegenüber jenen Institutionen, die ihnen Spielräume für ihre akademische Entfaltung erlauben. Für eine Universität mit stärkerem Fokus auf die Graduiertenebene ist es also möglich, sich durch Betonung akademischer Spielräume gegenüber anderen Institutionen mit einer Schwerpunktsetzung auf Bachelorniveau wirkungsvoll zu differenzieren. Aus wissenschaftlicher wie aus 216

praktischer Sicht können diese Ergebnisse jedoch nur als erste Hinweise gewertet werden. Für Universitäten ist es wesentlich, Informationen über potenzielle Studierende zu gewinnen und aus diesen sowie den zur Verfügung stehenden Ressourcen effektive, individuelle Strategien zu entwickeln. Auf Forschungsseite ist es hingegen notwendig, der Komplexität der Thematik durch weitere Untersuchungen mit speziell auf einzelne Bewerbersegmente zugeschnittenen Samples gerecht zu werden.

217

D Zusammenfassung 1. Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse In einem abschließenden Kapitel sollen die zentralen Ergebnisse der vorliegenden Arbeit noch einmal zusammengefasst sowie ihre wissenschaftlichen Implikationen und Limitationen aufgezeigt werden. Ausgangspunkt ist dabei die zentrale Forschungsfrage nach dem Einfluss des Markenimages sowie seiner unterschiedlichen Dimensionen auf die Wahl hochschulspezifischer Studienangebote im Bereich der Betriebswirtschaftslehre. In Kapitel A wurde zunächst die Problemlage eines sich intensivierenden Wettbewerbsumfelds für die Hochschulen in Deutschland insb. auf dem Markt um künftige Studierende dargestellt. Als Hauptursachen wurden sowohl politisch induzierte Veränderungen auf Anbieterseite (Internationalisierung, Heterogenisierung) als auch eine langfristig schwindende Nachfragerbasis mit insgesamt größeren Entscheidungsfreiheiten identifiziert. Daraus konnte unmittelbar die Notwendigkeit eines besseren Verständnisses der Entscheidungsprozesse potenzieller Studierender abgeleitet werden, mit dem Ziel, in Zukunft die Gestaltung und Kommunikation des Studienangebots in Deutschland besser auf die Nachfrager abstimmen zu können und so Wettbewerbsvorteile zu erarbeiten. Ein Defizit vieler bisheriger Arbeiten wurde dabei bzgl. der Anwendung fundierter und auf verschiedenen Märkten erfolgreich erprobter Theorien und Methoden der Käuferverhaltens- und Markenforschung identifiziert, welches im Weiteren geschlossen werden sollte. Zur Gewährleistung wissenschaftlicher Vergleichbarkeit wurden jedoch zunächst die für die Untersuchung relevanten Begrifflichkeiten Hochschule, Hochschulwahl, Affekt, Kognition, Einstellung, Image, Marke und Markenführung definiert. Dabei wurde insb. auf die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Konstrukten eingegangen: Die eindimensionale Einstellung ist als konstante Bereitschaft zu einer bestimmten Reaktion gegenüber spezifischen Objekten zu verstehen und setzt sich aus affektiven sowie kognitiven Komponenten zusammen. Sie basiert auf einem mehrdimensionalen, ganzheitlichen Image, welches seinerseits inhaltlich aus einer eher sachhaltigen, kognitiv geprägten Assoziationsdimension und einer eher symbolhaftmetaphorischen, affektiv geprägten Assoziationsdimension besteht. Zur besseren begrifflichen Unterscheidbarkeit wurden die beiden Dimensionen als denotativ und konnotativ bezeichnet. Die Marke als von Konkurrenzangeboten differenziertes Nutzenbündel wurde im Gesamtkontext als Objekt der Einstellungsbildung verortet. Schließlich fand eine Eingrenzung des Untersuchungsgegenstandes auf Universitäten statt. 218

G. Greven, Hochschulen als Marken, DOI 10.1007/978-3-8349-6583-7_4, © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

In einem separaten Abschnitt wurde noch einmal auf die in der Arbeit primär thematisierten Forschungsfelder der Käuferverhaltens- und der Marktforschung eingegangen. Dabei wurde deutlich, dass beide Bereiche z.T. mit ähnlichen Begrifflichkeiten arbeiten, die genauen Definitionen im Einzelfall jedoch voneinander abweichen können. Für die weitere Arbeit wurde daher eine genauere Konzeptualisierung des Markenimages als notwendig erachtet. Als käuferverhaltenstheoretischer Rahmen wurde das SORC-Modell ausgewählt, während markentheoretische Aspekte vor dem Hintergrund des identitätsbasierten Markenführungsansatzes diskutiert werden sollten. In einem letzten Teilkapitel wurden neben der eingangs formulierten allgemeinen Zielsetzung weitere Unterziele präsentiert sowie der inhaltliche und methodische Aufbau der Arbeit erläutert. Zu Ersteren gehört die Erforschung des Markencharakters von hochschulspezifischen Studienangeboten, die diesbezügliche Identifikation von Treibern einer positiven Einstellung und Wahlentscheidung sowohl für einzelne Institutionen als auch allgemein sowie die Rolle von verschiedenen Moderatorvariablen. Im Rahmen der theoretischen Ausführungen in Kapitel B waren zunächst die beiden großen Themenbereiche des deutschen Hochschulwesen sowie der Käuferverhaltensforschung intensiv einzeln zu beleuchten, bevor beide Felder zur Ableitung eines umfassenden theoretischen Bezugsrahmens integriert werden konnten. Das deutsche Hochschulsystem ist von intensiver politischer Einflussnahme geprägt und steht angesichts seiner großen gesellschaftlichen Relevanz im Fokus unterschiedlichster Interessengruppen. Es besitzt daher im Vergleich zu stärker marktwirtschaftlich orientierten Systemen zahlreiche Besonderheiten, die vor einer Anwendung verhaltenstheoretischer Untersuchungsmethoden zu erörtern waren. Viele dieser Besonderheiten sind historisch erwachsen, wobei dem System zur Jahrtausendwende eine chronische Unterfinanzierung bei stark gestiegenen Studentenzahlen, eine der Realität von Hochschulbildung als erwünschtem Massenphänomen diametral entgegenlaufende Ideologie elitärer Universitätsstrukturen sowie eine umfassende qualitative Mittelmäßigkeit attestiert werden konnte. Der daraus resultierende Reformdruck führte in den folgenden Jahren zu einem Rückzug des Staates aus der Detailsteuerung von Universitäten sowie zu einer Betonung von Effizienz und Effektivität durch forcierten Wettbewerb. Konkrete Maßnahmen waren die teilweise Einführung von Studiengebühren, größere Hochschulautonomie durch Globalhaushalte oder freiere Personalpolitik, Verbesserung der Managementstrukturen sowie die Reform des Studienablaufs im Rahmen des Bologna-Prozesses. Letztere brachte auch eine Erweiterung des Wettbewerbsraumes auf ganz Europa mit sich.

219

Bzgl. der Leistungen und Marktbeziehungen der Universität wurden die Erstellung von Lehr- und Forschungsleistungen als Hauptaufgaben identifiziert, wobei lediglich Erstere im Fokus der Arbeit stehen, Letztere jedoch als Qualitätssignal für Studenten und durch ihre integrale Verflechtung mit der Lehre ebenfalls eine gewisse Relevanz besitzen. Gegenüber aktuellen und potenziellen Studierenden bietet die Universität Lehrangebote verschiedener Fachrichtungen und Qualifikationsniveaus. Dabei wurde für die Untersuchung die Betriebswirtschaftslehre als primärer Fokus bestimmt. Hinsichtlich des Studienverlaufs wurden die jeweiligen Entscheidungspunkte und Wahloptionen aufgezeigt und es erfolgte eine Beschränkung auf den untergradualen (Bachelor) und gradualen (Master) Bereich bei Ausklammerung postgradualer Studien (Promotion und Weiterbildung). Deutlich wurde, dass im Fach BWL die Hochschulwahl aus Nachfragersicht in jüngerer Zeit relativ frei von staatlichen Beschränkungen abläuft. Gemeinsam mit differenzierteren Angeboten und einer gestiegenen Markttransparenz durch unabhängige Informationsquellen bringt dies extensive Wahlentscheidungen mit sich, abhängig fast ausschließlich von den Zusagen der Universitäten. Zur Untersuchung dieser Wahlentscheidungen erfolgte ein Rückgriff auf die erprobten Theorien und Methoden der Käuferverhaltensforschung. Dieser zweite inhaltliche Kernbereich wurde zunächst anhand der Komponenten des SOR-Modells strukturiert und erörtert. Für die im Rahmen der Einstellungsbildung besonders relevanten intervenierenden Konstrukte der Organismuskomponente wurde die Zusammensetzung der Einstellung aus affektiven und kognitiven Bestandteilen verdeutlicht: So bilden Emotion und Motivation die aktivierende Komponente, während das kognitive Wissenskonstrukt bzw. die Aneignung von Wissen durch Lernen die Alternativenbeurteilung hinsichtlich der mutmaßlichen Motivbefriedigung ermöglichen. Letztere findet bei Entscheidungen mit hohem Involvement, wie jener über die künftige Universität, der Theorie nach durch kompensatorisches Abwägen der einzelnen Objektausprägungen gewichtet mit den ihnen zugewiesenen Wichtigkeiten statt. Dabei kann eine Verzerrung durch nicht-rationale Einflüsse von Affekten oder Intuitionen nicht ausgeschlossen werden. Insgesamt verfestigt sich aus mehrfachen Objektbeurteilungen eine dauerhafte Einstellung. In einem nächsten Schritt wurde das Wahlverhalten selbst einer genaueren Analyse unterzogen. Dabei war angesichts des Charakters der Hochschulwahl als HighInvolvement-Entscheidung von einem extensiven Auswahlprozess auszugehen, dessen Schritte auf Basis gängiger Entscheidungspfadmodelle identifiziert wurden: Hierzu gehören (1) Bekanntheit, (2) Vertrautheit, (3) engere Wahl und (4) das letztendliche Verhalten mit ihren zugehörigen Alternativensets (1) Awareness Set, (2) Processed Set, Consideration Set und Evoked Set (beide zu (3)). Für die Selektion 220

der Alternativen konnten den Übergängen zwischen zwei Sets jeweils unterschiedliche Auswahlmethoden zugeordnet werden, z.B. eine nicht-kompensatorische Vorauswahl im Übergang zum Consideration Set oder eine kompensatorische Auswahl auf Basis von Schlüsselinformationen im Vorhinein der finalen Auswahl. In einem abschließenden Teilkapitel fand die Einordnung des Markenimages in die verhaltenswissenschaftlichen Zusammenhänge statt. Dabei wurde von der verhaltenswissenschaftlichen Theorie unabhängiger Imagedimensionen abgerückt. Stattdessen wurde angenommen, dass die assoziative, konnotative Dimension auf den sachhaltigen Assoziationen der denotativen Dimension aufbaut. In weiteren Aspekten konnten hingegen weitgehende Komplementaritäten festgestellt werden. Den dritten Teil der theoretischen Grundlagen bildete die Integration der zuvor umrissenen Themengebiete zu einem hinsichtlich des Forschungsfokus adäquaten Bezugsrahmen. Dazu wurde die universitäre Ausbildung zunächst als Dienstleistung in die marketingtheoretische Leistungskategorisierung eingeordnet, bevor anschließend die verschiedenen Nutzenpotenziale des komplexen universitären Studienangebotes identifiziert und strukturiert wurden. So sollte eine vollständige Berücksichtigung der Informationsgrundlage der Einstellungsbildung potenzieller Studierender sichergestellt werden. Auch bzgl. des Wahlprozesses fanden einzelne Adaptionen auf die Besonderheiten der Hochschulwahl statt: So z.B. die Berücksichtigung des auf Konsumgütermärkten unüblichen Bewerbungsschrittes, als dessen zugehöriges Alternativenset das Evoked Set auf der Grenze zwischen Organismus- und Reaktionskomponente identifiziert wurde. Als mögliche Moderatoren der Hochschulwahl kommen das Geschlecht der Nachfrager, Alter, Einbindung in das soziale Umfeld sowie ihre akademischen Voraussetzungen in Betracht. Das Kapitel endete mit der Erstellung des Bezugsrahmens sowie der Ableitung von insgesamt sechs Thesen und 16 Hypothesen als Grundlage für die weitere empirische Analyse. Da die Arbeit aufgrund der innovativen Kombination von Untersuchungsobjekt und Methode eher explorativer Natur ist, erfolgte die Formulierung der meisten Hypothesen ungerichtet. Zu Beginn des empirischen Teils C galt es zunächst, Design und Methodik der folgenden Untersuchung vorzustellen. Zur Erhebung der Datengrundlage wurden Erstsemesterstudenten aus Bachelor- und Masterstudiengängen der BWL an fünf deutschen Universitäten und an einer von deutschen Studenten zahlreich frequentierten Universität aus dem deutschsprachigen Ausland befragt. Die Hochschulen wurden im Vorhinein im Rahmen eines Pretests ausgewählt. Bei der Umfrage kam ein Onlinefragebogen zum Einsatz, auf den die Zielgruppe jeweils zeitnah nach Studienstart aufmerksam gemacht wurde. Er fragte primär das Image der vom Probanden besuchten Universität sowie das von bis zu drei der übrigen Institutionen ab, bzgl. derer 221

der Proband über ausreichendes Wissen verfügte. Weitere Aspekte waren die Globalattraktivität der Universitäten, soziodemographische Aspekte oder die Berücksichtigung von Informationsquellen im Rahmen der Hochschulwahl. Die Abfrage erfolgte überwiegend durch Multi-Item-Batterien sowie nahezu ausschließlich im Rahmen von geschlossenen Fragen mit fünf bis sieben Ratingstufen sowie einer Option des Nichtwissens. So konnte die Auswertbarkeit mit multivariaten Analysemethoden gewährleistet werden. Der Datensatz selbst umfasste zunächst 929 Imagebeurteilungen von 384 Probanden. Eine Repräsentativität für die Grundgesamtheit kann nicht mit Sicherheit behauptet werden, angesichts der soziodemographischen Zusammensetzung der Stichprobe ist sie jedoch auch nicht auszuschließen. Um die multivariaten Auswertungsmöglichkeiten trotz zahlreicher fehlender Werte nicht zu stark einzuschränken, wurden diese anhand der Expectation-Maximization-Methode ersetzt. Zuvor musste dazu jedoch die Elimination von Datensätzen mit zu hohen Missings-Anteilen durchgeführt werden, so dass das finale Sample 614 Beobachtungen von 376 Probanden umfasst. Im Weiteren wurden dann die im Rahmen der Analyse verwendeten multivariaten Verfahren der Faktoren-, Diskriminanz-, Kausal- und logistischen Regressionsanalyse vorgestellt, wobei besondere Aufmerksamkeit den Verwendungsprämissen und der Evaluation der Methoden durch Gütemaße galt. Die Anwendung der Faktorenanalyse fand jeweils begleitend zu den übrigen Methoden statt und hatte keine direkte Relevanz in der Hypothesenprüfung. Ziel war es, die Handhabbarkeit der Imagebatterien zu verbessern und Multikollinearitätsprobleme auszuschließen. Dazu wurden die Itembatterie des denotativen Universitätsimages (DUI) auf fünf Faktoren und jene des konnotativen Universitätsimages (KUI) auf drei reduziert. Für die Batterie des denotativen Stadtimages erfolgte lediglich eine Reduktion von sieben Items auf sechs Faktoren. Die Hauptergebnisse der Hypothesenprüfung werden in der Folge zusammengefasst. Zunächst wurde anhand der Diskriminanzanalyse die differenzierte Wahrnehmung von Universitäten bzw. deren Studienangeboten aus Nachfragersicht geprüft: ƒ

222

Die Markennamen von Universitäten besitzen bzgl. des Nutzens der von ihnen angebotenen Studienleistungen eine differenzierende Funktion und genügen daher der zu Beginn der Arbeit aufgestellten Markendefinition. Dies gilt sowohl für die Gesamtheit der untersuchten Institutionen als auch für alle Paarvergleiche innerhalb des Samples in mehr oder weniger starker Form. Die

Anwendung von Theorien und Modellen der Markenforschung im gegebenen Kontext ist daher als legitim zu betrachten. Hinsichtlich der Einstellungsbildung ergaben die Analysen folgende Resultate: ƒ

Auf die Bildung einer positiven Einstellung gegenüber universitätsspezifischen Studienangeboten übt das Markenimage erwartungsgemäß einen signifikanten Einfluss aus. So können für das Gesamtsample 35,4% der Varianz über die verschiedenen Imagedimensionen erklärt werden. Für die einzelnen Hochschulen (außer U1) wurden Erklärungsbeiträge von 26,7% für U2 (Universität aus dem deutschsprachigen Ausland) bis zu 54,3% (U4) gemessen.

ƒ

Hinsichtlich des Beitrages der einzelnen Imagedimensionen kann die höchste Relevanz dem denotativen Universitätsimage zugesprochen werden. Damit wird die Annahme einer eher kognitiven Hochschulwahlentscheidung gestützt. Im Gesamtsample üben darüber hinaus beide konnotativen Dimensionen einen signifikanten Einfluss aus, so dass auch die Annahme von der Relevanz eher affektiv geprägter Entscheidungsdeterminanten berechtigt erscheint.

ƒ

Ein differenziertes Bild ergibt sich für die Relevanz der Dimensionen bzgl. einzelner Universitäten. Besonders die Privatuniversität U5 weicht deutlich von den Ergebnissen des Gesamtsamples ab, da hier die konnotative universitätsbezogene Dimension die höchsten Pfadkoeffizienten aufweist. Darüber hinaus übt auf Institutionenebene auch das denotative Stadtimage vereinzelt einen signifikanten Einfluss auf die Einstellung aus (U4 und ebenfalls U5). Es lässt sich demnach festhalten, dass die Einstellungsbildung hinsichtlich der Relevanz einzelner Determinanten objektspezifisch verläuft.

ƒ

Eine Gegenüberstellung von privaten und öffentlichen Universitäten zeigt auf, dass die Einstellung stark durch jene Attribute beeinflusst wird, die landläufig eher der anderen Kategorie zugeschrieben werden: Der Faktor „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ für öffentliche sowie der Faktor „Erschwinglichkeit“ für private Institutionen. Darüber hinaus spielt im privaten Sektor das konnotative Universitätsimage insgesamt eine größere Rolle.

ƒ

Für die Variablen Geschlecht, Alter, Einbindung in das soziale Umfeld und akademische Voraussetzungen sowie für den Studienabschnitt der Probanden konnten signifikante Moderationseffekte hinsichtlich der Einstellungsbildung sowohl im Strukturmodell als auch in den formativen Messmodellen festgestellt werden.

223

ƒ

Schließlich wurden die theoretisch postulierten Zusammenhänge zwischen denotativer und konnotativer Imagedimension im Rahmen der Einstellungsbildung bestätigt. Entsprechend der argumentativ hergeleiteten Kausalität bauen demnach die symbolhaften, metaphorischen Assoziationen der konnotativen Dimension auf jenen sachhaltigen Merkmalen der denotativen auf.

In einem dritten Analyseschritt wurden die Einflüsse der vier Imagedimensionen bzw. ihrer einzelnen Faktoren auf die Schritte des Hochschulwahlprozesses und die Zusammensetzung der zugehörigen Alternativensets überprüft. Das konnotative Stadtimage wurde aufgrund seiner reflektiven Operationalisierung zu einem Faktor zusammengefasst. Für die Berechnungen wurde auf die logistische Regression zurückgegriffen. Die Ergebnisse lauten wie folgt: ƒ

Die Analyse des Gesamtsamples weist das konnotative Stadtimage sowie den denotativen Faktor „Arbeitsmarkt- und Serviceorientierung“ als Hauptdeterminanten der Hochschulwahl aus. Beide Faktoren spielen auch in den vorherigen Schritten signifikante aber weniger ausgeprägte Rollen.

ƒ

Weitere Treiber sind „Qualität und Anspruch in Forschung und Lehre“ sowie der persönliche Besuch vor Ort, jedoch lediglich bis zur Bewerbung. „Erschwinglichkeit“ ist wesentlich zu Beginn des Entscheidungsprozesses und unmittelbar vor der Wahl, sobald tatsächliche Auszahlungen bevorstehen.

ƒ

Akademische Gestaltungsspielräume üben in einzelnen Prozessstufen einen ebenso negativen Einfluss aus wie Berufseinstiegsmöglichkeiten vor Ort oder günstige Lebenshaltungskosten.

ƒ

Der Vergleich der drei Prozessschritte ergibt deren Unterschiedlichkeit hinsichtlich der relevanten Determinanten.

ƒ

Signifikante Moderatoreffekte konnten wiederum für Geschlecht, Alter, Einbindung in das soziale Umfeld sowie den Studienabschnitt ermittelt werden. Akademische Voraussetzungen spielen hingegen im letztendlichen Entscheidungsprozess keine signifikante Rolle.

Insgesamt konnten im Rahmen der Hypothesenprüfung alle sechs aufgestellten Thesen ganz oder z.T. bestätigt werden. In diesem Zusammenhang ist zu beachten, dass die Ergebnisse aufgrund des für den betrachteten Themenbereich innovativen theoretischen und methodischen Ansatzes in der Zukunft durch weitere Untersuchungen validiert werden müssen.

224

In einem abschließenden Abschnitt wurden aus den gewonnenen empirischen Erkenntnissen Handlungsempfehlungen für das Hochschulmarketing abgeleitet. So z.B. die Notwendigkeit der sachhaltigen Kommunikation von Wettbewerbsvorteilen zur positiven Gestaltung denotativer Markenimagedimensionen bei gleichzeitiger Emotionalisierung insb. hinsichtlich des Studienortes. Besonders hervorgehoben wurden darüber hinaus die unterschiedlichen Entscheidungstreiber bzgl. Hochschulen in staatlicher und privater Trägerschaft sowie die damit verbundenen Notwendigkeiten für die Gestaltung eines effektiven Hochschulmarketings. Schließlich erfolgte eine strukturierte Darstellung der Anforderungen an die Markenkommunikation gegenüber potenziellen Studierenden in verschiedenen Stufen des Hochschulwahlprozesses sowie die Darlegung erster Denkanstöße zur Positionierung und Differenzierung von Hochschulen.

2. Kritische Würdigung und Implikationen für die weitere Forschung Die bisherigen Ausführungen haben die Erkenntnisse der getätigten Untersuchung ausführlich dargestellt. Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass aufgrund der Komplexität hinsichtlich der unterschiedlichen verwendeten Analysemethoden, des Untersuchungsdesigns sowie des allgemeinen innovativen Charakters der Arbeit Schwächen nicht gänzlich vermieden werden konnten. Dies liegt im Einzelfall in forschungsökonomischen Abwägungen begründet, in anderen Fällen erlaubte die gewählte Methodik lediglich die Auswahl zwischen zwei nicht optimalen Vorgehensweisen. In der Folge werden die wesentlichen Schwächen der Arbeit dargestellt und kritisch gewürdigt. ƒ

Eine offensichtliche Schwäche der Untersuchung liegt unmittelbar in der Zielsetzung begründet, Effekte des Markenimages bzw. der Einstellung auf das tatsächliche Verhalten zu evaluieren. Aus diesem Grund wurde ein Befragungszeitpunkt nach Semesterstart gewählt. Zu diesem Termin konnte nicht ausgeschlossen werden, dass die Studenten möglicherweise bereits Willkommensveranstaltungen, erste Vorlesungen o.Ä. besucht hatten. Es ist also davon auszugehen, dass die Markenimages der einzelnen Hochschulen aufgrund dessen Verzerrungen unterliegen. Über deren Existenz oder Richtung kann an dieser Stelle lediglich gemutmaßt werden. Eine positive Reaktion nach Einbindung in das soziale System erscheint aber nicht unwahrscheinlich.

ƒ

Weiterhin kann die vorgenommene Untersuchung keinen Anspruch auf Repräsentativität bzgl. der gesamten deutschen Studien- und Hochschul225

landschaft erheben, da es sich bei den Probanden lediglich um Studenten einer Fachrichtung in tendenziell überdurchschnittlich renommierten und profilierten Studiengängen handelt. Eine Selbstselektion sowie die damit einhergehende Verzerrung gegenüber einem durchschnittlichen Studienanfänger der BWL sind daher wahrscheinlich. Über die Grenzen einer Fachrichtung hinaus erscheint Repräsentativität angesichts der großen Vielfalt an Studienfächern jedoch ohnehin kaum erreichbar.794 Stattdessen erfordert eine breitere Beleuchtung der Thematik weitere separate, fachspezifische Untersuchungen. ƒ

Mit Blick auf die verwendete Stichprobe ist festzuhalten, dass die erreichten Fallzahlen zwar insgesamt zufriedenstellend sind und die Mindestanforderungen der verwendeten multivariaten Analysemethoden erfüllen. Aufgrund der untersuchungsimmanenten Reduktion der Beobachtungen bei Analyse des fortschreitenden Hochschulwahlprozesses ergeben sich jedoch insb. für die verschiedenen Moderationen z.T. Gruppen mit wenigen Fällen und/oder großen Unterschieden zur Vergleichsgruppe. Dies führte in Einzelfällen, maßgeblich bei Gegenüberstellung von Studenten aus Bachelor- und Masterstudiengängen, zu nicht aussagekräftigen Ergebnissen. Daher kann die Zuverlässigkeit der Ergebnisse nicht ausnahmslos garantiert werden. Vielmehr ist eine weitere Validierung geboten.

ƒ

794

Aus methodischer Sicht ist zunächst die Behandlung fehlender Werte mit Hilfe der Expectation-Maximization-Methode (EM-Methode) kritisch zu hinterfragen. Ziel des Vorgehens war es, trotz eines hohen Missing-Anteils möglichst viele Fälle für die multivariate Analyse zu erhalten und so eine wissenschaftlich fundierte und inhaltlich relevante Auswertung zu ermöglichen. Wird dieser Schritt angesichts der Ausgangslage einerseits als unumgänglich erachtet, bringt er andererseits zwei Problemfelder mit sich: Erstens beinhaltet die Verteilung fehlender Werte, so sie nicht MCAR ist, Informationen, die durch ein Ersetzen verlorengehen. Das Fehlen von Wissensstrukturen ist ein integraler Bestandteil der Entscheidungsrealität, so dass ein vervollständigter Datensatz in diesem Fall de facto kein genaues Abbild realer Gegebenheiten bieten kann. Vielmehr gibt er Hinweis auf die Relevanz von Imagebestandteilen bei vollständig informierten Subjekten. Dieser Aspekt wird angesichts des Untersuchungsfokus als vertretbar erachtet. Gleichwohl ist eine Analyse der Auswirkung von Nichtwissen für die Zukunft unabdingbar. Zweites Problemfeld ist die Tatsache, dass Unsicherheit bei einfachen Imputationsmethoden wie

Vgl. zu Unterschieden in der Studienmotivation sowie des wahrgenommenen Studiennutzens für unterschiedliche Fachrichtungen Georg, W./Bargel, T. (2006), S. 9-13; Langer, G. (1980), S. 7-11.

226

dem EM-Algorithmus systematisch unterbewertet wird. Schätzungen fehlender Werte werden nicht als solche berücksichtigt, sondern wie tatsächliche Beobachtungen behandelt.795 Abhilfe schafft in diesem Fall eine multiple Imputation, die jedoch angesichts der zu verwendenden multivariaten Methoden nicht praktikabel war. Stattdessen erfolgte eine selektive Eliminierung von Fällen mit übermäßigem Missings-Anteil, die zwar einerseits die Problematik unterschätzter Unsicherheit weitgehend behebt, andererseits aber möglicherweise Einfluss, wenn auch in begrenztem Umfang, auf die Verteilung einzelner Variablen hat. ƒ

Ein weiterer aus methodischer Sicht kritischer Aspekt ist die Verwendung von z.T. nicht validierten Konstruktoperationalisierungen. So konnte im Rahmen der Messung denotativer Imagedimensionen angesichts der innovativen Thematik und Herangehensweise nur bedingt auf bereits existierende Itembatterien zurückgegriffen werden. Während zu einzelnen Arbeiten eine allenfalls kleine thematische Schnittmenge vorlag, wählten andere methodisch stark abweichende Vorgehensweisen, wobei über alle Arbeiten hinweg die Validität der verwendeten Operationalisierungen nicht immer sichergestellt war. Die entwickelten Itembatterien erreichten in gängigen Validitäts- und Reliabilitätstests zufriedenstellende Werte, so dass ihre Verwendung im gegebenen explorativen Kontext als adäquat eingeschätzt wird. Darüber hinaus ist jedoch auch hier eine weitere Replizierung und Validierung in Folgestudien wünschenswert. Gleiches gilt, wenn auch in weniger dringlichem Maß, hinsichtlich der konnotativen Imagedimensionen, deren Messung jeweils über leichte Modifikationen bereits validierter Operationalisierungen erfolgte.

ƒ

Mit Blick auf die Befragung können außerdem die gewählte Methode der Onlineerhebung sowie der ausgeprägte Fokus auf geschlossene Fragen Verzerrungen nach sich ziehen. Bzgl. Ersterem konnten einzelne Kritikpunkte wie die schwierige Kontrolle der Grundgesamtheit oder mögliche Selbstselektivität weitgehend ausgeräumt werden.796 Es bleibt jedoch die Gefahr bewusst verzerrter, unseriöser Antworten, der durch die Anonymität des Internets Vorschub geleistet wird.797 Weiterhin können Schwierigkeiten hinsichtlich des Verständnisses einzelner Fragenformulierung nicht vollständig ausgeschlossen werden und auch die spezifische Fragenreihenfolge birgt trotz umfassender Inanspruchnahme von Randomisierungsoptionen ein gewisses Verzer-

795 796 797

Vgl. Schafer, J. L./Graham, J. (2002), S. 161. Vgl. oben, Abschnitt C.1.1, S. 129. Vgl. Homburg, C./Krohmer, H. (2008), S. 26.

227

rungsrisiko.798 Darüber hinaus stellen geschlossene Fragen ein Problem dar, insofern sie Probanden in ihren Ausdrucksmöglichkeiten einschränken.799 Insb. hinsichtlich der Erhebung emotionaler Konstrukte oder nicht verbal kodiertem Wissen stellt die gewählte Erhebung mit Hilfe vorselektierter, verbalisierter Antwortoptionen lediglich eine forschungsökonomische Kompromisslösung dar, so dass Emotionen und Konnotationen möglicherweise nicht vollständig erfasst und damit systematisch unterschätzt wurden. Im Idealfall wäre die Befragung durch alternative Erhebungsmethoden wie LadderingBefragungen oder bildbasierte Ansätze zu ergänzen gewesen.800 ƒ

Schließlich sind auch einzelne verwendete multivariate Analysemethoden mit Schwächen behaftet: So werden die Verteilungsanforderungen der Diskriminanzanalyse teilweise nicht erfüllt. Dies ist aktueller Literatur zufolge für die getätigten Analysen akzeptabel, jedoch ist eine künftige Fallklassifikation anhand der ermittelten Ergebnisse nur bedingt zuverlässig. Darüber hinaus kann die Verwendung der PLS-Methode kritisch gesehen werden, da kein globales Gütemaß zur eindeutigen Bestimmung des Modellfits vorliegt und die Methode darüber hinaus weiterhin weniger intensiv beforscht ist als kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle.801 In diesem Zusammenhang tritt auch die Frage nach formativer bzw. reflektiver Messung innerhalb der Kausalmodelle auf. Hier konnten nur z.T. Itembatterien verwendet werden, die für diese Analysemethode validiert sind. Die gewählten Operationalisierungen sind daher überwiegend Ergebnisse der logischen Abwägung seitens des Autors und daraus folgend Objekt weiterer wissenschaftlicher Diskussionen.

Aus den angeführten Limitationen und Schwächen der Arbeit leiten sich unmittelbar Ansatzpunkte für weitere Forschung bzgl. der Rolle von Marken im Hochschulsektor ab. Darüber hinaus konnte die vorliegende Arbeit angesichts der Komplexität der Thematik lediglich ein erster Schritt zu deren genauerem Verständnis sein. Weitere Aspekte, z.B. bzgl. der Wirkung von Stimuli, der Rolle des Markenimages in anderen Fachbereichen oder ganz allgemein der Verwendung verhaltenswissenschaftlicher Ansätze in der Hochschulforschung, bieten ein weites Feld für künftige wissenschaftliche Anstrengungen. Folgende vielversprechende Forschungsfelder ergeben sich aus Sicht des Autors: ƒ

798 799 800 801

Grundsätzlich eignet sich die methodische Struktur der vorliegenden Arbeit für eine Panelbefragung angehender Studierender über die verschiedenen

Vgl. Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009), S. 93. Vgl. Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009), S. 95-96. Vgl. hierzu auch oben, Abschnitt B.2.2.3, S. 70-71. Vgl. Kästner, E. (2009), S. 247.

228

Phasen des Hochschulwahlprozesses hinweg. Eine Abfrage von Images zu verschiedenen Zeitpunkten vor und nach der eigentlichen Wahl (ggf. bis zur postgradualen Phase) würde helfen, mögliche Verzerrungseffekte aufgrund der eingenommenen ex-post-Perspektive nach der Immatrikulation zu vermeiden und gleichzeitig von der Kenntnis über tatsächliches Entscheidungsverhalten zu profitieren. Dabei ergibt sich jedoch die Problematik eines handhabbaren Samplezuschnitts, der eine ausreichende Schnittmenge in den verschiedenen Alternativensets der Probanden gewährleistet und so eine sinnvolle statistische Auswertung des Prozesses erlaubt (Vermeidung der Survivor Bias). Ergänzende Informationen könnten darüber hinaus qualitative Interviews angehender Studenten liefern, wie sie bspw. Habicht für aktuelle Studenten der Technischen Universität München durchführt.802 ƒ

Zur Verbesserung der Repräsentativität hinsichtlich der gesamten deutschen Hochschul- und Studienlandschaft sowie zur Validierung der verwendeten Konstruktoperationalisierungen kann die vorliegende Untersuchung ganz oder in Teilen auch für andere Fachbereiche und weitere Universitäten repliziert werden. Dabei wäre eine weitere Erhöhung der Fallzahlen sinnvoll, um die natürliche Verkleinerung des Datensatzes in den prozessbezogenen Berechnungen zu kompensieren. Ungleichheiten in den Gruppengrößen bzgl. einzelner Moderatoren sowie Unsicherheiten bzgl. der Repräsentativität innerhalb der Grundgesamtheit könnten durch Erhebung eines quotierten Samples vermieden werden. Ggf. ist es nötig, die entwickelten Itembatterien zu modifizieren und auf Eigenheiten alternativer Fächer und Fachbereiche abzustimmen.

ƒ

802

Eine ausgeglichenere Samplestruktur hinsichtlich Bachelor- und Masterstudenten (z.B. durch Quotierung) könnte darüber hinaus helfen, die Übergänge zwischen beiden Studienstufen genauer zu untersuchen. Angesichts der relativ jungen Studienstruktur bestehen kaum wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse zum Wahl- und Wechselverhalten von der Untergraduierten- zur Graduiertenstufe. Weiterhin erlangt für viele Universitäten auch das Alumniwesen eine immer größere Relevanz. Die Frage der Loyalität über einen zwischenzeitlichen oder endgültigen Studienabschluss hinaus wurde in der vorliegenden Arbeit aus forschungsökonomischen Gründen ausgeklammert. Die Frage, welche Bereiche des Markenimages eine intensivere Alumniaktivität durch Spenden, Weiterempfehlung, Praxiskooperationen etc.

Vgl. Habicht, H. (2009), S. 177-219.

229

oder die Aufnahme eines weiteren Studienganges forcieren, wurde bislang in der gesichteten Literatur, insb. im europäischen Kontext, kaum berücksichtigt. ƒ

Im Rahmen der Kritik an der verwendeten EM-Methode zum Ersetzen fehlender Werte wurde die Rolle nicht vorhandener Wissensstrukturen im Rahmen der Hochschulwahl angesprochen. Die Ergebnisse machen deutlich, dass potenzielle Studierende vor ihrer Entscheidung für einen bestimmten Studiengang z.T. ausgeprägte Wissensdefizite aufweisen. Sofern diese der grundsätzlichen Komplexität der Entscheidung (z.B. aufgrund der großen Zahl von Alternativen) sowie dem hohen Maß an Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften geschuldet sind und somit auch in Zukunft konstant bleiben,803 könnte eine Untersuchung ihrer Auswirkungen auf das Entscheidungsverhalten von erheblichem Wert für das Marketing von Hochschulen sein.804

ƒ

Ebenfalls von einiger Bedeutung ist die Untersuchung der Verhaltensrelevanz einzelner Stimuli des Marketing-Mix im gegebenen Hochschulkontext. So konnte die vorliegende Arbeit zwar einen Beitrag zum Verständnis der Zusammenhänge innerhalb des Organismus sowie zwischen Organismus und Verhalten leisten. Die für das Hochschulmarketing essenzielle Verbindung zwischen Kommunikationsmaßnahmen des Anbieters und psychologischer Wirkung auf Seiten des Rezipienten wurde jedoch nur in Ansätzen durch die Produktwahrnehmung berücksichtigt und musste aus Komplexitätsgründen in weiten Teilen ausgeklammert bleiben. Forschungsbedarf besteht dabei in zweierlei Hinsicht: Zum einen bzgl. der Auswahl direkter und indirekter Kommunikationskanäle (Mund-zu-Mund-Propaganda, Onlinekommunikation, klassische Kommunikation etc.), zum anderen im Hinblick auf die explizite Gestaltung der Botschaft auf Seiten des Anbieters.

ƒ

803

804

Ein weiteres Forschungsfeld ergibt sich aus der Komplexität der universitären Stakeholderbeziehungen. So ist die Fokussierung auf eine einzelne Nachfragergruppe als Ausgangspunkt vernünftig, jedoch greift dieser Schritt angesichts des umfassenden Anspruchsgruppengefüges einer deutschen Hochschule zu kurz. Interessant wären in diesem Zusammenhang weitere Untersuchungen sowohl zur Imagerelevanz bei Nachfragern anderer universitärer Leistungen (z.B. Unternehmen als Abnehmer von Forschungsleistungen oder Absolventen) als auch zur wechselseitigen Beeinflussung der

In Abgrenzung bspw. zu einer mangelhaften Kommunikationspolitik der Hochschulen als mögliche Ursache, welche im Rahmen der Etablierung adäquater Marketingstrategien und -prozesse verbessert werden könnte. Vgl. Kara, A. et al. (1994), S. 104.

230

verschiedenen Gruppen (z.B. Zusammenhänge zwischen dem Engagement von Alumni und ihren persönlichen Beziehungen zu aktuellen Studierenden). Insgesamt deuten die Ausführungen das weiterhin große Forschungspotenzial an, welches im Bereich des Hochschulmarketings und Hochschulmanagements, insb. auch bzgl. der Themenfelder Markenführung und Verhalten von Interaktionspartnern, besteht. Abschließend sei angemerkt, dass die im Verlauf der Arbeit dargestellten außergewöhnlichen Dynamiken des Hochschulsektors bislang nicht an ein Ende gekommen sind. Die Weiterentwicklung der Systematik gestufter Studiengänge, die fortschreitende Differenzierung der Hochschulen und ihre Emanzipierung vom Staat sowie auch Gegenbewegungen zur zunehmenden Ökonomisierung von Hochschulbildung und -forschung werden Akteursbeziehungen, Machtverhältnisse und Anreizstrukturen auch in Zukunft weiter verändern. Dies stellt für die Hochschulforschung Fluch und Segen zugleich dar: Fluch, da Forschung sich speziell im Hochschulwesen immer auf gegenwärtig aktuelle gesetzliche und gesellschaftliche Rahmenbedingungen bezieht. Erhöhte Marktdynamik ist in diesem Fall gleichbedeutend mit reduzierten Halbwertszeiten von Erkenntnissen und Ergebnissen. Segen, da der Bereich auch in weiterer Zukunft immer neuen Forschungsbedarf bereithalten wird, der auf die Erneuerung überkommener Analysen und die Beantwortung neuer Fragestellungen abzielt. Dies gilt umso mehr für das deutsche Hochschulmarketing, dessen wissenschaftliche Bearbeitung im internationalen Vergleich weiterhin ausbaufähig ist.

231

Anhangsverzeichnis

Anhang I:

Aufbau des Bildungssystems in der Bundesrepublik Deutschland .... 234

Anhang II:

Aufgaben unterschiedlicher Hochschultypen nach Bayerischem Landesrecht ....................................................................................... 235

Anhang III:

Fragebogen der Untersuchung ......................................................... 236

233

G. Greven, Hochschulen als Marken, DOI 10.1007/978-3-8349-6583-7, © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

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(Quelle: I.A. an Leschinsky, A./Cortina, K. S. (2008), S. 26.)

234

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Aufbau des Bildungssystems in der Bundesrepublik Deutschland

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Anhang I:

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Anhang II:

Aufgaben unterschiedlicher Hochschultypen nach Bayerischem Landesrecht

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(Quelle: I.A. an Habicht, H. (2009), S. 110.)

235

Anhang III: Fragebogen der Untersuchung Überschriften und kursive Hinweise für Probanden nicht sichtbar. Einleitung

Umfrage zum Hochschulwahlverhalten in der BWL Lieber Teilnehmer, vielen Dank, dass Du Dir die Zeit zur Teilnahme an unserer Umfrage nimmst. Kürzlich hast Du mit der Wahl der Hochschule, an der Du Dein BWL-Studium absolvieren wirst, eine wichtige Entscheidung getroffen, über die wir gerne mehr erfahren möchten. Zum Hintergrund: Mit Deiner Teilnahme unterstützt Du ein Dissertationsprojekt, gefördert durch die Wissenschaftliche Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung und in Kooperation mit den teilnehmenden Hochschulen. Die Ergebnisse sollen allen beteiligten Institutionen zur Verfügung gestellt werden und zu Gute kommen - auch Deiner Hochschule. Was hast Du davon? Zunächst hilfst Du uns, die Entscheidungen künftiger Studenten genauer zu verstehen und das Angebot der Hochschulen noch besser auf deren Bedürfnisse anzupassen. Damit sich Deine Mühe auch direkt lohnt, verlosen wir unter allen Teilnehmern drei Gutscheine von amazon.de im Wert von 150, 100 und 50 EUR. Die Gewinner werden nach Abschluss der Erhebung im Oktober bekannt gegeben. Zum Ablauf: Bei der Beantwortung der folgenden Fragen ist uns Deine persönliche Meinung besonders wichtig. Bitte beantworte alle Fragen vollständig und in der vorgegebenen Reihenfolge. Du kannst Deine Einschätzung auch „aus dem Bauch heraus“ treffen. Die Umfrage wird ca. 25 Minuten in Anspruch nehmen. Verwende zur Navigation innerhalb des Fragebogens bitte nur die dafür vorgesehenen Buttons ("weiter" und "zurück"). Zur Datensicherheit: Die Befragung erfolgt anonym. Zur Teilnahme an der Verlosung kannst Du am Ende des Fragebogens Deine EMail Adresse angeben. Diese wird von Deinen übrigen Antworten streng getrennt verwaltet, so dass die Anonymität der Daten gewahrt bleibt. Wir bedanken uns für Deine Mitwirkung!

1.

Aktuelle Universität

An welcher der folgenden Hochschulen studierst Du zurzeit? U1 U2 U3 U4 U5 U6

2.

Aktueller Studienabschnitt

In welchem Studienabschnitt befindest Du Dich aktuell? Studienbeginn (Erstsemester) im Bachelorstudiengang Studienbeginn (Erstsemester) im Masterstudiengang in einem anderen Studienabschnitt Exit bei Antwort 3.

236

3.

Wechsel nach Bachelor (falls Frage 2, Antwort 2)

Hast Du an Deiner aktuellen Hochschule bereits das Bachelorstudium absolviert? ja 4.

nein Ort Bachelor (falls Frage 3, Antwort 2)

Gib bitte die Hochschule an, an der Du Dein Bachelorstudium absolviert hast. __________________________________________________________

5.

Informationsverhalten

Bezogen auf Deinen gerade begonnenen Studiengang: Wie intensiv hast Du die folgenden Quellen für Informationen im Vorfeld Deiner Hochschulwahl genutzt? regelmäßig 1

gelegentlich 2

selten 3

gar nicht 4

weiß nicht/ keine Angabe 9

überhaupt nicht wichtig 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

Gespräche mit den Eltern/ Geschwistern/ Verwandten Gespräche mit Lehrern Gespräche mit Freunden/ Bekannten Gespräche mit aktuellen oder ehemaligen Studenten der jeweiligen Hochschule Journalistische Beiträge in Zeitungen und Zeitschriften Werbeanzeigen von Hochschulen Hochschulrankings Imagebroschüren von Hochschulen Homepages von Hochschulen Internet-Studienportale (z.B. einstieg.com, studienwahl.de, e-fellows.net) Tage der offenen Tür Spezialisierte Literatur Messen (z.B. Einstieg Abi etc.) Präsentationen von Hochschulen an Deiner Schule (falls Frage 2, Antwort 1) Präsentationen von Hochschulen an Deiner Hochschule (falls Frage 2, Antwort 2) Agentur für Arbeit (z.B. Berufsinformationszentren)

6.

Anforderungsprofil

Wie wichtig sind Dir die folgenden Kriterien bei Auswahl Deiner Hochschule? äußerst wichtig 1

eher wichtig 2

teilsteils 3

eher nicht wichtig 4

Herausforderndes Studium Sehr guter Ruf für die Ausbildung in BWL Erschwingliches Studium Sehr gute Ausstattung (z.B. Bibliothek, PC-Pools) Günstiges Betreuungsverhältnis Renommiertes wissenschaftliches Personal

237

Sehr gutes Preis-Leistungs-Verhältnis Vermittlung von relevantem Wissen und relevanten Kompetenzen Internationale Ausrichtung Freundschaftliches Studienklima Breite Auswahl an Themen und Studienschwerpunkten Strukturierter Studienablauf Zahlreiche Unternehmenskontakte Sehr hohe Reputation in der Forschung Divers strukturierte Studentenschaft (z.B. Geschlechterverhältnis, ethnische Herkunft) Leistungsorientiertes Studienklima Eigene Gestaltungsspielräume im Studium Sehr gute Karrierechancen nach dem Studienabschluss Überschaubarkeit Hilfreiche Servicestrukturen für Studenten Praxisorientierung des Studiums Kultur, die zu meinem Werteverständnis passt Zukunftsorientierte Ausrichtung Strenge Selektion der Studienanfänger Einflussreiches Alumninetzwerk Lange Tradition Sport- und Freizeitaktivitäten Mensa- und Wohnheimeinrichtungen Nähe zu meinem Heimatort Sympathischer Eindruck Freunde und Familie am Studienort Attraktiver Studienort

7.

Globalattraktivität/Bekanntheit

Wie attraktiv sind die folgenden Hochschulen für Dich als Student der Wirtschaftswissenschaften? äußerst attraktiv 1

2

3

4

5

6

überhaupt nicht attraktiv 7

die Hochschule ist mir nicht bekannt 8

weiß nicht/ keine Angabe 9

U1 U2 U3 U4 U5 U6 Hochschule wird in der Zufallsauswahl für Frage 4 (max. vier Hochschulen) nur bei Antwort 1-7 berücksichtigt.

238

8.

Wissen/Vertrautheit

Inwieweit treffen aus Deiner Sicht die folgenden Aussagen für die Hochschule Ux zu? Wiederholung für max. vier der bekannten Hochschulen. trifft voll und ganz zu 1

trifft eher zu 2

teils-teils 3

trifft eher nicht zu 4

trifft überhaupt nicht zu 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

Ich habe den Eindruck, dass ich viel über die Ux weiß. Ich fühle mich mit der BWL-Forschung an der Ux gut vertraut. Ich fühle mich mit der BWL-Lehre an der Ux gut vertraut. Ich fühle mich mit der Atmosphäre an der Ux gut vertraut. Die Ux unterscheidet sich deutlich von anderen Hochschulen. Hochschule wird in der weiteren Imageabfrage nur bei Antwort 1-4 für Item 1 berücksichtigt. 9.

Bewerbungsprozess

Bezogen auf den aktuell von Dir besuchten Studiengang: Bis zu welchem Grad hast Du den Bewerbungsprozess an der Ux durchlaufen? Wiederholung für Hochschulen, für die eine ausreichende Wissensgrundlage vorliegt. js

nein

Ich habe eine Bewerbung in Erwägung gezogen. Ich habe mich beworben. Ich habe eine Zulassung erhalten.

10. Image denotativ Inwieweit treffen folgende Charakteristika auf die Ux zu? Bitte beurteile, inwieweit die Hochschulen Deinen Anforderungen entsprechen. Gib dazu bei den folgenden Aussagen jeweils an, inwiefern diese auf die entsprechende Hochschule zutreffen oder nicht. Dabei kannst Du Deine Einschätzung ruhig „aus dem Bauch heraus“ treffen. Die Ux… Wiederholung für Hochschulen, für die eine ausreichende Wissensgrundlage vorliegt. trifft voll und ganz zu 1

trifft eher zu 2

teils-teils 3

trifft eher nicht zu 4

trifft überhaupt nicht zu 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

bietet ein herausforderndes Studium hat einen sehr guten Ruf für die Ausbildung in Betriebswirtschaftslehre bietet ein erschwingliches Studium verfügt über eine gute Ausstattung (z.B. Bibliothek, PCPools) verfügt über ein günstiges Betreuungsverhältnis (intensive Betreuung durch wissenschaftliches Personal) beschäftigt renommiertes wissenschaftliches Personal

239

bietet ein sehr gutes Preis-Leistungs-Verhältnis vermittelt in der Lehre relevantes Wissen und relevante Kompetenzen bietet ein international ausgerichtetes Studium bietet ein freundschaftliches Studienklima bietet eine große Auswahl an Themen und Studienschwerpunkten bietet ein strukturiertes Studium verfügt über zahlreiche Unternehmenskontakte verfügt über eine sehr hohe Forschungsreputation hat eine divers strukturierte Studentenschaft (z.B. hinsichtl. Geschlechterverteilung, ethnische Herkunft) bietet ein leistungsorientiertes Studienklima eröffnet im Studium eigene Gestaltungsspielräume eröffnet nach dem Studienabschluss sehr gute Karrierechancen ist überschaubar bietet hilfreiche Servicestrukturen für Studenten bietet ein praxisorientiertes Studium verfügt über eine Kultur, die zu meinem Werteverständnis passt ist auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet wählt ihre Studenten streng und sorgfältig aus verfügt über ein einflussreiches Alumninetzwerk verfügt über eine lange Tradition bietet gute Sport- und Freizeitaktivitäten bietet Mensa- und Wohnheimeinrichtungen

11. Image konnotativ Bitte gib nun wiederum an, inwieweit Du den folgenden Aussagen in Bezug auf die Ux zustimmst. Die Ux ist… Wiederholung für Hochschulen, für die eine ausreichende Wissensgrundlage vorliegt. trifft voll und ganz zu 1

temperamentvoll sympathisch leidenschaftlich phantasievoll fröhlich wagemutig zuverlässig unverfälscht ehrlich bodenständig erfolgreich

240

trifft eher zu 2

teils-teils 3

trifft eher nicht zu 4

trifft überhaupt nicht zu 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

12. Stadtimage Bitte gib nun für die Stadt Y an, wie stark Du den folgenden Aussagen zustimmst. Wiederholung für Hochschulen, für die eine ausreichende Wissensgrundlage vorliegt. Denotativ: trifft voll und ganz zu 1

trifft eher zu 2

teils-teils 3

trifft eher nicht zu 4

trifft überhaupt nicht zu 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

trifft voll und ganz zu 1

trifft eher zu 2

teils-teils 3

trifft eher nicht zu 4

trifft überhaupt nicht zu 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

Ich war schon oft persönlich in Y. Y liegt nah am Wohnort meiner Eltern Y bietet abwechslungsreiche Freizeitaktivitäten Y bietet günstige Lebenshaltungskosten Y bietet nach meinem Abschluss attraktive Möglichkeiten zum Berufseinstieg In Y wohnend kann ich unkomplizierten Kontakt zu alten Freunden halten. In Y wohnend kann ich unkomplizierten Kontakt zu meinem/meiner Partner(in) oder zu meiner Familie halten. Konnotativ:

Y ist ein attraktiver Ort zum studieren. Y ist eine Stadt, die zu mir passt. Y ist eine Stadt für Leute wie Du und ich. Ich mag Y. Ich fühle mich Y sehr nah und vertraut, wie einem Freund.

13. Studium soziales Umfeld An welchen der aufgeführten Hochschulen studieren Dir nahe stehende Personen zurzeit bzw. haben Dir nahestehende Personen studiert? Mehrfachangaben möglich

Eltern/ Geschwister/ Verwandte/ Partner(in) 1

Freunde/ Bekannte 2

weder/noch 3

weiß nicht/ keine Angabe 4

U1 U2 U3 U4 U5 U6

241

14. Erfahrungen soziales Umfeld Wie würdest Du die Erfahrungen beschreiben, die Deine Eltern/Geschwister/Verwandten, dein(e) Partner(in) bzw. Freunde/Bekannte bei ihrem Studium an den genannten Hochschulen gemacht haben? Listung nur jener Hochschulen, an denen Personen aus dem sozialen Umfeld des Probanden studieren oder studiert haben. sehr gut 1

gut 2

befriedigend 3

ausreichend 4

ungenügend 5

weiß nicht/ keine Angabe 9

U1 U2 U3 U4 U5 U6

15. Schärfe Einleitung Bitte denke an eine Dir sehr vertraute Person, z.B. Deinen besten Freund bzw. Deine beste Freundin. Um sich ein Bild von ihm/ihr zu machen, schließe bitte für einen Moment die Augen. Wie klar und lebendig ist das Bild von dieser Person in Deiner Vorstellung? Bitte gib dazu eine Zahl zwischen 0 und 100 an. 0 bedeutet: Das Bild ist "undeutlich und verschwommen" 100 steht für: Das Bild ist "ganz klar und lebendig" Zwischen diesen Polen kannst Du Deine Einschätzung abstufen. _________ 16. Schärfe Beurteilung Denke nun bitte jeweils an die unten angegebenen Hochschulen. Wie klar und lebendig ist das Bild, das Du von jeder einzelnen Hochschule in Deinem Kopf hast? Bitte gib dazu eine Zahl zwischen 0 und 100 an. 0 bedeutet: Das Bild ist "undeutlich und verschwommen" 100 steht für: Das Bild ist "ganz klar und lebendig" Zwischen diesen Polen kannst Du Deine Einschätzung abstufen. U1 U2 U3 U4 U5 U6

242

17. Soziodemographie Zum Schluss möchten wir Dich noch um die Angabe einiger soziodemographischer Daten bitten: Geschlecht männlich

weiblich

Alter __ Jahre Nationalität (wurde bei Studierenden der U2 bereits als Frage 3 abgefragt) __________ Note des zum Studium berechtigenden Schulabschlusses (z.B. Abitur, Matura etc.): __________ Note des Bachelorabschlusses: (falls Frage 2, Antwort 2) __________ Hast Du vor Deinem Studium bereits eine kaufmännische Ausbildung absolviert? ja

nein

Postleitzahl Deines Heimatortes __________

18. Abfrage E-Mail Vielen Dank für Deine Teilnahme bis hierhin. Wenn Du an der Verlosung der drei Amazon.de Gutscheine im Wert von 150, 100 und 50 EUR teilnehmen möchtest, kannst Du jetzt noch Deine E-Mail Adresse angeben. Die Gewinner werden nach Abschluss der Erhebung im Oktober benachrichtigt. Die E-Mail Adresse wird selbstverständlich nicht mit den übrigen Daten in Beziehung gesetzt. Falls Du an der Verlosung nicht teilnehmen möchtest, drücke einfach den "Weiter"-Button, um den Fragebogen abzuschließen. _____________________________ 19. Endseite Vielen Dank für Deine Teilnahme.

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Literaturverzeichnis

Aaker, D. A. (1992): Management des Markenwerts, Frankfurt am Main. Aaker, D. A. (1996): Building Strong Brands, New York. Aaker, D. A./Joachimsthaler, E. (2000): Brand Leadership, New York. Aaker, D. A./Kumar, V./Day, G. S. (2004): Marketing Research, 8. Aufl., New York u.a.O. Aaker, J. L. (1997): Dimensions of Brand Personality, in: Journal of Marketing, Jg. 34, Nr. 3, S. 347-356. Aaker, J. L. (2005): Dimensionen der Markenpersönlichkeit, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 165-176. Ajzen, I. (1991): The Theory of Planned Behavior, in: Organizational Behavior & Human Decision Processes, Jg. 50, Nr. 2, S. 179-211. Albach, H. (1985): Lehre und Forschung als Kuppelproduktion, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Jg. 55, Nr. 8, S. 862-864. Aldrich, J. H./Nelson, F. D. (1984): Linear Probability, Logit, and Probit Models, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07045, Newbury Park u.a.O. Alesi, B./Bürger, S./Kehm, B. M./Teichler, U. (2005): Bachelor- und MasterStudiengänge in ausgewählten Ländern Europas im Vergleich zu Deutschland – Fortschritte im Bolognaprozess, Bonn, Berlin. Alewell, K. (1993): Autonomie mit Augenmaß – Vorschläge für eine Stärkung der Eigenverantwortung der Universitäten, Göttingen. Allison, P. D. (2002): Missing data, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 136, Thousand Oaks. Amrhein, D. (1998): Die Universität als Dienstleistungsunternehmen – Innovative Organisationsstrukturen und Motivationskonzepte, Wiesbaden. Anderson, E./Coughlan, A. T. (1987): International Market Entry and Expansion via Independent or Integrated Channels of Distribution, in: Journal of Marketing, Jg. 51, Nr. 1, S. 71-82. Angehrn, O. (1969): Handelsmarken und Herstellermarken im Wettbewerb, Stuttgart.

245

G. Greven, Hochschulen als Marken, DOI 10.1007/978-3-8349-6583-7, © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

Armstrong, J. S./Sperry, T. (1994): Business School Prestige – Research versus Teaching, in: Interfaces, Jg. 24, Nr. 2, S. 13-43. Arnold, B. (2006): Markenwert und Markenidentität komplexer Handelsleistungen – Konzeption und Analyse am Beispiel der Betriebsformenmarke Warenhaus, Wiesbaden. Aronson, E./Wilson, T. D./Akert, R. M. (2009): Sozialpsychologie, 4. Aufl., München. Ashworth, G./Kavaratzis, M. (2009): Beyond the logo – Brand management for cities, in: Journal of Brand Management, Jg. 16, Nr. 8, S. 520-531. Asmussen, J. (2006): Leistungsmotivation, intrinsische Studienmotivation und Berufsorientierung als Determinanten der Studienfachwahl, in: Schmidt, U. (Hrsg.), Übergänge im Bildungssystem – Motivation - Entscheidung - Zufriedenheit, Wiesbaden, S. 93-155. Assael, H. (1998): Consumer behavior and marketing action, 6. Aufl., Cincinatti. Assael, H. (2004): Consumer Behavior – A Strategic Approach, Boston, New York. Axelrod, J. N. (1968): Attitude measures that predict purchase, in: Journal of Advertising Research, Jg. 8, Nr. 1, S. 3-17. Backhaus, K. (2010): Industriegütermarketing, 9. Aufl., München. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2008): Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung, 12. Aufl., Berlin. Baden-Fuller, C./Hwee Ang, S. (2001): Building Reputations – The Role of Alliances in the European Business School Scene, in: Long Range Planning, Jg. 34, Nr. 6, S. 741-755. Baden-Württembergischer Landtag (2008): Landeshochschulgebührengesetz – LHGebG vom 01.01.2005, zuletzt geändert durch Art. 7 des Gesetzes vom 03.12.2008 (GBl. S. 435, 457). Bagozzi, R. P. (1979): Towards a Theory of the Middle Range, in: Der Markt, Jg. 14, Nr. 2, S. 177-182. Bagozzi, R. P./Burnkrant, R. (1979): Attitude measurement and behavior change – A reconsideration of attitude organization and its relationship to behavior, in: Advances in Consumer Research, Jg. 6, Nr. 1, S. 295-302. Balderjahn, I. (1995): Bedürfnis, Bedarf, Nutzen, in: Tietz, B./Köhler, R./Zentes, J. (Hrsg.), Handwörterbuch des Marketing, 2. Aufl., Stuttgart, S. 179-190. Balderjahn, I. (2004): Markenführung für Städte und Regionen, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenführung – Kompendium zum erfolgreichen Markenmanage246

ment; Strategien - Instrumente - Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 23572374. Balderjahn, I./Scholderer, J. (2007): Konsumentenverhalten und Marketing – Grundlagen für Strategien und Maßnahmen, Stuttgart. Bankhofer, U. (1995): Unvollständige Daten- und Distanzmatrizen in der multivariaten Datenanalyse, Bergisch Gladbach. Bänsch, A. (2002): Käuferverhalten, 9. Aufl., München. Barclay, D./Higgins, S./Thompson, R. (1995): The Partial Least Squares (PLS) Approach to Causal Modeling – Personal Computer Adoption and Use as an Illustration, in: Technology Studies, Jg. 2, Nr. 2, S. 285-314. Bargh, J. A./Chartrand, T. L. (1999): The Unbearable Automaticity of Being, in: American Psychologist, Jg. 54, Nr. 7, S. 462-479. Baron, R. M./Kenny, D. A. (1986): The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research – Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations, in: Journal of Personality and Social Psychology, Jg. 51, Nr. 6, S. 1173-1182. Batra, R./Myers, J. G./Aaker, D. A. (1996): Advertising management, 5. Aufl., Upper Saddle River. Bauer, H. H./Albrecht, C. M./Neumann, M. M./Haber, T. E. (2007): Die Wirkung irrelevanter Attribute in der Markenkommunikation, in: Marketing ZFP, Jg. 29, Nr. 2, S. 73-89. Baumert, J. (1990): Das Bildungswesen in der Bundesrepublik Deutschland – Ein Überblick für Eltern, Lehrer, Schüler, Reinbek. Baumgarth, C. (2001): Markenpolitik - Markenwirkungen - Markenführung - Markenforschung, Wiesbaden. Bayerischer Landtag (2009a): Bayerisches Hochschulgesetz – BayHSchG vom 23.05.2006 (GVBl S. 245, BayRS 2210-1-1-WFK), zuletzt geändert durch § 1 des Gesetzes vom 07.07.2009 (GVBl S. 256). Bayerischer Landtag (2009b): Bayerisches Hochschulpersonalgesetz – BayHSchPG vom 23.05.2006 (GVBl S. 230), zuletzt geändert durch § 2 des Gesetzes vom 07.07.2009 (GVBl S. 256). Bayerischer Landtag (2009c): Verordnung über die Hochschulzulassung an den staatlichen Hochschulen in Bayern – HZV vom 18.06.2007 (GVBl S. 401, BayRS 2210-8-2-1-1-WFK) zuletzt geändert durch Verordnung vom 18.07.2009 (GVBl S. 340). 247

Bearden, W. O./Etzel, M. J. (1982): Reference Group Influence on Product and Brand Purchase Decisions, in: Journal of Consumer Research, Jg. 9, Nr. 2, S. 183-194. Bechara, A./Damasio, H./Tranel, D./Damasio, A. R. (1997): Deciding advantageously before knowing the advantageous strategy, in: Science, Jg. 275, Nr. 5304, S. 1293-1295. Becker, J. (2009): Marketing-Konzeption – Grundlagen des ziel-strategischen und operativen Marketing-Managements, München. Beckwith, N./Lehmann, D. (1975): The importance of Halo effects in multiattribute attitude models, in: Journal of Marketing, Jg. 12, Nr. 3, S. 265-275. Behnisch, M. (2007): Universitäten im Dienstleistungswettstreit – Der Stellenwert der Wissenschaftsfreiheit für eine leistungsorientierte Ressourcensteuerung, Marburg. Behrens, G. (1991): Konsumentenverhalten – Entwicklung, Abhängigkeiten, Möglichkeiten, 2. Aufl., Heidelberg. Behrens, G./Neumaier, M. (2004): Der Einfluss des Unbewussten auf das Konsumentenverhalten, in: Gröppel-Klein, A. (Hrsg.), Konsumentenverhaltensforschung im 21. Jahrhundert, Wiesbaden, S. 3-27. Behrens, T./Leszczensky, M./Mück, C./Schwazenberger, A. (2006): Flexibilisierung und Globalisierung der Hochschulhaushalte der Bundesländer im Vergleich, Hochschul Informations System GmbH, HIS Projektbericht, o.O. Belk, R. W./Ger, G./Askegaard, S. (2003): The Fire of Desire – A Multisited Inquiry into Consumer Passion, in: Journal of Consumer Research, Jg. 30, Nr. 3, S. 326-351. Berekoven, L. (1978): Zum Verständnis und Selbstverständnis des Markenwesens, in: Gabler Verlag (Hrsg.), Markenartikel heute – Marke, Markt und Marketing, Wiesbaden, S. 35-48. Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2009): Marktforschung – Methodische Grundlagen und praktische Anwendungen, 12. Aufl., Wiesbaden. Berghoff, S./Federkeil, G./Giebisch, P./Hachmeister, C.-D./Hennings, M./Roessler, I./Ziegele, F. (2009): CHE Hochschulranking – Vorgehensweise und Indikatoren 2009, Centrum für Hochschulentwicklung gGmbH, Arbeitspapiere des Centrums für Hochschulentwicklung Nr. 119, Gütersloh, online verfügbar unter http:// www.che.de/downloads/CHE_AP119_Methode_Hochschulranking_2009.pdf, zuletzt geprüft am 20.01.2010.

248

Berlyne, D. E. (1974): Konflikt, Erregung, Neugier – Zur Psychologie der kognitiven Motivation, Stuttgart. Bernhard, U. (1978): Blickverhalten und Gedächtnisleistung beim visuellen Werbekontakt – Unter besonderer Berücksichtigung von Platzierungseinflüssen, Frankfurt am Main. Berry, L. L. (2000): Cultivating Service Brand Equity, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Jg. 28, Nr. 1, S. 128-137. Bettman, J. R./Luce, M. F./Payne, J. W. (1998): Constructive Consumer Choice Processes, in: Journal of Consumer Research, Jg. 25, Nr. 3, S. 187-217. Beutin, N. (2000): Kundennutzen in industriellen Geschäftsbeziehungen, Wiesbaden. Blackwell, R. D./Miniard, P. W./Engel, J. F. (2006): Consumer behavior, 10. Aufl., Mason. Bleicker, U. (1983): Die Produktbeurteilung der Konsumenten – Eine psychologische Theorie der Informationsverarbeitung, Würzburg, Wien. Bleuler, E./Bleuler, M. (1983): Lehrbuch der Psychiatrie, 15. Aufl. (unveränderter Nachdruck), Berlin. Boer, H. de/Enders, J./Schimank, U. (2007): On the Way Towards New Public Management? – The Governance of University Systems in England, the Netherlands, Austria, and Germany, in: Jansen, D. (Hrsg.), New Forms of Governance in Research Organizations – Disciplinary Approaches, Interfaces and Integration, Dordrecht, S. 137-152. Böhm, W. (2005): Wörterbuch der Pädagogik, 16. Aufl., Stuttgart. Böhringer, C. (2010): Betriebswirtschaftslehre, in: ZEIT Studienführer v. 04.05.2010, S. 241-246. Bollen, K./Lennox, R. (1991): Conventional Wisdom of Measurement – A Structural Equation Perspective, in: Psychological Bulletin, Jg. 110, Nr. 2, S. 305-314. Bolsenkötter, H. (1976): Die Hochschule als Betrieb, in: Deutsche Universitätszeitung, Nr. 22, S. 650-653. Börsel, B. (2009): Informationen zu allgemeinen Studiengebühren/Studienbeiträgen, in: http://www.studentenwerke.de/pdf/Uebersicht_Studiengebuehren.pdf, 03.03. 2009, zuletzt geprüft am 29.07.2009. Bortz, J. (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 6. Aufl., Heidelberg. Bortz, J./Döring, N. (2006): Forschungsmethoden und Evaluation – Für Human- und Sozialwissenschaftler, 4. Aufl., Heidelberg. 249

Bourne, F. S. (1972): Der Einfluß der Bezugsgruppen beim Marketing, in: KroeberRiel, W. (Hrsg.), Marketingtheorie – Verhaltensorientierte Erklärungen von Marktreaktionen, Köln, S. 141-155. Brändle, T. (2010): 10 Jahre Bologna-Prozess – Chancen, Herausforderungen und Problematiken, Wiesbaden. Bräutigam, S. (2004): Management von Markenarchitekturen – Ein verhaltenswissenschaftliches Modell zur Analyse und Gestaltung von Markenportfolios, Justus-Liebig-Universität Gießen, Lehrstuhl für Marketing (Diss.), Gießen, online verfügbar unter http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2004/1464/, zuletzt geprüft am 08.01.2010. Brisoux, J. E./Laroche, M. (1980): A Proposed Consumer Strategy of Simplification for Categorizing Brands, in: Summey, J. D./Taylor, R. D. (Hrsg.), Evolving Marketing Thought for 1980 – Proceedings of the Annual Meeting of the Southern Marketing Association, Carbondale, S. 112-114. Brockhoff, K. (2008): Bedeutung und Bekanntheit von Universitätsmarken, in: Bruhn, M./Stauss, B. (Hrsg.), Dienstleistungsmarken – Forum Dienstleistungsmanagement, Wiesbaden, S. 423-445. Bromley, D. B. (2001): Relationships between personal and corporate reputation, in: European journal of marketing, Jg. 35, Nr. 3/4, S. 316-334. Bruch, R. vom (1995): Langsamer Abschied von Humboldt? – Etappen deutscher Universitätsgeschichte im 20. Jahrhundert, in: Forschung & Lehre, Nr. 12, S. 667-673. Bruhn, M. (1994): Begriffsabgrenzungen und Erscheinungsformen von Marken, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenartikel – Anforderungen an die Markenpolitik aus Wissenschaft und Praxis (1), Stuttgart, S. 3-41. Bruhn, M. (2004a): Begriffsabgrenzungen und Erscheinungsformen von Marken, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenführung – Kompendium zum erfolgreichen Markenmanagement; Strategien - Instrumente - Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 3-49. Bruhn, M. (2004b): Markenführung für Nonprofit-Organisationen, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenführung – Kompendium zum erfolgreichen Markenmanagement; Strategien - Instrumente - Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 2297-2330. Buch, F./Hener, Y./Stuckrad, T. v. (2006): Prognose der Studienkapazitätsüberschüsse und -defizite in den Bundesländern bis zum Jahr 2020, Centrum für Hochschulentwicklung gGmbH, Arbeitspapiere des Centrums für Hochschul250

entwicklung Nr. 77, Gütersloh, online verfügbar unter http://www.che.de/ downloads/Prognose_Studienkapazitaet_AP77.pdf, zuletzt geprüft am 24.07. 2009. Buchner, A./Brandt, M. (2008): Gedächtniskonzeptionen und Wissenspräsentationen, in: Müsseler, J. (Hrsg.), Allgemeine Psychologie, 2. Aufl., Berlin, S. 428-464. Buck-Bechler, G. (1997): Das Hochschulsystem im gesellschaftlichen Kontext, in: Buck-Bechler, G./Schaefer, H.-D./Wagemann, C.-H. (Hrsg.), Hochschulen in den neuen Ländern der Bundesrepublik Deutschland – Ein Handbuch zur Hochschulerneuerung, Weinheim, S. 11-45. Bundesassistentenkonferenz (Hrsg.) (1968): Kreuznacher Hochschulkonzept – Reformziele der Bundesassistentenkonferenz, Beschlüsse der zweiten Vollversammlung in Bonn, 10. und 11.10.1968, 2. Aufl., Bonn. Bundesministerium für Bildung und Forschung (28.08.2004): Siebtes Gesetz zur Änderung des Hochschulrahmengesetzes – 7. HRGÄndG, in: Bundesgesetzblatt, Nr. 47, S. 2298-2299. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2008): Grund- und Strukturdaten 2007/2008 – Daten zur Bildung in Deutschland, Bonn, Berlin, online verfügbar unter http://www.bmbf.de/pub/gus_2007-2008.pdf, zuletzt geprüft am 10. 11.2009. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2009): Bericht zur Umsetzung des Bologna-Prozesses in Deutschland, Berlin, online verfügbar unter http://www.bmbf.de/pub/umsetzung_bologna_prozess_2007_09.pdf, zuletzt geprüft am 19.01.2010. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.) (2010): Der Bologna-Prozess – Die Bologna-Reformen in Deutschland, in: http://www.bmbf.de/de/ 3336.php#stand_umsetzung, zuletzt geprüft am 21.01.2010. Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie (20.08.1998): Viertes Gesetz zur Änderung des Hochschulrahmengesetz, in: Bundesgesetzblatt, Nr. 54, S. 2190-2198. Bundesverfassungsgericht (1972): Urteil vom 18.07.1972: Numerus Clausus Urteil, Aktenzeichen BVerfGE 33, 303. Bundesverfassungsgericht (1973): Urteil vom 29.05.1973: Hochschulurteil, Aktenzeichen BVerfGE 35, 79. Burgdorf, J./Panksepp, J. (2006): The neurobiology of positive emotions, in: Neuroscience and Biobehavioral Reviews, Jg. 30, Nr. 2, S. 173-187.

251

Burkart, G. (1995): Biographische Übergänge und rationale Entscheidungen, in: Zeitschrift für Biographieforschung und Oral History, Jg. 8, Nr. 1, S. 59-88. Burmann, C./Blinda, L./Nitschke, A. (2003): Konzeptionelle Grundlagen des identitätsbasierten Markenmanagements, LiM-Arbeitspapiere Nr. 1, Bremen. Burmann, C./Boch, S. (2010): Implikationen neuroökonomischer Forschungsergebnisse für die identitätsbasierte Führung von FMCG-Premiummarken, LiMArbeitspapiere Nr. 45, Bremen. Burmann, C./Kanitz, C. (2010): Gestaltung der Markenarchitektur – Stand der Forschung und Entwicklung eines Managementprozesses, LiM-Arbeitspapiere Nr. 45, Bremen. Burmann, C./Meffert, H. (2005): Managementkonzept der identitätsorientierten Markenführung, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung; mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 73-114. Burmann, C./Schade, M. (2009): Determinanten und Wirkungen der Markenpersönlichkeit professioneller Sportvereine – Eine konzeptionelle Analyse unter besonderer Berücksichtigung der "regionalen Herkunft", LiM-Arbeitspapiere Nr. 41, Bremen. Burmann, C./Schleusener, M./Weers, J.-P. (2005): Identitätsorientierte Markenführung bei Dienstleistungen, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung;mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 411-432. Burmann, C./Stolle, W. (2007): Markenimage – Konzeptualisierung eines komplexen mehrdimensionalen Konstrukts, LiM-Arbeitspapiere Nr. 28, Bremen. Burmann, C./Zeplin, S. (2004): Innengerichtetes identitätsbasiertes Markenmanagement – State-of-the-Art und Forschungsbedarf, LiM-Arbeitspapiere Nr. 7, Bremen. Büttner, O. B. (2009): Kognitive Prozesse am Point of Sale – Zur Qualität von Datenerhebungsmethoden der Konsumentenforschung, Wiesbaden. Cannon, W. B. (1927): The James-Lange theory of emotions – A critical examination and an alternative theory, in: American Journal of Psychology, Jg. 39, Nr. 1, S. 106-127. Carmeli, A. (2004): The Link Between Organizational Elements, Perceived External Prestige and Performance, in: Corporate Reputation Review, Jg. 6, Nr. 4, S. 314-331.

252

Carmines, E. G./Zeller, R. A. (1979): Reliability and Validity Assessment, Beverly Hills. Centrum für Hochschulentwicklung gGmbH (Hrsg.) (2010): Über uns, in: http://www.che-concept.de/cms/?getObject=237&getLang=de, zuletzt geprüft am 18.03.2010. Chapman, D. W. (1981): A Model of Student College Choice, in: Journal of Higher Education, Jg. 52, Nr. 5, S. 490-505. Chapman, R. G. (1986): Toward a theory of college selection – A model of college search and choice behavior, in: Advances in Consumer Research, Jg. 13, Nr. 1, S. 246-250. Chen, L.-H. (2007): Choosing Canadian graduate schools from afar: East Asian students’ perspectives, in: Higher Education, Jg. 54, Nr. 5, S. 759-780. Childers, T. L./Rao, A. R. (1992): The Influence of Familial and Peer-based Reference Groups on Consumer Decisions, in: Journal of Consumer Research, Jg. 19, Nr. 2, S. 198-211. Chin, W. (1998): The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, in: Marcoulides, G. A. (Hrsg.), Modern methods for business research, New York, S. 295-336. Chin, W. (2003): A Permutation Procedure for Multi-Group Comparison of PLS Models, in: Vilares, M. e. a. (Hrsg.), PLS and Related Methods – Proceedings of the PLS '03 International Symposium, Lissabon, S. 33-42. Chin, W./Newsted, P. R. (1999): Structural Equation Modeling Analysis With Small Samples Using Partial Least Squares, in: Hoyle, R. H. (Hrsg.), Statistical strategies for small sample research, Thousand Oaks, S. 307-341. Churchill, G. A. J. (1979): A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, in: Journal of Marketing Research, Jg. 16, Nr. 1, S. 64-73. Clark, B. R. (1983): The Higher Education System – Academic Organization in Cross-National Perspective, Berkeley u.a.O. Cleeremans, A./Destrebecqz, A./Boyer, M. (1998): Implicit learning – News from the front, in: Trends in Cognitive Sciences, Jg. 2, Nr. 10, S. 406-416. Coccari, R. L./Javalgi, R. G. (1995): Analysis of Students' Needs in Selecting a College or University in a Changing Environment, in: Journal of Marketing for Higher Education, Jg. 6, Nr. 2, S. 27-40.

253

Cohen, J. B./Reed II, A. (2006): A Multiple Pathway Anchoring and Adjustment (MPAA) Model of Attitude Generation and Recruitment, in: Journal of Consumer Research, Jg. 33, Nr. 1, S. 1-15. Collins, L. M./Schafer, J. L./Kam, C.-M. (2001): A Comparison of Inclusive and Restrictive Strategies in Modem Missing Data Procedures, in: Psychological Methods, Jg. 6, Nr. 4, S. 330-351. Comrey, A. L./Lee, H. B. (1992): A first course in factor analysis, 2. Aufl., Hillsdale. Corsten, H. (1990): Betriebswirtschaftslehre der Dienstleistungsunternehmungen – Einführung, 2. Aufl., München. Corsten, H./Gössinger, R. (2007): Dienstleistungsmanagement, 5. Aufl., München, Wien. Cox III, E. P. (1980): The Optimal Number of Response Alternatives for a Scale – A Review, in: Journal of Marketing Research, Jg. 17, Nr. 4, S. 407-422. Cunningham, B. M./Cochi Ficano, C. K. (2002): The Determinants of Donative Revenue Flows from Alumni of Higher Education – An Empirical Inquiry, in: Journal of Human Resources, Jg. 37, Nr. 3, S. 540-569. Dahlkamp, J./Gless, F./Hielscher, A./Mohr, J./Musall, B./Repke, I./Stuppe, A./Vehlewald, H.-J. (1999): Um Studenten kämpfen, in: Der Spiegel, Ausgabe 15 v. 12.04.1999, S. 59-67. Dahrendorf, R. (1965): Bildung ist Bürgerrecht – Plädoyer für eine aktive Bildungspolitik, Hamburg. Damasio, A. R. (2000): Ich fühle, also bin ich – Die Entschlüsselung des Bewusstseins, 2. Aufl., München. Dammler, A./Barlovic, I./Melzer-Lena, B. (2000): Marketing für Kids und Teens – Wie Sie Kinder und Jugendliche als Zielgruppe richtig ansprechen, Landsberg/Lech. Darby, M. R./Karni, E. (1973): Free Competition and the Optimal Amount of Fraud, in: Journal of Law and Economics, Jg. 16, Nr. 1, S. 67-88. Darke, P. R./Chattopadhyay, A./Ashworth, L. (2006): The Importance and Functional Significance of Affective Cues in Consumer Choice, in: Journal of Consumer Research, Jg. 33, Nr. 3, S. 322-328. Davies, M./Preston, D./Wilson, J. (1992): Elements of not-for-profit services – A case of university student accomodation, in: European journal of marketing, Jg. 26, Nr. 12, S. 56-71.

254

Dawes, P. L./Brown, J. (2002): Determinants of Awareness, Consideration, and Choice Set Size in University Choice, in: Journal of Marketing for Higher Education, Jg. 12, Nr. 1, S. 49-75. Dawes, P. L./Brown, J. (2004): The Composition of Consideration and Choice Sets in Undergraduate University Choice – An Exploratory Study, in: Journal of Marketing for Higher Education, Jg. 14, Nr. 2, S. 37-59. Day, G. S./Pratt, W. J. (1971): Stability of Appliance Brand Awareness, in: Journal of Marketing Research, Jg. 8, Nr. 1, S. 85-89. Decker, R./Wagner, R. (2008): Fehlende Werte – Ursachen, Konsequenzen und Behandlung, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 53-79. Deindl, C. (2005): Netzwerke und soziales Kapital – Einfluss auf Lebenszufriedenheit und Vertrauen, Zürich. Dempster, A./Laird, N./Rubin, D. B. (1977): Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm, in: Journal of the Royal Statistical Society (Series B), Jg. 39, Nr. 1, S. 1-38. Deppe, M./Schwindt, W./Kugel, H./Plaßmann, H./Kenning, P. (2005): Nonlinear Responses Within the Medial Prefrontal Cortex Reveal When Specific Implicit Information Influences Economic Decision Making, in: Journal of Neuroimaging, Jg. 15, Nr. 2, S. 171-182. Detjen, J. (2007): Politische Bildung für bildungsferne Milieus, in: Aus Politik und Zeitgeschichte, Nr. 32/33, S. 3-8. Deutsche Forschungsgemeinschaft (2009): Förder-Ranking 2009, Institutionen - Regionen - Netzwerke – Fachliche Profile von Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen im Licht öffentlich gefördeter Forschung, Weinheim. Deutsche Forschungsgemeinschaft/Wissenschaftsrat (Hrsg.) (2008): Bericht der gemeinsamen Kommission zur Exzellenzinitiative an die Gemeinsame Wissenschaftskonferenz, Bonn, online verfügbar unter http://www.dfg.de/aktuelles_ presse/publikationen/verzeichnis/download/bericht_gemeinsame_kommission_ exin_081202.pdf, zuletzt geprüft am 24.07.2009. Deutscher Bundestag (1976): Hochschulrahmengesetz – HRG vom 26.01.1976 (BGBl I S. 185).

255

Deutscher Bundestag (1994): Hochschulrahmengesetz – HRG vom 26.01.1976 (BGBl I S. 185), zuletzt geändert am 20.05.1994 (BGBl I S. 1078). Deutscher Bundestag (2007): Hochschulrahmengesetz – HRG vom 19.01.1999 (BGBl. I, S. 18), zuletzt geändert durch Artikel 2 des Gesetzes vom 12.04.2007 (BGBl. I, S. 506). Diamantopoulus, A./Winklhofer, H. M. (2001): Index Construction with Formative Indicators – An Alternative to Scale Development, in: Journal of Marketing Research, Jg. 38, Nr. 2, S. 269-277. Dichtl, E. (1978): Grundidee, Entwicklungsepochen und heutige wirtschaftliche Bedeutung des Markenartikels, in: Gabler Verlag (Hrsg.), Markenartikel heute – Marke, Markt und Marketing, Wiesbaden, S. 17-34. Dienes, Z./Berry, D. (1997): Implicit learning – Below the subjective threshold, in: Psychonomic Bulletin & Review, Nr. 4, S. 3-23. Dietl, H. M. (1993): Institutionen und Zeit, Tübingen. Diller, H. (2008): Preispolitik, 4. Aufl., Stuttgart. Domizlaff, H. (2005): Die Gewinnung des öffentlichen Vertrauens – Ein Lehrbuch der Markentechnik, 7. Aufl., Hamburg. Dougal, S./Rotello, C. M. (1999): Context Effects in Recognition Memory, in: American Journal of Psychology, Jg. 112, Nr. 2, S. 277-295. Drewes, T./Michael, C. (2006): How Do Students Choose a University? – An Analysis of Applications to Universities in Ontario, Canada, in: Research in Higher Education, Jg. 47, Nr. 7, S. 781-800. Dröge, F./Haft, H. (1968): Das Image des Westdeutschen Rundfunks in der deutschen Presse. Unveröffentlichtes Manuskript, 1968, Münster. Dziuban, C./Shirkey, E. (1974): When Is a Correlation Matrix Appropoiate for Factor Analysis?, in: Psychological Bulletin, Jg. 81, Nr. 6, S. 358-361. Eagly, A. H./Chaiken, S. (1993): The psychology of attitudes, Orlando. Eberle, K.-R. (Hrsg.) (2002): Der große Hochschulführer – Die 20 wichtigsten Fächer, mehr als 1300 Fachbereiche, 110 Fachhochschulen, 85 Universitäten, München. Ebert, C. (2005): Identitätsorientiertes Stadtmarketing, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung;mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 563-587.

256

Efron, B./Tibshirani, R. J. (1998): An Introduction to the Bootstrap, 2. Aufl., Boca Raton u.a.O. Eggert, A./Fassott, G./Helm, S. (2005): Identifizierung und Quantifizierung mediierender und moderierender Effekte in komplexen Kausalmodellen, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Stuttgart, S. 101-116. Ellwein, T. (1997): Die deutsche Universität – Vom Mittelalter bis zur Gegenwart, Wiesbaden. Enders, J./Teichler, U. (1995): Der Hochschullehrerberuf im internationalen Vergleich – Ergebnisse einer Befragung über die wissenschaftliche Profession in 13 Ländern, Bonn. Engh, M. (2006): Popstars als Marke – Identitätsorientiertes Markenmanagement für die musikindustrielle Künstlerentwicklung und -vermarktung, Wiesbaden. Enke, M./Schöpe, T./Geigenmüller, A./Biermann, H. (2007): Entwicklung eines Phasenmodells zur Strukturierung der Studienwahlentscheidung für ingenieurwissenschaftliche Studiengänge, in: Institut für Wissenschaftliche Veröffentlichungen (IWV) (Hrsg.), Jahresmagazin Ingenieurwissenschaften – Im Fokus: Werkstofftechnologien, Nr., Lampertheim, S. 116-120. Erhardt, M. (2000): Wettbewerb schaffen - nicht nur simulieren!, in: Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. (Hrsg.), ReformUniversitäten – Leistungsfähigkeit durch Eigenverantwortung, Essen, S. 8-11. Erhardt, M. (2001): Ein neues Selbstverständnis der Hochschulen, in: Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. (Hrsg.), Alumni Netzwerke – Strategien der Absolventenarbeit an Hochschulen, Essen, S. 6-9. Erichsen, H.-U. (1997a): Die Universität - ein Postamt? – Die Hochschulen als Verantwortungsgemeinschaft, in: Forschung & Lehre, Nr. 7, S. 360-362. Erichsen, H.-U. (1997b): Studienreform heute, in: Hollerith, J. (Hrsg.), Leistungsfähige Hochschulen - aber wie? – Beiträge zur Hochschulstrukturreform, Neuwied, S. 233-242. Ericsson, K. A./Simon, H. A. (1993): Protocol analysis – Verbal reports as data, Cambridge. Erikson, E. H. (1973): Ich-Entwicklung und geschichtlicher Wandel, in: Erikson, Erik H., Identität und Lebenszyklus – 3 Aufsätze, Frankfurt am Main, S. 11-54. Esch, F.-R. (2001): Wirkung integrierter Kommunikation, 3. Aufl., Wiesbaden. Esch, F.-R. (2008): Strategie und Technik der Markenführung, 5. Aufl., München. 257

Esch, F.-R./Bräutigam, S. (2005): Analyse und Gestaltung komplexer Markenarchitekturen, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 839-861. Esch, F.-R./Langner, T./Rempel, J. E. (2005): Ansätze zur Erfassung und Entwicklung der Markenidentität, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 103-129. Esch, F.-R./Langner, T./Tomczak, T./Kernstock, J./Strödter, K. (2005): Aufbau und Führung von Corporate Brands, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 403-426. Esch, F.-R./Möll, T. (2004): Mensch und Marke – Neuromarketing als Zugang zur Erfassung der Wirkung von Marken, in: Gröppel-Klein, A. (Hrsg.), Konsumentenverhaltensforschung im 21. Jahrhundert, Wiesbaden, S. 67-98. Esch, F.-R./Roth, S. (2003): Börse und Markenführung – Wie bewertet die Börse Marken? Ansätze für ein börsenbezogenes Equity-Management, in: Ebel, B./ Hofer, M. B. (Hrsg.), Investor Marketing, Wiesbaden, S. 175-192. Ewert, O. (1983): Ergebnisse und Probleme der Emotionsforschung, in: Thomae, H. (Hrsg.), Enzyklopädie der Psychologie – Theorien und Formen der Motivation (C/IV/1), Göttingen, S. 397-452. Fahrmeir, L./Künstler, R./Pigeot, I./Tutz, G. (2010): Statistik – Der Weg zur Datenanalyse, 7. Aufl., Berlin, Heidelberg. Farley, J. U./Ring, L. W. (1970): An Empirical Test of the Howard-Sheth Model of Buyer Behavior, in: Journal of Marketing Research, Jg. 7, Nr. 4, S. 427-438. Farsky, M./Völckner, F. (2008): Entwicklung und empirische Anwendung eines neuen Instruments zur Imagemessung am Beispiel von Universitäten, in: DBW, Jg. 68, Nr. 6, S. 706-728. Fassnacht, M. (1996): Preisdifferenzierung bei Dienstleistungen – Implementationsformen und Determinanten, Wiesbaden. Fassnacht, M. (2004): Markenführung für Dienstleistungen, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenführung – Kompendium zum erfolgreichen Markenmanagement; Strategien - Instrumente - Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 21612181.

258

Fassott, G. (2005): Die PLS-Pfadmodellierung – Entwicklungsrichtungen, Möglichkeiten, Grenzen, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./ Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Stuttgart, S. 19-29. Fassott, G./Eggert, A. (2005): Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen – Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./ Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Stuttgart, S. 31-47. Fazio, R. H./Jackson, J. R./Dunton, B. C./Williams, C. J. (1995): Variability in automatic activation as an unobtrusive measure of racial attitudes – a bona fide pipeline?, in: Journal of Personality and Social Psychology, Jg. 69, Nr. 6, S. 1013-1027. Fazio, R. H./Olson, M. A. (2003): Implicit Measures in Social Cognition Research – Their Meaning and Use, in: Annual Review of Psychology, Jg. 54, S. 297-327. Feess, E. (2000): Mikroökonomie – Eine spieltheoretisch- und anwendungsorientierte Einführung, 2. Aufl., Marburg. Festinger, L. (1954): A Theory of Social Comparison Processes, in: Human Relations, Jg. 7, Nr. 2, S. 117-140. Fiedler, L. (2007): Stakeholderspezifische Wirkung von Corporate Brands – Ein Modell zur integrierten Evaluation und Steuerung von Unternehmensmarken, Wiesbaden. Fischer, L./Wiswede, G. (2009): Grundlagen der Sozialpsychologie, 3. Aufl., München. Fishbein, M./Ajzen, I. (1975): Belief, Attitude, Intention and Behavior – An Introduction to Theory and Research, Reading u.a.O. Ford, J. K./MacCallum, R. C./Tait, M. (1986): The Application of Exploratory Factor Analysis in Aplied Psychology – A Critical Review and Analysis, in: Personnel Psychology, Jg. 39, Nr. 2, S. 291-314. Fornell, C./Larcker, D. F. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, in: Journal of Marketing Research, Jg. 18, Nr. 1, S. 39-50. Foscht, T./Swoboda, B. (2007): Käuferverhalten – Grundlagen - Perspektiven - Anwendungen, 3. Aufl., Wiesbaden. Frenzen, H./Krafft, M. (2008): Logistische Regression und Diskriminanzanalyse, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 607-649. 259

Freundt, T. C. (2006): Emotionalisierung von Marken – Inter-industrieller Vergleich der Relevanz emotionaler Markenimages für das Konsumentenverhalten, Wiesbaden. Frey, H.-P./Haußer, K. (1987): Entwicklungslinien sozialwissenschaftlicher Identitätsforschung, in: Frey, H.-P./Haußer, K. (Hrsg.), Identität – Entwicklungen psychologischer und soziologischer Forschung, Stuttgart, S. 3-26. Friedman, A. (2008): Alumnus David Booth gives $300 million to University of Chicago business school (The University of Chicago Booth School of Business Press Release), in: http://www.chicagobooth.edu/newsmedia/releases/2008-1106_booth.aspx, 06.11.2008, zuletzt geprüft am 17.02.2010. Führ, C. (1989): Schulen und Hochschulen in der Bundesrepublik Deutschland, Studien und Dokumentationen zur deutschen Bildungsgeschichte, 39, Köln. Füssel, H.-P./Leschinsky, A. (2008): Der institutionelle Rahmen des Bildungswesens, in: Cortina, K. S./Baumert, J./Leschinsky, A./Mayer, K. U./ Trommer, L. (Hrsg.), Das Bildungswesen in der Bundesrepublik Deutschland – Strukturen und Entwicklungen im Überblick (Der neue Bericht des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung), Reinbek bei Hamburg, S. 131-203. Galotti, K. M./Mark, M. C. (1994): How do high school students structure an important life decision? A short-term longitudinal study of the college decision-making process, in: Research in Higher Education, Jg. 35, Nr. 5, S. 589-607. Gassenheimer, J. B./Houston, F. S./Davis, J. C. (1998): The Role of Economic Value, Social Value, and Perceptions of Fairness in Interorganizational Relationship Retention Decisions, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Jg. 26, Nr. 4, S. 322-337. Gawronski, B. (2007): Attitudes can be measured! But what is an attitude? – Editorial, in: Social Cognition, Jg. 25, Nr. 5, S. 573-581. Georg, W./Bargel, T. (2006): Das Studium der Betriebswirtschaftslehre – Eine Fachmonographie aus studentischer Sicht, Bonn, Berlin. Gerdes, S. (2003): Das Internet als Distributionskanal – Auswirkungen von Breitband auf das Kaufverhalten, Wiesbaden. Gerhard, J. (2004): Die Hochschulmarke – Ein Konzept für deutsche Universitäten, Lohmar. Germelmann, C. C./Gröppel-Klein, A. (2004): State of the Art der Imagery-Forschung und ihre Bedeutung für den Handel, in: Gröppel-Klein, A. (Hrsg.), Konsumentenverhaltensforschung im 21. Jahrhundert, Wiesbaden, S. 101-128.

260

Gerrig, R. J./Zimbardo, P. G. (2008): Psychologie, 18. Aufl., München. Gibson, B. (2008): Can Evaluative Conditioning Change Attitudes toward Mature Brands? New Evidence from the Implicit Association Test, in: Journal of Consumer Research, Jg. 35, Nr. 1, S. 178-188. Giebisch,

P./Langer,

M.

F.

(2005):

Erste

Eindrücke

zum

Stand

des

Hochschulfundraising in Deutschland, Arbeitspapiere des Centrums für Hochschulentwicklung Nr. 68, Gütersloh. Gilly, M. C./Enis, B. M. (1982): Recycling the Family Life Cycle, in: Advances in Consumer Research, Jg. 9, Nr. 1, S. 271-276. Glogger, A. (1999): Imagetransfer im Sponsoring – Entwicklung eines Erklärungsmodells, Frankfurt am Main. Göbel, E. (2002): Neue Institutionenökonomik – Konzeption und betriebswirtschaftliche Anwendungen, Stuttgart. Greven, G. (2008): Entwicklung des Arbeitgebermarkenimages in Krisensituationen, in: Akademische Marketinggesellschaft e.V./Klante, O. (Hrsg.), Aktuelle Perspektiven des Marketingmanagements, Wiesbaden, S. 157-173. Grobe, E. (2003): Corporate Attractiveness – Eine Analyse der Wahrnehmung von Unternehmensmarken aus der Sicht von High Potentials, Arbeitspapier der Handelshochschule Leipzig Nr. 50, Leipzig. Grönroos, C. (1997): Value-driven Relational Marketing – From Products to Resources and Competencies, in: Journal of Marketing Management, Jg. 13, Nr. 5, S. 407-419. Gröppel-Klein, A./Bartmann, B. (2008): Anti-Clockwise or Clockwise? The Impact of Store Layout on the Process of Orientation in a Discount Store, in: Advances in Consumer Research (European Conference Proceedings), Jg. 8, S. 415-416. Großmann, J. (2002): Lern- und Kommunikationsprozesse in einem netzbasierten Lernsystem, Universität Erlangen-Nürnberg (Diss.), Erlangen, Nürnberg. Grunert, K. G./Grunert, S. C. (1995): Measuring subjective meaning structures by the laddering method – Theoretical considerations and methodological problems, in: International Journal of Research in Marketing, Jg. 12, Nr. 3, S. 209-225. Günther, E. (2009): Klimawandel und Resilience Management – Interdisziplinäre Konzeption eines entscheidungsorientierten Ansatzes, Wiesbaden. Günther, S. (2002): Wahrnehmung und Beurteilung von Markentransfers – Erfolgsfaktoren für Transferprodukte und Markenimage, Wiesbaden.

261

Haase, K. (2008): Studierendenauswahl im internationalen Vergleich, in: Schuler, H./Hell, B. (Hrsg.), Studierendenauswahl und Studienentscheidung, Göttingen, S. 21-31. Habicht, H. (2009): Universität und Image – Entwicklung und Erprobung eines stakeholderorientierten Erhebungsinstrumentariums, Technische Universität München, Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre - Information, Organisation und Management (Diss.), München. Hachmeister, C.-D./Harde, M. E./Langer, M. F. (2007): Einflussfaktoren der Studienentscheidung – Eine empirische Studie von CHE und EINSTIEG, Centrum für Hochschulentwicklung gGmbH, Arbeitspapiere des Centrums für Hochschulentwicklung Nr. 95, Gütersloh. Hachmeister, C.-D./Hennings, M. (2007): Indikator im Blickpunkt – Kriterien der Hochschulwahl und Ranking-Nutzung, Centrum für Hochschulentwicklung gGmbH, Gütersloh. Haes, J./Voss, R. (2009): Branding von Hochschulen, in: Voss, R. (Hrsg.), Hochschulmarketing, 2. Aufl., Lohmar, S. 129-161. Hair, J. F./Black, W. C./Babin, B. J./Anderson, R. E./Tatham, R. L. (2006): Multivariate Data Analysis, 6. Aufl., Upper Saddle River. Haley, R. I./Case, P. B. (1979): Testing Thirteen Attitude Scales For Agreement and Brand Discrimination, in: Journal of Marketing, Jg. 43, Nr. 4, S. 20-32. Handelshochschule Leipzig (Hrsg.) (2010): What CLIC is all about…, in: http://www. clicresearch.de/news/about-us.html, zuletzt geprüft am 17.02.2010. Hanft, A. (2008): Bildungs- und Wissenschaftsmanagement, München. Hansen, P. (1970): Der Markenartikel – Analyse seiner Entwicklung und Stellung im Rahmen des Markenwesens, Berlin. Hansen, U. (1999): Die Universität als Dienstleister – Thesen für ein leistungsfähigeres Management von Hochschulen, in: Stauss, B./Balderjahn, I./Wimmer, F. (Hrsg.), Dienstleistungsorientierung in der universitären Ausbildung – Mehr Qualität im betriebswirtschaftlichen Studium (Festschrift für Prof. Dr. Ursula Hansen zum 60. Geburtstag), Stuttgart, S. 369-383. Hansen, U./Hennig-Thurau, T./Langer, M. F. (2000): Qualitätsmanagement von Hochschulen – FACULTY-Q als Erweiterung von TEACH-Q, in: DBW, Jg. 60, Nr. 1, S. 23-38. Hanusch, H./Kuhn, T./Cantner, U. (2002): Volkswirtschaftslehre, 6. Aufl., Berlin.

262

Harker, D./Slade, P./Harker, M. (2001): Exploring the Decision Process of 'School Leavers' and 'Mature Students' in University Choice, in: Journal of Marketing for Higher Education, Jg. 11, Nr. 2, S. 1-20. Hartmann, T./Blume, J./Sjut, B. (2005): „Hauptsache irgendetwas mit Medien“ – Eine Analyse des Informationsverhaltens von Studieninteressierten, in: Die Hochschule, Nr. 1, S. 197-207. Hätty, H. (1989): Der Markentransfer, Heidelberg. Haug, V. (2006): "Wer die Wahl hat, hat die Qual?" – Hochschulauswahlrecht im Vergleich, in: Wissenschaftsrecht, Jg. 39, Nr. 2, S. 96-113. Hauser, J. R./Wernerfelt, B. (1990): An Evaluation Cost Model of Evoked Sets, in: Journal of Consumer Research, Jg. 16, Nr. 4, S. 393-408. Hayes, T. J. (1989): How Students Choose a College – A Qualitative Approach, in: Journal of Marketing for Higher Education, Jg. 2, Nr. 1, S. 19-28. Heckhausen, J./Heckhausen, H. (2006): Motivation und Handeln – Einführung und Überblick, in: Heckhausen, J./Heckhausen, H. (Hrsg.), Motivation und Handeln, 3. Aufl., Heidelberg, S. 1-9. Heiland, T. (2001): Marketing und Wettbewerb im deutschen Hochschulsystem – Eine empirische und implikationenorientierte Analyse, Wiesbaden. Heine, C./Briedis, K./Didi, H.-J./Haase, K./Trost, G. (2006): Auswahl- und Eignungsfeststellungsverfahren beim Hochschulzugang in Deutschland und ausgewählten Ländern – Eine Bestandsaufnahme, Hochschul Informations System GmbH, HIS Kurzinformation Nr. A3/2006, Hannover, online verfügbar unter http:// www.his.de/pdf/pub_kia/kia200603.pdf. Heine, C./Kerst, C./Sommer, D. (2007): Studienanfänger im Wintersemester 2005/06 – Wege zum Studium, Studien- und Hochschulwahl, Situation bei Studienbeginn, Hochschul Informations System GmbH, HIS Forum Hochschule Nr. 1, online verfügbar unter http://www.his.de/pdf/pub_fh/fh-200701.pdf, zuletzt geprüft am 22.07.09. Heine, C./Krawietz, M./Sommer, D. (2008): Studienanfänger im Wintersemester 2006/07 – Wege zum Studium, Studien- und Hochschulwahl, Situation bei Studienbeginn, Hochschul Informations System GmbH, HIS Projektbericht, o.O. Heine, C./Willich, J./Schneider, H. (2009): Informationsverhalten und Hochschulwahl von Studienanfängern in West- und Ostdeutschland – Eine Sekundäranalyse der HIS Studienanfängerbefragung des Wintersemesters 2007/08, Hochschul Informations System GmbH, HIS Projektbericht Nr. Februar 2009, Hannover.

263

Heinisch, M./Lanthaler, W. (1993): Im Brennpunkt Universität – Neue Wege der Öffentlichkeitsarbeit, Heidelberg. Heinrichs, W. (2010): Hochschulmanagement, München. Hell, B./Haehnel, C. (2008): Bewerbermarketing im tertiären Bildungsbereich unter Berücksichtigung des Entscheidungsverhaltens Studieninteressierter, in: Beiträge zur Hochschulforschung, Jg. 30, Nr. 2, S. 8-32. Hennig-Thurau, T./Langer, M. F./Hansen, U. (2001): Modeling and Managing Student Loyalty – An Approach Based on the Concept of Relationship Quality, in: Journal of Service Research, Jg. 3, Nr. 4, S. 331-344. Herber, H. J. (1976): Motivationspsychologie, Stuttgart u.a.O. Herrmann, A./Huber, F./Braunstein, C. (2005): Gestaltung der Markenpersönlichkeit mittels der "means-end"-Theorie, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 177-207. Herrmann, A./Heitmann, M./Landwehr, J. R./Huber, F. (2009): Dem Entscheidungsverhalten auf der Spur, in: Marketing Review St. Gallen, Nr. 4, S. 6-10. Herrmann, A./Huber, F./Kressmann, F. (2006): Varianz- und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle – Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Jg. 58, Nr. 2, S. 34-66. Herrmann, D./Verse-Herrmann, A. (2005): Studieren, aber wo? – Der Städtecheck: alle Hochschulen in Deutschland im Überblick, Frankfurt am Main. Hessisches Ministerium für Wissenschaft und Kunst/ Bundesagentur für Arbeit (Hrsg.) (2010): Studien- und Berufswahl – Studienfächer, in: http://www. studienwahl.de/index.aspx?e1=4&e2=1&e3=0&e4=0&e5=0&e6=0&tn=0, zuletzt geprüft am 21.01.2010. Heublein, U./Schmelzer, R./Sommer, D./Wank, J. (2008): Die Entwicklung der Schwund- und Studienabbruchquoten an den deutschen Hochschulen – Statistische Berechnungen auf der Basis des Absolventenjahrgangs 2006, Hochschul Informations System GmbH, HIS Projektbericht, o.O. Hieronimus, F. (2003): Persönlichkeitsorientiertes Markenmanagement – Eine empirische Untersuchung zur Messung, Wahrnehmung und Wirkung der Markenpersönlichkeit, Frankfurt am Main. Hilke, W. (1989): Grundprobleme und Entwicklungstendenzen des DienstleistungsMarketing, in: Hilke, W. (Hrsg.), Dienstleistungs-Marketing, Wiesbaden, S. 5-44. 264

Hödl, E./Zegelin, W. (1999): Hochschulreform und Hochschulmanagement – Eine kritische Bestandsaufnahme der aktuellen Diskussion, Marburg. Hoffacker, W. (2000): Die Universität des 21. Jahrhunderts – Dienstleistungsunternehmen oder öffentliche Einrichtung, Neuwied. Homburg, C./Pflesser, C./Klarmann, M. (2008): Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen: Kausalanalyse, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 547-577. Homburg, C. (1989): Exploratorische Ansätze der Kausalanalyse als Instrument der Marketingplanung, Frankfurt am Main u.a.O. Homburg, C./Herrmann, A./Pflesser, C./Klarmann, M. (2008): Methoden der Datenanalyse im Überblick, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 151-173. Homburg, C./Klarmann, M./Pflesser, C. (2008): Konfirmatorische Faktorenanalyse, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 271-303. Homburg, C./Krohmer, H. (2008): Der Prozess der Marktforschung – Festlegung der Datenerhebungsmethode, Stichprobenbildung und Fragebogengestaltung, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 21-51. Homburg, C./Krohmer, H. (2009): Marketingmanagement – Strategie - Instrumente Umsetzung - Unternehmensführung, 3. Aufl., Wiesbaden. Horndasch, S. (2008): Bachelor nach Plan – Studieneinstieg, Bewerbung und Finanzierung, Bielefeld. Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000): Applied logistic regression, 2. Aufl., New York. Howard, J. A. (1977): Consumer Behavior – Application of Theory, New York. Howard, J. A./Sheth, J. N. (1969): The Theory of Buyer Behavior, New York. Hoyer, W. D./Brown, S. P. (1990): Effects of Brand Awareness on Choice for a Common, Repeat-Purchase Product, in: Journal of Consumer Research, Jg. 17, Nr. 2, S. 141-148. Huber, B. (1993): Strategische Marketing- und Imageplanung – Theorie, Methoden und Integration der Wettbewerbsstrukturanalyse aus Imagedaten, Frankfurt am Main, Berlin.

265

Huber, F./Beckmann, S. C./Hermann, A. (2004): Means-end analysis – Does the affective

state

influence

information

processing

style?,

in:

Psychology

& Marketing, Jg. 21, Nr. 9, S. 715-737. Huber, F./Herrmann, A./Meyer, F./Vogel, J./Vollhardt, K. (2007): Kausalmodellierung mit Partial Least Squares – Eine anwendungsorientierte Einführung, Wiesbaden. Hubig, L. (2009): Die Universität – Leistungsmessung und -bewertung in einer komplexen Organisation, Lohmar. Hulland, J. (1999): Use of Partial Least Squares (PLS) in Strategic Management Research – A Review of Four Recent Studies, in: Strategic Management Journal, Jg. 20, Nr. 4, S. 195-204. Humboldt, W. v. (2002): Über die innere und äußere Organisation der höheren wissenschaftlichen Anstalten in Berlin, in: Humboldt, W. v. (Hrsg.), Schriften zur Politik und zum Bildungswesen, 6. Aufl., Darmstadt, S. 255-266. Hüttner, M./Schwarting, U. (2008): Exploratorische Faktorenanalyse, in: Herrmann, A./Homburg, C./Klarmann, M. (Hrsg.), Handbuch Marktforschung – Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 241-270. Ihlanfeldt, W. (1980): Achieving optimal enrollments and tuition revenues, San Francisco u.a.O. Isserstedt, W./Middendorff, E./Weber, S./Wolter, A./Schnitzer, K. (2004): Die wirtschaftliche und soziale Lage der Studierenden in der Bundesrepublik Deutschland 2003 – 17. Sozialerhebung des Deutschen Studentenwerks durchgeführt durch HIS Hochschul-Informations-System - Ausgewählte Ergebnisse, Bonn, Berlin. Izard, C. E. (2007): Basic Emotions, Natural Kinds, Emotion Schemas, and a New Pradigm, in: Perspectives on Psychological Science, Jg. 2, Nr. 3, S. 260-280. Jaccard, J. (2001): Interaction Effects in Logistic Regression, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-135, Thousand Oaks u.a.O. Jacoby, J. (2002): Stimulus-Organism-Response Reconsidered – An Evolutionary Step in Modeling (Consumer) Behavior, in: Journal of Consumer Psychology, Jg. 12, Nr. 1, S. 51-57. Jain, K./Srinivasan, N. (1990): An Empirical Assessment of Multiple Operationalizations of Involvement, in: Advances in Consumer Research, Jg. 17, Nr. 1, S. 594602.

266

James, R./Baldwin, G./McInnis, C. (1999): Which University? – The factors influencing choices of prospective undergraduates, Centre for the Study of Higher Education, The University of Melbourne, Canberra. Jeck-Schlottmann, G. (1988): Anzeigenbetrachtung bei geringem Involvement, in: Marketing ZFP, Jg. 10, Nr. 1, S. 33-43. Jiménez, J. d. D./Salas-Velasco, M. (2000): Modeling educational choices – A binomial logit model applied to the demand for Higher Education, in: Higher Education, Jg. 40, S. 293-311. Joachimsthaler, E./Aaker, D. A. (2005): Aufbau von Marken im Zeitalter der PostMassenmedien, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 647-671. Joseph, M./Joseph, B. (2000): Indonesian students' perceptions of choice criteria in the selection of a tertiary institution – Strategic implications, in: International Journal of Educational Management, Jg. 14, Nr. 1, S. 40-44. Jost-Benz, M. (2009): Identitätsbasierte Markenbewertung – Grundlagen, theoretische Konzeptualisierung und praktische Anwendung am Beispiel einer Technologiemarke, Wiesbaden. Kaiser, H. F. (1970): A Second Generation Little Jiffy, in: Psychometrika, Jg. 35, Nr. 4, S. 401-415. Kaiser, H. F./Rice, J. (1974): Little Jiffy, Mark IV, in: Educational and Psychological Measurement, Jg. 34, Nr. 1, S. 111-117. Kakkar, P./Lutz, R. (1981): Situational Influence on Consumer Behavior – A Review, in: Kassarjian, H./Robertson, T. (Hrsg.), Perspectives in Consumer Behavior, 3. Aufl., Glenview, S. 204-215. Kanfer, F. H./Reinecker, H./Schmelzer, D. (2006): Selbstmanagement-Therapie – Ein Lehrbuch für die klinische Praxis, Heidelberg. Kapferer, J. N. (2005): Führung von Markenportfolios, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 797-810. Kapferer, J.-N. (2007): The new strategic brand management – Creating and sustaining brand equity long term, 3. Aufl., London. Kara, A./Nielsen, C./Sahay, S./Sivasubramaniam, N. (1994): Latent Information in the Pattern of Missing Observations in Global Mail Surveys, in: Journal of Global Marketing, Jg. 7, Nr. 4, S. 103-126.

267

Kästner, E. (2009): Kreativität als Bestandteil der Markenidentität – Ein verhaltenstheoretischer Ansatz zur Analyse der Mitarbeiterkreativität, Wiesbaden. Katona, G. (1960): Das Verhalten der Verbraucher und Unternehmer – Über die Beziehungen zwischen Nationalökonomie, Psychologie und Sozialpsychologie, Tübingen. Kehm, B. M. (2004): Hochschulen in Deutschland – Entwicklung, Probleme und Perspektiven, in: Aus Politik und Zeitgeschichte, Nr. 25, S. 6-17. Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (2006): Germany – 16 Länder Approaches to Reform, in: Kehm, B. M./Lanzendorf, U. (Hrsg.), Reforming university governance – Changing conditions for research in four European countries, Bonn, S. 135-182. Keller, K. L. (1993): Conceptualizing, Measuring, Managing Customer-Based Brand Equity, in: Journal of Marketing, Jg. 57, Nr. 1, S. 1-22. Keller, K. L. (2003): Brand Synthesis – The Multidimensionality of Brand Knowledge, in: Journal of Consumer Research, Jg. 29, Nr. 4, S. 595-600. Keller, K. L. (2008): Strategic Brand Management – Building, Measuring, and Managing Brand Equity, 3. Aufl., Upper Saddle River. Keller, K. L./Lehmann, D. R. (2006): Brands and Branding – Research Findings and Future Priorities, in: Marketing Science, Jg. 25, Nr. 6, S. 740-759. Kellermann, P. (2009): Geschäft versus Wissenschaft, Ausbildung versus Studium – Zur Instrumentalisierung von Hochschulbildung und Universität, in: Kellermann, P./Boni, M./Meyer-Renschhausen, E. (Hrsg.), Zur Kritik europäischer Hochschulpolitik – Forschung und Lehre unter Kuratel betriebswirtschaftlicher Denkmuster, Wiesbaden, S. 47-64. Kelley, H. H. (1968): Two Functions of Reference Groups, in: Hyman, H. H./Singer, E. (Hrsg.), Readings in Reference Group Theory and Research, New York, S. 77-83. Kellogg School of Management (Hrsg.) (2010): About Kellogg, in: http://www.kellogg. northwestern.edu/About.aspx, zuletzt geprüft am 17.02.2010. Khamis, H. J. (2000): The two-stage į-corrected Kolmogorov-Smirnov test, in: Journal of Applied Statistics, Jg. 27, Nr. 4, S. 439-450. Kilian, K. (2007): Multisensuales Markendesign als Basis ganzheitlicher Markenkommunikation, in: Florack, A. (Hrsg.), Psychologie der Markenführung, München, S. 323-356.

268

Kipp, L. (2009): Keine Teilnahme an kommerziellen Rankings! – Offener Brief des Konvents der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Kiel, in: Forschung & Lehre, Nr. 7, S. 507. Kirchgeorg, M. (2004): Markenführung für Natur- und Umweltschutzorganisationen, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenführung – Kompendium zum erfolgreichen Markenmanagement; Strategien - Instrumente - Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 2331-2355. Kirchgeorg,

M.

(2005):

Identitätsorientierter

Aufbau

und

Gestaltung

von

Regionenmarken, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung;mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 589-617. Kirchgeorg, M./Günther, E. (2006): Employer Brands zur Unternehmensprofilierung im Personalmarkt – Eine Analyse der Wahrnehmung von Unternehmensmarken auf der Grundlage einer deutschlandweiten Befragung von High Potentials, Arbeitspapier der Handelshochschule Leipzig Nr. 74, Leipzig. Klecka, W. R. (1980): Discriminant Analysis, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-019, Newbury Park u.a.O. Klenk, T. (2004): Leitungsreformen als Handlungsfeld der Verwaltungsmodernisierung (Tagungspapier der Sektion Staatslehre und politische Verwaltung der DVPW), Deutsche Vereinigung für Politische Wissenschaft, Konstanz. Klieme, E./Döbert, H./Baethge, M./Füssel, H.-P./Hetmeier, H.-W./Rauschenbach, T./ Rockmann, U./Wolter, A. (2008): Bildung in Deutschland – Ein indikatorengestützter Bericht mit einer Analyse zu Übergängen im Anschluss an den Sekundarbereich I, Bielefeld. Kluth, W. (2006): "Wettbewerb um die besten Studenten" – Der Rechtsrahmen für flexible Modelle der Hochschulzulassung, in: Forschung & Lehre, Nr. 12, S. 676677. Koch, I. (2008): Konditioniertes und implizites Lernen, in: Müsseler, J. (Hrsg.), Allgemeine Psychologie, 2. Aufl., Berlin, S. 336-374. Koch, J. (2004): Marktforschung – Begriffe und Methoden, 4. Aufl., München. Köck, P. (2008): Wörterbuch für Erziehung und Unterricht – Das bewährte Fachlexikon für Studium und Praxis, Pädagogik, Augsburg. Konczak, J. (2008): Motorische Kontrolle, in: Müsseler, J. (Hrsg.), Allgemeine Psychologie, 2. Aufl., Berlin, S. 738-764.

269

Konferenz der für die Hochschulen zuständigen europäischen Ministerinnen und Minister (Hrsg.) (2005): Der europäische Hochschulraum – Die Ziele verwirklichen (Bergen-Kommuniqué), Bergen. König, K. (2007): Kooperation wagen – Hochschulsteuerung durch vertragsförmige Vereinbarungen, HoF-Arbeitsberichte Nr. 1/07, Wittenberg. König, V. (2010): Innengerichtetes, identitätsbasiertes Markenmanagement in CallCentern, Wiesbaden. Kotler, P./Fox, K. F. A. (1995): Strategic marketing for educational institutions, 2. Aufl., Upper Saddle River. Kotler, P./Keller, K. L./Bliemel, F. (2007): Marketing-Management – Strategien für wertschaffendes Handeln, 12. Aufl., München u.a.O. Kotler, P./Levy, S. J. (1969): Broadening the Concept of Marketing, in: Journal of Marketing, Jg. 33, Nr. 1, S. 10-15. Krafft, M./Götz, O./Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, in: Bliemel, F./Eggert, A./Fassott, G./ Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLSPfadmodellierung, Stuttgart, S. 71-86. Krause, N. (2008): Die Debatte um Studiengebühren – Systematische Rekonstruktion eines rapiden Meinungswandels, Wiesbaden. Kroeber-Riel, W. (1987): Informationsüberlastung durch Massenmedien und Werbung in Deutschland – Messung – Interpretation – Folgen, in: DBW, Nr. 3, S. 257-264. Kroeber-Riel, W. (1993): Bildkommunikation – The New Science of Imagination, München. Kroeber-Riel, W./Weinberg, P./Gröppel-Klein, A. (2009): Konsumentenverhalten, 9. Aufl., München. Kruskal, W. H./Wallis, W. A. (1952): Use of Ranks in One-Criterion Variance Analysis, in: Journal of the American Statistical Association, Jg. 47, Nr. 260, S. 583621. Küllchen, H. (1997): Zwischen Bildungserfolg und Karriereskepsis – Zur Berufsfindung junger Frauen mit mathematisch-naturwissenschaftlichen Interessen, Bielefeld. Kultusministerkonferenz (2000): Zugang zur Promotion für Master-/Magister- und Bachelor-/Bakkalaureusabsolventen, Beschluss vom 14.04.2000.

270

Kultusministerkonferenz (2004): Rahmenvorgaben für die Einführung von Leistungspunktsystemen und die Modularisierung von Studiengängen, Beschluss vom 15.09.2000 in der Fassung v. 22.10.2004. Kultusministerkonferenz (Hrsg.) (2006): Abiturnoten an allgemein bildenden Gymnasien und integrierten Gesamtschulen – Schuljahr 2004/2005, Bonn, online verfügbar unter http://www.gew.de/Binaries/Binary29527/5KMK-Abiturnoten_2005 %20(2).pdf, zuletzt geprüft am 05.03.2010. Kultusministerkonferenz (2008): Ländergemeinsame Strukturvorgaben gemäß § 9 Abs. 2 HRG für die Akkreditierung von Bachelor- und Masterstudiengängen, Beschluss vom 10.10.2003 in der Fassung v. 18.09.2008. Kuß, A./Tomczak, T. (2007): Käuferverhalten – Eine marketingorientierte Einführung, 4. Aufl., Stuttgart. Lachmann, U. (2002): Wahrnehmung und Gestaltung von Werbung, Hamburg. Laforet, S./Saunders, J. (1994): Managing brand portfolios – How the leaders do it, in: Journal of Advertising Research, Jg. 34, Nr. 5, S. 64-76. Laforet, S./Saunders, J. (1999): Managing brand portfolios – Why leaders do what they do, in: Journal of Advertising Research, Jg. 39, Nr. 1. Lai/Albert Wenben (1995): Consumer Values, Product Benefits and Customer Value – A Consumption Behavior Approach, in: Advances in Consumer Research, Jg. 22, Nr. 1, S. 381-388. Lang, T. (2005): HIS-Dokumentation zu Studiengebühren/Studienbeiträgen – Teil I Erwartete Effekte und internationale Erfahrungen, Hochschul Informations System GmbH, HIS-Dokumentation, Hannover. Lange, S./Schimank, U. (2007): Zwischen Konvergenz und Pfadabhängigkeit – New Public Management in den Hochschulsystemen fünf ausgewählter OECDLänder, in: Holzinger, K./Jörgens, H./Knill, C. (Hrsg.), Transfer, Diffusion und Konvergenz von Politiken, Wiesbaden, S. 522-548. Langer, G. (1980): Das Image der Justus Liebig-Universität und der Stadt Gießen als Faktor für die Studienplatzwahl von Studenten, Geographisches Institut der Justus Liebig-Universität Gießen, Arbeitspapier. Langer, M. F./Ziegele, F./Hennig-Thurau, T. (2001): Hochschulbindung – Entwicklung eines theoretischen Modells, empirische Überprüfung und Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Hochschulpraxis, Hannover. LaPiere, R. T. (1934): Attitudes Versus Actions, in: Social Forces, Jg. 13, S. 230-237.

271

Laroche, M./Rosenblatt, J./Sinclair, I. (1984): Brand Categorization Strategies in an Extensive Problem Solving Situation: A Study of University Choice, in: Advances in Consumer Research, Jg. 11, Nr. 1, S. 175-179. Lazarus, R. S. (1991): Emotion and adaptation, New York u.a.O. LeDoux, J. (1995): Emotion – Clues from the Brain, in: Annual Review of Psychology, Jg. 46, Nr. 1, S. 209-235. Leffers,

J.

(2002):

Für

ein

paar

Euro

mehr,

in:

http://www.spiegel.de/

unispiegel/studium/0,1518,221642,00.html, 07.11.2002, zuletzt geprüft am 19. 01.2010. Leffers, J. (2004): Betriebswirtschaft fliegt aus der ZVS, in: http://www.spiegel.de/ unispiegel/studium/0,1518,301739,00.html, zuletzt geprüft am 24.07.2009. Leitherer, E. (2001): Geschichte der Markierung und des Markenwesens, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Die Marke – Symbolkraft eines Zeichensystems, Bern, S. 55-74. Leschinsky, A./Cortina, K. S. (2008): Zur sozialen Einbettung bildungspolitischer Trends in der Bundesrepublik, in: Cortina, K. S./Baumert, J./Leschinsky, A./ Mayer, K. U./ Trommer, L. (Hrsg.), Das Bildungswesen in der Bundesrepublik Deutschland – Strukturen und Entwicklungen im Überblick (Der neue Bericht des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung), Reinbek bei Hamburg, S. 2151. Leszczensky, M. (2004): Paradigmenwechsel in der Hochschulfinanzierung, in: Aus Politik und Zeitgeschichte, Nr. 25, S. 18-25. Leszczensky, M./Orr, D. (2004): Staatliche Hochschulfinanzierung durch indikatorgestützte Mittelverteilung – Dokumentation und Analyse der Verfahren in 11 Bundesländern, Hochschul Informations System GmbH, HIS Kurzinformation Nr. A2/2004, Hannover, online verfügbar unter http://www.his.de/pdf/pub_kia/ kia200402.pdf, zuletzt geprüft am 29.07.2009. Leven, W. (1991): Blickverhalten von Konsumenten – Grundlagen, Messung und Anwendung in der Werbeforschung, Heidelberg. Lewin, K. (1963): Feldtheorie in den Sozialwissenschaften – ausgewählte theoretische Schriften, Bern. Lieske, S. (2008): Das Image von Journalisten – Eine qualitative Untersuchung, Wiesbaden. Lindsay, P. H./Norman, D. A. (1981): Einführung in die Psychologie – Informationsaufnahme und -verarbeitung beim Menschen, Berlin u.a.O.

272

Litten, L. H. (1982): Different Strokes in the Applicant Pool – Some Refinement in a Model of Student College Choice, in: Journal of Higher Education, Jg. 53, Nr. 4, S. 383-402. Little, R. J. A. (1988): A Test of Missing Completely at Random for Multivariate Data With Missing Values, in: Journal of the American Statistical Association, Jg. 83, Nr. 404, S. 1198-1202. Little, R. J. A./Rubin, D. B. (1987): Statistical Analysis with Missing Data, New York u.a.O. Lockhart, R. S./Craik, F. I. M. (1990): Levels of processing – A retrospective commentary on a framework for memory research, in: Canadian Journal of Psychology, Jg. 44, Nr. 1, S. 87-122. Loer, T./Liebermann, S. (2009): Technokratisierung durch Selbstentmachtung – Anmerkung zum Versagen der wissenschaftlichen Profession und eine alternative Antwort auf die Probleme der Hochschule heute, in: Kellermann, P./Boni, M./Meyer-Renschhausen, E. (Hrsg.), Zur Kritik europäischer Hochschulpolitik – Forschung und Lehre unter Kuratel betriebswirtschaftlicher Denkmuster, Wiesbaden, S. 65-93. Lohmar, B./Eckhardt, T. (2008): Das Bildungswesen in der Bundesrepublik Deutschland 2007 – Darstellung der Kompetenzen, Strukturen und bildungspolitischen Entwicklungen für den Informationsaustausch in Europa, Bonn, online verfügbar unter http://www.kmk.org/fileadmin/doc/Dokumentation/Bildungswesen_pdfs/ dossier_dt_ebook.pdf, zuletzt geprüft am 10.11.2009. Lorbeer, A. (2003): Vertrauensbildung in Kundenbeziehungen – Ansatzpunkte zum Kundenbindungsmanagement, Wiesbaden. Luhmann, N. (1992): Die Universität als organisierte Institution, in: Luhmann, N. (Hrsg.), Universität als Milieu, Bielefeld, S. 90-99. Lunn, J. A. (1974): Consumer decision-process models, in: Sheth, J. N. (Hrsg.), Models of buyer behavior – Conceptual, quantitative, and empirical, New York, S. 34-69. MacInnis, D. J./Price, L. L. (1987): The Role of Imagery in Information Processing – Review and Extensions, in: Journal of Consumer Research, Jg. 13, Nr. 4, S. 473-491. Maddox, R. N./Grønhaug, K./Homans, R. E./May, F. E. (1978): Correlates of Information Gathering and Evoked Set Size for New Automobile Purchasers in Norway and the U.S., in: Advances in Consumer Research, Jg. 5, Nr. 1, S. 167-170.

273

Mäder, R. (2005): Messung und Steuerung von Markenpersönlichkeit – Entwicklung eines Messinstruments und Anwendung in der Werbung mit prominenten Testimonials, Wiesbaden. Maier, H. (1994): Bildungsökonomie – Die Interdependenz von Bildungs- und Beschäftigungssystem, Stuttgart. Maier, M. (1997): Institutionen der außeruniversitären Grundlagenforschung, Wiesbaden. Maringe, F. (2006): University and course choice – Implications for positioning, recruitment and marketing, in: International Journal of Educational Management, Jg. 20, Nr. 6, S. 466-479. Marketing Centrum Münster (Hrsg.) (2009): Profil, in: http://www.marketingcentrum.de/de/profil/index.php, zuletzt geprüft am 17.02.2010. Marton, K./Rohloff, A. C. (1974): Use One-Interview Studies With Care, in: Journal of Advertising Research, Jg. 14, Nr. 2, S. 35-38. Maslow, A. H. (1981): Motivation und Persönlichkeit, Reinbek bei Hamburg. Mayer, K. U. (2008): Das Hochschulwesen, in: Cortina, K. S./Baumert, J./Leschinsky, A./Mayer, K. U./ Trommer, L. (Hrsg.), Das Bildungswesen in der Bundesrepublik Deutschland – Strukturen und Entwicklungen im Überblick (Der neue Bericht des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung), Reinbek bei Hamburg, S. 599645. Mayerl, J. (2009): Kognitive Grundlagen sozialen Verhaltens – Framing, Einstellungen und Rationalität, Wiesbaden. Mazanec, J. (1978): Strukturmodelle des Konsumverhaltens – Empirische Zugänglichkeit und praktischer Einsatz zur Vorbereitung absatzwirtschaftlicher Positionierungs- und Segmentierungsentscheidungen, Wien. Meffert, H. (1979): Der Markenartikel und seine Bedeutung für den Verbraucher – Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, Hamburg. Meffert, H. (1994): Marktorientierte Führung von Dienstleistungsunternehmen – Neuere Entwicklungen in Theorie und Praxis, in: DBW, Jg. 54, Nr. 4, S. 519-541. Meffert, H./Bierwirth, A. (2005): Corporate Branding – Führung der Unternehmensmarke im Spannungsfeld unterschiedlicher Zielgruppen, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung;mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 143-162.

274

Meffert, H./Bruhn, M. (2009): Dienstleistungsmarketing – Grundlagen - Konzepte Methoden, 6. Aufl., Wiesbaden. Meffert, H./Burmann, C. (1996): Identitätsorientierte Markenführung – Grundlagen für das Management von Markenportfolios, Arbeitspapiere der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung Nr. 100, Münster. Meffert, H./Burmann, C. (1997): Identitätsorientierte Markenführung – Konsequenzen für die Handelsmarke, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handelsmarken – Entwicklungstendenzen und Zukunftsperspektiven der Handelsmarkenpolitik, 2. Aufl., Stuttgart, S. 50-69. Meffert, H./Burmann, C. (2005a): Theoretisches Grundkonzept der identitätsorientierten Markenführung, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung;mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 37-72. Meffert, H./Burmann, C. (2005b): Wandel in der Markenführung – vom instrumentellen zum indentitätsorientierten Markenverständnis, in: Meffert, H./Burmann, C./Koers, M. (Hrsg.), Markenmanagement – Identitätsorientierte Markenführung und praktische Umsetzung;mit Best Practice-Fallstudien, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 19-36. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008): Marketing – Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung, 10. Aufl., Wiesbaden. Meffert, H./Kirchgeorg, M. (1999): Betriebswirtschaftliche Hochschulausbildung an Universitäten und Business Schools – Koexistenz oder Wettbewerb?, in: Stauss, B./Balderjahn, I./Wimmer, F. (Hrsg.), Dienstleistungsorientierung in der universitären Ausbildung – Mehr Qualität im betriebswirtschaftlichen Studium (Festschrift für Prof. Dr. Ursula Hansen zum 60. Geburtstag), Stuttgart, S. 8199. Meffert, H./Perrey, J. (2005): Mehrmarkenstrategien – Ansätze für das Management von Markenportfolios, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 811-838. Meier, F. (2009): Die Universität als Akteur – Zum institutionellen Wandel der Hochschulorganisation, Wiesbaden. Mellerowicz, K. (1963): Markenartikel – Die ökonomischen Gesetze ihrer Preisbildung und Preisbindung, 2. Aufl., München, Berlin. Merbeth, W. (2007): Die private Studienfinanzierung in Deutschland, Berlin.

275

Meynhardt, T./Stock, R. A. (2009): Customer Value und Public Value – Der Kundennutzen im Bauch der Gesellschaft, in: Marketing Review St. Gallen, Nr. 1, S. 5357. Mick, D. G./DeMoss, M./Faber, R. J. (1992): A Projective Study of Motivations and Meanings of Self-Gifts – Implications for Retail Management, in: Journal of Retailing, Jg. 68, Nr. 2, S. 122-144. Miner, J. B. (2005): Organizational behavior 1 – Essential theories of motivation and leadership, 10. Aufl., Armonk. Minssen, H./Wilkesmann, U. (2003): Lassen Hochschulen sich steuern?, in: Soziale Welt, Jg. 54, Nr. 2, S. 123-144. Mohr, J. (1998): Grenzenlos studieren, in: Spiegel Special, Ausgabe 6 v. 01.06.1998, S. 78-81. Möll, T. (2007): Messung und Wirkung von Markenemotionen, Wiesbaden. Monopolkommission (2000): Wettbewerb als Leitbild für die Hochschulpolitik – Sondergutachten der Monopolkommission gemäß § 44 Abs. 1 Satz 4 GWB, Sondergutachten der Monopolkommission, 30, Baden-Baden. Moogan, Y. J./Baron, S./Harris, K. (1999): Decision-Making Behaviour of Potential Higher Education Students, in: Higher Education Quarterly, Jg. 53, Nr. 3, S. 211-228. Moschis, G. P. (1976): Social Comparison and Informal Group Influence, in: Journal of Marketing Research, Jg. 13, Nr. 3, S. 237-244. Mühlbacher, H. (2006): Die Führung einer Fakultät als Marke, in: Welte, H./Auer, M./Meister-Scheytt, C. (Hrsg.), Management von Universitäten – Zwischen Tradition und (Post-)Moderne, 2. Aufl., München, S. 85-97. Müller, U./Langer, M. F. (2008): Hochschulnamen als Marke, in: Wissenschaftsmanagement, Nr. 2, S. 30-32. Müller-Böling, D. (1994): Leistungsbemessung - Leistungstransparenz - Leistungsfolgen – 7 Thesen, in: Hochschulrektorenkonferenz (Hrsg.), Hochschulen im Wettbewerb – Jahresversammlung 1994 der Hochschulrektorenkonferenz, Bonn, S. 49-63. Müller-Böling, D. (2000): Die entfesselte Hochschule, Gütersloh. Müller-Böling, D. (2001): Identität und Strategie, in: Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. (Hrsg.), Alumni Netzwerke – Strategien der Absolventenarbeit an Hochschulen, Essen, S. 10-13.

276

Müller-Böling, D. (2006a): Hochschule und Profil – Zwischen Humboldt und Markt?, in: Hochschulrektorenkonferenz (Hrsg.), Von der Qualitätssicherung der Lehre zur Qualitätsentwicklung als Prinzip der Hochschulsteuerung, Bonn, Hochschulrektorenkonferenz (Beiträge zur Hochschulpolitik, 1/2006, Band I), S. 15-23. Müller-Böling, D. (2006b): Nach der Reform ist vor der Reform – Neue Herausforderungen für die entfesselte Hochschule, in: Oppelland, H. J./Szyperski, N. (Hrsg.), Deutschland und seine Zukunft – Innovation und Veränderung in Bildung, Forschung und Wirtschaft (Festschrift zum 75. Geburtstag von Prof. Dr. Dr. h. c. Norbert Szyperski), Lohmar, S. 193-208. Müller-Böling, D. (2007): Marketing von Hochschulen – Ein Rück- und Ausblick, in: Bruhn, M./Kirchgeorg, M./Meier, J. (Hrsg.), Marktorientierte Führung im wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wandel (Festschrift für Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Heribert Meffert zum 70. Geburtstag), Wiesbaden, S. 261-281. Müller-Michaels, H. (2010): Schlechtes Image? Letzte Chance, in: Die Zeit, Ausgabe 20 v. 12.05.2010, S. 76. Murray, L. J./Ranganath, C. (2007): The Dorsolateral Prefrontal Cortex Contributes to Successful Relational Memory Encoding, in: Journal of Neuroscience, Jg. 27, Nr. 20, S. 5515-5522. Myers, D. G. (2008): Psychologie, 2. Aufl., Berlin, Heidelberg. Narayana, C. L./Markin, R. J. (1975): Consumer Behavior and Product Performance – An Alternative Conceptualization, in: Journal of Marketing, Jg. 39, S. 1-6. Nedungadi, P./Hutchinson, J. W. (1985): The Prototypicality of Brands – Relationships with Brand Awareness, Preference and Usage, in: Advances in Consumer Research, Jg. 12, S. 498-503. Nelson, P. (1970): Information and Consumer Behavior, in: Journal of Political Economy, Jg. 78, Nr. 2, S. 311-329. Nickel, S./Zechlin, L. (2006): Die Suche nach der optimalen Universitätsstruktur – Zur Reform der dezentralen Ebene in Universitäten, in: Welte, H./Auer, M./MeisterScheytt, C. (Hrsg.), Management von Universitäten – Zwischen Tradition und (Post-)Moderne, 2. Aufl., München, S. 193-205. Nießing, D. (2007): Kunden-werben-Kunden-Kampagnen – Eine empirische Analyse von Sender-Empfänger-Dyaden zur Gestaltung des Weiterempfehlungsmanagements, Wiesbaden. Nietiedt, T. (1996): Kommunikationspolitik für Hochschulen – Analyse und Instrumentarium, Frankfurt am Main.

277

Nitsch, W./Gerhardt, U./Offe, C./Preuß, U. K. (1965): Hochschule in der Demokratie – Kritische Beiträge zur Erbschaft und Reform der deutschen Universität, Berlin, Neuwied. Nitschke, A. (2006): Event-Marken-fit und Kommunikationswirkung – Eine Längsschnittbetrachtung am Beispiel der Sponsoren der FIFA-Fußballweltmeisterschaft 2006, Wiesbaden. Norušis, M. J. (2008): SPSS 16.0 Statistical Procedures Companion, Upper Saddle River. Nunnally, J./Bernstein, I. (1994): Psychometric Theory, 3. Aufl., New York u.a.O. o.A. (1996): Affekt, in: Heller, A. (Hrsg.), Brockhaus - die Enzyklopädie – In vierundzwanzig Bänden, 20. Aufl., Leipzig, Mannheim, S. 165-166. o.A. (2004): Unternehmung, in: Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler (Hrsg.), Gabler Wirtschaftslexikon, 16. Aufl., Wiesbaden, S. 3052-3054. o.A. (22.06.2006): Staatsvertrag über die Vergabe von Studienplätzen – ZVS-StV. o.A. (2010): Bachelor of Science – Studienfinanzierung, in: http://www.whu.edu/cms/ index.php?id=378, zuletzt geprüft am 20.01.2010. OECD (Hrsg.) (2009): Education at a Glance 2009 – OECD Indicators, Paris. Oguachuba, J. S. (2009): Markenprofilierung durch produktbegleitende Dienstleistungen, Wiesbaden. Oram, M. (2007): Der Studien- und Berufswahlprozess – Zur subjektiven Rekonstruktion einer biografischen Entscheidung, Marburg. Osgood, C. E./Suci, G. J./Tannenbaum, P. H. (1978): The measurement of meaning, 4. Aufl., Urbana. Paivio, A. (1991): Dual coding theory – Retrospect and current status, in: Canadian Journal of Psychology, Jg. 45, Nr. 3, S. 255-287. Paris, R. (2001): Machtfreiheit als negative Utopie – Die Hochschule als Idee und Betrieb, in: Stölting, E./Albrecht, C. (Hrsg.), Die Krise der Universitäten (Leviathan Sonderheft, 20), Wiesbaden, S. 194-222. Park, C. W./MacInnis, D. J. (2006): What's In and What's Out: Questions on the Boundanes of the Attitude Construct, in: Journal of Consumer Research, Jg. 33, Nr. 1, S. 16-18. Paulssen, M. (2000): Individual goal hierarchies as antecedents of market structure, Wiesbaden.

278

Pausits, A. (2007): Wettbewerbsstrategien in der wissenschaftlichen Weiterbildung, in: Zeitschrift für Hochschulentwicklung, Jg. 2, Nr. 2, S. 31-46. Pavlov, I. P. (1927): Conditioned Reflexes, Oxford. Payne, J. W./Bettman, J. R./Schkade, D. A. (1999): Measuring Constructed Preferences – Towards a Building Code, in: Journal of Risk and Uncertainty, Jg. 19, Nr. 1, S. 243-270. Pepels, W. (1995): Käuferverhalten und Marktforschung – Eine praxisorientierte Einführung, Stuttgart. Perna, L. W. (2004): Understanding the Decision to Enroll in Graduate School – Sex and Racial/Ethnic Group Differences, in: Journal of Higher Education, Jg. 75, Nr. 5, S. 487-527. Peter, J. P./Olson, J. C. (2005): Consumer behavior and marketing strategy, 7. Aufl., Boston. Petty, R. E./Cacioppo, J. T. (1986): Communication and Persuasion – Central and Peripheral Routes to Attitude Change, New York u.a.O. Picht, G. (1964): Die deutsche Bildungskatastrophe, Olten, Freiburg im Breisgau. Plassmann, H. (2006): Der Einfluss von Emotionen auf Markenproduktentscheidungen – Theoretische Fundierung und empirische Analyse mit Hilfe der funktionellen Magnetresonanztomographie, Wiesbaden. Plummer, J. T. (2000): How personality makes a difference, in: Journal of Advertising Research, Jg. 40, Nr. 6, S. 79-83. Porter, M. E. (2004): Competitive strategy – Techniques for analyzing industries and competitors, New York. Puca, R. M./Langens, T. A. (2008): Motivation, in: Müsseler, J. (Hrsg.), Allgemeine Psychologie, 2. Aufl., Berlin, S. 190-229. Punj, G. N./Staelin, R. (1978): The Choice Process for Graduate Business Schools, in: Journal of Marketing Research, Jg. 15, Nr. 4, S. 588-598. Quirin, M./Stucke, A. (2000): Vom Untergang des "Adels der Nutzlosen" – Macht in der Wissenschaft, in: Forschung & Lehre, Nr. 4, S. 193-195. Rauschenberger, R. (2002): Nachhaltiger Shareholder Value, Bern. Reckenfelderbäumer, M./Kim, S.-S. (2006): Hochschulmarketing 2010 – Aktuelle Herausforderungen und Marketingansätze für deutsche Hochschulen, in: Kleinaltenkamp, M. (Hrsg.), Innovatives Dienstleistungsmarketing in Theorie und Praxis, Wiesbaden, S. 181-215. 279

Reckenfelderbäumer, M./Kim, S.-S. (2009): Strategisches Hochschulmarketing – Einflussfaktoren und Entscheidungsbereiche, in: Voss, R. (Hrsg.), Hochschulmarketing, 2. Aufl., Lohmar, S. 1-30. Reimann, B. W. (1978): Hochschulreform – Illusion und Pleite?, Bonn. Reimold, T. (2010): Der Handel mit Bildungsdienstleistungen nach dem GATS, Tübingen. Reinalda, B./Kulesza, E. (2006): The Bologna process – Harmonizing Europe's higher education, including the essential original texts, 2. Aufl., Opladen, Farmington Hills. Riesenbeck, H./Perrey, J. (2009): Power brands – Measuring, making and managing brand success, 2. Aufl., Weinheim. Ringle, C. M. (2004): Messung von Kausalmodellen – Ein Methodenvergleich, Institut für Industriebetriebslehre und Organisation, Arbeitspapier Nr. 14, Hamburg. Ringle, C. M./Boysen, N./Wende, S./Will, A. (2006): Messung von Kausalmodellen mit dem Partial-Least-Squares-Verfahren, in: Das Wirtschaftsstudium, Jg. 35, Nr. 1, S. 81-88. Ringle, C. M./Spreen, F. (2007): Beurteilung der Ergebnisse von PLS-Pfadanalysen, in: Das Wirtschaftsstudium, Jg. 36, Nr. 2, S. 211-216. Ringle, C. M./Wende, S./Will, A. (2005): SmartPLS, Version 2.0 M3, Hamburg, online verfügbar unter http://www.smartpls.de, zuletzt geprüft am 10.03.2010. Ringle, T. (2006): Strategische identitätsorientierte Markenführung, Wiesbaden. Roberts, J. H. (1989): A Grounded Model of Consideration Set Size and Composition, in: Advances in Consumer Research, Jg. 16, S. 749-757. Robertson, L. C. (2005): The Bilateral Brain – Is Two Better than One?, in: Phi Kappa Phi Forum, Jg. 85, Nr. 1, S. 19-22. Rolls, E. T. (2000): Précis of "The Brain and Emotion", in: Behavioral and Brain Sciences, Jg. 23, Nr. 2, S. 177-234. Roscino, A./Pollice, A. (2004): A statistical analysis of the customer satisfaction with car dealers, in: Applied Stochastic Models in Business and Industry, Jg. 20, S. 281-289. Roseman, I. J. (1991): Appraisal determinants of discrete emotions, in: Cognition and Emotion, Jg. 5, Nr. 3, S. 161-200. Rosenberg, M. J. (1956): Cognitive Structure and Attitudinal Affect, in: Journal of Abnormal and Social Psychology, Jg. 53, Nr. 3, S. 367-372. 280

Rubin, D. B. (2004): Multiple imputation for nonresponse in surveys, 10. Aufl., Hoboken. Ruge, H. D. (1988): Die Messung bildhafter Konsumerlebnisse, Heidelberg. Ruhfus, R. E. (1976): Kaufentscheidungen von Familien – Ansätze zur Analyse des kollektiven Entscheidungsverhaltens im privaten Haushalt, Wiesbaden. Salkind, N. J. (Hrsg.) (2007): Encyclopedia of Measurement and Statistics, 3 Bände, 2, Thousand Oaks u.a.O. Schafer, J. L. (1997): Analysis of Incomplete Multivariate Data, Monograph on Statistics and Applied Probability, 72, London u.a.O. Schafer, J. L./Graham, J. (2002): Missing Data – Our View of the State of the Art, in: Psychological Methods, Jg. 7, Nr. 2, S. 147-177. Schelsky, H. (1963): Einsamkeit und Freiheit – Idee und Gestalt der deutschen Universität und ihrer Reformen, Reinbek. Scherer, K. R. (2005): What are emotions? And how can they be measured?, in: Social Science Information, Jg. 44, Nr. 4, S. 695-729. Schierenbeck, H./Wöhle, C. B. (2008): Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, 17. Aufl., München. Schierholz, H. (2005): Abseits von Mythen und Dogmen – Die Krise des Hochschulsystems und die Ökonomisierung des Wettbewerbs in der Hochschulbildung, Universität Hamburg, Sozialwissenschaftliche Fakultät (Diss.), Hamburg, online verfügbar unter http://www.sub.uni-hamburg.de/opus/volltexte/2005/2335/pdf/ Abgabeversion%20Doktorarbeit%20HS.pdf, zuletzt geprüft am 22.07.2009. Schimank, U. (1995): Hochschulforschung im Schatten der Lehre, Frankfurt am Main. Schimank, U./Meier, F. (2002): Neue Steuerungssysteme an den Hochschulen, Hagen. Schmidt-Schönbein, T. (1998): Produktgestaltung der deutschsprachigen Hochschulen, in: Weizsäcker, R. K. v. (Hrsg.), Deregulierung und Finanzierung des Bildungswesens, Berlin, S. 255-286. Schneider, H. (2004): Marken in der Politik – Erscheinungsformen, Relevanz, identitätsorientierte Führung und demokratietheoretische Reflexion, Wiesbaden. Schneider, W. (2009): Marketing und Käuferverhalten, 3. Aufl., München. Schnell, R. (1986): Missing-Data-Probleme in der empirischen Sozialforschung, Ruhr-Universität Bochum (Diss.), Bochum, online verfügbar unter 281

http://www.ub.uni-konstanz.de/kops/volltexte/2000/549/pdf/schnell.pdf,

zuletzt

geprüft am 08.03.2010. Schober, K.-S. (2001): Strategisches Fakultätsmarketing – Problematik, Konzeptualisierung und Implementierung am Beispiel der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät Nürnberg, Nürnberg. Schöner, H. (2004): Working with Real-World Datasets – Preprocessing and prediction with large incomplete and heterogeneous datasets, Technische Universität Berlin (Diss.), Berlin, online verfügbar unter http://opus.kobv.de/tuberlin/ volltexte/2005/755/pdf/schoener_holger.pdf, zuletzt geprüft am 08.03.2010. Schöpe, T. (2009): Studienfächer als Dienstleistungskategorien – Relevanz, Determinanten und Wirkungen des Studienfachimages als Auswahlkriterium, Wiesbaden. Schramm-Klein, H. (2003): Multi-Channel-Retailing – Verhaltenswissenschaftliche Analyse der Wirkung von Mehrkanalsystemen im Handel, Wiesbaden. Schubert, T. (2008): New Public Management and Performance Measurement in the German Research Sector – Theory, Implementation, and Effects, Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insb. Finanzwissenschaft (Diss.), Nürnberg, online verfügbar unter http://www.opus.ub.uni-erlangen.de/ opus/volltexte/2008/870/, zuletzt geprüft am 11.01.2010. Schulz-Hardt, J. (1994): Profilbildung und Wettbewerb – Ergebnisorientierte Mittelvergabe und Evaluation an den Hochschulen, in: Forschung & Lehre, Nr. 7, S. 258-260. Schütz, P. (2001): Die Macht der Marken – Geschichte und Gegenwart, Universität Regensburg, Lehrstuhl für Wirtschaftsgeschichte (Diss.), Regensburg. Schwaiger, M. (2004): Components and parameters of corporate reputation – An empirical study, in: Schmalenbach Business Review, Jg. 56, Nr. 1, S. 46-71. Sears, D. O./Freedman, J. L./Peplau, L. A. (1985): Social Psychology, 5. Aufl., Englewood Cliffs. Sekretariat der KMK (Hrsg.) (2005): Prognose der Studienanfänger, Studierenden und Hochschulabsolventen bis 2020, Statistische Veröffentlichungen der Kultusministerkonferenz Nr. 176, Bonn. Sevier, R. A. (1987): How Students Choose a College, in: Currents, Jg. 13, Nr. 10, S. 46-52.

282

Shocker, A. D./Ben Akiva, M./Boccara, B./Nedungadi, P. (1991): Consideration Set Influences on Consumer Decision-Making and Choice: Issues, Models, and Suggestions, in: Marketing Letters, Jg. 2, Nr. 3, S. 181-197. Simon, H. A./Ebel, B./Hofer, M. B. (2000): Das Börsenmarketing ist eine Herausforderung für den Vorstand, in: Frankfurter Allgemeine Zeitung, Ausgabe 288 v. 11.12.2000, S. 33. Skinner, B. F. (1973): Wissenschaft und menschliches Verhalten, München. Smith, E. E./Nolen-Hoeksema, S./Fredrickson, B. L./Loftus, G. R. (2007): Atkinsons und Hilgards Einführung in die Psychologie, 14. Aufl., Berlin, Heidelberg. Sokolowski, K. (2008): Emotion, in: Müsseler, J. (Hrsg.), Allgemeine Psychologie, 2. Aufl., Berlin, S. 294-333. Solomon, M. R. (2009): Consumer behavior – Buying, having, and being, 8. Aufl., Upper Saddle River. Solso, R. L. (2005): Kognitive Psychologie, Heidelberg. Sommer, R./Aitkens, S. (1982): Mental Mapping of Two Supermarkets, in: Journal of Consumer Research, Jg. 9, Nr. 2, S. 211-215. Spekman, R. E./Harvey, J. W./Bloom, P. N. (1980): The College Choice Process: Some Empirical Results, in: Advances in Consumer Research, Jg. 7, Nr. 1, S. 700-704. Spiewak, M. (2004): Wettbewerb lebt von Unterschieden, in: Aus Politik und Zeitgeschichte, Nr. 25, S. 3-5. Springer, C. (2008): Multisensuale Markenführung – Eine verhaltenswissenschaftliche Analyse unter besonderer Berücksichtigung von Brand Lands in der Automobilwirtschaft, Wiesbaden. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2009): Studierende an Hochschulen – Wintersemester 2008/2009, Fachserie 11, Reihe 4.1, Wiesbaden. Stauss, B. (1994): Markteintrittsstrategien im internationalen Dienstleistungsmarketing, in: Thexis, Jg. 11, Nr. 3, S. 10-23. Stauss, B. (1998): Dienstleistungen als Markenartikel – etwas Besonderes?, in: Tomczak, T./Schögel, M./Ludwig, E. (Hrsg.), Markenmanagement für Dienstleistungen, St. Gallen, S. 10-23. Stauss, B. (2004): Dienstleistungsmarken, in: Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Markenführung – Kompendium zum erfolgreichen Markenmanagement; Strategien - Instrumente - Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 95-118.

283

Stauss, B./Balderjahn, I./ Wimmer, F. (Hrsg.) (1999): Dienstleistungsorientierung in der universitären Ausbildung – Mehr Qualität im betriebswirtschaftlichen Studium (Festschrift für Prof. Dr. Ursula Hansen zum 60. Geburtstag), Stuttgart. Stichweh, R. (2005): Neue Steuerungsformen der Universität und die akademische Selbstverwaltung, in: Sieg, U./Korsch, D. (Hrsg.), Die Idee der Universität heute, München, S. 123-134. Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. (Hrsg.) (2002): Qualität durch Wettbewerb und Autonomie – Landeshochschulgesetze im Vergleich, Essen. Ströbele, P. (Hrsg.) (2009): Markengesetz – Kommentar, 9. Aufl., Köln. Suhre, C. J. M./Jansen, E./Harskamp, E. (2007): Impact of degree program satisfaction on the persistence of college students, in: Higher Education, Jg. 54, Nr. 2, S. 207-226. Sung, M./Yang, S.-U. (2008): Toward the Model of University Image – The Influence of Brand Personality, External Prestige, and Reputation, in: Journal of Public Relations Research, Jg. 20, Nr. 4, S. 357-376. Sweeney, J. C./Soutar, G. N. (2001): Consumer perceived value – The development of a multiple item scale, in: Journal of Retailing, Jg. 77, Nr. 2, S. 203-220. Tabachnick, B. G./Fidell, L. S. (2007): Using multivariate statistics, 5. Aufl., Boston u.a.O. Teichler, U. (2005a): Hochschulsysteme und Hochschulpolitik – Quantitative und strukturelle Dynamiken, Differenzierungen und der Bologna-Prozess, Münster. Teichler, U. (2005b): Quantitative und strukturelle Entwicklungen des Hochschulwesens, in: Zeitschrift für Pädagogik, Nr. 50. Beiheft, S. 8-24. Teichler, U. (2009): Hochschulbildung, in: Tippelt, R./Schmidt, B. (Hrsg.), Handbuch Bildungsforschung, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 421-444. Tenenhaus, M./Vinzi, V. E./Chatelin, Y.-M./Lauro, C. (2005): PLS path modeling, in: Computational Statistics & Data Analysis, Jg. 48, Nr. 1, S. 159-205. The Wharton School (Hrsg.) (2010): About Wharton, in: http://www.wharton. upenn.edu/about/about-wharton.cfm, zuletzt geprüft am 17.02.2010. Tinto, V. (1975): Dropout from Higher Education – A Theoretical Synthesis of Recent Research, in: Review of Educational Research, Jg. 45, Nr. 1, S. 89-125. Tomczak, T./Brockdorff, B. (2000): Bedeutung und Besonderheiten des Markenmanagements für Dienstleistungen, in: Belz, C./Bieger, T. (Hrsg.), Dienstleistungskompetenz und innovative Geschäftsmodelle, St. Gallen, S. 486-502.

284

Topritzhofer, E. (1977): Entwicklungsstand und Zukunftsperspektiven der Kaufverhaltensforschung, in: DBW, Jg. 37, Nr. 1, S. 147-159. Tostmann, T. M. (1980): Kaufprozessmodelle – ein theoretischer und empirischer Beitrag zur angewandten Marketingtheorie in der Kaufverhaltensforschung, Universität Augsburg, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät (Diss), Augsburg. Tostmann, T. M. (1982): Konsument und Kaufentscheidung – Untersuchung zur praktischen Brauchbarkeit von Kaufprozeßmodellen, Bielefeld. Trommsdorff, V. (1975): Die Messung von Produktimages für das Marketing – Grundlagen und Operationalisierung, Köln. Trommsdorff, V. (1976): Image und Einstellungsmessung in der Marktforschung – Theoretische und pragmatische Argumente zur mehrdimensionalen Messung, in: Der Markt, Jg. 15, Nr. 57, S. 28-32. Trommsdorff, V. (1980): Image als Einstellung zum Angebot, in: Hoyos, C./KroeberRiel, W./Rosenstiel, L./ Strümpel, B. (Hrsg.), Grundbegriffe der Wirtschaftspsychologie – Gesamtwirtschaft - Markt - Organisation - Arbeit, München, S. 121. Trommsdorff, V. (2004): Konsumentenverhalten, 6. Aufl., Stuttgart. Trommsdorff, V. (2009): Konsumentenverhalten, 7. Aufl., Stuttgart. Trommsdorff, V./Bleicker, U./Hildebrandt, L. (1979): Nutzen und Einstellung – Studenten beurteilen Marktforschungsbücher, Wirtschaftswissenschaftliche Dokumentation, TU Berlin, Diskussionspapier Nr. 50, Berlin. Trommsdorff, V./Paulssen, M. (2005): Messung und Gestaltung der Markenpositionierung, in: Esch, F.-R. (Hrsg.), Moderne Markenführung – Grundlagen, innovative Ansätze, praktische Umsetzungen, 4. Aufl., Wiesbaden, S. 1363-1379. Tucker, D. M. (1981): Lateral Brain Function, Emotion, and Conceptualization, in: Psychological Bulletin, Jg. 89, Nr. 1, S. 19-46. Turner, G. (2001): Hochschule zwischen Vorstellung und Wirklichkeit – Zur Geschichte der Hochschulreform im letzten Drittel des 20. Jahrhunderts, Abhandlungen zu Bildungsforschung und Bildungsrecht, Bd. 7, Berlin. Tutt, L. (1997): Der Studienentscheidungsprozess – Informationsquellen, Informationswünsche und Auswahlkriterien bei der Hochschulwahl, Diskussionsbeiträge des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaft der Gerhard-Mercator-UniversitätGesamthochschule Duisburg Nr. 243, Duisburg.

285

UNESCO (Hrsg.) (2006): ISCED 1997 – International Standard Classification of Education, 2. Aufl., o.O., online verfügbar unter http://www.uis.unesco.org/ TEMPLATE/pdf/isced/ISCED_A.pdf, zuletzt geprüft am 10.11.2009. Urban, D. (1993): Logit-Analyse – Statistische Verfahren zur Analyse von Modellen mit qualitativen Response-Variablen, Stuttgart u.a.O. Usher, A./Savino, M. (2006): A World of Difference – A Global Survey of University League Tables, The Educational Policy Institute, Inc., Virginia Beach u.a.O., online verfügbar unter http://www.educationalpolicy.org/pdf/World-of-Difference200602162.pdf, zuletzt geprüft am 24.07.2009. Vakratsas, D./Ambler, T. (1999): How Advertising Works: What Do We Really Know?, in: Journal of Marketing, Jg. 63, Nr. 1, S. 26-43. Varian, H. R. (2007): Grundzüge der Mikroökonomik, 7. Aufl., München. Vaughn, R./Pitlik, J./Hansotia, B. (1978): Understanding University Choice: A MultiAttribute Approach, in: Advances in Consumer Research, Jg. 5, Nr. 1, S. 26-31. Veloutsou, C./Lewis, J. W./Paton, R. A. (2004): University selection – Information requirements and importance, in: International Journal of Educational Management, Jg. 18, Nr. 3, S. 160-171. Vershofen, W. (1950): Wirtschaft als Schicksal und Aufgabe, Wiesbaden. Voß, S./Gutenschwager, K. (2001): Informationsmanagement, Berlin. Voss, W.-D. (1983): Modellgestützte Markenpolitik – Planung und Kontrolle markenpolitischer Entscheidungen auf der Grundlage computergestützter Informationssysteme, Wiesbaden. Wagenknecht, H. (2007): Kognition, in: Arnold, W./Eysenck, H. J./Meili, R. (Hrsg.), Herders Lexikon der Psychologie, Erftstadt, S. 1086. Wagner, E. (2001): Universitäten im Wettbewerb – Strategisches Management von Qualifizierungsdienstleistungen, Wiesbaden. Waldenfels, B. (2009): Universität als Grenzort, in: Haß, U./Müller-Schöll, N. (Hrsg.), Was ist eine Universität? – Schlaglichter auf eine ruinierte Institution, Bielefeld, S. 11-25. Weinberg, P. (1981): Das Entscheidungsverhalten der Konsumenten, Paderborn. Weinberg, P. (1992): Erlebnismarketing, München. Weiner, B./Kukla, A. (1970): An Attributional Analysis of Achievement Motivation, in: Journal of Personality and Social Psychology, Jg. 15, Nr. 1, S. 1-20.

286

Welling, M. (2006): Ökonomik der Marke – Ein Beitrag zum Theorienpluralismus in der Markenforschung, Wiesbaden. Werthmöller, E. (1995): Räumliche Identität als Aufgabenfeld des Städte- und Regionenmarketing – Ein Beitrag zur Fundierung des Placemarketing, Frankfurt am Main. Whitehead, J. M./Raffan, J./Deaney Rosemary (2006): University Choice: What Influences the Decisions of Academically Successful Post-16 Students?, in: Higher Education Quarterly, Jg. 60, Nr. 1, S. 4-26. Wiberg, T. (1976): Computation of Principal Components when Data are Missing, in: Gordesch, J./Naeve, P. (Hrsg.), Compstat 1976 – Proceedings in Computational Statistics (2nd Symposium held in Berlin (West) 1976), Wien, S. 229-236. Wicker, A. W. (1969): Attitudes Versus Actions – The Relationship of Verbal and Overt Behavioral Responses to Attitude Objects, in: Journal of Social Issues, Jg. 25, Nr. 4, S. 41-78. Wiesler, A. (2005): Reform der Finanzierung von Hochschulbildung – Eine finanzwissenschaftliche Analyse, Wiesbaden. Wilcox, K./Kim, H. M./Sen, S. (2009): Why Do Consumers Buy Counterfeit Luxury Brands?, in: Journal of Marketing Research, Jg. 46, Nr. 2, S. 247-259. Wilkie, W. L. (1994): Consumer Behavior, 3. Aufl., New York u.a.O. Wissenschaftsrat (1966): Empfehlungen zur Neuordnung des Studiums an den wissenschaftlichen Hochschulen, Bonn. Wissenschaftsrat (1978): Empfehlungen zur Differenzierung des Studienangebots, Tübingen. Wissenschaftsrat (2000): Empfehlungen zur Akkreditierung privater Hochschulen, Berlin, online verfügbar unter http://www.wissenschaftsrat.de/texte/4419-00.pdf, zuletzt geprüft am 27.07.2009. Wissenschaftsrat (2005): Empfehlungen zum 35. Rahmenplan für den Hochschulbau 2006 – 2009 – Allgemeiner Teil, Köln, online verfügbar unter http:// www.wissenschaftsrat.de/texte/AT_35_RPL.pdf, zuletzt geprüft am 19.01.2010. Wissenschaftsrat (2006): Empfehlungen zur künftigen Rolle der Universitäten im Wissenschaftssystem, Berlin, online verfügbar unter http://www. wissenschaftsrat.de/texte/7067-06.pdf, zuletzt geprüft am 11.11.2009. Wiswede, G. (1992): Die Psychologie des Markenartikels, in: Dichtl, E./Eggers, W. (Hrsg.), Marke und Markenartikel als Instrumente des Wettbewerbs, München.

287

Wiswede, G. (1997): Psychologie im Wirtschaftsleben, 2. Aufl., Stuttgart. Witte, F. (1999): Wirtschaftlichkeit in Hochschulen – Ein Finanzmittelverteilungsmodell für Hochschulen auf der Grundlage der Lehr- und Forschungsleistung, Aachen. Wochnowski, H. (1999): Anwendbarkeit von Instrumenten der Dienstleistungsqualitätsmessung auf betriebswirtschaftliche Lehrangebote, in: Stauss, B./Balderjahn, I./Wimmer, F. (Hrsg.), Dienstleistungsorientierung in der universitären Ausbildung – Mehr Qualität im betriebswirtschaftlichen Studium (Festschrift für Prof. Dr. Ursula Hansen zum 60. Geburtstag), Stuttgart, S. 287-310. Zaichkowsky, J. (1985): Measuring the Involvement Construct, in: Journal of Consumer Research, Jg. 12, Nr. 3, S. 341-352. Zajonc, R. B. (1980): Feeling and Thinking – Preferences Need no Inferences, in: American Psychologist, Jg. 35, Nr. 2, S. 151-175. Zajonc, R. B. (1984): On the primacy of affect, in: American Psychologist, Jg. 39, Nr. 2, S. 117-123. Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen (Hrsg.) (2009): Das Studienplatzangebot der Zentralstelle zum Wintersemester 2009/10, in: http://www2.zvs.de/ index.php?id=259, zuletzt geprüft am 22.07.2009. Zeplin, S. (2006): Innengerichtetes identitätsbasiertes Markenmanagement, Wiesbaden. Ziegele, F. (2008): Budgetierung und Finanzierung in Hochschulen, Studienreihe Bildungs- und Wissenschaftsmanagement, 8, Münster. Zimmerhofer, A./Trost, G. (2008): Auswahl- und Feststellungsverfahren in Deutschland – Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft, in: Schuler, H./Hell, B. (Hrsg.), Studierendenauswahl und Studienentscheidung, Göttingen, S. 32-42.

288