Make-or-Buy bei Anwedungssystemen: Eine empirische Untersuchung der Entwicklung und Wartung betrieblicher Anwendungssoftware

Björn Brandt Make-or-Buy bei Anwendungssystemen

Björn Brandt

Make-or-Buy bei Anwendungssystemen Eine empirische Untersuchung der Entwicklung und Wartung betrieblicher Anwendungssoftware Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Peter Buxmann

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 Technische Universität Darmstadt, 2009 D 17

1. Auflage 2010 Alle Rechte vorbehalten © Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2010 Lektorat: Ute Wrasmann | Viktoria Steiner Gabler 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 978-3-8349-2182-6

Geleitwort

Immer mehr Unternehmen lagern IT-Aufgaben an Software- und Serviceh¨auser im In- oder Ausland aus. Dabei reichen die Outsourcinggegenst¨ande von der Entwicklung und Wartung von Software bis hin zum Betrieb ganzer Rechenzentren. Die vorliegende Arbeit besch¨aftigt sich insbesondere mit Entscheidungen im Spannungsfeld zwischen Eigenerstellung und Fremdbezug der Entwicklung und Wartung betrieblicher Anwendungssoftware. Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse der Spezifika dieser Fragestellung f¨ur kleine und mittlere Unternehmen. Es handelt es sich um eine sehr aktuelle und praxisrelevante Themenstellung. Methodisch basiert die Arbeit auf Expertengespr¨achen sowie zwei großzahligen empirischen Untersuchungen, die der Autor durchgef¨uhrt hat. Zwei Forschungsziele der Arbeit werden in der Einleitung benannt: Zum einen soll eine Bestandsaufnahme der Ist-Situation und der zuk¨unftigen Planungen von Unternehmen in Bezug auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Anwendungssoftware geleistet werden. Auf dieser Basis sollen zum anderen die Motive f¨ur das Treffen dieser Entscheidungen erkl¨art und dar¨uber hinaus praktische Handlungsempfehlungen f¨ur Anwenderunternehmen sowie f¨ur Software- und Dienstleistungsanbieter abgeleitet werden. Herr Brandt erarbeitet zun¨achst einen theoretischen Bezugsrahmen. Dabei handelt es sich um die Transaktionskostentheorie, die Principal-Agent-Theorie sowie den Resource-based-viewAnsatz. Neben diesen o¨ konomischen Theoriegeb¨auden skizziert Herr Brandt mit der Theory of Planned Behavior und der Social Exchange Theorie auch zwei Ans¨atze aus der Soziologie. Herr Brandt legt zu diesen theoretischen Ans¨atzen und ihrer Logik bei der Anwendung auf Makeor-Buy-Entscheidungen eine sehr gute und umfangreiche Literaturrecherche vor. Im Anschluss daran entwickelt er eine Systematik verschiedener Typen von Make-or-Buy-Entscheidungen im Kontext des Fremdbezuges bzw. der Eigenerstellung von Anwendungssoftware. Zur Beantwortung seiner Forschungsfragen verfolgt Herr Brandt einen empirischen Forschungsansatz bestehend aus mehreren methodischen Bausteinen. Der Autor f¨uhrte zun¨achst 14 leitfadengest¨utzte Experteninterviews mit IT-Leitern kleiner, mittlerer und großer Anwenderunternehmen durch. Das Ziel bestand einerseits darin, einen tieferen Einblick in die Analyse der Entscheidung zwischen Fremdbezug bzw. Eigenerstellung von Anwendungssoftware zu erhalten. Andererseits sind die Ergebnisse der Expertenbefragung in die Konzeption der beiden großzahligen Folgestudien eingeflossen.

VI Mit einer großzahligen deskriptiven Querschnittsbefragung verfolgt Herr Brandt das Ziel, den Status quo des Outsourcingverhaltens deutscher Unternehmen in Bezug auf die Entwicklung und Wartung von Anwendungssoftware zu erheben. Dabei gibt der Autor einen umfangreichen ¨ Uberblick u¨ ber die Gegenst¨ande, Formen, Motive sowie Kriterien des Entscheidungsprozesses im Spannungsfeld zwischen Eigenstellung und Fremdbezug von Anwendungssystemen. Dies gelingt dem Autor auf hervorragende Weise. Insgesamt hat er Antworten von 498 CIOs erhalten und hierbei einen hochinteressanten und umfangreichen Datenschatz“ zusammengetragen. Die ” Ergebnisse sind sowohl f¨ur Wissenschaftler als auch f¨ur Praktiker von sehr hoher Bedeutung. Eine zweite großzahlige konfirmatorische Untersuchung thematisiert das Adoptionsverhalten von Software as a Service (SaaS)-L¨osungen. Bei der Nutzung solcher L¨osungen wird auch der Betrieb der Anwendungssoftware an den Anbieter fremdvergeben. Im Rahmen der von Herrn Brandt durchgef¨uhrten Studie wird insbesondere untersucht, welche Theorien die Adoption von SaaS-L¨oungen wie gut erkl¨aren. Dabei wird der erarbeitete theoretische Bezugsrahmen aus o¨ konomischen und soziologischen Theorien als Grundlage verwendet aber auch das Konzept der Pfadabh¨angigkeiten ber¨ucksichtigt. Die Untersuchung ist von hoher Relevanz f¨ur die theoretische Erkl¨arung der Adoption von SaaS-L¨osungen mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen. Herr Brandt hat wesentliche eigenst¨andige Beitr¨age zum wissenschaftlichen Erkenntnisfortschritt der Wirtschaftsinformatik geleistet. So zeigt die Arbeit von Herrn Brandt beispielsweise f¨ur den Bereich der Entwicklung und Anpassung von Anwendungssoftware, dass Kundenunternehmen im Hinblick auf Produkt- und Servicequalit¨at, Termintreue sowie Kommunikation/Koordination mit den Onshore-Dienstleistern deutlich zufriedener waren als mit den Dienstleistern an Offshore-Standorten. Am zweitbesten schnitten die Software- und Serviceanbieter in Nearshore-L¨andern ab, w¨ahrend die Kunden mit den Farshore-Anbietern in Bezug auf diese Kriterien am unzufriedensten waren. Die Ergebnisse sind statistisch signifikant. Demgegen¨uber konnten keine signifikanten Ergebnisse im Bezug auf die Zufriedenheit mit den Kosten nachgewiesen werden. Diese Zusammenh¨ange haben sowohl eine sehr hohe praktische Bedeutung f¨ur Kundenunternehmen als auch f¨ur die Software- und Serviceanbieter. Beide großzahlige empirische Studien weisen ein sehr hohes methodisches Niveau auf. Die erzielten Ergebnisse sind hochinteressant. Seinen Forschungszielen entsprechend, leitet Herr Brandt aus den Erkenntnissen der theoretischen und empirischen Analyse schließlich konkrete Handlungsempfehlungen f¨ur die Praxis ab. Ich w¨unsche der Arbeit eine weite Verbreitung in Wissenschaft und Praxis.

P ROFESSOR D R . P ETER BUXMANN

Vorwort

In Zeiten zunehmender Globalisierung und Virtualisierung der Wertsch¨opfungskette sind Unternehmen verst¨arkt einem anhaltenden Wettbewerbsdruck ausgesetzt. In der Regel konzentrieren sich Unternehmen daher noch intensiver auf ihre Kernkompetenzen und stehen vor der Situation, ihre optimale Leistungstiefe zu analysieren. In diesem Zusammenhang geht es insbesondere um die Frage, welche Leistungen innerhalb des Unternehmens erbracht werden (Make) und welche Leistungen vom Markt durch die Beauftragung externer Dienstleister (Buy) bezogen werden sollten. Die Frage nach der optimalen Leistungstiefe wird seit drei Jahrzehnten ebenso recht intensiv im Kontext der Informationstechnologie diskutiert. Daneben sind Unternehmen auch durch den anhaltenden technologischen Fortschritt sowie aktuelle Entwicklungen dazu aufgefordert, ihre Softwarebezugspolitik immer wieder neu zu u¨ berdenken. Unternehmen m¨ussen sich auf den m¨oglich gewordenen globalen Leistungserstellungsprozess einstellen, der gerade in der Informationstechnologie – bedingt durch die Eigenschaften des digitalen Gutes Software – sehr schnell voranschreitet und bereits weite Verbreitung gefunden hat. Aber auch Chancen und Risiken des Einsatzes neuer Softwarebezugsmodelle wie Software as a Service (SaaS) m¨ussen von den Unternehmen in die Entscheidungsfindung einbezogen werden. Vor diesem Hintergrund analysiert die vorliegende Dissertation entlang des Standardisierungsgrades von Anwendungssystemen Make-or-Buy-Entscheidungen bei der Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung betrieblicher Anwendungssoftware auf einer multimethodischen empirischen Basis. Dabei werden sowohl die Neuentwicklung von Individualsoftware, die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft differenziert als auch Software as a Service in die Betrachtungen integriert. Ohne die Unterst¨utzung einiger wichtiger Personen w¨are die Entstehung dieser Arbeit nicht m¨oglich gewesen. Zu tiefem Dank bin ich meinem Doktorvater Professor Dr. Peter Buxmann verpflichtet. Er hat durch seine Ideen und Ratschl¨age sowie entscheidenden Weichenstellungen maßgeblich zum Erfolg des Forschungsvorhabens beigetragen. Gleichzeitig hat er mir in allen Belangen maximale Freiheiten einger¨aumt. Ich m¨ochte mich an dieser Stelle ebenfalls f¨ur den a¨ ußerst angenehmen pers¨onlichen Umgang bedanken.

VIII Mein besonderer Dank gilt weiterhin Professor Dr. Thomas Hess von der Ludwig-Maximilians¨ Universit¨at M¨unchen f¨ur die Ubernahme des Korreferates und die stets sehr konstruktiven Anmerkungen im Rahmen der Work-Shops der Software Economics Group Darmstadt-M¨unchen. Herzlich bedanken m¨ochte ich mich dar¨uber hinaus bei allen Mitarbeitern und Doktoranden des Fachgebietes Information Systems / Wirtschaftsinformatik der Technischen Universit¨at Darmstadt f¨ur das a¨ ußerst angenehme Arbeitsumfeld, das offene Kritikverhalten sowie die vielf¨altigen Anregungen, die durch die fachlichen Diskussionen entstanden sind. Aufrichtiger Dank geb¨uhrt meiner Familie f¨ur die notwendige seelische und moralische Unterst¨utzung. Insbesondere danke ich meiner Frau Jenny, die mir die Sorgen des stressigen Alltags abgenommen und mich in allen Situationen tatkr¨aftig unterst¨utzt hat. Ich danke ihr f¨ur die Geduld, die sie w¨ahrend meiner Zeit an der Universit¨at und der Entstehung dieser Dissertation aufgebracht hat.

¨ B RANDT B J ORN

Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

XIII XVII

Abkurzungsverzeichnis ¨

XIX

1 Einleitung

1

1.1 1.2

Historische Einordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Problemstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1 4

1.3 1.4

Ziele der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Forschungsmethodik und Gang der Untersuchung . . . . . . . . . . . . . . . .

6 7

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit 2.1 Zur Auswahl der Theorien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9 9

2.2

Neo-institutionalistischer Theoriebereich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.2.1

Transaktionskostentheorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1.1 Hintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13 14

2.2.1.2 2.2.1.3

Wesentliche Erkl¨arungsfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . Erkl¨arungs- und Gestaltungsbeitr¨age der Transaktionskosten-

17

theorie f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen . . . . . . . . . . . Principal-Agent-Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19 22

2.2.2.1 2.2.2.2

Hintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Wesentliche Bestandteile der Principal-Agent-Theorie . . . .

23 24

2.2.2.3

Logik der Principal-Agent-Theorie bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

Strategischer Theoriebereich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Resource-based view . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31 31

2.2.2

2.3

2.4

2.3.1.1 2.3.1.2

Hintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Wesentliche Bestandteile des Resource-based view . . . . . .

2.3.1.3

Logik des Resource-based view bei der Anwendung auf Makeor-Buy-Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

Soziologischer Theoriebereich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Theory of Planned Behavior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37 38

2.4.1.1

Hintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32 33

38

X

Inhaltsverzeichnis 2.4.1.2 2.4.1.3 2.4.2

Wesentliche Elemente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Logik der Theory of Planned Behavior bei der Anwendung

40

auf Make-or-Buy-Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . Social Exchange Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.2.1 Hintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

43 45 47

2.4.2.2 2.4.2.3

Wesentliche Komponenten einer sozialen Austauschbeziehung 49 Logik der Social Exchange Theory bei der Anwendung auf

Make-or-Buy-Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . ¨ Tabellarische Ubersicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

51 53

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen ¨ 3.1 Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

55 55

2.5

3.2

Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Informationssysteme und Anwendungssoftware . . . . . . . . . . . . . 3.2.1.1 Abgrenzung von Anwendungssystemen . . . . . . . . . . . 3.2.1.2

3.2.2

3.2.3

3.3

57 57 60

Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Anwendungssystemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.2.1.3 Unterscheidung von Anwendungstypen . . . . . . . . . . . . Eigenerstellung und Fremdbezug – Definition und State-of-the-Art . . . 3.2.2.1 Begriffliche Abgrenzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63 63 64

3.2.2.2 State-of-the-Art und Kernfragestellungen . . . . . . . . . . . Onshoring und Offshoring der Anwendungsentwicklung . . . . . . . .

65 73

3.2.3.1 3.2.3.2

73

Begriffliche Abgrenzung und Systematisierung . . . . . . . . Spezifika des Offshoring der Anwendungsentwicklung und -wartung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades . . . . . . . ¨ 3.3.1 Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77 77

3.3.2

Neuentwicklung von Individualsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2.1 Definition und Eigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2.2 Betrachteter Untersuchungsgegenstand . . . . . . . . . . . .

79 79 80

3.3.3

Auswahl, Einsatz und Anpassung von Standardsoftware . . . . . . . . 3.3.3.1 Definition und Eigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . .

87 88

3.3.3.2 Betrachteter Untersuchungsgegenstand . . . . . . . . . . . . Software as a Service als Spezialform von Standardsoftware . . . . . . 3.3.4.1 Definition und Eigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . .

89 98 99

3.3.4

3.3.4.2 3.3.4.3

Software as a Service versus klassische Standardsoftware . . 101 Untersuchungsgegenstand: Potenziale, Risiken und Triebkr¨afte des Einsatzes von Software as a Service . . . . . . . . . . . 105

Inhaltsverzeichnis

XI

4 Empirische Studien – Design, Durchfuhrung ¨ und Ergebnisse 109 ¨ 4.1 Dreistufiges Vorgehensmodell im Uberblick, Ablauf, Ziele der Einzelschritte . 110 4.2

Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews . . 113 4.2.1

Das Experteninterview als Forschungsmethode . . . . . . . . . . . . . 113

4.2.2

Untersuchungsdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

4.2.3

Qualitative Auswertung der Interviews . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

4.2.4 4.3

4.2.3.1

Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen . . . . . . . . . 118

4.2.3.2

Allgemeine Aussagen zu Eigen- und Fremdleistung in der IT kleiner und mittlerer Unternehmen . . . . . . . . . . . . . . 120

4.2.3.3

Eigen- und Fremdleistung im Rahmen der Anwendungsentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

4.2.3.4

Aussagen und Einstellungen zu Software as a Service . . . . 127

Einschr¨ankungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung . . . . . 131 ¨ 4.3.1 Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 4.3.2

4.3.3

Forschungsfragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 4.3.2.1

Individuelle Forschungsfragen . . . . . . . . . . . . . . . . 132

4.3.2.2

Komparative Forschungsfragen . . . . . . . . . . . . . . . . 136

Untersuchungsdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

4.3.4

Datenerhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

4.3.5

Stichprobencharakteristika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

4.3.6

Deskriptive und induktive Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 ¨ Auswertungsstrategie und Uberblick . . . . . . . . . . . . . 147 ¨ 4.3.6.2 Ubergreifende Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149

4.3.6.1

4.3.7 4.4

4.3.6.3

Individuelle Auswertungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

4.3.6.4

Komparative Auswertungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

Einschr¨ankungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung . . . . . . . 213 ¨ 4.4.1 Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 4.4.2

Forschungsmodell und Hypothesenentwicklung . . . . . . . . . . . . . 214 4.4.2.1

4.4.3

Hypothesen auf Basis der Theory of Planned Behavior . . . . 215

4.4.2.2

Hypothesen auf Basis der Transaktionskostentheorie . . . . . 219

4.4.2.3

Hypothesen auf Basis der Principal-Agent-Theorie . . . . . . 222

4.4.2.4

Hypothesen auf Basis des Resource-based view . . . . . . . 226

4.4.2.5

Hypothesen auf Basis der Social Exchange Theory . . . . . . 229

4.4.2.6

Hypothesen basierend auf der Logik von Pfadabh¨angigkeiten 231

Operationalisierung der Forschungskonstrukte . . . . . . . . . . . . . 235

4.4.4

Datenerhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236

4.4.5

Stichprobencharakteristika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238

XII

Inhaltsverzeichnis 4.4.6

4.4.7

Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 4.4.6.1 Strukturgleichungsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 4.4.6.2 Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit PLS . . . . . . 244 Evaluierung des Forschungsmodells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 4.4.7.1 Validierung der Messmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . 247

4.4.8

4.4.7.2 Analytische Auswertung des Strukturmodells . . . . . . . . 250 Diskussion der Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

4.4.9

4.4.8.1 Implikationen f¨ur Wissenschaft und Forschung . . . . . . . . 253 4.4.8.2 Implikationen f¨ur die Praxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 Einschr¨ankungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257

5 Schlussbetrachtung 5.1 5.2 5.3

259

Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 Ableitung von Handlungsempfehlungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 Ausblick auf k¨unftige Forschungsfragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

Literaturverzeichnis

269

A State-of-the-Art – Ein aktueller Literaturuberblick ¨ 297 A.1 Durchsuchte Zeitschriften und IS-Konferenzen . . . . . . . . . . . . . . . . . 298 ¨ A.2 Uberblick gefundener Studien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 A.3 Verwendete o¨ konomische Ans¨atze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303 B Beschreibung der Anwendungstypen

309

C Leitfaden der Experteninterviews

313

D Fragebogen zur Anwendungsentwicklung und -wartung

319

E Operationalisierung 327 E.1 Grad des SaaS-basierten Outsourcings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 E.2 Konstrukte aus der Theory of Planned Behavior . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 E.3 Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 E.4 Konstrukte aus der Principal-Agent-Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 E.5 Konstrukte aus dem Resource-based view . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 E.6 Konstrukte aus der Social Exchange Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 E.7 Konstrukte, die aus der der Logik der Pfadabh¨angigkeiten abgeleitet werden . . 333 F Fragebogen zur SaaS-Studie

335

G Cross-Loadings zur SaaS-Studie

341

Abbildungsverzeichnis 1.1

Forschungsmethodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1

¨ Kapitel-Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.2

Formen mittlerer vertikaler Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

2.3

Transaktionskosten und Spezifit¨at . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

2.4

Theory of Planned Behavior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

3.1

¨ Kapitel-Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56

3.2 3.3

Anwendungssoftware als Bestandteil eines Informationssystems . . . . . . . . Modell des Informationsmanagements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58 60

3.4

Untersuchungsgegenst¨ande in der Make-or-Buy-Forschung . . . . . . . . . . .

66

3.5

Fremdbezug und On-, Near- sowie Farshoring . . . . . . . . . . . . . . . . . .

74

3.6

79

3.8

Make-or-Buy-Entscheidungsbaum f¨ur den Einsatz von Anwendungssystemen. . ¨ Uberblick Abschnitt Neuentwicklung von Individualsoftware. . . . . . . . . . ¨ Uberblick Abschnitt Auswahl, Einsatz und Anpassung von Standardsoftware. .

3.9

Schichtenmodell zur Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware

94

3.7

3.10 Arten der Anpassung von Standardsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ¨ 3.11 Uberblick Abschnitt Software as a Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5

¨ Kapitel-Uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ¨ Dreistufiges Vorgehensmodell im Uberblick. . . . . . . . . ¨ Uberblick Abschnitt explorative Experteninterviews. . . . ¨ Uberblick qualitative Auswertung der Experteninterviews .

8

78 88 96 99

. . . . . . . . . . . 110 . . . . . . . . . . . 111 . . . . . . . . . . . 113 . . . . . . . . . . . 117

¨ Uberblick Abschnitt Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

4.6

Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Mitarbeiter . . . . . . . . . . . . . . 145

4.7

Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Umsatz . . . . . . . . . . . . . . . . 145

4.8

Teilnehmer nach Branchen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

4.9

Teilnehmer nach Eigentumsverh¨altnissen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

4.10 Teilnehmer nach Funktion innerhalb des Unternehmens . . . . . . . . . . . . . 147 4.11 Auswertungsstrategie der quantitativ-deskriptiven Studie . . . . . . . . . . . . 148 4.12 Anteile Softwaretypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 4.13 Einsch¨atzung der zuk¨unftigen Entwicklung f¨ur die Anteile der Softwaretypen . 150 4.14 Zufriedenheit mit dem Onshoring-Dienstleister . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

XIV

Abbildungsverzeichnis

4.15 Zufriedenheit mit dem Nearshoring-Dienstleister . . . . . . . . . . . . . . . . 152 4.16 Zufriedenheit mit dem Farshoring-Dienstleister . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 ¨ 4.17 Vergleichende Ubersicht der Zufriedenheit u¨ ber On-, Near- und Farshoring hinweg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 4.18 Einsch¨atzung der zuk¨unftigen Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshorelokationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 4.19 Anteil Individualsoftwaresysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 4.20 Neuentwicklung von Individualsoftware: Anteil Fremdleistung in Anspruch genommen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 4.21 Neuentwicklung von Individualsoftware: Anteil ausschließlich Fremdleistung in Anspruch genommen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 4.22 Optionen der Inanspruchnahme von Fremdleistung . . . . . . . . . . . . . . . 157 4.23 Ranking der Kriterien zur Wahl externer Dienstleister . . . . . . . . . . . . . . 160 4.24 Kriterien zur Wahl externer Dienstleister . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 4.25 Ranking der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 4.26 Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware . . . 161 4.27 Pr¨aferenzen f¨ur On-, Near- und Farshoring bei der Neuentwicklung von Individualsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 4.28 Eingesetzte Hauptstandardprodukte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 4.29 Ranking der Kriterien zur Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware . . . 164 4.30 Kriterien zur Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware . . . . . . . . . . 164 4.31 Ranking der Kriterien zur Auswahl eines Anbieters bei der Einf¨uhrung von Standardsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 4.32 Kriterien zur Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware . . . . . . . . . . 165 4.33 Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware . . . . . . . . . . . . 166 4.34 Vergleich der Arten von Entwicklungsarbeiten f¨ur Standardsoftware . . . . . . 168 4.35 Entwicklungsarbeiten/Anpassungen an Standardsoftware durch Fremdleistung . 169 4.36 Entwicklungsarbeiten/Anpassungen an Standardsoftware ausschließlich durch Fremdleistung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 4.37 Umfang der Vergabe von Entwicklungsarbeiten/Anpassungen an Externe . . . 170 4.38 Ranking der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei Standardsoftware . . . . . . . . . . 171 4.39 Gr¨unde f¨ur Eigenleistung f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware . . . . . . . 171 4.40 On-, Near- und Farshoring bei der Anpassung von Standardsoftware . . . . . . 172 4.41 Weiterentwicklung und Wartung: Anteil Fremdleistung in Anspruch genommen 173 4.42 Weiterentwicklung und Wartung: Anteil ausschließlich Fremdleistung in Anspruch genommen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 4.43 Ranking der Gr¨unde f¨ur Fremdleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung 174 4.44 Gr¨unde f¨ur Fremdleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung . . . . . . . 174

Abbildungsverzeichnis

XV

4.45 Outsourcing von Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 4.46 Backsourcing von Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 4.47 Ranking der Kriterien zur Auswahl eines Software- oder Serviceanbieters bei der Weiterentwicklung und Wartung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 4.48 Kriterien zur Auswahl eines Anbieters bei der Weiterentwicklung und Wartung 178 4.49 Ranking der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung 179 4.50 Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung . . . . . . . 179 4.51 Ort der Leistungserbringung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der ITLandschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 4.52 Komparative Analyse der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung zwischen Individual- und Standardsoftware sowie Weiterentwicklung/Wartung . . . . . . . . . . . . . . 182 4.53 Komparative Analyse der Kriterien zur Wahl externer Dienstleister zwischen Individual- und Standardsoftware sowie Weiterentwicklung/Wartung . . . . . . 184 4.54 Komparative Analyse zur Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Nearund Farshorelokationen zwischen Individual- und Standardsoftware . . . . . . 187 ¨ 4.55 Uberblick Abschnitt Software as a Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 4.56 Forschungsmodell zur SaaS-Adoption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 4.57 Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Mitarbeiter . . . . . . . . . . . . . . 238 4.58 Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Umsatz . . . . . . . . . . . . . . . . 239 4.59 Teilnehmer nach Branchen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 4.60 Teilnehmer nach Eigentumsverh¨altnissen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 4.61 Teilnehmer nach Funktion innerhalb des Unternehmens . . . . . . . . . . . . . 241 4.62 Grundstruktur eines Strukturgleichungsmodells . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 4.63 Ergebnisse der PLS-Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 4.64 Darstellung ausschließlich signifikanter Pfade der PLS-Analyse . . . . . . . . 251

Tabellenverzeichnis

2.1

Summarische Darstellung der analysierten Studien zum Fremdbezug von Informationstechnologie von 1992-2008 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2

11

2.3

Verwendete Theoriebereiche und Referenztheorien . . . . . . . . . . . . . . . ¨ Ubersicht der vorgestellten theoretischen Ans¨atze . . . . . . . . . . . . . . . .

67

10 54

3.1

Anzahl Studien f¨ur die Untersuchungsgegenst¨ande. . . . . . . . . . . . . . . .

3.2

Unterschiede zwischen klassischer Standardsoftware und SaaS . . . . . . . . . 102

3.3

Vor- und Nachteile des Einsatzes von Software as a Service. . . . . . . . . . . 106

4.1

Unterschiede zwischen KMUs und Großunternehmen . . . . . . . . . . . . . . 120

4.2

Argumentenbilanz zum Einsatz von Software as a Service . . . . . . . . . . . . 130

4.3

Unternehmens-Gr¨oßenklassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

4.4

Mittelwertvergleiche zwischen On-, Near- und Farshoring mittels T -Test . . . . 153

4.5

Mittelwertvergleiche zwischen gesch¨aftskritischen und -unkritischen Prozessen

4.6

Mittelwertvergleich zwischen Kerngesch¨aftsprozessen und Randbereichen eines Unternehmens mittels T -Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

mittels T -Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

4.7

Mittelwertdifferenzen der Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung . . . . . . . . . . . . 183

4.8

Mittelwertdifferenzen bei den Kriterien der Partnerwahl . . . . . . . . . . . . . 185

4.9

Mittelwertdifferenzen der Pr¨aferenzen f¨ur On-, Near- und Farshoring . . . . . . 188

4.10 Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware 192 4.11 Kriterien bei der Wahl externer Dienstleister f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 4.12 On-, Near- und Farshoring f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware . . . 196 4.13 Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 4.14 Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur Standardsoftware . . . . . . 200 4.15 Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 4.16 On-, Near- und Farshoring f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 4.17 Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

XVIII

Tabellenverzeichnis

4.18 Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 4.19 Pr¨aferenzen zum Ort der Leistungserbringung f¨ur die Weiterentwicklung Wartung der Anwendungslandschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.20 G¨utekriterien und Schwellenwerte f¨ur das reflektive Messmodell . . . . . ¨ 4.21 Uberpr¨ ufung der Messmodelle: Faktorladungen und Reliabilit¨at . . . . .

und . . . 211 . . . 247

. . . 248 4.22 Interkonstruktkorrelationen und AVEs der Konstrukte . . . . . . . . . . . . . . 249 4.23 Effektst¨arken der unabh¨angigen Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 4.24 Validierung der aufgestellten Hypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 A.1 Durchsuchte Zeitschriften und IS-Konferenz-Proceedings . . . . . . . . . . . . 298 A.2 Zentrale Ergebnisse und Bereiche des State-of-the-Art im IT-Outsourcing. . . . 302 A.3 Theoretische Fundierung der empirischen Untersuchungen. . . . . . . . . . . . 307 E.1 Operationalisierung Grad des SaaS-basierten Outsourcings“ ” E.2 Operationalisierung Einstellung gegen¨uber SaaS“ . . . . . ” E.3 Operationalisierung Subjektive Norm“ . . . . . . . . . . . ” E.4 Operationalisierung Unsicherheit“ . . . . . . . . . . . . . . ” E.5 Operationalisierung Spezifit¨at“ . . . . . . . . . . . . . . . ” E.6 Operationalisierung Hidden characteristics“ . . . . . . . . ” E.7 Operationalisierung Hidden action“ . . . . . . . . . . . . . ” E.8 Operationalisierung Strategische Bedeutung“ . . . . . . . . ” E.9 Operationalisierung Soziale N¨ahe“ . . . . . . . . . . . . . ” E.10 Operationalisierung Behavioral Lock-in“ . . . . . . . . . . ” E.11 Operationalisierung Technological Lock-in“ . . . . . . . . ”

. . . . . . . . . . 327 . . . . . . . . . . 328 . . . . . . . . . . 329 . . . . . . . . . . 329 . . . . . . . . . . 330 . . . . . . . . . . 331 . . . . . . . . . . 331 . . . . . . . . . . 332 . . . . . . . . . . 333 . . . . . . . . . . 334 . . . . . . . . . . 334

Abkurzungsverzeichnis ¨ ANOVA . . . . . . . . Analysis of variance API . . . . . . . . . . . . application programming interface AVE . . . . . . . . . . . . Average Variance Extracted BPA . . . . . . . . . . . . Business Process Applikationshoheit bspw. . . . . . . . . . . . beispielsweise bzw. . . . . . . . . . . . . beziehungsweise CIO . . . . . . . . . . . . Chief Information Officer CRM . . . . . . . . . . . Customer Relationship Management d.h. . . . . . . . . . . . . das heißt ERP . . . . . . . . . . . . Enterprise Resource Planning GF . . . . . . . . . . . . . Gesch¨aftsf¨uhrer IP . . . . . . . . . . . . . . Internet Protocol IT . . . . . . . . . . . . . . Informationstechnologie KMU . . . . . . . . . . . Kleine und mittlere Unternehmen MANOVA . . . . . . Multiple analysis of variance MIS . . . . . . . . . . . . Management Information Systems ns . . . . . . . . . . . . . . nicht signifikant PAT . . . . . . . . . . . . Principal-Agent-Theorie PLS . . . . . . . . . . . . Partial Least Squares RBV . . . . . . . . . . . Resource-based view SaaS . . . . . . . . . . . Software as a Service

XX SET . . . . . . . . . . . . Social Exchange Theory SLA . . . . . . . . . . . . Service Level Agreement sog. . . . . . . . . . . . . so genannt TKT . . . . . . . . . . . Transaktionskostentheorie TPB . . . . . . . . . . . . Theory of Planned Behavior z.B. . . . . . . . . . . . . zum Beispiel

Abk¨urzungsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Historische Einordnung Die Entwicklung und Bereitstellung von Software (in Deutschland) kann auf eine fast 50-j¨ahrige Geschichte zur¨uckblicken. Seit etwa 1960 wird Software verst¨arkt verwendet, um in Unternehmen Gesch¨aftsprozesse zu unterst¨utzen1. Durch ein sprunghaft verbessertes Preis-LeistungsVerh¨altnis der Hardware wurde der Einsatz von Computern zun¨achst f¨ur große Unternehmen unter Kosten-Nutzen-Gesichtspunkten erm¨oglicht2. Es entwickelte sich ein Spezialgebiet der Programmierung, die kommerzielle Anwendungsentwicklung“ 3. ” Das Potenzial f¨ur die Rationalisierung der Abwicklung von Gesch¨aftsprozessen und f¨ur die Aufbereitung von Entscheidungsunterlagen war enorm. Es gab große Unternehmen, die fr¨uhzeitig Wettbewerbsvorteile sowie neue Gesch¨aftsmodelle durch IT-Programmunterst¨utzung realisieren wollten4 . Sie betrachteten den Einsatz von IT als strategische Entscheidung5, bauten eigene IT-Abteilungen auf und realisierten auf ihr Unternehmen zugeschnittene Individualprogramme. IT wurde damit zu einem unmittelbaren Wettbewerbsfaktor6. Andere Großunternehmen warteten ab7 . Sie waren der Ansicht, dass grundlegende Gesch¨aftsprozesse in nahezu allen Unternehmen a¨ hnlich sind und dass gesetzliche Anforderungen an die Rechnungslegung sowie anerkannte Grunds¨atze der Kostenrechnung f¨ur alle Unternehmen gelten. Sie setzten darauf, dass man in absehbarer Zeit fertige“ Software kaufen kann8 . H¨aufig ” waren das Unternehmen, die aufgrund ihrer einzigartigen Produkte der Ansicht waren, dass IT Commodity“ ist und deren Einsatz keine Wettbewerbsvorteile mit sich bringt9 . ” Es gab aber bis Mitte der 70er Jahre keine leistungsf¨ahige Softwareindustrie10 , die f¨ur die zersplitterte Hardwarelandschaft mit unterschiedlichen Betriebssystemen das jeweils passen1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Vgl. C ORTADA (2002), S. 73. Vgl. W IRTH (2008), S. 32 u. S. 37. Vgl. C ORTADA (2002), S. 73 u. S. 77 oder auch L EIMBACH (2008), S. 63. Vgl. WALTER et al. (2007), S. 6. Vgl. ebd. Vgl. B ERENSMANN (2005), S. 274. Vgl. WALTER et al. (2007), S. 6. Vgl. H AIGH (2002), S. 7. Vgl. C ARR (2005), S. 271 oder auch J OCHUM (2005), S. 279. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 2.

2

1 Einleitung

de Produkt anbieten konnte. Wegen der unbestreitbaren Vorteile des IT-Einsatzes entschieden sich viele zun¨achst z¨ogerliche Unternehmen dann doch, eigene IT-Abteilungen aufzubauen und Software selbst zu entwickeln11 . Es entstand großer Bedarf nach Spezialisten f¨ur Systemanalyse und Programmentwicklung12, der zum Entstehen der IT-Dienstleistungsbranche in den 60er und 70er Jahren f¨uhrte13 . Das Leistungsangebot der IT-Dienstleister bestand darin, im Auftrag von Unternehmen Individualsoftware zu entwickeln, den Unternehmen bei der Anpassung der Anwendungen auf die sich st¨andig a¨ ndernden Hardware- und Systemsoftwarekomponenten zu helfen14 sowie Kapazit¨aten bereit zu stellen f¨ur die Realisierung neuer Anwenderanforderungen15 . Es war eine verbreitete Strategie in den Anwenderunternehmen, IT-Dienstleister zu beauftragen, um einen Knowhow-Transfer f¨ur die eigenen Mitarbeiter zu erreichen16 und Kapazit¨atsbedarfsspitzen abzudecken. Das verursachte hohe Kosten17 . Vor jeder Entscheidung, ein Programmsystem zu entwickeln, suchte man deshalb nach Standardsoftware18 , die die ben¨otigte Funktionalit¨at abdeckte. Mit zunehmendem Funktionsumfang der Standard-IT-Produkte ergeben Wirtschaftlichkeits¨uberlegungen, dass ein Fremdbezug tendenziell vorteilhafter als die Eigenerstellung ist19 . Ab diesem Zeitpunkt standen Großunternehmen verst¨arkt vor der Make-or-Buy-Entscheidung20 , Software selbst zu entwickeln oder zu kaufen. F¨ur Prozesse, die gesetzlich geregelt und deshalb f¨ur alle Unternehmen verbindlich waren21 , wurden zuerst Standardprodukte am Markt angeboten22 . Derartige Software konnte weitestgehend unver¨andert im Unternehmen eingesetzt werden, wobei individuelle Schnittstellen f¨ur die Integration in die IT-Landschaft des Unternehmens programmiert wurden. Bei Standardprodukten, die beispielsweise die Auftragsabwicklung, den Einkauf oder die Lagerhaltung etc. unterst¨utzten, gab es zwar Unternehmen, die diese unver¨andert einsetzten, der Regelfall war aber, dass ein Standardprodukt als Grundlage diente, in das individuelle Funktionen einprogrammiert wurden23 . Diese Vorgehensweise stellte eine Verringerung der Leistungstiefe bei der Entwicklung von Software dar, ein Vorgang, wie er in der Industrie u¨ blich ist und dort als Verringerung 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Vgl. H AIGH (2002), S. 6 u. S. 11. Vgl. W IRTH (2008), S. 32. Vgl. H AIGH (2002), S. 7. Vgl. ebd., S. 11. Vgl. J OHNSON (1998), S. 37. Vgl. W IRTH (2008), S. 32 oder auch L EIMBACH (2008), S. 63. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. J OCHUM (2005), S. 280. Vgl. H AIGH (2002), S. 9. bspw. die Lohn- und Gehaltsabrechnung, Finanzbuchhaltung oder Systemsoftware wie das Filemanagement (ebd., S. 7). Vgl. L EIMBACH (2008), S. 63. Vgl. H AIGH (2002), S. 9 f.

1.1 Historische Einordnung

3

der Fertigungstiefe bekannt ist24 . Eigenentwicklung von Softwaresystemen war nur f¨ur große Unternehmen wirtschaftlich, f¨ur die sich die IT-Investitionen in dem Sinn rechneten“, dass Rationalisierungspotenziale in den ” Gesch¨aftsprozessen erschlossen wurden oder Entscheidungsunterlagen entstanden, die ein messbar effektiveres Wirtschaften erm¨oglichten25. SAP hatte seit Anfang der 70er Jahre die Großunternehmen als Zielgruppe ihrer Produktentwicklung26. Es wurden auf den Großrechnern der IBM, ausgehend von der Finanzbuchhaltung u¨ ber Rechnungskontrolle und Einkauf, sukzessive Produkte entwickelt, die zum integrierten System R/2 zusammengef¨ugt wurden und nahezu alle Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens unterst¨utzten27. Dieses System R/2 hat sich seit Mitte der 70er Jahre bis Anfang der 90er Jahre bei fast allen großen Unternehmen etabliert28 . Mit Verbreitung des Betriebssystems UNIX erweiterte SAP seine Zielgruppe29 . Aus dem System R/2 wurde unter Verwendung des Betriebssystems UNIX und relationaler Datenbanken das System R/3 entwickelt30 . Die Verf¨ugbarkeit dieses Systems f¨ur den Praxiseinsatz ab Mitte der 90er Jahre fiel zusammen mit dem Zwang vieler Unternehmen, ihre Individualsoftware wegen des bef¨urchteten Crashs alter Software bei der Umstellung des Jahrtausends abzul¨osen. Mit der Verbesserung des Preis-Leistungs-Verh¨altnisses in den 80er Jahren wurden Computer f¨ur mittlere Unternehmen erschwinglich. Diese Entwicklung setzte sich durch die revolution¨are Verbesserung der Leistung der PCs auch f¨ur kleine Unternehmen fort31 . Parallel dazu entwickelte sich eine leistungsf¨ahige Softwareindustrie, die integrierte Gesamtsysteme, sog. ERPSysteme32 , f¨ur kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zur Verf¨ugung stellte. Der Jahrtausendwechsel l¨oste einen Modernisierungsschub aus. Viele Unternehmen f¨uhrten ERP-Systeme ein, die mittlerweile einen hohen Reifegrad f¨ur die Unterst¨utzung der Gesch¨aftsprozesse und die Informationsbereitstellung f¨ur Entscheidungstr¨ager erreicht hatten. Die Einf¨uhrung eines ERP-Systems, insbesondere der SAP-Software, war und ist ein Großprojekt, das ein Unternehmen nicht ausschließlich mit eigenen IT-Mitarbeitern bew¨altigen kann. Daraus resultiert ein großer Bedarf an Dienstleistungen der Softwarebranche33 . 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Vgl. WALTER et al. (2007), S. 6 und TAUBNER (2005), S. 293. Vgl. C ORTADA (2002), S. 73. Vgl. L EIMBACH (2008), S. 62 f. und S. 66. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 64. Vgl. ebd., S. 68. Vgl. ebd., S. 64. Vgl. ebd., S. 63 oder auch W IRTH (2008), S. 35 f. Zur Definition eines ERP-Systems siehe Abschnitt B im Anhang der Arbeit. Vgl. L EIMBACH (2008), S. 67 oder auch H AIGH (2002), S. 11.

4

1 Einleitung

1.2 Problemstellung Standardisierte Anwendungssoftware deckt trotz des im vorangegangenen Abschnittes erw¨ahnten hohen Reifegrades im Regelfall nicht alle Besonderheiten eines Unternehmens vollst¨andig ab. Vor diesem Hintergrund ist zu untersuchen, wie ein Unternehmen vorgeht, wenn die einzusetzende Standardsoftware nicht zu den Gesch¨aftsprozessen passt. Jedes Unternehmen steht vor der grunds¨atzlichen Entscheidung, ob die Gesch¨aftsprozesse an die Standardsoftware oder die Standardsoftware an die Gesch¨aftsprozesse angepasst werden soll. Zur optimalen Unterst¨utzung ¨ der Gesch¨aftsprozesse bedarf es individueller Anderungen und Erg¨anzungen34 . Diese Anpassungen k¨onnen sowohl durch eigene Mitarbeiter als auch durch externe Dienstleister durchgef¨uhrt werden. Auch in dem Fall der Anpassung von Standardsoftware stehen die Unternehmen demzufolge vor einer Make-or-Buy-Entscheidung. F¨ur unternehmensspezifische Spezialprobleme, f¨ur die es (noch) keine Standardsoftware gibt, wird ein Unternehmen nach Maßgabe von Wirtschaftlichkeits¨uberlegungen Individualsoftware entwickeln (Make) oder entwickeln lassen (Buy)35 . Nach dem durch eine jahrzehntelange Entwicklung erreichten Reifegrad von ERP-Systemen f¨ur Unternehmen aller Gr¨oßenklassen, die verst¨arkt vor dem Jahrtausendwechsel und in den letzten Jahren installiert wurden, stellt sich nun die Frage, wie und in welchem Umfang gegenw¨artig der Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware, die Entwicklung von individueller Anwendungssoftware und/oder die kontinuierliche Weiterentwicklung/Wartung der bestehenden IT-Landschaft erfolgt. Der anhaltende technologische Fortschritt, insbesondere im Bereich der Datenkommunikation, der Rechnergeschwindigkeit und der Speichertechnologie, er¨offnet immer neue M¨oglichkeiten der IT-Unterst¨utzung von Gesch¨aftsprozessen36 . Kann man bei diesem Reifegrad vorhandener Softwaresysteme noch Unternehmen identifizieren, die Wettbewerbsvorteile durch die technischen Innovationen realisieren wollen und deshalb IT-Anwendungsentwicklung als Kernkompetenz betrachten? F¨ur diese Unternehmen ist kennzeichnend, dass sie f¨ur die Realisierung von Anforderungen nicht erst auf die Verf¨ugbarkeit entsprechender Standardprodukte warten wollen. Sie ziehen es vor, an der Standardsoftware ¨ individuelle Erg¨anzungen oder Anderungen vorzunehmen oder eigenst¨andige Individualprogramme zu entwickeln. In welchem Umfang nehmen diese Unternehmen die Leistungen der IT-Dienstleistungsbranche in Anspruch? Wie hoch ist der Anteil derjenigen Unternehmen, die strategisch darauf setzen, dass Software unter zunehmend allgemeineren Gesichtspunkten entwickelt wird und dadurch mit Hilfe geeig34 35 36

Vgl. H AIGH (2002), S. 11. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 32 f. Vgl. C ARR (2005), S. 271 oder auch TAUBNER (2005), S. 294 f.

1.2 Problemstellung

5

neter Parametrisierung und Konfiguration immer mehr individuelle Besonderheiten abdeckt37 , ¨ so dass Anderungen im Quelltext oder Add-On Programme tendenziell nicht mehr notwendig sind? Dies ist auch die Motivation f¨ur die Entwicklung des Softwarenutzungskonzeptes Soft” ware as a Service“ (SaaS). Mit der Verf¨ugbarkeit von SaaS f¨ur den Praxiseinsatz sind Unternehmen, die Standard- und/oder Individualsoftware einsetzen, vor die Herausforderung gestellt, ihre Software-Bezugspolitik zu u¨ berdenken.

Heute ist die Nutzung von IT in Unternehmen ohne Einsatz von Standardsoftware und Fremdbezug von IT-Anwendungsentwicklung nicht mehr denkbar. Das bedeutet, dass der Aufbau bestimmter F¨ahigkeiten und Kompetenzen innerhalb der IT-Organisation notwendig ist. So ist beispielsweise die Sicherstellung einer effizienten Kontrolle und Steuerung der externen Leistungserbringung sowie die Koordinierung und Abstimmung der bezogenen Leistungen erforderlich38 . Dies beinhaltet unter anderem die sorgf¨altige Auswahl von externen Dienstleistern39. Ein zentrales Problem, das die vorliegende Arbeit diesbez¨uglich untersucht, ist die Identifikation der Kriterien, die IT-Anwenderunternehmen bei der Partnerwahl zugrunde legen. Es wird unter anderem die Fragestellung untersucht, inwieweit der durch die moderne Daten¨ubertragungstechnologie m¨oglich gewordene globale Arbeitsteilungsprozess40 realisiert ist, d.h. in welchem Umfang IT-Dienstleister aus dem nahen oder fernen Ausland beauftragt werden.

Eine qualitative Literaturanalyse des State-of-the-Art zu Eigenerstellung und Fremdbezug der Anwendungsentwicklung und -wartung konnte zeigen, dass bisherige Forschungsarbeiten nicht die Neuentwicklung gr¨oßerer Individualsoftwarekomplexe, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware und die kontinuierliche Weiterentwicklung/Wartung der bestehenden ITLandschaft differenzieren. Ferner wurde der Fokus auf die Untersuchung von Make-or-BuyEntscheidungen f¨ur kleine und mittlere Unternehmen bisher vernachl¨assigt. Bislang existieren daher keine großzahligen empirischen Untersuchungen f¨ur KMU, die sich simultan mit den Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Anwendungssoftware inklusive deren Wartung unter besonderer Ber¨ucksichtigung von Standardund Individualsoftware sowie Software as a Service auseinandersetzen41 . Diese Forschungsl¨ucke soll mit der vorliegenden Arbeit geschlossen werden.

Im nachfolgenden Abschnitt werden sowohl die Ziele der Arbeit als auch die zentralen Forschungsfragen konkretisiert.

37 38 39 40 41

Vgl. C ARR (2005), S. 273. Vgl. J OCHUM (2005), S. 280 oder M C K EEN ; S MITH (2001), S. 1. Vgl. J OCHUM (2005), S. 280. auch bekannt als Global Delivery Model“. ” Siehe hierzu Abschnitt A im Anhang.

6

1 Einleitung

1.3 Ziele der Arbeit Basierend auf der im vorangegangenen Abschnitt identifizierten Forschungsl¨ucke und den genannten Forschungsschwerpunkten wird in der vorliegenden Arbeit die Auswahl zwischen Eigenerstellung und Fremdbezug von Anwendungssoftware untersucht. Insbesondere werden die Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf die Neuentwicklung von Individualsoftware, die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftwaresystemen sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung/Wartung der IT-Landschaft analysiert. Dabei geht es im Kern um die Frage, warum ein Unternehmen IT-Leistungen selbst erbringt (Make) oder warum es diese u¨ ber den Markt extern bezieht (Buy)42 . Dar¨uber hinaus wird mit Software as a Service ein neues Konzept zur Bereitstellung hochgradig standardisierter Software thematisiert. Ein Schwerpunkt der Analyse besteht in der Identifikation der Spezifika f¨ur kleine und mittlere Unternehmen. Rund 99% aller Unternehmen in Deutschland sind dem Mittelstand zuzurechnen43 , was eine große volkswirtschaftliche Bedeutung des Mittelstands dokumentiert44. Das prim¨are Ziel der Arbeit besteht in einer Bestandsaufnahme der Ist-Situation und der zuk¨unftigen Planungen von Unternehmen in Bezug auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Anwendungssoftware. Grundlage hierf¨ur ist eine vom Autor durchgef¨uhrte qualitative Vorstudie sowie zwei darauf aufbauende großzahlige empirische Untersuchungen. Auf dieser Basis soll zum einen erkl¨art werden, aus welchen Motiven Unternehmen ihre Entscheidungen in Bezug auf Eigenerstellung oder Fremdbezug von Anwendungssoftware treffen. Weiterhin soll analysiert werden, welche Triebkr¨afte hinter einer Entscheidung f¨ur oder gegen eine Nutzung SaaS-basierter Standardsoftware stehen. Zum anderen sollen aber auch praktische Handlungsempfehlungen f¨ur Anwenderunternehmen einerseits und Software- sowie Dienstleistungsanbieter andererseits formuliert werden. Insbesondere sollen Empfehlungen f¨ur die Gestaltung der Leistungstiefe der Anwendungsentwicklung und -wartung innerhalb des Unternehmens sowie die Form des Fremdbezuges deduziert werden. Im Einzelnen werden die folgenden Fragen beantwortet: • Wie ist der Status quo und der modus operandi“ bei der Eigenerstellung und dem Fremd” bezug von Anwendungssoftware in kleinen und mittleren Unternehmen in Bezug auf die ◦ Auswahl und den Einsatz von Standardsoftware, die bestehende Applikationen abl¨ost und eine neue Qualit¨at von IT-Unterst¨utzung bewirkt? 42 43 44

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 51. ¨ M OSCH (2004), S. 16 oder auch A DEN AUER et al. (2007), S. 7. M OSCH (2004), S. 13.

1.4 Forschungsmethodik und Gang der Untersuchung

7

◦ Neuentwicklung von Individualsoftwaresystemen, wenn es keine marktgerechten Standardapplikationen f¨ur die ben¨otigten Funktionen gibt? ◦ kontinuierliche Weiterentwicklung und Wartung der IT-Landschaft ohne grunds¨atzlichen Neuanfang? • Inwieweit wird die Anpassung von Standardsoftware sowie die Entwicklung und Wartung von Anwendungssoftware innerhalb Deutschlands (Onshore), in Osteuropa (Nearshore) oder in Asien (Farshore) erbracht? Gibt es unter diesem Gesichtspunkt einen signifikanten Unterschied zwischen Standard- und Individualsoftware? • Welche Kriterien legen Unternehmen bei der Partnerwahl f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung zugrunde? • Welche Gr¨unde veranlassen kleine und mittlere Unternehmen, Fremdleistungen in Anspruch zu nehmen oder Leistungen mit eigenen Mitarbeitern zu erbringen? • Welche Einflussfaktoren wirken auf die Einstellung gegen¨uber der SaaS-Adoption bzw. auf den SaaS-Adoptionsgrad in kleinen und mittleren Unternehmen? Wie groß ist der Einfluss dieser Faktoren? Der Fokus der Arbeit liegt auf der Analyse der Anwendungsentwicklung und -wartung in kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland. Andere IT-Bereiche innerhalb des Anwenderunternehmens wie die Organisation der IT-gest¨utzten Gesch¨aftsprozesse in den einzelnen Gesch¨aftsbereichen, das IT-Management und der Support sowie die IT-Infrastruktur sind nicht Gegenstand der vorliegenden Untersuchung.

1.4 Forschungsmethodik und Gang der Untersuchung Bisherige Arbeiten auf a¨ hnlichem Gebiet verwenden einzelne Methoden zur Untersuchung ihrer individuellen Fragestellungen45 . Die vorliegende wissenschaftliche Untersuchung verfolgt den Ansatz, dass eine Kombination bestehend aus einer qualitativen Expertenbefragung und großzahlig-empirischen Methoden tiefergehende Einsichten generieren kann. Vor diesem Hintergrund wurden im Rahmen der Arbeit mehrere empirische Forschungsmethoden im Sinne eines Methodenpluralismus eingesetzt (siehe Abbildung 1.1). Die in Abschnitt 1.3 formulierten Forschungsfragen werden somit aus unterschiedlichen Betrachtungswinkeln 45

Siehe hierzu Abschnitt A im Anhang.

8

1 Einleitung

sowohl qualitativer als auch quantitativer Natur beleuchtet46 . In Abschnitt 4.1 wird detailliert auf das dreistufige Forschungsdesign eingegangen.

Qualitative Experteninterviews

Deskriptive Querschnittsbefragung Eigenerstellung vs. Fremdbezug

Konfirmatorische Querschnittsbefragung Software as a Service

Vorstudie

Grundlagen zu Eigenerstellung vs. Fremdbezug (Kapitel 3)

Hauptstudien

Theoretische Grundlagen ökonomischer Ansätze (Kapitel 2)

Diskussion empirischer Ergebnisse Kapitel 4 Zusammenfassung und Ausblick (Kapitel 5) Abbildung 1.1: Forschungsmethodik

Die vorliegende Arbeit gliedert sich in vier weitere Kapitel. Die Gliederung der Arbeit orientiert sich am Aufbau des zugrunde liegenden Forschungsdesigns. In Kapitel 2 werden zun¨achst o¨ konomische Ans¨atze zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen erl¨autert, die in der weiteren Arbeit als theoretischer Bezugsrahmen dienen sollen. Im Anschluss werden in Kapitel 3 zuerst die grundlegenden Begriffe eingef¨uhrt. Darauf aufbauend werden dem Standardisierungsgrad von Anwendungssystemen folgend die Neuentwicklung von Individualsoftware, der Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie das Softwarenutzungskonzept Software as a Service vor dem Hintergrund der Analyse von Make-or-BuyEntscheidungen vorgestellt. Dar¨uber hinaus werden die Untersuchungsgegenst¨ande er¨ortert sowie die jeweiligen Forschungsl¨ucken auf Basis einer State-of-the-Art-Recherche identifiziert. In Kapitel 4 erfolgt die Beschreibung der Konzeption und die Diskussion der Ergebnisse der im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens durchgef¨uhrten empirischen qualitativen und quantitativen Untersuchungen. Die Arbeit schließt mit Kapitel 5, das neben der Ableitung von Handlungsempfehlungen f¨ur Anwenderunternehmen sowie Software- und Serviceanbieter eine Zusammenfassung und einen Ausblick auf zuk¨unftige Forschungsfragen gibt.

46

Diese Forschungsstrategie wird auch als Triangulation bezeichnet. (Vgl. D IEKMANN (2007), S. 543 oder auch F LICK (2007), S. 42 f.).

2 Ausgew¨ahlte o¨ konomische Ans¨atze zur Erkl¨arung und Unterstutzung ¨ von Make-or-Buy-Entscheidungen – Ein konzeptioneller Bezugsrahmen

Im vorliegenden Kapitel werden ausgew¨ahlte o¨ konomische Ans¨atze vorgestellt, die in sp¨ateren Abschnitten zur Beschreibung und Erkl¨arung von Make-or-Buy-Entscheidungen insbesondere f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung herangezogen werden sollen. Im ersten Abschnitt 2.1 wird zun¨achst auf die systematische Auswahl der in der Empirie verwendeten o¨ konomischen Theorien eingegangen. In den weiteren Abschnitten des Kapitels wird jeder einzelne Ansatz detailliert erl¨autert, indem jeweils der betriebswirtschaftliche Hintergrund, die wesentlichen Theoriebestandteile oder -elemente und die Logik bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen beschrieben werden. Zudem werden die Theoriebereiche, denen die Theorien entstammen, diskutiert.

2.1 Zur Auswahl der Theorien

Basierend auf den Zielen der Arbeit werden im Folgenden die theoretischen Grundlagen von Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf die Anwendungsentwicklung und -wartung bei der Neuentwicklung von Individualsoftwaresystemen, bei dem Einsatz und der Anpassung von Standardsoftware sowie bei der Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft diskutiert. Diese Theorien liefern Erkl¨arungsans¨atze daf¨ur, unter welchen Bedingungen und warum sich ein Entscheider eher f¨ur die Eigenerstellung (Make) oder den Fremdbezug (Buy) f¨ur eine gegebene Problemstellung entscheidet. Dieser Abschnitt soll in den Folgekapiteln als konzeptioneller Bezugsrahmen dienen, um bez¨uglich der in Abschnitt 1.3 vorgestellten Forschungsfragen Erkl¨arungsmuster f¨ur Make-orBuy-Entscheidungen bereit zu halten. Es werden theoretische Ans¨atze herangezogen, die sowohl klassisch-¨okonomische sowie strategische Konzepte zur Analyse von Make-or-Buy-Entscheidungen enthalten, aber auch dem

10

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

besonderen Charakter kleiner und mittlerer Unternehmen Rechnung tragen sollen1. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine qualitative Literaturanalyse des State-of-the-Art2 durchgef¨uhrt, um zu untersuchen, welche strategischen, o¨ konomischen und/oder soziologischen sowie organisatorischen Theorien einen Erkl¨arungsansatz f¨ur die gegebene Fragestellung der Eigenerstellung versus Fremdbezug der Anwendungsentwicklung und -wartung liefern k¨onnen. Referenztheorien o¨ konomisch soziolog./organisat. (neo-inst.)

RBV

RDT

SM

PAT

TKT

Andere

Exchange

Innov. Diff.

Power-Politic

TPB

Andere

Zeitraum 1992-2000 2000-2008 Gesamt

Spiel

strategisch

4 0 4

6 18 24

3 6 9

14 2 16

10 9 19

16 18 34

9 5 14

7 17 24

2 0 2

2 4 6

0 2 2

4 15 19

NA

35 30 65

Tabelle 2.1: Summarische Darstellung der analysierten Studien zum Fremdbezug von Informationstechnologie von 1992-2008

Die Analyseergebnisse zeigen, dass bislang insbesondere theoretische Ans¨atze aus drei Theoriebereichen verwendet wurden, um die Hintergr¨unde und Entscheidungsdeterminanten von Make-or-Buy-Entscheidungen zu beleuchten. In der vorstehenden Tabelle 2.1 sind die quantitativen Ergebnisse der State-of-the-Art-Studie, die auf der Analyse von D IBBERN et al. (2004) aufbaut und um den Zeitraum 2000 bis 2008 erweitert wurde, dargestellt. Die Tabelle zeigt die H¨aufigkeiten, mit der die einzelnen Referenztheorien in den Jahren 1992-2008 zur Erkl¨arung des Fremdbezuges von Informationstechnologie herangezogen wurden. F¨ur eine detaillierte ¨ Ubersicht aller Studien und der darin verwendeten Theorieans¨atze siehe Tabelle A.3 im Anhang dieser Arbeit. Konkret handelt es sich um zwei o¨ konomische, neo-institutionalistische Ans¨atze, die Transaktionskostentheorie (TKT) und die Principal-Agent-Theorie (PAT). Von den strategischen Ans¨atzen zur Erkl¨arung und Untersuchung von Make-or-Buy-Entscheidungen konnte der Resourcebased view (RBV) als am h¨aufigsten verwendet identifiziert werden. Als weiterhin gehaltvolle Erkl¨arungsans¨atze wurden aus dem soziologischen Theoriebereich neben der Theory of Planned Behavior (TPB) auch die Social Exchange Theory (SET) recherchiert. Die Literaturanalyse f¨uhrt zur Erkenntnis, dass sich diese Theoriebereiche und Referenztheorien in der Vergangenheit zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf die Informationstechnologie im Allgemeinen als erfolgreich herausgestellt 1 2

Auf die Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen wird in Abschnitt 4.2.3.1 dieser Arbeit eingegangen. Zu den Ergebnissen der Untersuchung siehe Abschnitt A im Anhang.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

11

haben. Ferner deckt sich diese Erkenntnis mit den Ergebnissen durchgef¨uhrter empirischer Untersuchungen, die nachweisen, dass die aufgef¨uhrten Referenztheorien eine substanzielle Erkl¨arungskraft f¨ur Entscheidungen in Bezug auf IT-Outsourcing haben3 . Aus diesem Grund wird in vorliegender Arbeit angenommen, dass die oben angef¨uhrten Theoriebereiche und dazugeh¨origen Referenztheorien auch f¨ur die Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-BuyEntscheidungen f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung sowohl von Standard- als auch Individualsoftware insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen vielversprechend sein k¨onnen. Die Tabelle 2.2 stellt die in dieser Arbeit verwendeten Theorieans¨atze zur Untersuchung und Erkl¨arung von Make-or-Buy-Entscheidungen dar. Theoriebereich ¨ Okonomisch (Neo-institutionalistisch) Strategisch Soziologisch / Organisatorisch

Referenztheorie Transaktionskostentheorie Principal-Agent-Theorie Resource-based view Theory of Planned Behavior Social Exchange theory

Tabelle 2.2: Verwendete Theoriebereiche und Referenztheorien

Im Folgenden werden die in Abbildung 2.1 dargestellten Erkl¨arungsans¨atze detailliert vorgestellt. Theoriebereiche

Neo-instut. Abschni 2.2

TKT Abschni 2.2.1

Strategisch Abschni 2.3

PAT Abschni 2.2.2

RBV Abschni 2.3.1

Soziologisch Abschni 2.4

TPB Abschni 2.4.1

SET Abschni 2.4.2

¨ Abbildung 2.1: Kapitel-Uberblick

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich Das Gedankengeb¨aude der Neuen Institutionen¨okonomik beinhaltet verschiedene o¨ konomische Organisationstheorien zur Erkl¨arung des Wirtschaftens in einer Welt, in der die neoklassische, 3

Vgl. G OLES ; C HIN (2005), S. 48, V ITHARANA ; D HARWADKAR (2002), S. 743, Y E ; AGARWAL (2003), S. 304, BALAJI ; B ROWN (2005), S. 1 oder G REINER ; G OODHUE (2005), S. 689.

12

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

realit¨atsfremde Annahme der v¨ollig reibungslosen und kostenlosen Interaktion zwischen o¨ konomischen Akteuren aufgegeben wird4 . Hierbei handelte es sich zun¨achst um einen Versuch, den Anwendungsbereich der neoklassischen Theorie zu erweitern5 . Den zentralen Untersuchungsgegenstand bilden Institutionen (bspw. Vertr¨age, Organisationsstrukturen)6, die der Rationalisierung von Informations- und Kommunikationsprozessen dienen7 . Die Neue Institutionen¨okonomik besch¨aftigt sich dabei mit den Auswirkungen von Institutionen auf menschliches Verhalten8 . Dar¨uber hinaus untersucht sie insbesondere M¨oglichkeiten des effizienten Designs von Institutionen und gibt Handlungsempfehlungen zur effizienten (Aus-)Gestaltung von Institutionen9. Im Rahmen der Neuen Institutionen¨okonomik wird insbesondere die Ausgestaltung von Organisationsstrukturen durch Vertr¨age untersucht10 . Hier richtet sich die Aufmerksamkeit auf die Probleme, die sich aus der unvollst¨andigen Spezifikation von Vertragskonditionen ergeben k¨onnen11 . Die Organisationstheorien sind durch eine gemeinsame axiomatische Basis gepr¨agt. Der methodologische Individualismus, die individuelle Nutzenmaximierung sowie die beschr¨ankte Rationalit¨at der am Wirtschaftsverkehr beteiligten Akteure bilden die definitorische Grundlage aller der neo-institutionalistischen Betrachtungsweise angeh¨orenden Theorieans¨atze.12 Der methodologische Individualismus besagt, dass Institutionen als das Ergebnis der Handlungen und Entscheidungen individueller Akteure verstanden werden13 . Es wird betont, dass jeder Mensch individuell ist und daher eigenst¨andige und vielf¨altige Pr¨aferenzen sowie Ziele haben kann14 . Es werden soziale Gebilde wie Unternehmen oder auch der Staat analysiert, indem man die Ziele und Entscheidungen der einzelnen Individuen betrachtet, die innerhalb dieser Gebilde agieren15 . Unternehmen sind vor diesem Hintergrund daher nicht als Kollektive zu verstehen16 . Kernaussage der individuellen Nutzenmaximierung ist, dass jeder Akteur im Rahmen des Wirtschaftens sein eigenes Interesse verfolgt17 . Entsprechend seiner von ihm wahrgenommenen Handlungsalternativen und Pr¨aferenzen wird er gem¨aß dieser Annahme diejenige Alternative 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

¨ Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 45 und B EA ; G OBEL (2002), S. 120. Vgl. R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 2. Vgl. K IESER (2001), S. 249. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 38. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 44. Vgl. K IESER (2001), S. 249. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 31. Vgl. ebd. Vgl. R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 3. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 44. Vgl. R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 3. Vgl. ebd.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

13

w¨ahlen, von der er sich den h¨ochsten Nutzen verspricht18 . In enger Verbindung mit dieser individuellen Nutzenmaximierung steht der Opportunismus, d.h. stark eigenn¨utziges, List und T¨ucke in Kauf nehmendes Verhalten19 . W ILLIAMSON (1975) beschreibt dieses Ph¨anomen in seiner Arbeit als self-interest seeking with guile“ 20 . Die Annahme des Opportunismus verdeut” licht, dass Akteure durchaus auch negative Konsequenzen f¨ur andere Akteure billigend in Kauf nehmen21 . In allen zur Neuen Institutionen¨okonomik geh¨orenden Theorieans¨atzen wird beschr¨ankte Rationalit¨at der Akteure angenommen, wohingegen die Neoklassik ihren Betrachtungen noch vollkommene Rationalit¨at unterstellte22. Die Grenzen der Rationalit¨at sind eine Folge des unvollst¨andigen Wissens und der begrenzten Informationsverarbeitungskapazit¨at aller Akteure. Diese handeln lediglich in Bezug auf ihren subjektiv unvollst¨andigen Informationsstand rational23 . Wie bereits angedeutet, ist der institutionen¨okonomische Ansatz kein einheitliches Theoriegeb¨aude, sondern besteht vielmehr aus drei methodologisch verwandten Teilans¨atzen, die sich gegenseitig u¨ berlappen, erg¨anzen und teilweise aufeinander beziehen, teilweise aber auch unterscheiden24 . Dies sind der Property-Rights-Ansatz, der transaktionskostentheoretische Ansatz sowie der Principal-Agent-Ansatz25 . Die letzteren beiden werden in den nun folgenden Unterabschnitten im Detail vorgestellt.

2.2.1 Transaktionskostentheorie

Die Transaktionskostentheorie liefert Erkl¨arungsans¨atze, wenn es um die Frage geht, wo sich ein Unternehmen in der Wertsch¨opfungskette einordnen soll26 . F¨ur jeden einzelnen Vorgang innerhalb des unternehmensindividuellen Leistungserstellungsprozesses steht ein Unternehmen vor der Frage, ob es die ben¨otigte Leistung selbst erbringt (Make) oder vom Markt bezieht (Buy). Diese Fragestellung gilt f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen im Allgemeinen27 und im Speziellen auch f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung von Softwaresystemen. Die Anwendung des transaktionskostentheoretischen Gedankengeb¨audes auf Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf Informationssysteme wurde in der Literatur bereits mehrfach dis18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 44. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 139 oder R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 5 f. W ILLIAMSON (1975), S. 26. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 45. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 31. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 45. Vgl. ebd., S. 44. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 120 oder auch R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 40 f. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 51. F¨ur eine Aufstellung empirischer Untersuchungen zur Transaktionskostentheorie siehe R INDFLEISCH ; H EIDE (1997), S. 32 ff. Siehe bspw. WALKER ; W EBER (1984).

14

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

kutiert28 . Nachfolgend wird zun¨achst auf den betriebswirtschaftlichen Hintergrund der Transaktionskostentheorie eingegangen, anschließend werden die wesentlichen Erkl¨arungsfaktoren und die Erkl¨arungs- und Gestaltungsbeitr¨age der Transaktionskostentheorie f¨ur Make-or-BuyEntscheidungen erl¨autert.

2.2.1.1 Hintergrund

Ausgangspunkt f¨ur die Entwicklung der Transaktionskostentheorie ist der Artikel The Na” ture of the Firm“ von C OASE (1937), in dem die Frage aufgeworfen wurde, wieso man in der Realit¨at zur Abwicklung wirtschaftlicher Aktivit¨aten neben M¨arkten auch Unternehmen vorfindet29 . Durch die Arbeiten Market and Hierarchies“ und The Economic Institutions of ” ” Captalism“ von Williamson, der diese Gedanken Anfang der 70er Jahre aufgriff und weiterentwickelte, wurde diese Theorie ausgebaut und konkretisiert30 . Im Folgenden werden zentrale Bausteine und Gedanken der Transaktionskostentheorie dargestellt. ¨ Die transaktionskostentheoretischen Uberlegungen basieren auf dem Konzept der Transaktion. Zwischen den in einem arbeitsteilig organisierten Wirtschaftsverkehr beteiligten Akteuren bestehen vielf¨altige Austauschbeziehungen31 . Diese bilden den Ursprung der Theoriekonstrukti¨ steht nicht der Austausch von G¨utern und Dienstleistungen on32 . Im Zentrum der Uberlegungen ¨ an sich, sondern die vorgelagerte Ubertragung von Verf¨ugungsrechten33 . Diese wird in diesem Zusammenhang als Transaktion bezeichnet und ist die elementare Untersuchungseinheit so” zio¨okonomischer Aktivit¨aten“ 34. Transaktionen sind aus der Perspektive der Neuen Institutionen¨okonomik nicht kostenlos abzuwickeln. Den am Wirtschaftsverkehr beteiligten Akteuren entstehen so genannte Transaktionskosten35. Allgemein gesprochen handelt es sich hierbei um die Kosten zur Betreibung eines Wirtschaftssystems36. Diese umfassen alle Opfer und Nachteile, die von den Akteuren zur Verwirklichung des Leistungsaustausches zu tragen sind37 . Hierbei handelt es sich um Kosten f¨ur Information und Kommunikation, die bei der Anbahnung, Vereinbarung, Abwicklung, Kontrolle und Anpassung der Leistungsbeziehungen entstehen38 . Diese Kostspieligkeit von Trans28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

Vgl. G REINER ; G OODHUE (2005), S. 690, AUBERT et al. (1996), AUBERT et al. (2004), D IBBERN (2004), A NG ; S TRAUB (1998), B ENLIAN (2009). Vgl. C OASE (1937). W ILLIAMSON (1975), W ILLIAMSON (1990). Vgl. P ICOT; D IETL (1990), S. 178. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 57. Vgl. A RROW (1969), S. 48. Vgl. W ILLIAMSON (1981), S. 552 f.. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 57.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

15

aktionen ist ein Wesensmerkmal der Neuen Institutionen¨okonomik39 und bildet den zentralen Untersuchungsgegenstand der Transaktionskostentheorie40. Als Transaktionskosten sind allerdings nicht nur monet¨ar bewertbare Gr¨oßen zu ber¨ucksichtigen, sondern vielmehr auch schwer quantifizierbare Nachteilskomponenten, wie etwa die Ver¨ dar¨uber, welche Arten von trags¨uberwachung41 . Die folgende Aufz¨ahlung gibt einen Uberblick Kosten den Transaktionskosten zugeordnet werden k¨onnen42 . • Anbahnungskosten (Suche nach potenziellen Dienstleistern, Feststellung der Konditionen) • Vereinbarungskosten (Verhandlungen, Vertragsformulierung) • Abwicklungskosten (Steuerung der laufenden Leistungserstellung) • Kontrollkosten ¨ (Uberwachung vereinbarter Qualit¨aten, Mengen, Termine, Preise, Geheimhaltung) • Anpassungskosten (Durchsetzung von Termin-, Mengen-, Qualit¨ats-, Preis- und Geheimhaltungs¨anderungen aufgrund ver¨anderter Bedingungen w¨ahrend der Vereinbarungslaufzeit) Transaktionskosten k¨onnen sowohl in Form variabler Kosten als auch fixer Kosten auftreten43 . In ersterem Fall sind sie vom Umfang oder der Anzahl bestimmter Transaktionen abh¨angig. Im letzteren Fall handelt es sich um Kosten, die beispielsweise einmalig zur Einrichtung einer Organisation im Sinne von Investitionsausgaben anfallen44 . Je nach gew¨ahlter Koordinationsform werden Anbahnungs- und Vereinbarungskosten oder Kontrollkosten dominieren45 . Des Weiteren lassen sich Transaktionskosten in ex ante- und ex post-Transaktionskosten unterscheiden46 . Ex ante-Transaktionskosten fallen noch vor der eigentlichen Abwicklung der Transaktion, also vor dem Vertragsabschluss, an (Anbahnungskosten und Vereinbarungskosten). Ex post-Transaktionskosten entstehen w¨ahrend oder nach der Durchf¨uhrung der Transaktion (Abwicklungskosten, Kontrollkosten und Anpassungskosten).47 39 40 41 42 43 44 45 46 47

Vgl. R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 53. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 51. Vgl. P ICOT; D IETL (1990), S. 178 und P ICOT (1982), S. 271. P ICOT; M AIER (1993), S. 52. Vgl. P ICOT (1982), S. 271. Vgl. R ICHTER ; F URUBOTN (2003), S. 54. Vgl. P ICOT (1982), S. 271. Vgl. K IESER (2001), S. 225 oder R INDFLEISCH ; H EIDE (1997), S. 31. Vgl. K IESER (2001), S. 225.

16

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Neuere Informations- und Kommunikationstechnologien wie bspw. E-Mail, Internet oder ERPSysteme haben einen besonderen Einfluss auf die H¨ohe der anfallenden Transaktionskosten48. Durch die Nutzung elektronischer Kommunikation kann die menschliche Informationsverarbeitungs- und Kommunikationsf¨ahigkeit in vielen Bereichen signifikant verbessert werden49 . Diese Verbesserung hat die Erleichterung von Anbahnung, Vereinbarung, Abwicklung, Kontrolle und Anpassung von Transaktionsbeziehungen zur Folge, was wiederum positive Auswirkungen auf die H¨ohe der Transaktionskosten mit sich bringt50.

Basierend auf dem Konzept kostenpflichtiger Transaktionen will die Transaktionskostentheorie aufzeigen, in welcher Organisationsform sich eine Transaktion in einem gegebenen Umweltszenario am kosteng¨unstigsten abwickeln l¨asst51 . Transaktionskosten sind das Effizienzkriterium, anhand dessen entschieden werden kann, ob eine Unternehmensfunktion eigenerstellt oder fremdvergeben wird. Dabei ist die Transaktionskostentheorie in der Lage, sowohl die Arbeitsteilung zwischen juristisch eigenst¨andigen, am Markt agierenden Unternehmen als auch innerhalb eines Unternehmens zu analysieren und zu erkl¨aren52 . Ziel des Theoriegeb¨audes ist daher, eine kostenminimale Organistionsform zur Abwicklung der ben¨otigten Transaktionen vorzuschlagen.

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ausschließlich auf den Arbeitsteilungsprozess zwischen am Wirtschaftsverkehr beteiligten Akteuren abgestellt. In diesem Fall fokussiert die Transaktionskostentheorie auf die Beantwortung der Frage, ob eine Transaktion innerhalb eines Akteurs (Make), u¨ ber Marktbeziehungen (Buy) oder in hybriden Organisationsformen (bspw. JointVentures) abgewickelt werden soll.

Die Transaktionskostentheorie geht bei ihren Untersuchungen zur Charakterisierung des Menschenbildes von den Verhaltensannahmen der begrenzten Rationalit¨at und des Opportunismus aus53 . Durch die Kombination der beschr¨ankten Rationalit¨at und der Annahme des opportunistischen Verhaltens der Akteure treten Vertragsprobleme auf, die sich in unterschiedlich hohen Transaktionskosten widerspiegeln. Diese stehen im Zentrum der transaktionstheoretischen Analyse. Wie im vorangegangenen Abschnitt erw¨ahnt, wird beim Akteur zun¨achst vom individuellen Menschen ausgegangen (methodologischer Individualismus), die Betrachtungen k¨onnen aber auch auf Unternehmen oder den Staat verallgemeinert werden.54

48 49 50 51 52 53 54

Vgl. P ICOT; F RANCK (1992). Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 62. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT; D IETL (1990), S. 179 f. oder K IESER (2001), S. 225. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 52. Vgl. W ILLIAMSON (1981), S. 553 f. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 57.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

17

2.2.1.2 Wesentliche Erkl¨arungsfaktoren

Um analysieren zu k¨onnen, wie in der Realit¨at verschiedene Arten von Transaktionen abgewickelt werden, bedarf es aussagekr¨aftiger Konzepte (Dimensionen)55, anhand derer sich Charakteristika von Transaktionen ableiten lassen. Im Fokus steht die Identifikation von Transaktionsmerkmalen, d.h. Eigenschaften, die die H¨ohe von Transaktionskosten maßgeblich beeinflussen. In der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur werden gegenw¨artig drei verschiedene Transaktionsdimensionen differenziert: Faktorspezifit¨at, Unsicherheit und H¨aufigkeit56 . Die erste Dimension, nach der Transaktionen klassifiziert werden k¨onnen, ist ihre Spezifit¨at57. Gem¨aß Williamson handelt es sich hierbei um den Grad der Wiederverwendbarkeit eines be” stimmten Verm¨ogensobjektes in alternativen Verwendungsrichtungen“. Je gr¨oßer die Wertdifferenz zwischen der beabsichtigten Verwendung und der zweitbesten Verwendung der jeweiligen Ressource ist, desto h¨oher ist die Spezifit¨at der Transaktion58. Der Umfang transaktionsspezifischer Investitionen wird als sehr wichtige Determinante f¨ur die Kosten einer Transaktion erachtet59 . Denn insbesondere durch hohe transaktionsspezifische Investitionen wird eine gewisse Abh¨angigkeit zwischen den Akteuren begr¨undet60. Nachdem die Investition get¨atigt wurde, kann der Transaktionspartner nur unter Inkaufnahme von Nachteilen gewechselt werden. Derartige Abh¨angigkeiten bestehen beispielsweise bei einer Auslagerung von IT-Services. Transaktionsspezifische Investitionen f¨uhren demnach tendenziell zu steigenden Transaktionskosten61. Wenn eine Transaktion durch eine hohe Spezifit¨at gekennzeichnet ist, ist zudem das opportunistische Verhaltenspotenzial der Akteure verst¨arkt ausspielbar62 . Die Spezifit¨at einer Transaktionsbeziehung kann im Laufe einer Austauschbeziehung graduellen Ver¨anderungen unterliegen. So kann es bspw. ausgehend von einer Standard-Austauschbeziehung mit der Zeit zu zunehmenden System- und Know-how-Abh¨angigkeiten zwischen den Transaktionspartnern kommen. Bei der Spezifit¨at handelt es sich demnach nicht um eine konstante Gr¨oße, sie kann auch einer (fundamentalen) Transformation unterliegen63 . Zur n¨aheren Kennzeichnung von Spezifit¨at unterscheidet W ILLIAMSON (1990) folgende Teilaspekte:64 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64

Vgl. W ILLIAMSON (1993). Vgl. ebd., S. 13 und W ILLIAMSON (1990), S. 59. Vgl. W ILLIAMSON (1993), S. 13. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 59. Vgl. K IESER (2001), S. 228. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 59. Vgl. ebd. Vgl. W ILLIAMSON (1990), S. 62.

18

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit • Site Specifity (Standortspezifit¨at) • Physical Asset Specifity (Sachkapitalspezifit¨at) • Human Asset Specifity (Humankapitalspezifit¨at) • Dedicated Assets (Zweckgebundene Sachwerte)

Eine weitere Dimension, die die H¨ohe der in einer Leistungsbeziehung entstehenden Transaktionskosten beeinflussen kann, ist die ihr anhaftende Unsicherheit. Die Kombination aus begrenzter Rationalit¨at der Akteure und Unsicherheit der abzuwickelnden Transaktion verhindert eine exakte ex ante-Vereinbarung u¨ ber alle Modalit¨aten und Eventualit¨aten der Transaktion65. Die Unsicherheit einer Transaktion l¨asst sich in zwei verschiedene Formen unterteilen66 . Zum einen gibt es Risiken, bei denen es nicht unmittelbar um die Transaktion an sich geht, sondern eher um Faktoren aus der Umwelt der Transaktion. Es handelt sich um unerwartete Entwicklungen von Umweltszenarien, die bei Vertragsabschluss nicht vorhersehbar sind. Zum anderen gibt es Risiken, die unmittelbar auf das opportunistische Verhalten der Akteure zur¨uckzuf¨uhren ist. W ILLIAMSON (1990) spricht in diesem Zusammenhang auch von Verhaltensunsicherheit“ ” im Sinne einer systemischen Unsicherheit“ 67 . ” Je unsicherer die Durchf¨uhrung einer Transaktion ist, desto schwieriger ist die Anbahnung, Vereinbarung, Durchf¨uhrung, Kontrolle und Anpassung einer als f¨ur alle gerecht empfundenen Leistungsvereinbarung. Die von Williamson angesprochene Verhaltensunsicherheit er¨offnet ex post unvorhersehbare und ex ante nicht kalkulierbare Verhaltensspielr¨aume f¨ur die beteiligten Akteure. Ex ante-Vereinbarungen zur gegenseitigen Absicherung k¨onnen keinesfalls allen nachtr¨aglich m¨oglichen Entwicklungen und Umweltszenarien Rechnung tragen.68 Als letzte Dimension zur Differenzierung von Transaktionen l¨asst sich die H¨aufigkeit anf¨uhren, mit der eine bestimmte Transaktion zwischen den beteiligten Akteuren wiederholt wird69 . Verschiedene Organisationsformen zur Abwicklung ben¨otigter Transaktionen haben unterschiedlich hohe Anfangsinvestitionen und k¨onnen sich erst durch eine Minimalanzahl an Transaktionswiederholungen u¨ ber die Zeit amortisieren70 . Aus Sicht der Akteure ist zu u¨ berpr¨ufen, ob Einsparungen von Transaktionskosten aufgrund von Skaleneffekten erreicht werden k¨onnen71 . Insofern hat die H¨aufigkeit Einfluss auf die H¨ohe der Transaktionskosten. Da der Einfluss der H¨aufigkeit in der Literatur als nachrangig“ bezeichnet wird72 und im weiteren Verlauf der Ar” 65 66 67 68 69 70 71 72

Vgl. W ILLIAMSON (1990), S. 65. Vgl. ebd., S. 67. Vgl. W ILLIAMSON (1990), S. 55 und S. 66. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 59. Vgl. W ILLIAMSON (1990), S. 69. Vgl. ebd. und R INDFLEISCH ; H EIDE (1997), S. 31. Vgl. W ILLIAMSON (1990), S. 69. P ICOT et al. (2005), S. 61.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

19

beit nicht weiter auf die H¨aufigkeit einer Transaktion Bezug genommen wird, wird an dieser Stelle nicht n¨aher darauf eingegangen. Gem¨aß W ILLIAMSON (1975) reicht das einfache Standardmodell der Transaktions¨okonomie, das die beschriebenen Verhaltensannahmen und Dimensionen in die Betrachtungen miteinbezieht, nicht aus, um so genannte Interaktionseffekte zwischen den Dimensionen zu erkl¨aren73 . Deshalb diskutiert W ILLIAMSON (1975) u¨ ber die drei genannten Dimensionen Spezifit¨at, Unsicherheit und H¨aufigkeit hinaus am Rande die Transaktionsatmosph¨are als weiteren Einflussfaktor auf die H¨ohe von Transaktionskosten74. Unter dieser werden alle kulturellen, technologischen und rechtlichen Rahmenbedingungen des Wirtschaftens subsummiert, die in einer gegebenen Situation Einfluss auf die Kosten der spezifischen Transaktion haben (k¨onnen)75 . Beispielsweise sind die weiter oben diskutierten neueren Informations- und Kommunikationstechnologien, die die menschliche Informationsverarbeitungs- und Kommunikationsf¨ahigkeit in vielen Bereichen entscheidend verbessern, der Transaktionsatmosph¨are hinzuzurechnen76 . Im folgenden Abschnitt werden die Erkl¨arungs- und Gestaltungsbeitr¨age der Transaktionskostentheorie f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen diskutiert.

2.2.1.3 Erkl¨arungs- und Gestaltungsbeitr¨age der Transaktionskostentheorie fur ¨ Make-or-Buy-Entscheidungen

Die Beantwortung der Frage nach den Grenzen eines selbst¨andig am Markt agierenden Akteurs ist der am meisten verwendete Gestaltungsbeitrag der Transaktionskostentheorie77. Als Systematisierungskriterium wird zu diesem Zweck zumeist diejenige Typologie gew¨ahlt, die den Grad der vertikalen Integration zwischen den beteiligten Wirtschaftssubjekten im Zentrum ¨ der Uberlegungen hat78 . Hierbei wird zur Erkl¨arung der richtigen Arbeitsteilung vereinfachend zwischen Hierarchie (vollst¨andige vertikale Integration der Transaktionspartner) und Markt (vollst¨andig vertikal desintegrierte Integration)79 unterschieden80 . Zwischen Markt und Hierarchie liegen vielf¨altige, hybride Formen mittlerer vertikaler Integration, die in der Literatur vereinfachend als Kooperation diskutiert werden (siehe Abbildung 2.2)81 . Die Transaktionskostentheorie gibt in Abh¨angigkeit der Auspr¨agungen der beschriebenen Di73 74 75 76 77 78 79 80 81

Vgl. W ILLIAMSON (1975), S. 37 f. oder P ICOT et al. (2005), S. 61 f. W ILLIAMSON (1975), S. 37. Vgl. P ICOT; D IETL (1990), S. 180. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 182. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68. Vgl. W ILLIAMSON (1975), S. 9. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68. Vgl. K IESER (2001), S. 234, O UCHI (1979), S. 834 ff., O UCHI (1980), S. 130.

20

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit Tochterunternehmen

Joint Venture Mehrheit beim Kunden Joint Venture 50% / 50%

hoch

mittel

Joint Venture Mehrheit beim Anbieter

Fremdunternehmen niedrig

Abbildung 2.2: Vielf¨altige Formen mittlerer vertikaler Integration. Quelle: In Anlehnung an ¨ (2003), S. 179 B R AUTIGAM

mensionen Spezifit¨at, Unsicherheit und H¨aufigkeit in Verbindung mit den angenommenen Verhaltensrestriktionen der beschr¨ankten Rationalit¨at und dem Opportunismus folgende Gestaltungsempfehlungen m¨oglicher Koordinationsformen82. Bei Vorliegen sehr spezifischer und unsicherer Austauschbeziehungen zwischen den beteiligten Akteuren schl¨agt die Transaktionskostentheorie aufgrund sehr hoher Transaktionskosten die hierarchische Koordinationsform (auch als Internalisierung bezeichnet) zur Abwicklung der Transaktionen vor83 . In diesem Fall ist eine kaufvertragliche, marktliche Abwicklung der Austauschbeziehung zu aufw¨andig, da eine der Transaktion vorgelagerte teure schriftliche Spezifikation aller Leistungsdetails notwendig w¨are. Die anfallenden Anbahnungs-, Vereinbarungs, Abwicklungs-, Kontroll- und Anpassungskosten w¨urden bei einer marktlichen Abwicklung der Transaktion h¨oher sein als bei einer hierarchischen. Gem¨aß P ICOT et al. (2005) ist es wirtschaftlich, wenn sich die Tauschpartner langfristig aneinander binden bzw. sich integrieren. Je h¨aufiger strategisch bedeutsame, spezifische und unsichere Leistung zu erstellen ist, desto st¨arker ist die Tendenz zur vertikalen Integration der Transaktionspartner84. Durch hohe transaktionsspezifische Investitionen wird eine gewisse Abh¨angigkeit der Vertragspartner untereinander induziert85 . In diesem Fall steigt f¨ur den Akteur, von dem die Abh¨angigkeit ausgeht, der Anreiz, die Abh¨angigkeit des jeweils anderen opportunistisch auszunutzen86 . Hier bietet die Hierarchie eine gute M¨oglichkeit, diesen opportunistischen Spielraum wirksam einzud¨ammen87. Bei hoher Spezifit¨at ist daher die Hierarchie das effizienteste Koordinationsinstrument88. Ein weiterer Vorteil hierarchischer Abwicklung besteht im eventuell vorhandenen gemeinsamen Ressourcenbesitz, da hierdurch eine st¨arkere Interessenkongruenz und flexible Anpas82 83 84 85 86 87 88

F¨ur eine exemplarische Aufstellung verschiedener Koordinationsformen in Abh¨angigkeit der Transaktionsdimensionen siehe P ICOT (1982), S. 275. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 144. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68. Vgl. K IESER (2001), S. 228 oder P ICOT (1982), S. 271. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 60. Vgl. W ILLIAMSON (1975), S. 29, S. 35, S. 38 f. Vgl. P ICOT; M AIER (1992), S. 21.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

21

sungsmaßnahmen erm¨oglicht werden89 . Des Weiteren bietet die Hierarchie eine verbesserte Unsicherheitsbew¨altigung90. Zudem kann der anbietende Akteur bei hochspezifischen Leistungen sicherlich keine Skaleneffekte (economies of scale) realisieren, wodurch sein Anreiz zur Abwicklung der Austauschbeziehung nicht gerade gef¨ordert werden d¨urfte91 . Einzelakteure und kleine Hierarchien, die keine großen Wiederholungsraten von Transaktionen aufweisen k¨onnen, m¨ussen sich auch bei spezifischen und unsicheren Leistungen tendenziell auf die enge Zusammenarbeit mit Dritten als auf eine Totalintegration st¨utzen92 . Die marktliche Koordinationsform, d.h. die Abwicklung der Transaktion u¨ ber Kaufvertr¨age, schl¨agt die Transaktionskostentheorie f¨ur unspezifische, stabile Standardleistungen als effizientesten Koordinationsmechanismus vor93 . Eine eher nicht-spezifische Transaktion, f¨ur die per def. keine spezifischen Investitionen n¨otig sind, sollte gem¨aß transaktionskostentheoretischer ¨ Uberlegungen u¨ ber den Markt abgewickelt werden.94 Dies liegt darin begr¨undet, dass es f¨ur nicht-spezifische, standardisierte und eventuell h¨aufig ben¨otigte Leistungen in der Regel am Markt spezialisierte Anbieter gibt, die durch die H¨aufigkeit der Nachfrage mehrerer Unternehmen und die nicht vorhandene Spezifit¨at Skaleneffekte ausnutzen und deshalb g¨unstig anbieten k¨onnen. Markt und Hierarchie als die beiden Extrempole zur Abwicklung von Transaktionen weisen Vor- und Nachteile auf. Daher kann es o¨ konomisch sinnvoll sein, f¨ur Teilleistungen mittlerer Spezifit¨at und Unsicherheit eine hybride Einbindungsform zwischen Markt und Hierarchie (bspw. langfristige Kooperation, Joint-Venture) zu w¨ahlen95 . Die folgende Abbildung 2.3 zeigt anschaulich die H¨ohe der Transaktionskosten f¨ur unterschiedliche Organisationsformen in Abh¨angigkeit von der Spezifit¨at. Nach dieser Darstellung ist der Markt bei einer Spezifit¨at bis zu s1 die effizienteste Koordinationsform. Bei einer Spezifit¨at zwischen s1 und s2 ist dagegen die Kooperation und bei einer Spezifit¨at gr¨oßer als s2 ist die Hierarchie als Koordinationsform zu w¨ahlen96 . P ICOT; M AIER (1993) empfehlen, nur diejenigen Aufgaben vollst¨andig u¨ ber den Markt abzuwickeln, die sowohl durch eine geringe Spezifit¨at als auch geringe strategische Bedeutung charakterisiert sind. Gem¨aß P ICOT; M AIER (1993) sind Spezifit¨at und strategische Bedeutung die dominierenden Kriterien f¨ur eine Make-or-Buy-Entscheidung97 . 89 90 91 92 93 94 95 96 97

Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68 f.. Vgl. W ILLIAMSON (1975), S. 29. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68. Vgl. ebd., S. 70 und W ILLIAMSON (1975), S. 117 ff. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 144. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68. ¨ Vgl. ebd., S. 70 und B EA ; G OBEL (2002), S. 144. B UXMANN et al. (2008a), S. 54 f. Vgl. P ICOT; M AIER (1993), S. 57.

22

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit Transaktions kosten M(s)

hybride Form

Markt 0

s1

X(s)

Hierarchie s2

H(s)

Ausmaß der Spezifität s

Abbildung 2.3: Zusammenhang zwischen Transaktionskosten und Spezifit¨at. Quelle: In Anlehnung an W ILLIAMSON (1991), S. 284.

Zusammenfassend l¨asst sich konstatieren, dass die Transaktionskostentheorie mittlerweile zu einem betriebswirtschaftlichen Standardinstrument geworden ist, um die Grenzen eines einzelnen Unternehmens zu bestimmen98. Sie stellt damit einen erkl¨arungskr¨aftigen und anwendungsorientierten Bezugsrahmen f¨ur die (Aus-) Gestaltung von Make-or-Buy-Fragestellungen bereit99 .

2.2.2 Principal-Agent-Theorie

Die im vorangegangenen Abschnitt beschriebene Transaktionskostentheorie und die PrincipalAgent-Theorie sind eng miteinander verwandt100 . Im Gegensatz zur Transaktionskostentheorie stellt die Principal-Agent-Theorie nicht Transaktionsbeziehungen in den Mittelpunkt ihrer Analyse. Die zentrale Untersuchungseinheit ist vielmehr die Beziehung zwischen einem Auftraggeber und einem Auftragnehmer101 . Diese spezifische Leistungsbeziehung wird im Folgenden konkretisiert. Es wird erl¨autert, welche Erkenntnisse die Principal-Agent-Theorie bereit stellt, um eine vertragliche Beziehung zwischen Auftraggeber und Auftragnehmer optimal und effizient zu gestalten. Zun¨achst wird der betriebswirtschaftliche Hintergrund beschrieben, bevor anschließend auf die wesentlichen Bestandteile der Theorie eingegangen wird102 .

98 99 100 101 102

B UXMANN et al. (2008a), S. 55. Vgl. P ICOT; D IETL (1990), S. 183. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 72. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308. F¨ur eine Einf¨uhrung in die Principal-Agent-Theorie siehe auch L AUX (1990).

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

23

2.2.2.1 Hintergrund

Die Principal-Agent-Theorie versucht zu erkl¨aren, dass die Interessen eines Auftraggebers und Auftragnehmers divergieren k¨onnen und analysiert, wie diese Leistungsbeziehung in einem Vertrag reguliert werden kann103 . Wie bereits erw¨ahnt, stellt die Principal-Agent-Theorie auf eine bilaterale Vertragsbeziehung zwischen einem Auftraggeber, dem Principal, und einem Auftragnehmer, dem Agenten, ab104 . Zur Wahrnehmung seiner Interessen u¨ bertr¨agt der Principal dem Agenten im Rahmen einer Vertragsbeziehung Entscheidungs- und Ausf¨uhrungsbefugnisse105. Hierf¨ur bietet der Principal dem Agenten entsprechende Entlohnung an106 und im Gegenzug bietet der Agent die Durchf¨uhrung von Leistungen im Sinne des Principals an. Beispiele f¨ur Principal-Agent-Beziehungen sind K¨aufer-Verk¨aufer oder Anwenderunternehmen-Softwareanbieter, innerhalb eines Unternehmens beispielsweise auch Arbeitgeber-Arbeitnehmer oder Aktion¨ar-Top-Management107. Unternehmen k¨onnen aus dieser Perspektive als Verflechtung ineinander verschr¨ankter Principal-Agent-Beziehungen angesehen werden108 . Die Rollen innerhalb einer Vertragsbeziehung, d.h. wer jeweils Principal und wer Agent ist, k¨onnen situationsbezogen wechseln109 . Ein und derselbe Akteur kann sowohl Principal als auch Agent sein. Es ist durchaus m¨oglich, dass eine Person gegen¨uber mehreren Akteuren Agent ist und es sind F¨alle denkbar, in denen sich zwischen denselben Akteuren einzelne Leistungsbeziehungen u¨ berlappen.110 Eine wesentliche, definitorische Charaktereigenschaft einer Principal-Agent-Beziehung ist, dass die Handlungen des Agenten nicht nur seine pers¨onliche, individuelle Nutzenmaximierung f¨ordern, sondern auch das Nutzenniveau des Principals betreffen111 . Beispielhaft sei hier die Beziehung zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer angef¨uhrt112 . In diesem Fall fungiert der Arbeitgeber als Principal, der Arbeitnehmer als Agent. Der Arbeitgeber ist insofern durch die Handlungen des Arbeitnehmers betroffen, als der Arbeitnehmer besser weiß, mit welchen Anstrengungen und wie viel Fleiß er sich f¨ur den Arbeitgeber einsetzt. Dieses Merkmal vertraglicher Beziehungen ist verantwortlich f¨ur das Kernproblem aller Principal-Agent-Beziehungen: Sobald der Principal den Agenten mit der Erf¨ullung einer Aufgabe beauftragt, kann sich der Principal nicht sicher sein, dass der Agent v¨ollig in seinem Sinne handeln wird113 . 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113

Vgl. H ANCOX ; H ACKNEY (2000), S. 221. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308. Vgl. ebd. Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 18. P ICOT et al. (2005), S. 72. Vgl. FAMA (1980), S. 289 oder auch J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 311. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 55. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 72. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 72. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308.

24

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Begr¨undet wird diese Verhaltensdivergenz mit den zugrundeliegenden Verhaltensannahmen. Analog zur Transaktionskostentheorie wird den Akteuren aus dem Blickwinkel des PrincipalAgent-Ansatzes, insbesondere dem Agenten, individuelle Nutzenmaximierung bis hin zum Opportunismus unterstellt114 . Des Weiteren werden gem¨aß Neuer Institutionen¨okonomik Unsicherheit und beschr¨ankte Rationalit¨at angenommen115 . Die beschr¨ankte Rationalit¨at a¨ ußert sich durch unvollst¨andige Informationen. Gem¨aß den ihnen vorliegenden Informationen handeln die Akteure beschr¨ankt rational116 . Ferner wird angenommen, dass der Agent gegen¨uber dem Principal Informationsvorteile hat, was in der Literatur unter dem Begriff der Informationsasymmetrie diskutiert wird. Damit sich der Agent gem¨aß den Interessen des Principals verh¨alt, gibt der Principal verschiedenartige Anreize, auf die im nachfolgenden Abschnitt ausf¨uhrlich eingegangen wird117 .

2.2.2.2 Wesentliche Bestandteile der Principal-Agent-Theorie

Aufgrund der Verhaltensannahmen der Principal-Agent-Theorie kommt es zu (1) Problematiken von Informationsasymmetrien und (2) entstehenden Agency-Kosten, deren H¨ohe f¨ur unterschiedliche Organisationsformen untersucht wird. Die Verhaltensannahmen der Principal-Agent-Theorie, insbesondere die Kombination aus Informationsasymmetrie, opportunistischem Verhalten des Agenten und vorhandenen Zieldivergenzen (Interessenkonflikten)118 , f¨uhren in der Beziehung zwischen Auftraggeber und Auftragnehmer unmittelbar zu potenziellen Gefahrenquellen (sog. Agenturproblemen) und mittelbar ¨ zur Entstehung von Kosten durch Uberwachungsaktivit¨ aten seitens des Principals und Signalisierungsbem¨uhungen auf Seite des Agenten119 . Es entstehen demnach Kosten, um die Informationsasymmetrien, die Zieldivergenzen und das opportunistische Verhalten des Agenten im Sinne von Gegenmaßnahmen“ bestm¨oglich zu eliminieren. ” Zun¨achst werden Formen bzw. Problematiken von Informationsasymmetrien diskutiert. In der Literatur sind vier Informationsprobleme Hidden characteristics, Hidden information, Hidden action und Hidden intention bekannt. 1. Hidden characteristics Dieses Informationsproblem besteht darin, dass der Principal die Eigenschaften des Agenten oder die vom Agenten angebotene Leistung betreffend ex ante, d.h. vor dem Vertrags114 115 116 117 118 119

¨ P ICOT et al. (2005), Vgl., B EA ; G OBEL (2002). Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976). ¨ P ICOT et al. (2005), Vgl., B EA ; G OBEL (2002). ¨ P ICOT et al. (2005), Vgl., B EA ; G OBEL (2002). Vgl. E ISENHARDT (1989), S. 58 f., S. 63. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

25

abschluss nicht kennt. Die wahren Eigenschaften des Agenten sind zun¨achst unbekannt und werden f¨ur den Principal erst nach dem Vertragsabschluss (ex post) offensichtlich.120 Einerseits besteht daher die Gefahr, dass Agenten mit schlechten Eigenschaften diese bewusst verheimlichen und andererseits Agenten mit guten Eigenschaften diese nicht offenbaren k¨onnen und sich daher vom Markt zur¨uckziehen121 . Dieses Problem der Auswahl unerw¨unschter Vertragspartner wird als adverse selection bezeichnet. Das klassische Beispiel f¨ur dieses Ph¨anomen ist der Gebrauchtwagenmarkt122 . 2. Hidden information Der Agent besitzt ex post Informationen, die sich auf den Nutzen des Principals auswirken und die Entscheidungen des Agenten beeinflussen. Der Principal kann nicht beurteilen, ob der Agent die Informationen in seinem Sinne nutzt, weil er die Informationen selbst nicht hat. Der Agent hat nicht prim¨ar die Nutzenmaximierung des Principals im Fokus seiner Handlungen.123 Die Gefahr, dass der Agent den entstehenden Informationsnachteil des Principal opportunistisch ausnutzt, wird als moral hazard bezeichnet124 . Der Agent k¨onnte eine Handlungsoption in Abh¨angigkeit davon w¨ahlen, ob sie ihm einen pers¨onlichen Nutzen verschafft wie bspw. Status oder Macht125 , ungeachtet dessen, ob die Handlung den Interessen des Principals zuwider l¨auft126 . 3. Hidden action Analog zu Hidden information liegen bei Hidden action Informationsprobleme vor, die erst ex post im Verlauf der Leistungsbeziehung bekannt werden. Dabei kann der Principal die Handlungen des Agenten nach Vertragsabschluss entweder nicht beobachten oder nicht beurteilen127 . Beobachtungsprobleme sind beispielsweise dann existent, wenn der Principal den Agenten aus zeitlichen Gr¨unden nicht u¨ berwachen kann. Beurteilungsprobleme liegen dann vor, wenn der Principal die Aktivit¨aten des Agenten zwar beobachten jedoch nicht bewerten kann.128 Dem Principal sind nur die Ergebnisse der Handlungen des Agenten bekannt, die Handlungen selbst bleiben jedoch verborgen129 . In beiden F¨allen kennt der Principal das Ergebnis der Handlungen des Agenten, weiß 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129

¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 135. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 74. P ICOT et al. (2003), S. 57. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 135. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 75. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 135. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 58. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 75. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 58.

26

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit aber nicht, inwieweit dieses auf Anstrengungen des Agenten bzw. auf exogene Faktoren der Leistungsbeziehung zur¨uckzuf¨uhren ist. Auch hier ist die Gefahr des moral hazard existent. 4. Hidden intention Bei Hidden intention liegt im Unterschied zu den eben beschriebenen Informationsproblemen keine Informationsasymmetrie zwischen den beiden Vertragsparteien zugrunde. Es geht vielmehr darum, dass der Principal irreversible Vorleistungen130 erbracht hat und ihm die Absichten des Agenten verborgen bleiben131 . Durch diese Investitionen ger¨at der Principal nach Vertragsabschluss in eine gewisse Abh¨angigkeit vom Agenten, weil er nun auf dessen Leistung angewiesen ist132 . Das Problem, das aus Hidden intention resultiert, wird als hold-up bezeichnet und ergibt sich aus der gegenseitigen Bindung der Vertragspartner133 . Auch wenn der Principal weiß, dass der Agent nicht in seinem Sinne handelt, kann er den Agenten aus Gr¨unden der Abh¨angigkeit nicht einfach wechseln. Diese Situation wird der Agent gem¨aß den Verhaltensannahmen opportunistisch ausnutzen.134

¨ Gem¨aß B EA ; G OBEL (2002) ist die Grenze zwischen Hidden characteristics und Hidden intention allerdings nicht trennscharf und nicht sehr einleuchtend135 . Das Informationsproblem der Hidden intention wurde hier aus Gr¨unden der Vollst¨andigkeit aufgef¨uhrt, wird in der vorliegenden Arbeit allerdings nicht weiter thematisiert.136 Die zur Reduzierung bzw. Vermeidung der aufgef¨uhrten Informationsprobleme anfallenden Kosten werden als Agency-Kosten bezeichnet und bilden das Effizienzkriterium einer jeden Principal-Agent-Beziehung137 . Sie entstehen immer dann, wenn der Principal dem Agenten Entscheidungs- und Ausf¨uhrungsbefugnisse u¨ bertr¨agt138 . Eine Operationalisierung der AgencyKosten ist in der Realit¨at sehr schwierig139 . Als Kostenarten differenzieren J ENSEN ; M ECK LING (1976) zwischen Monitoring Costs, Bonding Costs und dem Residual Loss140 . • Monitoring Costs (Kontrollkosten) Bei den Monitoring Costs handelt es sich um Kosten, die seitens des Principals anfallen, 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140

sog. sunk costs“. ” ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 135 f. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 59. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 136. Vgl. ebd. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 135. F¨ur eine ausf¨uhrliche Darstellung der bei den Informationsproblemen genannten Gefahren siehe bspw. S PRE MANN (1990). Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 72. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976). ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 138. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308.

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

27

um den Agenten im Rahmen der Vertragsbeziehung zu u¨ berwachen. Unter den Monitoring Costs sind unter anderem auch alle nicht monet¨ar bewertbaren Bem¨uhungen des Principals zu subsummieren, die dieser auf sich nimmt, um die Informationsasymmetrie so weit wie m¨oglich zu eliminieren.141 • Bonding Costs (Signalisierungskosten) Im Gegensatz zu den Monitoring Costs entstehen die Bonding Costs auf der Seite des Agenten. Bonding Costs umfassen alle Bem¨uhungen des Agenten, die dieser anstellt, um den Principal von seiner Vertrauensw¨urdigkeit und Ehrlichkeit zu u¨ berzeugen.142 • Residual Loss (Wohlfahrtsverlust) Trotz der Bem¨uhungen von Principal und Agent, die Informationsasymmetrien m¨oglichst zu vermeiden, resultiert in der Regel keine optimale Arbeitsteilung143 . Der Residual Loss ergibt sich demnach aus der Differenz zwischen der Leistung des Agenten und der im Sinne des Principals bestm¨oglichen L¨osung144 . In dieser Gr¨oße dr¨uckt sich implizit die G¨ute der Agentenleistung aus.145 Es wird davon ausgegangen, dass es einen Trade off zwischen Monitoring Costs, Bonding Costs und dem Residual Loss gibt. Denn eine Verbesserung der Agentenleistung, d.h. Verminderung des Residual Loss, muss mit zunehmenden Aufwendungen seitens des Principals, d.h. Erh¨ohung der Monitoring Costs, erkauft werden146 . Obwohl sich Agency-Kosten nicht exakt quantifizieren lassen, ist das Ziel, ein institutionelles Arrangement zwischen Principal und Agent mit m¨oglichst wenigen Informationsproblemen auszugestalten, bei dem infolgedessen die AgencyKosten minimiert werden. Die Agency-Kosten sind dabei eher ein heuristisches Beurteilungskriterium.147 Das ex ante vorhandene Informationsdefizit des Principals und damit die implizite Gefahr der adverse selection l¨asst sich durch Aktivit¨aten wie Signalling, Screening und Self Selection reduzieren.148 Durch Signalling kann ein potenzieller Agent den Principal von seiner hohen Leistungsf¨ahigkeit und -qualit¨at u¨ berzeugen und sich dadurch von Konkurrenten und Agenten mit unerw¨unschter Leistungsqualit¨at abheben. Hierdurch sollte der Agent zeigen, dass er f¨ur den Principal genau der Richtige ist“. Ein Beispiel f¨ur Signalling ist die Vorlage von G¨ute” siegeln, Urkunden, Arbeitszeugnissen etc.149 Analog zum Agenten kann auch der Principal 141 142 143 144 145 146 147 148 149

Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 73. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 138. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 76. Vgl. hierzu und im Folgenden P ICOT et al. (2005), S. 76 ff. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 57.

28

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Anstrengungen auf sich nehmen, um das Informationsgef¨alle auszugleichen. Alle Aktivit¨aten und dadurch entstehenden Kosten, die der Principal unternimmt, genauere Informationen u¨ ber die Qualit¨atseigenschaften des Agenten zu erhalten, werden als Screening bezeichnet. Beispiele ¨ f¨ur Screening sind Einstellungstests oder Uberpr¨ ufungen auf Kreditw¨urdigkeit.150 Eine weitere M¨oglichkeit, ex ante Informationsvorspr¨unge von Agenten wett zu machen, besteht mit der so genannten Self Selection darin, dem Agenten mehrere Vertragsoptionen vorzulegen, aus denen der Agent einen Vertrag selektieren darf. Aus der vom Agenten getroffenen Auswahl kann der Principal einen Schluss u¨ ber m¨ogliche Strategien und opportunistische Verhaltensspielr¨aume des Agenten ziehen. Durch die Wahl des Vertrages offenbart der Agent seine verborgenen Eigenschaften.151 Der Einsatz formaler Planungs- und Kontrollsysteme kann ebenso dazu dienen, die Informationsasymmetrie zwischen Principal und Agent abzuschw¨achen und potenzielle Verhaltensspielr¨aume einzuengen. Diese Vorgehensweise ist unter dem Begriff des Monitoring bekannt. Weiterhin empfiehlt S PREMANN (1988) die Bildung von Reputation, die Gew¨ahrung von Garantien und eine gute Informationspolitik als Maßnahmen zur Minderung der asymmetrischen Informationsverteilung152. Neben der erw¨ahnten Verringerung des Informationsgef¨alles sind weitere Probleml¨osungsans¨atze der Agenturproblematik bekannt. Vor allem sind Anreiz- und Kontrollsysteme dazu geeignet, die gegenl¨aufigen Interessen zwischen Principal und Agent mittels geeigneter Institutionen anzugleichen. Ziel dabei ist, dass der potenzielle Agent durch Anreize oder Sanktionen ein Eigeninteresse daran entwickelt, lediglich vom Principal erw¨unschte Leistungen anzubieten und zu erbringen. Bei diesen Probleml¨osungen geht es also um die Harmonisierung der Interessen zwischen Principal und Agent. Beispielhaft sei hier die Beteiligung des Agenten am Erfolg seiner Aktivit¨aten erw¨ahnt. Als ein Problem stellt sich in der Realit¨at heraus, dass zumeist die individuelle Nutzenfunktion des Agenten nicht bekannt ist und damit f¨ur den Principal eine Herausforderung darin besteht, geeignete Anreize zu finden. Wie weiter oben angesprochen, kann es im Laufe einer Vertragsbeziehung zu einer einseitigen Abh¨angigkeit des Principals vom Agenten kommen (hold-up). Dieses Abh¨angigkeitsverh¨altnis kann in ein wechselseitiges Abh¨angigkeitsverh¨altnis transformiert werden, indem der Principal vom Agenten eine Art Pfand verlangt, das als so genanntes Sanktionspotenzial dient. Als Pfand sei hier exemplarisch eine Vertragsstrafe genannt, die eintritt, wenn im Falle einer informationstechnischen Beziehung zwischen Principal und Agent definierte Service Level Agreements (SLAs) nicht eingehalten werden. Die Forderung nach einem derartigen Pfand hat eine Interessenangleichung von Principal und Agent zur Folge. Des Weiteren kann die institutionelle 150 151 152

Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 57. Vgl. ebd. Vgl. S PREMANN (1988).

2.2 Neo-institutionalistischer Theoriebereich

29

Integration des Agenten in die Organisation des Principals daf¨ur sorgen, dass die individuellen Interessen einander angeglichen werden.

2.2.2.3 Logik der Principal-Agent-Theorie bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen

Eine m¨ogliche Anwendung der Principal-Agent-Theorie ist es, Make-or-Buy-Entscheidungen zu untersuchen und zu erkl¨aren153 . In diesem Abschnitt werden Erkl¨arungsbeitr¨age der Principal-Agent-Theorie auf Make-or-Buy-Entscheidungen diskutiert. Da sich Agency-Kosten nicht exakt operationalisieren und nur selten monet¨ar bewerten lassen154 , wird hier eine qualitative Analyse der Principal-Agent-Theorie in Bezug auf Make-or-Buy-Entscheidungen entwickelt. Die Problematik stellt sich wie folgt dar. Ein Entscheider versetzt sich gedanklich in eine Vertragsbeziehung mit einem anderen Unternehmen und analysiert, welche Informationsprobleme oder Interessendivergenzen in dieser Beziehung auftreten k¨onnen, wenn die ben¨otigte Leistung von diesem Unternehmen bezogen wird. Der Entscheider versucht, diejenige Handlungsalternative zu identifizieren, die voraussichtlich die minimalen Agency-Kosten verursachen wird. Soll die Leistung innerhalb des Unternehmens erbracht oder u¨ ber die potenzielle Vertragsbeziehung bezogen werden?155 Die Principal-Agent-Theorie schl¨agt dasjenige institutionelle Arrangement zur Abwicklung des Vertrages zwischen Principal und Agent vor, dessen Agency-Kosten unter allen Handlungsalternativen minimal sind156 . Es kann folglich entweder sein, dass eine interne (Make) oder eine externe (Buy) Abwicklung vorgeschlagen wird. Im ersten Fall geh¨oren Principal und Agent derselben Organisation (Hierarchie) an, im zweiten Fall zu verschiedenen. Um entscheiden zu k¨onnen, ob die Handlungsalternative Make oder Buy oder eine hybride Form zu w¨ahlen ist, muss abgesch¨atzt werden, wann die Agency-Kosten minimal sind. Gem¨aß A LCHIAN ; D EMSETZ (1972) gilt: Je h¨oher die Kosten, Transaktionen u¨ ber M¨arkte abzuwickeln, desto gr¨oßer wird der relative Vorteil sein, Ressourcen innerhalb einer Firma zu organisieren und die Transaktion intern“ abzuwickeln157 . Angewandt auf die Principal-Agent” ¨ Theorie ergeben sich die folgenden Uberlegungen. Um das Agency-Kosten-minimale institutionelle Arrangement zu identifizieren, schl¨agt die 153 154 155 156 157

Vgl. S RIDHAR ; BALACHANDRAN (1997), S. 765. ¨ Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 138. Vgl. N ELSON et al. (1996), S. 30. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 76. Vgl. A LCHIAN ; D EMSETZ (1972), S. 783.

30

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Principal-Agent-Theorie die Analyse der Informationsasymmetrien Hidden characteristics, Hidden information, Hidden action und Hidden intention f¨ur die zur Auswahl stehenden Organisationsformen vor. Der Grund daf¨ur ist, dass die bestm¨ogliche Beseitigung der Informationsasymmetrien durch die weiter oben angesprochenen Probleml¨osungsans¨atze und die Versuche, die Interessen zwischen Principal und Agent u¨ ber Anreiz- und Kontrollsysteme anzugleichen, maßgeblichen Einfluss auf die Agency-Kosten haben158 . Je h¨oher die vermuteten Informationsasymmetrien der Hidden characteristics, Hidden information, Hidden action und Hidden intention ausgepr¨agt sind, desto unsicherer und damit risikobehafteter ist der Vertrag und desto eher wird man als institutionelles Arrangement die Eigenerstellung der Fremdvergabe vorziehen159 . Dies l¨asst sich darauf zur¨uckf¨uhren, dass sich hohe Auspr¨agungen von Hidden characteristics, Hidden information, Hidden action und Hidden intention in einer Hierarchie, also innerhalb einund desselben Unternehmens, tendenziell mit geringeren Agency-Kosten bew¨altigen lassen160 . Innerhalb einer Organisation herrschen st¨arkere Sanktionsmechanismen zur Interessenwahrung bzw. -angleichung. Als Beispiel f¨ur einen wirksamen Sanktionsmechanismus innerhalb eines Unternehmens sei zun¨achst das Monitoring erw¨ahnt. Durch Monitoring-Aktivit¨aten wird versucht, Informationsasymmetrien zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer abzubauen. Der Einsatz formaler Planungs- und Kontrollsysteme, von Kostenrechnungs- und Buchf¨uhrungssystemen wie auch von Berichtssystemen etc. sind innerhalb eines Unternehmens am wenigsten problematisch und verh¨altnism¨aßig einfach einzuf¨uhren. Auf diese Weise k¨onnen Verhaltensspielr¨aume von Arbeitnehmern durch die Beseitigung von Informationsvorspr¨ungen bestm¨oglich verhindert werden.161 Zudem kann eine entsprechende Aufbauorganisation mit disziplinarischen Strukturen innerhalb des Unternehmens Verhaltensspielr¨aume eind¨ammen. Ein weiterer Grund, weswegen ein Unternehmen die interne Arbeitsweise bevorzugt, ist, dass ein angestellter Mitarbeiter in der Regel besseren Zugang zu Informationen hat, die mit der Leistungserbringung im Zusammenhang stehen. Des Weiteren ist der Principal in der Lage, die Arbeitsweise und die Ergebnisse des Agenten weitaus h¨aufiger zu kontrollieren als es bei einem externen Dienstleister m¨oglich ist162 . Diese Aspekte verringern die Informationsasymmetrie und damit die Agency-Kosten. Simultan geringere Auspr¨agungen von Hidden characteristics, Hidden information, Hidden action und Hidden intention lassen sich tendenziell kosteng¨unstiger in einer Buy-Beziehung u¨ ber den Markt abwickeln, da dann die Schnittstelle zwischen Principal und Agent in der Regel rela158 159 160 161 162

Vgl. C HEON et al. (1995), S. 214. Vgl. ebd., S. 215. Vgl. ebd. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 79. Vgl. S RIDHAR ; BALACHANDRAN (1997), S. 765.

2.3 Strategischer Theoriebereich

31

tiv unproblematisch und standardisiert abzuwickeln ist163 . Das dem Vertrag anhaftende Risiko ist begrenzt. In diesem Fall k¨onnte man auch von einem gesunden Vertrauensverh¨altnis sprechen, da die opportunistischen Verhaltensspielr¨aume der in den Vertrag involvierten Akteure aufgrund der Interessen¨ubereinstimmung vermutlich nicht ausgenutzt werden164 . Im nachfolgenden Abschnitt wird der strategische Theoriebereich im Detail vorgestellt, anschließend der diesem Theoriebereich entstammende Resource-based view erl¨autert.

2.3 Strategischer Theoriebereich Der Resource-based view ist zentraler Bestandteil des strategischen Theoriebereiches, dem gem¨aß D IBBERN et al. (2004) auch der spieltheoretische Ansatz, Strategic Management-Theorien sowie die Resource-dependency-theory zuzurechnen sind165 . Die ressourcenorientierten Theorien stellen darauf ab, dass die Verf¨ugbarkeit und Nutzung von Ressourcen eines Unternehmens auf die strategische Ausrichtung des Unternehmens einen maßgeblichen Einfluss haben. Aus diesem Grund sind Ressourcen zentraler Untersuchungsgegenstand beider Theorieans¨atze166 . Der Resource-based view unterscheidet sich von der Resourcedependency-theory dahingehend, dass bei ersterem die internen Ressourcen und Kapazit¨aten eines Unternehmens im Mittelpunkt der Betrachtungen stehen, wohingegen letztere Theorie auf die Ressourcen im externen Umfeld des Unternehmens fokussiert167 . Im nachfolgenden Abschnitt wird der Resource-based view nun detailliert vorgestellt. Dabei ¨ wird zun¨achst wieder auf den betriebswirtschaftlichen Hintergrund der theoretischen Uberlegungen eingegangen, bevor anschließend die wesentlichen Bestandteile des Resource-based view erl¨autert werden. Abschließend wird die Logik des Resource-based view bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Fragestellungen beschrieben.

2.3.1 Resource-based view Die Transaktionskostentheorie unterstellt implizit, dass sich die Art und Weise sowie die Qualit¨at von innerhalb eines Unternehmens erbrachten Leistungen nicht von Leistungen unterscheidet, die vom Markt bezogen werden168 . Die Vergangenheit eines Unternehmens wird ausge163 164 165 166 167 168

Vgl. T IWANA ; B USH (2007), S. 264. Vgl. C HEON et al. (1995), S. 215. Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 99. Vgl. ebd., S. 19. Vgl. T ENG et al. (1995), S. 80. Vgl. C ONNER (1991), S. 142.

32

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

blendet169 . Insofern geht die Transaktionskostentheorie stillschweigend davon aus, dass sich Organisationen außer den Kosten zur Abwicklung der ben¨otigten Leistungen durch nichts unterscheiden. Demgegen¨uber setzen die Untersuchungen des Resource-based view dort an, wo die Transaktionskostentheorie ihre Grenzen hat170 . Im Resource-based view wird angenommen, dass sich Unternehmen durch ihre Ressourcenausstattung unter Umst¨anden erheblich voneinander unterscheiden k¨onnen, unter anderem kann die Gr¨oße eines Unternehmens anhand der vorhandenen Ressourcen gemessen werden171 . Diese beiden theoretischen Ans¨atze sind daher in gewisser Weise komplement¨ar172 .

2.3.1.1 Hintergrund ¨ Ausgangspunkt der Uberlegungen zum Resource-based view bildet die Arbeit von P ENRO SE (1959). Sie beschreibt das Unternehmen als eine Sammlung von produktiven Ressourcen, die f¨ur die Produktion und den Verkauf von G¨utern sowie Dienstleistungen genutzt werden173 . Aus diesem Grund ist ein Unternehmen gem¨aß P ENROSE (1959) mehr als eine administrative

Einheit, es ist eine Ansammlung produktiver Ressourcen, deren Verwendung zwischen verschiedenen Verwendungszwecken u¨ ber die Zeit durch administrative Entscheidungen bestimmt wird174 . BARNEY (1991) untersucht in seiner Arbeit, unter welchen Bedingungen Unternehmensressourcen imstande sind, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil f¨ur das jeweilige Unternehmen zu generieren175 . Dabei geht er von der Annahme aus, dass Ressourcen stabil und u¨ ber einen l¨angeren Zeitraum heterogen u¨ ber Unternehmen verteilt sind176 . Heterogenit¨at von Ressourcen bedeutet in diesem Zusammenhang, dass Ressourcen sehr unternehmensspezifisch und einzigartig ( unique“) sind und sich von Unternehmen zu Unternehmen stark unterscheiden177 . Um ” die eigenen Ressourcen zu sch¨utzen, ist es f¨ur ein Unternehmen denkbar, Barrieren ( resour” ce position barriers“) zu schaffen, damit andere Unternehmen die eigenen Ressourcen nicht kopieren“ k¨onnen178 . ” Infolge dieser Annahmen betont der Resource-based view die Strategieausrichtung eines Unternehmens179 . Das Management ist vor diesem Hintergrund daf¨ur verantwortlich, die richti169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179

Vgl. D IBBERN ; H EINZL (2001), S. 341. Vgl. D IBBERN (2004), S. 63. Vgl. P ENROSE (1959), S. 24. Vgl. BARNEY et al. (2001), S. 626. Vgl. P ENROSE (1959), S. 24. Vgl. P ENROSE (1959), S. 24. Vgl. BARNEY (1991), S. 102. Vgl. ebd., S. 105. Vgl. P ETERAF (1993), S. 179, C HEON et al. (1995), S. 211 oder auch B EATH ; WALKER (1998), S. 668. Vgl. W ERNERFELT (1984), S. 173. Vgl. P ETERAF (1993), S. 179 und S. 187.

2.3 Strategischer Theoriebereich

33

gen Ressourcen zu identifizieren, zu entwickeln und einzusetzen, um die Ergebnisse und damit den Erfolg des Unternehmens zu maximieren180 . Externe Umweltfaktoren, wie beispielsweise Marktpreise oder die Anzahl an Konkurrenten haben den Aussagen des Resource-based view folgend nur einen nachrangigen Einfluss auf die Wettbewerbssituation eines Unternehmens.

2.3.1.2 Wesentliche Bestandteile des Resource-based view

Zentraler Untersuchungsgegenstand des Resource-based view sind unternehmensinterne Ressourcen. Diese sind notwendiger Input f¨ur das Leistungsangebot eines jeden Unternehmens181 . Sie umfassen alle von einem Unternehmen kontrollierten Verm¨ogensgegenst¨ande, Technologien, F¨ahigkeiten, Eigenschaften, organisatorischen Prozesse, Informationen und/oder Knowhow. Die Erfahrungen und unternehmensspezifischen Kenntnisse von Menschen werden ebenfalls hinzugerechnet. Auch die Aufbau- und Ablauforganisation eines Unternehmens kann zu den Ressourcen hinzugerechnet werden. BARNEY (1991) unterscheidet in diesem Zusammenhang zwischen physischen (physical), menschlichen (human) und organisatorischen (organizational) Ressourcen182 . Wie aus dieser Definition ersichtlich wird, k¨onnen Ressourcen sowohl materieller als auch immaterieller Natur sein183 . Ressourcen sind notwendig, damit Unternehmen Strategien verfolgen k¨onnen, die es erlauben, effektiv und effizient zu wirtschaften. Dadurch wird eine Differenzierung gegen¨uber Wettbewerbern erm¨oglicht184 . Neben traditionellen Konzepten wie physische, menschliche oder organisatorische Ressourcen, k¨onnen auch Informationen beziehungsweise Informationssysteme als Ressourcen angesehen werden. Informationssysteme erleichtern den Zugriff auf und den Erwerb von Informationen.185 Die Analyse der strategischen Relevanz von Informationssystemen in Bezug auf die Wettbewerbsf¨ahigkeit eines Unternehmens wurde in der Literatur mehrfach betrachtet186 . Nicht alle Ressourcen sind f¨ur den Erfolg eines Unternehmens strategisch gleich bedeutend187 . Es gibt durchaus Ressourcen, die einen kleineren Wertbeitrag zur Differenzierung gegen¨uber dem Wettbewerb liefern als andere. Ebenfalls m¨oglich ist, dass Ressourcen gar keinen Einfluss auf die Wettbewerbssituation haben.188 Welche Ressourcen zur Generierung eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils geeignet sind, ist die zentrale Frage des Resource-based view.189 Der 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189

Vgl. BARNEY (1991). Vgl. D IBBERN (2004), S. 63. BARNEY (1991), S. 101. Vgl. W ERNERFELT (1984), S. 172 oder auch BARNEY et al. (2001), S. 625. BARNEY (1991), S. 101. Vgl. T ENG et al. (1995), S. 80. Siehe hierzu J OHNSTON ; C ARRICO (1988) oder auch K ING ; G ROVER (1991). Vgl. P ETERAF (1993), S. 187. Vgl. BARNEY (1991), S. 105. Vgl. ebd., S. 102.

34

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Resource-based view erm¨oglicht demnach, diejenigen Aktivit¨aten in der Wertsch¨opfungskette eines Unternehmens zu identifizieren, die in der Lage sind, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu generieren190 . Um zu analysieren, ob eine Ressource einen strategischen, nachhaltigen Beitrag zur Wettbewerbsdifferenzierung eines betrachteten Unternehmens liefert, f¨uhrt BARNEY (1991) die so genannten VRIN-Attribute einer Ressource ein191 . Die im Folgenden beschriebenen Kriterien • Value, • Rareness, • Imperfect imitability

und

• Non-substitutability klassifizieren eine Ressource danach, ob sie einen anhaltenden und maßgeblichen Beitrag zur Abgrenzung gegen¨uber Konkurrenten ( sustained competitive advantage“) leistet192 . Die Aus” pr¨agungen der Attribute geben in gewisser Weise einen empirischen Aufschluss dar¨uber, wie heterogen die Ressourcen eines Unternehmens im Vergleich zu anderen Unternehmen sind193 . Eine Ressource, die f¨ur sich in Anspruch nimmt, f¨ur das Unternehmen strategisch wichtig zu sein, sollte zun¨achst werthaltig (valuable) sein. Eine Ressource ist genau dann werthaltig, wenn sie dem Unternehmen erm¨oglicht, Strategien zu entwickeln und zu realisieren sowie die Kosteneffektivit¨at und Effizienz des Unternehmens zu verbessern.194 Die zweite Eigenschaft einer Ressource ist deren Nichthandelbarkeit (rareness). Die Ressource sollte f¨ur das Unternehmen einzigartig sein. Insbesondere darf sie nicht frei am Markt verf¨ugbar sein und bereits von einer großen Anzahl an Konkurrenten erstellt bzw. entwickelt und angeboten werden. In diesem Kontext wird die Frage aufgeworfen, wie oft dieselbe Ressource am Markt verf¨ugbar sein darf, damit sie f¨ur das betrachtete Unternehmen noch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil generiert.195 Die dritte Eigenschaft ist die Nicht-Imitierbarkeit (imperfectly imitable) einer Ressource. Unimitierbare Ressourcen sind heterogen im Vergleich zu Ressourcen vergleichbarer Unternehmen und deshalb kurz- und mittelfristig nicht durch andere Ressourcen imitierbar. Andere am Markt 190 191 192 193 194 195

Vgl. L AMMERS (2004), S. 208. Vgl. BARNEY (1991). Vgl. L AMMERS (2004). Vgl. BARNEY (1991), S. 106. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 106 f.

2.3 Strategischer Theoriebereich

35

agierende Unternehmen sind nicht im Besitz dieser Ressource und sind aus mehreren Gr¨unden auch nicht in der Lage, sie aufzutreiben“. BARNEY (1991) f¨uhrt drei Gr¨unde an, weswegen ” eine Unternehmensressource f¨ur andere Unternehmen nicht-imitierbar ist:196 • das betrachtete Unternehmen hat sich die Ressource in einer historisch einmaligen Situation aufgebaut bzw. beschafft ( unique historical conditions“), ” • die kausale Beziehung zwischen einer Ressource und den nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen des betrachteten Unternehmens ist nicht eindeutig und wird von den konkurrierenden Unternehmen deshalb nur teilweise oder gar nicht verstanden ( causally ambi” guous“), • die Ressource ist sozial komplex ( social complex“); Beispiele sozial komplexer Ressour” cen sind zwischenmenschliche Beziehungen unter den Managern, die Firmenkultur oder die Reputation des Unternehmens bei seinen Kunden. Die vierte und letzte Eigenschaft ist die Nicht-Substituierbarkeit (non-substitutable) einer Ressource. Diese bedeutet, dass f¨ur konkurrierende Unternehmen keine anderen Ressourcen verf¨ugbar sind, denen das betrachtete Unternehmen denselben Wert wie oder einen h¨oheren Wert als der bereits vorhandenen Ressource beimisst.197 Wichtig ist hier also, dass es keine anderen, vergleichbaren Ressourcen am Markt gibt, die einen a¨ quivalenten strategisch wertvollen Beitrag zur Wettbewerbsdifferenzierung liefern. Wenn bei einer Ressource sowohl Heterogenit¨at als auch alle diese vier genannten VRINKriterien erf¨ullt sind, dann handelt es sich nach BARNEY (1991) um eine strategische Ressource, die einen nachhaltigen, anhaltenden Wettbewerbsvorteil bewirkt198 . Gem¨aß D IBBERN ; H EINZL (2001) sind die VRIN-Attribute insbesondere dann erf¨ullt, wenn es sich um eine unternehmensspezifische Ressource im Sinne der Transaktionskostentheorie handelt. Spezifische Ressourcen sind im Besonderen dadurch charakterisiert, nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu generieren199 . Neben dem strategischen Beitrag einer Ressource wird in der Literatur auch die Abgrenzung der Ressourcen von den F¨ahigkeiten des Unternehmens diskutiert200. Die F¨ahigkeiten eines Unternehmens haben einen maßgeblichen Einfluss darauf, ob die vorhandenen Ressourcen durch das Unternehmen effizient und effektiv koordiniert sowie genutzt werden201 . Diese F¨ahigkeiten, die Ressourcen im Sinne des Unternehmens vern¨unftig und strategisch einzusetzen, werden 196 197 198 199 200 201

Vgl. BARNEY (1991), S. 107 ff. Vgl. ebd., S. 111 f. oder auch W ERNERFELT (1984), S. 173. Vgl. BARNEY (1991), S. 105, C HEON et al. (1995), S. 211 oder auch T ENG et al. (1995), S. 80. Vgl. G RANT (1991), S. 132. Vgl. ebd., S. 115 ff.; H OOPES et al. (2003), S. 890 oder auch A MIT; S CHOEMAKER (1993), S. 35. Vgl. D IBBERN ; H EINZL (2001).

36

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

auch als Kernkompetenzen bezeichnet202 . Kernkompetenzen stellen demnach die f¨ur den Wettbewerbserfolg eines Unternehmens wesentlichen technischen, technologischen, vertrieblichen und organisatorischen F¨ahigkeiten dar.203 Im Gegensatz zu den physischen Ressourcen eines Unternehmens, die ge- oder verbraucht werden, werden diese Kernkompetenzen stetig verbessert204 . Die Beantwortung der Frage, ob Kernkompetenzen und strategisch wichtige Ressourcen eines Unternehmens innerhalb der Unternehmensgrenzen erbracht oder von einem Dritten u¨ ber den Marktmechanismus bezogen werden sollten, wird im nachfolgenden Abschnitt ausf¨uhrlich dargelegt.

2.3.1.3 Logik des Resource-based view bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen

Der in den vorangegangenen Abschnitten vorgestellte ressourcenorientierte Ansatz ist im Besonderen dazu geeignet, zu analysieren, ob eine bestimmte Aktivit¨at f¨ur ein Unternehmen eine strategisch wichtige Ressource ist und damit zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil gegen¨uber Konkurrenten f¨uhrt oder nicht. Um nachhaltige Wettbewerbsvorteile beizubehalten und weiter zu st¨arken, st¨utzt sich ein Unternehmen in der Regel nicht nur auf diejenigen Ressourcen und F¨ahigkeiten, die es innerhalb der Unternehmensgrenzen nutzen bzw. erbringen kann205 . Ein Unternehmen wird die zur Erbringung seiner Leistungen notwendigen Ressourcen in der Regel auch extern vom Markt beziehen206 . Dabei wird der externe Bezug der Leistung u¨ ber den Markt umso interessanter, je gr¨oßer die fehlenden Ressourcen innerhalb des Unternehmens sind und je geringer die eigenen F¨ahigkeiten zum Schließen der L¨ucken eingesch¨atzt werden207 . Die a priori innerhalb des Unternehmens nicht vorhandenen Ressourcen werden in der Literatur als komplement¨are Ressourcen ( complementary resources“), der Prozess des Auff¨ullens ” fehlender Ressourcen als filling resource gaps“ bezeichnet208 . ” Die Identifikation der aus Sicht des Resource-based view strategisch wichtigen und weniger relevanten Ressourcen und F¨ahigkeiten eines Unternehmens ist eine notwendige Vorstufe zur Untersuchung der Frage, ob eine Aktivit¨at innerhalb eines Unternehmens (Make) erbracht oder 202 203 204 205 206 207 208

Vgl. P RAHALAD ; H AMEL (1990), S. 82. Vgl. L AMMERS (2004), S. 205. Vgl. P RAHALAD ; H AMEL (1990), S. 82. Vgl. T ENG et al. (1995), S. 80. Vgl. G RANT (1991), S. 133. Vgl. D IBBERN et al. (2001). Vgl. G RANT (1991).

2.4 Soziologischer Theoriebereich

37

die Leistung vom Markt (Buy) bezogen werden sollte. Der externe Bezug einer f¨ur ein Unternehmen strategisch wichtigen Leistung (sog. Kernkompetenz) macht wenig Sinn209 . Je strategisch wichtiger und bedeutender eine Leistung f¨ur die Wettbewerbsf¨ahigkeit eines Unternehmens ist, desto eher wird diese innerhalb des Unternehmens erbracht und desto weniger wird sie u¨ ber den Markt bezogen210 . F¨ur die Konkurrenzf¨ahigkeit eines jeden Unternehmens ist es in der Regel unerl¨asslich, die Kontrolle u¨ ber F¨ahigkeiten und strategisch wichtige Ressourcen innerhalb des Unternehmens zu behalten, da das Unternehmen andernfalls sehr abh¨angig von demjenigen Unternehmen ist, von dem die Leistung extern bezogen wird211 . Standardisierte, nicht-strategische Leistungen, die im Rahmen des Leistungsangebots des Unternehmens daher keine Kernkompetenzen darstellen, sollten gem¨aß Aussagen des Resourcebased view in der Regel u¨ ber den Markt bezogen werden212 . Hier ist die Abh¨angigkeit von einem anderen Unternehmen als weit weniger kritisch zu erachten und unter Umst¨anden u¨ berhaupt nicht gegeben. Abschließend kann festgehalten werden, dass der Resource-based view untersucht, wie sich Unternehmen, die in einem Markt mit Wettbewerb agieren, nachhaltige Wettbewerbsvorteile gegen¨uber Konkurrenten verschaffen k¨onnen213 . Nach Aussagen des ressourcenorientierten Ansatzes muss sich ein wettbewerbsf¨ahiges Unternehmen von anderen Unternehmen durch seine von ihm genutzten Ressourcen und F¨ahigkeiten abheben. Durch seine klare und eindeutige Aussagekraft ist der Resource-based view zu einem theoretischen Standardinstrument geworden, die strategische Ausrichtung eines Unternehmens zu analysieren und zu optimieren214 . Im folgenden Abschnitt werden mit der Theory of Planned Behavior und der Social Exchange Theory nun zwei theoretische Ans¨atze vorgestellt, die sich deutlich von den bisher genannten o¨ konomischen Theorien abgrenzen und dem soziologischen Theoriebereich zuzurechnen sind.

2.4 Soziologischer Theoriebereich Um den eigenen Forschungsgegenstand aus einer alternativen Betrachtungsperspektive zu beleuchten und damit tiefere Einsichten zu generieren, ist es in der Wissenschaft nicht ungew¨ohn209 210 211 212 213 214

Vgl. D IBBERN ; H EINZL (2001), S. 342. Vgl. T ENG et al. (1995), S. 80 oder auch P OPPO ; Z ENGER (1998), S. 861. Vgl. D UNCAN (1998), S. 682. Vgl. P OPPO ; Z ENGER (1998), S. 861. Vgl. H OOPES et al. (2003), S. 897. Vgl. P ETERAF (1993), S. 189 f. oder auch H OOPES et al. (2003), S. 889.

38

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

lich, sich theoretischer Modelle zu bedienen, die nicht unmittelbar mit dem eigentlichen Forschungsgegenstand im Zusammenhang stehen215 . Vor diesem Hintergrund werden die Theory of Planned Behavior (Abschnitt 2.4.1) und die Social Exchange Theory (Abschnitt 2.4.2) eingef¨uhrt, um im Rahmen der vorliegenden Arbeit neben klassischen, o¨ konomischen Modellen auch alternative, soziologische Erkl¨arungsans¨atze f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen bereit zu halten.

2.4.1 Theory of Planned Behavior

Die Theory of Planned Behavior (TPB) unterscheidet sich fundamental von den bisher genannten o¨ konomischen Theoriestr¨angen und grenzt sich von diesen unter anderem dadurch ab, dass nicht auf organisationaler Ebene argumentiert wird, sondern vielmehr individuelles Verhalten von Menschen zentraler Untersuchungsgegenstand ist216 . Empirische Studien belegen, dass wichtige Entscheidungen in einem Unternehmen in der Regel in letzter Instanz von im Unternehmen relativ hoch angesiedelten Individuen getroffen werden217 . Insofern ist es sinnvoll, eine individuelle Betrachtungsperspektive im Rahmen der Untersuchungen der vorliegenden Arbeit miteinzubeziehen. Die Theory of Planned Behavior hat sich zu einem der am h¨aufigsten verwendeten Ans¨atze zur Untersuchung menschlichen Verhaltens entwickelt218 und bietet f¨ur dessen Erkl¨arung ein n¨utzliches Framework219 . Dabei schließt sie zentrale Konzepte der Sozial- und Verhaltenswissenschaften in ihre Betrachtungen mit ein220 .

2.4.1.1 Hintergrund

¨ Die Theory of Planned Behavior basiert auf den Uberlegungen von A JZEN (1988). Diese enthalten psychologische Erkl¨arungsans¨atze aus der Kognitionspsychologie221 und Einstellungs¨ forschung sowie teilweise soziologische Konzepte222 . Das Ziel der Uberlegungen ist, bewusste menschliche Handlungen vorauszusagen und zu erkl¨aren223 . Dabei spielt die kognitive Selbst215 216 217 218 219 220 221 222 223

Vgl. H ALL (2003), S. 287. Vgl. D IBBERN (2004), S. 91. Vgl. ebd., S. 91 f. Vgl. A JZEN (2002), S. 665. Vgl. A JZEN (1991), S. 181 und S. 189. ebd., S. 206. Vgl. B OZIONELOS ; B ENNETT (1999), S. 518. Vgl. A JZEN (1991). Vgl. A JZEN (2002), S. 665.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

39

regulierung224 des Menschen eine zentrale Rolle225 . Die Theory of Planned Behavior stellt eine Erweiterung der zuvor entwickelten Theory of reasoned action (TRA) von F ISHBEIN ; A JZEN (1975) dar226 , die den Aspekt der Verhaltenskontrolle explizit ber¨ucksichtigt. A JZEN ; F ISHBEIN (1980) waren der Ansicht, dass die Einstellung eines Menschen sein Verhalten nur dann akkurat vorhersagen und beschreiben kann, wenn das Verhalten durch den Menschen selbst und nicht von außen kontrolliert wird227 . Deshalb wurde die Theory of reasoned action um das Konzept der wahrgenommenen Verhaltenssteuerung“ ” erg¨anzt und fortan inklusive dieser Erweiterung als Theory of Planned Behavior“ bezeich” net228 . Das Modell der Theory of reasoned action ist gem¨aß A JZEN ; F ISHBEIN (1980) in den Bereichen Konsum, Gesundheit, Wahlen, Freizeit und Verhalten in Organisationen erfolgreich angewandt worden und hat sich empirisch best¨atigt229 . Auch die Theory of Planned Behavior konnte in der Psychologie und Soziologie empirisch belegt werden. So wurde die Theory of Planned Behavior in diesem Forschungsgebiet beispielsweise von A JZEN ; M ADDEN (1986) angewandt, um das Verhalten von College-Studenten vorherzusagen, die die Absicht hatten, das Jahresziel mit einer guten Zensur zu erreichen230 . In letzter Zeit hat die Theory of Planned Behavior auch verst¨arkt in der IS-Forschung Verbreitung gefunden231 . So untersuchten L IMAYEM ; H IRT (2003) das Nutzungsverhalten von Menschen im Rahmen von Informationssystemen. Weiterhin verwendeten TAYLOR ; TODD (1995) die Theory of Planned Behavior, um das Verhalten von Studenten im Zusammenhang mit der Nutzung eines Computer-Ressourcen-Zentrums zu erkl¨aren232 . R IEMENSCHNEIDER et al. (2003) nutzen unter anderem die Theory of Planned Behavior, um die Adoption von Informationssystemen in kleinen Unternehmen zu analysieren. Innerhalb der ITOutsourcing-Forschung233 ziehen beispielsweise D IBBERN (2004) und B ENLIAN et al. (2009) das Framework in ihren empirischen Studien heran, um den Einfluss der subjektiven Norm und der Einstellung auf das IT-Outsourcing bzw. die Adoption von Software as a Service in Unternehmen nachzuweisen. 224

225 226 227 228 229 230 231

232 233

Bei der Selbstregulierung handelt es sich um Prozesse, innerhalb derer Menschen ihr Verhalten aufgrund selbst gesetzter Standards beibehalten oder a¨ ndern. Es handelt sich um die F¨ahigkeit, Einfluss auf das eigene Verhalten auszu¨uben und nicht nur mechanisch auf Umweltreize zu reagieren. Die Selbstregulierung beeinflusst die Gedanken, die Emotionen und das Handeln von Menschen. Vgl. A JZEN (1991), S. 180. Vgl. B OZIONELOS ; B ENNETT (1999), S. 518. Vgl. B OZIONELOS ; B ENNETT (1999), S. 518 oder auch G RANDON ; M YKYTYN (2004), S. 45. Vgl. A JZEN (1991), S. 181 und S. 183 oder auch A JZEN ; M ADDEN (1986), S. 453. Vgl. A JZEN ; F ISHBEIN (1980). Vgl. H ARRISON et al. (1997), S. 175. Siehe exemplarisch B OSNJAK et al. (2005), C HAU ; H U (2001), G ENTRY; C ALANTONE (2002), G EOR GE (2004), G RANDON ; M YKYTYN (2004), H ARRISON et al. (1997), L IMAYEM ; H IRT (2003), M ATHIE SON (1991), R IEMENSCHNEIDER et al. (2003), TAN ; T EO (2000), TAYLOR ; T ODD (1995) oder auch V EN KATESH et al. (2003). Vgl. H ARRISON et al. (1997), S. 175. Siehe hierzu D IBBERN (2004) oder auch B ENLIAN et al. (2009).

40

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Nachfolgend wird das Framework der Theory of Planned Behavior vorgestellt und detailliert auf die wesentlichen Komponenten des Modells eingegangen.

2.4.1.2 Wesentliche Elemente

Wie schon in der Theory of reasoned action spielt die so genannte Verhaltensabsicht in der Theory of Planned Behavior eine zentrale Rolle234 . Diese ber¨ucksichtigt explizit die zielorientierte Natur des menschlichen Verhaltens235 . In Kombination f¨uhren die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten, die subjektive Norm und die Wahrnehmung der Verhaltenssteuerung zur Bildung der Verhaltensabsicht ( Behavioral Intention“), die wiederum direkten Einfluss auf das eigent” liche Verhalten ( Behavior“) des Individuums aus¨ubt. Abbildung 2.4 zeigt das Strukturmodell ” der Theory of Planned Behavior, auf das im Folgenden detailliert eingegangen wird.

Verhaltensglauben

Einstellung gegenüber Verhalten

Normative Glauben

Subjektive Norm

Kontrollglauben

Wahrgen. Verhaltenssteuerung

Verhaltensabsicht

Verhalten

Abbildung 2.4: Theory of Planned Behavior. Quelle: In Anlehnung an A JZEN ; M ADDEN (1986), S. 458.

A JZEN ; F ISHBEIN (1980) definieren, dass Verhalten charakterisiert ist durch . . . behavioral ” criteria (. . .) comprised of four elements: the action, the target at which the action is directed, the context in which it occurs, and the time at which it is performed“ 236 . Actions sind demnach alle Aktivit¨aten und Reaktionen eines Menschen, die sich a¨ ußerlich beobachten oder mit technischen Hilfsmitteln messen lassen. Aktivit¨aten und Reaktionen haben ein bestimmtes 234 235 236

Vgl. A JZEN (1991), S. 181. Vgl. B OSNJAK et al. (2005), S. 493. A JZEN ; F ISHBEIN (1980), S. 39.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

41

Ziel (target) und werden in einem bestimmten Zusammenhang oder einer bestimmten Situation (context) durchgef¨uhrt oder unterlassen. Des Weiteren kann Verhalten zu einem bestimmten Zeitpunkt oder in einer Zeitspanne (time) beobachtet oder gemessen werden. Im Rahmen der Theory of Planned Behavior ist das Verhalten eine abh¨angige Variable und wird sowohl von der Verhaltensabsicht als auch direkt von der wahrgenommenen Verhaltenssteuerung beeinflusst237 . Die wahrgenommene Verhaltenssteuerung ist damit ein moderierender Effekt der Beziehung zwischen Verhaltensabsicht und Verhalten. Die Verhaltensabsicht ist die Repr¨asentation der zielgerichteten Bereitschaft einer Person, ein bestimmtes Verhalten durchzuf¨uhren238 . Aus diesem Grunde hat die Verhaltensabsicht unmittelbaren Einfluss auf das Verhalten selbst und wird in Abbildung 2.4 als unmittelbarer Vorg¨anger des Verhaltens dargestellt. Je gr¨oßer also die Absicht zur Durchf¨uhrung eines bestimmten Verhaltens einer Person ist, desto eher wird diese Person dieses Verhalten antizipieren239 . Bei der Verhaltensabsicht handelt es sich um eine abh¨angige Variable. Sie wird durch die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten, die subjektive Norm und die wahrgenommene Verhaltenssteuerung beeinflusst240 . Die Verhaltensabsicht wirkt sich nur dann auf das Verhalten aus, wenn das Individuum selbst die Kontrolle u¨ ber das bestimmte Verhalten hat241 . A JZEN (1991) definiert die attitude“ eines Individuums als degree to which a person has a fa” ” vorable or unfavorable evaluation or appraisal of the behavior in question“ 242 . Die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten ( Attitude Toward the Behavior“) ist demnach definiert als die positi” ven und/oder negativen Bewertungen des individuellen Menschen, die dieser der Durchf¨uhrung eines bestimmten Verhaltens beimisst243. Die Einstellung des Menschen kann dar¨uber abgesch¨atzt werden, wie der Mensch u¨ ber die potenziellen Konsequenzen seines Verhaltens empfindet bzw. denkt. Die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten misst also in gewisser Weise, ob die Konsequenzen des Verhaltens w¨unschenswert sind. A JZEN (1991) beschreibt die subjektive Norm ( Subjective Norm“) als (. . .) the perceived soci” ” al pressure to perform or not perform the behavior“ 244 . Dieses Verhalten eines Individuums ist influenced by normative beliefs which are concerned with the likelihood that important referent ” individuals or groups approve or disapprove of performing a given behavior“ 245 . Die subjektive Norm wird demnach als die Wahrnehmung eines individuellen Menschen verstanden, wie er die Meinung f¨ur ihn wichtiger anderer Personen einsch¨atzt, die ihm ein bestimmtes Verhalten 237 238 239 240 241 242 243 244 245

Vgl. A JZEN (1991), S. 185. Vgl. ebd., S. 181. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 181 f. und S. 185. A JZEN (1991), S. 188. Vgl. ebd. A JZEN (1991), S. 188. ebd., S. 195.

42

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

empfehlen oder der Meinung sind, dass ein ganz bestimmtes Verhalten das einzig richtige ist. Je mehr sich ein Mensch durch die Meinung wichtiger anderer Personen oder Personengruppen beeinflussen l¨asst, die ihm ein bestimmtes Verhalten empfehlen, desto gr¨oßer ist die subjektive Norm. Das Verhalten eines Menschen ist gem¨aß der Theory of Planned Behavior abh¨angig davon, wie sehr sich der Mensch an der Meinung der anderen orientiert und wie wichtig ihm diese anderen Menschen sind. Es wird daher auf die F¨ahigkeit eines Menschen abgestellt, ein bestimmtes Verhalten antizipieren zu k¨onnen.246 Die wahrgenommene Verhaltenssteuerung ( Perceived behavioral control“) wird als die Auf” fassung eines Menschen definiert, wie einfach oder schwierig es f¨ur ihn ist, ein bestimmtes Verhalten durchzuf¨uhren247 . Es wird daher auf die subjektive F¨ahigkeit des Individuums abgestellt, ein bestimmtes Verhalten zu antizipieren. Einerseits ist es m¨oglich, dass es f¨ur eine Person sehr leicht ist, ein bestimmtes Verhalten zu zeigen, andererseits kann es vorkommen, ¨ dass dazu sehr große Anstrengungen, Uberzeugungen, Ressourcen, Hindernisse etc. n¨otig sind. Es ist auch m¨oglich, dass bei der wahrgenommenen Verhaltenssteuerung Erfahrungen aus der Vergangenheit Einfluss nehmen248 . Menschliche Handlungen werden gem¨aß A JZEN (1991) durch drei so genannte Glauben ( be” liefs“) beeinflusst249 . Es handelt sich um den Verhaltensglauben, der unmittelbaren positiven oder negativen Einfluss auf die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten hat, den normativen Glauben, der Einfluss auf das Konzept der subjektiven Norm und sozialen Druck ( social pressure“) ” hat und den Kontrollglauben, der Auswirkungen auf die wahrgenommene Verhaltenssteuerung hat (siehe Abbildung 2.4)250 . Beim Verhaltensglauben ( Outcome/Behavioral beliefs“) wird auf die Konsequenzen und Er” gebnisse eines bestimmten Verhaltens und deren Bewertung durch das Individuum abgestellt. Dabei betrachtet das Individuum die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte pr¨aferierte bzw. nicht-pr¨aferierte Konsequenz bzw. ein bestimmtes Ergebnis des Verhaltens auftritt.251 Bei dem Konzept des normativen Glaubens ( Normative beliefs“) geht es um die normativen ” Erwartungen, die andere, dem Individuum wichtige Personen oder Personengruppen, an das Verhaltens des Individuums stellen. Dabei spielt die Wertsch¨atzung dieser anderen Meinungen durch das betrachtete Individuum eine maßgebliche Rolle.252 Solche f¨ur ein Individuum wichtige Personen k¨onnen beispielsweise Freunde, die Familie, Kollegen, Verb¨ande, Vereine oder 246 247 248 249 250 251 252

Vgl. A JZEN (1991), S. 195. Vgl. ebd., S. 183 und S. 188. Vgl. ebd., S. 188. Vgl. A JZEN (1991), S. 189 und S. 198. Vgl. ebd., S. 189. Vgl. ebd., S. 191. Vgl. ebd., S. 195.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

43

Vorgesetzte sein253 . Beim Kontrollglauben ( Control beliefs“) handelt es sich um den Glauben u¨ ber das Vorhan” densein, das Fehlen und/oder den Grad der Auspr¨agungen von Faktoren, die ein bestimmtes Verhalten des Individuums entweder erleichtern oder erschweren k¨onnen. Gegenstand des Kontrollglaubens kann ebenfalls das Vorhandensein oder Fehlen ben¨otigter Ressourcen sowie Erfahrungen aus der Vergangenheit sein254 . Basierend auf den vorgestellten theoretischen Konzepten formuliert die Theory of Planned Behavior folgende in Abbildung 2.4 implizit vorhandene allgemeine Regel: Je positiver die Einstellung und die subjektive Norm gegen¨uber dem Verhalten und je gr¨oßer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle, desto st¨arker wird in der Regel auch die Absicht der Person sein, ein bestimmtes Verhalten zu antizipieren255 . Je nach Situation k¨onnen die Einfl¨usse der drei Faktoren unterschiedliches Gewicht auf die Verhaltensabsicht haben256 . Im nachfolgenden Abschnitt wird er¨ortert, inwiefern die Theory of Planned Behavior in der Lage ist, Erkl¨arungsfaktoren f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen bereit zu stellen.

2.4.1.3 Logik der Theory of Planned Behavior bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen

Bezugnehmend auf den Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit kann das Verhalten eines Individuums definiert werden als die Entscheidung, eine bestimmte Leistung, die von einem bestimmten Unternehmen ben¨otigt wird, selbst zu erstellen (Make) oder vom Markt zu beziehen (Buy). Das Ziel (target) dabei ist, die f¨ur das betrachtete Unternehmen optimale Handlungsalternative zu selektieren. Die Entscheidung f¨ur eine der beiden Handlungsalternativen geschieht im Kontext (context) von Anwenderunternehmen und es wird unterstellt, dass die Make-or-Buy-Entscheidung (action) zuk¨unftig (time) stattfinden wird. Wenn der Entscheider in der Vergangenheit positive (negative) Erfahrungen gemacht hat, ist er bei der aktuellen Makeor-Buy-Entscheidungssituation eventuell positiv (negativ) vorgepr¨agt. Vor diesem Hintergrund ist die Theory of Planned Behavior in der Lage, das Verhalten eines Entscheiders in Bezug auf eine zu treffende Make-or-Buy-Entscheidung zu erkl¨aren. Bei der Untersuchung des unter Umst¨anden nicht immer rationalen Verhaltens eines Entscheiders ist die Verhaltensabsicht ein zentraler Erkl¨arungsfaktor und steht damit im Mittelpunkt der 253 254 255 256

Vgl. E CKHARDT et al. (2009), S. 14. Vgl. A JZEN (1991), S. 196. Vgl. ebd., S. 188. Vgl. ebd., S. 188 f.

44

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Betrachtungen257 . Auf diese Verhaltensabsicht wirken gem¨aß Theory of Planned Behavior drei Einflussfaktoren: (1) die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten, (2) die subjektive Norm und (3) die Verhaltenskontrolle. F¨ur eine umfassende Analyse von Make-or-Buy-Fragestellungen erscheint es daher sinnvoll, diese Konzepte im Rahmen der vorliegenden Arbeit zu ber¨ucksichtigen. Sie sind potenzielle Erkl¨arungsfaktoren f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen. Ein Individuum, das sich mit einer Make-or-Buy-Fragestellung besch¨aftigt und diesbez¨uglich eine Entscheidung treffen muss, hat eine bestimmte subjektive Einstellung gegen¨uber den potenziell durchf¨uhrbaren Handlungsalternativen Make (Eigenerstellung) oder Buy (Fremdbezug)258 . Wie bereits angesprochen kann diese Einstellung unter anderem durch in der Vergangenheit gemachte positive sowie negative Erfahrungen beeinflusst worden sein. Aber auch Einsch¨atzungen zuk¨unftiger technologischer Entwicklungen und/oder Umweltszenarien und anderer Faktoren k¨onnen Einfluss auf die Bildung der Einstellung des Individuums nehmen. Es wird daher angenommen, dass die Einstellung gegen¨uber einem durchzuf¨uhrenden Verhalten unmittelbaren Einfluss auf die Make-or-Buy-Entscheidung hat. W¨ahrend des Prozesses, die Vorteilhaftigkeit verschiedener Handlungsalternativen in Bezug auf die vorliegende Make-or-Buy-Fragestellung gegeneinander abzuw¨agen, werden Entscheidungstr¨ager durch ihr individuelles soziales Umfeld gewollt oder ungewollt beeinflusst259 . Dieses soziale Umfeld setzt sich in der Regel durch Freunde, Familie, Kollegen, Verb¨ande, Vereine, Vorgesetzte und andere Personen(gruppen) zusammen260 . Es wird postuliert, dass diese f¨ur den Entscheidungstr¨ager wichtig sind und der Entscheider der Meinung der anderen deshalb einen großen Stellenwert innerhalb seiner Meinungsbildung beimisst und sich daran in gewissem Maße orientiert. Dies kann dazu f¨uhren, dass die finale Entscheidung bzgl. Make or Buy nicht immer ausschließlich aus einer rationalen Bewertung und dem Vergleich optionaler Handlungsalternativen resultiert261 . Insofern greift hier das Konzept der subjektiven Norm, die anderen Personen(gruppen) haben auf den Entscheider als Individuum, insbesondere auf dessen Einstellung, einen maßgeblichen Einfluss. Diese a¨ ußere, durch das soziale Umfeld des Entscheiders bewirkte Beeinflussung einer Entscheidung motiviert, das Konzept der subjektiven Norm aus der Theory of Planned Behavior zur Erkl¨arung und Untersuchung von Make-or-BuyEntscheidungen aufzunehmen262 . Das Konzept der Verhaltenskontrolle wird in Verbindung mit der Analyse von Make-or-BuyEntscheidungen in dieser Arbeit nicht betrachtet. Es wird vereinfachend davon ausgegangen, dass der Entscheider selbst die Kontrolle u¨ ber sein Verhalten innehat und sein Verhalten bzw. 257 258 259 260 261 262

Siehe Abschnitt 2.4.1.2. Vgl. D IBBERN (2004), S. 93. Vgl. ebd., S. 91. Vgl. E CKHARDT et al. (2009), S. 14. Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Vgl. ebd.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

45

seine Verhaltensabsicht nicht durch a¨ ußere Faktoren eingeschr¨ankt werden. Es wird also angenommen, dass es keine Hindernisse oder einen Mangel an Ressourcen gibt, die daf¨ur verantwortlich sind, das beabsichtigte Verhalten nicht antizipieren zu k¨onnen. Die Theory of Planned Behavior fokussiert auf das Entscheidungsverhalten eines bestimmten Individuums. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden unter anderem Entscheidungssituationen von Unternehmen betrachtet. Auf den ersten Blick scheint es sich um einen Konflikt zu handeln263 . Jedoch kann argumentiert werden, dass Make-or-Buy-Entscheidungen in Unternehmen in der Regel Entscheidungen auf der Ebene des Managements sind264 , das durch mehrere Individuen repr¨asentiert wird265 . Vielmehr wird postuliert, dass jedwede Entscheidung durch Individuen getroffen wird, die in eine Organisation eingebunden sind und durch ihre Entscheidungen die Ziele der Organisation verfolgen. Insofern ist die Anwendung der Theory of Planned Behavior auf Make-or-Buy-Fragestellungen zul¨assig. Im Rahmen der Arbeit dient die Theory of Planned Behavior als weitere Betrachtungsperspektive auf Make-or-Buy-Entscheidungen und damit als ein weiterer potenziell gehaltvoller Erkl¨arungsfaktor.

2.4.2 Social Exchange Theorie

Die Social Exchange Theorie (SET) ist kein geschlossenes Theoriegeb¨aude, sondern vielmehr ein theoretisches Framework266 bestehend aus anthropologischen, psychologischen und soziologischen Konzepten267 , das im Laufe der Zeit immer wieder modifiziert und erweitert wurde268 . Die Begr¨under der Social Exchange Theory sind die Arbeiten H OMANS (1958), H O MANS (1961), B LAU (1964), E MERSON (1972) und E MERSON (1976)269 . Gem¨aß H OMANS (1958) wurde die Social Exchange Theory entwickelt, um das soziale Verhalten von Menschen in einem o¨ konomischen Kontext systematisch zu untersuchen und zu verstehen270 . H OMANS (1958) kommt zur Erkenntnis, dass das Verhalten von Menschen davon abh¨angig ist, wie viel Gegenleistung“ sie von anderen Menschen, mit denen sie in Bezie” hung stehen, erwarten k¨onnen271 . Konkret bedeutet das, dass Menschen, die anderen viel geben (k¨onnen), versuchen, von diesen anderen viel zu bekommen. Umgekehrt gilt, dass Menschen, 263 264 265 266 267 268 269 270 271

Vgl. D IBBERN (2004), S. 91. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 91 ff. E MERSON (1976), S. 336. ebd. oder auch H ALL (2003), S. 287. ebd., S. 290. Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 18. Vgl. H OMANS (1958), S. 603 ff. Vgl. H OMANS (1958), S. 606.

46

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

die von anderen viel erhalten, unter Druck stehen, diesen anderen viel zur¨uckzugeben272 . Die Social Exchange Theory unterscheidet sich gem¨aß H ALL (2003) von klassischen mikro¨okonomischen Modellen in zwei wesentlichen Punkten273 . Zum einen wird in der mikro¨okonomischen Sicht auf Beziehungen angenommen, dass ein Akteur (Person oder Unternehmen) mit dem Markt kommuniziert, o¨ konomische Aust¨ausche stark durch gegenseitige vertragliche Verpflichtungen gesteuert werden274 und losgel¨ost von vergangenen Aust¨auschen mit Partnern stattfinden275 . In sozialen Austauschbeziehungen wird dagegen auf dauerhafte Bindungen ( long-term social relationships“)276 zwischen spezifizierten, nicht anonymen Individuen oder ” Personengruppen abgestellt277 . Die Beziehung zwischen Personen wird definiert als actions ” contingent on rewarding reactions from others“ 278 . Zum anderen wird im Rahmen der Social Exchange Theory der Fokus auf die soziale Struktur einer Gemeinschaft gelegt, innerhalb derer soziale Austauschbeziehungen stattfinden. Im Besonderen basieren soziale Austauschbeziehungen anfangs auf gegenseitigem Vertrauen und generieren im Laufe der Zeit ein dauerhaftes Vertrauensverh¨altnis ( spiral of trust“)279 . ” Bevor auf die Hintergr¨unde und wesentlichen Komponenten einer sozialen Austauschbeziehung eingegangen wird, wird die Social Exchange Theory gegen¨uber den in dieser Arbeit bereits vorgestellten theoretischen Ans¨atzen abgegrenzt. In Abgrenzung zur Transaktionskostentheorie (Abschnitt 2.2.1) bezieht sich die Social Exchange Theory weniger auf die Leistungsbeziehung ( Transaktion“) direkt, als vielmehr auf das ” Verh¨altnis und die Beziehung der Leistungspartner. Im Gegensatz zur Principal Agent Theorie (Abschnitt 2.2.2) werden weniger die Problematiken durch Informationsasymmetrien und Gegensteuerungsmaßnahmen in Leistungsbeziehungen beleuchtet, als vielmehr, inwieweit sich durch den Aufbau eines Vertrauensverh¨altnisses u¨ ber die Zeit eine stabile Partnerschaft ergeben kann. W¨ahrend im Resource-based view (Abschnitt 2.3.1) Ressourcen verschiedenster Arten und deren Beitrag zu den strategischen Wettbewerbsvorteilen eines Unternehmens analysiert wurde, fokussiert die Social Exchange Theory alleine auf das Beziehungsmanagement der Leistungspartner. Dieses kann ebenfalls als strategische Ressource angesehen werden. Basierend auf psychologischen Ans¨atzen untersucht die Theory of Planned Behavior (Abschnitt 2.4.1), wie sich das Verhalten von Menschen durch kognitive Prozesse beeinflussen l¨asst und identifiziert dabei drei Hauptfaktoren (siehe Abschnitt 2.4.1.2). Einzig und allein das Konzept der subjektiven Norm kann als inhaltliche Schnittmenge zwischen der Theory of Planned Behavior 272 273 274 275 276 277 278 279

Vgl. H OMANS (1958), S. 606. Vgl. H ALL (2003), S. 289 f. Vgl. ebd. Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 32. Vgl. H ALL (2003), S. 289. Vgl. ebd., S. 290. Vgl. B LAU (1964), S. 91. Vgl. ebd., S. 71 zit. nach H ALL (2003), S. 290.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

47

und der Social Exchange Theory angesehen werden, da hier der Einfluss des soziologischen Netzwerks auf ein Verhalten (hier: Make-or-Buy-Entscheidung) als Erkl¨arungsfaktor gesehen werden kann. Allerdings geht die Social Exchange Theory tiefer ins Detail und schl¨agt einige Konstrukte vor, um das Verh¨altnis zum Leistungspartner ad¨aquat zu beschreiben. Ferner geht der Einfluss in der Theory of Planned Behavior von dritter Seite (nicht vom anderen Leistungspartner) aus, die Social Exchange Theory dagegen trifft Aussagen dar¨uber, wie einerseits eine Leistungsbeziehung durch ein Geben und Nehmen“ der Leistungspartner gest¨arkt und ” stabilisiert werden kann und andererseits, warum Beziehungen bzw. Partnerschaften scheitern k¨onnen.

2.4.2.1 Hintergrund Soziale Verbindungen werden von Soziologen als Austausch von Aktivit¨aten zwischen zwei oder mehreren Personen konzeptualisiert280 . B LAU (1964) definiert Social Exchange“ als vo” ” luntary actions of individuals that are motivated by the returns they are expected to bring and typically do in fact bring from others“. Die an einer Austauschbeziehung beteiligten Personen f¨uhren gem¨aß dieser Definition freiwillig Aktivit¨aten durch, von denen sie erwarten, dass sie ihnen zuk¨unftig zum Vorteil gereichen werden281 . K ANKANHALLI et al. (2005) definieren, dass in einem sozialen Austausch people do others a favor with a general expectation of some future ” return (. . .)“ 282 . Bei einem sozialen Austausch wird demnach im Besonderen auf eine Geben ” und Nehmen“-Beziehung ( give and take“) zwischen zwei oder mehreren Personen abgestellt ” und postuliert, dass eine Person durch die Leistungen einer anderen Person in deren Schuld steht ( quid pro quo“-Prinzip). ” Wenn Personen miteinander in Beziehung treten, entstehen potenziell wechselseitige Abh¨angigkeiten dadurch, dass die Aktivit¨aten des einen (auch) f¨ur den anderen positive oder negative Konsequenzen haben k¨onnen. Diese Konsequenzen k¨onnen sowohl materieller als auch immaterieller Natur sein283 . In diesem Zusammenhang spricht man einerseits vom Nutzen, von Belohnungen oder Anreizen ( benefits“) der Beziehung, von Kosten, Belastungen oder Bestra” fungen ( costs“) andererseits284 . ” Zentraler Untersuchungsgegenstand der Social Exchange Theory sind die Interaktionsprozesse zwischen den an einer Austauschbeziehung beteiligten Personen285 aus einer Kosten/NutzenPerspektive286 . Bei der Analyse wird abgestellt auf den Austausch immaterieller sozialer Kos280 281 282 283 284 285 286

Vgl. H OMANS (1961) zit. nach D IBBERN et al. (2004), S. 19. Vgl. B LAU (1964), S. 91. Vgl. K ANKANHALLI et al. (2005), S. 115. Vgl. ebd., S. 116. Vgl. ebd. Vgl. S ON et al. (2005), S. 324. Vgl. G EFEN ; R IDINGS (2002), S. 50.

48

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

ten und Nutzen (bspw. Respekt, Ehre, Freundschaft oder Ansehen/Reputation)287 , denen in der Regel kein monet¨arer Gegenwert beigemessen werden kann288 . Personen entscheiden sich, an einer Austauschbeziehung teilzunehmen, wenn ihnen diese einen Nutzen stiftet oder mindestens die Kosten deckt, die anfallen, um an der Austauschbeziehung teilzunehmen289 . Die Social Exchange Theory betrachtet diese interpersonellen Beziehungen also als einen rationalen, nutzenmaximierenden Prozess290 , der aus einer Reihe von Kosten/Nutzen-Analysen besteht291 . Wie in einer o¨ konomischen Leistungsbeziehung entscheidet jede Person aufgrund der erwarteten Kosten bzw. Nutzen, ob sie eine soziale Austauschbeziehung eingehen will292 . Eine Austauschbeziehung besteht aus vier wichtigen Attributen293 . Zun¨achst ist eine soziale Austauschbeziehung ein wechselseitiges Austauschverh¨altnis ( reciprocity“). Die Erwartung ” eines Partners, f¨ur seine unter Umst¨anden immaterielle Leistung eine nutzenstiftende Gegenleistung zu erhalten, ist charakteristisch f¨ur ein soziales Austauschverh¨altnis. Die zweite Eigenschaft einer sozialen Austauschbeziehung ist deren Gleichgewicht ( balance“). Gleichgewicht ” bedeutet in diesem Zusammenhang, dass ein Austauschpartner von dem jeweils anderen Partner in gleichem Maße abh¨angig ist und diesbez¨uglich keine Asymmetrien auftreten. Die dritte Eigenschaft einer sozialen Austauschbeziehung ist gem¨aß E MERSON (1972) der Zusammenhalt ( cohesion“) der Austauschpartner, der dann sichtbar und wichtig wird, wenn in der Beziehung ” Schwierigkeiten auftreten, f¨ur deren Beseitigung lediglich gemeinsam eine L¨osung gefunden werden kann. Hier spielt auch das Vertrauen in den jeweils anderen Partner eine nicht unwesentliche Rolle. Die vierte Eigenschaft einer sozialen Austauschbeziehung ist die Macht ( power“). ” E MERSON (1972) definiert die Macht eines Partners als die H¨ohe derjenigen Kosten, die dieser Partner dem anderen Partner der Austauschbeziehung aufzwingen kann.294 Die sozialen Austauschbeziehungen werden nicht explizit durch Regelungen oder Vereinbarungen u¨ berwacht295 . Aus diesem Grund k¨onnen auch keine Garantien gegeben werden, dass es f¨ur die angefallenen Kosten Gegenleistungen geben wird, die einen positiven Nutzen stiften. Die einzige Garantie, die einem Partner einer Austauschbeziehung gegeben wird, ist die angenommene kooperative Absicht der anderen Austauschpartner.296 Gemeint ist hiermit der Glaube, dass der jeweils andere Partner die erwartete Gegenleistung erbringen wird. Dieser Glaube in die kooperativen Absichten des anderen Partners ist das zentrale Konzept der sozialen Austauschbeziehung. Mangels Regelungen kommt es darauf an, dass sich Individuen bzw. 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296

Vgl. G EFEN ; R IDINGS (2002), S. 50. Vgl. G EFEN ; K EIL (1998), S. 38. Vgl. ebd. Vgl. K ANKANHALLI et al. (2005), S. 116. Vgl. G EFEN ; K EIL (1998), S. 38. Vgl. ebd., S. 39. E MERSON (1972). Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 19. Vgl. G EFEN ; R IDINGS (2002), S. 50 oder auch K ANKANHALLI et al. (2005), S. 115. Vgl. G EFEN ; R IDINGS (2002), S. 51.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

49

Unternehmen auf ihren Glauben in die kooperativen Absichten der an der Austauschbeziehung beteiligten Personen verlassen, damit sie den erwarteten Nutzen aus der Austauschbeziehung erhalten. G¨abe es Regeln und/oder Vereinbarungen, w¨are es eine o¨ konomische Austauschbeziehung und es g¨abe keine soziologischen Auswirkungen.297 Wegen des fehlenden Regelwerks, das ein ausgeglichenes Austauschverh¨altnis erzwingen kann, m¨ussen diejenigen Individuen, die in einem sozialen Austauschverh¨altnis zueinander stehen, Vertrauen in die kooperative Zusammenarbeit mit dem jeweils anderen haben. Der Glaube an das Vertrauen innerhalb der kooperativen Zusammenarbeit mit dem jeweils anderen Partner ist außerordentlich wichtig, denn ohne den Glauben, dass sich der jeweils andere Partner im Rahmen der Gegenleistung fair verhalten wird, wird ein Partner die Austauschbeziehung weniger freiwillig eingehen.298 Obgleich die Social Exchange Theory urspr¨unglich auf die Analyse des Verhaltens zweier Individuen innerhalb einer Austauschbeziehung fokussierte299 , sind die verwendeten Konzepte dennoch sehr gut geeignet, um Austauschbeziehungen zwischen zwei oder mehreren Unternehmen zu analysieren und zu beschreiben. Dieses Anwendungsgebiet der Social Exchange Theory ist vor allem in der Marketingforschung zu beobachten300 . Betrachtet man die Beziehung zwischen zwei am Markt agierenden Unternehmen als eine soziale Austauschbeziehung, innerhalb derer Interaktionsprozesse stattfinden, so wird postuliert, dass die Handlungsergebnisse des einen Unternehmens sehr stark von der Reaktion des jeweils anderen Unternehmens abh¨angen.301 In der Vergangenheit wurde die Social Exchange Theory bereits des o¨ fteren angewandt, um Ph¨anomene im Rahmen von Gesch¨aftsbeziehungen zwischen Unternehmen zu untersuchen302 . In der bisherigen IS-Forschung wurde die Social Exchange Theory beispielsweise durch die Arbeiten von G EFEN ; K EIL (1998), L EE ; K IM (1999), K ERN ; W ILLCOCKS (2000), G EFEN ; R IDINGS (2002), H ALL (2003) und K ANKANHALLI et al. (2005) angewandt. Nachfolgend wird auf die wesentlichen Bestandteile einer sozialen Austauschbeziehung eingegangen.

2.4.2.2 Wesentliche Komponenten einer sozialen Austauschbeziehung

Die zur Untersuchung der Qualit¨atseigenschaften interorganisationaler, partnerschaftlicher ISOutsourcing-Austauschbeziehungen vier wesentlichen Komponenten sind nach L EE ; K IM (1999) 297 298 299 300 301 302

Vgl. G EFEN ; R IDINGS (2002), S. 51. Vgl. ebd. Vgl. B LAU (1964). Vgl. S ON et al. (2005), S. 324. Vgl. ebd. G EFEN ; R IDINGS (2002), S. 51.

50

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

Business Understanding, Benefit and Risk Share, Cultural Similarity und Joint action303 , die nun detailliert beschrieben werden.

1. Business Understanding Den Begriff des Business Understanding“ definieren L EE ; K IM (1999) als den Grad ” des Verst¨andnisses von den an der Austauschbeziehung beteiligten Partnern f¨ur das Verhalten, die Ziele und die Grunds¨atze des/der jeweils anderen Partner(s). Es handelt sich dabei um den Aspekt, dass ein Partner versteht und akzeptiert, welche Unternehmensgrunds¨atze der/die anderen Partner haben und welche Ziele diese durch die Austauschbeziehung verfolgen. R AI et al. (1996) sprechen in diesem Zusammenhang auch von der partner congruity“ 304 . Sie sind der Meinung, dass in einer Austauschbeziehung Diskre” panzen auftreten k¨onnen, wenn die an der Beziehung beteiligten Partner nicht vollst¨andig darin u¨ bereinstimmen, welche Ziele und welchen Zweck sie mit der Beziehung verfolgen305 . Dar¨uber hinaus muss Einigkeit dar¨uber erzielt werden, wie vorzugehen ist, um diese Ziele zu erreichen306 . So ist es beispielsweise wichtig, dass auch die kurz- und langfristigen Ziele der partnerschaftlichen Beziehung verstanden, abgestimmt und akzeptiert werden307 . 2. Benefit and Risk Share Unter Benefit and Risk Share“ wird die gleichm¨aßige Aufteilung von Nutzen und Risi” ken auf die Partner der Austauschbeziehung verstanden. Eine faire Austauschbeziehung sollte nicht einen Partner der Beziehung gegen¨uber dem oder den anderen Partnern in Bezug auf Nutzen und Risiken, die durch die Austauschbeziehung impliziert werden, bevoroder benachteiligen. Hier geht es im weiteren Sinn auch um das gegenseitige Verst¨andnis f¨ureinander, wenn innerhalb der Austauschbeziehung Schwierigkeiten auftreten und etwas mal nicht wie geplant funktioniert. 3. Cultural Similarity ¨ Die Cultural Similarity“ bezeichnet den Grad der Ahnlichkeit von Kultur, Philosophie ” sowie gemeinsamen Werten und Vorstellungen zwischen den Partnern308 . Diese gemeinsamen Werte und Vorstellungen helfen, die Handlungsweise und Ziele von Partnern zu verstehen sowie Normen f¨ur das Verhalten der Partner bereitzuhalten309 . Die an der Austauschbeziehung beteiligten Partner k¨onnen eine a¨ hnliche Unternehmenskultur beispielsweise in Bezug auf Personalf¨uhrung oder die Identifkation der Mitarbeiter mit dem Unter303 304 305 306 307 308 309

Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 34. R AI et al. (1996), S. 142. Siehe hierzu auch A NDERSON ; W EITZ (1989), S. 314. R AI et al. (1996), S. 142. ebd. Siehe hierzu D ESHPANDE ; W EBSTER (1989), S. 5 oder auch A NDERSON ; W EITZ (1989), S. 314. Vgl. D ESHPANDE ; W EBSTER (1989), S. 5.

2.4 Soziologischer Theoriebereich

51

nehmen und dem anderen Partner haben.310 An Austauschbeziehungen beteiligte Partner, die sich kulturell a¨ hnlich sind, werden ihrem Partner ein tendenziell gr¨oßeres Vertrauen ¨ entgegenbringen als wenn keine kulturelle Ahnlichkeit besteht311 . Die im letzteren Fall divergierenden Werte und Vorstellungen der einzelnen Partner machen es schwer, einander zu vertrauen und k¨onnen ein Grund sein, eine bereits bestehende Austauschbeziehung zu beenden312 . 4. Joint action Als Joint action“ verstehen H EIDE ; J OHN (1990) den Grad der gegenseitigen Durch” dringung der organisationalen Grenzen313 . W¨ahrend die Verantwortlichkeit zur Erledigung einer Aufgabe im Rahmen einer Beschaffung in der Regel genau einer Person bzw. einem Unternehmen zugewiesen wird, wird beim Konzept der Joint action“ vielmehr da” von ausgegangen, dass bei der Aufgabenerf¨ullung mehrere Austauschpartner kooperativ involviert sind314 . Auf diese Weise kann es durchaus vorkommen, dass bei der Erf¨ullung einer Aufgabe Personen mehrerer Austauschpartner mitwirken. Dieser Grad der gegenseitigen Durchdringung der Unternehmensgrenzen kann als die Art und Weise aufgefasst werden, wie die Partner der Austauschbeziehung auftretende Probleme der Austauschbeziehung gemeinsam l¨osen, gemeinsame Entscheidungen treffen und gemeinsam Ziele definieren, an deren Realisierung partnerschaftlich zusammengearbeitet wird315 . Im Weiteren werden diese vier Komponenten einer sozialen Austauschbeziehung unter dem Begriff der sozialen N¨ahe“ subsummiert. Darauf wird insbesondere in einem sp¨ateren Abschnitt ” n¨aher eingegangen.316

2.4.2.3 Logik der Social Exchange Theory bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen

Um eine Austauschbeziehung vor dem Hintergrund einer Make-or-Buy-Entscheidung m¨oglichst umfassend analysieren zu k¨onnen, ben¨otigt man neben o¨ konomischen Ans¨atzen ein Verst¨andnis der Austauschbeziehung von einem individuellen, soziologischen Standpunkt aus317 . Wie bereits beschrieben, untersucht die Social Exchange Theory soziale Austauschbeziehungen zwischen zwei oder mehreren Individuen und/oder Unternehmen und wird eingesetzt, um die 310 311 312 313 314 315 316 317

Vgl. F ITZGERALD ; W ILLCOCKS (1994), S. 94. Vgl. ebd. Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 38. Vgl. H EIDE ; J OHN (1990), S. 25. Vgl. ebd. Vgl. F ITZGERALD ; W ILLCOCKS (1994), S. 94. Das Konzept der sozialen N¨ahe“ ist insbesondere im Rahmen der Hypothesenentwicklung f¨ur die Untersu” chung der Adoptionsentscheidung des SaaS-basierten Outsourcings relevant. Siehe hierzu Abschnitt 4.4.2.5. Vgl. K ERN ; W ILLCOCKS (2000), S. 326.

52

2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

zugrunde liegenden sozialen Strukturen innerhalb einer Austauschbeziehung zu verstehen318 . Daher ist in der vorliegenden Arbeit neben der Theory of Planned Behavior auch die Social Exchange Theory geeignet, Make-or-Buy-Entscheidungen aus einem soziologischen Blickwinkel aus zu analysieren. So haben sich beispielsweise L EE ; K IM (1999) und K ERN ; W ILL COCKS (2000) der Social Exchange Theory bedient, um die Partnerschaft zwischen Unternehmen zu untersuchen, die u¨ ber eine IT-Outsourcingbeziehung miteinander verbunden sind. Hier konnten durch die Integration der Social Exchange Theory tiefergehende Erkenntnisse gewonnen werden. L EE ; K IM (1999) identifizieren die Qualit¨at der Partnerschaft zwischen zwei Unternehmen als kritischen Erfolgsfaktor einer IS-Outsourcingbeziehung319 . Die Qualit¨at der Partnerschaft misst in diesem Zusammenhang, wie gut die Ergebnisse der Beziehung zu den Erwartungen der einzelnen Partner passen320 . L EE ; K IM (1999) postulieren, dass eine h¨ohere Qualit¨at tendenziell einen gr¨oßeren Outsourcingerfolg impliziert. Das bedeutet insbesondere, dass ein positiver Zusammenhang zwischen den Komponenten einer Partnerschaft und dem Outsourcingerfolg vermutet wird321 . Die Qualit¨at der Partnerschaft wurde im Rahmen der in Korea durchgef¨uhrten Fallstudien positiv durch den Grad der Einbeziehung der beteiligten Partner, den Grad der Kommunikation, den Grad des Verteilens von Informationen und die Unterst¨utzung durch das Top Management beeinflusst. Als negative Einflussfaktoren konnten das Alter der Outsourcingbeziehung und wechselseitige Abh¨angigkeiten herausgearbeitet werden322 . In der Arbeit von K ERN ; W ILLCOCKS (2000) konnte mit Hilfe von Fallstudien unter anderem gezeigt werden, dass das Vertrauen zwischen den Partnern ein kritischer Erfolgsfaktor der Austauschbeziehung ist. Dabei wurde die Zuversicht, dass die Partnerschaft erfolgreich verlaufen wird, als Vorl¨aufer des sich im Laufe der Zeit aufbauenden Vertrauens identifiziert. Zusammenfassend stellen K ERN ; W ILLCOCKS (2000) fest, dass im Falle zunehmender kultureller Konvergenz der beteiligten Austauschpartner zus¨atzlicher Nutzen erreicht werden kann. Dies liegt darin begr¨undet, dass die Partner die Unternehmenskultur und -grunds¨atze des jeweils anderen Partners besser verstehen und dessen Handlungen bzw. Reaktionen besser einsch¨atzen und eventuell vorhersagen k¨onnen.323 Im Gegensatz zu traditionellen o¨ konomischen Ans¨atzen behandelt die Social Exchange Theory Make-or-Buy-Entscheidungen nicht losgel¨ost von vergangenen Leistungsbeziehungen324. Soziologische Theorien nehmen vielmehr allgemein an, dass sich Leistungsbeziehungen mit Partnern u¨ ber die Zeit entwickeln und darauf aufbauend im Sinne eines dynamischen Prozesses ein 318 319 320 321 322 323 324

Vgl. K ERN ; W ILLCOCKS (2000), S. 326. Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 53. ebd., S. 34. L EE ; K IM (1999), S. 39. Vgl. ebd., S. 29. Vgl. K ERN ; W ILLCOCKS (2000), S. 344 f. Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 32.

¨ 2.5 Tabellarische Ubersicht

53

Vertrauensverh¨altnis zwischen den Leistungspartnern entsteht325 . Die soziale N¨ahe zwischen den Unternehmen, die an einer Leistungsbeziehung beteiligt sind, ist neben anderen Komponenten der Partnerschaft ein wichtiger Indikator f¨ur ein bestehendes Vertrauensverh¨altnis und somit ein potenziell gehaltvoller Erkl¨arungsansatz f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen. Die Analyse einer Outsourcingbeziehung oder allgemein einer Austauschbeziehung kann durch die Perspektive, die die Social Exchange Theory liefert, enorm profitieren. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird postuliert, dass die soziale N¨ahe zu potenziellen Austauschpartnern Einfluss auf die Make-or-Buy-Entscheidungen eines betrachteten Unternehmens haben. Speziell wird angenommen, dass ein Unternehmen bei der Partnerwahl neben o¨ konomischen Aspekten auch das Konzept der sozialen N¨ahe in seine Betrachtungen einfließen l¨asst. Das Konzept der sozialen N¨ahe motiviert, die Social Exchange Theory in der vorliegenden Arbeit als weiteren theoretischen Ansatz zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-BuyEntscheidungen in KMU heranzuziehen.

¨ 2.5 Tabellarische Ubersicht Die in diesem Kapitel vorgestellten o¨ konomischen und soziologischen Theorien und deren zentrale Konzepte werden abschließend tabellarisch dargestellt.

325

Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 32.

SET

Soziologischer Theoriebereich

TPB

Wettbewerbsvorteile durch Ressourcen Beeinflussung des individuellen, menschlichen Verhaltens Soziales Verhalten von Menschen in Austauschbeziehungen

Zentraler Untersuchungsgegenstand Selbsterstellung oder Fremdbezug, Hierarchie vs. Markt optimale Vertragsbeziehungen

–

–

B¨undel von Ressourcen

Vertragsgeflecht

Konzeptualisierung der Unternehmung hierarchische Struktur

Geben und Nehmen in dauerhaften Bindungen zwischen Austauschpartnern

Orientierung an anderen

Risikominimierung bei asymmetrisch verteiltem Wissen Erfahrungsbasierte Rationalit¨at

begrenzte Rationalit¨at, opportunistisches Verhalten

Verhaltensannahmen

¨ Tabelle 2.3: Ubersicht der vorgestellten theoretischen Ans¨atze. Quelle: In Anlehnung an D IBBERN et al. (2004)

Blau, Emerson, Homans

Ajzen, Fishbein

Penrose, Wernerfelt, Barney

Strategischer Theoriebereich

RBV

Coase, Williamson

Jensen & Meckling

Neue Institutionen¨okonomik

TKT

Ausgew¨ahlte Vertreter der Theorie

PAT

Bereich

Theorie

Individuum

Organisation

Transaktion

Analyselevel

54 2 Theoretischer Bezugsrahmen der Arbeit

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

¨ 3.1 Uberblick Die Entscheidung zur Einf¨uhrung von Anwendungssoftware ist f¨ur ein Unternehmen eine grundlegende und wichtige Entscheidung, da das Unternehmen die Software in der Regel mehrere Jahre lang einsetzt und stark daran gebunden ist. Dabei kann Software den Erfolg oder Misserfolg des Unternehmens erheblich beeinflussen. Eine wichtige Entscheidung im Rahmen einer Softwareeinf¨uhrung ist vor diesem Hintergrund darin zu sehen, ob Individualsoftware, eine auf dem Markt erh¨altliche Standardsoftwarel¨osung oder aber das Softwarenutzungskonzept Software as a Service eingesetzt werden soll. Wie in der Einleitung beschrieben, deckt standardisierte Anwendungssoftware im Regelfall nicht alle Besonderheiten eines Unternehmens vollst¨andig ab1 . Jedes Unternehmen steht daher vor der grunds¨atzlichen Entscheidung, ob die Gesch¨aftsprozesse an die Standardsoftware oder die Standardsoftware an die Gesch¨aftsprozesse angepasst werden soll2. Zur optimalen Un¨ terst¨utzung der Gesch¨aftsprozesse bedarf es individueller Anderungen und Erg¨anzungen3 . Diese Anpassungen k¨onnen sowohl durch eigene Mitarbeiter als auch durch externe Dienstleister durchgef¨uhrt werden4 . Bei der Anpassung von Standardsoftware stehen die Unternehmen demzufolge vor einer Make-or-Buy-Entscheidung. F¨ur unternehmensspezifische Spezialprobleme, f¨ur die es (noch) keine Standardsoftware gibt, wird man auf Basis von Wirtschaftlichkeits¨uberlegungen Individualsoftware entwickeln (Make) oder entwickeln lassen (Buy)5 . Vor diesem Hintergrund erfolgt nun eine Beschreibung der Untersuchungsgegenst¨ande der empirischen Studien, die im Rahmen der vorliegenden Arbeit zum Schließen der Forschungsl¨ucke durchgef¨uhrt wurden. In Abschnitt 3.2 werden zun¨achst die begrifflichen Grundlagen zu Informationssystemen und Anwendungssoftware (Abschnitt 3.2.1), Eigenerstellung versus Fremdbezug von Anwendungssoftware (Abschnitt 3.2.2) und dem Onshoring sowie Offshoring der 1 2 3 4 5

¨ Vgl. auch B UXMANN ; K ONIG (1998), S. 122. Vgl. G ROLLIUS et al. (2007), S. 42. ¨ Vgl. hierzu H AIGH (2002), S. 11 oder auch B UXMANN ; K ONIG (1997), S. 337 Vgl. H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 527. Vgl. hierzu M ERTENS et al. (2004), S. 32 f. oder auch H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 527.

56

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

Anwendungsentwicklung (Abschnitt 3.2.3) erl¨autert. Im Weiteren wird dem Grad zunehmender Standardisierung folgend die Neuentwicklung von individueller Anwendungssoftware (Abschnitt 3.3.2) und der Einsatz sowie die Anpassung von Standardsoftware (Abschnitt 3.3.3) in Bezug auf Eigenerstellung (Make) versus Fremdbezug (Buy) thematisiert. Dar¨uber hinaus wird mit Software as a Service (Abschnitt 3.3.4) ein neues Konzept zur Bereitstellung hochgradig standardisierter Anwendungssoftware als weitere Alternative f¨ur den Einsatz von Anwendungssystemen vorgestellt (siehe Abbildung 3.1). Im Kern geht es um die Fragestellung, warum ein Unternehmen IT-Leistungen selbst erbringt (Make) oder diese u¨ ber den Markt extern bezieht (Buy).

Eigen- bzw. Fremdleistung von Anw.systemen

Überblick Abschni 3.1

Begriffliche Grundlagen

MoB-Entsch. von Anw.systemen

Abschni 3.2

Abschni 3.3

Überblick

Individualsoware

Standardsoware

SaaS

Abschni 3.3.1

Abschni 3.3.2

Abschni 3.3.3

Abschni 3.3.4

¨ Abbildung 3.1: Kapitel-Uberblick

Auf dieser Basis soll im vorliegenden Kapitel im Zusammenhang mit Make-or-Buy-Entscheidungen herausgearbeitet werden, welche Kriterien Unternehmen bei der Auswahl von Softwareanbietern f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung zugrunde legen und aus welchen Motiven heraus Unternehmen ihre Entscheidungen in Bezug auf Eigen- oder Fremdleistung von Anwendungssystemen treffen. Weiterhin wird vor dem Hintergrund einer Make-or-BuyFragestellung analysiert, welche Triebkr¨afte hinter einer Entscheidung f¨ur oder gegen den Einsatz einer SaaS-basierten Standardsoftware stehen. Die in Kapitel 2 vorgestellten theoretischen Ans¨atze zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen sowie die in diesem Kapitel gelegten konzeptionellen Grundlagen sollen schließlich als Fundament f¨ur die Ableitung von Hypothesen in Kapitel 4 dienen, welche Faktoren Einfluss f¨ur oder gegen eine Adoption von Software as a Service haben.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

57

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand Der Fokus der Arbeit liegt auf der Analyse von Anwendungsentwicklung und -wartung innerhalb der Informationssysteme kleiner und mittlerer Unternehmen6 in Deutschland. Es wird zun¨achst auf die grundlegenden Begriffe des Informationssystems und seiner Bestandteile eingegangen. Die in diesem Abschnitt eingef¨uhrten Begriffe und Sachverhalte dienen der Analyse der Entwicklung und des Einsatzes von Anwendungssystemen sowie deren Wartung als Grundlage.

3.2.1 Informationssysteme und Anwendungssoftware

Es gibt in der wissenschaftlichen Literatur eine Vielzahl von Definitionen des Informations” sytems“ 7. Allgemein sind der Untersuchungsgegenstand der Wirtschaftsinformatik Informa” tions- und Kommunikationssysteme in Wirtschaft und Verwaltung“ 8 . Informations- und Kommunikationssysteme, die verk¨urzt auch als Informationssysteme“ (IS) bezeichnet werden, sind ” soziotechnische Systeme, die menschliche und maschinelle Komponenten (Teilsysteme) als Aufgabentr¨ager umfassen9 (siehe Abbildung 3.2). Diese Komponenten eines Informationssystems sind unter Umst¨anden in Form eines Informationsaustausches teilweise voneinander abh¨angig, greifen ineinander und / oder wirken zusammen10 . Die Kommunikation in Informationssystemen ist daher nichts anderes als der notwendige Austausch von Informationen zwischen den Elementen eines Systems sowie zwischen dem System und seiner Umwelt11 . Im Zentrum des Einsatzes von Informations- und Kommunikationssystemen steht die Unterst¨utzung der Erf¨ullung betrieblicher Aufgaben12 . Prim¨arer Zweck der Nutzung von Informationsund Kommunikationssystemen sind dabei die Steuerung betrieblicher Prozesse mit Hilfe von Informationen und die Befriedigung der Informationsnachfrage von menschlichen oder maschinellen Komponenten des Informationssystems13. Ziel des Einsatzes von Informationssystemen sind daher die optimale Bereitstellung von Information und die Unterst¨utzung von Kommunikation nach wirtschaftlichen Kriterien14 . Vor diesem Hintergrund wird in der vorliegenden 6

7 8 9 10 11 12 13 14

Kleine Unternehmen besitzen bis zu 500 Mitarbeiter und einen Umsatz von bis zu 50 Mio. e. Mittlere Unternehmen besch¨aftigen zwischen 500 und 3.000 Mitarbeitern und erzielen einen Umsatz zwischen 50 und 500 Mio. e. Große Unternehmen besch¨aftigen mehr als 3.000 Mitarbeiter und setzen mehr als 500 Mio. e um. (Vgl. D IBBERN et al. (2003), S. 538). Siehe hierzu D IBBERN et al. (2004), S. 10 ff. ¨ Vgl. K ONIG (1994), S. 80. ebd. Siehe hierzu ebd. und K RCMAR (2004), S. 25. ebd. ¨ Vgl. K ONIG (1994), S. 80. Vgl. ebd. Vgl. ebd.

58

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

Informaonssysteme bestehen aus

Mensch

Maschine

besteht aus

Soware

Hardware

unterteilt in

Systemsoware

Anwendungssoware

Abbildung 3.2: Anwendungssoftware als Bestandteil eines Informationssystems. Quelle: In Anlehnung an K RCMAR (2004), S. 25.

Arbeit ein Informationssystem als Computerunterst¨utzungssystem verstanden, das eine Menge von Anwendern mit Informationen versorgt, die diese zur Erf¨ullung ihrer Aufgaben in einem bestimmten organisatorischen Kontext ben¨otigen15. Als integraler Bestandteil eines Informationssystems besteht eine Maschine gem¨aß Abbildung 3.2 aus Soft- und Hardware16 . Einer strikten Abgrenzung zum Hardwarebegriff folgend, bezeichnet der Begriff Software alle nicht physischen Bestandteile der Maschine17 . Unter diesen einfachen Softwarebegriff fallen damit sowohl Programme als auch die zu verarbeitenden Daten. M ERTENS et al. (2004) definieren in diesem Zusammenhang: Software bildet die Voraus” setzung f¨ur den Betrieb eines Rechners und bezeichnet allgemein in einer Programmiersprache ¨ [. . .] geschriebene Programme, die nach Ubersetzung auf einem Rechner ausf¨uhrbar sind“ 18 . Diese Definition wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit u¨ bernommen. Zur Klassifikation verschiedenartiger Software gibt es in der Literatur mehrere Unterscheidungskriterien19. Die f¨ur diese Arbeit relevanten Klassifikationskriterien von Software sind die Systemn¨ahe und das Erstellungsprinzip. Nach dem Kriterium der Systemn¨ahe kann Software in System- und Anwendungssoftware kategorisiert werden20 . 15 16 17 18 19 20

Vgl. I IVARI ; H IRSCHHEIM (1996), S. 552. Vgl. K RCMAR (2004), S. 25. Auf die Hardware-Komponente wird in Abschnitt 3.2.1.1 separat eingegangen. Vgl. BAAKEN ; L AUNEN (1993), S. 3. M ERTENS et al. (2004), S. 21 oder auch L AUDON et al. (2006), S. 35. Siehe hierzu M AASS (2006), S. 8-10, BAAKEN ; L AUNEN (1993), S. 10, M ERTENS et al. (2004), S. 21 f. oder auch OECD (1998), S. 13-15. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 21 f. und M AASS (2006), S. 8 f.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

59

Als Systemsoftware wird die Software bezeichnet, die f¨ur das ordnungsgem¨aße Funktionieren des Computers notwendig ist, da sie das Zusammenwirken von verschiedenen Hardware- und Anwendungssoftwarekomponenten koordiniert21 . In diesem Zusammenhang wird auch von der Br¨ucke zwischen Computerhardware und Anwendungssoftware gesprochen22 . Beispiele sind Betriebssysteme, Protokolle und Ger¨atetreiber23 . Diese Programme dienen zur Steuerung und ¨ Uberwachung der Hardware und unterst¨utzen den Anwender bei der Bedienung des Computers und der Programmierung24 . Anwendungssoftware dagegen unterst¨utzt den Anwender des Informationssystems bei der Erf¨ullung der ihm u¨ bertragenen Aufgaben25 und stellt daf¨ur n¨utzliche Funktionen in Form von lauff¨ahigen Computerprogrammen bereit. Die Anwendungssoftware greift daf¨ur auf von der Systemsoftware bereit gestellte Dienste zu26 . Derartige Anwendungssoftware wird in diesem Zusammenhang h¨aufig auch als (Software-) Applikation bezeichnet. Anwendungsprogramme k¨onnen sowohl lokal auf einem Arbeitsplatzrechner installiert sein (Desktop-Anwendung) oder auf einem Server laufen, auf den vom Arbeitsplatzrechner zugegriffen wird (Client-Server bzw. Web-Anwendung)27 . In der vorliegenden Arbeit werden die Begriffe Anwendungssoftware, Anwendungsprogramm und Applikation synonym verwendet. Diese beiden Softwarearten, die System- und die Anwendungssoftware, sind jedoch nicht trennscharf. So m¨ussen beispielsweise spezielle, in der Systemsoftware fehlende Funktionen zur Koordination der Hardware, in der jeweiligen Anwendungssoftware enthalten sein bzw. implementiert werden28 . Eine weitere M¨oglichkeit zur Klassifikation von Software bietet das Kriterium des Erstellungsprinzips29. Demnach zerf¨allt Software in die Kategorien Standard- und Individualsoftware30. BUXMANN et al. (2008a) weisen in diesem Zusammenhang ebenfalls auf die Problematik der Trennsch¨arfe zwischen Standard- und Individualsoftware hin31 . Diese beiden Arten von Software, Individual- und Standardsoftware, werden in den Abschnitten 3.3.2 bzw. 3.3.3 dieses Kapitels ausf¨uhrlich diskutiert. Aus der Kombination der Begriffe Anwendungssoftware und Informationssystem ergibt sich der Begriff des Anwendungssystems. S TAHLKNECHT; H ASENKAMP (2005) definieren ein Anwen21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

Vgl. BAAKEN ; L AUNEN (1993), S. 8 oder auch M ERTENS et al. (2004), S. 21. Vgl. OECD (1998), S. 14. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 21. Vgl. F ISCHER (2002), S. 76. Vgl. BAAKEN ; L AUNEN (1993), S. 9 und F ISCHER (2002), S. 76. Vgl. BAAKEN ; L AUNEN (1993), S. 9. Vgl. OECD (1998), S. 14. Vgl. BAAKEN ; L AUNEN (1993), S. 9. Vgl. ebd., S. 8-11 und M AASS (2006), S. 9. B UXMANN et al. (2008a) sprechen in diesem Zusammenhang vom Standardisierungsgrad von Software. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 6.

60

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

dungssystem im engeren Sinne als die Gesamtheit aller Programme, d.h. die Anwendungssoft” ware, und die zugeh¨origen Daten f¨ur ein konkretes betriebliches Anwendungsgebiet“ 32. Dieser Begriffsdefinition wird im Rahmen der Arbeit gefolgt. Der Begriff Informationstechnologie (IT)“ wird im Sprachgebrauch mehrheitlich u¨ bergreifend ” im Verst¨andnis von Informationssystemen, Informationsverarbeitung (IV) und deren Management (Informationsmanagement (IM)) verstanden33 . Diesem Verst¨andnis wird in dieser Arbeit ebenfalls gefolgt und der Begriff der Informationstechnologie synonym zu Informationssystemen verwendet.

3.2.1.1 Abgrenzung von Anwendungssystemen

K RCMAR (2004) definiert das Informationsmanagement eines Unternehmens als dreistufiges Modell mit den Ebenen Informationswirtschaft, Informationssysteme und Informations- und Kommunikationstechnik. Querschnittsfunktion aller drei Ebenen sind die F¨uhrungsaufgaben des Informationsmanagements (siehe Abbildung 3.3)34 .

Führungsaufgaben IT-Governance Strategie IT-Prozesse

Informationswirtschaft (Angebot, Nachfrage, Verwendung)

Informationssysteme (Anwendungssoftware, Daten)

IT-Personal IT-Controlling

Informations- und Kommunikationstechnik (Hardware)

Abbildung 3.3: Modell des Informationsmanagements. Quelle: In Anlehnung an K RCMAR (2004), S. 47.

In Abgrenzung zum bereits erl¨auterten Begriff des Informationssystems ist die Informationsund Kommunikationstechnik definiert als die Gesamtheit der zur Speicherung, Verarbeitung und Kommunikation zur Verf¨ugung stehenden Ressourcen sowie die Art und Weise, wie diese Ressourcen organisiert sind35. In diesem Zusammenhang wird die Informations- und Kommunikationstechnik im Sprachgebrauch h¨aufig auch als IT-Infrastruktur“ bezeichnet36 . Zur ” 32 33 34 35 36

S TAHLKNECHT; H ASENKAMP (2005), S. 204 und S. 326. Vgl. K RCMAR (2004), S. 28. Vgl. K RCMAR (2004), S. 47. K RCMAR (2004), S. 27. ¨ Vgl. S OBBING et al. (2006), S. 113 oder auch K RCMAR (2004), S. 48.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

61

IT-Infrastruktur geh¨ort gem¨aß dieser Definition damit insbesondere die Hardware37 , die zur vollst¨andigen Entfaltung der Funktionalit¨at der Anwendungssoftware notwendig ist. Im Mittelpunkt des Interesses stehen hier also die Bereitstellung und die Verwaltung der Technikinfrastruktur sowie die Planung der technischen Anpassung eingesetzter Systeme im Unternehmen38 . Auf dieser untersten Ebene der Informations- und Kommunikationstechnik wird die physische Basis f¨ur die so genannte Anwendungslandschaft gelegt39.

Auf der Ebene der Informationswirtschaft wird der Informationsbedarf und dessen Dekkung durch das Informationsangebot geplant, organisiert und kontrolliert40. In diesem Zusammenhang spricht K RCMAR (2004) auch von Informationseinsatz, f¨ur den a priori die Unternehmensleitung verantwortlich ist41 . Grundlage f¨ur das Management der Informationswirtschaft sind betriebswirtschaftliche Entscheidungsmodelle, deren Anwendung durch das Erzeugen und Verarbeiten von Informationen unterst¨utzt werden sollen42 . Die Ebene der Informationswirtschaft spezifiziert funktionale und nicht-funktionale Anforderungen an die Ebene der Informationssysteme. Durch diese Formulierung der Anforderungen wird die Funktionalit¨at vorgegeben, die das zugrunde liegende Informationssystem, insbesondere dessen Anwendungssoftware, zur Verf¨ugung stellen muss.

Aufgaben des Informationsmanagements, die auf jeder der drei Ebenen in Abbildung 3.3 anfallen und damit u¨ bergreifend zu erf¨ullen sind, werden als F¨uhrungsaufgaben bezeichnet. Beispiele f¨ur derartige Aufgaben sind die Governance des Informationsmanagements, die Bestimmung der strategischen Ausrichtung, das Management der IT-Prozesse, das Management des IT-Personals und das IT-Controlling als Steuerungsinstrument.43

Im weiteren Verlauf der Arbeit wird nicht weiter auf die Informationswirtschaft, die Informations- und Kommunikationstechnik sowie die ebenen¨ubergreifenden F¨uhrungsaufgaben eingegangen, sie seien lediglich aus Gr¨unden der Vollst¨andigkeit an dieser Stelle erw¨ahnt. Im nachfolgenden Abschnitt werden die Phasen Neuentwicklung, Weiterentwicklung und Wartung im Lebenszyklus eines Anwendungsprogramms diskutiert. Diese sind im Hinblick auf Eigenerstellung versus Fremdbezug von Anwendungssystemen zentraler Untersuchungsgegenstand der Arbeit.

37 38 39 40 41 42 43

Bspw. Arbeitsplatzrechner, Server, Netzwerkger¨ate oder auch Verkabelung. Vgl. K RCMAR (2004), S. 48. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. K RCMAR (2004), S. 48. Vgl. ebd. Vgl. ebd.

62

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

3.2.1.2 Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Anwendungssystemen

Analog zu materiellen Produkten der Industrie durchlaufen IT-Anwendungen einen bestimmten Lebenszyklus44 . Eine Kernaufgabe eines Informationssystems ist das Management sowohl der Daten der betriebswirtschaftlichen Prozesse als auch dieses Anwendungslebenszyklus45. In der Literatur gibt es mehrere Ans¨atze, den Lebenszyklus einer IT-Anwendung zu strukturieren46 . Im Rahmen dieser Arbeit wird das Grundprinzip vorgestellt, das den meisten Anwendungslebenszyklen zugrunde liegt. Die erste Phase, die eine IT-Anwendung durchl¨auft, ist ihre Planung47. Hier werden funktionale und nicht-funktionale Anforderungen der Anwender spezifiziert und resultieren im so genannten Lastenheft. An die Phase der Planung schließt sich die Phase der Erstentwicklung an48 . Diese umfasst neben der eigentlichen Anwendungsentwicklung, d.h. der Programmierung der Anforderungen in einer bestimmten Programmiersprache, auch Installations-, Einf¨uhrungs-, Integrations-, Migrations- und Testleistungen49. Mit dem Abschluss der Erstentwicklungsphase und der Abnahme des Auftraggebers f¨ur den Produktivbetrieb wird die Anwendung in Produktion genommen50. In dieser Phase wird die Anwendung betrieben und die Anwender werden bei der Erf¨ullung ihrer Aufgaben durch den Anwendungssupport (auch als User-Help-Desk bezeichnet) unterst¨utzt51 . Ab diesem Zeitpunkt beginnt parallel zum laufenden Betrieb die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungen52 . Im Gegensatz zur korrigierenden Wartung, die ¨ insbesondere auf das Nachf¨uhren von gesetzlichen Anderungen, die Fehlerbehebung und auftretende Probleme wie schlechte Performance im laufenden Betrieb fokussiert53, konzentriert sich die Weiterentwicklung von Anwendungen auf die Realisierung neuer Anwenderanforderungen und funktionale Erweiterungen des Anwendungssystems54. In gewisser Weise ist das Ergebnis der Entwicklungsphase Input f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungen55 . Die letzte Phase im Lebenszyklus einer Anwendung ist deren Außerbetriebnahme56. Wenn eine Anwendung diese Phase erreicht hat, wird sie in der Regel durch eine auf neuer technologischer Basis entwickelte Anwendung ersetzt und die zugrunde liegenden Daten zur Verwendung durch die neue Applikation gesichert und migriert57 . In der Regel wird eine Anwendung allerdings nur 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57

Vgl. Z ARNEKOW et al. (2004), S. 182. Vgl. K RCMAR (2004), S. 48. Siehe hierzu beispielsweise K RCMAR (2004), M ERTENS et al. (2004) oder Z ARNEKOW et al. (2004). Vgl. ebd., S. 182. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 183. Vgl. ebd., S. 182. Vgl. ebd., S. 183. Vgl. ebd., S. 182. Vgl. BANKER et al. (1998), S. 433 f., J UDENBERG (1994) oder auch S WANSON (1976), S. 492 ff. Vgl. Z ARNEKOW et al. (2004), S. 182. Vgl. BANKER et al. (1998), S. 433 f.. Vgl. Z ARNEKOW et al. (2004), S. 182. Vgl. ebd., S. 183.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

63

dann echt außer Betrieb genommen, wenn ein deutlicher Umbruch der Programmiertechnologie58 oder exogene Umweltfaktoren eine Neuprogrammierung der Anwendung erfordern. Nachdem nun die einzelnen Phasen im Lebenszyklus eines Anwendungsprogramms detailliert vorgestellt wurden, werden im nachfolgenden Abschnitt kurz die am h¨aufigsten in Unternehmen eingesetzten Applikationstypen vorgestellt, bevor im Weiteren auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Anwendungssystemen eingegangen wird.

3.2.1.3 Unterscheidung von Anwendungstypen

Anwendungssoftware wird innerhalb eines Unternehmens f¨ur mehrere Anwendungsgebiete entwickelt und eingesetzt59 . In der Regel unterst¨utzt Anwendungssoftware die Anwendungsgebiete Supply Chain Management (SCM), Human Resources (HR), Enterprise-Resource-Planning (ERP), Operations & Production, Engineering, Content Management, Office-Anwendungen, Collaboration, Business Intelligence (BI) und Customer-Relationship-Management (CRM)60 . H¨aufig gibt es f¨ur jedes dieser Anwendungsgebiete innerhalb eines Unternehmens dezidierte Anwendungsprogramme61, die auch als Applikationstypen bezeichnet werden. Die Applikationstypen oder auch Anwendungstypen werden in Abschnitt B im Anhang der Arbeit beschrieben. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird nicht die Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung einzelner IT-Anwendungen betrachtet, sondern vielmehr die Gesamtheit aller Applikationen des in einem Unternehmen im Einsatz befindlichen Anwendungssystems untersucht. Im nachfolgenden Abschnitt wird in diesem Kontext auf die zentrale Problemstellung der Arbeit eingegangen, ob die Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung eines Anwendungssystems von einem Unternehmen selbst durchgef¨uhrt oder fremdbezogen werden soll.

3.2.2 Eigenerstellung und Fremdbezug – Definition und State-of-the-Art

Vor dem Hintergrund einer nachhaltigen Gewinnmaximierungsabsicht stellt sich der Unternehmensleitung aus strategischer Betrachtungsperspektive die Frage nach der optimalen Leistungstiefe bei der Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Anwendungssystemen. F¨ur jedes Anwendungsgebiet, das innerhalb des Unternehmens durch Anwendungssoftware unterst¨utzt wird, muss das Ziel sein, das bestm¨ogliche Verh¨altnis zwischen den intern zu beherrschenden 58 59 60 61

Beispielsweise die Umstellung des Betriebssystems von DOS auf Windows. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 84 ff.. Vgl. ebd. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 98 f..

64

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

und zu verantwortenden eigenen Aktivit¨aten einerseits und den von externen Dienstleistern zu erf¨ullenden Teilaufgaben andererseits herzustellen62 . Entlang eines Kontinuums mit den Extrempunkten Eigenerstellung (Make) bzw. Fremdbezug (Buy) sind verschiedenste Konstellationen der Zusammenarbeit und Arbeitsteilung mit externen Dienstleistern denkbar63 . Zun¨achst erfolgt eine Definition der verwendeten Begriffe, bevor im Weiteren die Kernfragestellungen in Bezug auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Anwendungssystemen basierend auf einer State-of-the-Art-Analyse erl¨autert werden.

3.2.2.1 Begriffliche Abgrenzung Das Ziel des Einsatzes von Anwendungssystemen in Unternehmen ist, die Erf¨ullung der im Rahmen des Leistungserstellungsprozesses anfallenden Aufgaben der Anwender zu unterst¨ut¨ zen64 . Um eine optimale Unterst¨utzung zu erreichen, bedarf es h¨aufig individueller Anderungen an den Anwendungsprogrammen. Die Anwendungssysteme, die aus Standard- und/oder Individualsoftware bestehen k¨onnen, werden in der Regel an die spezifischen Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens angepasst65 . Des Weiteren werden an Anwendungssystemen nahezu kontinuierlich Weiterentwicklungs- und Wartungsleistungen durchgef¨uhrt66 . Wenn diese Anpassungs-, Entwicklungs- sowie Wartungsleistungen der Anwendungssoftware durch eigene, angestellte Mitarbeiter des Unternehmens vorgenommen werden, spricht man in diesem Zusammenhang von Eigenerstellung oder auch in-house-Leistungserbringung67. Die Beziehung zwischen Unternehmen und Mitarbeiter ist in der Regel durch einen Anstellungsvertrag geregelt. Dadurch ist ein Unternehmen in der Rolle des Arbeitgebers gegen¨uber dem Mitarbeiter in der Funktion des Arbeitnehmers weisungsbefugt und disziplinarisch Vorgesetzter. Wird bzw. werden f¨ur die Erledigung der Anpassungs-, Entwicklungs- und Wartungsarbeiten ganz oder teilweise ein bzw. mehrere externe Dienstleister per Dienst- oder Werkvertrag verpflichtet, so spricht man vom Fremdbezug der ben¨otigten Leistungen. Ein externer Dienstleister ist in diesem Kontext ein Unternehmen, das eine juristisch eigenst¨andige Rechtsform besitzt und am Markt agiert. Grunds¨atzlich ist es m¨oglich, dass das fremdvergebende Unternehmen Gesellschaftsanteile an der Gesellschaft des externen Dienstleisters besitzt oder erwirbt. Diese Variante wird auch als hybride Organisationsform bezeichnet68 . 62 63 64 65 66 67 68

Vgl. P ICOT; M AIER (1993), S. 44. Vgl. hierzu H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 527 oder auch P ICOT; M AIER (1993), S. 44. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 82 oder auch F ISCHER et al. (2008), S. 84. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 6. Vgl. S WANSON (1976). Vgl. D IBBERN (2004), S. 13. Siehe hierzu auch Abschnitt 2.2.1.3.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

65

Zwischen den beiden Extrempunkten Eigenerstellung und Fremdbezug sowie hybriden Organisationsformen gibt es weitere M¨oglichkeiten der kooperativen, arbeitsteiligen Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und externen Dienstleistern69. Es ist in der Praxis durchaus u¨ blich, dass die Entwicklungs- und Wartungsleistungen am Anwendungssystem des Unternehmens gleichzeitig und kooperativ sowohl durch interne Mitarbeiter als auch externe Dienstleister erbracht werden70 . Dabei verbleibt die Verantwortung zur Durchf¨uhrung der Arbeiten in der Regel im Unternehmen. Der Softwarehersteller oder andere externe Dienstleister, die mit dem Anwendungssystem und den Besonderheiten des Unternehmens vertraut sind, erbringen in diesem Fall h¨aufig so genannte Beratungsleistungen“ 71. ” Im Rahmen dieser Arbeit wird zwischen dem Fremdbezug und dem Outsourcing von Leistungen unterschieden. Beim Outsourcing72 eines kompletten Anwendungsgebietes wird aus Sicht des Unternehmens zum Zeitpunkt der Vergabe der Leistungen auf eine dauerhafte bzw. langfristige Verlagerung auf einen externen Dienstleister abgestellt. H¨aufig werden dabei die im Unternehmen vorgehaltenen Ressourcen zur Erf¨ullung dieser Aufgaben reduziert73 . In Verbindung mit dem Outsourcing eines Anwendungsgebietes u¨ bernimmt der externe Dienstleister in der Regel die volle Gew¨ahrleistung und Haftung f¨ur die Erf¨ullung der vertraglich vereinbarten Aufgaben74 . Dar¨uber hinaus wechselt beim Outsourcing von Leistungen in der Regel das zuvor beim Unternehmen besch¨aftigte Personal zum Outsourcing-Anbieter nach Maßgabe und Beachtung des so genannten Betriebs¨ubergangs, der in § 613a BGB kodifiziert ist75 . Ein Unternehmen kann sich im Laufe der Vertragsbeziehung dazu entschließen, bereits ausgelagerte Leistungen wieder zur¨uck in das Unternehmen zu integrieren. In diesem Fall wird vom Backsourcing der bereits ausgelagerten Leistungen gesprochen76 .

3.2.2.2 State-of-the-Art und Kernfragestellungen

In diesem Abschnitt wird auf die Untersuchungsgegenst¨ande und Kernfragestellungen eingegangen, die in der IT-Outsourcing-Literatur von 1992 bis 2008 bisher untersucht wurden77 . Die Klassifikation der Untersuchungsgegenst¨ande erfolgt dabei in Anlehnung an die von D IB BERN et al. (2004) erarbeitete und in H IRSCHHEIM ; D IBBERN (2006) verwendete Systematik 69 70 71 72 73 74 75 76 77

Vgl. P ICOT; M AIER (1993), S. 44. Vgl. H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 527. Vgl. ebd. Outsourcing wird in der Literatur auch als Auslagerung“ bezeichnet. ” ¨ Vgl. S CHWARZE ; M ULLER (2005), S. 13. Vgl. BALZERT (2008), S. 259. ¨ ¨ Vgl. S OBBING ; W OHLERMANN (2005), S. 51. ¨ Vgl. S CHWARZE ; M ULLER (2005), S. 13. ¨ Eine tabellarische Ubersicht der empirischen Untersuchungen, die im Zeitraum von 1992 bis 2000 durchgef¨uhrt wurden, ist in D IBBERN et al. (2004) auf den Seiten 99-102 dargestellt. Eine Aufstellung der Studien von 2000 bis 2008 findet sich im Abschnitt A.2 im Anhang der Arbeit.

66

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

anhand der why“-, what“-, which“-, how“- und outcome“-Fragestellungen78 und wird in ” ” ” ” ” dieser Arbeit auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug bei der Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Anwendungssystemen angewandt. Analog zu dieser Kategorisierung der Fragestellungen werden in diesem Abschnitt die folgenden Aspekte und zentralen Ergebnisse ausgew¨ahlter empirischer Untersuchungen diskutiert: (1) Ziele, Vorteile und Nachteile (why), (2) Auslagerungsbereiche und Grad des Fremdbezuges (what), (3) Determinanten des Entscheidungsprozesses (which), (4) Gestaltung der Beziehung bei Fremdbezug (how), (5) Geografische Aspekte des Fremdbezuges (how) sowie (6) Ergebnisse und Folgen des Fremdbezuges (outcome) (siehe Abbildung 3.4). Ziele, Vorteile und Nachteile Auslagerungsbereiche und Grad des Fremdbezuges

Untersuchungsgegenstände

Determinanten des Entscheidungsprozesses Gestaltung der Beziehung

Geografische Aspekte

Ergebnisse und Folgen

Abbildung 3.4: Untersuchungsgegenst¨ande in der Make-or-Buy-Forschung.

Im Rahmen der State-of-the-Art-Studie wurden die empirischen Untersuchungen, die in den Jahren 2000 bis 2008 durchgef¨uhrt wurden, wie in Tabelle 3.1 auf Seite 67 gezeigt, eingeordnet. Die vollst¨andige Tabelle findet sich in Abschnitt A.2 im Anhang der Arbeit. Demnach lag der Schwerpunkt der Untersuchungen in den Jahren von 2000 bis 2008 mit 32 Studien deutlich auf der Analyse der Gestaltung der Beziehung zwischen Outsourcing-Anbieter und Outsourcing-Kunde. Relativ h¨aufig wurden auch die Determinanten des Entscheidungsprozesses (15 Mal) und die Ergebnisse und Folgen des Outsourcings mit 19 empirischen Untersuchungen analysiert. Insgesamt wurden in der State-of-the-Art-Untersuchung 85 Studien zusammengestellt, die sich mit dem Thema Outsourcing“ im weiteren Sinne besch¨aftigen (siehe ” Tabelle A.2 im Anhang). Darunter befinden sich 63 Studien, die die Fremdvergabe der Informationsverarbeitung im Allgemeinen behandeln. Lediglich 17 Studien untersuchen explizit den Fremdbezug der Anwendungsentwicklung und nur f¨unf Beitr¨age thematisieren den Fremdbezug der Anwendungswartung (siehe Tabelle A.2). 78

Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 14-17 und H IRSCHHEIM ; D IBBERN (2006), S. 9 ff..

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

67

Determinanten des Entscheidungsprozesses

Gestaltung der Outsourcing-Beziehung

Auslagerungsbereiche und Grad des Outsourcings

Geografische Aspekte des Outsourcings

Ergebnisse und Folgen des Outsourcings

Outsourcing im Allgemeinen

Outsourcing der Anwendungsentwicklung

Outsourcing der Anwendungswartung

Studie Summe Studien 2000-2008

Bereich

Ziele, Vorteile und Nachteile

Zentrale Ergebnisse

8

15

32

4

14

19

63

17

5

Tabelle 3.1: Anzahl Studien f¨ur die Untersuchungsgegenst¨ande.

3.2.2.2.1 Ziele, Vorteile und Nachteile Die in die Kategorie Ziele, Vorteile und Nachteile“ ” des Outsourcings eingeordneten empirischen Studien befassen sich mit den hinter den Planungen zum Outsourcing stehenden Motiven, den sich aus dem Outsourcing ergebenden Vorteilen sowie den zu beachtenden Nachteilen. Im Kern geht es um die Frage, warum und aus welchen Motiven heraus sich ein Unternehmen f¨ur oder gegen den Fremdbezug von Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartungsleistungen am eingesetzten Anwendungssystem entscheidet79 . In der Literatur behandelte Motive sind Kostengesichtspunkte, personelle Gr¨unde, technologische ¨ Aspekte, strategische Uberlegungen in Bezug auf die Konzentration auf Kernkompetenzen, die Verlagerung von Risiken sowie finanzielle Gesichtspunkte80. Exemplarisch seien an dieser Stelle die empirischen Studien von M AUCH (2007), M C AU LAY et al. (2002) oder DAVIS et al. (2004) genannt. M AUCH (2007) zeigt, dass die wesentlichen Ziele von Verlagerungen die Kostenreduktion, die Konzentration auf die Kernkompetenzen des Unternehmens sowie Zugriff auf Technologie und Know-how sind81 . M C AULAY et al. (2002)

und DAVIS et al. (2004) untersuchen die Vorteile und Risiken, die mit dem Outsourcing informationstechnischer Leistungen einhergehen82 . Gem¨aß M C AULAY et al. (2002) sehen IT-Manager Kostenreduktionen und verbesserte Servicequalit¨at als die gr¨oßten Vorteile an83 . Als gr¨oßte Ri79 80 81 82 83

Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 16. Vgl. B ONGARD (1994), S. 152 f.. Vgl. M AUCH (2007), S. 131. Vgl. M C AULAY et al. (2002), S. 241 und DAVIS et al. (2004), S. 1027. Vgl. M C AULAY et al. (2002).

68

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

siken wurden das Nichterreichen der geforderten Servicequalit¨at durch den Anbieter und das Fehlen des aktiven Managements des Anbieters durch den Kunden gesehen84 . Wie bereits in der Einleitung der Arbeit beschrieben, existieren in der Literatur bislang keine großzahligen empirischen Untersuchungen f¨ur kleine und mittlere Unternehmen, die sich simultan mit den Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug der Neuentwicklung von Anwendungssoftware inklusive deren Weiterentwicklung und Wartung unter besonderer Ber¨ucksichtigung von Standard- und Individualsoftware sowie Software as a Service auseinandersetzen. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit untersucht, welche Motive f¨ur die Eigenerstellung oder den Fremdbezug in kleinen und mittleren Unternehmen in Bezug auf die Neu- und Weiterentwicklung von Individualsoftware (Abschnitt 3.3.2.2.3) und den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware (Abschnitt 3.3.3.2.3) dominieren.

3.2.2.2.2 Auslagerungsbereiche und Grad des Fremdbezuges In der Kategorie Auslage” rungsbereiche und Grad des Fremdbezuges“ wird untersucht, was ein Unternehmen von einem externen Dienstleister im Falle des Fremdbezuges beziehen kann oder m¨ochte85 . Die im Rahmen des Informationsmanagements potenziell zur Fremdvergabe vorhandenen Ressourcen des Unternehmens werden als Auslagerungsbereiche bezeichnet86 . Die Auslagerungsbereiche des Outsourcings lassen sich nach G ERIGK (1997) in Systems Management, Applications Management, Facilities Management, Network Outsourcing, Processing Services, Professional Services, Desktop Services und Help Desk kategorisieren87 . Wie bereits mehrfach beschrieben, wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit auf die Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Anwendungssoftware fokussiert. Insofern werden die genannten Auslagerungsbereiche bis auf das Applications Management“ im Weiteren nicht weiter thematisiert. Beim Applicati” ” ons Management“ handelt es sich um die Pflege, Betreuung und Weiterentwicklung einzelner Anwendungen im Anwendungssystem eines Unternehmens88 . Zum Leistungsumfang der Applikationsbetreuung geh¨oren im Einzelnen die Konzeption, Entwicklung und Implementierung (inkl. Customizing), Wartung und Support, die Migration, ein Re-Engineering sowie die Abl¨osung von Applikationen89. Exemplarisch sind hier die Studien von M IRANI (2007), M AUCH (2007) oder auch D IBBERN ; H EINZL (2001) anzuf¨uhren. M IRANI (2007) untersucht die Aufteilung von Aufgaben innerhalb des Softwareentwicklungsprozesses vor dem Hintergrund der Vergabe der Aufgaben an 84 85 86 87 88 89

Vgl. M C AULAY et al. (2002). Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 16. ¨ Vgl. S OBBING et al. (2006), S. 113. Vgl. G ERIGK (1997), S. 10 f.. ¨ Vgl. S OBBING et al. (2006), S. 151. Vgl. ebd., S. 152.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

69

externe, weit entfernte Softwareanbieter. M AUCH (2007) untersucht ebenso die IT-Leistungsbereiche, die am h¨aufigsten fremdvergeben werden und kommt zu der Erkenntnis, dass die IT-Leistungsbereiche der Anwendungsentwicklung und der Produktion mit Auslagerungsgraden von ca. 30% am h¨aufigsten fremd erstellt werden90 . D IBBERN ; H EINZL (2001) stellen fest, dass der Grad des Outsourcings in kleinen und mittleren Unternehmen mit Mittelwerten zwischen 6% f¨ur IT-Management und 31% f¨ur die Anwendungsentwicklung, -wartung und -pflege als moderat eingestuft werden kann91 . In der Literatur wurde bisher keine vergleichende Darstellung f¨ur kleine und mittlere Unternehmen angestellt, die (1) die Neuentwicklung und den Einsatz von Individualsoftware, (2) die Auswahl und den Einsatz sowie die Anpassung von Standardsoftware und (3) Entwicklungsarbeiten und Anpassungen, die f¨ur den Praxiseinsatz an den Anwendungssystemen eines Unternehmens durchgef¨uhrt werden, differenziert. Ferner ist das Softwarenutzungskonzept Software as a Service in diesem Zusammenhang bislang noch relativ wenig erforscht. Aus diesem Grund wird in Abschnitt 3.3.2 dem zunehmenden Grad an Standardisierung folgend zun¨achst auf die Neuentwicklung und den Einsatz von Individualsoftware detailliert eingegangen. Die Auswahl, der Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sind Gegenstand des Abschnittes 3.3.3. Arten von Entwicklungsarbeiten und Anpassungen, die f¨ur den Praxiseinsatz an den Standardapplikationen eines Unternehmens durchgef¨uhrt werden, sind Gegenstand des Abschnittes 3.3.3.2.2. Die Nutzung von Software as a Service als Spezialform des Fremdbezuges eines durch einen Softwareanbieter entwickelten Anwendungssystems wird in Abschnitt 3.3.4 dieses Kapitels thematisiert.

3.2.2.2.3 Determinanten des Entscheidungsprozesses In die Kategorie Determinanten des ” Entscheidungsprozesses“ werden empirische Studien eingeordnet, die sich mit der Planung und Entscheidung von Outsourcing-Projekten und insbesondere dem Selektionsprozess einzelner Handlungsoptionen befassen92 . Dabei wird der Einfluss verschiedener Einzelfaktoren auf die Outsourcing-Entscheidung sowie die Erkl¨arbarkeit des Outsourcing-Verhaltens unter anderem auch durch verschiedene theoretische Ans¨atze wie beispielsweise der Transaktionskostentheorie93 , der Principal-Agent-Theorie oder des Resource-based view94 untersucht. Dar¨uber hinaus werden in dieser Kategorie interne und externe Einfl¨usse auf den Entscheidungsprozess untersucht. Ferner k¨onnen bestimmte Unternehmenscharakteristika wie die Gr¨oße oder Eigentumsverh¨altnisse Einfluss auf den Entscheidungsprozess des Unternehmens haben. Die der Kategorie Determinanten des Entscheidungsprozesses“ zugeordneten Studien analysieren, wie Unterneh” men im Rahmen ihres Entscheidungsprozesses vorgehen und ihre Entscheidungen bez¨uglich Ei90 91 92 93 94

Vgl. M AUCH (2007), S. 131 und S. 141 f.. Vgl. D IBBERN ; H EINZL (2001), S. 345. Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 16. Siehe hierzu beispielsweise L ACITY; W ILLCOCKS (1995) oder C HALOS ; S UNG (1998). Zu den Theorien und deren Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen siehe Kapitel 2.

70

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

generstellung oder Fremdbezug treffen95 . Der wesentliche Unterschied in der Betrachtung zur ersten Kategorie Ziele, Vorteile und Nachteile“ (Abschnitt 3.2.2.2.1) liegt dabei in der Unter” suchung des Einflusses einzelner Faktoren auf die Outsourcing-Entscheidung und nicht so sehr in der Frage, welche Ziele durch das Unternehmen verfolgt werden beziehungsweise welche Vor- und Nachteile aus der Entscheidung resultieren. Im Rahmen der Determinantenforschung haben beispielsweise T IWANA ; BUSH (2007) den Prozess der Entscheidungsfindung in Verbindung mit dem Outsourcing von Informationstechnologie analysiert96 . Sie untersuchen die Determinanten des Entscheidungsprozesses aus einer multitheoretischen Perspektive97 und kommen zum Ergebnis, dass vor allem Kostenvorteile, die Projektkomplexit¨at, die Beobachtbarkeit des Anbieterverhaltens und die Spezifizierbarkeit der Anforderungen einen signifikanten, positiven Einfluss auf Outsourcing-Entscheidungen eines Unternehmens haben98 . L ACITY; H IRSCHHEIM (1993) untersuchen den Entscheidungsprozess vor dem Hintergrund politischer Aspekte99 . Des Weiteren k¨onnen dieser Kategorie neuere Arbeiten auf dem Gebiet der Software as a Service-Forschung zugerechnet werden. An dieser Stelle seien beispielsweise die empirischen Untersuchungen von B ENLIAN ; H ESS (2009) oder auch B ENLIAN et al. (2009) genannt. Beide Studien untersuchen auf einer theoretischen Basis, welche Triebkr¨afte bzw. Determinanten die Entscheidung f¨ur oder gegen eine Adoption des Softwarebezugsmodells Software as a Service positiv bzw. negativ beeinflussen (k¨onnen)100 . Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden basierend auf der empirischen Studie von B EN LIAN et al. (2009) weitere Determinanten der Entscheidung f¨ ur oder gegen ein SaaS-basiertes Outsourcing identifiziert. Diese Triebkr¨afte, die unter anderem dem besonderen Charakter klei-

ner und mittlerer Unternehmen gerecht werden sollen, werden detailliert in Abschnitt 3.3.4.3 erl¨autert.

3.2.2.2.4 Gestaltung der Beziehung Empirische Studien dieser Kategorie befassen sich mit diversen Aspekten der Beziehung zwischen Outsourcing-Anbieter und Outsourcing-Kunde101. Es geht im Kern um die Frage, wie das Unternehmen den Fremdbezug von Leistungen organisieren sollte102 . Dabei stehen die Auswahl eines Partners, die Vertragsgestaltung und Etablierung einer Beziehung zum Partner sowie die Gestaltung der Zusammenarbeit in Form einer partnerschaftlichen Beziehung im Mittelpunkt der Untersuchungen103 . Bei der Vertragsgestal95 96 97 98 99 100 101 102 103

Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 16. Vgl. T IWANA ; B USH (2007), 259. Vgl. ebd., S. 259. Vgl. ebd., S. 280. L ACITY; H IRSCHHEIM (1993) zitiert nach D IBBERN et al. (2004), S. 16. Vgl. B ENLIAN ; H ESS (2009) und B ENLIAN et al. (2009). Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 16. Vgl. ebd. Vgl. ebd.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

71

tung werden Inhalte und Besonderheiten von Outsourcing-Vertr¨agen betrachtet104 . Bei der Etablierung einer Beziehung zum Partner wird die Wahl der Organisationsform untersucht, die f¨ur die Auslagerung oder Ausgliederung der Datenverarbeitung getroffen wurde. Gegenst¨ande bei der Betrachtung partnerschaftlicher Beziehungen sind Normen und Regelungen zur Gestaltung einer konfliktfreien Zusammenarbeit. Empirische Untersuchungen, die die Beziehung zwischen Outsourcing-Anbieter und Outsourcing-Kunde analysieren und teilweise den Einfluss der (partnerschaftlichen) Beziehung auf den Outsourcing-Erfolg untersuchen105 , sind beispielsweise K LEPPER (1995), L EE ; K IM (1999), G OLES ; C HIN (2005), K INNULA et al. (2007), N OONAN et al. (2007) oder W INKLER et al. (2007). K LEPPER (1995) und L EE ; K IM (1999) untersuchen auf Langfristigkeit angelegte Partnerschaften zwischen Outsourcing-Anbieter und Outsourcing-Kunde und messen, ob eine gute partnerschaftliche Zusammenarbeit (Qualit¨at der Beziehung) Einfluss auf den Outsourcing-Erfolg hat106 . Auch in der vorliegenden Arbeit wird die Gestaltung der Beziehung zwischen Anwenderunternehmen einerseits und Software- und Serviceanbietern andererseits analysiert. W¨ahrend bisher in der Literatur allerdings der Fokus auf kleine und mittlere Unternehmen bei der Partnerwahl vernachl¨assigt wurde, wird in dieser Arbeit insbesondere untersucht, nach welchen Kriterien kleine und mittlere Unternehmen Software- und Serviceanbieter zur Erf¨ullung spezifischer Aufgaben in Verbindung mit der Anwendungssoftware w¨ahlen. Bislang wurden dar¨uber hinaus die Kriterien f¨ur die Wahl von externen Dienstleistern nicht in Bezug auf die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungssysteme eines Unternehmens differenziert. Aus diesem Grund wird in Abschnitt 3.3.2.2.2 darauf eingegangen, nach welchen Kriterien Unternehmen Softwareh¨auser f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware selektieren. Abschnitt 3.3.3.2.1 thematisiert die Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware.

3.2.2.2.5 Geografische Aspekte In dieser Kategorie werden empirische Studien zusammengefasst, die sich mit der Wahl des Standorts des Outsourcing-Anbieters befassen. Dabei stehen weniger einzelne Ziell¨ander im Mittelpunkt der Betrachtungen, sondern vielmehr die Abw¨agungen zwischen den Vorteilen, die sich aus einer r¨aumlichen N¨ahe des Outsourcing-Anbieters einerseits und potenziell geringeren Lohnkosten eines entfernteren Anbieters mit großem Arbeitskr¨aftepotenzial andererseits ergeben k¨onnen107 . Insbesondere wird die Problematik der Wahl 104 105 106 107

Vgl. H IRSCHHEIM ; D IBBERN (2006), S. 12. Vgl. L EE ; K IM (1999) oder auch W INKLER et al. (2007). Vgl. K LEPPER (1995) und L EE ; K IM (1999). Vgl. M IKLITZ et al. (2006), S. 397.

72

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

von On-, Near- und Farshorestandorten von Software- oder Serviceanbietern108 sowohl aus Sicht des Anwenderunternehmens als auch des Software- oder Serviceanbieters behandelt. Der Einfluss geografischer Aspekte auf das Outsourcingverhalten von Unternehmen wird unter anderem von H IRSCHHEIM et al. (2005), BALAJI ; R ANGANATHAN (2006), A RORA ; F OR MAN (2007), C ARMEL ; A BBOTT (2007) oder auch S RIVASTAVA et al. (2007) untersucht. A RO RA ; F ORMAN (2007) kommen zu dem Ergebnis, dass das lokale Angebot an OutsourcingM¨oglichkeiten einen signifikanten Einfluss auf die Outsourcing-Entscheidungen in den Bereichen Programmierung und Design hat109 . Diese Ergebnisse lassen darauf schließen, dass Entfernung f¨ur manche IT-Aufgaben einen entscheidenden Faktor darstellt110 . W¨ahrend in der bisherigen Literatur kein Schwerpunkt auf die Pr¨aferenzen kleiner und mittlerer Unternehmen in Bezug auf die Standortwahl von Software- und Serviceanbietern gelegt wurde111 , wird in der vorliegenden Arbeit auf den Ort der Leistungserbringung im Rahmen der Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Anwendungssystemen in Abschnitt 3.2.3 n¨aher eingegangen. Die bestehende Literatur differenzierte bislang nicht die Pr¨aferenzen von Unternehmen bez¨uglich der Standortwahl von Softwareanbietern in Bezug auf verschiedene Anwendungssoftwarearten. Im Rahmen der Arbeit werden demnach die Pr¨aferenzen der kleinen und mittleren Anwenderunternehmen in Bezug auf die Standortfrage f¨ur Softwareanbieter bez¨uglich Onshore-, Nearshore- und Farshorelokationen getrennt nach Standard- und Individualsoftware erhoben. Die generelle Einstellung und Zufriedenheit der kleinen und mittleren Anwenderunternehmen mit dem Software- oder Serviceanbieter in Verbindung mit deren Standortwahl wird in Kapitel 4 im Rahmen der Auswertung der empirischen Studien thematisiert112 .

3.2.2.2.6 Ergebnisse und Folgen des Outsourcings In der Kategorie Ergebnisse und Fol” gen des Outsourcings“ werden empirische Studien behandelt, die sich spiegelbildlich zu den Zielen, Vorteilen und Nachteilen des Outsourcings mit den tats¨achlichen Ergebnissen und Folgen der Entscheidung f¨ur ein Outsourcing der Leistungen befassen113 . Dabei werden die Ergebnisse des Outsourcings hinsichtlich ihres Erfolges analysiert, inwieweit vom Anwenderunternehmen definierte und messbare Ziele sowie Erwartungen erreicht, u¨ bertroffen oder verfehlt wurden114 . Dar¨uber hinaus wird untersucht, welche Folgen die Ergebnisse f¨ur das Unternehmen haben115 . 108 109 110 111 112 113 114 115

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 156 ff.. Vgl. A RORA ; F ORMAN (2007), S. 97. Vgl. ebd. Eine Ausnahme bildet der Artikel von K RICK ; VOSS (2005). Vgl. Abschnitt 4.3.2 und 4.3.6. Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 16 f.. Vgl. ebd. Vgl. ebd.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

73

Einige Studien, die sich mit der Problematik der Ergebnisse und Folgen des Outsourcings befassen, sind L EE ; K IM (1999), PARK ; K IM (2005), AGRAWAL et al. (2006), O H et al. (2006) oder auch S RIVASTAVA et al. (2007). So zeigen AGRAWAL et al. (2006), dass Bekanntmachungen zu E-Business-Outsourcing bei Unternehmen, die sich aus kommerziellen Interessen f¨ur Outsourcing entschieden, zu positiven Marktreaktionen f¨uhrten116 . O H et al. (2006) weisen in ihrer Arbeit nach, dass Investoren unterschiedlich auf Outsourcing-Ank¨undigungen reagieren. Etwa jeweils die H¨alfte der Investoren hat die Outsourcing-Entscheidung bez¨uglich des Mehrwertes f¨ur das auslagernde Unternehmen positiv bzw. negativ beurteilt117 . Die Studie zeigt, dass die Faktorspezifit¨at, der Vertragsumfang, die relative Gr¨oße und Kontrollierbarkeit des Anbieters Schl¨usselfaktoren f¨ur negative Reaktionen der Investoren sind118 . Im nachfolgenden Abschnitt wird auf das Onshoring und Offshoring der Anwendungsentwicklung eingegangen.

3.2.3 Onshoring und Offshoring der Anwendungsentwicklung In diesem Abschnitt werden sowohl die grundlegenden Begriffe des On-, Near- und Farshorings als ortsbezogene Varianten der Fremderstellung (Abschnitt 3.2.3.1) als auch das Offshoring der Anwendungsentwicklung (Abschnitt 3.2.3.2) erl¨autert. Diese Ausf¨uhrungen sollen als Grundlage f¨ur Kapitel 4 dienen, in dem empirisch untersucht werden soll, ob insbesondere kleine und mittlere Unternehmen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware andere Pr¨aferenzen in Bezug auf On- und Offshoring haben als f¨ur die Anpassung ihrer Standardsoftware. Dar¨uber hinaus wird neben der grunds¨atzlichen Einstellung zu On-, Near- und Farshoring analysiert, ob die Pr¨aferenzen bez¨uglich On-, Near- und Farshoring f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung von Anwendungssystemen von denen bei der Neuentwicklung von Anwendungssoftware differieren.

3.2.3.1 Begriffliche Abgrenzung und Systematisierung Die folgenden begrifflichen Definitionen beziehen sich stets auf die Vergabe von Aufgaben im Rahmen der Anwendungsentwicklung und -wartung. Die grundlegenden Begriffe sind in Abbildung 3.5 dargestellt und werden in diesem Abschnitt erl¨autert. In Anlehnung an die Definition von A MBERG ; W IENER (2006) wird im Rahmen der Arbeit Offshoring als eine Unterform der Vergabe von Leistungen verstanden119 . Genauer bezeichnet 116 117 118 119

Vgl. AGRAWAL et al. (2006), S. 869. Vgl. O H et al. (2006), S. 298 f.. Vgl. ebd., S. 299. Vgl. A MBERG ; W IENER (2006), S. 3.

74

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen Ort der Leistungserbringung Inland

Ausland Entfernung weit

Leistungserbringer

nah Verbundenes Unternehmen

Eigenerstellung

Fremdes Unternehmen

OnshoringFremdbezug

captive Offshoring captive Nearshoring

captive Farshoring

Offshoring NearshoringFremdbezug

FarshoringFremdbezug

Abbildung 3.5: Fremdbezug und On-, Near- sowie Farshoring. Quelle: In Anlehnung an B UXMANN et al. (2008a), S. 159.

Offshoring grunds¨atzlich die Vergabe von Leistungen in das Ausland120 . F¨ur die Definition von Offshoring ist es unerheblich, ob die Vergabe der Leistungen an ein verbundenes Unternehmen oder an ein fremdes Unternehmen erfolgt121 . Erfolgt die Vergabe der Leistungen an ein verbundenes Unternehmen im Ausland, so spricht man von captive Offshoring 122 oder internem Offshoring123 . Wird ein externer Dienstleister beauftragt, der nicht zum Konzernverbund des vergebenden Unternehmens geh¨ort, kann dies zur Verdeutlichung auch als non-captive Offshoring oder externes Offshoring124 bezeichnet werden. Offshoring impliziert a priori keinerlei Einschr¨ankung bez¨uglich der geografischen Entfernung des Landes, in das die Aufgaben vergeben werden. Dennoch ist eine begriffliche Untergliederung m¨oglich125 . Sofern eine Vergabe von Leistungen in ein von Deutschland weit entferntes Land wie beispielsweise Indien, China oder Vietnam126 vorliegt, wird im Weiteren von Farshoring gesprochen127 . Auch hier k¨onnen in Abh¨angigkeit von der Vergabe an ein verbundenes oder fremdes Unternehmen die Begriffe captive Farshoring bzw. Farshoring-Fremdbezug unterschieden werden. Nearshoring bezeichnet die Vergabe von Leistungen in ein geografisch und kulturell sowie zeitlich nahe gelegenes128 Land wie beispielsweise Irland oder in osteu120 121 122 123 124 125 126 127 128

Vgl. DAVIS et al. (2004), S. 1028, H IRSCHHEIM et al. (2004) oder BALZERT (2008), S. 281. Vgl. Abbildung 4-1 in BUXMANN et al. (2008a), S. 159, DAVIS et al. (2004), S. 1028 oder BALZERT (2008), S. 281. Vgl. A MBERG ; W IENER (2006), S. 3 oder M EYER ; S TOBBE (2007), S. 82. Vgl. BALZERT (2008), S. 281. Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 161. Vgl. BALZERT (2008), S. 283. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 161 f.. Vgl. C ARMEL ; A BBOTT (2007), S. 42.

3.2 Begriffliche Grundlagen zum Untersuchungsgegenstand

75

rop¨aische L¨ander129 . Werden Leistungen an ein nahe gelegenes verbundenes Unternehmen im Ausland vergeben, so wird von captive Nearshoring gesprochen. Handelt es sich, ceteris paribus, um ein fremdes Unternehmen, wird dies als Nearshoring-Fremdbezug bezeichnet. Die Entfernung bezieht sich in diesem Zusammenhang nicht nur auf die geografische Entfernung, sondern auch auf die kulturelle Distanz oder die Anzahl der zwischen den L¨andern liegenden Zeitzonen130 . Offshoring stellt den Oberbegriff f¨ur Farshoring und Nearshoring dar131 . Werden Leistungen an ein fremdes Unternehmen vergeben, das im Inland ans¨assig ist, wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit vom Onshoring-Fremdbezug gesprochen132 . Im Weiteren werden die Begriffe Onshoring und Onshoring-Fremdbezug synonym verwendet. Dasselbe gilt f¨ur die Begriffspaare Nearshoring und Nearshoring-Fremdbezug sowie f¨ur Farshoring und Farshoring-Fremdbezug. Die Unterscheidung in captive- bzw. non-captive Offshoring soll im weiteren Verlauf dieser Arbeit nicht weiter vorgenommen werden, da sie gerade f¨ur kleine und mittlere Unternehmen keine empirische Relevanz besitzt133 . Nachdem nun die grundlegenden Begriffe gekl¨art wurden, werden im nachfolgenden Abschnitt potenzielle T¨atigkeiten im Rahmen des Offshorings der Anwendungsentwicklung und -wartung vorgestellt.

3.2.3.2 Spezifika des Offshoring der Anwendungsentwicklung und -wartung

W¨ahrend bei den ersten Transaktionen im Rahmen des IT-Offshorings fast ausschließlich unkritische und unterst¨utzende IT-Aufgaben ins Ausland verlagert wurden134 , ist eine Vergabe ins Ausland heutzutage bei fast allen IT-relevanten Aufgaben m¨oglich135 . In diesem Abschnitt wird das Offshoring der Anwendungsentwicklung und -wartung kleiner und mittlerer Unternehmen f¨ur Standard- und Individualsoftware beschrieben. Unter Offshoring der Anwendungsentwicklung und -wartung wird zum einen das Customizing136 und weiterf¨uhrende Entwicklungst¨atigkeiten im Rahmen einer Funktionserweiterung von Standardsoftware und zum anderen die Neu- und Weiterentwicklung von Individualsoftware im Ausland verstanden137 . Dar¨uber hinaus wird in dieser Arbeit auch die Bereitstellung, Wartung und Pflege von Anwendungssoftware zum Offshoring der Anwendungsentwicklung hinzugerechnet. Des Weiteren kann auch die Programmierung von Schnittstellen, die unter Umst¨anden zur Kommunikation verschiedener Anwendungen untereinander ben¨otigt wer129 130 131 132 133 134 135 136 137

Vgl. K NOLMAYER (2007), S. 3, BALZERT (2008), S. 282 f. oder auch M ERTENS et al. (2005), S. 4. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 161. Vgl. H IRSCHHEIM et al. (2004) oder B UXMANN et al. (2008a), S. 161. Vgl. ebd., S. 158 oder auch BALZERT (2008), S. 282. Vgl. A RORA ; F ORMAN (2007), S. 74. ¨ Vgl. B OHM (2003), S. 8 oder auch A MBERG ; W IENER (2006), S. 8. ebd. Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.3.2.2. Vgl. ebd., S. 12.

76

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

den, Gegenstand des Offshorings der Anwendungsentwicklung sein. Ein Offshoring der Anwendungsentwicklung und -wartung liegt (im Gegensatz zum Onshoring) dann vor, wenn das fremdvergebende Unternehmen und dasjenige Unternehmen, das ganz oder teilweise mit der Softwareentwicklung oder -wartung beauftragt wurde, in verschiedenen L¨andern ans¨assig sind und die Software im Ausland erstellt wird138 . Ein Offshoring der Anwendungsentwicklung geh¨ort zu den meistgenutzten und erfolgreichsten ¨ der Produkte140 in beOffshoring-Teilgebieten139 und kann aufgrund der guten Ubertragbarkeit sonderer Weise von den Vorteilen des Offshorings profitieren141 . Die Vergabe von Aufgaben, die im Zusammenhang mit der Anpassung und Weiterentwicklung von Standardsoftware anfallen, haben wegen des spezifischen betriebswirtschaftlichen Know-hows jedoch im Allgemeinen ein geringeres Potenzial f¨ur das Offshoring als die Entwicklung von Individualsoftware142. Gleichwohl ist zu beachten, dass ein Offshoring der Neu- und Weiterentwicklung von Anwendungssystemen (im Gegensatz zur standardisierten IT-Infrastruktur) hohe Risiken birgt143 und von den Anwenderunternehmen in der Regel als besonders kritisch eingestuft wird144 . Die Anwendungen dienen im Unternehmen unmittelbar der Unterst¨utzung meist individueller Gesch¨aftsprozesse145 , sind damit h¨aufig spezifisch, strategisch und komplex und eignen sich daher weniger f¨ur ein Offshoring146 . Im Falle der Vergabe der Anwendungsentwicklung an einen externen Dienstleister muss wegen des fehlenden oder abfließenden Know-hows innerhalb des Unternehmens f¨ur jede Modifikation eines Gesch¨aftsprozesses der Software- oder Serviceanbieter beauftragt werden, damit das Anwendungssystem wieder an den Gesch¨aftsprozess angepasst wird147 . Dies resultiert in einer u¨ berdurchschnittlich hohen Abh¨angigkeit vom Anbieter148 . Gerade kleinen und mittleren Unternehmen, die flexibel auf Marktver¨anderungen reagieren m¨ussen, ist jedoch die Hoheit u¨ ber die Applikationen und deren Anpassbarkeit enorm wichtig. Noch kritischer wird diese Abh¨angigkeit aus Sicht kleiner und mittlerer Unternehmen in der Regel, wenn diese Leistungen im unter Umst¨anden fernen Ausland erbracht werden149 . Ein zentrales Problem, das die vorliegende Arbeit untersucht, ist die Identifikation der Kriterien, die IT-Anwenderunternehmen bei der Partnerwahl zur Anwendungsentwicklung und -wartung zugrunde legen. Insbesondere wird in diesem Kontext die Fragestellung analysiert, inwieweit 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149

Vgl. G OPAL et al. (2003), S. 1671 oder auch H IRSCHHEIM et al. (2005), S. 1003. Vgl. H IRSCHHEIM et al. (2004). Hierf¨ur verantwortlich sind die Eigenschaften des digitalen Gutes Software. Zu den Eigenschaften digitaler G¨uter siehe B UXMANN et al. (2008a), S. 18. Vgl. A MBERG ; W IENER (2006), S. 12. Vgl. B UCHTA et al. (2004), S. 6 zitiert nach A MBERG ; W IENER (2006), S. 12. Vgl. ebd., S. 50, C ARMEL ; A BBOTT (2007), S. 42 oder E RICKSON ; R ANGANATHAN (2006), S. 1 f.. Vgl. M EYER ; S TOBBE (2007), S. 82 oder A RORA ; F ORMAN (2007), S. 74. Siehe Abschnitt 3.2.1. Vgl. M EYER ; S TOBBE (2007), S. 82 oder K RICK ; VOSS (2005), S. 42. Vgl. M EYER ; S TOBBE (2007), S. 84. Vgl. A MBERG ; W IENER (2006), S. 50. Vgl. K RICK ; VOSS (2005), S. 41 oder C ARMEL ; A BBOTT (2007), S. 42.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

77

der durch die moderne Daten¨ubertragungstechnologie m¨oglich gewordene globale Arbeitsteilungsprozess realisiert ist, d.h., in welchem Umfang Software- oder Serviceanbieter aus dem nahen oder fernen Ausland beauftragt werden. In Kapitel 4 wird daher untersucht, ob es in diesem Zusammenhang insbesondere bei kleinen und mittleren Unternehmen einen signifikanten Unterschied zwischen Standard- und Individualsoftware einerseits und zwischen Erst- und Weiterentwicklung andererseits gibt.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades von Anwendungssystemen ¨ 3.3.1 Uberblick

Im vorliegenden Unterabschnitt soll herausgearbeitet werden, dass im Zusammenhang mit dem Einsatz von Anwendungssystemen in einem Unternehmen verschiedenartige Make-or-BuyEntscheidungen zu treffen sind. Deren Identifikation und Beschreibung erfolgt in diesem Abschnitt entlang des Standardisierungsgrades von Anwendungssystemen. Im Rahmen einer gew¨unschten IT-Unterst¨utzung eines bestimmten Anwendungsgebietes steht ein Unternehmen zun¨achst vor der Fragestellung, Individual- oder Standardsoftware einzusetzen150 . Beim Einsatz von Standardsoftware ist grunds¨atzlich zwischen klassischer Standardsoftware ( On-Premise“) und Software as a Service als Spezialform von Standardsoftware zu un” terscheiden. Der Grad der Eigenentwicklung, der f¨ur das Unternehmen erm¨oglicht wird, nimmt von Individualsoftware u¨ ber klassische Standardsoftware hin zu Software as a Service kontinuierlich ab (siehe auch Abbildung 3.6). Bei Individualsoftware steht ein Unternehmen sowohl bei der Neuentwicklung als auch bei der Weiterentwicklung und Wartung jeweils vor Make-or-Buy-Entscheidungen, die anfallenden Arbeiten mit eigenen Mitarbeitern zu erbringen oder damit einen externen Dienstleister zu beauftragen. Bei klassischer Standardsoftware fallen Make-or-Buy-Entscheidungen nur noch f¨ur Anpassungsarbeiten und im Falle zug¨anglicher Quelltexte f¨ur die Weiterentwicklung des Anwendungssystems an. F¨ur die Wartung klassischer Standardsoftware besteht f¨ur Anwenderunternehmen in der Regel keine Make-or-Buy-Handlungsoption, da die Wartung vom Hersteller der Software durch so genannte Release-Updates angeboten wird. Das Softwarenutzungskonzept Software as a Service kann als derart hohe Form von Standardisierung interpretiert werden, dass ein Anwenderunternehmen in der Regel nur Anpassungen ohne Eingriffe in den Quelltext (Customizing) selbst vornehmen kann. F¨ur Weiterentwicklungsarbeiten an einer SaaS-L¨osung 150

Vgl. auch N ELSON et al. (1996).

78

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

bestehen daher keine Make-or-Buy-Alternativen. Im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens wird f¨ur SaaS die Entscheidungssituation analysiert, ob ein Unternehmen eine Applikation selbst entwickeln bzw. eine bereits eingesetzte Applikation in der IT-Landschaft belassen oder die Applikation u¨ ber einen SaaS-Anbieter beziehen soll. Diese in Verbindung mit dem Einsatz von Anwendungssystemen stehenden Make-or-Buy-Entscheidungssituationen sind in Abbildung 3.6 grafisch veranschaulicht.

Make Neuentw. Individualsoftware

Weiterentw.

Buy Make Buy

Ausgangssituation Anpassung „On-Premise“ (klassisch)

Weiterentw. Wartung

Buy

Make Buy Make Buy Buy

Zunehmender Standardisierungsgrad

Wartung

Make

Standardsoftware Anpassung SaaS

Make Buy

Weiterentw.

Buy

Wartung

Buy

Abbildung 3.6: Make-or-Buy-Entscheidungsbaum f¨ur den Einsatz von Anwendungssystemen.

Wie bereits erw¨ahnt, ist der vorliegende Abschnitt nach dem Standardisierungsgrad von Anwendungssystemen systematisiert. Den Ausgangspunkt bildet dabei die Neuentwicklung von individueller Anwendungssoftware (Abschnitt 3.3.2), die den geringsten Standardisierungsgrad besitzt. Im darauf folgenden Abschnitt 3.3.3 wird die Auswahl, der Einsatz und die Anpassung parametrisierbarer und a¨ nderbarer Standardsoftware als hybride Form von Anwendungssoftware zwischen den Extrempunkten Individualsoftware und Software as a Service thematisiert. In Abschnitt 3.3.4 wird schließlich Software as a Service als eine Spezialform standardisierter Anwendungssoftware diskutiert, die derzeit den h¨ochsten Standardisierungsgrad aufweist. Wie schon fr¨uher angemerkt wurde, ist die Grenze zwischen Individual- und Standardsoftware fließend151 , da Standardsoftware bis zu einem bestimmten Grad an die individuellen Bed¨urfnisse der Anwender angepasst werden kann152 . 151 152

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 6. Zur Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware und Arten der Anpassung siehe Abschnitt 3.3.3.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

79

3.3.2 Neuentwicklung von Individualsoftware

In diesem Abschnitt wird die Neuentwicklung von Individualsoftware aus der Perspektive der Eigenerstellung und des Fremdbezuges von Anwendungssystemen thematisiert. Dabei wird zun¨achst definiert, was unter dem Begriff Individualsoftware“ zu verstehen ist (Abschnitt ” 3.3.2.1). Anschließend wird in Abschnitt 3.3.2.2 auf den Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit eingegangen. In diesem Zusammenhang diskutiert Abschnitt 3.3.2.2.1 m¨ogliche Optionen bzgl. der Verantwortungs¨ubernahme bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung. Anschließend werden potenzielle Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses aus Sicht kleiner und mittlerer Unternehmen beschrieben (Abschnitt 3.3.2.2.2), bevor im Weiteren die Gr¨unde f¨ur die Eigenerstellung von Individualsoftware (Abschnitt 3.3.2.2.3) erl¨autert werden. ¨ Eine Ubersicht der Gliederung dieses Abschnittes ist in Abbildung 3.7 dargestellt. Neuentwicklung von Individualsoware Abschni 3.3.2

Definion

Betrachteter Untersuchungsgegenstand

Abschni 3.3.2.1 Abschni 3.3.2.2

Inanspruchnahme von Fremdleistung

Kriterien zur Auswahl eines Sowarehauses

Gründe für Eigenleistung

Abschni 3.3.2.2.1

Abschni 3.3.2.2.2

Abschni 3.3.2.2.3

¨ Abbildung 3.7: Uberblick Abschnitt Neuentwicklung von Individualsoftware.

3.3.2.1 Definition und Eigenschaften

Individualsoftware (engl. custom software) wird auf der Basis von individuellen, funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen nach den Spezifikationen eines Unternehmens entwickelt153 . Individualsoftware ist maßgeschneiderte“ Anwendungssoftware zur Unterst¨utzung ” spezieller, in der Regel einmaliger Anwendungsf¨alle und wird an ein spezifisches soziales und organisatorisches Umfeld angepasst154 . Meist erwirbt das Unternehmen, das die Individualsoftware in der IT-Abteilung oder der entsprechenden Fachabteilung selbst entwickelt oder durch 153 154

Vgl. WANG et al. (1997), S. 1727. Vgl. S TAMELOS et al. (2003), S. 729.

80

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

ein Softwarehaus entwickeln l¨asst155 , die alleinigen Rechte am zugeh¨origen Quellprogramm sowie an der dazugeh¨origen Dokumentation156. Es gab bis Mitte der 70er Jahre keine Softwareh¨auser, die die Entwicklung von individueller Anwendungssoftware anboten157 . In der Anfangszeit um 1960 wurde daher Software ausschließlich im Rahmen von Individualprojekten durch die Unternehmen selbst f¨ur ihre Bed¨urfnisse entwickelt158 . Die Anwendungssoftware und gegebenenfalls sogar die Hardware wurden exakt auf die Anforderungen des Anwenderunternehmens zugeschnitten159 . Wegen der hohen Entwicklungskosten von Individualsoftware ist heute allerdings ein zunehmender Trend hin zu Standardsoftware zu beobachten160 . Individualsoftware wurde und wird dann eingesetzt, wenn es gar keine Anwendungssoftware oder keine mit gew¨unschter Funktionalit¨at auf dem Markt gibt161 oder technische Rahmenbedingungen deren Einsatz erforderlich machen162 . Durch Individualsoftware k¨onnen die Anforderungen eines Unternehmens meist besser und gezielter abgedeckt werden als bei der Verwendung und Anpassung von Standardsoftware163 . Dar¨uber ¨ hinaus kann eine strategische Uberlegung, die einen Innovationsvorsprung und Wettbewerbsvorteil gegen¨uber Konkurrenten bringt, ein potenzieller Grund f¨ur die Entwicklung von Individualsoftware sein164 . Nachteilig ist allerdings der in der Regel h¨ohere finanzielle Aufwand sowohl bei der Neu- als auch bei der Weiterentwicklung und Wartung der individuellen Anwendungssoftware165 .

3.3.2.2 Betrachteter Untersuchungsgegenstand

In diesem Abschnitt wird auf den Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit im Zusammenhang mit der Neuentwicklung von Individualsoftware eingegangen.

3.3.2.2.1 Optionen der Verantwortungsubernahme ¨ bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung Grunds¨atzlich sind bei der Neuentwicklung von individueller Anwendungssoftware die M¨oglichkeiten der Eigenerstellung und des Fremdbezuges gegeneinander abzuw¨agen. Das Unternehmen steht vor einer Make-or-Buy-Entscheidung. Die Entscheidung f¨ur die Eigenerstellung oder den Fremdbezug wird h¨aufig daran ausgerichtet, ob es sich bei den durch die 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 4. Vgl. H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 152. Vgl. L EIMBACH (2008), S. 61 oder Kapitel 1 dieser Arbeit. Vgl. H AIGH (2002) sowie Kapitel 1 dieser Arbeit. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 5. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 33, D ORN (2000), S. 201 und Abschnitt 4.3.6 dieser Arbeit. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 33. Vgl. K RCMAR (2004), S. 135. Siehe Abschnitt 3.3.3. Vgl. hierzu WALTER et al. (2007) und B ERENSMANN (2005). Vgl. K RCMAR (2004), S. 135.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

81

Anwendungssoftware zu unterst¨utzenden Gesch¨aftsprozessen um gesch¨aftskritische, strategische oder unkritische, nicht-strategische Unternehmensprozesse handelt. Im Falle der Eigenerstellung wird die auf die Bed¨urfnisse des Unternehmens zugeschnittene Software durch das Unternehmen grunds¨atzlich selbst entwickelt. Allerdings erfolgt die Neuentwicklung der Individualsoftware meist nicht ausschließlich durch interne, eigene Mitarbeiter, sondern vielmehr in Zusammenarbeit mit einem externen Softwarehaus. Meist entscheiden sich Unternehmen, neben den angestellten Mitarbeitern zus¨atzlich (unterst¨utzende) Leistungen von externen Softwareanbietern zu beziehen. Daher gibt es in der Praxis f¨ur kleine und mittlere Unternehmen in der Regel zwei gel¨aufige Verfahrensweisen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware166 . Zum einen werden durch die Unternehmen h¨aufig so genannte Beratungsleistungen“ ” von Softwareanbietern im Rahmen von Dienstvertr¨agen167 in Anspruch genommen oder f¨ur abgrenzbare Teilleistungen Werkvertr¨age168 abgeschlossen169 . In diesem Fall bleibt die Verantwortung und insbesondere die Projektleitung des Individualprojektes in der Regel auf Seite des Anwenderunternehmens170 . Diese arbeitsteilige Zusammenarbeit wird von den Unternehmen h¨aufig als ideale Verfahrensweise“ bezeichnet, um gr¨oßere Individualprogrammsysteme ” zu entwickeln, da Know-how innerhalb des Unternehmens aufgebaut wird. Zum anderen ist es eine Option, die Entwicklung gr¨oßerer individueller Programmsysteme per Werkvertrag an ein leistungsf¨ahiges Softwarehaus komplett extern zu vergeben171 . In diesem Fall wird die Verantwortung f¨ur die Realisierung der Individualsoftware dem Softwarehaus u¨ bertragen. Gr¨unde f¨ur diese Verfahrensweise sind eine erh¨ohte Sicherheit durch gesetzliche Gew¨ahrleistungsrechte172 sowie M¨oglichkeiten des Schadenersatzes bei Nichterf¨ullung des Werkvertrages durch den Softwareanbieter173 . Vor diesem Hintergrund wird in der vorliegenden Arbeit empirisch untersucht, inwieweit sich kleine und mittlere Unternehmen f¨ur eine dieser beiden alternativen Verfahrensweisen bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung entscheiden. Ein Ziel dabei ist, Softwareanbietern Handlungsempfehlungen bez¨uglich der Zusammenstellung ihres Leistungsangebotes zu geben.

166 167

168

169 170 171 172 173

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 4 und S. 59 f.. Bei einem Dienstvertrag wird nur das bloße Wirken – also die bloße Arbeitsleistung als solche – geschuldet ¨ (B R AUTIGAM (2003), S. 705). Die dienstvertraglichen Leistungen durch ein Softwarehaus im Rahmen einer vertraglichen Zusammenarbeit nehmen typischerweise einen großen Raum ein. Zu denken ist hierbei bei¨ spielsweise an die Unterst¨utzung/Beratung des Anwenderunternehmens (. . .) (B R AUTIGAM (2003), S. 705). ¨ Bei einem Werkvertrag wird die Herbeif¨uhrung eines vereinbarten Arbeitserfolges geschuldet (B R AUTI GAM (2003), S. 705). Maßgebliches Abgrenzungskriterium zwischen Dienst- und Werkvertrag ist, ob nur das bloße Wirken oder die Herbeif¨uhrung eines vereinbarten Erfolges geschuldet wird (ebd.). Der Werkvertrag wird in § 631 BGB definiert, der Dienstvertrag in § 611 BGB. Vgl. L ACITY; W ILLCOCKS (2003), S. 118. Vgl. ebd. ¨ Vgl. B R AUTIGAM (2003), S. 233. Vgl. ebd., S. 236. Vgl. ebd., S. 236 f..

82

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

3.3.2.2.2 Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses Hat sich ein Unternehmen dazu entschlossen, Gesch¨aftsprozesse durch die Entwicklung von Individualsoftware zu unterst¨utzen, stellt sich die Frage, ob unternehmensinterne Ressourcen aufgebaut werden und externe Beratungsleistung in Anspruch genommen wird, oder ob die Neuentwicklung der Individualsoftware komplett an ein Softwarehaus vergeben wird. In beiden F¨allen wird das Unternehmen ein Softwarehaus suchen und beauftragen, das bestimmten unternehmensindividuellen, unter Umst¨anden untereinander gewichteten Auswahlkriterien gen¨ugt. In der Literatur wurde bislang den Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware und Weiterentwicklung sowie Wartung des bestehenden Anwendungssystems insbesondere aus dem Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen wenig Beachtung geschenkt. Daher versucht die vorliegende Arbeit, die in der Literatur genannten Kriterien zur Auswahl eines Softwareproduktes auf die Auswahl eines Softwarehauses, das f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware beauftragt wird, teilweise zu u¨ bertragen und empirisch zu validieren. In der Literatur haben sich im Wesentlichen drei Kategorien herausgebildet, in die die potenziellen Kriterien zur Selektion von Software klassifiziert werden k¨onnen174 . Die erste Kategorie Vendor“ fasst diejenigen Kriterien zusammen, die sich auf qualitative und quantitative Ei” genschaften des Anbieters der Software beziehen175 . Die zweite Kategorie Anforderungen an ” Hard- und Software“ gruppiert einerseits Kriterien, die der zu erwerbenden Software Voraussetzungen bzw. Restriktionen auferlegt bez¨uglich der Kompatibilit¨at mit der im Unternehmen bereits vorhandenen Hard- oder Softwarelandschaft und andererseits Qualit¨atsanforderungen und funktionale Eigenschaften der Software zusammenfasst176 . Die dritte Kategorie Kosten ” und Nutzen der Software“ subsummiert alle Kriterien, die die einmaligen und laufenden Kosten und den Nutzen der anzuschaffenden Software betreffen177 . Um die Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware abzuleiten, wird in dieser Arbeit auf die Kriterien der Kategorie Vendor“ fokussiert, ” ¨ da diese bei der Auswahl von Individualsoftware im Vordergrund steht. Uber die Auswahl eines Softwarehauses k¨onnen die anderen beiden Kategorien in der Regel automatisch mitgesteuert werden, da sich ein Unternehmen in einer Arbeitsbeziehung befindet, in der es die (wechselnden) Anforderungen an die Software kontinuierlich einarbeiten l¨asst. Die Kosten und der Nutzen der Software werden automatisch u¨ ber den Projektpreis bestimmt. Im Weiteren werden demnach die in der Literatur am h¨aufigsten genannten Kriterien der Kategorie Vendor“ ” diskutiert: • Reputation des Softwarehauses 174 175 176 177

Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 560. Vgl. ebd., S. 560 f.. Vgl. ebd., S. 560 und S. 562. Vgl. ebd., S. 560 f..

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

83

• Referenzen u¨ ber erfolgreiche Realisierungen auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet • G¨unstiges Preis-/Leistungsverh¨altnis des Softwarehauses178 • Gew¨unscht ist eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at), damit man dem Softwarehaus auch die Weiterentwicklung / Wartung der Software u¨ bertragen k¨onnte. • Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber pr¨asentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle f¨ur die Auftragsvergabe. Ein Unternehmen, das den Markt nach einem geeigneten Softwarehaus zur Erstellung seiner Individualsoftware sondiert, orientiert sich unter anderem an der Reputation bzw. dem Image eines Softwarehauses. Eine hohe Reputation eines Softwarehauses ist gleichbedeutend mit einem guten Ruf, der dem Softwarehaus vorauseilt“. Reputation hilft dem suchenden Unterneh” men, das Verhalten des Softwarehauses im Vorhinein abzusch¨atzen und gegebenenfalls fr¨uhzeitig Vertrauen in die Gesch¨aftsbeziehung aufzubauen. Die Reputation wurde unter anderem von W EBER et al. (1991), C HAU (1995), V ERVILLE ; H ALINGTEN (2002), A DHIKARI et al. (2004) oder K RCMAR (2004) als Kriterium bei der Auswahl von (Software-) Anbietern genannt179 . Sobald die Menge der am Markt agierenden Softwareh¨auser auf eine kleinere Anzahl potenzieller Gesch¨aftspartner reduziert wurde, wird das Unternehmen die Referenzen der Softwareh¨auser analysieren. Referenzen sind in diesem Zusammenhang erfolgreiche Realisierungen des Softwarehauses auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet (beispielsweise in derselben Branche) bei Unternehmen, die mit dem suchenden Unternehmen in gewisser Weise vergleichbar sind. Analog zur Reputation dient auch die Referenzliste eines Softwarehauses dem beauftragenden Unternehmen dazu, fr¨uhzeitig Vertrauen in die Leistungsf¨ahigkeit des Softwarehauses zu setzen. Die Einbeziehung von Referenzen in den Selektionsprozess eines (Software-) Anbieters wurde z.B. von ¨ et al. (2006) oder K RCMAR (2004) als zentrales Selektionskriterium C HAU (1995), S OBBING genannt180 . Ein Unternehmen wird sich in aller Regel f¨ur ein Softwarehaus entscheiden (m¨ussen), das ein g¨unstiges Preis-/Leistungsverh¨altnis bietet. F¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware sind grunds¨atzlich zwei Abrechnungsmodelle denkbar181 . Zum einen k¨onnen die Entwicklungsleistungen nach Aufwand“ abgerechnet werden, indem das Softwarehaus den tats¨achlich ” angefallenen Aufwand in der Regel im Rahmen von Monatsrechnungen fakturiert182 . Zum an178 179 180 181 182

Die Kosten und der Nutzen der Neuentwicklung von Individualsoftware werden hier als Eigenschaften des Softwarehauses angesehen. Vgl. W EBER et al. (1991), S. 4, C HAU (1995), S. 72, V ERVILLE ; H ALINGTEN (2002), S. 214, A DHIKA RI et al. (2004), S. 64 oder K RCMAR (2004), S. 135. ¨ Vgl. C HAU (1995), S. 74, S OBBING et al. (2006), S. 259, K RCMAR (2004), S. 135. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 62. Vgl. ebd.

84

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

deren ist die Abrechnung auf der Basis eines Festpreises m¨oglich183. Der Preis bzw. die Kosten werden nahezu in jeder Untersuchung zu Selektionskriterien f¨ur Software aufgef¨uhrt184 . Wie zu Beginn dieses Kapitels bereits angedeutet, ist die Entscheidung zur Entwicklung von Individualsoftware f¨ur ein Unternehmen eine grundlegende und wichtige Entscheidung. Das Unternehmen plant meist, die individuelle Anwendungssoftware mehrere Jahre lang einzusetzen, damit sich die hohen Entwicklungskosten amortisieren. Aus diesem Grund ist f¨ur viele Unternehmen ein sehr wichtiges Kriterium zur Auswahl eines Softwarehauses, dass das Softwarehaus bereits lange am Markt existiert und damit eine gewisse Stabilit¨at und Kontinuit¨at gew¨ahrleistet. Diese Kriterien sind Voraussetzung f¨ur eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung, die ihrerseits die Basis daf¨ur ist, das Softwarehaus unter Umst¨anden auch mit der Weiterentwicklung und Wartung des Anwendungssystems beauftragen zu k¨onnen. Die Stabilit¨at eines (Software-) Anbieters wurde beispielsweise von A DHIKARI et al. (2004), V ERVILLE ; H ALINGTEN (2002), M IN (1994) oder W EBER et al. (1991) als potenzielles Kriterium zur Auswahl von (Software-) Anbietern genannt185 . Gerade bei der Neuentwicklung von Individualsoftware kann es ein Entscheidungskriterium f¨ur ein Unternehmen sein, ob die konkreten Personen, die dem Unternehmen f¨ur die Entwicklung der Software angeboten und pr¨asentiert werden, Sympathie beim Unternehmen erwecken186 . Insbesondere, wenn die Verfahrensweise der kooperativen Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Softwarehaus im Rahmen eines Dienstvertrages praktiziert wird, kommt diesem weichen“ Entscheidungskriterium eine hohe Relevanz zu. Angestellte Mitarbeiter des ” Unternehmens und Mitarbeiter des Softwarehauses arbeiten in diesem Fall in einem gemeinsamen Team. Es ist daher m¨oglich, dass konkrete Einzelpersonen ( key people“) eine aus” schlaggebende Rolle bei der Auftragsvergabe u¨ bernehmen187 und damit ein wichtiges Entscheidungskriterium f¨ur die Auswahl eines Softwarehauses sind. Zum einen sind der betriebswirtschaftliche, technologische und/oder Branchen-Sachverstand dieser Einzelpersonen wesentliche Faktoren bei der Auftragsvergabe, zum anderen aber auch die Art und Weise, wie sich diese Einzelpersonen mit den Personen des Auftraggebers verstehen“. Umgangssprachlich wird in ” diesem Kontext davon gesprochen, dass die Chemie zwischen den Personen stimmt“. Diese ” Sympathie zwischen Unternehmen und (Software-) Anbieter wurde beispielsweise von F ITZ GERALD

(1998), M IN (1994) als Kriterium zur Auswahl eines (Software-) Anbieters disku-

tiert188 . 183 184 185 186 187 188

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 62. Vgl. hierzu beispielsweise C HAU (1995), E VERDINGEN et al. (2000), S ANDERS et al. (1983), R EIMANN ; WAREN (1985) oder A DHIKARI et al. (2004). Vgl. A DHIKARI et al. (2004), S. 64, V ERVILLE ; H ALINGTEN (2002), S. 214, M IN (1994), S. 27 oder W E BER et al. (1991), S. 4. Vgl. M IN (1994), S. 28. Vgl. AVERY (1997), S. 69. Vgl. F ITZGERALD (1998), S. 20, M IN (1994), S. 27.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

85

Basierend auf den in der Literatur identifizierten Kriterien zur Auswahl von (Software-) Anbietern wurden in diesem Abschnitt allgemeine Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware abgeleitet. Die aufgef¨uhrten Kriterien sind weitestgehend unabh¨angig von den Eigenschaften desjenigen Unternehmens, das ein Softwarehaus zu selektieren hat. Eine zentrale Leistung dieser Arbeit soll sein, die in der Literatur recht abstrakt formulierten Kriterien zur Auswahl von (Software-) Anbietern auf den Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen anzupassen. In diesem Zusammenhang wird auf die Ausf¨uhrungen der Ergebnisse der explorativen Experteninterviews verwiesen, die unter anderem mit diesem Ziel durchgef¨uhrt wurden. Auf die besonderen Kriterien zur Auswahl von Softwareh¨ausern, die von kleinen und mittleren Unternehmen angewandt werden, wird daher in Abschnitt 4.2.3.3 n¨aher eingegangen. Wie bereits mehrfach erl¨autert, kann sich ein Unternehmen neben dem Fremdbezug auch f¨ur die Eigenerstellung der ben¨otigten individuellen Anwendungssoftware (unter Zuhilfenahme von externer Beratungsleistung) entscheiden189 . Im nachfolgenden Abschnitt werden einige allgemeine Beweggr¨unde aus der Literatur abgeleitet, die f¨ur die Eigenerstellung von individueller Anwendungssoftware sprechen.

3.3.2.2.3 Grunde ¨ fur ¨ Eigenleistung In der Literatur wurde bislang nur wenig Anstrengung darauf verwandt, die Beweggr¨unde f¨ur die Eigenerstellung von Individualsoftware tiefgehender zu untersuchen. Auf einer noch abstrakten Ebene lassen sich laut M ERTENS et al. (2004) drei Hauptgr¨unde f¨ur die Eigenerstellung von Leistungen in Bezug auf das Informationssystem eines Unternehmens nennen:190 • Interne Leistungserbringung ist in Bezug auf Honorare, Kommunikations- und Koordinationskosten tendenziell g¨unstiger.191 • Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen. Die Kontrolle und Verantwortung u¨ ber Entwicklungsarbeiten sowie die Eigentumsrechte ( property rights“) an der Software sollte ” das Unternehmen haben.192 • Bei gesch¨aftskritischen, strategischen und unternehmensspezifischen Prozessen m¨ussen interne Mitarbeiter die Kompetenz (Know-how, domain knowledge“) f¨ur die Anwen” dungsentwicklung haben.193 189 190 191 192 193

Vgl. L ACITY; W ILLCOCKS (2003), S. 118 oder K RCMAR (2004), S. 136. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 190. Vgl. ebd. in Verbindung mit WANG et al. (1997), S. 1731 und N ELSON et al. (1996), S. 30. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 190 in Verbindung mit WANG et al. (1997), S. 1728 und S. 1731. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 190 in Verbindung mit WANG et al. (1997), S. 1730 f. und N EL SON et al. (1996), S. 31.

86

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

In diesem Abschnitt sollen die allgemeinen Beweggr¨unde f¨ur die Eigenerstellung von Leistungen in Bezug auf ein Informationssystem auf die Neuentwicklung individueller Anwendungssoftware u¨ bertragen werden. Da Software in der Regel einem st¨andigen Wandel unterliegt und gewissermaßen nie komplett fertig ist194 , kann es f¨ur Unternehmen g¨unstiger sein, interne Ressourcen zu nutzen und Knowhow selbst aufzubauen. Auf lange Sicht u¨ bersteigen Honorare, die ein Unternehmen an ein externes Softwarehaus f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware zu entrichten hat, die Personalkosten f¨ur angestellte Mitarbeiter in der Regel um ein Vielfaches. Außerdem entstehen durch die Eigenerstellung geringere Kosten in Bezug auf die Suche eines Softwarehauses, die Verhandlungskosten, die Koordination unternehmensfremder Leistungen195 sowie f¨ur Kommu¨ nikation und Uberwachung des Projektes196 . Wird die Neuentwicklung von Individualsoftware komplett an ein externes Softwarehaus ver¨ geben, m¨ussen alle Aufgaben, die beispielsweise aus kontinuierlichen Anderungen der Anforderungen resultieren, an das Softwarehaus weitergegeben werden. Aus diesem Grund wird eine nahezu irreversible Abh¨angigkeit von dem Softwarehaus induziert197 . Die Vermeidung dieser Abh¨angigkeit ist daher ein Beweggrund vieler Unternehmen f¨ur die Eigenerstellung von Individualsoftware198 . Insbesondere ist vielen Unternehmen in diesem Zusammenhang eine hierarchische Kontrolle (Weisungsbefugnis f¨ur angestellte Mitarbeiter) und Verantwortung u¨ ber die Entwicklung der Anwendungssoftware in Bezug auf die Vorgabe und Durchsetzung bestimmter Handlungen wichtig199 . Weiterhin wird aufseiten von Unternehmen Wert darauf gelegt, dass Eigentumsrechte an der zu entwickelnden Software erworben werden200 . Die Gew¨ahrleistung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile gegen¨uber Konkurrenten ist eines der wichtigsten Ziele jedes Unternehmens201 . Ein Grund f¨ur die Eigenerstellung von Individualsoftware ist demnach, dass bei gesch¨aftskritischen, strategischen und unternehmensspezifischen Prozessen, die diese Wettbewerbsf¨ahigkeit sicherstellen sollen, interne Mitarbeiter die Kompetenz f¨ur die Anwendungsentwicklung haben202 . Vorhandenes unternehmerisches und Anwendungsentwicklungs-Know-how lassen sich zur Leistungserstellung nutzen203 . Bei standardisierten IT-Leistungen ist eher eine komplette Fremdvergabe der ben¨otigten Leistungen denkbar204 . 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204

Vgl. K LOSS (2002), S. 16 f.. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 190. Vgl. WANG et al. (1997), S. 1731. Vgl. K RCMAR (2004), S. 190. Vgl. ebd. Vgl. WANG et al. (1997), S. 1728. Vgl. ebd., S. 1731. M ERTENS et al. (2004) spricht in diesem Zusammenhang von Barrieren gegen¨uber Konkurrenten“ (Vgl. ” ebd., S. 190). Vgl. N ELSON et al. (1996), S. 31. M ERTENS et al. (2004), S. 190. Vgl. ebd. oder B EATH ; WALKER (1998), S. 668.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

87

Dar¨uber hinaus gestaltet sich die Kommunikation mit den k¨unftigen Anwendern des Anwendungssystems tendenziell einfacher, wenn auch das Entwicklungsteam zum Großteil aus angestellten Mitarbeitern des Unternehmens besteht.

Da es in der Literatur an einer weiteren Spezifikation dieser Gr¨unde mangelt, soll ein Ziel dieser Arbeit sein, durch explorative Experteninterviews die Beweggr¨unde auf die Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen herunterzubrechen, zu spezifizieren und empirisch zu belegen. Auf die besonderen Beweggr¨unde zur Eigenerstellung von Individualsoftware wird daher in Abschnitt 4.2 n¨aher eingegangen.

3.3.3 Auswahl, Einsatz und Anpassung von Standardsoftware

Im vorangegangenen Abschnitt wurde die Neuentwicklung von Individualsoftware diskutiert, die den geringsten Standardisierungsgrad von Anwendungssoftware aufweist. Dabei wurde insbesondere auf die Analyse von Make-or-Buy-Entscheidungen fokussiert. Im Folgenden wird dem Grad zunehmender Standardisierung folgend die Auswahl, der Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware in Bezug auf Eigenerstellung (Make) versus Fremdbezug (Buy) erl¨autert. Wie bereits in Abschnitt 3.3.1 erw¨ahnt, stehen Unternehmen f¨ur Anpassungs- und Weiterentwicklungsarbeiten an standardisierten Anwendungssystemen vor einer Make-or-BuyEntscheidung, die Leistungen mit eigenen Mitarbeitern zu erbringen oder einen externen Dienstleister zu beauftragen.

Zun¨achst wird definiert, was in der Literatur und in der vorliegenden Arbeit unter dem Begriff Standardsoftware“ verstanden wird (Abschnitt 3.3.3.1). In Abschnitt 3.3.3.2 wird anschlie” ßend auf einen weiteren Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit eingegangen. Die wichtigsten Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur Standardsoftware werden in Abschnitt 3.3.3.2.1 thematisiert. Die Einf¨uhrung und Anpassung (von Komponenten) des Standardsystems inklusive notwendig werdender Datenmigrationen werden in Abschnitt 3.3.3.2.2 erl¨autert. M¨ogliche Arten von Entwicklungsarbeiten und Anpassungen an der im Einsatz befindlichen Standardsoftware sowie die Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware werden ebenfalls in Abschnitt 3.3.3.2.2 vorgestellt. Gr¨unde f¨ur die Eigenleistung der vorgestellten Entwicklungsarbeiten am Standardsystem sind schließlich Gegenstand des Abschnittes 3.3.3.2.3. Der Aufbau dieses Abschnittes ist in Abbildung 3.8 dargestellt.

88

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

Auswahl, Einsatz und Anpassung von Standardsoware Abschni 3.3.3

Definion und Eigenschaen Abschni 3.3.3.1

Betrachteter Untersuchungsgegenstand Abschni 3.3.3.2

Kriterien zur Auswahl eines Sowareanbieters

Einführung und Anpassung von Standardsoware

Abschni 3.3.3.2.1

Abschni 3.3.3.2.2

Gründe für Eigenleistung Abschni 3.3.3.2.3

¨ Abbildung 3.8: Uberblick Abschnitt Auswahl, Einsatz und Anpassung von Standardsoftware.

3.3.3.1 Definition und Eigenschaften

Bei der Entwicklung von Standardsoftware, die in Abgrenzung zu Standardsystemsoftware auch als Standardanwendungssoftware bezeichnet wird205 , gehen die Hersteller der Software von weitestgehend standardisierten Bed¨urfnissen der potenziellen Anwender aus206 . Standardsoftware umfasst daher Anwendungssoftware, die f¨ur eine Vielzahl von Anwendern mit gleichen oder a¨ hnlichen Problemstellungen produziert wird207 . Sie wird in der Regel f¨ur den Massenmarkt entwickelt208 und ist daher auf eine hohe Allgemeing¨ultigkeit ausgelegt209 . Standardsoftware ist entweder als integriertes Programmpaket f¨ur die Unterst¨utzung aller T¨atigkeiten der Vorgangskette eines Gesch¨aftsprozesses verf¨ugbar210 (z.B. vollintegrierte ERP-Systeme, Office-Pakete) oder als Teill¨osung f¨ur ein abgegrenztes, spezialisiertes Anwendungsgebiet innerhalb eines Unternehmens211 (z.B. Personalwesen oder Kreditbearbeitung)212 . Standardsoftware wird im englischen Sprachgebrauch als Commercial off-the-shelf“ (COTS) Software oder ” packaged software“ bezeichnet. ”

205 206 207 208 209 210 211 212

Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 574. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 4. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 22 und S. 154. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 4 oder M ERTENS et al. (2004), S. 29. Vgl. H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 152. M ERTENS et al. (2004) sprechen in diesem Zusammenhang von funktions¨ubergreifender, integrierter Standardsoftware (Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 31). M ERTENS et al. (2004) sprechen hier von funktionsorientierter Standardsoftware (Vgl. M ER TENS et al. (2004), S. 31). Vgl. S TAHLKNECHT; H ASENKAMP (2005), S. 295.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

89

3.3.3.2 Betrachteter Untersuchungsgegenstand

In diesem Abschnitt werden die Aspekte diskutiert, die in der vorliegenden Arbeit vor dem Hintergrund der Eigenerstellung (Make) und dem Fremdbezug (Buy) f¨ur Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware aus der Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen empirisch n¨aher beleuchtet werden. Im Folgenden wird davon ausgegangen, dass ein betrachtetes Unternehmen die Entscheidung gef¨allt hat, zur Unterst¨utzung seiner unter Umst¨anden gesch¨aftskritischen Prozesse standardisierte Anwendungssoftware vom Markt zu beziehen und diese gegebenenfalls an die unternehmensindividuellen Bed¨urfnisse anzupassen. In diesem Fall steht das Unternehmen zum einen vor der Frage, welches der angebotenen Softwareprodukte erworben werden soll (Abschnitt 3.3.3.2.1). Hier spielen vor allem Eigenschaften des Softwareproduktes, aber auch des Softwareanbieters eine Rolle213 . Zum anderen steht das Unternehmen vor einer Make-or-Buy-Entscheidung, die Anpassungen der Standardanwendungssoftware an die Individualit¨at des Unternehmens mit eigenen Mitarbeitern vorzunehmen (Abschnitt 3.3.3.2.3) oder damit einen externen Dienstleister zu beauftragen (Abschnitt 3.3.3.2.2).

3.3.3.2.1 Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters Zun¨achst werden die Auswahlkriterien beschrieben, die ein Unternehmen einerseits an das Standardsoftwareprodukt selbst und andererseits an einen potenziellen Standardsoftwareanbieter stellt. Gem¨aß K EIL ; T IWA NA (2006) bzw. JADHAV; S ONAR (2009), die eine umfassende Literaturanalyse im Bereich der Standardsoftwareauswahl vorgenommen haben, sind wie in Abschnitt 3.3.2.2.2 bereits diskutiert, insbesondere drei Kategorien von Kriterien wesentlich. Neben der Kategorie Vendor“ ” werden in der Literatur die Bereiche Anforderungen an Hard- und Software“ und Kosten und ” ” Nutzen der Software“ angef¨uhrt214 . Im Bereich Vendor“ werden insbesondere die Reputation, vorhandenes Know-how zur Un” terst¨utzung bei der Einf¨uhrung und Weiterentwicklung der Standardsoftware, die Branchener¨ fahrung, die Sicherheit einer dauerhaften Gesch¨aftsbeziehung (Uberlebensf¨ ahigkeit der Software) sowie eine m¨oglichst weite Verbreitung des Softwareproduktes (erfolgreicher Einsatz in anderen Unternehmen) genannt. Die Kategorie Anforderungen an Hard- und Software“ bein” haltet h¨aufig die Kriterien Abdeckung der ben¨otigten betriebswirtschaftlichen Funktionalit¨at, die Skalierbarkeit, Flexibilit¨at, Bedienerfreundlichkeit und die Erweiterungsm¨oglichkeiten der Standardsoftware. Aus der Kategorie Kosten und Nutzen der Software“ wird als wichtigstes ” Kriterium nahezu immer ein g¨unstiges Preis-/Leistungsverh¨altnis der Software angef¨uhrt. Im Weiteren werden diese am h¨aufigsten in der Literatur genannten Kriterien zur Auswahl von Software erl¨autert. 213 214

Vgl. E VERDINGEN et al. (2000), S. 30. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 560 oder C HAU (1995).

90

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

Analog zu den Kriterien zur Auswahl eines Anbieters f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware gilt ebenfalls f¨ur die Auswahl einer Standardsoftware, dass sich ein Unternehmen, das den Markt nach einem geeigneten Standardsoftwareprodukt sondiert, unter anderem an der Reputation bzw. dem Image eines Softwarehauses orientiert. Die Reputation wurde unter anderem in den Arbeiten von W EBER et al. (1991), C HAU (1995), E VERDINGEN et al. (2000), V ERVILLE ; H ALINGTEN (2002), A DHIKARI et al. (2004), K RCMAR (2004), JADHAV; S O (2009) und K EIL ; T IWANA (2006) als Kriterium bei der Auswahl von (Software-) An-

NAR

bietern genannt215 . Als weiteres Auswahlkriterium f¨ur Standardsoftware wurde in der Literatur die Eigenschaft eines Softwareanbieters identifiziert, Know-how bzw. Branchenerfahrung f¨ur die Unterst¨utzung bei der Einf¨uhrung und Weiterentwicklung sowie Wartung der Standardsoftware bieten zu k¨onnen216 . Das gibt dem Unternehmen die Sicherheit, auch in der Zukunft einen verl¨asslichen Partner f¨ur die Betreuung der Standardsoftware zu haben. Der Marktanteil eines Softwarehauses ist f¨ur die Auswahl einer standardisierten Anwendungssoftware ein wichtiger Faktor. So sorgt ein hoher Marktanteil eines Standardsoftwareanbieters, der sich in der Regel in einer großen Anzahl von Installationen bei vielen Unternehmen wider¨ spiegelt, auch f¨ur die Uberlebensf¨ ahigkeit der Software217 . Damit wird eine gewisse Sicherheit einer dauerhaften Gesch¨aftsbeziehung gew¨ahrleistet. Neben den genannten Eigenschaften eines Softwareproduktes legen Unternehmen h¨aufig großen Wert auf eine m¨oglichst weite Verbreitung des IT-Produktes, d.h. den erfolgreichen Einsatz der Standardsoftware in anderen Unternehmen ( number of installations“)218. Diese Produk” teigenschaft ist gewissermaßen mit den Referenzen eines Softwarehauses vergleichbar219 , die bereits in Abschnitt 3.3.2.2.2 erl¨autert wurden. Eine hohe Anzahl von Installationen bei vergleichbaren Unternehmen, die optimalerweise in derselben Branche t¨atig sind, f¨ordert das Vertrauen, das dem Softwarehaus vor Vertragsabschluss entgegengebracht wird. Zudem hat die gegenw¨artige und zuk¨unftig erwartete Verbreitung der Software einen großen Einfluss auf den Nutzen f¨ur die Anwender220 . Dieser Zusammenhang zwischen der Verbreitung des Gutes Software und seinem Nutzen f¨ur die Anwender kann mit Hilfe der Theorie der positiven Netzeffekte beschrieben und analysiert werden221 . Netzeffekte liegen dann vor, wenn sich der Nutzen der Software f¨ur einen Anwender oder ein Unternehmen dadurch erh¨oht, dass andere Unternehmen 215

216 217 218 219 220 221

Vgl. W EBER et al. (1991), S. 4, C HAU (1995), S. 72, E VERDINGEN et al. (2000), S. 30, V ERVILLE ; H A LINGTEN (2002), S. 214, A DHIKARI et al. (2004), S. 64, K RCMAR (2004), S. 135, JADHAV; S ONAR (2009), S. 561 und K EIL ; T IWANA (2006), S. 245. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 561 oder K RCMAR (2004), S. 138. Vgl. ebd., S. 135. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 561. Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 20. Vgl. ebd.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

91

die Software ebenfalls nutzen. Je gr¨oßer das Netzwerk dabei ist, umso besser ist dies in der Regel f¨ur die Anwender222 . Die wichtigste Voraussetzung f¨ur den Einsatz von Standardsoftware ist, dass die gesch¨aftskritischen Anforderungen des Unternehmens mit den Leistungsmerkmalen der am Markt angebotenen Softwareprodukte weitestgehend u¨ bereinstimmen223. Hier geht es um die Abdeckung der ben¨otigten betriebswirtschaftlichen Funktionalit¨at224. Unter Umst¨anden muss das Unternehmen auf einige Teilfunktionen verzichten oder diese erg¨anzend realisieren (lassen), wenn diese von der Standardsoftware a priori nicht unterst¨utzt werden225 . Dies ist h¨aufig bei NichtKernprozessen der Fall226 .227 F¨ur dynamische, schnell wachsende Unternehmen, die sich st¨andig an Marktgegebenheiten anzupassen haben, spielen die Skalierbarkeit228 , Flexibilit¨at229, Bedienerfreundlichkeit ( ease of ” use“)230 und Erweiterungsm¨oglichkeiten231 eines Softwarepaketes eine wichtige Rolle. Skalierbarkeit einer Standardsoftware bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Software in der Lage ist, mit dem Unternehmen zu wachsen oder zu schrumpfen und gut mit einer wachsenden bzw. zur¨uck gehenden Anzahl von Anwendern und abzuwickelnden Transaktionen umgehen kann232 . K RCMAR (2004) diskutiert die Skalierbarkeit unter dem Schlagwort der Zukunftsori” entierung“ 233 . Der Preis bzw. die Kosten spielen bei der Auswahl eines geeigneten Standardsoftwareproduktes eine entscheidende Rolle234 . Hier ist nicht nur der einmalige Kaufpreis f¨ur die Lizenz der Software zu ber¨ucksichtigen235 , sondern auch nachtr¨agliche und laufende Kosten wie beispielsweise periodische Wartungsgeb¨uhren, der Aufwand zur Anpassung der Software an die individuellen Bed¨urfnisse des Unternehmens, Kosten f¨ur Releasewechsel, Anwenderschulungen, Datenmigrationen sowie die Entwicklung und Wartung von Schnittstellen zu Altsystemen236. H¨aufig u¨ bersteigen die nachtr¨aglichen Kosten f¨ur Implementierung und Anpassung der Standardsoft222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 20. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 153 oder E VERDINGEN et al. (2000), S. 29. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 560, K EIL ; T IWANA (2006), S. 244, K RCMAR (2004), S. 138 oder L AU DON et al. (2006), S. 575. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 153. Vgl. ebd. Nicht-Kernprozesse oder auch Randprozesse des Unternehmens sind Gesch¨aftsabl¨aufe, durch die keine Differenzierung im Wettbewerb erreicht wird (Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 153). Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 561 oder E VERDINGEN et al. (2000), S. 29. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 575. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S., K EIL ; T IWANA (2006), S. 244 und E VERDINGEN et al. (2000), S. 29. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 560. Vgl. ebd., S. 561. Vgl. K RCMAR (2004), S. 138. Vgl. ebd., E VERDINGEN et al. (2000), S. 29 oder K EIL ; T IWANA (2006), S. 241. Vgl. K RCMAR (2004), S. 138. Vgl. JADHAV; S ONAR (2009), S. 561.

92

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

ware die Kosten f¨ur den Kauf der einmaligen Lizenz237 . Die genannten Kriterien sind weitestgehend unabh¨angig von den Eigenschaften desjenigen Unternehmens, das sich f¨ur eine ad¨aquate Standardsoftwarel¨osung zu entscheiden hat. Eine zentrale Leistung dieser Arbeit ist, die Validit¨at und Gewichtung dieser Kriterien zu bestimmen und aus dem Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen zu analysieren. Beispielsweise zeigt eine Studie von E VERDINGEN et al. (2000), dass kleine und mittlere Unternehmen Europas tendenziell mehr auf die Produkteigenschaften der Software achten als auf die Eigenschaften des Softwareanbieters238 . Eine Studie von B ERNROIDER ; KOCH (2001) zeigt, dass es signifikante Unterschiede bei der Softwareauswahl zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen gibt239 .

3.3.3.2.2 Einfuhrung ¨ und Anpassung von Standardsoftware Meist wird ein Unternehmen zun¨achst eruieren, ob seine Anforderungen von einer Standardsoftware weitestgehend abgedeckt werden k¨onnen. Wenn ein Softwarepaket die meisten Anforderungen eines Unternehmens erf¨ullt, muss das Unternehmen diese Software nicht selbst erstellen240 . Tendenziell wird ein Unternehmen mehrere Alternativen von Softwarepaketen miteinander vergleichen und dasjenige f¨ur den Einsatz selektieren, das basierend auf den Leistungs- und Auswahlkriterien am besten passt241 . Hat sich ein Unternehmen demnach f¨ur ein bestimmtes Softwareprodukt entschieden, steht es vor der Make-or-Buy-Entscheidung, die Einf¨uhrung sowie die Anpassungen der Standardanwendungssoftware an die Spezifika der Branche und des Unternehmens mit eigenen Mitarbeitern inklusive externer Beratungsunterst¨utzung vorzunehmen oder damit einen externen Dienstleister zu beauftragen. In der Regel wird ein Unternehmen die Einf¨uhrung einer Standardsoftware aus Kapazit¨ats-242 und Know-how-Gr¨unden allerdings nicht ausschließlich mit eigenen Mitarbeitern bew¨altigen k¨onnen, sondern sich externer Beratungsleistung bedienen243 . Insofern muss in beiden F¨allen ein externer Dienstleister gesucht werden, der (partiell) mit der Einf¨uhrung und Anpassung der Standardsoftware beauftragt wird. Der externe Dienstleister, der mit der Einf¨uhrung und Anpassung der Standardsoftware beauftragt wird, muss nicht notwendigerweise dem Hersteller der Software entsprechen244 . BUXMANN et al. (2008a) sprechen in diesem Zusammenhang von Softwareanbietern im engeren Sinne, wenn es sich um den Softwarehersteller handelt und von Softwareanbietern im weiteren Sinne bei Anbietern von Dienstleistungen und Services f¨ur die sp¨ateren Phasen im Lebenszyklus einer Software245 . In 237 238 239 240 241 242 243 244 245

Vgl. K EIL ; T IWANA (2006), S. 241. Vgl. E VERDINGEN et al. (2000), S. 30. Vgl. B ERNROIDER ; KOCH (2001), S. 253. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 574. Vgl. S TAHLKNECHT; H ASENKAMP (2005), S. 299 ff.. Vgl. C ARUSO (2007), S. 29. Vgl. H AINES (2009), S. 192 oder K RCMAR (2004), S. 130 f.. Vgl. ebd., S. 188. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 7.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

93

dieser Arbeit sollen die Kriterien zur Auswahl eines externen Dienstleisters f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware empirisch aus dem Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen untersucht werden. H¨aufig deckt ein Standardprodukt nicht alle vom Unternehmen ben¨otigten Funktionalit¨aten vollst¨andig und zufriedenstellend ab246 . Deshalb steht ein Unternehmen bei der Einf¨uhrung von Standardsoftware grunds¨atzlich vor der Herausforderung, (1) die Gesch¨aftsprozesse der Standardsoftware anzugleichen, (2) die Standardsoftware an die Gesch¨aftsprozesse anzupassen oder (3) die nicht komplette Abdeckung gew¨unschter Funktionen zu akzeptieren247 . Im ersten Fall, der Anpassung der Gesch¨aftsprozesse, k¨onnen so genannte Referenzmodelle benutzt werden, die in der Standardsoftware implementiert sind248 . Im zweiten Fall, der Anpassung der Standardsoftware an die Gesch¨aftsprozesse249 sind unterschiedliche Maßnahmen zur Softwareanpassung erforderlich250 . Grunds¨atzlich ist auch eine Mischform m¨oglich, bei der sowohl Modifikationen von Gesch¨aftsprozessen als auch an der Standardsoftware vorgenommen werden251 . Im Weiteren wird die Vorgehensweise beschrieben, in welcher Reihenfolge Unternehmen bei der Anpassung der Standardsoftware an die Gesch¨aftsprozesse h¨aufig vorgehen (siehe Abbildung 3.9). Auf den ersten drei Ebenen des Schichtenmodells in Abbildung 3.9 werden s¨amtliche Entwicklungsarbeiten durch den Hersteller der Software vorgenommen. Der Quelltext der Software wird vom Hersteller nicht ausgeliefert bzw. freigegeben. Zun¨achst hat das Unternehmen auf der ersten Ebene die M¨oglichkeit, im Rahmen eines so genannten Customizings Anpassungen vorzunehmen, ohne in den Quelltext der Standardsoftware eingreifen zu m¨ussen252 . Unter Customizing versteht man die Anpassung von Standardprogrammen an anwenderspezifische Gegebenheiten durch das Einstellen von Parametern nach unternehmensspezifischen Vorgaben und Verarbeitungsregeln253 . In diesem Zusammenhang spricht man auch von der Parametrisierung der Anwendungssoftware254 . Auf diese Weise k¨onnen Diskrepanzen zwischen den betrieblichen Anforderungen und dem Funktionsumfang der Standardsoftware in bestimmten Grenzen beseitigt werden255 . Ein Customizing bis zu einem bestimmten Grad ist in jedem Unternehmen notwendig256. 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256

Vgl. K EIL ; T IWANA (2006), S. 239. Vgl. K EIL ; T IWANA (2006), S. 239, B UONANNO et al. (2005), S. 385 f., B UXMANN (2001), S. 106, B REHM et al. (2001), S. 3 oder DAVENPORT (1998), S. 125. Vgl. B UXMANN (2001), S. 106 oder K RCMAR (2004), S. 186. B REHM et al. (2001), sprechen in diesem Zusammenhang vom Tailoring“ der Standardsoftware. ” Vgl. B UXMANN (2001), S. 106. Vgl. ebd. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 2. Vgl. S TAHLKNECHT; H ASENKAMP (2005), S. 297 f., H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 526, ¨ B REHM et al. (2001), S. 4 oder B UXMANN ; K ONIG (1997), S. 335. Vgl. K RCMAR (2004), S. 130 oder S TAHLKNECHT; H ASENKAMP (2005), S. 297 f.. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 6 oder M ERTENS et al. (2004), S. 154. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 2.

94

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

Klassische , beim Kunden installierte Standardsoftware (einige Anpassungsmöglichkeiten im Rahmen des Customizings , ohne in den Quelltext eingreifen zu können) Zunehmender Grad der Individualisierung

Einwirken innerhalb eines Nutzerkreises auf die Bereitstellung von Funktionen

Auftragserteilung an den Software-Hersteller für individuell benötigte Funktionen im Rahmen des Standards (Hersteller-Customizing)

Für exklusive Nutzung: Kosten für weitere Releasestände

Für Übernahme in Standard: Keine Kosten mehr in einem neuen Release

Standardsoftware mit offenem Quelltext (Einbau individueller Funktionen, Nachführen in jedem Release bis die Funktion zum Standard gehört)

Abbildung 3.9: Schichtenmodell zur Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware. Quelle: In Anlehnung an B RANDT; B UXMANN (2008), S. 79

H¨aufig reicht ein Customizing der Software nicht aus, um die meisten individuellen Anforderungen des Unternehmens in der Standardsoftware zufriedenstellend abzubilden. Dies ist insbesondere f¨ur gesch¨aftskritische, d.h. wettbewerbsdifferenzierende Gesch¨aftsabl¨aufe der Fall. Aus diesem Grund wirken Unternehmen meist im Rahmen eines Nutzerkreises257 oder direkt auf den Hersteller ein, damit dieser gewisse Standardfunktionalit¨aten zur Unterst¨utzung von Gesch¨aftsprozessen bereit stellt. Auf dieser Ebene der Individualisierung der Standardsoftware sind Unternehmen auf den guten Willen“ des Softwareherstellers angewiesen. Eine Verpflich” tung des Herstellers zur Realisierung unternehmensindividueller Funktionen besteht in der Regel nicht258 . Werden die auf der zweiten Ebene gew¨unschten Funktionalit¨aten durch den Hersteller nicht erf¨ullt, so erteilen Unternehmen auf der dritten Ebene des Schichtenmodells dem Softwarehersteller h¨aufig einen individuellen Auftrag zur Realisierung individuell ben¨otigter Funktionen im Rahmen des Standardsystems. Diese vom Hersteller durchgef¨uhrte Individualisierung wird in dieser Arbeit auch als Hersteller-Customizing“ bezeichnet. Auf dieser dritten Ebene beste” hen f¨ur die Nutzung der individuellen Funktionalit¨aten zwei M¨oglichkeiten. Zum einen werden Unternehmen versuchen, die exklusive Nutzung der Funktion durchzusetzen, um m¨oglichst 257

258

Unter einem Nutzerkreis oder auch einer Anwendergruppe versteht man einen Personenzusammenschluss (z.B. einen Verein), der sich f¨ur die Interessen der Anwender der Standardsoftware einsetzt und versucht, diese beim Hersteller der Standardsoftware durchzusetzen. Beispielhaft sei hier die Deutschsprachige SAP” Anwendergruppe e.V.“ (DSAG) angef¨uhrt. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 2.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

95

Wettbewerbsvorteile gegen¨uber Konkurrenten zu realisieren. In diesem Fall entstehen den Unternehmen zus¨atzliche Kosten f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung dieser Funktionalit¨at bei weiteren Releasest¨anden. Zum anderen kann die zun¨achst individuelle Funktionalit¨at in das Standardprodukt u¨ bernommen werden. Dem Unternehmen entstehen dadurch keine Kosten bei weiteren Versionen der Software. Als Nachteil ist allerdings anzuf¨uhren, dass ein potenzieller Wettbewerbsvorteil und eine Differenzierung gegen¨uber Wettbewerbern dadurch eliminiert wird. Auf der vierten Ebene des Schichtenmodells in Abbildung 3.9 ist der gr¨oßtm¨ogliche Grad an Individualisierung m¨oglich. In dieser Schicht ist der Quelltext der Standardsoftware frei zug¨anglich (Open Source)259 . Neben dem Hersteller der Software wird sowohl dem Unternehmen selbst als auch externen Dienstleistern erm¨oglicht, individuelle Erg¨anzungen zum Standardsystem zu entwickeln (sog. Add-On Programmierung) sowie Modifikationen am Quelltext der Software vorzunehmen. Add-On Programme werden entweder in der Programmiersprache des Standardsystems oder in einer anderen Programmiersprache entwickelt260 . Wesentlich ist, durch zus¨atzliche Funktionen in der Software (sog. Add-Ons) f¨ur das Unternehmen spezifische und strategisch wichtige Prozesse261 zu unterst¨utzen, ohne dabei die Standardprogramme zu modifzieren. Ein Unternehmen ist bestrebt, so lange wie m¨oglich ohne Modifikationen am Quelltext der Standardsoftware auszukommen262 . Zum einen ist bei der Installation neuer Releases der Standardsoftware Vorsicht geboten. Alle vom Unternehmen selbst oder von einem beauftragten externen Dienstleister durchgef¨uhrten Modifikationen am Quelltext sind meist nicht releasef¨ahig, ¨ so dass die individuellen Anderungen in neueren Versionen der Software manuell und kostenintensiv nachgef¨uhrt werden m¨ussen263 . Ein unschlagbarer Vorteil des Customizings und der Add-On Programmierung im Vergleich zur Modifikation des Quelltextes ist daher, dass die vorgenommenen unternehmensspezifischen Parametrisierungen und Erg¨anzungen bei einem Re¨ des Standardsystems ist dies leasewechsel erhalten bleiben264 . Bei substantiellen Anderungen oft nicht m¨oglich265. Jedoch ist auch bei Customizing und Add-On Programmierung darauf zu achten, dass die Integrit¨at des Softwarepaketes erhalten bleibt266 . Zum anderen ist es h¨aufig der Fall, dass der Hersteller der Software Supportleistungen einstellt, wenn er davon erf¨ahrt, dass Modifikationen am Quelltext durchgef¨uhrt wurden. Oft untersagt sogar die Lizenzvereinbarung 259 260 261 262 263 264 265 266

Ein prominentes Beispiel f¨ur ein Standardsoftwareprodukt mit offenem Quelltext ist das ERP-System R/3 von SAP. ¨ Vgl. B UXMANN ; K ONIG (1997), S. 335. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 8. Vgl. ebd., S. 2 und S. 7. Vgl. ebd., S. 7 oder H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 526. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 7 und H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 526. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 7 und H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 526. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 575.

96

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

zwischen Unternehmen und Hersteller Eingriffe in den Quelltext267. Durch die M¨oglichkeiten des Customizings, der Add-On Programmierung sowie der Modifikationen des Quelltextes wird deutlich, dass die Grenze zwischen Standard- und Individualsoftware fließend ist268 . Die Arten m¨oglicher Anpassungen von Standardsoftware sind in Abbildung 3.10 in der Reihenfolge zunehmender Komplexit¨at dargestellt.

Add-on Programmierung Schnittstellen-Programmierung Modifikation des Quelltextes

Quelltext verfügbar

zunehmende Komplexität der Softwareanpassung

Customizing

Abbildung 3.10: Arten der Anpassung von Standardsoftware. Quelle: In Anlehnung an ¨ B REHM et al. (2001), S. 4 und B UXMANN ; K ONIG (1997), S. 336

Es ist ein Ziel der vorliegenden Arbeit, die hier beschriebene Vorgehensweise bei der Anpassung der Standardsoftware f¨ur kleine und mittlere Unternehmen empirisch zu validieren sowie den Status quo des Umfangs f¨ur die Arten von Entwicklungsarbeiten und Anpassungen zu erheben. Dar¨uber hinaus soll analysiert werden, in welchem Ausmaß die vorgestellten Arten der Anpassung von Standardsoftware an externe Dienstleister vergeben werden. Im nachfolgenden Abschnitt wird auf die Gr¨unde eingegangen, die aus Sicht des Unternehmens daf¨ur sprechen, Anpassungen der einzusetzenden Standardsoftware im Rahmen der Einf¨uhrung mit eigenen Mitarbeitern inklusive externer Beratungsunterst¨utzung vorzunehmen und keinen externen Dienstleister zu beauftragen.

3.3.3.2.3 Grunde ¨ fur ¨ Eigenleistung

Die in der ERP-Implementierungs-Literatur meistge-

nannten Gr¨unde f¨ur die Eigenleistung bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware269 lassen sich in Verbindung mit den von M ERTENS et al. (2004) genannten drei Hauptgr¨unden f¨ur die Eigenerstellung von Leistungen in Bezug auf das Informationssystem eines Unternehmens wie folgt zusammenfassen: • Vermeidung der Herausgabe strategisch wichtiger Kompetenz und Know-Hows bei der 267 268 269

Vgl. B REHM et al. (2001), S. 2. Vgl. ebd. Siehe beispielsweise H AINES ; G OODHUE (2003), NAH et al. (2003), L OH ; KOH (2004), NAH ; D ELGA DO (2006) oder H AINES (2009).

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

97

Anpassung der Standardsoftware an unternehmensspezifische Gesch¨aftsabl¨aufe270 durch den externen Dienstleister und damit Absicherung strategischer Wettbewerbsvorteile, • Vermeidung irreversibler Abh¨angigkeit (bzw. eines Lock-in) von externen Dienstleistern, • Transaktions- und produktionskosteng¨unstigere Verrichtung unternehmensspezifischer Anpassungen an der Standardsoftware durch unternehmenseigene Mitarbeiter. In der bisherigen Literatur und insbesondere in der ERP-Implementierungs-Forschung gibt es bereits einige empirische Untersuchungen, die die Erfolgsfaktoren bei der Einf¨uhrung eines ERP-Systems identifizieren und analysieren271 . In diesem Zusammenhang wird in den Studien h¨aufig der Erfolgsfaktor der Teamzusammensetzung angef¨uhrt272 . Im Rahmen der Teamzusammensetzung wird unter anderem diskutiert, dass kaum ein Unternehmen das Know-how und die Ressourcen besitzt, ein ERP-System eigenst¨andig und ohne externe Beratungsunterst¨utzung erfolgreich einzuf¨uhren273 . Mit dem Fremdbezug externer Beratungsunterst¨utzung verfolgt ein Unternehmen meist das Ziel eines Wissenstransfers in Richtung des Unternehmens274 , um weitere Anpassungen der Software ohne die kostenintensive externe Beratungsleistung im Rahmen der kontinuierlichen Weiterentwicklung durchf¨uhren zu k¨onnen275 . Das Know-how, das durch externe Berater in das Unternehmen transferiert wird, ist auch nach Beendigung der Leistungserbringung durch den externen Dienstleister f¨ur das Unternehmen weiterhin verf¨ugbar276 . Ferner ist f¨ur die erfolgreiche Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware gem¨aß H AINES ; G OODHUE (2003) und L OH ; KOH (2004) essenziell, dass das Unternehmen detailliertes Wissen seiner spezifischen Gesch¨aftsprozesse und organisatorischen Arbeitsabl¨aufe bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware einbringt277 . Die Kombination der externen Beratungsunterst¨utzung mit dem Ziel des Wissenstransfers und dem intern vorhandenen Know-how u¨ ber Unternehmensspezifika ist gem¨aß NAH et al. (2003) und L OH ; KOH (2004) ein Erfolgsfaktor einer ERP-Implementierung278 und f¨uhrt dazu, dass die Kompetenz bzw. das Know-how f¨ur unternehmensspezifische Anpassungen an der Standardsoftware bei unternehmenseigenen Mitarbeitern vorhanden ist. Diese interne Verf¨ugbarkeit u¨ ber Know-how f¨ur die Anpassung der Standardsoftware an unternehmensindividuelle Gesch¨aftsprozesse sichert dem Unternehmen dauerhaft strategische Wettbewerbsvorteile279 . Dar¨uber hinaus wird durch den Wissenstrans270 271 272 273 274 275 276 277 278 279

Beispielsweise an Konkurrenten. Siehe beispielsweise L UCAS J R et al. (1988), H AINES ; G OODHUE (2003), NAH et al. (2003), L OH ; KOH (2004), NAH ; D ELGADO (2006) oder H AINES (2009). Siehe hierzu beispielsweise H AINES ; G OODHUE (2003), NAH et al. (2003), L OH ; KOH (2004), NAH ; D EL GADO (2006) oder H AINES (2009). Vgl. H AINES ; G OODHUE (2003), S. 23 und S. 28, C ARUSO (2007), S. 29 oder H AINES (2009), S. 192. Vgl. KO et al. (2005), S. 60, NAH et al. (2003), S. 12 oder H AINES ; G OODHUE (2003), S. 24 und S. 30 Vgl. ebd., S. 24. Vgl. ebd., S. 30. Vgl. H AINES ; G OODHUE (2003), S. 25 und L OH ; KOH (2004), S. 3442. Vgl. NAH et al. (2003), S. 12 und L OH ; KOH (2004), S. 3442. Siehe hierzu auch Abschnitt 2.3.1.3 zur Logik des resource-based view bei der Anwendung auf Make-orBuy-Entscheidungen.

98

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

fer die Abh¨angigkeit des Unternehmens von externen Dienstleistern f¨ur die Durchf¨uhrung notwendig werdender Anpassungen der Standardsoftware erheblich reduziert280 .281 Es ist sogar m¨oglich, die Leistungen des externen Dienstleisters gegebenenfalls zu kontrollieren282. Wenn die Anpassungen der Standardsoftware an die Spezifika des Unternehmens durch unternehmenseigene, angestellte Mitarbeiter vorgenommen werden, wird in der Regel eine transaktions- und produktionskosteng¨unstigere Verrichtung notwendiger Anpassungen erreicht. Auf der einen Seite werden Koordinationskosten eingespart, da beispielsweise externe Dienstleister nicht erst in die Spezifika des Unternehmen eingearbeitet werden m¨ussen283 . Auf der anderen Seite k¨onnen Unternehmen durch die Eigenerstellung Synergieeffekte erzielen. Synergieeffekte treten in dem Maße ein, wie ein interner Mitarbeiter sowohl das unternehmensindividuelle Know-how f¨ur die Abwicklung der Gesch¨aftsprozesse als auch Kompetenz f¨ur die technologische Anpassung der Standardsoftware hat284 . Da es in der Literatur an einer weiteren (quantitativen) Spezifikation dieser Gr¨unde mangelt, ist ein Ziel dieser Arbeit, sowohl durch explorative Experteninterviews als auch eine großzahlige Befragung die Beweggr¨unde aus der Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen empirisch zu validieren sowie zu quantifizieren. Auf die besonderen Beweggr¨unde zur Eigenleistung bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware wird daher in den Abschnitten 4.2 bzw. 4.3 n¨aher eingegangen.

3.3.4 Software as a Service als Spezialform von Standardsoftware

Die Bereitstellung von Software as a Service u¨ ber das Internet gilt derzeit als wichtiger Trend der Informationstechnologie285 und er¨offnet sowohl Anwenderunternehmen als auch Softwareanbietern neue Chancen286 . Neben prominenten Beispielen wie etwa Google Apps, Salesforce.com oder SAP Business byDesign gibt es eine Vielzahl weiterer Software as a Service 280 281

282 283

284 285 286

Vgl. H AINES ; G OODHUE (2003), S. 33 oder WANG ; C HEN (2006), S. 1032. Zur Abh¨angigkeit eines Unternehmens siehe auch Abschnitt 2.2.1.2. Dort wird im Rahmen der Transaktionskostentheorie erl¨autert, dass durch spezifische Investitionen eine gewisse Abh¨angigkeit zwischen den beteiligten Unternehmen induziert wird. Nachdem die Investition get¨atigt wurde, kann der Transaktionspartner nur unter Inkaufnahme von Nachteilen gewechselt werden (Lock-in). (Vgl. BUXMANN et al. (2008a), S. 52). Vgl. H AINES ; G OODHUE (2003), S. 28 f. und S. 32. Siehe hierzu auch Abschnitt 2.2.1.3 der vorliegenden Arbeit. Dort wird im Rahmen der Transaktionskostentheorie erl¨autert, dass bei Vorliegen sehr spezifischer Austauschbeziehungen zwischen den beteiligten Akteuren die Transaktionskostentheorie aufgrund sehr hoher Transaktionskosten die hierarchische Koordinationsform (auch als Internalisierung bezeichnet) zur Abwicklung der Transaktionen vorschl¨agt. Je h¨aufiger strategisch bedeutsame, spezifische und unsichere Leistung zu erstellen ist, desto st¨arker ist die Tendenz zur Eigenerstellung der ben¨otigten Leistungen (Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 68). Vgl. L OH ; KOH (2004), S. 3442. Vgl. D UBEY; WAGLE (2007), S. 1 und X IN ; L EVINA (2008), S. 2. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 71.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

99

(SaaS)-L¨osungen, die am Markt angeboten werden287 . Gem¨aß einer Befragung von 52 deutschen Softwareanbietern plant knapp die H¨alfte dieser Softwareh¨auser, ihre L¨osungen zuk¨unftig auch auf SaaS-Basis einzuf¨uhren; 26 Prozent haben keine derartigen Pl¨ane, 25 Prozent machten keine Angabe288 . Dabei werden von den Anbietern insbesondere kleine und mittlere Unternehmen umworben289 . Im vorliegenden Abschnitt wird mit Software as a Service ein relativ neues Konzept zur Bereitstellung hochgradig standardisierter Anwendungssoftware vorgestellt. Es handelt sich um eine spezielle Form der Nutzung von Standardanwendungssoftware. Software as a Service weist neben den in vorangegangenen Abschnitten genannten Optionen der Entwicklung von Individualsoftware und dem Einsatz und der Anpassung von Standardsoftware zur Abdeckung ben¨otigter Funktionalit¨aten den h¨ochsten Standardisierungsgrad auf. Bevor im Weiteren auf den Einsatz von SaaS im Sinne einer Make-or-Buy-Entscheidung eingegangen wird, wird zun¨achst erl¨autert, was in der Literatur unter Software as a Service verstanden wird (Abschnitt 3.3.4.1). Im darauf folgenden Abschnitt 3.3.4.2 werden die Besonderheiten von SaaS thematisiert und SaaS gegen¨uber klassischer Standardsoftware abgegrenzt. Die Potenziale und Risiken sowie die Triebkr¨afte des Einsatzes von Software as a Service bilden einen Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit und stehen im Fokus des Abschnittes 3.3.4.3. Die Gliederung des vorliegenden Abschnittes ist in Abbildung 3.11 dargestellt.

Soware as a Service Abschni 3.3.4

Definion Abschni 3.3.4.1

SaaS versus klassische Standardsoware Abschni 3.3.4.2

Untersuchungsgegenstand: Potenziale und Risiken von SaaS Abschni 3.3.4.3

¨ Abbildung 3.11: Uberblick Abschnitt Software as a Service

3.3.4.1 Definition und Eigenschaften

Bislang gibt es in der Literatur (noch) keine allgemeing¨ultige Definition f¨ur Software as a Service290 . Grunds¨atzlich ist Software as a Service (SaaS) ein Konzept zur Nutzung von Softwa287 288 289 290

Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 71. ¨ Vgl. L UNENDONK (2007), S. 135. ¨ Vgl. Z ENCKE ; K ONIG (2007) und X IN ; L EVINA (2008), S. 2. ¨ et al. (2008), S. 6. Vgl. H ESS et al. (2008) oder H OSS

100

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

re, das einem Unternehmen eine speziell f¨ur diesen Zweck entwickelte oder angepasste Standardanwendung als Dienstleistung u¨ ber das Internet zur Verf¨ugung stellt291 . F¨ur den Zugang zur Software gen¨ugt ein Internetbrowser292 . Eigent¨umer der Software ist der SaaS-Anbieter293 . Dieser ist f¨ur Betrieb, Weiterentwicklung und Wartung der mehrmandantenf¨ahigen294 Software und der Hardware verantwortlich295. In der Regel wird die Dienstleistung als periodisches Nutzungsentgelt auf Monats-, Quartals- oder Jahresbasis abgerechnet296 . Dar¨uber hinaus sind aus Sicht der SaaS-Anbieter auch andere Erl¨osmodelle wie beispielsweise eine nutzungsabh¨angige Abrechnung297 oder eine Finanzierung u¨ ber Werbeeinnahmen m¨oglich298 . Die dem Softwarenutzungskonzept SaaS zugrunde liegende Idee ist nicht fundamental neu299 , sondern basiert vielmehr auf dem bereits in den 90er-Jahren verfolgten Ansatz des Application Service Providing (ASP)300 . Die Gemeinsamkeit beider Softwarenutzungskonzepte besteht darin, dass sie IT-Ressourcen und -Expertise sowie ein umfassendes Portfolio an Softwareapplikationen u¨ ber IP-basierte Netze auf Abruf bereit stellen301 . Das SaaS-Modell ist durch seine reife und flexible Technologie f¨ur die Anwenderseite nicht nur attraktiver geworden, sondern scheint ebenso durch die verst¨arkte Serviceorientierung, die Mehrmandantenf¨ahigkeit und den dadurch erm¨oglichten h¨oheren Auslastungsgrad von IT-Infrastruktur f¨ur SaaS-Anbieter u¨ berzeugender, da diese insbesondere in den Skaleneffekten ihr Anreizsystem sehen302 . Aufgrund der Entwicklung und Verbreitung innovativer Internettechnologien und -standards besitzt SaaS enormes Potenzial und er¨offnet Anwenderunternehmen neue M¨oglichkeiten zur informationstechnischen Unterst¨utzung der Gesch¨aftsprozesse303 . Vor diesem Hintergrund kann SaaS als technologische Erweiterung und Weiterentwicklung von ASP angesehen werden304 . In den meisten F¨allen ben¨otigen Anwenderunternehmen lediglich einen Internetzugang und einen Webbrowser, um SaaS-L¨osungen einsetzen und nutzen zu k¨onnen305 . Neue Technologien wie etwa AJAX (Asyn291 292 293 294

295 296 297 298 299 300

301 302 303 304 305

¨ et al. (2008), S. 7. Vgl. D UBEY; WAGLE (2007), S. 1 f., B UXMANN et al. (2008b), S. 500 oder H OSS ¨ et al. (2008), S. 7. Vgl. G RAHAM -C UMMING (2007), S. 2, D UBEY; WAGLE (2007), S. 2 oder H OSS Vgl. X IN ; L EVINA (2008), S. 2. Auch als multi-tenancy“ bezeichnet (Vgl. G UNTEN (2007)). Mehrmandantenf¨ahigkeit bedeutet, dass der ” SaaS-Anbieter eine einzige Anwendungsplattform betreibt, in der alle Anwenderinstanzen gleichzeitig (parallel) laufen. Die Hardwareplattform wird von allen Mandanten gemeinsam genutzt. Die Infrastruktur, auf der die Software bereit gestellt wird, muss daher hohe Anforderungen hinsichtlich Verf¨ugbarkeit, Sicherheit und Performance erf¨ullen. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 500, X IN ; L EVINA (2008), S. 2. ¨ et al. (2008), S. 7, B ERNECKER (2007), S. 505 oder G RAHAM Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 500, H OSS C UMMING (2007), S. 7. Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 500. Vgl. ebd. ¨ Vgl. hierzu K NOLMAYER (2000), G UNTHER et al. (2001), K ERN et al. (2002a), K NOLMAYER ; M ITTER ¨ et al. (2008), S. 7 oder X IN ; L EVINA (2008), S. MAYER (2003), G UNTEN (2007), H ESS et al. (2008), H OSS 2. Vgl. B ENLIAN ; H ESS (2009). Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 500. Vgl. G UNTEN (2007). Vgl. G RAHAM -C UMMING (2007), S. 2.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

101

chronous Javascript and XML) sorgen daf¨ur, dass Webseiten nicht bei jedem Aufruf komplett neu aufgebaut, sondern lediglich die aktualisierten Teile des Bildschirms nachgeladen werden. Dar¨uber hinaus erleichtern serviceorientierte Architekturen (SOA) und offene Standards306 die Integration von SaaS-L¨osungen in bestehende Inhouse-Systeme sowie eine Kommunikation mit anderen Services. Besonders geeignet ist dieses Softwarenutzungskonzept f¨ur Funktionen und Prozesse, die zu einem hohen Grad standardisierbar sind und nicht notwendigerweise auf unternehmensindividuelle Besonderheiten angepasst werden m¨ussen307 . Daf¨ur sind mehr die Randaktivit¨aten ( non” core activities“) eines Unternehmens als dessen Kernkompetenzen pr¨adestiniert308 . Gem¨aß ei¨ (2007) bietet sich insbesondere CRM- sowie ERP-Software zur ner Studie von L UNENDONK Nutzung als SaaS an309 . Ein weiteres Ergebnis dieser Studie ist, dass SaaS insbesondere f¨ur kleine und mittlere Unternehmen interessant ist310 . Dies gilt gerade, weil sich diese im Regelfall sehr stark auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren und typischerweise im Vergleich zu Großunternehmen u¨ ber ein geringeres IT-Know-how verf¨ugen311 . F¨ur Beispiele prominenter SaaS-Anbieter und -L¨osungen sei an dieser Stelle auf B UXMANN et al. (2008b) verwiesen312 .

3.3.4.2 Software as a Service versus klassische Standardsoftware

Wie bereits in Abschnitt 3.3.1 erw¨ahnt, stehen Unternehmen f¨ur Customizingarbeiten an einer SaaS-L¨osung vor einer weiteren Make-or-Buy-Entscheidung, die Anpassungen mit eigenen Mitarbeitern durchzuf¨uhren oder damit einen externen Dienstleister zu beauftragen. Im Gegensatz dazu stehen Unternehmen beim Einsatz klassischer Standardsoftware f¨ur die Durchf¨uhrung von Anpassungs- und Weiterentwicklungsarbeiten vor Make-or-Buy-Handlungsoptionen. Die Wartung der standardisierten Anwendungssoftware erfolgt in beiden F¨allen durch den Softwarehersteller. Im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens wird auf die Trieb- bzw. Hemmkr¨afte f¨ur bzw. gegen die Nutzung von Software as a Service fokussiert und untersucht, inwieweit diese den Bezug von SaaS-basierten Anwendungsl¨osungen f¨ordern oder behindern. Software as a Service-L¨osungen sind spezielle Formen hochstandardisierter Anwendungssoftware313 . Demnach f¨uhrt die Nutzung von Software as a Service grunds¨atzlich zu den gleichen potenziellen Vorteilen, die der Einsatz von Standardsoftware im Vergleich zur Neuentwicklung 306 307 308 309 310 311 312 313

Z.B. Webservice-Protokolle wie SOAP. B UXMANN et al. (2008b), S. 500 oder B ENLIAN ; H ESS (2009). Vgl. L ACITY; W ILLCOCKS (2003), S. 119 oder D ORN (2000), S. 201. ¨ Vgl. L UNENDONK (2007), S. 132. Vgl. ebd. ¨ Vgl. Z ENCKE ; K ONIG (2007), S. 122 f.. B UXMANN et al. (2008b), S. 500 f.. ebd., S. 501.

102

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

von Individualsoftware mit sich bringt314 . Hierzu geh¨oren etwa tendenziell geringere Kosten, schnellere Verf¨ugbarkeit sowie ein h¨oherer Reifegrad315 . Dementsprechend sind mit der Anwendung von SaaS-L¨osungen im Vergleich zur Neuentwicklung von Individualsoftware in der Regel jedoch auch die entsprechenden Nachteile von Standardsoftware verbunden. Dies sind insbesondere die h¨ohere Diskrepanz zwischen unternehmensspezifischen Anforderungen und der standardisierten Softwarel¨osung316 sowie eine potenziell fehlende Wettbewerbsdifferenzierung gegen¨uber Konkurrenten durch ein m¨oglicherweise gleichgeschaltetes Anwendungssystem317 . Im Folgenden wird ein Vergleich zwischen SaaS-L¨osungen und Standardsoftware f¨ur betriebswirtschaftliche Aufgabenstellungen auf Basis klassischer Lizenzmodelle318 angestellt. In diesem Zusammenhang werden die mit der Implementierung und Nutzung der verschiedenen Softwarearten verbundenen Kosten (Total Cost of Ownership) tabellarisch dargestellt und anschließend erl¨autert (siehe hierzu Tabelle 3.2).

Lizenzkosten Nutzungsentgelte Wartungs- und Updatekosten Kosten der Infrastruktur Customizingkosten Entwicklungskosten Implementierungskosten (bspw. Installation, Integration) Schulungskosten

Klassische software ja nein ja ja ja nein ja

Standard-

ja

Software as a Service nein ja nein (inklusive) nein nein nein ja ja

Tabelle 3.2: Unterschiede zwischen klassischer Standardsoftware und Software as a Service. Quelle: Eigene Darstellung basierend auf B UXMANN et al. (2008b), H ESS ; W OLF (2008), A LTMANN et al. (2007), D UBEY; WAGLE (2007).

Bei der Nutzung einer SaaS-L¨osung fallen periodisch konstante Nutzungsentgelte (Kosten) f¨ur Betrieb, Support und Wartung an319 . H¨aufig wird daher auch von einem Mietmodell im Gegensatz zum klassischen Lizenzmodell gesprochen320 . Auch bei einem Update der Software entstehen bei den meisten SaaS-Anbietern keine weiteren Kosten. Dar¨uber hinaus ist davon auszugehen, dass die Anwender zus¨atzlich zur Softwaremiete Implementierungskosten zu tragen haben. Diese fallen etwa im Rahmen von Projekten zur technischen und organisatorischen Integration der SaaS-L¨osung in die spezifischen Unternehmensabl¨aufe an. Eine besondere Her314 315 316 317 318 319 320

B UXMANN et al. (2008b), S. 501. ebd. Vgl. Z ENCKE ; E ICHIN (2008), S. 48. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Im Weiteren verk¨urzt als klassische Standardsoftware“bezeichnet. ” A LTMANN et al. (2007), S. 40. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

103

ausforderung besteht in der Integration der SaaS-L¨osung in bestehende Inhouse-Systeme durch die Programmierung von Schnittstellen. Durch einen maximalen Grad an Standardisierung, der Voraussetzung f¨ur die Ausnutzung von Skaleneffekten auf der Seite des SaaS-Anbieters ist321 , fallen in der Regel keine oder vernachl¨assigbare Kosten f¨ur ein Customizing der SaaS-L¨osung an. Kosten f¨ur das Vorhalten von Infrastruktur (bspw. Hardware) fallen ebenfalls nicht an322 . Demgegen¨uber haben die Anwender beim klassischen Modell neben den Implementierungskosten einmalige Lizenzgeb¨uhren (im Gegensatz zu periodischen Nutzungsentgelten) an den Softwareanbieter zu entrichten323 . Zudem werden im Regelfall j¨ahrlich Support- und Wartungskosten f¨allig, die meist etwa 15-20 Prozent der einmaligen Lizenzkosten betragen324 . Dar¨uber hinaus sind im klassischen Modell Updatekosten zu ber¨ucksichtigen, die etwa alle sieben bis zehn Jahre anfallen325 . Naturgem¨aß ist f¨ur die Installation von Software entsprechende Hardware erforderlich. Diese ist im Falle klassischer Standardsoftware vom Unternehmen bereit zu stellen326 . Alternativ k¨onnen Unternehmen Rechenkapazit¨at in Rechenzentren anmieten, was auch nicht zu vernachl¨assigende Kosten verursacht. Wie bereits in Abschnitt 3.3.3.2.2 beschrieben bieten klassische Standardsoftwareprodukte umfassende M¨oglichkeiten individueller Anpassungen an die Spezifika eines Unternehmens. Das Vornehmen individueller Anpassungen an der Standardsoftware verursacht dem Unternehmen zus¨atzliche Kosten, die bei der Nutzung von SaaS nicht anfallen. Kosten f¨ur die Schulung der Anwender fallen gleichermaßen sowohl f¨ur Software as a Service als auch klassische Standardsoftware an. Entwicklungskosten, die im Rahmen der Neu- und Weiterentwicklung der Software anfallen, spielen f¨ur die Anwenderunternehmen in beiden F¨allen keine Rolle. In der Regel sind die Implementierungskosten (Hardware, Software, Gesch¨aftsprozessanwendungen, Anpassungen, Personalkosten), einschließlich Lizenzen, f¨ur eine klassische Standardsoftwarel¨osung h¨oher als f¨ur eine SaaS-L¨osung327 . Aufgrund der Betriebssystem- und Plattformunabh¨angigkeit g¨angiger SaaS-L¨osungen fallen in den meisten F¨allen keine oder nur geringe zus¨atzliche IT-Implementierungskosten an, da SaaS auf jeder Plattform funktioniert, f¨ur die ein entsprechender Webbrowser verf¨ugbar ist328 . Aus diesem Grund ist tendenziell auch von einer schnelleren Verf¨ugbarkeit von SaaS-L¨osungen im Vergleich zu klassischer Standardsoftware auszugehen329 . Die im Regelfall niedrigeren Implementierungskosten von SaaS-L¨osungen gegen¨uber klassi321 322 323 324 325 326 327 328 329

Vgl. D UBEY; WAGLE (2007), S. 3 oder H ESS ; W OLF (2008), S. 10 und S. 13. A LTMANN et al. (2007), S. 40. Vgl. H ESS ; W OLF (2008), S. 11. Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Vgl. H ESS ; W OLF (2008), S. 11. Vgl. A LTMANN et al. (2007), S. 40 und D UBEY; WAGLE (2007), S. 5. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 78.

104

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

scher Standardsoftware330 lassen sich allerdings auch darauf zur¨uckf¨uhren, dass die Anpassungsm¨oglichkeiten von SaaS-L¨osungen meistens weitaus geringer sind als bei klassischen Standardsoftwarel¨osungen331 . Bislang ist bei SaaS-Produkten ausschließlich ein sehr eingeschr¨anktes Customizing m¨oglich332 . Add-On Programmierung sowie Modifikationen am Quelltext sind aufgrund der technologischen Gegebenheiten in absehbarer Zeit nicht denkbar und sicherlich aus Sicht der SaaS-Anbieter nicht erw¨unscht. Insofern wird der Kostenvorteil von SaaS-L¨osungen durch eine geringere Anpassung an die organisatorischen Anforderungen der Unternehmen relativiert333 . Das heißt, dass die SaaS-L¨osungen – obwohl sie in gewissem Umfang Anpassungsm¨oglichkeiten umfassen – einen sehr hohen Standardisierungsgrad aufweisen334 . In Bezug auf den Einsatz von SaaS-L¨osungen in kleinen und mittleren Unternehmen stellt sich hier die Frage, ob die Anforderungen dieser Unternehmen in hohem Maße standardisierbar sind. Als Vorteil f¨ur Software as a Service im Vergleich zu klassischer Standardsoftware wird h¨aufig angef¨uhrt, dass die Nutzung von SaaS zu einer geringeren Abh¨angigkeit vom Softwareanbieter f¨uhrt335 . Ein Grund daf¨ur sind die tendenziell geringeren Implementierungs- und Infrastrukturkosten336 . Im Folgenden wird die Abh¨angigkeit des Anwenderunternehmens etwas genauer betrachtet. Bislang ist zu beobachten, dass f¨ur ein Anwenderunternehmen der Wechsel seiner Standardsoftwarel¨osung in vielen F¨allen mit hohen Wechselkosten (Switching-Costs) verbunden ist337 . Dies gilt im Speziellen f¨ur ERP-Systeme, weshalb ein Wechsel des Anbieters in der Praxis relativ selten zu beobachten ist338 . Die hohen Wechselkosten resultieren in erster Linie nicht aus den Lizenzkosten f¨ur eine alternative Softwarel¨osung. Vielmehr gilt insbesondere auf dem ERP-Markt, dass diese Software die individuellen Gesch¨aftsprozesse der Anwender abbildet und m¨oglicherweise mit gestaltet hat. Ein Wechsel des Softwareanbieters w¨urde deshalb auch erhebliche Kosten f¨ur Organisations¨anderungen innerhalb des Unternehmens verursachen. Dieser Zusammenhang ist grunds¨atzlich auch bei SaaS-L¨osungen zu beobachten. Sobald diese L¨osungen in die IT-Landschaft der Anwenderunternehmen integriert werden, ist ein solcher Lock-in-Effekt nicht zu vermeiden339 . Dabei gilt, dass der entsprechende Lock-in und die damit verbundene Abh¨angigkeit vom Anbieter umso h¨oher sind, je mehr in diese Integration investiert wurde und je mehr individuelle Anpassungen an der im Einsatz befindlichen Software vorgenommen wurden340 . Aufgrund der geringeren Anpassungsm¨oglichkeiten sowie dem h¨aufigen Einsatz offener Standards im Rahmen von serviceorientierten Architekturen ist im Vergleich 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340

Vgl. A LTMANN et al. (2007), S. 40 oder D UBEY; WAGLE (2007), S. 5. H ESS et al. (2008), Vgl. oder K NOLMAYER (2000), S. 443. Vgl. X IN ; L EVINA (2008), S. 2. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 78 f. oder X IN ; L EVINA (2008), S. 2. Vgl. beispielsweise D UBEY; WAGLE (2007), S. 1. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 31-32. Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 31.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

105

zu klassischer Standardsoftware tendenziell ein geringerer Lock-in bei SaaS-L¨osungen zu erwarten. Ein einfacher Anbieterwechsel im Falle von SaaS-L¨osungen wird allerdings dadurch erschwert, dass die Migration der Daten als sehr aufw¨andig eingesch¨atzt wird. Erschwerend kommt hinzu, dass die Daten nicht im Unternehmen gespeichert sind, sondern vielmehr auf der Hardware liegen, die in den R¨aumlichkeiten des SaaS-Anbieters oder angemieteten Rechenzentren steht341 . F¨ur ein Unternehmen ist es daher sehr schwer, an die Daten heranzukommen“. ” Letztlich ist der Grad der Abh¨angigkeit schwer einzusch¨atzen, da bislang ausreichende Erfahrungen zum Einsatz von SaaS-L¨osungen fehlen. Analog zur Neu- und Weiterentwicklung sowie Wartung von Individualsoftware und zum Einsatz und der Anpassung von Standardsoftware ist der Fokus der vorliegenden Arbeit bez¨uglich Software as a Service die empirische Untersuchung der Nutzung von SaaS vor dem Hintergrund der Fragestellung Eigenerstellung versus Fremdvergabe“. Auf die Potenziale und Risi” ken sowie Triebkr¨afte eines Fremdbezuges von standardisierten Anwendungen als Software as a Service soll im n¨achsten Abschnitt eingegangen werden.

3.3.4.3 Untersuchungsgegenstand: Potenziale, Risiken und Triebkr¨afte des Einsatzes von Software as a Service

In diesem Abschnitt werden potenzielle Chancen und Risiken sowie Triebkr¨afte des Einsatzes von Software as a Service untersucht342 . Da es sich bei der Entscheidung f¨ur oder gegen den Einsatz einer SaaS-L¨osung um eine Entscheidung zum Fremdbezug von Softwareanwendungen handelt343 , sollen grunds¨atzliche Vor- und Nachteile des SaaS-Einsatzes aus denen des Outsourcings abgeleitet werden344 . Dar¨uber hinaus ist bei der Adoptionsentscheidung f¨ur oder gegen SaaS zu ber¨ucksichtigen, dass es sich hierbei um in hohem Maße standardisierte L¨osungen handelt345 . Vor diesem Hintergrund werden die Vor- und Nachteile der Nutzung standardisierter Anwendungssoftwarel¨osungen dargestellt und am Beispiel von SaaS konkretisiert. Die in der Literatur am h¨aufigsten genannten Vorteile eines Outsourcings IT-bezogener Aufgaben sind insbesondere die Konzentration auf Kernkompetenzen, h¨ohere Flexibilit¨at, Zugang zu externem Know-how sowie Kosteneinsparungspotenziale346. Als Nachteile werden immer wieder der Verlust von Know-how, Sicherheitsbedenken sowie das Eingehen von Abh¨angigkeiten angef¨uhrt347 . In Tabelle 3.3 sind die genannten Vor- und Nachteile einer Adoption von Softwa341 342 343 344 345 346 347

Vgl. H ESS et al. (2008). ¨ et al. (2008), S. 8 oder TAMM (2008). Siehe hierzu auch H OSS Vgl. H ESS et al. (2008). Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 75. Vgl. ebd. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 501. Vgl. A MBERG ; W IENER (2006), S. 37-56.

106

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

re as a Service dargestellt. Eine umfangreiche Argumentenbilanz zu dem sehr stark verwandten Softwarenutzungskonzept ASP findet sich in K NOLMAYER (2000)348 . Vorteile Konzentration auf Kernkompetenzen H¨ohere Flexibilit¨at Zugang zu externem Know-how Kosteneinsparungspotenziale

Nachteile Verlust von Know-how Sicherheitsbedenken Eingehen von Abh¨angigkeiten

Tabelle 3.3: Vor- und Nachteile des Einsatzes von Software as a Service.

Als ein zentraler Vorteil von Outsourcing wird in der Regel angef¨uhrt, dass sich die Anwender st¨arker auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren k¨onnen349 . Viele Randaktivit¨aten, die im Rahmen der Pflege des Anwendungssystems anfallen, erfordern einen erheblichen Ressourcen- und Verwaltungsaufwand, erzeugen aber keinen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil f¨ur das Unternehmen350 . Dies gilt grunds¨atzlich auch f¨ur die Nutzung von SaaS-Angeboten: Da die Anwender Aufgabenstellungen wie Support, Wartung und Betrieb der Software an den Softwareanbieter auslagern, k¨onnen die auf diese Weise freigesetzten Ressourcen etwa f¨ur die St¨arkung der eigenen Kernkompetenzen eingesetzt werden351 . Zudem kann SaaS, wie das Outsourcing anderer Aufgabenstellungen, einen Beitrag dazu leisten, das IT-Management beim Anwender zu vereinfachen und flexibler zu gestalten352 . Beispielsweise wird der Anbieter die jeweils aktuellste Version der Applikation bereitstellen und die Anwender m¨ussen sich nicht um den SoftwareUpdate k¨ummern353 . Dieser potenzielle Vorteil wird allerdigs nicht von allen Anwendern geteilt. Es kann sich auch sehr st¨orend auf die Abl¨aufe im Unternehmen auswirken, wenn das Unternehmen den Zeitpunkt von Programmaktualisierungen nicht selbst bestimmen kann354 . M¨oglicherweise k¨onnen auch rechtliche Rahmenbedingungen leichter erf¨ullt werden355 . Dar¨uber hinaus kann die Auslagerung an einen oder mehrere SaaS-Anbieter Zugang zu bisher intern nicht vorhandenem Know-how er¨offnen356 . Andererseits zeigen viele Erfahrungen in Outsourcingprojekten jedoch auch, dass sich die Aufgabe von Know-how zuk¨unftig m¨oglicherweise als nachteilig erweisen kann, da dadurch die Abh¨angigkeit von einem Outsourcinganbieter zunimmt357 . Analog gilt diese Argumentation grunds¨atzlich auch f¨ur die Nutzung von SaaS-Angeboten358 . 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358

Vgl. K NOLMAYER (2000), S. 445. Vgl. L ACITY; W ILLCOCKS (2003), S. 117. Vgl. A MBERG ; W IENER (2006), S. 45. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 76. Vgl. ebd. und A MBERG ; W IENER (2006), S. 44 f. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 76 oder D UBEY; WAGLE (2007), S. 4 und S. 10. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 76. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 502. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 76 und A MBERG ; W IENER (2006), S. 43 f.. ¨ Vgl. S CHWARZE ; M ULLER (2005), S. 10 und A MBERG ; W IENER (2006), S. 51. Vgl. B UXMANN et al. (2008b), S. 502.

3.3 Make-or-Buy-Entscheidungen entlang des Standardisierungsgrades

107

Ein weiterer, h¨aufig genannter Nachteil von Outsourcing ist die Sicherheit359. Hierbei wird insbesondere die Auslagerung interner sensibler und unternehmenskritischer Daten an externe Dritte von den Anwenderunternehmen als riskant eingesch¨atzt360 . Die h¨aufig mit Outsourcing verbundenen Kosteneinsparungspotenziale k¨onnen grunds¨atzlich auch bei der Nutzung von SaaS-Angeboten realisiert werden361 , jedoch fehlen dazu bislang noch umfangreiche Erfahrungen362 . Grunds¨atzlich w¨are ein Kostenvergleich zwischen den Lizenz- und Wartungskosten, die im Rahmen eines klassischen Vertrages mit einem Softwareanbieter anfallen und den in der Regel konstanten Mietbetr¨agen f¨ur die Nutzung einer SaaS-L¨osung, vorzunehmen363 . Zu diesem Zweck sind die u¨ ber die Laufzeit entstehenden Kosten auf den Entscheidungszeitpunkt zu diskontieren364. Bislang wurden in der Literatur relativ wenige Studien zur Identifikation und Analyse der Triebkr¨afte f¨ur einen Bezug von Standardsoftware als SaaS-L¨osung durchgef¨uhrt. In diesem Zusammenhang wird auch von der Analyse der Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption gesprochen. B EN LIAN ; H ESS (2009) untersuchen die Adoptionstreiber von Software as a Service aus der Sicht großer Unternehmen basierend auf einem transaktionskostentheoretischen Forschungsmodell. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass eher kleinere als gr¨oßere Unternehmen SaaS aktuell und

k¨unftig einsetzen und dass Applikationsspezifit¨at der zentrale Adoptionstreiber f¨ur SaaS bei Großunternehmen ist365 . B ENLIAN et al. (2009) analysieren ebenfalls potenzielle Treiber einer SaaS-Adoption basierend auf einem multitheoretischen Forschungsmodell. Sie kommen zu dem Schluss, dass der Grad der SaaS-Adoption u¨ ber Applikationstypen hinweg differiert und der soziale Einfluss, die Einstellung gegen¨uber einer SaaS-Adoption, die Unsicherheit sowie ¨ strategische Uberlegungen des Unternehmens die st¨arksten Treiber der SaaS-Adoption sind366 . Die Studie von H ESS et al. (2008) befasst sich mit der Akzeptanz von ERP-Systemen im SaaSModus367 . Als wesentliche Entscheidungsfaktoren f¨ur den Bezug von Standardanwendungen u¨ ber SaaS werden die Architekturkomplexit¨at, der Migrationsaufwand, die strategische Bedeutung und der Individualisierungsgrad der jeweiligen Applikation identifiziert368 . X IN ; L EVI NA (2008) untersuchen ebenfalls auf der Grundlage eines multitheoretischen Forschungsmodells Faktoren zur anwenderseitigen Adoption von SaaS369 . Hierbei handelt es sich bisher allerdings nicht um eine empirische, sondern rein konzeptionelle Forschungsarbeit.

359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369

Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 77, D UBEY; WAGLE (2007), S. 4 oder G RAHAM -C UMMING (2007), S. 9. Vgl. ebd. oder H ESS et al. (2008). Vgl. D UBEY; WAGLE (2007), S. 4. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 78. Vgl. D UBEY; WAGLE (2007), S. 5. Vgl. B RANDT; B UXMANN (2008), S. 78. Vgl. B ENLIAN ; H ESS (2009). Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Vgl. H ESS et al. (2008). Vgl. ebd. Vgl. X IN ; L EVINA (2008), S. 1.

108

3 Grundlagen zur Eigen- und Fremdleistung bei Anwendungssystemen

Da der Fokus bisheriger empirischer Studien ausschließlich auf großen Unternehmen beziehungsweise auf keiner bestimmten Unternehmensgr¨oße lag, soll ein Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit die Identifikation und Quantifizierung der Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption aus der Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen sein. Die dieser Arbeit zugrunde liegenden Hypothesen in Bezug auf die Triebkr¨afte eines SaaS-basierten Outsourcings aus Sicht kleiner und mittlerer Anwenderunternehmen werden in Abschnitt 4.4.2 abgeleitet, operationalisiert und u¨ berpr¨uft.

4 Empirische Studien – Design, Durchfuhrung ¨ und Ergebnisse

In den beiden vorangegangenen Kapiteln wurden zum einen ausgew¨ahlte o¨ konomische Ans¨atze zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen diskutiert (siehe Kapitel 2), die der Analyse von Eigenerstellung und Fremdbezug von Anwendungssystemen in der vorliegenden Arbeit als konzeptioneller Bezugsrahmen dienen sollen. Zum anderen wurden in Kapitel 3 die Eigenerstellung und der Fremdbezug von Anwendungssystemen in Bezug auf die Neu- und Weiterentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Adoption des Softwarenutzungskonzeptes Software as a Service ausf¨uhrlich beschrieben. Bisher wurde in dieser Arbeit meist konzeptionell und qualitativ argumentiert. Zur Gewinnung wissenschaftlich abgesicherter Aussagen ist allerdings die Erhebung quantitativer Daten erforderlich. Daher wurden im Rahmen der vorliegenden Arbeit mehrere aufeinander aufbauende empirische Untersuchungen durchgef¨uhrt. Im vorliegenden Kapitel sollen das Design, die Entwicklung der Hypothesen und Forschungsfragen, die Durchf¨uhrung sowie die Ergebnisse jeder einzelnen der empirischen Studien zu Eigenerstellung und Fremdbezug in Anwendungsentwicklung und -wartung vorgestellt und diskutiert werden. Vor diesem Hintergrund wird in Abschnitt 4.1 zun¨achst auf das dreistufige Vorgehensmodell ¨ im Uberblick eingegangen und der Ablauf sowie die Ziele der empirischen Untersuchungen erl¨autert. Anschließend werden die einzelnen Studien vorgestellt. Abschnitt 4.2 thematisiert die Praxis des Sourcings von Leistungen im Zusammenhang mit der Informationstechnologie insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen. Die Erkenntnisse wurden aus einer explorativen Vorstudie gewonnen, die zur Spezifikation der Auswahlkriterien f¨ur externe Dienstleister, zur Erhebung der Gr¨unde f¨ur Eigenerstellung und Fremdbezug sowie zur Analyse der Beauftragung von On-, Near- und Farshore-Dienstleistern in kleinen und mittleren Unternehmen durchgef¨uhrt wurde. Die konzeptionellen Ergebnisse dieser explorativen Phase sind in die beiden folgenden großzahligen Befragungen eingeflossen. Darauf aufbauend wird in Abschnitt 4.3 eine quantitativ-deskriptive Studie vorgestellt, die zur Erhebung des modus operandi“ bei der ” Eigen- und Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung schwerpunktm¨aßig in kleinen und mittleren Unternehmen durchgef¨uhrt wurde. Abschnitt 4.4 hat die Beschreibung einer quantitativ-konfirmatorischen Untersuchung zum Gegenstand, die die Identifikation und

110

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Analyse der Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption in kleinen und mittleren Unternehmen zum Ziel hat. Die Struktur dieses Kapitels ist in der folgenden Abbildung 4.1 visualisiert.

Empirische Studien

Dreistufiges Vorgehensmodell

IT-Sourcing in KMU

Eigen- oder Fremdleistung in Anw.-Entwickung

Abschni 4.1

Abschni 4.2

Abschni 4.3

Adopon von Soware as a Service Abschni 4.4

¨ Abbildung 4.1: Kapitel-Uberblick

¨ 4.1 Dreistufiges Vorgehensmodell im Uberblick, Ablauf, Ziele der Einzelschritte Bisherige Arbeiten auf a¨ hnlichem Gebiet verwenden meist einzelne Methoden zur Untersuchung ihrer individuellen Fragestellungen1 . Das vorliegende wissenschaftliche Forschungsvorhaben verfolgt den Ansatz, dass eine Kombination bestehend aus qualitativen Experteninterviews und großzahlig-empirischen Methoden tiefergehende Einsichten generieren kann2 . Die Adressierung der in der Einleitung genannten Forschungsziele in Verbindung mit den in Kapitel 3 aufgezeigten Forschungsl¨ucken erfolgt in dieser Arbeit daher auf Basis eines empirischen Forschungsansatzes bestehend aus mehreren methodischen Bausteinen. In diesem Abschnitt erfolgt die Beschreibung der mehrstufigen Analyse von Eigenerstellung und Fremdbezug bei Anwendungssystemen im Sinne eines Methodenpluralismus3. Die Analyse umfasst insgesamt drei aufeinander aufbauende Teilstudien (siehe hierzu auch Abbildung 4.2): • eine als Vorstudie4 angelegte explorative Expertenbefragung mit IT-Verantwortlichen kleiner, mittlerer und großer Unternehmen, • eine deskriptive Querschnittsbefragung5 zu Eigen- oder Fremdleistung bei der Anwendungsentwicklung und -wartung von Anwendungssystemen mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland und 1 2 3 4 5

Siehe hierzu Abschnitt A im Anhang. Vgl. D IEKMANN (2007), S. 543. Diese Forschungsstrategie wird auch als Triangulation bezeichnet. (Vgl. D IEKMANN (2007), S. 543 oder auch F LICK (2007), S. 42 f.) Als Vorstudie bezeichnet man im Umfang begrenzte empirische Untersuchungen, die f¨ur die eigentliche Un¨ tersuchung notwendiges Wissen beschaffen sollen (G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 107). In der empirischen Forschung spricht man von einer Querschnittsstudie, wenn eine empirische Untersuchung (z.B. eine Befragung) einmalig zu einem bestimmten Zeitpunkt durchgef¨uhrt wird. Zum Begriff der Querschnittsbefragung siehe beispielsweise D IEKMANN (2007), S. 304 ff..

¨ 4.1 Dreistufiges Vorgehensmodell im Uberblick, Ablauf, Ziele der Einzelschritte

111

• eine konfirmatorische Querschnittsbefragung zu Software as a Service mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland.

4.3 Deskriptive Querschnittsbefragung Eigenerstellung vs. Fremdbezug

4.4 Konfirmatorische Querschnittsbefragung Software as a Service

Hauptstudien

4.2 Qualitative Experteninterviews

Vorstudie

Die in Abschnitt 1.3 formulierten Forschungsfragen werden demnach aus unterschiedlichen Betrachtungswinkeln sowohl qualitativer als auch quantitativer Natur beleuchtet6 .

Diskussion empirischer Ergebnisse Kapitel 4 ¨ Abbildung 4.2: Dreistufiges Vorgehensmodell im Uberblick.

Zun¨achst wurde eine leitfadengest¨utzte Expertenbefragung mit 14 IT-Leitern kleiner, mittlerer und großer Unternehmen Deutschlands durchgef¨uhrt. Das Ziel der Interviews, die im Gesamtkonzept der Forschungsstrategie als explorative Vorstudie f¨ur die beiden großzahligen Folgestudien angesehen werden k¨onnen, bestand insbesondere darin, den Status quo und die Zielsetzungen sowie die Einstellung der Experten zur Fremdvergabe von Leistungen im Rahmen der IT zu erheben. Gegenstand der Interviews war ebenfalls die Erhebung von Auswahlkriterien f¨ur externe Dienstleister und von Beweggr¨unden f¨ur Eigenerstellung und Fremdbezug. Ziel war ebenso, Erfahrungen und Erfolgsfaktoren bei der Fremdvergabe von Leistungen im Rahmen der Informationstechnologie in kleinen und mittleren Unternehmen zu ermitteln. Dar¨uber hinaus wurde von den Experten im Rahmen des Interviews eine Bewertung neuer Modelle zur Bereitstellung von Software wie SaaS vorgenommen. Die Ergebnisse der explorativen Expertenbefragung7 sind in die Konzeption der beiden großzahligen Folgestudien eingeflossen. So wurden durch die Interviews erhobene Kriterien f¨ur die Auswahl externer Dienstleister sowie Beweggr¨unde f¨ur die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Leistungen im Rahmen der Informationstechnologie in der deskriptiven Querschnittsbefragung als Antwortoptionen verwendet. Da in den Interviews auch die Bewertung neuer Modelle zur Bereitstellung von Software wie SaaS diskutiert wurde, wurde dar¨uber hinaus auch f¨ur die Konzeption der konfirmatorischen Querschnittsbefragung zu Software as a Service auf 6 7

Vgl. F LICK (2007), S. 42 ff.. Vgl. hierzu Abschnitt 4.2.

112

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Erkenntnisse der Interviews zur¨uckgegriffen. Insbesondere konnten einige Triebkr¨afte f¨ur oder gegen eine SaaS-Adoption aus der Expertenbefragung abgeleitet werden.

Auf der Grundlage eines vom Autor konzipierten Fragebogens, dessen inhaltlicher Input einerseits aus der Expertenbefragung und andererseits aus wirtschaftswissenschaftlicher Literatur resultierte, erfolgte anschließend eine großzahlige deskriptive Querschnittsbefragung mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen Deutschlands. Thematisiert wurde die Eigen- und Fremdleistung bei der Anwendungsentwicklung und -wartung von Anwendungssystemen. Ziel dieser quantitativen Befragung war die komparative Analyse des Sourcingverhaltens kleiner und mittlerer Unternehmen bezogen auf die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung des Anwendungssystems innerhalb eines Unternehmens. So soll beispielsweise analysiert werden, ob sich Auswahlkriterien f¨ur externe Dienstleister, Beweggr¨unde f¨ur Eigenerstellung und Fremdbezug von Leistungen im Rahmen der Anwendungsentwicklung sowie der Umfang der Beauftragung von On-, Near- und Farshore-Dienstleistern f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung des Anwendungssystems signifikant voneinander unterscheiden8 .

Darauf aufbauend wurde basierend auf einem weiteren Fragebogen eine großzahlige konfirmatorische Querschnittsbefragung zur Identifikation und Analyse der Triebkr¨afte einer SaaSAdoption mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen Deutschlands durchgef¨uhrt. Inhaltlich wurde der Fragebogen von mehreren Komponenten befruchtet. Zum einen bereicherten Erkenntnisse aus der Expertenbefragung die Hypothesenentwicklung bez¨uglich der Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption, zum anderen wurden Hypothesen auf der Grundlage der in Kapitel 2 diskutierten o¨ konomischen Ans¨atze formuliert9 .

Daraus ergibt sich die in Abbildung 4.2 gezeigte Forschungsstrategie der vorliegenden Arbeit, deren Beschreibung Gegenstand dieses Kapitels ist. Im nachfolgenden Abschnitt werden zun¨achst die wesentlichen Ergebnisse der Expertenbefragung vorgestellt, die zur Orientierung und zur Vorbereitung der Folgeschritte durchgef¨uhrt wurde.

8 9

Vgl. hierzu Abschnitt 4.3.2.2. Zur Hypothesenentwicklung siehe Abschnitt 4.4.2.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

113

4.2 Eigenerstellung oder Fremdbezug bei Anwendungssystemen – Explorative Experteninterviews Um einen tiefergehenden Einblick in die Praxis des Sourcings von Leistungen im Zusammenhang mit der Informationstechnologie in kleinen und mittleren Unternehmen zu gewinnen, wurden im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens explorative Experteninterviews durchgef¨uhrt. Daher ist ein Ziel dieser Vorstudie, qualitative Vorarbeiten f¨ur die Abschnitte 4.3 und 4.4 zu erbringen. Zun¨achst wird kurz auf Experteninterviews als Methode wissenschaftlicher Forschung eingegangen (Abschnitt 4.2.1). Im Anschluss daran werden das Untersuchungsdesign (Abschnitt 4.2.2) und die qualitativen Ergebnisse zu den verschiedenen Themenfeldern (Abschnitt 4.2.3) vorgestellt. Der Abschnitt schließt mit der Beschreibung der Einschr¨ankungen, die der empirischen Studie inh¨arent sind (Abschnitt 4.2.4). Die Struktur des vorliegenden Abschnittes ist in Abbildung 4.3 grafisch dargestellt.

IT-Sourcing in KMU

Experteninterviews als Forschungsmethode Abschni 4.2.1

Untersuchungsdesign Abschni 4.2.2

Qualitave Auswertung Abschni 4.2.3

Einschränkungen Abschni 4.2.4

¨ Abbildung 4.3: Uberblick Abschnitt explorative Experteninterviews.

4.2.1 Das Experteninterview als Forschungsmethode

Interviews sind keine statistischen Methoden zur Auswertung, sondern vielmehr Instrumente zur Erhebung von Daten. In diesem Kontext sprechen S CHNELL et al. (2005) von so genannten Datenerhebungstechniken10. Neben der Befragung, der auch die Durchf¨uhrung von Interviews zuzuordnen ist, dienen alternativ dazu Beobachtungen oder Inhaltsanalysen als Methoden der Datengewinnung11. Experteninterviews werden in der Regel als Leitfadeninterviews durchgef¨uhrt12 . Ein Leitfadeninterview ist ein Typ nichtstandardisierter Interviews13 , bei dem der Interviewer sich w¨ahrend des Gespr¨aches anhand einer vorbereiteten Liste offen formulierter Fragen (dem so genannten 10 11 12 13

Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 319 ff. oder M AYER (2006), S. 37. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 319 oder D IEKMANN (2007), S. 435. Vgl. F LICK (2007), S. 215. ¨ Zur Klassifikation von Interviews siehe G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 41 ff. oder auch D IEKMANN (2007), S. 437.

114

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Leitfaden) orientiert14 . Weder die Frageformulierungen des Leitfadens noch die Reihenfolge der Fragen sind verbindlich15. Um einen m¨oglichst nat¨urlichen Gespr¨achsverlauf zu erreichen, k¨onnen Fragen aus dem Interviewleitfaden auch außer der Reihe gestellt werden16 . Der Leitfaden ist daher als eine Art Orientierungshilfe in Form einer Richtschnur anzusehen17 . Der Interviewleitfaden soll dem Interviewer die Sicherheit geben, dass alle forschungsrelevanten Themen auch tats¨achlich angesprochen werden18 . Dar¨uber hinaus wird eine zumindest rudiment¨are Vergleichbarkeit der Ergebnisse und Aussagen verschiedener Experten erzwungen19 . Ferner sollen mit Hilfe des Leitfadens unergiebige Themen m¨oglichst ausgeschlossen werden20 . Aus diesem Grund enth¨alt der Leitfaden im Wesentlichen Stichpunkte von anzusprechenden Themenkomplexen sowie Fragen, die in jedem Interview gestellt werden sollen (Schl¨usselfragen) und solche, die je nach Verlauf des Interviews relevant werden k¨onnen (Eventualfragen)21 . Im Kontext des Leitfadeninterviews interessiert den Interviewer weniger die Biographie des Interviewteilnehmers als vielmehr die Person in seiner Eigenschaft als Experte f¨ur ein bestimmtes Themengebiet22. Zudem ist er nicht als Einzelfall, sondern als Repr¨asentant einer Gruppe ¨ in die Untersuchung involviert23 . G L ASER ; L AUDEL (2009) definieren einen Experten in diesem Zusammenhang als die spezifische Rolle des Interviewpartners als Quelle von Spezial” wissen u¨ ber die zu erforschenden (. . .) Sachverhalte. Experteninterviews sind eine Methode, dieses Wissen zu erschließen“ 24 . M EUSER ; NAGEL (2009) definieren einen Experten als eine Person, die u¨ ber ein Wissen verf¨ugt, das sie zwar nicht notwendigerweise alleine besitzt, das ” aber doch nicht jedermann in dem interessierenden Handlungsfeld zug¨anglich ist“ 25 . Vor allem sind Experten als Funktionstr¨ager innerhalb eines organisatorischen oder institutionellen Kontextes (beispielsweise IT-Leiter eines Unternehmens) von Interesse26 . Die damit in Verbindung stehenden Zust¨andigkeiten, Aufgaben, T¨atigkeiten und die aus diesen gewonnenen exklusiven Erfahrungen und Wissensbest¨ande sind zumeist Gegenst¨ande des Interviews27 . Ein Leitfadeninterview sollte immer dann als Forschungsmethode eingesetzt werden, wenn in 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

¨ G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 42 und S. 111 oder auch M AYER (2006), S. 37. ¨ G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 42. ebd. ebd. oder M AYER (2006), S. 37. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 387 oder M AYER (2006), S. 37. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 387 oder M AYER (2006), S. 37. Vgl. ebd., S. 38 oder F LICK (2007), S. 216. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 387. Vgl. F LICK (2007), S. 214, M EUSER ; NAGEL (1991), S. 444, M AYER (2006), S. 38 oder auch M EUSER ; NAGEL (2009), S. 52. Vgl. F LICK (2007), S. 214, M EUSER ; NAGEL (1991), S. 444 oder auch M AYER (2006), S. 38. ¨ G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 12. M EUSER ; NAGEL (2009), S. 37. Vgl. F LICK (2007), S. 215. Vgl. M EUSER ; NAGEL (1991), S. 444.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

115

einem Interview mehrere unterschiedliche Themen behandelt werden m¨ussen, die durch das Ziel der Untersuchung und nicht durch die Antworten des Interviewpartners bestimmt werden und im Interview genau bestimmbare Informationen erhoben werden m¨ussen28 . Besondere Anforderungen an den Interviewer stellt die Dokumentation der Leitfadeninterviews29. Leitfadengespr¨ache werden entweder durch Notizen des Interviewers w¨ahrend der Befragung oder durch die Anfertigung von Ged¨achtnisprotokollen nach der Befragung protokolliert. Alternativ wird das Interview durch eine Tonbandaufzeichnung mit anschließender Transkription dokumentiert30. Experteninterviews k¨onnen unter anderem als Erg¨anzung und zur Validierung anderer Forschungsinstrumente eingesetzt werden31 . In derartigen F¨allen ist das Experteninterview nicht als eigenst¨andige Methode wissenschaftlicher Forschung anzusehen, sondern vielmehr als komplement¨ares Verfahren zur thematischen Strukturierung des Untersuchungsfeldes oder Generierung von Hypothesen32 und damit als Realisierung der bereits angesprochenen Triangulation33. So werden Experteninterviews h¨aufig (so auch in der vorliegenden Arbeit) im Vorfeld zur Instrumentenvalidierung oder zur Orientierung im Feld (explorativ) eingesetzt34 . In diesem Fall wird das F¨uhren und die Auswertung der Experteninterviews gestoppt, wenn ihr Zweck erf¨ullt ist. Das ist insbesondere dann der Fall, wenn die Themen und Hypothesen f¨ur die weiteren Untersuchungsschritte realit¨atsges¨attigt sind35 . Die Kritikpunkte bez¨uglich der Forschungsmethode Experteninterview“ sind im Wesentlichen ” die hohen Anforderungen an den Interviewer und den Interviewten, die Abh¨angigkeit der Datenqualit¨at von der Qualit¨at des Interviewers, der im Vergleich zu standardisierten Befragungen h¨ohere Zeitaufwand und die Schwierigkeit der Auswertung aufgrund der eventuell geringen Vergleichbarkeit der Ergebnisse36 .

4.2.2 Untersuchungsdesign

Um der explorativen Zielsetzung der Untersuchung gerecht zu werden, wurde ein qualitativer Forschungsansatz auf Basis leitfadengest¨utzter Experteninterviews gew¨ahlt37 . Die Zielsetzung bestand im Einzelnen aus der 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

¨ G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 111. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 388. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 387, M EUSER ; NAGEL (1991), S. 445 oder auch F LICK (2007), S. 218. Vgl. ebd., S. 216. Vgl. ebd., S. 218. Vgl. ebd. Vgl. M EUSER ; NAGEL (1991), S. 448. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 388. ¨ Vgl. G L ASER ; L AUDEL (2009).

116

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

• Ermittlung des Status quo der IT-Unterst¨utzung der Gesch¨aftsbereiche eines Unternehmens, • Bestimmung von Erfahrungen und Erfolgsfaktoren bez¨uglich des IT-Sourcings, • Erhebung von Kriterien zur Auswahl von externen Dienstleistern, • Ermittlung von Beweggr¨unden f¨ur oder gegen die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Leistungen, die im Rahmen der Informationstechnologie anfallen und • Erhebung der Zukunftsprognosen und Bewertung neuer Modelle zur Bereitstellung von Software wie Software as a Service (SaaS). Als Experten im Kontext der vorliegenden Arbeit fungierten Personen, die f¨ur das Informationsund Kommunikationsmanagement des angesprochenen Unternehmens oder eines bestimmten Unternehmensbereiches verantwortlich sind. Folgende Berufsbezeichnungen f¨ur diese Personen sind in der Praxis gebr¨auchlich: Leiter Informationstechnologie“, IT-Leiter“, EDV-Leiter“ ” ” ” oder auch Chief Information Officer“ (CIO). ” Die Identifikation der Experten erfolgte zum Großteil u¨ ber eine Recherche innerhalb des Kontaktnetzwerkes XING. Dar¨uber hinaus wurde f¨ur die Selektion potenzieller Teilnehmer vereinzelt auf pers¨onliche Kontakte des Autors zur¨uckgegriffen. Auf diese Weise konnten insgesamt 14 Teilnehmer f¨ur ein Interview gewonnen werden. Die teilnehmenden Unternehmen waren schwerpunktm¨aßig kleine und mittlere Unternehmen38 . So wurden vom Autor von Januar bis M¨arz 2008 leitfadengest¨utzte Experteninterviews mit Unternehmen gef¨uhrt, die zwischen 17 und 934 Millionen Euro Umsatz erwirtschafteten. Drei der befragten Unternehmen waren gem¨aß der Definition, die dieser Arbeit zugrunde liegt, den kleinen Unternehmen, acht den mittleren und drei den großen Unternehmen zuzurechnen. Die befragten Anwenderunternehmen geh¨orten verschiedenen Branchen an. Durch die Verteilung der Unternehmen auf alle Gr¨oßenklassen und mehrere Branchen konnte ein relativ breites Spektrum zur Gewinnung umfassender Informationen abgedeckt werden. Die Interviews hatten eine Dauer zwischen ca. 50 und 100 Minuten. Dabei wurden die Teilnehmer zu Beginn des Gespr¨aches u¨ ber die Zielsetzung der Studie und den Ablauf des Interviews unterrichtet. Der anschließende formale Teil wurde mit Hilfe eines Leitfadens strukturiert, um zu garantieren, dass alle forschungsrelevanten Themen angesprochen werden39 . 38

39

Kleine Unternehmen besitzen bis zu 500 Mitarbeiter und einen Umsatz von bis zu 50 Mio. e. Mittlere Unternehmen besch¨aftigen zwischen 500 und 3.000 Mitarbeitern und erzielen einen Umsatz zwischen 50 Mio. und 500 Mio. e. Große Unternehmen besch¨aftigen mehr als 3.000 Mitarbeiter und setzen mehr als 500 Mio. e um. (Vgl. D IBBERN et al. (2003), S. 538) Der vollst¨andige Leitfaden, der den Experteninterviews zugrunde lag, ist im Anhang C abgedruckt.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

117

Wie aus dem Leitfaden ersichtlich, wurden w¨ahrend des Interviews im Wesentlichen offene Fragen gestellt, um m¨oglichst viele unterschiedliche (und ggf. unerwartete) Informationen zu erfassen. Auf diese Weise sollte dem explorativen Charakter der Studie Rechnung getragen werden. Die offenen Fragen wurden durch einige geschlossene Fragen zu bestimmten Themenfeldern erg¨anzt. Jedes Interview wurde vollst¨andig durch ein Tonband aufgezeichnet und anschließend transkribiert. F¨ur die Auswertung der Transkriptionen wurde eine Form der qualitativen Inhaltsanalyse (Extraktion) eingesetzt40 . Dabei wurde ausgehend vom Interviewleitfaden ein offenes Kategorienschema verwendet.

4.2.3 Qualitative Auswertung der Interviews

Gegenstand dieses Abschnittes sind die empirischen Ergebnisse, die aus der explorativen Vorstudie gewonnen werden konnten. In diesem Zusammenhang werden die Aussagen der Experten zu ausgew¨ahlten Themenfeldern im Detail pr¨asentiert. In einem ersten Schritt werden die Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen in Bezug auf die Aufbau- und Ablauforganisation, die Eigentumsverh¨altnisse bzw. den Einsatz von Anwendungssystemen er¨ortert, um die Ergebnisse der folgenden Querschnittsstudien (siehe Abschnitte 4.3 und 4.4) vor dem Hintergrund der Besonderheiten von KMUs einordnen zu k¨onnen (Abschnitt 4.2.3.1). Anschließend werden allgemeine Aussagen der befragten Experten zur Eigen- und Fremdleistung im Rahmen der Erbringung von IT-Leistungen vorgestellt (Abschnitt 4.2.3.2). Darauf folgend wird im Weiteren auf die speziellen Aussagen bez¨uglich der Eigen- und Fremdleistung im Rahmen der Anwendungsentwicklung eingegangen (Abschnitt 4.2.3.3). Um einen umfassenden, qualitati¨ ven Uberblick bez¨uglich der Adoptionstreiber und der Akzeptanz von Software as a Service zu erhalten, werden in Abschnitt 4.2.3.4 schließlich die Aussagen und Einstellungen der Experten zu SaaS diskutiert. Alle von den Experten getroffenen Aussagen beziehen sich jeweils auf den Status quo zum Zeitpunkt der Studiendurchf¨uhrung. Qualitave Auswertung der Interviews Abschni 4.2.3

Spezifika von KMU

Allgemeine Aussagen zu Eigenund Fremdleistung

Aussagen zur Anwendungsentwicklung

Aussagen zu SaaS

Abschni 4.2.3.1

Abschni 4.2.3.2

Abschni 4.2.3.3

Abschni 4.2.3.4

¨ Abbildung 4.4: Uberblick qualitative Auswertung der Experteninterviews 40

¨ Verfahren in Anlehnung an G L ASER ; L AUDEL (2009), S. 197 ff..

118

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.2.3.1 Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen

Die gewonnenen Ergebnisse aus den Experteninterviews bez¨uglich der Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen lassen sich anhand der Eigentumsverh¨altnisse, des F¨uhrungssystems und Entscheidungsverhaltens, der Organisationsstruktur, des Budgets, der vorhandenen Kompetenzen und Ressourcen strukturieren. Eine Besonderheit der Organisationsstrukturen in kleinen und mittleren Unternehmen besteht darin, dass h¨aufig ein Unternehmer die zentralen strategischen Entscheidungen trifft41 und letztlich die Verantwortung bzw. Haftung u¨ bernimmt. Diese Einheit von Eigentum und Leitung42 ist nach Meinung einiger Experten unter anderem auch ein Grund daf¨ur, dass die Entscheidungen h¨aufig intuitiv gef¨allt werden, ohne aufw¨andige rechnerische Entscheidungsvorbereitungen oder Ausschreibungen durchzuf¨uhren43 . In kleinen und mittleren Unternehmen gibt es den Expertenaussagen folgend meist eine flache Hierarchie mit kurzen Entscheidungswegen bedingt durch eine Vertrauensbasis zwischen Fachabteilungsleiter und Unternehmer44 . H¨aufig wird eine Entscheidungsvorlage des verantwortlichen Fachabteilungsleiters aufgrund der vorhandenen Vertrauensbasis von dem Unternehmer akzeptiert. Im Gegensatz dazu werden in Großunternehmen meist Stabsabteilungen zur Kontrolle eingeschaltet. Unternehmer denken gem¨aß der Aussage einiger Experten h¨aufig recht unkompliziert in Bezug auf die Unterst¨utzung der Gesch¨aftsprozesse durch IT. Die Bereitschaft, sich auf ein komplexes IT-System einzulassen, bei dem Interaktionen mit mehreren Spezialisten erforderlich ist, sei sehr begrenzt. Da die verf¨ugbaren Budgets f¨ur Individualentwicklungen, insbesondere f¨ur qualifizierte Mitarbeiter begrenzt oder gar nicht vorhanden sind45 , besteht eine tendenziell große Bereitschaft, standardisierte Informationssysteme zu nutzen46 . Dies wurde von einigen der befragten Experten best¨atigt. Dabei gibt es – wie in Großunternehmen auch – in der Regel nicht nur ein Standardsystem in der gesamten IT-Landschaft eines Unternehmens47 . Verschiedene Systeme unterst¨utzen Anwendungsgebiete, die f¨ur das Unternehmen h¨aufig Kernkompetenzen darstellen. F¨ur Anbieter von Anwendungssoftware ist es daher von hoher Bedeutung, Schnittstellen zu anderen Systemen bereitzustellen. Was die IT-Unterst¨utzung der Leistungserstellung in kleinen und mittleren Unternehmen in diesem Zusammenhang komplex und schwierig macht, ist gem¨aß Aussage einiger Experten, dass die gleichen qualitativen Anforderungen bestehen wie 41 42 43 44 45 46 47

Vgl. hierzu auch G ABLE ; S TEWART (1999), S. 780 oder B LILI ; R AYMOND (1993), S. 445. ¨ Vgl. W OLTER ; H AUSER (2001), S. 33 oder D UREN ; H AGEMANN -M IKSITS (2006). Vgl. B LILI ; R AYMOND (1993), S. 445. Vgl. ebd., S. 444. Vgl. ebd. Vgl. B REHM et al. (2008), S PITTA (1998), S. 425 oder auch B LILI ; R AYMOND (1993), S. 445. Vgl. B REHM et al. (2008), S. 1869.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

119

bei großen Unternehmen, jedoch aufgrund der fehlenden Gr¨oße Skaleneffekte ausbleiben bzw. wesentlich geringer sind. Dadurch entsteht eine Komplexit¨at, die von wenigen IT-Mitarbeitern beherrscht werden muss. Dar¨uber hinaus bestehen in kleinen und mittleren Unternehmen – im Gegensatz zu Großunternehmen – meist nur eingeschr¨ankte Erfahrungen im Umgang (und der Anpassung) mit integrierten ERP-Systemen48 . Dar¨uber hinaus konzentrieren sich kleine und mittlere Unternehmen verst¨arkt auf ihre Kernkompetenzen. Das bedeutet aber auch, dass sie f¨ur Softwareanbieter keine einfachen Kunden“ sind. ” L¨auft ein System zun¨achst einmal und unterst¨utzt die spezifischen Prozesse des Unternehmens, d¨urfte es in der Regel schwieriger sein, den Unternehmer des KMUs von der Notwendigkeit der Einf¨uhrung einer neuen Technologie zu u¨ berzeugen als dies in Großunternehmen der Fall ist. Der Grund hierf¨ur liegt auch darin, dass in gr¨oßeren Unternehmen h¨aufig viele IT-Spezialisten besch¨aftigt sind, die die Zeit haben, sich um neue Technologien und deren potenziellen Einsatz (bspw. Serviceorientierte Architekturen) zu k¨ummern. Auch hier gilt, dass kleine und mittlere Unternehmen vom Mehrwert der Anwendung einer solchen neuen Technologie bzw. der Wirtschaftlichkeit einer entsprechenden Investition in besonderem Maße zu u¨ berzeugen sind49 . Die IT-Mitarbeiter kleiner und mittlerer Unternehmen m¨ussen nach Meinung einiger Experten sehr flexibel einsetzbar sein. Sie sollten eher Generalisten50 als Spezialisten sein. Den Aussagen einiger Experten folgend gibt es in kleinen und mittleren Unternehmen bei der Softwareentwicklung nicht eine derart strikte Trennung in Konzept, Programmvorgabe und Codierung mit den dazugeh¨origen Methoden. Die vorhandene Verwebung und Vernetzung von T¨atigkeiten im Rahmen der Informationstechnologie erschweren deshalb einen potenziellen Fremdbezug dieser Leistungen. Auf die oben erl¨auterten Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen wird im Rahmen der Beschreibung der Querschnittsstudien (siehe Abschnitte 4.3 und 4.4) zur¨uckgegriffen, die auf der qualitativen Vorstudie aufbauen. Ziel ist es, zum einen die Spezifika von KMUs in der Formulierung bzw. Operationalisierung der Frageb¨ogeninstrumente einfließen zu lassen und zum anderen die Ergebnisse der quantitativen Studien einordnen zu k¨onnen. In Tabelle 4.1 sind die beschriebenen Unterschiede zwischen KMU und großen Unternehmen noch einmal u¨ berblicksartig zusammengestellt.

48 49 50

Vgl. hierzu L EVY; P OWELL (2000), S. 82, G ABLE ; S TEWART (1999), S. 780 oder auch B LILI ; R AYMOND (1993), S. 444. Vgl. G ABLE ; S TEWART (1999), S. 780. M¨oglichst wenige Personen, die mehrere Arbeitsgebiete (gesamtheitlich in allen Prozessen) abdecken. Tiefgreifendes Wissen in bestimmten Gesch¨aftsprozessen (Spezial-Know-how) fehlt den Generalisten in kleinen und mittleren Unternehmen. Sie haben ein sehr breites Wissen und sind daher sehr flexibel einsetzbar. F¨ur die Einstellung eines Spezialisten, der nur Know-how in einem Spezialthema hat, fehlt nach Meinung einiger Experten das Budget.

120

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse Kriterium Eigentumsverh¨altnisse

KMU Familie, Unternehmer

IT-Abteilung Erfahrungen mit ERP-Software IT-Budget Entscheider bei Software

keine sehr eingeschr¨ankt keines Inhaber, Gesch¨aftsf¨uhrer hoch klein mehrere sehr flache Hierarchie

Prozesskomplexit¨at Anzahl User Anzahl Systeme Aufbauorganisation Ablauforganisation

Mitarbeitertyp

Kurze Entscheidungswege u. Reaktionszeiten Flexible Generalisten

Großunternehmen Streubesitz, Kapitalverflechtung eigene umfangreich vorhanden IT- oder Fachabteilung hoch groß mehrere viele Hierarchiestufen, Abteilungsdenken Langwieriger Prozess der Entscheidungsfindung Spezialisten

Tabelle 4.1: Unterschiede zwischen KMUs und Großunternehmen. Quelle: B RANDT; B UXMANN (2008), S. 74

4.2.3.2 Allgemeine Aussagen zu Eigen- und Fremdleistung in der IT kleiner und mittlerer Unternehmen

Die Aussagen der befragten Experten, die der Eigen- und Fremdleistung in der IT generell zugeordnet werden k¨onnen, lassen sich grunds¨atzlich in Vor- und Nachteile der Leistungserbringung durch interne Mitarbeiter klassifizieren. Als einen wesentlichen Vorteil einer internen Leistungserbringung gaben die befragten Experten die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters an, die im Gegensatz steht zum Zwang einer detaillierten Leistungsbeschreibung und Abgrenzung verschiedener Leistungen in der Vertragsgestaltung mit einem externen Dienstleister. Dar¨uber hinaus waren einige der befragten Experten der Meinung, dass ein interner, angestellter Mitarbeiter sich st¨arker mit seinem Unternehmen, den ihm u¨ bertragenen Aufgaben und dem Anwendungssystem identifiziert (Betriebsverbundenheit) als ein externer Mitarbeiter / Unternehmen mit einem befristetem Vertrag. Diesem Aspekt sollte man einigen Expertenaussagen folgend besonderes Gewicht verleihen, wenn man Gesch¨aftsprozesse oder Teile davon fremdvergeben will, die diese Identifikation in besonderem Maße erfordern. Zudem spricht f¨ur eine interne Leistungserstellung im Rahmen der IT, dass gerade bei der IT-Unterst¨utzung von Kernkompetenzen mindestens so viel Know-how im Unternehmen behalten werden muss, dass man imstande ist, die Leistungserstellung wieder komplett mit internen Mitarbeitern zu u¨ bernehmen. Insbesondere eine aktuelle und ausf¨uhrliche Dokumentation sei daf¨ur eine notwendige Basis. Ferner ist die nicht vorhandene Abh¨angigkeit

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

121

von einem externen Dienstleister ein Vorteil interner Leistungserbringung, was von nahezu allen Experten best¨atigt wurde. Ein weiterer Vorteil interner Leistungserbringung ist nach Meinung der Experten, dass eine intensivere Kommunikation innerhalb des Unternehmens und insbesondere abteilungs¨ubergreifend im Sinne einer funktionierenden Einheit m¨oglich ist. Auf diese Weise kann das IT-Know-how anderer Fachabteilungen basierend auf einem besonderen Vertrauensverh¨altnis interner Mitarbeiter untereinander genutzt werden. Dar¨uber hinaus wird von den Experten als Vorteil der Leistungserbringung durch interne Mitarbeiter das nicht vorhandene (vertragliche) Abgrenzungsproblem von extern zu erbringenden Leistungen genannt. Demgegen¨uber stehen einige Nachteile einer ausschließlich internen Leistungserbringung. Als Beweggrund, parallel zur internen Leistungserbringung in bestimmtem Umfang auch externe Beratungsleistung in Anspruch zu nehmen, wurde von einem Großteil der Experten genannt, dass man tempor¨ar Ressourcen hinzukauft, wenn die eigene Kapazit¨at interner Mitarbeiter nicht ausreicht. Das sei zwar kurzfristig teurer, erh¨oht jedoch die Flexibilit¨at. Dabei nannten die Experten drei Alternativen der Inanspruchnahme von externer Beratungsleistung: (1) Vergabe von Routinearbeiten an Externe (Abdeckung des Tagesgesch¨aftes). Es wird versucht, interne Mitarbeiter zu binden, indem man ihnen interessante und damit h¨oherwertige Aufgaben gibt. (2) Abdeckung von zus¨atzlichem Bedarf durch Externe (Flexibilit¨atserh¨ohung). (3) Know-howZukauf (Expertenwissen), das man selbst nicht hat. Bei dieser dritten Option wird durch das Unternehmen in der Regel ein Wissenstransfer vom externen Dienstleister in das Unternehmen angestrebt bzw. beabsichtigt. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die arbeitsteilige Zusammenarbeit mit einem externen Dienstleister bei Aufrechterhaltung des internen Know-hows den Expertenaussagen folgend als die ideale Verfahrensweise angesehen wird, um sowohl kostenm¨aßig als auch von der Aufgabenerf¨ullung her dem Unternehmen die n¨otige Flexibilit¨at zu verschaffen. Der ITLeiter ist in diesem Fall der Mittler zwischen den betriebswirtschaftlichen Anforderungen der Fachabteilungen und der Erledigung der Aufgaben sowohl durch interne Mitarbeiter als auch externe Dienstleister. Diesen anhand der explorativen Experteninterviews abgeleiteten Vor- und Nachteilen wird insbesondere bei der Erstellung des Fragebogeninstrumentes f¨ur die großzahlige deskriptive Querschnittsbefragung (Abschnitt 4.3) Rechnung getragen.

4.2.3.3 Eigen- und Fremdleistung im Rahmen der Anwendungsentwicklung

Die aus den explorativen Experteninterviews gewonnenen Erkenntnisse zur Eigen- und Fremdleistung im Rahmen der Anwendungsentwicklung lassen sich anhand der Punkte (1) Einsatz und Anpassung von Standardsoftware, (2) Neuentwicklung von Individualsoftware, (3) Gr¨unde

122

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

f¨ur/gegen eine Fremdvergabe von Leistungen sowie (4) Kriterien f¨ur die Partnerwahl systematisieren.

4.2.3.3.1 Einsatz von Standardsoftware Zum Einsatz von Standardsoftware gaben die meisten Experten an, dass das Lastenheft der ben¨otigten betriebswirtschaftlichen Funktionen bei der Auswahl eines standardisierten Softwareproduktes absolute Priorit¨at hat51 . In die engere Auswahl f¨ur den potenziellen Einsatz im Unternehmen kommt ausschließlich Standardsoftware, die die wesentlichen, von den Anwendern geforderten Funktionen erf¨ullt52 . Hinzu kommt der Aufwand f¨ur Anpassungen an die im Lastenheft spezifizierten Anforderungen. Wenn der Gesamtaufwand von Lizenzkosten inkl. Kosten f¨ur Anpassungen gr¨oßer ist als der Aufwand f¨ur eine Eigenentwicklung, dann entscheidet man sich aus Gr¨unden der Unabh¨angigkeit nach Meinung einiger Experten f¨ur die Eigenentwicklung. Dar¨uber hinaus gab ein Experte an, Standardsoftware nur unter der Bedingung einzusetzen, dass diese vom Hersteller weiterentwickelt und gewartet wird53 . Zudem wird von den befragten Experten bevorzugt Software mit einer hohen Marktdurchdringung eingesetzt54 . Der Vorteil eines weit verbreiteten Standardsystems ist neben Kostenvorteilen aufgrund von Skaleneffekten des Softwareanbieters, dass es am Markt viele ex¨ terne Dienstleister gibt, die an dieser Standardsoftware Anderungen (Customizing) vornehmen k¨onnen55 . Drei Experten waren der Meinung, dass kleine und mittlere Unternehmen eher bereit sind, ihre Gesch¨aftsprozesse an die Standardsoftware anzupassen56 . In diesem Zusammenhang wurde auch der Punkt angesprochen, dass es als IT-Leiter einer sehr hohen Durchsetzungskraft bedarf, liebgewonnene Gesch¨aftsprozesse in einem erfolgsverw¨ohnten Unternehmen zu modifi¨ zieren. Hier ist nach Expertenaussagen sehr viel Uberzeugungsarbeit gegen¨uber der Gesch¨aftsleitung zu leisten. Im Gegensatz dazu a¨ ußerten die meisten Experten, dass etwa ein mittleres Unternehmen nicht zu 100% unver¨anderte Standardanwendungssoftware einsetzen kann. In diesem Fall g¨abe man Vorteile in der Gesch¨aftst¨atigkeit auf, weil man zu viele Gesch¨aftsprozesse an die Standardsoftware anpassen muss. Dar¨uber hinaus gab ein Experte aus der Pharmaindustrie an, dass die Dokumentationspflichten und die Anforderungen an die Auspr¨agungen der Produktionsprozesse sehr stark reguliert sind. Aus diesem Grund best¨unden keine Freiheitsgrade, diese Prozesse auf die Abl¨aufe einer Standardsoftware einzustellen57 . Eine M¨oglichkeit kleiner und mittlerer Unternehmen m¨oglichst viele Individualit¨aten des Unternehmens in eine Standardsoftware einfließen zu lassen, besteht nach Meinung einiger Experten darin, sich als Entwicklungspartner und Pilotanwender f¨ur ein Softwarehaus zur Verf¨ugung zu stellen. Auf 51 52 53 54 55 56 57

Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.3.2.1. Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.3.2.1. Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.3.2.1. Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.3.2.1. Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.3.2.1. Zu der Thematik der Anpassung der Gesch¨aftsprozesse an die Standardsoftware oder vice versa siehe auch Abschnitt 3.3.3.2.2. Die Einhaltung gesetzlicher Regelungen im Bereich der IT-Landschaft wird unter dem Begriff der ITCompliance diskutiert.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

123

diese Weise beinhaltet die Standardsoftware viele Individualw¨unsche, die man sich als kleines oder mittleres Unternehmen u¨ ber individuelle Auftr¨age an den Softwarehersteller nicht leisten k¨onnte.

4.2.3.3.2 Neuentwicklung von Individualsoftware

F¨ur die Entwicklung gr¨oßerer individu-

eller Programmsysteme, die zu einem bestimmten Termin fertig gestellt sein m¨ussen, ist es nach Meinung einiger Experten sicherer, das Projekt an ein leistungsf¨ahiges Softwarehaus zu vergeben als es komplett mit eigenen Mitarbeitern zu realisieren. Die vertragliche Gestaltung mit einem externen Softwarehaus biete mit Haftungsklauseln, Vertragsstrafen und Schadenersatzm¨oglichkeiten eine starke Gew¨ahr f¨ur eine termingerechte Leistungserbringung. Nach Abschluss der Neuentwicklungsphase gibt es nach Aussagen der Experten zwei M¨oglichkeiten der weiteren Verfahrensweise: Zum einen kann das auftragvergebende Unternehmen die Weiterentwicklung und Wartung des Systems mit eigenen Mitarbeitern in Eigenregie u¨ bernehmen. Zum anderen kann das mit der Neuentwicklung beauftragte Softwarehaus zur Weiterentwicklung der Individualsoftware verpflichtet werden. Diese Weiterentwicklung besteht aus (1) der kontinuierlichen Wartung und (2) der Entwicklung neuer Funktionen. Die Wartung umfasst alle Entwicklungsarbeiten, die zur Aufrechterhaltung des laufenden Betriebes n¨otig sind sowie die Anpassung an neue Hard- und Systemsoftware. Dar¨uber hinaus geh¨ort zu den Wartungsleistun¨ gen auch die betriebsnotwendige Anderung der IT-Unterst¨utzung von Gesch¨aftsabl¨aufen innerhalb der Software. Die Entwicklung weiterer, neuer betriebswirtschaftlicher Funktionalit¨aten kann nach Aussage einiger Experten in einem Pauschalvertrag nicht vom Preis her enthalten sein; daf¨ur m¨ussen jeweils neue Vertr¨age geschlossen werden. Individualsoftware wird der Aussage einiger Experten folgend immer dann entwickelt, wenn es sich um betriebswirtschaftliche Funktionen handelt, f¨ur die es (noch) keine Standardsoftware gibt58 , aber auch f¨ur abgegrenzte Subsysteme mit Schnittstellen, f¨ur die keine vollst¨andige Integration in das bestehende ERP-Programmsystem notwendig ist. Als Erfolgsfaktor f¨ur die Fremdvergabe bei der Neuentwicklung von Individualsoftware wird von den Experten die detaillierte Formulierung eines Pflichtenheftes in Verbindung mit ausf¨uhrlichen Abnahmetests genannt.

4.2.3.3.3 Grunde ¨ fur/gegen ¨ eine vollst¨andige Fremdvergabe von Leistungen Als Gr¨unde f¨ur oder gegen eine vollst¨andige Fremdvergabe von Leistungen innerhalb der Anwendungsentwicklung im Sinne eines Outsourcings59 gaben einige Experten an, dass das Customizing und individuelle Anpassungen bei gesch¨aftskritischen Prozessen auf gar keinen Fall vollst¨andig fremdvergeben werden sollten. Dies bedeute einen Verlust der Business Process Applikati” 58 59

Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3.2.1. Zur Definition von Outsourcing“ siehe Abschnitt 3.2.2.1. ”

124

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

onshoheit“. Bevorzugt werden Arbeiten im Rahmen der Anwendungsentwicklung von internen Mitarbeitern mit Erg¨anzung externer Beratungsunterst¨utzung im Sinne einer permanenten Arbeitsteilung vorgenommen60 . Dies gilt gem¨aß der Aussage der meisten Experten gerade f¨ur die Kernkompetenzen eines Unternehmens. Es sei entscheidend, dass alle strategischen oder kritischen Prozesse des Unternehmens intern durch Know-how abgesichert sind. In diesem Zusammenhang a¨ ußerten die Experten, dass die IT-Unterst¨utzung, bei der es auf abteilungs¨ubergreifende Kommunikation ankommt, von internen Mitarbeitern wahrgenommen/verantwortet werden sollte. Dar¨uber hinaus wurde als Grund gegen eine komplette Fremdvergabe der Anwendungsentwicklung genannt, dass die Kompetenz f¨ur eine unternehmensspezifische Anwendungsentwicklung nur sehr langfristig aufgebaut und insbesondere auch wieder zur¨uckgeholt (Backsourcing) werden k¨onne. Zudem gaben die Experten an, dass kein externer Softwareoder Serviceanbieter die IT-Unterst¨utzung unternehmensspezifischer Prozesse aufgrund von Synergieeffekten so kosteng¨unstig erbringen kann wie angestellte Mitarbeiter des Unternehmens. Kostenvorteile erreicht man nur durch Standardisierung (Skaleneffekte) und diese sei bei Prozessen mit sehr hoher Spezifit¨at schlichtweg nicht m¨oglich. ¨ Uberdies nannten die Experten Beweggr¨unde, die f¨ur einen Wechsel des Software- oder Serviceanbieters sprechen. So bezeichneten einige Experten das Vorhandensein einer integrierteren oder besseren Anwendungssoftware, in der momentan fehlende Funktionalit¨aten enthalten sind, als potenziellen Grund f¨ur einen Software- bzw. Anbieterwechsel. Hierbei handele es sich nach Meinung einiger Experten unter anderem um ganze Teilsysteme bzw. Anwendungsbereiche, die von der bisherigen Standardsoftware nicht abgedeckt werden. Des Weiteren sei die Stagnation des Softwareumfangs61 bei dem bisherigen Softwareanbieter ein h¨aufiger Grund f¨ur einen Wechsel. Ferner gaben die Experten Kostenvergleiche, d.h. Benchmarking als Beweggrund f¨ur den Partnerwechsel oder eine interne Leistungserstellung an. Allerdings ist gem¨aß der Aussage einiger Experten zu beachten, dass ein Wechsel der Software sehr schwierig und mit viel Aufwand (Switching Costs)62 sowie Arbeit verbunden ist. Ein Wechsel des Software- oder Serviceanbieters findet nach Aussage mancher Experten sehr selten statt63. Die vorhandenen individuellen Zusatzprogrammierungen in Verbindung mit den in der Vergangenheit get¨atigten Investitionen in das Anwendungssystem erschweren einen Wechsel und seien maßgebliche Kostentreiber.

4.2.3.3.4 Kriterien fur ¨ die Wahl externer Dienstleister

Eines der umfassendsten vom Au-

tor in den Interviews angesprochenen Themengebiete war die Erhebung von Kriterien, die ins60 61

62 63

Siehe hierzu auch Abschnitt 4.2.3.2. Unter Stagnation des Softwareumfangs“ wird verstanden, wenn der Softwareanbieter nicht mehr innovativ ” ist und in die Software keine neuen Funktionen integriert oder keine neuen Releasest¨ande mehr produziert. Die Software wird demnach faktisch nicht weiterentwickelt. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 31-32. Vgl. hierzu auch ebd., S. 31.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

125

besondere kleine und mittlere Unternehmen bei der Selektion externer Dienstleister zugrunde legen. Die Ergebnisse lassen sich auf Basis der Systematisierung nach JADHAV; S ONAR (2009) und M ICHELL ; F ITZGERALD (1997) anhand der Faktoren (1) Reputation & Know-how, (2) Zusammenarbeit & Beziehung und (3) R¨aumliche Distanz kategorisieren. Es sei an dieser Stelle erw¨ahnt, dass die Zuordnung von Kriterien zu den genannten Kategorien allerdings nicht immer trennscharf ist. Innerhalb der Kategorie Reputation & Know-how gaben einige Experten gute Referenzen eines externen Dienstleisters auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet als ein Kriterium der Partnerwahl an. In diesem Kontext seien auch Empfehlungen von Kollegen und befreundeten Unternehmen Bestandteile der Meinungsbildung. Dar¨uber hinaus wurden von drei Experten Branchenkenntnisse und Dom¨anenwissen des externen Dienstleisters als Auswahlkriterien genannt. Ferner bevorzugen zwei Experten Software- und Serviceanbieter, die bereits u¨ ber so genanntes Prozesswissen verf¨ugen, d.h. Verst¨andnis f¨ur die Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens besitzen. In der Regel sind dies Dienstleister, mit denen das Unternehmen in der Vergangenheit bereits zusammengearbeitet hat. Diesbez¨uglich wird von vier Experten als ein weiteres Auswahlkriterium genannt, dass eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung erw¨unscht ist, um den Kommunikations- und Detaillierungsaufwand zu minimieren. Es sollte demnach kein permanenter Personalwechsel durch den externen Dienstleister erfolgen, sondern vielmehr eine gewisse Kontinuit¨at vorhanden sein, damit beim Partner Unternehmens-Know-how aufgebaut werden kann. Die befragten Experten pr¨aferierten daher den Aufbau eines Stamms von Partnern. Ferner war f¨ur zwei Teilnehmer ein Auswahlkriterium eines externen Dienstleisters, dass die auftragsausf¨uhrende Person sowohl Erfahrungen im Bereich der Programmierung als auch bei der Analyse der Gesch¨aftsprozesse haben sollte. Als wichtigstes Kriterium zur Auswahl eines externen Dienstleisters im Rahmen der Kategorie Zusammenarbeit & Beziehung nannte knapp die H¨alfte der befragten Experten eine Partner” schaft auf Augenh¨ohe“. Kleine und mittlere Unternehmen bevorzugen ebenb¨urtige Partner, die ebenfalls kleine oder mittlere Unternehmen sind. Diese seien in besonderer Weise auf den Mittelstand fokussiert. In diesem Zusammenhang ist nach Meinung der Experten insbesondere ein administrativ geringer Level der Zusammenarbeit w¨unschenswert, bei dem man sich auf m¨undliche Absprachen (Gentlements Agreements) verlassen kann. Vier der befragten Experten gaben an, dass ein wichtiger Bestandteil einer unkomplizierten Zusammenarbeit mit einem externen Dienstleister ist, dass man schon mal anfangen kann, zu arbeiten, ohne dass ein ausgehandelter Vertrag vorhanden ist ( pragmatische Einstellung“). Als Voraussetzung hierf¨ur nannten die ” Experten das Vertrauen auf eine faire Gesch¨aftsbeziehung. Unter einer pragmatischen Zusammenarbeit verstand ein Experte ebenfalls kurze Entscheidungswege bei externen Dienstleistern. Nach Aussage einiger Experten funktioniert das gegenseitiges Verst¨andnis f¨ureinander nur mit Partnern, die ebenfalls kleine oder mittlere Unternehmen sind. Zudem hat man als kleines oder mittleres Unternehmen bei einem externen Dienstleister der gleichen Gr¨oßenklasse mehr Ein-

126

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

fluss und kann bestimmte Personen f¨ur die Erledigung der Aufgaben vorgeben oder gew¨unschte Programmfunktionen leichter durchsetzen. Als ein weiterer Pluspunkt der Wahl kleiner und mittlerer Unternehmen als externe Partner wird von den Experten angef¨uhrt, dass kleine und mittlere Unternehmen sich bereiter als Großunternehmen zeigen w¨urden, in eine Gesch¨aftsbeziehung zu investieren, ohne dass von vornherein hohe Summen in Aussicht gestellt werden. Ein als u¨ beraus interessant einzusch¨atzender Aspekt der Zusammenarbeit mit Externen war, dass KMUs in der Regel sehr langfristig mit externen Dienstleistern zusammenarbeiten m¨ochten, auch wenn bei der Zusammenarbeit Schwierigkeiten auftreten sollten. Bei Leistungsst¨orungen suche man prim¨ar Kompromisse, ehe das Verh¨altnis zum Partner zerst¨ort wird. In diesem Kontext brachten die befragten Experten zum Ausdruck, dass die Aufrechterhaltung der Beziehung zum externen Partner tendenziell u¨ ber Einzelergebnissen bzw. vereinzelter Schlechtleistung bei der Zusammenarbeit steht. Als ein weiteres Kriterium f¨ur die Auswahl externer Dienstleister, das nach Meinung der Experten gerade f¨ur kleine und mittlere Unternehmen Relevanz besitzt, ist, dass man als Auftraggeber f¨ur den Partner ein wichtiger Kunde sein muss. Als wichtiger Kunde habe man einen gr¨oßeren Einfluss bei dem externen Dienstleister, als wenn das Unter¨ nehmen nur einen marginalen Anteil am Umsatz des externen Dienstleisters ausmacht. Uberdies spielen gem¨aß der Aussage dreier Experten die konkreten Personen, die vor dem Auftraggeber pr¨asentieren und vom Dienstleister f¨ur die Leistungserstellung angeboten werden, eine wichtige Rolle. In diesem Kontext sprachen die Experten von der Chemie, die zwischen den Partnern vorhanden sein muss, um langfristig erfolgreich zusammenzuarbeiten ( man muss sich m¨ogen“). ” Die befragten Experten trafen ebenfalls Aussagen bez¨uglich der pr¨aferierten r¨aumlichen Distanz eines externen Dienstleisters. So gaben nahezu alle Interviewteilnehmer an, dass eine schnelle Hilfe und unkomplizierte Zusammenarbeit auf geringem administrativem Level ausschließlich m¨oglich ist, wenn der Partner vor Ort ans¨assig ist. Im Fall der Beauftragung inl¨andischer externer Dienstleister k¨onnen Verst¨andigungs- und Verst¨andnisprobleme ausgeschlossen werden. Die Teilnehmer a¨ ußerten sich demnach eher skeptisch gegen¨uber einer Beauftragung von Near- oder Farshore-Anbietern64 . Partner f¨ur die Anwendungsentwicklung, mit denen man langfristig zusammenarbeiten m¨ochte, sollten gem¨aß Aussage von neun Experten die spezifischen Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens und das Unternehmen an sich aus eigener Anschauung kennen. Dar¨uber hinaus gab knapp die H¨alfte der befragten Experten an, dass mit Near- oder Farshoring erheblicher administrativer Overhead verbunden sei. Dies betr¨afe insbesondere das Detaillieren und Abgrenzen von Programmieraufgaben f¨ur den Near- oder Farshoreanbieter. Dadurch w¨urde der Einsparungseffekt durch niedrigere Lohnkosten u¨ berkompensiert werden. Im Gegensatz dazu pr¨aferieren die befragten Experten die integrierte und kooperative Zusammenarbeit mit einem Organisationsprogrammierers, der vor Ort sitzt. Ebenso gehe ein St¨uck Flexibilit¨at verloren, wenn die Entwicklung ben¨otigter Anwendungen in einem Nearoder Farshoremodell und die Implementierung sowie die Tests vor Ort (evtl. durch verschie64

Zur Definition der On-, Near- und Farshore-Begriffe siehe Abschnitt 3.2.3.1.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

127

dene Personen) durchgef¨uhrt werden. Der Grad des Offshorings h¨angt nach Meinung einiger Experten stark davon ab, inwieweit w¨ahrend der Entwicklung der Anwendungen mit den k¨unftigen Nutzern kommuniziert werden muss. Bei systemnahen Anwendungen sei dieser Kommunikationsbedarf eher nicht so stark ausgepr¨agt wie bei der Entwicklung betriebswirtschaftlicher Anwendungssoftware, deren Ziel die IT-Unterst¨utzung der Anwender bei der Durchf¨uhrung ihrer Aufgaben ist. An dieser Stelle sei angemerkt, dass klassische Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister wie beispielsweise der Preis, Qualit¨at und Reaktionsgeschwindigkeit im Rahmen der Interviews explizit ausgeklammert wurden, um tiefergehende Argumente insbesondere f¨ur kleine und mittlere Unternehmen ermitteln zu k¨onnen. Diese durch die qualitative Vorstudie der Experteninterviews erhobenen Aussagen zu Standardsoftware, Individualsoftware, Gr¨unden gegen eine Fremdvergabe von Leistungen sowie Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister fließen zu großen Teilen in die Erstellung des Fragebogeninstrumentes f¨ur die großzahlige, deskriptive Querschnittsbefragung (siehe Abschnitt 4.3) ein.

4.2.3.4 Aussagen und Einstellungen zu Software as a Service

Die Ergebnisse aus den explorativ angelegten Interviews zur Bewertung des Softwarenutzungskonzeptes Software as a Service lassen sich in (1) strategische, (2) operative und (3) technische Aspekte klassifizieren. Im vorliegenden Abschnitt werden die von den Experten genannten Vorund Nachteile der Nutzung von Software as a Service getrennt nach diesen Gesichtspunkten erl¨autert65 .

Strategische Aspekte

Von den meisten Teilnehmern wurden im Rahmen der Experteninterviews insbesondere die sehr niedrigen Einstiegsinvestitionen von SaaS im Vergleich zum Einsatz klassischer Standardsoftware als strategischer Vorteil genannt. Grunds¨atzlich w¨are ein Kostenvergleich zwischen den Lizenz- und Wartungskosten, die im Rahmen eines klassischen Vertrags mit einem Softwareanbieter anfallen, und den in der Regel konstanten Mietbetr¨agen f¨ur die Nutzung einer SaaS-L¨osung vorzunehmen66 . Demgegen¨uber wurden von den Experten einige strategische Nachteile des Einsatzes von Software as a Service erw¨ahnt. Nahezu alle Experten a¨ ußerten sich zur Herausgabe sensibler Fir65 66

Zu den aus dem Outsourcing abgeleiteten Chancen und Risiken eines SaaS-Einsatzes siehe auch Abschnitt 3.3.4.3 dieser Arbeit. Vgl. D UBEY; WAGLE (2007), S. 5.

128

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

mendaten. Zusammenfassend waren diesbez¨uglich drei Meinungen vorherrschend: (1) Drei Experten waren der Meinung, dass die Herausgabe von Firmendaten keinen kritischen Punkt darstellt. Die Experten rechtfertigten ihre Einstellung mit dem Argument, dass man sich durch Vertr¨age mit dem externen Dienstleister absichert, damit die Daten vor Missbrauch gesch¨utzt und nicht weitergegeben werden. Erg¨anzend gaben die Experten an, dass die Datensicherheit in einem externen Rechenzentrum durch die Professionalit¨at des Anbieters vermutlich h¨oher ist ¨ als in einem unternehmenseigenen Rechenzentrum. (2) Uber die H¨alfte der befragten Experten w¨urde gesch¨aftskritische Daten auf gar keinen Fall außerhalb des Unternehmens speichern und einem externen Dienstleister zur Verf¨ugung stellen. Eine große Priorit¨at sei das Behalten und Sicherstellen der Selbstst¨andigkeit, was die eigenen Daten und Informationen anbelangt. Die Experten w¨urden niemals etwas fremdvergeben, was Kenntnisse u¨ ber die Prozesse erm¨oglicht, die das Unternehmen auszeichnen oder von der Konkurrenz abheben. (3) Ein Teil der Experten war der Meinung, dass die Einstellung bez¨uglich der Herausgabe von Unternehmensdaten im Wandel begriffen ist, insbesondere wenn durch die Herausgabe wirtschaftliche Vorteile erzielt werden k¨onnen. Bez¨uglich der Herausgabe von sensiblen unternehmensbezogenen Daten gaben die befragten Experten an, dass bei Vertragsabschluss mit einem SaaS-Anbieter vereinbart werden muss, dass bei K¨undigung des Vertrages die Beschreibung der Datenstrukturen und die ¨ Daten selbst herausgegeben werden, so dass eine Ubernahme der Daten in ein anderes System erm¨oglicht wird. Als weiterer strategischer Nachteil wurde von den befragten Interviewteilnehmern die u¨ ber das Normalmaß hinausgehende Abh¨angigkeit vom SaaS-Anbieter genannt.

Operative Aspekte Auf der einen Seite sahen einige der befragten Experten einen operativen Vorteil des SaaSEinsatzes darin, dass das Unternehmen keinerlei Personal ben¨otigt, um beispielsweise Daten zu verwalten, Datenbankanpassungen zu machen, Performance-Tests durchzuf¨uhren oder Programm-Updates einzuspielen. Dies resultiere u¨ berdies in einer Einsparung von Personalkosten. Als weiteren Vorteil nannten drei Experten die M¨oglichkeit, SaaS f¨ur hochgradig standardisierte Prozesse einzusetzen (bspw. Gehaltsabrechnung, Zeiterfassung, Verwaltung von R¨aumen, Veranstaltungen), f¨ur die keine unternehmensindividuellen Anpassungen innerhalb des Anwendungssystems vorgenommen werden m¨ussen. Durch die stets vorhandene Aktualit¨at der Programme sei man nach Meinung der Experten beispielsweise f¨ur die Gehaltsabrechnung in Bezug auf steuer- oder sozialversicherungsrechtliche Gesetzes¨anderungen hier auf der sicheren Seite. Auf der anderen Seite a¨ ußerten die Interviewteilnehmer ebenfalls operative Nachteile einer potenziellen Nutzung von Software as a Service. So m¨ussen nach Aussage einiger Experten so weit wie m¨oglich Service Level Agreements vereinbart werden, die beispielsweise die Verf¨ugbarkeit der SaaS-L¨osung oder Reaktionszeiten im Falle einer betriebsunterbrechenden St¨orung regeln.

4.2 Eigen- oder Fremdleistung bei Anwendungssystemen – Experteninterviews

129

Dar¨uber hinaus wird ein Einsatz von SaaS von zwei Experten abgelehnt, weil jede Entwicklung automatisch eingespielt wird, w¨ahrend bei einem klassischen Inhouse-System konfiguriert werden kann, wann welche Releasest¨ande in das Standardsystem eingespielt werden sollen. Ein Experte sah als weiteren Nachteil an, dass der Abstraktions- und Verallgemeinerungsgrad der Business Prozesse noch l¨angst nicht so weit ist, dass eine SaaS-L¨osung mit hohem Standardisierungsgrad bei kleinen und mittleren Unternehmen m¨oglich ist. Schließlich f¨uhrten die Experten die beschr¨ankten Einsatzm¨oglichkeiten der kaum konfigurierbaren SaaS-L¨osungen als weiteren Nachteil an. SaaS sei aufgrund der fehlenden Individualisierung auf Unternehmensspezifika lediglich f¨ur Randbereiche des Unternehmens einsetzbar.

Technische Aspekte

Von einem Experten wurde insbesondere die hohe Verf¨ugbarkeit der SaaS-Anwendungen als technischer Vorteil genannt. Die h¨ohere Verf¨ugbarkeit sei durch die Professionalit¨at des SaaSAnbieters begr¨undet. Ferner wurde als Vorteil angef¨uhrt, dass zum Zugriff auf SaaS-Anwendungen lediglich ein Internetbrowser ben¨otigt wird. Weitaus h¨aufiger a¨ ußerten die Interviewteilnehmer technische Nachteile zum Einsatz von Software as a Service. Der neben der Herausgabe von Unternehmensdaten schwerwiegendste Kritikpunkt an Software as a Service war aus Sicht der Experten die fehlende Anpassbarkeit der Anwendungen an unternehmensindividuelle Spezifika. Bei einem IT-Anwendungssystem mit ausgepr¨agten unternehmensspezifischen Funktionen sei SaaS nahezu ausgeschlossen. Gerade Zusatzentwicklungen externer Dienstleister, wie beispielsweise ein Veranstaltungsmanagement, die in das vorhandene ERP-System integriert wurden, k¨onnten bei Nutzung einer hochgradig standardisierten SaaS-L¨osung nicht u¨ bernommen werden. Ein Teil der befragten Experten sah dar¨uber hinaus schlichtweg keinen Vorteil gegen¨uber einer klassischen Inhouse-L¨osung. Schließlich wurde eine fehlende Fall-Back-L¨osung im Falle der Nicht-Erreichbarkeit der SaaS-Anwendungen von den befragten Teilnehmern als Manko eines SaaS-Einsatzes hervorgebracht. In Tabelle 4.2 sind die in den Experteninterviews genannten Vor- und Nachteile eines SaaSEinsatzes erg¨anzt um einige Vor- und Nachteile aus der Literatur67 u¨ berblicksartig dargestellt. In diesem Zusammenhang sei auch auf die Darstellung der aus dem Outsourcing abgeleiteten Chancen und Risiken des SaaS-Einsatzes in Abschnitt 3.3.4.3 dieser Arbeit verwiesen. Diese durch die Expertenbefragung erhobenen Vor- und Nachteile eines potenziellen Einsatzes von Software as a Service in kleinen und mittleren Unternehmen dienen insbesondere bei der Erstellung des Fragebogeninstrumentes f¨ur die großzahlige, konfirmatorische Querschnittsbefragung (Abschnitt 4.4) als inhaltliche Grundlage. 67

Vgl. hierzu beispielsweise K NOLMAYER (2000), S. 445.

130

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse Vorteile

Bew.

Kosteneinsparungspotenziale (auch durch weniger Personal)

+

h¨ohere Verf¨ugbarkeit niedrige Einstiegsinvestitionen Standardisierung h¨ohere Flexibilit¨at

+ + +

Konzentration auf Kernkompetenzen geringerer Lock-in im Vergleich zu klassischer Standardsoftware Zugang zu ext. Know-how gute Skalierbarkeit

Nachteile

Bew.

Bei einem Anwendungssystem mit unternehmensspezifischen Funktionen ist eine SaaS-L¨osung nahezu ausgeschlossen. Rausgeben von Firmendaten Abh¨angigkeit vom SaaS-Partner Keine Fall-Back-L¨osung Automatische Einspielung von Updates (Releasepolitik) Nur einsetzbar f¨ur Randbereiche des Unternehmens Verhandeln von SLAs zu Verf¨ugbarkeit und Reaktionszeit Sicherheitsbedenken Abstraktions- und Verallgemeinerungsgrad der Business Prozesse ist noch nicht so weit, dass eine SaaSL¨osung bei Unternehmen mit hoher Individualisierung m¨oglich ist Mangelnde Akzeptanz durch hohen Standardisierungsgrad

+++

++ ++ + + + + + +

Tabelle 4.2: Argumentenbilanz zum Einsatz von Software as a Service. Bewertungen: +“ = 1-4 ” Aussagen, ++“ = 5-9 Aussagen, +++“ = 10-14 Aussagen. Quelle: B RANDT; B UXMANN (2008), S. 80 ” ”

4.2.4 Einschr¨ankungen Die vom Autor im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens durchgef¨uhrte qualitative Expertenbefragung unterliegt einer Reihe von Einschr¨ankungen, die bei der Interpretation der Ergebnisse zu beachten sind. So entbehrt diese qualitative Befragung aufgrund des gew¨ahlten Auswahlverfahrens einer repr¨asentativen Stichprobe. Die qualitativen Ergebnisse sind daher nicht ohne Weiteres verallgemeinerbar. Ferner ist davon auszugehen, dass aufgrund der begrenzten Interviewdauer sowie der Offenheit der Fragen nicht alle relevanten Informationen aufgenommen werden konnten. Dar¨uber hinaus sind Verzerrungen ( bias“) aufgrund von ” subjektiver Informationsfilterung m¨oglich. Ein besonderes Problem ergibt sich zudem aus der Abh¨angigkeit von den individuellen Aussagen bzw. Einsch¨atzungen der jeweiligen Interviewpartner. Dies beinhaltet nicht zuletzt das Risiko eines auf positive Außendarstellung bedachten Antwortverhaltens.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

131

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung – Eine quantitativ-deskriptive empirische Untersuchung ¨ 4.3.1 Uberblick

In Kapitel 3 wurde neben der Einf¨uhrung begrifflicher Grundlagen unter anderem der Forschungsbedarf bei der Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen aufgedeckt. Dieser Forschungsbedarf wurde f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft vor dem Hintergrund der Analyse von Make-or-Buy-Entscheidungen beleuchtet. Im vorliegenden Abschnitt sollen diese Forschungsl¨ucken adressiert werden. Hierzu wird das Konzept und die Auswertung der Ergebnisse der deskriptiven Querschnittsstudie nach dem Ex-Post-Facto-Design68 zu den genannten Themenkomplexen vorgestellt. Ziel dieser quantitativen Befragung war sowohl die Erhebung des Status quo und des modus operandi“ f¨ur die Eigenerstellung und ” den Fremdbezug von Anwendungssoftware bez¨uglich der einzelnen Dimensionen als auch die komparative Analyse des Sourcingverhaltens mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen. Hierbei wurde auf die drei Dimensionen (1) Neuentwicklung von Individualsoftware, (2) Einsatz und Anpassung von Standardsoftware sowie (3) Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft fokussiert. Zun¨achst werden in Abschnitt 4.3.2 die im Zusammenhang mit der Anwendungsentwicklung und -wartung interessierenden Forschungsfragen vorgestellt. Im Anschluss wird das der empirischen Untersuchung zugrunde liegende Design erl¨autert (Abschnitt 4.3.3). Hieran schließt sich die Beschreibung der Datenerhebung (Abschnitt 4.3.4) und der Stichprobencharakteristika (Abschnitt 4.3.5) an. Die deskriptive und induktive Analyse der prim¨arstatistischen Daten, die der Adressierung der aufgestellten Forschungsfragen Rechnung tragen soll, erfolgt in Abschnitt 4.3.6. Schließlich werden in Abschnitt 4.3.7 die dieser Studie inh¨arenten Einschr¨ankungen thematisiert. Die Struktur des vorliegenden Abschnittes ist in Abbildung 4.5 visualisiert.

4.3.2 Forschungsfragen

In diesem Abschnitt sollen die der quantitativ-deskriptiven Querschnittsbefragung zugrunde liegenden Forschungsfragen vorgestellt werden. Basierend auf den aus der Literatur vom Autor identifizierten Forschungsl¨ucken, die unter anderem in Kapitel 3 herausgearbeitet wurden, sollen im Zusammenhang mit der Eigenerstellung und Fremdvergabe der Anwendungsentwick68

Vgl. hierzu auch S CHNELL et al. (2005), S. 211 ff.

132

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Forschungsfragen Abschni 4.3.2

Untersuchungsdesign Abschni 4.3.3

Datenerhebung Abschni 4.3.4 Anwendungsentwicklung und -wartung Schprobencharakteriska Abschni 4.3.5 Analyse der Studienergebnisse Abschni 4.3.6

Einschränkungen Abschni 4.3.7

¨ Abbildung 4.5: Uberblick Abschnitt Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

lung und -wartung zwei Bl¨ocke von Forschungsfragen adressiert werden. Um der Zielsetzung der empirischen Untersuchung gerecht zu werden, sollen in den folgenden Unterabschnitten zum einen individuelle Forschungsfragen (Abschnitt 4.3.2.1) zu den einzelnen Themenkomplexen, zum anderen aber auch komparative Forschungsfragen (Abschnitt 4.3.2.2) formuliert und beantwortet werden.

4.3.2.1 Individuelle Forschungsfragen Die individuellen Forschungsfragen beziehen sich auf genau einen der beleuchteten Bereiche der Anwendungsentwicklung und -wartung und werden in dieser Arbeit im Weiteren der Struktur des Abschnittes 3.3 folgend f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft eines Unternehmens formuliert. Hierauf wird in den folgenden drei Unterabschnitten detailliert eingegangen.

4.3.2.1.1 Bezogen auf die Neuentwicklung von Individualsoftware Der Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit in Bezug auf die Neuentwicklung von Individualsoftware wurde bereits in Abschnitt 3.3.2.2 ausf¨uhrlich erl¨autert. Dort wurden zun¨achst zwei Optionen

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

133

der Verantwortungs¨ubernahme bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung thematisiert. Entweder (1) verbleibt die Verantwortung f¨ur die Erstellung des Individualsystems im Unternehmen und es wird per Dienstvertrag so genannte Beratungsleistung“ in Anspruch genommen ” bzw. f¨ur abgrenzbare Teilleistungen Werkvertr¨age abgeschlossen oder (2) die Verantwortung f¨ur die Realisierung des Individualsystems wird im Rahmen eines Werkvertrages dem damit beauftragten Softwarehaus komplett u¨ bertragen69 . Dar¨uber hinaus wurde in Abschnitt 3.3.2.2 erw¨ahnt, dass es ein Ziel der vorliegenden Arbeit ist, zu untersuchen, inwieweit sich insbesondere kleine und mittlere Unternehmen f¨ur eine dieser beiden alternativen Verfahrensweisen bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung entscheiden. Demnach kann an dieser Stelle folgende Forschungsfrage aufgestellt werden: F1I : Welche der beiden Optionen zur Inanspruchnahme von Fremdleistung werden von kleinen und mittleren Unternehmen vorzugsweise selektiert? Gibt es diesbez¨uglich einen signifikanten Unterschied zwischen gesch¨aftskritischen und gesch¨aftsunkritischen Prozessen? Zudem wurde in Abschnitt 3.3.2.2 auf die aus der Literatur identifizierten Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister im Rahmen der Neuentwicklung von Individualsoftware eingegangen. Wie bereits erw¨ahnt, wurde den Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware und Weiterentwicklung sowie Wartung des bestehenden Anwendungssystems insbesondere aus dem Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen wenig Beachtung geschenkt. Daher versucht die vorliegende Arbeit, die in der Literatur genannten Kriterien zur Auswahl eines Softwareproduktes auf die Auswahl eines Softwarehauses, das f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware beauftragt wird, teilweise zu u¨ bertragen und empirisch zu validieren. In diesem Zusammenhang wird die folgende Forschungsfrage formuliert: F2I : Welche Kriterien legen kleine und mittlere Unternehmen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware vorzugsweise bei der Partnerwahl externer Dienstleister zugrunde? Dar¨uber hinaus wurden in Abschnitt 3.3.2.2 auf Basis einer Literaturrecherche die Beweggr¨unde er¨ortert, die ein Unternehmen dazu veranlassen, Individualsoftware mit eigenen Mitarbeitern selbst und nicht durch Inanspruchnahme von Fremdleistung zu entwickeln. Auch hier wurde in der Literatur bislang nur wenig Anstrengung darauf verwandt, die Beweggr¨unde f¨ur die Eigenerstellung von Individualsoftware f¨ur KMU tiefgehender zu untersuchen. Diese Forschungsl¨ucke soll durch die Beantwortung der folgenden Forschungsfrage adressiert werden: F3I : Welche Beweggr¨unde veranlassen kleine und mittlere Unternehmen, die Neuentwicklung von Individualsoftware mit eigenen Mitarbeitern im Gegensatz zur Inanspruchnahme von Fremdleistung zu erbringen? 69

Vgl. hierzu Abschnitt 3.3.2.2.1.

134

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Ferner wurden in Abschnitt 3.2.2.2.5 im Rahmen der State-of-the-Art-Diskussion bereits geografische Aspekte der Leistungserbringung bei der Anwendungsentwicklung und Wartung thematisiert. In der bisherigen Literatur wurde kein Schwerpunkt auf die Erhebung der Pr¨aferenzen kleiner und mittlerer Unternehmen in Bezug auf den Leistungserbringungsort von Softwareund Serviceanbietern gelegt. F¨ur die Analyse der geografischen Aspekte stehen in dieser Arbeit allerdings weniger einzelne Ziell¨ander im Mittelpunkt der Betrachtungen, sondern vielmehr die Abw¨agungen zwischen den Vorteilen, die sich aus einer r¨aumlichen und kulturellen N¨ahe des Softwarehauses (innerhalb Deutschlands) und potenziell geringeren Lohnkosten eines entfernteren ausl¨andischen Anbieters mit großem Arbeitskr¨aftepotenzial ergeben k¨onnen70 . Aus diesem Grund wird die folgende Forschungsfrage aufgestellt: F4I : Inwieweit wird die Neuentwicklung von Individualsoftware von kleinen und mittleren Unternehmen aus (1) Onshore-, (2) Nearshore- oder (3) Farshore-Lokationen in Anspruch genommen?

4.3.2.1.2 Bezogen auf den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware Auf den Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit in Bezug auf die Einf¨uhrung und die Anpassung von Standardsoftware wurde bereits in Abschnitt 3.3.3.2 dieser Arbeit detailliert eingegangen. Dort wurden die Auswahlkriterien beschrieben, die ein Unternehmen einerseits an das Standardsoftwareprodukt selbst und andererseits an einen potenziellen Standardsoftwareanbieter stellt. Analog zur Neuentwicklung von Individualsoftware werden im Zusammenhang mit dem Einsatz und der Anpassung von Standardsoftware ebenfalls die Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister analysiert. Wie in Abschnitt 3.3.3.2 bereits erw¨ahnt, soll eine zentrale Leistung dieser Arbeit sein, die Validit¨at und Gewichtung der Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister zu bestimmen und aus dem Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen zu analysieren. Aus diesen Darlegungen ergibt sich die folgende Forschungsfrage: F5I : Welche Kriterien legen kleine und mittlere Unternehmen f¨ur den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware vorzugsweise bei der Partnerwahl externer Dienstleister zugrunde? ¨ Uberdies wurde in Abschnitt 3.3.3.2 die Vorgehensweise kleiner und mittlerer Unternehmen bei der Anpassung von Standardsoftware als weiterer Untersuchungsgegenstand vorgestellt. Ziel des vorliegenden Forschungsvorhabens ist in diesem Kontext, diese Vorgehensweise empirisch zu validieren sowie den Status quo des Umfangs f¨ur die Arten von Entwicklungsarbeiten und Anpassungen zu erheben. Dar¨uber hinaus soll analysiert werden, in welchem Ausmaß die vorgestellten Arten der Anpassung von Standardsoftware an externe Dienstleister vergeben werden. Es werden daher folgende Forschungsfragen formuliert: 70

Vgl. M IKLITZ et al. (2006), S. 397.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

135

F6I : Wie gehen kleine und mittlere Unternehmen bei der Anpassung der von ihnen eingesetzten Standardsoftware vor? Welche Arten von Entwicklungsarbeiten werden in welchem Umfang durchgef¨uhrt? Inwieweit werden dazu externe Dienstleister beauftragt? Ferner wurden in Abschnitt 3.3.3.2 auf der Grundlage einer Literaturrecherche die Gr¨unde dargestellt, die f¨ur die Eigenleistung (Make-Option) in Bezug auf die Einf¨uhrung und die Anpassung von Standardsoftware sprechen. Dabei wurde konstatiert, dass es in der Literatur an einer weiteren (quantitativen) Spezifikation der identifizierten Gr¨unde mangelt. Daher ist ein Ziel der vorliegenden Arbeit, die Beweggr¨unde aus der Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen empirisch zu validieren sowie zu quantifizieren. Die Beantwortung der folgenden Forschungsfrage soll diesem Ziel Rechnung tragen: F7I : Welche Beweggr¨unde veranlassen kleine und mittlere Unternehmen, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware mit eigenen Mitarbeitern im Gegensatz zur Inanspruchnahme von Fremdleistung zu erbringen? Schließlich werden auch f¨ur den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware die Pr¨aferenzen kleiner und mittlerer Unternehmen bei der Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near und Farshoreregionen erhoben. Diese Erhebung soll die folgende Forschungsfrage adressieren: F8I : Inwieweit wird der Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware von kleinen und mittleren Unternehmen aus (1) Onshore-, (2) Nearshore- oder (3) Farshore-Lokationen in Anspruch genommen?

4.3.2.1.3 Bezogen auf die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft Wie schon bei den Forschungsfragen bezogen auf die Neuentwicklung von Individualsoftware sowie auf den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sollen auch bei der Weiterentwicklung und -wartung der bestehenden IT-Landschaft zum einen die Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister und zum anderen die Beweggr¨unde analysiert werden, die f¨ur oder gegen die Eigen- oder Fremdleistung vorgebracht werden. Ferner werden auch die Pr¨aferenzen in Bezug auf den Leistungserbringungsort des Software- oder Serviceanbieters in die Untersuchung einbezogen. Analog dazu werden f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft in dieser Arbeit daher folgende Forschungsfragen beantwortet: F9I : Welche Kriterien legen kleine und mittlere Unternehmen f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung ihrer bestehenden IT-Landschaft vorzugsweise bei der Partnerwahl externer Dienstleister zugrunde?

136

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

I : Welche Beweggr¨ F10 unde veranlassen kleine und mittlere Unternehmen, die Weiterentwicklung und Wartung ihrer bestehenden IT-Landschaft mit eigenen Mitarbeitern im Gegen-

satz zur Inanspruchnahme von Fremdleistung zu erbringen? I : Inwieweit wird die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft von F11

kleinen und mittleren Unternehmen aus (1) Onshore-, (2) Nearshore- oder (3) FarshoreLokationen in Anspruch genommen? Dar¨uber hinaus soll untersucht werden, inwieweit kleine und mittlere Unternehmen bereit sind, die Verantwortung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungsgebiete an Fremdleister auszulagern und inwieweit die Verantwortung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung f¨ur Anwendungssysteme schon einmal von einer Auslagerung wieder in das Unternehmen zur¨uck u¨ bertragen wurde. In diesem Zusammenhang werden die folgenden Forschungsfragen aufgestellt: I : Inwieweit sind kleine und mittlere Unternehmen bereit, die Verantwortung f¨ ur die WeiterF12 entwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme an Fremdleister outzusourcen? I : Inwieweit wurde die Verantwortung f¨ ur die Weiterentwicklung und Wartung kompletter F13 Anwendungssysteme, die bereits ausgelagert waren, (wieder) in das Unternehmen zur¨uck

u¨ bertragen? Die Beantwortung dieser individuellen Forschungsfragen erfolgt in Abschnitt 4.3.6.3. Im nachfolgenden Unterabschnitt werden die komparativen Forschungsfragen vorgestellt.

4.3.2.2 Komparative Forschungsfragen

In Erg¨anzung zu den individuellen Forschungsfragen werden zur Erreichung der gesteckten Ziele im Zusammenhang mit der quantitativ-deskriptiven Studie auch komparative, d.h. dimensions¨ubergreifende Forschungsfragen beantwortet. Diese adressieren die komparative Analyse des Sourcingverhaltens kleiner und mittlerer Unternehmen u¨ ber zwei oder mehrere Dimensionen hinweg. In diesem Kontext k¨onnte vermutet werden, dass sich die Bewertung (1) der Beweggr¨unde f¨ur oder gegen Eigen- oder Fremdleistung, (2) der Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister sowie (3) der Pr¨aferenzen bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen zwischen den einzelnen Dimensionen signifikant voneinander unterscheiden. Beispielsweise ist in Bezug auf die Kriterien der Partnerwahl denkbar, dass Referenzen und die Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware von Unternehmen als wichtiger erachtet werden als f¨ur die Anpassung von Standardsoftware, damit dem Softwarehaus nach Abschluss der langwierigen

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

137

Neuentwicklungsphase auch die Weiterentwicklung und Wartung der individuell entwickelten Anwendungssoftware u¨ bertragen werden k¨onnte. Bez¨uglich der Pr¨aferenzen bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- oder Farshorelokationen kann hypothetisiert werden, dass f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware in der Regel eher die Bereitschaft besteht, abgrenzbare Leistungen aus Near- oder Farshorestandorten zu beziehen, als f¨ur die kontinuierliche Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft. Bei letzterer werden Unternehmen in der Regel Wert darauf legen, dass externe Dienstleister vor Ort verf¨ugbar sind und das Unternehmen bei kontinuierlichen Weiterentwicklungsarbeiten dadurch besser betreuen k¨onnen. Weiterentwicklungsarbeiten an Anwendungssystemen sind tendenziell nicht derart umfangreich und abgrenzbar, wie dies f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware der Fall ist. Dar¨uber hinaus ist f¨ur die Durchf¨uhrung von Weiterentwicklungsarbeiten in der Regel eine noch bessere Kenntnis der unternehmensspezifischen Prozesse vonn¨oten als dies f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware der Fall ist. Dieses detaillierte Know-how und Verst¨andnis der Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens kann nur erreicht werden, wenn der externe Dienstleister innerhalb Deutschlands ans¨assig ist und daher keine Verst¨andigungs- und Verst¨andnisprobleme existent sind71 . Im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens wird neben der komparativen Analyse zwischen Individual- und Standardsoftware die Vermutung angestellt, dass Unternehmen vor einer andersartigen Entscheidungssituation stehen, wenn es sich einerseits um die Erstentwicklung bzw. den Ersteinsatz von Anwendungssoftware72 handelt und andererseits um die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft73 . Im ersteren Fall gilt es f¨ur das Unternehmen, ein neues Anwendungssystem zu entwickeln bzw. einzuf¨uhren, im letzteren Fall gibt es im Unternehmen bereits eine vorhandene Landschaft von Anwendungssystemen, die weiterentwickelt und gewartet werden m¨ussen. Vor diesem Hintergrund k¨onnte die Vermutung angestellt werden, dass sich (1) die Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister, (2) die Gr¨unde f¨ur oder gegen Eigen- oder Fremdleistung sowie (3) die Pr¨aferenzen bez¨uglich der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorestandorten signifikant zwischen der Erstentwicklung bzw. dem Ersteinsatz und der Weiterentwicklung/Wartung voneinander un¨ terscheiden. Basierend auf den vorstehenden Uberlegungen kann die folgende Forschungsfrage formuliert werden, die die komparative Analyse u¨ ber die Dimensionen hinweg adressiert: F1K : Gibt es signifikante Unterschiede zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware, der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie der Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft in Bezug auf (1) die Gr¨unde f¨ur oder gegen Eigen- oder Fremdleistung, (2) die Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister und (3) die Pr¨aferenzen bez¨uglich der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near71 72 73

Vgl. hierzu die Aussagen einiger Experten in Abschnitt 4.2.3.3.4. Individual- bzw. Standardsoftware. In Anlehnung an die empirischen Ergebnisse von D IBBERN (2004), S. 214 ff. und S. 235.

138

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse und Farshorelokationen?

Wie bereits mehrfach erw¨ahnt, legt das vorliegende Forschungsvorhaben einen Schwerpunkt auf die Analyse der Anwendungsentwicklung und -wartung kleiner und mittlerer Unternehmen. Dennoch soll eine komparative Analyse zwischen KMU und großen Unternehmen in Bezug auf (1) die Gr¨unde f¨ur oder gegen Eigen- oder Fremdleistung, (2) die Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister und (3) die Pr¨aferenzen bez¨uglich der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen erfolgen. Diesem Vorhaben liegen sowohl die empirischen Ergebnisse der qualitativen Expertenbefragung als auch bisherige Studien zugrunde, die belegen, dass sich KMU von großen Unternehmen in Bezug auf Eigentumsverh¨altnisse, Erfahrungen mit ERP-Software, Entscheidungsverhalten, Organisationsstruktur, Budget, vorhandenen Kompetenzen, Mitarbeitertypen sowie Ressourcenausstattung unterscheiden74 . Diese Spezifika im Vergleich zu großen Unternehmen k¨onnten potenzielle Einflussfaktoren daf¨ur sein, dass sich KMU in ihrer Arbeitsweise und Einstellung im Zusammenhang mit der Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung anders verhalten k¨onnten als Großunternehmen75 . So bevorzugen kleine und mittlere Unternehmen gem¨aß der Aussage einiger Experten kleine und mittlere Partner auf Augenh¨ohe“, deren Leistungsangebot auf kleine und ” mittlere Unternehmen fokussiert ist76 . In diesem Zusammenhang ist nach Meinung einiger Experten insbesondere ein administrativ geringer Level der Zusammenarbeit w¨unschenswert, bei dem man sich auf m¨undliche Absprachen (Gentlemen’s Agreement) verlassen kann77 . Laut Aussage einiger Experten funktioniert das gegenseitige Verst¨andnis f¨ureinander nur mit Partnern, die ebenfalls kleine oder mittlere Unternehmen sind78 . Zudem hat man als kleines oder mittleres Unternehmen bei einem externen Dienstleister der gleichen Gr¨oßenklasse in der Regel mehr Einfluss und kann bestimmte Personen f¨ur die Erledigung der Aufgaben vorgeben oder gew¨unschte Programmfunktionalit¨aten leichter durchsetzen79 . Alle diese Ergebnisse der qualitativen Expertenbefragung in Bezug auf die Kriterien der Partnerwahl in Verbindung mit konzeptionellen und empirischen Studien in der Vergangenheit80 motivieren, zu vermuten, dass kleine und mittlere Unternehmen beispielsweise andere Schwerpunkte bei den Kriterien zur Wahl externer Dienstleister setzen als Großunternehmen. Ferner wird unter Bezugnahme auf die in Kapitel 2 vorgestellten theoretischen Ans¨atze des soziologischen Theoriebereiches vermutet, dass in KMU ein tendenziell st¨arkerer Einfluss so74 75 76 77 78 79 80

Zu den Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen siehe Abschnitt 4.2.3.1, insbesondere Tabelle 4.1. Vgl. auch G ABLE ; S TEWART (1999), S. 779, B ERNROIDER ; KOCH (2001), B UONANNO et al. (2005), S. 386. Vgl. B ERNROIDER ; KOCH (2001). Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4. Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4. Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4. Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4. Siehe beispielsweise G ABLE ; S TEWART (1999), B ERNROIDER ; KOCH (2001), B UONANNO et al. (2005).

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

139

wohl von Konzepten der Theory of Planned Behavior81 als auch der Social Exchange Theory82 vorhanden ist. Das bedeutet insbesondere, dass sich KMU bei Make-or-Buy-Entscheidungen von ihrem sozialen Umfeld tendenziell st¨arker beeinflussen lassen als große Unternehmen und die soziale N¨ahe sowohl zu externen Dienstleistern als auch zu angestellten Mitarbeitern einen h¨oheren Stellenwert besitzt83 . Als Grund hierf¨ur kann die in der Regel starke Integration der Unternehmensleiter (Familienunternehmer) von KMU in die regionalen und lokalen Strukturen ihres Umfelds angef¨uhrt werden84 . Im Gegensatz dazu stehen die Entscheider bzw. Manager in Großunternehmen, die h¨aufig nicht regional verwurzelt“ sind und deren Entschei” dungen bez¨uglich Make-or-Buy in der Regel ausschließlich auf der Grundlage von formalen Wirtschaftlichkeitsanalysen getroffen werden85 . Die starke regionale Verankerung von KMU in Verbindung mit sozialem Verantwortungsbewusstsein der Unternehmer und der Aversion vor kulturellen Unterschieden kann auch als Grund daf¨ur angenommen werden, dass KMU tendenziell st¨arker auf Onshore-Anbieter zur¨uckgreifen als auf Anbieter aus Near- oder Farshorelokationen. Im Rahmen der qualitativen Expertenbefragung gaben nahezu alle Interviewteilnehmer an, dass eine schnelle Hilfe und unkomplizierte Zusammenarbeit auf geringem administrativem Level ausschließlich m¨oglich ist, wenn der Partner in Deutschland ans¨assig ist86 . Im Fall der Beauftragung inl¨andischer externer Dienstleister k¨onnen u¨ berdies Verst¨andigungsund Verst¨andnisprobleme ausgeschlossen werden87 . Die h¨aufig vorhandene starke Betriebsverbundenheit angestellter Mitarbeiter in KMU f¨uhrt dar¨uber hinaus zur Vermutung, dass KMU tendenziell einen h¨oheren Eigenleistungsanteil erbringen relativ zu großen Unternehmen, weil Aufgaben vorzugsweise an interne Mitarbeiter delegiert werden, die sich mit den Zielen des Unternehmens und ihrer Aufgabenerf¨ullung st¨arker identifizieren. Diese Argumentation f¨uhrt zur Formulierung folgender Forschungsfrage:

F2K : Gibt es signifikante Unterschiede zwischen KMU und Großunternehmen in Bezug auf (1) die Gr¨unde f¨ur oder gegen Eigen- oder Fremdleistung, (2) die Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister und (3) die Pr¨aferenzen bez¨uglich der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen?

Diese komparativen Forschungsfragen werden in Abschnitt 4.3.6.4 beantwortet. Im nachfolgenden Abschnitt wird das der quantitativ-deskriptiven Untersuchung zugrunde liegende Design erl¨autert. 81 82 83 84 85

86 87

Vgl. Abschnitt 2.4.1. Vgl. Abschnitt 2.4.2. Vgl. hierzu Abschnitte 2.4.1.3 und 2.4.2.3. Vgl. D EVOS et al. (2008), S. 74 oder D UTTA ; E VRARD (1999), S. 239. Vgl. B UONANNO et al. (2005), S. 385, B ERNROIDER ; KOCH (2001), S. 255, R AVARINI et al. (2000), S. 2, BANNISTER ; R EMENYI (1999), G ABLE ; S TEWART (1999), S. 779 f. oder auch B LILI ; R AYMOND (1993), S. 445. Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4. Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4 oder auch K RICK ; VOSS (2005), S. 40 f.

140

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3.3 Untersuchungsdesign Um die im vorangegangenen Abschnitt formulierten Forschungsfragen zu adressieren, wurde im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens eine quantitativ-deskriptive Befragung nach der Querschnittsmethode konzipiert und durchgef¨uhrt. Wie bereits erw¨ahnt, diente diese empirische Untersuchung der Erhebung des Status quo und des modus operandi“ bez¨uglich der ” Eigenerstellung und des Fremdbezuges von Anwendungssoftware. Insbesondere unterscheidet das der Studie zugrunde liegende Erhebungsinstrument in diesem Zusammenhang drei Dimensionen der Erstellung und des Einsatzes von Anwendungssoftware. Die erste Dimension ist die Neuentwicklung von Individualsoftware. Der Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware bilden den zweiten Blickwinkel auf Anwendungssoftware. Schließlich wird die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft eines Unternehmens als dritte Dimension identifiziert. Nach dem Kenntnisstand des Autors haben großzahlige empirische Arbeiten auf diesem Gebiet eine derartige Differenzierung von Anwendungssoftware bislang nicht vorgenommen88. Das Erhebungsinstrument wurde gem¨aß diesen Dimensionen gegliedert. Wie bereits in Abschnitt 3.3.2.2 beschrieben, wurde f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware im Rahmen der Studie zun¨achst die Einstellung der Befragten in Bezug auf die beiden Optionen der Verantwortungs¨ubernahme bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung erhoben. Die Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses sowie die Pr¨aferenzen zur Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen wurden neben den Beweggr¨unden zur Eigenentwicklung von Individualsoftware ebenfalls abgefragt. Im Bereich des Einsatzes und der Anpassung von Standardsoftware wurde zun¨achst das Hauptstandardprodukt erfragt, das im Unternehmen zur Unterst¨utzung der Kerngesch¨aftsprozesse eingesetzt wird. Anschließend wurde die Einstellung des Befragten in Bezug auf die Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur Standardsoftware ermittelt (siehe Abschnitt 3.3.3.2). Einen weiteren Bestandteil dieses Abschnittes bildete die Erhebung der Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware. Der Umfang der durchgef¨uhrten Entwicklungsarbeiten (Customizing, Add-On Programmierung oder Ver¨anderungen am Quelltext) am Standardprodukt ¨ des Unternehmens wurde ebenfalls erhoben. Uberdies wurden neben der Einstellung gegen¨uber On-, Near- und Farshore-Fremdleistung auch die Beweggr¨unde abgefragt, die ein Unternehmen veranlassen, die Anpassung von Standardsoftware selbst zu erbringen. Analog zum Bereich der Individual- und der Standardsoftware wurden die Befragten im Abschnitt der Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft gebeten, ihre Einstellung zu der Wichtigkeit der Kriterien bei der Auswahl eines Software- oder Serviceanbieters, zu den angegebenen Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung sowie zur Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen anzugeben. Dar¨uber hinaus erfolgte eine 88

D IBBERN (2004) differenziert lediglich Anwendungsentwicklung und Anwendungswartung.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

141

Bewertung der aufgef¨uhrten Beweggr¨unde, die in der Literatur meist f¨ur eine Inanspruchnahme von Fremdleistung vorgebracht werden. Ferner wurden in diesen Abschnitt auch Fragen zum Outsourcing kompletter Anwendungssysteme aufgenommen. Einen weiteren Abschnitt des Erhebungsinstrumentes bildete die grunds¨atzliche Einstellung des Befragten zur Inanspruchnahme von Fremdleistung, insbesondere zu On-, Near- und Farshorepr¨aferenzen und -erfahrungen. Dieser Themenblock wurde im Erhebungsinstrument u¨ bergreifend zu den drei genannten Dimensionen platziert. Schließlich wurden die demografischen Daten des befragten Unternehmens in Erfahrung gebracht.

4.3.4 Datenerhebung

Konstruktion des Fragebogeninstrumentes und Pretest

In den Sozialwissenschaften exis-

tieren mehrere Datenerhebungsmethoden89. F¨ur die Datenerhebung im Rahmen der vorliegenden Studie zur Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung wurde eine Befragung in schriftlicher, standardisierter Form gew¨ahlt. Zur Durchf¨uhrung wurde vom Autor ein Fragebogen entwickelt, der gem¨aß den Ausf¨uhrungen des vorangegangenen Abschnittes strukturiert wurde. Die Bearbeitungsdauer des Fragebogens betrug ca. 20 Minuten. Bei der Konstruktion des Fragebogens wurden die Grunds¨atze der so genannten Total Design Method 90 ber¨ucksichtigt, die von D ILLMAN (1978) konzipiert wurde. So orientierte sich beispielsweise die Anordnung der Fragen an der Total Design Method, indem der Fragebogen mit einer kurzen Einf¨uhrung, Begriffsdefinitionen und leichten Einstiegsfragen begonnen wurde, inhaltlich a¨ hnliche Fragen zusammen und demografische Fragen zum Unternehmen am Ende gestellt wurden. Dar¨uber hinaus sollten Hervorhebungen von Themenbereichen und eine Kennzeichnung von Filterfragen der leichteren Handhabbarkeit und Verst¨andlichkeit des Fragebogens dienen91 . Gem¨aß D IEKMANN (2007) und S CHNELL et al. (2005) sollte ein neu konstruiertes Erhebungsinstrument einem so genannten Pretest unterzogen werden92 . So wurde auch im Rahmen der vorliegenden Studie zur Anwendungsentwicklung und -wartung der initial erstellte Fragebogen durch drei Wissenschaftler und f¨unf erfahrene Praktiker begutachtet. Die Pretest-Teilnehmer wurden gebeten, den Fragebogen auszuf¨ullen und w¨ahrenddessen ihre Gedanken laut zu artikulieren ( Thinking-Aloud-Test“). Auf diese Weise konnten durch den Autor Verst¨andnis” probleme und sonstige Schwierigkeiten des Beantwortens erfasst werden. Nach Abschluss des Ausf¨ullens wurden die Teilnehmer dar¨uber hinaus gebeten, eine allgemeine Beurteilung des Fragebogens vorzunehmen sowie den Inhalt, die L¨ange und das Design des Fragebogens zu bewerten. Die von den Pretest-Teilnehmern ge¨außerten Kommentare und Anmerkungen wurden 89 90 91 92

Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 13. Siehe hierzu auch S CHNELL et al. (2005), S. 360 ff. oder D IEKMANN (2007), S. 517 ff. Vgl. hierzu S CHNELL et al. (2005), S. 361 f. und D IEKMANN (2007), S. 518. Siehe hierzu auch D IEKMANN (2007), S. 195 oder S CHNELL et al. (2005), S. 347.

142

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

anschließend durch den Autor in das Fragebogeninstrument eingearbeitet. Insgesamt wurden acht Pretest-Teilnehmer aquiriert, um den 7-seitigen Fragebogen inhaltlich zu sch¨arfen und sowohl den Inhalt als auch das Layout zu optimieren. Nach der achten Iteration war keine substanzielle Revision mehr notwendig und der Pretest wurde beendet.

Aussendung in kombinierter Form Im Anschluss an den Pretest wurde der papierbasierte Fragebogen in Form eines Online-Fragebogens (HTML) implementiert. Zur Konvertierung des Fragebogens wurde die On-Demand-Software Globalpark Enterprise Feedback Suite 6.0 genutzt. Die Zur-Verf¨ugung-Stellung des Fragebogens erfolgte in kombinierter Form. Zum einen wurde der elektronische Fragebogen im Internet zug¨anglich gemacht93 . Zum anderen erfolgte eine postalische Aussendung, die gem¨aß den Grunds¨atzen der Total Design Method ein Anschreiben auf offiziellem Briefpapier des Lehrstuhls beinhaltete, in dem unter anderem auf die N¨utzlichkeit und Relevanz der Studie sowie auf die Vertraulichkeit und Anonymit¨at der erhobenen Daten hingewiesen wurde94 . Dar¨uber hinaus wurde bei der papierbasierten Version der Aussendung ein frankierter R¨uckumschlag beigelegt, um die R¨ucklaufquote zu erh¨ohen95 . Ferner wurde den angeschriebenen Personen als Anreiz zur Studienteilnahme ein kostenloser ¨ Bericht mit den zentralen Ergebnissen der Studie versprochen. Uberdies wurde die Studienteilnahme durch eine Verlosung von f¨unf Apple ipod touch angereizt. Die finale Version des Fragebogens ist im Anhang D der Arbeit abgedruckt.

Auswahl der Stichprobe

In Anlehnung an vergangene empirische Studien, die in der IS-

Forschung durchgef¨uhrt wurden96 , wurden im Rahmen der vorliegenden Untersuchung die jeweils am h¨ochsten angesiedelten IT-Verantwortlichen eines Unternehmens als Zielgruppe selektiert. Eine Fokussierung auf bestimmte Branchen erfolgte nicht, um ein m¨oglichst breites Spektrum an unterschiedlichen Unternehmen zu erfassen. Die Grundgesamtheit der vorliegenden quantitativ-empirischen Untersuchung bildeten demnach alle Unternehmen mit Sitz in Deutschland97 . Aus dieser Grundgesamtheit wurden durch ein mehrstufiges randomisiertes Auswahlverfahren 5.523 valide Unternehmensadressen selektiert (Teilerhebung). Diese bildeten damit die Zufallsstichprobe ( random sample“) der vorliegenden empirischen Untersuchung. ” Die Datenermittlung erfolgte anhand der Hoppenstedt Firmendatenbank Deutschland 1/2008 und 2/2008. Der in dieser Studie vorgenommene randomisierte Auswahlprozess von Unternehmen erlaubt, 93 94 95 96 97

Die Adresse lautete http://www.unipark.de/uc/anwentw. Vgl. D IEKMANN (2007), S. 518 und S CHNELL et al. (2005), S. 362 f. Vgl. D IEKMANN (2007), S. 518. Vgl. beispielsweise AUBERT et al. (1996), A NG ; C UMMINGS (1997), P OPPO ; Z ENGER (1998), BARTH E´ LEMY; G EYER (2001), D IBBERN (2004) oder B ENLIAN et al. (2009). Zu Auswahlverfahren, Grundgesamtheit und Stichprobe siehe auch S CHNELL et al. (2005), S. 265 ff..

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

143

R¨uckschl¨usse von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu ziehen98 . Nach Meinung von S CHNELL et al. (2005) stellen ausschließlich Zufallsstichproben die Gew¨ahr daf¨ur dar, aus Ergebnissen einer vorliegenden Stichprobe unter Ber¨ucksichtigung statistischer Fehlergrenzen auf die Verteilung bestimmter Merkmale in der Grundgesamtheit zu schließen99 . Da die Zufallsauswahl eine Wahrscheinlichkeitsverteilung besitzt, ist das gesamte Instrumentarium der inferentiellen Statistik auf die erhobenen Daten anwendbar100 . Im Gegensatz dazu sind die Methoden der Inferenzstatistik bei nicht-zuf¨alligen Selektionsprozessen nicht zug¨anglich101 . Die Repr¨asentativit¨at der vorliegenden Stichprobe wird gem¨aß BUTTLER ; F ICKEL (2002) und S CHNELL et al. (2005) bereits durch das Verfahren der Zufallsauswahl an sich gew¨ahrleistet102 . Da die Ergebnisse von Zufallsstichproben umso genauer werden, je gr¨oßer der Stichprobenumfang ist103 , wurde im Rahmen der vorliegenden empirischen Untersuchung versucht, eine m¨oglichst umfangreiche Stichprobe zu erheben.

Zeitraum und Nachfassaktion Die Datenerhebung erfolgte zwischen Januar und M¨arz 2009. Der papierbasierte Fragebogen wurde am 12.01.2009 per Post an alle potenziellen Studienteilnehmer versandt. Den angeschriebenen IT-Verantwortlichen wurden die M¨oglichkeiten er¨offnet, (1) den papierbasierten Fragebogen auszuf¨ullen und diesen anschließend per frankiertem R¨uckumschlag oder Fax zur¨uckzusenden oder alternativ (2) den im Internet verf¨ugbaren Fragebogen direkt online auszuf¨ullen. Zeitgleich wurde der Link auf die Onlineversion des Fragebogeninstrumentes freigeschaltet. Nach etwa vier bzw. sechs Wochen wurden der Total Design Method folgend zwei Nachfassaktionen durchgef¨uhrt104 . Dazu wurden die IT-Verantwortlichen, die bis dato noch keine Reaktion gezeigt hatten, zun¨achst schriftlich per E-Mail mit Hilfe der Software MailOut personalisiert angeschrieben und erneut gebeten, an der Befragung zur Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung teilzunehmen. Der Fragebogen wurde in elektronischer Form im Anhang der Remindermail beigef¨ugt. Etwa sechs Wochen nach der initialen Aussendung wurde eine telefonische Nachfassaktion gestartet. Aus Vereinfachungsgr¨unden wurden hierbei durch den Autor 200 potenzielle Studienteilnehmer randomisiert aus der Stichprobe selektiert, telefonisch kontaktiert und an die Teilnahme an der Studie erinnert.

Rucklauf ¨ Insgesamt wurden von 5.523 kontaktierten Unternehmen 498 verwertbare Frageb¨ogen ausgef¨ullt. Dies entspricht einer Quote von rund 9,0%. Lediglich 14 ung¨ultig ausgef¨ullte 98 99 100 101 102 103 104

Vgl. VON DER L IPPE ; K LADROBA (2002), S. 140. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 304. Vgl. VON DER L IPPE ; K LADROBA (2002), S. 140. Vgl. ebd. Vgl. B UTTLER ; F ICKEL (2002), S. 32 oder S CHNELL et al. (2005), S. 304 f. Vgl. B UTTLER ; F ICKEL (2002), S. 33. Vgl. hierzu D IEKMANN (2007), S. 518 oder S CHNELL et al. (2005), S. 362 f..

144

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Frageb¨ogen wurden vorab aufgrund inkonsistenter Daten aussortiert. Teilweise ausgef¨ullte Frageb¨ogen wurden in die Analyse der Daten einbezogen. Diese moderate R¨ucklaufquote ist ein allgemein bekanntes Problem im Bereich der quantitativ-empirischen IS-Forschung. Eine R¨ucklaufquote in dieser Gr¨oßenordnung symbolisiert die Schwierigkeiten, die mit der Erhebung von Antworten von Top-Management-Mitarbeitern verbunden sind105 . Ein Grund f¨ur die moderate R¨ucklaufquote ist, dass Manager aus dem Bereich der Informationstechnologie aufgrund des stets anhaltenden rapiden Technologiewechsels st¨andig gebeten werden, an empirischen Studien teilzunehmen, worauf diese aus zeitlichen Gr¨unden mit der Nicht-Beantwortung von derartigen Anfragen reagieren106 .

4.3.5 Stichprobencharakteristika

Im Folgenden wird die Beschreibung der Stichprobe anhand der Dimensionen Unternehmensgr¨oße, Branchenzugeh¨origkeit, Eigentumsverh¨altnisse und Teilnehmercharakteristika vorgenommen. Es wurde bereits mehrfach betont, dass die vorliegende Arbeit den Schwerpunkt ihrer Auswertungen auf kleine und mittlere Unternehmen legt. Daher werden in Tabelle 4.3 nochmals kleine Unternehmen von mittleren und großen Unternehmen abgegrenzt. Die Definition der in dieser Arbeit verwendeten Gr¨oßenklassen wurde schon in fr¨uheren Abschnitten erw¨ahnt, soll an dieser Stelle jedoch kurz in Erinnerung gerufen werden. Gr¨oßenklasse klein mittel groß

Umsatz (Mio. e) < 50 50 ≤ x < 500 x ≥ 500

Mitarbeiter < 500 500 ≤ y < 3.000 y ≥ 3.000

Tabelle 4.3: Unternehmens-Gr¨oßenklassen

Wenn f¨ur die Klassifikation der Unternehmen nach Gr¨oße die Anzahl der besch¨aftigten Mitarbeiter zugrunde gelegt wird, ist weit u¨ ber die H¨alfte (63,4%) der antwortenden Unternehmen der Gr¨oßenklasse der kleinen Unternehmen zuzurechnen (siehe Abbildung 4.6). Gem¨aß dieser Klassifikation sind knapp ein Viertel (24,3%) der Unternehmen mittlere und 12,3% große Unternehmen. Ein etwas differenzierteres Bild zeigt sich, wenn man die Unternehmen gem¨aß des erwirtschafteten Umsatzes kategorisiert. Wie Abbildung 4.7 zeigt, sind in diesem Fall lediglich 41,8% der antwortenden Studienteilnehmer kleine Unternehmen, 42,6% mittlere und 15,6% große Unternehmen. 105 106

Vgl. P OPPO ; Z ENGER (1998), S. 862. Vgl. ebd.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

145

Teilnehmer nach Mitarbeiter 12,3%

Kleine Unternehmen 24,3%

Mittlere Unternehmen 63,4%

Große Unternehmen

n=481

Abbildung 4.6: Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Mitarbeiter Teilnehmer nach Umsatz 15,6%

Kleine Unternehmen 41,8% Mittlere Unternehmen Große Unternehmen 42,6%

n=455

Abbildung 4.7: Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Umsatz

Die Zusammensetzung der Stichprobe nach Branchen107 ist in Abbildung 4.8 visualisiert. Demzufolge ist der weitaus gr¨oßte Teil (45,0%) der antwortenden Unternehmen dem verarbeitenden und produzierenden Gewerbe zuzurechnen. Mit einem prozentualen Anteil von 17,6% folgt die Branche des Handels, worunter sowohl der Einzel- als auch Großhandel subsummiert wird. 13,0% der antwortenden Unternehmen erbringen im Wesentlichen wirtschaftliche Dienstleistungen. Die u¨ brigen 24,4% der Probanden verteilen sich auf weitere acht NACEHauptbranchen. Es kann davon ausgegangen werden, dass durch die Herkunft der Unternehmen aus zahlreichen Branchen ein relativ breit aufgestelltes Spektrum von Unternehmen zur Gewinnung umfassender Informationen in Bezug auf die Analyse von Eigen- oder Fremdleistung bei der Anwendungsentwicklung und -wartung abgedeckt werden kann. Abbildung 4.9 zeigt die Verteilung der Stichprobe nach Eigentumsverh¨altnissen der antwortenden Unternehmen. Demnach sind 42,7% inhabergef¨uhrte Familienunternehmen, 32,0% Tochtergesellschaften einer Konzernmutter, 15,0% Konzern-Muttergesellschaften und 10,3% Familienunternehmen mit fremdem Management. Wie in Abschnitt 4.3.4 erw¨ahnt, wurden im Rahmen der vorliegenden Untersuchung die jeweils 107

Die Unternehmen wurden auf Basis der NACE Branchennomenklatur klassifiziert. Dieser Nomenklatur liegt die Klassifikation der Wirtschaftszweige“ (NACE-CODE) des Statistischen Bundesamtes in Wiesbaden zu” grunde.

146

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Teilnehmer nach Branchen Verarbeitendes Gewerbe

2,9%

1,7% 1,0% 1,0% 2,3%

Handel; Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen und Gebrauchsgütern Grundstücks- und Wohnungswesen, Vermietung beweglicher Sachen, Erbringung von wirtschaftlichen Dienstleistungen, anderweitig nicht genannt

4,3% 5,6%

Verkehr und Nachrichtenübermittlung

5,6%

45,0%

Energie- und Wasserversorgung Baugewerbe Kredit- und Versicherungsgewerbe

13,0%

Erbringung von sonstigen öffentlichen und persönlichen Dienstleistungen Gesundheits-, Veterinär- und Sozialwesen 17,6% Land- und Forstwirtschaft Sonstige

n=484

Abbildung 4.8: Teilnehmer nach Branchen Teilnehmer nach Eigentumsverhältnissen 10,3% Inhabergeführtes Familienunternehmen 15,0% 42,7%

Tochtergesellschaft einer Konzernmutter Konzern-Muttergesellschaft

32,0%

Familienunternehmen mit fremdem Management

n=459

Abbildung 4.9: Teilnehmer nach Eigentumsverh¨altnissen

am h¨ochsten angesiedelten IT-Verantwortlichen eines Unternehmens als Zielgruppe selektiert. In Abbildung 4.10 ist die Verteilung der Stichprobe nach der Funktion des Antwortenden innerhalb des Unternehmens grafisch dargestellt. Demnach bekleiden 63,1% der Antwortenden die Funktion des IT-Leiters/CIOs und 12,7% die eines Gesch¨aftsf¨uhrers. Da Gesch¨aftsf¨uhrer in kleinen und mittleren Unternehmen h¨aufig sehr gut u¨ ber die Informationssysteme in ihrem Unternehmen informiert sind, ist es nicht u¨ berraschend, dass sie die zweitgr¨oßte Gruppe der antwortenden Personen bilden. 7,9% der antwortenden Funktionstr¨ager waren Leiter der kaufm¨annischen Abteilung innerhalb des Unternehmens. 2,1% der beantworteten Frageb¨ogen wurden von Leitern der Softwareentwicklung ausgef¨ullt. Obwohl 14,2% der Antwortenden nicht unmittelbar der gew¨unschten Zielgruppe der IT-Leiter/CIOs entsprechen108 , wird gleichwohl angenommen, dass diese qualifiziert genug sind, den Fragebogen zu beantworten. 108

Es handelte sich um sonstige Abteilungsleiter, Systemadministratoren und andere.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

147

Teilnehmer nach Funktion innerhalb des Unternehmens 5,0%

3,1% 2,1%

IT-Leiter / CIO

6,1%

Geschäftsführer Kaufm. Leitung

7,9%

Sonst. Abteilungsleiter 12,7%

63,1%

Andere Systemadministrator Leiter Softwareentw.

n=482

Abbildung 4.10: Teilnehmer nach Funktion innerhalb des Unternehmens

Zusammenfassend l¨asst sich zur vorliegenden Stichprobe konstatieren, dass diese aufgrund ihrer Zusammensetzung und ihres Umfangs valide Aussagen zur Anwendungsentwicklung und -wartung insbesondere u¨ ber kleine und mittlere Unternehmen zul¨asst. Im nachfolgenden Abschnitt wird die deskriptive und induktive Analyse der empirischen Studienergebnisse vorgestellt.

4.3.6 Deskriptive und induktive Analyse der prim¨arstatistischen Daten

¨ 4.3.6.1 Auswertungsstrategie und Uberblick

Die Auswertungsstrategie der prim¨arstatistischen Daten zu Eigen- und Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung orientiert sich an der in Abschnitt 4.3.2 erfolgten Ableitung der Forschungsfragen. Zun¨achst werden in Abschnitt 4.3.6.2 dimensions¨ubergreifende Analysen zu eingesetzten Softwaretypen sowie Pr¨aferenzen zu On-, Near- und Farshoring dargestellt. Anschließend werden die individuellen Forschungsfragen aus Abschnitt 4.3.2.1 beantwortet (Abschnitt 4.3.6.3). Dabei werden zun¨achst die deskriptiven Ergebnisse zur Neuentwicklung von Individualsoftware diskutiert, bevor im Weiteren die empirischen Ergebnisse zum Einsatz und der Anpassung von Standardsoftware sowie zur Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft erl¨autert werden. Die Adressierung der komparativen Forschungsfragen erfolgt im darauf folgenden Abschnitt 4.3.6.4. Hierbei werden zuerst die Hypothesen im Zusammenhang mit der Gegen¨uberstellung der Einstellungsmessung zwischen Individual- und Standardsoftware sowie der Weiterentwicklung/Wartung der Anwendungslandschaft adressiert. Schließlich werden die Ergebnisse des Vergleiches zwischen KMU und großen Unternehmen vorgestellt und diskutiert. Eine grafische Visualisierung der beschriebenen Auswertungsstrategie zur Adressierung der individuellen und komparativen Forschungsfragen ist in Abbildung 4.11 dargestellt.

148

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse Übergreifende Auswertungen Individuelle Auswertungen

KMU

Kriterien

Gründe On-, Near- u. Farshore Sonsges

ISW

SSW

WW

F2I

F5I

F3I

F7I

F10I

F4I

F8I

F11I

F1I

F6I

F13I

ISW

SSW

I 9

WW

Große U.

F

Kriterien

Gründe On-, Near- u. Farshore Sonsges

F12I Komparative Auswertung zwischen Standard- (SSW) und Individualsoftware (ISW) sowie Weiterentwicklung/Wartung (WW)

F1K

Komparative Auswertungen zwischen KMU und Großunternehmen

F2K

Abbildung 4.11: Auswertungsstrategie der quantitativ-deskriptiven Studie

Die nachfolgende Auswertung der Querschnittsbefragung basiert auf Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik. Aufgabe der deskriptiven Statistik ist es, quantitative Daten durch Grafiken, Tabellen oder einzelne Kennwerte (bspw. Mittelwerte oder Dispersionsmaße) zusammenzufassen und zu beschreiben109 . Die induktive Statistik oder auch Inferenzsta¨ tistik befasst sich vielmehr mit der Uberpr¨ ufung der Richtigkeit vorab formulierter Hypothesen oder Fragestellungen110 .111 Die Beantwortung der individuellen Forschungsfragen erfolgt schwerpunktm¨aßig unter Zuhilfenahme deskriptiver Auswertungsmethoden. Insbesondere werden bei der Analyse Histogramme einzelner Variablen, arithmetische Mittel sowie Standardabweichungen als geeignete Lage- und Streuungsparameter eingesetzt. Dar¨uber hinaus werden Mittelwertvergleiche zur Messung unterschiedlich starker Auspr¨agungen intervallskalierter Variablen durchgef¨uhrt. Vereinzelt werden bivariate Korrelationen zwischen intervallskalierten Variablen berechnet. In dieser Studie wird in diesem Kontext auf das Rangkorrelationsverfahren nach Spearman112 zur¨uckgegriffen, das vor statistischen Ausreißern gesch¨utzter ist113 und somit zuverl¨assigere Ergebnisse liefert. Zur Adressierung der komparativen Forschungsfragen wird verst¨arkt auf inferenzstatistische Methoden zur¨uckgegriffen. F¨ur Mittelwertvergleiche intervallskalierter Variablen und deren Test auf statistische Signifikanz werden Varianten des T 109 110 111

112 113

Vgl. B ORTZ (2005), S. 1 und S. 15. Vgl. ebd., S. 15. Gem¨aß B ORTZ (2005) ist eine Voraussetzung f¨ur den sinnvollen Einsatz der Inferenzstatistik, dass vor Untersuchungsbeginn theoretisch gut begr¨undete Hypothesen oder Fragestellungen formuliert wurden (Vgl. ebd., S. 2). Die vorliegende empirische Untersuchung gen¨ugt dieser Voraussetzung. Vgl. ebd., S. 232 ff. oder M AYER (2006), S. 120 f. ¨ Vgl. B UHL (2008), S. 349.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

149

Tests114 eingesetzt. Nahezu alle Fragen des Erhebungsinstrumentes beinhalteten Antwortvorgaben bzw. Aussagen (Items), zu denen die Befragten ihre pers¨onliche Einstellung auf einer 7-Punkte-Likert-Skala mit den Endpunkten stimme u¨ berhaupt nicht zu“ (1) und stimme voll und ganz zu“ (7) ange” ” ben konnten. Aus Gr¨unden der u¨ bersichtlicheren Darstellung der Ergebnisse wird die 7-PunkteLikert-Skala in den nachfolgenden Abschnitten zu drei Antwortkategorien aggregiert115 . Der Bereich 1-3 der Likert-Skala wird zur Kategorie Ablehnung“ subsummiert, 4 zu Indifferent“ ” ” und die Antwortbereiche 5-7 der Likert-Skala werden zur Kategorie Zustimmung“ zusammen” gefasst.

¨ 4.3.6.2 Ubergreifende Analysen zu Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

In diesem Abschnitt werden die Ergebnisse der dimensions¨ubergreifenden Analysen vorgestellt und diskutiert. Dazu werden die aggregierten H¨aufigkeitsverteilungen der interessierenden Variablen betrachtet. Insbesondere wird der Umfang der von den befragten Anwenderunternehmen eingesetzten Softwaretypen (Individual- und Standardsoftware) sowie deren zuk¨unftige Pr¨aferenzen in Bezug auf die Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen analysiert.

4.3.6.2.1 Relativer Einsatz von Standard- und Individualsoftware Wie aus Abbildung 4.12 ersichtlich ist, nutzen 62,9% der Studienteilnehmer u¨ berwiegend Standardsoftwarel¨osungen, in 24,5% der F¨alle setzen Unternehmen Standard- und Individualsoftware in etwa zu gleichen Teilen ein und bei 12,6% der antwortenden Unternehmen wird u¨ berwiegend Individualsoftware eingesetzt. Die empirische Untersuchung von VOGT (2006) kommt zu a¨ hnlichen Ergebnissen. Demnach setzen 67% der Studienteilnehmer u¨ berwiegend Standardsoftware ein116 . Neben der Erhebung des Status quo zur Nutzung von Standard- und Individualsoftware wurden die Unternehmen auch gefragt, wie sie die zuk¨unftige Entwicklung bez¨uglich des Einsatzes dieser Softwaretypen einsch¨atzen. 66,7% der Befragten stimmten der Aussage zu, dass in Unternehmen in 3-5 Jahren tendenziell vermehrt Standardsoftware zu Lasten von Individualsoftware eingesetzt werden wird. 20,2% der Unternehmen sprachen sich gegen diese Aussage aus. 13,1% a¨ ußerten sich indifferent (siehe Abbildung 4.13). 34,0% der Teilnehmer stimmten in diesem 114 115 116

Vgl. hierzu B ORTZ (2005), S. 140 ff. Vgl. M AYER (2006), S. 108. Vgl. VOGT (2006), S. 97.

150

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Welche Softwaretypen setzen Sie in Ihrem Unternehmen ein? 12,6%

überwiegend Standardsoftware in etwa gleich

24,5% 62,9%

überwiegend Individualsoftware

n=498

Abbildung 4.12: Anteile Softwaretypen

Zusammenhang zu, dass zuk¨unftig individuelle Anpassungen von Standardsoftware zur¨uckgehen werden, knapp die H¨alfte (49,0%) lehnte diese Aussage dagegen ab. Der weitaus gr¨oßte Teil (71,2%) der antwortenden Unternehmen ist der Auffassung, dass es aufgrund wachsender Anforderungen der Anwender immer wieder individuelle L¨osungen117 f¨ur spezielle Problemstellungen geben wird, die in die gesamte IT-Landschaft zu integrieren sind. Nur 14,8% lehnten diese Aussage mehr oder weniger ab, 14,0% waren indifferent. Wie schätzen Sie die zukünftige Entwicklung bzgl. des Einsatzes von Softwaretypen ein?

Vermehrter Einsatz von Standardsoftware zu Lasten von Individualsoftware

20,2%

Rückgang individueller Anpassungen von Standardsoftware

13,1%

49,0%

Aufgrund wachsender Anforderungen wird es immer wieder individuelle Lösungen geben.

14,8%

0%

n=489; μ=4,84; σ=1,54

66,7%

17,0%

14,0%

34,0%

n=493; μ=5,25; σ=1,54

71,2%

20%

40%

Ablehnung

Indifferenz

60%

n=487; μ=3,76; σ=1,60

80%

100%

Zustimmung

Abbildung 4.13: Einsch¨atzung der zuk¨unftigen Entwicklung f¨ur die Anteile der Softwaretypen

¨ Auch diese Ergebnisse sind in Ubereinstimmung mit den Ergebnissen von VOGT (2006), wonach der Anteil der eingesetzten Standardsoftware in Zukunft weiter ansteigen wird118 . Auf Basis der erhobenen Daten liegt damit zusammenfassend die Vermutung nahe, dass von Anwenderunternehmen119 zuk¨unftig mehr Standardsoftware zu Lasten von Individualsoftware eingesetzt werden wird, innerhalb der Standardanwendungen allerdings individuelle Anpassungen an Unternehmensspezifika vorgenommen werden. F¨ur Spezialprobleme, f¨ur die es (noch) keine standardisierte Anwendungssoftware auf dem Markt gibt, wird man nach Maßgabe von Wirtschaftlichkeits¨uberlegungen tendenziell nach wie vor Individualsoftware entwickeln (Make) oder entwickeln lassen (Buy), die in die IT-Landschaft des Unternehmens einzubinden ist. 117 118 119

In der Regel wird es sich bei den individuellen L¨osungen um spezifische Anpassungen (Customizing, Add-On Programmierung und/oder Eingriffe in den Quelltext) der Standardsoftware handeln. Vgl. VOGT (2006), S. 98 f. Schwerpunktm¨aßig waren in der Stichprobe kleine und mittlere Unternehmen (siehe Tabelle 4.3) vorhanden.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

151

4.3.6.2.2 On-, Near- und Farshoring Wie bereits in Abschnitt 4.3.3 erw¨ahnt, wurden die Befragten im Rahmen des Erhebungsinstrumentes gebeten, ihre Zufriedenheit mit den beauftragten externen Dienstleistern sowie ihre pers¨onliche Einsch¨atzung in Bezug auf die zuk¨unftige Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshoreregionen anzugeben. Im Weiteren wird auf Basis der prim¨arstatistischen Daten die Zufriedenheit der befragten Unternehmen mit der Leistungserbringung der On-, Near- und Farshoredienstleister er¨ortert. Hierbei wird insbesondere auf die Produkt- und Servicequalit¨at, die H¨ohe der Kosten, die Einhaltung von Terminen und Kommunikations- und Koordinationsaspekte fokussiert. In Bezug auf die Inanspruchnahme von Fremdleistungen innerhalb Deutschlands gaben 83,7% der Studienteilnehmer an, mit der Produkt- und Servicequalit¨at ihrer externen Dienstleister zufrieden zu sein (siehe Abbildung 4.14). Lediglich 4,5% sind diesbez¨uglich mehr oder weniger unzufrieden. 51,9% der befragten Unternehmen sind mit den Kosten der Beauftragung inl¨andischer Dienstleister zufrieden, 20,4% eher unzufrieden. In Bezug auf die Einhaltung von avisierten Terminen a¨ ußerten sich 63,6% der Studienteilnehmer als zufrieden, 19,0% als unzufrieden. Die Kommunikation und Koordination mit inl¨andischen Dienstleistern bewerten 74,2% der Unternehmen als zufriedenstellend, f¨ur 12,9% lassen die Kommunikation und Koordination zu w¨unschen u¨ brig. Wie zufrieden waren/sind Sie mit der Leistungserbringung Ihres/Ihrer Onshoring-Dienstleister im Hinblick auf

Produkt- und Servicequalität 4,5% 11,8% Kosten

20,4%

Termineinhaltung

19,0%

Kommunikation und Koordination

12,9% 0%

n=415; μ=5,40; σ=1,02

83,7% 51,9%

27,7%

12,9% 20%

Unzufrieden

n=413; μ=4,78; σ=1,32

63,6%

17,4%

n=412; μ=5,14; σ=1,27

74,2% 40%

Indifferent

60%

n=411; μ=4,47; σ=1,27

80%

100%

Zufrieden

Abbildung 4.14: Zufriedenheit mit dem Onshoring-Dienstleister

Im Vergleich zur Messung der Zufriedenheit mit inl¨andischen externen Dienstleistern l¨asst sich auf Basis der Stichprobe f¨ur Nearshore-Fremdleistungen feststellen, dass die befragten Unternehmen tendenziell unzufriedener in Bezug auf die Produkt- und Servicequalit¨at, die H¨ohe der Kosten, die Einhaltung von Terminen und Kommunikations- und Koordinationsaspekte sind ¨ (siehe Abbildung 4.15). Diese Erkenntnis ist in Ubereinstimmung mit den Ergebnissen vergan120 gener empirischer Untersuchungen . So sind f¨ur den Fall der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus Nearshoreregionen lediglich 41,3% mit der Produkt- und Servicequalit¨at der Anbieter zufrieden, 33,0% mit den Kosten, 27,9% mit der Einhaltung von Terminen und 24,3% mit der Kommunikation und Koordination. Besonders eklatant ist die Differenz der Zufrieden120

Vgl. beispielsweise M EYER ; S TOBBE (2007), S. 84.

152

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

heitsmessung sowohl bei der Produkt- und Servicequalit¨at als auch bei der Kommunikation und Koordination. Wie zufrieden waren/sind Sie mit der Leistungserbringung Ihres/Ihrer Nearshoring-Dienstleister im Hinblick auf

Produkt- und Servicequalität

21,5%

Kosten

25,4%

Termineinhaltung

26,8%

Kommunikation und Koordination 0%

Unzufrieden

41,0% 40%

n=173; μ=3,80; σ=1,43

24,3%

60%

Indifferent

n=172; μ=3,97; σ=1,34

27,9%

45,3%

20%

n=173; μ=4,10; σ=1,36

33,0%

41,6%

34,7%

n=172; μ=4,24; σ=1,35

41,3%

37,2%

80%

100%

Zufrieden

Abbildung 4.15: Zufriedenheit mit dem Nearshoring-Dienstleister

Dieser Trend der zunehmenden Unzufriedenheit bei wachsender Entfernung von Deutschland setzt sich auch f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Farshorelokationen fort. Hier sind in Bezug auf die Produkt- und Servicequalit¨at nur noch 22,9% mit der Leistungserbringung der externen Dienstleister zufrieden, 30,6% mit den Kosten, 18,3% mit der Einhaltung von Terminen und lediglich 14,6% mit der Kommunikation und Koordination des Softwareanbieters (siehe Abbildung 4.16). Wie zufrieden waren/sind Sie mit der Leistungserbringung Ihres/Ihrer Farshoring-Dienstleister im Hinblick auf

Produkt- und Servicequalität

42,0%

35,1%

Kosten

26,7%

Termineinhaltung

42,7%

Kommunikation und Koordination

44,6% 0%

20%

Unzufrieden

Indifferent

60%

n=131; μ=3,47; σ=1,45

18,3%

40,8% 40%

n=131; μ=3,97; σ=1,55

30,6% 43,5%

38,2%

n=131; μ=3,56; σ=1,40

22,9%

14,6% 80%

n=130; μ=3,26; σ=1,51

100%

Zufrieden

Abbildung 4.16: Zufriedenheit mit dem Farshoring-Dienstleister

¨ Abbildung 4.17 zeigt eine vergleichende Ubersicht der Mittelwerte der Zufriedenheit mit externen On-, Near- und Farshoredienstleistern in Bezug auf die Produkt- und Servicequalit¨at, die H¨ohe der Kosten, die Einhaltung von Terminen sowie Kommunikations- und Koordinationsaspekte. Wie aus den obigen Ausf¨uhrungen zu vermuten ist, erreicht die Zufriedenheit mit der Leistungserbringung von Onshore-Dienstleistern durchweg die h¨ochsten Mittelwerte, gefolgt von Near- und Farshoreleistungserbringung. Etwas u¨ berraschend ist in diesem Zusammenhang, dass die Anwenderunternehmen sogar in Bezug auf die anfallenden Kosten mit inl¨andischen Dienstleistern am zufriedensten waren. Vermutlich haben die Befragten in ihre Bewertung der

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

153

Kosten auch erh¨ohte Kommunikations- und Koordinationskosten im Falle der Beauftragung von Near- und Farshoredienstleistern mit eingerechnet. Vergleichende Übersicht der Zufriedenheit über On-, Near- und Farshoring hinweg 7 6

5,30 4,42

4,22 4

5,12

4,82

5

4,09

3,96

3,96

3,55

3,76

3,47

3,25

3 2 1 Produkt- und Servicequalität

Kosten

Termineinhaltung

Kommunikation und Koordination

n=169; n=130; n=123

n=168; n=128; n=124

n=169; n=130; n=123

n=168; n=128; n=123

Onshoring

Nearshoring

Farshoring

¨ Abbildung 4.17: Vergleichende Ubersicht der Zufriedenheit u¨ ber On-, Near- und Farshoring hinweg

Um u¨ ber den Stichprobenumfang hinausgehende R¨uckschl¨usse auf die Grundgesamtheit t¨atigen zu k¨onnen, wurde auf der Grundlage der dargestellten Daten ein gepaarter T -Test durchgef¨uhrt. Die Mittelwertdifferenzen sind nahezu alle statistisch signifikant (siehe Tabelle 4.4). Unter Ber¨ucksichtigung der jeweiligen Irrtumswahrscheinlichkeit kann daher davon ausgegangen werden, dass sich die Mittelwerte der Zufriedenheit zwischen On-, Near- und Farshoreanbietern in den untersuchten vier Kategorien auch in der Grundgesamtheit voneinander unterscheiden. Diff. T Onshoring vs. Nearshoring Produkt- und Servicequalit¨at 1,071 8,126 Kosten 0,327 2,380 Termineinhaltung 0,858 6,856 Kommunikation und Koordination 1,357 9,814 Onshoring vs. Farshoring Produkt- und Servicequalit¨at 1,792 11,280 Kosten 0,461 2,493 Termineinhaltung 1,354 7,796 Kommunikation und Koordination 1,844 10,546 Nearshoring vs. Farshoring Produkt- und Servicequalit¨at 0,553 5,014 Kosten 0,113 0,911 Termineinhaltung 0,431 3,712 Kommunikation und Koordination 0,504 4,083

n

Sign.

169 168 169 168

*** * *** ***

130 128 130 128

*** * *** ***

123 124 123 123

*** ns *** ***

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001; ns=nicht signifikant (p > 0, 05) Tabelle 4.4: Mittelwertvergleiche zwischen On-, Near- und Farshoring mittels T -Test

Wie Abbildung 4.18 zeigt, w¨urden 23,3% der befragten Unternehmen den Onshoring-Anteil

154

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistungen zuk¨unftig erh¨ohen, d.h. mehr Fremdleistungen innerhalb Deutschlands beziehen. 68,7% der Teilnehmer w¨urden Fremdleistungen im Rahmen der Anwendungsentwicklung und -wartung, wie schon in der Vergangenheit, tendenziell wieder aus dem Inland beziehen. Dagegen gaben lediglich 8,0% der Unternehmen an, den Anteil von Fremdleistungen aus dem Inland zuk¨unftig verringern zu wollen. Ein ebenfalls nur geringer Anteil der Befragten (6,4%) gab an, den Anteil der Fremdleistungsinanspruchnahme aus Osteuropa zuk¨unftig zu erh¨ohen. 38,7% waren der Ansicht, den Bezug von Fremdleistungen aus Nearshoreregionen zuk¨unftig verringern zu wollen. Ein a¨ hnliches Bild zeigt sich bei der Pr¨aferenz in Bezug auf die Inanspruchnahme von Farshoreleistungen. Hier sind lediglich 3,5% der Befragten der Meinung, den Umfang von Fremdleistungen aus Farshorestandorten zu erh¨ohen. Knapp die H¨alfte der Studienteilnehmer (49,6%) w¨urde zuk¨unftig den Anteil der Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Farshorelokationen verringern.

Wie würden Sie auf Basis Ihrer Erfahrungen in Bezug auf den Ort des Anbieters von Fremdleistungen zukünftig entscheiden? Wenn Sie noch keine Erfahrungen gemacht haben, dann geben Sie bitte Ihre Einschätzung ab.

Onshoring

23,3%

Nearshoring

6,4%

Farshoring

3,5%

0%

8,0% n=489

68,7%

54,9%

38,7%

46,9%

20%

Anteil erhöhen

n=429

49,6%

40%

60%

tendenziell eher gleich

n=435

80%

100%

Anteil verringern

Abbildung 4.18: Einsch¨atzung der zuk¨unftigen Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Nearund Farshorelokationen

Die in der Literatur aufgef¨uhrte These, mittel- und osteurop¨aische L¨ander gew¨onnen als Nearshore-Anbieter zunehmend an Bedeutung, kann f¨ur die vorliegende Stichprobe nicht best¨atigt werden121 . Es ist ein relativ geringer zuk¨unftiger Zuwachsanteil an Near- oder Farshoreumf¨angen in der Unternehmensgruppe der kleinen und mittleren Unternehmen zu beobachten in Verbindung mit einer geplanten Verringerung von Near- und Farshoring122 . Die Folge sind tendenziell hohe Kosten vereinzelter Transaktionen123. Demgegen¨uber wird als eines der zentralen Argumente hinsichtlich der Konkurrenz- und Wettbewerbsf¨ahigkeit von Near- und Farshorel¨andern das weitaus geringere Niveau der Lohnkosten herangezogen124 . Ferner k¨onnte die bereits fr¨uher angesprochene starke regionale Verankerung kleiner und mittlerer Unternehmen gegen die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Near- und Farshorestandorten sprechen. 121 122 123 124

Vgl. K RICK ; VOSS (2005), S. 37. 38,7% der Befragten bei Nearshore und 49,6% bei Farshore. Vgl. ebd., S. 38. Vgl. ebd.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

155

4.3.6.3 Individuelle Auswertungen

In diesem Abschnitt sollen die individuellen Forschungsfragen aus Abschnitt 4.3.2.1 zur Eigenerstellung und Fremdvergabe der Anwendungsentwicklung und -wartung adressiert werden. Dabei wird im nachfolgenden Unterabschnitt zun¨achst auf die deskriptiven und induktiven Ergebnisse zur Neuentwicklung von Individualsoftware eingegangen.

4.3.6.3.1 Neuentwicklung von Individualsoftware

Im Zusammenhang mit der Neuentwick-

lung von Individualsoftware wurde zun¨achst erhoben, ob die befragten Unternehmen derzeit ein gr¨oßeres Individualsoftwaresystem im Einsatz haben. 47,2% der Stichprobe aus schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen gaben an, ein solches einzusetzen. Dagegen verneinten 52,8% der Teilnehmer die Frage nach dem Einsatz eines Individualsystems und setzten demnach ausschließlich standardisierte Anwendungssoftware ein (siehe Abbildung 4.19). Dabei ist zu beachten, dass an den eingesetzten Standardsystemen vermutlich individuelle Anpassungen im Sinne von Customizing, Add-On Programmierung oder Ver¨anderungen am Quelltext vorgenommen wurden. Demnach kann aus dem Antwortverhalten der Unternehmen an dieser Stelle nicht geschlussfolgert werden, dass die Standardsoftwaresysteme unver¨andert implementiert wurden125 . Haben Sie in Ihrem Unternehmen derzeit ein Individualsoftwaresystem ím Einsatz?

47,2%

Ja

Nein

52,8%

n=498

Abbildung 4.19: Anteil Individualsoftwaresysteme

Auf die Frage, ob f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware schon Fremdleistung in Anspruch genommen wurde, antworteten 79,1% derjenigen Teilnehmer, die ein Individualsoftwaresystem im Einsatz haben (n = 239), positiv. Lediglich 20,9% dieser Unternehmen gaben an, daf¨ur noch keine externen Dienstleister beauftragt zu haben (siehe Abbildung 4.20). In diesem Kontext hat etwa ein Drittel der Befragten (33,2%), die f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware schon Fremdleistung in Anspruch genommen haben (n = 187), ausschließlich die Leistungen externer Dienstleister in Anspruch genommen. Etwa zwei Drittel dieser Unter125

Die quantitativen Ergebnisse zum Einsatz von Standardsoftware erfolgt im nachfolgenden Abschnitt.

156

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

nehmen (66,8%) nahmen Fremdleistung allerdings nicht ausschließlich in Anspruch, sondern parallel zur internen Leistungserstellung (siehe Abbildung 4.21). Haben Sie für die Neuentwicklung von Individualsoftware schon Fremdleistung in Anspruch genommen? 20,9%

Ja

Nein

79,1%

n=239

Abbildung 4.20: Neuentwicklung von Individualsoftware: Anteil Fremdleistung in Anspruch genommen Haben Sie für die Neuentwicklung von Individualsoftware ausschließlich Fremdleistung in Anspruch genommen?

33,2%

Ja

Nein

66,8%

n=187

Abbildung 4.21: Neuentwicklung von Individualsoftware: Anteil ausschließlich Fremdleistung in Anspruch genommen

Bez¨uglich der beiden Optionen zur Inanspruchnahme von Fremdleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware126 stimmte die u¨ berwiegende Mehrheit (77,7%) derjenigen Unternehmen, die hierf¨ur schon Fremdleistung in Anspruch genommen haben, der Aussage zu, dass die arbeitsteilige Zusammenarbeit mit einem externen Softwarehaus die ideale Verfahrensweise sei, um gr¨oßere Individualprogrammsysteme f¨ur gesch¨aftskritische Unternehmensprozesse zu entwickeln. Dabei sollte die Verantwortung, insbesondere die Projektleitung, im Unternehmen verbleiben (siehe Abbildung 4.22). F¨ur nicht gesch¨aftskritische Prozesse stimmten dieser Aussage immerhin noch 60,9% der Studienteilnehmer zu. Konsistent dazu zeigten sich die Ergebnisse zur zweiten Option127 der Inanspruchnahme von Fremdleistung f¨ur die Neuent126 127

Zur Erl¨auterung der beiden Optionen zur Inanspruchnahme von Fremdleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware siehe Abschnitt 3.3.2.2.1 auf Seite 80. Die zweite Option der Inanspruchnahme von Fremdleistung im Zusammenhang mit der Neuentwicklung von Individualsoftware besteht darin, das Projekt an ein externes Softwarehaus komplett zu vergeben und die Verantwortung f¨ur eine termingerechte Bereitstellung der individuellen Anwendungssoftware dem Softwarehaus zu u¨ bertragen.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

157

wicklung von Individualsoftware. Lediglich 29,3% derjenigen Unternehmen, die f¨ur die Entwicklung von Individualsoftware schon Fremdleistung in Anspruch genommen haben, stimmten der Aussage zu, dass es f¨ur die Entwicklung gr¨oßerer individueller Programmsysteme bei gesch¨aftskritischen Prozessen sicherer ist, das Projekt an ein externes Softwarehaus komplett zu vergeben und die Verantwortung f¨ur eine termingerechte Bereitstellung der individuellen Anwendungssoftware dem Softwarehaus zu u¨ bertragen. Dagegen lehnten diese Aussage 61,7% der genannten Unternehmen ab. F¨ur nicht gesch¨aftskritische Prozesse stimmten dieser Aussage 30,4% der Unternehmen zu, 55,8% lehnten ab (siehe Abbildung 4.22). Diese Ergebnisse sind dar¨uber hinaus konsistent mit dem bereits beschriebenen Antwortverhalten der Unternehmen, f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware nicht ausschließlich Fremdleistung in Anspruch zu nehmen. Inwieweit stimmen Sie für die Neuentwicklung von Individualprogrammsystemen folgenden Aussagen zu? (Arbeitsteilige Zusammenarbeit, Verantwortung bleibt im Unternehmen)

geschäftskritisch

13,6%

nicht geschäftskritisch

8,7%

22,3%

0%

n=184; μ=5,43; σ=1,65

77,7%

16,8%

20%

n=184; μ=4,74; σ=1,64

60,9%

40%

Ablehnung

60%

Indifferent

80%

100%

Zustimmung

Inwieweit stimmen Sie für die Neuentwicklung von Individualprogrammsystemen folgenden Aussagen zu? (Projekt an ein leistungsfähiges Softwarehaus vergeben, Verantwortung übertragen)

geschäftskritisch

61,7%

nicht geschäftskritisch

9,0%

55,8%

0%

20%

13,8%

40%

Ablehnung

60%

Indifferent

29,3%

n=178; μ=3,17; σ=1,94

30,4%

n=181; μ=3,34; σ=1,77

80%

100%

Zustimmung

Abbildung 4.22: Optionen der Inanspruchnahme von Fremdleistung

F¨ur die Beantwortung der Forschungsfrage F1I bez¨uglich der Selektion einer der beiden Optionen zur Inanspruchnahme von Fremdleistung ergibt sich ein eindeutiges Bild zugunsten der arbeitsteiligen Zusammenarbeit mit einem externen Dienstleister. In diesem Fall verbleibt die Verantwortung und insbesondere die Projektleitung im Unternehmen und wird nicht an das ¨ externe Softwarehaus u¨ bertragen. Dieses Ergebnis ist in Ubereinstimmung mit den Erkenntnissen der Expertenbefragung128 . F¨ur eine prim¨ar interne Leistungserstellung im Rahmen der Neuentwicklung von Individualsoftware unter Zuhilfenahme externer Unterst¨utzung spricht, dass gerade bei der IT-Unterst¨utzung von Kernkompetenzen mindestens so viel Know-how im Unternehmen behalten werden muss, dass das Unternehmen imstande ist, die Leistungserstellung wieder komplett mit internen Mitarbeitern zu u¨ bernehmen. Zudem ist die Unabh¨angig128

Vgl. Abschnitt 4.2.3.2.

158

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

keit von einem externen Dienstleister ein Vorteil interner Leistungserbringung, was von nahezu allen Experten best¨atigt wurde. Ein weiterer Vorteil interner Leistungserbringung ist nach Meinung der Experten, dass eine intensivere Kommunikation innerhalb des Unternehmens und insbesondere abteilungs¨ubergreifend im Sinne einer funktionierenden Einheit m¨oglich ist. Auf diese Weise kann das IT-Know-how anderer Fachabteilungen basierend auf einem besonderen Vertrauensverh¨altnis interner Mitarbeiter untereinander genutzt werden. Dar¨uber hinaus wird von den Experten als Vorteil der Leistungserbringung durch interne Mitarbeiter das nicht vorhandene (vertragliche) Abgrenzungsproblem von extern zu erbringenden Leistungen genannt. Die Inanspruchnahme von Fremdleistung kann vor diesem Hintergrund als Zukauf“ ben¨otigter ” Ressourcen interpretiert werden. Diese qualitativen Ergebnisse, die bereits in Abschnitt 4.2.3.2 diskutiert wurden, konnten durch die quantitative Querschnittsbefragung somit f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware best¨atigt werden. Um zu untersuchen, ob es bei den Optionen der Inanspruchnahme von Fremdleistung signifikante Unterschiede zwischen der Einstellungsmessung f¨ur gesch¨aftskritische und -unkritische Prozesse gibt, wurde ein gepaarter T -Test zum Vergleich der berechneten Mittelwerte durchgef¨uhrt (siehe Tabelle 4.5). In den T -Test wurden diejenigen Unternehmen der Stichprobe einbezogen, die f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware schon Fremdleistung in Anspruch genommen haben. Es konnte beobachtet werden, dass sich die Mittelwerte der Einstellung f¨ur die arbeitsteilige Zusammenarbeit mit einem externen Softwarehaus zwischen gesch¨aftskritischen und -unkritischen Prozessen signifikant voneinander unterscheiden. Auf der Basis der erhobenen Daten kann daher vermutet werden, dass KMU bei der Neuentwicklung von Individualsoftware f¨ur die IT-Unterst¨utzung gesch¨aftskritischer Prozesse (μ = 5, 43) mehr Wert darauf legen, die Verantwortung und Projektleitung im Hause zu behalten als das f¨ur die Unterst¨utzung unkritischer Gesch¨aftsabl¨aufe (μ = 4, 76) der Fall ist. Unter Ber¨ucksichtigung des Signifikanzniveaus kann daher angenommen werden, dass sich diese Einstellung der Anwenderunternehmen auch in der Grundgesamtheit voneinander unterscheidet. F¨ur die Option der Vergabe des Projektes und der Verantwortung an ein externes Softwarehaus konnte bez¨uglich der Mittelwertdifferenz keine statistische Signifikanz nachgewiesen werden.

Diff. T n Arbeitsteilige Zusammenarbeit, Verantwortung verbleibt im Unternehmen gesch¨aftskritisch vs. -unkritisch 0,672 5,562 183 Projekt an Softwarehaus, Verantwortung wird ubertragen ¨ gesch¨aftskritisch vs. -unkritisch 0,181 -1,507 177

Sign.

***

ns

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001; ns=nicht signifikant (p > 0, 05) Tabelle 4.5: Mittelwertvergleiche zwischen gesch¨aftskritischen und -unkritischen Prozessen mittels T -Test

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

159

Im Weiteren wurden die Studienteilnehmer befragt, welche Kriterien sie im Rahmen der Partnerwahl f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware vorzugsweise zugrunde legen. Diese Frage wurde lediglich von denjenigen Unternehmen beantwortet, die hierf¨ur bereits Fremdleistung in Anspruch genommen haben. Abbildung 4.23 zeigt ein Ranking der durch diese Unternehmen am wichtigsten bewerteten Kriterien. Die Darstellung basiert auf einem Mittelwertvergleich. Demnach ist den antwortenden Unternehmen eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at) mit dem Softwarehaus am wichtigsten. Ein Grund hierf¨ur ist darin zu sehen, dass ein Unternehmen dem Softwarehaus im Falle einer langfristigen Zusammenarbeit auch die Weiterentwicklung und Wartung der individuellen Anwendungssoftware u¨ bertragen kann. Referenzen u¨ ber erfolgreiche Realisierungen auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet sind gem¨aß der Antworten der Unternehmen am zweitwichtigsten. Am dritth¨aufigsten wurde von den Probanden dem Kriterium zugestimmt, dass die konkreten Personen, die dem Unternehmen pr¨asentiert werden, eine ausschlaggebende Rolle f¨ur die Auftragsvergabe spielen. Hier wird vor allem Wert darauf gelegt, dass die pr¨asentierten Personen in das Team des Unternehmens hineinpassen“. In ” diesem Kontext a¨ ußert sich erneut die pr¨aferierte Verfahrensweise, die Leistungserbringung externer Dienstleister parallel zur internen Eigenerstellung unterst¨utzend in Anspruch zu nehmen. Gem¨aß der Angaben der Unternehmen spielt die Reputation des Softwarehauses eine wichtige, aber keine u¨ beraus wichtige Rolle (μ = 5, 15). Obgleich kleinen und mittleren Unternehmen in der Praxis stets unterstellt wird, vorrangig ein g¨unstiges Preis/Leistungsverh¨altnis zu fordern, kann dies durch die vorliegende Stichprobe nicht best¨atigt werden. Der in diesem Zusammenhang berechnete Mittelwert von 5,11 zeigt zwar, dass ein gutes Preis/Leistungsverh¨altnis eher wichtig ist, aber durch KMU bei der Auswahl externer Dienstleister offenbar nicht als vorrangig bewertet wird. Ferner a¨ ußerten sich die schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen indifferent bez¨uglich des Kriteriums, f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware Softwareh¨auser zu beauftragen, die sich auf gleicher Augenh¨ohe“ befinden, d.h. auch ebenb¨urtige ” kleine und mittlere Unternehmen sind (μ = 4, 18). F¨ur die Auftragsvergabe zur Entwicklung individueller Anwendungssoftware scheinen KMU der Unternehmensgr¨oße des Softwarehauses nur eine untergeordnete Rolle beizumessen. Im Einzelnen ergaben sich f¨ur die Kriterien der Partnerwahl die in Abbildung 4.24 dargestellten Antwortprofile. Vor dem Hintergrund der Adressierung von Forschungsfrage F3I wurden von den Studienteilnehmern ferner die Beweggr¨unde f¨ur die Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware erfragt129 . Diese Frage wurde von denjenigen Unternehmen beantwortet, die ein Individualsoftwaresystem im Einsatz haben und f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware entweder ausschließlich eigene Mitarbeiter eingesetzt oder teilweise Fremdleistung in Anspruch genommen haben. Das Ranking der gewichteten Gr¨unde, das ebenfalls auf Mittelwertvergleichen basiert, ist in Abbildung 4.25 dargestellt. Als wichtigster Grund f¨ur die Eigenentwicklung von Individualsoftware wurde durch die Unternehmen bewertet, dass bei gesch¨aftskritischen 129

Die Messung erfolgte anhand einer 7-Punkte-Likert-Skala.

160

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Kriterien für die Auswahl eines Softwarehauses für die Neuentwicklung von Individualsoftware? Langfristige Geschäftsbeziehung (Kontinuität)

n=182; μ=6,04; σ=0,94

6,04

Referenzen

n=184; μ=5,76; σ=1,08

5,76

Die konkreten Personen spielen eine ausschlaggebende Rolle.

n=183; μ=5;26; σ=1,29

5,26

Reputation Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis Gleiche Augenhöhe

5,15

n=184; μ=5,15; σ=1,24

5,11

n=183; μ=5,11; σ=1,27 n=180; μ=4,18; σ=1,68

4,18 1

2

3

4

5

6

7

Abbildung 4.23: Ranking der Kriterien zur Wahl externer Dienstleister Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Kriterien für die Auswahl eines Softwarehauses für die Neuentwicklung von Individualsoftware?

4,9% Referenzen 2,7%

Reputation

8,1%

Günstiges Preis8,7% /Leistungsverhältnis Langfristige Geschäftsbeziehung 1,0% 4,9% (Kontinuität) Die konkreten Personen spielen 10,3% eine ausschlaggebende Rolle. Gleiche Augenhöhe

n=184; μ=5,15; σ=1,24

74,5%

17,4%

n=183; μ=5,11; σ=1,27

71,6%

19,7%

n=182; μ=6,04; σ=0,94

94,1%

Unwichtig

40%

Indifferent

n=180; μ=4,18; σ=1,68

43,9%

25,6%

20%

n=183; μ=5;26; σ=1,29

71,7%

18,0% 30,5%

0%

n=184; μ=5,76; σ=1,08

92,4%

60%

80%

100%

Wichtig

Abbildung 4.24: Kriterien zur Wahl externer Dienstleister

und unternehmensindividuellen Prozessen interne Mitarbeiter Kompetenz / Know-how f¨ur die Anwendungsentwicklung aufbauen bzw. behalten sollten (μ = 5, 28). Dieser Beweggrund steht in unmittelbarem Zusammenhang mit dem Wunsch der Unternehmen, die Abh¨angigkeit von einem externen Softwarehaus zu vermeiden bzw. zu reduzieren (μ = 5, 12). Dieser bivariate positive Zusammenhang zwischen der gew¨unschten intern vorhandenen Kompetenz f¨ur die Anwendungsentwicklung und der Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen konnte durch die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (rs = 0, 588, p < 0, 001, n = 172) als statistisch signifikant best¨atigt werden. Dass sich interne, angestellte Mitarbeiter st¨arker mit ihrem Unternehmen identifizieren, bewerteten die Unternehmen im Mittel als eher wichtig (μ = 4, 81). Es zeigte sich, dass die befragten Unternehmen die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters im Vergleich zum Zwang einer detaillierten Leistungsbeschreibung ebenfalls als eher wichtig (μ = 4, 75) einstuften. Als im Mittel indifferent (μ = 4, 16) a¨ ußerten sich die Studienteilnehmer, dass die interne Leistungserbringung tendenziell g¨unstiger ist als die Leistungserbringung externer Dienstleister. Im Einzelnen ergaben sich f¨ur die Gr¨unde f¨ur

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

161

die Eigenleistung die in Abbildung 4.26 dargestellten Antwortprofile. Welche Gründe veranlassen Ihr Unternehmen, Neuentwicklung von Individualsoftware in Eigenleistung durchzuführen und nicht fremd zu vergeben? Bei geschäftskritischen, unternehmensspezifischen Prozessen müssen interne Mitarbeiter die Kompetenz für die Anwendungsentwicklung haben.

n=173; μ=5,28; σ=1,62

5,28

Vermeidung von Abhängigkeit von Externen

n=172; μ=5,12; σ=1,57

5,12

Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich stärker mit seinem Unternehmen.

4,81

n=172; μ=4,81; σ=1,57

Die flexible Einsatzmöglichkeit eines internen Mitarbeiters ist vorteilhaft gegenüber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung

4,75

n=173; μ=4,75; σ=1,69

Interne Leistungserbringung ist tendenziell günstiger.

4,16 1

2

3

4

n=170; μ=4,16; σ=1,56 5

6

7

Abbildung 4.25: Ranking der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware Welche Gründe veranlassen Ihr Unternehmen, Neuentwicklung von Individualsoftware in Eigenleistung durchzuführen und nicht fremd zu vergeben? Bei geschäftskritischen, unternehmensspezifischen Prozessen müssen interne Mitarbeiter die Kompetenz für die Anwendungsentwicklung haben. Vermeidung von Abhängigkeit von Externen

15,1%

Interne Leistungserbringung ist tendenziell günstiger.

0%

20%

40%

Indifferent

n=170; μ=4,16; σ=1,56

62,9%

n=172; μ=4,81; σ=1,57

60,6%

n=173; μ=4,75; σ=1,69

16,2%

23,2%

Unwichtig

41,8%

27,6%

17,4%

19,7%

Die flexible Einsatzmöglichkeit eines internen Mitarbeiters ist vorteilhaft gegenüber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung

n=172; μ=5,12; σ=1,57

70,4%

14,5%

30,6%

Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich stärker mit seinem Unternehmen.

n=173; μ=5,28; σ=1,62

75,7%

15,1% 9,2%

60%

80%

100%

Wichtig

Abbildung 4.26: Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware

Im Hinblick auf die Beantwortung der Forschungsfrage F4I gaben 91,3% derjenigen Unternehmen, die ein Individualsystem einsetzen und f¨ur dessen Entwicklung Fremdleistung in Anspruch genommen haben, an, f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware in gr¨oßerem Umfang (30,2%) bzw. ausschließlich (61,1%) Fremdleistungen innerhalb Deutschlands (Onshore) zu beziehen (siehe Abbildung 4.27). 81,3% dieser Unternehmen sprachen sich gegen einen Fremdbezug von Entwicklungsleistungen f¨ur Individualsoftware aus Nearshorelokationen in gr¨oßerem Umfang (16,3%) bzw. ausschließlich (65,0%) aus. 13,7% der Unternehmen bezogen die Neuentwicklung ihrer Individualsoftware in gr¨oßerem Umfang (9,4%) bzw. ausschließlich (4,3%) aus Nearshoreregionen. F¨ur Farshoreregionen lag der Ablehnungsanteil der in der Stichprobe vorhandenen Studienteilnehmer bei 91,9%. Lediglich 5,0% der schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen bezogen individuelle Entwicklungsleistungen in gr¨oßerem Umfang (3,2%) bzw. ausschließlich (1,8%) aus Farshorelokationen. Wie bereits in Abschnitt 4.3.6.2

162

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

er¨ortert, k¨onnte eine Ursache dieser beobachteten Tendenz zur (nahezu ausschließlichen) Inanspruchnahme von Fremdleistungen innerhalb Deutschlands darin zu sehen sein, dass KMU relativ stark in regionale Strukturen ihres soziokulturellen Umfelds eingebunden sind und daher vorzugsweise (befreundete) Unternehmen der Region beauftragen. Dar¨uber hinaus kann als Grund f¨ur den relativ geringen Grad von Near- und Farshoring bei den teilnehmenden Unternehmen angef¨uhrt werden, dass die befragten Unternehmen tendenziell unzufriedener waren in Bezug auf die Produkt- und Servicequalit¨at, die Einhaltung von Kosten und Terminen sowie in Bezug auf die Kommunikation und Koordination von Near- und Farshoreanbietern130 . Als weiterer Punkt gegen die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Near- und Farshorelokationen kann angef¨uhrt werden, dass in kleinen und mittleren Unternehmen tendenziell keine ausreichenden Skaleneffekte zu realisieren sind. Die Einsparungseffekte durch das in der Regel niedrigere Lohnniveau in entfernteren Destinationen131 sind f¨ur KMU offensichtlich nicht in der Lage, den zus¨atzlichen administrativen Aufwand zu u¨ berkompensieren.

In welchem Umfang bezüglich geografischer Entfernung haben Sie die Individualsoftware-Entwicklung extern vergeben?

Onshoring

30,2%

Nearshoring

n=182; μ=6,25; σ=1,34

61,1%

65,0%

Farshoring

16,3%

5,0% 9,4% 4,3% n=160; μ=2,02; σ=1,75

86,3%

0%

20%

gar nicht

40%

eher wenig - wenig

5,6%

60%

mittel

eher viel - viel

80%

n=160; μ=1,41; σ=1,22 100%

voll und ganz

Abbildung 4.27: Pr¨aferenzen f¨ur On-, Near- und Farshoring bei der Neuentwicklung von Individualsoftware

F¨ur die Beantwortung der Forschungsfrage F4I ergibt sich nach den obigen Ausf¨uhrungen ein eindeutiges Bild zugunsten des Onshorings f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware. Die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Near- und Farshorelokationen spielt bei den schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen der Stichprobe, die ein Individualsoftwaresystem einsetzen und f¨ur dessen Entwicklung Fremdleistung in Anspruch genommen ha¨ ben, lediglich eine untergeordnete Rolle. Diese Erkenntnis ist in Ubereinstimmung mit vergangenen empirischen Untersuchungen zu diesem Themengebiet. So stellen beispielsweise M EYER ; S TOBBE (2007) fest, dass Deutschland noch kein reifer Offshoring-Markt ist132 . Im nachfolgenden Abschnitt werden die empirischen Ergebnisse zum Einsatz und der Anpassung von Standardsoftware vorgestellt. 130 131 132

Vgl. hierzu Abschnitt 4.3.6.2. Vgl. M EYER ; S TOBBE (2007), S. 83. Vgl. M EYER ; S TOBBE (2007), S. 83.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

163

4.3.6.3.2 Einsatz und Anpassung von Standardsoftware In diesem Abschnitt sollen die individuellen Forschungsfragen F5I bis F8I bezogen auf den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware adressiert werden. Im entsprechenden Fragenkomplex des Erhebungsinstrumentes wurden diejenigen Unternehmen, die Standardsoftware nutzen (n = 379), zun¨achst gebeten, das Hauptstandardprodukt anzugeben, das im Unternehmen zur Unterst¨utzung der Kerngesch¨aftsprozesse eingesetzt wird. Die Verteilung der genutzten Standardsoftwareprodukte ist in Abbildung 4.28 dargestellt. Demnach setzt u¨ ber ein Drittel (37,7%) dieser Unternehmen diverse Varianten des ERP-Systems von SAP ein. Neben ERP-Systemen wurde von den Studienteilnehmern auch das Office-Paket (9,2%) von Microsoft als Hauptstandardprodukt genannt. Es ist zu vermuten, dass in diesen Unternehmen kein ERP-System zur Unterst¨utzung der Kerngesch¨aftsprozesse eingesetzt wird. Eingesetzte Hauptstandardprodukte 1,1% 1,1% 0,8% 1,6% 0,8% 3,2% 4,7% 9,2%

37,7%

9,2%

n=379

SAP Sonstige Microsoft Navision MS Office Andere ERP-Systeme Infor.com SAGE Oracle Datev ReWe JD Edwards Baan

30,6%

Abbildung 4.28: Eingesetzte Hauptstandardprodukte

Anschließend wurden die Unternehmen gebeten, die Wichtigkeit der im Erhebungsinstrument angegebenen Kriterien f¨ur die Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware f¨ur ihre Kerngesch¨aftsprozesse zu bewerten. Abbildung 4.29 zeigt ein Ranking der durch die Unternehmen am wichtigsten erachteten Kriterien. Die Darstellung basiert auf einem Mittelwertvergleich. Demnach ist den antwortenden Unternehmen die Abdeckung der betriebswirtschaftlichen Funktionalit¨at und die Branchenerfahrung des Anbieters am wichtigsten (μ = 6, 26). Diese relativ hohe Bewertung durch die Unternehmen wird durch eine relativ geringe Streuung der Antworten (σ = 0, 96) zus¨atzlich betont. Die Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at) wurde durch die schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen der Stichprobe am zweitwichtigsten bewertet (μ = 6, 02). In diesem Zusammenhang sollte es sich bei dem Leistungsangebot des Softwareanbieters beispielsweise um ein Kerngesch¨aftsfeld handeln, um sicherzustellen, dass der Softwareanbieter wirtschaftlich auf diese Leistungserstellung angewiesen ist. Das vorhandene Know-how zur Unterst¨utzung bei der Einf¨uhrung von Standardsoftware wurde von den Teilnehmern, die Standardsoftware einsetzen, ebenfalls als wichtig (μ = 5, 88) beurteilt. Die Skalierbarkeit und die Erweiterungsm¨oglichkeiten des einzusetzenden Standardsoftwareproduktes sind gem¨aß den Antworten der Unternehmen ebenfalls wichtig (μ = 5, 82). Als eher wichtig“ kann die Bewertung der weiten Verbreitung der Standardsoftware einge”

164

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

ordnet werden (μ = 5, 33). F¨ur die Bewertung des Preis/Leistungsverh¨altnisses ergibt sich ein analoges Bild zur Neuentwicklung von Individualsoftware. Auch f¨ur die Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware bewerten die Unternehmen das Preis/Leistungsverh¨altnis nicht als vorrangig bzw. u¨ beraus wichtig relativ zu den anderen Auswahlkriterien. Der berechnete Mittelwert von 5,10 zeigt zwar, dass ein gutes Preis/Leistungsverh¨altnis f¨ur KMU eher wichtig ist, aber bei der Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware offenbar nicht als vorrangig eingestuft wird. Die Reputation des Softwareanbieters wurde unter den im Erhebungsinstrument angegebenen Kriterien zur Auswahl von Standardsoftwareanbietern mit einem Mittelwert von 4,86 als am wenigsten wichtig bewertet. Im Einzelnen ergaben sich f¨ur die Kriterien der Partnerwahl bei Standardsoftware die in Abbildung 4.30 dargestellten Antwortprofile. Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Kriterien für die Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware für Ihre Kerngeschäftsprozesse? Abdeckung der benötigten betriebswirtschaftlichen Funktionen, Branchenerfahrung

n=484; μ=6,26; σ=0,96

6,26

Sicherheit auf eine dauerhafte Geschäftsbeziehung

n=486; μ=6,02; σ=1,05

6,02

Vorhandenes Know-how zur Unterstützung bei der Einführung und Weiterentwicklung der Standardsoftware.

5,88

n=486; μ=5,88; σ=1,10

Skalierbarkeit, Erweiterungsmöglichkeiten der Standardsoftware

5,82

n=485; μ=5,82; σ=1,06

Weite Verbreitung des IT-Produktes

n=487; μ=5,33; σ=1,24

5,33

Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis

n=486; μ=5,10; σ=1,24

5,10

Reputation, Image des Anbieters

n=484; μ=4,86; σ=1,27

4,86 1

2

3

4

5

6

7

Abbildung 4.29: Ranking der Kriterien zur Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Kriterien für die Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware für Ihre Kerngeschäftsprozesse? Weite Verbreitung des IT-Produktes Reputation, Image des Anbieters

14,0%

18,8%

n=484; μ=4,86; σ=1,27

67,2%

Abdeckung der benötigten betriebswirtschaftlichen Funktionen, Branchenerfahrung

n=484; μ=6,26; σ=0,96

96,6%

Vorhandenes Know-how zur Unterstützung bei der 6,2% 4,0% Einführung und Weiterentwicklung der Standardsoftware. Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis

n=487; μ=5,33; σ=1,24

80,4%

9,9% 9,7%

8,4%

n=486; μ=5,88; σ=1,10

89,8% 22,8%

n=486; μ=5,10; σ=1,24

68,8%

Sicherheit auf eine dauerhafte Geschäftsbeziehung

4,9%

92,0%

n=486; μ=6,02; σ=1,05

Skalierbarkeit, Erweiterungsmöglichkeiten der Standardsoftware

4,5%

91,8%

n=485; μ=5,82; σ=1,06

0%

Unwichtig

20%

40%

Indifferent

60%

80%

100%

Wichtig

Abbildung 4.30: Kriterien zur Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware

F¨ur die Arbeiten im Zusammenhang mit der Einf¨uhrung (von Komponenten) eines selektierten Standardsystems und der notwendigen Datenmigrationen stuften die Unternehmen am wichtigsten ein, dass der externe Dienstleister die Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens und die

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

165

diese unterst¨utzende Software exzellent kennen sollte (μ = 5, 59) (siehe Abbildung 4.31). Als nur unwesentlich unwichtiger wurden von den Unternehmen, die Standardsoftware einsetzten und f¨ur die Einf¨uhrungsarbeiten Fremdleistungen in Anspruch genommen haben, die Referenzen des Softwareanbieters u¨ ber erfolgreiche Einf¨uhrungen in anderen Unternehmen bewertet (μ = 5, 40). Auf Basis der erhobenen Daten kann daher festgestellt werden, dass von KMU als Erfolgsfaktor f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware angesehen wird, dass der externe Dienstleister sowohl die unternehmensindividuellen Prozesse kennt als auch Erfahrung mit der einzusetzenden Standardsoftware hat. Zwischen indifferent und eher wichtig stuften die Unternehmen das Auswahlkriterium ein, dass mit dem externen Dienstleister selbst schon zusammengearbeitet wurde und damit Erfahrungen im Umgang mit ihm vorhanden sind (μ = 4, 51). Dar¨uber hinaus a¨ ußerten sich die Unternehmen indifferent bez¨uglich des Kriteriums, f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftwaresystemen externe Dienstleister zu beauftragen, die sich auf ” gleicher Augenh¨ohe“ befinden, d.h. auch kleine und mittlere Unternehmen sind. F¨ur die Auftragsvergabe zur Einf¨uhrung standardisierter Anwendungssoftware scheinen KMU der Gr¨oße des Softwarehauses nur eine untergeordnete Rolle beizumessen. Im Einzelnen ergaben sich f¨ur die Kriterien der Partnerwahl bei der Einf¨uhrung von Standardsoftware die in Abbildung 4.32 dargestellten Antwortprofile. Nach welchen Kriterien wählen Sie Partner für die Einführung (von Komponenten) des Standardsystems inkl. der Datenmigrationen des bestehenden Systems? Er sollte die Geschäftsprozesse unseres Unternehmens und die diese unterstützende Software exzellent kennen.

n=358; μ=5,59; σ=1,29

5,59

Referenzen über erfolgreiche Einführungen.

n=357; μ=5,40; σ=1,18

5,40

Man sollte mit dem Partner selbst schon zusammengearbeitet und damit Erfahrung im Umgang mit ihm haben.

n=356; μ=4,51; σ=1,40

4,51

Der Partner muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“.

4,13 1

2

3

4

n=355; μ=4,13; σ=1,73 5

6

7

Abbildung 4.31: Ranking der Kriterien zur Auswahl eines Anbieters bei der Einf¨uhrung von Standardsoftware

Nach welchen Kriterien wählen Sie Partner für die Einführung (von Komponenten) des Standardsystems inkl. der Datenmigrationen des bestehenden Systems? Er sollte die Geschäftsprozesse unseres Unternehmens und die diese unterstützende Software exzellent kennen.

6,7% 10,6%

Man sollte mit dem Partner selbst schon zusammengearbeitet haben.

20,2%

Der Partner muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“. Referenzen über erfolgreiche Einführungen.

23,3%

34,1%

n=356; μ=4,51; σ=1,40

56,5%

19,7%

7,0% 11,5%

0%

n=358; μ=5,59; σ=1,29

82,7%

46,2%

n=357; μ=5,40; σ=1,18

81,5%

20%

Unwichtig

40%

Indifferent

60%

n=355; μ=4,13; σ=1,73

80%

100%

Wichtig

Abbildung 4.32: Kriterien zur Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware

166

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Wie bereits in Abschnitt 3.3.3.2.2 erw¨ahnt, deckt ein Standardprodukt h¨aufig nicht alle vom Unternehmen ben¨otigten Funktionalit¨aten vollst¨andig und zufriedenstellend ab. Deshalb steht ein Unternehmen im Kontext der Einf¨uhrung von Standardsoftware grunds¨atzlich vor der Herausforderung, (1) die Gesch¨aftsprozesse der Standardsoftware anzugleichen, (2) die Standardsoftware an die Gesch¨aftsprozesse anzupassen oder (3) die nicht vollst¨andige Abdeckung gew¨unschter Funktionen zu akzeptieren133 . Diesbez¨uglich wurde im Rahmen der Adressierung von Forschungsfrage F6I die pr¨aferierte Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware und der Migration des bestehenden Systems erhoben134 . Diese Frage wurde von nahezu allen Unternehmen der Stichprobe beantwortet. Die durch die Querschnittsbefragung erhobenen praktizierten Vorgehensweisen kleiner und mittlerer Unternehmen bei der Anpassung von Standardsoftware sind in Abbildung 4.33 dargestellt. Wie gehen Sie prinzipiell vor, wenn die einzusetzende Standardsoftware Ihre Geschäftsprozesse nicht optimal unterstützt? Anpassung der Geschäftsprozesse an die Standardsoftware Einwirkung auf Hersteller direkt oder durch Nutzerkreis, damit dieser Standardfunktionen bereitstellt

5,8%

10,1%

Individuellen Auftrag an Hersteller (ExklusivNutzung)

22,2%

20,0%

16,5%

26,0%

Quelltext ist zugänglich und wird ergänzt / angepasst. (Auch Add-On Programmierung)

32,0%

28,6%

36,8%

0%

20%

eher nicht - nicht

12,1%

17,9%

40%

mittel

n=479; μ=3,75; σ=1,49

34,1%

6,0% n=485; μ=4,22; σ=1,76

45,2%

40,8%

Individuellen Auftrag an Hersteller (Freigabe für Standardsystem)

gar nicht

37,8%

9,7%

60%

eher viel - viel

10,5%

27,7%

23,9%

80%

n=478; μ=2,48; σ=1,67

15,9%

5,6% n=480; μ=3,34; σ=2,00

11,7%

n=473; μ=3,32; σ=2,27

100%

ausschließlich

Abbildung 4.33: Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware

Demzufolge passten 43,6% der befragten Unternehmen ihre Gesch¨aftsprozesse u¨ berhaupt nicht (5,8%) bis wenig (37,8%) an die Standardsoftware an. 36,4% der Unternehmen passten ihre (spezifischen) Gesch¨aftsprozesse der Standardsoftware in großem Umfang (34,1%) bis ausschließlich (2,3%) an. 32,3% der Studienteilnehmer wirkten eher in geringem Umfang (22,2%) bis gar nicht (10,1%) auf den Softwarehersteller entweder direkt oder im Rahmen eines Nutzerkreises ein, damit dieser Standardfunktionen bereit stellt, die bestimmte Gesch¨aftsprozesse unterst¨utzen. Dagegen entschied sich u¨ ber die H¨alfte der Studienteilnehmer (51,2%) in gr¨oßerem Umfang (45,2%) bzw. ausschließlich (6,0%) f¨ur diese Handlungsoption. Auf dieser Ebene der Individualisierung der Standardsoftware sind Unternehmen auf den guten Willen“ des ” Softwarehersteller angewiesen. Eine Verpflichtung des Herstellers zur Realisierung unternehmensindividueller Funktionen besteht in der Regel nicht135 . 40,8% der Probanden haben keine individuellen Auftr¨age an den Hersteller der Software mit der Maßgabe der Exklusiv-Nutzung vergeben. 32,0% taten dies in sehr geringem Umfang. Demzufolge zeigte der weitaus gr¨oßte 133 134 135

Vgl. Abschnitt 3.3.3.2.2. Zur Vorgehensweise bei der Anpassung von Standardsoftware siehe auch Abbildung 3.9. Vgl. B REHM et al. (2001), S. 2.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

167

Teil der Stichprobe (72,8%) nur sehr geringe Ambitionen, exklusive Funktionen innerhalb der Standardsoftware durch den Softwarehersteller realisieren zu lassen. Ein Grund daf¨ur k¨onnten die Kosten sein, die f¨ur die Entwicklung neuer Funktionen im Zusammenhang mit deren Exklusiv-Nutzung f¨ur den Auftraggeber anfallen. Lediglich 16,7% der Befragten haben bereits individuelle Auftr¨age an den Hersteller der Software mit der Maßgabe der Exklusiv-Nutzung in gr¨oßerem Umfang (15,9%) bzw. ausschließlich (0,8%) erteilt. Weitaus mehr Unternehmen (33,3%) vergaben in gr¨oßerem Umfang einen individuellen Auftrag an den Hersteller der Software mit der Freigabe, die Funktion in das Standardsystem zu u¨ bernehmen und damit anderen Nutzern zur Verf¨ugung zu stellen. Diese Variante der Bereitstellung von ben¨otigten Funktionalit¨aten wurde jedoch von u¨ ber der H¨alfte der Unternehmen (54,6%) nur in geringem Umfang (28,6%) bzw. gar nicht (26,0%) gew¨ahlt. Ferner gab es in der Stichprobe auch Unternehmen, deren eingesetzte Standardsoftware einen zug¨anglichen Quelltext aufwies. In 35,6% der F¨alle wurde der Quelltext des Standardproduktes in gr¨oßerem Umfang (23,9%) bzw. ausschließlich (11,7%) angepasst oder erg¨anzt (Add-On Programmierung). Im Gegensatz dazu war bei 36,8% der Unternehmen der Quelltext entweder u¨ berhaupt nicht zug¨anglich oder es wurden keinerlei Quelltextmodifikationen durchgef¨uhrt. 27,6% der Unternehmen haben wenige (17,9%) bis mittelm¨aßig viele (9,7%) Anpassungen und Erg¨anzungen am Quelltext der Standardsoftware durchgef¨uhrt bzw. durchf¨uhren lassen. Bez¨uglich der Arten von Entwicklungsarbeiten und Anpassungen, die die befragten Unternehmen zur Unterst¨utzung ihrer Gesch¨aftsprozesse am Standardsystem durchgef¨uhrt haben, gaben 63,3% der Befragten an, in gr¨oßerem Umfang (61,4%) bzw. ausschließlich (1,9%) Customizing / Parametrisierung vorzunehmen (siehe Abbildung 4.34). Dagegen haben 25,2% der Studienteilnehmer gar keine (9,0%) bis wenige (16,2%) Parametrisierungsarbeiten durchgef¨uhrt. Auf Basis der gemachten Erfahrungen w¨urden die Entscheidungstr¨ager diesbez¨uglich in der Zukunft im Wesentlichen nicht anders entscheiden. 46,3% der Unternehmen entwickelten in gr¨oßerem Umfang (45,3%) bzw. ausschließlich (1,0%) erg¨anzende Add-On Programme, um zus¨atzlich ben¨otigte Funktionalit¨aten zu realisieren. 30,4% haben gar keine (9,0%) bis wenige (21,4%) Add-On Programme selbst entwickelt bzw. entwickeln lassen. Zuk¨unftig w¨urden die Entscheidungstr¨ager der befragten Unternehmen etwas weniger (5,1%) Add-On Programme entwickeln bzw. entwickeln lassen. Lediglich 15,4% der Probanden f¨uhrten an, eher viele Ver¨anderungen am Quelltext der Software vorgenommen zu haben. Der weitaus gr¨oßte Teil der Unternehmen (74,3%) hat gar keine (38,8%) bis wenige (35,5%) Modifikationen am Quelltext des Standardproduktes durchgef¨uhrt. In der Zukunft w¨urden die Entscheidungstr¨ager auf Basis ihrer Erfahrungen etwas weniger (5,5%) Quelltext¨anderungen vornehmen. Zusammenfassend bleibt auf der Grundlage der vorliegenden Querschnittsstudie festzuhalten, dass sich zuk¨unftige Entscheidungen bez¨uglich der Entwicklungsarbeiten und Anpassungen von Standardsoftware an den vergangenen Entscheidungen stark orientieren. Im Wesentlichen w¨urden die Entscheidungstr¨ager die von ihnen getroffenen Entscheidungen bez¨uglich der Entwicklungsarbeiten von Standardsoftware in gleicher Weise f¨allen. Die erhobenen Daten zeigen dennoch eine schwache

168

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Tendenz auf, dass durch die befragten Unternehmen beabsichtigt wird, generell etwas weniger ¨ Anderungen und Erg¨anzungen an Standardsoftware vorzunehmen, die Entwicklungsleistungen bedingen. 100% 15,4%

9,9% 10,5%

80%

46,3% 63,3%

41,2%

10,3%

63,0%

60% 22,9% 23,3%

40%

74,3% 11,5%

79,6%

12,7%

eher viel - ausschließlich mittelmäßig gar nicht - wenig

20% 25,2%

24,3%

Status quo

Zukünftig

30,4%

35,9%

0%

Customizing/Parametrisierung n=480; μ=4,53; σ=1,69

n=474; μ=4,58; σ=1,64

Status quo

Zukünftig

Add-On Programmierung n=480; μ=4,09; σ=1,52

n=476; μ=3,93; σ=1,52

Status quo

Zukünftig

Veränderungen am Quelltext n=477; μ=2,49; σ=1,63

n=475; μ=2,23; σ=1,47

Abbildung 4.34: Vergleich der Arten von Entwicklungsarbeiten f¨ur Standardsoftware

Vor dem Hintergrund der Analyse von Make-or-Buy-Entscheidungen wurden die Studienteilnehmer im weiteren Verlauf des Erhebungsinstrumentes dar¨uber hinaus gebeten, anzugeben, ob sie f¨ur Entwicklungsarbeiten an ihrer Standardsoftware im Rahmen des Ersteinsatzes Fremdleistung in Anspruch genommen haben oder dies f¨ur die Einf¨uhrung weiterer Systemkomponenten beabsichtigen. 73,8% der Befragten a¨ ußerten sich positiv und haben demnach f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsystemen (teilweise) Fremdleistung in Anspruch genommen (siehe Abbildung 4.35). Dagegen gab u¨ ber ein Viertel (26,2%) der Befragten an, in diesem Zusammenhang ausschließlich Eigenleistung erbracht zu haben. Der weitaus gr¨oßte Teil (70,8%) derjenigen Unternehmen, die f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware Fremdleistung in Anspruch genommen haben (n = 360), f¨uhrte an, nicht ausschließlich externe Dienstleister beauftragt zu haben (siehe Abbildung 4.36). Im Gegensatz dazu haben 29,2% dieser Unternehmen f¨ur die Einf¨uhrung eines Standardsystems oder Komponenten davon ausschließlich Fremdleistungen genutzt. Demnach kann zusammenfassend konstatiert werden, dass von den schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen der Stichprobe parallel zur internen Leistungserstellung verst¨arkt externe Beratungsunterst¨utzung“ zugekauft wurde. ” F¨ur die Adressierung der Forschungsfrage F6I war es u¨ berdies notwendig, die Studienteilnehmer, die f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware Fremdleistung in Anspruch genommen haben (n = 360), zu befragen, inwieweit f¨ur die Durchf¨uhrung der angegebenen Arten von Entwicklungsarbeiten und Anpassungen externe Dienstleister beauftragt wurden. In diesem Zu-

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

169

Haben Sie für Entwicklungsarbeiten an Ihrer Standardsoftware im Rahmen des Ersteinsatzes Fremdleistung in Anspruch genommen, oder beabsichtigen Sie dies für die Einführung weiterer Systemkomponenten? 26,2%

Ja

Nein

73,8%

n=488

Abbildung 4.35: Entwicklungsarbeiten/Anpassungen an Standardsoftware durch Fremdleistung

Haben Sie für Entwicklungsarbeiten an Ihrer Standardsoftware im Rahmen des Ersteinsatzes ausschließlich Fremdleistung in Anspruch genommen?

29,2%

Ja

Nein

70,8%

n=360

Abbildung 4.36: Entwicklungsarbeiten/Anpassungen an Standardsoftware ausschließlich durch Fremdleistung

sammenhang u¨ bertrug u¨ ber die H¨alfte (51,4%) dieser Unternehmen das Customizing in gr¨oßerem Umfang (41,3%) bzw. ausschießlich (10,1%) an externe Dienstleister (siehe Abbildung 4.37). 32,7% parametrisierten ihr Standardsystem ausschließlich durch Eigenleistung (8,9%) bzw. beauftragten nur in geringem Umfang externe Dienstleister (23,8%). F¨ur die Entwicklung von Add-On Programmen nahmen die Unternehmen in gr¨oßerem Umfang die Leistung externer Dienstleister in Anspruch als f¨ur das Customizing des Systems (siehe Abbildung 4.37). So beauftragten rund zwei Drittel (66,4%) der schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen externe Dienstleister in gr¨oßerem Umfang (53,2%) bzw. ausschließlich (13,2%), Zusatzprogramme zur Abdeckung betriebswirtschaftlich ben¨otigter Funktionalit¨at zu entwickeln. Dagegen gaben 19,3% der Unternehmen an, nur wenig (15,1%) bis gar keine (4,2%) Add-On Programmierung extern zu vergeben. Es l¨asst sich die Vermutung anstellen, dass der Grund f¨ur die erh¨ohte Inanspruchnahme von Fremdleistung im fehlenden Know-how f¨ur die Entwicklung von Software liegt, so dass Add-On Programmierung in gr¨oßerem Umfang extern bezogen wird als das Customizing der Software. Ein etwas anderes Bild zeigte sich f¨ur Ver¨anderungen am Quelltext des Standardsystems. 48,6% der Unternehmen beauftragten externe Dienstleister mit der Durchf¨uhrung von Ver¨anderungen am Quelltext nur wenig (17,7%) bis gar nicht (30,9%). 42,4% der Befragten beauftragten notwendig werdende Quelltextmodifikationen des

170

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Standardsystems in gr¨oßerem Umfang (23,3%) bzw. ausschließlich (19,1%) an externe Dienstleister. Auf Basis der erhobenen Daten l¨asst sich demnach vermuten, dass Ver¨anderungen am Quelltext der Software, falls dieser zug¨anglich ist, schwerpunktm¨aßig an externe Dienstleister vergeben werden. Auch hier l¨asst sich dies damit begr¨unden, dass kleine und mittlere Unternehmen in der Regel keine Kompetenz im Rahmen der Softwareentwicklung aufweisen k¨onnen bzw. keine Kapazit¨at daf¨ur bereitstellen. Der relativ hohe Prozentsatz (48,6%) derjenigen Unternehmen, die keine bis eher wenige Ver¨anderungen am Quelltext an externe Dienstleister vergeben haben, r¨uhrt vermutlich daher, dass viele Unternehmen entweder keinerlei Modifikatio¨ nen durchgef¨uhrt haben oder der Quelltext u¨ berhaupt nicht zug¨anglich war. Uber die H¨alfte der Unternehmen (54,3%) beauftragte externe Dienstleister in gr¨oßerem Umfang (45,8%) bzw. ausschließlich (8,5%) damit, Systemeinf¨uhrungen durchzuf¨uhren, d.h. beispielsweise neue Anwendungsgebiete durch IT zu unterst¨utzen oder zugekaufte Firmen anzubinden. Knapp zwei Drittel der Befragten (66,1%) gaben an, f¨ur die Programmierung von Schnittstellen zu bestehenden Systemen Leistungen externer Dienstleister in gr¨oßerem Umfang (48,8%) bzw. ausschließlich (17,3%) in Anspruch zu nehmen. Lediglich 19,5% der Teilnehmer gaben an, f¨ur die Anbindung von bestehenden Systemen nur wenig (12,7%) bzw. gar keine (6,8%) Fremdleistungen in Anspruch zu nehmen. In welchem Umfang vergeben Sie die folgenden Aufgaben an Externe? Customizing/Parametrisierung (ohne Eingriffe in den Quelltext)

32,7%

Add-On Programmierung (Zusatzprogramme, ohne den Standard zu modifizieren)

19,3%

15,9% 14,3%

Veränderungen am Quelltext (inkl. Modifikationen am Standardsystem) 27,8%

Schnittstellen-Programmierung zu bestehenden Systemen

19,5% 0%

gar nicht - eher wenig

9,0%

14,4%

n=356; μ=3,72; σ=2,38

42,4%

17,9%

20%

n=357; μ=4,85; σ=1,59

66,4%

48,6%

Systemeinführungen, z.B. in neuen Anwendungsgebieten, zugekauften Firmen etc.

n=358; μ=4,27; σ=1,80

51,4%

n=352; μ=4,36; σ=1,77

54,3%

n=353; μ=4,91; σ=1,71

66,1% 40%

mittelmäßig

60%

80%

100%

eher viel - ausschließlich

Abbildung 4.37: Umfang der Vergabe von Entwicklungsarbeiten/Anpassungen an Externe

Im Weiteren wird auf die Adressierung von Forschungsfrage F7I eingegangen. Die Studienteilnehmer wurden gebeten, die im Erhebungsinstrument angef¨uhrten Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung im Zusammenhang mit der Einf¨uhrung und der Anpassung von Standardsoftware bez¨uglich ihrer Wichtigkeit zu bewerten. Diese Frage wurde von denjenigen Unternehmen der Stichprobe beantwortet, die im Rahmen der Einf¨uhrung von Standardsoftware entweder ausschließlich eigene Mitarbeiter eingesetzt oder teilweise Fremdleistung in Anspruch genommen haben (n = 376). Das Ranking der gewichteten Gr¨unde, das auf der Grundlage von Mittelwertvergleichen erstellt wurde, ist in Abbildung 4.38 dargestellt. Als wichtigster Grund f¨ur die Eigenleistung bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware wurde demzufolge genannt, dass die Kompetenz f¨ur unternehmensspezifische Anpassungen vorzugsweise bei internen Mitarbeitern vorhanden sein sollte (μ = 5, 08). Dieser Beweggrund steht in unmittelba-

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

171

rem Zusammenhang mit dem Wunsch der Unternehmen, die Abh¨angigkeit von einem externen Dienstleister zu vermeiden bzw. zu reduzieren (μ = 4, 89). Dieser bivariate positive Zusammenhang zwischen der gew¨unschten intern vorhandenen Kompetenz f¨ur unternehmensspezifische Anpassungen der Standardsoftware und der Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen konnte durch die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (rs = 0, 429, p < 0, 001, n = 368) als statistisch signifikant best¨atigt werden. Als im Mittel eher unwichtig bis indifferent (μ = 3, 76) erachteten die Studienteilnehmer in diesem Kontext, dass die interne Leistungserbringung durch angestellte Mitarbeiter tendenziell g¨unstiger sei als die Fremdleistungen externer Dienstleister. Zusammenfassend kann auf der Grundlage der erhobenen Daten konstatiert werden, dass kleine und mittlere Unternehmen schwerpunktm¨aßig darauf Wert legen, dass f¨ur unternehmensspezifische und strategische Gesch¨aftsabl¨aufe Kompetenz innerhalb des Unternehmens vorhanden ist und das Unternehmen dadurch nicht von externen Dienstleistern abh¨angig ist. In diesem Kontext spielen die verursachten Kosten nur eine untergeordnete Rolle. Welche Gründe veranlassen Ihr Unternehmen, Arbeiten im Rahmen der Einführung von Standardsystemkomponenten selbst durchzuführen und nicht fremd zu vergeben? Kompetenz für unternehmensspezifische Anpassungen ist am besten bei unternehmenseigenen Mitarbeitern vorhanden

n=376; μ=5,08; σ=1,52

5,08

Vermeidung der Abhängigkeit von Externen

n=376; μ=4,89; σ=1,65

4,89

Kein Externer kann die Anpassungen so kostengünstig machen wie ein interner Mitarbeiter

n=376; μ=3,76; σ=1,78

3,76

1

2

3

4

5

6

7

Abbildung 4.38: Ranking der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei Standardsoftware

F¨ur die genannten Beweggr¨unde ergaben sich im Einzelnen die in Abbildung 4.39 dargestellten Antwortprofile. Welche Gründe veranlassen Ihr Unternehmen, Arbeiten im Rahmen der Einführung von Standardsystemkomponenten selbst durchzuführen und nicht fremd zu vergeben? Customizing und individuelle Anpassungen bei geschäftskritischen Prozessen führen zur BPA und die sollte im Haus bleiben.

23,0%

Kompetenz für unternehmensspezifische Anpassungen ist am besten bei unternehmenseigenen Mitarbeitern vorhanden.

14,9%

Kein Externer kann die Anpassungen so kostengünstig machen. wie ein interner Mitarbeiter

13,2%

13,6%

19,5%

0%

23,1%

13,3%

20%

Unwichtig

n=376; μ=5,08; σ=1,52

71,5%

44,7%

Vermeidung der Abhängigkeit von Externen

n=370; μ=4,82; σ=1,71

63,8%

32,2%

n=376; μ=4,89; σ=1,65

67,2%

40%

60%

Indifferent

Wichtig

n=376; μ=3,76; σ=1,78

80%

100%

Abbildung 4.39: Gr¨unde f¨ur Eigenleistung f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware

Mit dem Ziel, die Forschungsfrage F8I zu beantworten, wurden die Teilnehmer auch in Bezug

172

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

auf den Umfang der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus geografisch entfernten Lokationen befragt. Diese Frage wurde von nahezu allen Unternehmen der Stichprobe beantwortet, die im Rahmen der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardanwendungssoftware Fremdleistung in Anspruch genommen haben. 88,8% dieser Unternehmen gaben an, derartige Leistungen in großem Umfang (30,9%) bzw. ausschließlich (57,9%) innerhalb Deutschlands (Onshore) zu beziehen (siehe Abbildung 4.40). 81,5% dieser Unternehmen lehnten einen Fremdbezug von Einf¨uhrungs- und Anpassungsarbeiten aus Nearshorelokationen mehr oder weniger ab. Davon gaben 64,4% an, u¨ berhaupt keine Leistungen aus Nearshoreregionen zu beziehen. 17,1% gaben dagegen an, eher wenige bis sehr wenige Fremdleistungen nearshore zu beauftragen. Eine u¨ berw¨altigende Mehrheit (93,4%) der in der Stichprobe vorhandenen Studienteilnehmer f¨uhrte an, u¨ berhaupt keine (85,4%) bis wenige (8,0%) Anpassungsleistungen der Standardsoftware aus Farshoreregionen zu beziehen. Nur 4,1% der schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen gaben an, viel (3,5%) bis ausschließlich (0,6%) Fremdleistungen aus Farshoreregionen in Anspruch zu nehmen. Diese Erkenntnisse decken sich mit den Ergebnissen vergangener empirischer Untersuchungen zu diesem Themengebiet136 . Wie bereits bei der Analyse der Neuentwicklung von Individualsoftware in Verbindung mit der Inanspruchnahme von On-, Near- und Farshoring diskutiert wurde, k¨onnte eine Ursache dieser beobachteten Tendenz zur (nahezu ausschließlichen) Inanspruchnahme von Fremdleistungen innerhalb Deutschlands darin zu sehen sein, dass KMU relativ stark in regionale Strukturen ihres soziokulturellen Umfelds eingebunden sind und daher vorzugsweise (befreundete) Unternehmen der Region beauftragen. Auch die weiteren in diesem Zusammenhang angef¨uhrten Vermutungen bez¨uglich der Gr¨unde f¨ur Onshoring gelten f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware in a¨ hnlicher Weise. In welchem Umfang bezüglich geografischer Entfernung vergeben Sie die Anpassungen Ihrer Standardsoftware extern?

Onshoring 3,9% 5,1%

30,9%

Nearshoring

64,4%

Farshoring

n=356; μ=6,13; σ=1,45

57,9%

17,1%

7,6%

85,4% 0%

20%

gar nicht

8,0%

40%

sehr wenig - eher wenig

8,6%

60%

mittelmäßig

80%

eher viel - sehr viel

n=315; μ=1,97; σ=1,61 3,5%n=315; μ=1,37; σ=1,10 100%

ausschließlich

Abbildung 4.40: On-, Near- und Farshoring bei der Anpassung von Standardsoftware

Im nachfolgenden Abschnitt werden die empirischen Ergebnisse zur Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft vorgestellt.

136

Vgl. beispielsweise M EYER ; S TOBBE (2007), S. 83.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

173

4.3.6.3.3 Weiterentwicklung und Wartung der IT-Landschaft Im vorliegenden Abschnitt I zur Weiterentwicklung und Wartung der sollen die individuellen Forschungsfragen F9I bis F13 bestehenden Anwendungslandschaft eines Unternehmens adressiert werden. In diesem Zusammenhang wurde von den Teilnehmern im Erhebungsinstrument zun¨achst der Status quo erfragt, ob die Studienteilnehmer diesbez¨uglich ganz oder teilweise Fremdleistung in Anspruch genommen haben. Diese Frage wurde von allen Unternehmen der Stichprobe beantwortet (n = 498). 86,3% der schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen f¨uhrten an, f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der eingesetzten Individual- und Standardsoftwaresysteme ganz oder teilweise externe Dienstleister beauftragt zu haben (siehe Abbildung 4.41). Dagegen haben lediglich 13,7% der Unternehmen nach eigenen Angaben ausschließlich Eigenleistung durch interne Mitarbeiter erbracht. Der weitaus gr¨oßte Teil (72,6%) derjenigen Befragten, die f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der IT-Landschaft Fremdleistung genutzt haben (n = 430), gab an, nicht ausschließlich externe Dienstleister beauftragt zu haben, sondern diese vielmehr in Erg¨anzung zur internen Leistungserbringung eingesetzt zu haben (siehe Abbildung 4.42). 27,4% dieser Unternehmen haben ausschließlich externe Software- und Serviceanbieter besch¨aftigt. Haben Sie für die Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft schon ganz oder teilweise Fremdleistung (z.B. Beratungsleistung) in Anspruch genommen? 13,7%

Ja

n=498

Nein

86,3%

Abbildung 4.41: Weiterentwicklung und Wartung: Anteil Fremdleistung in Anspruch genommen Nehmen Sie für die Weiterentwicklung/Wartung Ihrer ITLandschaft ausschließlich Fremdleistung in Anspruch?

27,4%

Ja

Nein

72,6%

n=430

Abbildung 4.42: Weiterentwicklung und Wartung: Anteil ausschließlich Fremdleistung in Anspruch genommen

Als wichtigsten Beweggrund f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistung im Rahmen der Wei-

174

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

terentwicklung und Wartung der Individual- und Standardsoftwaresysteme f¨uhrten die Unternehmen den Zukauf“ von intern nicht vorhandenem Know-how an (μ = 5, 87) (siehe Abbil” dung 4.43). Die Konzentration eigener Mitarbeiter auf das Kerngesch¨aft und die damit verbundene Vergabe von Arbeiten in Randbereichen an Externe erachteten die befragten Unternehmen am zweitwichtigsten (μ = 5, 07). Als eher wichtig“ bewerteten die Studienteilnehmer ” den tempor¨aren Zukauf“ von externen Ressourcen bei Kapazit¨atbedarfsspitzen (μ = 4, 81). Im ” Einzelnen ergaben sich die in Abbildung 4.44 dargestellten Antwortprofile. Was sind Ihrer Meinung nach Gründe, bei der Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft Fremdleistung in Anspruch zu nehmen? Zukauf von intern nicht vorhandenem Know-how

n=430; μ=5,87; σ=1,12

5,87

Konzentration eigener Mitarbeiter auf das Kerngeschäft, Vergabe von Arbeiten in Randbereichen und von Routinefunktionen

n=424; μ=5,07; σ=1,51

5,07

Temporärer Zukauf von externen Ressourcen bei Kapazitätsbedarfsspitzen

n=427; μ=4,81; σ=1,75

4,81 1

2

3

4

5

6

7

Abbildung 4.43: Ranking der Gr¨unde f¨ur Fremdleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung Was sind Ihrer Meinung nach Gründe, bei der Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft Fremdleistung in Anspruch zu nehmen? Zukauf von intern nicht vorhandenem Know-how

4,2%

Temporärer Zukauf von externen Ressourcen bei Kapazitätsbedarfsspitzen

23,8%

Konzentration eigener Mitarbeiter auf das Kerngeschäft, Vergabe von Arbeiten in Randbereichen und von Routinefunktionen

16,5%

0%

n=430; μ=5,87; σ=1,12

91,4%

11,2%

15,1%

20%

Unwichtig

n=427; μ=4,81; σ=1,75

65,0%

n=424; μ=5,07; σ=1,51

68,4%

40%

Indifferent

60%

80%

100%

Wichtig

Abbildung 4.44: Gr¨unde f¨ur Fremdleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung I Im Weiteren wurden die Studienteilnehmer im Sinne der Adressierung von Forschungsfrage F12

gebeten, anzugeben, inwieweit sie bereit sind, die Weiterentwicklung und Wartung kompletter ¨ Anwendungssysteme an externe Dienstleister auszulagern. Uber die H¨alfte (57,6%) der Befragten gab an, die Verantwortung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme bei Kerngesch¨aftsprozessen nur in geringem Umfang (27,9%) bzw. u¨ berhaupt nicht (29,7%) zu u¨ bertragen (siehe Abbildung 4.45). Im Gegensatz dazu f¨uhrten 34,7% der Studienteilnehmer an, in gr¨oßerem Umfang (26,7%) bzw. ausschließlich (8,0%) die Verantwortung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme bei Kerngesch¨aftsprozessen an externe Dienstleister abzugeben. F¨ur Randbereiche des Unternehmens zeigten sich 55,7% der Unternehmen in gr¨oßerem Umfang (41,4%) bzw. ausschließlich (14,3%) dazu bereit, die Verantwortung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung eines kompletten Anwendungssystems an einen externen Dienstleister zu u¨ bertragen. Dagegen zeigten 27,7% der Teilnehmer in diesem Kontext keine (7,1%) oder nur eine geringe (20,6%) Bereitschaft, f¨ur Randbereiche des Unternehmens Verantwortung an Externe zu u¨ bertragen. Um zu untersuchen, ob diese Erkenntnisse auch f¨ur die Grundgesamtheit valide Resultate repr¨asentieren, wurde in diesem Kontext

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

175

ein gepaarter T -Test zwischen Kerngesch¨aftsprozessen und Randbereichen des Unternehmens durchgef¨uhrt (siehe Tabelle 4.6). Diff. -1,283

Kerngesch¨aftsprozesse vs. Randbereiche

T -14,326

n 421

Sign. ***

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001; ns=nicht signifikant (p > 0, 05) Tabelle 4.6: Mittelwertvergleich zwischen Kerngesch¨aftsprozessen und Randbereichen eines Unternehmens mittels T -Test

Es konnte beobachtet werden, dass sich die Mittelwerte der Bereitschaft f¨ur die Auslagerung kompletter Anwendungssysteme an einen externen Software- oder Serviceanbieter zwischen Kerngesch¨aftsprozessen und Randbereichen signifikant voneinander unterscheiden. Unter Ber¨ucksichtigung des in Tabelle 4.6 genannten Signifikanzniveaus kann daher angenommen werden, dass sich diese Bereitschaft der Anwenderunternehmen auch in der Grundgesamtheit voneinander unterscheidet. Auf Basis der erhobenen Daten kann daher davon ausgegangen werden, dass KMU f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung ihrer Kerngesch¨aftsprozesse tendenziell mehr Wert auf interne Verantwortungs¨ubernahme Wert legen als f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung von Anwendungssystemen, die Randbereiche des Leistungserstellungsprozesses unterst¨utzen. In Bezug auf geografisch entfernte Betriebe gaben 35,3% der Unternehmen an, Verantwortung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme nur in geringem Umfang (17,2%) bzw. gar nicht (18,1%) an Fremdleister zu u¨ bertragen (siehe Abbildung 4.45). Knapp die H¨alfte (49,5%) der Befragten signalisierten ihre Bereitschaft, die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme in geografisch entfernten Betrieben in gr¨oßerem Umfang (39,5%) bzw. ausschließlich (10,0%) an einen Fremdleister vollst¨andig auszulagern. Inwieweit sind Sie bereit, die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme an Fremdleister auszulagern? Für Kerngeschäftsprozesse Für Randbereiche des Unternehmens (keine Kerngeschäftsprozesse)

29,7%

7,1%

Für geographisch entfernte Betriebe

27,9%

20,6%

0%

überhaupt nicht

16,6%

17,2%

18,1%

20%

40%

60%

n=422; μ=4,53; σ=1,77

10,0% n=402; μ=4,05; σ=1,98

39,5%

mittelmäßig

8,0% n=427; μ=3,27; σ=2,11

14,3%

41,4%

15,2%

eher nicht - nicht

26,7%

7,7%

80%

100%

eher viel - viel

voll und ganz

Abbildung 4.45: Outsourcing von Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme

82,1% der in der Stichprobe enthaltenen Unternehmen f¨uhrten in diesem Zusammenhang an, die bereits ausgelagerte Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme noch nicht wieder im Sinne eines Backsourcings in die Verantwortung des Unternehmens zur¨uck” geholt“ zu haben (siehe Abbildung 4.46). Lediglich 2,9% der Befragten haben bereits ausgelagerte Weiterentwicklung und Wartung von Anwendungssystemen wieder in die Verantwortung

176

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

des Unternehmens u¨ bertragen. 15,0% der Unternehmen stehen nach eigenen Angaben vor der Entscheidungssituation, die Weiterentwicklung und Wartung eines kompletten Anwendungssystems (wieder) mit eigenen Mitarbeitern durchzuf¨uhren. Haben Sie schon mal ein Anwendungssystem, das Sie outgesourct hatten, (wieder) zurückgeholt, d.h. in die eigene Verantwortung übernommen? 2,9% 15,0% Nein Ja Wir überlegen, das zu tun.

82,1%

n=414

Abbildung 4.46: Backsourcing von Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme

Im Weiteren wurden die Studienteilnehmer befragt, welche Kriterien sie im Rahmen der Partnerwahl f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft vorzugsweise zugrunde legen. Diese Frage wurde von denjenigen Unternehmen des Samples beantwortet, die hierf¨ur Fremdleistung von Software- oder Serviceanbietern in Anspruch genommen haben (n = 430). Abbildung 4.47 zeigt ein Ranking der durch diese Unternehmen am wichtigsten bewerteten Kriterien. Die Darstellung basiert auf einem Mittelwertvergleich. Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zur Wahl von IT-Dienstleistern (auch Berater) für die längerfristige Zusammenarbeit bei der Weiterentwicklung und Wartung Ihrer IT-Landschaft zu? Gewünscht ist eine langfristige Geschäftsbeziehung (Kontinuität), damit beim IT-Dienstleister Unternehmens-Know-how aufgebaut und der Kommunikations- und Detaillierungsaufwand minimiert wird.

n=427; μ=5,91; σ=0,89

5,91

Referenzen über erfolgreiche Realisierungen auf ähnlichem Arbeitsgebiet

n=430; μ=5,67; σ=0,93

5,67

Reputation, Image des IT-Dienstleisters

5,21

n=428; μ=5,21; σ=1,12

Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis

5,18

n=425; μ=5,18; σ=1,20

Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber präsentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle für die Auftragsvergabe. (Key people, „man muss sich mögen“)

n=425; μ=5;05; σ=1,29

5,05

Der IT-Dienstleister muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“.

4,39

n=421; μ=4,39; σ=1,67

Zusammenarbeit mit möglichst wenigen IT-Dienstleistern, die primär keine Spezialisten sind sondern umfassende Kenntnisse auf mehreren Arbeitsgebieten haben.

4,38

n=428; μ=4,38; σ=1,55

1

2

3

4

5

6

7

Abbildung 4.47: Ranking der Kriterien zur Auswahl eines Software- oder Serviceanbieters bei der Weiterentwicklung und Wartung

Demnach ist den antwortenden Unternehmen eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at) mit dem Software- und Serviceanbieter am wichtigsten (μ = 5, 91). Dies liegt vermut-

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

177

lich daran, dass im Falle einer langfristig angelegten Zusammenarbeit beim IT-Dienstleister Unternehmens-Know-how aufgebaut und damit der Kommunikations- und Detaillierungsaufwand im Zusammenhang mit der Weiterentwicklung und Wartung minimiert wird. Referenzen u¨ ber erfolgreiche Realisierungen auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet sind gem¨aß den Antworten der Unternehmen am zweitwichtigsten (μ = 5, 67). Die Reputation des Software- oder Serviceanbieters wurde unter den im Erhebungsinstrument angegebenen Kriterien mit einem Mittelwert von 5,21 als eher wichtig bewertet. Gleichermaßen erachteten die Teilnehmer ein g¨unstiges Preis/Leistungsverh¨altnis des Anbieters f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der ITLandschaft als eher wichtig (μ = 5, 18). Dass die konkreten Personen, die dem Auftraggeber vom Serviceanbieter pr¨asentiert werden, eine ausschlaggebende Rolle f¨ur die Auftragsvergabe spielen, bewerteten die Unternehmen ebenfalls als eher wichtig (μ = 5, 05). Hier wird vor allem Wert darauf gelegt, dass die pr¨asentierten Personen in das Team des Unternehmens hineinpas” sen“. In diesem Kontext zeigt sich erneut als pr¨aferierte Verfahrensweise, die Leistungserbringung externer Dienstleister parallel zur internen Eigenerstellung unterst¨utzend in Anspruch zu nehmen. Dar¨uber hinaus bewerteten die teilnehmenden Unternehmen das Kriterium, f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft Software- oder Serviceanbieter zu beauftragen, die sich auf gleicher Augenh¨ohe“ befinden, d.h. auch ebenb¨urtige kleine ” und mittlere Unternehmen sind, als indifferent bis eher wichtig (μ = 4, 39). Auch f¨ur die Auftragsvergabe zur Weiterentwicklung und Wartung der IT-Landschaft scheinen KMU der Unternehmensgr¨oße des Softwarehauses tendenziell nur eine untergeordnete Rolle beizumessen. Als ebenfalls indifferent bis eher wichtig erachteten die Studienteilnehmer, die f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung Fremdleistung nutzten, dass die Zusammenarbeit mit m¨oglichst wenigen IT-Dienstleistern erfolgen sollte, die prim¨ar keine Spezialisten sind, sondern umfassende Kenntnisse auf mehreren Arbeitsgebieten haben (μ = 4, 38). Im Einzelnen ergaben sich f¨ur die Kriterien der Partnerwahl bei der Weiterentwicklung und Wartung von Anwendunssystemen die in Abbildung 4.48 visualisierten Antwortprofile. Durch die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman konnte ein relativ starker positiver Zusammenhang zwischen der Reputation des Serviceanbieters und dessen Referenzen u¨ ber erfolgreiche Realisierungen auf a¨ hnlichen Arbeitsgebieten nachgewiesen werden (rs = 0, 542, p < 0, 001, n = 428). Unternehmen, die f¨ur die Beauftragung der Weiterentwicklung und Wartung des Anwendungssystems einen großen Wert auf Referenzen legten, achteten demnach auch in gr¨oßerem Umfang auf eine hohe Reputation des IT-Dienstleisters und umgekehrt. In diesem Zusammenhang kann die Vermutung angestellt werden, dass gerade durch eine große Anzahl von erfolgreichen Referenzen die Reputation des Serviceanbieters positiv beeinflusst wird. I beantworten zu k¨ onnen, wurden die Unternehmen ferner Mit dem Ziel, Forschungsfrage F10 gebeten, die im Erhebungsinstrument angegebenen Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung im Rahmen

der Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden IT-Landschaft hinsichtlich ihrer Wichtig-

178

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zur Wahl von IT-Dienstleistern (auch Berater) für die längerfristige Zusammenarbeit bei der Weiterentwicklung und Wartung Ihrer IT-Landschaft zu?

Referenzen über erfolgreiche Realisierungen auf ähnlichem Arbeitsgebiet Reputation, Image des IT-Dienstleisters

Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis

6,7%

6,7% 16,8%

8,5%

28,5%

Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber präsentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle für die …

12,1%

Gewünscht ist eine langfristige Geschäftsbeziehung (Kontinuität), damit beim IT-Dienstleister Unternehmens-Know-how …

5,2%

Der IT-Dienstleister muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“.

n=425; μ=5,18; σ=1,20

72,7%

21,3%

50,2%

19,1%

20%

Unwichtig

19,2%

40%

Indifferent

n=427; μ=5,91; σ=0,89

51,3%

60%

n=428; μ=4,38; σ=1,55

n=425; μ=5;05; σ=1,29

68,8%

92,9%

29,5%

0%

n=428; μ=5,21; σ=1,12

76,5%

18,8%

Zusammenarbeit mit möglichst wenigen ITDienstleistern, die primär keine Spezialisten sind sondern umfassende Kenntnisse auf …

n=430; μ=5,67; σ=0,93

90,5%

80%

n=421; μ=4,39; σ=1,67 100%

Wichtig

Abbildung 4.48: Kriterien zur Auswahl eines Anbieters bei der Weiterentwicklung und Wartung

keit zu bewerten. Diese Frage wurde von denjenigen Unternehmen der Stichprobe beantwortet, die im Rahmen der Weiterentwicklung und Wartung ihrer IT-Landschaft entweder ausschließlich eigene Mitarbeiter eingesetzt oder teilweise Fremdleistung in Anspruch genommen haben. Abbildung 4.49 zeigt ein Ranking der durch die Unternehmen in diesem Zusammenhang am wichtigsten erachteten Beweggr¨unde. Die Darstellung basiert auf einem Mittelwertvergleich. Als wichtigster Beweggrund wurde demzufolge durch die Unternehmen bewertet, dass die Kompetenz zur Anwendungsentwicklung bei unternehmensspezifischen Prozessen vorzugsweise bei internen Mitarbeitern vorhanden sein sollte (μ = 5, 53). Dieser Beweggrund steht in unmittelbarem Zusammenhang mit dem Wunsch der Unternehmen, die Abh¨angigkeit von einem externen Dienstleister zu vermeiden bzw. zu reduzieren (μ = 5, 23). Dieser bivariate positive Zusammenhang zwischen der gew¨unschten intern vorhandenen Kompetenz f¨ur die Anwendungsentwicklung unternehmensspezifischer Prozesse und der Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen konnte durch die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (rs = 0, 485, p < 0, 001, n = 374) als statistisch signifikant validiert werden. Als weiterhin eher wichtig wurde von den Unternehmen der Aspekt bewertet, dass sich ein interner, angestellter Mitarbeiter st¨arker mit seinem Unternehmen identifiziert als ein externer Dienstleister mit befristetem Vertrag (μ = 5, 14). Ferner wurde die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters, insbesondere bei der Weiterentwicklung und Wartung des Systems, von den Studienteilnehmern als vorteilhaft gegen¨uber dem Zwang zu einer vertraglich detaillierten Leis¨ bewerteten die Unternehmen als indifferent tungsbeschreibung erachtet (μ = 5, 03). Uberdies bis eher wichtig, dass eine interne Leistungserbringung tendenziell g¨unstiger sei als die Beauftragung externer Software- oder Serviceanbieter (μ = 4, 32). Im Einzelnen ergaben sich die in

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

179

Abbildung 4.50 gezeigten Antwortprofile. Was sind Ihrer Meinung nach Gründe, bei der Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft keine Fremdleistung in Anspruch zu nehmen? Bei geschäftskritischen, unternehmensspezifischen Prozessen müssen interne Mitarbeiter die Kompetenz für die Anwendungsentwicklung haben.

n=375; μ=5,53; σ=1,28

5,53

Vermeidung von Abhängigkeit von Externen

5,23

n=376; μ=5,23; σ=1,39

Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich stärker mit seinem Unternehmen.

5,14

n=376; μ=5,14; σ=1,32

Die flexible Einsatzmöglichkeit eines internen Mitarbeiters, insbesondere bei der Wartung des Systems, ist vorteilhaft gegenüber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung.

n=363; μ=5,03; σ=1,47

5,03

Interne Leistungserbringung ist tendenziell günstiger.

n=376; μ=4,32; σ=1,46

4,32

1

2

3

4

5

6

7

Abbildung 4.49: Ranking der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung Was sind Ihrer Meinung nach Gründe, bei der Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft keine Fremdleistung in Anspruch zu nehmen? Bei geschäftskritischen, unternehmensspezifischen Prozessen müssen interne Mitarbeiter die Kompetenz für 7,2%10,7% die Anwendungsentwicklung haben. Vermeidung von Abhängigkeit von Externen

11,4% 14,9%

Interne Leistungserbringung ist tendenziell günstiger. Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich stärker mit seinem Unternehmen.

28,5%

16,0%

0%

Unwichtig

24,7%

46,8%

n=363; μ=5,03; σ=1,47

68,8%

40%

Indifferent

60%

n=376; μ=4,32; σ=1,46 n=376; μ=5,14; σ=1,32

72,1%

15,2%

20%

n=376; μ=5,23; σ=1,39

73,7%

10,6% 17,3%

Die flexible Einsatzmöglichkeit eines internen Mitarbeiters, insbesondere bei der Wartung des Systems, ist vorteilhaft gegenüber dem Zwang zu einer vertraglichen, …

n=375; μ=5,53; σ=1,28

82,1%

80%

100%

Wichtig

Abbildung 4.50: Gr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung

Die Aussage von D IBBERN (2004), dass die Integration externer Dienstleister bei Weiterentwicklungs- und Wartungsprojekten nicht einfach ist137 , konnte auf Basis der erhobenen Daten insofern best¨atigt werden, als dass die vorliegende Querschnittsbefragung zeigt, dass zwar ein betr¨achtlicher Teil (86,3%) der befragten Unternehmen Fremdleistung f¨ur Weiterentwicklung und Wartung in Anspruch nimmt, allerdings mit der Maßgabe, (1) nicht ausschließlich Fremdleister zu beauftragen (72,6%), (2) langfristig mit den Software- und Serviceanbietern zusammenzuarbeiten (92,9%), damit dort Unternehmens-Know-how aufgebaut wird, (3) die Kompetenz f¨ur unternehmensspezifische Prozesse im Unternehmen verbleibt (82,1%) und (4) die Abh¨angigkeit vom externen Dienstleister reduziert bzw. vermieden wird (73,7%). I wurden die Unternehmen auch zum Im Hinblick auf die Adressierung von Forschungsfrage F11

pr¨aferierten Ort der Leistungserbringung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der bestehen137

Vgl. D IBBERN (2004), S. 215.

180

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

den Anwendungslandschaft befragt. 72,8% der Studienteilnehmer, die f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung Fremdleistung in Anspruch genommen haben, stimmten der Aussage zu, dass Partner vor Ort extrem wichtig sind (siehe Abbildung 4.51). Der/die Partner muss/m¨ussen die spezifischen Gesch¨aftsprozesse und das Unternehmen an sich aus eigener Anschauung kennen. Lediglich 12,2% der Unternehmen sprachen sich gegen diese Aussage aus. 81,9% der Befragten bevorzugten inl¨andische Partner, da im Sinne einer Sprachbarriere h¨aufig aus dem Verst¨andigungsproblem ein Verst¨andnisproblem resultiere. 8,2% stimmten dieser Aussage dagegen nicht zu. Dar¨uber hinaus waren 75,9% der Unternehmen, die f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung Fremdleistung in Anspruch genommen haben, der Meinung, dass es f¨ur das Unternehmen Zusatzaufwand bedeutet, die Aufgaben f¨ur Near- oder Farshoring-Dienstleister im Ausland zu spezifizieren und abzugrenzen. Diese Verfahrensweise st¨unde im Gegensatz zu einer integrierten Zusammenarbeit mit einem Organisationsprogrammierer vor Ort. 9,0% der in der Stichprobe vorhandenen kleinen und mittleren Unternehmen sprachen sich gegen diese Aussage zur Leistungserbringung aus Nearshore- und Farshorelokationen aus.

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zur Wahl von Software- oder Serviceanbietern für die Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft zu? Partner vor Ort sind extrem wichtig. (Leistungserbringung im Hause) Bevorzugung inländischer Partner. (Aus Verständigungsproblem resultiert Verständnisproblem) Es ist Zusatzaufwand, die Programmieraufgaben für den OffshoreAnbieter zu detaillieren und abzugrenzen.

15,0%

12,2%

8,2% 9,9%

9,0%

n=426; μ=5,61; σ=1,37

81,9%

20%

Ablehnung

n=418; μ=5,48; σ=1,41

75,9%

15,1%

0%

n=426; μ=5,09; σ=1,38

72,8%

40%

indifferent

60%

80%

100%

Zustimmung

Abbildung 4.51: Ort der Leistungserbringung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der IT-Landschaft

I eine Nach den obigen Ausf¨uhrungen ergibt sich f¨ur die Beantwortung der Forschungsfrage F11 eindeutige Tendenz zugunsten des Onshorings f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der be-

stehenden IT-Landschaft eines Unternehmens. Die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Near- und Farshorelokationen spielt bei den schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen der Stichprobe, die f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung ihrer Anwendungssysteme Fremdleistung in Anspruch genommen haben, offenbar lediglich eine untergeordnete Rolle. Diese Erkenntnis best¨atigt die Ergebnisse vergangener empirischer Untersuchungen zu diesem Themengebiet. So stellen M EYER ; S TOBBE (2007) fest, dass Deutschland noch kein reifer Offshoring-Markt ist138 . 138

Vgl. M EYER ; S TOBBE (2007), S. 83.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

181

4.3.6.4 Komparative Auswertungen In diesem Abschnitt sollen die komparativen Forschungsfragen F1K und F2K (siehe Abschnitt 4.3.2.2) adressiert werden. Hierbei wird zun¨achst die Gegen¨uberstellung der Bewertungen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware, die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft durchgef¨uhrt. Anschließend werden im darauf folgenden Unterabschnitt die Unterschiede zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen analysiert und diskutiert.

4.3.6.4.1 Neuentwicklung von Individualsoftware versus Einfuhrung ¨ und Anpassung von Standardsoftware versus Weiterentwicklung und Wartung Forschungsfrage F1K fokussiert auf die komparative Analyse (1) der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung, (2) der Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister sowie (3) der Pr¨aferenzen bez¨uglich der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen u¨ ber die Dimensionen hinweg139 . In Abbildung 4.52 sind die Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware, der Anpassung von Standardsoftware sowie bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft gegen¨ubergestellt. Um das Antwortverhalten der teilnehmenden Unternehmen u¨ ber diese Dimensionen hinweg vergleichen zu k¨onnen, wurden die Mittelwerte der jeweiligen Antworten pro Beweggrund und Dimension berechnet. Die Mittelwerte und die resultierenden Mittelwertdifferenzen der Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung wurden auf der Grundlage gepaarter T -Tests bei verbundenen Stichproben errechnet. Die Ergebnisse der T -Tests sind in Tabelle 4.7 zwischen je zwei Dimensionen zusammengestellt. In den T -Tests wurden diejenigen Unternehmen der Stichprobe ber¨ucksichtigt, die ihre Einstellung zur Eigenleistung f¨ur alle drei Dimensionen angegeben haben. F¨unf der in Tabelle 4.7 aufgef¨uhrten Mittelwertdifferenzen konnten durch die gepaarten T Tests zwischen je zwei Dimensionen als statistisch signifikant auf dem jeweils angegebenen Signifikanzniveau best¨atigt werden. Dies sind • die intern vorhandene Kompetenz f¨ur die IT-Unterst¨utzung gesch¨aftskritischer Prozesse zwischen Individualsoftware und Weiterentwicklung sowie zwischen Standardsoftware und Weiterentwicklung, • die tendenziell niedrigeren Kosten der internen Leistungserbringung zwischen Individual- und Standardsoftware sowie zwischen Standardsoftware und Weiterentwicklung, • die Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen zwischen Standardsoftware und Weiterentwicklung. 139

Vgl. Abschnitt 4.3.2.2

182

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Komparative Analyse der Gründe für Eigenleistung zwischen Individual- und Standardsoftware sowie Weiterentwicklung/Wartung 7 5,73

6 5,31

5,14

5,14

5,15

5,34

5 4,23

4,21 3,78

4 3 2 1

Interne Leistungserstellung bei Interne Leistungserbringung ist tendenziell Vermeidung der Abhängigkeit von Externen geschäftskritischen Prozessen führt zur günstiger. Business Process Applikationshoheit und die sollte im Haus bleiben. n=148; σ=(1,62;1,67;1,27) Individualsoftware

n=149; σ=(1,52;1,81;1,54) Standardsoftware

n=149; σ=(1,55;1,54;1,40) Weiterentwicklung/Wartung

Abbildung 4.52: Komparative Analyse der Gr¨unde f¨ur Eigenleistung zwischen Individual- und Standardsoftware sowie Weiterentwicklung/Wartung

Dar¨uber hinaus konnte bei der Identifikation interner Mitarbeiter mit dem Unternehmen ein weiterer statistisch signifikanter Unterschied (Δ = −0, 173∗; T = −2, 051; n = 162) zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware und der Weiterentwicklung / Wartung der Anwendungslandschaft identifiziert werden. Ferner wurde bei der flexiblen Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters gegen¨uber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware und der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft ein signifikanter Unterschied (Δ = −0, 259∗∗ ; T = −2, 831; n = 158) der Bewertungen durch die teilnehmenden Unternehmen festgestellt.

Tabelle 4.7: Mittelwertdifferenzen der Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung

ISW/SSW ISW/WW SSW/WW Beweggrunde ¨ fur ¨ Eigenleistung Diff. T n Diff. T n Diff. T Interne Leistungserstellung bei gesch¨afts0,176 -1,196 148 -0,362*** -3,530 148 -0,590*** -6,509 kritischen Prozessen f¨uhrt zur Business Process Applikationshoheit und die sollte im Haus bleiben. Interne Leistungserbringung ist tendenzi- 0,430*** 3,631 149 0,013 0,161 149 -0,512*** -6,837 ell g¨unstiger. Vermeidung der Abh¨angigkeit von Exter-0,013 -0,105 149 -0,172 -1,695 149 -0,261*** -3,289 nen * p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001 ISW=Individualsoftware; SSW=Standardsoftware; WW=Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft 149

149

n 148

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung 183

184

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Allerdings ergeben sich bei den Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung u¨ ber die Dimensionen hinweg stets nur als eher gering einzustufende Mittelwertdifferenzen im Antwortverhalten der teilnehmenden Unternehmen. Auf Basis der Daten aus der vorliegenden Stichprobe kann daher davon ausgegangen werden, dass sich die Bewertungen der Beweggr¨unde der antwortenden Unternehmen, die schwerpunktm¨aßig kleine und mittlere Unternehmen waren, kaum u¨ ber die genannten ¨ Dimensionen hinweg unterscheiden. Diese Erkenntnisse sind in Ubereinstimmung mit den Ergebnissen der empirischen Untersuchung von D IBBERN (2004). Dort stellte sich ebenfalls heraus, dass sich das Antwortverhalten der befragten Unternehmen in Bezug auf die Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung zwischen der Neuentwicklung von Anwendungssoftware und deren Wartung nur gering voneinander unterschied140 . Komparative Analyse der Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister zwischen Individual- und Standardsoftware sowie Weiterentwicklung/Wartung 7 6

5,64

5,38

6,03 6,06 5,98

5,69

5

5,14

5,24 4,81

5,12 5,03 5,06 4,10 3,98 4,27

4 3 2 1 Referenzen

Reputation

Günstiges Preis/Leistungsverhältnis

Sicherheit auf eine dauerhafte Geschäftsbeziehung / Kontinuität

Der Partner muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden.

n=131; σ=(1,12;1,24;0,94)

n=164; σ=(1,21;1,25;1,09)

n=162; σ=(1,26;1,22;1,23)

n=162; σ=(0,95;0,95;0,88)

n=127; σ=(1,72;1,74;1,61)

Individualsoftware

Standardsoftware

Weiterentwicklung/Wartung

Abbildung 4.53: Komparative Analyse der Kriterien zur Wahl externer Dienstleister zwischen Individual- und Standardsoftware sowie Weiterentwicklung/Wartung

Abbildung 4.53 zeigt die Mittelwerte derjenigen Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister, die im Erhebungsinstrument sowohl bei der Neuentwicklung von Individualsoftware als auch bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft den teilnehmenden Unternehmen zur Einstellungsmessung angeboten wurden. Die Mittelwerte und deren Differenzen wurden wiederum durch gepaarte T -Tests bei verbundenen Stichproben ermittelt. In diese komparative Analyse wurden alle diejenigen Unternehmen der Stichprobe einbezogen, die das jeweilige Kriterium zur Partnerwahl u¨ ber alle Dimensionen hinweg bez¨uglich ihrer Wichtigkeit bewertet haben. Die Ergebnisse der T -Tests sind in Tabelle 4.8 im Einzelnen zwischen je zwei Dimensionen zusammengestellt. Wie bereits bei den Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung angef¨uhrt, sind ebenfalls f¨ur die Kriterien zur Auswahl externer Software- und Serviceanbieter keine wesentlichen und praktisch relevanten Unterschiede zwischen den errechneten Mittelwerten u¨ ber die Dimensionen hinweg beobachtbar. 140

Vgl. D IBBERN (2004), S. 176 f.

Tabelle 4.8: Mittelwertdifferenzen bei den Kriterien der Partnerwahl

ISW/SSW ISW/WW SSW/WW Kriterien bei der Partnerwahl Diff. T n Diff. T n Diff. T Referenzen 0,260* -2,530 131 0,090 1,284 131 -0,249*** -4,236 Reputation 0,329*** 4,356 164 -0,055 -0,904 164 -0,307*** -6,248 G¨unstiges Preis/Leistungsverh¨altnis 0,086 1,038 162 0,093 1,598 162 -0,055 -1,014 Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨afts-0,029 -0,373 162 0,136 1,977 162 0,141* 2,377 beziehung / Kontinuit¨at Der Partner muss sich auf gleicher Au0,126 1,268 127 -0,069 -0,954 127 -0,193** -3,262 ” genh¨ohe“ befinden. * p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001 ISW=Individualsoftware; SSW=Standardsoftware; WW=Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft 127

n 131 164 162 162

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung 185

186

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Sechs der in Tabelle 4.8 aufgef¨uhrten Mittelwertdifferenzen konnten durch die gepaarten T Tests zwischen je zwei Dimensionen als statistisch signifikant auf dem jeweils angegebenen Signifikanzniveau nachgewiesen werden. Dies sind • die Referenzen der Software- oder Serviceanbieter zwischen Individual- und Standardsoftware sowie zwischen Standardsoftware und Weiterentwicklung, • die Reputation des Software- oder Serviceanbieters zwischen Individual- und Standardsoftware sowie zwischen Standardsoftware und Weiterentwicklung, • die Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung zwischen Standardsoftware und Weiterentwicklung sowie • die Bedingung, dass sich der externe Partner auf gleicher Augenh¨ohe“ befindet und ein ” ebenb¨urtiger Partner ist zwischen der Anpassung von Standardsoftware und der Weiterentwicklung/Wartung der Anwendungslandschaft.

¨ Uberdies konnte f¨ur die Bedeutung der konkreten Personen, die dem Auftraggeber zur Auftragsdurchf¨uhrung pr¨asentiert werden zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware und der Weiterentwicklung / Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft ein statistisch signifikanter Unterschied (Δ = 0, 241∗∗∗ ; T = 3, 469; n = 162) identifiziert werden. Insgesamt kann davon ausgegangen werden, dass sich die Mittelwerte dieser Partnerwahlkriterien u¨ ber die Stichprobe hinaus auch in der Grundgesamtheit voneinander unterscheiden und nicht zuf¨allig entstanden sind. Allerdings ergeben sich analog zu den Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung u¨ ber die Dimensionen hinweg stets nur als tendenziell gering einzustufende und praktisch eher unbedeutende Mittelwertdifferenzen im Antwortverhalten der Studienteilnehmer. Auf der Grundlage der durch die vorliegende Querschnittsbefragung erhobenen Daten liegt demnach die Vermutung nahe, dass sich die Bewertungen bez¨uglich der Kriterien der Partnerwahl durch die antwortenden Unternehmen nur sehr eingeschr¨ankt u¨ ber die genannten Dimensionen hinweg unterscheiden. Die in Abschnitt 4.3.2.2 formulierten Vermutungen in Bezug auf vorhandene Unterschiede zwischen den Bewertungen der Kriterien zur Partnerwahl u¨ ber die Neuentwicklung von Individualsoftware, die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft hinweg konnten durch die vorliegende Stichprobe daher nicht best¨atigt werden. Diese Erkenntnisse decken sich zum Teil mit den Ergebnissen von D IBBERN (2004), der ebenfalls empirisch belegte, dass unter anderem eine auf Langfristigkeit angelegte Zusammenarbeit mit internen Mitarbeitern und externen Dienstleistern von den Unternehmen sowohl f¨ur die

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

187

Anwendungsentwicklung als auch deren Wartung als wichtig bewertet wurde141 . In Abbildung 4.54 sind die Antwortprofile zur Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware und der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware vergleichend dargestellt142 . F¨ur die vorliegende Stichprobe konnte demzufolge ein nahezu identisches Antwortverhalten der schwerpunktm¨aßig kleinen und mittleren Unternehmen f¨ur On-, Near- und Farshoring festgestellt werden. Um Signifikanzaussagen zu erm¨oglichen, wurden u¨ ber die Analyse der Antwortprofile hinaus erneut gepaarte T -Tests f¨ur verbundene Stichproben durchgef¨uhrt. Die Ergebnisse der T -Tests sind in Tabelle 4.9 dargestellt. Komparative Analyse zur Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen zwischen Individual- und Standardsoftware 100%

2,3%

4,3%

8,6% 9,4%

90%

1,8% 3,2% 3,1%

0,6% 3,5% 2,5%

5,6%

8,0%

86,3%

85,4%

Individualsoftware

Standardsoftware

7,6%

5,0% 80%

70%

16,3%

57,9%

61,1%

17,1%

60%

50%

40%

30%

65,0%

64,4%

Individualsoftware

Standardsoftware

30,9% 30,2% 20%

10%

0%

3,8% 1,6% 3,3%

5,1% 2,2% 3,9%

Individualsoftware

Standardsoftware

Onshoring gar nicht

Nearshoring eher wenig - wenig

mittel

eher viel - viel

Farshoring voll und ganz

Abbildung 4.54: Komparative Analyse zur Inanspruchnahme von Fremdleistung aus On-, Near- und Farshorelokationen zwischen Individual- und Standardsoftware

Die Differenz der Mittelwerte μISW und μSSW zwischen der Neuentwicklung von Individual141 142

Vgl. D IBBERN (2004), S. 176 f. Aufgrund der eindeutigen Ergebnisse der qualitativen Expertenbefragung wurden die Studienteilnehmer f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft gebeten, Gr¨unde zu bewerten, die f¨ur ein Onshoring der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft sprechen. Auf den Umfang der Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Near- und Farshoringregionen wurde im Rahmen der Weiterentwicklung und Wartung der IT-Landschaft nicht weiter eingegangen.

188

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

On-, Near- und Farshoring Onshoring Nearshoring Farshoring

μISW 6,28 2,08 1,50

T-Test ISW/SSW μSSW Diff. T 6,11 0,169* 2,146 2,26 -0,177* -2,027 1,56 -0,062 -0,842

n 130 113 113

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001 ISW=Individualsoftware; SSW=Standardsoftware Tabelle 4.9: Mittelwertdifferenzen der Pr¨aferenzen f¨ur On-, Near- und Farshoring

software und der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistung innerhalb Deutschlands (Onshoring) konnte zwar als statistisch signifikant (p ≤ 0, 05) best¨atigt werden. Allerdings ist die Mittelwertdifferenz erneut als eher gering einzustufen. Auf dieser Grundlage kann offenbar konstatiert werden, dass die befragten Unternehmen bez¨uglich der Neuentwicklung von Individualsoftware und der Anpassung von Standardsoftware praktisch keine Unterschiede in ihren Bewertungen zu Onshoring vorgenommen haben. F¨ur beide Handlungsoptionen im Rahmen der IT-Unterst¨utzung von Gesch¨aftsprozessen beauftragten die Unternehmen der Stichprobe nahezu ausschließlich externe Dienstleister innerhalb Deutschlands143 . Analog kann auch f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistung aus Nearshoringstandorten argumentiert werden. Die Mittelwertdifferenz erweist sich ebenfalls als statistisch signifikant (p ≤ 0, 05), ist allerdings ebenso als gering einzustufen und demnach eher als praktisch unbedeutend zu erachten. F¨ur das Farshoring konnte kein statistisch signifikanter Mittelwertunterschied zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware und der Anpassung von Standardsoftware nachgewiesen werden. Zusammenfassend kann auf Basis der prim¨arstatistischen Daten festgehalten werden, dass die in der Stichprobe vorhandenen Unternehmen144 sowohl bei den (1) Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung, als auch bei den (2) Kriterien zur Wahl externer Dienstleister sowie bei den (3) Pr¨aferenzen zur Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshorelokationen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft jeweils ein sehr a¨ hnliches Antwortverhalten zeigen. F¨ur die Beantwortung von Forschungsfrage F1K kann daher davon ausgegangen werden, dass es keine nennenswerten und praktisch relevanten Unterschiede bez¨uglich der unter (1), (2) und (3) aufgef¨uhrten Aspekte zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware, der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie der Weiterentwicklung/Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft gibt. Entgegen den Vermutungen, die in Abschnitt 4.3.2.2 formuliert wurden, scheinen die Entscheidungstr¨ager kleiner und mittlerer Unternehmen insbesondere nicht bewusst zwischen der Erst- und Weiterentwicklung von Anwendungen zur Unterst¨utzung von Gesch¨aftsprozessen in Bezug auf die unter (1), (2) und 143 144

Dies wird durch die sehr hohen Mittelwerte signalisiert. schwerpunktm¨aßig kleine und mittlere Unternehmen

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

189

(3) genannten Aspekte zu differenzieren. Auf der Grundlage der vorliegenden Querschnittsbefragung konnte allerdings auch gezeigt werden, dass die befragten Unternehmen in allen Dimensionen gleichermaßen deutliche Unterschiede in den Bewertungen zwischen Onshoring einerseits und Near- / Farshoring andererseits machen. Daf¨ur k¨onnten zum einen die Verst¨andigungs- und Verst¨andnisprobleme ausl¨andischer Dienstleister verantwortlich sein, zum anderen aber auch die bereits fr¨uher angesprochene regionale Verwurzelung kleiner und mittlerer Unternehmen. Ferner k¨onnen nicht erreichbare Skaleneffekte aufgrund einer niedrigen Anzahl von Transaktionen“ sowie vor allem das geringe ” Transaktionsvolumen kleiner und mittlerer Unternehmen angef¨uhrt werden. Die Daten zeigen in diesem Kontext ebenfalls, dass die Unternehmen der Stichprobe in absehbarer Zeit eher die Veranlassung sehen, den Anteil der Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Near- und Farshorestandorten weiter zu vermindern145 . Gr¨unde f¨ur diese Verminderung k¨onnten die niedrige Zufriedenheit der Unternehmen in Bezug auf Produkt- und Servicequalit¨at, Termineinhaltung sowie Kommunikation und Koordination sein146 . Software- und Serviceanbieter sollten daher darauf achten, eine hohe Produkt- und Servicequalit¨at zu liefern, gesetzte Termine einzuhalten sowie auf die Kommunikation und Koordination mit dem Anwenderunternehmen Wert zu legen. Beachtenswert ist ferner, dass die Studienteilnehmer u¨ ber alle Dimensionen hinweg als wichtigste Beweggr¨unde f¨ur die Eigenleistung erachteten, f¨ur gesch¨aftskritische und strategische Gesch¨aftsprozesse die Kompetenz f¨ur die Anwendungsentwicklung, die Anpassung der Software sowie f¨ur die Weiterentwicklung der Anwendungen innerhalb des Unternehmens nachhaltig verankert zu haben. In diesem Zusammenang gaben die befragten Unternehmen als weiteren Beweggrund f¨ur Eigenleistung stets den Wunsch der Unabh¨angigkeit von einem externen Dienstleister an. Software- und Serviceanbieter werden daher tendenziell als verl¨angerte Werk” bank“ betrachtet. In Bezug auf die Kriterien zur Wahl externer Dienstleister kann festgehalten werden, dass u¨ ber alle Dimensionen hinweg die Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung sowie die Referenzen des Software- oder Serviceanbieters als wichtigste Kriterien genannt wurden. Software- und Serviceanbieter sollten diese Einstellungen der Anwender ber¨ucksichtigen, indem sie verst¨arkt auf ihre erfolgreichen Referenzen hinweisen und betonen, dass ihnen eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung wichtig und die angebotene Leistungserbringung ein Kerngesch¨aftsfeld des Unternehmens ist.

4.3.6.4.2 Kleine versus mittlere versus große Unternehmen

Forschungsfrage F2K fokus-

siert auf die komparative Analyse des Antwortverhaltens zwischen kleinen, mittleren und gro145 146

Vgl. Abschnitt 4.3.6.2.2. Vgl. Abschnitt 4.3.6.2.2.

190

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

ßen Unternehmen147 . Darauf bezugnehmend werden in diesem Abschnitt die Bewertungen der befragten Unternehmen zu (1) den Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung, (2) den Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister sowie (3) den Pr¨aferenzen bei der Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshorelokationen u¨ ber die drei Dimensionen hinweg miteinander verglichen. Zu diesem Zweck wird auf die statistische Methode der einfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA)148 zur¨uckgegriffen, die einen Vergleich von Mittelwerten einer Variablen zwischen mehr als zwei unabh¨angigen Stichproben (Gruppen) durchf¨uhrt149 . Im Rahmen dieser komparativen Analyse werden drei Gruppen durch die drei Gr¨oßenklassen der Unternehmen gebildet. Bei der Varianzanalyse wird die gesamte beobachtete Varianz einer Variablen rechnerisch in die Varianz innerhalb der Gruppen und die Varianz zwischen den Gruppen zerlegt150 . Aus dem Verh¨altnis der Varianz zwischen den Gruppen und der Varianz innerhalb der Gruppen wird eine Pr¨ufgr¨oße F berechnet, anhand derer ein Signifikanztest durchgef¨uhrt wird151 . Dieser Test pr¨uft die Hypothese H0 , dass die Mittelwerte aller Gruppen identisch sind152 . Um diejenigen Gruppen zu identifizieren, deren Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden, wird im Rahmen dieser Arbeit entweder der Post-Hoc-Test nach Scheff´e oder der T2Test nach Tamhane verwendet. Falls auf Basis eines Levene-Tests auf Varianzhomogenit¨at f¨ur die zu analysierende Variable Varianzgleichheit in der Grundgesamtheit angenommen wird (p > 0, 05), wird zur Identifikation der statistisch signifikanten Mittelwertdifferenzen der Scheff´eTest durchgef¨uhrt. Dagegen wird im Fall der angenommenen Varianzungleichheit (p ≤ 0, 05) der T2-Test nach Tamhane angewandt. Der Scheff´e-Test zeigt sich gegen¨uber Verletzungen von Voraussetzungen als relativ robust und entscheidet zudem tendenziell eher konservativ (d.h. zu Gunsten der Nullhypothese H0 )153 . Dar¨uber hinaus ist der Scheff´e-Test dazu geeignet, Stichproben unterschiedlicher Gr¨oße miteinander zu vergleichen154 . Der konservative T2-Test nach Tamhane f¨uhrt paarweise Vergleiche auf der Grundlage von T-Tests durch155 . Im folgenden Unterabschnitt werden zun¨achst die Ergebnisse der komparativen Analyse zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen bei der Neuentwicklung von Individualsoftware vorgestellt. Anschließend wird die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware der komparativen Analyse unterzogen. Schließlich wird in diesem Zusammenhang die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft thematisiert. 147 148 149 150 151 152 153 154 155

Zur Definition der in dieser Arbeit verwendeten Gr¨oßenklassen siehe Tabelle 4.3 auf Seite 144. ANOVA = analysis of variance. Vgl. B ORTZ (2005), S. 248 oder S CHNELL et al. (2005), S. 457. Vgl. ebd., BACKHAUS et al. (2005), S. 125 oder B ORTZ (2005), S. 249 ff. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 457 oder BACKHAUS et al. (2005), S. 128 f. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 457. Vgl. B ORTZ (2005), S. 274 ff. Vgl. ebd., S. 275. Vgl. Online-Hilfe SPSS 17.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

191

Neuentwicklung von Individualsoftware In Tabelle 4.10 sind sowohl die Daten der deskriptiven Statistik (N, μ und σ ) als auch die Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA) der Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware dargestellt. Die deskriptiven Daten wurden pro Gruppe klein“, mittel“ und groß“ berechnet, die ” ” ” ANOVA je Beweggrund durchgef¨uhrt. Wie aus Tabelle 4.10 ersichtlich ist, konnte durch die Varianzanalyse lediglich f¨ur den Beweggrund der flexiblen Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters gegen¨uber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Gruppenmittelwerten nachgewiesen werden (p ≤ 0, 001). Der Scheff´eTest ermittelte signifikante Mittelwertunterschiede zwischen kleinen und großen (Δ = 1, 322, p ≤ 0, 05) sowie zwischen mittleren und großen (Δ = 1, 346, p ≤ 0, 05) Unternehmen. Die Differenzen sind als moderat einzustufen. Demzufolge unterteilte der Test die drei Gruppen in die homogenen Untergruppen {klein, mittel} und {groß} (p ≤ 0, 001). Auf Basis dieser quantitativen Analyse ist davon auszugehen, dass kleine und mittlere Unternehmen die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters wichtiger erachten als große Unternehmen. Der Grund hierf¨ur k¨onnte darin liegen, dass große Unternehmen einen weitaus gr¨oßeren Mitarbeiterstamm besch¨aftigen und somit nicht auf die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters angewiesen sind. Dar¨uber hinaus k¨onnte ein Grund f¨ur dieses Antwortverhalten sein, dass es in Großunternehmen eher Spezialisten als flexible Generalisten gibt, die flexibel einsetzbar sind156 .

156

Dieser Aspekt wurde durch die qualitative Expertenbefragung als Spezifikum kleiner und mittlerer Unternehmen erhoben. Vgl. Abschnitt 4.2.3.1.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 51 5,20 1,523 mittel 59 5,32 1,559 groß 41 5,63 1,545 klein 51 5,16 1,701 mittel 58 5,26 1,396 groß 41 5,17 1,412 klein 48 4,38 1,511 mittel 59 4,37 1,425 groß 41 3,83 1,498 klein 51 4,98 1,619 mittel 58 4,98 1,383 groß 41 4,59 1,516 klein 51 5,08 1,623 mittel 59 5,10 1,410 groß 41 3,76 1,640 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 4,534 2 352,433 148 356,967 150 0,329 2 335,671 147 336,000 149 8,790 2 314,851 145 323,642 147 4,679 2 331,914 147 336,593 149 53,230 2 354,637 148 407,868 150

Tabelle 4.10: Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware

Die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters ist vorteilhaft gegen¨uber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung. * p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich st¨arker mit seinem Unternehmen.

Interne Leistungserbringung ist tendenziell g¨unstiger.

Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen

Beweggrunde ¨ fur ¨ Eigenleistung Interne Leistungserstellung bei gesch¨aftskritischen Prozessen f¨uhrt zur Business Process Applikationshoheit und die sollte im Haus bleiben.

26,615 2,396

2,339 2,258

11,107***

1,036

2,024

0,072

0,165 2,283 4,395 2,171

F 0,952

M.d.Q. 2,267 2,381

192 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

193

In Tabelle 4.11 sind die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der ANOVA f¨ur die Kriterien der Wahl externer Dienstleister bei der Neuentwicklung von Individualsoftware dargestellt. F¨ur das Kriterium des Wunsches einer langfristigen Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at), um dem Partner auch die Weiterentwicklung und Wartung des Individualsystems u¨ bertragen zu k¨onnen, ergaben sich auf der Grundlage der Varianzanalyse relativ schwache signifikante Unterschiede ¨ zwischen den Gruppenmittelwerten (p ≤ 0, 05). Uberraschenderweise konnte der Scheff´e-Test keine statistisch signifikanten Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen identifizieren157 . Die Differenzen der Mittelwerte sind zudem als eher gering und praktisch nicht bedeutend zu bewerten. Insgesamt kann anhand der vorliegenden Stichprobe davon ausgegangen werden, dass es bei der Neuentwicklung von Individualsoftware keine praktisch relevanten Unterschiede in den Bewertungen der Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen gibt.

157

F¨ur diesen Effekt k¨onnte die Ursache darin bestehen, dass schon die statistische Signifikanz der ANOVA relativ schwach ausgepr¨agt war.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 58 5,95 1,161 mittel 67 5,66 1,200 groß 40 5,68 0,730 klein 58 5,22 1,215 mittel 67 4,94 1,424 groß 40 5,43 0,813 klein 58 5,24 1,261 mittel 66 4,88 1,353 groß 40 5,43 1,152 klein 57 6,25 0,912 mittel 66 5,98 1,000 groß 40 5,78 0,832 klein 58 5,16 1,361 mittel 66 5,47 1,180 groß 40 5,28 1,198 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 3,058 2 192,724 162 195,782 164 6,281 2 243,622 162 249,903 164 8,348 2 261,426 161 269,774 163 5,381 2 138,521 160 143,902 162 3,122 2 252,018 161 255,140 163

Tabelle 4.11: Kriterien bei der Wahl externer Dienstleister f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware

Gew¨unscht ist eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at), damit man dem Partner auch die Weiterentwicklung/Wartung u¨ bertragen k¨onnte. Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber pr¨asentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle f¨ur die Auftragsvergabe. * p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

G¨unstiges Preis-/Leistungsverh¨altnis

Reputation, Image des Softwarehauses

Referenzen u¨ ber erfolgreiche Realisierungen auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet

Kriterien bei der Wahl externer Dienstleister

3,107*

0,997

2,690 0,866 1,561 1,565

2,571

2,088

3,140 1,504 4,174 1,624

F 1,285

M.d.Q. 1,529 1,190

194 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

195

Tabelle 4.12 zeigt die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse zur Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshoreregionen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware. F¨ur Near- und Farshoring konnte die ANOVA statistisch signifikante Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen identifizieren (p ≤ 0, 001). F¨ur das Nearshoring ermittelte der Tamhane-T2-Test signifikante Mittelwertdifferenzen zwischen kleinen und großen (Δ = 1, 472, p ≤ 0, 05) sowie zwischen mittleren und großen (Δ = 1, 437, p ≤ 0, 05) Unternehmen. F¨ur das Farshoring konnten ebenfalls statistisch signifikante Mittelwertdifferenzen zwischen kleinen und großen (Δ = 1, 040, p ≤ 0, 05) sowie zwischen mittleren und großen (Δ = 1, 038, p ≤ 0, 05) Unternehmen ermittelt werden. Alle Differenzen sind als moderat einzustufen. Demzufolge k¨onnen die Gruppen sowohl f¨ur Near- als auch Farshoring in die homogenen Untergruppen {klein, mittel} und {groß} (p ≤ 0, 001) zerlegt werden. Diese Ergebnisse f¨uhren zu der Vermutung, dass kleine und mittlere Unternehmen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware weniger Fremdleistungen aus Near- und Farshorestandorten in Anspruch nehmen als Großunternehmen. Wie bereits im vorangegangenen Abschnitt erw¨ahnt, k¨onnte dies zum einen von potenziellen Verst¨andigungs- und Verst¨andnisproblemen herr¨uhren, die durch eine andere Sprache und kulturelle Unterschiede entstehen k¨onnen. Kleine und mittlere Unternehmen besitzen vermutlich weitaus weniger als Großunternehmen die F¨ahigkeiten, mit ausl¨andischen Softwareanbietern problemlos zu kommunizieren. Zum anderen k¨onnen aber auch die regionale Verwurzelung kleiner und mittlerer Unternehmen sowie nicht erreichbare Skaleneffekte potenzielle Gr¨unde f¨ur die a¨ ußerst niedrige Inanspruchnahme von Near- und Farshoring sein. Ferner scheinen die befragten Unternehmen nicht in besonderem Maße zufrieden mit der Leistungserstellung externer Dienstleister aus Near- und Farshoreregionen gewesen zu sein158 .

158

Vgl. Abschnitt 4.3.6.2.2

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 57 6,23 1,427 mittel 68 6,43 1,163 groß 39 6,08 1,265 klein 47 1,66 1,493 mittel 59 1,69 1,329 groß 38 3,13 2,244 klein 47 1,17 0,732 mittel 58 1,17 0,679 groß 38 2,21 2,029 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 3,216 2 265,437 161 268,652 163 59,034 2 391,404 141 450,438 143 30,127 2 203,230 140 233,357 142

Tabelle 4.12: On-, Near- und Farshoring f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Farshoring

Nearshoring

Onshoring

On-, Near- und Farshoring

15,063 1,452

29,517 2,776

M.d.Q. 1,608 1,649

10,377***

10,633***

F 0,975

196 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

197

Einfuhrung ¨ und Anpassung von Standardsoftware Analog zur Neuentwicklung von Individualsoftware wird im Folgenden die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware einer komparativen Analyse zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen unterzogen. In Tabelle 4.13 sind die Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware dargestellt. Die durchgef¨uhrte Varianzanalyse konnte den in der Tabelle gekennzeichneten Beweggrund f¨ur Eigenleistung als statistisch signifikant identifizieren (p ≤ 0, 001). Es handelt sich um die innerhalb des Unternehmens vorhandene Kompetenz, bei gesch¨aftskritischen Prozessen Customizing durchf¨uhren und individuelle Anpassungen an den Anwendungen vornehmen zu k¨onnen. Dieses Know-how f¨uhrt zur Business Process Applikationshoheit“ ” und sollte daher innerhalb des Unternehmens vorhanden sein. Der Tamhane-T2-Test ermittelte signifikante Mittelwertdifferenzen zwischen kleinen und mittleren (Δ = 0, 701, p ≤ 0, 05), kleinen und großen (Δ = 1, 593, p ≤ 0, 05) sowie zwischen mittleren und großen (Δ = 0, 893, p ≤ 0, 05) Unternehmen. Demzufolge k¨onnen die Gruppen f¨ur die intern vorhandene Kompetenz f¨ur Customizing und individuelle Anpassungen bei gesch¨aftskritischen Prozessen aus statistischem Blickwinkel in die drei homogenen Untergruppen {klein}, {mittel} und {groß} (p ≤ 0, 01) zerlegt werden. Die homogenen Untergruppen entsprechen demnach den Gruppen der Unternehmens-Gr¨oßenklassen. Die Analyse zeigt, dass sich in Bezug auf die intern vorhandene Kompetenz f¨ur Customizing und individuelle Anpassungen der Anwendungen bei gesch¨aftskritischen Prozessen signifikant unterschiedliche Bewertungen u¨ ber die Unternehmens-Gr¨oßenklassen hinweg ergeben. Bei genauerer Betrachtung der errechneten Mittelwerte f¨allt auf, dass mit wachsender Unternehmensgr¨oße dieser Beweggrund offenbar als zunehmend wichtiger erachtet wurde. Dieser vermutete bivariate Zusammenhang zwischen Kompetenz f¨ur Customizing und der Unternehmensgr¨oße konnte durch die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (rs = 0, 331, p < 0, 01, n = 337) als statistisch signifikant best¨atigt werden. Die St¨arke der Korrelation ist als moderat einzustufen. Ein potenzieller Grund hierf¨ur k¨onnte darin bestehen, dass sich kleine und mittlere Unternehmen keine internen, angestellten Mitarbeiter leisten k¨onnen, die ausschließlich das Know-how f¨ur Customizing und individuelle Anpassungen bei spezifischen Gesch¨aftsabl¨aufen des Unternehmens haben. Große Unternehmen sind dagegen in der Lage, Mitarbeiterkapazit¨aten ausschließlich f¨ur diese Aktivit¨aten vorzuhalten.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 125 4,23 1,783 mittel 149 4,93 1,580 groß 63 5,83 1,144 klein 128 3,87 1,925 mittel 152 3,91 1,649 groß 63 3,35 1,715 klein 128 4,68 1,814 mittel 152 5,01 1,481 groß 63 5,11 1,637 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 108,667 2 844,680 334 953,347 336 15,116 2 1063,770 340 1078,886 342 10,742 2 915,083 340 925,825 342

Tabelle 4.13: Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen

Kein Externer kann die Anpassungen so kosteng¨unstig machen wie ein interner Mitarbeiter.

Beweggrunde ¨ fur ¨ Eigenleistung Customizing und individuelle Anpassungen bei gesch¨aftskrit. Prozessen f¨uhren zur Business Process ” Applikationshoheit“ und die sollte im Hause bleiben. 2,416

1,996

5,371 2,691

F 21,484***

7,558 3,129

M.d.Q. 54,333 2,529

198 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

199

Tabelle 4.14 zeigt die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der ANOVA f¨ur die Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur Standardsoftware. F¨ur das Kriterium der Abdeckung der betriebswirtschaftlich geforderten Funktionalit¨at ergaben sich auf der Grundlage der Varianzanalyse als gering einzustufende signifikante Unterschiede zwischen den Gruppenmittelwerten (p ≤ 0, 05). Der Levene-Test auf Homogenit¨at der Varianzen in der Grundgesamtheit ergab Varianzgleichheit (p > 0, 05). Der Scheff´e-Test konnte keine statistisch signifikanten Unterschiede in den Mittelwerten best¨atigen159 . Zudem sind die Mittelwertdifferenzen zwischen den Bewertungen kleiner, mittlerer und großer Unternehmen eher als gering und praktisch nicht relevant einzustufen. Demzufolge kann anhand der quantitativen Analyse davon ausgegangen werden, dass keine praktisch bedeutenden Unterschiede in den Bewertungen der Kriterien zur Auswahl von Softwareanbietern f¨ur Standardsoftware zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen vorhanden sind. Die Unternehmen aller Gr¨oßenklassen legen demnach in etwa gleich viel Wert auf die Abdeckung betriebswirtschaftlicher Funktionalit¨at des einzusetzenden Standardproduktes. Dieses Kriterium wurde dar¨uber hinaus als das Wichtigste unter allen Kriterien bewertet. Softwareanbieter sollten diesen Aspekt bei ihrer Produktentwicklung beachten und ihr Standardsoftwareprodukt mit m¨oglichst viel Funktionalit¨at ausstatten.

159

Dieses Ergebnis l¨asst sich vermutlich wieder auf die relativ schwache statistische Signifikanz der Varianzanalyse zur¨uckf¨uhren.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 185 5,23 1,333 mittel 189 5,33 1,267 groß 70 5,43 0,986 klein 184 4,79 1,460 mittel 188 4,82 1,159 groß 69 5,09 1,025 klein 185 6,14 1,107 mittel 186 6,33 0,873 groß 70 6,44 0,968 klein 184 5,79 1,233 mittel 189 6,03 0,959 groß 70 5,79 1,203 klein 185 5,17 1,226 mittel 188 4,98 1,228 groß 70 5,19 1,120 klein 185 5,92 1,106 mittel 189 6,03 1,081 groß 70 6,09 0,913 klein 185 5,76 1,118 mittel 187 5,83 1,079 groß 70 5,93 0,906 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

Tabelle 4.14: Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur Standardsoftware

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Skalierbarkeit, Erweiterungsm¨oglichkeiten der Standardsoftware

Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung

G¨unstiges Preis-/Leistungsverh¨altnis

Vorhandenes Know-how zur Unterst¨utzung bei der Einf¨uhrung und Weiterentwicklung der Standardsoftware.

Abdeckung der ben¨otigten betriebswirtschaftlichen Funktionen

Reputation, Image des Anbieters

Weite Verbreitung des IT-Produktes

Kriterien bei der Wahl von Softwareanbietern

ANOVA Qu.summe df 2,143 2 695,810 441 697,953 443 4,582 2 712,838 438 717,420 440 6,072 2 405,888 438 411,959 440 5,993 2 550,806 440 556,799 442 4,240 2 644,965 440 649,205 442 1,755 2 502,236 441 503,991 443 1,566 2 503,221 439 504,787 441

1,446

2,120 1,466

0,783 1,146

0,683

0,771

2,394

2,997 1,252

0,878 1,139

3,276*

1,408

F 0,679

3,036 0,927

2,291 1,627

M.d.Q. 1,072 1,578

200 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

201

In Tabelle 4.15 sind die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse der Kriterien zur Auswahl eines externen Dienstleisters f¨ur die Einf¨uhrung eines Standardsystems dargestellt. Basierend auf der ANOVA stellte sich lediglich das Kriterium der Referenzen u¨ ber erfolgreiche Einf¨uhrungen von Standardsoftware als statistisch signifikant heraus (p ≤ 0, 05). Unter Ber¨ucksichtigung des Signifikanzniveaus kann daher davon ausgegangen werden, dass sich die Mittelwerte zwischen den Gruppen in der Grundgesamtheit voneinander unterscheiden. Aufgrund der Annahme von Varianzhomogenit¨at dieses Kriteriums in der Grundgesamtheit (Levene-Test, p ≥ 0, 05) wurde zur Identifikation der Gruppen mit signifikanten Unterschieden in den Mittelwerten ein Scheff´e-Test durchgef¨uhrt. Dieser konnte nur die Mittelwertdifferenz zwischen kleinen und mittleren Unternehmen als statistisch signifikant ¨ best¨atigen (Δ = 0, 422, p ≤ 0, 05). Uberdies sind die Mittelwertdifferenzen zwischen den Bewertungen kleiner, mittlerer und großer Unternehmen insgesamt eher als gering und praktisch eher unbedeutend einzuordnen. Demzufolge kann anhand dieser quantitativen Analyse davon ausgegangen werden, dass offenbar keine praktisch relevanten Unterschiede in den Bewertungen der Kriterien zur Auswahl externer Dienstleister f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen vorgenommen werden. Die Unternehmen aller Gr¨oßenklassen legen demnach beispielsweise in etwa gleich viel Wert auf Referenzen u¨ ber erfolgreiche Einf¨uhrungen von Standardsoftware und die Tatsache, dass der externe Dienstleister sowohl die Gesch¨aftsprozesse des Unternehmens als auch die diese unterst¨utzende Software exzellent kennen sollte. Diese Kriterien zur Wahl externer Dienstleister f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware wurden von den kleinen, mittleren und großen Unternehmen gleichermaßen als die Wichtigsten bewertet. Externe Dienstleister, die Standardsoftware in Unternehmen einf¨uhren, sollten diese Bewertungen aufgreifen und sich intensiv mit den individuellen sowie wettbewerbsdifferenzierenden Gesch¨aftsprozessen des Unternehmens auseinandersetzen.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 115 5,63 1,267 mittel 145 5,54 1,236 groß 65 5,72 1,375 klein 114 4,43 1,585 mittel 144 4,53 1,284 groß 65 4,68 1,239 klein 114 4,21 1,792 mittel 144 4,47 1,604 groß 64 3,48 1,727 klein 114 5,12 1,371 mittel 145 5,54 1,080 groß 65 5,49 1,161 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 1,477 2 523,896 322 525,372 324 2,533 2 618,043 320 620,576 322 43,369 2 918,821 319 962,189 321 12,289 2 466,485 321 478,775 323

Tabelle 4.15: Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur die Einf¨uhrung von Standardsoftware

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Referenzen u¨ ber erfolgreiche Einf¨uhrungen

Der Partner muss sich auf gleicher Augenh¨ohe“ befinden, ” m.a.W. Mittelst¨andler beauftragen lieber Mittelst¨andler“. ”

Man sollte mit dem Partner selbst schon zusammengearbeitet und damit Erfahrung im Umgang mit ihm haben.

Er sollte die Gesch¨aftsprozesse unseres Unternehmens und die diese unterst¨utzende Software exzellent kennen.

Kriterien der Wahl externer Dienstleister (Einfuhrung) ¨

0,656

7,528**

4,228*

21,684 2,880 6,145 1,453

F 0,454

1,266 1,931

M.d.Q. 0,738 1,627

202 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

203

Tabelle 4.16 zeigt die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse zur Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshoreregionen f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware. F¨ur Near- und Farshoring konnte die ANOVA statistisch signifikante Mittelwertunterschiede zwischen den Unternehmensgruppen identifizieren (p ≤ 0, 01 bzw. p ≤ 0, 001). F¨ur das Nearshoring ermittelte der Tamhane-T2-Test signifikante Mittelwertdifferenzen zwischen kleinen und großen (Δ = 0, 969, p ≤ 0, 05) sowie zwischen mittleren und großen (Δ = 0, 727, p ≤ 0, 05) Unternehmen. F¨ur das Farshoring konnten ebenfalls statistisch signifikante Mittelwertdifferenzen zwischen kleinen und großen (Δ = 0, 896, p ≤ 0, 05) sowie zwischen mittleren und großen (Δ = 0, 741, p ≤ 0, 05) Unternehmen ermittelt werden. Alle Differenzen sind als moderat zu bewerten. Demzufolge k¨onnen die Gruppen sowohl f¨ur Near- als auch Farshoring in die homogenen Untergruppen {klein, mittel} und {groß} (p ≤ 0, 01) zerlegt werden. Analog zur Neuentwicklung von Individualsoftware f¨uhren diese Ergebnisse zu der Vermutung, dass kleine und mittlere Unternehmen f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware weniger Fremdleistungen aus Near- und Farshorestandorten in Anspruch nehmen als Großunternehmen. F¨ur das Farshoring kann bei Mittelwerten von μ = 1, 14 und μ = 1, 29 behauptet werden, dass kleine bzw. mittlere Unternehmen nahezu gar kein Farshoring f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung ihrer Standardsoftware betreiben. Die Unterschiede bei der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus Near- und Farshoreregionen zwischen KMU und großen Unternehmen sind zwar nicht besonders groß, aber existent. F¨ur potenziell anzuf¨uhrende Gr¨unde der fast ausschließlichen Inanspruchnahme von Fremdleistung innerhalb Deutschlands sei an dieser Stelle auf die Argumentation im Rahmen der komparativen Analyse zwischen KMU und Großunternehmen f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware verwiesen. F¨ur Softwareanbieter ergibt sich die Implikation, dass es nicht unbedingt erforderlich und vielversprechend sein muss, ausl¨andische Niederlassungen an Near- oder Farshorestandorten zu etablieren. Wenn Softwareoder Serviceanbieter kleine und mittlere Unternehmen als Zielgruppe adressieren, erscheint es auf Basis der erhobenen Daten sinnvoll zu sein, die geforderten Leistungen f¨ur die Unternehmen vor Ort, d.h. innerhalb Deutschlands, zu erbringen. Die Daten zeigen in diesem Kontext, dass Unternehmen meist eine integrierte Arbeitsweise in Zusammenarbeit mit internen Mitarbeitern pr¨aferieren.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 116 6,38 1,368 mittel 142 6,05 1,527 groß 65 5,94 1,197 klein 102 1,69 1,386 mittel 125 1,93 1,509 groß 58 2,66 2,014 klein 102 1,14 0,564 mittel 123 1,29 0,981 groß 60 2,03 1,746 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 10,442 2 635,719 320 646,161 322 35,552 2 707,416 282 742,968 284 32,511 2 329,475 282 361,986 284

Tabelle 4.16: On-, Near- und Farshoring f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Farshoring

Nearshoring

Onshoring

On-, Near- und Farshoring

16,255 1,168

17,776 2,509

M.d.Q. 5,221 1,987

13,913***

7,086**

F 2,628

204 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

205

Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft Wie schon die Neuentwicklung von Individualsoftware sowie die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware wird im Weiteren die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft einer komparativen Analyse zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen unterzogen. Zun¨achst wird in diesem Zusammenhang auf die Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung eingegangen, deren deskriptive Daten und Ergebnisse der Varianzanalyse in Tabelle 4.17 dargestellt sind. Die durchgef¨uhrte Varianzanalyse konnte die drei in der Tabelle gekennzeichneten Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung als statistisch signifikant auf dem jeweiligen Signifikanzniveau identifizieren. Erstens handelt es sich um den Beweggrund, innerhalb des Unternehmens die Kompetenz f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung gesch¨aftskritischer Prozesse nachhaltig verankert zu haben. Dieses Know-how f¨uhrt zur Business Process Applikationshoheit“ und sollte daher innerhalb ” des Unternehmens vorhanden sein, um Unabh¨angigkeit gegen¨uber einem externen Softwareund Serviceanbieter gew¨ahrleisten zu k¨onnen. Der Scheff´e-Test ermittelte signifikante Mittelwertdifferenzen zwischen kleinen und mittleren (Δ = 0, 379, p ≤ 0, 05) sowie kleinen und großen (Δ = 0, 708, p ≤ 0, 05) Unternehmen. Die Differenzen sind als eher gering und praktisch nicht besonders bedeutend einzustufen. Dennoch k¨onnen die Gruppen f¨ur den Beweggrund der intern vorhandenen Kompetenz f¨ur Weiterentwicklungsarbeiten bei gesch¨aftskritischen Prozessen aus statistischem Blickwinkel in die drei homogenen Untergruppen {klein}, {mittel, groß} (p ≤ 0, 01) zerlegt werden. Es ist eine leichte Tendenz dahingehend festzustellen, dass große Unternehmen der intern zu verankernden Kompetenz f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung gesch¨aftskritischer Gesch¨aftsabl¨aufe mehr Bedeutung beimessen als mittlere und kleine Unternehmen.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 121 5,21 1,330 mittel 155 5,59 1,210 groß 65 5,92 1,254 klein 122 5,13 1,378 mittel 155 5,32 1,404 groß 65 5,26 1,361 klein 122 4,55 1,444 mittel 156 4,31 1,394 groß 64 4,03 1,593 klein 122 5,25 1,362 mittel 156 5,25 1,189 groß 64 4,70 1,444 klein 119 5,23 1,405 mittel 148 5,08 1,436 groß 64 4,44 1,500 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 22,663 2 538,422 338 561,085 340 2,374 2 651,965 339 654,339 341 11,600 2 713,373 339 724,974 341 15,458 2 575,232 339 590,690 341 27,322 2 677,651 328 704,973 330

Tabelle 4.17: Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft

Die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters ist vorteilhaft gegen¨uber dem Zwang zu einer detaillierten Leistungsbeschreibung. * p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich st¨arker mit seinem Unternehmen.

Interne Leistungserbringung ist tendenziell g¨unstiger.

Vermeidung der Abh¨angigkeit von Externen

Beweggrunde ¨ fur ¨ Eigenleistung Bei gesch¨aftskritischen Prozessen m¨ussen interne Mitarbeiter die Kompetenz f¨ur die Anwendungsentwicklung haben.

13,661 2,066

7,729 1,697

6,612**

4,555*

2,756

0,617

1,187 1,923 5,800 2,104

F 7,113**

M.d.Q. 11,331 1,593

206 4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung

207

Zweitens konnte durch die ANOVA eine statistische Signifikanz f¨ur den Beweggrund nachgewiesen werden, dass sich ein angestellter Mitarbeiter st¨arker mit seinem Unternehmen identifiziert als ein externer Dienstleister (p ≤ 0, 05). Der T2-Test nach Tamhane ergab statistisch signifikante Mittelwertunterschiede zwischen kleinen und großen (Δ = 0, 543, p ≤ 0, 05) sowie mittleren und großen (Δ = 0, 547, p ≤ 0, 05) Unternehmen. Allerdings sind diese Differenzen als eher gering und praktisch eher nachrangig zu erachten. Dennoch lassen sich auf Basis dieser Analyse zwei homogene Untergruppen {klein, mittel} und {groß} (p ≤ 0, 05) bilden und eine leichte Tendenz beobachten, dass große Unternehmen diesem Beweggrund tendenziell weniger Bedeutung beimessen als kleine und mittlere Unternehmen. Drittens wurden die Mittelwertunterschiede bei dem Beweggrund der flexiblen Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters gegen¨uber dem Zwang zu einer detaillierten vertraglichen Leistungsbeschreibung zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen als statistisch signifikant ermittelt (p ≤ 0, 01). Der Scheff´e-Test ergab statistisch signifikante Differenzen in den Mittelwerten zwischen kleinen und großen (Δ = 0, 789, p ≤ 0, 05) sowie mittleren und großen (Δ = 0, 644, p ≤ 0, 05) Unternehmen. Allerdings sind diese Differenzen als eher gering und praktisch tendenziell unbedeutend zu bewerten. Dennoch lassen sich auf Basis dieser Analyse aus statistischer Sicht zwei homogene Untergruppen {klein, mittel} und {groß} (p ≤ 0, 05) bilden. Auf Basis dieser quantitativen Analyse ist davon auszugehen, dass kleine und mittlere Unternehmen die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft etwas wichtiger erachten als große Unternehmen. Der Grund hierf¨ur k¨onnte darin liegen, dass große Unternehmen einen weitaus gr¨oßeren Mitarbeiterstamm besch¨aftigen und somit nicht auf die flexible Einsatzm¨oglichkeit eines internen Mitarbeiters angewiesen sind. Dar¨uber hinaus k¨onnte ein Grund f¨ur dieses Antwortverhalten sein, dass es in Großunternehmen eher Spezialisten als Generalisten gibt, die flexibel einsetzbar sind160 . In analoger Weise wurde bereits im Rahmen der komparativen Analyse der Beweggr¨unde zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen bei der Neuentwicklung von Individualsoftware argumentiert. Tabelle 4.18 zeigt die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der ANOVA f¨ur die Kriterien zur Auswahl eines Software- oder Serviceanbieters f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft. Die durchgef¨uhrte einfaktorielle Varianzanalyse konnte keine statistisch signifikanten Unterschiede in den Mittelwerten zwischen kleinen, mittleren und großen Unternehmen feststellen. Auf Basis dieser quantitativen Analyse ist daher davon auszugehen, dass es keine praktisch relevanten Unterschiede im Verhalten kleiner, mittlerer und großer Unternehmen in Bezug auf die Kriterien der Partnerwahl f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft gibt. Alle kleinen, mittleren und großen Unternehmen, die in der Stichprobe vorhanden waren, legen f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung demnach in 160

Dieser Aspekt wurde durch die qualitative Expertenbefragung als Spezifikum kleiner und mittlerer Unternehmen erhoben. Vgl. Abschnitt 4.2.3.1.

208

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

etwa gleich viel Wert auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at), damit beim externen Dienstleister Unternehmens-Know-how aufgebaut werden kann. Dar¨uber hinaus weisen die Daten darauf hin, dass die Unternehmen auch bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft den Referenzen der externen Dienstleister eine große Bedeutung beimessen. Software- und Serviceanbieter sollten diese Aspekte folglich bei der Zusammenarbeit mit einem Anwenderunternehmen ber¨ucksichtigen und verst¨arkt auf die Absicht der langfristigen Zusammenarbeit hinweisen und auf ihre Referenzen aufmerksam machen. Diese Kriterien der Partnerwahl wurden von den Unternehmen als die wichtigsten bewertet und gelten gem¨aß vorliegender Analyse offenbar gleichermaßen f¨ur kleine, mittlere und große Anwenderunternehmen.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 158 5,68 1,053 mittel 169 5,64 0,862 groß 69 5,81 0,772 klein 157 5,23 1,300 mittel 169 5,18 1,014 groß 68 5,29 0,915 klein 158 5,30 1,176 mittel 165 5,05 1,236 groß 68 5,37 1,064 klein 157 4,52 1,635 mittel 169 4,38 1,484 groß 68 4,10 1,488 klein 156 4,99 1,315 mittel 168 5,20 1,284 groß 67 4,97 1,359 klein 158 5,87 1,008 mittel 169 5,98 0,756 groß 66 5,89 0,930 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 1,369 2 339,426 393 340,795 395 0,691 2 492,537 391 493,228 393 6,883 2 543,337 388 550,220 390 8,356 2 935,451 391 943,807 393 4,665 2 665,034 388 669,698 390 0,923 2 311,631 390 312,555 392 1,746

1,361

0,578

4,178 2,392 2,332 1,714 0,462 0,799

2,458

0,274

0,346 1,260 3,442 1,400

F 0,793

M.d.Q. 0,685 0,864

Tabelle 4.18: Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft

* p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Gew¨unscht ist eine langfristige Gesch¨aftsbeziehung (Kontinuit¨at).

Zusammenarbeit mit m¨oglichst wenigen IT-Dienstleistern, die prim¨ar keine Spezialisten sind sondern umfassende Kenntnisse auf mehreren Arbeitsgebieten haben. Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber pr¨asentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle f¨ur die Auftragsvergabe.

G¨unstiges Preis-/Leistungsverh¨altnis

Reputation, Image des IT-Dienstleisters

Referenzen u¨ ber erfolgreiche Realisierungen auf a¨ hnlichem Arbeitsgebiet

Kriterien bei der Wahl externer Dienstleister

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung 209

210

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

In Tabelle 4.19 sind die deskriptiven Daten und die Ergebnisse der ANOVA f¨ur die Pr¨aferenzen in Bezug auf den Ort der Leistungserbringung bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft dargestellt. Die Varianzanalyse konnte eine statistische Signifikanz der Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen f¨ur den Aspekt best¨atigen, dass Anwenderunternehmen inl¨andische Partner bevorzugen, weil aus dem Verst¨andigungsproblem ein Verst¨andnisproblem entstehen kann (p ≤ 0, 05). Der T2-Test nach Tamhane ermittelte einen statistisch signifikanten Mittelwertunterschied zwischen kleinen und großen (Δ = 0, 572, p ≤ 0, 05) Unternehmen. Diese Differenz kann tendenziell als gering und praktisch eher unbedeutend bewertet werden. Allerdings ist bei der Betrachtung der Mittelwerte eine leichte Tendenz beobachtbar, dass große Unternehmen es als etwas unwichtiger erachten als kleine und mittlere Unternehmen, dass die Weiterentwicklung der Anwendungslandschaft von inl¨andischen Software- und Serviceanbietern erbracht wird. Dieser bivariate positive Zusammenhang zwischen der Pr¨aferenz der Beauftragung inl¨andischer Dienstleister und der Unternehmensgr¨oße konnte durch die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (rs = 0, 146, p < 0, 01, n = 392) als statistisch signifikant best¨atigt werden. Die St¨arke der Korrelation ist jedoch als eher gering zu bewerten. Dies liegt vermutlich an der globalen Ausrichtung großer Unternehmen in Verbindung mit dem Aspekt, dass in vielen großen Unternehmen die interne Verst¨andigung ohnehin auf Englisch stattfindet. Auf der Grundlage der erhobenen Daten liegt die Vermutung nahe, dass kleine und mittlere Unternehmen gleichermaßen die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft in sehr großem Umfang von inl¨andischen Dienstleistern in Anspruch ¨ nehmen. Diese Erkenntnisse sind in Ubereinstimmung mit den Ergebnissen der Analyse f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware und die Anpassung von Standardsoftware.

Deskriptive Daten Gruppe N μ σ klein 158 5,12 1,490 mittel 167 5,10 1,329 groß 68 5,06 1,208 klein 158 5,72 1,475 mittel 167 5,65 1,187 groß 67 5,15 1,540 klein 153 5,37 1,468 mittel 165 5,49 1,364 groß 67 5,46 1,428 Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt Zw. den Gr. Inn. der Gr. Gesamt

ANOVA Qu.summe df 0,179 2 739,749 390 739,929 392 16,397 2 732,111 389 748,508 391 1,295 2 767,396 382 768,691 384 0,322

4,356*

8,199 1,882 0,647 2,009

F 0,047

M.d.Q. 0,090 1,879

Tabelle 4.19: Pr¨aferenzen zum Ort der Leistungserbringung f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft

Es ist Zusatzaufwand, Programmieraufgaben f¨ur einen Offshoreanbieter zu detaillieren im Gegensatz zur integrierten Arbeit vor Ort. * p ≤ 0, 05; ** p ≤ 0, 01; *** p ≤ 0, 001

Wir bevorzugen inl¨andische Partner, da h¨aufig aus dem Verst¨andigungsproblem ein Verst¨andnisproblem entsteht.

Pr¨aferenzen zum Ort der Leistungserbringung Partner vor Ort sind extrem wichtig. Der Partner muss die spezifischen Gesch¨aftsprozesse und das Unternehmen an sich aus eigener Anschauung kennen.

4.3 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung 211

212

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.3.7 Einschr¨ankungen

Die vorliegende quantitativ-deskriptive Studie zu Eigenerstellung und Fremdbezug der Anwendungsentwicklung und -wartung mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen ist mit einer Reihe von Einschr¨ankungen verbunden, die bei der Interpretation der Ergebnisse zu beachten sind. Zun¨achst ist eine Generalisierung der erzielten empirischen Ergebnisse nur mit a¨ ußerster Vorsicht vorzunehmen, da die externe Validit¨at der Studie beschr¨ankt ist. Die Untersuchungsergebnisse sind streng genommen nur f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung der Unternehmen in der Stichprobe (n = 498) g¨ultig. Die getroffenen Aussagen k¨onnen nicht ohne Weiteres auf andere IS-Bereiche eines Unternehmens wie beispielsweise auf die IT-Infrastruktur, den Betrieb oder die Fremdvergabe kompletter Gesch¨aftsprozesse161 u¨ bertragen werden. Diese Limitation der Analyse lediglich zweier IS-Bereiche k¨onnte gegebenenfalls in weiteren empirischen Folgestudien aufgegriffen werden. Zudem zeichnet die vorliegende Querschnittsuntersuchung lediglich ein statisches Bild ( Mo” mentaufnahme“) des Status quo und modus operandi“ zur Eigen- und Fremdleistung bei der ” Anwendungsentwicklung und -wartung in Anwenderunternehmen. K¨unftige Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet sollten Make-or-Buy-Entscheidungen u¨ ber einen l¨angeren Zeitraum (L¨angsschnittstudien) untersuchen, um wirkende Kausalzusammenh¨ange aus einer weiteren Perspektive tiefergehend erforschen zu k¨onnen. In Abschnitt 5.3 dieser Arbeit werden weitere An¨ kn¨upfungspunkte k¨unftiger Forschung zur Uberwindung der Einschr¨ankungen vorgestellt. Dar¨uber hinaus sind Verzerrungen im Antwortverhalten der befragten Entscheidungstr¨ager aufgrund pers¨onlicher Einstellungen m¨oglich. Die vorliegende Querschnittsbefragung richtete sich ausschließlich an die jeweils am h¨ochsten angesiedelten IT-Verantwortlichen eines Unterneh¨ mens. In Abschnitt 5.3 dieser Arbeit werden Vorschl¨age zur Uberwindung dieser Einschr¨ankung unterbreitet. Ferner wurden im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens keine speziellen Untersuchungen zu spezifischen Branchen oder Anwendungstypen durchgef¨uhrt. Da hier beispielsweise aufgrund der branchenabh¨angigen IT-Affinit¨at deutliche Unterschiede im Antwortverhalten der Unternehmen zu erwarten sind, sollten Forschungsarbeiten diese Problemstellung in der Zukunft adressieren. So k¨onnten die empirischen Ergebnisse bestimmter Branchen oder Anwendungstypen (bspw. ERP vs. Supply Chain Management Applikationen) gegen¨ubergestellt und die Unterschiede herausgearbeitet werden. Abschließend sei an dieser Stelle angemerkt, dass sich aufgrund spezifischer Eigenschaften von 161

Im Sinne eines Business Process Outsourcing.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

213

KMU, die in der vorliegenden Querschittsbefragung identifiziert werden konnten, interessante Anschlussfragen ergeben. Beispielsweise hat sich gezeigt, dass KMU lokalen/regionalen Strukturen einen gr¨oßeren Wert als große Unternehmen beimessen. Dar¨uber hinaus hat sich gezeigt, dass KMU großen Wert darauf legen, dass zur Unterst¨utzung unternehmensspezifischer und strategischer Prozesse Kompetenz innerhalb des Unternehmens vorhanden ist und Unabh¨angig¨ keit zu externen Dienstleistern besteht. Uberdies legen KMU gesteigerten Wert auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung mit externen Dienstleistern im Rahmen der Anwendungsentwicklung und -wartung. Zuk¨unftige Forschung sollte diese Besonderheiten aufgreifen und einer detaillierten Analyse unterziehen.

4.4 Software as a Service – Eine quantitativ-konfirmatorische empirische Untersuchung des Adoptionsverhaltens deutscher KMUs ¨ 4.4.1 Uberblick

Im vorangegangenen Abschnitt 4.3 wurde die deskriptive Querschnittsbefragung zur Eigenoder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung in Bezug auf die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft erl¨autert. Im vorliegenden Abschnitt wird entlang des zunehmenden Standardisierungsgrades von Anwendungssystemen162 das Konzept und die Auswertung der Ergebnisse der konfirmatorischen Querschnittsstudie (Ex-Post-Facto-Design163 ) zum Adoptionsgrad von Software as a Service vorgestellt. Ziel der Studie war, potenzielle Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption insbesondere aus dem Blickwinkel kleiner und mittlerer Unternehmen zu identifizieren und zu analysieren. Zun¨achst werden in Abschnitt 4.4.2 das der Studie zugrunde liegende Forschungsmodell vorgestellt und die Hypothesen zur Adoption von Software as a Service in kleinen und mittleren Unternehmen entwickelt. Dabei wird auf den theoretischen Bezugsrahmen (siehe Kapitel 2) zur¨uckgegriffen, in dem die o¨ konomischen Ans¨atze zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen ausf¨uhrlich erl¨autert wurden164 . Daraufhin werden die verwendeten Forschungskonstrukte im Hinblick auf die Konstruktion des Fragebogeninstrumentes operationalisiert (Abschnitt 4.4.3). Hieran schließt sich die Beschreibung der Datenerhebung an (Abschnitt 4.4.4). In Abschnitt 4.4.5 erfolgt die Darstellung der Stichprobencharakteristika. Die Analyse der erhobenen Daten ist Gegenstand des Abschnittes 4.4.6. Im Kontext dieser Datenanalyse wird zun¨achst das PLS-Verfahren als eine Variante der statistischen Auswertung von 162 163 164

Siehe hierzu auch Abschnitt 3.3. Vgl. hierzu auch S CHNELL et al. (2005), S. 211 ff. Zur Erinnerung: Bei der SaaS-Adoptionsentscheidung handelt es sich um eine Make-or-Buy-Entscheidung.

214

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Strukturgleichungsmodellen eingef¨uhrt, bevor anschließend die Beschreibung der empirischen Ergebnisse erfolgt. Hierbei wird insbesondere auf die Evaluierung des Forschungsmodells fokussiert (Abschnitt 4.4.7). Die Diskussion der erzielten Ergebnisse ist Gegenstand des Abschnittes 4.4.8. Auf die dieser Studie inh¨arenten Einschr¨ankungen wird schließlich in Abschnitt 4.4.9 eingegangen. Die inhaltliche Struktur des Abschnittes ist in Abbildung 4.55 grafisch visualisiert. Forschungsmodell und Hypothesen Abschni 4.4.2 Operaonalisierung Abschni 4.4.3

Datenerhebung Abschni 4.4.4 Schprobencharakteriska Abschni 4.4.5 Soware as a Service Datenanalyse Abschni 4.4.6 Auswertung Forschungsmodell Abschni 4.4.7 Diskussion der Ergebnisse Abschni 4.4.8 Einschränkungen Abschni 4.4.9

¨ Abbildung 4.55: Uberblick Abschnitt Software as a Service

4.4.2 Forschungsmodell und Hypothesenentwicklung

Auf Basis der in Kapitel 2 vorgestellten Referenztheorien zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen wird nachfolgend das Forschungsmodell pr¨asentiert und Hypothesen u¨ ber vermutete Zusammenh¨ange zwischen einzelnen, potenziellen Triebkr¨aften einer SaaS-Adoption formuliert. Neben Erkl¨arungsbeitr¨agen aus den o¨ konomischen Ans¨atzen der Literatur sind auch einige Erkenntnisse aus der qualitativen Expertenbefragung in die Konstruktion des Forschungsmodells eingeflossen.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

215

Abbildung 4.56 zeigt das Kausalmodell165, das vom Autor im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens aufgestellt wurde und mit dem die hypothetisierten Zusammenh¨ange einzelner SaaS-Triebkr¨afte dargestellt werden sollen. In den nachfolgenden Unterabschnitten werden die Konstrukte des Modells spezifiziert und die zugrunde liegenden Hypothesen entwickelt. Dabei orientiert sich die Reihenfolge, in der die o¨ konomischen Ans¨atze zur Formulierung der Hypothesen herangezogen werden, im Wesentlichen an der Strukturierung des theoretischen Bezugsrahmens in Kapitel 2. Hidden characteristics (PAT)

H3a (-)

H5a (-)

H3b (-)

H5b (-) Hidden action (PAT)

H6a (-) H6b (-)

Einstellung gegenüber SaaS (TPB)

H4a (-)

H2a (+) H2b (+)

Behavioral Lock-in (PFA)

Soziale Nähe (SET)

H9b (-)

Grad des SaaSbasierten Outsourcings

H10a (-) H10b (-)

H8a (+)

H7a (-)

H8b (+)

H7b (-)

PAT: Principal-Agent-Theorie PFA: Pfadabhängigkeiten SET: Social Exchange Theorie

Spezifität (TKT)

H4b (-)

H1 (+)

H9a (-)

Unsicherheit (TKT)

Subjektive Norm (TPB)

Technological Lock-in (PFA) Strategische Bedeutung (RBV)

TKT: Transaktionskostentheorie TPB: Theory of Planned Behavior RBV: Resource-based view

Abbildung 4.56: Forschungsmodell zur SaaS-Adoption

4.4.2.1 Hypothesen auf Basis der Theory of Planned Behavior

Wie bereits in Abschnitt 2.4.1 erw¨ahnt, unterscheidet sich die Theory of Planned Behavior fundamental von den in dieser Arbeit verwendeten o¨ konomischen Theoriestr¨angen166 . Sie grenzt sich von diesen unter anderem dadurch ab, dass nicht auf organisationaler Ebene argumentiert wird, sondern vielmehr individuelles Verhalten von Menschen im Fokus der Betrachtungen steht167 . Empirische Studien belegen, dass wichtige Entscheidungen in Bezug auf das ITSourcing in einem Unternehmen in der Regel in letzter Instanz von im Unternehmen relativ hoch angesiedelten Individuen getroffen werden168 . Bei der Untersuchung des Adoptionsverhaltens 165 166 167 168

Zu Kausalmodellen siehe auch D IEKMANN (2007), S. 146 ff. oder BACKHAUS et al. (2005), S. 338. Vgl. Abschnitt 2.4.1. Vgl. D IBBERN (2004), S. 91. Vgl. ebd., S. 91 f.

216

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

von SaaS handelt es sich daher um Entscheidungen von Individuen. In diesem Zusammenhang wird das Verhalten eines Individuums definiert als die Entscheidung, eine SaaS-L¨osung eines bestimmten Anbieters f¨ur ein bestimmtes Anwendungsgebiet innerhalb des Unternehmens zu adoptieren oder nicht zu adoptieren. Das Ziel (target) dabei ist, die f¨ur das betrachtete Unternehmen optimale Handlungsalternative zu selektieren. Die Entscheidung f¨ur eine der beiden Handlungsalternativen geschieht im Kontext (context) von Anwenderunternehmen und es wird unterstellt, dass die SaaS-Adoptionsentscheidung zuk¨unftig (time) stattfinden wird auf der Grundlage des geplanten SaaS-Adoptionsgrades. Vor diesem Hintergrund erscheint es sinnvoll, eine individuelle Betrachtungsperspektive in das Forschungsmodell zur SaaS-Adoption zu integrieren. Die Theory of Planned Behavior bietet ein n¨utzliches Framework169 f¨ur die Untersuchung und Erkl¨arung menschlichen Verhaltens170 . Bei der Untersuchung des unter Umst¨anden nicht immer rationalen Verhaltens eines Entscheiders ist die Verhaltensabsicht ein zentraler Erkl¨arungsfaktor und steht damit im Mittelpunkt der Betrachtungen171 . Auf diese Verhaltensabsicht wirken gem¨aß Theory of Planned Behavior zwei wesentliche Einflussfaktoren: (1) die Einstellung gegen¨uber dem Verhalten und (2) die subjektive Norm172 . In den n¨achsten beiden Unterabschnitten soll er¨ortert werden, (1) inwieweit die individuelle Einstellung einen Einfluss auf den Adoptionsgrad des SaaS-basierten Outsourcings eines Unternehmens aus¨ubt und (2) inwieweit die subjektive Norm einen Einfluss hat auf den Grad des SaaS-basierten Outsourcings sowie auf die individuelle Einstellung gegen¨uber der SaaS-Adoption.

4.4.2.1.1 Einstellung gegenuber ¨ SaaS Wenn ein Entscheider in der Vergangenheit positive (negative) Erfahrungen bez¨uglich der Adoption von SaaS gemacht hat, ist er bei der aktuellen Adoptions-Entscheidungssituation eventuell positiv (negativ) vorgepr¨agt. Ein Individuum, das sich mit einer SaaS-Adoptionsentscheidung besch¨aftigt und diesbez¨uglich eine Entscheidung treffen muss, hat eine bestimmte subjektive Einstellung gegen¨uber den potenziell durchf¨uhrbaren Handlungsalternativen Adoption“ oder Nicht-Adoption“ 173. Vergangene Erfahrungen ” ” sowie Einsch¨atzungen zuk¨unftiger technologischer Entwicklungen und/oder Umweltszenarien und andere Faktoren k¨onnen Einfluss auf die Bildung der Einstellung des Individuums nehmen174 . So werden beispielsweise die Einsch¨atzungen bez¨uglich der zuk¨unftigen Verbreitung von SaaS, Kosten-Nutzen-Aspekten oder Auswirkungen auf die Performance von Prozessen des Unternehmens Einfluss auf die individuelle Einstellung gegen¨uber Software as a Service nehmen. 169 170 171 172 173 174

Zur Erl¨auterung dieses Frameworks siehe Abschnitt 2.4.1.2. Das von A JZEN ; M ADDEN (1986) entwickelte Framework ist in Abbildung 2.4 auf Seite 40 dargestellt. Vgl. A JZEN (1991), S. 181 und S. 189. Siehe Abschnitt 2.4.1.2 Vgl. Abschnitt 2.4.1.2. Vgl. Abschnitt 2.4.1.3. Vgl. Abschnitt 2.4.1.3.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

217

Bisher haben wenige empirische Untersuchungen den Einfluss der individuellen Einstellung eines Entscheiders auf das Entscheidungsverhalten in Bezug auf IT-Outsourcing bzw. SaaSAdoption analysiert. R IEMENSCHNEIDER et al. (2003) haben f¨ur die IT-Adoption eines Unternehmens einen signifikanten Einfluss der individuellen Einstellung auf die Absicht, IT zu adoptieren, gezeigt175 . Dar¨uber hinaus hat D IBBERN (2004) nachgewiesen, dass die Einstellung gegen¨uber Outsourcing einen starken Einfluss auf den Grad des Outsourcings von Anwendungsentwicklung und -wartung aus¨ubt176 . In ihrer SaaS-Adoptionsstudie fanden B EN LIAN et al. (2009) gleichermaßen heraus, dass die Einstellung gegen¨ uber der SaaS-Adoption einen hochsignifikanten Erkl¨arungsgehalt f¨ur den SaaS-Adoptionsgrad hat177 . Auf Basis dieser ¨ Uberlegungen und den Ergebnissen vergangener empirischer Arbeiten wird folgender Zusam-

menhang zwischen der Einstellung gegen¨uber einer SaaS-Adoption und dem Grad der SaaS-Adoption hypothetisiert: H1 : Je positiver die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing ist, desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings.

4.4.2.1.2 Subjektive Norm

W¨ahrend des Prozesses, die Vorteilhaftigkeit verschiedener Hand-

lungsalternativen in Bezug auf die SaaS-Adoption gegeneinander abzuw¨agen, werden Entscheidungstr¨ager durch ihr individuelles soziales Umfeld gewollt oder ungewollt beeinflusst178 . Dieses soziale Umfeld setzt sich in der Regel durch Freunde, Familie, Kollegen, Verb¨ande, Vereine, Vorgesetzte und anderen Personen(gruppen) zusammen179 . Es wird postuliert, dass diese f¨ur den Entscheidungstr¨ager wichtig sind und der Entscheider der Meinung der anderen deshalb einen großen Stellenwert innerhalb seiner Meinungsbildung beimisst und sich daran in gewissem Maße orientiert. Dies kann soweit f¨uhren, dass die finale Entscheidung bez¨uglich einer Adoption von SaaS nicht immer ausschließlich aus einer rationalen Bewertung und dem Vergleich optionaler Handlungsalternativen resultiert, sondern vielmehr der Meinung der wichtigen anderen Personen gefolgt wird180 . In diesem Zusammenhang wird auch vom so genannten Herden” verhalten“ gesprochen181 . Dies wurde ebenfalls im Rahmen der explorativen Expertenbefragung best¨atigt. So gaben einige Experten an, dass auch Empfehlungen von Kollegen und be¨ freundeten Unternehmen Bestandteile der Meinungsbildung sind182 . Diese Uberlegungen sind Grundlage der subjektiven Norm183 , die besagt, dass andere f¨ur den Entscheider wichtige Per175 176 177 178 179 180 181 182 183

Vgl. R IEMENSCHNEIDER et al. (2003), S. 279. Vgl. D IBBERN (2004), S. 201. Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Vgl. Abschnitt 2.4.1.3, D IBBERN (2004), S. 91 oder E CKHARDT (2009). Vgl. E CKHARDT et al. (2009), S. 14 und E CKHARDT (2009). Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Vgl. ebd. Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4. Die subjektive Norm wird demnach als die Wahrnehmung eines individuellen Menschen verstanden, wie er die Meinung f¨ur ihn wichtiger anderer Personen einsch¨atzt, die ihm ein bestimmtes Verhalten empfehlen oder der Meinung sind, das ein genz bestimmtes Verhaltens das einzig richtige ist. Je mehr sich ein Mensch durch

218

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

sonen(gruppen) auf den Entscheider als Individuum, insbesondere auf dessen Einstellung gegen¨uber SaaS, einen maßgeblichen Einfluss haben. Bislang ist das Konzept der subjektiven Norm in zahlreichen empirischen und konzeptionellen Untersuchungen im Bereich der IT-Adoptions- bzw. IT-Outsourcingforschung eingeflossen184 . Gem¨aß E CKHARDT (2009) wurde die subjektive Norm in den letzten zwei Jahrzehnten in rund 68% aller empirischen Studien, die die subjektive Norm als Einflussfaktor der IT-Adoption integrierten, als signifikanter Einfluss auf die Einstellung nachgewiesen185 . R IEMENSCHNEI DER et al. (2003) konnten f¨ ur die IT-Adoption eines Unternehmens einen signifikanten Einfluss der subjektiven Norm auf die Absicht, IT zu adoptieren, zeigen186 . Des Weiteren hat die empirische Arbeit von D IBBERN (2004) aufgezeigt, dass die subjektive Norm einen signifikanten Einfluss hat auf die Einstellung eines Entscheiders in Bezug auf das Outsourcing von Entwicklung und Wartung von Anwendungssoftware187 . In a¨ hnlicher Weise konnten B ENLIAN et al. (2009) f¨ur die SaaS-Adoption empirisch belegen, dass die subjektive Norm einen hochsignifikanten Einfluss auf die Einstellung eines Entscheiders gegen¨uber einer SaaS-Adoption hat188 . Vor dem Hintergrund der Ergebnisse bereits durchgef¨uhrter empirischer Untersuchungen und den obigen theoretischen Ausf¨uhrungen189 , kann hypothetisiert werden, dass der SaaS-Adoptionsgrad in einem Unternehmen umso h¨oher ausfallen wird, je positiver die Meinung f¨ur den Entscheider wichtiger anderer Personen(gruppen) innerhalb oder außerhalb des eigenen Unternehmens ist. Es kann die folgende Hypothese aufgestellt werden: H2b : Je positiver die Meinung von anderen wichtigen Personen und/oder Unternehmen / Organisationen gegen¨uber dem Bezug einer Anwendung als SaaS-L¨osung ist, desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. Weiterhin kann vermutet werden, dass das soziale Umfeld (die subjektive Norm) nicht nur unmittelbar den Grad des SaaS-basierten Outsourcings beeinflusst, sondern vielmehr auch entscheidende Auswirkungen auf die Einstellung des Entscheiders in Bezug auf eine potenzielle SaaS-Adoption hat. Wenn demnach SaaS-Experten oder Marktforscher ein positives Bild der SaaS-Adoption zeichnen, werden die Entscheidungstr¨ager in den Unternehmen diese Meinungen der anderen vermutlich (zumindest teilweise) auch in ihrer individuellen Einstellung antizipieren. Basierend auf dieser Argumentation wird weiterhin die folgende Hypothese formuliert:

184 185 186 187 188 189

die Meinung wichtiger anderer Personen oder Personengruppen beeinflussen l¨asst, die ihm ein bestimmtes Verhalten empfehlen, desto gr¨oßer ist die subjektive Norm. (Vgl. hierzu Abschnitt 2.4.1.2). ¨ F¨ur einen Uberblick siehe E CKHARDT (2009). Vgl. E CKHARDT (2009). Vgl. R IEMENSCHNEIDER et al. (2003), S. 279. Vgl. D IBBERN (2004), S. 201. Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Siehe hierzu auch Abschnitt 2.4.1.3.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

219

H2a : Je positiver die Meinung von anderen wichtigen Personen und/oder Unternehmen / Organisationen gegen¨uber dem Bezug einer Anwendung als SaaS-L¨osung ist, desto positiver ist die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.2 Hypothesen auf Basis der Transaktionskostentheorie F¨ur die Problemstellung, wo sich ein Unternehmen in der Wertsch¨opfungskette einordnen und welche Unternehmensgrenzen (sog. firm boundaries“) es ziehen soll, liefert die Transakti” onskostentheorie gehaltvolle Erkl¨arungsans¨atze190 . F¨ur jeden einzelnen Vorgang innerhalb des individuellen Leistungserstellungsprozesses steht ein Unternehmen vor der Frage, ob es die ben¨otigte Leistung selbst erbringen (Make) oder vom Markt beziehen (Buy) soll191 . Diese Fragestellung gilt allgemein f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen192 und insbesondere auch f¨ur die SaaS-Adoptionsentscheidung kleiner und mittlerer Unternehmen, deren Untersuchung Gegenstand dieses Kapitels ist. Neben der Ressourcen-basierten Theorie kann die Transaktionskostentheorie als wesentlicher etablierter Erkl¨arungsansatz sowohl zur Analyse von IT-Sourcing193 als auch f¨ur die SaaSAdoptionsentscheidung194 bezeichnet werden. Sie hat sich in den genannten Arbeiten als stabilster Erkl¨arungsansatz herauskristallisiert. Basierend auf den vorangegangenen empirischen Untersuchungen zur SaaS-Adoption in Unternehmen195 aber auch auf Grundlage der Erkenntnisse aus der qualitativen Expertenbefragung wurden die beiden Faktoren Unsicherheit und Spezifit¨at der Transaktionskostentheorie in das Forschungsmodell integriert.

4.4.2.2.1 Unsicherheit Wie in Abschnitt 2.2.1.3 beschrieben, wirkt sich die Unsicherheit negativ auf den Grad des IT-Outsourcings aus196 . F¨ur unsichere Transaktionen zwischen den beteiligten Akteuren schl¨agt die Transaktionskostentheorie aufgrund sehr hoher Transaktionskosten, d.h. insbesondere erh¨ohten Anbahnungs-, Vereinbarungs, Kontroll- und Anpassungskosten, die Eigenerstellung zur Abwicklung der Transaktionen vor197 . Einige empirische Studien un¨ termauern diese theoretischen Uberlegungen. Beispielsweise konstatieren NAM et al. (1996), dass die Unsicherheit u¨ ber k¨unftige Entwicklungen in der Beziehung zwischen den Vertragspartnern eine signifikante Rolle bei der Outsourcingentscheidung spielt198 . Gem¨aß den theore190 191 192 193 194 195 196 197 198

Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 51. F¨ur eine Aufstellung empirischer Untersuchungen zur Transaktionskostentheorie siehe R INDFLEISCH ; H EIDE (1997), S. 32 ff. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 51. Siehe bspw. WALKER ; W EBER (1984) Vgl. D IBBERN (2004). Vgl. hierzu B ENLIAN ; H ESS (2009) oder B ENLIAN et al. (2009). Siehe hierzu B ENLIAN ; H ESS (2009) oder B ENLIAN et al. (2009) Vgl. B LUMENBERG et al. (2008). Vgl. Abschnitt 2.2.1.3 oder NAM et al. (1996), S. 39. Vgl. NAM et al. (1996), S. 42.

220

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

tischen Aussagen f¨uhrte in der Studie h¨ohere Unsicherheit zu einem geringeren Outsourcingumfang. Analog kamen AUBERT et al. (2004) zu der Erkenntnis, dass die gef¨uhlte Unsicherheit das gr¨oßte Hemmnis f¨ur die Auslagerung von IT-Aktivit¨aten darstellt199 . In seiner Arbeit leitete D IBBERN (2004) auf Basis der Vorarbeiten von W ILLIAMSON (1990) neben der Verhaltensunsicherheit (Opportunismus des Vertragspartners) zwei unterschiedliche Dimensionen von Umweltunsicherheit ab: Gesch¨aftsbezogene und technologiebezogene Unsicherheit200 . Unter gesch¨aftsbezogener Unsicherheit werden die Unw¨agbarkeiten in Bezug auf den Spielraum gesch¨aftsbezogener Entwicklungen (bspw. bez¨uglich der Preise, Prozesse oder Service Level) vor und w¨ahrend eines Outsourcingverh¨altnisses verstanden201 . Dar¨uber hinaus besteht eine weitere gesch¨aftsbezogene Unw¨agbarkeit darin, dass f¨ur die Adoptionsentscheidung wichtige Personen innerhalb des Unternehmens Furcht vor der Herausgabe gesch¨aftskritischer und sensibler Firmen- und Kundendaten haben202 . Sie k¨onnen ex ante nicht wissen, ob der SaaS-Anbieter mit den Daten vertrauensvoll umgehen wird. Des Weiteren besteht eine gesch¨aftsbezogene Unsicherheit darin, welche Gesch¨aftsprozesse die Informationstechnologie zuk¨unftig insbesondere unterst¨utzen soll ( IT follows business“). Demnach sind die Anforderungen an die IT unbe” stimmt und eine schnelle Anpassbarkeit der IT erforderlich. Technologiebezogene Unsicherheit stellt auf unvorhersehbare Entwicklungen hinsichtlich der technologischen Bereitstellung von IT-Diensten (z.B. Servicequalit¨at, Verf¨ugbarkeit und Anpassbarkeit der Anwendungen) ab203 . So besteht f¨ur das Unternehmen eine Unw¨agbarkeit darin, wie hoch die Servicequalit¨at des SaaS-Anbieters w¨ahrend der Gesch¨aftsbeziehung sein wird. Ferner besteht f¨ur das Unternehmen bez¨uglich einer permanenten Verf¨ugbarkeit und der zuk¨unftigen Anpassbarkeit der Anwendungen einer SaaS-L¨osung keine Planungssicherheit204 . Auf der Grundlage dieser theoretischen Vor¨uberlegungen l¨asst sich f¨ur die SaaS-basierte Inanspruchnahme von externen Leistungen die Hypothese formulieren, dass eine hohe gesch¨aftsund technologiebezogene Unsicherheit zu einem geringeren SaaS-basierten Outsourcinggrad f¨uhrt. Bei hoher Unsicherheit wird vom Unternehmen eine interne Leistungserstellung pr¨aferiert205 . Dies kann vermutet werden, da die Unw¨agbarkeiten u¨ ber k¨unftige Entwicklungen in einer m¨oglichen Outsourcingbeziehung mit einem SaaS-Anbieter zu erheblichen Koordinationskosten f¨uhren w¨urden, welche diejenigen einer unternehmensinternen L¨osung u¨ bersteigen. Es l¨asst sich folgende Hypothese ableiten: H3b : Je h¨oher die gesch¨afts- und technologiebezogene Unsicherheit, desto geringer ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. 199 200 201 202 203 204 205

Vgl. AUBERT et al. (2004). Vgl. D IBBERN (2004), S. 53 f. Vgl. ebd., S. 53. Vgl. Abschnitt 4.2.3.4. Vgl. ebd. Vgl. Abschnitt 4.2.3.4. Vgl. Abschnitt 2.2.1.3 oder T IWANA ; B USH (2007), S. 263.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

221

Unter Ber¨ucksichtigung der Hypothese H1 aus der Theory of Planned Behavior l¨asst sich auch die folgende Hypothese formulieren: H3a : Je h¨oher die gesch¨afts- und technologiebezogene Unsicherheit, desto negativer ist die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.2.2 Applikationsspezifit¨at

In Abschnitt 2.2.1.3 wurde im Rahmen der Erkl¨arungs- und

Gestaltungsbeitr¨age der Transaktionskostentheorie f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen erl¨autert, dass Transaktionen mit hoher Kapitalspezifit¨at (d.h. Kapitalinvestitionen, wie z.B. Maschinen oder IT-Systeme) kosteng¨unstiger innerhalb des Unternehmens organisiert werden k¨onnen. Dagegen sollten eher unspezifische Transaktionen, f¨ur deren Abwicklung per def. keine spezifischen Investitionen notwendig sind, effizienter vom Markt bezogen werden (sog. marktliche Koordinationsform)206. Dies begr¨undet die Transaktionskostentheorie damit, dass eine hohe Spezifit¨at von Maschinen, Know-how oder Anwendungssystemen einen hohen Anpassungsgrad ¨ an die unternehmensspezifischen Verh¨altnisse bedeutet. Eine Ubertragung von in hohem Maße individualisierten Maschinen bzw. Anwendungssystemen auf andere Einsatzszenarien w¨urde ¨ demnach hohe Anpassungs- und Ubertragungskosten nach sich ziehen207 . Dar¨uber hinaus wird durch hohe transaktionsspezifische Investitionen eine gewisse Abh¨angigkeit der Vertragspartner untereinander induziert. In diesem Fall steigt f¨ur den Akteur, von dem die Abh¨angigkeit ausgeht, der Anreiz, die Abh¨angigkeit des jeweils anderen opportunistisch auszunutzen208 . Hier bietet die interne Abwicklung innerhalb des Unternehmens eine gute M¨oglichkeit, diesen opportunistischen Spielraum wirksam einzud¨ammen209 . Bei hoher Spezifit¨at ist daher die Hierarchie das effizienteste Koordinationsinstrument210. Eine Vielzahl von empirischen Untersuchungen im Bereich IT-Outsourcing hat die Spezifit¨at von Anwendungssystemen als Erkl¨arungsfaktor verwendet und erhielt damit recht differenzierte sowie uneinheitliche Ergebnisse211 . W¨ahrend NAM et al. (1996) generell keinen Zusammenhang zwischen der Applikationsspezifit¨at und IT-Outsourcing nachweisen konnten212 , erzielten ¨ konnten B ENLIAN et al. (2009) AUBERT et al. (2004) nur inkonsistente Ergebnisse213 . Uberdies die Applikationsspezifit¨at nur f¨ur bestimmte Applikationstypen als signifikanten Einflussfaktor auf die SaaS-Adoption nachweisen214 . Im Gegensatz dazu zeigte D IBBERN (2004) auf, dass eine unternehmensinterne Bereitstellung von Softwaredienstleistungen kosteneffizienter und da206 207 208 209 210 211 212 213 214

Vgl. Abschnitt 2.2.1.3. Siehe hierzu auch die Diskussion zu Switching Costs in Abschnitt 3.3.4.2. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 54. Vgl. W ILLIAMSON (1975), S. 29, S. 35, S. 38 f. Vgl. B UXMANN et al. (2008a), S. 54. Siehe beispielsweise NAM et al. (1996), A NG ; S TRAUB (1998) AUBERT et al. (2004), D IBBERN (2004), B ENLIAN ; H ESS (2009) oder B ENLIAN et al. (2009) und Abschnitt A.3 im Anhang dieser Arbeit. Vgl. NAM et al. (1996). Vgl. AUBERT et al. (2004). Vgl. B ENLIAN et al. (2009).

222

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

mit vorteilhafter ist, wenn die Spezifit¨at des Humankapitals sehr hoch ist215 . Dar¨uber hinaus zeigte die empirische Studie von B ENLIAN ; H ESS (2009), dass von den Faktoren der Transaktionskostentheorie die Applikationsspezifit¨at ein herausragender Treiber in der Beeinflussung von SaaS-basiertem Outsourcing in Großunternehmen ist216 . Im Kontext des SaaS-basierten Outsourcings l¨asst sich die Applikationsspezifit¨at bestimmen anhand des Grades, zu dem die Applikation auf unternehmensindividuelle Prozesse angepasst ist. Wie in Abschnitt 3.3.3.2.2 erl¨autert, erfolgen diese Anpassungen der Anwendungssoftware in der Regel durch Customizing, Add-On Programmierung oder Modifikationen des Quelltextes217 . Eine Applikation mit hoher Spezifit¨at weist demnach einen hohen Integrationsgrad in das bestehende Anwendungssystem des Unternehmens auf und ist nicht ohne Weiteres herauszul¨osen. So sind tendenziell beispielsweise viele Schnittstellenabh¨angigkeiten vorhanden. Auf der Grundlage der Erkl¨arungsans¨atze der Transaktionskostentheorie l¨asst sich argumentieren, dass eine h¨ohere Spezifit¨at einer Applikation einen geringeren Outsourcinggrad bez¨uglich dieser Applikation zur Folge hat. Dies kann gem¨aß Transaktionskostentheorie vermutet werden, da Integrations- und Koordinationskosten, die f¨ur den Bezug einer sehr spezifischen Anwendung durch einen externen SaaS-Anbieter verursacht werden, h¨oher ausfallen w¨urden als bei einer unternehmensinternen L¨osung. Dies f¨uhrt in Verbindung mit der Theory of Planned Behavior zu folgenden Hypothesen: H4b : Je spezifischer eine Applikation f¨ur ein Unternehmen, desto geringer ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. In Verbindung mit der Hypothese H1 bez¨uglich der Einstellung eines Individuums aus der Theory of Planned Behavior ergibt sich zus¨atzlich die folgende Hypothese: H4a : Je spezifischer eine Applikation f¨ur ein Unternehmen, desto negativer ist die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.3 Hypothesen auf Basis der Principal-Agent-Theorie Die Transaktionskostentheorie und die Principal-Agent-Theorie218 sind eng miteinander verwandt219 . Im Gegensatz zur Transaktionskostentheorie stellt die Principal-Agent-Theorie nicht Transaktionsbeziehungen in den Mittelpunkt ihrer Analyse. Die zentrale Untersuchungseinheit 215 216 217 218 219

Vgl. D IBBERN (2004). Vgl. B ENLIAN ; H ESS (2009). Vgl. Abschnitt 3.3.3.2.2. Vgl. hierzu auch Abschnitt 2.2.2. Zu den Gemeinsamkeiten der beiden Theoriestr¨ange siehe Abschnitt 2.2.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

223

ist vielmehr die Beziehung zwischen einem Auftraggeber und einem Auftragnehmer220 . Diese spezifische Leistungsbeziehung wird im Folgenden f¨ur die Beziehung zwischen einem Anwenderunternehmen (Principal) einerseits und einem SaaS-Anbieter (Agent) andererseits vor dem Hintergrund der Hypothesenentwicklung konkretisiert221 . Die Principal-Agent-Theorie versucht zu erkl¨aren, dass die Interessen eines Auftraggebers und Auftragnehmers divergieren k¨onnen222 und analysiert, wie diese Leistungsbeziehung in einem Vertrag reguliert werden kann223 . Aufgrund der Verhaltensannahmen224 der Principal-AgentTheorie kommt es zu (1) Problematiken von Informationsasymmetrien und (2) entstehenden Agency-Kosten, deren H¨ohe f¨ur unterschiedliche Organisationsformen untersucht wird225 . Die Verhaltensannahmen der Principal-Agent-Theorie, insbesondere die Kombination aus Informationsasymmetrie, opportunistischem Verhalten eines SaaS-Anbieters und vorhandenen Zieldivergenzen (Interessenkonflikten)226 , f¨uhren in der Beziehung zwischen Unternehmen und SaaSAnbieter unmittelbar zu potenziellen Gefahrenquellen (sog. Agenturproblemen) und mittel¨ bar zur Entstehung von Kosten durch Uberwachungsaktivit¨ aten seitens des Unternehmens und Signalisierungsbem¨uhungen auf Seite des SaaS-Anbieters227 . Es entstehen demnach Kosten, um die Informationsasymmetrien, die Zieldivergenzen und das opportunistische Verhalten des SaaS-Anbieters im Sinne von Gegenmaßnahmen“ bestm¨oglich zu eliminieren. ” Die Principal-Agent-Theorie konzeptualisiert im Wesentlichen drei Informationsprobleme228. Daraus werden f¨ur das Forschungsmodell zur SaaS-Adoption in kleinen und mittleren Unternehmen Hidden characteristics und Hidden action herausgegriffen, um weitere potenzielle Erkl¨arungsfaktoren zur SaaS-Adoption von Unternehmen bereit zu halten. Dar¨uber hinaus wird das Konzept der Kontrollrisiken in das Forschungsmodell aufgenommen.

4.4.2.3.1 Hidden characteristics Dieses Informationsproblem besteht darin, dass ein Unternehmen die Eigenschaften eines SaaS-Anbieters oder die von einem SaaS-Anbieter angebotene Anwendungssoftware betreffend ex ante, d.h. vor dem Vertragsabschluss, nicht kennt. Die wahren Eigenschaften eines SaaS-Anbieters sind zun¨achst unbekannt und werden f¨ur ein 220 221 222 223 224

225 226 227 228

Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308 oder T IWANA ; B USH (2007), S. 268 Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. H ANCOX ; H ACKNEY (2000), S. 221. Im Rahmen der Principal-Agent-Theorie werden individuelle Nutzenmaximierung bis hin zum Opportunismus, Unsicherheit und beschr¨ankte Rationalit¨at angenommen. Vgl. hierzu Abschnitte 2.2 und 2.2.2.2 dieser Arbeit. Zur Definition von Agency-Kosten siehe Abschnitt 2.2.2.2. Vgl. E ISENHARDT (1989), S. 58 f., S. 63. Vgl. J ENSEN ; M ECKLING (1976), S. 308. Es handelt sich um Hidden characteristics, Hidden information und Hidden action. Gem¨aß B EA ; ¨ G OBEL (2002) ist die Grenze zwischen Hidden characteristics und Hidden intention allerdings nicht trenn¨ scharf und nicht sehr einleuchtend (Vgl. B EA ; G OBEL (2002), S. 135). Daher wird Hidden intention im Rahmen der vorliegenden Arbeit nicht weiter beachtet. (Vgl. Abschnitt 2.2.2.2).

224

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Unternehmen, das u¨ berlegt, SaaS zu adoptieren, erst nach dem Vertragsabschluss (ex post) offensichtlich229. Auf der einen Seite besteht demnach die Gefahr, dass SaaS-Anbieter mit schlechten Eigenschaften diese bewusst verheimlichen230 . Auf der anderen Seite besteht die M¨oglichkeit, dass SaaS-Anbieter mit guten Eigenschaften diese nicht offenbaren k¨onnen und sich daher vom Markt zur¨uckziehen231 . Dieses Problem der Auswahl unerw¨unschter Vertragspartner wird als adverse selection bezeichnet232 . Je h¨oher die vermutete Informationsasymmetrie der Hidden characteristics ausgepr¨agt ist, desto unsicherer und damit risikobehafteter ist der Vertrag zwischen Unternehmen und SaaS-Anbieter und desto eher wird man als institutionelles Arrangement die Nicht-Adoption der Adoption von SaaS vorziehen233 . Dies l¨asst sich darauf zur¨uckf¨uhren, dass sich hohe Auspr¨agungen von Hidden characteristics innerhalb des Unternehmens tendenziell mit geringeren Agency-Kosten bew¨altigen lassen234 . Um die Informationsprobleme m¨oglichst zu beseitigen, entstehen dem SaaS-Anbieter im Rahmen des Signalling-Prozesses in der Regel so genannte Bonding Costs235 . Die Principal-Agent-Theorie wurde bei einer Vielzahl empirischer und konzeptioneller Untersuchungen im Bereich IT-Outsourcing als potenzieller Erl¨arungsfaktor verwendet236 . Beispielsweise haben T IWANA ; BUSH (2007) die Principal-Agent-Theorie herangezogen, um die Auswirkungen der Messbarkeit der Ergebnisse eines Outsourcingprojektes und der Beobachtbarkeit des Verhaltens des Outsourcingpartners zu analysieren237 . W¨ahrend sie gezeigt haben, dass die Beobachtbarkeit des Verhaltens des Outsourcingpartners einen signifikanten Einfluss auf die Outsourcingentscheidung hat, konnte f¨ur die Messbarkeit der Ergebnisse eines Outsourcingprojektes kein signifikanter Einfluss festgestellt werden238 . K ERN ; K REIJGER (2001) konnten mit Hilfe einiger explorativer Fallstudien einen Einfluss der Principal-Agent-Konzepte auf die IT-Outsourcingentscheidung im Rahmen des ASP-Modells239 best¨atigen240 . Auf Basis der theoretischen Darlegungen und der Ergebnisse aus vorangegangenen empirischen 229 230

231 232 233 234 235 236

237 238 239 240

¨ Vgl. Abschnitt 2.2.2.2 oder B EA ; G OBEL (2002), S. 135. Schlechte Eigenschaften sind beispielsweise wenig Erfahrung mit SaaS, wenig Know-how mit On-DemandSoftwaremodellen, etc. In diesem Zusammenhang geht es nicht nur darum, schlechte Eigenschaften zu verbergen, sondern auch darum, dass der SaaS-Anbieter unter Umst¨anden falsche Tatsachen vort¨auscht. Beispiele hierf¨ur sind eine lange Referenzkundenliste, die es gar nicht gibt oder Vort¨auschen umfangreicher Erfahrungen, die der SaaS-Anbieter gar nicht hat. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 74. Vgl. Abschnitt 2.2.2.2. Vgl. C HEON et al. (1995), S. 215. Vgl. ebd. Bonding Costs umfassen alle Bem¨uhungen des SaaS-Anbieters, die dieser anstellt, um das potenzielle Anwenderunternehmen von seiner Vertrauensw¨urdigkeit und Ehrlichkeit zu u¨ berzeugen (Vgl. Abschnitt 2.2.2.2. Siehe beispielsweise T IWANA ; B USH (2007), O H et al. (2006), C HOUDHURY; S ABHERWAL (2003), YAO ; M URPHY (2002), V ITHARANA ; D HARWADKAR (2002), K ERN ; K REIJGER (2001) oder BAHLI ; R I VARD (2001). Vgl. T IWANA ; B USH (2007), S. 268 f. Vgl. ebd., S. 280. ¨ Vgl. hierzu K NOLMAYER (2000), G UNTHER et al. (2001), K ERN et al. (2002a), K NOLMAYER ; M ITTER MAYER (2003), G UNTEN (2007), H ESS et al. (2008) oder X IN ; L EVINA (2008), S. 2. Vgl. K ERN ; K REIJGER (2001), S. 7 f.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

225

Studien kann argumentiert werden, dass der Grad des SaaS-basierten Outsourcings umso gr¨oßer ist, je besser die Qualit¨atseigenschaften eines SaaS-Anbieters vor Vertragsabschluss in Erfahrung zu bringen sind. Dies f¨uhrt zur Ableitung der folgenden Hypothese: H5b : Je besser die Qualit¨atseigenschaften eines SaaS-Anbieters vor Vertragsabschluss (ex ante) in Erfahrung zu bringen sind (je geringer also die Hidden characteristics), desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. In Verbindung mit der Hypothese H1 bez¨uglich der Einstellung eines Individuums aus der Theory of Planned Behavior kann folgender Zusammenhang hypothetisiert werden: H5a : Je besser die Qualit¨atseigenschaften eines SaaS-Anbieters vor Vertragsabschluss (ex ante) in Erfahrung zu bringen sind (je geringer also die Hidden characteristics), desto positiver ist die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.3.2 Hidden action Bei Hidden action liegen Informationsprobleme vor, die erst ex post im Verlauf der Leistungsbeziehung zwischen Unternehmen und SaaS-Anbieter bekannt werden241 . Dabei kann das Anwenderunternehmen die Handlungen des SaaS-Anbieters nach Vertragsabschluss entweder nicht beobachten oder nicht beurteilen242 . Beobachtungsprobleme sind beispielsweise dann existent, wenn das Anwenderunternehmen den SaaS-Anbieter aus zeitlichen oder technologischen Gr¨unden nicht u¨ berwachen kann. Beurteilungsprobleme liegen hingegen dann vor, wenn das Anwenderunternehmen die Aktivit¨aten des SaaS-Anbieters zwar beobachten, jedoch nicht bewerten kann243 . Dem Unternehmen sind nur die Ergebnisse der Handlungen des SaaS-Anbieters bekannt, die Handlungen selbst bleiben dagegen verborgen244 . F¨ur die SaaS-Leistungsbeziehung zwischen einem Anwenderunternehmen und einem SaaS-Anbieter k¨onnen Informationsprobleme exemplarisch darin bestehen, dass ein Unternehmen nicht in Erfahrung bringen kann, ob ein SaaS-Anbieter sorgf¨altig mit den Daten des Unternehmens umgeht. Hierzu mangelt es dem Unternehmen an jeglicher Kontrollm¨oglichkeit. Dar¨uber hinaus kann ein Unternehmen nicht beurteilen, ob diejenigen Leistungen durch den SaaS-Anbieter erbracht werden, f¨ur die das Unternehmen ein nutzungsabh¨angiges Entgelt entrichtet. Ferner kann durch ein Unternehmen nicht ohne Weiteres beurteilt werden, ob ein SaaSAnbieter die versprochene Weiterentwicklung und Wartung des Systems oder geplante Datensicherungen wirklich durchf¨uhrt. Im Fall der Hidden action besteht daher die Gefahr des moral hazard 245 . 241 242 243 244 245

Vgl. Abschnitt 2.2.2.2. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 75 oder T IWANA ; B USH (2007), S. 269. Vgl. P ICOT et al. (2005), S. 75. Vgl. P ICOT et al. (2003), S. 58. Die Gefahr, dass der SaaS-Anbieter den entstehenden Informationsnachteil des Anwenderunternehmens opportunistisch ausnutzt, wird als moral hazard bezeichnet (Vgl. Abschnitt 2.2.2.2).

226

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Um die beschriebene Informationsasymmetrie zu eliminieren, entstehen dem Anwenderunter¨ nehmen im Rahmen der Uberwachung des SaaS-Anbieters in der Regel so genannte Monitoring Costs246 . Vor diesem Hintergrund ist es f¨ur ein Unternehmen aufgrund der vorhandenen Informationsasymmetrie tendenziell sehr schwierig, ex ante Vertr¨age mit dem SaaS-Anbieter zu formulieren, die die Leistungsbeziehung ad¨aquat u¨ berwachen k¨onnen247 . Im Falle eines hohen Ausmaßes an Hidden action“ vonseiten des SaaS-Anbieters muss das Anwenderunternehmen ” im Rahmen der SaaS-Leistungsbeziehung hohe Kontrollrisiken in Kauf nehmen. ¨ Basierend auf den dargelegten Uberlegungen zur Informationsasymmetrie w¨ahrend der Leistungsbeziehung zwischen Anwenderunternehmen und SaaS-Anbieter kann angenommen werden, dass der Grad des SaaS-basierten Outsourcings umso h¨oher ist, je geringer die Gefahr ¨ des moral hazard in Verbindung mit den anfallenden Monitoring Costs zur Uberwachung des SaaS-Anbieters eingesch¨atzt wird. Demnach wird folgende Hypothese formuliert: H6b : Je besser beobachtbar bzw. beurteilbar die Leistungen des SaaS-Anbieters nach Vertragsabschluss (ex post) sind (je geringer also die Hidden action), desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. In Verbindung mit der Hypothese H1 bez¨uglich der Einstellung eines Individuums aus der Theory of Planned Behavior kann folgende Hypothese aufgestellt werden: H6a : Je besser beobachtbar bzw. beurteilbar die Leistungen des SaaS-Anbieters nach Vertragsabschluss (ex post) sind (je geringer also die Hidden action), desto positiver ist die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.4 Hypothesen auf Basis des Resource-based view ¨ Den Ausgangspunkt der Uberlegungen zum Resource-based view bildet die Arbeit von P EN ROSE (1959). Sie beschreibt ein Unternehmen als eine Sammlung von produktiven Ressourcen, die f¨ur die Produktion und den Verkauf von G¨utern sowie Dienstleistungen genutzt werden248 .

Im Resource-based view wird angenommen, dass sich Unternehmen durch ihre Ressourcenausstattung unter Umst¨anden in ihrer Wettbewerbsposition erheblich voneinander unterscheiden k¨onnen249 . F¨ur die Beschreibung des betriebswirtschaftlichen Hintergrundes und der wesentlichen Bestandteile des Resource-based view sei an dieser Stelle auf Abschnitt 2.3.1 dieser Arbeit verwiesen. 246 247 248 249

Bei den Monitoring Costs handelt es sich um Kosten, die seitens des Anwenderunternehmens anfallen, um den SaaS-Anbieter im Rahmen der Vertragsbeziehung zu u¨ berwachen (Vgl. Abschnitt 2.2.2.2). Vgl. T IWANA ; B USH (2007), S. 268. Vgl. Abschnitt 2.3.1.1 und P ENROSE (1959), S. 24. Vgl. Abschnitt 2.3.1

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

227

Strategische Bedeutung Wie bereits in Abschnitt 2.3.1.1 erw¨ahnt, beleuchtet der resourcebased view die Strategieausrichtung eines Unternehmens anhand der unternehmensintern vorhandenen Ressourcen250 . Sie umfassen alle von einem Unternehmen kontrollierten Verm¨ogensgegenst¨ande, Technologien, F¨ahigkeiten, Eigenschaften, organisatorischen Prozesse, Informationen und/oder Know-how251. Das Management ist daf¨ur verantwortlich, die richtigen Ressourcen zu identifizieren, zu entwickeln und einzusetzen, um die Ergebnisse und damit den Erfolg des Unternehmens zu maximieren252 . Der ressourcenorientierte Ansatz ist im Besonderen dazu geeignet, zu analysieren, ob eine bestimmte Aktivit¨at f¨ur ein Unternehmen eine strategisch wichtige Ressource ist und damit zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil gegen¨uber Konkurrenten f¨uhrt oder nicht253 . Welche Ressourcen zur Generierung eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils geeignet sind, ist die zentrale Frage des Resource-based view254 . Der Resource-based view erm¨oglicht demnach, diejenigen Aktivit¨aten in der Wertsch¨opfungskette eines Unternehmens zu identifizieren, die in der Lage sind, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu generieren255 . Um zu analysieren, ob eine Ressource einen strategischen, nachhaltigen Beitrag zur Wettbewerbsdifferenzierung eines betrachteten Unternehmens liefert, f¨uhrt BARNEY (1991) die so genannten VRIN-Attribute einer Ressource ein256 . Neben traditionellen Konzepten wie physische, menschliche oder organisatorische Ressourcen, k¨onnen auch Informationen beziehungsweise Informations- oder Anwendungssysteme als Ressourcen angesehen werden257 . Die Analyse der strategischen Relevanz von Informationssystemen in Bezug auf die Wettbewerbsf¨ahigkeit eines Unternehmens wurde in der Literatur mehrfach betrachtet258 . In den 80er Jahren begannen Wissenschaftler, Informationstechnologie als strategischen Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens zu analysieren259 . Die Arbeit von P ORTER ; M ILLAR (1985) war eine der ersten, die argumentiert hat, dass die Entwicklung von Informationstechnologie innerhalb des Unternehmens sowohl imstande ist, Kosten zu senken als auch die Differenzierung gegen¨uber Wettbewerbern zu verbessern260 . Die IT diene zum einen als Performance-Treiber, zum anderen auch als Enabler“ ” neuer Gesch¨aftsfelder261 . In ihrem Artikel betonen C LEMONS ; ROW (1991) hingegen die komplement¨are und unterst¨utzende Rolle eines Informationssystems in Bezug auf die Generierung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile eines Unternehmens262 . Auch in neueren Literaturbeitr¨agen 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262

Vgl. P ETERAF (1993), S. 179 und S. 187. Vgl. Abschnitt 2.3.1.2. Vgl. BARNEY (1991). Vgl. Abschnitt 2.3.1. Vgl. ebd., S. 102. Vgl. L AMMERS (2004), S. 208. Die Attribute sind Value (Werthaltigkeit), Rareness (Nichthandelbarkeit), Imperfect imitability (NichtImitierbarkeit) und Non-substitutability (Nicht-Substituierbarkeit). Vgl. hierzu Abschnitt 2.3.1.2. Vgl. Abschnitt 2.3.1.2. Siehe hierzu J OHNSTON ; C ARRICO (1988), K ING ; G ROVER (1991) oder auch D IBBERN (2004). Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Vgl. P ORTER ; M ILLAR (1985), S. 149. Vgl. ebd. Vgl. C LEMONS ; ROW (1991), S. 280.

228

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

wird u¨ ber die Informationstechnologie als eigenst¨andiger Wettbewerbsvorteil ausf¨uhrlich diskutiert263 . K¨urzliche Untersuchungen von D IBBERN (2004) und B ENLIAN et al. (2009) haben den Resource-based view herangezogen, um den Grad von Outsourcing bzw. der SaaS-Adoption zu erkl¨aren. D IBBERN (2004) konnte die aufgestellten Hypothesen bez¨uglich des Einflusses der strategischen Bedeutung einer Anwendung auf den Outsourcinggrad nicht best¨atigen264 . B EN LIAN et al. (2009) konnten in ihrer empirischen Untersuchung den Einfluss der strategischen Bedeutung f¨ur CRM- und ERP-Anwendungssysteme nachweisen265 .

Im Rahmen dieser Arbeit wird argumentiert, dass Anwendungen in Abh¨angigkeit von ihrer strategischen Bedeutung f¨ur die Differenzierung gegen¨uber Wettbewerbern im SaaS-Modus bezogen werden266 . Je mehr kritische und unternehmensindividuelle Gesch¨aftsabl¨aufe eine Anwendung unterst¨utzt, desto eher wird ein Unternehmen diese Anwendung unter eigener Verantwortung (im Gegensatz zur SaaS-L¨osung) betreiben267 . F¨ur die Konkurrenzf¨ahigkeit eines jeden Unternehmens ist es in der Regel unerl¨asslich, die Kontrolle u¨ ber F¨ahigkeiten und strategisch wichtige Anwendungssoftware innerhalb des Unternehmens zu behalten268 . Insbesondere liefern die Anpassung und Weiterentwicklung der Anwendungssoftware einen Beitrag zur strategischen Bedeutung einer Anwendung269 . Dar¨uber hinaus spielt die Herausgabe gesch¨aftskritischer Firmendaten eine entscheidende Rolle270 . Im Gegensatz dazu werden Unternehmen Anwendungssoftware tendenziell im SaaS-Modus beziehen, wenn es sich um Applikationen mit einem geringen oder keinem strategischen Beitrag zur Differenzierung gegen¨uber Konkurrenten ¨ kann folgende Hypothese aufgestellt werden: handelt271 . Basierend auf diesen Uberlegungen H7b : Je gr¨oßer die strategische Bedeutung einer Applikation bzw. eines IT-unterst¨utzten Gesch¨aftsprozesses, desto geringer ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings f¨ur diese Applikation. Im Zusammenhang mit Hypothese H1 , die aus der Theory of Planned Behavior abgeleitet wurde, folgt die folgende Hypothese: H7a : Je gr¨oßer die strategische Bedeutung einer Applikation bzw. eines IT-unterst¨utzten Gesch¨aftsprozesses, desto negativer ist die Einstellung gegen¨uber einem SaaS-basierten Outsourcing. 263 264 265 266 267 268 269 270 271

Siehe beispielsweise C ARR (2005) oder B ERENSMANN (2005). Vgl. D IBBERN (2004). Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Siehe hierzu auch Abschnitt 2.3.1.3. In diesem Zusammenhang wurde in den Experteninterviews die sog. Business Process Applikationshoheit“ ” angesprochen. Vgl. Abschnitt 2.3.1.3. Im Rahmen der Experteninterviews wurde in diesem Zusammenhang die Business Process Applikationsho” heit‘@ angesprochen. Vgl. hierzu Abschnitt 4.2.3.4. Vgl. Abschnitt 2.3.1.3.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

229

4.4.2.5 Hypothesen auf Basis der Social Exchange Theory

Um eine potenzielle Leistungsbeziehung zwischen einem Anwenderunternehmen und einem SaaS-Anbieter m¨oglichst realit¨atsnah zu analysieren, ben¨otigt man neben klassischen o¨ konomischen Theoriestr¨angen zus¨atzlich ein Verst¨andnis der Austauschbeziehung aus einer individuellen, soziologischen Perspektive272 . Gem¨aß H OMANS (1958) wurde die Social Exchange Theory mit dem Ziel entwickelt, das soziale Verhalten von Menschen in einem o¨ konomischen Zusammenhang systematisch zu untersuchen und zu verstehen273 . Wie bereits in Abschnitt 2.4.2.3 beschrieben sind soziale Austauschbeziehungen (und insbesondere die Interaktionsprozesse) zwischen zwei oder mehreren Individuen und/oder Unternehmen der zentrale Untersuchungsgegenstand der Social Exchange Theory274 . Dieses theoretische Framework wird eingesetzt, um die der Austauschbeziehung zugrunde liegenden sozialen Strukturen zu verstehen275 . Daher ist in der vorliegenden Arbeit neben der Theory of Planned Behavior auch die Social Exchange Theory geeignet, Make-or-Buy-Entscheidungen und im Besonderen SaaS-Adoptionsentscheidungen aus einem soziologischen Blickwinkel zu beleuchten.

Soziale N¨ahe

Im Gegensatz zu traditionellen o¨ konomischen Ans¨atzen behandelt die Soci-

al Exchange Theory die Make-or-Buy-Entscheidungen eines Unternehmens nicht unabh¨angig von vergangenen Leistungsbeziehungen276. Soziologische Theorien nehmen vielmehr allgemein an, dass sich Leistungsbeziehungen mit externen Partnern im Laufe der Zeit entwickeln und darauf aufbauend im Sinne eines dynamischen Prozesses ein Vertrauensverh¨altnis zwischen den Leistungspartnern entsteht277 . Die soziale N¨ahe278 zwischen den Unternehmen, die an einer Leistungsbeziehung beteiligt sind, ist neben anderen, o¨ konomischen Komponenten der Gesch¨aftsbeziehung ein wichtiger Indikator f¨ur ein bestehendes Vertrauensverh¨altnis und somit ein potenziell gehaltvoller Erkl¨arungsansatz f¨ur Make-or-Buy-Entscheidungen. Insbesondere f¨ur die Analyse der SaaS-Adoptionsentscheidung kleiner und mittlerer Unternehmen bietet die Social Exchange Theory vielversprechende Konzepte, da f¨ur KMU die soziale N¨ahe zu einem potenziellen SaaS-Anbieter vermutlich einen h¨oheren Stellenwert besitzt als in großen Anwenderunternehmen. So wurde im Kontext der explorativen Expertenbefragung mehrfach erw¨ahnt, dass von den Unternehmen eine Partnerschaft auf Augenh¨ohe“ mit ebenb¨urtigen Partnern ” gew¨unscht wird279 . Im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens wird daher postuliert, dass ein Unternehmen neben o¨ konomischen Aspekten der SaaS-Leistungsbeziehung ebenfalls 272 273 274 275 276 277 278 279

Vgl. Abschnitt 2.4.2.3. Vgl. Abschnitt 2.4.2. Zur Abgrenzung der Social Exchange Theory zu klassischen mikro¨okonomischen Theoriestr¨angen und zu bisher in dieser Arbeit verwendeten Theorien siehe ebenfalls Abschnitt 2.4.2 dieser Arbeit. Vgl. Abschnitt 2.4.2.3. Vgl. K ERN ; W ILLCOCKS (2000), S. 326. Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 32. Vgl. C ONG ; C HAU (2007), S. 3 oder L EE ; K IM (1999), S. 32. Zur Definition der sozialen N¨ahe“ siehe Abschnitt 2.4.2.2 dieser Arbeit. ” Vgl. Abschnitt 4.2.3.3.4.

230

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

das Konzept der sozialen N¨ahe in seine Entscheidungsfindung bez¨uglich einer SaaS-Adoption einfließen l¨asst. Um die soziale N¨ahe eines SaaS-Anbieters zu einem Anwenderunternehmen messbar zu machen, ist ein paarweiser Vergleich der Auspr¨agungen der in Abschnitt 2.4.2.2 erl¨auterten vier definitorischen Bestandteile der sozialen N¨ahe anzustellen280 . Die soziale N¨ahe281 wurde in der Literatur im Kontext empirischer und konzeptioneller Untersuchungen relativ h¨aufig zur Analyse von Leistungsbeziehungen im Rahmen der Informationstechnologie herangezogen282 . In ihrer empirischen Arbeit identifizieren L EE ; K IM (1999) die Qualit¨at der Partnerschaft zwischen zwei Unternehmen als kritischen Erfolgsfaktor einer ISOutsourcingbeziehung283 in dem Sinne, dass eine h¨ohere Beziehungsqualit¨at tendenziell einen gr¨oßeren Outsourcingerfolg impliziert284 . In der Arbeit von K ERN ; W ILLCOCKS (2000) konnte mit Hilfe von leitfadengest¨utzten Experteninterviews unter anderem gezeigt werden, dass das Vertrauen zwischen den Partnern ein kritischer Erfolgsfaktor der Austauschbeziehung ist. Dar¨uber hinaus wurde best¨atigt, dass die soziale N¨ahe und pers¨onliche Beziehungen ein wesentlicher Treiber einer erfolgreichen Leistungsbeziehung sind285 . Zusammenfassend stellen K ERN ; W ILLCOCKS (2000) fest, dass im Falle zunehmender kultureller Konvergenz der beteiligten Austauschpartner zus¨atzlicher Nutzen erreicht werden kann. Dies liegt darin begr¨undet, dass die Partner die Unternehmenskultur und -grunds¨atze des jeweils anderen Partners besser verstehen und dessen Handlungen bzw. Reaktionen besser einsch¨atzen und eventuell vorhersagen k¨onnen.286 Auf der Grundlage der obigen theoretischen Ausf¨uhrungen und den Ergebnissen durchgef¨uhr¨ ter empirischer Studien sowie konzeptioneller Uberlegungen kann festgehalten werden, dass die soziale N¨ahe einen maßgeblichen Einfluss auf den Erfolg von Leistungsbeziehungen im Rahmen des IT-Outsourcings haben. Analog soll in der vorliegenden Arbeit f¨ur die SaaSLeistungsbeziehung und insbesondere f¨ur eine zu treffende SaaS-Adoptionsentscheidung kleiner und mittlerer Unternehmen postuliert werden, dass sich ein individueller Entscheider in einem Unternehmen umso st¨arker f¨ur einen bestimmten SaaS-Anbieter entscheiden wird, je gr¨oßer die soziale N¨ahe zwischen dem Anwenderunternehmen und dem SaaS-Anbieter ist287 . Gem¨aß dieser Vermutung wird derjenige SaaS-Anbieter selektiert, der zum Unternehmen die vergleichsweise gr¨oßte soziale N¨ahe aufweist. Mithin kann die folgende Hypothese als weitere 280 281 282 283 284 285 286 287

Die vier Komponenten sind Business Understanding, Benefit and Risk Share, Cultural Similarity sowie Joint action (Vgl. Abschnitt 2.4.2.2). ¨ H¨aufig auch als kulturelle Ahnlichkeit“ oder trust“ bezeichnet. Gelegentlich auch als Qualit¨at der Partner” ” ” schaft“ zusammengefasst. Siehe beispielsweise C ONG ; C HAU (2007), G OLES ; C HIN (2005), S ON et al. (2005), H ALL (2003), L EE ; K IM (2003), K ERN ; W ILLCOCKS (2000) oder L EE ; K IM (1999). Vgl. L EE ; K IM (1999), S. 53. Vgl. ebd., S. 39. Vgl. K ERN ; W ILLCOCKS (2000), S. 340. Vgl. K ERN ; W ILLCOCKS (2000), S. 344 f. Dies gilt unter der Voraussetzung, dass nicht die u¨ brigen o¨ konomischen Rahmenbedingungen bzw. Entscheidungskriterien den Ausschlag f¨ur einen bestimmten SaaS-Anbieter geben.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

231

Komponente in das Forschungsmodell integriert werden: H8b : Je gr¨oßer die soziale N¨ahe zwischen Anwenderunternehmen und SaaS-Anbieter ist, desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. In Verbindung mit Hypothese H1 soll zus¨atzlich folgende Hypothese untersucht werden: H8a : Je gr¨oßer die soziale N¨ahe zwischen Anwenderunternehmen und SaaS-Anbieter ist, desto positiver ist die Einstellung gegen¨uber dem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.6 Hypothesen basierend auf der Logik von Pfadabh¨angigkeiten In diesem Abschnitt sollen Hypothesen formuliert werden, die aus Erkenntnissen der explorativen Expertenbefragung288 resultieren. In Abschnitt 4.2.3.2 wurde erl¨autert, dass sich angestellte Mitarbeiter st¨arker als Externe mit dem Unternehmen und den ihnen u¨ bertragenen Aufgaben sowie dem Anwendungssystem identifizieren. Abschnitt 4.2.3.3.1 thematisierte unter anderem, dass es einer sehr hohen Durchsetzungskraft bedarf, liebgewonnene Gesch¨aftsprozesse in einem Unternehmen zu modifizieren. In Abschnitt 4.2.3.3.3 wurde unter anderem beschrieben, dass vorhandene individuelle Zusatzprogrammierungen im Rahmen des Anwendungssystems in Verbindung mit den in der Vergangenheit get¨atigten Investitionen und angefallenen Kosten einen Wechsel des Anwendungssystems erschweren. Um diese aus der Expertenbefragung herausgearbeiteten Aspekte konzeptionell einzuordnen, wird im vorliegenden Abschnitt das Konzept der Pfadabh¨angigkeiten herangezogen. In der Regel gibt es in den meisten Unternehmen aus der Historie heraus gewachsene, teils propriet¨are IT-Systeme289 . Viele Unternehmen haben integrierte ERP-Systeme im Einsatz, die mittlerweile einen hohen Reifegrad f¨ur die Unterst¨utzung der Gesch¨aftsprozesse und die Informationsbereitstellung f¨ur Entscheidungstr¨ager erreicht haben290 . Bei der Einf¨uhrung neuer Technologien, wie beispielsweise Software as a Service, ist es demnach essenziell, den Status quo bzw. die Historie vergangener Entscheidungen (wie z.B. Investitionsentscheidungen etc.) bez¨uglich des Einsatzes von Informationstechnologie und insbesondere von Anwendungssystemen zu ber¨ucksichtigen. Ein wissenschaftliches Modell, das historische Rahmenbedingungen ¨ explizit in seine Uberlegungen einbezieht, ist das von DAVID (1985) und A RTHUR (1989) begr¨undete Konzept der Pfadabh¨angigkeiten ( path dependencies“). ” Allgemein besagt die Logik der Pfadabh¨angigkeiten, dass in der Vergangenheit getroffene Entscheidungen bzw. stattgefundene Ereignisse auf aktuelle und zuk¨unftige Entscheidungen bzw. 288 289 290

Siehe Abschnitte 4.2.3.2, 4.2.3.3.1 und 4.2.3.3.3. Vgl. Kapitel 1. Vgl. Kapitel 1.

232

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Ereignisse einen Einfluss aus¨uben291 . Demgem¨aß sind aktuelle Entscheidungen nicht losgel¨ost und unabh¨angig von der Historie zu treffen. Insbesondere wird im Kontext der Pfadabh¨angigkeiten der Lock-in als integraler Bestandteil konzeptualisiert. Befindet sich ein Unternehmen in einem derartigen Lock-in, wird vom Unternehmen am vorhandenen Status quo (bspw. bez¨uglich eines Anwendungssystems) festgehalten, obwohl es bereits u¨ berlegenere Alternativen (z.B. Produkte) gibt. Dieses Ph¨anomen tritt auf, weil es f¨ur ein Unternehmen oft unkomplizierter und kosteneffektiver ist, einen bereits eingeschlagenen Pfad“ beizubehalten anstatt einen komplett ” neuen Pfad“ zu erzeugen und zu beschreiten. ” Bestehende wissenschaftliche Beitr¨age zur Adoption von Informationstechnologie (z.B. Einf¨uhrung neuer Softwarenutzungskonzepte wie SaaS), die das Konzept der Pfadabh¨angigkeiten verwenden, k¨onnen im Wesentlichen in zwei verschiedene Dimensionen der Pfadabh¨angigkeiten eingeordnet werden. Zum einen handelt es sich um eine psychologisch gepr¨agte Dimension. In diesem Zusammenhang wird der so genannte Behavioral Lock-in als Hemmnis von IT-Adoptionsentscheidungen analysiert. Zum anderen wird in der Literatur mehrheitlich von einem technologischen Standpunkt aus argumentiert. In diesem Kontext wird der so genannte Technological Lock-in als potenzielle Barriere von IT-Adoptionsentscheidungen untersucht. In den folgenden Unterabschnitten wird detailliert auf diese beiden Konzepte vor dem Hintergrund einer zu treffenden SaaS-Adoptionsentscheidung eingegangen und die darauf basierenden Hypothesen im Rahmen des vorliegenden Forschungsmodells abgeleitet.

4.4.2.6.1 Behavioral Lock-in Gem¨aß BARNES et al. (2004) soll das Konzept des Behavioral Lock-in im Besonderen dem von DAVID (1985) genannten Prozess des Lernens und Gew¨ohnens ( learning and habituation“) Rechnung tragen292 . F¨ur die Identifikation und Analyse von Trieb” kr¨aften der SaaS-Adoptionsentscheidung in KMU kann diesbez¨uglich wie folgt argumentiert werden. Wenn ein bestehendes Anwendungssystem in einem Unternehmen bereits l¨angere Zeit im Einsatz ist, haben die Anwender im Rahmen der Nutzung dieses Systems in der Regel bereits enorm viel Zeit und M¨uhe f¨ur Schulungen und das Erlernen g¨angiger Abwicklungsprozesse der Software investiert. Meist identifizieren sich Anwender mit den von ihnen verantworteten Aufgaben und deren Unterst¨utzung durch Anwendungssoftware sehr stark. H¨aufig haben sich gerade die Anwender bei der Neuentwicklung von Individualsoftware oder bei der Anpassung von Standardsoftware pers¨onlich eingebracht, um das Anwendungssystem auf ihre Bed¨urfnisse maßzuschneidern. Da sich die Anwender u¨ berdies meist an die Bedienung des Systems gew¨ohnt und dieses mitgestaltet haben, werden sie tendenziell weniger dazu geneigt sein, ein neues, konkurrierendes Anwendungssystem zu akzeptieren, auch wenn sich das neue System im Laufe der Zeit als u¨ berlegen herausstellt. Mit der Integration dieser psychologisch gepr¨agten Dimension der Pfadabh¨angigkeiten wird demnach die Abneigung, Tr¨agheit und/oder Ablehnung von An291 292

Vgl. M AHONEY (2000), S. 510. Vgl. BARNES et al. (2004), S. 372.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

233

wendern gegen¨uber m¨oglich werdenden Ver¨anderungen gewohnter Prozesse oder Strukturen, die durch eine SaaS-Adoption verursacht werden, ber¨ucksichtigt. BARNES et al. (2004) nennen mit (1) institutionellen Einfl¨ussen, (2) dem Reiz von Macht und Kontrolle sowie (3) dem Beharrungsverm¨ogen am Status quo drei potenzielle Einflussfaktoren eines Behavioral Lock-in293 . KOTTER ; S CHLESINGER (2008) thematisieren menschlichen Widerstand vor dem Hintergrund organisationaler Ver¨anderungen und nennen vier Hauptgr¨unde, weswegen Menschen Widerst¨ande leisten294 . Dar¨uber hinaus er¨ortern KOTTER ; S CHLESIN GER (2008) M¨ oglichkeiten, diese Widerst¨ande zu beseitigen295 . Anhand von Fallstudien untersuchen L APOINTE ; R IVARD (2005) ebenfalls potenzielle Widerst¨ande bei der Implementierung von Informationssystemen296.297 Z WICK (2003) gibt einen kurzen Literatur¨uberblick zur empirischen Evidenz der Ursachen von Mitarbeiterwiderst¨anden gegen Innovationen und untersucht diese anhand einer quantitativen Befragung298 . ¨ Auf Basis der dargelegten konzeptionellen Uberlegungen wird bez¨uglich der Identifikation und Analyse von potenziellen Triebkr¨aften einer SaaS-Adoptionsentscheidung vermutet, dass die Abneigung, Tr¨agheit und/oder Ablehnung der Anwender eines Anwendungssystems einen signifikanten negativen Einfluss auf die SaaS-Adoptionsentscheidung nimmt. Der Grad des SaaS-basierten Outsourcings wird demnach umso h¨oher ausfallen, je geringer die Abneigung, Tr¨agheit und/oder Ablehnung der Anwender gegen¨uber Ver¨anderungen gewohnter Arbeitsabl¨aufe und etablierter Strukturen bei der Einf¨uhrung neuer Anwendungssysteme ist. Es wird folgender Zusammenhang hypothetisiert: H9b : Je geringer die Behavioral Lock-in Effekte in einem Unternehmen, desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings. In Verbindung mit Hypothese H1 soll zus¨atzlich folgender Zusammenhang untersucht werden: H9a : Je geringer die Behavioral Lock-in Effekte in einem Unternehmen, desto positiver ist die Einstellung gegen¨uber dem SaaS-basierten Outsourcing.

4.4.2.6.2 Technological Lock-in Im Gegensatz zur psychologisch orientierten Perspektive der Pfadabh¨angigkeiten wird in der Literatur meist von einem technologischen Standpunkt 293 294 295 296 297 298

Vgl. BARNES et al. (2004), S. 372 f. Vgl. KOTTER ; S CHLESINGER (2008). Vgl. KOTTER ; S CHLESINGER (2008), S. 134-137. Vgl. L APOINTE ; R IVARD (2005). Weitere konzeptionelle und empirische Arbeiten zum Behavioral Lock-in bietet die Change ManagementForschung. Einen guten Literatur¨uberblick hierf¨ur gibt S TOCK -H OMBURG (2007). Vgl. Z WICK (2003).

234

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

aus argumentiert. So werden bei dieser Dimension der Pfadabh¨angigkeiten Barrieren von ITAdoptionsentscheidungen identifiziert und analysiert. Wenn ein existierendes Anwendungssystem in einem Unternehmen bereits seit geraumer Zeit im Einsatz ist, wurden durch das Unternehmen entweder durch die Neu- und Weiterentwicklung von Individualsoftware oder durch den Kauf und die stetigen individuellen Anpassungen der Standardsoftware in der Regel erhebliche Investitionen get¨atigt. Dar¨uber hinaus sind eventuell hohe Integrationskosten angefallen, um das Anwendungssystem in die bestehende IT-Landschaft des Unternehmens zu implementieren. Ferner werden in der Regel Schulungskosten f¨ur das Training der Anwender verursacht. Bei einem Wechsel des Anwendungssystems fallen im Regelfall weitere Kosten an wie beispielsweise f¨ur die Abl¨osung des Altsystems, Organisations¨anderungen, Anwenderschulungen, Neuprogrammierung von Schnittstellen zu anderen Teilsystemen, Datenmigrationen oder das Anschaffen neuer Hardware. Diese in der Vergangenheit get¨atigten Investitionen und angefallenen Kosten k¨onnen ein Unternehmen aus Rentabilit¨ats- und Amortisations¨uberlegungen tendenziell dazu bewegen, am bestehenden System u¨ ber einen l¨angeren Zeitraum festzuhalten (Technological Lock-in), obwohl es bereits bessere Anwendungssysteme gibt, die das Unternehmen effektiv einsetzen k¨onnte. Exemplarisch f¨ur empirische Untersuchungen des Technological Lock-in sei an dieser Stelle auf die Arbeiten von DAVID (1985), A RTHUR (1989) und A RTHUR (1990) verwiesen. Beispielsweise zeigte DAVID (1985), dass die QWERTY-Tastaturbelegung vom Schreibmaschinenzeitalter in das Zeitalter der Personal Computer als Standard u¨ bernommen wurde, obwohl diese urspr¨unglich vom Erfinder der Schreibmaschine lediglich aus dem Grund gew¨ahlt wurde, um mechanische M¨angel der Schreibmaschine zu beseitigen. Dar¨uber hinaus gab es bereits effektivere Tastaturbelegungen, die ein schnelleres Tippen erm¨oglichten299 . Eine ergonomische Ausrichtung der Tasten f¨ur Computer w¨are im Gegensatz zu QWERTY vorteilhaft gewesen. Ein alternatives Tastaturlayout wurde zwar von Dvorak und Dealey vorgeschlagen, setzte sich nach Meinung von DAVID (1985) bedingt durch Lernverhalten und Gewohnheiten jedoch nicht ¨ fand A RTHUR (1990) heraus, dass sich das Videokassettenformat VHS“ durch300 . Uberdies ” in a¨ hnlicher Weise gegen¨uber dem technologisch u¨ berlegeneren Format Beta“ durchsetzte301 . ” Zusammenfassend l¨asst sich festhalten, dass DAVID (1985) und A RTHUR (1990) nachgewiesen haben, dass der wirtschaftliche Erfolg des QWERTY-Tastaturlayouts bzw. des VHS-Formates auf deren Vergangenheit beruhte und es sich in den betrachteten F¨allen nicht um eine techno¨ logische Uberlegenheit eines Produktes handelte302 . Dar¨uber hinaus haben sich die Arbeiten von C OWAN (1990) und C OWAN ; G UNBY (1996) dem Konzept der Pfadabh¨angigkeiten aus technologischem Blickwinkel bedient. Aus dieser technologischen Perspektive der Pfadabh¨angigkeiten l¨asst sich argumentieren, dass 299 300 301 302

Vgl. DAVID (1985), S. 332. Vgl. DAVID (1985), S. 336. Vgl. A RTHUR (1990). Vgl. BARNES et al. (2004), S. 371.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

235

Adoptionsentscheidungen bez¨uglich einer Neueinf¨uhrung eines SaaS-Anwendungssystems keinesfalls losgel¨ost von vergangenen Entscheidungen getroffen werden k¨onnen. Bestehende Anwendungssysteme haben den IT-Einsatz im Unternehmen gepr¨agt und haben potenziell einen maßgeblichen Einfluss auf die Entscheidung in Bezug auf den Einsatz k¨unftiger Anwendungssysteme. Ein Unternehmen kann sich beispielsweise in einem Technological Lock-in befinden. Unter Zuhilfenahme des Konzeptes der Pfadabh¨angigkeiten wird hypothetisiert, dass der Grad des SaaS-basierten Outsourcings umso h¨oher ausfallen wird, je geringer die Kosten sind, die in der Vergangenheit in das bestehende IT-System investiert wurden. F¨ur das Forschungsmodell zur Adoption von Software as a Service in kleinen und mittleren Unternehmen wird folgende Hypothese formuliert: b : Je geringer die Investitionen und Kosten sind, die in der Vergangenheit in das bestehende H10 Anwendungssystem investiert wurden bzw. angefallen sind, desto h¨oher ist der Grad des SaaS-basierten Outsourcings.

In Verbindung mit Hypothese H1 soll zus¨atzlich folgender Zusammenhang untersucht werden: a : Je geringer die Investitionen und Kosten sind, die in der Vergangenheit in das besteH10

hende Anwendungssystem investiert wurden bzw. angefallen sind, desto positiver ist die Einstellung gegen¨uber dem SaaS-basierten Outsourcing. Da es sich bei den theoretischen Konstrukten des Forschungsmodells in Abbildung 4.56 um komplexe Gr¨oßen handelt, die sich einer direkten objektiven Messung entziehen, werden die so genannten latenten Variablen303 im nachfolgenden Abschnitt im Rahmen der Konstruktion des Fragebogeninstrumentes operationalisiert.

4.4.3 Operationalisierung der Forschungskonstrukte Die Operationalisierung ist per def. eine Verkn¨upfung eines nicht direkt messbaren theoretischen Konstruktes (latente Variable)304 mit beobachtbaren Sachverhalten durch die Angabe von so genannten Korrespondenzregeln305 . Operationalisierungen von latenten Variablen bestehen demnach aus der Angabe von Messanweisungen, die sich auf direkt beobachtbare Sachverhalte beziehen306 . Die direkt beobachtbaren Sachverhalte werden als Auspr¨agungen bestimmter Merkmale auf einer Dimension betrachtet, sind also Variablen307 . Diese direkt beobachtba303 304 305 306 307

Siehe hierzu beispielsweise auch S CHNELL et al. (2005), S. 131. Vgl. auch H OMBURG ; G IERING (1996), S. 6. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 131 oder BACKHAUS et al. (2005), S. 339 f. Vgl. H OMBURG ; G IERING (1996), S. 6, S CHNELL et al. (2005), S. 131 oder M AYER (2006), S. 72. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 131 oder M AYER (2006), S. 73 f.

236

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

ren (manifesten) Variablen werden auch als Indikatoren oder Items bezeichnet308 . Das zentrale Problem einer Operationalisierung besteht darin, wie die Zuordnung eines Indikators zu einem theoretischen Konstrukt gerechtfertigt werden kann309 . Die Messung einer latenten Variable erfolgt u¨ blicherweise durch mehrere Indikatorvariablen310 . Die latente Variable bildet zusammen mit den Indikatorvariablen das so genannte Messmodell des jeweiligen theoretischen Konstruktes311. Bei der Operationalisierung ist grunds¨atzlich zwischen reflektiven und formativen Messmodellen zu unterscheiden312 . Im Rahmen der vorliegenden Studie zur SaaS-Adoption in KMU wurden ausschließlich reflektive Messmodelle verwendet. Zur Gew¨ahrleistung einer hinreichenden Konstruktreliabilit¨at313 wurden dabei pro theoretischem Konstrukt jeweils mindestens drei, mehrheitlich jedoch vier Indikatoren verwandt. Wie in der IS-Literatur empfohlen, wurden bei der Operationalisierung der Konstrukte grunds¨atzlich so weit wie m¨oglich bereits bestehende validierte Messmodelle aus der Literatur wiederverwendet bzw. erweitert314 . Die Indikatoren wurden als Aussagen formuliert, f¨ur die der Antwortende auf einer Ordinalskala seine pers¨onliche Einstellung angeben sollte. Sofern nicht anders vermerkt, erfolgte die Messung der manifesten Variablen jeweils in geschlossener Form auf einer 7-Punkte-Likert-Skala mit den Endpunkten stimme u¨ berhaupt nicht zu“ und stimme ” ” voll und ganz zu“ 315 . Zur Vermeidung von methodischen Artefakten wurden weiterhin einige inverse Items verwendet. F¨ur die detaillierte tabellarische Darstellung der Operationalisierung der theoretischen Konstrukte des Forschungsmodells in Abbildung 4.56 sei an dieser Stelle auf Anhang E dieser Arbeit verwiesen.

4.4.4 Datenerhebung Die Datenerhebung zur SaaS-Adoptionsstudie erfolgte analog zur Datenerhebung der quantitativ-deskriptiven Studie zu Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und wartung316 . Entsprechend gelten die Ausf¨uhrungen des Abschnittes 4.3.4 zur Konstruktion des 308 309 310 311 312 313 314 315 316

Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 131 oder M AYER (2006), S. 75. In der Literatur wird als Indikator zum Teil auch das Item plus die Antwortskala bezeichnet (Vgl. M AYER (2006), S. 76 und D IEKMANN (2007), S. 241). Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 131. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 134 ff. oder M AYER (2006), S. 76. H OMBURG ; G IERING (1996) bezeichnen ein derartiges Konstrukt auch als mehrfaktorielles Konstrukt (Vgl. H OMBURG ; G IERING (1996), S. 6). Vgl. BACKHAUS et al. (2005), S. 341. Vgl. H OMBURG et al. (2008), S. 293 ff., FASSOTT (2006), S. 68 ff., H OMBURG ; K LARMANN (2006), S. 730 oder H OMBURG ; G IERING (1996), S. 6. Vgl. Abschnitt 4.4.6.2. Vgl. S TRAUB (1989), S. 161 oder M AYER (2006), S. 79. Zur Einstellungsmessung mit der Likert-Technik siehe D IEKMANN (2007), S. 240 ff. oder M AYER (2006), S. 87 f. Vgl. hierzu Abschnitt 4.3.4.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

237

Fragebogeninstrumentes und Pretest, zur Aussendung in kombinierter Form, zur Auswahl der Stichprobe sowie zu den Nachfassaktionen sinngem¨aß. Die folgende Beschreibung der Datenerhebung im Zusammenhang mit der SaaS-Adoptionsstudie beschr¨ankt sich daher auf die Unterschiede zwischen den beiden großzahligen Querschnittsbefragungen.

Konstruktion des Fragebogeninstrumentes und Pretest Zur Durchf¨uhrung der Befragung wurde vom Autor ein standardisiertes Fragebogeninstrument entwickelt, das haupts¨achlich die zur Messung der theoretischen Konstrukte notwendigen Items317 beinhaltete. Den Fragen wurde eine kurze Einf¨uhrung sowie eine Ausf¨ullanweisung vorangestellt318 . Die Bearbeitungsdauer betrug ca. 25 Minuten. Im Rahmen der vorliegenden Studie zur Adoption von SaaS in KMU wurde der initial erstellte Fragebogen durch drei Wissenschaftler und vier erfahrene Praktiker begutachtet. Insgesamt wurden demnach sieben Pretest-Teilnehmer aquiriert, um den 6-seitigen Fragebogen inhaltlich zu sch¨arfen und sowohl den Inhalt als auch das Layout zu optimieren. Nach der siebten Iteration war keine substanzielle Revision mehr notwendig und der Pretest wurde beendet.

Aussendung in kombinierter Form

Die Zur-Verf¨ugung-Stellung des Fragebogens erfolg-

te ebenfalls in kombinierter Form, allerdings wurde der elektronische Fragebogen unter einer anderen Internetadresse angeboten319 . Im Gegensatz zur Aussendung, die in Abschnitt 4.3.4 beschrieben wurde, wurde den IT-Verantwortlichen als Anreiz zur Studienteilnahme ausschließlich ein kostenloser Bericht mit den zentralen Ergebnissen der Studie versprochen. Die finale Version des Fragebogens ist im Anhang F der Arbeit abgedruckt.

Auswahl der Stichprobe

Die Grundgesamtheit der vorliegenden quantitativ-empirischen Un-

tersuchung zur Adoption von Software as a Service in KMU bildeten ebenfalls alle Unternehmen mit Sitz in Deutschland320 . Aus dieser Grundgesamtheit wurden durch ein mehrstufiges randomisiertes Auswahlverfahren 5.117 Unternehmen selektiert (Teilerhebung) und bildeten damit die Zufallsstichprobe. Die Datenermittlung erfolgte anhand der Hoppenstedt Firmendatenbank Deutschland 1/2008.

Zeitraum und Nachfassaktion

Die Datenerhebung erfolgte zwischen September und Okto-

ber 2008. Der papierbasierte Fragebogen wurde am 10.09.2008 per Post an alle potenziellen 317 318 319 320

Vgl. Abschnitt E im Anhang. Gem¨aß Total Design Method nach D ILLMAN (1978). Die Adresse lautete http://www.unipark.de/uc/saas. Zu Auswahlverfahren, Grundgesamtheit und Stichprobe siehe auch S CHNELL et al. (2005), S. 265 ff.

238

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Studienteilnehmer versandt. Auch bei der Studie zur SaaS-Adoption wurden den angeschriebenen IT-Verantwortlichen die drei Antwortm¨oglichkeiten offeriert, die bereits in Abschnitt 4.3.4 erw¨ahnt wurden. Die beiden vom Autor durchgef¨uhrten Nachfassaktionen erfolgten analog zur in Abschnitt 4.3.4 erl¨auterten Methodik.

Rucklauf ¨ Insgesamt wurden von 5.117 kontaktierten Unternehmen 163 verwertbare Frageb¨ogen ausgef¨ullt, davon 13 nur teilweise. 19 ung¨ultig ausgef¨ullte Frageb¨ogen wurden vorab aufgrund unvollst¨andiger Daten aussortiert. Dies entspricht einer Quote von rund 3,2%. Diese sehr niedrige R¨ucklaufquote ist ein allgemein bekanntes Problem im Bereich der quantitativempirischen IS-Forschung. Die in Abschnitt 4.3.4 er¨orterten potenziellen Ursachen eines derart geringen R¨ucklaufs gelten hier entsprechend. Im n¨achsten Abschnitt werden die Charakteristika der Stichprobe detailliert vorgestellt.

4.4.5 Stichprobencharakteristika

Analog zu Abschnitt 4.3.5 wird im Folgenden die Beschreibung der Stichprobe anhand der vier Dimensionen Unternehmensgr¨oße, Branchenzugeh¨origkeit, Eigentumsverh¨altnisse und Teilnehmercharakteristika vorgenommen. Teilnehmer nach Mitarbeiter 13,0%

1,3%

Kleine Unternehmen

Mittlere Unternehmen

Große Unternehmen

85,7%

n=161

Abbildung 4.57: Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Mitarbeiter

Wie Abbildung 4.57 zeigt, ist der weitaus gr¨oßte Teil (85,7%) der antwortenden Unternehmen der Gr¨oßenklasse der kleinen Unternehmen zuzurechnen. Gem¨aß Tabelle 4.3 sind 13,0% aller antwortenden Unternehmen mittlere und nur 1,3% große Unternehmen. Ein in etwa gleiches Bild zeigt sich bei der Verteilung der Stichprobe nach Umsatz (siehe Abbildung 4.58). Dem Kenntnisstand des Autors zufolge ist die vorliegende empirische Untersuchung zur Adoption von Software as a Service die erste ihrer Art, die nahezu ausschließlich auf kleine und mittlere

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

239

Unternehmen fokussiert.321 Die Stichprobenzusammensetzung bez¨uglich der Unternehmensgr¨oße unterstreicht diese Zielsetzung. Teilnehmer nach Umsatz 3,1% 18,9% Kleine Unternehmen

Mittlere Unternehmen

Große Unternehmen 78,0%

n=127

Abbildung 4.58: Teilnehmer nach Gr¨oßenklassenkriterium Umsatz

Die Verteilung der antwortenden Unternehmen nach Branchen322 ist in Abbildung 4.59 grafisch dargestellt. Demzufolge sind 37,5% der antwortenden Unternehmen dem verarbeitenden Gewerbe zuzurechnen, 28,1% der Unternehmen erbringen wirtschaftliche Dienstleistungen. Weitere 11,9% der Studienteilnehmer betreiben Handel, 8,1% wurden der Branche Verkehr und Nachrichten¨ubermittlung zugewiesen. Die u¨ brigen 14,4% der Teilnehmer verteilen sich auf die angegebenen f¨unf weiteren Branchen. Es kann davon ausgegangen werden, dass durch diese Verteilung der Unternehmen auf mehrere Branchen ein relativ breites Spektrum zur Gewinnung umfassender Informationen in Bezug auf die SaaS-Adoption abgedeckt werden kann. Abbildung 4.60 zeigt die Verteilung der Stichprobe nach Eigentumsverh¨altnissen der antwortenden Unternehmen. Demnach sind knapp zwei Drittel (64,1%) der Unternehmen inhabergef¨uhrte Familienunternehmen, 15,4% Tochtergesellschaften einer Konzernmutter, 12,8% KonzernMuttergesellschaften und 7,7% Familienunternehmen mit fremdem Management. Demnach sind die Aussagen, die in der vorliegenden empirischen Untersuchung zur SaaS-Adoption getroffen werden, zu einem u¨ berwiegenden Teil auf inhabergef¨uhrte Familienunternehmen zu beziehen. Die Eigentumsverh¨altnisse eines Unternehmens als Einflussfaktor f¨ur dessen SaaSAdoption wurden in bisherigen empirischen Untersuchungen auf demselben Gebiet bislang noch nicht integriert. Wie in Abschnitt 4.4.4 erw¨ahnt, wurden im Rahmen der vorliegenden Untersuchung die jeweils am h¨ochsten angesiedelten IT-Verantwortlichen eines Unternehmens als Zielgruppe adressiert. 321

322

In den empirischen Vorarbeiten von B ENLIAN ; H ESS (2009), B ENLIAN et al. (2009) und B ENLIAN (2009), die Teile des in dieser Arbeit untersuchten Modells betrachtet haben, sind weitaus mehr Großunternehmen in der Stichprobe enthalten. In der Studie von B ENLIAN ; H ESS (2009) werden explizit ausschließlich Großunternehmen betrachtet. Die Untersuchung von B ENLIAN et al. (2009) konnte zeigen, dass die Gr¨oße des Unternehmens keinen signifikanten Einfluss auf die SaaS-Adoption hatte. Die Unternehmen wurden auf Basis der NACE Branchennomenklatur klassifiziert. Dieser Nomenklatur liegt die Klassifikation der Wirtschaftszweige“ (NACE-CODE) des Statistischen Bundesamtes in Wiesbaden zu” grunde.

240

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Teilnehmer nach Branchen Verarbeitendes Gewerbe

1,8% 2,5% 2,5% 3,8%

Grundstücks- und Wohnungswesen, Vermietung beweglicher Sachen, Erbringung von wirtschaftlichen Dienstleistungen, anderweitig nicht genannt

3,8%

8,1%

37,5%

Handel; Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen und Gebrauchsgütern Verkehr und Nachrichtenübermittlung Baugewerbe Kredit- und Versicherungsgewerbe

11,9%

Landwirtschaft Gesundheits-, Veterinär- und Sozialwesen Energie und Wasserversorgung

28,1%

n=160

Abbildung 4.59: Teilnehmer nach Branchen Teilnehmer nach Eigentumsverhältnissen 7,7% Inhabergeführtes Familienunternehmen

12,8%

Tochtergesellschaft einer Konzernmutter Konzern-Muttergesellschaft

15,4% 64,1%

Familienunternehmen mit fremdem Management

n=156

Abbildung 4.60: Teilnehmer nach Eigentumsverh¨altnissen

In Abbildung 4.61 ist die Verteilung der Stichprobe nach der Funktion des Antwortenden innerhalb des Unternehmens visualisiert. Demnach bekleiden 41,0% der Personen die Funktion des IT-Leiters/CIOs und 23,0% die eines Gesch¨aftsf¨uhrers. Da Gesch¨aftsf¨uhrer in kleinen und mittleren Unternehmen h¨aufig sehr gut u¨ ber die Informationssysteme in ihrem Unternehmen informiert sind, ist es nicht u¨ berraschend, dass sie die zweitgr¨oßte Gruppe der antwortenden Personen bilden. Obwohl 13,7% der Antwortenden nicht unmittelbar der gew¨unschten Zielgruppe entsprechen323 , wird gleichwohl angenommen, dass diese qualifiziert genug sind, den Fragebogen zu beantworten. Im n¨achsten Abschnitt wird zun¨achst allgemein auf Strukturgleichungsmodelle in Bezug auf die Auswertung großzahlig konfirmatorischer Untersuchungen eingegangen und daraufhin die Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit PLS thematisiert. 323

Beispielsweise handelte es sich um Mitarbeiter der Administration oder der Kostenrechnung, Betriebsleiter, Leiter des QM oder Sales Manager.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

241

Teilnehmer nach Funktion innerhalb des Unternehmens 1,2% 2,5%2,5% 3,1% 5,6% 7,5%

IT-Leiter / CIO Geschäftsführer 41,0%

Andere Systemadministrator Kaufm. Leitung Assistenz GF

13,7%

Leiter Softwareentw. Vorstand Inhaber 23,0%

n=161

Abbildung 4.61: Teilnehmer nach Funktion innerhalb des Unternehmens

4.4.6 Datenanalyse

Bevor in den nachfolgenden Abschnitten auf die konfirmatorische Pr¨ufung der postulierten Hypothesen (Abschnitt 4.4.7) sowie auf die Diskussion der empirischen Ergebnisse der großzahligkonfirmatorischen Querschnittsbefragung zu SaaS-basiertem Outsourcing (Abschnitt 4.4.8) eingegangen werden soll, wird an dieser Stelle kurz erl¨autert, welche methodologischen und statistischen Annahmen der Auswertung des Forschungsmodells zugrunde liegen. Die beiden nachstehenden Unterabschnitte dienen somit der Auswahl einer geeigneten statistischen Auswertungsmethodik und einer anschließenden Beschreibung der wesentlichen Elemente zur Evaluation der G¨ute des gew¨ahlten Auswertungsansatzes.

4.4.6.1 Strukturgleichungsmodelle

Im Rahmen der Auswertung komplexer großzahlig-konfirmatorischer Untersuchungen haben sich in den letzten Jahren in den Sozialwissenschaften vermehrt Strukturgleichungsmodelle (bzw. Kausalmodelle) bew¨ahrt324 . Sie erm¨oglichen eine statistische Analyse von theoretischen ¨ Beziehungen bei gleichzeitiger Uberpr¨ ufung der Validit¨at und Reliabilit¨at der zugrunde liegenden Messmodelle. Ihre Popularit¨at ist insbesondere darauf zur¨uckzuf¨uhren, dass sie, im Gegensatz zu Regressions- oder Varianzanalysen, o¨ konometrische Techniken (d.h. prognostische Verfahren) mit einer psychometrischen Modellierung von Variablen kombinieren325 . So k¨onnen in Strukturgleichungsmodellen nicht direkt beobachtbare (d.h. latente) Variablen durch mehrere beobachtbare (d.h. manifeste) Indikatoren in einem Totalmodell gemessen werden326 . Strukturgleichungsmodelle sind schwerpunktm¨aßig konfirmatorischer Natur und werden dazu 324 325 326

Vgl. H ILDEBRANDT; H OMBURG (1998) oder C HIN (1998a). Vgl. C HIN (1998a), S. VII. Vgl. L EE et al. (1997).

242

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

eingesetzt, um aus der Theorie abgeleitete Hypothesen zu u¨ berpr¨ufen327 . Sie setzen sich einerseits aus dem Strukturmodell zusammen, das die theoretisch vermuteten Zusammenh¨ange zwischen hypothetischen Konstrukten abbildet (siehe Abbildung 4.62 zur Veranschaulichung der Grundstruktur eines Strukturgleichungsmodells)328. Dabei werden die abh¨angigen latenten Variablen als endogene Variablen und die unabh¨angigen latenten Variablen als exogene Variablen bezeichnet. Die Beziehungen zwischen den Konstrukten werden dann aufgrund theore¨ tischer bzw. sachlogischer Uberlegungen aufgestellt. Andererseits spezifiziert das Messmodell oder a¨ ußere Modell die Beziehung zwischen beobachtbaren Variablen (Indikatoren) und dem ihnen zugrunde liegenden Konstrukt (latente Variable)329 . In diesem Kontext ist die Suche und Erhebung geeigneter Befragungsindikatoren zur Operationalisierung des jeweiligen Konstruktes ein wichtiger Schritt (siehe Abschnitt 4.4.3). Manif este Indikatoren

Exogene latente Variablen

Hypothesen

Endogene latente Var.

Manif este Indikatoren

a1

A

a2

c1 (+/-)

… b1

C

c2

(+/-)

…

B

b2 …

Messmodell von latenten exogenen Variablen

Strukturmodell zwischen latenten exogenen und endogenen Variablen

Messmodell von latenten endogenen Variablen

Pfad- oder Strukturgleichungsmodell

Abbildung 4.62: Grundstruktur eines Strukturgleichungsmodells.

Die Techniken der Strukturgleichungsmodellierung werden als Datenanalyseverfahren der zweiten Generation bezeichnet, da sie komplexe, multivariate Datens¨atze kausal analysieren k¨onnen330 . Die F¨ahigkeit der gleichzeitigen Analyse von mehreren Kausalbeziehungen mit mehreren abh¨angigen Variablen in einem Modell steht im Gegensatz zu (Inter-) Dependenz-Analyseverfahren der ersten Generation wie Regressionsanalysen oder MANOVA. Diese Verfahren m¨ussen sich in der Analyse von Abh¨angigkeitsbeziehungen auf eine abh¨angige Variable pro untersuchtem Modell beschr¨anken. Strukturgleichungsmodelle erlauben somit die Analyse komplexer Beziehungen und eine Ann¨aherung an realistischere Erkl¨arungsmodelle331. 327 328 329 330 331

Vgl. H OMBURG ; D OBRATZ (1991) oder H OMBURG ; D OBRATZ (1992). Vgl. H OMBURG ; G IERING (1996), S. 9. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. B ULLOCK et al. (1994), S. 253 ff.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

243

Grunds¨atzlich lassen sich zwei alternative Sch¨atztechniken f¨ur die Auswertung von Strukturgleichungsmodellen unterscheiden332 : Zum einen kovarianzbasierte, zum anderen komponentenbasierte (oder varianzbasierte) Strukturgleichungsmodelle, wobei letztere auch als PLS-Modelle333 bezeichnet werden. Der kovarianzbasierte Ansatz und PLS unterscheiden sich in den Parametersch¨atzverfahren334 und verfolgen zwei unterschiedliche Schwerpunkte. W¨ahrend kovarianzbasierte Verfahren zum Ziel haben, alle erhobenen Daten zur Theorievalidierung in optimaler Weise an das theoretische Modell anzupassen (d.h. die Modellg¨ute bzw. den Goodness” of-fit“ zu maximieren), ist das Ziel von PLS-Verfahren die Prognose- und Erkl¨arungskraft des Modells und damit der abh¨angigen Variablen zu maximieren335 .

Zur Analyse des in dieser Arbeit abgeleiteten Forschungsmodells zur Untersuchung der SaaSAdoption wurde das PLS-Verfahren gew¨ahlt, das, wie oben angef¨uhrt, im Unterschied zu kovarianzbasierten Verfahren auf die Maximierung der Erkl¨arkraft der manifesten Variablen ausgerichtet ist. Ziel der Analyse des vorliegenden Strukturgleichungsmodells soll sein, die Adoption von SaaS-basierten Anwendungssystemen anhand unterschiedlicher Triebkr¨afte m¨oglichst gut zu erkl¨aren und zu prognostizieren. Weitere Gr¨unde f¨ur die Wahl des PLS-Verfahrens sind die bisher geringe empirische Durchdringung des Untersuchungsgegenstandes336, die Komplexit¨at des Modells (mit insgesamt 11 Variablen und 40 Indikatoren) sowie die vergleichsweise geringeren Anforderungen gegen¨uber Verteilungsannahmen337 und Stichprobengr¨oße338 . 339

Basierend auf der in diesem Kapitel erfolgten Auswahl soll im anschließenden Abschnitt beschrieben werden, welche Kriterien in der Literatur herangezogen werden, um die G¨ute von PLS-Modellen zu bewerten.

332 333 334

335 336

337 338

339

Vgl. H OMBURG ; K LARMANN (2006), S. 734. PLS = Partial Least Squares F¨ur eine eingehende Darstellung der statistischen Algorithmen der Parametersch¨atzung sei an dieser Stelle ¨ ; L IEHR -G OBBERS (2004) und H OMBURG ; BAUMGARTauf z.B. H OMBURG ; K LARMANN (2006), G OTZ NER (1995) verwiesen. Vgl. H OMBURG ; K LARMANN (2006), S. 734 f. Es existieren bisher nur drei Vorarbeiten (B ENLIAN ; H ESS (2009), B ENLIAN et al. (2009) und B ENLI AN (2009)), die Teile des in dieser Arbeit untersuchten Modells betrachtet haben. Da die Hypothesen des vorliegenden Modells jedoch weit u¨ ber diese Vorarbeiten hinausgehen, kann an dieser Stelle von einer geringen empirischen Durchdringung des Untersuchungsgegenstands gesprochen werden. Kovarianzbasierte Prozeduren basieren auf der Normalverteilung aller Indikatoren. Eine Verletzung dieser Verteilungsannahme hat eine instabile Aussagekraft der Ergebnisse zur Folge. Die Modellg¨ute kovarianzbasierter Ans¨atze h¨angt entscheidend von der Stichprobengr¨oße ab und sollte grunds¨atzlich gr¨oßer als 200 sein, um eine konsistente Parametersch¨atzung zu erzielen. PLS-basierte Verfahren sind viel weniger abh¨angig von der Stichprobengr¨oße, die – als Minimum-Regel – das Zehnfache der Anzahl der Indikatoren des komplexesten Messmodells sein sollte (Vgl. C HIN (1998b), S. 311; BAR CLAY et al. (1995), S. 285;). Vgl. F ORNELL ; B OOKSTEIN (1982) oder W OLD (1985).

244

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

4.4.6.2 Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit PLS

Die Analyse eines Strukturgleichungsmodells mit der PLS-Methode gliedert sich in zwei Schritte. Zum einen muss die G¨ute des Messmodells beurteilt werden und zum anderen die Aussagekraft des Strukturmodells.

4.4.6.2.1 Messmodell In der Literatur werden verschiedene G¨utekriterien zur Validierung reflektiver340 Messmodelle diskutiert. Grunds¨atzlich lassen sich hierbei drei Arten der G¨utebeurteilung unterscheiden341 . Die Indikatorreliabilit¨at gibt an, welcher Anteil der Varianz eines Indikators durch die zugrunde liegende latente Variable erkl¨art werden kann342 . Ein gel¨aufiges G¨utekriterium ist, dass mehr als 50% der Varianz eines Indikators auf die latente Variable zur¨uckzuf¨uhren ist. Dies bedeutet, dass f¨ur die Ladungen der latenten Variablen auf eine Indikatorvariable ein Wert gr¨oßer als 0,7 als akzeptabel angesehen werden kann. Daraus folgt, dass die gemeinsame Varianz zwischen Konstrukt und Indikator gr¨oßer ist als die Varianz des Messfehlers343 . Im Allgemeinen sollten reflektive Indikatoren aus den Messmodellen eliminiert werden, deren Ladungen im PLS-Gesamtmodell geringer als 0.4 sind344 . Die Beurteilung der G¨ute auf der Konstruktebene erfolgt anhand der Konstruktreliabilit¨at345.346 Die Konstruktreliabilit¨at erfordert, dass Indikatoren, die demselben Konstrukt zugeordnet sind, eine starke Beziehung untereinander aufweisen. Wie gut ein Konstrukt durch die ihm zugeordneten Indikatorvariablen gemessen wird, kann mit Hilfe der Konvergenzvalidit¨at u¨ berpr¨uft werden347 . Diese ist folgendermaßen definiert348 :

ρc =

(∑i λi )2 , (∑i λi )2 + ∑i var(εi )

wobei λi die gesch¨atzte Faktorladung des Indikators i ist und die Varianz des Messfehlers var(εi ) u¨ ber 1 − λi definiert wird. Die Konvergenzvalidit¨at kann Werte zwischen Null und Eins annehmen. Werte gr¨oßer als 0,7 k¨onnen hierbei als akzeptabel angesehen werden349 . Demgegen¨uber fordern BAGOZZI ; Y I (1988) lediglich einen Wert gr¨oßer als 0,6350 . Demnach m¨ussen 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350

Da in vorliegender Arbeit rein auf reflektive Messmodelle zur¨uckgegriffen wird, sei zur Beurteilung der ¨ ; L IEHR -G OBBERS (2004) verwiesen. Modellg¨ute formativer Messmodelle an dieser Stelle nur auf G OTZ Vgl. C HURCHILL J R (1979). Vgl. H OMBURG ; G IERING (1996), S. 10. Vgl. C ARMINES ; Z ELLER (1979). Vgl. H ULLAND (1999), S. 198. Die Konstruktreliabilit¨at wird in der Literatur h¨aufig auch als Konvergenzvalidit¨at ( convergent validity“), ” interne Konsistenz oder composite reliability“ bezeichnet. ” Vgl. S TRAUB et al. (2004) oder H OMBURG ; G IERING (1996), S. 7. Vgl. K RAFFT et al. (2005), S. 75. Vgl. F ORNELL ; L ARCKER (1981), S. 45. Vgl. N UNNALLY (1978), S. 245. Vgl. BAGOZZI ; Y I (1988), S. 82.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

245

die Indikatoren eliminiert werden, die eine geringe Korrelation mit den u¨ brigen Indikatoren des Messmodells aufweisen351 . Neben der Betrachtung von Indikator- und Konstruktreliabilit¨at erfordert ein vollst¨andiger Va¨ lidierungsprozess auch die Uberpr¨ ufung der Diskriminanzvalidit¨at. Allgemein wird unter Diskriminanzvalidit¨at die Unterschiedlichkeit der Messungen verschiedener Konstrukte mit einem Messinstrument verstanden352 . Ein ad¨aquates Kriterium f¨ur die Diskriminanzvalidit¨at ist, dass die gemeinsame Varianz zwischen der latenten Variablen und ihren Indikatoren gr¨oßer ist als die gemeinsame Varianz mit anderen latenten Variablen353 . Den Ausgangspunkt zur Beurteilung der Diskriminanzvalidit¨at bildet die durchschnittlich erfasste Varianz (Average Variance Extracted, AVE). Nach F ORNELL ; L ARCKER (1981) kann dann von Diskriminanzvalidit¨at ausgegangen werden, wenn die AVE einer latenten Variablen gr¨oßer ist als jede quadrierte Korrelation dieser latenten Variablen mit einem anderen Konstrukt im Modell354 . Die AVE einer latenten Variablen ist folgendermaßen definiert355 : AV E =

∑i λi2 2 ∑i λi + ∑i var(εi )

Dabei bezeichnet λi2 die quadrierte Faktorladung des Indikators i eines Konstruktes und εi wiederum den jeweiligen Messfehler. Die AVE sollte grunds¨atzlich u¨ ber dem Schwellenwert von 0,5 liegen, da sonst der u¨ berwiegende Teil der Varianz auf den Fehlerterm entf¨allt356 . Dar¨uber hinaus sollte die AVE eines Konstruktes gr¨oßer sein als die quadrierte Korrelation mit allen anderen latenten Variablen. Dieser Sachverhalt kann anhand einer Interkonstruktkorrelationsmatrix u¨ berpr¨uft werden, bei der die Wurzel der AVE jeweils in der Diagonalen eingetragen ¨ ufung der Diskriminanzvalidit¨at gilt der Validierungsprozess des reflekwird357 . Mit der Uberpr¨ tiven Messmodells als abgeschlossen.

4.4.6.2.2 Strukturmodell Die Aussagekraft des Strukturmodells wird mittels des Bestimmtheitsmaßes R2 und der Effektst¨arke f 2 sowie anhand der Gr¨oße und Signifikanz der Pfadkoeffizienten validiert. Das Bestimmtheitsmaß gibt die H¨ohe der erkl¨arten Varianz des latenten Konstruktes bzw. der endogenen Variablen wieder und misst die G¨ute der Anpassung einer Regressionsfunktion an die empirisch gewonnenen manifesten Items ( goodness of fit“)358 . Das ” R2 ist umso h¨oher, je h¨oher der Anteil der erkl¨arten Streuung an der Gesamtstreuung ist. Laut S TRAUB et al. (2004) l¨asst sich keine allgemein g¨ultige Aussage dar¨uber treffen, ab welcher 351 352 353 354 355 356 357 358

Vgl. E GGERT; FASSOTT (2003), S. 5. Vgl. K RAFFT et al. (2005), S. 75 oder H OMBURG ; G IERING (1996), S. 7. Vgl. H ULLAND (1999), S. 199. Vgl. F ORNELL ; L ARCKER (1981), S. 45 f. Vgl. ebd., S. 46. Vgl. H OMBURG ; G IERING (1996), S. 12. Vgl. H ULLAND (1999), S. 200. ¨ ; L IEHR -G OBBERS (2004). Vgl. G OTZ

246

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

H¨ohe ein R2 als gut zu betrachten ist359 . Die Einstufung ist vielmehr von der jeweiligen Problemstellung abh¨angig. H OMBURG ; BAUMGARTNER (1995) setzen dagegen einen Schwellenwert f¨ur R2 von 0,4 mit der Begr¨undung, einen wesentlichen Teil der Varianz in der abh¨angigen Variablen erkl¨aren zu k¨onnen360 . Weitere Einsichten in die erkl¨arende Kraft einzelner exogener Faktoren k¨onnen durch die Berechnung der so genannten Effektst¨arke gewonnen werden. Die Effektst¨arke f 2 stellt einen Indikator dar, der angibt, wie sich die erkl¨arte Varianz einer endogenen Variablen ver¨andert, wenn eine betrachtete exogene Variable aus dem Modell entfernt wird. Die Effektst¨arke berechnet sich demnach wie folgt361 : R2 − R2 f 2 = incl 2 excl 1 − Rincl Dabei steht R2incl f¨ur das Bestimmtheitsmaß bei Inklusion und R2excl f¨ur das Bestimmtheitsmaß bei Exklusion der betreffenden exogenen Variablen. f 2 -Werte von z.B. 0,02, 0,15 und 0,35 weisen dabei auf Faktoren mit geringer, mittlerer und hoher Effektst¨arke hin362 . Die einzelnen Pfadkoeffizienten des Strukturmodells k¨onnen wie standardisierte β -Koeffizienten interpretiert werden, die aus der Anwendung der Methode der kleinsten Quadrate resultieren. Die Reliabilit¨at der Pfadkoeffizienten wird anhand der Bootstrap-basierten t-Werte u¨ berpr¨uft. Pfade, die nicht signifikant sind oder ein der Hypothesenformulierung entgegengesetztes Vorzeichen aufweisen, widerlegen die entsprechenden Hypothesen, w¨ahrend signifikante Pfade mit a priori postulierten Vorzeichen die angenommene Beziehung empirisch unterst¨utzen. Die Pfadkoeffizienten sollten dabei mindestens 0,1 betragen und ein hohes Signifikanzniveau aufweisen363 . Tabelle 4.20 fasst die G¨utekriterien und empfohlenen Schwellenwerte f¨ur das reflektive Messmodell und das Strukturmodell zusammen. Diese sollen in Abschnitt 4.4.7 als Basis dienen, die G¨ute des theoretischen Strukturmodells der Querschnittstudie zur SaaS-Adoption zu beurteilen.

4.4.7 Evaluierung des Forschungsmodells

In diesem Abschnitt erfolgt die Pr¨ufung des Forschungsmodells und eine Beurteilung der Modellg¨ute. In diesem Kontext wird analysiert, inwieweit das spezifizierte Modell f¨ur eine Be359 360 361 362 363

Vgl. S TRAUB et al. (2004). Vgl. H OMBURG ; BAUMGARTNER (1995). Vgl. C OHEN (1988), S. 410 ff. Vgl. C HIN (1998b), S. 316. ¨ Vgl. L OHM OLLER (1989) oder S TRAUB et al. (2004).

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung Teil des Kausalmodells

Gutekriterium ¨

Kennzahl

Empfohlener Schwellenwert

(Reflektives) Messmodell (Abschnitt 4.4.7.1)

Indikatorreliabilit¨at

Faktorladung der Indikatoren

≥ 0, 7 (T-Wert ≥ 1, 96; p < 0, 05)

Strukturmodell: Modellg¨ute und Hypothesentests (Abschnitt 4.4.7.2)

Konstruktreliabilit¨at / Cronbach’s α Konvergenzvalidit¨at Composite Reliability DiskriminanzAVE validit¨at Bestimmtheitsmaß R2

Effektst¨arke Pfadkoeffizienten bzw. Gewichte

f2 (Standardisierter) β -Wert

247

≥ 0, 4 − 0, 6a ≥ 0, 6b ≥ 0, 5c R2 ≥ 0, 4d

0, 02 ≤ f 2 ≤ 0, 35e β ≥ 0, 1f

β ≥ 0, 2g

a

C HIN (1998a).

b

C HIN (1998b).

c

BAGOZZI ; Y I (1988) oder H OMBURG ; G IERING (1996). Ferner sollte die AVE gr¨oßer sein als jede quadrierte Korrelation dieser latenten Variablen mit einem anderen Konstrukt im Modell.

d

H OMBURG ; BAUMGARTNER (1995).

e

C HIN (1998b).

f

¨ L OHM OLLER (1989).

g

C HIN (1998b).

Tabelle 4.20: G¨utekriterien und Schwellenwerte f¨ur das reflektive Messmodell

schreibung der tats¨achlichen Wirkungsbeziehungen geeignet ist364 . Nachfolgend werden zun¨achst die im Kausalmodell verwendeten Messmodelle anhand der in Tabelle 4.20 abgebildeten G¨utekriterien auf Validit¨at und Reliabilit¨at u¨ berpr¨uft. Anschließend soll die G¨ute des Strukturmodells beurteilt sowie die in Abschnitt 4.4.2 abgeleiteten Hypothesen validiert werden.

4.4.7.1 Validierung der Messmodelle

Die in Abschnitt 4.4.3 in Verbindung mit Anhang E spezifizierten Operationalisierungen der Konstrukte (d.h. die Messmodelle) wurden zun¨achst anhand der H¨ohe und Signifikanz der Faktorladungen der Indikatoren u¨ berpr¨uft (Indikatorreliabilit¨at). Aufgrund der Nicht-Signifikanz ihrer Faktorladungen in den jeweiligen Messmodellen mussten aus dem Ausgangsmodell sieben Indikatoren (d.h. GRAD2, HIDCHAR3, HIDCHAR4, TECHLOC2, TECHLOC3, SOZNAE2, 364

¨ ; L IEHR -G OBBERS (2004), S. 727. Vgl. G OTZ

248

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

SOZNAE3) entfernt werden365 . Aufgrund der ausreichenden Anzahl weiterer Indikatoren je Konstrukt konnte die Inhaltsvalidit¨at aller Konstrukte jedoch weiterhin erf¨ullt werden. Auf Basis des optimierten Modells wurden die Messmodelle anschließend erneut auf die Erf¨ullung der G¨utekriterien untersucht. Alle standardisierten Faktorladungen des angepassten Modells waren nun mindestens auf dem p < 0, 05-Niveau statistisch signifikant. Zur Untersuchung der Konstruktreliabilit¨at wurden f¨ur jedes Konstrukt die sog. composite reliability“ (ρc ) sowie ” Cronbach’s alpha (α ) berechnet. Alle Konstrukte konnten dabei Werte f¨ur die ρc und f¨ur α aufweisen, die weit u¨ ber dem in der Literatur vorgeschlagenen Schwellenwert von 0,70 lagen366 . Ferner konnten alle Konstrukte den Schwellenwert f¨ur die durchschnittliche extrahierte Varianz (AV E > 0, 50) u¨ berschreiten. Tabelle 4.21 zeigt die Ergebnisse der Messmodellvalidierung in ¨ der Ubersicht. Konstrukte

Anzahl Indikatoren

Faktorladungen nach Anpassung∗∗ (min-max)

Composite Cronbach’s Reliaalpha (α ) bility (ρc )

SaaS-Adoptionsgrad Einstellung Subjektive Norm Unsicherheit Spezifit¨at Hidden characteristics Hidden action Strategische Bedeutung Soziale N¨ahe Behavioral Lock-in Technological Lock-in

1∗ 3 3 4 5 3∗ 3 4 2∗ 3 2∗

1,000 0,899-0,956 0,900-0,939 0,711-0,858 0,724-0,902 0,834-0,913 0,717-0,900 0,826-0,920 0,728-0,928 0,842-0,925 0,764-0,985

1,000 0,955 0,946 0,862 0,917 0,898 0,872 0,927 0,818 0,744 0,873

1,000 0,929 0,914 0,789 0,886 0,848 0,783 0,899 0,791 0,837 0,781

Durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) 1,000 0,877 0,853 0,611 0,689 0,746 0,695 0,760 0,696 0,785 0,777

∗

Angepasste Messmodelle aufgrund der Nicht-Signifikanz der Faktorladungen einzelner Indikatoren. ∗∗ Alle Faktorladungen sind mindestens signifikant auf dem Niveau p < 0, 05. ¨ Tabelle 4.21: Uberpr¨ ufung der Messmodelle: Faktorladungen und Reliabilit¨at

Die Diskriminanzvalidit¨at wurde durch eine Interkonstrukt-Korrelationsmatrix (siehe Tabelle 4.22) u¨ berpr¨uft, indem nachgewiesen werden konnte, dass die Werte der Quadratwurzel der AVEs (Diagonale) jeweils eindeutig gr¨oßer waren als die Werte der Interkonstruktkorrelationen.

365 366

Vgl. B OLLEN (1984) und S TRAUB et al. (2004). Vgl. C HIN (1998b).

Tabelle 4.22: Interkonstruktkorrelationen und AVEs der Konstrukte

Latente Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1. SaaS-Adoptionsgrad 1,000 2. Einstellung 0,633 0,936 3. Subjektive Norm 0,454 0,552 0,924 4. Unsicherheit -0,440 -0,466 -0,430 0,782 5. Spezifit¨at -0,397 -0,323 -0,346 0,347 0,830 6. Hidden characteristics -0,161 -0,029 -0,174 0,537 0,140 0,864 7. Hidden action -0,178 -0,115 -0,200 0,375 0,362 0,370 0,834 8. Strategische Bedeutung -0,355 -0,323 -0,311 0,210 0,756 0,021 0,306 0,872 9. Soziale N¨ahe -0,202 -0,096 -0,247 0,196 0,456 0,177 0,424 0,459 0,834 10. Behavioral Lock-in 0,314 0,306 0,215 0,107 0,095 0,099 0,075 0,122 0,095 0,886 11. Technological Lock-in -0,177 -0,151 0,363 0,318 0,559 0,134 0,236 0,570 0,363 0,044 0,881 Bemerkung: Die diagonalen (fettgedruckten) Werte stellen die Quadratwurzel der AVEs der latenten (reflektiven) Kon¨ strukte dar. Zur Uberpr¨ ufung der Konvergenz- und Diskriminanzvalidit¨at sollten diese diagonalen Elemente gr¨oßer als 0,707 (d.h. AV E > 0, 50) und im Betrag jeweils gr¨oßer als die Werte in der gleichen Zeile und Spalte sein. (Vgl. Abschnitt 4.4.6.2 und H ULLAND (1999), S. 200)

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung 249

250

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Zusammenfassend konnte festgestellt werden, dass die Messmodelle der optimierten Konstrukte alle wesentlichen Validit¨ats- und Reliabilit¨atskriterien zufriedenstellend erf¨ullen und somit verwendet werden k¨onnen, um die analytische Auswertung des Strukturmodells vorzunehmen.

4.4.7.2 Analytische Auswertung des Strukturmodells Das auf dem Forschungsmodell in Abbildung 4.56 beruhende Strukturmodell wurde mit einem auf PLS (Partial Least Squares) basierten Strukturgleichungsmodell getestet367 und mit SmartPLS 2.0 M3368 analysiert. Die standardisierten β -Werte der Pfadkoeffizienten und die erkl¨arte Varianz R2 als Hauptg¨utemaße des Strukturmodells werden in Abbildung 4.63 wiedergegeben. Hidden characteristics

-0,44***

-0,22**

-0,11ns

-0,08ns Hidden action

-0,04ns

Einstellung gegenüber SaaS (R2=0,47)

-0,03ns

-0,04ns

0,36*** 0,05ns Grad des SaaSbasierten Outsourcings (R2=0,49)

-0,11*

Soziale Nähe

-0,14**

Spezifität

-0,15*

0,45***

Behavioral Lock-in

Unsicherheit

Subjektive Norm

-0,15* -0,08ns

0,07ns

-0,21**

-0,07ns

-0,06

Technological Lock-in

Strategische Bedeutung

*p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001; ns=nicht signifikant

Abbildung 4.63: Ergebnisse der PLS-Analyse

Der Grad des SaaS-basierten Outsourcings sowie die Einstellung gegen¨uber SaaS werden mit Bestimmtheitsmaßen von R2 = 0, 49 bzw. R2 = 0, 47 substanziell erkl¨art. Es kann damit geschlussfolgert werden, dass die unabh¨angigen Variablen des Forschungsmodells einen erheblichen Anteil der Varianz der beiden abh¨angigen Variablen erkl¨aren. Die Modellg¨ute kann damit als zufrieden stellend bewertet werden. W¨ahrend der Grad des SaaS-basierten Outsourcings signifikant von den Pr¨adiktoren Spezifit¨at (β = −0, 15; p < 0, 05), Behavioral Lock-in (β = −0, 14; p < 0, 01) und der Einstellung 367 368

Vgl. C HIN (1998b). Vgl. R INGLE et al. (2005).

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

251

gegen¨uber SaaS (β = −0, 45; p < 0, 001) beeinflusst wird, h¨angt die Einstellung gegen¨uber SaaS selbst signifikant von Hidden characteristics (β = −0, 22; p < 0, 01), Behavioral Lockin (β = −0, 11; p < 0, 05), Unsicherheit (β = −0, 44; p < 0, 001), Subjektiver Norm (β = 0, 36; p < 0, 001), Technological Lock-in (β = −0, 15; p < 0, 05) und Strategischer Bedeutung (β = −0, 21; p < 0, 01) ab. Abbildung 4.64 zeigt eine Darstellung der Strukturmodellergebnisse, die ausschließlich signifikante Pfade enth¨alt.

Hidden characteristics

Unsicherheit

-0,15*

Spezifität

-0,22**

-0,11* Behavioral Lock-in

-0,44***

Einstellung gegenüber SaaS (R2=0,47)

0,36*** 0,45***

-0,14**

Grad des SaaSbasierten Outsourcings (R2=0,49)

Subjektive Norm

-0,15* Technological Lock-in -0,21**

*p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001; ns=nicht signifikant

Strategische Bedeutung

Abbildung 4.64: Darstellung ausschließlich signifikanter Pfade der PLS-Analyse

Insgesamt l¨asst sich feststellen, dass die Einstellung gegen¨uber Software as a Service der dominierende Pr¨adiktor des Grades des SaaS-basierten Outsourcings ist, wohingegen die Unsicher¨ heit gegen¨uber unvorhergesehenen Anderungen in einer SaaS-basierten Outsourcingbeziehung der st¨arkste erkl¨arende Faktor der Einstellung gegen¨uber SaaS ist. Wie bereits in Abschnitt 4.4.6.2.2 erl¨autert, k¨onnen weitere Einsichten in die erkl¨arende Kraft einzelner exogener Faktoren durch die Berechnung der Effektst¨arke f 2 gewonnen werden. Tabelle 4.23 stellt die f¨ur das Strukturmodell berechneten Effektst¨arken dar und best¨atigt wiederum die Dominanz der Wirkung der Einstellung gegen¨uber SaaS auf den Grad des SaaS-basierten Outsourcings sowie die Unsicherheit auf die Einstellung gegen¨uber SaaS. In beiden F¨allen lassen sich statistisch hohe Effektst¨arken nachweisen. F¨ur die unabh¨angigen Variablen Behavioral Lock-in und Spezifit¨at konnten mittlere Effektst¨arken f¨ur ihren Einfluss auf den Grad des SaaS-basierten Outsourcings identifiziert werden. Ebenso konnten f¨ur die Wirkungen von Hidden characteristics, Behavioral Lock-in, Subjektive Norm und Strategische Bedeutung auf die Einstellung gegen¨uber SaaS mittlere Effektst¨arken ermit-

252

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

Hidden characteristics Behavioral Lock-in Unsicherheit Spezifit¨at Subjektive Norm Technological Lock-in Strategische Bedeutung Einstellung gegen¨uber SaaS

f 2 f¨ur Grad des SaaSbasierten Outsourcings

f 2 f¨ur Einstellung gegen¨uber SaaS

0,00 0,15** 0,01 0,18** 0,01 0,00 0,00 0,27***

0,09** 0,13** 0,26*** 0,00 0,11** 0,07* 0,15** —

* Geringe Effektst¨arke; ** Mittlere Effektst¨arke; *** Hohe Effektst¨arke Tabelle 4.23: Effektst¨arken der unabh¨angigen Variablen

telt werden. Das Konstrukt des Technological Lock-in war die einzige Variable, die in ihrem Einfluss auf die Einstellung gegen¨uber SaaS nur eine geringe Effektst¨arke aufwies. Tabelle 4.24 fasst die Validierung der in dieser Arbeit abgeleiteten Hypothesen zusammen. 9 der 19 aufgestellten Hypothesen k¨onnen aufgrund der Signifikanz der Pfadgewichte angenommen, 10 m¨ussen verworfen werden. Hypothese H1 H2a H2b H3a H3b H4a H4b H5a H5b H6a H6b H7a H7b H8a H8b H9a H9b a H10 b H10

Konstrukt Einstellung gegen¨uber SaaS Subjektive Norm Unsicherheit Spezifit¨at Hidden characteristics

Best¨atigt  

Verworfen

  

Hidden action Strategische Bedeutung



Soziale N¨ahe Behavioral Lock-in Technological Lock-in

  

        



Tabelle 4.24: Validierung der aufgestellten Hypothesen

Nachfolgend sollen die vorliegenden Ergebnisse in bisherige Forschungsergebnisse eingebettet und vor dem Hintergrund ihrer praktischen Relevanz interpretiert werden.

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

253

4.4.8 Diskussion der Ergebnisse Im Rahmen der Diskussion der empirischen Ergebnisse wird in den nachfolgenden zwei Unterabschnitten zun¨achst auf die Implikationen f¨ur Wissenschaft und Forschung eingegangen (Abschnitt 4.4.8.1) und anschließend die Implikationen f¨ur die Praxis (Abschnitt 4.4.8.2) er¨ortert.

4.4.8.1 Implikationen fur ¨ Wissenschaft und Forschung Insgesamt k¨onnen mit den wissenschaftlichen Erkenntnissen dieser empirischen Studie Ergebnisse aus Vorg¨angerstudien best¨atigt, erg¨anzt, aber auch erweitert werden. Hidden characteri” stics“, Technological Lock-in“ und Behavioral Lock-in“ konnten als zus¨atzliche signifikante ” ” Einflussfaktoren des SaaS-basierten Outsourcings identifiziert werden. Diese Konzepte wurden in vorangegangenen empirischen Arbeiten bisher nicht ber¨ucksichtigt. Außerdem konnte mit vorliegender Studie nachgewiesen werden, dass die Faktoren Hidden action“ und Sozia” ” le N¨ahe“ f¨ur die Erkl¨arung des SaaS-Outsourcinggrades keine Rolle spielen. Beide Faktoren konnten in ihrem Einfluss auf SaaS-Outsourcing nicht als statistisch signifikant nachgewiesen werden. Im Einzelnen konnte die Theory of Planned Behavior (TPB), wie bereits in Vorg¨angerstudien festgestellt wurde369 , als erkl¨arungskr¨aftiger Theorieansatz best¨atigt werden. Neben den Konstrukten der Transaktionskostentheorie hatten die beiden zentralen Faktoren Subjektive ” Norm“ und Einstellung gegen¨uber SaaS-Outsourcing“ der TPB die gr¨oßte Effektst¨arke des ” Forschungsmodells. Dieses Ergebnis zeigt, dass die Meinung einflussreicher Dritter wesentlich ist f¨ur die Bildung der Einstellung von IT-Entscheidern, die u¨ ber den Bezug von SaaS-L¨osungen befinden m¨ussen. Ferner l¨asst sich anhand der erzielten Ergebnisse feststellen, dass die Einstellung eines IT-Entscheiders selbst ein signifikanter Einflussfaktor der SaaS-Outsourcingentscheidung ist. K¨unftige Studien im Bereich der SaaS-Forschung sollten in Anbetracht der Best¨atigung der Dominanz verhaltenswissenschaftlicher Theorien weiterhin Einstellungsmerkmale von IT-Entscheidern, aber auch von einflussreichen Dritten ber¨ucksichtigen. Die von Unternehmen empfundene Adoptionsunsicherheit sowie die strategische Bedeutung der u¨ ber eine SaaS-Schnittstelle bezogenen Applikation konnten zwar, wie in vorherigen Studien, als Pr¨adiktoren der Einstellung gegen¨uber SaaS-Outsourcing best¨atigt werden370 . Allerdings wurde in dieser Studie kein direkter Zusammenhang mit dem tats¨achlichen Outsourcing-Grad nachgewiesen. Unsicherheiten technischer und gesch¨aftsbezogener Natur beeinflussen offenbar nur die Einstellung gegen¨uber SaaS-Outsourcing, nicht jedoch die tats¨achlich getroffene SaaSOutsourcing-Entscheidung. In a¨ hnlicher Weise tr¨agt der strategische Wert einer Applikation 369 370

Vgl. B ENLIAN et al. (2009). Vgl. B ENLIAN (2009), B ENLIAN ; H ESS (2009) und B ENLIAN et al. (2009)

254

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

allenfalls zur Bildung einer bestimmten Einstellung gegen¨uber SaaS-Outsourcing bei. Jedoch ist er gem¨aß den vorliegenden Daten kein direkter Bestimmungsfaktor der SaaS-OutsourcingEntscheidung. Dagegen konnten die Spezifit¨at einer Applikation und der Faktor Behavioral Lock-in“ als di” rekte Einflussfaktoren auf den SaaS-Adoptionsgrad identifiziert werden. Offenbar haben der Anpassungsgrad einer Anwendung an unternehmensspezifische Anforderungen sowie die Akzeptanzbereitschaft der Mitarbeiter gegen¨uber neuen Technologien einen signifikanten Effekt auf die endg¨ultig getroffene SaaS-Outsourcing-Entscheidung. K¨unftige Studien m¨ussen zeigen, ab welchem Customization-Grad es sich noch lohnt, in SaaS-Outsourcing zu investieren bzw. u¨ ber welche Faktoren die Akzeptanzbereitschaft der Mitarbeiter gegen¨uber SaaS positiv beeinflusst werden kann. Interessanterweise wird die Einstellung der Mitarbeiter gegen¨uber SaaS auch in der Einstellungsbildung von IT-Entscheidern reflektiert. Die Ergebnisse zeigen hierbei starke signifikante Zusammenh¨ange. Neben einflussreichen Drittparteien werden offenbar auch Mitarbeiter, die mit den SaaS-basierten Anwendungen im Alltag arbeiten m¨ussen, aktiv in der Entscheidungsfindung ber¨ucksichtigt. Erstaunlicherweise und anders als bei einflussreichen Dritten schl¨agt sich die Haltung der Mitarbeiter jedoch auch auf den finalen SaaS-OutsourcingGrad durch, was zeigt, dass die Haltung dieser Anspruchsgruppe f¨ur IT-Entscheider letztendlich am meisten Gewicht hat. Daneben spielen in der Wirkung auf die Einstellung gegen¨uber SaaS-Outsourcing auch technologische Pfadabh¨angigkeiten ( Technological Lock-in“) und der Grad an Transparenz u¨ ber ” wesentliche Kriterien des Anbieters und seiner Leistungen ( Hidden characteristics“) eine zen” trale Rolle. So beeinflussen in der Vergangenheit get¨atigte IT-Investitionen offensichtlich die Einstellung eines IT-Entscheiders gegen¨uber dem Bezug von IT-Applikationen u¨ ber eine SaaSSchnittstelle. Vergangene IT-Investitionen k¨onnen in diesem Zusammenhang als so genannte Wechselkosten interpretiert werden, die in Form von sunk, learning, transaction, and contract ” costs“ auftreten und den Optionsspielraum von Entscheidern erheblich einschr¨anken k¨onnen371 . Auf Basis der erzielten Ergebnisse haben technologische Pfadabh¨angigkeiten allerdings keinen direkten Einfluss auf den SaaS-Outsourcing-Grad, sondern wirken nur indirekt u¨ ber die Einstellung gegen¨uber dem SaaS-basierten Outsourcing. Ferner erscheinen ein offenes Kommunikationsverhalten sowie der vertrauensvolle und transparente Austausch von Informationen u¨ ber Qualit¨atskriterien und Leistungsergebnisse im Sinne des Open-Book-Prinzips wesentlich f¨ur die Bildung der Einstellung von IT-Entscheidern zu sein. Das Transparenzmachen von Hidden characteristics“ tr¨agt jedoch nicht direkt dazu bei, ” den SaaS-Outsourcing-Grad selbst zu erh¨ohen. Die Transparenz u¨ ber den konkreten Ablauf von Gesch¨aftsprozessen aufseiten des SaaS-Anbieters zur Erbringung der On-Demand Services ( Hidden action“) sowie eine enge partnerschaftliche Beziehung mit dem SaaS-Anbieter ” 371

Vgl. W HITTEN ; WAKEFIELD (2006).

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

255

( Soziale N¨ahe“) sind keine wichtigen Faktoren in einer SaaS-basierten Outsourcingbeziehung. ” Aufgrund des hohen Standardisierungsgrades von SaaS-L¨osungen r¨ucken gute partnerschaftliche Beziehungen offensichtlich verst¨arkt in den Hintergrund. Potenzielle SaaS-Nachfrager interessiert vielmehr der Output der u¨ ber die SaaS-Schnittstelle bereitgestellten Dienstleistungen in Form von Qualit¨ats-, Zeit- und Kostenkriterien. Die Erbringung von SaaS-Dienstleistungen wird aus der Perspektive von SaaS-Nachfragern somit zur so genannten Black box“. ”

4.4.8.2 Implikationen fur ¨ die Praxis

Neben Erkenntnissen f¨ur die Wissenschaft lassen sich auf Basis der empirischen Studie ebenfalls relevante Implikationen f¨ur Anwenderunternehmen sowie SaaS-Anbieter ableiten. Hinsichtlich der Ergebnisse zur Adoptionsunsicherheit und der erw¨unschten Informationstransparenz vor und w¨ahrend einer SaaS-Outsourcingbeziehung l¨asst sich feststellen, dass aufgrund der geringen Erfahrungen mit und der generellen Unreife der SaaS-Technologie noch erhebliche Unsicherheiten und Bedenken aufseiten der Anwenderunternehmen herrschen. Gerade die noch mangelnde Datensicherheit und offene rechtliche Fragen in Bezug auf Software as a Service scheinen die Unternehmen offenbar zu verunsichern. Um diesen Vorbehalten gerecht zu werden, sollten sie insbesondere in der Vorvertragsphase und w¨ahrend den Vertragsverhandlungen darauf achten, dass aus einem SaaS-basierten Outsourcingvertrag resultierende Risiken von vornherein minimiert werden. Exemplarisch sollten die Anwenderunternehmen, die den Bezug von SaaS in Erw¨agung ziehen, in der Vorvertragsphase bereits verst¨arkt Kompetenzen in den Bereichen Vertragsverhandlung und -recht, IT-Anbieter-Auswahl und effizientes ProzessControlling aufbauen, um sich nicht von spezialisierten SaaS-Anbietern u¨ ber den Tisch ziehen ” zu lassen“. Daneben k¨onnten im Vorfeld gezielt Workshops mit SaaS-Anbietern organisiert werden, um auf diese Weise Transparenz und Vertrauen zwischen den Parteien zu schaffen. W¨ahrend der Vertragsverhandlungen k¨onnten beispielsweise Vertragsklauseln u¨ ber Haftungsanspr¨uche, Datensicherheit und Vertragsk¨undigung ausgestaltet werden, um die k¨unftige Zusammenarbeit auch w¨ahrend der Vertragslaufzeit an Bedingungen zu kn¨upfen. So k¨onnte z.B. in verhandelten SLAs f¨ur die Leistungserbringung ein Bonus-Malus-System integriert werden, um beiderseitige Vertragsverst¨oße sanktionieren zu k¨onnen. SaaS-Anbieter k¨onnen aus den Studienergebnissen die Erkenntnis ableiten, dass die SaaSAdoption weniger eine Technologie-, sondern vielmehr eine Vertrauensfrage ist. Sie sollten demnach mit authentischen, vertrauensbildenden Maßnahmen unterschiedliche Ansatzpunkte adressieren, um Unsicherheitsbedenken der Unternehmen auszur¨aumen. Exemplarische Ansatzpunkte w¨aren, die eigenen Erfahrungen und Referenzen in der sicheren Bereitstellung von SaaS-Dienstleistungen st¨arker in den Vordergrund von Marketing- und PR-Aktivit¨aten zu r¨ucken bzw. sich diese u¨ ber eine anerkannte objektive Stelle zertifizieren zu lassen (im Sinne eines

256

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

¨ TUV). Auf Seiten der Anbieter k¨onnte ferner der Aufbau eines aktiven Qualit¨ats- bzw. Ac” count Managements“ Anwenderunternehmen signalisieren, dass es den Anbietern wichtig ist, h¨ochstm¨ogliche Transparenz u¨ ber den Output der SaaS-Dienstleistungen zu schaffen und um m¨ogliches opportunistisches Verhalten zu reduzieren. Messkriterien f¨ur SaaS-Dienstleistungen ¨ k¨onnten an dieser Stelle beispielsweise Parameter zur Messung der Ubertragungsgeschwindigkeit, Netzverf¨ugbarkeiten sowie die Upgrade-Frequenz sein. Auf Basis der erzielten Ergebnisse zur Spezifit¨at und zum strategischen Wert von Anwendungen sowie zu technologischen Pfadabh¨angigkeiten l¨asst sich res¨umieren, dass Anwenderunternehmen dazu tendieren, den SaaS-Bezug von denjenigen Anwendungen vorzuziehen, die nicht unternehmenskritisch sind sowie geringe Datensicherheitsrisiken und eine geringe Anpassungsnotwendigkeit mit sich bringen. Ferner l¨asst sich anhand der Ergebnisse feststellen, dass Unternehmen Schwierigkeiten darin sehen, SaaS-L¨osungen in die eigene gewachsene Anwendungslandschaft zu integrieren. Anwenderunternehmen sollten deshalb vor dem Bezug von SaaS-L¨osungen ihre existierende Anwendungslandschaft auf SaaS-Tauglichkeit und Integrierbarkeit u¨ berpr¨ufen. Ein weiterer nicht zu vernachl¨assigender Punkt ist das potenzielle Widerstandsverhalten von Unternehmensmitarbeitern bei der Adoption von Applikations-Dienstleistungen u¨ ber eine SaaSSchnittstelle. Diese Bedenken der Mitarbeiter, die entweder auf mangelnder Ver¨anderungsbereitschaft, bei IT-Mitarbeitern aber auch auf Arbeitsplatzverlust¨angsten beruhen k¨onnen, wirken sich nicht nur auf die Einstellung von IT-Entscheidern aus, sondern auch direkt auf das SaaS-Outsourcing. Anwenderunternehmen sollten sich auf Basis dieser Ergebnisse bewusst machen, wie sie ihre Mitarbeiter ins Boot holen“ k¨onnen, um notwendige Ver¨anderungen durch” zuf¨uhren. SaaS-Anbieter sollten ferner Kompetenzen und Fertigkeiten aufbauen, um ihren Kunden die Integration von SaaS-L¨osungen erleichtern zu k¨onnen. Konkret m¨ussten sie nicht nur verl¨assliche APIs liefern, sondern auch einen professionellen Support, Mitarbeiter-Trainings und ein professionelles Umfeld mit Systemintegratoren aufbauen. Insgesamt w¨urden sie auf diese Weise die Wechsel- bzw. Umstiegskosten ihrer Kunden senken. Schließlich k¨onnen Anwenderunternehmen auf Basis der empirischen Ergebnisse zu den TPBbasierten Hypothesen die Erkenntnis ziehen, dass den Meinungen einflussreicher Dritter zwar nicht blindlings gefolgt wird. Es kann jedoch hier erneut best¨atigt werden, dass die Einstellung von Entscheidern stark von dritter Seite (wie z.B. Verb¨anden, anderen Unternehmen etc.) beeinflusst wird und dass die Einstellung schließlich maßgeblich f¨ur den Bezug von SaaS-L¨osungen verantwortlich ist. SaaS-Provider sollten diese Wirkungskette dadurch ausnutzen, indem sie in den Lobbying-Prozess aktiv eingreifen, um die Wahrnehmungen und Einstellungen einflussreicher Dritter (sog. Meinungsf¨uhrer) zu beeinflussen. Ein Beispiel hierf¨ur w¨are, einflussreiche Dritte f¨ur kostenlose Referenzinstallationen von SaaS-L¨osungen zu gewinnen, um Signalwirkungen in Richtung weiterer potenzieller SaaS-Kunden im Sinne einer Unsicherheitsreduktion

4.4 Software as a Service – Eine quantitative empirische Untersuchung

257

zu erzielen.

4.4.9 Einschr¨ankungen

Die vorliegende quantitativ-konfirmatorische Studie zur Adoption von Software as a Service mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen ist ebenfalls mit einer Reihe von Einschr¨ankungen verbunden, die bei der Interpretation der Ergebnisse zu beachten sind. Zun¨achst ist hierbei auf die in der Literatur genannten allgemeinen methodologischen Probleme von ExPost-Facto-Designs aufmerksam zu machen372 . So kann gem¨aß S CHNELL et al. (2005) insbesondere die gleichzeitige Messung von Ursachen und Wirkungen zur Pr¨ufung von Kausalbeziehungen als problematisch angesehen werden373 . Um einen Zusammenhang zwischen Variablen als kausal bezeichnen zu k¨onnen, ist es essenziell, dass zwischen Ursache und Wirkung eine Zeitdifferenz liegt, was bei Ex-Post-Facto-Designs nicht nachgewiesen werden kann374 . Aus diesem Grund sind im Antwortverhalten gewisse Verzerrungen m¨oglich. ¨ Uberdies besteht beim Ex-Post-Facto-Design ein weiteres Problem darin, die Einwirkung m¨oglicher Drittvariablen auf die zu untersuchenden endogenen Variablen des Forschungsmodells nicht kontrollieren zu k¨onnen375 . Da Einwirkungen von Drittvariablen auch ohne Veranlassung des Forschers bereits vorliegen, muss damit gerechnet werden, dass nicht nur die unabh¨angigen Variablen, sondern auch Drittvariablen mit den abh¨angigen Variablen korrelieren376 . Eine potenzielle Drittvariable, die auf den SaaS-Adoptionsgrad Einfluss aus¨ubt, ist der Applikationstyp. Dieser wurde im vorliegenden Forschungsmodell nicht explizit adressiert. In der empirischen Untersuchung von B ENLIAN et al. (2009) war der Applikationstyp ein wichtiger Treiber der SaaS-Adoption377 . Um m¨oglichst viele Einfl¨usse von Drittvariablen zu eliminieren, wurde in der vorliegenden Studie zur SaaS-Adoption in KMU deshalb ein Maximum an latenten Variablen sowohl aus verschiedenen Theoriestr¨angen als auch aus der qualitativen Vorstudie in das Forschungsmodell integriert. Als weiteres Problem kann dar¨uber hinaus die schriftliche Befragung als Art der Datenerhebung angesehen werden. So handelt es sich bei den untersuchten latenten Variablen des Forschungsmodells in Abbildung 4.56 um komplexe Konstrukte, welche einer objektiven Messung mit Hilfe eines standardisierten Fragebogeninstrumentes nur eingeschr¨ankt zug¨anglich sind. Die Konstruktvalidit¨at kann daher trotz sorgf¨altiger Auswahl bzw. Entwicklung der Messinstrumente und positiver G¨utebeurteilung begrenzt sein. Ferner kann die Abh¨angigkeit von Schl¨usselinfor372 373 374 375 376 377

Vgl. hierzu S CHNELL et al. (2005), S. 231 ff. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 232 f. Vgl. ebd., S. 232. Vgl. ebd., S. 233 ff. Vgl. ebd., S. 233. Vgl. B ENLIAN et al. (2009).

258

4 Empirische Studien – Design, Durchf¨uhrung und Ergebnisse

manten (z.B. Chefarchitekten, CIOs) dabei eine m¨ogliche Quelle f¨ur Common Methods Bias378 darstellen. Trotz des relativ geringen Stichprobenumfangs k¨onnen die gefundenen Zusammenh¨ange als relevante Ergebnisse interpretiert werden, die sich mit bisherigen Ergebnissen decken. Eine Generalisierung der empirischen Ergebnisse ist allerdings nur mit a¨ ußerster Vorsicht vorzunehmen, da die externe Validit¨at der Studie stark beeintr¨achtigt ist. Ferner sind die Untersuchungsergebnisse aufgrund des geringen Stichprobenumfangs streng genommen nur f¨ur kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland zul¨assig. Allerdings kann argumentiert werden, dass entsprechende Zusammenh¨ange in a¨ hnlicher Form auch in vergleichbaren Populationen (im Hinblick auf die Organisationsgr¨oße) gelten sollten. Die Limitation des Stichprobenumfangs auf KMU k¨onnte gegebenenfalls in weiteren empirischen Folgestudien aufgegriffen werden. Zudem zeichnet die vorliegende Querschnittsuntersuchung lediglich ein statisches Bild ( Mo” mentaufnahme“) der SaaS-Adoption kleiner und mittlerer Unternehmen Deutschlands. K¨unftige Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet sollten SaaS-Adoptionsentscheidungen u¨ ber einen l¨angeren Zeitraum (L¨angsschnittstudien) untersuchen, um wirkende Kausalzusammenh¨ange aus einer weiteren Perspektive tiefergehend erforschen zu k¨onnen.

378

Siehe hierzu auch H OMBURG ; K LARMANN (2006), S. 733.

5 Schlussbetrachtung

5.1 Zusammenfassung Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit waren Make-or-Buy-Entscheidungen bei der Anwendungsentwicklung und -wartung mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland. Das prim¨are Ziel der Arbeit war eine Bestandsaufnahme der IstSituation sowie der zuk¨unftigen Planungen von Unternehmen in Bezug auf die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Anwendungssoftware. In diesem Zusammenhang wurden die Neuentwicklung von Individualsoftware, die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft untersucht. Dabei ging es im Kern um die Frage, (1) welche Kriterien Unternehmen bei der Wahl externer Dienstleister zugrunde legen, (2) welche Gr¨unde die Unternehmen veranlassen, Fremdleistungen in Anspruch zu nehmen oder Leistungen mit eigenen Mitarbeitern zu erbringen und (3) inwieweit Unternehmen Fremdleistungen aus On-, Near- oder Farshorestandorten beauftragen. Ferner wurde f¨ur den Spezialfall einer Make-or-Buy-Entscheidung f¨ur hochgradig standardisierte Anwendungssoftware (Software as a Service) analysiert, welche Triebkr¨afte hinter einer Entscheidung f¨ur oder gegen die Nutzung einer derartigen Standardsoftware stehen. Zun¨achst wurden im Rahmen des vorliegenden Forschungsvorhabens o¨ konomische Ans¨atze zur Erkl¨arung und Unterst¨utzung von Make-or-Buy-Entscheidungen im Sinne eines theoretischen Bezugsrahmens diskutiert. Bezugspunkte bildeten hierbei die Transaktionskostentheorie, die Principal-Agent-Theorie, der Resource-based view, die Theory of Planned Behavior sowie die Social Exchange Theory. Insbesondere wurde hierbei die Logik der genannten o¨ konomischen Ans¨atze bei der Anwendung auf Make-or-Buy-Entscheidungen im Rahmen der Anwendungsentwicklung und -wartung er¨ortert, um f¨ur die empirischen Untersuchungen der vorliegenden Arbeit ein theoretisches Fundament bereit zu halten. Im Anschluss daran wurden grundlegende Begriffe eingef¨uhrt und entlang des Standardisierungsgrades von Anwendungssystemen die einzelnen Untersuchungsobjekte der Arbeit konkretisiert. Weiterhin wurden die Forschungsl¨ucken auf Basis einer State-of-the-Art-Studie identifiziert. Darauf aufbauend wurden zur Adressierung der Forschungsziele mehrere empirische Studien sowohl qualitativer als auch quantitativer Natur im Sinne eines Methodenpluralismus durchgef¨uhrt:

260

5 Schlussbetrachtung

• eine als Vorstudie angelegte explorative Expertenbefragung mit IT-Verantwortlichen kleiner, mittlerer und großer Unternehmen (14 Interviews), • eine deskriptive Querschnittsbefragung zu Eigen- und Fremdleistung bei der Anwendungsentwicklung und -wartung von Anwendungssystemen mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen Deutschlands (498 Teilnehmer) und • eine konfirmatorische Querschnittsbefragung zur Adoption von Software as a Service, ebenfalls mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland (163 Teilnehmer).

Das Ziel der leitfadengest¨utzten Expertenbefragung, die als explorative Vorstudie f¨ur die beiden großzahligen Querschnittsbefragungen anzusehen ist, bestand insbesondere darin, den Status quo und die Zielsetzungen sowie die Einstellung von Experten zur Fremdvergabe von Leistungen im Rahmen der Anwendungsentwicklung und -wartung zu erheben. Gegenstand der Interviews war in diesem Kontext neben der Identifikation von Besonderheiten kleiner und mittlerer Unternehmen insbesondere die Erhebung von Auswahlkriterien f¨ur externe Dienstleister und von Beweggr¨unden f¨ur Eigenerstellung und Fremdbezug. Dar¨uber hinaus wurde von den Experten im Rahmen der Interviews eine Bewertung von On-, Near- und Farshoring vorgenommen. Einen weiteren Schwerpunkt der Expertenbefragung bildete die Erarbeitung einer Argumentenbilanz f¨ur und gegen die Nutzung hochgradig standardisierter Anwendungssoftware, die als Software as a Service angeboten wird. Die Expertenbefragung lieferte unter anderem gehaltvolle Ergebnisse bez¨uglich der Spezifika kleiner und mittlerer Unternehmen. Hier konnten Eigentumsverh¨altnisse, besondere Organisationsstrukturen sowie vorhandene Kompetenzen und Ressourcen in KMU identifiziert werden. Ferner gew¨ahrten Aussagen zur Eigenerstellung und Inanspruchnahme von Fremdleistungen im Allgemeinen und zur Anwendungsentwicklung und -wartung im Speziellen erste Einblicke in den Status quo und modus operandi“ der t¨aglichen Praxis von Anwenderunternehmen. ” Die Ergebnisse der explorativen Expertenbefragung flossen in die Konzeption der beiden großzahligen Folgestudien ein. So wurden durch die Interviews erhobene Kriterien f¨ur die Auswahl externer Dienstleister sowie Beweggr¨unde f¨ur die Eigenerstellung und den Fremdbezug von Leistungen im Rahmen der Informationstechnologie in der deskriptiven Querschnittsbefragung als Antwortvorgaben verwendet. Da in den Interviews auch die Bewertung neuer Modelle zur Bereitstellung von Software wie SaaS diskutiert wurde, wurde dar¨uber hinaus auch f¨ur die Konzeption der konfirmatorischen Querschnittsbefragung zu Software as a Service auf Erkenntnisse der Interviews zur¨uckgegriffen. Insbesondere konnten einige Triebkr¨afte f¨ur und gegen eine SaaS-Adoption aus der Expertenbefragung abgeleitet werden.

5.1 Zusammenfassung

261

Ziel der großzahligen deskriptiven Querschnittsbefragung war einerseits die Beantwortung individueller Forschungsfragen bezogen auf die Neuentwicklung von Individualsoftware, die Einf¨uhrung und die Anpassung von Standardsoftware sowie die Weiterentwicklung und Wartung des bestehenden Anwendungssystems und andererseits die diesbez¨ugliche komparative Analyse des Antwortverhaltens kleiner, mittlerer und großer Unternehmen. So wurde analysiert, ob sich (1) Auswahlkriterien f¨ur externe Dienstleister, (2) Beweggr¨unde f¨ur Eigenerstellung und Fremdbezug von Leistungen im Rahmen der Anwendungsentwicklung sowie (3) der Umfang der Beauftragung von On-, Near- und Farshore-Dienstleistern f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware, den Einsatz und die Anpassung von Standardsoftware sowie f¨ur die Weiterentwicklung und Wartung des Anwendungssystems signifikant voneinander unterscheiden. Im Rahmen der individuellen Forschungsfragen konnte als wichtigster Beweggrund f¨ur Eigenleistung nachgewiesen werden, dass Anwenderunternehmen f¨ur ihre gesch¨aftskritischen Prozesse das Know-how f¨ur die Anwendungsentwicklung und -wartung innerhalb des Unternehmens nachhaltig verankert haben wollen. In positiver Korrelation dazu stand stets der Wunsch nach Unabh¨angigkeit von einem externen Dienstleister. Die in der Regel g¨unstigeren Kosten einer internen Leistungserstellung wurden von den Unternehmen dagegen eher als nachrangiger Beweggrund erachtet. Bei der komparativen Analyse stellte sich heraus, dass die Unternehmensgr¨oße bei den Beweggr¨unden f¨ur Eigenleistung und den Kriterien der Partnerwahl keine wesentliche Rolle spielt. Statistisch signifikante Unterschiede im Antwortverhalten zwischen KMU und großen Unternehmen konnten verst¨arkt nur f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshorestandorten nachgewiesen werden. In diesem Zusammenhang zeigten die prim¨arstatistischen Daten, dass kleine und mittlere Unternehmen nahezu ausschließlich Fremdleistungen innerhalb Deutschlands beauftragen, wohingegen große Unternehmen durchaus Leistungen von Near- bzw. Farshore-Dienstleistern in Anspruch nehmen. Ferner ergaben sich kaum signifikante Unterschiede bei der komparativen Analyse des Antwortverhaltens zwischen der Neuentwicklung von Individualsoftware, der Einf¨uhrung und der Anpassung von Standardsoftware sowie der Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft. Es kann daher davon ausgegangen werden, dass u¨ ber die genannten Untersuchungsobjekte hinweg keine nennenswerten und praktisch relevanten Unterschiede des Antwortverhaltens existieren bez¨uglich (1) der Auswahlkriterien f¨ur externe Dienstleister, (2) der Beweggr¨unde f¨ur Eigenleistung im Rahmen der Anwendungsentwicklung sowie (3) des Umfanges der Beauftragung von On-, Near- und Farshore-Dienstleistern. Zur Identifikation und Analyse von Triebkr¨aften einer SaaS-Adoption wurde in dieser Arbeit eine großzahlige konfirmatorische Querschnittsbefragung mit einem Schwerpunkt auf kleine und mittlere Unternehmen Deutschlands durchgef¨uhrt. Inhaltlich wurde das Erhebungsinstrument von mehreren Komponenten befruchtet. Zum einen bereicherten Erkenntnisse aus der Expertenbefragung die Hypothesenentwicklung bez¨uglich der Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption, zum anderen wurden Hypothesen gr¨oßtenteils auf der Grundlage des theoretischen Bezugsrahmens

262

5 Schlussbetrachtung

formuliert. Zur Pr¨ufung des vom Autor aufgestellten Forschungsmodells wurde das Partial-Least-Squares (PLS)-Verfahren eingesetzt. Die Messmodelle der Konstrukte konnten alle wesentlichen Validit¨ats- und Reliabilit¨atskriterien zufriedenstellend erf¨ullen. Im Rahmen der Pfadanalyse konnte ein Großteil der Modellhypothesen best¨atigt werden. Die Theory of Planned Behavior war neben den Konzepten der Transaktionskostentheorie der erkl¨arungskr¨aftigste Theorieansatz. Die Meinung einflussreicher Dritter kann damit als wesentliche Determinante der Bildung der Einstellung von IT-Entscheidern angesehen werden, die u¨ ber den Bezug von SaaS-L¨osungen be¨ finden m¨ussen. Uber die Best¨atigung vergangener Studienergebnisse hinaus wurden durch die empirische Untersuchung in dieser Arbeit weiterf¨uhrende Erkenntnisse erzielt. So spielen in der Wirkung auf die Einstellung gegen¨uber der SaaS-Adoption auch technologische Pfadabh¨angigkeiten und der Grad an Transparenz u¨ ber wesentliche Kriterien des SaaS-Anbieters und seiner Leistungen eine zentrale Rolle. Zudem wurde die Akzeptanzbereitschaft der Mitarbeiter als Einflussfaktor nachgewiesen. Diese Konzepte, die der Principal-Agent-Theorie sowie der Logik der Pfadabh¨angigkeiten entstammen, wurden in vorangegangenen empirischen Arbeiten bislang nicht ber¨ucksichtigt. Außerdem konnte mit vorliegender Studie nachgewiesen werden, dass bestimmte Faktoren wie Hidden action“ und Soziale N¨ahe“ f¨ur die Erkl¨arung des SaaS” ” Adoptionsgrades keine Rolle spielen. Studien¨ubergreifend zeigte sich eine gewisse Konsistenz dahingehend, dass je strategischer (= gesch¨aftskritischer) und spezifischer ein zu unterst¨utzender Gesch¨aftsprozess f¨ur ein Unternehmen ist, desto negativer wird die Einstellung zum Fremdbezug der Leistungen beeinflusst. Dies zeigte sich zum einen bei der deskriptiven Querschnittsbefragung. Zum anderen konnte dieser Trend auch durch die Auswertungen des Forschungsmodells bei der konfirmatorischen Querschnittsbefragung best¨atigt werden. Dort hatte die strategische Bedeutung der u¨ ber SaaS zu beziehenden Applikation einen hochsignifikanten Einfluss auf die Einstellung gegen¨uber einer SaaS-Adoption.

5.2 Handlungsempfehlungen fur ¨ Anwenderunternehmen sowie Softwareund Serviceanbieter Im Folgenden sollen aus den erzielten Ergebnissen des vorliegenden Forschungsvorhabens Handlungsempfehlungen f¨ur Software- sowie Serviceanbieter einerseits und Anwenderunternehmen andererseits formuliert werden. Auf Basis der prim¨arstatistischen Daten konnten große Unterschiede zwischen der Inanspruchnahme von Fremdleistung aus Onshore- auf der einen und Near-/Farshoreregionen auf der

5.2 Ableitung von Handlungsempfehlungen

263

anderen Seite nachgewiesen werden. Die in der Literatur aufgef¨uhrte These, mittel- und osteurop¨aische L¨ander gewinnen als Nearshore-Anbieter zunehmend an Bedeutung, konnte f¨ur die vorliegende Stichprobe nicht best¨atigt werden1 . Im Vergleich zur Messung der Zufriedenheit mit inl¨andischen externen Dienstleistern ließ sich auf Basis der Stichprobe f¨ur NearshoreFremdleistungen feststellen, dass die befragten Unternehmen tendenziell unzufriedener in Bezug auf die Produkt- und Servicequalit¨at, die H¨ohe der Kosten, die Einhaltung von Terminen und Kommunikations- und Koordinationsaspekte sind. Dieser Trend der zunehmenden Unzufriedenheit bei wachsender Entfernung von Deutschland setzte sich auch f¨ur die Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus Farshorelokationen fort. Software- und Serviceanbieter sollten vor diesem Hintergrund daher darauf achten, eine hohe Produkt- und Servicequalit¨at zu liefern, gesetzte Termine einzuhalten sowie auf die Kommunikation und Koordination mit dem Anwenderunternehmen Wert zu legen. Falls Software- oder Serviceanbieter kleine und mittlere Unternehmen als Zielgruppe adressieren, erscheint es auf Basis der erhobenen Daten sinnvoll zu sein, die geforderten Leistungen f¨ur die Unternehmen vor Ort, d.h. innerhalb Deutschlands, zu erbringen. Die Daten zeigen in diesem Kontext, dass Unternehmen meist eine integrierte Arbeitsweise in Zusammenarbeit mit internen Mitarbeitern pr¨aferieren. In Bezug auf die Kriterien zur Wahl externer Dienstleister kann festgehalten werden, dass u¨ ber alle Untersuchungsobjekte hinweg die Sicherheit auf eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung sowie die Referenzen des Software- oder Serviceanbieters als wichtigste Kriterien genannt wurden. Software- und Serviceanbieter sollten diese Einstellungen der Anwender ber¨ucksichtigen, indem sie verst¨arkt auf ihre erfolgreichen Referenzen hinweisen und betonen, dass ihnen eine dauerhafte Gesch¨aftsbeziehung wichtig sowie die angebotene Leistungserbringung ein Kerngesch¨aftsfeld des Unternehmens ist. Die Daten haben gezeigt, dass Anwenderunternehmen in Zukunft noch st¨arker auf den Einsatz von Standardsoftware setzen mit der Tendenz, etwas weniger Add-On Programmierung und Modifikationen des Quelltextes der standardisierten Anwendungssoftware vorzunehmen. Allerdings konnte ebenfalls die Erkenntnis erzielt werden, dass es weiterhin eine stabile Nische f¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware gibt, wenn (noch) keine Standardsoftware f¨ur die IT-Unterst¨utzung eines bestimmten Gesch¨aftsprozesses existiert. Softwareanbieter k¨onnen auf dieser Basis ferner die Erkenntnis ableiten, dass es neben der Entwicklung standardisierter Softwareprodukte auch weiterhin einen Markt f¨ur individuelle Anpassungen an Standardsoftware und die Neuentwicklung von Individualsystemen geben wird. Externe Dienstleister, die Standardsoftware in Anwenderunternehmen einf¨uhren und anpassen, sollten sich intensiv mit den individuellen sowie wettbewerbsdifferenzierenden Gesch¨aftsprozessen des jeweiligen Unternehmens auseinandersetzen. Darauf legten die befragten Unternehmen einen sehr großen Wert. 1

Vgl. K RICK ; VOSS (2005), S. 37.

264

5 Schlussbetrachtung

Bei den Kriterien der Wahl eines Softwareanbieters f¨ur die Einf¨uhrung und Anpassung von Standardsoftware war den befragten Unternehmen die Abdeckung der betriebswirtschaftlichen Funktionalit¨at und die Branchenerfahrung des Anbieters am wichtigsten. Dagegen wurde das Preis/Leistungsverh¨altnis eines Softwareanbieters nicht als vorrangig identifiziert. Softwareanbieter k¨onnen daraus schlussfolgern, dass sie f¨ur ihre Leistungen durchaus einen h¨oheren Preis verlangen k¨onnen, wenn ihr Softwareprodukt im Gegenzug optimal zu den Gesch¨aftsprozessen des Unternehmens passt oder zumindest einen sehr hohen Anteil der ben¨otigten Funktionalit¨at abdeckt. Softwareanbieter k¨onnen aus diesen Ergebnissen ebenfalls ersehen, dass es f¨ur sie erfolgversprechender scheint, in einer bestimmten Branche Know-how zu erwerben und sich zu etablieren, um anschließend mit den Referenzen bei anderen Unternehmen werben zu k¨onnen. Im Bezug auf die Anpassungs- und Entwicklungsarbeiten an Standardsystemen konnte nachgewiesen werden, dass ein Großteil der Unternehmen sehr umfangreich Customizing und Add-On Programmierung vornimmt und an externe Dienstleister beauftragt. Software- und Serviceanbieter sollten ihre Softwareprodukte daher zuk¨unftig verst¨arkt durch Parametrisierungsoptionen und die M¨oglichkeit der Add-On Programmierung ausstatten. Diese Arten von Entwicklungsarbeiten haben gegen¨uber der Modifikation des Quelltextes schließlich den entscheidenden Vorteil, dass sie in der Regel releasef¨ahig sind und zur Anpassung der Standardsoftware an die individuellen Gesch¨aftsprozesse einen erheblichen Anteil beitragen. F¨ur die Neuentwicklung von Individualsoftware konnte in Bezug auf die beiden Optionen der Inanspruchnahme von Fremdleistung gezeigt werden, dass die u¨ berwiegende Mehrheit der Unternehmen eine arbeitsteilige Zusammenarbeit mit einem externen Softwarehaus als die ideale Verfahrensweise ansah, um gr¨oßere Individualprogrammsysteme f¨ur gesch¨aftskritische Unternehmensprozesse zu entwickeln. In diesem Kontext verbleibt die Verantwortung, insbesondere die Projektleitung, im Unternehmen und wird nicht dem externen Dienstleister u¨ bertragen. Die Inanspruchnahme von Fremdleistung kann vor diesem Hintergrund als Zukauf“ ben¨otig” ter Ressourcen interpretiert werden. Anwenderunternehmen k¨onnen daraus die Schlussfolgerung ziehen, dass es a¨ ußerst wichtig ist, interne Kompetenz zur IT-Unterst¨utzung strategischer Gesch¨aftsprozesse vorzuhalten, um nicht in eine Abh¨angigkeit von einem externen Softwarehaus zu geraten. Hinsichtlich der Adoption von Software as a Service gaben die meisten kleinen und mittleren Unternehmen an, aufgrund der geringen Erfahrungen mit und der generellen Unreife der SaaSTechnologie eine große Unsicherheit bez¨uglich einer potenziellen SaaS-Adoption zu empfinden. Gerade die noch (subjektiv empfundene) mangelnde Datensicherheit und offene rechtliche Fragen in Bezug auf Software as a Service scheinen die Unternehmen offenbar zu verunsichern. Zudem gaben die Unternehmen an, Informationstransparenz vor und w¨ahrend einer Beziehung mit einem SaaS-Anbieter zu w¨unschen. Um diesen Vorbehalten gerecht zu werden, sollten die Anwenderunternehmen insbesondere in der Vorvertragsphase und w¨ahrend den Vertragsverhandlungen aktiv darauf Einfluss nehmen, dass die aus einem SaaS-basierten Outsourcingver-

5.2 Ableitung von Handlungsempfehlungen

265

trag resultierenden Risiken von vornherein minimiert werden. Denkbar sind in diesem Zusammenhang der Kompetenzaufbau im Bereich Vertragsverhandlung oder das Organisieren von Workshops, um auf diese Weise Transparenz und Vertrauen zwischen den Parteien zu schaffen. Im Hinblick auf die gew¨unschte Unabh¨angigkeit von einem externen Dienstleister sollten die Unternehmen insbesondere darauf bestehen, dass vom SaaS-Provider bei Beendigung des Vertrages umgehend die (sensiblen) Daten des Unternehmens in maschinenlesbarem Format inklusive der Beschreibungen der verwendeten Datenstrukturen herausgegeben werden. So wird ¨ eine Ubernahme der Daten in ein anderes System erm¨oglicht. Aus den erzielten Ergebnissen zur Spezifit¨at und zum strategischen Wert von Anwendungen sowie zu technologischen Pfadabh¨angigkeiten im Rahmen einer SaaS-Adoption k¨onnen Anwenderunternehmen schlussfolgern, dass es f¨ur den SaaS-Bezug derartiger gesch¨aftskritischer Anwendungen essenziell ist, vor dem Bezug der SaaS-L¨osung die existierende Anwendungslandschaft auf die Tauglichkeit und Kompatibilit¨at mit einer zu nutzenden SaaS-L¨osung zu u¨ berpr¨ufen. Im Besonderen ist hier an eine akkurate Schnittstellenspezifikation der SaaS-L¨osung zu denken. Anwenderunternehmen k¨onnten vor diesem Hintergrund ihre gesamten Anwendungen im Sinne eines Portfolio-Managements entlang ihres Spezifit¨atsgrades klassifizieren. Auf diese Weise k¨onnten Anwendungen mit geringem Spezifit¨atsgrad besser u¨ ber Software as a Service bereitgestellt werden. SaaS-Anbieter ihrerseits sollten dar¨uber hinaus mit vertrauensbildenden Maßnahmen unterschiedliche Ansatzpunkte adressieren, um Unsicherheitsbedenken der Anwenderunternehmen auszur¨aumen. So k¨onnten SaaS-Anbieter die eigenen Erfahrungen und vor allem ihre Referenzen in der sicheren Bereitstellung von SaaS-Dienstleistungen st¨arker in den Vordergrund von Marketingaktivit¨aten stellen. Ferner ist denkbar, dass sich die SaaS-Anbieter ihre Leistungen von einer objektiven Stelle zertifizieren lassen. Zudem k¨onnte der Aufbau eines aktiven Qualit¨ats- bzw. Account Managements“ Anwenderunternehmen signalisieren, dass es den An” bietern wichtig ist, h¨ochstm¨ogliche Transparenz u¨ ber den Output der SaaS-Dienstleistungen zu schaffen und um m¨ogliches opportunistisches Verhalten zu reduzieren. Als weiterer nicht zu vernachl¨assigender Punkt wurde das potenzielle Widerstandsverhalten von Unternehmensmitarbeitern bei der Adoption von Applikations-Dienstleistungen u¨ ber eine SaaS-Schnittstelle identifiziert. Diese Bedenken der Mitarbeiter beruhen entweder auf mangelnder Ver¨anderungsbereitschaft oder Arbeitsplatzverlust¨angsten. Auf der einen Seite sollten Anwenderunternehmen sich auf Basis dieser Ergebnisse bewusst machen, wie sie ihre Mitarbeiter aktiv ins Boot holen“ k¨onnen, um notwendige organisationale oder prozessuale Ver¨anderungen ” durchzuf¨uhren. Auf der anderen Seite sollten SaaS-Anbieter ferner Kompetenzen und Fertigkeiten aufbauen, um ihren Kunden die Integration von SaaS-L¨osungen erleichtern zu k¨onnen. Konkret m¨ussten sie nicht nur verl¨assliche APIs liefern, sondern auch einen professionellen Support, Mitarbeiter-Trainings und ein professionelles Umfeld mit Systemintegratoren aufbau-

266

5 Schlussbetrachtung

en. Insgesamt w¨urden sie auf diese Weise die Wechsel- bzw. Umstiegskosten ihrer Kunden senken. Die empirischen Ergebnisse bez¨uglich der Triebkr¨afte einer SaaS-Adoption dokumentieren einen starken Einfluss der Meinungen wichtiger Dritter auf die individuelle Einstellung eines IT-Verantwortlichen, der u¨ ber den Bezug einer SaaS-L¨osung zu entscheiden hat. SaaS-Anbieter sollten diese Erkenntnis insofern ausnutzen, als dass sie aktiv in den Lobbying-Prozess eingreifen, um die Wahrnehmungen und Einstellungen einflussreicher Dritter (sog. Meinungsf¨uhrer) zu beeinflussen. Ein Beispiel hierf¨ur w¨are, einflussreiche Dritte f¨ur kostenlose Referenzinstallationen von SaaS-L¨osungen zu gewinnen, um Signalwirkungen in Richtung weiterer potenzieller SaaS-Kunden im Sinne einer Unsicherheitsreduktion zu erzielen.

5.3 Ausblick auf kunftige ¨ Forschungsfragen F¨ur die zuk¨unftige Forschung bieten sich vielf¨altige Ankn¨upfungspunkte. Im Hinblick auf qualitative Forschungsstrategien erscheint die Durchf¨uhrung von Fallstudien sinnvoll. Auf diese Weise k¨onnten weitergehende Motive und Hintergr¨unde zur Inanspruchnahme von Fremdleistungen aus On-, Near- und Farshorelokationen in Erfahrung gebracht werden. Die deskriptive Querschnittsuntersuchung zeichnet lediglich ein statisches Bild ( Momentauf” nahme“) des Status quo und modus operandi“ zur Eigen- und Fremdleistung bei der An” wendungsentwicklung und -wartung in Anwenderunternehmen. K¨unftige Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet sollten Make-or-Buy-Entscheidungen u¨ ber einen l¨angeren Zeitraum (L¨angsschnittstudien) untersuchen, um wirkende Kausalzusammenh¨ange aus einer weiteren Perspektive tiefergehend erforschen zu k¨onnen. In diesem Kontext w¨are es beispielsweise interessant zu analysieren, welche konkreten Faktoren hinter der nur mangelnden Akzeptanz Near- und Farshore-bezogener Fremdleistung bei der Neuentwicklung von Individualsoftware, bei der Anpassung von Standardsoftware sowie bei der Weiterentwicklung und Wartung der Anwendungslandschaft stehen. F¨ur k¨unftige Forschung auf diesem Gebiet k¨onnte ferner ein weiterer Ansatzpunkt darin bestehen, die Perspektive der Softwareanbieter zu integrieren und in Bezug auf Make-or-Buy-Entscheidungen zur Anwendungsentwicklung und -wartung in Unternehmen zu er¨ortern. Beispielsweise k¨onnten Software- oder Serviceanbieter Erkenntnisse liefern, inwieweit die Softwaretypen Individual- und Standardsoftware in der Zukunft eingesetzt werden und welche Anstrengungen Softwareanbieter auf welche Leistungsangebote verwenden werden. ¨ Uberdies w¨are es interessant, auf Basis der Ergebnisse der vorliegenden Querschnittsbefragung in Erfahrung zu bringen, inwieweit durch Softwareanbieter zuk¨unftig verst¨arkt Customizingund Add-On Programmierung-M¨oglichkeiten angeboten werden. Die Limitation der Analyse auf lediglich zwei IS-Bereiche (Anwendungsentwicklung und -wartung) k¨onnte in weiteren

5.3 Ausblick auf k¨unftige Forschungsfragen

267

empirischen Folgestudien fallen gelassen werden. Die vorliegende deskriptive Querschnittsbefragung richtete sich ausschließlich an die jeweils am h¨ochsten angesiedelten IT-Verantwortlichen eines Unternehmens. K¨unftige Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet k¨onnten diese Einschr¨ankung adressieren und den Blickwinkel weiterer Personen(-gruppen) einbeziehen, die im Zusammenhang mit Make-or-Buy-Entscheidungen wesentlich sind. Hierbei sind unter anderem die Gesellschafter eines Unternehmens, betroffene / beteiligte Mitarbeiter, Leiter anderer Gesch¨aftsbereiche (Fachabteilungsleiter) sowie ande¨ re Stakeholder denkbar. Uberdies k¨onnten k¨unftige Arbeiten komparative Analysen zwischen den verschiedenen Betrachtungsperspektiven durchf¨uhren, um tiefergehende Erkenntnisse hinsichtlich m¨oglicher Unterschiede im Entscheidungsverhalten der obigen Personengruppen zu gewinnen. Zur Fundierung der quantitativen, konfirmatorischen Studienergebnisse erscheint zun¨achst die Durchf¨uhrung einer Nachfolgestudie im Sinne eines L¨angsschnittdesigns sinnvoll. Diese k¨onnte in einem zeitlichen Abstand von f¨unf bis zehn Jahren durchgef¨uhrt werden. Damit w¨aren zuverl¨assigere Aussagen hinsichtlich bestehender Kausalbeziehungen m¨oglich. Dar¨uber hinaus k¨onnte die Limitation des relativ geringen Stichprobenumfangs in weiteren empirischen Folgestudien aufgegriffen werden. Ferner ist f¨ur k¨unftige Forschungsarbeiten denkbar, weitere theoretische Ans¨atze in das Forschungsmodell zur Adoption von Software as a Service aufzunehmen, um weitergehende Trieb- und Hemmkr¨afte identifizieren zu k¨onnen. Schließlich sollten zuk¨unftige Studien im Bereich der SaaS-Forschung in Anbetracht der Best¨atigung der Dominanz verhaltenswissenschaftlicher Theorien weiterhin Einstellungsmerkmale von ITEntscheidern, aber auch von einflussreichen Dritten ber¨ucksichtigen.

Literaturverzeichnis Abts, Dietmar; Mulder, ¨ Wilhelm (2008): Grundkurs Wirtschaftsinformatik. Eine kompakte und praxisorientierte Einf¨uhrung. 4. Auflage. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. Aden¨auer, Claus; Gunterberg, ¨ Brigitte; Haunschild, Ljuba; Hauser, Eduard; Icks, Annette; Kay, Rosemarie; Kranzusch, Peter; Maass, Frank; Wallau, Frank; Wolter, Hans-Jurgen ¨ (2007): Der Mittelstand in der Bundesrepublik Deutschland: Eine volkswirtschaftliche Bestandsaufnahme. Bundesministerium f¨ur Wirtschaft und Technologie, Berlin. Adhikari, Ajay; Lebow, Marc I.; Zhang, Hao (2004): Firm characteristics and selection of international accounting software. In: Journal of International Accounting, Auditing and Taxation, 13 (1), 53–69. Agrawal, Manish; Kishore, Rajiv; Rao, H. Raghav (2006): Market reactions to E-business outsourcing announcements: An event study. In: Information & Management, 43, 861– 873. Ajzen, Icek (1988): Attitudes, personality, and behavior. Dorsey Press, Chicago. Ajzen, Icek (1991): The Theory of Planned Behavior. In: Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50, 179–211. Ajzen, Icek (2002): Perceived Behavioral Control, Self-Efficacy, Locus of Control, and the Theory of Planned Behavior. In: Journal of Applied Social Psychology, 32 (4), 665–683. Ajzen, Icek; Fishbein, Martin (1980): Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NY. Ajzen, Icek; Madden, Thomas J. (1986): Prediction of goal-directed behavior: Attitudes, intentions, and perceived behavioral control. In: Journal of Experimental Social Psychology, 22 (5), 453–474. Alchian, Armen A.; Demsetz, Harold (1972): Production, Information Costs, and Economic Organization. In: The American Economic Review, 62 (5), 777–795. Altmann, J¨orn; Ion, Mihaela; Mohammed, Bany; Adel, Ashraf (2007): Taxonomy of Grid Business Models. In: Veit, Daniel J.; Altmann, J¨orn (Hrsg.): Grid Economics and Business Models. 4th International Workshop, GECON 2007. Berlin, Heidelberg, 29–43. Amberg, Michael; Wiener, Martin (2006): IT-Offshoring. Management internationaler ITOutsourcing-Projekte. Physica Verlag, Heidelberg.

270

Literaturverzeichnis

Amit, Raphael; Schoemaker, Paul J. H. (1993): Strategic Assets and Organisational Rent. In: Strategic Management Journal, 14 (1), 33–46. Anderson, Erin; Weitz, Barton (1989): Determinants of continuity in conventional industrial channel dyads. In: Marketing Science, 8 (4), 310–323. Ang, Soon; Cummings, Larry (1997): Strategic Response to Institutional Influences on Information Systems Outsourcing. In: Organization Science, 8 (3), 235–256. Ang, Soon; Straub, Detmar (1998): Production and Transaction Economies and IS Outsourcing: A Study of the U.S. Banking Industry. In: MIS Quarterly, 22 (4), 535–552. Arora, Ashish; Forman, Chris (2007): Proximity and Information Technology Outsourcing: How Local Are IT Services Markets? In: Journal of Management Information Systems, 24 (2), 73–102. Arrow, Kenneth J. (1969): The organization of economic activity: Issues pertinent to the choice of market versus non-market allocation. In: The Analysis and Evaluation of Public Expenditure: The PPB System. 1. Auflage. U.S. Government Printing Office, Washington, DC, 39–73. Arthur, W. Brian (1989): Competing Technologies, Increasing Returns, And Lock-In By Historical Events. In: The Economic Journal, 99 (394), 116–131. Arthur, W. Brian (1990): Positive Feedbacks in the Economy. In: Scientific American, 262 (2), 92–99. Aubert, Benoit A.; Rivard, Suzanne; Patry, Michel (1996): A transaction cost approach to outsourcing behavior: Some empirical evidence. In: Information & Management, 30 (2), 51–64. Aubert, Benoit A.; Rivard, Suzanne; Patry, Michel (2004): A transaction cost model of IT outsourcing. In: Information & Management, 41, 921–932. Avery, Susan (1997): Select PC suppliers on service, support. In: Purchasing, 123 (4), 63–69. Baaken, Thomas; Launen, Michael (1993): Software-Marketing. 1. Auflage. Vahlen, M¨unchen. Backhaus, Klaus; Erichson, Bernd; Plinke, Wulff; Weiber, Rolf (2005): Multivariate Analysemethoden - Eine anwendungsorientierte Einf¨uhrung. 11. Auflage. Springer Lehrbuch, Berlin, Heidelberg. Bagozzi, Richard P.; Yi, Youjae (1988): On the Evaluation of Structural Equation Models. In: Journal of the Academy of Marketing Science, 16 (1), 74–94. Bahli, Bouchaib; Rivard, Suzanne (2001): An Assessment of Information Technology Outsourcing Risk. In: Twenty-Second International Conference on Information Systems., 575–580.

Literaturverzeichnis

271

Balaji, Sankara; Brown, Susan A. (2005): Strategic IS Sourcing and Dynamic Capabilities: Bridging the Gap. In: Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–8. Balaji, Sankara; Ranganathan, C. (2006): Exploring the Key Capabilities for Offshore IS Sourcing. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Seventh International Conference on Information Systems. Milwaukee, 543–552. Balzert, Helmut (2008): Lehrbuch der Softwaretechnik. Softwaremanagement. 2. Auflage. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg, Spektrum Lehrb¨ucher der Informatik. Banker, Rajiv D.; Davis, Gordon B.; Slaughter, Sandra A. (1998): Software development practices, software complexity, and software maintenance performance: A field study. In: Management Science, 44 (4), 433–450. Bannister, Frank; Remenyi, Dan (1999): Value Perception in IT Investment Decisions. In: The Electronic Journal of Information Systems Evaluation 2 (2). Barclay, D.W.; Higgins, C.; Thompson, Ronald L. (1995): The partial least squares approach to causal modeling: Personal computer adoption and use as an illustration. In: Technology Studies, 2 (2 Special Issue on Research Methodology), 284–324. Barnes, William; Gartland, Myles; Stack, Martin (2004): Old Habits Die Hard: Path Dependency and Behavioral Lock-in. In: Journal of economic issues, 38 (2), 371–377. Barney, Jay (1991): Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. In: Journal of Management, 17 (1), 99–120. Barney, Jay; Wright, Mike; Ketchen, David J. Jr. (2001): The resource-based view of the firm: Ten years after 1991. In: Journal of Management, 27 (6), 625–641. Barth´elemy, J´erˆome (2001): The Hidden Costs of IT Outsourcing. In: MIT Sloan Management Review, 42 (3), 60–69. Barth´elemy, J´erˆome; Geyer, Dominique (2001): IT Outsourcing: Evidence from France and Germany. In: European Management Journal, 19 (2), 195–202. Barth´elemy, J´erˆome; Geyer, Dominique (2005): An empirical investigation of IT outsourcing versus quasi-outsourcing in France and Germany. In: Information & Management, 42, 533–542. Bea, Franz Xaver; G¨obel, Elisabeth (2002): Organisarion - Theorie und Gestaltung. 2. Auflage. Lucius & Lucius, Stuttgart. Beath, Cynthia M.; Walker, Gordon (1998): Outsourcing of Application Software: A Knowledge Management Perspective. In: Proceedings of the 31st Annual International Conference on System Sciences. Band 6, Hawaii, 666–674. Benlian, Alexander (2009): A transaction cost theoretical analysis of Software-as-a-Service

272

Literaturverzeichnis (SaaS)-based sourcing in SMBs and Enterprises. In: Proceedings of the 17th European Conference on Information Systems. Verona, Italien, 1–12.

Benlian, Alexander; Hess, Thomas (2009): Welche Treiber lassen SaaS auch in Grossunternehmen zum Erfolg werden? Eine empirische Analyse der SaaS-Adoption auf Basis der Transaktionskostentheorie. In: Proceedings of the 9th International Conference Wirt¨ schaftsinformatik. Wien, Osterreich, 567–576. Benlian, Alexander; Hess, Thomas; Buxmann, Peter (2009): Treiber der Adoption SaaSbasierter Anwendungen - Eine empirische Untersuchung auf Basis verschiedener Applikationstypen. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 51 (5), 414–428. Berensmann, Dirk (2005): IT matters - but who care’s? In: Informatik Spektrum, 1/2005, 274– 277. Bernecker, Tobias (2007): Controlling-Lexikon. Betreibermodelle. In: Controlling, 19 (8/9), 505–506. Bernroider, Edward; Koch, Stefan (2001): ERP selection process in midsize and large organizations. In: Business Process Management Journal, 7 (3), 251–257. Blau, Peter M. (1964): Exchange and Power in Social Life. Wiley, New York. Blili, Samir; Raymond, Louis (1993): Information technology: Threats and opportunities for small and medium-sized enterprises. In: International Journal of Information Management, 13 (6), 439–448. Blumenberg, Stefan (2008): IT Outsourcing Relationship Quality Dimensions and Drivers: Empirical Evidence from the Financial Industry. In: Americas Conference on Information Systems (AMCIS). Association for Information Systems, Toronto, Canada, 1–16. Blumenberg, Stefan; Beimborn, Daniel; K¨onig, Wolfgang (2008): Determinants of IT Outsourcing Relationships: A Conceptual Model. In: Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Bodker, Keld (2002): IS Development In An Outsourcing Context - Revisiting The IS Outsourcing Bandwagon. In: Wrycza, S. (Hrsg.): Proceedings of the Tenth European Conference on Information Systems. Gdansk, Polen, 139–147. B¨ohm, Christoph (2003): Guidebook on Offshore IT Project Delivery. Summary on the Offshore IT Practice from a German Perspective. Frankfurt [TransCrit], www.blafoc.com/bilder/Guidebook-preview.pdf. Bollen, Kenneth A. (1984): Multiple indicators: Internal consistency or no necessary relationship? In: Quality and Quantity, 18 (4), 377–385. Bongard, Stefan (1994): Outsourcing-Entscheidungen in der Informationsverarbeitung. Entwicklung eines computergest¨utzten Portfolio-Instrumentariums. DUV Deutscher Univer-

Literaturverzeichnis

273

sit¨ats Verlag, Wiesbaden, Gabler Edition Wissenschaft: Unternehmensf¨uhrung und Controlling. Bortz, Jurgen ¨ (2005): Statistik f¨ur Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Auflage. Springer Medizin Verlag, Heidelberg. Bosnjak, Michael; Tuten, Tracy L.; Wittmann, Werner W. (2005): Unit (Non)Response in Web-Based Access Panel Surveys: An Extended Planned-Behavior Approach. In: Psychology & Marketing, 22 (6), 489–505. Bozionelos, George; Bennett, Paul (1999): The Theory of Planned Behaviour as Predictor of Exercise: The Moderating Influence of Beliefs and Personality Variables. In: Journal of Health Psychology, 4 (4), 517–529. Brandt, Bj¨orn; Buxmann, Peter (2008): Chancen und Risiken des Einsatzes von Software as a Service in mittelst¨andischen Unternehmen - Ergebnisse einer leitfadengest¨utzten Expertenbefragung. In: Oecking, Christian; Jahnke, Ralph; Weber, Mathias (Hrsg.): Innovationen im Outsourcing - Wie Unternehmen von Innovationspartnerschaften mit ServiceAnbietern profitieren k¨onnen. Laub GmbH und Co. KG, Elztal, 71–83. Br¨autigam, Peter (2003): IT-Outsourcing - Eine Darstellung aus rechtlicher, technischer, wirtschaftlicher und vertraglicher Sicht. 1. Auflage. Erich Schmidt Verlag, Berlin. Brehm, Lars; Heinzl, Armin; Markus, M. Lynne (2001): Tailoring ERP Systems: A Spectrum of Choices and their Implications. In: Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–9. Brehm, Nico; Heyer, Nils; Gomez, Jorge Marx; Richter, Boris (2008): Das ERP-KMUDilemma und Anforderungen an Service-orientierte Architekturen zur Nutzung von Verbesserungspotentialen. In: MKWI - Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2008. GITOVerlag, Berlin, M¨unchen, 1865–1876. Buchta, Dirk; R¨oder, H.; Ziegler, R.; Linß, H. (2004): IT-Offshoring und Implikationen f¨ur den Standort Deutschland. A.T. Kearney, D¨usseldorf. Buhl, ¨ Achim (2008): SPSS 16 - Einf¨uhrung in die moderne Datenanalyse. 11. Auflage. Pearson Studium, M¨unchen. Bullock, Heather E.; Harlow, Lisa L.; Mulaik, Stanley A. (1994): Causation issues in structural equation modeling research. In: Structured Equation Modeling, 1 (3), 253–267. Buonanno, Giacomo; Faverio, Paolo; Pigni, F.; Ravarini, Auelio; Sciuto, Donatella; Tagliavini, Marco (2005): Factors affecting ERP system adoption: A comparative analysis between SMEs and large companies. In: Journal of Enterprise Information Management, 18 (4), 384–426. Buttler, Gunter; ¨ Fickel, Norman (2002): Statistik mit Stichproben. Rowohlt, Reinbek bei Hamburg, Rowohlts Enzyklop¨adie.

274

Literaturverzeichnis

Buxmann, Peter (2001): Informationsmanagement in vernetzten Unternehmen. Wirtschaftlichkeit, Organisations¨anderungen und der Erfolgsfaktor Zeit. 1. Auflage. Deutscher Universit¨ats Verlag, Gabler, Wiesbaden, Neue betriebswirtschaftliche Forschung. ¨ Buxmann, Peter; Diefenbach, Heiner; Hess, Thomas (2008a): Die Software-Industrie: Okonomische Prinzipien, Strategien, Perspektiven. Springer, Berlin, Heidelberg. Buxmann, Peter; Hess, Thomas; Lehmann, Sonja (2008b): Software as a Service. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 6, 500–503. Buxmann, Peter; K¨onig, Wolfgang (1997): Empirische Ergebnisse zum Einsatz der betrieblichen Standardsoftware SAP R/3. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 39 (4), 331–338. Buxmann, Peter; K¨onig, Wolfgang (1998): Das Standardisierungsproblem: Zur o¨ konomischen Auswahl von Standards in Informationssystemen. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 40 (2), 122–129. Carmel, Erran; Abbott, Pamela (2007): Why ’Nearshore’ means that distance matters. In: Communications of the ACM, 50 (10), 40–46. Carmines, Edward G.; Zeller, Richard A. (1979): Reliability and validity assessment. 2. Auflage. Sage Publ., Beverly Hills, Calif., Sage University papers / Quantitative applications in the social sciences, 17. Carr, Nicolas G. (2005): Does Software Matter? In: Informatik Spektrum, 1/2005, 271–273. Caruso, David (2007): Six ways to ensure an ERP implementation delivers value. In: Manufacturing Business Technology, 25 (8), 27–29. Chalos, Peter; Sung, Jaeyoung (1998): Outsourcing Decisions and Managerial Incentives. In: Decision Sciences, 29 (4), 901–919. Chang, Man Kit; Lui, Louisa (2008): System Development Service Quality: A Comparison of the In-House Development and the Application Outsourcing Environment. In: International Conference on Information Systems (ICIS). Association for Information Systems, Paris, 1–14. Chau, Patrick Y. K. (1995): Factors used in the selection of packaged software in small businesses: Views of owners and managers. In: Information & Management, 29 (2), 71–78. Chau, Patrick Y. K.; Hu, Paul Jen-Hwa (2001): Information Technology Acceptance by Individual Professionals: A Model Comparison Approach. In: Decision Sciences, 32 (4), 699–719. Cheon, Myun Joong; Grover, Varun; Teng, James T.C. (1995): Theoretical perspectives on the outsourcing of information systems. In: Journal of Information Technology, 10, 209– 219.

Literaturverzeichnis

275

Chin, Wynne W. (1998a): Issues and Opinion on Structural Equation Modeling. In: MIS Quarterly, 22 (1), VII–XVI. Chin, Wynne W. (1998b): The partial least squares approach for structural equation modelling. In: Marcoulides, G.A. (Hrsg.): Modern Methods for Business Research. Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, 295–336. Choudhury, Vivek; Sabherwal, Rajiv (2003): Portfolios of Control in Outsourced Software Development Projects. In: Information Systems Research, 14 (3), 291–314. Churchill Jr, Gilbert A. (1979): A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs. In: Journal of Marketing Research (JMR), 16 (1), 64–73. Clemons, Eric K.; Row, Michael C. (1991): Sustaining IT Advantage: The Role of Structural Differences. In: MIS Quarterly, 15 (3), 275–292. Coase, Ronald (1937): The Nature of the Firm. In: Economica, 4 (16), 386–405. Cohen, Jacob (1988): Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2. Auflage. Lawrence Erlbaum, Hillsdale, New Jersey. Cong, Qi; Chau, Patrick Y. K. (2007): Does Interpersonal Trust Also Matter? Exploring the Role of Trust in Successful IT Outsourcing. In: Proceedings of the 40th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Conner, Kathleen R. (1991): A Historical Comparison of Resource-Based Theory and Five Schools of Thought Within Industrial Organization Economics: Do We Have a New Theory of the Firm? In: Journal of Management, 17 (1), 121–154. Cortada, James W. (2002): Researching the History of Software from the 1960s. In: IEEE Annals of the History of Computing, 24 (1), 72–79. Cowan, Robin (1990): Nuclear Power Reactors: A Study in Technological Lock-in. In: The Journal of Economic History, 50 (3), 541–567. Cowan, Robin; Gunby, Philip (1996): Sprayed to death: path dependence, lock-in and pest control strategies. In: Economic Journal, 106 (436), 521–542. Currie, Wendy L.; Desai, Bhavini; Khan, Naureen; Wang, Xinkun; Weerakkody, Vishanth (2003): Vendor Strategies For Business Process And Applications Outsourcing: Recent Findings From Field Research. In: 36th Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE, Hawaii, 06.-09.01.2003. Dahlberg, Tomi; Nyrhinen, Mari; Santonen, Teemu (2006): The success of selective and total outsourcing of firm-wide IT-infrastructure: an empirical evaluation. In: Ljungberg, J.; Andersson, M. (Hrsg.): Proceedings of the Fourteenth European Conference on Information Systems. G¨oteborg, 835–846.

276

Literaturverzeichnis

Davenport, Thomas H. (1998): Putting the Enterprise into the Enterprise System. In: Harvard Business Review, 76 (4), 121–131. David, Paul A. (1985): Clio and the Economics of QWERTY. In: American Economic Review, 75 (2), 332–337. Davis, Gordon; Ein-Dor, Phillip; King, William; Torkzadeh, Reza (2004): Information Technology Offshoring: Prospects, Challenges, Educational Requirements, and Curriculum Implications. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Fifth International Conference on Information Systems., 1027–1038. Deshpande, Rohit; Webster, Frederick E. Jr (1989): Organizational Culture and Marketing: Defining the Research Agenda. In: Journal of Marketing, 53 (1), 3–15. Devos, Jan; Landeghem, Hendrik van; Deschoolmeester, Dirk (2008): Outsourced Information Systems Failures in SMEs: a Multiple Case Study. In: Electronic Journal Information Systems Evaluation, 11 (2), 73–82. Dibbern, Jens (2004): The Sourcing of Application Software Services - Empirical Evidence of Cultural, Industry and Functional Differences. Physica Verlag, Heidelberg, Information Age Economy. Dibbern, Jens; Brehm, Lars; Heinzl, Armin (2002): Rethinking ERP-Outsourcing Decisions for Leveraging Technological and Preserving Business Knowledge. In: Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Dibbern, Jens; Goles, Tim; Hirschheim, Rudy; Jayatilaka, Bandula (2004): Information Systems Outsourcing - A Survey and Analysis of the Literature. In: The DATA BASE for Advances in Information Systems, 35 (4), 6–102. Dibbern, Jens; Guttler, ¨ Wolfgang; Heinzl, Armin (2001): Die Theorie der Unternehmung als Erkl¨arungsansatz f¨ur das selektive Outsourcing der Informationsverarbeitung: Entwicklung eines theoretischen Bezugsrahmens. In: ZfB Zeitschrift f¨ur Betriebswirtschaft, 71 (6), 675–700. Dibbern, Jens; Heinzl, Armin (2001): Outsourcing der Informationsverarbeitung im Mittelstand: Test eines multitheoretischen Kausalmodells. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 43, 339–350. Dibbern, Jens; Heinzl, Armin; Leibbrandt, Silvia (2003): Interpretation des Sourcings der Informationsverarbeitung Hintergr¨unde und Grenzen o¨ konomischer Einflussgr¨ossen. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 45 (5), 533–540. Dibbern, Jens; Winkler, Jessica; Heinzl, Armin (2008): Explaining variations in client extra costs between software projects offshored to india. In: MIS Quarterly, 32 (2), 333–366. Diekmann, Andreas (2007): Empirische Sozialforschung. 19. Auflage. Rowohlt Taschenbuch, Reinbek, rororo Enzyklop¨adie.

Literaturverzeichnis

277

Dillman, Don A. (1978): Mail and telephone surveys : the total design method. Wiley, New York. Dorn, Jurgen ¨ (2000): Planung von betrieblichen Abl¨aufen durch Standardsoftware - ein Widerspruch? In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 42 (3), 201–209. Dubey, Abhijit; Wagle, Dilip (2007): Delivering software as a service. In: The McKinseyQuaterly Web exclusive, Mai 2007, 1–12. Duncan, Nancy Bogucki (1998): Beyond Opportunism: A Resource-based View of Outsourcing Risk. In: Proceedings of the 31st Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Band 6, Hawaii, 675–684. Duren, ¨ Josef; Hagemann-Miksits, Rene (2006): Industrieller Mittelstand und Familienunternehmen - Motor f¨ur Wachstum und Besch¨aftigung. http://www.bdi-online.de/ Dokumente/Mittelstandspolitik/, Abruf am 09.05.2009. Dutta, Amitava; Roy, Rahul (2005): Offshore Outsourcing: Counteracting Forces and Their Dynamic Effects. In: Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–9. Dutta, Soumitra; Evrard, Philippe (1999): Information technology and organisation within European small enterprises. In: European Management Journal, 17 (3), 239–251. Eckhardt, Andreas (2009): The Significant Others of Subjective Norm - A Scientometric Study of Subjective Norm in IS Top-Journals over Two Decades. In: Proceedings of the 17th European Conference on Information Systems (ECIS). Verona, Italien. Eckhardt, Andreas; Laumer, Sven; Weitzel, Tim (2009): Who influences whom? Analyzing workplace referents’ social influence on IT adoption and non-adoption. In: Journal of Information Technology, 24, 11–24. Eggert, Andreas; Fassott, Georg (2003): Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen. Ergebnisse einer Metaanalyse und Anwendungsemp¨ fehlungen. In: Okonomik, Management und Corporate Governance, 65. Wissenschaftliche Jahrestagung des Verbandes der Hochschullehrer f¨ur Betriebswirtschaft e.V. Z¨urich. Eisenhardt, Kathleen M. (1989): Agency Theory: An Assessment and Review. In: Academy of Management Review, 14 (1), 57–74. Emerson, Richard M. (1972): Exchange Theory, Part I: A Psychological Basis for Social Exchange and Exchange Theory, Part II: Exchange Relations and Network Structures,. In: Berger, J.; Zelditch, M.; Anderson, B. (Hrsg.): Sociological Theories in Progress. Houghton Mifflin, New York. Emerson, Richard M. (1976): Social Exchange Theory. In: Annual Review of Sociology, 2 (1), 335–362. Erickson, James M.; Ranganathan, C. (2006): Project Management Capabilities: Key to Ap-

278

Literaturverzeichnis plication Development Offshore Outsourcing. In: Proceedings of the 39th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10.

Everdingen, Yvonne van; Hillegersberg, Jos van; Waarts, Eric (2000): ERP adoption by European midsize companies. In: Communication of the ACM, 43 (4), 27–31. Fama, Eugene F. (1980): Agency Problems and the Theory of the Firm. In: The Journal of Political Economy, 88 (2), 288–307. Fassott, Georg (2006): Operationalisierung latenter Variablen in Strukturgleichungsmodellen: Eine Standortbestimmung. In: Zeitschrift f¨ur betriebswirtschaftliche Forschung (Zfbf), 58, 67–88. Fischer, Joachim (2002): Software. In: Fischer, Joachim; Herold, Werner; Dangelmaier, Wilhelm; Nastansky, Ludwig; Suhl, Leena (Hrsg.): Bausteine der Wirtschaftsinformatik. Grundlagen, Anwendungen, PC-Praxis. 3. Auflage. Schmidt Erich Verlag, Berlin, 75– 102. Fischer, Joachim; Dangelmaier, Wilhelm; Nastansky, Ludwig; Suhl, Leena (2008): Bausteine der Wirtschaftsinformatik. Grundlagen und Anwendungen. 4. Auflage. Erich Schmidt Verlag, Berlin. Fishbein, Martin; Ajzen, Icek (1975): Belief, Attitude, Intention and Behavior: An introduction to Theory and Research. Addison-Wesley, Reading, MA. Fitzgerald, Guy; Willcocks, Leslie (1994): Contracts and Partnerships in the Outsourcing of IT. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Proceedings of teh Fifteenth International Conference on Information Systems. Vancouver. Fitzgerald, Kevin R. (1998): What makes a superior supplier? In: Purchasing, 125 (8), 20–22. Flick, Uwe (2007): Qualitative Sozialforschung - Eine Einf¨uhrung. Rowohlt Taschenbuch, Hamburg, rororo Enzyklop¨adie. Fornell, Claes; Bookstein, Fred L. (1982): Two Structural Equation Models: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-Voice Theory. In: Journal of Marketing Research (JMR), 19 (4), 440–452. Fornell, Claes; Larcker, David F. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. In: Journal of Marketing Research (JMR), 18 (1), 39–50. Gable, Guy; Stewart, Glenn (1999): SAP R/3 implementation issues for small to medium enterprises. In: Proceedings of the Fifth Americas Conference on Information Systems (AMCIS). Milwaukee, WI, 779–781. Gefen, David; Keil, Mark (1998): The impact of developer responsiveness on perceptions of usefulness and ease of use: an extension of the technology acceptance model. In: ACM SIGMIS Database, 29 (2), 35–49.

Literaturverzeichnis

279

Gefen, David; Ridings, Catherine M. (2002): Implementation Team Responsiveness and User Evaluation of Customer Relationship Management: A Quasi-Experimental Design Study of Social Exchange Theory. In: Journal of Management Information Systems, 19 (1), 47–69. Gentry, Lance; Calantone, Roger (2002): A Comparison of Three Models to Explain ShopBot Use on the Web. In: Psychology & Marketing, 19 (11), 945–956. George, Joey F. (2004): The theory of planned behavior and Internet purchasing. In: Internet Research, 14 (3), 198–212. Gerigk, J¨org (1997): Outsourcing der Datenverarbeitung: empirische Untersuchung und Gestaltungsempfehlungen. Gabler, Deutscher Universit¨ats Verlag, Wiesbaden. Gl¨aser, Jochen; Laudel, Grit (2009): Experteninterviews und qualitative Inhaltsanalyse. 3. Auflage. VS Verlag f¨ur Sozialwissenschaften, Wiesbaden, Lehrbuch. Goles, Tim; Chin, Wynne W. (2005): Information Systems Outsourcing Relationship Factors: Detailed Conceptualization and Initial Evidence. In: The DATA BASE for Advances in Information Systems, 36 (4), 47–67. Gong, Hugo; Tate, Mary; Alborz, Shawn (2007): Managing the Outsourcing Marriage to Achieve Success. In: Proceedings of the 40th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Gonzalez, Reyes; Gasco, Jose; Llopis, Juan (2004): A study of information systems outsourcing risks. In: Leino, T.; Saarinen, T.; Klein, S. (Hrsg.): Proceedings of the Twelfth European Conference on Information Systems. Turku School of Economics and Business Administration, Turku, Finnland, 590–601. Goo, Jahyun; Kishore, Rajiv; Rao, Raghav (2004): Management of Information Technology Outsourcing Relationships: The Role of Service Level Agreements. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Fifth International Conference on Information Systems., 325–338. Gopal, Anandasivam; Sivaramakrishnan, Konduru; Krishnan, M. S.; Mukhopadhyay, Tridas (2003): Contracts in Offshore Software Development: An Empirical Analysis. In: Management Science, 49 (12), 1671–1683. G¨otz, Oliver; Liehr-Gobbers, Kerstin (2004): Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares (PLS)-Methode. In: Die Betriebswirtschaft (DBW), 64 (6), 714–738. Graham-Cumming, John (2007): SaaS is here to stay. http://www.softscan.de/ content/de/support/whitepapers/saas_whitepaper, Abruf am 28.04.2009. Grandon, Elizabeth E.; Mykytyn, Peter P. Jr. (2004): Theory-based instrumentation to measure the intention to use electronic commerce in small and medium sized businesses. In: Journal of Computer Information Systems, 44 (3), 44–57.

280

Literaturverzeichnis

Grant, Robert M. (1991): The Resource-Based Theory of Competitive Advantage: Implications for Strategy Formulation. In: California Management Review, 33 (3), 114–135. Greiner, Martina; Goodhue, Dale (2005): Make-or-Buy in the Age of Open Source: A Transaction Cost Analysis. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Sixth International Conference on Information Systems., 689–700. Grollius, Tobias; Lonthoff, J¨org; Ortner, Erich (2007): Softwareindustrialisierung durch Komponentenorientierung und Arbeitsteilung. In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 256, 37–45. Gronau, Norbert (2004): Enterprise Resource Planning und Supply Chain Management. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, M¨unchen, Lehrb¨ucher Wirtschaftsinformatik. Gunten, Andreas von (2007): Mit Software als Service zum Erfolg. In: InfoWeek, 02/2007, 35–38. Gunther, ¨ Oliver; Tamm, Gerrit; Hansen, Lars; Meseg, Thomas (2001): Application Service Providers: Angebot, Nachfrage und langfristige Perspektiven. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 43 (6), 555–567. Haigh, Thomas (2002): Software in the 1960s as Concept, Service, and Product. In: IEEE Annals of the History of Computing, 24 (1), 5–13. Haines, Marc N. (2009): Understanding Enterprise System Customization: An Exploration of Implementation Realities and the Key Influence Factors. In: Information Systems Management, 26 (2), 182–198. Haines, Marc N.; Goodhue, Dale L. (2003): Implementation Partner Involvement and Knowledge Transfer in the Context of ERP Implementations. In: International Journal of Human-Computer Interaction, 16 (1), 23–38. Hall, Hazel (2003): Borrowed theory: Applying exchange theories in information science research. In: Library & Information Science Research, 25 (3), 287–306. Hall, James A.; Liedtka, Stephen L. (2005): Financial Performance, CEO Compensation, and Large-Scale Information Technology Outsourcing Decisions. In: Journal of Management Information Systems, 22 (1), 193–221. Han, Hyun-Soo; Lee, Jae-Nam; Seo, Yun-Weon (2008): Analyzing the impact of a firm’s capability on outsourcing success: A process perspective. In: Information & Management, 45 (1), 31–42. Hancox, Martin; Hackney, Ray (2000): IT outsourcing: frameworks for conceptualizing practice and perception. In: Information Systems Journal, 10 (3), 217–237. Hansen, Hans Robert; Neumann, Gustaf (2002): Wirtschaftsinformatik I. 8. Auflage. UTB, ¨ Lucius & Lucius, Stuttgart, Grundwissen der Okonomik.

Literaturverzeichnis

281

Harrison, David A.; Mykytyn Jr, Peter P.; Riemenschneider, Cynthia K. (1997): Executive Decisions About Adoption of Information Technology in Small Business: Theory and Empirical Tests. In: Information Systems Research, 8 (2), 171–195. Heide, Jan B.; John, George (1990): Alliances in Industrial Purchasing: The Determinants of Joint Action in Buyer-Supplier Relationships. In: Journal of Marketing Research (JMR), 27 (1), 24–36. Heiskanen, Ari; Newman, Mike; Eklin, Merja (2008): Control, trust, power, and the dynamics of information system outsourcing relationships: A process study of contractual software development. In: The Journal of Strategic Information Systems, 17 (4), 268–286. Hess, Thomas; Benlian, Alexander; Wolf, Christian; Buxmann, Peter (2008): ERP-as-aService: Zukunft oder Sackgasse? In: Proceedings der Fachtagung f¨ur ERP-Anbieter Beratung, Service und Vertrieb. Potsdam. Hess, Thomas; Wolf, Christian (2008): Software as a Service 1.0 and beyond. In: Hess, Thomas (Hrsg.): Software as a Service: Strategische Perspektiven und praktische Bedeutung. M¨unchner Kreis, M¨unchen, 8–14. Hildebrandt, Lutz; Homburg, Christian (1998): Editorial Preface. In: Hildebrandt, Lutz; Homburg, Christian (Hrsg.): Die Kausalanalyse. Sch¨affer-Poeschel, Stuttgart, 5–6. Hirschheim, Rudy; Dibbern, Jens (2006): Information Technology Outsourcing in the New Economy - An Introduction to the Outsourcing and Offshoring Landscape. In: Hirschheim, Rudy; Heinzl, Armin; Dibbern, Jens (Hrsg.): Information Systems Outsourcing Enduring Themes, New Perspectives and Global Challenges. 2. Auflage. Springer, Berlin, Heidelberg, 3–23. Hirschheim, Rudy; George, Beena; Wong, Siew Fan (2004): Information Technology Outsourcing: The Move Towards Offshoring. In: Indian Journal of Economics and Business, (2004 Special Issue), 103–124. Hirschheim, Rudy; Lacity, Mary (2000): The myths and realities of information technology insourcing. In: Communications of the ACM, 43 (2), 99–107. Hirschheim, Rudy; Loebbecke, Claudia; Newman, Michael; Valor, Josep (2005): Offshoring and its Implications for the Information Systems Discipline. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Sixth International Conference on Information Systems., 1003–1018. Homans, George C. (1958): Social Behavior as Exchange. In: The American Journal of Sociology, 63 (6), 597–606. Homans, George C. (1961): Social Behavior: Its Elementary Forms. Harcourt Brace Jovanovich, New York. Homburg, Christian; Baumgartner, H. (1995): Beurteilung von Kausalmodellen: Bestands-

282

Literaturverzeichnis aufnahme und Anwendungsempfehlungen. In: Marketing - Zeitschrift f¨ur Forschung und Praxis, 17 (3), 162–176.

Homburg, Christian; Dobratz, A. (1991): Iterative Modellselektion in der Kausalanalyse. In: Zeitschrift f¨ur betriebswirtschaftliche Forschung (Zfbf), 43 (3), 213–237. Homburg, Christian; Dobratz, A. (1992): Covariance structure analysis via specification searches. In: Statistical Papers, 32 (2), 119–142. Homburg, Christian; Giering, Annette (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte. In: Marketing ZFP, 18 (1), 5–24. Homburg, Christian; Klarmann, Martin (2006): Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung - Problemfelder und Anwendungsempfehlungen. In: Die Betriebswirtschaft, 66 (6), 727–748. Homburg, Christian; Klarmann, Martin; Pflesser, Christian (2008): Konfirmatorische Faktorenanalyse. In: Herrmann, Andreas; Homburg, Christian; Klarmann, Martin (Hrsg.): Handbuch Marktforschung. 3. Auflage. Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler, Wiesbaden, 271–303. Hoopes, David G.; Madsen, Tammy L.; Walker, Gordon (2003): Why is there a resourcebased view? Toward a theory of competitive heterogeneity. Guest editors’ introduction to the special issue. In: Strategic Management Journal, 24 (10), 889–902. H¨oß, Oliver; Weisbecker, Anette; Spath, Dieter (2008): Software as a Service - Potenziale, Risiken und Trends. In: Information Management & Consulting, 23 (4), 6–11. Huang, Rui; Miranda, Shaila M.; Lee, Jae-Nam (2004): How Many Vendors Does it Take to Change a Light Bulb? Mitigating the Risks of Resource Dependence in Information Technology Outsourcing. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Fifth International Conference on Information Systems., 311–324. Hulland, John (1999): Use of partial least squares (PLS) in strategic management research: a review of four recent studies. In: Strategic Management Journal, 20 (2), 195–204. Iacovou, Charalambos, L.; Nakatsu, Robbie (2008): A risk profile of offshore-outsourced development projects. In: Communication of the ACM, 51 (6), 89–94. Iivari, Juhani; Hirschheim, Rudy (1996): Analyzing information systems development: A comparison and analysis of eight is development approaches. In: Information Systems, 21 (7), 551–575. Jadhav, Anil S.; Sonar, Rajendra M. (2009): Evaluating and selecting software packages: A review. In: Information and Software Technology, 51 (3), 555–563. Jayatilaka, Bandula; Schwarz, Andrew; Hirschheim, Rudy (2002): Determinants of ASP Choice: an Integrated Perspective. In: Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–11.

Literaturverzeichnis

283

Jensen, Michael C.; Meckling, William H. (1976): Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. In: Journal of Financial Economics, 3 (4), 305–360. Jochum, Clemens (2005): Versinkt das IT-Management in der Bedeutungslosigkeit? In: Informatik Spektrum, 1/2005, 278–280. Johnson, Luanne James (1998): A View From the 1960s: How the Software Industry Began. In: IEEE Annals of the History of Computing, 20 (1), 36–42. Johnston, H. Russell; Carrico, Shelley R. (1988): Developing Capabilities to Use Information Strategically. In: MIS Quarterly, 12 (1), 37–48. Judenberg, Joseph (1994): Applications maintenance outsourcing. In: Information Systems Management, 11 (4), 34–38. Kankanhalli, Atreyi; Tan, Bernard C. Y.; Wei, Kwok-Kee (2005): Contributing Knowledge to Electronic Knowledge Repositories: An Empirical Investigation. In: MIS Quarterly, 29 (1), 113–143. Kataja, Arttu; Tuunanen, Tuure (2006): Information systems development methods and reducing information asymmetry: a way to decrease project escalation in outsourcing? In: Ljungberg, J.; Andersson, M. (Hrsg.): Proceedings of the Fourteenth European Conference on Information Systems. G¨oteborg, 414–421. Keil, Mark; Tiwana, Amrit (2006): Relative importance of evaluation criteria for enterprise systems: a conjoint study. In: Information Systems Journal, 16 (2), 237–262. Kern, Thomas; Blois, Keith (2002): Norm development in outsourcing relationships. In: Journal of Information Technology, 17 (1), 33–42. Kern, Thomas; Kreijger, Jeroen (2001): An Exploration of the Application Service Provision Outsourcing Option. In: Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Kern, Thomas; Kreijger, Jeroen; Willcocks, Leslie (2002a): Exploring ASP as sourcing strategy: theoretical perspectives, propositions for practice. In: Journal of Strategic Information Systems, 11 (2), 153–177. Kern, Thomas; Willcocks, Leslie (2000): Exploring information technology outsourcing relationships: theory and practice. In: The Journal of Strategic Information Systems, 9 (4), 321–350. Kern, Thomas; Willcocks, Leslie; Heck, Eric van (2002b): The Winner’s Curse in IT Outsourcing: Strategies for avoiding relational trauma. In: California Management Review, 44 (2), 47–69. Kieser, Alfred (2001): Organisationstheorien. 4. Auflage. W. Kohlhammer, Stuttgart, Berlin, K¨oln.

284

Literaturverzeichnis

King, William R.; Grover, Varun (1991): The strategic use of information resources: An exploratory study. In: IEEE Transactions in Engineering Management, 38 (4), 293–305. Kinnula, Marianne; Seppanen, Veikko; Warsta, Juhani; Vilminko, Sari (2007): The Formation and Management of a Software Outsourcing Partnership Process. In: Proceedings of the 40th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Kishore, Rajiv; Agrawal, Manish; Rao, Hejamadi Raghav (2004): Determinants of Sourcing During Technology Growth and Maturity: An Empirical Study of e-Commerce Sourcing. In: Journal of Management Information Systems, 21 (3), 47–82. Kishore, Rajiv; Rao, Hejamadi Raghav; Nam, Kichan; Rajagopalan, Srinivasan; Chaudhury, Abhijit (2003): A relationship perspective on it outsourcing. In: Communications of the ACM, 46 (12), 86–92. Klepper, Robert (1995): The management of partnering development in I/S outsourcing. In: Journal of Information Technology, 10 (4), 249–258. Kloss, Kerstin (2002): Ist Individualsoftware noch zeitgem¨ass? In: Informationweek, 19, 16– 17. Knolmayer, Gerhard F. (2000): Application Service Providing (ASP). In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 42 (5), 443–446. Knolmayer, Gerhard F. (2007): Sourcing-Entscheidungen aus den Perspektiven des Produktions- und Informationsmanagements. In: Specht, Dieter (Hrsg.): Insourcing, Outsourcing, Offshoring - Tagungsband der Herbsttagung 2005 der Wissenschaftlichen Kommission Produktionswirtschaft im VHB. DUV - Gabler Edition Wissenschaft, Wiesbaden, Beitr¨age zur Produktionswirtschaft, 1–30. Knolmayer, Gerhard F.; Mittermayer, Marc-Andre (2003): Outsourcing, ASP und Managed Services. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 45 (6), 621–634. Ko, Dong-Gil; Kirsch, Laurie J.; King, William R. (2005): Antecedents of Knowledge Transfer From Consultants to Clients in Enterprise System Implementations. In: MIS Quarterly, 29 (1), 59–85. K¨onig, Wolfgang (1994): Profil der Wirtschaftsinformatik. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 36 (1), 80–81. Kotlarsky, Julia; Fenema, Paul C. van; Willcocks, Leslie P. (2008): Developing a knowledgebased perspective on coordination: The case of global software projects. In: Information & Management, 45 (2), 96–108. Kotter, John P.; Schlesinger, Leonard A. (2008): Choosing Strategies for Change. In: Harvard Business Review, 86 (7/8), 130–139. Krafft, Manfred; G¨otz, Oliver; Liehr-Gobbers, Kerstin (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes. In: Blie-

Literaturverzeichnis

285

mel, F.W.; Eggert, Andreas; Fassott, Georg; Henseler, J. (Hrsg.): Handbuch PLSPfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele. Stuttgart, 71–86. Krcmar, Helmut (2004): Informationsmanagement. 4. Auflage. Springer, Berlin, Heidelberg. Krick, Ronald; Voß, Stefan (2005): Outsourcing nach Mittel- und Osteuropa - neue Chancen f¨ur kleine und mittlere Unternehmen. In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 245, 37–47. Kumar, Kuldeep; Van Hillegersberg, Jos (2000): ERP experiences and evolution. In: Communications of the ACM, 43 (4), 22–26. Kunz, Hannes (1996): Beziehungsmanagement: Kunden binden, nicht nur finden. Orell F¨ussli, Z¨urich. Lacity, Mary; Willcocks, Leslie (1995): Interpreting information technology sourcing decisions from a transaction cost perspective: Findings and critique. In: Accounting, Management and Information Technologies, 5 (3), 203–244. Lacity, Mary; Willcocks, Leslie (2003): IT Sourcing Reflections: Lessons for customers and suppliers. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 45 (2), 115–125. Lacity, Mary C.; Hirschheim, Rudy (1993): The Information Systems Outsourcing Bandwagon. In: Sloan Management Review, 35 (1), 73–86. Lammers, Markus (2004): Make, Buy or Share - Combining Resource Based View, Transaction Cost Economics and Production Economies to a Sourcing Framework. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 46 (3), 204–212. Lander, Maria Cristina; Purvis, Russell L.; McCray, Gordon E.; Leigh, William (2004): Trust-building mechanisms utilized in outsourced IS development projects: a case study. In: Information & Management, 41 (4), 509–528. Lapointe, Liette; Rivard, Suzanne (2005): A multilevel model of resistance to information technology implementation. In: MIS Quarterly, 29 (3), 461–491. Laudon, Kenneth C.; Laudon, Jane P.; Schoder, Detlef (2006): Wirtschaftsinformatik. Eine Einf¨uhrung. Pearson Studium, M¨unchen, wi Wirtschaft. Laux, Helmut (1990): Risiko, Anreiz und Kontrolle: Principal-Agent-Theorie; Einf¨uhrung und Verbindung mit dem Delegationswert-Konzept. Springer, Berlin u.a. Lee, Byungtae; Barua, Anitesh; Whinston, Andrew B. (1997): Discovery and Representation of Casual Relationships in MIS Research: A Methodological Framework. In: MIS Quarterly, 21 (1), 109–136. Lee, Jae-Nam; Huynh, Minh Q.; Hirschheim, Rudy (2008): An integrative model of trust on IT outsourcing: Examining a bilateral perspective. In: Information Systems Frontiers, 10 (2), 145–163.

286

Literaturverzeichnis

Lee, Jae-Nam; Kim, Young-Gul (1999): Effect of Partnership Quality on IS Outsourcing Success: Conceptual Framework and Empirical Validation. In: Journal of Management Information Systems, 15 (4), 29–61. Lee, Jae-Nam; Kim, Young-Gul (2003): Exploring a Causal Model for the Understanding of Outsourcing Partnership. In: 36th Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE Computer Society, Hawaii. Leimbach, Timo (2008): The SAP Story: Evolution of SAP within the German Software Industry. In: IEEE Annals of the History of Computing, 30 (4), 60–76. Leimstoll, Uwe; Schubert, Petra; Fisher, Julie (2008): ICT Outsourcing in the Swiss SME Sector: Conclusions and Typical Company Clusters. In: Golden, W.; Acton, T.; Conboy, K.; Heijden, H. van der; Tuunainen, V.K. (Hrsg.): European Conference on Information Systems. Galway, Ireland, 2367–2379. Leonardi, Paul M.; Bailey, Diane E. (2008): Transformational technologies and the creation of new work practices: making implicit knowledge explicit in task-based offshoring. In: MIS Quarterly, 32 (2), 411–436. Levy, Margi; Powell, Philip (2000): Information systems strategy for small and medium sized enterprises: an organisational perspective. In: The Journal of Strategic Information Systems, 9 (1), 63–84. Limayem, Moez; Hirt, Sabine Gabriele (2003): Force of Habit and Information Systems Usage: Theory and Initial Validation. In: Journal of the Association for Information Systems, 4, 65–95. Lippe, Peter von der; Kladroba, Andreas (2002): Repr¨asentativit¨at von Stichproben. In: Marketing - Zeitschrift f¨ur Forschung und Praxis, 24 (2), 139–145. Loh, Lawrence (1994): An organizational-economic blueprint for information technology outsourcing: concepts and evidence. In: Proceedings of the 15th International Conference on Information Systems. Vancouver, Canada, 73–89. Loh, Lawrence; Venkatraman, N. (1995): An Empirical Study of Information Technology Outsourcing: Benefits, Risks, and Performance Implications. In: Proceedings of the 16th International Conference on Information Systems. Amsterdam, Niederlande, 277–288. Loh, T. C.; Koh, S. C. L. (2004): Critical elements for a successful enterprise resource planning implementation in small-and medium-sized enterprises. In: International Journal of Production Research, 42 (17), 3433–3455. Lohm¨oller, Jan-Bernd (1989): Latent variable path modeling with partial least squares. Physica-Verlag, Heidelberg. Lucas Jr, Henry C.; Walton, Eric J.; Ginzberg, Michael J. (1988): Implementing Packaged Software. In: MIS Quarterly, 12 (4), 537–537.

Literaturverzeichnis

287

Lunendonk, ¨ Thomas (2007): F¨uhrende Standard-Software-Unternehmen in Deutschland. Bad W¨orishofen Studie der L¨unendonk GmbH – Technischer Bericht. Ma, Qingxiong; Pearson, Michael; Tadisina, Suresh (2005): An exploratory study into factors of service quality for application service providers. In: Information & Management, 42 (8), 1067–1080. Maaß, Christian (2006): Strategische Optionen im Wettbewerb mit Open-Source-Software. Logos Verlag, Berlin. Mahnke, Volker; Wareham, Jonathan W.; Bjorn-Andersen, Niels B. (2008): Offshore middlemen: transnational intermediation in technology sourcing. In: Journal of Information Technology, 23 (1), 18–30. Mahoney, James (2000): Path dependence in historical sociology. In: Theory and Society, 29 (4), 507–548. Martin, Sebastian F.; Wagner, Heinz-Theo; Beimborn, Daniel (2008): Process Documentation, Operational Alignment, and Flexibility in IT Outsourcing Relationships: A Knowledge-Based Perspective. In: International Conference on Information Systems (ICIS). Association for Information Systems, Paris, 1–18. Mathieson, Kieren (1991): Predicting User Intentions: Comparing the Technology Acceptance Model with the Theory of Planned Behavior. In: Information Systems Research, 2 (3), 173–191. Mauch, Christiane (2007): Outsourcing von IT-Leistungen: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung im deutschsprachigen Raum. In: Specht, Dieter (Hrsg.): Insourcing, Outsourcing, Offshoring. Tagungsband der Herbsttagung 2005 der Wissenschaftlichen Kommission Produktionswirtschaft im VHB. Deutscher Universit¨ats Verlag / Gabler, Wiesbaden, 131–155. Mayer, Horst Otto (2006): Interview und schriftliche Befragung - Entwicklung, Durchf¨uhrung, Auswertung. 4. Auflage. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, M¨unchen, Wien. McAulay, Laurie; Doherty, Neil; Keval, Natasha (2002): The stakeholder dimension in information systems evaluation. In: Journal of Information Technology, 17 (4), 241–255. McKeen, James D.; Smith, Heather A. (2001): Managing External Relationships in IS. In: Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–9. Mertens, Peter; Bodendorf, Freimut; K¨onig, Wolfgang; Picot, Arnold; Schumann, Matthias; Hess, Thomas (2004): Grundz¨uge der Wirtschaftsinformatik. 9. Auflage. Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Springer-Lehrbuch. Mertens, Peter; Grosse-Wilde, J¨orn; Wilkens, Ingrid (2005): Die (Aus-)Wanderung der Softwareproduktion. Eine Zwischenbilanz. In: Arbeitsberichte des Instituts f¨ur Informatik der Universit¨at Erlangen-N¨urnberg, 38 (3), 1–64.

288

Literaturverzeichnis

Meuser, Michael; Nagel, Ulrike (1991): ExpertInneninterviews - vielfach erprobt, wenig bedacht. Ein Beitrag zur qualitativen Methodendiskussion. In: Garz, Detlef; Kraimer, Klaus (Hrsg.): Qualitativ-empirische Sozialforschung: Konzepte, Methoden, Analysen. Westdeutscher Verlag, Opladen, 441–471. Meuser, Michael; Nagel, Ulrike (2009): Experteninterview und der Wandel der Wissensproduktion. In: Bogner, Alexander; Littig, Beate; Menz, Wolfgang (Hrsg.): Experteninterviews. Theorien, Methoden, Anwendungsfelder. 3. Auflage. VS Verlag f¨ur Sozialwissenschaften, Wiesbaden, 35–60. Meyer, Thomas; Stobbe, Antje (2007): Offshoring - Welche Standorte“ w¨ahlen deutsche ” Unternehmen? In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 49 (Sonderheft), S81–S89. Michell, Vaughan; Fitzgerald, Guy (1997): The IT outsourcing market-place: vendors and their selection. In: Journal of Information Technology, 12 (3), 223–237. Miklitz, Thomas; Buxmann, Peter; R¨oddiger, Andreas (2006): Standortplanung f¨ur Anbieter von IT-Services. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 48 (6), 397–406. Min, Hokey (1994): International Supplier Selection:: A Multi-attribute Utility Approach. In: International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 24 (5), 24–33. Miranda, Shaila M.; Kim, Yong-Mi (2006): Professional versus political contexts: Institutional mitigation and the transaction cost heuristic in information systems outsourcing. In: MIS Quarterly, 30 (3), 725–753. Mirani, Rajesh (2007): Procedural coordination and offshored software tasks: Lessons from two case studies. In: Information & Management, 44 (2), 216–230. Moczadlo, Regina (2002): Chancen und Risiken des Offshore-Development - Empirische Analyse der Erfahrungen deutscher Unternehmen. No address in. Mosch, Thomas (2004): Trends in der IT-Nutzung im Mittelstand. In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 240, 13–22. Nah, Fiona Fui-Hoon; Delgado, Santiago (2006): Critical success factors for enterprise resource planning implementation and upgrade. In: Journal of Computer Information Systems, 47, 99–113. Nah, Fiona Fui-Hoon; Zuckweiler, Kathryn M.; Lee-Shang Lau, Janet (2003): ERP Implementation: Chief Information Officers’ Perceptions of Critical Success Factors. In: International Journal of Human-Computer Interaction, 16 (1), 5–22. Nam, Kichan; Rajagopalan, Srinivasan; Rao, Hejamadi Raghav; Chaudhury, Abhijit (1996): A Two-Level Investigation of Information Systems Outsourcing. In: Communications of the ACM, 39 (7), 36–44. Nelson, Paul; Richmond, William; Seidmann, Abraham (1996): Two Dimensions of Software Acquisition. In: Communications of the ACM, 39 (7), 29–35.

Literaturverzeichnis

289

Nicholson, Brian; Sahay, Sundeep (2001): Some political and cultural issues in the globalisation of software development: case experience from Britain and India. In: Information and Organization, 11 (1), 25–43. Noonan, Camilla; Se, Micheal O.; Kelly, Seamas (2007): Producing Comfort: Risk, Anxiety and Trust in the Development of an IS Offshoring Relationship. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty Eighth International Conference on Information Systems. Montreal, 1–19. Nunnally, Jum Clarence (1978): Psychometric theory. 2. Auflage. McGraw-Hill, New York. OECD (1998): The Software Sector: A statistical Profile for selected OECD countries, organization for economic co-operation and development. http://www.oecd.org/dataoecd/33/33/2094588.pdf. Oh, Wonseok; Gallivan, Michael J.; Kim, Joung W. (2006): The Market’s Perception of the Transactional Risks of Information Technology Outsourcing Announcements. In: Journal of Management Information Systems, 22 (4), 271–303. Osgood, Charles Egerton; Suci, George J.; Tannenbaum, Percy H. (1957): The measurement of meaning. Univ. of Illinois Press, Urbana, Illinois. Ouchi, William G. (1979): A conceptual framework for the design of organizational control mechanisms. In: Management Science, 25 (9), 833–848. Ouchi, William G. (1980): Markets, bureaucracies, and clans. In: Administrative Science Quarterly, 25 (1), 129–141. Park, Joo-Yeon; Kim, Joon S. (2005): The impact of IS sourcing type on service quality and maintenance efforts. In: Information & Management, 42 (2), 261–274. Penrose, Edith (1959): The theory of the growth of the firm. Blackwell, New York. Peteraf, Margaret A. (1993): The cornerstones of competitive advantage: a resource-based view. In: Strategic Management Journal, 14 (3), 179–191. Picot, Arnold (1982): Transaktionskostenansatz in der Organisationstheorie: Stand der Diskussion und Aussagewert. In: Die Betriebswirtschaft, 42 (2), 267–284. Picot, Arnold; Dietl, Helmut (1990): Transaktionskostentheorie. In: Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 19 (4), 178–184. Picot, Arnold; Dietl, Helmut; Franck, Egon (2005): Organisation - Eine o¨ konomische Perspektive. 4. Auflage. Sch¨affer-Poeschel Verlag, Stuttgart. Picot, Arnold; Franck, Egon (1992): Informationsmanagement. In: Frese, E. (Hrsg.): Handw¨orterbuch der Organisation. 3. Auflage. Poeschel, Stuttgart, 886–900.

290

Literaturverzeichnis

Picot, Arnold; Maier, Matthias (1992): Analyse- und Gestaltungskonzepte f¨ur das Outsourcing. In: Information Management, 7 (4), 14–27. Picot, Arnold; Maier, Matthias (1993): Analyse- und Gestaltungskonzepte f¨ur das Outsourcing der betrieblichen Informationsverarbeitung. In: Scheer, August-Wilhelm (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV: 14. Saarbr¨ucker Arbeitstagung. Physica Verlag, Saarbr¨ucken, 40–72. Picot, Arnold; Reichwald, Ralf; Wigand, Rolf T. (2003): Die grenzenlose Unternehmung: Information, Organisation und Management. Lehrbuch zur Unternehmensf¨uhrung im Informationszeitalter. 5. Auflage. Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler, Wiesbaden. Poppo, Laura; Zenger, Todd (1998): Testing alternative theories of the firm: transaction cost, knowledge-based, and measurement explanations for make-or-buy decisions in information services. In: Strategic Management Journal, 19 (9), 853–877. Poppo, Laura; Zenger, Todd (2002): Do formal contracts and relational governance function as substitutes or complements? In: Strategic Management Journal, 23 (8), 707–725. Porter, Michael E.; Millar, Victor E. (1985): How information gives you competitive advantage. In: Harvard Business Review, 63 (4), 149–160. Prahalad, Coimbatore Krishnarao; Hamel, Gary (1990): The Core Competence of the Corporation. In: Harvard Business Review, 68 (3), 79–91. Ragowsky, Arik; Somers, Toni M. (2002): Special Section: Enterprise Resource Planning. In: Journal of Management Information Systems, 19 (1), 11–15. Rai, Arun; Borah, Santanu; Ramaprasad, Arkalgud (1996): Critical Success Factors for Strategic Alliances in the Information Technology Industry: An Empirical Study. In: Decision Sciences, 27 (1), 141–155. Ravarini, Aurelio; Tagliavini, Marco; Pigni, Federico; Sciuto, Donatella (2000): A framework for evaluating ERP acquisition within SMEs. In: Proceeedings of AIM International Conference. Montpellier, 1–11. Reimann, Bernard C.; Waren, Allan D. (1985): User-oriented criteria for the selection of DSS software. In: Communication of the ACM, 28 (2), 166–179. Richter, Rudolf; Furubotn, Eirik G. (2003): Neue Institutionen¨okonomik: Eine Einf¨uhrung und kritische W¨urdigung. 3. Auflage. Mohr Siebeck, T¨ubingen. Riemenschneider, Cynthia K.; Harrison, David A.; Mykytyn, Peter P. (2003): Understanding IT adoption decisions in small business: integrating current theories. In: Information & Management, 40 (4), 269–285. Rindfleisch, Aric; Heide, Jan B. (1997): Transaction cost analysis: Past, present, and future applications. In: Journal of Marketing, 61 (4), 30–54.

Literaturverzeichnis

291

Ringle, Christian Marc; Wende, Sven; Will, Alexander (2005): SmartPLS 2.0 (M3) Beta. University of Hamburg. http://www.smartpls.de, Abruf am 14.06.2009. Rottman, Joseph W.; Lacity, Mary C. (2006): Proven Practices for Effectively Offshoring IT Work. In: MIT Sloan Management Review, 47 (3), 56–63. Rouse, Anne C.; Corbitt, Brian J. (2001): Perspectives on IT Outsourcing Success: Covariance Structure Modelling of a Survey of Outsourcing in Australia. In: Smithson, S.; Gricar, J.; Podlogar, M.; Avgerinou, S. (Hrsg.): Proceedings of the Ninth European Conference on Information Systems. Bled, Slovenien, 67–78. Sanders, Larry G.; Ghandforoush, Parviz; Austin, Larry M. (1983): A model for the evaluation of computer software packages. In: Computers & Industrial Engineering, 7 (4), 309–315. Schmid, Roland E.; Bach, Volker (2000): Customer Relationship Management bei Banken. St. Gallen: Institut f¨ur Wirtschaftsinformatik. Schnell, Rainer; Hill, Paul B.; Esser, Elke (2005): Methoden der empirischen Sozialforschung. 7. Auflage. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, M¨unchen, Wien. Schultze, Ulrike; Boland, Richard (2000): Place, space and knowledge work: a study of outsourced computer systems administrators. In: Accounting, Management and Information Technologies, 10 (3), 187–219. Schwarze, Lars; Muller, ¨ Peter P. (2005): IT-Outsourcing - Erfahrungen, Status und zuk¨unftige Herausforderungen. In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 245, 6–17. Shi, Zhengzhong; Kunnathur, A. S.; Ragu-Nathan, T. S. (2005): IS outsourcing management competence dimensions: instrument development and relationship exploration. In: Information & Management, 42 (6), 901–919. Smith, Michael Alan; Kumar, Ram L. (2004): A theory of application service provider (ASP) use from a client perspective. In: Information & Management, 41 (8), 977–1002. S¨obbing, Thomas; Fritzemeyer, Wolfgang; Funk, Axel; Heinbuch, Holger; Niedermeier, Robert; Schrey, Joachim; S¨obbing, Sandra (2006): Handbuch IT-Outsourcing - Recht, Strategie, Prozesse, IT, Steuern, samt Business Process Outsourcing. 3. Auflage. C. F. M¨uller Jur.Vlg., Heidelberg, Recht in der Praxis. S¨obbing, Thomas; W¨ohlermann, Katharina (2005): Rechtliche Fragen im IT-Outsourcing. In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 245, 48–56. Son, Jai-Yeol; Narasimhan, Sridhar; Riggins, Frederick J. (2005): Effects of Relational Factors and Channel Climate on EDI Usage in the Customer-Supplier Relationship. In: Journal of Management Information Systems, 22 (1), 321–353. Spitta, Thorsten (1998): IV-Controlling in mittelst¨andischen Industrieunternehmen - Ergebnisse einer empirischen Studie. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 40 (5), 424–433.

292

Literaturverzeichnis

Spremann, Klaus (1988): Reputation, Garantie, Information. In: ZfB Zeitschrift f¨ur Betriebswirtschaft, 58 (5/6), 613–629. Spremann, Klaus (1990): Asymmetrische Information. In: ZfB Zeitschrift f¨ur Betriebswirtschaft, 60 (5/6), 561–586. Sridhar, Sri S.; Balachandran, Bala V. (1997): Incomplete information, task assignment, and managerial control systems. In: Management Science, 43 (6), 764–778. Srivastava, Shirish C.; Teo, Thompson; Mohapatra, Partha (2007): Impact of Offshoring on Firm Performance. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty Eighth International Conference on Information Systems. Montreal, 1–18. Stahlknecht, Peter; Hasenkamp, Ulrich (2005): Einf¨uhrung in die Wirtschaftsinformatik. 11. Auflage. Springer, Berlin u.a., Springer-Lehrbuch. Stamelos, Ioannis; Angelis, Lefteris; Morisio, Maurizio; Sakellaris, Evaggelos; Bleris, George L. (2003): Estimating the development cost of custom software. In: Information & Management, 40 (8), 729–741. ¨ Stock-Homburg, Ruth (2007): Nichts ist so konstant wie die Ver¨anderung: Ein Uberblick u¨ ber 16 Jahre empirische Change Management-Forschung. In: ZfB Zeitschrift f¨ur Betriebswirtschaft, 77 (7/8), 795–861. Straub, Detmar W. (1989): Validating Instruments in MIS Research. In: MIS Quarterly, 13 (2), 147–169. Straub, Detmar W.; Boudreau, Marie-Claude; Gefen, David (2004): Validation guidelines for IS positivist research. In: Communications of AIS, 13 (24), 380–427. Straub, Detmar W.; Weill, Peter; Schwaig, Kathy S. (2008): Strategic dependence on the IT resource and outsourcing: A test of the strategic control model. In: Information Systems Frontiers, 10 (2), 195–210. Sun, Szu-Yuan; Lin, Tung-Ching; Sun, Pei-Chen (2002): The Factors Influencing Information Systems Outsourcing Partnership - A Study Integrating Case Study and Survey Research methods. In: Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Susarla, Anjana; Barua, Anitesh; Whinston, Andrew B. (2003): Understanding the service component of application service provision: An empirical analysis of satisfaction with asp services. In: MIS Quarterly, 27 (1), 91–123. Swanson, E. Burton (1976): The dimensions of maintenance. In: Proceedings of the 2nd international conference on Software engineering. IEEE Computer Society Press, San Francisco, California, United States, 492–497. Swinarski, Matthew; Kishore, Rajiv; Rao, H. Raghav (2004): The Effects of Power and Partnership on Application Service Provider Commitment, Cooperation, and Compliance. In:

Literaturverzeichnis

293

Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Tamm, Gerrit (2008): Software as a Service - Herausforderungen und Strategien f¨ur ITAbteilungen. In: Information Management & Consulting, 23 (4), 12–18. Tan, Margaret; Teo, Thompson, S. H. (2000): Factors influencing the adoption of Internet banking. In: Journal of the Association for Information Systems, 1 (5), 1–42. Taubner, Dirk (2005): Software-Industrialisierung. In: Informatik Spektrum, 1/2005, 292–296. Taylor, Shirley; Todd, Peter A. (1995): Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models. In: Information Systems Research, 6 (2), 144–176. Teng, James T.C.; Cheon, Myun Joong; Grover, Varun (1995): Decisions to Outsource Information Systems Functions: Testing a Strategy-Theoretic Discrepancy Model. In: Decision Sciences, 26 (1), 75–103. Tiwana, Amrit (2003): Knowledge Partitioning in Outsourced Software Development: A Field Study. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Fourth International Conference on Information Systems., 259–270. Tiwana, Amrit; Bush, Ashley A. (2007): A Comparison of Transaction Cost, Agency, and Knowledge-Based Predictors of IT Outsourcing Decisions: A U.S.-Japan Cross-Cultural Field Study. In: Journal of Management Information Systems, 24 (1), 259–300. Venkatesh, Viswanath; Morris, Michael G.; Davis, Gordon B.; Davis, Fred D. (2003): User acceptance of information technology: Toward a unified view. In: MIS Quarterly, 27 (3), 425–478. Verville, Jacques; Halingten, Alannah (2002): An investigation of the decision process for selecting an ERP software: the case of ESC. In: Management Decision, 40 (3), 206–216. Vitharana, Padmal; Dharwadkar, Ravi (2002): Software Application Outsourcing Contracts: An Agency Theory Perspective. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Third International Conference on Information Systems., 743–748. Vogt, Claus (2006): IT im Mittelstand - Sicherung von Marktanteilen unter gestiegenem Wettbewerbsdruck - Deutschland 2005-2007. Kassel TechConsult GmbH – Technischer Bericht. Walker, Gordon; Weber, David (1984): A Transaction Cost Approach to Make-or-Buy Decisions. In: Administrative Science Quarterly, 29 (3), 373–391. Walter, Sven Markus; B¨ohmann, Tilo; Krcmar, Helmut (2007): Industrialisierung der IT - Grundlagen, Merkmale und Auspr¨agungen eines Trends. In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 256, 6–16. Wang, Eric T. C.; Barron, Terry; Seidmann, Abraham (1997): Contracting Structures for

294

Literaturverzeichnis Custom Software Development: The Impacts of Informational Rents and. In: Management Science, 43 (12), 1726–1744.

Wang, Eric T. G.; Chen, Jessica (2006): Effects of internal support and consultant quality on the consulting process and ERP system quality. In: Decision Support Systems, 42 (2), 1029–1041. Wang, Li; Gwebu, Kholekile L.; Wang, Jing; Zhu, David X. (2008): The Aftermath of Information Technology Outsourcing: An Empirical Study of Firm Performance Following Outsourcing Decisions. In: Journal of Information Systems, 22 (1), 125–159. Weber, Charles A.; Current, John R.; Benton, W. C. (1991): Vendor selection criteria and methods. In: European Journal of Operational Research, 50 (1), 2–18. Wernerfelt, Birger (1984): A resource-based view of the firm. In: Strategic Management Journal, 5, 171–180. Whitten, Dwayne; Wakefield, Robin L. (2006): Measuring switching costs in IT outsourcing services. In: The Journal of Strategic Information Systems, 15 (3), 219–248. Wiener, Martin (2006): Critical Success Factors of Offshore Software Development Projects: The Perspective of German-Speaking Companies. Gabler, Wiesbaden. Williamson, Oliver E. (1975): Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications. The Free Press, New York. Williamson, Oliver E. (1981): The Economics of Organization: The Transaction Cost Approach. In: The American Journal of Sociology, 87 (3), 548–577. Williamson, Oliver E. (1990): Die o¨ konomischen Institutionen des Kapitalismus: Unternehmen, M¨arkte, Kooperationen. Mohr Siebeck, T¨ubingen. Williamson, Oliver E. (1991): Comparative economic organization: The Analysis of Discrete Structural Alternatives. In: Administrative Science Quarterly, 36, 269–296. Williamson, Oliver E. (1993): Transaktionskosten¨okonomik. 3. Auflage. LIT, M¨unster, Ham¨ burg, Okonomische Theorie der Institutionen. Winkler, Jessica; Dibbern, Jens; Heinzl, Armin (2007): Der Einfluss kultureller Unterschiede beim IT-Offshoring - Ergebnisse aus Fallstudien zu deutsch-indischen Anwendungsentwicklungsprojekten. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 49 (2), 95–103. Wirth, Niklaus (2008): A Brief History of Software Engineering. In: IEEE Annals of the History of Computing, 30 (3), 32–39. Wold, Herman (1985): Partial least squares. In: Kotz, Samuel; Johnson, N. (Hrsg.): Encyclopedia of statistical sciences. 2. Auflage. Wiley, New York, 581–591. Wolter, Hans-Jurgen; ¨ Hauser, Hans-Eduard (2001): Die Bedeutung des Eigent¨umerunter-

Literaturverzeichnis

295

nehmens in Deutschland – Eine Auseinandersetzung mit der qualitativen und quantitativen Definition des Mittelstands. Institut f¨ur Mittelstandsforschung (IfM) Bonn. Wunnava, Shalini; Ellis, Selwyn; Kroll, Mark; Watkins, Jim (2008): IT Outsourcing: Examined Under the Resource-Based View Lens. In: Americas Conference on Information Systems (AMCIS). Association for Information Systems, Toronto, Canada, 1–5. Xin, Mingdi; Levina, Natalia (2008): Software-as-a-service model: Elaborating client-side adoption factors. In: Twenty Ninth International Conference on Information Systems (ICIS). Association for Information Systems, Paris, 1–11. Yao, Yurong; Murphy, Lisa (2002): Client Relationship Development for Application Service Providers: A Research Model. In: Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii, 1–10. Ye, Fei; Agarwal, Ritu (2003): Strategic Information Technology Partnerships in Outsourcing as a Distinctive Source of Information Technology Value: A Social Capital Perspective. In: Systems, Association for Information (Hrsg.): Twenty-Fourth International Conference on Information Systems., 304–315. Zarnekow, Rudiger; ¨ Scheeg, Jochen; Brenner, Walter (2004): Untersuchung der Lebenszykluskosten von IT-Anwendungen. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 46 (3), 181–187. Zencke, Peter; Eichin, Rudiger ¨ (2008): SAP Business ByDesign - Die neue Mittelstandsl¨osung der SAP. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 1, 47–51. Zencke, Peter; K¨onig, Wolfgang (2007): Interview mit Peter Zencke zum Thema Einsatz von ” Standardsoftware im Mittelstand“. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 49 (Sonderausgabe) (Sonderheft), 122–124. Zwick, Thomas (2003): Empirische Determinanten des Widerstandes von Mitarbeitern gegen Innovationen. In: Zeitschrift f¨ur betriebswirtschaftliche Forschung (Zfbf), 55, 45–59.

A State-of-the-Art – Ein aktueller Literaturuberblick ¨ Im Rahmen einer State-of-the-Art-Untersuchung wurden 19 wissenschaftliche Journals nach empirischen Studien zu Eigenerstellung versus Fremdbezug von Anwendungsentwicklung und ” -wartung“ durchsucht (siehe Tabelle A.1). Erg¨anzend zur State-of-the-Art-Analyse von D IB 1 BERN et al. (2004) , in der inhaltlich nicht exakt das behandelt wurde, was die vorliegende Arbeit thematisiert, wurden dabei alle Jahrg¨ange der Zeitschriften im Zeitraum von 2000 bis 2008 ausgewertet. Die Auswahl der Studien wurde auf die geografischen Regionen Europa und USA begrenzt. Studien, die einen erkennbaren Schwerpunkt außerhalb dieser Regionen aufwiesen, wurden nicht ber¨ucksichtigt. Zur Sichtung der Zeitschriften wurde jeweils das Inhaltsverzeichnis der einzelnen Ausgaben durchgesehen und anhand des Titels und des Abstracts versucht, relevante Studien zu identifizieren. Anschließend wurde eine Volltextsuche im Onlinearchiv des Journals nach dem Begriff Outsourcing“ durchgef¨uhrt, um eventuelle nicht aus dem Titel erkennbare Studien zum Thema ” zu finden. Die Auswahl der Zeitschriften orientierte sich dabei maßgeblich an D IBBERN et al. (2004)2 und umfasst neun Zeitschriften, die dem Bereich Information Systems zugeordnet werden k¨onnen, sechs Management Journals und vier Journals des Applied Managements. Außerdem wurden weitere Studien aus sonstigen Quellen wie B¨uchern und Journals, bei denen nur eine begrenzte Anzahl an Jahrg¨angen verf¨ugbar war, identifiziert. Um die Aktualit¨at und Vollst¨andigkeit der Literaturrecherche sicherzustellen, wurden aufbauend auf D IBBERN et al. (2004) ferner die Konferenzbeitr¨age der International Conference ” on Information Systems“ (ICIS), der Hawaii International Conference on System Sciences“ ” (HICSS), der European Conference on Information Systems (ECIS)“ sowie der Americas ” ” Conference on Information Systems (AMCIS)“ der Jahre von 2000 bis 2008 nach empirischen Studien zu Eigenerstellung versus Fremdbezug von Anwendungsentwicklung und -wartung“ ” durchsucht (siehe Tabelle A.1). Insgesamt wurden 85 Artikel zusammengestellt, die sich mit dem Thema Outsourcing“ im ” weiteren Sinne besch¨aftigen (siehe Tabelle A.2). Darunter befinden sich 63 Studien, die die Fremdvergabe der Informationsverarbeitung im Allgemeinen behandeln. Lediglich 17 Studien untersuchen explizit den Fremdbezug der Anwendungsentwicklung und nur f¨unf Beitr¨age thematisieren den Fremdbezug der Anwendungswartung. Der vom Autor durchgef¨uhrte Selektionsprozess der wissenschaftlichen Beitr¨age unterlag gewissen Einschr¨ankungen. Zum einen wurden nicht alle existierenden Zeitschriften und Konferenzen aus dem Bereich der Informationstechnologie und deren Anwendung ber¨ucksichtigt. Zum anderen wurden innerhalb der recherchierten Zeitschriften und Konferenz-Proceedings 1 2

Die Analyse umfasste die Jahre 1992-2000. D IBBERN et al. (2004), S. 23.

298

A State-of-the-Art – Ein aktueller Literatur¨uberblick

nicht alle empirischen Arbeiten zum Outsourcing der Informationstechnologie aufgegriffen, sondern versucht, neben der Einschr¨ankung auf die geografischen Regionen Europas und der USA insbesondere auf die Anwendungsentwicklung und -wartung sowie partnerschaftliche Aspekte im Bereich des IT-Outsourcings zu fokussieren3 . Beitr¨age zu Business Process Outsourcing (BPO), Open Source und IT-Governance wurden ignoriert, Beitr¨age zum Application ¨ Service Providing (ASP) in die tabellarische Ubersicht aufgenommen. Lediglich drei der in Tabelle A.2 aufgef¨uhrten Studien legten den Schwerpunkt der Untersuchung auf kleine und mittlere Unternehmen4. Bei den u¨ brigen empirischen Untersuchungen waren durchaus kleine und mittlere Unternehmen in der Grundgesamtheit vorhanden, jedoch wurden KMUs weder als eigenst¨andiges Forschungsobjekt betrachtet noch Spezifika f¨ur KMUs im Zusammenhang mit der Fremdvergabe von Anwendungsentwicklung und -wartung identifiziert und analysiert.

A.1 Durchsuchte Zeitschriften und IS-Konferenzen Journals Bereich Information Systems Bereich Management Journals Accounting, Management and Information Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis Technologies (AMIT) (BFuP) Communications of the Association for Com- Management Science (MS) puting Machinery (CACM) Information & Management (I&M) Organization Science (OS) Information Systems Journal (ISJ) Strategic Management Journal (SMJ) Information Systems Research (ISR) Zeitschrift f¨ur Betriebswirtschaft (ZfB) Journal of Management Information Systems Zeitschrift f¨ur betriebswirtschaftliche For(JMIS) schung (zfbf) Journal of Information Systems (JIS) Bereich Applied Management Management Information Systems Quarterly California Management Review (CMR) (MISQ) Wirtschaftsinformatik (WI) Harvard Business Review (HBR) Information Management & Consulting (IM) Sloan Management Review (SLR) IS-Konferenzen Americas Conference on Information Sys- International Conference on Information Systems (AMCIS) tems (ICIS) European Conference on Information Sys- Hawaii International Conference on System tems (ECIS) Sciences (HICSS) Tabelle A.1: Durchsuchte Zeitschriften und IS-Konferenz-Proceedings

3 4

Vgl. D IBBERN et al. (2004), S. 23. Siehe D IBBERN ; H EINZL (2001), R IEMENSCHNEIDER et al. (2003) und L EIMSTOLL et al. (2008).

¨ A.2 Uberblick gefundener Studien

299

¨ A.2 Uberblick gefundener Studien Legende:  Studie wurde in die Kategorie eingeordnet () Es liegen Ergebnisse zu Aspekten der Kategorie vor. ∗ Kategorie Sonstige Studien“ ”



 





     

  ()

()  

Outsourcing der Anwendungswartung

Outsourcing der Anwendungsentwicklung

        

 

()  

Outsourcing im Allgemeinen

Ergebnisse und Folgen des Outsourcings



    

Bereich



 

Geografische Aspekte des Outsourcings



Auslagerungsbereiche und Grad des Outsourcings

()

Gestaltung der Outsourcing-Beziehung

Determinanten des Entscheidungsprozesses

Studie H ANCOX ; H ACKNEY (2000) H IRSCHHEIM ; L ACITY (2000) K ERN ; W ILLCOCKS (2000) S CHULTZE ; B OLAND (2000)∗ BAHLI ; R IVARD (2001) BARTH E´ LEMY (2001) D IBBERN ; H EINZL (2001) ¨ G UNTHER et al. (2001) K ERN ; K REIJGER (2001) M C K EEN ; S MITH (2001) N ICHOLSON ; S AHAY (2001) ROUSE ; C ORBITT (2001) B ODKER (2002) D IBBERN et al. (2002) JAYATILAKA et al. (2002) K ERN ; B LOIS (2002) K ERN et al. (2002b) M C AULAY et al. (2002) M OCZADLO (2002) P OPPO ; Z ENGER (2002) S UN et al. (2002)

Ziele, Vorteile und Nachteile

Zentrale Ergebnisse

  



A State-of-the-Art – Ein aktueller Literatur¨uberblick





    ()

 



 

  

 

      





 ()  





            







Outsourcing der Anwendungswartung

Outsourcing im Allgemeinen

Bereich

Ergebnisse und Folgen des Outsourcings

Geografische Aspekte des Outsourcings

Auslagerungsbereiche und Grad des Outsourcings

Gestaltung der Outsourcing-Beziehung

Determinanten des Entscheidungsprozesses

Studie V ITHARANA ; D HARWAD KAR (2002) YAO ; M URPHY (2002) C HOUDHURY; S ABHER WAL (2003) C URRIE et al. (2003) D IBBERN et al. (2003) K ISHORE et al. (2003) L EE ; K IM (2003) R IEMENSCHNEIDER et al. (2003) S USARLA et al. (2003) T IWANA (2003) Y E ; AGARWAL (2003) AUBERT et al. (2004) DAVIS et al. (2004) D IBBERN (2004) G ONZALEZ et al. (2004) G OO et al. (2004) H UANG et al. (2004) K ISHORE et al. (2004) L ANDER et al. (2004) S MITH ; K UMAR (2004) S WINARSKI et al. (2004) BALAJI ; B ROWN (2005) BARTH E´ LEMY; G EYER (2005) D UTTA ; ROY (2005) G OLES ; C HIN (2005) H ALL ; L IEDTKA (2005) H IRSCHHEIM et al. (2005)

Ziele, Vorteile und Nachteile

Zentrale Ergebnisse

Outsourcing der Anwendungsentwicklung

300

      









¨ A.2 Uberblick gefundener Studien

301

  

()





   () 

()

 









   

 

 



()

()

 



 





   

             

Outsourcing der Anwendungswartung

Outsourcing der Anwendungsentwicklung

Outsourcing im Allgemeinen

Bereich

Ergebnisse und Folgen des Outsourcings

Geografische Aspekte des Outsourcings

Auslagerungsbereiche und Grad des Outsourcings

Gestaltung der Outsourcing-Beziehung

Determinanten des Entscheidungsprozesses

Studie PARK ; K IM (2005) S HI et al. (2005)∗ AGRAWAL et al. (2006) BALAJI ; R ANGANA THAN (2006) DAHLBERG et al. (2006) E RICKSON ; R ANGANA THAN (2006) K ATAJA ; T UUNANEN (2006) M IRANDA ; K IM (2006) O H et al. (2006) ROTTMAN ; L ACITY (2006) W IENER (2006) A RORA ; F ORMAN (2007) C ARMEL ; A BBOTT (2007) C ONG ; C HAU (2007) G ONG et al. (2007) K INNULA et al. (2007) M AUCH (2007) M IRANI (2007) N OONAN et al. (2007) S RIVASTAVA et al. (2007) T IWANA ; BUSH (2007) W INKLER et al. (2007) B LUMENBERG (2008) C HANG ; L UI (2008) D IBBERN et al. (2008) H AN et al. (2008) H EISKANEN et al. (2008)

Ziele, Vorteile und Nachteile

Zentrale Ergebnisse

 





   

A State-of-the-Art – Ein aktueller Literatur¨uberblick





 ()

 



8

15

32

4

14

 

()    19

       63

Outsourcing der Anwendungswartung

Outsourcing im Allgemeinen

Bereich

Ergebnisse und Folgen des Outsourcings

Geografische Aspekte des Outsourcings

Auslagerungsbereiche und Grad des Outsourcings

Gestaltung der Outsourcing-Beziehung

Determinanten des Entscheidungsprozesses

Studie I ACOVOU ; NAKATSU (2008) KOTLARSKY et al. (2008) L EE et al. (2008) L EIMSTOLL et al. (2008) L EONARDI ; BAILEY (2008) M AHNKE et al. (2008) M ARTIN et al. (2008) S TRAUB et al. (2008) WANG et al. (2008) W UNNAVA et al. (2008) Summe

Ziele, Vorteile und Nachteile

Zentrale Ergebnisse

Outsourcing der Anwendungsentwicklung

302

 



17

Tabelle A.2: Zentrale Ergebnisse und Bereiche des State-of-the-Art im IT-Outsourcing.

5

A.3 Verwendete o¨ konomische Ans¨atze

303

A.3 Verwendete o¨ konomische Ans¨atze Neben den in D IBBERN et al. (2004) vorgestellten wissenschaftlichen Studien5 , die von 1992 bis einschließlich 2000 im Bereich des IT-Outsourcings durchgef¨uhrt wurden, wurden zeitlich darauf aufbauend die in Tabelle A.3 gezeigten Beitr¨age zwischen 2000 und 2008 recherchiert. Die von D IBBERN et al. (2004) zur Systematisierung der Studien erarbeitete Klassifikation in Bezug auf die Referenztheorien wurde u¨ bernommen, der Literatur¨uberblick durch neuere Arbeiten bis einschließlich 2008 erg¨anzt und damit auf den aktuellen Stand der Forschung gebracht. Legende: PAT RBV RDT SET SM TKT TPB

5

Principal-Agent-Theory Resource-based view Resource Dependency Theory Social Exchange Theory Strategic Management Transaktionskostentheorie Theory of Planned Behavior

D IBBERN et al. (2004), S. 99-102.

RBV 

 

RDT 



 





Andere





 

 





Power-Politic



  









 

Andere





PAT 

TKT



Referenztheorien o¨ konomisch soziolog./organisat. Exchange

H ANCOX ; H ACKNEY (2000) H IRSCHHEIM ; L ACITY (2000) K ERN ; W ILLCOCKS (2000) S CHULTZE ; B OLAND (2000) BAHLI ; R IVARD (2001) BARTH E´ LEMY (2001) D IBBERN ; H EINZL (2001) ¨ G UNTHER et al. (2001) K ERN ; K REIJGER (2001) M C K EEN ; S MITH (2001) N ICHOLSON ; S AHAY (2001) ROUSE ; C ORBITT (2001) B ODKER (2002) D IBBERN et al. (2002) JAYATILAKA et al. (2002) K ERN ; B LOIS (2002) K ERN et al. (2002b) M C AULAY et al. (2002) M OCZADLO (2002) P OPPO ; Z ENGER (2002) S UN et al. (2002) V ITHARANA ; D HARWADKAR (2002)

Studie

strategisch



 

 





NA

304 A State-of-the-Art – Ein aktueller Literatur¨uberblick

TPB

Innov. Diff.

SM

Spiel

RBV

RDT 

SM 









Power-Politic









 







TPB



PAT 



Exchange



TKT

 

Referenztheorien o¨ konomisch soziolog./organisat.













Andere

YAO ; M URPHY (2002) C HOUDHURY; S ABHERWAL (2003) C URRIE et al. (2003) D IBBERN et al. (2003) K ISHORE et al. (2003) L EE ; K IM (2003) R IEMENSCHNEIDER et al. (2003) S USARLA et al. (2003) T IWANA (2003) Y E ; AGARWAL (2003) AUBERT et al. (2004) DAVIS et al. (2004) D IBBERN (2004) G ONZALEZ et al. (2004) G OO et al. (2004) H UANG et al. (2004) K ISHORE et al. (2004) L ANDER et al. (2004) S MITH ; K UMAR (2004) S WINARSKI et al. (2004) BALAJI ; B ROWN (2005) BARTH E´ LEMY; G EYER (2005) D UTTA ; ROY (2005)

Studie

strategisch







 



NA

A.3 Verwendete o¨ konomische Ans¨atze 305

Innov. Diff.

Andere

Spiel

RBV 

RDT 



PAT 



 

Andere  

 







 

Andere





TKT

 

Referenztheorien o¨ konomisch soziolog./organisat. Exchange

G OLES ; C HIN (2005) H ALL ; L IEDTKA (2005) H IRSCHHEIM et al. (2005) PARK ; K IM (2005) S HI et al. (2005) AGRAWAL et al. (2006) BALAJI ; R ANGANATHAN (2006) DAHLBERG et al. (2006) E RICKSON ; R ANGANATHAN (2006) K ATAJA ; T UUNANEN (2006) M IRANDA ; K IM (2006) O H et al. (2006) ROTTMAN ; L ACITY (2006) W IENER (2006) A RORA ; F ORMAN (2007) C ARMEL ; A BBOTT (2007) C ONG ; C HAU (2007) G ONG et al. (2007) K INNULA et al. (2007) M AUCH (2007) M IRANI (2007) N OONAN et al. (2007) S RIVASTAVA et al. (2007)

Studie

strategisch

    

   



 

NA

306 A State-of-the-Art – Ein aktueller Literatur¨uberblick

TPB

Power-Politic

Innov. Diff.

SM

Spiel

Spiel   18

SM 2

9

18

Andere 5

17

Innov. Diff. 0

4



2

TPB

6



RDT





 



Power-Politic



PAT 



15



 

Andere

Tabelle A.3: Theoretische Fundierung der empirischen Untersuchungen.

0

RBV  

TKT



Referenztheorien o¨ konomisch soziolog./organisat. Exchange

T IWANA ; BUSH (2007) W INKLER et al. (2007) B LUMENBERG (2008) C HANG ; L UI (2008) D IBBERN et al. (2008) H AN et al. (2008) H EISKANEN et al. (2008) I ACOVOU ; NAKATSU (2008) KOTLARSKY et al. (2008) L EE et al. (2008) L EIMSTOLL et al. (2008) L EONARDI ; BAILEY (2008) M AHNKE et al. (2008) M ARTIN et al. (2008) S TRAUB et al. (2008) WANG et al. (2008) W UNNAVA et al. (2008) Summe

Studie

strategisch

30







 

NA

A.3 Verwendete o¨ konomische Ans¨atze 307

B Beschreibung der Anwendungstypen Im Folgenden werden die Anwendungsgebiete erl¨autert, die in der Regel innerhalb eines Unternehmens mehr oder weniger durch Informationstechnologie unterst¨utzt werden. Es handelt sich um die folgenden Anwendungstypen1 • Supply Chain Management Applikationen • ERP-Applikationen • Human Resources Applikationen • Operations- & Produktions-Applikationen • Engineering Applikationen • Content Applikationen • Office Anwendungen • Kollaborative Applikationen • Business Intelligence Applikationen • Customer Relationship Management Applikationen Spezifische Supply Chain Management Applikationen werden eingesetzt, um die Abwicklung der Supply Chain, d.h. der kompletten Logistikkette eines Unternehmens vom Lieferanten des Rohmaterials bis zum Endkunden zu unterst¨utzen2 . Insbesondere enth¨alt das Supply Chain Management die Koordination und Zusammenarbeit der am Leistungserstellungsprozess beteiligten Partner (Lieferanten, H¨andler, Logistikdienstleister, Kunden)3 . Um den Austausch von Informationen, Produkten und Mitteln innerhalb der Supply Chain zu beschleunigen, integriert das Supply Chain Management funktions- und unternehmens¨ubergreifende Gesch¨aftsprozesse4 . ERP-Systeme sind Anwendungssysteme, mit denen Daten und Prozesse innerhalb und zwischen den Anwendungsgebieten eines Unternehmens integriert werden5 . Dadurch stehen alle 1 2 3 4 5

Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 84 ff. Vgl. K RCMAR (2004), S. 465 oder auch L AUDON et al. (2006), S. 100. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. hierzu G RONAU (2004), S. 4 oder auch L AUDON et al. (2006), S. 99.

310

B Beschreibung der Anwendungstypen

zur Aufgabenerf¨ullung im Rahmen des Leistungserstellungsprozesses relevanten Informationen im Unternehmen jederzeit zentral zur Verf¨ugung und Redundanzen werden vermieden6. Diese Integration wird erreicht durch die Verwendung einer gemeinsamen Datenbasis f¨ur alle im ERP-System vorhandenen Anwendungen7 . Demnach bestehen ERP-Systeme aus mehreren funktionalen Anwendungskomponenten, die miteinander in Beziehung stehen8 . Durch den Einsatz von ERP-Systemen k¨onnen in der Regel implementierte Schnittstellen zwischen einzelnen Anwendungen, die durch das ERP-System integriert werden, beseitigt werden9 . Human Resources Applikationen unterst¨utzen die Aufgaben, die im Unternehmen im Rahmen des Personalwesens anfallen. Darunter fallen gem¨aß M ERTENS et al. (2004) unter anderem die Arbeitszeitverwaltung, Meldeprogramme, Mitarbeiterportale, die Kapazit¨atsplanung und insbesondere die Lohn- und Gehaltsabrechnung10 . Gem¨aß L AUDON et al. (2006) sind Anwendungssysteme f¨ur das Personalwesen Anwendungssysteme, mit denen Personaldaten gef¨uhrt und ” Informationen u¨ ber F¨ahigkeiten, Arbeitsleistung und Weiterbildung der Mitarbeiter verzeichnet werden und die die Planung des Arbeitsentgelts und der beruflichen Laufbahn der Mitarbeiter unterst¨utzen“ 11 . Operations- & Produktions-Applikationen unterst¨utzen die Aufgaben innerhalb eines Unternehmens, die im Rahmen der Produktion und Fertigung materieller G¨uter zu erf¨ullen sind. Gem¨aß M ERTENS et al. (2004) fallen darunter die Prim¨ar- und Materialbedarfsplanung, die Durchlaufterminierung, der Kapazit¨atsausgleich, die Verf¨ugbarkeitspr¨ufung, die Auftragsfreigabe, die Werkstattsteuerung, die Qualit¨atssicherung sowie die Produktionsfortschrittskontrolle12 . In den meisten Fertigungs- und Produktionssystemen wird auch ein Warenwirtschaftssystem eingesetzt, das beispielsweise Daten u¨ ber alle im Lager enthaltenen Artikel inklusive Bestandsf¨uhrung enth¨alt13 . Engineering Applikationen stehen im Mittelpunkt des computergest¨utzten Produktentwurfes14 . Computer-aided Design (CAD)-Systeme unterst¨utzen das Erstellen von Konstruktionszeichnungen auf den Bildschirm anstelle des Reißbretts15 . Eine wichtige Erweiterung ist das Computer-aided Engineering (CAE), das auch als Computer-aided Manufacturing (CAM) bezeichnet wird16 . Hier wird das konstruierte Produkt als Modell im Rechner abgebildet17 , damit der Materialfluss u¨ ber mehrere Phasen hinweg begleitet werden kann18 . Content Applikationen sind Anwendungsprogramme, die die gemeinschaftliche Erstellung und Bearbeitung des Inhalts von Text- und Multimedia-Dokumenten erm¨oglichen und organisieren. Zumeist werden die so genannten Content Management Systeme (CMS) f¨ur die Erstellung von Inhalten f¨ur das World Wide Web eingesetzt. Der darzustellende Informationsgehalt wird 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Vgl. K UMAR ; VAN H ILLEGERSBERG (2000), S. 23 und R AGOWSKY; S OMERS (2002), S. 11. ¨ A BTS ; M ULDER (2008) oder auch G RONAU (2004), S. 4. Vgl. B REHM et al. (2008), S. 1866. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 100. M ERTENS et al. (2004), S. 108 f. L AUDON et al. (2006), S. 93. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 95-102. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 92. Vgl. K RCMAR (2004), S. 85. Vgl. M ERTENS et al. (2004), S. 85. Vgl. ebd. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 100 f.

311 in diesem Zusammenhang als Content (Inhalt) bezeichnet. L AUDON et al. (2006) sprechen in diesem Zusammenhang von Wissensmanagementsystemen und definieren diese als Systeme, ” die den Erwerb, die Erfassung, Speicherung und Weitergabe von firmenbezogenem Wissen und 19 Fachkenntnissen unterst¨utzen“ . Office Anwendungen wie beispielsweise MS Office, OpenOffice oder Google Apps sind Zusammenstellungen gebr¨auchlicher Anwendungsprogramme, die Arbeiten, die im B¨uro bzw. in der Verwaltung eines Unternehmens anfallen, erledigen oder zumindest unterst¨utzen sollen20. Dazu geh¨oren zumeist Textverarbeitungs-, Tabellenkalkulations-, Pr¨asentations- und DatenbankProgramme21 . Kollaborative Applikationen wie beispielsweise MS Outlook, Lotus Notes oder MS SharePoint werden h¨aufig auch als Groupware“ bezeichnet22 . Sie unterst¨utzen die Zusammenarbeit in Ar” beitsgruppen basierend auf der m¨oglichen gleichzeitigen Bearbeitung und dem Austausch von 23 Dokumenten . Es geh¨oren aber auch gemeinsame Kalender- und Aufgabenverwaltungswerkzeuge sowie Diskussionsforen zum Umfang kollaborativer Anwendungssysteme24. Business Intelligence Applikationen bezeichnen Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen auf der Managementebene25 , die im Hinblick auf die Unternehmensziele bessere operative oder strategische Entscheidungen erm¨oglichen. Dies geschieht mit Hilfe von Standard¨ubersichtsberichten sowie Berichten u¨ ber Abweichungen der Planung, Kontrolle und Entscheidungsfindung26. CRM-Applikationen sind Anwendungen des Informationssystems, die das Kundenbeziehungsmanagement eines Unternehmens unterst¨utzen. Gem¨aß K UNZ (1996) ist dies definiert als die ” Summe aller unternehmerischen Entscheidungen und Handlungen, die auf den Aufbau und die Erhaltung von l¨angerdauernden Beziehungen zwischen dem Unternehmen und seinen Kunden abzielen“ 27 . S CHMID ; BACH (2000) fokussieren in ihrer Definition auf die Unterst¨utzung der Aktivit¨aten in Marketing, Verkauf und Service zur Erreichung gemeinsamer Ziele“ 28 . ”

19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

L AUDON et al. (2006), S. 108. Vgl. H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 282. Vgl. hierzu ebd. oder auch M ERTENS et al. (2004), S. 31. Vgl. H ANSEN ; N EUMANN (2002), S. 438. Vgl. ebd. Vgl. ebd., S. 439. Vgl. L AUDON et al. (2006), S. 86. Vgl. ebd. K UNZ (1996). S CHMID ; BACH (2000), S. 11.

C Leitfaden der Experteninterviews Allgemeine Fragen 1. Welches ist Ihre aktuelle Funktion und welches sind die typischen Aufgaben, die Sie in dieser Position erf¨ullen? 2. Wie viele Besch¨aftigte (= Angestellte) gibt es in Ihrem Unternehmen? Wie viele davon in Ihrer IT-Abteilung? 3. Wie hoch ist der j¨ahrliche Umsatz Ihres Unternehmens und wie viel Prozent davon planen Sie als IT-Budget ein? Wie hoch ist der prozentuale Anteil f¨ur externe Dienstleister am IT-Gesamtbudget?

Status quo und bisherige Erfahrungen 1. F¨ur welche Gesch¨aftsprozesse haben Sie eine IT-Unterst¨utzung? (Gehaltsabrechnung, Buchhaltung, Auftragsabwicklung, Einkauf, Vertrieb / CRM, Zeitwirtschaft, Lagerwirtschaft, Produktion, Produktentwicklung) 2. Haben Sie Erfahrungen im IT-Outsourcing? a) Welche der Bereiche Entwicklung, Implementierung und Betrieb wurden/sind (pro o.g. Gesch¨aftsprozess) ausgelagert? b) Wie haben Sie analysiert, ob der o.g. Gesch¨aftsprozess ausgelagert werden kann / soll? c) An wen haben Sie die Auslagerung vergeben? i. Nach welchen Kriterien haben Sie bei der Auswahl eines Partners entschieden? Gab es Empfehlungen / Referenzen? ii. (Von wie vielen Anbietern haben Sie sich im Vorfeld Angebote eingeholt?) iii. Wohin haben Sie ausgelagert? 1. Inland? (Onhoring) 2. Ausland? (Nearshoring oder Farshoring?) iv. Wie zufrieden sind Sie mit Ihrem externen Dienstleister? Wenn nicht zufrieden, womit sind Sie unzufrieden?

314

C Leitfaden der Experteninterviews

3. Was w¨urden Sie zuk¨unftig anders / besser machen? a) W¨urden Sie u¨ berhaupt noch einmal externe Leistungen in Anspruch nehmen oder von vornherein alles im Haus lassen? b) W¨urden Sie evtl. einen anderen Dienstleister w¨ahlen? W¨urden Sie evtl. die Onshore, Nearshore- oder Farshore-Entscheidung anders treffen? c) W¨urden Sie evtl. andere Bereiche, die derzeit durch IT unterst¨utzt sind, fremd vergeben? d) Bei welchen Aufgaben, Dienstleistungen oder Gesch¨aftsprozessen, die durch IT unterst¨utzt werden, sehen Sie die gr¨oßten Potenziale f¨ur eine Beauftragung externer Dienstleister? Warum? 4. Haben Sie bereits auf Langfristigkeit ausgelegte, ausgelagerte Gesch¨aftsprozesse oder Teile davon wieder ins Haus zur¨uck geholt (Backsourcing)? a) Wenn ja, welche Bereiche und warum? b) Was sind Ihrer Meinung nach die entscheidenden Faktoren, die f¨ur ein Scheitern der Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern verantwortlich sind? c) Wenn nein, denken Sie derzeit dar¨uber nach, die Bereiche der fremd vergebenen IT wieder ins Haus zu holen? 5. (Wenn die Software-Entwicklung ausgelagert ist . . .) ¨ a) Was passiert bei Anderungsw¨ unschen (bspw. Modifikation eines Gesch¨aftsprozes¨ ses) von Ihnen? Gibt es dann eigene Mitarbeiter, die die Anderungen durchf¨uhren oder beauftragen Sie externe Dienstleister zum Anpassen der Software? b) Wie viel Prozent der Entwicklungsaufgaben m¨ussen verbindlich an den externen Dienstleister vergeben werden? Gibt es eine vertraglich fixierte Degression? 6. (Wenn noch keine Erfahrung mit externen Dienstleistern vorhanden ist . . .) a) Warum haben Sie die oben genannten Bereiche nicht fremd vergeben? b) Wie ist der geplante Umfang in der Zukunft?

Zielsetzung / Erfolgsfaktoren fur ¨ die Fremdvergabe 1. Bitte ordnen Sie die folgenden Beweggr¨unde nach ihrem Stellenwert, den Sie den Gr¨unden beimessen:

315 • Kosteneinsparungen (variable Preismodelle) • Flexibilit¨atserh¨ohung • Erh¨ohung der Zuverl¨assigkeit (insbesondere bei Hardware) • Unabh¨angigkeit von eigenem Personal • Konzentration auf Kernkompetenzen • Ausnutzung des Follow-the-sun“-Prinzips (gezieltes Ausnutzen der Zeitverschie” bung) • Erg¨anzung fehlender interner Ressourcen (Expertenwissen des Partners) ¨ • Strategische Uberlegungen 2. Gibt es neben den genannten Beweggr¨unden Ihrer Meinung nach noch weitere (wichtigere), die ein mittelst¨andisches Unternehmen dazu bewegt, IT-Funktionen (nicht) an externe Dienstleister zu vergeben? 3. Was sind aus Ihrer Sicht entscheidende Erfolgsfaktoren f¨ur die Fremdvergabe von IT-Aktivit¨aten eines mittelst¨andischen Unternehmens? Warum? 4. Wo sehen Sie die speziellen Anforderungen des Mittelstands bzw. kleiner und mittlerer Unternehmen? 5. Welchen Stellenwert messen Sie dem Erfolgsfaktor Vertragsgestaltung mit dem externen ” Dienstleister und Sourcing-Governance“ bei? a) Welche Aspekte w¨urden Sie auf jeden Fall in einen Vertrag mit einem externen Dienstleister aufnehmen? b) Wie stark sehen Sie die Gefahr, dass ein externer Dienstleister opportunistisches Verhalten an den Tag legt, wenn er weiß, wie sehr Sie auf ihn angewiesen und von ihm abh¨angig sind? c) (Sollte man aus Ihrer Sicht Vertragsstrafen formulieren?) d) Sehen Sie einen Zusammenhang zwischen dem Detaillierungsgrad der Leistungsbeschreibung des Vertrages und dem sp¨ateren Erfolg der Kollaboration mit dem externen Partner? e) Ist dies aus Ihrer Sicht ein bedeutender Erfolgsfaktor? Gibt es neben dem Vertrag noch weitere wichtige IT-Sourcing-Governance-Mechanismen? 6. Wie stark sollte die Bindung zum externen Dienstleister Ihrer Meinung nach ausgestaltet werden?

316

C Leitfaden der Experteninterviews a) Vergabe des Auftrages an ein Fremdunternehmen? (Risiko des Kontrollverlustes) b) Joint Venture (Kooperation) mit einem Partner? c) Beteiligung an einem (evtl. ausl¨andischen) Unternehmen?

7. Sehen Sie in der Intensit¨at der Bindung einen wesentlichen Erfolgsfaktor f¨ur die Auftragsvergabe an externe Dienstleister?

Bewertung von Software as a Service (SaaS) 1. Haben Sie schon einmal von SaaS geh¨ort? Konnten Sie bereits erste Erfahrungen mit SaaS sammeln? Wenn ja, in welchem Kontext? 2. Sehen Sie M¨oglichkeiten, SaaS in Ihrem Unternehmen einzusetzen? a) Worin besteht Ihre Motivation und wann planen Sie, SaaS zu nutzen? b) Wenn ja, bei welchen Gesch¨aftsprozessen? Welche Gesch¨aftsprozesse eignen sich besonders gut? c) Wie ermitteln Sie das monet¨are Einsparpotenzial durch SaaS? d) Wenn nein, warum nicht? Zuk¨unftige Planung? 3. Welches Potenzial messen Sie diesem Modell der Softwarebereitstellung in kleinen und mittleren Unternehmen generell bei? 4. Worin sehen Sie die a) Vorteile b) Nachteile im Vergleich zu einer klassischen Inhouse-L¨osung? 5. Besteht aus Ihrer Sicht die Gefahr, durch SaaS die Kontrolle u¨ ber die IT bzw. sensible Unternehmensdaten (bspw. Kundendaten) zu verlieren? 6. Nach welchen Kriterien w¨urden Sie sich f¨ur einen SaaS-Anbieter entscheiden? 7. M¨ussen evtl. viele auf Ihr Unternehmen individuell zugeschnittene Funktionen innerhalb des Anwendungssystems aufgegeben bzw. neu programmiert werden, um eine SaaSL¨osung eines Anbieters nutzen zu k¨onnen? Besteht hier die Gefahr erh¨ohter (Folge-) Kosten durch den R¨uckschritt“ auf ein hochgradig standardisiertes System? ”

317 8. Welche Preismodelle favorisieren Sie in Bezug auf die Fremdvergabe von IT-Aktivit¨aten? (nutzungsabh¨angig, nutzerabh¨angig, Flatrate)

D Fragebogen zur Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

Der vorliegende Fragebogen behandelt die Auswahl und den Einsatz von Standardsoftware, die Neuentwicklung größerer Individualsoftwaresysteme und die kontinuierliche Weiterentwicklung/Wartung der bestehenden IT-Landschaft (Standard- und Individualsoftware inkl. Schnittstellen). Standardsoftware wird in der Regel für den Massenmarkt entwickelt. Dabei gehen die Anbieter von weitestgehend standardisierten Bedürfnissen der potenziellen Nutzer aus. Individualsoftware wird auf Basis von spezifischen Anforderungen maßgeschneidert entwickelt, und zwar entweder von den anwendenden Unternehmen selbst oder von einem externen Softwarehaus.

1.

Anteil von Standard- und Individualsoftware

Welche Softwaretypen setzen Sie in Ihrem Unternehmen ein? überwiegend Individualsoftware in etwa gleich überwiegend Standardsoftware Wie schätzen Sie die zukünftige Entwicklung bzgl. des Einsatzes der o.g. Softwaretypen ein? (Zeithorizont: 3-5 Jahre)

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Vermehrter Einsatz von Standardsoftware zu Lasten von Individualsoftware. Rückgang individueller Anpassungen von Standardsoftware. Aufgrund wachsender Anforderungen der Anwender wird es immer wieder individuelle Lösungen für spezielle Problemstellungen geben, die in die gesamte ITLandschaft zu integrieren sind. Wenn Sie ausschließlich Individualsoftware nutzen, dann weiter mit Fragenkomplex 3.

2.

Auswahl und Einsatz von Standardsoftware

Die folgenden Fragen beziehen sich auf Standardapplikationen, die Sie zur Unterstützung Ihrer Kerngeschäftsprozesse einsetzen. Wenn Sie mehrere Standardsysteme von verschiedenen Softwareanbietern beziehen, so beantworten Sie die folgenden Fragen bitte für das Haupt-Standardprodukt. Bitte benennen Sie dieses HauptStandardprodukt. (optional)

2.1

Kriterien zur Auswahl eines Softwareanbieters für Standardsoftware

Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Kriterien für die Auswahl eines Anbieters von Standardsoftware für Ihre Kerngeschäftsprozesse?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Weite Verbreitung des IT-Produktes (erfolgreicher Einsatz in anderen Unternehmen) Reputation, Image des Anbieters Abdeckung der benötigten betriebswirtschaftlichen Funktionen, Branchenerfahrung Vorhandenes Know-how zur Unterstützung bei der Einführung und Weiterentwicklung der Standardsoftware. Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis Sicherheit auf eine dauerhafte Geschäftsbeziehung (bspw. sollte es sich um ein Kerngeschäftsfeld des Anbieters handeln) Skalierbarkeit, Erweiterungsmöglichkeiten der Standardsoftware Anderes:
















2.2

Vorgehensweise bei der Anpassung der Standardsoftware und der Migration des bestehenden Systems

Wie gehen Sie prinzipiell vor, wenn die einzusetzende Standardsoftware Ihre Geschäftsprozesse nicht optimal unterstützt?

Umfang voll und ganz

gar nicht

1

2

3

4

5

6

7

Wir passen die Geschäftsprozesse der Standardsoftware an. Wir wirken auf den Softwarehersteller entweder direkt oder im Rahmen eines Nutzerkreises ein, dass er Standardfunktionen bereit stellt, die bestimmte Geschäftsprozesse unterstützen. Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 1 von 7

320

D Fragebogen zur Anwendungsentwicklung und -wartung Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

Wir vergeben einen individuellen Auftrag an den Hersteller der Software mit der Maßgabe der Exklusiv-Nutzung. Wir vergeben einen individuellen Auftrag an den Hersteller der Software mit der Freigabe, die Funktion in den Standard zu übernehmen und damit anderen Nutzern zur Verfügung zu stellen. Der Quelltext unserer Standardsoftware ist zugänglich und wird ergänzt / angepasst. (Auch Add-On Programmierung) Welche Arten von Entwicklungsarbeiten/Anpassungen haben Sie für den Praxiseinsatz an Ihren Standardapplikationen durchgeführt / durchführen lassen? gar nicht 1

sehr wenig 2

wenig 3

4

viel 5

sehr viel 6

ausschließlich 7

Customizing/Parametrisierung (ohne Eingriffe in den Quelltext) Add-On Programmierung (Zusatzprogramme, ohne den Standard zu modifizieren) Veränderungen am Quelltext (inkl. Modifikationen am Standardsystem) Welche Arten von Entwicklungsarbeiten/Anpassungen würden Sie auf Basis Ihrer Erfahrungen zukünftig bspw. für die Einführung weiterer Komponenten / Module Ihres Haupt-Standardproduktes durchführen / durchführen lassen? gar nicht 1

sehr wenig 2

wenig 3

4

viel 5

sehr viel 6

ausschließlich 7

Customizing/Parametrisierung (ohne Eingriffe in den Quelltext) Add-On Programmierung (Zusatzprogramme, ohne den Standard zu modifizieren) Veränderungen am Quelltext (inkl. Modifikationen am Standardsystem) Haben Sie für Entwicklungsarbeiten an Ihrer Standardsoftware im Rahmen des Ersteinsatzes Fremdleistung in Anspruch genommen, oder beabsichtigen Sie dies für die Einführung weiterer Systemkomponenten?
Weiter mit Fragenkomplex 2.3 Ja
Weiter mit Fragenkomplex 2.4 Nein

2.3

Einführung der Standardsoftware mit Hilfe von Fremdleistung

Nach welchen Kriterien wählen Sie Partner für die Einführung (von Komponenten) des Standardsystems inkl. der Datenmigrationen des bestehenden Systems?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Er sollte die Geschäftsprozesse unseres Unternehmens und die diese unterstützende Software exzellent kennen. Man sollte mit dem Partner selbst schon zusammengearbeitet und damit Erfahrung im Umgang mit ihm haben. Der Partner muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“. Referenzen über erfolgreiche Einführungen. Anderes:














Umfang

In welchem Umfang vergeben Sie die folgenden Aufgaben an Externe?

voll und ganz

gar nicht

1

2

3

4

5

6

7

Customizing/Parametrisierung (ohne Eingriffe in den Quelltext) Add-On Programmierung (Zusatzprogramme, ohne den Standard zu modifizieren) Veränderungen am Quelltext (inkl. Modifikationen am Standardsystem) Systemeinführungen, z.B. in neuen Anwendungsgebieten, zugekauften Firmen etc. Schnittstellen-Programmierung zu bestehenden Systemen

Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 2 von 7

321 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

In welchem Umfang bezüglich geografischer Entfernung vergeben Sie die Anpassungen Ihrer Standardsoftware extern?

Umfang voll und ganz

gar nicht

1

2

3

4

5

6

7

Onshoring (innerhalb Deutschlands) Nearshoring (innerhalb Europas) Farshoring (nach Asien) Wenn Sie für die Einführung von Standardsoftware ausschließlich Fremdleistung in Anspruch nehmen, dann weiter mit Fragenkomplex 3.

2.4

Anpassung der Standardsoftware durch Eigenleistung

Welche Gründe veranlassen Ihr Unternehmen, Arbeiten im Rahmen der Einführung von Standardsystemkomponenten selbst durchzuführen und nicht fremd zu vergeben? Customizing und individuelle Anpassungen bei geschäftskritischen Prozessen führen zur „Business Process Applikationshoheit“ und die sollte im Hause bleiben. Kompetenz für unternehmensspezifische Anpassungen ist am besten bei unternehmenseigenen Mitarbeitern vorhanden. Kein Externer kann die Anpassungen so kostengünstig machen wie ein interner Mitarbeiter. Vermeidung von Abhängigkeit von Externen Anderer:

3.

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Neuentwicklung größerer Individualsoftwaresysteme

Haben Sie in Ihrem Unternehmen derzeit ein größeres Individualsoftwaresystem im Einsatz? Ja
Weiter mit der nächsten Frage.
Weiter mit Fragenkomplex 4 Nein Haben Sie für Neuentwicklung von Individualsoftware schon Fremdleistung in Anspruch genommen?
Weiter mit Fragenkomplex 3.1 Ja
Weiter mit Fragenkomplex 3.3 Nein

3.1

Inanspruchnahme von Fremdleistung stimme überhaupt nicht zu

Inwieweit stimmen Sie für die Neuentwicklung von Individualprogrammsystemen folgenden Aussagen zu? bezogen auf

Die arbeitsteilige Zusammenarbeit mit einem externen Dienstleister ist die ideale Verfahrensweise, um größere Individualprogrammsysteme zu entwickeln. Die Verantwortung, insbesondere die Projektleitung, bleibt im Unternehmen. Bei der Entwicklung größerer individueller Programmsysteme ist es sicherer, das Projekt an ein leistungsfähiges Softwarehaus komplett zu vergeben. Die Verantwortung wird dem Softwarehaus übertragen.

3.2

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

3

4

5

6

7

geschäftskritische Prozesse keine geschäftskritische n Prozesse geschäftskritische Prozesse keine geschäftskritische n Prozesse

Kriterien zur Auswahl eines Softwarehauses

Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Kriterien für die Auswahl eines Softwarehauses für die Neuentwicklung von Individualsoftware?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

6

7

Referenzen über erfolgreiche Realisierungen auf ähnlichem Arbeitsgebiet Reputation, Image des Softwarehauses Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis Gewünscht ist eine langfristige Geschäftsbeziehung (Kontinuität), damit man dem Partner auch die Weiterentwicklung / Wartung übertragen könnte. Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber präsentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle für die Auftragsvergabe. (Key people, „man muss sich mögen“) Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 3 von 7

322

D Fragebogen zur Anwendungsentwicklung und -wartung Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

Der Partner muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“. Anderes:














In welchem Umfang bezüglich geografischer Entfernung haben Sie die Individualsoftware-Entwicklung extern vergeben?

Umfang voll und ganz

gar nicht

1

2

3

4

5

6

7

Onshoring (innerhalb Deutschlands) Nearshoring (innerhalb Europas) Farshoring (nach Asien) Wenn Sie für die Neuentwicklung von Individualsoftware ausschließlich Fremdleistung in Anspruch nehmen, dann weiter mit Fragenkomplex 4.

3.3

Eigenentwicklung von Individualsoftware

Welche Gründe veranlassen Ihr Unternehmen, Neuentwicklung von Individualsoftware in Eigenleistung durchzuführen und nicht fremd zu vergeben?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Bei geschäftskritischen, unternehmensspezifischen Prozessen müssen interne Mitarbeiter die Kompetenz für die Anwendungsentwicklung haben. Vermeidung von Abhängigkeit von Externen Interne Leistungserbringung ist tendenziell günstiger. Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich stärker mit seinem Unternehmen. Die flexible Einsatzmöglichkeit eines internen Mitarbeiters ist vorteilhaft gegenüber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung. Anderer:

4.

Kontinuierliche Weiterentwicklung/Wartung der IT-Landschaft (sowohl Standard- als auch Individualsoftware)

In diesem Abschnitt des Fragebogens geht es um die kontinuierliche Weiterentwicklung und Wartung Ihrer IT-Landschaft. Dieser Fragenkomplex bezieht sich sowohl auf Ihre Individual- als auch Standardsoftwaresysteme (z.B. Releasewechsel). Häufig werden Unternehmen bei der Weiterentwicklung und Wartung durch ITBeratungsleistung unterstützt. Im Gegensatz zu Abschnitt 4 hatten wir in Abschnitt 2 bzw. 3 den Neueinsatz und die damit verbundene Anpassung von Standardsoftware bzw. die Neuentwicklung von Individualsoftware behandelt. Haben Sie für die Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft schon ganz oder teilweise Fremdleistung (z.B. Beratungsleistung) in Anspruch genommen?
Weiter mit Fragenkomplex 4.1 Ja
Weiter mit Fragenkomplex 4.4 Nein

4.1

Gründe, Fremdleistung in Anspruch zu nehmen

Was sind Ihrer Meinung nach Gründe, bei der Weiterentwicklung/Wartung Ihrer ITLandschaft Fremdleistung in Anspruch zu nehmen?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Zukauf von intern nicht vorhandenem Know-how Temporärer Zukauf von externen Ressourcen bei Kapazitätsbedarfsspitzen Konzentration eigener Mitarbeiter auf das Kerngeschäft, Vergabe von Arbeiten in Randbereichen und von Routinefunktionen Anderer:

Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 4 von 7

323 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

4.2

Outsourcing von Weiterentwicklung und Wartung eines kompletten Anwendungssystems

Inwieweit sind Sie bereit, die Weiterentwicklung und Wartung kompletter Anwendungssysteme an Fremdleister outzusourcen?

überhaupt nicht

1

2

voll und ganz

3

4

5

6

7

Für Kerngeschäftsprozesse Für Randbereiche des Unternehmens (keine Kerngeschäftsprozesse) Für geographisch entfernte Betriebe Haben Sie schon mal ein Anwendungssystem, das Sie outgesourct hatten, (wieder) zurückgeholt, d.h. in die eigene Verantwortung übernommen? Ja Nein Wir überlegen, das zu tun.

4.3

Kriterien zur Auswahl von Software- oder Service-Anbietern

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zur Wahl von IT-Dienstleistern (auch Berater) für die längerfristige Zusammenarbeit bei der Weiterentwicklung und Wartung Ihrer IT-Landschaft zu? Referenzen über erfolgreiche Realisierungen auf ähnlichem Arbeitsgebiet Reputation, Image des IT-Dienstleisters Günstiges Preis-/Leistungsverhältnis Zusammenarbeit mit möglichst wenigen IT-Dienstleistern, die primär keine Spezialisten sind sondern umfassende Kenntnisse auf mehreren Arbeitsgebieten haben. Die konkreten Personen, die dem Auftraggeber präsentiert werden, spielen eine ausschlaggebende Rolle für die Auftragsvergabe. (Key people, „man muss sich mögen“) Gewünscht ist eine langfristige Geschäftsbeziehung (Kontinuität), damit beim ITDienstleister Unternehmens-Know-how aufgebaut und der Kommunikations- und Detaillierungsaufwand minimiert wird. Der IT-Dienstleister muss sich „auf gleicher Augenhöhe“ befinden, m.a.W. „Mittelständler beauftragen lieber Mittelständler“. Anderes: In welchem Umfang bezüglich geografischer Entfernung haben Sie die Weiterentwicklung/Wartung Ihrer bestehenden IT-Landschaft extern vergeben?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Umfang voll und ganz

gar nicht

1

2

3

4

5

6

7

Onshoring (innerhalb Deutschlands) Nearshoring (innerhalb Europas) Farshoring (nach Asien)

Wenn Sie für die Weiterentwicklung/Wartung Ihrer IT-Landschaft ausschließlich Fremdleistung in Anspruch nehmen, dann weiter mit Fragenkomplex 5.

4.4

Gründe, Weiterentwicklung/Wartung durch eigene Mitarbeiter durchzuführen

Was sind Ihrer Meinung nach Gründe, bei der Weiterentwicklung/Wartung Ihrer ITLandschaft keine Fremdleistung in Anspruch zu nehmen?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Bei geschäftskritischen, unternehmensspezifischen Prozessen müssen interne Mitarbeiter die Kompetenz für die Anwendungsentwicklung haben. Vermeidung von Abhängigkeit von Externen Interne Leistungserbringung ist tendenziell günstiger. Ein interner, angestellter Mitarbeiter identifiziert sich stärker mit seinem Unternehmen.

Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 5 von 7

324

D Fragebogen zur Anwendungsentwicklung und -wartung Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

Die flexible Einsatzmöglichkeit eines internen Mitarbeiters, insbesondere bei der Wartung des Systems, ist vorteilhaft gegenüber dem Zwang zu einer vertraglichen, detaillierten Leistungsbeschreibung. Anderer:

5.

Grundsätzliche Einstellung On-, Near- und Farshoring

zu

Fremdleistung,

insbesondere

zu

Wie würden Sie auf Basis Ihrer Erfahrungen in Bezug auf den Ort des Anbieters von Fremdleistungen zukünftig entscheiden? Wenn Sie noch keine Erfahrungen gemacht haben, dann geben Sie bitte Ihre Einschätzung ab. Onshoring (Inanspruchnahme von Fremdleistung innerhalb Deutschlands) Anteil erhöhen tendenziell eher gleich Anteil verringern Nearshoring (Inanspruchnahme von Fremdleistung innerhalb (Ost-) Europas) Anteil erhöhen tendenziell eher gleich Anteil verringern Farshoring (Inanspruchnahme von Fremdleistung aus Asien) Anteil erhöhen tendenziell eher gleich Anteil verringern

 Wenn Sie keinerlei Fremdleistungen im Bereich Ihrer Anwendungsentwicklung und -wartung in Anspruch nehmen, dann weiter mit Fragenkomplex 6. Wie zufrieden waren/sind Sie mit der Leistungserbringung Ihrer (Ihres) … überhaupt nicht zufrieden

1

2

überaus zufrieden

3

4

5

6

7

… Onshoring-Dienstleister(s) im Hinblick auf …? Produkt- und Servicequalität Kosten Termineinhaltung Kommunikation und Koordination … Nearshoring-Dienstleister(s) im Hinblick auf …? Produkt- und Servicequalität Kosten Termineinhaltung Kommunikation und Koordination … Farshoring-Dienstleister(s) im Hinblick auf …? Produkt- und Servicequalität Kosten Termineinhaltung Kommunikation und Koordination Nun zum Schluss noch einige wenige Fragen zu Ihrem Unternehmen.

6.

Informationen zu Ihrem Unternehmen

Jede Ihrer Informationen wird selbstverständlich streng vertraulich behandelt und ausschließlich für wissenschaftliche Zwecke verwendet. Es sind keine Rückschlüsse auf einzelne Unternehmen möglich. Welche Funktion üben Sie innerhalb des Unternehmens aus? In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig?

Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 6 von 7

325 Eigen- oder Fremdleistung in Anwendungsentwicklung und -wartung Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

Wie viele Mitarbeiter … … sind etwa in Ihrem Unternehmen insgesamt beschäftigt? … sind etwa in der IT-Abteilung beschäftigt bzw. beschäftigen sich mit IT? … sind etwa in der Anwendungsentwicklung und -wartung beschäftigt?

Mitarbeiter Mitarbeiter Mitarbeiter

Welchen Umsatz hat Ihr Unternehmen im letzten Geschäftsjahr erwirtschaftet? (in Millionen Euro) unter 10

10 - 19

20 - 49

50 - 99

100 - 199

200 - 499

500 - 999

Wie hoch war Ihr IT-Budget in 2008 (in % des Umsatzes)?

über 1.000

keine Angabe

Eigentumsverhältnisse Ihres Unternehmens Inhabergeführtes Familienunternehmen Familienunternehmen mit fremdem Management Tochtergesellschaft einer Konzernmutter Konzern-Muttergesellschaft

Wichtige Bitte: Um den Versand des Ergebnisberichtes zu ermöglichen und einen Ansprechpartner für die Verlosung der Apple iPod touch zu haben, bitten wir Sie schließlich, uns Ihre E-Mail-Adresse anzugeben. E-Mail-Adresse (optional)

Herzlichen Dank für Ihre Teilnahme! Den ausgefüllten Fragebogen können Sie entweder per Post im beigefügten Rückumschlag, per Fax oder per E-Mail an uns zurücksenden.

Post:

Fax: E-Mail: Online ausfüllen unter:

Technische Universität Darmstadt Fachgebiet Information Systems / Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Peter Buxmann Hochschulstraße 1 64289 Darmstadt 06151-16-5162 [email protected] http://www.unipark.de/uc/anwentw

Technische Universität Darmstadt | Prof. Dr. Peter Buxmann

Seite 7 von 7

E Operationalisierung In den folgenden Unterabschnitten wird zun¨achst die Operationalisierung der abh¨angigen (endogenen) latenten Variablen Grad des SaaS-basierten Outsourcings“ und Einstellung gegen” ” u¨ ber SaaS“ dargestellt. Anschließend wird auf die Operationalisierung der u¨ brigen (exogenen) latenten Variablen des Forschungsmodells in Abbildung 4.56 eingegangen. Die Reihenfolge, in der die theoretischen Konstrukte des Forschungsmodells zur Operationalisierung herangezogen werden, orientiert sich an der Struktur des Abschnittes 4.4.2.

E.1 Grad des SaaS-basierten Outsourcings Das theoretische Konstrukt des SaaS-Adoptionsgrades stellte im Rahmen des Forschungsmodells eine von zwei endogenen latenten Variablen dar und wurde durch zwei aus der Literatur u¨ bernommene Items gemessen. Zum einen wurde auf einer 7-Punkte-Likert-Skala1 der Umfang erfragt, zu dem im befragten Unternehmen Applikationen im Mietmodell genutzt werden (GRAD1). Zum anderen wurde die Anzahl der involvierten Mitarbeiter, die zur Erledigung ihrer Aufgaben SaaS-basierte Applikationen nutzen, als Item zur Messung des SaaSAdoptionsgrades verwendet (GRAD2). Die Operationalisierung des SaaS-Adoptionsgrades ist in Tabelle E.1 u¨ bersichtlich dargestellt. Grad des SaaS-basierten Outsourcings ID Item GRAD1 Inwieweit werden im Unternehmen Softwarel¨osungen im Mietmodell (SaaS) genutzt?

GRAD2

Anzahl der involvierten Mitarbeiter, die SaaSbasierte Applikationen in 2008 nutzen und in 2011 (gesch¨atzt) nutzen werden.

Quelle L OH L OH ;

(1994); V ENKA TRAMAN (1995); B ENLIAN et al. (2009) D IBBERN (2004)

Tabelle E.1: Operationalisierung Grad des SaaS-basierten Outsourcings“ ”

E.2 Konstrukte aus der Theory of Planned Behavior Die individuelle Einstellung eines Entscheiders gegen¨uber der Adoption von Software as a Service war im Rahmen des vorliegenden Forschungsmodells die zweite endogene latente Variable. 1

1=keine Applikation, 7=alle Applikationen.

328

E Operationalisierung

Als Messinstrument der Einstellung wurden drei aus der Literatur u¨ bernommene Items verwendet, die sich in vergleichbaren empirischen Studien bereits zur reliablen Messung des Konstruktes bew¨ahrt haben. Die latente Variable Einstellung gegen¨uber SaaS“ wurde durch drei a¨ hn” liche Begriffspaare positiv-negativ (EINSTELL1), nutzbringend-sch¨adlich (EINSTELL2) und wichtig-unwichtig (EINSTELL3) operationalisiert. Der Befragte wurde gebeten, seinen individuellen Standpunkt zu den getroffenen Aussagen auf einer 7-Punkte-Likert-Skala anzugeben. Diese Erhebungsmethode ist in der Literatur als semantisches Differenzial bekannt2 . Als Vorzug des semantischen Differenzials wird h¨aufig die stark vereinfachte Instrumentenentwicklung erw¨ahnt und kann ohne Probleme auf jedes denkbare Einstellungsobjekt angewandt werden3 . In Tabelle E.2 sind die verwendeten Items der Operationalisierung der Einstellung gegen¨uber Software as a Service zusammengefasst. Einstellung gegenuber ¨ SaaS ID Item EINSTELL1 Alles in allem bewertet das Unternehmen den Bezug der Applikation als SaaS-L¨osung als positiv (vs. negativ). EINSTELL2 Der Bezug der Applikation im SaaS-Mietmodell wird vom Unternehmen als nutzbringend (vs. sch¨adlich) eingestuft. EINSTELL3 Das Unternehmen erachtet den Bezug der Applikation als SaaS als wichtig (vs. unwichtig).

Quelle D IBBERN (2004); B ENLIAN et al. (2009)

Tabelle E.2: Operationalisierung Einstellung gegen¨uber SaaS“ ”

In Abschnitt 4.4.2.1.2 wurde postuliert, dass das soziale Umfeld eines Entscheiders f¨ur den Entscheidungstr¨ager wichtig ist und der Entscheider der Meinung anderer Personen und/oder Personengruppen deshalb einen großen Stellenwert innerhalb seiner Meinungsbildung beimisst4. Er wird sich an der Meinung f¨ur ihn wichtiger anderer Personen und/oder Personengruppen orientieren. In diesem Zusammenhang spricht die Theory of Planned Behavior vom Konstrukt der subjektiven Norm. F¨ur die Operationalisierung der gleichnamigen latenten Variable wurde auf Messmodelle zur¨uckgegriffen, die sich bereits in den empirischen Untersuchungen von D IBBERN (2004) und B ENLIAN et al. (2009) als reliabel herausgestellt haben. Die Items wurden der Methode des semantischen Differenzials folgend wiederum als Gegensatzpaare positivnegativ (SUBNORM1), nutzbringend-sch¨adlich (SUBNORM2) und wichtig-unwichtig (SUBNORM3) formuliert, zu denen der Befragte auf einer 7-Punkte-Likert-Skala seinen Standpunkt bez¨uglich der Meinung anderer angeben konnte. Die Begriffspaare bildeten dabei die Endpunkte der Likert-Skala. Die konkret zur Messung der subjektiven Norm verwendeten Items sind in Tabelle E.3 dargestellt.

2 3 4

Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 175 ff. Diese Methode zur Messung einer individuellen Einstellung geht auf O SGOOD et al. (1957) zur¨uck. Vgl. S CHNELL et al. (2005), S. 176. Vgl. Abschnitt 4.4.2.1.2.

E.3 Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie Subjektive Norm ID Item SUBNORM1 Personen oder Gruppen, deren Meinung dem Unternehmen wichtig ist, bewerten den Bezug der Applikation als SaaS-L¨osung als positiv (vs. negativ). SUBNORM2 Das Unternehmen orientiert sich an der Einstellung anderer Personen oder Gruppen, die dem Unternehmen bedeutsam sind und die die SaaS-L¨osung als nutzbringend (vs. sch¨adlich) einstufen. SUBNORM3 F¨ur das Unternehmen bedeutende Personen oder Gruppen erachten den Bezug der Applikation als SaaS-L¨osung als wichtig (vs. unwichtig).

329

Quelle D IBBERN (2004); B ENLIAN et al. (2009)

Tabelle E.3: Operationalisierung Subjektive Norm“ ”

E.3 Konstrukte aus der Transaktionskostentheorie Im Zusammenhang mit der Transaktionskostentheorie waren f¨ur die Konstruktion des Fragebogeninstrumentes die theoretischen Konstrukte der Unsicherheit und der Applikationsspezifit¨at zu operationalisieren. F¨ur die Messinstrumente beider latenten Variablen konnte auf bestehende und reliable Messmodelle in der Literatur zur¨uckgegriffen werden. Die Unsicherheit im Kontext einer potenziellen Adoption von Software as a Service wurde durch die vier Items gemessen, die in Tabelle E.4 u¨ bersichtlich dargestellt sind. Unsicherheit ID Item UNSICH1 Technische Abh¨angigkeiten bzw. Unw¨agbarkeiten ¨ (z.B. bzgl. Verf¨ugbarkeit, Performance, Ubertragungsgeschwindigkeit und/oder Fall-Back-L¨osung) in der SaaS-basierten Outsourcing-Beziehung. UNSICH2

UNSICH3

UNSICH4

¨ Okonomische Abh¨angigkeit des SaaS-Kunden vom SaaS-Dienstleister im Sinne unvorhergesehener ¨ Anderungen in der Bepreisung der Dienste oder im Serviceumfang. (Bspw. Notwendigkeit von Schnittstellen) Prozessabh¨angigkeiten und Unregelm¨aßigkeiten im ¨ Sinne von unvorhergesehenen Anderungen in der Servicequalit¨at der bezogenen Applikationsservices und damit evtl. auch zu nachteiligen Prozessresultaten Furcht vor der Herausgabe gesch¨aftskritischer und sensibler Firmen- und Kundendaten

Quelle S MITH ;

KU(2004); M A et al. (2005); K ERN et al. (2002a); B ENLIAN et al. (2009) S MITH ; KUMAR (2004); B ENLI AN et al. (2009) MAR

S MITH ;

KU(2004); M A et al. (2005); B ENLIAN et al. (2009) MAR

Eigene

Tabelle E.4: Operationalisierung Unsicherheit“ ”

Bei der Formulierung der Items wurde versucht, verschiedene Blickwinkel auf die Unsicherheit in Verbindung mit einer SaaS-Adoption zu ber¨ucksichtigen. So wurden technische Abh¨angig-

330

E Operationalisierung

keiten bzw. Unw¨agbarkeiten aufgegriffen, die beispielsweise Verf¨ugbarkeit, Performance oder ¨ Ubertragungsgeschwindigkeit von SaaS-L¨osungen betreffen (UNSICH1). Dar¨uber hinaus wurden neben Unw¨agbarkeiten bez¨uglich o¨ konomischer Abh¨angigkeiten des SaaS-Anwenders vom SaaS-Anbieter (UNSICH2) auch Prozessabh¨angigkeiten und Unregelm¨aßigkeiten im Sinne von ¨ unvorhergesehenen Anderungen in der Servicequalit¨at (UNSICH3) ber¨ucksichtigt. Ferner wurde bei der Formulierung der Items f¨ur das Messinstrument der Unsicherheit ebenfalls die Furcht vor der Herausgabe gesch¨aftskritischer Firmen- und Kundendaten eingebracht (UNSICH4). Das Item UNSICH4 basierte auf Aussagen von Experten, die im Rahmen der qualitativen Experteninterviews erhoben wurden5 . Das Konstrukt der Applikationsspezifit¨at wurde durch f¨unf Items gemessen, die ebenfalls vollst¨andig aus bew¨ahrten Messinstrumenten vergleichbarer Studien6 u¨ bernommen werden konnten. Die verwendeten Items werden in Tabelle E.5 gezeigt. Spezifit¨at ID SPEZIFI1

SPEZIFI2

SPEZIFI3

SPEZIFI4

SPEZIFI5

Item Die existierende Applikation ist individuell an unternehmensspezifische Gesch¨aftsprozesse und Richtlinien angepasst (Customizing). Die existierende Applikation ist in hohem Maße in die bestehende IT-Landschaft des Unternehmens integriert (Existenz von Schnittstellen) und l¨asst sich nur schwer herausl¨osen (hoher Vernetzungsgrad). Die Verrichtung der IT-relevanten Arbeiten mit der existierenden Applikation verlangt ein gutes Verst¨andnis u¨ ber die besonderen Gesch¨aftsprozesse im Unternehmen. (Business Wissen) F¨ur die Aufgabenerf¨ullung im Rahmen der existierenden Applikation ist Wissen erforderlich, das einzigartig f¨ur das Unternehmen ist. (Business Wissen) Es ist detailliertes Wissen u¨ ber Softwaresysteme des Unternehmens notwendig, die speziell auf die Bed¨urfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind, um die Aufgaben erledigen zu k¨onnen. (Software Wissen)

Quelle K ERN et al. (2002a); B ENLIAN et al. (2009)

D IBBERN (2004)

Tabelle E.5: Operationalisierung Spezifit¨at“ ”

E.4 Konstrukte aus der Principal-Agent-Theorie Messinstrumente zur Erfassung der beiden theoretischen Konstrukte, die aus der PrincipalAgent-Theorie abgeleitet wurden, wurden nach dem Kenntnisstand des Autors in der Literatur bisher nur sehr eingeschr¨ankt vorgeschlagen. Folglich konnte nicht auf bestehende ganzheitliche Messmodelle zur¨uckgegriffen werden. Basierend auf den Artikeln von CHEON et al. (1995), H ANCOX ; H ACKNEY (2000), O H et al. (2006) und T IWANA ; BUSH (2007) wurden daher im Rahmen der vorliegenden Studie neue Messinstrumente f¨ur Hidden characteristics und Hidden action entwickelt. Teilweise wurden die Items auf Basis von Aussagen generiert, die aus der 5 6

Vgl. Abschnitt 4.2.3.4. D IBBERN (2004) und B ENLIAN et al. (2009)

E.4 Konstrukte aus der Principal-Agent-Theorie

331

qualitativen Expertenbefragung gewonnen werden konnten. Zur Einstellungsmessung in Bezug auf die formulierten Items wurde eine 7-Punkte-Likert-Skala mit den Endpunkten u¨ berhaupt ” nicht wichtig“ bis u¨ beraus wichtig“ verwendet. Die in dieser empirischen Studie verwendeten ” Operationalisierungen von Hidden characteristics und Hidden action erfolgten anhand der in Tabelle E.6 bzw. E.7 dargestellten Items. Hidden characteristics ID Item HIDCHAR1 Transparenz der Qualit¨atseigenschaften der Applikation (bspw. abgedeckte Funktionalit¨aten f¨ur die Unterst¨utzung der Gesch¨aftsprozesse) des potenziellen SaaS-Anbieters. HIDCHAR2 Transparenz u¨ ber die Prozess- und Leistungsinformationen (bspw. die in den SLAs festzulegenden Key Performance Indicators) des potenziellen SaaSAnbieters. HIDCHAR3 Transparenz u¨ ber die langfristige Motivation und das Gesch¨aftsmodell des potenziellen SaaSAnbieters. HIDCHAR4 Transparenz u¨ ber die Anzahl der Anwender, die die SaaS-L¨osung des Anbieters bereits im Einsatz haben. HIDCHAR5 Risiko bzgl. der Vertrauensw¨urdigkeit und Ehrlichkeit der Versprechen des SaaS-Anbieters

Quelle C HEON et al. (1995); H ANCOX ; H ACKNEY (2000); O H et al. (2006); T IWANA ; B USH (2007); Eigene

Tabelle E.6: Operationalisierung Hidden characteristics“ ” Hidden action ID Item HIDACT1 Transparenz der Gesch¨aftsprozesse beim SaaSAnbieter HIDACT2 Die Anstrengungen und Ziele (bspw. Investitionen in technologischen Fortschritt oder die Fortbildung des Personals) sollten erkennbar und beurteilbar sein. HIDACT3 Die Ver¨anderungen von Kerngesch¨aftsfeldern, die das Unternehmen betreffen, sollten erkennbar und beurteilbar sein.

Quelle C HEON et al. (1995); H ANCOX ; H ACKNEY (2000); O H et al. (2006); T IWANA ; B USH (2007); Eigene

Tabelle E.7: Operationalisierung Hidden action“ ”

332

E Operationalisierung

E.5 Konstrukte aus dem Resource-based view Das Messinstrument zur Erhebung der strategischen Bedeutung einer Applikation konnte ebenfalls aus bestehenden Messmodellen verschiedener empirischer Untersuchungen nahezu unver¨andert u¨ bernommen werden. Die verwendeten Items stellen allesamt auf den strategischen Beitrag der Applikation zur Differenzierung des Unternehmens gegen¨uber Wettbewerbern ab. Die Operationalisierung der strategischen Bedeutung erfolgte anhand der in Tabelle E.8 dargestellten vier Items. Strategische Bedeutung ID Item STRATEG1 Die existierende Applikation hat f¨ur das Unternehmen eine strategische Bedeutung (d.h. ist unternehmenskritisch). STRATEG2 Die existierende Applikation tr¨agt entscheidend zur Erreichung der Unternehmensziele bei (Kernkompetenz). STRATEG3 Das Fehlen des zentralen Beitrags der existierenden Applikation w¨urde zu Wettbewerbsnachteilen f¨ur das Unternehmen f¨uhren. STRATEG4 Die existierende Applikation ist unternehmensindividuell, d.h. sie besitzt sehr unternehmensspezifische Konfigurationen, die von einem Drittanbieter nicht so einfach (oder auch gar nicht) abzubilden w¨aren (Nicht-Imitierbarkeit).

Quelle L OH (1994); D IB BERN (2004); B ENLI AN et al. (2009) D IBBERN (2004); B ENLIAN et al. (2009)

C HEON et al. (1995); D IBBERN (2004)

Tabelle E.8: Operationalisierung Strategische Bedeutung“ ”

E.6 Konstrukte aus der Social Exchange Theory

333

E.6 Konstrukte aus der Social Exchange Theory Das theoretische Konstrukt der sozialen N¨ahe, das mit Hilfe der Social Exchange Theory konzeptualisiert wurde, wurde im Rahmen des vorliegenden Forschungsmodells durch vier Items gemessen. In diesem Zusammenhang konnte auf einige bereits validierte Messinstrumente der empirischen Untersuchung von L EE ; K IM (1999) zur¨uckgegriffen werden. Dar¨uber hinaus sind teilweise konzeptionelle Ergebnisse aus der Arbeit von G OLES ; C HIN (2005) in die Formulierung von Items eingeflossen. Die Operationalisierung der sozialen N¨ahe zwischen Anwenderunternehmen und SaaS-Anbieter erfolgte konkret anhand der in Tabelle E.9 aufgef¨uhrten Items. Soziale N¨ahe ID Item SOZNAE1 In einer Beziehung zu einem (potenziellen) SaaSAnbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter die Gesch¨aftsprozesse, Ziele und Grunds¨atze des Unternehmens kennt, akzeptiert und versteht. SOZNAE2 In einer Beziehung zu einem (potenziellen) SaaSAnbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter und das Unternehmen gegenseitiges Verst¨andnis f¨ureinander haben, wenn etwas mal nicht funktioniert. SOZNAE3 In einer Beziehung zu einem (potenziellen) SaaSAnbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter und das Unternehmen dieselbe Unternehmenskultur haben (Kommunikation auf Augenh¨ohe, bspw. mittelst¨andische Unternehmen bevorzugen mittelst¨andische Partner, die Chemie muss stim” men“). SOZNAE4 In einer Beziehung zu einem (potenziellen) SaaSAnbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter und das Unternehmen sich a¨ hnlich sind in der Art und Weise wie Probleme gel¨ost und Entscheidungen getroffen werden (bspw. kurze Entscheidungswege, schnelle Reaktionszeiten).

Quelle L EE ; K IM (1999); G OLES ; C HIN (2005)

Eigene

L EE ; K IM (1999); G OLES ; C HIN (2005)

L EE ; K IM (1999)

Tabelle E.9: Operationalisierung Soziale N¨ahe“ ”

E.7 Konstrukte, die aus der der Logik der Pfadabh¨angigkeiten abgeleitet werden Sowohl f¨ur die Operationalisierung des Behavioral Lock-in als auch f¨ur die des Technological Lock-in wurden nach dem Kenntnisstand des Autors in der Literatur bislang keine Messinstrumente verwendet. Daher wurden f¨ur die beiden latenten Variablen, die auf der Logik der Pfadabh¨angigkeiten basieren, eigene Messinstrumente entwickelt. Die Formulierung der Items orientierte sich dabei weitestgehend an Aussagen, die aus der explorativen Expertenbefragung gewonnen wurden. Der Behavioral Lock-in wurde anhand von drei, der Technological Lock-

334

E Operationalisierung Behavioral Lock-in ID Item BEHLOC1 Die Mitarbeiter des Unternehmens sind gegen¨uber Ver¨anderungen bzgl. Prozessen, Strukturen bzw. Systemeinf¨uhrungen tr¨age (vs. ver¨anderungsbereit). BEHLOC2 Ver¨anderungen von gewohnten Arbeitsabl¨aufen und etablierten Strukturen stehen die Mitarbeiter des Unternehmens abgeneigt und zur¨uckhaltend (vs. aufgeschlossen) gegen¨uber. BEHLOC3 Die Mitarbeiter des Unternehmens treiben Ver¨anderungen im Kontext von Systemeinf¨uhrungen oder der Modifikation von Gesch¨aftsabl¨aufen aktiv voran (vs. passiv).

Quelle BARNES et al. (2004); Eigene

Tabelle E.10: Operationalisierung Behavioral Lock-in“ ”

in mittels vier Items gemessen. Bei der Konstruktion des Messmodells f¨ur den Behavioral Lock-in wurde erneut auf das Verfahren des semantischen Differenzials zur¨uckgegriffen. Zur Messung der Einstellung wurden die Begriffspaare tr¨age-ver¨anderungsbereit, zur¨uckhaltendaufgeschlossen sowie aktiv-passiv verwendet. Der Befragte konnte auf einer 7-Punkte-LikertSkala seinen individuellen Standpunkt angeben. Die Operationalisierung des Behavioral Lockin erfolgte anhand der in Tabelle E.10 dargestellten Items, zur Messung des Technological Lockin wurden die in Tabelle E.11 gezeigten Items verwendet. Technological Lock-in ID Item TECLOC1

TECLOC2

TECLOC3

TECLOC4

In der Vergangenheit wurden nicht unerhebliche Investitionen in die IT-Infrastruktur des Unternehmens f¨ur die Funktionsf¨ahigkeit der existierenden Applikation get¨atigt. In der Vergangenheit wurden nicht unerhebliche Investitionen in Mitarbeiterschulungen im Rahmen der existierenden Applikation get¨atigt. Auf das Unternehmen kommen Vertragsstrafen zu, wenn bspw. Vertr¨age mit bestehenden Softwareanbietern im Rahmen der existierenden Applikation vorzeitig gek¨undigt werden. In der Vergangenheit wurden nicht unerhebliche Investitionen f¨ur die Integration der existierenden Applikation in die Systemlandschaft (bspw. Schnittstellenprogrammierung, Datenmigration) get¨atigt.

Quelle Eigene

Tabelle E.11: Operationalisierung Technological Lock-in“ ”

F Fragebogen zur SaaS-Studie Software as a Service in Deutschland Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

An einigen Stellen im Fragebogen werden wir mehrere ähnliche Fragen zum gleichen Thema stellen. Dies hat wissenschafts-methodische Gründe. Wir möchten auch betonen, dass es keine richtigen oder falschen Antworten gibt.

1.

Applikationstyp und SaaS-Tauglichkeit

Grundlage dieses Fragebogens sind Aussagen, die aus leitfadengestützten Experteninterviews gewonnen wurden. Hieraus wurde die Erkenntnis erarbeitet, dass die Beantwortung der Fragen entscheidend vom Applikationstyp abhängt. Bitte füllen Sie alle nachfolgenden Fragen für jeweils einen Applikationstyp aus, d.h. wenn Sie mehrere Applikationstypen bezüglich ihrer SaaS-Tauglichkeit bewerten möchten, kopieren Sie bitte diese Vorlage und füllen den Fragebogen pro Applikationstyp aus. Ich möchte folgenden Applikationstyp bewerten: Supply Chain Management Applikationen ERP-Applikationen (z.B. SAP R/3, Business ByDesign) Human Resources Applikationen (Gehaltsabrechnung) Operations- & Produktions-Applikationen Engineering Applikationen (z.B. CAD/CAM) Content Applikationen (z.B. Content Management System) Office Anwendungen (z.B. MS Office, Google Apps) Kollaborative Applikationen (z.B. Outlook, Lotus Notes) Business Intelligence Applikationen CRM-Applikationen (z.B. Siebel Systeme, Salesforce.com) Anderer:

Wenn die SaaS-Tauglichkeit aus Ihrer Sicht für mehrere Applikationstypen sehr ähnlich ist, können Sie in der oben stehenden Tabelle auch mehrere Applikationstypen ankreuzen!

2.

Intensität heutiger und künftiger SaaS-Nutzung

In welchem Umfang werden in Ihrem Unternehmen für den ausgewählten Applikationstyp Softwarelösungen (Applikationen) im Mietmodell (Software as a Service) genutzt? (1 = keine Applikation, 7 = alle Applikationen) Im Jahr 2008 Im Jahr 2011 (geplant)

gar nicht

1

voll und ganz

2

3

4

5

6

7

Wie viele Mitarbeiter ungefähr nutzen SaaS-basierte Applikationen? Wenn noch keine Mitarbeiter mit SaaS-basierten Applikationen arbeiten, geben Sie bitte 0 an! Im Jahr 2008 (geschätzt)

Mitarbeiter

Im Jahr 2011 (geplant)

Mitarbeiter

3.

Kulturelle Ähnlichkeit zwischen SaaS-Anbieter und SaaS-Kunde

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen für den ausgewählten Applikationstyp zu?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

In einer Beziehung zu einem SaaS-Anbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter die Geschäftsprozesse, Ziele und Grundsätze Ihres Unternehmens kennt, versteht und akzeptiert. In einer Beziehung zu einem SaaS-Anbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter und Ihr Unternehmen gegenseitiges Verständnis füreinander haben, wenn etwas mal nicht funktioniert. In einer Beziehung zu einem SaaS-Anbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter und Ihr Unternehmen dieselbe Unternehmenskultur haben (bspw. Personalführung, Identifikation der Mitarbeiter mit dem Unternehmen und dem Kunden). In einer Beziehung zu einem SaaS-Anbieter ist wichtig, dass der SaaS-Anbieter und Ihr Unternehmen sich ähnlich sind in der Art und Weise, wie Probleme gelöst und Entscheidungen getroffen werden (Entscheidungswege, Reaktionszeiten).

Seite 1 von 6

336

F Fragebogen zur SaaS-Studie Software as a Service in Deutschland Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

4.

Risiken einer Nutzung von SaaS-basierten Applikationen

Die Risiken einer Nutzung von SaaS-basierten Applikationen werden von Unternehmen pro Applikationstyp unterschiedlich wahrgenommen. Als wie wichtig für Ihre Bewertung bzw. Entscheidungsfindung beurteilen Sie die folgenden potenziellen Risiken für Ihr Unternehmen? Verlust der Autonomie im Entscheidungsprozess (bspw. Verlust der Applikationshoheit, Zeitpunkt des Einspielens von Release-Updates, Wartungsfenster des SaaS-Anbieters) Verlust der Kontrolle über unternehmenskritische Daten und Informationen Ihres Unternehmens Verlust von Sicherheit über Hard- und Software (bspw. Datenintegrität, Backup, Sicherheit, Hackerzugriffe)

überhaupt nicht wichtig

Inwieweit treffen aus Ihrer Sicht folgende Aussagen zu einer potenziellen oder bereits bestehenden Geschäftsbeziehung zu einem SaaS-Dienstleister für den ausgewählten Applikationstyp zu? Es kommt zu technischen Abhängigkeiten bzw. Unwägbarkeiten (z.B. Verfügbarkeit, Performance, Übertragungsgeschwindigkeit). Es kommt zu einer „ökonomischen Abhängigkeit“ vom SaaS-Dienstleister im Sinne unvorhergesehener Änderungen in der Bepreisung der Dienste oder im Serviceumfang. Es kommt zu Prozessabhängigkeiten und Unregelmäßigkeiten im Sinne von unvorhergesehenen Änderungen in der Servicequalität der bezogenen Applikationsservices und damit evtl. auch zu nachteiligen Prozessresultaten (bspw. längere Bearbeitungszeiten, höhere operative Kosten etc.). Es besteht in Ihrem Unternehmen bei entscheidenden Personen (Inhaber, Geschäftsführung) eine gewisse Furcht vor der Herausgabe geschäftskritischer und sensibler Firmen- und Kundendaten.

stimme überhaupt nicht zu

5.

1

1

2

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

stimme voll und ganz zu

3

4

5

4

5

6

7

Informationen über den SaaS-Anbieter vor Vertragsabschluss

Inwieweit sind Ihnen die folgenden Informationen über den SaaS-Anbieter und über den ausgewählten Applikationstyp wichtig?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

6

7

Die Transparenz der Qualitätseigenschaften der Applikation (bspw. die abgedeckten Funktionalitäten für die Unterstützung der Geschäftsprozesse) des potenziellen SaaS-Anbieters. Die Transparenz über die Prozess- und Leistungsinformationen (bspw. die in den SLAs festzulegenden Key Performance Indicators) des potenziellen SaaSAnbieters. Die Transparenz über die langfristige Motivation und das Geschäftsmodell des potenziellen SaaS-Anbieters. Die Transparenz über die Anzahl der Anwender, die die SaaS-Lösung des SaaSAnbieters bereits im Einsatz haben. Das Risiko bezüglich der Vertrauenswürdigkeit und Ehrlichkeit der Versprechen des SaaS-Anbieters.

Inwieweit ist Ihnen wichtig, dass bei Vertragsabschluss mit dem SaaS-Anbieter vereinbart wird, dass bei Kündigung des Vertrages die Beschreibung der Datenstrukturen und die Daten herausgegeben werden, so dass eine Übernahme in ein anderes System ermöglicht wird? überhaupt nicht wichtig 1

2

3

4

5

6

überaus wichtig 7

Seite 2 von 6

337 Software as a Service in Deutschland Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

6.

Transparenz des Geschäftspartners während der Geschäftsbeziehung

Inwieweit sind Ihnen als potenzieller SaaS-Kunde die folgenden Informationen über den SaaS-Anbieter für den ausgewählten Applikationstyp wichtig?

überhaupt nicht wichtig

1

2

überaus wichtig

3

4

5

6

7

Die Geschäftsprozesse beim Geschäftspartner sollten transparent ablaufen. Die Anstrengungen und Ziele (bspw. Investitionen in technologischen Fortschritt oder die Fortbildung des Personals) des SaaS-Anbieters sollten erkennbar und beurteilbar sein. Die Veränderungen von Kerngeschäftsfeldern des SaaS-Anbieters, die Ihr Unternehmen betreffen, sollten erkennbar und beurteilbar sein.

7.

Eigenschaften des Applikationstyps

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen für den ausgewählten Applikationstyp zu?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Unsere bestehende Applikation ist individuell an unsere unternehmensspezifischen Geschäftsprozesse und Richtlinien angepasst (Customizing). Unsere bestehende Applikation ist in hohem Maße in unsere bestehende ITLandschaft integriert (Existenz von Schnittstellen) und lässt sich nur schwer herauslösen (hoher Vernetzungsgrad). Die Verrichtung der prozessrelevanten Arbeiten mit unserer bestehenden Applikation verlangt ein gutes Verständnis über unsere besonderen Geschäftsprozesse. Für die Aufgabenerfüllung im Rahmen unserer bestehenden Applikation ist Wissen erforderlich, das einzigartig für uns ist. Es ist detailliertes Wissen über unsere Softwaresysteme notwendig, die speziell auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten sind, um die Aufgaben erledigen zu können.

Wie groß ist Ihre Bereitschaft, Ihre bestehenden Geschäftsprozesse des ausgewählten Applikationstyps an eine standardisierte SaaS-Lösung anzupassen? keine Bereitschaft 1

8.

wenig Bereitschaft 2

3

t e i l s / t e i ls 4

5

große Bereitschaft 6

überaus große Bereitschaft 7

Strategische Bedeutung des Applikationstyps für Ihr Unternehmen

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen für den ausgewählten Applikationstyp zu?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Die existierende Applikation hat für uns eine strategische Bedeutung (d.h. ist unternehmenskritisch). Die existierende Applikation trägt entscheidend zur Erreichung unserer Unternehmensziele bei (Kernkompetenz). Das Fehlen der existierenden Applikation würde für uns zu erheblichen Wettbewerbsnachteilen gegenüber Wettbewerbern führen. Die existierende Applikation ist unternehmensindividuell, d.h. sie besitzt sehr unternehmensspezifische Konfigurationen, die von einem Drittanbieter nicht so einfach (oder auch gar nicht) abzubilden wären.

Bei der Anpassung einer Standardsoftware auf unsere individuellen Bedürfnisse ist uns wichtig, dass die Funktionalität des ausgewählten Applikationstyps exklusiv für uns entwickelt und nicht anderen Wettbewerbern in künftigen Releases zur Verfügung gestellt wird. überhaupt nicht wichtig 1

2

3

4

5

6

überaus wichtig 7

Seite 3 von 6

338

F Fragebogen zur SaaS-Studie Software as a Service in Deutschland Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

9.

Einfluss vergangener (IT-) Investitionen auf die Entscheidungsfindung

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen für den ausgewählten Applikationstyp zu?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

In der Vergangenheit wurden nicht unerhebliche Investitionen in unsere ITInfrastruktur (bspw. Hardware, Lizenzen) für die Funktionsfähigkeit der existierenden Applikation getätigt. In der Vergangenheit wurden nicht unerhebliche Investitionen in Mitarbeiterschulungen im Rahmen der existierenden Applikation getätigt. Auf uns kommen nicht unerhebliche Vertragsstrafen zu, wenn bspw. Verträge mit bestehenden Softwareanbietern im Rahmen der existierenden Applikation vorzeitig gekündigt werden. In der Vergangenheit haben wir nicht unerhebliche Investitionen für die Integration der existierenden Applikation in die Systemlandschaft (bspw. Schnittstellenprogrammierung, Datenmigration) getätigt.

Inwiefern stimmen Sie der folgenden Aussage zu? Es gibt nur wenige bzw. keine alternativen SaaS-Anbieter, die die Funktionalität der existierenden Applikation gleichwertig liefern können. stimme überhaupt nicht zu 1

10.

2

3

4

5

6

stimme voll und ganz zu 7

Orientierung an anderen Personen oder Gruppen bei der Entscheidungsfindung

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zu? Wenn es in Ihrem Umfeld keine Personen oder Gruppen gibt, die eine Meinung zu SaaS haben, geben Sie bitte an, ob Sie sich bei Ihrer Entscheidungsfindung generell an der Meinung anderer Personen oder Gruppen orientieren. Personen (z.B. Experten) oder Gruppen (z.B. Standardisierungsgremien, Verbände, andere Anwenderfirmen), deren Meinung unserem Unternehmen wichtig ist, bewerten den Bezug der Applikation als SaaS-Lösung bzw. generell das Outsourcing als positiv. Personen oder Gruppen, deren Meinung unserem Unternehmen wichtig ist, stufen die SaaS-Lösung bzw. generell das Outsourcing als nutzbringend ein. Personen oder Gruppen, deren Meinung unserem Unternehmen wichtig ist, erachten den Bezug der Applikation als SaaS-Lösung bzw. generell das Outsourcing als wichtig.

11.

weiß nicht

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Veränderungsbereitschaft in Ihrem Unternehmen

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen bezogen auf den von Ihnen ausgewählten Applikationstyp zu?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Die Mitarbeiter unseres Unternehmens sind gegenüber Veränderungen bzgl. Prozessen, Strukturen bzw. Systemeinführungen tendenziell aufgeschlossen. Veränderungen von gewohnten Arbeitsabläufen und etablierten Strukturen stehen unsere Mitarbeiter tendenziell abgeneigt und zurückhaltend gegenüber. Unsere Mitarbeiter treiben Veränderungen im Kontext von Systemeinführungen oder der Modifikation von Geschäftsabläufen tendenziell aktiv voran.

Seite 4 von 6

339 Software as a Service in Deutschland Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

12.

Ihre Einstellung gegenüber einer SaaS-Nutzung

Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen für den ausgewählten Applikationstyp zu?

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Alles in allem bewerte ich den Bezug der Applikation als SaaS-Lösung als positiv. Den Bezug der Applikation im SaaS-Mietmodell stufe ich als nutzbringend ein. Ich erachte den Bezug der Applikation als SaaS als wichtig.

Nun zum Schluss noch einige wenige Fragen zu Ihrem Unternehmen.

13.

Informationen zu Ihrem Unternehmen

Jede Information von Ihnen wird selbstverständlich streng vertraulich behandelt und ausschließlich für wissenschaftliche Zwecke verwendet. Es sind keine Rückschlüsse auf einzelne Unternehmen möglich. Welche Funktion üben Sie innerhalb des Unternehmens aus?

In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig?

Wie viele Mitarbeiter … … sind in Ihrem Unternehmen insgesamt beschäftigt? … sind in der IT-Abteilung beschäftigt bzw. beschäftigen sich mit IT? … sind in der IT-Anwendungsentwicklung und -betreuung beschäftigt?

Welchen Umsatz haben Sie im letzten Geschäftsjahr mit Ihrem Unternehmen erwirtschaftet?

Mitarbeiter Mitarbeiter Mitarbeiter

ca.

Millionen Euro

Wie hoch war Ihr IT-Budget in 2007 (in % des Umsatzes)?

Eigentumsverhältnisse des Unternehmens Inhabergeführtes Familienunternehmen Familienunternehmen mit fremdem Management Tochtergesellschaft einer Konzernmutter Konzern-Muttergesellschaft

Wer ist (sind) in Ihrem Unternehmen die maßgebliche(n) Führungsperson(en)? Inhaber / Geschäftsführender Gesellschafter Manager

Würden Sie Ihr Unternehmen als mittelständisches Unternehmen bezeichnen? Ja Nein

Seite 5 von 6

340

F Fragebogen zur SaaS-Studie Software as a Service in Deutschland Vertraulicher Fragebogen für den Leiter der Informationstechnologie

Wer bereitet in welchem Umfang eine SaaS-Entscheidung für Ihr Unternehmen vor?

sehr großer Umfang

gar nicht

1

2

3

4

5

6

7

Aufsichtsrat / Gesellschafter Geschäftsführung IT-Leiter Externe IT-Berater

Wie wird eine SaaS-Entscheidung in Ihrem Unternehmen vorbereitet?

ausschließlich auf Basis von Wirtschaftlichkeitsanalysen 1

überwiegend auf Basis von Wirtschaftlichkeitsanalysen 2

eher auf Basis von Wirtschaftlichkeitsanalysen 3

sowohl als auch 4

eher „aus dem Bauch heraus“ 5

überwiegend „aus dem Bauch heraus“ 6

Welche Kriterien beschreiben für Sie den Begriff „Mittelstandskompetenz“ eines Software- oder Service-Anbieters?

ausschließlich „aus dem Bauch heraus“ 7

stimme überhaupt nicht zu

1

2

stimme voll und ganz zu

3

4

5

6

7

Mehrjährige Erfahrung des Anbieters im spezifischen mittelständischen Zielmarkt An die Bedürfnisse mittelständischer Unternehmen angepasste Lösungen Kontinuierliche persönliche Beziehung zu mittelständischen Unternehmen Detaillierte Kenntnisse betriebswirtschaftlicher Abläufe im Zielmarkt Referenzprojekte im Mittelstand Lokale Präsenz des Anbieters Eigenständige auf den Mittelstand gerichtete Vertriebsorganisation Auf den Mittelstand abgestimmte Finanzierungsmodelle Gute Zusammenarbeit mit Mittelstandsverbänden

Wichtige Bitte: Um den Versand der Ergebnisberichte zu erleichtern, bitten wir Sie schließlich, uns Ihre E-Mail-Adresse anzugeben. Diese wird getrennt von Ihren Antworten abgespeichert. E-Mail-Adresse

Herzlichen Dank für Ihre Teilnahme! Den ausgefüllten Fragebogen können Sie entweder per Post im beigefügten Rückumschlag, per Fax oder per E-Mail an uns zurücksenden. Post:

Technische Universität Darmstadt Fachgebiet Information Systems / Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Peter Buxmann zu Hd. Herrn Björn Brandt Hochschulstraße 1 64289 Darmstadt

Fax: E-Mail:

06151-16-5162 [email protected]

Seite 6 von 6

G Cross-Loadings zur SaaS-Studie Legende: BLI EIN GRD HAC HCH SON SPE STB SNO TLI UNS

Behavioral Lock-in Einstellung gegen¨uber SaaS-basiertem Outsourcing Grad des SaaS-basierten Outsourcings Hidden action Hidden characteristics Soziale N¨ahe Spezifit¨at Strategische Bedeutung Subjektive Norm Technological Lock-in Unsicherheit

342

G Cross-Loadings zur SaaS-Studie

BEHLOC1 BEHLOC2 BEHLOC3 EINSTELL1 EINSTELL2 EINSTELL3 GRAD1 HIDACT1 HIDACT2 HIDACT3 HIDCHAR1 HIDCHAR2 HIDCHAR5 SOZNAE1 SOZNAE4 SPEZIFI1 SPEZIFI2 SPEZIFI3 SPEZIFI4 SPEZIFI5 STRATEG1 STRATEG2 STRATEG3 STRATEG4 SUBNORM1 SUBNORM2 SUBNORM3 TECLOC1 TECLOC4 UNSICH1 UNSICH2 UNSICH3 UNSICH4

BLI 0,9245 0,8905 0,8417 0,3081 0,2693 0,2809 0,3138 0,0815 0,137 -0,0464 0,1259 0,1876 0,0199 0,1491 -0,0422 -0,0397 -0,0513 0,006 -0,1626 -0,1231 -0,0748 0,0274 -0,0998 -0,2027 0,1801 0,1712 0,2408 -0,0028 0,053 -0,1272 0,0143 -0,0223 -0,2605

EIN 0,3426 -0,2231 0,2259 0,9532 0,9561 0,8986 0,6333 -0,1078 -0,0491 -0,1317 0,015 0,0643 -0,0882 -0,1012 -0,0472 -0,2938 -0,252 -0,18 -0,262 -0,3171 -0,2009 -0,193 -0,3134 -0,3448 0,4987 0,4893 0,5389 -0,0578 -0,1639 -0,3031 -0,4475 -0,3737 -0,2976

GRD 0,3117 -0,283 0,2289 0,5936 0,5778 0,6081 1 -0,2009 -0,1412 -0,0758 -0,096 -0,1064 -0,1797 -0,2043 -0,1151 -0,3481 -0,3084 -0,2691 -0,3213 -0,3718 -0,1994 -0,2365 -0,3003 -0,4123 0,435 0,3989 0,4248 -0,0421 -0,1989 -0,2276 -0,4271 -0,3568 -0,3213

HAC 0,152 0,0875 0,1165 -0,1377 -0,1484 -0,035 -0,1784 0,9 0,873 0,7169 0,2773 0,3259 0,3452 0,4318 0,2386 0,3232 0,3147 0,3195 0,2671 0,2819 0,2725 0,3529 0,2962 0,1886 -0,1259 -0,2507 -0,179 0,2529 0,2127 0,1977 0,3405 0,3914 0,2007

HCH 0,1747 0,045 0,1135 0,0033 0,0399 -0,1288 -0,1612 0,243 0,2704 0,472 0,8433 0,8337 0,9126 0,1608 0,1351 0,2071 0,0551 0,2217 0,1098 0,0159 0,0219 0,0136 -0,0144 0,0454 -0,1581 -0,2012 -0,1248 0,1888 0,1091 0,441 0,34 0,4472 0,5006

SON 0,0562 0,0196 0,2421 -0,1017 -0,1345 -0,0307 -0,2016 0,3451 0,3718 0,3641 0,1553 0,2069 0,1298 0,9276 0,7284 0,2229 0,4096 0,3865 0,3898 0,4818 0,4519 0,5031 0,3951 0,3143 -0,2158 -0,2913 -0,1826 0,3542 0,3365 0,0262 0,1903 0,2766 0,0676

343

BEHLOC1 BEHLOC2 BEHLOC3 EINSTELL1 EINSTELL2 EINSTELL3 GRAD1 HIDACT1 HIDACT2 HIDACT3 HIDCHAR1 HIDCHAR2 HIDCHAR5 SOZNAE1 SOZNAE4 SPEZIFI1 SPEZIFI2 SPEZIFI3 SPEZIFI4 SPEZIFI5 STRATEG1 STRATEG2 STRATEG3 STRATEG4 SUBNORM1 SUBNORM2 SUBNORM3 TECLOC1 TECLOC4 UNSICH1 UNSICH2 UNSICH3 UNSICH4

SPE -0,1602 0,1215 0,0643 -0,352 -0,3701 -0,1789 -0,3965 0,3216 0,3156 0,2678 0,1298 0,0914 0,1344 0,4797 0,2291 0,7242 0,8231 0,8253 0,8648 0,9015 0,4122 0,67 0,614 0,7076 -0,3607 -0,3041 -0,2955 0,4858 0,535 0,1344 0,3402 0,3318 0,2277

STB -0,1266 0,1542 -0,0315 -0,362 -0,3894 -0,1484 -0,3547 0,2454 0,3268 0,2059 0,0824 0,005 -0,0055 0,484 0,2274 0,503 0,609 0,4534 0,5026 0,4735 0,8379 0,9001 0,9204 0,8256 -0,3388 -0,2761 -0,2479 0,544 0,4315 -0,0044 0,2717 0,2307 0,0819

SNO 0,2718 -0,0998 0,1768 0,5335 0,5077 0,5076 0,4544 -0,2261 -0,0519 -0,1954 -0,0861 -0,062 -0,2271 -0,2507 -0,1406 -0,289 -0,27 -0,2135 -0,302 -0,3346 -0,0941 -0,1915 -0,276 -0,4026 0,9386 0,8999 0,9322 -0,1404 -0,2532 -0,2742 -0,3854 -0,2843 -0,3916

TLI 0,0198 0,0357 0,15 -0,1916 -0,2172 -0,0091 -0,1765 0,1668 0,2094 0,2418 0,1549 0,0566 0,1297 0,3271 0,2815 0,2614 0,3982 0,4204 0,4413 0,457 0,5178 0,4902 0,4651 0,3718 -0,2671 -0,2504 -0,1634 0,7641 0,9848 0,0923 0,3779 0,3231 0,1206

UNS -0,0682 0,1951 -0,0237 -0,4393 -0,4296 -0,4389 -0,4398 0,3079 0,288 0,3604 0,3879 0,3902 0,5517 0,12 0,2551 0,3596 0,3144 0,2943 0,2471 0,2276 0,0933 0,1587 0,166 0,2548 -0,4417 -0,3597 -0,3893 0,2595 0,3089 0,7569 0,8286 0,8579 0,7108