Langzeitentwicklungen in unternehmerischen Gruppen

Dieses Teilprojekt untersucht, wie sich die Beziehungen innerhalb von unternehmerischen Gruppen über einen langen Zeitraum entwickeln. Dabei ist besonders von Interesse, wie sich die anfängliche Gruppenkomposition mit der Zeit wann und wie verändert, inwiefern diese gleichbleibt oder ob und wann sich die unternehmerische Gruppe auflöst.

Mit Hilfe eines ambitionierten, methodologischen Designs werden im Rahmen einer repräsentativen Stichprobe zwei Kohorten von unternehmerischen Gruppen innerhalb der deutschen Wirtschaftspopulation über zwei Jahrzehnte verfolgt und untersucht. Vor dem Hintergrund früherer Studien zu industriellen Netzwerken wird mit Hilfe von öffentlich zugänglichen Quellen (prozessgenerierte Daten) und durch online-gestütztes Crowdsourcing eine eigene und einzigartige Datenbank über die Langzeitentwicklung von unternehmerischen Gruppen aufgebaut.

Die Grundlage für das Ziehen der zufälligen, repräsentativen Stichprobe ist ein großes deutsches Wirtschaftsregister (z.B. die Hoppenstedt Firmendatenbank). Dabei werden nur die Unternehmen berücksichtigt, die zu zwei Zeitpunkten (1993, 1995) gegründet wurden und fünf Jahre später nach wie vor existieren. Damit können wir die unternehmerischen Gruppen identifizieren und zwei Kohorten zuordnen.

Die Handelsregisterdaten ermöglichen die Identifikation der Mitglieder der unternehmerischen Gruppe (begrenzt auf Eigentümer, Manager und Vorstandsmitglieder) bei der Entstehungsphase des Unternehmens – unabhängig von der heutigen Existenz.

Um grundlegende Informationen über die Komposition der unternehmerischen Gruppe, Eigenschaften und Beziehungen zwischen den Mitgliedern sowie Eigenschaften der Organisationen, an die sich diese Gruppen anschließen oder entfernen, zu erhalten, werden in kleinen Fallstudien öffentlich zugängliche, aber verstreute und dezentrale Quellen einzeln betrachtet. Diese Quellen sind zurzeit online verfügbar oder wurden in Internet-, Wirtschafts- und Zeitungsarchiven aufbewahrt. Diese enthalten Einträge in offizielle Wirtschaftsregister (Bundesanzeiger) sowie jährliche Creditreform-Berichte, Artikel in lokalen Zeitungen, Industrie- und Wirtschaftsmagazine, Einträge in sozialen Medien, Firmenwebseiten etc. Dieses Vorgehen suggeriert ein Oversampling von mittleren und großen Unternehmen, da diese leichter zu erfassen sind.

Der Aufwand für das Auffinden der benötigten Informationen und Daten für jeden einzelnen Fall hält sich in Grenzen. Dennoch überschreitet er die zeitlichen und personellen Kapazitäten und Ressourcen einer kleinen Forschungsgruppe. Da nun diese kleinen Fallstudien eine ideale Lehrgelegenheit für Studierende zur Nutzung von Dokumentenanalyse und der Verwendung von prozessproduzierten Daten darstellt, stellt das Crowdsourcing mit einen Einbezug von Studierenden eine gute Lösung dar.

Im Rahmen eines Onlinewettbewerbs erhalten Studierende zunächst eine methodische Einführung in den Umgang mit prozessproduzierten Daten. Anschließend werden den Studierenden einzelne kleine Fallstudien über unternehmerische Gruppen aus dem laufenden Forschungsprojekt zufällig zugeteilt. Die Studierenden werden schrittweise durch den Rechercheprozess geführt und geben dann die gesammelten Informationen in einer online Crowdsourcing-Plattform ein. Verschiedene Preise für die detaillierteste Fallstudie und für die meisten abgeschlossenen Fälle sollen die Teilnehmerzahl und Motivation erhöhen. Ziel ist es, verlässliche Daten und Informationen für mindestens 1.000 Fälle zu erhalten.

Insgesamt verbindet diese neuartige Vorgehensweise Ideen des Crowdsourcing, der Online-Lehre sowie der dokumentarischen und Archivierungsmethoden.

Einen Zugang zu unserer Plattform finden Sie unter: www.datenkunde.org

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