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Die Arbeit geht der Frage nach, ob man die Steuerverwaltung in Polen als europäische Verwaltung bezeichnen kann. Es werden drei Aspekte vertiefend untersucht: 1.Verortung der polnischen Steuerverwaltung in der OECD und ausgewählten Nicht-OECD-Ländern mittels einer Clusteranalyse auf Grundlage verschiedener Daten zum Aufbau, Aufgabenprofil und zur Performanz unter gleichzeitiger Beachtung der möglichen Abzeichnung eines europäischen Steuerverwaltungsraums; 2.Verbreitung des CAF in den Steuerverwaltungen der MOE-8, insbesondere in Polen, als vom EUPAN unterstütztes Qualitätsmanagementsystem, das geeignet erscheint, die Entstehung eines gemeinsamen europäischen Qualitätsverständnisses zu fördern; 3.Wahrnehmung der polnischen Steuerverwaltung durch deutsche Finanzbeamte erhoben mit Hilfe eines semantischen Differentials. Die Clusteranalyse ergibt keinen Hinweis auf einen einheitlichen europäischen Steuerverwaltungsraum in Abgrenzung von den übrigen einbezogenen Staaten. Polen fällt nicht als Ausreißer auf und weist Ähnlichkeiten zu anderen europäischen Ländern auf. In Steuerverwaltungen lässt sich das CAF so gut wie gar nicht finden. Polen bildet in der Hinsicht eine Ausnahme. Allerdings befindet sich die polnische Steuerverwaltung auf einem europäischen Weg, den andere Sektoren der Verwaltung (auch in MOE-8) bereits vielfach beschritten haben. Aus der Untersuchung des Images der polnischen Steuerverwaltung bei deutschen Finanzbeamten geht die Abwesenheit starker negativer Stereotype hervor. Die Einschätzungen sind sehr zurückhaltend in der Nähe des Mittelwertes zwischen den beiden Polen des semantischen Differentials. Das vorläufige Ergebnis lautet: Die Steuerverwaltung in Polen ist eine europäische Verwaltung.
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit zwei Aspekten der statistischen Eigenschaften von Clusterverfahren. Zum einen geht die Arbeit auf die Frage der Existenz von unterschiedlichen Clusteranalysemethoden zur Strukturfindung und deren unterschiedlichen Vorgehensweisen ein. Die Methode des Abstandes zwischen Mannigfaltigkeiten und die K-means Methode liefern ausgehend von gleichen Daten unterschiedliche Endclusterungen. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich näher mit den asymptotischen Eigenschaften des K-means Verfahrens. Hierbei ist die Menge der optimalen Clusterzentren konsistent. Bei Vergrößerung des Stichprobenumfangs gegen Unendlich konvergiert diese in Wahrscheinlichkeit gegen die Menge der Clusterzentren, die das Varianzkriterium minimiert. Ebenfalls konvergiert die Menge der optimalen Clusterzentren für n gegen Unendlich gegen eine Normalverteilung. Es hat sich dabei ergeben, dass die einzelnen Clusterzentren voneinander abhängen.