330 Wirtschaft
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Digitale und gesellschaftliche Entwicklungen fordern kontinuierliche Weiterbildung für Mitarbeiter im Vertrieb. Es halten sich in dieser Berufssparte aber immer noch einige Mythen zum Training von Vertriebsmitarbeitern. Unter anderem deshalb wurde in der Vergangenheit der Trainingsbedarf im Vertrieb stark vernachlässigt. Die Arbeit befasst sich deshalb zunächst mit der Frage, wie der Vertrieb in Deutschland aktuell geschult wird (unter Einbezug der Corona-Pandemie) und ob sich aus den Trainingsgewohnheiten erste Hinweise zur Erlangung eines strategischen Wettbewerbsvorteils ergeben könnten.
Dabei greift die Arbeit auf, dass Investitionen in das Training von Vertriebsmitarbeitern eine Anlage in die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens sein könnten. Automatisierte Trainings, beispielsweise basierend auf Virtual Reality (VR) und Künstlicher Intelligenz (KI), könnten in der Aus- und Weiterbildung des Vertriebs einen effizienten Beitrag in der Sicherstellung eines strategischen Wettbewerbsvorteils leisten. Durch weitere Forschungsfragen befasst sich die Arbeit anschließend damit, wie ein automatisiertes Vertriebstraining mit KI- und VR-Inhalten unter Einbeziehung der Nutzer gestaltet werden muss, um Vertriebsmitarbeiter in einem dafür ausgewählten Verhandlungskontext zu trainieren. Dazu wird eine Anwendung mit Hilfe von Virtual Reality und Künstlicher Intelligenz in einem Verhandlungsdialog entwickelt, getestet und evaluiert.
Die vorliegende Arbeit liefert eine Basis für die Automatisierung von Vertriebstrainings und im erweiterten Sinne für Trainings im Allgemeinen.
Die Arbeit ist ein Beitrag zu einer grundlegenden Diskussion der Kapitalmarktforschung, dem messbaren Erfolg „aktiver vs. passiver“ Investmentstrategien. Der Autor setzt sich kritisch mit den wesentlichen Anlagestrategien und Modellen für Indexprodukte auseinander und beleuchtet zugleich Closet Indexing bei aktiv gemanagten Investmentfonds. Das Ergebnis zeigt, dass Closet Indexing nicht nur sporadisch auftritt, sondern eine weit verbreitete Anlagestrategie in vielen vermeintlich aktiv gemanagten Aktieninvestmentfonds ist.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Zögern vieler Unternehmen – insbesondere KMU und Mittelstand – bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein für ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen für einen höheren Grad der Reife ableiten könnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template für darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verfügung.
Moderne Technologien befähigen die beteiligten Akteure eines Produktionsprozesses die Informationsaufnahme, Entscheidungsfindung und -ausführung selbstständig auszuführen. Hierarchische Kontrollbeziehungen werden aufgelöst und die Entscheidungsfindung auf eine Vielzahl von Akteuren verteilt. Positive Folgen sind unter anderem die Nutzung lokaler Kompetenzen und ein schnelles Handeln vor Ort ohne (zeit-)aufwändige prozessübergreifende Planungsläufe durch eine zentrale Steuerungsinstanz. Die Bewertung der Dezentralität des Prozesses hilft beim Vergleich verschiedener Steuerungsstrategien und trägt so zur Beherrschung komplexerer Produktionsprozesse bei.
Obwohl die Kommunikationsstruktur der an der Entscheidungsfindung beteiligten Akteure zunehmend an Bedeutung gewinnt, existiert keine Methode, welche diese als Grundlage für die Operationalisierung der Dezentralität verwendet. Hier setzt diese Arbeit an. Es wird ein dreistufiges Bewertungsmodell entwickelt, dass die Dezentralität eines Produktionsprozesses auf Basis der Kommunikations- und Entscheidungsstruktur der am Prozess beteiligten, autonomen Akteure ermittelt.
Aufbauend auf einer Definition von Dezentralität von Produktionsprozessen werden Anforderungen an eine Kennzahl erhoben und - auf Basis der Kommunikationsstruktur - eine die strukturelle Autonomie der Akteure bestimmenden Kenngröße der sozialen Netzwerkanalyse ermittelt. Die Notwendigkeit der zusätzlichen Berücksichtigung der Entscheidungsstruktur wird basierend auf der Möglichkeit der Integration von Entscheidungsfindung und -ausführung begründet.
Die Differenzierung beider Faktoren bildet die Grundlage für die Klassifikation der Akteure; die Multiplikation beider Werte resultiert in dem die Autonomie eines Akteurs beschreibenden Kennwert tatsächliche Autonomie, welcher das Ergebnis der ersten Stufe des Modells darstellt. Homogene Akteurswerte charakterisieren eine hohe Dezentralität des Prozessschrittes, welcher Betrachtungsobjekt der zweiten Stufe ist. Durch einen Vergleich der vorhandenen mit der maximal möglichen Dezentralität der Prozessschritte wird auf der dritten Stufe der Autonomie Index ermittelt, welcher die Dezentralität des Prozesses operationalisiert.
Das erstellte Bewertungsmodell wird anhand einer Simulationsstudie im Zentrum Industrie 4.0 validiert. Dafür wird das Modell auf zwei Simulationsexperimente - einmal mit einer zentralen und einmal mit einer dezentralen Steuerung - angewendet und die Ergebnisse verglichen. Zusätzlich wird es auf einen umfangreichen Produktionsprozess aus der Praxis angewendet.
Essays on Macroeconomics
(2021)
This dissertation consists of four self-contained papers. Each paper deals with a specific macroeconomic question. The first paper assesses the distributional implications of environmental policies from a general equilibrium macroeconomic perspective. I develop a New-Keynesian model with several types of uncertainties and frictions that incorporates liquidity constrained households. The model is calibrated to match the German economy and the numerical results show that climate policy instruments can be associated with regressive welfare effects. Furthermore, the analysis shows that these effects can be mitigated through an appropriate revenue recycling scheme. The second paper deals with short-run inequality dynamics within a real business cycle model. An empirical evaluation shows that the cyclical components of income inequality, the capital share and real GDP are correlated. We develop tractable representation of common inequality indicators in the general equilibrium model and show that the observed pattern is driven by innovations in the capital share. A Bayesian estimation of the model for the United States with data for the period 1948 to 2017 indicates that the model provides a reasonable fit for the data and successfully replicates the observed pattern of cyclical correlations. The third paper empirically examines the effects of banking regulation on the risk-relationship between sovereigns and banks. Based on a comprehensive data set of the European banking sector, we find that the implementation of the novel European banking regulation framework significantly contributed to a weakening of the risk-link between sovereigns and banks.The fourth paper empirically examines the role of institutional experience for institutional development in transition economies. To capture institutional experience, we develop a novel index, based on historical country records. The results of cross-sectional and panel estimations suggest that institutional experience helps to explain the divergent economic and institutional development in transition economies after the dissolution of the Soviet Union.
Das Ziel der vorliegenden Dissertation war es herauszuarbeiten, ob Nachhaltigkeitsbewusstsein den Konsum von Luxusgütern beeinflusst und ob verschiedene Moderatoren einen Einfluss auf diesen Zusammenhang ausüben. Das Nachhaltigkeitsbewusstsein wurde dabei basierend auf dem von Balderjahn et al. (2013) entwickelten Consciousness-for-sustainable-consumption-Modell durch die ökologische, soziale und die ökonomische Nachhaltigkeit sowie ergänzend durch das Tierschutzbewusstsein und Bewusstsein für lokale Produktion repräsentiert. Als Moderatoren dienten das Streben nach sozialer Anerkennung und Prestige, Materialismus, Hedonismus und Traditionsbewusstsein. Für die Aufdeckung möglicher Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Dimensionen der Nachhaltigkeit und Luxuskonsum wurde eine Prädiktorenanalyse durchgeführt. Moderatorenanalysen offenbarten zusätzlich, ob ein Einfluss der verschiedenen Moderatoren auf die einzelnen Zusammenhänge vorlag. Die Untersuchung zeigte, dass jeweils das Umweltbewusstsein, das Bewusstsein für genügsamen Konsum sowie das Bewusstsein für schuldenfreien Konsum als Teil der ökonomischen Nachhaltigkeit und das Tierschutzbewusstsein einen Einfluss auf den Luxuskonsum ausüben. Darüber hinaus konnten insgesamt sieben Einflüsse durch die verschiedenen Moderatorvariablen auf die unterschiedlichen Zusammenhänge zwischen den Nachhaltigkeitsdimensionen und Luxuskonsum aufgedeckt werden.