Führung aus Mehrebenenperspektive - Eine kritische Untersuchung

Diplomarbeit von Thomas Hornschuh

Einleitung:

Wie in einleitenden Artikeln zu führungswissenschaftlichen Themen häufig zu lesen ist, wird Führung als ein äußerst unübersichtliches Forschungsfeld beschrieben, auf welchem im Laufe der Zeit eine Vielzahl von Theorien und Ansätzen entwickelt worden sind, ohne dass es jedoch bisher einem Ansatz gelungen wäre, das ‘Phänomen’ Führung umfassend zu beschreiben.

Unter Berufung auf Autoren vornehmlich aus dem nordamerikanischen Raum, scheint dabei in jüngerer Zeit eine Sichtweise von Führung derart an Bedeutung zu gewinnen, dass in diesem Zusammenhang von ‘einer der bedeutendsten Entwicklungen der Führungsforschung’ oder sogar von ‘Revolution’ zu lesen ist.

Dieser Ansatz, welchem offenbar ein hohes Potential an Erkenntnisgewinnen zugesprochen wird, bezieht das Umfeld (oder Kontext), in welchem Führung vollzogen wird, in einem besonderen Maße in die Betrachtungen ein. Aufgrund der Klassifizierung dieses Kontextes in spezielle Untersuchungsebenen, haben Teile der Literatur im englischsprachigen Raum die Bezeichnung ‘Multi-Level Research in Leadership’ eingeführt.

Das Anliegen dieser Arbeit ist nun zunächst darin zu sehen, die Aspekte einer mehrebenenbezogenen Sichtweise von Führung herauszustellen sowie die wesentlichsten Kriterien zu erörtern, die es im Rahmen solcher Untersuchungen zu beachten gilt. In einem nächsten Schritt wird der Frage nachgegangen, inwieweit sich die internationale Führungsforschung mehrebenspezifischen Betrachtungen im Verlauf der letzten Dekade angenähert und dabei erforderliche Kriterien aufgegriffen hat.

Diesbezüglich wurde eine umfassende Literaturrecherche in fachspezifischen Periodika unternommen, in deren Rahmen 357 Publikationen der Fachrichtungen Führung und Organizational Behavior mit mehrebenenbezogenen Inhalten identifiziert werden konnten.

Bevor die Auswertungsergebnisse hinsichtlich der erarbeiteten Kriterien im Hauptteil dieser Arbeit vorgestellt werden, erfolgt im Anschluss zunächst die Darlegung einiger theoretischer Grundlagen der Disziplinen Führung und Organizational Behavior, aus denen wesentliche Elemente der Mehrebenen-Theorie abgeleitet werden. Ein abschließendes Kapitel widmet sich der Erörterung von erkannten Problembereichen, die bei mehrebenenbezogenen Betrachtungen auftreten.

Inhaltsverzeichnis:

1.	Einleitung	1
2.	Theoretische Grundlagen	2
2.1	Grundlegende Aspekte von Führung in Organisationen	2
2.2	Organizational Behavior	4
2.3	Standortbestimmung	7
2.4	Kernelemente der ‘Multi-Level’ - Forschung	8
2.4.1	Kurzer Abriss der historischen Entwicklung	8
2.4.2	Das Kriterium der expliziten Bezeichnung der Analyseebene	9
2.4.3	Das Kriterium der ebenengerechten Datenerhebung	10
2.4.4	Das Kriterium der ebenengerechten Datenanalyse	11
2.5	Standortbestimmung	12
3.	Führungsforschung aus Mehrebenenperspektive	13
3.1	Die bisherige Entwicklung	13
3.1.1	Die Studie von Yammarino/Dionne/Chun/Dansereau (2005)	13
a)	Untersuchungsgegenstand	13
b)	Untersuchungsergebnisse	14
c)	Interpretation der Ergebnisse	14
3.1.2	Die Studie von Markham (2010)	15
a)	Untersuchungsgegenstand	15
b)	Untersuchungsergebnisse	16
c)	Interpretation der Ergebnisse	16
3.1.3	Standortbestimmung	16
3.2	Erläuterung der durchgeführten Unternehmung	17
3.2.1	Zur Vorgehensweise	17
3.2.2	Auswertungskriterien	19
3.3	Vorstellung und Interpretation der Untersuchungsergebnisse	20
3.3.1	Quantitative Verteilung aller Publikationen im Überblick	20
3.3.2	Quantitative Verteilung führungsspezifischer Publikationen	21
3.3.3	Auswertungsergebnisse bzgl. der Kernkriterien	21
a)	Bezeichnung der Analyseebenen	21
b)	Visualisierung betrachteter Wirkungszusammenhänge	22
c)	Durchführung ebenengerechter Datenerhebungen	23
d)	Durchführung ebenengerechter Datenanalysen	24
3.3.4	Weiterführende Auswertungen bzgl. der Datenerhebung	26
a)	Anwendung von ‘self-reports’	26
b)	Anwendung von Datenaggregationen	27
c)	Datenaggregationen und angewandte Analysetechniken	28
3.3.5	Auswertungsergebnisse bzgl. spezieller Problembereiche	29
a)	‘Common Method/Common Source Bias’	29
b)	Häufig benannte ‘Limitationen’ v. Multi-Level-Studen	30
3.3.6	Erörterung spezifischer Problempunkte v. Multi-Level-Studien	31
a)	Bestimmung der Kausalität	31
b)	Kosten der Datensammlung/Stichprobengröße	32
3.3.7	Auswertungsergebnisse bzgl. führungsspezifischer Variablen	35
a)	Häufig betrachtetes Führungsverhalten	35
b)	Häufig betrachtete Führungserfolgsgrößen	36
3.4	Standortbestimmung der Multi-Level (Führungs-)forschung	36
3.4.1	Erreichte Standards bzgl. der Kernkriterien	36
3.4.2	Ermittelte Problembereiche v. Multi-Level Studien	38
4.	Schlussbetrachtungen	39

Textprobe:

Kapitel 2.4.3, Das Kriterium der ebenengerechten Datenerhebung:

Während die oben vorgestellten Überlegungen einer ebenengerechten Zuordnung der zu betrachtenden Variablen eher ein konzeptioneller Vorgang ist, richtet sich dieses Kriterium an Forscher, die aufgestellte Theorien durch empirische Erhebungen überprüfen wollen. Grundsätzlich gilt, dass die Datenerhebung bezüglich einer Variable auf derjenigen Analyseebene zu erfolgen hat, welcher diese Variablen konzeptionell zugeordnet worden ist. Kann dies im Rahmen empirischer Untersuchungen nicht gewährleistet werden, muss geprüft werden, inwieweit auf anderen Analyseebenen erhobene Daten interessierende Variablen oder Konstrukte beschreiben können. Außerdem stellt sich dann die Frage, wie diese Daten – beispielsweise durch Aggregation oder Disaggregation - auf die Ebene der relevanten Variablen oder der untersuchten Konstrukte ‘übertragen’ werden können.

Darüber hinaus ist es im Hinblick auf die Wirklichkeitsnähe der gemessenen Wirkbeziehungen zwischen Variablen bedeutsam, dass die Daten bezüglich der Einfluss- und Zielvariablen unabhängig voneinander erhoben worden sind. Insbesondere sollten unterschiedliche Datenquellen genutzt werden, um die Gefahr des sogenannten ‘Common Method Bias’ oder ‘Common Source Bias’ zu reduzieren.

Problematisch erscheint vor diesem Hintergrund vor allem die Anwendung von sogenannten ‘Self-Reports’ oder auch des ‘Key-Informant-Ansatzes’, wobei Mitglieder der Individualebene Einschätzungen bezüglich Konstrukten anderer Analyseeinheiten abgeben.

Grundsätzlich wird in der Literatur auf vielfältige Probleme hingewiesen, die mit der Datenerhebung und -auswertung im Falle hierarchisch eingebetteter Konstrukte verbunden sind, sodass die Anwendung klassischer Methoden Ergebnisverzerrungen und Fehlinterpretationen wahrscheinlich machen.

2.4.4, Das Kriterium der ebenengerechten Datenanalyse:

Auch die Datenanalyse sollte auf denjenigen Ebenen erfolgen, denen die relevanten Variablen und Konstrukte konzeptionell zuzuordnen sind und entsprechende Datenerhebungen stattgefunden haben. Erfolgt dies nicht, geht dies zu Lasten der Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse und erhöht damit die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen.

Werden also im Falle empirischer Untersuchungen Wirkungszusammenhänge von Variablen untersucht, die sich über mehrere Analyseebenen erstrecken, liegen somit – je nach Anzahl der einbezogenen Ebenen – mehrfach hierarchisch strukturierte Datenpakete vor. Damit stellt sich die Frage nach Analyseinstrumenten, die für derartig angeordnete Datensätze geeignet sind.

Generell wird darauf hingewiesen, dass im Falle ‘genesteter’ Datenstrukturen die Anwendung klassischer Regressionsverfahren, welche eine Datenaggregation oder Disaggregation auf Ebene der abhängigen Variable zur Durchführung der Berechnungen erforderlich macht, nicht geeignet ist. In diesen Fällen würde eine Verletzung des Unabhängigkeitskriteriums sowie eine Verfälschung der Stichprobengröße vorliegen.

Das derzeit leistungsfähigste statistische Instrument, das speziell auf die Analyse hierarchisch strukturierter Daten abgestimmt ist, stellt die Hierarchisch Lineare Modellierung (HLM) dar, welches auch als ‘random coefficient modeling’ (RCM) bezeichnet wird. Der Vorteil von HLM besteht nun darin, dass Wirkbeziehungen von Variablen mehrerer Ebenen – unter Berücksichtigung deren Interaktionen - simultan untersucht werden können.

2.5, Standortbestimmung:

Die vorhergehenden Ausführungen haben gezeigt, dass die wesentlichsten theoretischen und methodischen Fortschritte in der Multi-Level – Forschung bereits in den 1980er und 1990er Jahren – intendiert durch Forscher aus dem Bereich des Organizational Behavior – erreicht worden sind.

Die Bedeutung dieser Entwicklung für die Führungsforschung beschrieben Hunt/Dodge folgendermaßen: ‘Within the last two decades, one of the crucial developments in organizational research in general, and in leadership research specifically, is the articulation of specific levels of analysis and their implications for theorie building, measurement and observation.’ Diese Notierung von Hunt/Dodge wird im Folgenden aufgegriffen und den Ausgangspunkt einer Untersuchung bilden, in deren Rahmen Teile der Führungsliteratur daraufhin untersucht werden, inwieweit bei Multi-Level Betrachtungen insbesondere die in diesem Kapitel erarbeiteten Kernkriterien, Berücksichtigung gefunden haben.

Dementsprechend ist mit der Recherche nach Multi-Level Publikationen im Jahr 2000 begonnen und bis in die jüngste Vergangenheit (2. Quartal 2011) fortgesetzt worden.

Weitere Einzelheiten der durchgeführten Untersuchung sowie die dabei festgestellten Ergebnisse, werden im Rahmen der folgenden Ausführungen vorgestellt.

3, Führungsforschung aus Mehrebenenperspektive:

3.1, Die bisherige Entwicklung:

Das Zitat des letzten Abschnittes entstammt einem Artikel aus der Feder von James G. Hunt und George E. Dodge, der im Jahre 2000 mit dem Titel ‘Leadership deja vu all over again’ veröffentlicht wurde. Folgt man Markham wird die Veröffentlichung dieses Artikels als eine Art Wendepunkt in der Führungsforschung begriffen. Ein Wendepunkt, da sich die Erforschung von Theorien unter Einbezug mehrerer Untersuchungsebenen und der Einsatz entsprechender Analysetechniken auch im Bereich der Führungsforschung auf breiter Front durchzusetzen begann.

Vor diesem Zeitpunkt kann der Stand der Führungsforschung mit der Arbeit von Yammarino/Dansereau erfasst werden, die einen Sammelband mit etwa 50 Beiträgen unter dem Titel ‘Leadership: The Multiple-Level Approaches’ veröffentlichten. Dieser war von dem Ansinnen inspiriert, die ‘major approaches to leadership’ im Lichte von Multi-Level - Analysen zu betrachten. Auf ein detaillierteres Eingehen auf diese Publikation wird im Rahmen dieser Ausführungen jedoch verzichtet.

3.1.1, Die Studie von Yammarino/Dionne/Chun/Dansereau:

a) Untersuchungsgegenstand:

Yammarino et al. unternahmen unter dem Titel ‘Leadership and levels of analysis: A state-of-the-science review’ eine Literaturrecherche im Zeitraum zwischen 1995 und 2005. Hierzu sind aus periodischen ‘major’ Journalen der Disziplinen Führung, Management und Psychologie sowie Buchveröffentlichungen insgesamt 348 führungsbezogene Artikel (137 konzeptionellle Artikel; 211 empirische Studien) identifiziert und unter folgenden Aspekten ausgewertet worden:

Sind im Rahmen der formulierten Theorien die betreffenden Untersuchungsebenen explizit benannt worden?

Erfolgte die Datenerhebung auf den Ebenen der involvierten Variablen (nur Studien)?

Ist die Datenanalyse mit geeigneten statistischen Methoden durchgeführt worden (nur Studien)?

Erfolgte ein Abgleich der Analyseergebnisse mit den vorher aufgeworfenen Theorien (nur Studien)?

Darüber hinaus erfolgte eine quantitative Erfassung von insgesamt 17 verschiedenen Führungsansätzen, welche in den Artikeln thematisiert worden sind.

b) Untersuchungsergebnisse:

Die Ergebnisse der Untersuchung werden an dieser Stelle lediglich in stark verkürzter Form wiedergegeben.

Von den 137 konzeptionellen Artikeln wiesen lediglich 51 (37%) eine explizite Angabe der Untersuchungsebenen auf. Bezüglich der verbleibenden 211 empirischen Studien konnten folgende Anteile zutreffender Kriterien festgestellt werden:

In 53 Artikeln (25%) nahmen die Autoren eine Angabe der Untersuchungsebenen in die Theorieformulierung auf.

Im Rahmen von 111 Studien (53%) sind die Datenerhebungen auf den entsprechenden Analyseebenen durchgeführt worden bzw. die Datenaggregation ist entsprechend begründet worden.

Im Falle von 32 Studien (15%) sind für hierarchisch angeordnete Datenpakete geeignete Analyseinstrumente genutzt worden.

Bei 91 Studien (43%) wurde ein Abgleich zwischen dem theoretischen Konzept und den ausgewerteten Daten vorgenommen.