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Holen Sie sich Punkte entlang einer Polylinie in einem definierten Abstand

Holen Sie sich Punkte entlang einer Polylinie in einem definierten Abstand


Ich muss die Punkte entlang einer Polylinie in jedem definierten Abstand in einem Array speichern.

Beispiel: Eine Polylinienlänge beträgt 50m, ich habe das Intervall auf 5m eingestellt. Ich muss im Array alle Punkte entlang der Polylinie alle 5 Meter speichern. (Punkte auf 0m-5m-10m-15m… ).

Ich verwende C#. Irgendeine Funktion, um diese Punkte zu erhalten?


Ein möglicher Algorithmus in Pseudocode (da ich nicht weiß, wie Ihre Polylinie implementiert ist):

var pointList = neue Liste(); double polyLineLength = polyline.GetTotalLength(); double pointDist = 5.0; int numDist = (int)(polyLineLength / pointDist); DoppelpunktPosition = 0.0; double prevSegmentsLength = 0.0; DoppelsegmenteLänge = 0,0; int aktuellesSegment = 0; Segmentsegment = polyline[0]; for (int i = 0; i <= numDist; i++) { while (pointPosition > segmentLength) { prevSegmentsLength = segmentLength; segment = polyline.Segment[aktuellesSegment]; segmentLänge += segment.Länge; aktuellesSegment++; } var point = Interpolate(segment, pointPosition - prevSegmentsLength); pointList.Add(Punkt); pointPosition += pointDist; }

PunktPosition ist der Abstand vom Anfang der Polylinie zum aktuellen Punkt.
prevSegmentsLängeist die Summe der Längen der vorhergehenden Polyliniensegmente.
SegmenteLänge ist die Summe der Längen der Polyliniensegmente einschließlich der Länge des aktuellen Segments.

Die Idee ist, für jeden Punkt entlang der Polylinie zu gehen, bis Sie das Segment finden, auf dem der Punkt liegt. Interpolieren Sie dann den Punkt von den beiden Endpunkten des Segments.

Die Schwierigkeit besteht darin, dass mehrere Punkte auf einem Segment liegen können, es ist aber auch möglich, dass mehrere Segmente zwischen zwei Punkten liegen.


Interpolation:

Wenn das Segment als (x0, y0) - (x1, y1) definiert ist, können Sie wie folgt interpolieren:

dx = x1 - x0 dy = y1 - y0 l = Sqrt(dx^2 + dy^2) x = x0 + dx/l * t y = y0 + dy/l * t

woTist der Abstand des Punktes entlang des Segments von (x0, y0).


Angenommen, Sie verwenden ArcGIS, konvertieren Sie Ihre Linien-Features mit dem Werkzeug Route erstellen in linear referenzierte Routen und legen Sie die Maße so fest, dass die Länge in Metern verwendet wird. Die gesamte Messinterpolation zwischen den Knoten wird für Sie von einer Ereignistabelle ohne Code durchgeführt, indem Sie einfach eine eindeutige RouteID für die gewünschte Linie und einen Messwert in Metern in den Datensätzen einer separaten Ereignistabelle angeben.

Erstellen Sie eine eindeutige ID für jeden Liniensatz, der als einzelne Route fungieren soll (oder berechnen Sie einfach die ObjectID in ein langes Feld und verwenden Sie sie für jede einzelne Linie). Erstellen Sie dann eine Ereignistabelle mit den Routen- (oder Routen-) IDs und einem Datensatz für jedes aufeinanderfolgende 5-Meter-Intervall für so lange Sie möchten. Wenn Sie die Ereignistabelle mit dem Werkzeug Routen-Layer anzeigen in einen Punkt-Layer umwandeln, können Sie auf die erweiterten Funktionen zugreifen, um einen Fehlercode zu erhalten. Jeder Abstand innerhalb der tatsächlichen Linie hat einen "KEIN FEHLER"-Code, während diejenigen, die außerhalb der Linie liegen, einen "MESSUNG NICHT GEFUNDEN"-Code haben.

Es ist einfach, eine solche Ereignistabelle in Excel zu erstellen, indem Sie nur mit Ihrem RouteID-Set beginnen und einen Datensatz für eine Messung bei 0 und 5 hinzufügen und dann die Reihe duplizieren und erweitern. Importieren Sie es in eine dbf- oder GDB-Tabelle und Sie sind fertig und machen es zu einem Route Event Layer. Das Werkzeug Features kopieren konvertiert die Events bei Bedarf in tatsächliche Punkte unabhängig von der Linie, andernfalls bleiben die Events fließend mit der Liniengeometrie und der erneuten Messung jeder Linie. Ereignistabellen können Ihnen auch den Normal- oder Tangentenwinkel jedes Punkts mitteilen, an dem er entlang der Linie für Versatzoperationen fällt, und Sie können Ihre Punkte- oder Liniensegmentereignisse optional mit einem Versatzfeld von der Linie versetzen. Dynamische Segmentierung wird verwendet, um diese flüssige und elastische Methode zum Erstellen von Punktpositionen und Liniensegmentabschnitten entlang einer beliebigen Linie mit M-Werten treffend zu beschreiben.

Verwenden Sie für ArcObjects in C# die ICurve.QueryPointAndDistance-Methode, um dasselbe zu tun, was die Ereignistabelle im Code in einer Zeile mit oder ohne Measures tut.


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Kritische Distanzen: Vergleich der räumlichen Erreichbarkeit in den Flusslandschaften des peruanischen Amazonas

Quantitative Messungen der Zugänglichkeit werden zunehmend bei der Modellierung von Landbedeckungsänderungen und bei der Bewertung des menschlichen Drucks auf die Umwelt verwendet. Im Amazonas-Flussgebiet ist die Bedeutung der physischen Zugänglichkeit für Biodiversität, Landnutzungsmuster und wirtschaftliche Lebensgrundlagen weithin anerkannt, aber es gab nur wenige Versuche, die Zugänglichkeit in der Praxis zu quantifizieren. In dieser Studie vergleichen wir verschiedene entfernungs- und frequenzbasierte Maße der räumlichen Erreichbarkeit und entwickeln ein quantitatives Modell der Erreichbarkeitsmuster für den nordöstlichen peruanischen Amazonas, wo Flüsse den Kern des Verkehrsnetzes bilden. Wir modellieren die Erreichbarkeit zwischen den ländlichen Gebieten der Region Loreto und der Hauptstadt Iquitos mithilfe verschiedener Entfernungsalgorithmen in einem geografischen Informationssystem und ergänzen das Entfernungsmodell um Informationen zu Flussschiffsfrequenzen und Transportkapazitäten. Zugänglichkeitsmuster werden in Form potenzieller Produktionszonen für verschiedene Arten von landwirtschaftlichen und nicht holzverarbeitenden Forstprodukten visualisiert.

Diese Studie zeigt, wie sich die Ergebnisse verschiedener Maßnahmen zur Barrierefreiheit stark unterscheiden. Die mittlere euklidische Entfernung nach Iquitos beträgt fast 270 km, die mittlere Netzentfernung fast 760 km und die mittlere Reisezeit 70 h. Beobachtete Netzwerkentfernungen von Validierungspunkten nach Iquitos sind im Durchschnitt 1,6-mal länger als euklidische Entfernungen, und für das gesamte Untersuchungsgebiet beträgt das durchschnittliche Verhältnis zwischen modellierten Netzwerkentfernungen und euklidischen Entfernungen 3,1. Die Korrelation zwischen Netzwerkentfernungen und Zeitentfernungen ist sehr stark, aber die Zeitentfernungen sind entlang der großen Kanäle, wo der Schiffsverkehr erheblich schneller ist, relativ kürzer als entlang enger, eng gewundener Flüsse. Messungen der Schiffsfrequenz und Transportkapazität zeigen, dass die Verfügbarkeit von Transportmöglichkeiten in der Region stark schwankt. Diese Maßnahmen geben Einblicke in die „Dicke“ des Handels und geben Aufschluss über den Grad der Marktintegration für Flusssiedlungen. Wir kommen zu dem Schluss, dass die Quantifizierung der Erreichbarkeit in einer Umgebung wie dem peruanischen Amazonasgebiet Maßnahmen erfordert, die die räumliche Struktur und die dynamische Natur des Flussverkehrsnetzes berücksichtigen. Zeit als Entfernungseinheit ist das relevanteste Maß für die Erreichbarkeit im Amazonas-Kontext, wo viele menschliche Handlungen und traditionelle Lebensgrundlagen durch die Reisezeiten zwischen dem regionalen Kern und dem Hinterland gesteuert werden.

Höhepunkte

► Die Ergebnisse verschiedener Maßnahmen zur Barrierefreiheit variieren im peruanischen Amazonasgebiet erheblich. ► Eigenschaften des Flussverkehrsnetzes leiten die Zugänglichkeitsmuster. ► Aussagekräftige Erreichbarkeitsanalysen in Amazonien erfordern zeitbasierte Distanzmessungen. ► Schiffsfrequenz und Transportkapazität spiegeln die Dichte des Handels in ländlichen Gebieten wider. ► Die Erreichbarkeit urbaner Zentren beeinflusst die ländliche Lebensgrundlage und den Landnutzungsdruck.


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Dieser Artikel untersucht den Einfluss der psychischen und geografischen Distanz sowie länder- und marktbezogener Variablen auf die Präferenz von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im Hochtechnologiebereich, sich mit wichtigen Wirtschaftszentren zu verbinden und sich dort niederzulassen. Die Literatur im Bereich der KMU-Internationalisierung und des internationalen Unternehmertums betont zunehmend einen Netzwerkansatz, bei dem die Eigenschaften und Verbindungen des internationalisierenden Firmen- und Unternehmensnetzwerks untersucht werden. Wir wollen zu dieser netzwerkbasierten Internationalisierungsforschung beitragen, indem wir ein weiteres Element in komplexen sozialen und technischen Netzwerken integrieren: Network Hubs. Hubs sind hochgradig verbundene Knoten innerhalb eines Netzwerks. Im globalen Geschäft können Hubs als Wirtschaftsstandorte definiert werden, die durch enorme Waren- und Kapitalströme eine hohe Verflechtung mit der Weltwirtschaft aufweisen. Die empirischen Ergebnisse unserer Forschung legen nahe, dass internationalisierende High-Tech-KMU dazu neigen, sich an Geschäftszentren im Ausland anzusiedeln oder sich dort niederzulassen, wenn die Schwerpunktmärkte weiter von ihrem Heimatmarkt entfernt sind. Diese Ergebnisse sind sowohl für die geografische als auch für die psychische Distanz zwischen Heimat- und Fokusmärkten von Bedeutung.

1. Einleitung

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gelten als das Rückgrat der meisten Volkswirtschaften, da sie die große Mehrheit der Unternehmen ausmachen und einen großen Teil der Erwerbsbevölkerung beschäftigen. Dies gilt für Nordamerika, Europa sowie für China, wo 99 % der Unternehmen auf KMU entfallen. Sie beschäftigen zwei Drittel der Belegschaft im Fall der ersten beiden und 80 % im Fall von China (Arnone & Deprince, 2016 Munir et al., 2017 SBA, 2020). In den letzten Jahren haben viele mittelständische Unternehmen ihr Engagement in internationalen Geschäftsaktivitäten drastisch erhöht. Dies gilt insbesondere für die vielen hochinnovativen produzierenden und bedienenden KMU aus sogenannten Small and Open Economies (SMOPECs) wie Australien, der Schweiz und den skandinavischen Ländern, in denen die begrenzte Größe des Heimatmarktes nicht genügend Potenzial für Wachstum und Überleben. In der Schweiz beispielsweise gehören die meisten internationalisierenden KMU mit weniger als 250 Vollzeitäquivalenten zu hochtechnisierten und innovativen Produktions- und Dienstleistungsbranchen wie Maschinenbau, Chemie und Medizintechnik (Baldegger & Wild, 2019). Durch das wilde Wachstum des Internet- und IT-Geschäfts in den frühen 1990er Jahren wurde die Internationalisierung des Mittelstands noch verstärkt. Im Vergleich zu größeren traditionellen multinationalen Unternehmen (MNUs) fehlt es KMU oft an ausreichenden Ressourcen und Fähigkeiten, wenn sie am internationalen Handel teilnehmen möchten (Talebi et al., 2017). Holmlund und Kock (1998) erklären, dass KMU in verschiedenen Aspekten, wie Management-, Aufsichts-, Produktions- und Arbeitnehmerebene, nicht über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um am internationalen Handel beteiligt zu sein.

In der vorhandenen Literatur zur Internationalisierung von KMU wird die Distanz als Haupthindernis für den Eintritt eines Unternehmens in neue Märkte diskutiert (Johanson &. Wiedersheim-Paul, 1975 Johanson und Vahlne, 1977 Erramilli, 1991 Baldegger und Wyss, 2007 Ojala & Tyrväinen, 2007). In traditionellen Ansichten, die sich eher an MNUs als an internationalisierenden KMU orientieren, wird angenommen, dass Entfernung die Transaktionskosten erhöht und Unsicherheit aufgrund fehlender Informationen über lokale ausländische Marktbedingungen mit sich bringt (Rugman & Verbeke, 1993 Mark Casson 2013). Der neoklassische Ansatz basiert auf der zugrunde liegenden Annahme, dass Unternehmen völlig rational handeln und ihr Einkommen durch die perfekte Ausnutzung der Märkte maximieren. Darüber hinaus wurde die wachsende Bevölkerung kleiner internationalisierender Organisationen nicht berücksichtigt (Wild, 2018). Dennoch führen Handelsliberalisierung, bessere Kommunikation und internetbezogene Geschäftsmöglichkeiten zu einer steigenden Zahl globaler Start-ups und KMU.

Zeitgenössische Ansätze zur KMU-Internationalisierung basieren stattdessen auf einer Verhaltenstheorie des Unternehmens (Johanson & Vahlne, 1977, 2009) und analysieren die Muster der KMU-Internationalisierung aus einer Prozess- und Netzwerkperspektive. Die Netzwerkperspektive konzentriert sich auf nicht-hierarchische Systeme, in denen Unternehmen in internationale Aktivitäten investieren, um ihre Netzwerkposition zu stärken oder zu verteidigen (Rialp & Rialp, 2001). In diesem Ansatz wird ein Netzwerk als dyadische Geschäftsbeziehung zwischen zwei oder mehr Akteuren verstanden (Anderson et al., 1994, Senik et al., 2011). Es wird davon ausgegangen, dass das Verständnis der Rolle der Bindungen, in die ein kleines Unternehmen eingebettet ist, zu einer besseren Erklärung seines internationalen Verhaltens beiträgt (Styles et al., 2006 Zain & Ng, 2006 Al-Laham & Souitaris, 2008 Johanson & Vahlne, 2009 Jones et al., 2011 Galkina & Chetty, 2015). Netzwerke werden diskutiert, da sie die Fähigkeit von KMU beeinflussen, internationale Chancen zu erkennen (Chetty & Campbell-Hunt, 2004 Coviello, 2006 Gilmore et al., 2006 Galkina & Chetty, 2015 Zhang et al., 2016). Es wird auch angenommen, dass sie die Geschwindigkeit und Leistung des Internationalisierungsprozesses eines KMU beeinflussen (Musteen et al., 2010 Hohenthal et al., 2014).

Im traditionellen Uppsala-Modell aus den 1970er Jahren, auch bekannt als Nordic School, wurde die Internationalisierung von KMU als schrittweiser, schrittweiser Prozess betrachtet, bei dem sowohl das Engagement für ausländische Märkte als auch die Distanz der ausländischen Marktplätze stetig zuzunehmen schienen (Johanson & Vahlne, 1977). Ausgehend von geographisch und kulturell nahen (nahen) Märkten, wurde der Erwerb von Erfahrungswissen und organisatorischem Lernen als entscheidend für das Vordringen eines KMU in immer weiter entfernte Auslandsmärkte angenommen (Johanson & Vahlne, 1977). In den nachfolgenden Beiträgen von Johanson und Vahlne (1990, 2003, 2009) wechselten die Autoren von einem firmenzentrierten Ansatz hin zu einer Netzwerkperspektive. Dieser Paradigmenwechsel wurde durch die wachsende Evidenz für ein neues Internationalisierungsverhalten verursacht, das die identifizierten Muster der nordischen Schule in Frage stellte. Einige KMU, insbesondere hoch innovative und wettbewerbsfähige, schienen wichtige Schritte des schrittweisen Prozesses zu überspringen und stattdessen innerhalb kurzer Zeit zu international oder global operierenden Unternehmen zu werden (Oviatt & McDougall, 1994 Knight & Cavusgil, 1996). Viele der Anfang der 90er Jahre beobachteten KMU gehörten der wachsenden IKT-Branche an und waren als Start-ups einzuordnen. Ihre internationale oder globale Geschäftstätigkeit war von Anfang an oder sehr bald danach inhärent, und daher wurden diese Firmen als „geboren global“ (Madsen & Servais, 1997 Moen, 2002), globale Start-ups (Oviatt & McDougall, 1994) bezeichnet. , Instant Exporteure, Instant Global Entrepreneurship (McAuley, 1999 Katz et al., 2003) oder internationale Neugründungen (McDougall, 1994 Zahra, 2005), um nur einige Definitionen zu nennen.

Der Netzwerkbildungsprozess zusammen mit unternehmerischen sozialen Interaktionen wurden als Hauptgründe für diese besondere Art von internationalisierten KMU genannt (Oviatt & McDougall, 1994 Bell et al., 1998 Zahra, 2005 Zhou et al., 2007). Zahra (2005) argumentierte, dass die Netzwerke dieser Firmen ihnen bessere internationale Möglichkeiten bieten. Freeman und Co-Autoren (2006) hoben die Bedeutung der privaten Netzwerkverbindungen eines Unternehmers hervor, die es global agierenden Firmen ermöglichen, Zugang zu wichtigen ausländischen Kunden zu erhalten. Für Zhou et al. (2007) bietet ihnen das heimische soziale Netzwerk von born-globalen Unternehmen neben Wissen über ausländische Marktchancen auch Beratung und Erfahrungslernen sowie Vertrauen und Solidarität.

In ihrem überarbeiteten Uppsala-Modell haben Johanson und Vahlne (2009) diese Phänomene berücksichtigt und ihre Sichtweise des Internationalisierungsprozesses von KMU aus einer Netzwerkperspektive vollständig überarbeitet. Sie ersetzten das Marktengagement der Unternehmen durch ihre Netzwerkposition und begründeten diese Änderung mit folgenden Argumenten: „wir gehen nun davon aus, dass der Internationalisierungsprozess in einem Netzwerk vorangetrieben wird. Beziehungen zeichnen sich durch ein bestimmtes Maß an Wissen, Vertrauen und Engagement aus, das unter den beteiligten Parteien möglicherweise ungleichmäßig verteilt ist, und können daher unterschiedlich sein, um eine erfolgreiche Internationalisierung zu fördern.“

Trotz der verstärkten Betonung einer Netzwerkperspektive auf die Internationalisierung von KMU bleibt das Verständnis der Rolle der Netzwerkmerkmale von KMU jedoch teilweise und fragmentiert (Bruneel & De Cock, 2016 Stoian et al., 2017 Ribau et al., 2018). Daher haben zahlreiche Wissenschaftler damit begonnen, empirische und theoretische Anwendungen für grundlegendere Theorien über soziale Netzwerke zu konstruieren (Knox et al. 2006 Ellis, 2011 Galkina & Chetty 2015 Masiello & Izzo, 2019 Yamin & Kurt, 2018). Wir wollen zu dieser Arbeit beitragen, indem wir ein wichtiges Element komplexer sozialer Netzwerke in die netzwerkbasierte Forschung zur KMU-Internationalisierung einbringen, nämlich mit dem Begriff „Network Hubs“. Daher diskutieren wir zunächst das Konzept sowie die Rolle von Netzwerk-Hubs im globalen Geschäft. Dann verknüpfen wir die aktuellen Theorien zu Netzwerkknotenpunkten mit dem Prozess der KMU-Internationalisierung, bei dem die Relevanz der Distanz eine wichtige Rolle spielt und intensiv diskutiert wird. Anschliessend formulieren wir unsere Hypothesen basierend auf empirischen Tests am Fall von 609 internationalisierenden Hightech-KMU aus der Schweiz.

2. Theoretischer Überblick und Hypothesenentwicklung

Hubs sind ein wichtiges Element in Theorien über komplexe soziale Netzwerke. Barabasi und Reka (1999) fanden heraus, dass die meisten sozialen Netzwerke das gemeinsame Merkmal einer Potenzgesetzverteilung haben, bei der die Zahl der Verbindungen exponentiell ansteigt. Sie argumentierten, dass die meisten realen Netzwerke der Welt offene Systeme sind, in denen die Anzahl neuer Knoten des Systems während der Lebensdauer des Netzwerks kontinuierlich zunimmt. Anstatt sich zufällig zu verbinden, neigen neue Scheitelpunkte dazu, sich mit Knoten zu verbinden, die bereits gut verbunden sind.Daher die bevorzugte Anbringung neuer Scheitelpunkte an bereits gut verbundene Scheitelpunkte. Zuvor wurde dies von Robert K. Merton (1968) als „Matthew-Effekt“ bezeichnet, was die Auswirkungen akkumulierter Vorteile in der wissenschaftlichen Forschung betrifft. Es wird auch als „die Reichen werden immer reicher“-Phänomen beschrieben (Caldarelli et al., 2002), was zur Entwicklung hochgradig vernetzter Hubs in sozialen und technischen Netzwerken führt (Barabasi & Reka, 1999).

Hubs sind ein wichtiger Forschungsgegenstand der Wirtschaftsgeographie. In diesem Forschungsbereich beschreiben sie das Zentrum für bestimmte Arten industrieller Aktivitäten, zum Beispiel Forschung (Philip et al., 2015), Finanzaktivitäten (Poon et al., 2015), Automontage (Edgington, 2015) oder andere . Meistens konzentrieren sich diese Zentren auf ein geografisch begrenztes Gebiet, das dicht von Firmen und Einzelpersonen bevölkert ist, beispielsweise in einer Stadt. Solche territorialen Knotenpunkte, die für die nachhaltige Entwicklung des Welthandels und der Finanzströme entlang der globalen Wertschöpfungskette unerlässlich sind, werden in der zeitgenössischen Literatur der Wirtschafts- und Soziologie als „globale Städte“ bezeichnet (Sassen, 1994, 2005, Friedmann, 1995). Aufgrund ihrer hohen Konzentration an ausländischen MNCs und verbundenen Unternehmen bieten diese Städte eine außergewöhnliche Dichte hochspezialisierter Dienstleistungsunternehmen wie Anwälte, Finanzinstitute und Werbeagenturen und vereinen verschiedene Arten von Unternehmertumskapazitäten, die ihr Hinterland mit regionalen und Weltmärkten verbinden ( Friedmann, 1995 Scott, 2001 Olds & Yeung, 2011). Im Zentrum der globalen Stadtforschung steht ein scheinbar paradoxer Trend, der sich in den letzten drei Jahrzehnten immer mehr bestätigt: Wirtschaftsaktivitäten werden weltweit verstreut, während gleichzeitig Kontroll- und Befehlsfunktionen über diese Aktivitäten immer stärker zentralisiert und integriert werden einige führende Städte (Sassen, 1991).

2.1 Konnektivität und KMU-Verbindungen zu globalen Geschäftszentren

Die globale Kontrolle, die von MNCs in ihren Hauptsitzen ausgeübt wird, hat die Entstehung einer Vielzahl von Produzenten- und Finanzdienstleistungen ermöglicht (Alderson & Beckfield, 2004). Global agierende Dienstleistungsunternehmen in den Bereichen Accounting, Advertising, Banking and Finance sowie Law, sogenannte Advanced Producer Services (APS), bieten MNUs weltweite Unterstützung bei der Ausübung ihrer Macht und Kontrolle (Hoyler et al., 2008 Pereira & Derudder, 2010 Jacobs et al., 2011 Taylor, 2012). Diese APS sind selbst multinationale Unternehmen und in diesem Sinne verlegen sie ihr Geschäft überall dort, wo sie eine bestimmte Nachfrage nach den von ihnen bereitgestellten Dienstleistungen feststellen. Durch das Sammeln von Informationen über das weltweite Filialnetz eines APS können Informationen über die weltweite Verbreitung großer MNUs und darüber, wo die globale Kontrolle ausgeübt wird, erhalten werden. Daher haben verschiedene Wissenschaftler Intercity-Netzwerke innerhalb dieser global agierenden MNUs verfolgt (Taylor et al., 2002 Taylor, 2001, 2012 Hoyler et al., 2008). Dieser Denkrichtung folgend, kann eine Liste von globalen Städten auf einer geografischen Karte der Globalisierung erstellt werden, die die Bürostandorte dieser globalen APS-Firmen abbildet, die MNCs bedienen. Somit ist die Konnektivität einer Stadt das Produkt der Servicewerte (die Anzahl der APS-Zentralen und ihre Bedeutung in ihren jeweiligen Firmenhierarchien), die dieser Stadt innewohnen.

Konnektivität könnte daher nicht nur für MNCs interessant sein, sondern auch für internationalisierende KMU. Einige Belege dafür gibt es in Studien zum internationalen Unternehmertum. Acs und Co-Autoren (2008) beobachteten eine höhere unternehmerische Aktivität in globalen Städten im Vergleich zu den übrigen Standorten eines Landes. Iammarino und McCann (2015) wiesen darauf hin, dass der Standort für internationalisierende Unternehmen entscheidend ist, um Zugang zu den neuesten Technologien zu erhalten und organisationsübergreifende Innovationen anzustoßen. Im Gegenzug beobachteten sie auch die großen wirtschaftlichen Auswirkungen, die Tochtergesellschaften internationaler Unternehmen auf die Stadt haben, in der sie sich niederlassen. In Anbetracht der Haftung der Internationalisierung von KMU aufgrund ihrer begrenzten Ressourcen, mangelnden Fähigkeiten und Kompetenzen auf ausländischen Märkten (Eriksson et al., 2006 Domingues & Mayrhofer, 2017), könnte die Nachfrage dieser Firmen nach externen Dienstleistungen mit der geografischen Expansion steigen (Ruzzier & , 2007 Senik et al., 2011). Diesem Gedanken folgend argumentieren wir, dass internationalisierende KMU in erster Linie mit globalen Städten (im Folgenden Global Business Hubs) verbunden sein könnten, die als globale Business Hubs fungieren, die viele hochspezialisierte Dienstleistungsunternehmen beherbergen. Somit stellen wir folgende Hypothese auf:

H1: Je höher die Konnektivitätsrate eines globalen Business-Hubs mit der Weltwirtschaft, desto höher ist der Anteil ausländischer, internationalisierender KMU, die die Business-Netzwerke des Hubs nutzen.

2.2 Geografische Entfernung und Verbindungen von KMU zu globalen Geschäftszentren

Die geografische Distanz ist ein wesentlicher Faktor bei der Auswahl der Zielländer von Unternehmen für die Internationalisierung. Laut der Nordic School of Entrepreneurship erhöht Distanz die Unsicherheit über den Ausgang einer Handlung. In dieser Hinsicht erfolgt ein allmählicher Internationalisierungsprozess nicht nur durch eine zunehmende Beteiligung ausländischer Aktivitäten, sondern auch durch eine zunehmende Distanz zwischen Heimat- und Auslandsmärkten (Johanson & Vahlne, 1977).

Trotz des zunehmenden Phänomens der International New Ventures (INVs) ist die allmähliche Internationalisierung von Unternehmen nach wie vor die Regel. Laut Clark und Pugh (2001) liegen die ersten drei Länder, in denen britische Firmen in Märkte eintreten, geografisch deutlich näher als die folgenden. Das gleiche wurde bei KMU in Neuseeland beobachtet, die dazu neigen, zuerst den nahegelegenen australischen Markt zu erschließen, bevor sie sich auf weiter entfernte Märkte wagen (Chetty, 1999). Selbst in Sektoren mit einer relativ hohen Population von INVs, wie der Softwareindustrie, wurde nachgewiesen, dass sie zuerst in geografisch nahegelegene Länder vordringen. Dies liegt daran, dass die meisten Softwareprodukte intensive Kundenbeziehungen erfordern, was durch die kurze geografische Distanz begünstigt wird (Moen et al., 2004 Ojala & Tyrväinen, 2006). Ojala und Tyrväinen (2006) kamen nach einer eingehenden Literaturrecherche zur Entfernung im Zusammenhang mit der Internationalisierung von KMU zu dem Schluss, dass nähere Länder ein vertrauteres Umfeld in Bezug auf Sprache, Kultur und Geschäftspraktiken haben, was es kostengünstiger macht, in der Nähe zu operieren Länder.

Unter Berücksichtigung der Literatur schlagen wir vor, dass die Notwendigkeit für die Internationalisierung von KMU zur Anbindung an räumliche Netzwerkknoten mit der geografischen Entfernung zwischen Heimat- und Fokusmärkten zunimmt. Die hohe Dichte an APS-Firmen und intellektuellem Kapital, das in globalen Wirtschaftszentren verfügbar ist, ermöglicht es MNUs nicht nur, ihren Hauptsitz als Möglichkeit zur Ausübung ihrer Kontroll- und Führungsfunktionen zu nutzen. Auch für entfernte internationalisierende KMU ist es von Vorteil, wenn sie effektiv mit wichtigen ausländischen Marktakteuren in Kontakt treten. Daher gehen wir davon aus, dass internationalisierende High-Tech-KMU in geographisch weit entfernten Märkten eher mit Marktnetzwerk-Hubs verbunden sind, entweder durch eigene Repräsentanzen oder durch Drittfirmen, die als Repräsentanten fungieren. Mit diesem Gedankengang stellen wir die folgende Hypothese auf:

2.3 Psychische Distanz und KMU-Verbindungen zu globalen Geschäftszentren

Das Konzept der psychischen Distanzen in Bezug auf die Internationalisierung von Unternehmen geht auf die Arbeiten von Beckerman (1956) zurück und untersuchte Muster des innereuropäischen Handels. Psychische Distanz, definiert als Summe der „Faktoren, die den Informationsfluss zwischen Unternehmen und Markt verhindern oder stören“ (Johanson & Wiedersheim-Paul, 1975), nimmt zu, je mehr ein Unternehmen mit unbekannten oder sogar unbekannten Marktbedingungen konfrontiert ist. Unterschiede in Sprache, Gesetzen und Regeln bleiben bestehen, aber auch Auslöser psychischer Distanzen werden je nach kulturellem und sozialem Milieu berücksichtigt.

Dow (2000) beschreibt die Auswirkungen der psychischen Distanz auf ein sich internationalisierendes Unternehmen nach der Bearbeitung der ersten Auslandsmärkte als abnehmend, bleibt aber ein wichtiger und entscheidender Faktor im Marktselektionsprozess eines Unternehmens. Der kulturelle Rahmen einer Gesellschaft umrahmt alle Arten von wirtschaftlichen Aktivitäten innerhalb der Gesellschaft und beeinflusst sowohl Richtlinien als auch Vorschriften (Wiliamson, 2000 De Clercq et al., 2014). Dieser Unterschied wirkt sich bereits auf Internationalisierungsprojekte für physisch nahe Märkte aus (O’Grady & Lane, 1996). Im Kontext eines mitteleuropäischen Landes wie der Schweiz verfügen viele eher physisch nahegelegene Länder wie in Nordafrika oder Osteuropa dennoch über eine hohe psychische Distanz, während physisch entfernte Märkte wie Australien und Neuseeland in einer eher engen psychischen Distanz bleiben Entfernung zu ihrem Heimatmarkt (Wild, 2019). Bei der Analyse der Internationalisierungsmuster unter neuseeländischen KMU stellten Chetty und Campbell-Hunt (2004) fest, dass sich die neuseeländischen KMU neben dem geografisch nahe gelegenen Markt Australien lieber in den eher entfernten Markt des Vereinigten Königreichs als in einen näheren Markt internationalisieren Märkte (Latein- und Nord-)Amerika oder auf dem asiatischen Kontinent. Der Hauptgrund dafür ist die größere psychische Distanz zu den britischen Märkten.

Unter Berücksichtigung der Literatur weisen wir darauf hin, dass die Notwendigkeit der Internationalisierung von KMU zur Anbindung an räumliche Netzwerkknoten mit der psychischen Distanz zwischen Heimat- und Fokusmärkten steigt. KMU in psychisch weit entfernten Märkten benötigen unterstützende Hilfestellungen, die in höchster Dichte in den Geschäftsnetzwerken der Global Cities zu finden sind. Daher stellen wir die Hypothese auf, dass internationalisierende High-Tech-KMU in psychisch weit entfernten Märkten eher über die Netzwerk-Hubs der Märkte verbunden sind, entweder durch ihre eigene Vertretung oder durch Drittfirmen:

Die folgende Abbildung zeigt zwei unabhängige Variablen, die geografische und die psychische Distanz, die die abhängige Variable positiv beeinflussen, mit der Bezeichnung Globales Business Hub-Verhältnis. Die abhängige Variable ist der Anteil der KMU mit Verbindung zu großen globalen Wirtschaftszentren unter denjenigen, die angaben, in der entsprechenden Weltregion geschäftlich tätig zu sein. Wir betrachten einen relativen Anteil der KMU, da die meisten von ihnen ihre Aktivitäten auf wenige Weltregionen verteilen, ohne ein „echter“ Global Player zu sein (Baldegger & Wyss, 2007 Onkelinx & Sleuwaegen, 2010 Baldegger & Wild, 2019).

Abbildung 1: Vorgeschlagenes Modell des relativen Anteils von KMU mit Netzwerkverbindungen zu einem globalen Business Hub (Internationalisierung von KMU pro Hub)

Kontrolliert wurden die Auswirkungen der politischen Freiheit sowie die Stadtbevölkerung des globalen Wirtschaftszentrums. Die Auswirkungen der politischen Freiheit auf die Wirtschaft einer Nation waren Gegenstand vieler Debatten. Der Grad der politischen Freiheit einer Nation gibt an, inwieweit ihren Bürgern bürgerliche Freiheiten und politische Rechte gewährt werden (Gastil, 1991). Personen, die über ein hohes Maß an politischer Freiheit verfügen, müssen in einer Nation leben, die es ihnen ermöglicht, an der Gestaltung der öffentlichen Politik teilzunehmen (Gibson, 1993), von der Rede-, Presse-, Meinungs- und Versammlungsfreiheit zu profitieren (Dheer, 2017), und ihre gesetzlichen Rechte ausüben (Wu & Davis, 1999).

Da die wirtschaftliche, soziale und politische Unsicherheit in einer Gesellschaft im Allgemeinen durch die Existenz politischer Freiheit verringert wird, haben einige Wissenschaftler den positiven Effekt eines erhöhten Wettbewerbs und der Schaffung von Unternehmen auf eine Wirtschaft beschrieben (Goodell &. Powelson, 1982, Sirowy &. Inkeles, 1990). Investitionen, ob lokale oder ausländische, werden durch demokratische Regierungen gefördert, die Eigentumsrechte und niedrige Steuern schützen (Axiala & Fabro, 2009). Weitere empirische Belege stützen dieses Argument, wonach mehr politische Freiheit auch die unternehmerische Aktivität und das Wirtschaftswachstum steigert (Scully, 1988, Kurzman et al., 2002 Doucouliagos &. Ulubasoglu, 2008).

Die Einwohnerzahl einer Stadt ist einerseits ein Indikator für die Marktgröße im Business-to-Customer-Markt. Internationalisierende Unternehmen investieren tendenziell dort, wo die Marktgröße eine gewisse Bedeutung hat. Andererseits gibt es empirische Belege für einen positiven Zusammenhang zwischen der Bevölkerungsgröße und den Möglichkeiten zur Gründung neuer Unternehmen (Van Stel et al. 2005 Acs et al. 2008).

3. Methodik

Um diese drei Hypothesen zu testen, wurden Daten aus vier verschiedenen Quellen zusammengestellt: (a) der Swiss International Entrepreneurship Survey (SIES) von 2016, (b) Hofstedes (2001) Kulturindizes-Datenbank, (c) dem Index der politischen Freiheit von Freedom House und (d) die Datenbank über die Bevölkerung von Städten aus der Bevölkerungsteilung der Vereinten Nationen (2019).

Der SIES-Datensatz umfasste Daten zu internationalisierenden KMU in der Schweiz, die 2016 in einem Querschnittstudiendesign erhoben wurden. Die KMU wurden nach folgenden Kriterien kontrolliert: (a) mindestens 5 und höchstens 249 Mitarbeitende, (b) mit Sitz in Schweiz, und (c) mindestens 20% Auslandsumsatz. Die Daten wurden von Dun & Bradstreet Business Intelligence bereitgestellt und führten zu insgesamt 609 gültigen befragten KMU. In den folgenden Abschnitten werden die Variablen des Modells näher erläutert.

Das Global Business Hub Ratio stellt den Prozentsatz der Unternehmen dar, die aus direkten und/oder indirekten Verbindungen zur Global City einer Weltregion bestehen und zu den Unternehmen gehören, die in der jeweiligen Weltregion Umsätze erzielen. Direkte Links bedeuten, dass das Unternehmen eine direkte Vertretung hat, z. B. eine eigene Filiale, eine Einkaufsstelle oder ein Büro. Indirekte Links sind Drittfirmen, die KMU repräsentieren, wie z. B. Handels- oder Vertriebsmittler und Partnerfirmen. Dieses Maß wird für jede globale Stadt berechnet, die von der GaWC (2012) als Alpha eingestuft wurde. Im SIES werden die befragten KMU auf einer Matrix von vierzehn Weltregionen und einer Ordinalskala von sechs Kategorien basierend auf „Anteil des Auslandsumsatzes in % des Gesamtumsatzes“ und wie viel Umsatz in jeder Weltregion generiert wird, angegeben. Die Unternehmen wurden als „aktiv“ in einer Weltregion gezählt, wenn sie damit mindestens 5 % Umsatz erwirtschafteten.

Globales Business Hub-Verhältnis = [Anzahl der KMU, die direkte und/oder indirekte Verbindungen zu einem globalen Geschäftszentrum angeben] / [Anzahl der KMU, die den Umsatz aus der Weltregion eines globalen Geschäftszentrums angeben]

Die von der Statistikabteilung der Vereinten Nationen (UNSD) definierten Unterregionen auf der Grundlage der Standardvorwahlen M.49 für statistische Zwecke (Vereinte Nationen, 2018) wurden in zwölf große Weltregionen gruppiert. Die im Global Competitiveness Report (Schwab et al., 2016) definierten Stufen der wirtschaftlichen Entwicklung dienten dazu, Unterteilungen und Gruppierungen dieser Teilregionen zu ermöglichen.

Taylor (2001) versuchte, das Maß für die Konnektivität von Städten mit der Weltwirtschaft zu berechnen. Die Variable mit dem Namen „Konnektivität“ ist das Produkt der Servicewerte einer Stadt mit einer anderen Stadt für alle APS-Unternehmen. Die Datenerhebung für diese Variable wurde von der GaWC unter Verwendung von 100 Büronetzwerken von weltweit tätigen Dienstleistungsunternehmen in den Bereichen Rechnungswesen, Werbung, Banken/Finanzen, Versicherungen, Recht und Unternehmensberatung durchgeführt (Taylor, 2001). Diese Firmen wurden aufgrund ihrer Niederlassungen in mindestens 15 verschiedenen Städten in den wichtigsten globalisierten Regionen Nordamerikas, Westeuropas und des asiatisch-pazifischen Raums ausgewählt.

Der Servicewert für Unternehmen J In der Stadt ich ist vergeben vij, und m ist die APS-Firma. Die grundlegende rationale Maßeinheit, die die Beziehung zwischen Städten definiert ein und B in Bezug auf die Firma J wird gegeben von:

Die aggregierte Verzahnung der Städte zwischen den Städten ergibt sich aus:

Für jede Stadt gibt es n-1 solcher Interlocks und die Netzwerkkonnektivität für eine Stadt ist gegeben durch:

Wo C ist die Netzwerkkonnektivität der Stadt ein.

Mit dieser Formel, Stadt ein ist über seine Gesellschaften mit allen anderen Städten des Netzwerks verbunden. Es misst den Integrationsgrad einer Stadt in das Weltstädtenetzwerk.

Die geografische Distanz zwischen der Schweiz und globalen Wirtschaftszentren wurde anhand der Luftlinie zwischen Zürich, der grössten und wirtschaftlich stärksten Stadt der Schweiz, und den jeweiligen Weltstädten gemessen. Der Wert stellt die Entfernung in Kilometern dar.

Unter den Messgrößen, die in der Literatur zu internationalen Unternehmen und multinationalen Unternehmen verwendet werden, finden wir hauptsächlich Sethis (1971) Clustering of World Markets und Hofstedes kulturelle Differenzdimensionen (Dow, 2000). Die bisher umfangreichste und umfassendste empirische Forschung zur für Arbeitsorganisationen relevanten kulturellen Dimension ist wahrscheinlich die von Hofstede durchgeführte, 1980 und 1984 veröffentlichte (Benito & Gripsrud, 1992). Die Tatsache, dass Hofstede seine Daten innerhalb eines großen multinationalen Unternehmens und für mehr als fünfzig Tochtergesellschaften sammelte, machte die Daten relativ robust. Es wurden nur Arbeitnehmer in ähnlichen Berufen desselben multinationalen Unternehmens verglichen. Dies gab ihm die Möglichkeit, Vorurteile aus verschiedenen beruflichen Positionen und Organisationspraktiken zu kontrollieren (Hofstede, 1980, 1984, Benito & Gripsrud, 1992). Wie von Kogut und Singh (1988) hervorgehoben wurde, ist Hofstedes Arbeit in Bezug auf die Stichprobengröße und die Zuverlässigkeit der Scores im Zeitverlauf beeindruckend. Er fand heraus, dass die Unterschiede zwischen den nationalen Kulturen in vier Dimensionen variieren: Vermeidung von Unsicherheit, Individualität, Machtdistanz und Männlichkeit-Weiblichkeit. Die Kodifizierung kultureller Merkmale entlang numerischer Indizes ermöglichte den Vergleich relativer Unterschiede zwischen den Ländern. Im zusammengesetzten Index nach Kogut und Singh (1988) bildet die Abweichung entlang jeder der vier Kulturdimensionen den Ausgangspunkt für die Distanzmessung. Die Abweichungen werden um Unterschiede in der Varianz jeder Dimension korrigiert und dann arithmetisch gemittelt (Kogut & Singh, 1988 Benito & Gripsrud, 1992). Die kulturelle Distanz CDj ist das Produkt der folgenden Gleichung, wie sie in dieser Studie verwendet wird:

ichij = Indexwert für die kulturelle Dimension I des Landes j

Vich = Varianz des Index für die Dimension i

Stadtbevölkerungen wurden dem Modell hinzugefügt, um die Auswirkungen aufgrund der Größe eines globalen Geschäftszentrums zu kontrollieren. Die Maßnahmen wurden aus der Datenbank der Vereinten Nationen 2014 (United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division, 2014) ausgewählt.

Der am häufigsten verwendete Index zur Messung der politischen Freiheit in Ländern wird von Freedom House bereitgestellt (Dawson, 1998, Far et al., 1998, Gerring et al., 2005). Dementsprechend wird die politische Freiheit an den Dimensionen der politischen Rechte und bürgerlichen Freiheiten gemessen. Zu den politischen Rechten zählen die Wahlmöglichkeit der Bevölkerung, die Teilnahme an fairen Wahlen und ihre generelle Beteiligung an der politischen Entscheidungsfindung. Bürgerliche Freiheiten umfassen Chancengleichheit, Meinungs-, Versammlungs-, Religionsfreiheit usw. Der Mittelwert beider Indizes wurde berechnet und als Kontrollvariable implementiert.Da jeder Index auf einer Skala zwischen 1 und 7 gemessen wird, wobei 1 den höchsten Grad an Freiheit und 7 den niedrigsten bedeutet, wurden die ursprünglichen Indexwerte umgekehrt, sodass höhere Zahlen höhere politische Freiheitsgrade bedeuten. Die Daten zu diesen Indizes wurden für die zehn Jahre zwischen 2003 und 2012 erhoben, wobei ihre Korrelation von r=0,95 bis 0,98 variierte (p<0,001). Somit war eine hohe Zuverlässigkeit dieser Maßnahme gewährleistet.

Analyse und Ergebnisse

Die Ergebnisse der deskriptiven Analyse verdeutlichen bereits die Bedeutung der Distanz bei der Messung des relativen Anteils ausländischer internationalisierender KMU pro Weltregion, die mit globalen Wirtschaftszentren verbunden sind. Eine Untersuchung der Korrelation nach Pearson ergab, dass die Konnektivität (r=0,001, p = n.s.) nicht signifikant mit der abhängigen Variable assoziiert war. Somit erfüllte die Variable nicht die Annahme eines linearen Zusammenhangs mit der abhängigen Variablen und wurde daher aus dem Modell herausgenommen. Die geografische Distanz (r=0,652, p<0,01) und die psychische Distanz (r=0,544, p<0,01) sind dagegen beide positiv mit der globalen Business-Hub-Ratio verbunden. Politische Freiheit (r=-0,497, p<0,05) ist negativ mit der vorhergesagten Variablen verbunden. Die kovariate Population (r=0,652, p<0,01) ist ebenfalls positiv mit der globalen Business-Hub-Ratio verbunden.

Tabelle 1: Deskriptive Statistik und Korrelationen nach Pearson

*Korrelation ist signifikant auf dem 0,05-Niveau (zweiseitig) **Korrelation ist auf dem 0,01-Niveau signifikant (zweiseitig)

Die Werte für Schiefe und Kurtosis für alle erklärenden Variablen liegen zwischen -2 und +2 und werden daher als akzeptabel angesehen, um eine normale univariate Verteilung anzunehmen (George & Mallery, 2010). Die Multikollinearität wurde überprüft, indem die Werte des Varianzinflationsfaktors (VIF) für alle in den Regressionsmodellen enthaltenen unabhängigen und Kontrollvariablen untersucht wurden. Die VIF-Werte für alle Variablen lagen unter 10,0 (Deer, 2017). Toleranzwerte bezeichnen Variabilität in unabhängigen Variablen, die nicht durch andere unabhängige Variablen erklärt werden können (Özgener & Iraz, 2006). Die Toleranz für alle unabhängigen und Kontrollvariablen lag über dem Cutoff von 0,10 (Lin, 2008). Den Ergebnissen zufolge sind Probleme der Multikollinearität unwahrscheinlich. Die maximale VIF-Punktzahl beträgt 1,96 für die Kontrollvariable Korruption, während die politische Freiheit als Prädiktor für das globale Geschäftszentrumsverhältnis getestet wird.

Das Modell wurde mit Hilfe der hierarchischen multiplen Regressionsanalyse getestet. Die Ergebnisse sind in Tabelle 2 aufgeführt. Im ersten Schritt (Basismodell 1) wurden nur Kontrollvariablen in die Regressionsgleichung aufgenommen. Die Gesamtregression für dieses erste Modell war hochsignifikant (R2 = 0,60, F (2, 20) = 15,01, p < 0,001). Es wurde festgestellt, dass die globale Stadtbevölkerung (β = 0,60, p <0,001) und die politische Freiheit (β = -0,42, p < 0,01) signifikante Auswirkungen auf die globale Business Hub Ratio haben.

Tabelle 2: Regressionsergebnisse für die globale Business Hub Ratio

*signifikant auf dem 0,05-Niveau (zweiseitig) **signifikant auf dem 0,01-Niveau (zweiseitig) ***signifikant auf dem 0,001-Niveau (zweiseitig) ꝉ signifikant auf dem 0,1-Niveau (zweiseitig)

In Modell 2 wurde das Maß für die geografische Entfernung zusammen mit den Kontrollvariablen in die Regressionsgleichung aufgenommen. Es wurde festgestellt, dass die geografische Entfernung einen signifikanten Einfluss (β = 0,37, p < 0,05) auf das globale Geschäftszentrumsverhältnis hat. Die Gesamtregression in diesem zweiten Modell war hochsignifikant (R2 = 0,70, F (1, 19) = 15,08, p < 0,001), mit einer signifikanten Änderung des R-Quadrats gegenüber dem Basismodell (∆R2 = 0,10, p < 0,05) . Es wurde festgestellt, dass beide Kovariaten, die globale Stadtbevölkerung und die politische Freiheit, einen geringeren signifikanten Effekt auf den Anteil der Schweizer KMU in den globalen Städten von β = 0.44 auf einem Niveau von 0,01 und β = 0.36 auf einem Niveau von 0.1 (2-tailed ).

Modell 3 untersuchte die Auswirkungen der psychischen Distanz auf die Entscheidung von KMU, ihr Geschäft in einer globalen Großstadt zu vernetzen. Das Gesamtmodell war hochsignifikant (R2 = 0,67, F (1, 19) = 12,71, p < 0,001) mit einer signifikanten Änderung des R-Quadrats gegenüber dem Basismodell (∆R2 = 0,07, p < 0,1). Es wurde festgestellt, dass die psychische Distanz einen signifikant positiven Effekt (β = 0,45) auf das Signifikanzniveau von p < 0,1 hat. Beide Kovariaten hatten einen signifikant positiven Effekt auf die vorhergesagte Variable. Die globale Stadtbevölkerung hatte einen positiven Effekt von β = 0,61 (p<0,1), während der negative Effekt der politischen Freiheit auf β = -,06 bei einem Signifikanzniveau von p<0,1 reduziert wurde.

Modell 4 stellt das endgültige Modell dar, bei dem sowohl physische als auch psychische Distanz in den Regressionsergebnissen enthalten sind. Politische Freiheit hat einen geringen signifikanten und sehr schwachen positiven Effekt von β = 0,02 auf einem signifikanten Niveau von p < 0,1, während die zweite Kovariatenpopulation einen signifikant positiven Effekt von β = 0,44 (p < 0,01) hatte. Sowohl die physische als auch die psychische Distanz wirken sich um β = 0,38 (p < 0,01) und β = 0,46 (p < 0,05) positiv auf das globale Business Hub Ratio aus. Die Gesamtregression in diesem Modell war hochsignifikant (R2 = 0,78, F (2, 18) = 7,08, p < 0,001), mit einer bedeutsamen Änderung des R-Quadrats gegenüber dem Basismodell (∆R2 = 0,18, p < 0,01).

Zusammenfassend sind wir der Meinung, dass H2 und H3 angesichts der signifikant positiven Korrelation zwischen geografischer und psychischer Distanz und dem globalen Geschäftszentrumsverhältnis bestätigt werden. H1, die argumentiert, dass die Konnektivität eines globalen Business-Hubs die Anzahl der KMU beeinflusst, die in die Weltregion internationalisieren und mit ihrem Hub verbunden sind, muss abgelehnt werden. Sie wurde in dieser Studie nicht ausreichend getestet, da die Hauptannahme eines linearen Zusammenhangs mit der abhängigen Variable nicht erfüllt war.

Diskussion und Einschränkungen

Durch die Analyse empirischer Daten konzentrierte sich diese Studie auf die Bedeutung globaler Geschäftsnetzwerk-Hubs in globalen Städten für die Internationalisierung von High-Tech-KMU. Einerseits legten frühere Theorien nahe, dass die Internationalisierung von KMU in Richtung entfernter und kulturell unbekannter Märkte einen vorausgehenden Prozess des inkrementellen Lernens in nahe gelegenen ausländischen Märkten erfordert (Clark & Pugh, 2001, Moen, Gavlen & Endresen, 2004, Ojala & Tyrväinen, 2006). Eine starke Position in mächtigen Unternehmensnetzwerken hingegen erklärte die schnellen Prozesse der KMU-Internationalisierung, wie etwa von INVs oder Born- und Re-Born-globalen Firmen (Zahra, 2005 Zhou et al. 2007). Die Debatte darüber, ob ein schneller Internationalisierungsprozess von INVs, der hauptsächlich von KMU und Startups in Bereichen wie IKT, Hightech oder (spezialisierten) Dienstleistungen gezeigt wird, zu einem schrittweisen und schrittweisen Modell passt, wie es in der nordischen Schule dargestellt wird, scheint durch die Argumentation von Johanson und Vahlne (2009) und deren Netzwerksicht auf den Internationalisierungsprozess verdeutlicht werden. Dementsprechend findet die KMU-Internationalisierung in Unternehmensnetzwerken statt, die „grenzenlos“ sind. Somit wiegt die Haftung des „Outsidertums“ (in den relevanten Unternehmensnetzwerken als „Außenseiter“ auftreten) stärker auf die Internationalisierung von KMU als alle interkulturellen Probleme, die durch „Fremdheit“ (kein „National“, sondern ein „Ausländer“ und daher nicht mit der lokalen Sprache und den Geschäftsgepflogenheiten vertraut).

Die Autoren argumentieren auch, dass trotz des Phänomens der Born Globals in Bezug auf INVs die meisten internationalisierenden KMU eher „regional sind, mit internationalen Aktivitäten, die nicht wirklich die Welt umspannen“. Wir glauben, dass sich die Netzwerkeigenschaften von internationalisierenden KMU, seien es INVs oder sich allmählich internationalisierende Unternehmen, erheblich ändern, wenn sich ihr Geschäft in geografisch und psychisch weiter entfernte Regionen ausdehnt. Komplexe soziale Netzwerke werden über Netzwerk-Hubs mit stark miteinander verbundenen Knoten ausgeführt, während die Anzahl der in einem Netzwerk-Hub gezählten Knoten mit zunehmender Komplexität steigt (Barabasi & Albert, 1999 Albert et al. 2000 Leppin et al. 2018). KMU mit geografisch weit verbreiteten Geschäftsaktivitäten, wie im Fall der von uns untersuchten Hightech-KMU in der Schweiz, müssen in einem weitreichenden und komplexen Geschäftsnetzwerk operieren, in dem geografische und interkulturelle Distanzen groß sind. Die Last der internationalisierenden KMU, interkulturelle Unterschiede zu vermitteln und materielle und immaterielle Ressourcen über geografische Entfernungen und Zeitzonen hinweg zu verwalten, bleibt trotz der grenzenlosen Eigenschaften internationaler Unternehmensnetzwerke bestehen. Dies unterstützt unsere Schlussfolgerung, dass die Bedeutung globaler Business Hubs für solche KMU tatsächlich zunimmt.

In einem immer stärker vernetzten globalen Geschäftsumfeld beobachten sowohl Soziologen als auch Ökonomen die zunehmende Bedeutung dicht vernetzter Städte für die Weltwirtschaft (Brenner, 1998 Sassen, 2000, 2004 Acs et al., 2008 Scott & Scott, 2011 Martinus & Sigler , 2018). Bei der Analyse der Rolle globaler Business Hubs für die Internationalisierung von High-Tech-KMU haben wir empirisch beobachtet, dass eine größere Distanz zwischen Heimat- und Fokusmärkten den relativen Anteil ausländischer KMU erhöht, die in einer Region geschäftlich tätig sind und tatsächlich mit dort ansässigen Wirtschaftsakteuren verbunden sind in den Naben. Während die bloße Konnektivität eines Geschäftszentrums die Präsenz internationalisierender KMU nicht beeinflusst, scheinen sowohl die geografische als auch die psychische Distanz ihre Zahl zu erhöhen. In einer Netzwerksicht, in der geografische und psychische Distanzen eine weniger wichtige Rolle zu spielen scheinen, glauben wir tatsächlich, dass sie die Notwendigkeit von KMU beeinflussen, sich mit Geschäftsakteuren in globalen Geschäftszentren zu verbinden. Dies hilft ihnen, die Haftung von Netzwerkexternen zu überwinden und ihren Zugang zu internationalen Möglichkeiten durch sichtbare Anerkennung zu verbessern.

Die Ergebnisse der Untersuchung wurden aus einer Stichprobe von 609 High-Tech-KMU gezogen, die den Großteil ihres Umsatzes auf ausländischen Märkten auf zwei oder mehr Kontinenten erwirtschaften. Viele von ihnen können als „Born Global“-Firmen oder „International New Ventures“ (INVs) kategorisiert werden. Da die bloße Identifizierung von internationalisierenden KMU in einer Gruppe von KMU eine Herausforderung für sich darstellt (Rialp & Rialp, 2001 Baldegger et al. 2016), können Stichprobenverzerrungen nicht ausgeschlossen werden, und daher sollte die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse in Frage gestellt werden. Darüber hinaus basierte diese Studie auf der Internationalisierung von KMU aus einer SMOPEC in einem mitteleuropäischen Land. Für sie steht die potenzielle Reichweite ausländischer Märkte und ihre zugrunde liegende wirtschaftliche Entwicklung in starkem Kontrast zur Internationalisierung von KMU aus Schwellenländern wie China, Indien oder Brasilien, die sich möglicherweise in wirtschaftlich besser entwickelte Märkte der OECD-Länder internationalisieren. Hier ist die wirtschaftliche Entwicklung zu berücksichtigen, da Emerging Markets aus weniger Infrastruktur, institutionellen Lücken (Mair & Marti, 2009) und damit einer höheren Unsicherheit bestehen, um nur einige Punkte zu nennen.

Dieser Beitrag verfolgt einen Weg, die Merkmale sozialer Netzwerke in die Untersuchung der Internationalisierung von KMU weiter zu integrieren. Weitere Studien, die sich mit dem Begriff der Netzwerk-Hubs, auch im Fall der KMU-Internationalisierung aus Schwellenländern, befassen, könnten wertvolle neue Erkenntnisse liefern.

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Wissen über geografische Grenzen hinweg verwalten: der Fall eines multinationalen Unternehmens.

Forscher haben festgestellt, dass das multinationale Unternehmen (MNE) eine einzigartige Organisationsform ist, die durch verteilte und operativ lokalisierte Ressourcen gekennzeichnet ist, deren Integration hilft, globale Wettbewerbsvorteile zu erzielen (z. Geografisch verstreuten Ressourcen liegen heterogenes und unbewegliches Wissen zugrunde, das dem Unternehmen unterschiedliche Vorteile verschafft, die von seinen Konkurrenten nicht leicht zu erobern sind (Barney, 1991). Gleichzeitig ist die stark divergierende Natur des Wissens an verschiedenen Standorten innerhalb des MNU schwer zu integrieren. Trotz der Tatsache, dass Forscher festgestellt haben, dass globale Wissenssuche und -integration ein entscheidender Faktor für die Leistung eines MNU sind (Kogut & Zander, 1993 Rosenkopf & Nerkar, 2001), verstehen sie, wie Unternehmen dieses Wissen über geografisch weit entfernte Grenzen hinweg übertragen und effektiv einsetzen wurde noch nicht von internationalen Wissenschaftlern behandelt. Diese Frage zu beleuchten, ist das Ziel dieser Untersuchung.

Wir argumentieren, dass ein wichtiges Mittel, mit dem MNUs ihr weltweit verstreutes Wissen nutzen, darin besteht, dass sie Anreize für ihre Mitarbeiter haben, ihren geografischen Umfang der Wissenssuche und -integration zu erweitern. Aufgrund der erheblichen Kosten für die Suche und Weitergabe von relevantem Wissen sowie des Zeitaufwands für die Suche oder den Aufbau einer gemeinsamen Plattform erfordert die proaktive Suche der Mitarbeiter Mechanismen, die sie für das Erkunden außerhalb ihrer traditionellen Wissensgrenzen belohnen ( Kang, Morris &. Snell, 2007 Turner & Makhija, 2006). Ausgehend von wissensbasierten Ansichten (KBV) der Firma, die die Integration von individuell isoliertem Wissen innerhalb der Organisation hervorheben (z. B. Almeida, Song, & Grant, 2002 Foss & Pedersen, 2004 Szulanski, 1996 Song, Almeida & Wu, 2003 ). , Björkman, Fey & Park, 2003, Tsai & Ghoshal, 1998). Daher sollten die Mitarbeiter durch die Erweiterung des geografischen Umfangs ihrer Wissenssuche in der Lage sein, die Leistung ihrer lokalen Projekte zu verbessern.

Gleichzeitig argumentieren wir, dass die Art des zugänglichen Wissens auch Auswirkungen auf seinen potentiellen Nutzen hat. Mehr kodifiziertes Fernwissen ist zwar leichter zu erlangen und zu interpretieren, aber weniger wertvoll für seine Anwendung auf lokale Probleme. Andererseits schafft impliziteres Wissen trotz seiner inhärenten Komplexität und eingebetteten Natur, die es schwierig macht, aus entfernten Umgebungen zu extrahieren (Polanyi, 1967), eine umfassendere Einschätzung kausaler Effekte, die sich bei der Problemlösung als wertvoll erweisen werden. Auf diese Weise schafft geografisch weit entferntes Wissen wichtige heterogene Ressourcen und bereitet gleichzeitig Schwierigkeiten beim Austausch und bei der Rekombination mit vorhandenem Wissen. Durch die Entwicklung eines theoretischen Rahmens rund um global entferntes Wissen erweitern wir die wissensbasierte Sicht des Unternehmens, um die Vorläufer und Konsequenzen der geografisch entfernten Wissenssuche innerhalb des MNU besser zu verstehen.

Basierend auf den obigen Argumenten entwickeln wir mehrere Schlüsselhypothesen. Um diese Hypothesen zu testen, sammelten wir detaillierte Daten zu Wissensmanagementaktivitäten im Zusammenhang mit 166 international verteilten Projekten in einem großen transnationalen Dienstleistungsunternehmen, das in 81 verschiedenen Ländern tätig ist. Dies ist ein geeignetes Umfeld, um unsere Hypothesen zu testen, da die Projekte auf den Bedürfnissen eines lokalen Kunden basierten, jedoch innovative Problemlösungen beinhalteten, die von einer geografisch entfernten Suche erheblich profitieren könnten. Anhand der Strukturgleichungsmodellierung haben wir festgestellt, dass ergebnisbezogene Anreize eine viel wichtigere Rolle spielen als prozessbezogene Anreize, um Mitarbeiter zu einer geografisch entfernten Wissenssuche zu motivieren. Wir haben auch festgestellt, dass der Zugriff auf geografisch weiter entferntes Wissen erwartungsgemäß die Projektleistung verbesserte. Es wurde jedoch festgestellt, dass eine größere Kodifizierbarkeit von Fernwissen diesen positiven Effekt auf die Leistung tatsächlich reduziert. Diese Ergebnisse untermauern das Argument, dass ein wesentlicher Vorteil von MNUs in ihrer Fähigkeit liegt, geografisch verstreutes Wissen zu nutzen.

VORAUSSETZUNGEN UND FOLGEN VON FERNWISSEN

Zwischen internationalen Wirtschaftswissenschaftlern bestehen Spannungen hinsichtlich der Auswirkungen und der Natur des geografisch weit entfernten Wissens, das innerhalb des MNU gefunden wird. Einerseits wird Fernwissen als Wettbewerbsvorteil für das Unternehmen angesehen. Der Vorteil entsteht durch die Heterogenität der Ideen über entfernte Standorte (Ambos & Ambos, 2009 Foss & Pedersen, 2004). Da multinationale Unternehmen in mehreren Ländern und Regionen tätig sind, spiegelt das von ihnen produzierte Wissen einzigartige kontextuelle Umstände wider, die in geografische Unterschiede, lokale Anforderungen, Gesetze, Kulturen und dergleichen eingebettet sind (Doz & Santos, 1997). Tatsächlich ist lokales Wissen das Herzstück der Fähigkeit eines MNU, heterogenes Wissen zu produzieren. Durch den Austausch und die Kombination dieses lokal unterschiedlichen Wissens über verschiedene Grenzen hinweg hat das MNU die Möglichkeit, von anderswo gefundenen Lösungen zu profitieren, indem es sie in einem lokalen Kontext anwendet (Bartlett & Ghoshal, 1989). Infolgedessen erhöhen Mitarbeiter, die effektiv nach weiter entferntem Wissen innerhalb des MNU suchen können, wahrscheinlich den Wert der von ihnen angebotenen Lösungen (Cantwell &. Mudambi, 2005, Kogut &. Zander, 2003).

Andererseits erschweren gerade die Eigenschaften, die geographisch weit entferntes Wissen zu einer Quelle von Wettbewerbsvorteilen machen, erhebliche Schwierigkeiten bei seiner Nutzung. Geografisch entferntes Wissen ist tendenziell schwieriger zu übertragen als nahes Wissen (Cantwell, 2005 Jensen &. Szulanski, 2004 Kostova & , 1996 Zaheer & Manrakhan, 2001). Die natürliche Tendenz der Mitarbeiter besteht darin, sich an der Suche nach lokalem Wissen zu beteiligen (Ambos & Ambos, 2009 March & Simon, 1958 Nelson & Winter, 1982 Rosenkopf & Nerkar, 2001). Die lokale Suche erleichtert die Arbeit des Wissenstransfers, da sie eine hohe Wahrscheinlichkeit mit sich bringt, dass sich Menschen häufig begegnen (vgl. Allen, 1977).

Dies könnte die Beweise dafür erklären, dass eine zunehmende geografische Distanz die Wahrscheinlichkeit grenzüberschreitender Investitionen verringert (Beugelsdijk & Frijns, 2010 Disdier & Head, 2008), was es wiederum weniger wahrscheinlich macht, dass ein Unternehmen Wissen oder Effizienz von weiter entfernten Standorten sucht ( Beckerman, 1956 Kogut &. Singh, 1988). In Übereinstimmung damit weisen Goodall und Roberts (2003) darauf hin, dass „der Verfall und Verlust von Distanz genau der Verfall und Verlust von Wissen, Beziehungen und Vertrauen ist, was wiederum die Fähigkeit zum Handeln auf und über Distanz untergräbt“ (S. 1155). Die geografische Distanz verhindert somit den Wissensaustausch zwischen Mitarbeitern und Tochtergesellschaften (Cantwell & Mudambi, 2005).

Eine geografisch entfernte Suche wird durch zahlreiche Hindernisse behindert, darunter unbekannte Bedingungen, lange Übertragungswege, komplexe Wissenssuchkosten und Schwierigkeiten bei der Bewertung des Wertes der Informationen (Cyert &. March, 1992, Hansen &. Lovas, 2004 Zaheer, 1995). Auf die Frage nach der Suche nach Wissen außerhalb des lokalen Büros antwortete beispielsweise ein Mitarbeiter eines großen multinationalen Unternehmens mit Sitz in Indonesien: „Es ist schwer zu wissen, wer was tut. Das Wissen ist da draußen, aber die richtigen Leute zu finden, ist zeitaufwändig. " Ein anderer in Vietnam ansässiger Mitarbeiter erklärte: „[Berater] gehen fast nie zu anderen [Büros], um Ideen oder Hilfe zu erhalten.

Selbst wenn Informationstechnologien für den Wissensaustausch leicht zugänglich sind, stellen Zaheer und Manrakhan (2001) fest, dass Unternehmen weniger wahrscheinlich an entferntere Orte gehen, um Wissen zu suchen. Eine Erklärung hierfür mag in der Bedeutung der räumlichen Nähe für einen effektiven Wissensaustausch liegen. Forschungen zu Exzellenzzentren legen beispielsweise nahe, dass ein gemeinsamer Standort, an dem spezifische Fähigkeiten und Technologien zur Verbesserung der Produkt- und Serviceleistung leicht herangezogen werden können, eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung solcher Exzellenz spielt (Cantwell, 1995 2009 Ernst, 2002 Rugman & Verbeke, 2008 ). Im Gegensatz dazu wird die Informationssuche an entfernten Orten mit unbekannten Elementen behaftet sein, deren Überwindung einen höheren Zeit- und Arbeitsaufwand erfordert. Diese Bedingungen schaffen Unsicherheit in den Prozessen rund um die Suche, was wiederum die Bereitschaft der Mitarbeiter verringert, sich an ihnen zu beteiligen. Wenn Mitarbeiter jedoch eher dazu neigen, lokal als länder- und regionenübergreifend nach Lösungen zu suchen, wird das MNU im Markt nicht vorteilhafter sein als ein lokaler Wettbewerber. Infolgedessen hängt das Lernen in MNUs von der Bereitschaft und Fähigkeit der Mitarbeiter ab, über die lokale Suche hinauszugehen und auf Ideen aus entfernten Standorten zurückzugreifen (Ambos, Ambos, & Schlegelmilch, 2006 Jensen & Szulanski, 2004 Kogut & Zander, 1993 Monteiro, Arvidsson , & Birkinshaw, 2008 Song & Shin, 2008, Szulanski & Jensen, 2006).

Turner und Makhija (2006) stellen fest, dass die Bereitschaft der Mitarbeiter, nach relevantem Wissen außerhalb ihres unmittelbaren Bereichs zu suchen, davon abhängt, wo ihre Anreize liegen. Sie argumentieren, dass Personen, die Anreize haben, etablierten Prozessen zu folgen und vorgegebene Regeln einzuhalten, weniger bereit sind, in Bereichen außerhalb dieser Regeln nach Informationen zu suchen, da dies zu unerwünschten Ergebnissen führen könnte. Auf der anderen Seite werden Mitarbeiter, die ermutigt werden, Ansätze nach Bedarf anzupassen, um schwierige Ergebnisse zu erzielen, eher mühsam nach Informationen suchen, auch außerhalb ihrer unmittelbaren Umgebung. Sowohl Strategie- als auch Personalwissenschaftler haben diese Ansätze für Anreize als formelle und informelle Systeme definiert, durch die Unternehmen organisatorische Aktivitäten koordinieren (Kang et al., 2007 Makhija & Ganesh, 1997 Turner & Makhija, 2006). Wir argumentieren, dass solche Anreize ein kritisches Merkmal haben, das normalerweise übersehen wird – ihre Fähigkeit, Mitarbeiter zu ermutigen, ihren Suchhorizont auf entfernte geografische Standorte auszudehnen.

Prozess- vs. Ergebnisanreize für die geographisch entfernte Wissenssuche

Knudsen und Levinthal (2007) weisen darauf hin, dass die Strukturierung von Mitarbeiterentscheidungen ihre Fähigkeit zur Problemlösung beeinflusst.In Übereinstimmung damit haben einige Forscher betont, dass Managementansätze absichtlich darauf ausgerichtet sein können, die Wissenssuche unter Mitarbeitern zu managen (Dyer & Nobeoka, 2000 Gant, Ichniowski & Shaw, 2002 Pucik, Evans & Bjorkman, 2010), im Einklang mit den Zielen hin zum Management des Humankapitals (Gittell, 2000 Leana & Van Buren, 1999 Nahapiet & Ghoshal, 1998). Dies unterstreicht die Rolle, die Anreizsysteme und Managementpraktiken spielen, um bestimmte Arten der Wissenssuche zu unterstützen.

Die Wirksamkeit eines bestimmten Anreizsystems hängt von der Art des gesuchten Wissens ab (Turner & Makhija, 2006). Um dies zu demonstrieren, diskutieren und untersuchen wir zwei Haupttypen von Anreizen, die Unternehmen zur Mitarbeiterführung verwenden: ergebnisorientiert und prozessorientiert. Die stark kontrastierende Natur dieser Anreize erlaubt es uns, sie an entgegengesetzten Enden eines Kontinuums zu platzieren (Makhija & Ganesh, 1997 Ouchi & Macquire, 1975). Prozessorientierte Mechanismen bewirken, dass die Mitarbeiter exakte Verhaltensweisen und Verfahren befolgen, die von der Firma als am besten geeignet für die Erfüllung von Aufgaben festgelegt wurden. Solche Mechanismen machen den Mitarbeiter eher dafür verantwortlich, dass er sich an explizit umrissene Prozesse hält als an ein bestimmtes Ergebnis der Prozesse (Snell & Youndt, 1995). Auf diese Weise kann der Tätigkeitsbereich jedes Mitarbeiters im Hinblick auf die zu erfüllenden Aufgaben eindeutig festgelegt werden.

Die Tatsache, dass Mitarbeiter dafür belohnt werden, dass sie die richtigen hierarchischen Kanäle durchlaufen und organisatorisch vorgeschriebene Standardarbeitsanweisungen verwenden, beeinflusst wiederum, wie sie nach Wissen für ihre Arbeit suchen. Aufgrund der Betonung etablierter Verfahren ist es wahrscheinlich, dass prozessbasierte Anreize wertvoll sein werden, um nahegelegenes Wissen zu koordinieren, das in diesen Verfahren kodifiziert ist (Snell, 1992). In diesem Sinne wird erwartet, dass das erforderliche Wissen zur Erledigung von Aufgaben in unmittelbarer Nähe vorhanden ist. Mitarbeiter, die einem solchen vordefinierten "Skript" von Aktivitäten folgen, werden nicht motiviert sein, außerhalb dieses Rahmens nach vielfältigem und komplexem Wissen zu suchen, um eine Aufgabe zu erledigen (Turner & Makhija, 2006). Stattdessen wird die Verpflichtung, formalisierte Meldekanäle einzuhalten, dazu führen, dass sie ihre Suche auf lokale Kontakte beschränken. Infolgedessen erwarten wir, dass prozessbasierte Anreize die Bereitschaft der Mitarbeiter zur Suche nach Fernwissen tendenziell dämpfen werden.

Im Gegensatz zu prozessorientierten Anreizen spezifizieren solche, die eher ergebnisorientiert sind, explizit die Endergebnisse, die die Mitarbeiter erreichen müssen, und nicht die Mittel, mit denen sie erreicht werden sollen. Mitarbeiter werden für ihre Fähigkeit belohnt, diese vorgegebenen Ziele zu erreichen, anstatt einfach nur falsche Verfahren anzuwenden (Eisenhardt, 1985, Ouchi, 1979). motivierter, sich durch verschiedene soziale Verbindungen innerhalb des Unternehmens ein breites Spektrum an Kenntnissen und Fähigkeiten anzueignen und diese auf organisatorische Abläufe anzuwenden. Diese ergebnisbezogenen Anreize können auch eine Organisationskultur institutionalisieren, die den "kreativen Abrieb" betont, indem sie die Mitarbeiter ermutigen, ständig zu überlegen, wie neue und kontextuell unterschiedliche Ideen produktiv mit Leistung verbunden werden können (Barton, 1995).

Wir erwarten daher, dass Mitarbeiter im Rahmen ergebnisorientierter Anreize Wissen in einer Weise nutzen, die ihnen hilft, ihre Ziele zu erreichen. Da ergebnisorientierte Anreize keine bestimmte Autorität oder keinen bestimmten Prozess vorgeben, um bei der Erledigung einer Aufgabe nach angemessenem Wissen zu suchen, wird die Art und Weise, wie sie diese Suche durchführen, mehr oder weniger ihre Entscheidung sein. Wie Turner und Makhija (2006) feststellten, "müssen Einzelpersonen Suchmodi für zusätzliches Wissen einsetzen, um ihnen zu helfen, die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen. Da Ergebniskontrollen keinen detaillierten Prozess vorschreiben, ist die erforderliche Flexibilität vorhanden, um neue und einzigartige Lösungen zur Problemlösung." (S. 204).Wenn Mitarbeitern mehr Flexibilität bei den Prozessen eingeräumt wird, die sie befolgen können, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen, sind sie eher bereit, ihre Suche nach relevantem Wissen auszuweiten, um die benötigten Ergebnisse zu erhalten (Snell & Youndt, 1995). Daher erwarten wir, dass die mangelnde Betonung bestimmter zu befolgender Prozesse die Motivation der Mitarbeiter erhöhen wird, sich an einer erweiterten geografischen Suche zu beteiligen, um notwendiges Wissen aufzudecken. In Übereinstimmung mit diesen Argumenten schlagen wir die folgende Beziehung vor:

H1: Je mehr ergebnisorientierte Anreize für Mitarbeiter genutzt werden, desto geografisch weiter entfernt ist ihre Wissenssuche innerhalb des MNU.

Geografisch entfernte Wissenssuche und -leistung

Mitarbeiter, die lokales Wissen besitzen und entwickeln, bieten dem Unternehmen eine größere Fähigkeit, sich an lokale Kontexte und Umgebungen anzupassen. Dieses Portfolio an lokalem Wissen stellt eine Menge heterogener Ideen dar, die einem geografisch nahen und standardisierten Geschäftsansatz entgegenwirken. Mitarbeiter dazu zu bringen, nach weit entferntem und heterogenem Wissen zu suchen, hilft MNUs, im Wettbewerb zu bestehen, indem sie Ressourcen von lokalen und ausländischen Wettbewerbern differenzieren. Da die geografisch entfernte Wissenssuche dazu beiträgt, "die kontinuierliche Neuzuweisung von Ressourcen zu produktiveren Verwendungen zu erleichtern" (Moran & Ghoshal, 1999: 395), ist sie einer der Hauptmechanismen, durch die der größte Teil des produktiven Potenzials von Ressourcen genutzt wird (Hayek, 1945). Auf diese Weise adressiert der Zugang zu vielfältigem Wissen das zentrale Problem der Ressourcenimmobilität, indem sichergestellt wird, dass Vermögenswerte, die an einem Ort entwickelt wurden, an einen anderen übertragen und geteilt werden. Wissensmanagement ist somit ein Kernaspekt der Integration, der zu einer verbesserten Wettbewerbsposition führt.

Trotzdem bleibt es für MNU eine Herausforderung, Wissen zu identifizieren, das in einem Kontext wertvoll ist, und den Nutzen dieses Wissens auf andere Umgebungen oder Situationen zu verlagern. Diese Übertragung kann sowohl eine physische als auch eine virtuelle Neubereitstellung umfassen. Zum Beispiel können Mitarbeiter in allen Bürostandorten und Regionen der Stadt nach Wissen suchen, das ihnen hilft, einzigartige Lösungen für ihre Probleme anzuwenden. Innerhalb desselben Unternehmens können auch Mitarbeiter an einem anderen geografischen Standort mit ähnlichen Problemen konfrontiert sein wie bei einer lokalen Einheit. Wenn diese Mitarbeiter ihre Suche auf andere an geografisch entfernten Standorten ausweiten, erhöhen sie ihre Chancen, relevante und gültige Informationen zu finden, die zur Verbesserung der von ihnen angebotenen Lösungen verwendet werden können.

Der Wert, der potenziell durch die Suche nach Wissen aus der Ferne geschaffen wird, entsteht, wenn Mitarbeiter auf Erfahrungen mit Geschäftstätigkeiten von einem Standort zum anderen zurückgreifen. In dieser Hinsicht erleichtert die Wissenssuche die Bewegung von lokalem Wissen im gesamten Unternehmen, um es wiederzuverwenden und globaler anwendbar zu machen. Wissenschaftler haben festgestellt, dass der Wert dieses Wissens innerhalb des Unternehmens erheblich steigt, wenn Wissen, das an einem geografischen Standort wirksam ist, über Grenzen hinweg geteilt werden kann. Bjorkman, Fey und Park (2007: 443) stellten beispielsweise fest, dass „der Wissenstransfer zwischen Tochterunternehmen an verschiedenen Standorten innerhalb des MNU den Austausch von Ideen und Best Practices fördert, was zur Verbreitung und Etablierung von leistungsstarkem [Wissen ] innerhalb des MNE." Infolgedessen kann die Suche nach Fernwissen als Möglichkeit angesehen werden, Lösungen zu finden und die Leistung lokaler Operationen und Projekte zu verbessern. Daher vermuten wir folgendes:

H2: Je mehr Mitarbeiter innerhalb des MNU nach geografisch weit entferntem Wissen suchen, desto höher ist ihre Projektleistung.

Die Natur des geographisch entfernten Wissens

Während die Ausweitung der eigenen Suche auf einen globaleren Kontext möglicherweise die Leistung verbessern kann, beeinflusst wahrscheinlich auch die Art des zugegriffenen Wissens diese Beziehung. Während Wissen über mehrere Dimensionen hinweg variieren kann, ist ein Schlüsselmerkmal von Wissen seine Kodifizierbarkeit (Zander & Kogut, 1995, Polanyi, 1967). Turner & Makhija, 2006) und ohne Bedeutungsverlust innerhalb der Organisation oder zwischen Einzelpersonen übertragen (Grant, 1996). Am anderen Ende des Spektrums steht implizites Wissen, das aufgrund der vielfältigen und hochintegrierten Wissenselemente, aus denen es besteht, nicht ohne weiteres aufgeschlüsselt werden kann. Aufgrund dieser Eigenschaften ist es schwierig, implizites Wissen in seiner vollständigen Form anderen zu vermitteln. Obwohl beide Arten von Wissen eine nützliche Rolle in der Organisation spielen, erwarten wir, dass sie sich in ihren Auswirkungen auf den Wissenstransfer aus der Ferne unterscheiden.

Kodifizierbares Wissen kann leicht in elektronischen Datenbanken, Handbüchern und Verfahren erfasst werden. Da solches Wissen über geografische Domänen hinweg leicht übertragen und verstanden werden kann, reduziert es die Suchkosten (Makhija & Ganesh, 1997 Nonaka, 1994). Kodifiziertes Wissen reduziert nach Schulz (2003) den Aufwand für das Wissensmanagement der Mitarbeiter und ermöglicht ihnen, „neu hinzugekommenes Wissen schneller zu verarbeiten, weil es die Verknüpfung von altem und neuem Wissen erleichtert und beschleunigt“ ( Schulz, 2003, S. 446). Beispielsweise ermöglicht ein Prozess oder eine Vorlage, die auf einem anderen Projekt basiert, den Mitarbeitern zu wissen, wo und nach welcher Art von Wissen sie suchen müssen, um ihr eigenes Projekt zu unterstützen. Darüber hinaus ermöglicht eine Datenbankabfrage den Mitarbeitern, mehrere Indizes und Suchfunktionen zu verwenden, die es ihnen ermöglichen, vorhandenes Wissen zu lokalisieren und abzurufen. Als Ergebnis hat Cantwell (2009) darauf hingewiesen, dass Informationstechnologie und Vorlagen die Kosten der globalen Suche erheblich gesenkt haben. Darüber hinaus fanden Ambos und Ambos (2006) heraus, dass technologiebasierte Koordination viel effizienter ist als persönliche Interaktionen über geografische Entfernungen hinweg.

Auf der anderen Seite kann kodifiziertes Wissen als Wissensquelle angesehen werden, die nicht allzu einzigartig ist (Makhija & Ganesh, 1997). Es besteht aus sehr explizitem Wissen, das nicht unbedingt zu einem Wettbewerbsvorteil führt (Polanyi, 1976). Mit anderen Worten, kodifizierbares Wissen kann in seiner Fähigkeit eingeschränkt sein, ein neues Verständnis komplexer Phänomene zu liefern, das für die Durchführung und Verbesserung der eigenen Projekte der Mitarbeiter unerlässlich ist. Wenn kodifiziertes Wissen nicht dazu beiträgt, vielfältige neue Ideen zu vermitteln, werden seine diesbezüglichen Beiträge zum Lernen der Mitarbeiter unzureichend sein.

Implizites Wissen wird viel problematischer sein, um über geografische Entfernungen hinweg zu übertragen. Wie Gertler (2003) feststellte, ist "implizites Wissen, weil es sich einer einfachen Artikulation entzieht und am besten durch Erfahrung erworben wird, über weite Entfernungen schwer auszutauschen". (S. 79). Tatsächlich kann die Fähigkeit der Mitarbeiter, implizites Wissen überhaupt zu erkennen, schwierig sein. Seine unaussprechliche Natur und die subtilen Nuancen, die mit seiner Vermittlung verbunden sind, machen es für die Verständlichkeit der Mitarbeiter erforderlich, bereits Erfahrung und Vertrautheit mit zumindest einigen Aspekten seiner Komponenten zu haben (Cohen & Levinthal, 1990). Eine solche bereits vorhandene Wissensbasis ist möglicherweise nicht immer bei Mitarbeitern vorhanden, die innerhalb der Organisation weit entfernt sind, was es für sie schwierig macht, das implizite Wissen effektiv einzusetzen. Während die Grenzkosten für die Suche nach kodifiziertem Fernwissen in Verbindung mit neuen Entwicklungen in der Informations- und Kommunikationstechnologie sinken, steigen die Grenzkosten für die Übertragung von implizitem Wissen mit der Entfernung (Audretsch, 1998, Beugelsdijk &. Cornet, 2002). Der effektivste Weg, solches Wissen zu teilen, besteht darin, dass sich Menschen im selben geografischen Raum aufhalten (Allen, 1977, Kogut, 1988) oder durch fortlaufende persönliche Interaktion. Der grenzüberschreitende Wissensaustausch ist jedoch nicht förderlich für häufige Co-Location oder virtuelle Kommunikation – bedenken Sie beispielsweise die Reisekosten, Sprach- und Kulturbarrieren sowie Zeitzonenunterschiede.

Trotz der Schwierigkeit, stillschweigendes Wissen über geografische Entfernungen hinweg zu übertragen, haben Forscher vorgeschlagen, dass das wertvollste organisatorische Wissen tatsächlich stillschweigend ist (Conner & Prahalad, 1996 Kogut & Zander,

1993). Li und Shenkar (2003) weisen beispielsweise darauf hin, dass das wertvollste Wissen, das über Grenzen hinweg ausgetauscht wird, als stillschweigend angesehen wird. Es ist die Unausgeglichenheit dieses Wissens, die tatsächlich zu Vorteilen von MNU gegenüber Wettbewerbern führt (Harzing, 2000, Kogut &. Zander, 1993), indem sie eine Differenzierung von Wettbewerbern durch ihre Unnachahmlichkeit ermöglicht (z. B. Subramaniam &. Venkatraman, 2001). Daher ist ein Großteil des Werts von geografisch verteiltem Wissen auf seine stillschweigende Natur zurückzuführen (Nachum, 2003, Szulanski &. Jensen, 2006, Zaheer &. Manrakhan, 2001). Darüber hinaus hat Krugman (1991 1998) argumentiert, dass Organisationen aufgrund des impliziten Wissens in erster Linie die geografische Distanz berücksichtigen sollten. Maskell und Malmberg (1999) stellten beispielsweise fest: „Je leichter auf kodifizierbares (handelbares) Wissen zugegriffen werden kann, desto entscheidender wird stillschweigendes Wissen für die Aufrechterhaltung oder Verbesserung der Wettbewerbsposition des Unternehmens. Wissen gewinnt mit fortschreitender Internationalisierung der Märkte an Bedeutung." (S. 172). Während also mehr kodifiziertes Wissen die Transaktionskosten der Wissenssuche senken kann, kann es auch den Wert des Wissens verringern, um die Projektleistung effektiv zu beeinflussen. Daher vermuten wir folgendes:

H3: Je kodifizierter das Wissen, das Mitarbeiter innerhalb des MNU suchen, desto geringer ist ihre Projektleistung.

Professionelle Dienstleistungsunternehmen, z. B. in der Rechts-, Beratungs-, Buchhaltungs- und Gesundheitsbranche, sind bei der Erreichung ihrer Ziele in hohem Maße auf Wissensmanagement angewiesen und bieten daher einen relevanten Kontext, um zu verstehen, wie Mitarbeiter auf verschiedenes Wissen zugreifen, um ein Produkt oder eine Dienstleistung an ein Unternehmen zu liefern Kunde (Zhang &. Li, 2010). Solche Firmen werden daher als Modelle für eine zunehmend wissensbasierte Wirtschaft bezeichnet (Empson, 2007 Gardner, Anand & Morris, 2008 Hinings & Leblebici, 2003 Teece, 2003 Von Nordenflycht, 2010). Die meiste Arbeit in der professionellen Dienstleistungsbranche erfolgt durch Projekte, die an eine lokale geografische Umgebung gebunden sind (Maister, 1993) und ein spezifisches Problem oder eine Reihe von Problemen ansprechen, die ein lokaler Kunde erlebt. Da solche Projekte einen idealen Rahmen für Projekte bieten, die von einem globalen professionellen Dienstleistungsunternehmen durchgeführt werden – World Consult (ein Pseudonym). World Consult bietet technische Unterstützung und Beratungsdienste zu Themen wie Corporate Governance, IT-Lösungen, finanzielle Restrukturierung sowie Umwelt- und Nachhaltigkeits-Compliance. Zu den Kunden zählen private Unternehmen, Finanzinstitute, Non-Profit-Organisationen, Regierungsbehörden und andere Arten von Organisationen in mehr als 80 verschiedenen Märkten auf der ganzen Welt.

Der Großteil der Arbeit von World Consult wird von Projektleitern in den Ländern durchgeführt, in denen die Dienstleistungen angeboten werden. Nahezu alle Projekte sind spezifisch für einen oder mehrere Kunden in einem Land, einige konzentrieren sich länderübergreifend, aber auf eine bestimmte Region. 1 Die durchschnittliche Dauer eines Projekts beträgt 36 Monate und wird in der Regel von einem Projektleiter mit Autorität über die Durchführung geleitet, der von einer kleinen Zahl von Verwaltungs- und Forschungsmitarbeitern unterstützt wird. Obwohl die Mitarbeiter eng mit dem Projektleiter zusammenarbeiten, spielen sie bei Entscheidungen zur Wissenssuche für das Projekt keine Schlüsselrolle (i).

Wir begannen den Datenerhebungsprozess, indem wir 81 Vorgespräche mit Projektleitern, Supportmitarbeitern und Unternehmensleitern von World Consult führten, um die Art der Projekte und das Wissen im Unternehmen zu verstehen. Die Interviews dauerten ein bis zwei Stunden und wurden vor Ort von korrespondierenden Beratern in 10 Länderbüros durchgeführt – China, Ägypten, Indien, Indonesien, Peru, Russland, Südafrika, Ukraine, USA und Vietnam. Alle Interviews waren halbstrukturiert und wurden in Kurzschrift oder auf einem Diktiergerät aufgezeichnet, um Schlüsselaussagen und relevantes Material zu erfassen. Wie erwartet zeigten unsere Interviews, dass die Mitarbeiter des Unternehmens lieber mit Kollegen in der Nähe ihres Betriebs interagieren als mit geografisch entfernten Kollegen.

Basierend auf den Ergebnissen der Interviews sowie bestehenden Maßnahmen in der Literatur entwickelten wir eine Multi-Item-Befragung, um Schlüsselkonstrukte in Bezug auf die Hypothesen zu bewerten. Ausgehend von einer Archivdatenbank mit 668 Endphasen und kürzlich abgeschlossenen Projekten (d. h. innerhalb von zwei Jahren) haben wir den Leitern dieser Projekte vertrauliche Umfragen per E-Mail geschickt, um Informationen über ihre Wissenssuche zu erhalten. Bei diesen Umfragen konnten Projektleiter anonym auf Fragen zu einem bestimmten Projekt antworten, das sie kürzlich abgeschlossen hatten oder sich in der Endphase befanden, und zwar durch ein unabhängiges Umfrageunternehmen. Da die Projektleiter die primäre Autorität über das Projekt hatten, wurden diese Antworten als genaue Bewertungen des Wissens angesehen, auf das während des Projekts tatsächlich zurückgegriffen wurde. Um die Vertraulichkeit zu wahren, wurden die Antworten von der Zentrale nicht in nicht aggregierter Form eingesehen. Um die Mitarbeiter zu motivieren, an der Umfrage teilzunehmen, haben wir für jedes Landesbüro einen Abschlussbericht erstellt, um besser zu verstehen, wo sie im Vergleich zu anderen Büros innerhalb des Unternehmens stehen. Außerdem haben wir Preise unter den Teilnehmern der Umfrage verlost.

Wir erhielten Antworten von Leitern von 325 verschiedenen internationalen Projekten (49 % Rücklaufquote). Da Leistungsdaten in der Regel 6 Monate bis zu einem Jahr nach Projektende vorliegen (Beurteilung durch eine interne, aber unabhängige Evaluierungsstelle), konnten wir zu 166 Projekten vollständige Daten beschaffen. Eine Liste der Länder und der Anzahl der abgeschlossenen Umfragen USA und Vietnam. Alle Interviews waren halbstrukturiert und wurden in Kurzschrift oder auf einem Diktiergerät aufgezeichnet, um Schlüsselaussagen und relevantes Material zu erfassen. Wie erwartet zeigten unsere Interviews, dass die Mitarbeiter des Unternehmens lieber mit Kollegen in der Nähe ihres Betriebs interagieren als mit geografisch entfernten Kollegen.

Basierend auf den Ergebnissen der Interviews sowie bestehender Maßnahmen in der Literatur entwickelten wir eine Multi-Item-Befragung, um Schlüsselkonstrukte in Bezug auf die Hypothesen zu bewerten. Ausgehend von einer Archivdatenbank mit 668 Endphasen und kürzlich abgeschlossenen Projekten (d. h. innerhalb von zwei Jahren) haben wir den Leitern dieser Projekte vertrauliche Umfragen per E-Mail geschickt, um Informationen über ihre Wissenssuche zu erhalten. Bei diesen Umfragen konnten Projektleiter anonym auf Fragen zu einem bestimmten Projekt antworten, das sie kürzlich abgeschlossen hatten oder sich in der Endphase befanden, und zwar durch ein unabhängiges Umfrageunternehmen.Da die Projektleiter die primäre Autorität über das Projekt hatten, wurden diese Antworten als genaue Bewertungen des Wissens angesehen, auf das während des Projekts tatsächlich zurückgegriffen wurde. Um die Vertraulichkeit zu wahren, wurden die Antworten von der Zentrale nicht in nicht aggregierter Form eingesehen. Um die Mitarbeiter zu motivieren, an der Umfrage teilzunehmen, haben wir für jedes Landesbüro einen Abschlussbericht erstellt, um besser zu verstehen, wo sie im Vergleich zu anderen Büros innerhalb des Unternehmens stehen. Außerdem haben wir Preise unter den Teilnehmern der Umfrage verlost.

Wir erhielten Antworten von Leitern von 325 verschiedenen internationalen Projekten (49 % Rücklaufquote). Da Leistungsdaten in der Regel 6 Monate bis zu einem Jahr nach Projektende vorliegen (Beurteilung durch eine interne, aber unabhängige Evaluierungsstelle), konnten wir zu 166 Projekten vollständige Daten beschaffen. Eine Liste der Länder und die Anzahl der abgeschlossenen Umfragen aus jedem Land finden Sie in Tabelle 1.

Projektleistung. Wir haben die gleichen Leistungskennzahlen verwendet, die das Unternehmen zur Bewertung der Projektleistung verwendet. Diese Daten werden von einer halbautonomen Evaluierungseinheit innerhalb von World Consult gesammelt, die den Projektstandort 6-12 Monate nach Abschluss des Projekts besucht, um detaillierte Daten zu den Projektergebnissen und der Kundenzufriedenheit zu erhalten. Es werden große Anstrengungen unternommen, um sicherzustellen, dass die Leistung genau erfasst wird, einschließlich Umfragen bei Kunden und Nachweisen zu wichtigen Leistungsindikatoren. Basierend auf diesen Informationen bestand unser Leistungsmaß aus zwei getrennten Konstrukten: (1) zugesagte Leistungen – das Ausmaß, in dem die an den Kunden gelieferten Lösungen mit dem ursprünglich Versprochenen übereinstimmten, und (2) Auswirkungen auf den Kunden – die Gesamtleistung des Kunden anhand von Veränderungen bei Umsatz, Beschäftigung, Rentabilität und Prozesseffizienz bewertet. Beide Leistungskonstrukte wurden auf eine 4-Punkte-Skala verdichtet. Da ihr Cronbach-Alpha 0,73 betrug, kombinierten wir die beiden Konstrukte, um eine Projektleistungsvariable zu erstellen.

Jedes der unten aufgeführten Konstrukte wird anhand einer separaten Umfrage auf einer 5-Punkte-Likert-Skala gemessen, die von 1 (trifft überhaupt nicht zu) bis 5 (trifft voll und ganz zu) reicht.

Anreize. Wir untersuchten zwei Hauptarten von Anreizen, die von Organisationen verwendet werden – ergebnisbasierte und prozessbasierte (Makhija & Ganesh, 1997 Snell, 1992 Turner & Makhija, 2006). Um zu messen, inwieweit die Wissensaktivitäten eines Mitarbeiters durch ergebnisorientierte Kontrollen gefördert wurden, haben wir den Einsatz von „finanziellen Anreizen“, „Leistungsbewertungen“ und diesbezüglichen Endergebnissen anhand von drei Items bewertet. Um prozessbasierte Anreize zu untersuchen, wurden Mitarbeiter nach dem Einsatz von „expliziten Verfahren zur Wissensgewinnung“, der Bedeutung „richtiger Wege“ und Routinen zur Wissensbeschaffung befragt. Cronbachs Alpha betrug 0,80 für die drei Items zu ergebnisbasierten Anreizen und 0,85 für die drei Items zu prozessbasierten Anreizen.

Geographisches Wissen Distanz. Um die Distanz zu messen, haben wir in Anlehnung an Beugelsdijk und Cornet (2002) ein "Ringmodell" der Nähe entwickelt, das uns hilft, die relative Distanz einzuschätzen, aus der unternehmensspezifisches Wissen beschafft wurde. Auf diese Weise konnten wir die Wirkung von Distanz auf die Wirksamkeit von Wissen testen. Wir definieren drei geografische Ringe um jedes Projekt innerhalb der Unternehmensgrenzen. Die drei Quellen des internen Wissens waren 1) innerhalb des Landes, 2) innerhalb der Region, aber außerhalb des Landes und 3) außerhalb der Region. Obwohl diese Ringe nicht unbedingt die gleichen Entfernungskosten darstellen, stellen sie doch das dar, was traditionell als die primären kulturellen und geografischen Barrieren für den Wissensfluss definiert wurde (Shenkar, 2001). Obwohl einige Länder und Regionen stark unterschiedliche Kulturen und geografische Entfernungen aufweisen, wirken diese Entfernungsmaße insgesamt als künstliche Grenzen für Unternehmen, die sich im Allgemeinen nach Ländern organisieren, unserem Beispielunternehmen (Beugelsdijk &. Cornet, 2002). Das Ringmodell ist in Abbildung 1 dargestellt. Für jedes Projekt haben wir den Leiter gebeten, von 1 (sehr wenig) bis 5 (sehr viel) zu bewerten: „Wie viel relevantes Wissen haben Sie im Verlauf dieses Projekts von [jedem“ geographische Domäne]?" Basierend auf den Antworten auf diese Fragen haben wir einen Index erstellt, um die Entfernung der Wissensquellen für jedes Projekt zu erfassen, die von 1 (sehr nah) bis 5 (weit entfernt) reicht (ii)

Kodifizierbarkeit des internen Wissens. Wir untersuchten, inwieweit das für Projekte verwendete Wissen stillschweigender oder kodifizierter Natur war. Das Konstrukt zur Kodifizierbarkeit von Wissen wurde anhand von vier Items von Zander und Kogut (1995) gemessen, die an den Kontext unserer Studie angepasst wurden. Konkret haben wir die Projektleiter gefragt, inwieweit das verwendete interne Wissen (1) einfach in Dokumentenform (2) aggregiert für die standardisierte Nutzung (3) in einem Handbuch geschrieben wurde, in dem beschrieben wird, wie die Aktivitäten ausgeführt werden (4) einfach neuen Mitarbeitern in einem Schulungsprogramm vermittelt. Während ein hoher Grad dieser Kennzahl mehr kodifizierbares Wissen anzeigte, spiegelten niedrigere Grade mehr implizites Wissen wider. Das Cronbach-Alpha für dieses Konstrukt war 0,93.

Nutzung von internem und externem Wissen. Da Projektleiter nicht nur firmeninternes, sondern auch firmenexternes Wissen nutzen, um ihre Ziele zu erreichen, kontrollieren wir die Möglichkeit, dass solche Wissenstypen substituierbar sind. Wir haben ein Multi-Item-Maß zur Nutzung von internem und externem Wissen, das in früheren Forschungen entwickelt und validiert wurde, angepasst (Haas, 2006, Haas & Hansen, 2007). Die Nutzung von internem Wissen wird gemessen als das Ausmaß, in dem die Teams auf Wissen innerhalb des Unternehmens angewiesen sind, um die Projekte abzuschließen, während die Nutzung von externem Wissen gemessen wird, als das Ausmaß, in dem Teams auf Wissen außerhalb des Unternehmens angewiesen sind, um Projekte durchzuführen. Cronbachs Alphas waren .79 für die Nutzung von externem Wissen und .88 für die Nutzung von internem Wissen.

Kodifizierbarkeit von externem Wissen. Während die Kodifizierbarkeit von internem Wissen ein in dieser Forschung untersuchtes Konstrukt ist, kontrollieren wir auch die Kodifizierbarkeit von externem Wissen, da dies die Verwendung von internem Wissen innerhalb des Unternehmens beeinflussen kann. Dieses Konstrukt wurde analog zur Kodifizierbarkeit des internen Wissens anhand von vier Items von Zander und Kogut (1995) gemessen. Cronbachs Alpha ist 0,91.

Mitarbeiter der Projektunterstützung. Wir haben die Anzahl der unterstützenden Mitarbeiter für jedes Projekt kontrolliert, da eine größere Anzahl von unterstützenden Mitgliedern möglicherweise über größere Wissensressourcen verfügt, die sie in das Projekt einbringen können. Gleichzeitig kann es schwieriger sein, mehr Personal zu verwalten.

Projektdauer. Die Länge des Projekts in Gesamtmonaten wurde kontrolliert, da längere Projekte Projektleiter stärker in Routinen einbinden und somit zu weniger Lernen führen können. Alternativ können Projekte ihre Prozesse im Laufe der Zeit verfeinert haben und dadurch effektiver werden, wie von Zellmer-Bruhn und Gibson (2006: 510) vorgeschlagen.

Projektgröße. Wir haben auch die Projektgröße kontrolliert, da Projekte mit größeren Budgets möglicherweise besseren Zugang zu Ressourcen haben und möglicherweise effizienter arbeiten können. Dazu haben wir das Protokoll von zwei Projektvariablen – Anzahl der Mitarbeiterunterstützung und Budgetgröße – verwendet, um dieses Problem zu beheben. Die Einbeziehung dieser Projektmerkmale hilft uns auch, die Gesamtkomplexität und den Umfang des Projekts zu kontrollieren.

Humankapital. Die bisherigen Erfahrungen und das Profil der Projektleiter können die Projektleitung und die Qualität der Ausführung beeinflussen. Wir kontrollierten daher die Amtszeit des Projektleiters im lokalen Umfeld und frühere Ländererfahrungen. Für die lokale Anstellung haben wir die Anzahl der Monate aufgezeichnet, die sie am Standort des Projekts gearbeitet haben. Für die Ländererfahrung haben wir die Anzahl der Länder kontrolliert, in denen die Projektleiter zuvor länger als 6 Monate gelebt/gearbeitet hatten.

Kulturelle Distanz. Wir haben die kulturelle Distanz zwischen dem Land, in dem das Projekt durchgeführt wurde, und dem Land, in dem World Consult seinen Hauptsitz hat, gemessen. Wir verwendeten die Maßnahme, um die Auswirkungen kultureller Unterschiede auf die Projektleistung zu kontrollieren. Um eine breitere kulturelle Perspektive abzudecken und einige der Kritikpunkte zu vermeiden, die auf die Verwendung von Hofstedes (1980) kulturellen Indexmaßen (Shenkar, 2001) zurückzuführen sind, haben wir einen kulturellen Index entwickelt, der alle neun Dimensionen der GLOBE-Studie verwendet (House, Hanges, Javidan, Dorfman , &Gupta, 2004). Unter Verwendung der kulturellen Distanzindexformulierung von Kogut und Singh (1988) entwickelten wir einen separaten Index aus den neun GLOBE-Indizes und der Abweichung entlang jedes der Indizes (Durchsetzungsvermögen, institutioneller Kollektivismus, Gruppenkollektivismus, Zukunftsorientierung, Geschlechtergleichheit, humane Orientierung, Leistungsorientierung, Machtdistanz, Unsicherheitsvermeidung). Wir korrigierten Unterschiede in der Variation für jede Dimension und nahmen den Durchschnitt. Wir kontrollierten den kulturellen Unterschied in einem separaten SEM-Test. Die Ergebnisse blieben gleich und die Modellanpassung war noch akzeptabel. Region, Branche und Land. Da die Umfrage komplex in Bezug auf Projekte ist, die in verschiedenen Ländern und Geschäftsbereichen verschachtelt sind, mussten wir auch auf Clustering-Effekte testen, die in hierarchischen Datenstrukturen veranschaulicht werden. Da Projekte, die im gleichen Land oder Geschäftsbereich durchgeführt wurden, möglicherweise korreliert sind. Die Standardfehler der Parameterschätzungen können unter Verwendung eines standardmäßigen aggregierten Strukturgleichungsmodells unterschätzt werden, das eine hierarchische Modellierung erfordert (Satorra & Muthen, 1995).

Um diese Cluster-Effekte zu testen, müssen wir analysieren, wie die Größe der Varianzkomponenten von Ländern, Regionen und Geschäftsbereichen die Größe ihrer klasseninternen Korrelationen beeinflusst (Koch, 1983 Skinner, Holt & Smith, 1989). Dieses Maß berücksichtigt den Grad der Ähnlichkeit innerhalb desselben Clusters (d. h. Geschäftsbereich, Land und Region). Je größer die Korrelation, desto wahrscheinlicher können wir nicht von einer Unabhängigkeit von Beobachtungen ausgehen. Die durch diese Clusterbildung verursachte Verzerrung wird normalerweise als Designeffekt bezeichnet. Wir testeten die Designeffekte von Land, Geschäftsbereich und Region auf die abhängigen Variablen unter Verwendung einer gemeinsamen Formel für verschachtelte Daten in der Strukturgleichungsmodellierung: Designeffekt = 1 + (c -1)[rho], wobei c die durchschnittliche Clustergröße ist, und p ist der ICC (Muthen und Satorra, 1995, Cochran, 2007, Skinner et al., 1989 Scott &. Holt, 1982).

Ungefähre Designeffekte von weniger als 2 führen nicht zu übertriebenen Ablehnungsanteilen auf dem 5-Prozent-Niveau. Wie von Cheung und Au (2005) und Julian (2001) vorgeschlagen, liefern konventionelle Strukturgleichungsmodelle im Allgemeinen vernünftige und unverzerrte Ergebnisse, wenn diese Korrelationseffekte nicht signifikant sind. Unsere Analysen zeigten, dass die Designeffekte nicht signifikant waren, außer wenn die Leistung nach Regionen geclustert wurde (siehe Tabelle 2). Daher kontrollierten wir die Region in einem separaten SEM-Test. Die Ergebnisse blieben gleich und die Modellanpassung war immer noch akzeptabel, wenn wir die Region als Kontrolle einschlossen.

Vor dem Testen unserer Hypothesen haben wir die Reliabilität und Passung aller Schlüsselvariablen mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse (CFA) mit Maximum-Likelihood-Schätzung bewertet. Zu den Schlüsselvariablen gehören die Nutzung von internem Wissen, die Nutzung von externem Wissen, ergebnisorientierte Anreize, prozessbasierte Anreize, kodifiziertes internes Wissen, kodifiziertes externes Wissen und Projektleistung. Die CFA-Ergebnisse legen nahe, dass die Gesamtstruktur für alle Schlüsselvariablen gut zu den Daten passt. Die Anpassungsstatistiken waren wie folgt: Chi-Quadrat von 812,94 mit 303 Freiheitsgraden, vergleichender Anpassungsindex (CFI), 0,91 quadratischer Mittelwert des Näherungsfehlers (RMSEA), 0,05. Alle Faktorladungen waren ebenfalls signifikant (p< 0,001).

Wir testeten unsere Hypothesen mit Strukturgleichungsmodellierung (SEM) (Godfrey & Hill, 1995). Im Gegensatz zu multiplen Regressionen hat SEM die einzigartige Fähigkeit, gleichzeitig eine Reihe von Abhängigkeitsbeziehungen zu untersuchen (d. h. wo eine abhängige Variable in nachfolgenden Beziehungen innerhalb derselben Analyse zu einer unabhängigen Variablen wird) (Shook, Ketchen, Hult & Kacmar, 2004). Das hypothetische Gesamtmodell passt recht gut zu den Daten [Chi-Quadrat] = 1167, Freiheitsgrad = 362 CFI = 0,86 RMSEA = 0,05). Daher haben wir die Ergebnisse dieses Modells verwendet, um die Hypothesen zu testen. Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse der Strukturgleichungsmodellierung.

Um zu testen, ob sich unsere endgültigen nutzbaren Projektdaten systematisch von der Grundgesamtheit der Projekte unterscheiden, aus denen wir unsere Stichprobe gezogen haben, führten wir eine logistische Regression durch, die die Nutzung eines Projekts in unserer Analyse mit beobachtbaren Variablen vorhersagte, die als Kontrollen in der Studie verwendet wurden (Projekt Größe, Region und Art des Projekts). Der Chi-Quadrat-Test für die Einbeziehung aller Kontrollvariablen hat einen p-Wert von 0,17, was darauf hinweist, dass sie als Gruppe oder einzeln keine Vorhersagekraft haben. Ein ernsteres Problem ist die Auswahlverzerrung, die auf den Ergebnissen des Interesses basiert. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines Projekts, das in unseren Modellen enthalten ist, systematisch mit der abhängigen Variable (d. Um diese Möglichkeit zu untersuchen, haben wir uns alle Projekte in der Datenbank angesehen, für die Leistungsdaten gemeldet wurden. Auch hier haben wir mithilfe der logistischen Regression beurteilt, ob unsere verwendbare Stichprobe durch das Leistungsmaß vorhergesagt werden kann. Der Chi-Quadrat-Test für die Einbeziehung aller Leistungsstufen als Dummy-Variablen hat einen p-Wert von 0,13, was darauf hinweist, dass sie als Gruppe oder einzeln keine Vorhersagekraft haben. Diese Tests adressieren offensichtliche Bedenken hinsichtlich der Reaktion und fehlender Datenverzerrung.

Die Untersuchung der standardisierten Parameterschätzungen zeigt, dass alle drei unserer hypothetischen Beziehungen in den vorhergesagten Richtungen signifikant sind, wenn die Kontrollvariablen berücksichtigt werden (siehe Abbildung 2). Tabelle 4 berichtet über das Testen von hypothetischen Beziehungen. Die allgemeine Unterstützung des Modells zeigt, dass ergebnisorientierte Anreize indirekt die Projektleistung steigern, indem sie Mitarbeiter dazu bringen, ihre Suche auf geografisch weiter entfernte Standorte auszudehnen. Das Modell unterstützt auch die Idee, dass Mitarbeiter aufgrund der Schwierigkeit der geografisch entfernten Wissenssuche dazu neigen, sich stärker kodifiziertem Wissen zuzuwenden, was zu einer tatsächlichen Abnahme der Projektleistung führt. Dies deutet darauf hin, dass eine geografisch entfernte Wissenssuche für die Leistung wertvoll ist, solange dieses Wissen stillschweigend ist.

Wie in Abbildung 2 gezeigt, stehen ergebnisbasierte Anreize in einem positiven Zusammenhang mit der geografisch entfernten Wissenssuche ([beta] = .23, p<.05), was Hypothese 1 unterstützt. Gleichzeitig haben wir festgestellt, dass prozessbasierte Anreize sind nicht signifikant mit der Suche nach Fernwissen verbunden. Dies unterstützt unser Argument, dass das Suchverhalten nach Wissen innerhalb des MNU proaktiv durch Praktiken gesteuert werden kann, die Mitarbeiter für die Ergebnisse ihres Suchverhaltens und nicht für das Verhalten selbst belohnen.

Hypothese 2 argumentiert primär für einen positiven Zusammenhang zwischen geografisch entfernter Wissenssuche und Projektleistung. Die Begründung für diese Beziehung ergab sich aus der Vorstellung, dass anderswo innerhalb des MNU erworbenes Wissen ein umfassenderes und komplexeres Verständnis der mit dem Projekt verbundenen Phänomene ermöglichen kann als das lokal verfügbare Wissen. Diese Beziehung wurde unterstützt ([beta] = .10, p<.05). Dieses Ergebnis ist besonders interessant, da es zeigt, wie ergebnisorientierte Anreize Mitarbeiter motivieren, ihre Suche nach Lösungen geografisch auf lokale Projekte auszudehnen, was zu Informationen und Ideen führt, die ihnen helfen, ihren Kunden einen besseren Mehrwert zu bieten. Nichtsdestotrotz stellen wir auch fest, dass, wenn Mitarbeiter die geografische Distanz ihrer Wissenssuche vergrößern, die Art des von ihnen herangezogenen Wissens wahrscheinlich kodifizierbarer ist ([beta] = .33, p<.01). In diesem Fall verringert das kodifizierte Wissen, auf das sie zurückgreifen, tatsächlich die Projektleistung (&bgr; = -.25, p<.05), was Hypothese 3 unterstützt Fähigkeit der Fernwissenssuche zur Leistungssteigerung. Infolgedessen können ergebnisbasierte Anreize die Mitarbeiter zwar dazu ermutigen, die Suche nach geografisch entfernten Standorten zu verstärken, sie beeinflussen sie jedoch nicht unbedingt dazu, in dieser Hinsicht nach implizitem Wissen zu suchen. Wenn das abgerufene Wissen von Natur aus kodifizierbar ist, können viele Nuancen und Anwendbarkeit von Fernwissen verloren gehen. Zu diesem Ergebnis passt die Aussage eines Mitarbeiters in einem unserer Interviews: „Interne Kontakte sind der Schlüssel zur Projektwirkung dann rief mich eine Person an, die ich kenne und sagte: „[Jane] dieses Projekt war ein völliger Misserfolg und ein Durcheinander, reproduziere es nicht.“ Ich war schockiert wussten sie, dass es nicht funktioniert."

AUSWIRKUNGEN UND SCHLUSSFOLGERUNGEN

In dieser Studie wurde ein Modell entwickelt und getestet, das zeigt, wie ergebnisorientierte Anreize innerhalb eines MNU die Mitarbeiter beeinflussen, die geografischen Grenzen ihrer Wissenssuchaktivitäten zu erweitern, was wiederum die Unternehmensleistung verbessert. Wir haben gezeigt, dass die Erweiterung des geografischen Umfangs der Wissenssuche den Mitarbeitern mehr Möglichkeiten bietet, relevante Informationen zur Lösung lokaler Probleme zu finden. Obwohl Projekte in einem bestimmten Land neu und einzigartig sind, kann das Wissen aus anderen Teilen des Unternehmens nützlich sein, um die Palette möglicher Lösungen für das Projekt zu erweitern (Maister, 1993). Durch die Ausweitung ihrer geografischen Wissenssuche finden Mitarbeiter mit größerer Wahrscheinlichkeit wertvollere und effektivere Informationen für ihre Projekte, als wenn ihre Suche lokal oder sogar innerhalb der Region blieb.

Es wurde gezeigt, dass Projektteams überlegene Leistungen erbringen, wenn ihre Anreize auf Projektergebnissen und nicht auf den verwendeten Prozessen basieren, da erstere in der Lage sind, eine breitere geografische Suche der Mitarbeiter zu motivieren. Nichtsdestotrotz ist es nicht der Fall, dass jede Art von geografisch entferntem Wissen zu einer besseren Leistung führt. Der einzigartige Wert von Fernwissen liegt in seinen stillschweigenden Merkmalen. Die geografische Distanz ermöglicht die Schaffung heterogener Wissens, das detaillierte und komplexe Einblicke in kausale Zusammenhänge und damit mehr Optionen zur Lösung von Problemen ermöglicht. Solches Wissen kann jedoch schwer zu verstehen oder mit vorhandenem Wissen zu kombinieren sein.Auf der anderen Seite, wenn das Fernwissen, auf das zugegriffen wird, seiner Natur nach kodifiziert ist, bietet es Mitarbeitern Abkürzungen für seine Nutzung, wirkt sich aber gleichzeitig nachteilig auf seinen einzigartigen Wert für die Lösung von Problemen aus. Auf diese Weise beleuchtet diese Studie die Wissensarten, die die Leistungseffekte dieser Aktivitäten unterstützen oder behindern. Durch die Entwicklung eines theoretischen Rahmens für globales Wissensmanagement erweitern wir die wissensbasierte Sicht des Unternehmens, um die Vorläufer und Konsequenzen der geografisch entfernten Wissenssuche innerhalb des MNU besser zu verstehen.

Dabei haben wir mehrere Beiträge zu wissensbasierten Sichtweisen des Unternehmens geleistet. Erstens legen unsere Argumente nahe, dass es nicht die Internalisierung von Wissen per se ist, die Wissen zu einem wertvollen Bestandteil des MNU macht. Vielmehr ist es die Fähigkeit einzelner Mitarbeiter, Lösungen für lokale Probleme zu entwickeln (Nickerson & Zenger, 2004), indem sie auf geographisch entferntes und implizites Wissen zurückgreifen. In dieser Hinsicht richten wir uns nach Moran und Ghoshal (1999) nach dem Verständnis der vorausgehenden Bedingungen, um einen dynamischeren Ansatz zur Wertschöpfung und Erfassung über geografische Grenzen hinweg voranzutreiben. Zweitens haben wir durch die Untersuchung der Vorläufer und Konsequenzen von geografisch weit entferntem Wissen einen verallgemeinerbaren Prozess aufgedeckt, durch den MNUs heterogenes und schwer übertragbares Wissen über Grenzen hinweg integrieren, um lokale Probleme zu lösen. Dadurch haben wir unser theoretisches Verständnis dafür erweitert, wie Unternehmen geografische Distanzen in ihrem Personalumfeld überwinden können. Da beispielsweise das Wissen von Mitarbeitern an einem Standort mit dem nicht überlappenden Wissen innerhalb des Unternehmens integriert wird, werden betriebliche Lücken überbrückt – wodurch neue und innovative Ideen bereitgestellt werden.

Eine weitere Erkenntnis aus dieser Forschung ist, dass für die Integration von Fernwissen die Mitarbeiter dazu motiviert werden müssen. Das heißt, es müssen Anreizsysteme vorhanden sein, die Mitarbeiter für die Übernahme zusätzlicher Risiken in ihren Projekten ausreichend entlohnen. Als solche dienen ergebnisorientierte Anreize als primäres Mittel, um jene „Dinge und Kräfte“ „in Reichweite“ zu bringen, die letztlich schwer zugänglich sind (Schumpeter, 1934, S.14). Auf diese Weise beeinflusst das gesuchte Wissen nicht nur, welches Wissen genutzt wird, sondern bestimmt auch maßgeblich, wie weit Mitarbeiter bereit sind, das Potenzial für die Projektleistung zu erweitern. Insbesondere haben wir gezeigt, dass ergebnisbasierte Anreize besser geeignet sind als prozessbasierte Anreize, um die Suche nach Fernwissen voranzutreiben, bei der mehr stillschweigendes, unvollständiges und vielfältiges Wissen beteiligt ist. Die Ergebnisse haben Auswirkungen auf die Personalmanagementpraktiken von MNUs. Geografisch weit entferntes und verstreutes Wissen verschafft MNUs potenziell Wettbewerbsvorteile, aber um Wettbewerbsvorteile zu realisieren, müssen Unternehmen die richtigen Anreize schaffen. Unsere Forschung zeigt, dass Mitarbeiter, die nach dem Ergebnis bewertet und nicht durch vordefinierte Verfahren und Verhaltensweisen eingeschränkt sind, eine größere Motivation haben, weiter innerhalb des Unternehmens zu suchen und ihren Wissenspool für eine effektivere Projektlösung zu erweitern.

Unsere Forschung hat die Wissenssuche auch auf der Mikroebene untersucht, indem wir untersucht haben, wie wahrgenommene Anreize das Verhalten eines Mitarbeiters bei der Wissenssuche beeinflussen und wie dieses Verhalten wiederum die Fähigkeit des Mitarbeiters beeinflusst, die Leistung zu beeinflussen. Wissenschaftler haben beispielsweise darauf hingewiesen, dass größere Einblicke in die Mikrogrundlagen von Strategien auf Unternehmensebene erforderlich sind, um die Rolle des Einzelnen bei der Wissensgenerierung und -integration zu verstehen, die zur Unternehmensleistung führen (z. B. Felin & Foss, 2005 Felin & Hesterly , 2007 Kang et al., 2007). Ein Großteil dieser Diskussion hat die Frustration über den individuallosen Zustand eines Großteils der Strategieliteratur zum Ausdruck gebracht, dennoch gibt es nur wenige empirische Daten, die zeigen, wie Daten auf individueller Ebene die Leistung auf höherer Ebene beeinflussen. Diese Daten sind insofern einzigartig, als wir untersuchen, wie Einzelpersonen Anreize erhalten und wie ihre Handlungen zu einer höheren Leistung auf (Projekt-)Ebene führen.

Darüber hinaus haben wir durch die Untersuchung von zwei Haupttypen von organisatorischen Kontrollen, die verwendet werden, um Mitarbeiter zu motivieren, versucht, Mechanismen zu verstehen, die Unternehmen tatsächlich verwenden können, um die geografisch entfernte Wissenssuche in ihren Unternehmen zu erhöhen. Bislang haben Wissenschaftler, die die wissensbasierte Sichtweise des Unternehmens vertreten, die Bereitschaft der Mitarbeiter, nach Wissen zu suchen, typischerweise als theoretische "Black Box" behandelt, um die sich die Organisation kümmert (vgl. Foss & Pedersen, 2004). Allerdings sind nicht alle Organisationen bei der Wissenssuche gleich effektiv (z. B. Gupta & Govindarajan, 2001 Szulanski, 1996). Die Durchführung der eigentlichen Suche hängt von der Bereitschaft der Mitarbeiter ab, außerhalb ihres lokalen Kontextes nach neuen und wertvollen Ideen zu suchen. Folglich können die positiven Effekte der Wissenssuche nur dann eintreten, wenn die Mitarbeiter bereit und in der Lage sind, diese Recherchen durchzuführen.

Schließlich kämpfen wir mit der Vorstellung, dass die geografische Distanz tot ist (Cairncross, 1997, Friedman, 2005). Während Technologie die Geschwindigkeit erhöhen kann, mit der einiges Wissen übertragen wird, ist es nicht die Art von Wissen, die für die Unternehmensleistung wertvoll ist. Je mehr Mitarbeiter auf kodifiziertes Fernwissen zurückgreifen, desto mehr schaden sie ihrer Arbeit. Dies liegt vor allem an den kontextuellen Unterschieden, die durch geographisch weit entferntes Wissen entstehen. Infolgedessen kann die Wahrscheinlichkeit, dass der Mitarbeiter dieses Wissen effektiv mit seinem eigenen kombinieren und integrieren kann, sinken, wenn ein Mitarbeiter geografisch weit entferntes Wissen nutzt, um bei einem lokalen Projekt zu helfen. Dies führt zu einer kausalen Mehrdeutigkeit, die es den Mitarbeitern erschwert, genau zu wissen, was das gesuchte Wissen überhaupt erfolgreich gemacht hat und was es für ihre eigenen Projekte erfolgreich machen könnte (Jensen & Szulanski, 2004).

Da der einzigartige Wert von geographisch weit entferntem Wissen stillschweigend liegt und seiner Definition nach nicht ohne weiteres in Form von Datenbanken, Dokumenten usw. übertragen werden kann, bedeutet die Einführung der Informationstechnologie nicht die gleiche Leistungssteigerung. Wir haben gezeigt, dass das Wissen, auf das aus entfernten Quellen zugegriffen wird, naturgemäß kodifiziert ist, die Subtilität des lokalen Kontexts verliert und die Projektleistung beeinträchtigen kann. Die Implikationen aus unseren Ergebnissen sind, dass MNUs über einen wertvollen Wissenspool verfügen, der geografisch verteilt ist. Der effektive Weg, um auf Fernwissen innerhalb des Unternehmens zuzugreifen und es zu nutzen, besteht nicht nur darin, auf die kodifizierten Datenbanken oder Dokumente zuzugreifen, sondern sich wirklich die Mühe zu machen, die Nuancen und Feinheiten von Fernwissen durch persönliche Interaktionen, Learning by Doing und kontinuierliches Networking zu verstehen. Es gibt keine Abkürzung, um Fernwissen wertvoll zu machen, um eine überragende Leistung zu erbringen.

Unsere Forschung schlägt mehrere neue Richtungen für zukünftige Arbeiten vor. Zunächst lag unser Fokus in diesem Papier auf dem internen Wissen von MNUs. Wissenschaftler sind sich jedoch bewusst, dass Wissen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Unternehmensgrenzen für die Leistung von MNUs wertvoll sein kann (Bartnett &. Ghoshal, 1989, Prahalad &. Doz, 1999). Obwohl wir die Rolle von externem Wissen anerkennen, indem wir seine Wirkung in unserer Analyse kontrollieren, ist es für die zukünftige Forschung wichtig, einen Schritt weiter zu gehen und zu untersuchen, wie externes Wissen effektiv von MNUs beschafft und genutzt wird. Es ist zu erwarten, dass externes Wissen schwieriger zu identifizieren und zu integrieren ist als internes Wissen, das sich innerhalb definierter Grenzen befindet. Da externes Wissen praktisch überall vorhanden sein kann, kann die Identifizierung von angemessenem externem Wissen tatsächlich ein viel schwierigeres und riskanteres Unterfangen sein als der Umgang mit internem Wissen. Es wäre daher nützlich zu wissen, wie Mitarbeiteranreize funktionieren, um sie zu motivieren, sich nach dieser Art von Wissen zu erkundigen. Auch die Wechselwirkungen zwischen externer und interner Wissenssuche müssen noch untersucht werden.


Wissenswertes über Portugal

Nachdem wir nun die Grundlagen behandelt haben, fahren wir mit einigen lustigen Fakten über Portugal fort.

Lissabon ist die Heimat des weltweit einzigen öffentlichen Krawattenspiegels

Fällt es Ihnen manchmal so schwer, Ihre Krawatte zu binden? Dieser Spiegel wird Ihnen helfen. Sie finden es am D. Pedro IV Platz, auch Rossio-Platz genannt, weil er im Herzen des Rossio-Viertels liegt.

Wenn Ihre Krawatte nicht richtig geknotet ist, gibt Ihnen der Spiegel sogar eine Nachricht, um &ldquoIhren Krawattenknoten zu korrigieren&rdquo.

Gehen Sie unbedingt an diesem Platz vorbei, bevor Sie zu dieser schicken Party gehen.😏

Das größte Omelett der Welt wurde in Portugal hergestellt

Im Jahr 2012 haben 55 Menschen mehr als 6 Stunden gearbeitet, um dieses gigantische Omelett zu machen.

Mehr als 145.000 Eier wurden verwendet.

Das Omelett wog mehr als 6,466 Kilogramm und wurde während des Immigrantenfestivals in Santaréacutem hergestellt.

Die erste grenzüberschreitende Seilrutsche führt von Spanien nach Portugal

Lust auf originelle Grenzübertritte? Diese Seilrutsche könnte das sein, wonach Sie suchen. Es heißt Limitzero und ist an der Algarve zu finden.

Sie überqueren den Fluss Guadiana, verlassen Spanien und kommen in Portugal an.

Noch besser, wenn Sie in Portugal angekommen sind, haben Sie eine Stunde Zeit gewonnen, eine Art Zeitreise-Erlebnis 😀

Die Seilrutsche überquert eine Strecke von 720 Metern und Sie können Geschwindigkeiten zwischen 70-80 km/h erreichen.

Das Museu dos Fosforos besitzt die weltweit größte Sammlung von Streichholzschachtel-Designs

Wir sprechen hier nicht über die beliebten Autospielzeuge, sondern über die Schachteln, die zum Verkauf von Streichhölzern verwendet wurden. (Wussten Sie, dass sich die Autospielzeugmarke für den Namen Streichholzschachtel entschieden hat, weil ihre Originalverpackung diesen Boxen sehr ähnlich war?)

Die Sammlung zeigt mehr als 43.000 Streichholzschachteln verteilt auf 7 Räume und weitere 16.000 Streichholzschachtelhüllen sind in Dutzenden von Büchern zusammengestellt.

Sie finden das Museum in Tomar.


Methoden

Feldsammlungen

Erwachsene Aedes aegypti Weibchen wurden mit den vom Environmental Health Institute der National Environment Agency of Singapore (EHI, NEA) entwickelten klebrigen Fallen gesammelt, die als Gravitraps bekannt sind – einfache, mit Heuinfusion gefüllte zylindrische Fallen mit einer klebrigen Innenfläche, die bevorzugt trächtige Weibchen bei der Suche fangen geeigneter Eiablagestellen [25]. Die Gravitraps werden seit 2017 im Rahmen des Vektorüberwachungsprogramms inselweit in öffentlichen Wohnsiedlungen eingesetzt. Für die aktuelle Studie haben wir zwei öffentliche Wohnsiedlungen ausgewählt: Tampines (30 Acre Probenahmefläche in Patch 1, 10 Acre in Patch 2) und Yishun (46 Acre Probenahmefläche), die 14 km voneinander entfernt liegen (Abb. 1a, b). Jede Einheit in den Hochhaus-Wohnblöcken verfügt über offene Fenster und einen Eingang von einem Open-Air-Korridor, der für Mückenbewegungen geeignet ist. Zwischen Wohnblocks und Stockwerken gibt es keine Heiz- oder Kühlkanäle, die als Bewegungskorridor für Mücken dienen könnten. Die Gravitraps wurden für die vertikale Probenahme in jedem Block positioniert: Erdgeschoss (1.–2. Stockwerk), mittleres Stockwerk (4.–5. Stockwerk) und hohes Stockwerk (9. Stockwerk und höher). An beiden Standorten betrug die mediane Anzahl von Fallen pro Block pro Woche 6 (Mittelwert = 6,4–6,7). Klebrige Auskleidungen von jeder Gravitrap wurden einmal pro Woche vom entomologischen Überwachungsteam gesammelt. Alle adulten Stechmücken wurden anhand der taxonomischen Schlüssel bis auf Spezies-/Gattungsebene identifiziert. Mücken identifiziert als Ä. Ägypter wurden nach Entnahmedatum, Wohnblock und Boden in 2-ml-Röhrchen überführt und bis zur Weiterverarbeitung in 100 % Ethanol bei 4 °C gelagert.

DNA-Extraktion, Sequenzierung und Genotypisierung einzelner Mücken

Die gesamte genomische DNA wurde aus einzelnen Mücken mit dem Dneasy Blood and Tissue DNA Extraction Kit (Qiagen, Hilden, Deutschland) gemäß den Anweisungen des Herstellers extrahiert. Einzelne Stechmücken wurden in 180 µl ATL-Puffer mit sterilen Plastikpistillen manuell homogenisiert und der Proteinaseverdau (mit 20 µl Proteinase K) über Nacht durchgeführt. Die DNA wurde mit dem Qubit High Sensitivity DNA Kit (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA) quantifiziert, und nur die Proben, die eine DNA-Konzentration von mindestens 4 ng/μl ergaben, wurden in RADseq-Bibliotheken aufgenommen. Sequenzdaten mit reduzierter Genomrepräsentation wurden für jedes Individuum unter Verwendung des Doppelverdau-RAD-Sequenzierungsansatzes von Peterson et al. [26], mit dem Probenverarbeitungs- und Bibliotheksvorbereitungsprotokoll wie in Rašić et al. [27]. ddRAD-seq-Bibliotheken wurden auf der Illumina HiSeq4000-Plattform sequenziert. Die Sequenzierungsdaten wurden demultiplexiert [59] und verarbeitet (auf 90 bp getrimmt und auf Qualität gefiltert) mit dem Bash-Skript/-Pipeline von Rašić et al. [27]. Die Prozentsätze der rohen Reads, die die Qualitätsfilterungsschwelle (phred-Score ≥ 20) überschritten, waren bei allen Personen hoch (96,52–98,29%), was auf keinen wesentlichen DNA-Abbau schließen lässt [60]. Die hochwertigen Reads wurden an die AaegL5-Version des Ä. Ägypter Genomassemblierung [61] mit Bowtie [62]. Eindeutig abgebildete hochwertige Lesevorgänge wurden in das bam-Format konvertiert und in SAMtools [63] verarbeitet, um sortierte bam-Dateien zu generieren, die verwendet wurden, um Genotyp-Wahrscheinlichkeits- und VCF-Dateien unter Verwendung der SAMtools-Variantenaufrufmethode, wie sie in ANGSD implementiert ist, zu erzeugen [64]. Der endgültige Datensatz umfasste 107 Mücken von Tampines und 108 von Yishun, bei denen < 30% Daten an 83.255 und 69.051 variablen Stellen (SNPs) für die Tampines- bzw. Yishun-Datensätze fehlten.

Rückschluss auf familiäre Beziehung (Verwandtschaftsschätzung)

Beziehungen zwischen Individuen wurden mit dem kürzlich entwickelten Ansatz von Waples et al. [28] wie im Programm NGSRelate [29] implementiert. Diese Methode zeigt im Vergleich zu verwandten Ansätzen eine verbesserte Genauigkeit und Präzision, da (a) sie keine Schätzungen der Allelfrequenz der Population erfordert, sondern das Framework ein zweidimensionales Standort-Frequenz-Spektrum für jedes Paar von Individuen berechnet und (b) es wird direkt auf Sequenzierungsdaten angewendet (über Genotyp-Wahrscheinlichkeiten) und nicht auf die sogenannten Genotypen, was besonders für Sequenzierungsdaten mit geringerer Tiefe geeignet ist, die in RAD-seq-Experimenten gewonnen wurden [28]. Wie die meisten anderen Verwandtschaftsinferenzmethoden kann es für verschiedene Verletzungen der zugrunde liegenden Annahmen (Inzucht, Populationsstruktur oder Beimischung) nach oben oder unten verzerrt werden [28]. Analog zur KING-robust-Methode [65] wird erwartet, dass diese Methode im Allgemeinen für Paare von Individuen mit unterschiedlichen Vorfahren negativ verzerrt ist, aber sie ist auch ziemlich robust bei der Trennung von nahen Verwandten mit ähnlicher Abstammung von nicht verwandten Individuen unter der Populationsstruktur [30 , 31].

Für die räumlichen Analysen betrachteten wir nahe Verwandte als Paare mit einer abgeleiteten Kategorie von Verwandten 1., 2. oder 3. Grades. Verwandtschaftskategorien wurden auf der Grundlage der Kombination von drei Statistiken (R0, R1 und KING-robuste Verwandtschaft) bestimmt, die eine Unterscheidung zwischen der Eltern-Nachkommen- und der Vollgeschwister-Beziehung innerhalb der Kategorie der Verwandten 1. Grades erlaubt [28]. Verwandte zweiten Grades umfassen Halbgeschwister, avunkuläre und Großeltern-Enkel-Paare, die genetisch nicht unterschieden werden können, aber die Kategorie Großeltern-Enkel ist in unserem Stichprobenschema am wenigsten wahrscheinlich (Sammlung von trächtigen Weibchen, 80 % gesammelt in 1 Woche und > 93% gesammelt während 2 Wochen an jedem Standort). Außerdem können wir davon ausgehen, dass Halbgeschwister väterlicherseits sind (d. h. Halbschwestern teilen sich einen Vater, keine Mutter), da Ä. Ägypter Weibchen paaren sich selten mehr als einmal [66, 67]. Wir gehen davon aus, dass Verwandte dritten Grades Cousins ​​ersten Grades sind, da eine Kategorie wie Urgroßeltern/Urenkel in unserem Stichprobenschema unwahrscheinlich ist.

Genetische und geografische Distanz zwischen Individuen

Wir verwendeten unterschiedliche individuelle genetische Distanzen zwischen Individuen in jedem Gebiet (Yishun oder Tampines). Die PCA-basierte genetische Distanz wurde geschätzt, indem zuerst die Hauptkomponentenanalyse (PCA) aus Genotypdaten im R-Paket „adegenet“ [68] durchgeführt und dann eine Distanzmatrix aus der euklidischen Distanz zwischen der maximalen Anzahl von PC-Achsen erstellt wurde. Die genetische Distanz des PCA geht nicht von bestimmten mikroevolutionären Prozessen aus und weist eine lineare Beziehung zur geographischen Distanz des Euklidischen auf, was die höchste Modellauswahlgenauigkeit in landschaftsgenetischen Studien zeigt, insbesondere wenn die Verbreitungsraten im untersuchten Gebiet hoch sind [37]. Wir haben auch Roussets genetische Distanz geschätzt ein [36] und Loiselles Verwandtschaftskoeffizient [38] im Programm SPAGeDI [69].

Der paarweise räumliche (geographische) Abstand zwischen Mücken wurde als kürzeste gerade Linie (euklidischer) Abstand in drei Dimensionen berechnet, basierend auf der x/Ja (lang/lat) und Z (Höhen-)Koordinaten ihres Sammelpunkts, hier Euklidische 3D-Distanz genannt, die eine lineare geografische Distanz in Metern (m) darstellen. Der natürliche Logarithmus (ln) dieser Distanz wurde in den Analysen verwendet, bei denen Roussets ein oder der Verwandtschaftskoeffizient von Loiselle wurde verwendet (siehe unten), da diese beiden genetischen Koeffizienten eine annähernd lineare Beziehung zur geografischen Entfernung aufweisen [69].

Schätzung der Ausbreitungseigenschaften von Mücken

Streuungskern-Schätzung aus Daten von nahen Verwandten

In unserem Probenahmeschema wurden erwachsene Weibchen nach der Landung auf einer tödlichen Eiablagestelle (Gravitrap) gefangen, und wir gehen davon aus, dass dies auf ihren aktiven Flug (und nicht auf passive, vom Menschen unterstützte Bewegung) zurückzuführen ist. Wir betrachten Paare von Weibchen, die in verschiedenen Fallen gefangen wurden (Abstand ungleich Null), die genetisch einer der folgenden Verwandtschaftskategorien zugeordnet werden könnten: Eltern-Nachkommen (po), Vollgeschwister (fs), Verwandten 2. Grades (2.) (Halbgeschwister, hs onkelhaft, ein V Großeltern-Enkelkind, gehen), Verwandten 3. Grades (3.) (Cousinen ersten Grades, fc) und nicht nahe Verwandte. Jede Kategorie von nahen Verwandten enthält Informationen über die Anzahl möglicher effektiver Ausbreitungsereignisse. Zum Beispiel ein Paar Vollgeschwister (fs). Daher kann die entsprechende Anzahl möglicher Ausbreitungsereignisse für jeden Fall als Anzahl solcher Brutplätze berechnet werden (n) Plus eins (n + 1). Darauf aufbauend haben wir die Mengen mit Elementen konstruiert, die die Anzahl der möglichen Ausbreitungsereignisse für jeden Fall als <nMindest + 1. nmax + 1>. Für die fs Kategorie ist diese Menge FS = <2, 3>. Bei einem Elternteil-Nachkommen (po) Paar, die minimale und maximale Anzahl von Brutplätzen beträgt nMindest = nmax = 1, was eine Menge PO = <2> ergibt. Für die Verwandtschaftskategorie der Verwandten 2. Grades haben wir die folgenden Untergruppen: Halbgeschwister HS = <2, 3, 4, 5>, Avunkuläre AV = <3, 4> und Großeltern-Enkel GO = <2, 3> . Wir konstruierten die vollständige Menge für Verwandte zweiten Grades als Vereinigung dieser drei Teilmengen (die eindeutige Elemente enthalten): 2ND = HS ∪ AV ∪ GO = <2, 3, 4, 5>. Bei Verwandten 3. Grades (Cousins ​​ersten Grades) fc), beträgt die Mindestzahl der beitragenden Brutstätten nMindest = 1 (Cousinen ersten Grades und ihre Mütter stammen alle aus derselben Brutstätte), wobei das Maximum ist nmax = 4 (Cousinen ersten Grades und ihre Mütter stammen jeweils aus einer einzigartigen Brutstätte). Daher können wir für die Kategorie der Verwandten dritten Grades eine Menge als 3RD = FC = <2, 3, 4, 5> konstruieren.

Wir erstellten dann eine Reihe möglicher effektiver Ausbreitungsentfernungen für jedes erkannte enge Verwandtschaftspaar basierend auf ihrer Entfernung und der zugewiesenen Verwandtschaftskategorie. Dieser Abstandssatz enthält die gleiche Anzahl von Elementen wie der entsprechende Satz möglicher effektiver Ausbreitungsereignisse (oben beschrieben), und seine Werte werden durch Teilen des erfassten räumlichen Abstands zwischen einem Paar (D) mit dem entsprechenden Mengenelement. Zum Beispiel, wenn ein gesammeltes Paar AB, getrennt durch Abstand DAB, in die Kategorie der Verwandten 3. Grades fällt, dann wäre ein Satz möglicher effektiver Ausbreitungsentfernungen für dieses Paar D3.,AB = <DAB/2, DAB/3, DAB/4, DAB/5>. Für ein Vollgeschwisterpaar BC getrennt durch räumliche Distanz DBC, ist die Menge der möglichen effektiven Ausbreitungsentfernungen Dfs,BC = <DBC/2, DBC/3>.

Durch Kombinieren der Werte aus allen paarweisen Sätzen möglicher effektiver Ausbreitungsentfernungen in einem Datensatz haben wir die resultierende Verteilung möglicher effektiver Ausbreitungsentfernungen charakterisiert. Dieser Datensatz wurde verwendet, um eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) der effektiven Dispersionsdistanz (dh des effektiven Dispersionsdistanzkernels) durch Anpassen verschiedener Funktionen (exponentiell, Weibull, log-normal) unter Verwendung des R-Pakets „fitdistrplus“ [33], das Maximum-Likelihood-Schätzung und parametrisches Bootstrapping beinhaltet, um Median sowie 2,5 und 97,5 Perzentile jedes Verteilungsparameters. Um die „beste Anpassung“ der getesteten Verteilungen zu bestimmen, haben wir die QQ-Plots bewertet und die Anpassungsgüte-Statistiken mit einem angenäherten Kolmogorov-Smirnov-Test, dem Akaike-Informationskriterium (AIC) und dem Bayesschen Informationskriterium (BIC) berechnet [33] .

a . schätzen pdf für Individuen mit zufälligen Abständen über den Stichprobenbereich (Nullverteilung) simulierten wir 100 Datensätze, in denen Paare eine zufällig zugewiesene Verwandtschaftskategorie und eine zufällig aus den aufgezeichneten Abständen zwischen nicht nahen Verwandten entnommene Entfernung aufwiesen. Die Anzahl der simulierten Paare in jeder Verwandtschaftskategorie entsprach der Anzahl der beobachteten Paare im empirischen Datensatz. Anschließend wendeten wir das oben beschriebene analytische Verfahren auf alle simulierten Datensätze an und verglichen die simulierten (zufälligen) und empirischen Verteilungen im R-Paket „sm“ [70] mit dem Permutationstest auf Gleichheit zweier Verteilungsdichten.

Isolation-by-Distance-Analyse (IBD) und Abschätzung der Ausbreitungskernausbreitung

Die CED-Analyse kann selbst dann verwendet werden, wenn nur wenige oder keine nahen Verwandten erfasst werden. Tatsächlich sollten stark verwandte Individuen aus der CED-Analyse entfernt werden, damit sie die langfristigen Populationsprozesse widerspiegeln [71], und wir haben eine Unterstichprobe für jedes Gebiet erstellt, indem wir als nahe verwandt identifizierte Individuen entfernt haben, so dass 63 und 85 Individuen übrig bleiben in der Unterstichprobe Tampines bzw. Yishun. Die Signifikanz von CED wurde separat in Tampines und Yishun mit Mantels Korrelationstest mit 1000 Permutationen getestet, wie er im R-Paket „ecodist“ implementiert ist [72].

CED wird am besten durch die Regression von paarweisen genetischen Distanzen auf geografische Distanzen zwischen Individuen veranschaulicht [34]. Aus der Steigung dieser linearen Regression und der effektiven Dichte lässt sich die Standardabweichung des Streukerns (σ) abschätzen, die auch als Streukernspread bekannt ist [50]. Die Streuung des Kernels kann berechnet werden als σ = √(1/4πDb), wo B ist die Steigung der linearen Regression und D ist die effektive Dichte reproduzierender Individuen.

Die Steigung der linearen Beziehung wurde mit der Funktion lm() in R (R Core Team) für drei verschiedene Sätze genetischer und geografischer Matrizen geschätzt. Der erste Satz umfasste eine Matrix von PCA-basierten genetischen Distanzen gegen die Matrix von linearen geografischen Distanzen. Eine Matrix von Roussets ein oder Loiselles Verwandtschaftskoeffizient wurde gegen die Matrix der ln-transformierten geografischen Distanzen getestet, da erwartet wird, dass beide genetischen Schätzer ungefähr linear mit dem natürlichen Logarithmus der Distanz variieren [37].

Die effektive Dichte D ist definiert als ne/Studienbereich, wo ne ist die effektive Populationsgröße. Wir haben geschätzt ne mit zwei genetischen Methoden auf der Grundlage einer einzigen Probe. Die erste Methode ist ne Schätzung von Waples und Waples [39], basierend auf der „Elternanalyse ohne Eltern“ (Methode 1, PWoP), die anhand der Häufigkeit von Voll- und Halbgeschwistern in einer Bevölkerungsstichprobe die Anzahl der Eltern rekonstruiert, die zu einem solchen Stichprobe. Der Median und das 95-%-Konfidenzintervall wurden anhand von 100 erneuten Stichproben mit einer zufälligen Ersetzung einer Person berechnet. Die zweite Methode repräsentiert ne Schätzung von Waples und England [40], die auf den Kopplungsungleichgewichtsdaten basiert (Methode 2, LDNe), mit dem 95 %-Konfidenzintervall, das mit dem im Programm implementierten Jackknifing-Verfahren über Loci berechnet wurde ne Schätzer v.2.1 [73]. Schließlich wurde die effektive Dichte anhand der entomologischen Untersuchungsdaten des Gravitrap-Wächterfallensystems in den Untersuchungsgebieten für den Zeitraum von Januar 2018 bis Mai 2018 geschätzt (Methode 3, Gravitrap). Während dieser Monate umfasste das Überwachungssystem mindestens 1357 Fallen, die über ein 45 Hektar großes Gebiet in Tampines verteilt waren, und mindestens 1048 Fallen über ein 65 Hektar großes Gebiet in Yishun. Durchschnittlich wurden 441 erwachsene Weibchen (Bereich 391–760) pro Monat in Tampines gefangen und 280 (Bereich 202–404) in Yishun (Zusatzdatei 1: Tabelle S7). Die durchschnittliche Zahl der brütenden Weibchen pro Quadratmeter wurde mit 2 multipliziert, um die effektive Zahl der brütenden Individuen pro Flächeneinheit zu erhalten, da wir ein 1:1-Geschlechtsverhältnis in an annehmen Ä. Ägypter Bevölkerung [74]. Für Tampins haben wir Patch 1 (größerer Stichprobenbereich) als repräsentativere Populationsstichprobe für die Berechnung der lokalen ne und Dichte als der kleinere Fleck 2 (Fig. 1a).

Räumliche Autokorrelationsanalyse

Um die Korrelogrammkurve für jede Probenahmestelle zu berechnen, verwendeten wir die genetische PCA-Distanz zwischen allen genotypisierten Mücken an einer Stelle und die räumliche Gruppierung innerhalb von Distanzklassen, die inkrementell um 50 m erhöht wurden. Die Analyse erfolgte in GenAlEx v.6.501 [75]. Der Autokorrelationskoeffizient unter der Nullhypothese, dass keine räumliche Struktur vorliegt, wurde durch das Permutationsverfahren erzeugt, das alle Individuen zwischen den geografischen Standorten innerhalb eines Standorts 1000-mal mischt und 95 % CI mit den 25. und 975. permutierten Werten erzeugt. 95 % KI für den beobachteten Autokorrelationskoeffizienten für jede Distanzklasse wurde aus 1000 zufälligen Ziehungen von Individuen mit Ersatz erhalten.


ERGEBNISSE

Klassifikations-, Diversitäts- und Gemeinschaftszusammensetzungsvergleiche zwischen den FL- und PA-Bakteriengemeinschaften

Über alle FL- und PA-Bakteriengemeinschaften in den Wasserproben, die von den 13 Probenahmestellen gesammelt wurden, wurden 62.686 Qualitätssequenzen mit einer Leselänge von 406 ± 76 bp erhalten. Der Gesamt-OTU-Anteil betrug 6007 bei einem Cutoff von 97 % für alle verdünnten Proben (bis zur minimalen Anzahl von Sequenzen, 2411). Drei OTUs bestanden aus mehr als 1000 Sequenzen (das Maximum lag bei 3782). Der RDP-Klassifikator identifizierte 37 Stämme (Subphyla). Der dominante Stamm/Unterstamm eingeschlossen Aktinobakterien (24.78 ± 6.34%), Betaproteobakterien (21,79 ± 9,76%) und Alphaproteobakterien (20,20 ± 6,60 %) für die FL-Bakteriengemeinschaft und Aktinobakterien (29.81 ± 5.36%), Betaproteobakterien (17,85 ± 7,92 %) und Alphaproteobakterien (14.40 ± 3.85%) für die PA-Bakteriengemeinschaft (Abb. S2, Hintergrundinformationen). Bemerkenswerte Unterschiede wurden in der Zusammensetzung der FL- und PA-Bakteriengemeinschaft von jeder Probenahmestelle beobachtet (Abb. S3, Tabelle S2 der Hintergrundinformationen, Hintergrundinformationen).

Die Alpha-Diversitäten der FL- und PA-Bakteriengemeinschaften wurden basierend auf den Indizes der Chao-Diversität und der phylogenetischen Diversität (PD) verglichen. Wir fanden heraus, dass die Bakteriengemeinschaften der PA eine signifikant höhere Alpha-Diversität aufwiesen als die der FL-Bakteriengemeinschaften (Abb. 1a und b) (P < 0,05). Darüber hinaus zeigte die PA-Bakteriengemeinschaft einen höheren OTU-Reichtum als die FL-Bakteriengemeinschaft für jeden Stamm außer Betaproteobakterien, Alphaproteobakterien und Candidatus_Sacharibakterien (Abb. S4a, Hintergrundinformationen). Bakteriengruppen verbunden mit Bakteroidetäten (P < 0,05), Planctomyceten (P < 0,01), Firmen (P < 0,05) und Deltaproteobakterien (P < 0.05) zeigen eine signifikant höhere OTU-Reichweite in der PA-Bakteriengemeinschaft als in der FL-Bakteriengemeinschaft (Abb. S4a, Hintergrundinformationen). Für die durchschnittliche relative Häufigkeit gab es signifikant höhere Prozentsätze von Bakterien, die mit Alphaproteobakterien (P < 0,01), Gammaproteobakterien (P < 0,05) und Candidatus_Sacharibakterien (P < 0,05) in der FL-Bakteriengemeinschaft als in der PA-Bakteriengemeinschaft, jedoch wurde das Gegenteil für . beobachtet Aktinobakterien (P < 0,05), Bakteroidetäten (P < 0,05), Planctomyceten (P < 0,05), Firmen (P < 0,05) und Deltaproteobakterien (P < 0.05) (Abb. S4b, Hintergrundinformationen).

Vergleich der Alpha-Diversität zwischen FL- und PA-Bakteriengemeinschaften. (ein) Chaos-Vielfalt (B) PD. Jedes Kästchen zeigt das dritte und das erste Quartil des Diversity-Wertebereichs für die obere bzw. untere Grenze an, und die schwarze Linie in jedem Kästchen repräsentiert den Medianwert. Die Enden der Schnurrhaare markieren Diversitätswerte innerhalb des 1,5-fachen des Interquartilbereichs. Ausreißer, definiert als Stichproben mit Diversity-Werten, die kleiner oder größer als das 1,5-fache des Interquartilbereichs sind, werden als ausgefüllte Kreise angezeigt.

Vergleich der Alpha-Diversität zwischen FL- und PA-Bakteriengemeinschaften. (ein) Chaos-Vielfalt (B) PD. Jedes Kästchen zeigt das dritte und das erste Quartil des Diversity-Wertebereichs für die obere bzw. untere Grenze an, und die schwarze Linie in jedem Kästchen repräsentiert den Medianwert. Die Enden der Schnurrhaare markieren Diversitätswerte innerhalb des 1,5-fachen des Interquartilbereichs. Ausreißer, definiert als Stichproben mit Diversity-Werten, die kleiner oder größer als das 1,5-fache des Interquartilbereichs sind, werden als ausgefüllte Kreise angezeigt.

Bei der Analyse der insgesamt 6007 OTUs in allen Bakteriengemeinschaften wurden die meisten OTUs nur in Bakteriengemeinschaften von PA (41,6 % der gesamten OTUs) oder FL (21,0 % der gesamten OTUs) nachgewiesen. Der Prozentsatz der geteilten OTUs betrug 37,4 % (Tabelle S3, Hintergrundinformationen). Bei der Analyse der OTUs in jedem spezifischen Stamm war die Anzahl der für die PA-Bakteriengemeinschaft spezifischen OTUs höher als die der FL-Bakteriengemeinschaft, mit Ausnahme von Alphaproteobakterien und Candidatus_Saccharibakterien (Tabelle S3, Hintergrundinformationen).

Der phylogenetisch basierte UniFrac-Abstand wurde verwendet, um die Unähnlichkeiten der Gemeinschaftszusammensetzung der FL- und PA-Bakteriengruppen zu untersuchen. Der durchschnittliche UniFrac-Abstand für die PA-Bakteriengruppe betrug 0,72 ± 0,06 und war damit signifikant höher als der der FL-Bakteriengruppe (0,68 ± 0,04) (Abb. 2a) (P < 0,001). Der Unifrac-Abstand zwischen den FL- und PA-Proben jeder Probe wurde auch in Fig. 2a gezeigt. Der UniFrac-Abstand zwischen den FL- und PA-Bakteriengemeinschaften reichte von 0,63 bis 0,80 für die 13 verschiedenen Probenahmestellen. Die Gemeinschaftszusammensetzung der PA-Bakteriengruppe unterschied sich signifikant von der der FL-Bakteriengruppe (ANOSIM: R = 0.2425, P < 0,001) (Fig. 2b).

Vergleiche der Struktur und des Variationsgrads zwischen den FL- und PA-Bakteriengemeinschaften basierend auf der ungewichteten UniFrac-Distanz. (ein) Die Variation des Unifrac-Abstands zwischen Bakteriengemeinschaften innerhalb der FL- oder PA-Bakteriengruppen und des Unifrac-Abstands zwischen FL und PA innerhalb jeder Probe. (B) NMDS-Plots von Bakteriengemeinschaften basierend auf der ungewichteten UniFrac-Distanz. Für (a) zeigt jedes Kästchen das dritte und das erste Quartil des Diversity-Wertebereichs für die obere bzw. untere Grenze an, und die schwarze Linie innerhalb jedes Kästchens repräsentiert den Medianwert. Die Enden der Schnurrhaare markieren Diversitätswerte innerhalb des 1,5-fachen des Interquartilbereichs. Ausreißer, definiert als Stichproben mit Diversity-Werten, die kleiner oder größer als das 1,5-fache des Interquartilbereichs sind, werden als ausgefüllte Kreise angezeigt. Für (b) stehen die roten Dreiecke für FL-Bakteriengemeinschaften und blaue Dreiecke für PA-Bakteriengemeinschaften.

Vergleiche der Struktur und des Variationsgrads zwischen den FL- und PA-Bakteriengemeinschaften basierend auf der ungewichteten UniFrac-Distanz. (ein) Die Variation des Unifrac-Abstands zwischen Bakteriengemeinschaften innerhalb der FL- oder PA-Bakteriengruppen und des Unifrac-Abstands zwischen FL und PA innerhalb jeder Probe. (B) NMDS-Plots von Bakteriengemeinschaften basierend auf der ungewichteten UniFrac-Distanz. Für (a) zeigt jedes Kästchen das dritte und das erste Quartil des Diversity-Wertebereichs für die obere bzw. untere Grenze an, und die schwarze Linie innerhalb jedes Kästchens repräsentiert den Medianwert. Die Enden der Schnurrhaare markieren Diversitätswerte innerhalb des 1,5-fachen des Interquartilbereichs. Ausreißer, definiert als Stichproben mit Diversity-Werten, die kleiner oder größer als das 1,5-fache des Interquartilbereichs sind, werden als ausgefüllte Kreise angezeigt. Für (b) stehen die roten Dreiecke für FL-Bakteriengemeinschaften und blaue Dreiecke für PA-Bakteriengemeinschaften.

Verknüpfung von Umwelt- und Raumfaktoren mit der Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaft

Die Auswirkungen der geografischen Entfernung und Umweltvariablen auf die Variation der Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaft wurden untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass die euklidische Distanz von Umweltfaktoren stärkere Korrelationen mit den bakteriellen Unähnlichkeiten von FL und PA aufwies als die geografische Distanz, die durch die höheren R-Werte beobachtet werden konnte (Abb. 3a und b). Umweltfaktoren zeigten eine stärkere Korrelation mit der FL-Bakteriengemeinschaft als mit der PA-Assemblage (Abb. 3a und b). Allerdings zeigte die geografische Entfernung eine stärkere Korrelation mit den Unterschieden der PA-Bakteriengemeinschaft (Abb. 3c und d).

Beziehungen zwischen der Bakteriengemeinschaft (basierend auf der Bray-Curtis-Distanz, die aus der OTU-Tabelle berechnet wurde), der geografischen Distanz und der Unähnlichkeit der Umwelt. (ein) und (C) für die FL-Bakteriengemeinschaft (B) und (D) für die PA-Bakteriengemeinschaft.

Beziehungen zwischen der Bakteriengemeinschaft (basierend auf der Bray-Curtis-Distanz, die aus der OTU-Tabelle berechnet wurde), der geografischen Distanz und der Unähnlichkeit der Umwelt. (ein) und (C) für die FL-Bakteriengemeinschaft (B) und (D) für die PA-Bakteriengemeinschaft.

Der partielle Mantel-Test wurde verwendet, um die Korrelation zwischen der Bakteriengemeinschaft und gelösten (einschließlich TDN, NO2 − -N, NEIN3 − -N, NH4 + -N, DIN, TDP und pH) und Partikel (einschließlich TSS, Partikelstickstoff (PN) und PP) Umweltfaktoren. In Tabelle 1 zeigten die Ergebnisse, dass sowohl FL- als auch PA-Bakteriengemeinschaften signifikante Korrelationen mit den gelösten Umweltfaktoren aufwiesen (R = 0.6562, P < 0,01 für FL R = 0.6173, P < 0,001 für PA Tabelle 1). Allerdings korrelierten die partikulären Umweltfaktoren nur geringfügig signifikant mit der PA-Bakteriengemeinschaft (R = 0.3651, P < 0,05).

Partielle Mantel-Tests für die Korrelation zwischen Bakteriengemeinschaften (basierend auf dem Bray-Curtis-Abstand, berechnet aus der OTU-Tabelle) und dem euklidischen Abstand von Umweltfaktoren (aufgelöster Umweltabstand und Partikel-Umweltabstand) unter Verwendung von Spearman's Rho für FL- und PA-Bakteriengemeinschaften.

. FL. PA.
Gelöste Umweltfaktoren: TDN, NO2 − -N, NEIN3 − -N, NH4 + -N, DIN, TDP, pH 0.6562** 0.6173***
Partikelumgebungsfaktoren: TSS, PN, PP 0.0192 0.3651*
. FL. PA.
Gelöste Umweltfaktoren: TDN, NO2 − -N, NEIN3 − -N, NH4 + -N, DIN, TDP, pH 0.6562** 0.6173***
Partikelumgebungsfaktoren: TSS, PN, PP 0.0192 0.3651*

TN, Gesamtstickstoff TDN, Gesamtstickstoff NO2 − -N, Nitrit-Stickstoff NO3 − -N, Nitratstickstoff NH4 + -N, Ammoniakstickstoff DIN, gelöster anorganischer Stickstoff TP, Gesamtphosphor TDP, Gesamtphosphor PP, partikulärer Phosphor.

Partielle Mantel-Tests für die Korrelation zwischen Bakteriengemeinschaften (basierend auf dem Bray-Curtis-Abstand, berechnet aus der OTU-Tabelle) und dem euklidischen Abstand von Umweltfaktoren (aufgelöster Umweltabstand und Partikel-Umweltabstand) unter Verwendung von Spearman's Rho für FL- und PA-Bakteriengemeinschaften.

. FL. PA.
Gelöste Umweltfaktoren: TDN, NO2 − -N, NEIN3 − -N, NH4 + -N, DIN, TDP, pH 0.6562** 0.6173***
Partikelumgebungsfaktoren: TSS, PN, PP 0.0192 0.3651*
. FL. PA.
Gelöste Umweltfaktoren: TDN, NO2 − -N, NEIN3 − -N, NH4 + -N, DIN, TDP, pH 0.6562** 0.6173***
Partikelumgebungsfaktoren: TSS, PN, PP 0.0192 0.3651*

TN, Gesamtstickstoff TDN, Gesamtstickstoff NO2 − -N, Nitrit-Stickstoff NO3 − -N, Nitratstickstoff NH4 + -N, Ammoniakstickstoff DIN, gelöster anorganischer Stickstoff TP, Gesamtphosphor TDP, Gesamtphosphor PP, partikulärer Phosphor.

Um die möglichen Auswirkungen von Umweltfaktoren auf die wichtigsten Taxa der FL- und PA-Bakteriengemeinschaften zu untersuchen, wurden die Korrelationskoeffizienten von Pearson berechnet (Abb. S5, Hintergrundinformationen). Für die FL-Bakteriengemeinschaft ist die relative Häufigkeit von Aktinobakterien war positiv mit der PN korreliert. Allerdings ist die relative Häufigkeit von Aktinobakterien negativ korreliert mit TDN, Nitritstickstoff (NO2 − -N), Nitratstickstoff (NO3 − -N), Ammoniakstickstoff (NH4 + -N) und gelöster anorganischer Stickstoff (DIN) für die PA-Bakteriengemeinschaft. Darüber hinaus ist für die FL-Bakteriengemeinschaft die relative Häufigkeit von Alphaproteobakterien negativ korreliert mit TN, TDN, Nitrit (NO2 − -N), Nitrat (NO3 − -N), gelöster anorganischer Stickstoff (DIN) und partikulärer Phosphor (PP), während die Alphaproteobakterien der PA-Bakteriengruppe zeigte nur eine signifikante Korrelation mit PP (Abb. S5a, Hintergrundinformationen). Zusätzlich untersuchten wir die Beziehung zwischen den Umweltfaktoren und der relativen Häufigkeit von Klassen-, Ordnungs- und Familiengruppen der FL- und PA-Bakteriengemeinschaften (Abb. S5, Hintergrundinformationen), wobei bemerkenswerte Unterschiede zwischen den FL- und PA-Bakteriengruppen beobachtet wurden.

Die Montageprozesse für FL- und PA-Bakteriengemeinschaften

Um die Zusammenbauprozesse von FL- und PA-Bakteriengemeinschaften zu vergleichen, haben wir den mittleren nächsten Taxonabstand jeder Probe (MNTD) und den mittleren nächsten Taxonabstand zwischen einem gegebenen Probenpaar (betaMNTD) berechnet. Die berechnete MNTD der PA-Bakteriengruppe war signifikant höher als die der FL-Bakteriengruppe (P < 0,001) (Fig. 4a). Alle standardisierten Effektstärken der erhaltenen MNTD-Werte (ses.MNTD) waren signifikant negativ, was zeigt, dass die Bakteriengemeinschaften tendenziell stärker phylogenetisch geclustert waren, als zufällig erwartet (Abb. 4b). Darüber hinaus war die ses.MNTD der PA-Bakteriengruppe signifikant höher als die der FL-Bakteriengruppe (P < 0,001) (Abb. 4b). NMDS basierend auf den betaMNTD-Messungen zeigte, dass die Proben phylogenetisch zwischen FL- und PA-Bakteriengemeinschaften getrennt waren (Abb. S6, Hintergrundinformationen).

Berechnete MNTD (ein) und die standardisierten Effektstärken von MNTD (ses.MNTD) (B) der FL- und PA-Bakteriengemeinschaften.

Berechnete MNTD (ein) und die standardisierten Effektstärken von MNTD (ses.MNTD) (B) der FL- und PA-Bakteriengemeinschaften.

Mantel-Tests und partielle Mantel-Tests wurden durchgeführt, um die Korrelation zwischen phylogenetischer Distanz (ses.betaMNTD, UniFrac, betaMNTD) und erklärenden Distanzen (geografische und umweltbezogene Distanz) der FL- und PA-Bakteriengemeinschaften zu untersuchen. Wie in Tabelle 2 gezeigt, korrelierte ses.betaMNTD signifikant mit der Umweltentfernung für die PA-Bakteriengemeinschaft (P < 0,05), während es für die FL-Bakteriengemeinschaft nicht signifikant war. Darüber hinaus korrelierte ses&bgr;MNTD weder für die FL- noch für die PA-Bakteriengemeinschaften signifikant mit der geografischen Entfernung (Tabelle 2).

Mantel- und partielle Mantel-Tests für die Korrelationen zwischen der phylogenetischen Distanz (ses.betaMNTD, UniFrac, betaMNTD) und den erklärenden Distanzen (geografische und umweltbezogene Distanz) unter Verwendung von Spearman's Rho für die FL- und PA-Bakteriengemeinschaften.

. Korrelation von . Steuerung für . FL. PA.
ses.betaMNTD geografische Entfernung −0.3311 −0.0122
Umweltabstand −0.3129 0.2390*
ses.betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.1275 −0.1166
UniFrac geografische Entfernung Umweltabstand 0.0717 0.0512
betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.9298 0.1112
UniFrac Umgebungsentfernung geografische Entfernung 0.6538*** 0.2531
betaMNTD Umweltabstand geografische Entfernung 0.6469** 0.0983
. Korrelation von . Steuerung für . FL. PA.
ses.betaMNTD geografische Entfernung −0.3311 −0.0122
Umweltabstand −0.3129 0.2390*
ses.betaMNTD geografische Entfernung Umgebungsentfernung −0.1275 −0.1166
UniFrac geografische Entfernung Umgebungsentfernung 0.0717 0.0512
betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.9298 0.1112
UniFrac Umweltabstand geografische Entfernung 0.6538*** 0.2531
betaMNTD Umweltabstand geografische Entfernung 0.6469** 0.0983

Mantel- und partielle Mantel-Tests für die Korrelationen zwischen der phylogenetischen Distanz (ses.betaMNTD, UniFrac, betaMNTD) und den erklärenden Distanzen (geografische und umweltbezogene Distanz) unter Verwendung von Spearman's Rho für die FL- und PA-Bakteriengemeinschaften.

. Korrelation von . Steuerung für . FL. PA.
ses.betaMNTD geografische Entfernung −0.3311 −0.0122
Umweltabstand −0.3129 0.2390*
ses.betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.1275 −0.1166
UniFrac geografische Entfernung Umgebungsentfernung 0.0717 0.0512
betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.9298 0.1112
UniFrac Umgebungsentfernung geografische Entfernung 0.6538*** 0.2531
betaMNTD Umweltabstand geografische Entfernung 0.6469** 0.0983
. Korrelation von . Steuerung für . FL. PA.
ses.betaMNTD geografische Entfernung −0.3311 −0.0122
Umweltabstand −0.3129 0.2390*
ses.betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.1275 −0.1166
UniFrac geografische Entfernung Umgebungsentfernung 0.0717 0.0512
betaMNTD geografische Entfernung Umweltabstand −0.9298 0.1112
UniFrac Umgebungsentfernung geografische Entfernung 0.6538*** 0.2531
betaMNTD Umweltabstand geografische Entfernung 0.6469** 0.0983

Nach Kontrolle der Umgebungsentfernung korrelierte die geografische Entfernung weder für FL- noch für PA-Bakteriengemeinschaften signifikant mit ses.betaMNTD, betaMNTD oder UniFrac. Allerdings korrelierte die Umgebungsentfernung signifikant mit UniFrac und betaMNTD für die FL-Bakteriengemeinschaft nach Kontrolle der geografischen Entfernung. Die Umgebungsentfernung hatte keine signifikanten Korrelationen mit UniFrac oder betaMNTD für die PA-Bakteriengemeinschaft nach Kontrolle der geografischen Entfernung (Tabelle 2).


Danksagung

Die Autoren danken John Cantwell, Mark Lorenzen, Vasyl Taras, drei anonymen Gutachtern und den Gastherausgebern (Sjoerd Beugelsdijk und Ram Mudambi) für ihre hilfreichen Kommentare. Dieses Papier profitierte auch von den Kommentaren, die auf verschiedenen Workshops, Konferenzen und Seminaren eingegangen sind, unter anderem an der Fox School of Business (Temple University, Philadelphia, USA), Henley Business School (University of Reading, UK), Rutgers Business School (Newark, NJ, USA), UNU-MERIT and School of Economics and Business (Universität Maastricht, Niederlande), Universität Lausanne (Schweiz) und Nanzan University (Nagoya, Japan). Castellani und Zanfei danken dem italienischen Ministerium für Universität und Forschung (Prin 2009-Projekt zu „Produktion, F&E und Wissens-Offshoring: Wirtschaftsanalysen und politische Implikationen“) dankbar für die finanzielle Unterstützung. Jimenez dankt Caja de Burgos dankbar für die finanzielle Unterstützung. Die Forschung für dieses Papier wurde teilweise durchgeführt, als Jimenez Gastwissenschaftler an der Universität von Perugia war und Castellani zu Gast an der Rutgers Business School war. Die Autoren danken diesen Institutionen für ihre Gastfreundschaft.


Fußnoten

Dieser Beitrag ist Teil der Sonderserie der Antrittsartikel der 2013 gewählten Mitglieder der National Academy of Sciences.

Autorenbeiträge: M.R., M.W.F. und S.R. konzipiert der Studie N.C., M.W.F. und S.R. gestaltete Forschung M.R. entwickelte die Ruhlen-Datenbank N.C. und S.R. aufbereitete und analysierte linguistische Daten T.J.P. und N.A.R. vorbereitete genetische Daten N.C. und T.J.P. analysierte genetische Daten N.C. führte linguistische Daten mit dem Ethnologue und mit genetischen Daten zusammen und führte phylogenetische Analysen durch N.C., N.A.R., M.W.F. und S.R. schrieb das Papier mit Beiträgen von allen Autoren.

Gutachter: Q.D.A., University of Auckland und K.H., University of New Mexico.

Die Autoren geben keinen Interessenkonflikt an.

Datendeposition: Die in diesem Beitrag analysierten sprachlichen Daten aus der Ruhlen-Datenbank sind in den Datensätzen S1–S3 verfügbar.


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