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Innovation and cooperation among high-status incumbents in the German electric automotive industry
No full textINNOVATION AND COOPERATION AMONG HIGH-STATUS INCUMBENTS IN THE GERMAN ELECTRIC AUTOMOTIVE INDUSTRY
Innovation and cooperation among high-status incumbents in the German electric automotive industry (1)
1. Introduction (6)
1.1 Problem Definition and Research Question (6)
1.2 Aims of the Thesis (7)
1.3 Relevance for Both Theory and Practice (8)
2. Conceptual Background (9)
2.1 Industry Description (9)
2.1.1 Transition to Electromobility (10)
2.1.2 Regulatory Developments (10)
2.1.3 Response of German Automotive Manufacturers to Regulatory Pressures (11)
2.2 The Electromobility Value Chain as a Basis for Cooperations (12)
2.3 Forms of Partnerships and Collaborations (14)
2.3.1 External Partnerships Among Independent Firms (14)
2.3.2 Internal Multibusiness Collaboration (15)
2.4 The Nature of Competition (16)
2.4.1 Drivers of Competitive Behavior (17)
2.4.2 The Shift from Competition to Cooperation (19)
2.5 Coopetition: Cooperation with Rivals (21)
2.6 The Role of Status for Cooperation (23)
2.7 Innovation Resulting from Cooperation (23)
2.8 Tensions in Cooperative Behaviors (25)
3. Methods (28)
3.1 Research Design (28)
3.1.1 Timeline Analyzed (29)
3.2 Empirical Setting (29)
3.2.1 Market Context (29)
3.2.2 Case Selection (29)
3.3 Data Collection (30)
3.3.1 Grey Literature (30)
3.3.2 Interviews (31)
3.4 Data Analysis (33)
4. Findings (35)
4.1 Group Internal Cooperation by Value Chain Level: Volkswagen Group (35)
4.1.1 Cooperations: Scope, Duration, and Motives (35)
Materials Mining: (36)
Cell & pack manufacturing: (37)
Car manufacturing: (38)
Charging: (39)
4.1.2 Cooperation Strategies and Emerging Patterns (40)
4.1.3 Innovation Outcomes (43)
4.1.4 Tensions in Cooperation: Emergence and Management (43)
4.2 Group External Cooperations by Value Chain Level: Porsche (44)
4.2.1 Cooperations: Scope, Duration, and Motives (44)
4.2.2 Cooperation Strategies and Emerging Patterns (52)
4.2.3 Innovation Outcomes (54)
4.2.4 Tensions in Cooperation: Emergence and Management (56)
4.3 Group External Cooperations by Value Chain Level: Audi (57)
4.3.1 Cooperations: Scope, Duration and Motives (57)
4.3.2 Cooperation Strategies and Emerging Patterns (64)
4.3.3 Innovation Outcomes (67)
4.3.4 Tensions in Cooperation: Emergence and Management (68)
4.4 Comparison Across: Volkswagen Group, Porsche, and Audi (69)
4.4.1 Comparison of Strategies, Motives, and Patterns (69)
4.4.2 Comparison of Innovation Outcomes (71)
4.4.3 Comparison of Tensions and Management (72)
5. Discussion (74)
5.1 Forms, Partners, and Value Chain positioning (74)
5.2 Motivations for Cooperations (75)
5.3 Innovation Outcomes (76)
5.4 Managing Tensions and Strategic Control (77)
5.5 Limitations (78)
6. Sources (80
Shared autonomous electric vehicle
No full textSHARED AUTONOMOUS ELECTRIC VEHICLE
Shared autonomous electric vehicle (2
Enhancing supply chain transparency
No full textENHANCING SUPPLY CHAIN TRANSPARENCY
Enhancing supply chain transparency (2)
1. Abstract (4)
2. Introduction (5)
3. Literature Review (7)
3.1. Overview of Digital Product Passports (7)
3.2. Blockchain Technology for DPP Systems (8)
3.3. Regulatory Framework (9)
3.4. Research Gap and Theoretical Contribution (10)
4. Methodology (11)
5. Results (14)
5.1. Company Context (14)
5.2. Interview Insights (17)
5.2.1. Blockchain Governance & Consensus Mechanism (17)
5.2.2. Adoption Levels & Critical Mass (20)
5.2.3. Vendor Lock-in Concerns (22)
5.2.4. Onboarding Supply Chain Partners (24)
5.2.5. Consumer Awareness vs. Supply Chain Transparency (26)
5.2.6. Onboarding Process in Practice (28)
5.2.7. Data Verification and Certification (29)
5.3. SWOT Analysis (31)
5.3.1. Strengths (31)
5.3.2. Weaknesses (34)
5.3.3. Opportunities (37)
5.3.4. Threats (39)
5.4. Discussion (41)
6. Conclusions (45)
References (46)
Appendix A - Interview Transcript (49)
Appendix B - Reference Materials and Sources Consulted (62
The evolution of gender diversity on bank boards in Europe
No full textTHE EVOLUTION OF GENDER DIVERSITY ON BANK BOARDS IN EUROPE
The evolution of gender diversity on bank boards in Europe (1
Assessing the impact of AUC maximization algorithms in credit scoring with SuperLearner
No full textASSESSING THE IMPACT OF AUC MAXIMIZATION ALGORITHMS IN CREDIT SCORING WITH SUPERLEARNER
Assessing the impact of AUC maximization algorithms in credit scoring with SuperLearner (1
TAM-Telecare
No full textTAM-TELECARE
TAM-Telecare (1)
1 Einleitung (11)
1.1 Einführung in das Forschungsfeld (11)
1.2 Motivation und Zielsetzungen (13)
1.3 Relevanz der vorliegenden Dissertation (14)
1.4 Forschungslücke und übergeordnete Forschungsfrage (15)
1.5 Methodische Vorgehensweise im Mixed-Methods-Design (16)
2 Grundlagen der Forschung zur Technologieakzeptanz (18)
2.1 Akzeptanzbegriffe (18)
2.2 Akzeptanzprozesse (19)
2.3 Theoretisch-konzeptionelle Modelle der Technologieakzeptanz (20)
2.3.1 Theory of Reasoned Action (21)
2.3.2 Technology Acceptance Model (22)
2.3.3 Theory of planned Behavior (23)
2.3.4 Technology Acceptance Model 2 (25)
2.3.5 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (26)
2.3.6 Technology Acceptance Model 3 (29)
2.3.7 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (32)
2.3.8 UTAUT: A Synthesis of Extensions (34)
2.3.9 Outcomes in den Modellen zur Technologieakzeptanz (36)
3 Studie 1 – Empirische Studien zur Technologieakzeptanz in der Pflege: Ein systematischer Literaturüberblick (37)
3.1 Einführung (37)
3.2 Einordnung der Telepflege im E-Health Bereich (38)
3.3 Theoretisch-konzeptioneller Rahmen (39)
3.4 Methodische Vorgehensweise in der systematische Literaturarbeit (40)
3.4.1 Forschungsleitende Fragestellungen (41)
3.4.2 Suchstrategie (41)
3.4.3 Studienauswahlkriterien (43)
3.4.4 Studienauswahl auf Basis der Ein- und Auschlusskriterien (43)
3.5 Datenauswertung (45)
3.5.1 Übersicht zu den inkludierten Beiträgen (45)
3.5.2 Geografische Verortung (47)
3.5.3 Kategorisierung der identifizierten Studien (48)
3.5.3.1 Eingeschlossene empirische Studien – Telemonitoring (48)
3.5.3.2 Eingeschlossene empirische Studien – Speichern und Teilen von Daten (50)
3.5.3.3 Eingeschlossene empirische Studien – Interaktive Telepflege (53)
3.5.3.4 Kategorien- und Codierschema (62)
3.5.3.5 Beurteilung der verwendeten Konstrukte und Indikatoren (64)
3.5.4 Aggregierte Ergebnissynthese der inkludierten Beiträge (68)
3.5.4.1 Konstrukte der TAM bzw. der UTAUT-Modelle (72)
3.5.4.2 Mehrfach überprüfte Modellerweiterungen (74)
3.5.4.3 Einfach überprüfte Modellerweiterungen (75)
3.5.5 Untersuchte Moderationen (79)
3.5.6 Untersuchte Mediationen (81)
3.5.7 Top-3-Prädiktionen: Rangfolge nach Häufigkeiten und Einflussgrößen (82)
3.5.7.1 TOP-3-Prädiktionen des Telemonitoring: Rangfolgen nach Häufigkeiten und Einflussgrößen (86)
3.5.7.2 TOP-3-Prädiktionen des Speicherns und Teilens von Daten: Rangfolgen nach Häufigkeiten und Einflussgrößen (87)
3.5.7.3 TOP-3-Prädiktionen der interaktiven Telepflege: Rangfolgen nach Häufigkeiten und Einflussgrößen (89)
3.6 Zusammenfassung und Diskussion zur systematischen Literaturübersicht (90)
3.6.1 Beantwortung der forschungsleitenden Fragestellungen (90)
3.6.2 Reflexion zum Stand der Technologieakzeptanzforschung in der Pflege (93)
3.6.2.1 Ansätze zur Betrachtung der Konstrukte des TAM/UTAUT-Modells (93)
3.6.2.2 Empfehlungen für die weiterführende Forschung (94)
3.6.3 Limitationen des systematischen Literaturüberblicks (96)
3.7 Fazit zu Studie 1 (96)
4 Studie 2 – Dimensionen der Akzeptanz eines digitalen Sprachassistenzsystems (98)
4.1 Einführung in das Forschungsfeld (98)
4.2 Methodische Einordnung der qualitativen Vorstudie (100)
4.3 Das digitale Sprachassistenzsystem als Fallbeispiel der qualitativen Vorstudie (100)
4.3.1 Notruffunktion (101)
4.3.2 Benachrichtigungsfunktion (101)
4.3.3 Kommunikationsfunktion (101)
4.3.4 Dokumentationsfunktion (102)
4.3.5 Übergabefunktion (102)
4.4 Datenerhebung im Zuge der qualitativen Vorstudie (102)
4.4.1 Zugang zum Forschungsfeld (102)
4.4.2 Interviewleitfaden (103)
4.4.3 Zielgruppe (104)
4.4.4 Beschreibung der teilnehmenden Interviewpartner:innen (105)
4.4.5 Vorgehen zur Datenauswertung (107)
4.5 Ermittelte Dimensionen der themenanalytischen Auswertung (107)
4.5.1 Wahrgenommene Technikpräsenz (108)
4.5.1.1 Diffusion (109)
4.5.1.2 Anschaffung (111)
4.5.1.3 Finanzierung (112)
4.5.2 Wahrgenommener Nutzen für Pflegepersonen (114)
4.5.2.1 Reduktion des Arbeits-oder Zeitaufwandes (114)
4.5.2.2 Verbesserte Kommunikation durch Schnittstellenmanagement (119)
4.5.2.3 Förderung der Flexibilität im Berufsalltag (121)
4.5.2.4 Schutz von Gesundheit und beruflicher Integrität (123)
4.5.3 Erwartbarer Nutzen für Klient:innen (125)
4.5.3.1 Individualisiertes Informationsangebot (126)
4.5.3.2 Vereinfachte Kommunikation und Erhalt sozialer Kontakte (127)
4.5.3.3 Prävention und Gesundheitsschutz (129)
4.5.3.4 Beitrag zur Kostenreduktion (130)
4.5.4 Datensicherheit und Datenschutz (131)
4.5.4.1 (Ständige) Datenverfügbarkeit - Ausfallsicherheit (131)
4.5.4.2 Datenintegrität – Verlässlichkeit der Daten (134)
4.5.4.3 Datenvertraulichkeit - Verschlüsselung (134)
4.5.4.4 Datenschutz – Schutz personenbezogener Daten (135)
4.5.5 Wahrgenommene Einfachheit der Nutzung (137)
4.5.5.1 Einschulung und Support (138)
4.5.5.2 Unterschiedliche Komplexitätsgrade (141)
4.5.5.3 Individualisierbare Einstellungen (142)
4.5.6 Verhaltensabsicht zur Nutzung (144)
4.6 Diskussion der Ergebnisse (146)
4.6.1 Dimensionsbezogene Erkenntnisse (146)
4.6.2 Einschätzung der Akzeptanz des getesteten digitalen Sprachassistenzsystems (151)
4.6.3 Theoretische Implikationen (151)
4.6.4 Limitationen und Ausblick auf die weitere Forschung (152)
4.7 Fazit zu Studie 2 (153)
5 Studie 3 – TAM-Telecare: Akzeptanz von Messengerdiensten in der Pflege (155)
5.1 Einführung in das Forschungsfeld (155)
5.2 Methodische Einordnung der quantitativen Hauptstudie (157)
5.2.1 Begründung der PLS-SEM (157)
5.2.2 Methodisches Vorgehen (157)
5.2.3 Poweranalyse und Stichprobenberechnung (158)
5.2.4 Datenerhebung (159)
5.2.5 Datenauswertung (161)
5.2.5.1 Gütebeurteilung der reflektiv-spezifizierten Messmodelle (163)
5.2.5.2 Gütebeurteilung der formativ-spezifizierten Messmodelle. (164)
5.2.5.3 Gütebeurteilung der PLS-SEM Ergebnisse für das Strukturmodell (165)
5.2.5.4 Erweiterte PLS-SEM Auswertungsmethoden (167)
5.2.5.4.1 Importance-Performance Map Analysis (167)
5.2.5.4.2 Necessary Condition Analysis (168)
5.3 Vorgeschlagenes Technologieakzeptanzmodell und Hypothesen (169)
5.3.1 Wahrgenommene Technikpräsenz (169)
5.3.2 Erwartbarer Nutzen für Klient:innen (171)
5.3.3 Wahrgenommener Nutzen für Pflegepersonen (173)
5.3.4 Wahrgenommene Einfachheit der Nutzung (174)
5.3.5 Wahrgenommene Datensicherheit und Datenschutz (176)
5.3.6 Verhaltensabsicht zur Nutzung (177)
5.4 Ergebnisse (179)
5.4.1 Beschreibung der Stichprobe (179)
5.4.2 Deskriptive Ergebnisse zum Einsatz von IMA (181)
5.4.2.1 Berufliche und private Nutzung von Kommunkationstechnologien (181)
5.4.2.2 Verbreitung und Nutzungsfrequenz von IMA (182)
5.4.2.3 Einsatzhäufigkeit von IMA zur intra-, inter-, und transdisziplinären Kommunikation (182)
5.4.2.4 Bewertung der Funktionen von IMA bei privater Nutzung (183)
5.4.2.5 Bewertung der Funktionen von IMA bei kollegialer Nutzung (184)
5.4.2.6 Bewertung der Funktionen von IMA bei klient:innenbezogener Nutzung (185)
5.4.2.7 Vergleich der Relevanz von IMA-Funktionen in verschiedenen Nutzungskontexten (187)
5.4.3 Deskriptive Ergebnisse zur Akzeptanz von Messengerdiensten (188)
5.5 Analyse des TAM-Telecare (190)
5.5.1 Gütebeurteilung der reflektiv-spezifizierten Messmodelle (190)
5.5.2 Gütebeurteilung der formativ-spezifizierten Messmodelle (193)
5.5.3 Gütebeurteilung der PLS-SEM Ergebnisse für die Strukturmodelle (194)
5.5.4 Mediationsanalyse (196)
5.5.5 Effektstärken und Prognoserelevanz (197)
5.5.6 Modellvergleiche (200)
5.5.7 Erweiterte Analysen (201)
5.5.7.1 Importance-Performance-Map Analysen (201)
5.5.7.2 Necessary Condition Analyse (NCA) (203)
5.6 Fazit zu Teilstudie 3 (208)
5.6.1 Limitationen (210)
5.6.2 Empfehlungen für weiterführende Forschung (212)
6 Synthese der Ergebnisse (214)
6.1 Implikationen für die Theorieentwicklung (214)
6.2 Ausgangsbedingungen und Handlungsoptionen zum Einsatz von Telepflege (215)
6.2.1 Mikroebene (216)
6.2.2 Mesoebene (218)
6.2.3 Makroebene (220)
7 Conclusio (223)
Literaturverzeichnis (224
Aufschiebende Wirkung im Genehmigungsrecht
No full textAUFSCHIEBENDE WIRKUNG IM GENEHMIGUNGSRECHT
Aufschiebende Wirkung im Genehmigungsrecht (1)
I. Abkürzungsverzeichnis (4)
II. Einleitung (5)
III. Rechtsinstitut der aufschiebenden Wirkung (7)
A. Einordnung im System des einstweiligen Rechtsschutzes (7)
B. Effekt der aufschiebenden Wirkung (8)
1. Allgemeine Ausführung (8)
2. Normierung im Verwaltungsverfahrensrecht (10)
C. Vorgaben an die aufschiebende Wirkung durch das Unionsrecht (19)
D. Verfassungsrechtlicher Rahmen der aufschiebenden Wirkung (20)
1. Rechtsstaatliches Grundprinzip mit Mindestmaß an faktischer Effizienz (20)
2. Adhäsionsprinzip (22)
3. Kodifikationsgebot (29)
IV. Terminologie „Genehmigungsrecht“ (33)
V. Aufschiebende Wirkung im Genehmigungsrecht (36)
A. Baurecht (36)
1. Einführung in das Baurecht (36)
2. Gegenüberstellung Regelfall im Verfahrensrecht mit der OÖ BauO (36)
3. Steiermärkische Regelung (38)
4. Niederösterreichische Bauordnung (41)
5. TBO (43)
B. Gewerberecht (44)
1. Genehmigungspflichten im Gewerberecht (44)
2. Gewerberechtlicher Rechtsschutz (46)
3. Aufschiebende Wirkung im Berufsrecht (47)
4. Die aufschiebende Wirkung bei Errichtung und Betrieb gewerblicher Betriebsanlagen (48)
5. Unterschiedliche Gewichtung (52)
C. Grundverkehrsrecht (53)
D. Jagdrecht (55)
1. Einführung Jagdrecht (55)
2. Verfahrensrechtliche Besonderheiten (55)
E. Naturschutzrecht (59)
1. Allgemeine Ausführung (59)
2. Verfahrensrecht und Naturschutz (60)
F. UVP-Recht (62)
1. Genehmigungspflichten im UVP-G (62)
2. Aufschiebende Wirkung bei der Umweltverträglichkeitsprüfung (63)
VI. Conclusio (70)
VII. Verzeichnisse (74)
A. Verzeichnis der Rechtsprechung (74)
B. Verzeichnis der Gesetzesmaterialien (77)
C. Literaturverzeichnis (78
Sparen und Investieren und Einstellungen zu Geld im Generationenvergleich
No full textSPAREN UND INVESTIEREN UND EINSTELLUNGEN ZU GELD IM GENERATIONENVERGLEICH
Sparen und Investieren und Einstellungen zu Geld im Generationenvergleich (1
Profitability of pairs trading strategies
No full textPROFITABILITY OF PAIRS TRADING STRATEGIES
Profitability of pairs trading strategies (1)
1 Introduction (4)
2 Data (8)
3 Methodology (9)
3.1 Pair Selection (9)
3.2 Cointegration Strategy (10)
3.2.1 Spread model (11)
3.2.2 Trading Algorithm (11)
3.2.3 Example (13)
3.3 Kalman Filter Strategy (14)
3.3.1 Spread model (14)
3.3.2 Spread dynamics (15)
3.3.3 Kalman Filter (15)
3.3.4 Model Estimation (16)
3.3.5 Trading Algorithm (17)
3.3.6 Example (18)
3.4 Transaction Costs (19)
3.5 Return calculation (20)
4 Results (21)
4.1 Trade return characteristics (22)
4.2 Profitability comparison (25)
4.3 Crisis versus normal period (28)
4.4 Performance through the years (31)
5 Conclusion (36)
References (40)
Appendix (41
Should investors prefer green bonds over conventional bonds?
No full textSHOULD INVESTORS PREFER GREEN BONDS OVER CONVENTIONAL BONDS?
Should investors prefer green bonds over conventional bonds? (1)
Introduction and Research Objectives (1)
Introduction (1)
Research Objectives (3)
Literature Review (7)
Green Bonds: Definition, Market Development, and Standards (7)
Theoretical Frameworks for Bond Pricing (9)
Yield Components (9)
Application to the Greenium (10)
Empirical Evidence on the Greenium (11)
Studies Finding a Negative Greenium (Lower Yield for Green Bonds) (11)
Studies Finding No Significant Greenium or a Positive One (12)
Factors Influencing the Greenium (13)
Methodological Approaches Used (13)
ESG Investing and Fixed Income (14)
Role of ESG Factors in Investment Decisions (14)
Relationship between ESG Scores and Bond Yields/Credit Spreads (15)
Potential Links between ESG and Green Bond Pricing (15)
Bond Market Liquidity (16)
Definition and Importance (16)
Common Liquidity Measures (16)
Factors Affecting Bond Liquidity (17)
Potential Liquidity Differences between Green and Conventional Bonds (18)
Synthesis and Contribution of This Thesis (19)
Data and Data Acquisition (21)
Overview of Data Strategy (21)
Primary Data Sources and Acquisition (22)
Wharton Research Data Services (WRDS) (22)
London Stock Exchange Group (LSEG) (22)
Data for Specific Analyses (23)
Data Cleaning (24)
Methodology (26)
Introduction to the Methodological Framework (26)
Preliminary Analysis (26)
Matching Methodology (27)
Primary Approach: Mahalanobis Nearest-Neighbor Matching (27)
Assessing Matching Quality (28)
Empirical Models and Analysis (29)
Yield Spread Analysis (29)
Liquidity Analysis (30)
Robustness and Specification Checks (31)
Alternative Panel Model Specifications (32)
Analysis of the COVID-19 Period (32)
Empirical Results (33)
Introduction (33)
Descriptive Statistics of the Matched Sample (33)
Yield Spread Analysis: Investigating the Greenium (34)
Preliminary Analysis of Matched Pairs and Yield Spreads (34)
Results from Matched-Pair Models (Models 1 & 2) (36)
Results from Panel Fixed-Effects Models (Models 3 & 4) (37)
Liquidity Analysis (38)
Unconditional Liquidity Differences (38)
Liquidity Differences Over Time and After Controls (38)
Robustness of Findings (41)
Alternative Panel Model Specifications (Full Panel) (41)
Pre/Post-COVID Analysis (Full Panel Interaction Model) (42)
Placebo Test (44)
Summary of Key Findings (45)
Conclusion (46)
Recap of Research Objectives and Motivation (46)
Summary and Discussion of Key Findings (46)
Implications of the Study (48)
Limitations of the Research (49)
Avenues for Future Research (50)
Concluding Remarks (50