Betriebswirtschaftliches Institut
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In dieser Dissertation werden ausgewählte Aspekte der Steuervermeidung und grenzüberschreitenden Besteuerung betrachtet. Im Teil B liegt der Fokus auf der Empirie zu Steuervermeidung und Gewinnverlagerung multinationaler Unternehmen mit drei einzelnen Aufsätzen. Der Teil C untersucht die unterschiedliche Besteuerung von Human- und Sachvermögen anhand der beiden fundamentalen Besteuerungsprinzipien des Äquivalenz- und des Leistungsfähigkeitsprinzips. Der letzte Aufsatz (Teil D) analysiert das Werturteilsfreiheitspostulat im Stakeholder-Ansatz und zeigt mithilfe eines Fallbeispiels, wie die Unternehmensbesteuerung in unterschiedliche Stakeholder-Ansätze integriert werden kann. Eine abschließende Gesamtwürdigung geht auf verbleibende Forschungsfragen ein (Teil E).
Somit wird in der vorliegenden Dissertation grenzüberschreitende Besteuerung anhand betriebswirtschaftlicher, besteuerungsprinzipiengestützter bzw. dogmatischer und wissenschaftstheoretischer Gesichtspunkte untersucht.
Companies are expected to act as international players and to use their capabilities to provide customized products and services quickly and efficiently. Today, consumers expect their requirements to be met within a short time and at a favorable price. Order-to-delivery lead time has steadily gained in importance for consumers. Furthermore, governments can use various emissions policies to force companies and customers to reduce their greenhouse gas emissions. This thesis investigates the influence of order-to-delivery lead time and different emission policies on the design of a supply chain. Within this work different supply chain design models are developed to examine these different influences. The first model incorporates lead times and total costs, and various emission policies are implemented to illustrate the trade-off between the different measures. The second model reflects the influence of order-to-delivery lead time sensitive consumers, and different emission policies are implemented to study their impacts. The analysis shows that the share of order-to-delivery lead time sensitive consumers has a significant impact on the design of a supply chain. Demand uncertainty and uncertainty in the design of different emission policies are investigated by developing an appropriate robust mathematical optimization model. Results show that especially uncertainties on the design of an emission policy can significantly impact the total cost of a supply chain. The effects of differently designed emission policies in various countries are investigated in the fourth model. The analyses highlight that both lead times and emission policies can strongly influence companies' offshoring and nearshoring strategies.
Structural equation modeling using partial least squares (PLS-SEM) has become a main-stream modeling approach in various disciplines. Nevertheless, prior literature still lacks a practical guidance on how to properly test for differences between parameter estimates. Whereas existing techniques such as parametric and non-parametric approaches in PLS multi-group analysis solely allow to assess differences between parameters that are estimated for different subpopulations, the study at hand introduces a technique that allows to also assess whether two parameter estimates that are derived from the same sample are statistically different. To illustrate this advancement to PLS-SEM, we particularly refer to a reduced version of the well-established technology acceptance model.
Increasing global competition forces organizations to improve their processes to gain a competitive advantage. In the manufacturing sector, this is facilitated through tremendous digital transformation. Fundamental components in such digitalized environments are process-aware information systems that record the execution of business processes, assist in process automation, and unlock the potential to analyze processes. However, most enterprise information systems focus on informational aspects, process automation, or data collection but do not tap into predictive or prescriptive analytics to foster data-driven decision-making. Therefore, this dissertation is set out to investigate the design of analytics-enabled information systems in five independent parts, which step-wise introduce analytics capabilities and assess potential opportunities for process improvement in real-world scenarios.
To set up and extend analytics-enabled information systems, an essential prerequisite is identifying success factors, which we identify in the context of process mining as a descriptive analytics technique. We combine an established process mining framework and a success model to provide a structured approach for assessing success factors and identifying challenges, motivations, and perceived business value of process mining from employees across organizations as well as process mining experts and consultants. We extend the existing success model and provide lessons for business value generation through process mining based on the derived findings. To assist the realization of process mining enabled business value, we design an artifact for context-aware process mining. The artifact combines standard process logs with additional context information to assist the automated identification of process realization paths associated with specific context events. Yet, realizing business value is a challenging task, as transforming processes based on informational insights is time-consuming.
To overcome this, we showcase the development of a predictive process monitoring system for disruption handling in a production environment. The system leverages state-of-the-art machine learning algorithms for disruption type classification and duration prediction. It combines the algorithms with additional organizational data sources and a simple assignment procedure to assist the disruption handling process. The design of such a system and analytics models is a challenging task, which we address by engineering a five-phase method for predictive end-to-end enterprise process network monitoring leveraging multi-headed deep neural networks. The method facilitates the integration of heterogeneous data sources through dedicated neural network input heads, which are concatenated for a prediction. An evaluation based on a real-world use-case highlights the superior performance of the resulting multi-headed network.
Even the improved model performance provides no perfect results, and thus decisions about assigning agents to solve disruptions have to be made under uncertainty. Mathematical models can assist here, but due to complex real-world conditions, the number of potential scenarios massively increases and limits the solution of assignment models. To overcome this and tap into the potential of prescriptive process monitoring systems, we set out a data-driven approximate dynamic stochastic programming approach, which incorporates multiple uncertainties for an assignment decision. The resulting model has significant performance improvement and ultimately highlights the particular importance of analytics-enabled information systems for organizational process improvement.
Purpose The purpose of this paper is to enhance consistent partial least squares (PLSc) to yield consistent parameter estimates for population models whose indicator blocks contain a subset of correlated measurement errors. Design/methodology/approach Correction for attenuation as originally applied by PLSc is modified to include a priori assumptions on the structure of the measurement error correlations within blocks of indicators. To assess the efficacy of the modification, a Monte Carlo simulation is conducted. Findings In the presence of population measurement error correlation, estimated parameter bias is generally small for original and modified PLSc, with the latter outperforming the former for large sample sizes. In terms of the root mean squared error, the results are virtually identical for both original and modified PLSc. Only for relatively large sample sizes, high population measurement error correlation, and low population composite reliability are the increased standard errors associated with the modification outweighed by a smaller bias. These findings are regarded as initial evidence that original PLSc is comparatively robust with respect to misspecification of the structure of measurement error correlations within blocks of indicators. Originality/value Introducing and investigating a new approach to address measurement error correlation within blocks of indicators in PLSc, this paper contributes to the ongoing development and assessment of recent advancements in partial least squares path modeling.
Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken (PIMKoWe)
(2022)
Das Verbundprojekt „Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken“ (PIMKoWe – Förderkennzeichen „02P17D160“) ist ein Forschungsvorhaben im Rahmen des Forschungsprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ der Bekanntmachung „Industrie 4.0 – Intelligente Kollaborationen in dynamischen Wertschöpfungs-netzwerken“ (InKoWe). Das Forschungsvorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger des Karlsruher Instituts für Technologie (PTKA) betreut.
Ziel des Forschungsprojekts PIMKoWe ist die Entwicklung und Bereitstellung einer Plattformlösung zur Flexibilisierung, Automatisierung und Absicherung von Kooperationen in Wertschöpfungsnetzwerken des industriellen Sektors.
Die Welt befindet sich in einem tiefgreifenden Wandlungsprozess von einer Industrie- zu einer Wissensgesellschaft. Die Automatisierung sowohl physischer als auch kognitiver Arbeit verlagert die Nachfrage des Arbeitsmarktes zunehmend zu hoch qualifizierten Mitarbeitern, die als High Potentials bezeichnet werden. Diese zeichnen sich neben ihrer Intelligenz durch vielfältige Fähigkeiten wie Empathievermögen, Kreativität und Problemlösungskompetenzen aus. Humankapital gilt als Wettbewerbsfaktor der Zukunft, jedoch beklagten Unternehmen bereits Ende des 20. Jahrhunderts einen Mangel an Fach- und Führungspersonal, der durch die Pandemie weiter verstärkt wird. Aus diesem Grund rücken Konzepte zur Rekrutierung und Mitarbeiterbindung in den Fokus der Unternehmen.
Da ethisches und ökologisches Bewusstsein in der Bevölkerung an Bedeutung gewinnen, lässt sich annehmen, dass Bewerber zukünftig verantwortungsbewusste Arbeitgeber bevorzugen. Nachhaltigkeit bzw. Corporate Responsibility wird damit zum Wettbewerbsfaktor zur Gewinnung und Bindung von Talenten. Mit Hilfe des Ansatzes der identitätsorientierten Markenführung wird ein Verständnis davon hergestellt, wie es Unternehmen gelingt, eine starke Arbeitgebermarke aufzubauen. Anhand einer konzeptionellen, praktischen und empirischen Untersuchung am Unternehmensbeispiel Unilever werden die Auswirkungen von umfassendem ökologischem und gesellschaftlichem Engagement auf die Arbeitgeberattraktivität analysiert.
Es zeigt sich, dass Nachhaltigkeit – konkretisiert über die 17 Sustainable Develop-ment Goals (SDGs) und verankert im Kern der Marke – die erfolgreiche Führung einer Employer Brand ermöglicht. Dieses Ergebnis resultiert sowohl aus dem theoretischen als auch aus dem empirischen Teil dieser Arbeit. Im letzteren konnten unter Einsatz eines Strukturgleichungsmodells drei generelle positive Wirkzusammenhänge bestätigt werden: Bewerber fühlen sich zu verantwortungsbewussten Unternehmen hingezogen, weshalb sie einen P-O-F empfinden. Diese wahrgenommene Passung mit dem Unternehmen steigert die Arbeitgeberattraktivität aus Sicht der potenziellen Bewerber, wodurch sich wiederum die Wahrscheinlichkeit für eine Bewerbungsabsicht und die Akzeptanz eines Arbeitsplatzangebotes erhöht. Es wird damit die Annahme bestätigt, dass den Herausforderungen der Personalbeschaffung über eine konsequente nachhaltige Ausrichtung der Geschäftstätigkeit und deren glaubhafte Kommunikation über die Arbeitgebermarke begegnet werden kann.
Innovative Software kann die Position eines Unternehmens im Wettbewerb sichern. Die Einführung innovativer Software ist aber alles andere als einfach. Denn obgleich die technischen Aspekte offensichtlicher sind, dominieren organisationale Aspekte. Zu viele Softwareprojekte schlagen fehl, da die Einführung nicht gelingt, trotz Erfüllung technischer Anforderungen. Vor diesem Hintergrund ist das Forschungsziel der Masterarbeit, Risiken und Erfolgsfaktoren für die Einführung innovativer Software in Unternehmen zu finden, eine Strategie zu formulieren und dabei die Bedeutung von Schlüsselpersonen zu bestimmen.
The digital transformation facilitates new forms of collaboration between companies along the supply chain and between companies and consumers. Besides sharing information on centralized platforms, blockchain technology is often regarded as a potential basis for this kind of collaboration. However, there is much hype surrounding the technology due to the rising popularity of cryptocurrencies, decentralized finance (DeFi), and non-fungible tokens (NFTs). This leads to potential issues being overlooked. Therefore, this thesis aims to investigate, highlight, and address the current weaknesses of blockchain technology: Inefficient consensus, privacy, smart contract security, and scalability.
First, to provide a foundation, the four key challenges are introduced, and the research objectives are defined, followed by a brief presentation of the preliminary work for this thesis.
The following four parts highlight the four main problem areas of blockchain. Using big data analytics, we extracted and analyzed the blockchain data of six major blockchains to identify potential weaknesses in their consensus algorithm. To improve smart contract security, we classified smart contract functionalities to identify similarities in structure and design. The resulting taxonomy serves as a basis for future standardization efforts for security-relevant features, such as safe math functions and oracle services. To challenge privacy assumptions, we researched consortium blockchains from an adversary role. We chose four blockchains with misconfigured nodes and extracted as much information from those nodes as possible. Finally, we compared scalability solutions for blockchain applications and developed a decision process that serves as a guideline to improve the scalability of their applications.
Building on the scalability framework, we showcase three potential applications for blockchain technology. First, we develop a token-based approach for inter-company value stream mapping. By only relying on simple tokens instead of complex smart-contracts, the computational load on the network is expected to be much lower compared to other solutions. The following two solutions use offloading transactions and computations from the main blockchain. The first approach uses secure multiparty computation to offload the matching of supply and demand for manufacturing capacities to a trustless network. The transaction is written to the main blockchain only after the match is made. The second approach uses the concept of payment channel networks to enable high-frequency bidirectional micropayments for WiFi sharing. The host gets paid for every second of data usage through an off-chain channel. The full payment is only written to the blockchain after the connection to the client gets terminated.
Finally, the thesis concludes by briefly summarizing and discussing the results and providing avenues for further research.
In der Dissertation werden drei ausgewählte Reformen oder Reformbedarfe im deutschen Drei-Säulen-System der Alterssicherung untersucht:
In der Säule der gesetzlichen Altersversorgung werden Möglichkeiten zur Wiedereinsetzung des 2018 ausgesetzten Nachholfaktors in der gesetzlichen Rentenversicherung erarbeitet. Je nachdem, ob Erhöhungen des aktuellen Rentenwertes verursacht durch die Niveauschutzklausel in künftigen Jahren aufgerechnet werden sollen oder nicht, werden zwei unterschiedliche Verfahren – das Getrennte Verfahren und das Integrierte Verfahren – präsentiert, in welche sich der Nachholfaktor bei aktiver Schutzklausel und Niveauschutzklausel konsistent einfügt.
In der Säule der betrieblichen Altersversorgung werden Möglichkeiten zur Reform des steuerrechtlichen Rechnungszinsfußes von 6 % für Pensionsrückstellungen analysiert. Dabei wird betrachtet, welche Auswirkungen es für Arbeitgeber hat, wenn der Rechnungszinsfuß diskretionär einen neuen Wert erhielte, wenn er regelgebunden einem Referenzzins folgte, wenn steuerrechtlich der handelsrechtlichen Bewertung gefolgt würde, und wenn ein innovatives Tranchierungsverfahren eingeführt würde. Anschließend wird erörtert, inwieweit überhaupt gesetzgeberischer Anpassungsbedarf besteht. Es kristallisiert sich der Eindruck heraus, dass mit dem steuerrechtlichen Rechnungszinsfuß eine Gesamtkapitalrendite typisiert wird. Die Hypothese kann nicht verworfen werden, dass 6 % durchaus realistisch für deutsche Unternehmen sind.
In der Säule der privaten Altersvorsorge wird erschlossen, wann im Falle eines Riester-geförderten Erwerbs einer Immobilie in der Rentenphase des Eigenheimrentners der optimale Zeitpunkt zur Ausübung seines Wahlrechts, seine nachgelagerte Besteuerung vorzeitig zu beenden, kommt. Bei vorzeitiger Beendigung sind alle ausstehenden Beträge auf einmal, jedoch nur zu 70 % zu versteuern. Wann dieser 30%ige Nachlass vorteilhaft wird, wird demonstriert unter Variation des Wohnförderkontostands, der Renteneinkünfte, des Marktzinssatzes, des Rentenbeginns, der Überlebenswahrscheinlichkeiten sowie des Besteuerungsanteils.