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RISIKO MANAGER 10.2017

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30 RISIKO MANAGER 10|2017 Abb. 02 ICPL-Wichtigkeit-Leistungsdiagramm (Konstruktebene) Leistung 60,5 60,0 59,5 59,0 58,5 58,0 57,5 57,0 56,5 56,0 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Wichtigkeit Ethische Führung Programmansatz Entkopplung Abb. 03 ICPL-Wichtigkeit-Leistungsdiagramm (Indikatorebene) Leistung 85,0 80,0 75,0 70,0 65,0 60,0 55,0 50,0 45,0 40,0 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Wichtigkeit x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17 y18 y19 wird reduziert. Es gilt zu beachten, dass andere Ausgangsdaten zu anderen Wichtigkeit-Leistungswerten im Hinblick auf die Prognose des Zielkonstrukts „ICPL“ führen könnten (z. B. eine Veränderung der Prioritätsreihenfolge der Konstrukte). Die Wichtigkeit-Leistungsanalyse ist jedoch nicht auf die Konstruktebene beschränkt. Auch auf Indikatorebene kann eine Wichtigkeit-Leistungsanalyse durchgeführt werden, um relevante und sogar noch spezifischere Verbesserungsbereiche herauszuarbeiten. Genauer gesagt, können die reskalierten äußeren Gewichte (wie sie beispielsweise in formativen Messmodellen verwendet werden) als relative Wichtigkeit eines Indikators im Vergleich zur relativen Wichtigkeit anderer Indikatoren in einem bestimmten Messmodell interpretiert werden. Alternativ dazu kann sich die Interpretation des relativen Beitrags eines Indikators auch auf reflektive Messmodelle stützen. Dazu müssen jedoch die äußeren Gewichte anstelle der äußeren Ladungen verwendet werden. Während die äußeren Gewichte bei der Beurteilung der Reliabilität und Validität reflektiver Messmodelle keine Rolle spielen, stehen sie dennoch für den relativen Beitrag eines Indikators zur

ERM 31 Bildung eines Konstrukts in PLS-Modellen. Die Wichtigkeitswerte der einzelnen Indikatoren ergeben sich aus deren kausalen Effekten auf das ausgewählte Zielkonstrukt „ICPL“. Diese ergeben sich aus der Multiplikation des reskalierten äußeren Gewichts des Indikators eines Vorgängerkonstrukts mit dessen unstandardisiertem kausalen Effekt auf das Zielkonstrukt „ICPL“. Bspw. würde man in Bezug auf das Konstrukt „ethische Führung“ die reskalierten äußeren Gewichte von x1-x7 (d. h. 0,159, 0,121, 0,148, 0,158, 0,147, 0,119 und 0,148;) ( Tab. 04) mit dem unstandardisierten kausalen Effekt von „ethischer Führung“ auf „ICPL“ (d. h. 0,474) multiplizieren. Dies bringt Wichtigkeitswerte für x1- x7 von jeweils 0,076, 0,057, 0,070, 0,075, 0,069, 0,056 und 0,070, hervor. Die Leistungswerte leiten sich dann aus den Mittelwerten der reskalierten Indikatordaten ab ( Tab. 03). Mit diesen Daten für alle Indikatoren kann dann ein Wichtigkeit-Leistungsdiagramm, wie in Abb. 03 dargestellt, erstellt werden. In dieser Abbildung stehen Dreiecke für die Indikatoren des Konstrukts „ethische Führung“, Diamanten für die des Konstrukts „Programmansatz“ und Rechtecke für die des Konstrukts „Entkopplung“. Ausgehend von dieser Analyse zeigt sich, dass der Indikator x4 („Ich bin davon überzeugt, dass die Führungskräfte des Unternehmens Ethik und Werte höher bewerten als das Erreichen kurzfristiger Unternehmensziele.”) des Konstrukts „ethische Führung“ die höchste Verbesserungspriorität haben sollte, da er eine relativ hohe Wichtigkeit (0,075), aber eine relativ niedrige Leistung (49,5) hat. Konkrete Verbesserungen könnten sich etwa auf Zielvereinbarungs- und Zielerreichungsgespräche im Unternehmen konzentrieren, in denen die Einhaltung von Ethik und Werten höher bewertet werden sollte als das Erreichen kurzfristiger Unternehmensziele. Als direkte Konsequenz würde sich die Leistung des Konstrukts „ethische Führung“ verbessern, was zu einer verbesserten Leistung der Konstrukte „Programmansatz“, „Entkopplung“ und schließlich „ICPL“ führen würde. Ebenso sollten andere Indikatoren, wie beispielsweise Indikator y13 („Ich bin davon überzeugt, dass Mitarbeiter und Führungskräfte die im Unternehmen geltenden Verhaltensnormen verletzen, weil sie sich unter Druck gesetzt fühlen, die Geschäftsziele um jeden Preis erreichen zu müssen.”) des Konstrukts „Entkopplung“, besondere Aufmerksamkeit in Bezug auf die Verbesserung des Konstrukts „ICPL“ erfahren. Auch dieser Indikator hat eine relativ hohe Wichtigkeit (0,065), aber eine relativ niedrige Leistung (57,1). Nochmals: Es gilt zu beachten, dass andere Ausgangsdaten zu anderen Wichtigkeit-Leistungswerten zur Prognose des Zielkonstrukts „ICPL“ führen könnten (z. B. eine Veränderung der Prioritätsreihenfolge der Indikatoren). Maß für gelebte Compliance Es bleibt abschließend festzustellen, dass das Compliance-Index-Modell ein neues Instrument zur Beurteilung und Verbesserung der Wirksamkeit formaler Compliance-Programme darstellt. Es stellt wesentliche Informationen bereit, um eine Lücke hinsichtlich des Wissens zu füllen, das benötigt wird, um sicherzustellen, dass Compliance-Programme die Ursachen von Fehlverhalten in Unternehmen bekämpfen anstatt nur „Symptome zu behandeln“. Es hat das Potenzial, die Wirksamkeit formaler Compliance-Programme in Unternehmen, die in einem zunehmend von Herausforderungen geprägten globalisierten Markt um ihr Fortbestehen kämpfen, wesentlich zu steigern. Forscher und Praktiker gleichermaßen haben seit Langem Legitimität als Schlüsselkonzept für die erfolgreiche Führung von Unternehmen aller Art anerkannt. Das Compliance-Index-Modell hat das Potenzial, Legitimität zu stärken, Compliance-Risiken zu reduzieren und die daraus resultierenden positiven Effekte zu maximieren. Die Wichtigkeit-Leistungsanalyse stellt in diesem Kontext einen nützlichen, komplementären Ansatz dar, der es Anwendern ermöglicht, die kausalanalytischen Fähigkeiten des Compliance-Index-Modells effizient und wirksam einzusetzen. So ist ein guter Compliance-Indexwert ein Anzeichen dafür, dass das Compli- ance-Programm eines Unternehmens von dessen Führungskräften tatsächlich gelebt wird. Sie verkörpern das Idealbild des „ehrbaren Kaufmanns“. Öffentliche Entscheidungsträger, Kunden und Investoren können mit ziemlicher Sicherheit davon ausgehen, dass die Führungskräfte des Unternehmens ein ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein für das eigene Unternehmen, für die Gesellschaft und für die Umwelt haben. Sie stützen ihr Verhalten auf ethische Tugenden, die den langfristigen wirtschaftlichen Erfolg zum Ziel haben, ohne den Interessen der Gesellschaft entgegenzustehen. Das Unternehmen wirtschaftet nachhaltig. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise Dijkstra, T. K. (2010): Latent Variables and Indices: Herman Wold’s Basic Design and Partial Least Squares. In V. E. Vinzi, W. W. Chin, J. Henseler, & H. Wang (Hrsg.), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications (S. 23-46). Heidelberg Dordrecht London New York: Springer. Rick, S./Jasny, R. (2017): The Compliance Index Model: Mitigating compliance risks by applying PLS-SEM to measure the perceived effectiveness of compliance programs. In: N. K. Avkiran/C. M. Ringle (Hrsg.). Partial least squares structural equation modeling: Recent advances in banking and finance [International Series in Operations Research & Management Science, Springer: Series Editors C.C. Price, J. Zhu, F.S. Hillier]. Ringle, C. M./Sarstedt, M. (2016): Gain More Insight from Your PLS-SEM Results: The Importance-Performance Map Analysis. Industrial Management & Data Systems, 116(9), 1865-1886. Autoren Sebastian Rick, Senior Manager, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (ab 01. Oktober 2017). Ralf Jasny, Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Finanzdienstleistungen, Frankfurt University of Applied Sciences.

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