• Forschungsmethodik

Die System Dynamics (SD)-Methodik wurde durch die Pionierarbeit von Forrester (1961) [18] begründet, die darauf abzielt, komplexe Systeme durch eine Ursache-Wirkungs-Perspektive zu untersuchen. Diese vorläufige Analyse bietet eine Grundlage für den Aufbau von Simulationsmodellen, die darauf ausgerichtet sind, die Lernprozesse von Entscheidungsträgern zu unterstützen. Tatsächlich können Entscheidungsträger durch die Untersuchung der Simulationsergebnisse, die von der Implementierung gewünschter Maßnahmen abgeleitet sind, ein tieferes Wissen über die Beziehung zwischen der Ursache-Wirkungs-Systemstruktur und dem Verhalten der zugehörigen Hauptvariablen über die Zeit erwerben. Es wurde zuerst im Supply Chain Management angewendet. Heutzutage ist sie in den Sozialwissenschaften, im Ingenieurwesen, im Gesundheitswesen und im Bildungswesen weit verbreitet, mit Anwendungen in öffentlichen, privaten und gemeinnützigen Organisationen [19].

Um sich an unterschiedliche Situationen und Modellierungsziele anzupassen, können Modellierer das System auf verschiedene Arten betrachten. Auf der institutionellen Ebene wird die Leistung in erster Linie anhand der Auswirkungen bewertet, die von den Entscheidungsträgern auf ihre Institutionen hervorgerufen werden, ohne externe Interessengruppen zu berücksichtigen. Auf der interinstitutionellen Ebene wird die Leistung anhand der Auswirkungen der Entscheidungsträger auf das breitere System bewertet, entweder auf ein lokales Gebiet oder auf die Branche, zu der sie gehören [20]. Solche Effekte können u. a. Steuerbeiträge, steigende Beschäftigungsniveaus, geschützte Umwelt und der Austausch von Informationen, Wissen und Ressourcen mit Geschäftspartnern sein. Außerdem gibt es drei Arten von Modellen, das konzeptionelle Modell, das Stock-and-Flow-Modell und das Insight-Modell. Das konzeptionelle Modell stellt die Rückkopplungsschleifen dar, die das Systemverhalten erklären, wobei keine quantitativen Daten oder Simulationen verwendet werden. Das Stock-and-Flow-Modell ist quantitativ, was einen gewissen Detaillierungsgrad und Genauigkeit sowie eine Erweiterung der untersuchten Systemgrenzen impliziert, d. h. in der Regel breiter als bei der qualitativen Analyse. Ein einsichts- oder richtlinienbasiertes Modell wird auf der Grundlage seiner Nützlichkeit für die Benutzer erstellt, und nicht darauf, wie genau es die Realität historischer Zeitreihen nachahmt. Daher können relativ einfache Modelle gültig und genauso effektiv sein wie ein sehr detailliertes Modell [20-22].

Zu den Stärken von System Dynamics gehören: dynamisches Denken, Denken in Beständen und Flüssen, Denken in Rückkopplungsschleifen und endogenes Denken [23]. Endogenes Denken bezieht sich auf das Bestreben, die Ursache des Systems in internen Kräften und nicht in äußeren Eingriffen zu sehen, die Grenzen des Denkens zu erweitern und Ursache und Wirkung in einer konsistenten Karte zu verbinden. Außerdem baut System Dynamics nicht nur Modelle auf, die auf numerischen Daten basieren, sondern betont auch die Bedeutung mentaler Modelle, was die Annahmen und kausalen mentalen Modelle beinhaltet, die den Entscheidungsprozess der Manager leiten.

In dieser Arbeit werden die Konzepte und kausalen Beziehungen aus den Aufsätzen interpretiert, daher ist das Ziel, einen Überblick über das System zu erhalten, anstatt eine numerische Simulation durchzuführen. Das konzeptionelle Modell wird verwendet, um das mentale Bild von Unternehmern darzustellen. Das konzeptionelle Modell, d. h. das Kausalschleifendiagramm, besteht aus Variablen und Verknüpfungen, wobei Variablen zentrale Begriffe sind und Verknüpfungen die Ursache-Wirkungs-Beziehungen darstellen. Abbildung 1 beschreibt die kausalen Beziehungen zwischen der Bevölkerung, der Geburtenrate und der Sterberate. Die Variable „Bevölkerung“ hat einen positiven Effekt sowohl auf die Geburtenrate als auch auf die Sterberate. Dann hat die Geburtenrate eine positive Rückkopplung und die Sterberate hat eine negative Rückkopplung auf „Bevölkerung“.

Schließlich werden zwei Rückkopplungsschleifen dargestellt: eine ist eine positive Rückkopplungsschleife, die durch „Bevölkerung → Geburtenrate → Bevölkerung“ gebildet wird; die andere ist eine negative Rückkopplungsschleife, die durch „Bevölkerung → Sterberate → Bevölkerung“ gebildet wird. Ein Pfeil mit positivem Vorzeichen bedeutet eine positive Kausalbeziehung, während ein Pfeil mit negativem Vorzeichen eine negative Beziehung bedeutet. In ähnlicher Weise ist eine positive Schleife eine Schleife, die übertreibt, was passiert, während eine negative Schleife der Veränderung entgegenwirkt, was das System in den ursprünglichen Zustand vor der Veränderung zurückdrängt.

  • Prozess der Datenerfassung und -analyse

Um das mentale Bild zu ermitteln, war es wichtig, die Meinungen der Unternehmer zum Unternehmertum zu erfassen. Dazu wurde Zhisland verwendet, eine beliebte soziale Plattform für chinesische Unternehmer, auf der Benutzer Meinungen und Aufsätze posten und über Kommentare und Likes mit anderen diskutieren. Die meisten Nutzer sind einflussreiche Unternehmer, die aufgrund ihrer Zugehörigkeit und ihrer Position in ihrer Organisation zertifiziert sind. Es gibt vier Zertifizierungsstufen, wobei die oberste Stufe für Top-Manager in großen Unternehmen oder Gründer von mittelständischen Unternehmen kategorisiert ist. Es gibt auch ein beliebtes Ranking in der Zhisland-App, in der Nutzer Aufsätze auf der Plattform empfehlen können, während andere durch Kommentare oder Likes darauf reagieren. Das Ranking wird auf Basis der erhaltenen Kommentare und Likes berechnet und alle 10 Minuten von 21 Uhr am ersten Tag bis 21 Uhr am zweiten Tag aktualisiert. Jeden Tag werden 100.000 RMB an die Autoren und die Kommentatoren der drei beliebtesten Aufsätze sowie an die Empfehlungsgeber der 20 besten Aufsätze vergeben. Zhisland nutzt dann diese Anreize und Ranking-Mechanismen, um an jedem Werktag die beliebtesten Aufsätze auszuwählen, die von den chinesischen Unternehmern anerkannt werden.

Das Ranking wurde erstmals am 25. Juli 2019 veröffentlicht. Seitdem werden jeden Tag drei Essays aus dem Ranking ausgewählt. In dieser Studie wurden die prominentesten Essays vom 1. August bis zum 31. August gesammelt; insgesamt wurden 93 Essays gesammelt. Bei der Auswahl der Essays wurden in dieser Studie drei Maßstäbe angelegt. Erstens musste das Thema einen Bezug zu unternehmerischen Aktivitäten haben. Zweitens mussten die ausgewählten Aufsätze reich an Inhalt und Diskussion sein. Und schließlich mussten die ausgewählten Aufsätze Unternehmer in verschiedenen Branchen abdecken, u. a. in der Produktion, im Einzelhandel und im E-Commerce. Nach diesen Standards wurden neun Aufsätze für die weitere Analyse ausgewählt. Die Titel und zugehörigen Informationen der neun Aufsätze können in Anhang A eingesehen werden.

Es wird ein dreistufiges Kodierschema angewendet, d. h. offene Codes, axiale Codes und selektive Codes [24]. Zunächst wurden einige Konzepte aus den Daten auf der Basis von offenen Codes abgeleitet, d. h. es wurde „geerdet“ extrahiert. Dann wurden die extrahierten Konzepte auf der Grundlage des Inhalts nach axialen Codes in verschiedene thematische Kategorien eingeordnet. Da es viele Konzepte gab, wurde eine zweistufige thematische Analyse durchgeführt. Schließlich wurde ein Kausalschleifendiagramm entwickelt, um das mentale Bild der Unternehmer vom Unternehmertum zusammenzufassen. Während die ersten beiden Schritte mit Nvivo durchgeführt wurden, wurde das Kausalschleifendiagramm mit Vensim entwickelt.

Referenzen und Open Access Hinweis

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Zhang, Z.; Yan, H.; Qi, J. What Do Chinese Entrepreneurs Think about Entrepreneurship: A Case Study of Popular Essays on Zhisland. J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 20206, 86. https://doi.org/10.3390/joitmc6030086