Determinanten von Beschaffungsentscheidungen in der Landwirtschaft: Eine Analyse am Beispiel Großtraktoren

,

• Verlag: Cuvillier Verlag
• Jahr: 2020
• eBook-ISBN:
  9783736963368
• ISBN drucken:
  9783736973367
• Auflage: 1

Angetrieben durch die große Bedeutung von Traktoren auf dem deutschen Agrartechnikmarkt und durch die Entwicklung zu höheren Leistungsklassen ist die Forschungsfrage dieser Arbeit "Was sind die Determinanten der landwirtschaftlichen Beschaffungsentscheidungen am Beispiel Großtraktoren (>300 PS) in Deutschland?". Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurden in Anlehnung an die qualitative Inhaltsanalyse von MAYRING (2015) und an Studien zu Triangulation von beispielsweise BRYMAN (1992) die qualitative und quantitative Forschung kombiniert. Auf die Wahl eines Großtraktors haben die bewirtschaftete Fläche einen positiven Einfluss und anspruchsvolle Feldbewirtschaftungsbedingungen und eine umfangreiche Traktorenausstattung einen Negativen. Auf die Wahl eines Großtraktors des Herstellers Claas haben die starke Herstellermarke, das umfangreiche Leistungsspektrum der Händler und die einfache Handhabung des Traktors einen positiven Einfluss und anspruchsvolle Feldbewirtschaftungsbedingungen und ein umfangreiches Leistungsspektrum des Herstellers einen Negativen. Weiterhin konnten neben einem Modell der landwirtschaftlichen Beschaffungsentscheidungen für die Wahl einer Leistungsklasse konnten Handlungsempfehlungen für die Agrartechnikbranche gewonnen werden.Driven by the great importance of tractors on the German agricultural technology market and the development towards larger horse-power tractors, the research question of this thesis is "What are the determinants of agricultural buying decisions based on the example of large tractors (> 300 hp) in Germany?". To answer the research question, this thesis combines qualitative and quantitative research based on the qualitative analysis by MAYRING (2015) and studies on triangulation by BRYMAN (1992). Cultivated area have a positive influence and the challenging field management conditions and extensive tractor equipment have a negative influence on the choice of a large tractor. A strong brand image of a manufacturer, extensive business activities of the dealers and simple handling of the tractor have positive influence on the choice of a large tractor from the manufacturer Claas. In contrast, challenging field management conditions and extensive business activities of the manufacturer have a negative impact. Furthermore, this thesis provides a model about agricultural buying decisions, describing the choice of engine-power class, and recommendations for action for the agricultural technology industry.

Inhaltsverzeichnis

• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• 1 Einleitung und Aufgabenstellung
• 2 Analyse des Traktorenmarktes
• 2.1 Marktstruktur der Agrartechnikbranche
• 2.2 Struktur und Entwicklung der Nachfrager
• 3 Empirie und Theorie zum landwirtschaftlichen Beschaffungsverhalten
• 3.1 Traktorenkauf zwischen Konsumentenkauf- und industriellem Beschaffungsverhalten
• 3.2 Theorien und Empirie zum industriellen Beschaffungsverhalten
• 3.3 Beschaffungsverhalten von Landwirten
• 4 Konzeptioneller Forschungsrahmen der Arbeit
• 5 Qualitative Forschung zu den Beschaffungsentscheidungen beim Erwerb eines Großtraktors
• 5.1 Material und Methodik
• 5.2 Ergebnisse und Diskussion
• 5.3 Handlungempfehlungen für Käufer und Verkäufer von Großtraktoren
• 5.4 Kritische Würdigung der Studie und Forschungsperspektiven
• 5.5 Fazit
• 6 Quantitative Forschung zu den Beschaffungsentscheidungen beim Erwerb eines Großtraktors
• 6.1 Material und Methodik
• 6.2 Ergebnisse und Diskussion
• 6.3 Handlungsempfehlungen für Käufer und Verkäfer von Großtraktoren
• 6.4 Kritische Würdigung und Forschungsperspektiven
• 6.5 Fazit
• 7 Schlussbetrachtung
• Anhang
• A: Leitfaden der qualitativen Forschung
• B. Kodierleitfaden
• C. Forschungshypothesen der quantitativen Forschung
• D. Fragebogen der quantitativen Forschung
• E. Deskriptive Ergebnisse
• F. Ergebnisse der binär logistischen Regression
• G. Ergebnisse des Strukturgleichungsmodells