Börsengang und Beschäftigungsentwicklung

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Analyse deutscher Börsengänge der Jahre 1987 bis 1997
Ralf Gleisberg
Studien des Deutschen Aktieninstituts, Heft 10
Herausgegeben von Prof. Dr. Rüdiger von Rosen
Frankfurt am Main, Juni 2000
Herausgeber:
Prof. Dr. Rüdiger von Rosen
Deutsches Aktieninstitut e.V.
Biebergasse 6-10
60313 Frankfurt a.M.
Tel. 0 69/9 29 15-0
Fax 0 69/9 29 15-12
Internet http://www.dai.de
Autor:
Ralf Gleisberg
Tel. 07 61 / 2 85 22 56
Institut zur Erforschung der
[email protected]
wirtschaftlichen Entwicklung
an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Redaktion:
Dr. Franz-Josef Leven
1. Auflage, Juni 2000
Alle Rechte vorbehalten.
Tel. 0 69/9 29 15–24
[email protected]
Analyse deutscher Börsengänge der Jahre 1987 bis 1997
Studien des Deutschen Aktieninstituts, Heft 10
Vorwort des Herausgebers
Deutschland braucht eine stärkere Nutzung von Aktie und Börse – aus vielen
Gründen. Einer der wichtigsten ist zweifelsohne die Schaffung und Sicherung
von Arbeitsplätzen. Oftmals wird in der Diskussion der Eindruck erweckt, zwischen dem Erfolg eines Unternehmens an der Börse und der nachhaltigen Beschäftigungssicherung bestehe ein Zielkonflikt. Diese Vermutung ist falsch,
denn nur wirtschaftlich gesunde – und das heißt ertragreiche – Unternehmen
sind auch dauerhaft sichere Arbeitgeber.
Die vorliegende Diplomarbeit von Ralf Gleisberg untersucht den Zusammenhang von Börsengang und Schaffung neuer Arbeitsplätze. Sie bestätigt eindrucksvoll, dass hier in der Regel ein positiver Zusammenhang besteht. Der
Wissenschaftliche Beirat des Deutschen Aktieninstituts hat die Untersuchung
wegen ihrer hohen methodischen Qualität und der Relevanz ihrer empirischen
Ergebnisse mit dem DAI-Hochschulpreis 1999 ausgezeichnet.
Das Deutsche Aktieninstitut vergibt seit 1996 jährlich seinen Hochschulpreis
für herausragende Diplom- und Magisterarbeiten, Dissertationen und Habilitationsschriften. Dieser Preis hat inzwischen einen festen Platz an den deutschen
Universitäten und Fachhochschulen. Zum Wettbewerb um den DAIHochschulpreis 1999 wurden 46 Arbeiten seitens der betreuenden Lehrstühle,
insbesondere aus den Gebieten der Wirtschaftswissenschaften und der Rechtswissenschaften eingereicht.
Ich danke Herrn Gleisberg und Herrn Prof. Thomas Gehrig, Ph.D., Albert-Ludwigs-Universität Freiburg i.Br., für die Beteiligung am DAI-Hochschulpreis und
sehe hierin eine Ermunterung für weitere wissenschaftliche Arbeiten. Das
Deutsche Aktieninstitut wird auch im Jahr 2000 wieder seinen DAI-Hochschulpreis ausschreiben; ich hoffe auch hier wieder auf zahlreiche qualitativ hochwertige Einsendungen.
Prof. Dr. Rüdiger von Rosen
Geschäftsführendes Vorstandsmitglied
Vorwort des Autors
Für das erfolgreiche Gelingen dieses Forschungsprojektes bin ich folgenden
Personen und Institutionen zu herzlichem Dank verpflichtet:
•
Der Emissionsberatung Blättchen & Partner AG (Leonberg) sowie dem
Deutschen Aktieninstitut e.V. (Frankfurt am Main) für die Unterstützung
beim Aufbau der notwendigen „IPO-Beschäftigung-Datenbank“.
•
Herrn Prof. Thomas Gehrig, PhD., und dem Institut zur Erforschung der
wirtschaftlichen Entwicklung an der Universität Freiburg für die fachliche
Betreuung sowie die großzügigen Nutzungsmöglichkeiten der notwendigen
Ressourcen.
•
Für inhaltliche Anregungen danke ich schließlich besonders Herrn Michael
Adam (Universität Freiburg), Herrn Stefan Berger (Universität Freiburg) sowie meinem Vater Hartmut Gleisberg (Weil der Stadt).
•
Dem Deutschen Aktieninstitut und seinem Wissenschaftlichen Beirat danke
ich für die Auszeichnung mit dem DAI-Hochschulpreis des Jahres 1999 und
die Veröffentlichung dieser Arbeit in der Schriftenreihe „Studien des Deutschen Aktieninstituts“.
Ralf Gleisberg
Inhaltsverzeichnis
Problemstellung und Aufbau der Arbeit
10
Teil A: Theoretischer Hintergrund
12
1
Definitionen und institutionelle Rahmenbedingungen
12
1.1
1.1.1
1.1.2
1.2
1.2.1
1.2.2
Der Börsengang von Unternehmen
Die Mikroperspektive
Die Makroperspektive
Beschäftigungsentwicklung und Arbeitsnachfrage
12
12
14
17
17
19
2
Motive eines
eines Börsengangs als Basis der Wirkungs- zusammenhänge
21
2.1
2.2
2.2.1
2.2.2
2.3
Überblick und Literatur
Anreize für einen Börsengang
Verbesserung der Unternehmensfinanzierung
Transfer von Kontrollrechten
Motive gegen einen Börsengang
21
22
22
25
30
3
Wirkungszusammenhänge zwischen Börsengang und
Beschäftigungsentwicklung
32
3.1
Überblick über verschiedene Szenarien
3.2
Fokus auf Schnittstellen
3.2.1
Schnittstelle 1: Verbesserte Eigenkapitalfinanzierung durch IPO
3.2.2
Szenario A: Wachstum
3.2.2.1
Schnittstelle 2 : Mehr Investitionen durch mehr Eigenkapital?
3.2.2.2
Schnittstelle 3: Mehr Mitarbeiter durch mehr Investitionen?
3.2.3
Szenario B: Konsolidierung
3.2.3.1
Schnittstelle 2: Restrukturierung der Kapitalstruktur
3.2.3.2
Schnittstelle 3: Beschäftigungseffekte der Konsolidierung
32
33
33
35
36
39
40
41
42
Teil B: Aufbau der empirischen Untersuchung
43
1
Datenmaterial
43
1.1
1.2
1.2.1
1.2.2
Umfang und Herkunft der Daten
Kategorisierung der Daten
Ausgestaltung des Börsenganges
Charakteristika der Börsenkandidaten
43
43
43
47
2
Deskriptive Statistik – Methodik
53
2.1
2.2
2.3
Normierung und Aggregation der Entwicklung des
Beschäftigungsstandes
Vergleich der Wachstumsraten der Beschäftigung
Test über die (Un-)Gleichheit der Mediane
53
54
54
3
Regressionsschätzungen – Methodik
55
3.1
3.2
Modellierung unter idealtypischen Bedingungen
Der realisierbare Querschnittsanalysen-Ansatz
55
56
Teil C: Ergebnisse der empirischen Untersuchung
1
61
Entwicklung der Gesamtheit aller Börsengänge vor versus nach dem
IPO
61
1.1
1.2
1.3
Deskriptive Betrachtung der Beschäftigungsentwicklung
Schließende Betrachtung der Regressionsergebnisse
Szenarien-Bildung anhand der Beschäftigungsentwicklung
61
63
65
2
Unterschiedliche Entwicklungen zwischen den Kategorien
68
2.1
2.2
68
71
3
Einordnung der Ergebnisse in den Gesamtkontext
75
4
Fazit und Ausblick
79
Bibliographie – Navigationssystem
Bibliographie
81
82
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1:
Grundsatzfragen und Ablauf eines IPO
13
Abbildung 2:
Anzahl und Emissionsvolumen der Börsengänge in Deutschland (1986 1998)
15
Abbildung 3: Wirkungszusammenhänge zwischen Börsengang und Beschäftigung
33
Abbildung 4: Entwicklung der Eigenkapitalquoten in deutschen Unternehmen 19661995
34
Abbildung 5: Börsengänge der Jahre 1987 – 1997 kategorisiert nach dem Zufluss der
Emissionserlöse: Kapitalerhöhung versus Umplatzierung
45
Abbildung 6: Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Marktsegmenten
46
Abbildung 7: Börsengänge der Jahre 1987 – 1996: Normierte Entwicklung des
Beschäftigtenstandes
61
Abbildung 8: Gesamtheit der Unternehmen in Deutschland der Jahre 1982 – 1999;
Normierte Entwicklung des Beschäftigtenstandes
62
Abbildung 9: Jährliche Wachstumsraten des Beschäftigtenstandes der Börsengänge der
Jahre 1987 – 1996
63
Abbildung 10: Szenario A – Normierte Entwicklung des Beschäftigtenbestandes
66
Abbildung 11: Szenario B – Normierte Entwicklung des Beschäftigtenbestandes
67
Abbildung 12: Normierte Entwicklung des Beschäftigtenbestandes der Kategorie C
67
Abbildung 13: Kategorisierung nach dem Grad der Kapitalerhöhung – Normierte
Entwicklung des Beschäftigtenstandes
69
Abbildung 14: Kategorisierung nach dem Marktsegment – Normierte Entwicklung des
70
Abbildung 15: Kategorisierung nach der emittierten Aktienart – Normierte Entwicklung
des Beschäftigtenstandes
71
Abbildung 16: Kategorisierung nach der Größenklasse des Unternehmens – normierte
72
Abbildung 17: Kategorisierung nach Branchen – normierte Entwicklung des
72
Abbildung 18: Börsengänge von Tochterunternehmen – normierte Entwicklung des
74
Abbildung 19: Börsengänge von Familienunternehmen – normierte Entwicklung des
75
Abbildung 20: Überblick der wichtigsten empirischen Ergebnisse
75
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1:
Tabelle 2:
Ergebnisse der Regressionsschätzungen für Börsengäng der Jahre 1987 1995
64
Synopse der Ergebnisse der Regressionsschätzungen
77
- 10 -
Problemstellung und Aufbau der Arbeit
„Shareholder Value vernichtet Arbeitsplätze”, „Terror der Ökonomie“
1
Schlagzeilen wie diese sind Indizien, welche den scheinbaren Gegensatz zwischen Kapitalismus und Gemeinwohl (verbunden mit dem Primat des Ersteren)
in der Öffentlichkeit zu manifestieren scheinen. Die Zweiseitigkeit jeder Medaille wird jedoch durch einen Blick in die USA deutlich, wo das letzte Jahrzehnt wiederum Indiz dafür ist, dass boomende Aktienkurse nicht notwendigerweise mit einem gleichzeitigen Ansteigen der Arbeitslosenquote verbunden
sind. Die zahlreichen Aktivitäten des dortigen leistungsfähigen Kapitalmarktes
sind im Gegenteil eine wichtige Voraussetzung für die ausreichende Finanzierung von jungen Wachstumsunternehmen, welche Mitte der 90er Jahre in den
USA für den massiven Aufbau von Arbeitsplätzen sorgten.2 Insbesondere in
neuen Industrien wurden dabei bis zu 90 % des bei Aktienemissionen eingenommenen Kapitals direkt oder indirekt für Personaleinstellungen verwendet.3
Eine ähnliche Bedeutung bei der Schaffung von Arbeitsplätzen kommt in
Deutschland mittelständischen Unternehmen zu, wo z.B. die Firma SAP ein
prominentes Beispiel dafür ist, dass das Wachstum von Umsatz-, Gewinn- und
Mitarbeiterzahlen durch einen Börsengang entscheidend verstärkt wird.4
Laut einer Untersuchung des Deutschen Aktieninstitutes [1999] wurden im
Jahre 1998 in Deutschland von 83 % der Unternehmen im Jahr ihres Börsenganges neue Arbeitsplätze geschaffen.5 Ob zukünftige Schlagzeilen daher nicht
besser „Börsengänge schaffen Arbeitsplätze“ lauten müssen, dieser Frage will
die vorliegende Untersuchung nachgehen. Sie zeigt dabei anhand deutscher
Daten die positive Beschäftigungsentwicklung von Unternehmen in der Folge
ihres Börsenganges auf und versucht, diese in die jeweiligen (Wachstums- oder
Konsolidierungs-) Wirkungszusammenhänge einzuordnen.
Für eine transparente Darstellung des Lösungsansatzes dieser Untersuchung
wurde folgender Aufbau der Arbeit gewählt:
Der erste Teil A der Arbeit legt die theoretischen Hintergründe des Untersuchungsgegenstandes dar. Es werden die für die Untersuchung notwendigen institutionellen Rahmenbedingungen skizziert und abgegrenzt. Als wichtige Basis
für die weitere Analyse werden die Motive von Börsengängen theoretisch und
empirisch beschrieben. Es gelingt, die Fortentwicklung von Unternehmen nach
einem Börsengang mittels zweier Szenarien, welche den stufenweisen Einfluss
eines Börsenganges auf die Beschäftigungsentwicklung deutlich machen, zu
modellieren. Besonderes Gewicht wird auf die Begründung der Abfolge der einzelnen Elemente der Wirkungszusammenhänge gelegt. Der Aufbau der empirischen Untersuchung, welche die präsentierten theoretischen Thesen an der
Realität überprüfen soll, wird im zweiten Teil B der Arbeit modelliert. Das benutzte Datenmaterial wird definiert und zwecks einer späteren differenzierten
Betrachtung der Beschäftigtenentwicklung in aussagekräftige Kategorien eingeteilt. Die quantitativen Analysemethoden werden vorgestellt und auf ihre
1
2
3
4
5
Stellvertretend sei das populäre Buch von Viviane Forrester genannt; vgl. Forrester, V. (1997).
Vgl. Rohmer, S. / Pfund, K. (1999), S. 26.
Vgl. Brock, H. (1998), S. 11 und Mattern et al. (1997), S. 38.
Vgl. Hopp, D. (1999), S. V3 und Institut der deutschen Wirtschaft (1999).
Im Gegensatz zu (z.B. in Folge von Unternehmensakquisitionen) übernommenen Arbeitsplätzen sind
dies tatsächliche Neueinstellungen von Personal; vgl. Deutsches Aktieninstitut (1999), S. 14.
- 11 Aussagekraft überprüft. Im dritten Teil C werden die empirischen Ergebnisse
aufbauend auf den vorgestellten Modellen präsentiert und analysiert. Abschließend erfolgt ein ex-post-Vergleich der empirischen Ergebnisse mit den theoretischen Postulaten.
- 12 -
Teil A: Theoretischer Hintergrund
1
Definitionen und institutionelle Rahmenbedingungen
1.1
Der Börsengang von Unternehmen
1.1.1
Unter dem Börsengang eines Unternehmens6, der in dieser Arbeit im Zentrum
der Analyse steht, wird die Aktienerstemission einer Aktiengesellschaft an einer
Wertpapierbörse verstanden.7 8 Im weiteren Verlauf dieser Arbeit werden sowohl der breiter gefasste Begriff der Aktienemission als auch der Ausdruck der
Neuemission und die im Angelsächsischen gebräuchlichen Bezeichnungen „Going Public” und „Initial Public Offering” (IPO) synonym zu Börsengang verwandt. Sie sind zu unterscheiden von nachfolgenden Kapitalerhöhungen, die
als „Seasonal Equity Offering“ (SEO) bezeichnet werden. Ein IPO muss in seiner
strengen Begriffsform nicht ausschließlich der Börsengang durch die Emission
von Aktien sein, sondern könnte auch mittels Emission von Fremdkapital (z.B.
Unternehmensobligationen) erfolgen.9 Dieser Fall wird jedoch im Weiteren ausgeschlossen. In Abgrenzung zu privaten Finanzierungsformen (z.B. durch Banken oder Beteiligungsgesellschaften) handelt es sich bei einem Börsengang um
eine öffentliche Kapitalmarktfinanzierung. Öffentlichkeit meint in diesem
Kontext nicht die Rechtsform des Kapitalgebers, sondern bezieht sich auf die
Öffentlichkeit der Informationen und des Zuganges zum Kapitalmarkt.
Beteiligte und Ablauf eines Going Public
Ein Börsengang ist im Wesentlichen durch drei Hauptbeteiligte charakterisiert.
Das kapitalsuchende Unternehmen, die kapitalgebenden Investoren und die Intermediäre, welche in der Regel aus einem Emissionskonsortium von Investmentbanken bestehen.10 11 Zusätzlich sind zahlreiche Akteure wie Wirtschaftsprüfer, Rechtsanwälte, Public-Relations-Agenturen oder Emissionsberater in
den Going-Public-Prozess involviert.
6
7
8
9
10
11
Im Folgenden werden die Begriffe Unternehmen, Unternehmung und Firma synonym verwandt.
Vgl. Bertsch, O. / Groh, A. / Lehmann, L. (1998), S. 264.
Vgl. für eine ausführliche Definition Schlick, R. (1997), S. 6 f.
Vgl. Ritter, J. (1997), S. 1.
Die meisten Mandate für Konsortialführerschaften in den Jahren 1997 / 98 hatten in Deutschland die
Deutsche Bank, gefolgt von DG-Bank, Dresdner Bank und West LB; vgl. Blättchen, W. / Hecht, J.
(1999), S. 107.
Um einen internationalen Investorenkreis anzusprechen, wird insbesondere bei mittleren und großen
Börsenkandidaten immer häufiger das IPO unter (Mit-) Führung einer Auslandsbank durchgeführt;
vgl. Ferres, P. (1997), S. B3.
- 13 -
Grundsätzliche Überlegungen:
• Formale Anforderungen einer Börsennotierung?
• Liegt die materielle Börsenreife vor?
• Vor- und Nachteile alternativer Kapitalquellen?
IPO
Vorbereitung der Emission:
•evtl. Durchführung einer Rechtsformumwandlung
•Auswahl des Emissionskonsortiums und der sonstigen Beteiligten
•Auswahl von Marktsegment, Börsenplatz, Aktiengattung etc.
Durchführung der Emission:
•Investoren-Marketing (z.B. durch Road-Shows...)
•Emissionspreisfindung
Nachbereitung der Emission:
• Investor Relation-Maßnahmen
• Erfüllung von Publizitätsanforderungen
• wertorientierte Unternehmensführung als Basis
für zukünftige erfolgreiche Emissionen
Abbildung 1: Grundsatzfragen und Ablauf eines IPO
Der komplexe Ablauf eines IPOs erfordert eine langfristige und vorausschauende Planung. Abbildung 1 gibt einen beispielhaften Überblick über die Stadien
des Going-Public-Prozesses.12
Underpricing und Timing des Börsenganges
Bekanntestes Phänomen, welches mit dem Börsengang von Unternehmen assoziiert wird, ist das so genannte Underpricing von Neuemissionen. Diese Zeichnungsgewinne (aus Sicht der Investoren) werden als der Unterschied zwischen
dem Emissionspreis und dem Marktkurs des ersten Handelstages definiert. In
Deutschland, wo fast die Hälfte aller Unternehmen ein Underpricing bewusst
anstreben13, beträgt dies durchschnittlich 9,2 %.14 15 Die Wissenschaft versucht
dieses Phänomen anhand vieler Modelle zu erklären, die z.B. auf der asymmetrischen Informationsverteilung zwischen Emittent und Investoren oder auf der
Risikoaversion der Emissionsbanken aufbauen.16 Es überrascht, dass Neuemissionen eine deutlich schlechtere langfristige Performance als der Markt aufweisen. 17 18 Erklärungsansätze nehmen beispielsweise auf so genannte Hot-
12
13
14
15
16
17
18
Vgl. für ausführliche Erläuterungen Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 85 ff. und Welch, I. (1999),
S. 4 und Bertsch, O. / Groh, A. / Lehmann, L. (1998), S. 271 ff.
In einer deutschen Untersuchung nannten die Börsenkandidaten einen schnellen Aufbau eines eigenen Finanzstandings als Grund für ein angestrebtes Underpricing. Insbesondere Kleinanlegern sollte
ein Kaufanreiz gegeben werden, der für die ex-ante höhere Unsicherheit entschädigt; vgl. Schlick, R.
(1997), S. 175.
Vgl. Ljungqvist, A. (1997), S. 1318.
Vgl. für weitere Analysen des Underpricing bei deutschen Börsengängen z.B. die Arbeiten von
Schweinitz, J. (1997) oder Wasserfallen, W. / Wittleder, C. (1994).
Vgl. für einen ausführlichen Überblick Ritter, J. (1997), S. 21 ff.
Keine Underperformance wird bei Neuemissionen festgestellt, die durch renommierte Investmentbanken begleitet wurden und bei denen Venture-Capital-Gesellschaften beteiligt waren; vgl. Ritter, J.
(1997), S. 11 f.
Vgl. zum Überblick über internationale Studien Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 208 f.
- 14 Issue-Märkte bezug, in dem sie auf mögliche Überbewertungen in diesen Perioden hinweisen.19
Obwohl der Zeitpunkt eines Börsenganges von vielen unternehmensindividuellen Faktoren abhängt oder im Kontext eines firmenindividuellen Finanzierungszyklusses gesehen werden kann20, spielen doch auch externe Determinanten eine Rolle. Ljungqvist [1996] stellt z.B. fest, dass vermehrt IPOs während haussierender Aktienmärkte oder in Zeiten mit positiven allgemeinen Geschäftserwartungen auftreten und positiv mit der steigenden Wettbewerbsintensität unter den Intermediären korreliert sind.21 Bevorzugt finden Börsengänge im zweiten bis vierten Quartal eines Jahres statt – vermutlich, da dann die
Jahresabschlussdaten mit einer höheren Aktualität verfügbar sind. Dies ist
kongruent mit dem Informationskosten-Modell von Chemmanur / Fulghieri
[1999], welches besagt, dass Firmen an die Börse gehen, wenn sich ausreichend
Informationen über das Unternehmen in der Öffentlichkeit angesammelt haben
und den Investoren dadurch ein effizienter Investitionsprozess ermöglicht
wird.22
1.1.2
Betrachtet man in Deutschland das Verhältnis von 800.000 Gesellschaften mit
beschränkter Haftung zu 4.000 Aktiengesellschaften (von denen nur weniger
als 1.000 börsennotiert sind), so lässt sich ein großes Potenzial für zukünftige
Börsengänge erahnen.23 Das Jahr 1986 wird allgemein als Beginn der Phase der
Aktien-Neuemissionen in Deutschland angesehen, da im Vorfeld nur vereinzelte Börsengänge zu beobachten waren.24 Die in der Folge wieder abflachende
Tendenz an Neuemissionen in Deutschland wird erst durch den seit 1997 zu
beobachtenden kräftigen Anstieg von Börsengängen beendet (vgl. Abbildung
2). Im Jahre 1998 wurde ein Rekord von 73 IPOs verzeichnet.
19
20
21
22
23
24
Weitere Ansätze berufen sich auf fehlerhafte Risikoeinschätzungen oder eine mangelnde Informationseffizienz auf den Sekundärmärkten; vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 211. Siehe
auch den Grundsatzartikel von Loughran, T. / Ritter, J. (1995).
Zum Beispiel in der Folge einer Start-Up sowie Venture-Capital-Finanzierung, Vgl. Ritter, J. (1997),
S. 15 f.
Vgl. Ljungqvist , A. (1996), S. 17.
Vgl. Chemmanur, T. / Fulghieri, P. (1999) sowie die Ausführungen in Kapitel A.2.2.1.
Vgl. Rödl, B. / Zinser, T. (1999), S. 28.
Eine sinkende Bereitschaft zum Börsengang zeigt sich dadurch, dass der Quotient aus börsennotierten Aktiengesellschaften zu der Gesamtheit aller Aktiengesellschaften in den 60er bzw. 70er Jahren
höher als in den 80er Jahren war; vgl. Ljungqvist, A. (1996).
- 15 -
73
28
25
25
23
A nzahl
Neuem issionen
1)
19
(286)
20
19
14
12
11
9
8
M edian
Em issions volum en
78,0
63,0
42,0
46,8
58,8
89,3
68,6
86
87
88
89
90
91
92
118,1
93
56,8
118,9
63,0
99,4
54,6
94
95
96
97
98
1)im Am tlichen Handelund Geregelten M arkt,ab 1997 inklusive Neuer M arkt
Quelle:Blättchen & Partner Datenbank
Abbildung 2: Anzahl und Emissionsvolumen der Börsengänge in Deutschland (1986 1998)
Trotz dieses jüngsten Aufschwungs werden diese Zahlen im internationalen
Vergleich insbesondere durch die führende Stellung des amerikanischen und
britischen Aktienmarktes relativiert.25 Als Ursache für die in Kontinentaleuropa
konstatierte schwächere Ausprägung der Aktienkultur werden Eigenkapital benachteiligende steuerliche Rahmenbedingungen, das Fehlen eines leistungsfähigen Marktes für Venture-Capital, ein unzureichender Schutz der Rechte von
Minderheitsaktionären oder zu geringer Wettbewerb unter Intermediären wie
Börsen und Banken identifiziert.26 27
Regulative Rahmenbedingungen
Entscheidende Voraussetzung für eine Verbesserung des Umfeldes von Neuemissionen sind effiziente und anreizverträgliche gesetzliche Rahmenbedingungen (z.B. Börsenzulassungsverordnung, Börsengesetz, Verkaufsprospektgesetz,
Steuergesetze, Aktiengesetz etc.).28 Börsenzulassungsbestimmungen sind z.B. als
Minimalanforderung wichtig, um die Informationskosten von Investoren zu reduzieren und damit externe Kapitalaufnahme zu fördern.29 Dementsprechend
kann eine Verschärfung der geforderten Publizitätspflichten zu einer erhöhten
IPO-Bereitschaft der Unternehmen führen. Insbesondere für Minderheitsaktionäre verringert dies die Monitoring-Kosten und erhöht die Bereitschaft, Geld zu
investieren.30
25
26
27
28
29
30
Vgl. zum Überblick über internationale IPOs Ibbotson, R. / Sindelar, J. / Ritter, J. (1988), S. 41 und Jenkinson, T. / Ljungqvist, A. (1996), S. 22 f.
Vgl. Röell, A. (1996), S. 1078 f.
Neben dem niedrigen Aktienanteil am Sparverhalten der Deutschen identifiziert Schlick die Zurückhaltung der deutschen Unternehmen gegenüber dem Börsengang als Hauptgrund für die schwach
ausgeprägte Aktienkultur in Deutschland; vgl. Schlick, R. (1997), S. 13 f.
Je effizienter die rechtlichen Rahmenbedingungen eines Landes, desto mehr Unternehmen finanzieren sich langfristig mit externem Kapital; vgl. Demirgüç-Kunt, A. / Maksimovic, V. (1998), S. 21.
Vgl. Chemmanur, T. / Fulghieri, P. (1999), S. 272.
Vgl. Pagano, M. / Röell, A. (1998), S. 208 f.
- 16 Die letzten Jahre brachten in Deutschland insbesondere durch das 2. und 3. Finanzmarktförderungsgesetz zahlreiche rechtliche Neuregelungen, welche die
Bedingungen der Eigenkapitalaufnahme verbessern sollten. Dies sind z.B.: 31
• Gründung des Bundesamtes für den Wertpapierhandel zur Überwachung des
Handels und zur Verhinderung von Insidergeschäften;
• Erhöhung der Transparenz durch die Einführung der Ad-hoc-Publizität32,
welche die umgehende Veröffentlichung kursrelevanter Unternehmensnachrichten zum Ziel hat;
• Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich, welches
unter anderem den Rückkauf eigener Aktien nach § 71 Aktiengesetz erleichtert;
• Kapitalaufnahmeerleichterungsgesetz, welches den Firmen eine internationale Rechnungslegung erleichtert;
• Einführung nennwertloser Aktien (Stückaktien), welche die Währungsumstellung auf den Euro erleichterte.
Entwicklung der deutschen Börsenlandschaft
Der Börsenplatz Deutschland ist – passend zu dem umgebenden föderalen politischen System – bisher durch eine dezentrale Struktur gekennzeichnet gewesen. Acht inländische Standorte stehen den Investoren und Emittenten von
Wertpapieren zur Verfügung – neben dem nach Umsatz und Marktkapitalisierung dominanten Frankfurt sind dies Düsseldorf, München, Stuttgart, Berlin,
Hamburg, Bremen und Hannover. Im Zuge der Umstrukturierung der deutschen
Börsenlandschaft versucht die Deutsche Börse AG seit einigen Jahren den Börsenhandel zu konzentrieren, wozu eine gemeinsame Handelsplattform (die eine
Doppelnotierung verhindern und damit die Liquidität steigern soll) der Börse
Frankfurt mit den Börsen Düsseldorf, München und Berlin gegründet wurde.
Durch die Einführung elektronischer Handelssysteme (IBIS wurde 1998 durch
XETRA ersetzt) soll der fragmentierte Handel weiter konzentriert werden. In
jüngster Zeit wird bei deutschen Emittenten ein sog. Dual Listing (an einer
deutschen und ausländischen Börse) zur Erreichung einer (international) breiteren Investorenbasis zunehmend populärer.33
Die Auswahl eines adäquaten Marktsegmentes ist für einen Börsengang von
entscheidender Bedeutung. Bis zur Einführung des Neuen Marktes 1997 gab es
an den deutschen Börsen drei klassische Marktsegment: Amtlicher Handel, Geregelter Markt und Freiverkehr. Zusätzlich existiert ein (privatrechtlich organisierter) außerbörslicher Telefonhandel, der jedoch nur eine geringe Bedeutung
aufweist.34 Eine neue Entwicklung sind sog. Electronic Public Offerings (EPO),
welche das Internet kostensparend für die Emission und den Handel von Aktien
31
32
33
34
Vgl. detaillierter Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 240 ff. und Rödl, B. / Zinser, T. (1999), S. 29.
§ 15 Wertpapierhandelsgesetz.
Vgl. Buss, f. (1998), S. B5.
Geringe Publizität und Emissionserlöse für die Emittenten und geringe Marktliquidität für Investoren
lassen den Nutzen dieses „Marktsegmentes” ambivalent erscheinen; vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B.
(1999), S.46 f.
- 17 nutzen.35 Neben den ursprünglichen Selbstemissionen treten zunehmend auch
virtuelle Emissionshäuser als Intermediär für Fremdemissionen im Internet
auf.36 Die verschiedenen Marktsegmente und ihre Zulassungsvoraussetzungen
unterscheiden sich im Wesentlichen durch unterschiedliche Regelungen bezüglich der geforderten Publizität, Unternehmensgröße und Emissionsvolumen. Im
Vergleich zum Geregelten Markt zeichnet sich der Amtliche Handel hierbei
durch strengere Anforderungen aus mit dem Ziel, etabliertere Unternehmen für
dieses Marktsegment zu gewinnen. Kaum Anforderungen werden hingegen im
Freiverkehr gestellt.37
Aufgrund des wachsenden Bedürfnisses, kapitalsuchende Unternehmen (mit
weit überdurchschnittlichem Umsatz- und Gewinnwachstum) und Investoren
mit einer geringeren Risikoaversion zusammenzubringen38, wurden nach dem
Vorbild der amerikanischen Computerbörse NASDAQ in den letzten Jahren in
Europa mehrere „neue Märkte“ gegründet. Insbesondere der 1997 in Deutschland gegründete Neue Markt, der mittlerweile über 80 % der Marktkapitalisierung des europäischen Verbundes EURO.NM auf sich vereint, erwies sich hierbei als sehr erfolgreich.39 Besondere Kennzeichen des Neuen Marktes sind dessen strenge Publizitätsanforderungen40 und Maßnahmen zur Sicherstellung einer ausreichenden Marktliquidität (hohes Mindestemissionsvolumen, mindestens 15 % Streubesitz, Einrichtung eines liquiditätsfördernden „Betreuers“).41
In Ergänzung und Fortsetzung dieses Trends zur Förderung kleiner und mittlerer Wachstumsunternehmen werden zahlreiche Anstrengungen unternommen,
neue Marktsegmente bzw. neue Indizes zur Sicherung von erhöhter Transparenz und Liquidität zu schaffen.42 Komplementär dazu ist seit 1997 eine Belebung des Freiverkehrs mit seinen sehr niedrigen Zulassungsanforderungen zu
beobachten.43
1.2
Beschäftigungsentwicklung und Arbeitsnachfrage
1.2.1
Ziel dieser Arbeit ist es, die Auswirkungen eines IPO auf die Beschäftigungsentwicklung darzustellen. Als Grundlage ist es daher notwendig, das grundsätzliche Funktionieren des Arbeitsmarktes zu skizzieren. Sowohl das Arbeitsangebot als auch die Arbeitsnachfrage zeichnen sich durch heterogene
35
36
37
38
39
40
41
42
43
Vgl. als ausführliche Analyse Heger, C. / Lauritzon, O. (1998) und Behr, G. / Kresta., P. (1999).
Dies sind in Deutschland z.B. die Firmen „net.IPO” oder „Virtuelles Emissionshaus” – die amerikanische
Firma „Wit Capital” war der erste Protagonist dieser SpezieS. Vgl. für die Vor- und Nachteile von Eigen- bzw. Fremdemissionen über das Internet Geigenberger, I. (1999), S. 3.
Vgl. für eine Übersicht Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 48.
Der Geregelte Markt erwies sich dafür als wenig erfolgreich; vgl. Ljungqvist, A. (1996), S. 10.
Weitere Mitglieder dieses Zusammenschlusses europäischer Wachstumsbörsen sind: Nouveau Marché (Paris), NMAX (Amsterdam), Mercato Nuovo (Mailand) und Euro.NM (Brüssel). Europäische Konkurrenten existieren noch mit der paneuropäische EASDAQ (Brüssel), dem SWX New Market (Zürich)
und dem britischen Alternative Investment Market / AIM (London); vgl. ausführlich Blättchen, W.
(1998) und Klein, H. (1999), S. 152 f.
Vgl. zu deren positiven Effekten Pagano, M. / Röell, A. (1998), S. 208 f.
Vgl. im Detail Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 54 ff.
In diese Kategorie fallen sowohl die Kreation des SMAX als neuem Qualitätssegment für Small Caps
durch die Deutsche Börse als auch die Bemühungen konkurrierender Börsen, z.B. durch den Prädikatsmarkt München oder den Mittelstandsmarkt Bremen; vgl. Nägel, J. (1999), S. 181.
Dieses Segment eignet sich daher insbesondere für Kleinstunternehmen mit geringem Emissionsvolumen, die bislang keine ausreichende „Erfolgsstory” vorzuweisen haben; vgl. Blättchen, W. /
Jacquillat, B. (1999), S. 45 f. und Walter, J. (1998), S. B2.
- 18 Ausprägungen aus.44 45 So kann man neben der von der Bevölkerung angebotenen Zahl an Arbeitskräften zusätzlich bei der angebotenen Arbeitsleistung
Menge46, Qualität (z.B. in Form des akkumulierten Humankapitals) als auch Intensität (z.B. durch unterschiedliche Arbeitsanstrengung) differenzieren. Bei der
Entscheidung über die nachgefragte Arbeit müssen dementsprechend die analogen Dimensionen bestimmt werden (Anzahl der Mitarbeiter, Qualifikation,
Entlohnungsstruktur, Art des Arbeitsverhältnisses etc.). Die Anzahl der Erwerbstätigen setzt sich aus beschäftigten Arbeitnehmern und den Selbstständigen zusammen, wobei unselbstständige Arbeit dabei nicht nur von privaten
Unternehmen nachgefragt wird.47
Modellierung der Arbeitsnachfrage
Gemäß dem traditionellen mikroökonomischen Paradigma sind die angebotenen und nachgefragten Arbeitsmengen Funktionen des Lohnes, welche sich in
ihrem Schnittpunkt in einem pareto-effizienten Gleichgewicht befinden.48 Von
welchen Bestimmungsfaktoren hängt dabei die Menge und Qualität der Arbeitsnachfrage einer Firma ab? Ist die Arbeitsnachfrage von der Nachfrage
nach Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens abgeleitet?49 Ein
theoretisches Modell der Arbeitsnachfragefunktion soll Aufschluss geben.50 51
Zu den Determinanten der Arbeitsnachfragefunktion gehören dabei die Faktorund Produktpreise sowie die Produktionstechnik eines Unternehmens. Allgemeines Ziel eines Unternehmens ist die Gewinnmaximierung, welche unter der
Nebenbedingungen einer vorgegebenen Produktionstechnologie mittels Maximierung der Verkaufserlöse abzüglich der Faktorkosten erreicht wird.52 Die gewinnmaximierende Beschäftigung wird erreicht, wenn die marginalen Arbeitskosten gleich dem marginalen Ertrag aus der Arbeit sind, d.h. es wird so viel
Arbeit nachgefragt, bis der mit dem Produktpreis bewertete Grenzertrag der
Arbeit gleich dem Lohnsatz ist.53
44
45
46
47
48
49
50
51
52
Vgl. im Folgenden für detailliertere Dimensionsbestimmungen Franz, W. (1996), S. 19 f. und Brinkmann, G. (1999), S. 109 und Hamermesh, D. (1993), S. 3.
Auch der Produktionsfaktor „Kapital“ ist in der Realität sehr heterogen ausgeprägt; vgl. Landmann, O.
/ Jerger, J. (1999), S. 203.
Bei der Menge kann z.B. sowohl bei der angebotenen Stundenzahl pro Tag als auch bei der angebotenen „Lebensarbeitszeit” (z.B. durch Ausbildung, Ruhestand, „Sabbaticals” ) variiert werden.
Nachfrager nach Arbeit sind ebenso die öffentliche Hand, private Haushalte oder Organisationen ohne Erwerbscharakter.
Hierbei werden implizit gegebene Kapitalkosten vorausgesetzt; vgl. Jerger, J. (1993), S. 84
Vgl. Smith, S. (1994), S. 34.
Vgl. für eine ausführliche Modellierung Franz, W. (1996), S. 115 ff. und Brinkmann, G. (1999),
S. 111 ff. und Landmann, O. / Jerger, J. (1999), S. 204 ff.
Grundsätzlich fundieren die meisten Facetten dabei auf der allgemeinen Theorie der Faktornachfrage,
deren Grundlagen auf die Theorien von Marshall und Hicks zurückgehen; vgl. Hamermesh, D. (1993),
S. 3.
Max[π i ] = pi (Yi N ) ⋅ Yi N − wi ⋅ Li − ri ⋅ K i
L
i
unter der Nebenbedingung
wobei:
53
y i = f ( Li , K i )
π i = Gewinn;
pi (Yi N ) = Produktpreis;
Yi N = Güternachfrage;
wi = Lohn;
ri = Kapitalkosten;
Li = Arbeit;
K i = Kapital
Es wird dabei von einem abnehmenden Grenznutzen des Arbeitsinputs und in einem perfekten Markt
von exogen vorgegebenen Produkt- und Faktorpreisen ausgegangen (viele Variationen dieses Modells
sind z.B. durch die Einführung von Marktmacht denkbar).
- 19 Bei ökonometrischen Schätzungen ist ein positiver Einfluss auf die Arbeitsnachfrage sowohl bei einem Anstieg des Outputs als auch der Kapitalnutzungskosten festgestellt worden, wohingegen der Anstieg der Arbeitskosten eine negative Elastizität aufweist.54 Insbesondere dieser negative Zusammenhang zwischen Lohn und Arbeitsnachfrage ist jedoch in der Empirie nicht unumstritten.55 56 Beachtet werden muss allerdings, dass bei entsprechenden Substitutionsbeziehungen eine durch steigende Kapitalnutzungskosten induzierte Reduzierung der Investitionen auch zu mehr Beschäftigung führen kann.57 Der Grad
der Substituierbarkeit von Arbeit und Kapital variiert dabei in Abhängigkeit
des Humankapitals, da z.B. bei „Blue-collar“-Arbeitern eine (lohn-)elastischere
Nachfrage als bei „White-collar“-Angestellten zu beobachten ist.58 Es deckt sich
daher mit dieser Beobachtung, dass sich technischer Fortschritt zu Lasten von
niedrig qualifizierter Arbeit, die leichter durch Kapital substituiert werden
kann, auswirkt.59
Dynamische Sichtweise: Berücksichtigung von Anpassungskosten
Die Veränderung des Mitarbeiterbestandes60 ist kostspielig und zwingt gewinnmaximierende Unternehmen bei Entscheidungen über Beschäftigungsveränderungen auch zukünftige Faktorpreisentwicklungen in die Entscheidungsfindung
einzubeziehen.61 Beispiele für solche Anpassungskosten können beim z.B. Beschäftigungsaufbau Rekrutierungs- oder Trainingsmaßnahmen sein. Während
Sozialversicherungsbeiträge als lineare Anpassungskosten betrachtet werden
können, generieren arbeitsrechtliche Regelungen wie z.B. der Kündigungsschutz fixe Anpassungskosten.62 Eine (zumindest temporäre) Vermeidung solcher Anpassungskosten kann mit Variationen in der Auslastung des Produktionspotenzials (z.B. mittels Überstunden) erreicht werden.63 64
1.2.2
Wo sind die Arbeitsplätze?
Von besonderer Bedeutung für die Schaffung von Arbeitsplätzen in Deutschland sind mittelständische Unternehmen65, in denen 64 % aller Beschäftigten
arbeiten.66 Sie schufen zwischen 1990 und 1995 fast eine Million neue Arbeits-
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
Vgl. Franz, W. (1996), S. 165.
Vgl. Smith, S. (1994), S. 40 f.
Unter Annahme eines optimalen Kapitalstocks und konstanter Skalenerträge besteht (langfristig!)
kein Zielkonflikt zwischen Reallohn und Beschäftigungsmenge; vgl. Landmann, O. / Jerger, J. (1999),
S. 209.
Vgl. Franz, W. (1996), S. 117.
Vgl. Smith, S. (1994), S. 41.
Vgl. Kugler, P. / Müller, U. / Sheldon, G. (1988), S. 498.
Dies kann aufgrund der Einwirkung exogener Schocks (z.B. veränderte Güternachfrage) geschehen;
vgl. Hamermesh, D. (1993), S. 205.
Vgl. Heise, M. (1987), S. 204.
Vgl. Hamermesh, D. (1989), S. 687.
Vgl. Smith, S. (1994), S. 43.
Auch hierbei können jedoch Anpassungskosten entstehen, wenn z.B. Überstundenzuschläge für eine
Erhöhung der variablen Arbeitskosten sorgen; Vgl. Franz, W. / König, H. (1986), S. 239.
Kennzeichen von mittelständischen Unternehmen sind die rechtliche und wirtschaftliche Selbstständigkeit, Einheit von Leitung und Eigentum, ein beschränkter Kapitalmarktzugang sowie eine üblicherweise definierte Zahl von weniger als 500 Mitarbeitern; vgl. Rauen, P. (1999), S. 14 f. und Gerke,
W. et al. (1995), S. 13.
Vgl. Rödl, B. / Zinser, T. (1999), S. 23.
- 20 plätze (insbesondere im Dienstleistungssektor) und stellen in Deutschland 80 %
aller Stellen für Auszubildende zur Verfügung.67 68 Ein Blick auf die Börsengänge in Deutschland der Jahre 1987 bis 1997 zeigt, dass fast 30 % aller Neuemittenten als mittelständische Unternehmen anzusehen sind (während in der
Schweiz z.B. 49 % der IPOs in dieselbe Kategorie fallen69). Beim Blick auf die
sektorale Beschäftigungsstruktur in den 90er Jahren wird ein Wandel sichtbar,
der sich durch einen Zuwachs an Beschäftigung in den Branchen Handel, Verkehr, Banken und Versicherungen sowie einen Abbau im verarbeitenden Gewerbe auszeichnet.70 Von großem Einfluss auf den Arbeitsmarkt sind auch die
institutionellen Rahmenbedingungen in Deutschland, welche sich in zahlreichen Regelungen beispielsweise des Arbeitsrechtes (z.B. Kündigungsschutz),
Tarifrechtes (z.B. Flexibilität der Arbeitszeiten), Sozialversicherungsrechtes (z.B.
Lohnnebenkosten) oder Steuerrechtes, manifestieren.
Arbeitslosigkeit in Deutschland
Im September 1999 sind fast 4 Millionen Menschen ohne Arbeit.71 Eine vergleichsweise hohe Arbeitslosigkeit gehörte zur traurigen Realität des deutschen
Arbeitsmarktes der letzten zwei Jahrzehnte. Die Arbeitslosenquote stieg – insbesondere in der Folge jeder Rezession – sockelartig auf bis ca.10 % der Erwerbspersonen an, wobei strukturell eine Verfestigung der Langzeit-Arbeitslosigkeit festzustellen ist.72 Bei der makroökonomischen Ursachenforschung stehen sich die keynesianische Sichtweise eines Nachfragemangels nach Gütern
(der sinkende Produktion und schließlich sinkende Arbeitsnachfrage zur Folge
hat) und die neoklassische Sichtweise eines zu teuren Arbeitsangebotes (bedingt durch einen über dem Produktivitätsfortschritt liegenden Effektivlohnanstieg)73 nur scheinbar gegenüber. Entscheidend für die Höhe der Beschäftigung ist hingegen das Zusammenspiel aus dem Verhältnis zwischen der nominalen Gesamtnachfrage und dem Niveau der Nominallöhne.74 Für eine vollständige Erfassung des Phänomens Arbeitslosigkeit ist nach Landmann / Jerger
[1999] allerdings auch die Analyse der ordnungspolitischen / institutionellen
Rahmenbedingungen (anreizverträgliche Beschäftigungsstrukturen, flexible
Lohnbildung etc.) sowie der politischen Ökonomie des Arbeitsmarktes erforderlich.75 Zusätzlich wird auf die flankierende Bedeutung des besseren Kapitalzugangs für Existenzgründer sowie auf die Beteiligung der Mitarbeiter am Produktivvermögen zur Senkung der fixen Beschäftigungskosten hingewiesen.76
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
Vgl. Rauen, P. (1999), S. 19.
In Nordamerika waren Kleinstunternehmen und Selbstständige die wesentlichen Träger für das Beschäftigungswachstum bis Mitte der 90er Jahre; vgl. Arzeni, S. (1998), S. 2.
Vgl. Mettler, A. (1990), S. 103.
Vgl. Siebert, H. (1998), S. 3.
Vgl. Statistisches Bundesamt Deutschland (1999).
Vgl. Landmann, O. (1998), S. 153 u. 157.
Hierbei sollte versucht werden, Arbeitslose (Outsider) zu effektiveren Konkurrenten um Arbeitsplätze
für die Erwerbspersonen (Insider) zu machen; vgl. Landmann, O. / Jerger, J. (1999), S. 283 f.
Vgl. Landmann, O. / Jerger, J. (1999), S. 229 ff. und Kleinhenz, G. (1998), S. 13 und 19.
- 21 -
2
Motive eines Börsengangs als Basis der Wirkungszusammenhänge
2.1
Überblick und Literatur
Noch im letzten Jahrzehnt war die theoretische Literatur im Bereich Börsengänge mehrheitlich auf die finanzmarkttheoretische Anomalie des Underpricing
fixiert.77 Erst in den letzten Jahren wurden die Beweggründe für einen Börsengang – neben bereits vorhandener betriebswirtschaftlicher Literatur – volkswirtschaftlich analysiert (vgl. insbesondere den Survey-Artikel von Röell
[1996]). Die nachfolgende Diskussion stützt sich auf folgende Literatur:
1. Theoretische Modellierung der Going-Public-Entscheidung in volkswirtschaftlichen Journalen (insbesondere die Modelle von Chemmanur / Fulghieri [1999], Subrahmanyam / Titman [1999], Zingales [1995])
2. Empirische volkswirtschaftliche Untersuchungen (insbesondere die Panelstudie von Pagano / Panetta / Zingales [1998])
3. Empirische betriebswirtschaftliche Ergebnisse aufgrund von Befragungen
von Neuemittenten (insbesondere Deutsches Aktieninstitut [1999]; siehe als
Überblick Anhang A.2 – Nr.1).
4. Betriebswirtschaftliche Literatur, häufig in der Form von Leitfäden für Neuemittenten (sehr umfassend z.B. Blättchen / Jacquillat [1999])
Nach einem kurzen Überblick über alle Motive soll in den beiden folgenden
Kapiteln detaillierter auf die beiden grundsätzlichen theoretischen Erklärungsmuster eines IPO eingegangen und mit empirischen Ergebnissen und betriebswirtschaftlichen Anwendungsbeispielen illustriert werden. Es existieren folgende grundsätzliche Motivkategorien:
(a)
Der originäre Zweck eines IPO besteht in der Beschaffung von neuen Finanzmitteln in der Form von Eigenkapital mit dem Potenzial der Erschließung weiterer Finanzierungsmöglichkeiten. Attraktiv wird dieser Weg durch günstigere
Finanzierungsbedingungen (Eigen- und Fremdkapitalkosten sollen sinken). Der
Hauptverwendungszweck des neuen Eigenkapitals ist neben der Wachstumsfinanzierung die Tilgung von Verbindlichkeiten.
(b)
In verschiedenen Gewändern erscheint ein weiteres Hauptmotiv für einen IPO:
der Transfer von Kontrollrechten, z.B. in Form eines Verkaufs des Unternehmens durch den Alteigentümer. Dieses Motiv kann z.B. auf den so genannten
Exit eines Venture-Capital-Gebers oder den Börsengang einer Tochtergesellschaft angewandt werden. Entscheidungsrelevant kann auch das veränderte
Monitoringverhalten der Anteilseigner als eine Folge des Transfers von Kontrollrechten sein.
77
Siehe für einen Überblick Ritter, J. (1997) und Schweinitz, J. (1997).
- 22 (c)
Sonstige Motive
Neben den beiden erstgenannten Motivkategorien existieren noch folgende
Anreize für einen Börsengang (auf die in den folgenden Kapiteln nicht weiter
eingegangen wird):
• Imageeffekt: Röell [1996] zitiert die Öffentlichkeitswirkung und eine erwünschte Imagesteigerung als wesentliches Motiv für einen IPO.78 79 Aufgrund der geringen Zahlen erfährt ein Going Public gerade in Deutschland
noch beträchtliche Aufmerksamkeit in den (Wirtschafts-)Medien. Der Börsengang kann daher als ergänzende Marketingmaßnahme für Firma und
Produkte benutzt werden.80 Zusätzlich induziert die größere Transparenz
auch einen Vertrauensvorschuss durch Mitarbeiter, Kunden und Lieferanten.81
• Wettbewerbs-Effekt: Immerhin 8 % der Börsenkandidaten nennen den Börsengang oder die Börsennotierung eines Konkurrenten als Motiv für das eigene Going Public.82 Der IPO z.B. eines Pionierunternehmens in einer jungen
Branche kann eine Kettenreaktion auslösen, die neue Mitbewerber zum
Markteintritt und schließlich gleichfalls zur Beschaffung externer Finanzmittel animiert.83
• Consulting-Effekt: Als positiven Nebeneffekt betrachten Unternehmen den
Kontakt mit professionellen Beratern, die während der Vorbereitung des
IPOs gründliche Einsicht in das Unternehmen bekommen und professionelle
Impulse geben können.84
2.2
Anreize für einen Börsengang
2.2.1
Informationskostenansatz
Subrahmanyam / Titman [1999] modellieren die Going-Public-Entscheidung
durch einen informationstheoretischen Ansatz. Grundannahme ist, dass das kapitalsuchende Unternehmen die Informationskosten der Kapitalgeber, die zur
Überbrückung der asymmetrischen Informationsverteilung (verbunden mit adverser Selektion) nötig sind, bezahlen muss (z.B. in Form von Abschlägen im
Emissionspreis).85 Ein Börsengang ist folglich aus Unternehmenssicht insbesondere dann lohnenswert, wenn anlagerelevante Informationen für Investoren
vielfältig und preisgünstig zu erlangen sind. Ist dies nicht der Fall wird das
78
79
80
81
82
83
84
85
Vgl. Röell, A. (1996), S. 1075 f.
In 60 % der schwedischen Börsengänge wird das IPO als ein Instrument zur Publicity-Steigerung genutzt; vgl. Holmén, M. / Högfeldt, P. (1999), S. 14.
Für den Finanzdienstleister MLP war dies sogar der Hauptgrund für seinen IPO; Vgl. Küffer, K. (1992),
S. 46.
Vgl. Rödl, B. / Zinser, T. (1999) und von Oettingen, M. (1990), S. 67 ff.
Vgl. Bösl, K. (1996), S. 190.
Vgl. Maksimovic, V. / Pichler, P. (1998), S. 1.
Vgl. Röell, A. (1996), S. 1077.
Vgl. Subrahmanyam, A. / Titman, S. (1999), S. 1045 ff.
- 23 Unternehmen ceteris paribus eine private Finanzierung vorziehen.86 Dies kann
sowohl Eigenkapital (z.B. Venture-Capital) als auch Fremdkapital (z.B. von
Banken) sein. Wenige Kapitalgeber mit großen Einsätzen können in diesem Fall
dann die Informationsbeschaffung effizienter und summa summarum kostengünstiger vollziehen (vergleichbar mit Skaleneffekten in der Produktionstheorie), da keine so genannte Informations-Duplikation durch viele kleine Investoren vorliegt.87
Ein Paradebeispiel für potenzielle Börsengänge ist diesem Gedankengang folgend die Energie-Branche, deren Produkte homogen sind, so dass Informationen darüber öffentlich leicht erhältlich sind (z.B. der Ölpreis). Dieser Umstand
macht solche Unternehmen leichter analysierbar. Gegenbeispiel sind Unternehmen aus Branchen mit komplexen Produkten, die den Informationsprozess erschweren und ergo verteuern. Bei ihnen wird sich ein Börsengang in diesem
Modell erst zu einem späteren Zeitpunkt vollziehen.88
Die Attraktivität eines Börsenganges kann durch positive externe Effekte des
Aktienmarktes beeinflusst werden. Je mehr Unternehmen einer Branche schon
am Aktienmarkt notiert sind desto höher ist dessen Informationseffizienz.89 90
Um so geringer werden dann die Informationskosten bei Neuzugängen, da
verstärkt Rückschlüsse von Mitbewerbern gezogen werden können.91 Ein aktuelles Beispiel für diesen Mechanismus sind die zahlreichen IPOs aus High-TechBranchen der letzten Jahren – trotz der Schwierigkeiten, deren komplexe Produkte zu analysieren und zu bewerten. Gerade hier sind Analysten auf die
(Börsen-)Bewertungen von Vergleichsunternehmen angewiesen.92
Risikodiversifikations-Ansatz
In Ergänzung zu den Argumenten des Informationskosten-Ansatzes führen
Chemmanur / Fulghieri [1999] den Aspekt der Risikodiversifikation ein.93 Die
zentrale Aussage ist hierbei, dass die Finanzierung an öffentlichen Kapitalmärkten preisgünstiger ist, da die Kapitalgeber im Gegensatz zu privaten Investments ihre Portefeuilles (leichter) diversifizieren können. Ein Unternehmer
kann in diesem Modell Eigenkapital entweder durch einen Börsengang (d.h.
Verkauf von Anteilen an zahlreiche kleine diversifizierte Investoren) oder mit
Hilfe eines risikoaversen Venture-Capital-Gebers erhalten. Dieser wird aller-
86
87
88
89
90
91
92
93
Maug modelliert privates Eigenkapital nicht als Alternative, sondern als dem IPO vorhergehende
Stufe der Unternehmensfinanzierung; vgl. Maug, E. (1999), S. 27.
Hilfreich ist auch das Bild von den Fixkosten, die z.B. jeder Analyst in ähnlicher Weise aufwenden
muss, um sich Informationen über ein Unternehmen zu beschaffen; vgl. Pagano, M. / Röell, A. (1998),
S. 190.
Vgl. hierzu auch Chemmanur, T. / Fulghieri, P. (1999), S. 271.
Vgl. Subrahmanyam, A. / Titman, S. (1999), S. 1069 f.
Generell aggregiert der Aktienmarkt kosteneffektiv Informationen vieler Investoren und reduziert das
durch asymmetrische Informationen verursachte Adverse-Selection-Phänomen; vgl. Ellingsen, T. /
Rydqvist, K. (1997).
Je größer der Markt, desto stärker auch das Interesse der Investoren, die bei unterstellten unabhängigen Informationsquellen zur Erhöhung der Informationseffizienz beitragen. Vgl. den Mechanismus
des Modells von Hellwig, M. (1980).
Dies sind idealerweise Unternehmen mit identischen Produkten, Merkmalen etc. (so genannte Pure
Plays). In der Praxis sind diese jedoch häufig nicht verfügbar und es müssen daher Mischbewertungen aus mehreren Vergleichsunternehmen und aus Zukunftsprojektionen der Cash-Flow-Ströme gemacht werden.
Vgl. Chemmanur, T. / Fulghieri, P. (1999), S. 249 ff.
- 24 dings aufgrund der für ihn erschwerten Diversifikationsmöglichkeiten eine Risikoprämie in Form von höheren Finanzierungskosten verlangen.94
Analog zum Informationskostenansatz kommen auch in der Dimension der Risikodiversifikation positive externe Effekte eines großen Aktienmarktes zur
Geltung. Pagano [1993] modelliert die durch einen Börsengang ausgelösten
positiven Externalitäten in der Form, dass ein IPO die Diversifikationsmöglichkeiten von Anlegern auf dem Aktienmarkt erweitert und dadurch allen notierten Unternehmen zugute kommt.95 96 Das Modell ist aber durch die mögliche
Produktion von mehreren pareto-effizienten Gleichgewichten gekennzeichnet.
Aufgrund der Schwierigkeit, den durch die eigene Entscheidung erzeugten sozialen Nutzen zu internalisieren, und wegen des Vorhandenseins von IPOKosten kann es daher passieren, dass in einem kleinen Aktienmarkt kein Unternehmen an die Börse geht. Ein Blick auf die IPO-Landschaft in Deutschland
steht jedoch im Kontrast zu diesem Modell, da trotz vorhandener internationaler Diversifikationsmöglichkeiten nur eine kleine Zahl an IPOs zu beobachten
ist.97
Transaktionskosten-Ansatz
Durch einen Börsengang steigt die Liquidität der Anteile des Unternehmens
(jetzt: Aktien). Zukünftige Investoren schätzen diese Liquidität, da sie ihnen
Flexibilität gewährt, ihre Investition auch wieder kostengünstig verlassen zu
können. Diese Transaktionskosten zum Zeitpunkt eines zukünftigen Verkaufes
werden schon vor der Investition in die Bewertung einbezogen.98 Eine in der
Folge des IPO realisierte Streuung der Aktionärsbasis erhöht die Marktliquidität
der Aktie. Dies senkt ergo die (potenziellen) Transaktionskosten der Investoren
und lässt somit die Finanzierungserlöse des Unternehmens ansteigen.99 Insbesondere für Minderheitsaktionäre bietet eine Börsennotierung die Möglichkeit,
ihre Anteile zu einer „objektiven“ Bewertung zu veräußern.100 Die erhöhte Fungibilität der börsennotierten Aktien ermöglicht daher Alteigentümern eine
leichtere Diversifikation ihres Vermögens bzw. den Ausstieg aus ihrer Investition.101 102
Empirische Resultate zum Motiv der „besseren Unternehmensfinanzierung“
Erwartungsgemäß wird in allen empirischen Untersuchungen die Erlangung
neuer Finanzierungsmittel als originäres Motiv für einen Börsengang genannt.103 Eigenkapital wird insbesondere wegen seines dauerhaften Charakters
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
Ignoriert wird hierbei, dass z.B. ein Venture-Capital-Geber selbst eine börsennotierte Firma sein kann.
Um sein Portfolio zu diversifizieren, könnten dann ohne Liquiditätsbeschränkungen genügend Finanzmittel über den Aktienmarkt aufgenommen werden; vgl. Subrahmanyam, A. / Titman, S. (1999),
S. 1076.
Vgl. Pagano, M. (1993), S. 1101 ff.
Empirisch bestätigt wird der Zusammenhang, dass die mögliche Streuung der Aktionärsbasis eine
Funktion des Anlagerisikos einer Firma ist, bei Goergen, M. (1996), S. 22.
Vgl. Subrahmanyam, A. / Titman, S. (1999), S. 1076.
Vgl. Röell, A. (1996), S. 1074.
Vgl. Pagano, M. / Röell, A. (1998), S. 189 ff.
Im Gegensatz zu den formalen Schwierigkeiten und Bewertungsproblemen beim Anteilsverkauf anderer Rechtsformen; vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 27 f.
Vgl. Ehlers, H. / Jurcher, M. (1999), S. 21.
Der empirische Befund für diese Desinvestition ist jedoch nicht eindeutig; vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 29.
Vgl. Deutsches Aktieninstitut (1998a), S.14, Cott, O. (1997), S. 46 und Bösl, K. (1996), S. 190.
- 25 und seiner grundsätzlichen Zins- und Tilgungsfreiheit geschätzt.104 Der Börsengang soll in 67 % der IPOs die Unabhängigkeit von der Finanzierungskraft der
Inhaber und in 55 % der Fälle die finanzielle Widerstandsfähigkeit des Unternehmens stärken105 bzw. zur Wachstumsfinanzierung eingesetzt werden.106 Im
Blickfeld steht jedoch nicht nur die Zufuhr neuen Eigenkapitals durch das IPO
selbst, sondern auch durch die Möglichkeit späterer Kapitalerhöhungen (mittels
Seasonal Equity Offerings SEO). Überdies eröffnet eine Börsennotierung die
leichtere Nutzung anderer Kapitalmarktquellen (wie z.B. Emission von Anleihen, Genussscheinen, Derivaten).107 108
Günstigere Finanzierungskonditionen stellen ein weiteres Hauptmotiv dar. Die
größere Liquidität (verbunden mit niedrigeren Transaktionskosten) im Vergleich
zu privatem Eigenkapital lässt die Finanzierung mittels IPO attraktiv erscheinen. Eigenkapital zu günstigen Bedingungen erhoffen sich Unternehmen durch
das richtige Timing des IPO, welches es ihnen ermöglicht, einen höheren Emissionspreis zu erzielen.109 Diese „Window-of-Opportunity“-These wird empirisch
bestätigt durch eine erhöhte IPO-Wahrscheinlichkeit in Zeiten einer hohen
Marktbewertung.110 Niedrigere Fremdkapitalzinsen als Folge des IPO sind die
zweite erwünschte Verbesserung der Finanzierungskonditionen. Ursache hierfür
ist die größere Verhandlungsmacht der Unternehmen gegenüber den Banken,
welche aus einem stärkerem Wettbewerb an angebotenen Finanzierungsmitteln
herrührt.111 112 Schließlich wird bei einer Tilgung der Verbindlichkeiten113 mit
Hilfe des eingenommenen Eigenkapitals, die Bonität des Unternehmens verbessert.
Interessant ist nun die Verwendung der eingenommenen Finanzierungsmittel.
Wird das Kapital zur Finanzierung des inneren Unternehmenswachstums oder
zum Zukauf anderer Unternehmen verwendet? Oder steht die Tilgung von
Fremdkapital im Vordergrund? Antworten auf diese Fragen wird das Kapitel
A.3 geben.
2.2.2
Ansatz des optimalen Transfers von Kontrollrechten
Eine unterschiedliche Sichtweise liefert die Analyse des Börsengangs als ein
Instrument, um die Eigentümerstruktur eines Unternehmens zu verändern.
Grundannahme dieser Ansätze ist, dass der Alteigentümer beabsichtigt, aus
104 Kritisch hingegen aus Unternehmenssicht die Kündbarkeit von Krediten als alternativem Finanzierungsmedium, insbesondere in angespannten wirtschaftlichen Zeiten; vgl. Werner, H. (1998), S. 9.
105 Vgl. Bösl, K. (1996), S. 190.
106 Vgl. Leven, f.-J. (1998), S. 6.
107 Eine Mehrheit (71 %) der Unternehmen sieht die Möglichkeit zukünftiger Kapitalerhöhungen als
wesentlichen Vorteil an. 27 % zeigen Interesse an alternativen Kapitalmarktinstrumenten; vgl. Bösl,
K. (1996), S. 192.
108 Einen Überblick über diese Alternativen geben Trobitz, H. / Schwan, O. (1996).
109 In der Schweiz wollten 49 % der IPOs eine gute Kapitalmarktlage ausnutzen; vgl. Mettler, A. (1990),
S. 104.
110 Gemessen in einem hohen Verhältnisses des Marktwertes zum Buchwert der Unternehmen einer
Branche; vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 61.
111 Vgl. Rajan, R. (1992), S. 1392.
112 Dieser Effekt wird (mit der Ausnahme von sog. Equity-Carve-Outs) empirisch bestätigt; vgl. Pagano,
M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 53.
113 Diese Tilgung kann zur Reduzierung von sog. Principal-Agent-Konflikten durch Fremdkapital beitragen; vgl. Jensen, M. / Meckling, W. (1976), S. 333 ff.
- 26 dem Unternehmen auszusteigen (Exit) und die Kontrollrechte über das Unternehmen zu transferieren. Zingales [1995] untersucht hierbei die Funktion des
Börsenganges, um für den Alteigentümer die Verkaufserlöse seines Aktienanteils zu maximieren.114 Hierbei besteht der Zielkonflikt zwischen:
• der Maximierung der Erträge aus dem Verkauf von Cash-Flow-Rechten
durch den Verkauf an eine Vielzahl von kleinen Investoren einerseits;
• der Maximierung der Erträge aus dem Verkauf der mehrheitlichen Kontrollrechte durch direkte Verhandlung mit einem großen Investor andererseits.
Zur Lösung dieses Problems wird in der Literatur eine zweistufige Vorgehensweise vorgeschlagen:115
(1) Der Börsengang (IPO) zum Verkauf von Anteilen an viele kleine und passive Investoren, wobei der Alteigentümer auch nach dem IPO die kontrollierende Aktienmehrheit behält.
(2) Der spätere Verkauf der mehrheitlichen Kontrollrechte an einen großen Investor.
Insbesondere die durch den Börsengang bewirkte verstärkte Streuung der Aktionärsbasis ermöglicht dem Alteigentümer eine verbesserte Verhandlungsposition für einen später geplanten Transfer der Mehrheitsrechte an dem Unternehmen.116 Durch die weiter bestehende Mehrheitskontrolle kann er z.B. weiterhin „private Renten“117 aus seiner Kontrollausübung ziehen. Die öffentliche Bewertung der Aktien auf dem Sekundärmarkt liefert kontinuierlich eine wichtige
Indikation, zu welchem Preis der Transfer der verbleibenden mehrheitlichen
Kontrollrechte erfolgen kann. Verschiedene empirische Untersuchungen bestätigen die oben beschriebene zweistufige Vorgehensweise.118 119 Zingales [1995]
skizziert den Börsengang von Tochtergesellschaften als ideales Anwendungsbeispiel für sein obiges Modell.120 Brennan / Franks [1997] stellen schließlich
die Verbindung zwischen dem Transfer von Kontrollrechten und dem vielbeobachteten Phänomen des Underpricing her.121 In ihrem Modell wird das Underpricing vom Emittenten dazu benutzt, um beim IPO die Zuteilung der Kaufaufträge zu rationieren. Die dadurch reduzierte Größe von Aktienblöcken soll in
der Folge die Durchführung eines optimalen Transfers von Kontrollrechten erleichtern.
Einen Kontrapunkt setzen Holmén / Högfeldt [1999]. Sie bestreiten die allgemeine Gültigkeit der oben beschriebenen These, dass der IPO-Prozess von
114 Vgl. Zingales, L. (1995).
115 Vgl. Mello, A. / Parsons, J. (1998), S. 80 f. und Zingales, L. (1995), S. 426.
116 Gesucht ist der optimale Grad von Streubesitz, der dem Alteigentümer den maximalen Wert seiner
Aktienanteile gewährleistet; vgl. Pagano, M. / Röell, A. (1998), S. 194 ff.
117 Solche private Renten können z.B. Informationsvorsprünge durch die Ausübung eines Aufsichtsratmandates sein; vgl. für weitere Beispiele Jensen, M. / Meckling, W. (1976), S. 312.
118 Vgl. Barry, C. et al. (1990) und Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998).
119 Die umgekehrte Reihenfolge empfehlen Stoughton / Zechner (1998). Sie modellieren zuerst den Verkauf der Kontrollrechte an große Investoren. Das hierdurch verbesserte Monitoring (siehe den nachfolgenden Abschnitt für mehr Details) ermöglicht dann den Verkauf der restlichen Anteile an kleine
Investoren zu einem höheren Preis; vgl. Stoughton, N. / Zechner, J. (1998), S. 45 ff.
120 Vgl. zum Börsengang von Tochtergesellschaften das Kapitel B.1.2.2.3.
121 Vgl. Brennan, M. / Franks, J. (1997), S. 403 f.
- 27 Alteigentümern als Exit-Option benutzt wird.122 Sie identifizieren hingegen
zwei Typen von Alteigentümern mit unterschiedlichen Motiven bezüglich des
Transfers von Kontrollrechten:
• Kategorie 1: Institutionelle Alteigentümer, die, im Einklang mit Zingales
[1995], Kontrollrechte abgeben wollen; z.B. als Ausstieg aus einer VentureCapital-Beteiligung oder als Börsengang einer Tochtergesellschaft.123
• Kategorie 2: Private Alteigentümer, die auch nach dem IPO die Kontrolle
über das (z.B. Familien-)Unternehmen behalten wollen. Grund hierfür ist das
Vorhandensein von signifikanten privaten Renten, die aus dem Unternehmen gezogen werden. In dieser Kategorie überwiegen eindeutig Finanzierungsmotive als Going-Public-Grund.124
Insbesondere Vorzugsaktien können diesem Ziel nützlich sein, da sie eine
Trennung von Kapital und Stimmrechten bewirken. Sie werden daher gerne
von Unternehmen der Kategorie 2 zur Erhaltung von Kontrollrechten eingesetzt.125 Tatsächlich haben unter den Neuemissionen der Jahre 1987 bis 1997 in
Deutschland 72 % der Familienunternehmen Vorzugsaktien emittiert.126 Bestätigung erhalten diese Hypothesen durch Goergen [1996], der bei den meisten
Börsengängen in Deutschland keinen Transfer von Kontrollrechten feststellt.
Ungefähr zwei Drittel der Alteigentümer behalten die absolute Mehrheit der
Kontrollrechte auch nach dem Going Public.127 Erst fünf bis sechs Jahre nach
dem IPO erfolgt im Durchschnitt die Aufgabe der Mehrheitsanteile durch die
Alteigentümer.128
Monitoring-Ansatz
Ein mit dem Transfer von Kontrollrechten zusammenhängender Effekt des
Börsenganges ist die mögliche Veränderung des Monitoring-Verhaltens durch
die (neuen) Anteilseigner.129 Der Alteigentümer stellt sich daher vor dem IPO die
Frage, ob die neue Eigentümerstruktur nach dem Börsengang aus Streubesitz
kleiner Aktionäre oder aber aus Aktienpaketen großer Investoren bestehen soll.
Es wird in der Literatur angenommen, dass Investoren mit großen Aktienpaketen die Monitoringfunktion effizienter ausführen und kleine Aktionäre hierbei
als Trittbrettfahrer auftreten.130 Ein Kontrapunkt für diese Präferenz großen
Anteilseignern gegenüber wird jedoch durch Bolton / von Thadden [1998] ge-
122 Vgl. Holmén, M. / Högfeldt, P. (1999), S. 2 ff.
123 Häufig wurde dabei im Rahmen von Privatplatzierungen schon vor dem IPO Eigenkapital aufgenommen, um die Kapitalstruktur zu optimieren.
124 Es wird gezeigt, dass privat kontrollierte Firmen in der Folge des IPOs schneller wachsen. Akquisitionen werden hierbei häufig mit Hilfe erneuter Kapitalerhöhungen finanziert.
125 Die Gestaltung von Aktienkategorien mit verschiedenen Stimmrechten führt zu sog. Agency-Kosten,
welche die durch Fremdkapital hervorgerufenen Agency-Kosten noch übersteigen; vgl. Bebchuk, L. /
Kraakman, R. / Triantis, G. (1999), S. 19 ff.
126 Eigene Berechnung.
127 In Großbritannien findet hingegen meist schon während des IPOs die Übergabe der Kontrollrechte
statt; vgl. Goergen, M. (1996), S. 2.
128 Unklar ist der empirische Befund aus den USA, wo der Transfer von Kontrollrechten nach dem IPO
insbesondere bei jungen Firmen nicht signifikant ist; Zingales, L. (1995), S. 441.
129 Die Trennung von Eigentum und Kontrollrechten ermöglicht erst das Entstehen von Principal-AgentKonflikten, die ein Monitoring des Managements erforderlich machen; vgl. Jensen, M. / Meckling, W.
(1976), S. 308.
130 Vgl. Holmström, B. / Tirole, J. (1993), S. 682 und Shleifer, A. / Vishny, R. (1986), S. 461 ff.
- 28 setzt. Sie modellieren einen Zielkonflikt durch die Annahme, dass auch größere
Liquidität, die durch gestreuten Aktienbesitz erreicht wird, für den Alteigentümer wünschenswert ist.131 132 In einem allgemeineren Rahmen analysiert Maug
[1998] den Zusammenhang zwischen höherer Marktliquidität und Monitoring.133 Er widerspricht der These, dass eine Liquiditätserhöhung den Ausstieg
größerer Aktionäre und damit eine Reduzierung des Monitoring induziert. Das
Gegenteil sei richtig, da höhere Liquidität größere Aktienpakete ermöglicht (da
Investoren keine Angst vor einem so genannten Lock-in haben müssen)134 und
damit eine Verbesserung der Kontrollfunktion bewirkt.135
Eine andere Situation entsteht, wenn sich bei dem Börsengang kein Transfer
von Kontrollrechten vollzieht, d.h. der Alteigentümer weiterhin mehr als 50 %
der Aktien hält. Unter diesen Rahmenbedingungen versuchen Pagano / Röell
[1998] der Frage nach der optimalen Menge an Monitoring nachzugehen. Welchen Anteil an Kontrollrechten soll der Unternehmer externen Kapitalgebern zu
diesem Zweck geben?136 Es liegt hier nun im Interesse des Unternehmers (jetzt
personengleich mit dem Management), exzessives Monitoring durch die externen Aktionäre zu vermeiden. Im Vergleich zu der Finanzierungsalternative des
privaten Eigenkapitals (mit dem Nachteil verstärkten Monitorings) ermöglicht
der Börsengang durch eine Streuung des Aktienbesitzes eine bessere Zielerreichung.
Mitarbeiterbeteiligung zur Reduzierung von Monitoringerfordernissen
Die im Aktienrecht vorgeschriebene Trennung von Eigentumsrechten und Managementfunktionen übt eine große Anziehungskraft auf Manager aus, da sie
eine große Unabhängigkeit bei der Führung des Unternehmens garantiert und
zu einer Professionalisierung der Unternehmensführung beiträgt.137 138 Die dadurch entstehenden Monitoringanforderungen können jedoch durch einen Börsengang mit seiner liquiditätssteigernden Wirkung verringert werden. Nach
Holmström / Tirole [1993] bewirkt eine erhöhte Marktliquidität auf zweierlei
Weise eine Reduzierung dieser Kosten. Zum einen hat die gestiegene Gefahr einer feindlichen Übernahme eine disziplinierende Wirkung, zum anderen die
Beteiligung des Managements am Produktivkapital eine motivierende Wirkung.139
131
132
133
134
Vgl. Bolton, P. / von Thadden, E.-L. (1998), S. 1 ff.
Dieser Zielkonflikt wird empirisch bestätigt durch Goergen, M. (1996).
Seine Analyse geht von einer schon erfolgten Börsennotierung aus; vgl. Maug, E. (1998), S. 66 f.
Ein Lock-in entsteht, wenn Investoren aufgrund illiquider Märkte ihre Aktien nicht / schwer veräußern können. Um dies zu vermeiden ist eine Reduzierung der durchschnittlichen Anteilsgröße die
Folge.
135 Außerdem bewirkt eine höhere Marktliquidität eine größere Objektivität in der (Markt-) Bewertung
der Leistungen des Managements insbesondere verglichen mit dem Aufsichtsrat als MonitoringOrgan; vgl. Holmström, B. / Tirole, J. (1993), S. 707.
136 Die Finanzentscheidung des Unternehmers wird wie folgt modelliert:
Max
(Nutzen)
≡
(Firmenwert)
+
((Privat-Nutzen)
Privat-Nutzen)
–
(Investitionskosten)
–
Monito
((Monit
Monit
oring-Kosten)
vgl. Pagano, M. / Röell, A. (1998), S. 193 ff.
137 Der Vorstand einer Aktiengesellschaft darf nach § 76 Aktiengesetz die Gesellschaft eigenverantwortlich leiten.
138 Vgl. Rödl, B. / Zinser, T. (1999), S. 81 und Ehlers, H. / Jurcher, M. (1999), S. 21.
139 Vgl. Holmström, B. / Tirole, J. (1993), S. 679.
- 29 Ein Börsengang erleichtert durch die gestiegene Liquidität der Aktie nicht nur
die Management-, sondern auch die Mitarbeiterbeteiligung am Unternehmen.140
Neben der Möglichkeit der bevorzugten Zuteilung der emittierten Aktien an
einzelne Mitarbeitergruppen141 ist die staatlich geförderte Ausgabe von Belegschaftsaktien an alle Mitarbeiter weit verbreitet.142 Belegschaftsaktien haben eine Funktion des Brückenschlages zwischen den Interessen von Arbeit und Kapital, sind motivationsfördernd und stärken die emotionale Verbundenheit mit
dem Unternehmen.143 Das Inkrafttreten des Gesetzes zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) im Mai 1998 erlaubt es nun auch
in Deutschland, Aktienoptionen zur Unternehmensbeteiligung des Managements auszugeben. Aktienoptionen als wichtiger Einkommensbestandteil für
das Management gewährleisten den Eigentümern, dass sich das Management
einer wertorientierten Unternehmensführung verpflichtet fühlt.144 Somit erleichtert ein IPO die Rekrutierung von externem Management und damit die
erwünschte Involvierung von externem Know-how in das Unternehmen.145 146
Empirische Resultate zum Motiv des „Transfers von Kontrollrechten“
Der Transfer von Kontrollrechten wird in Emissionsprospekten üblicherweise
nicht als offizieller Grund für einen Börsengang genannt. Eine erwartete Verschlechterung des erzielbaren Emissionspreises mag dafür ausschlaggebend
sein, da bei den Investoren die Assoziationen geweckt wird, der Alteigentümer
wolle „Kasse machen“.147 Das „Ausstiegsmotiv“ als Musterfall des Transfers von
Kontrollrechten ist empirisch in den folgende Spielarten relevant, die hier nur
kurz genannt werden sollen (für Details siehe Kapitel B.1.2.2):
Bei der empirischen Untersuchung des Deutschen Aktieninstitutes [1998a] war
die Sicherung der Unternehmensnachfolge das am häufigsten (16 %) genannte
kontrollrechtsbezogene Motiv. Die Relevanz dieses Motivs insbesondere bei Familienunternehmen wird daran deutlich, dass in Europa 10 % der Konkursanträge kleiner und mittlerer Unternehmen auf eine unzureichende und glücklose
Nachfolgeregelung zurückzuführen sind.148
Rund 12 % der IPO-Motive fallen unter die Kategorie Börsengang von Tochterunternehmen. Mit dem Börsengang wesentlich verfolgtes Ziel der Muttergesellschaft ist in Deutschland eine Restrukturierung des Unternehmens gewesen.149 Pagano et al. [1998] zeigen, dass der Transfer von Kontrollrechten beim
Börsengang von Tochtergesellschaften eine bedeutend größere Rolle spielt als
bei unabhängigen Unternehmen.150
140 Vgl. Böhmer, E. / Ljungqvist, A. (1996), S. 5.
141 Üblich ist für diese sog. „Friends & Family-Programme“ eine Reservierung von bis zu 10 % des Emissionsvolumens; vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 29.
142 Siehe hierzu das 5. Vermögensbildungsgesetz und die Steuervorteile nach § 19a Einkommensteuergesetz.
143 Vgl. Rödl, B. / Zinser, T. (1999), S. 83 f.
144 Es existiert eine Vielzahl weiterer Instrumente und derivativer Kombinationen zur Mitarbeiterbeteiligung. Ein Überblick findet sich in Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 109 ff.
145 Vgl. zum Einfluss des IPO auf den Markt für Humankapital Maug, E. (1996).
146 In der Tat berichten z.B. 95 % der Unternehmen des Neuen Marktes, leichter Führungskräfte rekrutieren zu können; vgl. Deutsches Aktieninstitut (1999), S. 13.
147 Vgl. Röell, A. (1996), S. 1076.
148 Vgl. Rödl, B. / Zinser, T. (1999), S. 87 f.
149 Vgl. Cott, O. (1997), S. 47.
150 Vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 60.
- 30 Der Börsengang als Vehikel zum Ausstieg einer Venture-Capital-Gesellschaft
wird von 10 % der Unternehmen als Grund für ihren IPO genannt. Da ein Börsengang zu den wichtigsten „Exit“-Möglichkeiten gehört und der Markt für Risikokapital in Deutschland erst in den Anfängern steckt, ist mit einer steigenden Bedeutung dieses IPO-Motivs zu rechnen.151
Die häufige Nutzung von Mitarbeiterbeteiligungsprogrammen belegt die praktische Bedeutung dieses Instrumentes. Auch in Deutschland wird gerade für
junge Unternehmen aus High-Tech-Branchen die Unternehmensbeteiligung
ihrer Mitarbeiter (nicht nur der Führungskräfte, sondern auch der fachlichen
Spezialisten) immer wichtiger.152
Als eine positive Wirkung des IPOs wird die Erleichterung des externen Wachstums in Form von Unternehmensübernahmen angesehen. Hierbei werden zweierlei Perspektiven angetroffen. Zum einen die gestiegene Attraktivität als potenzielles Übernahmeobjekt, da die Publizität der Börsennotierung das Unternehmen potenziellen Aufkäufern stärker ins Bewusstsein bringt und eine Bewertung erleichtert.153 Schließlich erleichtert ein IPO selbst die Initiierung einer
(feindlichen) Übernahme, da die strategische Flexibilität und Kooperationsmöglichkeiten (z.B. via Aktientausch etc.) erhöht worden sind.154
2.3
Motive gegen einen Börsengang
Es ist nicht zu übersehen, dass auch einige wesentliche Motive wie Kosten oder
nachteilige Folgen gegen einen Börsengang sprechen. Der Hauptanteil der direkten Kosten eines IPOs besteht aus der Provision an die Investmentbanken
des Emissionskonsortiums.155 Des weiteren entstehen Rechtsberatungskosten
(z.B. für die notwendige Umwandlung der Rechtsform), Kosten der Börsenzulassung156, Präsentationskosten (z.B. für so genannte Roadshows) sowie Unternehmensberatungs- und Wirtschaftsprüfungskosten.157 Hinzu kommt das Underpricing, welches, als entgangener Verkaufserlös interpretiert, zu den indirekten Kosten gezählt wird. In einer Untersuchung amerikanischer Börsengänge
ermittelte Ritter [1997] direkte und indirekte Kosten, wobei er feststellte, dass
mit zunehmendem Emissionsvolumen ein relativer Kostenrückgang verbunden
war.158 Im Durchschnitt entstanden direkte Kosten in Höhe von 11 % des Emissionsvolumens, und es war ein Underpricing in Höhe von ca.12 % beobachtbar.159 Zwischen den direkten Kosten (in Form der Entlohnung der oben beschriebenen Experten) und dem Underpricing sind Interdependenzen feststellbar.160
151 Für einen Überblick der Ausstiegsvarianten von amerikanischen Venture-Capital-Firmen; vgl. Barry et
al. (1990), S. 450.
152 Als eine Möglichkeit, ohne hohe Personalaufwendungen in diesem nachfragedominierten Arbeitsmarktsegment zu bestehen; vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 109.
153 Vgl. Welch, I. (1999), S. 2.
154 Vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 32 und Bösl, K. (1996), S. 192.
155 Vgl. Blättchen, W. (1996), S. 22.
156 Siehe §§ 5.1 und 36.4 Börsengesetz, § 49 Börsenzulassungsverordnung und § 9 Verkaufsprospektgesetz.
157 Vgl. zum Überblick Ehrhardt, O. (1996), S. 9.
158 Vgl. Ritter, J. (1997), S. 20.
159 Vergleichbare Ergebnisse erzielte er auch in seiner früheren detaillierteren Untersuchung; vgl. Ritter,
J. (1987).
160 Vgl. Beatty, R. / Welch, I. (1996).
- 31 Zu den wichtigsten Hinderungsgründen eines IPOs gehört für viele Unternehmen die Verpflichtung zu deutlich stärkerer Publizität, die Nachteile durch die
Veröffentlichung vertraulicher Informationen schafft.161 Interne Informationen,
z.B. über neue Produkte, Verfahren oder die Unternehmensorganisation, gelangen aufgrund der verstärkten Publizitätsanforderungen in die Hände der Konkurrenz und können insbesondere in innovativen Branchen zu Wettbewerbsnachteilen führen.162 163 Daraus ergibt sich ein Zielkonflikt zwischen einem
frühzeitigen IPO und der damit verbundenen, erwünschten Expansion in neue
Produktmärkte versus dem Nachteil, dass die Publizität des Börsenganges viele
Informationen an potenzielle Konkurrenten im selben Produktmarkt preisgibt.
Nicht zuletzt die Offenlegungspflicht von Beteiligungsbesitz, die weitreichende
Rechenschaftslegung auf der öffentlichen Hauptversammlung sowie z.B. die
strengen Vorschriften der Ad-hoc-Publizität164 kursrelevanter Tatsachen werden
als Nachteil empfunden.165
Firmen scheinen nach dem Börsengang einem verstärkten Steuerdruck zu unterliegen. 166 Pagano et al. [1998] stellen in ihrer italienischen Untersuchung eine Erhöhung der post-IPO Steuerzahlungen mit 2 % des operativen Ergebnisses
fest. Sie interpretieren dies als Ergebnis der erhöhten Transparenz, die den
Druck zur Steuerehrlichkeit erhöht.167 Die Rechtsform der Aktiengesellschaft
selbst birgt für Nicht-AGs Nachteile, z.B. die Entstehung von sog. AgencyKosten aufgrund der Trennung von Eigentum und Kontrolle.168 Vorrangig bei
Familienunternehmen besteht die Sorge vor Überfremdung169 oder vor dem evtl.
Verlust von Kontrolle170, wogegen dann Schutzmaßnahmen ergriffen werden
müssen (vgl. Kapitel B.1.2.1.3).171 Allgemein wird von betroffenen Firmen eine
Zunahme an Regularien beklagt, die durch den Börsengang verursacht werden.
Diese bewirken eine Einschränkung der Handlungsfreiheit, Geschäftsentscheidungen zu treffen.172
161 Vgl. die Nennungen bei ex-post-Betrachtung von Börsengängen bei Schlick, R. (1997), S. 48.
162 Mit einem IPO in jungen Branchen wird signalisiert, dass es sich lohnt, in diese Branche zu investieren. Bei einem unzureichenden Innovationsvorsprung des Börsenkandidaten können ihm als Folge
des Markteintritts neuer Wettbewerber durch die stärkere Konkurrenz Kosten entstehen. In etablierten Branchen wiegt dieser Nachteil hingegen nicht so schwer; vgl. Maksimovic, V. / Pichler, P. (1998),
S. 3 und 8.
163 Zur Vermeidung der Veröffentlichung sensitiver Informationen würden kleine, innovative Unternehmen daher ceteris paribus eine Privatplatzierung einem IPO vorziehen; vgl. Yosha, O. (1995), S. 13
und Maug, E. (1999), S. 1.
164 Siehe § 15 Wertpapierhandelsgesetz.
165 Vgl. Bösl, K. (1996), S. 193.
166 Vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 34.
167 Vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 52 f.
168 Vgl. Jensen, M. / Meckling, W. (1976).
169 Bei einer Umfrage lehnten 26 % der befragten Familienunternehmen die Aufnahme neuer Gesellschafter ab; vgl. Ehlers, H. / Jurcher, M. (1999), S. 23.
170 Vgl. Welch, I. (1999), S. 3.
171 Als solche kann eine durch Underpricing verursachte Rationierung der Aktienzuteilung beim IPO interpretiert werden; vgl. Bolton / von Thadden (1998) und Röell, A. (1996), S. 1077.
172 Vgl. Röell, A. (1996), S. 1077. Insbesondere auch hier durch die große Regelstrenge des Aktiengesetzes, die von 40 % der Börsenkandidaten (nur Nicht-AGs!) als Nachteil gewertet wird; vgl. Bösl, K.
(1996), S. 193.
- 32 -
3
Wirkungszusammenhänge zwischen Börsengang und
Beschäftigungsentwicklung
3.1
Überblick über verschiedene Szenarien
Hat ein Börsengang Auswirkungen auf die Anzahl der Mitarbeiter eines Unternehmens? Ziel des folgenden Kapitel ist es, die theoretischen Wirkungszusammenhänge dafür aufzuzeigen und die potenziellen Szenarien darzustellen.
Ausgangspunkt ist die Annahme, dass Investitionen als der wichtigste Wachstumsparameter anzusehen ist, der Einfluss auf den Beschäftigtenstand eines
Unternehmens hat. Produkt- oder Verfahrensinnovationen – als eine langfristige mit Chancen und Risiken behaftete Investition – spielen dabei eine wichtige
Rolle, für die meist nur Großunternehmen die notwendige Selbstfinanzierungskraft haben. Junge und aufstrebende Unternehmen, die vor allem durch die
Realisierung solcher Innovation Arbeitsplätze schaffen, sind hierbei oft auf die
Zuführung von externem Kapital angewiesen.173 Ein Börsengang ist – wie oben
beschrieben – hierbei oft ein hervorragendes Medium.
Bei der Modellierung der Wirkungszusammenhänge wird die Wachstumsfinanzierung daher in den Mittelpunkt gestellt. Anknüpfend an die Analyse der Motive eines Börsenganges im letzten Kapitel werden zwei Kategorien (im Zusammenhang mit Investitionen stehend) von Wachstumsmustern ausgemacht:174
(1)
Finanzierung zukünftigen Wachstums
Der Finanzbedarf für zukünftiges Wachstum kann entweder durch inneres
Wachstum mit entsprechenden Erweiterungs-, Innovationsinvestitionen etc.
oder durch externes Wachstum (Zukauf anderer Unternehmen bzw. Unternehmensteile) entstehen. Die durch den Börsengang bewirkte Realisierung dieser
Investitionen ermöglicht in der Folge dann die Schaffung von neuen Arbeitsplätzen.
(2)
Konsolidierung vergangenen Wachstums
Stark steigende Umsatzzahlen vor dem Börsengang sind ein Zeichen für bereits
erfolgtes kräftiges Wachstum, welches meist durch privates Fremdkapital finanziert wurde. Der Börsengang ist hier zur Konsolidierung und Rückführung
der Verbindlichkeiten als Basis für ein weiteres gesundes Wachstum notwendig.
Der Konsolidierungseffekt des Börsenganges wirkt sich dabei zugleich stabilisierend auf die durch das vergangene Wachstum entstandenen Arbeitsplätze
aus.
Während Abbildung 3 einen Überblick über die beiden Szenarien der Wirkungskette gibt, wirft die folgende Analyse ein pointiertes Licht auf die einzelnen Schnittstellen dieser Wirkungskette und prüft diese auf Plausibilität.
173 Vgl. von Rosen, R. (1999), S. 32 und von Rosen, R. (1997), S. 94.
174 Böhmer / Ljungqvist (1996) bestätigen in ihrer Stichprobe diese beiden „Wachstumsklassen“; vgl.
Böhmer, E. / Ljungqvist, A. (1996), S. 8.
- 33 -
IPO
Schnittstelle 1
Verbesserung der
Unternehmensfinanzierung
Schnittstelle 2
Mehr
Investitionen
Restrukturierung der
Kapitalstruktur
Schnittstelle 3
Schaffung von neuen
Arbeitsplätzen
Konsolidierung von
Arbeitsplätzen
Abbildung 3: Wirkungszusammenhänge zwischen Börsengang und Beschäftigung
3.2
Fokus auf Schnittstellen
3.2.1
Schnittstelle 1: Verbesserte Eigenkapitalfinanzierung durch IPO
Was macht Eigenkapital zur Unternehmensfinanzierung so attraktiv? Im Unterschied zum Fremdkapital ist es seine unbegrenzte, bedingungsfreie Verfügbarkeit, die vor allem in angespannten wirtschaftlichen Perioden als Puffer
dienen kann und die Dispositionskraft des Unternehmens nicht durch stringente Zins- und Rückzahlungserfordernisse beeinträchtigt. Die daraus gewonnene Flexibilität kann insbesondere zur Finanzierung von risikoreicheren Investitionen genutzt werden, für die sonst schwerlich Bankkredite zu erhalten
wären.175 Eine gesunde Eigenkapitalbasis erleichtert in der Folge wiederum die
weitere Aufnahme von Fremdkapital.176 177 Trotz dieser positiven Eigenschaften
des Eigenkapitals sinkt seit Jahrzehnten in Deutschland der Eigenkapitalanteil
bei der Unternehmensfinanzierung (siehe Abbildung 4).
175 Vgl. Koch, W. / Wegmann, J. (1998), S. 17.
176 Vgl. Deutsche Bundesbank (1994), S. 74.
177 Umgekehrt wird von Eigenkapitalgebern das Vorhandensein von Bankkrediten als Signal geschätzt,
dass das Unternehmen einem adäquaten Monitoring unterliegt; vgl. Slovin, M. / Young, J. (1990).
- 34 -
Sin ken d e Eig en kap italq u o ten in d eu tsch en U n tern eh m en
29
in %
26
23
20
17
1966
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
Vgl. D eutsches Aktieninstitut (1998b), Abbildung 04-1-a
Abbildung 4: Entwicklung der Eigenkapitalquoten in deutschen Unternehmen 19661995
Ein genauerer Blick auf die sektorale Entwicklung der Finanzierungsstruktur
zeigt, dass kleine und mittelständische Unternehmen in Deutschland signifikant
niedrigere Eigenkapitalquoten aufweisen als Großunternehmen.178 Welches sind
die Gründe hierfür? Das Vorhandensein asymmetrischer Informationen erschwert die Kapitalbeschaffung gerade von mittelständischen Unternehmen
über den Kapitalmarkt. Zusätzliche Schwierigkeiten begründen sich aus der
realen Institutionenstruktur in Deutschland (z.B. Steuer- und Rechtssystem)179
und der geringen Innenfinanzierungskraft der mittelständischen Unternehmen
(z.B. wegen stetig wachsender Arbeitsnebenkosten).180
Inwiefern kann ein Börsengang dieser Eigenkapitalschwäche Abhilfe verschaffen? Das vorherige Kapitel A.2.2.1 zeigte, dass die Verbesserung der Unternehmensfinanzierung zu den wichtigsten Motiven eines IPO gehört. Sind die notwendigen Voraussetzungen gegeben, wurde gezeigt, dass über die Börse nicht
nur beim Going Public selbst neues Eigenkapital zugeführt wird, sondern damit
auch die Grundlage für spätere Kapitalaufnahmen (in Form von Eigen- oder
Fremdkapital) gelegt wird. Hinzu kommen die vergünstigten Finanzierungskonditionen sowohl von Eigen- als auch Fremdkapital.181
Empirische Untersuchungen belegen die Erhöhung der Eigenkapitalquote182 von
Unternehmen nach ihrer Börseneinführung. Der dynamische Vergleich von
deutschen Unternehmen vor und nach ihrem Börsengang (1985-1998) zeigt einen Anstieg der Eigenkapitalquote von 27 % auf 43 %.183 Ältere Untersuchun-
178 Vgl. Deutsche Bundesbank (1992), S. 34 f. sowie Stöß, E. (1996).
179 Eine Ausarbeitung aller relevanten Determinanten des öffentlichen Kapitalangebots und der Kapitalnachfrage für mittelständische Unternehmen findet sich in Gerke et al. (1995).
180 Vgl. Zacharias, E. (1998), S. 24.
181 Karina Wolff zeigt z.B. für die Schweiz, dass gewöhnlich beim IPO ein höherer Preis für Aktien erzielt
wird als bei einer Privatplatzierung; vgl. Wolff, K. (1994), S. 35.
182 Berücksichtigt werden müssen die Grenzen der Aussagekraft der Eigenkapitalquote, da z.B. bei einer
gleichzeitigen und proportionalen Zuführung von Fremdkapital keine Veränderung der Quote eintritt.
Ein starker Anstieg ist jedoch bei einer Tilgung von Verbindlichkeiten mittels Eigenkapital durch die
vorgenommene Bilanzverkürzung die Folge.
183 Vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 30.
- 35 gen berechneten durchschnittliche Anstiege von 18 % auf 38 % bzw. von 32 %
auf 43 %, wobei die Mehrheit der Börsengänge Steigerungen von bis zu 10 %Punkten aufwies.184 Auch ein statischer Querschnittsvergleich zwischen börsennotierten und nicht börsennotierten Aktiengesellschaften (mit Eigenkapitalquoten von 39 % und 28 %) belegt die eigenkapitalstärkende Wirkung eines
IPO.185 186
3.2.2
3.2.2.1 Schnittstelle 2 : Mehr Investitionen durch mehr Eigenkapital?
Die von Modigliani / Miller [1958] postulierte Irrelevanz der Finanzierungsstruktur für die Investitionsentscheidung gilt nur in perfekten Märkten.187 In der
Realität unvollständiger Kapitalmärkte hat die Finanzierungsstruktur jedoch
Einfluss auf die (mit Unsicherheit behafteten) Investitionsentscheidungen von
Firmen.188 Das tatsächliche Investitionsverhalten von Unternehmen unterliegt
einer Vielzahl von Determinanten, von denen die meisten jedoch nicht beobachtbar sind (z.B. aus Jahresabschlüssen).189
Die folgenden Ausführungen sollen nun die Wirkung einer durch einen Börsengang bewirkten Eigenkapitalzuführung auf das Investitionsverhalten aufzeigen und dabei auch Unterschiede bei der Art der nachfolgenden Unternehmensinvestition beleuchten.
Eignung eines IPO zur Wachstumsfinanzierung
Eine Mehrzahl der Unternehmen finanzierte vor ihrem Börsengang notwendige
Investitionen aus einer Mischung von Fremdkapital und Cash Flow.190 Insbesondere die Durchführung von Investitionsprojekten mit einem außerordentlich
hohem Kapitalbedarf kann durch Beschränkungen bei der meist erforderlichen
Fremdkapital-Aufnahme erschwert werden. Externes Eigenkapital findet meist
in der „Reihenfolge der Finanzierungsinstrumente“ erst nach der Fremd- und
Selbstfinanzierung Verwendung.191 Aufgrund der Risikoaversion von Kreditgebern steht für die Finanzierung von Investitionsprojekten mit hohem Risiko
dann häufig nur noch der selbstfinanzierte Cash Flow zur Verfügung. Der sich
daraus ergebende „Bias“ zu risikoärmeren Projekten kann folglich eine Beschneidung des Chancenprofils der Investition verursachen.192
Da eine Lockerung vorher vorhandener Finanzierungsbeschränkungen die Folge eines IPO ist, stellt es folglich ein ideales Instrument dar, um Firmen Kapital
zur Finanzierung einer gesteigerten Investitionstätigkeit (insbesondere bei Projekten mit markantem Risikoprofil) zur Verfügung zu stellen.193 Empirische
184
185
186
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188
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190
191
192
193
Vgl. Schlick, R. (1997), S. 29 und Wimmers, S. (1988), S. 328.
Vgl. Deutsches Aktieninstitut (1998b), Abbildung 04-2-a.
Vgl. dazu die analogen Ergebnisse von Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1996), S. 1061 f.
Vgl. Modigliani, f. / Miller, M. (1958).
Vgl. Cleary, S. (1999), S. 673.
Erschwert wird dies durch den Einfluss vieler Erwartungsgrößen, insbesondere den Einfluss von Gewinnerwartungen auf die Investitionsentscheidung eines Unternehmens; vgl. Deutsche Bundesbank
(1988), S. 30 f.
Vgl. die Rangfolge bei Bösl, K. (1996), S. 198.
Vgl. Rosen, H. (1998), S. 1105.
Vgl. Küffer, K. (1992), S. 40.
Vgl. Koch, W. / Wegmann, J. (1998), S. 17.
- 36 Untersuchungen zeigen, dass insbesondere das Investitionsverhalten kleiner
und mittlerer Unternehmen (mit limitierten Kapitalzugang) von großer Sensitivität gegenüber Liquiditätsbeschränkungen geprägt ist.194 Besonders wichtig ist
zusätzliches Eigenkapital daher bei jungen innovativen Unternehmen, die häufig eine unzureichende Selbstfinanzierungskraft haben, um die für die Sicherung und Schaffung von Arbeitsplätzen wichtigen Erweiterungs- oder Modernisierungsinvestitionen zu finanzieren.195
Daraus folgt, dass gerade Firmen, deren Wert sich verstärkt aus Wachstumserwartungen ableitet, verstärkt Eigenkapital zur Finanzierung verwenden sollten.196 Als Indikator für die zukünftigen Wachstumserwartungen einer Branche
kann die Börsenbewertung in Form eines hohen Marktwert-zu-BuchwertVerhältnisses angesehen werden. Sollten zur Realisierung dieser Wachstumsmöglichkeiten große Investitionen nötig werden, steigt ceteris paribus die
Wahrscheinlichkeit eines Going Public als Finanzierungsquelle.197
Wird ein IPO wirklich zur Wachstumsfinanzierung genutzt?
Im Gegensatz zu Firmen, bei denen Altgesellschafter den IPO als Ausstieg nutzen (vgl. die Motive im Kapitel A.2.2.2), stellt Keim [1994] bei seiner ex-postBetrachtung des Investitionsverhaltens von deutschen Börsengängen in der Tat,
insbesondere bei Wachstumsunternehmen, fest, dass sie den Börsengang zu einer Steigerung der Investitionstätigkeit nutzen.198 Bei den Unternehmen, die
während des Going Public ihr Eigenkapital erhöht haben, sind auch in der Folge des IPO Kapitalerhöhungen feststellbar, die jeweils umgehend in das Sachanlagevermögen des Unternehmens investiert werden.199 Eine breit angelegte
Untersuchung der Deutsche Bundesbank [1986] bestätigt, dass bei Unternehmen die „Investitionstätigkeit maßgeblich vom Zuwachs an Eigenmitteln beeinflusst wird“.200 Im Vergleich zu Kontrollgruppen sind nach der Zuführung
neuen Eigenkapitals bei Firmen höhere Nettoinvestitionen (Bruttoinvestitionen
minus Ersatzinvestitionen) in Form von erweiterten Sachanlagen und Produktionskapazitäten beobachtbar.201 Während dieser Zusammenhang von Pagano et
al. [1998] beim Going Public von Tochtergesellschaften bestätigt wird, stellen
sie jedoch in ihrer italienischen Stichprobe eine Reduzierung der Investitionsund Wachstumsraten bei „unabhängigen” Börsengängen fest.202 In Schweden ist
wiederum speziell bei privat kontrollierten Unternehmen ein Anstieg der Investitionen nach dem IPO festzustellen.203
Im Einklang mit amerikanischen Erfahrungen nennen ex-ante 88 % der deutschen Börsenkandidaten die Wachstumsfinanzierung als Motiv ihres Börsenganges.204 Neben betrieblichen Investitionen und Akquisitionen wird auch die
Erschließung neuer Märkte als Ziel genannt.205 Das gewonnene Eigenkapital
194
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205
Vgl. Audretsch, D. / Elston, J. (1994) und Stöß, E. (1996).
Vgl. Deutsche Bundesbank (1994), S. 74.
Vgl. Martin, K. (1996), S. 1227.
Vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 42.
Vgl. Keim, O. (1994), S. 679 und von Rosen, R. (1997), S. 28.
Vgl. Keim, O. (1994), S. 683.
Deutsche Bundesbank (1986), S. 21.
Vgl. Deutsche Bundesbank (1988), S. 33.
Vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 48 und 51.
Vgl. Holmén, M. / Högfeldt, P. (1999), S. 4.
Vgl. Mikkelson, W. et al. (1997) und Deutsches Aktieninstitut (1998a), S. 14.
Vgl. die empirischen Ergebnisse von Wimmers, S. (1988), S. 329.
- 37 muss dabei nicht unbedingt für eine sofortige Investitionsfinanzierung verwendet werden, sondern kann dem Aufbau einer „Kriegskasse“ für eine flexible Inanspruchnahme potenzieller Investitionen in der Zukunft dienen.206 In der
Schweiz geben in der Tat 43 % der IPOs an, sich das zusätzliche Eigenkapital
zur Finanzierung zukünftiger (nicht unbedingt konkreter) Investitionsprojekte
zu beschaffen.207
Arten des Wachstums: inneres Wachstum versus Akquisitionen
Unternehmenswachstum kann entweder durch inneres Wachstum (mit entsprechenden Erweiterungs- oder Modernisierungsinvestitionen etc.) oder durch externes Wachstum (Zukauf anderer Unternehmen bzw. Unternehmensteile) generiert werden. Der empirische Beleg bezüglich der praktischen Relevanz ist
widersprüchlich.
Röell [1996] zitiert mehrere Studien (aus Großbritannien, Spanien und Italien),
die bei der Auswertung von in Verkaufsprospekten genannten Informationen
unterschiedliche Prioritäten bei der Verwendung des Kapitals für innerbetriebliche Investitionen versus der Verwendung für Akquisitionen feststellen.208 In
Schweden verwenden insbesondere expansive (privat kontrollierte) Wachstumsunternehmen das im IPO erhaltene Kapital zur Finanzierung von geplanten Akquisitionen.209 210 Nach einem Börsengang weisen solche Unternehmen im
Vergleich zu nicht-börsennotierten Unternehmen eine signifikant höhere
Übernahmeaktivität auf.211 In der Schweiz findet häufig eine Mischverwendung
des im IPO eingenommenen Eigenkapitals für betriebliche Investitionen, unternehmerische Akquisitionen und Finanzbeteiligungen statt.212
3.2.2.2 Schnittstelle 3: Mehr Mitarbeiter durch mehr Investitionen?
Theoretischer Mechanismus: stärkere Arbeitsnachfrage durch Investitionen?
„Investitionen sind die effektivste Art und Weise, die Arbeitslosenrate zu reduzieren!“213 Bei Annahme eines klassischen Produktionsmodells mit Arbeit und
Kapital als Inputfaktoren hängt der Einfluss der Investitionen auf die Beschäftigung dabei jedoch von Determinanten wie der Intensität der Nachfrageeffekte, den relativen Faktorpreisen, der Auslastung des Produktionspotenzials und
dem Grad der Substituierbarkeit der Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital
ab.214
Im Rahmen einer nachfrageorientierten Betrachtung modellieren Görzig et al.
[1988] den Zusammenhang zwischen Investitionen, Produktionspotenzial und
Arbeitsplätzen. Aufgrund des langfristigen Charakters einer Investitionsentscheidung ist eine stabile Nachfragesituation typische Voraussetzung für eine
206
207
208
209
210
211
212
213
214
Vgl. Schlick, R. (1997) und Wolff, K. (1994), S. 34 und Röell, A. (1996), S. 1073.
Vgl. Mettler, A. (1990), S. 104.
Vgl. Röell, A. (1996), S. 1073.
Vgl. Holmén, M. / Högfeldt, P. (1999), S. 4.
Je höher die Wachstumsmöglichkeiten des Käufers sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass er Aktien
zur Finanzierung der Akquisition benutzt; vgl. Martin, K. (1996), S. 1227.
Vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1996), S. 1061.
Vgl. Mettler, A. (1990), S. 271.
Checchi, D. / Galeotti, M. (1993), S. 13.
Vgl. Jerger, J. (1993), S. 84 und Checchi, D. / Galeotti, M. (1993), S. 13.
- 38 Erweiterungsinvestition.215 Wichtiger Parameter für die Beschäftigungswirkung
einer Investition ist die Auslastung des Produktionspotenzials, da bei geringer
Auslastung Mehrnachfrage einfach durch eine Erhöhung der Auslastungsquote
befriedigt werden kann. Bei hoher Auslastung (z.B. mehr als 90 %) können
Unternehmen zusätzliche Nachfrage hingegen nur durch eine Erweiterung des
Produktionspotenzials in Form von Investitionen in den Sachkapitalbestand
befriedigen.216 In Abhängigkeit von der Substitutionsbeziehung zwischen den
Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital muss beachtet werden, dass von dem
positiven Arbeitsplatzeffekt durch Erweiterungsinvestitionen eventuell Rationalisierungseffekte, verbunden mit einem Abbau von Mitarbeitern, subtrahiert
werden müssen.217 Eine empirische Untersuchung in Italien zeigt beispielsweise,
dass kurzfristig die stärksten positiven Beschäftigungseffekte durch Erweiterungsinvestitionen im Bereich Produktionsanlagen und Transportwesen erzeugt
werden, wohingegen bei Investitionen in elektronische / elektrische Ausstattung Rationalisierungseffekte dominieren.218
Unternehmen fällen ergo mit den Investitionsentscheidungen in der Regel simultan Beschäftigungsentscheidungen, wobei bei einer dynamischen Sichtweise in beiden Bereichen Anpassungskosten berücksichtigt werden müssen
(vgl. Kapitel A.1.2.1).219 220 Unter der (nicht unrealistischen) Annahme rigider
Reallöhne reagiert der unflexible Faktor Arbeit meistens gemeinsam mit einer
komplementären Anpassung des flexiblen Faktors Kapital.221 Eine höhere Investitionsrate, als Veränderungsgröße des Kapitalbestandes, weist daher einen
positiven Einfluss auf die nachgefragte Arbeitsmenge respektive den Beschäftigungsstand eines Unternehmens auf.222
Empirische Ergebnisse: Investitionen lassen Beschäftigung ansteigen
Eine breit angelegte Untersuchung der Deutschen Bundesbank [1986 / 88] belegt klar einen positiven Zusammenhang zwischen Nettoinvestitionen und der
Beschäftigtenzahl!223 224 Ein Anstieg der Beschäftigtenzahl wurde bei den Unternehmen beobachtet, deren Sachkapital sich durch Investitionen um mehr als
5 % erhöhte. Umgekehrt erfolgte ein Abbau der Mitarbeiter insbesondere in
Firmen, die ihre Sachanlagen nicht erweiterten oder sogar verkleinerten.225 Rationalisierungsinvestitionen können jedoch auch zu einem zumindest temporären Rückgang der Beschäftigtenzahl führen (vgl. Kapitel 3.2.3.2).
215 Vgl. Görzig, B. et al. (1988), S. 127 ff.
216 Vgl. Checchi, D. / Galeotti, M. (1993), S. 15 und Franz, W. (1996), S. 161.
217 In einem langfristigen Kontext muss hierbei jedoch die Endogenität des Produktionsoutputs und der
Kapitalintensität (K / L) berücksichtigt werden; vgl. Landmann, O. / Jerger, J. (1999), S. 211.
218 Vgl. Checchi, D. / Galeotti, M. (1993), S. 22.
219 Vgl. Franz, W. (1996), S. 133 und Dinenis, E. / Funke, M. (1994), S. 413.
220 Aufgrund dieser Anpassungskosten ist es ökonomisch vorteilhaft, Anpassungen graduell erfolgen zu
lassen; vgl. Landmann, O. / Jerger, J. (1999), S. 207.
221 Vgl. das dynamische Modell in Dixit, A. (1997), S. 16.
222 Vgl. Dinenis, E. / Funke, M. (1994), S. 418 sowie analog Jerger, J. (1993), S. 58.
223 Vgl. Deutsche Bundesbank (1986), S. 22 f. und Deutsche Bundesbank (1988), S. 34 f.
224 Görzig et al. (1988) stellen einen positiven Zusammenhang zwischen der Investitionstätigkeit und
dem Bruttozugang an Arbeitsplätzen fest; vgl. Görzig, B. et al. (1988), S. 127.
225 Ein Investitionsverzicht war allerdings nicht automatisch mit einem Abbau der Mitarbeiterzahlen
verbunden. Nur in zwei Drittel der Fälle erfolgte ein Beschäftigungsrückgang; vgl. Deutsche Bundesbank (1986), S. 23.
- 39 Starken Einfluss sowohl auf potenzielle Investitionen als auch auf den Anstieg
der Arbeitsplätze haben die Ertragsverhältnisse von Unternehmen.226 Bei einem
Vergleich der Umsatzrenditen haben die Firmen mit einer Rendite von mehr als
5 %, einen um 3 % höheren Beschäftigtenanstieg als die restlichen Unternehmen aufzuweisen.227 Der Wirkungszusammenhang kann wie folgt skizziert werden: sinkende Erträge engen die Fähigkeit zur Selbstfinanzierung ein, was bei
Investitionen einen höheren Fremdmittelanteil erforderlich macht. Die in der
Folge steigenden Kreditkosten reduzieren die Investitionsbereitschaft und beschränken folglich das Potenzial der Beschäftigtenentwicklung.228 Durch die
Implementierung eines Börsenganges in diesen Wirkungsmechanismus wird die
Abhängigkeit der Unternehmen von der Selbstfinanzierung verringert und die
Realisierung von beschäftigungsfördernden Investitionen erleichtert.229
Neuemittenten schaffen Arbeitsplätze
Die Unternehmen des Neuen Marktes sind quasi per Definition als Musterbeispiel eines Wachstumsunternehmens anzusehen, bei dem unsere Wirkungskette
zur Anwendung kommen sollte. Trotz der kurzen Historie dieses Marktsegmentes sind erste bestätigende Indizien erkennbar – denn tatsächlich schufen
alleine die am Neuen Markt notierten Unternehmen ca. 5.000 neue Arbeitsplätze innerhalb des ersten Jahres ihrer Börsennotierung.230 Von den 51 Börsengängen der Jahre 1993 bis 1996 konnten 38 % neue Arbeitsplätze schaffen.231
Während diese Neuemittenten ihr Arbeitsplatzangebot in den ersten vier Jahren
nach ihrem Börsengang um durchschnittlich 11,1 Prozent ausweiteten, erlebten
wir in der gesamten Volkswirtschaft einen Beschäftigungsrückgang um
2,3 %.232
Die Erfahrungen aus den USA bestätigen diesen Trend: Wachstumsunternehmen schaffen neue Jobs. Erfahrungsgemäß fließen in Branchen wie Software
oder Biotechnologie 80 bis 90 % von jedem Dollar, den Investoren (entweder
Venture-Capital-Geber oder Zeichner von Neuemissionen) in dieses Unternehmen stecken, in Personaleinstellungen. Traditionelle Branchen wie z.B. Automobil oder Montanindustrie sind hingegen weitaus kapitalintensiver.233
226 Unternehmen mit sehr guter Ertragslage sind am aktivsten bei Investitionen in sog. Innovationen
(insbesondere durch Produktverbesserungen); vgl. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung
(1994), S. 6 f.
229 Berücksichtigt werden muss jedoch, dass ein Börsengang selber durch die Ertragsentwicklung des
Unternehmen beeinflusst wird und eine positive (erwartete) Gewinnsituation oft die conditio sine
qua non eines IPO ist.
230 Vgl. Deutsches Aktieninstitut (1998a), S. 15.
231 Vgl. Leven, f.-J. (1999), S.6.
232 Vgl. von Rosen, R. (1999), S. 33.
233 Vgl. Mattern et al. (1997), S. 38 und Brock, H. (1998), S. 11.
- 40 3.2.3
3.2.3.1 Schnittstelle 2: Restrukturierung der Kapitalstruktur
Warum ist die Reduzierung der Verbindlichkeiten notwendig?
Schnell steigendes Unternehmenswachstum wird – wie bereits oben geschildert
– häufig vorzugsweise durch Fremdkapital finanziert.234 Folge ist eine Finanzierungsstruktur mit einer erhöhten Verschuldungsquote, welche die Aufnahme
weiteren Fremdkapitals zu adäquaten Bedingungen erschwert. Eine Konsolidierung der Passiva durch die Tilgung von Verbindlichkeiten mit Hilfe des zugeflossenen Eigenkapitals ist daher als Voraussetzung für weitere Investitionen
und Wachstum notwendig.235 Eine ausreichende Eigenkapitalquote hat dabei die
Funktion eines Signals guter Bonität, welches Umfang und Bedingungen von
Krediten positiv beeinflusst. Dieser Funktion bewusst, neigen Unternehmen daher oft dazu, ihre Gewinne zur Tilgung von Verbindlichkeiten zu benutzen, um
eine bestimmte Kapitalstruktur zu realisieren. Diese verwendeten Mittel stehen
in der Folge nicht mehr für Investitionen zur Verfügung.236 Zusätzlicher Vorteil
der Schuldenreduzierung ist die Verringerung der mit Fremdkapital verbundenen Principal-Agent-Probleme237, welche allerdings nicht nur per se durch einen Börsengang erreicht werden kann.238 Bei einer zukünftigen Eigenkapitalaufnahme muss allerdings beachtet werden, dass ein gewisser Anteil an Bankverbindlichkeiten von Eigenkapitalgebern auch als Qualitätssignal bewertet
wird, da ein effizientes Monitoring durch Kreditinstitute unterstellt wird.239
Empirische Ergebnisse: Tilgung von Verbindlichkeiten nach einem IPO
Anstatt umgehender Investition des neuen Eigenkapitals beobachtet Keim
[1994] in seiner deutschen Stichprobe bei vielen IPOs ex-post zunächst die
Rückzahlung von Bankverbindlichkeiten, verbunden mit einer Erhöhung der liquiden Mittel. Nach erfolgter Konsolidierung wurde in den folgenden Jahren
neben einer rasch reduzierten Liquidität erneut Fremdkapital (und Eigenkapital
durch weitere Kapitalerhöhungen) zur Finanzierung expansiver Investitionen
aufgenommen.240
Empirische Belege aus verschiedenen Ländern ermöglichen eine differenziertere
Betrachtung. In der Schweiz verwenden 38 % der an die Börse gegangenen
Unternehmen das zugeflossene Eigenkapital zur Tilgung von Verbindlichkeiten241, wohingegen in Schweden die Reduzierung des Anteils der Fremdfinanzierung vor allem bei institutionell kontrollierten Firmen eine Rolle spielt.242
234 Aufgrund der asymmetrischen Informationsverteilung zwischen Investoren und Unternehmen bevorzugen jene häufig als erstes Finanzierungsinstrument Kredite, welche anfangs als Bonitätssignal interpretiert werden können (da Banken ein effizientes Monitoring unterstellt wird). In der Folge präferieren sie in diesem Modellierungsrahmen allerdings die Aufnahme von Eigenkapital, welches auch
teilweise zur Kredittilgung eingesetzt wird; vgl. Koch, S. (1998), S. 63 f.
235 Sharpe stellt bei weniger verschuldeten Unternehmen eine geringere Schwankung der Beschäftigung
fest (d.h. in diesem Falle Entlassungen); vgl. Sharpe, S. (1994), S. 1073.
237 Vgl. Bebchuk, L. / Kraakman, R. / Triantis, G. (1999), S. 19 f.
238 Auch die Aufnahme von privatem Eigenkapital oder die Reinvestition von Gewinnen kann zur Reduzierung derartiger Konflikte verwendet werden; vgl. Röell, A. (1996), S. 1074.
239 Vgl. hierzu Slovin, M. / Young, J. (1990).
240 Vgl. Keim, O. (1994), S. 681.
241 Vgl. Mettler, A. (1990), S. 104.
242 Vgl. Holmén, M. / Högfeldt, P. (1999), S. 14.
- 41 Während Tochtergesellschaften nach ihrem IPO erst langfristig ihren Fremdfinanzierungs-Anteil verringern, reduzieren in Italien „unabhängige” Unternehmen nach ihrem Going Public umgehend und dauerhaft ihre Fremdkapitalquote.243
Die Annahme einer wachstumsbedingten hohen Fremdkapitalquote wird durch
Pagano et al. [1996] herausgefordert, die vor dem IPO bei den entsprechenden
Firmen eine signifikant niedrigere Verschuldung im Vergleich zu der Kontrollgruppe feststellen.244 Dies könnte als ein Indiz für einen Börsengang gewertet
werden, der durch eine gewünschte Lockerung vorher vorhandener Finanzierungsbeschränkungen motiviert ist und durch eine Phase erneuten Wachstums
gefolgt wird.
3.2.3.2 Schnittstelle 3: Beschäftigungseffekte der Konsolidierung
Eine konsolidierte Finanzierungsstruktur ist speziell nach Phasen starken
Wachstums eine notwendige Voraussetzung für weiteres Wachstum. Nach erfolgter Beseitigung von Finanzierungsengpässen ist die Voraussetzung für neue
Investitionen geschaffen, die, wie im Mechanismus des Kapitels A.3.2.2.2 gezeigt, die Basis für die Entstehung neuer Arbeitsplätze in dem betroffenen Unternehmen sind.245 Durch die Entwicklung der Informationstechnologie sind
derartige Zukunftsinvestitionen zunehmend auch im Dienstleistungssektor kapitalintensiv und benötigen ausreichende Finanzierungsquellen.246 Der Börsengang ist der Initialpunkt für diese Konsolidierung, die typischerweise nicht umgehend nach dem IPO stark wachsende Beschäftigungsraten aufweist, sondern
dessen stabilisierende Wirkung für die Beschäftigung durch eine flachere abnehmende Wachstumskurve charakterisiert wird.247
In der Wachstumsphase eines Unternehmens hat oft die Erweiterung vor der
technologischen Modernisierung Priorität. Zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit macht dies in der Folge Investitionen in modernisierte Prozesse und
Technologien erforderlich, die bei einer erhöhten Nutzungsintensität des Faktors Kapital (kurzfristig) zu negativen Beschäftigungsanpassungen führen können.248 Modernisierungsinvestitionen erhöhen allerdings durch neuere Maschinen die Arbeitsproduktivität und senken dadurch die Kosten des Faktors Arbeit,
wodurch langfristig die Grundlagen für neues Beschäftigungswachstum gelegt
werden.249 Eine Reduzierung der Investitionstätigkeit kann umgekehrt allerdings
auch stabile / steigende Beschäftigungszahlen zur Folge haben. Bei Bhaskar
[1992] führt in einem Modell mit verschiedenen Generationen von Maschinen
eine lohninduzierte250 Reduzierung der Investitionen (bei limitierter Nachfrage)
245 Zusätzlich impliziert eine konsolidierte Kapitalstruktur ein verringertes Konkursrisiko. Arbeitnehmer,
welche dieses Risiko in ihren Lohnforderungen berücksichtigen, werden daher ceteris paribus in der
Folge der Konsolidierung niedrigere Löhne akzeptieren. Diese Reduzierung der Arbeitskosten würde
sich dann in einer erhöhten Arbeitsnachfrage seitens der Firma niederschlagen; vgl. Milgrom, P. / Roberts, J. (1992), S. 502.
246 Vgl. von Rosen, R. (1997), S. 89.
247 Analog wurden in den USA Beschäftigungseffekte durch sog. Industrial Revenue Bonds untersucht,
die zur Subventionierung der Unternehmensfinanzierung eingesetzt werden und daher wie ein IPO
kapitalkostensenkende Wirkungen aufweisen. Hierbei wurde ebenso eine Beschäftigungsstabilisierung festgestellt; vgl. Krmenec, A. (1990), S. 106.
248 Vgl. Schlick, R. (1997), S. 30.
249 Vgl. Checchi, D. / Galeotti, M. (1993), S. 23.
250 Aufgrund kleinerer Gewinnmargen durch einen Anstieg der Reallöhne.
- 42 dazu, dass Firmen schlussendlich mehr Personal für die Produktion mit älteren
(nicht modernisierten) Maschinen benötigen.251 Im Falle einer Konsolidierung
kann unmittelbar nach dem IPO daher kein starkes Beschäftigungswachstum
oder häufig sogar rationalisierungsbedingt ein leichtes Absinken des Beschäftigungsniveaus beobachtet werden.252 Die beschriebenen Modernisierungsinvestitionen können allerdings als eine Maßnahme interpretiert werden, die schließlich die Arbeitsplätze der verbliebenen Mitarbeiter wettbewerbsfähig macht und
damit langfristig zu deren Sicherung beiträgt.
251 Vgl. Bhaskar, V. (1994), S. 126.
- 43 -
Teil B: Aufbau der empirischen Untersuchung
1
Datenmaterial
1.1
Umfang und Herkunft der Daten
Ziel der Untersuchung ist es, den Einfluss von Aktienemissionen auf die Beschäftigungsentwicklung der betroffenen Unternehmen zu analysieren. Untersuchungsobjekt sind die Börsengänge in Deutschland der Jahre 1987 bis 1997,
die sich auf eine Gesamtzahl von 188 Börsengängen summieren. Eine komplette Aufstellung aller Börsengänge in chronologischer Ordnung befindet sich
im Anhang B.1-Nr.1. Aus dieser Beobachtungsmenge werden Unternehmen
ausgeschlossen, die ihren Firmensitz nicht in Deutschland haben bzw. zuerst an
einer ausländischen Börse notiert waren.253 Aufgrund ihrer besonderen Rahmenbedingungen werden des weiteren Banken und Versicherungen abgegrenzt
(siehe Kapitel B.1.2.2.2). Die Untersuchung beinhaltet bei jedem Börsengang
Daten einer Zeitreihe von sieben Jahren, welche ausgehend vom individuellen
Zeitpunkt des Going Public den Zeitraum drei Jahre vor bis drei Jahre nach
dem IPO abdecken.
Für den Aufbau einer geeigneten, umfangreichen Datenbank wurden im Wesentlichen folgende Datenquellen genutzt: Verkaufsprospekte bzw. Geschäftsberichte der betroffenen Unternehmen ergänzt durch Sekundärquellen wie den
DIB Aktienführer, Gabler Aktienführer, Saling Aktienführer und Hoppenstedt
Aktienführer (diverse Jahrgänge).254
Neben der Analyse der Gesamtheit der IPOs in Deutschland können wichtige
Einsichten mit Hilfe weiterer Kategorisierungen gewonnen werden. Untersucht
werden soll, ob unterschiedliche Ausgestaltungen des IPOs (Kapitalerhöhung,
Wahl des Marktsegmentes bzw. Aktienart) oder unterschiedliche Charakteristika
der Börsenkandidaten (z.B. Branchenherkunft, Motiv für den Börsengang) verschiedene Auswirkungen auf die Beschäftigungsentwicklung haben.
1.2
Kategorisierung der Daten
1.2.1
1.2.1.1 Kapitalerhöhung versus Umplatzierung
Zentrales Element für die Verbesserung der Finanzierungsbedingungen ist die
Zuführung neuen Eigenkapitals, auf der wesentliche Elemente des Szenarios
„Wachstum“ des Kapitels A.3.2.2 beruhen. Eine genauere Betrachtung von IPOs
zeigt jedoch unterschiedliche Verhaltensweisen von Firmen. Sichtbar sind Extreme zwischen einer 100-prozentigen Kapitalerhöhung (durch den kompletten
Zufluss der Emissionserlöse an das Unternehmen) und einer 100-prozentigen
Umplatzierung (kompletter Zufluss an Alteigentümer).
253 Dies sind die folgenden Firmen: 1994: Kühne & Nagel (CH) und 1997: LHS Group (USA), Qiagen (USA),
SCM Microsystems (USA), BB Biotech (CH).
254 Vgl. Deutsche Informationsbörse (1999), Paulsen, N. (1996), Saling, A. (1984-1995) sowie Hoppenstedt Verlag (Hrsg.) (1996-1998).
- 44 Internationale empirische Ergebnisse zeigen, dass z.B. bei den Börsengängen
der 80er Jahre in der Schweiz bei drei Viertel aller IPOs 100 % der Emissionserlöse dem Unternehmen als Kapitalerhöhung zuflossen.255 Während auch in
Italien und Schweden über die Hälfte der Alteigentümer beim IPO überhaupt
keine Aktien aus ihrem Besitz verkaufen, erhöht die italienische Medianfirma
ihr Eigenkapital durch den Börsengang um mehr als 7 %.256
Dies ist allerdings nur ein Blick auf das zur Verfügung gestellte Emissionsvolumen, wodurch Aussagen über den Transfer von Kontrollrechten eingeschränkt werden. Zur Verhinderung eines solchen Transfers ist es jedoch die
Strategie vieler Unternehmer, nur einen kleinen Teil des gesamten Aktienkapitals überhaupt zum Verkauf an der Börse freizugeben. Der Transfer von Kontrollrechten durch die Alteigentümer erfolgt häufig erst später in folgenden
Seasonal Equity Offerings (SEO), in denen die alten Mehrheitseigentümer häufig im Zuge einer Kapitalerhöhung ihre Bezugsrechte nicht wahrnehmen und
ihr Aktienanteil unter 50 % fällt.257 Ungefähr ein Drittel aller Börsengänge erhöht mit Hilfe des Kapitalmarktes innerhalb von fünf Jahren nach dem IPO erneut sein Kapital. Während das aggregierte Emissionsvolumen von SEOs doppelt so hoch wie das von IPOs ist, nimmt die einzelne Firma bei einem SEO
dreimal mehr neues Eigenkapital als bei einem IPO auf.258 Analog zu der Kursentwicklung nach IPOs ist jedoch auch die langfristige Kurs-Performance nach
SEOs unterdurchschnittlich.259 Der Blick auf die verschiedenen Anteile des
Emissionsvolumens bei einem IPO soll nun die Grundlage für eine Analyse der
Beschäftigungswirkungen eines IPO sein. Um die Auswirkungen einer Kapitalerhöhung praktikabel zu erfassen werden bei der weiteren Analyse die Neuemissionen in folgende Kategorien eingeteilt:
•
A: 100 % des Emissionsvolumens ...
•
B: mehr 40 % des Emissionsvolumens ...
•
C: weniger als 40 % des Emissionsvolumens ...
wird für eine Kapitalerhöhung verwendet.
Für einen Überblick über die Zuordnung der einzelnen IPOs zu den einzelnen
Kategorien siehe Anhang B.1, Nr. 2. Es ergibt sich die folgende Verteilung:260
255
256
257
258
259
Vgl. Mettler, A. (1990), S. 108 ff.
Vgl. Röell, A. (1996), S. 1076 und Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1996), S. 1066 f.
Vgl. Ellingsen, T. / Rydqvist, K. (1997), S. 3 und Brennan, M. / Franks, J. (1997), S. 407 ff.
Vgl. Welch, I. (1999), S. 2 und Zingales, L. (1995), S. 425.
Vgl. für detaillierte Zahlen und Erklärungsansätze Loughran, T. / Ritter, J. (1995), S. 46 ff. und Lee, I.
(1997).
260 Bei einer Untersuchung von Schlick entschieden sich in Deutschland 40 % der IPOs für eine reine Kapitalerhöhung (Kategorie A) und ebenfalls 21 % für die Kategorie C (hier als Unternehmer Finanzierung bezeichnet); vgl. Schlick, R. (1997), S. 41.
- 45 -
4 4 % d e r IP O s n u t z t e n ih re g e s a m te n E m is s io n s e rlö s e
fü r e in e K a p it a le rh ö h u n g
K a te g o rie C
21%
K a te g o rie A
44%
K a te g o rie B
35%
Abbildung 5: Börsengänge der Jahre 1987 – 1997 kategorisiert nach dem Zufluss der
Emissionserlöse: Kapitalerhöhung versus Umplatzierung
1.2.1.2 Marktsegmente
Eine weitere Möglichkeit der Kategorisierung bietet die Unterscheidung nach
Marktsegmenten. Die wesentlichen Marktsegmente261 sind in unserer Untersuchung der Amtliche Handel, der Geregelte Markt und seit April 1997 der Neue
Markt.262 Bietet der Geregelte Markt infolge seiner geringeren Zulassungserfordernisse insbesondere für mittelständische Unternehmen eine Plattform, so
weisen die Börsengänge des Amtlichen Handels sowohl die größten Umsatzvolumina als auch die größten Emissionsvolumina auf.263 Siehe Anhang B.1, Nr.
3 für eine detaillierte Aufstellung von Börsengängen samt ihren Marktsegmenten.264
Es kann z.B. die Hypothese überprüft werden, ob Unternehmen, die sich für eine Notierung am Neuen Markt entscheiden, eine dynamischere Beschäftigungsentwicklung als Firmen anderer Marktsegmente aufweisen.265 In der weiteren
Analyse werden die IPOs des Neuen Marktes (im Jahre 1997) jedoch nur eingeschränkt weiter analysiert, da der Beobachtungszeitraum nach dem IPO für
valide Schlussfolgerungen über die Beschäftigungsentwicklung zu kurz ist. Bei
Ausgrenzung der Börsengänge des Neuen Marktes ergibt sich folgende Verteilung: Geregelter Markt 58 % und Amtlicher Handel 42 % der Börsengänge.
Deutlich wird, dass der Geregelte Markt mit seinen erleichterten Emissionsbedingungen die meisten Neuemissionen angezogen hat (siehe Abbildung 6).
261 Vgl. die Ausführungen im Kapitel A.1.1.2.
262 Aufgrund seiner geringeren Bedeutung wird im Verlauf dieser Untersuchung der Freiverkehr als weiteres „Marktsegment” nicht weiter berücksichtigt.
263 Vgl. Blättchen, W. (1999), S. 39.
264 Die Firma Lösch wechselte das Marktsegment zweimal. Der ursprüngliche Börsengang erfolgte im
Geregelten Markt, in dem es auch heute wieder notiert ist. Mit Gründung des Neuen Marktes ließ
sich Lösch 1997 an jenem notieren, was jedoch im Jahre 1998 wieder rückgängig gemacht wurde.
265 Die Wahl eines Marktsegmentes wird im Wesentlichen durch Image-, Publizitäts- und Kostenaspekte
beeinflusst; vgl. Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 103.
- 46 -
D ie M e h rh e it d e r U n te rn e h m e n lie ß ih re A k tie n
a m G e re g e lte n M a rk t n o tie re n
N e u e r M a rk t
7%
A m tlic h e r H a n d e l
41%
G e r e g e lte r M a r k t
52%
Abbildung 6: Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Marktsegmenten
Interessant ist noch ein kurzer Blick auf die weitere Entwicklung. Im Jahre
1998 erfolgte eine dramatische Verschiebung der Börsengänge zugunsten des
Neuen Marktes. Sein Anteil steigerte sich auf 52 % aller Neuemissionen in
Deutschland. Auch die Gesamtanzahl von 73 IPOs innerhalb eines Jahres stellt
eine Rekordzahl in Deutschland dar, die im Jahre 1999 noch deutlich überboten wird.266
1.2.1.3 Emittierte Aktienarten
Ein beliebtes Instrument, um einen Transfer von Kontrollrechten zu verhindern,
ist in Deutschland die Ausgabe von Vorzugsaktien.267 Insbesondere Familienunternehmen (vgl. Kapitel B.1.2.2.4) schätzen die Trennung von Kapital und
Stimmrecht268 aus Angst vor Paketbildung externer Investoren, welcher zur
Erosion des Familieneinflusses führen könnte.269 Das fehlende Stimmrecht der
Vorzugsaktionäre auf der Hauptversammlung wird in der Regel durch eine Dividende ausgeglichen, die über derjenigen einer Stammaktie liegt – das Ausfallen der Dividendenzahlung führt zum Wiederaufleben des Stimmrechtes.270
Infolge des beschränkten Mitbestimmungsrechtes werden Vorzugsaktien im
Vergleich zu Stammaktien mit einem Kursabschlag von durchschnittlich 10 %
gehandelt, der einer Erhöhung der Kapitalkosten für das Unternehmen gleichkommt.271 Alternative Wege zur Sicherung des Einflusses der Altgesellschafter
sind allgemein der Verkauf von Minderheits-Anteilen (kleiner 50 % bzw. 25 %)
über die Börse oder die Ausgabe vinkulierter Namensaktien, bei denen ein
Transfer an die vorherige Zustimmung eines Firmenorgans gebunden ist.272
Für die weitere Analyse interessant ist die Frage, ob Firmen, die sich für die
Emission von Vorzugs- bzw. Stammaktien entscheiden (z.B. aus Überlegungen
266 Bis Anfang November wurden 1999 schon 145 Unternehmen an die Börse geführt.
267 International sind Vorzugsaktien hingegen weitaus weniger akzeptiert; vgl. Brealey, R. / Myers,
S. (1996), S. 360 f. und Blättchen, W. / Jacquillat, B. (1999), S. 102.
268 Vgl. auch Kapitel A.2.2.2.
269 Vgl. Küffer, K. (1992), S. 43.
270 Siehe §§ 139-141 Aktiengesetz für die Details.
271 Bei Firmen, die beide Aktienarten emittiert haben; vgl. Blättchen, W. (1999), S. 41.
272 Vinkulierte Namensaktien wurden im Untersuchungszeitraum nur zweimal emittiert und werden daher im Folgenden vernachlässigt.
- 47 bezüglich des Transfers von Kontrollrechten), unterschiedliche Entwicklungen
der Beschäftigungssituation aufweisen. Im Untersuchungszeitraum fanden 47
Emissionen von Vorzugsaktien (inklusive fünf Doppelemissionen von Stammund Vorzugsaktien) statt. Dies entspricht einem Anteil von 26 % (siehe Anhang
B.1, Nr. 4 für die detaillierte Firmenliste).
1.2.2
1.2.2.1 Größenklasse
Als erstes Merkmal eines Börsenganges, welches für die Beschäftigtenentwicklung relevant sein könnte, soll die vor dem IPO vorhandene Größe des Unternehmens (gemessen an der Mitarbeiterzahl) untersucht werden. Aktuelle Untersuchungen verdeutlichen die unterschiedlichen Beschäftigungsentwicklungen verschiedener Unternehmensgrößen. Obwohl Großunternehmen 1998 in
Deutschland die Rangliste der Firmen, welche die meisten zusätzlichen Arbeitsplätze schafften, anführen273, bauen sie bei längerfristiger Betrachtung der
letzten Jahre mehr Arbeitsplätze ab.274 Während z.B. in den USA insbesondere
kleine Unternehmen neue Arbeitsplätze aufbauten275, ist in Deutschland der
Mittelstand für einen Beschäftigungsaufbau (insbesondere im Bereich der
Dienstleistungen, wie z.B. Telekommunikation) verantwortlich.276
Um eine für unsere Analyse praktikable Einteilung der Größenkategorien zu
finden, wählen wir eine Mitarbeiterzahl von (bis zu bzw. mehr als) 400 als
Trennlinie zwischen „kleinen“ und „großen“ Unternehmen, was sich wie folgt
auswirkt: während ein kleines Unternehmens (22 % der untersuchten Börsengänge) beim Börsengang durchschnittlich (Median) 277 Mitarbeiter beschäftigt,
weist ein großes Unternehmen (78 % der untersuchten Börsengänge) durchschnittlich 2.293 Mitarbeiter (Median) auf.277
1.2.2.2 Branchen
Neben der Gesamtanalyse aller erfolgten Börsengänge soll die Untersuchung
auch Vergleiche zwischen einzelnen Branchen der IPO-Unternehmen anstellen.
Hierzu wird im Folgenden die Gesamtmenge der 188 Börsengänge (des Untersuchungszeitraumes 1987 bis 1997) in möglichst aussagekräftige BranchenKategorien eingeteilt, wobei insbesondere bei größeren Unternehmen aufgrund
diversifizierter Geschäftsfelder Probleme bei der Zuordnung auftreten können.278 Die nachfolgende Brancheneinteilung wurde in Anlehnung an folgende
Quellen auf die Bedürfnisse unserer Untersuchung abgestimmt: Geschäftsberichte der Unternehmen mit Beschreibungen der jeweiligen Tätigkeitsfelder,
Brancheneinteilungen der Deutschen Börse AG in ihren Branchenindizes des
DAX 100 (mit neun Branchen)279 sowie des Hoppenstedt Börsenforums (mit 20
273 So schufen Konzerne wie DaimlerChrysler, Volkswagen oder Robert Bosch 1998 die meisten neuen
Jobs in Deutschland. Vgl. die große Rangliste der Wirtschaftswoche in Böhmer, R. (1999), S. 60 ff.
274 Vgl. Institut der deutschen Wirtschaft (1999).
275 Vgl. Rohmer, S. / Pfund, K. (1999), S. 26.
276 Vgl. Institut der deutschen Wirtschaft (1999) und Rauen, P. (1999), S. 19.
277 Siehe für eine komplette Firmenliste der eingeteilten Größenkategorien Anhang B.1, Nr. 5.
278 Ein oft angeführtes Paradebeispiel stellt die Siemens AG dar, die, trotz ihres Ursprungs in der Elektroindustrie, wegen ihres hohen Anteils an Zins- und Dividendenerlösen als eine der größten Banken
der Bundesrepublik Deutschland bezeichnet wird.
279 Vgl. Deutsche Börse AG (1999).
- 48 Branchen).280 Für eine Firmenliste mit den zugeordneten Börsengängen siehe
Anhang B.1, Nr.6).
(1)
Automobilzulieferer
(2)
Banken / Versicherungen
(3)
Bau
(4)
Chemie / Pharma
(5)
Dienstleistungen
(6)
EDV
(7)
Elektro
(8)
Handel
(9)
Konsumartikel
(10)
Maschinenbau
(11)
Textil
(12)
Sonstige
¾ zu (1): Da in den Jahren 1987 bis 1997 keine Hersteller von Automobilen
an die Börse gingen, werden in dieser Kategorie nur die Zuliefer-Unternehmen berücksichtigt.
¾ zu (2): Sowohl Banken als auch Versicherungen unterliegen aufgrund ihres
Geschäftszweckes und ihrer damit verbundenen speziellen volkswirtschaftlichen Bedeutung besonderen Kapitalbedürfnissen und -vorschriften. Der
Börsengang und die Auswirkungen der damit verbundenen Eigenkapitalzunahme ist damit im Vergleich zu den übrigen Unternehmen in völlig andere Wirkungszusammenhänge einzuordnen. Daher werden beide Branchen
aus der Untersuchungsmenge ausgegrenzt.
¾ zu (3): Unter die Kategorie „Bau“ werden neben Bauunternehmen auch
Bauzulieferer und Unternehmen mit dem Investitionsschwerpunkt Immobilien subsumiert.
¾ zu (4): Neben klassischen Unternehmen der chemischen und pharmazeutischen Industrie gehört auch das Feld der Biotechnologie zu dieser Kategorie.
¾ zu (5): Börsengänge der Dienstleistungsbranche sind im Untersuchungszeitraum beispielsweise in folgenden Bereichen erfolgt: Kliniken, Tourismus, Entsorgung, Finanzdienstleistungen, Fernsehen, Transport.
¾ zu (6): Nachdem Ende der 80er Jahre noch vereinzelt Produzenten von
Hardware den Börsengang vollzogen, wurde die Neuemissionstätigkeit mit
Einsetzen des jüngsten Börsenbooms (insbesondere durch den Neuen
Markt) eindeutig von Softwareherstellern dominiert.
¾ zu (7): Elektrotechnik, Elektronik und Telekommunikation werden unter
diese Kategorie gefasst. Hervorzuheben ist, dass diese Kategorie den Börsengang der Deutsche Telekom AG beinhaltet, der aufgrund seiner Größe
und seiner speziellen Bedingungen (siehe Privatisierung, Kapitel B.1.2.2.6)
besondere Berücksichtigung verdient.
¾ zu (8): Dominierend in dieser Gruppe sind Unternehmen, die mit Konsumgütern handeln (Baumärkte, Möbelketten etc.).
280 Vgl. Hoppenstedt Börsenforum (1999).
- 49 ¾ zu (9): Im Unterschied zur Kategorie 8 werden hier die Hersteller von
Konsumartikeln aufgeführt. Auch hier ist ein Schwerpunkt in der Möbelindustrie, aber auch in den Branchen Lebensmittel und Freizeitartikel zu beobachten.
¾ zu (10): Entsprechend der gesamtwirtschaftlichen Bedeutung dieser Branche
in Deutschland erfolgten im Beobachtungszeitraum in der Kategorie „Maschinenbau“ die größte Anzahl an Börsengängen (gefolgt von der Baubranche).
¾ zu (11): Modeunternehmen, Sportartikel- und Schuhproduzenten werden
unter die Branchenbezeichnung „Textil“ zusammengefasst.281
¾ zu (12): Unter „Sonstiges“ werden Unternehmen subsumiert, die nicht sinnvoll den anderen Kategorien zugeordnet werden können (z.B. aus den Bereichen Papierherstellung oder Unternehmensbeteiligungen).
1.2.2.3 Börsengang von Tochterunternehmen
Ein typisches Anwendungsbeispiel des durch Zingales [1995] modellierten IPO
Motivs „Transfer von Kontrollrechten“ ist der Börsengang eines Tochterunternehmens282 (Subsidiary IPO), bei dem eine Muttergesellschaft283 – meist in der
Form einer Holding organisiert – Aktienanteile an ein breites Publikum veräußert.284 Hierbei müssen die beiden grundsätzlichen Fälle des Teilverkaufs (Carve-Out), bei dem die Muttergesellschaft die Aktienmehrheit auch nach dem
Börsengang behält285, und der vollständigen Loslösung des Tochterunternehmens (Spin-Off) unterschieden werden.286 Da in Deutschland Muttergesellschaften zunächst meist im Mehrheitsbesitz ihrer Tochtergesellschaft bleiben287 288, wird im Folgenden der Begriff Carve-Out vereinfachend für beide
Fälle verwandt.
Spezielles Hauptmotiv eines Carve-Out ist nach der Untersuchung von Schipper
/ Smith [1987] der Wunsch einer Eigenkapitalzufuhr sowohl für die Tochterals auch die Muttergesellschaft.289 Die Attraktivität dieses Instrumentes wird
insbesondere verstärkt, wenn das Mutterunternehmen in seiner Fähigkeit zur
281 Beachtet werden muss das völlig veränderte Geschäftsfeld der Gold-Zack AG, welche heute selbst ein
Emissionshaus zur Betreuung und Begleitung von börsenwilligen Firmen ist. Da unsere quantitative
Untersuchung jedoch nur die folgenden 3 Jahre nach einem Börsengang (hier: 1990) betrachtet, ist
die Einordnung in das ursprüngliche Geschäftsfeld „Textil” adäquat.
282 Ein Tochterunternehmen muss (nach § 290a, AbS. 1 Handelsgesetzbuch) unter der einheitlichen Leitung eines anderen Unternehmens stehen und mit dieser Muttergesellschaft einen Konzern nach §
18 Aktiengesetz bilden; vgl. Hennigs, R. (1995), S. 6.
283 Die Muttergesellschaft kann dabei selbst schon börsennotiert sein.
284 Vgl. Zingales, L. (1995), S. 442.
285 Streng genommen wird erst bei einem Verkauf von mindestens 50 % der Aktien ein vollständiger
Transfer von Kontrollrechten vorgenommen. Kontrollrechte können allerdings auch schon durch gewisse Sperrminoritäten (z.B. 10 % oder 25 %) ausgeübt werden.
286 In Abgrenzung zu diesen beiden Varianten kann noch die „Desinvestition” als ein vollständiger Verkauf einer Tochtergesellschaft an einen Dritten (gegen Zahlung in Geld) definiert werden; vgl. Nick,
A. (1994), S. 81.
287 Vgl. Pellens, B. (1993), S. 853 f.
288 Gründe hierfür können die Realisierung von Synergieeffekten, der Wunsch nach Steuerkonsolidierung oder das Ziel einer späteren Rückkaufsoption sein; vgl. Schipper, K. / Smith, A. (1987), S. 179.
289 Das zugeflossene Eigenkapital soll dann meist zur Finanzierung des Wachstums der Tochtergesellschaft oder zur Restrukturierung des Kapitals der Muttergesellschaft verwendet werden; vgl. Schipper, K. / Smith, A. (1986), S. 170 f. und Pellens, B. (1993), S. 855.
- 50 Kapitalaufnahme limitiert ist.290 291 Ein wichtiger Aspekt bei einem Teilverkauf
der Aktien ist das Ziel einer höheren Unternehmensbewertung der gesamten
Konzerngruppe durch eine strategische Restrukturierung der Konzerngeschäftsfelder.292 293 Ein Carve-Out begünstigt dieses Ziel, da nun eine individuelle
Portfoliodiversifikation durch Investoren erleichtert wird294, die auf unvollkommenen Märkten effizienter als eine vom Unternehmen vorgenommene Diversifikation (in Form von Konglomeraten) ist.295 Zudem erleichtert die eigene
Börsennotierung für Investoren die Wahrnehmung der spezifischen ProduktMarkt-Kombination der Tochtergesellschaft und reduziert dadurch Informationsasymmetrien (z.B. über Investitionsprojekte der Tochtergesellschaft).296 297
Auf die Ankündigung eines Carve-Out wird daher typischerweise mit Kursgewinnen bei den Aktien der Muttergesellschaft reagiert.298 Ein Spin-Off kann
auch in der speziellen Form des Management-Buy-Out (MBO)299 durchgeführt
werden. Während in diesem Falle das Management des Börsenkandidaten (finanziert durch Banken oder institutionelle Investoren) die Anteilsmehrheit
übernimmt, werden zukünftige freie Aktionäre meist die Rolle des Minderheitsaktionärs übernehmen.300 301
Während Carve-Outs bislang in Deutschland meist ein Instrument für bereits
etablierte Unternehmen darstellte302 303, so erscheint er immer mehr (analog der
allgemeinen Entwicklung des deutschen IPO-Marktes) auch für jüngere aufstrebende Firmen interessant.304 Innerhalb unseres Untersuchungszeitraum ist eine
signifikante Häufung von Carve-Outs zu Beginn der 90er Jahre festzustellen.
Insgesamt können wir 26 Börsengänge von Tochterunternehmen identifizieren,
was einem Anteil von 13,8 % aller IPOs zwischen 1987-1997 entspricht (siehe
Anhang B.1, Nr.7 für eine Auflistung aller Firmen). Es ist wahrscheinlich, dass
der Trend mit einer gestiegenen Anzahl an Carve-Outs fortgesetzt wird.305 306 Eine weitere Restrukturierung des Anteilsbesitzes erfolgt bei über der Hälfte der
290 Vgl. Nick, A. (1994), S. 148 und Schmitz, R. (1993), S. 842.
291 Dieses Motiv wird verstärkt durch die Annahme, dass das Management der Muttergesellschaft aufgrund von Größen- und Machtbedürfnissen einem Carve-Out gegenüber skeptisch eingestellt ist; vgl.
Allen, J. / McConnell, J. (1998), S. 164.
292 Vgl. Volk, G. (1996), S. 121 f.
293 Zwei Drittel der Carve-Outs in Deutschland sind in der Tat erst kurz vor dem IPO gegründet worden;
vgl. Cott, O. (1997), S. 47.
294 Bei einem Teilverkauf steigt auch im Portfolio der Muttergesellschaft die Fungibilität der Assets; vgl.
Heibel, R. (1999), S. B14.
295 Vgl. Hasselmann, H. (1997), S. 234 f. und Schmitz, R. (1993), S. 842.
296 Vgl. Heibel, R. (1999), S. B13 und Subrahmanyam, A. / Titman, S. (1999), S. 1072.
297 Eine ausführliche Analyse über die Reduzierung asymmetrischer Informationen durch Carve-Outs
liefern Krishnaswami, S. / Subramaniam, V. (1999) und Habib, M. / Johnsen, B. / Naik, N. (1995).
298 Vgl. Schipper, K. / Smith, A. (1986), S. 181 sowie für eine Modellierung dieses Verhaltens Nanda, V.
(1991).
299 Neben der Kombination mit einem Going Public wird ein MBO häufig auch durch den Aufkauf eines
bereits börsennotierten Unternehmens vollzogen, welches in der Folge nicht mehr börsennotiert ist
(Going Private); vgl. Smith, A. (1990), S. 144.
300 Vgl. Krebs, A. / Kuhn, S. (1997), S. 990 f.
301 Der durch den MBO initiierte Transfer von Kontrollrechten begünstigt eine günstige nachfolgende
Entwicklung der Firma, die durch steigende Rentabilitäten gekennzeichnet ist; vgl. Smith, A. (1990),
S. 163.
302 Vgl. Cott, O. (1997), S. 43.
303 Obwohl Skaleneffekte beim Börsengang einer Tochtergesellschaft weniger von Bedeutung sind, da
bei einer börsennotierten Muttergesellschaft ein Großteil der Nachteile eines IPO bereits von jener
getragen wurde (z.B. Publizitätspflichten); vgl. Pagano, M. / Panetta, f. / Zingales, L. (1998), S. 45 f.
304 Vgl. Heibel, R. (1999), S. B13.
305 Vgl. Deutsches Aktieninstitut (1999), S. 11 und Kälin, A. (1997), S. 15.
306 Zum Beispiel plant Siemens Anfang des Jahres 2000 den Carve-Out ihrer Halbleitersparte, welcher
mit einem sehr großen Emissionsvolumen von ca. 5 Mrd. DM geschätzt wird; vgl. Busse, C. (1999),
S. 34.
- 51 Carve-Outs innerhalb von zehn Jahren, indem Muttergesellschaften entweder
ihre restlichen Aktien komplett veräußern oder umgekehrt die beim Carve-Out
emittierten Aktien wieder zurückkaufen.307
1.2.2.4 Familienunternehmen
Ein weiteres Anwendungsbeispiel des IPO-Motivs „Transfer von Kontrollrechten“ ist die Lösung eines Nachfolgeproblems. Speziell bei Familienunternehmen, welche häufig noch durch die starke Persönlichkeit ihres Gründers dominiert sind, ist dieses Problem von besonderer Brisanz.308 309 Definierendes Kriterium eines Familienunternehmens ist die ausschließliche oder mehrheitliche
Beteiligung von durch Verwandtschaft untereinander verbundenen Personen,
welche die Möglichkeit bietet, einen deutlichen Familieneinfluss bei den Zielsetzungen des Unternehmens auszuüben.310 311 In Deutschland war bei 16 % aller Börsengänge die Sicherung der Unternehmensnachfolge das Motiv für das
Going Public.312 Die Rechtsform der Aktiengesellschaft und eine Börsennotierung stellen aufgrund der Attraktivität für professionelle Manager das ideale
Medium zur Lösung dieses Problems dar.313 314 Die zweite wichtige Motivation
für ein Going Public ist eine bei mittelständischen Familienunternehmen häufig
anzutreffende unzureichende Eigenkapitalausstattung, die die Finanzierung
marktbedingt erforderlicher Investitionen erschwert.315 316 Neben der traditionellen Publizitätsaversion von Familienunternehmen gehört die Angst vor zu
starkem Fremdeinfluss hingegen zu den größten Hindernissen eines IPO.317 318
Familienunternehmen spielen gemessen an der Häufigkeit der Börsengänge eine große Rolle in Deutschland. Der obigen Definition entsprechend befinden
sich im Untersuchungszeitraum 109 IPOs eines Familienunternehmen (siehe eine detaillierte Auflistung der Firmen im Anhang B.1 – Nr. 8).319 Dies entspricht
einem Anteil von 58 % aller Börsengänge. Beliebtestes Marktsegment war bei
Familienunternehmen der Geregelte Markt, den im Beobachtungszeitraum 69 %
zum Börsengang nutzten. Gemessen an den Umsatzzahlen ein Jahr vor dem
IPO und dem dann folgenden Platzierungsvolumen befinden sich neben den
307 Vgl. Schipper, K. / Smith, A. (1986), S. 180 und Mello, A. / Parsons, J. (1998), S. 81.
308 Vgl. Levinson, H. (1971), S. 91 ff.
309 Während in den nächsten Jahren ca. 700.000 deutsche Familienunternehmen ein Problem der Unternehmensnachfolge haben, stellt sich dieses Problem in Großbritannien als nicht dringlich dar; vgl.
Zacharias, E. (1998), S. 25 und Röell, A. (1996), S. 1076.
310 Vgl. Blättchen, W. (1999), S. 38.
311 Für einen Überblick möglicher Definitionen des relevanten Familienbegriffes vgl. Schürmann, W. /
Körfgen, K. (1997), S. 6 ff. und Hinterhuber, H. / Minrath, R. (1991), S. 462.
312 Vgl. Deutsches Aktieninstitut (1998a), S. 14.
313 Vgl. Barnes, L. / Hershon, S. (1976) und Holmström, B. / Tirole, J. (1993) und Blättchen, W. (1999),
S. 40.
314 Auch das Gremium des Aufsichtsrats hat insbesondere bei kleineren Familienunternehmen eine
wichtige Funktion als beratendes Organ mit externem Expertenwissen. Vgl. für eine
Analyse weiterer Funktionen des Aufsichtsrats Hinterhuber, H. / Minrath, R. (1991), S. 463 ff.
315 Vgl. für einen Überblick der Gründe und Folgen der Kapitalbeschränkungen von Familienunternehmen Hennerkes, B. (1997), S. 170 f. und Schürmann, W. / Körfgen, K. (1997), S. 1.
316 Gegen Beteiligungsgesellschaften als externem Eigenkapitalgeber spricht deren zu kurzer Anlagehorizont und ein unvermeidlich größeres Mitspracherecht; vgl. Blättchen, W. (1999), S. 38.
318 Die Emission von stimmrechtslosen Vorzugsaktien, die Beschränkung des gestreuten Aktienanteils
auf weniger als 25 % oder eine Emission in der (seltenen) Rechtsform der Kommanditgesellschaft auf
Aktien sind Maßnahmen, damit der Familieneinfluss auch nach dem IPO gewahrt bleibt; vgl. Blättchen, W. (1999), S. 41 und Schürmann, W. / Körfgen, K. (1997), S. 86 ff.
319 Quelle: Blättchen & Partner Datenbank.
- 52 klassisch mittelständischen auch größere Unternehmen unter den Familienunternehmen.320
1.2.2.5 Ausstieg einer Beteiligungsgesellschaft
In den USA gehört Wagniskapital (Venture-Capital) durch Beteiligungsgesellschaften zu den wichtigsten Finanzierungsquellen junger Wachstumsunternehmen.321 Ein Börsengang stellt für Venture-Capital eine wichtige Ausstiegsmöglichkeit (Exit) aus ihrem Engagement dar und kann daher im Kontext des
IPO-Motivs „Transfer von Kontrollrechten“ interpretiert werden. In Deutschland
halten Unternehmensbeteiligungsgesellschaften322 Anteile bei 18 % aller Börsenkandidaten.323 1998 wurde in Deutschland bei 20 % der Venture-Capital-Engagements ein IPO als Exitkanal gewählt. Die Rolle des Neuen Marktes ist hierbei noch umstritten.324 Amerikanische Analysen zeigen allerdings, dass der Exit
häufig nicht vollständig ist und viele Beteiligungsgesellschaften auch nach
dem IPO noch wesentliche Kapitalanteile halten.325
Durch Venture-Capital (vor-) finanzierte Börsengänge zeichnen sich sowohl
durch ein geringeres Underpricing als auch eine bessere Kursperformance nach
dem IPO aus.326 Die hierfür von der Beteiligungsgesellschaft ausgeübte Monitoringfunktion wird von den Investoren als Qualitätszertifikat interpretiert.327 328
Da für den relevanten Beobachtungszeitraum unserer Untersuchung keine umfassenden und ausreichend verlässlichen Informationen über das Engagement
bzw. den Exit von Beteiligungsgesellschaften zur Verfügung stehen, wird diese
Kategorie im weiteren nicht weiter analysiert.
1.2.2.6 Privatisierung
Als letztes Anwendungsbeispiel für einen „Transfer von Kontrollrechten“ kann
in Verbindung mit einem IPO die Privatisierung von Staatsunternehmen angesehen werden. Im Unterschied zu „regulären“ Börsengängen ist bei Privatisierungen die Öffentliche Hand Alteigentümer des Unternehmens.329 Neben der Erzielung von Erträgen für den Staat330 sollen Privatisierungen, meist als Bestandteil einer ordnungspolitischen Strategie, in dem jeweiligen Produktfeld
320 Vgl. Blättchen, W. (1999), S. 39.
321 Ungefähr 12.000 Firmen nutzen in den USA Venture-Capital als Finanzierungsquelle, von denen 80 %
aus den Branchen Computer, Telekommunikation, Biotechnologie oder Health Care stammen; vgl.
Fenn, G. / Liang, N. (1998), S. 1078.
322 Deren Rechtsgrundlage stellt das Gesetz über Unternehmensbeteiligungsgesellschaften (UBGG) dar.
323 Wobei deren Rolle dabei unklar ist, da sie teilweise ihre Engagements erst wenige Wochen vor der
Ankündigung des Börsenganges eingingen; vgl. Böhmer, E. / Ljungqvist, A. (1996), S. 7 f.
324 Vgl. Bundesverband Deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften (1999) und Blättchen, W. (1999),
S. 39, und als Gegenposition Deutsches Aktieninstitut (1999), S. 12.
325 Der Anteil am Eigenkapital der Börsenkandidaten sank nur von 35 % vor dem IPO auf 25 % nach
dem IPO, durch Aktienverkäufe und durch eine Erhöhung des gesamten Eigenkapitals bewirkt; vgl.
Barry, C. et al. (1990), S. 460 f.
326 Jeweils im Vergleich zu Börsengängen, an denen kein Venture-Capital-Geber beteiligt war; vgl. Brav,
A. / Gompers, P. (1997), S. 1818 f. und Megginson, W. / Weiss, K. (1991), S. 900 f.
327 Vgl. Barry, C. et al. (1990), S. 464 f.
328 Venture-Capital-Gesellschaften zeichnen sich allerdings auch durch die Wahl eines günstigen IPO
Zeitpunktes aus, der ihnen die Maximierung der Emissionserlöse ermöglicht; vgl. Lerner, J. (1994),
S. 293 ff.
329 Für vertiefte Informationen und einen internationalen Überblick vgl. den Surveyartikel von Megginson, W. / Netter, J. (1998).
330 Die zufließenden Emissionserlöse können zur Reduzierung von Verschuldung oder für zukünftige
Steuersenkungen verwendet werden; vgl. Jenkinson, T. / Ljungqvist, A. (1996), S. 115.
- 53 des Unternehmens den Wettbewerb beleben und Effizienzreserven aktivieren.331
Häufig werden Privatisierungen in mehreren Stufen durchgeführt, was den
Aufbau einer Marktreputation als Basis für den Erfolg späterer Privatisierungsphasen erforderlich macht (Underpricing ist hierbei ein wichtiges Instrument).332
Privatisierungen können speziell in kleineren Aktienmärkten einen positiven
externen Effekt auslösen, in Form einer „Initialzündung“ zu einer Verbreiterung der Aktienkultur.333 Da während des Untersuchungszeitraumes die Börsengange der DSL-Bank und der Deutschen Telekom AG im November 1997 die
einzigen Privatisierungen darstellten334, können wir über diese Kategorie leider
keine validen empirischen Ergebnisse erzielen und schließen sie daher aus der
weiteren Analyse aus.
2
Deskriptive Statistik – Methodik
2.1
Normierung und Aggregation der Entwicklung des Beschäftigungsstandes
Ziel dieser Analyse ist die Betrachtung aggregierter Beschäftigungsdaten, um
die Beschäftigungsentwicklung aller Börsengänge (oder innerhalb einer Kategorie) aufzuzeigen. Der Fokus soll dabei jeweils auf dem Zeitpunkt vor und
nach dem Börsengang liegen, um Rückschlüsse auf dessen Einfluss zu ermöglichen. Neben den schon vorher aus der Beobachtungsmenge ausgeschlossenen
Börsengängen (siehe Kapitel B.1) werden für diese deskriptive Analyse weitere
Unternehmen abgegrenzt, bei denen Mitarbeiterzahlen aus mehr als zwei Jahren nicht verfügbar waren. Für die Durchführung der deskriptiven Analyse stehen demzufolge Daten von 161 Börsengängen zur Verfügung.335 336
Um die Vergleichbarkeit des Beschäftigungsstandes verschiedener Unternehmen
zu gewährleisten, wird die Anzahl der Mitarbeiter wie folgt normiert: das
Startjahr der Zeitreihe (in der Regel das Jahr –3) wird als ein Mitarbeiterstand
von 100 % definiert und die Entwicklung der folgenden Jahre unternehmensindividuell fortgeführt („horizontal“). Im Folgenden werden für jedes Jahr
Mittelwerte aus allen Unternehmen einer Kategorie gebildet („vertikal“). Das
Ergebnis ist eine durchschnittliche Entwicklung des Mitarbeiterstandes innerhalb einer Kategorie in den Jahren vor und nach einem IPO, welches zur visuellen Verdeutlichung in einem Schaubild dargestellt wird. Es wird weiterhin
versucht, Firmen mit ähnlichen Beschäftigungsverläufen in Gruppen zu subsumieren und den in Kapitel A.3.2 formulierten Wachstums- und Konsolidierungsszenarien gegenüberzustellen.
331
332
333
334
Vgl. Schmieding, H. (1992), S. 200 f.
Vgl. Jenkinson, T. / Ljungqvist, A. (1996), S. 116 f.
Vgl. ebenda, S. 119 f. und Subrahmanyam, A. / Titman, S. (1999), S. 1073.
Weiter zurückliegende Privatisierungen waren z.B. VW, Preussag, VIAG, Veba, IVG etc.; vgl. Schlick, R.
(1997), S. 40.
335 Die folgenden Unternehmen wurden daher bei der deskriptiven Analyse nicht berücksichtigt: Einhell,
RWK, Linotype, Coop, DVKB, FHW Neukölln, Schwälbchen, DSL-Bank, PAG, CHA-Chemie, Gold-Zack,
DBV, Agima, Depfa, Volksfürsorge, AM Leben, Sachsenmilch, MD-Bauholding, Kühne&Nagel, Ballmaier&Schultz, Hannover Rückversicherung, GBH, H.I.S., LHS, Qiagen, SCM Microsystems, BB Biotech.
Bei der Aggregation der Wachstumsraten wird mangels ausreichender post-IPO Daten zusätzlich
noch der gesamte Jahrgang 1997 abgegrenzt.
336 Ausnahmsweise werden in der Kategorie „Marktsegmente“ auch die IPOs des Jahres 1997 verwendet,
um insbesondere den signifikanten Trend der Unternehmen der Kategorie „Neuer Markt“ aufzuzeigen.
- 54 -
2.2
Vergleich der Wachstumsraten der Beschäftigung
Als weitere Aspekte der deskriptiven Analyse werden als nächstes die Wachstumsraten der Beschäftigung untersucht, um deren Dimensionen sowie deren
Veränderungen im Zeitablauf vor und nach dem IPO zu überprüfen. Hierfür
werden von Jahr zu Jahr die Wachstumsraten der Mitarbeiterzahl einer Firma
berechnet („horizontal“), aus welchen dann jahresweise („vertikal“) der Median
von allen Firmen einer Kategorie gebildet wird.337 Hierbei wird einer prozentualen (diskreten) Berechnungsweise gegenüber einer logarithmischen (kontinuierlichen) Berechnung der Vorzug gegeben, da im Falle von Mitarbeiterzahlen keine kontinuierliche Wachstumsfunktion angenommen werden kann.338 Bei
der Interpretation der Zahlen muss beachtet werden, dass die Wachstumsraten
das Nettowachstum an Mitarbeitern (Bruttowachstum minus der Zahl der Mitarbeiter, welche die Firma verlassen) widerspiegeln. Es ist hierbei jedoch nicht
erkennbar339, zu welchen Teilen sich das Bruttowachstum aus Neueinstellungen
und / oder aufgrund von Unternehmenszukäufen generiert.
Eine bessere Einordnung der Ergebnisse unserer Analyse soll abschließend die
Gegenüberstellung mit Vergleichszahlen gewährleisten. Aufgrund der Schwierigkeit, adäquate Zahlen von nicht-öffentlichen Unternehmen zu erlangen,
kann allerdings nur auf nach Branchen aggregierte Zahlen zurückgegriffen
werden, welche von Quellen wie der OECD zur Verfügung gestellt werden. Da
grundsätzlich die exakte Zusammensetzung derartiger Indizes nicht ausreichend transparent ist, muss eine meist fehlende Deckungsgleichheit mit den
Branchenkategorien unserer Analyse bedacht werden.340 Es ist bei der Interpretation daher nur angestrebt, Tendenzaussagen zu gewinnen.
2.3
Test über die (Un-)Gleichheit der Mediane
Als weiteres Instrument, um den Einfluss eines Börsenganges auf die Beschäftigtenentwicklung offenzulegen, soll der jeweilige Median der Wachstumsraten
der Beschäftigung vor und nach einem IPO verglichen werden. In Ergänzung
zu der vorherigen Vorgehensweise werden nun die Wachstumsraten eines jeden
Unternehmens mittels arithmetischem Mittel bis zu dem Jahre –1 (vor dem IPO)
sowie bis zu dem Jahre +3 (nach dem IPO) „horizontal“ aggregiert.341 Anschließend erfolgt wiederum die „vertikale“ Aggregation mittels dem Median für alle
Unternehmen einer Kategorie. Der Test über die (Un-)Gleichheit der Mediane
überprüft nun in jeder Kategorie die aggregierten Wachstumswerte vor (cum3)
und nach dem IPO (cum7) auf ihre statistische Unterschiedlichkeit. Bei der
technischen Vorgehensweise wird in diesem mit EViews durchgeführten zweiseitigen Test die sog. Chi-Quadrat( χ 2 )-Statistik342 berechnet. Das Überschreiten
337 Der Median hat im Vergleich zum arithmetischen Mittel hier den Vorteil, dass er unverzerrter gegenüber Extremwerten bei den Wachstumsschwankungen innerhalb der Verteilung ist.
338 Eine logarithmische Berechnungsweise ( ln t − ln t −1 ) wird z.B. häufig bei der Berechnung von Aktienrenditen verwendet.
339 Mehr Aufschluss ist diesbezüglich in der Zukunft durch die Erhebung detaillierterer Daten zu erwarten; vgl. Deutsches Aktieninstitut (1999), S. 14.
340 Insbesondere bei der Verwendung des Wachstums der Lohnaufwendungen (aus der Erfolgsrechnung
von Unternehmen) als Substitut für Mitarbeiterwachstum ist Vorsicht bei der Interpretation geboten.
Einflüsse wie Lohnsteigerungen können einen genauso großen Anteil am Wachstum der Lohnaufwendungen haben wie die Vergrößerung der Beschäftigtenzahl; vgl. Deutsche Bundesbank (1999).
341 Bei der „horizontalen” Aggregation macht es wiederum Sinn, den (arithmetischen) Mittelwert zu
verwenden, da Wachstumsraten innerhalb ein und derselben Firma aggregiert werden.
342 Vgl. Quantitative Micro Software (1997), S. 173 f., für die Funktionsweise des Tests.
- 55 des jeweiligen kritischen χ 2 -Wertes durch diese Test-Statistik führt dann zur
Ablehnung der Null-Hypothese einer „Gleichheit der Mediane bei den Wachstumsraten der Mitarbeiter vor und nach dem IPO“ (für die Gesamtmenge aller
Börsengänge oder jeweils innerhalb einer Kategorie). Der in diesem Test errechnete p-Wert drückt hierbei die Wahrscheinlickeit aus, mit der diese NullHypothese fälschlicherweise abgelehnt wurde.
3
Regressionsschätzungen – Methodik343
3.1
Modellierung unter idealtypischen Bedingungen
Das Ziel einer ökonometrischen Untersuchung ist die empirische Überprüfung
von theoretisch skizzierten Wirkungszusammenhängen mit Hilfe historischer
Daten. Hierbei steht nicht das kausale, sondern das phänomenale Erkenntnisinteresse im Vordergrund, d.h. man schätzt und testet das Erscheinungsbild
eines modellierten Zusammenhanges (wohingegen Kausalität nur im Rahmen
eines deterministischen Modelles überprüfbar ist).344 Bei der Modellierung der
Wirkungszusammenhänge ergeben sich insbesondere durch die Auswahl der
relevanten Modellparameter mit ihrem funktionalen Zusammenhang zahlreiche
Varianten (siehe Anhang B.3 – Nr.1 für die grundsätzliche Vorgehensweise einer Regressionsschätzung). Für die Lösung unseres Problemes erscheinen zwei
spezielle Ausprägungen geeignet: der Kontrollgruppen-Ansatz und der Zeitreihen-Ansatz.
Der Kontrollgruppen-Ansatz
Wesentliche Idee dieses Ansatzes ist das Vorhandensein einer so genannten
Kontrollgruppe, welche das im Mittelpunkt der Untersuchung stehende Merkmal (hier: einen Börsengang durchgeführt zu haben) nicht aufweist, aber ansonsten durch vergleichbare Qualitäten (hier z.B.: Branchen, Umsatzgrößen etc.)
gekennzeichnet ist. Dieser Qualitätsunterschied zwischen Untersuchungs- und
Kontrollgruppe kann in einer so genannten Dummy-Variable (hier: IPO) gefasst
werden345, welche die in Anhang B.3, Nr.1 skizzierte Regressionsgleichung wie
folgt modifizieren würde:
MAi = β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 ( IPO ) + ε i
wobei der Regressand MA die Anzahl der Mitarbeiter, X i die Regressoren mit
ihren jeweiligen Koeffizienten
= 1 – 188 Unternehmen).
β i und ε i einen Störterm346 repräsentieren (bei i
343 Die Ausführungen des folgenden Kapitels orientieren sich an den in folgenden ökonometrischen
Lehrbüchern beschriebenen Methoden: von Auer, L. (1999) und Greene, W. (1997) sowie Gujarati, D.
(1995).
344 Vgl. von Auer, L. (1999), S. 2 f.
345 Die Dummy-Variable wird als Instrument zur Quantifizierung dieses unterschiedlichen Qualitätsmerkmales angewandt; vgl. Gujarati, D. (1995), S. 499.
346 Diese Störterme (oder auch Residuen oder Fehlerterme) repräsentieren die durch aufgetretene Sondereinflüsse verursachten Abweichungen der Regressionsgeraden von den Einzelbeobachtungen (im
einfachen linearen Modell).
- 56 In unserer Analyse würde die Dummy-Variable IPO die Werte 1 (= IPO durchgeführt) und 0 (= nicht börsennotiert) annehmen. Nach der Durchführung der
Regressionsschätzung (samt Testen etc.) würde der Koeffizient β 5 nun Aufschluss über den Einfluss eines Börsenganges auf die Beschäftigtenzahl geben.
Trotz der theoretischen Klarheit dieses Ansatzes ist er im Kontext unserer Untersuchung nicht durchführbar. Grund hierfür ist der fehlende Zugriff auf Daten der Kontrollgruppe, da diese Unternehmen (quasi per Definition) nicht öffentlich sind und selten Daten publizieren. Möglich ist einzig der Zugang zu
stark aggregierten Unternehmensdaten, wie sie beispielsweise die Deutsche
Bundesbank zur Verfügung stellt. Diese können allerdings für den Zweck unserer Regressionsanalyse nicht verwendet werden.347
Der Zeitreihen-Ansatz
Eine weiterer Lösungsansatz, der auch ohne eine Kontrollgruppe funktioniert,
verwendet eine lange Zeitreihe für jeden Börsengang (z.B. Daten 10 Jahre vor
und nach dem IPO). Bei der begründeten Annahme eines Strukturbruches durch
den IPO kann durch die Implementierung eines sog. Zeit-DUMMY in die Basisgleichung (der im Jahr des IPO auf den Wert „1“ gesetzt wird) dieser Einfluss
erfaßt werden. In diesem Beispiel würde die Regressionsgleichung wie folgt
aussehen (wobei der IPO im Jahre 11 stattfinden würde):
MAi = β 1 + β 2 X 2 i + β 3 X 3 i + β 4 X 4 i + β 5 DUMMYk + ε i
mit i =1-21 (alle Jahre) und k =11-21 (Jahre nach IPO).
Der Koeffizient β 5 macht in analoger Art und Weise den Einfluss des IPO
deutlich, indem er vermutlich (bei einem Wert ≠ 0) eine Veränderung der Regressionsgerade bewirkt.348 An einer positiveren Steigung nach diesem Strukturbruch ließe sich dann leicht die Richtung eines Einflusses ablesen.
Auch hier wird allerdings die Realisierung durch fehlende Daten verhindert, da
diese nicht über ausreichend lange Zeiträume verfügbar sind. Verkaufsprospekte als wesentliche Informationsquelle für Daten vor dem Börsengang gehen
in der Regel zwei bis drei Jahre zurück, während die zehnjährige Betrachtung
nach dem Börsengang die Anzahl der verfügbaren Börsengänge in Deutschland
enorm begrenzen würde.349
3.2
Der realisierbare Querschnittsanalysen-Ansatz
Zur Realisierung von verwertbaren Ergebnissen muss daher trotz der
Wünschbarkeit der idealen Ansätze ein anderer Weg beschritten werden – der
„Querschnitts-Ansatz“. Die Vorgehensweise dieses Ansatzes soll im Folgenden
skizziert werden.
347 Vgl. Deutsche Bundesbank (1999).
348 Bildlich kann man sich dies als einen „Knick” vorstellen, der im Zeitpunkt des Strukturbruches (hier
also dem IPO im Jahre 11) die Regressionsgerade mit einer unterschiedlichen Neigung fortsetzen
lässt.
349 Eine Untersuchung, die 1985 mit einer adäquaten Zahl an jährlichen IPOs in Deutschland beginnt,
müsste mangels vollständiger Datensätze schon im Jahre 1989 wieder enden.
- 57 Die relevante Datenbasis
Für die Erzielung zuverlässiger Schätzergebnisse durch eine modellierte Regression ist eine lückenlose Datenbasis wichtig. Aufgrund fehlender geeigneter
Daten für die Parameter in einzelnen Jahren des relevanten siebenjährigen Beobachtungszeitraumes350 müssen daher im Vergleich zu der deskriptiven Analyse weitere Börsengänge aus der relevanten Untersuchungsmenge abgegrenzt
werden (z.B. die IPOs der Jahre 1996 und 1997).351 Es stehen schließlich 87
Börsengänge mit einer vollständigen Datenmenge zur Verfügung. Die Durchführung der Regressionsrechnungen erfolgt mit Hilfe der ökonometrischen
Software EViews.352
Die relevanten Modell-Parameter
Da – wie oben beschrieben – der Einfluss des Börsenganges nicht direkt (z.B. in
Form eines IPO-Dummy) in die Regressionsgleichung integriert werden kann,
muss ein alternativer Parameter gefunden werden, der den Einfluss des Börsenganges auf den Regressanden Mitarbeiterzahl repräsentiert. Nach den Erläuterungen des Kapitels A.3 drängt sich dabei schnell das Eigenkapital auf, welches
im Folgenden stellvertretend den Einfluss des IPOs repräsentieren soll. Wie
schon bei den Motiven eines Börsenganges ausführlich beschrieben (siehe Kapitel A.2.2.1), ist die Verbesserung der Unternehmensfinanzierung wesentliche
Motivation für einen IPO. Ein meist damit einhergehender Anstieg des Eigenkapitals353 kann allgemein als ein Stellvertreter für diesen Effekt interpretiert
werden.
Auf der Suche nach weiteren Faktoren, die Einfluss auf die Mitarbeiterzahl haben, aber nicht in direktem Zusammenhang mit dem Börsengang stehen, bietet
es sich als nächstes an, Gewinn und Umsatz als weitere Regressoren in Erwägung zu ziehen. Der Gewinn eines Unternehmens, der mit der Höhe der Investitionen korreliert354, kann als ein Einflussfaktor auf die Beschäftigtenzahl interpretiert werden. Neben steigenden Mitarbeiterzahlen durch einen gewinninduzierten Anstieg an Investitionen zeigen wachsende Gewinne allerdings auch
ein ambivalentes Gesicht, da ihre Entstehung auch aus bereits realisierten Kosteneinsparungen, ausgelöst durch eine Reduktion der Mitarbeiter, resultieren
kann.
350 Gründe hierfür sind häufig Rechtsformumwandlungen relativ kurz vor dem Börsengang, welche eine
vergleichbare und konsistente Rechnungslegung (bis drei Jahre vor dem IPO zurück) erschweren.
Dieser Umstand wird häufig begleitet durch eine zu jenem Zeitpunkt nicht vorliegende Publizitätspflicht jener Unternehmen. Eine bald nach dem IPO erfolgte Übernahme durch ein anderes Unternehmen bzw. ein Konkurs sind weitere Gründe für fehlende Daten.
351 Aufgrund unvollständiger Datensätze werden des weiteren folgende IPOs aus der Regressionsanalyse
abgegrenzt: Ahlers, GMN Müller, Einhell, Glunz, Stixi, Biotest, Bijou Brigitte, Computer 2000, Macrotron, Oppermann, Compudent, Kunert, Weru, VBH, Ex-Cell-O, Wünsche, Schaerf, Hako, Schleicher,
Rhön-Klinikum, Data Modul, Hach, Bausch, Jil Sander, GEA, Signalbau Huber, Schön&Cie, Hermle,
Herlitz IT, Revell, Simona, Hirsch, Sartorius, Steffen, Gebrüder März, Möbel Walther, Otto Reichelt,
Friedrich Grohe, M.A.X.-Holding, MHM, Berentzen sowie die IPOs der Jahre 1996 und 1997.
352 „EViews Version 3”, Hersteller: Quantitative Micro Software; Irvine CA (USA).
353 Denkbar ist trotz seiner geringeren empirischen Relevanz (siehe Kapitel B.1.2.1.1) auch eine bloße
Umplatzierung von Aktien, die mit keinem Zufluss von Eigenkapital verbunden ist. Allerdings wird
durch die größere Liquidität, Öffentlichkeitswirkung etc. auch in diesem Fall eine Verbesserung der
Unternehmensfinanzierung realisiert.
354 Vgl. Deutsche Bundesbank (1986), S. 18 f.
- 58 Die Relevanz der Variable Umsatz stützt sich auf die Annahme, dass steigende
Umsätze in der Regel von einem Anstieg der Beschäftigung begleitet werden.
Ihre Aussagekraft wird allerdings relativiert durch Einflussgrößen wie Überstunden oder Effizienzgewinne, die mit der Substitution von Beschäftigten
durch Maschinen erzielt werden. Ein Mehr an Personal ist bei Umsatzanstiegen
z.B. in Bereichen wie der Produktion, der Distribution oder dem Beschaffungswesen vorstellbar.
Ein Lösungsweg, beide Einflüsse zu integrieren, bietet die Umsatzrendite. Sie
wird definiert als der Quotient aus Gewinn und Umsatzvolumen. Im Gegensatz
zu der Kennzahl des Gewinnes per se weist sie allerdings weitaus weniger die
oben skizzierte Ambivalenz auf, sondern steht in einem direkteren und eindeutigeren Verhältnis zu Investitionen und Beschäftigung.355 Aus ökonometrischer
Sicht bietet die Umsatzrendite als Regressor zusätzlich den Vorteil, dass sie
zwei potenzielle Regressoren ersetzt und damit die Freiheitsgrade der Regression erhöht. Insofern ist es sinnvoll die Umsatzrendite als zweiten Regressor zu
verwenden.
Nach der Diskussion der Vor- und Nachteile dieser für unser Untersuchungsziel
wichtigsten Parameter hat die Regressionsgleichung bislang also die folgende
Form:
Mitarbeiter = Umsatzrendite „und“ Eigenkapital.
Der nächste notwendige Schritt ist nun zu klären, in welcher funktionalen Beziehung die Regressoren und der Regressand miteinander stehen.
Modell-Spezifikation: funktionale Zusammenhänge
Wichtiges Kriterium für die Entscheidung über die funktionale Form der Regressionsgleichung ist der spätere Interpretationsgehalt. Die beiden naheliegendsten Möglichkeiten zur Verknüpfung der beiden Regressoren bieten sich
via Addition oder Multiplikation. Während die additive Verknüpfung eine so
genannte Level-Interpretation erlaubt (z.B. EK steigt um 1 Mio., dann steigt
MA um 237 Personen), ermöglicht die multiplikative Verknüpfung mittels Logarithmierung eine elegantere Interpretation in prozentualen Größen. Die Regression soll daher wie folgt spezifiziert werden:
ln(MAu ) = c + β 2 ln( RENDITEu ) + β 3 ln( EK u ) + ε u
wobei MA die Mitarbeiterzahl, RENDITE die Umsatzrendite, EK das Eigenkapital, ε der Störterm und c, β 2 und β 3 die gesuchten Koeffizienten sind.356 Der
Index u steht für die einzelnen Börsengänge in den jeweiligen vorher definierten Kategorien. Durch eine gedankliche Rückabwicklung der Logarithmierung
mit dem natürlichen Logarithmus (ln) wird die ursprüngliche Form der multiplikativen Verknüpfung erzeugt:
β
β
MAu = β 1 ( RENDITEu 2 )( EK u 3 )e ε u
355 Vgl. Deutsche Bundesbank (1988), S. 33 ff.
substitu356 Der Koeffizient c wurde zwecks einfacherer Handhabung für den eigentlichen Term ln
β1
iert.
- 59 Sinn dieser Transformation ist, dass die obige Gleichung aufgrund ihrer linearen Eigenschaften leicht durch eine OLS-Regression geschätzt werden kann.357
358
Die Koeffizienten, die als Potenz der Regressoren ausgedrückt werden, ermöglichen hier nun eine Interpretation, die unabhängig von den verschiedenen Einheiten der Parameter ist. Sie können in der Form von Elastizitäten interpretiert
werden.
Datenmodifikation und Querschnittsanalyse
Ziel dieser Regressionsanalyse ist es, auf indirektem Wege den Einfluss des
Börsenganges auf die Koeffizienten offenzulegen. Zu diesem Zwecke werden
die Daten der 7 Jahre mittels Mittelwertberechnungen zu zwei Datenreihen aggregiert, die das Unternehmen vor dem IPO mit den Daten der Jahre –3 bis –1
(„cum3“) sowie nach dem IPO mit den Daten der Jahre 0 bis +3 („cum7“) repräsentieren sollen. Nachdem die einzelnen Börsengänge nun also für die Parameter MA, RENDITE und EK jeweils zwei Zahlen (cum3 und cum7) geliefert
haben, wird nun die Schätzung in der Form einer Querschnittsanalyse359 in den
beiden Datenreihen getrennt durchgeführt.
Signifikanztests und Bestimmtheitsmaß:
Wie schon oben beschrieben (siehe Kapitel B.3.1) ist es nun notwendig, die geschätzten Koeffizienten auf ihre Robustheit zu testen.360 Das Hauptproblem für
eine fehlende Robustheit der Schätzwerte stellt meist eine zu kleine Stichprobe
an Unternehmen dar (verstärkt durch weitere Kategorisierungen), welche die
Standardfehler der Koeffizienten erhöhen. Für den Zweck dieser Analyse werden insbesondere die t-Statistik, die für jeden Koeffizienten einzeln die NullHypothese β i = 0 überprüft, als auch die F-Statistik, welche die Signifikanz
beider Regressoren gleichzeitig überprüft ( β 1 = β 2 = 0 ), als Testgrößen konsultiert. Übersteigen die in EViews automatisch berechneten F- und tStatistiken die kritischen Werte der jeweiligen Verteilungen, werden die NullHypothesen verworfen und die Koeffizienten als signifikant unterschiedlich
von 0 angenommen (entsprechend einer gewählten Fehlerwahrscheinlichkeit).361
362
Das Bestimmtheitsmaß R 2 liefert als Ergänzung Informationen über die „Erklärungskraft“ der geschätzten Regressionsgleichung im Verhältnis zu den zugrundeliegenden Daten. Sie repräsentiert in unserer Analyse den Anteil der
357 Ein weiterer Vorteil ist die Stationarität dieser logarithmierten Datenreihe, welche für die Annahme
homeskedastischer Varianzen wichtig ist; vgl. Gujarati, D. (1995), S. 165 f.
358 Die multiplikative Verknüpfungsweise der (noch nicht logarithmierten) Regressionsgleichung impliziert im Falle eines Regressoren mit dem Wert Null, dass auch der Regressand den Wert Null annimmt. Darum wird der Regressand MA als die mittel- bis langfristig angestrebte Mitarbeiterzahl angenommen.
359 Eine Querschnittsanalyse untersucht mehrere Kategorien (z.B. Branchen) zum gleichen Zeitpunkt
(hier cum3 und cum7).
360 Vgl. für den detaillierten Aufbau der folgenden Testgrößen Kennedy, P. (1998), S. 54 ff. oder von Auer, L. (1999), Kapitel 3 und 6.
361 Der zusätzlich berechnete p-Wert drückt die komplementäre Fehlerwahrscheinlichkeit aus, mit der
berechneten t-Statistik die Nullhypothese fälschlicherweise zu verwerfen.
362 Zum Ausschluss von sog. Multikollinearität muss überprüft werden, ob zwischen den Residuen der
einzelnen Regressoren Muster erkennbar sind; vgl. von Auer, L. (1999), S. 339 ff.
- 60 Variation in den Mitarbeiterzahlen, welcher durch die Variation in den Regressoren (also Eigenkapital und Umsatzrendite) erklärt werden kann. R 2 kann
analog zu der prozentualen Interpretationsmöglichkeit einen Wert zwischen 0
und 1 annehmen. Während prinzipiell ein hoher R 2 angestrebt wird, sollte die
Bedeutung dieser Kennzahl jedoch nicht überbewertet werden (insbesondere im
Vergleich z.B. zur t-Statistik).363
363 Dies insbesondere aufgrund der Tatsache, dass die Aufnahme neuer Regressoren in die Regressionsgleichung (ob sie nun in den untersuchten Zusammenhang passen oder nicht) das Bestimmtheitsmaß grundsätzlich erhöhen. Das daher oft verwendete modifizierte Bestimmtheitsmaß bringt für
unsere Analyse jedoch keine signifikanten Verbesserungen; vgl. z.B. Kennedy, P. (1998), S. 81 f.
- 61 -
Teil C: Ergebnisse der empirischen Untersuchung
1
Entwicklung der Gesamtheit aller Börsengänge vor
versus nach dem IPO
1.1
Deskriptive Betrachtung der Beschäftigungsentwicklung
Am Beginn der Auswertung soll ein Blick auf die Entwicklung der
Beschäftigung der Gesamtheit aller Börsengänge geworfen werden, um
Schlussfolgerungen über das allgemeine Verhalten nach einem IPO ziehen zu
können. Zu diesem Zweck wird im Folgenden das Beschäftigungsniveau der
Jahre 1987 bis 1996 normiert dargestellt (siehe Abbildung 7). Die zugrundeliegende Stichprobe beinhaltet die Daten von 120 Unternehmen364 und bildet fast
zwei Drittel der Grundgesamtheit aller Börsengänge in Deutschland ab, womit
die Voraussetzung für repräsentative Schlussfolgerungen gegeben ist.
A n s t i e g d e s B e s c h ä ft i g u n g s n i v e a u
(B ö rs e n g ä n g e d e r J a h re 1 9 8 7 - 1 9 9 6 )
1 8 0, 00 %
1 7 0, 00 %
A n z a h l d e r M i ta rb e i te r (n o r m i e
1 6 0, 00 %
1 5 0, 00 %
1 4 0, 00 %
IP O
1 3 0, 00 %
1 2 0, 00 %
1 1 0, 00 %
1 0 0, 00 %
Jah r -3
Jah r -2
Jah r -1
IP O _ Ja h r
Jah r + 1
Jah r + 2
Jah r + 3
Abbildung 7: Börsengänge der Jahre 1987 – 1996: Normierte Entwicklung des Beschäftigtenstandes
Die Analyse dieser Entwicklung macht zwei wesentliche Aussagen möglich:
• Unternehmen, die einen Börsengang durchführen, verzeichnen einen beachtlichen Zuwachs an Mitarbeitern von mehr als 70 % innerhalb von sieben Jahren. Der Zuwachs erfolgt sowohl vor als auch nach dem IPO.
• Ein Blick auf den Graphen lässt einen „Knick“ im Jahr des Börsenganges erkennen. Der nach dem Börsengang in einem steileren Winkel ansteigende
Graph signalisiert, dass die Beschäftigungszunahme in der Folge des IPO
nochmals einen deutlichen Schub erfährt (ca. 50 %-Punkte des gesamten
70 %igen Zuwachses wird nach dem IPO generiert).
364 Vgl. als Ursache für die Diskrepanz zur Grundgesamtheit die in Kapitel B.2.1 beschriebenen Datenprobleme.
- 62 Erst ein Vergleich mit der Gesamtheit aller Unternehmen in Deutschland365 lässt
die beachtliche Beschäftigungsentwicklung der Börsengänge deutlich werden.
Auch wenn sich ein direkter Vergleich der Datenreihen aufgrund der unterschiedlichen Aggregationsmethoden verbietet (z.B. bezüglich des IPO normierte
versus reale Zeitreihen), so werden doch die grundsätzlich verschiedenen Verläufe und Größenordnungen des Wachstums an Mitarbeitern sichtbar (siehe
Abbildung 8).
G e s a m te r U n te r n e h m e n s s e k to r (i n D e u t s c h la n d ):
E n tw i c k l u n g d e s B e s c h ä fti g te n s ta n d e s
1 3 0 .0 0 %
1 2 5 .0 0 %
An z a h l d e r M i t a r b e i t e r ( n o r m ie
1 2 0 .0 0 %
1 1 5 .0 0 %
1 1 0 .0 0 %
1 0 5 .0 0 %
1 0 0 .0 0 %
9 5 .0 0 %
9 0 .0 0 %
8 5 .0 0 %
8 0 .0 0 %
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Q u e lle : D A T A S T R E A M / O E C D In d u s tr ia l A c tiv itie s - E m p lo y m e n t In d e x
Abbildung 8: Gesamtheit der Unternehmen in Deutschland der Jahre 1982 – 1999;
Normierte Entwicklung des Beschäftigtenstandes
Abgesehen von einem markanten Ausschlag im Jahre 1991366 pendelt das Beschäftigungsniveau während des gesamten Zeitraumes um den Anfangsstand
von 100 %. Im Unterschied zu dem starken Beschäftigungswachstum der IPOFirmen ist die Gesamtheit der Unternehmen also langfristig durch einen Beschäftigungsverlauf auf gleichbleibendem Niveau gekennzeichnet. Dieser Vergleich verdeutlicht, dass der vorher berichtete Anstieg des Beschäftigungsniveaus bei IPO-Unternehmen nicht wesentlich durch gesamtwirtschaftliche
Faktoren (wie z.B. die Konjunktur), denen alle Unternehmen unterliegen, bewirkt wurde. Es muss nochmals betont werden, dass der direkte Vergleich dieser beiden Ergebnisse aufgrund ihren unterschiedlichen Berechnungsmethoden
(normierte Zeitreihe versus reale Zeitreihe) nicht konsistent möglich ist. Ein
Vergleich erlaubt gleichwohl, die Größenordnung des starken Beschäftigungsanstieges der Börsengänge zu unterstreichen.
Jährliche Wachstumsraten des Beschäftigtenstandes der IPOs:
Wieder zurückkommend auf unsere Untersuchungsgruppe soll nun das Ausmaß
des Beschäftigtenanstiegs der IPOs genauer betrachtet werden. Hierzu werden
die jährlichen Wachstumsraten der Veränderungen des Personalbestandes dargestellt (siehe Abbildung 9).
365 Aggregation gemäß den Daten der OECD in ihren „Industrial Activities”.
366 Die Analyse der Ursachen des Ausschlages (z.B. die Deutsche Wiedervereinigung) liegt jenseits des
Rahmens dieser Arbeit und spielt für die weitere Interpretation der Ergebnisse keine weitere Rolle.
- 63 -
Alle IPOs 1987-1996: Mitarbeiterwachstum p.a.
12.00%
10.38%
10.00%
8.00%
Median p.a.
7.23%
6.63%
6.00%
4.95%
5.07%
4.00%
2.99%
2.00%
0.00%
n
vo
n
vo
n
vo
n
vo
n
vo
n
vo
+2
hr
Ja
+1
hr
Ja
r
ah
fJ
au
r
ah
fJ
au
+3
+2
+1
-1
-2
r
ah
-J
PO
fI
au
r
ah
fJ
au
r
ah
fJ
au
hr
Ja
uf
ra
ah
-J
O
IP
-1
hr
Ja
-2
hr
Ja
-3
hr
Ja
Abbildung 9: Jährliche Wachstumsraten des Beschäftigtenstandes der Börsengänge
der Jahre 1987 – 1996
In Ergänzung zu dem in der Abbildung 7 skizzierten absoluten Verlauf der
Beschäftigung wird deutlich, dass der relative Mitarbeiteranstieg im Jahr des
IPO seinen Höhepunkt erreicht hat und danach nur noch kleinere Anstiege zu
verzeichnen sind (aber weiterhin Zuwächse). Hierbei muss jedoch die Rolle des
Größeneffektes betont werden, der es trotz steigendem Wachstum in absoluten
Zahlen immer schwieriger werden lässt, eine bestimmte relative Wachstumsrate
zu erreichen oder gar immer wieder zu übertreffen. Insofern bedeuten die Ergebnisse der Abbildung 9 nur eine Nuancenverschiebung der vorher getroffenen Schlussfolgerungen.367
1.2
Schließende Betrachtung der Regressionsergebnisse
Nach der Feststellung der Richtung und des Ausmaßes der Beschäftigtenentwicklung soll als nächstes der Frage nachgegangen werden, welche Faktoren
diese Entwicklung determinieren. Wie im Kapitel B.3.2 beschrieben, soll mittels
Regressionen der Zusammenhang zwischen der Mitarbeiterzahl eines Unternehmens (MA) und den erklärenden Größen Umsatzrendite (RENDITE) und Eigenkapital (EK) analysiert werden. Um hierbei zu beleuchten, ob der Börsengang den Einfluss der Regressoren auf die Mitarbeiterzahl verändert, werden
die jeweils siebenjährigen Daten der einzelnen Firmen zu zwei Zeitreihen vor
und nach dem IPO aggregiert (cum3 und cum7). Für die Ergebnisse siehe Tabelle 1:
367 Zur Einordnung soll daher wiederum ein vergleichender Blick auf eine „Kontrollgruppe“ geworfen
werden (vgl. auch Anhang C.2, Nr. 5). Wir betrachten das jährliche Wachstum des Lohnaufwandes
aller deutschen Unternehmen (des produzierenden Gewerbes), welches in den letzten 25 Jahren im
Durchschnitt um 4,85 % pro Jahr stieg. Da sich dieses Wachstum jedoch nicht nur aus dem Anstieg
an Mitarbeitern, sondern auch aus dem Wachstum des Lohnsatzes zusammensetzt, muss jenes noch
subtrahiert werden. Dies rechtfertigt die Annahme, dass das jährliche Mitarbeiterwachstum niedriger
als diese Schwelle und daher auch deutlich niedriger als die Wachstumsraten der IPO-Unternehmen
ist.
- 64 -
Regressionsschätzung für den Zeitraum VOR dem Börsengang:
Dependent Variable: LOG(MA_CUM3)
Method: Least Squares
Date: 10 / 30 / 99 Time: 22:41
Sample: 1 87
Included observations: 85
Excluded observations: 2
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LOG(RENDITE_CUM3)
LOG(EK_CUM3)
2.825443
-0.387936
0.783755
0.303556
0.072624
0.058317
9.307821
-5.341708
13.43946
0.0000
0.0000
0.0000
R-squared
0.754659
0.748675
0.626912
32.22757
-79.39204
2.078624
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
7.081111
1.250515
1.938636
2.024847
126.1142
0.000000
Regressionsschätzung für den Zeitraum NACH dem Börsengang:
Dependent Variable: LOG(MA_CUM7)
Date: 10 / 30 / 99 Time: 22:42
Sample(adjusted): 1 86
Excluded observations: 10 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LOG(RENDITE_CUM7)
LOG(EK_CUM7)
1.765306
-0.386926
0.915204
0.367157
0.070243
0.054331
4.808043
-5.508432
16.84509
0.0000
0.0000
0.0000
R-squared
0.810438
0.805245
0.524814
20.10635
-57.31082
2.047871
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Tabelle 1:
7.547637
1.189215
1.587127
1.679129
156.0492
0.000000
Ergebnisse der Regressionsschätzungen für Börsengäng der Jahre 1987 1995
Interpretation der Koeffizienten und Signifikanztests
Die Umsatzrendite als zweiter Regressor RENDITE weist einen nahezu konstanten Koeffizienten β 2 von – 0,38 % auf, welcher als ein 0,38 %iger Mitarbeiterrückgang bei einer einprozentigen Erhöhung der Umsatzrendite interpretiert werden kann.368 Im Mittelpunkt unseres Interesses steht aber der Zusammenhang zwischen dem Eigenkapital EK und der Mitarbeiterzahl MA, welcher
durch den Koeffizienten β 3 repräsentiert wird und in den jeweiligen Regres-
368 Eine Erörterung der Ursachen für diesen negativen Zusammenhang liegt außerhalb des Rahmens
dieser Arbeit. Zur besseren Illustrierung kann allerdings der folgende angenommene Mechanismus
dienen: bei Annahme eines konstanten Umsatzes sorgt eine Erhöhung des Gewinnes für einen Anstieg der Umsatzrendite. Um die Verknüpfung zu der abnehmenden Mitarbeiterzahl herzustellen
kann angenommen werden, dass eine Reduktion der Beschäftigten Effizienzreserven freilegt, da
derselbe Umsatz mit geringeren Personalaufwendungen erwirtschaftet werden kann.
- 65 sionen positive Werte von 0,78 bzw. 0,91 annimmt. Interpretiert werden kann
dies wie folgt: bei einem einprozentigen Anstieg des Eigenkapitals steigt die
Mitarbeiterzahl vor dem IPO um 0,78 % und nach dem IPO um 0,91 %.
Sowohl die Ergebnisse des t-Tests als auch des F-Tests bestätigen mit einem Signifikanzniveau von mehr als 99 %, dass die Koeffizienten unterschiedlich von
Null sind. Das Bestimmtheitsmaß R 2 sagt aus, dass die Schätzungen zu 75 %
bzw. 81 % die Variation der Variablen erklären und damit ein zufriedenstellendes Erklärungsmaß dieser Regression garantieren.
Ergebnisse des Median-Tests
Abschließend soll nun mit Hilfe des in Kapitel B.2.3 erläuterten Tests über die
Ungleichheit der Mediane überprüft werden, ob sich die bislang erlangten Indizien bestätigen und die Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem Börsengang
signifikant unterschiedlich verläuft. Die Ergebnisse des in EViews durchgeführten Tests befinden sich im Anhang C.1, Nr. 3. Resultat des Tests ist eine
χ 2 -Statistik von 3,88, welche bei einem Signifikanzniveau von 95 % über
dem kritischen χ 2 -Wert von 3,84 liegt. Somit kann festgehalten werden, dass
(mit einer exakt 4,87 %igen Fehlerwahrscheinlichkeit) die unterschiedliche Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem Börsengang bestätigt wird und sich
damit ein konsistentes Bild mit den oben erzielten Ergebnissen ergibt.
1.3
Szenarien-Bildung anhand der Beschäftigungsentwicklung
Im Folgenden wird der Versuch gemacht, die eben analysierte Gesamtheit aller
Börsengänge entsprechend ihrem tatsächlichen Mitarbeiterverlauf für eine detailliertere Analyse aufzuteilen.369 Dabei werden alle Firmen gemäß ihrer Beschäftigtenentwicklung einem der beiden schon aus Kapitel A.3 bekannten
Szenarien A und B zugeordnet. Vereinzelte Firmen, deren Mitarbeiterentwicklung in keines der beiden Szenarien passt, werden abschließend unter einer
neuen Kategorie C subsumiert.370
Das Wachstums-Szenario A, welchem mit 48 % die meisten Unternehmen angehören, bezeichnet den klassischen Fall des aufstrebenden Wachstumsunternehmens, welches nach dem IPO – befreit von Kapitalbeschränkungen – mit
noch stärkerer Dynamik sein Wachstum fortsetzt (siehe Abbildung 10). Es ist
durch einen „konkaven“ Beschäftigungsverlauf gekennzeichnet, welcher durch
eine steilere Wachstumskurve nach dem IPO sichtbar wird. Am Ende der sieben
Jahre unseres Betrachtungszeitraumes wird eine mehr als 130 %iger Beschäftigungsanstieg unseres Ausgangsniveaus erreicht.
369 Dies im Unterschied zu der in Kapitel B.1.2 vorgenommenen ex-ante Kategorisierung.
370 Siehe Anhang C.1 – Nr. 1 für die exakte Firmenzuteilung samt den individuellen Mitarbeiterentwicklungen.
- 66 -
Szenario A - WACHSTUM
240,00%
220,00%
Anzahl der Mitarbeiter (normiert)
200,00%
180,00%
160,00%
IPO
140,00%
120,00%
100,00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
IPO-Jahr
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Abbildung 10: Szenario A – Normierte Entwicklung des Beschäftigtenbestandes
Die Ergebnisse der Regressionsschätzungen (siehe Anhang C.1, Nr. 2) zeigen für
das Szenario A einen steigenden Eigenkapitalkoeffizienten nach dem Börsengang. Der EK-Koeffizient β 3 steigt von positiven 0,75 auf 0,88, wobei alle
oben schon genannten Signifikanzkriterien auf einem Niveau von mehr als
99 % befriedigt werden. Das Bestimmtheitsmaß R 2 nimmt Werte zwischen
72 % und 74 % an. Dies entspricht bei jenen Wachstumsunternehmen einer
nach dem Börsengang zugenommenen Elastizität von Eigenkapital- und Mitarbeiterwachstum. Der Median-Test bestätigt die Unterschiedlichkeit der Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem Börsengang (allerdings nur bei einem Signifikanzniveau von 87 %).371
Das Konsolidierungs-Szenario B der Abbildung 11, dem 46 % der Unternehmen
angehören, zeichnet sich ebenfalls durch sehr hohe Wachstumsraten vor dem
Börsengang aus. Diese sind höher als im Wachstumsszenario – es werden im
Konsolidierungsszenario schon bis zum Jahr des IPO über 50 % des Beschäftigungswachstums realisiert. Nach dem IPO erfolgt jedoch die Konsolidierung in
Form von verlangsamten Wachstumsraten, welche nach ein bis zwei Jahren
sogar in eine Reduzierung der Beschäftigtenzahlen münden kann – allerdings
immer noch auf einem Niveau, welches höher als vor dem Börsengang ist.
371 Siehe Anhang C.1, Nr. 3.
- 67 -
Szenario B - KONSOLIDIERUNG
180,00%
170,00%
160,00%
150,00%
IPO
140,00%
130,00%
120,00%
110,00%
100,00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
IPO_Jahr
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Abbildung 11: Szenario B – Normierte Entwicklung des Beschäftigtenbestandes
Interessanterweise unterscheiden sich die Regressionsergebnisse (siehe Anhang
C.1, Nr. 2) kaum von denjenigen des Szenarios A. Der EK-Koeffizient β 3 steigt
hier von positiven 0,79 auf 0,93 an (ebenso bei einem Signifikanzniveau von
über 99 %). Der Median-Test verneint allerdings gemäß dem kritischen χ 2 Wert die signifikante Unterschiedlichkeit der Wachstumsraten der Mitarbeiter
vor und nach dem IPO.372 Verständlicher wird dieses Resultat, wenn man sich
die konvexe Form der Beschäftigungsentwicklung in Erinnerung ruft, die es
erschwert, einen signifikanten Unterschied zwischen den betragsmäßig ähnlicheren Medianen des Szenarios B zu belegen.
Kategorie C: Stetiger Abbau von Mitarbeitern
100,00%
95,00%
90,00%
IPO
85,00%
80,00%
75,00%
70,00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
IPO-Jahr
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Abbildung 12: Normierte Entwicklung des Beschäftigtenbestandes der Kategorie C
Jenseits der beiden skizzierten Szenarien existiert die kleinste Kategorie C, in
der die verbliebenen 3 % der Unternehmen subsumiert werden (vgl. Abbildung
372 Für die Verwerfung der Nullhypothese müsste man eine unakzeptable Fehlerwahrscheinlichkeit von
mehr als 50 % in Kauf nehmen; vgl. Anhang C.1 – Nr.3.
- 68 12). Die Firmen dieser Kategorie zeichnen sich durch einen stark rückläufigen
Beschäftigungsverlauf aus, der im Unterschied zu den beiden vorherigen Szenarien durchweg sowohl vor als auch nach dem Börsengang auftritt. Bemerkenswert ist, dass sich in dieser Kategorie die Deutsche Telekom befindet, die
aufgrund ihrer besonderen Umstände für den massiven Abbau von Personal
bekannt ist.373 Aufgrund der geringen Anzahl an Unternehmen können weder
bei einer Regressionsschätzung noch beim Median-Test valide Ergebnisse erzielt werden.
2
Unterschiedliche Entwicklungen zwischen den
Kategorien
Nach der Analyse der Gesamtheit aller (sowie der in Szenarien eingeteilten)
Börsengänge soll als nächstes überprüft werden, inwiefern die in Kapitel B.1.2
gebildeten Kategorien unterschiedliche Beschäftigungsentwicklungen aufweisen. Zu diesem Zwecke werden analog die schon bekannten empirischen Instrumente angewandt. Für alle folgenden Kategorien sei hier aus Platzgründen
auf die entsprechenden Anhänge verwiesen, in denen sich die exakten Informationen finden:

Anhang C.2, Nr. 1: Jährliche Wachstumsraten der Mitarbeiterzahlen

Anhang C.2, Nr. 2: Ergebnisse der Regressionsschätzungen

Anhang C.2, Nr. 3: Test über die (Un-)Gleichheit der Mediane
Falls nicht anders erwähnt, gilt für alle im Text genannten Koeffizienten, dass
analog der obigen Ergebnisse die Signifikanzkriterien mit einem Niveau von
mehr als 99 % erfüllt sind und das Bestimmtheitsmaß zufriedenstellende Werte
zwischen 0,7 und 0,9 annimmt.
2.1
Kapitalerhöhung versus Umplatzierung
Ein Blick auf die normierte Beschäftigungsentwicklung soll zu Beginn die Frage nach dem Einfluss einer Kapitalerhöhung beleuchten. Es zeigt sich hierbei,
dass alle Sub-Kategorien einen ähnlichen Verlauf nehmen, die Sub-Kategorie A
allerdings erwartungsgemäß den stärksten Mitarbeiterzuwachs aufweist (siehe
Abbildung 13). Bestätigt wird dies durch ähnliche Ergebnisse bei den Regressionsschätzungen, in denen sich alle Sub-Kategorien durch einen vergleichbaren
Anstieg der EK-Koeffizienten auszeichnen.374 Der Median-Test erkennt in allen
drei Sub-Kategorien keinen signifikanten Unterschied zwischen der Entwicklung vor und nach dem IPO. Betrachtet man die jährlichen relativen Wachstumsraten der Beschäftigten, so fällt auf, dass die Sub-Kategorien A und B den
Höhepunkt ihres relativen Wachstums zum Zeitpunkt des IPO erreichen, während die Sub-Kategorie C hier eine Verlangsamung des Wachstums erlebt.
373 Es müssen selbstverständlich auch in diesem Fall die besonderen Umstände einer Privatisierung berücksichtigt werden (siehe Kapitel B.1.2.2.6).
374 Kategorie A: von 0,79 auf 0,89 / Kategorie B: von 0,71 auf 0,87 / Kategorie C: von 0,87 auf 1,04.
- 69 -
G ra d d e r K a p ita le rh ö h un g : An s tie g de s
B e s c h ä ftigu n g s n iv e a u
1 9 0 ,0 0 %
1 8 0 ,0 0 %
1 7 0 ,0 0 %
nor m ie r t
1 6 0 ,0 0 %
1 5 0 ,0 0 %
1 4 0 ,0 0 %
IP O
1 3 0 ,0 0 %
1 2 0 ,0 0 %
1 1 0 ,0 0 %
1 0 0 ,0 0 %
Ja h r -3
Ja h r -2
Ja h r -1
K a tegorie A
IP O _ Ja h r
K a tegorie B
Ja h r +1
Ja h r +2
Ja h r +3
K a tegorie C
Abbildung 13: Kategorisierung nach dem Grad der Kapitalerhöhung – Normierte Entwicklung des Beschäftigtenstandes
Marktsegmente
Beim Blick auf die verschiedenen Marktsegmente werden größere Unterschiede
sichtbar (siehe Abbildung 14). Insbesondere das Segment des Neuen Marktes,
das nur für diese deskriptive Unteranalyse eingeführt wurde375, weist eine außergewöhnliche Wachstumsentwicklung auf, die sicherlich durch meist kleine
Firmengrößen vor dem IPO begünstigt ist. Schon nach vier Jahren unseres
Zeitstrahles hat sich die Belegschaft dieser Firmen mehr als verdreifacht. Mit
großem Abstand folgen die anderen Segmente, bei denen der Geregelte Markt
(insbesondere nach dem IPO) einen größeren Zuwachs an Mitarbeitern als der
Amtliche Handel aufweist. Bestätigt wird dieser Eindruck durch die Ergebnisse
des Median-Tests, bei dem einzig der Geregelte Markt den kritischen χ 2 -Wert
(Signifikanzniveau 95 %) übertrifft und damit die Unterschiedlichkeit der Entwicklung vor und nach dem IPO bestätigt.376 Die in der Regression ermittelten
EK-Koeffizienten steigen in beiden Marktsegmenten nach dem IPO an, der
Amtliche Handel allerdings auf einem höheren Niveau.377 Eine analoge Entwicklung zeigt sich bei den relativen Wachstumsraten, welche alle ihren Höhepunkt zum Zeitpunkt des IPO erreichen – allerdings auch hier beim Neuen
Markt auf weitaus höherem Niveau.
375 Vgl. die Ausführungen zu den Datenproblemen im Kapitel B.1.1 und B.1.2.1.2.
376 Daten des Neuen Marktes standen für schließende Analysen nicht ausreichend zur Verfügung.
377 Im Amtlichen Handel von 0,77 auf 0,95 und im Geregelten Markt von 0,53 auf 0,70. Im Geregelten
Markt weist R 2 in beiden Schätzungen allerdings nur Werte unter 0,5 auf.
- 70 -
Marktsegmente: Anstieg des Beschäftigungsniveau
300,00%
260,00%
normiert
220,00%
180,00%
IPO
140,00%
100,00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
Amtlicher Handel
IPO_Jahr
Geregelter Markt
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Neuer Markt
Abbildung 14: Kategorisierung nach dem Marktsegment – Normierte Entwicklung des
Emittierte Aktienarten
Unterstellt man einen Einfluss der emittierten Aktienart auf die Beschäftigungsentwicklung in der Folge des IPO, so ist es sehr einleuchtend, dass sich
vor dem IPO der Beschäftigungsverlauf der beiden Sub-Kategorien als nahezu
identisch erweist (siehe Abbildung 15). Auch in den Regressionsschätzungen
weisen die beiden Sub-Kategorien erst nach dem IPO verschiedene Entwicklungen auf. Vorzugsaktien weisen hier sowohl einen größeren absoluten Mitarbeiterzuwachs als auch einen stärkeren Anstieg des EK-Koeffizienten auf.378 In relativen Zahlen wachsen Stammaktien allerdings mit höheren Wachstumsraten,
die im Gegensatz zu Vorzugsaktien nach dem IPO aber auch wieder viel
schneller absinken.
378 Der EK-Koeffizient steigt bei Stammaktien von 0,78 auf 0,88 sowie bei Vorzugsaktien von 0,79 auf
1,03. Bei der Schätzung der Vorzugsaktien vor dem IPO ist R 2 aber nur 0,65 .
- 71 -
Aktienart: Anstieg des Beschäftigungsniveaus
190.00%
180.00%
170.00%
normiert
160.00%
150.00%
140.00%
130.00%
120.00%
110.00%
100.00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
Stam maktien
IPO_Jahr
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Vorzugsaktien
Abbildung 15: Kategorisierung nach der emittierten Aktienart – Normierte Entwicklung
des Beschäftigtenstandes
2.2
Größenklassen
Deutliche Differenzen zeigen sich bei der Betrachtung unterschiedlicher Unternehmensgrößen (siehe Abbildung 16). Kleine Unternehmen weisen sowohl hinsichtlich des absoluten Wachstums an Mitarbeitern als auch in relativen
Wachstumsraten einen deutlich stärkeren Beschäftigungsanstieg auf. Unterstützt werden diese Resultate durch die geschätzten EK-Koeffizienten, welche
bei kleinen Unternehmen viel stärker ansteigen (aber mit der Einschränkung
insignifikanter Werte von R 2 und den Test-Statistiken vor dem IPO).379
379 Bei großen Unternehmen steigt der EK-Koeffizient nur von 0,74 auf 0,80 – bei kleinen Unternehmen
aber von (insignifikanten!) –0,13 auf positive 0,62! Auch R 2 liegt bei kleinen Unternehmen aber nur
bei 0,12 bzw. 0,53!
- 72 -
Unternehmensgröße: Anstieg des Beschäftigungsniveaus
300.00%
280.00%
260.00%
240.00%
normiert
220.00%
200.00%
180.00%
160.00%
140.00%
120.00%
100.00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
IPO_Jahr
Börsenkandidaten < 400 Mitarbeiter
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Bärsenkandidaten > 400 Mitarbeiter
Abbildung 16: Kategorisierung nach der Größenklasse des Unternehmens – normierte
Während bei großen Unternehmen die Unterschiedlichkeit der Mediane der
Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem Börsengang nur mit einer Fehlerwahrscheinlichkeit von 16 % bestätigt wird, übersteigt bei kleinen Unternehmen die χ 2 -Statistik den kritischen Wert bei einem Signifikanzniveau von
95 %.
Branchen
Komplexer wird die Betrachtung der unterschiedlichen Entwicklung der verschiedenen Branchen (siehe Abbildung 17).
Branchen: Anstieg des Beschäftigungsniveaus
200.00%
190.00%
180.00%
170.00%
normiert
160.00%
150.00%
140.00%
130.00%
120.00%
110.00%
100.00%
Jahr -3
Jahr -2
Bau
Elektro / EDV
Jahr -1
IPO_Jahr
Handel
Jahr +1
Konsumartikel / Textil
Jahr +2
Jahr +3
Maschinenbau
Abbildung 17: Kategorisierung nach Branchen – normierte Entwicklung des Beschäftigtenstandes
- 73 Die folgende Übersicht faßt die empirischen Ergebnisse zusammen:
• Der größte absolute Zuwachs an Mitarbeitern wird in den Sub-Kategorien
Handel sowie Elektro / EDV erzielt, wohingegen der Maschinenbau in absoluten Zahlen die schlechteste Entwicklung aufweist.
• In der EDV-Branche werden die mit am Abstand größten Wachstumsraten
des Mitarbeiterbestandes erzielt.
• Auch nach dem IPO sind steigende Wachstumsraten der Mitarbeiter in den
Branchen Bau, Dienstleistungen und Autozulieferer zu verzeichnen, während in den Branchen Textil, Maschinenbau sowie Chemie / Pharma ein
starkes Absinken der Wachstumsraten zu beobachten ist.
• Ein vergleichender Blick auf den für viele Branchen durch die OECD berechneten Beschäftigungsindex zeigt, dass die Wachstumsraten der Beschäftigung (von konjunkturellen Einflüssen abstrahiert) im Wesentlichen
um die Null-Prozent-Grenze oszillieren und damit weit unterhalb den
Wachstumsraten der Börsengänge in den jeweiligen Branchen liegen (siehe
Anhang C.2, Nr. 4) 380.
• Die EK-Koeffizienten verzeichnen in den Regressionsschätzungen einen
Anstieg in den Branchen Maschinenbau und Handel381 sowie einen starken
Anstieg in der kombinierten Branche Elektro / EDV382, wohingegen in der
Bau-Branche ein sinkender EK-Koeffizient zu beobachten ist.
• Beim Median-Test erweist sich die kleine Anzahl an Unternehmen in den
jeweiligen Sub-Kategorien als Hindernis – bedingt durch zu kleine χ 2 Statistiken werden keine signifikanten Unterschiede bei der Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem IPO festgestellt.383
Börsengänge von Tochterunternehmen
Börsengänge von Tochterunternehmen (Carve-Out) weisen bis auf den engen
Zeitraum um den IPO sowohl in absoluten Zahlen als auch in Wachstumsraten
einen geringeren Beschäftigungsanstieg als ihre Kontrollgruppe auf (siehe Abbildung 18).
380 Bestätigt wird dies durch die Betrachtung der Entwicklung des Lohnaufwandes in den einzelnen
Branchen (siehe Anhang C.2 – Nr.5 und vergleiche die Ausführungen im Kapitel C.1.1).
381 Letzteres signifikant auf einem Niveau von 95 %.
382 Signifikant auf einem Niveau von 95 %.
383 Mit einem Signifikanzniveau von nahezu 85 % kommt die kombinierte Sub-Kategorie Elektro / EDV
einer Ablehnung der Nullhypothese gleicher Mediane noch am nächsten.
- 74 -
Börsengang von Tochterunternehm en: Anstieg des Beschäftigungsniveaus
190.00%
180.00%
170.00%
normiert
160.00%
150.00%
140.00%
130.00%
120.00%
110.00%
100.00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
Tochterunternehm en
IPO _Jahr
Jahr + 1
Jahr + 2
Jahr + 3
Nicht-T ochterunternehm en
Abbildung 18: Börsengänge von Tochterunternehmen – normierte Entwicklung des
Insbesondere nach dem Börsengang ist eine klare Verlangsamung der Wachstumsraten zu verzeichnen. Der EK-Koeffizient, welcher den Bezug zur Mitarbeiterentwicklung herstellt, ist nach dem IPO bei Tochterunternehmen auf einem niedrigeren Niveau als der von Nicht-Tochterunternehmen.384 Der MedianTest kann in beiden Fällen keine signifikanten Unterschiede zwischen der Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem IPO bestätigen.
Familienunternehmen
Der abschließende Blick auf Familienunternehmen zeigt im Vergleich zu ihrer
Kontrollgruppe eine prägnant bessere Beschäftigungsentwicklung dieser Kategorie (siehe Abbildung 19).
Während Familienunternehmen nicht nur einen größeren Zuwachs an Mitarbeitern generierten, zeigten sie auch eine merklich niedrigere Volatilität in den
Schwankungen der Wachstumsarten als jene Kontrollgruppe. Auch die EKKoeffizienten befinden sich bei Familienunternehmen auf einem höheren Niveau (bei einem vergleichbaren relativen Anstieg beider Sub-Kategorien).385 Der
Median-Test kann hingegen keinen signifikanten Unterschied der Mitarbeiterentwicklung vor und nach dem IPO nachweisen.
384 Bei der Kontrollgruppe steigt der EK-Koeffizient von 0,81 auf 0,91, wohingegen bei den Tochterunternehmen ein Anstieg von 0,45 auf 0,78 resultiert (der erste Wert bei einem Signifikanzniveau von
knapp 90 %).
385 Bei Familienunternehmen steigt der EK-Koeffizient von 0,85 auf 1,00 – bei der Kontrollgruppe von
0,67 auf 0,78.
- 75 -
Familienunternehmen: Anstieg des Beschäftigungsniveaus
200.00%
190.00%
180.00%
170.00%
normiert
160.00%
150.00%
140.00%
130.00%
120.00%
110.00%
100.00%
Jahr -3
Jahr -2
Jahr -1
Familienunternehmen
IPO_Jahr
Jahr +1
Jahr +2
Jahr +3
Nicht-Familienunternehmen
Abbildung 19: Börsengänge von Familienunternehmen – normierte Entwicklung des
3
Einordnung der Ergebnisse in den Gesamtkontext
Der folgende Überblick soll die wichtigsten Aussagen der erzielten Untersuchungsergebnisse nochmals vergegenwärtigen (Abbildung 20):
n Absoluter Beschäftigtenanstieg der Börsengänge von 70% in 7 Jahren!
o Beschäftigungswachstum erhält nach IPO nochmals einen deutlichen Schub!
p Stärkster relativer Anstieg der Wachstumsraten zum Zeitpunkt des IPO!
q In der Folge des IPO zunehmende Elastizität des Zusammenhanges zwischen
Eigenkapital und Mitarbeiterzahl!
Im Vergleich zu ihren jeweiligen Kontrollgruppen weisen diejenigen
Unternehmen einen stärkeren Beschäftigungszuwachs auf, welche:
♦ 100% ihrer Emissionserlöse für eine Kapitalerhöhung verwendet haben (Kategorie A);
♦ am Neuen Markt notiert sind;
♦ Vorzugsaktien emittiert haben;
♦ vor dem IPO weniger als 400 Mitarbeiter beschäftigt hatten;
♦ den Branchen Elektro/EDV oder Handel angehören;
♦ ihren IPO nicht als Börsengang eines Tochterunternehmens vollzogen haben;
♦ ein Familienunternehmen waren.
Abbildung 20: Überblick der wichtigsten empirischen Ergebnisse
Beim Blick über alle Kategorien hinweg sind in den meisten Fällen folgende
Phänomene sichtbar geworden:
- 76 ¾ Anstieg der Mitarbeiterzahlen vor und nach dem IPO
Der Vergleich mit der allgemeinen Beschäftigungsentwicklung unterstreicht
anschaulich die positive Beschäftigtenentwicklung bei Börsengängen über den
gesamten Beobachtungszeitraum. Die Ergebnisse des Median-Test akzentuieren
das unterschiedliche Ausmaß der Entwicklung der Mitarbeiterzahlen vor und
nach dem Börsengang. Die nach dem IPO in absoluten Zahlen prägnant gestiegene Mitarbeiterzahl ist vorrangig durch die verbesserten Finanzierungsbedingungen plausibel zu begründen.
¾ Höhepunkt des Mitarbeiterwachstum zum Zeitpunkt des IPOs
In diesem Kontext ist der pyramidenförmige Verlauf der relativen Wachstumsraten der Mitarbeiter interessant, welche nach Erreichen ihres Höhepunktes
zum Zeitpunkt des Börsenganges stetig abnehmen. Allerdings ist zur Relativierung zu beachten, dass sich die Wachstumsraten trotz ihrer Abnahme nach
dem IPO im Vergleich zu der Gesamtheit aller Unternehmen immer noch auf
einem hohen positiven Niveau befinden. Für die auf- und absteigenden
Wachstumsraten vor und nach dem IPO sind folgende Einflüsse auszumachen:
• Hohe Raten des Mitarbeiterwachstums vor dem Börsengang dokumentieren
die Entwicklung expandierender Unternehmen, für die der Börsengang das
attraktive, erstrebenswerte Medium zur Gewinnung der erforderlichen Finanzierungsmittel für die Absicherung des Wachstums und damit für die
Stärkung respektive den Ausbau der Marktposition darstellt. Das Erreichen
des Höhepunktes der Wachstumsraten der Beschäftigung im Jahr des erfolgten Börsenganges kann durch eine sofortige Verwendung der erlangten
Eigenkapitalmittel (z.B. in Form von Erweiterungsinvestitionen) bzw. durch
eine teilweise Antizipation dieses Effektes im direkten Vorfeld des IPOs erklärt werden.
• Allgemein erschwert es die zunehmende absolute Größe eines Unternehmens
in der Folge des IPO immer mehr, auf Dauer hohe Wachstumsraten zu erreichen. Im Falle neuer Eigentümer in der Folge des IPO kann ein dosiertes
Mitarbeiterwachstum ebenso Ausdruck einer effizienteren Ressourcenverwendung sein, welche von jenen im Kontext einer wertorientierten Unternehmensführung gefordert wird.
¾ Steigender Eigenkapital-Koeffizient bei Regressionsschätzungen
Eindeutig sind die Ergebnisse der geschätzten Eigenkapitalkoeffizienten, welche
in den meisten Fällen nach dem IPO wertmäßig ansteigen (vgl. Tabelle 2). Diese
Entwicklung kann aufgrund der dargestellten Wirkungszusammenhänge nicht
überraschen. Ein gestiegener Eigenkapitalkoeffizient wird in dieser Modellierung als eine gestiegene Elastizität interpretiert, die z.B. bei einer Erhöhung des
Eigenkapitals um 1 % nach dem IPO bei Familienunternehmen mit einer Erhöhung der Mitarbeiterzahl von 0,995 % korreliert ist. So interessant diese klare
Entwicklungsrichtung des Eigenkapitalkoeffizienten ist, umso mehr müssen die
betragsmäßig wenig signifikanten Niveauabweichungen der Koeffizienten zwischen den einzelnen Kategorien mit Vorsicht interpretiert werden.
- 77 -
Vergleich der Eigenkapitalkoeffizienten vor und nach dem IPO
Untersuchungskategorie
Vor dem IPO
Nach dem IPO
Alle Börsengänge
0,784 ***
0,915 ***
Szenario A
0,748 ***
0,883 ***
Szenario B
0,790 ***
0,931 ***
Kapitalerhöhung – Kategorie A
0,787 ***
0,893 ***
Kapitalerhöhung – Kategorie B
0,713 ***
0,871 ***
Kapitalerhöhung – Kategorie C
0,867 ***
1,044 ***
Amtlicher Handel
0,773 ***
0,945 ***
Geregelter Markt
0,527 ***
0,699 ***
Stammaktien
0,781 ***
0,876 ***
Vorzugsaktien
0,794 ***
1,033 ***
Kleine Unternehmen
-0,135
0,617 ***
Große Unternehmen
0,740 ***
0,799 ***
Bau
1,005 ***
0,832 ***
Maschinenbau
0,674 ***
1,137 ***
Handel
0,595 **
0,916 **
Konsumartikel & Textil
0,857 ***
0,821 ***
Elektro & EDV
0,921 **
1,732 **
Tochterunternehmen
1,740 *
0,781 ***
Nicht-Tochterunternehmen
0,809 ***
0,912 ***
Familienunternehmen
0,847 ***
0,995 ***
Nicht-Familienunternehmen
0,674 ***
0,777 ***
*** = signifikant bei 99 %
** = signifikant bei 95 %
* = signifikant bei 85 %
Tabelle 2:
Synopse der Ergebnisse der Regressionsschätzungen
Abgleich der theoretischen Motive mit den empirischen Resultaten
Wichtig bei der Einordnung der empirischen Ergebnisse in den Kontext der
theoretischen Motive ist die Erkenntnis, dass die Mehrheit der Börsengänge mit
positiver Mitarbeiterentwicklung durch das IPO-Motiv der verbesserten Unternehmensfinanzierung geprägt wird. Herausgehoben werden kann die Relevanz
dieses Motivs z.B. für die Kategorien der Familienunternehmen, der kleinen
Unternehmen oder der 100 %igen Kapitalerhöhungen.
Die Auswirkung eines Transfers von Kontrollrechten sind hingegen weniger
eindeutig identifizierbar. Es entsteht jedoch der Eindruck, dass ein negativer
- 78 Zusammenhang zwischen einem erfolgten Transfer von Kontrollrechten und
der Beschäftigungsentwicklung besteht. Untersuchungskategorien, bei denen
aufgrund des Vorhandenseins privater Renten kein Transfer von Kontrollrechten angenommen werden kann, entwickelten sich tendenziell besser als ihre
jeweiligen Kontrollgruppen. Beispiele hierfür sind die Sub-Kategorien Vorzugsaktien, Familienunternehmen und kleine Unternehmen (bei jeweils angenommener Kontinuität der Firmenleitung).
Ein vergleichsweise schwächerer Mitarbeiteranstieg ist bei Carve-Outs von
Tochtergesellschaften zu beobachten, welche wiederum als Beispiel für einen
erfolgten Transfer von Kontrollrechten gelten. Dieses „personaleffizientere“
Wachstum ist einerseits durch eine von den neuen Eigentümern verlangte stärkere Realisierung einer wertorientierten Unternehmensführung mit gestiegenem
Kostenbewusstsein, andererseits aber auch durch den Wegfall konzerninterner
Möglichkeiten der Quersubventionierung zu erklären.
Beim Vergleich der beiden IPO-Motivansätze ist der Einfluss der verbesserten
Unternehmensfinanzierung auf die Beschäftigungsentwicklung in Ausmaß und
Richtungsbestimmung deutlich relevanter als der Transfer von Kontrollrechten,
welcher nur zu Anpassungen der schon durch die verbesserte Unternehmensfinanzierung induzierten Wachstumsrichtung führt.
Abgleich der modellierten Szenarien mit den empirischen Ergebnissen
Eine zentrale Erkenntnis dieser Arbeit ist die empirische Bestätigung der definierten Wachstums- und Konsolidierungsszenarien.
9 Szenario A: Wachstum
Die Wachstumsunternehmen des Szenarios A zeichnen sich durch einen konkaven Beschäftigungsverlauf aus. Der schon vor dem IPO zunehmende Personalbestand erfährt in der Folge des IPO einen steileren Anstieg – Unternehmen
dieses Szenarios prägten bei der Gesamtheit aller Börsengänge daher insbesondere die positive Entwicklung nach dem IPO. Was ist die wichtigste Determinante dieser Mitarbeiterentwicklung? Am bedeutsamsten dürfte die befreiende
Wirkung des Börsenganges in Bezug auf vorher vorhandene Finanzierungsbeschränkungen sein. Dies verdeutlicht, dass bei Unternehmen des Wachstumsszenarios die Anreize einer verbesserten Unternehmensfinanzierung im Zentrum
ihrer Motivation für einen Börsengang standen.
9 Szenario B: Konsolidierung
Die Konsolidierungsunternehmen des Szenarios B sind durch einen konvexen
Beschäftigungsverlauf gekennzeichnet. Im Vergleich zum Szenario A steigt die
Mitarbeiterzahl schon vor dem IPO deutlich stärker an. Nachfolgend verlangsamt sich das Wachstum, und es kann schließlich sogar zu leichten Reduzierungen der Beschäftigung kommen. Für diese Konsolidierung vergangenen
starken Wachstums ist ebenfalls das Motiv einer besseren Unternehmensfinanzierung von großer Bedeutung, mit deren Hilfe eine Restrukturierung der Kapitalstruktur bzw. die Finanzierung von Modernisierungsinvestitionen möglich
wird. Die konvexe Entwicklung der Beschäftigten ist im Szenario B aber ebenso
mit Hilfe des IPO-Motivs des Transfers von Kontrollrechten konsistent erklärbar, da die durch den Börsengang implementierten neuen Eigentümerstrukturen
- 79 eine Prioritätenänderung von einer wachstums- zu einer wertorientierten Unternehmenspolitik induzieren können.
4
Fazit und Ausblick
Fragen der Beschäftigtenentwicklung genießen in der öffentlichen Diskussion
der Bundesrepublik Deutschland besonders im Lichte des Problemkomplexes
der Arbeitslosigkeit einen hohen Stellenwert. Die wichtige Rolle eines leistungsfähigen Kapitalmarktes bei der Lösung dieser Probleme ist dagegen nicht
voll anerkannt. Oft wird die Börse als Inbegriff des Kapitalismus angesehen,
dessen steigende Bedeutung mit einem Hoch an Arbeitslosigkeit einhergeht.
Die Ergebnisse dieser Untersuchung sollten dazu ermuntern, das Gegenteil als
richtig anzunehmen, und daher Anlass sein, geeignete Rahmenbedingungen
zur Verbesserung der oben skizzierten Wirkungszusammenhänge zu schaffen.
Ergebnisse dieser Untersuchung
Die theoretische Analyse dieser Arbeit identifiziert eine angestrebte Verbesserung der Unternehmensfinanzierung sowie einen Transfer an Kontrollrechten
als wesentliche Antriebsfedern für einen Börsengang von Unternehmen. Wohingegen das letztere Motiv den Börsengang mit seinen Auswirkungen nur in
einigen Fällen prägt (z.B. beim Carve-Out von Tochtergesellschaften oder dem
Exit einer Beteiligungsgesellschaft), wird eine bessere Unternehmensfinanzierung bei nahezu allen IPOs als einflussreichste Motivation angesehen.
Die Verbindung zur Beschäftigungsentwicklung eines Unternehmens wird mit
Hilfe eines Wachstums- sowie eines Konsolidierungsszenarios illustriert. Während bei ersterem der Börsengang als Ausgangspunkt für eine verstärkte Investitionstätigkeit mit der Folge einer erhöhten Arbeitsnachfrage angesehen wird,
versuchen die Unternehmen des zweiten Szenarios ihr bereits erfolgtes Wachstum mit Hilfe des IPOs zu konsolidieren.
Trotz Schwierigkeiten, ein ausreichendes Maß an relevanten Daten zu erlangen,
konnten in der empirischen Untersuchung interessante signifikante Schlüsse
aus der Analyse der aufgebauten Datenbank gezogen werden. Die Gesamtheit
aller deutschen Börsengänge der Jahre 1987-1997 erlebten gemessen von den
Zeitpunkten drei Jahre vor bis drei Jahre nach ihrem IPO einen Anstieg ihrer
Beschäftigten von mehr als 70 %. Der Höhepunkt des relativen Wachstums
wurde dabei im Jahre des Börsenganges erreicht. In absoluten Zahlen erhält
das Mitarbeiterwachstum jedoch in der Folge des IPO nochmals einen deutlichen Schub. Dies steht im Einklang mit der nach dem Börsengang gestiegenen
Elastizität zwischen Eigenkapital und Mitarbeiterzahl. Eine Aufspaltung der
Datenmenge in verschiedene Kategorien zeigt einen besonders starken Beschäftigungsanstieg in den Sub-Kategorien kleiner Unternehmen, Neuer Markt,
Vorzugsaktien oder in den Elektro / EDV- bzw. Handelsbranchen.
Aufgaben für zukünftige Untersuchungen
Es bleibt die Aufgabe weiterführender Untersuchungen, in logischer Fortsetzung der in dieser Arbeit skizzierten Analysemethoden mit Kontrollgruppen
und längeren Zeitreihen sowie mit Hilfe einer breiteren Datenbasis die kausale
- 80 Wirkung des Börsenganges auf den Beschäftigungsanstieg der betroffenen Firmen definitiv zu bestimmen. Bei Verfügbarkeit geeigneter Daten wäre dabei
ebenso eine feinere Aufgliederung der positiven Beschäftigungsveränderungen
in tatsächliche Neueinstellungen von Personal versus bei Akquisitionen übernommener Arbeitsplätze von Interesse. Der Boom der Neuemissionen der Jahre
1998/99 in Deutschland stimmt bezüglich einer beträchtlichen Verbreiterung
der zur Verfügung stehenden Datenmenge in der Zukunft auf jeden Fall optimistisch.
- 81 -
Bibliographie – Navigationssystem
Fundstelle im Text
Zur Erleichterung der Navigation wurde jede Literaturangabe mit einem Querverweis versehen, wo diese Quelle in der Arbeit Verwendung gefunden hat. Der
Verweis befindet sich rechts neben dem Quellentitel:
E = Einleitung, F = Fazit, A.1.x.x = Teil A, Kap. 1.x.x
Schlagwort – Systematik
Zur Erleichterung der Literatur-Recherche wurde jede Quelle mit einem
Schlagwort versehen (in GROSSBUCHSTABEN rechts neben dem Autor). Dieses
bezieht sich entweder auf den Inhalt des Abschnittes, in dem es am häufigsten
zitiert wurde, oder es soll den Inhalt der Quelle charakterisieren. Im Folgenden
eine Übersicht aller verwendeten Schlagwörter mit kurzen Erläuterungen.
Schlagwort
Literatur über
9 BRANCHEN:
9 CONTROL:
9 U-PRICING:
Einteilung von Branchen etc.
Transfer von Kontrollrechten, Monitoring
etc.
Quellen für unserer Analyse zugrundeliegenden Daten
Ökonometrische und statistische Verfahren
etc.
Grundlagen Corporate Finance, Wachstumsfinanzierung,
Finanzierungskennzahlen etc.
Familienunternehmen etc.
Investitionsverhalten etc.
Börsengänge: Motive, Nachteile, Charakteristika, Ausgestaltungen, Umfeld etc.
Schaffung von Arbeitsplätzen etc.
Theorie der Arbeitsnachfrage, Beschäftigungstheorie etc.
Privatisierungen etc.
Börsengang von Tochtergesellschaften,
Management-Buy-Out etc.
Phänomen des Underpricing etc.
9 VC:
Venture-Capital etc.
9 DATEN:
9 ECONOMETRICS:
9 FINANCE:
9 FAMILIE:
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Börseneinführung mittelständischer Unternehmen
Erich Schmidt Verlag, Bielefeld 1998
IPO
A.3, B.1
Insiders‘ ownership and the decision to go public
In: The Review of Economic Studies, Nr. 62 / 1995, S. 425 – 448
IPO
A.2, B.1
Verzeichnis der Anhänge
•
Anhang A.2, Nr. 1:
Empirischer Überblick über IPO-Motive in Deutschland
•
Anhang B.1, Nr. 1:
Alle Börsengänge in Deutschland 1987 – 1997
Anhang B.1, Nr. 2:
Börsengänge der Jahre 1987 – 1997 nach „Kapitalerhöhung versus Umplatzierung“
Anhang B.1, Nr. 3:
Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Marktsegmenten
Anhang B.1, Nr. 4:
Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Aktienart
Anhang B.1, Nr. 5:
Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Größenkategorie
Anhang B.1, Nr. 6:
Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Branchen
Anhang B.1, Nr. 7:
Börsengänge von Tochterunternehmen in den Jahren 1987 – 1997
Anhang B.1, Nr. 8:
Börsengänge von Familienunternehmen 1987 – 1997
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Anhang C.1, Nr. 1:
Szenarien, Verlauf der Mitarbeiterentwicklung der individuellen Firmen
Anhang C.1, Nr. 2:
Szenarien, Ergebnisse der Regressionsschätzungen
Anhang C.1, Nr. 3:
Alle Börsengänge und Szenarien - Test über die (Un-) Gleichheit der Mediane
Anhang C.2, Nr. 1:
Kategorien, Jährliche Mitarbeiter-Wachstumsraten
Anhang C.2, Nr. 2:
Kategorien, Ergebnisse der Regressionsschätzungen
Anhang C.2, Nr. 3:
Kategorien, Ergebnisse des Median-Test
Anhang C.2, Nr. 4:
Branchenkategorien, Vergleichszahlen für Mitarbeiterwachstum (OECD)
Anhang C.2, Nr. 5:
Branchenkategorien, Vergleichszahlen für Wachstum des Lohnaufwandes
(Bundesbank)
–A2–
Anhang A.2, Nr. 1:
Empirischer Überblick über IPO-Motive in Deutschland
M o tiv e fü r e in e n IP O n a c h D e u ts c h e s A k tie n in s titu t (1 9 9 8 a u n d 1 9 9 9 ):
0%
1 0%
2 0%
30 %
4 0%
5 0%
60 %
70 %
8 0%
90 %
8 6%
8 8%
W ac hs tums f in an zieru ng
71 %
6 8%
Eig en kap ita ls tä rku ng
16 %
1 2%
Sich eru ng d er Unte rne hme ns na ch f olge
1 2%
15 %
Sp in -Of f
10 %
7%
Ex it eine r V C-Ge se llsc ha f t
6%
Emis sion a nd ere r Fina nz in strume nte
2%
Be kan nth eits ste ig eru ng
2%
A u f la ge ne rf üllu ng
Priv atisieru ng
Mitarb eite rbe teiligu ng
1 00 %
1 99 4 - 19 97
19 98
2%
2%
2%
2%
M o tiv e fü r e in e n IP O - n a c h B ö s l, K . (1 9 9 6 ):
1 9%
Ne u stru k t u rie ru n g d e s G e s ells ch a fterk re ise s
2 8%
53%
Lö s u ng vo n m ög lich e n N a ch fo lg e p rob le m e n
8%
S e n ku n g de r K a p it alk o st e n
43 %
34 %
Un ab h ä ng ig ke it d es U n te rn eh m e ns vo n d er F in a nz ie run g s kra ft d er In h ab e r
67%
5 5%
54 %
S ic h eru n g de r u n t ern e h m e ris ch e n Un ab h ä ng ig ke it
76%
W a h ru ng u n t ern e h m e ris ch e n S p ie lra um e s du rc h erle ich t e rte we ite re
70 %
E ig e nk a p ita la ufn a hm e
71%
S ch a ffu n g ein e r au s re ic h e nd e n E ige n k ap ita lb a s is , d ie d e m Un t ern e h m e n n ic h t
42%
m e h r en t z o ge n we rd en k a nn
0%
10 %
20%
30 %
40%
50%
6 0%
70%
8 0%
–A3–
R a n g lis t e d e r M o t iv e f ü r e in e n IP O - n a c h S c h lic k ( 1 9 9 7 ) :
V e r b e s se r u n g d e r F in a n zs tr u k tu r
P a r tizip a tio n a n b r e ite m
F in a n zie r u n g s s p e ktr u m
H ö h e r e s E m is sio n s a g io vo n
P u b lik u m s - A G 's
G e s c h ä fts b e zie h u n g e n / B e k a n n th e it
S e n k u n g d e r K a p ita lk o ste n
F ü h ru n g s n a c h wu c h s / R e n o m m e e
A u s n u tze n d e r K a p ita lm a r k ts itu a tio n
R ü c k zu g d e r A ltg e s e llsc h a fte r
V e r m e id u n g v o n A b h ä n g ig k e it e n
B e te ilig u n g v o n M ita r b e ite r n
M o tiv a tio n d u r c h d ie H a u s b a n k
M o tiv e fü r e in e n IP O - n a c h C o tt, O . (1 9 9 7 )
0%
10%
20%
30%
40%
In ves tition und W ac hstum
36%
V erwendung der z ugegangenen M ittel
23%
für A kquisitionen
Reduz ierung der V e rs c huldung
23%
9%
Restruk turierung der Unternehm ung
B eteiligungen an anderen Unternehm en
5%
V erbes serung der W ettbew erbs fähigkeit
5%
der M itarbeiter
M öglic hk eit des A us s tiegs bis heriger
A ktio näre
60%
70%
64%
E rhöhung der E igenkapitalbasis
S teig erung der M otivation / B eteiligung
50%
5%
5%
–A4–
Anhang B.1, Nr.1:
Alle Börsengänge in Deutschland 1987 – 1997
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
SABO
BBS Vz
Ahlers
Hertel Vz
INFO
Schwabengarage
Hornbach Vz
Jagenberg Vz
GMN Müller
Stelcon
Einhell Vz
RWK
Boge
Glunz Vz
Stixi Vz
Biotest Vz
Linotype
Coop
Moksel
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
DVKB
Bijou Brigitte
FHW Neukölln
Pietzsch Vz
MLP Vz
Computer 2000
Macroton
Schwälbchen
Oppermann
Compudent Vz
SAP
Kunert
Spar Vz
MVG Vz
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
Sedlbauer
Weru
Honsel-Werke
VBH
Ex-Cell-O
Schweizer Electronic
Michael Weinig
Wünsche
Schaerf Vz
DSL-Bank
Gerry Weber Vz
Garant-Schuh Vz
Hako
Schleicher
Rhön-Klinikum Vz
Data Modul
Hach Vz
Bausch
Jil Sander Vz
1989
1989
1989
1989
Jean Pascale
Ehlebracht
Gea
Interglas Vz
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
Dürr Beteilig.
Kaufhalle
B.U.S.
Signalbau Huber
Schön&Cie.
Hermle Vz
Herlitz IT
Revell
Simona
Walter
Villeroy&Boch Vz
Hirsch
PAG
Vossloh
Fröhlich
Sartorius
CHA-Chemie
Jungheinrich Vz
Kraftanlagen Heidelberg
Gold-Zack
Tiag
Jado VZ
DBV Na.
Hymer
Agima
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
Depfa
Lindner KGaA
Quante Vz
Pfleiderer
Steffen Vz
Grbr. März
Eiffelhöhen Klinik
Barmag
Volksfürsorge
AM-Leben
Robert-Cordier
Kögel Vz
Kaufring
Reinhold&Mahla
Turbon Int.
Möbel Walther Vz
Otto Reichelt
Friedrich Grohe Vz
A.Friedrich Flender
1992
1992
1992
Sachsenmilch
Walter Bau
Böwe-Systec
–A5–
1992
1992
1992
1992
1992
1992
Sto Vz
Rheiner Moden
Buderus
Röder
Tiptel
MD-Bauholding
1993
1993
1993
1993
1993
1993
1993
1993
Cewe Color
BDAG Balcke-Dürr
Wayss-Freytag
Plettac
Windhoff
Elektra Beckum
Heilit&Wörner
Hornbach Holding, Baumarkt
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
Bien-Haus
Kühne&Nagel
M.A.X.Holding
Schaltbau
Rolf Benz Vz
MHM
Berentzen Vz
Ballmaier&Schultz
Fielmann Vz
Markant-Südwest Vz
Hannover Rückvers.
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
Sero
Hucke
SGL Carbon
Burgbad Vz
SKW-Trostberg
APCOA-Parking
Schwarz-Pharma
Kiekert
Tarkett
IFA Hotel&Touristik
Friatec
Alno
Mühl Product&Services
Indus Holding
Praktiker
E.Merck
Creaton Vz
Eff eff
1995
1995
Adidas
MVS
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
l
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
1997
Brüd.Mannesmann
Eurobike
Grammer
Leica
Gardena Holding
Bertrandt
Fresenius Medical Care
Lösch
GBH
Sanacorp
Dt. Telekom
Rino
Mobilcom
K&M Möbel
BHW
HIS
LHS
Beta Systems
ProSieben
SER Systems
Saltus
Mensch&Maschine
R.Stahl
Refugium Holding
Qiagen
Sachsenring
SCM Microsystems
Uzin Utz
Beru
Marbert
Schlott
Stada Vz
EM.TV&Merch.
Aixtron
Wesumat
DIS
Singulus Technol.
Graphitwerke Krophmühl
Heidelberger Druckmaschinen
BB Biotech
–A6–
Anhang B.1, Nr. 2:
Börsengänge der Jahre 1987 – 1997 nach „Kapitalerhöhung versus Umplatzierung“
Kategorie A:
(KE = 100%)
Kaufring
Möbel Walther
Otto Reichelt
A.Friedrich Flender
Sachsenmilch
BBS
Ahlers
Schwabengarage
Jagenberg
Einhell
Glunz
Stixi
Bijou Brigitte
MLP
Computer 2000
Macroton
Schwälbchen
Compudent
Kunert
MVG
Sedlbauer
Honsel-Werke
VBH
Michael Weinig
Wünsche
Schaerf
Gerry Weber
Garant-Schuh
Hako
Schleicher
Rhön-Klinikum
Data Modul
Hach
Bausch
Jil Sander
Jean Pascale
Ehlebracht
Interglas
Dürr Beteilig.
Kaufhalle
B.U.S.
Kategorie B:
(40%<KE<99%)
Hermle
Simona
Villeroy&Boch
Vossloh
Gold-Zack
Jado
Agima
Lindner KGaA
Quante
Pfleiderer
Eiffelhöhen Klinik
Robert-Cordier
Hornbach Holding
GMN Müller
RWK
Biotest
Moksel
Oppermann
Spar
Signalbau Huber
Herlitz IT
Walter
Fröhlich
Sartorius
Sto Vz
Buderus
Cewe Color
BDAG Balcke-Dürr
Wayss-Freytag
Hornbach-Baum.
Ballmaier&Schultz
Markant-Südwest
Sero
SKW-Trostberg
Schwarz-Pharma
Tarkett
Friatec
Mühl
Product&Services
E.Merck
MVS
Grammer
Gardena Holding
Lösch
GBH
Sanacorp
Dt. Telekom
SER Systems
Saltus
Beru
Stada
Heidelberger
Druckmaschinen
BB Biotech
CHA-Chemie
Tiag
Hymer
Steffen
Grbr. März
Kögel
Turbon Int.
Friedrich Grohe
Böwe-Systec
Rheiner Moden
Tiptel
MD-Bauholding
Plettac
Windhoff
Elektra Beckum
Bien-Haus
Kühne&Nagel
M.A.X.Holding
Schaltbau
Rolf Benz
MHM
Berentzen
Fielmann
Hannover Rückvers.
Hucke
SGL Carbon
Burgbad
APCOA-Parking
Kiekert
IFA Hotel&Touristik
Alno
Indus Holding
Creaton
Eff eff
Brüder Mannesmann
Bertrandt
Rinol
Mobilcom
K&M Möbel
BHW
LHS
Beta Systems
Mensch&Maschine
R.Stahl
Refugium Holding
Sachsenring
SCM Microsystems
Uzin Utz
Marbert
Schlott
EM.TV&Merch.
Aixtron
Wesumat
Singulus Technol.
Graphitwerke
Krophmühl
Kategorie C:
(KE < 40%)
Hertel
SAP
Revell
Hirsch
Reinhold&Mahla
Röder
Eurobike
Leica
ProSieben
DIS
SABO
INFO
Stelcon
Boge
Linotype
Coop
DVKB
FHW Neukölln
Pietzsch
Weru
Ex-Cell-O
DSL-Bank
Gea
Schön&Cie.
PAG
Jungheinrich
Kraftanlagen
Heidelberg
DBV Na.
Depfa
Barmag
Volksfürsorge
AM-Leben
Walter Bau
Heilit&Wörner
Praktiker
Adidas
HIS
Qiagen
–A7–
Anhang B.1 – Nr. 3:
Verteilung der Börsengänge 1987 – 1997 nach Marktsegmenten
Amtlicher Handel
SABO
Hertel
Hornbach Holding
Jagenberg
GMN Müller
Boge
Biotest
Linotype
Coop
DVKB
SAP
Spar
Honsel-Werke
Michael Weinig
DSL-Bank
Hako
Rhön-Klinikum
Jil Sander
Gea
Dürr Beteilig.
Kaufhalle
Walter
Villeroy&Boch
PAG
Jungheinrich
Gold-Zack
DBV Na.
Hymer
Depfa
Quante
Barmag
Volksfürsorge
AM-Leben
Kaufring
Otto Reichelt
Friedrich Grohe
A.Friedrich Flender
Walter Bau
Buderus
BDAG Balcke-Dürr
Wayss-Freytag
Plettac
Heilit&Wörner
Hornbach-Baumarkt
Bien-Haus
Kühne&Nagel
Fielmann
Hannover Rückvers.
Hucke
SGL Carbon
SKW-Trostberg
Schwarz-Pharma
Kiekert
Tarkett
IFA Hotel&Touristik
Alno
Praktiker
E.Merck
Adidas
MVS
Eurobike
Grammer
Leica
Sanacorp
Dt. Telekom
K&M Möbel
BHW
HIS
ProSieben
Beru
Schlott
Stada
Wesumat
DIS
Heidelb.Druckmaschinen
Neuer Markt
Mobilcom
LHS
Beta Systems
SER Systems
Saltus
Mensch&Maschine
Refugium Holding
Qiagen
Sachsenring
SCM Microsystems
EM.TV&Merch.
Aixtron
Singulus Technol.
BB Biotech
Geregelter Markt
BBS
Ahlers
INFO
Schwabengarage
Stelcon
Einhell
RWK
Glunz
Stixi
Moksel
Bijou Brigitte
FHW Neukölln
Pietzsch
MLP
Computer 2000
Macroton
Schwälbchen
Oppermann
Compudent
Kunert
MVG
Sedlbauer
Weru
VBH
Ex-Cell-O
Wünsche
Schaerf
Gerry Weber
Garant-Schuh
Schleicher
Data Modul
Hach
Bausch
Jean Pascale
Ehlebracht
Interglas
B.U.S.
Signalbau Huber
Schön&Cie.
Hermle
Herlitz IT
Revell
Simona
Hirsch
Vossloh
Fröhlich
Sartorius
CHA-Chemie
Tiag
Jado
Agima
Lindner KGaA
Pfleiderer
Steffen
Grbr. März
Eiffelhöhen Klinik
Robert-Cordier
Kögel
Reinhold&Mahla
Turbon Int.
Möbel Walther
Sachsenmilch
Böwe-Systec
Sto Vz
Rheiner Moden
Röder
Tiptel
MD-Bauholding
Cewe Color
Windhoff
Elektra Beckum
M.A.X.Holding
Schaltbau
Rolf Benz
MHM
Berentzen
Ballmaier&Schultz
Markant-Südwest
Sero
Burgbad
APCOA-Parking
Friatec
Indus Holding
Creaton
Eff eff
Gardena Holding
Bertrandt
Lösch
GBH
Rinol
R.Stahl
Uzin Utz
Marbert
Brüder Mannesmann
–A8–
Anhang B.1 – Nr. 4:
Verteilung der Börsengänge 1987-1997 nach Aktienart
Vorzugsaktien
Vink. Namensaktien
BBS
Hertel
Schwabengarage
Hornbach Holding
Jagenberg
Einhell
Glunz
Stixi
Biotest
Pietzsch
MLP
Compudent
Spar
MVG
Schaerf
Gerry Weber
Garant-Schuh
Rhön-Klinikum
Hach
Jil Sander
Interglas
Signalbau Huber
Hermle
Villeroy&Boch
Jungheinrich
Jado
Quante
Steffen
Kögel
Möbel Walther
Friedrich Grohe
Sto
Rolf Benz
Berentzen
Fielmann
Markant-Südwest
Burgbad
Creaton
Gardena Holding
Sanacorp
Stada
ProSieben
DBV Na.
Sachsenmilch
Vorzugsaktien+
Stammaktien
Gea
B.U.S.
Sartorius
Walter Bau
Heilit&Wörner
Stammaktien
SABO
Ahlers
INFO
GMN Müller
Stelcon
RWK
Boge
Linotype
Coop
Moksel
DVKB
Bijou Brigitte
FHW Neukölln
Computer 2000
Macroton
Schwälbchen
Oppermann
SAP
Kunert
Sedlbauer
Weru
Honsel-Werke
VBH
Ex-Cell-O
Michael Weinig
Wünsche
DSL-Bank
Hako
Schleicher
Data Modul
Bausch
Jean Pascale
Ehlebracht
Dürr Beteilig.
Kaufhalle
Schön&Cie.
Herlitz IT
Revell
Simona
Walter
Hirsch
PAG
Vossloh
Fröhlich
CHA-Chemie
Kraftanlagen
Heidelberg
Gold-Zack
Tiag
Hymer
Agima
Depfa
Lindner KGaA
Pfleiderer
Grbr. März
Eiffelhöhen Klinik
Barmag
Volksfürsorge
AM-Leben
Robert-Cordier
Kaufring
Reinhold&Mahla
Turbon Int.
Otto Reichelt
A.Friedrich Flender
Böwe-Systec
Rheiner Moden
Buderus
Röder
Tiptel
MD-Bauholding
Cewe Color
BDAG Balcke-Dürr
Wayss-Freytag
Plettac
Windhoff
Elektra Beckum
Hornbach-Baumarkt
Bien-Haus
Kühne&Nagel
M.A.X.Holding
Schaltbau
MHM
Ballmaier&Schultz
Hannover Rückvers.
Sero
Hucke
SGL Carbon
SKW-Trostberg
APCOA-Parking
Schwarz-Pharma
Kiekert
Tarkett
IFA Hotel&Touristik
Friatec
Alno
Mühl
Product&Services
Indus Holding
Praktiker
E.Merck
Eff eff
Adidas
MVS
Brüder Mannesmann
Eurobike
Grammer
Leica
Bertrandt
Fresenius Medical
Care
Lösch
GBH
Dt. Telekom
Rinol
Mobilcom
K&M Möbel
BHW
HIS
LHS
Beta Systems
SER Systems
Saltus
Mensch&Maschine
R.Stahl
Refugium Holding
Qiagen
Sachsenring
SCM Microsystems
Uzin Utz
Beru
Marbert
Schlott
EM.TV&Merch.
Aixtron
Wesumat
DIS
Singulus Technol.
Graphitwerke
Krophmühl
Heidelberger
Druckmaschinen
BB Biotech
–A9–
Anhang B.1, Nr. 5:
Verteilung der Börsengänge 1987 – 1996 nach Größenkategorie
Kleine Unternehmen
< 400 Mitarbeiter:
SABO
BBS
INFO
Stelcon
Einhell
Stixi
Bijou Brigitte
FHW Neukölln
Pietzsch
MLP
Computer 2000
Macroton
Compudent
SAP
MVG
Hako
Schleicher
Data Modul
Hach
Bausch
Jil Sander
Ehlebracht
B.U.S.
Revell
Hirsch
Eiffelhöhen Klinik
Tiptel
Bien-Haus
Creaton
Brüder Mannesmann
Eurobike
HIS
Beta Systems
SER Systems
Saltus
Mensch&Maschine
Uzin Utz
EM.TV&Merch.
Aixtron
Singulus Technol.
Graphitwerke
Krophmühl
Große Unternehmen
> 400 Mitarbeiter:
Ahlers
Hertel
Schwabengarage
Hornbach Holding
Jagenberg
GMN Müller
RWK
Boge
Glunz
Biotest
Linotype
Coop
Moksel
DVKB
Schwälbchen
Oppermann
Kunert
Spar
Sedlbauer
Weru
Honsel-Werke
VBH
Ex-Cell-O
Michael Weinig
Wünsche
Schaerf
DSL-Bank
Gerry Weber
Garant-Schuh
Rhön-Klinikum
Jean Pascale
Gea
Interglas
Dürr Beteilig.
Kaufhalle
Signalbau Huber
Schön&Cie.
Hermle
Herlitz IT
Simona
Walter
Villeroy&Boch
PAG
Vossloh
Fröhlich
Sartorius
CHA-Chemie
Jungheinrich
Kraftanlagen
Heidelberg
Gold-Zack
Tiag
Jado
DBV Na.
Hymer
Agima
Depfa
Lindner KGaA
Quante
Pfleiderer
Steffen
Grbr. März
Barmag
Volksfürsorge
AM-Leben
Robert-Cordier
Kögel
Kaufring
Reinhold&Mahla
Turbon Int.
Möbel Walther
Otto Reichelt
Friedrich Grohe
A.Friedr. Flender
Sachsenmilch
Walter Bau
Böwe-Systec
Sto Vz
Rheiner Moden
Buderus
Röder
MD-Bauholding
Cewe Color
BDAG Balcke-Dürr
Wayss-Freytag
Plettac
Windhoff
Elektra Beckum
Heilit&Wörner
Hornbach-Baumarkt
Kühne&Nagel
M.A.X.Holding
Schaltbau
Rolf Benz
MHM
Berentzen
Ballmaier&Schultz
Fielmann
Markant-Südwest
Hannover Rück.
Sero
Hucke
SGL Carbon
Burgbad
SKW-Trostberg
APCOA-Parking
Schwarz-Pharma
Kiekert
Tarkett
IFA Hotel&Tourist.
Friatec
Alno
Mühl Prod.&Serv.
Indus Holding
Praktiker
E.Merck
Eff eff
Adidas
MVS
Grammer
Leica
Gardena Holding
Bertrandt
Fresen. Med Care
Lösch
GBH
Sanacorp
Dt. Telekom
Rinol
Mobilcom
K&M Möbel
BHW
LHS
ProSieben
R.Stahl
Refugium Holding
Qiagen
Sachsenring
SCM Microsystems
Beru
Marbert
Schlott
Stada
Wesumat
DIS
Heidelberger
Druckmaschinen
BB Biotech
– A 10 –
Anhang B.1, Nr. 6:
Verteilung der Börsengänge der Jahre 1987-1997 nach Branchen
Automobilzulieferer:
BBS Vz
Boge
Honsel-Werke
Kögel Vz
Kiekert
Grammer
Bertrandt
Sachsenring
Beru
Banken/
Versich.:
RWK
DVKB
DSL-Bank
DBV Na.
Depfa
Volksfürsorge
AM-Leben
Hannover Rückvers.
Bau:
Stelcon
Glunz Vz
Weru
VBH
Simona
Fröhlich
CHA-Chemie
Jado VZ
Agima
Lindner KGaA
Pfleiderer
Reinhold & Mahla
Friedrich Grohe Vz
Walter Bau
Sto Vz
MD-Bauholding
Wayss-Freytag
Heilit&Wörner
Bien-Haus
Tarkett
Friatec
Creaton Vz
Eff eff
MVS
GBH
Rinol
Refugium Holding
Uzin Utz
Chemie/Biotest Vz
Pharma:
PAG
SGL Carbon
SKW-Trostberg
Schwarz-Pharma
E.Merck
Sanacorp
Qiagen
Stada Vz
Dienstleistungen:
Rhön-Klinikum Vz
Eiffelhöhen Klinik
Kühne&Nagel
Sero
APCOA-Parking
IFA Hotel&Touristik
Lösch
BHW
ProSieben
EM.TV&Merch.
DIS
MLP Vz
Ballmaier&Schultz
EDV :
INFO
Linotype
Computer 2000
Macroton
Compudent Vz
SAP
LHS
Beta Systems
SER Systems
Mensch&Maschine
SCM Microsystems
Elektro:
Sedlbauer
Data Modul
Signalbau Huber
Vossloh
Quante Vz
Turbon Int.
Tiptel
Schaltbau
Dt. Telekom
Mobilcom
Aixtron
Singulus Technol.
Handel:
Schwabengarage
Hornbach Vz
Coop
Oppermann
Spar Vz
Wünsche
Hako
– A 11 –
Kaufhalle
Herlitz IT
Kaufring
Möbel Walther Vz
Otto Reichelt
Cewe Color
Fielmann Vz
Markant-Südwest
Praktiker
Eurobike
Hach Vz
Hornbach-Baumarkt
Konsumartikel:
Maschinenbau:
Einhell Vz
Stixi Vz
Moksel
Bijou Brigitte
Schwälbchen
Schaerf Vz
Interglas Vz
Revell
Villeroy&Boch Vz
Tiag
Hymer
Steffen Vz
Grbr. März
Sachsenmilch
Röder
Rolf Benz Vz
Berentzen Vz
Burgbad Vz
Alno
Leica
Gardena Holding Vz
K&M Möbel
Marbert
SABO
Hertel Vz
Jagenberg Vz
GMN Müller
Pietzsch Vz
Ex-Cell-O
Michael Weinig
Schleicher
Gea
Dürr
B.U.S.
Schön&Cie.
Hermle Vz
Walter
Sartorius
Jungheinrich Vz
Barmag
A.Friedrich Flender
Böwe-Systec
Buderus
BDAG Balcke-Dürr
Plettac
Windhoff
Elektra Beckum
M.A.X.Holding
Brüd.Mannesmann
Saltus
R.Stahl
Wesumat
Heidelb.Druckmaschinen
Sonstige:
FHW Neukölln
Bausch
Ehlebracht
Robert-Cordier
Indus Holding
Schlott
BB Biotech
Textil:
Ahlers
Kunert
MVG Vz
Gerry Weber Vz
Garant-Schuh Vz
Jil Sander Vz
Jean Pascale
Hirsch
Gold-Zack
Rheiner Moden
MHM
Hucke
Adidas
HIS
– A 12 –
Anhang B.1, Nr. 7:
Börsengange von Tochterunternehmen in den Jahren 1987 - 1997
Jagenberg
Ex-Cell-O
GEA
Kaufhalle
B.U.S.
Signalbau Huber
Herlitz IT
Gold-Zack
Barmag
Volksfürsorge
AM-Leben
A.Friedrich Flender
Walter Bau
Buderus
MD-Bauholding
BDAG Balcke-Dürr
Wayss-Freytag
Heilit&Wörner
Hornbach-Baumarkt
Kühne&Nagel
Schaltbau
Rolf Benz
SGL Carbon
SKW-Trostberg
– A 13 –
Anhang B.1, Nr. 8:
Börsengänge von Familienunternehmen 1987 – 1997
BBS Vz
Ahlers
Hertel Vz
INFO
Hornbach Vz
Jagenberg Vz
GMN Müller
Einhell Vz
Glunz Vz
Stixi Vz
Biotest Vz
Moksel
Bijou Brigitte
Pietzsch Vz
MLP Vz
Computer 2000
Macroton
Schwälbchen
Oppermann
Compudent Vz
SAP
Kunert
Spar Vz
MVG Vz
Sedlbauer
Weru
Honsel-Werke
VBH
Wünsche
Schaerf Vz
Gerry Weber Vz
Garant-Schuh Vz
Hako
Schleicher
Data Modul
Hach Vz
Bausch
Jil Sander Vz
Jean Pascale
Ehlebracht
Gea
Interglas Vz
Dürr Beteilig.
Signalbau Huber
Herlitz IT
Simona
Walter
Villeroy&Boch Vz
Hirsch
Vossloh
Fröhlich
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1987
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1988
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1989
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1990
CHA-Chemie
Jungheinrich Vz
Gold-Zack
Tiag
Jado VZ
Hymer
Lindner KGaA
Quante Vz
Pfleiderer
Steffen Vz
Grbr. März
Robert-Cordier
Kögel Vz
Reinhold&Mahla
Turbon Int.
Möbel Walther Vz
Friedrich Grohe Vz
Walter Bau
Sto Vz
Rheiner Moden
Röder
Tiptel
MD-Bauholding
Cewe Color
Plettac
Windhoff
Elektra Beckum
Heilit&Wörner
Hornbach Hold.,
Baumarkt
Bien-Haus
M.A.X.Holding
Schaltbau
Rolf Benz Vz
Berentzen Vz
Ballmaier&Schultz
Fielmann Vz
Sero
Hucke
Burgbad Vz
Schwarz-Pharma
Kiekert
IFA Hotel&Touristik
Friatec
Alno
Mühl
Product&Services
Indus Holding
E.Merck
Creaton Vz
Eff eff
MVS
1990
1990
1990
1990
1990
1990
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1991
1992
1992
1992
1992
1992
1992
1993
1993
1993
1993
1993
1993
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
1995
Rinol
SER Systems
Mensch&Maschine
R.Stahl
Uzin Utz
Schlott
DIS
1996
1997
1997
1997
1997
1997
1997
Anhang C.1, Nr.1: Verlauf der Mitarbeiterentwicklung
14000
3800
200
2200
340
180
500
1600
330
12000
1400
2000
3600
160
10000
400
320
1800
140
1000
300
120
8000
300
1600
100
3200
6000
3000
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1200
1
2
3
AHLERS
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
100
1
2
3
APCOA_PARKING
5200
5000
1500
4
5
6
7
200
1
2
3
BAUSCH
5100
300
400
270
AIXTRON
350
600
200
280
60
ADIDAS
1550
800
290
1400
80
4000
1200
310
3400
4
5
6
7
1
2
3
BBS
4
5
6
7
6
7
6
7
BERTRANDT
2500
1000
3000
2000
900
2800
1500
800
2600
1000
700
2400
500
600
2200
0
500
4500
5000
250
1450
4900
4000
200
4800
1400
3500
150
4700
100
1350
1
2
3
4
5
6
7
4600
1
2
3
BERU
4
5
6
7
3000
1
2
3
BETA_SYSTEMS
1200
5
6
7
1
2
3
BHW
1200
1000
4
4
5
6
7
1
2
BOGE
4500
1000
3
4
5
6
7
2000
1
2
3
BRUEDER_MANNESMA
1150
600
1100
550
1050
500
4
5
6
7
1
2
3
BURGBAD
4
5
CEWE_COLOR
400
700
650
360
4000
800
600
800
320
600
3500
1000
450
950
400
900
350
550
600
280
400
0
200
1
2
3
4
5
6
7
2500
1
2
3
COMPUTER_2000
4
5
6
7
850
1
2
3
CREATON
140
4
5
6
7
420
400
260
2
3
4
5
6
7
6
7
1
2
3
EM_TV_MERCH
EHLEBRACHT
1
2
3
EINHELL
4
5
ELEKTRA_BECKUM
3400
3300
4500
2150
800
3200
4000
2100
750
3100
900
3500
2050
700
3000
800
3000
2000
650
2900
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
EX_CELL_O
4
5
6
7
1
2
3
FIELMANN
4
5
6
7
1
2
3
FRIATEC
4000
4
5
6
7
1
2
3
FROEHLICH
1800
3500
1700
4
5
6
7
GARANT_SCHUH
4500
240
4000
200
3500
160
3000
120
2500
80
600
3000
550
1600
2500
500
6000
1500
1800
5000
450
1700
4000
400
1
2
3
GARDENA
4
5
6
7
2000
1500
1
2
3
GEA
4
5
6
7
1400
1
2
3
GERRY_WEBER
4
5
6
7
2000
1
2
3
GLUNZ
22000
5000
20000
4500
18000
4000
4
5
6
7
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
GRAPHIT_KROPFM
1600
4000
1400
3500
1200
3000
1000
2500
800
2000
3000
2500
16000
2
GRAMMER
3500
300
450
40
1
GMN_MUELLER
350
500
3500
250
400
7
850
7000
550
6
2200
2000
400
5
5000
8000
450
4
3500
2100
600
3
900
650
650
2
2250
700
7
400
1
5500
9000
6
7
3600
10000
5
6
950
11000
4
5
1000
2200
3
4
2300
2300
2
3
2350
2400
1
2
6000
EUROBIKE
1900
450
200
1
6500
1000
280
1
5
1300
300
40
4
1100
320
60
3
1400
1200
340
80
2
EFF_EFF
380
360
240
300
1
DIS
120
100
500
3000
400
200
2000
14000
200
350
300
150
1
2
3
4
5
6
7
3000
12000
1
2
3
HACH
4
5
6
7
2500
1
2
3
HAKO
2000
1800
600
4
5
6
7
1500
1
2
3
HEIDEL_DRUCK
2200
1100
2000
1000
1800
900
1600
800
4
5
6
7
1500
400
1
2
3
HERLITZ_IT
4
5
6
7
1000
1
2
3
HERTEL
1200
400
1000
300
800
200
4
5
6
7
1
2
HORNBACH
2800
2000
2600
1800
2400
1600
3
4
5
6
7
HORNBACH_HOLDING
1600
2200
1400
2000
1400
1400
700
600
1200
1000
1
2
3
4
5
6
IFA_HOTEL_TOURIS
7
1200
600
1000
500
1
2
3
4
5
6
INDUS_HOLDING
7
1200
1800
100
1000
1600
400
1
2
3
4
JADO
5
6
7
0
1
2
3
4
5
6
JEAN_PASCALE
7
1400
1
2
3
4
5
JIL_SANDER
6
7
800
1
2
3
4
5
KAUFRING
6
7
1
2
3
4
5
KOEGEL
6
7
– A 15 –
Szenario A: Wachstum (Fortsetzung)
6500
1650
1600
1400
1600
1400
1200
5000
1550
1200
1000
700
4500
1500
1000
800
600
6000
5500
1000
200
900
180
4500
4000
160
800
3500
140
120
4000
500
1450
800
1400
3000
1
2
3
4
5
6
7
600
1
2
3
KUNERT
4
5
6
7
400
1
2
3
LEICA
150
4
5
6
7
1
2
3
LINDNER_KGAA
240
4
5
6
2500
40
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
0
1
2
MLP
4000
3
4
5
6
7
18000
2
3
4
5
6
1900
2
3
4
5
6
7
260
1200
300
1
5500
3000
5000
2
3
4
5
6
7
1750
2
3
4
5
6
7
1
240
1200
200
1000
160
800
120
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
2
3
4
5
6
7
5
6
7
5
6
7
PIETZSCH
2500
2000
1600
1500
800
3500
1000
500
3000
0
2500
7
1
PFLEIDERER
1200
1
2
R_STAHL
1400
7
4500
1000
1
1
2000
1800
PRAKTIKER
280
320
200
4000
PLETTAC
6
340
1500
10000
1
5
360
1400
2000
1850
6000
4
380
1600
400
3500
12000
0
3
400
2000
MUEHL
2500
14000
8000
2
MARKANT_SUEDWEST
420
7
1950
1000
1
440
MOBILCOM
2000
16000
2000
1
MOEBEL_WALTHER
3000
7
2200
200
500
1
6
2400
600
1000
MENSCH_MASCHINE
5
800
400
40
4
1000
90
80
3
1800
120
80
2
1400
1200
600
100
1
1600
1500
110
2000
1500
MACROTON
800
160
120
300
M_A_X_HOLDING
1000
2000
130
60
LOESCH
140
200
400
7
2500
80
600
3500
3000
100
3
4
5
6
7
400
500
1
2
3
REFUGIUM_HOLDING
4
5
6
7
0
1
2
REINHOLD_MAHLA
3000
2500
3
4
5
6
7
1
2
3
RHOEN_KLINIKUM
4
RINOL
3000
3500
1000
2500
3000
800
2000
2500
600
1500
2000
400
1000
1500
200
500
1000
2000
240
1500
1000
220
200
1
2
3
4
5
6
600
80
400
40
7
1
2
3
SABO
4
5
6
7
500
0
1
2
3
SACHSENRING
1000
600
900
4
5
6
7
1
2
3
SALTUS
550
800
4
5
6
7
160
16000
140
14000
120
12000
100
400
500
350
400
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
SERO
4
5
6
80
8000
60
6000
40
4000
7
1
2
SIGNALBAU_HUBER
2200
10000
700
2000
9000
3
4
5
6
7
1200
1
2
3
4
5
6
1000
200
800
4000
6
7
1
2
3
STIXI
800
660
700
640
600
620
500
600
400
1
2
3
4
4
5
6
7
STO
680
5
WESUMAT
6
7
1100
40000
1000
30000
900
20000
800
10000
700
7
3
4
5
6
7
1
2
3
4
SER_SYSTEMS
1800
1600
800
600
1
2
3
4
5
6
7
600
1
2
3
SPAR
250
4
5
6
7
1
2
3
STADA
4
5
6
7
6
7
STEFFEN
340
1200
1800
320
1000
1600
300
800
1400
280
600
1200
260
400
1000
240
200
150
100
5000
5
2
6000
300
4
50000
SKW_TROSTBERG
7000
3
0
1
SCHALTBAU
0
1400
2
7
8000
500
1
6
1000
1600
400
5
1200
200
1800
600
4
1400
SINGULUS_TECHNOL
800
3
10000
450
600
2
SCHAERF
500
700
1
SAP
1
2
3
4
50
1
2
3
4
5
TARKETT
5
WINDHOFF
6
7
6
7
1
2
3
4
5
TIPTEL
6
7
1
2
3
4
5
UZIN_UTZ
6
7
800
1
2
3
4
VBH
5
6
7
1
2
3
4
5
WERU
– A 16 –
6500
340
1400
320
6000
1350
300
5500
1
1200
180
3
4
5
6
7
1
800
190
700
188
600
800
200
2
900
192
850
220
3500
1000
194
1250
240
4000
1100
196
1300
260
4500
198
950
900
280
5000
1000
1150
2
3
OTTO_REICHELT
4
5
6
7
1
2
3
SCHLEICHER
4
5
6
7
750
186
500
700
184
400
1
2
3
SCHWABENGARAGE
4
5
6
7
1
2
3
SIMONA
13000
7500
2900
6000
12000
7000
2800
5000
4
5
6
7
6500
2700
1060
2600
3000
9000
5500
2500
2000
8000
5000
2400
1000
4
5
6
7
3600
3400
3200
1000
980
6000
3
1020
4000
10000
2
TURBON_INT
1040
11000
1
STELCON
3000
960
2800
940
2600
920
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
WALTER_BAU
4
5
6
7
1
2
3
WAYSS_FREYTAG
7500
3400
7000
3300
6500
4
5
6
7
2
3
ALNO
4
5
6
7
3000
2900
5
6
7
1
2
3
GEBR_MAERZ
4
5
6
7
6500
6000
7800
200
6800
600
100
6600
2
3
4
5
6
7
1
1000
2
3
4
5
6
7
6
7
1
4
5
6
7
1
2
3
1600
1600
1400
1400
4
5
KRAFTANLAGEN_HEI
780
770
1200
1000
760
800
600
600
750
600
400
400
2
3
MHM
4
5
6
7
1
200
2
3
MICHAEL_WEINIG
600
3
800
800
5
3000
2
KAUFHALLE
1200
900
4
1
3500
1000
1000
3
7
4000
INFO
1200
1000
2
6
4500
800
1
7
5500
7000
120
1100
800
6
7200
140
1200
1200
5
5000
1600
1400
4
7400
1400
1300
3
7600
700
1
2
DUERR
8000
HYMER
1500
1
8200
HONSEL_WERKE
1800
7
160
4500
4
6
220
800
3
5
180
5000
2
4
BIOTEST
240
900
1
3
1100
3100
4000
2
1200
3200
5500
1
2400
BDAG_BALCKE_DUER
1000
6000
1
900
4
5
6
7
1
400
2
3
MOKSEL
800
4
5
6
7
1
740
2
3
OPPERMANN
650
4
5
6
7
1
2
3
PROSIEBEN
1600
4
5
6
7
ROBERT_CORDIER
900
800
800
700
700
600
600
500
1500
500
700
600
1400
400
600
550
1300
1200
300
500
500
1100
200
1
400
2
3
4
5
ROEDER
6
7
1
450
2
3
4
5
SCHLOTT
6
7
1
1000
2
3
4
5
6
SCHOEN_CIE
7
1
500
2
3
4
5
WALTER
6
7
1
400
2
3
4
TIAG
5
6
7
1
2
3
4
5
HERMLE
6
7
– A 17 –
Szenario B: Konsolidierung (Fortsetzung)
5400
1200
5200
1100
800
1200
700
1000
600
250
1000
4800
4600
150
800
500
600
400
400
300
60
900
100
4400
50
800
4200
4000
700
2
3
4
5
6
7
1
200
2
3
BARMAG
4
5
6
7
1
50
200
2
3
BERENTZEN
29000
4
5
6
7
1
0
2
3
BIEN_HAUS
480
4
5
6
7
10000
440
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
EIFFELH_KLINIK
6600
3800
6400
3600
6200
1400
3000
2600
1
2
3
4
5
6
7
1
4
5
6
7
1400
320
1200
1
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
2800
1800
2600
1600
2400
1400
2200
1200
2000
1000
1800
800
1600
600
1400
400
1200
7
900
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
550
400
1
380
180
2
3
4
5
6
7
1
360
2
3
4
5
6
7
3
4
5
6
7
1
2600
1600
2400
1400
5
6
7
1
11000
350
10000
300
9000
250
8000
200
7000
150
6000
100
11500
5000
50
11000
4000
0
13000
4500
600
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
400
2
3
SGL_CARBON
4
5
6
7
2
3
1200
4200
1000
4000
800
3800
600
3600
400
3400
200
3200
4
5
6
7
WUENSCHE
1300
1200
1100
1000
12000
2
3
4
5
6
7
1
2
3
VILLEROY_BOCH
450
440
400
400
350
360
300
320
250
280
200
2
3
4
5
MARBERT
6
4
5
6
7
FRIEDR_FLENDER
480
1
1
VOSSLOH
12500
1
7
800
1200
SEDLBAUER
13500
6
1800
1600
SCHWEIZER_ELECTR
14000
5
1000
350
4
4
1200
5000
3
3
2000
5500
2
2
RHEINER_MODEN
2200
6000
SCHWARZ_PHARMA
1
REVELL
6500
600
2
7
420
1400
1
6
440
220
400
2200
5
460
450
650
4
CS_INTERGLAS
240
7000
750
2400
3
480
500
700
2
500
QUANTE
800
2600
1
HUCKE
280
MVS
850
2800
1
1000
HIRSCH
2000
KIEKERT
3000
1100
200
JUNGHEINRICH
3200
7
260
3200
5200
6
1300
1600
340
5800
2800
5
1200
6000
5400
4
DATA_MODUL
2200
HEILIT_WOERNER
3400
5600
3
1800
8000
E_MERCK
2
2000
8500
360
1
1500
360
380
6
7
2400
26000
5
6
2600
9000
4
5
380
400
3
4
420
9500
2
3
440
400
420
25000
2
COMPUDENT
28000
27000
40
1
BIJOU_BRIGITTE
10500
460
1
80
200
70
5000
1
1400
7
1
2
3
4
MVG
5
6
1
900
2
3
4
5
B_U_S
7
6
7
1
2
3
4
5
6
BOEWE_SYSTEC
7
1
800
700
2
3
4
5
6
7
FRIEDRICH_GROHE_
1
2
3
4
5
6
K_M_MOEBEL
7
– A 18 –
Kategorie C: „Stetiger Abbau von Mitarbeitern“
14000
260000
13000
240000
12000
220000
11000
200000
180000
10000
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
BUDERUS
4
5
6
7
6
7
DT__TELEKOM
6500
950
900
6000
850
5500
800
5000
750
4500
700
4000
650
1
2
3
4
5
6
7
JAGENBERG
4000
3500
3000
2500
2000
2
3
4
SANACORP
5
2
3
4
5
ROLF_BENZ
4500
1
1
6
7
– A 19 –
Anhang C.1, Nr. 2: Szenarien - Regressionsergebnisse
Dependent Variable: LOG(__MA_CUM301)
Date: 10/31/99 Time: 20:57
Included observations: 41 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LOG(RENDITE_CUM301
)
LOG(__EK_CUM301)
3.171974
-0.317029
0.392615
0.087741
8.079104
-3.613222
0.0000
0.0009
0.080853
9.250084
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.741661
0.728065
0.587467
13.11447
-34.80943
1.993673
0.747896
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.0000
6.837307
1.126550
1.844363
1.969746
54.54687
0.000000
Dependent Variable: LOG(__MA_CUM701)
Date: 10/31/99 Time: 20:58
Sample: 1 43
Excluded observations: 1
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LOG(RENDITE_CUM701
)
LOG(__EK_CUM701)
1.679584
-0.451110
0.588424
0.101393
2.854378
-4.449132
0.0069
0.0001
0.882576
0.096083
9.185522
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.719742
0.705369
0.606260
14.33450
-37.02041
2.381674
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
7.362938
1.116915
1.905734
2.029853
50.07867
0.000000
– A 20 –
Dependent Variable: LOG(B_MA_3)
Date: 11/12/99 Time: 15:31
Sample: 1 41
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LOG(B_RENDITE_3)
LOG(B_EK_3)
2.442403
-0.484359
0.789939
0.512611
0.126942
0.094374
4.764630
-3.815601
8.370304
0.0000
0.0005
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.743192
0.729676
0.684530
17.80609
-41.07883
1.821553
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
7.238479
1.316588
2.150187
2.275570
54.98522
0.000000
Dependent Variable: LOG(B_MA_7)
Date: 11/12/99 Time: 15:32
Excluded observations: 9 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LOG(B_RENDITE_7)
LOG(B_EK_7)
2.245804
-0.238443
0.930931
0.485505
0.100867
0.059532
4.625712
-2.363924
15.63738
0.0001
0.0253
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.899249
0.892053
0.413280
4.782403
-15.01691
1.863360
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
7.740120
1.257878
1.162381
1.301154
124.9569
0.000000
– A 21 –
Anhang C.1, Nr. 3:
Alle Börsengänge und Szenarien - Test über die (Un-) Gleichheit der Mediane
Alle Börsengänge:
Test for Equality of Medians Between Series
Date: 11/04/99 Time: 10:07
Sample: 1 87
Method
Wilcoxon / Mann-Whitney
Med. Chi-square
Adj. Med. Chi-square
Kruskal-Wallis
van der Waerden
df
Value
Probability
1
1
1
1
1.980515
3.885057
3.310345
3.928409
4.626556
0.0476
0.0487
0.0688
0.0475
0.0315
Median
1153.000
1681.500
1347.667
> Overall
Median
37
50
87
Mean Rank
79.93103
95.06897
87.50000
df
Value
Probability
1
1
1
1
1.900138
2.279070
1.674419
3.626956
3.994737
0.0574
0.1311
0.1957
0.0569
0.0456
Median
1061.667
1681.500
1270.167
> Overall
Median
18
25
43
Mean Rank
38.37209
48.62791
43.50000
Category Statistics
Variable
MA_CUM3
MA_CUM7
All
Count
87
87
174
Mean Score
-0.159368
0.159383
7.68E-06
Date: 11/11/99 Time: 19:02
Sample: 1 43
Method
Med. Chi-square
Kruskal-Wallis
van der Waerden
Category Statistics
Variable
_1_MA_3
_1_MA_7
All
Count
43
43
86
Mean Score
-0.207182
0.207182
1.29E-17
– A 22 –
Date: 11/12/99 Time: 15:25
Sample: 1 41
Method
Med. Chi-square
Kruskal-Wallis
van der Waerden
df
Value
Probability
1
1
1
1
1.075786
0.439024
0.195122
1.167313
1.530130
0.2820
0.5076
0.6587
0.2800
0.2161
Median
1267.000
1439.500
1376.875
> Overall
Median
19
22
41
Mean Rank
38.65854
44.34146
41.50000
Category Statistics
Variable
B_MA_3
B_MA_7
All
Count
41
41
82
Mean Score
-0.131123
0.131123
8.80E-18
– A 23 –
Anhang C.2, Nr. 1:
Kategorien: Jährliche Mitarbeiter-Wachstumsraten
K ateg o risieru n g n ach d em G rad de r K ap italerh ö h un g :
M ita rb eiterw ach stu m p .a.
12,00%
10,00%
M e dia n p.a .
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
vo n
Ja h
vo n
r -3
au
f Ja
h
J ah
vo n
r -2
r -2
au
fJ
ah
Ja h
vo n
r -1
r -1
K a tegorie A
au
f IP
O
K ategorie B
-J a
IP O
vo n
- Ja
hr
hr
au
fJ
ah
Ja h
vo n
r+
1
au
r+
1
f Ja
h
Ja
hr
r+
2
+2
au
f Ja
hr
+3
K a tegorie C
M arktseg m e n te : M itarb eiterw a ch stu m p .a .
59,00%
49,00%
M e dia n
39,00%
29,00%
19,00%
9,00%
-1,0 0%
vo n
Ja h r
-3 a
uf
vo n
Ja h r
Ja h r
-2
-2 a
uf
vo n
Ja h r
Ja h r
-1
G erege lter M arkt
-1 a
uf
vo n
IP O
IP O
-J ah
-J a h
r
A m tlic her Ha ndel
vo n
r au
f Ja h
r
+1
J ah r
+1 a
uf J a
hr
N euer M ark t
vo n
+2
J ah r
+2 a
uf J a
hr
+3
– A 24 –
A k ti e n a r t: M i ta r b e i te r w a c h s tu m p . a .
1 2 .0 0 %
1 1 .2 8 %
1 0 .0 0 %
9 .1 0 %
8 .0 0 %
8 .1 0 %
7 .8 5 %
M e d ia n p .a
7 .4 1 %
6 .6 2 %
6 .0 0 %
6 .0 5 %
5 .8 2 %
4 .0 0 %
4 .8 5 %
4 .4 9 %
3 .4 5 %
2 .2 5 %
2 .0 0 %
0 .0 0 %
vo
n
Ja
vo
hr
-3
au
fJ
a
hr
n
vo
Ja
hr
-2
au
fJ
a
-2
hr
n
Ja
vo
hr
-1
au
f IP
-1
O-
Ja
n
IP
vo
O-
Ja
hr
au
hr
S ta m m a k ti e
fJ
ah
n
Ja
vo
hr
+1
au
fJ
a
r+
1
hr
n
Ja
hr
+2
au
fJ
a
+2
hr
+3
V o rzu g s a k ti e
"G r ö ß e n k la s se n " : W a c h s tu m d e r Mita rb e ite r p .a .
16,00%
14,04%
13,88%
14,00%
12,00%
12,10%
11,10%
11,45%
M e dian p.a.
10,00%
8,59%
8,00%
6,35%
6,00%
5,31%
4,69%
4,20%
4,00%
4,14%
2,00%
1,85%
0,00%
vo
nJ
ah
vo
r-
3a
u
fJ
ah
r-
2
nJ
ah
vo
n
r2
au
fJ
ah
r-
Ja
vo
hr
-1
au
f IP
1
IP Os m it we nig e r als 400 M itarb e itern
O-
Ja
hr
nI
PO
-
vo
Ja
h
ra
uf
Ja
h
r+
1
nJ
ah
vo
r+
1a
uf
Ja
IP O s m it m eh r a ls 4 0 0 M ita rb eite rn
hr
+2
nJ
ah
r+
2a
uf
Ja
hr
+3
– A 25 –
Anhang C.2, Nr. 2:
Kategorien: Ergebnisse der Regressionsschätzungen
K a p i t a le r h ö h u n g - K a t e g o r ie A :
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (A _ M A _ C U M 3 )
M e th o d : L e a s t S q u a re s
D a t e : 1 0 / 3 0 / 9 9 T im e : 1 5 : 1 0
S a m p le : 1 4 2
I n c lu d e d o b s e rv a tio n s : 4 2
V a r ia b l e
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a ti s tic
P ro b .
C
L O G (A _ R E N D IT E _ C
U M 3)
L O G (A _ E K _ C U M 3 )
2 .7 5 6 4 5 7
-0 .3 9 4 3 2 7
0 .5 2 6 6 7 1
0 .1 2 5 1 5 3
5 .2 3 3 7 3 8
-3 .1 5 0 7 7 4
0 .0 0 0 0
0 .0 0 3 1
0 .0 8 5 1 0 1
9 .2 4 1 8 5 3
R -s q u a re d
A d ju s t e d R - s q u a r e d
S .E . o f re g re s s io n
S u m sq u a re d re sid
L o g lik e li h o o d
D u r b in -W a t s o n s t a t
0 .7 3 3 2 5 7
0 .7 1 9 5 7 8
0 .6 8 7 0 9 3
1 8 .4 1 1 7 8
-4 2 .2 7 7 1 6
1 .8 9 5 6 2 4
0 .7 8 6 4 8 8
M ean dependent v ar
S .D . d e p e n d e n t v a r
A k a i k e i n f o c r it e ri o n
S c h w a r z c r it e ri o n
F - s t a ti s t i c
P r o b ( F - s t a t i s t ic )
0 .0 0 0 0
7 .2 0 8 0 7 7
1 .2 9 7 5 0 6
2 .1 5 6 0 5 5
2 .2 8 0 1 7 5
5 3 .6 0 4 0 0
0 .0 0 0 0 0 0
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (A _ M A _ C U M 7 )
D a t e : 1 0 / 3 0 / 9 9 T im e : 1 5 : 1 2
S a m p l e ( a d ju s t e d ) : 1 4 1
E x c l u d e d o b s e rv a tio n s : 5 a f t e r a d j u s ti n g e n d p o i n t s
V a r ia b l e
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a ti s tic
P ro b .
C
L O G (A _ R E N D IT E _ C
U M 7)
L O G (A _ E K _ C U M 7 )
1 .8 5 1 6 8 9
-0 .3 8 7 7 5 8
0 .5 2 2 3 3 4
0 .1 0 6 1 7 6
3 .5 4 5 0 2 9
-3 .6 5 2 0 3 0
0 .0 0 1 2
0 .0 0 0 9
0 .0 6 7 2 4 8
1 3 .2 7 9 8 7
R -s q u a re d
A d ju s t e d R - s q u a r e d
S u m sq u a re d re sid
L o g lik e li h o o d
D u r b in -W a t s o n s t a t
0 .8 5 0 4 7 7
0 .8 4 1 4 1 5
0 .4 4 8 8 0 4
6 .6 4 7 0 3 1
-2 0 .6 7 3 5 1
2 .2 1 1 3 4 3
0 .8 9 3 0 3 8
A k a i k e i n f o c r it e ri o n
0 .0 0 0 0
7 .7 5 0 6 4 5
1 .1 2 7 0 0 5
1 .3 1 5 1 9 5
1 .4 4 7 1 5 5
9 3 .8 5 0 8 5
0 .0 0 0 0 0 0
K a p i ta le r h ö h u n g - K a te g o r ie B :
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G (B _ M A _ C U M 3 )
M e th o d : L e a s t S q u a r e s
D a te : 1 0 /3 0 /9 9 T im e : 1 5 :2 0
S a m p le : 1 3 1
In c lu d e d o b s e rv a tio n s : 3 0
E x c lu d e d o b s e rv a tio n s : 1
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E r ro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G ( B _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (B _ E K _ C U M 3 )
3 .1 0 5 9 5 9
-0 .3 9 2 7 2 4
0 .4 7 8 6 2 0
0 .1 0 4 2 2 7
6 .4 8 9 4 0 2
-3 .7 6 7 9 5 2
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 8
0 .1 1 6 9 0 1
6 .1 0 0 0 5 4
R -s q u a r e d
A d ju s te d R -s q u a r e d
S .E . o f re g r e s s io n
S u m s q u a re d re s id
L o g lik e lih o o d
D u r b in -W a ts o n s ta t
0 .7 1 7 3 8 6
0 .6 9 6 4 5 2
0 .5 8 6 1 3 2
9 .2 7 5 8 7 9
-2 4 .9 6 1 4 6
2 .1 4 3 1 3 2
0 .7 1 3 1 0 4
A k a ik e in f o c r ite rio n
S c h w a rz c r ite rio n
F -s ta tis tic
P r o b ( F - s ta tis tic )
0 .0 0 0 0
6 .9 5 2 9 4 0
1 .0 6 3 8 5 3
1 .8 6 4 0 9 7
2 .0 0 4 2 1 7
3 4 .2 6 8 3 5
0 .0 0 0 0 0 0
M e th o d : L e a s t S q u a r e s
D a te : 1 0 /3 0 /9 9 T im e : 1 5 :2 1
S a m p le : 1 3 1
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E r ro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G ( B _ R E N D IT E _ C
UM 7)
L O G (B _ E K _ C U M 7 )
2 .0 8 2 0 4 4
-0 .3 5 4 3 7 0
0 .6 7 0 8 2 8
0 .1 1 4 2 3 5
3 .1 0 3 6 9 2
-3 .1 0 2 1 1 3
0 .0 0 4 7
0 .0 0 4 7
0 .1 2 0 1 1 8
7 .2 5 4 5 6 9
R -s q u a r e d
A d ju s te d R -s q u a r e d
S .E . o f re g r e s s io n
L o g lik e lih o o d
0 .7 2 1 0 2 8
0 .6 9 8 7 1 1
0 .5 9 3 1 4 4
8 .7 9 5 4 8 4
-2 3 .5 1 8 7 5
1 .9 4 0 5 5 2
0 .8 7 1 4 0 3
A k a ik e in f o c r ite rio n
S c h w a rz c r ite rio n
F -s ta tis tic
P r o b ( F - s ta tis tic )
0 .0 0 0 0
7 .3 0 8 5 9 3
1 .0 8 0 6 0 7
1 .8 9 4 1 9 7
2 .0 3 6 9 3 3
3 2 .3 0 7 4 1
0 .0 0 0 0 0 0
– A 26 –
K a p ita le r h ö h u n g - K a te g o r ie C :
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (C _ M A _ C U M 3 )
D a t e : 1 0 / 3 0 / 9 9 T im e : 1 5 : 2 4
S a m p le (a d ju s te d ): 1 1 3
I n c l u d e d o b s e r v a ti o n s : 1 3 a f t e r a d j u s t i n g e n d p o i n t s
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a ti s ti c
P ro b .
C
L O G (C _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (C _ E K _ C U M 3 )
2 .4 9 4 3 4 5
-0 .3 9 7 0 4 3
0 .7 1 1 6 0 7
0 .1 9 1 5 4 4
3 .5 0 5 2 2 7
-2 .0 7 2 8 5 8
0 .0 0 5 7
0 .0 6 5 0
0 .1 3 1 7 5 0
6 .5 7 7 0 5 0
R -s q u a re d
A d ju s te d R -s q u a re d
L o g l ik e li h o o d
D u rb in -W a ts o n s t a t
0 .8 5 4 4 3 5
0 .8 2 5 3 2 2
0 .6 4 0 3 7 9
4 .1 0 0 8 5 7
-1 0 .9 4 6 8 0
2 .5 0 8 6 8 7
0 .8 6 6 5 2 9
A k a i k e i n f o c r it e r i o n
0 .0 0 0 1
6 .9 6 6 6 9 7
1 .5 3 2 2 0 9
2 .1 4 5 6 6 2
2 .2 7 6 0 3 5
2 9 .3 4 8 8 8
0 .0 0 0 0 6 5
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (C _ M A _ C U M 7 )
D a t e : 1 0 / 3 0 / 9 9 T im e : 1 5 : 2 5
S a m p le : 1 1 4
I n c l u d e d o b s e r v a ti o n s : 1 2
E x c l u d e d o b s e rv a ti o n s : 2
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a ti s ti c
P ro b .
C
L O G (C _ R E N D IT E _ C
UM 7)
L O G (C _ E K _ C U M 7 )
0 .7 3 5 9 3 0
-0 .5 2 5 5 5 4
1 .1 2 8 2 6 3
0 .2 1 3 8 7 7
0 .6 5 2 2 6 8
-2 .4 5 7 2 7 6
0 .5 3 0 5
0 .0 3 6 3
0 .1 4 8 2 2 1
7 .0 4 3 6 9 1
R -s q u a re d
0 .8 4 9 6 1 1
0 .8 1 6 1 9 1
0 .6 7 1 3 0 6
4 .0 5 5 8 6 6
-1 0 .5 1 8 8 1
2 .5 1 4 7 9 3
1 .0 4 4 0 2 6
0 .0 0 0 1
7 .4 9 6 3 8 1
1 .5 6 5 8 0 5
2 .2 5 3 1 3 5
2 .3 7 4 3 6 1
2 5 .4 2 2 4 2
0 .0 0 0 1 9 8
A m tl ic h e r H a n d e l
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (A M T _ M A _ C U M 3 )
D a t e : 1 0 / 3 1 / 9 9 T im e : 1 2 : 4 4
S a m p le : 1 4 1
I n c l u d e d o b s e rv a tio n s : 4 0
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis ti c
P ro b .
C
L O G ( A M T _ R E N D IT E
_C UM 3)
L O G (A M T _ E K _ C U M 3
)
3 .1 3 3 6 1 1
-0 .3 5 7 5 0 3
0 .3 8 9 0 1 5
0 .0 8 2 1 2 0
8 .0 5 5 2 3 7
-4 .3 5 3 4 1 5
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 1
0 .7 7 2 7 3 2
0 .0 8 0 5 7 6
9 .5 9 0 0 9 7
0 .0 0 0 0
R -s q u a re d
L o g l i k e li h o o d
0 .8 1 0 0 7 2
0 .7 9 9 8 0 5
0 .4 9 9 0 8 5
9 .2 1 6 1 6 9
-2 7 .3 9 9 1 4
2 .3 1 5 2 5 5
S c h w a r z c r it e r i o n
F - s t a ti s t ic
7 .8 8 5 6 0 1
1 .1 1 5 4 4 5
1 .5 1 9 9 5 7
1 .6 4 6 6 2 3
7 8 .9 0 5 2 2
0 .0 0 0 0 0 0
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (A M T _ M A _ C U M 7 )
D a t e : 1 0 / 3 1 / 9 9 T im e : 1 2 : 4 5
E x c lu d e d o b s e rv a tio n s : 3 a f t e r a d ju s tin g e n d p o in t s
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis ti c
P ro b .
C
L O G ( A M T _ R E N D IT E
_C UM 7)
L O G (A M T _ E K _ C U M 7
)
1 .4 9 2 4 6 7
-0 .4 3 5 0 7 9
0 .4 8 1 3 5 8
0 .0 6 8 5 6 5
3 .1 0 0 5 3 5
-6 .3 4 5 5 4 3
0 .0 0 3 9
0 .0 0 0 0
0 .9 4 5 0 5 6
0 .0 7 5 4 1 8
1 2 .5 3 0 9 6
0 .0 0 0 0
R -s q u a re d
0 .8 5 8 5 1 1
0 .8 5 0 1 8 8
0 .3 8 2 4 0 4
4 .9 7 1 9 1 2
-1 5 .3 6 9 1 3
2 .5 3 2 1 8 3
F - s t a ti s t ic
8 .3 4 5 1 2 7
0 .9 8 7 9 8 1
0 .9 9 2 9 2 6
1 .1 2 3 5 4 1
1 0 3 .1 5 0 5
0 .0 0 0 0 0 0
– A 27 –
G e r e g e lte r M a r k t
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (G E R _ M A _ C U M 3 )
D a t e : 1 0 / 3 1 / 9 9 T im e : 1 2 : 4 7
S a m p le : 1 4 6
I n c lu d e d o b s e rv a ti o n s : 4 5
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G (G E R _ R E N D IT E
_CU M 3)
L O G (G E R _ E K _ C U M
3)
3 .4 1 1 7 5 6
-0 .4 0 2 2 9 4
0 .5 3 5 6 1 1
0 .1 1 3 3 6 0
6 .3 6 9 8 4 2
-3 .5 4 8 8 2 7
0 .0 0 0 0
0 .0 0 1 0
0 .5 2 7 1 2 5
0 .1 2 1 6 0 8
4 .3 3 4 6 1 2
0 .0 0 0 1
R -s q u a re d
D u rb in -W a ts o n s ta t
0 .4 3 3 0 5 5
0 .4 0 6 0 5 8
0 .6 7 6 8 0 2
1 9 .2 3 8 5 8
-4 4 .7 3 2 9 8
1 .6 3 6 0 4 8
F - s t a tis t ic
6 .3 6 6 0 0 9
0 .8 7 8 1 9 2
2 .1 2 1 4 6 6
2 .2 4 1 9 1 0
1 6 .0 4 0 6 2
0 .0 0 0 0 0 7
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (G E R _ M A _ C U M 7 )
D a t e : 1 0 / 3 1 / 9 9 T im e : 1 2 : 4 8
S a m p le : 1 4 6
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G (G E R _ R E N D IT E
_CU M 7)
L O G (G E R _ E K _ C U M
7)
2 .9 7 5 9 1 5
-0 .2 7 5 1 5 4
0 .7 5 4 9 6 2
0 .1 2 6 2 4 3
3 .9 4 1 8 0 9
-2 .1 7 9 5 5 5
0 .0 0 0 4
0 .0 3 5 9
0 .6 9 8 9 1 6
0 .1 2 9 1 2 2
5 .4 1 2 8 2 4
0 .0 0 0 0
R -s q u a re d
0 .4 5 9 8 0 2
0 .4 2 9 7 9 1
0 .6 1 3 3 5 4
1 3 .5 4 3 3 1
-3 4 .7 1 4 0 6
1 .6 1 6 5 1 6
F - s t a tis t ic
6 .7 9 1 0 4 4
0 .8 1 2 2 5 9
1 .9 3 4 0 5 4
2 .0 6 2 0 2 1
1 5 .3 2 1 1 3
0 .0 0 0 0 1 5
S ta m m a k tie n
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (S T A _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 0 9
S a m p le : 1 6 1
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G ( S T A _ R E N D IT E
_CU M 3)
L O G (S T A _ E K _ C U M 3
)
2 .9 9 0 0 8 1
-0 .3 3 8 6 0 8
0 .2 9 3 2 3 3
0 .0 7 0 9 6 8
1 0 .1 9 6 9 6
-4 .7 7 1 3 0 2
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 0
0 .7 8 0 8 9 7
0 .0 5 3 7 1 6
1 4 .5 3 7 4 7
0 .0 0 0 0
R -s q u a re d
0 .8 2 9 0 2 6
0 .8 2 2 9 1 9
0 .4 9 5 3 9 8
1 3 .7 4 3 4 5
-4 0 .7 3 6 6 1
2 .0 8 4 0 2 4
F - s t a tis t ic
7 .0 8 8 4 6 7
1 .1 7 7 2 4 9
1 .4 8 2 5 9 7
1 .5 8 8 2 3 4
1 3 5 .7 6 7 3
0 .0 0 0 0 0 0
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (S T A _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 1 0
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G ( S T A _ R E N D IT E
_CU M 7)
L O G (S T A _ E K _ C U M 7
)
2 .0 8 6 0 1 8
-0 .3 3 9 3 0 7
0 .4 7 2 2 3 9
0 .0 8 9 4 9 9
4 .4 1 7 2 9 3
-3 .7 9 1 2 0 4
0 .0 0 0 1
0 .0 0 0 4
0 .8 7 6 2 8 5
0 .0 6 3 4 6 9
1 3 .8 0 6 4 3
0 .0 0 0 0
R -s q u a re d
0 .7 9 5 3 0 0
0 .7 8 7 1 1 2
0 .5 3 4 1 1 9
1 4 .2 6 4 1 7
-4 0 .4 2 1 3 9
1 .9 4 4 5 7 1
F - s t a tis t ic
7 .5 2 0 0 2 4
1 .1 5 7 6 1 0
1 .6 3 8 5 4 3
1 .7 5 0 0 6 9
9 7 .1 2 9 7 6
0 .0 0 0 0 0 0
– A 28 –
V o r z u g s a k tie n
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (V O R Z A _ M A _ C U M 3 )
D a t e : 1 0 / 3 1 / 9 9 T im e : 1 2 : 1 2
S a m p le : 1 2 6
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a t i s ti c
P ro b .
C
L O G ( V O R _ R E N D IT E
_CU M 3)
L O G (V O R Z A _ E K _ C U
M 3)
2 .5 2 0 7 0 4
-0 .4 7 3 0 2 9
0 .7 5 0 5 6 1
0 .1 7 7 0 5 2
3 .3 5 8 4 2 6
-2 .6 7 1 6 9 6
0 .0 0 2 7
0 .0 1 3 6
0 .7 9 4 4 6 2
0 .1 6 2 5 2 0
4 .8 8 8 3 8 8
0 .0 0 0 1
R -s q u a re d
0 .6 4 5 2 1 6
0 .6 1 4 3 6 5
0 .8 8 6 6 5 1
1 8 .0 8 1 4 3
-3 2 .1 7 0 6 6
1 .9 9 9 6 3 0
7 .0 6 4 4 2 0
1 .4 2 7 7 8 9
2 .7 0 5 4 3 5
2 .8 5 0 6 0 0
2 0 .9 1 4 0 5
0 .0 0 0 0 0 7
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (V O R Z A _ M A _ C U M 7 )
D a t e : 1 0 / 3 1 / 9 9 T im e : 1 2 : 1 4
S a m p le : 1 2 6
E x c l u d e d o b s e r v a ti o n s : 3
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a t i s ti c
P ro b .
C
L O G ( V O R _ R E N D IT E
_CU M 7)
L O G (V O R Z A _ E K _ C U
M 7)
1 .1 9 8 2 2 9
-0 .4 0 9 4 8 2
0 .5 9 9 4 2 8
0 .1 2 2 3 2 6
1 .9 9 8 9 5 3
-3 .3 4 7 4 4 8
0 .0 5 9 4
0 .0 0 3 2
1 .0 3 2 9 9 2
0 .1 1 6 8 3 1
8 .8 4 1 7 6 0
0 .0 0 0 0
R -s q u a re d
0 .8 5 8 0 5 8
0 .8 4 3 8 6 4
0 .5 0 7 2 2 3
5 .1 4 5 5 0 0
-1 5 .4 1 5 8 1
1 .6 7 6 8 1 3
G r ö ß e n k la s s e n :
7 .6 1 1 2 6 6
1 .2 8 3 6 5 1
1 .6 0 1 3 7 5
1 .7 4 9 4 8 3
6 0 .4 5 1 3 5
0 .0 0 0 0 0 0
K le in e U n te r n e h m e n :
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (K _ M A _ C U M 3 )
D a t e : 1 1 / 0 6 / 9 9 T im e : 1 8 : 2 9
S a m p le : 1 1 8
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis ti c
P ro b .
5 .3 6 3 1 1 5
-0 .1 4 1 8 9 9
0 .7 8 7 5 0 8
0 .1 6 8 6 8 6
6 .8 1 0 2 3 2
-0 .8 4 1 2 0 4
0 .0 0 0 0
0 .4 1 3 4
0 .1 7 8 6 1 2
-0 .7 5 4 9 0 4
C
L O G (K _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (K _ E K _ C U M 3 )
-0 .1 3 4 8 3 5
R -s q u a re d
0 .1 2 2 0 1 0
0 .0 0 4 9 4 5
0 .5 2 9 4 9 7
4 .2 0 5 5 0 1
-1 2 .4 5 5 0 9
2 .0 4 8 7 2 4
F - s t a ti s t ic
0 .4 6 2 0
5 .4 5 0 3 1 6
0 .5 3 0 8 1 1
1 .7 1 7 2 3 2
1 .8 6 5 6 2 7
1 .0 4 2 2 4 0
0 .3 7 6 8 5 2
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (K _ M A _ C U M 7 )
D a t e : 1 1 / 0 6 / 9 9 T im e : 1 8 : 3 1
S a m p le : 1 1 8
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis ti c
P ro b .
C
UM 7)
L O G (K _ E K _ C U M 7 )
2 .9 8 3 7 6 1
-0 .2 3 1 1 1 2
1 .0 3 3 6 7 3
0 .1 7 7 6 7 6
2 .8 8 6 5 6 2
-1 .3 0 0 7 4 6
0 .0 1 3 7
0 .2 1 7 8
0 .1 6 9 7 9 0
3 .6 3 6 2 4 1
R -s q u a re d
0 .5 2 7 2 9 9
0 .4 4 8 5 1 6
0 .4 9 1 9 9 4
2 .9 0 4 6 9 7
-8 .9 7 1 1 6 8
1 .9 7 3 9 4 1
0 .6 1 7 3 9 8
F - s t a ti s t ic
0 .0 0 3 4
6 .0 4 3 0 2 1
0 .6 6 2 5 1 1
1 .5 9 6 1 5 6
1 .7 3 7 7 6 6
6 .6 9 3 0 1 8
0 .0 1 1 1 5 6
– A 29 –
G r ö ß e n k la s s e n :
G r o ß e U n te r n e h m e n
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (G _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 1 /0 6 /9 9
T im e : 1 8 : 3 2
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G (G _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (G _ E K _ C U M 3 )
3 .6 1 0 8 1 4
-0 .2 5 6 7 5 5
0 .3 3 4 5 9 4
0 .0 7 0 3 7 3
1 0 .7 9 1 6 3
-3 .6 4 8 4 7 3
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 6
0 .0 6 7 2 6 7
1 0 .9 9 4 5 2
R -sq u a re d
0 .7 2 7 3 9 3
0 .7 1 8 3 0 6
0 .4 9 7 9 2 6
1 4 .8 7 5 8 4
-4 3 .9 2 6 1 4
2 .3 5 1 4 8 8
0 .7 3 9 5 6 6
F - s t a tis t ic
0 .0 0 0 0
7 .4 7 9 3 8 2
0 .9 3 8 1 5 8
1 .4 8 9 7 1 9
1 .5 9 1 7 7 3
8 0 .0 4 8 4 2
0 .0 0 0 0 0 0
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (G _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 1 /0 6 /9 9
T im e : 1 8 : 3 4
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G (G _ R E N D IT E _ C
UM 7)
L O G (G _ E K _ C U M 7 )
2 .6 7 9 4 2 4
-0 .3 2 1 1 5 7
0 .4 5 2 5 0 8
0 .0 7 7 0 2 7
5 .9 2 1 2 7 7
-4 .1 6 9 3 9 3
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 1
0 .0 6 9 6 8 0
1 1 .4 6 5 8 8
R -sq u a re d
0 .7 3 3 6 0 5
0 .7 2 3 7 3 9
0 .4 8 1 2 6 0
1 2 .5 0 6 9 9
-3 7 .6 5 1 7 2
2 .3 3 2 9 5 1
B ranchen:
0 .7 9 8 9 3 7
F - s t a tis t ic
0 .0 0 0 0
7 .8 4 6 0 7 0
0 .9 1 5 6 2 9
1 .4 2 6 3 7 6
1 .5 3 3 9 0 5
7 4 .3 5 3 2 9
0 .0 0 0 0 0 0
Bau
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 1 : 5 7
S a m p le : 1 1 7
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (B _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (B _ E K _ C U M 3 )
1 .9 6 7 7 3 7
-0 .4 1 9 1 1 5
0 .4 8 6 1 5 8
0 .0 9 4 7 2 0
4 .0 4 7 5 2 6
-4 .4 2 4 7 8 7
0 .0 0 1 2
0 .0 0 0 6
0 .1 0 2 5 2 7
9 .8 0 4 2 3 2
R -sq u a re d
S .E . o f r e g re s s io n
S u m s q u a r e d r e s id
0
0
0
2
-6
1
1 .0 0 5 2 0 1
.9
.8
.4
.2
.9
.2
0
8
0
4
0
5
2
8
0
3
9
1
096
109
337
780
018
986
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
6
0
.1 2
.1 9
.1 6
.3 1
4 .4
.0 0
4
6
5
2
9
0
2
8
7
8
8
0
4
2
6
0
2
0
4
0
7
5
5
0
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 1 : 5 8
S a m p le ( a d ju s te d ) : 1 1 6
In c lu d e d o b s e rv a tio n s : 1 6 a f te r a d ju s tin g e n d p o in ts
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (B _ R E N D IT E _ C
UM 7)
L O G (B _ E K _ C U M 7 )
1 .4 4 0 6 9 3
-0 .5 7 5 5 0 7
0 .5 8 9 7 3 0
0 .1 2 0 3 0 4
2 .4 4 2 9 7 2
-4 .7 8 3 7 9 0
0 .0 2 9 6
0 .0 0 0 4
0 .0 9 6 5 6 9
8 .6 1 6 8 3 2
R -sq u a re d
0
0
0
1
-5
1
0 .8 3 2 1 1 7
.8
.8
.3
.9
.9
.9
9
8
8
6
4
9
8
2
9
9
4
4
119
445
218
378
047
278
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
5
0
.5 2
.1 3
.1 1
.2 6
7 .2
.0 0
0
5
8
2
9
0
7
2
0
8
9
0
2
0
0
6
9
0
8
0
6
6
5
0
– A 30 –
B ranchen:
E le k tr o & E D V :
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (E _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 7
S a m p le : 1 9
I n c lu d e d o b s e rv a tio n s : 9
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G (E _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (E _ E K _ C U M 3 )
1 .1 5 9 2 9 0
-0 .7 4 0 1 4 1
1 .4 3 1 3 9 1
0 .2 9 7 2 7 2
0 .8 0 9 9 0 4
-2 .4 8 9 7 7 7
0 .4 4 8 9
0 .0 4 7 2
0 .3 5 5 8 6 5
2 .5 8 7 6 1 8
R -sq u a re d
0 .6 7 8 9 7 1
0 .5 7 1 9 6 1
0 .6 6 4 4 9 2
2 .6 4 9 3 0 0
-7 .2 6 7 2 6 5
1 .4 8 1 0 1 6
0 .9 2 0 8 4 2
F - s t a tis t ic
0 .0 4 1 3
6 .1 9 3 6 3 9
1 .0 1 5 6 6 0
2 .2 8 1 6 1 5
2 .3 4 7 3 5 6
6 .3 4 4 9 4 4
0 .0 3 3 0 8 5
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (E _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 8
S a m p le (a d ju s te d ): 1 8
I n c lu d e d o b s e rv a tio n s : 7
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G (E _ R E N D IT E _ C
UM 7)
L O G (E _ E K _ C U M 7 )
-3 .5 2 7 9 8 3
-0 .7 8 2 0 2 8
3 .0 8 7 0 0 8
0 .3 5 1 4 1 9
-1 .1 4 2 8 4 9
-2 .2 2 5 3 4 2
0 .3 1 6 9
0 .0 9 0 1
0 .4 8 0 9 7 6
3 .6 0 0 1 7 4
R -sq u a re d
0 .7 6 9 5 9 4
0 .6 5 4 3 9 0
0 .6 2 3 0 4 5
1 .5 5 2 7 3 9
-4 .6 6 1 9 5 5
1 .6 2 0 8 0 8
B ranchen:
1 .7 3 1 5 9 7
F - s t a tis t ic
0 .0 2 2 8
6 .7 1 5 5 6 3
1 .0 5 9 8 0 6
2 .1 8 9 1 3 0
2 .1 6 5 9 4 9
6 .6 8 0 3 1 5
0 .0 5 3 0 8 7
H andel
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (H _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 2
S a m p le : 1 1 0
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G ( H _ R E N D IT E _ C
UM 3)
L O G (H _ E K _ C U M 3 )
3 .4 4 2 0 6 1
-0 .5 2 6 0 6 0
1 .1 4 4 9 2 6
0 .2 2 2 6 8 0
3 .0 0 6 3 6 2
-2 .3 6 2 4 0 1
0 .0 1 9 8
0 .0 5 0 2
0 .2 1 8 0 7 6
2 .7 2 8 7 8 9
R -sq u a re d
0 .6 8 8 1 0 6
0 .5 9 8 9 9 3
0 .5 8 4 1 3 6
2 .3 8 8 5 0 7
-7 .0 2 9 8 0 2
2 .2 8 9 7 8 2
0 .5 9 5 0 8 3
F - s t a tis ti c
0 .0 2 9 4
7 .8 5 3 7 9 5
0 .9 2 2 4 4 0
2 .0 0 5 9 6 0
2 .0 9 6 7 3 6
7 .7 2 1 7 4 7
0 .0 1 6 9 4 4
D e p e n d e n t V a ria b le : L O G (H _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 3
S a m p le : 1 1 0
V a ria b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t - S t a tis tic
P ro b .
C
L O G ( H _ R E N D IT E _ C
UM 7)
L O G (H _ E K _ C U M 7 )
2 .0 0 1 9 1 2
-0 .3 2 2 6 5 1
2 .0 6 5 2 9 9
0 .2 1 8 2 7 4
0 .9 6 9 3 0 8
-1 .4 7 8 1 9 6
0 .3 6 4 7
0 .1 8 2 9
0 .3 3 7 0 9 0
2 .7 1 6 1 9 5
R -sq u a re d
0 .5 7 5 2 3 4
0 .4 5 3 8 7 3
0 .7 1 7 7 4 6
3 .6 0 6 1 1 9
-9 .0 8 9 6 2 0
2 .3 1 4 2 5 1
0 .9 1 5 6 0 3
F - s t a tis ti c
0 .0 2 9 9
8 .3 1 3 9 3 4
0 .9 7 1 2 3 5
2 .4 1 7 9 2 4
2 .5 0 8 7 0 0
4 .7 3 9 8 3 9
0 .0 4 9 9 4 9
– A 31 –
B ranchen:
K o n s u m a r tik e l & T e x til
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G ( K _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 4
S a m p le ( a d ju s te d ) : 1 1 5
In c lu d e d o b s e rv a tio n s : 1 5 a f te r a d ju s tin g e n d p o in ts
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
U M 3)
L O G (K _ E K _ C U M 3 )
3 .9 9 6 5 6 5
-0 .0 1 1 6 5 2
0 .6 9 8 6 6 2
0 .2 5 1 1 0 5
5 .7 2 0 3 1 5
-0 .0 4 6 4 0 4
0 .0 0 0 1
0 .9 6 3 8
0 .1 7 6 2 9 2
4 .8 5 9 4 1 7
R -sq u a re d
0
0
0
3
-1
1
0 .8 5 6 6 7 5
.7 4
.7 0
.5 3
.4 4
0 .2
.7 9
7
5
5
6
5
5
3
2
9
8
4
3
6
6
4
4
6
6
8
3
5
7
5
0
A k a ik e in f o c r it e rio n
S c h w a r z c r ite rio n
F - s ta tis tic
P r o b ( F - s t a t is tic )
0 .0 0 0 4
6
0
1
1
1
0
.7 9
.9 8
.7 6
.9 0
7 .7
.0 0
6
7
7
8
5
0
4
1
2
8
0
2
6
9
8
9
0
6
6
5
7
7
0
0
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G ( K _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 6
S a m p le : 1 1 6
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
U M 7)
L O G (K _ E K _ C U M 7 )
3 .3 2 4 4 2 3
-0 .0 9 3 3 1 4
0 .9 9 2 9 6 0
0 .2 3 9 4 9 0
3 .3 4 7 9 9 2
-0 .3 8 9 6 3 6
0 .0 0 8 6
0 .7 0 5 9
0 .1 1 1 7 9 3
7 .3 4 0 5 2 7
R -sq u a re d
0
0
0
1
-5
1
B ranchen:
0 .8 2 0 6 2 1
.8
.8
.4
.8
.6
.7
5
2
4
0
4
2
7
5
7
1
8
3
3
6
3
2
8
1
5
6
7
7
0
4
9
1
2
8
1
7
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
2
0
.2 6
.0 7
.4 4
.5 6
7 .0
.0 0
4
1
1
2
4
0
3
4
4
6
7
1
7
4
6
9
6
5
7
9
7
3
7
6
M a sc h in e n b a u
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G ( M _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 1 : 5 9
S a m p le : 1 1 8
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (M _ R E N D IT E _ C
U M 3)
L O G (M _ E K _ C U M 3 )
1 .6 7 6 8 3 7
-0 .8 5 9 8 5 4
0 .9 5 4 4 2 7
0 .2 4 9 6 2 5
1 .7 5 6 9 0 4
-3 .4 4 4 5 8 1
0 .0 9 9 3
0 .0 0 3 6
0 .1 6 1 9 1 0
4 .1 6 0 9 3 7
R -sq u a re d
S .E . o f r e g r e s s io n
0
0
0
9
-1
1
0 .6 7 3 6 9 8
.7 1
.6 7
.7 7
.1 2
9 .4
.4 7
2
3
9
3
2
4
0
6
8
4
5
4
7
8
9
4
1
0
8
8
1
8
8
5
S c h w a r z c r it e rio n
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 8
7
1
2
2
1
0
.2 1
.3 6
.4 9
.6 4
8 .5
.0 0
1
5
1
0
4
0
6
2
6
0
8
0
4
6
8
8
7
8
6
7
6
2
1
8
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G ( M _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 0 /9 9
T im e : 2 2 : 0 1
S a m p le : 1 1 8
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (M _ R E N D IT E _ C
U M 7)
L O G (M _ E K _ C U M 7 )
1 .4 2 0 1 8 9
-0 .1 9 7 7 0 4
0 .7 0 3 4 3 6
0 .1 3 3 0 6 7
2 .0 1 8 9 3 2
-1 .4 8 5 7 4 1
0 .0 6 6 4
0 .1 6 3 1
0 .1 1 5 5 3 9
9 .8 4 3 3 5 8
R -sq u a re d
S .E . o f r e g r e s s io n
0
0
0
2
-6
1
1 .1 3 7 2 9 1
.8
.8
.4
.1
.7
.6
9
7
2
4
1
9
5
7
3
9
2
5
1
7
2
4
8
5
8
2
3
8
9
6
9
1
0
0
6
3
S c h w a r z c r it e rio n
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
5
0
.6 7
.2 1
.2 9
.4 3
1 .2
.0 0
1
0
5
6
4
0
8
3
0
6
5
0
2
1
5
6
9
0
0
8
3
3
5
1
– A 32 –
T o c h te r u n te r n e h m e n
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G ( S P IN _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 3 6
S a m p le : 1 1 6
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G ( S P IN _ R E N D IT _
C U M 3)
L O G (S P IN _ E K _ C U M
3)
2 .4 4 5 0 9 0
-0 .8 9 5 0 3 9
1 .4 0 6 8 7 6
0 .2 3 1 5 2 7
1 .7 3 7 9 5 7
-3 .8 6 5 8 0 9
0 .1 0 5 8
0 .0 0 1 9
0 .4 4 7 7 1 9
0 .2 5 7 2 4 7
1 .7 4 0 4 2 1
0 .1 0 5 4
R -sq u a re d
0
0
0
8
-1
2
.6 1
.5 5
.8 1
.6 7
7 .8
.1 2
6
7
6
4
0
0
4
3
8
5
5
4
0
9
6
0
4
9
4
0
6
8
1
5
F - s ta tis tic
8
1
2
2
1
0
.1 2
.2 2
.6 0
.7 4
0 .4
.0 0
5
7
0
5
4
1
1
8
6
5
4
9
3
3
7
3
9
7
1
5
7
7
3
3
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G ( S P IN _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 3 7
S a m p le : 1 1 6
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G ( S P IN _ R E N D IT _
C U M 7)
L O G (S P IN _ E K _ C U M
7)
2 .5 6 4 3 0 3
-0 .4 0 0 5 5 4
1 .0 0 1 9 9 6
0 .1 5 8 2 7 8
2 .5 5 9 1 9 5
-2 .5 3 0 6 9 3
0 .0 2 8 4
0 .0 2 9 8
0 .7 8 0 8 0 9
0 .1 3 3 2 4 1
5 .8 6 0 1 1 9
0 .0 0 0 2
R -sq u a re d
0
0
0
1
-3
1
.8
.7
.3
.3
.6
.6
0
6
6
3
3
1
4
5
5
2
9
6
1
0
0
3
1
6
6
0
1
4
3
3
9
3
3
2
0
1
F - s ta tis tic
8
0
1
1
2
0
.7 1
.7 5
.0 2
.1 5
0 .5
.0 0
5
2
1
1
3
0
3
9
4
7
2
2
2
6
0
7
2
8
5
8
5
8
3
8
N ic h t-T o c h te r u n te r n e h m e n
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G (M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 3 8
S a m p le : 1 7 1
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (R E N D IT E _ C U M
3)
L O G (E K _ C U M 3 )
3 .0 9 5 3 9 4
-0 .2 7 8 4 2 2
0 .2 9 3 6 4 6
0 .0 6 9 2 7 0
1 0 .5 4 1 2 5
-4 .0 1 9 3 7 3
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 2
0 .0 5 6 7 8 1
1 4 .2 5 1 9 7
R -sq u a re d
0
0
0
1
-5
2
0 .8 0 9 2 4 8
.7 8
.7 7
.5 3
8 .9
3 .3
.2 0
2
6
5
4
1
1
8
2
7
6
6
7
7
9
9
8
4
6
2
2
2
0
9
8
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
6
1
1
1
1
0
.8 3 9
.1 3 2
.6 3 2
.7 2 9
1 8 .9
.0 0 0
0
8
3
4
8
0
2
0
6
9
3
0
0
5
2
7
9
0
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 3 9
S a m p le ( a d ju s te d ) : 1 7 0
E x c lu d e d o b s e rv a tio n s : 7 a fte r a d ju s tin g e n d p o in ts
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
7)
L O G (E K _ C U M 7 )
1 .8 1 2 0 1 6
-0 .3 7 3 0 3 4
0 .4 5 3 7 0 4
0 .0 8 2 3 7 6
3 .9 9 3 8 3 0
-4 .5 2 8 4 3 7
0 .0 0 0 2
0 .0 0 0 0
0 .0 6 6 9 5 8
1 3 .6 2 2 8 8
R -sq u a re d
0
0
0
1
-5
2
0 .9 1 2 1 6 1
.7 6
.7 5
.5 5
8 .5
0 .8
.0 7
1
3
6
4
7
7
8
8
0
9
7
0
2
8
1
1
6
2
7
8
4
2
9
3
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
9
0
.3 0
.1 2
.7 1
.8 1
5 .9
.0 0
6
0
0
2
5
0
6
7
4
4
8
0
8
7
0
5
8
0
5
8
3
7
2
0
– A 33 –
F a m ilie n u n te r n e h m e n
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G (F A _ M A _ C U M 3 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 2 1
S a m p le : 1 6 4
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (F A _ R E N D IT E _
C U M 3)
L O G (F A _ E K _ C U M 3 )
2 .7 0 4 7 7 1
-0 .3 6 9 2 9 7
0 .3 4 5 2 9 7
0 .0 8 0 8 9 2
7 .8 3 3 1 6 9
-4 .5 6 5 3 3 1
0 .0 0 0 0
0 .0 0 0 0
0 .0 6 4 7 6 8
1 3 .0 7 4 9 9
R -sq u a re d
0
0
0
1
-5
2
0 .8 4 6 8 4 4
.7 7
.7 6
.5 6
9 .4
2 .6
.0 7
0
3
4
0
2
4
9
4
0
7
8
7
6
5
4
1
3
0
8
8
8
5
4
8
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
6
1
1
1
1
0
.9 1 6
.1 5 9
.7 3 8
.8 3 9
0 2 .6
.0 0 0
1
7
3
5
6
0
9
4
8
8
8
0
0
4
6
3
9
0
D e p e n d e n t V a r ia b le : L O G (F A _ M A _ C U M 7 )
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 2 2
S a m p le ( a d ju s te d ) : 1 6 3
E x c lu d e d o b s e rv a tio n s : 8 a fte r a d ju s tin g e n d p o in ts
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
L O G (F A _ R E N D IT E _
C U M 7)
L O G (F A _ E K _ C U M 7 )
1 .2 6 8 4 5 7
-0 .4 0 4 5 2 2
0 .4 6 5 2 0 4
0 .0 8 0 0 1 8
2 .7 2 6 6 6 9
-5 .0 5 5 3 6 1
0 .0 0 8 7
0 .0 0 0 0
0 .0 6 8 9 3 0
1 4 .4 3 5 3 7
R -sq u a re d
0
0
0
1
-3
2
0 .9 9 5 0 2 4
.8 0
.7 9
.5 0
3 .0
8 .5
.0 4
5
7
1
8
5
6
4
9
6
3
2
5
3
4
0
4
0
4
1
7
2
6
5
4
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
1
0
.3 6 0
.1 1 5
.5 1 0
.6 2 0
0 7 .6
.0 0 0
1
9
9
4
2
0
8
0
8
7
8
0
1
5
4
5
4
0
N ic h t-F a m ilie n u n te r n e h m e n
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 2 6
S a m p le : 1 2 2
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
3)
L O G (E K _ C U M 3 )
2 .7 6 5 0 1 2
-0 .4 9 5 3 1 9
0 .7 7 1 3 9 4
0 .1 6 8 4 2 5
3 .5 8 4 4 3 4
-2 .9 4 0 8 8 3
0 .0 0 2 1
0 .0 0 8 7
0 .1 4 3 1 0 7
4 .7 1 1 9 5 7
R -sq u a re d
0
0
0
1
-2
2
0 .6 7 4 3 1 2
.7 0
.6 7
.8 0
1 .6
3 .6
.4 3
5
2
5
6
2
7
2
5
0
4
4
1
6
2
0
5
0
8
9
2
2
2
1
5
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 2
7
1
2
2
2
0
.5 8
.4 0
.5 3
.6 8
1 .5
.0 0
3
6
5
4
3
0
7
7
6
8
6
0
2
1
2
3
3
1
8
4
0
8
7
7
D a te : 1 0 /3 1 /9 9
T im e : 1 2 : 2 7
S a m p le : 1 2 2
V a r ia b le
C o e ffic ie n t
S td . E rro r
t- S ta tis tic
P ro b .
C
7)
L O G (E K _ C U M 7 )
2 .7 5 3 1 4 0
-0 .3 5 4 1 9 6
0 .6 6 5 2 8 3
0 .1 6 3 0 7 6
4 .1 3 8 3 0 0
-2 .1 7 1 9 6 1
0 .0 0 0 7
0 .0 4 4 3
0 .1 0 1 5 1 1
7 .6 5 1 9 9 9
R -sq u a re d
0
0
0
5
-1
1
0 .7 7 6 7 6 5
.8 3
.8 1
.5 5
.1 7
4 .8
.5 0
2
2
1
8
6
4
0
3
9
4
6
9
7
2
2
8
5
8
8
2
1
2
7
1
F - s ta tis tic
0 .0 0 0 0
7
1
1
1
4
0
.9 9
.2 7
.7 8
.9 3
2 .1
.0 0
0
4
6
6
1
0
0
0
6
0
8
0
1
0
5
1
6
0
1
3
7
7
9
0
– A 34 –
Anhang C.2, Nr. 3:
Kategorien: Ergebnisse des Median-Tests
Branchen I: Mitarbeiterwachstum p.a.
16.00%
14.00%
12.00%
10.00%
Median p.a.
8.00%
6.00%
4.00%
2.00%
0.00%
-2.00%
-4.00%
vo
vo
nJ
r -3
vo
nJ
ah
au
fJ
r -2
ah
au
fJ
ah
vo
nJ
ah
r -2
r -1
au
f IP
ah
O-
r -1
Automobilzulieferer
Ja
hr
Bau
nI
PO
vo
-Ja
hr
au
fJ
ah
r+
nJ
1
vo
ah
r+
1a
uf
Ja
hr
+2
Chemie/Pharma
Branchen II: Mitarbeiterwachstum p.a.
80.00%
70.00%
60.00%
Median p.a.
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
vo
nJ
ah
r -3
au
fJ
ah
r -2
vo
nJ
ah
r -2
au
fJ
ah
r -1
Dienstleistungen
vo
nJ
ah
r -1
vo
vo
vo
nI
nJ
nJ
PO
ah
ah
r+
r+
-Ja
2a
1a
hr
au
uf
uf
au
f IP
Ja
Ja
fJ
Ohr
hr
ah
Ja
+3
+2
r+
hr
1
EDV
Elektro
nJ
ah
r+
– A 35 –
Branchen III: Mitarbeiterwachstum p.a.
20.00%
15.00%
Median p.a.
10.00%
5.00%
0.00%
-5.00%
vo
nJ
ah
r -3
au
fJ
ah
r -2
vo
nJ
ah
r -2
au
fJ
ah
r -1
Handel
vo
nJ
ah
r -1
au
f IP
OJa
hr
Konsum
vo
nI
PO
-Ja
hr
au
fJ
ah
r+
1
Maschinenbau
vo
nJ
ah
r+
1a
uf
Ja
hr
+2
Textil
vo
nJ
ah
r+
– A 36 –
Anhang C.2, Nr. 4:
Branchenkategorien: Vergleichszahlen für Mitarbeiterwachstum (OECD)
G es am ter U n te rn eh m en sse kto r: M itarb eiterw ach stu m p .a.
30,00%
25,00%
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
0,00%
-5,00%
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
Quelle: DA TA S TRE A M / O E CD Indus trial A ctivities - E mploym ent Index
A u to m o b ilin d u strie: M itarb eiterw a ch stu m p .a.
3.00%
2.00%
1.00%
0.00%
-1.00 %
-2.00 %
-3.00 %
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
82
82
83
83
84
84
85
Jul- Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
85
86
87
87
88
88
89
89
86
Q uelle: DA TA S TR E A M / O E CD Indus trial A c tivities - E m ploy m ent Index
Jan- Jul90
90
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
91
91
92
92
93
93
94
94
– A 37 –
B au in d u strie: M ita rb eiterw ach stu m p .a.
8.00%
6.00%
4.00%
2.00%
0.00%
-2.0 0%
-4.0 0%
-6.0 0%
-8.0 0%
-10.00%
Jan-82 O c t-82 Jul-83 A pr-84 Jan-85 O c t-85
Jul-86
A p r-87 Jan-88 O c t-88 Jul-89
A p r-90 Jan-91 O c t-91 Jul-92 A p r-93 Jan-94 O ct-94 Jul-95
Q uelle: DA TA S TRE A M / S tatis tis ches B undes am t Deuts chland
C h em is ch e P ro du kte -In d u strie: M ita rb eiterw ach stu m p .a.
11.00%
9.00%
7.00%
5.00%
3.00%
1.00%
-1.0 0%
-3.0 0%
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
85
85
86
86
87
87
88
88
89
89
90
90
91
91
92
92
93
93
94
94
Q uelle: DA TA S TR E A M / O E CD Indus trial A c tivities - E m ploy m e nt Index
– A 38 –
E lektro in d u strie : M itarb eiterw a ch stu m p .a.
7.00%
6.00%
5.00%
4.00%
3.00%
2.00%
1.00%
0.00%
-1.0 0%
4
94
l -9
Ju
3
n-
l -9
Ja
Ju
2
93
n-
l -9
Ja
Ju
1
92
n-
l -9
Ja
Ju
0
91
n-
l -9
Ja
Ju
9
90
n-
l -8
Ja
Ju
8
89
l- 8
n-
Ju
Ja
7
88
l- 8
n-
Ju
Ja
6
87
l- 8
n-
Ju
Ja
5
86
n-
l- 8
Ju
Ja
4
85
n-
l- 8
Ju
Ja
3
84
nJa
83
l -8
Ju
nJa
Ja
Ju
n-
l -8
2
82
-2.0 0%
Q uelle: DA TA S TRE A M / O E CD Indus trial A ctivities - E m ploym ent Index
M as ch in en b au in d u strie: M itarb eiterw a ch stu m p .a.
11.00%
9.00%
7.00%
5.00%
3.00%
1.00%
-1.0 0%
4
94
l -9
Ju
Ja
n-
3
l -9
Ju
93
Ja
n-
2
l -9
Ju
92
Ja
n-
1
l- 9
Ju
91
Ja
n-
0
l- 9
Ju
90
Ja
n-
9
l -8
Ju
89
n-
8
l -8
Ju
Q uelle: DA TA S TRE A M / O E C D Indus trial A c tivities - E m ploy m ent Index
Ja
88
n-
7
Ja
87
l -8
Ju
Ja
n-
6
86
l -8
Ju
Ja
n-
5
85
l -8
Ju
Ja
n-
4
84
l -8
Ju
3
nJa
83
l -8
Ju
2
nJa
l- 8
Ju
Ja
n-
82
-3.0 0%
– A 39 –
T extilin d u strie: M itarb eiterw ac h s tu m p .a.
11.00%
9.00%
7.00%
5.00%
3.00%
1.00%
-1.0 0%
-3.0 0%
Jan- Jul82
82
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
83
83
84
84
85
85
86
86
Jan- Jul87
87
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
88
88
89
89
90
90
91
91
Q uelle: DA TA S TRE A M / O E CD Indus trial A ctivities - E m ploym e nt Inde x
Jan- Jul92
92
Jan-
Jul-
Jan-
Jul-
93
93
94
94
– A 40 –
Anhang C.2, Nr. 5:
Branchenkategorien: Vergleichszahlen für Wachstum des Lohnaufwandes (Bundesbank)
A lle U n te rn eh m en : W ach stu m d es L o h n a u fw an d es p .a.
14,00%
12,00%
10,00%
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
-2,00%
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1992
1994
1996
Q uelle: D euts che Bundes bank (1999), S . 18
A u to m o b il: W ac h s tu m d es L o h n au fw a n d es p .a.
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
0,00%
-5,00%
-10,00%
-15,00%
1972
1974
1976
1978
Q uelle: D euts che B undes bank (1999), S. 110
1980
1982
1984
1986
1988
1990
– A 41 –
B au : W ach stu m d es L o h n a u fw an d es p .a.
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
0,00%
-5,00%
-10,00%
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1992
1994
1996
Q uelle: D euts che Bundes bank (1999), S. 118
C h em isch e In d u strie : W ach stu m d es L o h n au fw an d es p .a .
30,00%
25,00%
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
0,00%
-5,00%
1972
1974
1976
1978
Q uelle: D euts che Bundes bank (1999), S. 66
1980
1982
1984
1986
1988
1990
– A 42 –
E le ktro tech n ik: W ach stu m d es L o h na ufw an d es p .a.
19,00%
14,00%
9,00%
4,00%
-1,00%
-6,00%
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
Q uelle: D eutsc he Bundes bank (1999), S . 102
H a n d el: W ac h s tu m d es L o h n au fw a n d es p .a.
18,00%
16,00%
14,00%
12,00%
10,00%
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
-2,00%
1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
G roß ha n d el
E in z e lh a n de l
– A 43 –
Maschinenbau: Wachstum des Lohnaufwandes p.a.
17,00%
12,00%
7,00%
2,00%
-3,00%
-8,00%
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
Quelle: Deutsche Bundesbank (1999), S. 96
ff
T e xtilin d us trie: W ach stu m d es L o h na ufw an d es p .a.
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
-2,00%
-4,00%
-6,00%
-8,00%
-10,00%
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
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Studien des DAI, Heft 10