Theoretische und empirische Befunde zum Verlauf der Belohnungsfunktion im Rahmen von Vergütungskontrakten

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Grundlagen
2.1. Anreizsysteme als Lösung der Prinzipal Agenten Theorie
2.2. Belohnungsfunktion als Teil von Vergütungskontrakten

3. Analyse der Begrenzung von Belohnungsfunktion und deren Verlauf
3.1. Methodische Vorgehensweise
3.2. Ergebnisse der Analyse
3.2.1. Begrenzung einer Belohnungsfunktion durch Caps und Floors
3.2.2. Verlauf einer Belohnungsfunktion - linear, konvex und konkav
3.3. KritischeWürdigung

4. Fazit und Ausblick

Tabellenverzeichnis:

Tabelle 1: Übersicht der zur Analyse verwendeten Literatur Caps & Floor (Eigene Darstellung) 7 Tabelle 2: Übersicht der zur Analyse verwendeten Literatur Linearer, konvexer und konkaver Belohnungsfunktionen (Eigene Darstellung)

Abbildungsverzeichnis:

Abbildung 1: Verlauf einer Belohnungsfunktion: Linear, konvex, konkav, Cap & Floor (Eigene Darstellung)

1. Einleitung

„Es ist unverständlich, dass Banken, denen der Staat unter die Arme greift, in vielen Fällen gleichzeitig riesige Bonussummen auszahlen“¹ Das war die Aussage von Bundeskanzlerin Angela Merkel, bezogen auf die Ausschüttung von Millionenprä­mien an Bankmanager, während der Finanzkrise 2007-2009. Weiterhin forderte sie, dass Bonussysteme international klarer an den nachhaltigen Erfolgen der Banken gekoppelt sein müssen.²

Nach der Finanzkrise haben Aufsichtsbehörden, vor allem in der Europäischen Union, versucht, Regeln zur Regulierung von zu hohen Bonusauszahlungen einzu­führen.³ Ziel war es, dass das damit verbundene Risiko einzudämmen und exzessive Bonusauszahlungen zu vermeiden. Unter anderem sollten durch die neuen Rege­lungen, die Bonuszahlungen über einen längeren Zeitraum von mehreren Jahren verschoben werden, Negativboni und auch eine Bonusobergrenze eingeführt wer­den.⁴ Eine Veränderung der Bonusregelungen, im Rahmen einer Belohnungsfunk­tion, kann unter Umständen zu einer Veränderung der Risikoeinstellung führen.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den aktuellen theoretischen und empirischen Stand bezüglich des Verlaufs von Belohnungsfunktionen im Rahmen von Vergü­tungskontrakten zu analysieren. Dabei wird insbesondere darauf eingegangen, wie sich Caps und Floors, sowie lineare, konvexe und konkave Anreizsysteme auf die Risikobereitschaft von Mitarbeitern auswirken.

Die Arbeit besteht aus vier Kapiteln. Im ersten Kapitel werden die Themeneinfüh­rung und die Zielsetzung der Arbeit aufgezeigt. Im Rahmen der Grundlagen, wird ein Überblick über grundlegende Thematiken gegeben, die für diese Arbeit von Re­levanz sind. Anschließend werden die theoretischen und empirischen Ergebnisse der Analyse vorgestellt. Die Arbeit wird mit einem Fazit und einem Ausblick ab­gerundet.

2. Grundlagen

Im Folgenden werden die theoretischen Grundlagen für diese Arbeit dargestellt. Dabei werden Anreizsysteme als Lösungsansatz der Prinzipal Agenten Theorie vor­gestellt, aber auch Belohnungsfunktionen als Teil von Vergütungskontrakten sowie der Verlauf einer Belohnungsfunktion.

2.1. Anreizsysteme als Lösung der Prinzipal Agenten Theorie

Die Prinzipal Agenten Theorie, die auf die Arbeit von Jensen/Meckling (1976) zu­rück geht, beschreibt einen Zustand der asymmetrischen Informationsverteilung zwischen dem Prinzipal (Auftraggeber) und dem Agenten (Auftragnehmer).⁵ Die­ser Zustand entsteht, da der Agent gegenüber dem Prinzipal einen Informationsvor­sprung hat und sich die Interessen und Ziele der beiden unterscheiden.⁶ Durch die entstandene Informationsasymmetrie und den unterschiedlichen Interessen und Zielen, von Prinzipal und Agent, entsteht ein Problem für den Prinzipal, das es zu lösen gilt. Er muss versuchen, den Agent durch vertragliche Regelungen einen An­reiz zu setzen, um das aus seiner Sicht optimale Ergebnis zu erzielen. Die in der Prinzipal Agenten Theorie entstandenen Probleme durch die asymmetrische Infor­mationsverteilung, lassen sich in drei Bereiche einteilen: Hidden Characteristics, Hidden Information und Hidden Action.⁷

Ein möglicher Lösungsansatz, um die den Problemen der Prinzipal Agenten Theo­rie entgegenzuwirken, sind Anreizsysteme.⁸ Eine mögliche Definition von An­reizsystemen ist von Wild (1973): „Die Summe aller bewusst gestalteten Arbeits­bedingungen, die bestimmte Verhaltensweisen (durch positive Anreize, Belohnun­gen) verstärken, die Wahrscheinlichkeit des Auftretens anderer dagegen mindern (negative Anreize, Sanktionen).“⁹ Diese Definition zeigt warum Anreizsysteme ein möglicher Lösungsansatz für die Prinzipal Agenten Theorie sind.¹⁰ Prinzipale müs­sen ihren Managern Anreize bieten, um sie so zu motivieren, dass sie im besten Interesse der Prinzipale handeln. Die Ziele der Manager müssen demnach durch Anreizsysteme an die Ziele des Prinzipals angepasst werden. Es gibt verschiedene Gestaltungsparameter bei Anreizsystemen.¹¹ Es gibt Anreize, die entweder monetär oder nicht monetär sein können. Aber auch Bemessungsgrundlagen, die unter an­derem Kennzahlen oder der Aktienkurs sein können. Der Verlauf von Belohnungs­funktionen und die Begrenzung dieser durch Caps oder Floors. Zuletzt noch der Auszahlungsmodus, der entweder monatlich oder jährlich sein kann. Im Folgenden liegt der Fokus auf den Belohnungsfunktionen.

2.2. Belohnungsfunktion als Teil von Vergütungskontrakten

Eine Belohnungsfunktion dient dazu, die Höhe einer Belohnung festzulegen, indem sie eine Bemessungsgrundlage mit einer Belohnungsart verknüpft.¹² Belohnungs­funktionen haben eine bedeutende Funktion in Vergütungskontrakten.¹³ Wenn bei­spielsweise mehrere Bemessungsgrundlagen vorhanden sind, bestimmt eine Beloh­nungsfunktion die einzelne Gewichtung in Anreizsystemen. Wie zuvor schon er­wähnt, bestimmt eine Belohnungsfunktion außerdem die Höhe der Belohnung, die am Ende gewährt wird. Zusätzlich legt eine Belohnungsfunktion auch fest, wann die Belohnung ausgezahlt wird.

Eine Belohnungsfunktion kann unterschiedliche Verläufe annehmen.¹⁴ Sie kann entweder linear, progressiv (konvex) oder degressiv (konkav) verlaufen und kann auch Kappungsgrenzen in Form von Caps oder Floors enthalten. Diese Beloh­nungsfunktionen werden in Abbildung 1 veranschaulicht.

Bei einem linearen Verlauf der Belohnungsfunktion, werden Mitarbeiter zu einer Leistungssteigerung motiviert.¹⁵ Dies wird in Abbildung 1 in der oberen linken Gra­fik veranschaulicht. Eine steigernde Bewertung der Bemessungsgrundlage führt zu einer höheren Belohnung. Wenn die Belohnungsfunktion degressiv verläuft, wer­den dysfunktionale Anreize gesetzt und die Risikobereitschaft gesenkt. Dieser Ver­lauf wird in Abbildung 1 oben rechts dargestellt. Der progressive Verlauf einer Be­lohnungsfunktion, sollte verwendet werden, wenn ein erhöhter Arbeitseinsatz nötig ist, um den Unternehmenserfolg zu steigern. Außerdem führt es zu einer erhöhten Risikobereitschaft. In Abbildung 1 unten links, wird ein solcher Verlauf gezeigt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Grafik unten rechts in der Abbildung 1 zeigt Kappungsgrenzen, in Form von Caps und Floors. Die Belohnung eines Mitarbeiters kann durch einen Cap nach oben begrenzt werden. Durch einen Floor wird der fixe Bestandteil der Belohnung festgelegt.¹⁶ Ein Cap (Obergrenze) wäre sinnvoll, wenn die Risikobereitschaft re­duziert werden soll. Floors, also eine Untergrenze in Höhe des Fixgehalts, dagegen führen sowohl zu positiven Anreizen in Form einer Belohnung, aber auch zu einer Verhinderung von negativen Anreizen, sprich es wird eine Haftung für Verluste verhindert. Diese Belohnungsfunktionen werden in Abbildung 1 veranschaulicht.

3. Analyse der Begrenzung von Belohnungsfunktion und deren Verlauf

Nachdem ein Überblick über die Grundlagen gegeben wurde, folgt nun die Analyse der theoretischen und empirischen Forschungsergebnisse. Dabei wird zuerst auf die methodische Vorgehensweise eingegangen, um anschließend die Ergebnisse der Analyse zu präsentieren. Zum Schluss werden die Ergebnisse kritisch gewürdigt. Das primäre Ziel der Analyse ist es, die Wirkung der Begrenzung von Vergütungs­kontrakten durch Caps und Floors zu untersuchen. Dabei liegt der Fokus auf der Auswirkung auf die Risikobereitschaft. Weiterhin wird auch der Einfluss von line­aren, konvexen und konkaven Anreizsystemen auf die Risikobereitschaft berück­sichtigt.

3.1. Methodische Vorgehensweise

„Eine Überprüfung früherer, relevanter Literatur ist ein wesentliches Merkmal ei­nes jeden wissenschaftlichen Projekts.“¹⁷ Dieser Satz fasst die Grundlage für jede wissenschaftliche Arbeit nach Watson und Webster zusammen.¹⁸ Aufgrund der empfohlenen Vorgehensweise von Watson und Webster, wurde eine mehrstufige Analyse durchgeführt. Dafür wurde als erstes die akademische Literatur durchsucht und anschließend ausgewertet. Um Aktualität zu gewährleisten, wurden hauptsäch­lich wissenschaftlichen Arbeiten der letzten 10 Jahre berücksichtigt. Watson und Webster empfehlen eine rückwärtslaufende Suche durchzuführen, dies wurde hier auch berücksichtigt. Hierbei wird die Zitation, der anfangs erarbeiteten wissen­schaftlichen Arbeiten, auf potenzielle Relevanz für die Ausarbeitung der vorliegen­den Arbeit untersucht. Im Anschluss wurden die Ergebnisse analysiert und unwe­sentliche Literatur ausgeschlossen. Dabei wurden jeweils mindestens Abstrakt, Ein­leitung, Methode, Diskussion beziehungsweise Fazit durchgelesen. Tabelle 1 und Ta­belle 2 zeigen die Ergebnisse der Recherche.

In der systematischen Literaturrecherche wurden primär folgende Datenbanken durch­sucht: EBSCO Host - Business Source Complete, ECONBiz und der Universitätskata­log der Universität Bayreuth. Diese wurden gewählt, da sie eine hohe Reichweite ha­ben. Dabei wurden verschieden Schlagwörter in diese Datenbanken eingegeben und Filtermöglichkeiten genutzt. Eine weitere Datenbank, die sekundär benutzt wurde, ist Google Scholar. Um die Recherche zu vertiefen, wurden Synonymdatenbanken ge­nutzt, wie beispielsweise Woxikon.

Tabelle 1 zeigt die acht wissenschaftlichen Arbeiten, die zur Analyse von Caps und Floors verwendet werden. Dabei werden Titel, Autor und Kernaussage aufgelistet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Übersicht der zur Analyse verwendeten Literatur Caps & Floor (Eigene Darstel­lung)

Nun werden in Tabelle 2 vier wissenschaftliche Arbeiten gezeigt, die sich mit line­aren, konvexen und konkaven Belohnungsfunktionen auseinandersetzen. Diese wurden analysiert, um herauszufinden welchen Einfluss verschiedene Belohnungs­funktionen auf die Risikobereitschaft haben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

[...]

¹ Schwenn/Frankfurter Allgemeine Zeitung GmbH (2009), https://www.faz.net/aktuell/wirt- schaft/wirtschaftspolitik/.../1772252.html.

² Vgl. Schwenn/Frankfurter Allgemeine Zeitung GmbH (2009), https://www.faz.net/aktuell/wirt- schaft/wirtschaftspolitik/.../1772252.html.

³ Vgl. hier und im folgenden Satz Vgl. Asai (2016), S. 5; Hartmann/Slapnicar (2015), S. 876; Mur­phy (2013), S. 1-3.

⁴ Vgl. hier und im folgenden Satz Hartmann/Slapnicar (2015), S. 876 f.

⁵ Vgl. Gantzhom (2016), S. 101 f.

⁶ Vgl. hier und in den folgenden zwei Sätzen Dierkes/Schläfer (2008), S. 19.

⁷ Vgl.Jost(2001), S.21f.

⁸ Vgl. Douglas (1989), S. 39.

⁹ Wild (1973), S. 47.

¹⁰ Vgl. hier und in den folgenden zwei Sätzen Douglas (1989), S. 39f.; Wild (1973), S.47.

¹¹ Vgl. hierundindenfolgendenvier SätzenLingau/Willenbacher (2013), S. 11-13.

¹² Vgl. Weber et al. (2004), S.204.

¹³ Vgl. hier und in den folgenden zwei Sätzen Lingau/Willenbacher (2013), S.12 f.

¹⁴ Vgl. hier und im folgenden Satz Gladen (2014), S. 197.

¹⁵ Vgl. hier und in den folgenden sechs Sätzen Gladen (2014), S. 197 f.

¹⁶ Vgl. hier und in den folgenden zwei Sätzen Gladen (2014), S. 196-198.

¹⁷ Watson/Webster (2002), S. 13.

¹⁸ Vgl. Watson/Webster (2002), S. 13 f.