Familienunternehmen. Finanzierung und Liquiditätspolitik

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Einleitung und Motivation
1.2 Literaturüberblick

2. Stichprobe und Datenherkunft
2.1 Stichprobe
2.2 Daten
2.3 Definition der Variablen

3. Empirische Ergebnisse
3.1 Kennzahlenanalyse
3.2 Korrelationen
3.3 Regressionsanalyse
3.3.1 Regressionsanalyse mit OLS-Schätzer
3.3.2 Regressionsanalyse mit Eicker-White-Schätzer
3.3.3 Selektionsverzerrung der Stichprobe
3.3.4 Regression unter Berücksichtigung des Alters und der Größe
3.3.5 Regression unter Berücksichtigung der Branchenzugehörigkeit
3.4 Wert der Liquidität
3.4.1 Definition der Variablen
3.4.2 Regressionen

4. Unterschiede zwischen Deutschland und den USA

5. Auswirkungen der Höhe der liquiden Mittel

6. Fazit

Anhang

Kennzahlen

Korrelationstabellen

Regressionstabellen Kapitel 3

Regressionstabellen Kapitel 5

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabellenverzeichnis

TABELLE 1: DESKRIPTIVE INFORMATIONEN - GESAMTE UNTERNEHMENSSTICHPROBE

TABELLE 2: UNTERSCHIEDE IN DEN MITTELWERTEN

TABELLE 3: REGRESSIONSANALYSE DER LIQUIDITÄT (OLS)

TABELLE 4: REGRESSION DER LIQUIDITÄT (EICKER-WHITE-SCHÄTZER)

TABELLE 5: REGRESSION HECKMAN-ZWEISTUFEN-VERFAHREN

TABELLE 6: REGRESSION UNTER BERÜCKSICHTIGUNG VON ALTER UND GRÖßE GEMÄß DER VERGLEICHSSTUDIE

TABELLE 7: REGRESSION 2 UNTER BERÜCKSICHTIGUNG VON ALTER UND GRÖßE (OLS- SCHÄTZER)

TABELLE 8: REGRESSION MIT ALTER UND GRÖßE ALLGEMEIN

TABELLE 9: EINFLUSS DER GRÖßE/DES ALTERS, STICHPROBE NUR FU/NFU

TABELLE 10: ANZAHL BEOBACHTUNGEN DER BRANCHEN

TABELLE 11: REGRESSION UNTER BERÜCKSICHTIGUNG DER BRANCHENZUGEHÖRIGKEIT

TABELLE 12: EINFLUSS DER BRANCHE AUF DIE HÖHE DER LIQUIDITÄT

TABELLE 13: EINFLUSS DER BRANCHE INNERHALB FU UND NFU 1/2

TABELLE 14: EINFLUSS DER BRANCHE INNERHALB FU UND NFU 2/2

TABELLE 15: ERGEBNISÜBERSICHT DER TABELLEN 13 UND 14

TABELLE 16: WERT DER LIQUIDITÄT („BENCHMARK“ DAX-INDEX)

TABELLE 17: WERT DER LIQUIDITÄT („BENCHMARK“ ZUGEHÖRIGER INDEX)

TABELLE 18: WERT DER LIQUIDITÄT („BENCHMARK“ BRANCHENDURCHSCHNITT)

TABELLE 19: REGRESSION DER ERFOLGSKENNZAHLEN

Abbildungsverzeichnis

ABBILDUNG 1: ÜBERSICHT DES ABLAUFS DER REGRESSIONEN

ABBILDUNG 2: ERGEBNISÜBERSICHT DES EINFLUSSES DER GRÖßE AUF DIE HÖHE DER LIQUIDITÄT

ABBILDUNG 3: ERGEBNISÜBERSICHT DES EINFLUSSES DES ALTERS AUF DIE HÖHE DER LIQUIDITÄT

ABBILDUNG 4: ÜBERSICHT ÜBER DEN BRANCHENEINFLUSS AUF DIE HÖHE DER LIQUIDITÄT (PHARMA UND INDUSTRIE)

ABBILDUNG 5: ÜBERSICHT ÜBER DEN BRANCHENEINFLUSS AUF DIE HÖHE DER LIQUIDITÄT (EINZELHANDEL, SOFTWARE UND KONSUMGÜTER)

ABBILDUNG 6: ERGEBNISSE DER REGRESSIONEN

ABBILDUNG 7: BRANCHENSPEZIFISCHE ERGEBNISSE DER REGRESSIONEN

1. Einleitung

1.1 Einleitung und Motivation

Familienunternehmen sind in Deutschland so weit verbreitet wie keine andere Unter- nehmensform. Die herausragende Bedeutung dieser Unternehmensform für Beschäfti- gung, Wachstum und Innovationskraft der deutschen Volkswirtschaft wird immer wie- der in der öffentlichen Diskussion hervorgehoben. Kaum ein anderes Land hat einen vergleichbaren, so international aufgestellten, hauptsächlich aus Familienunternehmen bestehenden Mittelstand wie Deutschland. Die Bedeutung eines starken Mittelstandes wurde einem Großteil der europäischen Länder erst im Zuge der Wirtschaftskrise ab 2007 bewusst.

Die Stiftung für Familienunternehmen kam in Bezug auf die gesamtwirtschaftliche Be- deutung von Familienunternehmen in Deutschland zu folgendem Ergebnis: „Nach dem Unternehmensregister aus dem Jahre 2003 beläuft sich die Anzahl aller Unternehmen auf 3,2 Millionen. Der Anteil der Familienunternehmen i.e.S. beträgt 95,1 % aller Un- ternehmen, das sind rund 3,0 Millionen. Auf diese entfallen 41,5 % (1,9 Billionen €) der Umsätze und 57,3% (13,4 Millionen) der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten aller deutschen Unternehmen.“ (Stiftung Familienunternehmen, 2007, S. VIII). Es wird deutlich, dass Familienunternehmen in Deutschland eine große wirtschaftliche Bedeu- tung zukommt und früher vertretene Meinungen, sie seien „altmodische“ Unterneh- mensformen und bestenfalls Durchgangsphänomene auf dem Weg zu einem börsenno- tierten Großkonzern, verlieren an Bedeutung.

In der Literatur über Familienunternehmen gibt es eine Reihe von Themenschwerpunk- ten, die im nächsten Kapitel besprochen werden. Einer der literarischen Themenberei- che ist der Vergleich zwischen Familienunternehmen und Publikumsgesellschaften, an welchen diese Arbeit anknüpft. Bei bisherigen Vergleichen zwischen diesen Unterneh- mensformen, standen zum einen strukturelle, strategische und funktionelle Themen im Mittelpunkt der Untersuchungen und zum anderen „Performance-Analysen“ im Bereich der operativen Ergebnisse oder an den Kapitalmärkten. Im Rahmen dieser Arbeit wer- den die Liquiditätsreserven dieser beiden Unternehmensformen betrachtet und vergli- chen.

Dabei werden die folgenden Fragestellungen untersucht: Unterscheidet sich die Höhe der liquiden Mittel von Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen? Falls ein Zusammenhang zwischen der Liquidität und der Kontrolle des Unternehmens durch die Gründer/Eigentümer-Familie besteht, trifft dies auf alle Familienunternehmen zu, oder müssen diese differenziert werden? Was ist der Grund für Unterschiede, falls diese bestehen? Welche Auswirkungen kann die Höhe der liquiden Mittel auf den operativen Erfolg eines Unternehmens und seinen Erfolg am Kapitalmarkt haben? Die Liquiditätspolitik von Familienunternehmen im Vergleich zu Nicht- Familienunternehmen war in Deutschland bisher noch nicht Gegenstand wissenschaftli- cher Untersuchungen. Die vorliegende Arbeit soll diese Lücke schließen und dazu bei- tragen, die Informationslage bezüglich der Liquiditätsunterschiede zu verbessern. Die Arbeit orientiert sich an einer entsprechenden Studie, die in den USA durchgeführt wurde. Yixin Liu hat den Zusammenhang zwischen Familienkontrolle und den im Un- ternehmen vorhandenen Liquiditätsreserven in den USA untersucht (Liu, 2011). Er hat herausgefunden, dass amerikanische Familienunternehmen signifikant weniger Liquidi- tät aufweisen als entsprechende Nicht-Familienunternehmen und der Wert der Liquidi- tät der Familienunternehmen geringer ist. Eine entsprechende Analyse der Liquidität von Familienunternehmen für die deutsche Volkswirtschaft wird in dieser Arbeit durch- geführt, da in Bezug auf Familienunternehmen zwischen den USA und Deutschland einige Unterschiede bestehen. Die Universität Witten (DE) hat beispielsweise herausge- funden, dass sich die Eigenkapitalquoten deutscher und amerikanischer Unternehmen deutlich unterscheiden (Lange, 2005, S. 4). Eine andere Studie untersucht Standortbe- dingungen aus den Bereichen „Steuern“, „Arbeitskosten, Produktivität und Humankapi- tal“, „Regulierung“ sowie „Finanzierung“ und kommt zu dem Schluss, dass Deutsch- land unter 14 untersuchten Ländern (untersucht wurden auch die USA) nur Platz 11 einnimmt und sich die Standortfaktoren besonders in steuerlicher Hinsicht (Ertragsbe- steuerung, Besteuerung im Erbfall) sowie im Hinblick auf die hohe Regulierungsdichte deutlich von den USA unterscheiden (Weizsäcker, 2006, S. 8-9). Es ist daher interes- sant und aufschlussreich, den Zusammenhang zwischen Familienkontrolle und den Li- quiditätsreserven von Familienunternehmen in Deutschland zu untersuchen, da die Er- gebnisse von Liu aufgrund der oben skizzierten Unterschiede nicht einfach auf die deut- sche Volkswirtschaft übertragen werden können.

Die Analysen im Rahmen dieser Arbeit orientieren sich an den Analysen von Liu, erweitern diese jedoch für Deutschland, indem die Unternehmen der Stichprobe nach Branchen differenziert werden, verschiedene statistische Signifikanz- und Spezifikationstests durchgeführt werden und abschließend Auswirkungen von Liquiditätsreserven auf operative Erfolge, sowie Erfolge am Kapitalmarkt untersucht werden.

1.2 Literaturüberblick

Die Literatur über Familienunternehmen ist bislang stark von verhaltenswissenschaftli- chen Untersuchungen über den Einfluss von Familienkontrolle auf das Unternehmen geprägt. Dabei werden vor allem Themenschwerpunkte wie Corporate Governance, Krisenmanagement und Unternehmenspolitik untersucht. Patrick Ulrich behandelt bei- spielsweise das Thema Corporate Governance in Familienunternehmen und beschäftigt sich dabei insbesondere mit Effizienz- und Effektivitätsanforderungen an Corporate Governance (Ulrich, 2010). Nicola Neuvians geht auf das Thema Konfliktregelung in Familienunternehmen ein und beschreibt Möglichkeiten zur Vermeidung von Konflik- ten (Neuvians, 2010). Markus Ampenberger beschäftigt sich mit dem Thema Unter- nehmenspolitik und Entscheidungsfindung innerhalb von Familienunternehmen (Ampenberger, 2009). Des Weiteren gibt es in der aktuellen Literatur fünf weitere große Themenbereiche. Eine große Zahl von Autoren beschäftigt sich mit der Finanzierung von Familienunternehmen. Manfred Goeke versucht einen Überblick über unterschied- liche Finanzierungsmöglichkeiten des Mittelstands zu bieten (Goeke, 2008), Stephanie C. Schraml geht auf treibende Faktoren für Finanzierungsentscheidungen von Familien- unternehmen ein (Schraml, 2009) und Fabian Kracht untersucht die Eignung von High Yield Bonds als Ergänzung zum traditionellen Bankkredit (Kracht, 2010). Weitere Themenschwerpunkte sind die Nachfolgeregelung innerhalb von Familienunternehmen und die Erfolgsfaktoren dieser Unternehmensform. Das Thema der Unternehmensnach- folge greifen unter anderem Bernhard Baumgartner (Baumgartner, 2009) und Wolf Kempert (Kempert, 2008) auf. Mit den Erfolgsfaktoren von Familienunternehmen hat sich das Wittener Institut für Familienunternehmen mehrfach beschäftigt (Wittener Institut für Familienunternehmen, 2009) (Groth & Slevogt, 2004). Ein weiterer The- menschwerpunkt der Literatur über Familienunternehmen ist die volkswirtschaftlichen Bedeutung von Familienunternehmen. Diese wird zum einen untersucht vom Institut für Mittelstandsforschung (Institut für Mittelstandsforschung Bonn, 2010) und von der Stif- tung Familienunternehmen (Stiftung Familienunternehmen, 2007). Der letzte Schwer- punkt ist der Vergleich zwischen Familienunternehmen und Publikumsgesellschaften, an den diese Arbeit anknüpfen will. Einen solchen Vergleich hat beispielsweise Caspar von Andreae in Bezug auf Führungsstrukturen, Strategien und betriebliche Funktionen vorgenommen (Andreae, 2007).

2. Stichprobe und Datenherkunft

2.1 Stichprobe

Zunächst einmal stellt sich die Frage, wie Familienunternehmen definiert sind. In der Literatur gibt es keine einheitliche Definition, je nach thematischem Bezug gibt es eine Vielzahl verschiedener Definitionen. Laut Caspar von Andreae ist sich die Literatur jedoch in einem Punkt einig: eine oder mehrere Familien müssen einen maßgeblichen Einfluss auf das Unternehmen besitzen. (Andreae, 2007, S. 5). Wie genau der Einfluss auf das Unternehmen aussehen soll ist nicht einheitlich definiert. Gründe für diese Un- einigkeit in Bezug auf die Definition sind laut Stephanie C. Schraml Folgende: „Zum einen weisen Familienunternehmen einen sehr heterogenen Charakter auf. Durch die komplexen Interaktionen zwischen den Systemen Familie und Unternehmen können sehr unterschiedliche Ausprägungen von Familienunternehmen entstehen. Zum zweiten widmen sich verschiedene Forschungsdisziplinen dem Untersuchungsgegenstand Fami- lienunternehmen und verwenden je nach inhaltlichem Fokus und Perspektive eine Defi- nition, die ihrer Thematik am meisten entgegenkommt“ (Schraml, 2009, S. 9).

Aufgrund der uneinheitlichen Definitionsstruktur wird in dieser Arbeit bei der Auswahl der zu untersuchenden Unternehmen folgendermaßen vorgegangen. Zunächst wird die Stichprobe auf börsennotierte Unternehmen beschränkt, da diese weitgehende Offenle- gungspflichten haben und deshalb Zugriff auf zahlreiche Daten möglich ist. Weiterhin werden die Kriterien des GEX-Index für den Auswahlprozess der Familienunternehmen übernommen. Der GEX-Index wird seit 2005 an der Deutschen Börse veröffentlicht. Er soll die Entwicklung des deutschen Mittelstandes abbilden. Für eine Aufnahme in den Index sind folgenden Kriterien ausschlaggebend (Börse, 2004, S. 2):

- GEX-Unternehmen müssen „eigentümerdominiert“ sein. Das heißt: Vorstände, Aufsichtsratsmitglieder oder deren Familien besitzen zwischen 25% und 75% der Stimmrechte.
- Der Börsengang dieser Unternehmen - auch wenn es sich um etablierte Firmen handelt - liegt nicht länger als zehn Jahre zurück.
- Im GEX werden deutsche Unternehmen geführt, die im Prime Standard der FWB Frankfurter Wertpapierbörse gelistet sind.

Diese Definition schränkt die Auswahl von Unternehmen in Bezug auf den notwendi- gen Einfluss der Familie nicht besonders stark ein. Dennoch wird darauf geachtet, bei der weiteren Auswahl eine tendenziell enger gefasste Definition zu verwenden, um Vergleichbarkeit zu garantieren. Der GEX-Index umfasst zurzeit 37 Unternehmen, von denen jedoch mangels verfügbarer Daten nicht alle untersucht werden. Um die Stich- probe zu erweitern, wird danach zusätzlich auf die vom Institut für Mittelstandsfor- schung veröffentlichte Liste der 500 größten Familienunternehmen zurückgegriffen (Bonn, Institut für Mittelstandsforschung, 2007). Für die Klassifizierung als Familien- unternehmen gemäß dieser Liste müssen folgende Bedingungen erfüllt sein:

- Maximal drei natürliche Personen halten mindestens 50% des stimmberechtigten Kapitals (oder entsprechender Kontrollrechte) des Unternehmens.
- Bei mehr als drei natürlichen Personen wird angenommen, dass es sich um ein Familienunternehmen handelt, wenn mindestens zwei dieser Personen den glei- chen Nachnamen führen.
- Für das Ranking in den Top 500-Listen wurden nur diejenigen Familienunter- nehmen berücksichtigt, die im Jahre 2005 einen Umsatz von 50 Mill. € und mehr aufweisen.

Um die Untersuchungen möglichst aussagekräftig zu machen, wird versucht bei der Auswahl der Nicht-Familienunternehmen möglichst darauf zu achten, NichtFamilienunternehmen mit ähnlichen Branchenschwerpunkten und ähnlicher durchschnittlicher Größenordnung wie die Familienunternehmen auszuwählen. Dabei werden Unternehmen aus dem SDAX, MDAX, TecDAX und DAX ausgewählt. Wie bei Studien dieser Art üblich, werden Unternehmen des Finanzsektors aus der Stichprobe entfernt, auch um die Vergleichbarkeit zu der amerikanischen Vergleichsstudie zu gewährleisten, in der identisch vorgegangen wurde.

2.2 Daten

Die für die Analyse notwendigen Daten stammen aus der Datenbank „Thompson One Banker“, auf die während der Zeit der Untersuchungen zugegriffen werden konnte. Die Arbeit beschränkt sich auf die Jahre 2005-2011, da diese eine ausreichend große Stichprobe erzeugen und der GEX-Index 2005 veröffentlicht wurde. Danach werden aus der Stichprobe die Unternehmen entfernt, für die in „Thompson One Banker“ keine Daten hinterlegt sind. In einem nächsten Schritt werden, wie in der Vergleichsstudie von Liu, Daten der Jahre entfernt, in denen die Dividende, das Reinvermögen oder das Eigenkapital negativ sind. Zuletzt werden fehlerhafte Werte gelöscht.

2.3 Definition der Variablen

Bei der Auswahl der zu betrachtenden Variablen wird sich zunächst an der Auswahl von Bates, Kahle und Stulz (2009, S. 16) orientiert. Die Variablen von größtem Interes- se sind dabei die Variable für die Liquidität und eine Dummy-Variable für Familienun- ternehmen, deren Abhängigkeit untersucht wird. Im Folgenden sind diese Variablen definiert.

Unabhängige Variablen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Variable „Liquidität 2“ wird zusätzlich zu der von Liu verwendeten Variable „Li- quidität 1“ eingeführt, da das Reinvermögen in dieser Arbeit zusätzlich nach der allge- mein gebräuchlichen Definition definiert ist. So werden außerdem deutlich geringe Kor- relationswerte erreicht, wie in Kapitel 3.2 zu sehen ist. Dennoch werden für die Kenn- zahlenanalyse in Kapitel 3.1 und die Regressionsanalyse in Kapitel 3.3 jeweils beide Variablen verwendet, zum Einen, um die Ergebnisse robuster zu machen und zum An- deren und die Vergleichbarkeit zur Studie von Liu zu gewährleisten. Da die Höhe der Liquidität jedoch sicherlich nicht nur davon abhängt, ob ein Familienunternehmen vor- liegt oder nicht, werden folgende Kontrollvariablen eingeführt, bei deren Auswahl sich wieder zunächst an Bates, Kahle und Stulz orientiert wird (2009, S. 16-17). Diese helfen vor allem die Regressionsanalyse aussagekräftiger zu machen.

Regressoren:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Als Alternative zur Variable „Cashflow 1“ wird die Variable „Cashflow 2“ eingeführt, aus Gründen einer sinnvolleren Basis, jedoch kann diese Variable aufgrund hoher Korrelationswerte nicht für die Regressionsanalyse verwendet werden.¹ In der amerikanischen Vergleichsstudie werden des Weiteren noch Kontrollvariablen eingeführt, die den Einfluss politischer Regulierung berücksichtigen sollen. Daher wurde folgende Variable in die Analyse eingeführt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

- Der Einfluss der dem Unternehmen nahestehenden Aktionäre wird berück- sichtigt
- Diese Variable entspricht nicht exakt der Variable „Insider Ownership“ der Vergleichsstudie, ist dieser aber sehr ähnlich

Die Variablen „Gindex“, „Institutional Ownership“ und „CEO Pay Sensitivity“ können mangels verfügbarer Daten nicht berücksichtigt werden. Weiterhin werden Variablen für Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen, Reinvermögen durch Akquisitionen und das Industrie-Cashflow-Risiko nicht verwendet. Für F&E-Aufwendungen und Reinvermögen durch Akquisitionen liegen zu wenige Daten vor und ein zu-Null-setzen wie in der Studie von Liu würde die vorliegenden Daten stark verzerren. Eine Variable für das Industrie-Cashflow-Risiko wird nicht verwendet, da die Standardabweichung des Cashflows schon als Variable verwendet wird und in die Regression entsprechende Industrie-Dummy-Variablen einbezogen werden, die einen ähnlichen Einfluss haben. In die Regressionsanalyse werden noch weitere Kontrollvariablen einbezogen, um die Analyse zu verbessern und den Einfluss der Dummy-Variable „FamUnternehmen“ auf die Höhe der Liquidität möglichst genau zu beschreiben. Folgende Variablen werden zusätzlich eingeführt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Diese Variablen werden ausgewählt, da jede einzelne einen Effekt auf die Höhe der Liquidität eines Unternehmens haben kann.

Für die Berechnung der Variablen werden verschiedene Kennzahlen verwendet, deren genaue Definition im Anhang zu finden ist unter „Kennzahlen“.²

3. Empirische Ergebnisse

3.1 Kennzahlenanalyse

Im Folgenden werden zunächst deskriptive Informationen zu der gesamten Unterneh- mensstichprobe gezeigt. Dabei werden die verwendeten Variablen ausgewertet und Fa- milienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen einem einfachen Vergleich unter- zogen.

Tabelle 1: Deskriptive Informationen - gesamte Unternehmensstichprobe

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Unternehmen der Stichprobe weisen, wie in Tabelle 1 zu erkennen ist, durchschnitt- lich 26,83% Liquidität und Äquivalente auf, anteilig am Reinvermögen gemäß der De- finition von Liu und 22,75% Liquidität und Äquivalente, anteilig am Reinvermögen nach der zusätzlich verwendeten, allgemeinen Definition. Wie sich zeigen wird, weicht die Höhe der Liquidität der Familienunternehmen wider Erwarten im Mittel deutlich nach oben ab und jene der Nicht-Familienunternehmen im Mittel deutlich nach unten. Auffällig sind jedoch die zum Teil drastischen Unterschiede zwischen Minimum und Maximum vieler Variablen, die trotz Entfernung von „Ausreißer-Werten“ aus der Stichprobe auftreten. So variiert beispielsweise die Variable „Liquidität 2“ zwischen 666,37% und 0,05%. Solche gravierenden Unterschiede innerhalb der Stichprobe haben hohe Varianzwerte zur Folge. Aufgrund der großen Stichprobe sind die Ergebnisse der Kennzahlenanalyse dennoch signifikant.

Tabelle 2: Unterschiede in den Mittelwerten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wird der Vergleich der Mittelwerte aus Tabelle 2 herangezogen, fällt auf, dass sich die Mittelwerte sowohl der Variable „Liquidität 1“, als auch der Variable „Liquidität 2„ zwischen Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen deutlich unterschei- den. Familienunternehmen weisen demnach deutlich mehr Liquidität auf als Nicht- Familienunternehmen. Dies ist auf den ersten Blick ein auffälliger Unterschied zu den Ergebnissen der Studie von Liu, nach denen das Vorliegen eines Familienunternehmens einen negativen Einfluss auf die im Unternehmen vorhandene Liquidität hat. Jedoch kam Liu beim reinen Vergleich der Mittelwerte zu einem ähnlichen Ergebnis. Familien- unternehmen besitzen im Mittel mehr Liquidität als Nicht-Familienunternehmen. Der größte signifikante Unterschied zwischen Familienunternehmen und Nicht- Familienunternehmen besteht vor allem beim Vergleich der „Insider-Aktien-Anteile“. Dies war zu erwarten, da Familienunternehmen definitionsgemäß einen hohen Anteil an „Insider-Aktien“ haben. Interessant ist weiterhin, dass die Gruppen in fast allen betrach- teten Variablen Unterschiede aufweisen, meist sogar zu einem Fehlerniveau von 1%. Nur beim Vergleich der Variablen „Leverage“ und „Reinvestitionsrate“ treten keine signifikanten Unterschiede auf. Die Variable „Zinsen“ ist nur zum 5% Fehlerniveau signifikant unterschiedlich und die Variable „Preis- zu Buchwert“ zum 10% Niveau. Aufgrund der äußerst signifikanten Unterschiede zwischen Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen bei der Mehrzahl der betrachtenden Variablen, ist anzu- nehmen, dass ein Einfluss auf die Höhe der Liquidität nicht nur durch die Dummy- Variable „FamUnternehmen“ gegeben ist. Es reicht daher nicht aus, einen Mittelwert- vergleich durchzuführen. Eine abschließende Aussage bezüglich des Einflusses der Dummy-Variable „FamUnternehmen“ auf die Höhe der Liquidität sollte daher erst nach Durchführung der Regressionsanalyse getroffen werden, wenn der Einfluss vieler ande- rer Größen berücksichtigt wird.

Für die Prüfung der Signifikanz der Abweichungen in den Mittelwerten wird der T-Test (Welch-Test) verwendet. Dieser prüft anhand der Mittelwerte zweier Stichproben, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten einander gleich sind.

Die t-Statistik in Tabelle 2 gibt an, zu welchem Niveau die Nullhypothese verworfen werden kann, also welche Fehlerwahrscheinlichkeit vorliegt. Wenn die Nullhypothese verworfen wird, wird angenommen, dass die Mittelwerte verschieden sind. Üblich ist, dass die Nullhypothese maximal bei einem 10%-Fehlerniveau verworfen wird.

3.2 Korrelationen

Die Korrelationen zwischen den Variablen werden untersucht, da die Unkorreliertheit der Variablen eine Voraussetzung für die Verwendung der Variablen in der Regressi- onsanalyse ist. Erhält man hohe Korrelationskoeffizienten, können die Ergebnisse der Analyse verfälscht werden. Der Übersicht halber werden die Korrelationstabellen an dieser Stelle nicht gezeigt, diese sind jedoch vollständig im Anhang zu finden. Die Variable „Unternehmensgröße 1“ ist die Unternehmensgröße basierend auf dem Nettovermögen gemäß der Definition von Liu. Da jedoch in dieser Arbeit zusätzlich eine andere Definition des Nettovermögens verwendet wird⁴, ergeben sich auch andere Werte für die Unternehmensgröße („Unternehmensgröße 2“). Der Grund für die geän- derte Definition sind hohe Korrelationswerte der Variable „Unternehmensgröße 1“ (bis zu 0,52). Auch für die Variable „Cashflow 2“ ergeben sich höhere Korrelationen als für die Variable „Cashflow 1“, sodass diese Variable zugunsten der Variable „Cashflow 1“ nicht in der Regressionsanalyse verwendet wird.

Werden nur die Variablen, die in der Regression verwendet werden, betrachtet, ergeben sich bis auf wenige unkritische Ausnahmen sehr kleine Korrelationswerte, sodass alle Variablen verwendet werden können.

3.3 Regressionsanalyse

Wie in Kapitel 3.1 Kennzahlenanalyse zu sehen ist, weisen Familienunternehmen bei einem reinen Vergleich der Mittelwerte oder Mediane im Durchschnitt höhere Liquiditätsbestände auf als Nicht-Familienunternehmen. Aufgrund der vielen Einflussfaktoren auf die Höhe der Liquidität, lässt ein reiner Mittelwertvergleich jedoch noch keine endgültigen Schlüsse zu. Der Einfluss vieler anderer Größen auf die Höhe der liquiden Mittel muss in der Analyse berücksichtigt werden. Deshalb werden Regressionsanalysen durchgeführt, die die Liquiditätskennzahl auf die Dummy-Variable „FamUnternehmen“ und die Kontrollvariablen regressiert. Ziel der Regressionsanalyse ist es, den wahren Einfluss der Familienkontrolle auf die Höhe der Liquidität zu erhalten, unter Berücksichtigung möglichst vieler anderer einflussreicher Größen.

Für die Regressionen wird die Statistik Software „R“ verwendet. Es werden mit „R“ Regressionen basierend auf dem OLS-Schätzer durchgeführt. Um die Ergebnisse robuster zu machen, wird zusätzlich eine Regression basierend auf dem Eicker-White- Schätzer durchgeführt, der auf Heteroskedastizität überprüft und das Heckman-zwei- Stufen-Verfahren angewendet, das die Regression auf Verzerrungen des Schätzers aufgrund der Auswahl der Unternehmen der Stichprobe überprüft.

3.3.1 Regressionsanalyse mit OLS-Schätzer

Zunächst wird eine klassische lineare Regression unter Verwendung des OLS-Schätzers durchgeführt, da angenommen wird, dass diese am besten die Zusammenhänge zwischen Liquidität und Familienkontrolle beschreiben kann. Es wird eine Regression mit Konstante durchgeführt, da davon ausgegangen wird, dass Unternehmen unabhängig von den Regressoren, die betrachtet werden, gewisse Liquiditätsreserven aufweisen. Folgende Regressionsgleichung liegt den Modellen 1 und 2 zugrunde:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die β-Werte sind die Regressionskoeffizienten, die den Zusammenhang zwischen der abhängigen Variable, in diesem Fall „Liquidität 1/2“, und den unabhängigen Variablen beschreibt. „u“ Ist der Fehlerterm der Varianz. Ziel der Regressionsanalyse mit OLS- Schätzer ist die Minimierung des Fehlerterms.

Tabelle 3: Regressionsanalyse der Liquidität (OLS)

Modell 1 Modell 1 Modell 2 Modell 2

Abhängige Variable Liquidität 1 Liquidität 1 Liquidität 2 Liquidität 2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten⁵

Die erste Regressionsanalyse (Tabelle 3) umfasst zwei Modelle. In Modell 1 ist die ab- hängige Variable die Variable „Liquidität 1“, so wie sie auch in der Studie von Liu de- finiert ist, in Modell 2 ist die abhängige Variable die Variable „Liquidität 2“. Wie in Tabelle 3 zu erkennen ist, ist ein Großteil der Beta-Koeffizienten äußerst signifikant. Der Beta-Koeffizient der Variable „FamUnternehmen“ ist derjenige von Interesse. Der Einfluss dieser Variable auf die Höhe der Liquidität soll untersucht werden. Das Ergeb- nis ist eine signifikant negative Abhängigkeit der Liquidität von Familienkontrolle. Dies gilt sowohl für Modell 1, als auch für Modell 2. Demnach weisen Familienunternehmen signifikant weniger liquide Mittel auf als Nicht-Familienunternehmen. Weiterhin hat ein Großteil der Kontrollvariablen einen äußerst signifikanten Einfluss auf die Höhe der Liquidität. Die Kontrollvariablen „Kapitaleinsatz“, „Dividende“, „Kosten verkaufter Güter“ und „Forderungen“ haben auch einen negativen Einfluss auf die Höhe der Li- quidität. Die Kontrollvariablen „Unternehmensgröße“, „Nettoumlaufvermögen“ und „Preis zu Buchwert“ haben einen positiven Einfluss. Die Tatsache, dass die meisten Kontrollvariablen einen signifikanten Einfluss auf die Höhe der Liquidität haben, lässt erkennen, dass ein reiner Mittelwertvergleich der Liquidität, wie in Kapitel 3.1 „Kenn- zahlenanalyse“ durchgeführt, zu keinem validen Ergebnis führt. Ein Indikator für die Aussagekraft des verwendeten Regressionsmodells sind die Bestimmtheitsmaße „R² “ und „Korrigiertes R² “. Diese geben an, welcher Anteil der Variation der abhängigen Variable (hier die Liquiditätsvariable) durch das Regressionsmodell, also die unabhän- gigen Variablen, erklärt wird. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß berücksichtigt außer- dem die Komplexität des Modells, da das gewöhnliche Bestimmtheitsmaß größer wird, auch wenn insignifikante Variablen in das Modell einbezogen werden. Für das Modell 1 ergibt sich ein Wert von 0,59 (0,576 für das korrigierte Bestimmtheitsmaß), was bedeu- tet, dass annähernd 60% der Variation der Liquidität durch das verwendete Modell er- klärt werden. Mit Modell 2 kann ca. 55% der Variationen der Variable „Liquidität 2“ erklärt werden. Dies sind sehr gute Werte, das Modell erklärt Variationen der Liquidität also verhältnismäßig gut. Die Spalte Beobachtungen gibt an, wie viele Beobachtungen in die Regression einbezogen werden, da jede Beobachtung, die einen nicht verfügbaren Wert „NA“ enthält von „R“ nicht in die Regression einbezogen werden kann. 425 Be- obachtungen sind ausreichend, um valide Ergebnisse zu erhalten. Um herauszufinden, in welchem Maße sich die Liquidität von Familienunternehmen und Nicht- Familienunternehmen unterscheidet, werden der Betakoeffizient der Variable „FamUn- ternehmen“ und der Mittelwert der Variable „Liquidität 1/2" verwendet, welche erge- ben, dass Familienunternehmen gemäß Modell 1 17,35% weniger Liquidität besitzen als Nicht-Familienunternehmen und gemäß Modell 2 12,75% weniger Liquidität.

Als Ergebnis des Kapitels 3.3.1 kann festgehalten werden, dass nach den bisherigen Untersuchungen Familienunternehmen zwischen 12% und 17,5% weniger Liquidität haben als Nicht-Familienunternehmen. Im Folgenden werden jedoch noch die ver- wendeten Modelle überprüft und untersucht, ob diese These für alle Familienunter- nehmen gilt.

3.3.2 Regressionsanalyse mit Eicker-White-Schätzer

Die oben durchgeführte Regression wird ein zweites Mal durchgeführt, mit dem Unter- schied, dass bei der zweiten Regression der Eicker-White-Schätzer an Stelle des OLS- Schätzers verwendet wird. Dieser überprüft die Stichprobe auf Heteroskedastizität. Das Vorliegen von Heteroskedastizität bedeutet, dass die Störterme der Regression nicht alle die gleiche Varianz besitzen und stellt damit eine Verletzung der Annahme des klassi- schen Modells der linearen Regression dar. Heteroskedastizität führt zu einem Effi- zienzverlust des OLS-Schätzers. Der Eicker-White-Schätzer begegnet den Folgen von Heteroskedastizität in der Stichprobe und macht die Ergebnisse der Regression robuster. Ab Kapitel 3.3.2 werden nur die wichtigsten Ergebnisse der Regressionsanalysen, also die entscheidenden Betakoeffizienten, innerhalb der Kapitel tabellarisch dargestellt, um die Übersicht und den Lesefluss zu wahren. Die vollständigen Tabellen sind allesamt im Anhang zu finden.

Tabelle 4: Regression der Liquidität (Eicker-White-Schätzer)⁶

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Für die Modelle 3 und 4 aus Tabelle 4 werden die selben Regressionsgleichungen ver- wendet, die auch für die Regression mit dem OLS-Schätzer (Modell 1 und 2) verwendet werden. In Modell 3 wird demnach die Variable „Liquidität 1“ auf die Kontrollvariab- len und in Modell 4 die Variable „Liquidität 2“ auf die Kontrollvariablen regressiert, jedoch unter Verwendung des Eicker-White-Schätzers. Es ist zu erkennen, dass sich im Vergleich zu Tabelle 3 nur marginale Änderungen durch die Verwendung des Eicker- White-Schätzers ergeben. Die t-Werte und die Wahrscheinlichkeiten haben sich leicht geändert, führen jedoch zu den gleichen Beta-Werten unter den gleichen Signifikanzni- veaus. Die verwendeten Daten sind demnach nicht stark von Heteroskedastizität betrof- fen. Die Signifikanzniveaus der Variable „FamUnternehmen“ und der Kontrollvariablen haben sich nicht verändert. Auch die prozentualen Abweichungen der Liquidität von Familienunternehmen gegenüber Nicht-Familienunternehmen haben sich nicht verän- dert.

[...]

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¹ Siehe auch Tabelle der Korrelationskoeffizienten im Anhang unter Korrelationstabellen

² Im Anhang sind auch die Bezeichnungen der Kennzahlen gem. „Thompson One Banker“ zu finden

³ Signifikanz: *** (Signifikant zum 1% Level) ** (Signifikant zum 5% Level) * (Signifikant zum 10 % Level)

⁴ Siehe 2.3 Definition der Variablen

⁵ Signifikanz: *** (Signifikant zum 1% Level) ** (Signifikant zum 5% Level) * (Signifikant zum 10 % Level)

⁶ Vollständige Tabelle im Anhang

⁷ Signifikanz: *** (Signifikant zum 1% Level) ** (Signifikant zum 5% Level) * (Signifikant zum 10 % Level)