Langfristige versus kurzfristige Anreizwirkungen eines Entlohnungsschemas

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1. Einleitung

2. Leistungsentlohnung und nicht-finanzielle Kennzahlen
2.1. Leistungsorientierte Entlohnung
2.2. Nicht-finanzielle Kennzahlen

3. Theoretische Modellierung
3.1. Das LEN-Modell als Basis
3.1.1. Grundlagen und Annahmen des LEN-Modells
3.1.2. Theoretische Probleme des LEN-Modells
3.1.3. Rechtfertigung linearer Kompensationsschemata
3.2. Ein multiperioden LEN-Modell
3.2.1. Grundannahmen und allgemeine Rahmenbedingungen
3.2.2. Unterschiedliche Modellszenarien
3.2.3. Vergleich von kurzer und langer Vertragslaufzeit
3.2.4. Der Einfluss von Nachverhandlungen
3.2.5. Ergebnisse der Modellszenarien im Überblick

4. Weitere Einflussgrößen

5. Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 : Ursache-Wirkungskette in der BSC

Abbildung 2 : Funktionsverlauf der linearen Entlohnung

Abbildung 3 : Funktionsverlauf der Investitionsrückflüsse

Abbildung 4 : Verlauf der Nutzenfunktion des Agenten

Abbildung 5 : Funktionsverlauf der Kosten des Arbeitseinsatzes

Abbildung 6 : Zeitablauf der Aktionen

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

In der letzten Zeit werden wieder Diskussionen um die Entlohnung von Top-Managern laut, denen nachgesagt wird, sie bereicherten sich über Gebühr mittels undurchsichtiger Bonuspläne. Im gleichen Atemzug wird den Spitzenmanagern unterstellt, sie würden keine langfristige Ausrichtung in ihren Entscheidungen erkennen lassen. Diese beiden Aussagen zusammengenommen führen zu einer interessanten Überlegung. Die Bonuszahlungen scheinen an Performance-Maße geknüpft zu sein, die einerseits nicht korrekt auf die Leistungen der Manager abgestimmt scheinen und andererseits die Manager dazu bringen Entscheidungen mit einer gewissen Kurzsichtigkeit vorzunehmen.

Hierbei schwingt das bekannte Problem der kurzen Zeithorizonte von Top-Managern mit. Gerade in Spitzenpositionen halten sich Manager meist nur für kurze Zeit. Basieren die Bonusgratifikationen auf Kennzahlen, die vor allem den kurzfristigen Unternehmenserfolg honorieren, wird kaum ein Manager Investitionen tätigen, deren Rückflüsse sich wahrscheinlich erst nach seiner Amtszeit realisieren werden.

Es liegt somit ein klassischer Interessenkonflikt vor, wie ihn die Prinzipal-Agenten-Theorie^[1] abbildet: Ein Agent, hier der Manager, führt Handlungen im Auftrag eines Prinzipals, hier die Anteilseigner, aus. Der Agent ist über seine Tätigkeit besser informiert als der Prinzipal, sodass eine asymmetrische Informationsverteilung vorliegt. Der Prinzipal kann nicht beobachten, ob der Agent in seinem Sinne handelt, das heißt langfristig optimale Entscheidungen trifft. Um den Agenten zu bewegen, sein Handeln auf die Ziele des Prinzipals abzustimmen werden Anreizsysteme eingesetzt. Diese haben zum Ziel die Leistungserbringung der Entscheidungsträger effizient abzustimmen.^[2] Die Anreizsysteme verwenden Kennzahlen, um die Leistung des Prinzipals zu messen. Je nachdem wie diese Performance-Maße beschaffen sind, können Verzerrungen entstehen. Diese äußern sich beispielsweise in einer unerwünschten Kurzsichtigkeit des Agenten inm Hinblick auf Entscheidungen.

Es ist demnach wichtig zu prüfen, auf welchen Kennzahlen die Anreizsysteme aufbauen. Im Rahmen dieser Arbeit soll untersucht werden, ob eine bestimmte Gruppe von Kennzahlen – die nicht-finanziellen Performance-Maße – geeignet ist, durch den Einsatz in Anreizverträgen, Manager zu langfristig optimalen Entscheidungen zu bewegen. Um dieser Frage nachzugehen wird ein theoretisches Modells untersucht, welches die oben beschriebene Situation abbildet und zu den Multiperioden-LEN-Modellen zählt.

Zunächst wird in Kapitel 2 auf die zunehmende leistungsabhängige Entlohnung eingegangen. Das Konzept der nicht-finanziellen Performance-Maße wird beschrieben, deren Ausgestaltung untersucht und deren Nutzwert durch Hinweis auf empirische Ergebnisse unterstrichen. In Kapitel 3 wird zuerst das LEN-Modell als weit verbreitetes Standardmodell vorgestellt und dessen Stärken und Schwächen beleuchtet. Anschließend wird ein theoretisches Modell entwickelt, das auf einem Multiperioden-LEN-Modell aufbaut. Es werden mehrere Szenarien durchgespielt, wobei die Vertragslaufzeit als wichtige Einflussgröße auf die Ergebnisse identifiziert wird. Nach einer Diskussion der Modellergebnisse wird in Kapitel 4 ein Überblick über weitere wichtige Einflussfaktoren bei der Optimierung von Entlohnungsverträgen gegeben. Eine Zusammenfassung der Ergebnisse und ein Ausblick auf interessante Fragestellungen für die weitere Forschung in Kapitel 5 schließen diese Arbeit.

2. Leistungsentlohnung und nicht-finanzielle Kennzahlen

In diesem Kapitel soll als Hinführung zur theoretischen Modellierung ein kurzer Überblick über leistungsorientierte Entlohnung und nicht-finanzielle Kennzahlen gegeben werden.

2.1. Leistungsorientierte Entlohnung

Lange Zeit enthielten Entlohnungsverträge hauptsächlich Fixentlohnungen für die Mitarbeiter. Im Rahmen der betriebswirtschaftlichen Forschung zeigte sich jedoch, dass durch flexible und performance-orientierte Entlohnung ein Leistungsplus erzielt werden kann.^[3] In Theorie und Praxis besteht Einigung darüber, dass eine stärkere Ausrichtung an erfolgsorientierten Ansätzen wünschenswert wäre.^[4] So geht die Standard-Agency-Theorie von der grundlegenden Annahme aus, dass bei leistungsabhängiger Belohnung des Agenten ein höherer Output resultiert.^[5] Daneben ergeben sich bei zahlreichen Studien empirische Belege dafür, dass grundsätzlich Entlohnung nach Leistung zu einer besseren Performance führt.^[6] Diese Aussage wird gestützt durch Ergebnisse, die nahe legen, dass die Entlohnung nach Leistung generell zugenommen hat.^[7]

Allerdings gibt es durchaus auch kritische Überlegungen zur Entlohnung nach Leistung.^[8] Viele Unternehmen führten eine flexible Entlohnung ein, allerdings oft ohne die Auswirkungen im Vorfeld genau zu überprüfen. So begnügten sich viele Unternehmen damit, ihren Mitarbeitern Bonuszahlungen zu gewähren, sollten bestimmte Zielvorgaben erfüllt sein. Allerdings beschränkten sich die Kennzahlen, auf die bei der Feststellung der Zielerreichung zurückgegriffen wurde, sehr häufig auf traditionelle, vergangenheitsbezogene Kennzahlen. Dazu gehören Maße wie der Return on Investment (ROI), das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) oder noch simpler der Gewinn / der Umsatz der vergangenen Periode.^[9] Diese Kenngrößen haben alle gemein, dass sie die Vergangenheit abbilden und zukünftige Entwicklungen nicht berücksichtigen.^[10] Dies findet sich auch beispielsweise bei Sliwka^[11], der Finanzkennzahlen als „lagging indicators“^[12], also nachlaufende Indikatoren, identifiziert.

Ein weiteres Problem der alleinigen Ausrichtung leistungsbezogener Entlohnung an diesen traditionellen Kennzahlen besteht auch in der Anreizsetzung für die Manager. Wird ein Entscheider anhand einer Größe wie dem aktuellen Jahresumsatz gemessen, so hat dieser Anreize, sich auf eine kurzfristige Sicht einzulassen: Er richtet seinen Blick auf den zu optimierenden Jahresumsatz um verliert langfristige, strategische Auswirkungen aus dem Blickfeld.

Dieser Kurzsichtigkeit des Managements sollte durch „neue“ finanzielle Messgrößen begegnet werden, die vorausschauend sind. So ist der Shareholder Value (SV) zwar eine Größe, die die Zukunftserwartungen der Anteilseigner reflektiert^[13] und somit eine Ausrichtung auf die Zukunft enthält, allerdings ist diese Größe auch sehr stark externen Einflüssen unterworfen. Die schwache Informationseffizienz des Kapitalmarktes zeigt an, dass die gewünschte Zukunftsorientierung nicht optimal umgesetzt werden kann. Ein weiteres Problem, auf das unter anderem Baker/Gibbons/Murphy^[14] hinweisen, besteht darin, dass der Beitrag eines einzelnen Managers auf mittlerer oder unterer Management-Ebene zum Firmenwert und somit zum Shareholder Value nur sehr schwer auszumachen ist. Demnach ist der Aktienkurs ein durchaus adäquates Mittel um Chief Executive Officers (CEOs) zu entlohnen; auf der mittleren und unteren Management-Ebene enthält dieses Maßallerdings sehr starkes exogenes Rauschen, wodurch es als Performance-Maßfür diese Zielgruppe eher ungeeignet erscheint.^[15] Es ist leicht nachzuvollziehen, dass ein Maßmit zu starkem exogenen Rauschen bei enger Verknüpfung von Leistung und Entlohnung dazu führt, dass dem Manager/Agenten ein zu hohes Risiko aufgebürdet wird.^[16]

Auf die Frage, was eine gute Performance-Kennzahl ausmacht, bemerkt Baker^[17], dass ein Performance-Maßdann gut sei, wenn „the marginal product of the agent’s actions on the performance measure is highly correlated with the marginal product of these actions on the principals objective“.^[18] Eine hohe Kongruenz zwischen Performance-Maßund Zielgröße des Prinzipals ist demnach – neben möglichst geringem exogenen Rauschen^[19] – ein weiteres Gütekriterium.

In jüngerer Zeit rücken so genannte nicht-finanzielle Kennzahlen in den Mittelpunkt des Interesses. So weist beispielsweise Sliwka^[20] darauf hin, dass in der Management-Entlohnung eine grundsätzliche Verzerrung innewohnt, sollte die Bezahlung nur auf finanziellen Performance-Maßen beruhen. Wagenhofer^[21] stellt exemplarisch fest, dass aus dem Rechnungswesen abgeleitete Kennzahlen zwangsläufig „ex-post-Größen“^[22] sein müssen.

Das nachfolgende Kapitel befasst sich mit den nicht-finanziellen Kenngrößen und ihrer Eignung einen Beitrag zur leistungsorientierten Vergütung durch ihren Einsatz in Entlohnungsschemata zu leisten.

2.2. Nicht-finanzielle Kennzahlen

Die von Kaplan/Norton entwickelte Balanced Scorecard (BSC)^[23] stellt eine weit verbreitete Methode dar, die Performance einer Unternehmung zu ermitteln. Die BSC erweitert den traditionellen Ansatz des Messens von Unternehmenserfolg mittels finanzieller Kennzahlen um den Aspekt der nicht-finanziellen Kennzahlen. Auch Ittner/Larcker^[24] weisen darauf hin, dass auf allen organisatorischen Ebenen nicht-finanzielle Kennzahlen erheblich an Wichtigkeit für Entlohnungs-Entscheidungen gewannen. Diese Erkenntnis teilen auch Kaplan/Norton, jedoch stellen sie fest, dass nicht-finanzielle Kennzahlen oftmals zwar vorhanden sind, also erfasst werden, aber oft nur für operative Zwecke genutzt werden.^[25] Das Potenzial nicht-finanzieller Größen wird auf diese Weise nicht voll ausgeschöpft.

Kaplan/Norton stellen klar, dass die BSC zu keinem Zeitpunkt als Ersatz der traditionellen, aus dem Rechnungswesen abgeleiteten, finanziellen Kennzahlen gedacht war, sondern vielmehr als deren Ergänzung.^[26]

Eine gute BSC enthält nach Kaplan/Norton eine ausgewogene Mischung aus Ergebniskennzahlen, also Spätindikatoren, und Leistungstreibern, den Frühindikatoren, die über Kausalketten miteinander verknüpft sind.^[27] Abbildung 1 illustriert beispielhaft eine Ursache-Wirkungskette in der BSC.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 : Ursache-Wirkungskette in der BSC^[28]

Das Fachwissen der Mitarbeiter hat Einfluss auf die Prozessqualität und Prozessdurchlaufzeit. Diese Größen wiederum beeinflussen die Pünktliche Lieferung. Ein Mehr an pünktlichen Lieferungen hat eine höhere Kundentreue zur Folge, die sich letztlich auf die Kapitalrendite auswirkt.

Die ausbalancierte Kennzahlen-Mischung ist im Idealfall exakt auf die Strategie des Unternehmens oder der Geschäftseinheit zugeschnitten^[29] und in diesem Fall nach Meinung der Autoren zur Unternehmenssteuerung bestens geeignet. Diese Ansicht findet allerdings auch Kritiker. So widerspricht beispielsweise Wagenhofer der Eignung der BSC zur Unternehmenssteuerung. Er spricht der BSC allerdings die Fähigkeit zu, bei der Entscheidungsunterstützung wertvolle Hilfe leisten zu können.^[30]

Die BSC ist in vier Perspektiven unterteilt: die finanzielle Perspektive, die interne Prozessperspektive, die Lern- und Entwicklungsperspektive und die Kundenperspektive.^[31] Jede der vier Perspektiven enthält unterschiedliche Performance Maße. Die finanzielle Perspektive legt ihr Augenmerk auf Größen wie Umsatz, Umsatzwachstum, Cash Flow oder den Return on Investment (ROI).^[32] Kennzahlen wie Manufacturing Cycle Effectivenes (MCE)^[33], Durchlaufzeit oder Ausschussquote finden sich in der internen Prozessperspektive.^[34] Die Überschrift Lern- und Entwicklungsperspektive erfasst Messgrößen wie das Fachwissen der Mitarbeiter, Daten zur Weiterbildung, Firmentreue oder Mitarbeiterzufriedenheit.^[35] In der Kundenperspektive finden sich neben Kennzahlen wie Kundentreue, pünktliche Lieferung, Marktanteil und Kundenakquisition mit der Kundenzufriedenheit^[36] auch die populärste Messgröße der Forschung zu nicht-finanziellen Kennzahlen.^[37]

Beispielsweise erhalten Lingle/Schiemann^[38] als Ergebnis ihrer Umfrage zur Verwendung von Kennzahlen, dass eine breite Mehrheit der befragten Entscheider den Wert von Informationen über Kundenzufriedenheit als sehr hoch erachtet.^[39] Dies ist leicht nachzuvollziehen, stellt doch Wissen über Kunden in der heutigen Marktsituation einen wichtigen Wettbewerbsvorteil dar.

Nicht-finanziellen Messgrößen wie der Kundenzufriedenheit wird zugeschrieben, dass durch sie bereits heute Informationen über zukünftige Umsätze, das heißt über die zukünftige finanzielle Entwicklung, generiert werden können.^[40] Mit anderen Worten: Die Kundenzufriedenheit stellt einen vorauseilenden Indikator der finanziellen Performance dar.^[41] Diese Aussage beruht auf der Annahme, dass eine Wirkungsbeziehung besteht, die einer Erhöhung der Kundenzufriedenheit heute eine Erhöhung der Umsätze bzw. Gewinne morgen zuordnet.^[42] Diese Hypothese wurde in mehreren empirischen Studien unter verschiedenen Rahmenbedingungen getestet und konnte in dieser allgemeinen Form bestätigt werden.^[43] Allerdings ist auch zu bemerken, dass ein genauer Funktionszusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Umsatz bisher nicht identifiziert werden konnte.^[44]

Aus dieser Theorie erwächst ein klarer Vorteil von nicht-finanziellen Kennzahlen wie der Kundenzufriedenheit gegenüber den traditionellen Messgrößen: Nicht-finanzielle Kennzahlen generieren zusätzliche Informationen, die in den Kenngrößen des traditionellen Rechnungswesens nicht enthalten waren. So ist der Ansatz der BSC im Sinne von Kaplan/Norton, wie von den Autoren beabsichtigt, tatsächlich als eine Ergänzung und Erweiterung zu sehen. Jedoch fanden Ittner/Larcker in einer aktuellen Untersuchung^[45] heraus, dass diese Denkweise ursprünglich bei den Entscheidern vorhanden war, doch schiene es so, als ob diese „neuen“ Messgrößen zu einem „schäbigen Ersatz“^[46] für die finanziellen Performance-Maße geworden seien.

Die Autoren weisen in ihrer Arbeit auf die häufigsten Fehler hin, die im Zusammenhang mit nicht-finanziellen Kennzahlen auftreten. Darüber hinaus geben sie eine Vorgehensweise an, wie diese Fehler vermieden werden und somit die nicht-finanziellen Kennzahlen ihre Wirkung entfalten können.^[47] Die Fehlerquellen lassen sich in vier Kategorien einteilen. Ein häufiger Fehler entsteht durch fehlende Beziehung zwischen den Messgrößen und der Unternehmensstrategie und der Verwendung einer Standard-Messgrößenliste. Die zweite Fehlerquelle besteht darin, dass die unterstellten Zusammenhänge nicht überprüft und einmal erstellte Wirkungsketten nicht hinterfragt oder verbessert werden. Einen weiteren Fehler identifizieren Ittner/Larcker in der falschen Auswahl der Leistungsziele, das heißt es werden die falschen Kennzahlen für die Performancemessung ausgewählt. Die letzte große Fehlerquelle ist auf dem operativen Level angesiedelt: Es wurden zwar die richtigen Kennzahlen ausgewählt und die unterstellten Zusammenhänge sind korrekt, aber die Messung der Performance-Maße ist fehlerhaft und damit hat die Kenngröße keine Aussagekraft. Es liegt in der Natur der nicht-finanziellen Kennzahlen, dass ihre Messung sich zumeist als recht schwierig erweist.^[48]

So kann ein Maßder Kundenzufriedenheit auf fast unzählige Arten generiert werden. Von einer Stichprobe per Telefonumfrage über eine Gesamtkundenbefragung bis zur subjektiven Einschätzung der Kundenzufriedenheit sind eine Vielzahl von Möglichkeiten denkbar. Lingle/Schiemann^[49] weisen unter Bezugnahme auf ihr Datenmaterial darauf hin, dass oft selbst innerhalb der Unternehmen Uneinigkeit darüber besteht, was genau gemessen werden soll, um einen Wert für Kundenzufriedenheit zu generieren.^[50] Oftmals besteht kein Konsens darüber, ob ein absoluter Prozentwert^[51] gemessen werden soll oder eher die Veränderung der Zufriedenheit^[52]. Es ist leicht ersichtlich, dass ein objektiver Vergleich von derart unterschiedlich generierten Kennzahlen sich äußerst schwierig darstellt. Beispielsweise ist nicht gesagt, dass ein Anstieg der Kundenzufriedenheit von 70% auf 80% die gleichen Folgen hat wie ein Anstieg von 80% auf 90%, obwohl in beiden Fällen ein Anstieg um zehn Prozentpunkte vorliegt. Eine Auswahl unterschiedlicher Messmethoden und deren Problematik findet sich exemplarisch bei Lambert.^[53]

Trotz der Nachteile solcher Messgrößen wurde in mehreren empirischen Studien belegt, dass nicht-finanzielle Kennzahlen bedeutsame Steuerungsgrößen darstellen und ihre Untersuchung wichtige Erkenntnisse zu Tage fördern kann.

So zeigen Banker/Potter/Srinivasan in einer empirischen Studie über das Hotelgewerbe^[54], dass ein spezielles auf Kundenzufriedenheit basierendes Performance-Maß^[55], zusätzliche Informationen über die künftige Geschäftsentwicklung enthält, die noch nicht in den finanziellen Kennzahlen enthalten waren.^[56] Ebenfalls belegen die Autoren, dass die von ihnen verwendete nicht-finanzielle Kennzahl und die zukünftige finanzielle Performance der Hotels positiv korreliert sind.^[57] Darüber hinaus wird von Banker/Potter/Srinivasan der Nachweis geführt, dass die Implementierung eines Anreizsystems auf Basis dieser nicht-finanziellen Messgröße die Kundenzufriedenheit ansteigen ließ.^[58]

In einer Studie über den Zusammenhang zwischen nicht-finanziellen Performance-Maßen und der CEO-Entlohnung in der Internet-Industrie können Davila/Venkatachalam^[59] eine positive Korrelation zwischen der nicht-finanziellen Kennzahl „web traffic“^[60] und der Entlohnung des CEO belegen. Sie gelangen ebenfalls zu dem Schluss, dass nicht-finanzielle Performance-Maße zusätzliche Informationen liefern. Bei ihrem speziellen Untersuchungsgegenstand waren dies zusätzliche Erkenntnisse über die getätigten Aktionen des CEOs. Allerdings weisen die Autoren auch darauf hin, dass zwar diese Korrelation nachgewiesen, aber eine tatsächliche vertragliche Verknüpfung von nicht-finanzieller Kennzahl und Entlohnung nicht dokumentiert werden konnte. Es wurde in der Studie nicht gezeigt, dass nicht-finanzielle Kennzahlen in den Entlohnungsverträgen auch tatsächlich verwendet wurden.^[61]

Auch Ittner/Larcker^[62] bestätigen, dass ein nicht-finanzielles Performance-Maß, genauer die Kundenzufriedenheit, tatsächlich einen vorauseilenden Indikator der künftigen finanziellen Performance darstellt. Sie erhalten als Ergebnisse ihrer Studie, dass die Korrelation zwischen Kundenzufriedenheit und künftiger finanzieller Performance positiv und statistisch signifikant ist. Allerdings weisen die Autoren darauf hin, dass zwar ein allgemeiner Zusammenhang feststellbar sei, der genauere Funktionszusammenhang jedoch unklar bleibt.^[63]

Zusammenfassend sind als bedeutendste Gründe für die Verwendung von nicht-finanziellen Performance-Maßen die oben beschriebenen Unzulänglichkeiten der traditionellen Messgrößen, die durch finanzielle Kennzahlen induzierte Kurzsichtigkeit von Entscheidungen, der allgemeine Wettbewerbsdruck und der „outgrowth of improvement initiatives“^[64] anzuführen.

Aus den oben genannten Studien und Ergebnissen wurde deutlich, dass nicht-finanzielle Kennzahlen bedeutende Faktoren bei der Performance-Messung darstellen. Daher wird im folgenden Kapitel ein Modell untersucht, das die Verwendung eines nicht-finanziellen Performance-Maßes bei der Entlohnung von Managern vorsieht.

3. Theoretische Modellierung

In diesem Kapitel wird zunächst das populäre und oft verwendete LEN-Modell^[65] präsentiert und dessen Vor- und Nachteile veranschaulicht. Anschließend wird ein zweiperiodisches LEN-Modell entwickelt, anhand dessen in verschiedenen Szenarien der „Wert“ von nicht-finanziellen Performance-Maßen und der Einfluss der Vertragslaufzeit auf diesen Wert aufgezeigt wird.

3.1. Das LEN-Modell als Basis

Im nächsten Abschnitt werden das Grundgerüst und die vereinfachenden Annahmen des LEN-Modells beschrieben. Die darauf folgende Sektion widmet sich den Problemen, die bei Verwendung des LEN-Modells aufgeworfen werden. Das dritte Unterkapitel dient dazu, die Verwendung linearer Entlohnungsverträge zu rechtfertigen, da diese Annahme als die problematischste des LEN-Modells gilt.

3.1.1. Grundlagen und Annahmen des LEN-Modells

Das LEN-Modell von Spremann^[66] stellt ein Standard-Modell zur Analyse von Agency-Problemen dar.^[67] Die Lösungen derartiger Probleme gestalten sich oft als analytisch sehr aufwändig. Ergebnisse lassen sich bei realistischeren Annahmen aufgrund des höchst komplexen mathematischen Hintergrunds, wenn überhaupt, dann nur in Ansätzen lösen.^[68] Das LEN-Modell versucht die schlechte Handhabbarkeit der Agency-Modelle durch vereinfachende Annahmen abzuschwächen. Daraus resultiert der Vorteil eines vertretbaren Planungsaufwandes bei Verwendung des LEN-Modells. Weiterhin trägt das Modell dazu bei, die Diskrepanz zwischen theoretischen Modellen und praktischer Anwendung zu überwinden.^[69]

Im Einzelnen geht das LEN-Modell von einer linearen Entlohnungsfunktion für den Agenten (L), einer exponentiellen Risikonutzenfunktion (E) und normalverteilten Zufallsvariablen (N) aus. Diese Annahmen prägten den Namen des LEN-Modells.

Die Beschränkung des Entlohnungsschemas auf lineare Funktionen der Form [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] dient dem Zweck, dass die Optimierung der Kompensationsfunktion auf lediglich zwei Parameter reduziert werden kann.^[70] Die Gesamtentlohnung [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist die Summe aus dem fixen Gehaltsbestandteil [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und dem Produkt aus Performance-Maß[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und Gewicht [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten], was den variablen Bestandteil der Entlohnung ausmacht. Der Verlauf der Entlohnungsfunktion ist in Abbildung 2 skizziert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 : Funktionsverlauf der linearen Entlohnung

Die exponentiellen Risikonutzenfunktionen der Form [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ermöglichen es, Aussagen über das optimale Entlohnungsprogramm zu treffen, unabhängig von der Wohlstandssituation von Prinzipal und Agent. Auf diese Weise sind die Ergebnisse und Aussagen auch unabhängig vom Reservationsnutzen des Agenten. Der Reservationsnutzen ist der Nutzen, den der Agent mindestens erhalten muss, um einen Vertrag anzunehmen. Er wird keinen Vertrag akzeptieren, der ihm einen geringeren Erwartungsnutzen bringt. Aus Vereinfachungsgründen wird der Reservationsnutzen häufig auf den Wert von Null gesetzt.^[71]

Standardmäßig wird der Prinzipal innerhalb des LEN-Modells als risikoneutral angenommen. Für den Agent wird die realistische Annahme getroffen, dass dieser strikt risikoavers ist. Diese Annahme ist auch deswegen notwendig, weil sonst kein Anreizproblem entstehen würde.^[72] Es bestände kein Interessenkonflikt, da ein risikoneutraler Agent das Risiko ohne weiteres auf sich nehmen würde und ein risikofreudiger Agent sogar sehr gerne das gesamte Risiko der Unternehmung tragen würde. Im letztgenannten Fall käme dies einem Verkauf des Unternehmens an den Agenten gleich.

Die exponentielle Nutzenfunktion des Agenten ergibt durch ihre Eigenschaften, dass für das Arrow-Pratt-Maßfür absolute Risikoaversion gilt:^[73]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Risikoaversion ist in diesem Fall somit konstant und von der Zielgröße unabhängig.^[74]

Im Rahmen des LEN-Modells wird davon ausgegangen, dass der Agent bei seiner Tätigkeit einen Disnutzen empfindet, welcher seine privaten Kosten der Arbeitsleistung darstellt.^[75] Der Funktionsverlauf dieser Kosten ist konvex und wird meistens mittels einer quadratischen Funktion [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] dargestellt.^[76]

Die Summe dieser Annahmen ermöglicht es für die komplexen Fragestellungen, wenn auch nur in Spezialfällen, explizite Lösungen angeben zu können. Auf formaler Ebene sorgen die Annahmen des LEN-Modells beispielsweise dafür, dass die sonst nicht rationale [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]-Regel mit dem Bernoulli-Prinzip verträglich ist.^[77]

Manager, die nach der [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]-Regel ihre Entscheidungen treffen, nehmen außer dem Erwartungswert [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] auch die Standardabweichung der Verteilung [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] in ihr Kalkül auf, wenn es darum geht Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu beurteilen und eine Präferenzreihenfolge zu erstellen^[78]. Das Bernoulli-Prinzip besagt, dass die Alternative von einem Entscheidungsträger gewählt wird, die ihm den höchsten Nutzenerwartungswert generiert^[79].

Um riskante Maßnahmen zu analysieren ist das Sicherheitsäquivalent (SÄ) ein wichtiges theoretisches Hilfsmittel. Das SÄ einer Wahrscheinlichkeitsverteilung ist jener sichere Betrag, der für den Entscheidungsträger gleichwertig zu der Verteilung ist. Der Entscheider ist also zwischen der Wahrscheinlichkeitsverteilung selbst und dem SÄ indifferent.^[80]

Bei Risikoneutralität ist der Nutzen des SÄ ist gleich dem Erwartungsnutzen der Verteilung und stimmt also mit dem Erwartungswert [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] der Verteilung überein. Bei der im Rahmen des LEN-Modells angenommenen Risikoaversion des Entscheidungsträgers ist die Nutzenfunktion streng konkav. Das Sicherheitsäquivalent ist in diesem Fall strikt kleiner als der Erwartungswert der Zielgröße. Es wird immer ein Risikoabschlag (RA) vom Erwartungswert abgezogen um das SÄ zu erhalten:^[81]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Vorteil des LEN-Modells besteht nun darin, dass aufgrund der normalverteilten Ergebnisse das Sicherheitsäquivalent sehr einfach explizit berechnet werden kann.^[82] Für das SÄ bei exponentieller Risikonutzenfunktion und vorliegender Normalverteilung gilt:^[83]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Risikoabschlag ist in diesem Fall [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und das SÄ ist eine linear fallende Funktion von der Risikoaversion [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten], bzw. der Varianz [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Die Risikoaversion ist hier der Gewichtungsfaktor der Varianz.

3.1.2. Theoretische Probleme des LEN-Modells

Solch starke Einschränkungen und Annahmen wie die des LEN-Modells lassen sich nicht problemlos vornehmen. So weist Ballwieser darauf hin, dass die Annahme von normalverteilten Zufallsvariablen zwar jedes Ergebnis ermöglicht, gleichzeitig aber unrealistischerweise unendliche Werte zulässt. Ein weiteres Problem sieht er darin, dass der Verlauf der absoluten Risikoaversionsfunktion unplausibel sei.^[84]

Die Verwendung von additiv separablen Nutzenfunktionen in mehrperiodeigen Modellen wird von Breid kritisiert:

„Die in der Regel verwendeten additiv-separablen Nutzenfunktionen vernachlässigen jedoch, dass bei langfristigen strategischen Entscheidungen die Präferenzen der Entscheidungsträger in Bezug auf die Konsequenzen in jeder Teilmenge der Perioden von den Konsequenzen in den übrigen Perioden abhängig sein können“^[85]

Ein weiteres Problem des LEN-Modells stellt die Annahme der linearen Entlohnungsfunktion dar. Da die Ausgestaltung der Entlohnungsfunktion gerade ein Ergebnis des Modells ist, wird durch die alleinige Zulassung linearer Kompensationsschemata eine wichtige Eigenschaft der Lösung vorweggenommen.^[86] So weisen Wagenhofer/Ewert^[87] darauf hin, dass im Standard-Agency-Modell ohne die Einschränkungen des LEN-Modells praktisch keine Situation existiert, bei der es optimal wäre, eine lineare Entlohnung zu wählen. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass es nicht nur ausgeschlossen sei, im Optimum eine lineare Kompensationsfunktion zu erhalten, sondern dass noch nicht einmal die Monotonieeigenschaft der Entlohnungsfunktion gesichert sei. Allerdings räumen sie ein, dass eine nicht-monoton verlaufende Entlohnungsfunktion eher unplausibel erscheint. Sie begründen dies damit, dass bei der zwar strengen doch plausiblen Annahme, dass der Agent zu hohen Output nach unten manipulieren kann, sich automatisch ein zumindest schwach monotones Kompensationsschema ergibt. Des Weiteren argumentieren Wagenhofer/Ewert, dass es nicht automatisch zu linearen Entlohnungskonzepten führt, wenn die Nutzenfunktion beschränkt wird.

Die bisher genannten Kritikpunkte am LEN-Modell beinhalten nach Auffassung von Wagenhofer/Ewert allerdings noch nicht das entscheidende Problem: Dieses besteht darin, dass die getroffenen Annahmen des LEN-Modells nicht miteinander vereinbar sind. Bei Beibehaltung sämtlicher Annahmen mit Ausnahme der Linearitätsforderung für das Kompensationsschema, lassen sich Entlohnungsfunktionen finden, deren Unterschied von der First-Best-Lösung beliebig klein wird. Allerdings handelt es sich bei diesen nicht um lineare Funktionen.^[88] Diese nicht-linearen Lösungen sind strikt besser als alle Lösungen unter Second-Best-Bedingungen.^[89] Somit lässt sich feststellen, dass durch die Beschränkung auf lineare Entlohnungsschemata bewusst bessere Lösungen von vorne herein ausgeschlossen werden.

Diese Erkenntnis wirft die Frage auf, warum trotzdem lineare Kompensationsschemata untersucht werden. Wagenhofer/Ewert geben als intuitive Antwort darauf an, dass in der Praxis häufig lineare Verträge zu beobachten seien. Sollte dies der Fall sein, kommen die Autoren zu der Frage, ob das LEN-Modell die Wirklichkeit dann nicht nur unzureichend erfasst.^[90]

Die Klärung dieser Problemstellung soll im nächsten Abschnitt vorgenommen werden.

3.1.3. Rechtfertigung linearer Kompensationsschemata

Die oben angeführten Einwände gegen lineare Entlohnungsschemata sind schwerwiegend genug, um deren Eignung zur Darstellung der Realität im Rahmen eines Modells ernsthaft anzuzweifeln. Um dennoch die Verwendung linearer Kompensationsfunktionen im LEN-Modell rechtfertigen zu können, bedarf es laut Wagenhofer/Ewert einiger Erweiterungen der Modellannahmen: Eine Annahme, die auch direkt kompatibel zu den restlichen des LEN-Modells ist, besteht darin, dass statt nur einer Aktion des Agenten von einer Vielzahl von Aktionen ausgegangen wird. Der Prinzipal kann jedoch nur das Gesamtergebnis aller Aktionen beobachten.^[91] Für die Autoren werden dadurch zwei Zwecke erfüllt: Zum einen ergibt sich aus dieser erweiterten Annahme ein Argument für lineare Entlohnungsschemata, das auch formal haltbar ist. Zum anderen, was für Wagenhofer/Ewert den wichtigeren der beiden Zwecke darstellt, ist diese Erweiterung keine Annahme, die das LEN-Modell weiter einschränkt, sondern es handelt sich um „eine Aufweichung der im Standard Agency Modell ohnedies wenig plausiblen Ereignissequenz“.^[92] Die Autoren gehen daher davon aus, dass dieses variierte Modell „viel realistischer als das Standard Agency Modell“^[93] sei.

Aufgrund dieser Überlegungen kann davon ausgegangen werden, dass das LEN-Modell ein wichtiges Hilfsmittel für die Untersuchung komplexer Probleme darstellt: Es ermöglicht die Lösung einer sehr reduzierten, weniger komplexen Problemstellung und hat zudem die Sicherheit „auch das sehr viel komplexere, umfassende Optimierungsproblem zutreffend gelöst zu haben“.^[94]

Die Verwendung linearer Entlohnungsverträge kann somit gerechtfertigt werden, wenn auch die Autoren zu bedenken geben, dass bei der Auslegung des LEN-Modells beachtet werden müsse, dass „man eigentlich das allgemeinere Modell zugrunde legt und nicht die üblicherweise beschriebene Situation des Standard Agency Modells mit zusätzlicher Verhängung der LEN-Annahmen“.^[95]

Nachdem das LEN-Modell beschrieben und als hilfreicher Beitrag zur Lösung komplexer Problemstellungen identifiziert wurde, wird im folgenden Abschnitt ein so genanntes Multiperioden-LEN-Modell eingehend untersucht.

3.2. Ein multiperioden LEN-Modell

Im Rahmen dieses Kapitels wird ein LEN-Modell untersucht, das sich über zwei Perioden erstreckt und somit eine Erweiterung des Standard-LEN-Modells darstellt. Im folgenden Abschnitt wird das Grundgerüst des Modells vorgestellt und dessen Basisannahmen erläutert. Im Anschluss daran folgt eine Untersuchung des Einflusses der Vertragslaufzeit auf den Wert von nicht-finanziellen Kennzahlen. Dies geschieht durch Betrachtung mehrerer Szenarien, welche die Situation von Agent und Prinzipal bezüglich des Zeithorizonts und der Vertragsbedingungen variieren.

3.2.1. Grundannahmen und allgemeine Rahmenbedingungen

Das hier vorgestellte Modell von Dutta/Reichelstein^[96] basiert auf dem im vorherigen Kapitel beschriebenen LEN-Modell. Der betrachtete Zeitraum beträgt zwei Perioden, sodass es in die Kategorie der Multiperioden-LEN-Modelle einzuordnen ist. Es agiert ein risikoneutraler Prinzipal, der einen risikoaversen Agenten beschäftigt. In jeder Periode [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] leistet der Agent einen Arbeitseinsatz [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. In der ersten Periode entscheidet der Agent zusätzlich über die Investitionshöhe [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten], welche für ihn nicht mit persönlichen Kosten verbunden ist. Diese in der ersten Periode getätigte Investition generiert in Periode 2 einen Rückfluss in Höhe von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Die Rückflussfunktion [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist konkav und hat die Eigenschaften, dass ihre Steigung für kleiner werdende Werte von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] größer wird ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] für [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]) und für größer werdende Werte von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] gegen Null geht ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] für[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]). Dies bedeutet, dass die marginale Profitrate mit größerem Investitionsvolumen abnimmt. So ergibt sich der in Abbildung 3 skizzierte Funktionsverlauf für die Rückflüsse aus der Investition:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 : Funktionsverlauf der Investitionsrückflüsse

Durch den jeweiligen Arbeitseinsatz und die Investitionsentscheidung wird in der entsprechenden Periode ein Cashflow von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] bzw. [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] generiert. Der Cash Flow in Periode 1 ist gegeben durch den Arbeitseinsatz des Agenten abzüglich dem von ihm gewählten Investitionsbetrag. Dieser gänzlich durch den Agenten beeinflussbare Betrag wird noch durch den Fehlerterm [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] verzerrt, dessen Ausprägung sich dem Einfluss des Agenten entzieht, sodass für [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] gilt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der in Periode 1 abgezogene Investitionsbetrag [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] generiert den in Periode 2 hinzuzuzählenden Rückfluss [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] gemäßder oben beschriebenen Rückflussfunktion. Zu dieser Summe wird noch die Verzerrung [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] addiert, welche wie der Fehlerterm der ersten Periode nicht durch den Agenten beeinflussbar ist. Der Cash Flow in Periode 2 ist somit gegeben durch:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Ausdrücke [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] stellen normalverteilte Fehlerterme dar ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]), die alle Umwelteinflüsse auf den Cashflow enthalten, die der Agent nicht beeinflussen kann. Beispielhaft hierfür sind die Konjunkturentwicklung, sich auf den Absatz auswirkende Gesetzgebung oder das Verhalten der Konsumenten zu nennen. Durch die Verwendung dieser Zufallsgrößen kann bei Wahl eines bestimmten Aktivitätsniveaus und einer bestimmten Investitionshöhe dennoch jeder noch so große Wert für [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] angenommen werden.

Der Prinzipal steht vor dem Problem, dass er nicht direkt vom beobachteten Cash Flow auf den Arbeitseinsatz des Agenten schließen kann. Es besteht somit die Situation, dass der Arbeitseinsatz des Agenten keine kontraktierbare Größe darstellt. Auch kann er die Höhe der vom Agenten gewählten Investitionshöhe [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] nicht beobachten und damit auch nicht zur Vertragsgestaltung nutzen. Der Prinzipal kann bei der Vertragsgestaltung bislang nur auf die für ihn beobachtbaren Cash Flows [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] zurückgreifen.

Am Ende von Periode 1 können sowohl der Agent als auch der Prinzipal ein Signal [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] beobachten, das den zu erwartenden Investitionsrückfluss [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] abbildet. Auch in dieser Variable ist exogenes Rauschen enthalten, welches durch den erwartungstreuen, normalverteilten Fehlerterm [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] erfasst wird ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]). Der Indikator [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] liefert somit lediglich eine fehlerbehaftete Vorhersage über den Investitionsrückfluss. Das Signal [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist wie folgt definiert:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Nutzen, den der Agent aus der Beschäftigung für den Prinzipal erhält, ist nach den Annahmen des LEN-Modells durch eine exponentielle Nutzenfunktion der Gestalt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] darstellbar. Hierbei bezeichnet [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] das Arrow-Pratt-Maßfür die absolute Risikoaversion des Agenten.^[97] Da ein risikoaverser Agent betrachtet wird, ist sein Risikoaversionskoeffizient [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] stets positiv. Die Variable [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] stellt die Zielgröße des Agenten dar. Der Verlauf dieser Nutzenfunktion wird in Abbildung 4 skizziert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4 : Verlauf der Nutzenfunktion des Agenten

Die Zielgröße des Agenten ist im Modell gegeben durch die Differenz aus Konsum und Kosten des Arbeitseinsatzes der jeweiligen Periode: [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].

Die Funktion [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] stellt die Kosten des Arbeitseinsatzes für den Agenten in Geldwert dar. Die Funktion ist konvex und hat die Eigenschaften [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] für[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Es ergibt sich für [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] der in Abbildung 5 skizzierte Funktionsverlauf.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5 : Funktionsverlauf der Kosten des Arbeitseinsatzes

Der Agent bevorzugt zeitlich möglichst nahe liegenden Nutzen, das heißt er besitzt Gegenwartspräferenz. Daher wird der Nutzen der Folgeperioden [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] mit dem Faktor [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] diskontiert, wobei [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] den relevanten Zinssatz darstellt.

Der Nutzen des Agenten im Zeitpunkt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist somit die Summe der diskontierten „Perioden-Nutzen“, was sich formal wie folgt darstellen lässt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Situation bezüglich des Informationsvorsprungs des Agenten gegenüber dem Prinzipal verändern sich im Zeitablauf nicht; die Moral-Hazard-Problematik kann somit innerhalb des Modells als stationär bezeichnet werden. Einzige Abweichungsmöglichkeit der Situation stellt die Veränderung der Verteilung der Umwelteinflüsse dar. Im formalen Modell bedeutet dies, dass sich die Differenz der Varianzen der Fehlerterme [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ändert.

Gerade diese Differenz wird von Dutta/Reichelstein als Proxy-Variable für die intertemporale Änderung des Moral Hazard Problems herangezogen.^[98]

Die zeitliche Abfolge der Vorgänge lässt sich wie folgt darstellen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6 : Zeitablauf der Aktionen^[99]

Im Zeitpunkt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] wird der anfängliche Vertrag unterzeichnet. Dieser kann entweder für beide Perioden gültig sein (Langzeitvertrag) oder aber nur für eine Periode (Kurzzeitvertrag). Nachdem der Vertrag unterschrieben wurde, wählt der Agent seinen Arbeitseinsatz [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und die Höhe der Investitionssumme [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].

Im weiteren zeitlichen Verlauf realisiert sich der Cash Flow der ersten Periode [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und das auf den Rückfluss aus der Investition in Periode 2 verweisende Signal [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Im Zeitpunkt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] erhält der Agent die Gehaltszahlung in Höhe von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Wurde in [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ein Kurzzeitvertrag abgeschlossen, folgt nun das Angebot des neuen Vertrags durch den Prinzipal und dessen Unterzeichnung, falls der Agent dem Vertrag zustimmt. Im Fall des Langzeitvertrages in [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] entfällt die erneute Vertragsverhandlung. Ist der neue Vertrag geschlossen, bzw. wird der alte Vertrag fortgeführt, so wählt der Agent im Anschluss daran sein Aktivitätsniveau für die zweite Periode. Als nächstes realisiert sich der Cash Flow der zweiten Periode, der auch die Rückflüsse aus der Investition enthält. Die letzte Aktion besteht darin, dass der Prinzipal dem Agenten im Zeitpunkt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] seine Entlohnung [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] bezahlt.

Die Möglichkeiten zur Konsumglättung für den Agenten hängen im Wesentlichen davon ab, dass er auf einen Kapitalmarkt zurückgreifen kann. Für das weitere Vorgehen soll angenommen werden, dass der Agent Zugang zu einem vollkommenen externen Kapitalmarkt hat, an dem er zum Zinssatz von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] Geld anlegen oder zum selben Zinssatz einen Kredit aufnehmen kann. Für den Prinzipal gilt ebenfalls der Zinssatz [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Daher ergibt sich der oben bereits angegebene Diskontsatz von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Für den Agenten stellt der Zugang zum Kapitalmarkt eine Erleichterung zur Glättung seines Konsums über die Zeit dar.

Der Konsum der jeweiligen Periode ist gegeben durch: [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten], also der ausgezahlte Lohn des Agenten zuzüglich der Zinserträge der Ersparnisse der Vorperiode ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]) und abzüglich der erneuten Kapitalmarktanlage ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]). Die Wahl zwischen den verschiedenen angebotenen Anreizschemata ist für den Agenten nicht von seinem Guthaben abhängig.^[100] Daher kann o.B.d.A. angenommen werden, dass er zum Zeitpunkt 0 über kein Guthaben verfügt, das heißt es wird [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] gesetzt.

Würde der Agent außerhalb des betrachteten Unternehmens arbeiten, so könnte er durch den Einsatz seiner Arbeitskraft in Höhe [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] einen Reservationslohn erarbeiten, der hier mit [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] bezeichnet werden soll. Sein Reservationsnutzen im Sinne der Agency-Theorie beträgt somit[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Dieser Reservationsnutzen wird im Folgenden mit einem Wert von Null angenommen, was – wie oben bemerkt – keine Einschränkung der Allgemeingültigkeit darstellt.

In Periode [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] erhält der Agent eine Zahlung bestehend aus einem fixen Lohnbestandteil ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]) und einem variablen Bestandteil ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]), der mit [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] gewichtet wird. Die Gehaltszahlung lässt sich gemäßfolgendem linearen Entlohnungsvertrag darstellen: [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Dabei steht [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] für das Performance-Maß, mit dem die Leistung des Agenten in Periode [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] evaluiert werden soll. Um [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] zu generieren ist jede Linearkombination aus den zum Zeitpunkt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] verfügbaren Informationen möglich. Im Zeitpunkt 1 sind dies der realisierte Cashflow [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und das zu beobachtende Signal[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. In der zweiten Periode kann zur Generierung von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] auf den Cashflow von Periode 1 ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]), den Cashflow von Periode 2 ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]), als auch auf das Signal [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] zurückgegriffen werden. Sowohl der Fixlohn [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten], als auch der Multiplikator [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] können unabhängig von der Entscheidung der entsprechenden Werte in Periode 1 gewählt werden.

[...]

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^[1] Zum Standard-Modell der Prinzipal-Agenten-Theorie vgl. Ewert, Ralf / Wagenhofer, Alfred (2002), S. 423ff und Jost, Peter J. (Hrsg.)(2001).

^[2] Vgl. Rousek, Oliver (1995), S. 221.

^[3] Vgl. Abowd, John M. (1990), S. 52S-73S.

^[4] Vgl. Schwalbach, Joachim (1999), S. 176.

^[5] Vgl. Banker, Rajiv D. / Lee, Seok-Young / Potter, Gordon (1996), S. 222.

^[6] Vgl. hierzu beispielsweise Banker, Rajiv D. / Lee, Seok-Young / Potter, Gordon (1996), S. 195-226.

^[7] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998a), S. 209.

^[8] Vgl. hierzu Kapitel 4.

^[9] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998a), S. 206.

^[10] Vgl. Wagenhofer, Alfred (1999), S. 194ff.

^[11] Vgl. Sliwka, Dirk (2002), S. 487-511.

^[12] Sliwka, Dirk (2002), S. 487.

^[13] Vgl. Abowd, John M. / Kaplan, David S. (1999), S. 158.

^[14] Vgl. Baker, George P. / Gibbons, Robert / Murphy, Kevin J. (1994), S. 1125-1156.

^[15] Vgl. Baker, George P. / Gibbons, Robert / Murphy, Kevin J. (1994), S. 1127.

^[16] Vgl. Abowd, John M. / Kaplan, David S. (1999), S. 156.

^[17] Vgl. Baker, George P. (1992), S. 598-614.

^[18] Baker, George P. (1992), S. 612.

^[19] Vgl. Banker, Rajiv D. / Datar, Srikant M. (1989), S.31ff

^[20] Vgl. Sliwka, Dirk (2002), S. 487-511.

^[21] Vgl. Wagenhofer, Alfred (1999), S. 186f.

^[22] Wagenhofer, Alfred (1999), S. 186.

^[23] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1992), S. 71-79.

^[24] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998a), S. 209.

^[25] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 8.

^[26] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1996), S. 75.

^[27] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 145.

^[28] Modifiziert nach Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 29.

^[29] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 145.

^[30] Vgl. Wagenhofer, Alfred (1999), S. 199.

^[31] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 23-27.

^[32] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 24.

^[33] Die Kenngröße MCE ist der Quotient aus der reinen Bearbeitungszeit und der gesamten Durchlaufzeit. Es stellt ein Maßder Effektivität des Fertigungsprozesses dar.

^[34] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 112-117.

^[35] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 27.

^[36] Vgl. Kaplan, Robert S. / Norton, David P. (1997), S. 25.

^[37] Vgl. Lambert, Richard A. (1998), S. 38.

^[38] Vgl. Lingle, John H. / Schiemann, William A. (1996), S. 56-61.

^[39] Vgl. Lingle, John H. / Schiemann, William A. (1996), S. 57.

^[40] Banker, Rajiv D. / Potter, Gordon / Srinivasan, Dhinu (2000), S. 82.

^[41] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998b), S. 237. und Lambert, Richard A. (1998), S. 46.

^[42] Diese Unterstellung findet sich in den Wirkungsketten wieder, auf denen die BSC aufgebaut werden soll.

^[43] Vgl. hierzu beispielsweise Banker/Potter/Srinivasan (2000) und Ittner/Larcker (1998b).

^[44] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998b), S. 238.

^[45] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (2004), S. 71-81.

^[46] Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (2004), S. 81.

^[47] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (2004), S. 78ff.

^[48] Vgl. Lambert, Richard A. (1998), S. 39f.

^[49] Lingle, John H. / Schiemann, William A. (1996), S. 56-61.

^[50] Lingle, John H. / Schiemann, William A. (1996), S. 57.

^[51] Etwa: „70% der Kunden sind zufrieden“.

^[52] Beispielsweise „Die Kundenzufriedenheit stieg um 5%“.

^[53] Vgl. Lambert, Richard A. (1998), S. 41-43.

^[54] Vgl. Banker, Rajiv D. / Potter, Gordon / Srinivasan, Dhinu (2000), S. 65-92.

^[55] Es handelt sich bei diesem Performance-Maßum die Wahrscheinlichkeit, dass die Gäste wiederkommen. Sie wurde aus einer Befragung der Gäste generiert.

^[56] Vgl. Banker, Rajiv D. / Potter, Gordon / Srinivasan, Dhinu (2000), S. 84.

^[57] Vgl. Banker, Rajiv D. / Potter, Gordon / Srinivasan, Dhinu (2000), S. 65.

^[58] Vgl. Banker, Rajiv D. / Potter, Gordon / Srinivasan, Dhinu (2000), S. 87.

^[59] Vgl. Davila, Antonio / Venkatachalam, Mohan (2001).

^[60] Die Größe “web traffic” misst die Anzahl von Besuchen auf der jeweiligen Firmen-Homepage.

^[61] Vgl. Davila, Antonio / Venkatachalam, Mohan (2001), S. 26.

^[62] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998b), S. 205-238.

^[63] Vgl. Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998b), S. 237.

^[64] Ittner, Christopher D. / Larcker, David F. (1998a), S. 218.

^[65] Vgl. Spremann, Klaus (1987), S. 3-37.

^[66] Vgl. Spremann, Klaus (1987), S. 3-37.

^[67] Zu verschiedenen Anwendungsmodellen siehe Rousek, Oliver (1995), S.22-49.

^[68] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 374.

^[69] Vgl. Breid, Volker (1995), S. 845.

^[70] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 375.

^[71] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 376.

^[72] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 376.

^[73] Vgl. Laux, Helmut (2003b), S.30

^[74] Vgl. Laux, Helmut (2003a), S. 212.

^[75] Zum Thema Disnutzen der Arbeit vgl. die Ausführungen zu Konzepten der intrinsischen Motivation in Kapitel 4.

^[76] Vgl. Kräkel, Matthias (1999), S. 62.

^[77] Vgl. Bamberg, Günter / Coenenberg, Adolf G. (2000) S. 108.

^[78] Vgl. Laux, Helmut (2003a), S. 155ff.

^[79] Vgl. Laux, Helmut (2003a), S. 155ff.

^[80] Vgl. Laux, Helmut (2003a), S. 215ff.

^[81] Vgl. Laux, Helmut (2003b), S. 28f.

^[82] Zur Herleitung des Sicherheitsäquivalents siehe Laux, Helmut (2003a), S. 216f.

^[83] Vgl. Laux, Helmut (2003a), S. 225.

^[84] Vgl. Ballwieser, Wolfgang. (2004), S. 19.

^[85] Breid, Volker (1995), S. 845.

^[86] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 377.

^[87] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 377ff.

^[88] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 379.

^[89] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 379f.

^[90] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 381.

^[91] Vgl. Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 387.

^[92] Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 387.

^[93] Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 387.

^[94] Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 387.

^[95] Wagenhofer, Alfred / Ewert Ralf (1993), S. 387.

^[96] Vgl. Dutta, Sunil / Reichelstein, Stefan (2003), S. 837-866.

^[97] Zum Arrow-Pratt-Maßvgl. Laux, Helmut (2003a), S.199.

^[98] Vgl. Dutta, Sunil / Reichelstein, Stefan (2003), S. 842.

^[99] Modifiziert nach Dutta, Sunil / Reichelstein, Stefan (2003), S. 843.

^[100] Vgl. Dutta, Sunil / Reichelstein, Stefan (2003), S. 843.