Working Capital Management. Der aktuelle Forschungsstand

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Aktueller Forschungsstand
2.1 Ausgewählte Studien zum Working Capital Management
2.1.1 Working Capital Management und Profitabilität
2.1.2 Determinanten des Working Capital Managements
2.2 Zusammenfassung des Forschungsstandes

Anhang
A.1 Aktueller Forschungsstand
A.1.1 Working Capital Management und Profitabilität
A.1.2 Determinanten des Working Capital Managements

Literaturverzeichnis

1 Einleitung

In der Vergangenheit war das Working Capital Management sowohl in der Theorie als auch in der unternehmerischen Praxis ein vergleichsweise vernachlässigtes Themengebiet, obwohl das zugehörige Modell bereits in den 70er Jahren entwickelt wurde.^[1] Die seit der Jahrtausendwende zunehmende Wettbewerbsintensität, steigende Volatilität und die damit verbundene Unsicherheit auf den Kredit- und Finanzmärkten führte bereits damals zu einem langsamen Bedeutungsgewinn des Working Capital Managements. Aber erst durch die globale Finanz- und Wirtschafskrise der Jahre 2007 bis 2009 geriet das Working Capital Management verstärkt in den Fokus deutscher Unternehmen. Da sie durch das zu beobachtende stark rückläufige Außenfinanzierungsvolumen stärker unter Druck gerieten, befassten sie sich mit den Möglichkeiten der Innenfinanzierung, zu der auch das Working Capital Management gezählt wird.^[2]

Auch die seit der Finanz- und Wirtschaftskrise gestiegene Anzahl der veröffentlichten Studien belegt, dass das Working Capital Management an Bedeutung gewonnen hat.^[3] So hat sich PricewaterhouseCoopers (PWC) in der 2015 veröffentlichten Studie „Bridging the Gap“ mit dem Working Capital Management in der DACH-Region befasst und in 2014 festgestellt, dass sich die Höhe des Working Capitals erstmalig in den letzten drei Jahren verschlechtert hat. Im gesamten Betrachtungszeitraum von 2010 bis 2014 konnten die Unternehmen aus Österreich und der Schweiz ihr Working Capital verbessern, während das Working Capital deutscher Unternehmen auf einem vergleichbaren Niveau verblieb.^[4] In der Studie „All tied up“ aus dem Jahr 2015 hat Ernst & Young (EY) die Working Capital Performance von 2.000 US-amerikanischen und europäischen Unternehmen der Jahre 2012 und 2013 untersucht. Für das Jahr 2013 wurde in den USA eine weitere Verschlechterung des Working Capital Niveaus beobachtet, während es in Europa nach einer deutlichen Verbesserung in 2012 auf stabilem Niveau stagnierte.^[5] Auch Deloitte & Touche (DTTC) hat in der 2015 veröffentlichen Studie „Working Capital - Flüssige Mittel und gebundenes Kapital“ herausgefunden, dass sich das Working Capital für das Jahr 2013 im Vergleich zu den Vorjahren nahezu unverändert darstellt. Dazu wurden die Geschäftszahlen von 225 Unternehmen mit Sitz in Deutschland für die Jahre 2010 bis 2013 ausgewertet.^[6]

Die Ergebnisse der Studien deuten darauf hin, dass die Relevanz des Working Capital Managements nach einer Zunahme während der globalen Finanz- und Wirtschaftskrise^[7] aktuell in der unternehmerischen Praxis deutscher Unternehmen aufgrund des anhaltend stabilen wirtschaftlichen Umfelds wieder sinkt.^[8] Allerdings verweist die finanzwirtschaftliche Literatur darauf, dass das Working Capital Management nicht ausschließlich ein Instrument für Krisenzeiten darstellt, sondern auch darüber hinaus einzusetzen ist, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken sowie Liquidität und Profitabilität zu verbessern.^[9] In diesem Zusammenhang liefert das Erforschen von Determinanten des Working Capital Managements wertvolle Informationen, die von Unternehmen dazu genutzt werden können, eine effektive Working Capital Strategie zu formulieren und damit ein optimales Working Capital Management zu realisieren.^[10]

2 Aktueller Forschungsstand

Seit der globalen Finanz- und Wirtschaftskrise hat das Working Capital Management in der unternehmerischen Praxis und wissenschaftlichen Forschung an Bedeutung gewonnen.^[11] Da sich die Anzahl der veröffentlichten Studien entsprechend erhöht hat, wird nachfolgend der aktuelle Stand der Forschung im Kontext des Working Capital Managements dargestellt.

2.1 Ausgewählte Studien zum Working Capital Management

In der Literaturrecherche hat sich gezeigt, dass die empirische Forschung zum Working Capital Management im Wesentlichen aus zwei Themenkomplexen besteht. Die Gliederung folgt dieser Beobachtung und stellt in Abschnitt 2.1.1 Studien vor, die sich mit der Beziehung zwischen Working Capital Management und Profitabilität beschäftigen und in Abschnitt 2.1.2 Studien, die sich mit den Determinanten des Working Capital Managements beschäftigen. Da die eigene empirische Untersuchung die Einflussfaktoren des Working Capital Managements auf Basis der Jahresabschlussdaten von deutschen börsennotierten Unternehmen untersucht, werden rein deskriptive und umfragebasierte Studien ebenso wenig berücksichtigt wie Studien, die lediglich einzelne Teilkomponenten des Working Capital Managements betrachten. Insgesamt verfolgt die Aufarbeitung des aktuellen Forschungsstands nicht den Anspruch auf Vollständigkeit, sondern soll vielmehr einen chronologischen Überblick über die relevanten empirischen Forschungsarbeiten zum Working Capital Management geben.

2.1.1 Working Capital Management und Profitabilität

Nachfolgend werden die wichtigsten Forschungsarbeiten vorgestellt, die den Zusammenhang zwischen Working Capital Management und Profitabilität thematisieren. Die wesentlichen Eckpunkte der einzelnen Arbeiten sind in Anhang A.1.1 tabellarisch zusammengefasst.

Soenen (1993) veröffentlichte eine der ersten umfassenden Forschungsarbeiten, die den Zusammenhang zwischen Working Capital Management und Profitabilität in Unternehmen thematisierten. Anhand von 2.000 US-amerikanischen Unternehmen aus 20 Branchen untersuchte er über einen Zeitraum von 1970 bis 1989 den Zusammenhang zwischen dem Net Trade Cycle als Maß für das Working Capital Management und der Gesamtkapitalrentabilität als Maß für die Profitabilität. Unter Verwendung des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests^[12] konnte ein negativer Zusammenhang zwischen dem Net Trade Cycle und der Gesamtkapitalrentabilität nachgewiesen werden, der sich allerdings nur unter starken branchenbezogenen Abweichungen für 55,4 Prozent der Unternehmen beobachten ließ. Daraus schlussfolgerte Soenen, dass der Net Trade Cycle zwar einen Einfluss auf die Gesamtkapitalrentabilität ausübt, dieser aber nicht stark ausgeprägt ist.^[13]

Jose/Lancaster/Stevens (1996) stellten ihre Untersuchung zur weiteren Validierung der Forschungsergebnisse von Soenen (1993) auf eine breitere Datenbasis und untersuchten insgesamt 2.718 US-amerikanische Unternehmen aus sieben Branchen für die Jahre 1974 bis 1993. Unter Verwendung von statistischen Methoden der Korrelations- und Regressionsanalyse analysierten sie den Einfluss des Cash Conversion Cycles auf die Profitabilitätskennzahlen Eigenkapital- und Gesamtkapitalrentabilität und stellten eine statistisch signifikante negative Korrelation zwischen Liquidität und Profitabilität fest. Durch Berücksichtigung der Kontrollvariablen^[14] Unternehmensgröße konnte schließlich eine höhere Aussagekraft des Modells erreicht werden.^[15]

Angeknüpft an die zuvor vorgestellten Forschungsergebnisse führten Shin/Soenen (1998) ihre empirische Analyse durch, deren Datenbasis aus 58.985 Beobachtungen US-amerikanischer Unternehmen für den Zeitraum von 1975 bis 1994 bestand. Unter Verwendung von Methoden der Korrelations- und Regressionsanalyse untersuchten sie den Einfluss des Working Capital Managements, gemessen durch die Kennzahlen Net Trade Cycle und Current Ratio, auf die Profitabilität, die in dieser Studie als Verhältnis vom Betriebsergebnis vor Abschreibungen zum Gesamtvermögen sowie zum Nettoumsatz ermittelt wurde. Shin/Soenen stellten jeweils eine signifikante negative Korrelation zwischen dem Net Trade Cycle sowie der Current Ratio und den Profitabilitätskennzahlen fest, wodurch sie die Ergebnisse vorheriger Forschungsarbeiten bestätigen konnten. Insgesamt kamen sie zu der Schlussfolgerung, dass eine Reduktion des Net Trade Cycles eine Möglichkeit zur Erhöhung des Unternehmenswerts darstellt.^[16]

Die zuvor beschriebene Forschungsarbeit von Jose/Lancaster/Stevens (1996) bildete die Ausgangsbasis für zahlreiche weitere empirische Untersuchungen. Wang (2002) war der erste Forscher, der diesen Ansatz aufnahm und überprüfte anhand von insgesamt 1.934 japanischen und taiwanesischen Unternehmen aus neun Branchen die Gültigkeit der Forschungsergebnisse über einen Zeitraum von 1985 bis 1996. Auch Wang konnte in der Gesamtstichprobe für beide Länder unter Berücksichtigung der Kontrollvariable Unternehmensgröße eine negative Korrelation zwischen dem Cash Conversion Cycle und der Gesamtkapitalrentabilität feststellen. Allerdings konnte diese negative Korrelation nicht durchgängig für alle Branchen bestätigt werden.^[17]

Deloof (2003) veröffentlichte die erste Forschungsarbeit für den europäischen Markt. Er untersuchte den Zusammenhang zwischen dem Cash Conversion Cycle und dem Betriebsergebnis geteilt durch das um das Finanzvermögen bereinigte Gesamtvermögen für 1.009 belgische Unternehmen über einen Zeitraum von 1991 bis 1996. Neben dem Cash Conversion Cycle als Ganzes betrachtete er auch die einzelnen Komponenten isoliert und zog als Kontrollvariablen neben der Unternehmensgröße das Umsatzwachstum, die Finanzschuldenquote und die Finanzanlagenintensität heran. Unter Verwendung von statistischen Methoden der Korrelations- und Regressionsanalyse stellte sich der Einfluss des Cash Conversion Cycles auf die Profitabilität zwar als negativ, allerdings nicht als statistisch signifikant heraus. Dahingegen konnte Deloof in der isolierten Betrachtung eine negative Relation zwischen der Profitabilität und der Vorrats-, Forderungs- und der Verbindlichkeitsreichweite beobachten. Die nicht erwartete negative Korrelation zwischen der Profitabilität und der Verbindlichkeitsreichweite begründete er damit, dass weniger profitable Unternehmen sich mehr Zeit zur Begleichung ihrer Verbindlichkeiten lassen. Letztendlich schlussfolgerte Deloof aus dieser Beobachtung, dass die Profitabilität die Verbindlichkeitsreichweite beeinflusst und nicht andersherum.^[18]

[...]

^[1] Vgl. Buchmann, P. (2009), S. 350.

^[2] Vgl. Buchmann, P. (2009), S. 350, Deutsche Bundesbank (2012), S. 24 f., Nevries, P., Gebhardt, R., (2013), S. 15, Sure, M. (2014), S. 1.

^[3] Vgl. Kumar, S., Singh, H.P. (2014), S. 178.

^[4] Vgl. PriceWaterhouseCoopers (2015), S. 3 ff.

^[5] Vgl. Ernst & Young (2015), S. 3 ff.

^[6] Vgl. Deloitte & Touche (2015), S. 2 ff.

^[7] Vgl. Reason, T. (2008), S. 1 ff.

^[8] Vgl. Buchmann, P. (2009), S. 351, Deloitte & Touche (2015), S. 2 ff.

^[9] Vgl. Akinlo, O.O. (2012), S. 40, Buchmann, P. (2009), S. 350.

^[10] Vgl. Akinlo, O.O. (2012), S. 40, Manoori, E., Muhammad, J. D. (2012), S. 15.

^[11] Vgl. Kumar, S., Singh, H.P. (2014), S. 178.

^[12] Der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest testet, ob zwei nominalskalierte Merkmale voneinander unabhängig sind oder nicht. Vgl. Bleymüller, J. u.a. (2008), S. 130.

^[13] Vgl. Soenen, L.A. (1993), S. 53 ff.

^[14] Kontrollvariablen werden in Regressionsmodelle aufgenommen, damit Veränderungen der abhängigen Variablen nicht den unabhängigen Variablen zugerechnet werden, obwohl sie möglicherweise von anderen Einflussgrößen abhängen. Durch Kontrollvariablen soll die Aussagekraft des Regressionsmodells erhöht werden. Vgl. Bortz, J., Döring, N. (2016), S. 722.

^[15] Vgl. Jose, M.L. u.a. (1996), S. 33 ff.

^[16] Vgl. Shin, H.H., Soenen, L. (1998), S. 37 ff.

^[17] Vgl. Wang, Y.J. (2002), S. 159 ff.

^[18] Vgl. Deloof, M. (2003), S. 573 ff.