Kennzahlen und Kennzahlensysteme in der Rentabilitäts- und Liquiditätsüberwachung

1 Einzelkennzahlen

1.1 Begriffskennzeichnung

In der Literatur existiert kein einheitlich definierter Kennzahlenbegriff. Es werden verschiedene mehr oder weniger eng gefasste Definitionen verwendet. Der Hauptstreitpunkt liegt dabei in der Frage, ob nur relative Zahlen^[1] oder auch absolute Zahlen^[2] in die jeweilige Kennzahlendefinition einbezogen werden. Bei der Kennzahlendefinition i.e.S. wird der Nichteinbezug der absoluten Zahlen damit begründet, dass diese erst durch den Vergleich einen Erkenntniswert erlangen.^[3] Die Aussagekraft einer isolierten Verhältniszahl ist jedoch ebenfalls nicht unumstritten.^[4] Auch diese erhalten durch den Vergleich einen höheren Erkenntniswert.^[5]

Unbestritten ist jedoch die Tatsache, dass absolute Zahlen, wie z.B. Umsatz, Auftragsbestand, Gewinn oder Cash Flow, für die Beurteilung der wirtschaftlichen Unternehmenssituation von zentraler Bedeutung sind.

Die vorliegende Arbeit orientiert sich daher an der praxisbezogenen Anwendung und definiert Kennzahlen als „ Verhältniszahlen und absolute Zahlen, die in konzentrierter Form über einen zahlenmäßig erfaßbaren betrieblichen Tatbestand informieren.“^[6]

1.2 Kennzahlensystematisierung

Eine Systematisierung der vielfältigen Kennzahlen erfolgt in der Literatur nach unterschiedlichen Kriterien.^[7] Die in der betrieblichen Praxis verwendeten Kennzahlen lassen sich zum überwiegenden Teil in die schon diskutierte Unterteilung in absolute und relative Kennzahlen einordnen.

Kennzahlen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Darst. 01: Arten von Kennzahlen ^[8]

Ergänzend zu dieser Unterteilung erfolgt häufig eine Systematisierung nach inhaltlichen, zeitlichen und quantitativen Strukturmerkmalen einer Kennzahl:^[9]

- Bei der inhaltlichen Struktur findet eine Differenzierung nach Mengen - und Wertgrößen statt. Unter Wertgrößen werden dabei monetäre und unter Mengengrößen nicht monetäre Größen subsumiert.

- Nach der zeitlichen Struktur lassen sich Kennzahlen unterscheiden, welche sich auf einen Zeitpunkt oder auf einen Zeitraum beziehen.

- Bei der quantitativen Struktur wird der Aufbau der Kennzahl untersucht. Dabei sind bei der Bildung einer Verhältniszahl Kombinationen aus Gesamt- und Teilgrößen möglich.

Durch die beschriebenen Kriterien lassen sich Kennzahlen eindeutig charakterisieren. Dies ist besonders bei der Ermittlung, Beschreibung und Analyse von Kennzahlen hilfreich. Der Inhalt einer Kennzahl wird exakt abgegrenzt, wodurch Fehlinterpretationen bei der Analyse vorgebeugt werden.

1.3 Grenzen

Die Aufgabe einer Einzelkennzahl besteht darin, eine konzentrierte Information über einen betrieblichen Sachverhalt wiederzugeben.^[10] Dies birgt besonders bei der Ermittlung und Auswertung von Kennzahlen, welche über einen komplexen Sachverhalt informieren, Gefahren in sich. Durch den notwendigen Reduktions-prozess bei der Kennzahlenbildung gehen u.U. wichtige Informationen verloren. Zusätzlich besteht die Gefahr, dass die Kennzahl den jeweiligen komplexen Sachverhalt unzutreffend abbildet.^[11]

Voraussetzung für die Anwendung einer Kennzahl als Entscheidungsgrundlage ist eine Quantifizierungsmöglichkeit des zu betrachtenden Sachverhaltes.^[12] Dabei ist die Wahl einer korrekt ermittelten Datengrundlage, welche im Hinblick auf die Frage-stellung eine urteilsfähige Aussage zulässt, von entscheidender Bedeutung.^[13]

Bei der Verwendung von Kennzahlen besteht in der Praxis die Frage nach dem Umfang der Kennzahlenermittlung. Einerseits existiert der Anspruch, dass alle Bereiche des Unternehmens abgebildet und analysiert werden. Anderseits besteht die Gefahr, dass eine unüberschaubare Menge von Informationen entsteht.^[14]

Der Informationsnutzen ergibt sich nicht durch die Kennzahl an sich, sondern erst durch deren Interpretation.^[15] In diesem Zusammenhang muss neben der Qualität der

Datengrundlage auch beachtet werden, dass eine differenzierte Beurteilung zusätzlicher Einflussgrößen während des Interpretationsprozesses zu unter-schiedlichen Annahmen der Entscheidungsträger führen kann.^[16] Diese unzureichende Objektivität einer Kennzahl^[17] zeigt sich vor allem bei zwischen-betrieblichen Vergleichen.^[18] Zusätzlich wird die Interpretation einer Einzelkennzahl dadurch erschwert, dass aus ihr nicht ersichtlich ist, wie sich die zugrundeliegenden Größen der Kennzahl verändert haben.^[19]

Die Problematik der Interpretation belegt die beschränkte Aussagekraft einer einzelnen, für sich betrachteten Kennzahl.^[20] Diese lässt die Zusammenhänge, welche sich hinter dem abgebildeten Sachverhalt verbergen, nicht erkennen.^[21] Erst der Vergleich der Relationen im Zusammenhang mit anderen Kennzahlen und deren Einbettung in den betrieblichen Gesamtzusammenhang erlaubt eine aussagekräftige Entscheidungsfindung.^[22]

2. Kennzahlensysteme

2.1 Begriffskennzeichnung und Aufbau

Die dargestellten Probleme und Grenzen von Einzelkennzahlen zeigen die Notwendigkeit einer Integration von Kennzahlen in ein geschlossenes Kennzahlen-system.^[23] Dadurch wird eine höhere Aussagefähigkeit der einzelnen Kennzahlen erreicht und die Interpretationsfreiheit eingeschränkt.^[24]

Nach herrschender Meinung kann ein Kennzahlensystem definiert werden als „ eine geordnete Gesamtheit von Kennzahlen, die in sachlich sinnvoller Beziehung

zueinander stehen, sich gegenseitig ergänzen und als Gesamtheit dem Zweck dienen, den Betrachtungsgegenstand möglichst ausgewogen und vollständig zu erfassen.“^[25] Diese Definition bezieht damit nicht nur rechentechnisch miteinander verknüpfte Kennzahlen,^[26] sondern auch solche mit ein, zwischen denen lediglich ein sachlogischer Zusammenhang existiert.^[27]

Besteht zwischen den einzelnen Kennzahlen eines Systems eine mathematische Verknüpfung, so wird dies als Rechensystem bezeichnet.^[28] Dabei wird eine Spitzenkennzahl durch stufenweise Aufgliederung, Substitution oder Erweiterung des Nenners oder des Zählers in weitere Unterkennzahlen zerlegt.^[29] „ Die Spitzen-kennzahl soll die betriebswirtschaftlich wichtigste Aussage des Systems in komprimierter Form vermitteln. “^[30]

Bei dieser Vorgehensweise entsteht eine Kennzahlenpyramide, welche die Beziehungen zwischen den Kennzahlen darstellt und durch die mathematische Verknüpfung die Art dieser Beziehung aufzeigt.^[31] Diese Verdeutlichung des Zusammenhanges von Ursache und Wirkung erleichtert die Analyse.^[32]

Zur Aufrechterhaltung der mathematischen Verknüpfung ist zumeist die Verwendung von sogenannten Hilfskennzahlen erforderlich. Diese dienen der rechentechnischen Verknüpfung, besitzen jedoch keine oder nur geringe Aussagekraft und führen somit zu einer unnötigen Aufblähung des Kennzahlensystems.^[33]

Jedoch lassen sich nicht zwischen allen wichtigen betriebswirtschaftlichen Sach-verhalten mathematische Verknüpfungen herstellen.^[34] Werden Kennzahlen ohne rechentechnische Verknüpfung in ein Kennzahlensystem integriert, so wird dies als Ordnungssystem bezeichnet.^[35] Bei diesen Kennzahlensystemen sind die Zusammenhänge nicht quantifizierbar. Es erfolgt dabei eine systematische Bildung von Kennzahlengruppen, zwischen denen betriebswirtschaftliche Zusammenhänge bestehen.^[36] Diese Vorgehensweise erlaubt die Aufnahme von Kennzahlen über wichtige Sachverhalte, zwischen denen keine mathematischen Beziehungen existieren. Dadurch zeichnet sich ein Ordnungssystem im Vergleich zu einem Rechensystem durch eine höhere Flexibilität aus.^[37]

2.2 Aufgaben

Ein Kennzahlensystem soll durch eine systematische Auswahl von geeigneten Daten das Unternehmen modellartig darstellen.^[38] Kennzahlensysteme erfüllen im täglichen Entscheidungsprozess im Unternehmen in nahezu jedem Bereich wichtige Auf-gaben.^[39] Erforderlich wird die Kennzahlenbildung durch die Tatsache, dass das Rechnungswesen eine unüberschaubare Datenmenge liefert, welche als Entscheidungsgrundlage ungeeignet ist.^[40]

Im Folgenden werden die Aufgaben von Kennzahlensystemen im Rahmen der Unternehmensführung untersucht.^[41] Der Führungsprozess wird in diesem Zusammenhang in die Phasen Planung, Steuerung und Kontrolle gegliedert.^[42]

In der Phase der Planung erfolgt die Entscheidungsfindung über die zukünftige Strategie des Unternehmens. Dabei liefern Kennzahlensysteme systematisch aufbereitete Informationen in konzentrierter Form, welche von den Entscheidungs-trägern als Entscheidungsgrundlage benötigt werden.^[43] Kennzahlen fungieren zusätzlich als Maßstab, an dem die geplante Zielerreichung von Planalternativen gemessen werden kann.^[44] Als Ergebnis des Planungsprozesses bilden Kennzahlen geeignete Vorgaben für quantitative Ziele.^[45]

Diese Ziele werden in der Steuerungsphase von den Entscheidungsträgern an die Ausführungsträger übermittelt. Dabei erfolgt eine detaillierte Vorgabe des Planungsergebnisses in Form von Soll-Kennzahlen.^[46] Den meisten in der Praxis verwendeten Kennzahlensystemen wird jedoch lediglich die Eignung zu einer globalen Steuerung eines Unternehmens zugeschrieben.^[47] Zur Steuerung der betrieblichen Stellen fehlt es diesen sachspezifischen Kennzahlensystemen an der Möglichkeit zur Ableitung von stellenspezifischen Zielen.^[48]

Die Kontrolle bildet, in Form eines Zeit - oder Soll-Ist-Vergleichs, die wichtigste Aufgabe eines Kennzahlensystems.^[49] In der Praxis dominiert der Zeitvergleich, bei dem identische Kennzahlen aus verschiedenen Perioden verglichen werden.^[50] Hierbei besteht zwar die Gefahr des sprichwörtlichen Vergleichs von „Schlendrian mit Schlendrian.“ Jedoch ist der Zeitvergleich gut geeignet, um positive oder negative Entwicklungen im Zeitverlauf aufzuzeigen.^[51]

Eine höhere Qualität kann durch den Vergleich der Ist-Zahlen mit vorgegebenen Plan-Zahlen erreicht werden. Ein solcher Soll-Ist-Vergleich bietet die Möglichkeit, die Zielerreichung zu kontrollieren. In diesem Zusammenhang muss beachtet werden, dass die Qualität der Kontrolle jedoch sehr stark von der Qualität der Planzahlen abhängig ist.^[52]

Darüber hinaus besteht die Möglichkeit eines zwischenbetrieblichen Kennzahlen-vergleichs. Dabei können durch den Vergleich mit anderen Unternehmen oder Branchendurchschnittswerten Schwachstellen aufgedeckt und die Notwendigkeit von weiterführenden Analysen einzelner Bereiche aufgezeigt werden.^[53] Die Problematik liegt hierbei in der Vergleichbarkeit der einzelnen Daten.^[54]

2.3 Gestaltungsgrundsätze

Damit ein Kennzahlensystem den bestehenden Erwartungen gerecht werden kann ist es notwendig, wichtige Gestaltungsgrundsätze beim Aufbau und der Entwicklung zu berücksichtigen.

Als zentrale Gesichtspunkte können die konkurrierenden Aspekte Kompaktheit und Vollständigkeit angesehen werden. In diesem Zusammenhang besteht die Forderung, dass sich ein Kennzahlensystem auf die wichtigsten Aspekte konzentriert und diese durch Kennzahlen hervorhebt.^[55] Gleichzeitig muss ein Kennzahlensystem alle relevanten Sachverhalte vollständig abbilden und deren Kontrolle ermöglichen.^[56] Die Ermittlung der Kennzahlen muss dabei dem Wirtschaftlichkeitskriterium gerecht werden. Hier besteht die Problematik der Ermittlung des Nutzens der Kennzahlen-ermittlung, welcher den Kosten gegenübersteht.^[57]

Zur erfolgreichen Anwendung ist der verständliche und systematische Aufbau von Kennzahlenzahlensystemen von zentraler Bedeutung. Die verwendeten Kennzahlen müssen einheitlich definiert und abgegrenzt werden. Dabei sind Widersprüche zwischen den Kennzahlen zu vermeiden.^[58]

2.4 Grenzen

Die Grenzen von Kennzahlensystemen basieren zum einen auf den schon in Gliederungspunkt 2.1.3 dargestellten Problemen der Einzelkennzahlen, soweit diese nicht durch deren Integration beseitigt werden können. Zum anderen zeigen sich Probleme, wenn beim Aufbau und der Anwendung eines Kennzahlensystems die zuvor aufgezeigten Gestaltungsgrundsätze nicht beachtet werden.

Der Erkenntniswert eines Kennzahlensystems ist weitestgehend von einer erfolgreichen Abbildung der mit dem Kennzahlensystem verbundenen Zielsetzung abhängig.^[59] In diesem Zusammenhang besteht die Frage, wie die in der Praxis weit verbreitete Anwendung von Kennzahlensystemen mit meist nur einer Spitzen-kennzahl den Anforderungen der heterogenen Unternehmensziele gerecht werden kann und dies nicht zu einer Vernachlässigung anderer wichtiger Ziele führt.^[60] Darüber hinaus entsteht durch den Aufgliederungsprozess u.U. der trügerische Eindruck, dass dadurch alle relevanten Einflussfaktoren der vorgelagerten Kennzahlen identifiziert werden, wovon jedoch nicht ausgegangen werden kann.^[61]

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Aktualität des verwendeten Datenmaterials. Der Nutzen eines Kennzahlensystems wird stark eingeschränkt, wenn das Zahlen-material bei der Verwendung als überholt angesehen werden muss.^[62] Entscheidend ist dabei der Zeitraum zwischen der Ermittlung und dem Zeitpunkt bzw. Zeitraum, auf den sich die Kennzahlen beziehen.^[63]

[...]

^[1] Vgl. Wissenbach (1967), S. 33; ebenso ZVEI (1989), S. 13.

^[2] Vgl. Merkle (1982), S. 325 f.; ebenso März (1983), S. 10; auch Meyer (1994), S. 4.

^[3] Vgl. Kern (1971), S. 702; ebenso Groll (1991), S. 11; auch Jacobs (1994), S. 79.

^[4] Vgl. Staudt et al. (1985), S. 22 ff.

^[5] Vgl. Lachnit (1979), S. 17.

^[6] Staehle (1973), S. 222.

^[7] Vgl. Geiß (1986), S. 41 f.; ebenso Meyer (1994), S. 6 f.

^[8] Vgl. Siegwart (1992), S. 23; ebenso Küpper (2001), S. 342.

^[9] Vgl. Merkle (1982), S. 326; ebenso Geiß (1986), S. 41 f.; auch Meyer (1994), S. 6 f.

^[10] Vgl. Küting (1983a), S. 237; ebenso Horváth (2001), S. 568; auch Weber (2001), S. 13.

^[11] Vgl. Geiß (1986), S. 76 f.

^[12] Vgl. Lachnit (1979), S. 19.

^[13] Vgl. Wolf (1977), S. 56 f.; ebenso Siegwart (1992), S. 148.

^[14] Vgl. Staehle (1969), S. 66.

^[15] Vgl. März (1983), S. 81.

^[16] Vgl. Gaitanides (1979), S. 57 ff.

^[17] Vgl. Wissbach (1967), S. 55 f.

^[18] Vgl. Staehle (1969), S. 67; ebenso Wolf (1977), S. 55 f.

^[19] Vgl. Nowak (1966), S. 704 f.

^[20] Vgl. Merkle (1982), S. 326.

^[21] Vgl. Lachnit (1976), S. 216.

^[22] Vgl. Nowak (1966), S. 711.

^[23] Vgl. Staehle (1969), S. 69; ebenso Kern (1971), S. 702 f.

^[24] Vgl. Groll (1991), S. 19.

^[25] Lachnit (1976), S. 216.

^[26] Vgl. Staehle (1969), S. 97 ff.; derselbe (1973), S. 223.

^[27] Vgl. März (1983), S. 65; ebenso Siegwart (1992), S. 39; auch Meyer (1994), S. 9.

^[28] Vgl. Staudt et al. (1985), S. 31; ebenso Wöhe (1997), S. 865.

^[29] Vgl. Küting (1983a), S. 237 f.; ebenso ZVEI (1989), S. 24 ff.

^[30] Horváth (2001), S. 570.

^[31] Vgl. Groll (1991), S. 21.

^[32] Vgl. März (1983), S. 66; ebenso Botta et al. (2002), S. 443.

^[33] Vgl. Groll (1991), S. 31.

^[34] Vgl. Lachnit (1976), S. 221.

^[35] Vgl. Küting (1983a), S. 238; ebenso Geiß (1986), S. 85.

^[36] Vgl. Küting/Weber (2001), S. 30.

^[37] Vgl. Groll (1991), S. 31 f.

^[38] Vgl. Bürkler (1977), S. 14.

^[39] Vgl. Wissenbach (1967), S. 53; ebenso Küting (1983a), S. 238.

^[40] Vgl. Siegwart (1992), S.16.

^[41] Vgl. Staehle (1969), S. 59.

^[42] Vgl. Hahn (2001), S. 47 ff.

^[43] Vgl. Lachnit (1976), S. 219.

^[44] Vgl. Küpper (2001), S. 347.

^[45] Vgl. Lachnit (1976), S. 219.

^[46] Vgl. Lachnit (1979), S. 76 ff.; ebenso Merkle (1982), S. 327.

^[47] Vgl. Meyer (1994), S. 26.

^[48] Vgl. Lachnit (1976), S. 220.

^[49] Vgl. Küting (1983a), S. 239.

^[50] Vgl. Merkle (1982), S. 329.

^[51] Vgl. Groll (1991), S. 61.

^[52] Vgl. Siegwart (1992), S. 29.

^[53] Vgl. Küpper (2001), S. 345 ff.

^[54] Vgl. Staehle (1973), S. 224.

^[55] Vgl. Reichmann/Lachnit (1976), S. 707; ebenso Küpper (2001), S. 249.

^[56] Vgl. Küting (1983a), S. 240.

^[57] Vgl. Geiß (1986), S. 38; ebenso Meyer (1994), S. 28 f.

^[58] Vgl. Geiß (1986), S. 117 ff.

^[59] Vgl. Kern (1971), S. 703; ebenso März (1983), S. 78.

^[60] Vgl. Lachnit (1976), S. 222 f.; ebenso Doenges/Koeder (1982), S. 582; auch Siegwart (1992), S. 42.

^[61] Vgl. Bürkler (1977), S. 34; ebenso Groll (1991), S. 170.

^[62] Vgl. Staehle (1969), S. 67.

^[63] Vgl. Meyer (1994), S. 28.