Informationsabstufung und -verknüpfung im Konzernlagebericht: Eine empirische Analyse der Risikoberichterstattung [1. Aufl.] 978-3-658-27070-4;978-3-658-27071-1

Table of contents :
Front Matter ....Pages I-XXVIII
Einführung (Karsten Rauch)....Pages 1-8
Normative Grundlagen (Karsten Rauch)....Pages 9-65
Theoretischer Unterbau der Berichterstattung (Karsten Rauch)....Pages 67-72
Stand der Forschung und Identifikation des Forschungsbedarfs (Karsten Rauch)....Pages 73-86
Empirische Analyse (Karsten Rauch)....Pages 87-249
Zusammenfassung (Karsten Rauch)....Pages 251-256
Back Matter ....Pages 257-322

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Karsten Rauch

Informationsabstufung und -verknüpfung im Konzernlagebericht Eine empirische Analyse der Risikoberichterstattung

Auditing and Accounting Studies Reihe herausgegeben von Annette Köhler, Duisburg, Deutschland Kai-Uwe Marten, Ulm, Deutschland Reiner Quick, Darmstadt, Deutschland Klaus Ruhnke, Berlin, Deutschland Matthias Wolz, Trier, Deutschland

Weitere Bände in der Reihe http://www.springer.com/series/12190

Karsten Rauch

Informationsabstufung und -verknüpfung im Konzernlagebericht Eine empirische Analyse der Risikoberichterstattung Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Kai-Uwe Marten

Karsten Rauch Ulm, Deutschland Dissertation Universität Ulm, 2019

ISSN 2627-1486 ISSN 2627-1494  (electronic) Auditing and Accounting Studies ISBN 978-3-658-27070-4 ISBN 978-3-658-27071-1  (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-658-27071-1 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen National­ bibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Springer Gabler © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von allgemein beschreibenden Bezeichnungen, Marken, Unternehmensnamen etc. in diesem Werk bedeutet nicht, dass diese frei durch jedermann benutzt werden dürfen. Die Berechtigung zur Benutzung unterliegt, auch ohne gesonderten Hinweis hierzu, den Regeln des Markenrechts. Die Rechte des jeweiligen Zeicheninhabers sind zu beachten. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informa­ tionen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag, noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral. Springer Gabler ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH und ist ein Teil von Springer Nature Die Anschrift der Gesellschaft ist: Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, Germany

Geleitwort Mit der Geschäftstätigkeit von Konzernen sind unweigerlich Risiken verbunden, welche zum einen aus dem Konzernumfeld und zum anderen aus der Organisation selbst heraus entstehen können. Die Abbildung und Offenlegung dieser Risiken im Konzernlagebericht ist insbesondere bei Konzernen mit kapitalmarktorientierten Mutterunternehmen von großer Relevanz, da durch die Risikokommunikation ein Abbau der Informationsasymmetrie zwischen Management und Adressaten erreicht werden kann. Der Konzernlagebericht im Allgemeinen und die Risikoberichterstattung im Speziellen leben dabei von einem im Vergleich zum Konzernabschluss grundlegend zu unterscheidenden Informationscharakter, welcher überwiegend verbaler und zukunftsorientierter Natur ist. Durch die letztgenannten Eigenschaften kann der Konzernlagebericht den Konzernabschluss sowohl in sachlicher als auch in zeitlicher Hinsicht ergänzen und die ihm zugesprochene Informationsfunktion erfüllen. Vor allem den zukunftsorientierten Angaben, welche u. a. im Risikobericht enthalten sind, wird dabei ein besonders hohes Potenzial zur Vermittlung entscheidungsrelevanter Informationen beigemessen. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, muss die Berichterstattung gewissen Grundsätzen gerecht werden, welche einerseits zwar sicherstellen, dass die Berichterstattung vollständig ist, andererseits aber auch einen information overload mit seinen negativen Konsequenzen für die Adressaten verhindern. Zudem sollte in diesem Sinne die verbale Berichterstattung im Risikobericht auch mit quantitativen Bezugsgrößen verknüpft werden. Als Bezugsgrößen bieten sich aufgrund ihrer Eigenschaften und der vielfältigen Verbindungen zwischen dem Risiko- und dem Prognosebericht die für die interne Steuerung verwendeten prognostizierten Leistungsindikatoren an. Diese verkörpern die Kernelemente der Konzernlageberichterstattung und sind z. B. in den Abschnitt über das Steuerungssystem, den Wirtschaftsbericht und den Prognosebericht aufzunehmen. Infolgedessen ist eine Bezugnahme auf diese Größen in den Ausführungen des Risikoberichts als konsequent und sinnvoll anzusehen. Vor diesem Hintergrund widmet sich Herr Dr. Rauch mit der vorliegenden Arbeit zunächst der Untersuchung der Informationsabstufung, welche die Abhängigkeit des Detaillierungsgrads der Berichterstattung u. a. von der Konzerngröße beschreibt. Des Weiteren betrachtet die Arbeit die Verknüpfung der qualitativen Informationen des Risikoberichts mit den vorrangig quantitativen Informationen des Prognoseberichts. Diese beiden Themenkomplexe sind bis dato nur sehr rudimentär erforscht, weshalb ihre Betrachtung zur Schließung diesbezüglicher Forschungslücken beitragen kann. Besonders hervorzuheben ist, dass zu diesem Zwecke in der durch die vorliegende Arbeit beschriebenen Studie eine innovative Methode zur Operationalisierung des Detaillierungsgrads des Risikoberichts sowie des Verknüpfungsgrads zwischen dem Risikobericht und dem

VI

Geleitwort

Prognosebericht entwickelt wird. Auf der Grundlage der durch diese Methode im Rahmen einer Inhaltsanalyse erhobenen Daten wird sodann eine weitergehende Datenauswertung durchgeführt, die statistische Methoden einsetzt und dadurch Aussagen über die Ausgestaltung und die Entscheidungsrelevanz der Risikoberichte der untersuchten Konzerne mit kapitalmarktorientierten Mutterunternehmen zulässt. Darauf aufbauend kann die Arbeit in Bezug auf die Betrachtung des Verknüpfungsgrads zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht Handlungsempfehlungen für den Normensetzer ableiten, deren Umsetzung zu einer Erhöhung der Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung beitragen könnte. Die vorliegende Arbeit von Herrn Dr. Rauch ist für die rechnungslegungs- und prüfungsbezogene Unternehmenspraxis sowie – insbesondere aufgrund der sehr detaillierten Beschreibung der methodischen Vorgehensweise – für die betriebswirtschaftliche Forschung hoch relevant, weshalb ich die Arbeit vorbehaltlos zur Lektüre empfehlen kann. Professor Dr. Kai-Uwe Marten

Vorwort Die vorliegende Arbeit habe ich im Rahmen meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Rechnungswesen und Wirtschaftsprüfung von Herrn Professor Dr. Kai-Uwe Marten an der Universität Ulm angefertigt. Sie wurde im März 2019 vom Promotionsausschuss Dr. rer. pol. der Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften der Universität Ulm als Dissertation angenommen. Hakelmacher hat bereits vor einigen Jahren satirisch angemerkt, dass der größte Risikofaktor eines Unternehmens sein Top-Management sein kann. Überträgt man diese Aussage auf ein Forschungsprojekt, so muss man feststellen, dass der größte Risikofaktor für den erfolgreichen Abschluss des Projekts vermutlich der Forscher selbst ist. Zur Begrenzung der vom Forscher ausgehenden und der durch weitere Umstände verursachten Risiken sowie der daraus resultierenden negativen Auswirkungen auf das Forschungsprojekt und die vorliegende Arbeit haben etliche Personen beigetragen. Vor diesem Hintergrund möchte ich zunächst meinem akademischen Lehrer, Herrn Professor Dr. Kai-Uwe Marten für die persönliche und fachliche Begleitung meines Forschungsprojekts sowie die Anfertigung des Erstgutachtens danken. Zudem bedanke ich mich bei Herrn Professor Dr. Hans-Joachim Zwiesler für die Erstellung des Zweitgutachtens und bei Herrn Professor Dr. Heribert M. Anzinger für den fachlichen Austausch. Für sehr wertvolle Beiträge und Anregungen, welche insbesondere im Rahmen von Doktorandenseminaren geäußert wurden, danke ich Frau Professor Dr. Annette G. Köhler, Frau Professor Dr. Nicole V. S. Ratzinger-Sakel, Herrn Professor Dr. Reiner Quick und Herrn Professor Dr. Klaus Ruhnke sowie den wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ihrer Lehrstühle. Ein großer Dank gilt meinen ehemaligen Kolleginnen und Kollegen am Institut für Rechnungswesen und Wirtschaftsprüfung, Bärbel Engelhardt, Christina Boll, Christa Bosch, Dr. Elena Günzer, Miriam Haller, Kristina Huber, Christine Naderer, Johanna Nisi, Ramona Otte, Dr. Lisa Schmid, Dr. Sarina Sterk, Kai Czupalla, Matthias Glemser, Dr. Franz Patrik Grimmeisen, Rafael Harder, Christian Härtl, Dr. Matthias Hezler, Manuel Hübner, Maximilian Lupberger, Dr. Benedikt Müller, Dr. Florian Niederberger, Dr. Christoph Pleil, Dr. Andreas Röck, Dr. Martin Schönberger, Dr. Philipp Schönfeld, Dr. Stefan Schwibinger, Georg Philipp Siebenlist, Dr. Benedikt Sipple, Dr. Michael Spindler, Dr. Stefan Stein, Serafin Weigt und Dr. Malte Wessels, für die stets kollegiale und freundschaftliche Zusammenarbeit, die wesentlich zur Qualitätssicherung der Arbeit beigetragen hat. Hervorzuheben sind hierbei Kai Czupalla und Serafin Weigt, welche große Teile der Arbeit gegengelesen haben. Des Weiteren danke ich den studentischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des Instituts für Rechnungswesen und Wirtschaftsprüfung für ihre Unterstützung.

VIII

Vorwort

Im Besonderen möchte ich mich bei meinen Eltern für ihre immerwährende Unterstützung bedanken. Mein größter Dank gilt meiner Frau Ann-Kathrin, die mich über die Jahre der Anfertigung der Arbeit begleitet hat und deren Zuspruch mir in schwierigen Phasen des Projekts eine außerordentliche Hilfestellung war. Dr. Karsten Rauch

Inhaltsübersicht 1

2

3

4

5

Einführung ..................................................................................................... 1 1.1

Motivation .......................................................................................................... 1

1.2

Zielsetzung und Erkenntnisinteresse .................................................................. 6

1.3

Aufbau der Arbeit ............................................................................................... 7

Normative Grundlagen ................................................................................. 9 2.1

Normative Vorgaben zum Konzernlagebericht.................................................. 9

2.2

Informationsverknüpfung im Rahmen der integrierten Berichterstattung .............................................................................................. 63

Theoretischer Unterbau der Berichterstattung ....................................... 67 3.1

Prinzipal-Agenten-Theorie ............................................................................... 67

3.2

Positive Accounting-Theorie ............................................................................ 71

Stand der Forschung und Identifikation des Forschungsbedarfs .......... 73 4.1

Stand der Forschung im nationalen Raum ....................................................... 73

4.2

Stand der Forschung im ausländischen Raum.................................................. 82

4.3

Forschungsbedarf ............................................................................................. 84

Empirische Analyse..................................................................................... 87 5.1

Forschungsdesign und Forschungsablauf ......................................................... 87

5.2

Forschungsleitende Fragen und Hypothesenbildung ....................................... 90

5.3

Stichprobe ....................................................................................................... 102

5.4

Operationalisierung der abhängigen Variablen .............................................. 107

5.5

Operationalisierung der Gruppierungsvariable .............................................. 190

5.6

Weitergehende Datenauswertung ................................................................... 192

5.7

Ergebnisse....................................................................................................... 211

5.8

Robustheitsanalysen ....................................................................................... 234

5.9

Schlussfolgerungen ........................................................................................ 237

5.10 Limitationen ................................................................................................... 241 5.11 Weitergehende Forschungsmöglichkeiten ..................................................... 247

6

Zusammenfassung ..................................................................................... 251

X

Inhaltsübersicht

Anhang.............................................................................................................. 257 Anhang 1 .................................................................................................................. 257 Anhang 2 .................................................................................................................. 269 Anhang 3 .................................................................................................................. 270 Anhang 4 .................................................................................................................. 281 Anhang 5 .................................................................................................................. 282 Anhang 6 .................................................................................................................. 283 Anhang 7 .................................................................................................................. 286

Verzeichnis der Gesetze, Verordnungen, sonstigen Rechnungslegungs- und Prüfungsnormen und Verlautbarungen ............. 289 Geschäftsberichtsverzeichnis ......................................................................... 295 Literaturverzeichnis ........................................................................................ 299

Inhaltsverzeichnis 1

2

Einführung ..................................................................................................... 1 1.1

Motivation .......................................................................................................... 1

1.2

Zielsetzung und Erkenntnisinteresse .................................................................. 6

1.3

Aufbau der Arbeit ............................................................................................... 7

Normative Grundlagen ................................................................................. 9 2.1

Normative Vorgaben zum Konzernlagebericht.................................................. 9

2.1.1

Zeitliche Entwicklung der normativen Vorgaben zum Konzernlagebericht ...................................................................................... 9

2.1.1.1

Entwicklung der gesetzlichen Vorgaben ............................................... 9

2.1.1.1.1

Das Aktiengesetz von 1965 ............................................................ 9

2.1.1.1.2

Das BiRiLiG von 1985 ................................................................. 10

2.1.1.1.3

Das KonTraG von 1998 ................................................................ 12

2.1.1.1.4

Das BilReG von 2004 ................................................................... 13

2.1.1.1.5

Das BilMoG von 2009 .................................................................. 15

2.1.1.1.6

Weitere Gesetzesnovellen ............................................................. 16

2.1.1.1.7

Zusammenfassender Überblick .................................................... 17

2.1.1.2

Entwicklung der das Gesetz ergänzenden Normen ............................. 18

2.1.1.2.1

Regelungen des DRSC ................................................................. 18

2.1.1.2.2

Regelungen des IDW .................................................................... 21

2.1.2

Verbindlichkeitsgrad der DRS ................................................................... 23

2.1.3

Pflicht zur Aufstellung eines Konzernlageberichts sowie anzuwendende Normen.............................................................................. 27

2.1.4

Funktionen des Konzernlageberichts ......................................................... 30

2.1.5

Bestandteile des Konzernlageberichts ....................................................... 31

2.1.6

Inhaltliche Anforderungen an den Konzernlagebericht ............................. 34

2.1.6.1

Grundsätze der Konzernlageberichterstattung .................................... 34

2.1.6.2

Inhaltliche Anforderungen an den Risikobericht ................................ 40

2.1.6.3

Inhaltliche Anforderungen an den Prognosebericht ............................ 48

XII

Inhaltsverzeichnis 2.1.6.4 2.1.7

Prüfung des Konzernlageberichts .............................................................. 55

2.1.8

Offenlegung des Konzernlageberichts ...................................................... 60

2.1.9

Sanktionen gegen Verstöße im Rahmen der Konzernlageberichterstattung .................................................................... 61

2.2

3

4

Informationsverknüpfung im Rahmen der integrierten Berichterstattung .............................................................................................. 63

Theoretischer Unterbau der Berichterstattung ....................................... 67 3.1

Prinzipal-Agenten-Theorie ............................................................................... 67

3.2

Positive Accounting-Theorie ........................................................................... 71

Stand der Forschung und Identifikation des Forschungsbedarfs .......... 73 4.1

5

Inhaltliche Anforderungen an den Abschnitt über das Steuerungssystem ................................................................................ 53

Stand der Forschung im nationalen Raum ....................................................... 73

4.1.1

Mögliche Unterscheidungskriterien .......................................................... 74

4.1.2

Quantität der Berichterstattung .................................................................. 76

4.1.3

Qualität der Berichterstattung .................................................................... 77

4.1.4

Detaillierungsgrad der Berichterstattung ................................................... 80

4.1.5

Verknüpfungsgrad der Berichterstattung .................................................. 81

4.2

Stand der Forschung im ausländischen Raum ................................................. 82

4.3

Forschungsbedarf ............................................................................................. 84

Empirische Analyse ..................................................................................... 87 5.1

Forschungsdesign und Forschungsablauf ........................................................ 87

5.2

Forschungsleitende Fragen und Hypothesenbildung ....................................... 90

5.2.1

Vorbemerkungen ....................................................................................... 90

5.2.2

Forschungsfrage 1 sowie Hypothesen ....................................................... 91

5.2.3

Forschungsfrage 2.................................................................................... 100

5.3

Stichprobe....................................................................................................... 102

5.4

Operationalisierung der abhängigen Variablen.............................................. 107

5.4.1

Beschreibung und Definition der Indikatoren ......................................... 107

5.4.2

Inhaltsanalyse zur weiteren Operationalisierung der Indikatoren ........... 113

Inhaltsverzeichnis 5.4.2.1

XIII

Grundlagen ........................................................................................ 113

5.4.2.1.1

Merkmale und Charakter der Inhaltsanalyse .............................. 113

5.4.2.1.2

Qualitative und quantitative Ausprägungsform der Inhaltsanalyse ............................................................................. 117

5.4.2.1.3

Die Frequenzanalyse als Technik der Datenanalyse .................. 120

5.4.2.2

Festlegung des Ausgangsdatenmaterials und der zu erhebenden Merkmale sowie der zu analysierenden Bestandteile des Ausgangsdatenmaterials ......................................... 123

5.4.2.3

Kategoriensystem .............................................................................. 129

5.4.2.3.1

Grundlagen eines deduktiv entwickelten Kategoriensystems ...................................................................... 129

5.4.2.3.2

Ableitung des verwendeten Kategoriensystems ......................... 132

5.4.2.3.2.1 Vorbemerkungen .................................................................... 132 5.4.2.3.2.2 Kategorie 1 – Risikofaktoren ................................................. 134 5.4.2.3.2.3 Unterkategorien der Ebene 2 .................................................. 138 5.4.2.3.2.4 Unterkategorien der Ebene 3 .................................................. 139 5.4.2.3.2.5 Unterkategorien der Ebene 4 .................................................. 141 5.4.2.3.2.6 Kategorie 2 – Steuerungsrelevante prognostizierte Leistungsindikatoren .............................................................. 144 5.4.2.3.2.7 Zwischenfazit ......................................................................... 150 5.4.2.3.3 5.4.2.4

Definition der Kategorien bzw. Unterkategorien sowie Erhebungsregeln ......................................................................... 152

Datenerhebung .................................................................................. 157

5.4.2.4.1

Grundlegende Merkmale ............................................................ 157

5.4.2.4.2

Erhebungsbogen ......................................................................... 160

5.4.2.4.3

Vorerhebung ............................................................................... 162

5.4.2.4.4

Haupterhebung ............................................................................ 164

5.4.2.5

Datenaufbereitung zur Vorbereitung der weiteren Datenauswertung ............................................................................... 165

5.4.2.5.1

Grundlegende Merkmale ............................................................ 165

5.4.2.5.2

Aggregationsbogen ..................................................................... 167

XIV

Inhaltsverzeichnis 5.4.2.5.3

Aggregationsregeln ..................................................................... 168

5.4.2.5.3.1 Aggregationsregeln für die Ebenen der Erhebung ................. 168 5.4.2.5.3.2 Weitergehende Aggregationsregeln ....................................... 170 5.4.2.6

Gütekriterien der Inhaltsanalyse ....................................................... 171

5.4.2.6.1

Objektivität ................................................................................. 172

5.4.2.6.2

Reliabilität .................................................................................. 174

5.4.2.6.2.1 Grundlagen ............................................................................. 174 5.4.2.6.2.2 Intrakoderreliabilität ............................................................... 180 5.4.2.6.2.3 Interkoderreliabilität ............................................................... 183 5.4.2.6.3

Validität ...................................................................................... 184

5.4.2.6.4

Verbindung und Konflikt zwischen Reliabilität und Validität ...................................................................................... 188

5.4.2.6.4.1 Allgemeine Merkmale ............................................................ 188 5.4.2.6.4.2 Forscher-Kodierer-Reliabilität bzw. -Validität ...................... 189 5.4.2.7

Zwischenfazit .................................................................................... 190

5.5

Operationalisierung der Gruppierungsvariable .............................................. 190

5.6

Weitergehende Datenauswertung................................................................... 192

5.6.1

Grundlegendes ......................................................................................... 192

5.6.2

Univariate Analyse .................................................................................. 193

5.6.2.1

Gruppierungsvariable ........................................................................ 194

5.6.2.2

Abhängige Variablen ........................................................................ 194

5.6.3

5.7

Bivariate Analyse .................................................................................... 200

5.6.3.1

Grundlagen statistischer Hypothesenprüfung ................................... 200

5.6.3.2

Korrelationsanalyse ........................................................................... 204

5.6.3.3

Mann-Whitney-U-Test ...................................................................... 207

Ergebnisse ...................................................................................................... 211

5.7.1

Ergebnisse der univariaten Analyse ........................................................ 211

5.7.1.1

Ergebnisse für die Gruppierungsvariable .......................................... 211

5.7.1.2

Ergebnisse für die abhängigen Variablen ......................................... 212

5.7.1.2.1

Variablen für die Beantwortung der Forschungsfrage 1 ............ 212

Inhaltsverzeichnis

XV

5.7.1.2.1.1 Breite der Berichterstattung ................................................... 213 5.7.1.2.1.2 Tiefe der Berichterstattung ..................................................... 216 5.7.1.2.1.3 Verflechtungsgrad der Berichterstattung ............................... 219 5.7.1.2.2 5.7.2

Variablen für die Beantwortung der Forschungsfrage 2 ............ 222

Ergebnisse der bivariaten Analyse ........................................................... 228

5.7.2.1

Ergebnisse der Korrelationsanalyse .................................................. 228

5.7.2.2

Ergebnisse des Mann-Whitney-U-Tests ............................................ 230

5.8

Robustheitsanalysen ....................................................................................... 234

5.9

Schlussfolgerungen ........................................................................................ 237

5.10 Limitationen ................................................................................................... 241 5.11 Weitergehende Forschungsmöglichkeiten ..................................................... 247

6

Zusammenfassung ..................................................................................... 251

Anhang ............................................................................................................. 257 Anhang 1 .................................................................................................................. 257 Anhang 2 .................................................................................................................. 269 Anhang 3 .................................................................................................................. 270 Anhang 4 .................................................................................................................. 281 Anhang 5 .................................................................................................................. 282 Anhang 6 .................................................................................................................. 283 Anhang 7 .................................................................................................................. 286

Verzeichnis der Gesetze, Verordnungen, sonstigen Rechnungslegungs- und Prüfungsnormen und Verlautbarungen ............. 289 Geschäftsberichtsverzeichnis ......................................................................... 295 Literaturverzeichnis ........................................................................................ 299

Abbildungsverzeichnis Abb. 1: Forschungsablauf der beschriebenen Studie ..................................................89 Abb. 2: Beispielhafter Aufbau der Kausalketten ......................................................109 Abb. 3: Kategoriensystem .........................................................................................133 Abb. 4: Die Schritte der Datenerhebung sowie der Aggregation der Daten .............157 Abb. 5: Darstellung der Risikofaktoren sowie der Ursache-WirkungsBeziehungen im Erhebungsbogen ................................................................161 Abb. 6: Gütekriterien der Inhaltsanalyse ..................................................................172

Abbildungsverzeichnis Anhang Abb. A 1: Boxplots für die Variable Breite ..............................................................283 Abb. A 2: Boxplots für die Variable Tiefe ...............................................................283 Abb. A 3: Boxplots für die Variable Verflechtungsgrad ..........................................284 Abb. A 4: Boxplots für die Variable unmittelbarer Verknüpfungsgrad ...................284 Abb. A 5: Boxplots für die Variable mittelbarer Verknüpfungsgrad .......................285

Tabellenverzeichnis Tab. 1: Bestandteile des Konzernlageberichts gemäß dem DRS 20 (2012) ..............32 Tab. 2: Ausschlussgründe und Anzahl der Ausschlüsse ..........................................105 Tab. 3: Ausgangsdatenmaterial, zu analysierende Bestandteile und zu erhebende Merkmale ....................................................................................127 Tab. 4: Häufigkeiten der Merkmalsausprägungen der Gruppierungsvariable .........212 Tab. 5: Gesamtbetrachtung der Lage- und Streuungsmaße für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 .................................................................213 Tab. 6: Nach der Zugehörigkeit zum DAX bzw. MDAX getrennte Betrachtung der Lage- und Streuungsmaße für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 .................................................................213 Tab. 7: Gesamtbetrachtung sowie nach der Zugehörigkeit zum DAX bzw. MDAX getrennte Betrachtung der Lage- und Streuungsmaße für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 2 ..............................................223 Tab. 8: Ergebnisse der Rangkorrelationsanalyse nach Spearman ............................229 Tab. 9: Mittlere Ränge und Rangsummen für die abhängigen Variablen getrennt nach der Indexzugehörigkeit ..........................................................230 Tab. 10: Teststatistik für den Mann-Whitney-U-Test .................................................231 Tab. 11: Effektstärken im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests ...............................233

XX

Tabellenverzeichnis Anhang

Tabellenverzeichnis Anhang Tab. A 1:

Studien aus dem nationalen Raum zur Risikoberichterstattung .............. 268

Tab. A 2:

Untersuchungsspezifische Abkürzungen ................................................. 269

Tab. A 3:

Definitionen der Kategorien bzw. Unterkategorien, Erhebungsregeln und Beispiele sowie weitere Definitionen ................... 280

Tab. A 4:

Aggregationsbogen der Studie................................................................. 281

Tab. A 5:

Ergebnisse der Reliabilitätsanalyse ......................................................... 282

Tab. A 6:

Mittlere Ränge und Rangsummen für die abhängigen Variablen getrennt nach der Höhe der Konzernbilanzsumme (Robustheitsanalyse) ................................................................................ 286

Tab. A 7:

Teststatistik für den Mann-Whitney-U-Test (Robustheitsanalyse) ......... 286

Tab. A 8:

Effektstärken im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests (Robustheitsanalyse) ................................................................................ 286

Tab. A 9:

Häufigkeiten für Werte > bzw. ≤ Median innerhalb der Teilstichproben ........................................................................................ 286

Tab. A 10: Teststatistik für den Mediantest ............................................................... 286 Tab. A 11: Effektstärken im Rahmen des Mediantests ............................................. 287

Abkürzungsverzeichnis A A

Anhang

Abb.

Abbildung(en)

ABl.

Amtsblatt

Abs.

Absatz

a. F.

alte Fassung

AG

Aktiengesellschaft(en)

AKEU

Arbeitskreis Externe Unternehmensrechnung der Schmalenbach-Gesellschaft für Betriebswirtschaft e. V.

AktG

Aktiengesetz

Art.

Artikel

Aufl.

Auflage

B BaFin

Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht

BGBl.

Bundesgesetzblatt

BilKoG

Gesetz zur Kontrolle von Unternehmensabschlüssen (Bilanzkontrollgesetz)

BilMoG

Gesetz zur Modernisierung des Bilanzrechts (Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz)

BilReG

Gesetz zur Einführung internationaler Rechnungslegungsstandards und zur Sicherung der Qualität der Abschlussprüfung (Bilanzrechtsreformgesetz)

BilRUG

Gesetz zur Umsetzung der Richtlinie 2013/34/EU des Europäischen Parlaments und des Rates vom 26. Juni 2013 über den Jahresabschluss, den konsolidierten Abschluss und damit verbundene Berichte von Unternehmen bestimmter Rechtsformen und zur Änderung der Richtlinie 2006/43/EG des Europäischen Parlaments und des Rates und zur Aufhebung der Richtlinien 78/660/EWG und 83/349/EWG des Rates (Bilanzrichtlinie-Umsetzungsgesetz)

BiRiLiG

Gesetz zur Durchführung der Vierten, Siebenten und Achten Richtlinie des Rates der Europäischen Gemeinschaften zur Koordinierung des Gesellschaftsrechts (Bilanzrichtlinien-Gesetz)

XXII

Abkürzungsverzeichnis

BMJV

Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz

BR-Drs.

Bundesratsdrucksache

BT-Drs.

Bundestagsdrucksache

bzw.

beziehungsweise

C ca.

circa

Co.

Compagnie

CSR

Corporate Social Responsibility

CSR-RUG

Gesetz zur Stärkung der nichtfinanziellen Berichterstattung der Unternehmen in ihren Lage- und Konzernlageberichten (CSR-RichtlinieUmsetzungsgesetz)

D DAX

Deutscher Aktienindex

d. h.

das heißt

DPR

Deutsche Prüfstelle für Rechnungslegung e. V.

DRÄS

Deutscher Rechnungslegungs Änderungsstandard

DRS

Deutsche(r) Rechnungslegungs Standard(s)

DRSC

Deutsches Rechnungslegungs Standards Committee e. V.

DSR

Deutscher Standardisierungsrat

E EBIT

earnings before interest and taxes

EBITDA

earnings before interest, taxes, depreciation and amortization

EG

Europäische Gemeinschaft(en)

et al.

et alii

etc.

et cetera

EU

Europäische Union

e. V.

eingetragener Verein

EWG

Europäische Wirtschaftsgemeinschaft

F f.

folgende

Abkürzungsverzeichnis Fn.

XXIII

Fußnote

G GAAP

Generally Accepted Accounting Principles

GmbH

Gesellschaft(en) mit beschränkter Haftung

GoB

Grundsätze ordnungsmäßiger Buchführung

GoL

Grundsätze ordnungsmäßiger Lageberichterstattung

H HGB

Handelsgesetzbuch

Hrsg.

Herausgeber

I IAS

International Accounting Standard(s)

IASB

International Accounting Standards Board

IDW

Institut der Wirtschaftsprüfer in Deutschland e. V.

IDW PS

IDW Prüfungsstandard(s)

IDW RS HFA

IDW Stellungnahme des Hauptfachausschusses zur Rechnungslegung

i. e. S.

im engeren Sinne

IFRS

International Financial Reporting Standard(s)

IFRS PS MC

IFRS Practice Statement Management Commentary

IIRC

International Integrated Reporting Council

IIRF

International Integrated Reporting Framework

ISA

International Standards on Auditing

i. V. m.

in Verbindung mit

i. w. S.

im weiteren Sinne

J Jg.

Jahrgang

K KapCoRiLiG

Gesetz zur Durchführung der Richtlinie des Rates der Europäischen Union zur Änderung der Bilanz- und der Konzernbilanzrichtlinie hinsichtlich ihres Anwendungsbereichs (90/605/EWG), zur Verbesse-

XXIV

Abkürzungsverzeichnis rung der Offenlegung von Jahresabschlüssen und zur Änderung anderer handelsrechtlicher Bestimmungen (Kapitalgesellschaften- und CoRichtlinie-Gesetz)

KGaA

Kommanditgesellschaft auf Aktien

KonTraG

Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich

KWG

Gesetz über das Kreditwesen (Kreditwesengesetz)

L M MaRisk BA

Mindestanforderungen an das Risikomanagement von Kredit- und Finanzdienstleistungsinstitute

MaRisk VA

Mindestanforderungen an das Risikomanagement von Versicherungsunternehmen

MDAX

Mid-Cap-Deutscher Aktienindex

N n. F.

neue Fassung

Nr.

Nummer(n)

N. V.

Naamloze Vennootschap

O o. Ä.

oder Ähnlichem/Ähnliches

P PublG

Gesetz über die Rechnungslegung von bestimmten Unternehmen und Konzernen (Publizitätsgesetz)

Q R Rdnr.

Randnummer(n)

RegE

Regierungsentwurf

RGBl.

Reichsgesetzblatt

S S.

Seite(n)

S. A.

Société Anonyme

SDAX

Small-Cap-Deutscher Aktienindex

Abkürzungsverzeichnis SE

XXV

Societas Europaea (Europäische Gesellschaft)

T Tab.

Tabelle

TCFD

Task Force on Climate-related Financial Disclosures

TecDAX

Technologie-Werte-Deutscher Aktienindex

Tz.

Textziffer(n)

U u. a.

unter anderem

US-GAAP

United States Generally Accepted Accounting Principles

USA

United States of America

V VAG

Gesetz über die Beaufsichtigung der Versicherungsunternehmen (Versicherungsaufsichtsgesetz)

vgl.

vergleiche

W WpHG

Gesetz über den Wertpapierhandel (Wertpapierhandelsgesetz)

X Y Z z. B.

zum Beispiel

z. T.

zum Teil

Symbolverzeichnis HA

Alternativhypothese

#

Anzahl

n

Anzahl der Fälle einer Stichprobe

E

Anzahl der mittels einer Erhebung erfassten Merkmale

Ü

Anzahl der mittels zweier Erhebungen übereinstimmend erfassten Merkmale

°

Ausreißer

rU

Effektstärke im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests

rM

Effektstärke im Rahmen des Mediantests

α*

empirisches Signifikanzniveau

*

empirisches Signifikanzniveau 0,01 < α* ≤ 0,05

**

empirisches Signifikanzniveau α* ≤ 0,01

Ne

erwartete Nichtübereinstimmung zweier Erhebungen

€

Euro

*

Extremwert

Nf

festgestellte Nichtübereinstimmung zweier Erhebungen

>

größer

≥

größer oder gleich

RH

Holstis R


μ2;

(8)

H0 : μ 1 ≤ μ 2 ,

(9)

wobei gilt: μ1,2 = Zentrale Lage der Verteilung von Teilstichprobe 1 bzw. Teilstichprobe 2. Bei den dargestellten Alternativhypothesen handelt es sich um gerichtete Hypothesen, weshalb ein einseitiger Signifikanztest durchzuführen ist.1387 Die Stärke des möglicherweise durch den Signifikanztest anzunehmenden Effekts wird dabei nicht bereits in der

1385

1386

1387

Siehe dazu Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 667; Laatz, W. (1993), S. 520 f. Bei der Verwendung von Statistiksoftware wird allerdings oftmals bereits eine für einen ein- bzw. zweiseitigen Signifikanztest ermittelte direkte Irrtumswahrscheinlichkeit ausgegeben, sodass nicht die akzeptierte Irrtumswahrscheinlichkeit, sondern die empirische Signifikanz in den Fällen anzupassen ist, in denen fälschlicherweise ein ein- oder zweiseitiger Test angewendet wird. Die Anpassung der empirischen Signifikanz hat derart zu erfolgen, dass bei einer Anwendung des zweiseitigen Signifikanztests für eine gerichtete Hypothese die empirische Signifikanz zu halbieren ist. Ähnlich Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 667 f. Vgl. dazu auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 661. Bei dem in der Arbeit angewendeten Mann-Whitney-UTest wird dabei geprüft, ob sich die zentralen Lagen der Verteilungen zweier unabhängiger Stichproben unterscheiden. Vgl. dazu auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 652. So auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 667.

204

Empirische Analyse

Hypothese postuliert, sondern erst im Rahmen des angewendeten statistischen Testverfahrens ermittelt.1388 5.6.3.2 Korrelationsanalyse Anhand der nachfolgend beschriebenen Korrelationsanalyse sollte eine Prüfung stattfinden, ob die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 – wie in Unterabschnitt 5.2.2 erläutert – die Eigenschaften von intern korrelativen Indikatoren aufweisen und mithin von deren Validität ausgegangen werden kann.1389 Eine Korrelationsanalyse stellt in der bivariaten Form eine Analyse des Zusammenhangs zweier Variablen dar,1390 wobei einerseits die Stärke des Zusammenhangs und andererseits unter Umständen auch dessen Richtung betrachtet werden kann.1391 Dabei kann von einem positiven Zusammenhang zwischen zwei Variablen ausgegangen werden, wenn für Fälle, die tendenziell hohe Werte für eine Variable aufweisen, tendenziell auch hohe Werte für die andere Variable feststellbar sind.1392 Entsprechend der erwähnten Ausgestaltung erfolgt anhand der Korrelationsanalyse mit Blick auf das statistische Prüfverfahren des Signifikanztests die Prüfung einer Zusammenhangshypothese.1393 Für die Durchführung einer statistischen Korrelationsanalyse, welche neben der Irrtumswahrscheinlichkeit auch die Stärke und im Fall von mindestens ordinalskalierten Variablen auch die Richtung eines Zusammenhangs anhand eines Korrelationskoeffizienten angibt,1394 existieren verschiedene Verfahren, deren Anwendbarkeit u. a. vom Skalenniveau der Daten abhängt. Sobald mindestens eine Intervallskalierung der Daten vorliegt, welche in Bezug auf die abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 beobachtet werden kann, kann dabei eine Analyse anhand des Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson durchgeführt werden.1395 Da die Variablen zur Anwendung dieses Verfahrens allerdings Normalverteilung aufweisen müssen,1396 was in Bezug auf die abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 nicht der Fall ist1397 erfolgte eine Analyse

1388 1389 1390 1391 1392

1393 1394 1395 1396 1397

Siehe dazu auch Laatz, W. (1993), S. 28 f. Siehe zur Ermittlung der Effektstärke Unterabschnitt 5.6.3.3 sowie Unterabschnitt 5.7.2.2. Vgl. zur Validität von intern korrelativen Indikatoren auch Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016), S. 168; Stier, W. (1999), S. 29. Vgl. dazu auch Cleff, T. (2015), S. 73. So auch Eckstein, P. P. (2016b), S. 291; Laatz, W. (1993), S. 400. Umgekehrt sind bei einem negativen Zusammenhang bei Fällen mit tendenziell hohen Werten bei einer Variable tendenziell niedrige Werte für die andere Variable erkennbar. Vgl. dazu auch Cleff, T. (2015), S. 95; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 268 f.; Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 200. Siehe dazu auch Atteslander, P. (2010), S. 283; Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 677. Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 267 f. So auch Cleff, T. (2015), S. 73 f.; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 268; Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 216. So auch Eckstein, P. P. (2016b), S. 323. Für alle abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 wurde dabei ein Test auf Normalverteilung in Form eines Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstests in der Lilliefors-Modifikation durchgeführt. Dieser Test zeigte für alle Variablen, dass – unabhängig von einem Ausschluss der Ausreißer bzw. Extremwerte – davon aus-

Weitergehende Datenauswertung

205 1398

anhand des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman, welche auf dem Konzept des Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson aufbaut.1399 Anders als bei letztgenanntem Verfahren, bei welchem auch die Abstände zwischen den Werten berücksichtigt werden,1400 erfolgt im Rahmen einer Korrelationsanalyse anhand des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman allerdings lediglich eine Betrachtung der Ränge bzw. der Differenzen der Ränge der einzelnen Fälle zum arithmetischen Mittelwert der Ränge hinsichtlich der untersuchten Variablen,1401 wobei die Annahme gleicher Abstände zwischen aufeinander folgenden Rängen zugrunde liegt.1402 Damit ist dieses eigentlich für ordinalskalierte Variablen verwendbare Konzept zudem auch auf höher skalierte Variablen anwendbar, geht allerdings durch die fehlende Betrachtung der Wertunterschiede der Variablen mit einem Informationsverlust einher.1403 Im Gegensatz zum Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson, welcher lediglich für lineare Zusammenhänge ein angemessenes Ergebnis abbildet, ist der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman daher auch auf monotone Zusammenhänge anwendbar.1404 Die Verwendung der Ränge bzw. deren Differenzen zum arithmetischen Mittelwert der Ränge setzt die Ordnung der jeweiligen Werte in eine Rangfolge voraus, in welcher der niedrigste Wert den kleinsten Rang und der größte Wert den größten Rang annimmt1405 und welche im Rahmen der Durchführung der Analyse mittels der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics (Version 24) automatisch gebildet wird.1406 Bei der Ordnung in eine Rangfolge ist das Auftreten geteilter Ränge durch gleiche Werte der Variablen, welche

1398 1399 1400 1401

1402

1403 1404 1405 1406

gegangen werden muss, dass keine Normalverteilung der Variablen vorliegt. Siehe zum Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest in der Lilliefors-Modifikation auch Eckstein, P. P. (2016b), S. 267-270; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 646-648. Siehe zu dieser Vorgehensweise Eckstein, P. P. (2016b), S. 291. Dieser Korrelationskoeffizient wird auch als Spearmans Rho (ρ) bezeichnet. Siehe dazu Cleff, T. (2015), S. 102. Vgl. Eckstein, P. P. (2016b), S. 311; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 275. Vgl. dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 279. Siehe dazu Cleff, T. (2015), S. 106-108. Dadurch ist dieses Verfahren auch robust gegenüber Ausreißern bzw. Extremwerten. Ähnlich Cleff, T. (2015), S. 101 f.; Eckstein, P. P. (2016b), S. 310. Korrespondierend dazu wurde im Rahmen der beschriebenen Untersuchung keine Eliminierung von Ausreißern bzw. Extremwerten vorgenommen. Siehe dazu Cleff, T. (2015), S. 104. Für eine Darstellung der genauen Berechnungsformel für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman, welche auf der Berechnungsformel für den Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson basiert, siehe Büning, H./Trenkler, G. (1994), S. 232; Cleff, T. (2015), S. 107. Die Abbildung einer verkürzten Berechnungsformel, welche in den Fällen, in denen keine Bindungen vorliegen zum gleichen Ergebnis führt, ist z. B. in Cleff, T. (2015), S. 107 f.; Eckstein, P. P. (2016b), S. 310; Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 216 enthalten. Siehe dazu auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 275 f. So auch Cleff, T. (2015), S. 102. Vgl. dazu Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 216. Ähnlich Eckstein, P. P. (2016b), S. 314.

206

Empirische Analyse 1407

auch als Bindungen bezeichnet werden, möglich. In diesen Fällen wird der arithmetische Mittelwert der Ränge mit den gleichen Werten gebildet,1408 sodass die Rangsummen insgesamt immer identisch sind.1409 Tritt der Extremfall ein, dass für alle Fälle die Ränge in Bezug auf die beiden betrachteten Variablen übereinstimmen, so ergibt sich für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman ein Wert von 1. Sind die Ränge für die beiden Variablen in einer inversen Form vorliegend, 1410 nimmt der Koeffizient einen Wert von –1 an. Dadurch stellt Letzterer den Minimalwert und Ersterer den Maximalwert für den Koeffizienten dar.1411 Im Allgemeinen nimmt der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman umso größere bzw. kleinere Werte an, je geringer bzw. stärker die jeweiligen Rangdifferenzen zwischen beiden Variablen in Bezug auf die einzelnen Fälle der Stichprobe ausgeprägt sind, was folglich einem positiven bzw. negativen monotonen Zusammenhang der Variablen entspricht. Fehlt dieser monotone Zusammenhang weitestgehend, weist der Koeffizient einen Wert nahe 0 aus.1412 In Anlehnung an die eingangs erwähnte Prüfung von Zusammenhangshypothesen im Rahmen der Korrelationsanalyse in Verbindung mit den Ausführungen zu den Grundlagen statistischer Hypothesenprüfung in Unterabschnitt 5.6.3.1 wurden in Bezug auf die beschriebene Untersuchung dabei die Alternativhypothesen geprüft, dass die abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 jeweils einen positiven Zusammenhang aufweisen.1413 Die korrespondierenden Nullhypothesen postulieren somit keinen bzw. einen negativen Zusammenhang zwischen den abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1. Eine Überführung der Alternativ- und Nullhypothesen in statistische Hypothesen führt zur nachfolgenden, übergeordneten Form:1414

wobei gilt: ρ

HA: ρ > 0;

(10)

H0: ρ ≤ 0,

(11)

= Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman.

Durch die Ausformulierung als gerichtete Hypothesen war zu deren Prüfung ein einseitiger Hypothesentest durchzuführen.1415 Als noch akzeptierte Irrtumswahrscheinlichkeit

1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415

So auch Eckstein, P. P. (2016b), S. 314; Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 216. Vgl. Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 216. Siehe dazu Cleff, T. (2015), S. 105. Dadurch stellt der Fall mit dem größten Rang hinsichtlich der einen Variable den Fall mit dem kleinsten Rang bezüglich der anderen Variable dar. Vgl. dazu Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 216 f. Siehe dazu Eckstein, P. P. (2016b), S. 310-313. Folglich gelten die Hypothesen jeweils für die Prüfung des Zusammenhangs der Variablen Breite und Tiefe, Breite und Verflechtungsgrad sowie Tiefe und Verflechtungsgrad. Vgl. dazu auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 661. So auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 667.

Weitergehende Datenauswertung

207

wurde das Signifikanzniveau α = 0,05 vorab definiert, wobei die Ergebnisse bei Einhaltung dieses Kriteriums als signifikant und bei Einhaltung des strengeren Kriteriums von α = 0,01 als hoch signifikant bezeichnet werden.1416 Eine Darstellung der Ergebnisse der Rangkorrelationsanalyse nach Spearman für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 erfolgt in Unterabschnitt 5.7.2.1. 5.6.3.3 Mann-Whitney-U-Test Die in Unterabschnitt 5.2.2 hergeleiteten und in Unterabschnitt 5.6.3.1 in eine statistische Form überführten Hypothesen, welche – wie bereits erläutert – Unterschiedshypothesen darstellen, wurden anhand eines Gruppenvergleichs einer statistischen Prüfung unterzogen,1417 um darauf aufbauend eine Beantwortung der Forschungsfrage 1 vornehmen zu können. Neben der Art der Fragestellung, welche sich auch in der Art der Hypothesen ausdrückt,1418 hat auch die Form der vorliegenden Daten Einfluss auf die konkrete Wahl des statistischen Tests. Dabei ist in Bezug auf die Gruppierungsvariable zum einen die Anzahl der Vergleichsgruppen in Form der betrachteten Stichproben von Relevanz. Zum anderen hat die Art der Vergleichsgruppen bzw. Stichproben in Form von deren Abhängigkeit bzw. Unabhängigkeit Einfluss auf die Wahl des Testverfahrens.1419 Durch die Ausgestaltung der beschriebenen Untersuchung, die eine Unterteilung in die zwei unabhängigen Stichproben der Konzerne des DAX und der Konzerne des MDAX vornimmt,1420 wäre unter Vernachlässigung der Eigenschaften der abhängigen Variablen die Anwendung des t-Tests für zwei unabhängige Stichproben zur Prüfung der Hypothesen angemessen gewesen.1421 Allerdings sind für die Wahl des Testverfahrens auch die Eigenschaften der abhängigen Variablen von Relevanz.1422 Unter Einbezug der Kriterien für die abhängigen Variablen stellte nicht mehr der t-Test für zwei unabhängige Stichproben, sondern der Mann-Whitney-U-Test das anzuwendende statistische Testverfahren dar,1423 da dieser eine nichtparametrische1424 Alternative zum parametrischen

1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424

Zu einer ähnlichen Einteilung siehe Atteslander, P. (2010), S. 284; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 313. Siehe dazu auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 705. Ähnlich Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 660. So auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 320-323; Laatz, W. (1993), S. 521-523. Vgl. dazu Abschnitt 5.5. Siehe Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 323. Vgl. dazu Laatz, W. (1993), S. 522. Siehe dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 325; Laatz, W. (1993), S. 524. Siehe zur Anwendung des MannWhitney-U-Tests im Rahmen ähnlicher Fragestellungen beispielsweise Eisenschmidt, K. (2012), S. 216. Nichtparametrische Testverfahren, welche auch als annahmefreie Tests bezeichnet werden, können u. a. für nominal- und ordinalskalierte abhängige Variablen verwendet werden, für welche ein parametrischer Test nicht möglich ist. Zudem können nichtparametrische Testverfahren auf intervall- bzw. ratioskalierte abhängige Variablen angewendet werden, wenn diese keine Normalverteilung aufweisen und gleichzeitig kleine Stichprobenumfänge vorhanden sind. Auch beim Vorliegen von Ausreißern sind diese Testverfahren heranzuziehen. Dabei greifen nichtparametrische Tests für intervall- bzw. ratioskalierte abhängige Variablen zumeist auf Rangfolgen der Daten zurück, wodurch sie eine größere Robustheit aufweisen als parametrische Verfahren. Vgl. dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 631 f.

208

Empirische Analyse 1425

t-Test für zwei unabhängige Stichproben verkörpert. Obwohl das vorliegende Intervall- bzw. Ratioskalenniveau der abhängigen Variablen die Anwendung eines parametrischen Tests zugelassen hätte,1426 konnte keine Anwendung eines parametrischen Tests erfolgen, da keine Normalverteilung der Daten der jeweiligen Teilstichproben1427 in Bezug auf die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 vorliegt. Das Vorliegen einer Normalverteilung in beiden Teilstichproben ist eine wesentliche Voraussetzung für die Anwendung des parametrischen t-Tests für zwei unabhängige Stichproben und kann lediglich dann als vernachlässigbar eingestuft werden, wenn der Stichprobenumfang beider Teilstichproben jeweils größer als 50 ist.1428 Letztere Voraussetzung wird allerdings von keiner der beiden Teilstichproben erfüllt, da – wie in Unterabschnitt 5.7.1.1 beschrieben – eine Teilstichprobe 22 DAX-Konzerne und die andere Teilstichprobe 40 MDAX-Konzerne umfasst. Aufgrund der Anwendung des nichtparametrischen Mann-Whitney-U-Tests und dessen Robustheit gegenüber Ausreißern bzw. Extremwerten1429 bestand zudem keine Notwendigkeit zum Ausschluss der entsprechenden Fälle von der Untersuchung. Der Mann-Whitney-U-Test prüft, ob sich die zentralen Lagen der Verteilungen der beiden betrachteten Teilstichproben unterscheiden.1430 Eine wichtige Eigenschaft dieses Tests ist dabei – analog zur Rangkorrelationsanalyse nach Spearman – dass im Falle von höher skalierten abhängigen Variablen nicht deren tatsächliche Messwerte berücksichtigt werden, sondern die jeweils mit den Werten verbundenen Ränge.1431 Dabei wird die Testgröße (U) durch eine Berechnung ermittelt, welche die kumulierte Anzahl der Fälle der ersten bzw. zweiten Teilstichprobe, welche jeweils niedrigere Werte als die einzelnen Fälle der zweiten bzw. ersten Teilstichprobe aufweisen, betrachtet. Folglich bildet die Testgröße die Summe der Anzahl der Fälle der ersten bzw. zweiten Teilstichprobe ab, die niedrigere Werte als die einzelnen Fälle der jeweils anderen Teilstichprobe aufweisen.1432 Ergibt die Berechnung einen Wert von 0, bedeutet dies, dass kein Fall der ersten bzw. zweiten Teilstichprobe niedrigere Werte aufweist, als der Fall mit dem

1425 1426 1427

1428 1429 1430 1431

1432

So auch Eckstein, P. P. (2016a), S. 133; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 652. Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 631. Für die jeweiligen Teilstichproben wurden bezüglich aller abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 Tests auf Normalverteilung durch einen Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest in der Lilliefors-Modifikation angestrengt. Diese Tests zeigten – unabhängig von einem Ausschluss der Ausreißer und Extremwerte für die jeweiligen Teilstichproben – bei keiner der abhängigen Variablen eine gleichzeitige Normalverteilung in beiden Teilstichproben an. Siehe zu diesem Test der Normalverteilungsannahme Eckstein, P. P. (2016b), S. 267-270; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 646-648. Diese Ergebnisse gehen mit den Ergebnissen der Normalverteilungstests für die Gesamtstichprobe einher. Siehe dazu Unterabschnitt 5.6.3.2. Vgl. dazu Eckstein, P. P. (2016a), S. 124. So auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 323 und S. 631. Siehe dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 652. Für Aussagen zur Bildung einer Rangfolge, zur Rangsumme sowie zur Möglichkeit des Auftretens von Bindungen wird auf die Ausführungen zur Korrelationsanalyse in Unterabschnitt 5.6.3.2 verwiesen. Siehe dazu auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 653 f. Ähnlich Büning, H./Trenkler, G. (1994), S. 135 f.; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 653.

Weitergehende Datenauswertung

209

höchsten Wert aus der zweiten bzw. ersten Teilstichprobe. Ergibt sich im Gegensatz dazu der Maximalwert, welcher den Wert des Produkts der Anzahl der Fälle der beiden Teilstichproben annehmen kann,1433 weisen alle Fälle der ersten bzw. zweiten Teilstichprobe einen kleineren Wert auf, als der Fall mit dem niedrigsten Wert innerhalb der jeweils anderen Teilstichprobe.1434 Die Testgröße (U) kann auch über die nachfolgend dargelegte Formel errechnet werden:1435 U1,2 = R1,2 −

n1,2 × (n1,2 + 1) , 2

(12)

wobei gilt: U1,2 = Testgröße R1,2 = Rangsumme1436 der Teilstichprobe mit dem kleineren (R1) bzw. größeren (R2) mittleren Rang1437; n1,2 = Anzahl der Fälle der Teilstichprobe mit dem kleineren (n1) bzw. größeren (n2) mittleren Rang. Da diese Betrachtung – wie oben beschrieben – in spiegelbildlicher Form für beide Teilstichproben vorgenommen werden kann, ergeben sich zwei Werte für die Testgröße, welche in der Summe immer dem Maximalwert entsprechen.1438 Für kleinere Stichprobenumfänge wird das empirische Signifikanzniveau direkt anhand der Testgröße in exakter Form ermittelt.1439 Für größere Stichproben kann davon ausgegangen werden, dass die Verteilung der Testgröße annähernd einer Normalverteilung entspricht, weshalb in diesen Fällen anstatt der Verwendung der exakten Testgröße auch auf eine standardisierte Testgröße (Z) für die Ermittlung des empirischen Signifikanzniveaus zurückgegriffen werden kann.1440 Die Verwendung der exakten Testgröße und die dadurch erfolgte Ermittlung des exakten empirischen Signifikanzniveaus bietet neben dem Vorteil der genaueren Ergebnisse eine weitere positive Eigenschaft. So können

1433 1434 1435 1436

1437 1438 1439

1440

In Bezug auf die beschriebene Studie stellt der Maximalwert somit das Produkt aus 22 und 40, also 880, dar. Siehe dazu auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 653. Ähnlich Büning, H./Trenkler, G. (1994), S. 136. Die Rangsumme entspricht dabei der Testgröße nach Wilcoxon, welche für den dem Mann-Whitney-U-Test äquivalenten Wilcoxon-Rangsummentest verwendet wird. Siehe dazu Büning, H./Trenkler, G. (1994), S. 131135. Der mittlere Rang stellt dabei den arithmetischen Durchschnitt aller Ränge der Teilstichprobe dar. Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 656 f. Dabei kann der niedrigere der beiden Werte zur Ermittlung des empirischen Signifikanzniveaus herangezogen werden. Vgl. dazu Bortz, J./Lienert, G. A./Boehnke, K. (2008), S. 202. Vgl. dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 653 f. Siehe zur Ermittlung des empirischen Signifikanzniveaus anhand der exakten Testgröße Bortz, J./Lienert, G. A./Boehnke, K. (2008), S. 202. Dabei werden die tatsächlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Testgröße in Bezug auf die vorliegenden Daten zugrunde gelegt. Vgl. dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 813. So auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 656. Die Statistiksoftware IBM SPSS Statistics (Version 24) gibt für kleinere Stichproben sowohl den exakten als auch den standardisierten Wert für die Testgröße aus und gibt zudem die jeweils dazugehörenden empirischen Signifikanzniveaus an.

210

Empirische Analyse

im Gegensatz zur näherungsweisen Betrachtung auch größere Anzahlen an Bindungen als vernachlässigbar eingestuft werden.1441 Aus den genannten Gründen erfolgte die Ermittlung der empirischen Signifikanzniveaus im Rahmen der beschriebenen Studie anhand der exakten Testgrößen. Die Bedeutsamkeit des Unterschieds zwischen den beiden Teilstichproben in Form der Stärke des möglicherweise im Rahmen des Signifikanztests festgestellten Effekts muss im Gegensatz zur Korrelationsanalyse, bei welcher die Stärke des Zusammenhangs direkt durch den Wert des Korrelationskoeffizienten zum Ausdruck kommt,1442 für den Mann-Whitney-U-Test separat ermittelt werden. Dabei kann eine Berechnung der Effektstärke, welche dem Konzept der Ermittlung eines Korrelationskoeffizienten folgt, anhand eines Rückgriffs auf die standardisierte Testgröße (Z) erfolgen.1443 Da die Berechnung auf dem Konzept der Ermittlung der Korrelationskoeffizienten basiert, kann eine Einordnung des Effekts folglich auch anhand der Kriterien für die Korrelationskoeffizienten erfolgen.1444 Zur Berechnung der Effektstärke unter Verwendung der standardisierten Testgröße fand die nachfolgend dargelegte Berechnungsformel Anwendung:1445 rU = wobei gilt: rU

1441

1442 1443

1444 1445

Z √n

,

(13)

= Effektstärke im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests;

Z

= standardisierte Testgröße für den Mann-Whitney-U-Test;

n

= Anzahl der Fälle der Gesamtstichprobe.

Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 813. Bindungen traten in Bezug auf die beschriebene Studie lediglich für die Variable Breite in einer größeren Anzahl auf, während für die Variablen Tiefe und Verflechtungsgrad eine sehr geringe Anzahl an Bindungen vorlag. Vgl. dazu Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 668 f. Obwohl die Prüfung der Hypothesen auf der Basis der exakten Testgrößen und der dazugehörigen Signifikanzniveaus stattfand, konnte für die Berechnung der Effektstärken ein Rückgriff auf die standardisierten Testgrößen erfolgen, da die verwendete Statistiksoftware wie oben beschrieben deren Werte ebenfalls ausgibt. Siehe dazu Fritz, C. O./Morris, P. E./Richler, J. J. (2012), S. 12; Rosenthal, R./DiMatteo, M. R. (2001), S. 70. Siehe zur Beurteilung der Stärke des Effekts Unterabschnitt 5.7.2.2. Vgl. dazu Fritz, C. O./Morris, P. E./Richler, J. J. (2012), S. 12; Rosenthal, R./DiMatteo, M. R. (2001), S. 72. Die Betrachtung der Effektstärke kann alternativ auch anhand des sogenannten Cohens d erfolgen, welches sich aus der hier dargestellten Effektgröße berechnen lässt. Vgl. dazu sowie zu einem Vergleich der beiden Größen Rosenthal, R./DiMatteo, M. R. (2001), S. 70 f. Im Rahmen der beschriebenen Studie erfolgte eine Fokussierung auf die Effektgröße in der oben dargestellten Form. Eine Betrachtung der Variante nach Cohen wurde hingegen nicht vorgenommen.

Ergebnisse

211

Wie bereits in Unterabschnitt 5.6.3.1 dargelegt, stellen die Alternativhypothesen, welche anhand des Mann-Whitney-U-Tests geprüft werden sollten, gerichtete Unterschiedshypothesen dar, weshalb ein einseitiger Hypothesentest anzuwenden war.1446 Für diesen wurde – analog zur Vorgehensweise im Rahmen der Korrelationsanalyse – eine noch akzeptierte Irrtumswahrscheinlichkeit von α = 0,05 festgelegt. Bei einem empirischen Signifikanzniveau von 0,01 < α* ≤ 0,05 werden die Ergebnisse als signifikant, bei einem empirischen Signifikanzniveau von α* ≤ 0,01 als hoch signifikant bezeichnet.1447 Eine Darlegung der Ergebnisse der in diesem Unterabschnitt beschriebenen Analyse erfolgt in Unterabschnitt 5.7.2.2. 5.7 Ergebnisse In diesem Abschnitt erfolgt eine Offenlegung und Erläuterung der Ergebnisse der in Abschnitt 5.6 beschriebenen weitergehenden Datenauswertungsschritte. Analog zur Beschreibung der Letztgenannten sollen zunächst die Ergebnisse der deskriptiven univariaten Analyse für die Gruppierungsvariable sowie die abhängigen Variablen dargelegt werden. Dabei erfolgt anhand der deskriptiven Analyse für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 2 bereits deren Beantwortung. Anschließend sollen die Ergebnisse der bivariaten Analyse der abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 in Form der Ergebnisse der Korrelationsanalyse und des Mann-Whitney-U-Tests dargestellt werden. In diesem Zuge werden auch abschließende Aussagen über die aufgestellten Hypothesen angestellt, wodurch letztendlich auch die Beantwortung der Forschungsfrage 1 erfolgen kann. 5.7.1 Ergebnisse der univariaten Analyse 5.7.1.1 Ergebnisse für die Gruppierungsvariable Für die nominalskalierte Gruppierungsvariable, anhand welcher die Größe der Konzerne über die Zugehörigkeit des jeweiligen Mutterunternehmens zum DAX oder zum MDAX operationalisiert wird, wurde neben einer Auszählung der absoluten Häufigkeiten auch eine Analyse der relativen Häufigkeiten der Merkmalsausprägungen in prozentualer Form vorgenommen. Tab. 4 zeigt die jeweiligen absoluten und relativen Häufigkeiten der beiden Merkmalsausprägungen an.1448

1446

1447 1448

So auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 667. In Anlehnung an die obigen Ausführungen wurde im Rahmen der Prüfung der gerichteten Hypothesen dabei der Fragestellung nachgegangen, welche Anzahl von Fällen der Teilstichprobe der Konzerne des DAX in Bezug auf die abhängigen Variablen insgesamt kleinere Werte aufweisen, als die einzelnen Fälle der Teilstichprobe der MDAX-Konzerne. Siehe für eine ähnliche Einteilung auch Atteslander, P. (2010), S. 284; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 313. Die Werte für die prozentuale relative Häufigkeit wurden dabei auf drei Nachkommastellen gerundet und stellen folglich ungefähre Werte dar.

212

Empirische Analyse Absolute Häufigkeit (#)

Relative Häufigkeit (%)

DAX

22

35,484

MDAX

40

64,516

Gesamt

62

100

Tab. 4: Häufigkeiten der Merkmalsausprägungen der Gruppierungsvariable Von den 62 Konzernen der gesamten Stichprobe ist demnach bei 22 das Mutterunternehmen im DAX vertreten, was einen Anteil von 35,484 % repräsentiert. Dementsprechend sind die Mutterunternehmen der restlichen 40 Konzerne dem MDAX zugehörig, was einem Anteil von 64,516 % der Konzerne in der Gesamtstichprobe entspricht. Diese Unterscheidung, welche gleichbedeutend ist mit einer Unterteilung in zwei Teilstichproben, bildet eine Grundlage für die Anwendung des Mann-Whitney-U-Tests, dessen Ergebnisse im Folgenden noch beschrieben werden. 5.7.1.2 Ergebnisse für die abhängigen Variablen 5.7.1.2.1 Variablen für die Beantwortung der Forschungsfrage 1 Durch die nachfolgend dargelegten Ergebnisse der univariaten Analyse sollen die in der bivariaten Analyse verwendeten abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 charakterisiert werden. Zunächst werden die in Unterabschnitt 5.6.2.2 beschriebenen Lage- und Streuungsmaße für die Variablen Breite, Tiefe und Verflechtungsgrad sowohl in einer Gesamtbetrachtung als auch getrennt nach den beiden Teilstichproben, die jeweils ausschließlich Mutterunternehmen enthalten, die im DAX bzw. im MDAX vertreten sind, in tabellarischer Form dargestellt,1449 bevor auf einzelne Werte näher eingegangen wird. Tab. 5 gibt die Werte für die Gesamtstichprobe wieder, während Tab. 6 die Werte für die beiden Teilstichproben enthält.1450

1449 1450

Dabei können die Werte für den Variationskoeffizient entsprechend den Ausführungen in Unterabschnitt 5.6.2.2 lediglich für die ratioskalierten Variablen dargestellt werden. Wo nötig, wurden die Werte dabei auf drei Nachkommastellen gerundet. Diese Werte stellen somit ungefähre Werte dar. Nicht konsistente Werte sind dabei auf Rundungsdifferenzen zurückzuführen.

Ergebnisse

213 Breite

Tiefe

Arithmetischer Mittelwert

Verflechtungsgrad

181,710

2,452

2,388

137

2,324

2,168

25 %-Quantil

91

2,182

1,811

75 %-Quantil

220,250

2,748

2,777

696

2,265

4,121

Quartilsabstand

129,250

0,567

0,966

Standardabweichung

140,278

0,445

0,878

Variationskoeffizient

0,772

-

-

Median

Spannweite

Tab. 5: Gesamtbetrachtung der Lage- und Streuungsmaße für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 Breite

Tiefe

DAX Arithmetischer Mittelwert

MDAX

Verflechtungsgrad

DAX

MDAX

DAX

MDAX

252,955

142,525

2,645

2,346

2,829

2,146

218

114,500

2,645

2,275

2,516

1,988

25 %-Quantil

123,750

79,500

2,242

2,146

1,870

1,748

75 %-Quantil

372,250

173

3,038

2,597

3,506

2,411

696

451

2,265

1,394

4,121

2,507

Quartilsabstand

248,500

93,500

0,796

0,451

1,637

0,663

Standardabweichung

183,430

90,681

0,527

0,356

1,150

0,568

Variationskoeffizient

0,725

0,636

-

-

-

-

Median

Spannweite

Tab. 6: Nach der Zugehörigkeit zum DAX bzw. MDAX getrennte Betrachtung der Lage- und Streuungsmaße für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 5.7.1.2.1.1 Breite der Berichterstattung Die Breite der Berichterstattung weist in der Gesamtstichprobe einen arithmetischen Mittelwert von 181,710 auf. Dies bedeutet, dass die Konzerne im Mittel knapp über 181 einzelne Argumentationsstränge in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in den

214

Empirische Analyse

Risikoberichten darstellen. Dabei weisen die Konzerne des DAX mit einem arithmetischen Mittelwert von 252,955 einen deutlich höheren Wert auf, als die Konzerne des MDAX, für welche lediglich einen Wert von 142,525 festzustellen ist. Diese hohe Differenz zwischen den beiden Teilstichproben weist in Bezug auf die Breite der Berichterstattung bereits auf eine hinsichtlich des Kriteriums der Größe der Konzerne möglicherweise tatsächlich vorgenommene Informationsabstufung hin. Diese Einschätzung wird auch durch die Werte für den Median gestärkt, welcher für die Gesamtstichprobe einen Wert von 137 aufweist und ebenfalls für die Konzerne des DAX mit 218 einen deutlich höheren Wert als für die Konzerne des MDAX mit 114,5001451 aufweist. Zudem wird der Eindruck auch durch die Betrachtung der Quartile bestätigt, welche für die Konzerne des DAX ebenso jeweils deutlich höhere Werte annehmen als für die Konzerne des MDAX. Dabei fällt die Abweichung in Bezug auf das 75 %-Quantil deutlich stärker aus, als jene für das 25 %-Quantil, was die Vermutung nahe legt, dass die Unterschiede in den Werten zwischen den Konzernen des DAX und jenen des MDAX vorrangig durch die jeweils 75 % der größten Werte der beiden Teilstichproben verursacht sind. Bezüglich der Streuung der Variable in der Gesamtstichprobe ist zunächst auffällig, dass eine sehr große Spannweite vorliegt. Diese nimmt einen Wert von 696 an, welcher sich aus der Differenz zwischen dem Maximalwert in Höhe von 741 und dem Minimalwert von 45 ergibt. Dies ist ein erstes Indiz für eine sehr hohe Streuung, die ihren Ursprung offensichtlich in einer sehr unterschiedlichen Ausgestaltung der Berichterstattung seitens der Konzerne hinsichtlich der Breite hat. Die große Spannweite rührt dabei nicht allein aus der nach den Ergebnissen für den arithmetischen Mittelwert und den Median vermuteten Diskrepanz zwischen der Breite der Berichterstattung bei den Konzernen des DAX und jenen des MDAX her. Vielmehr ist die große Spannweite vorrangig ein Resultat aus der Berichterstattung der Konzerne des DAX, da hier sowohl der Maximalwert als auch der Minimalwert auftritt und folglich die komplette Spannweite abgedeckt wird. Im MDAX hingegen ist ebenso der Minimalwert vorzufinden, allerdings lediglich ein Maximalwert von 496, sodass eine deutlich geringere Spannweite in Höhe von 451 vorliegt. Damit existiert ein erstes Indiz, welches auf eine größere Streuung im DAX als im MDAX hinweist. Anhand des Quartilsabstands für die Gesamtstichprobe, welcher den Wert von 129,250 aufweist, kann der Eindruck der großen Spannweite einer differenzierteren Betrachtung unterzogen werden. Dieser zeigt für die mittlere Hälfte der Risikoberichte Breiten an,

1451

Der Wert von 114,500 entsteht dabei aus der oben beschriebenen Berechnung des arithmetischen Mittelwerts zwischen den beiden mittleren Fällen, da sowohl die Gesamtstichprobe als auch die beiden Teilstichproben gerade Anzahlen an Fällen aufweisen. Folglich kann auch in Bezug auf den Median sowie die Quartile der anderen Variablen der Fall auftreten, dass Werte ausgewiesen werden, die so nicht in der jeweiligen Stichprobe vorkommen.

Ergebnisse

215

die im Vergleich zu den Maximal- bzw. Minimalwerten relativ ähnliche Werte annehmen. Daher kann von einer Verursachung der hohen Spannweite vorrangig durch eine sehr große Streuung der Fälle in den Quartilsbereichen unterhalb des 25 %-Quantils und oberhalb des 75 %-Quantils ausgegangen werden,1452 während bei den Fällen, die innerhalb der Quartile liegen, von einer deutlich geringeren Streuung ausgegangen werden kann. Der gewonnene Eindruck eines Unterschieds in der Streuung der Werte für die Konzerne des DAX und jener für die Konzerne des MDAX wird auch durch den Quartilsabstand bestätigt, welcher für die Konzerne des DAX mit 248,500 einen deutlich höheren Wert annimmt, als für die Konzerne des MDAX mit 93,500. Der Eindruck der insgesamt hohen Streuung wird auch durch die Standardabweichung in Höhe von 140,278 sowie den Variationskoeffizienten von 0,772 bestätigt. Letzterer Wert zeigt eine mittlere Abweichung vom arithmetischen Mittelwert in Höhe von 77,2 % an. Auch hier ist ein deutlich höherer Wert der Standardabweichung für die Konzerne des DAX, als für jene des MDAX ersichtlich. Allerdings wird dies durch die Standardisierung anhand des arithmetischen Mittelwerts, welche für die Berechnung des Variationskoeffizienten durchgeführt wird, z. T. wieder relativiert. Gleichwohl wird auch durch diesen noch eine höhere Streuung für die Konzerne des DAX ausgewiesen als für die Konzerne des MDAX. Betrachtet man die in Abb. A 1 in Anhang 6 dargestellten Boxplots für die Variable Breite, ist erkennbar, dass ein Teil der Streuung in der Gesamtbetrachtung auf Extremwerte und Ausreißer zurückzuführen ist.1453 In der Gesamtbetrachtung sind insgesamt zwei Extremwerte und ein Ausreißer zu identifizieren, welche sehr hohe Werte für die Breite aufweisen. Auch für die Teilstichprobe der Konzerne des MDAX kann eine Beeinflussung der Streuungsmaße durch je einen Extremwert und einen Ausreißer vermutet werden. Allerdings kann dieser Eindruck durch die Einzelbetrachtung des Boxplots für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne nicht bestätigt werden, da die Fälle, die in der Gesamtbetrachtung noch Extremwerte repräsentieren, für diese keine Extremwerte darstellen.1454 Insgesamt deuten alle Boxplots auf eine rechtsschiefe Verteilung der Variable hin, was auf tendenziell viele Risikoberichte mit einer geringeren Breite als der arithmetische Mittelwert und tendenziell wenige Berichte, die höhere Werte aufweisen, welche allerdings eine umso größere Differenz zum arithmetischen Mittelwert haben, hinweist. Demnach ist von einer hauptsächlichen Verursachung der Streuung der Variable durch die höheren Werte auszugehen.

1452 1453 1454

Dies legt auch hier die Vermutung eines Beitrags der Ausreißer bzw. Extremwerte zu einer großen Streuung nahe. Dies ist insbesondere für das Streuungsmaß der Spannweite von Belang. Für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX ist noch ein Ausreißer identifizierbar.

216

Empirische Analyse

Der Eindruck der rechtsschiefen Verteilung wird auch durch den sowohl in der Gesamtstichprobe als auch in den jeweiligen Teilstichproben niedrigeren Wert des Medians im Vergleich zum arithmetischen Mittelwert bestätigt. Auch der Vergleich der Größe der Quartilsbereiche deutet auf eine rechtsschiefe Verteilung hin, da die Quartilsbereiche oberhalb der 75 %-Quantile in allen Stichproben größer sind als die Quartilsbereiche unterhalb der 25 %-Quantile und zudem die Quartilsbereiche zwischen den Medianen und den 75 %-Quantilen allesamt größer sind als die Quartilsbereiche zwischen den 25 %-Quantilen und den Medianen.1455 Für die Variable Breite muss insbesondere aufgrund der vorangegangenen Aussagen zu deren Streuung und zur Symmetrie ihrer Verteilung sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für die beiden Teilstichproben stark an einer Normalverteilung gezweifelt werden.1456 Insgesamt kann hinsichtlich der Breite der Berichterstattung das Vorliegen einer sehr unterschiedlichen Ausgestaltung festgehalten werden. Unterschiede zeigen sich auch zwischen der Ausgestaltung der Berichterstattung der Konzerne des DAX und jener der Konzerne des MDAX. Erstere weisen eine größere Streuung und außerdem einen deutlich höheren Mittelwert bzw. Wert für den Median sowie höhere Quartilswerte auf, als Letztere. Dies ist bereits ein starkes Indiz für eine bezüglich der Breite der Berichterstattung durchgeführte Informationsabstufung in Anlehnung an die Konzerngröße. 5.7.1.2.1.2 Tiefe der Berichterstattung Hinsichtlich der Tiefe der Berichterstattung ist in der Gesamtstichprobe ein arithmetischer Mittelwert von 2,452 feststellbar. Daraus kann geschlossen werden, dass die betrachteten Konzerne im Mittel 2,452 Risikofaktoren in den berichteten Kausalketten bzw. Ursache-Wirkungs-Beziehungen verwenden bzw. 2,452 Argumente pro Argumentationsstrang in den Risikoberichten aufzufinden sind. Analog zur Breite der Berichterstattung ist auch in Bezug auf die Tiefe ein deutlich höherer arithmetischer Mittelwert für die Konzerne des DAX (2,645) als für die Konzerne des MDAX (2,346) feststellbar. Aufgrund der festgestellten Werte liegt auch hier ein Indiz für eine in Anlehnung an die Konzerngröße möglicherweise vorgenommene Informationsabstufung vor. Dieser Eindruck wird auch durch die Ergebnisse für den Median bestätigt. Für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX kann dabei mit 2,645 ein deutlich höherer Median festgestellt werden als für die Konzerne des MDAX mit 2,275. Für die Gesamtstichprobe zeigt sich

1455

1456

Beispielhaft ist dabei für die Gesamtstichprobe in Bezug auf den Quartilsbereich oberhalb des 75 %-Quantils eine Größe bzw. Spannweite von 520,750 erkennbar, während für den Quartilsbereich unterhalb des 25 %Quantils lediglich eine Größe von 46 ausgewiesen wird. Erstere wird dabei als Differenz aus dem Maximalwert und dem Wert für das 75 %-Quantil berechnet, während Letztere analog aus der Differenz zwischen dem 25 %-Quantil und dem Minimalwert berechnet wird. Siehe zum Test auf Normalverteilung – auch in Bezug auf die weiteren abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 – die Unterabschnitte 5.7.2.1 sowie 5.7.2.2.

Ergebnisse

217

für den Median ein Wert von 2,324. Auch die Betrachtung der Quartile stärkt diese Einschätzung, da insbesondere beim 75 %-Quantil mit 3,038 ein deutlich höherer Wert bei der Teilstichprobe der DAX-Konzerne festgestellt werden kann, als bei der Teilstichprobe der MDAX-Konzerne (2,597). Die Werte für das 25 %-Quantil unterschieden sich nicht stark voneinander, sodass analog zur Breite der Berichterstattung davon ausgegangen werden kann, dass die Unterschiede in den Werten zwischen den DAX- und den MDAX-Konzernen vorrangig durch die Berichterstattung der jeweils 75 % der Konzerne, welche die höchsten Werte für die Tiefe aufweisen, verursacht sind. Die Betrachtung der Streuung der Variable erfolgt wiederum zunächst anhand der Spannweite. Diese nimmt für die Gesamtstichprobe einen Wert von 2,265 an, da der Maximalwert bei 3,554 und der Minimalwert bei 1,289 liegt. Bedenkt man dabei die gemäß den Ausführungen in Unterabschnitt 5.4.1 existierende Untergrenze von 1, kann der Minimalwert als sehr gering interpretiert werden. Dieser Wert impliziert eine häufige bloße Nennung eines Risikofaktors, bei der keine Verbindungen zu anderen Risikofaktoren in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen hergestellt werden. Vor dem Hintergrund der Untergrenze von 1 weist die Spannweite von 2,265 auf eine mittlere Streuung in der Tiefe der Berichterstattung hin. Analog zur Breite der Berichterstattung ist auch hier die Ausgestaltung bei den Konzernen des DAX hauptsächlich für den Wert der Spannweite ursächlich, da hier sowohl der absolute Minimal- als auch der absolute Maximalwert auftritt und folglich auch die volle Spannweite vorliegt. Dahingegen nimmt die Spannweite für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne mit 1,394 – verursacht durch einen Maximalwert von 3,066 und einen Minimalwert von 1,672 – ein geringeres Ausmaß an. Es liegt damit auch für die Tiefe der Berichterstattung ein erstes Anzeichen für eine im Vergleich zur Teilstichprobe der Konzerne des MDAX größere Streuung innerhalb der Teilstichprobe der Konzerne des DAX vor. Die Betrachtung des Quartilsabstands, welcher für die Gesamtstichprobe einen Wert von 0,567 annimmt, legt eine deutlich gleicher verteilte Streuung zwischen den Quartilsbereichen nahe, als dies noch in Bezug auf die Breite festgestellt wurde. Es ist zwar immer noch von einer im Vergleich zur Streuung innerhalb der Quartile höheren Streuung der Quartilsbereiche unterhalb des 25 %-Quantils und oberhalb des 75 %-Quantils auszugehen, allerdings in einem deutlich geringeren Maße verglichen mit der Breite der Berichterstattung.1457 Werden die Quartilsabstände für die jeweiligen Teilstichproben separat betrachtet, lässt sich feststellen, dass der Quartilsabstand für die Konzerne des DAX mit 0,796 deutlich größer ist als für die Konzerne des MDAX mit 0,451. Analog zur Spannweite weist daher auch die Betrachtung des Quartilsabstands auf eine größere Streuung der Variable für die Teilstichprobe des DAX als für jene des MDAX hin.

1457

Daher kann auch von einer weniger starken Beeinflussung der Werte für die Variable Tiefe durch Ausreißer bzw. Extremwerte ausgegangen werden.

218

Empirische Analyse

Dieser Eindruck wird auch durch die Ergebnisse für die Standardabweichungen der einzelnen Teilstichproben gestützt. Vorbehaltlich der generellen schweren Vergleichbarkeit der Ergebnisse für die Standardabweichung deutet der Wert von 0,527 für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne im Vergleich zum Wert für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne von 0,356 auf eine größere Streuung hin. Für die Gesamtstichprobe nimmt die Standardabweichung einen Wert von 0,445 an, was augenscheinlich einen nicht allzu hohen Wert darstellt. Damit wird der erste Eindruck, welcher durch eine mittelgroße Spannweite vermittelt wurde, im Zuge der Betrachtung der Standardabweichung bestätigt. Die Betrachtung der in Abb. A 2 in Anhang 6 dargestellten Boxplots für die Variable Tiefe lässt insgesamt lediglich einen Ausreißer erkennen. Dieser repräsentiert den Minimalwert, welcher ausschließlich für die Gesamtstichprobe einen Ausreißer darstellt, während er in der Teilstichprobe der DAX-Konzerne, in der der dazugehörige Fall enthalten ist, keinen Ausreißer verkörpert. Damit wird die oben angestellte Vermutung der nur geringfügigen Beeinflussung der Werte für die Streuung der Variablen durch Ausreißer bestätigt. Insgesamt legt der Boxplot für die Gesamtstichprobe eine rechtsschiefe Verteilung nahe. Dieser Eindruck kann allerdings durch die Boxplots für die beiden Teilstichproben nicht bestätigt werden, da zwar der Boxplot für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne ebenfalls auf eine rechtsschiefe Verteilung hinweist, der Boxplot für die Teilstichprobe der im DAX enthaltenen Konzerne allerdings eher eine linksschiefe Verteilung erkennen lässt. Um eine genauere Aussage über die Schiefe der Verteilungen treffen zu können, werden zunächst Vergleiche zwischen den jeweiligen Medianen und den dazugehörenden arithmetischen Mittelwerten angestellt. Diese deuten im Einklang mit den Erkenntnissen aus der Betrachtung der Boxplots sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne auf rechtsschiefe Verteilungen hin, welche durch einen jeweils geringeren Wert des Medians im Vergleich zu jenem des arithmetischen Mittelwerts angezeigt werden. Der Unterschied zwischen dem arithmetischen Mittelwert und dem Wert für den Median für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX ist jedoch sehr gering. So zeigen die auf drei Nachkommastellen gerundeten Werte keine Abweichung an, wodurch keine Tendenz für die Schiefe der Verteilung feststellbar ist. Für die Gesamtstichprobe sowie die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne kann die Tendenz zu einer rechtsschiefen Verteilung durch den Vergleich der Größe der Quartilsbereiche nicht bestätigt werden, da weder für die Gesamtstichprobe noch für die Teilstichprobe der Konzerne des MDAX beide Quartilsbereiche mit größeren bzw. kleineren Werten größer bzw. kleiner sind als die jeweils korrespondierenden Bereiche. Somit ist keine Aussage über die Schiefe der Verteilung möglich. Für die Gesamtstichprobe verhindert der Ausreißer das Vorliegen einer gemäß der Definition der Betrachtung der Größe der Quartilsbereiche rechtsschiefen Verteilung. Der Vergleich der Größe der

Ergebnisse

219

Quartilsbereiche für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne zeigt eine linksschiefe Verteilung an, wobei insbesondere der Unterschied zwischen den mittleren Quartilsbereichen sehr gering ausfällt. Damit kann die durch den Vergleich des Medians mit dem arithmetischen Mittelwert festgestellte fehlende Tendenz für die Schiefe der Verteilung innerhalb der Teilstichprobe der Konzerne des DAX grundsätzlich bestätigt werden. Insgesamt kann damit keine abschließende Aussage über die Schiefe der Verteilung sowohl bei der Gesamtstichprobe als auch in Bezug auf die beiden Teilstichproben getroffen werden. Folgerichtig kann auch über eine mögliche Normalverteilung keine Aussage getätigt werden. Für die Betrachtung der Variable Tiefe kann abschließend angemerkt werden, dass sich insbesondere hinsichtlich der beiden Teilstichproben, welche einerseits die Konzerne des DAX und andererseits die Konzerne des MDAX repräsentieren, deutliche Unterschiede sowohl betreffend die Lage als auch bezüglich der Streuung der Variablen ergeben. Für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX sind dabei im Vergleich zu jener der MDAX-Konzerne neben einer höheren Streuung sowohl ein höherer arithmetischer Mittelwert und auch ein höherer Wert für den Median als auch höhere Quartilswerte erkennbar. Daher liegt auch hinsichtlich der Variable Tiefe ein erster Hinweis auf eine durch die Konzerne vorgenommene Informationsabstufung in Bezug auf das Kriterium der Konzerngröße vor. 5.7.1.2.1.3 Verflechtungsgrad der Berichterstattung Betrachtet man den arithmetischen Mittelwert für die Variable Verflechtungsgrad in der Gesamtstichprobe, so ist ein Wert von 2,388 erkennbar. Dieser Wert impliziert im Mittel eine 2,388-malige Verwendung jedes berichteten Risikofaktors in einzelnen Argumentationssträngen in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Den Ergebnissen der univariaten Analyse der Breite und der Tiefe der Berichterstattung entsprechend, ist auch in Bezug auf den Verflechtungsgrad für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne ein im Vergleich zu den Konzernen des MDAX (2,146) deutlich höherer arithmetischer Mittelwert von 2,829 feststellbar. Daher liegt auch in Bezug auf die betrachtete Variable ein erstes Indiz vor, dass eine Informationsabstufung in Abhängigkeit von der Konzerngröße erfolgt. Durch eine Betrachtung der Werte der Mediane wird dieser Eindruck verstärkt, da der Median für die DAX-Konzerne einen Wert von 2,516 annimmt, wohingegen der Median für die Teilstichprobe der Konzerne des MDAX lediglich einen Wert von 1,988 aufweist. Insgesamt liegen sowohl der Wert für den Median in der Gesamtstichprobe (2,168) als auch die Werte für die Mediane in den Teilstichproben unterhalb der korrespondierenden arithmetischen Mittelwerte. Die Einschätzung der tendenziell höheren Werte für den Verflechtungsgrad der Berichterstattung der DAX-Konzerne wird auch durch die Betrachtung der Quartile bestätigt. Allerdings sind in Analogie zur Tiefe der Berichterstattung auch hier relativ deutliche Unterschiede in den Werten für

220

Empirische Analyse

das 75 %-Quantil feststellbar (3,506 für die Konzerne des DAX im Vergleich zu 2,411 für die MDAX-Konzerne), wohingegen die Werte für das 25 %-Quantil lediglich einen kleinen Wertunterschied aufweisen (1,870 zu 1,748). In Anlehnung an die Ausführungen zu den Quartilswerten der Variablen Breite und Tiefe ist auch hier ersichtlich, dass die Unterschiede zwischen den DAX- und MDAX-Konzernen in den weiteren Lagemaßen wohl vorrangig von der Berichterstattung der jeweils 75 % der Konzerne, die innerhalb der beiden Teilstichproben die höchsten Werte aufweisen, herrühren. Hinsichtlich der Spannweite der Variable Verflechtungsgrad, welche erste Hinweise auf deren Streuung geben soll, ist für die Gesamtstichprobe ein augenscheinlich hoher Wert von 4,121 feststellbar, welcher sich aus der Differenz des Maximalwerts von 5,281 und des Minimalwerts von 1,160 ergibt. Auch hier kann der Minimalwert vor dem Hintergrund der absoluten Untergrenze von 1 als sehr gering interpretiert werden, da er bedeutet, dass in diesem Risikobericht nur bei einem geringen Anteil der Argumentationsketten die Nennung von mehreren direkten Ursachen bzw. Auswirkungen für einen Risikofaktor erfolgt ist. Dies kann möglicherweise auch mit geringen Werten bei der Tiefe der Berichterstattung in Zusammenhang gebracht werden, da bei einer oftmaligen bloßen Nennung, welche eine generell fehlende Herstellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen impliziert, neben einer geringen Tiefe auch ein geringer Verflechtungsgrad vorherrscht.1458 Auch hier zeigt sich die hauptsächliche Verantwortlichkeit der Berichterstattung der Konzerne des DAX für die große Spannweite, da innerhalb dieser Teilstichprobe sowohl der übergeordnete Maximalwert als auch der Minimalwert erzielt wurde und somit die volle Spannweite von 4,121 vorliegt.1459 Im Gegensatz dazu zeigt sich für die Konzerne, deren Mutterunternehmen im MDAX notiert sind, eine deutlich geringere Spannweite von 2,507, welche durch einen Maximalwert von 3,695 und einen Minimalwert von 1,189 zustande kommt. Somit liegt auch hier ein erster Indikator vor, welcher eine höhere Streuung für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne als für jene der MDAXKonzerne vermuten lässt. Die weitergehende Betrachtung des Quartilsabstands, welcher für die Gesamtstichprobe 0,966 beträgt und somit als relativ groß eingeschätzt werden kann, legt – analog zur Tiefe der Berichterstattung – in Kombination mit dem Wert für die Spannweite eine angemessen verteilte Streuung zwischen den 50 % mittleren Werten, welche bei der Berechnung des Quartilsabstands berücksichtigt werden, und den Werten unterhalb des

1458 1459

Dieser Eindruck wird dadurch bestätigt, dass für den Konzern, der den Minimalwert für die Tiefe aufweist, auch der Minimalwert für den Verflechtungsgrad festgestellt werden konnte. Die Verursachung der vollen Spannweite sowohl für die Breite und die Tiefe als auch für den Verflechtungsgrad der Berichterstattung jeweils durch die Konzerne des DAX lässt sich u. a. auf die Berichterstattung des Beiersdorf-Konzerns zurückführen, dessen Mutterunternehmen, die Beiersdorf AG, im DAX notiert ist und welcher für alle drei betrachteten Variablen die Minimalwerte aufweist. Für die Tiefe der Berichterstattung repräsentiert eben dieser Konzern einen Ausreißer in der Gesamtstichprobe. Siehe dazu auch den Boxplot in Abb. A 2 in Anhang 6.

Ergebnisse

221 1460

25 %-Quantils bzw. oberhalb des 75 %-Quantils nahe. Analog zur Spannweite lässt sich auch für den Quartilsabstand eine deutliche Abweichung zwischen der Teilstichprobe der DAX-Konzerne und jener der MDAX-Konzerne feststellen. Erstere weist einen Quartilsabstand von 1,637 auf, während für Letztere lediglich ein Quartilsabstand von 0,663 feststellbar ist. Damit gibt auch der Quartilsabstand einen Hinweis für eine höhere Streuung in der Teilstichprobe der DAX-Konzerne im Vergleich zur Teilstichprobe der Konzerne des MDAX. Das Ergebnis für die Standardabweichung der Gesamtstichprobe, welche einen Wert von 0,878 annimmt, deutet auf eine relativ große Streuung hin und bestätigt somit die durch die Betrachtung der Spannweite und des Quartilsabstands gewonnenen Eindrücke. Unter dem Vorbehalt der eingeschränkten Vergleichbarkeit der Ergebnisse kann durch die Werte der Standardabweichung für die Teilstichprobe des DAX (1,150) sowie für jene des MDAX (0,568) zudem vorsichtig geschlussfolgert werden, dass auch der Eindruck der größeren Streuung für die DAX-Konzerne bestätigt wird. Eine Begutachtung der in Abb. A 3 in Anhang 6 dargestellten Boxplots für die Variable Verflechtungsgrad zeigt zwar insgesamt einige Ausreißer, allerdings keine Extremwerte.1461 Stellen dabei für die Gesamtstichprobe drei Werte bzw. für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne zwei Werte Ausreißer dar, werden die Werte für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne durch keine Ausreißer beeinflusst. Alle betrachteten Ausreißer stellen hohe Werte dar. Insgesamt deuten sowohl der Boxplot für die Gesamtstichprobe als auch die Boxplots für die beiden Teilstichproben auf rechtsschiefe Verteilungen hin. Daher kann analog zur Breite der Berichterstattung auch für den Verflechtungsgrad von einer tendenziell großen Anzahl an Konzernen, deren Berichterstattung einen kleineren Wert als den arithmetischen Mittelwert aufweist und einer tendenziell kleinen Anzahl an Konzernen, deren Berichterstattung entsprechend einen größeren Wert aufweist, ausgegangen werden. Letztere Abweichungen nehmen dabei folgerichtig ein im Verhältnis größeres Ausmaß an, weshalb der größere Teil der Streuung der Variablen vermutlich von den höheren Werten ausgeht. Die durch die Betrachtung der Boxplots angestellte Vermutung der rechtsschiefen Verteilung der Variable sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für die beiden Teilstichproben wird durch die Tatsache gestärkt, dass für alle Stichproben der Median kleiner ist als der arithmetische Mittelwert. Auch die Betrachtung der Quartilsgrößen bestätigt diese Vermutung, da die Quartilsbereiche oberhalb der 75 %-Quantile bzw. die Quar-

1460 1461

Diese Einschätzung ist wiederum mit der Vermutung von wenigen Ausreißern bzw. Extremwerten für die Variablen verbunden. Dies bestätigt die angestellte Vermutung des Vorliegens von wenigen Ausreißern bzw. Extremwerten in der Hinsicht, dass Ausreißer gemäß ihrer Definition einen geringeren Einfluss auf die Streuung einer Variablen nehmen als Extremwerte.

222

Empirische Analyse

tilsbereiche zwischen den Medianen und den 75 %-Quantilen sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für die beiden Teilstichproben jeweils größer sind, als die korrespondierenden Quartilsbereiche unterhalb der 25 %-Quantile bzw. jene zwischen den 25 %-Quantilen und den Medianen. Auch hier kann daher sowohl in Bezug auf die Gesamtstichprobe als auch bezüglich der beiden Teilstichproben das Vorliegen einer Normalverteilung der Variablen angezweifelt werden. Zusammenfassend kann für den Verflechtungsgrad der Berichterstattung festgehalten werden, dass sich – ähnlich der Ausgestaltung der Breite und der Tiefe der Berichterstattung – sowohl hinsichtlich der Lagemaße als auch in Bezug auf die Streuungsmaße ein Unterschied zwischen den beiden Teilstichproben der Konzerne des DAX und jenen des MDAX ergibt. Dabei weisen die DAX-Konzerne einen höheren arithmetischen Mittelwert sowie einen höheren Wert für den Median aus. Dieses Bild wird durch die Betrachtung der Quartilswerte bestätigt. Damit deuten auch die Ergebnisse der univariaten Analyse für den Verflechtungsgrad auf eine Informationsabstufung in Anlehnung an das Kriterium der Größe der Konzerne hin. Die voranstehenden Ergebnisse der univariaten Analyse für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 zeigen zum einen für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX eine im Vergleich zur Teilstichprobe der Konzerne des MDAX höhere Streuung der Variablen an. Zum anderen können für die erstere Teilstichprobe deutlich höhere Werte bezüglich der Lagemaße festgestellt werden, was auf eine Informationsabstufung seitens der Konzerne in Abhängigkeit des Kriteriums der Größe hindeutet. Diese Erkenntnisse sollen anhand der Hypothesentests, welche im Rahmen der bivariaten Analyse durchgeführt werden, verfestigt werden. 5.7.1.2.2 Variablen für die Beantwortung der Forschungsfrage 2 Anhand der nachfolgend dargelegten Ergebnisse der univariaten Analyse der abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 2 soll eine Beantwortung eben dieser Forschungsfrage möglich werden. Da neben der deskriptiven univariaten Analyse keine weiteren Analyseschritte erfolgen, können die Aussagen jedoch lediglich mit einer sehr begrenzten Sicherheit getroffen werden. Die abhängigen Variablen für die Beantwortung der Forschungsfrage 2 werden durch den unmittelbaren sowie den mittelbaren Verknüpfungsgrad repräsentiert. Die Werte für die Lage- und Streuungsmaße der beiden Variablen für die Gesamtstichprobe sowie getrennt für die beiden Teilstichproben, die jeweils lediglich diejenigen Mutterunternehmen umfassen, welche im DAX bzw. im MDAX notiert sind, sind in der nachstehenden Tab. 7 enthalten.1462 Die nach den beiden Teilstichproben getrennte Betrachtung wird dabei nicht zum Zweck der Bildung einer

1462

Wo nötig, wurden die Werte dabei auf drei Nachkommastellen gerundet. Diese Werte stellen somit ungefähre Werte dar. Nicht konsistente Werte sind dabei auf Rundungsdifferenzen zurückzuführen.

Ergebnisse

223

Einschätzung für eine Informationsabstufung vorgenommen, sondern soll lediglich ergänzenden Charakter aufweisen und wird daher nur an ausgewählten Stellen erläutert. Im Folgenden finden zudem eine Beschreibung sowie eine Interpretation einzelner Werte statt. Da die Werte der Variablen eine absolute Untergrenze von 0 sowie eine absolute Obergrenze von 1 aufweisen, können dabei einschätzende Aussagen zu den absoluten Werten der Variablen vorgenommen werden, welche in Bezug auf die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 nur in sehr begrenzter Form möglich sind. Die jeweiligen Ergebnisse für die beiden Verknüpfungsgrade werden einerseits aufgrund der inhaltlichen Verbundenheit und andererseits aufgrund der Gleichartigkeit der Form der Variablen und deren damit einhergehenden Vergleichbarkeit1463 gemeinsam beschrieben. Verknüpfungsgradu Gesamt

DAX

Verknüpfungsgradm MDAX

Gesamt

DAX

MDAX

Arithmetischer Mittelwert

0,081

0,074

0,084

0,145

0,140

0,148

Median

0,051

0,043

0,066

0,132

0,119

0,133

25 %-Quantil

0,024

0,024

0,025

0,085

0,086

0,080

75 %-Quantil

0,122

0,104

0,128

0,189

0,175

0,195

Spannweite

0,306

0,306

0,297

0,417

0,417

0,350

Quartilsabstand

0,098

0,080

0,103

0,104

0,089

0,115

Standardabweichung

0,081

0,084

0,080

0,084

0,092

0,081

Variationskoeffizient

1,001

1,128

0,950

0,580

0,657

0,546

Tab. 7: Gesamtbetrachtung sowie nach der Zugehörigkeit zum DAX bzw. MDAX getrennte Betrachtung der Lage- und Streuungsmaße für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 2 Der unmittelbare Verknüpfungsgrad weist für die Gesamtstichprobe einen arithmetischen Mittelwert von lediglich 0,081 auf, während der mittelbare Verknüpfungsgrad einen arithmetischen Mittelwert von 0,1451464 aufweist. Diese Werte können als sehr niedrig interpretiert werden, da Ersterer anzeigt, dass die Konzerne in ihren Risikoberichten im Mittel lediglich für einen Anteil von 8,1 % der einzelnen Argumentationsstränge eine unmittelbare Verknüpfung zu den Unternehmensprognosen in Form der

1463 1464

Nähere Informationen dazu sind in Unterabschnitt 5.4.1 zu finden. Die Werte von 0,081 bzw. 0,145 entsprechen aufgrund der Ausgestaltung der Variablen Werten von 8,1 % bzw. 14,5 %.

224

Empirische Analyse

Nennung einer letzten Auswirkung, die mit einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator übereinstimmt, vornehmen. Letzterer Wert impliziert die Herstellung einer mittelbaren Verknüpfung zu Unternehmensprognosen für einen Anteil von im Mittel lediglich 14,5 % der einzelnen Kausalketten. Dabei ist eine mittelbare Verknüpfung auch dann gegeben, wenn eine Verbindung der letzten Auswirkung zu einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator besteht. Dabei muss ein als letzte Auswirkung genannter Leistungsindikator einen Einfluss auf einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator ausüben. Sowohl in Bezug auf den unmittelbaren Verknüpfungsgrad als auch hinsichtlich des mittelbaren Verknüpfungsgrads ist für den arithmetischen Mittelwert lediglich ein marginaler Unterschied zwischen den beiden Teilstichproben erkennbar. Für beide Formen des Verknüpfungsgrads ist dabei tendenziell ein leicht höherer Wert für die Teilstichprobe der Konzerne des MDAX festzustellen. Diese Ergebnisse bilden somit einen Gegensatz zu den für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 festgestellten Befunden. Auch der Median für die Gesamtstichprobe nimmt für beide Formen des Verknüpfungsgrads analog zum arithmetischen Mittelwert sehr niedrige Werte an, wobei der Median für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad mit einem Wert von 0,051 deutlicher unter dem korrespondierenden arithmetischen Mittelwert liegt, als der Median für den mittelbaren Verknüpfungsgrad mit 0,132. Für den Wert des Medians des mittelbaren Verknüpfungsgrads sind die Abweichungen zwischen den beiden Teilstichproben nicht sehr groß, wobei eine leichte Tendenz zugunsten der MDAX-Konzerne feststellbar ist. Für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad fällt der Unterschied zwischen den beiden Teilstichproben, welcher ebenfalls auf in der zentralen Tendenz höhere Werte der Konzerne des MDAX (0,066) im Vergleich zu jenen des DAX (0,043) hinweist, deutlicher aus. Eine Betrachtung der Quartile lässt eine Verursachung der aufgezeigten kleineren Unterschiede im arithmetischen Mittelwert zwischen den beiden Teilstichproben durch die jeweils höchsten Werte der Teilstichproben vermuten, da den minimalen Abweichungen betreffend die Werte für das 25 %-Quantil größere Abweichungen hinsichtlich des 75 %-Quantils gegenüberstehen. Dabei ist für das 75 %-Quantil des unmittelbaren Verknüpfungsgrads für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne ein Wert von 0,104 feststellbar, wohingegen für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne ein Wert von 0,128 vorliegt. Analog zeigt sich für den mittelbaren Verknüpfungsgrad in der Teilstichprobe der Konzerne des DAX ein Wert von 0,175 für das 75 %-Quantil, während für die MDAXKonzerne ein Wert von 0,195 vorherrscht. Für die Beurteilung der Streuung der Variablen erfolgt wiederum zunächst eine Betrachtung von deren Spannweite. Diese nimmt für die Gesamtstichprobe in Bezug auf den

Ergebnisse

225

unmittelbaren Verknüpfungsgrad einen Wert von 0,306 an und ist durch einen Maximalwert von 0,306 sowie einen Minimalwert von 0 gekennzeichnet. Für den mittelbaren Verknüpfungsgrad herrscht eine Spannweite von 0,417 vor, welche durch einen Maximalwert von 0,417 und wiederum einen Minimalwert von 0 verursacht wird. Für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad zeigen sich nur sehr geringe Unterschiede in der Spannweite zwischen den beiden Teilstichproben, während hinsichtlich des mittelbaren Verknüpfungsgrads deutlichere Unterschiede zwischen den DAX-Konzernen (0,417) und den MDAX-Konzernen (0,350) erkennbar sind. Diese weisen auf eine größere Streuung bei den DAX-Konzernen hin, als bei der Teilstichprobe der MDAX-Konzerne. Insgesamt kommt der Minimalwert von 0, welcher der absoluten Untergrenze entspricht, jeweils in jeder Teilstichprobe für beide Formen des Verknüpfungsgrads vor. Dies zeigt die z. T. vollständig fehlende Berücksichtigung des Konzepts der Informationsverknüpfung in Bezug auf die betrachteten Sachverhalte in der Berichterstattung der Konzerne. Insgesamt zeigt sich – auch aufgrund der geringen Maximalwerte von 0,306 bzw. 0,417 – für den unmittelbaren bzw. mittelbaren Verknüpfungsgrad eine relativ geringe Spannweite, was ein erstes Indiz für eine nicht allzu hohe Streuung der Variablen darstellt. Der Quartilsabstand nimmt für die Gesamtstichprobe für beide Formen des Verknüpfungsgrads ähnliche Werte (0,098 bzw. 0,104) an und deutet vor dem Hintergrund der Werte für die Spannweite auf eine angemessene Verteilung der Streuung zwischen den 50 % der mittleren Werte und den Werten unterhalb des 25 %-Quantils bzw. oberhalb des 75 %-Quantils hin. In der differenzierten Betrachtung der beiden Teilstichproben zeigt sich für die Konzerne des MDAX mit 0,103 in Bezug auf den unmittelbaren Verknüpfungsgrad sowie mit 0,115 hinsichtlich des mittelbaren Verknüpfungsgrads jeweils ein höherer Quartilsabstand als bei den DAX-Konzernen, welcher für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad einen Wert von 0,080 und für den mittelbaren Verknüpfungsgrad einen Wert von 0,089 aufweist.1465 Insgesamt bestätigt auch der Quartilsabstand den Eindruck einer angemessenen Streuung der Variablen. Betrachtet man als weiteres Streuungsmaß die Standardabweichung, so zeigen sich mit Werten von 0,081 bzw. 0,084 für die Gesamtstichprobe relative geringe Ausmaße für die Streuung der Variablen. Die differenzierte Betrachtung der einzelnen Teilstichproben zeigt jeweils sehr ähnliche Werte für die Standardabweichung. Betrachtet man jedoch den Variationskoeffizienten als anhand des arithmetischen Mittelwerts standardisiertes Maß für die Streuung der Variablen, so ist zu erkennen, dass die zuvor dargelegte

1465

In Kombination mit den Ausführungen zur Spannweite deutet dies – analog zu den obigen Ausführungen zu den abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 – für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne auf eine möglicherweise weniger große Beeinflussung durch Ausreißer bzw. Extremwerte hin.

226

Empirische Analyse

relativ geringe absolute Streuung der Variablen in relativer Form zumindest für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad ein deutlich größeres Ausmaß annimmt. So zeigt sich für den Variationskoeffizienten des unmittelbaren Verknüpfungsgrads in der Gesamtstichprobe ein Wert von 1,001, wohingegen für den mittelbaren Verknüpfungsgrad ein deutlich geringerer Wert von 0,580 vorherrscht. Dies bedeutet für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad eine mittlere Abweichung vom arithmetischen Mittelwert von 100,1 %, wohingegen die mittlere Abweichung in Bezug auf den arithmetischen Mittelwert des mittelbaren Verknüpfungsgrads lediglich ein Ausmaß von 58 % annimmt. Für beide Variablen ist die relative Streuung für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX geringfügig höher als jene für die Teilstichprobe der MDAX-Konzerne. Für den mittelbaren Verknüpfungsgrad korrespondiert dies mit den Erkenntnissen aus der Betrachtung der Spannweite. Eine Betrachtung der in Abb. A 4 in Anhang 6 dargestellten Boxplots für die Variable unmittelbarer Verknüpfungsgrad lässt für die Gesamtstichprobe insgesamt vier und für die Teilstichprobe der DAX-Konzerne bzw. für jene der Konzerne des MDAX zwei bzw. einen Ausreißer erkennen. Die Ausreißer stellen dabei allesamt hohe Werte dar. Bis auf jene der Teilstichprobe der DAX-Konzerne liegen die Ausreißer nur knapp über der Grenze, welche die Werte als solche klassifiziert. Daher ist von einem nicht allzu großen Einfluss auf die Maßgrößen auszugehen. Die ebenfalls in Anhang 6 enthaltene Abb. A 5 zeigt die Boxplots für die Variable mittelbarer Verknüpfungsgrad. Hier sind für die Gesamtstichprobe insgesamt zwei Ausreißer mit hohen Werten feststellbar. Bei der Betrachtung der Boxplots für die beiden Teilstichproben ist das Vorliegen eines Ausreißers für die DAX-Konzerne zu erkennen, während für die Konzerne des MDAX kein Ausreißer vorhanden ist.1466 Die Boxplots für beide Variablen legen eine rechtsschiefe Verteilung nahe, wobei dieser Eindruck für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad in einer deutlich ausgeprägteren Form vermittelt wird, als für den mittelbaren Verknüpfungsgrad. Folglich ist für beide Variablen davon auszugehen, dass in der Tendenz eine große Anzahl von Konzernen in ihrer Berichterstattung geringere Verknüpfungsgrade als die korrespondierenden arithmetischen Mittelwerte aufweisen, wohingegen bei tendenziell wenigen Konzerne in der Berichterstattung größere Verknüpfungsgrade als die jeweiligen arithmetischen Mittelwerte vorherrschen. Dies bedeutet für die höheren Werte einen tendenziell größeren Abstand zum arithmetischen Mittelwert als für die kleineren. Diese Feststellung scheint beim unmittelbaren Verknüpfungsgrad stärker zu wiegen, als beim mittelbaren.

1466

Dies sowie die Feststellungen zum unmittelbaren Verknüpfungsgrad bestätigen die oben im Zusammenhang mit der Darlegung der Streuung der Variablen angestellte Vermutung einer für die Teilstichprobe der Konzerne des MDAX weniger großen Beeinflussung durch Ausreißer bzw. Extremwerte.

Ergebnisse

227

Der Eindruck der rechtsschiefen Verteilung beider Variablen wird zunächst durch die jeweiligen Werte für die Mediane sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für die beiden Teilstichproben bestätigt, da diese kleiner sind, als die korrespondierenden arithmetischen Mittelwerte. Eine differenziertere Betrachtung der Quartilsbereiche bestätigt den Eindruck der rechtsschiefen Verteilung ebenfalls, da die Quartilsbereiche oberhalb der 75 %-Quantile bzw. die Quartilsbereiche zwischen den Medianen und den 75 %-Quantilen für beide Variablen sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für die Teilstichproben jeweils größer sind als die als Vergleichsgrößen dienenden Quartilsbereiche unterhalb der 25 %-Quantile bzw. diejenigen zwischen den 25 %-Quantilen und den Medianen. Insgesamt kann für beide Variablen daher die Annahme einer Normalverteilung bezweifelt werden. Insgesamt zeigen die Lagemaße sowohl für den unmittelbaren als auch für den mittelbaren Verknüpfungsgrad ein sehr niedriges Niveau an, wobei die Werte für den mittelbaren Verknüpfungsgrad entsprechend dessen Definition1467 insgesamt höher sind. Dabei sind im Gegensatz zu den Erkenntnissen für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 lediglich marginale Unterschiede zwischen den beiden Teilstichproben feststellbar. Tendenziell zeigen die Werte für die Konzerne des MDAX einen leicht höheren Verknüpfungsgrad an. Stellvertretend für das insgesamt sehr niedrige Niveau der Berichterstattung in Bezug auf den Verknüpfungsgrad stehen die in beiden Formen und jeweils beiden Teilstichproben vorherrschenden Minimalwerte von 0, welche zugleich die absolute Wertuntergrenze repräsentieren. Das insgesamt zwar bessere, aber dennoch niedrige Niveau der Werte für den mittelbaren Verknüpfungsgrad zeigt, dass die schlechten Werte nicht ausschließlich auf die strengen Vorgaben für die Erhebung der unmittelbaren Verknüpfungen,1468 sondern vorrangig tatsächlich auf die generelle Ausgestaltung der Berichterstattung zurückzuführen sind. Hinsichtlich der Streuung der Variablen deuten die absoluten Streuungsmaße auf eine nicht allzu große Streuung beider Variablen hin. Betrachtet man allerdings den Variationskoeffizienten als relative Größe für die Streuung der Variablen, so ist insbesondere im Hinblick auf den unmittelbaren Verknüpfungsgrad eine relativ große Streuung im Verhältnis zum arithmetischen Mittelwert vorzufinden, wohingegen die relative Streuung für den mittelbaren Verknüpfungsgrad deutlich geringere Werte annimmt. Die Teilstichprobe der Konzerne des DAX weist dabei für beide Variablen mit Ausnahme des Streuungsmaßes des Quartilsabstands tendenziell höhere Werte sowohl für die absolute als auch für die relative Streuung auf. In Kombination mit der tendenziell rechts-

1467 1468

Vgl. dazu Unterabschnitt 5.4.1. Diese Vermutung kam im Rahmen der Feststellung sehr niedriger Werte für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad in der Vorerhebung auf und war die Basis für die Einführung des mittelbaren Verknüpfungsgrads als alternative Größe. Vgl. dazu auch Unterabschnitt 5.4.2.4.3.

228

Empirische Analyse

schiefen Verteilung, welche ebenfalls insbesondere für den unmittelbaren Verknüpfungsgrad angenommen werden kann, zeigt dies eine sehr unterschiedliche Berichterstattung durch die Konzerne an. Dabei ist davon auszugehen, dass lediglich wenige Konzerne für einen größeren Anteil der letzten Auswirkungen eine Nennung der steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren vornehmen, wohingegen bei der überwiegenden Zahl der Konzerne eine solche Identität nur für einen sehr geringen Anteil der letzten Auswirkungen vorherrscht. Im Hinblick auf den mittelbaren Verknüpfungsgrad zeigt sich eine homogenere Berichterstattung, welche allerdings in der Tendenz ebenfalls darauf hinweist, dass nur ein geringer Teil der Konzerne für einen größeren Anteil der letzten Auswirkungen entweder Identität mit oder eine Verbindung zu einem steuerungsrelevanten Leistungsindikator herstellt, wohingegen der Hauptteil der Konzerne dies nur für einen geringen Anteil der letzten Auswirkungen vornimmt. Daher kann als Antwort auf die Forschungsfrage 21469 zusammenfassend konstatiert werden, dass der Verknüpfungsgrad zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht, welcher einerseits in unmittelbarer und andererseits in mittelbarer Form gemessen wird, tendenziell ein geringes Ausmaß annimmt. Dabei treten sehr häufig niedrige Werte auf, nur punktuell erreicht die Berichterstattung einzelner Konzerne höhere Verknüpfungsgrade. Mit Beantwortung der Forschungsfrage 2 ist die Darstellung der Ergebnisse der deskriptiven univariaten Analyse abgeschlossen und es folgt die Darlegung der Ergebnisse der bivariaten Analyse zu Forschungsfrage 1. 5.7.2 Ergebnisse der bivariaten Analyse Aufbauend auf den Erkenntnissen der univariaten Analyse zu Forschungsfrage 1 sollen nachfolgend die Ergebnisse der bivariaten Analyseschritte dargelegt werden. Letztere umfassen einerseits eine Rangkorrelationsanalyse nach Spearman und andererseits einen Mann-Whitney-U-Test. 5.7.2.1 Ergebnisse der Korrelationsanalyse Im Rahmen der in Unterabschnitt 5.6.3.2 beschriebenen Rangkorrelationsanalyse nach Spearman werden die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 darauf getestet, ob der vermutete positive bivariate Zusammenhang zwischen den Variablen tatsächlich angenommen werden kann. Tab. 8 stellt die Ergebnisse dieser Analyse dar.1470

1469 1470

Als Forschungsfrage 2 wurde die folgende Frage aufgeworfen: Welches Ausmaß nimmt der Verknüpfungsgrad zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht an? Wo nötig, wurden die Werte dabei auf drei Nachkommastellen gerundet. Diese Werte stellen somit ungefähre Werte dar.

Ergebnisse

229 Breite ρ

Tiefe

Verflechtungsgrad

1,000

0,690**

0,806**

α*

-

0,000

0,000

ρ

-

1,000

0,872**

α*

-

-

0,000

Breite

Tiefe

Tab. 8: Ergebnisse der Rangkorrelationsanalyse nach Spearman Die Tab. weist neben der Stärke und der Richtung des Zusammenhangs der Variablen, welche durch den jeweiligen Wert für den Rangkorrelationskoeffizienten (ρ) ausgedrückt werden, auch das jeweilige empirische Signifikanzniveau (α*) auf der Basis eines einseitigen Tests aus. Auf der Grundlage des Vergleichs zwischen dem (einseitigen) empirischen Signifikanzniveau und den vorab definierten Kriterien für die Einschätzung der Signifikanz werden diejenige Werte für den Rangkorrelationskoeffizienten mit dem Zusatz „**“ versehen, die dem vorab definierten Signifikanzniveau α = 0,01 standhalten und somit hoch signifikant sind. Für alle betrachteten bivariaten Zusammenhänge zwischen den jeweiligen Variablen werden positive Werte ausgewiesen. Daraus lässt sich der Schluss ziehen, dass alle Variablen einen positiven (monotonen) Zusammenhang aufweisen.1471 Die Stärke des positiven Zusammenhangs nimmt für die Variablen Breite und Tiefe einen Wert von 0,690 an, während sie für die Variablen Breite und Verflechtungsgrad bzw. für die Variablen Tiefe und Verflechtungsgrad in Ausmaßen von 0,806 bzw. 0,872 feststellbar ist. Die beiden letzteren Werte legen einen starken positiven Zusammenhang zwischen den Variablen nahe, während der Wert für die Variablen Breite und Tiefe auf einen mittleren positiven Zusammenhang hinweist.1472 Alle Werte sind hoch signifikant, sodass die Nullhypothesen, die eine fehlende oder negative Korrelation der Variablen postulieren, mit einer sehr geringen Irrtumswahrscheinlichkeit verworfen werden können. Demnach

1471 1472

Siehe dazu auch Eckstein, P. P. (2016b), S. 310. Nach der hier verwendeten Einteilung gilt für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman: 0,1 < ρ ≤ 0,3 deutet auf einen schwachen, 0,3 < ρ ≤ 0,8 deutet auf einen mittleren und 0,8 < ρ ≤ 1 weist auf einen starken positiven Zusammenhang hin. Vgl. zu dieser auf den Werten für den Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson aufbauenden Einteilung beispielsweise Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 217 i. V. m. Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 212. In der Literatur existieren auch andere Einteilungsformen für die Stärke des Zusammenhangs. Strengere Anforderungen, welche z. B. durch Cleff für die Messung eines linearen Zusammenhangs anhand des Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson formuliert werden und einen mittleren Zusammenhang erst ab ρ ≥ 0,5 akzeptieren, führen bezüglich der dargelegten Ergebnisse allerdings zu derselben Eischätzung. Vgl. dazu auch Cleff, T. (2015), S. 101. Weniger strenge Anforderungen, wie sie für den Maßkorrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson beispielsweise durch Cohen beschrieben werden, würden hingegen für den Korrelationskoeffizienten zwischen den Variablen Breite und Tiefe ebenfalls einen starken positiven Zusammenhang vermuten lassen. Siehe dazu Cohen, J. (1988), S. 79 f.

230

Empirische Analyse

können die Alternativhypothesen, welche eine positive (monotone) Korrelation der Variablen voraussagen, angenommen werden.1473 Die durch die Hypothesentests festgestellten Zusammenhänge können dahingehend interpretiert werden, dass die abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 tatsächlich intern korrelative Indikatoren darstellen, welche jeweils verschiedene Dimensionen des ihnen übergeordneten Konstrukts des Detaillierungsgrads der Berichterstattung abbilden. Dadurch kann von einer guten Eignung der Indikatoren zur Abbildung des Detaillierungsgrads ausgegangen werden, da das Vorliegen von intern korrelativen Indikatoren auf Validität der Indikatoren hindeutet.1474 5.7.2.2 Ergebnisse des Mann-Whitney-U-Tests In diesem Unterabschnitt werden die Ergebnisse der Hypothesenprüfung, welche durch den im Rahmen des Unterabschnitts 5.6.3.3 erläuterten Mann-Whitney-U-Test erfolgt, beschrieben. Anhand der Ergebnisse dieser Hypothesentests erfolgt darüber hinaus eine Beantwortung der Forschungsfrage 1. Die Durchführung des Mann-Whitney-U-Tests für die abhängigen Variablen Breite, Tiefe und Verflechtungsgrad mit der Gruppierungsvariable Indexzugehörigkeit unter Verwendung der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics (Version 24) führt dabei zu den in Tab. 9 und Tab. 10 dargestellten Ergebnissen.1475 Breite

Tiefe

DAX Mittlerer Rang Rangsumme

MDAX

Verflechtungsgrad

DAX

MDAX

DAX

MDAX

40,182

26,725

39,273

27,225

38,409

27,700

884

1069

864

1089

845

1108

Tab. 9: Mittlere Ränge und Rangsummen für die abhängigen Variablen getrennt nach der Indexzugehörigkeit

1473 1474 1475

Vgl. dazu Eckstein, P. P. (2016b), S. 315. Siehe zu den Alternativ- bzw. Nullhypothesen im Zusammenhang mit dem Rangkorrelationskoeffizienten Unterabschnitt 5.6.3.2. Siehe dazu Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016), S. 166-168; Stier, W. (1999), S. 28 f. Wo nötig, wurden die Werte dabei auf drei Nachkommastellen gerundet. Diese Werte stellen somit ungefähre Werte dar.

Ergebnisse

231 Breite

Tiefe

Verflechtungsgrad

U (Mann-Whitney)

249**

269**

288*

Z

-2,811

-2,516

-2,236

0,002

0,006

0,012

α* (exakt)

Tab. 10: Teststatistik für den Mann-Whitney-U-Test Tab. 9 gibt einerseits die mittleren Ränge und andererseits die Rangsummen jeder abhängigen Variable für jede der beiden Teilstichproben wieder. In Tab. 10 sind sodann die Werte der Teststatistik für den Mann-Whitney-U-Test abgebildet. Dabei werden neben den exakten Testgrößen (U) auch die standardisierten Testgrößen (Z)1476 sowie die jeweiligen empirischen Signifikanzniveaus (α*) für die einseitigen Tests in Bezug auf die exakten Testgrößen (U) angegeben. Durch einen Vergleich des empirischen Signifikanzniveaus mit den zuvor definierten Kriterien für die Beurteilung der Signifikanz werden die hoch signifikanten (α* ≤ 0,01) bzw. signifikanten (0,01 < α* ≤ 0,05) Werte identifiziert und mit dem Zusatz „**“ bzw. „*“ versehen. Zunächst sind für alle betrachteten Variablen höhere Rangsummen der Teilstichprobe der MDAX-Konzerne festzustellen, wodurch die Vermutung tendenziell höherer Werte für diese Konzerne im Vergleich zu den Konzernen des DAX geäußert werden könnte. Da diese Betrachtung allerdings absoluter Natur ist und folglich die Stichprobengröße1477 keine Berücksichtigung findet, sind die mittleren Ränge als relative Maßgrößen heranzuziehen, um die Tendenz der zentralen Lagen der Verteilungen der beiden Teilstichproben anzuzeigen. Bei der Betrachtung der mittleren Ränge zeigen sich – entgegen der in Anlehnung an die absoluten Rangsummen angestellten Vermutung – für alle Variablen höhere mittlere Ränge für die Teilstichprobe der Konzerne des DAX. So steht im Hinblick auf die Breite der Berichterstattung einem mittleren Rang von 40,182 innerhalb der Teilstichprobe der DAX-Konzerne ein mittlerer Rang von 26,725 für die MDAX-Konzerne gegenüber. Ein ähnliches Bild zeigt sich auch in Bezug auf die Variablen Tiefe bzw. Verflechtungsgrad der Berichterstattung, für welche mittlere Ränge von 39,273 bzw. 38,409 in der Teilstichprobe der DAX-Konzerne mittleren Rängen von 27,225 bzw. 27,700 in der Teilstichprobe der Konzerne des MDAX gegenüberstehen. Dies impliziert – im Vergleich zur umgekehrten Betrachtung – für alle drei abhängigen Variablen insgesamt eine geringere Anzahl an Fällen der Teilstichprobe der Konzerne des DAX, welche kleinere Werte aufweisen, als die einzelnen Fälle der Teilstichprobe

1476 1477

Die standardisierte Testgröße wird im Rahmen des Hypothesentests selbst nicht verwendet, findet allerdings Eingang in die Berechnung der Effektstärke. Durch die mit 40 im Vergleich zu 22 Fällen deutlich größere Teilstichprobe der Konzerne des MDAX wird die Aussagekraft der absoluten Rangsumme stark beeinträchtigt.

232

Empirische Analyse

der MDAX-Konzerne. Für alle drei Variablen kann demnach festgehalten werden, dass sich die zentralen Lagen der Verteilungen der beiden Teilstichproben augenscheinlich unterschieden, wobei eine klare Tendenz zu höheren Rängen und damit höheren Werten in der Teilstichprobe der DAX-Konzerne vorherrscht. Die Teststatistik für den Mann-Whitney-U-Test bestätigt diese Beobachtungen. Die exakte Testgröße (U) nimmt demnach für die Breite der Berichterstattung einen Wert von 249 an, während für die Tiefe ein Wert von 269 und für den Verflechtungsgrad ein Wert von 288 festgestellt wird. In Anlehnung an die Ausführungen in Unterabschnitt 5.6.3.3 und in Kombination mit den obigen Ausführungen zu den mittleren Rängen1478 zeigen die Werte für die Variable Breite in der Summe lediglich 249 Fälle der Teilstichprobe der Konzerne des DAX an, welche kleinere Werte aufweisen als die einzelnen Fälle der Teilstichprobe der MDAX-Konzerne.1479 Analog dazu nimmt in Bezug auf die Variable Tiefe bzw. Verflechtungsgrad die Summe der Fälle innerhalb der Teilstichprobe der DAX-Konzerne, welche kleinere Werte aufweisen, als die einzelnen Fälle der Teilstichprobe der Konzerne des MDAX den Wert 269 bzw. 288 an.1480 Während der Wert für den Verflechtungsgrad der Berichterstattung Signifikanz aufweist, sind die Werte für die Breite und die Tiefe der Berichterstattung sogar hoch signifikant. Dies impliziert, dass die in Unterabschnitt 5.6.3.1 formulierten Nullhypothesen, nach denen die Breite bzw. die Tiefe des Risikoberichts bei einer Gruppe von größeren Konzernen tendenziell kleiner oder gleich groß ist, als bei einer Gruppe von kleineren Konzernen (H01-H02), mit einer sehr geringen Irrtumswahrscheinlichkeit verworfen werden können. Analog kann die Nullhypothese in Bezug auf den Verflechtungsgrad (H03) mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit, welche nur geringfügig über dem noch akzeptierten Grenzwert für eine hohe Signifikanz liegt, ebenfalls verworfen werden. Dementsprechend können die ursprünglich formulierten Alternativhypothesen, dass die Breite, die Tiefe bzw. der Verflechtungsgrad des Risikoberichts bei einer Gruppe von größeren Konzernen tendenziell größer ist als bei einer Gruppe von kleineren Konzernen (HA1-HA3), angenommen werden. Zusätzlich zur Feststellung der Existenz eines Effekts über den Signifikanztest ist – wie bereits dargelegt – die Stärke des Effekts unter Verwendung der standardisierten Test-

1478 1479

1480

Vgl. dazu auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 656 f. Subtrahiert man den Wert von 249 vom Maximalwert von 880, so erhält man den Wert von 631, welcher spiegelbildlich zu den obigen Ausführungen die kumulierte Anzahl an Fällen der Teilstichprobe der MDAXKonzerne repräsentiert, welche jeweils kleinere Werte aufweisen, als die einzelnen Fälle der Teilstichprobe der DAX-Konzerne. Die korrespondierenden Werte für die spiegelbildliche Betrachtung liegen für die Tiefe der Berichterstattung bei 611 bzw. für den Verflechtungsgrad bei 592.

Ergebnisse

233

größe zu ermitteln. Aus der Anwendung der in Unterabschnitt 5.6.3.3 dargestellten Berechnungsformel1481 resultieren für die Effektstärke die in Tab. 11 abgebildeten Werte.1482 Breite Effektstärke (rU) (absoluter Betrag)

Tiefe 0,357

Verflechtungsgrad 0,320

0,284

Tab. 11: Effektstärken im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests Für die Breite der Berichterstattung herrscht dabei eine Effektstärke von 0,357 vor, während für die Tiefe ein Wert von 0,320 und für den Verflechtungsgrad ein Wert von 0,284 vorliegt. Eine Beurteilung der dargestellten Werte sollte generell vergleichend zu Forschungsarbeiten, welche ähnliche Untersuchungen durchführen, erfolgen. Da ein Vergleich mit ähnlichen Forschungsarbeiten aufgrund einer mangelnden Verfügbarkeit der Angaben von Effektstärken nicht bzw. nur schwer möglich ist, erfolgt eine Orientierung an der allgemeinen Klassifizierung,1483 welche auch für den Korrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson verwendet wird.1484 Erfolgt die Beurteilung der Effektstärke anhand gängiger Klassifizierungen, kann für die Breite und die Tiefe der Berichterstattung grundsätzlich von einem mittelstarken Effekt ausgegangen werden, während hinsichtlich des Verflechtungsgrads ein schwacher Effekt vorhanden ist.1485 Die dargestellten Befunde der Hypothesentests bestätigen die bereits auf der Grundlage der Ergebnisse der univariaten Analyse geäußerten Vermutungen über Unterschiede hinsichtlich der zentralen Lagen der Verteilungen der beiden Teilstichproben in Bezug auf die abhängigen Variablen zugunsten der größeren Konzerne des DAX. Die zudem festgestellten mittelstarken Effekte hinsichtlich der Variablen Breite und Tiefe sowie der schwache Effekt bezüglich der Variable Verflechtungsgrad bestätigen zumindest für

1481 1482

1483 1484

1485

Vgl. zu dieser Formel auch Fritz, C. O./Morris, P. E./Richler, J. J. (2012), S. 12; Rosenthal, R./DiMatteo, M. R. (2001), S. 72. Die in der Tab. dargestellten Werte repräsentieren der Vereinfachung halber die absoluten Beträge der eigentlichen Werte. Die Werte wurden dabei auf drei Nachkommastellen gerundet und stellen somit ungefähre Werte dar. Siehe zum Vorgehen im Rahmen der Beurteilung der Effektstärke auch Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 668 f. Eine Orientierung an der Beurteilung dieses Korrelationskoeffizienten ist möglich, da das Konzept der Effektstärke auf dem der Korrelationskoeffizienten basiert. Ähnlich Fritz, C. O./Morris, P. E./Richler, J. J. (2012), S. 12; Rosenthal, R./DiMatteo, M. R. (2001), S. 70. In Anlehnung an die in Unterabschnitt 5.7.2.1 enthaltenen Ausführungen wird auch hier die folgende Einteilung zugrunde gelegt: 0,1 < r ≤ 0,3 zeigt einen schwachen, 0,3 < r ≤ 0,8 zeigt einen mittelstarken und 0,8 < r ≤ 1 zeigt einen starken Effekt an. Vgl. dazu Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016), S. 212. Die Einordnung der Breite und Tiefe als mittelstarken und des Verflechtungsgrads als schwachen Effekt wird so auch durch die Klassifizierung von Cohen bestätigt. Siehe dazu auch Cohen, J. (1988), S. 79 f. Teilweise existieren in der Literatur auch strengere Anforderungen, die einen mittelstarken Effekt erst bei einem Wert von r ≥ 0,5 vermuten. Vgl. dazu Cleff, T. (2015), S. 101. Würden diese zugrunde gelegt, könnte für alle betrachteten Variablen immer noch ein schwacher Effekt angenommen werden.

234

Empirische Analyse

die beiden erstgenannten Variablen auch die Bedeutsamkeit des durch den Signifikanztest festgestellten Unterschieds. Auf der Basis der empirischen Befunde kann die Forschungsfrage 11486 dahingehend beantwortet werden, dass bezüglich des Detaillierungsgrads des Risikoberichts tendenziell eine Informationsabstufung durch die Konzerne in Abhängigkeit von deren Größe vorgenommen wird. 5.8 Robustheitsanalysen Zur Absicherung der in Unterabschnitt 5.7.2.2 dargelegten Ergebnisse zu Forschungsfrage 1 wurden die nachfolgend beschriebenen Robustheitsanalysen durchgeführt.1487 Hierbei erfolgte einerseits die erneute Durchführung des Mann-Whitney-U-Tests unter Verwendung einer alternativen Gruppierungsvariable und andererseits die Anwendung eines alternativen Testverfahrens. Eine Betrachtung alternativer empirischer Äquivalente für die Indikatoren Breite, Tiefe und Verflechtungsgrad in Form von alternativen abhängigen Variablen erfolgte dabei nicht, da auf der Basis der Ausführungen zur Operationalisierung der abhängigen Variablen von einer nur schweren Ersetzbarkeit der verwendeten empirischen Äquivalente ausgegangen wird. Des Weiteren wurde anhand der angestrengten Korrelationsanalyse der Status von intern korrelativen Indikatoren der abhängigen Variablen für die Forschungsfrage 1 festgestellt, wodurch von einer hohen Validität der Indikatoren ausgegangen werden kann.1488 Dies untermauert deren gute Eignung zur Abbildung des Detaillierungsgrads. Zur Absicherung der Eignung der ursprünglich verwendeten Variable Indexzugehörigkeit als Näherungsgröße für die Konzerngröße wurde als alternative Gruppierungsvariable im Rahmen eines erneut durchgeführten Mann-Whitney-U-Tests die Bilanzsumme der betrachteten Konzerne verwendet. Die Bilanzsumme bzw. Konzernbilanzsumme wird im HGB (2013) als ein Merkmal für die Bestimmung der Unternehmens- bzw. Konzerngröße1489 und zudem auch durch einige empirische Untersuchungen zur Operationalisierung der Unternehmens- bzw. Konzerngröße verwendet,1490 was für deren Einsatz im Rahmen einer Robustheitsanalyse sprach. Die jeweilige Konzernbilanzsumme wurde direkt dem korrespondierenden Konzernabschluss bzw. der Konzernbilanz der betrachteten Konzerne entnommen und in das verwendete Statistikprogramm übertragen. Da die Konzernbilanzsumme in ratioskalierter Form vorliegt, musste für die Anwendung des Mann-Whitney-U-Tests eine Dichotomisierung der Variable erfolgen,

1486

1487 1488 1489 1490

Als Forschungsfrage 1 wurde die folgende Frage formuliert: Wird bezüglich des Detaillierungsgrads des Risikoberichts eine Informationsabstufung durch die Konzerne in Abhängigkeit von deren Größe vorgenommen? Für die empirische Untersuchung zu Forschungsfrage 2 wurden aufgrund der rein deskriptiven Beantwortung der Forschungsfrage keine Robustheitsanalysen durchgeführt. Vgl. dazu auch Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016), S. 166-168; Stier, W. (1999), S. 28 f. Siehe § 267 sowie § 293 HGB (2013). Vgl. dazu z. B. Barth, D. (2009), S. 168; Eisenschmidt, K. (2012), S. 215.

Robustheitsanalysen

235 1491

wodurch ein Informationsverlust auftrat. Als der für die beiden zu bildenden Teilstichproben erforderliche Trennwert wurde der Median der Variable herangezogen,1492 welcher die Gesamtstichprobe, die insgesamt 62 Fälle umfasst, in zwei gleich große Teilstichproben mit jeweils 31 Fällen teilt. Dadurch konnte den Konzernen, welche in der Gruppe mit den größeren Bilanzsummen enthalten sind, der Wert 1 und jenen in der Gruppe mit den kleineren Bilanzsummen der Wert 0 zugeordnet werden. Die Anwendung des Mann-Whitney-U-Tests für die abhängigen Variablen Breite, Tiefe und Verflechtungsgrad ergab unter Verwendung der Gruppierungsvariable Konzernbilanzsumme dabei die in Tab. A 6 sowie Tab. A 7 in Anhang 7 dargestellten Werte. Zudem resultierten aus der Errechnung der jeweiligen Effektstärke die in Tab. A 8 in Anhang 7 abgebildeten Werte.1493 Die Resultate der Robustheitsanalyse bestätigen im Allgemeinen die Ergebnisse der ursprünglichen Analyse. So nehmen einerseits die mittleren Ränge der Teilstichprobe der Konzerne mit den größeren Bilanzsummen für alle abhängigen Variablen höhere Werte an, als die mittleren Ränge der Teilstichprobe der Konzerne mit den kleineren Bilanzsummen. Andererseits weisen auch die Signifikanztests auf eine ähnliche Ausgestaltung wie in der ursprünglichen Analyse hin. Lediglich für die Tiefe der Berichterstattung tritt die Änderung ein, dass das Testergebnis nicht mehr hoch signifikant, sondern nur noch signifikant ist. Demgegenüber wird für die Variablen Breite bzw. Verflechtungsgrad das hoch signifikante bzw. signifikante Ergebnis der ursprünglichen Analyse bestätigt. Analoge Aussagen können auch in Bezug auf die Effektstärken getroffen werden. Während hinsichtlich der Tiefe der Berichterstattung der in der ursprünglichen Analyse beobachtete mittelstarke Effekt nicht bestätigt werden kann und stattdessen nur noch ein schwacher Effekt festzustellen ist, wird der ursprüngliche mittelstarke bzw. schwache Effekt in Bezug auf die Variable Breite bzw. Verflechtungsgrad der Berichterstattung durch die Robustheitsanalyse bestätigt. Als alternatives statistisches Testverfahren, welches zur Absicherung der Ergebnisse des ursprünglichen Mann-Whitney-U-Tests dienen sollte, wurde der Mediantest verwendet. Im Rahmen dieses Tests erfolgte eine Prüfung, ob hinsichtlich der Verteilungen der beiden betrachteten Teilstichproben Unterschiede in der zentralen Tendenz in Bezug auf den Median vorliegen.1494 Der Mediantest weist hinsichtlich des Untersuchungsziels starke Ähnlichkeit mit dem Mann-Whitney-U-Test auf und greift ebenfalls auf die Ränge der einzelnen Werte der abhängigen Variablen zurück.1495 Allerdings wird dabei lediglich geprüft, welche der Fälle der jeweiligen Teilstichproben einen Wert größer und 1491 1492 1493

1494 1495

So auch Diekmann, A. (2008), S. 693; Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016), S. 400 f. Siehe zu dieser Vorgehensweise auch Stier, W. (1999), S. 215. Wo nötig, wurden die Werte dabei auf drei Nachkommastellen gerundet. Diese Werte stellen somit ungefähre Werte dar. Tab. A 8 enthält dabei aus Vereinfachungsgründen absolute Beträge der tatsächlichen Werte für die Effektstärke. Vgl. dazu auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 668. So auch Bortz, J./Lienert, G. A./Boehnke, K. (2008), S. 197 f.

236

Empirische Analyse

welche einen Wert kleiner als der Median der abhängigen Variable für die Gesamtstichprobe1496 aufweisen. Die jeweiligen Häufigkeiten hierfür stellen die Grundlage für den Signifikanztest dar,1497 welcher entweder in exakter Form oder anhand einer standardisierten Testgröße (Chi-Quadrat (χ²)) durchgeführt werden kann.1498 Analog zur Vorgehensweise im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests erfolgte im Rahmen der beschriebenen Studie eine Durchführung exakter Signifikanztests im Rahmen des Mediantests. Die standardisierten Testgrößen für die jeweiligen Tests wurden wiederum für die Berechnung der jeweiligen Effektstärken verwendet. Die Effektstärke kann für den Mediantest anhand der nachfolgend dargelegten Berechnungsformel ermittelt werden:1499 χ² rM = √ , n wobei gilt: rM

(14)

= Effektstärke im Rahmen des Mediantests;

χ²

= standardisierte Testgröße für den Mediantest;

n

= Anzahl der Fälle der Gesamtstichprobe.

Die Ergebnisse des Mediantests für die abhängigen Variablen Breite, Tiefe und Verflechtungsgrad sind in Tab. A 9 und Tab. A 10 in Anhang 7 abgebildet.1500 Die Effektstärken in Bezug auf den Mediantest für die jeweiligen abhängigen Variablen sind in Tab. A 11 ebenfalls in Anhang 7 abgebildet.1501 Hinsichtlich der Anzahl der Fälle der einzelnen Teilstichproben, die jeweils Werte größer als der bzw. kleiner oder gleich dem Median der Gesamtstichprobe aufweisen zeigt sich, dass für alle betrachteten Variablen in der Teilstichprobe der Konzerne des DAX eine deutlich größere Anzahl von Fällen mit Werten größer als der Median als Fälle mit Werten kleiner oder gleich dem Median vorherrscht. Dieses Bild dreht sich bei der Betrachtung der Teilstichprobe der MDAXKonzerne in die entgegengesetzte Richtung. Hier ist im Verhältnis zu den Fällen mit einem Wert größer als der Median eine deutlich größere Anzahl an Fällen ersichtlich, welche Werte kleiner oder gleich dem Median aufweisen. Dies deutet auf eine Bestätigung der in der ursprünglichen Untersuchung festgestellten Ergebnisse hin, welche 1496 1497 1498 1499 1500

1501

Da zudem Werte auftreten können, die mit dem Median identisch sind, werden diese Werte in der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics (Version 24) der letztgenannten Gruppe zugeschlagen. Vgl. Bortz, J./Lienert, G. A./Boehnke, K. (2008), S. 198; Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 668. Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 668. Vgl. dazu Fritz, C. O./Morris, P. E./Richler, J. J. (2012), S. 12; Rosenthal, R./DiMatteo, M. R. (2001), S. 72. Da die verwendete Statistiksoftware die Werte für das empirische Signifikanzniveau in zweiseitiger Form ausgibt, die Alternativhypothesen aber in gerichteter Form formuliert sind, stellen die in der Tab. A 10 enthaltenen Werte für das empirische Signifikanzniveau halbierte Werte des zweiseitigen Tests dar. Wo nötig, wurden die Werte dabei auf drei Nachkommastellen gerundet. Diese Werte stellen somit ungefähre Werte dar.

Schlussfolgerungen

237

ebenfalls tendenziell höhere Werte in der Teilstichprobe der Konzerne des DAX anzeigen. Aus dem Signifikanztest für die Variable Tiefe resultiert ein hoch signifikantes Ergebnis, welches auf eine sehr geringe Irrtumswahrscheinlichkeit hinweist. Die Signifikanztests für die Variablen Breite und Verflechtungsgrad zeigen jeweils signifikante Ergebnisse an. Die Ergebnisse der ursprünglichen Signifikanztests anhand des Mann-WhitneyU-Tests werden somit für die Variablen Tiefe und Verflechtungsgrad anhand des Mediantests bestätigt, wohingegen für die Variable Breite von einer höheren Irrtumswahrscheinlichkeit als im ursprünglichen Test auszugehen ist. In ähnlicher Weise verhalten sich auch die Effektstärken zu den jeweiligen Variablen. Die Werte für die Variablen Tiefe bzw. Verflechtungsgrad deuten korrespondierend zur ursprünglichen Untersuchung auf einen mittelstarken bzw. schwachen Effekt hin. Auch in dieser Hinsicht zeigt sich für die Variable Breite eine im Vergleich zum Wert im Rahmen des Mann-WhitneyU-Tests niedrigere Effektstärke, welche den Kriterien für einen mittelstarken Effekt knapp nicht standhalten kann. Dadurch ist lediglich ein schwacher Effekt zu konstatieren. Damit wird einerseits der ursprünglich festgestellte Unterschied bezüglich der zentralen Tendenz der Verteilungen der beiden Teilstichproben in Bezug auf die abhängigen Variablen zugunsten der größeren Konzerne und andererseits die Bedeutsamkeit dieses Unterschieds durch die beiden Robustheitsanalysen bestätigt. Allerdings sind unter Verwendung der Konzernbilanzsumme als Gruppierungsvariable hinsichtlich der Tiefe der Berichterstattung und bei der Anwendung des Mediantests für die Breite der Berichterstattung kleinere Einbußen sowohl beim empirischen Signifikanzniveau als auch bei der Effektstärke hinzunehmen. Gleichwohl kann insgesamt von der Robustheit der ursprünglichen Ergebnisse ausgegangen werden, wodurch die Testentscheidungen für die Hypothesen und somit auch die in Unterabschnitt 5.7.2.2 formulierte Beantwortung der Forschungsfrage 1 als bestätigt angesehen werden können. 5.9 Schlussfolgerungen Aus der anhand der empirischen Ergebnisse durchgeführten Beantwortung der Forschungsfragen lassen sich wiederum Schlussfolgerungen ableiten, welche nachfolgend dargelegt werden. In Bezug auf Forschungsfrage 1, für die bezüglich des Detaillierungsgrads des Risikoberichts eine Tendenz zu einer Informationsabstufung durch die Konzerne in Abhängigkeit von deren Größe erkennbar ist,1502 lässt sich die Schlussfolgerung ableiten, dass dem im DRS 20 (2012) enthaltenen Grundsatz der Informationsabstufung hinsichtlich

1502

Siehe dazu Unterabschnitt 5.7.2.2.

238

Empirische Analyse

des Detaillierungsgrads des Risikoberichts und des Abstufungskriteriums der Konzerngröße in der Tendenz entsprochen wird. Über die Verbindung des Grundsatzes der Informationsabstufung zum Grundsatz der Vollständigkeit1503 ist demnach – unter Einschränkung auf die untersuchten Sachverhalte – auch ein Indiz für die Beachtung des letzteren Grundsatzes vorhanden. Dasselbe gilt entsprechend für den Grundsatz der Wesentlichkeit, wodurch die Berichterstattung geeignet zu sein scheint, das Risiko eines Informationsüberflusses und seiner negativen Folgen einzugrenzen.1504 In Anlehnung daran kann der Schluss eines positiven Einflusses dieser Ausgestaltung auf die Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung abgeleitet werden.1505 Die Feststellung der Beachtung des Berichtsgrundsatzes der Informationsabstufung in Bezug auf die betrachteten Sachverhalte legt im Vergleich zu den Argumenten, die für eine Beachtung sprechen – wie hypothetisiert – eine geringere Stärke jener Argumente, welche gegen eine Beachtung sprechen, nahe. Sie lässt allerdings keinen Schluss darauf zu, auf welche der im Rahmen der Herleitung der Hypothesen in Unterabschnitt 5.2.2 beschriebenen Gründe diese Beachtung genau zurückzuführen ist. Dies ist der Fall, da einige theoretisch fundierte Argumente für eine Beachtung des Grundsatzes der Informationsabstufung sprechen und dadurch von einer mit diesem im Einklang stehenden Ausnutzung der Ermessensspielräume hinsichtlich der Ausgestaltung der Berichterstattung auszugehen ist. Im Kontext der Forschungsfrage 2 ist in der Tendenz ein niedriger Verknüpfungsgrad – sowohl in unmittelbarer als auch in mittelbarer Form – zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht festzustellen. In Anlehnung daran kann schlussfolgernd festgehalten werden, dass eine Informationsverknüpfung nur in rudimentärer Form vorgenommen wird. Folglich findet der im IIRF (2013) verankerte gleichnamige Grundsatz bzw. das diesem übergeordnete Konzept des „integrated thinking“ bei den betrachteten Konzernen in der untersuchten Form sowie in Bezug auf die betrachteten Sachverhalte nur wenig Beachtung. Dies steht auch im Widerspruch zu der u. a. aus dem Wortlaut des HGB (2013) sowie aus der im DRS 20 (2012) enthaltenen Definition von Risiken abgeleiteten Verbindung1506 zwischen den Risikofaktoren und den Prognosen. In der Konsequenz muss daher davon ausgegangen werden, dass die Berichte in Bezug auf die betrachteten Sachverhalte nur in geringem Ausmaß Auskunft über Zusammenhänge,

1503 1504 1505 1506

Vgl. dazu auch Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 60. Siehe dazu Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 72 f. Ähnlich DRS 20 (2012), Tz. 12 sowie Tz. 32 f. Siehe für eine genaue Herleitung dieser Verbindung Unterabschnitt 5.4.2.3.2.6.

Schlussfolgerungen

239

Wechselwirkungen sowie Abhängigkeiten zwischen den werttreibenden Faktoren geben.1507 Daher ist für die in Bezug auf die Informationsverknüpfung festgestellte Ausgestaltung lediglich ein geringfügiger Beitrag zu einer entscheidungsrelevanten Berichterstattung zu konstatieren.1508 Als ein Teil einer möglichen Begründung für den geringen Verknüpfungsgrad der Berichterstattung kann in Anlehnung an die Ausführungen im Rahmen der Limitationen1509 eine fehlende Angleichung der Risikodefinition der Konzerne an die für Konzernlageberichte ab dem Jahr 2013 geltenden prognoseorientierten Anforderungen des DRS 20 (2012) dienen. Diese These wird durch die Erkenntnisse der DPR-Prüfungen der Konzernlageberichte des Jahres 2013, welche eine teilweise Nichtbeachtung der neuen Risikodefinition zeigen,1510 zumindest für einige Konzerne gestützt. Außerdem kann die fehlende Beachtung des Konzepts der Informationsverknüpfung als Teil des „integrated reporting“, welches zwar erst im Jahr 2013 im IIRF (2013) zusammenfassend veröffentlicht wurde,1511 allerdings bereits in einem im Jahr 2011 veröffentlichten Diskussionspapier enthalten war,1512 als Argument herangezogen werden. Gleichwohl müssen auch andere Gründe für die Vermeidung einer Informationsverknüpfung in Betracht gezogen werden. Beispielsweise ist von einer geringen Relevanz des IIRF (2013) aufgrund der fehlenden Verbindlichkeit seiner Anwendung1513 auszugehen. Gleichzeitig existieren möglicherweise Publizitätsanreize, die in Kombination mit der fehlenden Verbindlichkeit gegen eine Informationsverknüpfung und somit eine Berücksichtigung des entsprechenden Grundsatzes sprechen. In diesem Zusammenhang wäre beispielsweise eine generelle Intention der Konzerne, die Offenlegung unternehmensinterner spezifischer Informationen zu vermeiden, denkbar.1514 Da die Informationsverknüpfung in der im Rahmen der beschriebenen Studie untersuchten Form vorrangig zur Offenlegung unternehmens- bzw. konzernspezifischer Angaben, die sich auf die Auswirkungen bzw. Konsequenzen der Risiken für den jeweiligen Konzern beziehen,1515 beitragen würde, besteht diesbezüglich wohl ein starker Anreiz zur Vermeidung dieser Angaben.

1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514

1515

Vgl. zu dieser Zielsetzung der Informationsverknüpfung IIRF (2013), Tz. 3.6. Siehe dazu IIRF (2013), Tz. 1.7. Vgl. zu diesen Ausführungen Abschnitt 5.10. So auch Barth, D./Thormann, B. (2015), S. 1001. Dabei war eine sofortige Anwendbarkeit des Rahmenwerks nach seiner Veröffentlichung gegeben. Siehe dazu Kajüter, P./Hannen, S. (2014), S. 76. Vgl. dazu IIRC (Hrsg.) (2011), S. 13. Siehe dazu Kajüter, P./Hannen, S. (2014), S. 75. Diese Einschätzung wird durch empirische Studien zur Risikoberichterstattung gestützt, welche in der Regel eine überwiegende Berichterstattung von externen Risiken feststellen. Vgl. dazu z. B. Kajüter, P./Esser, S. (2007), S. 385 f.; Kajüter, P./Winkler, C. (2003), S. 220-222; Thomas, T. (2008), S. 228-238. Siehe zur Berichterstattungspflicht über Konsequenzen bzw. Auswirkungen von Risiken DRS 20 (2012), Tz. 149 bzw. Tz. 157.

240

Empirische Analyse

Vor dem Hintergrund des oben beschriebenen Beitrags einer Informationsverknüpfung zur Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung lässt sich aus den durch die Untersuchung gewonnenen Erkenntnissen eine Handlungsempfehlung für den Standardsetzer ableiten. Demnach wäre ein Aufgriff der Intention des IIRF (2013) durch das DRSC denkbar. Dabei könnte eine konkrete Vorgabe zur Verknüpfung von Risiko- und Prognosebericht entwickelt sowie im DRS 20 (2017) implementiert werden. Die durch den Autor präferierte Möglichkeit dazu wäre eine Vorgabe, die von den Konzernen für alle Risiken zwingend eine Nennung der jeweils durch das Risiko beeinflussten steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren verlangt. Um die dadurch entstehende Gefahr sich wiederholender und somit redundanter Angaben, welche zu einem Informationsüberfluss beitragen können, einzudämmen, wäre eine Angabe der betroffenen Leistungsindikatoren jeweils in übergeordneter Form pro Risikokategorie1516 möglich. Dem möglicherweise aufkeimenden Argument, dass eine solche übergeordnete Angabe bereits durch die Angabe der Bezugsgröße für die Messung der Auswirkungen bzw. für die Bewertung der Risiken1517 erfolgt, kann entgegengehalten werden, dass hierzu oftmals pauschale Kenngrößen verwendet werden, die zum einen keine differenzierte Betrachtung der Wirkungsweise der Risiken erlauben und zum anderen nicht zwingend einen Bezug zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren aufweisen müssen.1518 Der oben dargestellte Vorschlag würde eine konsequente Ausweitung des Konzepts des sogenannten „roten Fadens“ der Konzernlageberichterstattung auf den Berichtsbestandteil der Risikoberichterstattung darstellen. Unter diesem Konzept wird in der Literatur die durch die Vorgaben des DRS 20 (2012) geforderte Verknüpfung zwischen dem Abschnitt über das Steuerungssystem, dem Wirtschaftsbericht, dem Prognosebericht sowie dem Wirtschaftsbericht des Folgejahrs über die Verbindungselemente der Leistungsindikatoren verstanden.1519 Ebenfalls für eine solche Vorgabe würde die damit erreichte Stärkung des im „management approach“ seine Entsprechung findenden Grundsatzes der Vermittlung der Sicht der Konzernleitung sprechen, da durch den Rückgriff auf die steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren ein Bezug zu konzerninternen Informationen hergestellt wird.1520

1516

1517 1518 1519

1520

Siehe zur Möglichkeit der Bildung von Risikokategorien, welche in der Regel auch durch die Konzerne in Anspruch genommen wird, DRS 20 (2012), Tz. 162-164. Dabei ist es zudem denkbar, die Leistungsindikatoren nach übergeordneten Zielgrößen wie Erfolg und Liquidität zu separieren. Vgl. zur Forderung nach der Erläuterung der Bewertung der Risiken DRS 20 (2012), Tz. K144. Weiterführende Ausführungen dazu sind in Unterabschnitt 5.4.2.3.2.5 enthalten. Siehe dazu grundlegend Barth, D./Rahe, I./Rabenhorst, D. (2014), S. 51-53 sowie des Weiteren Henckel, N./Rimmelspacher, D./Schäfer, N. (2014), S. 391; Wulf, I./Niemöller, J. (2015), S. 106 f. Kolb/Neubeck sprechen sich zudem für eine Erweiterung dieses Konzepts auf den Strategiebericht sowie den Vergütungsbericht aus. Vgl. dazu Kolb, S./Neubeck, G. (2016a), S. 57 f. Vgl. dazu DRS 20 (2012), Tz. B13.

Limitationen

241

Zusammenfassend kann für den durch die Forschungsfrage 1 abgebildeten Sachverhalt der Informationsabstufung eine Ausgestaltung der Berichte festgestellt werden, die zu deren Entscheidungsrelevanz beiträgt. Im Gegensatz dazu kann dies für die anhand der Forschungsfrage 2 untersuchte Informationsverknüpfung nicht festgestellt werden, woraus die oben beschriebene Handlungsempfehlung für den Standardsetzer abgeleitet werden kann. 5.10 Limitationen Nachfolgend werden die wesentlichen Einschränkungen in Bezug auf die beschriebene Studie zusammenfassend dargestellt.1521 In diesem Zusammenhang lassen sich vorrangig Limitationen, welche aus der Operationalisierung der abhängigen Variablen resultieren, anbringen. Erwähnenswerte Einschränkungen ergeben sich zudem aus der Festlegung der Stichprobe, der Ableitung der Gruppierungsvariable für Forschungsfrage 1, der weitergehenden Datenauswertung sowie der Verlässlichkeit der Risikoinformationen. In Bezug auf die Operationalisierung der abhängigen Variablen ist zunächst anzumerken, dass aufgrund der Definition der Breite der Berichterstattung1522 der Fall eintreten kann, dass Konzerne durch die unterlassene Herstellung von Zusammenhängen und eine dadurch hohe Zahl an ersten Ursachen, die nicht in einer Kette von Risikofaktoren enthalten sind, hohe Werte für die Breite aufweisen. Dies widerspricht dem übergeordneten Verständnis des Detaillierungsgrads, da durch die fehlende Herstellung von Zusammenhängen insbesondere die Tiefe der Berichterstattung beeinträchtigt wird. Durch die Feststellung der positiven Korrelationen zwischen den abhängigen Variablen, welche für Konzerne, die eine hohe Breite aufweisen tendenziell auch eine hohe Tiefe bzw. einen hohen Verflechtungsgrad anzeigen, kann dieses Problem allerdings als vernachlässigbar eingestuft werden. Weitere Limitationen hinsichtlich der Operationalisierung der abhängigen Variablen entspringen aus der Festlegung der zu erhebenden Merkmale bzw. dem daraus resultierenden Kategoriensystem. Zunächst muss dabei klargestellt werden, dass die Untersuchung aufgrund der Fokussierung auf die Risikofaktoren als hauptsächlich zu erhebende Merkmale keine umfassende Analyse der Risikoberichterstattung darstellt.1523 Die durch die Risikofaktoren erhobene Struktur der Risikoangaben in Form von Ursache-Wir-

1521

1522 1523

Teilweise werden Einschränkungen bereits bei der Begründung der wesentlichen Entscheidungen für die Ausgestaltung der Untersuchung genannt, sodass diese in diesem Abschnitt nicht mehr separat behandelt werden. So sind z. B. Angaben zu Einschränkungen der Objektivität bzw. Reliabilität der Erhebung u. a. in Unterabschnitt 5.4.2.6 enthalten. Siehe dazu Unterabschnitt 5.4.1. Dieses Argument ist insbesondere im Vergleich zu Studien, welche die Qualität der gesamten Risikoberichterstattung untersuchen, gültig. Siehe zu diesen Studien Abschnitt 4.1.

242

Empirische Analyse

kungs-Beziehungen lässt vielmehr lediglich Aussagen in Bezug auf diesen Teil der Risikoberichterstattung zu, sodass der Aussagegehalt diesbezüglich eine Einschränkung erfährt. In diesem Zusammenhang stellt die in Unterabschnitt 5.4.2.3.2.2 beschriebene und begründete Nichtberücksichtigung der quantifizierten Angaben zu Risiken zwar keine Einschränkung in Bezug auf die Zielsetzung und das Erkenntnisinteresse der Untersuchung dar. Allerdings ist von einer hohen Aussagekraft der quantitativen Informationen auszugehen, weshalb diese entscheidungsrelevante Informationen darstellen.1524 Dies ist insofern von Relevanz, da der Aussagegehalt in Bezug auf die Entscheidungsrelevanz der untersuchten Angaben umso geringer ist, je mehr potenziell entscheidungsrelevante Informationen durch die beschriebene Studie nicht berücksichtigt werden. Abmildernd ist jedoch anzumerken, dass die Quantifizierung der Risiken zwar einen Anhaltspunkt für deren Ausmaß darstellt, allerdings in der Regel anhand einer übergeordneten Bezugsgröße vorgenommen wird, welche möglicherweise das Ausmaß eines Risikos nicht adäquat abzubilden vermag.1525 Da mit der Untersuchung der Angaben zu einzelnen Risiken zudem eine Untersuchung des Kernbereichs1526 der Risikoberichterstattung erfolgt,1527 welchem ebenfalls eine hohe Relevanz beigemessen werden kann, ist die beschriebene Einschränkung als vernachlässigbar einzustufen. Die Berichterstattung von Chancen wird trotz der Verbundenheit mit der Risikoberichterstattung und der im Rahmen der empirischen Literatur oftmals gemeinsamen Betrachtung mit der Risikoberichterstattung1528 in der in dieser Arbeit beschriebenen Studie nicht betrachtet, da Chancen aufgrund ihres positiven Charakters im Vergleich zu Risiken einen diametral entgegengesetzten Informationscharakter aufweisen. 1529 Dadurch sind für die Chancenberichterstattung im Vergleich zur Risikoberichterstattung z. T. auch andere Publizitätsanreize relevant,1530 wodurch sich möglicherweise eine andere Ausgestaltung in Bezug auf den Detaillierungsgrad und die Informationsabstufung der Chancenberichterstattung ergibt. Zudem trifft das Kategoriensystem keine Unterscheidung zwischen wesentlichen und unwesentlichen Risiken, wodurch möglicherweise auch einzeln dargestellte unwesent-

1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530

Ähnlich, allerdings in Bezug auf die Prognoseberichterstattung Buchheim, R./Knorr, L. (2006), S. 422. Beispielsweise werden Risiken, die sich allein auf die Liquidität auswirken, z. T. anhand einer Erfolgsgröße gemessen. Siehe dazu auch Unterabschnitt 5.4.2.3.2.5. So auch Kajüter, P./Nienhaus, M./Mohrschladt, H. (2015), S. 520. Vgl. dazu auch die Ausführungen in Unterabschnitt 5.4.2.2. Vgl. dazu auch Kajüter, P./Esser, S. (2007), S. 381-390; Kajüter, P./Nienhaus, M./Mohrschladt, H. (2015), S. 514-525. Ähnlich Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 183. Siehe zu einer zusammenfassenden Aussage über die Publizitätsanreize für Risiken Dobler, M. (2004), S. 91.

Limitationen

243

liche Risken in die Betrachtung mit eingeflossen sind, obwohl der DRS 20 (2012) lediglich die Einzeldarstellung von wesentlichen Risiken verlangt.1531 Die Berichterstattung unwesentlicher Risiken kann die Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung im Gesamten beeinträchtigen, da der Adressat möglicherweise die Fokussierung auf die wesentlichen Informationen verliert.1532 Diese Einschränkung resultiert auch aus der in der Regel fehlenden Unterscheidung in wesentliche und unwesentliche Risiken durch die Konzerne.1533 Gleichzeitig liegt die Beurteilung der Wesentlichkeit der Risiken zu einem gewissen Grad im Ermessen des Unternehmens,1534 wodurch eine einheitliche Abgrenzung insgesamt unmöglich erscheint. Diese Einschränkung wird allerdings durch die in Bezug auf Risiken vorherrschenden Anreize für eine restriktive Berichterstattung abgemildert,1535 sodass der Effekt der Erfassung unwesentlicher Risiken als beherrschbar angesehen werden kann. Es erfolgt zudem keine Unterscheidung, ob der betrachtete Risikobericht eine Bruttooder eine Nettobetrachtung der Risiken aufweist. Diese Unterscheidung könnte jedoch sinnvoll sein, da davon ausgegangen werden kann, dass mit einer Nettobetrachtung aufgrund der Beschränkung auf die Betrachtung der Risiken, welche nach der Umsetzung von Maßnahmen zur Risikobegrenzung bestehen bleiben,1536 in der Regel ein geringerer Detaillierungsgrad der Informationen einhergeht.1537 Dadurch könnte die Vergleichbarkeit der einzelnen Berichte beeinträchtigt sein. Allerdings erfolgt sehr häufig keine Angabe durch die Unternehmen, ob die Berichterstattung der Brutto- oder der Nettobetrachtung folgt,1538 wodurch eine Unterscheidung unmöglich erscheint und somit die unterlassene Berücksichtigung gerechtfertigt werden kann. Die Vorteile der ungewichteten Ausgestaltung des Kategoriensystems1539 werden durch den Nachteil der impliziten Annahme der für die Adressaten gleichen Relevanz aller Risikofaktoren beschränkt. Diese Annahme kann angezweifelt werden,1540 da davon auszugehen ist, dass beispielsweise gesamtwirtschaftliche bzw. branchenbezogene In-

1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538

1539 1540

Siehe dazu DRS 20 (2012), Tz. 149 sowie übergeordnet zum Grundsatz der Wesentlichkeit DRS 20 (2012), Tz. 32. Ähnlich Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 191. Siehe zu einer ähnlichen Feststellung z. B. Thomas, T. (2008), S. 225. Dabei wird beispielsweise im Risikobericht der K+S AG eine solche Unterscheidung vorgenommen. Vgl. K+S AG (Hrsg.) (2014), S. 98-108. Vgl. dazu Grottke, M./Höschele, D./Wildner, S. (2015), S. 57. Siehe dazu zusammenfassend Dobler, M. (2004), S. 91. Vgl. dazu DRS 20 (2012), Tz. 157. Ähnlich Lackmann, J./Steinmeier, M./Stich, M. (2015), S. 50; Müller, S./Juchler, D./Ergün, I. (2012b), S. 287. Zu einem ähnlichen Ergebnis kommen z. B. Lackmann, J./Steinmeier, M./Stich, M. (2015), S. 50. Der Grund für diese Unterlassung liegt möglicherweise in der fehlenden Forderung des DRS 20 (2012) nach dieser Angabe. Siehe dazu Unterabschnitt 5.4.2.3.2.2. Vgl. dazu grundsätzlich Coy, D./Dixon, K. (2004), S. 83 f.

244

Empirische Analyse

formationen aufgrund der Möglichkeit deren anderweitiger Erlangung durch die Adressaten für diese eine geringere Relevanz aufweisen als unternehmens- bzw. konzernspezifische Informationen.1541 Eine Unterscheidung in unternehmens- bzw. konzernspezifische und gesamtwirtschaftliche bzw. branchenbezogene Risikofaktoren erfolgt im Rahmen der beschriebenen Studie allerdings ebenso wenig wie eine Betrachtung, ob die Risiken intern, also durch den Konzern, oder durch externe Faktoren verursacht werden,1542 weshalb auch keine Gewichtung anhand dieser Kriterien möglich ist. Hier bleibt folglich Raum für weiterführende Forschungsarbeiten.1543 In Bezug auf die Erfassung der Verbindungen zwischen den letzten Auswirkungen und den steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren besteht die Schwäche, dass nicht bei jeder letzten Auswirkung zweifelsfrei festgestellt werden kann, ob diese einen Leistungsindikator repräsentiert und ob dieser wiederum einen Einfluss auf einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator ausübt. Zwar wurde versucht, diese Einschränkung durch die Erhebungsregeln abzuschwächen, allerdings war dies aufgrund der Vielfältigkeit der in den Risikoberichten enthaltenen Ausführungen nicht vollends möglich. Der Umfang der Stichprobe kann als weitere Einschränkung aufgeführt werden. Insgesamt wurden die Konzernlageberichte von 62 Konzernen in die Untersuchung mit einbezogen. Dieser geringe Stichprobenumfang ist in Bezug auf Untersuchungen des Konzernlageberichts allerdings nicht unüblich1544 und ist u. a. Ausfluss der sehr zeitaufwändigen Erhebungsmethodik. Zudem wird diese Limitation dadurch abgemildert, dass aus statistischer Sicht für den Signifikanztest auch bei einer kleinen Stichprobengröße von einer geringen Fehlerwahrscheinlichkeit ausgegangen werden kann, sofern der Test signifikante Ergebnisse anzeigt.1545 Dies ist in Bezug auf die beschriebene Studie der Fall.1546 Bezüglich der Stichprobe kann auch die Untersuchung der Geschäftsjahre, die am oder nach dem 1. Januar 2013 begonnen haben, was somit eine Untersuchung der Erstanwen-

1541 1542

1543 1544

1545 1546

Vgl. dazu in Bezug auf Prognosen Eisenschmidt, K. (2012), S. 159. In ähnlichen Forschungsarbeiten erfolgt oftmals eine übergeordnete Unterscheidung in interne und externe Risiken. Siehe dazu z. B. Kajüter, P./Esser, S. (2007), S. 385 f.; Kajüter, P./Winkler, C. (2003), S. 220-222; Thomas, T. (2008), S. 228-238. Siehe dazu auch Abschnitt 5.11. Siehe zu Studien, die ebenfalls Konzerne untersuchen, deren Mutterunternehmen im DAX sowie im MDAX notiert sind und folglich einen ähnlichen Stichprobenumfang aufweisen z. B. Kajüter, P./Nienhaus, M./Mohrschladt, H. (2015), S. 514-525; Thomas, T. (2008). Teilweise werden sogar lediglich Konzerne, deren Mutterunternehmen im DAX notiert sind, einer Untersuchung unterzogen. Siehe dazu z. B. Velte, P./Czaya, V. (2017), S. 70-78 hinsichtlich der Risikoberichterstattung sowie Ergün, I./Lange, T./Müller, S. (2013), S. 909-916 in Bezug auf die Berichterstattung über das Risikomanagementsystem. So auch Diekmann, A. (2008), S. 713; Laatz, W. (1993), S. 519. Siehe dazu Unterabschnitt 5.7.2.

Limitationen

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dung des DRS 20 (2012) impliziert – zumindest für die Beantwortung der Forschungsfrage 2 – als Einschränkung angesehen werden. Dies resultiert aus der mit dem DRS 20 (2012) vorgenommenen Neuausrichtung der Risikodefinition auf die Prognose- bzw. Zielabweichung,1547 welche im Vorgängerstandard DRS 5 (2010) noch nicht enthalten war.1548 Deshalb besteht die Gefahr, dass die Konzerne diese Änderung erst nach einer gewissen Umstellungszeit vollends in ihr Risikomanagement implementieren und daher möglicherweise auch die Berichterstattung für das Geschäftsjahr 2013 dieser Ausrichtung noch nicht folgt, was eine Beeinträchtigung der Ergebnisse zu Forschungsfrage 2 zur Folge haben kann.1549 Diese Limitation wird durch die bereits Ende 2012 erfolgte Veröffentlichung des DRS 20 (2012) abgemildert.1550 Dabei wurde die Entwurfsfassung in Form des E-DRS 27, welcher ebenfalls die letztendlich in den Standard übernommene Risikodefinition enthielt,1551 bereits Ende des Jahres 2011 veröffentlicht, sodass die Implementation der neuen Vorgaben durch die Konzerne hätte frühzeitig erfolgen können. Diese Argumentation lässt sich in ähnlicher Weise auch für das IIRF (2013) führen. Dieses wurde zwar erst Ende des Jahres 2013 veröffentlicht, wodurch die mangelnde Berücksichtigung des Grundsatzes der Informationsverknüpfung erklärbar erscheint. Allerdings war dieser Grundsatz bereits in einem Diskussionspapier des IIRC aus dem Jahr 20111552 und in der Folge in weiteren Publikationen des IIRC enthalten, 1553 sodass eine Anwendung dieses Grundsatzes auf die untersuchten Konzernlageberichte durchaus möglich gewesen wäre. Hinsichtlich der zum Test der Hypothesen zu Forschungsfrage 1 verwendeten Gruppierungsvariable ist anzumerken, dass anhand dieser Variable Unterschiede in der Berichterstattung lediglich in Bezug auf die Konzerngröße festgestellt werden können, was die Aussagefähigkeit zur Informationsabstufung auf dieses Unterscheidungsmerkmal einschränkt. Weitere Unterscheidungsmerkmale, welche der DRS 20 (2012) für den Detaillierungsgrad angibt,1554 werden durch die Untersuchung nicht berücksichtigt. Diese Nichtberücksichtigung kann allerdings durch die in Unterabschnitt 5.2.2 dargelegten Argumente begründet werden.

1547 1548 1549

1550 1551 1552 1553 1554

Vgl. DRS 20 (2012), Tz. 11. In DRS 5 (2010), Tz. 9 wurde das Risiko noch als „Möglichkeit von negativen künftigen Entwicklungen der wirtschaftlichen Lage des Konzerns“ definiert. Wie in Abschnitt 5.9 ausgeführt, hat die DPR diesbezüglich im Rahmen der Prüfung der Konzernlageberichte für das Jahr 2013 eine Anwendung der neuen Risikodefinition durch lediglich einer Teilmenge der Konzerne festgestellt. Vgl. dazu Barth, D./Thormann, B. (2015), S. 1001. Zudem wurde eine vollumfängliche Anwendung des Standards vor dem verpflichtenden Erstanwendungszeitpunkt durch das DRSC empfohlen. Vgl. DRS 20 (2012), Tz. 236. Siehe dazu E-DRS 27, Tz. 11. Vgl. dazu IIRC (Hrsg.) (2011), S. 13. Siehe zu den Entwicklungsstufen des IIRF (2013) Kayser, H./Behncke, N. (2013), S. 285 f. Dies sind einerseits die Art der Geschäftstätigkeit des Konzerns sowie andererseits die Inanspruchnahme eines Kapitalmarktes, wobei der DRS 20 (2012) unter der Art der Geschäftstätigkeit offenbar den Grad der Diversifizierung des Konzerns versteht. Siehe dazu DRS 20 (2012), Tz. 34 f.

246

Empirische Analyse

Bei der im Rahmen der weitergehenden Datenauswertung zu Forschungsfrage 1 erfolgten Prüfung der Hypothesen kam der Mann-Whitney-U-Test zur Anwendung. Im Rahmen dieses Tests können Unterschiede zwischen den zentralen Lagen der Verteilungen zweier unabhängiger Stichproben festgestellt werden.1555 Dadurch wird eine sehr aggregierte Sicht vermittelt, die lediglich Tendenzaussagen zulässt. Somit existieren in Einzelfällen durchaus auch Berichte, die eine von der grundsätzlichen Tendenz abweichende Ausgestaltung aufweisen.1556 Allerdings ist diese Einschränkung Studien, welche ein vergleichbares Testverfahren anwenden, inhärent. Ihr wird mit einer entsprechend vorsichtigen Ableitung von schlussfolgernden Aussagen Rechnung getragen. Des Weiteren stellt der Mann-Whitney-U-Test einen nichtparametrischen Test dar und greift auf Rangdaten zurück, wodurch die intervall- bzw. ratioskalierten abhängigen Variablen in Ordinalskalenniveau überführt werden.1557 Diese Transformation der Variablen führt durch die fehlende Betrachtung der Unterschiede bzw. Abstände zwischen den tatsächlichen Messwerten zu einem Verlust an Informationen.1558 Allerdings weist dieses nichtparametrische Testverfahren u. a. den Vorteil der Robustheit gegenüber Verletzungen der Normalverteilungsannahme oder Ausreißern bzw. Extremwerten auf, sodass durch diese Umstände nicht die Gefahr irreführender Ergebnisse besteht,1559 wodurch dessen Anwendung begründet werden kann. Die Beantwortung der Forschungsfrage 2 erfolgt lediglich auf der Basis von deskriptiven univariaten Analysen,1560 wodurch eine vergleichsweise geringe Aussagesicherheit vorhanden und eine Einschränkung der Aussagekraft der Ergebnisse hinzunehmen ist. Abschließend ist darauf einzugehen, dass die verbalen zukunftsorientierten Informationen des Risikoberichts – auch im Rahmen der Abschlussprüfung – nur schwer verifizierbar sind,1561 was die Verlässlichkeit der Informationen einschränkt.1562 Somit können aus der Betrachtung der Risikofaktoren zur Beurteilung der Informationsabstufung zwar näherungsweise Rückschlüsse für die Vollständigkeit sowie die Beachtung des Wesentlichkeitsgrundsatzes und somit zu einem gewissen Grad auch für die Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung gezogen werden. Gleichfalls sind Aussagen zur 1555 1556

1557

1558 1559 1560

1561 1562

Vgl. dazu Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 652. Als Beispiel kann hier ein Konzern genannt werden, dessen Mutterunternehmen im DAX vertreten war, welcher jedoch sowohl für die Breite als auch für die Tiefe und den Verflechtungsgrad jeweils den Minimalwert der Gesamtstichprobe aufweist. Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 323. Auch im Rahmen der Korrelationsanalyse für die abhängigen Variablen der Forschungsfrage 1 erfolgte eine Überführung in Rangdaten, wodurch die nachfolgenden Aussagen hierfür ebenso Gültigkeit besitzen. Vgl. dazu Backhaus, K. et al. (2016), S. 11 f. Ähnlich Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 322 f. Die Begründung dieses Vorgehens findet sich in Unterabschnitt 5.2.3. Siehe zu einer Kritik an dieser Vorgehensweise, welche auch in anderen Forschungsarbeiten zu diesem Themenkomplex anzutreffen ist, Velte, P./Czaya, V. (2017), S. 78. Ähnlich Fischer, T. M./Vielmeyer, U. (2004), S. 461. So auch Buchheim, R./Knorr, L. (2006), S. 417.

Weitergehende Forschungsmöglichkeiten

247

Entscheidungsrelevanz im Kontext der Beurteilung der Informationsverknüpfung ableitbar. Aussagen zur Entscheidungsnützlichkeit sind in beiden Fällen jedoch nicht möglich.1563 Allerdings stellt dieser Umstand eine der Untersuchung der Risikoberichterstattung inhärente Einschränkung dar. Insgesamt bewegen sich die Limitationen in Bezug auf die beschriebene Studie in einem für vergleichbare Studien üblichen Rahmen. Damit sind die aus den Ergebnissen abgeleiteten Schlussfolgerungen1564 zwar immer unter Berücksichtigung der einschränkenden Faktoren zu sehen, ihr Aussagegehalt nimmt aber insgesamt ein angemessenes Ausmaß an. 5.11 Weitergehende Forschungsmöglichkeiten Ausgehend von der in dieser Arbeit dargestellten Untersuchung sind auch weitergehende Untersuchungen denkbar, bei denen das entwickelte Kategoriensystem bzw. insgesamt die für den Detaillierungsgrad abgeleiteten Indikatoren und teilweise auch die beiden Formen des für die Informationsverknüpfung abgeleiteten Indikators sowie deren Operationalisierung zum Einsatz kommen können. Durch die Ausgestaltung des Kategoriensystems, welche eine sehr genaue Betrachtung der Struktur der Angaben zu den einzelnen Risiken erlaubt, wäre insbesondere eine differenzierte Betrachtung, inwiefern Risikofaktoren berichtet werden, welche durch den Konzern selbst (intern) oder konzernextern verursacht werden, oder auch welches Ausmaß die Berichterstattung unternehmens- bzw. konzernspezifischer im Verhältnis zur Darlegung gesamtwirtschaftlicher bzw. branchenbezogener Informationen annimmt, möglich.1565 Diese beiden Unterscheidungsformen lassen sich im Einklang mit dem DRS 20 (2012) ableiten, da hier ebenfalls auf den Fokus auf unternehmens- bzw. konzernspezifische Gegebenheiten hingewiesen wird. Diese können entweder aus dem Umfeld des Konzerns in Form von externen Risiken oder aus ihm selbst heraus als interne Risiken entspringen.1566 Dabei könnte eine Betrachtung des Verhältnisses der unternehmens- bzw. konzernspezifischen Risikofaktoren zu den gesamtwirtschaftlichen bzw. branchenbezogenen Risikofaktoren möglicherweise Aufschluss über die Bereitschaft der Konzernleitung, eine an die spezifischen Gegebenheiten des Konzerns angelehnte Berichterstattung offenzulegen und somit für die Adressaten relevantere unternehmens-

1563

1564 1565

1566

Siehe zusammenfassend zum Konzept der Entscheidungsnützlichkeit mit den Bestandteilen Entscheidungsrelevanz und Verlässlichkeit Kreipl, M. P. (2015), S. 42 f.; Velte, P./Stiglbauer, M./Sepetauz, K. (2011), S. 127 f. Vgl. dazu Abschnitt 5.9. Diese Betrachtung würde eine ähnliche, aber deutlich genauere Form im Vergleich zu bisherigen Forschungsarbeiten, welche z. T. eine Unterscheidung in interne und externe Risiken vornehmen, darstellen. Vgl. dazu auch Kajüter, P./Esser, S. (2007), S. 385 f.; Kajüter, P./Winkler, C. (2003), S. 220-222; Thomas, T. (2008), S. 228-238. Siehe dazu DRS 20 (2012), Tz. 147.

248

Empirische Analyse 1567

bzw. konzernspezifische Informationen zu veröffentlichen, geben. Da interne Risikofaktoren in aller Regel besser steuerbar sind als die korrespondierenden externen Risikofaktoren,1568 wären anhand der Untersuchung des Verhältnisses der internen zu den externen Risikofaktoren darüber hinaus gegebenenfalls Rückschlüsse auf die Motivation der Konzernleitung, Defizite im eigenen Risikomanagementsystem bzw. generell im eigenen Handeln offenzulegen, möglich. Zudem wäre anhand der abgeleiteten Indikatoren für Forschungsfrage 1 und deren Operationalisierung eine Untersuchung der Angaben zur Risikobegrenzung möglich, sodass die Beurteilung des Detaillierungsgrads der Angaben zu den einzelnen Risiken durch die Erfassung des Detaillierungsgrads der Angaben zur Risikobegrenzung erweitert werden könnte. Auf dieser Grundlage könnten gegebenenfalls Aussagen darüber getroffen werden, inwiefern die Konzerne eine Notwendigkeit zur Offenlegung der durch die Konzernleitung initiierten Maßnahmen gegen die Risiken sehen, womit ein Indiz für den durch die Konzernleitung wahrgenommenen Rechtfertigungszwang vorhanden wäre. Über das Ausmaß der Abweichung der Werte in Bezug auf die Risikobegrenzung von jenen für die Risikofaktoren könnte dabei festgestellt werden, inwiefern mögliche hohe Werte tatsächlich auf eine Intention der Konzernleitung zur Rechtfertigung zurückzuführen sind bzw. ob ein hohes Niveau vorrangig durch einen generell höheren Detaillierungsgrad der Berichterstattung verursacht wird. Darüber hinaus könnte eine entsprechende Anwendung des vorgestellten Konzepts auch auf die Chancenberichterstattung erfolgen, da die Vorgaben zu Chancen jenen für die Risiken entsprechen1569 und die Struktur der Berichterstattung in Anlehnung daran ebenfalls durch die Darstellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen gekennzeichnet ist. Aufgrund des gegensätzlichen Informationscharakters von Risiken und Chancen1570 könnten über einen Vergleich der Ausgestaltung der Risikoberichterstattung mit jener der Chancenberichterstattung möglicherweise Aussagen über unterschiedliche Publizitätsanreize abgeleitet werden. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit der in dieser Arbeit vorgeschlagenen Vorgehensweise eröffnet sich durch die Verabschiedung des CSR-RUG und die daran anknüpfende Veröffentlichung des DRÄS 8, welcher zu Änderungen am DRS 20 (2016) führte. Die dadurch implementierten Vorgaben verpflichten Mutterunternehmen bestimmter Kon-

1567 1568 1569 1570

Vgl. vor dem Hintergrund von Prognosen Eisenschmidt, K. (2012), S. 159. So auch Kajüter, P./Winkler, C. (2004), S. 255. Siehe dazu DRS 20 (2012), Tz. 165. Vgl. Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 183.

Weitergehende Forschungsmöglichkeiten

249

zerne, entweder eine nichtfinanzielle Konzernerklärung oder einen gesonderten nichtfinanziellen Konzernbericht zu erstellen.1571 Die nichtfinanzielle Konzernerklärung bzw. der gesonderte nichtfinanzielle Konzernbericht soll neben anderen Informationen auch Angaben zu Risiken, die auf nichtfinanzielle Aspekte wirken, beinhalten.1572 Folglich wäre eine Untersuchung dieser Angaben anhand der in dieser Arbeit dargestellten Methodik möglich. In Verbindung mit den gegebenenfalls in die Konzernsteuerung aufzunehmenden Zielen ist davon auszugehen, dass in diesem Zuge in zunehmendem Maße nichtfinanzielle Leistungsindikatoren als steuerungsrelevant erachtet werden. Dadurch könnte möglicherweise der in der beschriebenen Studie auf die finanziellen Leistungsindikatoren gelegte Fokus1573 in künftigen Untersuchungen zugunsten einer zusätzlichen Berücksichtigung nichtfinanzieller Leistungsindikatoren als steuerungsrelevante prognostizierte Leistungsindikatoren aufgegeben werden.

1571

1572

1573

Siehe dazu § 315b Abs. 1 Satz 1 sowie Abs. 3 Satz 1 HGB (2017). Siehe zur Aufstellungspflicht und zu Befreiungsmöglichkeiten davon § 315b Abs. 1 und 2 HGB (2017) sowie ergänzend Rimmelspacher, D./Schäfer, N./Schönberger, M. W. (2017), S. 230; Winkeljohann, N./Schäfer, N. (2018), § 315b, Rdnr. 5-12 sowie Rdnr. 30-36. Vgl. dazu § 315c Abs. 1 und 2 HGB (2017) i. V. m. § 289c Abs. 3 Nr. 3 und 4 HGB (2017) sowie konkretisierend DRS 20 (2017), Tz. 277-283. Dabei ist die Berichterstattung an strenge Wesentlichkeitsvoraussetzungen geknüpft. Nähere Ausführungen hierzu finden sich in Unterabschnitt 2.1.1.1.6. Diese führen dazu, dass im Vergleich zur durch die herkömmlichen Normen geforderten Risikoberichterstattung vorrangig dann zusätzliche nichtfinanzielle Risikoangaben zu erwarten sind, wenn – wie durch die neuen Vorgaben gefordert – verstärkt Ziele für den Konzern aus den Erwartungen anderer Adressaten als der Kapitalgeber abgeleitet und in die Konzernsteuerung aufgenommen werden. Ähnlich DRS 20 (2017), Tz. B82. Zu einer kritischen Würdigung der neuen Vorgaben zu nichtfinanziellen Risikoangaben siehe Rauch, K./Weigt, S. G. K. (2018), S. 119-126. Siehe Unterabschnitt 5.4.2.3.2.6.

6

Zusammenfassung

Diese Arbeit verfolgt die Zielsetzung, über die empirische Untersuchung der Ausgestaltung des Risikoberichts in Bezug auf die Merkmale der Informationsabstufung und der Informationsverknüpfung Aussagen hinsichtlich der tatsächlichen Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung bezüglich dieser Merkmale abzuleiten. Vor diesem Hintergrund erfolgte zunächst die Herleitung, dass eine Einhaltung der diesen beiden Merkmalen zugrunde liegenden Grundsätze zur Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung beitragen und die Informationsabstufung und die Informationsverknüpfung folglich als zwei Dimensionen der Entscheidungsrelevanz gesehen werden können. Für den Grundsatz der Informationsabstufung, welcher die Abhängigkeit der Ausführlichkeit und des Detaillierungsgrads der Berichterstattung von den spezifischen Gegebenheiten des Konzerns beschreibt,1574 lässt sich der Bezug zur Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung über dessen Verbindungen zum Grundsatz der Vollständigkeit1575 sowie zum Grundsatz der Wesentlichkeit1576 ableiten.1577 Insgesamt stellt der Grundsatz der Informationsabstufung mithin ein Verbindungselement zwischen diesen beiden gegensätzlichen Grundsätzen dar und trägt somit auch zur Vermeidung eines Informationsüberflusses bei.1578 Betreffend das Konzept der Informationsverknüpfung, welches eine in unterschiedlichen Ausprägungsformen vorzunehmende Verknüpfung von Informationen innerhalb der Berichterstattung als Ausfluss des Konzepts des „integrated thinking“1579 beschreibt,1580 ist ein Zusammenhang mit der Entscheidungsrelevanz über die dadurch vorgenommene Abbildung der Zusammenhänge, Wechselwirkungen sowie Abhängigkeiten zwischen den werttreibenden Faktoren der Konzerne1581 gegeben.1582 Als zu untersuchende Dimension der Informationsabstufung wurde anhand des korrespondierenden Berichtsgrundsatzes der Detaillierungsgrad der Berichterstattung identifiziert,1583 da ein wesentliches Innovationsmerkmal der Arbeit die Herleitung und Anwendung einer neuen Untersuchungsmethodik für die Risikoangaben darstellt und zudem das zusätzlich genannte Merkmal der Ausführlichkeit, welches mit dem Umfang

1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583

Vgl. DRS 20 (2012), Tz. 34. Vgl. dazu Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 60. Siehe Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 72 f. Ähnlich DRS 20 (2012), Tz. 12 und Tz. 32 f. Ähnlich Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 72 f. Siehe dazu IIRF (2013), Tz. 3.7. Vgl. IIRF (2013), Tz. 3.8. Siehe dazu IIRF (2013), Tz. 3.6. Vgl. dazu IIRF (2013), Tz. 1.7. Auf dieses Merkmal erfolgte zugleich die Ausrichtung der Forschungsfrage 1.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 K. Rauch, Informationsabstufung und -verknüpfung im Konzernlagebericht, Auditing and Accounting Studies, https://doi.org/10.1007/978-3-658-27071-1_6

252

Zusammenfassung 1584

der Berichterstattung gleichgesetzt werden kann, bereits in diversen Forschungsarbeiten zum Risikobericht untersucht wurde.1585 Letzteres gilt für den Detaillierungsgrad nur in sehr eingeschränkter Form, da dieser in der Regel anhand der Anzahl der berichteten Risiken bzw. anhand der Anzahl der Risikokategorien operationalisiert wurde,1586 was eine sehr grobe Betrachtung impliziert. Als Abstufungskriterium für den Detaillierungsgrad wurde im Rahmen der beschriebenen Studie das in einer nicht abschließenden Aufzählung1587 des Standards genannte Merkmal der Konzerngröße herangezogen. Der Detaillierungsgrad der Berichterstattung wurde hernach in die Indikatoren Breite, Tiefe sowie Verflechtungsgrad der Berichterstattung aufgegliedert, welche folglich verschiedene Dimensionen des Detaillierungsgrads abbilden sollen. Die dabei angestellte Vermutung, dass diese Indikatoren den Status intern korrelativer Indikatoren aufweisen, konnte im Rahmen einer Rangkorrelationsanalyse bestätigt werden. Dies impliziert, dass die Indikatoren insgesamt eine gute Eignung zur Abbildung des Detaillierungsgrads aufweisen und somit valide sind.1588 Unter Verwendung dieser Indikatoren wurden in Anlehnung an die normativen Vorgaben sowie an theoretisch hergeleitete Argumente sodann Hypothesen formuliert, die einen Unterschied in der zentralen Tendenz der Verteilungen der Indikatoren in Bezug auf zwei Teilstichproben zugunsten von größeren Konzernen postulieren. Diese Hypothesen, welche als Unterschiedshypothesen ausgestaltet sind, wurden im weiteren Verlauf einem statistischen Test unterzogen. Hinsichtlich der Informationsverknüpfung konnte anhand des IIRF (2013), welches u. a. eine Verknüpfung der Informationen verschiedener Berichtsteile sowie von qualitativen und quantitativen Informationen vorschlägt,1589 sowie der normativen Vorgaben des HGB (2013) und des DRS 20 (2012) der Verknüpfungsgrad zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht als Indikator abgeleitet werden. Dieser nimmt in der vorliegenden Arbeit zwei Formen an, welche als unmittelbarer und mittelbarer Verknüpfungsgrad bezeichnet werden. Allerdings wurden hinsichtlich des Verknüpfungsgrads keine Hypothesen abgeleitet, sondern es wurde lediglich eine offene Forschungsfrage aufgeworfen, welche anhand einer deskriptiven univariaten Analyse beantwortet werden sollte. Die Betrachtung des Verknüpfungsgrads zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht stellt ebenfalls ein innovatives Element der Untersuchung dar.

1584 1585

1586 1587 1588 1589

Vgl. dazu z. B. Müller, S./Pommerenke, N. E./Reinke, J. (2013), S. 121; Senger, T./Brune, J. (2012), S. 1286. Siehe Kajüter, P./Esser, S. (2007), S. 383; Lenz, H./Diehm, J. (2010), S. 389; Thomas, T. (2008), S. 177. Neben dem Detaillierungsgrad und dem Umfang ist die Qualität der Berichterstattung ein wesentliches Untersuchungsmerkmal der bisherigen Studien. Vgl. dazu Abschnitt 4.1. Siehe dazu z. B. Kajüter, P./Winkler, C. (2003), S. 220-222; Lenz, H./Diehm, J. (2010), S. 393; Thomas, T. (2008), S. 228-238. So auch Fink, C./Kajüter, P./Winkeljohann, N. (2013), S. 73. Siehe dazu Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016), S. 166-168; Stier, W. (1999), S. 28 f. Vgl. IIRF (2013), Tz. 3.8.

Zusammenfassung

253

Um die Anwendung der empirisch ausgerichteten Verfahren zur Prüfung der Hypothesen zu Forschungsfrage 1 bzw. zur Beantwortung beider Forschungsfragen zu ermöglichen, musste eine Operationalisierung der abhängigen Variablen sowie des für die Forschungsfrage 1 benötigten Abstufungskriteriums in Form einer Gruppierungsvariable erfolgen. Für die abhängigen Variablen erfolgte dazu zunächst eine empirische Definition der Indikatoren. Im Anschluss daran wurde eine Inhaltsanalyse in der quantitativen Ausprägungsform durchgeführt, in deren Rahmen zunächst eine Festlegung des Ausgangsdatenmaterials und der zu erhebenden Merkmale erfolgte. Als Ausgangsdatenmaterial dienten die Konzernlageberichte der in der Stichprobe enthaltenen Konzerne. Die Stichprobe wiederum bildeten Konzerne, deren Mutterunternehmen zum 31. Dezember 2013 entweder im DAX oder im MDAX notiert waren. Nach Ausschlüssen belief sich der Stichprobenumfang auf 62 Konzerne, deren Konzernlageberichte für das Geschäftsjahr 2013 unter der Maßgabe, dass dieses jeweils am oder nach dem 1. Januar 2013 begonnen hat,1590 in die Untersuchung einbezogen wurden. Als zu erhebende Merkmale wurden – vorrangig unter Berücksichtigung der Vorgaben des DRS 20 (2012) – Risikofaktoren sowie für die Beantwortung der Forschungsfrage 2 auch steuerungsrelevante prognostizierte Leistungsindikatoren festgelegt. Die zu erhebenden Merkmale determinierten auch die Ableitung des Kategoriensystems in hohem Maße mit, da sie gleichzeitig die (Ober-)Kategorien repräsentierten.1591 Während die den Risikofaktoren entsprechende Kategorie 1 in Unterkategorien unterteilt werden konnte, war dies bei Kategorie 2, welche durch die steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren repräsentiert wurde, nicht möglich bzw. nötig. Die Ableitung der Unterkategorien zu Kategorie 1 erfolgte ebenfalls insbesondere anhand der Vorgaben des DRS 20 (2012). Im Zuge der Ableitung des Kategoriensystems erfolgte auch eine Definition der Kategorien und Unterkategorien sowie eine Entwicklung von Erhebungsregeln. Die Definitionen sowie Erhebungsregeln wurden in einem Erhebungshandbuch zusammengefasst und kamen im Rahmen der Datenerhebung – insbesondere in Zweifelsfällen – zum Einsatz. Die Datenerhebung erfolgte im Rahmen der beschriebenen Studie losgelöst von der Aggregation der erhobenen Daten, da insbesondere die Erfassung der Risikofaktoren sowie ihrer Verbindungen untereinander, welche in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen vorlagen, eine von der Datenerhebung separierte Aggregation erforderte. Während die Datenerhebung vorrangig durch die Abbildung der Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den Risikofaktoren sowie der Übereinstimmungen bzw. Verbindungen der letzten Auswirkungen mit bzw. zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren auf einem blanken Erhebungs-

1590 1591

Dies impliziert eine Betrachtung der Erstanwendung des DRS 20 (2012). Vgl. dazu DRS 20 (2012), Tz. 236. Siehe zu dieser Anforderung an ein Kategoriensystem auch Rössler, P. (2017), S. 44.

254

Zusammenfassung

bogen gekennzeichnet war, kam für die anschließende Aggregation der Daten ein Aggregationsbogen zum Einsatz, welcher letztendlich mit den aufsummierten Häufigkeiten für die einzelnen Unterkategorien befüllt wurde. Nach der Übertragung der im Aggregationsbogen enthaltenen Daten in ein elektronisches Datenverarbeitungsprogramm erfolgte zunächst eine Prüfung der Daten. Im Anschluss daran wurden weitergehende Aggregationsschritte unternommen, welche das Ziel verfolgten, die Werte für die in den empirischen Äquivalenten für die Indikatoren verwendeten Größen zu ermitteln. Mit diesem Schritt war die inhaltsanalytische Vorgehensweise abgeschlossen. Insgesamt wurde versucht, die in der Literatur geäußerten Anforderungen an die Inhaltsanalyse1592 einzuhalten, wodurch die Objektivität, die Reliabilität sowie die Validität der Untersuchung sichergestellt werden sollte. Die Einhaltung der Gütekriterien kann demnach als gegeben angesehen werden. Dies wird zum einen argumentativ sowie zum anderen – wo dies möglich war – anhand empirischer Nachweise belegt. Die aus der Inhaltsanalyse resultierenden Daten wurden dazu eingesetzt, die Werte für die Indikatoren bzw. abhängigen Variablen zu berechnen, womit die Vorbereitung der weitergehenden Datenanalyse in Bezug auf die abhängigen Variablen abgeschlossen war. Die Operationalisierung der Gruppierungsvariable, welche die ursprüngliche Gesamtstichprobe in zwei unabhängige Teilstichproben aufteilt,1593 war wesentlich weniger aufwändig, da hierfür lediglich die Indexzugehörigkeit der Mutterunternehmen der Konzerne erfasst werden musste. Die 22 Konzerne, deren Mutterunternehmen im DAX notiert waren, wurden dabei mit dem Wert 1, korrespondierend dazu die 40 Konzerne, deren Mutterunternehmen im MDAX notiert waren, mit dem Wert 0 belegt. Durch die damit abgeschlossene Operationalisierung der Variablen konnten die weiteren Datenauswertungsschritte vorgenommen werden, anhand welcher die Prüfung der Hypothesen zu Forschungsfrage 1 sowie die Beantwortung beider Forschungsfragen erfolgte. Zur Prüfung der Hypothesen wurde das nichtparametrische statistische Testverfahren des Mann-Whitney-U-Tests verwendet, da die Voraussetzungen zur Anwendung eines parametrischen Testverfahrens1594 nicht erfüllt waren. Dieser Test prüft, ob Unterschiede in den zentralen Lagen der Verteilungen zweier unabhängiger Stichproben bestehen.1595 Anhand dieses Verfahrens konnte die bereits im Rahmen einer vorgeschalteten deskriptiven univariaten Analyse festgestellte Tendenz zu höheren Werten bei jenen Konzernen, deren Mutterunternehmen im DAX notiert sind, für alle betrachteten Variablen bestätigt werden. Während für die Ergebnisse in Bezug auf die Variablen Breite

1592 1593 1594 1595

Siehe hierfür beispielhaft die formalen Anforderungen an ein Kategoriensystem in Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016), S. 315 f. Vgl. dazu Döring, N./Bortz, J. (2016), S. 705. Siehe zu den Voraussetzungen für die Anwendung parametrischer Testverfahren auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 322 f. So auch Janssen, J./Laatz, W. (2017), S. 652.

Zusammenfassung

255

und Tiefe eine hohe Signifikanz festgestellt werden konnte, zeigten sich die Ergebnisse für den Verflechtungsgrad der Berichterstattung als signifikant. Auch hinsichtlich der Effektstärke konnte diese Abstufung festgestellt werden, da im Rahmen der Betrachtung der Breite sowie der Tiefe ein mittelstarker Effekt festgestellt werden konnte, während für den Verflechtungsgrad lediglich ein schwacher Effekt zu beobachten war. Anhand dieser Ergebnisse konnte die Forschungsfrage 1 dergestalt beantwortet werden, dass bezüglich des Detaillierungsgrads des Risikoberichts tendenziell eine Informationsabstufung durch die Konzerne in Abhängigkeit von deren Größe vorgenommen wird. Die Ergebnisse und folglich auch die Beantwortung der Forschungsfrage konnten durch Robustheitsanalysen mit leichten Abweichungen hinsichtlich der Signifikanz sowie der Effektstärke bestätigt werden. Daraus konnte geschlossen werden, dass dem Grundsatz der Informationsabstufung in der untersuchten Form und in Bezug auf die betrachteten Sachverhalte in der Tendenz entsprochen wird. Daher konnte für diesen Aspekt auch ein Beitrag zur Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung abgeleitet werden. Die Ergebnisse der deskriptiven univariaten Analyse für die beiden Formen des Verknüpfungsgrads zeigten sehr niedrige Werte, wodurch die Forschungsfrage 2 dergestalt beantwortet werden konnte, dass der Verknüpfungsgrad zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht tendenziell ein geringes Ausmaß annimmt. Daraus konnte schlussfolgernd abgeleitet werden, dass eine Informationsverknüpfung durch die betrachteten Konzerne nur in sehr geringem Maße erfolgt, was darauf hindeutet, dass dem Konzept der Informationsverknüpfung und damit auch jenem des „integrated thinking“ in der untersuchten Form sowie hinsichtlich der betrachteten Sachverhalte wenig Beachtung geschenkt wird. Mithin konnte argumentiert werden, dass durch diese Ausgestaltung – wenn überhaupt – nur ein geringer Beitrag zur Entscheidungsrelevanz der Berichterstattung geleistet wird. Aus dieser Erkenntnis konnte für den Standardsetzer die Handlungsempfehlung abgeleitet werden, dass eine konkrete Vorgabe im DRS 20 (2017) zur Verknüpfung von Risiko- und Prognosebericht nützlich wäre. Eine solche Vorgabe könnte von den Konzernen für alle Risiken – zur Vermeidung von Redundanzen optional auch in übergeordneter Form für alle Risikokategorien – eine Nennung der steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren, auf welche durch das entsprechende Risiko jeweils eine Auswirkung ausgeübt wird, verlangen. Abschließend ist festzuhalten, dass die vorgestellte Methode zur Operationalisierung des Detaillierungsgrads des Risikoberichts sowie des Verknüpfungsgrads zwischen dem Risikobericht und dem Prognosebericht ein wesentliches Element des Innovationsgehalts der dargestellten Untersuchung verkörpert und auch in zukünftigen Forschungsarbeiten in unterschiedlicher Weise zur Anwendung kommen kann. Eine dieser Anwendungsmöglichkeiten entspringt aus den vom CSR-RUG sowie vom aktualisierten

256

Zusammenfassung

DRS 20 (2017) geforderten nichtfinanziellen Risikoangaben, welche anhand der vorgestellten Methode einer Untersuchung unterzogen werden können. Insgesamt kann die Methode damit auch über die beschriebene Studie hinaus von Bedeutung sein.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 K. Rauch, Informationsabstufung und -verknüpfung im Konzernlagebericht, Auditing and Accounting Studies, https://doi.org/10.1007/978-3-658-27071-1

1597

1596

- Deutliche Zunahme des Umfangs vor allem hinsichtlich der Angaben zu den einzelnen Risiken, dieser hat sich von 1999 bis 2001 mehr als verdoppelt - Der Umfang der Berichte der MDAX-Konzerne ist deutlich geringer als jener der Berichte der DAX-Konzerne - Große Spannweite innerhalb der beiden Indizes

Untersuchungsgegenstand: Quantität, Qualität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse

Quantität:

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahre 19992001

- Im Durchschnitt werden 3,3 externe und 1,5 interne Risiken angegeben

Detaillierungsgrad:

- Lediglich 29 % der Konzerne geben eine Fehlanzeige zu bestandsgefährdenden Risiken an - 79 % der Konzerne berichten wesentliche Risiken - Externe Risiken werden von 83 % der Konzerne, interne Risiken werden von 55 % der Konzerne angegeben - Die Subjektivität der Risikoberichterstattung spiegelt sich insbesondere in unterschiedlichen externen Risikoangaben von ähnlichen Konzernen gleicher Branchen wider - Insgesamt wird ein geringer Informationsgehalt festgestellt

Stichprobe: 81-83 DAX- und MDAX-Konzerne

Vgl. Kajüter, P. (2001b), S. 105-111. Siehe Kajüter, P./Winkler, C. (2003), S. 217-228.

Kajüter/Winkler (2003)1597

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an die GoL sowie die IDW RS HFA 1 (1998)

Methode: Inhaltsanalyse

Qualität:

- Erhebliche Unterschiede im Umfang der Risikoberichte - Ein Zusammenhang des Umfangs mit der Branche oder der Konzerngröße ist nicht feststellbar

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 1999

Untersuchungsgegenstand: Quantität, Qualität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse

Quantität:

Stichprobe: 82 DAX- und MDAX-Konzerne

Kajüter (2001)1596

Ergebnisse

Eigenschaften der Untersuchung

Autor(en); Veröffentlichungsjahr

Anhang 1

Anhang

1598

- Die Einschätzungen der Ersteller von Risikoberichten zur Relevanz verschiedener Bereiche sind – bis auf wenige Ausnahmen – branchenunabhängig und nicht von der Zugehörigkeit zum DAX bzw. zum MDAX abhängig - Dahingegen weichen die Einschätzungen von Konzernen, die nach US-GAAP bilanzieren, von den Einschätzungen der Konzerne, die eine Überleitungsrechnung auf die USGAAP erstellen, z. T. ab - Die Adressaten beurteilen die Aussagekraft bzw. den Nutzen des Risikoberichts skeptischer als die Ersteller, hier sind überwiegend signifikante Ergebnisse vorhanden - Die Einschätzungen der Relevanz der einzelnen Bereiche durch die Ersteller und die Adressaten sind sehr homogen und weichen nur in Einzelfällen in statistisch signifikanter Weise voneinander ab

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahre 19992002

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2001) mit Gewichtung; Scoring-Verfahren

Methode: Befragung und Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Relevanz und Qualität der Berichterstattung mit Determinantenanalyse

Relevanz und wahrgenommene Qualität:

Stichprobe: 90-102 DAX- und MDAX-Konzerne

Vgl. Vielmeyer, U. (2004).

Vielmeyer (2004)1598

- Zunahme der durchschnittlichen Anzahl an Risikokategorien von 3,9 im Jahr 1999 auf 5,5 im Jahr 2001 - Die durchschnittliche Anzahl der berichteten Risiken nimmt im Zeitverlauf von 4,8 in 1999 auf 9,2 in 2001 zu - Tendenziell wird dabei eine größere Anzahl an externen Risiken im Vergleich zu internen Risiken berichtet (3,1 zu 1,7 im Jahr 1999; 5,5 zu 3,7 im Jahr 2001) - Die DAX-Konzerne berichten im Durchschnitt in jedem Jahr eine deutlich größere Anzahl an externen sowie internen Risiken als die MDAX-Konzerne

Detaillierungsgrad:

- Starker Anstieg bei Konzernen, welche eine Kategorisierung vornehmen von 18 % in 1999 auf 57 % in 2001 - Fast alle Konzerne geben Einzelrisiken an - Risikokonzentrationen werden nur vereinzelt angezeigt (7 % der Konzerne im Jahr 1999. 8 % im Jahr 2000 und 12 % im Jahr 2001) - Die Bedeutung der einzelnen Risiken wird durch die Beschreibung in der Regel nur schwer deutlich - Auch wenn die Auswirkungen zunehmend verbal beschrieben werden, sind diese Angaben lediglich bei ca. der Hälfte der Konzerne und zudem nicht für jedes Risiko zu finden - Keine Quantifizierung nichtfinanzieller Risiken

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2001)

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Qualität:

Methode: Inhaltsanalyse

258 Anhang

1599

- Das Geschäftsjahr 2003 wird betrachtet, die Berichterstattung hat sich im Vergleich zum Jahr 2000 deutlich verbessert - Hinsichtlich der Risikokategorisierung werden insgesamt im Mittel 1,6 Punkte auf einer Skala von 0-3 erreicht - Die Beschreibung der Risiken erreicht einen Mittelwert von 2,2 Punkten - Nur 18 % der Konzerne nehmen eine Risikoquantifizierung vor; es wird ein Mittelwert von 0,8 Punkten erreicht - 2,1 Punkte werden im Durchschnitt im Bereich der Angaben zur Risikobegrenzung erzielt - Mehr als zwei Drittel der Konzerne tätigen keine detaillierten Angaben zur Gesamtrisikoposition - Keine statistisch signifikanten Zusammenhänge mit Kenngrößen wie dem Kurs-GewinnVerhältnis, der Umsatzrendite oder der Eigenkapitalquote

Statistisches Verfahren: Bivariate (Korrelationsanalyse) und deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2001); Scoring-Verfahren

Methode: Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Qualität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse

Qualität:

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahre 20002003

- Für keines der untersuchten Geschäftsjahre sind signifikante Branchenunterschiede in der Qualität der Berichterstattung erkennbar - Für alle Geschäftsjahre können für die Konzerne des DAX signifikant höhere Qualitätswerte als für die MDAX-Konzerne festgestellt werden - Die Qualität der Berichterstattung nimmt von Geschäftsjahr zu Geschäftsjahr in statistisch signifikanter Weise zu - Insgesamt muss davon ausgegangen werden, dass eine Umsetzungslücke vorliegt - Für alle Geschäftsjahre kann ein statistisch signifikanter positiver Zusammenhang zwischen der Konzerngröße und der Qualität der Berichterstattung festgestellt werden - Für das Geschäftsjahr 2002 kann zudem ein statistisch signifikanter negativer Zusammenhang zwischen der Umschlagshäufigkeit der Forderungen und sonstigen Vermögensgegenstände bezogen auf die Umsatzerlöse (Kapitalumschlagsgeschwindigkeit) und der Qualität der Berichterstattung festgestellt werden - Für weitere hypothetisierte Einflussfaktoren wird kein Einfluss festgestellt

Qualität:

- Insgesamt kann somit keine Übereinstimmungslücke festgestellt werden

Stichprobe: 82-93 DAX- und MDAX-Konzerne

Vgl. Gleißner, W. et al. (2005), S. 343-353.

Gleißner et al. (2005)1599

Statistisches Verfahren: Multivariate (Regressionsanalyse), bivariate (Kolmogorov-Smirnov-Homogenitätstest; Kruskal-Wallis-Test; Varianzanalyse; Mittelwertvergleich (t-Test); Korrelationsanalyse nach Pearson) und deskriptive Analyse

Anhang 1 259

1600

Statistisches Verfahren: Bivariate (Korrelationsanalyse nach Pearson) und deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2005)

Methode: Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Quantität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse; Qualität der Berichterstattung ohne Determinantenanalyse

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2005

Stichprobe: 92 DAX-, MDAX- und TecDAXKonzerne

Vgl. dazu Kajüter, P./Esser, S. (2007), S. 381-390.

Kajüter/Esser (2007)1600

- Durchschnittliche Berichterstattung von 7,8 Risikokategorien bei den Konzernen, die eine Kategorisierung vornehmen

Detaillierungsgrad:

- Defizite sind insbesondere in der Angabe von Eintrittswahrscheinlichkeiten und Ausmaßen der Risiken enthalten - Auswirkungen werden zwar von fast allen Konzernen beschrieben, allerdings in der Regel sehr allgemein und damit unzureichend - Für lediglich 38 % der einzelnen Risiken werden die Auswirkungen beschrieben - Sehr wenige Konzerne tätigen quantitative Einschätzungen der Auswirkungen

Qualität:

- Durchschnittlich existieren 72,9 Sätze zu den Angaben zu den einzelnen Risiken - Durchschnittlich sind 18,4 Sätze zum Risikomanagementsystem in den Berichten enthalten - Insgesamt bestehen starke Schwankungen - Der Umfang nimmt vom DAX über den MDAX hin zum TecDAX ab - Die Konzerngröße korreliert für die Angaben zu den einzelnen Risiken positiv mit der Quantität, für die Angaben zum Risikomanagementsystem ist keine Korrelation mit der Konzerngröße feststellbar - Ein statistischer Effekt ist zudem für die Zugehörigkeit zu gewissen Branchen feststellbar, allerdings wiederum lediglich in Bezug auf die Angaben zu den einzelnen Risiken

Quantität:

- Das Geschäftsjahr 2003 wird betrachtet, die Anzahl der berichteten Risiken hat sich im Vergleich zum Geschäftsjahr 2000 deutlich erhöht - Im Durchschnitt werden 9,1 Risiken pro Konzern berichtet - Es existieren Anzeichen, dass die Anzahl der berichteten Risiken von der Branche abhängt - Keine statistisch signifikanten Zusammenhänge mit Kenngrößen wie dem Kurs-GewinnVerhältnis, der Umsatzrendite oder der Eigenkapitalquote

Detaillierungsgrad:

260 Anhang

1602

1601

Quantität: - Der Umfang steigt von durchschnittlich 69,1 Sätzen im Jahr 2003 auf im Durchschnitt 100,1 Sätze in 2005 - DAX-Konzerne weisen durchschnittlich deutlich größere Umfänge in der Berichterstattung auf als Konzerne des MDAX

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahre 20032005

- Für den Bereich Risikomanagement wird im Durchschnitt ein Qualitätswert von 44 % für alle Konzerne festgestellt, die Betrachtung ohne Kredit- und Finanzdienstleistungsinstitute sowie Versicherungen zeigt einen Wert von 40 % - Bei den Risikogrundlagen ist ein Qualitätswert von 33 % für alle Konzerne bzw. 28 % ohne Kredit- und Finanzdienstleistungsinstitute sowie Versicherungen beobachtbar, wobei eine sehr inhomogene Berichterstattung zwischen den Konzernen festzustellen ist - Für die Risikolage kann insgesamt ein durchschnittlicher Wert von 30 % festgestellt werden, ohne Kredit- und Finanzdienstleistungsinstitute sowie Versicherungen beträgt der Durchschnittswert nur noch 26 % - Im Durchschnitt wird im Bereich der Risikokategorien ein Wert von 39 %, bei den einzelnen Risiken ein Wert von 33 % und bei den Angaben zur Gesamtrisikoposition ein Wert von 36 % erreicht - Die Werte steigen kontinuierlich über den Untersuchungszeitraum an

Stichprobe: 59 DAX- und MDAX-Konzerne

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an systematisches Risikomanagement sowie normative Grundlagen mit Gewichtung; ScoringVerfahren

Methode: Inhaltsanalyse Qualität:

- Im Durchschnitt wird mit 2940 Wörtern über Risiken berichtet, der Anteil des Risikoberichts am gesamten Geschäftsbericht beträgt durchschnittlich 3,79 % - Ohne Kredit- und Finanzdienstleistungsinstitute sowie Versicherungen betragen die Werte 1924 Wörter und 2,56 % - Der Berichtsumfang unterliegt im Untersuchungszeitraum einem stetigen Wachstum

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahre 20022005

Untersuchungsgegenstand: Quantität und Qualität der Berichterstattung

Quantität:

Stichprobe: 30 DAX-Konzerne

Vgl. Filipiuk, B. (2008). Siehe Thomas, T. (2008).

Thomas (2008)1602

Filipiuk (2008)1601

- Durchschnittlich werden 11 externe und 8,7 interne Risiken genannt - Es besteht eine positive Korrelation zwischen der Konzerngröße und der Anzahl der berichteten Risiken - Auch zwischen den Branchen zeigen sich Unterschiede

Anhang 1 261

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an normative sowie aus der Literatur abgeleitete Grundlagen

Methode: Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Quantität, Qualität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse

- Im Jahr 2003 werden durchschnittlich 4,75 Risikokategorien angegeben, im Jahr 2005 bereits 6,07 - In allen Untersuchungsjahren werden vorrangig externe Risiken berichtet - Die Anzahl der berichteten internen Risiken steigt von im Durchschnitt 6,85 im Jahr 2003 auf 8,38 im Jahr 2005; die durchschnittliche Anzahl an berichteten externen Risiken steigt von 9,25 in 2003 auf 11,54 in 2005 - Die Anzahl der berichteten Risiken ist in der Tendenz abhängig von der Indexzugehörigkeit, Konzerne des DAX berichten über alle Untersuchungsjahre hinweg eine höhere Anzahl an Risiken als die MDAX-Konzerne - Die Anzahl der berichteten Risiken ist bei den nach US-GAAP bilanzierenden Konzernen in allen drei Jahren im Durchschnitt am höchsten, gefolgt von den Konzernen, die nach den IFRS bilanzieren - Die Anzahl der berichteten Risiken ist tendenziell auch abhängig von der Branche, in der der jeweils berichtende Konzern agiert

Detaillierungsgrad:

- In fast allen Berichten sind Angaben zum Risikomanagement enthalten - Während im Jahr 2003 noch nur 78 % der Konzerne eine Kategorisierung vornehmen, tätigen diese im Jahr 2005 bereits 95 % der Konzerne - Die Konzerne des DAX nehmen eher eine Kategorisierung vor als jene des MDAX - Konzerne, die die US-GAAP anwenden, nehmen am ehesten eine Risikokategorisierung vor, gefolgt von den Konzernen, die die IFRS anwenden - Der Anteil der einzelnen Risiken, die nicht nur genannt, sondern auch näher beschrieben werden, steigt von 59,7 % im Jahr 2003 auf 66,2 % im Jahr 2005 an - In wenigen Fällen (im Jahr 2005 in 18,4 % der Fälle) erfolgt eine qualitative Bewertung des Ausmaßes eines Risikos, quantitative Bewertungen des Ausmaßes sowie qualitative oder quantitative Bewertungen der Eintrittswahrscheinlichkeit erfolgen äußerst selten - Die Gesamtrisikoposition wird im Jahr 2003 von 78 % der Konzerne angegeben, während dieser Wert für das Jahr 2004 sowie für das Jahr 2005 auf 83 % steigt

Qualität:

- Tendenziell sind die durchschnittlich größten Umfänge bei den Konzernen festzustellen, die nach US-GAAP bilanzieren, gefolgt von den Konzernen, die nach den IFRS bilanzieren; Berichte von Konzernen, welche nach HGB bilanzieren, weisen in der Tendenz die geringsten Umfänge auf - Die Umfänge sind tendenziell auch branchenabhängig, allerdings kann hier ein simultaner Einfluss der Konzerngröße nicht ausgeschlossen werden

262 Anhang

1604

1603

Untersuchungsgegenstand: Quantität und Qualität der Berichterstattung mit Determinantenanalyse; Detaillierungsgrad der Berichterstattung ohne Determinantenanalyse

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2008

Stichprobe: 69 Entry Standard-Unternehmen bzw. Entry Standard-Konzerne

Statistisches Verfahren: Multivariate (Regressionsanalyse) und deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2005); Scoring-Verfahren

Methode: Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Quantität und Qualität der Berichterstattung mit Determinantenanalyse

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2007

Stichprobe: 91 DAX-, MDAX- und TecDAXKonzerne

Siehe dazu Ewelt, C./Knauer, T./Sieweke, M. (2009), S. 706-715. Vgl. dazu Henselmann, K./Klein, M./Hartmann, A. (2010), S. 543-551.

Henselmann/Klein/Hartmann (2010)1604

Ewelt/Knauer/Sieweke (2009)1603

- Durchschnittlich enthalten die Risikoberichte der Unternehmen bzw. Konzerne 910 Wörter - Der Anteil des Risikoberichts am gesamten Lagebericht bzw. Konzernlagebericht beträgt im Durchschnitt ca. 21 % - Unternehmen, die einen Lagebericht als Ergänzung zum Einzelabschluss veröffentlichen, weisen geringfügig höhere Werte auf als Konzerne mit einem Konzernlagebericht, wobei diese Unterschiede durch einen t-Test nicht bestätigt werden können

Quantität:

- Der durchschnittliche Qualitätswert liegt bei 38,4 % - Es sind stark unterschiedliche Qualitätswerte zwischen den einzelnen Konzernen vorhanden - Es ist ein abnehmender Grenznutzen (Qualitätszuwachs) der Berichterstattung mit zunehmender Berichtslänge feststellbar - Im Quintil mit den kürzesten Berichten wird für eine Ausweitung um 100 Wörter ein Qualitätszuwachs von 2,68 % erreicht, wohingegen eine entsprechende Ausweitung der Berichterstattung im Quintil mit den längsten Berichten lediglich zu einem Qualitätszuwachs von 0,22 % führt - Die Konzerngröße hat einen signifikanten positiven Einfluss auf die Qualität der Berichterstattung - Für weitere vermutete Einflussfaktoren (Aktienstreuung, unternehmensspezifische Risiken, Zweitnotierung in den USA) kann kein Zusammenhang festgestellt werden

Qualität:

- Durchschnittlich sind 2443 Wörter innerhalb der Risikoberichte vorzufinden - Es existieren stark unterschiedliche Umfänge in den Risikoberichten - Sowohl die Konzerngröße als auch die unternehmensspezifischen Risiken haben einen hoch signifikanten positiven Einfluss auf den Umfang der Berichterstattung, eine mögliche Zweitnotierung in den USA hat einen signifikanten positiven Einfluss auf den Berichtsumfang - Für die Aktienstreuung kann kein Einfluss festgestellt werden

Quantität:

Anhang 1 263

1605

Untersuchungsgegenstand: Quantität, Qualität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse; Wirkungsanalyse

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahre 20072009

Stichprobe: 137 DAX-, MDAX-, TecDAX- und SDAX-Konzerne

Siehe Eisenschmidt, K. (2012).

Eisenschmidt (2012)1605

Statistisches Verfahren: Bivariate (Korrelationsanalyse nach Spearman; Mittelwertvergleich (tTest)) sowie deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2005); Scoring-Verfahren

Methode: Inhaltsanalyse

- Der Umfang der Berichte hat sich im Durchschnitt von 4,09 Seiten im Jahr 2007 auf 5,28 Seiten im Jahr 2009 erhöht - Ein Anstieg lässt sich auch anhand der Anzahl der Wörter feststellen - Nach beiden Gesichtspunkten weisen die Berichte der DAX-Konzerne dabei im Durchschnitt die größten Umfänge auf

Quantität:

- Durchschnittlich werden die Risiken in 7 Kategorien eingeteilt

Detaillierungsgrad:

- Der Qualitätswert liegt im Durchschnitt bei knapp 24 % - Konzerne mit einem Konzernlagebericht weisen mit knapp 25 % bessere Werte auf als Unternehmen mit einem Lagebericht zum Einzelabschluss (ca. 21 %), dieser Unterschied kann durch einen t-Test allerdings nicht bestätigt werden - Der Qualitätswert für die Angaben zum Risikomanagement beträgt durchschnittlich knapp 53 % - Die Berichterstattung über die einzelnen Risiken weist im Durchschnitt einen Wert von gut 24 % auf - Der Qualitätswert zum Gesamtrisiko beträgt im Durchschnitt 0 %, da das Gesamtrisiko von keinem der Unternehmen bzw. Konzerne quantifiziert wird - Größere Unternehmen bzw. Konzerne weisen durchschnittlich höhere Qualitätswerte auf als kleinere, dieser Zusammenhang ist statistisch signifikant - Das EBIT hat keinen statistisch signifikanten Einfluss auf die Berichtsqualität - Mehr als 85 % der Unternehmen bzw. Konzerne nehmen eine inhaltliche Beschreibung der einzelnen Risiken vor - Kein Unternehmen bzw. Konzern macht quantitative Angaben zu Ausmaßen und Eintrittswahrscheinlichkeiten; qualitative Angaben zu den Konsequenzen der Risiken tätigen knapp mehr als 60 % der Unternehmen bzw. Konzerne

Qualität:

- Es existieren kaum größenabhängige Unterschiede für den Anteil des Risikoberichts am Lage- bzw. Konzernlagebericht, es kann keine signifikante Korrelation festgestellt werden

264 Anhang

- Es kann ein hoch signifikanter negativer bivariater Zusammenhang zwischen der Qualität der Berichterstattung und der Informationsasymmetrie am Kapitalmarkt festgestellt werden - Dieser negative Zusammenhang wird auch durch die multivariate Regressionsanalyse bestätigt

Wirkungsanalyse:

- Die Anzahl der berichteten Gegenstandsbereiche liegt für die Konzerne des DAX durchschnittlich bei 11,91, bei den SDAX-Konzernen bei 9,85

Detaillierungsgrad:

- Die Qualität der Risikoberichte steigt im Untersuchungszeitraum an, was auch statistisch durch den Wilcoxon-Test bestätigt wird - Insgesamt liegt der Wert für das Jahr 2009 im Durchschnitt bei knapp 38 %, was eine sehr geringe Konformität mit den Soll-Vorgaben anzeigt - Die durchschnittliche Berichtsqualität steigt augenscheinlich mit aufsteigendem Börsenindex, sodass der Durchschnittswert bei den DAX-Konzernen bei knapp 40 % und bei den SDAX-Konzernen bei knapp über 33 % liegt - Es wird ein hoch signifikanter positiver bivariater Zusammenhang zwischen der Konzerngröße und der Berichtsqualität nachgewiesen - Es besteht kein statistisch signifikanter bivariater Zusammenhang zwischen der Ertragslage und der Berichtsqualität, dem Anteil des Streubesitzes und der Qualität der Berichterstattung sowie dem Verschuldungsgrad und der Qualität der Berichterstattung - Es kann kein statistischer Nachweis erbracht werden, dass Konzerne, die von größeren Wirtschaftsprüfungsgesellschaften geprüft werden, eine bessere Berichtsqualität aufweisen - Ebenso kann kein statistischer Nachweis erbracht werden, dass Konzerne bestimmter Branchen eine höhere Berichtsqualität aufweisen, als Konzerne aus anderen Branchen - In der multivariaten Regressionsanalyse wird ebenfalls ein statistisch signifikanter positiver Einfluss der Konzerngröße auf die Berichterstattungsqualität festgestellt; für alle anderen Variablen kann kein Einfluss festgestellt werden - Konkrete Angaben zu Konsequenzen der Risiken mit Eintrittswahrscheinlichkeiten und Ausmaßen werden nur selten getätigt; sofern dies berichtet wird, dann zumeist in qualitativer Form

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an deduktiv abgeleitete und induktiv bestätigte Risikokategorien; Scoring-Verfahren

Statistisches Verfahren: Multivariate (Regressionsanalyse), bivariate (Korrelationsanalyse nach Spearman, Mann-Whitney-U-Test, Kruskal-Wallis-Test, Wilcoxon-Test, Friedman-Test) und deskriptive Analyse

Qualität:

Methode: Inhaltsanalyse

Anhang 1 265

1607

1606

Methode: Inhaltsanalyse

- Die Qualität der Berichterstattung hat sich im Vergleich zum Vorjahr in der Tendenz verbessert - Allerdings ist die Berichterstattung sehr heterogen - Teilweise ist eine mangelhafte Erläuterung der Auswirkungen der Risiken erkennbar

Qualität:

- Insgesamt ist eine starke Ausweitung der Berichterstattung im Vergleich zum Vorjahr erkennbar - Die DAX-Konzerne (durchschnittlich 8171 Wörter) weisen deutlich größere Umfänge auf als die MDAX-Konzerne (durchschnittlich 5271 Wörter)

Untersuchungsgegenstand: Quantität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung mit Determinantenanalyse; Qualität und Verknüpfungsgrad der Berichterstattung ohne Determinantenanalyse

Quantität:

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2013 (mit Vorjahresvergleich (54 Konzerne))

- Der Median der berichteten Einzelrisiken beträgt 23

Detaillierungsgrad:

- In Bezug auf das Risikomanagementsystem erfolgen vor allem Angaben zu den Prozessen, wohingegen Angaben zur Risikobewertung sowie -steuerung eher selten gegeben werden - Zur Risikokommunikation machen mehr als drei Viertel der Konzerne Angaben - Die Ziele des Risikomanagements werden von knapp drei Vierteln der Konzerne angegeben - Die Informationsverdichtung über die Risikokategorisierung ist sehr heterogen ausgestaltet - Insgesamt besteht eine ausgewogene Berichterstattung über externe und interne Einzelrisiken - Angaben zu Ausmaßen werden von 91 % der Konzerne getätigt, die Angaben sind aber überwiegend qualitativer Natur; quantitative Angaben zu Ausmaßen sind sehr selten, genauso wie Angaben zu Eintrittswahrscheinlichkeiten

Qualität:

Stichprobe: 62 DAX- und MDAX-Konzerne

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 5 (2010)

Methode: Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Qualität und Detaillierungsgrad der Berichterstattung ohne Determinantenanalyse

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2010

Stichprobe: 103 DAX-, MDAX- und SDAX-Konzerne

Siehe dazu Müller, S./Juchler, D./Ergün, I. (2012a), S. 215-221. Vgl. Kajüter, P./Nienhaus, M./Mohrschladt, H. (2015), S. 514-525.

Kajüter/Nienhaus/Mohrschladt (2015)1607

Müller/Juchler/Ergün (2012)1606

- Es kann weder ein signifikanter bivariater noch ein signifikanter multivariater Zusammenhang zwischen der Berichtsqualität und den Eigenkapitalkosten nachgewiesen werden

266 Anhang

1608

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 20 (2012)

Methode: Inhaltsanalyse

- Die Berichterstattung über das Risikomanagementsystem ist unterschiedlich ausgestaltet - Die Berichterstattung über Eintrittswahrscheinlichkeiten und Ausmaße ist heterogen - Mehrheitlich erfolgt keine Angabe zur Brutto- bzw. Nettodarstellung; die restlichen Konzerne berichten überwiegend nach der Nettomethode - Nur knapp mehr als die Hälfte der Konzerne berichtet quantitativ über die Risiken - Die Verfahren zur Darstellung von Eintrittswahrscheinlichkeiten und Ausmaßen reichen von Einzeldarstellungen für die beiden Bereiche über zusammengefasste Darstellungen bis hin zu rein qualitativen Aussagen, wodurch die Berichterstattung sehr heterogen ist - Die Veränderung einzelner Risiken wird nur von knapp mehr als einem Viertel der Konzerne angezeigt, in aller Regel allerdings nicht systematisch, sondern nur punktuell

Qualität:

- Es besteht eine sehr große Spannweite hinsichtlich der Berichtsumfänge - Durchschnittlich nimmt der Risikobericht einen Umfang von 11,9 Seiten an

Untersuchungsgegenstand: Quantität, Qualität und Verknüpfungsgrad der Berichterstattung ohne Determinantenanalyse

Quantität:

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2013

- Es werden unterschiedliche Bezugspunkte für Risiken angegeben; nur z. T. stellen Prognosen diese Bezugspunkte dar

Verknüpfungsgrad:

- Durchschnittlich werden 45 Risiken berichtet, wobei im Durchschnitt über 24 externe und 21 interne Risiken berichtet wird - Die Werte für die einzelnen Konzerne streuen stark - Die DAX-Konzerne berichten im Durchschnitt eine höhere Anzahl an Risiken (58) als die MDAX-Konzerne (37) - Die Anzahl der berichteten Risiken steigt mit der Konzerngröße

Detaillierungsgrad:

- Die Darstellung der Quantifizierung der Risiken über die Risikokategorien sowie über Eintrittswahrscheinlichkeiten und Ausmaße ist angemessen; nur vereinzelt erfolgen Quantifizierungen bei einzelnen Risiken

Stichprobe: 22 DAX-Konzerne

Vgl. dazu Lackmann, J./Steinmeier, M./Stich, M. (2015), S. 44-53.

Lackmann/Steinmeier/Stich (2015)1608

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 20 (2012)

Anhang 1 267

1609

- Es wird ein durchschnittlicher Qualitätswert von 61 % erreicht - Für die Angaben zum Risikomanagementsystem wird ein Wert von 57 % erreicht; hierzu existiert ein heterogenes Bild, es besteht eine breite Streuung zwischen den einzelnen Kriterien - Der Qualitätswert für die Angaben zu den einzelnen Risiken beträgt 62 % - Die Darstellung der Risiken (Ursachen) erreicht gute Werte, die Darstellung deren Auswirkungen bzw. Konsequenzen eher weniger; sehr wenige Konzerne quantifizieren ihre Risiken oder geben diesbezüglich eine Negativanzeige ab - Für die zusammenfassende Darstellung der Risikolage wird ein Wert von 73 % erreicht - Wenige Konzerne gehen auf die Risikotragfähigkeit ein - Die Verteilung der Werte ist linksschief, d. h. eine größere Anzahl an Konzernen weist höhere Werte auf als der Median

Untersuchungszeitraum: Geschäftsjahr 2015

Studien aus dem nationalen Raum zur Risikoberichterstattung

Statistisches Verfahren: Deskriptive Analyse

Kategoriensystem: Kategoriensystem in Anlehnung an den DRS 20 (2012) mit Gewichtung; Scoring-Verfahren

Methode: Inhaltsanalyse

Untersuchungsgegenstand: Qualität der Berichterstattung ohne Determinantenanalyse

Qualität:

Stichprobe: 25 DAX-Konzerne

Vgl. Velte, P./Czaya, V. (2017), S. 70-78.

Tab. A 1:

Velte/Czaya (2017)1609

- Oftmals ist nicht ersichtlich, auf welche Steuerungsgröße sich das Ausmaß bzw. die Schadenshöhe des Risikos bezieht

Verknüpfungsgrad:

268 Anhang

Anhang 2

269

Anhang 2 Abkürzung

Erläuterung

eU

erste Ursachen

wRF

weitere Risikofaktoren

A

letzte Auswirkungen

RF

Risikofaktoren

einKRF

eindimensionale Ketten von Risikofaktoren

mehrKRF

mehrdimensionale Ketten von Risikofaktoren

KRF

Ketten von Risikofaktoren

spL

steuerungsrelevante prognostizierte Leistungsindikatoren

Mehr.

Mehrfachzählung

Übereinst.

Übereinstimmungen

Verb.

Verbindungen

Tab. A 2:

Untersuchungsspezifische Abkürzungen

270

Anhang

Anhang 3 Übergeordnete Definitionen: Eindimensionale Ketten von Risikofaktoren: Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der Form, dass ein durchgehender Kausalzusammenhang von der ersten Ursache bis zur letzten Auswirkung vorliegt. Dabei darf die erste Ursache nur eine direkte Auswirkung (in Form eines weiteren Risikofaktors oder einer letzten Auswirkung) nach sich ziehen, jeder weitere Risikofaktor darf jeweils nur eine direkte Ursache (in Form einer ersten Ursache oder eines weiteren Risikofaktors) sowie eine direkte Auswirkung (in Form eines weiteren Risikofaktors oder einer letzten Auswirkung) haben und jede letzte Auswirkung darf nur eine direkte Ursache (in Form einer ersten Ursache oder eines weiteren Risikofaktors) aufweisen. Mehrdimensionale Ketten von Risikofaktoren: Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der Form, dass mehrere durchgehende Kausalzusammenhänge von der ersten Ursache bis zur letzten Auswirkung vorliegen und miteinander über identische Risikofaktoren verbunden sind. Mindestens ein Risikofaktor muss dabei mit mindestens zwei Risikofaktoren direkt verbunden sein, d. h. entweder mindestens eine erste Ursache zieht mindestens zwei Auswirkungen (in Form von weiteren Risikofaktoren und/oder letzten Auswirkungen) nach sich oder mindestens ein weiterer Risikofaktor hat mindestens zwei Ursachen (in Form von ersten Ursachen und/oder weiteren Risikofaktoren) oder mindestens zwei Auswirkungen (in Form von weiteren Risikofaktoren und/oder letzten Auswirkungen) oder mindestens eine letzte Auswirkung weist mindestens zwei Ursachen (in Form von ersten Ursachen und/oder weiteren Risikofaktoren) auf oder mehrere dieser Sachverhalte sind existent. Definitionen der Kategorien bzw. Unterkategorien, Erhebungsregeln und Beispiele: Kategorie 1: Risikofaktoren Definition1610: Risikofaktoren stellen einzelne Faktoren bzw. Bestandteile eines gesamten Risikos (d. h. möglicher künftiger Entwicklungen oder Ereignisse, die zu einer für das Unternehmen negativen Prognose- bzw. Zielabweichung führen können) dar. Diese können erste Ursachen, weitere Risikofaktoren oder letzte Auswirkungen darstellen, je nachdem, ob und an welcher Stelle sie innerhalb der Darlegung einer Ursache-Wirkungs-Beziehung genannt werden. Erhebungsregeln: • Sobald bei einer Angabe erkennbar ist, dass diese einen für das Unternehmen negativen Faktor und somit einen Risikofaktor darstellt, wird diese als Risikofaktor in einer der genannten Unterkategorien erfasst. • Andere Angaben, welche im Rahmen der Darstellung der Risikofaktoren enthalten sind, die aber selbst keine Risikofaktoren darstellen, werden nicht erfasst. • Beim Wiederaufgreifen bzw. bei Wiederholungen bereits zuvor dargestellter Sachverhalte erfolgt lediglich eine Erfassung von neuen Risikofaktoren, die diese Sachverhalte ergänzen. Wenn neue Risikofaktoren angegeben werden, sind diese den Kausalketten der bereits abgebildeten Ursache-Wirkungs-Beziehungen hinzuzufügen, sofern Kausalitäten gegeben sind. Es erfolgt keine erneute Erfassung bereits zuvor erfasster Risikofaktoren. • Wiederholungen von Risikofaktoren, welche nicht zu thematisch zusammenhängenden Sachverhalten angegeben werden, werden nicht als Wiederholungen aufgefasst, d. h. in diesen Fällen werden die erneut angegebenen Risikofaktoren auch erneut erfasst. Ein thematischer Zusammenhang wird bei Risikofaktoren innerhalb eines Abschnitts, welcher durch eine Überschrift von anderen Abschnitten getrennt ist, vermutet. Somit erfolgt die Erfassung von Risikofaktoren nicht abschnittsübergreifend. • Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen einzelnen Risikofaktoren in Form von Kausalketten werden erfasst, sofern die Risikofaktoren zu thematisch zusammenhängenden Sachverhalten angegeben werden. In Anlehnung an die obigen Ausführungen erfolgt die Erfassung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen somit ebenfalls nicht abschnittsübergreifend.

1610

Eine genaue Herleitung der in dieser Tab. gegebenen Definitionen zu den einzelnen Kategorien und Unterkategorien ist in Unterabschnitt 5.4.2.3.2 enthalten.

Anhang 3

271

• Wenn unspezifische Risikoangaben wie beispielsweise „Steuerrisiken“ oder „Rechtsrisiken“ getätigt werden, die keine inhaltliche Angabe darstellen, sondern lediglich einen übergeordneten Begriff, erfolgt eine Erfassung, wenn keine weitere Konkretisierung der Angaben erfolgt, da sonst keine Erfassung der Angaben erfolgen würde.1611 Wenn solche unspezifischen Angaben einer weiteren Konkretisierung unterzogen werden, erfolgt für diese Angaben selbst keine Erfassung, da die konkretisierenden Angaben erfasst werden und es anderenfalls zu einer Doppelerfassung des Sachverhalts kommen würde. • Doppel- bzw. Mehrfachnennungen wie beispielsweise die Angaben, dass die Nachfrage von Konsumenten sowie die unternehmensseitige Nachfrage zurückgeht, werden gemäß der Anzahl der genannten Faktoren (in diesem Fall zwei) erfasst, sofern es sich um abschließende Angaben handelt. Doppel- bzw. Mehrfachnennungen werden allerdings nur dann erfasst, wenn durch die Angabe auch tatsächlich eine weitere Ursache-Wirkungs-Beziehung begründet wird. Dies ist z. B. bei der Aussage, dass es zu einer teilweisen oder kompletten Rücknahme der Produkte kommen kann, deshalb nicht gegeben, da die teilweise Rücknahme eine Teilmenge der kompletten Rücknahme darstellt. In Anlehnung daran werden Risikofaktoren, die in der Form von Beispielen angegeben werden, übergeordnet als ein Risikofaktor erfasst, da die Angabe von Beispielen nicht abschließend ist. Als Beispiele zählen auch Doppel- bzw. Mehrfachnennungen, die mit der Nennung von „anderen“ bzw. „weiteren“ Sachverhalten (z. B. „Erdbeben und andere Naturkatastrophen“) abgeschlossen werden, da dies anzeigt, dass die zuvor genannten Sachverhalte nur Beispiele darstellen. • Risikofaktoren in übergeordneter Form, die entweder in vorbereitenden oder zusammenfassenden Ausführungen enthalten sind, werden dann erhoben, wenn sie entweder Risikofaktoren enthalten, die in der konkretisierenden Beschreibung nicht enthalten sind, oder generelle Angaben darstellen, welche zudem in Form eines Beispiels näher erläutert werden. • Beispiele, die zuvor oder nachfolgend getätigte allgemeine und erfasste Risikofaktoren und deren Verbindungen konkretisieren, werden nicht erfasst, sofern keine neuen Risikofaktoren genannt werden. Wenn neue Risikofaktoren angegeben werden, sind diese den Kausalketten der dargestellten Ursache-Wirkungs-Beziehungen hinzuzufügen, sofern Kausalitäten gegeben sind. Sofern zu einem übergeordneten Sachverhalt mehrere Beispiele in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen vorliegen, werden diese Beispiele anstatt des übergeordneten Sachverhalts erhoben. • Risikofaktoren, die innerhalb der Ausführungen zur Risikobegrenzung angegeben werden, werden erfasst, sofern es sich nicht um ein Wiederaufgreifen oder eine Wiederholung von Risikofaktoren handelt. 1612 Dies gilt auch dann, wenn die Risikofaktoren lediglich durch Maßnahmen zur Risikobegrenzung beschrieben werden. Werden z. B. die Verfügbarkeit und die Datensicherheit im Rahmen der IT-Systeme angesprochen, wird – sofern sich dies durch den Kontext ergibt – auch davon ausgegangen, dass diese mit korrespondierenden Risikofaktoren verbunden sind, welche wiederum erfasst werden. 1613 • Angaben, dass genannte Risikobegrenzungsmaßnahmen möglicherweise nicht greifen, werden nur dann als Risikofaktoren erfasst, wenn die sich dadurch ergebenden Risikofaktoren nicht bereits zuvor erfasst wurden und es sich daher nicht um ein Wiederaufgreifen oder eine Wiederholung von Risikofaktoren handelt. • Wenn Risikofaktoren alternativ bestehen, d. h. ein Risikofaktor wird so beschrieben, dass er einen anderen ersetzt, wird lediglich einer der sich ausschließenden Risikofaktoren erfasst, da dadurch eine doppelte Erfassung vermieden wird. • Latente Zusammenhänge zwischen Risikofaktoren, die nicht offensichtlich beschrieben sind, werden insoweit hergestellt, wie sie plausibel erklärbar sind. Oftmals ist dies bei Ausführungen nötig, die nicht zusammenhängend erläutert werden, da sie z. B. durch Angaben zur Risikobegrenzung getrennt sind. • Vergangenheitsorientierte Risikofaktoren (z. B. im Sinne eines bereits eingetretenen Risikofaktors) werden erfasst, sofern ein Bezug zu zeitneutralen oder zukunftsorientierten Sachverhalten (z. B. wenn ersichtlich ist, dass der Risikofaktor in der Zukunft erneut auftreten kann) hergestellt werden kann. Eine eindeutige Zuordnung zu vergangenheits- oder zukunftsorientierten Sachverhalten ist oftmals schwer möglich, daher führt die Vorgehensweise zu einer erleichterten Anwendung. • Negative Risikoangaben (d. h. es wird die Angabe getätigt, dass ein Risikofaktor nicht besteht), werden als Risikofaktoren erhoben, wenn ersichtlich ist, dass diese Risikofaktoren in Zukunft auftreten können. Dies ist in den meisten Fällen auch so, da die Angaben ansonsten ihr Ziel verfehlen würden.

1611 1612 1613

Diese Erhebungsregel wurde im Rahmen der Vorerhebung abgeleitet. Siehe dazu auch Unterabschnitt 5.4.2.4.3. Auch diese Regel hielt durch die Vorerhebung Einzug in den Regelkatalog. Vgl. zu einer ähnlichen Vorgehensweise z. B. Lenz, H./Diehm, J. (2010), S. 390.

272

Anhang

• Angaben zu Auswirkungen, die übergeordneter Natur sind (d. h. sie zielen auf die übergeordnete Bezugsgröße für Auswirkungen ab und stellen eine Einschätzung der Eintrittswahrscheinlichkeit und/oder des Ausmaßes eines Risikos dar) werden nicht erfasst, da diese – sofern eine Angabe erfolgt – in der Regel in standardisierter Form für alle Risiken berichtet werden. • Angaben, dass die Risikofaktoren für verschiedene Segmente bzw. Regionen Gültigkeit besitzen, führen nicht zu einer mehrfachen Erfassung der Risikofaktoren, da bei Risikofaktoren, die für alle Segmente bzw. Regionen gelten, ebenfalls keine mehrfache Erfassung erfolgt. • Wenn Risikofaktoren für verschiedene Segmente bzw. Regionen mehrfach segment- bzw. regionenspezifisch angegeben werden, erfolgt eine mehrfache Erfassung der Risikofaktoren und der damit einhergehenden Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Form von Kausalketten, sofern Kausalitäten gegeben sind. • Risikofaktoren, die Angaben zu Risiken aus Finanzdienstleistungen darstellen, werden erhoben, obwohl Unternehmen, deren Hauptgeschäft die Finanzdienstleistung darstellt, aus der Stichprobe ausgeschlossen wurden.1614 Dies kann damit erklärt werden, dass diese Risikofaktoren z. T. nicht eindeutig abgrenzbar sind und das Finanzdienstleistungsgeschäft bei den betroffenen Unternehmen 1615 nicht die hauptsächliche Geschäftstätigkeit darstellt. Zudem würden bei einer fehlenden Erfassung möglicherweise Risikofaktoren, die auf die die Finanzdienstleistung erbringende Tochtergesellschaft ausgelagert werden, nicht erfasst. • Risikofaktoren von bestandsgefährdenden Risiken unterliegen keinen gesonderten Erhebungsregeln, diese werden folglich normal erfasst. Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würden die Angaben des konjunkturellen Abschwungs, der negativen Auswirkung auf die Nachfrage nach den Produkten, der negativen Auswirkung auf die Nachfrage nach den Dienstleistungen sowie des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Risikofaktoren erfasst werden. Unterkategorie 1.1: Erste Ursachen Definition: Alle Risikofaktoren, die die erste Ursache innerhalb einer Ursache-Wirkungs-Beziehung darstellen sowie Risikofaktoren, die keiner Ursache-Wirkungs-Beziehung unterliegen. Dies bedeutet, dass erste Ursachen zwar Auswirkungen (in Form von weiteren Risikofaktoren und/oder letzten Auswirkungen) nach sich ziehen können, aber selbst keine Ursachen aufweisen. Erhebungsregel: • Wenn ein Risikofaktor angegeben wird, für den das Unternehmen keine Ursache angibt, wird dieser in dieser Unterkategorie erfasst. • Siehe zu weiteren Erhebungsregeln jene für die Risikofaktoren (Kategorie 1). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Dies wiederum hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des konjunkturellen Abschwungs als erste Ursache erfasst werden. Unterkategorie 1.1.1: Erste Ursachen, die nicht in einer Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Alle ersten Ursachen bzw. Risikofaktoren, die keiner Ursache-Wirkungs-Beziehung unterliegen. Dies bedeutet, dass die Ursachen bzw. Risikofaktoren keine Auswirkungen (in Form von weiteren Risikofaktoren oder letzten Auswirkungen) nach sich ziehen.

1614 1615

Siehe dazu Abschnitt 5.3. Von dieser Regel sind z. B. die Daimler AG oder die Siemens AG betroffen. Siehe dazu auch Daimler AG (Hrsg.) (2014), S. 131-140 bzw. Siemens AG (Hrsg.) (2014), S. 240-249.

Anhang 3

273

Erhebungsregeln: • Wenn eine erste Ursache angegeben wird, bei der keine Verbindung zu Auswirkungen hergestellt werden kann, wird diese in dieser Unterkategorie erfasst. • Siehe zu weiteren Erhebungsregeln jene für die Risikofaktoren (Kategorie 1) und die ersten Ursachen (Unterkategorie 1.1). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs“. Hier würde die Angabe des konjunkturellen Abschwungs als erste Ursache, die nicht in einer Kette von Risikofaktoren enthalten ist, erfasst werden, sofern dieser ersten Ursache keine Auswirkungen (in Form von weiteren Risikofaktoren oder letzten Auswirkungen) zugeordnet werden können. Unterkategorie 1.1.2: Erste Ursachen, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Siehe dazu die Definitionen der ersten Ursachen (Unterkategorie 1.1) und der eindimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Risikofaktoren (Kategorie 1) und der ersten Ursachen (Unterkategorie 1.1). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten haben. Dies wiederum hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des konjunkturellen Abschwungs als erste Ursache, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, erfasst werden. Unterkategorie 1.1.3: Erste Ursachen, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Siehe dazu die Definitionen der ersten Ursachen (Unterkategorie 1.1) und der mehrdimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: • Erste Ursachen, die nur gemeinsam mit einer oder mehreren anderen Ursachen zu einer Auswirkung (in Form eines weiteren Risikofaktors oder einer letzten Auswirkung) führen, werden in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren erfasst. • Siehe zu weiteren Erhebungsregeln jene für Risikofaktoren (Kategorie 1) und die ersten Ursachen (Unterkategorie 1.1). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des konjunkturellen Abschwungs als erste Ursache, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, erfasst werden. Unterkategorie 1.1.3 (2): Erste Ursachen, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind (Mehrfachzählung) Definition: Siehe dazu die Definition der Unterkategorie 1.1.3.

274

Anhang

Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für Unterkategorie 1.1.3. Beispiel: Siehe dazu das Beispiel zur Unterkategorie 1.1.3. Unterkategorie 1.2: Weitere Risikofaktoren Definition: Alle Risikofaktoren, die weder erste Ursachen noch letzte Auswirkungen innerhalb einer Ursache-WirkungsBeziehung darstellen. Dies bedeutet, dass weitere Risikofaktoren sowohl mindestens eine Ursache (in Form von ersten Ursachen und/oder anderen weiteren Risikofaktoren) als auch mindestens eine Auswirkung (in Form von anderen weiteren Risikofaktoren und/oder letzten Auswirkungen) haben. Selbst stellen sie Auswirkungen und Ursachen zugleich dar. Erhebungsregeln: • Wenn ein Risikofaktor angegeben wird, für den das Unternehmen sowohl mindestens eine Ursache (in Form von ersten Ursachen und/oder anderen weiteren Risikofaktoren) als auch mindestens eine Auswirkung (in Form von anderen weiteren Risikofaktoren und/oder letzten Auswirkungen) angibt, wird dieser in dieser Unterkategorie erfasst. • Siehe zu weiteren Erhebungsregeln jene für die Risikofaktoren (Kategorie 1). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würden die Angaben der negativen Auswirkung auf die Nachfrage nach den Produkten sowie der negativen Auswirkung auf die Nachfrage nach den Dienstleistungen als weitere Risikofaktoren erfasst werden. Unterkategorie 1.2.1: Weitere Risikofaktoren, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Siehe dazu die Definitionen der weiteren Risikofaktoren (Unterkategorie 1.2) und der eindimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Risikofaktoren (Kategorie 1) und die weiteren Risikofaktoren (Unterkategorie 1.2). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten haben. Dies wiederum hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe der negativen Auswirkungen auf die Nachfrage nach den Produkten als weiterer Risikofaktor, der ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, erfasst werden. Unterkategorie 1.2.2: Weitere Risikofaktoren, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Siehe dazu die Definitionen der weiteren Risikofaktoren (Unterkategorie 1.2) und der mehrdimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Risikofaktoren (Kategorie 1) und die weiteren Risikofaktoren (Unterkategorie 1.2).

Anhang 3

275

Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würden die Angaben der negativen Auswirkung auf die Nachfrage nach den Produkten sowie der negativen Auswirkung auf die Nachfrage nach den Dienstleistungen als weitere Risikofaktoren, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind, erfasst werden. Unterkategorie 1.2.2 (2): Weitere Risikofaktoren, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind (Mehrfachzählung) Definition: Siehe dazu die Definition der Unterkategorie 1.2.2. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für Unterkategorie 1.2.2. Beispiel: Siehe dazu das Beispiel zu Unterkategorie 1.2.2. Unterkategorie 1.3: Letzte Auswirkungen Definition: Alle Risikofaktoren, die die letzte Auswirkung innerhalb einer Ursache-Wirkungs-Beziehung darstellen. Dies bedeutet, dass letzte Auswirkungen zwar mindestens eine Ursache (in Form von ersten Ursachen und/oder weiteren Risikofaktoren) aufweisen, aber selbst keine Auswirkungen nach sich ziehen. Erhebungsregeln: • Wenn ein Risikofaktor angegeben wird, für den das Unternehmen keine Auswirkung, aber mindestens eine Ursache (in Form von ersten Ursachen und/oder weiteren Risikofaktoren) angibt, wird dieser in dieser Unterkategorie erfasst. • Sofern die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage (oder auch in anderer Reihenfolge) als letzte Auswirkung angegeben wird, wird nur eine letzte Auswirkung erfasst. Auch bei der Nennung von Teilen dieses Ausdrucks wird ebenfalls insgesamt eine letzte Auswirkung gezählt. Hintergrund hierfür ist, dass Unternehmen dies oftmals als generellen Ausdruck angeben und nicht in die verschiedenen Betrachtungsweisen differenzieren. Da nicht ersichtlich ist, wann eine Differenzierung notwendig wäre, da nur Teile des Ausdrucks betroffen sind, erfolgt die Erfassung dergestalt. • Siehe zu weiteren Erhebungsregeln jene für die Risikofaktoren (Kategorie 1). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als letzte Auswirkung erfasst werden. Unterkategorie 1.3.1: Letzte Auswirkungen, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Siehe dazu die Definitionen der letzten Auswirkungen (Unterkategorie 1.3) und der eindimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Risikofaktoren (Kategorie 1) und die letzten Auswirkungen (Unterkategorie 1.3).

276

Anhang

Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten haben. Dies wiederum hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als letzte Auswirkung, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, erfasst werden. Unterkategorie 1.3.2: Letzte Auswirkungen, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind Definition: Siehe dazu die Definitionen der letzten Auswirkungen (Unterkategorie 1.3) und der mehrdimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Risikofaktoren (Kategorie 1) und die letzten Auswirkungen (Unterkategorie 1.3). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als letzte Auswirkung, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, erfasst werden. Unterkategorie 1.3.2 (2): Letzte Auswirkungen, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind (Mehrfachzählung) Definition: Siehe dazu die Definition der Unterkategorie 1.3.2. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für Unterkategorie 1.3.2. Beispiel: Siehe dazu das Beispiel zu Unterkategorie 1.3.2. Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2): Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren Definition: Alle Risikofaktoren, die die letzte Auswirkung innerhalb einer Ursache-Wirkungs-Beziehung darstellen und eine Übereinstimmung mit einem zuvor festgehaltenen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator in der Form aufweisen, dass sie einem solchen Leistungsindikator entsprechen. Erhebungsregeln: • Übereinstimmungen werden dann erfasst, wenn die letzte Auswirkung einem zuvor festgehaltenen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator wörtlich entspricht. • Es werden auch nicht wörtliche Übereinstimmungen als Übereinstimmung gewertet, wenn die letzte Auswirkung eindeutig einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator zugeordnet werden kann, wie z. B. bei der Angabe der Arzneimittelumsätze, wobei die Umsatzerlöse einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator darstellen. • Sofern aus einem der drei Berichtsteile bzw. Abschnitte durch eine synonyme Verwendung von Begriffen ersichtlich ist, dass sich unterschiedliche Formulierungen auf den gleichen Sachverhalt beziehen, werden auch diese als Übereinstimmung erfasst. Hier ist beispielsweise die Nennung des Begriffs „Wachstum“ zu nennen, der z. T. die Steigerung der Umsatzerlöse abbilden soll.

Anhang 3

277

• Außerdem wird auch bei abweichenden Begrifflichkeiten in Form von unpräzisen Formulierungen eine Übereinstimmung erfasst, sofern erkennbar ist, dass der Begriff einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator abbildet.1616 • Sofern eine Übereinstimmung mit einem nur für ein bestimmtes Segment bzw. eine bestimmte Region oder bestimmte Segmente bzw. bestimmte Regionen erfassten steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator festgestellt wird, erfolgt dann eine Erfassung, wenn das betroffene Segment bzw. die betroffene Region oder die betroffenen Segmente bzw. die betroffenen Regionen nicht durch eine Einschränkung im Risikobericht ausgeschlossen werden. Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Übereinstimmung einer letzten Auswirkung mit einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator erfasst werden, sofern die Umsatzerlöse zuvor als steuerungsrelevanter prognostizierter Leistungsindikator festgehalten worden wären. Unterkategorie 1.3.1.1: Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind, mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren Definition: Siehe dazu die Definitionen der Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2)) und der eindimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2)). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten haben. Dies wiederum hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Übereinstimmung einer letzten Auswirkung, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, mit einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator erfasst werden, sofern die Umsatzerlöse zuvor als steuerungsrelevanter prognostizierter Leistungsindikator festgehalten worden wären. Unterkategorie 1.3.2.1 (2): Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind, mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Mehrfachzählung) Definition: Siehe dazu die Definitionen der Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2)) und der mehrdimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2)).

1616

Hier ist insbesondere die Nennung des Begriffs des Ergebnisses im Risikobericht anzuführen, wohingegen im Prognosebericht bzw. im Abschnitt über das Steuerungssystem eine präzisere Größe angegeben wird. Diese Erhebungsregel wurde erst im Rahmen der Haupterhebung entwickelt. Siehe dazu Unterabschnitt 5.4.2.4.4.

278

Anhang

Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Übereinstimmung einer letzten Auswirkung, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, mit einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator erfasst werden, sofern die Umsatzerlöse zuvor als steuerungsrelevanter prognostizierter Leistungsindikator festgehalten worden wären. Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2): Verbindungen von letzten Auswirkungen zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren Definition: Alle Risikofaktoren, die die letzte Auswirkung innerhalb einer Ursache-Wirkungs-Beziehung darstellen und eine Verbindung zu einem zuvor festgehaltenen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator in der Form aufweisen, dass sie selbst einen finanziellen Leistungsindikator repräsentieren, welcher zwar einen Einfluss auf einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator ausübt, aber keinem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator direkt entspricht. Erhebungsregeln: • Verbindungen werden dann erfasst, wenn die letzte Auswirkung eine Verbindung zu einem zuvor festgehaltenen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator dergestalt aufweist, dass sie selbst einen finanziellen Leistungsindikator darstellt, welcher einen Einfluss auf einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator ausübt. • Sofern allgemeine Faktoren wie die Ertragslage, ein Verlust, o. Ä. als letzte Auswirkung genannt werden, werden diese nicht als Leistungsindikatoren aufgefasst und es werden folglich auch keine Verbindungen erfasst. • Werden als letzte Auswirkung übergeordnete Indikatoren angegeben, die selbst durch einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator beeinflusst werden, wie z. B. das Eigenkapital, wenn das EBIT einen steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator darstellt, werden diese aufgrund der umgekehrten Einflussrichtung nicht als Verbindungen erfasst. • Sofern eine Verbindung zu einem nur für ein bestimmtes Segment bzw. eine bestimmte Region oder bestimmte Segmente bzw. bestimmte Regionen erfassten steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator festgestellt wird, erfolgt dann eine Erfassung, wenn das betroffene Segment bzw. die betroffene Region oder die betroffenen Segmente bzw. die betroffenen Regionen nicht durch eine Einschränkung im Risikobericht ausgeschlossen werden. Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Verbindung einer letzten Auswirkung zu einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator erfasst werden, sofern ein Leistungsindikator, auf welchen die Umsatzerlöse einen Einfluss ausüben (z. B. EBIT), zuvor als steuerungsrelevanter prognostizierter Leistungsindikator festgehalten worden wäre. Unterkategorie 1.3.1.2: Verbindungen von letzten Auswirkungen, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind, zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren Definition: Siehe dazu die Definitionen der Verbindungen von letzten Auswirkungen zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2)) und der eindimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Verbindungen von letzten Auswirkungen zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2)).

Anhang 3

279

Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten haben. Dies wiederum hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Verbindung einer letzten Auswirkung, die ausschließlich in einer eindimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, zu einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator erfasst werden, sofern ein Leistungsindikator, auf welchen die Umsatzerlöse einen Einfluss ausüben (z. B. EBIT), zuvor als steuerungsrelevanter prognostizierter Leistungsindikator festgehalten worden wäre. Unterkategorie 1.3.2.2 (2): Verbindungen von letzten Auswirkungen, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten sind, zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Mehrfachzählung) Definition: Siehe dazu die Definitionen der Verbindungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2)) und der mehrdimensionalen Ketten von Risikofaktoren. Erhebungsregeln: Siehe dazu die Erhebungsregeln für die Verbindungen von letzten Auswirkungen zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren (Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2)). Beispiel: „Wir sehen das Risiko eines konjunkturellen Abschwungs. Dieser kann eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Produkten sowie eine negative Auswirkung auf die Nachfrage nach unseren Dienstleistungen haben. Beides hätte einen negativen Effekt auf unsere Umsatzerlöse.“ Hier würde die Angabe des negativen Effekts auf die Umsatzerlöse als Verbindung einer letzten Auswirkung, die in einer mehrdimensionalen Kette von Risikofaktoren enthalten ist, zu einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator erfasst werden, sofern ein Leistungsindikator, auf welchen die Umsatzerlöse einen Einfluss ausüben (z. B. EBIT), zuvor als steuerungsrelevanter prognostizierter Leistungsindikator festgehalten worden wäre. Kategorie 2: Steuerungsrelevante prognostizierte Leistungsindikatoren Definition: Finanzielle Kenngröße, die zur Beurteilung eines Aspekts der Leistung eines Unternehmens herangezogen werden kann1617 und gleichzeitig von einem Unternehmen einerseits im Prognosebericht prognostiziert und andererseits im Abschnitt über das Steuerungssystem als steuerungsrelevant gekennzeichnet wird. Erhebungsregeln: • Ein Leistungsindikator wird als finanzieller Leistungsindikator aufgefasst, sofern es sich um eine Kennzahl handelt, die eine quantitative absolute oder relative Wertgröße abbildet. Leistungsindikatoren, die nichts dergleichen abbilden1618, werden nicht erfasst. • Sofern ein Leistungsindikator lediglich für ein bestimmtes Segment bzw. eine bestimmte Region oder bestimmte Segmente bzw. bestimmte Regionen prognostiziert und als steuerungsrelevant deklariert wird, erfolgt im Rahmen der Erfassung des Leistungsindikators eine Zusatzangabe, die den Namen des Segments bzw. der Region oder der Segmente bzw. der Regionen umfasst. Diese wird für die spätere Prüfung auf Übereinstimmung mit1619 bzw. der Verbindung zu1620 einem steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikator benötigt. • Leistungsindikatoren, die nicht mindestens auf Segment- bzw. Regionenebene prognostiziert und als steuerungsrelevant deklariert werden (z. B. Leistungsindikatoren, die nur für gewisse Produkttypen o. Ä. Gültigkeit besitzen), werden nicht erfasst.

1617 1618 1619 1620

Ähnlich DRS 20 (2012), Tz. 11. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Leistungsindikatoren, die in DRS 20 (2012), Tz. 107 angegeben sind. Vgl. dazu die Ausführungen zu den Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2) in dieser Tab. Siehe dazu die Ausführungen zu den Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2) in dieser Tab.

280

Anhang

• Lediglich vorübergehend steuerungsrelevante und prognostizierte Leistungsindikatoren (z. B. im Rahmen eines Restrukturierungsprogramms) werden erfasst, da hierzu auch korrespondierende Angaben im Risikobericht erfolgen können. • Prognosen, die auf einen Wert oder einen Vergleichswert mit dem Zusatz „ca.“ oder einem vergleichbaren Zusatz verweisen, werden trotzdem als Prognosen mit ausreichender Prognosegenauigkeit angesehen und damit erfasst. • Entgegen der im DRS 20 (2012) vertretenen Auffassung, dass nur die Formen der Punkt-, Intervall- oder qualifiziert komparativen Prognose zulässig sind, 1621 werden auch Leistungsindikatoren, bei denen die Prognoseform der komparativen Prognose angewendet wird, als prognostiziert erachtet und somit erfasst. Hauptgrund dafür ist die erstmalige Anwendung des DRS 20 (2012), welcher im Gegensatz zum DRS 15 (2010) erhöhte Anforderungen an die Prognosegenauigkeit stellt, 1622 was bei den Konzernen möglicherweise zu Schwierigkeiten bei der Erstanwendung führt. • Unter die qualifiziert komparative und die komparative Prognoseform können sowohl Vergleiche mit Vorjahreswerten als auch Vergleiche mit anderen (quantitativen) Größen gefasst werden. Beide Angabeformen werden somit erfasst. • Aussagen, die die Begriffe „wir planen“, „wir wollen“ o. Ä. enthalten, die den sonstigen Anforderungen an zu erfassende Prognosen entsprechen, werden auch als Prognosen aufgefasst und somit erfasst. Dies kann auch mit der Definition des Risikos in DRS 20 (2012), Tz. 11 begründet werden, in der die Zielabweichung ebenfalls als Bezugsgröße für Risiken angesprochen wird. • Wenn der prognostizierte Wert nur mittelbar angegeben wird, d. h. wenn als Bezugsgröße für die Prognose eine ebenfalls prognostizierte Größe herangezogen wird (z. B. bei der Angabe, dass der Ausschüttungsbetrag im Folgejahr einen gewissen Anteil des bereinigten Ergebnisses betragen soll), dann muss bei der Bezugsgröße (in diesem Fall dem bereinigten Ergebnis) eine den übrigen Erhebungsregeln entsprechende Prognose erfolgen. Dabei ist zu beachten, dass beide Prognosen mindestens eine komparative Prognose darstellen müssen, da ansonsten keine Erfassung erfolgt. • Wenn die Prognose der Leistungsindikatoren über relative Größen in Form von Prozentangaben o. Ä. abgebildet werden soll (z. B. über die Ausschüttungsquote, die Steuerquote, etc.), ist die Prognose der relativen Größe ausreichend. Eine zusätzliche Prognose der zugrunde liegenden absoluten Größe ist nicht erforderlich. • Ein prognostizierter Leistungsindikator wird als steuerungsrelevant erfasst, wenn wörtlich der gleiche Leistungsindikator im Abschnitt über das Steuerungssystem genannt wird. • Ein prognostizierter Leistungsindikator wird auch als steuerungsrelevant erfasst, wenn im Abschnitt über das Steuerungssystem ein Synonym des im Prognosebericht genannten Begriffs Verwendung findet. • Sofern ein prognostizierter Leistungsindikator nur für ein bestimmtes Segment bzw. eine bestimmte Region oder bestimmte Segmente bzw. bestimmte Regionen angegeben wird, erfolgt eine Erfassung als steuerungsrelevanter Leistungsindikator, wenn das betroffene Segment bzw. die betroffene Region oder die betroffenen Segmente bzw. die betroffenen Regionen nicht durch eine Einschränkung im Abschnitt über das Steuerungssystem ausgeschlossen werden. Beispiele: Umsatzerlöse, EBIT, EBITDA, Konzernergebnis, Investitionen. 1623

Tab. A 3:

1621 1622 1623

Definitionen der Kategorien bzw. Unterkategorien, Erhebungsregeln und Beispiele sowie weitere Definitionen

Siehe dazu DRS 20 (2012), Tz. 130 i. V. m. DRS 20 (2012), Tz. 128. Vgl. dazu DRS 20 (2012), Tz. B34. Der DRS 15 (2010) lässt eine rein komparative Prognoseform – d. h. ohne die Angabe der Stärke der Abweichung von der Bezugsgröße – zu. Siehe dazu DRS 15 (2010), Tz. 88. Für weitere beispielhafte finanzielle Leistungsindikatoren siehe auch DRS 20 (2012), Tz. 103.

Anhang 4

281

Anhang 4 Konzern: Indexzugehörigkeit des Mutterunternehmens: Nr. Unterkategorie:

Ebene:

DAX

MDAX

Unterkategorie für die zu erhebenden Merkmale:

Anzahl:

Kategorie 1: Risikofaktoren Unterkategorie 1.1: Erste Ursachen 1.1.1

eU, die nicht in einer KRF enthalten sind

1.1.2

eU, die ausschließlich in einer einKRF enthalten sind 3

1.1.3

eU, die in einer mehrKRF enthalten sind

1.1.3 (2)

eU, die in einer mehrKRF enthalten sind (Mehrfachzählung)

Unterkategorie 1.2: Weitere Risikofaktoren 1.2.1

wRF, die ausschließlich in einer einKRF enthalten sind

1.2.2

3

1.2.2 (2)

wRF, die in einer mehrKRF enthalten sind wRF, die in einer mehrKRF enthalten sind (Mehrfachzählung)

Unterkategorie 1.3: Letzte Auswirkungen 1.3.1 1.3.2

A, die ausschließlich in einer einKRF enthalten sind 3

1.3.2 (2)

A, die in einer mehrKRF enthalten sind A, die in einer mehrKRF enthalten sind (Mehrfachzählung)

Unterkategorien 1.3.1.1 und 1.3.2.1 (2): Übereinstimmungen von letzten Auswirkungen mit steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren Übereinstimmungen von A, die ausschließlich in einer einKRF enthalten sind, mit spL

1.3.1.1 4

Übereinstimmungen von A, die in einer mehrKRF enthalten sind, mit spL (Mehrfachzählung)

1.3.2.1 (2)

Unterkategorien 1.3.1.2 und 1.3.2.2 (2): Verbindungen von letzten Auswirkungen zu steuerungsrelevanten prognostizierten Leistungsindikatoren Verbindungen von A, die ausschließlich in einer einKRF enthalten sind, zu spL

1.3.1.2 4 1.3.2.2 (2)

Tab. A 4:

Verbindungen von A, die in einer mehrKRF enthalten sind, zu spL (Mehrfachzählung)

Aggregationsbogen der Studie

282

Anhang

Anhang 5 Unterkategorie

Holstis R (RH)

Krippendorffs Alpha (αK)

1.1.1

0,904

0,808

1.1.2

0,956

0,912

1.1.3

0,968

0,936

1.1.3 (2)

0,950

0,900

1.2.1

-

-

1.2.2

0,982

0,964

1.2.2 (2)

0,956

0,911

1.2

0,985

0,969

1.2 (2)

0,957

0,915

1.3.1

0,956

0,912

1.3.2

0,921

0,842

1.3.2 (2)

0,950

0,900

1.3.1.1

-

-

1.3.2.1 (2)

1

1

1.3.1.1-1.3.2.1 (2)

1

1

1.3.1.2

-

-

1.3.2.2 (2)

-

-

1.3.1.2-1.3.2.2 (2)

0,967

0,934

Tab. A 5:

Ergebnisse der Reliabilitätsanalyse

Anhang 6 Anhang 6

Abb. A 1: Boxplots für die Variable Breite

Abb. A 2: Boxplots für die Variable Tiefe

283

284

Abb. A 3: Boxplots für die Variable Verflechtungsgrad

Abb. A 4: Boxplots für die Variable unmittelbarer Verknüpfungsgrad

Anhang

Anhang 6

Abb. A 5: Boxplots für die Variable mittelbarer Verknüpfungsgrad

285

286

Anhang

Anhang 7 Breite Groß Mittlerer Rang Rangsumme

Tab. A 6:

Tiefe Klein

Groß

Klein

Klein

24,081

35,387

27,613

35,839

27,161

1206,500

746,500

1097

856

1111

842

Mittlere Ränge und Rangsummen für die abhängigen Variablen getrennt nach der Höhe der Konzernbilanzsumme (Robustheitsanalyse) Tiefe

U (Mann-Whitney)

Verflechtungsgrad

250,500**

360*

346*

-3,239

-1,696

-1,894

0,000

0,045

0,029

Z α* (exakt)

Teststatistik für den Mann-Whitney-U-Test (Robustheitsanalyse) Breite

Tiefe

Effektstärke (rU) (absoluter Betrag)

Tab. A 8:

Groß

38,919

Breite

Tab. A 7:

Verflechtungsgrad

Verflechtungsgrad

0,411

0,215

0,240

Effektstärken im Rahmen des Mann-Whitney-U-Tests (Robustheitsanalyse) Breite

Tiefe

DAX

MDAX

Verflechtungsgrad

DAX

MDAX

DAX

MDAX

# Fälle mit Werten > Median

15

15

16

15

15

16

# Fälle mit Werten ≤ Median

7

25

6

25

7

24

Tab. A 9:

Häufigkeiten für Werte > bzw. ≤ Median innerhalb der Teilstichproben Breite

Tiefe

Verflechtungsgrad

Median

137*

2,324**

2,168*

χ²

5,350

7,045

4,509

α* (exakt)

0,017

0,008

0,031

Tab. A 10: Teststatistik für den Mediantest

Anhang 7

287 Breite

Effektstärke (rM)

Tiefe 0,294

Tab. A 11: Effektstärken im Rahmen des Mediantests

Verflechtungsgrad 0,337

0,270

Verzeichnis der Gesetze, Verordnungen, sonstigen Rechnungslegungs- und Prüfungsnormen und Verlautbarungen AktG (1965): Aktiengesetz vom 6. September 1965, in: BGBl. I vom 11. September 1965, S. 1089-1184. AktG (2013): Aktiengesetz vom 6. September 1965, in: BGBl. I vom 11. September 1965, S. 1089-1184, mit allen späteren Änderungen einschließlich der Änderung durch Art. 26 des Zweiten Gesetzes zur Modernisierung des Kostenrechts (2. Kostenrechtsmodernisierungsgesetz – 2. KostRMoG) vom 23. Juli 2013, in: BGBl. I vom 29. Juli 2013, S. 2586-2712. BilKoG (2004): Gesetz zur Kontrolle von Unternehmensabschlüssen (Bilanzkontrollgesetz – BilKoG) vom 15. Dezember 2004, in: BGBl. I vom 20. Dezember 2004, S. 3408-3415. BilMoG (2009): Gesetz zur Modernisierung des Bilanzrechts (Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz – BilMoG) vom 25. Mai 2009, in: BGBl. I vom 28. Mai 2009, S. 11021137. BilReG (2004): Gesetz zur Einführung internationaler Rechnungslegungsstandards und zur Sicherung der Qualität der Abschlussprüfung (Bilanzrechtsreformgesetz – BilReG) vom 4. Dezember 2004, in: BGBl. I vom 9. Dezember 2004, S. 3166-3182. BilReG-RegE (2004): Gesetzentwurf der Bundesregierung, Entwurf eines Gesetzes zur Einführung internationaler Rechnungslegungsstandards und zur Sicherung der Qualität der Abschlussprüfung (Bilanzrechtsreformgesetz – BilReG) vom 24. Juni 2004, in: BT-Drs. Nr. 15/3419. BilRUG (2015): Gesetz zur Umsetzung der Richtlinie 2013/34/EU des Europäischen Parlaments und des Rates vom 26. Juni 2013 über den Jahresabschluss, den konsolidierten Abschluss und damit verbundene Berichte von Unternehmen bestimmter Rechtsformen und zur Änderung der Richtlinie 2006/43/EG des Europäischen Parlaments und des Rates und zur Aufhebung der Richtlinien 78/660/EWG und 83/349/EWG des Rates (Bilanzrichtlinie-Umsetzungsgesetz – BilRUG) vom 17. Juli 2015, in: BGBl. I vom 22. Juli 2015, S. 1245-1267. BilRUG-RegE (2015): Gesetzentwurf der Bundesregierung, Entwurf eines Gesetzes zur Umsetzung der Richtlinie 2013/34/EU des Europäischen Parlaments und des Rates vom 26. Juni 2013 über den Jahresabschluss, den konsolidierten Abschluss und damit verbundene Berichte von Unternehmen bestimmter Rechtsformen und zur Änderung der Richtlinie 2006/43/EG des Europäischen Parlaments und des Rates und zur Aufhebung der Richtlinien 78/660/EWG und 83/349/EWG des Rates (BilanzrichtlinieUmsetzungsgesetz – BilRUG) vom 23. Januar 2015, in: BR-Drs. Nr. 23/15.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 K. Rauch, Informationsabstufung und -verknüpfung im Konzernlagebericht, Auditing and Accounting Studies, https://doi.org/10.1007/978-3-658-27071-1

290

Verzeichnis der Gesetze, sonstigen Normen und Verlautbarungen

BiRiLiG (1985): Gesetz zur Durchführung der Vierten, Siebenten und Achten Richtlinie des Rates der Europäischen Gemeinschaften zur Koordinierung des Gesellschaftsrechts (Bilanzrichtlinien-Gesetz – BiRiLiG) vom 19. Dezember 1985, in: BGBl. I vom 24. Dezember 1985, S. 2355-2433. BT-Drs. 13/10038 (1998): Beschlußempfehlung und Bericht des Rechtsausschusses (6. Ausschuß) vom 4. März 1998 zu dem Gesetzentwurf der Bundesregierung – Drucksache 13/9712 – Entwurf eines Gesetzes zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) sowie zu weiteren Gesetzentwürfen und Anträgen. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) (Hrsg.) (2009): Rundschreiben 3/2009 – Aufsichtsrechtliche Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk VA), Bonn und Frankfurt. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) (Hrsg.) (2012): Rundschreiben 10/2012 (BA) vom 14.12.2012 – An alle Kreditinstitute und Finanzdienstleistungsinstitute in der Bundesrepublik Deutschland – Mindestanforderungen an das Risikomanagement – MaRisk, Bonn und Frankfurt. CSR-RUG (2017): Gesetz zur Stärkung der nichtfinanziellen Berichterstattung der Unternehmen in ihren Lage- und Konzernlageberichten (CSR-Richtlinie-Umsetzungsgesetz) vom 11. April 2017, in: BGBl. I vom 18. April 2017, S. 802-814. CSR-RUG-RegE (2016): Gesetzentwurf der Bundesregierung, Entwurf eines Gesetzes zur Stärkung der nichtfinanziellen Berichterstattung der Unternehmen in ihren Lageund Konzernlageberichten (CSR-Richtlinie-Umsetzungsgesetz) vom 17. Oktober 2016, in: BT-Drs. Nr. 18/9982. DRÄS 1 (2003): Deutscher Rechnungslegungs Änderungsstandard Nr. 1 (DRÄS 1) vom 7. November 2003, Berlin. DRÄS 3 (2005): Deutscher Rechnungslegungs Änderungsstandard Nr. 3 (DRÄS 3) vom 15. Juli 2005, Berlin. DRÄS 5 (2010): Deutscher Rechnungslegungs Änderungsstandard Nr. 5 (DRÄS 5) vom 5. Januar 2010, Berlin. DRÄS 6 (2016): Deutscher Rechnungslegungs Änderungsstandard Nr. 6 (DRÄS 6) vom 21. April 2016, Berlin. DRÄS 8 (2017): Deutscher Rechnungslegungs Änderungsstandard Nr. 8 (DRÄS 8) vom 22. September 2017, Berlin. DRS 5 (2001) (2001): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5 (DRS 5) – Risikoberichterstattung vom 3. April 2001, Berlin.

Verzeichnis der Gesetze, sonstigen Normen und Verlautbarungen

291

DRS 5 (2003) (2003): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5 (DRS 5) – Risikoberichterstattung vom 3. April 2001, zuletzt geändert am 7. November 2003, Berlin. DRS 5 (2005) (2005): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5 (DRS 5) – Risikoberichterstattung vom 3. April 2001, zuletzt geändert am 15. Juli 2005, Berlin. DRS 5 (2010) (2010): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5 (DRS 5) – Risikoberichterstattung vom 3. April 2001, zuletzt geändert am 5. Januar 2010, Berlin. DRS 5-10 (2000) (2000): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5-10 (DRS 5-10) – Risikoberichterstattung von Kredit- und Finanzdienstleistungsinstituten vom 29. August 2000, Berlin. DRS 5-10 (2010) (2010): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5-10 (DRS 5-10) – Risikoberichterstattung von Kredit- und Finanzdienstleistungsinstituten vom 29. August 2000, zuletzt geändert am 5. Januar 2010, Berlin. DRS 5-20 (2001) (2001): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5-20 (DRS 5-20) – Risikoberichterstattung von Versicherungsunternehmen vom 3. April 2001, Berlin. DRS 5-20 (2010) (2010): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 5-20 (DRS 5-20) – Risikoberichterstattung von Versicherungsunternehmen vom 3. April 2001, zuletzt geändert am 5. Januar 2010, Berlin. DRS 15 (2004) (2004): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 15 (DRS 15) – Lageberichterstattung vom 7. Dezember 2004, Berlin. DRS 15 (2010) (2010): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 15 (DRS 15) – Lageberichterstattung vom 7. Dezember 2004, zuletzt geändert am 5. Januar 2010, Berlin. DRS 19 (2010) (2010): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 19 (DRS 19) – Pflicht zur Konzernrechnungslegung und Abgrenzung des Konsolidierungskreises vom 29. Dezember 2010, Berlin. DRS 20 (2012) (2012): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 20 (DRS 20) – Konzernlagebericht vom 2. November 2012, Berlin. DRS 20 (2016) (2016): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 20 (DRS 20) – Konzernlagebericht vom 2. November 2012, zuletzt geändert am 21. April 2016, Berlin. DRS 20 (2017) (2017): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. 20 (DRS 20) – Konzernlagebericht vom 2. November 2012, zuletzt geändert am 22. September 2017, Berlin. E-DRS 27 (2011): Deutscher Rechnungslegungs Standard Nr. XX (DRS XX) – Konzernlagebericht vom 14. Dezember 2011, Berlin.

292

Verzeichnis der Gesetze, sonstigen Normen und Verlautbarungen

HGB (2013): Handelsgesetzbuch vom 10. Mai 1897, in: RGBl., S. 219-436, mit allen späteren Änderungen einschließlich der Änderung durch Art. 1 des Gesetzes zur Änderung des Handelsgesetzbuchs vom 4. Oktober 2013, in: BGBl. I vom 9. Oktober 2013, S. 3746-3748. HGB (2017): Handelsgesetzbuch vom 10. Mai 1897, in: RGBl., S. 219-436, mit allen späteren Änderungen einschließlich der Änderung durch Art. 11 Absatz 28 des Gesetzes zur Durchführung der Verordnung (EU) Nr. 910/2014 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 23. Juli 2014 über elektronische Identifizierung und Vertrauensdienste für elektronische Transaktionen im Binnenmarkt und zur Aufhebung der Richtlinie 1999/93/EG (eIDAS-Durchführungsgesetz) vom 18. Juli 2017, in: BGBl. I vom 28. Juli 2017, S. 2745-2756. IDW PS 201 (2009) (2009): IDW Prüfungsstandard: Rechnungslegungs- und Prüfungsgrundsätze für die Abschlussprüfung (IDW PS 201) vom 28. Juni 2000, zuletzt geändert infolge des Gesetzes zur Modernisierung des Bilanzrechts (Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz – BilMoG) am 9. September 2009, Düsseldorf. IDW PS 350 (1998) (1998): IDW Prüfungsstandard: Prüfung des Lageberichts (IDW PS 350) vom 26. Juni 1998, Düsseldorf. IDW PS 350 (2006) (2006): IDW Prüfungsstandard: Prüfung des Lageberichts (IDW PS 350) vom 6. September 2006, Düsseldorf. IDW PS 350 (2009) (2009): IDW Prüfungsstandard: Prüfung des Lageberichts (IDW PS 350) vom 6. September 2006, zuletzt geändert infolge des Gesetzes zur Modernisierung des Bilanzrechts (Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz – BilMoG) am 9. September 2009, Düsseldorf. IDW PS 350 n. F. (2017) (2017): IDW Prüfungsstandard: Prüfung des Lageberichts im Rahmen der Abschlussprüfung (IDW PS 350 n. F.) vom 12. Dezember 2017, Düsseldorf. IDW PS 400 (2010) (2010): IDW Prüfungsstandard: Grundsätze für die ordnungsmäßige Erteilung von Bestätigungsvermerken bei Abschlussprüfungen (IDW PS 400) vom 24. Juni 1999, zuletzt geändert am 24. November 2010, Düsseldorf. IDW RS HFA 1 (1998) (1998): IDW Rechnungslegungsstandard: Aufstellung des Lageberichts (IDW RS HFA 1) vom 26. Juni 1998, Düsseldorf. IDW RS HFA 1 (2001) (2001): IDW Stellungnahme zur Rechnungslegung: Aufstellung des Lageberichts (IDW RS HFA 1) vom 26. Juni 1998, zuletzt geändert am 4. Dezember 2001, Düsseldorf. IFRS PS MC (2010) (2010): IFRS Practice Statement Management Commentary – A framework for presentation vom 8. Dezember 2010, London.

Verzeichnis der Gesetze, sonstigen Normen und Verlautbarungen

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Verzeichnis der Gesetze, sonstigen Normen und Verlautbarungen

anderen Finanzinstituten sowie von Versicherungsunternehmen, ABl. EU Nr. L 178 vom 17. Juli 2003, S. 16-22.

in:

Richtlinie 2014/95/EU (2014): Richtlinie 2014/95/EU des Europäischen Parlaments und des Rates vom 22. Oktober 2014 zur Änderung der Richtlinie 2013/34/EU im Hinblick auf die Angabe nichtfinanzieller und die Diversität betreffender Informationen durch bestimmte große Unternehmen und Gruppen, in: ABl. EU Nr. L 330 vom 15. November 2014, S. 1-9. VAG (2013): Gesetz über die Beaufsichtigung der Versicherungsunternehmen (Versicherungsaufsichtsgesetz – VAG) vom 17. Dezember 1992, in: BGBl. I vom 7. Januar 1993, S. 2-37, mit allen späteren Änderungen einschließlich der Änderung durch Art. 2 des Gesetzes zur Änderung versicherungsrechtlicher Vorschriften vom 24. April 2013, in: BGBl. I vom 30. April 2013, S. 932-934. Verordnung (EG) 1606/2002 (2002): Verordnung (EG) Nr. 1606/2002 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 19. Juli 2002 betreffend die Anwendung internationaler Rechnungslegungsstandards, in: ABl. EG Nr. L 243 vom 11. September 2002, S. 1-4. WpHG (2013): Gesetz über den Wertpapierhandel (Wertpapierhandelsgesetz – WpHG) in der Fassung der Bekanntmachung der Neufassung des Wertpapierhandelsgesetzes vom 9. September 1998, in: BGBl. I, S. 2708-2725, mit allen späteren Änderungen einschließlich der Änderung durch Art. 3 des Gesetzes zur Vermeidung von Gefahren und Missbräuchen im Hochfrequenzhandel (Hochfrequenzhandelsgesetz) vom 7. Mai 2013, in: BGBl. I vom 14. Mai 2013, S. 1162-1166.

Geschäftsberichtsverzeichnis Adidas AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Herzogenaurach. Aurubis AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013/14, Hamburg. Axel Springer SE (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Berlin. BASF SE (Hrsg.) (2014): Bericht 2013, Ludwigshafen. Bayer AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Leverkusen. Bayerische Motoren Werke (BMW) AG (2014): Geschäftsbericht 2013, München. Beiersdorf AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Hamburg. Bilfinger SE (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Mannheim. Brenntag AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Mülheim an der Ruhr. Celesio AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Stuttgart. Continental AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Hannover. Daimler AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Stuttgart. Deutsche Lufthansa AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Frankfurt am Main. Deutsche Post AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Bonn. DMG MORI SEIKI AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Bielefeld. Dürr AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Bietigheim-Bissingen. E.ON SE (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Düsseldorf. ElringKlinger AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Dettingen/Erms. Evonik Industries AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Essen. Fielmann AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Hamburg. Fraport AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Frankfurt am Main. Fresenius Medical Care AG & Co. KGaA (Hrsg.) (2014): Konzernlagebericht (gemäß § 315a HGB) für das Geschäftsjahr 2013, Hof an der Saale. Fresenius SE & Co. KGaA (Hrsg.) (2014): Konzernabschluss und Konzern-Lagebericht der Fresenius SE & Co. KGaA, Bad Homburg vor der Höhe zum 31. Dezember 2013 gemäß § 315a HGB nach International Financial Reporting Standards, Bad Homburg vor der Höhe. FUCHS PETROLUB SE (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Mannheim. GEA Group AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Düsseldorf.

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Geschäftsberichtsverzeichnis

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Geschäftsberichtsverzeichnis SGL CARBON SE (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Wiesbaden. Siemens AG (Hrsg.) (2014): Jahresbericht 2014, München. Sky Deutschland AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Unterföhring. STADA Arzneimittel AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Bad Vilbel. Südzucker AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013/14, Mannheim. Symrise AG (Hrsg.) (2014): Finanzbericht 2013, Holzminden. ThyssenKrupp AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013_2014, Essen. TUI AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013/14, Hannover. Volkswagen AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, Wolfsburg. Wacker Chemie AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013, München. Wincor Nixdorf AG (Hrsg.) (2014): Geschäftsbericht 2013/2014, Paderborn.

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