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2.2 Grundlagen der Modellbildung in:

Thomas Reichmann

Controlling mit Kennzahlen, page 70 - 79

Die systemgestützte Controlling-Konzeption mit Analyse- und Reportinginstrumenten

8. Edition 2011, ISBN print: 978-3-8006-3800-0, ISBN online: 978-3-8006-4375-2, https://doi.org/10.15358/9783800643752_70

Series: Controlling Competence

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58 2. Kapitel: Kennzahlensysteme als Controlling-Instrument 2.2 Grundlagen der Modellbildung Betriebswirtschaftliche Modelle sollen generell als Instrumente zur Gewinnung und Überprüfung von Informationen über Sachverhalte dienen. „Auf Sachverhalte … beziehen sich komplexere Vorstellungsinhalte, die sprachlich in Sätzen abgebildet werden.“11 Betriebswirtschaftliche Modelle werden deshalb häufig auch als Satzsysteme angesehen. „Modelle sind stets Modelle von etwas, nämlich Abbildungen, Repräsentationen natürlicher und künstlicher Originale, die selbst wieder Modelle sein können.“12 Modelle sind demnach Abbildungen von Originalen, die nach bestimmten Gesichtspunkten geordnet sind. Deutet man Modelle und Originale ausschließlich als Attributklassen, bedeutet die Abbildung eines Originals durch ein Modell, dass ausgewählte Originalattribute den Modellattributen zugeordnet werden, da Modelle nicht Attribute des repräsentierten Originals beinhalten. „Unter Attributen sind Merkmale und Eigenschaften von Individuen, Relationen zwischen Individuen, Eigenschaften von Eigenschaften, Eigenschaften von Relationen usw. zu verstehen.“13 „Die den Attributen als sprachliche Repräsentanten zugeordneten Symbolisierungen heißen Prädikate.“14 Lassen sich zu allen Attributen entsprechende Prädikate zuordnen, so wird das Original im Modell dadurch gebildet, dass vielfach zahlreiche Originalattribute fortgelassen werden und ein Teil der Originalattribute umgedeutet und in neue Begriffs zusammen setzungen gestellt wird.15 In einem solchen Vorgehen kommt das den Modellen zugesprochene Merkmal der Verkürzung zum Ausdruck. Demzufolge zeigt sich, dass die hier zu behandelnden Modelle verkürzte Abbildungen von Originalen sind. Die Modelle lassen sich grundsätzlich nach ihren Funktionen in Beschreibungs-, Erklärungs- und Entscheidungsmodelle einteilen.16 Diese Einteilung wird auch verwendet, wenn wir im Folgenden die Kennzahlensysteme in die Modellbetrachtung integrieren und vor dem Hintergrund der unterschiedlichen Modellarten die Funktionen von Kennzahlensystemen näher bestimmen werden. Eine zentrale Voraussetzung für Modelle im Zusammenhang mit Kennzahlensystemen ist ihre Eigenschaft, quantitative Strukturen abbilden zu können. So ist es möglich, aus den entsprechenden Modellen Kennzahlenstrukturen zu deduzieren bzw. von Kennzahlensystemen auf Modelle zurückzuschließen. Kennzahlensysteme lassen sich grundsätzlich in zwei unterschiedliche Ansätze unterteilen, in solche mit normativer Intention und solche mit rein informativen Aufgaben. Der normative Aspekt der Kennzahlen führt zu Zielhierarchien, beim informativen Aspekt müssen eine begriffsbezogene und eine aussagenbezogene Ebene unterschieden werden. Die begriffsbezogene Ebene, die in der Diskussion eine vergleichsweise untergeordnete Rolle spielt, führt zu Begriffssystemen. Wichtiger sind jedoch aussagenbezogene Ansät- 11 Berthel: Modelle, Sp. 1122. 12 Stachowiak: Modelltheorie, S. 131. In ähnlicher Weise sind auch die mathematisch-ökonomischen Zustandsmodelle zu interpretieren, vgl. Zschocke: Betriebsökonometrie, S. 13 f. 13 Stachowiak: Modelltheorie, S. 134. 14 Stachowiak: Modelltheorie, S. 136. 15 Vgl. Stachowiak: Modelltheorie, S. 139. 16 Die Konkretisierung von Begriffssystemen durch Zuordnung quantitativer Größen führt automatisch zu Aussagen, da anhand der verwendeten Begriffe ein konkretes Objekt beschrieben wird. 2.2 Grundlagen der Modellbildung 59 ze, die auf Modellen basieren. Im Wesentlichen lassen sich dabei Beschreibungs- und Erklärungsmodelle unterscheiden, die zu Beschreibungs- und Erklärungssystemen führen. Daneben lässt sich noch eine Mischkategorie bilden, in der Elemente von Begriffssystemen und Beschreibungssystemen anzutreffen sind.17 Begriffssysteme enthalten analytische Aussagen auf der Basis von absoluten Kennzahlen. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass ein Oberbegriff in Teilkomponenten zerlegt wird. Die Dimensionen dieser Systeme können auf Mengen-, Zeit- und Wertbasis erfasst werden. Prinzipiell interessiert im Zusammenhang mit dem betrieblichen Rechnungswesen die Wertkomponente. Mengen- und Zeitkomponenten stehen als Indikatoren für die Wertgrößen mit dem Vorteil einer einheitlichen Dimensionierung. Begriffssysteme eignen sich nur bedingt als Planungskonzepte; Kontroll- und Normgrößen hingegen besitzen ein größeres Gewicht. Die zweite Art der informativen Systeme bezieht sich auf Aussagensysteme, mit deren Hilfe Sachverhalte deskriptiv bzw. explanatorisch erfasst werden. Versteht man mit der neopragmatischen Erkenntnislehre des Modellismus, wie er von Stachowiak vertreten wird,18 der jegliche menschliche Erkenntnis aus Modellen ableitet und definiert, Modelle als durch isolierende Abstraktion gewonnene vereinfachte Abbildung der Wirklichkeit,19 so lassen sich Kennzahlensysteme vielfach in der betrieblichen Praxis nutzen. Beschrei- 17 Zu der modelltheoretischen Differenzierung von Kennzahlensystemen in normative Systeme und informative Systeme in Form der Begriffs-, Beschreibungs- und Erklärungssysteme siehe im Einzelnen Geiß: Kennzahlen, S. 242–283. 18 Vgl. Stachowiak: Modelltheorie, S. 40–67. 19 Vgl. Kosiol: Modellanalyse, S. 319. Arten von Kennzahlensystemen Normative Systeme Informative Systeme Beschreibungs- Aussagenbezogene Systeme Begriffs- Erklärungstsys emetsys eme tsys eme Kombinierte Systeme Abb. 28: Klassifikation von Kennzahlensystemen 60 2. Kapitel: Kennzahlensysteme als Controlling-Instrument bungssysteme machen anhand von Attributen Aussagen über ökonomische Sachverhalte mit dem Ziel, aus den Beschreibungsmodellen Anregungsinformationen für spätere Planungen zu gewinnen. Die Auswahl der entsprechenden Attribute bzw. Prädikate erfolgt vor dem Hintergrund quantitativer Ermittlungsmodelle, so dass eine mehrstufige Abbildungsfunktion zugrunde liegt. Generell kann der Zusammenhang zwischen abzubildender Realität und Kennzahlensystemen durch die nachfolgende Übersicht skizziert werden (vgl. Abb. 29). Das Schema lässt zweierlei erkennen: Mit Hilfe von quantitativen Merkmalen wird ein Gegenstandsbereich erfasst. Aus einem gegebenen Realsystem werden mit Hilfe von Modellen betriebswirtschaftliche Sachverhalte ausgewählt (1.  Reduktionsstufe). In einem 2.  Schritt werden aus diesen Modellen wiederum die für die Kennzahlenanwender relevanten Maßgrößen ausgewählt (2. Reduktionsstufe). Ein solches durch eine zweifache Reduktion vereinfachtes System bleibt notgedrungen unvollständig; eine vollständige Abbildung wird jedoch aus pragmatischen und methodischen Überlegungen heraus auch nicht angestrebt. 2.2.1 Beschreibungsmodelle und Kennzahlenkonzeptionen Betriebswirtschaftliche Beschreibungsmodelle erfassen in deskriptiver Sprache einen nach festen Kriterien geordneten Gegenstandsbereich. Eine Sonderform der Beschreibungsmodelle stellen Ermittlungsmodelle dar. Mit ihrer Hilfe wird die Transformation gewisser Größen durch Rechenoperationen ermöglicht. Diese Sonderform der Be- Original Realsystem Betriebswirtschaftlich relevante Sachverhalte Betriebswirtschaftliche Modelle Betriebswirtschaftliche quantitative Abbildung der Sachverhalte Erste Reduktionsstufe (Zustände, Prozesse) Zweite Selektion von Kennzahlen für Kennzahlensysteme Reduktionsstufe Abb. 29: Abbildung des Realsystems durch Kennzahlen 2.2 Grundlagen der Modellbildung 61 schreibungsmodelle ist im Zusammenhang mit Kennzahlensystemen von nicht unbeträchtlicher Bedeutung. Eine Vielzahl der Kennzahlensysteme, die auf rechnerischen Beziehungen aufbauen, sind als solche Ermittlungsmodelle zu interpretieren. Die bisher vorgestellten Kennzahlensysteme basieren weitgehend auf diesen Ermittlungsmodellen. Der Jahresabschluss und diejenigen Kennzahlensysteme, die sich an diesem orientieren, sind Grundlage für den Aufbau solcher Systeme. Bilanztheoretisch orientierte Kennzahlensysteme versuchen jene Maßgrößen zu erfassen, die weitgehend Erfolg bzw. Liquidität in den Mittelpunkt der Überlegungen stellen. Mit Hilfe der Kennzahlensysteme sollten Erkenntnisse über die finanzwirtschaftliche Lage gewonnen werden. Elemente solcher Systeme sind i. d. R. verdichtete Größen des Jahresabschlusses; ihre Beziehungen sind definitionslogischer Natur. Die Überlegungen zur Finanzanalyse beziehen sich grundsätzlich auf das gesamte Unternehmen. Um zu einer differenzierten Aussage zu gelangen, können verschiedene Schwerpunktbereiche gebildet werden, die sich auf Investition, Finanzierung, Liquidität und Ertrag richten.20 Im Rahmen der Investitionsanalyse werden Informationen über die Vermögensstruktur, über Umsatzrelationen, über Umschlagskoeffizienten sowie Investitions- und Abschreibungspolitik bereitgestellt. Im Zusammenhang mit der Finanzierung interessiert insbesondere die Kapitalstruktur und hierbei wesentlich Fragen der Sicherheit und der Fristigkeit der Finanzierung. Liquiditätsüberlegungen sollen erste Überblicke über die vermutete Liquidierbarkeit von Vermögensgütern sowie Informationen über die Schuldendeckungsfähigkeit und die kurzfristige Zahlungsfähigkeit ermöglichen. Eine Ertragsanalyse kann sich auf den gegenwärtigen oder auf den zukünftigen Ertrag beziehen, wobei unterschiedliche Vorgehensweisen im Hinblick auf die Strukturanalyse des Ertrages anwendbar sind.21 Die Beschreibungsmodelle können erst dann Erkenntnisse über die betrieblichen Sachverhalte liefern, wenn ihre Ergebnisse mit anderen Größen verglichen werden. Dabei bieten sich unterschiedliche Verfahren an: Vergleiche der Größen des Beschreibungsmodells mit Werten früherer Perioden (Zeitvergleich), Vergleich der Größen anhand von zwischenbetrieblichen Vergleichen und Vergleich zwischen Plan-Größen und Ist-Größen sowie der Vergleich anhand von Standards (z. B. Bilanzstrukturregeln). Unter Zeitvergleich versteht man einen Vergleich, der unterschiedliche Zustände im Zeitablauf erfasst. Beim zwischenbetrieblichen Vergleich werden i. d. R. Branchendurchschnitte genommen, die mit den Werten des Beschreibungsmodells verglichen werden. Beispiele hierfür sind die unterschiedlichen Kapitalumschlagshäufigkeiten im Branchendurchschnitt oder als Unternehmenskennzahl. Im Rahmen von Kennzahlenvergleichen ist der Vergleich zwischen geplanten und realisierten Werten der aussagefähigste. Die im Beschreibungssystem erfassten Kennzahlen werden aus den Plänen gewonnen und mit den Realisierungen verglichen. Potenzielle Abweichungen geben Hinweise auf wirtschaftliches Verhalten der Planverantwortlichen. Unter Standards sollen jene Grö- ßen verstanden werden, die von der Unternehmung als Normgröße empirisch-induktiv ermittelt werden bzw. die die Unternehmung einzuhalten hat. Abweichungen von diesen Standards zeigen positive oder negative Entwicklungen an. Beispiele hierfür sind die 20 Vgl. Perridon; Steiner: Finanzwirtschaft, S. 552. 21 Eine wichtige Unterscheidung bezieht sich auf die Einteilung in absolute und relative Ertragsgrößen, wobei bei den absoluten Größen Aufwands- und Ertragsstrukturanalysen mit Hilfe von relativen Größen wie etwa Rentabilitätszahlen durchgeführt werden. Vgl. Coenenberg; Schönbrod: Ertragslage, Sp. 483 f. 62 2. Kapitel: Kennzahlensysteme als Controlling-Instrument Finanzierungsregeln, die von Banken im Zusammenhang mit Kreditwürdigkeitsprüfungen angewandt werden. Wie im Einzelnen solche Kennzahlensysteme zu gestalten sind, hängt von den Anlässen, dem geforderten Umfang sowie der Entscheidung über die Wahl der Analysemethoden ab. Der Einsatz von Kennzahlensystemen dient der Erfassung der wirtschaftlichen Situation, wobei Aufbau und Art der verwendeten Kennzahlen vom jeweiligen Analysebedürfnis abhängen. Die Grenzen dieses Ansatzes zeigen sich darin, dass im Rahmen der Analysen der Vergangenheitsdaten oft nur grobe Hinweise auf die Entwicklung der Zukunft und auf die Beurteilung der wirtschaftlichen Lage der Gegenwart abgegeben werden. Eine Begrenzung ist auch darin zu sehen, dass die historischen Daten nicht unbedingt miteinander vergleichbar sind und dass Ursachenanalysen nur mit Hilfe eines a priori festliegenden Konzeptes verfolgt werden können. Eine leistungsfähige Controlling-Konzeption wird deshalb bei den Beschreibungsmodellen auf Kennzahlenbasis, soweit möglich, auf Plangrößen aufbauen. Die Struktur der Beschreibungssysteme kann grundsätzlich beibehalten werden, wenn sie die Planwerte problemadäquat strukturiert. Die Informationsinstrumente, die für die einzelnen Kennzahlenkonzepte die Daten liefern, sind insbesondere der Finanzplan, die Planbilanz, die Planerfolgsrechnung und ggf. weitere Sonderrechnungen. In einem Soll-Ist-Vergleich werden die durch das Kennzahlensystem strukturierten Plan- bzw. Ist-Daten einander gegenübergestellt, um somit Erkenntnisse über die wirtschaftliche Situation einer Unternehmung oder eines Unternehmensbereiches zu gewinnen. Im Laufe der Zeit haben sich unterschiedliche Kennzahlensysteme herausgebildet. In der betriebswirtschaftlichen Literatur diskutierte neuere Beschreibungsmodelle sind das bereits vorgestellte ROI-System, das ZVEI- System und das System von Hecker.22 2.2.2 Erklärungsmodelle und Kennzahlenkonzeptionen „Unter einer wissenschaftlichen Erklärung versteht man die Deduktion der Aussage, die den zu erklärenden Tatbestand abbildet, aus singulären und universellen Aussagen.“23 Die Frage nach inhaltlich festgelegten Erklärungsmodellen setzt eine Klärung der Begriffe voraus. Unter einem Erklärungsmodell ist ein System von Sätzen, mit deren Hilfe ein Sachverhalt erklärt werden soll, zu verstehen. Unter Erklärung im klassischen Sinne versteht man die Deduktion einer Aussage aus singulären und universellen Sätzen, die den zu klärenden Tatbestand abbildet.24 22 Das System von Hecker dient der Schnellanalyse zur externen Beurteilung von Industrieaktiengesellschaften und ist recht umfangreich mit Analyseteilen zur Börsenbewertung, zur Rentabilität, zur Wertschöpfung, zur Auftragslage, zur Ergebniszusammensetzung, zur Umschlagsdauer, zur Liquidität, Finanzierung und Investition, zur Anlagendeckung und Verschuldung sowie zur Analyse des ROI. Vgl. Hecker: Kennzahlensystem, S. 128–163 und Anhang A. 23 Schweitzer; Küpper: Kostenrechnung, S. 74. 24 Formal lässt sich dieses Deduktionsschema wie folgt darstellen: Ai = Antecedensbedingungen, Gi = Gesetzes aussagen, E = deduzierte Aussagen: A1. . . . . . An G1. . . . . . Gr E 2.2 Grundlagen der Modellbildung 63 Eine solche Erklärung soll an einem Beispiel verdeutlicht werden.25 Sollen die Lagerhaltungskosten in Abhängigkeit vom zugrunde liegenden Lieferbereitschaftsgrad erklärt werden, so geschieht dies durch Einbeziehung der Lagerkosten und der möglichen Fehlmengenkosten. Das Lagerhaltungsmodell in dieser einfachen Form berücksichtigt Sicherheitsbestände und Fehlmengenkosten sowie Lagerkosten. Unter der Annahme, dass die Kosten für zusätzlich aus Sicherheitsgründen zu haltende Lagermengen zunehmen, gilt die folgende vereinfachte Darstellung: Wenn mit fallendem Lieferbereitschaftsgrad die Fehlmengenkosten zunehmen, ergibt sich der in Abb. 31 dargestellte Verlauf der Fehlmengenkostenkurve: 25 Vgl. hierzu auch Geiß: Kennzahlen, S. 279–283. Lagerkosten Lieferbereith ft d 50 % 100 % sc a sgra Abb. 30: Lagerkosten als Funktion des Lieferbereitschaftsgrades Fehlmengenkosten Lieferbereitschaftsgrad 50 % 100 % Abb. 31: Fehlmengenkosten als Funktion des Lieferbereitschaftsgrades 64 2. Kapitel: Kennzahlensysteme als Controlling-Instrument Daraus ergibt sich folgender Verlauf für die Gesamtkosten der Lagerhaltung: Damit wird in Abhängigkeit vom Lieferbereitschaftsgrad eine Gesamtkostenfunktion für die Lagerhaltung ermittelt. Der Lieferbereitschaftsgrad ist somit die erklärende Va riable und die Gesamtkosten bilden die abhängige Variable. Mit Hilfe solcher Erklärungen können jetzt Prognosen über die Gesamtkosten erstellt werden. Darüber hinaus können aufbauend auf einem solchen Erklärungsmodell ohne Schwierigkeiten durch Einführung von Zielfunktionen Entscheidungsmodelle konstruiert werden. Kennzahlensysteme selbst sind keine originären Modelle im vorgenannten Sinn. Als Ergebnis eines zweifachen Reduktionsprozesses (vgl. Abb. 29) können sie nur vor dem Hintergrund des entsprechenden Erklärungsmodells interpretiert werden. Die Stärke einer solchen modellgestützten Interpretation ist darin zu sehen, dass für Kontrollzwecke Effizienzverbesserungen erreicht werden können. Liegen nämlich hinreichend genaue Erklärungsmodelle vor, so kann bei Veränderungen geplanter Situationen eine Ursachenforschung durchgeführt werden. Dies soll anhand eines einfachen Beispieles dargestellt werden: Angenommen, es gelten Ai als Antecedensbedingungen sowie H als Hypothese, und es gilt zusätzlich, dass die dort verwendeten Größen quantitative Ausprägungen besitzen und für die Präzision der Hypothese außerdem, dass sie nicht nur die Richtung, sondern auch die Ausprägung der Variablen erklärt,26 so lassen sich auf quantitativer Basis Plangrößen ermitteln. Im Rahmen des Vergleiches von Plan- und Istgrößen kann nun untersucht werden, inwieweit eine Plangröße P von der realisierten Größe R abweicht. Die Abweichungen können begründet sein in Planungsfehlern (Hypothese bzw. die Randbedingungen sind falsch) oder in Ausführungsfehlern. Unterstellt man, dass keine Planungsfehler vorliegen, so sind Datenänderungen oder Unwirtschaftlichkeiten Ursachen für die Abweichungen. Für die Suche nach veränderten Kontextbedingungen empfiehlt sich dann folgendes Vorgehen: 26 Neben der Klärung der Höhe der Ausprägung einer Variablen wird häufig auf Hypothesen zurückgegriffen, die lediglich die Richtung der Entwicklung erklären und entsprechend als schwächer in der Aussage eingestuft werden müssen. Gesamtkosten der Lagerhaltung Lieferbereitschaftsgrad 50 % 100 % Abb. 32: Gesamtkosten der Lagerhaltung als Funktion des Lieferbereitschaftsgrades 2.2 Grundlagen der Modellbildung 65 Feststellung von Abweichungen, Analyse der Abweichungen. Jene Kennzahlensysteme, die im Zusammenhang mit Erklärungsmodellen Verwendung finden, dienen dazu, Abweichungen von einem angestrebten oder erwarteten Zustand zu dokumentieren. Es sind nur quantitative Größen als Ausgangspunkt der Analyse zu wählen, die vor dem Hintergrund einer Modellkonzeption Erklärungsfunktion besitzen. Der Vergleich der Werte inhaltlich identischer Größen führt dazu, dass Abweichungen feststellbar sind. Für die Abweichungsanalyse selbst gilt, dass sie dann auf den darunter liegenden Ebenen weiter dekomponiert werden. Ausschlaggebend sind jetzt allerdings keine definitorischen Zusammenhänge mehr, sondern empirische Zusammenhänge. Es entsteht dann ein Raster unterschiedlich hoch aggregierter Einflussgrößen, deren Wirkungen zu einer Verschiebung der obersten Größe, die als zentrale Maßgröße anzusehen ist, geführt haben. Mit Hilfe eines solchen Erklärungsrasters soll auf recht schnelle Weise versucht werden, die Problemursache zu erfassen, um dann zu einem frühen Zeitpunkt bereits mögliche Gegenmaßnahmen anvisieren zu können. Die Beschränkung dieser Anwendungsmethodik zur Feststellung von Ursachen liegt darin, dass sich nicht alle Sachverhalte quantitativ erfassen lassen, da sich nicht alle Problemsituationen mit Hilfe solcher globaler Ursachenraster in eine Analyse einbeziehen lassen. Für jene Probleme, die sich zumeist auf das Gesamtunternehmen beziehen, wird man ein differenziertes Vorgehen wählen. Es empfiehlt sich hier, Schwerpunkte für die Erklärungen von Abweichungen relevanter Größen zu bilden und eine Strukturierung der Einflussgrößen in ein Klassenraster vorzunehmen. Somit können sich Verschiebungen der zentralen Maßgröße anhand der unterschiedlichen Kausalklassen erklären lassen. Bei der Auswahl solcher Kausalklassen ist darauf zu achten, dass die Interdependenzen zwischen den einzelnen Kausalklassen vernachlässigt werden können, d. h. nur jene Kennzahlen werden in die Analysestruktur aufgenommen, von denen vermutet wird, dass keine allzu engen Interdependenzen zwischen den einzelnen Kausalsegmenten vorliegen. Ist etwa der Umsatz eines Produktes abhängig von den Werbeausgaben und dem Preis, so erklären die beiden Komponenten Veränderungen des Umsatzes. Unterstellt man jetzt, dass diese Aussage bei veränderter Konjunkturlage gilt, ohne diese in dem entsprechenden Modell zu berücksichtigen, so kann eine Erhöhung der Werbeausgaben und eine Preissenkung durchaus zu einem verringerten Umsatz im Vergleich zur Vorperiode führen, genau dann, wenn sich etwa die Konjunkturlage verschlechtert. Dieses Beispiel zeigt, dass Interpretationen von Kennzahlen mit großer Sorgfalt zu führen sind und nur dann zu eindeutigen Aussagen führen, wenn die Modellannahmen weitgehend bekannt und definiert sind. Sie führen i. d. R. zu Mehrdeutigkeiten, wenn die Voraussetzungen nicht erfüllt sind. In diesem Fall muss über weitere Plausibilitätsaussagen (z. B. Annahmen im Rahmen des betriebswirtschaftlichen Zusammenhangwissens der Kennzahlen in einem System) die Mehrdeutigkeit der Aussage stufenweise bis zur Eindeutigkeit überprüft werden.27 27 Die so gewonnene subjektive Aussage sollte jedoch intersubjektiv nachvollziehbar sein. Im Hinblick auf das zugrunde liegende Modell (Kennzahlensystem) liegt durch die Plausibilitätsannahme ein „erweitertes“ Modell vor. 66 2. Kapitel: Kennzahlensysteme als Controlling-Instrument 2.2.3 Entscheidungsmodelle und Kennzahlensysteme Analysiert man den Zusammenhang zwischen Entscheidungsmodellen und Kennzahlensystemen, so müssen zunächst die unterschiedlichen Formen der Entscheidungsmodelle und deren Bezug zu Kennzahlensystemen aufgezeigt werden. „Als ,Entscheidungsmodell‘ bezeichnen wir im Folgenden ganz allgemein das Ergebnis eines Versuches, die für wesentlich gehaltenen Elemente und Beziehungen einer als ,Problem‘ empfundenen Handlungssituation in einer formalisierten Sprache so zu definieren, dass aus dem resultierenden Strukturkomplex die Problemlösung als logische Implikation abgeleitet werden kann.“28 Grundsätzlich muss bei Entscheidungsmodellen zwischen geschlossenen und offenen Modellen unterschieden werden. Geschlossene Modelle können nur dann sinnvoll eingesetzt werden, wenn wohl-strukturierte Probleme vorliegen, d. h. die Anzahl der Handlungsalternativen ist bekannt, die Information über die Folgewirkungen ist vorhanden und die Ziele und die Lösungsalgorithmen, mit denen eine Reihenfolge der alternativen Auswahl festgelegt wird, sind ebenfalls bekannt. Wie bereits bei den Erklärungsmodellen zu sehen war, liefern diese recht vage Hinweise für die Erklärung der Veränderung einer maßgeblichen quantitativen Größe. Für die Prognose von Konsequenzen der Handlungsalternativen müssen aber genaue Erklärungen vorliegen. Hier zeigt sich schon die Begrenztheit des Ansatzes, der in keiner Weise den Anforderungen von geschlossenen Entscheidungsmodellen gerecht wird, da Kennzahlensysteme darüber hinaus keine Handlungsalternative erfassen. Gleiches gilt für die offenen Entscheidungsmodelle, die sich dadurch auszeichnen, dass ihnen mindestens eine Eigenschaft der geschlossenen Systeme fehlt. Offene Entscheidungsmodelle versuchen menschliches Problemverhalten systematisch zu simulieren.29 Somit wird deutlich, dass auch im Rahmen von offenen Entscheidungsproblemen Kennzahlen und Kennzahlensysteme ggf. die Aufgabe haben, Informationen bereitzustellen, dass aber Kennzahlensysteme keinesfalls Entscheidungsmodelle in irgendeiner Weise darstellen bzw. irgendwelche Strukturanalogien mit diesen besitzen. 2.2.4 Die Interpretation von Kennzahlensystemen vor dem Hintergrund betriebswirtschaftlicher Modelle Die modelltheoretischen Überlegungen von Kennzahlensystemen beziehen sich zum einen auf den Aufbau und zum anderen auf die Anwendung des Systems. Im Hinblick auf den Aufbau wurde festgestellt, dass Kennzahlensysteme vor dem Hintergrund von betriebswirtschaftlichen Modellen zu sehen sind. Analysiert man jetzt den Prozess der Informationsgewinnung durch Kennzahlensysteme, so stellt sich die Frage, wie die dort erfassten quantitativen Informationen zu deuten sind. Da es sich bei Kennzahlensystemen um verkürzte Darstellungen handelt, müssen aus den Kennzahlensystemen wiederum Aussagen gewonnen werden. Insofern zeigt sich, dass eine Aussagegewinnung nur dann möglich ist, wenn auf ein fest vorgegebenes Aussagemodell zurückgegriffen werden kann. Hierbei muss allerdings zwischen reinen Beschreibungs- und Erklärungsmodellen unterschieden werden. Dies führt dazu, dass Kennzahlensysteme vor dem Hin- 28 Bretzke: Entscheidungen, S. 8. 29 Vgl. Heinen: Industriebetriebslehre, S. 59. 2.3 Das RL-Kennzahlensystem 67 tergrund von Beschreibungs- bzw. Erklärungsmodellen unterschiedlich zu interpretieren sind. Für Beschreibungsmodelle selbst gilt, dass die Interpretationsprobleme relativ unkritisch sind, da dort mit Hilfe von singulären Aussagen Objekte beschrieben werden. Für Erklärungsmodelle hingegen gilt, dass die einzelnen Variablen vor dem Hintergrund der theoretischen Aussagen des Modells zu sehen sind. In einem solchen Erklärungsmodell lassen sich zwei Arten von Kennzahlen unterscheiden, nämlich solche, die zu erklären sind und jene, die „Erklärungskraft“ haben. Darüber hinaus ist es wichtig, die Hypothesen zu kennen, mit deren Hilfe eine abhängige Variable erklärt wird. Die Hypothese muss zumindest angeben, in welche Richtung sich die abhängige Variable bei einer positiven oder negativen Änderung der unabhängigen Variablen verändert. Darüber hinaus sollten die Bedingungen, unter denen eine Hypothese gilt, bekannt sein, um eine fehlerhafte Interpretation zu vermeiden. 2.3 Das RL-Kennzahlensystem Das in der folgenden Controlling-Konzeption verwendete RL-Kennzahlensystem (Rentabilitäts-Liquiditäts-Kennzahlensystem)30 ist ein Kombinationstyp, der beschreibende, erklärende und normative Elemente enthält. In seiner erweiterten Fassung wird es ergänzt durch das RL-Jahresabschlusskenn zahlensystem (RL-JA) und das RL-Konzern-Kennzahlensystem (RL-K). Es hat die Aufgabe, der Geschäftsleitung zu jedem Zeitpunkt einen gesamtbetrieblichen Überblick zu ermöglichen, um bei erkennbaren Fehlentwicklungen oder positiven Entwicklungen frühzeitig reagieren und steuern zu können. Im Vordergrund stehen hierbei, wie zu Beginn der Untersuchung ausgeführt, einmal das Interesse der Unternehmensleitung, eine Anpassung an wirtschaftliche Wechsellagen optimal zu gestalten und zum anderen die Notwendigkeit, die durch die Unternehmensplanung vorgegebenen Unternehmensbereiche im Hinblick auf ihre Wirtschaftlichkeit laufend zu kontrollieren. Ausgehend von dem Unternehmensgesamtplan, der sich aus dem Beschaffungsplan, in dem die zu beschaffenden Güter in ihrer Art, Qualität, Menge, Lieferzeit und ihrem Lieferort festgelegt sind, dem Produktionsplan, in dem das Produktionsprogramm und der Produktionsprozess (Arbeitsablaufplanung, Bereitstellungsplanung) festgelegt sind, dem Absatzplan, in dem das Absatzprogramm und die absatzpolitischen Instrumente festgelegt sind, dem Logistikplan sowie den verdichteten Umsatz-, Kosten- und Erfolgsplänen und den daraus abzuleitenden Einzahlungs-, Auszahlungs- und damit Finanzplänen ist ein bereichsorientiertes Controlling und darauf aufbauend ein Controlling- Kennzahlensystem zu entwickeln (vgl. Abb. 33). 30 Zum RL-Kennzahlensystem vgl. Reichmann; Lachnit: Kennzahlen, S. 711 ff.

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References

Zusammenfassung

Das Standardwerk für Wissenschaft und Controllingpraxis.

Transparenz und nachhaltiges Handeln werden immer mehr als Erfolgsfaktoren anerkannt. Übertragen auf die Aufgaben des Controllings wird Transparenz mit den Instrumenten des Rechnungswesens und den Analyseinstrumenten des Controllings geschaffen. Nachhaltigkeit bedeutet, belastbare Informationen für die strategische Ausrichtung des Unternehmens zur Verfügung zu stellen. Dieses Standardwerk weist nunmehr bereits in der 8. Auflage den Weg zu einer systemgestützten Controlling-Konzeption und gibt – State of the Art – konkrete Empfehlungen für den Aufbau einer unternehmensbezogenen Controlling-Applikation mit Kennzahlen und Analyseinstrumenten. Es liefert sowohl wertvolle, praxiserprobte Anregungen als auch fundiertes, theoriegestütztes Wissen bei der Implementierung des Controllings im Unternehmen:

- Kennzahlen und Kennzahlensysteme, systemgestützte Controlling-Konzeption

- Kosten- und Erfolgs-Controlling, Konjunktur und Fixkostenmanagement

- Finanz- und Investitions-Controlling, Rating-Check

- Beschaffungs-, Produktions- und Logistik-Controlling

- Marketing-Controlling, DV-gestütztes Controlling

- Strategisches Controlling und internationales Standort-Controlling

- Risikomanagement und Risiko-Controlling, BCR-Card

- Corporate Governance und Controlling, wertorientiertes Konzern-Controlling

Der Autor

Prof. Dr. Thomas Reichmann ist Direktor in einem internationalen Beratungsunternehmen. Er hat in seiner langjährigen Beratungspraxis internationale Unternehmen in den Bereichen Performance-, Prozess- und Kostenmanagement beraten, darunter eine Vielzahl börsennotierter Unternehmen.