Konzepte, Fallstudien, Empirie und Handlungsempfehlungen
E-Book, Deutsch, 488 Seiten
Reihe: Controlling Competence
ISBN: 978-3-8006-6468-9
Verlag: Franz Vahlen
Format: EPUB
Kopierschutz: Wasserzeichen (»Systemvoraussetzungen)
Dieser umfassende Einstieg in das Performance Measurement stellt neben den klassischen Konzepten, wie Balanced Scorecard, Data Envelopment Analysis oder Performance Prism, auch neuere betriebswirtschaftliche Instrumente wie OKRs vor. Zahlreiche Fallstudien zeigen auf, wie Performance Measurement-Systeme in der Praxis strukturiert und effektiv implementiert werden.
Nach der Einführung in die Grundlagen des Performance Measurements werden ausgewählte Performance Measurement-Konzepte aus der Wissenschaft sowie aus der Beratungs- und Unternehmenspraxis vorgestellt und bewertet. Zahlreiche praxisrelevante Fallstudien aus verschiedenen Branchen ergänzen eine Auswahl an empirischen Studien zu Fragen des Performance Measurements und liefern Anregungen zur Struktur und zur effektiven Implementierung von Performance Measurement-Systemen. Einen Schwerpunkt des Buches bildet die Entwicklung eines Performance Measurement-Grundschemas für die konkrete Anwendung in der Praxis. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Performance Measurement-Systemen gegeben.
Aus dem InhaltGrundlagen und Konzepte des Performance MeasurementsEmpirische Untersuchungen zu Fragen des Performance MeasurementsPerformance Measurement in der Anwendung – Fallstudien und Lösungen für die PraxisGrundschema eines Performance Measurement-SystemsHandlungsempfehlungen für die Anwendung von Performance Measurement-SystemenDer Autor
Dr. Ronald Gleich ist Professor für Management Practice & Control an der Frankfurt School of Finance & Management und dort Academic Director des Centers für Performance Management & Controlling. Darüber hinaus leitet der Controllingexperte den Think Tank des Internationalen Controller-Vereins ICV und ist Mitglied mehrerer Beiräte.
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7 92 Performance Measurement als Steuerungsansatz
Nachfolgend werden zunächst die Schwächen der traditionellen Kennzahlentheorie sowie Ansatzpunkte für neue Steuerungskonzepte aufgezeigt und erläutert. Daran schließt sich im Überblick die Skizzierung von Performance Measurement als innovativer Steuerungsansatz an. Hierbei erfolgen auch grundlegende Begriffsklärungen sowie das Erarbeiten funktioneller, institutioneller und instrumenteller Aspekte des Performance Measurement. 2.1 Schwächen der traditionellen Kennzahlentheorie und Ansatzpunkte für innovative Steuerungskonzepte
2.1.1 Kritischer Überblick über die traditionelle Kennzahlentheorie
Unter Kennzahlen werden Zahlen verstanden, die quantitativ messbare Sachverhalte und Tatbestände in konzentrierter Form zahlenmäßig erfassen (vgl. Reichmann/Lachnit 1976, S. 706, Hahn/Laßmann 1993b, S. 241, Reichmann et al. 2017, S. 38 ff.). Ihr Informationscharakter soll Urteile über wichtige betriebswirtschaftliche Sachverhalte und Zusammenhänge in einem Unternehmen oder einer Organisationseinheit ermöglichen. In der unternehmerischen Praxis lässt sich die Verwendung einer Vielzahl von Kennzahlen und Kennzahlensystemen beobachten, wobei ein einheitliches Konzept zur angemessenen Abbildung des Unternehmenserfolgs fehlt (Mellewigt/Decker 2007, S. 433). Kennzahlen sollen komplexe Sachverhalte möglichst einfach abbilden, einen schnellen Überblick bieten, der Führungsebene bei Analysen sowie der laufenden Planung, Steuerung und Kontrolle dienen (vgl. Gladen 2014, S. 10) und werden sowohl für interne als auch externe Zwecke verwendet (vgl. Reichmann et al. 2017, S. 39). Bei der externen Analyse erfolgt oftmals ein Kennzahleneinsatz im Zusammenhang mit der Bilanzanalyse und dem Betriebsvergleich. Im Rahmen der Bilanzanalyse sollen auf dem Jahresabschluss basierende Kennzahlen beispielsweise Anlageentscheidungen in Wertpapieren und Kreditvergabeentscheidungen von Banken unterstützen. Aus dem Gesamtbestand sind nun jene Daten des Jahresabschlusses auszuwählen, die die beste Erklärungskraft besitzen und als Ausgangspunkt für betriebliche Entscheidungen dienen können. Es wird in diesem Kontext von vielen Autoren auf einen wesentlichen Nachteil dieser traditionellen Bilanzanalyse hingewiesen. Sie empfehlen die Ergänzung der quantitativen Kennzahlen um nicht-quantitative Informationen. Kritisiert wird insbesondere die mangelnde Zukunftsbezogenheit und Vollständigkeit der rein kennzahlen- und stark finanzbezogenen Jahresabschlussinformationen (vgl. z.B. Brady/Kaplan 1993, S. 144, Bühner 1995, S. 56, S. 428, Fisher 1992, S. 34, Kaplan/Norton 1994, S. 96 f., Peemöller 2003, S. 225 f., Reichmann et al. 2017, S. 83 f.).
10Auch der traditionelle Betriebsvergleich greift vorwiegend auf Kennzahlen des Rechnungswesens zurück, die zu unternehmensübergreifenden Betriebsvergleichen herangezogen werden (vgl. Lamla 1995, S. 49 ff. und die dort zitierte Grundlagenliteratur). Die dabei zugrunde gelegte Fehlannahme, dass im Fall des übergeordneten Vergleichs monetärer Zielgrößen auch alle zielbezogenen Analyseschritte mit monetären Größen (Kennzahlen) durchgeführt werden können, kann als großes Defizit des Betriebsvergleichs bezeichnet werden (vgl. Lamla 1995, S. 52). Bei der internen Betriebsanalyse werden anhand von Kennzahlen Urteile über die wirtschaftliche Situation eines Unternehmens gebildet (vgl. Reichmann et al. 2017, S. 39 f.). Vergleichsmaßstab sind zum einen die kennzahlenbezogenen Vergangenheits- und Zielausprägungen, zum anderen branchenbezogene Vorgaben oder Vergleichswerte. Kennzahlen haben sowohl bei der internen als auch externen Anwendung eine informative (deskriptive) sowie eine normative Funktion. Letztere ist Grundlage für Zielvorgaben an untergeordnete Bereiche und Voraussetzung für erfolgreiche Kontrollaktivitäten (vgl. Reichmann et al. 2017, S. 40). Durch den Einsatz von Kennzahlensystemen wird versucht, den Nachteil der isolierten Betrachtung von Sachverhalten durch einzelne Kennzahlen aufzuheben (vgl. Siegwart 1987, S. 123). Kennzahlensysteme haben die Aufgabe, Sachverhalte in übersichtlicher Art und Weise sowie ganzheitlich darzustellen (vgl. Horváth et al. 2020, S. 308 f.) und die Entscheidungsträger der unterschiedlichen Ebenen durch Informationsverdichtung und Zusammenfassung mit hinreichender Genauigkeit und Aktualität zu informieren (vgl. Reichmann et al. 2017, S. 51 f.). Hierbei sind die verwendeten Kennzahlen und der Prozess der Kennzahlenauswahl im Hinblick auf Umfang, Nachvollziehbarkeit und Interdependenzen zu bewerten, um einer zu hohen Komplexität und fehlenden Praktikabilität entgegenzuwirken (Liebetruth/Otto 2006, S. 13–16). In diesem Zusammenhang erfolgt „eine Zusammenstellung von in einer sachlichen Beziehung zueinanderstehenden, ergänzenden und insgesamt auf ein gemeinsames übergeordnetes Ziel ausgerichteten Kennzahlen“ (Fitz/Kusterer 1993, S. 153). Der wichtigste betriebswirtschaftliche Aspekt wird oftmals durch eine Spitzenkennzahl vermittelt, die durch rechnerische Zerlegung eine detaillierte Betrachtung der Einflussgrößen erlaubt (vgl. Horváth et al. 2020, S. 310). Eine integrative Erfassung von Kennzahlen hilft ferner, Mehrdeutigkeiten bei der Interpretation einzelner Kennzahlen auszuschalten, und erfasst Abhängigkeiten zwischen den Systemelementen (vgl. Lachnit 1979, S. 27). Die am häufigsten in der Praxis verwendeten bzw. als Basis für erweiterte Ansätze dienenden Kennzahlensysteme sind international das Du-Pont-System (vgl. z.B. bei Siegwart 2010, S. 64) sowie national besonders das ZVEI-Kennzahlensystem (vgl. ZVEI 1989), das PuK-Konzept von Hahn/Hungenberg (vgl. den Überblick bei Hahn/Hungenberg 2001, S. 233 f.) und das RL-Kennzahlensystem (vgl. Reichmann et al. 2017, S. 55 ff.). Diese traditionellen Kennzahlensysteme richten das Hauptaugenmerk auf das finanzielle Ergebnis und/oder die Liquidität des Unternehmens. Dies ist zugleich ein entscheidender systemimmanenter Nachteil (vgl. Manzoni/Islam 2009, S. 8 f. und die hier zitierte Grundlagenliteratur), da dadurch beispielsweise die Sachzieldimension 11und die Markt- und Kundenorientierung unberücksichtigt bleiben. Besonders „weiche“ Informationen (sogenannte Soft Facts, vgl. z.B. bei Schust 1994, S. 235) über verschiedene Sachverhalte (z.B. Mitarbeiterqualifikation und -motivation, Mitarbeiter-, Zulieferer- und Kundenzufriedenheit oder Führungsstil) werden jedoch in vielen Fällen für die Beurteilung der (finanziellen) Ergebniszahlen und für die betriebliche Planung und Steuerung der Ressourcen (vgl. hierzu beispielsweise die veränderten Anforderungen an das Personalmanagement bei Ackermann 1991, S. 24 ff.) sowie für die (nicht nur rein vergangenheitsbezogene) Leistungsmessung benötigt (vgl. Horváth et al. 2020, S. 307 f. und Fitz/Kusterer 1993, S. 154 f.). Oftmals klammern diese Kennzahlensysteme bereits nichtfinanzielle Unternehmensziele wie Umweltschutz, Gemeinwirtschaftlichkeit oder die Mitarbeiterwohlfahrt explizit aus (vgl. Weber 1995, S. 213 f.). Ferner wird ein Anreiz geschaffen, das unternehmerische Handeln primär an finanziellen Kennzahlen auszurichten und Maßnahmen zur langfristigen Erschließung von Erfolgspotenzialen auszublenden. Ein weiterer Nachteil dieser traditionellen Kennzahlensysteme ist die weitgehende Konzentration auf den Jahresabschluss und die geringe Differenzierung nach betrieblichen Subsystemen (vgl. Weber 1995, S. 213 f. und Siegwart 1987, S. 122). Zusätzlich basieren besonders die Kennzahlen des Rechnungswesens auf rein vergangenheitsorientierten Daten, die lediglich eine ex-post-bezogene Unternehmensbetrachtung erlauben (vgl. Fitz/Kusterer 1993, S. 154). Ferner ist kritisch anzumerken, dass die Aussagekraft von Spitzenkennzahlen, welche in vielen Kennzahlensystemen Berücksichtigung finden, durch „legale“ Manipulationsmöglichkeiten stark eingeschränkt ist. Vor allem auf dem Gewinn basierende Kennzahlen, wie der RoI (Return on Investment) und RoCE (Return on Capital Employed), können durch buchhalterische und bilanzielle Bewertungswahlrechte gezielt positiv oder negativ beeinflusst werden (vgl. z.B. Zünd 1973, S. 128 f., Brown/Laverick 1994, S. 89 und Rappaport 1995, S. 27 f.). Des Weiteren unterstellen traditionelle Kennzahlensysteme rechnerische Zusammenhänge, die wichtige nicht-quantitative Interdependenzen ausschließen. Diese Informationsverkürzung beschränkt somit die Aussagekraft dieser Kennzahlensysteme (vgl. Weber 1995, S. 213 f.). Der Einsatz von traditionellen Kennzahlensystemen kann die zu Beginn beschriebenen Ziele der Kennzahlenanwendung – Operationalisierungsfunktion, Anregungsfunktion, Vorgabefunktion, Steuerungsfunktion und Kontrollfunktion – im heutigen turbulenten und dynamischen Wettbewerbsumfeld nicht mehr erfüllen. Veränderte Rahmenbedingungen erfordern veränderte Planungs-, Steuerungs- und Kontrollkonzepte. Ansatzpunkte hierzu werden, nach der systematischen Darstellung der Schwächen traditioneller Steuerungskonzepte, im nächsten Kapitel erläutert. 2.1.2 Schwächen traditioneller und ausgewählter neuer Steuerungskonzepte
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