4. Dritter Hauptteil: Empirische Untersuchung des Wechsels der Geschäftsführung in Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen

Bis zum 1. November 2007 wurde der regulierte deutsche Kapitalmarkt Amtlicher Markt genannt. Dieses ehemalige öffentlich-rechtliche Zulassungssegment für Wertpapiere wurde am genannten Datum in den Regulierten Markt überführt. Vgl. BÖRSE FRANKFURT 2015.

DEUTSCHE BÖRSE 2015a.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 28.

DEUTSCHE BÖRSE 2015b.

Vgl. DEUTSCHE BÖRSE 2015a.

Ebenda.

Ebenda.

Vgl. EHRHARDT/NOWAK 2003, S. 369; LEIBER 2008, S. 129–130 sowie AUDRETSCH/HÜLSBECK/LEHMANN 2013, S. 122.

Vgl. bspw. JASKIEWICZ 2006, S. 143.

AMPENBERGER 2010, S. 187.

Vgl. ebenda sowie STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 28; STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009b, S. 13 sowie AMPENBERGER et al. 2013, S. 252–253.

ACHLEITNER et al. 2010, S. 10. Vgl. zudem DEUTSCHE BÖRSE 2015c sowie ACHLEITNER/KASERER/MOLDENHAUER 2005, S. 118.

In der Literatur werden auch der Swiss Entrepreneurial Index (SEX) oder der Credit Suisse Family Index als mögliche empirische Analyseäquivalente zum GEX in der schweizerischen Börsenlandschaft genannt. Vgl. ACHLEITNER et al. 2010, S. 13.

ACHLEITNER et al. 2010, S. 11. Zu nennen ist zudem der HAFixE, der börsennotierte Familienunternehmen in Westeuropa umfasst. Vgl. ebenda, S. 14.

Vgl. DEUTSCHE BÖRSE 2015d.

Vgl. ACHLEITNER et al. 2010, S. 3. Allerdings muss an dieser Stelle betont werden, dass im Einzelfall auch eigentümergeführte Unternehmen in diese Indizes aufgenommen wurden, wie eine stichprobenhafte Einsichtnahme in die Indexkonstitution vor Auswahl des hier relevanten Datensatzes ergab. Insofern unterscheidet sich der Datensatz dieser Untersuchung vom Datensatz des DAXplus Family. Für eine tabellarische Übersicht all dieser Style-Indizes vgl. ebenda, S. 14.

Vgl. bspw. POENSGEN 1982, S. 177; SALOMO 2001, S. 175–176; BRESSER et al. 2005a, S. 5; ZANDER et al. 2009, S. 1354 sowie SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 473.

Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 475; VISINTIN/PITTINO 2013, S. 12; VISINTIN/PITTINO/MINICHILLI 2017, S. 326; LAUSTEN 1998, S. 5; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 5; ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 4 sowie CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1173.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 74.

Vgl. ausführlicher in Abschnitt 2.​4.​2.

Vgl. DEUTSCHE BÖRSE 2015e.

Vgl. DEUTSCHE BÖRSE 2015 f.

Die genauen Zulassungsvoraussetzungen sind DEUTSCHE BÖRSE 2015 f. zu entnehmen.

Die Wertentwicklung der Unternehmen, die im Prime Standard notiert sind, misst der Prime All Share. Er ist in 18 Branchenindizes unterteilt. Diese sind wiederum in 62 Industriegruppen untergliedert. Vgl. DEUTSCHE BÖRSE 2015 g.

Erst mit jüngeren und v. a. US-Amerikanischen Studien zu Wechseln des CEO hat auch der Umfang des betrachteten Datensatzes und die Heranziehung unbalancierter Paneldaten Einzug gehalten.

In einem solchen unbalancierten Panel liegt nicht für jede Untersuchungseinheit in jeder Periode eine Beobachtung vor. Man spricht in diesem Fall von panel attrition oder Panelmortalität, aber auch Panelzugänge sind möglich. Vgl. hierzu die Ausführungen in Abschnitt 4.2.

Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 182.

Eine dichotome oder binäre Variable kann nach WOLF und BEST nur zwei Zustände annehmen (Vgl. WOLF/BEST 2010, S. 826). Dabei steht der Wert „1“ für eine hohe Wahrscheinlichkeit und eine „0“ für die unwahrscheinliche Situation eines CEO-Wechsels. Gleichwohl die endogene Variable des Wechsels in diesem Fall binär kodiert ist, kann das Ergebnis der Wahrscheinlichkeit des Wechsels auch zwischen den Werten „0“ und „1“ liegen und somit einen eher unwahrscheinlichen oder eher wahrscheinlichen Wechsel ausdrücken.

In diesem Untersuchungsteil weist eine höhere metrische endogene Variable auf einen höheren Unternehmenserfolg hin.

Vgl. zudem CAMERON/TRIVEDI 2005, S. 465–467.

Zur ausführlichen Erläuterung der logistischen Regression, des unterstellten Wahrscheinlichkeitsmodells und der Logit- und Probit-Funktionen wird an dieser Stelle auf WOLF/BEST 2010, S. 827–829 u. S. 834–836 bzw. auf BEHNKE 2015, S. 19 f. verwiesen. Insbesondere WOLF und BEST führen aus, dass die Regressionsverfahren nahezu zu identischen Ergebnissen führen. Vgl. ebenda, S. 836 sowie vgl. CAMERON/TRIVEDI 2005, S. 472. Zur grundsätzlichen Anwendung von Logit- und von Probit-Funktionen vgl. zudem ebenda, S. 471–472. Diese Autoren und auch HILGER, MANKEL und RICHTER führen aus, dass das Probit-Modell insbesondere das häufig verwendete Tobit-Modell erweitert und aus diesem Grund von einer Vielzahl von Wissenschaftlern verwendet wird. Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 14. Zur Anwendung im Rahmen einer Wechselstudie vgl. zudem SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 487–488.

BEHNKE 2015, S. 19.

Die Probit- und die Logit-Funktion unterscheiden sich dabei im Wesentlichen durch Annahmen über die Verteilung der Residuen, der Standardabweichung und den Erwartungswert des Schätzfehlers. Während der Logit-Funktion eine logistische Verteilung der Residuen unterstellt ist, folgt die Probit-Funktion einer Annahme der Standardnormalverteilung der Residuen, womit im Gegensatz zum linearen Wahrscheinlichkeitsmodell eine Beschränkung der geschätzten Wahrscheinlichkeiten auf das Intervall „0“ und „1“ verbunden ist. Vgl. WOLF/BEST 2010, S. 835–836. Aufgrund der Konzeption bisheriger Studien und keiner speziellen Verteilungsannahme geht die vorliegende Untersuchung zunächst von einer Normalverteilung der Residuen aus. Demnach und aufgrund der häufigen Verwendung des Verfahrens in der Wechselforschung und der Anknüpfung an das oftmals verwendete Tobit-Verfahren wird das Probit-Modell aus Ausgangsmodell genutzt.

WOLF/BEST 2010, S. 836

Vgl. WOLF/BEST 2010, S. 836.

Die Indexierung mit i und t verdeutlicht, dass sowohl das Unternehmen i als auch der Zeitpunkt t der Betrachtung einzelner exogener oder Kontrollvariablen bei der Regression variiert werden.

Vgl. bspw. CAMERON/TRIVEDI 2005, S. 470.

Der between-Schätzer kommt im Rahmen der nicht-linearen Regression vor allem deshalb zur Anwendung, da er der einzige ist, der mit der nicht-linearen Probit-Funktion in Kombination verwendbar ist. Für eine ausführliche Erläuterung wird auf WOOLDRIDGE 2002, S. 480–492 sowie WOOLDRIGDE 2013, S. 467 verwiesen.

In Stata wird das Probit-Schätzverfahren in einem unbalanced Panel über die Codierung xtprobit genutzt. Die Integration des between-Schätzers erfolgt dabei über das Anhängen des Befehls re am Ende der Regressionsgleichung, wobei re für das grundlegende Schätzmodell Random Effects steht.

Vgl. WOLF/BEST 2010, S. 837–838.

Vgl. ebenda.

Zur Berechnung marginaler Effekte als Ergebnisse nicht-linearer Regressionsmodelle im Kontext der Wechselforschung vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1178 und BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 391–392.

WOLF/BEST 2010, S. 839.

Vgl. BUIS 2011, S. 305.

Zum einen wird der AME als „Mittelwert der marginalen Effekte über alle Beobachtungen“ berechnet. Zum zweiten kann der MEM „als marginale[r] Effekt am Mittelwert aller Variablen“ bestimmt werden. WOLF/BEST 2010, S. 840. Vgl. zudem WOOLDRIDGE 2002, S. 470-472 sowie WILLIAMS 2012, S. 312–315.

WOLF/BEST 2010, S. 840.

In Kombination mit der panelbezogenen xtprobit-Eingabe wird zur Ermittlung der AME der Befehl margins, dydx(*) predict(pu0) in Stata genutzt. Vgl. Ausführungen von WILLIAMS 2012 zur Nutzung des Margin-Commands in Stata.

Vgl. WOLF/BEST 2010, S. 973.

Die Kodierung der einzelnen Schätzverfahren in Stata folgt dabei den gängigen Vorgehensweisen. Während das firm-fixed-effects-Modell mit der panelspezifischen OLS-Regression „xtreg“ und der Endung „fe“ kodiert wird, unterscheidet sich die Formulierung des Befehls für das random-effects-Modell nur durch die Endung „re“.

Zur Konzeption und Durchführung des in der Literatur auch durchaus kritisch gesehenen Hausman-Tests vgl. bspw. CAMERON/TRIVEDI 2005, S. 271 f.

Für ein Beispiel zur Nutzung von Lags im Rahmen der Wechselforschung vgl. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 389.

Im Rahmen der vorliegenden Analyse werden ausschließlich Interaktionseffekte von zwei exogenen Variablen untersucht. Dieses Vorgehen liegt v. a. in der schwierigen Interpretierbarkeit von Interaktionseffekten von drei oder mehr exogenen Variablen insbesondere im Kontext nicht-linearer Modelle begründet. Aber auch aus inhaltlicher Sicht reicht die Modellierung zweifacher Interaktionen im Rahmen dieser Untersuchung aus, insbesondere, da weitere mögliche Fälle bspw. von gleichzeitigem Vorliegen von Familieneigentum, Familienführung und Familienkontrolle (als exogene Variablen) durch if-Bedingungen modelliert werden. Durch die Vielzahl der Analyse- und Regressionsansätze je Hypothese wird die Arbeit damit dem Anspruch an den inhaltlichen Umfang und die analytische Tiefe gerecht.

BEST/WOLF 2010, S. 840.

Vgl. ebenda, S. 840.

BEST/WOLF 2010, S. 840.

Institute for Digital Research and education (idre) der UCLA 2016, in: URL: https://​stats.​idre.​ucla.​edu/​stata/​faq/​everything-you-always-wanted-to-know-about-contrasts-but-were-afraid-to-ask/​, zuletzt abgerufen am 17. September 2019.

Vgl. AI/NORTON 2003, S. 123 sowie S. 129, die modellmathematisch aufzeigen, dass die Möglichkeit einer vergleichsweise einfachen Interpretation der Richtung, der Effektstärke oder der statistischen Signifikanz von Interaktionseffekten in linearen Modellen nicht für nicht-lineare Modelle gilt. Die wesentlichen Gründe hierfür führen AI und NORTON auf Seite 124–125 auf. Wesentliche Begründung dabei ist die Tatsache, dass “the interaction effect can be very different for different values of the covariate” wie auch das Institute for digital research and education (idre) der University of California (UCLA) 2011 schreibt. Der Einfluss und die Ausprägung der Kovariate ist demnach entscheidend für die Signifikanz der Interaktionseffekte in nicht-linearen Modellen. Vgl. idre der UCLA 2011, in: URL: https://​stats.​idre.​ucla.​edu/​stata/​faq/​how-can-i-understand-a-categorical-by-categorical-interaction-in-logistic-regression-stata-12/​ zuletzt abgerufen am 17. September 2019. Vgl. BUIS 2011, S. 305–308.

An dieser Stelle wird auf eine detailliertere Erläuterung verzichtet und auf die Anwendung der marginalen Kontraste in Abschnitt 4.5.2.1.1 verwiesen. In diesem Kapitel wird die Nutzung marginaler Kontraste an einem Beispiel beschrieben sowie deren Aussagekraft erläutert.

Als alternative Lösungsmöglichkeit schlagen AI/NORTON vor, den Interaktionseffekt und die t-Statistik als Funktion der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit grafisch darzustellen, da aus einer solchen Darstellung deutlich wird, in welchen Bereichen eben diese Wahrscheinlichkeitsfunktion statistisch signifikant ist. Vgl. AI/NORTON 2003, S. 128 sowie auch Institute for digital research and education (idre) der UCLA 2011, in: https://​stats.​idre.​ucla.​edu/​stata/​faq/​how-can-i-understand-a-categorical-by-categorical-interaction-in-logistic-regression-stata-12/​, zuletzt abgerufen am 17. September 2019. Zudem kann, gleichwohl die anwendungsbasierte Erläuterung marginaler Kontraste erst zu einem späteren Zeitpunkt erfolgt, bereits an dieser Stelle gesagt werden, dass im multivariat-empirischen Teil der Arbeit grds. nur Aussagen über die statistische Signifikanz und die Richtung einzelner (Interaktions-) Effekte sowie daraus erkennbarer Unterschiede bspw. zwischen Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen auf der Basis der abgeleiteten Hypothesen getroffen werden. Obwohl grds. eine Interpretation der Effektstärke auf Basis der Ergebnisse möglich ist, wird auf die Erläuterung dieser aus Gründen der Komplexitätsreduktion und Verständlichkeit der Arbeit für den Leser verzichtet.

Vgl. WOOLDRIDGE 2002, S. 304. In der Literatur werden dynamische Panelmodelle wie der ARELLANO/BOND-Schätzer einerseits als sehr effizient, andererseits aber auch aufgrund möglicher entstehender Verzerrungen als potenziell irreführend hinsichtlich der Interpretation betrachtet. Vgl. WOLF/BEST 2010, S. 990–991; CAMERON/TRIVEDI 2005, Abschn. 22.5).

Die Verprobung nicht-linearer Effekte wird ausschließlich im zweiten Untersuchungsteil vollzogen, da die verwendeten Modelle des ersten Untersuchungsteils aufgrund der binär-abhängigen Variable per se nicht linear sind.

Zu einer allgemeinen Analyse der Eigenschaften und Besonderheiten von Börsenneulingen im Zusammenhang mit der Überlebensrate vgl. FAMA/FRENCH 2004, bspw. S. 265. Analog ist AMPENBERGER vorgegangen. Vgl. ebenda S. 185-186.

Es bleibt zu erwähnen, dass neben Börsenneulingen natürlich auch Unternehmen, die sich von der Börse delisten lassen, andere Charakteristika als die an der Börse verbleibenden Unternehmen aufweisen können, die eine verzerrende Wirkung für den vorliegenden Untersuchungszusammenhang haben. Diese Unternehmen finden jedoch keinen expliziten Eingang in diese Untersuchung als Kontrollgruppe. Die Wirkung solcher börsenspezifischer Effekte wird durch die Kontrolle der Börsenneulinge approximiert.

Vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 7.

Vgl. WOOLDRIDGE 2013, S. 84–88.

In klassischen Fragestellungen der Corporate-Governance-Forschung bezieht sich das Endogenitätsproblem vornehmlich auf die Frage, wie sich das Kausalitätsverhältnis zwischen Eigentümerstruktur und Unternehmenserfolg beschreiben lässt. Demnach ist es unklar, ob „[…] sich die Eigentümerstruktur auf die Prinzipal-Agenten-Konflikte und damit auf den Unternehmenserfolg auswirkt (d. h. die Eigentümerstruktur beeinflusst die Unternehmensperformance) oder ob sich die Eigentümerstruktur aufgrund der Unternehmensperformance eingestellt hat (d. h. die Unternehmensperformance beeinflusst die Eigentümerstruktur)“ (AMPENBERGER 2010, S. 109). Allerdings, so konstatiert er, existieren in der Familienunternehmensforschung insbesondere mit Bezug zum Einfluss von Gründerfamilien „[…] keine reverse-causality-Probleme, da die Gründerfamilie seit ‚der Geburt des Unternehmens‘ investiert ist, d. h. die Gründerfamilie kann nicht in Unternehmen mit überlegener Performance investiert haben.“ Ebenda, S. 110–111.

Vgl. WOOLDRIDGE 2013, S. 84–88.

Zu Problemen der Simultanität vgl. auch KUGLER/SCHWERDT/WÖßMANN 2014, S. 4.

Dabei wird auch ein potenziell rein gründerfamilienspezifischer als zeitkonstanter Einfluss untersucht. Wie bereits in den vorherigen Kapiteln erläutert, wird in der Literatur oftmals auf die gründerfamilie abgestellt, da nur dieser ein wesentlicher unternehmenscharakteriserender Einfluss zugesprochen wird.

Zu weiteren möglichen Endogenitätsproblemen vgl. Abschnitt 4.5.4.

AMPENBERGER 2010, S. 178.

Vgl. WOOLDRIDGE 2013, S. 473–474.

STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 31. Für eine statistische Übersicht der Häufigkeiten der Zu- und Abgangsgründe vgl. AMPENBERGER 2010, S. 190, wobei der Börsengang die häufigste Zugangsbegründung ist. Unter den Gründen für Abgänge wird zudem noch die Möglichkeit der Fusion durch ihn aufgeführt. Vgl. ebenda, S. 192.

Für eine Ausführung zu balancierten Panels sowie mögliche statistische Verzerrungen vgl. WOOLDRIDGE 2002, S. 585–589 sowie WOOLDRIDGE 2013, S. 453–455.

Vgl. WOOLDRIDGE 2013, S. 453–455.

Vgl. LAUSTEN 1998, S. 5; BRESSER et al. 2005b, S. 5; BRESSER et al. 2005a, S. 1172–1173; HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 475; ZANDER et al. 2009, S. 1354; VISINTIN/PITTINO 2013, S. 12; CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1173; MILLER/MINICHILLI/CORBETTA 2013, S. 558 sowie ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 4.

Die elektronischen Weighting Files des Prime AllShare waren allerdings nur für die Jahre 2009 bis 2013 verfügbar. Sie enthalten die Indexzusammensetzung jeweils zum Ende eines Jahres. Diese Endzusammensetzung wurde folglich aus Vereinfachungsgründen auch als Anfangszusammensetzung des Folgejahres betrachtet.

Dies wurde auch noch einmal in einem Austausch mit Kundenbetreuern der Datenbank datastream deutlich. So wurde bestätigt, dass die Datenbank ihrerseits auf Weighting Files und Angaben der Deutschen Börse basieren.

Der elektronische Bundesanzeiger konnte aufgrund der verpflichtenden elektronischen Abgabe ab 2006 erst für den danach folgenden Zeitraum genutzt werden.

Im Falle von Holdings wurde eigens gesichtet, ob es sich um eine handelt, die stark in die operative Steuerung der Beteiligungen eingreift und somit im Konzernabschluss auch operativ tätige Produktions- oder Diensleistungsunternehmen beinhaltet. Im Fall eines erkennbar operativen Eingriffs bspw. durch die Gestellung von Geschäftsführern wurden die entsprechenden Unternehmen im Sample behalten. Dies betrifft allerdings nur wenige Unternehmen.

Vgl. VISINTIN/PITTINO 2013, S. 12.

AMPENBERGER 2010, S. 329.

SIC-Codes sind ein Klassifikationsschema für Industriezweige und Branchen, die primär einer US-Amerikanischen Zuordnung unterliegen. Das in Deutschland häufig verwendete Schema der WZ-Codes zur Klassifikation der Wirtschaftszweige vom Statischen Bundesamt ist international nicht derart gebräuchlich, wenngleich im Wesentlichen übereinstimmende Zuordnungen vorliegen. Das SIC-Schema wird in der vorliegenden Untersuchung verwendet, weil es auch in der internationalen gebräuchlich ist und eine internationale Vergleichbarkeit der Ergebnisse gewährleistet. Bezüglich des Ausschlusses von Unternehmen lässt sich anführen, dass beispielsweise Unternehmen mit den SIC-Codes 60 bis 65 und 67, welche Finanzdienstleister, Versicherer und Immobilienunternehmen umfassen, ausgeschlossen wurden.

Seit dem Jahr 2013 firmieren die Hoppenstedt-Firmen nahezu gänzlich unter dem Namen Bisnode. Aufgrund der Bekanntheit des Hoppenstedt Aktienführers in der Forschungsdisziplin wird die Bezeichnung in dieser Untersuchung im Folgenden im Wesentlichen belassen.

Vgl. ähnliche Quellen und Vorgehensweise in STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 33. Grundsätzlich wurde hierbei die originäre Unternehmensgründung herangezogen. Im Fall von Unternehmensabspaltungen oder ehemaliger Unternehmen der öffentlichen Hand wurde kein Gründer in den Datensatz übernommen.

Trotz der Heranziehung diverser Quellen zur Zuordnung von einzelnen Aktionären zu Anteilseignergruppen sowie zu einzelnen Untersuchungsperioden kann eine komplett richtige Zuordnung in sämtlichen erhobenen Fällen nicht garantiert werden.

Diese Datenquelle hat im Rahmen der Corporate-Governance-Forschung seit dem Jahr 1995 stark an Bedeutung gewonnen, da seit diesem Zeitpunkt die verpflichtende Meldeschwelle von zunächst 5 Prozent, später dann eine Mindestschwelle von 3 Prozent eingeführt wurde.

Vgl. LEECH/LEECH 2015.

Vgl. CONYON/HE 2014, S. 657–659 sowie BRESSER et al. 2005a, S. 1172–1173.

Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 13; STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 33.

Vgl. hierzu bspw. VILLALONGA/AMIT 2006, S. 406 u. S. 408.

Vgl. SIEBELS/ZU KNYPHAUSEN-AUFSEß 2012, S. 287. Insofern wird der Begriff des Familienstamms in der vorliegenden Untersuchung als Oberbegriff für das Vorliegen mehrerer Familien als auch mehrerer Familienstämme verwendet. Eine Differenzierung der Konfliktarten innerhalb einer Unternehmerfamilie wird dabei aufgrund der schwierigen Umsetzbarkeit in einem großen Datensatz wie dem herangezogenen nicht vorgenommen.

Vgl. SIEBELS/ZU KNYPHAUSEN-AUFSEß 2012, S. 286; MOORES 2009, S. 172. Der asymmetrische Altruismus in der Konstellation mehrerer am Unternehmen beteiligter Familienstämme deutet auf ein altruistisches Verhalten jeweils innerhalb der einzelnen Familienstämme, aber eine fehlende altruistische Handlungsmotivation Einzelner gegenüber der Gesamtheit der Familienstämme hin.

Zum Begriff des institutionellen Anlegers wird auf Abschnitt 2.​4.​2 verwiesen.

Eine ähnliche Unterteilung nimmt auch AMPENBERGER vor. Vgl. bspw. ebenda, S. 197. Eigentumsanteile des Staats oder von staatlichen Unternehmen wurden ebenso unter die Kategorie institutioneller Anleger subsumiert. Eine Analyse des Datensatzes hat ergeben, dass der Einfluss dieser Subsumierung nicht zu einer zu heterogenen Gruppe institutioneller Anleger führt, da entsprechende Anleger nur in einem geringen Umfang identifiziert wurden.

Eine gute Übersicht über die Konzepte und Definitionen der Insider- bzw. Managerial-Ownership sowie der Founding-Family-Ownership gibt AMPENBERGER 2010, S. 13–14. Vgl. das analoge Vorgehen in der Literatur. Vgl. WOYWODE/KEESE/TÄNZLER 2012, S. 421; ACHLEITNER et al. 2010, S. 5. sowie SCHIELKE 2009, S. 221–222.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 21.

Vgl. ein ähnliches Vorgehen bei FACCIO/LANG 2001, S. 373–375.

Stimmrechtsanteile einzelner Anteilseignergruppen oder auch einzelner natürliche Personen wie Angehörigen des Managements werden oftmals sowohl direkt als auch indirekt über juristische Personen gehalten. Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 21. So schreibt auch AMPENBERGER, dass oftmals Anteile von Unternehmensgründern indirekt (z. B. aus steuerlichen Gründen) über eine Vermögensverwaltungsgesellschaft oder eine andere juristische Gesellschaft gehalten werden. Vgl. ebenda, S. 28.

Vgl. analog definiert in AMPENBERGER 2010, S. 200.

AMPENBERGER 2010, S. 210–211. Er führt aus, dass bereits andere Autoren wie BÖHMER 2003 zu dem Urteil kamen, „dass sich die Stimmrechtsanteile der großen Unternehmen stark an den im Aktiengesetz manifestierten Kontrollschwellen orientieren“. Siehe hierzu ebenda, S. 217.

Zum Begriff des Blockholders wird auf Abschnitt 2.​4.​2 verwiesen. Nach AMPENBERGER spricht c. p. eine geringere Anzahl an Blockholdern für eine höhere Konzentration der Eigentümerstruktur. Er führt zudem aus, dass die Grenze von fünf Prozent aus zwei Gründen eine „erste kritische Eigentumsschwelle“ mit Bedeutung für das Untersuchungsdesign einer Corporate-Governance-Studie ist: Zum einen ist mit der Über- oder Unterschreitung der 5-Prozenthürde eine Meldepflicht von Stimmrechtsanteilen gemäß WpHG begründet, zum zweiten ist damit ein im § 122 Abs. 1 AktG kodifiziertes Recht zur Einberufung einer Hauptversammlung verbunden. Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 200.

Vgl. bspw. Entscheidungen über Satzungsänderungen gem. § 179 AktG, Kapitalerhöhungen gem. § 182 AktG oder über die Liquidation des Unternehmens gem. § 262 Abs. 1 Nr. 2 AktG.

Vgl. EDWARDS/WEICHENRIEDER 2009, S. 493. Grundsätzlich führen die beiden erwähnten Indizes zu ähnlichen Ergebnissen. Zu weiteren Unterschieden zwischen den genannten Konzepten einer Stimmrechtsmacht und den Grenzen der Aussagekraft vgl. EDWARDS/WEICHENRIEDER 2009, S. 493. Vgl. zudem PRIGGE/KEHREN 2002, S. 203–204.

Zur Kritik der beiden Konzepte vgl. das durch EDWARDS und WEICHENRIEDER angeführte Beispiel. Vgl. EDWARDS/WEICHENRIEDER 2009, S. 493.

Für die vorliegende Untersuchung sind sämtliche Anteilseigner grds. relevant. Um die Stimmrechtsmacht der einzelnen Aktionäre in der Analyse empirisch berücksichtigen zu können, musste jedoch eine Begrenzung auf die wichtigsten Anteilseigner vorgenommen werden, obwohl die Stimmrechtsmacht aller Anteilseigner explizit berechnet wurde. Insofern wurden ausschließlich Stimmrechtsvoten für die bedeutendsten und größten Anteilseigner in den Datensatz übertragen.

Vgl. zudem in Teilen ähnlich erhobene Variablen in einem anderen Untersuchungskontext bei AMPENBERGER 2010, S. 202–203. Daten zur Aufsichtsratsvergütung wurden aufgrund des nicht in Relation zur Bedeutung für die Untersuchung stehenden Erhebungsaufwands nicht einbezogen. Für den Vorstand wurde einzig die kumulierte Vergütungshöhe berücksichtigt. Etwaig zeitversetzte Vergütungskomponenten, deren Höhe sich noch ändern kann sowie dezidierte Einflüsse der Auszahlungszeitpunkte einzelner jahresspezifischer Vergütungen oder auch Vergütungskomponenten einzelner Pensionsansprüche wurden aufgrund mangelnder Daten vernachlässigt. Aufgrund eines erst in den neueren Jahren erkennbaren Trends zur zeitlichen Ausweitung der Vergütungsbasis erscheint dieses Vorgehen vertretbar.

Diese Variablen wurden in Teilen auch durch MILLER/MINICHILLI/CORBETTA bei der Untersuchung der Performance-Wirkung der Anzahl von im Vorstand tätigen Familienmitglieder in italienischen Unternehmen erhoben. Vgl. MILLER/MINICHILLI/CORBETTA 2013, S. 555.

Insofern wird von einem unabhängigen Aufsichtsgremium gesprochen, wenn kein Familienangehöriger Mitglied des Überwachungsorgans ist. Diese Deutung folgt grds. der Literaturmeinung, die allerdings differenzierter mit Bezug zu einzelnen unabhängigen Mitgliedern des Überwachungsorgans ist, wenn „[…] he or she is not otherwise employed by the firm, is not engaged in business with the firm, and is not a family member of the founder or any executive hired by the firm“. BECHT et al. 2003, zitiert in ANSARI/GOERGEN/MIRA 2012, S. 3.

Die Familienzugehörigkeit wird im Wesentlichen auf der Basis des Namensabgleichs der Eigentümernamen mit dem Namen des CEO bestimmt. Vgl. gleiches Vorgehen von STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 22 sowie HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 465.

Zur Bedeutung der Amtsdauer des CEO für die Entwicklung der Unternehmensperformance vgl. auch HENDERSON/MILLER/HAMBRICK 2006, S. 451.

Die vorliegende Untersuchung approximiert die soziale Einbettung auf andere Art durch Heranziehung von Variablen der Betriebszugehörigkeit sowie familienunternehmensspezifischer Variablen. Zur Übersicht der Variablen, die durch die genannten Autoren verwendet wurden vgl. LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, bspw. S. 711 u. S. 713.

An dieser Stelle sei zudem auf ein ähnliches Konzept von DAVIS verwiesen, der die Empathiefähigkeit des CEO in einem „Interpersonal Reactivity Index (IRI)“ zu messen versuchte. Vgl. DAVIS 1980, zitiert in GOEL et al. 2013, S. 121. Das Embeddedness-Konzept ist aber durch seine theoretische Mehrdimensionalität überlegen und kommt daher hier zur Anwendung.

Die hier zu Erläuterungszwecken benannte Dummyvariable Familienunternehmen entspricht somit grds. der in Abschnitt 4.4.1 definierten Dummyvariable, die mit einer Ausprägung von „1“ anzeigt, dass die Familie mindestens 25 Prozent aller Stimmrechte am Unternehmen hält.

Insofern entspricht die Dummyvariable Familienunternehmen im engsten Sinne somit der in Abschnitt 4.4.1 definierten Dummyvariable, die mit einer Ausprägung von „1“ anzeigt, dass die Familie mehr als 50 Prozent aller Stimmrechte am Unternehmen hält.

Die vorliegende Untersuchung will somit weitere Approximationen für Familienunternehmen untersuchen, bei denen der familiäre Einfluss besonders hoch ist. Dieser Umstand trifft insbesondere auch auf kleinere oder mittelständische, aber nicht börsennotierte Familienunternehmen zu, so dass die Ergebnisse dieser Analyse auch auf nicht börsennotierte Familienunternehmen übertragbar sind und somit auch einen wesentlichen Mehrwert für diese Unternehmen bieten. Vgl. in Teilen ähnliches Vorgehen bei AMPENBERGER et al. 2013, S. 256.

Vgl. bspw. SALOMO 2001, S. 186.

Allerdings ist diese direkte Vorsitzkontinuität vom Vorstand in den Aufsichtsrat mittlerweile durch normative Regelungen zur Beachtung einer „Cooling-Off-Periode“ unterbrochen. Demnach hat der Gesetzgeber mit der Verabschiedung des Gesetzes zur Angemessenheit von Vorstandsvergütungen im Juni 2009 beschlossen, den direkten Wechsel vom Vorstand in den Aufsichtsrat eines börsennotierten Unternehmens mit der Einführung einer zweijährigen Karenzzeit zu beschränken. Diese Maßnahme soll zur Verbesserung der Corporate Governance beitragen. Börsennotierte Familienunternehmen können sich von dieser Regelung befreien, wenn mindestens 25 % der Stimmrechte für einen direkten Wechsel votieren. Vgl. § 100 Abs. 2 AktG.

Vgl. SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 468.

Zur Performance-Unzufriedenheit des Überwachungsorgans als Grund der Entlassung vgl. auch HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 10.

Vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1167.

Vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1171; HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 20 sowie CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1173.

Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1173.

Vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 17.

Vgl. bspw. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 385.

SALOMO 2001, S. 113.

Ebenda, S. 114.

SALOMO 2001, S. 115.

Ebenda, S. 116.

Ebenda, S. 117.

Vgl. ZANDER et al. 2009, S. 1354–1355 sowie SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 478.

Vgl. SALOMO 2001, S. 114.

Für Übersichten von Indizien in der Literatur vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1173; ZANDER et al. 2009, S. 1356; SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 476–477; CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1173; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 7. Insofern weist die vorliegende Untersuchung in Teilen ein strengeres Vorgehen auf, da andere Autoren bspw. auch dann von einer Entlassung ausgehen, wenn es sich trotz nahezu erreichter Altersgrenze von 65 nicht um eine Pensionierung handelt und der CEO-Nachfolger ein Unternehmensoutsider ist. Vgl. KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 7 oder HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 466.

Vgl. Filtermöglichkeiten in Datenbank NEXIS.

Vgl. SALOMO 2001, S. 31.

Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 10.

Vgl. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 390.

An dieser Stelle sei auf die umfassende Definition des Performance-Begriffs von STEERS hingewiesen. Demnach bezieht sich „Performance, broadly defined, […] to efficiencies in terms of utilization of resources as well as the accomplishment of organizational goals“. STEERS 1982, S. 196–197. Vgl. zudem DYER 2006, S. 259. Zudem wird betont, dass der Begriff der Performance mit dem des Unternehmenserfolgs deckungsgleich verwendet wird.

Vgl. SCHIELKE 2009, S. 224–225, S. 227–228 sowie AMPENBERGER et al. 2013, S. 137 u. S. 251. Zur Risikoaversion sei zudem auf LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 704–705; DONCKELS/FRÖHLICH 1991, S. 159; GÓMEZ-MEJIA et al. 2007, S. 106–107 u. S. 111–112 und RICKENS/SCHLAK 2015, S. 1 verwiesen.

Vgl. HENDERSON/MILLER/HAMBRICK 2006, S. 452.

Vgl. KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 5.

Vgl. bspw. ZANDER et al. 2009, S. 1356; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 17; BRESSER et al. 2005a, S. 1169; sowie HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 16.

Nach AMPENBERGER ist die Rechnungslegung „ein integraler Bestandteil der Corporate Governance“, da sie durch „Veröffentlichung von Informationen zur Ertrags- und Vermögenslage eines Unternehmens“ zu einer Reduktion von Informationsasymmetrien zwischen Investoren und Unternehmensinsidern beiträgt und darüber hinaus die Grundlage für weitere Mechanismen des Corporate-Governance-Systems wie bspw. der Vergütung des Top-Managements ist. Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 96.

Genau deshalb, so konstatieren BRESSER et al, geht der Druck zum Wechsel des CEO bei börsennotierten Unternehmen oftmals vom Kapitalmarkt aus. Vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1167. Zudem wird mit der Verwendung von kapitalmarktbasierten Kennziffern auch das Problem mit bilanzpolitischen Verzerrungen umgangen. Vgl. ebenda, S. 1169.

Vgl. VISINTIN/PITTINO 2013, S. 5 sowie CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1177.

Vgl. bspw. LAUSTEN 1998, S. 5.

Eine kurze Übersicht über Wechselstudien, die sich hauptsächlich auf jahresabschlussbasierte, also accountingbasierte Kennziffern des Unternehmenserfolgs beziehen, geben KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 17.

Gerade Kennziffern mit Bezug zum Risikoverhalten des Unternehmens wurden im Kontext einer Analyse des Wechsels der Geschäftsführung bis dato noch kaum untersucht. Vgl. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 381–382.

Nicht alle aber mit Abstand die wesentlichen Kennziffern, die Eingang in diese Untersuchung gefunden haben, werden hier explizit vorgestellt. Sofern weitere hier nicht beschriebene im Rahmen der empirischen Überprüfung verwendet wurden, werden diese in der Beschreibung der Ergebnisse in Abschnitt 4.5 erläutert.

EBITDA heißt „Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortisation“. Der Begriff der kalkulatorischen Abschreibungen soll andeuten, dass Abschreibungen i. d. R. nicht den tatsächlichen Wertverzehr des Vermögensgegenstands abbilden, sondern eine approximative Größe bilden. Der Begriff der kalkulatorischen Abschreibungen wird v. a. im internen Rechnungswesen genutzt. Vgl. WULF 2007, S. 14–15. Zur Verwendung des EBITDA und der Wachstumsrate des EBITDA im Rahmen einer Wechselstudie vgl. VISINTIN/PITTINO 2013, S. 14.

Vgl. HÄLLMAYR 2007, S. 1361–1363 für den Begriff der Umsatzerlöse. Das Umsatzwachstum wird im Rahmen von Wechselstudien auch von LAUSTEN und ZANDER et al. sowie BRESSER et al. verwendet. Vgl. LAUSTEN 1998, S. 5; BRESSER et al. 2005a, S. 1174 sowie ZANDER et al. 2009, S. 1355.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009b, S. 29.

Vgl. DEY 2007, S. 1163–1166 für den Begriff Return on Investment mit Verweis auf den Begriff der Rentabilitätsanalyse. Der RoI wird als Gewinn bzw Jahresüberschuss durch das Gesamtkapital definiert. Vgl. zudem WÖHE/DÖHRING 2010, S. 861 sowie WÖHE/DÖRING/BRÖSEL, S. 200, 835. Im Rahmen von Forschungsansätzen der Corporate Governance wir das RoI häufig verwendet. Vgl. bspw. HENDERSON/MILLER/HAMBRICK 2006, S. 452.

Vgl. GRÄFER 2007, S. 410–411 u. S. 1167 für den Begriff Return on Total Assets, der prinzipiell deckungsgleich mit dem RoA ist. Der RoA wird als Gesamtkapitalrentabilität bezeichnet und setzt sich aus dem Reingewinn abzüglich. der Fremdkapitalkosten im Zähler und dem Gesamtkapital im Nenner zusammen. Das RoA wurde auch durch CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1181 verwendet. Neben dem einfachen RoA wurde zudem noch ein industriespezifisches RoA (iRoA) ermittelt, das den Median des RoA der Branche vom RoA des Unternehmens abzieht und so die Performance des Unternehmens im Vergleich zum Marktniveau betrachtet. Das iRoA wurde im Rahmen von Wechselstudien auch von HILLIER und MCCOLGAN verwendet. Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 468 u. S. 471. Das RoA wird bspw. durch ZANDER et al., KIND/SCHLÄPFER, MILLER/MINICHILLI/CORBETTA und BRESSER et al. sowie in Adjustierung durch BUSHMAN/DAI/WANG 2010 berücksichtigt. Vgl. ZANDER et al. 2009, S. 1355; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 17; MILLER/MINICHILLI/CORBETTA 2013, S. 560; BRESSER et al. 2005a, S. 1174; BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 388. Vgl. zur Nutzung im Rahmen der Goverance-Forschung HENDERSON/MILLER/HAMBRICK 2006, S. 452.

Im Rahmen der Ermittlung des RoE wird der Jahreserfolg zum eingesetzten Eigenkapital ins Verhältnis gesetzt. Vgl. LINDER/TIETZ 2008, S. 248. Das RoE wird bspw. durch ANSGARI et al. verwendet. Vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 6.

Zur Nutzung dieser Kennziffer im Rahmen von Wechselstudien vgl. ZANDER et al. 2009, S. 1355; BRESSER et al. 2005a, S. 1174.

Zum Begriff und der Ermittlung der Volatilität vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 88. Für eine Bestätigung, dass die Volatilität ein Entscheidungskriterium für potenzielle Investoren ist, vgl. BECK/WIERSEMA 2011, S. 404. Zur Verwendung der Volatilität im Rahmen einer Wechselstudie vgl. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 382.

Diese Vorgehensweise zur Ableitung einer approximierten Volatilität wurde aufgrund nicht vollständiger Datenlage zu den Aktienkursen der jeweiligen Unternehmen gewählt. Ein ebenso als Risikomaß infragekommender Beta-Faktor, der das unternehmensspezifische Risiko anhand der Schwankungsbreite der Aktienrendite im Vergleich zum Referenzmarkt approximiert und in der Unternehmensbewertung üblich ist, wurde insbesondere aufgrund der begrenzten Aussagekraft auf Basis unterschiedlicher Verschuldungsstrukturen der betrachteten Unternehmen nicht herangezogen. Die im Rahmen der Analyse ermittelten verschuldeten Betafaktoren zeigten demnach eine stark unterschiedliche unternehmensspezifische Schwankung für einzelne Betrachtungsobjekte mit dem gleichen Geschäftsmodell an, was insbesondere auf die unterschiedliche Verschuldungsstruktur zurückzuführen ist. Insofern wurde auch aufgrund des bereits umfassenden analytischen Ansatzes dieser Arbeit keine weitergehende Analyse vorgenommen, inwieweit die Betafaktoren durch das spezifische Geschäftsmodell und/oder die Verschuldungsstruktur beeinflusst sind. Ein in der Unternehmensbewertung übliches Un- und wieder Relevern wurde entsprechend dem hohen Aufwand nicht vorgenommen, der Betafaktor daher aus der Analyse herausgelassen.

Zum Begriff der Dividende im weitesten Sinne vgl. WÖHE/DÖRING 2010, S. 840.

Zum Gewinnbegriff im weitesten Sinne vgl. WÖHE/DÖRING 2010, S. 293 und WÖHE/DÖRING/BRÖSEL, S. 38 u. S. 289 sowie WÖHE/DÖRING 2010, S. 690 für den Gewinnanspruch.

Zu der Dividendenrendite vgl. Ausführungen zum Dividendenanspruch in PEEMÖLLER/AHLEMEYER 2015, S. 47; LINDER/TIETZ 2008, S. 83 u. S. 273 sowie WÖHE/DÖRING 2010, S. 840. Zur Aktienrendite auch im Kontext einer Wechselanalyse vgl. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 382 sowie PEEMÖLLER/AHLEMEYER 2015, S. 548. Die Aktienrendite wird in der Literatur auch als Return to Shareholder oder Shareholder Yield bezeichnet und im Rahmen von Wechselanalysen verwendet. Vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1174 sowie ZANDER et al. 2009, S. 1355. Neben der Aktienrendite wird auch die Veränderung der Aktienrendite als Kennzahl zur Messung des Unternehmenserfolgs aufgenommen.

Vgl. MÜLLER 2007, S. 505 u. S. 1513–1518 mit Verweis auf den Begriff des Cash Flow im Rahmen der wertorientierten Unternehmensführung.

Zur Multiplikatormethode vgl. PEEMÖLLER/AHLEMEYER 2015, S. 1167 u. S. 1169 sowie DIEDRICH/GRÖGER 2007, S. 1410–1412.

Gemeint ist hier das an der Börse notierte Eigenkapital. Dieses unterscheidet sich in einigen Komponenten von dem buchhalterischen Eigenkapital der Gesellschaft. Zum buchhalterischen Eigenkapitalbegriff und den einzelnen Komponenten vgl. BÖHLHOFF 2007, S. 368–370.

Das KGV wird oftmals auch Price-Earnings-Ratio (PE) genannt. Zum Begriff und zur weiteren Erläuterung vgl. PEEMÖLLER/AHLEMEYER 2015, S. 82 u. S. 791, WÖHE/DÖRING 2010, S. 862 sowie WÖHE/DÖRING/BRÖSEL, S. 836.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 81.

Vgl. GEHRKE 1995, S. 15.

Vgl. ebenda.

Vgl. Framework der IFRS sowie IFRS 13 erläutert in ZÜLCH/HENDLER 2015, S. 1118.

Dies entspricht dem Vorgehen bei der STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 81.

All diese ökonomischen Kennziffern fließen in empirische Analysen einzelner Untersuchungsteile ein. Im Einzelnen werden aufgrund insignifikanter Effekte nicht alle Auswertungen im Rahmen der vorliegenden Analyse in Tabellenform gezeigt. In solchen Fällen erfolgt eine verbale Verarbeitung im Text.

Neben der Heranziehung von Kontrollvariablen wird die Robustheit der einzelnen Regressionen auch durch Nutzung jeweils alternativer Methoden getestet. Vgl. hierzu bspw. AMPENBERGER et al. 2013, S. 264 bzw. Abschnitt 4.1.3.

Eine differenzierte Untersuchung der Einflussfaktoren von Familienunternehmen zur Berücksichtigung einer etwaigen Heterogenität fordert auch DYER. Vgl. DYER 2006, S. 269.

Vgl. bspw. HENDERSON/MILLER/HAMBRICK 2006, S. 452–453; LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 711–712 sowie für den analytischen Kontext eines Wechsels bspw. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 468. Das Unternehmensalter wird auch als Kontrollvariable genutzt, um etwaige mengen- oder wertmäßige Ausreißerphasen eines Unternehmenspanels bspw. aufgrund von einer Welle von Börsengängen zu identifizieren. Vgl. AMPENBERGER et al. 2013, S. 264.

Vgl. LODERER/WAELCHLI 2009, S. 3 f.

Vgl. LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 708.

Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 206.

Vgl. LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 711–712.

Vgl. bspw. AMPENBERGER et al. 2013, S. 258.

Zur Verwendung in der Governance-Forschung vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 6.

Vgl. VISINTIN/PITTINO 2013, S. 15; HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 17 sowie CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1177.

Vgl. SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 470.

Vgl. ebenda, S. 471.

Ebenda, S. 483.

Zudem beschreiben die Autoren, dass die Wahrscheinlichkeit eines freiwilligen Wechsels mit steigender Unternehmensgröße abnimmt, da der weitere Karrieremarkt für den im Großkonzern aktiven CEO begrenzt ist. Vgl. SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 471.

Vgl. ebenda, S. 470.

Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 17.

Gerade vor dem Hintergrund möglicher zu erzielender und erwarteter ökonomischer Skaleneffekte, die auch aus Größen- oder auch Diversifikationseffekten des Unternehmens selbst resultieren, kann die Erwartung einer weiteren Performance-Entwicklung mehr curvilinear als linear und somit exponentiell ausgeprägt sein. Der dann überproportional steigende Disziplinierungsdruck wirkt direkt auf die Wechselwahrscheinlichkeit.

Vgl. HENDERSON/MILLER/HAMBRICK 2006, S. 452–453.

Vgl. ZANDER et al. 2009, S. 1357; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 8 sowie LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 711–712.

Zu allen Kennzahlen vgl. SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 474.

Vgl. BRESSER et al. 2005b, S. 4; LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 711–712 sowie ANSARI/GOERGEN/MIRA 2012, S. 6.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 45 sowie LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 711–712.

Einige Studien ziehen zur Messung des Wettbewerbsdrucks Kontrollvariablen wie das spezifische Marktrisiko, den unternehmensspezifischen Marktanteil, die Marktkonzentration in Form eines Herfindahl-Indexes zur Verteilung der Marktanteile oder die Peer-Group-Performance heran. Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 17 sowie CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1178. Die vorliegende Arbeit verzichtet auf eine weitergehende Untersuchung des Wettbewerbsdrucks und approximiert diesen über die Kontrollvariable der Branchenzugehörigkeit.

Vgl. bspw. FACCIO/LANG 2002, S. 368.

Konträr zu diesem Ergebnis stellt AMPENBERGER einen Rückgang der Konzentration insbesondere anhand der im Zeitverlauf geringeren Anzahl an Aktionären, die die einzelnen genannten Mehrheitsschwellen auf sich vereinen bis zum Jahr 2006 fest. Vgl. ebenda, S. 219. Demnach hat die Eigentümerkonzentration im Zeitverlauf nach dem Untersuchungshorizont in der genannten Untersuchung wieder zugenommen.

In diesem Sinne folgt die vorliegende Untersuchung früheren wissenschaftlichen Studien, die feststellten, dass „founders and their families are the most important controlling shareholders in Germany at the ultimate level“. AMPENBERGER et al. 2013, S. 254.

Zu ähnlichen Durchschnittswerten zwischen 7 und 9 Prozent Aktienbesitz des CEO kommen auch CHEN/CHENG/DAI für einen US-Amerikanischen Datensatz unter Einbeziehung und Zurechnung der Anteile von Unternehmerfamilien. Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1174.

Zur Erläuterung dieser Anteilsschwellen wird auf Abschnitt 4.4.1 verwiesen.

Vgl. FACCIO/LANG 2002, S. 368.

Die kumulierte Vergütungshöhe berücksichtigt dabei ggf. auch zeitversetzte Vergütungskomponenten, deren Höhe sich interperiodisch kann. Etwaige Einflüsse der Auszahlungszeitpunkte einzelner jahresspezifischer Vergütungen oder auch Vergütungskomponenten einzelner Pensionsansprüche wurden vernachlässigt.

Hinweis: Im Rahmen der Ermittlung der Beteiligungshöhe der CEOs wurden auch Anteile etwaiger Unternehmerfamilien zugerechnet. Die Ergebnisse stehen dabei in einer Reihe mit denen AMPENBERGERs, der 2010 konstatiert, dass der Anteil beteiligter CEOs sich bis zum Jahr 2006 auf rund 22 % ungefähr verdoppelt hat. Vgl. ebenda, S. 233. Der Anteil von 45 Prozent ist laut wirtschaftspraktischer Studien nicht stellvertretend. Tendenziell beteiligt immer noch eine geringere Anzahl von Unternehmen ihren CEOs am Unternehmen. Vgl. PWC 2012, S. 24.

An dieser Stelle sei noch einmal angemerkt, dass die Variable der am Unternehmen beteiligten Aufsichtsratsmitglieder (Nicht-Familienmitglieder) erhoben wurde, um zu testen, inwiefern am Unternehmen beteiligte Aufsichtsratsmitglieder und Nicht-Familienmitglieder eine Korrektivfunktion für die u. U. maßgeblich unternehmerisch beeinflussende oder beherrschende Unternehmerfamilie auch aufgrund ihres Unternehmensanteils ausüben können.

Es ist anzumerken, dass eine weitergehende Unterscheidung der Mitbestimmungsarten, die in der deutschen Literatur oftmals vorgenommen wird, hier nicht verfolgt wurde. Es wird nicht davon ausgegangen, dass die Art der Mitbestimmung, sondern das Vorhandensein von Arbeitnehmervertretern im Aufsichtsrat einen entscheidenden Einfluss auf eine Wechselentscheidung hat.

Einen Rückgang der besetzten Aufsichtsratsposten durch Arbeitnehmervertreter ist dabei anhand der Mittelwerte nicht ersichtlich. Einen solchen stellt AMPENBERGER fest und führt ihn insbesondere auf den Börsengang vieler kleinerer Unternehmen Anfang der 2000er Jahre zurück. Denn nach wie vor ist die anteilige Besetzung von Aufsichtsratspositionen mit Arbeitnehmervertretern abhängig von der Unternehmensgröße. Vgl. hierzu AMPENBERGER 2010, S. 235.

Vergleiche hierzu insbesondere Abschnitt 2.​1.​1.​3 und 4.4.2

An dieser Stelle sei noch einmal darauf hingewiesen, dass die Klassifikation eines Unternehmens als Familienunternehmen oder als Nicht-Familienunternehmen periodenspezifisch vorgenommen wird. Die angegebene Anzahl der jeweiligen Unternehmen ist die Anzahl der Unternehmen, die mindestens einmal im Betrachtungszeitraum zwischen 2003 und 2012 die jeweilige Definition erfüllt. Die hier als familienbeeinflusst bezeichneten Unternehmen sind in der Tabelle 4.10 grundsätzlich den Nicht-Familienunternehmen zuzuordnen, da diese nicht in die Definitionskategorie der Familienunternehmen fallen. Möchte man also die absolute Anzahl oder den prozentualen Anteil nur der Nicht-Familienunternehmen ermitteln, so muss die Anzahl der familienbeeinflussten Unternehmen von der der Nicht-Familienunternehmen in Abzug gebracht werden.

Somit kann doch ein wesentlicher Teil der im deutschen Börsensegment des Prime Standards notierten Unternehmen als wesentlich familienbeeinflusst oder gar als Familienunternehmen klassifiziert werden. Hingegen kommen bspw. ANDERSON/REEB (2003a) mit ihrer US-spezifischen Untersuchung zum Unternehmenserfolg von Familienunternehmen auf der Basis einer weniger restriktiven Definition von Familienunternehmen mit einer Eigentumsschwelle von nur 5 Prozent zum Ergebnis, dass 35 Prozent der Unternehmen ihrer Stichprobe als Familienunternehmen zu klassifizieren sind. Vgl. ANDERSON/REEB 2003, S. 1301. Insgesamt aber reiht sich die vorliegende Untersuchung in die bisherig ermittelten Anteile von Familienunternehmen an Datensätzen zwischen knapp 25 Prozent und bis zu 50 Prozent.

Vgl. EHRHARDT/NOWAK 2003, S. 368–371; ANDRES 2008, S. 435; LEIBER 2008, S. 129; STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 38, CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1169.

Im Gegensatz zu anderen wissenschaftlichen Untersuchungen zeigt die vorliegende auf, dass sehr wohl Unterschiede in der Eigentumskonzentration bei Familienunternehmen vorliegen, die zudem zugunsten einzelnen Aktionärsgruppen wie der Unternehmerfamilie wirken.

Vgl. zu vorherigen Aussagen einer nicht-spezifischen Eigentümerkonzentration von Familienunternehmen: STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 53.

Vgl. ähnliche leicht abweichende Werte für den Anteil der Gründerfamilie an Unternehmen im CDAX und des Prime Standard bei AMPENBERGER 2010, S. 250.

Vgl. ähnliche Feststellungen von STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 55. Hingegen stellt AMPENBERGER durchaus Unterschiede in der Größe der Organe fest. Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 246.

Zu einem konträren Ergebnis hinsichtlich der Bilanzsumme kommt AMPENBERGER 2010, S. 246 in seiner Untersuchung des CDAX. Zu ebenfalls konträren Ergebnissen gelangen HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 469.

Vgl. STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 64. Sie zeigt ebendort auch auf, dass Familienunternehmen hinsichtlich der Marktkapitalisierung wesentlich kleiner sind als Nicht-Familienunternehmen. Vgl. ebenda, S. 43.

Eine gegensätzliche Beobachtung macht AMPENBERGER. Bei seiner Untersuchung des CDAX sind Familienunternehmen jünger und kürzer an der Börse notiert als Nicht-Familienunternehmen. Als mögliche Begründung hierfür führt er an, dass zum einen viele Familienunternehmen im Laufe ihres Lebenszyklus an den Kapitalmarkten zu Nicht-Familienunternehmen werden oder sich früher von der Börse zurückziehen als Nicht-Familienunternehmen. Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 246–247.

Wenngleich AMPENBERGER im Jahr 2010 feststellt, dass die Anzahl der Unternehmen, die mehrere Aktiengattungen emittiert haben, im Zeitverlauf zurückgegangen ist. Er führt dies insbesondere darauf zurück, dass „[…] Unternehmen mit einer Aktiengattung […] eine höhere Liquidität, eine bessere Marktbewertung und letztlich auch eine bessere Wahrnehmung bei Investoren erreichen“. ebenda, S. 188.

Zur im Rahmen der vorliegenden Untersuchung verwendeten Begrifflichkeit „Familienstamm“ vgl. Abschnitt 4.4.1.

Vgl. LEIBER 2008, S. 127.

Dabei ist der Anteil der Unternehmerfamilie im Aufsichtsrat höchst unterschiedlich, wie auch WOYWODE/KEESE/TÄNZLER 2012, S. 436–437 feststellen. Eine Überrepräsentation von Unternehmerfamilien im Vergleich zu ihren Eigentumsanteilen stellen hingegen VILLALONGA/AMIT 2009 fest. Auch ANDERSON/REEB 2004 stellten dies fest und begründen dies mit dem aktiven Versuch der Unternehmerfamilie die Anzahl der unabhängigen Mitglieder im Überwachungsorgan gering zu halten, um die eigenen Interessen durchsetzen zu können. Vgl. ANDERSON/REEB 2004, S. 215 sowie VILLALONGA/AMIT 2009, S. 3080–3081.

Einem ähnlichen Anteil von Familienmitgliedern im Aufsichtsratsvorsitz in Familienunternehmen hat auch die STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 58 festgestellt.

In anderen wissenschaftlichen Untersuchungen ist der Anteil der Familienunternehmen mit einem Family-CEO durchaus höher. Vgl. bspw. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1174, bei denen ca. 60 Prozent der betrachteten Unternehmens einen Family-CEO aufweisen oder CALABRÒ et al., bei denen in 82 Prozent der untersuchten Familienunternehmen ein Family-CEO installiert ist. Vgl. CALABRÒ et al. 2014, S. 27. Dabei stellte KLEIN bereits im Jahr 2000 fest, dass der Anteil der Family-CEOs mit zunehmender Unternehmensgröße abnimmt, und führte dies insbesondere auf einen Bedarf hochprofessionalisierter und diversifizierter Top-Management-Teams in multinationalen Großunternehmen zurück Vgl. KLEIN 2000, S. 171.

Vgl. auch Erkenntnisse der STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 55.

Zur Klassifizierung der Branchen wurde die US-Amerikanische Einteilung nach SIC-Codes verwendet. Dass Familienunternehmen v. a. im Bereich des produzierenden Gewerbes und im Handel tätig sind, haben auch die STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 11 und AMPENBERGER 2010, S. 238 festgestellt.

Eine Häufigkeitsverteilung dieser Art von ca. 30–40 Prozent Entlassungen und ca. 60–70 Prozent Routine-Wechseln wurde bereits in früheren Untersuchungen festgestellt. Vgl. hierzu bspw. BRESSER et al. 2005a, S. 1174; BRESSER/VALLE THIELE 2008, S. 182 u. 186, die den DAX100 bzw. den HDAX zwischen 1995 und 2004 mit 186 Unternehmen und 217 Führungswechseln untersuchten. Eine ähnliche Feststellung bezüglich der Häufigkeiten und der Verteilung der einzelnen Wechselfälle machen auch SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 473; BRESSER et al. 2005b, S. 5; BRESSER et al. 2005a, S. 1172–1173; HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 475; BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 385; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 7; VISINTIN/PITTINO 2013, S. 12–13; CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1173; MILLER/MINICHILLI/CORBETTA 2013, S. 558; sowie ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 17. Bei vielen der Untersuchungen ist die Gesamtzahl der untersuchten Wechsel und / oder Entlassungen geringer. Nur bei einigen neueren wissenschaftlichen Veröffentlichungen ist die Anzahl der identifizierten Wechsel größer.

Zu ähnlichen Anteilen von Wechselereignissen am untersuchten Sample kommen auch CHEN/CHENG/DAI 2013, S.- 1174.

Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1174. Allerdings ist es der vorliegenden Untersuchung auch nur in Teilen gelungen, CEO-Entlassungsfälle in Familienunternehmen zu untersuchen. Aufgrund der Datenverfügbarkeit konnten nicht alle hypothetisierten Effekte von Entlassungen in Familienunternehmen untersucht werden. Vgl. Abschnitt 4.5.2.

Im Rahmen der Darstellung der Regressionsergebnisse der H_A(1) werden sämtliche Outputtabellen im Hauptteil dieser Arbeit dargestellt, um dem Leser den Umfang und das Vorgehen der Arbeit zu verdeutlichen. Im weiteren Verlauf der Untersuchung werden nur ausgewählte Outputtabellen zu einzelnen Hypothesen im Hauptteil gezeigt. Weitere Auswertungstabellen sind im Anhang der Arbeit enthalten, auf die entsprechend verwiesen wird.

Die t-Statistiken sind jeweils in Klammern angegeben. Die Berechnung der Standardfehler bzw. t-Statistiken berücksichtigt die Panelstruktur der Datenbasis und eine mögliche Heteroskedastizität. Die ***, **, * stehen für das 1 %-, 5 %- oder 10 %-Signifikanzniveau. (heteroskedastie-konsistente (White-)Standardfehler)

In diesem und den folgenden Kapiteln werden die bereits exemplarisch in Abschnitt 4.4.4 vorgestellten Kennziffern des Unternehmenserfolgs in den jeweiligen Untersuchungsteil einbezogen. Dabei werden i. d. R. nicht alle, sondern nur ausgewählte Kennziffern des Unternehmenserfolgs im Zusammenhang mit dem Wechsel des CEO im Fließtext erläutert.

Zur Interpretation von marginalen Effekten und marginalen Kontrasten vgl. Erläuterungen in Abschnitt 4.1.3 sowie fortlaufende Ausführungen. Grds. ist ein signifikanter marginaler Effekt wie folgt zu interpretieren: Verändert sich die exogene Variable um eine Einheit, zeigt der marginale Effekt an, um wie viele Einheiten bzw. Prozentpunkte die endogene Variable sich verändert. Ein marginaler Kontrast zeigt an, ob ermittelte marginale Effekte zweier Gruppen (bspw. Familien- und Nicht-Familienunternehmen) sich tatsächlich signifikant voneinander unterscheiden.

Die Interpretation der Wirkungsrichtung der jeweiligen Performance-Variable auf die Wechsel- oder Entlassungswahrscheinlichkeit wurde auf Basis von Detailanalysen vorgenommen. So wurden je Performance-Variable weitergehende Regressionen mit der Unterscheidung der Richtung der Veränderung durchgeführt, um die dargestellte Interpretation abzuleiten. Entsprechend wurde die jeweils gegenteilige Richtung der Veränderung entsprechend verprobt.

Zur Abbildung und Berechnung von Lags vgl. Abschnitt 4.1.3 sowie fortlaufende Erläuterungen. Grundsätzlich bedeutet das Laggen von Variablen, dass diese zeitlich versetzt als exogene oder endogene Variablen in die Regression integriert werden (Bsp. Ermittlung der Wechselwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Performance der Vorperiode). Dieser jeweilige zeitliche Versatz in der Regression wurde entweder in Form der Bezeichnung t-1 oder durch L1 (eine Periode Versatz) kenntlich gemacht.

Darüber hinaus listen die angeführten Tabellen 4.24 bis 4.25 auch weitere einzelne insignifikant wirkende Kennziffern des Unternehmenserfolgs auf, die hier im Einzelnen nicht besprochen werden. Ziel der vorhergehenden Ausführung ist es auf Basis der betrachteten Erfolgskennziffern grundsätzliche Trends des Monitorings des CEO-Handelns anhand von Kennzahlengruppen zu erkennen und zu erläutern.

Vgl. bspw. Ergebnisse von DENIS/DENIS 1995, S. 1055; KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 18.

Das gleiche Bild ergibt sich auch beim Vergleich der Mittelwerte der Umsatzveränderung, der EBIT-Veränderung und der relativen Aktienkursveränderung zwischen Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen. Vgl. Abbildungen 54 bis 56 im Anhang.

Vgl. CALABRÒ et al. 2014, S. 24; STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 82; CHRISMAN/CHUA/SHARMA 2005, S. 558–559; STIFTUNG FAMILIENUNTERNEHMEN 2009a, S. 12 u. S. 88; WRIGHT/KELLERMANNS 2011, S. 189; ANDERSON/REEB 2003, S. 1303 sowie CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1169–1170).

Grundsätzlich geht die Untersuchung dabei von einer niedrigeren Wechsel- und Entlassungswahrscheinlichkeit des CEO in Familienunternehmen als in Nicht-Familienunternehmen aus. Da allerdings auch konträre Argumente aufgeführt wurden, wird allgemein von einem signifikanten Unterschied in der Wechsel- und Entlassungswahrscheinlichkeit gesprochen.

Zur Aussagekraft und Modellierung von Interaktionseffekten wird auf Abschnitt 4.1.3 verwiesen.

An dieser Stelle sei noch einmal erwähnt, dass die Berechnung marginaler Kontraste von Interaktionseffekten in nicht-linearen Regressionsmodellen unerlässlich ist, da die statistische Signifikanz von Unterschieden einzelner Ausprägungen dieser Interaktionseffekte in solchen Modellen weder unmittelbar am Regressionskoeffizienten, noch an den Koeffizienten der berechneten marginalen Effekte ablesbar ist. Vgl. AI/NORTON 2003, S. 123.

Vgl. Institute for digital research and education der (idre) der UCLA in URL: https://​stats.​idre.​ucla.​edu/​stata/​faq/​everything-you-always-wanted-to-know-about-contrasts-but-were-afraid-to-ask/​, zuletzt abgerufen am 17. September 2019.

Der Befehl zur Berechnung der marginalen Kontraste und weitere inhaltliche Erläuterungen können der folgenden Instruktion für das Programm STATA entnommen werden: https://​www.​stata.​com/​manuals13/​rmarginscontrast​.​pdf, zuletzt abgerufen am 17. September 2019.

Vgl. SEO 2017, S. 385, der aufzeigt, dass die Branchen-Erfahrung von Aufsichtsrats- bzw. Board-Mitgliedern von wesentlicher Bedeutung für die Überwachungstätigkeit ist. Somit kann durchaus angenommen werden, dass sich Aufsichtsräte bei der Überwachung der Performance des Unternehmens auch an Branchenmaßstäben orientieren. Vgl. zudem HAAS/SPECKBACHER 2017, S. 125, die aufzeigen, dass die Evaluation des CEO-Handelns maßgeblich durch Vergleich definierter Performance-Größen des Unternehmens und der Wettbewerber beeinflusst ist.

Eine solche Vorgehensweise erleichtert auch die Berechnung der marginalen Kontraste mittels STATA. Das Programm berechnet die Kontraste im Falle von Interaktionseffekten ausschließlich metrischer Variablen oder mit mindestens einer metrischen Variable nicht direkt, wie auch WIGGINS dargelegt. Vgl. WIGGINS 2013, URL: https://​www.​stata.​com/​statalist/​archive/​2013-01/​msg00293.​html, zuletzt abgerufen am 29. September 2019.

Vergleiche hierzu auch Tabellen 69 bis 73, die im Anhang dargestellt sind und die Ergebnisse der Regressionen der Interaktionseffekte der Performance-Variablen (des branchenbezogenen Mittelwert-Dummies) des EBIT-Wachstums, des Gewinns je Aktie (EPS), des industry-adjusted Return on operating Assets (iRoA), der Aktienkursveränderung und von Tobin‘s Q wiedergeben.

Dieser Befund ist nicht gleichbedeutend mit der Aussage, eine solche Mittelwertüberschreitung würde zu einer reduzierten Entlassungswahrscheinlichkeit führen.

Dieses Ergebnis steht im Einklang mit BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 382, die sich allerdings nur auf die Wechselwahrscheinlichkeit beziehen.

Hierzu zählen gestestete Interaktionseffekte der Variable Familienunternehmen und der Erfolgsvariablen Dividende je Aktie (DPS), Gewinn je Aktie (EPS), des Thesaurierungsproxies, der Aktienrendite und von Tobin’s Q. Bei der Veränderung des Aktienkurses, dem RoI, dem RoE und dem iRoA wurden inkonsistente Ergebnisse zumeist in Form signifikanter marginaler Effekte bei Nicht-Familienunternehmen festgestellt.

Als Familienunternehmen i. e. S. gelten nach dieser Definition Unternehmen, bei denen die Unternehmerfamilie mindestens 25 Prozent der Anteile hält und mindestens mit einer Person im Führungs- oder Überwachungsgremium vertreten ist.

Tendenziell sind diese Effekte v. a., weil in diesem Robustheitstest der alternativen Definitionsverwendung von Familienunternehmen keine Angleichung des Samples über den Befehl „e(sample)“ stattgefunden hat. Sample-Verzerrungen können somit letzten Endes nicht ausgeschlossen werden. Aufgrund der geringen betrachteten Fallzahl mit n = 256 (Tabelle 4.28) und n = 258 (Tabelle 4.30) sind nur minimale Verzerrungen zu erwarten.

So wurden im Anhang für die Ermittlung der Wechselwahrscheinlichkeit auch die Ergebnisse der Analyse der Interaktionseffekte unter Berücksichtigung der Dividende je Aktie (DPS), des industry-adjusted Return on operating Assets (iRoA) und der Veränderung des Aktienkurses aufgeführt (vgl. Tabellen 74 bis 76). Während die Analyse der DPS und des iRoA die beschriebenen Kausaleffekte in ähnlicher nahezu signifikanter Art unterstützen, weicht das Ergebnis der Einbeziehung der Aktienkursveränderung den Unterschied auf, dass der Effekt einer Mittelwertüberschreitung im Fall von Nicht-Familienunternehmen stärker ist als im Falle von Familienunternehmen i. e. S. Der marginale Kontrast ist allerdings nur nahezu signifikant. Ein signifikanter marginaler Effekt konnte zudem für Nicht-Familienunternehmen unter Einbeziehung von Tobin’s Q und der approximierten Volatilität festgestellt werden. Bei der Einbeziehung der Performance-Kennziffern des Thesaurierungsproxies und der Aktienrendite wird hingegen keine signifikaten Effekte ermittelt.

Im Falle der Entlassung iEffekte für den iRoA, den RoE (siehe Tabelle 78 im Anhang), den RoI, die Aktienkursveränderung, und die approxmierte Volatilität (siehe Tabelle 81 im Anhang) festgestellt. Ein übergreifender Trend lässt sich aus diesen einzelnen signifikanten marginalen Effekten nicht ablesen, wenngleich diese grds. alle bei Nicht-Familienunternehmen festzustellen sind. Ein signifikanter Unterschied zu Familienunternehmen i. e. S. ist dabei nicht feststellbar. Bei weiteren Performancevariablen wie dem Thesaurierungsproxy, der Aktienrendite, Tobin’s Q, der Dividende je Aktie (DPS) sowie dem Gewinn je Aktie (EPS) konnten keine signifikanten Interaktionseffekte unter Betrachtung der marginalen Effekte und Kontraste ermittelt werden. Auch eine alternative Verwendung der Familienunternehmen i. e. S. führte nicht zu signifikanten Ergebnissen.

Dieses heterogene Bild bestätigt die bereits in der Literatur existenten Befunde. So führte schon LAUSTEN im Jahr 1998 aus, dass sowohl BARRO und BARRO 1990 als auch MURPHY und ZIMMERMAN 1993 einzelne jahresabschluss- und marktbasierte Performance-Kennziffern wie die Aktienrendite oder den Gewinn je Aktie als signifikant im Zusammenhang mit der Wechselwahrscheinlichkeit beurteilten. Vgl. LAUSTEN 1998, S. 5. Mit Bezug zur Aktienrendite und der Wechselwahrscheinlichkeit bestätigen diesen Befund auch HILLIER/MCCOLGAN. Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 471. All diese Ergebnisse können en detail nicht immer bestätigt werden. Das heterogene Bild dieser Effekte setzt sich aber fort.

Dieser Effekt wird auch durch CHEN/CHENG/DAI im Jahr 2013 bestätigt, die 865 Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen des S&P-1500-Index zwischen 1996 und 2005 untersuchen. Die Autoren definieren Familienunternehmen allerdings wesentlich weiter. Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1167.

Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 474, die den Befund einer geringeren Wechselwahrscheinlichkeit für Familienunternehmen bestätigen.

Dabei wurde eine nahezu komplette Sampleidentität gewährleistet.

Dabei wird auf eine detaillierte Erläuterung der Bezeichnungen der einzelnen Terme, wie sie in Abschnitt 4.5.2.1.1 vorgenommen wurde, verzichtet, da die Bezeichnungen der einzelnen marginalen Effekte und marginalen Kontraste der Interaktionsterme stets demselben Muster folgen.

Wenngleich im zweiten betrachteten Fall der Stimmrechtsmacht keine statistisch signifikanten marginalen Kontraste vorliegen.

Diese Ausführungen gelten auch für die im Anhang aufgelisteten Modellergebnisse, die die kategoriale Variable der Stimmrechtsmacht statt der Stimmrechtsmehrheit verwenden.

Neben Modellvariationen und der Integration von Kontrollvariablen wurden in Anlehnung an die Literatur auch empirische Analysen zum Einfluss von Governance-Variablen des Fremdeigentums durchgeführt. CHEN/CHENG/DAI haben in ihrem Untersuchungsdesign zur Analyse der Wechselwahrscheinlichkeit in Familienunternehmen und Nicht-Familienunternehmen herausgefunden, dass ein hoher Stimmrechtsanteil von „outside-blockholdern“, also Nicht-Familien-unternehmern zu einer erhöhten Wechselwahrscheinlichkeit führt. Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1178. In der vorliegenden Arbeit wurde Fremdeigentum bspw. durch die Anzahl der Blockholder, der Stimmrechtsanteil und die Stimmrechtsmacht des größten institutionellen Anlegers, des Einzelanlegers und des Streubesitzes getestet. Neben einem die Wechselwahrscheinlichkeit signifikant singulär reduzierenden Effekt der Anzahl der Blockholder konnte kein signifikanter Einfluss einer dieser Variablen festgestellt werden, die stellvertretend für Fremdeigentum stehen. Es wird somit ersichtlich, dass die festgestellten signifikanten Effekte des Familieneigentums durchaus bedeutend sind.

Signifikante, aber leicht konträre Ergebnisse erzielten die Analysen der Interaktionseffekte des stimmrechtsbasierten Familieneigentums und der Performance-Kennziffer der relativen Veränderung des Aktienkurses sowie des iRoA. Die Ergebnisse sind im Anhang aufgeführt. Keine signifikanten Interaktionseffekte, marginale Effekte und Kontraste konnten bspw. beim Thesaurierungsproxy oder der Aktienrendite festgestellt werden. Mit Bezug zur Stimmrechtsmacht konnten neben den genannten signifikanten Effekten beim EBIT-Wachstum, dem Thesaurierungsproxy und der Aktienrendite keine signifikanten Interaktionseffekte festgestellt werden.

Auch AMPENBERGER hat festgestellt, dass Familienunternehmer als Großeigentümer über eigentumsbasierte Governance-Instrumente einen bedeutenden Einfluss auf die Unternehmenspolitik, bspw. von Finanzierungsentscheidungen ausüben. Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 348.

Die gleichen signifikanten singulären Effekte auf die Entlassungswahrscheinlichkeit in Familienunternehmen wurden bei der Analyse der approximierten Volatilität, dem EBIT-Wachstum, dem iRoA, dem Thesaurierungsproxy, dem RoA und der Aktienrendite festgestellt.

Dieselben signifikanten singulären Effekte wurden im Rahmen der empirischen Analyse der Entlassungswahrscheinlichkeit beeinflusst durch die Stimmrechtsmacht in Interaktion mit der Aktienrendite, dem EBIT-Wachstum, dem iRoA, der Veränderung des Aktienkurses, Tobin’s Q und der approximierten Volatilität festgestellt.

Hingegen kein signifikanter Effekt der Familienkontrolle konnte für das EBIT-Wachstum, das iRoA, das Thesaurierungsproxy, die Aktienrendite, Tobin’s Q und die relative Veränderung des Aktienkurses festgestellt werden.

Dies gilt insbesondere für den Fall der Vorsitzkontinuität, wie BRESSER et al. festgestellt haben. Allerdings nehmen die Autoren keine Unterscheidung von Familien- und Nicht-Familien-unternehmen vor. Vgl. BRESSER et al. 2006, S. 8.

Dieser Befund konnte auch durch die Analyse der Interaktion der Variable des Aufsichtsratsvorsitzenden mit dem Thesaurierungsproxy bestätigt werden, wie die im Anhang dargestellt Tabelle 90 angibt. Dieser Umstand zeigt wiederum die hohe Bedeutung der Eigenkapitalausstattung von Familienunternehmen und die Motivation zur Bewahrung dieser durch die Anteilseigner hin. Denn gerade durch die Eigenkapitalausstattung kann die langfristige Existenz des Familienunternehmens gesichert werden. Zur Bestätigung dieser Bedeutung wurden zudem auch Analysen ohne die Modellierung zeitlich versetzter exogener Variablen durchgeführt. In diesen Analysen hat sich im Vergleich zu den eben erläuterten Regressionen eine noch größere Signifikanz des Gründerfamilieneffekts bei der Besetzung der Position des Aufsichtsratsvorsitzenden und dessen Einfluss auf die Wechselwahrscheinlichkeit ergeben. Kein Befund ergab sich indes bei der Analyse der approximierten Volatilität, des EBIT-Wachstums und der Aktienrendite.

Dieser Befund steht im Einklang mit Überlegungen von LE BRETON-MILLER, MILLER und LESTER, dass die Wahrscheinlichkeit eines Stewardship’schen Verhaltens des CEO mit abnehmender Präsenz der Unternehmerfamilie im Überwachungsorgan abnimmt. Vgl. LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 707–708.

Weitere Analysen zur Entlassungswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von überwachungs-basierten Governance-Instrumenten unter Berücksichtigung anderer Performance-Maße wie der Aktienrendite, des iRoA, von Tobin’s Q, der Aktienkursveränderung, des EBIT-Wachstums und der approximierten Volatilität bestätigen diese Befunde.

Die nahezu gleichen Analyseergebnisse erzielten die Regressionen der Variablen Familienführung mit dem EBIT-Wachstum und der Aktienrendite. Diese sind in Tabellen 93 und 94 im Anhang dargestellt. Hierbei wurde neben den bisherigen Erkenntnissen deutlich, dass auch der Aktienbesitz des CEO signifikant auf die Wechselwahrscheinlichkeit wirkt. Hält der CEO Anteile am Unternehmen, ist die Wechselwahrscheinlichkeit signifikant reduziert. Zudem wurde die grundlegende die Wechselwahrscheinlichkeit reduzierende signifikant-singuläre Wirkung auch in der Analyse der approximierten Volatilität, der Aktienrendite, von Tobin’s Q und der relativen Veränderung des Aktienkurses festgestellt.

Das hinsichtlich des signifikanten Effektes gleiche Ergebnis ergab sich auch bei der Analyse der Familienführung in Kombination mit dem Thesaurierungsproxy, der Aktienkursveränderung, von Tobin’s Q, der approximierten Volatilität, des EBIT-Wachstums und der Aktienrendite.

Diese Aussage ist in Teilen konträr zu bereits veröffentlichten Befunden. So konstatieren HILLIER/MCCOLGAN, dass ökonomisch schlecht performende Family-CEOs wesentlich unwahrscheinlicher gewechselt werden als CEOs in Nicht-Familienunternehmen. Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 473. Diese These stützen CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1181.

Der gleiche Befund wurde bei der Regression von Familienführung und der Aktienrendite festgestellt, wie sie in Tabelle 95 im Anhang dargestellt ist. Die signifikant die Entlassungswahrscheinlichkeit erhöhende Wirkung von Familienführung wurde zudem in weiteren Analysen der Wirkung des Thesaurierungsproxies, der relativen Aktienkursveränderung, von Tobin’s Q, der approximierten Volatilität und des EBIT-Wachstums festgestellt.

Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 474. Es lässt sich auch feststellen, dass insbesondere der „schützende Mantel des Gründerstatus“ eines Family-CEO im Rahmen der vorliegenden Analyse keine die Wechsel- oder Entlassungswahrscheinlichkeit reduzierende Wirkung zeigt. Einen solchen Effekt konstatieren bspw. CHEN/CHENG/DAI. Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1181. Dass auch Nicht-Family-CEOs potenzielle Sanktionsmaßnahmen verhindern können, diskutiert GRUNDEI. Seinen Ausführungen nach sind insbesondere mächtige Manager in der Lage, ihre Machtposition auszunutzen und eine Entlassung auch im Falle einer negativen Performance zu verhindern. Vgl. GRUNDEI 2008, S. 145.

Vgl. CALABRÒ et al., die darlegen, dass ein größerer Gesellschafterkreis in einem Familienunternehmen zu einem hohen Konfliktpotenzial führen kann. Vgl. CALABRÒ et al. 2014, S. 24.

Dieses Ergebnis wird auch durch zahlreiche weitere Analysen bestätigt. So bestätigen sich der signifikant-singuläre Einfluss der Aktiengattung, der Anzahl der Familienstämme und des Charakteristikums Gründerfamilie auch in der kombinierten Analyse mit der approximierten Volatilität, wie Tabelle 96 im Anhang zeigt. Dieselben Resultate wurden darüber hinaus im Rahmen weiterer Analysen der anderen bereits genannten Performance-Maße festgestellt.

Ist der CEO der Unternehmensgründer und ein Familienmitglied, so sinkt die Wechselwahrscheinlichkeit in allen analysierten Fällen signifikant. Dieser Umstand spricht für eine mögliche Unterdrückung von Agency-Konflikten, sofern der Gründer die bestimmende Führungskraft im Familienunternehmen ist. In einem solchen Fall verhilft seine persönliche historisch aufgebaute Machtposition zur Absicherung der CEO-Rolle. Governance-Instrumente können dann nicht wirken, wie sie theoretisch sollen. Familienunternehmen, die unter dem Einfluss des Gründers stehen, sollten daher eine offene Unternehmenskultur und eine Kritikfähigkeit der handelnden Personen fördern.

Somit werden auch die Ergebnisse von VISINTIN/PITTINO bestätigt. Die Autoren haben in ihrer Analyse börsennotierter italienischer Unternehmen herausgefunden, dass die Wechselwahrscheinlichkeit in Familienunternehmen mit zunehmender Eigentumskonzentration sinkt. Dabei wurde allerdings keine Unterscheidung der Familienzugehörigkeit des CEO vorgenommen. Vgl. VISINTIN/PITTINO 2013, S. 17. In einer jüngeren Studie der Autoren wurde dieser Befund für Fremdmanagement bestätigt. Vgl. VISINTIN/PITTINO/MINICHILLI 2017, S. 312.

Vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA, die eben diese These mit ihrer Untersuchung der Ernennung von Family-CEOs indirekt untermauern. Ihnen zufolge werden Family-CEO bei fremdkontrollierten Aufsichtsräten wesentlich seltener ernannt als Fremd-CEOs. Vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 11.

Neben den Analysen zu potenziellen Interaktionseffekten zwischen Familienkontrolle und Performance im Falle von Familienführung unterstützen die Tests von Interaktionseffekten zwischen Familienführung und Familienkontrolle auf die Wechselwahrscheinlichkeit die bisherigen Ergebnisse. So wurden die signifikant negative Wechselwahrscheinlichkeit bei Familienführung und die die Wechselwahrscheinlichkeit signifikant reduzierende Charakteristika des CEOs als Gründer sowie des Aufsichtsratsvorsitzenden als Mitglied der Gründerfamilie bestätigt.

Da keine signifikanten marginalen Kontraste festgestellt wurden, kann auf der Basis eines Vergleichs der Analysen von Familienführung und Fremdmanagement nur eine starke tendenzielle Aussage getroffen werden. Die Aussagen werden durch die Durchführung zahlreicher anderer Regressionen durch Einbeziehung weiterer Performance-Variablen unterlegt. So zeigt bspw. die im Anhang aufgeführte Tabelle 99 an, dass die Ergebnisse analog für eine negative EBIT-Entwicklung Gültigkeit besitzen. Die wesentlichen dieser geschilderten Effekte wurden auch bei der Nutzung der approximierten Volatilität, des Thesaurierungsproxies, der Aktienrendite, von Tobin’s Q und der relativen Aktienkursveränderung festgestellt.

Dass dieser Befund robust ist, zeigt auch die Analyse des Einflusses der Stimmrechtsmacht, die in Tabelle 100 im Anhang dargestellt ist. Insgesamt können diese signifikanten Effekte für das EBIT-Wachstum, den iRoA, das Thesaurierungsproxy auch durch Analyse periodengleicher Effekte ohne Laggen der exogenen Variablen bestätigt werden, so dass sowohl jahresabschluss-, als auch marktbasierte Performance-Variablen als relevant für die Evaluation der Leistung des Fremd-CEO-Handelns durch die Unternehmerfamilie beurteilt werden können.

Dieser Befund gilt analog für die Untersuchung der Embeddedness im Zusammenhang mit anderen Performance-Variablen und der Stimmrechtsmacht der Unternehmerfamilie, wie die im Anhang aufgeführte Tabelle 101 exemplarisch zeigt.

Mit abnehmendem Familieneigentum nimmt auch die Abhängigkeit des Fremd-CEO zur Angleichung der Ziel- und Wertevorstellungen an die der Unternehmerfamilie ab. Vgl. MILLER/MINICHILLI/CORBETTA 2013, S. 557.

Den gleichen signifikanten Effekt der sozialen Einbettung auf die Entlassungswahrscheinlichkeit zeigt auch die im Anhang exemplarisch aufgeführte Analyse der Stimmrechtsmacht der Unternehmerfamilie und der sozialen Einbettung des Fremdmanagers im Zusammenspiel mit dem iRoA (Tabelle 101). Dieses Ergebnis kann für die bereits im Kontext der Analyse der Wechselwahrscheinlichkeit genannten Performance-Variablen bestätigt werden.

Neben Modellvariationen und der Integration von Kontrollvariablen wurden auch im Fall des Fremdmanagements empirische Analysen zum Einfluss von Governance-Variablen des Fremdeigentums durchgeführt. So wurden bspw. die Anzahl der Blockholder, der Stimmrechtsanteil und die Stimmrechtsmacht des größten institutionellen Anlegers, des größten Einzelanlegers und des Streubesitzes empirisch getestet. Allerdings konnte kein signifikanter Einfluss dieser Variablen festgestellt werden, die stellvertretend für Fremdeigentum stehen.

Der gleiche singuläre Effekt wird bei Analyse nicht der Gründer-, aber der Unternehmerfamilienzugehörigkeit deutlich, den Tabelle 103 im Anhang darstellt.

Ein ähnliches Ergebnis zeigt auch die im Anhang an Tabelle 104 dargestellte Analyse der Interaktion des Aufsichtsratsvorsitzenden als Mitglied der Gründerfamilie und der Überschreitung des branchenbezogenen Mittelwerts des iRoA. Neben der Unternehmenswertentwicklung spielt also auch die Rentabilität der eingesetzten Vermögensgegenstände eine bedeutende Rolle im Rahmen der Überwachungstätigkeit seitens eines Gründerfamilienmitglieds.

So zeigen auch BUSHMAN/DAI/WANG, dass risikobezogene Performance-Variablen einen wesentlichen Effekt auf die Wechselwahrscheinlichkeit des CEO haben. Vgl. BUSHMAN/DAI/WANG 2010, S. 382. Zur hohen Bedeutung der Finanzierungsstruktur für Familienunternehmer vgl. auch AMPENBERGER 2010, S. 160.

Wie die im Anhang dargestellte Tabelle 103 zeigt, sind diese Befunde auch für die alternative Verwendung der Governance-Variable des Aufsichtsratsvorsitzenden, der Familienmitglied ist, robust. Die Ergebnisse können insbesondere für Kennziffern der Unternehmenswertentwicklung wie der Veränderung des Aktienkurses oder Tobin’s Q sowie für Rentabilitätskennziffern wie dem iRoA, dem RoA oder dem RoI bestätigt werden. Allerdings sind einzelne Performance-Kennziffern auch im Rahmen des Testens dieser Hypothese insignifikant.

Die große Bedeutung der Unternehmenswertentwicklung für die Unternehmerfamilie wird auch bei CHEN/CHENG/DAI deutlich. Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1167.

Vgl. Regressionsergebnisse dargestellt in Tabelle 105 im Anhang.

Hierbei wurde aufgrund der unterschiedlichen Fallbetrachtung keine Angleichung der betrachteten Teildatensätze vorgenommen. Folglich sind die Aussagen i. W. von tendenziellem Charakter.

Diese Ergebnisse stehen im Einklang mit CHEN/CHENG/DAI, die konstatieren, dass “unlike institutional investors, family owners are underdiversified, have long investment horizon, and usually sit on the board (in our sample, they hold 18 percent of the board seats). These distinctive features of family owners likely contribute to their active monitoring role in CEO turnover decisions”. CHENG/CHENG/DAI 2013, S. 1168. Die Autoren beziehen ihre Aussage dabei auf – wie sie es nennen – professionelle Familienunternehmen, also Familienunternehmen, die unter der Leitung eines Fremd-CEO stehen.

Den Effekt des Gründercharakteristikums auf den Unternehmenserfolg hat bereits eine Vielzahl von Wissenschaftlern fernab des CEO-Wechselkontexts untersucht. Dabei haben u. a. MORCK/SHLEIFER/VISHNY 1988, ANDERSON/REEB 2003, VILLALONGA/AMIT 2006 und ANDRES 2008 herausgefunden, dass die eben genannte ökonomische Leistung der Gründergeneration gemessen an ökonomischen Kennziffern höher ist als die der Folgegenerationen. Vgl. ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 1.

Zur Bedeutung des unternehmensspezifischen Wissensaufbaus und der Bewahrung auch als Mittel der Gewährleistung einer Jobsicherheit von CEOs vgl. WANG/ZHAO/CHEN 2017, S. 1875–1876. Zur stabilitäts- und kontinuitätsschaffenden Wirkung der im Vergleich zu Nicht-Familienunternehmen langen Amtsdauern der CEOs in Familienunternehmen vgl. BRENES/MADRIGAL/REQUENA 2011, S. 281 sowie SHARMA 2004, S. 10.

In Ergänzung hierzu lässt sich konstatieren, dass die Analyse der Wirkung eines vollkommen unter Familienfremden beeinflussten Aufsichtsrats kaum signifikante Ergebnisse ableiten lassen. So wurde der Einfluss der Dummyvariablen Fremdkontrolle, Mitbestimmung und Nicht-Familienmitglieder im Aufsichtsrat mit Aktienbesitz getestet. Dabei ließ sich ein die Wechselwahrscheinlichkeit reduzierender Effekt für einzelne Variablen der Fremdkontrolle im Falle von Fremdmanagement feststellen, hingegen keine signifikanten Interaktionseffekte mit Performance-Variablen. Dass Familienfremde also als Gegengewicht zur familiären Interessendurchsetzung im Falle von Fremdmanagement dienen können, kann nicht bestätigt werden.

Auch HILGER, MANKEL und RICHTER führen in ihrer Untersuchung zur Wechselwahrscheinlichkeit des CEO aus, dass eine längere Amtsdauer des CEO einen reduzierenden Effekt auf die Wechselwahrscheinlichkeit hat. Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 16–17.

Zur Robustheit der Ergebnisse lässt sich aber betonen, dass die in Abschnitt 4.1.3 dargelegten Tests in sämtlichen empirischen Modellen angewendet wurden. Neben (1) alternativen Modellspezifikationen (Logit- statt Probit-Modellen) zur Vermeidung fehlerhafter Modellspezifikationen wurde auch (2) der Einfluss nicht-linearer Effekte durch Potenzierung einzelner Variablen getestet. Hierbei haben sich keine abweichenden Ergebnisse ergeben. Zur Vermeidung der Fehlinterpretation von familienunternehmensspezifischen Aspekten wurde (3) die Definition von Familienunternehmen gemäß den bereits vorgestellten Definitionskategorien variiert. Wenn diesbezüglich abweichende Ergebnisse festzustellen waren, konnten diese schlüssig auf den jeweiligen Status des Unternehmens und bspw. die variierte Einflussintensität der Unternehmerfamilie zurückgeführt werden. Weitere potenzielle Fehlspezifikationen wurden durch die (4) alternative Verwendung einer Vielzahl von Variablen in den jeweiligen Kategorien der Corporate Governance bzw. des ökonomischen Unternehmenserfolgs ausgeschlossen. Market-timing-Aspekte (5) wurden zudem durch die Nutzung von Zeit- und Industriedummies isoliert. Um den Einfluss potenzieller Ausreißer zu minimieren, wurde (6) diese Stata eliminiert. Zu guter Letzt lässt sich (7) hervorheben, dass ein potenziell die Ergebnisse verzerrendes Endogenitätsproblem durch eine im Vergleich zur angenommenen umgekehrten Kausalität durch die Nutzung von Lags, also dem zeitlichen Versatz der exogenen Variable minimiert wurde.

Implizit beantwortet wird damit auch die Frage, ob (Familien-)Unternehmen, die weniger häufig oder gar nicht wechseln, nicht sogar eine ähnliche Unternehmensentwicklung in Form einer ähnlichen Ergebnis- oder Wertentwicklung zu verzeichnen haben, wie (Familien-)Unternehmen, die häufiger wechseln und den Wechsel somit stärker als Disziplinierungsinstrument nutzen.

Vgl. FRIEDMAN/SAUL 1991, S. 639–340 sowie HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 21.

Die in der Tabelle jeweils dargelegte Outputvariable der Performance ist die aufgrund des verwendeten dynamischen Panelmodells um ein Jahr versetze Performance-Variable. Hiermit wird der statistische Effekt der jeweiligen Performance-Variable zu einem Zeitpunkt auf die Ausprägung der Performance-Variable zum nachfolgenden Messzeitpunkt gemessen und somit ein Teil des Endogenitätsproblems eliminiert. Vgl. Abschnitt 4.1.3.

Da es sich hierbei ausschließlich um das EBIT-Wachstum und nicht das (positive oder negative) EBIT selbst handelt, kann diese Interpretation nur mit gebotener Vorsicht vollzogen werden. Entsprechend wurde der Wille zur positiven Veränderung betont.

Diese und die weiteren im gegenwärtigen Kapitel dargestellten Ergebnisse wurden auch durch alternative Verwendung einer Arellano-Bond-Regression bestätigt und sind somit robust. Bezüglich der verwendeten panelbezogenen Regressionsmethoden wird auf Abschnitt 4.1.3 verwiesen.

So hat die CEO-Entlassung kurzfristig eine signifikante Wirkung auf die Veränderung des Aktienkurses, die Veränderung des Unternehmenswerts und die Veränderung von Tobin’s Q. Aufgrund der Datenlage nicht getestet werden konnte hingegen die langfristige Performance-Wirkung der Entlassung. Die kurzfristig negative Wirkung wurde auch bei CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1186 festgestellt.

Die Verbesserung der Unternehmenswertentwicklung nach einem CEO-Wechsel wurde auch durch CHEN/CHENG/DAI festgestellt. Die Autoren begründen dies damit, dass Investoren und Aktionäre die Ablösung schlecht performender CEOs honorieren, die Unternehmensaussichten nach der Verkündung des Abgangs wesentlich verbessert einschätzen und sich diese veränderte Einschätzung in einem Preisaufschlag auf den bisherigen Aktienkurs ausdrückt. Vgl. CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1167–1168.

Die Ergebnisse sind differenzierter als die bisheriger Untersuchungen. Allerdings können sie auch nur einen Teil der bisherigen empirischen Ergebnisse aus der Analyse anderer Datensätze bestätigen. So haben bspw. HILLIER/ MCOLGAN herausgefunden, dass ein CEO-Wechsel höhere Umsatzerlöse bewirkt: Vgl. HILLIER/ MCOLGAN 2009, S. 481. Im Einklang mit der bisherigen Forschung ist das auch hier dargelegte Ergebnis, dass sich der Unternehmenserfolg in den ersten Jahren nach Amtsantritt des CEO-Nachfolgers nicht signifikant verbessert. Vgl. BRESSER/VALLE THIELE 2008, S. 195. Eine weitergehende Unterscheidung der Performance-Effekte nach der Qualität der entlassenen CEOs machen KIND/SCHLÄPFER, die feststellen, dass die Entlassung schlecht qualifizierter CEOs zu einer signifikanten Performance-Verbesserung (bspw. gemessen am Aktienkurs) nach dem Wechsel führt, während dies bei hoch qualifizierten CEOs nicht der Fall ist. Vgl. KIND/SCHLÄPFER 2011, S. 20.

So wurde bereits in Abschnitt 4.5.2.1.2 dargelegt, dass Familienunternehmen zwar weniger wahrscheinlich ihren CEO wechseln. Wenn sie hingegen wechseln, haben sie ggf. konkretere Vorstellungen und sehen einen konkreteren Bedarf bezüglich der Veränderung der Unternehmensausrichtung. Zudem konstatiert auch AMPENBERGER, dass in börsennotierten Familienunternehmen das Problem kurzsichtigen Handelns weniger stark ausgeprägt sein sollte als in Nicht-Familienunternehmen Vgl. AMPENBERGER 2010, S. 121–122.

So stellt GRUNDEI dar, dass Nachfolge-CEOs i. d. R. keine machtvolle Position in der für sie neuen Unternehmenssphäre aufweisen und keine Übersicht haben. Beides gewinnen sie erst im Laufe der Zeit. Vgl. GRUNDEI 2008, S. 151–152.

Vgl. WIERSEMA 2002, S. 71. sowie HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 22.

Vgl. bspw. die Ergebnisse der Regression der EBIT-Veränderung und der Entlassung (ceot) in Tabelle 108 im Anhang.

Die Regressionen wurden analog der vorherigen unter Verwendung unterschiedlicher Modelle (OLS sowie Arellano-Bond) getestet. Zudem wurde eine in Teilen abgewandelte Spezifikation der Kontroll- und Moderatorvariablen genutzt. Dies gilt allerdings nicht für alle Performance-Variablen.

Dieser Befund wird auch an den Ergebnissen der Regression der Veränderung des Aktienkurses (vgl. Tabelle 112 im Anhang) und des Unternehmenswerts deutlich. Der tendenziellen Signifikanz nach gleichen Ergebnisse fanden sich auch bei Analyse der Veränderung der Aktienrendite.

Tendenziell ähnliche Ergebnisse erzielt die Regressionsanalyse der Stimmrechtsmacht, der CEO-Entlassung, der Interaktion dieser beiden Variablen im Zusammenhang mit dem EBIT-Wachstum, des Umsatzwachstums und der Veränderung des Aktienkurses.

Die Robustheit der Ergebnisse der Regressionsanalysen zur dieser Hypothese wurde durch die alternative Verwendung der Arellano-Bond-Regression sowie der alternativen Spezifikation von Kontrollvariablen unterlegt.

Vgl. VILLALONGA/AMIT, die ausführen, dass die Partizipation der Familie im Management einen Beitrag zum Unternehmenswert liefert, wenn der der Gründer als CEO oder als Aufsichtsratsvorsitzender im Familienunternehmen tätig ist. Vgl. VILLALONGA/AMIT 2006, S. 414.

Dabei wurde unabhängig von der Differenzierung der Wechselart festgestellt, dass das Gründercharakteristikum und die Besetzung eines Vorstandspostens mit einem Familienmitglied (Familienführung) singulär, also ohne Interaktion mit anderen Variablen, zu einer accounting- oder marktbasierten Performance-Steigerung führen. Vgl. Abschnitt 4.5.2.1.3.

Vgl. AUDRETSCH/HÜLSBECK/LEHMANN 2013, S. 126.

Vgl. VIRANY/TUSHMAN/ROMANELLI 1992, S. 72-73; HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 18.

AMPENBERGER 2010, S. 115.

Dieser Befund steht in Teilen im Gegensatz zu einigen Ergebnissen der Literatur. So haben HILLIER/MCCOLGAN eine Verbesserung des operativen Ergebnisses in Folge eines Family-CEO-Abgangs und einer Nachfolgebesetzung durch einen Fremdmanager festgestellt. Vgl. HILLIER/MCCOLGAN 2009, S. 481. Und auch BENNEDSEN et al. 2007 haben für dänische Familienunternehmen herausgefunden, dass der Return on Assets (RoA) durchschnittlich um vier Prozentpunkte niedriger ist, wenn es zu einer familieninternen Nachfolge kommt. Vgl. BENNEDSEN et al. 2007, S. 651. Zudem kommt PEREZ-GONZALES 2006 zu dem Ergebnis, „[…] dass börsennotierte Unternehmen in den USA mit familieninternem Nachfolger binnen drei Jahre nach der Unternehmensnachfolge im Durchschnitt 14 % niedrigere Return on Assets bzw. 16 % niedrigere Werte für Tobin’s Q aufweisen“. PEREZ-GONZALES 2006, S. 1560 f.

Vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1171; HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 17 sowie ANSARI/GOERGEN/MIRA 2014, S. 16–17 u. S. 24, die diese Häufung zudem mit der Unabhängigkeit des Überwachungsorgans in Verbindung bringen.

Zu den Vorgänger- und Nachfolgearten vgl. Abschnitt 4.3.2. Als Nachfolgeart wird zwischen dem Fremd-CEO (als Approximation des Unternehmensoutsiders) und dem eingebetteten Fremd-CEO (als Approximation des familienfremden Unternehmensinsiders) unterschieden.

Vgl. Tabelle 120 im Anhang.

Der Literatur folgend reagiert der Markt überrascht und positiv, wenn ein Family-CEO den CEO-Posten aufgibt oder aufgeben muss. Vgl. HILLIER MCCOLGAN 2009, S. 461 u. S. 479; CHEN/CHENG/DAI 2013, S. 1186–1187 und HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 18. AGUILERA und CRESPI-CLADERA vermuten darüber hinaus, dass die positive Marktreaktion auch mit einer prokrastinierten CEO-Nachfolge von Familienmitgliedern zu tun haben könnte, die nicht loslassen können. Vgl. AGUILERA/CRESPI-CLADERA 2012, S. 67.

PEMCEOKAT ist die kategoriale Variable der Länge der Betriebszugehörigkeit. Diese Variable hat die Ausprägung „1“, wenn ein CEO eine Betriebszugehörigkeit aufweist, die über dem Mittelwert aller CEOs liegt und „0“, wenn sie darunter liegt. Eine „1“ wird als Approximation zum Zustand der sozialen Einbettung betrachtet. Vgl. Tabelle 131 zur Variablendefinition im Anhang.

Keine signifikanten Ergebnisse ergab die Analyse der Veränderung des Unternehmenswerts, Tobin’s Q oder dem KGV.

So konstatieren auch AGUILERA/CRESPI-CLADERA in Anlehnung an BURKART/PANUNZI/SHLEIFER 2003, dass eine Übergabe der Unternehmensführung an einen externen professionalisierten Fremdmanager in der langen Frist vorteilhaft bei der strategischen Ausrichtung des Unternehmens ist. Vgl. AGUILERA/CRESPI-CLADERA 2012, S. 68. Sie führen zudem aus, dass die langfristige Unternehmensausrichtung eines Familienunternehmens nur dann von einem Family-CEO begleitet werden sollte, wenn „[…] may be based on his/her strong leadership or management capabilities that, in any case, should be determined by the needs of the firm“. AGUILERA/CRESPI-CLADERA 2012, S. 68. Die Besetzung des CEO durch ein Familienmitglied oder einen Unternehmensinsider sollte also ausschließlich dann vollzogen werden, wenn das Geschäftsmodell und der Geschäftserfolg historisch und prospektiv stark von der Unternehmerpersönlichkeit der Familie abhängig wird. Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 18. Grundsätzlich aber honorieren die Märkte die Nachfolgebesetzung mit einem Fremdmanager eher, was im Einklang mit den vorliegenden tendenziellen Ergebnissen steht.

Ein signifikanter Interaktionseffekt wurde hingegen nicht festgestellt.

Es wurden allerdings ausschließlich singulär-signifikante Effekte der Familienführung auf die Entlassungswahrscheinlichkeit und keine mit der ökonomischen Performance interagierende Wirkungsmechanismen identifiziert.

Eine Aussage zu Entlassungen war auf Basis zu geringer Observationen nicht möglich.

An dieser Stelle wird noch einmal betont, dass es sich im letzten Untersuchungsteil im Wesentlichen um tendenzielle Aussagen auf der Basis singulär-signifikanter Effekte handelt.

Vgl. SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 488.

Vgl. Abschnitt 2.​1.​1.​3.​1.

Vgl. HABBERSHON/WILLIAMS 1999, S. 5.

Vgl. Abschnitt 2.​1.​1.​3.​2.

Vgl. LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 718.

Vgl. BRESSER et al. 2005a, S. 1185.

Vgl. SCHRADER/LÜTHJE 1995, S. 483.

Vgl. Abschnitt 4.1.3.

Wie AMPENBERGER schreibt, wird das nicht einfach zu lösende Endogenitätsproblem unbeobachteter Heterogenität durch den Einsatz von Instrumentenvariablen behandelt. Im vorliegenden Fall scheidet der Einsatz von Instrumentenvariablen allerdings aus, da die hier als Instrument nutzbaren Unternehmenscharakteristika der Governance-Struktur bereits als exogene Variablen in das jeweilige Modell integriert werden. Zum weiteren Verständnis vgl. AMPENBERGER 2010, S. 321 sowie WOOLDRIDGE 2013, S. 491–492, 494. HILGER, MANKEL, RICHTER schreiben dem Ansatz der Instrumentenvariablen im Vergleich zu anderen Methoden, die zur Auflösung des Endogenitätsproblems genutzt werden können, allerdings eine vielversprechende Zukunft auch in der Corporate-Governance-Forschung zu. Vgl. HILGER/MANKEL/RICHTER 2013, S. 23–24. Eng verbunden mit dem Einsatz von Instrumentenvariablen ist auch die Anwendung von „two-stage least-squares“ (2SLS)-Regressionsverfahren, die aber aus demselben Grund wie Instrumentenvariablen hier nicht eingesetzt werden können. Vgl. bspw. die Anwendung von „Heckman two-step treatment effect regressions“ in LE BRETON-MILLER/MILLER/LESTER 2011, S. 713–714. Alternativ zu den genannten Methoden könnte auch der Propensity-Score-Match-Ansatz verwendet werden. Der PSM-Ansatz geht davon aus, dass eine „Behandlung“ (treatment) einer Gruppe von Beobachtungseinheiten zu kausalen Wirkungen der Charakteristika dieser Gruppe auf eine abhängige Variable führt. Hierzu wird eine Beobachtungsgruppe (treatment group) mit einer unbehandelten Kontrollgruppe (control group) verglichen. Vgl. hierzu AMPENBERGER 2010, S. 322–323 sowie ANGRIST 1998, S. 249-252 und für eine jüngere Untersuchung von Familienunternehmen MILLER/MINICHILLI/CORBETTA 2013, S. 563. Der PSM-Ansatz kommt aufgrund der relativen Konstanz der einzelnen Unternehmen in der jeweiligen Unternehmensgruppe der Familien- und der Nicht-Familienunternehmen hier nicht zum Einsatz.