Determinanten der Vorstandsvergütung

Für Details siehe VorstOG (2005) und VorstAG (2009).

Angesichts der zahlreichen Publikationen zum Thema Vorstandsvergütung werden an dieser Stelle nur Ergebnisse von empirischen Studien vorgestellt, die sich speziell mit der Vergütung von Vorständen deutscher Unternehmen beschäftigen bzw. empirische Aussagen zur Vergütung in Deutschland treffen. Im Rahmen der Hypothesenableitung in Kapitel 3 und bei der späteren Ergebnisdiskussion wird dann auch auf konzeptionelle und empirische Ergebnisse internationaler Beiträge zurückgegriffen.

Der Bonus wird in der Regel auf Basis der operativen Performance eines Geschäftsjahres bezahlt. In einigen Ausnahmefällen bezieht sich ein Teil des Bonus auf den Erfolg einer mehrjährigen Periode, wie beispielsweise im Falle der Allianz AG.

Liegt der Fokus der Untersuchung auf Ebene einzelner Vorstände, so gewinnen auch individuelle Charakteristika der Vorstände (z. B. Firmenzugehörigkeit) an Bedeutung. Da wir im Folgenden nur Analysen auf Ebene des Gesamtvorstandes durchführen werden, finden in unseren Analysen derartige Vorstandsmerkmale keine Berücksichtigung.

Beide Studien untersuchen auch den Effekt des Anteilsbesitzes von Finanzinstituten am jeweils betrachteten Unternehmen auf die Vergütungshöhe, kommen hierbei jedoch zu unterschiedlichen Ergebnissen. Während Elston/Goldberg eine negative Korrelation zwischen Bankbeteiligung und der durchschnittlichen Vergütung beobachten, findet Schmid, dass die Pro-Kopf-Vergütung mit zunehmendem Bankenanteil ansteigt.

Als Kontrollmerkmal definieren die Autoren eine Dummyvariable, welche den „Corporate Governance Typ“ des Landes unterscheiden soll. Dabei wird Deutschland als Land des Typs II charakterisiert, in dem z. B. feindliche Übernahmen schwierig durchführbar sind.

Für eine formale Modellierung der beiden Ansätze etwa Göx (2004). Weitere Erklärungsansätze finden sich etwa im Rahmen der Stewardship Theorie (vgl. etwa Davis et al. 1997 oder Bruce et al. 2005) und der Tournamenttheorie (vgl. etwa Lazear u. Rosen 1981).

Darüber hinaus kann der Prinzipal versuchen, dem oben beschriebenen Zielkonflikt mittels Kontrollinstrumenten zu begegnen. Dabei können sowohl Anreiz- und Kontrollinstrumente durchaus substitutiv eingesetzt werden. Beispielsweise könnten im Falle fehlender Kontrollmöglichkeiten (z. B. auf Grund der fehlenden Beobachtbarkeit des Arbeitseinsatzes des Agenten), vermehrt Anreize setzende Vergütungssysteme genutzt werden und vice versa (vgl. z. B. Harvey u. Shrieves 2001).

Bzgl. der Kapitalmarktperformance argumentieren einige Autoren, wie etwa Core at al. (2003), dass im Falle effizienter Kapitalmärkte der Fakt, dass das Management eines Unternehmen mittels optimaler Vergütungskontrakte incentiviert wird, unmittelbar im Aktienkurs des Unternehmens reflektiert sein sollte, was die Identifizierung eines positiven Zusammenhangs zwischen Kapitalmarktperformance und Vorstandvergütung erschweren würde. Vergleiche auch die Studie von Langmann (2007).

Allerdings könnten auch einflussreiche, am Unternehmen beteiligte Manager geneigt sein auf eine Ausnutzung ihrer Machtposition im Hinblick auf das eigene Gehalt zu verzichten, um dadurch auch nachgeordneten Mitarbeitern tendenziell weniger Gehalt zahlen zu müssen. Dieses wiederum steigert den Erfolg der Unternehmung und kommt den Eigentümern zugute, d. h. auch den beteiligten Managern (vgl. Firth et al. 1996).

Eine alternative Sichtweise wird von Tirole (1986, 1992) in dem Principal-Supervisor-Agent-Modell vorgebracht: Auf die hier vorherrschende Situation angewendet, wird dort argumentiert, dass das Management und der Aufsichtsrat möglicherweise geneigt sein könnten, zur Durchsetzung eigener Interesse zusammenzuarbeiten. Wir danken einem anonymen Gutachter für diesen wertvollen Hinweis.

Wir haben stichprobenartig die Zusammensetzung der für die Vorstandsvergütung zuständigen Ausschüsse in den Unternehmen für 2006 erhoben. Dabei finden wir hohe Korrelationen sowohl zwischen Ausschussgröße und Aufsichtsratsgröße, als auch zwischen Mitbestimmung des Ausschusses und Mitbestimmung des Aufsichtsrats.

Vergleiche auch die Diskussion um die Board Independence, welche in Kumar u. Sivaramakrishnan (2008) formalisiert wird. Darüber hinaus wird in der angelsächsischen Literatur häufig diskutiert, inwieweit die personelle Verquickung der Rolle des „CEOs“ und des „Chairman of the board“ Folgen für die Vergütungshöhe hat (vgl. z. B. Cyert et al. 2002). Da diese personelle Situation im deutschen, zweistufigen Aufsichtsratssystem ausgeschlossen ist, wird dieser mögliche Einfluss hier nicht weiter thematisiert.

Als Ausgangspunkt dient uns die Prime Standard Zusammensetzung zum Ende der Jahre 2005, 2006 und 2007.

Im Rahmen von Robustheitstest überprüfen wir unsere Regressionsergebnisse indem wir alternativ als endogene Variable ein Maß der sogenannten Übervergütung (Excess Compensation) in Anlehnung an u. a. Yermack (2006) und Fahlenbrach (2009) betrachten. Um dieses Übervergütungsmaß zu berechnen, gehen wir wie folgt vor: Zunächst unterteilen wir die von uns betrachteten Unternehmen in jedem Jahr in 10 Größenklassen, bestimmen den Median der Vergütungshöhe in der jeweiligen Größenklasse und berechnen dann für jedes Unternehmen die relative Vergütungshöhe (im Vergleich zu dem Median der Vergütungshöhe der jeweiligen Größenklasse). Wiederum verwenden wir in Regressionsanalysen den Logarithmus der relativen Vergütungshöhe als endogene Variable. Derartigen Übervergütungsmaßen wird die Eigenschaft zugeschrieben, eventuell nichtlinearen Größeneffekten im Rahmen der empirischen Analyse besser Rechnung zu tragen (Fahlenbrach 2009). Alle wesentlichen Ergebnisse unserer nachfolgend berichteten Regressionsanalysen bleiben erhalten, wenn wir die relative Vergütungshöhe als alternative endogene Variable verwenden. Wir verzichten ausdrücklich auf den weit verbreiteten Ansatz nicht-linearen Größeneffekten durch Verwendung quadratischer Größenterme beizukommen, da quadratische Terme i.a.R. mit substantiellen Multikollinearitätsproblemen einhergehen: In dem dieser Studie zugrunde liegenden Datensatz würden sich bereits in der einfachsten Spezifikation, welche nur die (lineare und quadratische) Unternehmensgröße, die Vorstandsgröße, Industrie- und Zeiteffekte berücksichtigt, Variance Inflation Factors (VIFs) von über 20 ergeben, welche nach allgemeiner Auffassung auf substantielle Multikollinearitätsprobleme und damit verzerrte Koeffizientenschätzungen hinweisen.

Keine Berücksichtigung finden Segmente, welche von Worldscope mit einem SIC-Code von 9999 klassifiziert werden.

Zu Details dieses Industrie-Klassifikationsschematas vgl. die Homepage von Kenneth French mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/.

Alle die Eigentümerstruktur abbildenden Variablen beziehen sich auf die zuzurechnenden Stimmrechte. Cash Flow-Rechte werden nicht betrachtet. Zur Unterscheidung zwischen Stimm- und Cash Flow-Rechten vgl. etwa Faccio u. Lang (2002).

Lässt man darüber hinaus noch eine Zerlegung der Fehlerterme in \({\varepsilon _{{\rm{it}}}}\,=\,{\eta _{\rm{t}}}\,+\,{\upsilon_{{\rm{it}}}}\) zu, so spricht man von einem Regressionsmodell mit firmen- und zeitspezifischen Effekten (Firm and Time Fixed Effects Model). Während wir uns in der folgenden Diskussion (vereinfachend) auf die unternehmensspezifischen Effekte konzentrieren, erlauben wir in allen unserer empirischen Analysen auch Zeiteffekte.

Im Rahmen der Analyse von Paneldaten mittels Regressionsmodellen mit unternehmensspezifischen Effekten sind grundsätzlich zwei Methoden der Berücksichtigung der unternehmensspezifischen Effekte zu unterscheiden (grundlegend hierzu äußern sich etwa Dougherty 2002; Wooldrigde 2003 oder Schröder 2007): Modelle mit zufälligen Unternehmenseffekten (Random Firm Effekts Models) und Modelle mit fixen Unternehmenseffekten (Fixed Firm Effekts Models). Erstere erlauben Unternehmenseffekte, verlangen jedoch, dass diese unkorreliert mit den exogenen Variablen sind. Unter dieser Annahme sind zwar auch die Koeffizienten eines Pooled-Cross-Section-Modells unverzerrt, jedoch haben Random Firm Effects Modelle (auch im Vergleich mit einem Fixed Firm Effects Modell) den Vorteil der Effizienz. Schröder (2007) zeigt, dass Random Firm Effects Modelle als „gewichtete Mittel“ von Pooled-Cross-Section- und Fixed Firm Effects Modellen interpretiert werden können. Dementsprechend beziehen sich unsere nachfolgenden Anmerkungen nur auf Pooled-Cross-Section und Fixed Firm Effects Modelle.

Unter Verletzung der Annahme der Unkorreliertheit, sind die Random Firm Effects Schätzungen ebenso wie Pooled-Cross-Section Modelle dem Problem der Spurious Correlation ausgesetzt (vgl. auch die Argumentation in Fahlenbrach 2009).

Ökonometrische Endogenität liegt (per Definition) vor, wenn zwischen (einer oder mehreren) unabhängigen Variablen und dem Fehlerterm des Modells eine Korrelation vorliegt (z. B. Börsch-Supan u. Köke 2002 oder Vogelvang 2004).

Dies wird offensichtlich, wenn man sich die Within-Darstellung eines Modells mit fixen Unternehmenseffekten, wie bspw. in Schröder (2007, Gl. 4) dargestellt, vor Augen ruft. Die (durchschnittliche) Querschnittsvariation wird vollständig durch den fixen Unternehmenseffekt aufgefangen. Hierauf beruht auch die von Plümper u. Troeger (2007) vorgebrachte Idee, mittels eines mehrstufigen Verfahrens die Querschnittsvariation dann doch zu berücksichtigen.

Wie oben bereits angemerkt, legen wir der Industrieklassifizierung das 17-Industrie-Klassifikationsschematas von Kenneth French zugrunde. Aufgrund des Ausschlusses von Finanzdienstleistern und der Verwendung einer Konstante, gehen damit 15 Industriedummies in die Regressionsmodelle ein.

Vgl. Fußnote 16.

Dies legt die Vermutung nahe, dass die Größensensitivität im Querschnitt höher als im Längsschnitt ist. In der Tat zeigen die Ergebnisse der nachfolgend geschätzten Spezifikationen in diese Richtung. Auch eine Einschränkung des Datensamples auf den Beobachtungszeitraum 2007 zeigt für die Basisspezifikation eine Querschnittssensitivität von mehr als 31 %.

Unterschiede bzgl. der Anforderungen an die Managementexpertise lassen sich eher im Querschnitt- denn im Längsschnitt ablesen, da die Variation im Längsschnitt neben den Änderungen bzgl. potentieller Investitionsmöglichkeiten auch die Variation des allgemeinen Marktumfeldes reflektiert.

Hierzu ist jedoch anzumerken, dass Unternehmen durch die Gewährung aktienbasierter Vergütungsinstrumente Teile der erwarteten Pay-for-Performance-Sensitivität in die Zukunft verlagern. Vor dem Hintergrund der Analysen aus Tab. 2 ist jedoch zu vermuten, dass derartige Effekte zumindest geringer als in den USA ausfallen, da der relative Anteil aktienbasierter Vergütungsinstrumente nach Tabelle mit rund 8 % eher gering ist. Vgl. auch die Analyse in Rapp et al. 2008.

Vgl. Oehmichen et al. (2009) für eine Diskussion des Problems der Mehrfachmandate in deutschen Aufsichtsräten und der Auswirkungen auf die Unternehmensperformance.