Diplomarbeit - Transferstatt

Transcrição

Andreas Feldo
Immatrikulationsnummer: 581857
Brigittenstr. 12
12247 Berlin
Diplomarbeit
Thema:
Analyse zentraler Erfolgsfaktoren von
Energieversorgungsunternehmen in Deutschland
Diplomarbeit, vorgelegt zur Erlangung des Zeugnisses über die Diplomprüfung im
Studiengang Betriebswirtschaft der AKAD-Hochschule Leipzig.
Betreuender Fachhochschullehrer: Prof. Dr. Ulrich Kreutle
Berlin, den 23.06.2011
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis!
Tabellenverzeichnis!
Abbildungsverzeichnis!
1. Einleitung!
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2. Das Konzept der Erfolgsfaktorenforschung!
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2.2.1 Der Erfolgsbegriff und seine Konzeptionalisierung!
2.2.2 Operationalisierung der Erfolgsgrößen!
2.2.3 Der konzeptionelle Bezugsrahmen!
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2.3.1 Methodenorientierte Systematisierung von Erfolgsfaktorenstudien!
2.3.2 Systematisierungskriterien für die Ergebnisse von Erfolgsfaktorenstudien!
2.3.3 Kombiniertes Systematisierungsschema für die Erfolgsfaktorenforschung!
2.3.4 Beurteilung der methodischen Ansätze!
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3. Das PIMS-Programm!
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3.5.1 Kritik an der Datengrundlage!
3.5.2 Kritik an der Untersuchungsmethodik!
3.5.3 Kritik an der Interpretation der Untersuchungsergebnisse!
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4. Der Energiemarkt in Deutschland!
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4.4.1 Strommarkt!
4.4.2 Gasmarkt!
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5. Modellbildung!
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6. Statistische Auswertung der erhobenen Daten!
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7. Grenzen der vorliegenden Analyse!
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8. Zusammenfassung und Ausblick!
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Literaturverzeichnis!
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Sonstige Quellen!
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Anhang!
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III
Abkürzungsverzeichnis
BDEW
Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft
BMWi
Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
EBIT
Earnings Before Interest and Taxes
EEX
European Energy Exchange
GWB
Gesetz gegen Wettbewerbsbeschränkungen
PIMS
Profit Impact of Marketing Strategies
ROCE
Return on Capital Employed
ROI
Return on Investment
ROS
Return on Sales
SGE
Strategische Geschäftseinheit
SPI
Strategic Planning Institute
IV
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Statistische Auswertung von Hypothese 1
48
50
52
55
58
59
60
62
63
65
V
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Methoden der Erfolgsfaktorenforschung
Abbildung 2: Systematisierungsschema für die Erfolgsfaktorenforschung
Abbildung 3: Wertschöpfung im Energieversorgungsbereich
Abbildung 4: Wirkung der Eigentümerstruktur auf den Unternehmenserfolg
Abbildung 5: Streudiagramm mit Regressionsgerade zur Hypothese 2
Abbildung 6: Entwicklung der Beschaffungspreise für Strom und Gas
10
28
29
49
51
53
VI
1. Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit
Die Erklärungen, wieso einige Unternehmen profitabler sind als andere, sind häufig
spekulativ. Diese Problematik ist dem Umstand geschuldet, dass eine Vielzahl von
internen und externen Einflussgrößen auf jedes Unternehmen wirken. Für Unternehmen, die sich in einer Wettbewerbssituation befinden, ist die Kenntnis der erfolgsbestimmenden Einflussgrößen hingegen von elementarer Bedeutung. Denn dieses
Wissen kann als Orientierungshilfe bei der strategischen Planung verwendet werden,
wodurch Entscheidungen im Rahmen der Strategieformulierung weniger komplex
erscheinen. Der Ermittlung dieser Einflussgrößen, die den betrieblichen Erfolg
beeinflussen und langfristig sichern, widmet sich die Erfolgsfaktorenforschung.
Während sich die frühe Erfolgsfaktorenforschung auf die Analyse branchenübergreifender Einflussgrößen konzentrierte, erlangten später branchenspezifische Untersuchungen verstärkt Aufmerksamkeit (vgl. Haenecke 2002, S. 166). Sie beruhen auf
der Annahme, dass branchenübergreifende Untersuchungen die Besonderheiten einer
einzelnen Branche oftmals nicht bzw. nicht vollständig abbilden.
Eine Branche, die durch eine Vielzahl von branchenspezifischen Merkmalen geprägt
ist, stellt die Energieversorgungsbranche in Deutschland dar. Historisch gewachsene
Besonderheiten im Bereich der Marktstruktur und die technischen Merkmale der
Energieversorgung erfordern eine differenzierte Betrachtung. Wie kaum eine andere
Branche steht die Energieversorgung außerdem im Fokus des öffentlichen Interesses
und der Politik. Eine sichere, umweltverträgliche und wirtschaftliche Energieversorgung stellt eine Grundvoraussetzung für die Leistungsfähigkeit hochindustrialisierter
Staaten dar (vgl. Grill 2005, S. 2). Somit nimmt die Energieversorgung eine
Schlüsselfunktion für die deutsche Volkswirtschaft ein. Themen wie die Energiegewinnung aus Atomkraft, der Klimawandel, Preiserhöhungen und die Abhängigkeit
von Energieträgern aus dem Ausland führen zu zahlreichen Diskussionen.
Zudem ist die Energieversorgungswirtschaft in Deutschland seit 1998 einem fundamentalen Wandel unterworfen. Vor 1998 war die Energieversorgung in Deutschland
1
durch Gebietsmonopole geprägt, die Wettbewerb zwischen den Energieversorgungsunternehmen ausschlossen. Mit der Liberalisierung des Energiemarktes im Jahr 1998
wurden die bestehenden Gebietsmonopole aufgebrochen. Durch den hierdurch
ermöglichten Wettbewerb sehen sich die Energieversorgungsunternehmen vor neue
Herausforderungen gestellt. Die Suche nach Werthebeln, die den Erfolg von Energieversorgern beeinflussen, erhält somit eine hohe Aktualität und praxisbezogene
Relevanz.
Die vorliegende Arbeit setzt sich das Ziel, die Zusammenhänge zwischen einigen
ausgewählten potenziellen Erfolgsfaktoren und dem Unternehmenserfolg von Energieversorgungsunternehmen in Deutschland zu analysieren. Hierzu werden aufgrund
theoretischer Überlegungen Hypothesen aufgestellt, die durch den Einsatz von statistischen Verfahren auf ihre Gültigkeit überprüft werden. Den Schwerpunkt der zu
überprüfenden potenziellen Erfolgsfaktoren bilden branchenspezifische Strukturfaktoren. Die statistische Analyse wird durch eine inhaltliche Interpretation der
Ergebnisse ergänzt.
1.2 Aufbau der Arbeit
Im Anschluss an dieses einleitende Kapitel werden die Grundlagen der Erfolgsfaktorenforschung vorgestellt. Im Abschnitt 2.1 erfolgt eine Abgrenzung des
zentralen Begriffs Erfolgsfaktor. Der Abschnitt 2.2 befasst sich mit den konzeptionellen Grundlagen der Erfolgsfaktorenforschung, indem Möglichkeiten zur Konzeptionalisierung des Erfolgsbegriffs, zur Operationalisierung der Erfolgsgrößen und zur
Ableitung eines theoretischen Bezugsrahmens vorgestellt werden. Im Abschnitt 2.3
werden Systematisierungsmöglichkeiten und Beurteilungskriterien der Erfolgsfaktorenforschung dargestellt.
Aufgrund der hohen Bedeutung für die Erfolgsfaktorenforschung und der daraus
resultierenden Implikationen für die vorliegende Arbeit wird im dritten Kapitel das
PIMS-(Profit Impact of Marketing Strategies) Programm näher vorgestellt. Im
Rahmen dieses Abschnitts wird insbesondere auf die Methodik und die zentralen
Ergebnisse des PIMS-Programms eingegangen. Zudem wird die Kritik erläutert, die
an diesem Ansatz geäußert wurde.
2
Das vierte Kapitel widmet sich der Energieversorgungsbranche in Deutschland,
indem die technischen Grundlagen, die historische Entwicklung und die heutige
Marktstruktur erläutert werden. Durch die Darstellung der branchenspezifischen
Merkmale des Energieversorgungsmarktes soll ein besseres Verständnis für die in
den folgenden Kapiteln durchzuführende Analyse der Erfolgsfaktoren geschaffen
werden.
Im fünften Kapitel wird die methodische Vorgehensweise beschrieben, indem das
Untersuchungssample, die Untersuchungsmethodik und die verwendete Erfolgsgröße
vorgestellt werden. Im Abschnitt 5.4 werden die zu prüfenden Hypothesen
abgeleitet.
Das sechste Kapitel enthält die statistische Analyse der aufgestellten Hypothesen und
eine Interpretation der Ergebnisse. Im Anschluss daran wird im siebten Kapitel die in
der vorliegenden Arbeit angewandte Methodik beurteilt. Die Arbeit schließt mit
einer Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse und einem Ausblick.
2. Das Konzept der Erfolgsfaktorenforschung
2.1 Begriffsabgrenzung
Das grundlegende Ziel der Erfolgsfaktorenforschung ist die Ermittlung von
Determinanten, die den Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen langfristig
beeinflussen (vgl. Haenecke 2002, S. 166). Die Erfolgsfaktorenforschung hat aufgrund der hohen Praxisrelevanz zu einer Vielzahl von Arbeiten geführt, die sich mit
der Identifizierung von Erfolgsfaktoren beschäftigen. Dabei werden Begriffe wie
Einflussfaktoren, Erfolgsdeterminanten und Erfolgskomponenten als Synonyme zum
Begriff Erfolgsfaktor verwendet. Für den Begriff Erfolgsfaktor wurden zudem
unterschiedliche inhaltliche Definitionen zugrunde gelegt, die sich insbesondere im
Konkretisierungsgrad voneinander unterscheiden. Für die Zielstellung und
Vorgehensweise einer Erfolgsfaktorenstudie hat das Verständnis dieses Begriffs
zentrale Bedeutung. Daher werden im Folgenden einige Begriffsdefinitionen
vorgestellt und erläutert. Daraus wird das Begriffsverständnis abgeleitet, das für die
vorliegende Arbeit gelten soll.
3
Der Begriff Erfolgsfaktor lässt sich auf Ronald Daniel zurückführen. In seiner Studie
von 1961 ging er davon aus, dass in den meisten Branchen drei bis sechs
Determinanten den Unternehmenserfolg bestimmen. Durch die Identifizierung dieser
Erfolgsdeterminanten sollte der zunehmenden Datenvielfalt entgegengewirkt und
eine Konzentration auf die entscheidenden Erfolgsfaktoren ermöglicht werden (vgl.
Daniel 1961, S. 113 ff.). Die Erfolgsfaktorenforschung beruht somit auf der Annahme, dass trotz der Mehrkausalität des langfristigen Erfolgs einige grundlegende Faktoren existieren, die einen signifikanten Einfluss auf den Erfolg von Unternehmen
haben (vgl. Leidecker/Bruno 1984, S. 23 ff.).
Rockart griff den Ansatz von Daniel auf und beschrieb Erfolgsfaktoren als „the few
key areas where ‚things must go right‘ for the business to flourish“ (Rockart 1979,
S. 85). Die Definition von Rockart enthält keine Angaben zum Grad der
Beeinflussbarkeit von Erfolgsfaktoren. Auch wird nicht näher darauf eingegangen,
ob die Erfolgsfaktoren einer zeitlichen Veränderung unterliegen. In vielen
Publikationen zur Erfolgsfaktorenforschung wird der Begriff Erfolgsfaktor konkreter
definiert.
Rehkugler weist in seiner Begriffsdefinition auf den Umstand hin, dass nicht alle
Erfolgsfaktoren einen gleich hohen Anteil am Unternehmenserfolg haben. Demnach
wird dann von strategischen Erfolgsfaktoren oder Schlüsselfaktoren gesprochen,
wenn diese den Unternehmenserfolg nachhaltig und längerfristig beeinflussen und
zum Aufbau bzw. zur Sicherung der Erfolgspotenziale dienen (vgl. Rehkugler 1989,
S. 627). Besondere Bedeutung in dieser Definition enthält der Begriff Erfolgspotenzial. Demnach wird die Schaffung von Potenzial, das in Zukunft ausgeschöpft
werden kann, als Erfolg betrachtet (vgl. Riekeberg 2003, S. 8).
Die Berücksichtigung einer zeitlichen Komponente findet sich auch in der Definition
von Bauer und Sauer. Gemäß dieser Definition werden Erfolgsfaktoren als
„potenzielle Wettbewerbsvorteile“ bezeichnet, da diese der Dynamik des
Wettbewerbs unterliegen und sich somit im Zeitablauf ändern können (vgl.
Bauer/Sauer 2004, S. 622). Eine Veränderung kann durch unternehmensinterne und
unternehmensexterne
Einflüsse
hervorgerufen
werden.
Unternehmensinterne
Einflussfaktoren werden als interne Erfolgsfaktoren bezeichnet, da sie durch das
4
Unternehmen beeinflussbar sind (vgl. Riekeberg 2003, S. 6). Unternehmensexterne
Einflussfaktoren sind in der Umwelt wirksam, entziehen sich der Einflusssphäre des
Unternehmens und werden daher als externe Erfolgsfaktoren bezeichnet (vgl. ebd.).
Diese Überlegung findet sich in der Definition von Daschmann, der Erfolgsfaktoren
beschreibt als „Ausprägungen oder Strukturen des Unternehmens (bzw. der Unternehmensumwelt), die betrieblichen Erfolg positiv beeinflussen“ (Daschmann 1994,
S. 1).
Auch in der durch einen hohen Konkretisierungsgrad geprägten Definition von Grabner-Kräuter findet sich die Unterscheidung von unternehmensinternen und -externen
Einflussgrößen: „Als Erfolgsfaktoren werden sowohl diejenigen Faktoren der
Umwelt- und Unternehmenssituation als auch diejenigen strategischen Maßnahmen
bezeichnet, die die Zielerreichung eines bestimmten Unternehmens oder einer
ganzen Branche maßgeblich beeinflussen“ (Grabner-Kräuter 1993, S. 286 f.). Zudem
nimmt diese Definition Bezug auf ein einzelnes Unternehmen bzw. eine Branche.
Damit wird die branchenübergreifende Allgemeingültigkeit von Erfolgsfaktoren
eingeschränkt.
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, branchenspezifische potenzielle Erfolgsfaktoren von Energieversorgungsunternehmen auf ihre Gültigkeit zu untersuchen.
Die untersuchten Einflussgrößen unterliegen zudem umweltbedingten Einflussgrößen, die sich dem Einflussbereich der Unternehmen entziehen. Für die vorliegende Arbeit wird daher das Begriffsverständnis von Grabner-Kräuter zugrunde gelegt.
2.2 Konzeptionelle Grundlagen der Erfolgsfaktorenforschung
2.2.1 Der Erfolgsbegriff und seine Konzeptionalisierung
Unter Erfolg wird das „Erreichen eines positiven Ergebnisses“ verstanden (Rudolph
1996, S. 32). Inwieweit ein positives Ergebnis vorliegt, hängt von der Perspektive ab,
aus welcher der Erfolg betrachtet und beurteilt wird. Damit eine Analyse zur Identifikation von Erfolgsfaktoren auf einem klaren Begriffsverständnis beruht, ist eine
nähere Betrachtung des Erfolgsbegriffs und eine Konzeptualisierung des Erfolgs
bzw. Unternehmenserfolgs erforderlich. Hierzu bietet die Betriebswirtschaftslehre
5
verschiedene Forschungsansätze an. Zu den bekanntesten gehören der Zielansatz, der
Systemansatz und der interessenpluralistische Ansatz (vgl. Böing 2001, S. 41).
Beim Zielansatz wird der Unternehmenserfolg als Erreichungsgrad der Unternehmensziele definiert (vgl. Raffée/Fritz 1990, S. 8). Die Existenz von Unternehmenszielen bildet somit die notwendige Voraussetzung zur Bestimmung des Unternehmenserfolgs (vgl. Fritz 1995, S. 219). Der Zielerreichungsgrad wird in diesem
Ansatz aus der Perspektive der internen Koalition betrachtet, die sich aus den Eigentümern, der Unternehmensführung und den Mitarbeitern zusammensetzt (vgl. Böing
2001, S. 41 f.).
Der Systemansatz erweitert die Perspektive des Zielansatzes, indem bei der Beurteilung des Unternehmenserfolges vielfältige Beziehungen innerhalb und außerhalb
des Systems „Unternehmen“ berücksichtigt werden (vgl. Fritz 1995, S. 219).
Zusätzlich zu den Unternehmenszielen werden im Systemansatz die internen
Prozesse und Strukturen sowie die Beziehungen zur Umwelt in die Betrachtung
einbezogen (vgl. Staehle/Conrad/Sydow 1999, S. 445). Zur Beurteilung des
Unternehmenserfolges wird die Erhaltung von Systemstabilität, das Ausmaß der
erfolgreichen Interaktion zur Umwelt und die Fähigkeit zur Aneignung von
langfristig existenzsichernden Ressourcen herangezogen (vgl. ebd.).
Gemäß dem interessenpluralistischen Ansatz ist das Ausmaß des Unternehmenserfolges von der Zufriedenstellung der Interessen aller Mitglieder der internen
und der externen Koalition abhängig (vgl. Fritz 1995, S. 219). Die externe Koalition
umfasst eine Vielzahl verschiedener Anspruchsgruppen wie z. B. Kunden, Lieferanten, Gewerkschaften und die Regierung. Somit nimmt der interessenpluralistische
Ansatz eine im Vergleich zum Ziel- und Systemansatz weniger fokussierte
Perspektive ein (vgl. Böing 2001, S. 43).
Hinsichtlich der Praxisnähe und des Nutzens für die empirische Erfolgsfaktorenforschung wird dem Zielansatz die größte Bedeutung beigemessen (vgl. Fritz 1995,
S. 220). Dies lässt sich auf zwei Gründe zurückführen. Zum einen bilden Unternehmensziele die verbindlichste Orientierungsgrundlage für strategische Unternehmenshandlungen und sind damit die Basis für jeden gestaltbaren Erfolgsfaktor (vgl. Kalka
6
1996, S. 25). Zudem ergeben sich bei der Verwendung des Zielansatzes im Vergleich
zu anderen Ansätzen geringere Operationalisierungsprobleme bei der Festlegung der
Erfolgsgröße (vgl. Haedrich/Jenner 1996, S. 20). Insbesondere aus Gründen der
Operationalisierung der Erfolgsgröße wird der Zielansatz auch in der vorliegenden
Arbeit verwendet. Im folgenden Abschnitt erfolgt hierzu eine Erläuterung.
2.2.2 Operationalisierung der Erfolgsgrößen
Eine Analyse von Erfolgsfaktoren beruht auf einer Bewertung des Unternehmenserfolges. Um eine Erfolgsbewertung vornehmen zu können, ist die Bestimmung von
Variablen notwendig, die den Unternehmenserfolg messbar und vergleichbar machen
(vgl. Haenecke 2002, S. 166). Diese Variablen werden in der vorliegenden Arbeit als
Erfolgsgrößen bezeichnet.
Die Operationalisierung der Erfolgsgrößen bildet eine wesentliche Grundlage bei der
Analyse
von
Erfolgsfaktoren.
Der
Erfolg
äußert
sich
aus
klassisch-
betriebswirtschaftlicher Sicht als eine monetär messbare Größe (vgl. Steinle et al.
1994, S. 20). Untersuchungen des Unternehmenserfolgs, die sich auf diese
Sichtweise stützen, verwenden Kennzahlen des Rechnungswesens als finanzielle
Erfolgskriterien. Kennzahlen ermöglichen eine Aussage über den Realisierungsgrad
ökonomischer Ziele und berücksichtigen somit primär die Interessen der Shareholder
(vgl. Gladen 2008, S. 49).
Erweiterte Ansätze weichen von dieser rein monetären Sichtweise ab, indem
zusätzlich nichtmonetäre Erfolgskriterien in die Betrachtung einbezogen werden.
Auf dieser Grundlage kann ein pluralistisches Zielsystem entwickelt werden, in das
die Interessen aller relevanten Anspruchsgruppen des Unternehmens eingehen und
welches die Komplexität des Erfolgs besser widerspiegelt (vgl. Fritz 1995,
S. 217 ff.). Eine derartige Herangehensweise entspricht den im Abschnitt 2.2.1
dargestellten interessenpluralistischen Ansatz.
Die Berücksichtigung nichtmonetärer Größen im Rahmen der Erfolgsfaktorenforschung birgt eine Reihe von Problemen bei der Operationalisierung. Zum einen ist
eine exakte wertmäßige Erfassung von Unternehmenserfolg auf Grundlage nichtmonetärer Größen oftmals nicht möglich (vgl. ebd., S. 217). Außerdem sind viele der
7
nichtmonetären Unternehmensziele als unternehmensspezifisch einzustufen, d. h.,
diese Ziele können nicht als allgemeingültig angesehen werden (vgl. Schmidt 2007,
S. 42). Eine Erfolgsfaktorenstudie, die eine Vielzahl unterschiedlicher Unternehmen
betrachtet, beruht auf dem Vergleich der Untersuchungsobjekte. Um eine Vergleichbarkeit zwischen den Untersuchungsobjekten zu ermöglichen, sind verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Unternehmensziele und Erfolgsgrößen erforderlich (vgl.
Gruber 2000, S. 30). Finanzielle Kennzahlen, die auf einer einheitlichen Berechnungsgrundlage beruhen, ermöglichen die notwendige unternehmensübergreifende
Vergleichbarkeit.
Zudem muss die Datenbeschaffung sowie der damit verbundene zeitliche und finanzielle Aufwand in die Betrachtung einbezogen werden. Die Ermittlung finanzieller
Kennzahlen
ist
auf
Grundlage
frei
zugänglicher
Jahresabschlüsse
mit
vergleichsweise geringem Aufwand möglich. Weitergehende ökonomische und
außerökonomische Erfolgsgrößen erfordern Managerurteile, Kundenbefragungen
oder die Beschaffung von externen Analyseberichten (vgl. Böing 2001, S. 45 ff.).
Hiermit ist ein hoher Zeit- und Kostenaufwand verbunden.
Aus den dargestellten Gründen wird der Unternehmenserfolg in Erfolgsfaktorenstudien in vielen Fällen auf Grundlage finanzieller Kennzahlen gemessen. Eine
derartige Vorgehensweise erfolgt auch im Rahmen der vorliegenden Arbeit. Im
Abschnitt 5.3 wird eine Erfolgsgröße aus finanziellen Kennzahlen abgeleitet und in
das Modell überführt.
2.2.3 Der konzeptionelle Bezugsrahmen
Zusätzlich zur Konzeptionalisierung des Erfolgs und der Operationalisierung der
Erfolgsgröße bietet die Betriebswirtschaftslehre verschiedene Theorien, die sich mit
der Erklärung des Erfolgs beschäftigen. Ein derartiger Bezugsrahmen erleichtert in
frühen Phasen einer Erfolgsfaktorenstudie die Abgrenzung und Durchdringung des
zu erforschenden Bereichs (vgl. Böing 2001, S. 56). Zentrale Ansätze im Rahmen
der Erfolgsfaktorenforschung sind insbesondere die Industrial Organization Theory
und der Resource-based View.
8
Im Sinne der Industrial Organization Theory wird der Unternehmenserfolg als
eine Funktion der Industriestruktur und des externen Umfelds des Unternehmens
beschrieben (Ahlert/Hesse/Kruse 2008, S. 55 f.). Diese Theorie beruht auf dem
Structure-Conduct-Performance-Paradigma, wonach das Verhalten (Conduct) von
Unternehmen einer Branche und der daraus resultierende Markterfolg (Performance)
von der Marktstruktur (Structure) abhängig sind (vgl. Neumann 1979, S. 46 ff.).
Beim Resource-based View werden die Erfolgsunterschiede von Unternehmen
auf die unterschiedliche Ausstattung mit Ressourcen und Fähigkeiten zurückgeführt
(vgl. Annacker 2001, S. 21). Im Gegensatz zur Industrial Organization Theory steht
nicht die Branchenzugehörigkeit im Mittelpunkt der Betrachtung, sondern die unternehmensindividuellen Stärken und Schwächen sowie deren Einfluss auf den Erfolg
(vgl. zu Knyphausen 1993, S. 774). Der Resource-based View basiert auf dem
empirisch evidenten Sachverhalt, dass Unternehmen unterschiedlich erfolgreich
agieren, obwohl sie einer vergleichbaren Umweltsituation ausgesetzt sind (Fritsch
2007, S. 47). Für die Erfolgsfaktorenforschung besteht der Aussagewert darin, dass
der Aufbau und der effiziente Einsatz von Ressourcen und Fähigkeiten einen
positiven Einfluss auf den Unternehmenserfolg ausüben.
Empirische Studien zeigen, dass der Industrial-Organization-Ansatz und der
Resource-based View auf einer unterschiedlichen Betrachtungsweise beruhen, dass
sich die beiden Ansätze jedoch nicht grundsätzlich widersprechen (vgl. zu Knyphausen 1993, S. 772 ff.). Stattdessen kann von einer gleichzeitigen Wirkung von unternehmensexternen und firmenspezifischen Einflussgrößen ausgegangen werden, so
dass beide Ansätze als sich ergänzende Perspektiven angesehen werden können (vgl.
Hildebrandt 2003, S. 211).
Für die vorliegende Arbeit kann aus diesen Ansätzen die Erkenntnis gewonnen
werden, dass der Unternehmenserfolg durch eine Vielzahl von unternehmensinternen
Ressourcen und Fähigkeiten sowie durch die unternehmensexterne Marktstruktur
beeinflusst wird. Die vorliegende Arbeit untersucht vermutete Erfolgszusammenhänge in einem eng umrissenen Bereich und hat daher keinen Anspruch, eine
vollständige
Antwort
bezüglich
der
entscheidenden
Erfolgsfaktoren
im
Energieversorgungsbereich zu liefern. Es ist naheliegend, für die in dieser Arbeit zu
9
prüfenden potenziellen Erfolgsfaktoren eine Einteilung auf Grundlage der dargestellten Ansätze vorzunehmen. Diese Einteilung erfolgt bei der Hypothesenbildung im
Abschnitt 5.4.
2.3 Systematisierungsmöglichkeiten der Erfolgsfaktorenforschung
2.3.1 Methodenorientierte Systematisierung von Erfolgsfaktorenstudien
Eine Erfolgsfaktorenstudie versucht potenzielle Erfolgsfaktoren zu identifizieren.
Diese Zielsetzung wirkt sich auf die Wahl der Vorgehensweise aus. Dabei lassen
sich in der Erfolgsfaktorenforschung unterschiedliche methodische Ansätze
unterscheiden. Eine schlüssige Systematisierung dieser Methoden findet sich in der
Arbeit von Grünig, Heckner und Zeus. Gemäß diesem Ansatz werden die Methoden
nach Art der Ermittlung, Datenerhebung und Untersuchungsansatz klassifiziert.
Hieraus können bei der empirischen Erfolgsfaktorenforschung fünf methodische
Herangehensweisen unterschieden werden (vgl. Grünig/Heckner/Zeus 1996, S. 6 ff.).
Art der
Ermittlung
Art der
Datenerhebung
Art des
Untersuchungsansatzes
Methodik
Methodisch
gestützt
direkt
qualitativ
explorativ
Methodisch und
materiell gestützt
Empirische
Identifikation
strategischer
Erfolgsfaktoren
explorativ
Qualitativexplorativ
explorativ
Quantitativexplorativ
konfirmatorisch
Quantitativkonfirmatorisch
qualitativ
indirekt
quantitativ
Abbildung 1: Methoden der Erfolgsfaktorenforschung (in Anlehnung an: Haenecke
2002, S. 168; Schmalen/Kunert/Weindlmaier o.J., S. 4).
10
Grünig, Heckner und Zeus unterscheiden bei der Art der Ermittlung zwei grundlegende Methoden zur Identifizierung von Erfolgsfaktoren: die direkte und die
indirekte Ermittlung. Bei der direkten Ermittlung wird eine Expertenbefragung
genutzt, um die als erfolgsrelevant erachteten Größen zu identifizieren. Die direkte
Ermittlung kann methodisch unterstützt werden, z. B. durch Kreativitätstechniken,
die Delphimethode oder heuristische Verfahren. Die methodische Stützung kann um
eine materielle Stützung ergänzt werden. Dies erfolgt durch Checklisten, in denen
bereits potenzielle Erfolgsfaktoren vermerkt sind. Die Checklisten beruhen auf
empirischen Studien oder Expertenbefragungen und werden im Rahmen der
Erfolgsfaktorenstudie auf ihre Gültigkeit überprüft (vgl. Grünig/Heckner/Zeus 1996,
S. 6 f.).
Die indirekte Ermittlung von Erfolgsfaktoren erfolgt auf Grundlage einer empirischen Untersuchung. Durch die Untersuchung wird der Zusammenhang zwischen
potenziellen Erfolgsfaktoren und Erfolgsindikatoren geprüft (vgl. ebd. S. 6 ff.). Als
Instrumente zur indirekten Ermittlung dienen statistische Verfahren oder gedankliche
Analysen (vgl. Haenecke 2002, S. 167 f.).
Indirekt ermittelte Erfolgsfaktorstudien können nach der Art der Datenerhebung
in
qualitative
und
Grünig/Heckner/Zeus
quantitative
1996,
S. 8).
Studien
Bei
differenziert
qualitativen
Studien
werden
werden
(vgl.
nicht
Unternehmenszahlen untersucht, sondern qualitative Aussagen (vgl. Haenecke 2002,
S. 168). Das Ergebnis qualitativer Studien sind qualitative Erfolgsfaktoren. Diese
werden als inhaltlich beschriebene Unternehmensgrundsätze verstanden, die
überdurchschnittlich
erfolgreiche
Unternehmen
von
anderen
Unternehmen
unterscheiden (vgl. Patt 1988, S. 6). Im Gegensatz dazu sind quantitative Methoden
durch eine Zahlenbasis geprägt. Bei dieser Art der Datenerhebung werden
Unternehmensdaten standardisiert erfasst und anschließend durch statistische
Verfahren ausgewertet (vgl. Kalka 1996, S. 30).
Erfolgsfaktorenstudien
Untersuchungsansatzes
können
in
außerdem
explorative
und
nach
der
Art
konfirmatorische
des
Analysen
differenziert werden. Während qualitative Untersuchungsansätze stets durch einen
explorativen Charakter geprägt sind, können quantitative Methoden in explorative
11
und konfirmatorische Untersuchungen unterteilt werden (vgl. Grünig/Heckner/Zeus
1996, S. 8). Das Ziel von quantitativ-explorativen Untersuchungen ist die
Identifizierung von potenziell erfolgsrelevanten Variablen, die einen signifikanten
Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens haben. Bei diesem Untersuchungsansatz
erfolgt durch die Auswertung der empirischen Daten eine Erkundung von
Hypothesen. Aufgrund fehlender empirischer Befunde oder theoretischer Kenntnisse
über die ausgewählte Thematik ist die quantitativ-explorative Methode in der
Erfolgsfaktorenforschung häufig vorzufinden (vgl. Kalka 1996, S. 29).
Bei quantitativ-konfirmatorischen Studien erfolgt die Bestätigung bzw. Falsifizierung von Hypothesen, die aus den Ergebnissen existierender Studien abgeleitet
werden (vgl. Grünig/Heckner/Zeus 1996, S. 9). Um Hypothesen formulieren zu
können, die den Ansprüchen empirischer Forschung genügen, ist eine ausführliche
Auseinandersetzung mit den relevanten Theoriegrundlagen notwendig (vgl. Kalka
1996, S. 29). Der praktische Nutzen von quantitativ-konfirmatorischen Studien ist
von der Qualität der zugrunde liegenden Studien abhängig. Dies ist durch den
Umstand bedingt, dass diese Art der Untersuchung Hypothesen falsifizieren kann;
eine Ersetzung durch bessere Hypothesen findet jedoch nicht statt (vgl.
Grünig/Heckner/Zeus 1996, S. 9).
Bei der Durchführung von quantitativ-konfirmativen Untersuchungen wird zumeist
die Kausalanalyse verwendet, während bei quantitativ-explorativen Verfahren in den
meisten Fällen die Faktoren- und die Regressionsanalyse zum Einsatz kommt.
Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass die quantitativ-konfirmatorische Vorgehensweise mittels Kausalanalysen die höchsten Anforderungen an den Forschungsstand
und die Stichprobe stellt (vgl. Schmalen/Kunert/Weindlmaier o. J., S. 9).
2.3.2 Systematisierungskriterien für die Ergebnisse von Erfolgsfaktorenstudien
Einen zentralen Punkt der Erfolgsfaktorenforschung bilden die Kriterien, die zur
Beurteilung der ermittelten Analyseergebnisse herangezogen werden. Dies ist insbesondere vor dem Hintergrund zu betrachten, dass zahlreiche Arbeiten, die sich mit
der Suche nach Erfolgsfaktoren beschäftigen, methodische Mängel aufweisen (vgl.
Fritz 2004, S. 624). Ein Ansatz, der häufig bei der Systematisierung und Beurteilung
von Erfolgsfaktorenstudien verwendet wird, findet sich in der Arbeit von
12
Trommsdorff. In diesem Ansatz erfolgt die Systematisierung anhand der Kriterien
Spezifität, Präzision und Kausalität (vgl. Trommsdorff 1990, S. 15 ff.).
Als Spezifität wird der Abstraktionsgrad bezeichnet, der für die Ergebnisse einer
Analyse gelten soll. Studien mit einem hohen Abstraktionsgrad bzw. einer großen
Reichweite weisen einen Anspruch auf Allgemeingültigkeit auf, da die Ergebnisse
auf der Analyse heterogener Untersuchungsobjekte beruhen (vgl. Kube 1991, S. 4).
Ein hoher Abstraktionsgrad bedeutet somit eine niedrige Spezifität. Im Umkehrschluss weist eine Untersuchung, die durch eine Konzentration auf eine bestimmte
Branche oder auf eine eindeutig definierte homogene Unternehmensgruppe geprägt
ist, eine hohe Spezifität auf. Allgemeinheit und Spezifität schließen sich somit
gegenseitig aus (vgl. Trommsdorff 1990, S. 15). Die Spezifitätshöhe ist stets von der
Zielsetzung der Erfolgsfaktorenstudie abhängig. Studien mit einer allgemeinen
Reichweite leisten einen Beitrag zur allgemeinen Theorie des strategischen Managements, jedoch muss eine unternehmensspezifische Interpretation dieser Ergebnisse
mit Vorsicht betrachtet werden (vgl. Kalka 1996, S. 28). Dagegen weisen Analysen
mit hoher Spezifität bzw. geringer Reichweite eine eingeschränkte allgemeine
Aussagekraft auf.
Unter dem Kriterium Präzision ist die Genauigkeit der Ergebnisse empirischer
Studien zu verstehen, die vom verwendeten Erhebungs- und Auswertungsverfahren
bestimmt wird (vgl. Kube 1991, S. 5). Die Ergebnisse der Studien können hierbei
von unpräzise formulierten Statements und Aussagen bis hin zu sehr präzisen
quantitativen Testergebnissen reichen. Quantitative Studien weisen in der Regel im
Vergleich zu qualitativen Untersuchungen präzisere Ergebnisse auf (vgl. Annacker
2001, S. 11). Bei der Durchführung einer Erfolgsfaktorenstudie sollte eine möglichst
hohe Präzision angestrebt werden, wobei dieser Anspruch vom Analyseaufwand und
der Datenqualität abhängig ist (vgl. Trommsdorff 1990, S. 16).
Erfolgsfaktorenstudien verfolgen das Ziel, die Ursachen des Erfolgs zu identifizieren. Inwieweit der Nachweis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen gelingt, wird
durch das Kriterium Kausalität beurteilt (vgl. ebd.). Zur optimalen Sicherstellung
der Kausalität wären methodisch streng kontrollierte Experimente notwendig, welche
die Wirkung einer unabhängigen Variable auf eine abhängige Variable messen,
13
während alle weiteren potenziellen Einflussfaktoren konstant gehalten werden (vgl.
Trommsdorff 1990, S. 16). In der Realität können derartige Experimente im Rahmen
der Erfolgsfaktorenforschung nicht durchgeführt werden. Im Rahmen der Erfolgsfaktorenforschung lässt sich daher die Kausalität nicht beweisen, wohl aber ist durch
geeignete Analysemethoden eine Annäherung an diesen Anspruch möglich (vgl.
Kube 1991, S. 6).
Eine Studie, die sowohl erfolgreiche als auch erfolglose Unternehmen in die Analyse
einbezieht, ist hinsichtlich des Kausalitätsanspruchs höher zu bewerten als eine
Studie, die nur erfolgreiche Unternehmen analysiert (vgl. Trommsdorff 1990, S. 16).
Eine weitere Möglichkeit zur Erhöhung der Kausalität einer Studie ist die
Untersuchung der Erfolgswirkungen im Zeitablauf. Längsschnittanalysen, welche die
relevanten Daten zu mehreren Zeitpunkten erheben, erfüllen den Anspruch an
Kausalität stärker als Querschnittsanalysen, die eine einmalige Datenerhebung
vornehmen (vgl. ebd., S. 17).
2.3.3 Kombiniertes Systematisierungsschema für die Erfolgsfaktorenforschung
Zwischen den Ansatz von Trommsdorff und der methodenorientierten Systematisierung ergeben sich inhaltliche Überschneidungen bei den Kriterien Präzision und
Kausalität (vgl. Böing 2001, S. 15). Das von Trommsdorff vorgeschlagene Kriterium
Präzision hängt im Wesentlichen von der Art der Datenerhebung und damit der
Unterscheidung in qualitative und quantitative Forschungsmethoden ab. Die
Unterscheidung in explorative und konfirmatorische Untersuchungsmethoden weist
eine starke Überschneidung zum Kriterium Kausalität auf. Im Gegensatz dazu wird
das Kriterium Spezifität in der methodenorientierten Systematisierung nicht
berücksichtigt. Aufgrund der hohen Bedeutung dieses Kriteriums bietet sich eine
Kombination der Spezifität mit der methodenorientierten Systematisierung an. Eine
derartige Kombination findet sich in der Arbeit von Böing (vgl. ebd., S. 21). Dieser
kombinierte Systematisierungsansatz wird in der vorliegenden Arbeit im Abschnitt
3.6 verwendet.
2.3.4 Beurteilung der methodischen Ansätze
Für die Wahl eines eigenen Ansatzes zur Analyse von Erfolgsfaktoren ist es
erforderlich, die bestehenden Ansätze zu beurteilen. Eine derartige Bewertung
14
erweist sich jedoch aus zwei Gründen als ein schwieriges Unterfangen. So
erscheinen die angewandten Methoden für Forschungssituationen und für praxisnahe
Entscheidungssituationen unterschiedlich geeignet (vgl. Grünig/Heckner/Zeus 1996,
S. 10). Bei der Analyse von Erfolgsfaktoren kann oftmals ein Trade-off vermutet
werden, d. h., dass die strenge Beachtung wissenschaftlicher Methoden die Relevanz
der Ergebnisse beeinträchtigen kann (vgl. Ahlert/Hesse/Kruse 2008, S. 19).
Außerdem ist die Qualität der Untersuchungsergebnisse nicht nur von der Untersuchungsmethodik abhängig, sondern auch von deren konkreter Anwendung (vgl.
Grünig/Heckner/Zeus 1996, S. 10). Die Bewertung der einzelnen Methoden
beschränkt sich somit auf das Potenzial, welches jeder Untersuchungsmethodik bei
richtiger Anwendung zugrunde liegt (vgl. ebd.).
Beim Systematisierungsansatz von Trommsdorff kann eine Beurteilung direkt durch
die vorgestellten Kriterien Spezifität, Präzision und Kausalität erfolgen. Zur
Beurteilung der Methoden, die im Abschnitt 2.3.1 vorgestellt worden sind, bietet die
Literatur eine Vielzahl von Kriterienkatalogen an. Eine Bewertung der Ansätze
beinhaltet stets subjektive Einflüsse, die sich u. a. in verschiedenen Kriterienkatalogen widerspiegeln. Auf eine vollständige Darstellung der Kriterienkataloge
soll im Rahmen dieser Arbeit verzichtet werden. Stattdessen werden einige Kriterien
vorgestellt, die dem Beurteilungsschema von Grünig, Heckner und Zeus entnommen
wurden.
Grünig, Heckner und Zeus empfehlen zur Methodenbeurteilung die Kriterien Objektivität, Reliabilität, Theorieleitung, Erklärungsgehalt für die praktische Anwendung,
die Berücksichtigung der relevanten Perspektiven und den zeitlichen und finanziellen
Aufwand (vgl. ebd., S. 10 f.).
•
Objektivität: Eine Analyse wird als objektiv betrachtet, wenn die Untersuchungsergebnisse unabhängig vom Untersuchungsleiter sind (vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder 2004, S. 88).
•
Reliabilität: Die Ergebnisse einer Analyse werden als reliabel bewertet, wenn
sie reproduzierbar sind und bei wiederholter Messung überprüft werden
können (vgl. ebd. S. 89).
15
•
Theorieleitung: Das Kriterium der Theorieleitung soll sicherstellen, dass die
Untersuchung an den aktuellen Stand der Forschung anknüpft (vgl.
Grünig/Heckner/Zeus 1996, S. 10). Außerdem ist ein theoriegeleitetes Vorgehen eine Vorbedingung für die Ableitung von kausalen Zusammenhängen
(vgl. Kube 1991, S. 46 f.). Im Rahmen der Erfolgsfaktorenforschung wird
somit ein hypothesentestendes Vorgehen empfohlen, wobei die Hypothesen
theoretisch begründet sein sollten (vgl. Haenecke 2002, S. 171).
•
Erklärungsgehalt für die praktische Anwendung: Erfolgsfaktorenanalysen
sollten eine möglichst hohe Praxisrelevanz aufweisen, damit die Untersuchungsergebnisse in der betrieblichen Praxis verwendet werden können (vgl.
Grünig 1990, S. 72).
•
Berücksichtigung der relevanten Perspektiven: Im Hinblick auf die Zielsetzung der Untersuchung sollte sichergestellt werden, dass alle relevanten
Bezugsgruppen in die Untersuchung einbezogen werden (vgl. Grünig/Heckner/Zeus 1996, S. 10).
•
Zeitlicher und finanzieller Aufwand: Die unterschiedlichen Methoden der
Erfolgsfaktorenforschung unterscheiden sich hinsichtlich des Aufwandes, der
diesen zugrunde liegt. Dieses Beurteilungskriterium ist insbesondere in
unternehmerischen Entscheidungssituationen von Bedeutung (vgl. ebd.).
Gemäß der Bewertung von Grünig, Heckner und Zeus eignen sich zur Identifikation
von markt- und branchenspezifischen Erfolgsfaktoren insbesondere der quantitativexplorative und der quantitativ-konfirmatorische Ansatz. Diese beiden Ansätze
weisen nur beim Kriterium zeitlicher und finanzieller Aufwand eine negative
Bewertung auf (vgl. ebd., S. 11.). Den quantitativ-explorativen Ansatz wird in
diesem
Bewertungsansatz
das
höchste
Potenzial
zugesprochen,
da
keine
Abhängigkeit von Ergebnissen früherer Studien vorliegt, wie dies bei quantitativkonfirmatorischen Untersuchungen der Fall ist (vgl. ebd., S. 12).
Haenecke, der ein Bewertungsschema ausschließlich an der Aussagekraft der Methoden ausrichtet und daher zum Teil andere Kriterien verwendet als Grünig, Heckner
und Zeus, stuft ebenfalls das Potenzial der quantitativen Ansätze am höchsten ein
(vgl. Haenecke 2002, S. 173). Demnach liegen die Vorzüge der quantitativen Metho-
16
den im Bereich der Untersuchung der empirischen Korrelation und der zeitlichen
Asymmetrie. Bei der Aufdeckung von Kausalzusammenhängen hat in diesem
Bewertungsansatz die quantitativ-konfirmatorische Methode aufgrund besserer
Möglichkeiten zur Vermeidung von Drittvariableneffekten Vorteile gegenüber der
quantitativ-explorativen Methode (Haenecke S. 171 ff.).
Auch Trommsdorff zufolge sind quantitative Ansätze aufgrund einer höheren
Ausprägung der Kriterien Präzision und Kausalität den qualitativen Ansätzen bei der
Identifizierung von Erfolgsfaktoren vorzuziehen (vgl. Trommsdorff 1990, S. 17).
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass das Potenzial quantitativer Ansätze im
Vergleich zu qualitativen Ansätzen als leistungsfähiger beurteilt wird. Der Einsatz
quantitativer Ansätze stellt im Vergleich zu qualitativen Ansätzen höhere Anforderungen an die Durchführung. Die Erhebung einer ausreichend großen Stichprobe ist
mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Somit sind ausreichende zeitliche Ressourcen als Voraussetzung zur Durchführung einer quantitativen Untersuchung
anzusehen (vgl. Haenecke/Forsmann 2006, S. 54). Der Einsatz einer quantitativkonfirmatorischen Vorgehensweise ist zudem von einem guten Entwicklungsstand
der Theorie abhängig (vgl. ebd., S. 55).
Der quantitativ-explorative Ansatz, der eine hohe Eignung bei praxisrelevanten
Fragestellungen aufweist, dominiert die Erfolgsfaktorenforschung. Die bekannteste
Arbeit auf Grundlage dieses Ansatzes bildet das PIMS-Projekt, welches im
folgenden Kapitel vorgestellt wird.
3. Das PIMS-Programm
3.1 Überblick über das PIMS-Programm
Das PIMS-Programm gilt als Ausgangspunkt und Prototyp für die Erfolgsfaktorenforschung. Es wird oft als Keimzelle dieser Forschungsrichtung bezeichnet
(vgl. Haenecke 2002, S. 166).
Das Projekt hat seinen Ursprung in den 50er Jahren des 20. Jahrhunderts beim Unternehmen General Electric. Fred Borch, der damalige Präsident von General Electric,
sah den ungehinderten Zugang zu einer großen Anzahl von Informationen aus den
17
unterschiedlichsten industriellen Sektoren als Chance, um durch statistische Analysen branchenübergreifende Bestimmungsgrößen von Gewinn und Cash Flow zu
ermitteln (vgl. Neubauer 1997, S. 437). Mit dieser Aufgabe wurde Sidney Schoeffler
beauftragt, der die Grundidee der strategischen Planungsmodelle bei General Electric
entwickelte. Schoeffler gelang es, hohe positive und negative Korrelationen zwischen einigen Einflussfaktoren und Erfolgsgrößen in empirischen Untersuchungen
nachzuweisen. Auf Grundlage dieser Ergebnisse, die durch die starke Diversifizierung von General Electric branchenübergreifenden Charakter hatten, prägte
Borch den Ausdruck „laws of the market place“ (vgl. ebd.).
Um die Datenbasis auch über den General-Electric-Konzern ausdehnen zu können,
wurde das Projekt 1972 aus dem Konzern ausgegliedert und als Mehrfirmenprogramm fortgeführt. Die Leitung übernahm das Marketing Science Institute, eine
Forschungsabteilung der Harvard Business School. 1975 wurde das SPI (Strategic
Planning Institute) gegründet, um eine eigenständige Dachorganisation für das
PIMS-Programm zu schaffen. Die sich am Programm beteiligenden Unternehmen
stellten Unternehmensdaten zur Verfügung und finanzierten das SPI durch Beiträge.
Im Gegenzug erhielten sie Zugriff auf die Forschungsergebnisse und konnten die
Analysemöglichkeiten im Rahmen der PIMS-Datenbank nutzen (vgl. Schoeffler
1977, S. 109).
Das PIMS-Programm wurde 1999 in den USA eingestellt, die Aktivitäten wurden in
Europa zunächst durch PIMS Europe fortgeführt. 2004 wurde PIMS Europe durch
das Malik Management Zentrum St. Gallen übernommen. Bis zum Jahr 2000 sind
die Daten von über 4.000 Geschäftseinheiten in die Datenbank eingeflossen (vgl.
Homburg 2000, S. 58). Das PIMS-Programm kann damit als eine der erfolgreichsten
und einflussreichsten Kooperationen zwischen wissenschaftlichen Einrichtungen und
Unternehmen bezeichnet werden (vgl. Farris/Farley 2004, S. 6).
3.2 Zielsetzung des PIMS-Programms
Anliegen des PIMS-Programms ist die Darstellung von branchenübergreifend
gültigen Zusammenhängen zwischen Unternehmensstrategie und Unternehmenserfolg. Diese Zielsetzung beruht auf der Hypothese, dass sich die Strategieausrichtung, die Strukturparameter der Unternehmen und die Marktsituation unabhängig
18
von Branchengegebenheiten auf den Erfolg eines Unternehmens auswirken (vgl.
Meffert 1988, S. 10). Entsprechend dieser Zielsetzung werden im Rahmen der PIMSStudien Einflussfaktoren untersucht, bei denen von einer branchenübergreifenden
Relevanz ausgegangen wird und die zusätzlich das Kriterium der Messbarkeit
erfüllen (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 19).
Vor dem Hintergrund dieser branchenübergreifenden Untersuchung besteht von
Seiten der Betreiber des PIMS-Programms der Anspruch, dass die gefundenen
Zusammenhänge als „Marktgesetze“ zu interpretieren sind (vgl. Homburg 2000,
S. 57 f.). Luchs und Müller definieren Marktgesetze als „empirisch belegbare
Kausalzusammenhänge im Bereich der Unternehmensstrategien“ (Luchs/Müller
1985, S. 82). Um diesen Anspruch zu erfüllen, müssen die gefundenen Wirkungszusammenhänge auf Signifikanz und ökonomische Begründung untersucht werden.
Bei der Interpretation sollten die Ergebnisse nicht als Lösung spezieller Managementprobleme angesehen werden, sondern die Grundlage für eine situationsbezogene
Analyse bilden (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 3).
3.3 Methodik des PIMS-Ansatzes
Im Rahmen der PIMS-Studien werden keine Gesamtunternehmen analysiert, sondern
SGE (Strategische Geschäftseinheiten). Eine SGE ist nach PIMS-Definition eine
Division, eine Produktlinie oder ein Profit Center eines Unternehmens und weist
folgende Merkmale auf (vgl. ebd., S. 30):
•
Es erfolgt die Herstellung und Vermarktung einer genau festgelegten Menge
an Produkten oder Dienstleistungen.
•
Der Kundenkreis ist innerhalb eines abgegrenzten geografischen Bereichs
eindeutig definiert.
•
Es besteht ein klar definierter Kreis von Konkurrenten.
Die Verwendung von SGE als Untersuchungsobjekt wird dadurch begründet, dass
eine SGE die kleinste Teileinheit eines Unternehmens ist, für die es sinnvoll
erscheint, eine eigene Strategie zu erarbeiten (vgl. ebd.). Durch die Verwendung von
SGE bei der Analyse wird außerdem sichergestellt, dass eine homogene Masse von
Untersuchungsobjekten gebildet werden kann (vgl. Bea/Haas 2009, S. 132).
19
Als Datengrundlage dient die gesamte PIMS-Forschungsdatenbank. Hierbei findet
eine cross-selectional analysis statt, d. h. es wird nicht zwischen den SGE verschiedener Branchen differenziert (vgl. Homburg 2000, S. 61). Für jede SGE werden ca.
500 Einzelinformationen erfasst, wobei diese anschließend zu 200 quantifizierbaren
Angaben zusammengefasst werden (vgl. Meffert 1988, S. 10). Der Informationsinput
wird über Fragebögen erhoben. Die Arbeit von Abell und Hammond bietet einen
vollständigen Überblick über die verwendeten Fragebögen (vgl. Abell/Hammond
1979, S. 291-320).
Die Angaben der beteiligten Unternehmen und SGE werden anonym behandelt, was
zu weitgehenden Informationen bezüglich Marketingstrategie, Kunden und Wettbewerbern führt (vgl. Farris/Farley 2004, S. 11). Die erhobenen Daten stammen zum
großen Teil von nordamerikanischen und europäischen Konsum- und Industriegüterunternehmen (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 32). Der Anteil an Dienstleistungsunternehmen und Einzelhandel- bzw. Großhandelsunternehmen beträgt weniger als 10 %
(vgl. ebd.).
Als Maßstab für den Erfolg werden im PIMS-Programm der ROI (Return on Investment), der ROS (Return on Sales) und in einigen Fällen der Cash Flow verwendet.
Um den jährlichen Schwankungen bei Rentabilitätskennzahlen entgegenzuwirken,
die aufgrund wirtschaftlicher Bedingungen oder Bilanzierungspraktiken oftmals zu
verzeichnen sind, wird ein Durchschnittswert eines mehrjährigen Zeitraums als
Erfolgsmaßstab verwendet (vgl. ebd., S. 23).
Die Auswertung der Daten basiert auf einer multiplen Regressionsanalyse. Um eine
Beziehung zwischen dem Erfolg einer SGE und verschiedenen unabhängigen
Variablen herzustellen, wird eine Erfolgskennzahl als abhängige Variable in ein
Regressionsmodell eingebunden. Als unabhängige Variablen fließen alle erhobenen
Einflussvariablen in das Regressionsmodell gleichzeitig ein. Aus diesem komplexen
Ansatz wird der Einfluss einzelner Variablen bzw. Variablenkombinationen auf die
Erfolgsgröße ermittelt (vgl. Meffert 1988, S. 12).
Aus den in der PIMS-Datenbank gesammelten Daten und den daraus gewonnenen
Erkenntnissen sind mehrere Modelle entwickelt worden, die im Rahmen der strategi-
20
schen Analyse verwendet werden können. Da diese Modelle für die vorliegende
Arbeit nicht weiter relevant sind, soll im Folgenden nur auf das bekannteste dieser
Modelle eingegangen werden. Hierbei handelt es sich um das ParROI-Modell,
welches das Kernstück des PIMS-Programms darstellt. In diesem Modell wird für
eine
SGE
der
ROI-Wert
ermittelt,
der
unter
Berücksichtigung
von
Marktcharakteristika, Wettbewerbsposition sowie Kapital- und Marktstruktur als
normal (Par) bezeichnet wird. Der Par-ROI stellt für die SGE einen Zielwert dar.
Dieser Zielwert wird mit dem aktuellen ROI verglichen. Aus diesem Vergleich
können die spezifischen Stärken und Schwächen einer SGE abgeleitet und als Basis
für Planungsmaßnahmen verwendet werden (vgl. Homburg 2000, S. 68).
3.4 Zentrale Erkenntnisse des PIMS-Studien
Auf Grundlage der PIMS-Daten wurden 37 unabhängige Variablen identifiziert, die
als Gesamtheit ca. 80 % der Varianz des ROI erklären. Diese 80 % stellen nach
Ansicht von Schoeffler eine Obergrenze zur Erklärung des ROI durch Variablen aus
den Bereichen Marktstruktur, Strategie und Wettbewerbsposition dar (vgl. Schoeffler
1977, S. 111 f.). Die verbleibenden ca. 20 % der Varianz können auf die Effizienz
operativer und dispositiver Maßnahmen zurückgeführt werden (vgl. Homburg 2000,
S. 62).
Nach den Ergebnissen der PIMS-Studien sind alle 37 identifizierten Variablen statistisch signifikant und theoretisch begründbar (vgl. Schoeffler 1977, S. 111). Zwischen
den ermittelten Variablen ergeben sich Unterschiede hinsichtlich der Stärke des
ausgeübten Einflusses auf die Erfolgsgröße ROI. Die folgende Erläuterung
beschränkt sich auf die drei Variablen mit dem stärksten Einfluss auf den ROI. Der
ermittelte Einfluss, gemessen durch das Bestimmtheitsmaß, liegt bei diesen drei
Schlüsselfaktoren zwischen 10 und 15 % (vgl. Luchs/Müller 1985, S. 88). In der
Arbeit von Anderson und Paine sind die im Rahmen der PIMS-Studien
identifizierten Erfolgsvariablen vollständig aufgelistet (vgl. Anderson/Paine 1978,
S. 607).
Gemäß den Ergebnissen der PIMS-Studien stellt der Marktanteil einen wichtigen
Erfolgsfaktor dar. Der relative Marktanteil, definiert als eigener Marktanteil im Verhältnis zum Marktanteil der drei größten Konkurrenten, erklärt 12 % der Varianz des
21
ROI (vgl. Luchs/Müller 1985, S. 88). Auch der absolute Marktanteil weist eine
starke positive Korrelation zum ROI auf (vgl. Buzzell/Gale/Sultan 1975, S. 98). Ein
niedriger Marktanteil schließt einen hohen ROI nicht aus, jedoch erhöhen sich die
Chancen auf einen hohen ROI mit steigendem Marktanteil (vgl. Neubauer 1997,
S. 442).
Mögliche Erklärungsansätze für den Zusammenhang zwischen Marktanteil und ROI
bilden die Economies of Scale und die Marktmacht (vgl. Buzzell/Gale/Sultan 1975,
S. 98). Die Economies of Scale bilden deshalb eine naheliegende Erklärung, weil
Unternehmen mit hohem Marktanteil durch eine hohe Ausbringungsmenge relativ
zur Konkurrenz gekennzeichnet sind. Somit können Unternehmen mit hohem Marktanteil Größenvorteile nutzen und im Vergleich zur Konkurrenz von einer besseren
Kostenposition profitieren und somit den ROI steigern. Ein höherer Marktanteil ist
ebenfalls mit einer größeren Marktmacht verbunden. Diese Markt- bzw. Verhandlungsmacht lässt sich beispielsweise im Bereich Einkauf einsetzen (vgl. Homburg
2000, S. 63).
Als zweiter wichtiger Erfolgsfaktor wurde die Produktqualität im Rahmen des
PIMS-Programms identifiziert (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 7). Die Qualität wurde
dabei nicht in absoluten Größen gemessen, sondern im Verhältnis zur Konkurrenzqualität. Im Rahmen der PIMS-Untersuchungen wird daher von der relativen
Qualität gesprochen. Zur Qualitätsmessung werden einzelne Produkt- und Dienstleistungsmerkmale erhoben, die auf die Kaufentscheidung Einfluss haben könnten (vgl.
ebd., S. 37).
Die relative Qualität der Produkte und Dienstleistungen hat dabei eine ähnlich hohe
Wirkung auf den ROI wie der Marktanteil. Ein kleiner bis mittlerer Marktanteil des
Unternehmens, der sich negativ auf den Erfolg auswirkt, kann dabei durch eine hohe
relative Qualität nahezu vollständig ausgeglichen werden (vgl. Zäpfel 2000, S. 56).
Die Korrelation zwischen der relativen Produktqualität und dem ROI wird von
Buzzell und Gale wie folgt begründet: Für im Vergleich zur Konkurrenz qualitativ
höherwertige Produkte und Dienstleistungen können kurzfristig höhere Preise
verlangt werden. Langfristig führt die überlegene Qualität zur Marktausdehnung und
22
zum Gewinn von Marktanteilen zu Lasten der Konkurrenz. Durch die Erhöhung der
Marktanteile können Kostenvorteile realisiert werden, die auf den Economies of
Scale beruhen. Die höheren Kosten, die für eine Verbesserung der Produkt- oder
Dienstleistungsqualität aufgebracht werden müssen, können durch diese Größenvorteile gedeckt werden (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 7). Im Idealfall sorgt eine hohe
relative Qualität dafür, dass sich die Kosten und die Preise in die aus Unternehmenssicht gewünschte Richtung bewegen (vgl. Homburg 2000, S. 64 f.).
Der dritte im Rahmen der PIMS-Analysen ermittelte Schlüsselfaktor ist die Investitionsintensität, die deutlich negativ korreliert zum ROI wirkt (vgl. Schoeffler
1977, S. 117 f.). Die Investitionsintensität ist definiert als das Verhältnis zwischen
dem durchschnittlich gebundenen Kapital und dem Umsatz. Der ermittelte
Zusammenhang wird von Schoeffler auch inhaltlich begründet. Ein Unternehmen mit
einer hohen Investitionsintensität strebt eine hohe Auslastung der teuren Kapazitäten
an. Um die entsprechenden Absatzzahlen zu erreichen, muss das Unternehmen in
vielen Fällen seine Preise senken oder kostenintensive Marketingmaßnahmen
durchführen (vgl. ebd.). Beide Maßnahmen wirken sich negativ auf die Rentabilität
aus.
Eine mathematische Begründung für die negative Korrelation zwischen der
Investitionsintensität und dem ROI bieten Homburg und Krohmer an. Demnach hat
eine zunehmende Investitionsintensität einen Anstieg des Abschreibungsvolumens
im Verhältnis zum Umsatz zur Folge. Dies führt zu einer Beeinträchtigung der
Profitabilität (vgl. Homburg/Krohmer 2009, S. 424).
3.5 Kritische Betrachtung des PIMS-Programms
Die Eignung des PIMS-Ansatzes zur Identifikation von Erfolgsfaktoren wurde in den
letzten Jahrzehnten in der Literatur ausgiebig diskutiert. Die wichtigsten Vorbehalte
gegenüber dieser Untersuchungsmethodik und die Erwiderungen der Unterstützer
des PIMS-Ansatzes werden im Folgenden erläutert. Die Diskussion um das PIMSProgramm soll im Rahmen dieser Arbeit nicht vollständig wiedergegeben werden.
Stattdessen werden einige ausgewählte Kritikpunkte vorgestellt, die sich auf die verwendete Datengrundlage, die Untersuchungsmethodik und die Interpretation der
Untersuchungsergebnisse beziehen.
23
3.5.1 Kritik an der Datengrundlage
Die Kritiker des PIMS-Ansatzes bemängeln, dass in der Datenbank hauptsächlich
Daten erfolgreicher Industrieunternehmen enthalten sind, während kleinere Unternehmen und Unternehmen des Dienstleistungssektors deutlich unterrepräsentiert sind
(vgl. Homburg 2000, S. 70). Dieser Vorwurf beruht auf der Art der Datenerhebung,
die im Rahmen des PIMS-Programms durchgeführt wird. Die in die Untersuchung
einfließenden Datensätze werden als Stichprobe interpretiert. Die Auswahl der
Stichprobe erfolgt jedoch nicht zufällig, denn gerade große und erfolgreiche
Unternehmen sind bereit, den mit der Teilnahme am PIMS-Programm verbundenen
finanziellen und zeitlichen Aufwand zu leisten. Zur Aufstellung allgemeingültiger
Marktgesetze wäre ein Vergleich der Unterschiede zwischen PIMS-Mitgliedern und
Nichtmitgliedern erforderlich (vgl. Venohr 1988, S. 88).
Ebenfalls negativ bewertet wird die Einbeziehung von Variablen in die PIMS-Datenbank, die subjektiven Einflüssen unterliegen (vgl. Meffert 1988, S. 19). Diese Kritik
richtet sich insbesondere auf die Variable relative Produktqualität, die gemäß den
Ergebnissen der PIMS-Studien einen hohen Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens ausübt. Nach Ansicht der Verfechter des PIMS-Programms wäre ein Ausschluss der Qualität bei der Untersuchung von Unternehmensstrategien und Erfolgsgrößen im Ergebnis verzerrender als der Gebrauch eines subjektiven Maßstabs (vgl.
Buzzell/Gale 1989, S. 37).
3.5.2 Kritik an der Untersuchungsmethodik
In Hinblick auf die Untersuchungsmethodik wird die Eignung eines linearen,
multiplen Regressionsansatzes zur Analyse komplexer Wirkungsstrukturen in Frage
gestellt (vgl. Bea/Haas 2009, S. 135). Ein solcher Ansatz berücksichtigt nicht die
Interdependenzen unter den unabhängigen Variablen. Die Multikollinearität, d. h. die
Korrelation von Stichprobenwerten mehrerer unabhängiger Variablen, hat einen
schlecht abgesicherten Regressionskoeffizienten zur Folge, führt zu Zurechnungsfehlern und ist hinderlich bei der Identifikation von Zusammenhängen (vgl.
Schultz/Röper 1983, S. 312). Durch eine Verfeinerung der Untersuchungsmethode
könnte diese Problematik ausgeräumt werden, wobei sich hierdurch der bereits im
24
Rahmen der PIMS-Untersuchungen entstehende hohe Aufwand nochmals vervielfachen würde (vgl. Robens 1986, S. 110 f.).
Des Weiteren wird die unzureichende theoretische Fundierung des multiplen Regressionsansatzes bemängelt, der einen linearen Zusammenhang zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Erfolgsgröße unterstellt (vgl. Meffert 1988,
S. 19). Dieser Kritikpunkt ist insbesondere vor dem Hintergrund des Anspruchs des
PIMS-Programms zu betrachten, die ermittelten Ergebnisse als Marktgesetze zu
interpretieren. Die fehlende theoretische Basis fällt als Schwäche weniger ins
Gewicht, wenn das PIMS-Programm als rein explorative Suche nach Erfolgsfaktoren
betrachtet wird (vgl. Riekeberg 2003, S. 105).
Die Befürworter des PIMS-Ansatzes verteidigen den Einsatz der Regressionsanalyse
und argumentieren, dass Untersuchungen mit Strukturgleichungsmodellen die Ergebnisse der Regressionsanalyse im Rahmen des PIMS-Programms in den meisten
Fällen bestätigt haben (vgl. Hildebrandt 2003, S. 207 f.).
Ein weiterer Kritikpunkt betrifft die Erfolgsgrößen, die im Rahmen von PIMS verwendet wurden. Diese basieren auf finanziellen Kennzahlen. Eine derartige Betrachtungsweise wird von Kritikern als zu einseitig bemängelt, um das unternehmerische
Zielsystem darzustellen (vgl. Meffert 1988, S. 19). Zudem ergeben sich bei der
Verwendung der Daten aus der Finanzbuchhaltung Validitätsprobleme, da die
Bewertungsansätze nicht mit den Aufgaben der strategischen Planung übereinstimmen müssen (vgl. Hruschka 1989, S. 743). Um diesen Vorwurf zu entkräften, haben
die Autoren der PIMS-Studien in Untersuchungen die langfristige Wertsteigerung
von SGE als Erfolgsmaßstab verwendet. Diese Analysen führten zu dem Ergebnis,
dass ein Großteil der Faktoren, die den ROI erhöhen, sich auch positiv auf die
langfristige Wertsteigerung von SGE auswirkt (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 13).
Die Verwendung von SGE als Untersuchungsobjekte wird ebenfalls bemängelt.
Durch eine derartig abgegrenzte Betrachtungsweise bleiben Synergieeffekte
zwischen verschiedenen SGE von Großunternehmen unberücksichtigt (vgl. Homburg
2000, S. 71).
25
3.5.3 Kritik an der Interpretation der Untersuchungsergebnisse
Bei der Interpretation der Untersuchungsergebnisse wird die branchenübergreifende
Datenauswertung, welche die Berücksichtigung von Besonderheiten einzelner Branchen nicht zulässt, bemängelt (vgl. Barzen/Wahle 1990, S. 109). Hierdurch wird aus
Sicht der Kritiker die Aussagekraft der Ergebnisse der PIMS-Studien in Frage
gestellt. Dieser Einwand muss unter dem Gesichtspunkt betrachtet werden, dass bei
den Analysen in Kauf genommen wurde, dass die Ergebnisse als unschärfer eingestuft werden, als es bei branchenspezifischen Studien der Fall wäre (vgl. Riekeberg
2003, S. 106). Unterstützer des PIMS-Ansatzes bestätigen zwar die Unterschiede
zwischen einzelnen Branchen, machen jedoch auch auf Gemeinsamkeiten
aufmerksam, die nach ihrer Ansicht höher einzustufen sind als die Unterschiede (vgl.
Neubauer S. 461, 1997).
Die PIMS-Datenbank bietet zudem die Möglichkeit, Untergruppen zu bilden. Hierdurch lassen sich die SGE nach verschiedenen Kriterien einteilen und analysieren,
wie z. B. Branchenzugehörigkeit und geografische Lage. Analysen auf Grundlage
derartiger Einteilungen bestätigen, dass die wichtigsten Einflussfaktoren alle SGETypen in gleicher Weise beeinflussen, jedoch sind Unterschiede im Grad der
Intensität erkennbar (vgl. Buzzell/Gale 1989, S. 41 ff.).
Die branchenübergreifenden Untersuchungen im Rahmen der PIMS-Studie beruhen
auf der Annahme, dass allgemeingültige Marktgesetzmäßigkeiten existieren. Diese
Annahme gilt als zentrale Prämisse des PIMS-Programms (vgl. Venohr 1988, S. 55).
Kritiker halten die Bezeichnung „Marktgesetze“ für die Ergebnisse der PIMSStudien als nicht angebracht (vgl. ebd., S. 139). Als Grund hierfür führt Venohr die
starken Schwankungen des Regressionskoeffizienten auf, was als Indiz für die
Raum- und Zeitabhängigkeit der Erfolgsgröße angesehen werden kann. Auch die
Höhe des Bestimmtheitsmaßes ist nach statistischen Standards sehr niedrig. Alle
nicht vom SPI durchgeführten Analysen weisen ein Bestimmtheitsmaß von unter
10 % beim Zusammenhang zwischen Marktanteil und ROI auf (vgl. ebd., S. 142).
Somit kann die Existenz allgemeingültiger Marktgesetze in Frage gestellt werden.
Ohne gültige Marktgesetze gibt es keinen zwingenden Grund, dass sich die
26
Durchschnittsergebnisse der Vergangenheit als relevant für zukünftige strategische
Entscheidungen erweisen (vgl. Kreikebaum 1997, S. 116 f.).
Als weiterer Kritikpunkt wird aufgeführt, dass aufgrund von Korrelationen nicht auf
Kausalitäten geschlossen werden kann (vgl. Bea/Haas 2009, S. 135). Zum Beispiel
kann die Erhöhung des Marktanteils als unabhängige Größe eingesetzt werden, um
den Erfolg zu erhöhen. Der Erfolg kann jedoch auch auf andere Ursachen zurückzuführen sein. Die Reduzierung der Untersuchung auf einige Schlüsselfaktoren weist
die Problematik auf, dass Einflussgrößen, die außerhalb des untersuchten Rahmens
liegen, als irrelevant eingestuft werden (vgl. Robens 1986, S. 111). Zudem können
die Untersuchungsergebnisse der PIMS-Studien in der Praxis zu Widersprüchen
führen. Beispielsweise können nicht alle Unternehmen ihren Marktanteil erhöhen
und somit den ROI steigern (vgl. Bea/Haas 2009, S. 136).
3.6 Implikationen für die vorliegende Arbeit
Ein Projekt der Größenordnung von PIMS zieht große Aufmerksamkeit und, wie im
vorhergehenden Abschnitt dargestellt, auch vielfältige Kritik auf sich. Diese Kritikpunkte können gemeinsam mit der methodische Vorgehensweise und den Ergebnissen von PIMS als Anhaltspunkte für weitergehende Arbeiten im Rahmen der
Erfolgsfaktorenforschung genutzt werden. Der PIMS-Ansatz hat somit für quantitative Ansätze der Erfolgsfaktorenforschung eine herausragende Bedeutung.
Die vorliegende Analyse orientiert sich am methodischen Vorgehen des PIMSProgramms,
indem
anhand
von
Unternehmensdaten
mehrerer
Jahre
eine
Regressionsanalyse durchgeführt wird. Beide Analysen weisen einen explorativen
Forschungscharakter auf. Der PIMS-Ansatz war der erste seiner Art, daher fehlten
für einen quantitativ-konfirmatorischen Ansatz die notwendigen Voruntersuchungen.
Da für den Bereich der Energieversorger in Deutschland keine ausreichend
theoretisch und empirisch fundierte Forschungsgrundlage besteht, um die im
Rahmen dieser Arbeit untersuchten potenziellen Erfolgsfaktoren mit einem
quantitativ-konfirmatorischen Ansatz zu analysieren, wurde eine quantitativ-explorative Vorgehensweise gewählt.
27
Aufgrund der hohen Reichweite der Ergebnisse der PIMS-Studie finden die
spezifischen Rahmenbedingungen einzelner Branchen keine Beachtung. Die Kritik
an der fehlenden Branchenspezifität von Seiten der Wissenschaft wurde im Abschnitt
3.5.3 erläutert. Eine Umfrage unter Managern ergab, dass auch von Seiten der Praxis
dieser Punkt als der größte negative Aspekt des PIMS-Ansatzes angesehen wird (vgl.
Diller/Lücking 1993, S. 1238).
Eine direkte Übertragung der durch die PIMS-Studien ermittelten Erfolgsfaktoren
auf die Energieversorgungsbranche erweist sich als problematisch. Dies wird im
Hinblick auf zwei der zentralen Ergebnisse der PIMS-Studie deutlich: Die Produktqualität ist im Bereich Strom- und Gasversorgung kein Differenzierungsmerkmal
und kann daher nicht als zentraler Erfolgsfaktor angesehen werden. Auch der
Marktanteil als Erfolgsfaktor muss aufgrund der spezifischen Merkmale der Energieversorgung in Deutschland, die im folgenden Abschnitt erläutert werden, differenziert betrachtet werden. Damit wird ersichtlich, dass branchenbezogene, speziellere
Hypothesen nicht mit generellen Untersuchungen geprüft werden können (vgl.
Trommsdorff 1990, S. 15).
Im Gegensatz zur PIMS-Studie verfolgt die vorliegende Arbeit einen hohen Grad an
Spezifität, indem ausschließlich Unternehmen der Energieversorgungsbranche in
Deutschland in die Untersuchung einbezogen werden. Der Spezifitätsgrad dieser
Arbeit erhöht sich zusätzlich durch eine Konzentration der Untersuchung auf
einzelne Wertschöpfungsstufen in der Energiewirtschaft (vgl. Abschnitt 5.1).
Spezifität
!!!!!!!!!!
Unternehmensspezifisch
vorliegende
Analyse
Branchenspezifisch
f. einen Betriebstyp
Branchenspezifisch
!!!!!!
Branchenübergreifend
!!!!
Direkte
methodisch
gestützte
Ermittlung
Direkte
methodisch und
materiell
gestützte
Ermittlung
Indirekte
qualitativexplorative
Ermittlung
PIMS
Indirekte
quantitativexplorative
Ermittlung
Indirekte
quantitativ
konfirmatorische
Ermittlung
Untersuchungsmethodik
Abbildung 2: Systematisierungsschema für die Erfolgsfaktorenforschung (vgl. Böing
2001, S. 21)
28
Gemäß dem in Abschnitt 2.3.3 abgeleiteten Systematisierungsansatz lassen sich der
PIMS-Ansatz und die vorliegende Analyse bezüglich der zugrunde liegenden
Methodik und der Spezifität in das in Abbildung 2 darstellte Schema einordnen.
4. Der Energiemarkt in Deutschland
4.1 Technische Merkmale
Die Untersuchungsobjekte der vorliegenden Analyse bilden die Energieversorgungsunternehmen in Deutschland. Energieversorgungsunternehmen werden in der
vorliegenden Arbeit als Anbieter leitungsgebundener Energieträger definiert. Als
Energieträger sind Elektrizität, Erdgas und Fernwärme zu verstehen, wobei der
Schwerpunkt dieser Arbeit auf den Bereichen Elektrizität und Erdgas liegt.
Die leitungsgebundene Energieversorgung ist an einige technische Voraussetzungen
geknüpft, welche die Entwicklungsgeschichte und die Marktstruktur entscheidend
prägen. Im Folgenden werden diese Merkmale für den Bereich Strom und Gas
dargestellt, um die notwendigen Grundlagen für das Verständnis der heutigen Marktstrukturen zu schaffen.
Als wesentliches technisches Merkmal im Bereich der Strom- und Gasversorgung ist
die Leitungsgebundenheit aufzuführen. Hieraus ergibt sich für beide Bereiche eine
vierstufige Wertschöpfungskette.
Natürliche Monopole
Erzeugung/
Beschaffung
Wettbewerb
Transport
Verteilung
Energiehandel
Vertrieb
Wettbewerb
Abbildung 3: Wertschöpfung im Energieversorgungsbereich (in Anlehnung an:
Schiffer 2002, S. 209; Weidler/Schwarz 2008, S. 99)
29
Das Stromsystem kann in den vier Stufen Erzeugung, Transport, Verteilung und
Vertrieb abgebildet werden. Unter der Erzeugung ist die Umwandlung von Primärenergieträgern in Sekundärenergie zu verstehen. Die elektrische Energie stellt als
Sekundärenergie das Produkt dar, welches für den Letztverbraucher nutzbar ist.
Für den Transport und die Verteilung der elektrischen Energie zum Verbraucher
sind spezifische Transportsysteme notwendig. Hierbei werden zwei Arten von
Netzen unterschieden, die sich durch unterschiedliche Spannungsstufen voneinander
abgrenzen: Das Verbundnetz sorgt für den Ferntransport auf Höchst- und Hochspannungsebene; das Verteilnetz auf Mittel- und Niederspannungsebene dient der
regionalen Verteilung und damit der direkten Versorgung der Letztverbraucher. Die
physische Verteilung des Produktes findet somit auf der Ebene der Verteilnetze statt,
der Verkauf im wirtschaftlichen Sinne ist der nachfolgenden Stufe, dem Vertrieb,
zuzuordnen (vgl. Ströbele/Pfaffenberger/Heuterkes 2010, S. 203).
Im Bereich Gas kann die Wertschöpfungskette ebenfalls in vier Stufen abgebildet
werden. An die Stelle der Erzeugung tritt beim Gas die Beschaffung bzw. der Import.
Der Großteil des Imports und des Einkaufs erfolgt durch Ferngasgesellschaften, die
das Gas durch weitverzweigte Transportleitungssysteme an die regionalen und
lokalen Weiterverteiler weiterleiten. Die Weiterleitungsstufe, die aus Stadtwerken
und örtlichen Gasversorgern besteht, nimmt die physische Verteilung von Gas an die
Letztverbraucher vor. Vergleichbar mit dem Strombereich können somit auch im
Gasbereich Fernleitungsnetze für den Transport und regionale Verteilnetze für die
Verteilung unterschieden werden. Analog zum Segment Strom ist der Vertrieb als
separater Bereich zu betrachten.
In den Bereichen Transport und Verteilung von leitungsgebundenen Energieträgern
wird von der Annahme ausgegangen, dass der Betrieb eines einzelnen integrierten
Netzes im Vergleich zu mehreren konkurrierenden Netzen kostengünstiger ist (vgl.
Ströbele/Pfaffenberger/Heuterkes 2010, S. 204). Die Transport- und die Verteilungsstufe unterliegen somit den Bedingungen eines natürlichen Monopols (vgl. ebd.).
Energieversorger können in vertikal integrierte und horizontal integrierte Unternehmen unterteilt werden. Bei vertikal integrierten Energieversorgern liegt eine Kombi-
30
nation der Netzfunktionen mit der vorgelagerten Wertschöpfungsstufe (Erzeugung
bzw. Beschaffung) oder mit der nachgelagerten Wertschöpfungsstufe (Vertrieb) vor
(vgl. Salje 2005, S. 11). Eine horizontale Integration liegt vor, wenn ein Energieversorgungsunternehmen neben der Elektrizitäts- und Gasversorgung weitere Tätigkeiten wahrnimmt.
4.2 Historische Entwicklung
Bei der Betrachtung der Entwicklung der Energieversorgung in Deutschland muss
stets die Rolle des Staates berücksichtigt werden. In Deutschland gehört die Energieversorgung nicht zu den Aufgaben des Staates, sondern wird von Unternehmen
übernommen.
Dennoch
ist
Energiewirtschaft
wie
kaum
ein
anderer
Wirtschaftsbereich durch einen hohen politischen Einflussgrad geprägt (vgl.
Maichel/Drasdo 2004, S. 34). Der Staat verfolgt die Ziele Versorgungssicherheit,
Wirtschaftlichkeit
und
Umweltverträglichkeit
(vgl.
Bundesministerium
für
Wirtschaft und Technologie 2010a, S. 3). Diese Ziele stehen in einem natürlichen
Zielkonflikt zueinander. In der Vergangenheit konnte eine Verschiebung der
Zielgewichtung beobachtet werden. Insbesondere der Klima- und Umweltschutz
wurde in den letzten 30 Jahren stärker zulasten der beiden anderen Ziele gewichtet
(vgl. Maichel/Drasdo 2004, S. 43).
Auf Grundlage der Annahme, dass die leitungsgebundene Energieversorgung nur in
geschlossenen Versorgungsgebieten wirtschaftlich gestaltet werden kann, hatte der
Gesetzgeber für die Versorgungswirtschaft eine rechtliche Sonderstellung geschaffen
(vgl. Schiffer 2002, S. 174 f.). Durch diese Sonderstellung, die bis zum Jahr 1998
galt, wurden wettbewerbsbeschränkende Vereinbarungen, welche die Liefergebiete
der Versorgungsunternehmen gegeneinander abgrenzten, vom GWB (Gesetz gegen
Wettbewerbsbeschränkungen) freigestellt (vgl. Ströbele/Pfaffenberger/Heuterkes
2010, S. 148). Die Abgrenzung der Liefergebiete erfolgte auf Grundlage von
Demarkations- und Konzessionsverträgen. Als Demarkationsverträge sind bilaterale
Verträge zwischen zwei Energieversorgern zu verstehen, die beide Vertragsparteien
verpflichten, die Kunden des Vertragspartners nicht unmittelbar zu beliefern. Mit
Konzessionsverträgen gewährten die Kommunen als Eigentümer der öffentlichen
Wege Anbietern leitungsgebundener Energie das alleinige Wegenutzungsrecht.
31
Dieser Energierechtsrahmen führte zu regional abgegrenzten Teilmärkten mit monopolistischen Strukturen (vgl. Schiffer 2002, S. 175).
Aus der Idee eines europaweiten Binnenmarkes entstand die Forderung zur Schaffung eines Binnenmarktes für Energie (vgl. Heckelmann 2006, S. 68). Im Dezember
1996 wurde die EU-Richtlinie zur Liberalisierung der europäischen Strommärkte
verabschiedet. Das Ziel dieser Richtlinie war die Schaffung eines europäischen
Strombinnenmarktes und die Intensivierung des Wettbewerbs. Die EU-Richtlinie
wurde im April 1998 in deutsches Recht umgesetzt. Im Juli 1998 wurde das gaswirtschaftliche Pendant erlassen und im Jahr 2003 in deutsches Recht umgesetzt (vgl.
ebd., S. 72).
Um die Richtlinien umzusetzen, wurde die kartellrechtliche Freistellung der Demarkationsverträge aufgehoben. Die Netzbetreiber sind verpflichtet, anderen Anbietern
die Nutzung des eigenen Netzes zu ermöglichen. Die Entgelte für die Nutzung der
Netze durch andere Energieversorger unterliegen der Aufsicht durch die
Bundesnetzagentur. Die Verbraucher bleiben zwar an das Verteilnetz des
angestammten Versorgers gebunden, jedoch sind sie in der Wahl des
Energieversorgers frei. Somit vermischen sich die Kundenstämme, die vor der
Liberalisierung durch geografische Grenzen festgelegt waren (vgl. Schiffer 2002,
S. 185).
Der Auflösung der Gebietsmonopole und der Schaffung eines diskriminierungsfreien
Netzzugangs für alle Anbieter lag das Ziel zugrunde, die vertikal integrierten Unternehmen in verschiedene Wertschöpfungsstufen aufzuteilen, um damit Überrenditen
abzubauen (vgl. Schulten 2004, S. 68). Diese Zielsetzung beruht auf der Annahme,
dass nur das Transport- und das Verteilnetz die Eigenschaften eines natürlichen
Monopols aufweisen, während in den anderen Teilbereichen der Wertschöpfungsstufe Wettbewerb grundsätzlich möglich ist und unter dem Wirtschaftlichkeitsziel
der Energiepolitik gewünscht ist (vgl. Oesterwind 2004, S. 144 f.).
Um den nur zaghaft aufkommenden Wettbewerb bei leitungsgebundenen Energieträgern zu forcieren, wurden im Jahr 2003 auf EU-Ebene die sogenannten Beschleunigungsrichtlinien verabschiedet (vgl. Ströbele/Pfaffenberger/Heuterkes 2010,
32
S. 208). Gemäß diesen Richtlinien sollte jeder Verbraucher bis Mitte 2004 die
Möglichkeit erhalten, seinen Energieversorger zu wechseln. Als Instrument zur
Intensivierung des Wettbewerbs bediente sich der Gesetzgeber der organisatorischen
und gesellschaftsrechtlichen Entflechtung von vertikal integrierten Unternehmen
(vgl. Grill 2005, S. 1). Die Entflechtung beruhte darauf, dass alle netzbetreibenden
Gesellschaften mit über 100.000 angeschlossenen Kunden von den vor- und nachgelagerten Wertschöpfungsstufen (Erzeugung bzw. Beschaffung und Vertrieb)
getrennt werden mussten (vgl. Heckelmann 2006, S. 31). Die Entflechtungsanforderungen führten somit zur Gründung einer Vielzahl rechtlich eigenständiger Unternehmen im Bereich Netzbetrieb.
4.3 Auswirkungen der Liberalisierung der Energiemärkte
Der Markteintritt neuer Wettbewerber und die bestehenden Überkapazitäten in der
Erzeugung führten zu einem starken und zum Teil ruinösen Preiswettbewerb im
Strombereich (vgl. Schulten 2004, S. 70). Innerhalb weniger Monate fielen die Preise
für Strom bei Großverbrauchern um bis zu 50 %, bei Haushalten um 15 bis 20 %
(vgl. Heuraux 2004, S. 87). Insgesamt bedeuteten die Einsparungen bei den
Stromverbrauchern für die Energieversorgungsunternehmen Erlöseinbußen in Höhe
von ca. 20 % (vgl. Schiffer 2002, S. 185). Auch im Gasbereich, der erst einige Jahre
nach dem Strommarkt liberalisiert wurde, ergaben sich aufgrund der Marktöffnung
Auswirkungen auf die Unternehmen. Diese Auswirkungen erwiesen sich im
Vergleich zum Strombereich jedoch als weniger dramatisch (vgl. Bausch/Raffeiner
2003, S. 9).
Das entscheidende Differenzierungsmerkmal von Strom ist der Preis, daher hat die
durch die Marktöffnung hervorgerufene Konkurrenz zu einem Wettbewerb um die
effizientesten Kostenstrukturen geführt (vgl. Schiffer 2002, S. 186). Die großen
Energieversorgungsunternehmen reagierten auf die durch die Marktöffnung hervorgerufenen Veränderungen, indem sie sich neu organisierten und fusionierten, um
dadurch eine kritische Größe zu erreichen und sich so zusätzliche Marktanteile zu
sichern (vgl. Heuraux 2004, S. 237). Aufgrund der Fusionen im Nachgang der
Marktöffnung sank die Zahl der Verbundunternehmen auf vier. Zudem erfolgte die
33
Konzentration auf die lukrativen Geschäftsbereiche und die Anpassung der eigenen
internen Strukturen, die oftmals im Personalabbau resultierten (vgl. Heuraux, S. 70).
Auch auf die mehrheitlich in öffentlicher Hand befindlichen Stadtwerke hatte die
Liberalisierung der Märkte Auswirkungen. Ab 1998 konnte als Reaktion auf die
Marktöffnung eine Privatisierungswelle beobachtet werden, da eine hohe Anzahl von
Stadtwerken die Unterstützung durch große Partner suchte, um dem Konkurrenzdruck durch die Großunternehmen standhalten zu können (vgl. ebd., S. 78).
Für die Stadtwerke entstanden auch Möglichkeiten, um den entstehenden Wettbewerb im Energieversorgungsbereich für sich zu nutzen. Die Eigenerzeugung von
Strom war aufgrund der Konkurrenz durch die großen Unternehmen oftmals nicht
mehr wettbewerbsfähig. Daher war man auf den Einkauf von Strom angewiesen.
Aufgrund der freien Anbieterwahl im Zuge der Liberalisierung konnten die Stadtwerke ihre Bezugskosten oftmals erheblich senken und höhere Renditen erwirtschaften (vgl. ebd.).
Seit dem Jahr 2000 ist ein deutlicher Anstieg der Energiepreise zu beobachten. Dies
ist auf mehrere Gründe zurückzuführen. Die sinkenden Energiepreise, die unmittelbar nach der Liberalisierung zu verzeichnen waren, wurden von staatlicher Seite
genutzt, um Maßnahmen zum Erreichen umweltpolitischer Ziele durchzusetzen (vgl.
Schulten 2004, S. 76). Zudem wurde die entstandene Liberalisierungsrente infolge
der Konzentrationstendenzen im Bereich der Stromerzeugung durch die Produzenten
in Form von Preiserhöhungen vereinnahmt (vgl. ebd.). Im Erdgasbereich stieg nach
Angaben des BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie) die
weltweite Nachfrage insbesondere aufgrund der schnell wachsenden Wirtschaften in
China und Indien beträchtlich und führte somit zu steigenden Weltmarktpreisen (vgl.
BMWi 2009, S. 17).
Als Folge der Liberalisierung der Energiemärkte und des allgemeinen Zugangs zu
den Netzen hat auch die Bedeutung des Strom- und Gashandels an der Energiebörse
EEX (European Energy Exchange) deutlich zugenommen (vgl. Bundesverband der
Energie- und Wasserwirtschaft 2009b, S. 34 f.). Alle größeren Energieversorger
gründeten eigene Handelsabteilungen oder Handelsgesellschaften und bauten somit
34
ein zusätzliches Geschäftsfeld auf (Schiffer 2002, S. 190). Am Spotmarkt können die
Energieversorger ihre Mehr- und Mindermengen handeln und dadurch ihre Last
kostenoptimal decken. Am Terminmarkt können sich Großkunden über einen längeren Zeitraum eine Grundversorgung sichern, während die Erzeugungsunternehmen
die zukünftigen Produktionsmengen längerfristig fixieren können.
4.4 Heutige Marktstruktur
Eines der besonderen Merkmale des deutschen Energieversorgungsmarktes ist die
starke Fragmentierung der Anbieter. Im Jahr 2009 wurden 1.130 unternehmerische
Betriebsteile der Elektrizitätsversorgung und 774 der Gasversorgung zugerechnet
(vgl. BMWi 2011, S. 2). Die breite Anbieterstruktur in Deutschland bildet somit
einen deutlichen Unterschied zu vielen europäischen Nachbarländern, in denen
monopolistische und duopolistische Marktstrukturen vorzufinden sind (vgl. Schiffer
2002, S. 164). Hinsichtlich der Anbieterstruktur sind die einzelnen Wertschöpfungsstufen differenziert zu betrachten: Eine breite Anbieterstruktur findet sich nur in den
Bereichen Verteilnetz und Vertrieb. Im Bereich der Erzeugung bzw. Beschaffung
und Ferntransport ist eine Anbieterkonzentration zu beobachten, d. h., eine Struktur,
die von wenigen Großkonzernen dominiert wird (von Hirschhausen 2009, S. 24 ff.).
4.4.1 Strommarkt
Hinsichtlich der Tätigkeitsbereiche können die Stromversorger in die Gruppen
Verbundunternehmen, Regionalversorger und kommunale Versorgungsunternehmen
bzw. Stadtwerke unterschieden werden.
Die Gruppe der Verbundunternehmen besteht aus den vier Konzernen E.ON,
RWE, Vattenfall Europe und EnBW. Gemeinsames Merkmal der Verbundunternehmen ist die Zusammenarbeit im Verbundnetz (Köster 2004, S. 56). Das Verbundnetz
unterteilt das Bundesgebiet in vier Regelzonen. Jede Regelzone wird von einem der
vier genannten Konzerne betrieben. Die vier Verbundunternehmen bilden die
komplette Wertschöpfungskette im Bereich Strom ab. Zusätzlich sind die
Verbundunternehmen mit ca. 80 % für einen Großteil der Erzeugungskapazitäten
verantwortlich (vgl. Rhiel 2009, S. 39).
35
Die Gruppe der Regionalversorger besteht aus ca. 30 Unternehmen. Die
Regionalversorger sind für ein ca. Drittel des Endverbrauchermarktes zuständig,
wobei ihr Schwerpunkt in Gebieten mit einer geringen Nachfragedichte liegt (vgl.
Heuraux 2004, S. 50).
Bei den kommunalen Versorgungsunternehmen handelt es sich vorwiegend
um kleine und mittlere Stadtwerke. Die Stadtwerke nehmen die Rolle als
geografischer Nischenanbieter in den jeweiligen Gemeindegebieten ein (vgl. ebd.,
S. 55). Ein besonderes Merkmal der Stadtwerke ist die Betätigung in einer Vielzahl
von Geschäftsbereichen, die vom Kerngeschäft der Energieversorgung abweichen.
Typische
Beispiele
hierfür
sind
Wasserversorgung,
Abfallentsorgung,
Telekommunikation, Bäderbetriebe und öffentlicher Nahverkehr.
Hinsichtlich der Eigentümerstruktur lässt sich der Trend erkennen, dass sich auf dem
deutschen Elektrizitätsmarkt hauptsächlich die vier Verbundunternehmen und die
öffentliche Hand in Form von Kommunen, Städten und Landkreisen gegenüberstehen (vgl. Köster 2004, S. 47).
4.4.2 Gasmarkt
Vergleichbar mit dem Strommarkt ist der Gasmarkt stark fragmentiert und aktuell
geprägt durch weitreichende strukturelle und ordnungspolitische Veränderungen, die
insbesondere Unternehmensfusionen und die Zusammenlegung von Marktgebieten
zur Folge haben (vgl. Bundesnetzagentur 2010, S. 55 f.). Aus diesem Grund soll auf
die Importeure bzw. Erzeuger und die Ferngasgesellschaften nicht näher eingegangen werden. Im Fokus der vorliegenden Arbeit stehen die Stadtwerke und regionalen
Versorger, die über ihre Verteilnetze die Letztverbraucher mit Erdgas beliefern.
Diese Gruppe bildet nach Angaben des BDEW (Bundesverband der Energie- und
Wasserwirtschaft) mit ca. 700 Unternehmen den größten Teil der Gasversorger in
Deutschland (vgl. BDEW 2009b, S. 32). Bei einem Großteil dieser Unternehmen
handelt es sich um Querverbundunternehmen, die zusätzlich zur Gasversorgung im
Strom-, Wasser- oder Fernwärmebereich tätig sind (ebd.).
36
5. Modellbildung
5.1 Untersuchungssample und Datengrundlage
Die Untersuchungsobjekte für die vorliegende Arbeit bilden deutsche Energieversorgungsunternehmen. Es kann davon ausgegangen werden, dass sich aufgrund der Verschiedenartigkeit der Wertschöpfungsstufen im Bereich der leitungsgebundenen
Energieversorgung die Erfolgsfaktoren entlang der Wertschöpfungskette deutlich
unterscheiden.
Die vorliegende Untersuchung analysiert ausschließlich Daten der Verteilnetzbetreiber und der Unternehmen der Vertriebsstufe, womit eine Spezifizierung auf einzelne
Wertschöpfungsstufen erfolgt. Insbesondere die Gruppe der Verteilnetzbetreiber und
Vertriebsunternehmen ist durch eine starke Heterogenität geprägt. Um einen höheren
Grad der Vergleichbarkeit für die vorliegende Studie zu erreichen, wurde diese
Gruppe der Energieversorger auf Grundlage eines Abgrenzungskriteriums in zwei
Gruppen unterteilt.
Als Abgrenzungskriterium des Untersuchungssamples wurde die durch die Entflechtung vorgegebene Grenze von 100.000 angeschlossenen Kunden im Bereich Strom
verwendet. Somit beinhaltet das Untersuchungssample ausschließlich Unternehmen,
die ihr Verteilnetz aufgrund der Entflechtungsanforderungen organisatorisch und
gesellschaftsrechtlich von den vor- und nachgelagerten Wertschöpfungsstufen trennen mussten. Gemäß den Angaben der Bundesnetzagentur waren von den Anforderungen im Jahr 2009 insgesamt 75 Unternehmen betroffen (vgl. Bundesnetzagentur
2010, S. 85). Auf Grundlage der Veröffentlichungen des BDEW konnten 67 Unternehmen ermittelt werden, die im Jahr 2007 oder 2008 das oben genannte Abgrenzungskriterium erfüllten (vgl. BDEW 2008; BDEW 2009a).
Das Untersuchungssample enthält zahlreiche Tochterunternehmen der vier Verbundunternehmen, die in den Konzernabschluss des jeweiligen Mutterunternehmens
einfließen. Die Konzernabschlüsse der vier Verbundunternehmen wurden aus dem
Untersuchungssample
entfernt,
da
aufgrund
der
Konzernstrukturen
eine
Vergleichbarkeit mit den restlichen Unternehmen des Untersuchungssamples nicht
zwingend sichergestellt wäre. Eine vollständige Auflistung der Unternehmen, deren
37
Daten in die vorliegende Untersuchung eingeflossen sind, kann dem Anhang
entnommen werden.
Bei der Ermittlung der Daten wurden die Konzernabschlüsse der beobachteten
Unternehmen herangezogen, da diese sowohl die Vertriebsstufe als auch die Verteilnetzstufe enthalten. Bei Unternehmen, die keinen Konzernabschluss aufstellten,
erfolgte eine Konsolidierung der Einzelabschlüsse für das Vertriebsgeschäft und das
Verteilnetz, indem die entsprechenden Größen zusammengefasst wurden.
Die Untersuchung umfasst einen fünf- bis siebenjährigen Beobachtungszeitraum, der
die Geschäftsjahre 2003 bis 2009 beinhaltet. Aus den erhobenen Daten wird jeweils
das arithmetische Mittel berechnet. Hierdurch soll Zeitreiheneffekten vorgebeugt
werden. Außerdem sollen so Bewertungsunterschiede, die sich aus den
unterschiedlichen Kostenrechnungssystemen ergeben, minimiert werden.
Im Bereich der Strukturdaten, die sich aus der Nachfragerdichte, der Kundenstruktur
und der Stromleitungslänge ergeben, konnten keine Daten für den gesamten
Untersuchungszeitraum ermittelt werden. Die zur Verfügung stehenden Daten lassen
jedoch die Vermutung zu, dass in diesen Bereichen nicht von größeren Schwankungen ausgegangen werden muss. Das arithmetische Mittel der verfügbaren Daten wird
daher als valider Wert für den gesamten Untersuchungszeitraum betrachtet.
5.2 Statistische Auswertungsmethoden
Bei der vorliegenden Arbeit handelt es sich um eine vergangenheitsbezogene
Analyse auf Grundlage von Geschäftsberichten und Strukturdaten. Im ersten Schritt
wurden Hypothesen abgeleitet, die einen Bezug zwischen potenziellen Erfolgsfaktoren und dem Erfolg von Energieversorgern herstellen sollen. Die Ableitung der
Hypothesen erfolgte anhand von theoriegeleiteten Plausibilitätsüberlegungen.
Der zweite Schritt bestand aus der Erhebung von Daten der Unternehmen, die im
Untersuchungssample vertreten sind.
Im dritten Schritt werden die erhobenen Daten analysiert. Als statistisches
Instrument wurde hierbei die lineare Einfachregression verwendet. Auf diese Weise
soll der Zusammenhang zwischen jeweils einer unabhängigen und der abhängigen
38
Variable mit Hilfe einer Regressionsfunktion dargestellt werden. Die unabhängige
Variable stellt hierbei den potenziellen Erfolgsfaktor dar, während die abhängige
Variable der Erfolgsgröße entspricht. Die unabhängige und die abhängige Variable
weisen ein metrisches Skalenniveau auf; daher ist die Regressionsanalyse im vorliegenden Fall anwendbar.
Es erfolgt eine Schätzung der Regressionsfunktion, die für jeden beobachteten Wert
einer unabhängigen Variable einen Schätzwert für die abhängige Variable liefert. Die
Regressionsfunktion bildet eine Gerade, die durch zwei Parameter bestimmt wird:
Hierbei handelt es sich um ein konstantes Glied und den Regressionskoeffizienten,
der die Steigung der Gerade angibt.
Die Ergebnisse der Untersuchung sollen eine Aussage darüber erlauben, ob die aufgestellten Hypothesen statistisch bestätigt werden können oder verworfen werden
müssen. Eine ausführliche Darstellung der Grundlagen und der Vorgehensweise bei
einer Regressionsanalyse findet sich bei Backhaus, Erichson, Plinke und Weiber
(vgl. Backhaus et al. 2008, S. 52 ff.).
Die Überprüfung der statistischen Signifikanz erfolgt auf Grundlage eines F-Tests.
Hierfür werden die Nullhypothese H0 und die Alternativhypothese H1 formuliert:
H0 :
Die unabhängige Variable x und die abhängige Variable y sind voneinander
unabhängig.
H1 :
Die unabhängige Variable x und die abhängige Variable y sind voneinander
abhängig.
Für die vorliegende Untersuchung wird ein Signifikanzniveau ! = 5 % verwendet.
Die ermittelte Irrtumswahrscheinlichkeit wird mit dem Signifikanzniveau verglichen.
Falls die ermittelte Irrtumswahrscheinlichkeit größer als das Signifikanzniveau ist,
kann die Nullhypothese nicht verworfen werden und die ermittelte Regressionsgleichung ist als untauglich anzusehen. Bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit, die kleiner
als das Signifikanzniveau ist, wird die Nullhypothese verworfen und die Alternativhypothese bestätigt.
39
Eine verworfene Nullhypothese bzw. eine bestätigte Alternativhypothese deutet auf
einen Zusammenhang zwischen der unabhängigen Variable und der abhängigen
Variable hin. Die Wirkungsrichtung dieses Zusammenhangs lässt sich aus dem
Ergebnis des F-Tests jedoch nicht ablesen. Hierzu ist eine Betrachtung des Regressionskoeffizienten notwendig. Der Regressionskoeffizient gibt das Ausmaß und die
Wirkungsrichtung des Effektes an, der auf die abhängige Variable wirkt, wenn die
unabhängige Variable verändert wird. Das Vorzeichen des Regressionskoeffizienten
lässt somit eine Aussage zu, ob die ermittelte Regressionsgleichung die Wirkungsrichtung der aufgestellten Hypothese bestätigt.
Die Stärke des Zusammenhangs zwischen den unabhängigen und den abhängigen
Variablen wird durch den Korrelationskoeffizienten R ausgewiesen. Dies erfolgt
durch die Angabe eines Wertes zwischen -1 und +1. Ein Wert nahe null deutet auf
eine geringe Korrelation hin. Je stärker der Korrelationskoeffizient zur +1 (-1) tendiert, desto stärker ist der positive (negative) Zusammenhang zwischen den betrachteten Variablen.
Das Bestimmtheitsmaß R2 wird als das Verhältnis der erklärten Streuung zur
Gesamtstreuung der abhängigen Variable definiert und somit als Gütemaß für die
Qualität der Regressionsfunktion verwendet. Der Wertebereich von R2 liegt
zwischen null und eins. Ein Wert von Null bedeutet, dass zwischen den betrachteten
Variablen kein linearer Zusammenhang besteht. Der Erklärungsgehalt des Modells
steigt, je näher sich das Bestimmtheitsmaß an den Wert Eins annähert.
Ein Regressionsmodell basiert auf mehreren Annahmen. Bei der linearen Regression
wird von Normalverteilung, Homoskedastiziät, Linearität sowie von fehlender Autokorrelation und nicht vorhandener Multikollinearität ausgegangen (vgl. Backhaus et
al. 2008, S. 80 ff.). Im Rahmen der statistischen Auswertung werden die notwendigen Modellprämissen geprüft.
Regressionsanalysen beruhen auf der Annahme der Streuungsgleichheit bzw. Homoskedastizität der Residuen (vgl. Urban/Mayerl 2008, S. 242). Wird diese Annahme
verletzt, liegt Streuungsungleichheit bzw. Heteroskedastizität vor. Die Überprüfung
auf Heteroskedastizität erfolgt im Rahmen der vorliegenden Arbeit durch den
40
Glesjer-Test. Bei diesem Verfahren wird eine Regression durchgeführt, wobei die
absoluten Residuen als abhängige Variable eingesetzt werden (vgl. Backhaus et al.
2008, S. 86). Homoskedastizität liegt vor, wenn der Regressionskoeffizient gleich
null ist. Bei einem Signifikanzniveau von 5 % muss demnach der durch den GlesjerTest ermittelte p-Wert größer 0,05 sein, um Heteroskedastizität auszuschließen.
Heteroskedastizität weist in den meisten Fällen auf Nichtlinearität hin; daher kann
das Ergebnis des Glesjer-Tests auch zur Aufdeckung von Nichtlinearität verwendet
werden (vgl. ebd.).
Die Residualvariable muss bei Anwendung der linearen Regression normalverteilt
sein. Die Prüfung der Normalverteilung erfolgt auf Grundlage des KolmogorowSmirnov-Tests. Bei diesem Verfahren wird die Nullhypothese formuliert, dass die
empirischen Daten normalverteilt sind. Bei einem Signifikanzniveau von 5 % sind
die Residuen normalverteilt, wenn der p-Wert größer 0,05 ist. In diesem Fall trifft die
Nullhypothese zu und eine annähernde Normalverteilung kann angenommen werden
(vgl. Urban/Mayerl 2008, S. 197).
Eine weitere Prämisse für das lineare Regressionsmodell basiert auf der Annahme,
dass Regressionsresiduen nicht miteinander korrelieren (vgl. Backhaus et al. 2008,
S. 86). Bei Verletzung dieser Annahme liegt Autokorrelation vor, wobei diese
hauptsächlich bei Zeitreihenanalysen vorliegt (vgl. ebd. S. 87). Für die vorliegende
Arbeit wurden Unternehmensdaten mehrerer Jahre erhoben und zu Durchschnittswerten zusammengefasst. Dies stellt eine Querschnittsuntersuchung dar, da keine
Beobachtung einer zeitlichen Entwicklung stattfindet. Daher wird auf die Prüfung
der Autokorrelation im Rahmen dieser Arbeit verzichtet.
In einem Regressionsmodell sollten alle unabhängigen Variablen voneinander unabhängig sein (vgl. Urban/Mayerl 2008, S. 225). Bei Verletzung dieser Prämisse liegt
Multikollinearität vor. Diese Prämisse geht von einem multiplen Regressionsansatz
aus, bei dem zwei oder mehr unabhängige Variablen in das Regressionsmodell
einfließen. In der vorliegenden Arbeit wird die lineare Einfachregression verwendet,
daher ist eine Überprüfung der Multikollineariät nicht notwendig.
41
5.3 Auswahl der Erfolgsgröße zur Bestimmung des Unternehmenserfolgs
Erfolgsgrößen nehmen in Arbeiten, die sich mit der Aufdeckung von Erfolgsfaktoren
beschäftigen, eine Schlüsselstellung ein. Auf Grundlage der im Abschnitt 2.2.1
vorgestellten Ansätze zur Untersuchung von Unternehmenserfolg wird in der vorliegenden Arbeit der Zielansatz verwendet. Für die Verwendung dieses Ansatzes
sprechen die forschungsökonomischen Vorteile, die dieser bei der Operationalisierung der Erfolgsgröße bietet (vgl. Abschnitt 2.2.2). Zur Darstellung des
Unternehmenserfolgs im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird die Rentabilitätskenngröße ROCE (Return on Capital Employed) verwendet. Dabei handelt es sich
um eine relative Kennzahl, die einen Vergleich unterschiedlich großer Unternehmen
ermöglicht. Es wird von der Annahme ausgegangen, dass das Unternehmensziel in
der Erzielung eines hohen ROCE liegt. Der ROCE wird wie folgt definiert:
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Der Zähler enthält die Kenngröße EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) und
repräsentiert als Leistungsmaß die operative Ertragskraft eines Unternehmens
(Krause/Arora 2008, S. 16). Der EBIT ermittelt sich wie folgt:
Umsatzerlöse
+ /-
Bestandsveränderungen an fertigen und unfertigen Erzeugnissen
+
aktivierte Eigenleistungen
+
sonstige betriebliche Erträge
-
Materialaufwand
-
Personalaufwand
-
Sonstige betriebliche Aufwendungen
-
Abschreibungen auf das Anlagevermögen
=
EBIT
Im Nenner ist der Capital Employed enthalten. Aufgrund einer unterschiedlich
straffen Abgrenzung der als betriebsnotwendig erachteten Vermögensteile finden
sich in der Literatur und Praxis eine Vielzahl unterschiedlicher Berechnungswege zur
Ermittlung des Capital Employed. Der für die vorliegende Arbeit gewählte Ansatz
beruht auf der Überlegung, dass insbesondere das Sachanlagevermögen und das Net
42
Working Capital die operative Erfolgsgröße EBIT generieren. Finanzanlagen werden
somit nicht in die Betrachtung einbezogen, da diese Zinseinkünfte generieren, die
nicht im EBIT enthalten sind. Auch immaterielle Vermögenswerte sind nicht in die
Betrachtung eingeflossen. Somit errechnet sich das betriebsnotwendige Kapital wie
folgt:
Sachanlagevermögen
+
Vorräte
+
Forderungen aus Lieferungen und Leistungen
-
Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen
=
Capital Employed
Beim ROCE wird somit das Ergebnis der gewöhnlichen Geschäftstätigkeit im Verhältnis zum dafür notwendigen Vermögen betrachtet. Die Kennzahl ROCE ermöglicht eine Aussage zur operativen Ertragskraft unabhängig von der Kapitalstruktur
und eignet sich daher für unternehmensübergreifende Rentabilitätsvergleiche (vgl.
Krause/Arora 2008, S. 49).
5.4 Ableitung der untersuchten Hypothesen
Die Grundlage für die statistische Analyse bilden zehn Hypothesen, die aufgrund von
Plausibilitätsüberlegungen aufgestellt worden sind. Im Folgenden werden diese
Überlegungen erläutert. Durch die statistische Prüfung der aufgestellten Hypothesen
sollen potenzielle Erfolgsfaktoren aus folgenden Bereichen ermittelt werden:
•
(A) Eigentümerstruktur
•
(B) Spartenprofitabilität
•
(C) Unternehmensgröße
•
(D) Kundenstruktur
•
(E) Nachfragerdichte
Die abgeleiteten Hypothesen beinhalten somit potenzielle Erfolgsfaktoren, die im
Bereich der Branchenstruktur und des Unternehmensumfeldes angesiedelt sind, und
folgen somit der Industrial Organization Theory (vgl. Abschnitt 2.2.3).
43
(A) Hypothese 1: Je höher der kommunale Anteilsbesitz, desto
niedriger der ROCE.
Diese Hypothese beruht auf der Annahme, dass in kommunaler Hand befindliche
Energieversorger aufgrund ihres Versorgungsauftrags nicht ausschließlich wirtschaftliche Interessen verfolgen. Daraus leitet sich die Hypothese ab, dass kommunale Unternehmen im Vergleich zu Unternehmen, die sich im privaten Besitz befinden
und mit mehr Nachdruck wirtschaftliche Interessen verfolgen, weniger erfolgreich
sind. Gemäß dieser Hypothese würde eine zunehmende Höhe des kommunalen
Anteilsbesitzes einen negativen Effekt auf den Unternehmenserfolg ausüben.
(B)
Hypothese
2: Je
höher der Anteil
des
Stromumsatzes
am
Gesamtumsatz, desto höher der ROCE.
Die Stromsparte bildet in den meisten Fällen die umsatzstärkste Sparte von Energieversorgern. Im Untersuchungssample beträgt der Anteil des Stromumsatzes am
Gesamtumsatz im Durchschnitt 57 %. Zudem sehen Energieversorger die
Stromsparte als profitabel an, insbesondere im Bereich der Grundversorgung von
privaten Bestandskunden. Auf Grundlage dieser Annahme lässt sich die Hypothese
ableiten, dass ein hoher Anteil des Stromumsatzes am Gesamtumsatz den Unternehmenserfolg positiv beeinflusst.
(B)
Hypothese
3:
Je
höher
der
Anteil
des
Gasumsatzes
am
Im Untersuchungssample erwirtschaften die Energieversorger durchschnittlich 23 %
ihres Gesamtumsatzes mit der Sparte Gas. Somit bildet die Gasversorgung die
zweitgrößte Sparte der Energieversorger im Untersuchungssample. Auch die Gasversorgung wird als profitables Geschäftsfeld angesehen. Auf Grundlage dieser
Annahme hätte ein hoher Gasumsatzanteil am Gesamtumsatz eine positive Wirkung
auf den Unternehmenserfolg.
(C) Hypothese 4: Je höher der Gesamtumsatz, desto höher der ROCE.
Bei der Ableitung dieser Hypothese wird der Gesamtumsatz als Indikator für die
Unternehmensgröße verwendet. Infolge der Liberalisierung konnte eine Beteili-
44
gungs- und Fusionierungswelle bei den europäischen Energieversorgern beobachtet
werden. Ziel dieser Wachstumsstrategie war die Ausschöpfung von Größenvorteilen
(vgl. Bozem 2008, S. 54). Die vermuteten Größenvorteile basieren auf Skaleneffekten. Dabei verteilen sich die Fixkosten auf eine größere Ausbringungsmenge. Dies
führt zur Fixkostendegression. Bei unveränderten variablen Kosten führt die Fixkostendegression zu sinkenden Durchschnittskosten. Die Wirkung der Economies of
Scale hätte somit eine positive Wirkung auf den Unternehmenserfolg. Auf Grundlage
dieser Überlegungen weist die Unternehmensgröße eine positive Korrelation zum
Unternehmenserfolg auf. Die Bestätigung dieser Hypothese würde auch den Ergebnissen der PIMS-Studien entsprechen, die eine positive Wirkung des Marktanteils,
der vertikalen Integration und der Unternehmensgröße auf den Unternehmenserfolg
durch die Economies of Scale erklären (vgl. Barzen/Wahle 1990, S. 106 f.).
(C) Hypothese 5: Je höher die nutzbare Stromabgabe, desto höher der
ROCE.
Vergleichbar mit Hypothese 4 wird auch in dieser Hypothese die Annahme untersucht,
dass
sich
durch
Skaleneffekte
eine
positive
Wirkung
auf
den
Unternehmenserfolg ergibt. Im Gegensatz zu Hypothese 4 wird jedoch mit der
nutzbaren Stromabgabe die konkrete Ausbringungsmenge der Stromsparte als unabhängige Variable betrachtet. Die nutzbare Stromabgabe ist definiert als die gesamte
Lieferung des Produktes Strom an Kunden zuzüglich des eigenen Betriebsverbrauchs. Diese Hypothese soll zudem zur Überprüfung des Ergebnisses von
Hypothese 2 verwendet werden.
(C) Hypothese 6: Je höher die Gasabgabe, desto höher der ROCE.
Vergleichbar mit der vorangegangenen Hypothese soll der Zusammenhang zwischen
Ausbringungsmenge der Sparte Gas und dem Unternehmenserfolg untersucht
werden. Die Begründung der Hypothese beruht ebenfalls auf der Wirkung von
Skaleneffekten, die sich durch eine größere Ausbringungsmenge ergeben. Zudem
wird das Resultat für die Überprüfung des Ergebnisses von Hypothese 3 verwendet.
45
(D)
Hypothese
7:
Je
höher
der
Anteil
der
Stromabgabe
an
Industriekunden, desto niedriger der ROCE.
Dieser Hypothese liegt die Annahme zugrunde, dass sich im Segment Privatkunden
sehr viel höhere Margen realisieren lassen als im Segment Industriekunden (vgl.
Bausch/Raffeiner 2003, S. 24). Sowohl Privatkunden als auch Industriekunden sind
Letztverbraucher, wobei die Industriekunden einen wesentlich höheren Energiebedarf haben. Während bei Privatkunden trotz Liberalisierung der Märkte nur eine
geringe Wechselbereitschaft zu beobachten ist, sind Industriekunden als preissensitiv
anzusehen (ebd., S. 23). Hierbei ist die zunehmende Bedeutung der EEX zu
berücksichtigen, die für eine transparente Preisbildung am Großhandelsmarkt für
Strom sorgt. Im Bereich der Stromversorgung ist der Preis das dominierende
Differenzierungsmerkmal, daher kann unter Berücksichtigung der Verhandlungsmacht der Industriekunden davon ausgegangen werden, dass sich im Segment
Industriekunden keine hohen Margen realisieren lassen. Dies lässt die Hypothese zu,
dass ein hoher Anteil an Privatkunden eine positive Wirkung auf den Unternehmenserfolg ausübt. Ein hoher Anteil an Industriekunden hätte demnach einen negativen
Effekt auf den Unternehmenserfolg. In der vorliegenden Hypothese wird der Anteil
der Industriekunden als unabhängige Variable eingesetzt. Somit wird zur Bestätigung
der Hypothese ein fallender Funktionsverlauf erwartet.
(D) Hypothese 8: Je höher der Anteil der Gasabgabe an private
Haushalte, desto höher der ROCE.
Auch im Bereich Gas gilt die Vermutung der preissensitiven Industriekunden, die im
Vergleich zu Privatkunden eine höhere Bereitschaft zum Wechsel des Energielieferanten aufweisen. Somit können auch im Bereich Gas bei Privatkunden höhere Margen erwirtschaftet werden. Auf dieser Annahme beruht die Hypothese, dass ein hoher Anteil an Privatkunden einen positiven Effekt auf den Unternehmenserfolg hat.
(E) Hypothese 9: Je höher die Anzahl der Kunden pro Kilometer
Stromleitungslänge, desto höher der ROCE.
Für den Aufbau von Verteilnetzen sind hohe Investitionen notwendig. Zudem
erfordert die Instandhaltung der Verteilnetze einen hohen Wartungsaufwand. Aus
46
ökonomischen Gesichtspunkten ist eine hohe Auslastung der teuren Verteilnetzkapazitäten anzustreben. Eine hohe Anzahl von Verbrauchern im Bereich der
Verteilnetze ermöglicht eine bessere Auslastung der vorhandenen Kapazitäten. Auf
Grundlage dieser Überlegungen wird somit die Hypothese aufgestellt, dass eine hohe
Nachfragerdichte sich positiv auf den Unternehmenserfolg auswirkt.
(E) Hypothese 10: Je höher die Stromabgabe pro Kilometer Stromleitungslänge, desto höher der ROCE.
Vergleichbar mit Hypothese 9 steht hinter dieser Hypothese die Annahme, dass eine
hohe Nachfragerdichte eine positive Wirkung auf den Unternehmenserfolg ausübt.
Während Hypothese 9 die Anzahl der Kunden im Netzgebiet als unabhängige
Variable berücksichtigt und somit zwischen Großkunden und privaten Kleinkunden
nicht differenziert, wird durch die Berücksichtigung der Stromabgabe auch die Kundengröße in die Betrachtung mit einbezogen. Somit kann das Ergebnis von
Hypothese 10 konkretisiert werden.
6. Statistische Auswertung der erhobenen Daten
6.1 Überprüfung der Wirkung der Eigentümerstruktur auf den Unternehmenserfolg
(A) Hypothese 1: Je höher der kommunale Anteilsbesitz, desto
niedriger der ROCE.
Um die statistische Signifikanz zu prüfen, werden die Nullhypothese H0 und die
Alternativhypothese H1 formuliert:
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen der Höhe des kommunalen Anteilsbesitzes und der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Höhe des kommunalen Anteilsbesitzes und der Erfolgsgröße ROCE.
47
Gültige Fälle (absolut)
Signifikanzniveau
Signifikanztest
63
5%
Ermittelter p-Wert: 0,000 < 0,05
Testergebnis: Statistisch signifikanter
Zusammenhang.
Regressionsfunktion
Y=-0,108x+17,725
Korrelationskoeffizient R
0,532
2
Bestimmtheitsmaß R
0,283
Test auf Normalverteilung
Ermittelter p-Wert: 0,735 > 0,05
Testergebnis: Die Residuen sind normalverteilt.
Test auf Heteroskedastizität Ermittelter p-Wert: 0,026 < 0,05
Testergebnis: Es liegt Heteroskedastizität vor.
Aufgrund des signifikanten Testergebnisses wird die Nullhypothese abgelehnt. Es
wird angenommen, dass ein Zusammenhang zwischen der Höhe des kommunalen
Anteilsbesitzes und der Erfolgsgröße ROCE besteht.
Der Regressionskoeffizient weist ein negatives Vorzeichen auf, womit auch die Wirkungsrichtung der aufgestellten Hypothese bestätigt wird. Das ermittelte Bestimmtheitsmaß beträgt 0,283 und sagt aus, dass die unabhängige Variable 28,3 % der
Gesamtstreuung erklärt. Wenn die Ergebnisse der PIMS-Studie als Maßstab
herangezogen werden, kann dieser Wert als sehr hoch bewertet werden.
Die Prüfung der Modellprämissen ergibt, dass die Residuen normalverteilt sind.
Jedoch ergibt die Prüfung auf Heteroskedastizität einen Wert, der unter der kritischen
Marke von 0,05 liegt. Somit liegt keine Homoskedastizität vor und die lineare
Funktion erweist sich im vorliegenden Fall als nicht optimale Schätzform.
Eine deskriptive Auswertung der Erhebungsdaten bestätigt die Korrelation, die sich
bei der Durchführung der Regressionsfunktion ergeben hat. Dieser starke negative
Zusammenhang zwischen der Höhe des kommunalen Anteilsbesitzes und der
Erfolgsgröße ROCE wird in Abbildung 4 deutlich. Im Folgenden wird daher von
einem statistischen Zusammenhang zwischen den getesteten Variablen ausgegangen.
48
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Abbildung 4: Wirkung der Eigentümerstruktur auf den Unternehmenserfolg
Die Begründung für dieses Ergebnis ist im öffentlichen Versorgungsauftrag der
kommunalen Energieversorger zu suchen. Kommunale Unternehmen messen ihren
Erfolg nicht ausschließlich in wirtschaftlichen Dimensionen, sondern streben zusätzlich einen Beitrag zur Stärkung der Region an (vgl. Bausch et al 2009, S. 29). Dieser
Versorgungsauftrag kommunaler Energieversorger äußert sich in einem Trend zur
Multi-Utility. Das heißt, zusätzlich zum Kerngeschäft der Energieversorgung (Strom,
Gas und Wärme) sind kommunale Unternehmen in weiteren Tätigkeitsfeldern aktiv.
Aufgrund des öffentlichen Versorgungsauftrages gehören zu diesen Tätigkeitsfeldern
auch nicht profitable Sparten. Die Verluste aus diesen Sparten müssen durch
profitable Energieversorgungssparten subventioniert werden. Beispielsweise ist der
öffentliche Nahverkehr in der Regel ein defizitäres Geschäftsfeld. Eine Studie
ermittelte, dass im öffentlichen Nahverkehr tätige Stadtwerke im Vergleich zu Energieversorgern ohne diese Sparte weniger erfolgreich sind (vgl. Bausch et al. 2009,
S. 16).
6.2 Überprüfung des Zusammenhanges zwischen Spartenprofitabilität und
Unternehmenserfolg
(B)
Hypothese
2: Je
höher der Anteil
des
Stromumsatzes
am
49
Zur Prüfung der Signifikanz werden die Nullhypothese H0 und die Alternativhypothese H1 aufgestellt.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen dem Anteil des Stromumsatzes am
Gesamtumsatz und der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Anteil des Stromumsatzes am
Signifikanzniveau
Signifikanztest
59
5%
Testergebnis: Statistisch signifikanter
Zusammenhang.
Regressionsfunktion
Y=0,122x+3,970
0,306
Bestimmtheitsmaß R2
0,094
Test auf Heteroskedastizität Ermittelter p-Wert: 0,975 > 0,05
Testergebnis: Es liegt Homoskedastizität vor.
Das Testergebnis ist signifikant, daher wird die Nullhypothese zugunsten der Alternativhypothese abgelehnt. Es besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang
zwischen dem Anteil des Stromumsatzes am Gesamtumsatz und dem Erfolg von
Energieversorgern.
Das Vorzeichen des Regressionskoeffizienten ist positiv, womit auch die Wirkungsrichtung der aufgestellten Hypothese bestätigt wird. Das Bestimmtheitsmaß weist
einen Wert von 0,094 aus, d. h. die Variable Anteil des Stromumsatzes am Gesamtumsatz erklärt 9,4 % der gesamten Streuung. Im Vergleich zu den Werten der PIMSStudie kann dieser Zusammenhang als hoch eingestuft werden.
50
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Abbildung 5: Streudiagramm mit Regressionsgerade zur Hypothese 2
Die Prüfung der Modellprämissen bestätigt die Normalverteilung und die Homoskedastizität des Modells. Das aufgestellte Modell kann somit als valide betrachtet
werden.
Die aufgestellte Hypothese wird aufgrund dieser Ergebnisse bestätigt. Ein
zunehmender Anteil des Stromumsatzes am Gesamtumsatz wirkt sich positiv auf den
Unternehmenserfolg aus. Damit bestätigt sich die Annahme, dass die Stromsparte ein
profitables Geschäftsfeld ist.
Die im Untersuchungssample vertretenen Unternehmen sind durchschnittlich in fünf
Sparten aktiv. Diese Tätigkeitsbereiche gehen oftmals über die reine Energieversorgung hinaus. Im Untersuchungssample sind als energieferne Tätigkeitsbereiche der
öffentliche Personennahverkehr bei 23 Unternehmen, die Telekommunikation bei 14
Unternehmen und die Bäderbetriebe bei 8 Unternehmen vertreten. Insbesondere der
öffentliche Personennahverkehr und die Bäderbetriebe werden als wenig profitable
Sparten angesehen. Ein hoher Anteil der Sparte Strom am Gesamtumsatz hat zur
Folge, dass weniger profitable Sparten einen geringeren Anteil am Gesamtumsatz
ausmachen und somit das Unternehmensergebnis in einem geringeren Ausmaß
negativ beeinflussen.
51
(B)
Hypothese
3:
Je
höher
der
Anteil
des
Gasumsatzes
am
Um die statistische Signifikanz zu prüfen, werden die Nullhypothese H0 und die
Alternativhypothese H1 formuliert.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen dem Anteil des Gasumsatzes am
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Anteil des Gasumsatzes am
Signifikanzniveau
Signifikanztest
52
5%
Testergebnis: Keine statistische Signifikanz.
Regressionsfunktion
Y=0,059x+8,913
0,099
2
Bestimmtheitsmaß R
0,010
Gemäß Signifikanztest ist das Analyseergebnis statistisch nicht signifikant. Die Nullhypothese wird damit angenommen. Somit kann kein signifikanter Zusammenhang
zwischen
dem
Anteil
des
Gasumsatzes
am
Gesamtumsatz
und
dem
Unternehmenserfolg festgestellt werden.
Die aufgestellte Hypothese, die von einer profitablen Gassparte ausging, kann somit
nicht bestätigt werden. Dieses Ergebnis lässt unter Berücksichtigung der vorangegangenen Hypothese die Vermutung zu, dass die Gassparte im Vergleich zur
Stromsparte weniger profitabel ist.
Als Erklärung kann aufgeführt werden, dass die Gassparte einem höheren Risiko im
Bereich der Beschaffung unterliegt, da sie ausschließlich von der Entwicklung der
Gaspreise abhängig ist und somit eine starke Rohstoffabhängigkeit vorliegt.
Preissteigerungen auf den Beschaffungsmärkten können die Energieversorger nur
52
teilweise und zeitlich verzögert an den Endkunden weitergeben (vgl. Bausch et al.
2009, S. 15). Das Ergebnis der Gasversorger auf der Vertriebsstufe ist damit von der
Leistungsfähigkeit bei der Beschaffung von Gas abhängig. Auch die Sparte Strom ist
auf Gas als Primärenergieträger angewiesen, jedoch bilden die Kernkraft, die Steinund Braunkohle sowie die Energiegewinnung aus erneuerbaren Energiequellen einen
wesentlich größeren Anteil der Kapazitäten für die Stromerzeugung (vgl. BMWi
2011, S. 22). Damit kann die Strombeschaffung im Vergleich zur Beschaffung von
Gas als weniger komplex und risikoreich angesehen werden. Eine Betrachtung der
Preisvolatilität der Beschaffungspreise für Strom (Preisentwicklung an der EEX) und
Gas (Einfuhrpreise für Erdgas) stützt diese Vermutung jedoch nicht (vgl. Abb. 6).
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Abbildung 6: Entwicklung der Beschaffungspreise für Strom und Gas; Jahr 2000 =
100 (Datenquellen: BMWi 2010b, S. 32; BMWi 2011, S. 26).
Demzufolge weisen die Beschaffungspreise für Strom und Gas im Untersuchungszeitraum eine steigende Tendenz auf. In beiden Bereichen sind deutliche Preisschwankungen auszumachen, jedoch erweisen sich die Schwankungen im Bereich
Strom als stärker. Demnach kann für die Sparte Gas nicht von einem größeren
Beschaffungsrisiko ausgegangen werden.
Einen weiteren Erklärungsansatz für das Ergebnis der Analyse bilden die vielfältigen
Möglichkeiten zur Stromerzeugung, über die Stadtwerke weiterhin verfügen. Somit
53
lässt sich im Bereich Strom die Abhängigkeit von den steigenden und hoch volatilen
Beschaffungspreisen zum Teil abfedern. Im Gasbereich sind die Energieversorger
dagegen vollständig von der Beschaffung abhängig.
Die geringe Profitabilität der Sparte Gas im Vergleich zur Stromsparte kann auch
durch den Eigenerzeugungsanteil im Strombereich nicht vollständig erklärt werden.
Denn Stadtwerke nutzen für die Stromerzeugung hauptsächlich Gaskraftwerke oder
Steinkohlekraftwerke und sind somit ebenfalls von den Rohstoffbeschaffungskosten
betroffen. Die kostengünstige Stromerzeugung durch Kernkraft und Braunkohle wird
fast ausschließlich durch die vier Verbundunternehmen eingesetzt (vgl. Bausch et al.
2009, S. 23). Zudem konnte eine Studie für die Jahre 1999 bis 2007 keinen Zusammenhang zwischen der Höhe des Eigenerzeugungsgrades und dem Erfolg von
Energieversorgern feststellen (vgl. ebd., S. 22).
Der fehlende Zusammenhang zwischen den Anteil des Gasumsatzes am Gesamtumsatz und dem Unternehmenserfolg kann durch die Datenlimitation der Analyse
hervorgerufen worden sein. Für einzelne Sparten konnten keine Erfolgskennzahlen
ermittelt werden, daher wird in der Analyse von einer Erfolgskennzahl für das
Gesamtunternehmen ausgegangen. Die Sparte Gas macht im Durchschnitt 23 % des
Gesamtumsatzes aus. Die verbleibenden 77 % der Umsätze bleiben in dieser
Hypothese unberücksichtigt. Es kann davon ausgegangen werden, dass diese in der
Regressionsgleichung nicht berücksichtigten Umsatzanteile Einfluss auf den Unternehmenserfolg ausüben und das Ergebnis der geprüften Hypothese stark
beeinflussen. Um diese Vermutung näher zu untersuchen, werden die Anteile der
Stromumsätze und der Gasumsätze am Gesamtumsatz zusammengefasst. Die Stromund Gasversorgung umfasst im Durchschnitt ca. 80 % des Gesamtumsatzes der betrachteten Unternehmen. Eine Regressionsanalyse mit diesen neuen Werten führt zu
einem Bestimmtheitsmaß von 0,172 zwischen dem Anteil des Umsatzes aus der
Strom- und Gasversorgung am Gesamtumsatz und dem ROCE. Da dieser Wert die
gesonderte Betrachtung der Stromumsätze aus Hypothese 2 deutlich übertrifft, lässt
sich die Vermutung aufstellen, dass auch die Gassparte profitabel ist und nur aufgrund der Datenlimitation kein Zusammenhang mit dem Unternehmenserfolg festgestellt werden konnte.
54
6.3 Überprüfung der Wirkung der Unternehmensgröße auf den Erfolg
(C) Hypothese 4: Je höher der Gesamtumsatz, desto höher der ROCE.
Zur Prüfung der Signifikanz erfolgt die Aufstellung der Nullhypothese H0 und der
Alternativhypothese H1.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen der Höhe des Gesamtumsatzes und
der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Höhe des Gesamtumsatzes und
der Erfolgsgröße ROCE.
Signifikanzniveau
Signifikanztest
63
5%
Regressionsfunktion
Y=-7,455E-7x+12,000
0,116
2
Bestimmtheitsmaß R
0,013
Die Nullhypothese wird aufgrund des nicht signifikanten Testergebnisses beibehalten. Es kann kein Zusammenhang zwischen dem Gesamtumsatz und der Erfolgsgröße ROCE für die definierte Grundgesamtheit gefunden werden.
Die aufgestellte Hypothese geht von der Annahme aus, dass die Umsatzhöhe mit der
Unternehmensgröße korrespondiert. Das Ergebnis deutet demnach darauf hin, dass
die Unternehmensgröße im Bereich der Energieversorger nicht entscheidend für den
Unternehmenserfolg ist.
Bei der Analyse dieses Ergebnisses muss die Eignung der Umsatzhöhe als Kriterium
für die Unternehmensgröße überprüft werden. Für den Zeitraum von 1999 bis 2007
haben sich die Gesamtumsätze der Energieversorger in Deutschland, Österreich und
der Schweiz mehr als verdoppelt (vgl. Bausch et al. 2009, S. 14 f.). Dieses
Umsatzwachstum ist insbesondere auf Preissteigerungen und verstärkte Aktivitäten
55
an der EEX zurückzuführen (vgl. Bausch et al. 2009, S. 14 f.). Die Umsatzhöhe von
Energieversorgern hängt somit im zunehmenden Maße von der Teilnahme am
Energiehandelsmarkt ab. Bei einigen im Untersuchungssample vertretenen
Unternehmen beträgt der Anteil des Handelsvolumens am Gesamtumsatz über 70 %.
Eine intensive Beteiligung am Energiehandelsmarkt kann somit innerhalb kürzester
Zeit zu erheblichen Umsatzveränderungen führen und somit eine Aussage
hinsichtlich der Unternehmensgröße anhand des Kriteriums Gesamtumsatz
beeinträchtigen. Der Gesamtumsatz als Indikator für die Unternehmensgröße kann
daher kritisch hinterfragt werden. Um das vorliegende Ergebnis zu verifizieren, liegt
es nahe, auf ein anderes Kriterium zur Bestimmung der Unternehmensgröße
zurückzugreifen.
Eine Studie aus dem Jahr 2009, welche die Größe von Energieversorgungsunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz anhand des Kriteriums Mitarbeiteranzahl bestimmte, stellte für die Jahre 1999 bis 2004 einen negativen Zusammenhang zwischen der durchschnittlichen Mitarbeiteranzahl und dem Unternehmenserfolg fest. Für die Jahre 2005 bis 2007 konnte kein Zusammenhang zwischen den
untersuchten Größen festgestellt werden (vgl. Bausch et al. 2009, S. 20 f.).
Gemäß diesen Ergebnissen hat die Unternehmensgröße im Bereich der Energieversorgung keine Auswirkung auf den Unternehmenserfolg. Dies lässt die
Vermutung zu, dass Skaleneffekte in der Energiewirtschaft von geringerer Bedeutung sind als in anderen Branchen. Einen möglichen Erklärungsansatz hierfür bilden
negative Skaleneffekte, die durch zunehmende Komplexität bei großen Energieversorgungsunternehmen auftreten und die Synergieeffekte kompensieren (vgl.
Bausch/Raffeiner 2003, S. 22).
Hierbei muss jedoch angemerkt werden, dass diese Untersuchungen in einen Zeitraum fallen, der durch die Entflechtung der Wertschöpfungsstufen geprägt ist. Die
Entflechtung führt zu einer steigenden Komplexität der Prozessabläufe und zur
Verdopplung von Funktionen. Es ist naheliegend, anzunehmen, dass sich die daraus
resultierenden
Synergieverluste
auch
negativ
auf
den
Unternehmenserfolg
auswirken.
56
Die Energieversorgungsunternehmen verfolgten bei der Entflechtung unterschiedliche Strategien. Im Rahmen einer „Vorreiter-Strategie“ wird die Umsetzung der
Entflechtungsanforderungen proaktiv, d. h. zum frühestmöglichen Zeitpunkt angestrebt, um Management- und Mitarbeiterkapazitäten schnellstmöglich auf die Marktaktivitäten lenken zu können (vgl. Wenzel/Cord 2005, S. 127 f.). Bei der „MitfahrerStrategie“ beginnt die Umsetzung der Entflechtungsanforderungen erst bei vollständiger Rechtsklarheit, während bei der „Nachzügler-Strategie“ ein möglichst später
Zeitpunkt gewählt wird (ebd., S. 128 f.). Bei der Entflechtung nahmen die großen
Energieversorger eine Vorreiterrolle ein, während sich viele kleinere Stadtwerke und
Regionalversorger
zunächst
zurückhielten
(vgl.
Grill
2005,
S. 5).
Diese
Zurückhaltung ist darauf zurückzuführen, dass kleinere Unternehmen die
Synergieverluste im Gegensatz zu größeren Energieversorgern nicht problemlos
kompensieren können und somit durch die Entflechtung einem stärkeren Risiko ausgesetzt sind (vgl. Wenzel/Cord 2005, S. 129 f.). Die unterschiedliche Geschwindigkeit bei der Umsetzung der Entflechtungsanforderungen könnte somit einen Einfluss
auf die dargestellten Analyseergebnisse gehabt haben.
(C) Hypothese 5: Je höher die nutzbare Stromabgabe, desto höher der
ROCE.
Die Signifikanz wird durch die Aufstellung der Nullhypothese H0 und der Alternativhypothese H1 geprüft.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen der nutzbaren Stromabgabe und der
Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Höhe der nutzbaren Stromabgabe und der Erfolgsgröße ROCE.
57
Signifikanzniveau
Signifikanztest
63
5%
Regressionsfunktion
Y=-9,670E-8+11,778
0,096
0,009
Das Testergebnis ist nicht signifikant. Die Nullhypothese wird somit angenommen.
Der Test deutet darauf hin, dass die Höhe der nutzbaren Stromabgabe keinen
signifikanten Einfluss auf den Unternehmenserfolg hat.
Die nutzbare Stromabgabe ist die Ausbringungsmenge der Stromsparte. Vor dem
Hintergrund des Ergebnisses der zweiten Hypothese, welche die Stromsparte als
profitables Geschäftsfeld identifizierte, erscheint dieses Ergebnis überraschend.
Gemäß der Analyse der vorangegangenen Hypothese ist die Wirkung von Skaleneffekten in der Energiewirtschaft kaum wahrnehmbar. Diese Erklärung kann auch für
diese Hypothese herangezogen werden, jedoch kann dies den Widerspruch zum
Ergebnis der zweiten Hypothese nicht vollständig erklären.
Daher sind noch weitere Faktoren zu berücksichtigen. Die nutzbare Stromabgabe
setzt sich zu großen Teilen aus der Stromabgabe an die Industrie und der Stromabgabe an private Haushalte zusammen. Die Industriekunden sind Großkunden mit
einem hohen Stromverbrauch. Diese Großkunden sind, wie bereits im Abschnitt 5.4
dargestellt, besonders preissensitiv. Ein hoher Anteil von Industriekunden kann
damit zu einer hohen Stromabgabe führen, wobei sich mit dieser Stromabgabe nur
eine kleine Gewinnmarge für die Energieversorger realisieren lässt. Inwieweit sich
ein höherer Anteil an preissensitiven Industriekunden negativ auf den Erfolg von
Energieversorgern auswirkt, wird durch die Untersuchung von Hypothese 7 geprüft.
58
(C) Hypothese 6: Je höher die Gasabgabe, desto höher der ROCE.
Durch die Aufstellung der Nullhypothese H0 und der Alternativhypothese H1 wird
die Signifikanz geprüft.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen der Gasabgabe und der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Gasabgabe und Erfolgsgröße
ROCE.
Signifikanzniveau
Signifikanztest
53
5%
Regressionsfunktion
Y=-5,550E-8x+11,224
0,094
0,009
Das Testergebnis ist nicht signifikant und es besteht kein Grund, die Nullhypothese
abzulehnen. Somit lässt sich kein signifikanter Zusammenhang zwischen der
Gasabgabe und dem Erfolgsmaß ROCE feststellen.
In gleicher Weise wie bei der vorangegangenen Hypothese kann eine Erklärung für
dieses Ergebnis beim Anteil der Industriekunden vermutet werden. Auch im Bereich
Gas sind Industriekunden preissensitiv. Der infolge der Liberalisierung zustande
gekommene Wettbewerb erlaubte es den Industriekunden, günstigere Tarife beim
bestehenden Lieferanten auszuhandeln oder durch einen Wechsel des Lieferanten die
Bezugskosten zu reduzieren. Auch die Privatkunden haben die Möglichkeit zum
Wechsel ihres Gaslieferanten, jedoch ist die Wechselbereitschaft in diesem Segment
gering.
Somit
kann
die
Vermutung
abgeleitet
werden,
dass
sich
im
Privatkundensegment höhere Margen realisieren lassen. Ob ein hoher Anteil an
Privatkunden eine positive Wirkung auf den Unternehmenserfolg ausübt, wird mit
Hypothese 8 geprüft.
59
6.4 Überprüfung der Wirkung der Kundenstruktur auf den Unternehmenserfolg
(D)
Hypothese
7:
Je
höher
der
Anteil
der
Stromabgabe
an
Industriekunden, desto geringer der ROCE.
Die Signifikanz wird durch die Aufstellung der Nullhypothese H0 und der Alternativhypothese H1 geprüft.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen dem Anteil der Stromabgabe an
Industriekunden und dem ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Anteil der Stromabgabe an
Industriekunden und dem ROCE.
Signifikanzniveau
Signifikanztest
61
5%
Regressionsfunktion
-0,018x+11,835
0,032
2
Bestimmtheitsmaß R
0,001
Aufgrund des Ergebnisses des Signifikanztests wird die Nullhypothese beibehalten.
Es lässt sich kein signifikanter Zusammenhang zwischen der Industriestromabgabe
und der Erfolgsgröße ROCE feststellen.
Somit kann die Hypothese, dass sich ein hoher Anteil an Industriekunden negativ auf
den Erfolg auswirkt, nicht bestätigt werden. Demzufolge hat ein hoher Anteil von
Privatkunden keine positive Auswirkung auf den Unternehmenserfolg. Als
Erklärungsansatz für dieses Ergebnis kann die geringe Wechselbereitschaft der
Privatkunden herangezogen werden, die hohe Marketingaufwendungen für die
Akquise von Neukunden erforderlich macht (vgl. Bausch/Raffeiner 2003, S. 24).
Aufgrund des starken Anstiegs der Preise im Bereich Strom und Gas besteht für die
Energieversorger stets die Gefahr, dass auch im Privatkundensegment die Wechsel-
60
bereitschaft zunimmt. Durch den Markteintritt neuer Anbieter, die ohne Verteilnetz
als reine Handelsunternehmen agieren und durch intensive Werbeaktionen auf die
Abwerbung von Privatkunden anderer Energieversorger abzielen, tritt die Kundenbindung zunehmend in den Blickpunkt der Energieversorgungsunternehmen.
Auch wenn die Preispolitik im Bereich der Energieversorgung das dominierende
Differenzierungsmerkmal bleibt, erfordert eine erfolgreiche Kundenbindungsstrategie den Einsatz weiterer Marketinginstrumente im Bereich der Produkt-, Kommunikations- und Distributionspolitik (vgl. Heger 2003, S. 262). Im Bereich der Produktpolitik gewinnen differenzierende Eigenschaften, wie z. B. erneuerbare Energien
oder konventionell erzeugter Strom, als Marketingparameter zunehmend an Bedeutung (vgl. Rhiel 2009, S. 43). In der Kommunikationspolitik wird ein Schwerpunkt
auf Maßnahmen zur Vertrauensbildung und Schaffung eines Markenimages gelegt
(vgl. Heger 2003, S. 263 f.). Maßnahmen der Distributionspolitik im Bereich der
Kundenbindung, wie z. B. das Key Account Management, zielen hauptsächlich auf
Industriekunden, denen individualisierte Leistungen angeboten werden (vgl.
Cord/Haslauer/Wehberg 2006, S. 26). Die Kundenbindung wird somit zunehmend
kostenintensiver und wirkt sich damit auf den Unternehmenserfolg aus.
Bei der Analyse des Ergebnisses dieser Hypothese muss zudem eine Einschränkung
berücksichtigt werden, die sich durch die Datenverfügbarkeit ergibt. Die Industriestromabgabe macht im Untersuchungssample 45 % der Gesamtstromabgabe aus. Die
Gesamtstromabgabe steht im Zusammenhang mit dem Stromumsatz, der 57 % des
Gesamtumsatzes der beobachteten Energieversorger umfasst. Somit ist der Anteil der
Industriestromabhabe an der Gesamtstromabgabe als stark spezifische Einflussgröße
zu betrachten, die einer aggregierten Erfolgsgröße für ein Gesamtunternehmen
gegenübersteht. Der Einfluss der unabhängigen Einflussgröße kann daher durch nicht
beobachtete Einflussgrößen vollständig überlagert werden.
(D) Hypothese 8: Je höher der Anteil der Gasabgabe an private
Haushalte, desto höher der ROCE.
Zur Prüfung der Signifikanz werden die Nullhypothese H0 und die Alternativhypothese H1 aufgestellt.
61
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen dem Anteil der Gasabgabe an
Privatkunden und der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Anteil der Gasabgabe an Privatkunden um der Erfolgsgröße ROCE.
Signifikanzniveau
Signifikanztest
51
5%
Regressionsfunktion
Y=0,082x+7,337
0,188
2
Bestimmtheitsmaß R
0,035
Das Ergebnis ist nicht signifikant und die Nullhypothese wird daher angenommen.
Zwischen dem Anteil der Gasabgabe an Privathaushalte an der Gesamtgasabgabe
besteht kein statistisch signifikanter Zusammenhang.
Übereinstimmend mit dem Ergebnis und der Begründung der Hypothese 7 kann ein
hoher Anteil an Privatkunden nicht als Erfolgsfaktor angesehen werden. Vergleichbar mit der vorangegangenen Hypothese muss auch im Bereich Gas von einer Dateneinschränkung ausgegangen werden, die das ermittelte Ergebnis beeinträchtigt.
6.5 Überprüfung der Wirkung der Nachfragerdichte auf den Unternehmenserfolg
(E) Hypothese 9: Je höher die Anzahl der Kunden pro Kilometer
Die Prüfung der Signifikanz erfolgt durch die Formulierung der Nullhypothese H0
und der Alternativhypothese H1.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen der Anzahl der Kunden pro Kilometer Stromleitungslänge und der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Anzahl der Kunden pro Kilometer Stromleitungslänge und der Erfolgsgröße ROCE.
62
Signifikanzniveau
Signifikanztest
52
5%
Regressionsfunktion
Y=-0,064x+13,324
0,186
0,035
Das Testergebnis weist keine Signifikanz auf, daher wird die Nullhypothese
angenommen. Es besteht kein signifikanter Zusammenhang zwischen der Anzahl der
Kunden pro Kilometer Stromleitungslänge und der Erfolgsgröße ROCE.
Dieses Ergebnis überrascht, denn eine große Nachfragerdichte bedeutet eine Vielzahl
von Kunden im Versorgungsgebiet und eine bessere Auslastung der kostenintensiven
Verteilnetzkapazitäten. Somit hätten Energieversorger, die in städtischen Gebieten
aktiv sind, einen strukturellen Vorteil gegenüber Unternehmen, die ländliche Gebiete
versorgen.
Einen Erklärungsansatz für dieses Ergebnis bietet die Überlegung, dass die Verlegung und Wartung von Stromleitungen in städtischen Gebieten mit einem wesentlich
höheren Aufwand verbunden ist als in ländlichen Gebieten. Im städtischen Bereich
ist die unterirdische Verkabelung die Regel (vgl. Paul 2007, S. 4). Im ländlichen
Gebieten sind dagegen oftmals Freileitungen anzutreffen, die im Vergleich zur
Verkabelung ein einfaches System darstellen. Für die Verlegung von Kabeln sind
Investitionen notwendig, welche die Investitionen bei der Verlegung von Freileitungen um den Faktor 10 übertreffen (vgl. Vattenfall Europe 2005, S. 7). Freileitungen
sind durch die oberirdische Bauweise häufiger wetterbedingten Störungen ausgesetzt, jedoch sind Reparaturen schnell möglich. Bei unterirdischen Kabeln entstehen
seltener Störungen, jedoch sind Reparaturen aufwendig und langwierig (vgl. ebd.
2005, S. 14). Im Vergleich zur Verkabelung weisen Freileitungen zudem eine
doppelt so lange Lebensdauer auf (vgl. Paul 2007, S. 15).
63
Die leitungsgebundene Energieversorgung in dicht besiedelten Gebieten hat demnach zur Folge, dass höhere Investitionen und Wartungskosten erforderlich sind.
Außerdem ist in städtischen Gebieten von höheren Auflagen hinsichtlich der
Verfügbarkeit der Stromversorgung auszugehen. Daraus lässt sich die Annahme
ableiten, dass diese Erfordernisse die Vorteile einer höheren Nachfragerdichte
kompensieren und dafür sorgen, dass zwischen der Nachfragerdichte und dem
Unternehmenserfolg im Rahmen der vorliegenden Arbeit kein Zusammenhang
beobachtet werden kann.
In diesem Zusammenhang können auch die Netznutzungsentgelte als möglicher
Erklärungsansatz für das Ergebnis der Auswertung aufgeführt werden. Die Höhe der
Netznutzungsentgelte wird, wie im Abschnitt 4.2 dargestellt, durch die
Bundesnetzagentur
reguliert.
Die
von
den
Energieversorgern
beantragten
Netznutzungsentgelte wurden in den letzten Jahren durch die Bundesnetzagentur
deutlich gekürzt (vgl. Rhiel 2009, S. 39). Hieraus kann die Annahme abgeleitet
werden, dass städtische Energieversorger die höheren Kosten ihrer Verteilnetze
möglicherweise nicht vollständig an die Endkunden weitergeben können.
(E)
Hypothese
10:
Je
höher
die
Stromabgabe
pro
Kilometer
Durch die Aufstellung der Nullhypothese H0 und der Alternativhypothese H1 wird
die Signifikanz geprüft.
H0 :
Es besteht kein Zusammenhang zwischen der Stromabgabe pro Kilometer
Stromleitungslänge und der Erfolgsgröße ROCE.
H1 :
Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Stromabgabe pro Kilometer
Stromleitungslänge und der Erfolgsgröße ROCE.
64
Signifikanzniveau
Signifikanztest
62
5%
Regressionsfunktion
Y=-0,003x+12,411
0,092
0,009
Testergebnis: Die Residuen sind nicht
normalverteilt.
Die Nullhypothese wird aufgrund der Testergebnisse angenommen. Die Stromabgabe pro Kilometer Stromleitungslänge hat keinen Einfluss auf die Erfolgsgröße
ROCE. Dieses Ergebnis bestätigt die Aussage der vorangegangenen Hypothese,
wonach die Nachfragerdichte im Bereich der Stromversorgung kein Erfolgsfaktor ist.
Gemäß dem vorliegenden Ergebnis ist es nicht ausschlaggebend, ob das Versorgungsgebiet durch Großkunden mit hohem Strombedarf geprägt ist. Analog zur vorangegangenen Hypothese kann das Ergebnis durch die wesentlich höheren Kosten
für den Aufbau und die Wartung der Verteilnetze erklärt werden, die den Nutzeffekt
einer höheren Nachfragerdichte kompensieren.
7. Grenzen der vorliegenden Analyse
Im Folgenden wird die Aussagekraft der Ergebnisse der vorliegenden Analyse
kritisch beleuchtet. Dies erfolgt vor dem Hintergrund, dass jede Erfolgsfaktorenstudie in einem Spannungsfeld zwischen Wissenschaftlichkeit und Praxisrelevanz
liegt (vgl. Wolff/Herrmann/Niggemann 2004, S. 264). Des Weiteren wird die
Erfolgsfaktorenforschung als Forschungsfeld von vielen Autoren in Frage gestellt, da
ihrer Ansicht nach oftmals nicht angemessene statistische Verfahren angewendet
werden, die Untersuchungsergebnisse sich auf Daten der Vergangenheit stützen und
zudem unzulässig kausal interpretiert werden (vgl. Nicolai/Kieser 2002, S. 584 ff.).
Bei der vorliegenden Arbeit sind kritische Vorbehalte hinsichtlich des Einsatzes der
Regressionsanalyse zu machen. Regressionsanalysen auf Datenbasis von Quer-
65
schnittserhebungen können statistische Zusammenhänge erkennen, die Ergebnisse
dürfen jedoch nicht als kausale Zusammenhänge interpretiert werden (vgl. Riekeberg
2003, S. 105). Erst wenn mehrmalige Versuche zur Falsifizierung der gefundenen
Wirkungszusammenhänge misslingen, darf von einem kausalen Zusammenhang ausgegangen werden (vgl. Haenecke/Forsmann 2006, S. 48 f.).
Beim in der vorliegenden Arbeit verwendeten Ansatz der linearen Einfachregression
wird die Wirkung einer unabhängigen Variable auf eine abhängige Variable
analysiert. Die Reduzierung auf einen Schlüsselfaktor als unabhängige Variable hat
zur Folge, dass wichtige Erfolgsfaktoren nicht berücksichtigt werden (vgl.
Barzen/Wahle 1990, S. 109). Somit ist zu bemängeln, dass selbst bei einem
statistisch signifikanten Ergebnis ein großer Anteil an unerklärter Varianz verbleibt.
Durch den vieldimensionalen Charakter der Einflussgrößen, die auf den
Unternehmenserfolg wirken, entsteht die Notwendigkeit, eine Vielzahl von
unabhängigen Variablen gleichzeitig zu betrachten (vgl. Kalka 1996, S. 150). Eine
multiple Regressionsanalyse, die nach Möglichkeit alle erfolgsrelevanten Variablen
enthält und den Erfolg vollständig erklärt, wäre ein Ansatz, um dieser Problematik zu
begegnen. Hierbei ist jedoch zu beachten, dass sich mit steigender Anzahl von
Einflussfaktoren, die gleichzeitig in eine Analyse einfließen, die Abhängigkeiten der
Erfolgsfaktoren
untereinander
erhöhen
und
in
einer
Zurechnungs-
und
Bewertungsproblematik resultieren (vgl. Lange 1982, S. 29). Ein Modell, das alle
Einflussgrößen umfasst und den Unternehmenserfolg vollständig erklärt, ist gemäß
Trommsdorff aufgrund der komplexen Realität als utopisch anzusehen. Derartige
Totalmodelle sollten demnach nicht das Ziel der Erfolgsfaktorenforschung sein.
Stattdessen ist eine Konzentration auf die wichtigsten potenziellen Erfolgsfaktoren
vorzunehmen, um eine praxisfeindliche Komplexität zu vermeiden (vgl. Trommsdorff 1990, S. 1).
Der Einsatz der linearen Regressionsanalyse ist an Modellprämissen geknüpft, die in
der Realität oftmals nicht vollständig erfüllt werden können. Bei der in dieser Arbeit
erfolgten Prüfung der Modellprämissen ergab sich in fünf Fällen eine Verletzung der
Homoskedastizität. Die Verletzung dieser Modellprämisse führt zu einer Verzerrung
der Ergebnisse und kann außerdem als Hinweis auf Nichtlinearität interpretiert
66
werden. Auf Grundlage dieser Ergebnisse muss die lineare Funktion als Schätzform
in Frage gestellt werden.
Weitere Einschränkungen betreffen die verwendeten Daten. Die vorliegende Analyse
von Erfolgsfaktoren beruht auf Daten der Vergangenheit. Auf Grundlage von Vergangenheitsdaten ermittelte Erfolgsfaktoren sind jedoch nur dann strategisch relevant, wenn angenommen werden kann, dass sie auch in Zukunft eine vergleichbare
Wirkung ausüben werden (vgl. Robens 1986, S. 111 f.). Eine in die Zukunft gerichtete Annahme kann nur unter Unsicherheit getroffen werden. Dies muss bei der
Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt werden. Die Ergebnisse von Erfolgsfaktorenstudien sollten daher als Indizien angesehen werden, welchen Variablen im
Rahmen der strategischen Planung verstärkte Aufmerksamkeit entgegengebracht
werden sollte (vgl. Haenecke/Forsmann 2006, S. 46).
Zudem konnten die Erfolgskennzahlen, wie im Fall der vorliegenden Analyse der
ROCE, nur für das Gesamtunternehmen ermittelt werden. Bei der Analyse wurde
deutlich, dass zur Prüfung einiger Hypothesen eine Erfolgsgröße mit einem niedrigeren Aggregationsgrad erforderlich ist. Eine derartige durch die Datenverfügbarkeit
begründete Limitation wurde im Kapitel 6 bei Hypothese 3 und 7 erläutert.
Der in der vorliegenden Arbeit untersuchte Zeitraum umfasst fünf bis sieben Jahre.
Dieser für eine Erfolgsfaktorenstudie vergleichsweise lange Beobachtungszeitraum
lässt die Vermutung zu, dass auch zeitlich verzögerte Auswirkungen der unabhängigen Variable auf den Unternehmenserfolg in die Betrachtung eingeflossen sind.
Dennoch lässt sich nicht ausschließen, dass auch langfristige Wirkungen der unabhängigen Variablen unberücksichtigt bleiben. Beispielsweise im Bereich der Kundenstruktur ist es denkbar, dass sich diese erst zeitverzögert auf den Unternehmenserfolg auswirkt.
8. Zusammenfassung und Ausblick
Die vorliegende Arbeit hatte zum Ziel, anhand eines praxisrelevanten Ansatzes
potenzielle Erfolgsfaktoren für die Energieversorgungsbranche in Deutschland zu
67
identifizieren. Die Zielsetzung der Arbeit beruhte nicht auf der Ermittlung sämtlicher
Erfolgsfaktoren der Energieversorger. Stattdessen konzentrierte sich die Arbeit auf
die Überprüfung von zehn Hypothesen, die aufgrund von Plausibilitätsüberlegungen
aufgestellt worden sind und mittels einer statistischen Untersuchung getestet wurden.
Durch diese Vorgehensweise konnte der Anspruch an eine theoriegeleitete
Untersuchung erfüllt werden.
Das Kernstück der Arbeit war eine Regressionsanalyse, welche die Wirkung von
verschiedenen, größtenteils branchenspezifischen Einflussfaktoren auf den Unternehmenserfolg von Energieversorgern untersuchte. Bereits bei der Aufstellung der
Hypothesen wurden die besonderen Strukturen der Energieversorgungsbranche
deutlich. Diese branchenspezifischen Besonderheiten spiegelten sich auch in den
Ergebnissen der statistischen Analyse wider. Zwischen der Unternehmensgröße und
den daraus resultierenden Skaleneffekten konnte kein Zusammenhang mit der
Erfolgsgröße festgestellt werden. Auch die Nachfragerdichte hatte im Untersuchungssample keine Auswirkung auf den Unternehmenserfolg. Im Rahmen der
Analyse wurden für die nicht bestätigten Hypothesen Erklärungsansätze entworfen,
um die Ergebnisse unter ökonomischen Gesichtspunkten zu begründen.
Die Eigentümerstruktur wirkte sich dagegen stark auf den Unternehmenserfolg aus.
Auch die Erfolgswirksamkeit der beiden umsatzstärksten Sparten Strom und Gas
wurde im Rahmen der Arbeit untersucht. Erwartungsgemäß hat die Sparte Strom
eine positive Wirkung auf den Unternehmenserfolg. Bei der Sparte Gas sind weitere
Analysen notwendig, um eine zuverlässige Aussage tätigen zu können.
Die vorliegende Arbeit beruht auf der Analyse frei zugänglicher Daten. Hierdurch
ergaben sich bei der Untersuchung der Kundenstruktur Datenlimitationen. Es sind
weitere Untersuchungen notwendig, um zu überprüfen, inwieweit sich die
Dateneinschränkungen auf die Ergebnisse im Bereich der Kundenstruktur ausgewirkt
haben.
Im Laufe der Untersuchung wurden zudem Defizite deutlich, die aus dem verwendeten methodischen Ansatz resultieren. Diese Defizite wurden im siebten Kapitel
erläutert.
68
Die Ergebnisse der Analysen und die dargestellten Defizite bieten eine Vielzahl von
Anregungen
für
weitergehende
Untersuchungen
im
Bereich
der
Erfolgsfaktorenforschung bei Energieversorgern an.
In weitergehenden Untersuchungen könnte der Fragestellung nachgegangen werden,
wie sich die untersuchten Erfolgsfaktoren auf die Gruppe der Energieversorger
auswirken, die das in der vorliegenden Arbeit verwendete Abgrenzungskriterium von
100.000 angeschlossenen Kunden nicht erfüllen und somit nicht von der
gesellschaftsrechtlichen Entflechtung betroffen sind. Ein anschließender Vergleich
der Analysen würde Rückschlüsse auf die branchenweite Gültigkeit der Ergebnisse
ermöglichen.
Die vorliegende Analyse untersuchte einen Zeitraum, in dem die untersuchten Energieversorger aufgrund der Entflechtungsanforderungen von großen Veränderungen
betroffen waren. Für die Umsetzung der Entflechtungsanforderungen wählten die
Energieversorger unterschiedliche Strategien. Eine Vertiefung der vorliegenden
Analyse könnte die unterschiedlichen Strategien in die Betrachtung einbeziehen, um
den Einfluss der Strategiewahl auf die Ergebnisse zu analysieren.
Zudem konzentrierte sich die vorliegende Arbeit auf die Untersuchung von
potenziellen Erfolgsfaktoren, die insbesondere von der Marktstruktur abhängig sind.
Eine sinnvolle Ergänzung wäre die Analyse von unternehmensinternen Ressourcen
und deren Auswirkung auf den Unternehmenserfolg von Energieversorgern.
In der Analyse wurde auf die große Preisvolatilität bei der Beschaffung von Strom
und Gas hingewiesen. Da die Erzeugungs- bzw. Beschaffungskapazitäten zum
Großteil in den Händen von wenigen Großunternehmen liegen, sind die beobachteten
Energieversorger von den Beschaffungspreisen für Strom und Gas abhängig. Durch
die Preisvolatilität ist diese Beschaffung risikoreich. Dieses Risiko kann, zumindest
im Strombereich, durch Eigenerzeugungskapazitäten reduziert bzw. umgangen
werden. Somit wäre eine Untersuchung, die den Einfluss des Eigenerzeugungsgrades
im Bereich Strom auf den Erfolg von Energieversorgern untersucht, ein interessantes
Forschungsfeld.
69
Bei der Verwendung des ROCE als Erfolgsgröße muss berücksichtigt werden, dass
diese Erfolgskennzahl nur eine eingeschränkte Perspektive einnimmt. Die Berücksichtigung ausschließlich finanzieller Erfolgskriterien widerspricht dem interessenpluralistischen Ansatz, da die Interessen der Anteilseigner in den Vordergrund
gestellt werden (vgl. Fritz 1995, S. 222). In einem weitergehenden Ansatz könnten
die Interessen der Stakeholder und außerökonomische Gesichtspunkte Beachtung
finden. Im Bereich der Energieversorger wären die Kundenzufriedenheit und das
Ansehen des Unternehmens in der Öffentlichkeit als nicht monetäre Erfolgskriterien
denkbar.
Die
methodischen
Defizite
könnten
durch
den
Einsatz
einer
multiplen
Regressionsanalyse reduziert werden. Durch die Verwendung einer multiplen
Regressionsanalyse wäre die gleichzeitige Betrachtung von mehr als zwei Variablen
möglich. Des Weiteren könnten die Ergebnisse der vorliegenden Analyse im
Rahmen
einer
quantitativ-konfirmatorischen
Untersuchung
durch
eine
Kausalanalyse, welche im Vergleich zu Regressionsanalysen einen höheren
Anspruch hinsichtlich der Aufdeckung von Kausalzusammenhängen haben,
überprüft werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Unternehmenserfolg ein zu vielschichtiges und komplexes Phänomen ist, um es vollständig durch statistische Analysen
ergründen zu können. Jedoch können aus statistischen Analysen Denkanstöße und
Indikatoren für potenzielle Erfolgsfaktoren abgeleitet werden. Dies ist insbesondere
dann der Fall, wenn sich die Ergebnisse in Analysen bestätigen, die andere Zeiträume und Untersuchungsobjekte untersuchen. Der in dieser Arbeit gewählte
explorative Ansatz kann als Ansatzpunkt für konfirmatorische Analysen dienen. Auf
Grundlage derartiger Arbeiten kann ein Beziehungsnetz von branchenspezifischen
Einflussfaktoren erarbeitet werden, die einen starken Einfluss auf den Erfolg von
Energieversorgern haben. Aus einem derartigen Beziehungsnetz könnten wichtige
Erkenntnisse für die strategische Planung in der Energiewirtschaft gewonnen
werden.
70
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N-Ergie AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
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XXXI
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Netzgesellschaft mbH Chemnitz: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Niederrheinische Versorgung und Verkehr AG: Konzernabschluss zum
01.03.2011.
XXXII
01.03.2011.
01.03.2011.
01.03.2011.
Oberhessische Versorgungs- und Verkehrsgesellschaft mbH: Konzernabschluss zum
05.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
XXXIII
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Pfalzwerke AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
06.03.2011, Ausdruckdatum: 06.03.2011.
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RWE Rheinland Westfalen Netz AG (vormals RWE Rhein-Ruhr AG):
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RWE Rhein-Ruhr AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2008. In: Elektronischer
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XXXIV
05.03.2011, Ausdruckdatum: 05.03.2011.
05.03.2011, Ausdruckdatum: 05.03.2011.
RWE Rhein-Ruhr Verteilnetz GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
RWE Westfalen-Weser-Ems AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2008. In:
XXXV
RWE Westfalen-Weser-Ems Verteilnetz GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr
05.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
Städtische Werke Magdeburg GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009.
05.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
XXXVI
Städtische Werke Magdeburg GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2005,
verfügbar: http://www.swmagdeburg.de/media/swm_geschaeftsbericht_2005.pdf, Abrufdatum:
05.03.2011, Ausdruckdatum: 05.03.2011.
Städtische Werke Magdeburg GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2004,
verfügbar: http://www.swmagdeburg.de/media/swm_geschaeftsbericht_2004.pdf, Abrufdatum:
05.03.2011, Ausdruckdatum: 05.03.2011
Stadtwerke Augsburg Holding GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009.
15.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
05.03.2011.
Stadtwerke Bielefeld GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XXXVII
Stadtwerke Bonn GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Stadtwerke Chemnitz AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XXXVIII
Stadtwerke Düsseldorf AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Stadtwerke Düsseldorf Netz GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XXXIX
Stadtwerke Flensburg GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Stadtwerke Flensburg GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2005, verfügbar:
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Stadtwerke Halle GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XL
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Stadtwerke Halle GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2004, verfügbar:
http://www.stadtwerke-halle.de/SWH/Willkommen/Geschaeftsberichte/,
Stadtwerke Hannover AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Stadtwerke Köln GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XLI
Stadtwerke Leipzig GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009, verfügbar:
http://www.swl.de/site/swl/de/unternehmen/berichte/files/geschaeftsbericht2009.pdf, Abrufdatum: 02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
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008_de.pdf, Abrufdatum: 02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
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Stadtwerke Leipzig GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2006. In:
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005_deutsch.pdf, Abrufdatum: 02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
Stadtwerke Lübeck Holding GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XLII
Stadtwerke Lübeck Holding GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2005,
verfügbar: http://www.sw-luebeck.de/unternehmen/ueberuns/geschaeftsberichte.html, Abrufdatum: 02.03.2011, Ausdruckdatum:
02.03.2011.
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verfügbar: http://www.sw-luebeck.de/unternehmen/ueberuns/geschaeftsberichte.html, Abrufdatum: 02.03.2011, Ausdruckdatum:
02.03.2011.
Stadtwerke München GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XLIII
Stadtwerke Münster GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Elektronischer Bundesanzeiger, https://www.ebundesanzeiger.de,
Stadtwerke Regensburg GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XLIV
Südwestfalen Energie und Wasser AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009.
02.03.2011.
02.03.2011.
02.03.2011.
02.03.2011.
Süwag Energie AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
XLV
Süwag Energie AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2005, verfügbar:
http://www.suewag.com/archiv-geschaeftsberichte.html, Abrufdatum:
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
Süwag Energie AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2004, verfügbar:
http://www.suewag.com/archiv-geschaeftsberichte.html, Abrufdatum:
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
Süwag Netz GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
SVO Energie GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
XLVI
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
SVO Netz GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
swb AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
swb AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2005, verfügbar: http://www.swbgruppe.de/_media/pdf/gb_gesamt_2005.pdf, Abrufdatum: 02.03.2011,
XLVII
swb AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2004, verfügbar: http://www.swbgruppe.de/_media/pdf/gb_gesamt_2004.pdf, Abrufdatum: 02.03.2011,
SWE Stadtwerke Erfurt GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
SWK Stadtwerke Krefeld AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XLVIII
Technische Werke Dresden GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
TEN Thüringer Energienetze GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
Überlandwerk Fulda AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
XLIX
Überlandwerke Fulda AG: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2008. In:
WEMAG AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
WEMAG AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2005, verfügbar:
http://www.wemag.com/downloads/geschaeftsbericht_2005.pdf, Abrufdatum:
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
WEMAG AG: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2004, verfügbar:
http://www.wemag.com/downloads/Geschaeftsbericht_2004.pdf,
L
WEMAG Netz GmbH: Jahresabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In: Elektronischer
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
02.03.2011, Ausdruckdatum: 02.03.2011.
WSW Wuppertaler Stadtwerke GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009.
02.03.2011.
02.03.2011.
02.03.2011.
Würzburger Versorgungs- und Verkehrs GmbH: Konzernabschluss zum
05.03.2011.
https://www.ebundesanzeiger.de Abrufdatum: 05.03.2011, Ausdruckdatum:
05.03.2011.
LI
05.03.2011.
05.03.2011.
WVV Wiesbaden Holding GmbH: Konzernabschluss zum Geschäftsjahr 2009. In:
LII
Anhang
Übersicht über die verwendeten Daten bei der Analyse von Hypothese 1.
Finanzdaten: Eigentümerstruktur, ROCE
Strukturdaten: nicht erforderlich
Vertriebsgesellschaft
Verteilnetz
AVU AG für VersorgungsUnternehmen
badenova AG & Co. KG
im Konzernabschluss der
Vertriebsgesellschaft enthalten
BS Energy Netz GmbH
Beteiligungsgesellschaft
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
Versorgungs-AG & Co. KG
Dortmunder Stadtwerke AG
Duisburger Versorgungsund Verkehrsgesellschaft
mbH
E.ON Avacon AG
E.ON Avacon Vertrieb GmbH
E.ON Bayern AG
E.ON Bayern Vertrieb GmbH
E.ON edis AG
E.ON edis Vertrieb GmbH
E.ON Hanse AG
E.ON Hanse Vertrieb GmbH
E.ON Mitte AG
E.ON Mitte Vertrieb GmbH
E.ON Thüringer Energie
AG
E.ON Westfalen Weser AG
TEN Thüringer Energienetze
GmbH
E.ON Westfalen Weser
Vertrieb GmbH
Elektrizitätswerk
Mittelbaden VerwaltungsAktiengesellschaft
Emscher Lippe Energie
GmbH
EnBW Ostwürttemberg
DonauRies AG
ELE Verteilnetz GmbH
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
StrukturDaten
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
20062009
LIII
Energieversorgungs- und
Verkehrsgesellschaft mbH
Aachen
energis GmbH
20032009
energis Netzgesellschaft mbH
ENSO Energie Sachsen Ost
AG
envia Mitteldeutsche
Energie AG
EWE AG
ENSO Netz GmbH
20032009
20032009
20032009
20032009
20052009
ewmr - Energie- und
Wasserversorgung Mittleres
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
envia Verteilnetz GmbH
FSO GMBH & CO. KG
HEAG Südhessische
Energie AG
Karlsruher Versorgungs-,
Verkehrs- und Hafen GmbH Vertriebsgesellschaft enthalten
KEVAG - Koblenzer
KEVAG Verteilnetz GmbH
Elektrizitätswerk und
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
Niederrheinische
Versorgung und Verkehr
AG
Oberhessische Versorgungs- im Konzernabschluss der
und Verkehrsgesellschaft
Pfalzwerke AG
RWE Rhein-Ruhr AG
RWE Rhein-Ruhr Verteilnetz
GmbH
RWE Westfalen-WeserRWE Westfalen-Weser-Ems
Ems AG
Verteilnetz GmbH
Städtische Werke
Magdeburg GmbH
20052009
20042009
20032009
20032009
20032009
20042009
20042009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20052009
20052008
20032009
LIV
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
Stadtwerke Bielefeld GmbH
Stadtwerke Bonn GmbH
Stadtwerke Chemnitz AG
Netzgesellschaft mbH
Chemnitz
Stadtwerke Düsseldorf AG
Stadtwerke Düsseldorf Netz
GmbH
Stadtwerke Flensburg
GmbH
Stadtwerke Halle GmbH
Stadtwerke Hannover AG
Stadtwerke Köln GmbH
Stadtwerke Leipzig GmbH
Stadtwerke Lübeck Holding im Konzernabschluss der
GmbH
Stadtwerke München GmbH im Konzernabschluss der
Stadtwerke Münster GmbH im Konzernabschluss der
Stadtwerke Regensburg
GmbH
Südwestfalen Energie und
Wasser AG
Süwag Energie AG
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
SWE Stadtwerke Erfurt
GmbH
SWK Stadtwerke Krefeld
AG
Technische Werke Dresden
GmbH
Überlandwerk Fulda AG
WEMAG AG
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
20032009
20052009
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
LV
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
Würzburger Versorgungsund Verkehrsgesellschaft
mbH
WVV Wiesbaden Holding
GmbH
20072009
20032009
20032009
LVI
Finanzdaten: Stromumsatz, Gesamtumsatz, ROCE
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
mbH
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Elektrizitätswerk
Mittelbaden Verwaltungsaktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
AG
ENSO Netz GmbH
Finanzdaten
20062009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
Strukturdaten
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20062009
20052009
20052009
20062009
LVII
Energie AG
EWE AG
ewmr - Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
HEAG Südhessische
Energie AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
im Konzernabschluss
Niederrheinische
AG
Pfalzwerke AG
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
Ems AG
Verteilnetz GmbH
Städtische Werke
Magdeburg GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
Stadtwerke Bielefeld GmbH im Konzernabschluss der
Chemnitz
20052009
20082009
20052009
20052009
20052009
Keine
Daten
20052009
Keine
Daten
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052008
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
LVIII
GmbH
GmbH
GmbH
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Süwag Netz GmbH
20052009
Keine
Daten
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
Keine
Daten
20052009
20062009
20052009
20052009
20052009
20062009
20052009
20052009
20052009
20052009
20072009
20052009
20052009
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
LIX
Finanzdaten: Gasumsatz, Gesamtumsatz, ROCE
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
mbH
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Elektrizitätswerk
Mittelbaden VerwaltungsAktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
AG
ENSO Netz GmbH
Finanzdaten
20062009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
Strukturdaten
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
Keine
Daten
20052009
20062009
20052009
20052009
Keine
Daten
LX
Energie AG
EWE AG
ewmr - Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
HEAG Südhessische
Energie AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
Niederrheinische
AG
Pfalzwerke AG
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
Ems AG
Verteilnetz GmbH
Städtische Werke
Magdeburg GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
Chemnitz
20082009
20082009
20052009
Keine
Daten
20052009
Keine
Daten
20052009
Keine
Daten
Keine
Daten
20052009
20052009
20052009
20052009
Keine
Daten
20052009
20052008
20052008
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
LXI
GmbH
GmbH
GmbH
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Süwag Netz GmbH
20052009
Keine
Daten
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
20052009
Keine
Daten
20052009
20062009
20052009
20052009
20052009
20062009
20052009
20052009
Keine
Daten
Keine
Daten
20072009
20052009
20052009
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
LXII
Finanzdaten: Gesamtumsatz, ROCE
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
Duisburger Versorgungs- und im Konzernabschluss der
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
E.ON Thüringer Energie AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Elektrizitätswerk Mittelbaden im Konzernabschluss der
VerwaltungsVertriebsgesellschaft enthalten
Aktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
Strukturdaten
20032009
20062009
20032009
20032009
LXIII
AG
envia Mitteldeutsche Energie
AG
EWE AG
ewmr- Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
ENSO Netz GmbH
20032009
20032009
20032009
20052009
20052009
20042009
20032009
20032009
20032009
20042009
20042009
20032009
20032009
20032009
20032009
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
RWE Westfalen-Weser-Ems RWE Westfalen-Weser-Ems
AG
Verteilnetz GmbH
Städtische Werke Magdeburg im Konzernabschluss der
GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
20042009
20052009
20052008
20032009
20032009
20032009
20032009
FSO GMBH & CO. KG
HEAG Südhessische Energie
AG
Verkehrs- und Hafen GmbH
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
Niederrheinische Versorgung
und Verkehr AG
Oberhessische Versorgungsund Verkehrsgesellschaft
mbH
Pfalzwerke AG
LXIV
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Chemnitz
GmbH
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
Stadtwerke Flensburg GmbH
Stadtwerke Lübeck Holding
GmbH
Stadtwerke München GmbH
Stadtwerke Münster GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
20032009
20052009
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20072009
20032009
20032009
LXV
Finanzdaten: ROCE
Strukturdaten: nutzbare Stromabgabe
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Aktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
Strukturdaten
20062008
20062008
20072008
20072008
20062008
20062008
20062008
20062008
2006,
2008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20032009
20062009
20032009
20072008
20062008
20062008
20032009
20062008
LXVI
AG
AG
EWE AG
20032009
20032009
20032009
20052009
20072008
20062008
20062008
20062007
20052009
20042009
20032009
20032009
20032009
20062008
20072008
20062008
20072008
20062008
20042009
20042009
20032009
20032009
20032009
20032009
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
AG
Verteilnetz GmbH
GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
20042009
20052009
20052008
20032009
20032009
20032009
20032009
20072008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20072008
ewmr - Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
und Verkehr AG
mbH
Pfalzwerke AG
ENSO Netz GmbH
LXVII
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Chemnitz
GmbH
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20072008
2007
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
20032009
20052009
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20072009
20032009
20032009
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
LXVIII
Finanzdaten: ROCE
Strukturdaten: Gasabgabe
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Aktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
Strukturdaten
20042008
20042008
20042008
20052006
20042008
20042006
2006
20032009
Keine
Daten
20052008
20052008
20042008
20062008
20052006,
2008
20062008
Keine
Daten
20032009
20062009
20032009
20042008
20042008
20042008
20032009
20042008
LXIX
AG
AG
EWE AG
ENSO Netz GmbH
20032009
Keine
Daten
20032009
ewmr- Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
Keine
Daten
20052008
Keine
Daten
20042006,
2008
Keine
Daten
20052009
20042009
20032009
20032009
Keine
Daten
20042006
20042007
20042007
20042008
Keine
Daten
Keine
Daten
20042009
20032009
20032009
20032009
Keine
Daten
Keine
Daten
20042008
20042008
2004,
2006
20042008
Keine
Daten
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
AG
Verteilnetz GmbH
GmbH
Keine
Daten
20052009
20052008
20032009
Keine
Daten
2006
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
20032009
FSO GMBH & CO. KG
AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
und Verkehr AG
mbH
Pfalzwerke AG
2006
2004,
20062008
20042007
LXX
20032009
Chemnitz
GmbH
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
20032009
Keine
Daten
20052009
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
Keine
Daten
GmbH
GmbH
AG
GmbH
20042005,
20072008
20052008
20042008
20042007
20072008
20062008
20042008
20062008
20042005,
2008
20042008
Keine
Daten
20042007
20042008
20042007
20042008
20042008
20042008
20042008
20042008
20042005,
20072008
Keine
Daten
LXXI
WEMAG AG
WEMAG Netz GmbH
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
Keine
Daten
20072009
mbH
GmbH
20032009
Keine
Daten
20042006,
2008
20042008
20032009
20042007
LXXII
Finanzdaten: ROCE
Strukturdaten: Stromabgabe an Industriekunden, Gesamtstromabgabe
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Aktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
Strukturdaten
20062008
20062008
20062008
20072008
20062008
20062008
20062008
20062008
2006,
2008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20032009
20062009
20032009
20062008
20062008
20062008
20032009
20062008
LXXIII
AG
AG
EWE AG
20032009
20032009
20032009
20052009
20072008
20062008
20062008
20062007
20052009
20042009
20032009
20032009
20032009
20062008
20072008
20062008
20062008
20062008
20042009
20042009
20032009
20032009
20032009
20032009
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
AG
Verteilnetz GmbH
GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
20042009
20052009
20052008
20032009
20032009
20032009
20032009
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20072008
ewmr -Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
und Verkehr AG
mbH
Pfalzwerke AG
ENSO Netz GmbH
LXXIV
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Chemnitz
GmbH
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
Keine
Daten
Keine
Daten
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20072009
20032009
20062008
20062008
20072008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
Keine
Daten
Keine
Daten
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20062008
20032009
20062008
LXXV
Finanzdaten: ROCE
Strukturdaten: Gasabgabe an private Haushalte, Gesamtgasabgabe
Verteilnetz
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
BS Energy Netz GmbH
E.ON Avacon AG
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
Strukturdaten
20042008
20042008
20052006,
2008
20052006
20042008
2004
2006
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
GmbH
20032009
20032009
20042009
Vertrieb GmbH
20032009
Elektrizitätswerk Mittelbaden
Verwaltungsaktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
Keine
Daten
20052007
20052006,
2008
20042005,
2008
Keine
Daten
20032009
20062009
20032009
20042008
20042008
20042008
20052008
2005,
20072008
2007
LXXVI
energis GmbH
20032009
20032009
Keine
Daten
20032009
Keine
Daten
20042008
20052008
Keine
Daten
20042006
Keine
Daten
AG
AG
EWE AG
ENSO Netz GmbH
20052009
20042009
Keine
Daten
20032009
Keine
Daten
20042006
20042007
Keine
Daten
2004,
20062008
Keine
Daten
Keine
Daten
20042009
20032009
20032009
20032009
Keine
Daten
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
AG
Verteilnetz GmbH
GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
Keine
Daten
20052009
20052008
20032009
20032009
ewmr - Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
und Verkehr AG
mbH
Pfalzwerke AG
Keine
Daten
2004,
20062008
20042008
2004,
2006
20042008
Keine
Daten
Keine
Daten
2006
2006
2004,
2006
2004,
2006
LXXVII
Chemnitz
GmbH
20032009
20032009
20032009
20032009
Keine
Daten
20032009
20042009
20032009
20042009
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
20032009
Keine
Daten
20052009
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WEMAG Netz GmbH
Keine
Daten
Keine
Daten
20072008
20052008
20042008
20042007
Keine
Daten
2008
20042008
2004,
2006
20042005,
2008
20042008
Keine
Daten
20042007
20042008
20042007
20042008
20042008
20042006
20042008
20042008
20042005,
20072008
Keine
Daten
Keine
Daten
LXXVIII
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
20072009
mbH
20032009
GmbH
20032009
20042006,
2008
20042005,
20072008
20042007
LXXIX
Finanzdaten: ROCE
Strukturdaten: Anzahl Kunden Gesamt, Stromleitungslänge
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Aktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
Finanzdaten
Keine
Daten
20032009
20032009
Keine
Daten
20032009
20032009
20032009
20032009
Keine
Daten
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
Strukturdaten
Keine
Daten
20072008
20072008
Keine
Daten
20072008
2007
20032009
20062009
20032009
20072008
20072008
20072008
20032009
20072008
2008
20072008
Keine
Daten
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
LXXX
AG
AG
EWE AG
20032009
20032009
20032009
20052009
20072008
20072008
20072008
2007
20052009
20042009
Keine
Daten
Keine
Daten
20032009
20072008
20072008
Keine
Daten
Keine
Daten
20072008
20042009
20042009
20032009
20032009
20032009
20032009
20072008
20072008
20072008
2007
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
AG
Verteilnetz GmbH
GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
20042009
20052009
20052008
20032009
Keine
Daten
20032009
20032009
20072008
20072008
20072008
20072008
Keine
Daten
20072008
20072008
ewmr - Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
und Verkehr AG
mbH
Pfalzwerke AG
ENSO Netz GmbH
20072008
20072008
LXXXI
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Chemnitz
GmbH
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
20072008
20072008
Keine
Daten
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
Keine
Daten
2007
20032009
20032009
Keine
Daten
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
Keine
Daten
20052009
20032009
20062009
20032009
Keine
Daten
Keine
Daten
20032009
Keine
Daten
20032009
20042009
20032009
20072009
20032009
20032009
20072008
20072008
20072008
20072008
Keine
Daten
Keine
Daten
20072008
Keine
Daten
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
LXXXII
Finanzdaten: ROCE
Strukturdaten: Stromabgabe, Stromleitungslänge
Verteilnetz
BS Energy Netz GmbH
Stadt Solingen mbH
Braunschweiger
E.ON Avacon AG
E.ON Bayern AG
E.ON edis AG
E.ON Hanse AG
E.ON Mitte AG
GmbH
Vertrieb GmbH
Aktiengesellschaft
GmbH
DonauRies AG
Aachen
energis GmbH
Finanzdaten
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
Strukturdaten
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
2008
20032009
20062009
20032009
20072008
20072008
20072008
20032009
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
LXXXIII
AG
AG
EWE AG
20032009
20032009
20032009
20052009
20072008
20072008
20072008
2007
20052009
20042009
20032009
20032009
20032009
20072008
20072008
2008
20042009
20042009
20032009
20032009
20032009
20032009
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
RWE Rhein-Ruhr AG
GmbH
AG
Verteilnetz GmbH
GmbH
Stadtwerke Augsburg
Holding GmbH
20042009
20052009
20052008
20032009
20032009
20032009
20032009
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
ewmr - Energie- und
Ruhrgebiet GmbH
EWR AG
FSO GMBH & CO. KG
AG
KEVAG - Koblenzer
Verkehrs-AG
Lechwerke AG
Mainova AG
MVV Energie AG
N-ERGIE AG
und Verkehr AG
mbH
Pfalzwerke AG
ENSO Netz GmbH
20072008
20072008
LXXXIV
GmbH
Wasser AG
Süwag Energie AG
Chemnitz
GmbH
Süwag Netz GmbH
SVO Energie GmbH
SVO Netz GmbH
SWB AG
WEMAG Netz GmbH
GmbH
GmbH
AG
GmbH
WEMAG AG
WSW Wuppertaler
Stadtwerke GmbH
mbH
GmbH
20032009
20032009
20032009
20032009
20042009
20032009
20042009
20032009
20032009
20052009
20032009
20062009
20032009
20032009
20032009
20032009
Keine
Daten
20032009
20042009
20032009
20072009
20032009
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
2007
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
Keine
Daten
20072008
20072008
20072008
20072008
20072008
20032009
20072008
LXXXV
Eidesstattliche Erklärung
Ich versichere, dass ich die beiliegende Diplomarbeit selbständig verfasst, keine
anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt sowie alle wörtlich
oder sinngemäß übernommenen Stellen in der Arbeit gekennzeichnet habe.
___________________________
Ort, Datum
_____________________________
Unterschrift

Diplomarbeit - Transferstatt

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