Zeitschrift für Betriebswirtschaft

, 79:1113

Aufsichtsratsverflechtungen und ihr Einfluss

Authors

    • Fakultät für WirtschaftswissenschaftenGoethe-Universität Frankfurt
  • Florian. Gattung
    • Fachgebiet Empirische WirtschaftsforschungTU Darmstadt
  • Jochen Möbert
    • Fachgebiet Empirische WirtschaftsforschungTU Darmstadt
  • Immanuel Pahlke
    • Fakultät für WirtschaftswissenschaftenGoethe-Universität Frankfurt
Forschung

DOI: 10.1007/s11573-009-0309-y

Cite this article as:
Entorf, H., Gattung, F., Möbert, J. et al. Z Betriebswirtsch (2009) 79: 1113. doi:10.1007/s11573-009-0309-y

Zusammenfassung

Der vorliegende Aufsatz untersucht den Einfluss von Aufsichtsratsvernetzungen auf die Entwicklung der Vorstandsbezüge von DAX-Unternehmen. Die kombinierte Anwendung von Methoden der sozialen Netzwerkanalyse und der Panelökonometrie erleichtert die Erfassung der Struktur der Aufsichtsratsverflechtungen, die Identifikation der daraus resultierenden Verhandlungsmacht sowie die Messung ihrer Wirkung auf Vorstandsgehälter. Die Aufsichtsratsnetze bilden die Datenbasis zur Erstellung von direkten und indirekten Netzwerkvariablen. Anhand von Fixed- und Time-Effects Panel-Schätzungen wird die Performance der Unternehmen berücksichtigt und der Einfluss von Netzwerkvariablen auf die Höhe der Vorstandsbezüge getestet. Die Vorstandsgehälter eines Unternehmens steigen mit der Zahl der wahrgenommenen Aufsichtsratsmandate in anderen Unternehmen und sinken mit der Zahl fremder Vorstände im eigenen Aufsichtsrat. Der Wechsel eines ehemaligen Vorstandsvorsitzenden an die Aufsichtsratsspitze führt nicht zu signifikant höheren Vorstandsgehältern.

Schlüsselwörter

Corporate GovernanceVorstandsvergütungAufsichtsratsverflechtungen

The Social Network of Directors: Impact on Executive Compensation for German DAX Companies.

Abstract

This article examines the development of executive compensation of the German DAX corporations from 2001 to 2006. A higher executive compensation requires an approval of the supervisory board. Accordingly, we investigate the social network of the board of directors of these companies and use several variables describing the structure of this network as covariates of the development of the executive compensation in a panel analysis. Fixed and time effects panel estimations imply that a rising number of executives in the supervisory board of other companies results in increasing compensation. By contrast, executive compensation decreases when the supervisory board of the respective company is controlled by a growing number of executives from foreign companies.

Keywords

Corporate governanceSocial network of directorsExecutive compensation

JEL Classification

M52G43L14

1 Einleitung

Vorstandsmitgliedern deutscher DAX-Konzerne wird oft vorgeworfen, sie würden die sich aus der Verflechtung ihrer Aufsichtsratsmandate ergebenden Machtvorteile zur Gehaltssteigerung nutzen. Insbesondere von Arbeitnehmervertretern wird auf den außergewöhnlichen Anstieg der Vorstandsbezüge hingewiesen. Vertreter der Arbeitgeberseite rechtfertigen hingegen die Entwicklung der letzten Jahre und verweisen auf die erzielten Unternehmensgewinne, das Marktumfeld und die hohen Gehälter für Führungskräfte im angelsächsischen Raum. Tatsächlich haben in den letzten Jahren die Vorstandsbezüge selbst mäßig erfolgreicher DAX-Konzerne sukzessive zugenommen. Im Durchschnitt betrug die Steigerung zwischen 2001 und 2006, also innerhalb von nur fünf Jahren, ca. 65% (vgl. Tab. 1 dieses Aufsatzes).
Tab. 1

Vorstandsbezüge und „Earnings Before Taxes“

Variable

Jahr

Mittelwert

Median

Std.abw.

Max.

Min.

VG

2001

1,16

1,08

0,55

2,94

0,20

 

2002

1,25

1,10

0,62

3,69

0,28

 

2003

1,47

1,29

0,72

3,73

0,62

 

2004

1,57

1,52

0,52

3,04

0,75

 

2005

1,78

1,64

0,67

3,83

0,90

 

2006

1,91

1,83

0,53

3,68

0,92

EBT

2001

0,87

0,64

1,48

4,41

−2,50

 

2002

0,24

0,61

5,26

6,07

−26,79

 

2003

0,97

0,72

1,61

5,54

−2,15

 

2004

2,17

1,46

1,84

6,79

0,21

 

2005

2,53

1,70

2,17

7,88

−0,19

 

2006

2,72

2,17

2,40

10,32

−0,73

Legende: Vorstandsbezüge (VG) in Mio. Euro und „Earnings before Taxes“ (EBT) in Mrd. Euro. Vorstandsgehälter ohne Vorstandsvorsitzenden. Datenquelle Vorstandsgehälter: DSW 2003, 2005, 2007. Datenquelle EBT: Geschäftsberichte.

Veränderungen der Vorstandsbezüge bedürfen der Zustimmung des Aufsichtsrates. Gute reziproke Beziehungen zwischen Vorstand und Aufsichtsrat werden daher als eine Ursache der hohen Vorstandsvergütung vermutet und empirisch belegt (vgl. dazu vor allem Bebchuk u. Fried 2004, 2005). Die (direkte und indirekte) wechselseitige Versendung von Vorständen in die Aufsichtsräte könnte strategische Machtpositionen eröffnen und somit die Chance erhöhen, im Vorstand eine Bezugserhöhung zu erreichen. Empirische Evidenz für diese Hypothese liefern unter anderem Miczaika und Witt (2004) für den deutschen und Hallock (1997) sowie Core et al. (1999) für den US-amerikanischen Markt. Aus anreiztheoretischer Sicht ist allerdings fraglich, ob solche Vernetzungen mit entsprechend viel beschäftigten Vorständen stets zugunsten der Steigerung des operativen Ergebnisses ausfallen (vgl. dazu u. a. Kramarz u. Thesmar 2006; sowie Fich u. Shivdasani 2006).

Auch der besonders in einer breiteren Öffentlichkeit diskutierte rechtlich-normative Aspekt der Vernetzung ist problematisch. Ziel des Deutschen Corporate Governance Kodexes ist es, eine effektive Unternehmenskontrolle über den Aufsichtsrat der Unternehmen sicherzustellen. Daher sind offensichtliche reziproke Aufsichtsratsverflechtungen, d. h. ein Vorstandsmitglied des Unternehmens A kontrolliert Unternehmen B und umgekehrt, verboten. Unklar bleiben jedoch die Effekte indirekter und verdeckter Verflechtungen. Ob sich hieraus wirklich finanzielle Vorteile für die Vorstandsmitglieder in Aufsichtsräten ableiten lassen, ist nicht offensichtlich. In diesem Aufsatz werden daher, im Unterschied zu bisherigen Analysen des Zusammenhangs zwischen Aufsichtsratsverflechtungen und Vorstandsgehältern, Methoden der sozialen Netzwerkanalyse herangezogen, um auch weniger offensichtlich vorhandene Strukturen und ihre Implikationen für die Vorstandsgehälter zu erfassen. In einer Paneldatenanalyse der Vorstandsgehälter werden die jeweiligen Machtpositionen der Vorstände innerhalb des DAX-Netzwerks als erklärende Netzwerkvariablen in die Regressionsgleichung einbezogen.

Die panelökonometrische Behandlung des Schätzproblems erlaubt die Berücksichtigung unbeobachtbarer unternehmens- und zeitspezifischer Heterogenität, was gleichfalls einen innovativen Beitrag zur Literatur der Aufsichtsratsverflechtungen darstellt. Ein Verzicht auf die Kontrolle latenter Einflussfaktoren könnte zu einer systematischen Über- oder Unterschätzung der Netzwerkfaktoren führen, z. B. weil sie und andere erklärende Variablen mit nicht im Datensatz erfassbaren Managementeigenschaften korreliert sind. Bekanntlich würde diese Eigenschaft in Querschnittsstudien zu einer Verzerrung der Schätzergebnisse führen.1

Bevor wir in die Datenanalyse einsteigen, geben wir in Kapitel B einen Literaturüberblick, um in Kapitel C testbare Hypothesen zu formulieren. In Kapitel D wird ein Unternehmensdatensatz deskriptiv beschrieben, um im Anschluss daran in Kapitel E die Hypothesen mit Hilfe von Panelschätzungen zu überprüfen. Kapitel F interpretiert abschließend die Konsequenzen der Regressionsergebnisse.

2 Literaturüberblick

Die Literatur der sich mit Vorstandsgehältern befassenden Corporate Governance Forschung ist sowohl in Anzahl als auch in Komplexität sehr umfangreich. Der folgende Überblick beschäftigt sich daher hauptsächlich mit Beiträgen, die das Personalverflechtungsnetzwerk der Vorstands- und Aufsichtsratsmitglieder untersuchen.

Viele Literaturbeiträge diskutieren US-spezifische Fragestellungen. Das einstufige Corporate Governance System der USA ist nur bedingt vergleichbar mit dem zweistufigen System des deutschen Aktienrechts. In Deutschland ist der Vorstand für die operative Unternehmensführung zuständig, während der Aufsichtsrat als Kontrollorgan fungiert und strategische Unternehmensentscheidungen der Zustimmung des Aufsichtsrats bedürfen. Trotz der Unterschiede beider Systeme lohnt sich die Betrachtung der US-Literatur auf Grund der gewählten Methodik. Viele der dort diskutierten Details können auch für die Analyse des deutschen Systems hilfreiche Impulse liefern.

Die Inhalte der Artikel von Larcker et al. (2005) sowie Guedj und Barnea (2007) kommen in methodischer Hinsicht der in diesem Aufsatz gewählten Vorgehensweise am nächsten. Beide Artikel untersuchen, inwieweit Personalverflechtungsnetzwerke einen Einfluss auf Vorstandsvergütungen haben. Larcker et al. (2005) analysieren den Einfluss sozialer Netzwerke auf die Vergütung des Vorstandsvorsitzenden, indem sie einen großen Querschnittsdatensatz verwenden, der 22.047 Vorstände aus 3.114 US-Firmen umfasst. Sie finden heraus, dass Verknüpfungen zwischen Insidern und Outsidern, die im Netzwerk sehr nah zueinander positioniert sind, Vorstandsgehälter erhöhen. Um die konjunkturell und unternehmensspezifisch bedingte unbeobachtbare Heterogenität zu berücksichtigen, führen Guedj und Barnea (2007) Two-Way-Fixed-Effect-Schätzungen durch. Sie verwenden einen großen Paneldatensatz, der aus 1.500 S&P Unternehmen für die Jahre 1996 bis 2004 erstellt wurde. Einvernehmlich mit Larcker et al. (2005) wird ein signifikanter Einfluss von Netzwerkstatistiken (ähnlich zu den hier verwendeten) auf Vorstandsvergütungen nachgewiesen.

Gerade die Ergebnisse dieser beiden Studien zeigen sehr deutlich, dass indirekte Netzwerkeffekte und die Verwendung von Paneldaten notwendig sind, um aussagefähige ökonometrische Ergebnisse zu erzielen. Übliche Ansätze ohne Netzwerkeinflüsse machen es unmöglich, den Einfluss indirekter Verbindungen nachzuweisen. Dieser Unterschied könnte den geringen Erklärungsgehalt von persönlichen Beziehungen auf Vorstandsvergütungen begründen, der in Studien ohne Netzwerkeinflüsse gefunden wird. Beispielsweise untersucht Hallock (1997, 1999) Verflechtungen zwischen Vorstandsvorsitzenden von 773 großen US-amerikanischen Unternehmen im Jahr 1992. Er findet einen geringen positiven Zusammenhang zwischen der Anzahl an Verflechtungen und dem Gehalt. Die direkten Verflechtungen sind nur eine kleine Untermenge des gesamten Personalverflechtungsnetzwerks, daher kann auch nur ein geringer Einfluss des Netzwerks auf die Vergütung nachgewiesen werden. In ähnlicher Weise zeigt die Studie von Core et al. (1999) keinen starken Einfluss von Verflechtungen zwischen Vorstandsvorsitzenden auf deren Gehälter auf.

Miczaika und Witt (2004) verwenden gleichfalls eine Querschnittsstudie und den Pearsonschen Korrelationskoeffizienten, um zu testen, ob Vorstandsvergütungen von der Anzahl der Verflechtungsbeziehungen in den DAX und MDAX Unternehmen im Jahre 2002 abhängen. Sie finden keinen positiven Zusammenhang. Weitere aktuelle Studien zur Erklärung der Vorstandsvergütung haben Schmid (1997), Kaserer und Wagner (2004), Andres und Theissen (2007) sowie Schmidt und Schwalbach (2007) verfasst. Insbesondere die letztgenannten Autoren hinterfragen die unklaren und wenig transparenten persönlichen Verflechtungen zwischen den Unternehmen, ohne jedoch auf diese Punkte in ihren Arbeiten einen besonderen Schwerpunkt zu legen. An dieser Stelle soll der vorliegende Aufsatz ansetzen.

Die Netzwerkforschung in Deutschland ist aus methodologischer Sicht relativ wenig beachtet. Allerdings werden in der Soziologie seit über 10 Jahren deskriptive Analysen durchgeführt. Es existieren daher interessante Ergebnisse in Bezug auf die Entwicklung von Netzwerken in Kontrollgremien. Beyer (1996) zeigt die hohe Vernetzung großer deutscher Firmen im Jahr 1992. Etwa 80% aller Unternehmen waren zu dieser Zeit direkt oder indirekt miteinander verbunden. Diese Werte werden durch Windolf und Nollert (2001) bestätigt. Banken und Versicherungen weisen die höchste Anzahl an Verknüpfungen auf und nehmen daher die zentralen Positionen im Verflechtungsnetzwerk ein. Heinze (2002) vergleicht die Netzwerkstrukturen von 1989 mit 2001 und findet strukturell relativ stabile Netzwerke vor. Kengelbach und Roos (2006) führen diese Untersuchung fort und ermitteln eine ansteigende Anzahl von Netzwerkverbindungen in den Jahren 2001 bis 2004.

3 Hypothesen

Netzwerkeigenschaften dienen in der vorliegenden Studie, ähnlich wie bei Guedj und Barnea (2007) als auch bei Larcker et al. (2005), zum Test des Einflusses der Personalverflechtung auf die Vorstandsvergütung. Netzwerkstudien liefern mit der Quantifizierung von Beziehungs- und Machtverflechtungen Einflussfaktoren, die in üblichen Lohn- und Gehaltsstudien nicht einbezogen werden können. Im Folgenden wird gezeigt, wie netzwerkanalytische Maßzahlen zur Verflechtung zwischen Vorständen eines Unternehmens und unternehmensfremden Aufsichtsräten herangezogen werden können, um konkurrierende Hypothesen zur Entwicklung der Vorstandsgehälter unterscheidbar und überprüfbar zu machen.

Die Vermutung, dass DAX-Vorstandsmitglieder ihr Beziehungsgeflecht zur gegenseitigen Erhöhung von Vorstandsgehältern nutzen, hat bereits zu der Forderung geführt, Vorstandsgehälter in der Europäischen Union von einer unabhängigen und nicht mit Vorstandsmitgliedern anderer Unternehmen besetzten Kommission beschließen zu lassen (vgl. Ferrarini u. Moloney 2005). Hier wird offensichtlich ein generelles Systemversagen der Unternehmenskontrolle unterstellt, da in diesem System Kontrollierte und Kontrolleure nicht im Interesse einer effizienten Unternehmensführung miteinander konkurrieren, sondern zur Durchsetzung eigener Interessen kolludieren (vgl. hierzu den Standardansatz des „Principal-Supervisor-Agent“-Modells – ohne Berücksichtigung von Netzwerkinterdependenzen – von Tirole 1986, 1992). Wenn diese Hypothese – im Folgenden als Kollusionshypothese bezeichnet – die in der Realität vorliegenden Beziehungen in adäquater Weise beschreibt, dann könnten die allgemeinen Gehaltserhöhungen Resultat einer wirksamen Reziprozität von Vorständen aller DAX-Unternehmen sein, da Vorstände im Aufsichtsrat auf Vorstände fremder Unternehmen treffen, mit denen sie u. a. auch über die Höhe des Vorstandsgehalts verhandeln. Entsprechend sind mit steigendem (fallendem) Anteil fremder DAX-Vorstände im eigenen Aufsichtsrat steigende (fallende) Vorstandsgehälter zu erwarten, da im Unternehmen eine steigende (fallende) Zahl sich gegenseitiger unterstützender (eigener und fremder) Vorstände versammelt ist.

Durch die Arbeit von Bebchuk und Fried (2004: „Pay without Performance“, vgl. dazu auch Bebchuk u. Fried, 2005; Holmström 2006) ist in den letzen Jahren eine alternative Erklärung der Zuwächse bei Vorstandsgehältern populär geworden, die von den Autoren als managerial power charakterisiert wird. Während bei der Kollusionshypothese die wechselseitige Kollusion der Vorstände selbst im Vordergrund steht, geht es hierbei um die Machtbeziehung zwischen Vorständen und Aufsichtsräten. Bebchuk und Fried (2004) weisen pointiert darauf hin, dass Gehaltszuwächse der Vorstände oft auf die gut gepflegten Beziehungen mit den Aufsichtsräten zurückzuführen seien, die vor allem durch die mit diesen Beziehungen verbundenen Machtzuwächsen erzielt werden können.2 Bebchuk und Frieds (2004) Hypothese besagt entsprechend, dass Vorstände mit größerer „Macht“ eine höhere Entlohnung erhalten als ihre weniger mächtigen Kollegen.3 Empirische Unterstützung für diese Hypothese sehen die Autoren nicht in hohen Vorstandsgehältern per se, sondern vor allem in der Korrelation zwischen Macht und Entlohnung.4 Wichtig ist jedoch an dieser Stelle der Hinweis, dass die Macht der Mitglieder eines Vorstands nicht nur durch die (kooperative) Beziehung zum eigenen Aufsichtsrat erwächst (was auch bei der Kollusionshypothese unterstellt wird), sondern Macht durch die Ansammlung von Beziehungen zu einer Vielzahl von Aufsichtsräten fremder Unternehmen kumuliert werden kann, was besonders effektiv ist, wenn man zu einem Mitglied in diesen Aufsichtsräten geworden ist.

Die empirische Überprüfung der „Managerial-Power-Hypothese“ verlangt entsprechend eine Maßzahl für die Stärke der „Macht“. Hier bieten Netzwerkvariablen eine ausgezeichnete Möglichkeit, die Macht der Vorstandsmitglieder zu quantifizieren. Abweichend von der Betrachtungsweise bei Bebchuk und Fried (2004), die im Wesentlichen allein auf die Beziehung zum eigenen Aufsichtsrat abstellt, soll in dieser Arbeit eine verallgemeinerte Sichtweise des Machtgewinns verfolgt werden, bei der sich die relative Machtposition eines Vorstands aus der Interaktion mit den Aufsichtsräten aller anderen (DAX-) Unternehmen ergibt. Üben Vorstände Aufsichtsratsmandate in anderen Unternehmen aus, so erhöht sich dadurch der relative Marktwert des betreffenden Vorstands, da seine Markt- und Verhandlungsmacht im Vergleich zu der Macht der Kollegen steigt (vgl. dazu auch Jensen et al. 2004).

Bei der in der vorliegenden Studie gegebenen Datenlage kann auch die Konsequenz für das Zielunternehmen quantifiziert werden, indem die Information über die Richtung der Verflechtung („entsenden“ versus „empfangen“ von Vorständen in Aufsichtsräten) genutzt wird. Die Daten erlauben also nicht nur die vermuteten Gehaltszuschläge aufgrund der „Ausübung von Kontrollmacht“ zu messen, sondern invers dazu auch die Wirkung „erfahrener Kontrollmacht“ durch fremde Vorstände im Aufsichtsrat zu evaluieren. Wenn davon auszugehen ist, dass sich durch Ausübung von Kontrollmacht das Machtpotential erhöht, so wird (auch im Sinne der weiter oben formulierten Hypothese von Bebchuk und Fried, 2005) bei „Erleiden“ einer fremden Kontrolle konsequenterweise die Marktmacht und damit auch das Gehalt – relativ zu dem Gehalt der anderen Vorstände – sinken. Das unterscheidet sich deutlich von der Kollusionshypothese. Ihre Gültigkeit würde implizieren, dass eine steigende Zahl von fremden Vorständen im Aufsichtsrat sich stets positiv auf die Gehaltsentwicklung auswirken müsste.

Zusammenfassend testen wir also folgende konkurrierende Hypothesen:
  • Kollusionshypothese: Die Vorstandsgehälter eines Unternehmens steigen mit der Zahl der fremden DAX-Vorstandsmitglieder im eigenen Aufsichtsrat.

  • Markthypothese: Die Vorstandsgehälter eines Unternehmens steigen mit der Zahl von DAX-Aufsichtsratspositionen der eigenen Vorstandsmitglieder und sinken mit der Zahl fremder DAX-Vorstände im eigenen DAX-Unternehmen.

Beide angeführten Hypothesen betrachten die dyadische Ebene, d. h. die direkten Netz- werkbeziehungen zwischen den DAX-Unternehmen. Die Hypothesen implizierten die Messung von entsendenden und empfangenen Vorständen in Vorständen, sie vernachlässigen aber die Interaktionen zwischen den Unternehmen. Zwar sind gemäß § 100 (2) Nr.3 AktG reziproke Netzwerkstrukturen von Vorständen und Aufsichtsräten zweier Unternehmen verboten, jedoch sind transitive und zyklische Netzwerkstrukturen, welche möglicherweise als Ersatz für die reziproken Netzwerkstrukturen dienen und die Entwicklung der Vorstandsgehälter beeinflussen könnten, erlaubt.
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Abb. 1

Netzwerktriaden – transitive und zirkuläre Verflechtungen

Die Einbeziehung triadischer Netzwerkstrukturen, zum Beispiel die in Abb. 1 gezeigten transitiven und zirkulären Strukturen, ermöglicht also die Verifizierung der Kollusions- und Markthypothese aus einer zusätzlichen Netzwerkperspektive. Aufgrund des Überkreuzverflechtungsverbots von Aufsichtsrats- und Vorstandsmitgliedern zweier Unternehmen existieren innerhalb einer beliebigen Triade maximal drei Beziehungen. Alle Triaden mit drei Beziehungen im DAX-Aufsichtsratsnetzwerk sind entweder transitiver oder zirkulärer Art.

Innerhalb einer zirkulären Netzwerktriade haben alle beteiligten Unternehmen einen fremden DAX-Vorstand im eigenen Aufsichtsrat, während ein eigenes Vorstandsmitglied im Aufsichtsrat eines anderen DAX-Unternehmens sitzt. Die Existenz zirkulärer Netzwerkstrukturen kann daher als Überprüfung einer trilateralen Kollusionshypothese angesehen werden. Aus aktienrechtlicher Sicht ist die Bedeutung zirkulärer Netzwerkstrukturen von Bedeutung, da über zirkuläre Triaden das Überkreuzverflechtungsverbot ad absurdum geführt werden kann.

Transitive Strukturen deuten hingegen weniger auf eine allen Vorstandsmitgliedern nutzende Machtbalance hin, da jedes Unternehmen in einer transitiven Struktur eine unterschiedliche Position wahrnimmt. So gibt es ein – unter der Hypothese machtwirksamer Netzstruktur – kontrollierendes Unternehmen Out2, welches zwei Vorstandsmitglieder aussendet, ein Unternehmen Out1In1, welches einen Vorstand aussendet und einen fremden DAX-Vorstand im eigenen Aufsichtsrat aufweist und ein kontrolliertes Unternehmen In2, welches zwei Vorstände aus unterschiedlichen DAX-Unternehmen empfängt. Entsprechend der obigen Ausführungen zur Markthypothese erwarten wir eher höhere Gehälter in den Out2-, eher mittlere Gehälter in den Out1In1- und eher niedrigere Gehälter in den In2-Unternehmen. Somit können wir folgendes zusätzliches Hypothesenpaar formulieren:
  • Zirkuläre Kollusionshypothese: Die Vorstandsgehälter eines Unternehmens steigen mit der Zahl seiner zirkulären Triaden.

  • Transitive Markthypothese: Die Vorstandsgehälter eines Unternehmens steigen mit der Zahl von „TwoOut“ Positionen und sinken mit der Zahl von „TwoIn“ Positionen innerhalb transitiver Netzwerktriaden.

4 Daten und deskriptive Analyse

Die Analyse der Vorstandsbezüge von Aktiengesellschaften sowie der Aufsichtsratsverflechtungen erfolgt für jene 30 Unternehmen, die am Ende des Jahres 2003 dem DAX zugrunde lagen.5 Dieses Referenzjahr wird gewählt, da mit der nachfolgenden Aufnahme der Unternehmen Hypo Real Estate und Deutsche Postbank in den DAX die Schwierigkeit verbunden wäre, zwei Unternehmen zu analysieren, die zuvor nicht an der Börse gehandelt wurden. Die Unternehmens- und Netzwerkdaten von Vorstands- und Aufsichtsratsebene der gewählten 30 Unternehmen liegen hingegen durchgehend für die Jahre 2001 bis 2006 vor, so dass die Analyse eines Balanced Panels möglich ist.6

4.1 Unternehmensdaten

Das Untersuchungsobjekt ist der durchschnittliche Vorstandsbezug des jeweiligen DAX-Unternehmens im betrachteten Zeitraum. Dieser ergibt sich aus der Summe aller Vorstandsgehälter innerhalb eines Unternehmens dividiert durch die Zahl der Vorstandsmitglieder. Als Datenquellen dienen die Vergleichstabellen des Deutschen Schutzverbands für Wertpapierbesitz e.V. (DSW).

Tabelle 1 zeigt eine stetige Zunahme der durchschnittlichen Vorstandsbezüge. Sowohl Mittelwert und Median als auch Maximum und Minimum nahmen, bei fast konstanter Standardabweichung, um mehrere Hunderttausend Euro zu. Über den gesamten Beobachtungszeitraum erhielt ein DAX-Manager im Durchschnitt eine Gehaltserhöhung von 64,7% – von durchschnittlich 1,16 auf 1,91 Mio. Euro.

Als Einflussfaktoren des Vorstandsgehaltes werden Erfolgsgrößen von Unternehmen in Betracht gezogen, und zwar das operative Ergebnis Earnings Before Taxes (EBT), das Ergebnis pro Aktie (EPS) sowie die Entwicklung der Marktkapitalisierung. Wie Tab. 1 zeigt, haben analog zu den Vorstandsbezügen die Earnings Before Taxes nahezu stetig zugenommen. Auch hier sind alle Werte im beobachteten Zeitraum von Jahr zu Jahr gestiegen, allerdings mit Ausnahme des Rückgangs 2001/2002.7 Der Deutsche Corporate Governance Kodex (vgl. Regierungskommission 2006) und der DSW empfehlen, die Gehälter von Vorständen zu großen Anteilen variabel zu gestalten. Damit sollen steigende Vorstandsbezüge, trotz sinkender Unternehmensgewinne oder fallender Aktienkurse, verhindert werden. Ein positiver Einfluss des Unternehmenserfolgs auf die durchschnittlichen Vorstandsbezüge liegt wegen variabler Vergütungsanteile, insbesondere aufgrund von Aktienoptionsprogrammen, nahe (vgl. Winter 2002) und wird im Verlauf dieser Studie bestätigt.

In Tab. 2 werden einige Fälle extremer Vergütungserhöhungen exemplarisch aufgezeigt. Besonders starke prozentuale Gehaltsanstiege sind bei Infineon und der Commerzbank feststellbar. Die Vorstände von Infineon, ausgehend von einem niedrigen Niveau, konnten eine Verdreifachung des Gehalts von 2002 auf 2003 und die Vorstände der Commerzbank eine Verdopplung von 2004 auf 2005 durchsetzen. Ersteres ist vor allem hervorzuheben, da die Erhöhung der Vorstandsvergütung nicht durch einen gestiegenen Unternehmenserfolg gerechtfertigt werden kann.
Tab. 2

Vorstandsvergütung und Unternehmenserfolg

Firma

Zeitraum

DVergütung

DErfolg

Daimler Chrysler

2001/2002

130.90%

352.05%

Deutsche Börse

2002/2003

113.20%

0.91%

Infineon Tech.

2002/2003

287.40%

−59.18%

SAP

2002/2003

125.80%

114.81%

Commerzbank

2004/2005

175.50%

216.39%

Legende: Vergütung gibt die prozentuale Änderung der Vorstandsgehälter in dem jeweiligen Zeitraum an. Erfolg repräsentiert die prozentuale Änderung des Unternehmenserfolgs (Ergebnis pro Aktie) in dem jeweiligen Zeitraum. Datenquelle Ergebnis pro Aktie: Geschäftsberichte

Schließlich sei auf weitere besonders in den Medien angeführte Einflussfaktoren hingewiesen. Der Wechsel des Vorstandsvorsitzenden zum Aufsichtsratsvorsitzenden des gleichen Unternehmens geht laut Höpner (2002) mit höheren Vorstandsbezügen für die 40 größten deutschen Aktiengesellschaften einher. Den Einfluss eines solchen Wechsels auf die Entwicklung der Vorstandsbezüge wird in der nachfolgenden ökonometrischen Analyse mit Hilfe der Indikatorvariablen ARV = VV (welche eins ist, wenn der Aufsichtsratsvorsitzende ein ehemaliger Vorstandsvorsitzender ist) getestet.

4.2 Netzwerkanalyse der DAX-Aufsichtratsverflechtungen

Dieser Abschnitt beschreibt das Netzwerk der Aufsichtratsverflechtungen, wobei die Analyse gerichteter Verflechtungsbeziehungen im Mittelpunkt steht. Eine Verflechtungsbeziehung kann als „gerichtet“ definiert werden, wenn ein Vorstandsmitglied von Unternehmen A im Aufsichtsrat von Unternehmen B sitzt. „Ungerichtete“ Verflechtungen entstehen, wenn ein Nichtvorstandsmitglied in den Aufsichtsräten zweier Unternehmen sitzt (Beyer und Höpner 2004). In dieser Arbeit werden ungerichtete Verflechtungsbeziehungen nicht weiter untersucht, da der Einfluss dieser Variablen sich für die Fragestellung als wenig relevant herausstellte. Tabelle 3 gibt einen Überblick über die Zahl der erfassten Personen sowie die Anzahl der Personen in den Vorständen und den Aufsichtsräten der DAX-Konzerne.
Tab. 3

Anzahl der Personen in Vorstand und Aufsichtsrat

Jahr

# Personen

# Mandate

# im Vorstand

# im Aufsichtsrat

2001

683

822

228

595

2002

665

804

224

580

2003

712

859

219

641

2004

657

826

200

626

2005

655

786

202

586

2006

621

772

186

586

Legende: Daten wurden den entsprechenden Geschäftsberichten der Jahre 2001 bis 2006 entnommen.

Für jedes Unternehmen kann man zwei gerichtete Variablen unterscheiden. Die Variable OutDegree zählt die von einem Unternehmen weggerichteten Verflechtungen (in der folgenden Netzwerkanalyse spricht man alternativ von „Kanten“), während die Variable InDegree die Zahl der zu einem Unternehmen hingerichteten Kanten erfasst. Als „entsendende Unternehmen“8 mit einer hohen Zahl an OutDegrees sind insbesondere Finanzunternehmen aktiv. Höpner (2002) weist einen starken Bankeneinfluss auf deutsche Industrieunternehmen nach und vermutet in Verflechtungsstrukturen deshalb „ein abgemildertes Monitoring über Outsider, dafür aber ein starkes Monitoring über Insider“ (Höpner 2002, S. 104).

Die InDegree- bzw. OutDegree-Variable ist aufgrund des kleinen Netzwerkes und bedingt durch die relativ hohe Netzwerkdichte von etwa 0,07 in den drei diesbezüglich untersuchten Jahren 2001, 2003 und 20059 stark korreliert mit der InDegree- bzw. mit der OutDegree-Closeness-Zentralität10. Aufgrund der leichteren Interpretierbarkeit von InDegree- und OutDegree-Variablen als Zentralitätsmaße verwenden wir diese Netzwerkgrößen in der nachfolgenden Paneldatenanalyse.

Aus den genannten Variablen (über 600 Personen in jeweils 30 Unternehmen) wurde Abb. 2 erstellt. Sie zeigt das gerichtete Netzwerk der Personalverflechtungen von 2006. Einen Einblick in die aufwändige Datenerhebung gibt darüber hinaus Tab. 9 im Appendix. Elemente bzw. Kennzahlen aus der Netzwerktheorie wurden in die graphische Darstellung mit einbezogen. So hängt die Kantendicke von der Anzahl der gerichteten Verflechtungsbeziehungen ab. Unternehmen mit hoher Anzahl gerichteter Verflechtungsbeziehungen werden durch einen größeren Knoten repräsentiert. Die Unternehmen Adidas (ADID) und die HypoVereinsbank (HYPO) waren 2006 nicht mit den anderen untersuchten Unternehmen verflochten und stehen in Abb. 2 daher separat.

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Abb. 2

Netzwerk der Vorstandsentsendungen in 2006

Sehr häufig werden Knoten in einem Netzwerk mit einer hohen Closeness-Zentralität als „mächtig“ bezeichnet (Windolf und Nollert 2001 und andere). In der Analyse können aufgrund der Ähnlichkeit beider Maße, Unternehmen mit einem hohen OutDegree-Wert als mächtig bzw. zentral genannt werden. Entsprechend ist ein Unternehmen „mächtig“, wenn es viele Vorstandsmitglieder in Aufsichtsräte anderer Unternehmen entsendet, z. B. weil Stimm- und Kontrollrechte im Ziel-Unternehmen ausgeübt werden können. Aus dieser Sichtweise ergibt sich aber auch, dass ein Unternehmen mit hohem InDegree-Wert – bei dem sich viele fremde DAX-Vorstandsmitglieder im eigenen Aufsichtsrat befinden- stark kontrolliert wird. Die OutDegree- und InDegree-Werte der 10 am stärksten verflochtenen Unternehmen können Tab. 4 entnommen werden. Um Veränderungen in der Netzwerkstruktur sichtbar zu machen, werden die Daten der Jahre 2001 und 2006 gegenübergestellt.
Tab. 4

OutDegree und InDegree in 2001 und 2006 (Top 10)

 

OutDegree

  

InDegree

 

AG

2001

2006

AG

AG

2001

2006

AG

ALLI

12

8

ALLI

MÜRÜ

8

5

COMM

DEBA

10

6

DEBA

INFI

6

4

BASF

SIEM

8

6

EON

MAN

5

4

BAYE

HYPO

6

6

THYS

COMM

4

4

DEBÖ

BASF

4

4

SIEM

DEBÖ

4

4

SIEM

DAIM

3

4

TUI

VW

4

3

ALLI

EON

3

4

VW

EON

3

3

DELU

THYS

3

3

BAYE

LIND

3

3

DETE

VW

3

3

DEPO

SIEM

3

3

EON

RWE

2

2

DELU

ALLI

2

3

INFI

Sum

63

62

 

Sum

63

62

 

Mean

2.10

2.07

 

Mean

2.10

2.07

 

SD

3.05

2.14

 

SD

1.90

1.41

 

Max

12

8

 

Max

8

5

 

Min

0

0

 

Min

0

0

 

Median

1.00

1.00

 

Median

2.00

2.00

 

Legende: Abkürzungen der Unternehmensnamen finden sich im Appendix. OutDegree ist die Zahl der vom Unternehmen weggerichteten Netzwerkkanten. InDegree ist die Zahl der zum Unternehmen hingerichteten Netzwerkkanten.

Wie anhand von Abb. 1 ausgeführt, können auch transitive Triaden zu steigenden Bezügen führen. Wachsen die Vorstandsbezüge eines Unternehmens in Position Out2, dann könnte dadurch gleichzeitig die Bereitschaft entstehen, dito die Bezüge von Vorständen der Unternehmen in Position In2 und Out1In1 zu erhöhen. Damit steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dass das Unternehmen in Position Out1In1 höheren Vorstandsbezügen des Unternehmens in Position In2 zustimmt. Wie häufig transitive Triaden (bzw. die verschiedenen Positionen der transitiven Triaden) und Zyklen Teil von lokalen Netzwerkstrukturen der Unternehmen sind, kann für das Beispiel der Jahre 2002 und 2006 aus Abb. 3 sowie Tab. 5 entnommen werden. Es ist festzuhalten, dass transitive Triaden und Zyklen insbesondere bei der Allianz AG zu beobachten sind.
https://static-content.springer.com/image/art%3A10.1007%2Fs11573-009-0309-y/MediaObjects/11573_2009_309_Fig3_HTML.gif
Abb. 3

Triaden und Zyklen in 2006

Tab. 5

Transitive Strukturen im Jahr 2002

AG

Zyklen

AG

Triaden

AG

Out2

AG

Out1In1

AG

In2

ALLI

3

ALLI

20

ALLI

12

ALLI

6

MAN

9

BASF

1

SIEM

12

HYPO

6

SIEM

6

MR

7

BAYE

1

HYPO

9

SIEM

4

BASF

4

INFI

6

CONT

1

MAN

9

BAYE

3

HYPO

3

LIND

4

DETE

1

MR

9

DEBA

2

VW

3

SIEM

2

Legende: Abkürzungen der Unternehmensnamen befinden sich im Appendix. Die unterschiedlichen Variablen (bzw. Netzwerkpositionen) sind in Abb. 1 dargestellt.

5 Ergebnisse der ökonometrischen Analyse

Zur Untersuchung der in Abschnitt C formulierten Hypothese(n), ob also mit der Existenz und Verflechtung von Vorständen in Aufsichtsräten substantielle Gehaltsunterschiede der Vorstände verbunden sind, wird ein zweistufiges Vorgehen gewählt:
  1. (i)

    Herleitung einer Schätzgleichung für Vorstandsgehälter als Basisspezifikation der Stufe (ii),

     
  2. (ii)

    Test der Aufsichtsratsverflechtung als zusätzlicher Gehaltsfaktor.

     

5.1 Herleitung einer Basisspezifikation

Voruntersuchungen haben eine hohe Sensitivität bezüglich des Verlustes der Deutschen Telekom im Jahre 2002 ergeben. Während bei Einbeziehung dieser singulären Beobachtung die Wirkung von „Earnings before Taxes“ auf die Vorstandsgehälter nicht immer signifikant und in der Höhe des Einflusses instabil ist, ist dieser bei Ausschluss des extremen Ausreißers in robuster Weise positiv und hochsignifikant. Die nachfolgenden Untersuchungen basieren daher auf 179 statt auf 180 Beobachtungen.

In einem ersten Schritt wird der Erklärungsgehalt der wichtigsten Faktoren untersucht. Hier werden im Wesentlichen Variablen für den Umfang des Verantwortungsbereichs wie die Marktkapitalisierung (MKAP) sowie Erfolgsfaktoren wie EBT und das „Ergebnis pro Aktie“ betrachtet (vgl. unter anderem Schwalbach u. Graßhoff, 1997, für eine ausführliche Studie über den Zusammenhang von Managervergütung und Unternehmenserfolg). Das Ziel dieses Artikels ist jedoch nicht primär die Herleitung einer Schätzgleichung für Vorstandsgehälter, sondern vor allem die Überprüfung des Einflusses von Aufsichtsratsverflechtungen. In einer ersten Stufe soll daher zunächst eine möglichst robuste Modellierung des durchschnittlichen Vorstandsgehalts eines DAX-Unternehmens erzielt werden. Auf der Grundlage dieser Basisspezifikation wird in einer zweiten Stufe der zusätzliche (gehaltssteigernde oder – mindernde) Einfluss der weiter oben diskutierten Netzwerkvariablen getestet.

Die Schätzgleichungen mit den wichtigsten Faktoren zur Erklärung der Vorstandsgehälter (in Tsd. Euro) werden in Tab. 6 dokumentiert. Aus Vergleichsgründen wird eine einfache OLS-Schätzgleichung (1) vorangestellt, in der alle 179 Beobachtungen (30 Unternehmen, 6 Jahre, 1 eliminierter Ausreißer) zusammengefasst und verwendet werden, um den partiellen Einfluss von den in der Literatur üblicherweise verwendeten Einflussgrößen wie Umsatz, EBT, Eigen- und Fremdkapital, der Marktkapitalisierung (alles in Mrd.) und des Ergebnisses pro Aktie auf die Vorstandsgehälter11 zu testen. Gleichzeitig wird gemäß Kaserer und Wagner (2004) die Hypothese, ob NYSE-gelistete Unternehmen höhere (an das angelsächsische Niveau angepasste) Vorstandsgehälter beziehen, überprüft.12
Tab. 6

Ökonometrische Schätzung der Vorstandsgehälter

Erklärende Variable

OLS

(1)

RE

(2)

RE

(3)

FE

(4)

RE+T

(5)

FE+T

(6)

Konstante

1004**

(64,9)

994,9**

(117,2)

1044**

(94,7)

1012**

(126,5)

868,2**

(100,3)

906,1**

(150,1)

Umsatz

1,45

(1,59)

0,38

(2,55)

Earnings before Taxes (EBT)

121,8**

(27,1)

107,9**

(22,7)

110,8**

(22,3)

104,4**

(23,4)

77,3**

(19,4)

62,1**

(20,4)

Eigenkapital (EK)

−2,54

(6,33)

5,14

(7,86)

Fremdkapital (FK)

0,48**

(0,18)

0,46

(0,32)

0,53

(0,30)

1,04

(0,87)

0,77**

(0,29)

1,71*

(0,77)

NYSE-Notierung

116,0

(87,0)

86,7

(160,7)

Marktkapitalisierung (MKAP)

6,81

(3,68)

5,11

(4,30)

7,90**

(3,21)

6,57

(4,45)

5,27

(3,35)

−1,27

(4,89)

Ergebnis pro Aktie

13,1 (12,2)

18,7 (10,8)

18,4 (10,6)

19,7 (11,4)

Dummy t_02

111,2

(91,7)

61,2

(96,6)

Dummy t_03

342,6**

(85,7)

322,7**

(87,3)

Dummy t_04

338,6**

(89,9)

337,7**

(91,2)

Dummy t_05

490,6**

(89,8)

513,5**

(89,6)

Dummy t_06

572,8**

(90,6)

615,7**

(91,7)

FE/RE für Unternehmen

nein

ja

ja

Ja

ja

ja

Korr. R-quadr. (bei FE-U: „R-squared overall“)

0,429

0,446

0,442

0,413

0,483

0,353

R-quadrat „within“

0,308

0,304

0,306

0,495

0,506

R-quadrat „between“

0,527

0,525

0,482

0,479

0,290

Anzahl Beobachungen

179

179

179

179

179

179

Legende: OLS = „Ordinary Least Squares“, FE = „Fixed Effects“, U = Unternehmen, T = Time Effects. ** zum 1%-Niveau signifikante Koeffizienten, * zum 5%-Niveau signifikante Koeffizienten.

Es stellt sich heraus, dass in diesem ersten Schritt das Fremdkapital und Earnings before Taxes (EBT) signifikant sind, und zwar in hochsignifikanter und dominierender Weise. Der Vorteil der verwendeten Paneldaten für die Jahre 2001 bis 2006 besteht darin, dass unbeobachtete unternehmensspezifische Faktoren berücksichtigt werden können, die z. B. aus Sonderentwicklungen des unternehmensspezifischen Marktes oder auch aus variierenden Managementstrukturen der betreffenden Aktiengesellschaft bestehen. So genannte Random- und Fixed-Effect-Schätzungen erlauben auf dieser Datenbasis zum einen die Einbeziehung von (zeitkonstanter) unbeobachtbarer firmenspezifischer Heterogenität, zum anderen aber auch die Berücksichtigung von unspezifischen allgemeinen Gehaltszuwächsen („Zeiteffekten“). In Spezifikation (2) wird zunächst eine Version mit randomisierten latenten Unternehmenseffekten geschätzt, welche den Vorteil hat, dass – im Unterschied zur Fixed-Effect-Modellierung – auch zeitlich konstante Einflüsse wie die „NYSE-Notierung“ geschätzt werden können. Diese Variable zeigt jedoch hier wie auch in den weiteren Spezifikationen von Tab. 6 keinen signifikanten Einfluss. In Spezifikation (3) wird deshalb auf „NYSE-Notierung“ und andere insignifikante Variablen verzichtet. Die verbleibenden Einflussfaktoren EBT, „Ergebnis pro Aktie“, Marktkapitalisierung und Fremdkapital sind sämtlich zumindest auf dem 10%-Niveau signifikant, hochsignifikant (1%-Niveau) sind MKAP und vor allem EBT, also jeweils ein Indikator für die „Größe“ und den „Erfolg“ des Unternehmens.

Unter alternativer Verwendung konstanter („fixer“) Unternehmenseffekte ergeben sich die Schätzwerte in Tab. 6, Spalte (4). Die Logik des Schätzmodells erschließt sich durch die zum Fixed-Effect-Modell äquivalente Darstellung (d. h. beide Vorgehensweisen ergeben identische Schätzkoeffizienten) des Within-Modells.13 Demnach hat die Einführung der festen Effekte zur Folge, dass alle Variablen mittelwertbereinigt werden, d. h. die jeweiligen Mittelwerte der Jahre 2001 bis 2006 werden von den individuellen Beobachtungen subtrahiert (entsprechend entfällt in dieser Schreibweise die Konstante der Fixed-Effect-Schätzung):

$$ (V{G_{it}}) = ({U_{it}} - {\bar U_i})\beta+ {\varepsilon _{it}}, $$
(1)

wobei Uit ein Vektor von Unternehmensvariablen ist.

Der Vergleich der Spalten (2) und (3), also der Schätzung unter Berücksichtigung von stochastischen Unternehmenseffekten, mit der Spalte (4) zeigt sehr ähnliche Ergebnisse, wobei zu berücksichtigen ist, dass durch den fehlenden Einfluss der NYSE. Notierung in den Spalten (3) und (4) die Spezifikationen leicht voneinander abweichen.14 Dennoch ist z. B. der Schätzkoeffizient von EBT in Spalte (2), 107,9, gegenüber dem Wert in Spalte (4), 110,8, sehr ähnlich. Verwendet man einen formalen Hausman-Test, so lässt sich die Hypothese identischer FE- und RE-Schätzungen nicht verwerfen.15 Da Random-Effects-Modellierung in diesem Fall die effizientere Schätzmethode liefert, ist sie vorzuziehen.

So ergibt sich letztlich mit Spezifikation (3) eine Gleichung, in der sich zum einen Größeneffekte wie die Marktkapitalisierung und das eingesetzte Fremdkapital, und zum anderen die Gewinnsituation der Unternehmung, abgebildet durch EBT und das Ergebnis pro Aktie, als zumindest auf 10%-Signifikanzniveau signifikante Faktoren mit robustem Verhalten der Schätzparameter herausstellen. Eine um eine Mrd. höhere Marktkapitalisierung führt demnach beispielsweise zu einer Erhöhung des durchschnittlichen Vorstandsgehalts um jährlich ca. 7.900 Euro und ein um eine Mrd. höherer EBT zu einem Zuschlag von 110.800 Euro. Zuschläge bzw. evtl. Abschläge orientieren sich an der Konstanten der Schätzung, die z. B. in der Spezifikation (3) 1,044 Mio. Euro beträgt.

Die Spezifikationen (3) und (4) unterstellen, dass die Gehaltssteigerungen vollständig auf die in der Regression erfassten erklärenden Variablen und auf unbeobachtete zeitkonstante Faktoren (erfasst als FE oder RE) zurückgeführt werden können. Gäbe es weitere gehaltsrelevante, aber zeitlich variierende Faktoren, die in der Regression nicht berücksichtigt werden konnten, so würde diese unbeobachtbare Heterogenität fälschlicherweise den berücksichtigten Faktoren zugerechnet werden, so dass z. B. der Einfluss von EBT auf das Gehalt inkonsistent geschätzt wäre. Ein Vorteil der verwendeten Paneldaten für die Jahre 2001 bis 2006 besteht darin, die Präsenz einer zusätzlichen Trendkomponente als potentiellen Einflussfaktor der Gehälter testen zu können, wobei sich diese so genannten Zeiteffekte (gemessen durch Jahresdummies) vom linearen Trend der Zeitreihenanalyse durch ihre höhere Flexibilität bzw. durch die Möglichkeit zeitdiskreter Sprünge unterscheiden. Würden sich die Jahreseffekte als insignifikant herausstellen, so ließen sich offensichtlich alle Gehaltsseigerungen der Jahre 2001 bis 2006 auf steigenden Gewinne oder höhere Marktkapitalisierung zurückführen. Sollte das nicht der Fall sein, so blieben Gehaltssteigerungen übrig, die durch die in dieser Arbeit berücksichtigten Faktoren nicht erklärbar wären.

Tabelle 6, Spalten (5) und (6), zeigen deutlich, dass es in der Tat allgemeine Gehaltssteigerungen gibt, die durch die berücksichtigten Faktoren fundamental nicht erklärbar sind. Im Vergleich zum Referenzjahr 2001 (welches von der weggelassenen Jahresdummy repräsentiert wird) ist selbst im Jahr 2002 eine (wenngleich insignifikante) Steigerung zu vermelden, obwohl in diesem Jahr die Börsenkurse auf breiter Front deutlich fielen. In den Jahren danach wird die Schere zwischen „erklärbaren“ und „unerklärbaren“ Gehältern kontinuierlich größer. Im Jahr 2006 bleiben schließlich rund 600 Tsd. Euro des durchschnittlichen Vorstandsgehalts übrig, die durch die berücksichtigten Faktoren der Größe und des Unternehmenserfolgs fundamental nicht erklärt werden können.16

Die Berücksichtigung der Jahreseffekte legt offen, dass die zuvor festgestellte Signifikanz der Marktkapitalisierung teilweise auf eine Scheinkorrelation zurückzuführen war, da sie bei Einbezug eines allgemeinen Trends an Signifikanz verliert, bei FE sogar einen leicht negativen Einfluss zu bekommen scheint. Der gehaltssteigernde Einfluss der Gewinne (EBT) ist zwar nach wie vor hochsignifikant, allerdings dürfte auch dieser Parameter zuvor überschätzt worden sein. Er sinkt bei Verwendung von RE (Tab. 6, Spalte 5) von rund 111 Tsd. auf 77 Tsd. pro Mrd. Euro (und von 104 Tsd. auf 62 Tsd. bei FE, vgl. Spalte 6).

5.2 Test der Hypothesen zur Aufsichtsratsverflechtung

Im Mittelpunkt der Arbeit steht Schritt (ii) des zweistufigen Vorgehens. Hier wird untersucht, ob und wie zeitliche und/oder unternehmensspezifische Variationen der Aufsichtsratsverflechtungen zur Varianzerklärung der Vorstandsgehälter beitragen.

Um zunächst den absoluten bzw. unkonditionalen (Brutto-) Effekt der Aufsichtsratsverflechtung der Vorstandsmitglieder auf deren Gehälter zu messen, wird in der ersten Spalte von Tab. 7a der Schätzkoeffizient einer bivariaten einfachen Regression (die ausnahmsweise auf allen 180 Beobachtungen beruht) ausgewiesen, in der die betrachtete Netzwerkvariable als jeweils alleiniger Regressor (neben einer Konstanten) enthalten ist. So beträgt z. B. für OutDegree der Koeffizient 83.7 Tsd., d. h. die Mitglieder eines Vorstands erhalten – ohne zunächst die möglicherweise guten Gründe dafür zu beachten – durchschnittlich für die Jahre 2001 bis 2006 für jede Person aus ihrer Mitte, die sie in den Aufsichtsrat einer anderen DAX-Unternehmung entsenden, den genannten Euro-Betrag als Teil ihres Gesamtgehaltes. Um eine eventuelle stark ungleichgewichtige Position der Machtverhältnisse abbilden zu können, wird zusätzlich zu den bisher vorgestellten Netzwerkvariablen die Differenz von OutDegree und InDegree gebildet. Übersteigt die Anzahl der fremden Vorstände im eigenen Aufsichtrat die Anzahl der eigenen Vorstände in fremden Aufsichtsräten um drei oder mehr, so führt dies durchschnittlich zu einer erheblichen Einbuße in Höhe von 627 Tsd. Euro. Umgekehrt ist eine Differenz von zwei oder mehr zugunsten der Zahl der in andere DAX-Unternehmen entsandten Vorstände gleichbedeutend mit einem Gehaltsvorsprung von 602 Tsd. Euro. Die Asymmetrie in der Ungleichung – also 3 für „Empfang“ im Gegensatz zur Schranke von lediglich 2 für „Entsendung“ – ist empirisch begründet und basiert auf der uneinheitlichen Signifikanzschwelle in Spalten (3) und (4) der Tab. 7a (vgl. dazu weiter unten). Beachtet man auch noch die Ergebnisse von Out2 und In2 aus transitiven Triaden, so lässt sich zumindest anhand der bisherigen vorläufigen Analyse, basierend auf unkonditionalen OLS-Resultaten, eine eindeutige Bestätigung der Markt- oder Machthypothese festhalten: Ein höheres Machtpotential geht mit einem signifikant überdurchschnittlichem Gehalt einher, während Unternehmen mit einem hohem Fremdeinfluss klar unterdurchschnittliche Vorstandsgehälter zahlen. Das letztgenannte Ergebnis spräche gegen die Gültigkeit der Kollusionshypothese: Eine etwaige Kooperation der Vorstände mit fremden Vorständen im Aufsichtsrat führt nicht zu einer Erhöhung der Vorstandsgehälter, das Gegenteil scheint der Fall zu sein.

Um diese vorläufigen Erkenntnisse zu erhärten oder zu falsifizieren, wird im nächsten Schritt auf die ökonometrische Modellierung der Vorstandsgehälter in Tab. 6 zurückgegriffen, d. h. anstelle einer unkonditionalen Schätzung wird der partielle Einfluss der Netzwerkvariablen unter Berücksichtigung der wichtigsten Einflussfaktoren getestet. Ausgangspunkte sind die präferierten RE-Spezifikationen (3) und (5) aus Tab. 6, also einmal mit und einmal ohne Zeiteffekte, deren Schätzergebnisse sich in den Eintragungen von Tab. 7a (ohne Zeiteffekte) und Tab. 7b (einschließlich Zeiteffekte) niederschlagen.17

Tabelle 7a und Tab. 7b zeigen in der jeweiligen Spalte (1), dass die gleichzeitige Erfassung aller Netzvariablen (zusätzlich zu den in der Tabelle nicht länger ausgewiesenen – und in hohem Maße robusten – Schätzparameter der Variablen der Spezifikationen (3) und (5) von Tab. 6 zu einer gewissen Redundanz bzw. Kollinearität führt. Dies ist an der generell fehlenden Signifikanz der Parameter ersichtlich, lediglich Out1In1 Tab. 7a ist signifikant negativ. Unabhängig davon weisen mit wenigen Ausnahmen alle Variablen die mit der Markt- und Machthypothese kompatiblen Vorzeichen auf (vgl. insbesondere Tab. 7b, also bei Berücksichtigung unbeobachtbarer zeitlicher Variation, in der durchgängig die positiven Vorzeichen bei OutDegree und Out2, und die negativen Vorzeichen bei InDegree und In2 bestätigt werden). „Sandwich-Positionen“, also Out1In1 in transitiven oder zyklischen Triaden, sollten wegen der Möglichkeit der gehaltswirksamen Reziprozität bzw. der Kollusionshypothese eine Gehaltsteigerung begünstigen, dennoch ist offensichtlich das Gegenteil der Fall. Das negative Vorzeichen von Out1In1 in transitiven Triaden deutet eher darauf hin, dass die Machtbilanz in der Position inmitten ausgeübter Kontrolle einerseits und ausübender Kontrolle andererseits zugunsten der Fremdkontrolle ausfällt. In einer zusätzlichen isolierten Betrachtung, in der nur die drei Positionen transitiver Triaden als zusätzliche Netzwerkvariablen aufgenommen werden (vgl. Spalte (5)), wird dieses Ergebnis bestätigt. Das gleiche gilt auch, wenn der partielle Einfluss von Out1In1 ohne Out2 und In2 geschätzt wird. Ebenso ist Cycle bzw. Out1In1 in zyklischen Triaden insignifikant (letztgenannte Ergebnisse ohne explizite Aufnahme der entsprechenden Regressionsergebnisse in Tab. 7). Dieses mehrfach bestätigte Ergebnis impliziert letztendlich, dass die zirkuläre Kollusionshypothese nicht bestätigt werden kann (sie würde signifikant positive Effekte erwarten lassen). Zirkuläre Netzwerktriaden (vgl. auch Abb. 1b) sind im Datensatz allerdings eher seltene Ereignisse.18

Tab. 7a

Test des partiellen Einflusses von Aufsichtsratverflechtungen, basierend auf der Basisspezifikation in Tab. 6, Spalte (3): RE

Indikator des

Netzwerkeinflusses

Absoluter Effekt

(jeweils bivariates OLS)

Partielle Effekte unter Verwendung der Spezifikation (3) in Tab. 6

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

OutDegree

83,7**

(18,5)

38,1

(32,0)

17,8

(22,7)

InDegree

−77,7**

(29,9)

9,2

(36,3)

−45,2+

(27,1)

(OutDegree – InDegree) £ 3

−627,2**

(143,6)

−203,5+

(122,4)

(OutDegree – InDegree) ³ 2

602,4**

(104,1)

210,6*

(93,2)

Out2

70,0*

(31,6)

20,8

(32,6)

38,1

(29,5)

 

Out1In1 (in transitiven Triaden)

−15,3

(40,8)

−105,5*

(43,6)

−77,9*

(36,3)

In2

−132,1**

(31,9)

−45,8

(32,4)

−49,0*

(24,5)

Cycle (bzw. Out1In1 in zyklischen Triaden)

96,7

(91,6)

27,2

(71,6)

ARV = VV

−3,0

(102,1)

6,5

(88,7)

70,7

(86,6)

„R-squared overall“

 

0,485

0,457

0,439

0,451

0,493

0,434

Tab. 7b

Test basierend auf der Basisspezifikation in Tab. 6, Spalte (5): RE + Zeiteffekte

Indikator des

Netzwerkeinflusses

Absoluter Effekt

(jeweils bivariates OLS)

Partielle Effekte unter Verwendung der Spezifikation (5) in Tab. 6

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

OutDegree

83,7**

(18,5)

34,1

(29,2)

29,1

(20,8)

InDegree

−77,7**

(29,9)

−0,7

(33,6)

−28,0

(24,8)

(OutDegree – InDegree)

3

−627,2**

(143,6)

−218,9*

(107,2)

(OutDegree – InDegree)  ≥ 2

602,4**

(104,1)

210,6**

(83,3)

Out2

70,0*

(31,6)

28,6

(29,4)

49,4+

(26,9)

Out1In1 (in transitiven Triaden)

−15,3

(40,8)

−58,2

(40,1)

−40,3

(33,5)

In2

−132,1**

(31,9)

−19,5

(30,0)

−29,0

(22,7)

Cycle (bzw. Out1In1 in zyklischen Triaden)

96,7

(91,6)

−37,4

(66,1)

ARV=VV

−3,0

(102,1)

−92,4

(82,9)

−67,1

(80,2)

„R-squared overall“

 

0,523

0,497

0,487

0,504

0,518

0,487

Legende: OutDegree = Zahl der Vorstandsgehälter in fremden Aufsichtsräten, InDegree = Zahl der DAX-Vorstände im Aufsichtsrat eines Unternehmens, Out2 = Anzahl der Positionen Out2 in transitiven Strukturen, Out1In1 = Anzahl der Positionen Out1In1 in transitiven Triaden und In2 = Anzahl der Positionen In2 in transitiven Triaden, Cycle = Anzahl der zirkulären Netzwerkstrukturen (Vgl. ), ARV = VV indiziert Unternehmen, in denen der Aufsichtsratsvorsitzende der ehemalige Vorstandsvorsitzende ist. **), *), +): zum 1%, 5%, 10% -Niveau signifikante Koeffizienten.

Im Zentrum des Interesses bleibt die Frage, welche der sich gegenseitig ausschließenden Hypothesen, d. h. die Markthypothese oder die Kollusionshypothese, Gültigkeit hat, oder ob keine der beiden eine statistische Bestätigung findet. Diese Untersuchung wird in den Spalten (2) bis (4) dokumentiert. Zunächst bestätigen Tab. 7a und Tab. 7b, jeweils Spalte (2), das positive Vorzeichen von OutDegree und die negativen Effekte von InDegree, was gegen eine generell positive reziproke Interaktion von Vorstandsmitgliedern verschiedener Unternehmen im Sinne der Kollusionshypothese spricht. Interpretiert man hingegen die Ergebnisse im Sinne der Markt- oder Machthypothese, so lässt sich mit Tab. 7a, Spalte (2), feststellen, dass durch die Macht ausübende „Entsendung“ die Vorstandsgehälter pro entsandter Person durchschnittlich um 29,1 Tsd. Euro steigen, während sie umgekehrt ceteris paribus als Konsequenz der Machtduldung im eigenen Aufsichtsrat um 28 Tsd. Euro pro Fremdvorstand niedriger liegen als anderswo. Diese Effekte sind jedoch statistisch nicht deutlich genug von Null verschieden bzw. insignifikant (Ausnahme ist der negative Effekt von −45,3 Tsd. bei InDegree in Tab. 7a, der immerhin auf dem 10%-Niveau schwach signifikant ist).

Die negativen Auswirkungen fremder Vorstände im Aufsichtsrat bestätigen Ergebnisse von Prinz (2006), die dieser für die Jahre 2001 und 2002 – allerdings ohne die Berücksichtigung von indirekten Netzwerkeffekten – gefunden hat. Er führt als Erklärung an, dass DAX-Vorstände generell besser über angemessene Gehälter informiert sind oder dass sie über ihre eigenen Gehälter hinausgehende Zahlungen an andere DAX-Vorstände verhindern wollen. Beides sind Argumente, die auch mit der Markt- oder Machthypothese kompatibel wären.

Die bisher erfolgte lineare Betrachtung von OutDegree und InDegree in Spalte (2) ist nicht geeignet, synergetische Machteffekte oder eine eventuelle asymmetrische Machtverteilung abzubilden. Tabelle 4 zeigt, dass zumindest die rein numerische Asymmetrie teilweise sehr beachtlich ist. So hat z. B. im Jahre 2001 OutDegree bei der Allianz den Wert 12, während InDegree hier lediglich den Wert 2 annimmt. Generell dürften Vorstände, die eine große Zahl von Mitgliedern in die Aufsichtsräten anderer DAX-Unternehmen entsenden, gleichzeitig aber nur von einer verhältnismäßig kleinen Zahl von Fremdvorständen im Aufsichtsrat kontrolliert werden, über eine starke Ballung von Macht verfügen, die aufgrund ihrer sich selbst verstärkenden Interaktion deutlich überproportional zur zahlenmäßigen Differenz „OutDegree minus InDegree“ sein dürfte. Mit umgekehrten negativem Vorzeichen sollte dies analog für Unternehmen mit einem zahlenmäßig starken Überhang an Fremdvorständen im eigenen Aufsichtsrat gelten, wobei ein bestimmter negativer Wert von „OutDegree minus InDegree“ nicht unbedingt gleichgewichtig mit einem betragsmäßig gleichem positiven Wert dieser Differenz sein muss. Um diese Vermutung zu überprüfen, zeigen die Spalten (3) und (4) jene Schwellenwerte D an, für die die Indikatorvariablen „OutDegree minus InDegree ≤ D und „OutDegree minus InDegree  ≥ D  bei kontinuierlich erhöhtem D erstmals die 5%-Signifikanzschwelle übersteigen (unter Zugrundelegung der Basisspezifikation Tab. 6, Spalte (5), also bei Berücksichtigung von Zeiteffekten). Während eine Überzahl von zwei oder mehr Personen zugunsten der Zahl der „Machtausübung“ einen durchschnittlichen Gehaltsvorsprung des „kontrollierenden Vorstands“ von ca. 211 Tsd. Euro (7a und 7b liefern hier identische Schätzwerte) hervorruft, ist umgekehrt ein Überhang von drei oder mehr fremden Vorstände im Aufsichtsrat notwendig, um erstmals einen signifikanten Gehaltsnachteil des „kontrollierten Vorstands“ in Höhe von ca. 219 Tsd. Euro (vgl. Tab. 8); ohne Berücksichtigung von Zeiteffekten: 203,5 Tsd.) sichtbar zu machen. Diese klaren und robusten Erkenntnisse über die gegenläufigen Effekte bei kontrollierenden und kontrollierten Vorständen sprechen deutlich für eine Bestätigung der Markt- oder Machthypothese.

Tabelle 7a und Tab. 7b zeigen schließlich, dass die in den Medien diskutierte Variable ARV = VV (Aufsichtsratsvorsitzender ist ehemaliger Vorstandsvorsitzender) insignifikant bleibt. Da dieser Befund im Widerspruch zu einer in der Öffentlichkeit weit verbreiteten gegenteiligen Auffassung steht, liefert der Appendix eine tiefer gehende Erläuterung der Schlussfolgerung. Im Wesentlichen basiert die Argumentation darauf, dass die Tendenz, den Aufsichtsratsvorsitz mit einem ehemaligen Vorstand zu besetzen, im Zeitablauf stetig zugenommen hat, nämlich von 23.3% der Unternehmen im Jahre 2001 auf 50% im Jahre 2006, dass sich aber keinesfalls die allgemeinen Gehaltssteigerungen innerhalb dieses Zeitraums auf die Zunahme zurückführen lässt. Bei der populären These der Begünstigung durch den ehemaligen Vorstandsvorsitzenden dürfte es sich also um die Interpretation einer Scheinkorrelation handeln.19, 20

6 Diskussion der Ergebnisse

Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen zunächst, dass Aufsichtsratsvernetzungen innerhalb der DAX-Unternehmen nicht per se als „Selbstbedienungsladen“ der Vorstände interpretiert werden können. Es gibt vielmehr signifikante Hinweise für tendenziell niedrigere Vorstandsbezüge in Unternehmen, in denen DAX-Vorstände fremder Unternehmen als Aufsichtsratsmitglied die Kontrolle wahrnehmen. Somit kann die Gültigkeit der Kollusionshypothese nicht bestätigt werden, wonach eine reziproke Interaktion von Vorständen mit fremden Vorständen im eigenen Aufsichtsrat gehaltswirksam wäre. Ebenso wenig gibt es Anzeichen für Gehaltszuschläge im Sinne der zirkulären Kollusionshyothese, die aus einer Aushebelung des Überkreuzverflechtungsverbotes mittels zyklischer Triaden resultieren könnten.

Eine Bestätigung erfährt hingegen die Markt- oder Machthypothese, wonach die Ausübung vom Macht bzw. Kontrolle über andere DAX-Unternehmen sich in höheren Vorstandsgehältern niederschlägt, insbesondere dann, wenn Kontrollmacht in den Vorständen kumuliert auftritt. Konsequenterweise stellen sich in Unternehmen mit kontrollierten Vorständen weniger Marktmacht und damit verhältnismäßig geringere Gehälter ein. Signifikante Einbußen liegen insbesondere da vor, wo ein hohes Ungleichgewicht zulasten der Zahl der eigenen Vorstände in den Aufsichtsräten fremder Unternehmen (und zugunsten der Zahl der Fremdvorstände im eigenen Aufsichtsrat) vorliegt. Die abgewandelte Form der Transitiven Markthypothese kann hingegen nur teilweise als bestätigt angesehen werden. Zwar sind die Vorstandsgehälter in jenen Unternehmen höher (niedriger), die besonders viele Aufsichtsräte in fremde AGs entsenden (aus fremden AGs empfangen), jedoch werden die Gehaltsabstände zu den anderen Unternehmen insignifikant, sobald man wichtige erklärende Variablen der Gehaltsstruktur in die ökonometrische Analyse einbezieht.

Diese Schlussfolgerungen könnten bei weiter verbesserter Informationslage differenzierter formuliert werden. Die bisher verfügbaren Daten des Zeitraums 2001 bis 2006 über Vorstandsvergütungen wurden nur als Gehaltssumme des Vorstands und nicht auf Personenebene publiziert, was aufgrund der in der empirischen Analyse zu verwendenden durchschnittlichen Vorstandsvergütungen von DAX-Unternehmen (ohne Einkommen aus Aufsichtsratsmandaten) die Schätzergebnisse beeinträchtigen könnte. Individualdaten von Gehältern würden vermutlich trennschärfere Interpretationen erlauben. Die Aufstellung der Aufsichtsratsmandate aller DAX-Vorstände (vgl. hierzu auch Tab. 9 im Appendix) zeigt jedenfalls eine ungleiche Verteilung der Mandate. Einige wenige Mandatsträger besetzen sehr viele Aufsichtsratsposten, während eine große Anzahl von Vorständen keine Aufsichtsratsposten wahrnehmen.

Schließlich untersucht die Arbeit weitere Fragestellungen im Zusammenhang mit der allgemeinen Erhöhung der Vorstandsgehälter von ca. 1,2 Mio. Euro im Jahre 2001 auf ca. 1,9 Mio. Euro im Jahre 2006. Eine Untersuchung mit üblichen Größe- und Erfolgsfaktoren zeigt, dass die hohen Wachstumsraten darauf allein schwerlich zurückzuführen sind: Eine panelökonometrische Untersuchung mit unternehmens- und zeitspezifischen Faktoren für unbeobachtbare Heterogenität zeigt, dass zwischen dem durch erklärende Faktoren vorhersagbaren Gehalt und der durch einem unspezifischen allgemeinen Gehaltstrend überlagerten Gehaltsentwicklung eine wachsende (unerklärte) Lücke existiert, die am Ende des Untersuchungszeitraums im Jahre 2006 letztendlich (je nach Schätzmodell) auf 570 Tsd. bis 620 Tsd. Euro angewachsen ist.

Nicht bestätigen lässt sich, entgegen einer häufig geäußerten Vermutung, dass der Wechsel eines ehemaligen Vorstandsvorsitzenden zum Vorsitzenden des Aufsichtrats für die Erhöhung von Vorstandsbezügen „missbraucht“ wird. Hierfür gibt es keine tragfähigen Hinweise. Eine gesonderte Untersuchung des empirischen Zusammenhangs deutet vielmehr auf eine Scheinkorrelation hin.

Fußnoten
1

Vgl. z. B. Wooldridge (2002) für die Herleitung des „Omitted Variable Bias“ und die Berücksichtigung unbeobachtbarer Heterogenität mittels Panelökonometrie.

 
2

Bebchuk und Fried (2005) nennen als Gründe für Machtgewinn und Gehaltszuwächse unter anderem „Freundschaft und Loyalität“, „Kollegialität und Autorität“, „kognitive Dissonanz und Solidarität“ und „Sperrklinkeneffekte“ (Ratcheting), wobei insbesondere bei den Punkten „Kollegialität und Autorität“ sowie „kognitive Dissonanz und Solidarität“ auf die Aufsichtsratverflechtung mit fremden Vorständen im eigenen Aufsichtsrat hingewiesen wird (die in der vorliegenden Arbeit im Mittelpunkt steht).

 
3

Wörtlich heisst es bei Bebchuk und Fried (2005, S. 15): „The managerial power approach predicts that executives who have more power should receive higher pay – or pay that is less sensitive to performance – than their less powerful counterparts“. In Abgrenzung zu der Kollusionshypothese bedeutet entsprechend eine steigende Zahl von fremden Vorstandsmitgliedern im Aufsichtsrat nicht unbedingt einen gehaltsrelevanten Vorteil sondern eventuell im Gegenteil einen Nachteil, da die eigenständige Gegenposition des Aufsichtsrats gegenüber dem Vorstand gestärkt wird.

 
4

„For us, the ‚smoking gun‘ of managerial influence over pay is not high levels of pay, but rather such things as the correlation between power and pay […]“ (Bebchuk and Fried, 2005, S. 15). Die Autoren untermauern ihre Vermutung mit anekdotischer Evidenz, z. B. hinsichtlich der Mehrzahlung bei „schwachen“ Aufsichtsräten, oder umgekehrt, bei relativ geringer Entlohnung in Gegenwart starker Aufsichtsräte oder bei effektiver Kontrolle durch einflussreiche Anleger.

 
5

Im Appendix in Tab. 8 sind die im Text verwendeten Abkürzungen der Unternehmensnamen ausgeschrieben.

 
6

Wegen eines extremen Ausreißers -Verlust bei der Deutschen Telekom im Jahre 2002 – wird jedoch für das betroffene Unternehmen in der ökonometrischen Analyse (s. u.) auf diese Datenstruktur verzichtet.

 
7

Hierzu hat maßgeblich der bis dato historisch höchste Verlust beigetragen, den jemals ein DAX-Unternehmen vermeldet hat, nämlich der Verlust der Deutschen Telekom im Jahre 2002 in Höhe von rund 27 Mrd. Euro (in Folge der Börsenkrise 2001/02 und vor allem aufgrund der Sonderabschreibungen für UMTS-Lizenzen und Auslandstöchter).

 
8

Unternehmen, deren Vorstände in die Aufsichtsräte anderer Unternehmen berufen wurden.

 
9

Die exakten Dichtewerte betragen 0,0736 im Jahr 2001, 0,0747 im Jahr 2003 und 0,0609 im Jahr 2005. Erfahrungsgemäß weisen viele soziale Netzwerke kleinere Dichtewerte auf.

 
10

Die Korrelationskoeffizienten betragen 0,8482 bzw. 0,8383. Die OutDegree-Closeness-Zentralität von Person i ist definiert als

\( {C_i} = {{(g - 1)} \mathord{\left/ {\vphantom {{(g - 1)} {\sum\limits_{j = 1}^g {d(i,\,j)} }}} \right. \kern-\nulldelimiterspace} {\sum\limits_{j = 1}^g {d(i,\,j),} }} \), wobei g die Zahl der Akteure im Netzwerk angibt und d(i, j)den kürzesten Weg zwischen Person i und Person j repräsentiert (vgl. Wasserman u. Faust 1994).

 
11

Es ist bei der Interpretation zu beachten, dass es sich bei der abhängigen Variablen stets um das durchschnittliche Vorstandsgehalt eines DAX-Unternehmens handelt, nicht um individuelle Gehälter.

 
12

Der einfache Vergleich der Mittelwerte zeigt einen deutlichen Gehaltsvorsprung der Vorstände der NYSE-notierten Unternehmen, der im Durchschnitt der Jahre 2001 bis 2006 404,6 Tsd. Euro betrug.

 
13

Vgl. dazu ausführliche Darstellungen in Lehrbüchern zur Ökonometrie wie z. B. Wooldridge (2002).

 
14

F-Tests ergeben die Signifikanz der Fixed-Effects.

 
15

Zu beachten ist jedoch, dass der Hausman-Test ein asymptotischer Test ist, so dass bei lediglich 30 Querschnittseinheiten die asymptotischen Verteilungen (Normalverteilung bei direktem Parametervergleich, Chi-Quadrat-Verteilung bei Vektorvergleich) nicht unbedingt gültig sind (vgl. Wooldridge, 2002, S. 288 ff.). Umso stärker wiegt deshalb die auch sichtbar große Ähnlichkeit und Robustheit der FE- und RE-Schätzungen.

 
16

Auch die allgemeine Entwicklung des DAX kommt als Begründung der unerklärten Jahreseffekte nicht in Frage, da schon allein die Jahresdurchschnitte des DAX der Jahre 2001 bis 2003 fallend waren, die Jahreskonstanten hingegen einen kontinuierlich ansteigenden Verlauf aufwiesen. Zum Vergleich hier die Durchschnittswerte des DAX-Performance-Index der Jahre 2001 bis 2006: 5.612 (2001), 4111 (2002), 3205 (2003), 3984 (2004), 4706 (2005) und 5962 (2006) (Quelle: Online-Service der Deutschen Bundesbank).

 
17

Der Appendix enthält die Schätzungen als FE-Modell, in der die zentralen Schlussfolgerungen in konsistenter Weise bestätigt werden.

 
18

Von den insgesamt 180 Beobachtungen (30 Unternehmen verteilt auf 6 Jahre) weisen 142 Beobachtungen keine Zyklen auf, bei 31 Beobachtungen ist ein Zyklus, bei 6 sind 2 und bei 3 ist ein Zyklus feststellbar.

 
19

In einer weiteren Sensitivitätsanalyse (ohne Tabelle) wurde eine etwaige Sonderrolle der Untergruppe der Banken und Versicherungen untersucht, die laut deskriptiver Analyse eine besonders starke Verflechtung aufweisen. Schätzungen auf der Grundlage der RE-Spezifikation (5) in Tab. 6, in der abweichend von der Basisspezifikation eine Indikatorfunktion für Banken und Versicherungen (bestehend aus Allianz, Commerzbank, Deutsche Bank, HypoVereinsbank und Münchener Rück) eingeführt wurde, ergaben keine signifikante Abweichung von den Ergebnissen der Gruppe der übrigen Unternehmen. Schätzungen von Tab. 6 und Tab. 7 in alternativer semilogarithmischer Form (Vorstandsgehälter werden logarithmiert, die erklärenden Variablen hingegen nicht, so dass sich die Effekte der Veränderungen der erklärenden Variablen in prozentualen Gehaltssteigerungen ablesen lassen) weisen gleichfalls auf die Robustheit der Ergebnisse hin.

 
20

Wir danken Stefan Winter und Bahareh Gondani sowie zwei anonymen Gutachtern für zahlreiche Hinweise und Kommentare.

 

Supplementary material

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$${\rm{VG}} = \mathop{\text{1404.0}}\limits_{(52.0)} + \mathop{318.3}\limits_{(108.0)}, ARV = VV,$$

$${\rm{VG}} = \mathop{1163.1}\limits_{(65.7)}  - \mathop{0.6}\limits_{(91.5)},{\rm{ARV}} = {\rm VV} +  87.3\;{\rm{t02}} +  310.8\;{\rm{t03}} + 405.4\;{\rm{t04}}  +  615.2\;{\rm{t05}} +  749.2\;{\rm{t06}}$$
https://static-content.springer.com/image/art%3A10.1007%2Fs11573-009-0309-y/MediaObjects/11573_2009_309_Fig5_HTML.gifhttps://static-content.springer.com/image/art%3A10.1007%2Fs11573-009-0309-y/MediaObjects/11573_2009_309_Fig6_HTML.gif
$${\rm VG} = \mathop{1163.0}_{(62.1)} - \mathop{17.0}_{(91.5)}, Antritt  +  87.3\;{\rm{t02}}  +  314.6\;{\rm{t03}} + 409.3\;{\rm{t04}}  +  {620.7}\;{\rm{t05}} +  754.7\;{\rm{t06}}$$

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