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Institutionelle Determinanten von F&E-Investitionen

Institutional Determinants of R&D investments

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Zusammenfassung

Wir zeigen anhand aggregierter Länderdaten, dass ein starker Anlegerschutz asymmetrische Informations- und Agency-Probleme in der Finanzierung von F&E-Investitionen mildert. Länder mit einem starken Anlegerschutz weisen daher höhere F&E-Investitionen auf als Länder, in denen es für Anleger schwerer ist, ihre Interessen rechtlich durchzusetzen. Für Österreich können wir darüber hinaus zeigen, dass die Eigentümerstruktur eine wichtige Investitionsdeterminante darstellt und Familienunternehmen größere Schwierigkeiten haben, F&E-Investitionen zu finanzieren.

Abstract

Utilizing country level data we demonstrate that a strong degree of investor protection can mitigate both asymmetric-information and agency problems that come along with R&D financing. Accordingly, we find that a higher degree of investor protection is associated with higher R&D investments. Moreover, for a sample of Austrian listed firms, we are able to show that ownership identities are significant drivers of R&D investments.

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Notes

  1. Weitere Überblicksartikel sind Tirole (2001), Barca und Becht (2001), Gugler et al. (2004b) und Allen (2005).

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  3. Der Nutzen einer sogenannten „empire-building“ Strategie kann in nicht-monetären Größen, wie Macht und gesellschaftlicher Anerkennung, aber auch in monetären Größen, wie Verstetigung des Cashflows und einer damit verbundenen erhöhten Arbeitsplatzsicherheit begründet sein. Auf der anderen Seite unterstellen Bertrand und Mullainathan (2003), dass die Manager auch von einem „quiet life“ einen positiven Nutzen ziehen und nicht notwendigerweise an „empire-building“ interessiert sind. Die „empire-building“ Hypothese geht auf Schumpeter (1934) zurück. Die Konsequenzen bezüglich des Firmenverhaltens wurden u.a. in Beiträgen von Marris (1963, 1964), Jensen und Meckling (1976) und Jensen (1986) analysiert.

  4. Wir wählen in Kap. D auch diese Vorgehensweise und teilen Unternehmen je nach Eigentümeridentität in zwei Gruppen ein. Wir behaupten, dass Unternehmen, bei denen Familien Haupteigentümer sind und Streubesitzunternehmen im Durchschnitt mehr von Informationsasymmetrien und Agency Problemen betroffen sind, als Unternehmen, bei denen ein anderes Unternehmen oder der Staat Haupteigentümer ist und dadurch die Finanzierungsrestriktionen aufheben kann. In der zweiten Gruppe kann unserer Meinung nach von einem relativ geringeren Ausmaß an Agency Problemen ausgegangen werden, weil diese Eigentümer durch ihre Anteile die Anreize und die Fähigkeit haben, die Unternehmensleitung zu disziplinieren.

  5. Es gibt weitere Determinanten von F&E Investitionen, die wir hier aber ausblenden. Beispiele wären etwa die Kreditwürdigkeit (Czarnitzki und Binz 2008).

  6. Obwohl wir den Zusammenhang zwischen Cash Flow und Investitionen nicht explizit testen, können wir zeigen, dass auch in unserer Stichprobe eine signifikante diesbezügliche Beziehung besteht (Tab. 6, Spalte1).

  7. Eine ähnliche Behauptung im Kontext der Sachanlageinvestitionen ist in Gugler et al. (2007) und Degryse und de Jong (2006) zu finden.

  8. Historiker, wie Finer (1997) führen das auf die unterschiedliche Macht des Königs im 17. Jahrhundert in den einzelnen europäischen Ländern zurück. Eine ähnliche Hypothese wurde von Mahoney (2001) formuliert. Roe (2003) führt die bessere Ausgestaltung des Anlegerschutzes in angelsächsischen Ländern auf die Unterschiede in politischen Strukturen zurück. Beck et al. (2003) untersuchen, durch welchen Kanäle die Rechtstradition einen Einfluss auf das Firmenverhalten ausübt.

  9. Im nächsten Teil der Arbeit verwenden wir auch einen weiteren cut-off Wert von 20 %, um die Robustheit unserer Regressionsanalyse zu testen. Der cut-off Wert von 20 % wird in den meisten Studien über Eigentümerstruktur herangezogen (La Porta et al. 1999). Der cut-off Wert von 25 % ist im deutschsprachigen Rechtsraum als klassischer Unterscheidungswert zu bezeichnen. Wir bedanken uns bei einem anonymen Gutachter für diesen Hinweis.

  10. Diesem Vorteil steht allerdings der Nachteil gegenüber, dass diesem Verfahren die implizite Annahme zu Grunde liegt, dass die Entscheidung, F&E zu betreiben und die Entscheidung, in welcher Höhe in F&E investiert wird, von denselben Faktoren abhängt. Um diesen Aspekt zu berücksichtigen, schätzen wir die Gleichungen mit einem Probit-Verfahren, wobei die abhängige Variable den Wert 1 annimmt, wenn die F&E-Investitionen positiv sind. Falls kein F&E betrieben bzw. berichtet wird, nimmt die Variable den Wert 0 an. Da das Vorzeichen und die relative Größe der erklärenden Variablen ähnlich zum Tobit Verfahren sind, verzichten wir auf ein selektionskorrigiertes Heckman-Verfahren.

  11. Diese Vorgangsweise wurde uns von einem anonymen Gutachter vorgeschlagen, bei dem wir uns bedanken.

  12. Aus der Tab. 2 ist ersichtlich, dass einige unserer unabhängigen Variablen hoch miteinander korreliert sind. In solchen Fällen ist es durchaus möglich, dass die geschätzten Koeffizienten von einigen wenigen Beobachtungen „diktiert“ werden, bei denen die Korrelation nicht sehr hoch ist. Auch wenn im Fall hoher Multikollinearität keine Gauss-Markov-Annahme verletzt ist, und deshalb der OLS-Schätzer auch in dieser kleinen Stichprobe unverzerrt und varianzminimal („BLU: best linear unbiased“) ist, besteht die Gefahr, dass die geschätzten Koeffizienten große Standardfehler aufweisen. Um das Ausmass dieser Gefahr zu quantifizieren, berechnen wir für die unabhängigen Variablen den „Variance Inflation Factor“, VIF, und den Wert des „Condition Index“, CI (bzw. Condition Number). Bei einer gemeinsamen Betrachtung aller unabhängigen Variablen ist der maximale VIF für ASDI, ADRI, ARS, EK und GE unter 4, wobei Log(BIP/Kopf) und HDI einen VIF von etwa 8 aufweisen. Berechnet man den VIF für die Variablen, die in den Gl. (3)–(7) berücksichtigt werden, dann ist der maximale VIF in der Gl. (3) 1,02, in der Gl. (4) 1,01, in der Gl. (5) 2,02, in der Gl. (6) 1,30 und in der Gl. (7) 1,04. Da der in der Literatur übliche kritische Wert des VIF bei etwa 10 liegt, können wir davon ausgehen, dass das Problem der Multikollinearität nicht sehr ernst ist. Ein ähnliches Bild liefert der CI. Der maximale CI beträgt 13,86 und ist somit unterhalb des kritisichen Wertes von 20 (Belsley et al. 1980).

  13. In unserer Analyse werden Quer- und Längsschnittsdaten miteinander verbunden und die Resultate basieren auf einer „pooled-regression“ mit dem Tobit-Schätzer. Um die Abhängigkeit der Beobachtungen zu berücksichtigen, schätzen wir zwei weitere Spezifikationen: Zuerst benutzen wir einen normalen „fixed-effects“-Schätzer und dann einen weiteren „fixed-effects“-Schätzer, der die (möglicherweise) korrelierten Fehlerterme durch einen AR(1) Prozess modelliert. Im ersten (zweiten) Model erhalten wir für die gesamte Stichprobe einen signifikanten CF-Koeffizient von 0,044** (0,053**), für Unternehmen, deren Haupteigentümer Banken, andere Unternehmen oder der Staat ist, ist der CF-Koeffizient -0,001 (0,006) und für Familien/Streubesitzunternehmen 0,078*** (0,082***), wobei die Unterschiede in den CF-Koeffizienten in beiden Fällen statistisch signifikant sind. Wir bedanken uns bei einem anonymen Gutachter für diesen Hinweis.

  14. Wir haben alternativ eine TOBIT-Schätzung mit „random effects“ gerechnet, deren Ergebnisse sich jedoch qualitativ nicht von den Ergebnissen in Tab. 6 unterscheiden. Diese Ergebnisse sind auf Wunsch bei den Autoren erhältlich.

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Author information

Authors and Affiliations

  1. Institut für Volkswirtschaftslehre, Universität Wien, Hohenstaufengasse 9, 1010, Wien, Österreich

    Jörg Mahlich

  2. Lehrstuhl Corporate Finance, WHU- Otto Beisheim School of Management, Burgplatz 2, 56179, Vallendar, Deutschland

    Burcin Yurtoglu

Authors
  1. Jörg Mahlich
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  2. Burcin Yurtoglu
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Corresponding author

Correspondence to Jörg Mahlich.

Appendices

Appendix 1: Definition der Variablen und Datenquellen

Variable

Definition

Quelle

RS

Rechtssystem: Einteilung in die vier Rechtssysteme deutsch (D), britisch (B), französisch (F) und skandinavisch (S)

La Porta et al. (1999)

F&E/BIP

Ausgaben für Forschung und Entwicklung/BIP: Durchschnittlicher Wert für die Periode 1995–2003

OECD (2007) für OECD Länder. Für fehlende Beobachtungen wurden die folgenden Publikationen berücksichtigt: UNESCO (2004), NSF (2006), Iberoamerican Network of Science and Technology Indicators (2007), Worldbank (2008)

Log (BIP/ Kopf)

Logarithmierter Wert des Bruttoinlandsproduktes pro Kopf (in US Dollar). Durchschnittlicher Wert für die Periode 1995–2003

Worldbank (2008)

http://devdata.worldbank.org/dataonline

EK

Eigentümerkonzentration: Durchschnittlicher Aktienanteil, der von den drei größten Aktionären in den jeweils zehn größten Industrieunternehmen eines Landes gehalten wird

Djankov et al. (2008)

GE

Größter Aktienanteil: Durchschnittlicher Aktienanteil, der von dem größten Aktionär in börsennotierten Industrieunternehmen eines Landes gehalten wird

Gugler et al. (2004b)

Mueller und Peev (2006)

ADRI

„Revised Anti Director Index“:Ein Indikator für den Anlegerschutz, der folgende Dimensionen erfasst:

a) Abstimmung auf der Hauptversammlung ist per Brief ist möglich, b) Aktien müssen nicht bei einer Bank hinterlegt sein, um Stimmrecht auszuüben, c) Kumulative Wahl möglich d) unterdrückte Minderheiten, e) Vorrang bei Kapitalerhöhungen, f) Mindestkapital, um außerordentliche Hauptversammlung einzuberufen

La Porta et al. (1997, 1998)

Djankov et al. (2008)

ASDI

„Anti-self-dealing index“:

ASDI basiert auf den nationalen Rechtsregeln und misst wie wirksam das Gesetz die Kleinaktionäre gegen verdeckte Gewinnausschüttungen an kontrollierende Aktionäre (durch „related party transactions“) schützt

Djankov et al. (2008)

ARS

Index für Bilanzierungs- und Offenlegungsstandards (Auditing and reporting standards)

Durchschnittlicher Wert für die Periode 2000–2003

World Economic Forum

The Global Competitiveness Report 2001–2002, 2002–2003, 2003–2004

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HDI

Human Development Index

Durchschnittlicher Wert für die Periode 1995–2003

UNDP (United Nations Development Program), Human Development Reports: http://hdr.undp.org/en/statistics/

Appendix 2: Rechtssysteme

Land

Rechtssystem

Land

Rechtssystem

Land

Rechtssystem

Argentinien

Franz.

Finnland

Skand.

Panama

Franz.

Australien

Brit.

Frankreich

Franz.

Peru

Franz.

Österreich

Deutsch

Deutschland

Deutsch

Polen

Deutsch

Belgien

Franz.

Griechenland

Franz.

Portugal

Franz.

Brasilien

Franz.

Ungarn

Deutsch

Rumänien

Franz.

Bulgarien

Deutsch

Island

Skand.

Russland

Franz.

Kanada

Brit.

Indien

Brit.

Singapur

Brit.

Chile

Franz.

Irland

Brit.

Slowenien

Deutsch

China

Deutsch

Israel

Brit.

Südafrika

Brit.

Kolumbien

Franz.

Italien

Franz.

Spanien

Franz.

Kroatien

Deutsch

Japan

Deutsch

Schweden

Skand.

Tschechien

Deutsch

Korea

Deutsch

Schweiz

Deutsch

Dänemark

Skand.

Luxemburg

Franz.

Taiwan

Deutsch

Ekuador

Franz.

Mexiko

Franz.

Türkei

Franz.

Ägypten

Franz.

Niederlande

Franz.

Großbritannien

Brit.

El Salvador

Franz.

Neuseeland

Brit.

USA

Brit.

  

Norwegen

Skand.

Uruguay

Franz.

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Mahlich, J., Yurtoglu, B. Institutionelle Determinanten von F&E-Investitionen. Z Betriebswirtsch 81, 1079–1107 (2011). https://doi.org/10.1007/s11573-011-0506-3

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