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Die	Finanzierungsstruktur	innovativer	KMU	in	Deutschland
von	Prof.	Dr.	Christian	Schultz
Die Grundlage dieser Präsentation ist der Artikel:
Hummel, D., Karcher, B., & Schultz, C. (2013). The financial structure of
innovative SMEs in Germany. Journal of Business Economics, 5(83), 471-503.
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Aktuelle Veröffentlichungen
und Projekte
3.1 Stichprobe und Hypothesen
3.2 Abhängige und unabhängige Variablen
3) Empirische Untersuchung
4) Fazit
1) Relevanz
3.3 Ergebnisse
2) Theoretische Einbettung
Agenda
1. Für einen Großteil der totalen Faktorproduktivität ist der
technische Fortschritt verantwortlich (vgl. Solow, 1959)
2. Großunternehmen besitzen eine hohe „kulturelle Trägheit“
(Hauschildt, 1993, 91; Markides, 2000, 31 ff.)
3. Fehlende Anreize für Innovationsaktivitäten in
Großunternehmen
(Roling 2001, 21 ff.; Williamson, 1975, 206 ff.)
4. Vorteile von Großunternehmen liegen in Skalenerträgen,
Portfoliostrategien und besserer Auslastung der
Forschungsanlagen
(vgl. Christensen und Bower, 1995)
1.	Relevanz	des	Themas:	Innovation	und	KMU
Relevanz
1. Die übergeordneten Leitfragen
Leitfragen
Unterscheidet sich die
Kapitalstruktur von
Unternehmen je nach
Innovationsgrad?
Woher erhalten
innovative KMU das
nötige Kapital für ihre
kostenintensiven
Innovationsaktivitäten?
Leitfragen
1. Pecking-Order Theorie
§ Das Unternehmensmanagement verwendet die verschiedenen Finanzierungsinstrumente
entsprechend einer hierarchischen Rangfolge („Pecking-Order“).
§ Zunächst werden interne Mittel zur Finanzierung genutzt. An zweiter Stelle folgt externes
Fremdkapital vor externem Eigenkapital, welches die geringste Bedeutung besitzt.
§ Gründe:
o Kosten der jeweiligen Finanzierungsquelle
o Undurchsichtige Informationslage, Interpretation von Signalen
o Generelle Abneigung der Geschäftsführung gegenüber Kontroll- und Mitbestim-
mungsrechten von Finanziers (vgl. Myers, 1984; Myers und Majluf, 1984).
2. Finanzierungslebenszyklus
§ Evolutionstheorie: Unternehmen durchlaufen einen Prozess ähnlich wie Lebewesen von der
Geburt (Gründung) bis zum Tod (Insolvenz).
§ Bedarf und Zugang zu Kapital ist vom jeweiligen Entwicklungsstand des Unternehmens und
damit von dessen Größe, Alter und Verfügbarkeit von Informationen für Kapitalgeber
abhängig. Die Nutzung der verschiedenen Finanzierungsinstrumente beruht dement-
sprechend auf der aktuellen Situation eines Unternehmens, vornehmlich gemessen in Form
von Alter, Größe und Verfügbarkeit von Informationen. Bei Unternehmen mit verschiedenen
Profilen setzt sich folglich der Finanzierungsmix unterschiedlich zusammen (vgl. Berger und
Udell, 1998).
2.	Theoretische	Einbettung
Theoretische Einordnung
Unternehmensgröße
Unternehmensalter
Informationen
Sehr kleines Unternehmen,
u.U. ohne Sicherheiten
und ohne Kredithistorie
Kleines Unternehmen,
u.U. mit hohem
Wachstumspotential
aber mit limitierter Kredithistorie
Mittleres Unternehmen,
Kredithistorie und
Sicherheiten vorhanden
Großes Unternehmen,
mit nachvollziehbarem
Risiko und Kredithistorie
Selbstfinanzierung
Business Angel Venture Capital Public Equity
Handelskredit
Mittelfristige Kredite
Mezzanine
Börse
Kurzfr.
Schuldverschreibung
(commercial paper)
Mittelfristige
Schuldverschreibung
(medium term notes)
Außerbörsliche
Transaktionen
(Genussscheine etc.)
Kurzfristige Kredite
Finanzierungslebenszyklus
nach Berger und Udell (1998)
3.1 Stichprobe und Hypothesen
3.2 Abhängige und unabhängige Variablen
3) Empirische Untersuchung
4) Fazit
1) Relevanz
3.3 Ergebnisse
2) Theoretische Einbettung
Agenda
3.1 Hypothesen
Hypothesen
Nr. Theoretische Fundierung Abgeleitete Hypothese
H1 Pecking-Order Theorie Der Finanzierungsmix von KMU unterscheidet sich
grundsätzlich in Abhängigkeit des Innovationsgrades
des Unternehmens.
H2 Pecking-Order Theorie In Bezug auf die Hierarchie der Finanzierungs-
instrumente bei innovativen Unternehmen besitzen
interne Mittel den höchsten Stellenwert, daraufhin
folgt kurzfristiges sowie mittel- bis langfristiges
Fremdkapital und letztlich externes Eigenkapital.
H3 Finanzierungslebenszyklus Mit zunehmendem Innovationsgrad des Unterneh-
mens gewinnen interne Mittel ebenso wie das
typische Risikokapital (PE/VC, Business Angels,
Mezzanine), Kontokorrentkredite, Kreditsubstitute und
öffentliche Förderung an Bedeutung. Parallel verliert
die mittel- bis langfristige Bankfinanzierung an
Wichtigkeit.
3.1 Stichprobe (I/II)
Stichprobe und Methode
Stichprobe
§ Zufallsstichprobe von 20.000 KMU aus einer Grundgesamtheit von ca. 3,5
Mio. KMU in Deutschland
§ Geschäftsführer wurden per Mail kontaktiert, um einen Onlinefragebogen zu
beantworten
§ Erhebungszeitraum: Juni-August 2010
§ Insgesamt nahmen 339 KMU an der Befragung teil (Rücklaufquote: 1,7 %). Da
168 Unternehmen den Fragebogen nicht vollständig beantworteten, wurde die
Stichprobe auf die vollständig vorliegenden Datensätze von 171 KMU
reduziert.
o Gruppe 1 (nicht innovativ): 51 Unternehmen
o Gruppe 2 (mäßig innovativ): 75 Unternehmen
o Gruppe 3 (hoch innovativ): 45 Unternehmen
Methode
§ Multinomiale Logistische Regression
§ Ziel: Schätzung von Eintrittswahrscheinlichkeiten
§ Multikollinearität der unabhängigen Variablen führt zu falschen Ergebnissen
§ Keine unbedingte Normalverteilungsannahme
3.2
Zusammensetzung des
Innovationsindex
Abhängige Variable mit den Kategorien:
1 (nicht innovativ), 2 (innovativ), 3 (hoch innovativ)
Innovationsgrad
(gemessen mit Hilfe des selbsterstellten Innovationsindex)
Unabhängige Variablen gemessen mit einer Intervallskala:
0 (kein Stellenwert) bis 5 (sehr hoher Stellenwert)
Finanzierung aus Gewinn Factoring/ Forfaitierung
Finanzierung aus Abschreibungen Mezzanine Kapital
Bankkredit Beteiligungskapital (PE)
Kontokorrentkredit Business Angels
Lieferantenkredit Kapitalmarktfinanzierung
Schuldscheindarlehen Bürgschaft
Leasing Öffentliche Förderung
3.2	Abhängige	und	Unabhängige	Variablen	
Variablen
12
B
Standard-
fehler Wald Sig. Exp(B)
Konstanter Term 5,893 1,866 9,969 ,002
Finanzierung aus Gewinn*** -1,260 ,369 11,673 ,001 ,284
Lieferantenkredit -,150 ,172 ,764 ,382 ,861
Kontokorrentkredit** ,380 ,193 3,388 ,049 1,463
Bankkredit -,122 ,213 ,331 ,565 ,885
Finanzierung aus Abschreibungen ,211 ,196 1,154 ,283 1,234
Leasing -,259 ,192 1,821 ,177 ,772
Factoring/Forfaitierung ,364 ,298 1,494 ,222 1,440
Bürgschaft ,249 ,198 1,585 ,208 1,283
Mezzanine Kapital -,382 ,445 ,736 ,391 ,683
Beteiligungskapital ,071 ,355 ,040 ,842 1,074
Business Angels -,332 ,658 ,254 ,614 ,717
Schuldscheindarlehen ,388 ,948 ,167 ,682 1,474
Kapitalmarktfinanzierung -,675 ,736 ,839 ,360 ,509
Öffentliche Förderung*** -,584 ,194 9,061 ,003 ,558
***α ≤ 0,01; **α ≤ 0,05; *α ≤ 0,1;
Parameterschätzer: Nicht innovativ
zu Referenzklasse hoch innovativ
Parameterschätzer: Mäßig innovativ
zu Referenzklasse hoch innovativ
B
Standard-
fehler Wald Sig. Exp(B)
Konstanter Term 7,311 1,833 15,912 000
Finanzierung aus Gewinn*** -
1,314
,361 13,240 ,000 ,269
Lieferantenkredit -,246 ,162 2,303 ,129 ,782
Kontokorrentkredit ,127 ,180 ,500 ,480 1,136
Bankkredit -,025 ,195 ,016 ,900 ,976
Finanzierung aus Abschreibungen ,139 ,181 ,590 ,442 1,149
Leasing * -,300 ,181 2,739 ,098 ,741
Factoring/Forfaitierung ,157 ,289 ,298 ,585 1,171
Bürgschaft ,082 ,199 ,171 ,679 1,086
Mezzanine Kapital -,146 ,374 ,152 ,697 ,864
Beteiligungskapital** ,626 ,274 5,243 ,022 1,871
Business Angels -,936 ,659 2,018 ,155 ,392
Schuldscheindarlehen ,259 ,861 ,091 ,763 1,296
Kapitalmarktfinanzierung ,183 ,535 ,117 ,732 1,201
Öffentliche Förderung*** -,560 ,174 10,408 ,001 ,571
***α ≤ 0,01; **α ≤ 0,05; *α ≤ 0,1;
Klassifikationsmatrix und
Gütemaße des ModellsBeobachtet
Vorhergesagt
Nicht
innovativ
Mäßig
innovativ
Hoch
innovativ
Prozent
Richtig
Nicht innovativ 27 19 5 52,9%
Mäßig innovativ 9 56 10 74,7%
Hoch Innovativ 4 15 26 57,8%
Gesamt 23,4% 52,6% 24,0% 63,7%
1. Wahrscheinlichkeiten:
§ Proportionale Zufallswahrscheinlichkeit liegt bei 34,8%
§ Das Modell hat mit 63,7% eine um 82,7% höhere Trefferwahrscheinlichkeit
2. Statistische Tests zur Modellgüte:
§ Chi-Quadrat-Wert: 67,695 (Sig. 0,0 %)
§ Pseudo-R²-Quadrat Statistiken:
o Cox/Snell: 0,327
o Nagelkerke: 0,370
T-Test bei unabhängigen
Stichproben
Nicht vs. Hoch innovativ Mäßig vs. Hoch Innovativ Nicht vs. Mäßig innovativ
Finanzierung aus Gewinn -4,294*** -4,391*** -0,372
Lieferantenkredit 1,353* (x) -,0568 2,040**
Kontokorrentkredit 2,299** -,195 2,834***
Bankkredit 0,853 -0,162 1,105
Finanzierung aus
Abschreibungen
1,156 0,246 1,135
Leasing -0,661 -1,563* 0,920
Factoring/Forfaitierung 0,883 0,177 0,783
Bürgschaft 1,060 -0,276 1,427* (x)
Mezzanine Kapital -0,437 -0,558 0,05
Beteiligungskapital -0,548 1,277 -1,877**
Business Angels 0,801 0,679 0,133
Schuldscheindarlehen 0,549 1,012 -0,283
Kapitalmarktfinanzierung -0,787 0,634 -1,445* (x)
Öffentliche	Förderung -3,137*** -3,183*** -0,147
t-Werte:	*α ≤	0,01;	**α ≤	0,05;	***α ≤	0,1;	
Bei	Ungleichheit	der	Varianzen	wird	der	t-Wert	so	wie	das	Signifikanzniveau	auf	Basis	des	Welch-Tests	angegeben.	(x):	Sehr	geringer	
Mittelwertunterschied.
Mittelwertvergleich
4. Fazit: Hypopthesen
Ergebnisse
Nr. Theoretische Fundierung Abgeleitete Hypothese Resultat
H1 Pecking-Order Theorie Der Finanzierungsmix von KMU
unterscheidet sich grundsätzlich in
Abhängigkeit des Innovationsgrades des
Unternehmens.
Bestätigung
H2 Pecking-Order Theorie In Bezug auf die Hierarchie der
Finanzierungs-instrumente bei
innovativen Unternehmen besitzen
interne Mittel den höchsten Stellenwert,
daraufhin folgt kurzfristiges sowie mittel-
bis langfristiges Fremdkapital und
letztlich externes Eigenkapital.
Grundsätzlich
bestätigt
H3 Finanzierungslebenszyklus Mit zunehmendem Innovationsgrad des
Unternehmens gewinnen interne Mittel
ebenso wie das typische Risikokapital
(PE/VC, Business Angels, Mezzanine),
Kontokorrent-kredite, Kreditsubstitute
und öffentliche Förderung an Bedeutung.
Parallel verliert die mittel- bis langfristige
Bankfinanzierung an Wichtigkeit.
Partielle
Bestätigung
3.1 Stichprobe und Hypothesen
3.2 Abhängige und unabhängige Variablen
3) Empirische Untersuchung
4) Fazit
1) Relevanz
3.3 Ergebnisse
2) Theoretische Einbettung
Agenda
4. Fazit: Handlungsempfehlungen und
Limitierungen
Fazit
Ergebnis Handlungsempfehlung
A.		Hohe	Bedeutung	der	
Selbstfinanzierung	und	öffentlicher	
Förderung	für	hoch	innovative	
Unternehmen	
Möglicher	adverser	Selektion	bei	
öffentlicher	Förderung	durch	objektive	
Vergabekriterien	vorbeugen
B.		Pecking-Order	Theorie	besitzt	
Prognosekraft	für	innovative	KMU	in	
Deutschland
Geschäftsführung	innovativer	KMU	für	
eventuelle	Verzerrungen	sensibilisieren.	
Reduktion	der	Abhängigkeit	von		kurz-
fristigen Finanzierungsinstrumenten.
Limitierungen der Untersuchung
§ Mögliche Selektion in der Stichprobe
Alter, Innovationsgrad/Größe
§ Durchführung der Erhebung
„Tendenz zur Mitte“ bei den Befragten
Zeitlicher Kontext (Nachwirkungen der Wirtschaftskrise 2008-2009)
Literaturverzeichnis
21
§ Berger, A. N.; Udell G. F. (1998): The economics of small business finance: The roles of private
equity and debt markets in the financial growth cycle. In: Journal of Business Venturing, Jg. 21, S.
45–73.
§ Bretschger, L. (1998): Wachstumstheorie, München.
§ Christensen, C.M. und Bower J. L. (1995): Disruptive technologies: Catching the wave. In: Harvard
Business Review, S. 43–53.
§ Hauschildt, J. (1993): Innovationsmanagement. München.
§ Markides, C. (2000): So wird ihr Unternehmen einzigartig. Ein Praxisleitfaden für professionelle
Strategieentwicklung. Boston: Harvard Business School Press.
§ Myers, S. C. (1984): The capital structure puzzle. In: The Journal of Finance, Jg. 34, H. 3, S. 575–
592.
§ Myers, S.C. und Majluf, N.S. (1984): Corporate financing and investment decisions when firms
have information that investors do not have. In: Journal of Financial Economics, Jg. 13, H. 2, S.
187–221.
§ Roling, J. (2001): Venture Capital und Innovation. Lohmar: Eul-Verlag.
§ Solow, R.M. (1959): A contribution to the theory of growth, In: The Quarterly Journal of Economics,
Jg,70, No.1, S. 65-94.
§ Williamson, O.E. (1975): Transaction-cost economics: The governance of contractual relations. In:
Journal of Law and Economics, Jg. 22, S. 233–261.

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Systemisches Wissensmanagement in KMU
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What is the Theory of Disruption?
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Die Finanzierungsstruktur innovativer Unternehmen in Deutschland

  • 2. Die Grundlage dieser Präsentation ist der Artikel: Hummel, D., Karcher, B., & Schultz, C. (2013). The financial structure of innovative SMEs in Germany. Journal of Business Economics, 5(83), 471-503. Meine aktuellen Veröffentlichungen und Projekte können Sie hier einsehen: § Google Scholar § Researchgate § Slideshare Aktuelle Veröffentlichungen und Projekte
  • 3. 3.1 Stichprobe und Hypothesen 3.2 Abhängige und unabhängige Variablen 3) Empirische Untersuchung 4) Fazit 1) Relevanz 3.3 Ergebnisse 2) Theoretische Einbettung Agenda
  • 4. 1. Für einen Großteil der totalen Faktorproduktivität ist der technische Fortschritt verantwortlich (vgl. Solow, 1959) 2. Großunternehmen besitzen eine hohe „kulturelle Trägheit“ (Hauschildt, 1993, 91; Markides, 2000, 31 ff.) 3. Fehlende Anreize für Innovationsaktivitäten in Großunternehmen (Roling 2001, 21 ff.; Williamson, 1975, 206 ff.) 4. Vorteile von Großunternehmen liegen in Skalenerträgen, Portfoliostrategien und besserer Auslastung der Forschungsanlagen (vgl. Christensen und Bower, 1995) 1. Relevanz des Themas: Innovation und KMU Relevanz
  • 5. 1. Die übergeordneten Leitfragen Leitfragen Unterscheidet sich die Kapitalstruktur von Unternehmen je nach Innovationsgrad? Woher erhalten innovative KMU das nötige Kapital für ihre kostenintensiven Innovationsaktivitäten? Leitfragen
  • 6. 1. Pecking-Order Theorie § Das Unternehmensmanagement verwendet die verschiedenen Finanzierungsinstrumente entsprechend einer hierarchischen Rangfolge („Pecking-Order“). § Zunächst werden interne Mittel zur Finanzierung genutzt. An zweiter Stelle folgt externes Fremdkapital vor externem Eigenkapital, welches die geringste Bedeutung besitzt. § Gründe: o Kosten der jeweiligen Finanzierungsquelle o Undurchsichtige Informationslage, Interpretation von Signalen o Generelle Abneigung der Geschäftsführung gegenüber Kontroll- und Mitbestim- mungsrechten von Finanziers (vgl. Myers, 1984; Myers und Majluf, 1984). 2. Finanzierungslebenszyklus § Evolutionstheorie: Unternehmen durchlaufen einen Prozess ähnlich wie Lebewesen von der Geburt (Gründung) bis zum Tod (Insolvenz). § Bedarf und Zugang zu Kapital ist vom jeweiligen Entwicklungsstand des Unternehmens und damit von dessen Größe, Alter und Verfügbarkeit von Informationen für Kapitalgeber abhängig. Die Nutzung der verschiedenen Finanzierungsinstrumente beruht dement- sprechend auf der aktuellen Situation eines Unternehmens, vornehmlich gemessen in Form von Alter, Größe und Verfügbarkeit von Informationen. Bei Unternehmen mit verschiedenen Profilen setzt sich folglich der Finanzierungsmix unterschiedlich zusammen (vgl. Berger und Udell, 1998). 2. Theoretische Einbettung Theoretische Einordnung
  • 7. Unternehmensgröße Unternehmensalter Informationen Sehr kleines Unternehmen, u.U. ohne Sicherheiten und ohne Kredithistorie Kleines Unternehmen, u.U. mit hohem Wachstumspotential aber mit limitierter Kredithistorie Mittleres Unternehmen, Kredithistorie und Sicherheiten vorhanden Großes Unternehmen, mit nachvollziehbarem Risiko und Kredithistorie Selbstfinanzierung Business Angel Venture Capital Public Equity Handelskredit Mittelfristige Kredite Mezzanine Börse Kurzfr. Schuldverschreibung (commercial paper) Mittelfristige Schuldverschreibung (medium term notes) Außerbörsliche Transaktionen (Genussscheine etc.) Kurzfristige Kredite Finanzierungslebenszyklus nach Berger und Udell (1998)
  • 8. 3.1 Stichprobe und Hypothesen 3.2 Abhängige und unabhängige Variablen 3) Empirische Untersuchung 4) Fazit 1) Relevanz 3.3 Ergebnisse 2) Theoretische Einbettung Agenda
  • 9. 3.1 Hypothesen Hypothesen Nr. Theoretische Fundierung Abgeleitete Hypothese H1 Pecking-Order Theorie Der Finanzierungsmix von KMU unterscheidet sich grundsätzlich in Abhängigkeit des Innovationsgrades des Unternehmens. H2 Pecking-Order Theorie In Bezug auf die Hierarchie der Finanzierungs- instrumente bei innovativen Unternehmen besitzen interne Mittel den höchsten Stellenwert, daraufhin folgt kurzfristiges sowie mittel- bis langfristiges Fremdkapital und letztlich externes Eigenkapital. H3 Finanzierungslebenszyklus Mit zunehmendem Innovationsgrad des Unterneh- mens gewinnen interne Mittel ebenso wie das typische Risikokapital (PE/VC, Business Angels, Mezzanine), Kontokorrentkredite, Kreditsubstitute und öffentliche Förderung an Bedeutung. Parallel verliert die mittel- bis langfristige Bankfinanzierung an Wichtigkeit.
  • 10. 3.1 Stichprobe (I/II) Stichprobe und Methode Stichprobe § Zufallsstichprobe von 20.000 KMU aus einer Grundgesamtheit von ca. 3,5 Mio. KMU in Deutschland § Geschäftsführer wurden per Mail kontaktiert, um einen Onlinefragebogen zu beantworten § Erhebungszeitraum: Juni-August 2010 § Insgesamt nahmen 339 KMU an der Befragung teil (Rücklaufquote: 1,7 %). Da 168 Unternehmen den Fragebogen nicht vollständig beantworteten, wurde die Stichprobe auf die vollständig vorliegenden Datensätze von 171 KMU reduziert. o Gruppe 1 (nicht innovativ): 51 Unternehmen o Gruppe 2 (mäßig innovativ): 75 Unternehmen o Gruppe 3 (hoch innovativ): 45 Unternehmen Methode § Multinomiale Logistische Regression § Ziel: Schätzung von Eintrittswahrscheinlichkeiten § Multikollinearität der unabhängigen Variablen führt zu falschen Ergebnissen § Keine unbedingte Normalverteilungsannahme
  • 12. Abhängige Variable mit den Kategorien: 1 (nicht innovativ), 2 (innovativ), 3 (hoch innovativ) Innovationsgrad (gemessen mit Hilfe des selbsterstellten Innovationsindex) Unabhängige Variablen gemessen mit einer Intervallskala: 0 (kein Stellenwert) bis 5 (sehr hoher Stellenwert) Finanzierung aus Gewinn Factoring/ Forfaitierung Finanzierung aus Abschreibungen Mezzanine Kapital Bankkredit Beteiligungskapital (PE) Kontokorrentkredit Business Angels Lieferantenkredit Kapitalmarktfinanzierung Schuldscheindarlehen Bürgschaft Leasing Öffentliche Förderung 3.2 Abhängige und Unabhängige Variablen Variablen 12
  • 13. B Standard- fehler Wald Sig. Exp(B) Konstanter Term 5,893 1,866 9,969 ,002 Finanzierung aus Gewinn*** -1,260 ,369 11,673 ,001 ,284 Lieferantenkredit -,150 ,172 ,764 ,382 ,861 Kontokorrentkredit** ,380 ,193 3,388 ,049 1,463 Bankkredit -,122 ,213 ,331 ,565 ,885 Finanzierung aus Abschreibungen ,211 ,196 1,154 ,283 1,234 Leasing -,259 ,192 1,821 ,177 ,772 Factoring/Forfaitierung ,364 ,298 1,494 ,222 1,440 Bürgschaft ,249 ,198 1,585 ,208 1,283 Mezzanine Kapital -,382 ,445 ,736 ,391 ,683 Beteiligungskapital ,071 ,355 ,040 ,842 1,074 Business Angels -,332 ,658 ,254 ,614 ,717 Schuldscheindarlehen ,388 ,948 ,167 ,682 1,474 Kapitalmarktfinanzierung -,675 ,736 ,839 ,360 ,509 Öffentliche Förderung*** -,584 ,194 9,061 ,003 ,558 ***α ≤ 0,01; **α ≤ 0,05; *α ≤ 0,1; Parameterschätzer: Nicht innovativ zu Referenzklasse hoch innovativ
  • 14. Parameterschätzer: Mäßig innovativ zu Referenzklasse hoch innovativ B Standard- fehler Wald Sig. Exp(B) Konstanter Term 7,311 1,833 15,912 000 Finanzierung aus Gewinn*** - 1,314 ,361 13,240 ,000 ,269 Lieferantenkredit -,246 ,162 2,303 ,129 ,782 Kontokorrentkredit ,127 ,180 ,500 ,480 1,136 Bankkredit -,025 ,195 ,016 ,900 ,976 Finanzierung aus Abschreibungen ,139 ,181 ,590 ,442 1,149 Leasing * -,300 ,181 2,739 ,098 ,741 Factoring/Forfaitierung ,157 ,289 ,298 ,585 1,171 Bürgschaft ,082 ,199 ,171 ,679 1,086 Mezzanine Kapital -,146 ,374 ,152 ,697 ,864 Beteiligungskapital** ,626 ,274 5,243 ,022 1,871 Business Angels -,936 ,659 2,018 ,155 ,392 Schuldscheindarlehen ,259 ,861 ,091 ,763 1,296 Kapitalmarktfinanzierung ,183 ,535 ,117 ,732 1,201 Öffentliche Förderung*** -,560 ,174 10,408 ,001 ,571 ***α ≤ 0,01; **α ≤ 0,05; *α ≤ 0,1;
  • 15. Klassifikationsmatrix und Gütemaße des ModellsBeobachtet Vorhergesagt Nicht innovativ Mäßig innovativ Hoch innovativ Prozent Richtig Nicht innovativ 27 19 5 52,9% Mäßig innovativ 9 56 10 74,7% Hoch Innovativ 4 15 26 57,8% Gesamt 23,4% 52,6% 24,0% 63,7% 1. Wahrscheinlichkeiten: § Proportionale Zufallswahrscheinlichkeit liegt bei 34,8% § Das Modell hat mit 63,7% eine um 82,7% höhere Trefferwahrscheinlichkeit 2. Statistische Tests zur Modellgüte: § Chi-Quadrat-Wert: 67,695 (Sig. 0,0 %) § Pseudo-R²-Quadrat Statistiken: o Cox/Snell: 0,327 o Nagelkerke: 0,370
  • 16. T-Test bei unabhängigen Stichproben Nicht vs. Hoch innovativ Mäßig vs. Hoch Innovativ Nicht vs. Mäßig innovativ Finanzierung aus Gewinn -4,294*** -4,391*** -0,372 Lieferantenkredit 1,353* (x) -,0568 2,040** Kontokorrentkredit 2,299** -,195 2,834*** Bankkredit 0,853 -0,162 1,105 Finanzierung aus Abschreibungen 1,156 0,246 1,135 Leasing -0,661 -1,563* 0,920 Factoring/Forfaitierung 0,883 0,177 0,783 Bürgschaft 1,060 -0,276 1,427* (x) Mezzanine Kapital -0,437 -0,558 0,05 Beteiligungskapital -0,548 1,277 -1,877** Business Angels 0,801 0,679 0,133 Schuldscheindarlehen 0,549 1,012 -0,283 Kapitalmarktfinanzierung -0,787 0,634 -1,445* (x) Öffentliche Förderung -3,137*** -3,183*** -0,147 t-Werte: *α ≤ 0,01; **α ≤ 0,05; ***α ≤ 0,1; Bei Ungleichheit der Varianzen wird der t-Wert so wie das Signifikanzniveau auf Basis des Welch-Tests angegeben. (x): Sehr geringer Mittelwertunterschied.
  • 18. 4. Fazit: Hypopthesen Ergebnisse Nr. Theoretische Fundierung Abgeleitete Hypothese Resultat H1 Pecking-Order Theorie Der Finanzierungsmix von KMU unterscheidet sich grundsätzlich in Abhängigkeit des Innovationsgrades des Unternehmens. Bestätigung H2 Pecking-Order Theorie In Bezug auf die Hierarchie der Finanzierungs-instrumente bei innovativen Unternehmen besitzen interne Mittel den höchsten Stellenwert, daraufhin folgt kurzfristiges sowie mittel- bis langfristiges Fremdkapital und letztlich externes Eigenkapital. Grundsätzlich bestätigt H3 Finanzierungslebenszyklus Mit zunehmendem Innovationsgrad des Unternehmens gewinnen interne Mittel ebenso wie das typische Risikokapital (PE/VC, Business Angels, Mezzanine), Kontokorrent-kredite, Kreditsubstitute und öffentliche Förderung an Bedeutung. Parallel verliert die mittel- bis langfristige Bankfinanzierung an Wichtigkeit. Partielle Bestätigung
  • 19. 3.1 Stichprobe und Hypothesen 3.2 Abhängige und unabhängige Variablen 3) Empirische Untersuchung 4) Fazit 1) Relevanz 3.3 Ergebnisse 2) Theoretische Einbettung Agenda
  • 20. 4. Fazit: Handlungsempfehlungen und Limitierungen Fazit Ergebnis Handlungsempfehlung A. Hohe Bedeutung der Selbstfinanzierung und öffentlicher Förderung für hoch innovative Unternehmen Möglicher adverser Selektion bei öffentlicher Förderung durch objektive Vergabekriterien vorbeugen B. Pecking-Order Theorie besitzt Prognosekraft für innovative KMU in Deutschland Geschäftsführung innovativer KMU für eventuelle Verzerrungen sensibilisieren. Reduktion der Abhängigkeit von kurz- fristigen Finanzierungsinstrumenten. Limitierungen der Untersuchung § Mögliche Selektion in der Stichprobe Alter, Innovationsgrad/Größe § Durchführung der Erhebung „Tendenz zur Mitte“ bei den Befragten Zeitlicher Kontext (Nachwirkungen der Wirtschaftskrise 2008-2009)
  • 21. Literaturverzeichnis 21 § Berger, A. N.; Udell G. F. (1998): The economics of small business finance: The roles of private equity and debt markets in the financial growth cycle. In: Journal of Business Venturing, Jg. 21, S. 45–73. § Bretschger, L. (1998): Wachstumstheorie, München. § Christensen, C.M. und Bower J. L. (1995): Disruptive technologies: Catching the wave. In: Harvard Business Review, S. 43–53. § Hauschildt, J. (1993): Innovationsmanagement. München. § Markides, C. (2000): So wird ihr Unternehmen einzigartig. Ein Praxisleitfaden für professionelle Strategieentwicklung. Boston: Harvard Business School Press. § Myers, S. C. (1984): The capital structure puzzle. In: The Journal of Finance, Jg. 34, H. 3, S. 575– 592. § Myers, S.C. und Majluf, N.S. (1984): Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. In: Journal of Financial Economics, Jg. 13, H. 2, S. 187–221. § Roling, J. (2001): Venture Capital und Innovation. Lohmar: Eul-Verlag. § Solow, R.M. (1959): A contribution to the theory of growth, In: The Quarterly Journal of Economics, Jg,70, No.1, S. 65-94. § Williamson, O.E. (1975): Transaction-cost economics: The governance of contractual relations. In: Journal of Law and Economics, Jg. 22, S. 233–261.