Was man über Kennzahlen wissen sollte

Kennzahlen und Kennzahlensysteme

vgl. Groll, Karl-Heinz: Das Kennzahlensystem zur Bilanzanalyse, 2. erweiterte Auflage, Verlag Hanser, München-Wien, 2004

Kennzahlen sind Zahlen, die in präziser und konzentrierter Form über wichtige zahlenmäßig erfassbare Tatbestände und Entwicklungen informieren.

Kennzahlen können nach zahlreichen Merkmalen klassifiziert werden. Im Folgenden sollen jedoch nur zwei besonders wichtige Klassifikationen dargestellt werden: Die Einteilung nach statistischen Merkmalen und die Einteilung nach dem Inhalt der Kennzahlen.

Einteilung nach statistischen Gesichtspunkten

Kennzahlen können absolute Zahlen oder Verhältniszahlen sein.
Absolute Zahlen geben unmittelbar Auskunft über die Größe eines Sachverhalts. Man unterscheidet:

• Einzelwerte (z.B. Zahl der Studierenden)
• Summen (z.B. Anzahl der Lehrangebote eines Instituts)
• Differenzen (z.B. Mehrwert als Differenz zwischen Gesamtleistung und Vorleistung)
• Mittelwerte (z.B. durchschnittliche Anzahl der Zugriffe auf Lernmaterialien)
• finanzmathematische Werte (z.B. Amortisationsdauer von Investitionen)

Verhältniszahlen entstehen dadurch, dass zwei absolute Zahlen zueinander in Beziehung gesetzt werden. Eine Größe wird an einer anderen Größe gemessen. Dabei tritt „der zu messende Wert in den Zähler, der als Maß dienende in den Nenner.“ Daraus ergibt sich eine bestimmte Konsequenz: Die Zählergröße beherrscht  die Kennzahl ganz eindeutig! Da über die Größe im Zähler eine Aussage gemacht werden soll, wird sie als Beobachtungszahl bezeichnet. Die Größe im Nenner, die Zahl also, an der die Beobachtungszahl gemessen wird, bezeichnet man als Bezugszahl. Verhältniszahlen können Gliederungszahlen, Beziehungszahlen oder Messzahlen sein.

Gliederungszahlen dienen dazu, die Struktur der Bezugszahl aufzuzeigen. Sie zeigen die relative Bedeutung der Beobachtungszahl für die Bezugszahl. Dadurch können sie auf Chancen und Risiken aufmerksam machen.

Die Beziehungszahl  ist das Verhältnis zweier gleichrangiger, aber wesensverschiedener Größen, die sich auf denselben Zeitraum oder Zeitpunkt beziehen. Zwischen den beiden Größen muss ein sachlicher Zusammenhang bestehen. Häufig ist es so, dass die Bezugszahl die Beobachtungszahl beeinflusst.

Als Messzahlen bezeichnet man das Verhältnis zweier gleich geordneter Größen, die sich nur durch ein Merkmal unterscheiden, das sachlicher oder zeitlicher Art sein kann.
Messzahlen eignen sich besonders zur Darstellung von Veränderungen im Zeitablauf.

Einteilung nach inhaltlichen Gesichtspunkten

Kennzahlen können sich auf gesamte Organisationen, Unternehmen, Projekte und dgl. beziehen oder Teilbereiche wie Themengebiete, unterschiedliche Organisationseinheiten, unterschiedliche Zielgruppen und dgl. beziehen. Eine detaillierte Differenzierung der Kennzahlen nach inhaltlichen Gesichtspunkten erscheint an dieser Stelle ohne nähere Beschreibung des Untersuchungsgegenstands schwierig.
Kennzahlensysteme

Von einem Kennzahlensystem spricht man, wenn Kennzahlen so zusammengesetzt werden, dass sie in einer sinnvollen Beziehung zueinander stehen, sich gegenseitig ergänzen und erklären und als Gesamtheit den Analysegegenstand möglichst ausgewogen und übersichtlich erfassen.

Die Beziehungen zwischen den Kennzahlen eines Kennzahlensystems können

• mathematischer und sachlogischer Natur
• ausschließlich sachlogischer Natur

Allgemeine Anforderungen an Kennzahlen

Von praktischen Nutzen sind Kennzahlen, wenn sie

• leicht verständlich
• leicht erhebbar
• selbst beeinflussbar

sind. Diese Prämissen helfen, die Interpretierbarkeit von Kennzahlen zu erhöhen, den Erhebungsaufwand bewusst in ein vernünftiges Verhältnis zu setzen wie auch zu initiierende Veränderungsprozesse aufgrund der Ergebnisse der Kennzahlen zuzulassen. Bei der Entwicklung bzw. Zusammenstellung von Kennzahlen bzw. Kennzahlensystemen sollte auf diese Prämissen geachtet werden.

Auswertung der Kennzahlen

Der Ermittlung von Kennzahlen folgt die Auswertung der Kennzahlen. Ohne Auswertung ist die Ermittlung nutzlos. Der erste Schritt der Auswertung besteht darin, dass man die Istwerte mit geeigneten Vergleichsgrößen (Kontrollstandards) vergleicht. Als Vergleichsgrößen eignen sich Werte aus der Vergangenheit, Planwerte, Werte anderer Organisationen und „Branchendurchschnittswerte“. Man kann daher zwischen innerorganisatorischem und zwischenorganisatorischem Vergleich unterscheiden.

Der innerorganisatorische Vergleich ist entweder ein Zeitvergleich oder ein Plan-Ist-Vergleich. Beim  zwischenorganisatonalen Vergleich werden die Zahlen der Organisation oder Organisationseinheit entweder mit den Zahlen einer oder mehrerer anderer Einheiten oder mit den „Branchendurchschnittswerten“ verglichen. Voraussetzung eines jeden Vergleichs ist es, dass die Zahlen, die verglichen werden, auch tatsächlich vergleichbar sind. Vor allem ist es notwendig, dass die Bewertungsprobleme in den zu vergleichenden Untersuchungsbereichen nach annähernd gleichen Grundsätzen gelöst wurden.

Beim Plan-Ist-Vergleich werden die Istwerte mit Planwerten verglichen. Da Planwerte nicht veröffentlicht werden, ist der Plan-Ist-Vergleich nur für die interne Analyse möglich. Gegenüber dem Zeitvergleich hat der Plan-Ist-Vergleich den Vorteil, dass die Planwerte anspruchsvolle Vorgaben darstellen, die für „Schlendrian“ keinen Raum lassen, und dass in den Planwerten die Auswirkungen wichtiger für den Beobachtungszeitraum geplanter Maßnahmen bereits berücksichtigt sind. Je besser die Planung dokumentiert wurde, desto einfacher ist der Plan-Ist-Vergleich.

Zwischenorganisationale Vergleiche sollen zeigen, wie die Organisation oder Organisationseinheit  – gemessen an anderen Organisationen oder –einheiten oder am „Branchendurchschnitt“ –dasteht, welche Stärken und Schwächen sie hat.
Oft ist es notwendig, verschiedene Möglichkeiten des Organisationsvergleiches gemeinsam anzuwenden. Zum Beispiel kann es für eine fundierte Analyse erforderlich sein, die Entwicklung der Kennzahlen aus mehreren aufeinander folgenden Beobachtungen mit der Entwicklung der Kennzahlen aus den entsprechenden Beobachtungen anderer Einheiten zu vergleichen. Man kombiniert dann also den zwischenorganisationalen Vergleich mit dem Zeitvergleich. Weicht der Istwert erheblich von der Vergleichsgröße ab, so schließt sich der Abweichungsermittlung eine Abweichungsanalyse an.
Die Abweichungsanalyse ist besonders schwierig bei zwischenorganisationalen Vergleichen. Viele wichtige Kennzahlen werden von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst. Aufgabe des Analytikers ist es, die Abweichungsursachen zu lokalisieren und ihre Wirkungen auf die Kennzahlen zu quantifizieren. Zu diesen Abweichungsursachen gehören z.B. Unterschiede bzgl. des Lehrangebotes, der vertikalen Integration in die Lehre, der Organisationsgröße, des Standorts, der Rechtsform der Bildungseinrichtung und der Finanzstruktur bei finanzwirtschaftlichen Kennzahlen. Diese Faktoren werden allgemein auch als „Störfaktoren“ bezeichnet. Damit wird zum Ausdruck gebracht, dass ihr Einfluss die Vergleichbarkeit beeinträchtigt. AnalytikerInnen können dadurch vor folgendem Dilemma stehen: „Würde überhaupt keine Eliminierung dieser Faktoren vorgenommen, wäre ein aussagekräftiges Ergebnis bei den meisten Vergleichen nicht möglich; würde man alle Unterschiede ausschalten, wäre ein Vergleich nicht mehr sinnvoll“.

Die Grenzen des zwischenorganisationalen Vergleichs kennen heißt nicht, ihn abzulehnen. „Die so genannten Störfaktoren entpuppen sich bei näherer Betrachtung als spezifische Stärken und Schwächen einer Organisation, die durch diesen zwischenorganisationalen Vergleich bewusst gemacht werden“. Die Leitungsebene der Organisationen, die erkennt, dass andere Organisationen z.B. höhere Lerneffizienz hat, wird wahrscheinlich ihre bisherigen Zielsetzungen und Maßnahmen überprüfen; oft wird sie in der Lage sein, Risiken zu orten und neue Chancen zu erkennen. Häufig ist es für den Adressaten der Analysen auch nicht wichtig, die „letzten Ursachen“ für die Abweichungen der Kennzahlen zu kennen; für potentielle Entscheidungsträger genügt es oft schon, dass erkannt wird, dass die Kennzahlen der Organisation besser oder schlechter sind als die der anderen Organisationen.

Kennzahlensysteme können die Abweichungsanalyse vereinfachen. Die Einbindung der Kennzahlen in eine Kennzahlensystem hat den Vorteil, dass die vor- und nachgelagerten Sachverhalte im Zusammenhang erfasst werden und damit sozusagen ein Suchschema für die Ursachenanalyse bereitsteht. Vor allem die mathematische Zerlegung von Kennzahlen kann dazu beitragen, wichtige Ursachen für die Abweichungen aufzudecken.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Arbeit mit Kennzahlen

Die Arbeit mit Kennzahlen und Kennzahlensystemen wird nur dann den gewünschten Erfolg bringen, wenn sie auf eine sachlich fundierte Erfüllung des Informationsbedarfs der Adressaten der Analyse ausgerichtet ist. Dieses Gebot der Empfängerorientierung ist zunächst noch nicht sehr anschaulich; es kann aber durch folgende Grundsätze konkretisiert werden:

• Richtigkeit
• Aktualität
• Verständlichkeit
• Wirtschaftlichkeit

Richtigkeit

Kennzahlen müssen richtig sein. Richtigkeit bedeutet „Übereinstimmung mit der Realität“. Genauer:

• Kennzahlen sind dann richtig, wenn sie dem Adressaten unter Berücksichtigung des Informationsbedarfs ein zutreffendes Bild der Wirklichkeit liefern.
  
  
• Kennzahlen können aus den verschiedensten Ursachen fehlerhaft sein. Einige wichtige Fehlerursachen werden im Folgenden beschrieben:
  
  
• Für jede Kennzahl muss ein genaues Informationsziel vorgegeben sein. Das Informationsziel muss dem Informationsbedarf des Adressaten der Analyse entsprechen. Es muss sich auf zahlenmäßig erfassbare Tatbestände im Falle quantitativer Analysen beziehen. Jede Kennzahl muss eine möglichst eindeutige Bezeichnung erhalten. Einige Kennzahlen können direkt aus vorhandenem Zahlenmaterial entnommen werden. Für die meisten Kennzahlen müssen jedoch genaue Ermittlungsvorschriften (Formeln) festgelegt werden. Bei der Festlegung der Ermittlungsvorschrift für eine Kennzahl ist stets an das Informationsziel, das mit der Kennzahl verfolgt wird, zu denken.
  
  
• Es dürfen nur solche Informationsziele verfolgt werden, die mit dem vorhandenen Material auch tatsächlich erreicht werden können. Wenn das Material nicht geeignet ist, bestimmte Informationen zu liefern, muss man auf die Erhebung der entsprechenden Kennzahlen verzichten. Kennzahlen können auch insofern fehlerhaft sein, als sie gemessen am Informationsziel ungeeignet sind. Kennzahlen können falsch sein, weil sie falsch konstruiert sind. Dieser Fehler tritt häufig bei Beziehungskennzahlen auf. Manchmal werden für die Ermittlung der Kennzahlen falsche Formeln verwendet. Das zugrunde liegende Material kann Fehler enthalten, z.B. unzulässige Bewertungsmanipulationen, die der Analytiker nicht kennt.
  Bei der Ermittlung der Kennzahlen können Rechenfehler auftreten.

Kennzahlen werden manchmal falsch interpretiert. Es genügt nicht, wenn die analysierende Person geeignete Kennzahlen aufgrund geeigneten Materials richtig ermittelt. Sie muss die Kennzahlen auch richtig erläutern. Dazu benötigt sie nicht nur gute Kenntnisse der Sachmaterie, sondern auch gute Kenntnisse der Rahmenbedingungen. Kennzahlensysteme erleichtern die richtige Interpretation von Kennzahlen, da sie geeignet sind, Zusammenhänge aufzuzeigen.

Ein falsches Bild von der Wirklichkeit kann auch dadurch entstehen, dass die Kennzahlen eines Kennzahlensystems keine ausgewogene Information vermitteln.

Der Grundsatz der „Richtigkeit“ ist ein besonders wichtiger Grundsatz für eine erfolgreiche Arbeit mit Kennzahlen. Falsche Kennzahlen sind schlechte Ratgeber. Wer ihnen vertraut, trifft früher oder später falsche Entscheidungen.

Aktualität

Das den Kennzahlen zugrunde liegende Material muss aktuell sein. Die fehlende Aktualität kann den Wert der Kennzahlen erheblich beeinträchtigen.

Verständlichkeit

Die Kennzahlen müssen von den Adressaten der Analysen richtig verstanden werden. Falsch verstandene Informationen sind genauso gefährlich wie falsche Informationen!
Oft ist die analysierende Person nicht gleichzeitig Adressat. Dann darf die analysierende Person nicht vergessen, dass der Empfänger der Information oft nicht die gleichen fachlichen Kenntnisse besitzt wie sie selbst. Es ist daher ihre Aufgabe, die Kennzahlen so zu kommentieren, dass sie richtig verstanden werden. Dazu gehört auch, die Grenzen der Aussagefähigkeit von Kennzahlen zu verdeutlichen. Die Verständlichkeit wird verbessert, wenn die Kennzahlen zutreffende und anschauliche Bezeichnungen erhalten. In manchen Fällen wird man allerdings vertraute, wenn auch unzutreffende Bezeichnungen beibehalten, weil eine neuere, bessere Bezeichnung vielleicht nur Verwirrung stiftet.

Kennzahlensysteme können die Verständlichkeit von Kennzahlen erheblich verbessern. Werden die Kennzahlen zu einem System verknüpft, so erhält der Adressat eine Sicht der Zusammenhänge, die auf andere Weise nicht erreichbar ist. Die Zahlen des Kennzahlensystems ergänzen und erklären sich gegenseitig. Ihre Aussage kann so relativiert oder verstärkt werden.
Kennzahlensysteme dürfen nicht zu umfangreich sein. Ab einer bestimmten Größe leidet die Übersichtlichkeit. Zusätzliche Informationen führen dann nicht zu einer Verbesserung, sondern zu einer Verschlechterung des Informationsstands. Die optimale Größe eines Kennzahlensystems wird nicht nur durch die Kosten der Kennzahlenermittlung und durch den Informationsbedarf der Adressaten bestimmt, sonder auch durch die Aufnahmefähigkeit und Aufnahmebereitschaft für Informationen seitens der Adressaten.

Wirtschaftlichkeit

Die Kosten der Ermittlung und der Auswertung der Kennzahlen müssen in einem angemessenen Verhältnis zum Nutzen der gewonnenen Informationen stehen. Diese Formulierung ist leichter formuliert als realisiert. Während die Kosten der Analysen noch relativ leicht ermittelt werden können, lässt sich der Nutzen oft nicht abschätzen.

Zwei Grundsätze lassen sich jedoch oft ohne Schwierigkeiten beachten:

(1) Es sollten nicht mehr Kennzahlen ermittelt werden, als für den Informationsbedarf notwendig sind. So sind für die Darstellung auch komplexer Sachverhalte nur wenige Kennzahlen notwendig, um eine positive Entscheidung zu fällen. Nur wenn diese „Top-Kennzahlen“ ungünstige Abweichungen von den Durchschnittswerten aufweisen, sind weitere Untersuchungen angebracht.

(2) Besonders unwirtschaftlich sind Informationen, die unbeachtet bleiben. Eine übersichtliche Darstellung und anschauliche Erläuterungen können das Interesse an den Ergebnissen der Analysen erhöhen.