Balanced Scorecard: Ein Instrument der Unternehmensführung

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Kaplan und Norton fordern, dass ihre Kennzahlen verschiedenen «Perspektiven» zugeordnet werden sollen. Sie unterscheiden insgesamt vier Perspektiven:

• die finanzielle Perspektive,
• die Kundenperspektive,
• die Geschäftsprozessperspektive sowie
• die Lern- und Entwicklungsperspektive.

Die Einteilung der Kennzahlen nach diesen vier Perspektiven ist aber nicht verbindlich. Ausser den Kennzahlen der finanziellen Perspektive darf ein Modellentwickler auch andere Perspektiven und damit Kennzahlen dieser Perspektiven verwenden. Die Anzahl der Kennzahlen soll zwischen 15 und 25 variieren.

Die Kennzahlen sollen als Zielgrössen der vier Perspektivbereiche fungieren. Es soll sich daher um Grössen handeln, «die die Absicht der Zielsetzung am besten zum Ausdruck bringen.» Zwischen den Kennzahlen müssen «Ursache-Wirkungsbeziehungen» existieren. Sie bilden die Hypothesen des Modells. Würde man sie streichen, dann könnte nicht mehr von einem Modell gesprochen werden. Es bliebe nur eine Kennzahlenliste.

Zur Entwicklung dieses Modells fordern Kaplan und Norton: «Das Kennzahlensystem sollte die Beziehungen (Hypothesen) zwischen Zielen (und Kennzahlen) aus den verschiedenen Perspektiven deutlich machen, damit sie gesteuert und bewertet werden können. Die Kette von Ursache und Wirkung sollte sich durch alle Perspektiven auf der Balanced Scorecard ziehen.»

Die Ursache-Wirkungsketten in Form bestimmter Hypothesen enden immer bei den finanziellen Kennzahlen, denn: «Letzten Endes sollte es einen Kausalzusammenhang aller Kennzahlen auf der Scorecard zu den finanzwirtschaftlichen Zielen der Unternehmung geben.» Die Variablen eines Balanced-Scorecard-Modells sind daher Variablen, die als Zielgrösse einer Planung fungieren. Diese Variablen oder Zielgrössen sind durch Hypothesen miteinander verbunden.

Es fragt sich, mit welchen Beschreibungskategorien ein solches Balanced-Scorecard-Modell arbeiten soll. Kaplan und Norton fordern die Entwicklung «ein(es) graphisch(en) Modell(s) der Verbindung der Kennzahlen innerhalb der Perspektiven und den Verbindungen zu Kennzahlen oder Zielsetzungen in anderen Perspektiven.» Sie entwickeln keine Vorschriften, nach welchen ihre graphischen Balanced-Scorecard-Modelle gestaltet werden sollen. Man kann daher nur die von den Autoren angeführten Beispiele heranziehen, um zu beurteilen, in welchem Umfang diese Modelle den üblichen Standards einer Modellbildung entsprechen.

Abb. 1: Beispiel eines grafischen Balanced-Scorecard-Modells

Als Beispiel sei das Ursache-Wirkungsdiagramm in Abb. 1 angeführt, welches das am stärksten konkretisierte Balanced-Scorecard-Modell des gesamten Textes darstellt. In ihm wird zwischen Leistungstreibern und Ergebniskennzahlen unterschieden. Die Leistungstreiber sind nicht nur unabhängige, sondern auch abhängige Modellvariablen. Denn sie werden teilweise wieder (über Hypothesen) von anderen Leistungstreibern beeinflusst. Beispielsweise beeinflusst der Modelltreiber «Schadensqualitätsprüfung» die Ergebniskennzahl «Schadenshäufigkeit». Die «Schadensqualitätsprüfung» wiederum wird von dem Modelltreiber «Verfügbarkeit strategischer Informationssysteme» beeinflusst. Auch die Ergebniskennzahlen sind über Hypothesen miteinander verknüpft. Jeder Pfeil in dem Schema repräsentiert daher eine bestimmte Ursache-Wirkungsbeziehung.

Um im Rahmen einer Planung zu Sollwerten dieser Grössen zu gelangen, müssen sie zum einen messbar sein, zum anderen benötigt man eine Hypothese, welche die quantitative Verknüpfung zwischen diesen Grössen, d.h. den Balanced-Scorecard-Kennzahlen, beschreibt. Hierzu gibt es keine Information, die über Abb. 1 hinausgeht.

Sämtliche Kennzahlen in Abb. 1 sind mit Namen versehen, aber fast alle bedürfen (unserer Meinung nach) auch einer Messvorschrift (Operationalisierung). Der Leser erfährt z.B. nicht, wie die «Vertragsqualitätsprüfung» oder die «Verfügbarkeit strategischer Informationssysteme» gemessen werden sollen. Eine solche Messvorschrift ist aber zwingend notwendig. Sie erübrigt sich nur bei finanziellen Kennzahlen, da deren Definition und Messung durch die Vorschriften des Rechnungswesens unproblematisch ist.

Wie man feststellen kann, sind einige Kennzahlen in Abb. 1 als Plan-Ist-Abweichungsgrössen definiert. Dies gilt beispielsweise für die «Vertretungsleistung gegenüber Plan» oder die «Geschäftsentwicklung gegenüber Plan». Das Balanced-Scorecard-Modell, anhand dessen die Sollwerte zu bestimmen sind, muss aber ein Planmodell sein. Wie kann ein Planmodell aber eine Plan-Ist-Abweichung als Variable enthalten? Eine solche Plan-Ist-Abweichung ist Gegenstand einer Abweichungsanalyse nach Ablauf der Planperiode. Dabei werden die Plan- und Istwerte (z.B. der Plan- und Ist-Gewinn), die anhand eines Plan- und Ist-Modells ermittelt wurden, miteinander verglichen.

Die in Abb. 1 angeführten Modellhypothesen sind nur als Pfeilbeziehungen spezifiziert. Selbst in dieser allgemeinen Darstellung erweisen sie sich noch als ziemlich fragwürdig. Hierzu ein Beispiel: Abb. 1 behauptet, dass die «Sortimentsstreuung» die Grösse «Katastrophale Verluste» beeinflusst. Es stellt sich die Frage: Welche Hypothese in Form eines quantitativen Zusammenhanges soll zwischen der Kennzahl «Sortimentsstreuung» und der Grösse «Katastrophale Verluste» angenommen werden? Nur einen Pfeil zu zeichnen, reicht nicht aus. Weiter stellt sich auch hier wieder die Frage nach der Operationalisierung: Wie soll die Kennzahl «Katastrophale Verluste» als (messbare) Beobachtungsgrösse definiert werden?