Wem droht die Zinsschranke? Eine empirische Untersuchung zur Identifikation der Einflussfaktoren

Transkript

1 Wem droht die Zinsschranke? Eine empirische Untersuchung zur Identifikation der Einflussfaktoren Kay Blaufus, Daniela Lorenz Zusammenfassung: Mit der Unternehmensteuerreform 2008/2009 wurde eine völlig neuartige Form der Zinsabzugsbeschränkung eingeführt. Greift die so genannte Zinsschranke, können Unternehmen ihre Zinsen nur noch in Abhängigkeit von der Ertragslage als Betriebsausgaben abziehen. Der Gesetzgeber versucht damit u.a. einer vermeintlich übermäßigen Fremdfinanzierung deutscher Unternehmen entgegenzuwirken. Die Regelung hat dabei sowohl im Schrifttum als auch in der Praxis zahlreiche Diskussionen hervorgerufen. In der folgenden Arbeit soll nun erstmals die Fragestellung, wie viele und welche Unternehmen überhaupt von der Zinsschranke potenziell betroffen sein werden, beantwortet werden. Dabei soll insbesondere überprüft werden, ob aus der Zinsschranke potenzielle Verzerrungen hinsichtlich der Bilanz- und Organisationsstruktur, der Rentabilitäts-, Größen- und Risikoklasse, der Liquidität sowie der Branchenzugehörigkeit resultieren. Schlüsselwörter: Kapitalstruktur, Unterkapitalisierungsregeln, Unternehmensbesteuerung, Zinsschranke JEL: G32, H25, K34 Prof. Dr. Kay Blaufus, Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Finanzwirtschaft, Europa-Universität Viadrina, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Große Scharrnstraße 59, Frankfurt (Oder), Tel.: 49 (0) , URL: Dipl.-Kff. Daniela Lorenz, Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Bank- und Finanzwirtschaft, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft, Freie Universität Berlin, Boltzmannstr. 20, Berlin, Tel.: , URL:

2 1 Einleitung Keine andere Einzelregelung der Unternehmensteuerreform 2008/2009 hat derart viel Aufmerksamkeit erfahren wie die Zinsschranke. Diese soll sich nach dem Willen des Gesetzgebers gegen eine übermäßige Fremdkapitalfinanzierung deutscher Unternehmen richten (vgl. BR-Drucks. 220/07, S. 53). Dazu wird mit der Einführung der Zinsschranke die steuerliche Abzugsfähigkeit von Fremdkapitalzinsen eingeschränkt. Trotz der großen Anzahl an Publikationen, die bereits zur Zinsschranke erschienen sind, fehlt bisher eine wissenschaftliche Untersuchung der Frage, wer überhaupt von der neuen Regelung potenziell betroffen ist. 1 Diese Frage versucht der folgende Beitrag zu beantworten. Dabei hat die Fragestellung zwei Aspekte. Zum einen soll untersucht werden, wie viele Unternehmen von der Zinsschranke bedroht sind. Zum anderen soll geklärt werden, welchen Unternehmen die Zinsschranke droht. Der letztgenannte Aspekt betrifft die Frage, ob durch die Zinsschranke systematische Verzerrungen hervorgerufen werden können. Insbesondere wollen wir untersuchen, ob die Zinsschranke vermehrt Unternehmen bestimmter Branchen, Größen-, Rentabilitäts- oder Risikoklassen trifft. 2 Dabei beschränken wir unsere Analyse auf Kapitalgesellschaften, da uns keine ausreichenden Daten für die Untersuchung von Personenunternehmen vorliegen. Der Beitrag ist wie folgt strukturiert: Nach einem kurzen Überblick über die rechtliche Ausgestaltung der Zinsschrankenregelung erfolgt zunächst eine theoretische Analyse der Norm, um Hypothesen bezüglich möglicher Verzerrungen ableiten zu können. Die Hypothesen werden anschließend anhand der handelsrechtlichen Jahresabschlussdaten 3 von deutschen Kapitalgesellschaften empirisch überprüft. 2 Die Zinsschrankenregelung Gemäß 4h EStG, 8a KStG wird der für einkommen- bzw. körperschaftsteuerliche Zwecke abzugsfähige Zinsaufwand ab dem für alle Unternehmen beschränkt. Übersteigt der Nettozinsaufwand (Zinsaufwand abzüglich Zinsertrag) 30% des steuerlichen Einkommens vor Zinsen, Abschreibungen, Verlust- und Spendenabzug (im Folgenden: EBITDA), so ist der übersteigende Betrag nicht abzugsfähig, kann aber zeitlich unbefristet vorgetragen werden. Allerdings erhöht der Zinsvortrag in den folgenden Wirtschaftsjahren den Zinsaufwand und kann damit nur genutzt werden, wenn die Abzugsgrenze, die die Zinsschranke setzt, in diesen Jahren noch nicht ausgeschöpft ist. Zudem entfällt ein Zinsvortrag entweder vollständig oder anteilig bei Aufgabe oder Übertragung eines (Teil-)Betriebs, beim Mantelkauf gemäß 8c

3 KStG oder bei bestimmten Umstrukturierungen (vgl. 4 Abs. 2, 12 Abs. 3, 20 Abs. 9, 24 Abs. 6 UmwStG). Mit der Normierung von drei Ausnahmetatbeständen versucht der Gesetzgeber zu verhindern, dass die Zinsschranke auch bei mittelständischen Unternehmen greift (vgl. BR-Drucks. 220/07, S. 54): 1. Freigrenze: Ist der Nettozinsaufwand kleiner als 1 Million, so findet die Zinsschranke keine Anwendung. 2. Stand-Alone-Klausel: Gehört der Betrieb nicht zu einem Konzern und liegt keine schädliche Gesellschafterfremdfinanzierung 4 vor, greift die Zinsschranke nicht. 3. Eigenkapitalklausel für Konzernunternehmen: Unterschreitet die Eigenkapitalquote des Betriebes die Eigenkapitalquote des Konzerns um nicht mehr als einen Prozentpunkt und liegt im gesamten Konzern keine konzernexterne schädliche Gesellschafterfremdfinanzierung 5 vor, so wird die Zinsschanke nicht angewendet. Hinzukommt, dass gemäß 15 Nr. 3 KStG Organträger und Organgesellschaften als ein Betrieb angesehen werden, sodass sich die Rechtsfolgen der Zinsschranke durch die Begründung von Organschaften gegebenenfalls vermeiden lassen. 6 Bilden alle Konzernunternehmen eine Organschaft, so findet die Zinsschanke bereits aufgrund der Stand-Alone-Klausel keine Anwendung. Sind nicht alle Konzernunternehmen Organschaftsmitglieder, greift zwar nicht die Stand-Alone-Klausel, allerdings findet die Zinsschranke im Rahmen der Organschaften nur auf Ebene der Organträger Anwendung, sodass zumindest innerorganschaftliche Fremdfinanzierungen unbeachtlich sind. 3 Theoretische Analyse Wie im vorangegangenen Abschnitt dargestellt, beschränkt die Zinsschranke den Betriebsausgabenabzug von Zinsaufwendungen auf die Summe aus Zinsertrag und 30% des EBITDA. Um dies zu formalisieren, wird nachfolgend aus Vereinfachungsgründen von einem 1- Perioden-Modell ausgegangen und angenommen, dass der Zinsertrag null ist. In t=0 wird eine Kapitalgesellschaft gegründet, die eine einzige Investition durchführt, welche in t=0 zu (voll aktivierungspflichtigen) Ausgaben in Höhe von GK und in t=1 zu Rückflüssen in Höhe von EBITDA führt. Das für die Investition benötigte Gesamtkapital GK wird teilweise von Fremdkapitalgebern zur Verfügung gestellt. Greifen keine Ausnahmetatbestände, so findet die

4 Zinsschranke unter diesen Annahmen Anwendung, wenn der Zinsaufwand das Produkt aus Zinssatz i, Fremdkapitalquote und Gesamtkapital GK größer ist als 0,3 EBITDA : igk 0,3 EBITDA. (1) Es ist offensichtlich, dass mit sinkendem EBITDA die Wahrscheinlichkeit für eine Anwendung der Zinsschranke c.p. steigt. Da das EBITDA auf der Ermittlung des steuerlichen Einkommens basiert, erhöhen steuerfreie Dividenden und Veräußerungsgewinne aus Kapitalgesellschaftsanteilen nicht das EBITDA, sodass sich eine Hypothese bezüglich möglicher organisationsstruktureller Verzerrungen ableiten lässt: H1: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt, wenn es sich bei der Gesellschaft um eine Holding handelt. Löst man die oben stehende Ungleichung (1) nach der Fremdkapitalquote auf, erkennt man dass eine vom Gesetzgeber als übermäßig angesehene Fremdfinanzierung vorliegt, wenn gilt: EBITDA 0,3. (2) igk Um den Zusammenhang zwischen der kritischen Fremdkapitalquote, ab der die Zinsschranke greift, und der Gesamtkapitalrendite r GK darzustellen, lässt sich Ungleichung (2) weiter umformen. Aus r GK EBIT EBITDA Abschreibung ergibt sich im 1-Perioden-Modell für GK GK EBITDA die Gesamtkapitalrendite r GK 1, da die Abschreibung in Höhe von GK in t=1 erfolgt. Setzt man dies in die Ungleichung (2) ein, ergibt sich: GK 7 1 r 0,3 GK. (3) i Aus der Ungleichung (3) wird deutlich, dass der Gesetzgeber im Gegensatz zum alten Recht keine unternehmenseinheitliche Fremdkapitalquote bestimmt hat, ab der die Fremdfinanzierung als unangemessen gilt (vgl. Homburg 2007, S. 722). Vielmehr hängt die kritische Fremdkapitalquote insbesondere von der Höhe des Fremdkapitalzinssatzes und von der Gesamtkapitalrentabilität ab. Formt man die Ungleichung (1) weiter um, so wird deutlich, dass der Gesetzgeber für die Nichtanwendung der Zinsschranke implizit eine bestimmte Mindesteigenkapitalrentabilität r EK verlangt.

5 Aus r EK EBIT- i GK EBITDA Abschreibung i GK GK 1GK 1 ergibt sich unter Berücksichtigung der vollständigen Abschreibung in t=1 nach Umformung für die Eigenkapitalrentabilität r EK EBITDA (1 i) GK 1. Die Zinsschranke greift, wenn die Eigenkapi- 1 GK talrentabilität den Ausdruck auf der rechten Seite der Ungleichung (4) unterschreitet: r EK 1 10,3 EBITDA-GK. GK (4) Im Hinblick auf eine mögliche Verzerrung bezüglich der Rentabilitätsklasse von Unternehmen ergibt sich somit unmittelbar die folgende Hypothese: H2: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit sinkender Rentabilität des Unternehmens. Aus der Kapitalmarkttheorie, speziell dem Capital Asset Pricing Model, folgt zudem, dass mit steigendem systematischen Risiko des Fremdkapitals die Fremdkapitalkosten steigen, da die Gläubiger eine höhere Risikoprämie fordern. Da aus Ungleichung (2) ein positiver Zusammenhang zwischen der Höhe der Fremdkapitalkosten i und der kritischen Fremdkapitalquote λ folgt, ergibt sich eine weitere Hypothese bezüglich einer möglichen Verzerrung im Hinblick auf das unterschiedliche systematische Risiko von Unternehmen: H3: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit höherem systematischen Risiko des Fremdkapitals eines Unternehmens. Schließlich folgt aus der Ungleichung (2) auch, dass entsprechend dem Ziel des Gesetzgebers, eine übermäßige Fremdfinanzierung zu sanktionieren die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, mit steigender Fremdkapitalquote steigt. Um diesbezüglich Hypothesen abzuleiten, kann auf die in den Kapitalstrukturtheorien identifizierten Bestimmungsfaktoren der optimalen Fremdkapitalquote zurückgegriffen werden. Nach der sogenannten Trade-Off-Theorie 8 ergibt sich die optimale Fremdkapitalquote aus dem trade-off zwischen dem mit der Fremdfinanzierung verbundenen Steuervorteil 9 und dem mit steigender Fremdkapitalquote verbundenen Nachteil zunehmender erwarteter Insolvenz- und Agencykosten (Kosten für die Überwachung und Kontrolle, Selbstbindungskosten etc.). Die Hypothese H4 ergibt sich unmittelbar aus der Trade-Off-Theorie. H4: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit steigendem Steuervorteil der Fremdfinanzierung.

6 Die nachfolgenden Hypothesen H5 bis H7 resultieren aus dem negativen Zusammenhang, den die Trade-Off-Theorie zwischen der Fremdkapitalquote einerseits und den erwarteten Insolvenz- und Agencykosten andererseits postuliert. H5: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit zunehmender Unternehmensgröße. H6: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit dem Anteil potenzieller Kreditsicherheiten, über die das Unternehmen verfügt. H7: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit sinkendem operativen Risiko. Bisherige empirische Untersuchungen haben gezeigt, dass mit zunehmender Unternehmensgröße die Fremdkapitalquote steigt. Dies wird in der Literatur u.a. auf einen höheren Diversifizierungsgrad bei großen Unternehmen zurückgeführt, sodass das Insolvenzrisiko bei großen Unternehmen tendenziell geringer ist als bei kleineren Unternehmen (vgl. z.b. Fama/French 2002, S. 8; Rajan/Zingales 1995, S. 1422). Zudem bestehen bei großen Unternehmen meist geringere Informationskosten, da aufgrund strengerer Publikations- und Prüfungsvorschriften mehr und verlässlichere öffentliche Informationen verfügbar sind. Beide Aspekte führen dazu, dass aus Sicht der Trade-Off-Theorie größere Unternehmen stärker verschuldet sein sollten als kleinere Unternehmen, sodass die Wahrscheinlichkeit von der Zinsschranke betroffen zu sein mit der Unternehmensgröße steigen müsste (H5). Hinzukommt, dass auch die Freigrenze, nach der nur Unternehmen von der Zinsschranke betroffen sein können, die einen Nettozinsaufwand von mindestens einer Million Euro aufweisen, in die gleiche Richtung wirkt. Ein hoher Anteil potenzieller Kreditsicherheiten sowie ein niedriges operatives Risiko implizieren geringere erwartete Insolvenzkosten, sodass nach der Trade-Off-Theorie eine höhere Fremdkapitalquote optimal ist. Die Wahrscheinlichkeit von der Zinsschranke betroffen zu sein steigt (H6 und H7). In Bezug auf H6 ist allerdings anzumerken, dass steigende Kreditsicherheiten zu niedrigeren Zinssätzen führen könnten und damit ein höherer unschädlicher Fremdkapitalanteil möglich wäre. Es ist daher empirisch zu überprüfen, ob die Folgerungen aus der Trade-Off-Theorie den möglichen Effekt niedrigerer Zinssätze überkompensieren. Neben der Trade-Off-Theorie wird insbesondere die Pecking-Order-Theorie 10 zur Erklärung von optimalen Kapitalstrukturentscheidungen herangezogen. Hierbei wird v.a. aus Transaktionskostensicht argumentiert und zudem explizit zwischen Innen- und Außenfinanzierung unterschieden. Entsprechend der Pecking-Order-Theorie besteht folgende Präferenzreihung zwischen den alternativen Finanzierungsformen:

7 1. Innenfinanzierung durch Gewinnthesaurierung 2. Außenfinanzierung mit Fremdkapital 3. Außenfinanzierung mit Eigenkapital Die Pecking-Order-Theorie ergänzt durch die Berücksichtigung der Innenfinanzierung die Trade-Off-Theorie. Da entsprechend der Pecking-Order-Theorie mit sinkendem Innenfinanzierungsvolumen die optimale Fremdkapitalquote steigt, lässt sich eine weitere Hypothese ableiten: H8: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, steigt mit sinkendem Innenfinanzierungsvolumen. 4 Empirische Analyse 4.1 Datensatz Die Datenbasis für die Überprüfung obiger Hypothesen wurde aus der Dafne-Datenbank (Bureau van Dijk (BvD)) 11 entnommen. Die Erhebung fand im September 2007 statt. Die Datenbank bietet Zugriff auf aktuelle und historische Jahresabschlussinformationen, welche auf Einzelabschlussebene für alle verfügbaren deutschen Kapitalgesellschaften entnommen wurden. Gemeinnützige Gesellschaften und solche, bei denen keine aktuellen Daten zur Verfügung standen, 12 wurden aus der Analyse ausgeschlossen. Ferner wurden doppelt genannte und offensichtlich mit Datenfehlern behaftete Unternehmen eliminiert. Nach dieser Aufbereitung umfasst die Stichprobe, die unserer empirischen Analyse im Folgenden zu Grunde liegt, Unternehmen. Entsprechend der Umsatzsteuerstatistik 2006 ist davon auszugehen, dass die Grundgesamtheit aller deutschen Kapitalgesellschaften (ohne Organschaften) ungefähr Unternehmen zählt. 13 Die Stichprobe umfasst folglich nur rund 13% der Grundgesamtheit und enthält nachweislich vergleichsweise viele große Unternehmen. 14 Diese Größenverzerrung wird in den nachfolgenden Analysen berücksichtigt.

8 4.2 Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen Bevor die einzelnen Hypothesen überprüft werden können, müssen zunächst die Unternehmen identifiziert werden, die potenziell von der Zinsschranke betroffen sind. Es ist davon auszugehen, dass mittelfristig Verhaltensanpassungen der Unternehmen stattfinden werden, um der zusätzlichen Steuerlast der Zinsschranke zu entgehen. So zeigte sich in einer Studie von Herzig/Lochmann/Liekenbrock (2008), dass 52,9% der (70 von ihnen befragten) großen bzw. kapitalmarktorientierten Unternehmen entsprechende Anpassungs- oder Gestaltungsmaßnahmen planen. Da in diesem Beitrag derartige dynamische Verhaltenswirkungen jedoch nicht modelliert werden, kann nicht ohne Weiteres auf die Zahl der Unternehmen geschlossen werden, bei denen die Zinsschranke tatsächlich greifen wird. Ziel unserer rein statischen Analyse ist es, die Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen zu bestimmen. Dabei wird stufenweise vorgegangen: Ausgehend von oben beschriebener Datenbasis werden die Unternehmen ermittelt, bei denen der Nettozinsaufwand (Zinsaufwand abzüglich Zinsertrag) sowohl die Freigrenze von 1 Mio. als auch 30% des steuerlichen EBITDA übersteigt. Ferner reduzieren Organgesellschaften und Gesellschaften, bei denen die Stand-Alone-Klausel oder die Eigenkapitalklausel wirkt, die Menge der Unternehmen, der die Zinsschranke droht. Insgesamt greifen die Regelungen der 4h EStG, 8a KStG bei 149 bis 392 Kapitalgesellschaften der betrachteten Stichprobe. Die Anzahl der Unternehmen je Stufe ist in Tabelle 1 dargestellt. Die Operationalisierung der einzelnen Stufenkriterien, wie z.b. die Bestimmung des steuerlichen EBITDA, ist in Tabelle 7 des Anhangs erläutert. Tab. 1: Anzahl der Unternehmen pro Stufe Stufe Anzahl der Unternehmen Aktuell und nicht gemeinnützig Nettozinsaufwand > 1 Mio Nettozinsaufwand > 0,3 steuerliches EBITDA 848 bis 951 Keine Organschaft 623 bis 704 Keine Stand-Alone- Klausel Keine Eigenkapitalklausel 380 bis bis 392 Zinsschranke greift 149 bis 392

9 Ab der dritten Stufe können lediglich Unter- und Obergrenzen für die Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen angegeben werden. Dies resultiert zum einen aus der Zuordnung fehlender Werte. Bei der Schätzung einer Untergrenze für die Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen unterstellen wir, dass fehlende Werte zu Gunsten der Unternehmen ausgelegt werden. Kann beispielsweise der Eigenkapitalvergleich aufgrund eines nicht verfügbaren Konzernabschlusses nicht durchgeführt werden, wird zu Gunsten der Unternehmen angenommen, dass dieser positiv ausfällt und die Zinsschranke mithin nicht greift. In genau entgegengesetzter Weise wird bei der Schätzung der Obergrenze vorgegangen. Zum anderen ist die Angabe von Unter- und Obergrenzen auch dadurch bedingt, dass basierend auf den handelsrechtlichen Werten lediglich eine Intervallschätzung für das steuerliche EBITDA vorgenommen wird. So schätzen wir die Untergrenze des steuerlichen EBITDA entsprechend dem Maßgeblichkeitsprinzip durch Korrekturen des handelsrechtlichen Jahresabschlusses. Dabei nehmen wir die Korrekturen in einer Weise vor, dass im Zweifelsfall das steuerliche EBITDA tendenziell eher zu niedrig geschätzt wird. Beispielsweise werden sämtliche Beteiligungserträge als steuerfrei unterstellt, obwohl die handelsrechtlichen Beteiligungserträge auch grundsätzlich steuerpflichtige Erträge aus Personengesellschaftsbeteiligungen umfassen und zudem nur 95% der Erträge aus Kapitalgesellschaftsbeteiligungen steuerfrei sind. Während die so ermittelte Untergrenze des steuerlichen EBITDA im Rahmen der Schätzung einer Obergrenze für die Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen herangezogen wird, versuchen wir für die Ermittlung der Untergrenze der Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen eine Obergrenze des steuerlichen EBITDA zu schätzen. Dazu ziehen wir in einem ersten Schritt den Steueraufwand (Steuern vom Einkommen und Ertrag ohne latente Steuern) heran und dividieren diesen durch den Teilsteuersatz aus Körperschaft-, Gewerbesteuer 15 und Solidaritätszuschlag. 16 Falls das Ergebnis den Betrag, der sich aus der steuerlichen Modifikation des Jahresüberschusses ergibt, übersteigt, wird der Wert als Schätzung für das steuerliche EBITDA herangezogen. Zur Überprüfung der im vorangegangenen Abschnitt dargestellten Hypothesen über die möglichen ökonomischen Verzerrungen der Zinsschranke, wird aus Darstellungsgründen in den Abschnitten 4.3 und 4.4 jeweils auf die Obergrenze der betroffenen Unternehmen, d.h. die 392 Kapitalgesellschaften, Bezug genommen. Die Ergebnisse auf Basis der Untergrenze sind weitestgehend identisch. Dort, wo das nicht der Fall ist, werden wir explizit darauf hinweisen. Bereits an dieser Stelle kann jedoch die einleitend gestellte Frage, wie viele Unternehmen voraussichtlich von der Zinsschranke bedroht sind, beantwortet werden. Dazu erfolgt eine

10 Hochrechnung mit Hilfe der Informationen aus der Umsatzsteuerstatistik 2006 und unter Berücksichtigung der erwähnten Größenverzerrung. In einem ersten Schritt werden dabei alle Kapitalgesellschaften der Grundgesamtheit, der Stichprobe und der in der Stichprobe enthaltenen betroffenen Unternehmen sechs einheitlichen Umsatzerlös-Klassen (UK) zugeordnet. Für Unternehmen, bei denen keine Angaben über die Umsätze vorliegen, werden diese vorab durch eine lineare Regression (basierend auf der Bilanzsumme und der Branchenzugehörigkeit) geschätzt. Unter der Annahme, dass pro Umsatzklasse der Anteil der betroffenen Unternehmen UK in der Stichprobe und der Grundgesamtheit identisch ist, erfolgt die Hochrechnung in einem zweiten Schritt mit Hilfe von Gleichung (5) Anzahl betroffener Unternehmen UK Anzahl Unternehmen der Grundgesamtheit UK. (5) UK Als Resultat dieser Hochrechnung ergibt sich, dass insgesamt 561 bis maximal Kapitalgesellschaften die Zinsschranke droht. Damit sind vermutlich deutlich mehr Unternehmen von der Zinsschranke betroffen als beabsichtigt, denn nach Stellungnahmen von Politikern, die in der Tagespresse veröffentlicht wurden, sollte die Zinsschranke allenfalls 300 Unternehmen treffen (vgl. dazu Töben 2007, S. 740). Dies gilt um so mehr, als dass in der vorliegenden Analyse ausschließlich Kapitalgesellschaften betrachtet wurden, die Zinsschranke aber auch für Personenunternehmen greifen kann. Dass vermutlich mehr Unternehmen als beabsichtigt betroffen sind, wird auch durch eine Analyse des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung bestätigt. Basierend auf Daten der Körperschaft- und Gewerbesteuerstatistik wird dort die Anzahl der betroffenen Unternehmen sogar auf 758 bis geschätzt. Dabei wird allerdings unterstellt, dass weder die Eigenkapital- noch die Stand-Alone-Klausel angewendet werden können (vgl. Broer 2008, S. 16). Diese Tatsache könnte die im Vergleich zur vorliegenden Untersuchung höher geschätzte Anzahl betroffener Unternehmen erklären. Um nun die Hypothesen zu überprüfen, d.h. der Frage nachzugehen, ob die Zinsschranke zufällig oder systematisch bestimmte Unternehmen trifft, werden im folgenden Abschnitt die betroffenen Gesellschaften in Hinblick auf geeignete Kennzahlen mit den Unternehmen, bei denen die Zinsschranke nicht greift, verglichen. Der anschließende Abschnitt 4.4 enthält die multivariaten Auswertungen.

11 4.3 Deskriptive Ergebnisse Mittelwertvergleich Zuerst werden die Hypothesen durch geeignete Kennzahlenbildung operationalisiert (vgl. Tabelle 8 des Anhangs). Die Hypothesen 3 und 4 (Einfluss des systematischen Risikos und des Steuervorteils der Fremdfinanzierung) lassen sich jedoch mit den verfügbaren Daten nicht überprüfen und werden daher im Folgenden nicht weiter berücksichtigt. Um H3 zu testen, müsste insbesondere die Kovarianz zwischen der Marktrendite und der Fremdkapitalrendite ermittelt werden. Für die Überprüfung von H4 würden die Steuersätze aller Kapitalgesellschaften und der jeweiligen Fremd- und Eigenkapitalgeber benötigt. Alle Kennzahlen werden um Ausreißer bereinigt. Werte gelten dann als Ausreißer, wenn sie mehr als das 1,5-fache des Interquartilsabstands vom Median entfernt liegen. 17 Da die Merkmale innerhalb der beiden Teilgruppen (von der Zinsschranke betroffene bzw. nicht betroffene Unternehmen) nicht normalverteilt sind, 18 erfolgt die Signifikanzprüfung der Mittelwertunterschiede für die metrischen Variablen auf Basis des nicht-parametrischen Mann-Whitney-U-Tests und bei dichotomen Merkmalen mittels des χ 2 -Unabhängigkeitstests. Die Ergebnisse dieser univariaten Analyse sind in Tabelle 2 unter Angabe der zugehörigen Hypothese dargestellt. Signifikanzen auf dem 1%-Niveau (5%-Niveau; 10%-Niveau) sind im Folgenden durch *** (**;*) hervorgehoben. Zur Überprüfung des Einflusses der Organisationsstruktur auf das Greifen der Zinsschranke (H1) wird der Anteil der Holding-Gesellschaften in den beiden Teilgruppen verglichen. Dummy Holding = 1 bedeutet, dass es sich um eine Holdinggesellschaft handelt. Während sich der Anteil der Holdings bei den Unternehmen, denen die Zinsschranke droht, auf rund 26,1% beläuft, beträgt er lediglich 5,2% bei den nicht betroffenen Unternehmen. Die drei Rentabilitätskennzahlen zeigen weiter, dass die Zinsschranke im Mittel die weniger rentablen Unternehmen trifft (H2). Auch die Unterschiede bei den drei Größenkriterien Bilanzsumme, Umsatzerlöse und Mitarbeiteranzahl erweisen sich als hoch signifikant. Durchschnittlich sind die potenziell betroffenen Unternehmen demnach deutlich größer (H5). Als Maß für die Sicherheiten, die ein Unternehmen aufweist, dient der Anteil der Grundstücke und Gebäude an der Bilanzsumme (im Folgenden: Sicherheitsquote), welcher für die nicht betroffenen Unternehmen geringer ausfällt (H6). Dies spricht dafür, dass die aus der Trade-Off-Theorie abgeleitete höhere Fremdkapitalquote bei hohen Kreditsicherheiten den möglichen Effekt geringerer

12 Zinssätze überkompensiert. Alle diese deskriptiven Ergebnisse entsprechen den Implikationen der theoretischen Analyse. Tab. 2: Mittelwertvergleich Hypothese Variable Nicht-Betroffene Betroffene H1 Dummy Holding*** 5,219% 26,100% Gesamtkapitalrentabilität*** 0,044 0,027 H2 Eigenkapitalrentabilität*** 0,135 0,031 Umsatzrentabilität*** 1,420 0,186 Bilanzsumme in Mio. *** 25, ,062 H5 Umsatzerlöse in Mio. *** 38, ,274 Mitarbeiteranzahl*** H6 Sicherheitsquote*** 20,259% 29,127% H7 SSR(FCF)/FK*** 347, ,981 Var(EBITDA)/FK*** 645, ,986 H8 OCF/BS*** 0,134 0,044 Das operative Risiko erfassen wir mit den Schwankungen vergangener Zahlungsströme (z.b. des Freien Cashflows FCF oder des handelsrechtlichen EBITDA) im Verhältnis zum Fremdkapital FK. Die Normierung erfolgt, da das operative Risiko das Insolvenzrisiko messen soll und die Schwankungen der liquiden Mittel daher im Verhältnis zum Fremdkapitalbestand gesehen werden müssen. Um zu berücksichtigen, dass stark wachsende Unternehmen nicht zwangsläufig als riskant eingestuft werden, wird hierbei nicht nur auf die Varianzen, sondern auch auf die Residuenquadratsumme (SSR) einer linearen Regression über die vergangenen Werte des Cashflows abgestellt. 19 Anders als die Hypothese 7 vermuten lässt, können jedoch niedrige Risikokennzahlen das Greifen der Zinsschranke univariat nicht erklären. Im Mittel weisen die potenziell von der Zinsschranke betroffenen Gesellschaften ein signifikant höheres operatives Risiko auf und implizieren somit den genau entgegengesetzten Wirkungszusammenhang.

13 Zur Überprüfung der aus der Pecking-Order-Theorie abgeleiteten Hypothese 8 wird der operative Cashflow (OCF) herangezogen. Um das Innenfinanzierungsvolumen getrennt von der Unternehmensgröße zu messen und somit für Unternehmen unterschiedlicher Größe vergleichbar zu machen, findet eine Normierung dieser Kennzahl mit der Bilanzsumme (BS) statt. 20 Zumindest lineare Größeneffekte können auf diesem Weg eliminiert werden. In der deskriptiven Analyse wird bestätigt, dass betroffene Unternehmen durchschnittlich über ein signifikant geringeres Innenfinanzierungsvolumen verfügen. Nachweislich bestehen also zwischen den ausgewählten Kennzahlen in den beiden Teilgruppen starke Diskrepanzen, die auf zinsschrankenbedingte Verzerrungen hinsichtlich der Risiko-, Rentabilitäts-, Größenklasse, Bilanz- und Organisationsstruktur sowie der Liquidität hindeuten. Da vermutet werden kann, dass die Variablen branchenabhängig sind (vgl. z.b. Herzig/Bohn 2007, S. 5), wird im Folgenden zusätzlich geprüft, ob einzelne Wirtschaftszweige von der Zinsschranke besonders häufig getroffen werden, ob also intersektorale Verzerrungen vorliegen Branchenverteilung Die vom Statistischen Bundesamt klassifizierten Wirtschaftszweige (GKZ Code 2003) werden zu sechs übergeordneten Branchen aggregiert, welche unter Angabe der Branchenhäufigkeiten für beide Teilgruppen der Stichprobe in Tabelle 3 dargestellt sind. Tab. 3: Branchenverteilung Branchenhäufigkeit Nicht- Betroffene Betroffene absolut relativ absolut relativ Grundstücks- und Wohnungswesen ,84% ,89% Handel und Gastgewerbe ,58% 42 10,71% Verarbeitendes Gewerbe ,02% 78 19,90% Baugewerbe ,51% 9 2,30% Energie- und Wasserversorgung ,43% 14 3,57% Sonstige ,63% 26 6,63% Summe % %

14 Der Vergleich der Branchenverteilungen macht deutlich, dass die Zinsschranke überproportional häufig im Grundstücks- und Wohnungswesen greift. Während bei den nicht betroffenen nur knapp jedes dritte Unternehmen dieser Branche zugeordnet wird, sind es bei den betroffenen Gesellschaften mehr als die Hälfte. Im Gegenzug sind das Baugewerbe sowie Handel und Gastgewerbe weniger stark betroffen. Damit bestätigen sich die Ergebnisse der Studie von Herzig/Lochmann/Liekenbrock (2008), die auf den Befragungsdaten von 70 großen bzw. börsennotierten Unternehmen basiert, nur teilweise. Entgegen Herzig/Lochmann/Liekenbrock (2008) sind Unternehmen des Dienstleistungssektors und Handels nach unserer Untersuchung nicht mehr, sondern weniger von der Zinsschranke betroffen. 21 Der χ2-unabhängigkeitstest zeigt, dass das Greifen der Zinsschranke und die Branchenzugehörigkeit stochastisch abhängig sind und somit signifikante intersektorale Verzerrungen bestehen Zinsvortrag Im letzten Schritt der deskriptiven Analyse soll der Frage nachgegangen werden, in welchem Umfang der Zinsvortrag von den Unternehmen genutzt werden kann. Wie bereits in Abschnitt 2 dargestellt, können Unternehmen, bei denen die Zinsschranke greift, den nicht abzugsfähigen Teil der Zinsaufwendungen als Zinsvortrag in den Folgejahren abziehen. Ob die steuerliche Belastung der Zinsschranke demnach dauerhaft oder temporär ist, hängt entscheidend davon ab, ob der Zinsvortrag künftig überhaupt genutzt werden kann. Um dies zu untersuchen, werden der Nettozinsaufwand und das steuerliche EBITDA mittels exponentieller Glättung (mit linearem Trend) für die nächsten drei Jahre prognostiziert. Zudem haben wir unterstellt, dass für die betroffenen Unternehmen auch in den Folgeperioden weder die Eigenkapital- noch die Stand-Alone-Klausel greift. Auf dieser Basis lassen sich begründete Vermutungen darüber äußern, ob bei einem betroffenen Unternehmen die Zinsschranke auch zukünftig greifen wird und der Zinsvortrag folglich nicht genutzt werden kann. Greift die Regelung künftig nicht mehr, so kann untersucht werden, ob der Zinsvortrag teilweise oder gänzlich abgebaut wird. Insgesamt können nur etwa 17% der untersuchten Unternehmen den Zinsvortrag innerhalb der nächsten drei Jahre teilweise oder ganz nutzen. Die Resultate sind in der Tabelle 4 festgehalten.

15 Tab. 4: Nutzung des Zinsvortrags Nutzung des Zinsvortrags Anteil keine Nutzung 82,97% Teilweise Nutzung 2,62% Vollständige Nutzung 14,41% Anzumerken ist, dass die Prognosen auf sehr kurzen Zeitreihen (drei bis neun zurückliegende Werte) basieren. Die Ergebnisse sind daher unter Berücksichtigung der Datenlage entsprechend vorsichtig zu interpretieren. 4.4 Logistische Regression Modellformulierung und Schätzergebnisse Die in Tabelle 2 aufgeführten Kennzahlen werden nun für die Schätzung des multivariaten Modells herangezogen. Mit Hilfe einer logistischen Regression soll überprüft werden, welchen Einfluss ein Merkmal auf die Wahrscheinlichkeit ausübt, der Zinsschranke zu unterliegen. Die abhängige Variable ist dabei binär und nimmt den Wert eins an, falls die Zinsschranke greift. Entsprechend können die mit der nachfolgenden Regression berechneten Werte für die zu erklärende Variable als empirische Wahrscheinlichkeiten interpretiert werden. 22 Um verzerrte Schätzergebnisse zu vermeiden, untersuchen wir zunächst die Variablen auf Multikollinearität. Als geeignete Diagnosemöglichkeiten werden zum einen Toleranzkoeffizienten und zum anderen bivariate Korrelationskoeffizienten herangezogen. 23 Daraus ergibt sich u.a., dass nur jeweils eine Variable pro Charakteristikum in das Modell inkludiert werden kann. Es müssen daher verschiedene Modellvarianten gerechnet werden. Das endgültige Logit-Modell hat die folgende Form: LOGIT Dummy Holding Gesamtkapitalrentabilität LogBilanzsumme Sicherheitsquote 3 4 Var( EBITDA)/ FK OCF + u. 5 6 (6) Die Ergebnisse des Modells sind in Tabelle 5 wiedergegeben. Dargestellt sind die theoretisch zu erwartenden Wirkungsrichtungen, die Koeffizientenschätzer und Effekt-Koeffizienten e sowie die zugehörigen empirischen Signifikanzen (p-wert). Die logistische Regression

16 basiert auf insgesamt Unternehmen, da ein vollständiges Kovariatenmuster nur bei 214 betroffenen und nicht betroffenen Unternehmen vorliegt. Tab. 5: Ergebnisse des multiplen Logit-Modells Hypothese Erklärende Variable Vermutete Wirkungsrichtung β e β p-wert H1 Dummy Holding*** + 1,561 4,763,000 H2 Gesamtkapitalrentabilität*** - -5,324 0,005,003 H5 LogBilanzsumme*** + 0,646 1,908,000 H6 Sicherheitsquote*** + 1,407 4,086,000 H7 Var(EBITDA)/FK - -0, ,000,948 H8 OCF in Mrd. * - -0,574 0,563,055 Konstante*** -10,796 2, ,000 Der Beta-Koeffizient informiert über die Wirkungsrichtung, nicht aber über die Stärke des Zusammenhangs zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variablen. Positives (negatives) Vorzeichen bedeutet, dass sich die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, mit steigenden Werten der erklärenden Variablen erhöht (verringert). So zeigt beispielsweise der Koeffizient von 1,561 für die Dummy-Variable Holding, dass für Holding- Gesellschaften (Dummy Holding =1) die Eintrittswahrscheinlichkeit der Zinsschranke höher ist als für andere Organisationsstrukturen (H1). Dementsprechend existiert ein positiver Zusammenhang auch zwischen der Größe des Unternehmens (H5) sowie der Sicherheitsquote (H6) und der Wahrscheinlichkeit, dass die Zinsschranke greift. Steigende Gesamtkapitalrentabilitäten (H2), operative Risikomaße (H7) und Innenfinanzierungsvolumina (H8) wirken sich dagegen negativ auf die Eintrittswahrscheinlichkeiten aus. Mit Ausnahme der Risikokennzahl Var(EBITDA)/FK sind alle Einflüsse signifikant. Ein Vergleich mit den Implikationen der Theorie zeigt, dass daher lediglich die Hypothese 7 nicht bestätigt werden kann. Bei H6 fallen die Auswirkungen der Trade-Off-Theorie (steigende Fremdkapitalquote bei Unternehmen mit höherer Sicherheitsquote) stärker ins Gewicht als der Einfluss sinkender Zinssätze bei Unternehmen mit hohen Kreditsicherheiten. Allerdings muss an dieser Stelle angemerkt werden, dass bei einer Regression auf der Basis der Untergrenze der betroffenen Unternehmen (also der 149 statt der 392 betroffenen Unter-

17 nehmen) der operative Cashflow insignifikant ist. 24 Die Ergebnisse bezüglich der Hypothese 8 sind folglich nicht eindeutig. Neben diesen Tendenzaussagen ist eine Angabe der Stärke des Wirkungszusammenhangs mit Hilfe der Effekt-Koeffizienten e möglich. Steigt beispielsweise die Sicherheitsquote um eine Einheit, so wächst das Chancenverhältnis (Odds), d.h. der Quotient aus der Wahrscheinlichkeit von der Zinsschranke betroffen zu sein und der Gegenwahrscheinlichkeit, um den Faktor 4,086. Bei einem um eine Einheit steigenden operativen Cashflow wird das Chancenverhältnis hingegen mit dem Faktor 0,563 multipliziert und sinkt folglich. Da der Einfluss der erklärenden Variablen auf die Eintrittswahrscheinlichkeiten bei einem Logit-Modell nicht linear ist und von der absoluten Höhe aller unabhängigen Merkmale abhängt, kann der Wirkungszusammenhang am besten graphisch veranschaulicht werden. Dies erfolgt hier exemplarisch für die Unternehmensgröße und die Organisationsstruktur. Alle weiteren Variablen wurden bei ihren Durchschnittsgrößen angesetzt. Abb. 1: Eintrittswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Unternehmensgröße und Organisationsstruktur Der Abbildung 1 kann entnommen werden, dass bei zunehmender Bilanzsumme die Wahrscheinlichkeit steigt, dass ein Unternehmen von der Zinsschranke betroffen ist. Während bei einer Holding-Gesellschaft die Wahrscheinlichkeit ab einer Bilanzsumme von 1.110,14 Mio. (LogBilanzsumme=13,92) über 50 Prozent liegt, ist dies bei anderen Organisationsstrukturen erst bei einer Bilanzsumme von ,30 Mio. (LogBilanzsumme=16,33) der Fall.

18 Es kann festgehalten werden, dass die Unternehmensgröße und Sicherheitsquote sowie das Vorliegen einer Holding-Gesellschaft positiv auf die Wahrscheinlichkeit für das Greifen der Zinsschranke wirken, die Variablen Gesamtkapitalrentabilität und operativer Cashflow hingegen negativ. Allerdings muss einschränkend erwähnt werden, dass die Ergebnisse bezüglich des Einflusses des operativen Cashflows vorsichtig interpretiert werden müssen. Ein signifikanter Einfluss zeigt sich nur bei der Regression auf Basis der Obergrenze der betroffenen Unternehmen. Von allen sechs überprüfbaren Hypothesen können somit lediglich die Hypothese 7 (Einfluss des operativen Risikos) nicht und die Hypothese 8 (Einfluss des Innenfinanzierungsvolumens) nur mit Einschränkungen bestätigt werden Modellevaluierung Zur Beurteilung der Qualität des Gesamtmodells werden die in Tabelle 6 angegebenen Gütemaße verwendet. Tab. 6: Gütemaße des Logit-Modells Gütemaße Model Chi Square 460,946*** (0,000) 2 Cox & Snell- R,052 2 Nagelkerke- R,251 Klassifikationstrefferquote 97,4% Das Model Chi Square-Maß ist die Teststatistik eines Likelihood-Ratio-Tests, welcher die Anpassung des Modells im Vergleich zu einem Modell beschreibt, das lediglich eine Konstante enthält (sogenanntes Null-Modell). 25 Mit einem Signifikanzniveau von 0,000 kann die Nullhypothese, dass alle Regressionskoeffizienten gleich null sind, abgelehnt werden. Das weist darauf hin, dass das Gesamtmodell insgesamt über eine bessere Trennungskraft in Hinblick auf die Unterscheidung der beiden Teilgruppen verfügt als das Null-Modell. 2 Anschließend wird die Modellgüte mit den beiden ausgewiesenen Pseudo- R -Statistiken beurteilt. 26 Analog zum Bestimmtheitsmaß der klassischen linearen Regressionsanalyse geben sie Auskunft über den Anteil der erklärten Variation. 27 Allerdings ist zu beachten, dass das

19 2 Cox & Snell- R im Gegensatz zur linearen Regression niemals den Wert eins erreichen kann. Mit den vorliegenden Daten ist ein maximaler Wert von 0,208 möglich, 28 der den hier scheinbar niedrigen Ausweis des Cox & Snell- R von 0,052 relativiert. 2 2 Obwohl das Nagelkerke- R den Maximalwert eins erreichen kann, nimmt es tendenziell geringere Werte als das 2 R der linearen Regression an. In der Literatur gilt ein Nagelkerke- ab 0,2 bereits als akzeptabel (vgl. Backhaus 2008, S. 270). Die Klassifikationstrefferquote gibt schließlich den Anteil der Unternehmen an, die mit Hilfe des logistischen Regressionsmodells der richtigen Gruppe (betroffen/nicht betroffen) zugeordnet werden können (vgl. hierzu beispielsweise Pampel 2000, S. 50f; Greene 2008, S. 792). Dieser Anteil erscheint mit 97,4% recht hoch. Um das zu beurteilen, ist es jedoch zweckmäßig, die angegebene Trefferquote mit einer Zufallstrefferquote zu vergleichen. Die proportionale Trefferquote bei zufälliger Zuordnung basiert auf dem Anteil der betroffenen Unternehmen an der Gesamtzahl der einbezogenen Beobachtungen und nimmt hier einen Wert von 95,2% an. 29 Somit ist die Klassifikationsfähigkeit des Gesamtmodells zwar besser, allerdings übersteigt sie die Zufallstrefferquote um nur 2,2 Prozentpunkte. Insgesamt deuten somit alle Maße auf eine akzeptable Güte des Modells hin. R 2 5 Diskussion und Ausblick Der Beitrag widmet sich insbesondere folgenden zwei Fragen: 1) Wie viele Unternehmen sind von der Zinsschranke bedroht? 2) Welche Unternehmenscharakteristika wirken sich auf die Wahrscheinlichkeit aus, der Zinsschranke zu unterliegen? Zur Beantwortung der ersten Frage wurden handelsrechtliche Jahresabschlüsse von deutschen Kapitalgesellschaften untersucht. In einem mehrstufigen Prüfungsschema wurden zunächst zwischen 149 und 392 Unternehmen in der betrachteten Stichprobe identifiziert, bei denen die Zinsschranke potenziell greift. Als Resultat der Hochrechnung auf die Grundgesamtheit aller deutschen Kapitalgesellschaften ist von 561 bis betroffenen Unternehmen auszugehen. Dieses Ergebnis überrascht, da somit vermutlich deutlich mehr Unternehmen durch die Zinsschranke belastet sind als von der Politik beabsichtigt. Allerdings sind bei der Interpretation dieses Ergebnisses die Grenzen der vorliegenden Untersuchung zu beachten. So erfolgte die Hochrechnung anhand der Umsatzsteuerstatistik. Zum

20 einen umfasst diese nicht die Grundgesamtheit aller deutschen Kapitalgesellschaften. Zum anderen konnten aufgrund fehlender Bilanzstrukturdaten in der Umsatzsteuerstatistik Verzerrungen unserer Stichprobe nur in Bezug auf die Umsatzerlöse bei der Hochrechnung Berücksichtigung finden. Eine weitere Grenze unserer Untersuchung ist zudem, dass keine Verhaltensanpassungen modelliert wurden, sodass wir die Anzahl der Unternehmen, die tatsächlich von der Zinsschranke betroffen sein werden, nicht angeben können. Des Weiteren haben wir in unserer Analyse lediglich Kapitalgesellschaften erfasst. Die Zinsschranke kann jedoch auch für Personenunternehmen greifen. Die vorliegende Arbeit unterschätzt insoweit die Anzahl der potenziell betroffenen Unternehmen. Die Interpretation unseres Ergebnisses hat zudem vor dem Hintergrund der Datenqualität zu erfolgen. Da steuerliche Daten zur Berechnung des EBITDA nicht vorlagen, musste dieses hilfsweise aus Handelsbilanzdaten abgeleitet werden. Eine solche Berechnung ist mit erheblichen Ungenauigkeiten verbunden. Um diesem Umstand Rechnung zu tragen, wurden nur Intervallschätzungen für das steuerliche EBITDA und die daraus resultierende Anzahl potenziell betroffener Unternehmen vorgenommen. Des Weiteren weist der Datensatz zahlreiche fehlende Werte auf. Insbesondere bei der Überprüfung der Eigenkapital- und Stand-Alone- Klauseln bestanden daher Schwierigkeiten. Um diesem Problem zu begegnen, haben wir für die Schätzung der maximalen (minimalen) Anzahl betroffener Unternehmen unterstellt, dass bei fehlenden Werten die Exkulpation mittels Eigenkapital- bzw. Stand-Alone-Klausel misslingt (gelingt). Eine weitere Schwierigkeit im Zusammenhang mit den beiden Klauseln besteht in der Messung der schädlichen Gesellschafterfremdfinanzierung. Als einzigen Anhaltspunkt für die Schätzung des schädlichen Zinsaufwandes lässt sich aus den Daten die handelsrechtliche Position Zinsaufwand an verbundene Unternehmen entnehmen. Mit dieser Position können wir jedoch nur konzerninterne Zinsaufwendungen erfassen. Für die Anwendung der Stand-Alone-Klausel bedeutet die vorgenommene Operationalisierung, dass der schädliche Zinsaufwand unterschätzt wird, da nur ein Teil der an nahe stehende Personen im Sinne des 8a Abs. 2 KStG fließenden Zinsaufwendungen erfasst wird. Tendenziell überschätzen wir daher die Anzahl der Unternehmen, die sich aufgrund der Stand-Alone-Klausel von der Zinsschranke exkulpieren können. Da der Zinsaufwand aus konzernexternen Gesellschafterfremdfinanzierungen mit den vorliegenden Daten nicht bestimmt werden kann, musste bei der Anwendung der Eigenkapitalklausel auf die Prüfung des Vorliegens einer schädlichen Gesellschafterfremdfinanzierung nach 8a Abs. 3 KStG ganz verzichtet werden. Auch hier überschätzen wir daher tendenziell die Anzahl der Unternehmen, die sich von der Zinsschranke exkulpieren können. Allerdings muss einschränkend angemerkt werden, dass bei der

21 Berechnung des Eigenkapitals abweichend von 4h Abs. 2 Bstb. c EStG der (anteilige) Firmenwert mangels Daten nicht berücksichtigt werden konnte. Der Firmenwert dürfte jedoch einen erheblichen Einfluss auf die Anwendung der Zinsschranke haben. Zum einen hat er in vielen Konzernbilanzen einen wesentlichen Anteil an der Summe der Aktiva und erhöht somit das Eigenkapital (vgl. z.b. Küting 2006). Zum anderen ist die Zurechnung des anteiligen Firmenwerts auf die verschiedenen Betriebe eine entscheidende Stellgröße für die Bestimmung der Eigenkapitalquoten (vgl. Küting et al. 2008). Die Vernachlässigung des Firmenwertes führt daher zu dem gegenläufigen Effekt, dass wir tendenziell die Anzahl der Unternehmen, die sich durch die Eigenkapitalklausel von der Zinsschranke befreien können, unterschätzen. In die gleiche Richtung wirkt die nicht vorgenommene Korrektur der Bilanzsumme des Betriebs um Anteile an anderen Konzerngesellschaften, die gemäß Tz. 76 des Anwendungsschreibens zur Zinsschranke (vgl. BMF, , IV C 7 - S a/07/10001) abweichend vom Gesetzestext vorzunehmen ist. Trotz der erwähnten Schwächen, die mit der Verwendung handelsrechtlicher Daten einhergeht, bietet unser Datensatz gegenüber der Verwendung von Daten aus der Gewerbe- und Körperschaftsteuerstatistik 30 u.e. erhebliche Vorteile. Aus den Steuerstatistiken lässt sich zwar das steuerliche EBITDA genauer schätzen, dafür fehlen Angaben über die kurzfristigen Zinsaufwendungen, die Zinserträge und Daten zur Überprüfung der Eigenkapital- bzw. Stand- Alone-Klausel. Diese lassen sich hingegen aus unserem Datensatz unternehmensindividuell ableiten, sodass sie in die Analyse einbezogen werden konnten. Um die zweite Frage zu beantworten, wurden zunächst theoretisch die folgenden Hypothesen über mögliche zinsschrankenbedingte Verzerrungen abgeleitet: Die Wahrscheinlichkeit, der Zinsschranke zu unterliegen, ist umso höher, H1: wenn eine Holding-Gesellschaft vorliegt. H2: je unrentabler das Unternehmen ist. H3: je höher das systematische Risiko des Fremdkapitals ist. H4: je höher der Steuervorteil aus der Fremdfinanzierung ist. H5: je größer das Unternehmen ist. H6: je mehr potenzielle Kreditsicherheiten das Unternehmen aufweist. H7: je kleiner das operative Risiko ist. H8: je geringer das Innenfinanzierungsvolumen ist.

22 Mittels der vorliegenden Daten ließen sich bis auf die Hypothesen H3 und H4 alle abgeleiteten Hypothesen überprüfen. Zu diesem Zweck wurde zunächst ein deskriptiver Mittelwertvergleich zwischen den beiden Teilgruppen (von der Zinsschranke potenziell betroffene bzw. nicht betroffene Unternehmen) durchgeführt. Dabei ergaben sich signifikante Unterschiede, die mit Ausnahme der Risikomaße alle den theoretischen Überlegungen entsprechen. Außerdem konnten intersektorale Verzerrungen aufgezeigt werden. So trifft die Zinsschranke insbesondere Unternehmen aus dem Grundstücks- und Wohnungswesen. Im Rahmen der deskriptiven Analyse wurde zudem der im Schrifttum viel diskutierten Frage nach der Nutzbarkeit von Zinsvorträgen nachgegangen. Unsere Untersuchung ergab, dass nur ca. 17% der untersuchten Unternehmen den Zinsvortrag innerhalb der nächsten drei Jahre teilweise oder ganz nutzen können. Für die große Mehrzahl der Unternehmen scheint die Zinsschranke somit zu einem längerfristigen Verlust des Zinsabzugs zu führen. Allerdings bedarf dieses Ergebnis einer weiteren Überprüfung, da die angestellten Prognosen auf sehr kurzen Zeitreihen basieren. Im Anschluss an die deskriptive Analyse wurden die Hypothesen mittels einer logistischen Regression überprüft. Von den sechs überprüfbaren Hypothesen konnten vier eindeutig bestätigt werden. Kein signifikanter Zusammenhang ergab sich zwischen der Risikoklasse von Unternehmen und dem Drohen der Zinsschranke (H7). Selbst die gemessene Wirkungsrichtung für die verschiedenen Risikomaße entsprach nicht immer der theoretisch vermuteten. Dies könnte zum einen an der Operationalisierung der Variablen, zum anderen an der Datenbasis (teilweise sehr kurze Zeitreihen) liegen. Allerdings konnten wir feststellen, dass der aus der Trade- Off-Theorie abgeleitete negative Zusammenhang zwischen dem verwendeten operativen Risikomaß und der Fremdkapitalquote besteht. Der Einfluss ist stark signifikant, jedoch äußerst gering. Aufgrund des schwachen Zusammenhangs scheint die direkte Wirkung der Risikoklasse auf die Eintrittswahrscheinlichkeit für das Greifen der Zinsschranke von anderen Faktoren überlagert zu werden. Für eine genauere Klärung bedarf es daher weiterer Forschung. Des Weiteren konnte nicht eindeutig geklärt werden, ob signifikante Verzerrungen im Hinblick auf die Liquiditätslage von Unternehmen hier gemessen durch den operativen Cashflow resultieren (H8). Unter Berücksichtigung der Intervallschätzung bei der Anzahl betroffener Unternehmen ergaben sich signifikante Ergebnisse, wenn man die maximale Anzahl zu Grunde legte. Dies war jedoch bei Verwendung der minimalen Anzahl nicht der Fall. Die Wirkungsrichtung erwies sich hingegen stets als hypothesenkonform.

23 Bestätigen ließen sich die vermuteten zinsschrankenbedingten Verzerrungen hinsichtlich der Organisationsstruktur (H1), der Rentabilitätsklasse (H2), der Unternehmensgröße (H5) und der potenziellen Kreditsicherheiten (H6). Die Zinsschranke trifft somit nicht zufällig, sondern systematisch insbesondere große, wenig rentable Unternehmen, Unternehmen mit hohem Grundstücksanteil sowie Holding-Gesellschaften. Sie verzerrt folglich innerstaatliche unternehmerische Entscheidungen und verletzt damit das Produktionseffizienztheorem (vgl. Diamond/Mirrlees 1971). Es kann an dieser Stelle offen bleiben, ob die festgestellten Verzerrungen vom Gesetzgeber gewollt oder zumindest bewusst in Kauf genommen worden sind. Aus ökonomischer Sicht können solche Verzerrungen jedenfalls erhebliche Nachteile zur Folge haben. So kann insbesondere die Tatsache, dass vermehrt die weniger rentablen Unternehmen von der Zinsschranke getroffen werden, für diese krisenverschärfend wirken. Für die künftige Forschung ergibt sich insoweit die Frage, ob die Zinsschranke möglicherweise die Insolvenzwahrscheinlichkeit erhöht. Des Weiteren könnte aufbauend auf der vorliegenden Analyse das erwartete zusätzliche Steueraufkommen durch die Zinsschranke, auch unter Berücksichtigung dynamischer Verhaltensanpassungen, abgeleitet werden. Damit ließen sich die Prognosen des Gesetzgebers 31 wissenschaftlich fundiert überprüfen. Schließlich stellt sich vor dem Hintergrund der zunehmenden internationalen Diskussion über die Ausgestaltung von Unterkapitalisierungsregeln die Forschungsfrage, ob sich durch Alternativen zur Zinsschranke Verzerrungen wie die hier festgestellten vermeiden lassen.