{"id":1099,"date":"2020-04-02T12:04:38","date_gmt":"2020-04-02T10:04:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/blog\/evidenzinformierte-festlegung-von-rechnungslegungsstandards-lehren-aus-der-corona-pandemie\/"},"modified":"2025-06-23T10:49:33","modified_gmt":"2025-06-23T08:49:33","slug":"evidenzinformierte-festlegung-von-rechnungslegungsstandards-lehren-aus-der-corona-pandemie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/evidenzinformierte-festlegung-von-rechnungslegungsstandards-lehren-aus-der-corona-pandemie\/","title":{"rendered":"Evidenzinformierte Festlegung von Rechnungslegungsstandards – Lehren aus der Corona-Pandemie"},"content":{"rendered":"

Viele neue Forschungsergebnisse zur Rechnungslegung werden j\u00e4hrlich in <\/span>unz\u00e4hligen wissenschaftlichen Zeitschriften, auf Preprint-Servers und als Working Paper auf SSRN ver\u00f6ffentlicht. Viele dieser Studien sind potenziell politisch relevant, d.h. sie befassen sich mit Problemen der Agenden der Standardsetzer*innen f\u00fcr die Rechnungslegung. Sogar Expert*innen in diesem Bereich finden es schwierig immer auf dem neuesten Stand zu bleiben. Und es gibt noch eine weitere Herausforderung: Nicht alle verf\u00fcgbaren Forschungsergebnisse sind gleicherma\u00dfen f\u00fcr eine bestimmte Frage sachdienlich, da die Studien unterschiedlichen Validit\u00e4tsbedrohungen ausgesetzt sind. In einer k\u00fcrzlich gehaltenen Pr\u00e4sentation vor der European Financial Reporting Advisory Group\u2019s Technical Expert Group (EFRAG TEG) reflektiert Thorsten Sellhorn \u00fcber diese Validit\u00e4tsherausforderungen f\u00fcr die empirische Goodwill-Rechnungslegungsforschung. Unter Verwendung von Analogien der derzeitigen Corona-Krise er\u00f6rtert er, wie Forscher*innen und Standardsetzer*innen diesen Herausforderungen begegnen k\u00f6nnen, wenn sie auf eine evidenzinformierte Standardsetzung hinarbeiten.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

In dem EFRAG TEG-CFSS Online-Meeting am 25. M\u00e4rz 2020<\/a> habe ich die Ergebnisse, die aus ver\u00f6ffentlichten empirischen Studien zu Goodwill-Rechnungslegung f\u00fcr eine evidenzinformierte Standardsetzung zu diesem Thema hervorgingen, zusammengefasst. Mein Ziel war es, die in diesen Studien dargelegte Evidenz aus zwei Perspektiven zu beurteilen: Erstens, k\u00f6nnen die Studien in die derzeitige Politikgestaltung, zum Beispiel beim International Accounting Standards Board<\/a> (IASB) einflie\u00dfen? Und zweitens, wie valide sind die empirischen Befunde? In diesem Beitrag werde ich den Fokus auf die in meinem Vortrag diskutierten Validit\u00e4tsherausforderungen setzen und hinterfragen, wie wir als Fachgebiet trotz dieser Herausforderungen auf evidenzinformierte Standardsetzung hinarbeiten k\u00f6nnen. F\u00fcr einige illustrative Beispiele beziehe ich mich auf die Rolle der Forschung in der derzeitigen Corona-Krise.<\/span><\/p>\n

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Evidenzinformiert vs. Evidenzbasierte Standardsetzung<\/strong><\/h3>\n

Der Begriff evidenzbasiert<\/em> wurde erstmals in den 1990er Jahren im Zusammenhang mit der\u00a0 medizinischen Forschung gepr\u00e4gt und in Eddy (1990<\/a>) definiert als \u201eexplizite Beschreibung der verf\u00fcgbaren Evidenz, die sich auf eine Richtlinie bezieht, und die Bindung der Richtlinie an die Evidenz\u201c. So sehr wir uns w\u00fcnschen, dass Finanzberichterstattung und Offenlegungsvorschriften evidenzbasiert sind, sind einige Unterschiede in den Bereichen der Rechnungslegung (als Teil der Sozialwissenschaften) und Medizin vorhanden, die wir nicht ignorieren k\u00f6nnen. Au\u00dferhalb von Laborexperimenten f\u00e4llt es uns schwer, dieselbe Art von \u201eharter\u201c kausaler Evidenz zu liefern, die Medizinforscher*innen als Basis f\u00fcr Politikgestaltung anstreben.<\/p>\n

Zum Beispiel kommen wir selten dazu, Personen oder Unternehmen nach dem Zufallsprinzip Behandlungs- und Kontrollgruppen zuzuordnen, geschweige denn den Kontrollgruppen ein Placebo zu verabreichen. \u00dcberzeugende kausale Behandlungseffekte sind daher schwer zu erzielen. Ebenso werden die Anreize der Manager*innen nicht willk\u00fcrlich zugeteilt, sodass ihre Wirkung auf die buchhalterischen Entscheidungen von anderen Faktoren beeinflusst werden kann \u2013 was wiederum kausale Schlussfolgerungen sehr schwierig macht. Dar\u00fcber hinaus sind Metaanalysen und systematische \u00dcbersichten in der Rechnungslegungsforschung aufgrund fehlender Replikations- und Reproduktionsstudien selten.<\/p>\n

Zur Veranschaulichung dieser Sachverhalte f\u00fcr den Kontext der Goodwill-Rechnungslegung: Die Standardsetzer*innen w\u00fcrden gerne wissen, welche Rechnungslegungsbehandlung von Goodwill \u201ebesser\u201c ist \u2013 Amortisation oder der Impairment-only-Ansatz. Zus\u00e4tzlich zu der Entscheidung, was \u201ebesser\u201c bedeutet und wie es zu messen ist, haben die Forscher*innen M\u00fche, diese Forschungsfrage in einem sauberen Vergleich \u201evon \u00c4pfel mit \u00c4pfeln\u201c empirisch zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n

Im Idealfall w\u00fcrde man gerne zuf\u00e4llig eine Gruppe von Unternehem der Amortisation und eine andere, ansonsten identische Gruppe von Unternehmen, dem Impairment-only-Ansatz zuordnen. Noch besser w\u00e4re es, wenn sowohl die Unternehmen als auch die Forscher*innen in Unkenntnis dar\u00fcber w\u00e4ren, welches Unternehmen zu welcher Gruppe geh\u00f6rt; eine Doppelblindstudie. Anschlie\u00dfend w\u00fcrde man die Ergebnisse des Interesses beider Gruppen beobachten und miteinander vergleichen, um daraus abzuleiten, ob nur die Amortisation oder nur Impairment-only \u201cbesser\u201c ist. Klingt unpraktikabel? Richtig.<\/p>\n

Evidenz-basierte<\/em> Standardsetzung scheint ziemlich offensichtlich eine Br\u00fccke zu weit f\u00fcr unser Fachgebiet zu sein. Nichtsdestotrotz k\u00f6nnen (und sollten) wir evidenz-informierte<\/em> Politikentscheidungen anstreben. Der ehemalige Forschungsdirektor des IASB, Alan Teixeira (2014)<\/a>, benutzte diesen Begriff im Zusammenhang mit der Rechnungslegung, um Entscheidungen zu beschreiben, die unter Ber\u00fccksichtigung der bereits vorliegenden Studien und ihrer Ergebnisse getroffen werden, und um diese Forschung dann mit der Erfahrung und dem Fachwissen der Beteiligten zu kombinieren<\/em>. Um eine evidenzinformierte Standardsetzung zu erreichen, m\u00fcssen zwei Bedingungen erf\u00fcllt sein. Erstens ist es wichtig, dass die Ergebnisse valide sind. Zweitens sollten wir uns auf die Ergebnisse konzentrieren, die in einem ein Fachgebiet<\/em> umfassenden Gesamtwerk erarbeitet wurden, anstatt uns auf eine einzelne Studie<\/em> zu konzentrieren.<\/p>\n

 <\/p>\n

Validit\u00e4t<\/strong><\/h3>\n

Was meine ich also mit „G\u00fcltigkeit“? Nat\u00fcrlich behaupte ich nicht, dass es der ver\u00f6ffentlichten Goodwill-Rechnungslegungsliteratur insgesamt generell an Validit\u00e4t mangelt. Mein Standpunkt ist vielmehr, dass es selten m\u00f6glich ist, aus den Ergebnissen einer bestimmten Studie pr\u00e4zise und eindeutige Empfehlungen abzuleiten. Stattdessen beeinflussen eine Reihe von wichtigen Entscheidungen \u00fcber das Forschungsdesign (die den Standardsetzer*innen bekannt sein sollten) die Arten von Schlussfolgerungen, die aus einer bestimmten Studie sicher gezogen werden k\u00f6nnen. Werden diese Feinheiten nicht beachtet, kann dies zu einem Kommunikationsversagen f\u00fchren, das durch eine „Erwartungsl\u00fccke“ zwischen akademischen Forscher*innen und Standardsetzer*innen verursacht wird. Lassen Sie mich zur Veranschaulichung ein aktuelles Beispiel aus der Coronavirus-Forschung heranziehen und dann versuchen, Parallelen zur Goodwill-Rechnungslegungsforschung zu ziehen.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Ein Beispiel aus der Coronavirus-Forschung<\/h4>\n

Eine aktuelle CNN-Schlagzeile lautete: „Chloroquin, ein altes Malariamedikament, k\u00f6nnte bei der Behandlung des neuartigen Coronavirus helfen, sagen \u00c4rzte\u201c<\/a>. In einem seiner t\u00e4glichen Podcast-Interviews im NDR weist Christian Drosten, Chef-Virologe der Berliner Charit\u00e9, auf M\u00e4ngel hin, die die kausale Wirkung von Chloroquin auf coronabedingte Gesundheitsrisiken bestenfalls zweifelhaft erscheinen lassen.<\/span><\/p>\n

Er weist auf zwei wesentliche Punkte hin: Erstens sind die Behandlungs- und Kontrollgruppen in der Studie sehr unterschiedlich, so dass „\u00c4pfel mit Birnen\u201c verglichen werden. Daher wird der Behandlungseffekt von Chloroquin auf die untersuchten Gesundheitsergebnisse wahrscheinlich durch andere Faktoren wie das Alter des Patienten und den Schweregrad der Infektion verf\u00e4lscht. Zweitens ist das wichtigste untersuchte Gesundheitsergebnis – die Viruskonzentration im Rachenraum – f\u00fcr die aktuelle Debatte, die sich auf die Viruskonzentration in der Lunge, den Schweregrad des Krankheitsverlaufs und die Letalit\u00e4t konzentriert, kaum relevant.<\/span><\/p>\n

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Ein Beispiel aus der Goodwill-Forschung<\/h4>\n

\u00c4hnliche Bedenken k\u00f6nnen im Prinzip auch f\u00fcr viele empirische Studien zur Rechnungslegung, einschlie\u00dflich der Studien zu Goodwill, ge\u00e4u\u00dfert werden. Beispielsweise k\u00f6nnten die Standardsetzer*innen derzeit sehr an dieser (fiktiven) \u00dcberschrift interessiert sein: „Ein reiner Goodwill-Impairment-only-Ansatz ist f\u00fcr Investoren weniger n\u00fctzlich als die Amortisation, wie die Studie zeigt“<\/em>. Wenn die Forschung auf dem Gebiet der Rechnungslegung Schlagzeilen machen w\u00fcrde (was leider nicht der Fall ist), k\u00f6nnte ich mir vorstellen, dass ein*e Journalist*in dieses Papier, das in der angesehenen European Accounting Review<\/em> ver\u00f6ffentlicht wurde, so zusammengefasst h\u00e4tte.<\/span><\/p>\n

Die beiden oben genannten Bedenken bez\u00fcglich der Coronavirus-Forschung k\u00f6nnen hier ebenfalls zur Sprache gebracht werden. Erstens vergleicht das Papier Daten aus dem Jahr vor<\/em> (Amortisationsmethode in den meisten L\u00e4ndern) und nach<\/em> der IFRS-\u00dcbernahme in der EU (Impairment-Methode). Sie verwenden ein Pr\u00e4-Post-Testdesign, das an sich keine kausale Schlussfolgerung zul\u00e4sst. Die Forscher*innen sind sich dessen nat\u00fcrlich bewusst, aber ein besseres Versuchsdesign stand ihnen nicht zur Verf\u00fcgung.<\/span><\/p>\n

Zweitens, das zu untersuchende Ergebnis ist \u201ausefulness for investors\u2018, oder „accounting quality“. Die Autor*innen, wie auch eine lange Tradition fr\u00fcherer Arbeiten, messen dies empirisch als „value relevance\u201c, die statistische Assoziation von Goodwill-bezogenen Buchhaltungsbetr\u00e4gen mit Aktienkursen. Ist „value relevance“ als Ergebnis f\u00fcr Standardsetzer*innen relevant? Das wissen wir nicht genau. In der Wissenschaft sind dar\u00fcber bereits K\u00e4mpfe ausgetragen worden<\/a>.<\/span><\/p>\n

Wohlgemerkt: diese Validit\u00e4tsherausforderungen entstehen nicht, weil die Forscher*innen nicht wissen, was sie tun! Sie ergeben sich vielmehr aus den vielschichtigen Herausforderungen, die mit der Erstellung einwandfreier Kausalstudien verbunden sind, die Ph\u00e4nomene messen, die f\u00fcr die Standardsetzer*innen von Interesse sind. Dazu geh\u00f6ren Fragen der Datenverf\u00fcgbarkeit, ein Mangel an quasi-experimentellen Settings (in denen Behandlungs- und Kontrollgruppen nach dem Zufallsprinzip gebildet werden) und Unwissenheit (aus vielen Gr\u00fcnden) dar\u00fcber, an welchen Ergebnissen die Standardsetzer*innen genau interessiert sind.<\/span><\/p>\n

Und seien wir ehrlich: Es spiegelt auch die Tatsache wider, dass „angewandte“ Studien, die auf den Informationsbedarf der politischen Entscheidungstr\u00e4ger*innen ausgerichtet sind, geringere Chancen haben, in den Top-Journalen ver\u00f6ffentlicht zu werden, die den Ruf, den Status, die Ressourcen (einschlie\u00dflich der DFG-F\u00f6rderung) und die Geh\u00e4lter der Forscher*innen bestimmen. All dies wird problematisch, wenn Forschungsergebnisse unpr\u00e4zise kommuniziert, aus dem Zusammenhang gerissen oder auf Themen angewandt werden, zu denen sie nicht wirklich etwas sagen – wie dies derzeit bei einigen coronabezogenen Forschungen der Fall ist.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Kein K\u00f6nigsweg<\/h3>\n

Die zweite Bedingung, die erf\u00fcllt sein muss, betrifft die Fokussierung auf die Studien, die durch ein Feld generiert werden. Wir sollten nicht erwarten, dass eine einzige Studie den einen kausalen „K\u00f6nigsweg“ liefert. Es mag produktiver sein, kausale Aussagen von einem Feld ausgehen zu lassen, d.h. von einer Vielzahl unterschiedlicher Papiere, die unterschiedliche Methoden und Daten zum Tragen bringen – und so langsam und stetig Beweise zu sammeln, die am Ende einen plausiblen kausalen Effekt vermuten lassen. Vergessen wir nicht: die Forschung, die das Rauchen mit Lungenkrebs in Verbindung bringt, wurde \u00fcber Jahrzehnte aufgebaut, ohne dass eine einzige Kausalstudie das Problem ein f\u00fcr alle Mal gekl\u00e4rt h\u00e4tte.<\/span><\/p>\n

Daher ist es wichtig, dass die Standardsetzer*innen ihre Entscheidungen auf die Informationen st\u00fctzen, die von einem gesamten Bereich geliefert werden. Das bedeutet, dass sie mit der verf\u00fcgbaren Literatur mithalten m\u00fcssen, und wir Forscher*innen sollten uns \u00fcber die Auswirkungen unserer Studien im Klaren sein und diese „Erwartungsl\u00fccke“ \u00fcberbr\u00fccken.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Von der Forschung zur Standardsetzung<\/h3>\n

Wie k\u00f6nnen wir also als Forscher*innen die Standardsetzer*innen dabei unterst\u00fctzen, (noch) st\u00e4rker evidenzinformiert zu werden?<\/span><\/p>\n

Zun\u00e4chst m\u00fcssen wir verstehen, zu welchen Fragen die Standardsetzer*innen Evidenz ben\u00f6tigen und an welchen Ergebnismessungen sie interessiert sind. F\u00fcr Sie als Standardsetzer*in: Sie k\u00f6nnten die Ergebnisse, die f\u00fcr Sie von Interesse sind, klar spezifizieren, also was m\u00f6chten Sie gerne erforscht haben? Interessieren Sie sich mehr f\u00fcr die \u201evalue relevance\u201c oder eher f\u00fcr den Grad des Konservatismus bei den Rechnungslegungsbetr\u00e4gen? Und wie wollen Sie diese Ergebnisse messen?<\/span><\/p>\n

Zweitens sollten wir uns auf den Zeitpunkt der Beratungen der Standardsetzer*innen einstellen. Standardsetzer*innen sind nicht geneigt, jahrelang zu warten, bis eine relevante Studie in einer Top-Zeitschrift ver\u00f6ffentlicht wird. Auch hier zeigt die Corona-Krise: Forschungsprojekte, Publikationsprozesse und beh\u00f6rdliche Genehmigungsverfahren k\u00f6nnen bei Bedarf beschleunigt werden! Auch die Standardsetzer*innen im Rechnungswesen wollen die Beweise, wenn sie sie brauchen.<\/span><\/p>\n

Drittens m\u00fcssen wir sorgf\u00e4ltig kommunizieren, d.h. vermeiden, kausale Effekte zu suggerieren, wenn wir nur statistische Assoziationen anzubieten haben. Nat\u00fcrlich ist ein theoretisch plausibler und hochsignifikanter statistischer Zusammenhang eher ein Hinweis auf einen tats\u00e4chlichen kausalen Effekt als irgendein Zufallsmuster, das bei einer gro\u00dfen Data-Mining-Analyse beobachtet wird. Aber dennoch sollten wir Korrelation und Kausalit\u00e4t nicht verwechseln, insbesondere wenn wir mit Standardsetzer*innen kommunizieren.<\/span><\/p>\n

Das bringt mich zu meinem letzten Punkt: Unsere Forschungsans\u00e4tze m\u00fcssen noch breiter angelegt werden. Der Bereich der Goodwill-Rechnungslegung w\u00fcrde zum einen von den Erkenntnissen eher qualitativer Studien profitieren, einschlie\u00dflich Umfragen und Fallstudien mit kleinen Stichproben. Diese k\u00f6nnten Aufschluss \u00fcber die Motive, das tats\u00e4chliche Verhalten und die Interaktionen der beteiligten Personen geben und hoffentlich zu einem tieferen Verst\u00e4ndnis der Entscheidungsfindung im Bereich der Goodwill-Rechnungslegung in der Praxis f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Um diese Ideen zusammenzuf\u00fchren: Vielleicht sollten die Standardsetzer*innen die M\u00f6glichkeit, Forschung in Auftrag zu geben, st\u00e4rker nutzen. Warum sich nicht mit einem Team von Fachleuten aus Wissenschaft und Praxis zusammensetzen, um eine Studie nach Ihren Vorgaben „ma\u00dfgeschneidert“ zu erstellen? Sie k\u00f6nnen dann sicherstellen, dass Sie gezielt nach Validit\u00e4tsbewertungen fragen, so dass Sie aus den Ergebnissen klare Schlussfolgerungen ziehen k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen die Forscher*innen auch bitten, die „tats\u00e4chlichen Auswirkungen“ der buchhalterischen Behandlung in einer wirtschaftlichen Folgenabsch\u00e4tzung speziell zu ber\u00fccksichtigen.<\/span><\/p>\n

Und schlie\u00dflich k\u00f6nnen Sie uns Forscher*innen bei unserer Datenerhebung helfen. Wenn m\u00f6glich, stellen Sie relevante Kontakte und Felddaten zur Verf\u00fcgung, z.B. indem Sie sich f\u00fcr (Forschungs-)Interviews zur Verf\u00fcgung stellen und an unseren Umfragen teilnehmen und diese weiterleiten. Und durch die Teilnahme an unseren Veranstaltungen, die dem Wissensaustausch dienen.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Dieser Blog-Beitrag basiert grob auf einer Pr\u00e4sentation, die Sellhorn bei der European Financial Reporting Advisory Group gehalten hat (siehe <\/em>hier<\/em><\/a>).<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Zitation dieses Blogs:<\/p>\n

Sellhorn, T. (2020, April 2). Evidenzinformierte Festlegung von Rechnungslegungsstandards \u2013 Lehren aus der Corona-Pandemie, TRR 266 Accounting for Transparency Blog<\/em>. https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/evidenzinformierte-festlegung-von-rechnungslegungsstandards-lehren-aus-der-corona-pandemie\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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