Die Entwicklung der Prämien chinesischer Investoren für deutsche Unternehmen

Inhalt

Inhalt

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Ausgangsposition
1.2. Problemstellung
1.3. Zielsetzung
1.4. Praktische und wissenschaftliche Relevanz der Forschungsfrage
1.5. Gliederung und Vorgehensweise

2. Theoretische Grundlagen
2.1. Chinesische Investoren
2.1.1. Definition
2.1.2. Investorenart
2.1.3. Top-Investoren
2.1.4. Regionale Verteilung
2.1.5. Branchenverteilung
2.2. Deutsche Unternehmen
2.2.1. Definition
2.2.2. Unternehmensgrößen
2.2.3. Top-Zielunternehmen
2.2.4. Regionale Verteilung
2.2.5. Branchenverteilung
2.3. Prämien
2.3.1. Definition
2.3.2. Transaktionsvolumina
2.3.3. Aktueller Stand der Forschung
2.4. Fazit

3. Empirische Forschung
3.1. Datenbasis
3.1.1. Wesentliche Quellen der Datenbasis
3.1.2. 2009
3.1.3. 2010
3.1.4. 2011
3.1.5. 2012
3.1.6. 2013
3.1.7. 2014
3.1.8. 2015
3.1.9. 2016
3.1.10. 2017
3.1.11. 2018
3.2. Forschungsmethodik
3.2.1. Bewertungsvorgehen
3.2.2. Bezugsgrößen
3.2.3. Ermittlung der Prämien und deren Entwicklung
3.3. Forschungsergebnisse

4. Fazit und Ausblick

Literatur

Anhang
1. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.2
2. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.3
3. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.4
4. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.5
5. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.6
6. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.7
7. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.8
8. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.9
9. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.10
10. Quellen der Datenbasis des Kapitels 3.1.11

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Vergleich der Prämien, die für deutsche Unternehmen gezahlt werden (Eigene Darstellung nach Wagner)

Abbildung 2: Aufteilung der Investorenart gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger)

Abbildung 3: Aufteilung der Investorenart gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 4: Investoren mit höchstem stückmäßigen Transaktionsvolumen gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)

Abbildung 5: Investoren mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Ernst & Young (Eigene Darstellung nach Kron und Sun)

Abbildung 6: Investoren mit höchstem stückmäßigen Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 7: Investoren mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 8: Provinzen mit der höchsten Anzahl an Investoren gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)

Abbildung 9: Provinzen mit der höchsten Anzahl an Investoren gemäß SMB Consultants (Kartendiagramm)

Abbildung 10: Aufteilung der Investorensitze gemäß PricewaterhouseCoopers AG (Eigene Darstellung nach Schwarzer)

Abbildung 11: Provinzen mit den stückmäßig meisten Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 12: Provinzen mit den stückmäßig meisten Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Kartendiagramm) (Eigene Darstellung)

Abbildung 13: Regionale Aufteilung des chinesischen BIP gemäß NBS (Eigene Darstellung nach NBS nach Umrechnung in EUR gemäß EZB-Kurs zum 31.12.2018)

Abbildung 14: Branchenverteilung der Investoren gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger)

Abbildung 15: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 16: Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Durchschnitt) (Eigene Darstellung)

Abbildung 17: Aufteilung der Unternehmensgrößen gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)

Abbildung 18: Jahrweise Aufteilung der Unternehmensgrößen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 19: Jahrweise Aufteilung der Unternehmensgrößen gemäß Analyse eigener Daten (Durchschnitt) (Eigene Darstellung)

Abbildung 20: Zielunternehmen mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Ernst & Young (Eigene Darstellung nach Kron und Sun)

Abbildung 21: Zielunternehmen mit höchstem stückmäßigen Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 22: Zielunternehmen mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 23: Bundesländer mit stückmäßig meisten Zielbeteiligungen gemäß Bertelsmann-Stiftung (Eigene Darstellung nach Jungbluth)

Abbildung 24: Bundesländer mit stückmäßig meisten Zielunternehmen gemäß SMB Consultants (Kartendiagramm)

Abbildung 25: Bundesländer mit stückmäßig meisten Zielunternehmen gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)

Abbildung 26: Bundesländer mit stückmäßig meisten Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Kartendiagramm) (Eigene Darstellung)

Abbildung 27: Bundesländer mit stückmäßig meisten Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 28: Branchenverteilung gemäß SMB Consultants

Abbildung 29: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Institut der deutschen Wirtschaft Köln (Eigene Darstellung nach Rusche)

Abbildung 30: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Ernst & Young (Eigene Darstellung nach Kron und Sun)

Abbildung 31: Branchenverteilung der Investoren gemäß Bertelsmann-Stiftung (Eigene Darstellung nach Jungbluth)

Abbildung 32: Branchenverteilung der Investoren gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger)

Abbildung 33: Branchenverteilung der Investoren in Bezug zu MIC 2025 gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger)

Abbildung 34: Branchenverteilung der Investoren in Bezug zu MIC 2025 gemäß Bertelsmann-Stiftung (Eigene Darstellung nach Jungbluth)

Abbildung 35: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 36: Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Durchschnitt) (Eigene Darstellung)

Abbildung 37: Definition einer Prämie (Eigene Darstellung)

Abbildung 38: Jahrweise Transaktionsvolumina in Stück gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)

Abbildung 39: Jahrweise Transaktionsvolumina in Mio. EUR gemäß SMB Consultants

Abbildung 40: Jahrweise Transaktionsvolumina in Stück gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger)

Abbildung 41: Jahrweise Transaktionsvolumina in Stück gemäß Hans Böckler Stiftung in Kooperation mit NRW.INVEST (Eigene Darstellung nach Guggemos und Horzetzky)

Abbildung 42: Jahrweise Transaktionsvolumina in Mio. USD und Stück gemäß Ernst & Young (Eigene Darstellung nach Sun)

Abbildung 43: Jahrweise Transaktionsvolumina in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten vor Eliminierung von Ausreißern (Eigene Darstellung)

Abbildung 44: Transaktionsvolumina in 2009 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 45: Transaktionsvolumina in 2010 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 46: Transaktionsvolumina in 2011 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 47: Transaktionsvolumina in 2012 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 48: Transaktionsvolumina in 2013 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 49: Transaktionsvolumina in 2014 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 50: Transaktionsvolumina in 2015 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 51: Transaktionsvolumina in 2016 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 52: Transaktionsvolumina in 2017 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 53: Transaktionsvolumina in 2018 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung 54: Ausreißer der Transaktionsvolumina (Eigene Darstellung)

Abbildung 55: Monatsweise summierte Transaktionsvolumina in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten nach Eliminierung von Ausreißern (Eigene Darstellung)

Abbildung 56: Transaktionen in 2009 (Eigene Darstellung)

Abbildung 57: Transaktionen in 2010 (Eigene Darstellung)

Abbildung 58: Transaktionen in 2011 (Eigene Darstellung)

Abbildung 59: Transaktionen in 2012 (1/2) (Eigene Darstellung)

Abbildung 60: Transaktionen in 2012 (2/2) (Eigene Darstellung)

Abbildung 61: Transaktionen in 2013 (1/2) (Eigene Darstellung)

Abbildung 62: Transaktionen in 2013 (2/2) (Eigene Darstellung)

Abbildung 63: Transaktionen in 2014 (1/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 64: Transaktionen in 2014 (2/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 65: Transaktionen in 2014 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 66: Transaktionen in 2015 (1/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 67: Transaktionen in 2015 (2/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 68: Transaktionen in 2015 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 69: Transaktionen in 2016 (1/4) (Eigene Darstellung)

Abbildung 70: Transaktionen in 2016 (2/4) (Eigene Darstellung)

Abbildung 71: Transaktionen in 2016 (3/4) (Eigene Darstellung)

Abbildung 72: Transaktionen in 2016 (4/4) (Eigene Darstellung)

Abbildung 73: Transaktionen in 2017 (1/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 74: Transaktionen in 2017 (2/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 75: Transaktionen in 2017 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 76: Transaktionen in 2018 (1/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 77: Transaktionen in 2018 (2/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 78: Transaktionen in 2018 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung 79: Verfügbarkeit der Bezugsgrößen (Eigene Darstellung)

Abbildung 80: Ausreißer in Datenbasis der Prämien (Eigene Darstellung)

Abbildung 81: Jahrweise Prämienentwicklung (Eigene Darstellung)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Im nachfolgenden Kapitel wird dargelegt, welche Motivation den Untersuchungen dieser Arbeit zugrunde liegt. Um die Einführung in die Thematik möglichst strukturiert zu er­möglichen, wird zunächst auf die Ausgangsposition, die Frage- bzw. Problemstellung sowie die Zielsetzung eingegangen. Daraufhin wird nach der Darlegung der praktischen und wissenschaftlichen Relevanz der Arbeit im Rahmen der Erläuterung der Gliederung und Vorgehensweise der theoretische Hintergrund und die Methodik behandelt.

1.1. Ausgangsposition

Laut einer Studie der Ernst & Young GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (nachfol­gend EY) sind die Unternehmensakquisitionen/-beteiligungen von Investoren mit Haupt­niederlassung in China oder Hongkong bzw. deren Tochterunternehmen in operativ tä­tige, europäische Unternehmen vom Jahr 2008 bis zum Jahr 2018 von 61 auf 196 Trans­aktionen angewachsen, was einen signifikanten Anstieg um 321% darstellt.¹ Laut EY stieg das Transaktionsvolumen zwischen diesen Jahren von rund 7,8 Mrd. USD um rund vierhundert Prozent auf über 31,2 Mrd. USD.² Mit 35 Transaktionen im Jahre 2018, die ein gesamtes Transaktionsvolumen von über 10,6 Mrd. USD aufwiesen, ist Deutschland im Rahmen der Analyse sowohl mengen- als auch betragsmäßig das Top-Investitions­ziel der chinesischen Unternehmen.³ Im Vergleich zu Europa sind die von EY untersuch­ten Transaktionen bis 2018 mengenmäßig von acht Stück im Jahre 2008 um rd. 438% und betragsmäßig von rd. 0,1 Mio. EUR um rd. 136.936% gestiegen.⁴ Den Höhepunkt der Verkäufe deutscher Unternehmen an chinesische Investoren stellte in der Untersu­chung mengenmäßig das Jahr 2016 mit 68 Transaktionen und betragsmäßig das Jahr 2017 mit einem Volumen von 13.684 Mio. USD dar.⁵ Sowohl in 2018 als auch im Vorjahr war der für Investoren mit Abstand interessanteste Bereich in Deutschland das Segment der Industrieunternehmen, in dem 2018 laut EY 13 der 35 Transaktionen abgewickelt wurden.⁶ Im Rahmen der Studie wurden keine reinen Immobilientransaktionen oder sol­che, die an dem 10.01.2019 als Stichtag der Studie noch nicht abgeschlossen waren, betrachtet.⁷

Auch aus einem Bericht des beratenden US-amerikanischen Forschungsinstituts Rho­dium Group, welcher im März 2019 gemeinsam mit dem deutschen Mercator Institute for China Studies veröffentlicht wurde, geht im Vergleich zu einer Studie selbiger Institute aus dem Vorjahr hervor, dass die ausländischen Direktinvestitionen Chinas von 1,8 Mrd. EUR in 2017 um rd. 17% auf 2,1 Mrd. EUR in 2018 zugenommen haben.8,9 Als Direktin­vestition gilt laut dem International Monetary Fund eine Akquisition eines Anteils von mindestens 10% der Stammaktien oder Stimmrechte eines ausländischen Unterneh­mens durch einen Direktinvestor.^{8 9 10}

Artikel- oder Sendetitel wie “Chinesische Firmen gehen in Deutschland auf Einkaufstour. [...]”¹¹, “'Made in China 2025' - ein Angriff auf die deutsche Wirtschaft”¹² oder “China kauft den Mittelstand - Schluss mit ‘Made in Germany'?”¹³ tragen gemeinsam mit dem insgesamt gestiegenen Investitionsvolumen in Deutschland zu einer Verunsicherung über die weitere Entwicklung in der deutschen Wirtschaft bei.

Aktien-Strategen von Focus Online Money gehen davon aus, dass die chinesischen In­vestitionen in Deutschland polit-strategischer Natur sind.¹⁴ Deren Untersuchungen zei­gen, dass die Übernahmeprämien chinesischer Investoren für deutsche Unternehmen von 2014 bis 2016 doppelt so hoch wie im Durchschnitt üblich sind.^{15 16}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Vergleich der Prämien, die für deutsche Unternehmen gezahlt werden (Ei­gene Darstellung nach Wagner)16

1.2. Problemstellung

In Anknüpfung an diese Annahme ist die in dieser Arbeit zu untersuchende Problemstel­lung, wie sich die Zahlungsbereitschaft der chinesischen Investoren für deutsche Unter­nehmen insgesamt entwickelt und inwiefern diese durch die Veröffentlichung des Stra­tegieplans “Made in China 2025” durch die chinesische Regierung beeinflusst wurde. Um eine Antwort auf diese Fragestellung zu finden, wird in der vorliegenden Arbeit un­tersucht, wie hoch die durchschnittliche prozentuale auf die - durch die Multiple-Methode durchgeführte - objektive Bewertung des Unternehmens aufgeschlagene Prämie der chinesischen Investoren für die Akquisition deutscher Unternehmen tatsächlich ist und wie sie sich im Zehn-Jahres-Zeitraum von 2009 bis 2018 entwickelt hat. Zur Beantwor­tung dieser Frage wird eine quantitative Analyse der Transaktionen, deren Transaktions­volumen sowie -anteil veröffentlicht ist und bei denen die notwendigen Größen zur Er­mittlung eines der KUV-, KGV-, EV/Umsatz- oder EV/EBIT-Multiplikatoren einsehbar ist (diese Eigenschaften der Transaktionen/Targets werden nachfolgend unter dem Termi­nus “vollständig öffentlich einsehbar” beschrieben), durchgeführt. Bei der Analyse wird zum Großteil auf Daten des Magazins “Investment Plattform China/Deutschland”, wel­ches als Informationsplattform für Investments zwischen Deutschland und China dient, auf Daten des Bundesanzeigers sowie auf weitere ergänzende Quellen zurückgegriffen. Von der HHL Leipzig Graduate School of Management (nachfolgend HHL Leipzig) quar­talsweise veröffentlichte Multiplikatoren dienen als Benchmark-Werte zur Bildung der Prämien.

Um im Anschluss an diese Analyse eine Antwort auf die Frage- bzw. Problemstellung zu finden, ist die Frage relevant, welche Pläne die chinesische Politik verfolgt. So ist 2015 der strategische Plan “Made in China 2025” von der chinesischen Regierung veröffent­licht worden, welcher lt. den Autoren Tsu und Wu der South China Morning Post die Zielsetzung hat, sich zum Einen bzgl. der Fähigkeiten den westlichen Staaten anzupas­sen und zum Anderen die Abhängigkeiten von diesen abzubauen.¹⁷ Laut der beiden Au­toren zählt der Plan unter anderem zehn Schlüsselindustrien auf, in denen China seine Performance bis zum Jahre 2025 signifikant steigern möchte.¹⁸ Vor dem Hintergrund dieses Plans wird untersucht, wie viele der erworbenen Unternehmen den Zielbranchen dieses Strategieplans nach Veröffentlichung im Jahre 2015 angehören und wie sich die Prämien nach der Veröffentlichung des Vorhabens entwickelt haben, um anschließend eine prozentuale Abweichung der durchschnittlichen Prämien im Vergleich zu denen vor der Veröffentlichung des Strategieplans herausstellen zu können.

1.3. Zielsetzung

Ziel der Arbeit ist es, anhand der ermittelten durchschnittlichen Prämien chinesischer Investoren in Deutschland und deren Entwicklung einen Vergleich zu den üblichen Prä­mien herzustellen und einen Trend bzgl. der Prämienhöhe abzuleiten.

Darüber hinaus hat diese Bachelor-Thesis die Zielsetzung, aufzuzeigen, ob und inwie­fern sich der Strategieplan “Made in China 2025” auf die Höhe chinesischer Investitionen bzw. Prämien ausgewirkt hat. Dazu werden die Prämien vor Veröffentlichung des Plans im Jahr 2015 sowie danach untersucht.

Mit diesem Vorgehen wird grundsätzlich das Ziel verfolgt, eine Antwort auf die Problem­stellung zu geben.

Die Adressaten der Arbeit sind wirtschaftsinteressierte Leser, die Interesse an dem ak­tuellen weltwirtschaftlichen Wandel bzw. der vierten industriellen Revolution zeigen. Sie soll diejenigen Leser ansprechen, die sich fragen, welchen Wert China dem von den Autoren Tse und Wu der South China Morning Post definierten Ziel Chinas, bis 2025 einer der weltweit stärksten Produktionsmächte zu werden, beimisst.¹⁹ Dazu können ne­ben volks-, betriebswirtschaftlich und politisch interessierten Studenten und Dozenten auch Stakeholder von deutschen Unternehmen gehören, die sich über die tatsächliche Lage der in Kapitel 1.1. erwähnten “[...] Einkaufstour [...]”²⁰ chinesischer Investoren in Deutschland ein Bild machen möchten und welche ggf. über einen Verkaufsprozess mit chinesischen Käufern nachdenken bzw. deren Unternehmen sich darin befinden. Es wird erwartet, dass die Zielgruppe grundlegende wirtschaftswissenschaftliche Begriffe, ins­besondere im Gebiet der M&A, beherrscht. Die Arbeit ist - unabhängig von der in der Arbeit gewählten Formulierung und Wortwahl - an die Leserschaft jeglichen Geschlech­tes gerichtet.

Der Sinn der Arbeit ist es, eine Analyse der oben beschriebenen Investitionen zu erstel­len und dem Leser auf Grundlage dieser objektiven Auswertung die Möglichkeit zu ge­ben, sich selbst ein Bild über die chinesisch-deutsche M&A-Situation zu machen. Mit einer kurzen Interpretation der Ergebnisse bzgl. typischer Einflussfaktoren auf die Über­nahmeprämie sowie der Einordnung der Investoren zwischen den Gruppen der Strate­gie- bzw. Finanzinvestoren wird dazu ein Denkanstoß geliefert.

Grenzen der Arbeit sind besonders bei dem Punkt Repräsentativität gegeben. Da rd. 58,01% der Transaktionssummen und -anteile chinesischer Investitionen in Deutschland nicht veröffentlicht sind, spiegeln die Ergebnisse dieser Untersuchung nur Daten der Transaktionen, deren Transaktionsvolumen und -anteil sowie deren Einflussgrößen für die Bildung der im vorigen Kapitelteil genannten Multiplikatoren öffentlich einsehbar sind, wider. Eine öffentliche Einsehbarkeit ist auch nicht gegeben, wenn es um die Interpreta­tion der Prämien und deren Gründe geht, sodass auch hier Grenzen gesetzt sind. Des Weiteren kann - wie bereits durch den Titel beschrieben - nicht garantiert werden, dass es sich bei den gefundenen Transaktionen um die Gesamtheit aller Investitionen chine­sischer Investoren für deutsche Unternehmen handelt. Obwohl die Datenbasis nach bes­tem Bemühen zusammengestellt wurde und ein hoher Anspruch an die Datenmenge zur Steigerung der Repräsentativität gestellt wurde, kann keine Vollständigkeit garantiert werden. Bei der Ermittlung der Bezugsgrößen wurde lediglich auf die Datenbank des Bundesanzeigers zurückgegriffen. Anderweitige Abschlüsse von Zielunternehmen wur­den nicht in Betracht gezogen. Um die Repräsentativität der Prämien zu maximieren, wurde mithilfe von Box-and-Whisker-Plots die Verteilung der Prämien überprüft und Aus­reißer eliminiert. Die Transaktionen dieser Ausreißer-Abweichungen wurden nicht weiter in die Ermittlung von Ergebnissen einbezogen soweit kein weiterer, nicht ausreißender Multiplikator vorhanden war. Neben diesen für die Datenbasis relevanten Grenzen ist die Arbeit außerdem durch die Beschränkung der Seitenzahlen auf etwa fünfzig Seiten reinen Text durch den §27 des Allgemeinen Teils der Prüfungsordnung (PO) der Univer­sity of Applied Sciences Europe limitiert.²¹ Im Rahmen der gesamten Arbeit sind Run­dungsdifferenzen grundsätzlich nicht ausschließbar. Bei Betrachtung, Vergleichen und Interpretationen der Untersuchungen ist die verwendete Währung zu beachten.

1.4. Praktische und wissenschaftliche Relevanz der For­schungsfrage

Für die Begründung der Relevanz der Arbeit wird diese nachfolgend in einen praktischen und wissenschaftlichen Teil gegliedert.

Die praktische Relevanz des Themas ist besonders durch die in der Einleitung darge­legte verunsicherte Stimmung deutscher Unternehmen in Bezug auf chinesische Inves­toren zu begründen. Alle im vorigen Kapitel genannten Adressaten können praktisch von dieser Bachelor-Thesis profitieren. So ermöglicht diese Arbeit einen Überblick über den Trend der Höhe der Übernahmeprämien, welche mitunter die strategische Bedeutung bzw. Zielsetzung des Käufers, aber auch Angebot und Nachfrage oder auch Markttrends von M&A widerspiegeln kann. Erstere sind dabei beispielsweise der Ausbau neuer Han­dels- bzw. Vertriebswege wie beispielsweise die “Neue Seidenstraße”, welche offiziell Belt and Road Initiative heißt und laut Sarah Keller von der Statista GmbH Infrastruktur- sowie Handelsnetze zwischen Kontinenten schaffen soll.²² Die Initiative, welcher sich gemäß Keller bereits siebzig Länder anschlossen, wurde dafür 2013 gegründet.²³ Diese strategischen Ziele - wie beispielsweise die “Neue Seidenstraße” - könnten von wirt­schaftswissenschaftlicher, aber auch geschichtlicher oder politischer Relevanz sein, was beispielsweise daran erkennbar ist, dass das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie am 12.07.2017 die Neunte Verordnung zur Änderung der Außenwirtschaftsver­ordnung veröffentlichte, welche eine Prüfung und ein Verbot von bzw. Auflagen bei Un­ternehmensübernahmen deutscher Unternehmen durch Nicht-Mitgliedsstaaten der EU ermöglicht, wenn diese Übernahmen “[...] die öffentliche Ordnung oder Sicherheit der Bundesrepublik Deutschland bzw. wesentliche Sicherheitsinteressen der Bundesrepub­lik Deutschland konkret [..] gefährden”²⁴.²⁵

Aus der praktischen Relevanz geht anknüpfend auch die wissenschaftliche Relevanz hervor, da die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Thematik einen Lösungs­weg für die Forschungsfrage ebnet. Bisherige Untersuchungen verschiedener Wirt­schaftswissenschaftler im Kapitel zwei zeigen, dass die Wissenschaft an der Thematik von Prämienhöhen chinesischer Investitionen im Ausland interessiert ist und diese unter anderem bereits aus chinesischer Sicht in den Regionen Allgemeines Ausland, Europa und USA untersucht hat. Da die letzte im Kapitel 2.3.3. vorgestellte Analyse die Unter­suchung der Prämien für deutsche Unternehmen lediglich mit einer Datenbasis von drei Transaktionen durchgeführt hat, wird die Anknüpfung an diese Gruppe von Zielunter­nehmen mit einer breiten Datenbasis im Rahmen dieser Arbeit sichergestellt.

1.5. Gliederung und Vorgehensweise

Zu Beginn der Arbeit wird zunächst auf die theoretischen Grundlagen des Untersu­chungsobjektes eingegangen. In diesem Rahmen wird die Gliederung nach den wichti­gen Begriffen des Titels “Chinesische Investoren”, “Deutsche Unternehmen” sowie “Prä­mien”, welche für die Zusammenstellung der Datenbasis der gesamten Arbeit und den Prozess der empirischen Forschung verwendet werden, vorgenommen. Dafür wird jeder Begriff zunächst definiert. Daraufhin werden bisherige Untersuchungsergebnisse zu Strukturen vorgestellt und mit Ergebnissen von Analysen der Datenbasis des Kapitels 3.1. verglichen. Zu diesen Analysen gehört eine Aufgliederung nach Investorenart, Top­Investoren, Regionen und Branchen der beteiligten Investoren. Gleiches, exklusiv Inves­torenart, dafür aber inklusiv Unternehmensgröße (nach Umsatz), geschieht für die Tar­gets. Bei der Branchenverteilung der Zielunternehmen wird dabei der Strategieplan “Made in China 2025” erläutert und dessen Zielbranchen mit denen der Datenbasis ver­glichen, um festzustellen, ob eine Korrelation herrscht. Darüber hinaus wird die zeitliche Verteilung und das Volumen der Transaktionen analysiert, um einen Eindruck über die Struktur der Zielinvestitionen zu ermöglichen. Im anschließenden Fazit erfolgt nach einer Zusammenfassung der Ergebnisse der Auswertung der Datenbasis des Kapitels 3.1. eine Überleitung zum Empirieteil.

In diesem werden anfangs die bisherigen Transaktionen der Jahre 2009 bis einschließ­lich 2018 vorgestellt. Dazu werden zunächst die Quellen erläutert, über die ein Großteil der Transaktionen ermittelt wurde. Daraufhin werden die Tabellen mit den Transaktionen sowie den wichtigsten Eigenschaften aufgelistet und erläutert. Dabei wird nicht auf die einzelnen Transaktionen eingegangen, um den Umfang der Arbeit angemessen zu hal­ten. Im nächsten Schritt wird die Multiple-Bewertungsmethode im Rahmen der For­schungsmethodik kurz erläutert, um dem Leser, der noch keine Erfahrung in der Unter­nehmensbewertung gesammelt hat, das Konzept dieser Methode nahe zu bringen. Im Rahmen der Erläuterung wird zunächst das Bewertungsvorgehen erklärt. Daraufhin wer­den die gewählten Bezugsgrößen inklusive Berechnung und die Vor- und Nachteile er­läutert. Daraufhin wird die Bewertung der Targets, deren (Transaktions-)Strukturen voll­ständig öffentlich einsehbar sind, durch die Ermittlung der einzelnen Transaktionsmulti­plikatoren durchgeführt. In einem darauffolgenden Vergleich mit den Benchmark-Multi­plikatoren werden die Prämien der einzelnen Transaktionen ermittelt sowie ein jährlicher Durchschnitt gebildet, um eine Entwicklung - insbesondere in Bezug auf die Veröffentli­chung des “Made in China 2025”-Plans - abzubilden. Schließlich werden die Ergebnisse zusammengefasst.

Am Ende dieser Bachelor-Thesis werden im Rahmen eines Fazits die aussagekräftigs­ten Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst. Auf deren Grundlage wird zunächst eine aus der Arbeit hervorgehende Antwort auf die Problemstellung, wie sich die Zahlungs­bereitschaft chinesischer Investoren für deutsche Unternehmen entwickelt, erarbeitet. Darauf folgt ein Rückblick auf die Erreichung der gesetzten Ziele. Es folgt ein kritisches Fazit zu der Vorgehensweise, welches nachträgliche Verbesserungsvorschläge sowie Hindernisse und Schwierigkeiten beinhaltet. Neben dem Rückblick wird auch ein mögli­cher Ausblick mit weitergehenden Forschungsmöglichkeiten zum Thema der Arbeit auf­gezeigt.

2. Theoretische Grundlagen

Um notwendige Begriffe und Prämissen der Untersuchung in Bezug auf die Forschungs­frage zu definieren, grundlegende Strukturen der Transaktionen, beteiligte Parteien und Prämien als Untersuchungsobjekte der Arbeit zu analysieren und den aktuellen Stand der Forschung - insbesondere zur Leitfrage - abzubilden, wird im Folgenden auf die theoretischen Grundlagen der Arbeit eingegangen.

2.1. Chinesische Investoren

Für die Präzisierung der Forschungsfrage wird der Begriff zunächst definiert. Anhand dieser Definition wurde im Verlauf der Untersuchungen die Datenbasis des Kapitels 3.1. erstellt, welche 280 Investoren beinhaltet, die - teilweise mehrfach - an Transaktionen beteiligt waren. Daraufhin wird auf die Investorenart chinesischer Kapitalgeber, die Top­Investoren Chinas, die regionale Verteilung chinesischer Investoren sowie die Branchen­angehörigkeit eingegangen.

Dabei werden bisherige Forschungsergebnisse, mit denen der Datenbasis des Empirie­Parts verglichen. Da die Investoren in der Analyse der Investorenart, der regionalen so­wie der Branchenverteilung lediglich einmal pro Betrachtungszeitraum vorkommen dür­fen, um die Ergebnisse nicht zu verfälschen, wurden Duplikate in diesen Analysen je nach Betrachtungszeitraum eliminiert. So wurden doppelte Investoren zur jährlichen Darstellung der Verteilung der Investorenart beispielsweise jahrweise eliminiert.

2.1.1. Definition

Zur Definition des Begriffs wird er in die Wörter “Chinesisch” und “Investor” unterteilt. Außerdem wird auf möglichst aktuelle und offizielle Definitionen zurückgegriffen.

Der Begriff “Investor” wird unter anderem von der Organisation for Economic Co-Opera­tion and Development, kurz OECD, definiert. In einer Veröffentlichung mit dem Titel “In­ternational Investment Law: Understanding Concepts and Tracking Innovations” vom 17.03.2008 wird sich mit der Bedeutung befasst, um die Zuständigkeit von Schiedsge­richten für vertraglich vereinbarte Investments und die Anwendungsgruppe für Rechte und Verpflichtungen von Investmentvereinbarungen zu definieren.²⁶ Passend zu der Thematik dieser Arbeit wird in der Veröffentlichung auf das deutsch-chinesische Bilateral Investment Treaty, zu Deutsch Bilaterales Investitionsschutzabkommen, aus dem Jahr 2003 verwiesen, in welchem die Begriffe eigens definiert werden.²⁷ So beinhaltet der Begriff “Investment”, welcher in Artikel eins Nummer eins dieses Abkommens definiert wird, “[...] every kind of asset invested directly or indirectly by investors [Hervorh. durch den Verf.] of one Contracting Party in the territory of the other Contracting Party, and in par­ticular, though not exclusively, includes:

(a) movable and immovable property and other property rights such as mortgages and pledges;
(b) shares, debentures, stock and any other kind of interest in companies;
(c) claims to money or to any other performance having an economic value associ­ated with an investment;
(d) intellectual property rights, in particular copyrights, patents and industrial de­signs, trade-marks, trade-names, technical processes, trade and business se­crets, know-how and good-will;
(e) business concessions conferred by law or under contract permitted by law, in­cluding concessions to search for, cultivate, extract or exploit natural resources; any change in the form in which assets are invested does not affect their character as investments; [...]”²⁸.²⁹

Im Rahmen der Untersuchungen dieser Arbeit wird der Fokus insbesondere auf die Po­sitionen unter dem Buchstaben (b) gelegt, da unter diese Unternehmensanteile fallen. Die Definition wird für diese Arbeit um die Beschränkung auf monetäre Größen als In­vestitionswährung erweitert. In direkter Verbindung zu dieser Definition steht die Erläu­terung des Begriffes “Investor”, welcher in der Definition selbst vorkommt (siehe Unter­streichung) und im nachfolgenden Absatz selbst beschrieben wird. In Artikel eins Num­mer zwei (a) des Abkommens werden Investoren im Sinne der Chinesischen Volksre­publik als “[...] natural persons who have nationality of the People's Republic of China in ac­cordance with its laws, [...]”³⁰ bzw. “[...] economic entities, including companies, corporations, associations, partnerships and other organizations, incorporated and constituted under the laws and regulations of and with their seats in the People's Republic of China, irrespective of whether or not for profit and whether their liabilities are limited or not; [...]”³¹ definiert.³²

Da die Definition des Investors lediglich die Zugehörigkeit natürlicher Personen zur chi­nesischen Nationalität bzw. die von Wirtschaftseinheiten zum chinesischen Rechtswe­sen sowie den Sitz dieser Einheiten in der Volksrepublik China voraussetzt, wird die ausführende Investitionstätigkeit gem. Artikel eins Nummer eins im Rahmen dieser Ar­beit als zwingendes Kriterium zur Definition eines Investors vorausgesetzt.³³

Darüber hinaus ist in letzterer Definition nicht eindeutig beschrieben, ob es sich bei die­sen Sitzen um den Hauptsitz oder eine Zweigniederlassung handeln muss. Um die Da­tenbasis und somit die Repräsentativität der Arbeit zu erhöhen, werden Investitionen durch chinesische Zweigniederlassungen in die Datenbasis und Arbeit einbezogen.

Neben der Definition eines Investors wird der Begriff “chinesisch” definiert. Dafür wird der Staat der Volksrepublik China zunächst in die nach dem deutschen Staatsrechtler Georg Jellinek in seinem Werk “Staatslehre” definierten völkerrechtlichen drei Elemente Staatsvolk, Staatsgewalt und Staatsgebiet eingeteilt.^{34 35 36} Betrachtet werden davon ledig­lich die Elemente Staatsvolk und Staatsgebiet, da bei der Orientierung an der Definition des Bilateralen Investitionsschutzabkommens für natürliche Personen die Angehörigkeit zum Staat der Volksrepublik China und für juristische Personen ein Sitz auf dem geo­graphischen Gebiet dieses Staates entscheidend dafür ist, chinesischer Investor zu sein.35,36 Die Staatsangehörigkeit zur Volksrepublik China ist laut dem deutschen Bundesministe­rium des Innern für Bau und Heimat Bedingung zur Bestimmung des Staatsvolkes und Voraussetzung zur Erlangung der Rechte der Partizipation an Wahlen und Abstimmun- gen.³⁷ Gesetzmäßigkeiten bzgl. des Innehabens, des Haltens, des Erwerbs der Staats­angehörigkeit und weiterer Punkte sind laut den Autorinnen Diao und Opitz der Bundes­zentrale für politische Bildung im Staatsangehörigkeitsgesetz der Volksrepublik China zu finden, welches 1980 verabschiedet wurde und bis heute gültig ist.³⁸

Die Dimension Staatsgebiet umfasst gemäß Jellinek das Land als abgegrenztes Gebiet, auf welchem ein Staat ansässig ist und auf welchem die jeweilige Staatsgewalt herrscht und ist somit territorial geographischer Natur.³⁹ Das Staatsgebiet der Volksrepublik China ist laut dem deutschen Geographen Bernd Wünnemann rd. 9,6 Mio. km2 groß und stellt somit das viertgrößte Land der Welt dar, welches 27-mal so groß wie die Bundesrepublik Deutschland ist.^{40 41 42} Gemäß Wünnemann ist das Land von Verwaltungs­seite aus neben den 22 Provinzen Im Rahmen der Arbeit wird das gesamte geographische Territorium,⁴³ welches innerhalb der Grenzen der Volksrepublik China liegt, inklusive autonomer Gebiete, Sonderverwal­tungszonen und regierungsunabhängigen Städten betrachtet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.1.2. Investorenart

In diesem Kapitel wird die Frage untersucht, wie die prozentuale Verteilung von Finanz- und Strategieinvestoren unter chinesischen Investoren ist. Dafür müssen die beiden In­vestorengruppen zunächst definiert werden. Im nächsten Schritt wird anhand von veröf­fentlichten Studien eine Gliederung der Investoren in diese Gruppen untersucht bevor zuletzt die Datenbasis der empirischen Untersuchung in Strategie- und Finanzinvestoren eingeteilt und die Anteilsentwicklung anhand einer Aufgliederung nach Jahren analysiert wird. Zuletzt werden die beiden Ergebnisse in Bezug zueinander gesetzt.

Beide Arten von Kapitelgebern fallen in diesem Kontext unter die Gruppe der Eigen- bzw. Beteiligungskapitalgeber und unterscheiden sich laut Dr. Heik Afheldt, welcher Mitglied der Arbeitsgruppe “Finanzinvestoren” des Managerkreises der Friedrich-Ebert-Stiftung ist, in der Regel durch die Partizipation mit Eigentums-, Informations-, Kontroll- und Stimmrechten sowie unternehmerischem Risiko von Fremdkapitalgebern.⁴⁴ Finanzin­vestoren zielen im Gegensatz zu Strategieinvestoren auf die Realisierung einer Wert­steigerung des Zielunternehmens durch einen späteren Exit ab.⁴⁵ Häufig arbeiten sie lt. Afheldt dafür mit fondsgebundenem Kapital, welches sowohl von Privatpersonen, Stif­tungen als auch von institutionellen Anlegern stammen kann.⁴⁶ Außerdem investiere diese Investorengruppe neben Aktien und Anleihen vor allem in alternative Investments, zu welchen Venture Capital- und Buyout-Fonds, welche laut Afheldt beide unter dem Begriff Private Equity - zu Deutsch Beteiligungskapital - zusammengefasst werden, ge­hören.⁴⁷ Im Gegensatz zu Strategieinvestoren zielt diese Gruppe von Kapitalgebern in der Regel nicht auf strategische Ziele wie die Erweiterung einer Produktpalette, die Er­schließung neuer Segmente oder Eröffnung neuer Vertriebswege ab. Strategische Käu­fer hingegen streben Synergien an, die beispielsweise durch die Integration von Partnern innerhalb der Wertschöpfungskette entstehen. Bei dieser Investorengruppe handelt es sich in der Regel um Kunden, Lieferanten oder Wettbewerber. Ziele sind neben Syner­gien insgesamt langfristige Benefits wie Know-how oder Technologien.

In einer Untersuchung des German Institute of Global and Area Studies, kurz GIGA, aus dem Jahr 2015 wurde festgestellt, dass im Jahr 2014 rd. 22% des Volumens abgeschlos­sener chinesischer M&A-Transaktionen im Ausland auf Finanzinvestoren entfiel.⁴⁸ Auch eine Analyse der Kreditanstalt für Wiederaufbau (nachfolgend KfW) aus dem Oktober 2018 zeigt in einer Analyse deutscher Unternehmenskäufe durch chinesische Investoren der Jahre 2005 bis 2017 eine Minderheit von Finanzinvestoren.⁴⁹ Folgende Grafik der KfW zeigt, dass der Anteil dieser Kapitalgeber nur einen Anteil von 15% ausmacht und der Großteil der Investoren im verarbeitenden Gewerbe tätig ist.⁵⁰

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Aufteilung der Investorenart gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gersten- berger) ^{51 52 53}

Neben diesen öffentlich auffindbaren Analysen wurde anhand der obigen Definitionen mittels einer Recherche eine Einordnung der Investoren gemäß der Datenbasis des Ka­pitels 3.1. vorgenommen.

Dafür wurden zunächst die Profile der Investoren in der Unternehmensdatenbank Bloomberg nach einer Tätigkeit in der Branche der Finanzinvestor untersucht. Falls dort kein Hinweis auf Tätigkeit im Finanzwesen, wie z.B. eine Branchenzuordnung in die Branche “Asset Management” war, wurde die Website der Investoren untersucht soweit eine vorhanden war. War auch hier kein Indiz, wie beispielsweise die Aufstellung eines Portfolios von Investments, auffindbar, wurde das Unternehmen der Gruppe der Strate­gieinvestoren zugeordnet. Andernfalls galt es als Finanzinvestor.

Im Rahmen der Einordnung der Investoren konnten zwei der 280 Investoren nicht ein­geordnet werden, da ihre Namen nicht veröffentlicht wurden.52,53 Somit repräsentiert die Analyse rd. 99,29% der durchgeführten Transaktionen.

Die anschließende jährliche Aufgliederung geschah in Form eines gestapelten Säulen­diagramms zu einhundert Prozent mit folgendem Ergebnis.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Aufteilung der Investorenart gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstel­lung)

Es ist festzustellen, dass sich ein Trend in die Richtung von Finanzinvestoren zeigt. So investierte im Jahr 2009 gemäß der Datenbasis noch kein einziger chinesischer Finan­zinvestor. Beginnend mit der ersten Aktivität von Finanzinvestoren im Jahr 2010 wächst ihr Anteil von rd. 18,18% mit einer Compound Annual Growth Rate von rd. 6,97% auf rd. 33,33% im Jahr 2018. Im Durchschnitt sind während des gesamten Zeitraums rd. 20,21% der Investoren Finanzinvestoren.

Im Vergleich dieses Wertes mit den Werten des GIGA bzw. der KfW sind durchschnittli­che Abweichungen i.H.v. rd. 1,79%-Pkt. bzw. rd. 5,21%-Pkt. feststellbar.54,55 Das Ergeb­nis aller Untersuchungen ist, dass lediglich jeder fünfte bis siebte Investor ein Finanzin­vestor ist.^{54 55 56},⁵⁷

2.1.3. Top-Investoren

Um die Investorenanalyse weiterzuführen, wird die Fragestellung untersucht, welche chi­nesischen M&A-Investoren das höchste Transaktionsvolumen in Mio. EUR und Stück aufweisen. Wie in der vorherigen Analyse werden dafür zunächst Ergebnisse bereits veröffentlichter Analysen dargelegt bevor anschließend die Datenbasis der empirischen Untersuchung geprüft wird, an welche ein Vergleich der beiden Ergebnisse anknüpft.

Um die - anhand der Anzahl der Investoren - häufigsten Investorengesellschaften vor­zustellen, hat die SMB Stolpmann Managementberatungs- und Beteiligungs-GmbH (nachfolgend SMB Consultants) 190 Erwerbe deutscher Unternehmen durch chinesische Investoren von 2005 bis zum April 2017 untersucht und ist zu dem Ergebnis gekommen, dass 21 Investoren, was rd. 11,05% der untersuchten Datenbasis ent­spricht, als transaktionserfahrene Geldgeber mehrfach als Investoren auftreten.^{58 59 60}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Investoren mit höchstem stückmäßigen Transaktionsvolumen gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)60

Die aus der Analyse hervorgehenden 15 am meisten investierenden Unternehmen wer- EY veröffentlichte für die Jahre 2016 bis 2018 Analysen von chinesischen M&A-Deals in Europa mit Entwicklungen zwischen 2006 und dem jeweiligen Analysejahr.⁶¹,⁶²,⁶³ Unter anderem enthalten diese Analysen jahrweise Aufstellungen über die monetär größten Akquisitionen bzw. Beteiligungen in Europa.⁶⁴,⁶⁵,^{66 67 68 69} Dazu gehören für die drei Jahre fol­gende neun Investitionen in Deutschland.67,68,69

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Investoren mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Ernst & Young (Eigene Darstellung nach Kron und Sun)70,71,72

In Anknüpfung daran werden die 15 am häufigsten und am meisten investierenden Ka­pitalgeber in Stück an Transaktionen bzw. in Mio. EUR investiertem Kapital pro Investor aus der Datenbasis des Kapitels 3.1. herausgearbeitet.

Zur Ermittlung der 15 am häufigsten investierenden Kapitalgeber wurden Investoren, die mehrfach an Transaktionen der Datenbasis beteiligt waren, gezählt und der Höhe nach absteigend sortiert, um anschließend die ersten 15 Investoren darzustellen. Zur Sicher­stellung der Vergleichbarkeit der Investoren wurde die Stückzahl der Transaktionen pro Investor in die Anzahl der Transaktionen mit verschiedenen Zielunternehmen und die Anzahl mit dem selben bzw. - bei mehr als einem Zielunternehmen, in welches wieder­holt investiert wurde - denselben Targets unterteilt. Dies ermöglicht eine Relativierung der Transaktionsanzahl pro Investor bei Investitionen in die gleichen Targets.

Das folgende Balkendiagramm zeigt die am häufigsten investierenden chinesischen An­leger in Deutschland in absteigender Reihenfolge nach Investitionen in Stück sortiert.^{70 71 72}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Investoren mit höchstem stückmäßigen Transaktionsvolumen gemäß Ana­lyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Bei Betrachtung der Grafik ist zu erkennen, dass acht der aufgezählten Gesellschaften wiederholt Anteile an den gleichen Zielunternehmen erworben haben. Der Anteil dieser Investoren beträgt somit rd. 53,33%. So sind von den neun Investitionen der HNA Group Co., Ltd. vier auf die Übernahme von insgesamt 9,9% an der Deutschen Bank AG im Jahr 2017 zurückzuführen.⁷³ Des Weiteren wurden im Rahmen von sechs der acht Transaktionen der Weichai Power Co., Ltd. von 2012 bis 2018 insgesamt 40% an der Kion Group AG übernommen.⁷⁴,⁷⁵,⁷⁶,^{77 78 79 80 81 82 83 84 85} Neben der AVIC International Holding Co. mit dem Erwerb von 99,98% der Anteile an der KHD Humboldt AG in zwei Schritten in den Jahren 2010 und 2014 hat auch die Joyson Holding Co., Ltd. die insgesamt einhundertprozen­tige Übernahme der Preh GmbH in zwei Schritte in den Jahren 2011 und 2012 aufge­teilt.78,79,80,81 Zwei der Transaktionen der ShangGong Group Co., Ltd. in den Jahren 2014 und 2017 bestehen aus Anteilsübernahmen von insgesamt 34,90% der Dürkopp Adler AG.82,83 Die fünf Transaktionen der Ningbo Jifeng Auto Parts Co., Ltd. in den Jahren 2017 und 2018 dienen ausschließlich der Übernahme von 84,17% an der Grammer AG.84,85 Im Rahmen von Finanzierungsrunden agierte die Horizon Ventures Ltd. in zwei der vier Transaktionen 2016 und 2018 als Kapitalgeber für die N26 GmbH.⁸⁶,⁸⁷ Auch die China Iron & Steel Research Institute Group Co., Ltd. war wiederholt an dem Erwerb eines Unternehmens beteiligt. Nach einer indirekten Beteiligung an der Cotesa GmbH durch einen Fonds, welcher zu 75% beteiligt war, im Jahr 2017 übernahm sie diese im darauffolgenden Jahr selbst komplett.⁸⁸

Neben den dargestellten Unternehmen mit wiederholter Investitionstätigkeit ist ein wei­teres Unternehmen durch drei Transaktionen und 35 übrige Investoren durch je zwei Transaktionen während der analysierten Jahre in Erscheinung getreten. Das Einpendeln dieser Investoren auf dem Niveau von zwei Transaktionen war ausschlaggebend für die Wahl von der Anzahl von 15 Investoren, da - abgesehen von einem - alle mehrfachen Investoren außerhalb der Top-15 zwei Mal investierten und somit ein Abgrenzungskrite­rium boten. Der Anteil der Investoren mit mehrfacher Investitionstätigkeit beträgt damit rd. 18,21%.

Die anschließende Ermittlung der 15 Investoren mit dem meisten Investitionsvolumen in Mio. EUR geschah durch die Summierung der Transaktionsvolumina auf die jeweiligen Investoren. Anschließend wurden die Transaktionsvolumina in Mio. EUR absteigend sor­tiert und die - um quantitativ einheitlich zu verbleiben - 15 Investoren mit den höchsten Transaktionsvolumina ausgewählt.

Folgendes Balkendiagramm zeigt die 15 am meisten investierenden Kapitalgeber in nach Investitionsvolumen in Mio. EUR sortierter absteigender Reihenfolge.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Investoren mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Der Anteil dieser Kapitalgeber am gesamten Beteiligungskapital der 10-Jahres-Analyse beträgt rd. 79,90%. Auf die Zhejiang Geely Holding Group Co., Ltd. entfallen dabei rd. 18,01% während auf die Cheung Kong Property Holdings Ltd. rd. 13,97% und auf die Midea Int. Co., Ltd. rd. 8,97% entfallen.89,90,91 Zu 137 der 280 Investoren konnte kein Transaktionsvolumen in Mio. EUR ermittelt wer­den, da die Volumina der zugehörigen Informationen nicht veröffentlicht wurden. Die Analyse repräsentiert damit rd. 51,07% der Investoren.

Im Vergleich zu den 15 am häufigsten investierenden Kapitalgebern ist feststellbar, dass vier dieser Investoren in beiden Gruppen vertreten sind. Daraus resultiert, dass beide Gruppen mit rd. 26,67% Übereinstimmung positiv miteinander korrelieren.

Aus einem Vergleich der Gruppe der am häufigsten investierenden Kapitalgebern zu der Studie von SMB Consultants geht hervor, dass sieben der Investoren in beiden Gruppen - wenn auch mit Differenzen hinsichtlich der Menge an getätigten Investitionen - vertre­ten sind.^{89 90 91 92}

Im Vergleich der Gruppe der am meisten investierenden Kapitalgeber mit der Zusam­menstellung der EY-Studie, ist feststellbar, dass die im Ranking ersten sieben der neun Investoren der EY-Studie in beiden Darstellungen enthalten sind und dieses Ranking belegen.⁹³,⁹⁴,⁹⁵ Dies zeigt, wie es bereits in der Einleitung dargelegt wurde, dass die Transaktionsvolumina in den Jahren 2016, 2017 und 2018 im Vergleich zu den Vorjah­ren signifikant gestiegen sind.

2.1.4. Regionale Verteilung

Das Kapitel soll die Frage beantworten, wie sich Investoren regional in geographischen chinesischen Gebieten verteilen. Um den bisherigen Wissensstand zusammenzutragen, werden dafür zunächst veröffentlichte Ergebnisse vorgestellt. Für eine anschließende Analyse der Datenbasis des Kapitels 3.1. wurde daraufhin die Stadt des Hauptsitzes jedes Investors ermittelt, welche anschließend einer Region zugeordnet wurde. An­schließend wurde die Anzahl der Investoren pro Region ermittelt aus der eine Analyse ableitbar ist, deren Ergebnisse in Bezug zu den bereits veröffentlichten Ergebnissen ge­setzt werden.

Aus der im vorigen Kapitel bereits erwähnten Studie der SMB Consultants geht hervor, dass rd. zwei Drittel der chinesischen Kapitalgeber für deutsche Unternehmen in den Provinzen Beijing, Shanghai, Zhejiang oder Hongkong sitzen.⁹⁶ Insbesondere die Anzahl der chinesischen Investoren aus Beijing nahm basierend auf der Studie von 2014 bis 2017 um rd. 111% zu.⁹⁷ In dieser Provinz sitzen vor allem staatseigene Unternehmen. Folgende Darstellung zeigt die Anzahl der Transaktionen pro Provinz als Ergebnis der Analyse.⁹⁸

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Provinzen mit der höchsten Anzahl an Investoren gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann) ⁹⁹

Es ist feststellbar, dass der Anteil der zehn Provinzen mit den meisten Investoren in der Analyse rund 87,89% der gesamten Datenbasis ausmacht.¹⁰⁰ Zu zwei Investoren der Analyse ist laut SMB Consultants kein Sitz verfügbar, sodass die Analyse rd. 98,95% der Transaktionen repräsentiert.¹⁰¹

Die Darstellung dieses Ergebnisses als Kartendiagramm zeigt, dass lediglich an der Ost­küste mehr als zehn Transaktionen pro Provinz durchgeführt wurden.102

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9: Provinzen mit der höchsten Anzahl an Investoren gemäß SMB Consultants (Kartendiagramm)103

Eine Untersuchung der PricewaterhouseCoopers AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft aus dem Jahr 2016 zeigt, das rund zwei Drittel der chinesischen Käufer deutscher Un­ternehmen, die zwischen 2011 und dem Juni 2016 investiert haben, aus dem Süden des Landes kommen.^{102 103 104 105}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10: Aufteilung der Investorensitze gemäß PricewaterhouseCoopers AG (Eigene Darstellung nach Schwarzer)105

Um diese Analysen in Bezug zu der Datenbasis des Kapitels 3.1. zu setzen, wurde die­ses anschließend mit selbigem Fokus analysiert. Zunächst wurden die Städte der jewei­ligen Investoren ausfindig gemacht. Dies geschah - soweit der Unternehmenssitz nicht bereits aus dem Namen hervorgeht - anhand einer Profileinsicht auf den Unternehmens­datenbanken Bloomberg oder North Data bzw. - falls vorhanden - auf den Unterneh­menswebsites selbst.

Dabei war feststellbar, dass fünf Investoren den Hauptsitz in einer Stadt außerhalb von China hatten. Es handelt sich explizit um die

- Allianz X GmbH, die ihren Unternehmenssitz im bayerischen München in Deutschland hat,
- High-Tech Gründerfonds Management GmbH aus dem nordrhein-westfälischen Bonn in Deutschland,
- TopCut GmbH, die ihren Sitz im bayerischen Gersthofen in Deutschland hat,
- Kiri Industries Ltd. aus dem indischen Gujarat sowie die
- Klonasta Holdings Ltd., die in Nikosia in Zypern sitzt.106,107,108,109,110
- A Capital Group Ltd.,
- Louvre Hotels SAS und
- Xi Wu (chinesische Investorin)

Darüber hinaus sind die Hauptsitze von der drei Investoren öffentlich nicht einsehbar. Zu einem vierten Investor konnte kein Hauptsitz gefunden werden, da dessen Name nicht veröffentlicht wurde. Die Unternehmenssitze außerhalb Chinas sind auf verschiedene Gründe zurückzufüh­ren. So ist es beispielsweise möglich, dass der jeweilige Investor nur Teilinvestor einer Transaktion ist und nur zur Vollständigkeit ergänzt wurde, der andere Mitinvestor jedoch chinesischer Herkunft ist.^{106 107 108 109 110 111}

Die darauffolgende Zuordnung der Städte zu geographischen Gebieten geschah mithilfe von Google Maps. Alle vier im Kapitel 2.1.1. erläuterten Gruppen von geographischen Gebieten, also Provinzen, Sonderverwaltungszonen, regierungsunabhängige Städte und autonome Gebiete wurden für die Zuordnung verwendet.

Nach Erstellung der oben genannten Zuordnung wurden folgende zehn Gebiete mit den meisten Investoren in einem Balkendiagramm absteigend nach Anzahl der Investoren in Stück dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 11: Provinzen mit den stückmäßig meisten Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Der Anteil dieser Gruppe an der gesamten Datenbasis beträgt rd. 85,36%. Hongkong sticht als Region mit den meisten Investoren stückmäßig hervor.

Ebenso wurde ein Kartendiagramm mit farblicher Einstufung der Konzentration der In­vestoren in Stück je geographischem Gebiet erstellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In obigem Diagramm wurden die jeweiligen geographischen Gebiete in, je nach Art des Gebietes, verschiedenen Farben umrandet. So wurden die Provinzen in lila, die Sonder­verwaltungszone in grün, die regierungsunmittelbaren Städte in Gelb und die autonomen Gebiete in Rot umrandet.

Es ist erkennbar, dass besonders im Osten und Süden des Landes viele Investoren sit­zen.

Im Vergleich der Ergebnisse der Untersuchungen von SMB Consultants mit denen der Datenanalyse fällt auf, dass die Mehrheit der Investoren im Osten des Landes ihren Hauptsitz haben.¹¹² Gründe dafür sind lt. dem deutschen Geographen Bernd Wünne- mann u.a. historisch bedingt.¹¹³ So seien im Rahmen der wirtschaftlichen Entwicklung Chinas im Osten des Landes Wirtschaftszentren und Ballungsräume gewachsen.¹¹⁴ Währenddessen hatte der - insbesondere nördliche - Westen des Landes nur wenig Teil daran, was vor allem der Landesgröße, Bevölkerungsverteilung und den verschie­denen Klimagebieten geschuldet ist, welche die Entwicklungspolitik und -planung vor teilweise unüberwindbare Hindernisse in Bezug auf Baumaßnahmen, Urbanisierung und Infrastruktur stellten.¹¹⁵ Dies zeigt auch die Verteilung des Bruttoinlandsproduktes, welche von dem National Bureau of Statictics of China, nachfolgend mit NBS abgekürzt, veröffentlicht wurde, auf die einzelnen geographischen Regionen als Indikator für die Wirtschaftskraft des Jahres 2018.¹¹⁶,^{117 118 119}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 13: Regionale Aufteilung des chinesischen BIP gemäß NBS (Eigene Darstellung nach NBS nach Umrechnung in EUR gemäß EZB-Kurs zum 31.12.2018)118,119 Die zehn geographischen Gebiete mit den meisten chinesischen Investoren sind bis auf ein Gebiet bei beiden Analysen die gleichen. Die Gebiete machen bei beiden Analysen über 85% der gesamten Datenbasis aus.¹²⁰

2.1.5. Branchenverteilung

Um einen Eindruck über die Geschäftstätigkeiten der chinesischen Investoren zu ermög­lichen, wird die Frage beantwortet, welchen Branchen diese angehören. Dazu wird nach der Präsentation bisher veröffentlichter Untersuchungsergebnisse die Branchenvertei­lung der Kapitalgeber (siehe Kapitel 3.1., Seite 74 ff.) ermittelt und in einer jahrweisen Aufgliederung der zehn am meisten vertretenen Branchen dargestellt.

Aus einer Untersuchung der KfW aus dem Jahr 2018, die schon im Kapitel 2.1.2. erwähnt wurde, geht hervor, dass es sich bei den chinesischen Erwerbern deutscher Unterneh­men zu einem Großteil um Unternehmen aus dem verarbeitenden Gewerbe handelt.¹²¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 14: Branchenverteilung der Investoren gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger) ¹²²

Daraufhin wurden die Branchen der investierenden Unternehmen ermittelt. Dies ge­schah zunächst anhand der Recherche in der Unternehmensdatenbank Bloomberg und, falls diese keine Ergebnisse lieferte, auf den Unternehmenswebsites selbst. Als Ziel­branchen der Zuordnung wurde auf die 19 Branchen des Prime Standards der Gesell­schaft Deutsche Börse AG zurückgegriffen, welche auch in den Veröffentlichungen “Mul­tiples und Beta-Faktoren für deutsche Branchen” des FINANCE Magazins verwendet wurden, welche im späteren Verlauf dieser Arbeit als Benchmark für die Berechnung der Prämienzuschläge der chinesischen Investoren verwendet werden.¹²³ Dabei wurde bei der Branche “Industrie” zusätzlich eine Unterteilung in die Branche “Maschinenbau” vor­genommen, da diese in dem Bericht nicht explizit vorgenommen wurde.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Daraufhin wurden zur Beibehaltung der Übersichtlichkeit aufgrund der Menge der Bran­chen die zehn Branchen, denen die meisten Investoren angehören, ausgewählt.

Anschließend wurde folgende jahrweise Darstellung der prozentualen Branchenzugehö­rigkeit der Investoren im jahrweisen Säulendiagramm zu einhundert Prozent gewählt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 15: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Es ist erkennbar, dass in acht von zehn untersuchten Jahren mindestens fünfzig Prozent der Investoren den drei Branchen “Finanzielle Services”, “Industrie (Maschinenbau)” und “Industrie” angehörten. Durchschnittlich betrug der Anteil dieser drei Branchen an der Gesamtheit rd. 52,73%.¹²⁴

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 16: Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Durch­schnitt) (Eigene Darstellung)

Bei Summierung der Branchen “Industrie (Maschinenbau)”, “Industrie” und “Automobil­industrie” zu der Gruppe “Verarbeitendes Gewerbe” ergibt sich ein durchschnittlicher prozentualer Anteil von 39,3% dieser Gruppe.

Im Vergleich zu der Analyse der KfW fällt auf, dass der Anteil des verarbeitenden Ge­werbes in der Untersuchung der Datenbasis der empirischen Untersuchung um rd. 27,70%-Pkt. geringer ist.¹²⁵ Dies kann unter anderem mit den verschiedenen Untersu­chungsjahren oder mit einer unterschiedlichen Vorgehensweise bei der Branchenein­gliederung zusammenhängen. Nichtsdestotrotz ist der Anteil der im verarbeitenden Ge­werbe tätigen Investoren und der Gruppe der Finanzinvestoren in beiden Untersuchun­gen am höchsten.

2.2. Deutsche Unternehmen

Um die Datenbasis des Kapitels 3.1. zusammenzustellen, wird auch der obige Begriff mit einer Definition präzisiert. Im Anschluss daran wird auf Unternehmensgrößen, Inves­titionsvolumen in Stück und Mio. EUR, regionale Verteilung sowie Branchenangehörig­keit eingegangen.

Duplikate von Zielunternehmen wurden nach selbiger Vorgehensweise des Kapitels 2.1. eliminiert, um die Ergebnisse nicht zu verfälschen.

2.2.1. Definition

Zur Erläuterung des Begriffes der deutschen Unternehmen wird dieser wie im Kapitel

2.1.1. aufgeteilt. Die Definitionskriterien sind dieselben wie im Kapitel 2.1.1.

Zunächst wird der Begriff “Unternehmen” definiert. Da es sich hierbei um einen unbe­stimmten Rechtsbegriff handelt, gibt es keine eigene Legaldefinition der Bundesrepublik Deutschland für den Begriff des Unternehmens.¹²⁶

Im Rahmen einer Ausarbeitung des Deutschen Bundestages der Unterabteilung und des Fachbereiches Europa mit dem Titel “Der unionsrechtliche Unternehmensbegriff und seine Konsequenzen für die Ausgabe von Arzneimitteln durch den Staat bzw. öffentliche Einrichtungen” aus dem Jahr 2014, die sich mit der Fragestellung beschäftigt, ob öffent­liche Einrichtungen bzw. der Staat bei der Verteilung von Medikamenten als Unterneh­men i.S.d. Rechts der Europäischen Union gelten, wird bei der Erwähnung des unions­rechtlichen Begriffs des Unternehmens auf eine Rechtsprechung des Europäischen Ge­richtshofs verwiesen.¹²⁷ Laut dieser Rechtsprechung der sechsten Kammer des Europä­ischen Gerichtshofs des 23.04.1991 in der Rechtssache C-41/90 gilt im EU-Wettbe­werbsrecht “[...] jede eine wirtschaftliche Tätigkeit ausübende Einheit, unabhängig von ihrer Rechts­form und der Art ihrer Finanzierung.”¹²⁸ als Unternehmen.¹²⁹

Diese Definition impliziert aufgrund der Erwähnung der Rechtsform, dass es sich bei einem Unternehmen um eine juristische Person handelt.¹³⁰

Neben dieser rechtlichen Definition wird das Unternehmen von der Bundeszentrale für politische Bildung im Rahmen einer inhaltlichen Definition als “[...] ein in der Marktwirtschaft vorkommendes wirtschaftliches Gebilde, das nach einem von der Unternehmensleitung bestimmten Wirtschaftsplan durch Einsatz der Produkti­onsfaktoren Güter hervorbringt, vorrangig mit der Zielsetzung, einen möglichst hohen Gewinn zu erwirtschaften [...]”¹³¹ definiert.¹³²

Im Rahmen der weitergehenden Erläuterung zu dieser Definition wird außerdem auf den deutschen Betriebswirtschaftler Erich Gutenberg verwiesen, welcher das Unternehmen als Produktionsfunktion bzw. eine Verknüpfung von Produktionsfaktoren be- schreibt.133,134 Die nach Gutenberg definierten drei elementaren Produktionsfaktoren sind

- menschliche Arbeitsleistungen,
- Betriebsmittel und
- Werkstoffe.^{133 134 135}

Da die Grundlage der Leistungserstellung bzw. -verwertung nach Gutenberg menschli­ches Handeln mit seinen Entscheidungen ist, kommt laut Gutenberg zu diesen Faktoren noch der dispositive Faktor Geschäfts- und Betriebsleitung hinzu.¹³⁶ Falls die Funktionen Planung und Organisation von der Führung ausgelagert werden, unterteilt sich laut Gu­tenberg der dispositive Faktor in

- Geschäfts- und Betriebsleitung,
- Planung und
- Betriebsorganisation.¹³⁷

Im Rahmen dieser Arbeit wird die Prämisse getroffen, dass die Bedingungen letzterer Definition des Begriffes “Unternehmen” erfüllt sind.

Um anschließend den Begriff “deutsch” zu definieren, wird sich an dem Bilateralen In­vestitionsschutzabkommen der Volksrepublik China und der Bundesrepublik Deutsch­land orientiert, welche im Artikel eins Nummer eins folgendes besagt: “[...] the term "investment" means every kind of asset invested directly or indirectly by investors of one Contracting Party in the territory of the other Contracting Party, [Hervorh. durch den Verf.] [...]”¹³⁸,¹³⁹

Da Anteile an deutschen Unternehmen im Abkommen in einer Aufzählung von Invest­mentobjekten in der Position unter dem Buchstaben (b) durch “[...] shares, debentures, stock and any other kind of interest in companies; [...]”¹⁴⁰ explizit genannt wurde (siehe Kapitel 2.1.1., Seite 11), ist mit diesem Abkommen bereits die geographische Definition von deutschen Unternehmen als im Territorium der Bun­desrepublik Deutschland beschrieben.141 Diese Definition deckt sich mit der im Kapitel

2.1.1. von Georg Jellinek beschriebenen Definition des Begriffes des Staatsgebietes

Deutschland hat laut der Bundeszentrale für politische Bildung eine Fläche von rd. 358 Tsd. km2 und liegt im Weltrang der größten Länder auf Platz 62.143 Die Verwaltungsglie­derung besteht aus den 16 Bundesländern

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.2.2. Unternehmensgrößen

In folgendem Kapitel wird auf die Frage eingegangen, wie sich die Unternehmensgrößen der Zielunternehmen gemessen am Umsatz in Mio. EUR aufteilen. Dazu werden zu­nächst bereits veröffentlichte Ergebnisse von Studien vorgestellt bevor die Datenbasis des Empirieteils untersucht und die Ergebnisse mit denen der Studien verglichen wer­den.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 17: Aufteilung der Unternehmensgrößen gemäß SMB Consultants (Eigene Dar­stellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann) ¹⁴¹

Die größte Gruppe ist nach den Umsatzgrößen die der KMUs, welche einen Anteil von rd. 36,94% ausmacht.¹⁴² Im Rahmen der Untersuchung von 190 Transaktionen konnte zu 79 der Zielunternehmen keine Umsatzgröße ermittelt werden, sodass die Daten die gesamte Datenbasis - unter der Annahme, dass jedes Zielunternehmen in der Analyse nur ein einziges Mal vorkommt - zu rd. 58,42% repräsentieren.¹⁴³,¹⁴⁴

Zu Vergleichszwecken wird nachfolgend die Verteilung der Umsatzgrößen der Zielunter­nehmen des Kapitels 3.1. untersucht. Die Ermittlung des Umsatzes der Geschäftsjahre der Zielunternehmen wurde zum letzten Bilanzstichtag vor dem Veröffentlichungsdatum der jeweiligen Transaktion durchgeführt. Als Quelle für die Umsatzerlöse wurde der Bun­desanzeiger herangezogen. Wurde kein Umsatz veröffentlicht, so wurde ein “n.v.”-Ver- merk (“nicht veröffentlicht”) angegeben. Anschließend wurden die Umsätze zunächst entsprechend der Umsatzdefinition der Europäischen Kommission in Kleinst- und kleine, zu denen Unternehmen bis zehn Mio. EUR jährlichem Umsatz gehören, und mittlere Unternehmen, zu denen Unternehmen mit bis zu fünfzig Mio. EUR jährlichem Umsatz gehören, eingeteilt.¹⁴⁵ Die weitere Einteilung orientiert sich an der Staffelung der Analyse von SMB Consultants, die aus der Abbildung 17 hervorgeht.¹⁴⁶

Das Ergebnis ist folgendes Säulendiagramm zu einhundert Prozent.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 18: Jahrweise Aufteilung der Unternehmensgrößen gemäß Analyse eigener Da­ten (Eigene Darstellung)

Auf dem Diagramm geht hervor, dass der Anteil der KMUs bis auf zwei Jahre stets über 40% liegt. Besonders auffällig ist das Jahr 2013, in welchem der Anteil der KMUs mit rd. 88% signifikant höher als in den anderen Jahren ist. Grund dafür ist, dass in diesem Jahr nur ein großes Unternehmen erworben wurde. Insgesamt ist zwischen den beiden Grup­pen von Unternehmensgrößen kein eindeutiger Trend, sondern eine leicht zyklische Be­wegung mit den Höhepunkten der Übernahmen von KMUs in den Jahren 2013 und 2017 feststellbar. Außerdem fällt auf, dass die Erwerbe von Kleinstunternehmen in der zweiten Hälfte der Jahresreihe deutlich häufiger vorkommen als in der ersten, in welcher lediglich ein Kleinstunternehmen im Jahr 2012 erworben wurde.

Im Durchschnitt ist folgende Aufteilung erkennbar.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 19: Jahrweise Aufteilung der Unternehmensgrößen gemäß Analyse eigener Da­ten (Durchschnitt) (Eigene Darstellung)

Es wird deutlich, dass der durchschnittliche Anteil von Zielunternehmen, die ein Umsatz­volumen von über fünfzig Mio. EUR p.a. erzielen, rd. 57% beträgt. Während das Verhält­nis von Übernahme der KMUs zu großen Unternehmen noch relativ ausgewogen er­scheint beträgt der Anteil von übernommenen Kleinstunternehmen nur rd. 10%.

Die Anzahl der nicht veröffentlichten Umsatzerlöse wird in obigen Diagrammen nicht dargestellt, um die Übersichtlichkeit zu sichern. Sie beträgt über den gesamten Zeitraum 222 Stück, sodass die veröffentlichten Analysedaten die gesamte Datenbasis mit einem Anteil von 40,80% repräsentieren.

In beiden Analysen stellt die Gruppe der großen Unternehmen den Großteil dar und un­terscheidet sich anteilsmäßig im Vergleich um lediglich rd. 6%-Pkt.¹⁴⁷

2.2.3. Top-Zielunternehmen

Anschließend wird die Frage beantwortet, welche Zielunternehmen am häufigsten ge­kauft wurden bzw. für welche Zielgesellschaften das meiste Kapital in Mio. EUR gezahlt wurde. Dafür werden erst bereits veröffentlichte Analysen vorgestellt und dann eine Ana­lyse der eigenen Datenbasis durchgeführt, um letztlich einen Vergleich anzustellen.

Da keine Daten zu den mengenmäßig häufigsten Zielunternehmen veröffentlicht wur­den, werden nachfolgend lediglich die Zielunternehmen mit dem monetär größten Über­nahmevolumen vorgestellt. Dafür wird auf die gleichen EY-Studien des Kapitels 2.1.3. zurückgegriffen, welche die Jahre 2016 bis 2018 repräsentieren.¹⁴⁸,¹⁴⁹,^{150 151 152 153} Die neun Ziel­unternehmen mit dem größten Übernahmevolumen sind demnach die folgen- den.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Werden diese neun Transaktionen in Bezug zu dem von EY ermittelten Transaktionsvo­lumen der Jahre 2016 bis 2018 gesetzt, ist feststellbar, dass sie einen Anteil von rd. 79,86% ausmachen.161,162,163 Zum Vergleich mit der empirischen Datenbasis wurde eine Menge von 15 Zielunterneh­men gewählt, sodass die Häufigkeit der Top-Übernahmen in Äquivalenz zu der der Top­Investoren dargestellt wird (siehe Kapitel 2.1.3., Seite 16 ff.). Die Berechnung der am häufigsten gekauften Unternehmen wird durch die Summierung der Transaktionen, bei denen das Target das gleiche war - unabhängig vom Umfang der Beteiligung - durch­geführt. Im zweiten Schritt wird die Ermittlung der Zielunternehmen, für die das meiste Kapital gezahlt wurde durch die Summierung der Transaktionsvolumina wiederholter Zielobjekte in Mio. EUR durchgeführt.

Um die Ergebnisse vergleichen und die Transaktionsanzahl relativieren zu können, wurde in der Analyse zwischen Transaktionen mit verschiedenen Investoren und sol­chen mit gleichem bzw. - bei mehr als einem Investor - gleichen Investoren unterschie­den.

Die Ermittlung der 15 Zielunternehmen, an denen am häufigsten Anteile erworben wur­den, geschah durch eine Zählung der wiederholten Zielunternehmen auf Basis der Daten des Kapitels 3.1. mit anschließender, der Höhe nach absteigender Sortierung. Daraufhin^{154 155 156 157 158 159} wurde anhand der Investoren der einzelnen Zielgesellschaften untersucht, welches der Unternehmen mehrfach Kauftarget der Kapitalgeber war. Die Anzahl dieser Transaktio­nen, in denen die Zielunternehmen wiederholt vorkamen, wurde anschließend gezählt und zur eindeutigen graphischen Darstellung von den gesamten wiederholten Zielunter­nehmen separiert.

Die Ermittlung der Zielobjekte, für die insgesamt das meiste Investitionsvolumen aufge­wendet wurde, erfolgte durch eine Summierung der Transaktionsvolumina auf Basis der Daten des Kapitels 3.1. auf die jeweiligen Targets. Nach einer absteigenden Sortierung der Transaktionsvolumina in Mio. EUR wurden die 15 Zielunternehmen mit dem höchs­ten Transaktionsvolumen ausgewählt.

Folgendes Balkendiagramm zeigt die 15 Zielunternehmen, an welchen sich am häufigs­ten beteiligt wurde, in absteigender Reihenfolge nach Transaktionen in Stück sortiert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 21: Zielunternehmen mit höchstem stückmäßigen Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Zunächst fällt auf, dass sich die Transaktionen pro Unternehmen nach den vier Unter­nehmen, welche jeweils in mindestens drei Transaktionen erworben wurden, relativ schnell auf das Niveau von zwei Transaktionen einpendeln. Außerdem ist erkennbar, dass neun der 15 Zielunternehmen von immer gleichen Investoren gekauft wurden. Sechs wurden währenddessen von jeweils verschiedenen Kapitalgebern erworben. So wurden die 40% der Kion Group AG von 2012 bis 2018 durch sechs Transaktionen von der Weichai Power Co., Ltd. übernommen.¹⁶⁰,¹⁶¹,¹⁶²,¹⁶³ Außerdem wurden in den Jahren 2017 und 2018 im Rahmen von fünf Transaktionen der Ningbo Jifeng Auto Parts Co., Ltd. 84,17% der Grammer AG übernommen.168,169 Im Jahr 2017 wurden von der HNA Group Co., Ltd. im Rahmen von vier Transaktionen 9,9% an der Deutschen Bank erwor­ben.^{164 165 166 167 168} Ebenso dienen zwei Transaktionen der ShangGong Group Co., Ltd. (SGSB) aus 2014 und 2017 der Übernahme von insgesamt 34,9% an der Dürkopp Adler AG.171,172 Weitere fünf Übernahmen mit einem gleichem Investor wurden in zwei Schritte geteilt. So geschah dies beispielsweise bei dem Erwerb von 86,47% der Kuka AG in den Jahren 2015 und 2016 durch die Midea Int. Co., Ltd., beim gesamten Kauf der Preh GmbH durch die Joyson Holding Co., Ltd. in den Jahren 2011 und 2012, der Beteiligung der WUS Printed Circuit Co., Ltd. an der Schweizer Electronic AG in Höhe von insgesamt 19,74% in den Jahren 2014 und 2017 und dem Erwerb von 99,98% der KHD Humboldt Wedag Int. AG durch die AVIC Int. Holding Co. in 2014 und 20 1 7.¹⁶⁹,¹⁷⁰,¹⁷¹,¹⁷²,^{173 174 175} Die HPTec GmbH wurde ungewöhnlicherweise von der China Tungsten and Hightech Materials Co., Ltd. im Jahr 2016 und erneut 2018 vollständig übernommen.178,179 Nach Ersterwerb im Jahr 2016 ist die Gesellschaft vom Erwerber an die China Minmetals Non-ferrous Metals Co.,Ltd., ein Tochterunternehmen, übertragen worden.¹⁷⁶,¹⁷⁷ Durch welche Art der Über­tragung - bspw. Verkauf - und ob diese direkt oder indirekt war wurde nicht veröffent­licht. Im Jahr 2018 wurde die HPTec GmbH wieder vom Tochterunternehmen durch die China Tungsten and Hightech Materials Co., Ltd. übernommen.¹⁷⁸,¹⁷⁹

Über die hier dargestellten 15 Unternehmen hinaus sind alle weiteren Zielunternehmen in dem betrachteten Zeitraum in nur einer Transaktion erworben worden. Der Anteil der Zielunternehmen, die mehrfach erworben wurden, beträgt somit rund 4,20%.

Im Vergleich zu den 15 am häufigsten investierenden Kapitalgebern ist feststellbar, dass sechs der neun Investoren der Transaktionen mit gleichem Investor ebenso zu den Top- 15 Investoren mit gleichem Zielunternehmen gehören, was einem Anteil von rund 66,7% entspricht.

Folgendes Balkendiagramm zeigt die 15 Zielunternehmen, für die im betrachteten Zeit­raum der Datenbasis das insgesamt, also auch in mehreren Transaktionen, meiste In­vestitionsvolumen in Mio. EUR aufgewendet wurde in sortierter, absteigender Reihen­folge.

Daimler AG ista Int. GmbH Kuka AG Deutsche Bank AG Prudentia Pensionskasse AG WindMW GmbH EEW Engery from Waste GmbH Kion Group AG Biotest AG Hanwha Q CELLS GmbH KraussMaffei Group GmbH [...]-Lizenz der Boehringer Ingelheim GmbH Aixtron SE Medion AG Grammer AG

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 22: Zielunternehmen mit höchstem monetären Transaktionsvolumen gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Aus dem Diagramm geht im Vergleich zu den 15 Zielunternehmen, in die am häufigsten investiert wird, hervor, dass vier der Zielunternehmen in beiden Gruppen vorkommen. Dies entspricht einem Anteil von rd. 26,67% der 15 Zielunternehmen.

Mit diesem Anteil von rd. 26,67% ist eine positive Korrelation zwischen den Gruppen der 15 monetär am meisten investierenden Kapitalgeber und den 15 Zielunternehmen, in die monetär am meisten investiert wurde, feststellbar (siehe Kapitel 2.1.3., Seite 16 ff.).

Das Investitionsvolumen der 15 Zielunternehmen mit den höchsten Beteiligungen macht rd. 78% am gesamten Investitionsvolumen der 10-Jahres-Analyse aus. Auf die erworbe­nen Anteile der Daimler AG entfallen dabei rd. 18,01%, während auf die der ista Int. GmbH rd. 13,97% und auf die der Kuka AG rd. 8,97% entfallen.

In die Analyse sind 194 von 357 Zielunternehmen nicht eingeflossen, da die Transakti­onsvolumina in Mio. EUR zu den zugehörigen Transaktionen nicht veröffentlicht wurden. Somit repräsentiert letztere Analyse rd. 45,66% aller Zielunternehmen.

Im Vergleich dieser letzten Analyse zu der von EY ist erkennbar, dass acht der neun Targets der EY-Analyse auch in der Zusammenstellung der Empiriedaten enthalten sind.¹⁸⁰,¹⁸¹,^{182 183 184 185} Lediglich Robert Bosch Starter Motors ist aufgrund des vergleichsweise niedrigen Transaktionsvolumens nicht in dieser letzten Analyse enthalten. Es wird deut­lich, dass der Anteil der in den Rankings vorkommenden Transaktionsvolumina in Bezug auf die gesamten Transaktionsvolumina der untersuchten Jahre bei beiden Analysen rd. achtzig Prozent beträgt.187,188,189 Ein möglicher Grund für die hohe Übereinstimmung bei­der Untersuchungsergebnisse ist die signifikante Höhe der dargestellten Transaktions­volumina, welche weitestgehend ausschließt, dass andere Transaktionen in diesen sehr hohen Streubereich fallen.

2.2.4. Regionale Verteilung

Das folgende Kapitel beantwortet die Frage, welchen geographischen Gebieten in Form von deutschen Bundesländern die Zielunternehmen angehören. Dazu wird ein Vergleich zwischen veröffentlichten Analysen und der Datenbasis des Kapitels 3.1. durchgeführt. Für letzteres wurde die Stadt des Hauptsitzes jeder Zielgesellschaft recherchiert, welche anschließend einem Bundesland zugeordnet wurde. Daraufhin wurde die Anzahl der Zielunternehmen in den jeweiligen Bundesländern gelistet und eine Analyse abgeleitet.

Eine Analyse von 175 chinesischen Firmenbeteiligungen in Deutschland zwischen 2014 und 2017 im Rahmen einer Studie der Bertelsmann-Stiftung aus dem Jahr 2018 zeigt ihre regionale Verteilung.¹⁸⁶

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 23: Bundesländer mit stückmäßig meisten Zielbeteiligungen gemäß Bertels- mann-Stiftung (Eigene Darstellung nach Jungbluth)191 Der Anteil der Beteiligungen in Baden-Württemberg an der Gesamtheit beträgt rd. 22,29%-Pkt. und liegt anteilsmäßig lediglich rd. 0,58%-Pkt. vor dem Bundesland Nord­rhein-Westfalen, welches einen Anteil von rd. 21,71% aufweist.^{187 188}

Eine Studie der Hans Böckler Stiftung zusammen mit der NRW.INVEST GmbH aus dem August 2015 besagt, dass Nordrhein-Westfalen mit 23 Übernahmen deutscher Unter­nehmen durch chinesische Investoren zwischen 2000 und Ende 2014 im Vergleich zu 115 Übernahmen in ganz Deutschland noch “[...] Investitionsstandort Nr. 1 in Deutsch­land [...]”¹⁸⁹ war.¹⁹⁰

Die Studie von SMB Consultants zeigt zwischen 2005 und 2017 folgende Anteile je Bun- desland.¹⁹¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 24: Bundesländer mit stückmäßig meisten Zielunternehmen gemäß SMB Con­sultants (Kartendiagramm) ¹⁹²

Folgendes Balkendiagramm selbiger Untersuchung zeigt die detaillierte Verteilung in Stück.¹⁹³

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 25: Bundesländer mit stückmäßig meisten Zielunternehmen gemäß SMB Con­sultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)198

Auch aus dieser Untersuchung geht hervor, dass in Nordrhein-Westfalen die meisten Zielunternehmen sitzen.^{194 195} Es ist erkennbar, dass insbesondere die drei Bundesländer, in denen die meisten Zielunternehmen sitzen, mit je über 35 angehörigen Unternehmen aus den anderen Bundesländern signifikant hervorstechen.¹⁹⁶ Auf Nordrhein-Westfalen entfällt dabei ein Anteil von rd. 21,05%.¹⁹⁷

Für die Analyse der empirischen Datenbasis zum Vergleich mit den obigen Analysen wurden im ersten Schritt die Städte der Zentralen der jeweiligen Zielgesellschaften ge­sucht. Dafür wurde - soweit der Unternehmenssitz nicht bereits aus dem Namen her­vorgeht - der Bundesanzeiger bzw. die Unternehmensdatenbank North Data herange­zogen soweit im Bundesanzeiger selbst keine Informationen gefunden wurden. Sollten auch auf North Data keine Informationen öffentlich ersichtlich sein, so wurden weitere Quellen, wie beispielsweise die Unternehmensdatenbank Bloomberg, herangezogen.

Auffällig war dabei, dass der Hauptsitz von zehn Zielunternehmen außerhalb von Deutschland lag. Dazu gehörte die

- KSK Automotive Components (Pinghu) Co., Ltd., die in Pinghu in der chinesi­schen Provinz Zhejiang sitzt,
- Guangdong KSD Automotive Components Co., Ltd. aus der chinesischen Stadt Jiangmen in der Provinz Guandong,
- Montex-Maschinenfabrik Ges.m.b.H., die im österreichischen St. Stefan im Be­zirk Rohrbach sitzt,
- Monforts Fong's Textile Machinery Co., Ltd., welche ihren Sitz in der chinesi­schen Sonderverwaltungszone Hong Kong hat,
- EyeSense AG, die im schweizerischen Basel im Kanton Basel-Stadt sitzt,
- Tianjin Balfour Electricity Co., Ltd. (online keine Stadt auffindbar) aus der chine­sischen Provinz Tianjin,
- HEL-WITA Sp. Z o.o. aus der polnischen Landgemeinde Biale Biota,
- Beijing Gelpag Energy Technology Co., Ltd. aus der chinesischen regierungsun­abhängigen Stadt Beijing,
- Lumikko Technologies Oy, die im finnländischen Seinäjoki sitzt sowie
- Schürzholz Polska Sp Z o.o. aus der polnischen Landgemeinde Komor- niki 202,203,204,205,206,207

Außerdem ist der Hauptsitz eines Joint Ventures zwischen der Industrial and Commer­cial Bank of China (ICBC) und der Bernhard Schulte GmbH & Co. KG nicht auffindbar, da der Name der Gesellschaft öffentlich nicht auffindbar ist.^{198 199 200 201 202 203 204} Im Rahmen eines Erwerbs des Steigenberger Hotels in Deidesheim wurden zehn weitere Hotels mit übernom­men.²⁰⁵ Auch deren Orte wurden nicht veröffentlicht.

Grund für Unternehmenssitze außerhalb Deutschlands ist beispielsweise, dass diese Zielunternehmen in Rahmen einer Transaktion einer deutschen Gesellschaft miterwor­ben wurden und somit aus Vollständigkeitsgründen mit in die Analyse aufgenommen wurden.

Die anschließende Gliederung der Städte in die Bundesländer geschah mithilfe der Da­tenbank der Website Datendieter.²⁰⁶

Anschließend wurde ein Kartendiagramm mit farblicher Einstufung der Konzentration der Zielunternehmen in Stück je Bundesland erstellt, was die Leitfrage des Kapitels beant­wortet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Es ist deutlich sichtbar, dass die Mehrheit der Zielunternehmen im Westen bzw. Süden des Landes ihren Hauptsitz haben.

Die zehn Bundesländer mit den meisten Zielunternehmen sind in folgendem Balkendia­gramm absteigend nach Anzahl der Zielunternehmen in Stück dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 27: Bundesländer mit stückmäßig meisten Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Die drei Bundesländer mit den meisten angehörigen Unternehmen haben mit je über fünfzig Zielunternehmen je Bundesland einen signifikanten Anteil von Zielunternehmen. Ihr Anteil der Zielunternehmen an der Gesamtdatenbasis beträgt rd. 59,10%.

Im Gegensatz zu zwei der drei veröffentlichten Ergebnisse zeigt sich, dass auf Grund­lage der Datenbasis des Kapitels 3.1. Baden-Württemberg mit einem Vorsprung von rd. 1,96%-Pkt. vor Nordrhein-Westfalen das Bundesland ist, in dem die meisten Zielgesell­schaften sitzen. Die drei Bundesländer mit den meisten Zielunternehmen sind jedoch in allen Analysen Baden-Württemberg, Nordrhein-Westfalen und Bayern wobei die Diffe­renz der Anzahl an Zielunternehmen ersterer Bundesländer immer minimal ist.211,212,213

2.2.5. Branchenverteilung

Für eine Übersicht der Tätigkeiten der Targets, wird- analog zu Kapitel 2.1.5. - die Frage untersucht, in welchen Branchen die einzelnen Targets tätig sind. Zu diesem Zwecke werden zunächst bereits veröffentlichte Datenanalysen untersucht. Im Laufe dieser Un­tersuchung wird auf den von der chinesischen Regierung veröffentlichten Strategieplan “Made in China 2025” eingegangen, welcher in Bezug zu den Branchen der Targets gesetzt wird. Daraufhin wird die Branchenzugehörigkeit der Zielunternehmen des Kapi­tels 3.1. recherchiert und dann die zehn am meisten vertretenen Branchen ausgewählt und jahrweise zugeteilt.^{207 208 209}

Eine Analyse der im Kapitel 2.1.2. erstmals erwähnten Studie von SMB Consultants zeigt, dass ein Großteil der Zielunternehmen der von 2005 bis 2017 erworbenen Unter­nehmen im Maschinen- bzw. Fahrzeugbausektor tätig ist.^{210 211}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Auch die im Kapitel 2.1.3. bereits erwähnten EY-Studien der Jahre 2016 bis 2018 zeigen bei Summierung, dass der Großteil der deutschen Zielunternehmen, in die chinesische Personen Kapital investiert haben, im Industriebereich tätig sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 30: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Ernst & Young (Ei­gene Darstellung nach Kron und Sun) ^{212 213 214 215 216 217} ’ ²¹⁸ ’ ^{219 220 221 222 223 224 225 226}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 32: Branchenverteilung der investoren gemäß KfW (Eigene Darstellung nach Gerstenberger) ²²⁷

Da die Regierung der Volksrepublik China im Jahr 2015 den Strategieplan “Made in China 2025” veröffentlichte, welcher anlässlich der vierten industriellen Revolution in Verbindung mit einer schnellen Transformation der chinesischen ökonomischen Ent­wicklung veröffentlicht wurde, um die Chancen der Neustrukturierung bisheriger interna­tionaler industrieller Aufteilungen von Arbeitsmustern zu nutzen, und in Verbindung da­mit Schlüsselbranchen aufstellte, wird im Folgenden eine Korrelation zwischen den Branchen deutscher Zielunternehmen im Rahmen chinesischer Investitionen und den Schlüsselsegmenten geprüft.²²⁸

Auf Grundlage der vier Prinzipien

- eines markt- und regierungsgetriebenen, vitalisierenden Umfeldes für Unterneh­men,
- der langfristigen Planung und Schaffung einer wettbewerbsfähigen, nachhaltigen Fertigungsindustrie und
- des Werbens für die Entwicklung der Fertigungsindustrie mit dem Fokus auf einer ökonomischen und sozialen Entwicklung sowie
- der Grundlagenlegung für eine unabhängige Entwicklung mit einer gleichzeitigen Offenheit für Kooperationen werden in Rahmen von drei Schritten neue Strategieziele verfolgt, aus denen ein ange­strebtes Resultat hervorgeht.²²⁹ Diese sind die folgenden:

1. Schritt:²³⁰

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2. Schritt:²³¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3. Schritt:²³²

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Aus diesen Strategiezielen wurden folgende neun strategische Aufgaben entwickelt:^{233 234 235 236 237 238 239 240 241 242}.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Im Rahmen der Analyse der Branchenverteilung wird lediglich der Punkt sechs unter- sucht.²⁴³ Dieser sieht eine signifikante Entwicklung in Schlüsselsegmenten vor.²⁴⁴

Zu diesen zählen folgende Bereiche und Zielsetzungen²⁴⁵: ^{246 247 248 249 250 251 252 253 254 255}.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Unter Berücksichtigung dieser zehn Segmente stellt eine weitergehende Analyse der KfW die Entwicklung der Transaktionen in den jeweiligen Branchen von dem Jahr der Veröffentlichung des Strategieplans in 2015 bis zum Jahr 2017 dar.²⁵⁶ Dabei ist auffällig, dass rd. 63,09% der Zielunternehmen in diesen zehn Branchen tätig und wie folgt auf­geteilt sind.²⁵⁷

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 33: Branchenverteilung der Investoren in Bezug zu MIC 2025 gemäß KfW (Ei­gene Darstellung nach Gerstenberger) ²⁵⁸

Eine Analyse der Bertelsmann-Stiftung beginnt mit 2014 noch ein Jahr zuvor, zeigt mit dem Ende in 2017 jedoch ähnliche Ergebnisse.²⁵⁹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 34: Branchenverteilung der Investoren in Bezug zu MIC 2025 gemäß Bertels- mann-Stiftung (Eigene Darstellung nach Jungbluth) ²⁶⁰

Anschließend wurde eine Analyse der empirischen Datenbasis durchgeführt. Dafür wurde anfangs eine jahrweise Löschung von Doppelungen vorgenommen, um keine Er­gebnisse für eine anschließende Analyse zu verfälschen.

Daraufhin wurden die Branchen der Unternehmen ermittelt. Zunächst wurden dafür die bereits vorhandenen Quellen, aus denen die Transaktionen für das Kapitel zwei ermittelt wurden, untersucht. Von den Jahren 2013 bis 2018 konnte eine Vielzahl der Branchen dank der Veröffentlichung im Magazin “Investment Plattform China/Deutschland” gut er­mittelt werden. Für Vorjahre bzw. Transaktionen, für die das Magazin keine Branchen­zuteilung bot, wurde auf die Unternehmensdatenbank Bloomberg bzw., falls diese keine Ergebnisse lieferte, auf die Unternehmenswebsites selbst zurückgegriffen. Als Zielbran­chen der Zuordnung wurden ebenso wie im Kapitel 3.1.4. die 18 Branchen der Bench­mark-Quelle inklusive Unterteilung der “Industrie”-Branche in “Industrie” und “Industrie (Maschinenbau)” gewählt.

Aufgrund der Vielzahl an Branchen wurden zur Sicherstellung der Übersichtlichkeit die zehn Branchen mit den meisten angehörigen Unternehmen zur jahrweisen Darstellung der Branchenverteilung nach Menge der Investoren in einem Säulendiagramm zu ein­hundert Prozent gewählt und die Leitfrage wie folgt beantwortet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 35: Jahrweise Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

In acht von zehn Jahren gehörten mindestens fünfzig Prozent der Zielunternehmen den Branchen “Industrie (Maschinenbau)”, “Automobilindustrie” und “Technologie” an. Durchschnittlich betrug der Anteil dieser drei Branchen an der Gesamtheit rd. 52,59%.

Im Vergleich zu Kapitel 2.1.5. ist feststellbar, dass nur die Branche Industrie (Maschi­nenbau) Teil der drei Branchen mit den meisten angehörigen Unternehmen in beiden Gruppen ist.

Neun der zehn Branchen, denen die meisten Unternehmen der Datenbasis angehören, sind sowohl in der Analyse des Kapitels 2.1.5. als auch in dieser Analyse vertreten - wenn auch - aufgrund von einer unterschiedlichen Menge an angehörigen Unternehmen - auf einem anderen Platz in der Analyse. Auffällig ist insbesondere, dass der Branche “Finanzielle Services” in der Investorenanalyse die meisten Unternehmen angehören während diese Branche in der Analyse der Zielunternehmen den 17. der 19 Plätze be­legt. Der Grund dafür ist, dass ein Großteil der Kapitalgeber in der Investorenanalyse Finanzinvestoren waren, die der Branche “Finanzielle Services” zugeordnet wurden.

Um die Vergleichbarkeit mit korrekten Relationen beizubehalten, wurden die übrigen Branchen unter dem Punkt “Sonstige” gebündelt.

Neben dieser Analyse wurden die Transaktionen der Jahre 2015 bis 2018 außerdem den zehn Segmenten des “Made in China 2025”-Plans zugeordnet, um aus einer weiter­führenden Analyse einen Vergleich zu bisherigen Ergebnissen anzustellen und diese um das Jahr 2018 zu erweitern.

Für die Jahre 2015 bis 2017 wurde für die Zuordnung der Zielunternehmen zu Branchen auf die bereits geschehene Zuordnung der Bertelsmann-Stiftung zurückgegriffen soweit die Zielunternehmen darin aufgeführt wurden.²⁶¹ War dies nicht der Fall, wurde anhand von Recherche auf den Unternehmenswebsites geprüft, ob eine Zuordnung möglich war. Dabei wurden Produkte, Dienstleistungen und Geschäftseinheiten untersucht und bei möglicher Einordnung den zehn Segmenten zugeordnet.

Als Ergebnis stellte sich heraus, dass rd. 59,49% der untersuchten Zielunternehmen zu folgender Aufteilung in den zehn Segmenten tätig sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 36: Branchenverteilung der Investoren gemäß Analyse eigener Daten (Durch­schnitt) (Eigene Darstellung)

Im Vergleich zu der Verteilung der Bertelsmann-Stiftung der Jahre 2014 bis 2017 ist feststellbar, dass sowohl in der Gruppe der Top-5-Branchen als auch in der Gruppe der weiteren fünf Branchen die gleichen Unternehmen - wenn auch mit einer anderen Verteilung - vertreten sind.²⁶² Bis auf den Bereich Energiesysteme, welcher in der Ana­lyse der Datenbasis den vierten Platz belegt, sind die Top-3-Segmente dieselben.²⁶³ Da­bei ist feststellbar, dass das Segment “Biopharma und hochleistungsfähige Medizinge­räte” und “Energiesparen und Fahrzeuge auf Grundlage erneuerbarer Energien” ihren Rang miteinander “getauscht” haben.²⁶⁴

2.3. Prämien

Zur Durchführung der empirischen Untersuchung wird nun der Kernbegriff “Prämie” de­finiert, um welchen es sich im Empirieteil grundlegend handelt. Darüber hinaus wird eine Analyse der Transaktionsvolumina als Summe der einzelnen Unternehmenspreise, die zur Berechnung der Prämien benötigt werden, durchgeführt, um den Umfang der 362 Transaktionen zu veranschaulichen und Entwicklungen bzw. Trends abzubilden. Ab­schließend wird der aktuelle Stand der Forschung zu der Leitfrage dargelegt.

2.3.1. Definition

Zur Definition des Begriffes Prämie, mit welcher die Übernahmeprämie im Rahmen von Mergers & Acquisitions gemeint ist, sollte zunächst die Ermittlung des Kaufpreises eines Unternehmens betrachtet werden. Selbige Methodik kann auch auf Unternehmensan­teile angewendet werden.

So baut der Kaufpreis eines Unternehmens auf dem Equity Value als Unternehmens­wert, welcher mit einer Reihe an Bewertungsmethoden ermittelt werden kann, auf. Auf­grund von subjektiven Kriterien wie der Unterbewertung des Zielunternehmens oder der Erlangung von Kontrolle, ggf. sogar der Kontrollmehrheit über das Zielunternehmen, mit der der Käufer seine künftige Ertrags- und Marktsituation verbessern kann, wird laut dem deutsch-amerikanischen Wirtschaftswissenschafter Andreas Dombret seitens des Käu­fers ein Aufschlag auf den Unternehmenswert gezahlt.²⁶⁵ Neben dem Willen, von künfti­gen wirtschaftlichen Erfolgen des Erwerbers finanziell entschädigt zu werden, möchte der Käufer sich laut dem deutschen Manager Wolfang Dörfler darüber hinaus auch von möglichen künftigen Gewinnen durch beispielsweise Kurssteigerungen entschädigen lassen.²⁶⁶ Seitens des Veräußerers ist eine Transaktion laut Dombret insbesondere dann sinnvoll, wenn der letztendliche Kaufpreis über dem eigentlichen Wert seines Unterneh­mens bzw. seines Unternehmensanteils liegt, um mit der Transaktion Gewinne zu erzie­len, was zu einer Differenz zwischen Unternehmenswert und Kaufpreis führen kann.²⁶⁷ Nicht zuletzt führen laut Dombret die gesamten Einflüsse des Marktes, inklusive des Angebotes und der Nachfrage, zu einer Differenz zwischen Unternehmenswert und letzt­endlichem Kaufpreis.²⁶⁸

Bei Gesellschaften, deren Anteile in Form von Aktien gehandelt werden, wird der Unter­nehmenswert als Marktkapitalisierung durch die Anzahl der emittierten Aktien multipli­ziert mit dem Aktienkurs bestimmt. Bei diesem Bewertungsvorgehen ist zu beachten, dass als Unternehmenswert die Marktkapitalisierung vor Veröffentlichung der Verkaufs­absicht herangezogen werden sollte, um eine Verfälschung des Aktienkurses zu vermei­den, da dieser laut den deutschen Ökonomen Hartmut Schmidt und Stefan Prigge im Rahmen der Veröffentlichung einer Transaktionsabsicht in der Regel steigt.²⁶⁹

Die in dieser Arbeit untersuchte Prämie besteht also aus dem, in nachfolgender Grafik dargestellten, Spread zwischen Unternehmenswert und Unternehmenspreis.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.3.2. Transaktionsvolumina

Zum Ende des Kapitels hin wird die Frage beantwortet, wie sich das Transaktionsvolu­men über die zehn Jahre in Stück sowie in Mio. EUR entwickelt. Dazu werden zunächst Ergebnisse bisheriger Analysen vorgestellt bevor aus einer Darstellung von Diagram­men der Empiriedaten der beiden im Vorsatz ausgewählten Größen Entwicklungen ab­geleitet werden.

Eine Analyse von SMB Consultants aus der im Kapitel 2.1.3. bereits erwähnten Studie zeigt die Entwicklung des Transaktionsvolumens in Stück von 2005 bis April 2017.²⁷⁰

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 38: Jahrweise Transaktionsvolumina in Stück gemäß SMB Consultants (Eigene Darstellung nach Schmidt, Schmodde und Stolpmann)271

Es ist erkennbar, dass das Jahr 2016 mit 41 Transaktionen den Höhepunkt und das Jahr 2009 mit zwei Transaktionen den Tiefpunkt bildet.^{271 272 273 274}

Auch das Transaktionsvolumen in Mio. EUR wird in der Studie analysiert.273

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anhand der monetär höhenmäßigen Entwicklung ist erkennbar, dass das Jahr 2016 auch hier signifikant den Höhepunkt bildet.²⁷⁵ Das Transaktionsvolumen für den Erwerb der KUKA AG bildet 2016 rund die Hälfte des gesamten Volumens ab.²⁷⁶

Auch die Analyse der KfW, welche in der in Kapitel 2.1.2. bereits erwähnten Studie 302 M&A-Transaktionen von KMUs untersuchte, welche als Unternehmen mit einem jährlichen Umsatz von bis zu fünfhundert Mio. EUR definiert waren und der Hans Böckler Stiftung zusammen mit der NRW.INVEST GmbH, die bereits in einer Studie des Kapitels 2.2.4. erwähnt wurde, bestätigen, dass 2016 das Jahr mit dem sowohl stückmäßig als auch monetär höchsten Transaktionsvolumen war.²⁷⁷,^{278 279}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 41: Jahrweise Transaktionsvolumina in Stück gemäß Hans Böckler Stiftung in Kooperation mit NRW.INVEST (Eigene Darstellung nach Guggemos und Horzetzky) ²⁸⁰

Lediglich bei der im Kapitel 2.1.3. vorgestellten EY-Studie stellt sich heraus, dass das Jahr 2017 monetär ein höheres Transaktionsvolumen als das Vorjahr hatte.²⁸¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 42: Jahrweise Transaktionsvolumina in Mio. USD und Stück gemäß Ernst & Y­oung (Eigene Darstellung nach Sun) ²⁸²

Die anschließende zum Vergleich geschehene Ermittlung des Transaktionsvolumens der Datenbasis des Kapitels 3.1. in Mio. EUR geschah durch die Summierung der mo­natlichen und jährlichen Transaktionsvolumina. Für die Berechnung konnte lediglich das Volumen der Transaktionen, zu denen es veröffentlicht wurde, was einen Anteil von 170 Stück bzw. rd. 46,96% ausmacht, herangezogen werden.

Als Diagrammart zur Visualisierung der beiden Größen wurde ein Säulendiagramm für das Transaktionsvolumen in monetärer Größe gewählt. Die Menge der Transaktionen wurde in diesem Diagramm mit Hilfe einer Linie dargestellt. Die Skalen für das monatli­che Transaktionsvolumen in Mio. EUR wurden für die Jahre 2009 bis 2013 sowie für die Jahre 2014 bis 2018 den jeweiligen Größengegebenheiten angepasst, durch die eine möglichst vollständige Darstellung aller monatlicher Volumina erreicht werden soll. So wurde das Maximum für Transaktionsvolumen in Mio. EUR für den ersten Zeitrahmen bei fünfhundert Mio. EUR angesetzt, da dieses außer im Juni 2011 und im August 2012 nie überschritten wurde. Aufgrund dessen, dass dieses im darauffolgenden zweiten Zeit­rahmen jedoch - insbesondere in den letzten drei Jahren - viermal überschritten wurde und die monatlichen Transaktionsvolumina insgesamt stark gestiegen sind, wurde hier ein Maximum von zweitausend Mio. EUR angesetzt. Das Maximum der Skala für die Menge der Transaktionen wurde aufgrund der Gegebenheit, dass dieses für alle Transaktionen ausreichend hoch ist und die monatlichen mengenmäßigen Differenzen die Vergleichbarkeit nicht beeinträchtigen für alle Jahre mit dem Maximum zwölf ange­setzt.

Das Ergebnis der jährlichen Aufgliederung der Transaktionsvolumina ist das Folgende.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 43: Jahrweise Transaktionsvolumina in Mio. EUR und stück gemäß Analyse eigener Daten vor Eliminierung von Ausreißern (Eigene Darstellung)

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Abbildung 44: Transaktionsvolumina in 2009 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

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Abbildung 45: Transaktionsvolumina in 2010 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

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Abbildung 46: Transaktionsvolumina in 2011 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

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Abbildung 48: Transaktionsvolumina in 2013 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 49: Transaktionsvolumina in 2014 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

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Abbildung 50: Transaktionsvolumina in 2015 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 51: Transaktionsvolumina in 2016 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 52: Transaktionsvolumina in 2017 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 53: Transaktionsvolumina in 2018 in Mio. EUR und Stück gemäß Analyse eigener Daten (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Es ist auffällig, dass einzelne Transaktionen die Maxima der Diagramme teilweise signi­fikant übersteigen. Um aus einer Summierung der Transaktionsvolumina der zehn Jahre in einem weiteren kombinierten Säulendiagramm eindeutige Trends ablesen zu können, werden diese Ausreißer im nächsten Schritt eliminiert.

Dazu werden die Daten zunächst in einem Boxplot dargestellt, um die Verteilung gra­phisch zu verdeutlichen. Zunächst wird dazu das erste bzw. untere Quartil, welches als 25%-Quantil den Anfang der Box bildet mithilfe der Formel

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Ist der untere Zaun größer als der kleinste Wert der Datenbasis, so reicht ein Whisker bzw. “Schnurbarthaar” vom unteren Ende der Box bis zum unteren Zaun bzw. zum nächstgrößeren Merkmalswert. In diesem Falle werden alle kleineren Beobachtungen als Ausreißer betrachtet. Ist der untere Zaun kleiner als der kleinste Wert der Datenbasis, wie es hier der Fall ist, so reicht der untere Whisker bis zum Minimalwert, sodass es keine Ausreißer gibt.

Falls der obere Zaun größer als der Maximalwert der Daten ist, reicht der obere Whisker bis zum Maximalwert der Datenbasis. Andernfalls reicht er bis zum oberen Zaun, sodass alle größeren Beobachtungen als Ausreißer gelten. Letzteres ist hier der Fall.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 54: Ausreißer der

Transaktionsvolumina (Eigene Darstellung) Diese Analyse führt zu dem Ergebnis, dass, wie oben zu sehen, alle 22 Werte über dem oberen Zaun als Ausreißer gelten. Die Datenbasis für das summierte Diagramm besteht also aus 148 Transaktionsvolumina in Mio. EUR, was rd. 40,88% der gesamten Trans­aktionen repräsentiert und der zeitlichen Einteilung aller 362 Transaktionen. Die Eliminierung dieser Werte aus der Datenbasis des Säulendiagramms führt zu fol­gendem Ergebnis.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Transaktionsvolumen (in Mio. EUR) Transaktionsvolumen (in Stk.)

Abbildung 55: Monatsweise summierte Transaktionsvolumina in Mio. EUR und Stück ge­mäß Analyse eigener Daten nach Eliminierung von Ausreißern (Eigene Darstellung)

Es ist erkennbar, dass sich sowohl das Transaktionsvolumen in Mio. EUR als auch in Stk. proportional zueinander in Zyklen entwickelt. Der Monat mit den meisten Transakti­onen in Stück und Mio. EUR ist der Juli mit 41 Stück und 1.513,87 Mio. EUR nach Eli­minierung der Ausreißer. Währenddessen sind die Monate mit dem geringsten Transak­tionsvolumen der Mai mit einem Volumen von 18 Stück mit 230 Mio. EUR und der No­vember mit 18 Stück mit 299 Mio. EUR.

Im Vergleich bisheriger Ergebnisse mit denen der Datenbasis ist erkennbar, dass der Großteil der Analysen den - mengenmäßigen und monetären - Höhepunkt des Trans­aktionsvolumens im Jahr 2016 aufweisen. Die Stückzahl dieses Jahres variiert bei den Untersuchungen - vor Eliminierung von Ausreißern - zwischen 43 und 77 Stück. Das monetäre Transaktionsvolumen bei 12.560 Mio. USD oder 12.163 Mio. EUR.

2.3.3. Aktueller Stand der Forschung

Anknüpfend an diese Analysen der Strukturen der chinesischen Investoren, deutschen Zielunternehmen und Transaktionsvolumina werden bisherige Ergebnisse zu dem spe­zifischen Thema der Arbeit vorgestellt. Da bisher keine Untersuchungen zu der exakten Thematik veröffentlicht wurden, werden vergleichbare Analysen und deren Ergebnisse aufgezeigt.

So geht aus einem Journal zweier Dozentinnen der US-amerikanischen Cornell Univer­sity mit dem Titel “Chinese companies conquering the world: A descriptive analysis of the rapid rise of Chinese acquisitions”²⁸³ aus dem Jahr 2019, in welchem chinesische M&A der Jahre 2000 bis 2016 im Ausland untersucht wurden, hervor, dass die Prämien - gemessen an den EV/Umsatz- und P/E-Multiplikatoren - von 2000 bis 2008 rd. 27,6% und von 2009 bis 2016 rd. 36,4% betrugen.²⁸⁴ Als möglicher Grund der höheren Prämien wurde der nicht vorhandene Verkaufswille aufgrund einer Unbekanntheit chinesischer Investoren im Vergleich zu solchen aus den USA genannt.²⁸⁵

Ein ähnliches Ergebnis zeigt eine Untersuchung zweier Studentinnen der BI Norwegian School of Management im Rahmen ihrer Masterthesis mit dem Titel “Bid Premium in Chinese outbound M&A”²⁸⁶ aus dem Jahr 2012.²⁸⁷ Im Rahmen der Untersuchung von 81 Transaktionen chinesischer Investoren im Ausland zwischen 1986 und 2011 stellte sich heraus, dass die durchschnittliche Übernahmeprämie bei rd. 47,13% liegt, während die Standardabweichung rd. 44,83% beträgt.²⁸⁸ Währenddessen beträgt der Median rd. 29,41%.²⁸⁹ Die kleinste Prämie der Untersuchungsbasis beträgt in dieser Analyse rd. 0,84% und die größte rund 155,92%.²⁹⁰

In einer tiefergehenden Studie dreier Wirtschaftswissenschaftler von US-amerikani­schen Universitäten mit dem Titel “The cost of pride: Why do firms from developing countries bid higher”²⁹¹ aus dem Jahr 2011 werden im Rahmen der Untersuchungen die Übernahmeprämien von Unternehmen aus Entwicklungsländern, zu denen auch noch China gezählt wird, für Unternehmen in bereits entwickelten Ländern, zu denen Deutsch­land und die USA zählen, in Bezug zu den Prämien von Unternehmen in entwickelten Ländern für Targets in entwickelten Ländern gesetzt.²⁹² Das Ergebnis der Analyse ist, dass die Prämien von Gesellschaften aus Entwicklungsländern rund 16% höher sind.²⁹³ Dieses Untersuchungsergebnis wird - insbesondere in Bezug auf China - auch durch eine Untersuchung der Investmentbank J.P. Morgan aus dem Jahr 2013 gestützt, wel­che zeigt, dass die Prämien chinesischer Investoren bei einer Eingrenzung der Zielun­ternehmen auf solche aus Nordamerika rd. 33% betrugen während Prämien von Inves­toren aus anderen Ländern rund 25% betrugen.²⁹⁴

Wird der Fokus bei den Untersuchungen auf europäische Zielunternehmen, wie es drei Wirtschaftswissenschaftler der litauischen Vilnus University in einer Untersuchung mit dem Titel “COMPARISON OF PREMIUMS OF CHINESE AND EUROPEAN COMPA­NIES IN MERGERS AND ACQUISITIONS IN EUROPE”²⁹⁵ im Jahr 2015 getan haben, gelegt, so sind die Ergebnisse bereits vergleichbarer mit der Leitfrage dieser Arbeit.²⁹⁶ So wurden in dieser Arbeit zwischen 2000 und 2013 veröffentlichte Transaktionen mit öffentlichem Dealvolumen untersucht, in deren Rahmen durch Erwerbe durch Käuferun­ternehmen mit Sitz in China an börsengelisteten Zielunternehmen mit Sitz in der EU, Norwegen, der Schweiz und den Balkanstaaten mehr als 10% der Anteile übernommen wurden.²⁹⁷ Anhand dieser Definition konnten 17 Transaktionen identifiziert werden.²⁹⁸ Zur Ermittlung der Prämie wurde in der Untersuchung der Angebotspreis pro Aktie durch den Anteilspreis zum Zeitpunkt t geteilt.²⁹⁹ Letzterer Preis ist der Preis an der Börse t Tage vor der Bekanntgabe der Transaktion.³⁰⁰ Als Zeitpunkt wurden hier - um das Risiko der Einbeziehung von Ereignissen, welche nicht mit der Akquisition, sondern mit beein­flussten Fluktuationen auf den Aktienpreis zusammenhängen - ein Tag und - wegen einer höheren Repräsentativität aufgrund keiner Beeinflussung durch “durch­gesickerte” Informationen über die mögliche Akquisition - dreißig Tage gewählt.³⁰¹ Nach Auswertung der Transaktionen wurde festgestellt, dass bei Verwendung von einem Tag als t durchschnittliche Prämien i.H.v. rd. 36,5% und von dreißig Tagen rund 42,2% ge­zahlt wurden.³⁰²

Die Studie “Why Are Chinese MNES Not Financially Competitive in Cross-border Acqui­sitions? The Role of State Ownership” kommt der Untersuchung dieser Arbeit am nächs­ten.³⁰³ In dieser haben drei Wirtschaftswissenschaftler - zwei aus den USA und einer aus Deutschland stammend - 450acht Akquisitionen chinesischer Unternehmen im Aus­land zwischen den Jahren 1990 und 2011 auf deren Übernahmeprämien untersucht.³⁰⁴ Im Rahmen dieser Untersuchung wurde die Übernahmeprämie als prozentuale Differenz zwischen dem Angebotspreis für das Zielunternehmen und dem Aktien-Schlusskurses des Zielunternehmens vier Wochen vor der Veröffentlichung der Akquisition definiert.³⁰⁵ Da eine Aufgliederung in die einzelnen Zielländer vorgenommen wurde, geht aus der Analyse hervor, dass im Rahmen von drei Transaktionen chinesischer Investoren in Deutschland eine durchschnittliche Prämie von rd. 28,46% gezahlt wird.³⁰⁶ Im Vergleich dazu wird für alle Zielunternehmen, die im Ausland liegen eine Prämie i.H.v. rd. 19,54% gezahlt.³⁰⁷

Aus den Analysen geht hervor, dass die Prämie chinesischer Investoren für ausländi­sche Unternehmen zwischen rund 19,54% für die Jahre zwischen 1990 und 2011 und rd. 47,13% für die Jahre 1986 und 2011 schwankt.³⁰⁸,^{309 310 311} Währenddessen konnte für Transaktionen mit europäischen Zielunternehmen zwischen 2000 und 2013 - bei Ver­wendung des Aktienschlusskurses dreißig Tage vor Bekanntgabe der Übernahme - eine Übernahmeprämie von durchschnittlich rd. 42,2% und für Transaktionen mit deutschen Zielunternehmen zwischen 1990 und 2011 von rund 28,46% festgestellt werden.310,311

2.4. Fazit

Als Ergebnis des Kapitels drei sind einige Analyseergebnisse und Trends der Analyse der empirischen Datenbasis des Kapitels 3.1. zusammenzufassen.

So ist ab 2010 ein Trend zur Zunahme von Finanzinvestoren mit einer CAGR i.H.v. rd. 6,97% erkennbar. Zu den Top-3-Investoren zählen in absteigender Reihenfolge nach Anzahl der Investitionen die Fosun Int. Holdings Ltd., die HNA Group Co., Ltd sowie die Weichai Power Co., Ltd. Der Anteil von Investoren, die in mehr als einer Transaktion investiert haben, beträgt rund 18,21%. Von diesen Kapitalgebern handelt es sich zu rd. 80,39% um Strategieinvestoren. Monetär sind die Top-3-Investoren nach absteigender monetärer Höhe die Zhejiang Geely Holding Group Co., Ltd., die Cheung Kong Property Holdings Ltd. und die Midea Int. Co., Ltd. Auf diese drei Unternehmen entfällt in Bezug auf das gesamte Transaktionsvolumen der zehn Jahre ein Anteil von insgesamt rd. 40,95%. Von den Top-15-Investoren, auf welche im Vergleich zum Vorsatz ein Anteil von rund 79,90% entfällt, sind nach monetärer Höhe zwei Drittel Finanzinvestoren. Rd. 18,82% der Investoren befinden sich in Hong Kong, während etwa 14,02% der Kapital­geber in der Provinz Guangdong und rd. 13,28% der Investoren in Beijing sitzen. Durch­schnittlich betrug der Anteil der Investoren, die den Branchen “Finanzielle Services”, “In­dustrie (Maschinenbau)” und “Industrie” angehören, rd. 52,73%.

Der Anteil großer Zielunternehmen, also solcher mit mindestens fünfzig Mio. EUR Um­satz p.a. beträgt im Durchschnitt rd. 56,86%. Die Top-3-Zielunternehmen nach Anzahl der Transaktionen sind die Kion Group AG, die Grammer AG und die Deutsche Bank AG nach absteigender Reihenfolge. Der Anteil von Targets, in die in mehr als einer Transaktion investiert wurde, beträgt rd. 4,20%. Nach monetärer Höhe sind die drei Un­ternehmen, in die am meisten investiert wurde, in absteigender Reihenfolge die Daimler AG, die ista Int. GmbH und die Kuka AG. Diese drei Unternehmen wurden von obigen Top-3-Investoren erworben, sodass auch deren Investitionsvolumen rund 40,95% aller Investitionen der Datenbasis entspricht. Von den Zielunternehmen befinden sich rd. 22,41% in Baden-Württemberg, rd. 20,45% in Nordrhein-Westfalen und rd. 16,25% in Bayern. Der Anteil der Zielunternehmen, die in den Branchen “Industrie (Maschinen­bau)”, “Automobilindustrie” und “Technologie” angehören, beträgt im Durchschnitt rd. 52,59%.

Betrachtet man die jahrweise Entwicklung der Transaktionsvolumina in Mio. EUR und Stück auf Grundlage der Daten des Kapitels 3.1. ist feststellbar, dass die Transaktions­anzahl in 2016 nach der Veröffentlichung des im Kapitel 2.2.5. vorgestellten “Made in China 2025”-Strategieplans im Jahr 2015 um rd. 35,09% gestiegen ist und sich die Höhe der gezahlten Kaufpreise mehr als verzehnfacht hat. Die Tatsache, dass die Summe der gezahlten Kaufpreise in beiden darauffolgenden Jahren nicht so rapide sinkt wie die der Anzahl der chinesischen Unternehmenskäufe deutet darauf hin, dass es sich bei den Zielunternehmen um große Unternehmen handeln könnte bzw. dass die für die Zielun­ternehmen gezahlte Prämie - bspw. aufgrund der erhöhten Nachfrage - gestiegen sein könnte. Das gesamte Transaktionsvolumen entwickelt sich aus monatlicher Sicht zyk­lisch miteinander. Der Höhepunkt der vier Zyklen liegt dabei mit - vor Eliminierung von Ausreißern - 43 Transaktionen und einem Volumen von rd. 7.789,87 Mio. EUR im Juli, während der Tiefpunkt mit einem Volumen von 280 Mio. EUR bzw. 299 Mio. EUR mo­netär und mit einer Stückzahl von je 18 im Mai sowie November liegt.

3. Empirische Forschung

Im Anschluss an diese Analyse der Transaktionen wird nun der Empirieteil dieser Arbeit aufgezeigt. Dafür wird zunächst die Datenbasis der Transaktionen mit ihren Quellen vor­gestellt. Daraufhin wird auf das gewählte Bewertungsvorgehen der Multiplikatormethode eingegangen bevor die Bezugsgrößen der Bewertung erläutern werden. Anschließend werden auf Grundlage der im Kapitel 3.1. veröffentlichten Kaufpreise in Verbindung mit den jeweiligen Bezugsgrößen die Multiplikatoren der Zielunternehmen ermittelt. An­schließend werden diese in Bezug zu Benchmark-Multiples gesetzt. Daraus wird die For­schungsfrage, wie sich die Zahlungsbereitschaft chinesischer Investoren für deutsche Unternehmen entwickelt, beantwortet.

3.1. Datenbasis

Die Zusammenstellung der im Folgenden in Tabellenform aufgezählten M&A-Transakti- onen chinesischer Investoren in Deutschland entstammt Großteils den im folgenden Un­terkapitel erläuterten Veröffentlichungen. Zur Vervollständigung der Datenbasis wurde außerdem Recherche zu jeder Transaktion betrieben, um Informationen, die online vor­liegen und nicht in den vorgestellten Veröffentlichungen enthalten waren, zu ergänzen. Diesbezügliche Datenquellen sind häufig die Unternehmenswebsites der Targets, deren Jahresabschlüsse oder Unternehmensnachrichten und -meldungen.

Für die rot eingerahmten Transaktionen wurden Multiplikator-Berechnungen angestellt, welche anschließend für die Ermittlung der Prämien herangezogen wurden. Dabei wur­den die im Kapitel 3.2.3.2. identifizierten Ausreißer außer Acht gelassen. Die übrigen Transaktionen wurden aus Gesichtspunkten, welche in den folgenden Unterkapiteln er­läutert werden, nicht zur Berechnung der Differenz herangezogen.

Falls sich die Gesellschaftsnamen der Investoren oder Targets geändert haben, wurde angestrebt, in der Tabelle den heutigen Namen der Gesellschaft zu verwenden. Auf­grund der Menge an Daten sowie der internationalen Divergenz bzgl. Veröffentlichungs­standards kann die Vollständigkeit der aktuellen Namenserfassung nicht garantiert wer­den.

In Bezug auf die prozentuale Höhe der im Rahmen der Transaktionen erworbenen An­teile wurde bei Transaktionen, deren Transaktionsvolumen in Prozent nicht veröffentlicht wurde, die Annahme getroffen, dass es sich um Minderheitsübernahmen handelt, um eine Einordnung vorzunehmen und die Übersichtlichkeit zu maximieren.

Bei Transaktionen, bei denen - beispielsweise im Rahmen von Finanzierungsrunden - mehrere Investoren tätig waren, welche im Rahmen der Aufzählung als “etc.” gekennzeichnet wurden, konnten die übrigen Investoren dieser Transaktion durch Re­cherchearbeit nicht auffindbar gemacht werden.

3.1.1. Wesentliche Quellen der Datenbasis

Die Studie “Chinesische Akquisitionen in Deutschland 2005-2017. - Studie und Überblick zu Unternehmen, Branchen, Größen, geographischen Schwerpunkten sowie beteiligten Beratern -”³¹² des Düsseldorfer Unternehmens SMB Consultants beschäftigt sich mit, zwischen 2005 und dem April 2017, ausgeführten Unternehmenstransaktionen chinesi­sche Erwerber an deutschen Unternehmen.³¹³ In der Studie werden Zielunternehmen, Käufer sowie die Jahre der Transaktionen aufgelistet.³¹⁴ Außerdem werden Äußerungen zu Tendenzen bzgl. monetärer und quantitativer Transaktionshöhe, Branchen und Standorten der Targets und Investoren sowie deren Unternehmensgrößen getätigt.³¹⁵ Die Studie wurde für die Tabellen der Jahre 2009 bis 2017 verwendet.

Ein Report im Rahmen der Mitbestimmungsförderung der Hans Böckler Stiftung mit dem Titel “Ausverkauf der Hidden Champions? Wie und warum chinesische Investoren deut­sche Weltmarktführer übernehmen”³¹⁶, welcher im Mai 2013 von Herrn Dr. Oliver Emons veröffentlicht wurde, liefert Informationen bzgl. Intensität, Art und Transaktionsvolumen der M&A von 1996 bis 2012.³¹⁷ Außerdem analysiert der Report die Zielbranchen der Investoren.³¹⁸ Informationen des Reports flossen in die Tabellen der Jahre 2009, 2010 und 2011 ein.

Ein Report des gleichen Autors, der ebenfalls im Rahmen der Mitbestimmungsförderung obiger Stiftung veröffentlicht wurde, mit dem Titel “Chinesische Investitionen 2016. Er­fahrungen von Mitbestimmungsakteuren.”³¹⁹ wurde im Oktober 2017 veröffentlicht und fasst die Erfahrungen von Arbeitnehmervertretern als Mitbestimmungsakteure bei Un­ternehmensübernahmen mit chinesischen Investoren zusammen.³²⁰ Dabei werden u.a. die Transaktionen von chinesischen Serieninvestoren in Deutschland von 2008 bis 2017 aufgezählt, welche für die Erarbeitung der Tabellen der Jahre 2010 bis 2016 relevant waren.³²¹

Die Studie “Chinesische M&A-Aktivitäten in Deutschland”³²², welche die Wirtschaftsprü­fungsgesellschaft PricewaterhouseCoopers im Mai 2016 veröffentlicht hat, bietet eine umfassende Analyse der Transaktionsstruktur und geht dabei u.a. auf das Transaktions­volumen und die regionale Verteilung der chinesischen Investitionen ein.³²³ Darüber hin­aus sind die Top-10-Transaktionen chinesischer Investoren für deutsche Unternehmen der Jahre 2010 bis 2016 aufgelistet.³²⁴ Diese fanden für die Auflistung der T ransaktionen der Jahre 2010, 2011 sowie 2015 Anwendung.

Die Veröffentlichung “Zunahme von M&A-Aktivitäten. Übernahme von chinesischen Un­ternehmen in Deutschland”³²⁵ der beiden Rechtsanwälte Dr. Malte J. Hiort und Patrick Heid, welche von der Graf von Westphalen Rechtsanwälte Partnerschaft publiziert wurde, fasst die letzten Entwicklungen chinesischer Akquisitionen in Deutschland zu­sammen und geht auf Besonderheiten dieser chinesischen Auslandsinvestitionen ein.³²⁶ Sie beinhaltet u.a. eine Liste von chinesischen M&A-Aktivitäten der Jahre 2010 und 2011 in Deutschland, die zur Erstellung der Tabellen der beiden Jahre genutzt wurde.³²⁷

Eine weitere Veröffentlichung der Hans Böckler Stiftung, verfasst von Wolfgang Müller, mit dem Titel “Chinesische Investoren und Auswirkungen auf Arbeitsbeziehungen und Mitbestimmung”³²⁸ fasst u.a. Zielunternehmen, deren Branche und Mitarbeiteranzahl so­wie die Zuordnung, ob es sich um einen Konzern, ein privates Unternehmen, ein Private Equity Unternehmen oder ein insolventes Unternehmen handelt, den Investor inklusive Zuordnung, ob dieser in öffentlicher oder privater Hand ist, sowie das Anteilsvolumen der Transaktion in Prozent aus den Jahren 2005 bis 2017 zusammen.³²⁹

In einer Gemeinschaftspublikation der Hans Böckler Stiftung mit der NRW.INVEST GmbH aus dem Oktober 2017 mit dem Titel “Chinesische Übernahmen in Europa und Deutschland. Erfahrungen mit und von chinesischen Investoren”³³⁰, welche sich mit chi­nesischen M&A in Nordrhein-Westfalen beschäftigt, ist u.a. eine Zusammenfassung von chinesischen Beteiligungen bzw. Übernahmen in Nordrhein-Westfalen von 2005 bis 2014 inkl. Angabe des Zielunternehmens, dessen Branche und Sitz, des Käuferunter­nehmens sowie des Jahres der Transaktion enthalten.³³¹ Die Veröffentlichung ist für die Tabellen der Jahre 2011, 2013 und 2014 relevant.

Eine wesentliche Datenquelle stellt ab dem Jahr 2013 das Magazin “Investment Platt­form China/Deutschland”³³² dar. Das Magazin ist sowohl in Deutsch als auch in Chinesisch erhältlich und informiert die Leserschaft jedes Quartal über Cross-Border- Investmentaktivitäten. Im Rahmen dieser Auflistung machte das Magazin Angaben zum Datum, dem Transaktionsvolumen in Mio. EUR und Prozent, dem Käuferunternehmen, dem Zielunternehmen, der Branche sowie weiteren relevanten Details.³³³,³³⁴,³³⁵,³³⁶,³³⁷,³³⁸

Für die Jahre 2014 und 2015 hat die Düsseldorfer Unternehmensberatung GINGKO TREE ADVISORS im Rahmen ihrer Veröffentlichungsreihe GINGKO TREE ADVISORS FOCUS mit den Veröffentlichungen “Chinas Direktinvestitionen in Deutschland. Chine­sische M&A Transaktionen in Deutschland 2014”^{339 340 341} sowie “Chinesische M&A Transakti­onen in Deutschland 2015” neben weiteren themenbezogenen Analysen u.a. eine Auf­stellung von Transaktionen der beiden Jahre mit Angabe des Targets inklusive Sektor, des Veröffentlichungsmonats, des Käuferunternehmens sowie des Volumens in Prozent und Mio. EUR veröffentlicht.340,341

Als weitere wichtige Datenquelle dient die Global Economic Dynamics Studie “Kauft Chi­na systematisch Schlüsseltechnologien auf? Chinesische Firmenbeteiligungen in Deutschland im Kontext von ‘Made in China 2025’”³⁴², welche 2018 von der Bertels- mann-Stiftung veröffentlicht wurde und im Zuge einer M&A-Analyse hinsichtlich der Ver­bindung zum “Made in China 2025”-Wachstumsprogramm chinesische Beteiligungen in Deutschland von 2014 bis 2017 unter Angabe des Zielunternehmens, der Branche, des Käufers und dessen Eigentumsform, des Transaktionsvolumens in Prozent sowie der Made-in-China-2025-Schlüsselbranche darstellt.³⁴³

Um diese und weitere ergänzende Quellen der Datenbasis darzustellen, werden die Quellen in Form eigener Literaturverzeichnisse im Anhang aufgeführt. Dies hat den Ef­fekt, dass die folgenden Auflistungen der Transaktionen problemlos darstellbar sind und die Menge an Fußnoten, die zur Darstellung der Quellen notwendig gewesen wäre, den Lesefluss und damit die Lesefreundlichkeit nicht beeinflusst.

Beim Erwerb der Hiltex Hirschfelder Leinen und Textilien GmbH durch die D'LONG Int. Strategic Investment Co., Ltd. konnte zu dem Jahr 2011 kein exaktes Datum i.S.d. der Angabe des Tages und Monats ermittelt werden. Aus diesem Grund wurde bei den Ana­lysen, für die monatliche Einteilungen notwendig sind, die Annahme getroffen, dass das Datum der erste Monat des Jahres sei, um die Daten in der Analyse verwenden und somit die Repräsentativität erhöhen zu können. So wurde in diesem Falle der Januar 2011 als Veröffentlichungsmonat angenommen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 57: Transaktionen in 2010 (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 58: Transaktionen in 2011 (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 65: Transaktionen in 2014 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 68: Transaktionen in 2015 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 71: Transaktionen in 2016 (3/4) (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 72: Transaktionen in 2016 (4/4) (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 74: Transaktionen in 2017 (2/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 75: Transaktionen in 2017 (3/3) (Eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 78: Transaktionen in 2018 (3/3) (Eigene Darstellung)

3.2. Forschungsmethodik

Für die Bewertung der im vorigen Kapitel dargestellten Zielunternehmen wurde die Mul­tiple-Methode gewählt. Nachfolgend wird die grundlegende Bewertungssystematik er­läutert bevor die Gründe für die Wahl der Methode und der gewählten Multiplikatoren erläutert werden. Daraufhin wird auf Vor- und Nachteile eingegangen. Bei letzterem wird insbesondere auf die Grenzen der Arbeit eingegangen.

3.2.1. Bewertungsvorgehen

Im Rahmen der Multiplikator-Methode wird der Unternehmenswert mithilfe folgender Formel ermittelt:

Unternehmenswert = Bezugsgröße - Multiplikator.

Hier wird eine Bezugsgröße des zu bewertenden Unternehmens ausgewählt, um diese anschließend mit einem Multiplikator zu multiplizieren. Dabei wird grundsätzlich zwi­schen Equity Value- und Entity Value-Multiplikatoren unterschieden.

Der Equity Value (zu Deutsch Eigenkapitalwert) entspricht lt. Dr. Jochen Drukarczyk und Dr. Andreas Schüler, welche beide als Professoren für Betriebswirtschaftslehre tätig sind, der Markt- bzw. Börsenkapitalisierung, welche durch die Multiplizierung der Aktien­anzahl börsennotierter Unternehmen mit dem Aktienkurs definiert wird, bzw. dem Markt­wert des Eigenkapitals.³⁴⁴ Zu diesen Multiplikatoren zählen laut Drukarczyk und Schüler beispielsweise das Kurs-Umsatz-Verhältnis, kurz KUV oder das Kurs-Gewinn-Verhält­nis, kurz KGV, welches u.a. als Price-Earnings-Ratio, kurz P/E, bekannt ist.³⁴⁵

Der Entity Value entspricht lt. Drukarczyk und Schüler dem Unternehmensgesamtwert, welcher aus dem Marktwert des Eigen- und Fremdkapitals besteht.³⁴⁶ Der Fremdkapital­wert wird nach den beiden Wirtschaftswissenschaftlern wie folgt ermittelt:³⁴⁷

Buchwert des Fremdkapitals

— nicht operative Bestände an verzinslichen Wertpapieren
— nicht betriebsnotwendige Liquiditätsreserven (Net Debt)
- Entity Value³⁴⁸.

Beispiele für Entity-Multiplikatoren sind gemäß den beiden Ökonomen der Cash-Flow- Multiplikator, der EV/EBITDA-Multiplikator oder der EV/EBIT-Multiplikator.³⁴⁹

Die Art des Multiplikators hängt von der Wahl der Bezugsgröße ab.

Grund für die Wahl und Vorteil der Multiplikatormethode ist die schnelle und relativ ein­fache Vorgehensweise, welche dennoch zu einem marktnahen Unternehmenswert auf der Basis bereits geschehener Transaktionen nach den ursprünglichen DCF-Grundla- gen führt.

Der Vorteil dieser Methode ist außerdem, dass eine Bezugsgröße im Jahresabschluss des zu bewertenden Unternehmens häufig direkt aufzufinden ist, sodass - anders als bei der DCF-Bewertung - keine Prämissen bzgl. Steuersatz, Eigenkapitalkosten, Wachstumsrate, Fremdkapitalkosten und (Ziel)-Kapitalstruktur getroffen werden müssen und keine zwingende Notwendigkeit auf den Zugriff auf interne Unternehmensinformati­onen besteht.

Die Wahl der Multiplikatoren der HHL Leipzig lässt durch die dreifache Eingrenzung der Datenbasis des Vergleichs eine relativ trennscharfe Abgrenzung zu, welche die Peer­Group auf eine vergleichbare Gruppe beschränkt und so einen differenzierten Vergleich bietet.³⁵⁰ So gilt zum einen das Kriterium, dass die Multiplikatoren für deutsche Unter­nehmen und Branchen gebildet wurden, welches eine regionale Abgrenzung bietet.³⁵¹ Zum anderen bietet das Kriterium der jeweiligen Branche eine segmentale Abgrenzung nach Tätigkeitsbereich des jeweiligen Unternehmens.³⁵² Des Weiteren bietet eine quartalsweise zeitliche Eingrenzung der Peer-Group zum jeweiligen Quartalsstichtag eine zeitlich recht genaue Vergleichbarkeit.³⁵³

Zu diesem Verfahren ist kritisch anzumerken, dass es i.d.R. nicht möglich ist, eine voll­ständig vergleichbare Peer-Group zu bilden. Neben den obigen drei Kriterien könnten u.a. regionale Aspekte, die Höhe des Transaktionsvolumens in Prozent, die Art der Über­nahmestruktur und viele weitere Aspekte mit in die Peer-Group genommen werden, um die Trennschärfe und somit die Vergleichbarkeit zu erhöhen. Die Meinung über die Re­levanz der einzelnen Kriterien ist darüber hinaus subjektiv.

Außerdem orientieren sich die gewählten Multiples an der Vergangenheit. Es gibt keine - anders als bei der DCF-Methode - aggregierte Unternehmensbewertung von Vergan­genheitszahlen und Ausblicken. Es wäre lediglich möglich, die Forward-Multiples zu ver­wenden oder eine nach eigener Systematik aufgebaute Aggregation zu entwickeln.

3.2.2. Bezugsgrößen

Im vorliegenden Falle sind die gewählten Bezugsgrößen abhängig von den Benchmark­Multiples, um durch den Vergleich dieser beiden Größen die Prämie ermitteln zu können. Aus diesem Grunde werden die Benchmarks, die Gründe für die Wahl und ihre Quelle kurz erläutert.

Für den gesamten Zeitraum wurde auf vierteljährlich veröffentlichte “Multiples und Beta­Faktoren für deutsche Branchen” des Lehrstuhls für Finanzmanagement und Banken an der HHL Leipzig zurückgegriffen, dessen Inhaber Herr Prof. Dr. Bernhard Schwetzler ist.³⁵⁴ Die Brancheneinteilung der Datenbasis orientiert sich am Prime Standard der Deutschen Börse AG.³⁵⁵ Die Berechnung der Multiplikatoren wurde unter dem Aus­schluss von Unternehmen mit negativen Überschussgrößen durchgeführt. Des Weiteren wurden für den Erhalt von repräsentativen Branchen-Multiplikatoren Ausreißer, die durch sehr niedrige Überschussgrößen, beispielsweise in Restrukturierungsfällen, entstehen können, eliminiert. Die Obergrenze der Datenbasis der jeweiligen Multiplikatorendaten­sätze hat das 75%-Quantil gebildet. Alle Daten oberhalb dieses Cut-Off Punktes wurden eliminiert. Aufgrund einer seitens der Autoren der Veröffentlichungen der Multiples und Beta-Faktoren nicht weiter erläuterten grundsätzlichen Problembehaftung wurden die Multiples der Branchen “Banken”, “Finanzielle Services” und “Versicherungen” aus den Enterprise-Value-Multiplikatoren der Veröffentlichungen eliminiert und stehen somit nicht als Benchmarks zu Verfügung.³⁵⁶ Die in den Veröffentlichungen für die Aktienkurse verwendeten Rohdaten der Datenbasis stammen aus Thomson Reuters Datastream während die Jahresabschlusszahlen von der Datenbank Worldscope bezogen wur- den.^{357 358 359 360}

Die Daten wurden in den Jahren 2009 und 2010 u.a. in der Zeitschrift BewertungsPrak­tiker veröffentlicht bevor sie im vierten Quartal des Jahres 2010 erstmals in der Zeitschrift CORPORATE FINANCE veröffentlicht wurden und bis zuletzt dort aufzufinden sind 358,359,360 Während der gesamten Veröffentlichungen obiger Multiples durch die HHL Leipzig wur­den stets folgende Multiplikatoren mit nachfolgender Berechnungssystematik ausge­wählt:

- EV/EBIT: ^{361 362 363}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

- Trailing Price/Sales: ^{364 365}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Von diesen gibt es stets eine Trailing-Version, als deren Basis die im letzten verfügbaren Geschäftsjahr realisierte Überschussgröße dient, sowie eine Forward-Version, deren Grundlage künftige, auf publizierten Analystenschätzungen des Institutional Brokers' E­stimation System beruhende Überschussgrößen sind.³⁶⁶ Im Rahmen dieser Arbeit wurde stets auf Trailing-Multiplikatoren zurückgegriffen, um die Validität der Untersuchung zu erhöhen.

Als Benchmark-Multiple wurde - soweit ein Jahresüberschuss veröffentlicht ist - das KGV gewählt. War dem nicht so, so wurde als Alternative das KUV herangezogen. Im Rahmen der Auswertung der Prämien haben sich Ausreißer bei der Verwendung einer der obigen Multiplikatoren ergeben. Weil bei KGV-Multiplikatoren der Zielunternehmen, deren Differenzen im Vergleich zu den Benchmarks Ausreißer in der gesamten Daten­basis darstellten, die Multiplikatoren gegen das KUV, den EV/EBIT-Multiplikator oder den EV/Sales-Multiplikator getauscht wurden, die keine aus dem Streubereich fallenden Differenzen verursachten, wurden diese Ausreißer eliminiert ohne auf den Einfluss der Daten auf die Analyse verzichten zu müssen.

Das KGV bietet den Vorteil, die Ertragskraft widerzuspiegeln. Außerdem ist der Jahres­überschuss als Bezugsgröße des KGV bei 57 der 362 Unternehmen veröffentlicht, was die Bewertung vereinfacht.

Ist das KGV nicht anwendbar, da der Jahresabschluss beispielsweise nicht veröffentlicht wurde oder negativ ist, wird das KUV als Multiplikator verwendet. Der Umsatz ist bei 63 der Zielunternehmen veröffentlicht. Ein Vorteil dieses Multiples ist, dass die Größe auch bei unbekanntem Gewinn bzw. negativer Ertragslage anwendbar ist. Neben dem Ge­winn haben auch Divergenzen bzgl. der Rechnungslegungsstandards geringe Auswir­kungen auf dem Umsatz.

Gegenüber den Vorteilen zeichnen sich beide Multiplikatoren aufgrund des Faktes, dass sie Equity-Multiplikatoren sind durch eine geringe Beachtung der Finanzierungsstruktur aus, da die (Netto-)Verbindlichkeiten nicht in die Berechnung einfließen. Zu beachten ist jedoch, dass Rückschlüsse auf die Kapitalstruktur im Rahmen der Zinsaufwendungen möglich sind.

Beim KGV sind darüber hinaus Abweichungen durch Sondereffekte des jeweiligen Ge­schäftsjahres möglich. Diese wurden im Rahmen dieser Arbeit nicht herausgerechnet, da die Datenbasis dafür zu groß und die Informationslage von externer Sicht zu gering ist. Außerdem fließen Rechnungslegungsstandards sowie bilanzpolitische Maßnahmen verhältnismäßig stark in den Jahresüberschuss ein. Der Multiplikator ist bei negativen Jahresüberschüssen nicht anwendbar.

Im Gegensatz zum KGV wird beim KUV keine Ertragskraft berücksichtigt. Darüber hin­aus herrschen Divergenzen zwischen Unternehmen in Bezug auf die Umsatzdefinition.

3.2.3. Ermittlung der Prämien und deren Entwicklung

Nachfolgend wird zunächst die Vorgehensweise zur Ermittlung der Transaktionsmultipli­katoren und im Anschluss die zur Ermittlung der Prämien vorgestellt.

Ermittlung der Transaktionsmultiplikatoren Für die Ermittlung der Transaktionsmultiplikatoren wird die übliche Bewertungsreihen­folge der Multiplikatormethode umgekehrt durchgeführt, da die Equity Values durch die Kaufpreise bereits gegeben sind. Zunächst wird die Vorgehensweise vorgestellt. Darauf­hin wird nach einer Definition der vier im Kapitel 3.2.2. beschriebenen Bezugsgrößen zunächst geprüft, welche dieser Größen vorhanden sind. Anschließend wird die für die Bewertung relevante Bezugsgröße ausgewählt und in Bezug zum Kaufpreis gesetzt. Diese Schritte werden in den folgenden Unterkapiteln detailliert erläutert.

So wurde zunächst das monetäre Transaktionsvolumen jeder Transaktion durch die je­weilige Bezugsgröße, welche mit dem Transaktionsvolumen in Prozent multipliziert wurde, geteilt, um den Multiplikator zu ermitteln:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Da der Kaufpreis bei drei der Transaktionen der Datenbasis lediglich durch eine Abgren­zung mit einem Größer- (“>”) bzw. Kleiner-Symbol (“<”) geschah und somit kein eindeu­tiger Kaufpreis gegeben war, wurden diese Transaktionen zur Multiplikatorermittlung au­ßer Acht gelassen.

Die Multiplikation der Bezugsgröße mit dem prozentualen Anteil des gekauften Eigenka­pitals geschieht, um die Datenbasis mit den Benchmarkdaten vergleichbar zu gestalten, da die Bezugsgröße stets die Ertragsgröße, welche durch das gesamte Unternehmen erwirtschaftet wurde, darstellt. Würde beispielsweise der gesamte Jahresüberschuss mit einem branchenüblichen Multiplikator multiplizieren werden, so würde der gesamte Wert des Eigenkapitals das Ergebnis sein. Dies ist nicht zielführend und würde bei der An­wendung auf den Benchmark-Multiplikator zu verfälschten Prämien führen.

Zur Ermittlung der Bezugsgrößen wird auf den letzten im Bundesanzeiger vor der Trans­aktion des jeweiligen Zielunternehmens veröffentlichten Jahresabschluss zurückgegrif­fen.

Falls statt eines einzelnen Unternehmens Anteile an einem Konzern erworben wurden, wurde statt auf den Jahresabschluss auf den Konzernabschluss zurückgegriffen.

Der Jahresüberschuss wurde - soweit veröffentlicht - aus der Gewinn- und Verlustrech­nung, aus der Bilanz bzw. aus weiteren Erläuterungen des Jahresabschlusses der ein­zelnen Targets entnommen. Wie bereits im vorigen Kapitel beschrieben, wurden bei die­sem keine Sondereffekte normalisiert.

Der Umsatz wurde - soweit veröffentlicht - aus der Gewinn- und Verlustrechnung bzw. ggf. weiteren Erläuterungen des Jahresabschlusses entnommen. Da Banken ihre Er­träge hauptsächlich mit dem Zinsgeschäft erzielen und keinen “Umsatz” im regulären Sinne haben, wurden für diese Gesellschaften Zinserträge als alternative Ertragsgröße zum Umsatz bzw. Basis zur Ermittlung weiterer Bezugsgrößen herangezogen.

Das EBIT - welches bei einer Gesellschaft für den EV/EBIT-Multiplikator herangezogen wurde - wurde aus der Gewinn- und Verlustrechnung anhand der folgenden Formel er­mittelt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Nach der Recherche der Bezugsgrößen und bereits unter Berücksichtigung der Elimi­nierung von Ausreißern, wie im Kapitel 2.3.2. beschrieben, wurde auf 39 Targets der achtzig Zielunternehmen der gesamten, um Duplikate bereinigten Datenbasis, zu denen mindestens eine Bezugsgröße veröffentlicht wurde, die positive Bezugsgröße Jahres­überschuss zur Verwendung des KGV-Multiplikators angewendet und auf 33 Targets die Bezugsgröße Umsatz zur Verwendung des KUV-Multiplikators. Auf zwei Zielunterneh­men wurde die Bezugsgröße Umsatz zur Ermittlung des EV/Umsatz-Multiplikators und auf ein Zielunternehmen das EBIT zur Ermittlung des EV/EBIT-Multiplikators angewen­det. Die einzelnen Größen wurden anschließend zusammen mit dem jeweiligen Kauf­preis und Transaktionsvolumen in Prozent zur Ermittlung der Multiples in die obige For­mel eingesetzt.

Folgende Tabelle zeigt die Menge von vorhandenen Bezugsgrößen in % in Bezug zu der Transaktionsanzahl des jeweiligen Jahres, u.a. eingeteilt in die einzelnen Bezugs­größen Jahresüberschuss - abgekürzt als JÜ -, EBIT und Umsatz unter jahrweiser 98 Eliminierung von Duplikaten. Das arithmetische Mittel zeigt dabei den jahrweisen Durch­schnitt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 79: Verfügbarkeit der Bezugsgrößen (Eigene Darstellung)

Ermittlung der Prämien Im Anschluss werden die prozentualen Differenzen zwischen den Transaktionsmultipli­katoren und den Benchmark-Multiplikatoren, welche die prozentualen Prämien darstel­len, ermittelt und in ihrer Entwicklung dargestellt. Dieser Prozess wird in die Vorgehens­weise zur Bildung der Differenzen zwischen Transaktionsmultiplikator und Benchmark­Multiplikator, die Eliminierung der Ausreißer und die endgültige Darstellung der Ergeb­nisse gegliedert.

Um die Übernahmeprämie der chinesischen Investoren für deutsche Unternehmen in Prozent darzustellen, wird je Transaktion anhand der Formel Transaktionsmultiplikator Übernahmeprämie = — 1 Benchmarkmultiplikator die prozentuale Differenz zwischen Transaktionsmultiplikator und Benchmarkmultiplika­tor ermittelt. Für die Wahl des Benchmarkmultiplikators wurde auf die seit 2006 quartalsweise veröf­fentlichten Multiplikatoren der Veröffentlichungsreihe “Multiples und Beta-Faktoren für deutsche Branchen” des Lehrstuhls Finanzmanagement und Banken der HHL Leipzig Graduate School of Management zurückgegriffen.³⁶⁷ Da die Branchengliederung der im Kapitel 3.1. vorgestellten Zielgesellschaften bis auf die Untergliederung der Branche “In­dustrie” die gleiche wie die des Veröffentlichungsreihe ist, kann der Benchmark-Multipli­kator anhand des Kriteriums der Art des Multiplikators und der Branche des Targets schnell ermittelt werden. Für die jeweilige Transaktion wurde stets die Veröffentlichung mit dem letzten vor dem Veröffentlichungsdatum der Transaktion liegendem Stichtag gewählt. Die Stichtage der Veröffentlichungen sind stets der auf die Benchmarks des ersten Quartals 2014 zurückgegriffen, da diese auf den Zeit­raum der nicht veröffentlichten April-Benchmarks fallen.³⁶⁸,³⁶⁹,³⁷⁰,³⁷¹,³⁷²

- 15. Januar (bzw. 13. Januar im Jahr 2017),
- 15. April (bzw. 14. April im Jahr 2017),
- 15. Juli (bzw. 14. Juli im Jahr 2017) und
- 15. Oktober des jeweiligen Jahres. Weil im April 2014 keine Veröffentlichung erschien, wurde für die Übernahme der
- Akkumulatorenfabrik Moll GmbH & Co. KG durch die Chaowei Power Holdings Ltd. am 17.04.2014,
- Schumag AG durch den chinesischen Investor Miaocheng Guo am 10.06.2014 und der
- KACO GmbH & Co. KG durch die Anhui Zhongding Holding (Group) Co., Ltd. am 01.07.2014

Da sich im Rahmen der Ermittlung der Übernahmeprämien zum Teil auf dem ersten Blick feststellbare außerordentlich hohe Prämien ergaben, wurden Ausreißer mithilfe eines Boxplots nach gleicher Systematik und gleichen Quartilen wie im Kapitel 2.3.2. eliminiert. Dies hat den Zweck, die Ergebnisse nicht zu verfälschen.

Das 25%-Quantil entspricht bei einer Datenbasis von 95 Transaktionen, zu denen Über­nahmeprämien ermittelt wurden, unter Aufrundung des Ergebnisses der Rechnung von 23,75, dem 24. Wert der der Höhe nach aufsteigend sortierten Datenreihe, welcher -26,95% entspricht.

Bei gleicher Datenbasis entspricht das 75%-Quantil unter Abrundung des Ergebnisses der Q3-Rechnung von 71,25 auf 71 dem 71. Wert der sortierten Datenreihe, welcher 149,12% beträgt.

Im nächsten Schritt wird der Median als 50%-Quantil berechnet. Dieser beträgt bei An­wendung der entsprechenden, bereits im Kapitel 2.3.2. dargestellten Formel und Aufrun­dung dem 48. Wert der aufsteigend sortierten Datenreihe. Dieser beträgt hier 20,44%.

Der untere Zaun des Boxplots beträgt unter Anwendung der zu-Rechnung rd. -291,06% während der obere Zaun unter Anwendung der zo-Rechnung rd. 413,23% beträgt. Die In­terquartile Range, die in die Zaunberechnungen einfließt, beträgt 176,07%.

Da der untere Zaun kleiner als der kleinste Wert der Daten­basis ist, welcher -100% beträgt, reicht das Whisker bis zum Minimalwert der Datenbasis, sodass nach unten hin keine Ausreißer entstehen. Der obere Zaun hingegen ist kleiner als der größte Wert der Datenbasis, sodass das obere Whisker lediglich bis zum oberen Zaun reicht, was Ausrei­ßer ermöglicht.

Somit gelten die Prämien folgender 14 Transaktionen aus nachfolgenden Gründen als Ausreißer:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 80: Ausreißer in Datenbasis der Prämien (Eigene Darstellung)

Odersun GmbH, im November 2009 von der China Iron & Steel Research Insti­tute Group Co., Ltd. erworben³⁷³,

- KHD Humboldt Wedag Int. AG, im Januar 2014 von der AVIC Int. Holding Co. erworben³⁷⁴,
- Akkumulatorenfabrik Moll GmbH & Co. KG im April 2014 von der Chaowei Power Holdings Ltd. gekauft³⁷⁵,
- Hanwha Q CELLS GmbH, im Dezember 2014 von der Hanwha Solar Holdings Co., Ltd. übernommen³⁷⁶,
- Quin GmbH, im Dezember 2014 von der Joyson Holding Co., Ltd. übernom­men³⁷⁷,
- Cardionovum GmbH, im April 2015 zu einem Drittel von der China Grand Phar­maceutical and Healthcare Holding Ltd. und zu zwei Dritteln von der CDB Equipment Manufacturing Investment Fund Co., Ltd. übernommen³⁷⁸,
- KraussMaffei Group GmbH, im Januar 2016 von der China National Chemical Co. (ChemChina), AGIC Capital und der Guoxin Int. Investment Co. Ltd. über­nommen³⁷⁹,
- Die WindMW GmbH, welche im Juni 2016 zu achtzig Prozent von der China Three Gorges Co. übernommen wurde³⁸⁰,
- Broetje-Automation GmbH, im August 2016 von der Shanghai Electric Group Co., Ltd. (SEC) erworben³⁸¹,
- Epigenomics AG, im November 2016 von der Cathay Fortune Int. Company Ltd. gekauft³⁸²,
- NICE Solar Energy GmbH, im Januar 2017 durch die Shanghai Electric Group Co., Ltd. (SEC) und die Shenhua Group Co., Ltd. erworben³⁸³,
- Schweizer Electronic AG, im April 2017 von der WUS Printed Curcuit (Kunshan) Co., Ltd. zu 15,24% erworben³⁸⁴,
- Aluminiumwerk Unna AG, im August 2017 durch die China Zhongwang Holding Ltd. erworben³⁸⁵,
- Cotesa GmbH, im September 2017 von der QFAT Investment Co., Ltd., ICPart- ners und der China Iron & Steel Research Institute Group Co., Ltd. übernom- men³⁸⁶.

Mögliche Gründe für die Ausreißer sind durch die Bezugsgrößten bedingt. So ist es bei­spielsweise möglich, dass die Jahresabschlüsse in Restrukturierungs-, Insolvenz- bzw. Liquidationssituationen aufgestellt wurden oder die Bezugsgrößen durch weitere außer­ordentliche Effekte beeinflusst wurden.

Nachdem die obigen Ausreißer eliminiert wurden, wurde geprüft, ob und inwiefern die Datenbasis dieser 14 Transaktionen ausgebaut ist, um ggf. auf andere Multiplikatoren, deren Vergleich zum Benchmark innerhalb der Grenzen des Boxplots liegt zurückgreifen zu können und so die Datenbasis zu stärken. So wurden 8 alternative Multiplikatoren gefunden, die anstelle der ausreißenden verwendet wurden. Für sechs der obigen Tar­gets wurden keine Alternativen gefunden.

Nachdem die Analyse durchgeführt wurde, wurde mithilfe des arithmetischen Mittels als Durchschnitt der Übernahmeprämien in Prozent eine jahrweise Darstellung der Prämien in einem Balkendiagramm inklusive einer Linie zur Ableitung von Trends dargestellt. Das Ergebnis ist das Folgende.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Durchschnittliche Prämie (in %) Durchschnittliche Prämie (in %)

Abbildung 81: Jahrweise Prämienentwicklung (Eigene Darstellung)

Es sind konjunkturelle Schwingungen mit dem Tiefpunkt im Jahr 2010 und dem Höhe­punkt im Jahr 2013 erkennbar. Das heißt, dass chinesische Investoren im Jahr 2010 in etwa die Hälfte der anhand der Benchmark-Multiplikatoren sichtbaren Höhe der im Bran­chendurchschnitt üblichen Kaufpreise gezahlt haben. Im Jahre 2013 wiederum wurde mit einer durchschnittlichen Übernahmeprämie von über einhundert Prozent mehr als der doppelte nach Benchmark ermittelte Kaufpreis gezahlt. Bei Betrachtung sind alle drei bis vier Jahre Schwankungen mit eigenen Hoch- und Tiefpunkten erkennbar.

3.3. Forschungsergebnisse

Zusammenfassend ist die Multiplikator-Methode gewählt worden, um einen schnellen, einfachen und transparenten Ansatz zur Unternehmensbewertung mit trennscharfer Ein­grenzung der Benchmarks zu verwenden, auf dessen Grundlage die Prämien ermittelt werden können. Nachteile sind die mit ausschließlich externen Daten nicht zu erwei­ternde Trennschärfe unter Verwendung der Multiples der HHL Leipzig und die aus­schließlich rückblickende Betrachtung von Bewertungen, welche beispielsweise bei der DCF-Methode durch eine Abzinsung zukünftiger Cash Flows ergänzt wird.

Die Bezugsgröße KGV wurde gewählt, um von der Berücksichtigung der Ertragskraft und der hohen Anzahl der Veröffentlichungen in der Datenbasis zu profitieren. Falls das KGV nicht verfügbar war bzw. es sich um einen Ausreißer gehandelt hat, wurde dank Unabhängigkeit von Gewinngrößen und Rechnungslegungsstandards das KUV verwen­det. Neben den Vorteilen muss jedoch auch der Fakt beachtet werden, dass beide Grö­ßen keine Finanzierungsstruktur berücksichtigen. Da das KGV, in welches Rechnungs­legungsstandards einfließen und welches bei negativem Jahresüberschuss nicht ver­wendet werden kann, in der Analyse nicht normalisiert wurde, wurden keine Sonderef­fekte herausgerechnet. Bei dem KUV wird hingegen keine Ertragskraft und kein Unter­schied zwischen verschiedenen Branchen berücksichtigt.

Insgesamt wurde im Durchschnitt zu jährlich rund 23,49% der Zielunternehmen der Da­tenbasis mindestens eine für die Analyse verwendbare Bezugsgröße gefunden. Nach jahrweiser Eliminierung von Duplikaten konnte im Bundesanzeiger im Durchschnitt zu rd. 15,58% der Zielunternehmen ein Jahresüberschuss, zu rund 11,40% das EBIT und zu etwa 16,90% der Umsatz gefunden werden.

Nach der Eliminierung von 14 Ausreißern ergab sich schließlich die Antwort auf die For­schungsfrage. Die nach dem arithmetischen Mittel berechnete durchschnittliche prozen­tuale Prämie chinesischer Investoren für den Erwerb deutscher Unternehmen beträgt über die Jahre 2010 - als erstes Jahr, in dem Prämien ermittelt werden konnten - bis 2018 rund 33,53%. Werden die Prämien in Bezug zu der Veröffentlichung des “Made in China 2025”-Plans gesetzt, ergibt sich, dass die durchschnittlich gezahlten Prämien vor der Veröffentlichung des Plans, also von 2010 bis 2014, rd. 42,70% betrugen und nach der Veröffentlichung des Plans, also von 2015 bis 2018, um rd. 20,64%-Pkt. auf fast die Hälfte dieser Prämie, also etwa 22,06%, gesunken ist. Der Aufschwung der Prämie im Jahr 2016 zeigt jedoch, dass die Veröffentlichung des Strategieplans - ohne Berücksich­tigung weiterer Faktoren - sich insofern auf die Höhe der Prämie ausgewirkt hat, dass sie sich 2016 im Vergleich zum Vorjahr mehr als verdoppelt hat und die Höhe im darauf­folgenden Jahr anhielt bis sie 2018 stark abfiel.

4. Fazit und Ausblick

Um abschließend Theorie und Praxis zu vereinen, werden nun die wichtigsten Ergeb­nisse beider Komponenten dieser Arbeit zusammengefasst. Daraufhin wird die For­schungsfrage des Kapitels 1.2. beantwortet. Anschließend geschieht ein kritischer Rück­blick auf die gesetzten Ziele sowie die Vorgehensweise, um Verbesserungspotentiale herauszustellen. Abschließend werden Anknüpfungspunkte zur weitergehenden Unter­suchung dieser Thematik vorgestellt.

Rückblickend auf das Kapitel 2.1. ist feststellbar, dass es sich bei den Investoren zu durchschnittlich rd. 20,21% um Finanzinvestoren handelt, deren Anteil über die neun Jahre ab 2010, da 2009 noch kein Finanzinvestor aktiv war, mit einer CAGR von rd. 6,97% zunahm. Etwa 18,21% der Investoren waren im Untersuchungszeitraum an mehr als einer Transaktion beteiligt. Auf die drei Top-Investoren Zhejiang Geely Holding Group Co., Ltd., Cheung Kong Property Holdings Ltd. sowie Midea Int. Co., Ltd., entfiel während der zehn Jahre nach monetärer Höhe der Investitionen ein Anteil von rd. 40,95% des Transaktionsvolumens. Auf die 15 Top-Investoren entfiel ein Anteil von rd. 79,70%. In den drei Top-Investorenregionen Hongkong, Guangdong und Beijing hatten rd. 44,64% der Kapitalgeber ihren Hauptsitz. Der Anteil der Unternehmen, die in den drei Top-Bran­chen “Finanzielle Services”, “Industrie (Maschinenbau)” und “Industrie” tätig waren, be­trägt durchschnittlich rd. 52,73%.

Hinsichtlich des Kapitels 2.2. wurde ermittelt, dass der Anteil großer Zielunternehmen, also solcher mit über fünfzig Mio. EUR Umsatz pro Jahr, mit rund 56,86% den Großteil darstellte. Währenddessen stellten die Daimler AG, die ista Int. GmbH sowie die Kuka AG die monetären Top-Investitionsziele dar, welche von den im vorigen Absatz genann­ten drei Top-Investoren erworben wurden, sodass ihr Anteil am gesamten Investitions­volumen ebenfalls etwa 40,95% beträgt. Auf die 15 Top-Zielunternehmen entfiel ein An­teil von rd. 78,00%. Rd. 59,10% der Zielunternehmen hatten ihren Hauptsitz in einer der drei Top-Bundesländer Baden-Württemberg, Nordrhein-Westfalen oder Bayern. Den drei Top-Branchen der Zielunternehmen “Industrie (Maschinenbau)”, “Automobilindust­rie” und “Technologie” gehörten rd. 52,59% der Targets an.

Das Kapitel 2.3. zeigt, dass sich die Veröffentlichung des “Made in China 2025”-Plans - sowohl monetär als auch stückmäßig - signifikant auf das Transaktionsvolumen aus­gewirkt hat, welches im Folgejahr rapide gestiegen ist, bevor es in den letzten beiden untersuchten Jahren wieder gesunken ist. Über die Jahre verteilt ist feststellbar, dass der Monat, in denen die meisten und monetär höchsten Investitionen geschahen der Juli ist. Die Monate, in denen stückmäßig am wenigsten investiert wurde, waren der Mai und November. Ersterer stellt auch den monetären Tiefpunkt der Investitionen dar.

Rückblickend auf das Kapitel drei wurde festgestellt, dass in jedem Untersuchungsjahr zu durchschnittlich rd. 23,49% der Zielunternehmen eine Bezugsgröße für die verwen­deten Multiplikatoren gefunden wurde. Am häufigsten war dabei der Umsatz mit rd. 16,90% auffindbar. Der Jahresüberschuss folgte mit rd. 15,58% vor dem EBIT, welches jedes Jahr im Durchschnitt zu rd. 11,40% der Zielunternehmen auffindbar war.

Im Hinblick auf die Forschungsfrage gibt selbiges Kapitel die Antwort, dass die durch­schnittliche Prämie chinesischer Investoren für deutsche Unternehmen von 2010 - da in diesem Jahr die erste Prämie ermittelt werden konnte - bis 2018 nach Eliminierung von 14 Ausreißern rd. 33,53% betrug. Darüber hinaus betrug die durchschnittliche Prämie vor der Veröffentlichung von “Made in China 2025”, also von 2010 bis 2014, rd. 42,70% während sie in den darauffolgenden Jahren 2015 bis 2018 auf rd. 22,06% gesunken ist.

Rückblickend wurde die grundsätzliche Zielsetzung, die Problemstellung zu beantwor­ten, erreicht. Anhand einer Untersuchung bestimmter Analysepunkte wurde die chine­sisch-deutsche Investitionssituation u.a. aus volumen- und mengenmäßigen sowie regi­onalen und branchenspezifischen Gesichtspunkten betrachtet und den wirtschaftswis­senschaftlich interessierten Adressaten somit die Grundlage für die Bildung einer Mei­nung über diese Situation gegeben. Mit der Darstellung der Datenbasis wurde außerdem die Basis für weitergehende Analysen veröffentlicht.

Im Rahmen der Vorgehensweise wurden die wichtigen Begriffe des Titels der Arbeit an­hand offizieller Definitionen erläutert. Rückblickend würde es bei den Definitionen dieser Begriffe sinnvoll sein, diese aus verschiedenen Blickwinkeln wiederzugeben und ver­schiedene Definitionen in Bezug zueinander zu setzen und sie zu vergleichen, um die Objektivität und Diversifikation der Definitionen der Begriffe zu erhöhen. Die nachfolgen­den Analysen zu ausgewählten Strukturen der drei Begriffe könnten darüber hinaus wei­ter ausgebaut sein und noch weiter- und tiefergehende Untersuchungen - insbesondere hinsichtlich der Verknüpfungen zwischen den verschiedenen Strukturen - vorgenommen werden. Beide der eben genannten Punkte setzen eine Erweiterung des §27 des Allge­meinen Teils der Prüfungsordnung (PO) der University of Applied Sciences voraus, wel­cher die Bachelor-Thesis auf etwa fünfzig Seiten reinen Text beschränkt.³⁸⁷ Im anschlie­ßenden Empirieteil wäre es möglich gewesen, die Datenbasis des Kapitels 3.1. mithilfe von Recherche-Tools der M&A-Branche wie Thomson Reuters, Merger Market oder Ca­pital IQ weiter auszubauen, was sich auf die Repräsentativität der Daten der Arbeit aus­gewirkt hätte. In der anschließenden Forschungsmethodik wäre es möglich gewesen, mehr als die vier vorgestellten Multiplikatoren zu verwenden. Dies hätte dazu führen können, mehr Bezugsgrößen für die Zielunternehmen ermitteln zu können und die Re­präsentativität der Untersuchungsergebnisse somit zu erhöhen.

Um im Anschluss an diese Arbeit Anstöße für weitergehende Untersuchungen zu liefern, werden schließlich Anknüpfungspunkte an das Thema und die empirische Untersuchung vorgestellt. So ist ein Anknüpfungspunkt der zeitliche Rahmen. Es ist sowohl anhand der Jahre vor 2009 als auch anhand der nach 2018 folgenden Jahre möglich, die Untersu­chungsspanne zu erweitern und anhand dessen eine umfassendere Entwicklung der Prämien darzustellen. Neben diesem Punkt ist es möglich, den Fokus der drei Begriffe des Titels zu variieren und somit beispielsweise die regionale Betrachtung der Investo­ren bzw. Zielunternehmen zu erweitern bzw. einzuschränken. Grundsätzlich eröffnet die Überwindung der in der Einleitung sowie im vorigen Absatz dargestellten Grenzen stets einen Anknüpfungspunkt zur weiteren Untersuchung der Forschungsfrage.

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Anhang

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[...]

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¹ Vgl. Sun (2019), S. 2 f.

² Vgl. Sun (2019), S. 5

³ Vgl. Sun (2019), S. 7 ff.

⁴ Vgl. Sun (2019), S. 7 ff.

⁵ Vgl. Sun (2019), S. 7 ff.

⁶ Vgl. Sun (2019), S. 13

⁷ Vgl. Sun (2019), S. 2

⁸ Vgl. Hanemann und Huotari (2018), S. 31

⁹ Vgl. Hanemann, Huotari und Kratz (2019), S. 7

¹⁰ Vgl. International Monetary Fund (2003), S. 6 f.

¹¹ Wagner (2018), S.1

¹² Dams (2019), S.1

¹³ Westdeutscher Rundfunk Köln (2018), S.1

¹⁴ Vgl. Wagner (2018), S.1

¹⁵ Vgl. Wagner (2018), S.1

¹⁶ Vgl. Wagner (2018), S.1

¹⁷ Vgl. Tse und Wu (2018), S. 1

¹⁸ Vgl. Tse und Wu (2018), S. 1

¹⁹ Vgl. Tse und Wu (2018), S. 1

²⁰ Wagner (2018), S.1

²¹ Vgl. Stein (2018), S. 17

²² Vgl. Keller (2019), S. 1

²³ Vgl. Keller (2019), S. 1

²⁴ Bundesregierung (2017), S. 1

²⁵ Vgl Bundesregierung (2017), S. 1

²⁶ Vgl. Organisation for Economic Co-operation and Development (2008), S.7

²⁷ Vgl. Organisation for Economic Co-operation and Development (2008), S.22 f.

²⁸ Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.2 f.

²⁹ Vgl. Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.2 f.

³⁰ Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.3 f.

³¹ Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.4

³² Vgl. Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.3 f.

³³ Vgl. Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.2 ff.

³⁴ Vgl. Jellinek (1914), S. 394 ff.

³⁵ Vgl. Jellinek (1914), S. 394 ff.

³⁶ Vgl. Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.3 f.

³⁷ Vgl. Bundesministerium des Innern für Bau und Heimat (o.J.), S.1

³⁸ Vgl. Diao und Opitz (2014), S.1

³⁹ Vgl. Jellinek (1914), S.394

⁴⁰ Vgl. Wünnemann (2014), S.16 f.

⁴¹ Vgl. Wünnemann (2014), S.16 f.

⁴² Vgl. Shea (2002), S.1

⁴³ Vgl. Wünnemann (2014), S.17

⁴⁴ Vgl. Afheldt et al. (2006), S.6

⁴⁵ Vgl. Afheldt et al. (2006), S.7

⁴⁶ Vgl. Afheldt et al. (2006), S.7

⁴⁷ Vgl. Afheldt et al. (2006), S.7

⁴⁸ Vgl. Schüler-Zhou (2015), S.5

⁴⁹ Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

⁵⁰ Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

⁵¹ Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

⁵² Vgl. Heid und Hiort (2012), S.127

⁵³ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10

⁵⁴ Vgl. Schüler-Zhou (2015), S.5

⁵⁵ Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

⁵⁶ Vgl. Schüler-Zhou (2015), S.5

⁵⁷ Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

⁵⁸ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.13

⁵⁹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.13

⁶⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.13

⁶¹ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

⁶² Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

⁶³ Vgl. Sun (2019), S.14

⁶⁴ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

⁶⁵ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

⁶⁶ Vgl. Sun (2019), S.14

⁶⁷ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

⁶⁸ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

⁶⁹ Vgl. Sun (2019), S.14

⁷⁰ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

⁷¹ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

⁷² Vgl. Sun (2019), S.14

⁷³ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

⁷⁴ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.31

⁷⁵ Vgl. Ereth et al. (2015), S.9

⁷⁶ Vgl. Gätzner, Omozokpia und Rieger (2016), S.11

⁷⁷ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.11

⁷⁸ Vgl. Heid und Hiort (2012), S.127

⁷⁹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.26

⁸⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.31

⁸¹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.30

⁸² Vgl. Ereth et al. (2015), S.9

⁸³ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

⁸⁴ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

⁸⁵ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10

⁸⁶ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

⁸⁷ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.11

⁸⁸ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10

⁸⁹ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.11

⁹⁰ Vgl. Bertele et al. (2018), S.10

⁹¹ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.10

⁹² Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.13

⁹³ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

⁹⁴ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

⁹⁵ Vgl. Sun (2019), S.14

⁹⁶ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

⁹⁷ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

⁹⁸ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

⁹⁹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹⁰⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹⁰¹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹⁰² Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹⁰³ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹⁰⁴ Vgl. Schwarzer (2016), S. 20

¹⁰⁵ Vgl. Schwarzer (2016), S. 20

¹⁰⁶ Vgl. Allianz X GmbH (o.J.), S.1

¹⁰⁷ Vgl. High-Tech Gründerfonds Management GmbH (o.J.), S.1

¹⁰⁸ Vgl. North Data GmbH (o.J.), S.1

¹⁰⁹ Vgl. Kiri Industries Ltd. (o.J.), S.1

¹¹⁰ Vgl. OpenCorporates Ltd. (o.J.), S.1

¹¹¹ Vgl. Gätzner, Omozokpla und Rieger (2016), S.10

¹¹² Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹¹³ Vgl. Wünnemann (2014), S.15

¹¹⁴ Vgl. Wünnemann (2014), S.15

¹¹⁵ Vgl. Wünnemann (2014), S.15

¹¹⁶ Vgl. National Bureau of Statistics of China (o.J.), S.1

¹¹⁷ Vgl. European Central Bank (2019), S.1

¹¹⁸ Vgl. National Bureau of Statistics of China (o.J.), S.1

¹¹⁹ Vgl. European Central Bank (2019), S.1

¹²⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.7

¹²¹ Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

¹²² Vgl. Gerstenberger (2018), S.4

¹²³ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.125

¹²⁴ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.125

¹²⁵ Vgl. Gerstenberger (2019), S.4

¹²⁶ Vgl. Mujkanovic (2019), S.1

¹²⁷ Vgl. Deutscher Bundestag (2014), S.4

¹²⁸ Giraud und Mancini (1991), S.7

¹²⁹ Vgl. Giraud und Mancini (1991), S.7

¹³⁰ Vgl. Giraud und Mancini (1991), S.7

¹³¹ Bundeszentrale für politische Bildung (o.J.), S.1

¹³² Vgl. Bundeszentrale für politische Bildung (o.J.), S.1

¹³³ Vgl. Bundeszentrale für politische Bildung (o.J.), S.1

¹³⁴ Vgl. Gutenberg (1962), S.340 ff.

¹³⁵ Vgl. Gutenberg (1957), S.8

¹³⁶ Vgl. Brockhoff (2009), S.83

¹³⁷ Vgl. Gutenberg (1957), S.8

¹³⁸ Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.2 f.

¹³⁹ Vgl. Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.3

¹⁴⁰ Bundesrepublik Deutschland und Volksrepublik China (2003), S.2 f.

¹⁴¹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.8

¹⁴² Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.8

¹⁴³ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.8

¹⁴⁴ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.3

¹⁴⁵ Vgl. Kommission der Europäischen Gemeinschaften (2003), S.39

¹⁴⁶ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.8

¹⁴⁷ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.8

¹⁴⁸ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

¹⁴⁹ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

¹⁵⁰ Vgl. Sun (2019), S.14

¹⁵¹ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

¹⁵² Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

¹⁵³ Vgl. Sun (2019), S.14

¹⁵⁴ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

¹⁵⁵ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

¹⁵⁶ Vgl. Sun (2019), S.14

¹⁵⁷ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

¹⁵⁸ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

¹⁵⁹ Vgl. Sun (2019), S.14

¹⁶⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.31

¹⁶¹ Vgl. Ereth et al. (2015), S.11

¹⁶² Vgl. Gätzner, Omozokpia und Rieger (2016), S.11

¹⁶³ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.11

¹⁶⁴ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

¹⁶⁵ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10 ff.

¹⁶⁶ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

¹⁶⁷ Vgl. Ereth et al. (2015), S.11

¹⁶⁸ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

¹⁶⁹ Vgl. Ereth et al. (2015), S.11

¹⁷⁰ Vgl. Bertele et al. (2018), S.11

¹⁷¹ Vgl. Gätzner, Omozokpia und Rieger (2016), S.11

¹⁷² Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

¹⁷³ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.31

¹⁷⁴ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10 ff.

¹⁷⁵ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

¹⁷⁶ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10 ff.

¹⁷⁷ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

¹⁷⁸ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10 ff.

¹⁷⁹ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

¹⁸⁰ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

¹⁸¹ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

¹⁸² Vgl. Sun (2019), S.14

¹⁸³ Vgl. Kron und Sun (2017), S.13

¹⁸⁴ Vgl. Kron und Sun (2018), S.14

¹⁸⁵ Vgl. Sun (2019), S.14

¹⁸⁶ Vgl. Jungbluth (2018), S.20

¹⁸⁷ Vgl. Jungbluth (2018), S.20

¹⁸⁸ Vgl. Jungbluth (2018), S.20

¹⁸⁹ Guggemos und Horzetzky (2015), S.3

¹⁹⁰ Vgl. Guggemos und Horzetzky (2015), S.4

¹⁹¹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹² Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹³ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹⁴ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹⁵ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹⁶ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹⁷ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

¹⁹⁸ Vgl. Montex-Maschinenfabrik Ges.m.b.H. (o.J.), S.1

¹⁹⁹ Vgl. Bloomberg L.P. (o.J.), S.1

²⁰⁰ Vgl. Moneyhouse AG (o.J.), S.1

²⁰¹ Vgl. HEL-WITA Sp. z o.o. (o.J.), S.1

²⁰² Vgl. Lumikko Technologies Oy (o.J.), S.1

²⁰³ Vgl. Schürholz GmbH & Co. KG (o.J.), S.1

²⁰⁴ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.25

²⁰⁵ Vgl. Ereth et al. (2015), S.11

²⁰⁶ Vgl. wer denkt was GmbH (2013), S.1

²⁰⁷ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.6

²⁰⁸ Vgl. Jungbluth (2018), S.20

²⁰⁹ Vgl. Guggemos und Horzetzky (2015), S.4

²¹⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.5

²¹¹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.5

²¹² Vgl. Rusche (2017), S.53

²¹³ Vgl. Rusche (2017), S.53

²¹⁴ Vgl. Kron und Sun (2017), S.12

²¹⁵ Vgl. Kron und Sun (2018), S.12

²¹⁶ Vgl. Sun (2019), S.13

²¹⁷ Vgl. Kron und Sun (2017), S.12

²¹⁸ Vgl. Kron und Sun (2018), S.12

²¹⁹ Vgl. Sun (2019), S.13

²²⁰ Vgl. Sun (2019), S.14

²²¹ Vgl. Sun (2019), S.15

²²² Vgl. Sun (2019), S.16

²²³ Vgl. Sun (2019), S.17

²²⁴ Vgl. Sun (2019), S.18

²²⁵ Vgl. Sun (2019), S.19

²²⁶ Vgl. Sun (2019), S.20

²²⁷ Vgl. Gerstenberger (2018), S.2

²²⁸ Vgl. State Council (2015), S.1

²²⁹ Vgl. State Council (2015), S.1

²³⁰ State Council (2015), S.1: “Bis 2020 soll China den Status eines großen Fertigungslandes erreichen, welches die grund­legende Industrialisierung gemeistert hat, das IT-Level gesteigert hat und eine Reihe an Kern­technologien in Schlüsselsegmenten und den Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit sowie der Produktqualität erreicht hat. Es soll deutlicher Fortschritt in Richtung von Digitalisierung, Netz­werken und der Intelligenz der Fertigungsindustrie geschaffen werden während Energie- und Materialkonsum sowie Umweltverschmutzung spürbar abnehmen sollen. Bis 2025 soll die Qualität, Innovationskapazität und Arbeitsproduktivität der Fertigungsindust­rie gemeinsam mit der Integration der Industrialisierung und Informatisierung signifikant stei­gen. Damit einhergehend soll der Energie- und Materialkonsum in Schlüsselsegmenten ein global fortgeschrittenes Level erreichen, während eine Reihe an internationalen Unternehmen und Industriefeldern mit weltweiter Wettbewerbsfähigkeit geschaffen werden sollen und sich das globale Segment der Arbeit und Wertschöpfungskette im Industriebereich deutlich erwei­tert haben soll.” (Übersetzung des Verfassers)

²³¹ State Council (2015), S.1: “Bis 2035 soll Chinas gesamte Fertigungsindustrie das mittlere Level der globalen Fertigungs­kraft erreichen während sich die Innovationskapazität und Wettbewerbsfähigkeit enorm erwei­tert hat und wesentliche Durchbrüche in der Entwicklung der Schlüsselbereiche geschehen sind. Die führenden Industrien sollen eine weltweite Innovationsführerschaft zur vollständigen Industrialisierung erreicht haben.” (Übersetzung des Verfassers)

²³² State Council (2015), S.1: “Das “Neue China” wurde geschaffen, die Position einer Fertigungskraft gefestigt und diese Stärke führte zum Durchbruch zur Spitze der globalen Fertigungsindustrie. Die Hauptgebiete der Fertigungsbranche haben Innovationsführerschaft sowie einen deutlichen Wettbewerbs­vorteil bzgl. Technologien und Industriesystemen erreicht.” (Übersetzung des Verfassers)

²³³ Vgl. State Council (2015), S.1

²³⁴ State Council (2015), S.1: “[...] Verbesserung der Innovationskapazität der chinesischen Fertigungsindustrie [...]” (Über­setzung des Verfassers)

²³⁵ State Council (2015), S.1: “[...] Förderung einer tiefen Integration von IT und Industrialisierung [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²³⁶ State Council (2015), S.1: “[...] Stärkung der industriellen Basiskapazität [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²³⁷ State Council (2015), S.1: “[...] Stärkung des Aufbaus von Qualitätsmarken [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²³⁸ State Council (2015), S.1: “[...] Komplette Implementierung einer umweltfreundlichen Fertigung [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²³⁹ State Council (2015), S.1: “[...] Entwicklung in Schlüsselsegmenten [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁴⁰ State Council (2015), S.1: “[...] Tiefgehende Umstrukturierungen der Fertigungsindustrie [...]” (Übersetzung des Verfas­sers)

²⁴¹ State Council (2015), S.1: “[...] Aktive Entwicklung einer serviceorientierten Fertigung und produktiver Services [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁴² State Council (2015), S.1: “[...] Steigerung des Grades der Internationalisierung in der Fertigungsindustrie [...]” (Überset­zung des Verfassers)

²⁴³ Vgl. State Council (2015), S.1

²⁴⁴ Vgl. State Council (2015), S.1

²⁴⁵ Vgl. State Council (2015), S.1

²⁴⁶ State Council (2015), S.1: “[...] Neue Generation der IT-Industrie [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁴⁷ State Council (2015), S.1: “[...] Hochklassige CNC-Maschinen und Roboter [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁴⁸ State Council (2015), S.1: “[...] Luft- und Raumfahrtsysteme [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁴⁹ State Council (2015), S.1: “[...] Schifffahrtsysteme und High-Tech-Schiffe [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵⁰ State Council (2015), S.1: “[...] Fortgeschrittene Schienenverkehrssysteme [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵¹ State Council (2015), S.1: “[...] Energiesparen und Fahrzeuge auf Grundlage erneuerbarer Energien [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵² State Council (2015), S.1: “[...] Energiesysteme [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵³ State Council (2015), S.1: “[...] Landwirtschaftssysteme [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵⁴ State Council (2015), S.1: “[...] Neue Materialien [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵⁵ State Council (2015), S.1: “[...] Biopharma und hochleistungsfähige Medizingeräte [...]” (Übersetzung des Verfassers)

²⁵⁶ Vgl. Gerstenberger (2018), S.3

²⁵⁷ Vgl. Gerstenberger (2018), S.3

²⁵⁸ Vgl. Gerstenberger (2018), S.3

²⁵⁹ Vgl. Jungbluth (2018), S.17

²⁶⁰ Vgl. Jungbluth (2018), S.17

²⁶¹ Vgl. Jungbluth (2018), S.17

²⁶² Vgl. Jungbluth (2018), S.17

²⁶³ Vgl. Jungbluth (2018), S.17

²⁶⁴ Vgl. Jungbluth (2018), S.17

²⁶⁵ Vgl. Dombret (2006), S.10

²⁶⁶ Vgl. Dörfler et al. (1994), S.157

²⁶⁷ Vgl. Dombret (2006), S.10

²⁶⁸ Vgl. Dombret (2006), S.10

²⁶⁹ Vgl. Prigge und Schmidt (2002), S.234 zit. n. Meyer (2011), S.68

²⁷⁰ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.10

²⁷¹ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.10

²⁷² Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.10

²⁷³ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.11

²⁷⁴ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.11

²⁷⁵ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.10

²⁷⁶ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.11

²⁷⁷ Vgl. Gerstenberger (2018), S.2

²⁷⁸ Vgl. Guggemos und Horzetzky (2015), S.7

²⁷⁹ Vgl. Gerstenberger (2018), S.2

²⁸⁰ Vgl. Guggemos und Horzetzky (2015), S.7

²⁸¹ Vgl. Sun (2019), S.7 ff.

²⁸² Vgl. Sun (2019), S.7 ff.

²⁸³ Casanova und Miroux (2019), S.13

²⁸⁴ Vgl. Casanova und Miroux (2019), S.13 ff.

²⁸⁵ Vgl. Casanova und Miroux (2019), S.29

²⁸⁶ Asplund und Kjellesvik (2012), S.1

²⁸⁷ Vgl. Asplund und Kjellesvik (2012), S.i ff.

²⁸⁸ Vgl. Asplund und Kjellesvik (2012), S.i ff.

²⁸⁹ Vgl. Asplund und Kjellesvik (2012), S.27

²⁹⁰ Vgl. Asplund und Kjellesvik (2012), S.27

²⁹¹ Hope, Thomas und Vyas (2011), S.128

²⁹² Vgl. Hope, Thomas und Vyas (2011), S.128 ff.

²⁹³ Vgl. Hope, Thomas und Vyas (2011), S.136

²⁹⁴ Vgl. Ulrich (2013), S.1 zit. n. Backaler, Joel (2014), S.101

²⁹⁵ Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.67

²⁹⁶ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.67

²⁹⁷ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.78

²⁹⁸ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.90

²⁹⁹ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.78

³⁰⁰ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.79

³⁰¹ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.79

³⁰² Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.90

³⁰³ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.1

³⁰⁴ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.1

³⁰⁵ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.8

³⁰⁶ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.8

³⁰⁷ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.1 ff.

³⁰⁸ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.8

³⁰⁹ Vgl. Asplund und Kjellesvik (2012), S.i ff.

³¹⁰ Vgl. Nemunaityté, Urbsiené und Zatulinas (2015), S.1 ff.

³¹¹ Vgl. Clougherty und Duso (2016), S.1 ff.

³¹² Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.1

³¹³ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.3

³¹⁴ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.20 ff.

³¹⁵ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.3 ff.

³¹⁶ Emons (2013), S.1

³¹⁷ Vgl. Emons (2013), S.6 ff.

³¹⁸ Vgl. Emons (2013), S.6 ff.

³¹⁹ Emons (2017), S.1

³²⁰ Vgl. Emons (2017), S.1 ff.

³²¹ Vgl. Emons (2017), S.25 f.

³²² Schwarzer (2016), S.1

³²³ Vgl. Schwarzer (2016), S.1 ff.

³²⁴ Vgl. Schwarzer (2016), S.14

³²⁵ Heid und Hiort (2012), S.125

³²⁶ Vgl. Heid und Hiort (2012), S.126 ff.

³²⁷ Vgl. Heid und Hiort (2012), S.127

³²⁸ Müller (2017), S.1

³²⁹ Vgl. Müller (2017), S.1 ff.

³³⁰ Guggemos und Horzetzky (2015), S.1

³³¹ Vgl. Guggemos und Horzetzky (2015), S.1 ff.

³³² Herzog und Rieger (2019), S.1

³³³ Vgl. Ereth, Jung und Rieger (2014), S.10

³³⁴ Vgl. Ereth et al. (2015), S.9

³³⁵ Vgl. Gätzner, Omozokpia und Rieger (2016), S.10 f.

³³⁶ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.10 f.

³³⁷ Vgl. Bertele et al. (2018), S.10 f.

³³⁸ Vgl. Herzog und Rieger (2019), S.10 f.

³³⁹ Vgl. Koller (2014), S.1

³⁴⁰ Vgl. Koller (2014), S.12

³⁴¹ Vgl. GINGKO TREE ADVISORS UG (2015), S.6 ff.

³⁴² Vgl. Jungbluth (2018), S.1

³⁴³ Vgl. Jungbluth (2018), S.24 ff.

³⁴⁴ Vgl. Drukarczyk und Schüler (2007), S.482

³⁴⁵ Vgl. Drukarczyk und Schüler (2007), S.479

³⁴⁶ Vgl. Drukarczyk und Schüler (2007), S.478

³⁴⁷ Vgl. Drukarczyk und Schüler (2007), S.478

³⁴⁸ Vgl. Drukarczyk und Schüler (2007), S.478

³⁴⁹ Vgl. Drukarczyk und Schüler (2007), S.479

³⁵⁰ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.124

³⁵¹ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.124

³⁵² Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.124

³⁵³ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.124

³⁵⁴ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.124

³⁵⁵ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.125

³⁵⁶ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.125

³⁵⁷ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.125

³⁵⁸ Vgl. HHL gGmbH (2010), S.33

³⁵⁹ Vgl. HHL gGmbH (2011), S.34

³⁶⁰ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019b), S.176

³⁶¹ Arnold, Lahmann und Schwetzler (2011), S.432

³⁶² Arnold, Lahmann und Schwetzler (2011), S.432

³⁶³ Arnold, Lahmann und Schwetzler (2011), S.432

³⁶⁴ Arnold, Lahmann und Schwetzler (2011), S.432

³⁶⁵ Vgl. Arnold, Lahmann und Schwetzler (2011), S.432

³⁶⁶ Vgl. Arnold, Lahmann und Schwetzler (2011), S.432

³⁶⁷ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2019a), S.124

³⁶⁸ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2018a), S.116

³⁶⁹ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2018b), S.178

³⁷⁰ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2018c), S.301

³⁷¹ Vgl. Hammer, Lahmann und Schwetzler (2018d), S.354

³⁷² Vgl. Ereth et al. (2015), S.9

³⁷³ Vgl. Emons (2013), S.19

³⁷⁴ Vgl. Koller (2014), S.12

³⁷⁵ Vgl. Schmidt, Schmodde und Stolpmann (2017), S.26

³⁷⁶ Vgl. Ereth et al. (2015), S.9

³⁷⁷ Vgl. Ereth et al. (2015), S.9

³⁷⁸ Vgl. Gätzner, Omozokpia und Rieger (2016), S.10

³⁷⁹ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

³⁸⁰ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.10

³⁸¹ Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.10

³⁸² Vgl. Gätzner, Rieger und Wang (2017), S.11

³⁸³ Vgl. Bertele et al. (2018). S.10

³⁸⁴ Vgl. Bertele et al. (2018). S.10

³⁸⁵ Vgl. Bertele et al. (2018). S.10

³⁸⁶ Vgl. Bertele et al. (2018). S.10

³⁸⁷ Vgl. Stein (2018), S. 17