Faktoren des Zahlungsausfalls: Eine empirische Analyse von Unternehmen des Gesundheitssektors in Deutschland

Zusammenfassung

Zielsetzung Unternehmen des Gesundheitssektors unterscheiden sich in einer Vielzahl an leistungswirtschaftlichen sowie betriebswirtschaftlichen Merkmalen von anderen Wirtschaftsunternehmen. Der vorliegende Beitrag untersucht den Zusammenhang zwischen bilanziellen Strukturmerkmalen und dem Zahlungsausfall von Unternehmen des Gesundheitssektors.

Methodik Die Analyse basiert auf Jahresabschlussdaten von deutschen Gesundheitsunternehmen der Jahre 2005 bis 2009 sowie zugehöriger Zahlungsausfalldaten. Unter Verwendung des Propensity Score Matching werden insgesamt 61 Zahlungsausfälle (18 Krankenhäuser sowie 43 sonstige Gesundheitsunternehmen) mit Hilfe der logistischen Regressionsanalyse statistisch ausgewertet.

Ergebnisse Ein hoher Eigenkapitalanteil sowie ein großes Umlaufvermögen reduziert die Wahrscheinlichkeit des Zahlungsausfalls eines Unternehmens des Gesundheitssektors. Im Gegensatz zu anderen Wirtschaftsunternehmen hat die Rentabilität eines Unternehmens des Gesundheitssektors keinen empirisch nachweisbaren Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit des Zahlungsausfalls.

Schlussfolgerung Eine solide Finanzausstattung sowie eine zum großen Anteil auch kurzfristig liquidierbare Vermögensstruktur schützen die Unternehmen des Gesundheitssektors vor einem Zahlungsausfall. Die Rentabilität hat für die Unternehmensfortführung keine empirisch nachweisbare Aussagekraft. Dies resultiert möglicherweise aus der Regulierung des Gesundheitssektors in Bezug auf die medizinischen Leistungen sowie die damit einhergehenden Erlöse.

Abstract

Aim Health care companies differ from other business companies by a variety of operational, performance-related, and economic characteristics. The present study specifically analyzes the relationship between financial key performance indicators and payment default of German health care companies.

Method The analysis is based on annual financial statements of German health care companies in the years 2005–2009 and related information on payment default. By using the method of propensity score matching, the study identifies 61 payment defaults (18 hospitals and 43 other health care companies) and statistically evaluates them by means of logistic regression analysis.

Results A higher equity ratio and a higher ratio of current assets to total assets decrease the probability that the health care company become insolvent. In contrast to other industries, the health care company’s profitability does not have any statistically significant effect on the probability of becoming insolvent.

Conclusion Solid financial resources and a large share in assets that can be made liquid at short notice protect health care companies from becoming insolvent. In contrast to that, the health care company’s profitability does provide any empirical indication of future solvency. That is likely the result of the regulation of the health care industry with respect to medical services and related revenues.

Schlüsselwörter

Finanzstruktur - Rentabilität - Vermögensstruktur - Zahlungsausfall

Key words

Asset structure - financial structure - payment default - profitability

• Literatur

• 1 Daldrup A. Konzeption eines integrierten IV-Systems zur ratingbasierten Quantifizierung des regulatorischen und ökonomischen Eigenkapitals im Unternehmenskreditgeschäft unter Berücksichtigung von Basel II. Göttingen: Cuvillier; 2007
• 2 Bellovary J, Giacomino D, Akers M. A review of bankruptcy prediction studies – 1930 to present. Journal of Financial Education 2007; 33 (04) 1-43
• 3 Dimitras A, Zanahkis SH, Zopounnidis C. A survey of business failures with an emphasis on prediction methods and industrial applications – Theory and methodology. European Journal of Operational Research 1996; 90 (05) 487-513
• 4 Augurzky B, Engel D, Schmidt CM, Schwierz C. Ownership and financial sustainability of German acute care hospitals. Health Economics 2012; 21 (07) 811-824
• 5 Augurzky B, Schmitz H. Is there a future for small hospitals in Germany?. Ruhr Economic Papers 2010; #198 0
• 6 Tiemann O, Schreyögg J, Busse R. Hospital ownership and efficiency – A review of studies with particular focus on Germany. Health Policy 2012; 104 (02) 163-171
• 7 Fülbier RU, Kuschel P, Maier F. BilMoG (Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz) – Internationalisierung des HGB und Auswirkungen auf das Controlling. Weinheim: Wiley; 2009
• 8 Olmos A, Govindasamy P. Propensity scores – A practical introduction using R. Journal of Multidisciplinary Evaluation 2015; 11 (25) 68-88
• 9 Hilbe JM. Logistic regression models. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC; 2009
• 10 Fahrmeir L, Kneib T, Lang S. Regression – Modelle, Methoden und Anwendungen. Berlin et al.: Springer; 2009
• 11 Heesen B, Gruber W. Bilanzanalyse und Kennzahlen – Fallorientierte Bilanzoptimierung. Wiesbaden: Springer Gabler; 5. Auflage. 2016
• 12 Küting P, Weber C-P. Die Bilanzanalyse – Beurteilung von Abschlüssen nach HGB und IFRS. Stuttgart: Schäffer Poeschel; 11. Auflage. 2015
• 13 Baetge J, Thiele S, Kirsch H-J. Bilanzanalyse. Düsseldorf: IDW; 2. Auflage. 2004
• 14 Dakovic R, Czado C, Berg D. Bankruptcy prediction in Norway – A comparison study. Applied Economic Letters 2007; 17 (17) 1739-1746
• 15 Ohliger T. Berücksichtigung nichtlinearer Zusammenhänge bei der Insolvenzprognose – Eine empirische Untersuchung unter Verwendung Generalisierter Additiver Modelle. Lohmar et al.: Eul; 2016
• 16 Pan W, Bai H. (Hrsg). Propensity score analysis – Fundamentals and developments. New York et al.: Guilford Press; 2015
• 17 Hüls D. Früherkennung insolvenzgefährdeter Unternehmen. Düsseldorf: IDW; 1995
• 18 Winker P. Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie. Berlin et al.: Springer; 3. Auflage. 2010
• 19 Henking A, Bluhm C, Fahrmeir L. Kreditrisikomessung – Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung. Berlin et al.: Springer; 2006
• 20 Hosmer Jr DW, Lemeshow S, Sturdivant RX. Applied logistic regression. Hoboken: Wiley; 3. Auflage. 2013
• 21 Ohlson JA. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research 1980; 18 (01) 109-131
• 22 Beaver WH. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research 1966; 4 Supplement Empirical Research in Accounting: Selected Studies 71-111
• 23 Altman EI. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bank ruptcy. Journal of Finance 1968; 23 (04) 589-609
• 24 Schumacher M. Rating für den deutschen Mittelstand – Neue Ansätze zur Prognose von Unternehmensausfällen. Wiesbaden: DUV; 2006
• 25 Iserloh M, Kox WJ. Einfluss leistungs- und fallbezogener Faktoren auf Erlöse und Kosten der Krankenhäuser. Das Gesundheitswesen 2015; 77 (01) 31-36