Bei Diskussionen über TNMM-Benchmarking steht meist das im Mittelpunkt, was nach der Zusammenstellung der Vergleichsunternehmen geschieht: die Interquartilsbandbreite, der Median und der Vergleich mit dem tatsächlichen Ergebnis des untersuchten Unternehmens. Dieser Teil des Prozesses erhält die meiste Aufmerksamkeit, weil er die Zahl liefert, auf die alle warten.
Wenn ein Analyst jedoch mit der Berechnung der Quartile beginnt, ist das Ergebnis der Studie im Wesentlichen bereits vorbestimmt. Ausschlaggebend waren frühere Entscheidungen, die leicht in den Hintergrund rücken: Welche Datenbank wurde durchsucht? Wie umfassend ist ihre Abdeckung? Welche Branchenklassifikation wurde verwendet? Wie wurden Kriterien zur Unabhängigkeit und Datenqualität angewandt? Und lässt sich jede Zahl der endgültigen Bandbreite auf eine überprüfbare Quelle zurückführen?
Sind diese vorgelagerten Entscheidungen falsch, kann auch eine noch so sorgfältige statistische Auswertung die Analyse nicht retten. Dieser Beitrag untersucht die praktischen Datenbankentscheidungen, von denen abhängt, ob eine Benchmarking-Studie echte Marktdaten liefert oder lediglich eine Zahl, die danach aussieht.
Das Abdeckungsproblem: Wenn „Keine Vergleichsunternehmen gefunden“ nicht stimmt
Ein häufiges Problem in der Verrechnungspreispraxis, insbesondere bei Unternehmen in kleineren oder weniger liquiden Märkten, ist der vermeintliche Mangel an Vergleichsunternehmen. Ein Berater durchsucht eine auf börsennotierte Unternehmen beschränkte Datenbank, wendet einen Branchenfilter an und erhält drei oder vier Treffer, von denen keiner funktional wirklich vergleichbar ist.
Die naheliegende Reaktion besteht häufig darin, die geografische Suche auf eine ganze Region oder einen Kontinent auszuweiten. Das löst zwar das Problem der zu kleinen Grundgesamtheit, schafft aber ein neues: Die ermittelten Vergleichsunternehmen sind möglicherweise unter wirtschaftlichen Bedingungen tätig, die mit dem tatsächlichen Markt des untersuchten Unternehmens wenig gemeinsam haben, etwa hinsichtlich Wettbewerbsintensität, regulatorischem Umfeld, Arbeitskosten oder Marktreife.
Das eigentliche Problem besteht oft nicht darin, dass keine Vergleichsunternehmen existieren, sondern darin, dass sie nicht börsennotiert sind. Die meisten operativ tätigen Unternehmen weltweit sind in privater Hand. Dazu zählt auch die überwiegende Mehrheit der Routinevertriebsgesellschaften, Auftragsfertiger und Dienstleister, die sich besonders gut als Vergleichsunternehmen für die TNMM eignen. Eine Datenbank, die ausschließlich auf Veröffentlichungen börsennotierter Unternehmen basiert, arbeitet zwangsläufig mit einem kleinen und häufig nicht repräsentativen Ausschnitt des relevanten Marktes.
Darin liegt einer der wichtigsten praktischen Gründe für eine Datenbank mit wirklich breiter Abdeckung. smartZebra erfasst weltweit standardisierte Finanzdaten von mehr als 50.000 börsennotierten und über 500.000 privaten Unternehmen. Eine Suche beispielsweise nach routinemäßigen IT-Dienstleistern in Mittel- oder Osteuropa liefert dadurch eine ausreichend große Ausgangsmenge, um eine sorgfältige qualitative Prüfung zu durchlaufen und dennoch eine belastbare Zahl akzeptierter Vergleichsunternehmen zu erhalten. Der Analyst muss sich somit nicht zwischen einer nicht repräsentativen Stichprobe und einer künstlich ausgeweiteten Suche entscheiden.
Branchenklassifikation: Ein Code bildet selten die ganze Tätigkeit ab
Eine zweite praktische Frage stellt sich noch vor der Prüfung der Suchergebnisse: Welches Klassifikationssystem wurde für die Suche verwendet, und wie genau bildet es die tatsächliche Tätigkeit des untersuchten Unternehmens ab?
NACE-, SIC- und NAICS-Codes sind nicht austauschbar. Ein Code, der eine Tätigkeit in einem System zutreffend erfasst, kann in einem anderen zu weit gefasst sein oder relevante Vergleichsunternehmen vollständig ausblenden. Unter einem allgemeinen Code für „Computerprogrammierung“ können beispielsweise sowohl routinemäßig tätige Auftragsentwickler als auch Unternehmen erfasst sein, die proprietäre Softwareplattformen besitzen und vermarkten. Wer sich auf ein einziges Klassifikationssystem oder auf einen aus Bequemlichkeit statt nach funktionaler Genauigkeit gewählten Code stützt, kann die gesamte Ausgangsmenge unbemerkt verzerren, noch bevor die qualitative Prüfung beginnt.
Eine Benchmarking-Plattform, die einen Abgleich zwischen mehreren Klassifikationssystemen ermöglicht und NACE, SIC und NAICS gemeinsam filtert, gibt dem Analysten genau in der Phase mehr Kontrolle, in der ein zu enger oder unpassender Code den größten Schaden anrichten kann. Sie ersetzt nicht die fachliche Beurteilung, welche Unternehmen tatsächlich zum Funktionsprofil des untersuchten Unternehmens passen. Sie stellt jedoch sicher, dass diese Beurteilung auf einer sachgerecht zusammengestellten Ausgangsmenge beruht und nicht auf einer durch Besonderheiten des Klassifikationssystems verzerrten Auswahl.
Quantitative Filter: Ungeeignete Kandidaten vor der eigentlichen Prüfung aussortieren
Nicht jedes ungeeignete Vergleichsunternehmen muss erst bei der manuellen Prüfung erkannt werden. Ein erheblicher Teil der nicht geeigneten Kandidaten kann und sollte durch quantitative Filter ausgeschlossen werden, bevor der Analyst die Tätigkeitsbeschreibungen einzeln liest. Dazu gehören Unternehmen mit anhaltenden Verlusten, die auf eine grundsätzlich andere wirtschaftliche Situation hindeuten, Beteiligungen nahestehender Unternehmen, die die Unabhängigkeit infrage stellen, oder eine Forschungs- und Entwicklungsintensität, die nicht zu einem routinemäßigen Funktionsprofil passt.
Das ist nicht nur aus Effizienzgründen wichtig. Die qualitative Prüfung, also die tatsächliche Analyse der Tätigkeitsbeschreibung und Finanzhistorie jedes Kandidaten, hat bei einer Betriebsprüfung das größte Gewicht und ist zugleich besonders zeitaufwendig. Muss ein Analyst achtzig Kandidaten manuell prüfen, obwohl zwanzig davon aufgrund fehlender Unabhängigkeit oder anhaltender Verluste automatisch hätten ausgeschlossen werden können, setzt er seine begrenzte fachliche Beurteilungskapazität für Fälle ein, die keine realistische Aussicht auf Aufnahme hatten. Durch automatisierte Filter vor der qualitativen Prüfung kann sich die fachliche Beurteilung auf die wirklichen Grenzfälle konzentrieren. Dort kommt es auf eine dokumentierte wirtschaftliche Begründung für die Aufnahme oder Ablehnung an, die ein Betriebsprüfer tatsächlich hinterfragen wird.
Gewinnkennzahlen: Die passende Kennzahl für das jeweilige Geschäftsmodell
Die Wahl der Gewinnkennzahl ist keine Formalität. Die operative Marge eignet sich für ein Vertriebsunternehmen, dessen Rentabilität vom Umsatz bestimmt wird. Net Cost Plus oder ein Aufschlag auf die Gesamtkosten passt zu einem routinemäßigen Dienstleister oder Auftragsfertiger, dessen wirtschaftliches Ergebnis von der Kostendeckung abhängt. Die Berry Ratio kann aussagekräftiger sein, wenn die Bruttomarge statt der operativen Marge die verlässlichere Kennzahl ist, etwa bei einem Unternehmen, das gemessen an seiner Kostenbasis nur eingeschränkte Marketingfunktionen ausübt. Die Kapitalrendite eignet sich für einen kapitalintensiven Betrieb, dessen Rentabilität von den eingesetzten Vermögenswerten abhängt.
Da die geeignete Gewinnkennzahl vom konkreten Funktionsprofil des untersuchten Unternehmens und nicht von einer festen Regel abhängt, ist es sinnvoll, mehrere Kennzahlen anhand derselben Vergleichsunternehmen zu prüfen. Erst danach sollte die Kennzahl gewählt werden, die die zugrunde liegenden wirtschaftlichen Verhältnisse am besten abbildet. Eine Plattform, die operative Marge, Net Cost Plus, Berry Ratio, Kapitalrendite, Rendite auf das eingesetzte Kapital und Bruttomarge aus demselben Datensatz berechnet, ermöglicht diesen direkten Vergleich. Die gesamte Suche muss nicht für jede infrage kommende Kennzahl mit einer anderen Datenquelle wiederholt werden.
Nachvollziehbarkeit: Eine Zahl ohne Quelle ist kein Nachweis
Aus Sicht der Verteidigung in einer Betriebsprüfung ist die Nachvollziehbarkeit möglicherweise eine der am meisten unterschätzten Funktionen einer guten Benchmarking-Datenbank. Eine Fremdvergleichsbandbreite, deren Zahlen sich nicht auf den ursprünglichen Jahresabschluss oder die zugrunde liegende Veröffentlichung zurückführen lassen, ist in der Praxis schwer zu verteidigen. Ein Betriebsprüfer darf fragen, woher eine bestimmte Margenkennzahl stammt. Die Antwort „Das stand so in der Datenbank“ reicht nicht aus.
Direkte Verknüpfungen von den Finanzdaten jedes Vergleichsunternehmens zum jeweiligen Geschäftsbericht machen aus einer Zahlensammlung eine dokumentierte Beweisgrundlage. Das ist auch für die interne Qualitätssicherung wichtig: Ein Analyst, der eine im Vorjahr erstellte Benchmarking-Studie überprüft, oder ein Kollege, der die Unterlagen erstmals übernimmt, sollte jeden einzelnen Datenpunkt nachvollziehen können, ohne die ursprüngliche Suche vollständig wiederholen zu müssen.
Vom Suchergebnis zum Local File: Den Prozess durchgängig abschließen
Die letzte praktische Frage betrifft den Schritt nach der Finalisierung der Vergleichsunternehmen und der Bandbreite. Besteht eine Benchmarking-Studie nur aus unstrukturierten Tabellenexporten, entsteht zusätzlicher Aufwand. Zugleich steigt das Risiko von Übertragungsfehlern, wenn die Daten in das für ein Local File erwartete Anlagenformat überführt werden müssen. Eine Plattform, die aus den akzeptierten Vergleichsunternehmen direkt einen vollständigen Anhang zur Benchmarking-Studie in einem für die Dokumentation geeigneten Format erstellt, beseitigt einen typischen Fehlerpunkt. Gleichzeitig bleibt der Prüfpfad von den ursprünglichen Suchkriterien bis zum final eingereichten Dokument erhalten.
Die Technik übernimmt die Abläufe: Das fachliche Urteil entscheidet weiterhin
All dies ersetzt nicht die analytische Arbeit, die in früheren Beiträgen dieses Blogs beschrieben wurde: das untersuchte Unternehmen präzise abzugrenzen, eine fundierte Funktions- und Risikoanalyse durchzuführen, Tätigkeitsbeschreibungen zu lesen statt allein auf Filter zu vertrauen und jede Aufnahme oder Ablehnung wirtschaftlich und nicht bloß pragmatisch zu begründen. Auch eine sehr umfassende Datenbank nimmt dem Analysten die Beurteilung der Vergleichbarkeit nicht ab. Sie liefert ihm die Grundlage für eine sachgerechte Entscheidung, statt ihn von Beginn an mit einer unvollständigen oder nicht repräsentativen Ausgangsmenge arbeiten zu lassen.
Die Kombination aus breiten, standardisierten Daten zu börsennotierten und privaten Unternehmen, flexibler Branchenklassifikation, automatisierter Vorprüfung, mehreren Gewinnkennzahlen, vollständiger Quellenrückverfolgbarkeit und exportfertiger Dokumentation erklärt, warum immer mehr Steuerberater und unternehmensinterne Verrechnungspreisteams ihren Benchmarking-Prozess auf eine Plattform wie smartZebra verlagern, statt Vergleichsunternehmen manuell aus verstreuten Veröffentlichungen zusammenzustellen. Die für eine belastbare Studie erforderliche qualitative Prüfung wird dadurch nicht verkürzt. Sie wird jedoch auf die richtige Ausgangsmenge angewandt, und jede zugrunde liegende Zahl bleibt vollständig nachvollziehbar.
Weiterführende Literatur
Wer die vollständige Methodik hinter diesem Beitrag vertiefen möchte, findet sie in The Transfer Pricing Workbook: The Practical Guide to Arm’s Length Compliance and Audit Defense, erhältlich bei Amazon. Das Buch enthält den vollständigen achtstufigen Benchmarking-Prozess, Fallstudien mit realen Suchkriterien und dokumentierten Ablehnungsprotokollen sowie ein eigenes Kapitel zur Vergleichbarkeitsanalyse und zu Steuerstreitigkeiten. Der hier beschriebene Prozess von der Datenbank bis zur Dokumentation wird darin anhand vollständiger Zahlenbeispiele für CUP, RPM, Cost Plus, TNMM und Profit Split erläutert:
Eine Benchmarking-Studie ist nur so belastbar wie die Grundgesamtheit, aus der sie hervorgegangen ist, und die Begründung, mit der diese eingegrenzt wurde. Stimmen die Daten, liefern die statistischen Berechnungen das passende Ergebnis. Stimmen sie nicht, kann auch keine Interquartilsberechnung den Fehler beheben.
Weiterführende Seiten
- Benchmarking Pro: die Verrechnungspreis-Datenbank — wie die oben beschriebene Abdeckung als Produkt aussieht.
- Verrechnungspreis-Datenbank: Übersicht für Steuerberater — wie Berater zwischen den verfügbaren Datenquellen wählen.
- Was sind Verrechnungspreise? — der Einstieg, wenn der Fremdvergleichsgrundsatz neu ist.
- Credit Spreads & Zinssätze — dieselbe Nachvollziehbarkeitslogik für Finanztransaktionen.
