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Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 1 -
1 Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen
Daniela Grübel, Klaus North, Günther Szogs
Vor dem Hintergrund der aktuellen Diskussion um Bilanzen und ihre Gültigkeit kommt der
Bewertung des intellektuellen Kapitals eines Unternehmens hohe Bedeutung zu. Einige
Unternehmen beginnen, ihre Finanzbilanzen durch ‚Intellectual Capital Reports’ zu ergänzen,
um der Bedeutung des intellektuellen Kapitals für den künftigen Erfolg Rechnung zu tragen
und diese schwer greifbare Vermögensart sowohl intern als auch nach außen hin
darzustellen.
Allerdings bestehen bis heute keinerlei Standards für diese Art der Bilanzierung. Seit der
Veröffentlichung des weltweit ersten Intellectual Capital Statements 1994 durch das
schwedische Versicherungsunternehmen Skandia haben sich daher unterschiedliche
Ansätze zur Erstellung sogenannter ‚Wissensbilanzen’ entwickelt.
Im folgenden werden vier aktuelle Modelle des Intellectual Capital Reporting auf ein
konkretes Praxisbeispiel angewendet und im Anschluss anhand eines hierfür entwickelten
Kriterienkatalogs beurteilt.
Intellectual Capital und Wissensbilanzierung
Der Marktwert eines Unternehmens hängt in zunehmendem Maße von einer weder
physischen noch finanziellen Kapitalform ab: Intellectual Capital oder Wissenskapital. Es
generiert Schätzungen zufolge bereits heute über 80% der Wertschöpfung in Unternehmen 2
und wird damit zum zentralen Erfolgsfaktor: 82,3% der europäischen Unternehmen
beurteilen die Bedeutung des intellektuellen Kapitals für ihren zukünftigen Geschäftserfolg
als wichtig und erfolgskritisch. 3
Dennoch hat sich bislang keine einheitliche ‚Sprache’ in bezug auf das intellektuelle Kapital
herausgebildet. Gemäß Stewart gilt: „Intellectual Capital is intellectual material – knowledge,
information, intellectual property, experience – that can be put to use to create value.“ 4
Intellektuelles Kapital ist demnach eine immaterielle Vermögensart bestehend aus
Mitarbeiterkompetenz, interner und externer Struktur 5 , die, richtig eingesetzt, Wert für das
Unternehmen generiert und, obwohl sie nicht in Form von Sach- oder Finanzkapital ‘greifbar’
ist, in zunehmendem Maß zum Wert eines Unternehmens beiträgt und daher entsprechend
gemanagt werden muss.
Auch in bezug auf immaterielle Vermögenswerte gilt: “You can’t manage what you can’t
measure”. Nur wenn das Management weiß, welche Faktoren des intellektuellen Kapitals in
welcher Form Einfluss auf den betrieblichen Wertschöpfungsprozess nehmen, wie sie sich
gegenseitig beeinflussen und welche Indikatoren ihre Entwicklung widerspiegeln, kann es die
Wissensressourcen des Unternehmens effizient nutzbar machen und gezielt fördern.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 2 -
Benötigt werden daher neben den finanziellen Kennzahlen immer mehr auch Messungen,
die das ‚unsichtbare Vermögen’ sichtbar und damit steuerbar machen.
Dieser Bedarf besteht auch unternehmensextern: Einer Untersuchung des Brooking Institute
zufolge werden derzeit je nach Unternehmensart zwischen 50% und 95% der
Vermögensbestände eines Unternehmens nicht in seiner Bilanz erfasst 6 . Dieses oft als “The
GAAP Gap“ 7 oder „The Tangibles-Intangibles Accounting Asymmetry“ 8 umschriebene
Phänomen macht Intellectual Capital Reporting für Investoren immer wichtiger.
Nach Handelsgesetzbuch §248 (2) gilt für selbsterstellte immaterielle Vermögensgegenstände
des Anlagevermögens ein Bilanzierungsverbot. Auch darf für den originären
Geschäfts- oder Firmenwert kein Aktivposten angesetzt werden. Derzeit findet das
intellektuelle Kapital einer Firma dementsprechend nur im Fall einer Unternehmensübernahme
Eingang in die Bilanz (HGB § 255 (4)).
Die International Accounting Standards erlauben die Aktivierung eines immateriellen
Vermögenswerts nur dann, wenn es „wahrscheinlich ist, dass dem Unternehmen der künftige
wirtschaftliche Nutzen aus dem Vermögenswert zufließen wird, und die Anschaffungs- oder
Herstellungskosten des Vermögenswertes zuverlässig bemessen werden können“ 9 (IAS 38
(19)). Auch die General Accepted Accounting Principles der USA verbieten im Rahmen
des APB 17 den Ansatz nicht eindeutig zuzuordnender Kosten selbsterstellter immaterieller
Vermögenswerte.
Aus diesem Grund haben sich in den letzten Jahren einige Modelle entwickelt, die Wissen in
eigenständiger Form bilanzieren. Diese sog. Wissensbilanzen tragen damit den
Eigenschaften des Intellektuellen Kapitals Rechnung, die es von Sach- und Finanzkapital
unterscheiden: Sie sind zukunfts- und zeitraumorientiert, beinhalten hauptsächlich qualitative
Kennzahlen, werden auf freiwilliger Basis unternehmensindividuell erstellt und betrachten
vornehmlich Stromgrößen zur Ermittlung der im Unternehmen generierten Wertschöpfung.
Einen Überblick über die Problematik und Ansätze, Wissen messbar zu machen, findet sich
bei North et al. 1998 10 . Die folgenden Ausführungen schließen an diesen viel zitierten ZFO-
Aufsatz an, indem vier gängige Modelle der Wissensbilanzierung auf eine
Unternehmenseinheit, die für IT-Skillentwicklung und Wissensvernetzung zuständige
Abteilung IT Skill Resources der Commerzbank, angewendet werden:
Modell 1: The Danish Guideline for Intellectual Capital Statements 11
Modell 2: Austrian Research Centers Seibersdorf 12
Modell 3: Mehrstufiges Indikatorenmodell nach North et al. 13
Modell 4: IC Rating TM nach Edvinsson 14

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 3 -
Die betrachtete Einheit: Die Abteilung IT Skill Resources der Commerzbank
IT Skil Resources ist im IT-Bereich der Commerzbank ist sie für die gezielte Entwicklung des
Wissenskapitals zuständig. Dazu verfügt die betrachtete Abteilung über ihr intellektuelles
Kapital:
Die Abteilung besteht aus 12 Mitarbeitern, die aufgrund ihrer Fähigkeiten, Erfahrungen
und ihres Wissens den Humankapitalbestand der Schulungsabteilung darstellen.
Untereinander bedienen sich die Mitarbeiter verschiedener Systeme zur Kommunikation
und Durchführung ihrer Aufgaben, es bestehen festgelegte Vorgehensweisen und
Prozesse und ein ständiger interner Wissensaustausch ( Strukturkapital).
Die Kunden der Trainingsabteilung sind intern zu finden: Sie betreut die ca. 2.500
Mitarbeiter des IT-Bereichs der Commerzbank in den Bereichen Qualifizierung,
Ressourcenmanagement und - zusammen mit der Personalabteilung - Rekrutierung.
Dieses Kundenkapital der Abteilung bildet gemeinsam mit ihrem externen Netzwerk, das
aus Bildungsanbietern, Verbänden und Hochschulen besteht, das Beziehungskapital
der betrachteten Einheit.
Um ihre Kunden optimal betreuen zu können, hat sich IT Skill Resources wie folgt
aufgestellt: Das Team ‚Kundenbetreuung’ nimmt eine beratende Funktion ein und
entwickelt zusammen mit dem Kunden neue Bildungsbausteine. Für die operative Planung,
Organisation und Durchführung der angebotenen Seminare ist das Team
Trainingsmanagement’ zuständig. Das Team ‚Wissensvernetzung’ schließlich entwickelt
und betreut die von der Einheit erstellten Produkte zum Wissenstransfer innerhalb des
gesamten IT-Bereichs der Commerzbank.
Im folgenden sollen die oben genannten Modelle zunächst steckbriefartig beschrieben und
dann zur Wissensbilanzierung für IT Skill Resources angewandt werden.
Modell 1: The Danish Guideline for Intellectual Capital Statements 15
Im Anschluss an ein zweijähriges Forschungsprojekt veröffentlichte die Danish Agency for
Trade and Industry im November 2000 die weltweit erste „Guideline for Intellectual Capital
Statements“. Sie soll Unternehmen helfen, systematisch und strategisch mit ihren
Wissensressourcen zu arbeiten 16 und wird derzeit von über 100 Unternehmen im Rahmen
einer ‚Testphase’ angewandt 17 .
Ausgangspunkt für die Erstellung einer Wissensbilanz ist die sog. ‘Knowledge Narrative’,
die die Strategie des Unternehmens in bezug auf den Kunden beschreibt: Ausgehend von
den Kundenbedürfnissen wird der Wert (‘use value’) der Produkte des Unternehmens für den

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 4 -
Kunden dargestellt. Dadurch wird ersichtlich, inwiefern die Eigenschaften der Produkte, die
für den Kunden Wert schöpfen, vom intellektuellen Kapital des Unternehmens abhängen.
Diese zukünftige, wissensorientierte Strategie wird im Anschluss in ein Set unterschiedlicher
Ziele zerlegt, die sog. ‚Management Challenges’.
Aus ihnen werden in einem dritten Schritt ‚Actions’, d.h. die zur Erreichung der Wissensziele
notwendigen operativen Maßnahmen abgeleitet. Um deren Wirkung in bezug auf die
gesetzten Ziele messbar zu machen, werden sie mit ‚Indicators’ unterlegt. Aus dem
festgestellten Zielerreichungsgrad lassen sich die Entwicklung des intellektuellen Kapitals im
vorangegangenen Zeitraum ablesen und für den folgenden Zeitraum neue Ziele ableiten.
Die Ergebnisse des Prozesses werden im Wissenskapitalbericht (‚Reporting’) interpretiert
und der internen und externen Zielgruppe in unterschiedlicher Ausführlichkeit präsentiert.
Die Umsetzung dieser Prozessbausteine innerhalb von IT Skill Resources kann aus
Abbildung 1 entnommen werden. Hierfür wurden auf Basis der Guideline im Gespräch mit
den jeweiligen Teamleitern Ziele, Maßnahmen und Indikatoren definiert. Anschließend
wurden 84 unterschiedliche Kennzahlen zu zwei Stichtagen gemessen. Die Ergebnisse der
durchgeführten Messungen wurden in einer Wissensbilanz dargestellt, die entlang der
formulierten Ziele nach Humankapital (Ziel A), Strukturkapital (Ziel B) und Beziehungskapital
(Ziele C mit F) gegliedert ist. Um das Ziel „Qualifizierungsangebot für den IT-Bereich der
Bank“ zu erreichen, bedarf es verschiedener Maßnahmen im Bereich des
Schulungsmanagements und der Kundenbetreuung (vgl. Abbildung 1). Diese werden
anhand unterschiedlicher Indikatoren gemessen und innerhalb der Wissensbilanz bewertet.
Anhand dieser Wissensbilanz lässt sich die Entwicklung des intellektuellen Kapitals der
Einheit im Zeitverlauf sowie in Hinblick auf die gesteckten Ziele ablesen.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 5 -
Abbildung 1: Umsetzung der Danish Guideline für die Abteillung IT Skill Resources
Die Guideline liefert eine wertvolle Richtschnur für die Erstellung einer Wissensbilanz. Im
Fokus steht der Prozess, den Mitarbeiter und Manager dabei durchlaufen, und der die
Bedeutung und Interaktion des intellektuellen Kapitals innerhalb des Unternehmens bewusst
werden lässt. Vor diesem Hintergrund wird die Guideline ihrem Anspruch gerecht: Sie liefert
Prozessbausteine, anhand derer ein Unternehmen den Zusammenhang zwischen seinen
Kunden, Mitarbeitern, Prozessen und Technologien aus der Wissensperspektive heraus
untersuchen kann. Dementsprechend bietet auch die Anwendung des Modells auf die
Abteilung IT Skill Resources innerhalb der Commerzbank einen differenzierten Überblick
über die Entwicklung deren intellektuellen Kapitals innerhalb des betrachteten Zeitraums.
Wie Abb. 1 zeigt, ist das entstandene Indikatoren-Set aufgrund fehlender Zielwerte und
Gewichtungen nur bedingt aussagefähig für die Gesamtentwicklung des intellektuellen
Kapitals von IT Skill Resources. Genauso schwierig ist aufgrund der Vielzahl der
gemessenen Werte, die in der Wissensbilanz unabhängig nebeneinander stehen, die
Herstellung klarer Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen den Indikatoren,
Maßnahmen und Zielen. Der große Freiraum zur Individualisierung wirkt somit gleichzeitig
einer Standardisierung zur Herstellung von Vergleichbarkeit entgegen.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 6 -
Modell 2: Austrian Research Centers Seibersdorf 18
Parallel zur Danish Guideline haben die Austrian Research Centers Seibersdorf (ARCS) ein
Modell zur Wissensbilanzierung entwickelt. Das ARCS-Projekt startete 1999 und führte zur
Veröffentlichung der weltweit ersten Wissensbilanz einer Forschungseinrichtung im April
2000. Seither veröffentlichen die ARCS jährlich eine Wissensbilanz.
Während das ursprüngliche Strukturmodell 19 intellektuelles Kapital in Human- und
Strukturkapital unterteilt, fügen die aktuellen ARCS-Wissensbilanzen außerdem das
Beziehungskapital hinzu. Diese Komponenten stellen das Wertschöpfungspotential des
Unternehmens dar. Ihnen werden hauptsächlich Bestandskennzahlen zugeordnet.
Die gemessenen Prozessgrößen dagegen werden anhand der Kernprozesse der
Organisation strukturiert.
Innerhalb der Ergebnisse unterscheidet das ARCS-Modell finanzielle und nicht-finanzielle
Kennzahlen. Die nicht-finanziellen Kennzahlen gliedern sich in wirtschafts-, forschungs- und
gesellschaftsbezogene Ergebnisse.
Nach Aussage der Autoren ist ihr Modell „für unterschiedliche Organisationsgrößen
anwendbar, von kleinen Forschungsabteilungen bis hin zu eigenständigen Unternehmen“ 20 .
Dies wird im folgenden durch die Anwendung des Ansatzes auf IT Skill Resources
untersucht.
Anders als im dänischen Modell gelingt es dem ARCS-Ansatzes ), den Zielen von IT Skill
Resources Erfolgsfaktoren zuzuordnen, zu deren Messung Kennzahlen aus
unterschiedlichen Bestandteilen der Wissensbilanz (Wertschöpfungspotential, Kernprozesse
und Ergebnisse) notwendig sind.
Die folgende Darstellung (Abbildung 2) zeigt IT Skill Resources nach dem ARCS-Modell.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 7 -
Abbildung 2: Anwendung des ARCS-Modell auf die Abteilung IT Skill Resources
Die Zielformulierung bezieht sich auf die am Kunden ausgerichteten Geschäftsprozesse des
Unternehmens. Innerhalb der anschließend definierten Erfolgsfaktoren wird ersichtlich,
welche Ziele diese für das abteilungsinterne Human-, Struktur- und Beziehungskapital
implizieren. Für IT Skill Resources wurden folgende Ziele definiert:
Wissensaufbau beim Kunden durch ein gezieltes Qualifizierungsangebot
Wissenstransfer des Kunden initiieren und unterstützen
Ausbau externer Netzwerke zum internen ‚Wissensgewinn’
Diesem Zielkatalog wurden in einem nächsten Schritt Erfolgsfaktoren zugeordnet, die mit
einem Set von Indikatoren hinterlegt wurden, von denen einige (kursiv) als sog.
‚Zielerreichungsindikatoren’ fungieren. Abbildung 2 verdeutlicht Wertschöpfungspotentiale,
Kernprozesse und Ergebnisse der IT-Schulungsabteilung. Die Entwicklung der einzelnen
Komponenten kann anhand verschiedener Indikatoren nachgewiesen werden (hier
beispielhaft dargestellt). Um das Wissensziel „Wissensaufbau beim Kunden durch ein
gezieltes Qualifizierungsangebot“ zu erreichen, spielen u.a. Faktoren des
Beziehungskapitals wie Kooperationen mit externen Bildungsanbietern eine wichtige Rolle.
Diese können zu einer Erhöhung der Anzahl angebotener Seminare und damit zu einer
höheren Kundenzufriedenheit führen – Ausdruck dafür, dass das Ziel, die Sicherstellung
eines gezielten Qualifizierungsangebots, erreicht wurde.
Analog zum dänischen Ansatz starten ARCS mit der Definition von Wissenszielen, die sich
jedoch stärker auf den Geschäftsprozess und damit die Zielsetzung beim Kunden
konzentrieren. Die Erfolgsfaktoren stellen dabei die logische Verknüpfung zwischen den
Unternehmenszielen und den internen Wertschöpfungspotentialen dar, die innerhalb der

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 8 -
Kernprozesse Ergebnisse unterschiedlicher Art generieren. Wesentlicher Bestandteil des
Ansatzes ist der Feedback-Pfeil, der einen Rückbezug der Ergebnisse auf die Ziele und
Wertschöpfungspotentiale des Unternehmens herstellt. Darüber hinaus verdeutlicht das
ARCS-Modell, dass ein Indikator durchaus auf mehrere Ziele Einfluss nehmen kann und
stellt solche ‚Spill-Overs’ dar.
Insgesamt ist ARCS eine sinnvolle Weiterentwicklung des dänischen Ansatzes gelungen.
Problematisch ist jedoch die Tatsache, dass auch innerhalb der einzelnen Kategorien des
ARCS-Modells Indikatoren verschiedener Wichtigkeit, Aussagekraft und Beschaffenheit
(Bestand- und Flussgrößen) nebeneinander stehen.
Modell 3: Mehrstufiges Indikatorensystem nach North et al. 21
Um der Ressource Wissen als wettbewerbswirksamem Erfolgsfaktor innerhalb eines
Unternehmens Rechnung zu tragen, bedarf es nach North et al. eines ganzheitlichen
Ansatzes wissensorientierter Unternehmensführung. Das Grundmodell hierzu stellt dar, „wie
durch gezielte Interventionen [...] die Erreichung der Unternehmensziele unterstützt und die
Ziele messbar gemacht werden können“ 22 . Damit liefert es die Grundlage für den von North,
Probst und Romhardt 1998 entwickelten Ansatz zur Messung des intellektuellen Kapitals
anhand eines mehrstufigen Indikatorensystems.
Ausgangspunkt für das ‚Grundmodell wissensorientierter Unternehmensführung’ sind die
Unternehmensziele, aus denen konkrete Wissensziele abgeleitet werden. Dazu wird die
‚organisationale Wissensbasis’ (Indikatorenklasse I), die in einem Unternehmen zum
Zeitpunkt to der Betrachtung vorhanden ist, „gestaltet bzw. gezielt verändert“ 23 . Dies
geschieht durch ‚Interventionen’(II), die den Input bzw. Aufwand des Unternehmens
innerhalb des Wertschöpfungsprozesses ausdrücken. Diese führen in einem ersten Schritt
zu direkten Outputs, den sogenannten ‚Zwischenerfolgen und Übertragungseffekten’(III).
Zusammen führen sie zu den ‚Ergebnissen der Geschäftstätigkeit’(IV), die sich in
finanzielle und nicht-finanzielle Größen unterteilen lassen.
Die organisationale Wissensbasis bildet Anfangs- und Endpunkt dieses Prozesses, ihre
Veränderungen können in Form einer Bewegungsbilanz verdeutlicht werden. Damit wird ein
kontinuierlicher Feedbackprozess in bezug auf die Unternehmensziele sichergestellt.
Ausgehend von den bereits definierten Zielen der Abteilung IT Skill Resources wurden die
identifizierten Kennzahlen den vier oben beschriebenen Indikatorenklassen zugeordnet.
Innerhalb jeder Indikatorenklasse fand eine Zuordnung entsprechend der Komponenten des
intellektuellen Kapitals (Mitarbeiterkompetenz, interne und externe Struktur) statt.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 9 -
Abbildung 3 zeigt das Grundmodell wissensorientierter Unternehmensführung übertragen auf
IT Skill Resources: Das dort zu Beginn der Betrachtungsperiode vorhandene intellektuelle
Kapital (Wissensbilanz t0) wird über gezielte Interventionen erweitert und führt über
Zwischenerfolge zum Ergebnis der Geschäftstätigkeit, ausgedrückt beispielsweise in
Mitarbeiter- oder Kundenzufriedenheit.
Abbildung 3: Betrachtung der Abteilung IT Skill Resources mit dem mehrstufigen Indikatorenmodell
nach North et al.
So wird, wie in Abbildung 3 dargestellt, die Anzahl angebotener Trainings (Wissensbilanz to)
durch die Entwicklung neuer Seminare (Intervention) erhöht. Zwischenerfolge können in
diesem Fall die Verbesserung der Umsetzungszeit neuer Seminare, ein gestiegener Anteil
einmaliger, d.h. am Markt nicht erhältlicher Trainings sowie die Erhöhung der von der IT-
Schulungsabteilung initiierten Themen sein. Durch diese Effekte wird zum einen die Anzahl
der Seminare, zum anderen aber möglicherweise auch die Anzahl der Kunden (beides
Wissensbilanz t1) erhöht.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 10 -
Der Vergleich der Wissensbilanzen in den Zeitpunkten t1 und t0 ermöglicht eine Aussage
über die Entwicklung des intellektuellen Kapitals von IT Skill Resources innerhalb des
betrachteten Zeitraums.
Im Unterschied zu den bisher betrachteten Ansätzen gelingt es diesem Modell zur
Wissensbilanzierung, die Kennzahlen mittels des mehrstufigen Indikatorensystems zu
strukturieren und somit in einen Gesamtzusammenhang einzuordnen. Es stellt damit
Transparenz über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge innerhalb und zwischen den
Strukturkomponenten und Indikatorenklassen her. Damit werden dem Management gezielte
steuernde Eingriffe innerhalb der verschiedenen Ebenen (Indikatorenklassen) ermöglicht.
Externen Stake- und Shareholdern kann mittels der Wissensbilanz eine Übersicht über
Bestand und Entwicklung des intellektuellen Kapitals gegeben werden. Allerdings verlangen
der hohe Individualisierungsgrad und die Komplexität der untersuchten Zusammenhänge
einen beträchtlichen Zeit- und damit auch Kostenaufwand. Bei der Anwendung des Modells
auf größere Einheiten wird der am Beispiel von IT Skill Resources erzielte
Differenzierungsgrad nicht realisierbar sein. Es ist dann eine weitere Reduktion der
Indikatorenzahl sowie die Zerlegung der Betrachtung auf Untereinheiten sinnvoll.
Modell 4: IC Rating TM nach Edvinsson 24
Auf Initiative von Leif Edvinsson wurde 1997 das Unternehmen Intellectual Capital Sweden
AB gegründet. „With thoughts and theories of intellectual capital as a starting point, a model
for valuation of knowledgebased companies has been constructed. From this model, a tool
has been developed – IC Rating TM – which measures intellectual capital and makes it
comparable between companies.” 25 Ziel des IC Rating TM ist es, “dem Management ein
Instrument zu geben, mit dem die heutige strategische Position der Firma definiert werden
kann.” 26
Zur Bewertung des intellektuellen Kapitals werden innerhalb des Unternehmens qualitative
Interviews durchgeführt. Deren Anzahl ist abhängig von der Größe der betrachteten Einheit
und liegt im Durchschnitt bei 30 Gesprächen, von denen ca. ein Drittel intern und zwei Drittel
extern durchgeführt werden. Der verwendete Fragebogen ist in weiten Teilen standardisiert.
Die aus den Gesprächen resultierende Datenbasis besteht aus quantitativen Bewertungen
und qualitativen Aussagen der Befragten.
Die quantitativen Ergebnisse werden innerhalb einer Access-Datenbank erfasst und auf
mindestens fünf Ebenen miteinander gewichtet. Dabei geht jede Frage einmal in die
Bewertung ein und ist innerhalb einer Strukturkomponente des intellektuellen Kapitals an
eines der drei Beurteilungskriterien (Effizienz, Erneuerung und Risiko) gekoppelt.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 11 -
Das Ergebnis des Prozesses besteht aus drei Teilen:
Dem sog. IC Rating TM , einer Bewertung des intellektuellen Kapitals mit Hilfe einer in
Analogie zu Finanzratings entwickelten Skala.
Einem Benchmark mit Daten aus anderen Unternehmen, das mit Hilfe sog. „Spider-
Diagrams“ dargestellt wird.
Ein Katalog der qualitativen Kommentare der Befragten in anonymisierter Form.
Innerhalb von IT Skill Resources wurde ein IC Rating TM in experimentieller Form
durchgeführt. Aufgrund der relativ kleinen betrachteten Einheit wurden nur 21 Interviews
geführt - davon 10 innerhalb von IT Skill Resources und 11 mit internen Kunden aus dem IT-
Bereich der Commerzbank. Es wurden unterschiedliche Fragebögen für interne Befragte (ca.
100 Fragen) und ‚externe’ Befragte (ca. 15 Fragen) verwendet.
Die Analyse der Daten wurde von Mitarbeitern von IC Sweden AB durchgeführt, die
verwendeten Gewichtungen sind deren Betriebsgeheimnis und beruhen auf einem nicht
veröffentlichten Modell einer idealtypischen Wissensorganisation. Sie führte zu dem in Abb.
4 dargestellten Ergebnis für die IT Skill Resources, wobei ausschließlich vier
Teilkomponenten des intellektuellen Kapitals, nämlich Prozesse, Management, Mitarbeiter
und Kunden bewertet wurden. Das Ratingergebnis besteht aus jeweils drei
Einzelbewertungen in den Kategorien Effizienz (blau), Erneuerung (grün) und Risiko (violett).
Die Skala reicht hierbei in Analogie zu Finanzratings von AAA (sehr gut) bis D (schlecht).
Abbildung 4: IC Rating TM Ergebnis für die Abteilung IT Skill Resources

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 12 -
Während Effizienz und Erneuerungspotential des Humankapitals von IT Skill Ressources als
gut und wenig risikoreich bewertet werden, zeigt sich im Bereich der internen Prozesse
Verbesserungsbedarf. Die Effizienz der Abteilung innerhalb der Kundenbetreuung wird als
sehr gut eingestuft und das BB-Rating bestätigt IT Skill Ressources außerdem eine hohe
Innovationskraft. Genau wie bei der Bewertung des Managements deutet jedoch auch
innerhalb des Kundenkapitals die Risikoeinstufung „RR“ auf die Gefahr des Abwanderns von
Managementkapazität bzw. Kunden hin.
IC Rating TM gelingt, was den anderen Modellen nicht einmal ansatzweise glückt: Mittels
eines relativ standardisierten Verfahrens das intellektuelle Kapital eines Unternehmens mit
einem Wert zu belegen, dessen Entstehung jedoch nicht vollständig nachzuvollziehen ist.
Aufgrund der Tatsache, dass die Gewichtung der Ergebnisse dem Betrachter nicht bekannt
ist, bleibt die Interpretation schwierig. Denn nur vor dem Hintergrund eines transparenten
Verfahrens kann das Management zu entsprechenden Verbesserungsmaßnahmen greifen.
Unbeantwortet bleibt jedoch auch bei Kenntnis der einzelnen Gewichtungen die Frage, ob
der hinterlegte Vergleichsmaßstab für alle Unternehmen Gültigkeit besitzt.
Des weiteren wäre die Herstellung von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen zwischen den
einzelnen Komponenten des intellektuellen Kapitals, die innerhalb der Methode unabhängig
voneinander beurteilt’ werden, wünschenswert.
Methodenvergleich
Die vier auf ein konkretes Praxisbeispiel angewandten Verfahren des Intellectual Capital
Reporting sollen nun anhand eines aus der Umsetzung der Modelle entwickelten
Kriterienkatalogs miteinander verglichen werden.
Die Grundlage für den Vergleich bilden 13 Kriterien, die aus dem Verständnis des
Wissensbegriffs, teststatistischen Überlegungen sowie Fragestellungen der Datenerhebung
und Interpretation aufgrund von Literaturanalysen sowie praktischen Anwendungsproblemen
entwickelt wurden.
Eine Übersicht über die Ergebnisse des Methodenvergleichs bietet Abbildung 5.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 13 -
Abbildung 5: (Übersicht über die Ergebnisse des Methodenvergleich) einfügen
Voraussetzungen der Modelle
1. Struktur- versus Prozessorientierung: Alle vier Modelle verfügen sowohl über eine
Struktur- als auch über eine Prozesskomponente. Dennoch unterscheiden sie sich in der
Gewichtung, die den beiden Komponenten zukommt. So wird die dänische Guideline ihrem
Namen mittels einer starken Prozessorientierung gerecht, wohingegen das IC Rating TM
vornehmlich strukturorientiert arbeitet. Innerhalb des ARCS-Modells und des von North et al.
vorgeschlagenen Ansatzes sind Prozess- und Strukturkomponente relativ ausgewogen: Die
einzelnen Prozessschritte bestimmen hier das Vorgehen, die gewonnenen Ergebnisse
werden innerhalb der Wissensbilanz anhand der Komponenten des intellektuellen Kapitals
geordnet.

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2. Standardisierungsgrad / Vergleichbarkeit: Der Standardisierungsgrad des dänischen
Ansatzes ist, da er dem Unternehmen viel Freiraum für die individuelle Gestaltung der
Wissensbilanz gibt, gering. Ebenso ist das ARCS-Modell ursprünglich auf
Forschungseinrichtungen ausgerichtet und nur innerhalb dieser Unternehmensgruppe
standardisierbar. Das IC Rating TM dagegen erhebt den Anspruch, ein standardisiertes
Verfahren zu sein und wird diesem zu ca. 80% gerecht. Eine Kombination, die sowohl dem
internen Anspruch nach Individualisierung als auch dem externen Wunsch von
Vergleichbarkeit gerecht wird, enthält das Modell von North et al.
3. Transparenz des Vorgehens: Genau wie die Vergleichbarkeit spielt vor dem Hintergrund
der Entwicklung neuer Standards innerhalb der Rechnungslegung die Transparenz der
Modelle eine entscheidende Rolle. Zu allen Modellen stehen Informationen, Richtlinien und
Erklärungen öffentlich zur Verfügung. Dies gilt nur mit Einschränkungen für das IC Rating TM .
Messungen
4. Beurteiler: Eindeutig Auskunft über die Zusammensetzung des Projektteams gibt das IC
Rating TM : Da das Verfahren von der Firma Intellecutal Capital Sweden AB patentiert wurde,
kann die Analyse nur von ihren Mitarbeitern durchgeführt werden. Derart explizit äußert sich
keiner der Autoren der anderen drei Modelle zur Zusammensetzung der für die
Wissensbilanz zuständigen Projektgruppe. ARCS erklären, dass die Wissensbilanz in einem
Team aus internen Mitarbeitern und externen Beratern erstellt wurde. Die dänische Studie
sowie North et al. verstehen die Wissensbilanzierung als internen Prozess.
5. Zielgruppe: Prinzipiell können zwei Zielgruppen für Intellectual Capital Reports
unterschieden werden: Intern kann das Management die Wissensbilanz als
Steuerungsinstrument nutzen, extern kann sie das Unternehmen als innovativ und
zukunftsgerichtet am Markt positionieren. Generell bieten alle vier untersuchten Modelle die
Grundlage für eine Differenzierung in bezug auf die beiden möglichen Zielgruppen. Der
Ansatz von North et al. bietet durch die Trennung der Wissensbilanz von den anderen
Indikatorenstufen die Basis für eine mögliche externe Berichterstattung. Letztere ist, auch
wenn die Auswirkungen des internen Prozesses betont werden, die primäre Zielsetzung der
dänischen Guideline, des ARCS-Modells und des IC Rating TM .
6. Bezugsgrößen: Im Rahmen des Intellectual Capital Reporting lassen sich zwei Arten der
Messung unterscheiden: Entweder wird ein Zielerreichungsgrad gemessen oder ein
abstrakter, eigenständiger Wert für das intellektuelle Kapital. Letzteres ist beim IC Rating TM
der Fall. Die drei anderen Modelle verfolgen nicht den Anspruch, ein absolutes Maß für
intellektuelles Kapital zu finden. Hier steht kein aggregierter Wert im Vordergrund, sondern

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die Frage, inwieweit die vom Unternehmen für den Berichtszeitraum gesetzten Ziele erreicht
wurden.
7. Ausgangsdaten und deren Validität: Innerhalb der angewandten Modelle werden zwei
Arten von Daten verwendet. Im Rahmen des IC Rating TM werden durch persönliche
Gespräche quantitative Bewertungen in Form von Noten sowie qualitative Aussagen der
Befragten in verbaler Form erhoben. Die für die Anwendung der anderen Modelle erhobenen
Daten stammen zu einem Großteil aus unternehmensinternen Quellen.
8. Reproduzierbarkeit: Innerhalb der Modelle verhindern einige Faktoren ein durchgängig
objektives Verfahren: So erfolgt die Zielableitung aus individuellen Unternehmenszielen, auf
deren Grundlage entsprechende Indikatoren definiert werden. Trotz des innerhalb der
Modelle formulierten Anspruchs, ein objektiv gültiges Bewertungssystem zur Unternehmenssteuerung
zu entwickeln, spielen bei der Definition der entscheidenden Größen und
Zielwerte subjektive Faktoren sicherlich in Teilen eine Rolle. Alle Modelle außer dem IC
Rating TM sind jedoch so transparent gestaltet, dass die erreichten Ergebnisse reproduzierbar
erscheinen.
Bewertung
9. Bewertungseinheiten: Das IC Rating TM wird dem Wunsch nach einer Kennzahl gerecht,
deren Betrag jedoch schwer nachvollziehbar ist. Dagegen bedienen sich die drei anderen
Modelle eines individuellen Indikatorensets, das sehr unterschiedliche Größen beinhaltet: So
führten die Messungen innerhalb von IT Skill Resources zu monetären Ergebnissen,
Prozentsätzen und Zahlenwerten. Die Aggregation und Bewertung dieser unterschiedlichen
Arten von Ergebnissen ist schwierig und kann nur auf der Basis zuvor definierter Zielwerte
gelingen.
10. Gewichtung der Ergebnisse: Das IC Rating TM gewichtet die Ergebnisse der
Befragungen auf Basis eines nicht publizierten Idealprofils eines Wissensunternehmens. Die
im Rahmen des ARCS-Modells vorgeschlagene Definition von ‚Zielerreichungsindikatoren’
kann als Gewichtung verstanden werden. Die dänische Studie enthält dagegen keine
Ansätze zur Gewichtung einzelner Indikatoren. Auch die von North et al. definierten
Indikatorenklassen gewichten die Kennzahlen nicht im Sinne ihrer Wichtigkeit für die
Zielerreichung.
Ergebnis
11. Darstellung von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen: Der dänischen Guideline und
dem IC Rating TM gelingt es kaum, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge darzustellen. Das
ARCS-Modell trägt diesen Zusammenhängen Rechnung, indem es einem Ziel (bzw.

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 16 -
Erfolgsfaktor) Kennzahlen aus verschiedenen Bereichen zuordnet. Innerhalb der
Wissensbilanz stehen diese Kennzahlen jedoch relativ undifferenziert nebeneinander. An
diesem Punkt setzen die Indikatorenklassen von North et al. an und zeigen durch die
Kategorisierung der einzelnen Größen in Bestände, Inputs, direkte Outputs und Ergebnisse
die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen den einzelnen Indikatoren auf.
12. Bezug zu finanziellen Indikatoren: Die dänische Guideline sowie das IC Rating TM
stellen diesen Zusammenhang nicht her: Ihr Ergebnis ist die Bewertung des intellektuellen
Kapitals eines Unternehmens. Das ARCS-Modell dagegen bilanziert finanzielle und nichtfinanzielle
Ergebnisse und vertritt damit die Auffassung, dass die Komponenten des
intellektuellen Kapitals im Rahmen des Wertschöpfungsprozesses beide Arten von
Ergebnissen generieren. ARCS integrieren Finanzkennzahlen und Wissensbilanz. Das
Modell von North et al. geht von der gleichen Auffassung aus.
13. Aussagekraft des Ergebnisses:
Die dänische Guideline schafft Transparenz über Zielsetzung und Ausrichtung des
Unternehmens und macht die Bedeutung des intellektuellen Kapitals auf allen Ebenen
bewusst. Auf dieser Basis kann sie durchaus dazu führen, dass Entscheidungsprozesse
umgestaltet und Erfolgsfaktoren neu definiert werden. Hierbei spielt vor allem die Definition
des ‚use value’ eine zentrale Rolle. Die Interpretation der aus ihr hervorgehenden
Wissensbilanz dagegen ist aufgrund ihrer großen Komplexität und Undifferenziertheit in
bezug auf die Messgrößen schwierig.
Die Aussagekraft des IC Rating TM ist, obwohl oder gerade weil es diesem Modell als
einzigem gelingt, einen Wert für intellektuelles Kapital zu bestimmen, beschränkt. Dem
Anspruch eines objektiven, externen Ratings wird das Verfahren im derzeitigen
Entwicklungsstand nur bedingt gerecht.
Auch innerhalb des ARCS-Modells werden durch die verstärkte interne Kommunikation
Zusammenhänge innerhalb des Unternehmens bewusst. Die Zielformulierung über
Erfolgsfaktoren bezieht diese auf die einzelnen Bestandteile des intellektuellen Kapitals.
Außerdem ‚zwingt’ der sehr anwendungsorientierte Ansatz Management und Mitarbeiter
innerhalb des Prozesses zur Identifikation und Priorisierung der wichtigsten Zielgrößen.
Ähnlich wie innerhalb der dänischen Guideline bleiben Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge
jedoch trotz der differenzierten Struktur der Wissensbilanz in weiten Teilen undurchsichtig.
Das von North et al. vorgeschlagene mehrstufige Indikatorensystem bietet die Möglichkeit
zur Differenzierung des Ergebnisses unter zwei Gesichtspunkten: Durch die Einordnung der
Messgrößen in unterschiedliche Indikatorenklassen werden innerbetriebliche
Wertschöpfungsprozesse transparent und zueinander in Beziehung gesetzt. Gleichzeitig
beinhaltet die Darstellung der Ergebnisse innerhalb der Wissensbilanz eine Reduktion auf

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 17 -
wenige, zu großen Teilen standardisierbare Kennzahlen, die der externe Betrachter auf die
Finanzbilanz beziehen kann.
Fazit
Welche Schlussfolgerungen können aus der Anwendung und dem Vergleich der vier Modelle
anhand der verschiedenen Kriterien gezogen werden?
Erstens, dass es das Modell zur Bilanzierung intellektuellen Kapitals noch nicht gibt, denn
jeder der Ansätze weist sowohl Stärken als auch Schwächen auf. Schwächen beziehen sich
insbesondere auf Standardisierung und objektiviertes Vorgehen sowie die Aussagekraft für
interne und externe Zielgruppen.
Zweitens erweisen sich die drei Modelle, die das intellektuelle Kapital mit Hilfe eines Sets
von Indikatoren im Gegensatz zu einer aggregierten Kennzahl bewerten und zum Teil
Ursache–Wirkungs-Zusammenhänge darstellen, für die interne Prozessunterstützung als
vorteilhafter. Sie bedeuten für das Unternehmen zwar einen ungleich höheren Kosten- und
Zeitaufwand, der zu den erzielten Prozessoptimierungen im Verhältnis stehen muss, ihre
Ergebnisse sind dafür aber auch objektiver, differenzierter und zielführender. Für den mit den
internen Prozessen nicht vertrauten externen Betrachter bleibt der Verzicht auf ein
aggregiertes Ergebnis aber unbefriedigend. Nach Meinung der Autoren braucht eine
aggregierte Kennzahl im Sinne eines IC Rating TM aber eine transparente Darstellung ihres
Zustandekommens. Diese wird momentan nicht hinreichend erbracht. Auf dem Weg zu
einem Umdenken von finanzieller hin zu nichtfinanzieller Rechnungslegung ist weiterhin ein
Modell anzustreben, das die Aspekte interner und externer Sicht verbindet.
Drittens ist die Kommunikation der Ergebnisse derzeit, da die Unternehmen freiwillig und
ohne gesetzliche Vorschriften Intellectual Capital Reports veröffentlichen, ein zentraler
Aspekt der Wissensbilanzierung. So bilanzieren viele der Unternehmen ihr intellektuelles
Kapital heute weniger für interne Zwecke als dafür, sich extern als innovatives Unternehmen
zu positionieren. Dementsprechend besteht ein großes Interesse, positive Ergebnisse zu
präsentieren. Dass Wissensbilanzen auch als Marketinginstrument genutzt werden, ist zu
begrüßen. Um so wichtiger ist es aber, dass dies nicht auf Basis geschönter Daten
geschieht, womit die eigentlichen Zielsetzung, das immaterielle Vermögen eines
Unternehmens zu bewerten, unterlaufen und diskreditiert würde.
Viertens stellt die Unternehmensgröße einen begrenzenden Faktor dar. Derzeit bilanzieren
hauptsächlich kleinere Unternehmen bzw. Einheiten ihr intellektuelles Kapital. Der Wunsch
nach Objektivität bezieht schon bei der Betrachtung einer kleinen Einheit eine Vielzahl von
Zielen, Erfolgsfaktoren, Kenngrößen und Zusammenhängen zwischen diesen Elementen in
die Untersuchung ein. Übertragen auf Großunternehmen würden solche Modelle daher zu

Intellectual Capital Reporting – ein Vergleich von vier Ansätzen Daniela Grübel/ Klaus North/ Günther Szogs - 18 -
unübersichtlichen, nicht steuerbaren Zahlenkonstrukten führen. Eine Reduktion der
Indikatoren würde jedoch die Zusammenhänge allzusehr vereinfachen und wesentliche
Entwicklungen nicht mehr nachvollziehbar machen. Die Modelle sollten daher auf kleinere
Einheiten innerhalb dieser Unternehmen bezogen werden - eventuell ist es möglich, ein
zielführendes System zur Aggregation der so entstehenden ‚Einzelbilanzen’ zu entwickeln.
Fünftens soll der Wettbewerbsaspekt angeführt werden: Weitgehend unbeachtet bleibt
innerhalb der dargestellten Modelle die Überlegung, inwieweit die Veröffentlichung sensibler,
interner Daten negative Auswirkungen auf die Wettbewerbsvorteile eines Unternehmens mit
sich bringen kann. Gerade im Bereich von Innovationen ist dies ein Aspekt, der eindeutig für
eine Unterscheidung zwischen interner und externer Berichterstattung plädiert. Auch wenn
die Notwendigkeit einer solchen Differenzierung innerhalb der Modelle erwähnt wird, liefern
sie dennoch keine Ansätze für ein konkretes Vorgehen. Dabei beinhaltet die Motivation, eine
Wissensbilanz zu erstellen gerade, dass sich das Unternehmen über den Wert seines
intellektuellen Kapitals bewusst ist. Dies bedeutet gleichzeitig, dass seine Mitarbeiter wissen,
was ein Wissensverlust an die Konkurrenz bedeuten kann. Aus diesem Grund besteht die
Gefahr, dass innerhalb der veröffentlichten Bilanzen nur Werte beschrieben werden, deren
Aussagekraft gering bzw. aus anderen Quellen sowieso ableitbar wäre. Dies würde dem
ursprünglichen Ansatz, durch die Wissensbilanzierung die zu großen Teilen für die
Erklärungslücke zwischen Markt- und Buchwert eines Unternehmens verantwortlichen
‚versteckten’ Vermögenswerte aufzudecken, entgegenwirken.
Sechstens müssen sich auch Investoren mit dieser neuen Kapitalart und ihrer Bilanzierung
vertraut machen. Denn Intellectual Capital Statements generieren erst dann Wert, wenn sie
von Managern und Kapitalgebern richtig gelesen und interpretiert werden. Die gegenwärtige
Auseinandersetzung über die Umsetzung von Basel II bietet eine große Chance, das Thema
Wissensbilanz in die öffentliche Diskussion einzubringen. Die Frage, inwiefern es gelingen
wird, transparente, vergleichbare und aussagekräftige Standards zu entwickeln, wird darüber
entscheiden, ob der Intellectual Capital Report eines Tages die derzeitige Finanzbilanz
ablöst, sie als eigenständiger Bericht ergänzt, oder reines Marketinginstrument bleibt.

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Zusammenfassung
Der Erfolg eines Unternehmens wird in zunehmendem Maße durch sein intellektuelles
Kapital, d.h. seine Mitarbeiter, Prozessorganisation und Kunden bestimmt. Um dieses
immaterielle, unsichtbare Vermögen eines Unternehmens darzustellen, wurden in den
vergangenen Jahren die ersten sogenannten ‚Wissensbilanzen’ veröffentlicht.
Der folgende Aufsatz wendet vier aktuelle Modelle zum Intellectual Capital Reporting auf
eine konkrete Unternehmenseinheit an und vergleicht die Ergebnisse anschließend anhand
eines hierfür entwickelten Kriterienkatalogs. Das Fazit gibt abschließend einen Ausblick auf
den derzeitigen Stand, die Möglichkeiten und Grenzen der Wissensbilanzierung.
Summary
A company’s intellectual capital (its employees, processes and clients) increasingly
determines its success. Over the last years, several companies started to publish so-called
‘Intellectual Capital Reports’ to make these intangible assets visible for managers and
investors.
The following article presents the application of four recent concepts of Intellectual Capital
Reporting to an existing business unit and compares them according to a set of indicators
that has been developed for this purpose. It concludes with an overview of the status quo,
the possibilities and limits of Intellectual Capital Reportin
Literaturverzeichnis
2 Vgl. Edvinsson; L., Brüning, G. 2000: Aktivposten Wissenskapital: Unsichtbare Werte bilanzierbar machen, S. 14. Gabler
Verlag, Wiesbaden.
3 Vgl. Edvinsson; L., Brüning, G., a.a.O., S.136.
4 Stewart, T. 1997: Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations, S. xi. Nicholas Brealey Publishing Limited, London.
5 Vgl. Sveiby, K. 1997: Wissenskapital – das unentdeckte Vermögen: Immaterielle Vermögenswerte aufspüren, messen und
steigern, S.219 ff. Verlag Moderne Industrie, Landsberg/Lech. Vgl auch North,K..,2002: Wissensorientierte
Unternehmensführung. Gabler,Wiesbaden (3.Auflage)
6 Vgl. Blair, M. 2000: “New ways needed to assess new economy”, S.1.
http://www.brook.edu/dybdocroot/webcache/www.brookings.org-80/p10/a0002560.1056.htm [07-08-02]
7 Farrell, C. 2002: “Needed: 21 st Century Accounting Rules”, S. 2.
http://www.businessweek.com/bwdaily/dnflash/mar2002/nf20020322_7451.htm [05-08-02]
8 Lev, B. 2001: Intangibles: Management, Measurement, and Reporting, , S. 81. Brookings Institution Press, Washington, D.C..
9 International Accounting Standards Board (Hrsg.) 2001: International Accounting Standards 2001 (Deutsche Ausgabe),
S.894f. Schäffer-Poeschel Verlag, Stuttgart.
10
Probst, G.; Raub, S.; Romhardt, K. 1998: Wissen managen: wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen, 2.
Auflage. Gabler Verlag, Wiesbaden.
11
Vgl. Danish Agency for Trade and Industry (Hrsg.) 2000: A Guideline for Intellectual Capital Statements, S. 1. Danish Ministy
for Trade and Industry, Copenhagen.
12 Vgl. Leitner K.-H. et al. 2000: Entwicklung eines Bilanzierungssystems. Forschung Austria Report_A.03_08/00, Forschung
Austria, Wien.
13 Vgl. North, K. 1999: Wissensorientierte Unternehmensführung: Wertschöpfung durch Wissen, S. 147. Gabler Verlag,
Wiesbaden.

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14
Vgl. http://www.intellectualcapital.se
15
Vgl. auch http://www.efs.dk
16
Danish Agency for Trade and Industry (Hrsg.) a.a.O., S. 1.
17
Danish Ministry of Science, Technology and Innovation (Hrsg.) 2002, „Intellectual Capital Statements in Practice – Inspiration
and Good Advice“, S. 3. http://www.videnskabsministeriet.dk/fsk/publ/2002/intellectualcapstatements/intcapst.pdf [15-08-2002]
18
Vgl. http://www.arcs.ac.at/publik/fulltext/wissensbilanz/ARC_Wissensbilanz_2001.pdf
19
Vgl. Leitner, K.-H. et al. a.a.O., S.10.
20
Leitner, K.-H. et al. a.a.O., S.12.
21
Vgl. North, K. a.a.O, S. 198 ff.
22
North, K. a.a.O., S. 147.
23
North, K. a.a.O., S. 147.
24
Intellectual Capital Sweden AB (o.V., o.J.): “The company”. www.intellectualcapital.se/thecompany.html [05.09.2002]
25
Intellectual Capital Sweden AB (o.V., o.J.): “The company”. www.intellectualcapital.se/thecompany.html [05.09.2002]
26
Wissenskapital GmbH (o.V., o.J.): “Neue Wirtschaftsgesetze und Finanzdimensionen”.
http://www.wissenskapital.info/download.asp?id=166&undmehr.pdf [05.09.2002]