Unter Schlagzeilen wie "Venture Capital - Treibstoff für Traumrenditen", "Die neue Gründerzeit" oder "Geld wie Heu" hat sich die Wirtschaftspresse mit dem Phänomen einer neuen Gründerwelle befasst, die nach den USA nun auch Europa erfasst hat. Venture Capital (VC) oder Wagniskapital spielt dabei eine bedeutende Rolle. Diese Finanzierungsform erlaubt es, durch die Einbringung von zusätzlichem Eigenkapital durch den Wagnisfinanzier, den sogenannten VC-Geber, die Entwicklung des Unternehmens voranzutreiben, ohne die Liquiditätslage mit laufenden Finanzierungskosten, wie etwa Zins- und Tilgungszahlungen bei der Standard-Kreditfinanzierung, zu belasten. Durch die Anforderungen, die eine möglichst schnelle Realisierung der Innovation an das Unternehmen stellen, hat sich die VC-Branche verändert. In den letzten Jahren entstanden neue Formen von Wagniskapitalgebern, die besonders darauf abzielen, den gestiegenen Bedarf der Unternehmensgründer an Management-Know-how zu befriedigen. Alle großen Management-Beratungsunternehmen, z.B. MCKinsey, BCG, Bain&Company, haben eigene "Inkubatoren" etabliert, die den Neugründungen sowohl Kapital als auch ihr umfangreiches Management-Know-how zur Verfügung stellen. Da ein Wagniskapitalgeber alleine die gestiegenen Anforderungen an Kapital und Managementberatung nicht leisten kann, finden sich oft Konstellationen, in denen verschiedene Wagniskapitalgeber in einem Beteiligungsunternehmen zusammenarbeiten. So agieren meist Inkubatoren (als Managementdienstleister) und VC-Gesellschaften (als Kapitalgeber) zusammen in Start-Up-Unternehmen. Diese Konstellation ist Untersuchungsgegenstand der Dissertation. Dazu wird ein Multi-Task-Prinzipal-Agenten-Problem untersucht, bei dem die Gesamtarbeitsleitung des Agenten fix vorgegeben ist. Der Agent (Inkubator) wird vom Prinzipal (VC) dazu angestellt, den Ertrag guter Projekte zu steigern und schlechte Projekte zu erkennen. Das daraus ableitbare Anreizproblem ergibt sich aus der (unbeobachtbaren) Arbeitsaufteilung des Agenten auf die beiden Aufgaben. Zuallererst wird nachgewiesen, dass der Agent ohne zusätzliche Agency-Kosten dem Prinzipal seine Einschätzung über die wahre Natur des Projektes wahrheitsgemäß berichten wird. Danach wird gezeigt, dass im Falle ohne Wealth-Constraints, ein first-best-Kontrakt implementierbar ist, bevor im Weiteren der allgemeine Fall mit bindender Budgetrestriktion analysiert wird. In einem ersten Schritt, bei dem die Reputationseffekte des Agenten aus der Analyse ausgeblendet werden, benötigt man im Modell für einen first-best-Kontrakt zwei Instrumente (außer der fixen Upfront-Zahlung tau) die Erfolgsprämie für das Gelingen guter Projekte alpha und eine Entdeckungsprämie für schlechte Projekte phi. Ohne Reputationseffekte kommt es im Modell immer zu einem First-Best ohne Informationsrente. Das Vermögen gamma des Inkubators spielt dabei keine Rolle. Der optimale Vertrag wird komplexer, wenn Reputationseffekte zugelassen werden. Sind die negativen Reputationseffekte, die sich aus dem Misslingen eines Projektes ergeben, hoch im Vergleich zu den positiven Effekten, die sich aus dem Gelingen guter Projekte ergeben, so sagt das Modell voraus, dass keine Entdeckungsprämie gezahlt wird. Dieser Aspekt gilt besonders für sehr renommierte Inkubatoren (z.B. die von MCKinsey, BCG und Bain &Company gegründeten Inkubatoren) die eine hohe intrinsische Motivation haben, schlechte Projekte auf jeden Fall zu vermeiden. Genau das Gegenteil gilt für junge Start-Up-Inkubatoren, die sich große Reputationseffekte aus gut durchgeführten Projekten erhoffen. Diese Firmen sind dadurch gekennzeichnet, dass ihre intrinsische Motivation, eventuelle gute Projekte zu verbessern, sehr hoch ist und sie daher ein größeres Risiko eingehen, auch schlechte Projekte weiterzuverfolgen. In diesem Fall gilt natürlich, dass keine Erfolgsprämie für gute Projekte vom Prinzipal zu entrichten ist, sondern vielmehr eine hohe Entdeckungsprämie für schlechte Projekte. Für beide oben skizzierte Fälle kann ein First-Best erreicht werden, ohne dass eine Informationsrente gezahlt werden muss, wenn der Agent über ein eigenes großes Vermögen verfügt. Gelingt es nicht ein First-Best zu implementieren, ohne eine Informationsrente zu zahlen, hängt der Grad der Ineffizienz von der Vermögensposition des Inkubators in einer mittleren Region ab. Aber auch hier wird der Prinzipal keine Informationsrente zahlen. Im Gegensatz dazu zahlt der Prinzipal eine Informationsrente in der Region mit einer sehr niedrigen Vermögensposition des Agenten. In diesem Fall hängt der Grad der Ineffizienz nicht vom Vermögen des Agenten ab. Zusammenfassend gibt das Modell also klare Voraussagen für alpha, phi und tau, abhängig vom Vermögen des Inkubators, dem Reservationsnutzen und den Reputationseffekten ab.
