Toetsing hypotheses

In deze paragraaf zullen eerst de controlevariabelen worden worden behandeld, en zullen daarna achtereenvolgens de eerste, tweede en derde hypothese uit hoofdstuk 2 worden getoetst.

4.4.1. Controlevariabelen

Om te testen of de controlevariabelen invloed hebben op de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s, wordt er gebruik gemaakt van een regressie-analyse. Ten eerste wordt Leverage meegenomen als controlevariabele. Uit de uitkomsten blijkt dat de relatie tussen Leverage en de kwaliteit van de strategische risico verslaggeving niet significant is (p=0,811). De tweede controlevariabele in dit onderzoek is Winstgevendheid. Om de invloed van deze variabele op de kwaliteitsscore te bepalen, wordt ook gebruik gemaakt van een regressie-analyse. Deze relatie blijkt ook niet significant (p=0,252). De laatste variabele waarvoor gecontroleerd wordt is Buitenlandse

georiënteerdheid. Ook voor deze bepaling wordt een regressie-analyse gebruikt die niet significant

Leverage Winstg BuiOr Totale model

β Sig. β Sig. β Sig. β Sig.

Constante 2,088 0,000 2,061 0,000 2,079 0,000 2,175 0,000 Variabelen: Leverage -0,043 0,811 -0,123 0,500 Winstgevendheid 0,304 0,252 0,328 0,220 Buitenlandse Oriëntatie -0,073 0,658 -0,133 0,433 Adjusted R2 -0,002 0,001 -0,002 -0,001 F-waarde 0,058 1,313 0,196 0,793

Tabel 9: Uitkomsten regressie-analyse controlevariabelen

4.4.2. Invloed van de sector op de kwaliteit van de verslaggeving

Voor het toetsen van de eerste hypothese, omtrent de invloed van de sector op de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s, wordt een Ancova-analyse uitgevoerd. De uitkomst van deze test bleek significant (p=0,000), wat aangeeft dat de sector bepalend is voor de kwaliteit van de verslaggeving, nadat er wordt gecontroleerd voor de variabelen Winstgevendheid, Leverage en

Buitenlandse georiënteerdheid. Met behulp van een Bonferroni Pairwise Comparison tabel kunnen de

verschillen tussen de gemiddelden van de sectoren onderling nader worden bepaald. Niet alle onderlinge verschillen zijn significant. Echter voldoen de richtingen in grote mate aan de richtingen die in hoofdstuk 2 zijn voorspeld, met uitzondering van de energie, olie en gassector. In onderstaande tabel 10 zijn alleen de significante onderlinge verschillen uitgezet.

Sector a (SRI) Sector b (SRI) Mean difference (a – b) p

1 (1,871) 4 (2,442) -0,571 0,027 2 (2,197) 5 (1,736) 0,461 0,037 3 (1,875) 4 (2,442) -0,567 0,019 4 (2,442) 1 (1,871) 0,571 0,027 3 (1,875) 0,567 0,019 5 (1,736) 0,706 0,000 5 (1,736) 2 (2,197) -0,461 0,037 4 (2,442) -0,706 0,000

Tabel 10: Onderlinge verschillen

In hoofdstuk 2 is geconcludeerd dat de commerciële sector (1) waarschijnlijk een relatief lage kwaliteit van rapportage over strategische risico’s heeft. Met behulp van een K-Matrix, die te zien is in tabel 11, kan worden weergegeven wat de relatieve verschillen in gemiddelde kwaliteitsscores zijn. Hiermee kan duidelijk worden gemaakt hoe de andere sectoren presteren ten opzichte van de commerciële sector.

Sector Afhankelijke variabele: SRI 2 versus 1 Difference 0,326 Sig. 0,089 3 versus 1 Difference -0,158 Sig. 0,394 4 versus 1 Difference 0,461 Sig. 0,001 5 versus 1 Difference -0,360 Sig. 0,003

Tabel 11: Prestatie t.o.v. commerciële sector

Uit tabel 11 is op te maken dat de verslaggeving van de financiële dienstverleningssector en de technologiesector van een significant hogere kwaliteit is dan de verslaggeving van de commerciële sector. De industrie en constructiesector is van significant lagere kwaliteit dan de verslaggeving van de commerciële sector, en scoort daarmee ook lager dan de financiële dienstverlenings- en de technologiesector. Deze resultaten zijn, met het oog op de onderbouwing in hoofdstuk 2, consistent met de voorspelde resultaten. De enige sector die niet voldoet aan de voorspelling van hoofdstuk 2 is de energie, olie en gassector.

4.4.3. Invloed van bedrijfsgrootte op de kwaliteit van de verslaggeving

Om te bepalen of de bedrijfsgrootte van invloed is op de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s, wordt een regressie-analyse uitgevoerd. Uit de resultaten blijkt dat de relatie tussen bedrijfsgrootte en de kwaliteitsscore positief, maar niet significant is (F(4, 433)=0,786, p=0,535). De tweede hypothese, die uitgaat van een positieve relatie tussen bedrijfsgrootte en de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s, wordt op basis van deze analyse verworpen.

4.4.4. De modererende rol van bedrijfsgrootte

De modererende rol van bedrijfsgrootte kan worden bepaald door gebruik te maken van een Ancova-analyse. De resultaten tonen aan dat bedrijfsgrootte geen significante invloed heeft op relatie tussen de sectoren en de kwaliteitsscore (p=0,184). Uit de uitkomsten blijkt dat de resultaten die gelden voor de invloed van de sector op de kwaliteitsscore, nauwelijks veranderen wanneer bedrijfsgrootte als moderator wordt toegevoegd (voor bedrijfsgrootte: F(4,430)=7,629, p=0,000 versus na bedrijfsgrootte: F(4,429)=7,882, p=0,000). De derde hypothese, die uitgaat van een modererende rol van bedrijfsgrootte op de relatie tussen de sector en de kwaliteit van de risicoverslaggeving, wordt op basis van deze resultaten verworpen.

4.5. Conclusie

Naar aanleiding van de bovenstaande statistische testen die zijn uitgevoerd, kan worden geconcludeerd dat H2 en H3 beide moeten worden verworpen. Bedrijfsgrootte is niet van invloed op de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s, en ook is er geen modererende rol van bedrijfsgrootte op de relatie tussen de sector en de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s aan te tonen. De resultaten die horen bij H1 tonen aan dat er daadwerkelijk verschil bestaat tussen de sectoren als het gaat om de kwaliteit van de verslaggeving over strategische risico’s. In hoofdstuk 2 is voorspeld dat de commerciële sector en de industrie en constructiesector een relatief lage kwaliteitsscore zullen hebben, terwijl de overige sectoren (financiële dienstverlening, energie, olie en gas en technologie) een relatief hoge kwaliteitsscore zullen hebben. In onderstaande figuur 3 zijn de gemiddelde scores van de verschillende groepen te zien.

Figuur 3: Kwaliteitsscores per sector

Zoals is op te maken uit bovenstaande figuur, kloppen de voorspellingen voor alle sectoren, met uitzondering van de energie, olie en gassector. Deze sector heeft, tegen de verwachtingen in, een relatief lage kwaliteitsscore behaald. Een mogelijke verklaring hiervoor zal worden gegeven in hoofdstuk 5: Discussie en conclusie.