De invloed van risicovoorkeuren van een CEO op de mate van agressieve belastingontwijking

Amsterdam Business School

De invloed van risicovoorkeuren van een CEO op de mate van

agressieve belastingontwijking

Name: Kevin Wanschers Student number: 10411305

Thesis supervisor: Prof. dr. L.R.T. van der Goot Date: 25 January 2017

Word count: 13874

MSc Accountancy & Control, specialization Accountancy Faculty of Economics and Business, University of Amsterdam

Statement of Originality

This document is written by student Kevin Wanschers who declares to take full responsibility for the contents of this document.

I declare that the text and the work presented in this document is original and that no sources other than those mentioned in the text and its references have been used in creating it.

The Faculty of Economics and Business is responsible solely for the supervision of completion of the work, not for the contents.

Abstract

In dit onderzoek wordt onderzocht in hoeverre de risicovoorkeuren van een CEO van invloed zijn op de mate van agressieve belastingontwijking van een bedrijf. Onderzocht wordt in hoeverre het geslacht van een CEO een rol speelt. Op basis van de theorie zou een vrouwelijke CEO vanwege een hogere risicoaversie dan een mannelijke CEO zorgen voor een lagere mate van agressieve belastingontwijking van een bedrijf. Door te kijken naar de permanente discretionaire book-tax belastingverschillen wordt er onderzocht of vrouwelijke CEO’s verband houden met lagere agressieve belastingontwijking. In dit onderzoek wordt dit verband middels een OLS-regressieanalyse niet gevonden. Mogelijk wordt het ontbreken van dit effect veroorzaakt door het lage aantal vrouwen in het topmanagement. Het kan ook zijn dat de vrouwen die het topmanagement minder risicoavers zijn dan de gemiddelde vrouw. Verder wordt in dit onderzoek onderzocht in hoeverre de beloningsstructuur en de lengte van de ambtstermijn van een CEO van invloed zijn op de mate van agressieve belastingontwijking. Er wordt een positief verband aangetroffen tussen de hoogte van de equity-beloningen van een CEO en de mate van agressieve belastingontwijking. Een verband tussen de lengte van de ambtstermijn van de CEO en de mate van agressieve belastingontwijking wordt niet aangetroffen. Wel wordt er een verband aangetroffen tussen algemene belastingontwijking en de lengte van de ambtstermijn van de CEO, maar conclusies over mogelijke risicovoorkeuren kunnen op basis van dit resultaat niet getrokken worden.

Inhoud 1 Introductie ...6 2 Theoretisch kader ...9 2.1 Inleiding ...9 2.2 Belastingontwijking ...9 2.2.1 Algemeen...9 2.2.2 Definitie ...9 2.2.3 Oorzaken belastingontwijking ...10 2.2.4 Gevolgen belastingontwijking ...11

2.3 Invloed van persoonlijke kenmerken van bestuurders op bedrijfsvoering ...11

2.3.1 Algemeen...11

2.3.2 Zelfoverschatting van een bestuurder en bedrijfsvoering ...11

2.3.3 Ervaring van een bestuurder en bedrijfsvoering ...12

2.3.4 Geslacht van een bestuurder en bedrijfsvoering ...14

2.4 Bestaande literatuur over kenmerken bestuurder in relatie met belastingontwijking ...15

2.4.1 Algemeen...15

2.4.2 Verband tussen geslacht en risicoaversie ...15

2.4.3 Invloed van bestuurders op belastingontwijking ...16

2.5 Hypotheses ...17

3 Methodologie ...19

3.1 Algemeen ...19

3.2 Meten belastingontwijking ...19

3.2.1 Keuze voor maatstaf ...19

3.2.2 Uitwerking maatstaf DTAX ...20

3.3 Toegepaste model voor de beantwoording van de onderzoeksvraag ...21

3.5 Ambtstermijn van een CEO ...24

3.6 CETR en ETR ...24

4 Data en beschrijvende statistiek ...26

4.1 Algemeen ...26

4.2 Dataverzameling- en reductie ...26

4.3 Beschrijvende statistiek ...27

4.3.1 PERMDIFF ...27

4.3.2 DTAX: Geslacht CEO ...28

4.3.3 DTAX Beloningen en lengte ambtsperiode CEO ...29

4.4 Multicollineariteit ...30

5 Resultaten ...33

5.1 Resultaten maatstaf belastingontwijking (PERMDIFF) ...33

5.2 Resultaten DTAX ...34

5.3 Resultaten beloningen en ambtstermijn CEO ...35

5.4 Resultaten alternatief CETR/ETR-model ...37

5.5 Interpretatie resultaten ...39

5.5.1 Interpretatie resultaten met betrekking tot hypothese 1 ...39

5.5.2 Interpretatie resultaten met betrekking tot hypothese 2 en 3 ...39

6 Conclusie ...41

1 Introductie

Belastingen vervullen een belangrijke functie in de huidige samenleving. Belastingen zijn immers een bron van inkomsten voor overheden, die deze gelden vervolgens besteden. Recent is er in het nieuws geweest dat er bedrijven zijn die veel minder belasting betalen dan werd gedacht. Zo sloot Starbucks een belastingdeal met de Nederlandse fiscus (NOS, http://nos.nl/artikel/2003835-zo-ontwijkt-starbucks-belasting.html). Over deze vorm van belastingontwijking is veel ophef ontstaan (NOS, http://nos.nl/artikel/2063466-belastingdeal-starbucks-in-nederland-illegaal.html). Een interessante vraag is dan ook: wat zijn de oorzaken van belastingontwijking? Is er een verband te leggen tussen bepaalde bedrijfs- of persoonskenmerken en de mate van belastingontwijking. Wat kenmerkt een persoon of instantie die aan belastingontwijking doet? Het belang dat in de maatschappij wordt gehecht aan belastingen is groot. Onderzoek op het gebied van belastingontwijking is daarmee zeker relevant.

Bestaande literatuur die belastingontwijking probeert te verklaren, richt zich met name op de invloed van bedrijfskenmerken op belastingontwijking. Zo is er onderzocht of de mate van belastingontwijking verschilt tussen private en publieke bedrijven, waarbij werd geconcludeerd dat publieke bedrijven over het algemeen meer aan belastingontwijking doen (Chen, Chen, Cheng, & Shevlin, 2010). Daarnaast wordt er in de literatuur een duidelijk verschil gemaakt tussen belastingontwijking in het algemeen en agressieve belastingontwijking. Belastingontwijking kent namelijk een breed spectrum van legale tot illegale manieren van belastingontwijking (Hanlon & Heitzman, 2010). Agressieve belastingontwijking wordt gekenmerkt als risicovol en deze bevindt zich dus aan één kant van het spectrum van belastingontwijking (Hanlon & Heitzman, 2010).

Recent onderzoek heeft zich gefocust op de invloed van bestuurders op de mate van belastingontwijking. Zo is er onderzoek gedaan naar de invloed van beloningssystemen van bestuurders op de mate van belastingontwijking (Desai & Dharmapala, 2006). Ook is er onderzoek gedaan naar de invloed van CFO’s op de mate van agressieve belastingontwijking (Francis, Hasan, Qiang Wu, & Meng Yan, 2014).

Dit onderzoek probeert voort de bouwen op de invloed van bestuurders op de mate van agressieve belastingontwijking. In dit onderzoek wordt er gefocust op de rol die de persoonlijke kenmerken van een CEO spelen op het gebied van agressieve belastingontwijking. Heeft het type CEO een invloed op de beslissingen die gemaakt worden op het gebied van tax? Deze vraag is interessant voor het vakgebied corporate governance. De aandacht van in dit onderzoek wordt gevestigd op de rol die de risicovoorkeuren van een CEO spelen in de mate waarin het bedrijf risico’s neemt. De mate van agressieve belastingontwijking door een bedrijf geeft vervolgens een

indicatie hoeveel risico een bedrijf neemt. De risicovoorkeuren van een CEO wil ik ondervangen door een onderscheid te maken tussen mannelijke en vrouwelijke CEO’s. Uit onderzoek blijkt dat vrouwen over het algemeen meer risicoavers zijn dan mannen (Francis, Hasan, Park, & Wu, 2015). Ik wil dus nagaan in hoeverre de risicovoorkeuren van een CEO van invloed zijn op de mate waarin belastingontwijking wordt toegepast bij een bedrijf.

Dit onderzoek draagt bij aan de bestaande literatuur door een setting te kiezen die gericht is op de persoonlijke kenmerken van een CEO. Dit wordt gedaan om een uitspraak te kunnen doen over de invloed van het type manager op de belastingstrategieën van een bedrijf en de mate van risico die het bedrijf op dat vlak durft te lopen. Een verband tussen de persoonlijke kenmerken van een CEO en de mate van belastingontwijking is naar mijn weten niet eerder onderzocht. Ook op het gebied van corporate governance draagt dit onderzoek bij aan bestaande literatuur, doordat er wordt onderzocht in hoeverre risicovoorkeuren van een bestuurder, in dit geval de CEO, van invloed zijn op de risico’s dit het bedrijf neemt, wat zich in dit onderzoek vertaald naar de mate waarin van agressieve belastingontwijking gebruik wordt gemaakt.

De onderzoeksvraag, die in dit paper zal worden beantwoord, luidt als volgt: Hebben bepaalde kenmerken, zoal de risicovoorkeuren van een CEO van een bedrijf invloed op de mate van belastingontwijking van datzelfde bedrijf? Naast dit aspect zal er in dit onderzoek aandacht worden besteed aan twee andere (deel)onderwerpen. Er zal worden onderzocht in hoeverre de ervaring van een CEO van invloed is op de mate van belastingontwijking. Verder wordt er onderzocht in hoeverre de beloningsstructuur van een CEO van invloed is op de mate van belastingontwijking. Deze twee aanvullende onderzoeksvragen zullen in het theoretisch kader en de hypotheses verder worden behandeld. De onderzoeksvragen worden beantwoord middels een archiefonderzoek. Uit de databases van Wharton Research Data Services (WRDS) worden de (financiële en niet-financiële) gegevens gebruikt die nodig zijn om de benodigde regressieanalyses te maken.

Het vervolg van dit paper is als volgt gestructureerd: In het volgende hoofdstuk zal op basis van de bestaande literatuur een theoretisch kader gecreëerd worden voor het onderzoek. Dit theoretisch kader zal betrekking hebben op zowel het begrip belastingontwijking als ook de risicovoorkeuren van een bestuurder. Daarnaast wordt de literatuur die betrekking heeft op beide onderwerpen uitgewerkt. Verder zal in het theoretisch kader de hypothese voor dit onderzoek worden beschreven en toegelicht. In hoofdstuk 3 zal de onderzoeksopzet voor dit paper uiteengezet worden. Hierin zal beschreven worden welke data gebruikt worden en welke modellen worden gebruikt voor het onderzoek. In hoofdstuk 4 zal worden benoemd welke data er voor dit onderzoek zijn gebruik. Verder zal de beschrijvende statistiek voor de toegepaste analyses in dit

hoofdstuk worden getoond. In hoofdstuk 5 worden de resultaten van het onderzoek beschreven en geanalyseerd. Hierbij zal er per analyse aandacht worden besteed aan de uitkomsten die van belang zijn voor dit onderzoek. De resultaten zullen worden geïnterpreteerd en er zal een uitspraak worden gedaan over de opgestelde hypotheses uit hoofdstuk 2. Tot slot zal in hoofdstuk 6 een conclusie worden getrokken en zal er uitspraak worden gedaan over de hypothese uit hoofdstuk 2 op grond van de resultaten. Deze uitspraken zullen worden onderbouwd met de theorieën zoals die in hoofdstuk 2 uiteen zijn gezet. Daarbij zal er rekening gehouden worden met de beperkingen in dit onderzoek. Tot slot zullen er in dit hoofdstuk ook suggesties worden gedaan voor vervolgonderzoek.

2 Theoretisch kader

2.1 Inleiding

In dit hoofdstuk zal er aandacht worden besteed aan de reeds bestaande literatuur over het onderzoeksonderwerp. Ten eerste zal er inzicht worden geven in de bestaande literatuur over belastingontwijking. Verder zal de beschikbare literatuur rondom de risicovoorkeuren van een bestuurder behandeld worden. Daarna wordt er een overzicht gegeven van de bestaande literatuur over de combinatie persoonlijke kenmerken van een bestuurder en belastingontwijking. Tot slot zullen er in dit hoofdstuk hypotheses opgesteld worden voor het onderzoek dat wordt uitgevoerd.

2.2 Belastingontwijking

2.2.1 Algemeen

In deze paragraaf wordt de literatuur rondom belastingontwijking besproken. Ten eerste wordt de gehanteerde definitie voor belastingontwijking behandeld. Er wordt beschreven welke definitie van belastingontwijking in dit onderzoek wordt gehanteerd. Daarnaast wordt er aandacht besteed aan literatuur over de oorzaken en gevolgen van belastingontwijking.

2.2.2 Definitie

Hanlon en Heitzman (2010) gebruiken een brede definitie voor belastingontwijking: “het reduceren van expliciete belastingverplichtingen”. Dyreng, Hanlon en Maydew (2008) stellen de definitie van belastingontwijking op “alles dat leidt tot een lagere (cash)effectieve belastingdruk voor een bedrijf (op lange termijn)”. Lange termijn heeft in dit geval betrekking op het onderzoek van Dyreng e.a. (2008), waarbij belastingontwijking op lange termijn wordt onderzocht. Bij beide definities is het van belang op te merken dat belastingontwijking dus niet per definitie wordt gedefinieerd als iets dat illegaal of immoreel is. Ook de legale methoden van belastingontwijking worden gevat in deze definities.

In dit onderzoek wordt de focus gelegd op de risico’s die belastingontwijking met zich meebrengt. Er zal daarom worden gewerkt met de term agressieve belastingontwijking. Volgens Hanlon en Heitzman (2010) bevindt agressieve belastingontwijking zich aan de ene kant van het spectrum van belastingpolitiek voor bedrijven. Aan de andere kant bevindt zich het verlagen van de belastingdruk. Dit onderzoek zal dus werken met de term agressieve belastingontwijking, dat wordt gezien als risicovol. Een voorbeeld van een agressieve manier van belastingontwijking is volgens Hanlon en Heitzman (2010) het gebruik van tax shelters.

2.2.3 Oorzaken belastingontwijking

Er is veel literatuur beschikbaar over de oorzaken van (agressieve) belastingontwijking. Zo is er onderzoek gedaan naar de invloed van (high powered) beloningen op tax gebied voor managers (Desai & Dharmapala, 2006). Desai en Dharmapala (2006) concluderen dat beloningen (met name de high powered beloningen) van invloed zijn op de mate van belastingontwijking. Ze concluderen echter ook dat eenzelfde effect niet wordt gemeten bij well-goverened bedrijven, die een sterke corporate governance hebben.

Armstrong et al (2015) concluderen in hun onderzoek dat hoge equity-based beloningen voor CEO’s en de mate van belastingontwijking positief zijn verbonden. Volgens Armstrong et al. (2015) wordt dit positieve verband veroorzaakt doordat de CEO’s door deze hoge beloningen hoge risico’s durven te nemen, waaronder op het gebied van belastingontwijking. Het resultaat is volgens Armstrong et al. (2015) dat het bedrijf van de CEO’s met hoge equity-based beloningen meer aan agressieve belastingontwijking doen. Ook Rego en Wilson (2012) concludeerden in hun onderzoek dat hoge equity-based beloningen voor CEO’s leiden tot een hogere mate van agressieve belastingontwijking door het bedrijf. Rego & Wilson (2012) stellen ook dat dit effect ontstaat, doordat CEO’s voor deze beloningen meer risico’s nemen op het gebied van belastingontwijking. Verder heeft Gaertner (2011) onderzoek gedaan naar de relatie tussen CEO-beloningen en de mate van belastingontwijking. Hij constateerde dat de effectieve belastingdruk negatief verbonden is met de hoogte van de beloningen die gebonden zijn aan de winst na belastingen.

Naast management beloningen wordt in de bestaande literatuur ook gesteld dat de eigendomsstructuur van het bedrijf van invloed is op de mate van belastingontwijking (McGuire, Dechun Wang, & Wilson, 2014). McGuire e.a. (2014) stellen dat de mate van belastingontwijking toeneemt, als het verschil tussen de personen die zeggenschap hebben en die recht hebben op de winst afneemt. Dit wordt volgens McGuire e.a. (2014) veroorzaakt doordat bestuurders met bovenmatig stemrecht op een suboptimaal niveau opereren zonder dat hun baanzekerheid daarmee in gevaar komt. Ook Badertscher, Katz en Rego (2013) hebben onderzoek gedaan naar het verband tussen eigendomsstructuur en de mate van belastingontwijking. Zij concluderen dat de mate van belastingontwijking afneemt, als de verschillen tussen eigendom en control kleiner worden. Badertscher e.a. (2013) geven als verklaring voor deze conclusie dat managers meer risicoavers worden als ze ook eigenaar zijn van het bedrijf. Hierdoor beperkt het bestuur zich volgens hun in risicovolle activiteiten, waaronder de mate van belastingontwijking.

2.2.4 Gevolgen belastingontwijking

Naast de oorzaken van belastingontwijking is er ook onderzoek gedaan naar de mogelijke gevolgen van belastingontwijking. Desai en Dharmapala (2009) concluderen dat de toepassing van belastingontwijking leidt tot een hogere bedrijfswaarde, maar dat effect wordt alleen geconstateerd als het bedrijf een sterke corporate governance heeft. Deze bevinding sluit volgens Desai en Dharmapala (2009) aan op de agency theorie.

Hanlon en Heitzman (2010) beschrijven in hun onderzoek een aantal mogelijke gevolgen van belastingontwijking. Door een kostenpost, die eigenlijk niet in aftrek mag worden gebracht in mindering te brengen op de winst, zal een bedrijf minder winstbelasting hoeven te betalen en dus meer waard zijn. Aan de andere kant kan het niet betalen van belastingen op dit moment ervoor zorgen dat er op een later moment alsnog belasting betaald dient te worden, mogelijk inclusief interest en boete (Hanlon & Heitzman, 2010). Hanlon en Slemrod (2009) onderzochten de impact die de bekendmaking van een belastingconstructie heeft op de aandelenkoers van een bedrijf. Ze toonden aan dat de aandelenkoers van een bedrijf significant daalde op het moment dat bekend werd dat het bedrijf betrokken was bij een belastingconstructie. Dit effect was sterker bij retailbedrijven. Volgens Hanlon en Slemrod (2009) heeft dat sterkere verband in de retailsector mogelijke te maken met een mate van vergelding van de consument/belastingbetaler.

2.3 Invloed van persoonlijke kenmerken van bestuurders op bedrijfsvoering

2.3.1 Algemeen

In deze paragraaf wordt er verder ingegaan op de rol van persoonlijke kenmerken van een bestuurder op de bedrijfsvoering. De kenmerken die worden behandeld in het kader van dit onderzoek zijn: zelfoverschatting van de bestuurder, de ervaring van een bestuurder en het geslacht van de bestuurder. Door deze onderwerpen uitvoerig te bespreken, wordt er een theoretische basis gecreëerd voor dit onderzoek.

2.3.2 Zelfoverschatting van een bestuurder en bedrijfsvoering

Er is onderzoek gedaan naar de invloed van zelfoverschatting van een CEO op zijn prestaties en beslissingen. Malmendier en Tate (2005) hebben de invloed van zelfoverschatting van een CEO onderzocht op de investeringsbeslissingen die door het bedrijf worden genomen. Ze onderzochten of de zelfoverschatting van een CEO leidt tot een meer wisselend succes van investeringsbeslissingen, door te kijken naar de geldstromen die uit een investering voortvloeien. Malmendier en Tate (2005) concluderen dat er een positief verband bestaat tussen de mate van

zelfoverschatting van een CEO en de mate waarin de uiteindelijke geldstromen van een investering fluctueert.

In een ander onderzoek van Malmendier en Tate (2008) wordt onderzocht of een stijging in status van een CEO van invloed is op de prestaties van een bedrijf. Ze hebben dit gedaan door een selectie te maken van award-winnende CEO’s en de prestaties te vergelijken met andere CEO’s en met dezelfde CEO voor het winnen van de award. Er wordt door Malmendier en Tate (2008) geconcludeerd dat er na het winnen van een award de prestaties van het bedrijf dalen en de beloning van de CEO stijgt. Dit effect is sterker, naarmate de governance van het bedrijf zwakker is (Malmendier & Tate, 2008).

2.3.3 Ervaring van een bestuurder en bedrijfsvoering

Volgens Simsek (2007) bestaat er een verband tussen de lengte van het dienstverband van een bestuurder en de mate waarin een bedrijf risico’s neemt. Hij gaat hierbij specifiek in op de rol van de CEO. Volgens Simsek (2007) neemt een CEO in de loop van zijn ambtstermijn meer risico’s, doordat een ervaren CEO de gevolgen van de risico’s beter kan inschatten dan een CEO aan het begin van zijn ambtstermijn, mede doordat hij/zij het bedrijf beter kent dan in het begin van zijn ambtstermijn. Ook zou de ervaring van een CEO de mogelijke impact verkleinen van de verliezen die worden geleden door het nemen van risico. Verder zou een CEO met meer ervaring beter presteren, doordat de uitvoering van zijn/haar werk in de loop der jaren is verbeterd (Simsek, 2007). Tot slot stelt Simsek (2007) dat een ervaren CEO meer invloed heeft op het gehele topmanagement en daardoor kan sturen naar een risicovollere strategie. Dit komt volgens Simsek (2007) onder andere weer doordat een ervaren CEO meer kennis heeft over het bedrijf en ook de verschillende stakeholders. Deze laatste stelling heeft Simsek (2007) empirisch onderzocht. Simsek (2007) concludeert dat er inderdaad een significant positief verband bestaat tussen de lengte van de ambtstermijn van een CEO en de mate waarin het topmanagement van het bedrijf risico neemt.

Ook Chen en Zheng (2012) hebben onderzoek gedaan naar de invloed van ervaring van een CEO op de mate waarin een bedrijf risico neemt. Chen en Zheng (2012) gaan hierbij uit van vier mogelijke interpretaties voor de lengte van een ambtstermijn van een CEO: meer ervaring van de CEO op het gebied van risico’s, meer (management)macht voor de CEO, meer kennis en kunde van de CEO en tot slot gevolgen voor een verdere carrière van de CEO. Deze interpretaties liggen redelijk in lijn met de eerdere stellingen van Simsek (2007). De laatste interpretatie, over gevolgen voor een verdere carrière, betreft volgens Chen en Zheng (2012) nieuwe CEO’s die in het begin van hun ambtstermijn voorzichtig zijn in het nemen van risico’s, om de kansen voor een toekomstige succesvolle carrière niet te verkleinen. In hun onderzoek proberen Chen en Zhang

(2012) een empirische onderbouwing te vinden voor hun stelling, dat een langere ambtstermijn van een CEO leidt tot het nemen van meer risico’s door een bedrijf. De mate waarin risico wordt genomen is in dit onderzoek ondervangen door de volatiliteit van het aandelenrendement te nemen. Ze treffen inderdaad een significant positief verband aan tussen de lengte van de ambtstermijn van een CEO en de mate waarin een bedrijf risico’s neemt. Bij dit onderzoek is tevens rekening gehouden met controlevariabelen zoals de leeftijd van de CEO. Chen en Zheng (2012) hebben in dit onderzoek tevens onderzocht welke van de vier eerdergenoemde interpretaties voor de lengte van de ambtstermijn van een CEO. Chen en Zheng (2012) concluderen dat de impact van gevolgen voor de carrière van een CEO het grootst is. Ook ervaring en kennis en kunde van de CEO spelen een rol bij de mate waarin een bedrijf risico’s neemt, maar de impact lijkt volgens Chen en Zheng (2012) kleiner. Chen en Zheng (2012) hebben geen significant verband aangetroffen tussen de mate waarin een CEO meer (management)macht heeft op het bestuur en de mate waarin een bedrijf risico’s neemt.

Aan de andere kant zou lengte van een dienstverband kunnen leiden tot een lagere mate waarin een bedrijf risico’s neemt. Volgens Christoffersen en Sarkissian (2000) neemt de hoeveelheid zelfoverschatting van een CEO naarmate deze langer in dienst is bij een bedrijf af. Volgens Christoffersen en Sarkissan (2000) heeft de lengte van de ambtstermijn om deze reden een negatief effect op de mate waarin een bedrijf risico’s neemt. Ook Gervais en Odean (2001) stellen dat de lengte van de ambtstermijn van negatieve invloed is op de mate van zelfoverschatting. Hierdoor zou de lengte van de ambtstermijn van een CEO van negatieve invloed zijn op de mate waarin het bedrijf risico’s neemt. Locke en Mann (2003) onderzoeken de invloed van ervaring op de mate waarin risico’s worden genomen door te kijken naar de risico’s die aandelenhandelaren nemen. Locke en Mann (2003) stellen in hun onderzoek dat voorgaande resultaten sterk van invloed zijn op de mate waarin een handelaar in de toekomst risico’s neemt. Als een handelaar een voorgaand tijdvak/periode succesvol was, dan zal hij/zij in een volgend tijdvak/periode meer risico durven en willen nemen. Echter wordt daarbij geconstateerd dat bij ervaren handelaren dit effect veel kleiner is. Als een vorig tijdvak/periode succesvol is geweest, dan zal dat minder impact hebben op de mate waarin een ervaren handelaar in een volgend tijdvak/periode risico’s neemt dan een onervaren handelaar (Locke & Mann, 2003). Daarom concluderen Locke en Mann (2003) dat in professionele settings de hoeveelheid ervaring die iemand heeft een negatief effect heeft in de mate waarin hij/zij risico’s neemt.

2.3.4 Geslacht van een bestuurder en bedrijfsvoering

Verschillende onderzoeken gaan in op de invloed van het geslacht van een bestuurder op de bedrijfsvoering. Francis e.a. (2015) onderzoeken in hoeverre het geslacht van een CFO een rol speelt bij de mate van conservatisme bij de financiële rapportage van het bedrijf. Ze concluderen dat er conservatiever wordt gerapporteerd als de CFO van het bedrijf een vrouw is. Bovendien concluderen Francis e.a. (2015) dat er met een vrouw als CFO minder bonussen in de vorm van aandelen worden verstrekt en dat dividenduitkeringen lager zijn dan met een man als CFO. Francis e.a. (2015) stellen dat deze conclusies volgen uit de stelling dat vrouwen over het algemeen meer risicoavers zijn dan mannen, waardoor er conservatiever wordt gerapporteerd en de beslissingen die worden genomen een lager risico bevatten.

Ook Huang en Kisgen (2013) hebben de invloed van het geslacht van bestuurders op de bedrijfsvoering onderzocht. Ze onderzochten in hoeverre het geslacht van een bestuurder van invloed is op de mate waarin een bedrijf overnames doet en de mate waarin het bedrijf schulden creëert door bedrijfsobligaties uit te geven. Huang en Kisgen (2013) toonden aan dat bedrijven met vrouwelijke bestuurders significant minder overnames doen en significant minder schulden creëren door bedrijfsobligaties uit te geven. Ook worden er bij overnames en uitgiftes van bedrijfsobligaties veel sterker gereageerd door investeerders, als het bedrijf vrouwelijke bestuurders heeft. Volgens Huang en Kisgen (2013) ontstaan deze verbanden doordat mannen meer overmoedig zijn dan vrouwen. Ook een verschil in risicovoorkeur wordt aangedragen als oorzaak voor de aangetroffen verschillen tussen mannen en vrouwen, omdat vrouwen over het algemeen meer risicoavers zijn dan mannen.

Ge e.a. (2011) onderzochten onder andere de invloed van het geslacht van een CFO op de accountingkeuzes die gemaakt worden door het bedrijf. Daarnaast werd ook onderzocht in hoeverre leeftijd en opleiding van de CFO een rol spelen bij de accountingkeuzes die door een bedrijf worden gemaakt. Ge e.a. (2011) stellen op basis van hun onderzoek dat er beperkt bewijs is dat kenmerken als geslacht, leeftijd en opleiding van invloed zijn op de accountingkeuzes die worden gemaakt door het bedrijf. Ze concluderen dat persoonlijke kenmerken van CFO’s van invloed zijn op accountingkeuzes naast zaken als bedrijfskenmerken en beloningsstructuren.

Tot slot onderzoeken Adams en Ferreira (2009) de invloed van het geslacht van bestuurders op de mate waarin een bedrijf aan monitoring doet. Ze tonen aan dat bedrijven met vrouwelijke bestuurders meer aan monitoring doet, dan bedrijven zonder vrouwelijke bestuurders. Met name bij bedrijven met een slechte governance wordt er volgens Adams en Ferreira (2009) door vrouwelijke bestuurders met een verbeterde monitorende functie waarde gecreëerd. Bij

bedrijven met een goede governance leidt het echter tot “overmonitoren”, waardoor er juist een waardedaling plaats vindt.

2.4 Bestaande literatuur over kenmerken bestuurder in relatie met belastingontwijking

2.4.1 Algemeen

In deze paragraaf wordt de relevante literatuur aangaande de onderzoeksvraag besproken. Eerst zal er in worden gegaan op het verband tussen geslacht en de mate waarin risico’s worden genomen. Daarna wordt de literatuur beschreven die het verband tussen bestuurders en de mate van belastingontwijking heeft onderzocht. Deze literatuur zal de basis zijn van de hypothese die wordt opgesteld over het verband tussen bestuurders en de mate van agressieve belastingontwijking.

2.4.2 Verband tussen geslacht en risicoaversie

Om in dit onderzoek verschillen in risicovoorkeuren te ondervangen door een onderscheid te maken tussen mannen en vrouwen, is het van belang dat er een theoretische basis ten grondslag ligt aan de stelling dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen. In het artikel van Croson en Gneezy (2009) worden er drie potentiële redenen gegeven waarom vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen. Ten eerste zouden vrouwen in onzekere situaties meer nervositeit ervaren dan mannen. Ten tweede zouden vrouwen minder zelfverzekerd zijn dan mannen, waardoor ze minder risico’s nemen. Ten derde zouden vrouwen anders aankijken tegen risico’s dan mannen. Vrouwen zouden risico’s eerder zien als gevaren en mannen eerder als uitdagingen.

De theorie dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen wordt ondersteund door verschillende empirische onderzoeken. Borghans, Golsteyn, Heckman en Meijers (2009) concluderen in hun experiment dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen. Ook Powell en Ansic (1997) concluderen op basis van een experiment dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen en dat vrouwen tevens van mannen verschillen als het aankomt op strategieën in financiële situaties. Jianakoplos en Bernasek (1998) concluderen dat alleenstaande vrouwen minder investeren in risicovolle beleggingen dan alleenstaande mannen met eenzelfde inkomen. Ook Bernasek en Shwiff (2001) stellen dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen, omdat vrouwen kiezen voor minder risicovolle pensioenbeleggingen dan mannen.

In professionele settings is er in de literatuur echter geen consensus over het verschil in risicovoorkeuren tussen mannen en vrouwen. Olsen en Cox (2001) concluderen bijvoorbeeld dat professionele vrouwelijke investeerders risicofactoren zwaarder mee laten wegen in hun

investeringsbeslissing dan mannen. Verder leggen vrouwen meer nadruk op risicospreiding bij het samenstellen van een portfolio. Ook Beckmann en Menkhoff (2008) stellen dat vrouwen die professioneel fondsen beheren meer risicoavers zijn dan mannen. Vrouwen zouden een investering eerder aanmerken als risicovol. Maxfield, Shapiro, Gupta en Hass (2010) stellen echter dat de risicovoorkeuren tussen mannen en vrouwen in professionele settings gelijk aan elkaar zijn. In een brede management setting constateren zij aan dat er geen verschil is tussen mannen en vrouwen in de manier waarop zij risico’s inschatten. Het inschatten van risico’s zou gebeuren op basis van dezelfde, geslachtonafhankelijke criteria (Maxfield e.a., 2010). Al met al is er in de literatuur draagvlak dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen, al is dit verschil in professionele settings minder duidelijk.

2.4.3 Invloed van bestuurders op belastingontwijking

Verschillende onderzoeken gaan in op de invloed van de bestuurders of de samenstelling van het bestuur op de mate van belastingontwijking. Dyreng, Hanlon en Maydew (2010) hebben onderzocht in hoeverre bestuurders (CEO’s, CFO’s en overige bestuurders) invloed hebben op de mate van belastingontwijking, wat niet kan worden verklaard door bedrijfskenmerken. De onderzoekers hebben hierbij gekeken naar belastingontwijking in het algemeen, zonder een onderscheid te maken in de mate van risico van belastingontwijking. Door bestuurders te volgen bij overstappen naar andere bedrijven, is er volgens Dyreng e.a. (2010) gecontroleerd voor bedrijfskenmerken. Dyreng e.a. (2010) komen tot de conclusie dat bestuurders individueel invloed hebben op de mate van belastingontwijking van een bedrijf. Ook Lanis en Richardson (2011) hebben de invloed van het bestuur op de mate van belastingontwijking onderzocht, maar met de focus op agressieve belastingontwijking. Het bestuur is in dit onderzoek als geheel geanalyseerd, in tegenstelling tot bij Dyreng e.a. (2010), die de individuele leden van het bestuur onderzocht. Lanis en Richardson (2011) hebben onderzocht in hoeverre de samenstelling het bestuur met betrekking tot onafhankelijke leden van invloed is op agressieve belastingontwijking. Volgens hen is er een significant negatief verband tussen het aantal onafhankelijke leden in een bestuur en de mate van agressieve belastingontwijking.

Ook Khaoula en Ali (2012) hebben de invloed van de samenstelling van het bestuur op de mate van belastingontwijking onderzocht. Er werd onderzocht in hoeverre de verdeling van geslacht binnen een bestuur en daarnaast het aantal onafhankelijke leden van invloed is op de mate van belastingontwijking. In het onderzoek van Khaoula en Ali (2012) is er echter gebruik gemaakt van een brede maatstaf voor belastingontwijking, namelijk middels de effective tax rate (ETR). Deze maatstaf wijkt dus duidelijk af van de maatstaf die door Lanis en Richardson werd gebruikt om

agressieve belastingontwijking te meten. Khaouala en Ali (2012) concluderen dat het aantal onafhankelijke leden in een bestuur wel van invloed is op belastingontwijking, maar de verdeling tussen mannen en vrouwen binnen een bestuur niet.

Francis e.a. (2014) onderzoeken de situatie waarin een vrouwelijke CFO de werkzaamheden van een mannelijke CFO overneemt, waarbij het effect op de mate van agressieve belastingontwijking gemeten wordt. Zij stellen dat vrouwen meer risicoavers zijn dan mannen en dat de CFO van een bedrijf vervolgens invloed heeft op de mate van belastingontwijking van dat bedrijf. Francis e.a. (2014) tonen middels verschillende maatstaven voor agressieve belastingontwijking aan dat bedrijven met een overgang van een mannelijke naar een vrouwelijke CFO tot een lagere mate van agressieve belastingontwijking overgaan. Ook bij een overgang van een vrouwelijke naar een mannelijke CFO wordt dit effect gemeten, want dan neemt de mate van agressieve belastingontwijking na de overgang juist toe. Al met al is er voldoende literatuur die aantoont dat bestuurders persoonlijk invloed hebben op de mate van (agressieve) belastingontwijking

2.5 Hypotheses

Op basis van de behandelde literatuur kan gesteld worden dat persoonlijke kenmerken van een bestuurder een rol spelen in de bedrijfsvoering. Voor CFO’s van een bedrijf blijkt er reeds een empirische onderbouwing voor deze stelling (Francis e.a., 2014). De persoonlijke kenmerken die in dit onderzoek bestudeerd zullen worden, zijn de risicovoorkeuren van een topbestuurder, in dit geval de CEO. Op basis van het uitgevoerde literatuuronderzoek wordt gesteld dat de risicovoorkeuren van een CEO invloed hebben op de mate waarin het bedrijf risico’s neemt. De CEO heeft volgens de literatuur invloed op het topmanagement en de beslissingen die dit management neemt. Zoals beschreven in het literatuuronderzoek, wordt agressieve belastingontwijking beschouwd als een risicovolle handeling van een bedrijf. Op basis van deze conclusies wordt er in dit onderzoek gesteld dat de risicovoorkeuren van een CEO van invloed zijn op de mate waarin een bedrijf agressieve belastingontwijking toepast. Als een CEO risicomijdend is, zal het bedrijf volgens deze stelling minder gebruik maken van agressieve belastingontwijking, dan wanneer de CEO niet risicomijdend is. De alternatieve hypothese voor dit onderzoek luidt als volgt:

H1: Een bedrijf met een CEO die risicoavers is, zal minder gebruik maken van agressieve belastingontwijking.

Verder kan er op basis van de bestaande literatuur ook gesteld worden dat de beloningsstructuur van een CEO van invloed is op de mate van agressieve belastingontwijking. Het zou met name om de high-powered beloningen gaan. Als de beloningen van de CEO hoger worden, zou de mate van agressieve belastingontwijking van het bedrijf toenemen. De high-powered beloningen bestaan hierbij over het algemeen uit hoge equity-based beloningen. De beloningen zouden tot gevolg hebben dat een CEO meer aan agressieve belastingontwijking zou willen doen, om zo een zo hoog mogelijke beloning te verdienen. De alternatieve hypothese voor deze onderzoeksvraag luidt als volgt:

H2: Een bedrijf met een CEO die hoge equity-based beloningen ontvangt, zal meer gebruik maken van agressieve belastingontwijking.

Tot slot kan er op basis van de beschreven literatuur gesteld worden dat de lengte van de ambtstermijn van een CEO van invloed is op de mate waarin een bedrijf risico’s neemt. De bestaande literatuur draagt hiervoor verschillende redenen aan. Zo zou de toenemende ervaring van de CEO leiden tot een betere inschatting van de risico’s en ook de impact van mogelijke risico’s beperken. Ook zou de invloed van de CEO op het topmanagement met de jaren toenemen. Verder zou de CEO in het begin van zijn ambtsperiode mogelijk voorzichtiger zijn, om zo zijn carrière niet in gevaar te brengen. Zoals eerder benoemd kan agressieve belastingontwijking worden gezien als een risicovolle handeling door een bedrijf. Er zou dus gesteld kunnen worden dat de lengte van de ambtstermijn van een CEO positief verbonden is met de mate waarin een bedrijf aan agressieve belastingontwijking doet. Dit is het derde en laatste onderwerp dat in dit onderzoek geanalyseerd zal worden. De alternatieve hypothese voor het onderwerp ambtstermijn van een CEO luidt als volgt:

H3: Een bedrijf met een CEO die langer als CEO van het bedrijf actief is, zal meer gebruik maken van agressieve belastingontwijking.

In het volgende hoofdstuk zal de onderzoeksopzet worden beschreven, die nodig is om een uitspraak te doen over de opgestelde hypotheses.

3 Methodologie

3.1 Algemeen

In dit hoofdstuk zal de onderzoeksopzet worden beschreven die in dit onderzoek gebruikt zal worden. Ten eerste zal keuze voor de maatstaf waarmee agressieve belastingontwijking wordt gemeten toegelicht worden. Vervolgens zal de gekozen maatstaf beschreven worden en zullen de regressiemodellen die in dit onderzoek gebruikt worden benoemd en toegelicht. De variabelen en controlevariabelen die gebruikt worden zullen worden toegelicht. Er zal verder worden aangegeven hoe de verschillende hypotheses worden getest.

3.2 Meten belastingontwijking

3.2.1 Keuze voor maatstaf

Met betrekking tot het meten van belastingontwijking zijn er twee maatstaven die veelal worden gebruikt, gebaseerd op de winst voor belastingen volgens de jaarrekening. Ten eerste wordt belastingontwijking gemeten aan de hand van de effective tax rate (ETR). De ETR wordt berekend door de totale belastinglast te delen door de pre-tax winst. De ETR geeft volgens Hanlon en Heitzman (2010) een inschatting van de permanente verschillen tussen bedrijfseconomische en fiscale resultaten. Ook kan belastingontwijking worden gemeten aan de hand van de cash effective tax rate (CETR). De CETR wordt berekend door de betaalde belastingen te delen door de pre-tax winst. Door rekening te houden met de daadwerkelijke (cash) uitgaven, is het met de CETR mogelijk de tijdelijke verschillen tussen bedrijfseconomische en fiscale resultaten in te schatten. Verschuivingen tussen jaren worden namelijk duidelijk met de CETR (Dyreng e.a., 2008).

ETR en CETR zijn maatstaven die een beeld geven van de algemene mate van belastingontwijking. Het doel van dit onderzoek is om aan te tonen dat een risicovolle CEO invloed zal hebben op de mate waarin risico’s worden gelopen door het bedrijf. Een duidelijk gebrek van zowel ETR als CETR is dat belastingontwijking in de breedst mogelijke zin wordt gemeten, zowel de risicovolle als de minder risicovolle manieren van belastingontwijking.

Andere maatstaven voor belastingontwijking zijn beschikbaar. Zo kan er gekeken worden naar tax shelters om een uitspraak te doen over risicovolle belastingontwijking (Wilson, 2009). Nadeel is dat de sample voor bedrijven hiermee uiterst klein en mogelijk biased is. Bovendien is het de vraag of deze extreme gevallen van belastingontwijking een representatief beeld geven van de risicovolle manieren van belastingontwijking (Hanlon & Heitzman, 2010).

Verder is er ook een model dat zich focust op de permanente book-tax verschillen in absolute zin. Volgens Frank, Lynch, en Rego (2009) is deze DTAX variabele een manier om agressieve belastingontwijking te meten. Het gaat in dit geval enkel om agressieve belastingontwijking dat resulteert in permanente verschillen. Tijdelijke verschillen worden niet gemeten. Dit brengt zowel voor- als nadelen. Het voordeel is dat zaken als earnings management, waardoor tijdelijke verschillen optreden, niet mee worden genomen in de proxy. Het nadeel is dat belastingontwijking die leidt tot tijdelijke verschillen niet in de maatstaf DTAX wordt meegenomen.

Bij dit onderzoek zal er gebruik worden gemaakt van de DTAX variabele als maatstaf voor agressieve belastingontwijking. Deze maatstaf sluit het beste aan op het doel van het onderzoek, namelijk het aantonen dat risicovoorkeuren van CEO van invloed zijn op de mate van belastingontwijking. De andere maatstaven (ETR en CETR) meten belastingontwijking te breed, waardoor het risico-aspect van belastingontwijking verwatert of zelfs wegvalt. Deze variabelen zullen wel gebruikt worden als ondersteuning voor het onderzoek. Hiermee wordt gepoogd ook de tijdelijke tax verschillen mee te nemen in het onderzoek. Een maatstaf om tijdelijke book-tax verschillen te onderzoeken, die tevens rekening houdt met het risico-aspect van belastingontwijking, is niet in de beschikbare literatuur aangetroffen. Er zal worden gefocust op permanente agressieve belastingontwijking. Deze zal gemeten worden aan de hand van een model voor permanente discretionaire belastinglatenties, oftewel het DTAX model. Het CETR/ETR model zal ter ondersteuning van de resultaten van het DTAX model, worden gebruikt.

3.2.2 Uitwerking maatstaf DTAX

Volgens Frank e.a. (2009) is DTAX de discretionaire permanente verschillen tussen de te betalen belasting volgens de bedrijfseconomische resultaten en de daadwerkelijk te betalen belasting (het book-tax verschil). Dit is het verschil tussen de totale permanente verschillen en de niet-discretionaire verschillen die niet een direct gevolg zijn van belastingontwijking, zoals bijvoorbeeld verschillen die ontstaan door immateriële vaste activa. Het model van Frank e.a. (2009) dat zal worden gebruikt om DTAX te bepalen ziet er als volgt uit:

Figuur 1. Model voor DTAX. Aangepast overgenomen uit Tax Reporting Aggressiveness and Its Relation to Aggressive Financial Reporting (p. 473) door Frank, M. M., Lynch, L. J., & Rego, S. O. (2009). Accounting Review, 84(2), 467–496.

Met het residu DTAX als maatstaf voor belastingontwijking zal vervolgens worden gewerkt om de onderzoeksvraag te beantwoorden.

3.3 Toegepaste model voor de beantwoording van de onderzoeksvraag

Om de onderzoeksvraag te beantwoorden wordt het regressiemodel zoals gebruikt door Chen e.a. (2010) en Francis e.a. (2014) toegepast om agressieve belastingontwijking te meten:

DTAXi,t = β0 + β1CEO-GEN i,t + β2ROA i,t + β3LEVERAGE i,t + β4NOL i,t + β5∆NOLi,t

+ β6PPE i,t + β7INTANG i,t + β8EQINC i,t + β9SIZE i,t + β10MB i,t

+ β11CEO-VEGA i,t + YearDummies +IndustryDummies + εi,t

Hierbij is DTAXi,t de hoogte van de variabele DTAX van bedrijf i in jaar t. CEO-GEN i,t is een

dummyvariabele om het geslacht aan te geven van een CEO van bedrijf i in jaar t, die 1 is als deze een vrouw is en 0 is als deze een man is. De overige variabelen zijn controlevariabelen om te controleren voor bedrijfskenmerken (ROA, LEVERAGE, NOL, ∆NOL, SIZE en MB), verschillen tussen book-tax rapportage (PPE, INTANG en EQINC) en het beloningsschema voor de CEO met betrekking tot belastingen (CEO-VEGA). ROA is de return on assets voor bedrijf

i in jaar t, gemeten door de operationele winst te delen door de totale activa. LEVERAGE i,t is de

leverage voor bedrijf i in jaar t, gemeten door de langlopende schulden te delen door de totale activa. NOL i,t is een dummyvariabele die 1 is als bedrijf i in jaar t een mogelijkheid voor een loss carry

forward (LCF) en 0 als die mogelijkheid er niet is. ∆NOLi,t is de verandering in LCF voor bedrijf in

jaar t gedeeld door de totale activa. NOL en ∆NOL worden gebruikt om te controleren voor bedrijven die belastingopbrengsten gebruiken uit een mogelijke LCF. PPE i,t is property, plant en

equipment van bedrijf i in jaar t en wordt berekend door deze balanspost te delen door de totale activa. INTANG i,t staat voor de immateriële vaste activa van bedrijf i in jaar t, die wordt door deze

balanspost te delen door de totale activa. EQINC i,t is het equity inkomen van bedrijf i in jaar t en

wordt berekend door het equity inkomen te delen door de totale activa. SIZE i,t is de grootte van

bedrijf i in jaar t en wordt berekend door het natuurlijke logaritme van de totale activa te nemen. MB i,t is de market-to-book ratio van bedrijf i in jaar t, deze wordt berekend door de marktwaarde

van het eigen vermogen te delen door de boekwaarde van het eigen vermogen. Omdat onder andere Desai en Dharmapala (2006) concluderen dat beloningsstructuur van een bestuurder van invloed is op de mate van belastingontwijking, wordt er voor deze beloningen gecontroleerd. De variabele CEO-VEGA i,t is een maatstaf voor de beloningen van een CEO. Het geeft de

sensitiviteit weer van de verandering van de Black-Scholes waarde van een optie van bedrijf i, als het aandelenrendement van bedrijf i met 1% stijgt in jaar t. De data om een dergelijke variabele te gebruiken zijn voor dit onderzoek niet beschikbaar. Er zal een vervangende maatstaf worden gebruikt, op basis van de data die wel beschikbaar is voor dit onderzoek (zie paragraaf 3.4 CEO beloningen). Tot slot wordt er bij het DTAXi,t model ook rekening gehouden voor de jaren 2005

tot en met 2015 en de verschillende industrieën met dummy’s. Er wordt gewerkt met dummy’s voor de verschillende GIC-sector codes (zie tabel 1). Hiermee wordt er gecontroleerd voor effecten die toe zijn te wijzen aan specifieke jaren en industrieën, zodat die effecten de resultaten niet beïnvloeden.

Tabel 1: Overzicht van de verschillende sectoren volgens de Global Industries Classification Standards (GICS).

Sectorcode Sector Sectorcode Sector

10 Energy 40 Financials

15 Materials 45 Information Technology

20 Industrials 50 Telecommunication Services

25 Consumer Discretionary 55 Utilities

30 Consumer Staples 60 Real Estate

35 Health Care

3.4 CEO beloningen

Om toch een uitspraak te kunnen doen over de invloed van CEO-beloningen op de mate van agressieve belastingontwijking, wordt er in dit onderzoek gewerkt met een andere maatstaf voor CEO-beloningen, die wel met de beschikbare data te gebruiken is. Het gaat hierbij om de incentive ratio zoals die beschreven wordt door Bergstresser en Philippon (2006). De incentive ratio geeft een indicatie van de verandering van de waarde van de aandelen- en opties van een CEO in geldeenheden, als de koers van het aandeel van het bedrijf met 1% stijgt. Het verschil met de eerder genoemde CEO-VEGA i,t is de veronderstelling die wordt gemaakt voor de waardeverandering

van opties. Er wordt bij de incentive ratio verondersteld dat de waardeverandering in procenten van een optie 1 op 1 loopt met de waardeverandering van het aandeel van het bedrijf in procenten. De formule voor de incentive ratio is als volgt:

INCENTIVE_RATIO i,t = ONEPCT i,t/(ONEPCT i,t + SALARY i,t + BONUS i,t)

Waarbij geldt dat:

ONEPCT i,t = 0,01 x PRICE i,t x (SHARES i,t + OPTIONS i,t).

SALARY i,t = totaalbedrag aan salaris in dollars van een CEO bij bedrijf i in jaar t

BONUS i,t = totaalbedrag aan bonussen in dollars van een CEO bij bedrijf i in jaar t

PRICE i,t = aandelenkoers in dollars van bedrijf i in jaar t

SHARES i,t = aantal aandelen van bedrijf i in bezit van de CEO in jaar t

De INCENTIVE_RATIO i,t staat voor de incentive ratio van bedrijf i in jaar t. Deze variabele zal in

dit onderzoek als substituut voor het eerdergenoemde CEO-VEGA i,t dienen.

3.5 Ambtstermijn van een CEO

Voor het onderzoek naar het verband tussen de ambtstermijn van een CEO en de mate van agressieve belastingontwijking van een bedrijf, wordt het eerder beschreven DTAXi,t model

gebruikt, met variabele CEO-EXP i,t.. CEO-EXP i,t. staat voor de lengte van de ambtstermijn van

de CEO van bedrijf i in jaar t. De variabele zal berekenend worden door het jaar van indiensttreding als CEO van het jaar t af te halen. Buiten deze variabele, wordt er in dit onderzoek gecontroleerd voor de variabele leeftijd van de CEO, zoals dat ook wordt gedaan door Chen en Zheng (2012). Voor deze controlevariabele wordt gekozen vanwege de mogelijk hoge correlatie met de variabele CEO-EXP i,t.. De variabele CEO-AGE i,t staat voor de leeftijd van de CEO van

bedrijf i in jaar t.

Het model waarmee in dit onderzoek gewerkt zal worden, luidt uiteindelijk als volgt:

DTAXi,t = β0 + β1CEO-GEN i,t + β2ROA i,t + β3LEVERAGE i,t + β4NOL i,t + β5∆NOLi,t

+ β6PPE i,t + β7INTANG i,t + β8EQINC i,t + β9SIZE i,t + β10MB i,t

+ β11 INCENTIVE_RATIOi,t + β12CEO-EXP i,t + β13CEO-AGE i,t

+ YearDummies + IndustryDummies + εi,t

3.6 CETR en ETR

Naast het DTAX model, zullen de opgestelde hypotheses ook onderzocht worden aan de hand van de cash effective tax rate (CETR) en de effective tax rate (ETR). De variabelen worden als volgt berekend:

CETR = betaalde belasting van bedrijf i in jaar t/de winst voor belastingen ETR = totale belastinglast van bedrijf i in jaar t/de winst voor belastingen Waarbij geldt dat:

Totale belastinglast = betaalde belasting +/- totale belastinglatenties

De totale belastinglatenties bestaan vervolgens uit het saldo van de permanente belastinglatenties en de tijdelijke belastinglatenties. Als alternatieve maatstaf voor belastingontwijking wordt er gewerkt met een combinatie van deze twee variabelen. Er zal gewerkt worden met variabele CETR/ETR. De onafhankelijke variabelen die gebruikt worden voor het CETR/ETR model zijn dezelfde als in het eerdergenoemde DTAX model. Het model voor CETR/ETR luidt als volgt:

CETR/ETRi,t = β0 + β1CEO-GEN i,t + β2ROA i,t + β3LEVERAGE i,t + β4NOL i,t + β5∆NOLi,t

+ β6PPE i,t + β7INTANG i,t + β8EQINC i,t + β9SIZE i,t + β10MB i,t

+ β11 INCENTIVE_RATIOi,t + β12CEO-EXP i,t + β13CEO-AGE i,t

+ YearDummies + IndustryDummies + εi,t

Hierbij is CETR/ETRi,t de CETR van bedrijf i in jaar t gedeeld door de ETR van bedrijf i in jaar

t.

In het volgende hoofdstuk zal in worden gegaan op de dataverzameling en de beschrijvende statistiek van de modellen die in dit hoofdstuk behandeld zijn.

4 Data en beschrijvende statistiek

4.1 Algemeen

In dit hoofdstuk zullen de dataverzameling en de beschrijvende statistiek worden behandeld. Eerst zal worden beschreven welke data er is verzameld voor het testen van de opgestelde hypotheses. Ook zal worden toegelicht wat de oorsprong van de data is en hoeveel waarnemingen er uiteindelijk in het onderzoek gebruikt zullen worden. Vervolgens zal de beschrijvende statistiek van de verschillende analyses behandeld worden. Het gaat hierbij om de analyses van het model voor PERMDIFF (om tot een indicatie voor agressieve belastingontwijking te komen) en voor DTAX, zowel voor hypothese 1, als hypotheses 2 en 3. Ook de uitgevoerde testen voor multicollineariteit zullen behandeld worden.

4.2 Dataverzameling- en reductie

De data die in dit onderzoek worden gebruikt, zijn afkomstig van Wharton Research Data Services (WRDS). Er wordt gebruik gemaakt van data van beursgenoteerde bedrijven uit de Verenigde Staten, over de periode 2005-2015. De financiële gegevens van bedrijven zijn afkomstig uit de Compustat Fundamentals Annual database. De gegevens over CEO’s en CEO-beloningen zijn afkomstig uit de Execucomp Annual Compensation database. De gegevens over aandelenkoersen (om onder andere de market-to-book ratio te berekenen) zijn afkomstig van de Compustat Index Prices database.

Bij de datareductie is rekening gehouden met bedrijven die volgens de GICS vallen onder de categorieën energiebedrijven (GIC code 10), financiële instellingen (GIC code 40) en openbare nutsinstellingen (GIC code 55). Dit is gedaan vanwege het sterk gereguleerde karakter van deze sectoren, waardoor mogelijk onjuiste conclusies worden getrokken op basis van de resultaten van deze analyses. Daarnaast zijn de waarnemingen die niet de volledige benodigde data bevatten (zowel financiële data als data over CEO’s) uit de sample gehaald.

De data zijn als volgt gereduceerd:

Totaal aantal waarnemingen 2005-2015 125.594

Waarnemingen waarvoor geen financiële data beschikbaar zijn 27.146 - Waarnemingen waarvoor geen/onvolledige CEO data beschikbaar 79.183 - Waarneming uit sectoren die uitgesloten zijn 3.974 - Aantal waarnemingen waarmee geanalyseerd wordt 15.291

Dit is het aantal waarnemingen op basis waarvan het PERMDIFF model wordt gemaakt. Ook DTAX voor Hypothese 1 kan vervolgens geanalyseerd worden op basis van dezelfde 15.291 waarnemingen. Voor hypotheses 2 en 3 zal er een extra datareductie moeten plaatsvinden, omdat de specifieke data voor beloningen, indiensttreding en leeftijd van CEO’s niet volledig is voor de 15.291 waarnemingen. Hypotheses 2 en 3 kunnen daarom getest worden (na een reductie van 5.643 waarnemingen) met 9.648 waarnemingen. Voor het CETR/ETR model geldt dat er gebruik kan worden gemaakt van 7.782 waarnemingen om een uitspraak te doen over de drie hypotheses, een reductie van 1.866 ten opzichte van het DTAX model voor hypotheses 2 en 3.

Verder zijn de 15.291 waarnemingen afkomstig van 1.911 verschillende bedrijven, over dus in totaal 16 jaren (2005-2015). In de sample bevinden zich 3.279 verschillende CEO’s. Van de 3.279 CEO’s zijn er 116 vrouw en 3.163 man, oftewel een verdeling van 4% om 96%. Voor de gereduceerde sample van 9.648 waarnemingen voor hypothese 2 en 3, geldt dat deze bestaat uit 1.775 verschillende bedrijven over de jaren 2005-2015. In de sample zitten 1.756 CEO’s, waarvan er 77 vrouw zijn. Dat is ook een verdeling van 4% om 96%.

4.3 Beschrijvende statistiek

In deze paragraaf wordt de beschrijvende statistiek voor de toegepaste analyses toegelicht. Ten eerste zal het model om agressieve belastingontwijking te kunnen berekenen (PERMDIFF) worden toegelicht. Vervolgens zal de beschrijvende statistiek van het DTAX model worden toegelicht.

4.3.1 PERMDIFF

In tabel 2 zijn de beschrijvende statistieken voor het PERMDIFF model opgenomen. In tabel 2 zijn de gemiddeldes, medianen, minima, maxima en standaardafwijkingen opgenomen van alle variabelen in het model. Voor alle variabelen geldt dat er 15.291 waarnemingen zijn gebruikt voor dit model. De berekening voor de verschillende variabelen staan vermeld in Figuur 1 in paragraaf 3.2.2 Uitwerking maatstaf DTAX.

Tabel 2: Beschrijvende statistiek voor de permanente book-tax verschillen (PERMDIFF). Beschrijvende statistiek PERMDIFF

Gemiddelde Mediaan Minimum Maximum Standaardafwijking Aantal observaties

PERMDIFF 196,606 25,136 -98581,500 58577,500 1561,868 15291 INTANG 1926,586 208,000 0,000 225278,000 7879,190 15291 MI 11,232 0,000 -1974,000 12050,000 189,245 15291 UNCON 11,025 0,000 -5997,000 3192,000 114,104 15291 CSTE 11,444 1,500 -397,000 1265,000 45,158 15291 ΔNOL -168,053 0,000 -1100000 200000,000 11493,898 15291 LAGPERM 180,751 18,700 -98581,500 108504,000 1716,566 15291

* Alle eenheden zijn in miljoenen euro’s, met uitzondering van de aantallen observaties. PERMDIFF is de totale permanente book-tax verschillen. INTANG is de totale immateriële vaste activa. MI is de winst (verlies) voorkomend uit minderheidsbelangen. UNCON is de winst (verlies) gerapporteerd op basis van de equity methode. CSTE is de totale tax expense die betaald wordt aan de staat waarin het bedrijf gevestigd is. ∆NOL is de verandering in loss carryforwards (LCF) gedeeld door de totale activa. LAGPERM is de PERMDIFF waarde van het jaar t-1.

4.3.2 DTAX: Geslacht CEO

In tabel 3 zijn de beschrijvende statistieken voor het DTAX model opgenomen, zoals dat gebruikt is om hypothese 1, over het geslacht van een CEO, te testen. In tabel 3 zijn net als in tabel 2 de gemiddeldes, medianen, minima, maxima en standaardafwijkingen opgenomen van alle variabelen in het model.

Tabel 3: Beschrijvende statistiek voor agressieve belastingontwijking (DTAX) voor hypothese 1

Beschrijvende statistiek DTAX (geslacht CEO)

Gemiddelde Mediaan Minimum Maximum Standaardafwijking Aantal observaties

DTAX -370,212 -365,100 -53795,600 99068,970 1340,522 15291

CEO-GEN 0,036 0,000 0,000 1,000 0,186 15291

SIZE 7,395 7,319 0,067 13,590 1,638 15291

LEVERAGE 0,199 0,162 0,000 4,394 0,215 15291

ΔNOL -168,053 0,000 -1100000,000 200000,000 11493,898 15291 ROA 0,062 0,073 -8,586 24,092 0,267 15291 PPE 0,215 0,156 0,000 0,951 0,190 15291 INTANG 0,224 0,174 0,000 0,911 0,207 15291 EQINC 0,001 0,000 -4,45461 0,233 0,037 15291 MB 3,407 2,287 -1107,25 1539,983 32,846 15291

DTAX is de permanente discretionaire belastinglatenties gemeten als het verschil tussen de totale permanente book-tax verschillen en de verklaarde permanente book-book-tax verschillen op basis van het PERMDIFF model. CEO-GEN is een dummy voor het geslacht van een CEO, die 0 is al deze een man is en 1 is als deze een vrouw is. SIZE is het natuurlijk logaritme van de totale activa in miljoenen euro’s. LEVERAGE is de langlopende schulden gedeeld door de totale activa. NOL is een dummyvariabele die 1 is als bedrijf i in jaar t een mogelijkheid voor een loss carryforward (LCF) en 0 als die mogelijkheid er niet is. ∆NOL is de verandering in LCF voor bedrijf in jaar t gedeeld door de totale activa. PPE is de property, plant en equipment gedeeld door de totale activa. INTANG zijn de immateriële vaste activa gedeeld door de totale activa. EQINC is het equity inkomen gedeeld door de totale activa. MB is de market-to-book ratio, de marktwaarde van het eigen vermogen gedeeld door de boekwaarde van het eigen vermogen. De dummy’s voor zowel jaren als GIC-sectoren zijn niet in dit overzicht van beschrijvende statistiek meegenomen.

4.3.3 DTAX Beloningen en lengte ambtsperiode CEO

In tabel 4 zijn de beschrijvende statistieken voor het DTAX model opgenomen, zoals dat gebruikt is om hypothese 2 en 3, over de beloningen en de ambtstermijn van een CEO, te testen. In tabel 4 zijn net als in tabel 2 en tabel 3 de gemiddeldes, medianen, minima, maxima en standaardafwijkingen opgenomen van alle variabelen in het model.

Tabel 4: beschrijvende statistiek voor agressieve belastingontwijking (DTAX) voor hypotheses 2 en 3.

Beschrijvende statistiek DTAX (beloningen en ambtsperiode)

Gemiddelde Mediaan Minimum Maximum Standaard

afwijking Aantal observaties DTAX -382,733 -365,614 -22464,097 15410,595 861,697 9648 INCENTIVE_RATIO 0,228 0,149 0,000 1,000 0,228 9648 CEO-EXP 1,837 1,946 0,000 3,989 0,853 9648 CEO-AGE 3,991 3,989 3,332 4,477 0,134 9648 SIZE 7,397 7,323 0,067 13,590 1,634 9648

LEVERAGE 0,206 0,172 0,000 3,355 0,218 9648 NOL 0,619 1,000 0,000 1,000 0,486 9648 ΔNOL -241,935 0,000 -1100000,000 200000,000 14458,856 9648 ROA 0,064 0,071 -5,195 24,092 0,299 9648 PPE 0,210 0,150 0,000 0,937 0,191 9648 INTANG 0,229 0,177 0,000 0,909 0,211 9648 EQINC 0,000 0,000 -4,455 0,233 0,046 9648 MB 3,615 2,348 -1107,247 1539,983 36,583 9648

De onderbouwing van de variabelen zijn dezelfde als onder tabel 3. INCENTIVE_RATIO is de maatstaf voor de beloningen van CEO’s, zoals behandeld in paragraaf 3.4 CEO beloningen. CEO-EXP is het natuurlijke logaritme van de lengte van de ambtstermijn van een CEO in jaren. CEO-AGE is het natuurlijke logaritme van de leeftijd van een CEO in het betreffende jaar. De dummy’s voor zowel jaren als GIC-sectoren zijn niet in dit overzicht van beschrijvende statistiek meegenomen.

4.4 Multicollineariteit

Voordat de regressieanalyses plaats kunnen vinden, om uitspraak te kunnen doen over de opgestelde hypotheses, zal er eerst beoordeeld worden of de grenzen voor wat betreft multicollineariteit niet overschreden worden. Dit is zowel voor de DTAX model voor hypothese 1 als voor het DTAX model voor hypotheses 2 en 3 gedaan.

Tabel 5: Pearson correlatie voor het DTAX model (CEO geslacht). Pearson Correlatie DTAX (geslacht CEO)

DTAX

CEO-GEN

SIZE LEVER AGE

NOL ΔNOL ROA PPE INTANG EQINC MB

DTAX 1,000 CEO-GEN 0,001 1,000 SIZE -0,028* 0,010 1,000 LEVERAGE 0,023* 0,001 0,263* 1,000 NOL 0,014 -0,017 0,021* 0,062* 1,000 ΔNOL 0,003 -0,031* -0,023* -0,002 -0,013 1,000 ROA -0,068* 0,001 0,092* -0,072* -0,063* -0,000 1,000 PPE 0,023* 0,017 0,122* 0,155* -0,073* 0,006 0,018 1,000

INTANG 0,038* 0,003 0,208* 0,168* 0,135* -0,010 -0,004 -0,334* 1,000 EQINC 0,002 0,003 0,049* 0,009 -0,010 -0,000 0,163* 0,014 0,006 1,000 MB -0,004 -0,000 0,010 0,013 -0,010 0,000 0,021* 0,002* -0,003 0,002 1,000

* Significantieniveau van 1%.

De Pearson correlatiecoëfficiënten geven aan dat er geen grote onderlinge correlatie zit tussen de variabelen in het DTAX model. De correlaties bevinden zich allen tussen de -0,200 en 0,200. Dit is acceptabel, aangezien deze correlaties binnen de grenzen vallen voor multicollineariteit. Accountingstudies hanteren regelmatig een grens voor correlatiecoëfficiënten van -0.5 tot 0,5. De dummy’s voor de jaartallen (2005-2015) en de GIC-sectoren zijn overigens uit dit overzicht gelaten, maar bevatten ook geen correlatiecoëfficiënten van hoger dan 0,5 of lager dan -0,5. Tabel 6: Pearson correlatie voor het DTAX model (beloningen en ambtstermijn en CEO).

Pearson Correlatie DTAX (beloningen en ambtstermijn CEO)

DTAX INC CEO-EXP CEO-AGE SIZE LEVE R AGE

NOL ΔNOL ROA PPE INTA NG EQIN C MB DTAX 1,000 INC -0,002 1,000 CEO-EXP 0,006 0,407* 1,000 CEO-AGE -0,002 0,161* 0,382* 1,000 SIZE -0,066* 0,119* -0,101* 0,051* 1,000 LEVERAGE 0,020 -0,080* -0,061* 0,044* 0,294* 1,000 NOL 0,006 -0,073* -0,008 0,015 0,019 0,044* 1,000 ΔNOL 0,013 0,011 0,009 0,003 -0,027* -0,002 -0,014 1,000 ROA -0,070* 0,093* 0,016 -0,001 0,065* -0,030* -0,054* -0,001 1,000 PPE 0,028* -0,017 -0,052* 0,034* 0,107* 0,148* -0,079* 0,007 0,015 1,000 INTANG 0,059* 0,003 -0,021 -0,017 0,228* 0,143* 0,1608 -0,011 0,002 -0,327* 1,000 EQINC 0,003 0,015 -0,004 -0,013 0,056* 0,013 -0,010 -0,001 0,182* 0,017 0,010 1,000 MB -0,003 0,024* 0,001 0,003 0,014 0,019 -0,010 0,001 0,016 0,004 0,003 0,001 1,000 * Significantieniveau van 1%. ** INC = INCENTIVE_RATIO

Ook hier laten de Pearson correlatiecoëfficiënten geen grote onderlinge correlatie zien. De correlaties bevinden zich allen tussen de -0,500 en 0,500. Ook hier zijn de dummy’s voor jaren en

sectoren uit het overzicht gelaten. Ook voor de correlatiecoëfficiënten van deze variabelen geldt dat deze binnen de grenzen zijn voor multicollineariteit zoals die veelal worden gehanteerd in accountingstudies. Overigens kan worden opgemerkt dat de variabelen CEO-EXP en CEO-AGE gecorreleerd zijn (0,382). Maar ook deze correlatiecoëfficiënt valt binnen de grenzen voor multicollineariteit, ondanks de verwachting dat deze twee variabelen sterker gecorreleerd zouden zijn. De variabelen INCENTIVE_RATIO en CEO-EXP zijn zelfs sterker gecorreleerd (0,407). D beloningen van een CEO en de lengte van zijn ambtstermijn zijn dus (licht) gecorreleerd.

5 Resultaten

In dit hoofdstuk worden de resultaten van dit onderzoek getoond en geanalyseerd. Ten eerste zal de uitkomst van het model om agressieve belastingontwijking te kunnen meten (PERMDIFF), worden geanalyseerd. Vervolgens zullen de resultaten voor de DTAX modellen worden geanalyseerd, waarbij de uitkomsten vergeleken zullen worden met de opgestelde hypotheses. Er zal dan onderbouwd worden of en waarom een hypothese al dan niet wordt verworpen. De resultaten zullen tevens vergeleken worden met de resultaten uit de bestaande literatuur.

5.1 Resultaten maatstaf belastingontwijking (PERMDIFF)

De analyse van het PERMDIFF model dient als basis voor de berekening van DTAX, de discretionaire permanente book-tax verschillen, de uiteindelijke maatstaf voor agressieve belastingontwijking in dit onderzoek. Tabel 7 geeft de uitkomsten weer van de regressieanalyse.

Tabel 7: OLS regressieanalyse voor permanente book-tax verschillen (PERMDIFF).

*,**,***, significantieniveaus van respectievelijk 10%, 5% en 1%. PERMDIFF is de totale permanente book-tax verschillen. INTANG is de totale immateriële vaste activa. MI is de winst (verlies) voorkomend uit minderheidsbelangen. UNCON is de winst (verlies) gerapporteerd op basis van de equity methode. CSTE is de totale tax expense die betaald wordt aan de staat waarin het bedrijf gevestigd is. ∆NOL is de verandering in loss carryforwards (LCF) gedeeld door de totale activa. LAGPERM is de PERMDIFF waarde van het jaar t-1.

Op basis van de coëfficiënten uit dit model wordt een berekening opgezet voor permanente book-tax verschillen. Die berekening ziet er dus als volgt uit:

Afhankelijke variabele: permanente book-tax verschillen (PERMDIFF)

Verwachting Coëfficiënt T-waarde Significantie

Constante -0,370 -0,033 INTANG + 0,031 19,284 *** MI + 0,355 5,803 *** UNCON + 1,322 12,645 *** CSTE + 6,586 24,986 *** ΔNOL + 0,000 -0,469 LAGPERM + 0,242 33,379 *** Adj. R2 _0,263 F-waarde 912,216 *** Aantal observaties 15.291

PERMDIFF = - 0,370 + 0,031*INTANG + 0,355*MI + 1,322*UNCON + 6,586*CSTE + 0,242*LAGPERM.

ΔNOL heeft op basis van de regressieanalyse een coëfficiënt van 0,000 en valt daarmee per saldo buiten het model. De overige variabelen zijn significant met een significantieniveau van 1%. De richting van de coëfficiënten sluiten hierbij aan op de verwachtingen (op ΔNOL na, hoewel die coëfficiënt niet significant is). Op basis van de F-waarde kan worden gesteld dat het model sterk significant is. De adj. R2 _{van 0,263 betekent dat het model grofweg een kwart van de afhankelijke}

variabele verklaart. Het verschil tussen de permanente book-tax verschillen volgens het hierboven genoemde model en de daadwerkelijke permanente book-tax verschillen, wordt als DTAX gebruikt als maatstaf voor agressieve belastingontwijking. Vanwege de relatief lage R2 _{zal de spreiding van}

de maatstaf DTAX relatief groot zijn.

5.2 Resultaten DTAX

Op basis van berekende DTAX kan een analyse worden gemaakt voor het geslacht van een CEO, om antwoord te kunnen geven op de onderzoeksvraag en om uitspraak te kunnen doen over hypothese 1. Hypothese 1 is als volgt geformuleerd:

H1: Een bedrijf met een CEO die risicoavers is, zal minder gebruik maken van agressieve belastingontwijking.

Tabel 8: OLS regressieanalyse voor DTAX (hypothese 1). Afhankelijke variabele: DTAX

Verwachting Coëfficiënt T-waarde Significantie

Constante -203,307 -3,280 *** CEO-GEN - -24,415 -0,419 SIZE + -39,395 -5,463 *** LEVERAGE - -1,652 -0,029 NOL + 50,452 2,210 ** ΔNOL + 9,750E-05 0,104 ROA + -331,952 -8,001 *** PPE + 197,229 2,834 *** INTANG + 410,024 6,659 *** EQINC + 521,362 1,752 * MB + -0,061 -0,187 Adj. R2 _0,013 F-waarde 8,729 *** Aantal observaties 15.291