F i n a n c i a l I n t e r n e t D i s c l o s u r e b i j
N e d e r l a n d s e b e u r s g e n o t e e r d e
o n d e r n e m i n g e n
MASTER AFSTUDEERSCRIPTIE ACCOUNTANCY
L A R S N I J B O E R
S 2 1 7 4 3 0 8
K a n a a l d i j k N o o r d z i j d e 8
7 8 4 7 T E ’ t H A A N T J E
+ 3 1 ( 0 ) 6 5 5 5 5 2 4 9 2
l a r s n i j b o e r @ l i v e . n l
R i j k s u n i v e r s i t e i t G r o n i n g e n
F a c u l t e i t E c o n o m i e e n B e d r i j f s k u n d e
D A T U M : 1 6 J U L I 2 0 1 5
2 | P a g i n a
VO O RWOO RD
Voor u ligt mijn masterafstudeerscriptie die ik in de periode februari tot en met juli 2015 heb geschreven. Deze scriptie is de afsluiting van mijn Master Accountancy studie aan de Rijksuniversiteit te Groningen. In de scriptieperiode heb ik dankbaar gebruik gemaakt van de mogelijkheid om deze scriptie te schrijven bij Ernst & Young Accountants in Zwolle. Ik wil dan ook naast de medewerkers van Ernst & Young Zwolle, ook mijn mede-scriptanten in Zwolle bedanken voor hun hulp en bijdrage aan mijn scriptie.
U gaat zo direct beginnen met het lezen van deze scriptie. Daarvoor wil ik nog van de mogelijkheid gebruik maken om, naast mijn mede-scriptanten, nog een aantal mensen te bedanken die een belangrijke bijdrage hebben geleverd aan mijn scriptie.
Als eerste is dat mijn begeleidster van de universiteit Ineke Kuiper (MSc EMA RA), ik wil haar bedanken voor haar hulp, suggesties en duidelijke feedback gedurende deze periode. Daarnaast wil ik diegenen bedanken die telkens mijn scriptie hebben gecontroleerd op spelfouten en grammatica. De masterscriptie luidt het einde in van mijn studentenleven, het komende jaar zal ik namelijk aan de slag gaan bij Ernst & Young in Zwolle. Daarom wil ik in het speciaal mijn ouders bedanken voor de nodige steun en dat zij mij daarnaast alle mogelijke tijd hebben gegeven die ik nodig had voor mijn studie.
Verder wil ik u dan ook veel plezier wensen bij het lezen van mijn scriptie!
3 | P a g i n a
F
INANCIAL
I
NTERNET
D
ISCLOSURE BIJ
N
EDERLANDSE BEURSGENOTEERDE
ONDERNEMINGEN
Samenvatting:
In deze scriptie is onderzocht of ondernemingskarakteristieken een invloed hebben op de hoeveelheid financiële informatie die ondernemingen naast de jaarrekening op hun website plaatsen. In dit onderzoek zijn grootte, winstgevendheid, leverage en type industrie onderzocht als zijnde ondernemingskarakteristieken. Uit literatuur bleek al dat er wisselende resultaten zijn tussen de variabelen. Voornamelijk betreffende de laatste drie genoemde variabelen bestaan er tussen landen en gebieden in de wereld verschillen in relaties. In deze scriptie is er uit gegaan van cijfers van Nederlandse beursgenoteerde bedrijven, waarbij de mate van disclosure is gemeten aan de hand van een matrix met 33 elementen. Gebleken is dat binnen Nederland ondernemingen hun website zeer wisselend hebben ingevuld. Een analyse van data heeft daarbij uitgewezen dat met name de grootte van de onderneming een grote invloed heeft op de mate van financiële internet disclosure. Ook de leverage-ratio van een onderneming kent een positieve invloed op de mate van disclosure. De andere variabelen hebben binnen deze setting van 66 beursgenoteerde ondernemingen geen significante relaties opgeleverd.
Trefwoorden:
Financiële internet disclosure, website disclosure, internet, ondernemingskarakteristieken, Nederlandse ondernemingen.Naam:
Studentnummer:
Adres:
Postcode:
Telefoon:
E-mail:
Onderwijsinstelling:
Opleiding:
Gebied:
Coördinator:
Begeleider:
2
ebegeleider:
Stage bedrijf:
Lars Nijboer
s2174308
Kanaaldijk Noordzijde 8
7847te ’t Haantje
(06)55 55 24 92
larsnijboer@live.nl
Rijksuniversiteit Groningen
Accountancy (MSc)
Externe Verslaggeving (8)
Dr. K. Linke
Mw. I.J. Kuiper, MSc EMA RA
Prof. Dr. R.L. ter Hoeven, RA
Ernst & Young Accountants LLP
4 | P a g i n a
INH OUDS O PGAV E
Voorwoord ... 2
Inhoudsopgave ... 4
H1. Inleiding ... 5
H1.1 Opbouw van het onderzoek ... 6
H2. Wetenschappelijke bijdrage ... 7 H2.1 Wetgeving ... 7 H2.2 De voor- en nadelen... 9 H2.3 Ontwikkelingen ... 9 H2.4 Eerder onderzoek ... 10 H3. Theoretische inkadering ... 11 H3.1 Agency Theory ... 11 H3.2 Stakeholder Theory ... 11
H3.3 Kosten- Baten analyse ... 12
H3.4. Hypothesen ... 12 H4. Onderzoeksontwerp ... 14 H4.1 Onafhankelijke variabelen ... 15 H4.2 Afhankelijke variabele ... 16 H4.2.1 Henri Sijthoff-Prijs ... 17 H4.3 Statistisch onderzoek ... 17 H4.3.1 Extra informatie ... 18
H5. Resultaten van het onderzoek ... 19
H5.1 Beschrijvende statistiek ... 19
H5.1.1 Disclosure Index ... 20
H5.2 Correlatiematrix ... 22
H5.3 Regressieanalyse ... 23
H6. Discussie & Conclusie ... 25
H6.1 Bevindingen ... 25 H6.2 Beperkingen ... 26 H6.3 Aanbevelingen ... 27 H6.4 Vervolgonderzoek ... 28 Bibliografie ... 30 Bijlagen ... 33 Bijlage 1: Sample ... 33
Bijlage 2: Disclosure Index ... 36
Bijlage 3: Beschrijvende Statistiek na winsorizing ... 38
5 | P a g i n a
H1. INLEIDI NG
egenwoordig heeft elke onderneming in Nederland wel een website waarop informatie gegeven wordt. Bedrijven maken hier in verschillende gradaties dan ook massaal gebruik van. Het gemeenschappelijke doel hierbij is om belanghebbenden inzicht te geven in wat de onderneming doet, wat de visies en strategieën zijn en hoe het bijvoorbeeld gesteld is met de financiën van de onderneming. Het internet is een gemakkelijk middel om deze informatie snel en op een goedkope manier aan belanghebbenden te verschaffen, dit wordt ook wel internet disclosure of website disclosure genoemd. Belanghebbenden zijn bijvoorbeeld aandeelhouders, financiers, leveranciers, medewerkers en klanten van de onderneming.
Al deze belanghebbenden hebben op verschillende manieren een bepaalde behoefte aan informatie. Deze behoefte ontstaat doordat er verschillen bestaan in hoe eigenaren, het management en de belanghebbenden bijvoorbeeld een informatieverschil ervaren. Dit staat ook wel bekend als agency problemen (Jensen & Meckling, 1976). Deze theorie zal in hoofdstuk 3 nader worden toegelicht en gebruikt worden om de mate waarin informatie op websites wordt verschaft te verduidelijken. Om de zogenoemde agency problemen op te lossen creëren onderneming een bedrijfseigen disclosure theorie (Verrecchia, 2001). Dit houdt in dat het management gaat nadenken over welke en in welke mate informatie ze moeten vrijgeven om bepaalde onzekerheden bij de belanghebbenden weg te nemen. Informatie kan op verschillende manieren verstrekt worden, Het liefst willen ondernemingen natuurlijk op de goedkoopste manier het beste resultaat behalen. Het gebruik van internet en een website is één van de makkelijkst beschikbare en goedkoopste manieren om dit te doen (Basuony & Mohamed, 2014). Echter, wanneer u websites van ondernemingen bekijkt, zult u vele verschillen aantreffen. Daarom rijst de vraag in welke mate ondernemingen gebruik maken van internet disclosure om aandeelhoudersinformatie te verschaffen. Huidige technologische ontwikkelingen geven ondernemingen ook grote mogelijkheden om de kwaliteit en gebruikersgemak van informatie op internet te verbeteren. Hierbij kunnen bijvoorbeeld ook kosten worden bespaard, doordat niet aan elke belanghebbende persoonlijk informatie overhandigd hoeft te worden.
In eerdere onderzoeken is bewezen dat disclosure wordt beïnvloed door een aantal interne en externe factoren (Khlifi & Bouri, 2007). Onder de interne factoren vallen met name de ondernemingskarakteristieken, zoals de grootte van de onderneming. Externe factoren zijn omgevingsvariabelen zoals wet- en regelgeving en cultuur (Khlifi & Bouri, 2010). Het onderzoek van Khlifi en Bouri uit 2010 heeft een groot aantal, soortgelijke, onderzoeken gebruikt (onder andere: Chalmers en Godfrey (2004), Hossain et al.(1994) en Ho en Wong, (2001)) om een relatie te leggen tussen de mate van disclosure en winstgevendheid, ondernemingsgrootte, leverage en type industrie. Uit de eerder genoemde onderzoeken blijkt dat er veel wisselende resultaten zijn betreffende de relatie met ondernemingskarakteristieken.(Khlifi & Bouri, 2007). Het hiervoor genoemde onderzoek geeft een goed overzicht van deze verschillen, zo stellen Larrán en Giner (2002) en Oyelere et al. (2003) vast dat er geen significante relatie bestaat tussen de mate van internet disclosure en leverage en type industrie. Echter vindt Xiao et al. (2004) voor dezelfde variabelen in een andere omgeving wel een significant verband, terwijl Raffournier (1995) alleen voor de leverage ratio een significante relatie vindt. Ook blijken uit dezelfde onderzoeken dat de financiële informatie disclosure per onderneming enorm kan verschillen.
6 | P a g i n a
Wel blijkt uit deze onderzoeken dat de grootte van een onderneming een belangrijke impact lijkt te hebben op de mate van internet disclosure, verder blijken de resultaten van overige factoren zoals type industrie, winstgevendheid en leverage vaak te verschillen in de genoemde onderzoeken (Khlifi & Bouri, 2010).
Opvallend in deze onderzoeken is dat veel ervan zijn uitgevoerd in Europese en niet-Amerikaanse landen (Mendes-da-Silva et al. (2008) en Oyelere et al. (2003)). Dit gegeven maakt het interessant om vervolgonderzoek te doen in Nederland, aangezien hier nog niet een dergelijk onderzoek is uitgevoerd en er ook andere resultaten mogen worden verwacht door de aanwezigheid van andere omstandigheden zoals wetgeving en cultuur.
Onderzoek bij charitatieve instellingen heeft al aangetoond dat er een belangrijk verschil is in het soort informatie dat wordt vrijgegeven. Zowel Saxton et al.(2014) als Lee en Joseph (2013) maken onderscheid tussen prestatie en financiële informatie disclosure. In lijn met onder andere het onderzoek van Craven en Marston (1999) en de veronderstelling dat financiële informatie bij aandeelhouders een grotere rol speelt, zal dit onderzoek ingaan op de financiële disclosure op het internet. Aandeelhouders zijn prominent aanwezig bij met name beursgenoteerde ondernemingen, waar in dit onderzoek op wordt toegespitst.
De hoofdvraag van het onderzoek wordt dan ook als volgt omschreven:
In hoeverre is er een verband aan te wijzen tussen verschillende ondernemingskarakteristieken en disclosure van financiële informatie op het internet bij Nederlandse beursgenoteerde ondernemingen?
H1.1 OPBOUW VAN HET ONDERZOEK
In het volgende hoofdstuk zal ingegaan worden op eerder uitgevoerd onderzoek naar dit onderwerp en de vraag beantwoord worden waarom dit onderzoek een bijdrage levert aan de wetenschap. Hoofdstuk drie vormt een uiteenzetting van theorieën omtrent internet disclosure en daarnaast worden aan de hand van deze relevantie theorieën de hypothesen gevormd die worden behandeld in dit onderzoek. In het daaropvolgende hoofdstuk, hoofdstuk vier, zal de onderzoeksmethode beschreven worden en verdere uitleg gegeven worden omtrent de te onderzoeken ondernemingen. Hierbij wordt duidelijk op welke manier het onderzoek plaatsvindt en welke ondernemingen tot de sample behoren. Daarna zal het daadwerkelijke onderzoek uitgevoerd worden, een overzicht gegeven worden van de resultaten en de deelvragen worden beantwoord. Het laatste en zesde hoofdstuk zal de conclusie vormen met een beantwoording van de hoofdvraag zoals hierboven is gesteld. Verder wordt hier een uitwerking gegeven van mogelijke vervolgonderzoeken en de beperkingen en opmerkingen bij dit onderzoek.
7 | P a g i n a
H2. W ETE NSC HA PPEL I JKE BI JDR AGE
n de inleiding werd al vermeld dat het management specifiek voor de eigen onderneming een disclosure theorie of techniek ontwikkelt waarmee het aan de eisen van belanghebbenden kan voldoen. Het management van de ondernemingen kan twee verschillende beweegredenen hebben om informatie vrij te geven (Healy & Palepu, 2001). Ten eerste, ondernemingen zijn verplicht een aantal elementen openbaar te maken door de wet- en regelgeving hier in Nederland en ‘International Financial Reporting Standards’ (IFRS). Hierbij kan gedacht worden aan de jaarlijkse openbaarmaking van de jaarrekening met een daarbij gegeven controleverklaring van een onafhankelijke accountant. Dit verplichte element wordt ook wel aangeduid als ‘mandatory disclosure’. Ten tweede, vanuit bijvoorbeeld aandeelhouders en andere belanghebbenden bestaat er een toenemende vraag naar vrijwillige verschaffing van informatie (voluntary disclosure) (Tian & Chen, 2009). Bijvoorbeeld in kranten/tijdschriftartikelen en persberichten kan vrijwillig informatie worden gegeven. Daarnaast is internet, en met name de eigen website, een belangrijke mogelijkheid voor deze vrijwillige variant (Craven & Marston, 1999). Een website kan natuurlijk ook twee functies hebben, doordat het middel ook gebruikt kan worden om verplichte informatie te distribueren aan belanghebbenden. Echter, onderzoek naar ‘corporate reporting’ heeft vastgesteld dat het internet meer geschikt is voor vrijwillige disclosure dan zijn verplichte tegenhanger (Boubakar, Lakhal, & Nekhili, 2011).
H2.1 WETGEVING
Zoals hierboven al staat beschreven kan een verplichte informatieverschaffing leiden tot meer informatie op een website. Vanuit met name wetgeving en verslaggevingsregels komt deze verplichte disclosure voort. Sinds januari 2005 zijn alle in de Europese Unie beursgenoteerde ondernemingen verplicht hun administratie en rapportage in te richten volgens de regels van IFRS, welke zijn ontwikkeld door de ‘International Accounting Standards Board’ (IASB).
IFRS wordt over het algemeen aangemerkt als ‘principles-based’ regelgeving in vergelijking met de ‘United States General Accepted Accounting Principles’ (US-GAAP), welke meer als ‘rules-based’ regelgeving wordt geclassificeerd. Dit betekent dat IFRS meer richtlijnen bevat omtrent verslaggeving en hetgeen openbaar moet worden gemaakt. US-GAAP bevat daarentegen meer strikte regels en een soort van ‘stappenplan’ op basis waarvan verslaggeving moet worden opgesteld. Hierbij kan dus gezegd worden dat IFRS meer voor interpretatie vatbaar is.
Mede hierdoor, en het feit dat elke IFRS-standaard zijn eigen disclosure principes kent, is vastgesteld dat sinds de invoering van IFRS de hoeveelheid informatie die openbaar moet worden gemaakt is uitgebreid. Dit komt doordat IFRS verder uitgebreid is en ondernemingen meer informatie vrij moeten geven om aan de doelstellingen van de IASB omtrent juiste rapportering te voldoen (Ernst & Young rapport, 2007). In onderzoeken is deze trend zowel aangetoond in verplichte als vrijwillige informatieverschaffing (De La Bruslerie & Gabteni, 2014). In het vorige onderzoek wordt statistisch ook bewezen dat na de invoering van IFRS de mate van vrijwillige informatieverschaffing is verhoogd.
Naast de verslaggevingsregels binnen Europa zijn er ook richtlijnen opgesteld door overheden die verenigd zijn in de Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling (OESO) in het kader van Maatschappelijk Verantwoord Ondernemen (MVO) (www.oesorichtlijnen.nl). Hoofdstuk 3 van deze richtlijnen is volledig gewijd aan informatieverstrekking en luidt als volgt:
8 | P a g i n a
“Ondernemingen behoren te waarborgen dat tijdige en accurate informatie over alle relevante aspecten van hun activiteiten, structuur, financiële situatie, resultaten, eigendom en toezicht openbaar wordt gemaakt. Deze informatie behoort voor de onderneming in zijn geheel te worden
verstrekt alsmede, indien van toepassing, uitgesplitst naar activiteitensector en geografisch gebied. Het informatiebeleid van de onderneming moet zijn afgestemd op de aard, omvang en
vestigingsplaats van de onderneming, waarbij rekening wordt gehouden met kosten, vertrouwelijkheid van bedrijfsgegevens en andere overwegingen betreffende de concurrentiepositie.” (OESO richtlijnen versie 2011, Hoofdstuk 3: Informatieverstrekking)
Met deze richtlijn wordt er enige verplichte informatieverstrekking geëist van internationaal opererende ondernemingen, bovenop de IFRS standaarden. In deze richtlijn worden ondernemingen ook gestimuleerd om gebruik te maken van informatietechnologie.
Ondanks de toegenomen richtlijnen en regels omtrent informatieverstrekking door ondernemingen, is er relatief een beperkte hoeveelheid regels voor informatieverschaffing via het internet. Hierdoor kent het voornamelijk een vrijwillig karakter, waarbij het gaat om het verschaffen van meer informatie naast het uitgeven van de jaarrekening en de bestaande eisen van verslaggevingsregels. Verondersteld wordt dat bestuurders altijd meer en betere informatie tot hun beschikking hebben in vergelijking met belanghebbenden (Healy & Palepu, 2001). Dit laatste geldt met name voor de toekomstige situatie van de onderneming. Ondernemingen kunnen om verschillende redenen extra informatie verschaffen om deze verschillen weg te nemen. Eén van de redenen om over te gaan op vrijwillige informatieverschaffing is het verminderen van de externe financieringskosten doordat het de informatieassymetrieproblemen verkleint (Healy & Palepu, 2001). Vrijwillige informatie kan daarbij ook bestaan uit informatie die niet door een accountant is gecontroleerd. Daarmee is het ook vaak bedoeld om aandeelhouders tegemoet te komen en de aandacht te verkrijgen van analisten en investeerders.
Vrijwillige informatie kan hiermee een onderneming vele mogelijkheden bieden. De ene onderneming kan zich beperken tot de plaatsing van alleen een jaarverslag, terwijl de andere onderneming een groot scala van informatie geeft over uiteenlopende onderwerpen. Hierbij kan gedacht worden aan managementverwachtingen, presentaties van analisten, conference calls, persberichten en andere zakelijke rapporten (Healy & Palepu, 2001). In het tweede geval kan een onderneming aan ieders behoefte voldoen en naast tekstuele informatie ook ondersteuning geven door middel van tabellen, grafieken, media, enzovoort. De keuze is daarin relatief vrij en wordt dus niet altijd vanuit regelgeving ingeperkt.
Wel dient hierbij rekening gehouden worden met bestaande regelgeving, zoals bijvoorbeeld dat sinds 1 januari 2014 de zogenoemde Algemeen Nut Beogende Instellingen (ANBI) verplicht zijn een aantal gegevens op hun website te plaatsen. Dus in sommige gevallen bestaat er al vanuit regelgeving een verplichting om informatie op internetsites te plaatsen. Hierbij gaat het om contactgegevens, beleid en doelstellingen, bestuurdersinformatie, inzage in activiteiten en financiële kerncijfers en jaarrekeningen. Echter, binnen dit onderzoek bevinden zich geen ANBI’s, maar enige regelegeving is dus al wel aanwezig.
Een internationale standaard voor bijvoorbeeld beursgenoteerde bedrijven ontbreekt nog, wel komen in verschillende landen steeds meer verplichte elementen voor in de wetgeving. De United States Securities and Exchange Commission (US SEC) was de eerste die ondernemingen in Amerika verplichtte om de jaarrekening elektronisch openbaar te maken. Dit was onderdeel van een zogenoemd EDGAR systeem (Electronic Data Gathering, Analysis and Retrieval system) dat
9 | P a g i n a
zorgt voor een éénduidig systeem omtrent het verzamelen en vrijgeven van bepaalde informatie. De database is namelijk vrij toegankelijk voor belanghebbenden (www.sec.gov/edgar).
In 2000 is in Groot-Brittannië ook een extra toevoeging gekomen aan de ‘Companies Act’ uit 1985. Hierbij zijn ondernemingen toegestaan om hun jaarrekening op hun website te vermelden, na goedkeuring van de Engelse ‘Companies House’. Later is de vermelding verplicht gesteld.
H2.2 DE VOOR- EN NADELEN
Internet disclosure kent een aantal grote voordelen (Ashbaugh et al., 1999):
1. Lagere kosten van informatieverspreiding: Jaarverslagen hoeven niet langer gedrukt te worden voor de aandeelhouders, maar kunnen digitaal beschikbaar gemaakt worden. Zoals aangegeven kan er met behulp van allerlei huidige technieken meer informatie gegeven worden zonder dat dit kosten met zich meebrengt voor de verspreiding naar geïnteresseerden.
2. Uitgebreid communicatiemiddel met gebruikers: Met het gebruik van internet kan een onderneming beter communiceren met de gebruiker van informatie en aan zijn of haar verwachtingen voldoen. Informatie kan direct over de hele wereld beschikbaar zijn en verhoogt daarmee het gebruikersgemak.
3. Mogelijkheid om meer tijdige informatie te verschaffen: Informatie hoeft niet meer via allerlei kanalen verspreidt te worden, maar kan snel en efficiënt gegeven worden aan diegene die daar behoefte aan heeft.
4. Meer informatieverschaffing dan voorheen: Hierboven werd dit voordeel al aangehaald, ondernemingen kunnen hun financiële informatie ondersteunen door allerlei grafieken, tabellen, media, enzovoort en daarmee kan er ook meer informatie gegeven worden die voor iedereen te begrijpen is. Daarnaast is er de mogelijkheid om het gebruikersgemak te verhogen door middel van informatie in verschillende typen bestanden (HTML, PDF, Excel, Word enzovoort).
In paragraaf 3.3 zal ingegaan worden op de cost-benefit theory, elke onderneming maakt een afweging tussen de bovengenoemde voordelen van internet disclosure en de nadelen ervan. Wanneer de voordelen hiervan opwegen tegen de nadelen zal een onderneming eerder geneigd zijn om actie te ondernemen.
Nadelen zijn bijvoorbeeld het verslechteren van de concurrentiepositie door belangrijke informatie vrij te geven die door concurrenten gebruikt kan worden. Daarnaast kan de onderneming het risico om in rechtszaken betrokken te worden vergroten, doordat het afwegingen moet maken tussen de verschaffing van gecontroleerde en niet-gecontroleerde informatie (Ashbaugh et al., 1999 en Budisusetyo & Almilia, 2008).
Naast de voor- en nadelen wordt de mate van vrijwillige informatieverschaffing via internet ook beïnvloed door een aantal factoren; zoals al eerder genoemd de aandeelhouders, druk vanuit media en de managementstructuur. Het management heeft daarbij een hele grote rol, aangezien deze de uiteindelijke beslissing neemt tot verschaffing van informatie (Cormier et al., 2010).
H2.3 ONTWIKKELINGEN
De hoeveelheid informatie die gepubliceerd wordt op websites neemt toe in de laatste jaren (Marston & Polei, 2004). Aannemende dat deze ontwikkeling zich voortzet, is onderzoek op dit gebied ook snel verouderd. Gezien het uitgevoerde onderzoek in Europa naar internet disclosure valt er te concluderen dat het meeste onderzoek is uitgevoerd in een tijdperk voor de invoering
10 | P a g i n a
van IFRS in 2005. Craven en Marston (1999), Marston en Polei (2004), Larrán en Giner (2002) en Raffournier (1995) zijn enkele goede voorbeelden van dergelijke uitgevoerde onderzoeken. De ontwikkelingen staan niet stil en sindsdien is IFRS ook ingevoerd, hetgeen kan betekenen dat resultaten in de post-IFRS-periode verschillen van de pre-IFRS-periode. De resultaten van onderzoeken van voor het IFRS-tijdperk zijn daarom minder te generaliseren voor deze periode, doordat er mogelijk informatie al verplicht is om openbaar te maken en de mate van vrijwillige informatieverschaffing veranderd kan zijn.
Naast de invoering van IFRS is ook internet enorm in ontwikkeling, informatie wordt steeds sneller beschikbaar. Het gebruik van deze mogelijkheden geeft een goede basis om onderzoek te doen en conclusies te trekken over een meer recente periode. Ondernemingen en overheden zijn ook steeds op zoek naar bepaalde standaarden in de verschaffing van informatie via het internet. Dit moet ervoor zorgen dat verstrekte informatie zowel voor professionals als de ‘gewone’ burger en aandeelhouders te begrijpen en te verwerken is. In Nederland is met name eXtensible Business Reporting Language (XBRL) in ontwikkeling, wat de beschikbaarheid, betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van informatie vergroot (Gray & Debreceny, 2001). Nieuwe technologieën zouden namelijk een beweegreden kunnen zijn voor een hogere mate van informatieverschaffing.
H2.4 EERDER ONDERZOEK
In veel vorig onderzoek naar vrijwillige disclosure wordt er gekeken naar de voor- en nadelen ervan en waar dit door beïnvloed wordt. In dit onderzoek wordt er ingegaan op de mate van website disclosure en welke ondernemingskarakteristieken daar invloed op hebben. In lijn met vorige onderzoeken van Khlifi en Bouri (2007, 2010), Larrán en Giner (2002), Craven en Marston (1999), Raffournier (1995), Debreceny, Gray en Rahman, (2002) en Chalmers en Godfrey (2004), zullen als ondernemingskarakteristieken in dit onderzoek de grootte (size), winstgevendheid (profitability), leverage en type industrie gebruikt worden. Vaak maakt men net als in Raffournier (1995) ook nog gebruik van de variabele of de onderneming een notering op een beurs heeft. Voor dit onderzoek is dit niet van toepassing, aangezien het onderzoek zal worden uitgevoerd over alleen beursgenoteerde ondernemingen.
In de inleiding werd al genoemd dat er veel verschillende resultaten komen uit dergelijk onderzoek, daarmee biedt het mogelijkheden om te zoeken naar redenen hierachter en welke andere resultaten er zijn in Nederland.
Larrán & Giner (2002) concluderen in hun onderzoek bijvoorbeeld dat de mate van informatie disclosure op websites significant gerelateerd is aan de grootte van de onderneming. Onderzoeken van onder andere Raffournier (1995) trekken dezelfde conclusie, echter laten Khlifi en Bouri (2007) weer een niet-significante relatie zien. Craven en Marston hebben in 1999 onderzoek uitgevoerd naar zowel de invloed van ondernemingsgrootte als het type industrie. Daarbij concluderen ze een positieve relatie omtrent de grootte van de onderneming, maar weer geen significante relatie omtrent het type industrie. Raffournier (1995) laat echter omtrent het type industrie wel weer een significante relatie zien in de zin dat een onderneming ofwel een productieonderneming is, ofwel een ander type. Ook Larrán en Giner (2002) komen in hun onderzoek tot de conclusie dat er geen significante relatie is met type industrie, daarmee is het duidelijk dat er nog veel onduidelijk bestaat over deze relatie. Dit merken ook Khlifi en Bouri (2010) op in hun onderzoek door middel van een literatuuronderzoek.
11 | P a g i n a
H3. THE O RETI SCHE I NKAD ER I NG
n dit hoofdstuk zal er ingegaan worden op relevante theorieën omtrent dit onderzoek. Daarnaast worden in dit hoofdstuk de hypothesen geïntroduceerd, welke vervolgens statistisch worden onderzocht.
H3.1 AGENCY THEORY
Zoals al eerder aangegeven in dit onderzoek, maakt informatieverschaffing via een website deel uit van vrijwillige disclosure (Craven & Marston, 1999). Daarnaast is er tot op heden nog geen internationale standaard voor financiële verslaggeving via internet sites. Beursgenoteerde ondernemingen, waar dit onderzoek zich op focust, kennen een scheiding tussen het eigendom en het bestuur van de onderneming. Bekend daarbij is het optreden van het agent-principaal-probleem (Jensen & Meckling, 1976). Jensen en Meckling (1976) stellen dat de onderneming bestaat uit een web van contracten, waarvan het ‘contract’ met de aandeelhouders één van is. Jensen en Meckling (1976) geven hierbij de volgende definitie in hun onderzoek:
“a contract under which one or more persons (the principal(s)) engage another person (the agent) to perform some service on their behalf which involves delegating some decision making
authority to the agent.”
De principaal is bij een beursgenoteerde onderneming de aandeelhouder, die eigenaar is van de onderneming, en de agent betreft het hoogste management of de Raad van Bestuur, die beslissingsbevoegdheid heeft. De agency theorie beschrijft het verschil van belang bij beide partijen en welke gevolgen dit met zich meebrengt, aangezien zowel de agent als de principaal een bepaald eigen belang in de organisatie hebben. Dit verschil van belang staat recht tegenover het feit dat de agent moet handelen in het belang van de principaal.
Dit belangenverschil brengt informatie-asymmetrie met zich mee, hetgeen niet meer betekent dan dat de agent een informatievoorsprong heeft op de principaal. Daarmee heeft de agent dus beschikking over informatie die niet ter beschikking van de principaal is gesteld, en deze laatste dus geen volledig beeld kan scheppen van de onderneming (Jensen & Meckling, 1976).
Disclosure kan bijdragen aan het verminderen van dit agency probleem door het verschaffen van informatie aan belanghebbenden. Deze kunnen hierdoor nieuwe informatie krijgen die ze kunnen gebruiken om betere beslissingen te nemen. Vrijwillige disclosure draagt bij aan het verminderen van het agency probleem (Khilifi & Bouri, 2010). Verhoogde disclosure zorgt voor een verkleining van de conflictsituatie tussen het management en outsiders waardoor de agency-kosten omlaag gaan (Craven & Marston, 1999).
H3.2 STAKEHOLDER THEORY
Daarnaast wordt hier gebruik gemaakt van de stakeholder theorie, welke het belang van stakeholders (dus niet alleen aandeelhouders) naar voren brengt. Deze theorie is door velen al beschreven en gebruikt, waaronder Roberts in 1992. Stakeholders zijn aandeelhouders, medewerkers, klanten, enzovoort. In deze stakeholder theorie gaat de aandacht uit naar alle belanghebbenden van de onderneming, om bepaalde conflicterende situaties tegen te gaan. Er wordt niet alleen informatie verschaft aan aandeelhouders, maar aan alle belanghebbenden van de onderneming, oftewel de stakeholders. Deze stakeholder theorie geeft een verklaring voor de
12 | P a g i n a
vrijwillige informatieverschaffing door de ‘macht’ die stakeholders hebben, de strategische positie van de onderneming en de toekomstige en huidige economische positie van de onderneming. Er kan hier dus gesproken worden van een bepaalde ‘druk’ vanuit de stakeholders om informatie te verschaffen. Eenzelfde druk komt voort uit de legitimiteitstheorie, waarin men veronderstelt dat een onderneming vrijwillig informatie verschaft om verantwoording af te leggen aan de maatschappij en belanghebbenden (Guthrie & Parker, 1989). Hierbij draait het allemaal om vrijwillige informatieverschaffing en het creëren van een goed imago voor de onderneming. Er wordt gesteld dat de onderneming een sociaal ‘contract’ heeft met de maatschappij, waarbij de onderneming op een verantwoorde manier zijn doelen moet behalen.
H3.3 KOSTEN- BATEN ANALYSE
Daarnaast maken ondernemingen vaak een soort kosten-batenanalyse van hun informatieverschaffing. Wat zijn de kosten van het openbaar maken en welke gevolgen kan het hebben voor bijvoorbeeld de concurrentiepositie van de onderneming? Dit wordt ook wel de Proprietary Costs Theory genoemd (Verrecchia, 1983), die door vele onderzoekers is meegenomen in hun onderzoek (onder andere: Khlifi & Bouri, 2010). De theorie gaat ervan uit dat ondernemingen een dermate hoeveelheid informatie verschaffen waardoor de kosten niet de baten overstijgen en de onderneming (en het management zelf) er altijd voordeel van heeft. Gray en Roberts (1989) koppelen, zoals beschreven in een onderzoek van Craven en Marston (1999), deze kosten-batenanalyse aan de agency theory door te stellen dat vrijwillige informatieverschaffing beïnvloed wordt door verwachtingen van het management over bepaalde voordelen. De voordelen die vrijwillige informatieverschaffing met zich meebrengt, zouden in principe moeten kunnen opwegen tegen de kosten, zoals verlies van concurrentiepositie.
H3.4. HYPOTHESEN
Jensen en Meckling (1976) stellen dat de grootte van een onderneming positief gerelateerd is aan ‘agency cost’. Daarnaast hebben grotere ondernemingen te maken met meer informatieasymmetrie, hetgeen betekent dat managers over meer en betere informatie beschikken dan de aandeelhouders. Grote ondernemingen hebben daarmee meer behoefte om informatie te verschaffen dan de kleinere ondernemingen om op deze manier agency-kosten te verlagen (Watts & Zimmerman, 1978). Met name kleine aandeelhouders (met een kleine hoeveelheid aandelen) maken volgens onderzoek veel gebruik van internet als informatiebron. Dit heeft te maken met het feit dat deze aandeelhouders minder informatie via andere bronnen kunnen verkrijgen (Pirchegger & Wagenhofer, 1999). Daarnaast is het verschaffen van een grote hoeveelheid informatie voor een grote onderneming relatief goedkoper dan voor een kleine onderneming, hetgeen ondersteunt dat grotere ondernemingen daadwerkelijk ook meer informatie vrijgeven (Raffournier, 1995).
Al eerder kwamen onder andere Craven en Marston (1999) en Oyelere et al. (2003) tot de conclusie dat grootte positief gerelateerd is aan de mate van internet disclosure. Oyelere et al. (2003) geven in hun onderzoek ook aan dat grote ondernemingen grotere prikkels hebben om informatie vrij te geven. Dit wordt veroorzaakt doordat zoals eerder al aangegeven de kosten relatief lager zijn voor grotere ondernemingen. Ook wel gezien als het positieve effect van ‘economies of scale’ waardoor grote ondernemingen eerder informatie vrijgeven dan kleinere ondernemingen (Ashbaugh et al., 1999). Hossain et al. (1994) beweren ook dat een ongunstiger concurrentievoordeel een reden is voor kleinere ondernemingen om minder informatie vrij te
13 | P a g i n a
geven. Als gevolg daarvan wordt er ook een positieve relatie verwacht, waarmee de hypothese als volgt wordt geformuleerd:
H1: de mate van internet disclosure is positief gerelateerd aan de grootte van de onderneming.
Raffournier (1995) stelt in hun onderzoek dat managers de neiging hebben om bij goed nieuws, dus een hoge winstgevendheid, meer informatie beschikbaar te stellen dan bij slecht nieuws. Dit zou veroorzaakt zijn doordat managers hun positie willen verbeteren en hun beloningen willen veilig stellen. Dit komt overeen met de ‘Signalling Theory’ van Spence in 1973, welke onder andere stelt dat ondernemingen bij goed nieuws bepaalde signalen willen verzenden aan de markt van goed beleid. Daarnaast wegen ook de kosten-baten-analyse mee, hetgeen afhankelijk is van de economische voortgang van de onderneming (Verrecchia, 1983). Over het algemeen wordt aangenomen dat ondernemingen met een hogere winstgevendheid, meer informatie beschikbaar stellen om de hoogte van de winst te kunnen verklaren en rechtvaardigen (Inchausti, 1997). Het laatste gegeven komt voort uit de ‘Political process theory’.
H2: de mate van internet disclosure is positief gerelateerd aan de winstgevendheid van de onderneming.
Volgens de ‘Agency theory’ zorgt een hogere debt-equity ratio ervoor dat er agency kosten ontstaan (Jensen & Meckling, 1976). Hetgeen betekent dat het management met betrekking tot de leverage ratio, net als bij de grootte van de onderneming meer geneigd is informatie beschikbaar te stellen voor belanghebbenden om deze agency kosten te reduceren en de mogelijke conflicten tussen agents en principalen te voorkomen. Leverage ratio geeft dus de verhouding weer tussen de hoeveelheid ‘debt’ en de ‘equity’ die daartegenover staat, kortom de financieringsstructuur. Meer schulden worden over het algemeen opgevat als een onderneming met meer risico en vanuit die opvatting ontstaat er informatieasymmetrie. Met betrekking tot leverage zijn er in vorige onderzoeken wel wisselende resultaten op te merken omdat de debt-equity niet altijd een zuivere graadmeter is. Desondanks is er wel een positieve relatie te verwachten, door het bovengenoemde effect van de ‘Agency Theory’. Het onderzoek van Cormier et al. (2009) wijst echter ook op de mogelijke negatieve relatie tussen beide variabelen. Dit kan voortkomen uit het feit dat het management negatieve reacties verwacht door het vrijgeven van meer informatie.
H3: de mate van internet disclosure is positief gerelateerd aan de leverage ratio van de onderneming.
Veel onderzoeken hebben als variabele type industrie meegenomen in hun onderzoek aangezien ondernemingen in dezelfde industrie vaak dezelfde hoeveelheid informatie verstrekken (Craven & Marston, 1999). Er kan ook een verschil optreden in agency kosten tussen verschillende industrieën. Ook verschillen de voordelen en nadelen van het openbaar maken van informatie per industrie (Larrán & Giner, 2002). De resultaten in de onderzoeken zijn verschillend, doordat er vele verschillende manieren worden gebruikt om het type industrie te meten: Craven en Marston (1999) maken gebruik van zes typen, terwijl Larrán en Giner (2002) gebruik maken van de drie sectoren theory. In het onderzoek van Raffournier uit 1995 maakt men gebruik van een derde mogelijkheid, namelijk een tweedeling tussen productieondernemingen en overige ondernemingen. Als laatste kan er ook nog gekeken worden naar bijvoorbeeld de United States Standard Industrial Classification (US SIC) codes. Dit is een indeling van ondernemingen in
14 | P a g i n a
industrieën die is ontwikkeld door de Amerikaanse overheid, met name om data beter te kunnen verzamelen, bewaren en analyseren. US SIC codes bestaan uit tien hoofdcategorieën, welke in paragraaf 4.1 worden benoemd.
H4: de mate van internet disclosure is afhankelijk van de industrie waarin de onderneming zich bevindt.
H4. O NDE RZ O EKS O NTWE RP
n dit onderzoek wordt er aan de hand van een statistische analyse van verzamelde data een conclusie geformuleerd omtrent de hoofd- en deelvragen. Na de verzameling van alle gegevens van de variabelen wordt er een lineair statistisch onderzoek uitgevoerd om tot een conclusie en mogelijk verband te komen in het hierop volgende hoofdstuk. De onafhankelijke variabelen (bedrijfskarakteristieken) en daarmee de hypothesen worden onafhankelijk van elkaar onderzocht aan de hand van SPSS onderzoek om de relatie te kunnen vaststellen.
Zoals al aangegeven vindt het onderzoek plaats onder Nederlandse beursgenoteerde ondernemingen. Met behulp van het programma Orbis van Bureau van Dijk is deze sample opgesteld met behulp van een tweetal criteria; de ondernemingen moeten in Nederland geregistreerd staan en genoteerd staan aan de ‘Amsterdam Exchange Index’ (AEX), ‘Amsterdam Midkap Index’ (AMX) of ‘Amsterdam SmallCap Index’ (AScX). Een onderneming is in Nederland geregistreerd wanneer de vestigingsplaats in de statuten zich in Nederland bevindt. In totaal bestaat de sample van dit onderzoek uit 66 ondernemingen, welke te vinden zijn in bijlage 1 van dit onderzoek met bijbehorende relevante informatie.
De keuze voor deze criteria kent ook een aantal gevolgen voor de sample, aangezien er op de Nederlandse effectenbeurs ondernemingen genoteerd staan die niet in deze sample zullen voorkomen. Dit heeft twee redenen; ten eerste zijn er buitenlands geregistreerde ondernemingen genoteerd op de Nederlandse effectenbeurs en ten tweede wordt er gekeken naar de eerste en belangrijkste notering van de onderneming op een effectenbeurs. Onder andere Air-France-KLM en ArcelorMittal S.A. zijn grote beursgenoteerde ondernemingen aan de AEX, beide hebben ze ook een significante invloed op de koers. Echter, deze twee ondernemingen zijn niet geregistreerd als een Nederlandse onderneming (Frans en Luxemburgs respectievelijk) en daardoor komen ze dus niet voor in dit onderzoek.
Gedurende dit onderzoek, op 17 april 2015, is Nutreco van de AMX index gehaald, deze onderneming wordt in dit onderzoek nog wel meegenomen, aangezien dit in 2013 nog niet geëffectueerd was. In bijlage 1 is zoals gezegd een lijst opgenomen met alle beursgenoteerde ondernemingen aan de AEX, AMX en AScX index, met daarbij aangegeven welke ondernemingen daarvan gebruikt worden in dit onderzoek. In totaal zijn er namelijk 75 ondernemingen genoteerd aan de drie indices in Nederland, maar negen daarvan zullen zoals in de bijlage ook staat aangegeven niet worden meegenomen
Opvallend kan daarbij misschien ook het ontbreken van Royal Dutch Shell (Shell) zijn, wat op het oog een Nederlandse onderneming lijkt. Shell was tot 2007 ook daadwerkelijk in Nederland geregistreerd, maar daarna is men overgestapt naar een Britse registratie. Daarnaast heeft Shell naast het vorige gegeven ook de London Stock Exchange als belangrijkste effectenbeurs en niet de AEX-Index.
15 | P a g i n a
H4.1 ONAFHANKELIJKE VARIABELEN
In de vorige hoofdstukken zijn vier onafhankelijke variabelen gedefinieerd: grootte van de onderneming, winstgevendheid, leverage en type industrie. Om van deze variabelen data te kunnen verzamelen worden er de nodige gegevens gehaald uit de jaarrekening van 2013. Ten tijde van dit onderzoek zijn nog niet alle jaarrekeningen van 2014 beschikbaar, en hoeven dit ook nog niet te zijn. Om eventuele verschillen tussen jaartallen te voorkomen, wordt dus gekeken naar de jaarrekeningen van het jaar dat bij iedere onderneming bekend is.
Verder zal ook hier gebruik gemaakt worden van Orbis, naast eerder genoemde data bevat Orbis een groot scala van financiële en niet-financiële informatie. Daarnaast wordt ook gebruik gemaakt van de website company.info, een database ter beschikking aangeboden via Ernst&Young Accountants LLP.
De winstgevendheid wordt gemeten aan de hand van de Return on Equity (ROE), hetgeen een verhouding is tussen de nettowinst en het eigen vermogen (share/stockholders equity) van de onderneming. De ROE is in onderzoeken een veelgebruikte methode om de winstgevendheid te meten. Omtrent internet disclosure hebben onder andere Larrán en Giner (2002) en Marston en Polei (2004) gebruik gemaakt van deze methode.
De leverage van een onderneming, ofwel in het Nederlands het hefboomeffect, wordt doorgaans gemeten door middel van de ratio vreemd vermogen gedeeld door eigen vermogen. Dit is gelijk aan de gebruikte methode in onderzoeken van Larrán en Giner (2002) en Raffournier (1995). De grootte van de onderneming zal in dit onderzoek gemeten worden aan de hand van de hoogte van de assets aan het eind van het boekjaar 2013. In andere onderzoeken worden verschillende methoden gebruikt, soms ook meerdere methoden per onderzoek. Onder andere Craven en Marston (1999) gebruiken meerdere methoden, waaronder de hoogte van de assets. In dit onderzoek zal gebruik gemaakt worden van een natuurlijke logaritme van de assets als in het onderzoek van Raffournier (1995) en Larrán en Giner (2002).
De laatste onafhankelijke variabele, type industrie zal in dit onderzoek op twee manieren gemeten worden. Ten eerste wordt gebruik gemaakt van de classificatie binnen Orbis aan de hand van de ‘United States Standard Industrial Classification’ (US SIC) codes, hetgeen in lijn is met het onderzoek van Ashbaugh et al. (1999) (waarbij opgemerkt dat US SIC toen nog uit zes categorieën bestond).
US SIC kent 10 hoofdcategorieën van industrieën: 1. Agriculture, Forestry and Fishing;
2. Mining; 3. Construction; 4. Manufacturing;
5. Transportation and Public Utilities; 6. Wholesale Trade;
7. Retail Trade;
8. Finance, Insurance, Real Estate; 9. Services;
16 | P a g i n a
De US SIC codes zijn daarnaast nog verder opgedeeld in deelcategorieën, maar deze zullen niet worden gebruikt in dit onderzoek. Deze industrieclassificatie heeft als groot voordeel dat het zeer gedetailleerd is, maar dit is ook gelijk het nadeel met betrekking tot dit onderzoek. Craven en Marston (1999) geven bijvoorbeeld aan dat een te groot aantal industriesectoren problemen kan geven bij statistische onderzoeken door het krijgen van niet-significante resultaten. Wanneer de sample veel groter zou zijn, kunnen deze problemen worden voorkomen. Daarom wordt er in dit onderzoek naast de vorige methode ook gekozen voor een tweede methode met een minder groot aantal sectoren.
Deze tweede methode is al eerder in het onderzoek genoemd en betreft een opdeling van alle ondernemingen in productie- en niet-productieondernemingen. Door Raffournier (1995) en Cooke (1992) is deze methode eerder gebruikt in het onderzoek naar de mate van vrijwillige disclosure bij ondernemingen. Het geringe aantal industrieën dat hierbij gebruikt worden, leidt mogelijk tot duidelijkere conclusies. Het opdelen van de sample in productie- en niet-productieondernemingen geschiedt wederom op basis van US SIC codes. Daarbij kan gebruik gemaakt worden van de deelcategorieën zoals deze hierboven zijn uitgewerkt. In hoofdstuk 5 wordt teruggekomen op de hoeveelheid ondernemingen per industrie. Voor het regressieonderzoek zal in het laatste geval gebruik gemaakt worden van een zogenoemde dummy variabele. Dit betreft het geven van een cijfer één en nul voor respectievelijk productie en niet-productieonderneming.
In het vorige hoofdstuk werd ook gesproken over een methode op basis van de drie sectoren theorie van Allan Fisher (1939). Hierbij worden ondernemingen opgedeeld in drie groepen: primaire, secundaire en tertiare sector. Echter, in dit onderzoek wordt deze methode verder buiten beschouwing gelaten en wordt er gefocused op de vorige twee methoden.
H4.2 AFHANKELIJKE VARIABELE
De afhankelijke variabele, de mate van financiële internet disclosure, wordt gemeten aan de hand van een disclosure index (zie bijlage 2). In deze index zijn onderwerpen opgenomen die de basis vormen voor het meten van de mate van internet disclosure. Wanneer een onderwerp uit de index op de website is uitgewerkt, levert dit punten op. Het uiteindelijke totaal aantal punten zal worden gezien als de mate waarin een onderneming informatie vrijgeeft aan belanghebbenden of geïnteresseerden. Elke onderdeel van de disclosure index kan een waarde 0 of 1 opleveren, wanneer het respectievelijk niet of wel aanwezig is op de website. Alle onderdelen hebben daarmee een gelijke waarde in de eindscore. Daarmee wordt subjectiviteit in het verzamelen van de data deels vermeden.
Hierbij kan dus worden opgemerkt dat een onderneming slechts punten krijgt wanneer minimaal is voldaan aan de gestelde criteria van een onderdeel. Bijvoorbeeld wordt pas een punt toegekend voor de aanwezigheid van de historische jaarrekeningen wanneer er minstens vijf jaar aan jaarrekeningen aanwezig zijn. De overige criteria voor alle onderdelen staan vermeld in bijlage 2. Ook een verwijzing naar het jaarverslag voldoet niet om punten te krijgen in deze checklist. Wanneer bijvoorbeeld remuneratieverslagen en risicoprofielen in een extern document worden uitgewerkt, krijgen ondernemingen wel punten voor deze onderdelen. De disclosure index zal vervolgens per onderneming worden afgewerkt. De scores worden bepaald door één en dezelfde persoon, waardoor alle ondernemingen aan dezelfde criteria en interpretatie daarvan worden onderworpen.
17 | P a g i n a
De index is speciaal voor dit onderzoek ontwikkeld, mede aan de hand van eerdere onderzoeken naar dit onderwerp. (Onder andere; Khlifi en Bouri (2007, 2010), Larrán en Giner (2002), Craven en Marston (1999), Raffournier (1995), Debreceny, Gray en Rahman, (2002) en Chalmers en Godfrey (2004)). Naast bovenstaand eerder onderzoek is de index ook gebaseerd op de criteria van de Henri Sijthoff-Prijs van Het Financieele Dagblad.
H4.2.1 HENRI SIJTHOFF-PRIJS
Ieder jaar reikt Het Financieele Dagblad (hierna: FD) de Henri Sijthoff-Prijs uit voor ondernemingen die zich positief onderscheiden in het openbaar maken van informatie en financiële verslaggeving. Hierbij zijn het jaarverslag en verslaggeving via websites belangrijke onderdelen voor de beoordeling. Specifiek wordt bij de verslaggeving via websites gekeken naar een viertal aspecten dat van groot belang wordt geacht; websitekwaliteit, content toegankelijkheid, toegankelijkheid van algemene bedrijfsinformatie en toegankelijkheid van financiële informatie.
Voor de index is daarom met name het laatste aspect van belang om op te letten: de criteria van het FD geven een zestal onderdelen dat aanwezig moet zijn voor een hoge score voor dit aspect. Deze zes onderdelen zijn; actuele informatie, historische informatie, financiële verslaggeving, financiële kerngegevens, informatie voor investeerders en toekomstinformatie. Deze onderdelen zullen ook in de index weer terug te vinden zijn en er zal uiteindelijk op basis hiervan in het komende hoofdstuk statistisch onderzoek worden uitgevoerd. Hierbij wordt getracht te onderzoeken of er een relatie is en welke relatie er is tussen de onafhankelijke- en afhankelijke variabele. Uiteindelijk zal er in het laatste hoofdstuk aan de hand van de resultaten een mogelijke conclusie worden getrokken.
In bijlage 2 is een tabel opgenomen met alle onderdelen van de in dit onderzoek gebruikte disclosure index.
H4.3 STATISTISCH ONDERZOEK
In de onderstaande tabel (tabel 1) zijn alle variabelen die in dit onderzoek worden gebruikt nogmaals opgenomen met de daarbij behorende afkorting die gebruikt wordt in het onderzoek. In dit statistische onderzoek wordt er een meervoudige lineaire regressie uitgevoerd om de relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen te bepalen. Gezien het feit dat het onderzoek vier onafhankelijke variabelen kent, is meervoudige regressie dus vereist. Uitkomst van het onderzoek is een lineaire functie uit de gegevens die verzameld zijn met de onderstaande vorm.
(1) FIN_INT_DISCL = β0 + β1* WINST + β2 * GROOTTE + β3 * LEVERAGE + β4 *
TYPE_IND
Waarbij:
18 | P a g i n a
Tabel 1 – Verschillende variabelen
Variabelen Afkorting Opmerkingen
Onafhankelijke variabele
Winstgevendheid WINST Berekend op basis ‘Return on Equity’ met
behulp van jaarrekening 2013.
Grootte van de onderneming GROOTTE Berekend op basis van de hoogte van
activa uit jaarrekening 2013.
Leverage van de onderneming LEVERAGE Verhouding tussen het vreemd vermogen
en het eigen vermogen. Type industrie waarin de
onderneming zich bevindt
TYPE_IND Twee methoden van meten; met behulp
van SIC codes en indeling productie of niet-productie.
Afhankelijke variabele
Mate van financiële internet disclosure
FIN_INT_DISCL Bepaald aan de hand van de disclosure index.
H4.3.1 EXTRA INFORMATIE
Zoals al aangegeven wordt een aantal gegevens uit Orbis gehaald. Om deze gegevens op betrouwbaarheid te toetsen, wordt voor 10% van de ondernemingen (= afgerond zeven ondernemingen) gekeken of de gegevens overeenkomen met de jaarrekening. Hetzelfde geldt voor de gegevens gehaald uit database company.info. Het bleek dat van deze zeven ondernemingen de gegevens van één onderneming niet overeenkwamen met de geïmporteerde gegevens. Daarop zijn deze aangepast aan de jaarrekening. Doordat er bij één onderneming fouten geconstateerd werden is er nogmaals voor vijf ondernemingen een controle uitgevoerd. Hierin werden geen afwijkingen aangetroffen. Daardoor wordt de eerste fout als incidenteel aangeduid.
Uit de werkelijke waarden van variabelen van een aantal ondernemingen blijkt dat er een aantal extreem hoge en lage waarden aanwezig zijn. Om het effect van deze hoge en lage waarden, ook wel ‘outliers’ genoemd, te beperken, wordt er gebruik gemaakt van de mogelijkheid om te winsorizen. De extreme waarden kunnen in een onderzoek grote invloed hebben op de uiteindelijke regressie analyse. Doordat er een sample genomen is van de gehele populatie ondernemingen binnen Nederland, kunnen de extreme waarden zorgen voor een onjuist beeld. Winsorizing houdt in dat de extreem hoge en extreem lage waarden van een variabele aangepast worden aan de gemiddelde waarde plus drie keer de standaardafwijking respectievelijk de gemiddelde waarde minus drie keer de standaardafwijking. Deze aanpassing houdt in dat er voor 1% wordt gewinsorized. Deze door winsorizen aangepaste waarden zullen in het verdere onderzoek worden gebruikt.
19 | P a g i n a
H5. R ES ULTAT EN VAN H ET O NDE RZ O EK
n het vorige hoofdstuk is uitgewerkt hoe het onderzoek zal worden uitgevoerd. Dit hoofdstuk geeft een volledige uitwerking van de resultaten uit het onderzoek. Daar voorafgaand zal uitgebreid ingegaan worden op de beschrijvende statistiek. Hierbij worden de verschillende variabelen in detail besproken en wordt ook een paragraaf gewijd aan de scores in de disclosure index. Vervolgens zal met behulp van een correlatiematrix aandacht besteedt worden aan eventuele aanwezigheid van multicollineariteit. Daarna wordt de regressieanalyse uitgewerkt in
paragraaf 5.3.
H5.1 BESCHRIJVENDE STATISTIEK
In tabel 2 hieronder wordt de beschrijvende statistiek van de variabelen weergegeven. Hierbij worden, in volgorde, het aantal ondernemingen (N) en statistische uitslagen vermeld. Deze beschrijvende statistiek is uitgevoerd voordat de variabelen zijn aangepast door winsorizing (zoals vermeld in paragraaf 4.3.1) In bijlage 3 is eenzelfde tabel opgenomen met de beschrijvende statistiek ná winsorizing.
Tabel 2 – Beschrijvende statistiek voor winsorizing
Variabele N Min. Max. Gem. St. Dev.
Financial Internet disclosure 66 21,212 81,818 49,679 14,102
Grootte (Activa) x €1000 66 44.313 341.002.000 15.165.824 48.946.589,95
Grootte (LOG Activa) 66 4,647 8,5328 6,2370 0,8961
Winstgevendheid 66 -230,204 71,051 4,601 34,666
Leverage 66 -16,949 19,450 2,200 4,418
De in totaal 66 onderzochte ondernemingen hebben gemiddeld een kwantiteit van 49,7% financial internet disclosure. Dit valt te interpreteren als dat er van alle onderdelen uit de disclosure index, gemiddeld 49,7% op een internetsite van een Nederlandse beursgenoteerde onderneming zijn aangetroffen. Het minimum, maximum en de standaarddeviatie geven ook aan dat er een redelijk grote spreiding bestaat tussen de ondernemingen. Verderop in deze paragraaf zal nog verder ingegaan worden op de resultaten uit de disclosure index.
Dezelfde spreiding valt, niet geheel verassend, op te merken bij de grootte van de onderneming als er gekeken wordt naar de hoogte van de activa. Dit komt met name naar voren in de hoge standaarddeviatie van ongeveer 49 miljard. De indeling van de Nederlandse aandelenbeurs vindt plaats op basis van marktkapitalisatie, hetgeen vaak ook iets aangeeft over de grootte van de onderneming. Om die reden zitten er dan ook grote verschillen tussen de ondernemingen. Er zijn namelijk drie verschillende indices meegenomen in het onderzoek: de AEX, AMX en AScX. Grootte, winstgevendheid en leverage kennen een aantal outliers, waardoor voor deze variabelen aanpassingen zullen plaatsvinden na winsorizing. Het effect hiervan valt op te merken wanneer tabel 2 en bijlage 3 met elkaar vergeleken worden.
De gemiddelden van winstgevendheid en leverage zijn respectievelijk 4,6% en 220%. Hetgeen betekend dat het netto-inkomen gemiddeld 4,6% van het eigen vermogen bedraagt en het vreemd vermogen gemiddeld 2,2 keer groter is dan het eigen vermogen.
20 | P a g i n a
In tabel 3 en tabel 4 hieronder zijn de beschrijvende statistieken weergegeven van het onderzoek naar type industrie, respectievelijk de indeling naar US SIC codes en naar productie of niet-productie.
Tabel 3 - Beschrijvende statistiek type industrie (US SIC codes)
Industrie N Percentage Cum. Percentage
Agriculture, Forestry and Fishing 0 0 0 Mining 2 3,0 3,0 Construction 6 9,1 12,1 Manufacturing 26 39,4 51,5 Transportation and Public Utilities 4 6,1 57,6 Wholesale Trade 4 6,1 63,7 Retail Trade 3 4,5 68,2 Financial, Insurance and Real Estate
12 18,2 86,4
Services 9 13,6 100
Public
Administrations
0 0 100
Tabel 4 - Beschrijvende statistiek type industrie (Productie- en niet-productie)
Industrie N Percentage Cum. Percentage
Productie 26 39,4 39,4
Niet-productie 40 61,6 100
Uit de bovenstaande tabellen is de verdeling van de drie indices (AEX, AMX en AScX) in Nederland op te maken. Op te merken valt is dat de grootste groep ondernemingen de productieondernemingen (Manufacturing) betreffen (39,4%). Daarnaast bestaat de tweede grote groep met name uit Financiële instellingen (=12 ondernemingen), hierbij kan gedacht worden aan banken en verzekeraars (ING Group N.V. en Aegon). Binnen Nederlandse beursgenoteerde ondernemingen ontbreken de twee sectoren Agriculture, Forestry and Fishing en Public Administrations. Niet-vertegenwoordigde industrieën en industrieën met een laag aantal ondernemingen (in het geval van type industrie naar US SIC codes) leidt ertoe dat het moeilijk is om significante relaties vast te stellen (Craven & Marston, 1999). Voor de rest van het onderzoek zal hierdoor dan ook onderscheid gemaakt worden tussen productie-ondernemingen (N=26) en niet-productieondernemingen. In het laatste geval is een duidelijke verdeling aanwezig (zie tabel 4). In de volgende paragraaf zal ingegaan worden op de resultaten uit de disclosure index (bijlage 2).
H5.1.1 DISCLOSURE INDEX
In Bijlage 4 is een tabel opgenomen met uitkomsten uit de disclosure index, de belangrijkste en opvallendste resultaten zullen in deze paragraaf worden besproken. Uit de resultaten van de disclosure checklist valt op te maken dat, ondanks dat geen enkele onderneming 100% scoort, alle onderdelen minstens één keer op een website zijn voorgekomen. Daarnaast hebben alle
21 | P a g i n a
ondernemingen op hun website recent financieel nieuws staan en vermelden, op één enkele onderneming na, alle ondernemingen hun recent gepubliceerde jaarverslagen op de website. Opvallend is dat het onderdeel toekomstinformatie relatief slecht scoort, slechts 20% van de ondernemingen vermeldt een mogelijke toekomstige ontwikkeling. Daarbij geeft slechts 6% geen nadere informatie over de toekomst. Ook de belangen en remuneratie van het bestuur wordt bij minder dan 40% van de ondernemingen vermeld. Vaak wordt doorverwezen naar het jaarverslag voor informatie over remuneratie.
Het gehele overzicht per onderdeel uit de disclosure index is zoals aangegeven opgenomen in
bijlage 4.
De maximale score die behaald is, is 27 uit 33 punten door zowel Heineken N.V. als Sligro Food Group N.V., wat neerkomt op een percentage van 81,8%. Opvallend is dat dit enigszins overeen komt met de ranking bij de Henri Sijthoff Prijs van het FD uit 2014. Hieronder is een tabel opgenomen met de ranking van de Henri Sijthoff Prijs, waarbij ook de plaatsing in de disclosure index van dit onderzoek is opgenomen. De laagste score is 7 punten voor Koninklijke Brill N.V., waarbij enkel recentelijk nieuws en resultaten vermeld worden. In bijlage 4 is tabel 14 opgenomen met de scores en behaalde percentages per onderneming in de disclosure index.
Tabel 5 – Ranking Henri Sijthoff (HS) prijs 2014
Positie HS Onderneming Positie disclosure index
1 Sligro Food Group 1*
2 Heineken 1*
3 Fugro 5
4 Nutreco 65**
5 KPN 35
6 Royal Dutch Shell -***
7 Aegon 3
8 Randstand 17
9 Delta Lloyd 6
10 ING Group 12
* Gedeelde 1ste positie
** Van de beurs gehaald op 17 april 2015 *** Niet meegenomen in dit onderzoek
Tabel 6 geeft de gemiddelde scores weer na indeling naar de hoofdcategorieën van de US SIC codes. Hierbij scoren de ondernemingen in de industrieën ‘mining’ en ‘wholesale trade’ met respectievelijk 57,6% en 59,1% het hoogste. Daarbij moet echter wel worden opgemerkt dat de grootte van deze groepen gering is met twee en vier ondernemingen. Dit feit draagt niet bij aan grote betrouwbaarheid van de resultaten.
22 | P a g i n a
Tabel 6 – Gemiddelde score per industrie (US SIC indeling)
Industrie N Gemiddelde
Agriculture, Forestry and Fishing 0 -
Mining 2 57,575
Construction 6 52,525
Manufacturing 26 47,320
Transportation & Public Utilities 4 50,000
Wholesale Trade 4 59,091
Retail Trade 3 49,495
Finance, Insurance, Real Estate 12 50,505
Services 9 47,474
Public administration 0 -
Daarentegen laat tabel 7 het verschil zien tussen productie en niet-productieondernemingen. Opvallend is hierbij dat niet-productieondernemingen (= 40 ondernemingen) gemiddeld 3,89 procentpunt hoger scoren dan productieondernemingen (= 26 ondernemingen). Dit zou erop kunnen wijzen dat een relatie kan bestaan tussen het type industrie en de score in de disclosure index. Echter, verderop zal worden vastgesteld of het hier ook gaat om een significant verschil.
Tabel 7 – Gemiddelde score per industrie (Productie versus niet-productie)
Industrie N Gemiddelde
Productie 26 47,320
Niet-productie 40 51,212
H5.2 CORRELATIEMATRIX
Hieronder is in tabel 8 een correlatiematrix uitgewerkt. Deze matrix is de eerste stap voor het testen van eventuele multicollineariteit, hetgeen aanwezig is wanneer twee of meerdere variabelen sterk correlerend zijn. De uitkomsten van een onderzoek met multicollineariteit zijn minder betrouwbaar, waarvan sprake is bij een significantiewaarde van 0,8 en hoger of -0,8 en lager (Blumberg et al., 2011:623). Mocht hiervan toch sprake zijn, dan dienen er aanpassingen te worden gedaan aan het model.
Tabel 8 - Correlatiematrix
Variabele 1 2 3 4 5
1. Fin. Int. disclosure -
2. Grootte 0,471** -
3. Winstgevendheid -0,031 0,104 -
4. Leverage 0,244* 0,412* -0,244* -
5. Type industrie -0,136 -0,105 0,361** -0,269* -
** Coëfficiënt is statistisch significant op een 1% niveau (tweezijdige toetsing) * Coëfficiënt is statistisch significant op een 5% niveau (tweezijdige toetsing)
Uit tabel 8 valt op te maken dat geen enkele variabele de grens van 0,8 of -0,8 overschrijdt. Hieruit is dus niet op te merken dat er sprake is van multicollineariteit. Ook het feit dat er sprake is van een groot aantal significante correlaties, heeft geen invloed op eventuele multicollineariteit
23 | P a g i n a
(Blumberg et al., 2011:623). Wanneer de correlatie per industrie wordt getest (productie ten opzicht van niet-productie) levert dit ook geen opvallende correlatiewaarden op. Ook op die manier is dus geen indicatie van multicollineariteit gevonden.
H5.3 REGRESSIEANALYSE
In de vorige paragraaf werd al benoemd dat een correlatiematrix de eerste stap is voor het vaststellen van eventuele multicollineariteit. Een tweede indicatie kan gegeven worden door de berekening van de ‘Variance Inflations Factor’ (VIF-Waarde). Wanneer deze VIF waarden kleiner dan tien is (ofwel variantie van 0,10) dan is ernstige multicollineariteit uitgesloten (Burns & Bush, 2006). In tabel 9 te zien is komt de VIF-Waarde niet in de buurt van tien en daardoor wordt ervan uitgegaan dat er geen sprake is van ernstige multicollineariteit in dit model.
Verder is in tabel 9 een samenvatting gegeven van het uitgevoerde regressieonderzoek. In de modellen zijn de verschillende variabelen onafhankelijk getest en gekeken naar de richting die het heeft in het model. Tevens is getracht vast te stellen of de berekende relatie al dan niet significant is of dat het kan berusten op toeval.
Tabel 9 – Meervoudige regressie (Afhankelijke variabele: Fin. Internet disclosure)
Variabele Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5
Constante 3,043 44,420* 42,503* 45,676* 4,713
Grootte van onderneming (H1) (LOG Activa) 6,616* (0,001) 6,454* (0,001) Winstgevendheid (H2) (ROE) -0,017 (0,806) -0,029 (0,675) Leverage (H3) 0,817** (0,048) 0,083 (0,851) Type Industrie (H4) -3,472 (0,277) -1,650 (0,595) R-Square 0,222 0,001 0,060 0,018 0,233 R-Square (aangepast) 0,210 -0,015 0,045 0,003 0,183 Hoogste VIF-waarde - - - - 1,375
* Significant op een niveau van 1% **Significant op een niveau van 5%
Significantie niveau staat vermeld tussen haakjes
In de bovenstaande tabel (tabel 9) zijn de resultaten van de regressieanalyse weergegeven. Hiermee kan onder andere een conclusie worden getrokken over de richting van de variabele en of de gestelde hypothesen kunnen worden geaccepteerd of niet. Dit zegt iets over het al dan niet hebben van een positief effect op de afhankelijke variabele. Belangrijk is ook de aanwezigheid van een significante relatie om te kunnen concluderen dat een hypothese correct is gesteld. Daarbij is het ook van belang om te kijken naar de R-Square waarde, deze geeft aan in hoeverre de variatie in de afhankelijke variabele wordt verklaard door de onafhankelijke variabelen. De eerste hypothese draaide om de relatie tussen de grootte van de onderneming ten opzichte van de afhankelijke variabele. Deze hypothese was als volgt gesteld: de mate van internet disclosure
24 | P a g i n a
is positief gerelateerd aan de grootte van de onderneming. In de paragraaf over correlaties was al
een significante positieve relatie vastgesteld en deze kan na de meervoudige regressie worden bevestigd. De coëfficiënt is op het moment dat grootte de enige variabele is 6,616, daarmee geeft het een positieve richting aan die tevens significant is bevonden. Ook wanneer alle variabelen in het model worden meegenomen, betreft het een positieve richting, welke ook significant is. Daarmee kan worden vastgesteld dat de kans dat er sprake van toeval is zeer gering is. De aangepaste R-Square geeft een waarde van 0,210, dit betekent dat 21% van de variatie in de mate van financiële internet disclosure kan worden verklaard door middel van de grootte van de onderneming. Hypothese 1 mag dan met deze opgedane kennis worden geaccepteerd.
Hypothese 2 ging om de winstgevendheid van de onderneming, gemeten aan de hand van de ‘Return on Equity’ uit 2013. Het volgende werd gesteld: de mate van internet disclosure is
positief gerelateerd aan de winstgevendheid van de onderneming. De berekende coëfficiënt in
model 2 bedraagt -0,017 (in het gezamenlijke model 5: -0,029). Dit zou kunnen wijzen op een negatieve relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele, echter is er geen significantie vastgesteld. Het significantieniveau is 0,806, hetgeen betekent dat ook in een eenzijdige toets geen significantie kan worden vastgesteld. Daarnaast heeft ook de aangepaste R-Square een negatieve waarde aangenomen (-0,015). Dit is een indicatie en een bevestiging dat hypothese 2 niet geaccepteerd kan worden. Met deze data kan niet geconcludeerd worden dat er een relatie bestaat tussen beide variabelen.
Met model 3 en 4 kan een conclusie gevormd worden over hypothese 3: de mate van internet
disclosure is positief gerelateerd aan de leverage ratio van de onderneming. Wanneer er alleen
naar de invloed van de leverage ratio gekeken wordt, valt er een positieve richting vast te stellen. Deze relatie kan tevens met een significantieniveau van 0,048 als significant worden aangemerkt. Het verklarende effect van deze ratio is echter gering. De aangepaste R-square geeft namelijk een waarde van 0,045, wat betekent dat 4,5% van de variatie in de afhankelijke variabele kan worden verklaard door de hoogte van lang- en kortlopende schulden ten opzichte van het eigen vermogen. Opvallend is wel dat wanneer alle variabelen in dit onderzoek meegenomen worden, dat de significante relatie verdwijnt. In model 5 is namelijk het significantieniveau 0,851 en daarmee kan geen significante relatie worden vastgesteld. Dit geldt ook op eenzijdig niveau. Desondanks kan hypothese 3 geaccepteerd worden, zij het dat om de genoemde reden er wel twijfel bestaat als meerdere factoren invloed gaan hebben.
De laatste hypothese die getest is, is hypothese 4 met type industrie als variabele. Het volgende werd daarbij getest: de mate van internet disclosure is afhankelijk van de industrie waarin de
onderneming zich bevindt. Daarbij is onderscheid gemaakt in de regressieanalyse tussen
productie en niet-productie ondernemingen. Op basis van onderzoeken van Cooke (1992) en Raffournier (1995) zou verwacht kunnen worden dat in dit specifieke geval productieondernemingen meer disclosure hebben. Echter, uit de regressieanalyse blijkt dat dit niet het geval is. De coëfficiënt (-3,472) geeft ten eerste een negatieve relatie aan welke in zowel een- als tweezijdige toetsing niet significant is. Wanneer het verband wél significant zou zijn, dan gaf het aan dat niet-productieondernemingen een hogere financiële disclosure hebben dan productieondernemingen. Op basis van dit model kan echter deze hypothese niet geaccepteerd worden. In deze setting kan niet worden vastgesteld of er een relatie bestaat tussen het type industrie en de mate van internet disclosure.
