Labour Leverage Risk
“Analyse van de impact van loonkosten op het aandeelhoudersrisico en de financiële structuur van Nederlandse ondernemingen”
Bert Duursma Studentnummer 1138448
Groningen, mei 2006
Rijksuniversiteit Groningen
Faculteit der Economische Wetenschappen Afstudeerrichting Management Accounting & Control
Eerste begeleider: Dr. C.A. Huijgen
Tweede begeleider: Dr. T.A. Marra
Voorwoord
Voor u ligt het resultaat van mijn afstudeeronderzoek “Labour leverage risk”. Deze scriptie is geschreven ter afsluiting van de opleiding economie, met als afstudeerrichting Management Accounting & Control, aan de Rijksuniversiteit Groningen.
Het schrijven van deze scriptie was een intensieve periode, waarin ik veel heb geleerd maar ook heb uitgekeken naar het schrijven van dit voorwoord. Al vrij snel had ik een goed beeld van mijn onderzoek voor ogen, het goed op papier zetten bleek echter meer werk met zich mee te brengen.
Zonder de hulp van een aantal mensen zou deze scriptie dan ook niet zo voor u hebben gelegen.
Hierbij wil ik graag ten eerste mijn begeleider aan de Faculteit der Economische Wetenschappen, Carel Huijgen, bedanken voor zijn ondersteuning en begeleiding. Vooral zijn hulp tijdens de laatste weken en laatste loodjes heb ik erg op prijs gesteld. Daarnaast gaat mijn dank uit naar mijn tweede begeleider Dr. T.A. Marra. Verder wil ik langs deze weg Dr. S. Knypstra en Dr. K.R.E.
Huizingh bedanken voor de tijd die zij hebben vrij gemaakt om mij op weg te helpen met het statistische deel van mijn onderzoek. Als laatste, maar zeker niet als minste, gaat mijn dank uit naar familie en vrienden voor de emotionele steun die ze me tijdens mijn scriptie hebben verleend.
Bert Duursma
Groningen, 7 mei 2006
Inhoudsopgave
1. Introductie __________________________________________________________ 1 2. Theoretische achtergrond ______________________________________________ 3 2.1 Stickiness van arbeidsgebruik______________________________________________ 3 2.2 De invloed van Labour leverage op het aandeelhoudersrisico____________________ 5 2.3 De invloed van Labour leverage op het financiële beleid ________________________ 8 3. Methodologie _______________________________________________________ 12 4. Steekproefselectie en het onderzoek _____________________________________ 17 4.1 Variabelen voor de gehele steekproef_______________________________________ 18 4.2 Variabelen over tijd en per bedrijfstak _____________________________________ 21 5. Resultaten __________________________________________________________ 25
5.1 Resultaten risicohypothese _______________________________________________ 25
5.2 Resultaten financiële structuur hypothese___________________________________ 28
Hoofdstuk 6. Conclusie _________________________________________________ 31
Bijlage 1. Selectieprocedure _____________________________________________ 33
Bijlage 2. Resultaten met 1% uitval________________________________________ 35
Referentielijst _________________________________________________________ 36
1. Introductie
In deze scriptie wordt, in navolging van eerder onderzoek door Rosett (2001, 2003), de relatie tussen “labour leverage” ofwel arbeidshefboomwerking en het bedrijfsrisico van ondernemingen in Nederland onderzocht. In “equity risk and the labor stock: the case of union contracts” (2001) toont Rosett de relatie aan tussen labour leverage en het aandeelhoudersrisico. In 2003 vindt hij in
“labour leverage, equity risk and corporate policy choice” een verband tussen labour leverage” en het gevoerde financiële beleid. Deze twee artikelen hebben ertoe geleid dat naast al bestaande risicomaatstaven als “financial” en “operating leverage” de labour leverage een belangrijke rol speelt bij het bepalen van het risicoprofiel van een onderneming.
“Labour leverage” staat vrij vertaald voor hefboomeffect door arbeidsgebruik. Vele bestaande theorieën ondersteunen de stelling dat personeelkosten op de korte termijn moeilijk zijn aan te passen. Deze inflexibiliteit komt onder andere door trainings- , sollicitatie- en ontslagkosten.
Doordat arbeidskosten zich op de korte termijn min of meer onafhankelijk van de omzet bewegen zal dit leiden tot grotere fluctuaties in het netto resultaat. Rosett (2003) beargumenteert: “this restriction on labour flexibility creates a relatively fixed obligation to pay cash to labour, creating an intangible, off-balance-sheet liability. The liability causes equity investment risk due to ‘labour leverage’, analogous to financial leverage due to debt.”
Vervolgens beargumenteert Rosett dat managers dit risico doorzien en het financiële beleid van de onderneming hierop afstemmen. Dit leidt tot de veronderstelling dat de vreemd vermogen–
financiering en het dividendbeleid worden gematigd bij een hogere labour leverage.
Rosett (2003) deed zijn onderzoek in de Verenigde Staten en gebruikte hiervoor de jaarcijfers van
beursgenoteerde bedrijven over 35 jaar (van 1963 tot 1997). Deze bedrijven werden onder-
verdeeld in 13 verschillende bedrijfstakken, welke verschilden van zeer arbeidsintensief (banken
en verzekeraars) tot kapitaalintensieve bedrijfstakken als de computer- en farmaceutische
industrie. Voor de totale steekproef en elke bedrijfstak werd een statistisch significant verband
gevonden tussen labour leverage maatstaven en maatstaven voor het rendement over eigen
vermogen, dividendbeleid en de financiële structuur.
In deze scriptie zal een zelfde soort onderzoek worden gedaan, alleen dan toegespitst op
Nederland. Dit is interessant omdat kan worden verondersteld dat in Nederland de inflexibiliteit van arbeid nog groter is dan in de Verenigde Staten. Dit komt onder andere door strengere wetgeving betreffende ontslag, de grotere invloed van vakbonden en een andere bedrijfscultuur (de focus ligt iets minder op de aandeelhouders en iets meer op de werknemers). In dit onderzoek is een selectie gemaakt in de te onderzoeken bedrijfstakken. Hier is gekozen voor een arbeids- intensieve defensieve bedrijfstak, een arbeidsintensieve risicovolle bedrijfstak, een kapitaal- intensieve defensieve bedrijfstak en een kapitaalintensieve risicovolle bedrijfstak. Om het effect van labour leverage te isoleren zijn ook andere risicofactoren meegenomen in de empirische analyse. De belangrijkste onderscheiden andere variabelen zijn: grootte van het bedrijf, investeringmogelijkheden en de financial en operating leverage.
Het vervolg van deze scriptie is als volgt opgebouwd. In hoofdstuk 2 wordt de theoretische achtergrond geschetst met onder andere de relatie tussen arbeid en bedrijfsrisico en alle andere in het onderzoek gebruikte variabelen. In hoofdstuk 3 wordt vervolgens de methodologie van de studie behandeld. De gebruikte data zullen worden beschreven en verantwoord in hoofdstuk 4. In hoofdstuk 5 worden de empirische resultaten besproken, waarna de scriptie zal worden afgerond met de conclusie.
2. Theoretische achtergrond
In dit hoofdstuk zal een overzicht worden gegeven van de theoretische kaders waarop het onderzoek is gebaseerd. Hierbij zal vooral aandacht worden besteed aan de wisselwerking tussen korte en lange termijn managerbeslissingen en de rol van arbeid voor het bedrijfsrisico en het gevoerde financiële beleid.
Verschillende artikelen beschrijven de relatie tussen exogene condities en beleidskeuzes die managers maken: Titman en Wessels (1988); Smith en Watts (1992) en Gaver en Gaver (1993).
Dit onderzoek zal voornamelijk gebruik maken van de methodologie in Smith en Watts (net als in Rosett (2003)). Smith en Watts bestuderen de relaties tussen exogene variabelen, waaronder investeringsmogelijkheden, regelgeving en bedrijfsgrootte en endogene keuzes waaronder kapitaalstructuur en dividendbeleid. Rosett (2003) voegt nog een vierde exogene variabele toe:
labour leverage. In deze studie worden de gevolgen van de mate van arbeidsgebruik voor het risicoprofiel van een onderneming onderzocht. In paragraaf 2.1 zal de “stickiness” van arbeid worden besproken. In paragraaf 2.2 zal de invloed van labour leverage, financial leverage en operating leverage op het rendement over eigen vermogen aan de orde komen in samenhang met het bedrijfsrisico. Tot slot zal de invloed van labour leverage op het financiële beleid worden beschreven aan de hand van de in Smith en Watts (1992) gebruikte variabelen; investerings- mogelijkheden, bedrijfsgrootte en regelgeving.
2.1 Stickiness van arbeidsgebruik
De belangrijkste veronderstelling die leidt tot de hypothesen betreffende arbeidshefboomwerking
is dat arbeidsgebruik “duur” is om op de korte termijn aan te passen. Verscheidene ingeburgerde
theorieën ondersteunen deze stelling. De “productiefunctie” theorie voorspelt dat de substitutie-
elasticiteit tussen kapitaal en arbeid over het algemeen kleiner is op de korte dan op de lange
termijn. Dit leidt ertoe dat aanpassingen in arbeidsgebruik op de korte termijn relatief duurder
zijn dan op de lange termijn. Lange termijn investeringen in kapitaal leiden hierdoor tot een
kleinere flexibiliteit van het arbeidsgebruik tijdens het leven van dat kapitaal. Alleen een nieuwe
investering in kapitaal zal vervolgens weer leiden tot een grotere flexibiliteit in arbeidsgebruik.
De “human capital” theorie levert een zelfde soort voorspelling, maar dan op andere gronden. In Oi (1962) wordt de veronderstelling gemaakt dat naast loonkosten ook kosten verbonden zijn aan het aannemen en trainen van personeel. Deze kosten worden verondersteld relatief vast te zijn en leiden ertoe dat een bedrijf zijn arbeidgebruik niet eenvoudig kan afstemmen op het gelijkstellen van de marginale kosten en marginale opbrengsten. De verwachting dat een onderneming extra (vaste) kosten maakt door sollicitatie en training leidt ertoe dat bedrijven het arbeidsgebruik tijdens een recessie niet zoveel zullen verminderen als nodig zou zijn en in periodes van sterke vraag ook niet sterk in arbeid zullen uitbreiden. Samengevat zorgen korte termijn veranderingen in arbeidsgebruik voor extra kosten gerelateerd aan specifieke investeringen in personeel.
De “implict contracting” theorie (Lazear, 1979) stelt dat goede secundaire arbeidvoorwaarden zoals pensioenen, ziektekostenverzekering en langere termijn werkgarantie ervoor zorgen dat werknemers zich aan een bedrijf binden. Dit leidt ertoe dat bedrijven eerder zullen overgaan tot investeringen in human capital om zo de arbeidsproductiviteit te verhogen. Op deze manier verminderen bedrijven “moral hazard” problemen die samengaan met werknemers die met de in een bedrijf opgedane specifieke kennis de arbeidsmarkt kunnen opgaan. Afhankelijk van hun aard kunnen deze contracten er ook toe leiden dat een verminderd aanpassingsvermogen van het arbeidsgebruik zal ontstaan doordat het moeilijker zal zijn personeel ontslaan.
Concluderend zijn er verscheidene theorieën die voorspellen dat er beperkingen zijn in de flexibiliteit om het arbeidsgebruik en de daarbij behorende loonkosten op de korte termijn aan te passen. Dit wordt ondersteund door een aantal empirische onderzoeken (zie bijvoorbeeld
Hamermesh, 1989). Deze beperking in flexibiliteit van het arbeidsgebruik resulteert in een hoger
risico door het effect op de winstgevendheid. In het extreme geval waar arbeidsgebruik helemaal
vast ligt, zal het zich gedragen als een verplichting tot betaling onafhankelijk van de bedrijfs-
omzet. Dit houdt in dat als er prijs- of vraagveranderingen optreden, de onderneming niet vrij is
het arbeidsgebruik aan te passen om de winst te maximaliseren of het verlies te minimaliseren. De
inflexibiliteit in arbeidsgebruik impliceert een stroom van toekomstige relatief vaste uitgaande
kasstromen, welke zich niet makkelijk laat aanpassen aan variaties in omzet. Deze stroom van
betalingen zorgt voor een financieel risico vergelijkbaar met vreemd vermogen financiering,
Rosett (2003) definieert dit effect als labour leverage (arbeidshefboomwerking). Als het arbeids-
gebruik relatief omvangrijk (ten opzichte van bijvoorbeeld het kapitaalgebruik) en inflexibel is,
zal het effect van labour leverage ook zwaarder meewegen in het financiële risico. In andere
gevallen, waar meer arbeidsflexibiliteit bestaat en/of het arbeidsgebruik kleiner is, zal de invloed
op het risicoprofiel kleiner zijn. Vandaar dat er zich waarschijnlijk verschillen zullen voordoen tussen verschillende bedrijfstakken, afhankelijk van de mate van technologische ontwikkeling (substitutie-elasticiteit), de economische groei en de eigenschappen van de arbeidsmarkt in de bedrijfstak. Hieronder worden de factoren die de flexibiliteit van de loonkosten beïnvloeden genoemd:
• mate van variabele beloning naar prestatie (Smith en Watts, 1992)
• het bestaan van vakbonden (Rosett, 2001)
• de technologische aard van de bedrijfstak
• off-shoring: het verplaatsen aan activiteiten naar lage-loon landen
• de inzet van uitzendkrachten
• arbeidsregelgeving
• negatieve effecten voor het blijvend personeel na het ontslaan van arbeidskrachten
De volgende stap is het verband leggen tussen labour leverage en het aandeelhoudersrisico.
2.2 De invloed van Labour leverage op het aandeelhoudersrisico
Naast labour leverage zijn de operating en financial leverage al wat langer bekend. De invloed van financial en operating leverage op het aandeelhoudersrisico zijn al geruime tijd geaccepteerd op basis van theoretisch en empirisch onderzoek. Ball en Brown brachten in 1969 het “Markowitz (1952) model of investment” en het Sharpe (1964) en Lintner (1965) “CAPM to accounting measures of risk” bij elkaar. Ball en Brown bepaalden hier de relatie tussen op de aandelenmarkt gebaseerde risicomaatstaven en de accounting bèta’s en vonden een positieve relatie. De
accounting bèta meet de relatie tussen de winstvariatie van een specifiek bedrijf en de variatie in winst over de gehele markt. Hamada ging hierop verder en legde in 1972 de relatie tussen winst- componenten en markt bèta’s. Daarnaast onderzocht hij de rol van vreemd vermogen bij het bepalen van het systematische risico. Lev deed in 1974 een soortgelijk onderzoek voor andere risicofactoren. Hierbij stelde hij dat hogere winstvolatiliteit als gevolg van hoge vaste kosten (operating leverage) het aandeelhoudersrisico zal verhogen. Hij toonde dit aan door middel van een negatieve relatie tussen de variabele kosten en de standaarddeviaties van de winst evenals de markt bèta’s voor elektriciteitsbedrijven en staal- en olieproducenten. Ely (1995) en Imhoff et al.
(1993) deden later soortgelijk onderzoek waaruit dezelfde conclusies naar voren komen. Tot slot
deed Christie (2000) onderzoek naar de rol van de “investment opportunity set” in relatie tot de
omzetvolatiliteit. Zij toonde hier aan dat de investment opportunity set een belangrijke rol speelt
en ruim 80% van de verklaarbare variatie, met inbegrip van de operating en financial leverage, voor zijn rekening neemt.
Naast Rosett (2001, 2003) zijn nog een aantal andere onderzoeken gerelateerd aan het onderwerp arbeidsgebruik en de invloed hiervan op het gevoerde financiële beleid. In Jagannathan en Wang (1996) en Jagannathan et al. (1998) wordt een verband gelegd tussen de mate van fluctuatie in arbeidskosten en het bijgaande risico dat in aandeelprijzen wordt doorberekend. In meer recent werk van Pekkala (2002) wordt de relatie tussen labour leverage en “asset pricing” onderzocht.
Ballaster et al. (1998) kiezen voor weer een andere invalshoek. Op basis van de marktwaarde van een bedrijf wordt geprobeerd de investeringen in human capital te bepalen. Aan de hand van deze data schatten zij dat circa 16% van de totale loonkosten zijn toe te schrijven aan investeringen in human capital.
Een aantal andere artikelen gerelateerd aan arbeidsgebruik richt zich op het effect van vakbonden op de marktwaarde van bedrijven. In Abowd (1989) wordt een negatieve invloed van onder–
handelingen over collectieve vakbondsafspraken op de marktwaarde van ondernemingen gemeten. Liberty en Zimmerman (1986) en DeAngelo en DeAngelo (1991) hebben beide de invloed van vakbonden, en de manier waarop bedrijven hierop reageren, onderzocht. De twee artikelen kwamen tot elkaar tegensprekende conclusies. DeAngelo en DeAngelo toonden aan dat bedrijven tijdens en vlak voor vakbondonderhandelingen de resultaten manipuleerden en divi- denduitkeringen verlaagden, terwijl Liberty en Zimmerman geen significant verschil tussen het gevoerde winstbeleid in periodes van onderhandelingen en in normale tijden konden vinden.
Connolly et al. (1986) onderzochten de relatie tussen de invloed van vakbonden en de grootte van investeringen in R&D en de marktwaarde van een bedrijf. Uit het onderzoek bleek dat machtige vakbonden zowel de investeringen in R&D als het rendement hierop verminderen. Deze beide effecten droegen ook bij aan lagere marktwaardes voor deze bedrijven.
Tot slot wordt het artikel Rosett (2001) behandeld dat het meeste overeenkomt met het hier te
onderzoeken onderwerp. In dit artikel wordt voor eerst het verband tussen arbeidsgebruik en
marktrisico onderzocht. Rosett maakt hierbij gebruik van data over lonen en uitkomsten uit
vakbondsonderhandelingen in een tijd dat “incentive” beloningen nog niet ingeburgerd waren. In
deze vorm werden de loonkosten als een verplichting gezien, waaraan moet worden voldaan in de
toekomst. De invloed van deze loonkosten op het resultaat is dan te vergelijken met het effect van
een lening op het financiële risico. Rosett (2001) draagt met dit artikel mede bij aan onderzoek op
het gebied van “intangible liabilities”. Bij een “intangible liability” is er geen tastbaar bewijs van een verplichting, zoals bij een lening of lease is, waar een rechtgeldig contract de verplichting oplegt te betalen. In Rosett (2001) wordt overigens beargumenteerd dat naast de “intangible liability” die arbeidsgebruik met zich meebrengt, deze ook de financiering vormen voor een
“intangible asset”; namelijk de waarde van de toekomstige arbeidsproductiviteit, gegeven dat er een doorgaande commitment is om door te produceren.
Rosett (2003) stelt dat het effect van labour leverage op het risicoprofiel van een onderneming vergelijkbaar is met dat van vreemd vermogen financiering. Aangezien betalingen aan personeel relatief vast zijn, zoals besproken in de voorgaande paragraaf, creëert labour leverage financieel risico voor aandeelhouders. Om dit duidelijk te maken past hij het model van Hamada (1972) voor systematisch risico aan en voegt hier de variabele loonkosten aan toe naast interestkosten en afschrijvingkosten (1). Het rendement op aandelen van een bedrijf in periode t, R
t,is dan:
R
t= (( S
t- IX
t- DX
t- LX
t) * ( 1 - ґ
t) - p
t+ ∆G
t) / MVE
t-1(1)
Hierbij staat S voor de omzet, IX voor interestkosten, DX voor de afschrijvingkosten en LX voor de loonkosten. ґ is het belasting tarief, p staat voor de uitkering van preferente dividenden en ∆G voor de verandering in gekapitaliseerde investeringsmogelijkheden in periode t. Tot slot staat MVE voor de marktwaarde van het eigen vermogen.
Het systematische risico van een aandeel wordt gedefinieerd als
ß
it= cov (R
it,Rm
t) / σ ² (Rm
t) (2)
waarbij Rm
tstaat voor het marktrendement. Door het rechtse gedeelte van (1) in te vullen voor R
itin (2), kan ß
tuitgeschreven worden als een functie van de componenten van “accounting
earnings”.
ß
it= cov(((S
it- IX
it- DX
it- LX
it) * (1 –ґ
it) - p
it+ ∆G
it) / MVE
i,t-1, Rm
t) / σ ² (Rm
t) (3) Vervolgens valt de bèta van de loonkostencomponent (ßl
it)te bepalen door:
ßl
it= - cov ((LX
it* (1-ґ
it) / MVE
i, t-1, Rm
t)) / σ ² (Rm
t) (4)
Vergelijking (4) geeft aan dat het systematisch risico in lijn loopt met de covariantie van de ratio loonkosten ten opzichte van de marktwaarde van de onderneming en het marktrendement. Het effect dat relatief hogere loonkosten hebben op de ß en dus het systematisch risico wordt verwacht positief te zijn. Ten gevolge kunnen de effecten van arbeidsgebruik op het aandeel- houdersrisico vrij groot zijn, aangezien loonkosten ongeveer 17 % van de totale omzet beslaan in de steekproef die later in deze scriptie wordt gebruikt. Daarnaast wordt gesteld dat loonkosten over het algemeen veel hoger uitvallen dan uit jaarverslagen blijkt. Blinder (1990) schat dat de arbeidsgerelateerde kosten in de Verenigde Staten ten minste 70% van de totale kosten beslaan.
Dit komt onder andere door additionele kosten die moeten worden gemaakt voor werknemers, in de zin van secundaire arbeidsvoorwaarden.
De componenten in vergelijking (3) laten zich niet gemakkelijk gebruiken voor regressie- berekeningen. Omdat in dit onderzoek, net als in Rosett (2003), gebruik wordt gemaakt van jaarlijkse data, zouden er voor tijdreeks schattingen op bedrijfsniveau een reeks van jaren
beschikbaar moeten zijn voor elk bedrijf. Daarnaast zou moeten worden verondersteld dat er over de schattingsperiode geen structurele veranderingen zijn opgetreden. Bovendien zijn gekapitali- seerde groeimogelijkheden moeilijk meetbaar en zouden in principe de overige variabelen als schattingen gemeten moeten worden. Verder schrijft Bowman (1979) dat de relatie tussen winstvariabiliteit en de marktbèta niet zo vanzelfsprekend is, maar afhankelijk van zowel de marktwaarde en de correlatie hiervan met het marktrendement. Hij toont echter wel aan dat de marktbèta toeneemt bij grotere winstvolatiliteit. Ely (1995) en Christie (2000) vinden een zelfde soort relatie tussen de standaarddeviatie van het aandelenrendement (s) en winstvolatiliteit. Zowel Ely (1995), Imhoff et al. (1993), Rosett (2001, 2003) en Christie (2000) schatten allemaal de gevolgen van winstvolatiliteit gebruikmakend van de standaarddeviatie van het aandelen- rendement.
2.3 De invloed van Labour leverage op het financiële beleid
De gevolgen van de mate van arbeidsgebruik op het door een onderneming gevoerde financiële
beleid is een nog weinig onderzocht verschijnsel, met uitzondering van Rosett (2003). Om een
beter inzicht te krijgen in de materie rond financieel beleid, zal hieronder eerst een overzicht
worden gegeven van factoren die gerelateerd zijn aan het door een onderneming gevoerde
financiële beleid. Om te beginnen hebben Smith en Watts (1992) onderzoek gedaan naar de
relatie tussen de exogene variabelen: investeringsmogelijkheden, bedrijfsgrootte en regulering (voor banken en andere financiële instellingen) en de endogene variabelen: keuze van financiële structuur en het dividendbeleid. In dit artikel wordt gesteld: “In making investment and
employment decisions, however, firms invest in specialized physical and human capital. These firm-specific investments result in variation in firms’ investment opportunity sets . . “. Vervolgens wordt beargumenteerd dat hoewel investeringsmogelijkheden en bedrijfsgrootte op de lange termijn endogeen, ze op de korte termijn onafhankelijk zijn.
In deze scriptie zal labour leverage de te onderzoeken variabele zijn en dezelfde rol spelen als de investeringsmogelijkheden en bedrijfsgrootte in Smith en Watts (1992). De eerder besproken theorie voorspelt dat een onderneming maar beperkt mogelijkheden heeft om het arbeidsgebruik op de korte termijn aan te passen. Vandaar dat labour leverage, net als investeringsmogelijkheden en bedrijfsgrootte, vaststaat in vergelijking met korte termijn beleidskeuzes als dividendbeleid en vermogensstructuur. Dit leidt tot Rosett’s (2003) veronderstelling dat labour leverage een drijvende factor is voor het aandeelhoudersrisico. De volgende stap in Rosett (2003) is dat hij de variabele labour leverage toevoegt aan de variabelen uit het onderzoek van Smith en Watts. Dit leidt tot de volgende regressievergelijking (5), waarin de standaarddeviatie (σ) van het aandelen- rendement de maatstaf is voor aandeelhoudersrisico.
σ = y
0+ LL * y
1+ (E/V) * y
2+ OL * y
3+ FS * y
4+ IOS * y
5+ ℮
(5)
De variabele LL stelt in de deze vergelijking de labour leverage voor. Andere factoren die
inbegrepen zijn als controlevariabelen zijn de financiële structuur (E/V), operating leverage (OL), bedrijfsgrootte (FS) en investeringsmogelijkheden (IOS). Hierbij wordt geprobeerd met OL alle niet financiële structuur gerelateerde inkomenseffecten in te calculeren. In hoofdstuk 3 zal verder worden ingegaan op de specificatie en meetinstrumenten voor de gegeven variabelen. Rosett verwacht derhalve dat de labour leverage positief samenhangt met de standaarddeviatie van het aandelenrendement. Met andere woorden, y
1zou een positieve significante waarde moeten hebben.
Petersen en Thiagarajan (2000) hebben twee relatief gelijkwaardige goudmijnbouw
ondernemingen vergeleken. Hierbij kwam naar voren dat beide ondernemingen verschillende
middelen gebruikten om hun bedrijfsrisico te “hedgen” gebaseerd op de aanwezige mogelijk-
heden om de financierings- dan wel de operationele activiteiten aan te passen. Rosett (2003)
beargumenteert vervolgens dat omdat arbeidsgebruik positief gerelateerd is aan het bedrijfsrisico, bedrijven het verhoogde risico gerelateerd aan hoger arbeidsgebruik compenseren door middel van andere risico verlagende beleidskeuzes. De beleidskeuze die in deze scriptie onderzocht wordt is de financiële structuur, Rosett (2003) onderzoekt daarnaast ook nog de invloed van arbeidsgebruik in samenhang met het door een onderneming gevoerde dividend–beleid.
Betreffende het financiële beleid zou dit concreet kunnen betekenen dat bedrijven met een relatief hoge loonkostenratio het labour leverage risico zullen compenseren door het vermijden van financieringsrisico middels hoge niveaus van het vreemd vermogen. Hiervoor in de plaats zullen deze bedrijven gebruik maken van interne financiering dan wel eigen vermogen financiering. Het is ook mogelijk dat de aanbieders van vreemd vermogen bedrijven met een relatief hoge loon- kostenratio geen geld meer lenen, ofwel tegen hogere kosten. Dit leidt tot de tweede hypothese dat er een negatieve relatie wordt verwacht tussen labour leverage en financial leverage. Dit leidt tot de volgende regressievergelijking:
E/V = ∂
0+ ∂
1* LL + ∂
2* FS + ∂
3* reguleringsdummy + ∂
4* IOS + ℮ (6)
In deze vergelijking wordt verwacht dat ∂
1> 0. Dit betekent dat naarmate de loonkostenratio stijgt er relatief meer eigen vermogen in de onderneming aanwezig zal zijn. De reguleringsdummy is door Smith en Watts toegevoegd om ook sterk gereguleerde bedrijfstakken als banken en verzekeraars mee te nemen in het onderzoek.
Rosett beëindigt zijn onderzoek met de hypothese betreffende dividendbeleid. Rosett
beargumenteert dat hogere loonkosten gepaard gaan met het oppotten van winsten in de plaats van het uitkeren van dividend aan aandeelhouders. Dit gebeurt om de eigen vermogenbasis door middel van interne financiering te versterken en zo het financieringsrisico te verlagen. Daarnaast beweren DeAngelo en DeAngelo (1991) dat ondernemingen met een hoge labour leverage dividenduitkering kunnen beperken om een signaal af te geven aan werknemers (vakbonden) tijdens onderhandelingen over loonafspraken. In de onderstaande regressievergelijking verwacht en vindt Rosett (2003) een negatieve relatie tussen labour leverage en dividend yield ( η
4< 0 ), waar Rosett dividend yield definieert als dividend per aandeel gedeeld door de prijs van één aandeel.
Dividend Yield = η
0+ η
1* IOS + η
2* FS + η
3* bedrijfstakdummy +η
4* LL + ℮ (7)
In dit onderzoek zal deze hypothese echter komen te vervallen, omdat er binnen de steekproef
niet genoeg data over dividenduitkeringen beschikbaar zijn.
3. Methodologie
In dit hoofdstuk zal de gebruikte methodologie worden behandeld. Als leiddraad wordt hiervoor het onderzoek van Rosett (2003) gebruikt. Door verschillen in voor handen zijnde data zal hier echter op een aantal punten van worden afgeweken. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van de database Reach. Reach bevat data uit jaarverslagen van alle Nederlandse ondernemingen ingeschreven bij de Kamer van Koophandel.
De beschikbare data betreffende arbeidskosten zijn over het algemeen beperkt tot het totale aantal in dienst zijnde werknemers en de totale loonkosten. Hierbij is het vermelden van het totale aantal werknemers in dienst een verplichting volgens de Nederlandse wetgeving, waar het publiceren van de totale loonkosten op vrijwillige basis gebeurt. Rosett (2001) gebruikte de contante waarde van de in de toekomst verwachte loonkosten als maatstaf voor de labour stock. Bij het bepalen van deze maatstaaf gebruikte hij zowel data van de loonkostengroei als de disconteringsvoet over de juiste tijdshorizon. Of deze loonkostengroei en disconteringsvoet stabiel genoeg zijn door tijd heen en onder verschillende ondernemingen is echter een empirische vraag en daarnaast was de data, nodig voor het bepalen van de labour stock maatstaf in Rosett (2001), voor een groot deel van de steekproef niet aanwezig. In 2003 kiest Rosett dan ook voor twee andere maatstaven, namelijk labour leverage en “labour cost leverage”, waarbij hij labour leverage definieert als het aantal werknemers gedeeld door de marktwaarde van eigen vermogen (MVE). Op dezelfde wijze wordt labour cost leverage gedefinieerd door de totale loonkosten te delen door MVE. Echter omdat in dit onderzoek een groot deel van de ondernemingen niet beursgenoteerd is, is de MVE niet voor alle ondernemingen beschikbaar. Daarnaast is door het geringe aantal beursgenoteerde ondernemingen ook de disconteringsvoet, welke samenhangt met de bèta, moeilijk te bepalen.
Daarom is er eenvoudig voor gekozen de totale loonkosten middels de omzet te normaliseren.
Hierop doorgaand definieer ik labour cost leverage als:
labour cost leverage = totale loonkosten / omzet (8)
Naast de labour cost leverage zijn er nog de variabelen “Investment Opportunity Set” (IOS), financieringsstructuur, operating leverage en bedrijfsgrootte. Voor het bepalen van de IOS gebruikt Rosett Tobin’s q, welke wordt gedefinieerd als marktwaarde eigen vermogen/
boekwaarde eigen vermogen. Smith en Watts geven echter een aantal alternatieven voor het
bepalen van de IOS, waarbij ik heb gekozen voor netto investeringen in materiële activa (MVA) gedeeld door het balanstotaal:
IOS = (materiële vaste activa
t– materiële vaste activa
t-1) / balanstotaal
t(9)
Hier geven hogere waarden aan dat een onderneming goede investeringsmogelijkheden heeft, waar negatieve waarden duiden op weinig rendabele investeringsmogelijkheden. Daarnaast kijk ik nog of de maatstaf investeringen in MVA gedeeld door afschrijvingen van MVA een goed alternatief is als maatstaf.
Rosett bepaald de financieringsstructuur door de MVE te delen door het balanstotaal. Omdat ik echter niet de beschikking over marktwaarden van het eigen vermogen heb, kies ik als maatstaf voor de financiële structuur het totale vreemd vermogen gedeeld door het balanstotaal
1. De laatste variabele is de bedrijfsgrootte; deze zal worden bepaald door de log-functie van de omzet te nemen.
Voor de operating leverage gebruikt Rosett de definitie van Mandelker en Rhee (1984), gebaseerd op schattingen van tijdreeksregressies van 10 jaarlijkse EBIT observaties. Omdat mijn onderzoek slechts een tijdshorizon heeft van 10 jaar kies ik als maatstaf voor de operating leverage:
operating leverage = materiële vaste activa / balanstotaal (10)
Tot slot heb ik de afhankelijke variabele, het aandeelhoudersrisico, gemeten door de standaard- deviatie van het netto resultaat over 8 jaren te bepalen en deze te delen door het gemiddelde resultaat van diezelfde 8 jaar. Ik heb hier voor 8 jaar gekozen omdat anders het aantal
waarnemingen van het aandeelhoudersrisico te klein zou worden. Rosett (2003) gebruikte hier de standaarddeviatie (s) van dagelijks rendement op de aandeelkoers over een jaar. Zoals reeds eerder gezegd is de standaarddeviatie van het netto resultaat gemakkelijker te bepalen dan de accounting bèta’s en verschillende artikelen, zoals Christie (2000), Imhoff et al. (1993) en Ely (1995), gebruiken s als de exclusieve maatstaf voor het aandeelhoudersrisico. Rosett (2003) heeft zowel gebruik gemaakt van s als de marktbèta voor de aandeelhoudersrisico maatstaf. Bij beide variabelen kwam een significant verband met de labour leverage naar voren, bij s was dit verband iets sterker dan bij de bèta. Dit verschil treedt waarschijnlijk op door schattingsfouten (Christie,
1
er waren onvoldoende data om rentedragend vreemd vermogen als maatstaf te nemen
2000) die leiden tot meer ruis bij het bepalen van de bèta en daardoor tot zwakkere relaties met andere variabelen.
Nu de variabelen gedefinieerd zijn ga ik verder met het verband tussen labour leverage en het aandeelhoudersrisico. Ik begin met de eenvoudige lineaire vergelijking (5) uit paragraaf 2.3 aan te passen aan de hierboven gegeven definities van de verschillende variabelen. De regressie
vergelijking komt er dan als volgt uit te zien:
σ = y
0+ LL * y
1+ FL * y
2+ OL * y
3+ FS * y
4+ IOS * y
5+ ℮
(11)
Het model uit de bovenstaande regressievergelijking (11) en de veronderstellingen die hieronder volgen zullen in het vervolg van het onderzoek als risicohypothese worden aangeduid.
Gebaseerd op de in hoofdstuk 2 besproken theorie wordt voorspeld dat de coëfficiënt voor labour leverage (LL) positief is. De controle variabelen en hierbij horende voorspelde coëfficiënten zijn gebaseerd op eerder onderzoek betreffende aandeelhoudersrisico. De coëfficiënt voor financial leverage (y
2) wordt geacht positief te zijn (Smith en Watts, 1992). Als het vreemd vermogen stijgt ten opzichte van het balanstotaal, zal dit leiden tot grotere vaste interestkosten wat vervolgens leidt tot grotere fluctuaties in het netto resultaat en een hoger aandeelhoudersrisico. De coëfficiënt voor operating leverage (y
3) wordt verwacht ook positief te zijn. Het effect van de grootte van het bedrijf (FS) is niet duidelijk, hoewel wordt gesuggereerd dat het risico op faillissement kleiner is voor grote bedrijven (Rajan en Zingales, 1995), wat zou betekenen dat de coëfficiënt negatief is.
Tot slot is er de Investment Opportunity Set (IOS), waarvan het teken van de coëfficiënt onduidelijk is. Christie (2000) toont aan dat IOS een belangrijke factor is van het aandeel- houdersrisico, maar gebruikt voor IOS een andere maatstaf. Daarnaast ziet Rosett (2003) een hoge correlatie tussen labour leverage en IOS. De IOS is daarom toegevoegd om te zien of het de rol van de van labour leverage vermindert. Het zou bijvoorbeeld kunnen zijn dat labour leverage slechts een proxy is voor IOS.
Naast deze basis regressievergelijking, maak ik nog een variatie op dit model. Ik verwacht dat het
effect van labour leverage verschilt tussen verschillende bedrijfstakken. Dit is waarom er aan
vergelijking (11) bedrijfstakdummies worden toegevoegd. Ik had ook graag de verschillen door
de tijd heen in kaart willen brengen, maar door het geringe aantal beschikbare jaren is dit achter-
wege gelaten.
Deze variaties kunnen zich om verschillende redenen voordoen. Ten eerste zullen verschillende factoren die de flexibiliteit van arbeidsgebruik bepalen, meer variëren tussen verschillende sectoren dan daarbinnen. Voorbeelden van factoren die de flexibiliteit van arbeidsgebruik binnen een sector bepalen zijn de productietechnologie, contractregelingen en de arbeidsintensiviteit.
Daarnaast zullen ook de condities op de productmarkt per sector verschillen. Zo zal de invloed van de labour leverage groter zijn naarmate:
• arbeid een relatief grote rol speelt;
• de productietechnologie relatief weinig ruimte biedt voor vervanging van arbeid door kapitaal;
• het aannemen van nieuwe werknemers veel kosten met zich meebrengt (training);
• de volatiliteit van loonkosten groter is.
Zelfs als arbeidskosten een relatief klein gewicht heeft in een bepaalde sector, kan het onder- liggende risico samengaand met het arbeidsgebruik nog groot zijn zodat labour leverage alsnog een grote invloed op het aandeelhoudersrisico heeft. Een voorbeeld van een dergelijke sector is de detailhandel, waar de loonkosten relatief laag zijn vanwege de hoge kosten van de kostprijs ten opzichte van de omzet. Door de lage winstmarges spelen de loonkosten uiteindelijk echter wel een belangrijke rol bij het netto resultaat. In dit geval zal de relatie tussen labour leverage en risico worden verminderd door de het te voeren financiële beleid. Daarnaast kan worden verwacht dat de gevolgen van arbeidsgebruik over de tijd kunnen veranderen, bijvoorbeeld door veranderde arbeidsmarktcondities en innovaties in de manier van arbeidsgebruik. Voorbeelden hiervan zijn kleinere vakbonden, meer gebruik van “incentive paying” (loon naar prestatie), meer werk- nemersbetrokkendheid (total quality management), grotere flexibiliteit in het uitbesteden van taken waar een bedrijf geen competitief voordeel in heeft (outsourcing) en een hoger gebruik van uitzendkrachten en tijdelijke contacten. Deze veranderingen hebben ten minste twee effecten. Ten eerste leiden innovaties in arbeidsgebruik tot een grotere flexibiliteit waardoor de substitutie- elasticiteit tussen arbeid en kapitaal toeneemt. Ten tweede vermindert prestatiebeloning de impact van labour leverage door de positieve correlatie tussen omzet en loonkosten.
Tot slot volgen de specificaties voor de financiële structuurhypothese betreffende het verband
tussen labour leverage en de financiële structuur. Vergelijking (6) dient als basis voor het toetsen
van de financiële structuurhypothese. De reguleringsdummy wordt weggelaten, omdat in mijn
steekproef geen sterk gereguleerde bedrijfstakken als banken en verzekeraars zijn opgenomen.
Als variatie kijk ik vervolgens of de operating leverage (OL) en bedrijfstakdummy’s van invloed zijn op het gevoerde financieringsbeleid. Hieruit is de volgende regressievergelijking af te leiden:
(VV/EV+VV)= ∂
0+ ∂
1* LL + ∂
2* FS + ∂
3* IOS (+ OL *∂
4) + ℮ (12)
In de hier bovenstaande regressievergelijking wordt verwacht dat ∂
1< 0. Dit betekent dat naarmate de loonkostenratio binnen een onderneming stijgt er relatief minder vreemd vermogen bij de onderneming aanwezig zal zijn.
4. Steekproefselectie en het onderzoek
De data voor dit onderzoek komen voornamelijk uit de database Reach. Het eerst wat ik heb gedaan is het selecteren van vier te onderzoeken bedrijfstakken. Ik heb gekozen voor zoveel mogelijk variatie om een zo goed mogelijk beeld te bieden, daarom heb ik gekozen voor onderstaande vier bedrijfstakken:
• Detailhandel (BIC 52), arbeidsintensief en defensief
• ICT dienstverlening (BIC 72), arbeidsintensief en risicovol
• Vervaardiging voedingsmiddelen en dranken (BIC 15), kapitaalintensief en defensief
• Vervaardiging chemische producten (BIC 24), kapitaalintensief en risicovol
Bij de selectie van de te onderzoeken bedrijfstakken is tevens rekening gehouden met het aantal waarnemingen binnen de bedrijfstak. Hierbij werd uitgegaan van een minimum van 50 bedrijven per bedrijftak. Alleen de bedrijfstak ICT dienstverlening voldoet niet aan deze eis. Omdat deze sector echter interessant is door de hoge arbeidsintensiviteit en er geen goed alternatief was, heb ik deze toch in het onderzoek opgenomen. Bij de selectie is de volgende procedure gevolgd. Ten eerste werd de bedrijfstak geselecteerd, door middel van de BIC-code, hierbij werden alleen bedrijven geselecteerd met als hoofdactiviteit de respectievelijke BIC-code. Vervolgens werd het aantal beschikbare jaarwaarnemingen geselecteerd. Reach bevat de gegevens van maximaal 10 boekjaren per onderneming. Ten derde werd een selectie gemaakt naar de aanwezigheid van het kengetal “cost of employee per turnover”. Dit garandeert dat zowel de loonkosten voor het berekenen van de labour leverage als de omzet voor het bepalen van de bedrijfsgrootte beschikbaar zijn. Vervolgens werd deze lijst gecontroleerd op dubbele waarnemingen (moedermaatschappijen, dochters en holdings).
Tot slot heb ik de gehele dataset doorgenomen op zoek naar missende data en foute dan wel extreme waarnemingen. Na bestudering van de verdeling van de variabelen is besloten aanpassingen te maken voor de variabelen aandeelhoudersrisico en het financieringsbeleid (vreemd vermogen/ balanstotaal), omdat deze een aantal zeer grote uitschieters laten zien. Deze extreme waarnemingen kunnen worden toegeschreven aan het feit dat deze twee variabelen uit een ratio bestaan waarbij kleine waarden in de noemer kunnen leiden tot hoge uitschieters. Deze extreme waarden kunnen, ondanks dat ze op juiste data zijn gebaseerd, een zeer grote invloed op de statistische bewerkingen hebben. Voor de variabele financieringsbeleid is gekozen de 1%
uitschieters aan beide kanten van de verdeling te verwijderen. Voor de variabele
aandeelhoudersrisico hanteer ik in dit hoofdstuk twee selectiemethodes. De eerste methode verwijdert aan beide kanten van de verdeling 1% van de extreme waarden. De tweede methode verwijdert de 10% uitschieters aan de bovenzijde van de verdeling. In de hierop volgende hoofdstukken heb ik ervoor gekozen de dataset met 10% uitval te gebruiken omdat de verdeling minder scheef is en de correlaties met de andere variabelen in de tabel meer significant bleken te zijn. Voor uitgebreide informatie over de verdelingen van de variabelen en de gekozen
selectieprocedures verwijs ik naar bijlage 1.
4.1 Variabelen voor de gehele steekproef
Tabel 1 geeft een overzicht van de belangrijkste variabelen gebruikt in deze studie. De eerst rij van de tabel geeft een overzicht van de verdeling van de variabele labour cost leverage. Het gemiddelde van 0.173 en een mediaan van 0.138 geeft aan dat er een scheve verdeling is met iets meer hoge uitschieters. De volgende twee rijen van de tabel geven de maatstaven van de
investment opportunity set aan, waarbij (1) de netto investeringen in MVA gedeeld door het balanstotaal aangeeft en (2) de ratio investeringen in MVA gedeeld door afschrijvingen in MVA.
Weer zien we hier een scheve verdeling: het is weer de mediaan die lager ligt dan het gemiddelde, wat aangeeft dat er ook hier meer hoge uitschieters zijn. De vierde rij is de operating leverage;
ook hier wordt een scheve verdeling weergegeven met iets meer hoge uitschieters. De volgende
variabele in de tabel is bedrijfsgrootte, welke wordt gedefinieerd door de logaritme van de omzet
(in dz EUR) te nemen. De mediaan ligt hier bijna gelijk aan het gemiddelde wat wijst op een
normale verdeling. Een waarde boven de 4 geeft aan dat de omzet boven de 10 mln EUR ligt, een
waarde boven de 5 betekent een omzet hoger dan 100 mln. Het aandeelhoudersrisico (1) geeft
beschrijvende statistieken waar aan beide zijden van de verdeling 1% van de extreme waar-
nemingen zijn weggelaten en laat een erg scheve verdeling zien, waar de mediaan op 0,913 ligt en
het gemiddelde op 2,214 , wat duidt op vooral veel hoge uitschieters. Aandeelhoudersrisico (2)
geeft de kengetallen bij de de alternatieve selectieprocedure, waarbij de 10% extreme waarden
aan de bovenkant van de verdeling worden weggelaten. Hier zien we dat het gemiddelde dichter
bij de mediaan ligt en ook de standaarddeviatie veel kleiner is. De laatste rij toont de financiële
structuur. Hier valt op dat het gemiddelde dicht bij de mediaan ligt wat wijst op een normale
verdeling.
Tabel 1. Overzicht belangrijkste variabelen (totale steekproef)
Gemiddelde Standaarddeviatie 1e kwartiel mediaan 3e kwartiel N Labour cost leverage 0.173 0.135 0.093 0.138 0.199 2624 Investment opp. set (1) 0.007 0.111 -0.016 0.002 0.031 2646 Investment opp. set (2) 1.286 1.709 0.625 1.01 1.57 2389 Operating leverage 0.314 0.204 0.144 0.289 0.469 2935 Bedrijfsgrootte 5.047 0.654 4.598 4.921 5.378 2729 Aandeelhoudersrisico (1) 2.114 3.989 0.544 0.913 1.922 891 Aandeelhoudersrisico (2) 1.158 0.978 0.506 0.798 1.562 818 Financial leverage 0.58 0.224 0.44 0.6 0.73 2985 Noten:
Labour cost leverage is gedefinieerd als loonkosten/ omzet.
Investment opp. set (1) wordt bepaald door de netto investering in materiële vaste activa (MVA) te delen door het balanstotaal.
Investment opp. Set (2) is gedefinieerd als; investeringen in MVA/ afschrijvingen van MVA.
Operating leverage is gedefinieerd als materiële vaste activa/ balanstotaal.
Bedrijfsgrootte is de logaritme van de omzet in duizenden Euro’s.
Aandeelhoudersrisico (1) is gedefinieerd als de standaarddeviatie van het netto resultaat van 8 opeenvolgende jaren gedeeld door het gemiddelde resultaat van de zelfde 8 jaar. Waarna aan beide zijden van de verdeling de 1% extreme waarnemingen zijn weggelaten.
Aandeelhoudersrisico (2) volgt de zelfde berekening als hierboven alleen worden vervolgens alleen de 10% grootste uitschieters aan de bovenzijde van de verdeling verwijderd.
Financial leverage wordt berekend door het totale vreemd vermogen te delen door het balanstotaal. Waarna de 1%
extreme uitschieters aan beide zijden van de verdeling zijn verwijderd.
Tabel 2 laat de correlaties tussen de belangrijkste variabelen zien. Voor het aandeelhoudersrisico
maak ik, zoals eerder genoemd, onderscheid tussen twee verschillende afkapgrenzen. De eerste
waarden geven de correlaties weer met de dataset waar de 10% hoogste waarnemingen zijn
weggelaten. De data tussen haakjes geven de correlaties met de dataset waar 1% van de extreme
waarden van beide zijden zijn verwijderd. De labour cost leverage maatstaf correleert positief met
het aandeelhoudersrisico. Deze correlatie is significant als de dataset met 10% uitval wordt
gebruikt. De correlatie tussen “labour cost leverage” en het percentage vreemd vermogen in de
onderneming is negatief en significant. De correlatie van labour cost leverage met de investment
opportunity set maatstaven zijn negatief en significant bij de maatstaf IOS (2). Dit verband is
consistent met de veronderstelling dat loonkosten inflexibel zijn en niet direct stijgen wanneer
een onderneming groeit. Tot slot correleren labour cost leverage en operating leverage sterk
negatief. Dit is niet vreemd als je de verschillen tussen de bedrijfstakken bekijkt, waar de ICT
sector zeer arbeidsintensief is en een hele lage operating leverage heeft, terwijl de sectoren
chemie en vervaardiging voedingsmiddelen juist relatief veel materiële vaste activa gebruiken en
weinig arbeid.
Labour Cost Leverage Inv opp set (1) Inv opp set (2) Operating Leverage Bedrijfsgrootte Financial leverage Aandeelhoudersrisico
1.000
Tabel 2. Correlaties tussen de belangrijkste variabelen
Statistieken bevatten de correlatie, de p-waarde voor significantie en het aantal waarnemingen
Noten:
De eerste waarde bij de variabele aandeelhoudersrisico geeft de data die horen bij de selectieprocedure waarbij de 10% uitschieters aan de bovenzijde van de verdeling worden weggelaten. De data tussen haakjes geven de correlatie, p-waarde en het aantal waarnemingen van de selectieprocedure voor aandeelhoudersrisico waar aan beide zijden van de verdeling de 1% extreme waarden worden weggelaten.
Labour cost leverage (loonkosten/omzet)
2586
-0.038 1.000
0.06 Investment opportunity set (1)
(net inv MVA/ balanstotaal)
2356 2604
-0.068 0.555 1.000
0.00 0.00
Investment opportunity set (2) (inv MVA/ afschr MVA)
2326 2164 2365
-0.146 0.156 0.108 1.000 0.00 0.00 0.00 Operating leverage
(MVA/ balanstotaal)
2586 2601 2365 2905
-0.208 0.028 0.011 0.004 1.000
0.00 0.16 0.61 0.83 Bedrijfsgrootte
(log van de omzet in dz EUR)
2586 2431 2349 2681 2685
-0.118 0.009 0.015 0.078 0.041 1.000
0.00 0.64 0.48 0.00 0.033
Financial leverage (VV/ balanstotaal)
2586 2604 2365 2905 2685 2958
0.080 (0.006) -0.090 (-0.060) -0.085 (-0.070) -0.010 (-0.018) -0.105 (-0.083) 0.259 (0.208) 1.000 (1.000) 0.03 (0.85) 0.01 (0.08) 0.03 (0.05) 0.78 (0.59) 0.00 (0.02) 0.00 (0.00)
Aandeelhoudersrisico (stand. dev. Winst/ gemidd winst)
784 (856) 792 (865) 705 (772) 791 (864) 787 (860) 794 (876) 794 (876)
We zien dat de verschillende afkapgrenzen bij aandeelhouders geen invloed hebben op het positief dan wel negatief zijn van het verband met de andere variabelen. De correlaties zijn echter sterker en meer significant bij het gebruik van de dataset met 10% uitval. Het aandeelhouders- risico correleert, zoals voorspeld, positief met de labour cost leverage. De correlatie met de operating leverage is negatief, maar klein in economische omvang en niet significant. Tot slot correleert het aandeelhoudersrisico sterk positief met het percentage vreemd vermogen financiering. In het vervolg van dit hoofdstuk zal verder worden ingegaan op de variabelen gespecificeerd naar bedrijfstak en over tijd.
4.2 Variabelen over tijd en per bedrijfstak
In deze paragraaf wordt gerapporteerd over de statistieken betreffende de variabelen over tijd en wordt daarnaast kort ingegaan op de karakteristieken van de onderzochte bedrijfstakken. Zoals eerder behandeld zullen zich verschillen voordoen naar gelang de kenmerken van bedrijfstakken.
Daarnaast doen zich verschillen over tijd voor.
Tabel 3 geeft een overzicht van de belangrijkste gebruikte variabelen (behalve aandeelhouders- risico, zie tabel 4) over de onderzochte jaren. Wat betreft de labour cost leverage zien we een stijgende lijn over tijd. We zien echter dat vanaf 2001 de loonkostenratio veel sneller stijgt dan de jaren daarvoor. In deze jaren was het ook dat Nederland in een recessie belandde, wat zou kunnen betekenen dat bedrijven de verminderde groei niet konden compenseren door personeel te
ontslaan. De recessie zien we ook duidelijk terug in de andere variabelen. Waar het bedrijfsleven de eind jaren ’90 nog flink investeerde in materiële vaste activa, valt op dat deze investerings- bereidheid na 2000 helemaal weg is. In het jaar 2003 investeren bedrijven zelfs minder dan dat er afgeschreven wordt. Bij de variabele bedrijfsgrootte zien we de recessie ook terug, vanaf het jaar 2000 tot 2004 vindt er bijna geen omzetgroei plaats. In 2004 trekt de economie weer iets aan; de omzet groeit en er wordt weer geïnvesteerd in materiële vaste activa. Het percentage materiële vaste activa van het balanstotaal (operating leverage) gaat over 10 jaar bijna constant omlaag gaan. Dit kan komen doordat Nederlandse bedrijven zich de afgelopen jaren meer op dienst- verlenende activiteiten zijn gaan richten waardoor de nadruk meer op human capital en minder op materiële vaste activa is komen te liggen. Een andere reden is een verandering in de verslag- geving, waar goodwill eerder werd afgeboekt van het eigen vermogen mag dit nu worden
geactiveerd als immateriële vast actief. Voor de financial leverage valt op dat tot 2001 het aandeel
vreemd vermogen ten opzichte van het balanstotaal stijgt; waarna vanaf 2001 het aandeel weer
daalt tot het in 2004 het niveau van 1995 bereikt.
Tabel 3. Overzicht gemiddelde van variabelen per jaar.
2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 Labour cost leverage 0.218 0.204 0.189 0.177 0.174 0.172 0.164 0.164 0.159 0.158 Investment opp. Set (1) 0.001 0.019 0.009 0.003 0.010 0.025 0.013 0.020 0.021 0.009 Investment opp. Set (2) 1.174 0.944 1.108 1.153 1.326 1.484 1.416 1.595 1.319 1.401 Operating leverage 0.283 0.300 0.296 0.298 0.306 0.311 0.318 0.327 0.332 0.335 Bedrijfsgrootte 5.130 5.080 5.080 5.100 5.090 5.050 5.050 5.030 4.980 4.970 Financial Leverage 0.543 0.563 0.594 0.607 0.604 0.594 0.581 0.586 0.582 0.574 Noten:
De data van 1993 en 1994 zijn weggelaten vanwege het geringe aantal waarnemingen.
Zie tabel 1 voor de definities van variabelen.
In tabel 4 is een overzicht gegeven van de maatstaf aandeelhoudersrisico. Deze variabele is van groot belang, omdat het aantal waarnemingen de resultaten van de regressievergelijking voor de risicohypothese sterk beïnvloedt. De waarnemingen zijn beperkt tot de jaren 2000 tot en met 2004. Dit betekent dat de risicohypothese, waar het aandeelhoudersrisico de onafhankelijke variabele is, ook tot deze jaren beperkt blijft. Belangrijk hierbij is op te merken dat deze jaren gekenmerkt kunnen worden als jaren met lage economische groei. Bij beide methodes zien we dat de gemiddelden en medianen over tijd vrij constant zijn. De gemiddelden bij de selectiemethode met 10% uitval liggen echter dichter bij de mediaan en ook de standaarddeviaties zijn veel kleiner.
Tabel 4. Overzicht aandeelhoudersrisico.
2004 2003 2002 2001 2000
Aandeelhoudersrisico
(1% uitval beide kanten) gemiddelde 1.921 2.091 2.202 2.215 2.285 mediaan 0.854 0.917 0.921 0.904 1.078 sd 3.433 4.164 4.391 3.394 3.003
N 177 283 298 119 14
Aandeelhoudersrisico
(10% uitval) gemiddelde 1.095 1.206 1.150 1.149 1.259 mediaan 0.736 0.841 0.826 0.689 0.901 sd 0.89 1.017 0.951 1.060 1.182 N 163 263 273 107 12 Noten:
Er zijn geen waarnemingen voor 1999 of ouder. Dit komt omdat de data beschikbaar in Reach niet verder teruggaat dan 10 jaar per onderneming en er voor het bepalen van de maatstaf 8 opeenvolgende posten netto resultaat beschikbaar moeten zijn.
Bij het bepalen van de maatstaf aandeelhoudersrisico geeft de eerste waarde het gemiddelde weer van de bedrijfstak, waarbij waarden boven de 4, 925 zijn weggelaten(de bovenste 10% extreme waarden). De tweede waarde tussen haakjes laat waarden kleiner dan 0.152 en waarden groter dan 48.965 weg (1% van beide zijden van de verdeling). Bij de maatstaf financial leverage zijn de 1% extreme waarden van beide zijden van de verdeling van de totale steekproef weggelaten.
Labour cost leverage
Inv opp set (1)
Inv opp set (2)
Operating leverage
Bedrijfs - grootte
Financial leverage
Aandeelhouders- risico Chemie N 767 737 699 822 797 835 231 (240) gemiddelde 0.161 0.0062 1.368 0.338 5.001 0.526 1.151 (2.126) mediaan 0.144 0.0007 1.010 0.333 4.851 0.530 0.870 (0.953)
Detailhandel N 552 606 501 674 578 684 187 (198) gemiddelde 0.133 0.0165 1.424 0.348 5.050 0.612 1.042 (1.664) mediaan 0.132 0.0058 1.070 0.305 5.032 0.640 0.688 (0.728) ICT N 378 383 335 426 391 443 116 (129)
gemiddelde 0.390 0.0077 1.047 0.108 4.789 0.580 1.238 (2.123) mediaan 0.410 0.0019 0.940 0.084 4.699 0.590 0.922 (1.029)
Vervaardiging voeding N 927 878 830 983 919 996 260 (300) gemiddelde 0.120 0.0047 1.259 0.365 5.208 0.605 1.171 (2.441) mediaan 0.110 0.0023 0.990 0.358 5.005 0.620 0.757 (0.907) Tabel 5. Overzicht variabelen per bedrijfstak
Zie tabel 1 voor de definities van variabelen.
Noten:
Tot slot van dit hoofdstuk geef ik in tabel 5 een overzicht van de kenmerken van de 4
bedrijfstakken. De ICT sector profileert zich hier vooral als arbeidsintensief (met een mediane
labour cost leverage van 0,41). De detailhandelsector lijkt niet arbeidsintensief; dit kan komen
door de hoge omloopsnelheid van de omzet en vanwege de hoge kostprijs ten opzichte van de
omzet. De chemie en voedingsmiddelenproductie sectoren zijn relatief kapitaalintensief en
hebben een lagere “labour cost leverage”. De gemiddelden van de maatstaf aandeelhoudersrisico
ontlopen elkaar niet zoveel. Als er naar de mediaan wordt gekeken zijn de ICT en chemie sector
iets risicovoller dan de andere twee sectoren.
5. Resultaten
In dit hoofdstuk zullen de resultaten van de regressievergelijkingen voor de twee hypothesen worden behandeld. De eerste paragraaf behandelt de risicohypothese aan de hand van de
resultaten van de regressievergelijking met als afhankelijke variabele het aandeelhoudersrisico. In de tweede paragraaf behandel ik de resultaten van de hypothese waar de invloed van de labour leverage op de financiële structuur wordt gemeten. De regressieresultaten in de tabellen geven alle de gestandaardiseerde coëfficiënten. Deze tonen de verandering in de standaarddeviatie van de afhankelijke variabele ten opzichte van de verandering in één standaarddeviatie van de onafhankelijke variabelen Daaronder staan tussen haakjes de significantieniveaus van de coëfficiënten.
5.1 Resultaten risicohypothese
In deze paragraaf worden resultaten van de hypothese voortkomend uit vergelijking (11) besproken. De hypothese stelt dat een hogere labour leverage leidt tot een hoger aandeel- houdersrisico. Dit wordt getoetst door in de regressievergelijking aandeelhoudersrisico als afhankelijke variabele te stellen. Aan de hand van de hypothese verwacht ik dat de coëfficiënt voor labour cost leverage positief zal zijn. In de tabellen 6 en 7 worden de resultaten van de regressievergelijkingen getoond. Hierbij zal kort commentaar worden gegeven waarna deze paragraaf wordt afgesloten met een analyse van de gevonden uitkomsten.
In tabel 6 worden de regressieresultaten van de risicohypothese voor de gehele steekproef getoond. De resultaten voor labour cost leverage zijn allemaal positief en significant. De grootte van de coëfficiënt geeft daarnaast aan dat de invloed van labour cost leverage op het aandeel- houdersrisico relatief groot is in economische omvang. Als de alternatieve selectie methode voor aandeelhoudersrisico (1 % uitval aan beide kanten van de verdeling) wordt gebruikt zijn de resultaten voor labour cost leverage in alle gevallen positief, maar niet significant (zie Bijlage 2, tabel C). De coëfficiënten voor financial leverage zijn ook significant en hebben alle het
voorspelde positieve verband. De economische omvang van deze coëfficiënten is daarnaast groot
en lijken een groot deel van de totale te verklaren variatie te verklaren. De resultaten voor
coëfficiënten van operating leverage zijn alle negatief, waar een positieve coëfficiënt was
verwacht. De resultaten zijn echter niet significant. Bedrijfsgrootte is altijd negatief, significant,
en groot in economische omvang. De coëfficiënt voor de “investment opportunity set” is negatief
en significant met p-waarde van 0,02. Tot slot heb ik gekeken wat de invloed is van het gebruiken
van de alternatieve maatstaf voor de “investment opportunity set” (investeringen in MVA/
afschrijvingen in MVA) Dit bleek nauwelijks invloed op de hieronder getoonde resultaten te hebben.
.
Tabel 6 . Regressieresultaten risicohypothese (totale steekproef) De afhankelijke variabele is het aandeelhoudersrisico
model 1 2 3 4 5 Labour cost leverage (+) 0.080 0.113 0.112 0.087 0.086
(0.03) (0.00) (0.00) (0.01) (0.02)
Financial leverage (+) 0.275 0.282 0.291 0.288
(0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
Operating leverage (+) -0.012 -0.022 -0.014
(0.73) (0.53) (0.68)
Bedrijfsgrootte (-) -0.124 -0.112
(0.00) (0.00)
Investment opportunity set (1) (?) -0.077
(0.02)
Adjusted - R² 0.050 0.079 0.081 0.094 0.098
N 783 783 780 780 778
Noten:
De 10% uitschieters aan de bovenzijde van de verdeling van de variabelen aandeelhoudersrisico en de 1% extreme waarden aan beide kanten van de verdeling van financial leverage zijn verwijderd.
Zie tabel 1 voor de definities van variabelen.
