UNIVERSITEIT GENT Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen Academiejaar AVERAGENESS IN DE FINANCIËLE RAPPORTERING VAN ZIEKENHUIZEN

Transcriptie

1 UNIVERSITEIT GENT Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen Academiejaar AVERAGENESS IN DE FINANCIËLE RAPPORTERING VAN ZIEKENHUIZEN Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van Master in het Management en het Beleid van de Gezondheidszorg Door: Nathalie Vermeire Promotor: Prof. Dr. J. Christiaens Begeleider: Mevr. M. De Backer

2

3 UNIVERSITEIT GENT Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen Academiejaar AVERAGENESS IN DE FINANCIËLE RAPPORTERING VAN ZIEKENHUIZEN Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van Master in het Management en het Beleid van de Gezondheidszorg Door: Nathalie Vermeire Promotor: Prof. Dr. J. Christiaens Begeleider: Mevr. M. De Backer

4 Verklaring publicatie en vermogensrecht Masterproef Master in het Management en het Beleid van de Gezondheidszorg Ondergetekende Naam: Nathalie Vermeire Geboortedatum: 16 mei 1977 Stamnummer: Student aan de opleiding Master in het Management en het Beleid van de Gezondheidszorg van de Universiteit Gent Verklaart hierbij alle rechten m.b.t. publicatie en verspreiding van onderzoeksresultaten verzameld in het kader van haar masterproef en alle vermogensrechten op de onderzoeksresultaten verzameld in het kader van haar masterproef over te dragen aan de Universiteit Gent vertegenwoordigd door haar promotor Prof. Dr. J. Christiaens. Datum: Handtekening:

5 Abstract Het identificeren van de averageness in de financiële rapportering van ziekenhuizen is belangrijk voor het opstellen van een correct beleid voor de ziekenhuissector. Zowel de overheid als de bestuurders hebben nood aan transparante, betrouwbare en vergelijkbare rapportering om de financiële gezondheidsgraad van de ziekenhuizen te kunnen opvolgen. Bestaande literatuur toont aan dat zowel in de profit als in de non-profit sector winstmanipulatie voorkomt. Meerdere motieven, technieken en opsporingsmethodes zijn reeds besproken. De studies waarbij specifiek gekeken wordt naar de ziekenhuissector zijn echter beperkt. Deze studie maakt gebruik van neergelegde jaarrekeningen bij de Balanscentrale van de Nationale Bank van België van 70 Belgische ziekenhuizen. Door middel van een distributie-analyse en discretionaire accrual-analyses wordt aangetoond dat 70 Belgische ziekenhuizen hun financiële rapportering manipuleren en dat zij dit doen om binnen de range van de gemiddelde waarde te blijven. Er is bovendien een versterkende invloed op de mate van manipulatie door de hoeveelheid subsidies. Hoe meer een ziekenhuis gesubsidieerd is, hoe meer het de winst richting de gemiddelde waarde wil manipuleren. Als de hervorming van de ziekenhuisfinanciering gebaseerd wordt op verstrekte boekhoudkundige gegevens, dient rekening gehouden te worden met het feit dat deze niet altijd objectief correct zijn. Aantal woorden masterproef: (exclusief bijlagen en lijst van geraadpleegde werken)

6 Inhoudstafel 1. Inleiding Literatuurstudie Averageness Earnings management Definitie van earnings management Motieven van earnings management Motieven in de for-profit-sector Motieven in de not-for-profit sector Technieken van earnings management Within-GAAP earnings management Without-GAAP earnings management Real transactions earnings management Detectiemethodes voor earnings management De distributie-analyse De discretionaire accrual-analyse Financiële rapportering van ziekenhuizen Institutioneel kader De jaarrekening Financiering van ziekenhuizen Methodologie Hypothesen Gegevensverzameling Gegevensanalyse De gemiddelde waarde De distributie-analyse De discretionaire accrual-analyse volgens het Jones model De discretionaire accrual-analyse volgens een multivariaat regressiemodel Resultaten De gemiddelde waarde De distributie-analyse De discretionaire accrual-analyse volgens het Jones model De discretionaire accrual-analyse volgens het multivariate regressiemodel Discussie Conclusie... 44

7 Lijst van tabellen Tabel 1 Belgische ziekenhuizen volgens type in 2013 Tabel 2 Geselecteerde ziekenhuizen volgens type in 2013 Tabel 3 Tabel 4 Tabel 5 Tabel 6 Tabel 7 Tabel 8 Tabel 9 Tabel 10 Tabel 11 Tabel 12 Indeling geselecteerde ziekenhuizen volgens neergelegde jaarrekening Gemiddelde waarden van het structurele bedrijfsresultaat Gemiddelde waarden van het uiteindelijke resultaat Beschrijvende statistieken voor het Jones model Beschrijvende statistieken voor de geschatte discretionaire accruals Beschrijvende statistieken voor het regressiemodel Correlatiecoëfficiënten van de variabelen Beschrijvende statistieken voor de gemanipuleerde en ongemanipuleerde winst Resultaten van het regressiemodel Coëfficiënten van het regressiemodel Lijst van figuren Figuur 1 Verdeling van de winstcijfers

8 Lijst van afkortingen BFM CEO FOD GAAP IBF KB Maribel NBB OCMW RIZIV VIPA VZW MAHA SPSS Budget Financiële Middelen Chief Executive Officer Federale Overheidsdienst General Accepted Accounting Principles Interdepartementaal Begrotingsfonds Koninklijk Besluit Model Analysing of the Rapid Investment of the Belgian Economy of Life Nationale Bank van België Openbare Centra voor Maatschappelijk Welzijn Rijksinstituut voor Ziekte- en Invaliditeitsverzekering Vlaams Infrastructuurfonds voor Persoonsgebonden Aangelegenheden Vereniging Zonder Winstoogmerk Model for Automatic Hospital Analyses Statistical Package for the Social Sciences

9 Woord vooraf Het schrijven van deze masterproef zou mij niet gelukt zijn zonder de medewerking van enkele belangrijke personen. Graag wil ik dan ook naar hen een woord van dank richten voor de tijd en bijdrage die zij hebben geleverd. Allereerst wil ik mijn promotor Prof. Dr. Johan Christiaens bedanken voor het aanreiken van dit boeiend onderwerp. Zijn aanzet en visie waren inspirerend en verrijkend. Een woord van dank voor mijn begeleidster mevr. Melanie De Backer. Haar tijdsbesteding, kritische feedback en kennis hebben een cruciale rol gespeeld in de realisatie van deze masterproef. Een welgemeende dankjewel aan mijn ouders, familie en vrienden op wie ik mocht rekenen in de drukste periodes van mijn studie; hun inzet wordt niet als vanzelfsprekend beschouwd. Een apart woord van dank gaat uit naar mijn zus Sylvie. Haar oog voor detail, waardevolle richtlijnen naar lay-out, alsook haar opbouwende commentaar zorgde voor de afwerking van dit project. En tot slot een speciale dankjewel aan Hans, Rune en Joren. Het woord steun is een understatement voor de bijdrage die ik van hen heb mogen ontvangen. De combinatie werk, studies en huishouden zorgde voor mijn letterlijke en figuurlijke afwezigheid en toch heb ik deze kans van hen gekregen. Woorden schieten hier tekort!

10 1. Inleiding Gezondheidszorg is ook in België zeer duur en de financiering hiervan is een continue last voor de overheid. Het bewaken van het financiële is dus een noodzakelijk kwaad om de goede zorg te kunnen continueren en te verbeteren. De ziekenhuisdirecties verwachten van het management niet in de eerste plaats gezonde financiële prestaties, maar een hoge kwaliteitsvolle activiteit die in de toekomst kan voortgezet worden. Dit laatste kan echter niet zonder voldoende financiële middelen (Van Herck, 2003). Minister van Sociale Zaken en Volksgezondheid Maggie De Block schrijft in haar hervormingsplan op 24 april 2015 dat de ziekenhuisfinanciering moet hervormd worden om te vermijden dat ziekenhuizen zouden moeten sluiten om financiële redenen. Ook uit de MAHA-analyse van 2014 blijkt dat een toenemend aantal ziekenhuizen met negatief evoluerende cijfers te maken heeft (Belfius, 2014). De ziekenhuissector beseft dat het gezondheidszorgbudget onder controle moet gehouden worden. En binnen deze steeds nijpendere budgettaire context wil ieder ziekenhuis het hoofd boven water houden. Besparingen zetten echter al gauw aan tot allerhande ontwijkende maatregelen. Zo zullen ziekenhuizen meer prestaties aanrekenen om de structurele onderfinanciering via het Budget Financiële Middelen (BFM) te compenseren. Maar ook manipulatie van de boekhoudkundige cijfers kan hier een maatregel zijn om besparingen te ontwijken. De overheid baseert immers de mate van subsidiëring op de verstrekte boekhoudkundige gegevens. Gezien de grote reële economische draagwijdte van de sector is er nood aan controle van de financiële prestaties. Door de ziekenhuiswet van 1987 zijn alle ziekenhuizen verplicht een controle te laten uitvoeren van de boekhouding en de jaarrekening door een beëdigd bedrijfsrevisor. Ziekenhuizen moeten hierbij rekenschap afleggen aan de sectorale regelgever, namelijk de Federale Overheidsdienst (FOD) Volksgezondheid, Veiligheid van de voedselketen en Leefmilieu (een belangrijk financierende en toezichthoudende orgaan voor de ziekenhuizen). Daarenboven moeten zeer grote privaatrechtelijke ziekenhuizen (vzw: Vereniging Zonder Winstoogmerk) conform de vzw-wet van 2002 een extra financiële audit laten uitvoeren door een commissaris. De vzw-ziekenhuizen leggen hierbij rekenschap af aan alle leden van de vzw en alle derden (Christiaens & Vanhee, 2011). Verschillende stakeholders zullen dus het manipuleren van de financiële rapportering willen nagaan. 1

11 Het identificeren van de mate waarin ziekenhuizen op heden hun resultaten manipuleren om binnen de range van het gemiddelde te blijven, is belangrijk voor de stakeholders om beslissingen te kunnen nemen omtrent het type financiering en de hoeveelheid subsidiëring in de toekomst. De stakeholders willen dus inzicht hebben in de averagness in de financiële rapportering van ziekenhuizen. Ziekenhuizen met gemiddelde kosten zouden immers goedkoper en gemakkelijker te controleren zijn. Hierdoor wordt het streven naar gemiddelde waarden vaak gepromoot vanuit de overheid. The average hospital, het ziekenhuis waar alles binnen de juiste proporties is, lijkt de norm te worden voor de toekomst (Llewelly & Northcott, 2005). Het aanpassen van de financiële rapportering aan deze averagness kan beschouwd worden als een logisch gevolg om tot de norm te behoren. Enerzijds is het belangrijk dat de mate waarin earnings management wordt toegepast en de redenen waarom gekend zijn. Non-profit organisaties zullen immers omwille van de verschillende motieven diverse winstmanipulaties toepassen. Zodoende zullen de verstrekte boekhoudkundige gegevens niet compleet objectief correct zijn. En deze gegevens zijn juist belangrijk voor de overheid aangezien ze hierop vaak de mate van subsidiëring baseren. Anderzijds moet er rekening gehouden worden met de opportuniteiten en de motieven voor earnings management die het gevolg zijn van het vastleggen van bepaalde reglementering. Wanneer bijvoorbeeld de reglementering betreffende de financiering van ziekenhuizen wordt gewijzigd in België, is het noodzakelijk dat men kan inschatten wat het gevolg is op vlak van earnings management in de financiële rapportering. Volgende onderzoeksvragen zullen daarom nader bestudeerd worden in deze masterproef: Is er sprake van manipulatie van resultaten in de financiële rapportering van de Belgische ziekenhuizen? In welke mate manipuleren de Belgische ziekenhuizen hun winsten om binnen de range van het gemiddelde te blijven en welke factoren kunnen dit verklaren? Onderzoek met betrekking tot earnings management is, zeker in de profit sector, talrijk aanwezig en wordt ook steeds meer toegepast in de non-profit sector. De studies waarbij specifiek gekeken wordt naar de ziekenhuissector zijn echter beperkt. Door rekening te houden met de specifieke karakteristieken van de Belgische ziekenhuizen kan deze studie een aanvulling vormen op de bestaande kennis. Bovendien wordt in de bestaande literatuur meestal nagegaan of de organisaties hun winsten manipuleren richting nul. In deze masterproef wordt 2

12 onderzocht of de Belgische ziekenhuizen hun winsten manipuleren en in welke mate dit gebeurt richting gemiddelde waarden. Daarnaast wordt ook bekeken wat het effect is van de subsidiëring van de overheid en de externe financiering op de mate waarin de ziekenhuizen streven naar gemiddelde waarden in hun financiële rapportering. Om dit te bestuderen wordt er gebruik gemaakt van de jaarrekeningen van de ziekenhuizen die neergelegd worden bij de Balanscentrale van de Nationale Bank van België. Het vervolg van deze masterproef is als volgt opgebouwd. In het deel Literatuurstudie wordt allereerst averageness toegelicht en hoe deze averageness een impact kan hebben op de financiële rapportering. Vervolgens wordt de literatuur met betrekking tot earnings management beschreven. Hierbij wordt dieper ingegaan op de motieven, de technieken en de detectiemethodes van earnings management. Daarna wordt gefocust op de financiële rapportering van ziekenhuizen en tot slot volgt een korte beschrijving hoe de financiering van de ziekenhuizen verloopt. In het deel Methodologie worden de hypothesen opgesteld en de aanpak van het onderzoek besproken waarbij uitgelegd wordt hoe de gegevens zijn verzameld en geanalyseerd. Het deel Resultaten stelt de verzamelde gegevens voor en het deel Discussie zorgt voor een vergelijking en toetsing aan de literatuur. Tot slot volgt het deel Conclusie, waarin een algemeen besluit wordt gevormd als antwoord op de onderzoeksvragen en de implicaties voor theorie en praktijk worden besproken. 3

13 2. Literatuurstudie 2.1. Averageness Het vergelijken van ziekenhuizen is geen eenvoudige taak en wordt bemoeilijkt door verschillen in grootte, ligging, case mix, functie, en dergelijke. Een ziekenhuis op zichzelf is bovendien complex en heterogeen. Het bevat een grote variatie in vaardigheden en een grote waaier aan specialiteiten. Daarnaast bestaan er ook verschillen in het ziekenhuis door de onzekere relatie tussen input, output en uitkomst en in de objectieven, die niet altijd even duidelijk gedefinieerd worden (Powell, 1997). Er is niet alleen het verschil in performance, maar ook het verschil in kostprijs. Het verschil in kosten kan te wijten zijn aan verschillen in de eenheidskostprijs van de gebruikte producten, in de exploitatiekosten en in de klinische praktijken die uitgevoerd worden in het ziekenhuis (Llewellyn & Northcott, 2005). Een voorbeeld hierbij is het verschil in ligdagen voor een zelfde aandoening tussen verschillende ziekenhuizen. Ondanks alle verschillen hebben zowel de overheid als de bestuurders nood aan een goede vergelijking om de financiële gezondheidsgraad van de ziekenhuizen en de sector te kunnen opvolgen. Het benchmarken van de ziekenhuizen is hiervoor een geschikt middel. Het rapporteren en benchmarken van kosten bevat het gezamenlijk meetbaar maken van kosten en activiteiten. Er worden hiervoor categorieën bepaald die de verschillen, die leiden tot een duidelijk onderscheid tussen ziekenhuizen, uitwissen (Bowker & Star, 1999). Het benchmarken van de kosten kan leiden tot een daling in de kosten en tot een eenvoudigere controle. Benchmarken zorgt immers voor een toenemende gelijkheid in de organisatorische processen en zodoende voor een goed gemiddelde (Walgenbach & Hegele, 2001). Averageness of letterlijk vertaald middelmatigheid is in de for-profit sector geen voordelige strategie. In de not-for-profit sector echter, waar concurrentie en winst minder belangrijk zijn, kan het streven naar gemiddelde waarden wel een pluspunt zijn. Wanneer, door benchmarcking, een goed gemiddelde in kosten wordt bepaald, kan dit gebruikt worden als een gemiddelde waarde waar naar gestreefd kan worden. Ieder ziekenhuis wordt zo aangespoord om gemiddelde kosten te produceren, door hun uitgaven te gaan aanpassen. Zodoende kan het streven naar gemiddelde waarden in kosten zorgen voor een daling in de kosten en algemeen voor een goedkopere gezondheidszorg. Daarnaast is het eenvoudiger om ziekenhuizen te controleren wanneer er wordt vergeleken met een goed gemiddelde. Door een betere controle kan een 4

14 ziekenhuis, dat streeft naar gemiddelde waarden, ook zorgen voor minder soevereine zorgverstrekkers (Llewellyn & Northcott, 2005). De overheid promoot deze goedkopere en beter te controleren gezondheidszorg en bijgevolg dus ook deze averageness. Zo werkt de overheid nu reeds al met een op pathologie gebaseerde financiering. In de toekomst wilt minister Maggie De Block een vergoeding voor verantwoorde zorg met een vooraf bepaalde prijs via drie financieringsclusters (laagvariabel, mediumvariabel en hoogvariabel). Allerhande normen worden opgelegd om de gezondheidszorg betaalbaar, toegankelijk en kwalitatief hoogstaand te houden. De overheid stelt gemiddelde waarden voor als een norm, waar iedere ziekenhuis wilt en moet toe behoren. Om dit te bereiken kan een ziekenhuis, dat streeft naar averageness, de financiële rapportering aanpassen door earnings management te gaan toepassen. Deze winstmanipulatie, als een logisch gevolg om tot de norm te behoren, is echter niet wat de overheid wilt bekomen. De overheid wilt een transparante, waarheidsgetrouwe financiële rapportering waarop het haar toekomstig beleid kan op afstemmen. Bovendien is het frauduleus manipuleren van de financiële rapportering niet toegestaan en kan een ziekenhuis hiervoor gerechtelijk vervolgd worden. Een ziekenhuis zal dus voldoende voordeel moeten ervaren van het bekomen van gemiddelde waarden om het risico op vervolging en reputatieschade te nemen. De motieven om earnings management toe te passen, zullen met andere woorden belangrijk zijn Earnings management Definitie van earnings management Earnings management of winstmanipulatie is een veelbesproken onderzoekstopic. Er bestaan verschillende definities, waarvan een vaak gebruikte omschrijving wordt aangereikt door Healy en Wahlen: Earnings management occurs when managers use judgement in financial reporting and in structuring transactions to alter financial reports to either mislead some stakeholders about the underlying economic performance of the company or to influence contractual outcomes that depend on reported accounting numbers (Healy & Wahlen, 1999, p.365). Deze definitie gaat uit van zowel een informatief als een economisch perspectief bij het nemen van maatregelen die de financiële rapportering beïnvloeden. Winststuring kan plaatsvinden om financiële resultaten duidelijker te maken, vanuit een informatief standpunt of om contractuele 5

15 resultaten te sturen, vanuit een economisch standpunt. Er is een eerder negatieve connotatie aanwezig in deze definitie door het misleiden van de stakeholders, waardoor het idee van fraude op de voorgrond treedt. Niettemin is er niet altijd sprake van fraude maar kan het ook gaan om creatieve boekhouding binnen de wetgeving door het flexibel omgaan met de set van algemene aanvaarde boekhoudprincipes (GAAP = General Accepted Accounting Principles). Onafhankelijk van de motieven en de manier waarop is winststuring op één of andere manier de winst anders voorstellen om zo een beter (gepercipieerd) resultaat te bekomen Motieven van earnings management Motieven in de for-profit-sector De talrijk aanwezige accounting literatuur toont niet alleen aan dat earnings management frequent wordt toegepast in de for-profit-sector, maar haalt ook de redenen daartoe aan. Deze motieven kunnen ondergebracht worden in vijf grote categorieën. De eerste categorie bevat de motieven op de aandelenmarkt. Boekhoudkundige cijfers worden gebruikt door investeerders in aandelen. Ze willen aan de hand van de cijfers voorspellen of een firma succesvol is en/of zal zijn en dus de moeite waard is om in te investeren. Dit kan ervoor zorgen dat managers earnings management gaan toepassen om aan deze voorspelling te voldoen en dus een effect te bekomen op de aandelenkoers (Payne & Robb, 2000; Bartov, Givoly & Hayn, 2002; Burgstahler & Eames, 2003). Een tweede categorie bevat het tonen of verbergen van informatie als motief. Earnings management wordt enerzijds gebruikt om blijk te geven van een zeker optimisme bij het management, zodoende het vertrouwen van stakeholders te behouden. Anderzijds wil een firma de eventuele financiële moeilijkheden niet kenbaar maken in de jaarrekening, zodoende het vertrouwen niet te verliezen of concurrenten niet te alarmeren (Rosner, 2003; Louis & Robinson, 2005). Politieke redenen vormen een derde categorie van motieven. Het ontwijken van inmenging van de overheid of het ontwijken van extra belastingen kan door de financiële rapportering aan te passen (Monem, 2003; Haw, Qi, Wu & Wu, 2005; Johnston & Rock, 2005). Het positieve beeld van de CEO vormt de vierde categorie. Een nieuwe CEO wil graag starten met een laag resultaat en komen tot hoge winstcijfers in de komende jaren. Een stoppende CEO wil liever hoge winstcijfers om met een goede naam de firma te verlaten (Godfrey, Mather & Ramsay, 2003; Reitenga & Tearny, 2003). 6

16 En als vijfde en laaste categorie zijn er de interne ondernemingsmotieven. Earnings management wordt hier toegepast om een verhoging van de begroting te vermijden of om vooropgestelde budgettaire doelstellingen te behalen (Murphy, 2001; Leone & Rock, 2002) Motieven in de not-for-profit sector Er zijn in de for-profit-sector dus talrijke drijfveren tot winstmanipulatie, zoals hierboven aangehaald. Ondanks het feit dat de winst in de not-for-profit-sector niet het hoofddoel is, blijkt winststuring om te komen tot een beter (gepercipieerd) resultaat echter niet onbelangrijk. Nonprofit organisaties hebben eveneens verschillende motieven om earnings management toe te passen, die hier gegroepeerd kunnen worden in twee grote categorieën: financiële motieven en performantie motieven. Onder de financiële motieven bevinden zich de motieven in functie van schenkingen, de motieven van managers betreffende mogelijke bonussen in hun remuneratiepakket, de financieringsmotieven en de andere financiële motieven. Onder de performantie motieven verstaan we de interne motieven, de motieven van managers betreffende hun reputatie en de motieven in het kader van controle. Financiële motieven Motieven in functie van het verkrijgen en het behouden van donaties of fondsenverwerving worden beschreven in talrijke studies. Schenkers houden rekening met de uitgaven in de programma-ratio bij het nemen van beslissingen omtrent financiële giften. De programma-ratio is immers het percentage van de totale uitgaven die een organisatie spendeert aan het leveren van diensten en is een weergave van de efficiëntie van de organisatie betreffende het leveren van diensten (Trussel, 2003; Jones & Roberts, 2006; Krishnan et al., 2006). Het maken van te veel winst kan schenkers ook afschrikken (Leone & Van Horn, 2005; Eldenbrug et al., 2011). Hierbij wordt wel de assumptie gemaakt dat schenkers de beschikbare financiële rapportering bekijken, correct kunnen evalueren en gebruiken bij het nemen van hun beslissing. Men kan echter de vraag stellen of dit in realiteit wel altijd zo is. Buchheit en Parson (2006) voerden een experiment uit bij studenten (van een economische studierichting) en ondervonden dat slechts de helft van de deelnemers bereid was om de beschikbare financiële rapportering te gebruiken bij het nemen van hun beslissing. De grootte van de financiële gift, de frequentie en/of de waarschijnlijkheid tot geven, kunnen een rol spelen in de mate waarin schenkers al dan niet rekening houden met de financiële rapportering. 7

17 Er zijn financiële motieven bij de managers om earnings management technieken toe te passen, zoals de pay-for-performance (Eldenburg et al., 2011). Het verminderen van de schulden kan aanleiding geven tot het verhogen van de voordelen voor de managers (Leone & Van Horn, 2005). Een verlaging in de programma-ratio kan dan weer aanleiding geven tot de toekenning van een lagere bonus voor het bestuur (Jones & Roberts, 2006). Bovendien zorgt het uitkeren van bonussen aan managers voor een misrapportering in de uitgaven (Krishnan et al, 2006). De toekenning van een bonus wordt echter meestal besproken in studies uit de Verenigde Staten en niet in Europese studies. Of dit te wijten is aan het verschil in mentaliteit tussen beide continenten op vlak van het remuneratiepakket voor managers of aan het verschil in de grootte van de toe te kennen bonus, is niet duidelijk. De grootte van de uit te keren bonussen kan dus beïnvloed worden door de optimalisering van de winst of de maximalisering van de diensten. Op vlak van financieringsmotieven willen ziekenhuizen de subsidies van de overheid behouden of vergroten. Ballentine et al. (2007) melden dat er een statutaire verplichting is in de Engelse NHS Hospital Trusts om een financiële break-even te bekomen. Dit is met de bedoeling om het surplus te gebruiken om de diensten te verbeteren of het surplus terug te geven aan de overheid zodoende andere gezondheidszorgorganisaties te kunnen helpen. Wanneer een dual-payment systeem van toepassing is, kan dit een effect hebben op de rapporteringsstrategie die ziekenhuizen hanteren voor hun kosten-management (Hsu & Qu, 2012). Zo krijgt een Belgisch ziekenhuis financiële middelen via het Budget Financiële middelen (een vast prospectief budget gebaseerd op verantwoorde activiteit) en via de honoraria (een variabel bedrag per prestatie). Welke financieringsbron welke kosten moet dekken is niet altijd even duidelijk en kan dus gemanipuleerd worden. Verbruggen en Christiaens (2012) vermelden dat organisaties hun resultaten sturen naar nul-winst wanneer hun niet-gemanipuleerde resultaten positief zijn zodat ze meer financiële middelen kunnen vragen en dit wordt nog versterkt door een toename in de overheidsfinanciering. Hierbij dient men te vermelden dat Verbruggen en Christiaens (2012) enkel een bewijs hebben gevonden dat de hoeveelheid subsidiëring door de overheid een invloed heeft op de mate waarin er een winstmanipulatie werd toegepast wanneer de geaccumuleerde reserves van de organisatie hoog zijn. Jegers (2013) vindt geen empirisch bewijs dat er een relatie bestaat tussen de mate van subsidiëring en de uitgevoerde manipulaties. Andere financiële motieven zijn de vrijstelling van belastingen en betere prijsafspraken met derde partijen. Leone en Van Horn (2005) stellen dat ziekenhuizen geen grote winsten willen boeken zodoende hun belastingsvrije status niet te verliezen. Eldenburg et al. (2011) 8

18 beschrijven dat ze dit doen omdat ze anders te hoge kortingen moeten toekennen aan derde partijen. Performantie motieven Interne motieven zoals het optimaliseren van de werking van de organisatie, het verhogen van de hoeveelheid diensten en het bekomen van allerlei voordelen zijn ook van belang. Leone en Van Horn (2005) beschrijven het reduceren van de kosten die gepaard gaan met schulden via earnings management technieken zodat men de hoeveelheid aan diensten in een ziekenhuis kan verhogen. Ballentine et al. (2007) melden dat de Engelse NHS Hospital Trusts een steraanduiding krijgen voor hun prestaties (bekeken ten opzichte van een aantal maatstaven), die kan leiden tot een aantal extra voordelen. Uit de studie van Eldenburg et al. (2011) blijkt dat er een zekere winstgevendheid moet zijn om een efficiënte werking in de non-profit ziekenhuizen te bekomen. Het optimaliseren van de werking van een non-profit organisatie is belangrijk in deze sector. Een verbetering in de kwaliteit zorgt voor een daling in de kosten, door een grotere efficiëntie en minder complicaties. Een daling in kosten kan beschouwd worden als een earnings management techniek, maar is in dit geval enkel bedoeld als een goede managementpraktijk. Het onderscheid maken tussen deze twee is dus niet eenvoudig en toch beschrijven studies (Leone & Van Horn, 2005; Ballentine et al, 2007; Eldenburg et al., 2011) een daling in de totale kosten op de jaarbalans als een mogelijk bewijs van earnings management. Men kan zich de vraag stellen of earnings management gebruikt wordt als teken van efficiëntie (door earnings management signaleren dat de organisatie het goed doet) of om inefficiëntie te verbergen (Verbruggen & Christiaens, 2012). Er zijn motieven bij het bestuur om earnings management technieken toe te passen, zodoende de reputatie van een manager, een CEO of een bestuurslid niet negatief te gaan beïnvloeden. Eldenburg en Vines (2004) beschrijven dat managers bezorgd zijn om hun reputatie en dat dit ervoor kan zorgen dat ze regels gaan toepassen die hen in een positief daglicht zullen stellen. Ballentine et al. (2007) beschrijven dat zowel verliezen als winsten van een organisatie de reputatie van een CEO kunnen beïnvloeden en dat die in het slechtste geval zelfs kunnen leiden tot zijn ontslag. De reputatie en/of het behoud van de positie van de CEO of de manager is zowel in de for-profit sector als in de non-for-profit sector een motief. Motieven in het kader van controle, zoals toezicht van de overheid, aandacht van de pers, controle van schenkers, vormen de laatste categorie. Een verlaging van de programma-ratio kan 9

19 aanleiding geven tot ongunstige aandacht van de pers en andere waakhonden, terwijl een verhoging van de programma-ratio aanleiding kan geven tot een interventie vanuit de overheid. De overheid kan immers achterdochtig worden als een non-for-profit organisatie hoge winsten noteert (Jones & Roberts, 2006). Ook de studie van Eldenburg et al. (2011) beschrijft dat ziekenhuizen streven naar een beperkte winst op de balans aan het einde van het boekjaar omdat er anders teveel inspectie kan verwacht worden. Controle van zowel de overheid als de pers of andere partijen is een evidentie. Enerzijds wil men via een strikte reglementering inzake financiële rapportering en openheid misbruiken kunnen tegengaan, maar anderzijds mag men het belang van een positief imago niet onderschatten als een mogelijk motief om aan earnings management te doen Technieken van earnings management Onafhankelijk van de verschillende motieven kan earnings management op verschillende manieren worden toegepast, zowel in de for-profit- als de not-for-profit-sector. De technieken worden meestal in drie groepen onderverdeeld (Vander Bauwhede & Willekens, 2003) Within-GAAP earnings management De eerste groep bevat technieken die gebruik maken van de flexibiliteit binnen de GAAP. Er kan een keuze gemaakt worden om oprichtingskosten ten laste te nemen van het resultaat van het jaar ofwel te activeren en af te schrijven. Die keuze beïnvloedt zowel de winst als het balanstotaal over de tijd (Kesteloot & Van Herck, 2015). De waardering van de voorraad mag gekozen worden uit vier verschillende systemen: FIFO (First In First Out), LIFO (Last in, First out), Gewogen gemiddelde of Individueel identificeerbare prijzen. Door de keuze tussen deze vier systemen wordt de kostprijs van het verbruik bepaald en het resultaat en de voorraadwaarde beïnvloed (Kesteloot & Van Herck, 2015). De keuze tussen lineaire of degressieve afschrijving kan in ziekenhuizen niet worden gemaakt, in tegenstelling tot in de for-profit-sector. De wetgeving (KB van 19 juni 2007 betreffende de jaarrekeningen van ziekenhuizen) voorziet immers een verplicht lineair afschrijvingsplan. 10

20 Without-GAAP earnings management Deze tweede groep bevat technieken die de GAAP schenden. Gezien de wetgeving op de vzw s aansluit op deze boekhoudprincipes, is het frauduleus deze te schenden. Een typisch voorbeeld is hier de te vroege erkenning van inkomsten. In ziekenhuizen heeft de bedrijfsrevisor de taak dit te controleren en tegen te gaan Real transactions earnings management De derde groep bestaat uit de reële transacties. Deze techniek stuurt het resultaat door de timing van bepaalde beslissingen te wijzigen. De winst wordt bijvoorbeeld gemanipuleerd naar beneden door een investering vroeger te laten doorgaan Detectiemethodes voor earnings management Zoals hierboven al deels vermeld is het zeer moeilijk om een compleet onderscheid te maken tussen wat men verstaat onder goede managementpraktijken en frauduleuze beslissingen die invloed hebben op de eindbalans van een jaarrekening. Meestal wordt er enkel gekeken naar de gerapporteerde cijfers en wordt er geen rekening gehouden met interne beslissingen of externe factoren die de cijfers laten wijzigen. De gestelde motieven kunnen aanleiding geven tot een aanpassing in de managementpraktijken zonder dat hiervoor de misleiding of de beïnvloeding worden toegepast, zoals beschreven in de definitie van earnings management van Healy en Wahlen (Healy & Wahlen, 1999). Het opsporen van earnings management technieken is dus geen eenvoudige opdracht, gezien men meestal niet direct kan bepalen of een verandering in gegevens het gevolg is van economische omstandigheden, van het beleid of van de bijsturing door het management. In de literatuur worden verschillende methodes of modellen beschreven die de winstmanipulatie meten. De meest gebruikte methodes zijn de distributie-analyse en de discretionaire accrualanalyse De distributie-analyse De distributie-analyse van Burgstahler en Dichev (1997) bekijkt de verdeling van het winstcijfer. Indien discontinuïteiten in de verdeling van het winstcijfer of van de jaarlijkse wijzigingen in het winstcijfer voorkomen kan dit wijzen op een winstmanipulatie. Om dit te testen wordt de verandering in winst gemeten en in histogrammen uitgezet. De verandering in 11

21 de winst wordt berekend door de winst van het huidig jaar te verminderen met de winst van het vorig jaar, geschaald tegen het totaal actief van het vorig jaar. Als er een onregelmatigheid kan opgemerkt worden, dan wijst dit op het feit dat er aan winststuring wordt gedaan om het rapporteren van winstdaling te vermijden De discretionaire accrual-analyse De accrual-analyse bekijkt het bestaan van een systematisch verband (via een regressie-analyse) tussen de geboekte accruals en de motieven om winsten te gaan bijsturen. Accrual is het geheel van opbrengsten en kosten dat er voor zorgt dat er een verschil is tussen het gerapporteerde winstcijfer en de gerealiseerde cashflow. De gerealiseerde cashflow zijn de niet-kasopbrengsten en de niet-kaskosten, zoals bijvoorbeeld de voorzieningen, de afschrijvingen en de wijzigingen in het werkkapitaal. Accruals zijn dus componenten van de winst die niet terug te vinden zijn in de kasstromen (Bervoets, 2007). Er moet hierbij een onderscheid gemaakt worden tussen discretionaire en niet-discretionaire accruals. Discretionaire accruals zijn boekhoudkundige aanpassingen van kasstromen die een manager zelf kiest, terwijl niet-discretionaire accruals aanpassingen zijn die opgelegd zijn door makers van accountingstandaarden (bv. het aanleggen van een voorziening voor vakantiegeld). Bijgevolg zijn de discretionaire accruals dus willekeurig en geven zij de mate aan waarin managers aan winstmanipulatie doen. Er wordt in de literatuur ook gesproken van nietverwachte en verwachte accruals, waarbij de niet-verwachte de discretionaire accruals zijn en de verwachte de niet-discretionaire accruals. Vier verschillende modellen worden frequent gebruikt als accrual-analyse: het Healy model (Healy, 1985), het DeAngelo model (DeAngelo, 1986), het Jones model (Jones, 1991) en het Modified Jones model (Dechow, Sloan & Sweeney, 1995). De validiteit van deze technieken wordt bekritiseerd in die zin dat de modellen wel redelijk goed de winststuring testen, maar dat systematische fouten kunnen optreden wanneer er extreme winst of kasstroom-performantie is. Het Modified Jones model is de krachtigste test van de vier volgens Dechow et al. (1995) en Guay, Kothari en Watts (1996). 12

22 Het Healy model Het Healy model meet de mate van winststuring als het verschil tussen de totale accruals van het boekjaar waarin winstmanipulatie wordt vermoed en het gemiddelde van de totale accruals over de boekjaren heen waarin geen winstmanipulatie wordt vermoed. Het model ziet er uit als volgt: NDA τ = TA t T Met: NDA τ = geschatte niet-discretionaire accruals TA = totale accruals gedeeld door totale activa van het vorige jaar t = 1,2,3, T jaar in de schattingsperiode τ = jaar in de event periode Het DeAngelo model Het DeAngelo model meet de niet-verwachte accruals als het verschil tussen de totale accruals van het huidige boekjaar en deze van het voorafgaande boekjaar. Het is dus een specifiek voorbeeld van het Healy model, waarbij de periode waarin geen winstmanipulatie wordt vermoed beperkt wordt tot het vorig boekjaar. Het model ziet er uit als volgt: NDA τ = TA τ 1 DA τ = TA τ TA τ 1 Totaal actief τ 1 Met: NDA τ = geschatte niet-discretionaire accruals TA = totale accruals gedeeld door totale activa van het vorige jaar t = 1,2,3, T jaar in de schattingsperiode τ = jaar in de event periode DA τ = geschatte discretionaire accruals 13

23 Het Jones model Het Jones model zal de niet-verwachte accruals schatten aan de hand van twee parameters, namelijk de historische waarde van de terreinen, gebouwen en machines en de wijziging in de bedrijfsopbrengsten. De eerste parameter, de historische waarde, wordt opgenomen als een determinant van de te verwachten afschrijvingen. De tweede parameter wordt opgenomen als determinant van de wijziging in het werkkapitaal en weerspiegelt de wijzigingen in de economische omgeving. Deze wijzigingen bepalen immers de niet-discretionaire accruals en hier werd geen rekening mee gehouden in de vorige twee modellen (Vander Bauwhede, 2003). Het model ziet er uit als volgt: TA it 1 REV = α A 1 + α it PPE it 1 A 2 + α it it 1 A 3 + ε it 1 A it it 1 Met: TA it A it 1 REV it PPE it α 1, α 2, α 3 ε it = totale accruals in jaar t voor bedrijf i = de totale activa in de balans in jaar t 1 voor bedrijf i = de verandering in bedrijfsopbrengsten tussen jaar t en jaar t 1 voor bedrijf i = de historische waarde van terreinen, gebouwen en machines voor bedrijf i = parameters = storingsterm in het jaar t voor bedrijf i = de waarde van de geschatte discretionaire accruals Het Modified Jones model Het Modified Jones model is een verfijning van het Jones model waarbij rekening wordt gehouden met het feit dat de bedrijfsopbrengsten reeds gemanipuleerd kunnen zijn door het management. De manipulaties van de verkoopsopbrengsten worden uit de niet-discretionaire accruals geweerd door de term ΔREC toe te voegen. Zo wordt een stijging of een daling van de verkoopsopbrengsten verminderd met een verandering in de vorderingen die de verkopen hebben veroorzaakt. 14

24 Het model ziet er uit als volgt: TA it 1 REV = β A 1 + β it REC it PPE it 1 A 2 + β it it 1 A 3 + ε it 1 A it it 1 Met: TA it A it 1 REV it = totale accruals in jaar t voor bedrijf i = de totale activa in de balans in jaar t 1 voor bedrijf i = de verandering in bedrijfsopbrengsten tussen jaar t en jaar t 1 voor bedrijf i REC it PPE it β 1, β 2, β 3 ε it = de verandering in handelsdebiteuren tussen jaar t en jaar t 1 voor bedrijf i = de historische waarde van terreinen, gebouwen en machines voor bedrijf i = parameters = storingsterm in het jaar t voor bedrijf i = de waarde van de geschatte discretionaire accruals Naast het toepassen van de hierboven beschreven analyses kan er ook gebruikt gemaakt worden van enquêtes, vergelijkingen van audit-rapporten, simulaties, en dergelijke, om de winstmanipulatie te gaan identificeren (Hofman & McSwain, 2013) Financiële rapportering van ziekenhuizen Institutioneel kader De Belgische ziekenhuizen kunnen worden opgesplitst volgens verschillende dimensies. Allereerst kan een opsplitsing gebeuren op vlak van eigendomsrecht. Openbare ziekenhuizen zijn meestal eigendom van openbare welzijnscentra (bv. OCMW) en hebben geen eigen rechtspersoonlijkheid. Private ziekenhuizen zijn voornamelijk eigendom van kloostergemeenschappen, universiteiten of ziekenfondsen en hebben het statuut van een vzw. 15

25 Ten tweede kan een opsplitsing gebeuren op vlak van het type ziekenhuis of dienstverlening. Er zijn twee hoofdtypes, met name psychiatrische en algemene ziekenhuizen. Psychiatrische ziekenhuizen bieden uitsluitend behandeling en verzorging aan voor patiënten met een ernstige psychiatrische aandoening. Algemene ziekenhuizen leveren overdag en s nachts een medische, gespecialiseerde behandeling. Deze algemene ziekenhuizen kunnen onderverdeeld worden in acute, gespecialiseerde en geriatrische ziekenhuizen. Acute ziekenhuizen bestaan uit universitaire ziekenhuizen, niet-universitaire ziekenhuizen die deels verbonden zijn met de universiteit en niet-universitaire ziekenhuizen. Gespecialiseerde ziekenhuizen zorgen voor een specifieke chronische behandeling en/of revalidatie voor een afgelijnde zorggroep. Ze worden ook soms categorale ziekenhuizen genoemd. Geriatrische ziekenhuizen zijn voorbehouden voor een specifieke zorg voor ouderen. Het zijn ziekenhuizen met een geïsoleerde G-dienst. Deze categorie wordt ook onder de gespecialiseerde ziekenhuizen geplaatst. Ziekenhuizen zijn conform de gecoördineerde wet van 1987 in principe niet verplicht om hun jaarrekening openbaar te maken via neerlegging bij de Balanscentrale van de Nationale Bank van België (NBB Afdeling Balanscentrale). Wel legt de vzw-wet van 2002 de privaatrechtelijke vzw-ziekenhuizen de verplichting op om hun jaarrekening openbaar te maken. De vzw-wet van 1921 bevatte nauwelijks richtlijnen en verplichtingen op vlak van de financiële rapportering. Gezien het stijgend belang van de non-profit-sector en de nood aan modernisering was er vraag naar een hervorming van het wetgevend kader. De wetswijziging van 2 mei 2002 voorziet voor grote en zeer grote verenigingen een dubbele boekhouding en het centraliseren en het publiek bekendmaken van de jaarrekening. Deze hervorming had tot doelstelling de nonprofit-sector transparanter te maken. Een betere controle, een grotere betrouwbaarheid en het voorkomen van misbruiken kunnen zo worden gewaarborgd (Christiaens & Vanhee, 2011). De vzw s kunnen opgesplitst worden in drie types, met name zeer grote vzw s, grote vzw s en kleine vzw s. Het type wordt bepaald op basis van drie criteria: het aantal werknemers, de ontvangsten en het balanstotaal. Een kleine vzw is niet verplicht een volledige boekhouding te voeren, maar kan een vereenvoudigde boekhouding voeren met het bijhouden van een dagboek. Grote en zeer grote vzw s zijn wel verplicht tot een vermogensboekhouding met het neerleggen van een jaarrekening. Deze jaarrekening moet beantwoorden aan een gestandaardiseerd schema, waarbij grote vzw s het verkort schema volgen en zeer grote vzw s het volledig schema. 16

26 Vzw-ziekenhuizen zijn dus in theorie zowel onderhevig aan de ziekenhuiswet als aan de vzwwet met twee types boekhoudregelgevingen. Deze problematiek wordt vaak geduid met de term gelijkwaardigheidsproblematiek. Een vzw-ziekenhuis kan de sectorale boekhoudregels (volgens de ziekenhuiswet) blijven volgen indien de bijzondere regels betreffende het houden van een boekhouding en het opstellen van een jaarrekening minstens gelijkwaardig zijn aan de gemeenrechtelijke boekhoud- en jaarrekeningregels van een vzw. Deze gelijkwaardigheid is echter niet vereist voor het neerleggen van de jaarrekening en de controle van de boekhouding en jaarrekening. Concreet volgt hieruit dat de meeste vzw-ziekenhuizen vanaf 2007 hun jaarrekeningen beschikbaar stellen via de Balanscentrale van de NBB. Een openbaar ziekenhuis heeft echter niet de verplichting om de jaarrekening neer te leggen bij de NBB. De jaarrekening van een openbaar ziekenhuis wordt goedgekeurd door het beheerscomité, de OCMW-raad en de gemeenteraad, waarna deze wordt opgestuurd naar de provincie en de Vlaamse minister van Binnenlandse Aangelegenheden (Kesteloot & Van Herck, 2015) De jaarrekening De jaarrekening van een ziekenhuis is de synthese van de financiële en de kostprijsboekhouding, die geïntegreerd verlopen. De financiële boekhouding zorgt voor de registratie van de effecten van de activiteiten op de financiële stromen en toestand van het ziekenhuis als geheel. De kostprijsboekhouding zorgt voor de registratie van de kosten en de opbrengsten van de activiteiten en diensten. De inhoud van de jaarrekening is in het KB van 19 juni 2007 vastgelegd en bestaat uit de balans, de resultatenrekening, de toelichting, de resultatenrekening per definitieve kostenplaats en de sociale balans. Er wordt ook een formaat voor de aanvullende inlichtingen voorzien die aan de NBB moet verzonden worden, voor de ziekenhuizen die hun jaarrekening moeten neerleggen bij de NBB conform de vzw-wet van Het opstellen van de jaarrekening gebeurt conform ruim aanvaarde afspraken en boekhoudprincipes. Deze principes zijn weliswaar interpreteerbaar en soms zelfs tegenstrijdig, waardoor diegene die de jaarrekening opstelt een keuze kan maken tussen verschillende registratiewijzen en waarderingsmethoden. De jaarrekening kan dus beïnvloed worden binnen het wettelijk kader en in dit geval spreekt men van creatief boekhouden. De exacte jaarrekening bestaat dus niet, maar hopelijk wel een faire jaarrekening (Kesteloot & Van Herck, 2015). Boekhoudcijfers zijn en blijven wel altijd relatief. Inzicht in de jaarrekening van een ziekenhuis 17

27 is belangrijk, maar onvoldoende zonder inzicht in de financiering van een ziekenhuis. De financiële gezondheid van de sector is immers sterk verbonden met de financieringsregels en het systeem van budgettering Financiering van ziekenhuizen De ziekenhuizen in België worden gefinancierd door verschillende bronnen. Overheden en andere publieke instanties zijn hier grotendeels voor verantwoordelijk. Zo zijn de federale minister van Sociale Zaken en de FOD Volksgezondheid, Veiligheid van de Voedselketen en het Leefmilieu verantwoordelijk voor het BFM, één van de belangrijkste opbrengstenbronnen. De honoraria, een andere belangrijke bron, worden via het RIZIV geregeld. Publieke middelen (uit sociale zekerheid en belastinginkomsten) en in mindere mate private middelen (uit remgelden, en dergelijke) zorgen dan weer voor de financiering van vele andere opbrengstenbronnen, zoals de producten die onder de verantwoordelijkheid van de ziekenhuisapotheek vallen, de revalidatieconventies, de dagziekenhuisforfaits, de nevenproducten en kamersupplementen. Tot slot komen ziekenhuizen vaak in aanmerking voor VIPA-subsidies (Kesteloot & Van Herck, 2015). Wanneer gesproken wordt van subsidies, de geldstromen vanuit de overheid, dan worden hieronder de werkingssubsidies en de kapitaalsubsidies verstaan. De werkingssubsidies bevatten de verpleegdagprijs en het geraamde inhaalbedrag, de forfaits conventies RIZIV en de bedrijfssubsidies. De verpleegdagprijs en het geraamde inhaalbedrag zijn inkomsten die afkomstig zijn uit het BFM. De forfaits conventies RIZIV bevatten de opbrengsten uit de RIZIV-conventies, zoals bijvoorbeeld de dialyse, de revalidatieovereenkomsten en de nietchirurgische daghospitalisatie. De bedrijfssubsidies zijn opbrengsten uit (jaarlijks terugkerende) werkingssubsidies, zoals bijvoorbeeld de Sociale Maribel-inkomsten en de IBFinkomsten. Met de kapitaalsubsidies worden de kapitaal- en interestsubsidies bedoeld die worden toegekend in functie van de realisatie van nieuwbouwprojecten of grote verbouwingsprojecten, met name de VIPA-subsidies (Kesteloot & Van Herck, 2015). Het budget van financiële middelen heeft als belangrijk kenmerk dat het een gesloten budget is, dat jaarlijks wordt vastgelegd door de minister van Sociale Zaken. Bovendien is er een regelgeving die beschrijft hoe dit budget verdeeld wordt tussen de verschillende ziekenhuizen. Door het toepassen van verdeelsleutels wordt budgetoverschrijding vermeden en worden de financiële risico s bij de ziekenhuizen gelegd. De hoeveelheid financiële middelen die 18

28 beschikbaar is, wordt door besparingen en rationalisatie, echter steeds meer beperkt. De budgettaire context wordt nijpender en er wordt vaker gemanipuleerd. Budgetteren kan zorgen voor een beheersing van de kosten, maar ook voor het maskeren of uitvergroten van problemen. Als de overheid het toekennen van financiële middelen koppelt aan de kosten uit het verleden, dan geeft dit aanleiding tot het manipuleren van de kosten. Een vergroten van een boekhoudkundig tekort kan de mogelijkheid om meer financiële tussenkomsten te krijgen laten toenemen. Als de mate waarin subsidies kunnen worden bekomen afhankelijk is van het vergelijken van de cijfers met gemiddelde waarden, dan kan dit aanleiding geven om de cijfers te manipuleren naar meer gemiddelde waarden (Van Herck, 2003). 19

29 3. Methodologie 3.1. Hypothesen In deze studie wordt bekeken of er sprake is van manipulatie van resultaten in de financiële rapportering van de Belgische ziekenhuizen. Vervolgens wordt nagegaan in welke mate dit gebeurt om binnen de range van het gemiddelde te blijven en welke factoren dit kunnen verklaren. In functie van de eerste onderzoeksvraag Is er sprake van manipulatie van resultaten in de financiële rapportering van de Belgische ziekenhuizen? wordt volgende hypothese geformuleerd: Hypothese 1: Belgische ziekenhuizen manipuleren hun winsten. Deze hypothese zal getest worden door de distributie-analyse van Burgstahler en Dichev (1997) uit te voeren en de accrual-analyse volgens het Jones Model (Jones, 1991). In het kader van de tweede onderzoeksvraag In welke mate manipuleren de Belgische ziekenhuizen hun winsten om binnen de range van het gemiddelde te blijven en welke factoren kunnen dit verklaren? worden volgende hypothesen opgesteld: Hypothese 2: Ziekenhuizen zullen hun winsten naar boven (onder) manipuleren indien de nietgemanipuleerde winsten lager (hoger) zijn dan de gemiddelde waarde. Hypothese 3: Ziekenhuizen zullen hun winsten meer manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze sterker gesubsidieerd zijn. Hypothese 4: Ziekenhuizen zullen hun winsten meer manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze meer afhankelijk zijn van extern kapitaal of m.a.w. een grotere schuldgraad hebben. Hypothese 5: Ziekenhuizen zullen hun winsten meer manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze meer afhankelijk zijn van de geraamde inhaalbedragen. Hypothese 6: Ziekenhuizen zullen hun winsten meer manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze meer werknemers hebben. 20

30 3.2. Gegevensverzameling In 2013 telde België 192 ziekenhuizen. De Belgische ziekenhuizen kunnen worden opgesplitst volgens verschillende dimensies, zoals hierboven reeds beschreven. Allereerst kan een opsplitsing gebeuren op vlak van eigendomsrecht. In 2013 zijn er in België 44% openbare ziekenhuizen en 56% private not-for-profit ziekenhuizen. Ten tweede kan een opsplitsing gebeuren op vlak van het type ziekenhuis of dienstverlening. Er zijn twee hoofdtypes, met name psychiatrische en algemene ziekenhuizen. Deze algemene ziekenhuizen kunnen onderverdeeld worden in acute, gespecialiseerde en geriatrische ziekenhuizen. Acute ziekenhuizen kunnen ook opgesplitst worden in universitaire, niet-universitaire met universitaire bedden en nietuniversitaire ziekenhuizen. In Tabel 1 wordt het aantal ziekenhuizen in België onderverdeeld per type. Tabel 1: Belgische ziekenhuizen volgens type in 2013 Hoofdtype Subtype Subtype Aantal Psychiatrisch 65 Algemeen 127 Gespecialiseerd 14 Geriatrisch 8 Acuut 105 Universitair 7 Niet-universitair 14 met universitaire bedden Niet-universitair 84 Totaal 192 De jaarrekeningen van de Belgische ziekenhuizen vormen de basis van het onderzoek. De vzwwet van 2002 legt de privaatrechtelijke vzw-ziekenhuizen de verplichting op om hun jaarrekening openbaar te maken, terwijl de openbare ziekenhuizen deze verplichting niet hebben. De wetwijziging trad echter pas enkele jaren later in werking waardoor de ziekenhuizen pas vanaf 2007 hun jaarrekeningen van boekjaar 2006 beschikbaar stellen via de Balanscentrale van de NBB. Na raadpleging van de Balanscentrale lijkt dat er in totaal slechts 70 Belgische 21

31 ziekenhuizen zijn die hun jaarrekening vanaf boekjaar 2006 tot en met boekjaar 2013 publiek maken. De hypothesen in deze paper worden getest op deze 70 Belgische ziekenhuizen. Een indeling wordt gemaakt op vlak van type ziekenhuis en gecontroleerd op de website van de Belgische vereniging der ziekenhuizen. In tabel 2 wordt een opsplitsing gemaakt van deze geselecteerde ziekenhuizen volgens type ziekenhuis. Tabel 2: Geselecteerde ziekenhuizen volgens type in 2013 Hoofdtype Subtype Subtype Aantal Psychiatrisch 16 Algemeen 54 Gespecialiseerd 3 Geriatrisch 1 Acuut 50 Universitair 1 Niet-universitair 2 met universitaire bedden Niet-universitair 47 Totaal 70 Daarna wordt een indeling gemaakt op basis van de neergelegde jaarrekening in de onderzochte acht jaar. Van de 70 ziekenhuizen rapporteren er 37 volgens de sectorale regeling. Zestien ziekenhuizen leggen een jaarrekening neer volgens het volledig schema en zeventien ziekenhuizen combineren beide boekhoudregelgevingen. In tabel 3 wordt deze indeling weergegeven. Tabel 3: Indeling geselecteerde ziekenhuizen volgens neergelegde jaarrekening Type jaarrekening Aantal ziekenhuizen Sectorale regeling 37 Volledig schema 16 Combinatie van beide 17 Totaal 70 22

32 Er worden in totaal 560 jaarrekeningen van de Balanscentrale van de NBB afgehaald. Uit deze jaarrekeningen worden vervolgens de noodzakelijke rubrieken manueel overgenomen in een excel-tabel voor de verdere gegevensanalyse Gegevensanalyse Zoals hierboven beschreven zijn er verschillende technieken mogelijk om manipulatie van winstcijfers te detecteren. Er moet hierbij wel rekening gehouden worden dat het moeilijk is om te bepalen wat de oorzaak is van een wijziging in de cijfers. De wijziging kan het gevolg zijn van de economische omstandigheden, het beleid van een ziekenhuis of van bijsturing van de cijfers door het management. In deze masterproef wordt enkel gebruik gemaakt van jaarrekeningen. Deze jaarrekeningen bevatten slechts de cijfers die extern bekend gemaakt worden en dus geen interne beslissingen of externe factoren die de cijfers kunnen laten wijzigen. Overeenkomstig de studies van Bouwens et al. (2004), Leone en Van Horn (2005), Ballentine et al. (2007) en Verbruggen en Christiaens (2012) wordt uit de verschillende detectiemethoden voor earnings management een selectie genomen. Er zal in deze masterproef, zoals in de bovenstaande studies, gebruik gemaakt worden van de distributie-analyse van Burghstahler en Dichev (1997) en de accrual-analyse volgens het Jones Model (1991) De gemiddelde waarde De MAHA-studie van 2014, uitgevoerd door Belfius, vergelijkt de financiële situatie van de private en publieke algemene ziekenhuizen in België. De 92 algemene ziekenhuizen die deelnamen aan deze studie behaalden in 2013 een structureel bedrijfsresultaat van amper 66 miljoen euro op een omzet van 14.2 miljard euro. Het uiteindelijke resultaat bedroeg voor de 92 ziekenhuizen in miljoen euro. Er wordt over de jaren heen een sterke negatieve evolutie waargenomen. Om de gemiddelde waarde te berekenen zal eerst van de dataset van 70 ziekenhuizen een gemiddelde worden berekend per jaar van zowel het structurele bedrijfsresultaat als van het uiteindelijke resultaat. Het resultaat hiervan kan dan worden vergeleken met de MAHA-studie. Daarna zal ook een gemiddelde van het uiteindelijke resultaat berekend worden over een periode van acht jaar voor de 70 ziekenhuizen. Dit gemiddelde zal dan beschouwd worden als de gemiddelde waarde voor de verdere gegevensanalyse. Buitenlandse studies (bv. Leone & 23

33 Van Horn, 2005) maken vaak gebruik van data over een grote tijdsperiode, in Belgische studies daarentegen zijn de data eerder beperkt. Zoals hierboven reeds vermeld zijn de jaarrekeningen pas beschikbaar vanaf het boekjaar Om de winstmanipulatie over een zo lang mogelijke termijn te kunnen bekijken, worden in deze masterproef dan ook de data van de maximaal beschikbare tijdsperiode (met name acht jaar) meegenomen De distributie-analyse Allereerst zal de distributie-analyse van Burgstahler en Dichev (1997) uitgevoerd worden om het sturen van de winst te meten. Via deze analyse wordt nagegaan of er abnormale discontinuïteiten in de verdeling van de winstcijfers voor komen. De winst van het huidig jaar min de winst van het vorig jaar, geschaald tegen het totaal actief van het vorig jaar, wordt gemeten en in histogrammen uitgezet De discretionaire accrual-analyse volgens het Jones model Ten tweede wordt een accrual-analyse toegepast volgens het Jones model (Jones, 1991) om de discretionaire accruals te bepalen. Zoals hierboven reeds aangehaald zal het Jones model deze accruals schatten aan de hand van twee parameters, namelijk de historische waarde van de terreinen, gebouwen en machines en de wijziging in de bedrijfsopbrengsten. Positieve discretionaire accruals wijzen op opwaartse winstmanipulatie en negatieve op neerwaartse winstmanipulatie (Jones, 1991). In deze masterproef zal worden nagegaan of de winst wordt gemanipuleerd, waarbij Hypothese 1 al dan niet kan worden bevestigd. Er wordt gebruik gemaakt van de gekende formule in het Jones model, met name: TA it 1 REV = α A 1 + α it PPE it 1 A 2 + α it it 1 A 3 + ε it 1 A it it 1 24

34 Met: TA it A it 1 REV it PPE it α 1, α 2, α 3 ε it = totale accruals in jaar t voor ziekenhuis i = de totale activa in de balans in jaar t 1 voor ziekenhuis i = de verandering in bedrijfsopbrengsten tussen jaar t en jaar t 1 voor ziekenhuis i. = de historische waarde van terreinen, gebouwen en machines in het jaar t voor ziekenhuis i = parameters = storingsterm in het jaar t voor ziekenhuis i = de waarde van de geschatte discretionaire accruals De storingsterm ε it geeft aan of er aan earnings management wordt gedaan. Als deze storingsterm gelijk is aan nul, dan betekent dit dat er geen winstmanipulatie gebeurt. Er wordt dus via deze storingsterm een waarde van de geschatte discretionaire accruals bekomen. Om verwarring te vermijden, duiden we dit in het verder verloop van deze paper aan met de term DA it (de discretionaire accruals in jaar t voor ziekenhuis i ). Dus: DA it = TA it 1 REV α A 1 + α it PPE it 1 A 2 + α it it 1 A 3 it 1 A it 1 De totale accruals (TA it ) worden gemeten als de wijziging in operationele activa min de wijziging in operationele schulden min de wijziging in de niet-kas-kosten (Jones, 1991). Waarbij de operationele activa de som is van rubriek 3 (voorraden en bestellingen in uitvoering), rubriek 40/41 (vorderingen 1jr) en rubriek 490/1 (overlopende rekeningen). De operationele schulden is de som van rubriek 44 (lopende schulden), rubriek 46 (ontvangen vooruitbetalingen), rubriek 45 (schulden m.b.t. belastingen, bezoldigingen en sociale lasten), rubriek 47/48 (overige schulden) en rubriek 492/3 (overlopende rekeningen). Onder de nietkas-kosten worden rubriek 630 (afschrijvingen en waardeverminderingen op oprichtingskosten op IMVA en MVA), rubriek 631/4 (andere waardeverminderingen) en rubriek 635/636/637 (voorzieningen) gerekend (Christiaens & Vanhee, 2011; Trybou, 2015). 25

35 De discretionaire accrual-analyse volgens een multivariaat regressiemodel Tot slot wordt de onderzoeksvraag In welke mate manipuleren de Belgische ziekenhuizen hun winsten om binnen de range van het gemiddelde te blijven en welke factoren kunnen dit verklaren? aan de hand van de hypothesen 2 t.e.m. 6 getest. Om na te gaan in welke mate er gemanipuleerd wordt richting de gemiddelde waarde, worden er twee groepen gemaakt. Groep A zijn de ziekenhuizen met een winst onder de gemiddelde waarde en groep B de ziekenhuizen met een winst boven de gemiddelde waarde. Er wordt een regressievergelijking opgesteld, waarbij een uitgebreide verklaring volgt over de verschillende variabelen. DA it = β 0 + β 1 WINST voor DA it + β 2 WINST it 1 + β 3 DA it 1 + β 4 SUBS it + β 5 SCHULDGRAAD it + β 6 INHAALBEDRAGEN it + β 7 LOG(WN) it + ε Met: DA it WINST voor DA it WINST it 1 = de discretionaire accruals in jaar t voor ziekenhuis i = de winst in jaar t / totaal actief in jaar t 1 de discretionaire accruals in jaar t voor ziekenhuis i = de winst in jaar t 1 / totaal actief in jaar t 2 voor ziekenhuis i DA it 1 SUBS it SCHULDGRAAD it = de discretionaire accruals in jaar t 1 voor ziekenhuis i = de subsidies uitgedrukt als percentage van de totale bedrijfsopbrengsten in jaar t voor ziekenhuis i = de financiële schulden > 1jr in jaar t / totaal actief in jaar t voor ziekenhuis i INHAALBEDRAGEN it LOG(WN) it = geraamde inhaalbedragen in jaar t voor ziekenhuis i als percentage van de totale bedrijfsopbrengsten in jaar t voor ziekenhuis i = het natuurlijk logaritme van het aantal werknemers in FTE in jaar t voor ziekenhuis i De afhankelijke variabele DA it toont de discretionaire accruals die worden bepaald via de voorafgaande accrual-analyse volgens het Jones model. Deze variabele toont aan dat er winstmanipulatie kan plaatsvinden en is dus een waarde voor de gemanipuleerde winst. Er is 26

36 een neerwaartse winstmanipulatie wanneer de variabele negatief is en een opwaartse winstmanipulatie wanneer de variabele positief is. Om na te gaan in welke mate de Belgische ziekenhuizen hun winsten manipuleren naar de gemiddelde waarde wordt onafhankelijke variabele WINST voor DA it toegevoegd. Deze variabele WINST voor DA it is een waarde voor de ongemanipuleerde winst. De waarde wordt berekend door de winst in jaar t te delen door het totaal actief in jaar t 1 en dit te verminderen met de discretionaire accruals in jaar t voor ziekenhuis i. Deze waarde wordt bekeken voor de volledige groep en in de twee opgesplitste groepen, met name de groep A (zijnde de ziekenhuizen met een winst onder de gemiddelde waarde) en een groep B (zijnde de ziekenhuizen met een winst boven de gemiddelde waarde). Er wordt verwacht dat groep A meer opwaartse winstmanipulatie zal uitvoeren en groep B meer neerwaartse winstmanipulatie. Hypothese 2 wordt hierbij getest en de parameter β 1 zal negatief zijn als deze hypothese klopt (Leone & Van Horn, 2005). Er wordt immers verondersteld dat hoe verder de ongemanipuleerde winst verwijderd is van de gemiddelde waarde, hoe meer manipulatie zal worden uitgevoerd richting de gemiddelde waarde (hoe lager de ongemanipuleerde winst in groep A hoe meer manipulatie naar boven en hoe hoger de ongemanipuleerde winst in groep B hoe meer manipulatie naar beneden). Om de samenhang tussen de discretionaire accruals (de gemanipuleerde winsten) onderling of ten opzichte van de winst van het vorig boekjaar uit te sluiten zal ook nagegaan worden in welke mate er sprake is van een correlatie. Hiervoor worden de onafhankelijke variabele WINST it 1 en de onafhankelijke variabele DA it 1 toegevoegd. De onafhankelijke variabele WINST it 1 wordt bekomen door de winst in jaar t 1 te delen door het totaal actief in jaar t 2 voor ziekenhuis i. Deze waarde is noodzakelijk omdat de gemanipuleerde winsten positief gecorreleerd zijn met de winst van het vorig boekjaar (Kothari, Leone & Wasley, 2005). Verwacht wordt dat de parameter β 2 positief zal zijn want hoe lager (hoger) de winst in het vorig boekjaar, hoe lager (hoger) de gemanipuleerde winst zal zijn. De onafhankelijke variabele DA it 1 voegt de waarde van de gemanipuleerde winst van het voorgaande jaar toe om eventuele autocorrelatie aan te pakken (Leone & Van Horn, 2005). Het reversal effect duidt op het feit dat een neerwaartse sturing van de winst in het ene jaar zal 27

37 gevolgd worden door een opwaartse sturing in het andere jaar, zodat op termijn de som van alle accruals gelijk is aan nul. De parameter β 3 zal een negatieve coëfficiënt hebben als dit klopt. Er kan bijvoorbeeld gesteld worden dat als in groep A de gemanipuleerde winst van het voorgaande jaar veel opwaartse winstmanipulatie kent, de gemanipuleerde winst van het huidige boekjaar meer een neerwaartse winstmanipulatie zal hebben. Of subsidies een impact zullen hebben op de hoogte van de gemanipuleerde winst, wordt nagegaan door de onafhankelijke variabele SUBS it toe te voegen. De onafhankelijke variabele SUBS it is de subsidies uitgedrukt als percentage van de totale bedrijfsopbrengsten in jaar t voor ziekenhuis i. Deze variabele meet dus de mate waarin het ziekenhuis wordt gesubsidieerd door de overheid (Verbruggen, 2010). Door het feit dat ziekenhuizen kunnen kiezen tussen de sectorale boekhoudregeling en de vzw-boekhoudregeling is er geen éénduidige manier om de subsidies te berekenen. Zoals besproken onder Financiering van ziekenhuizen bevinden zich in de geldstromen vanuit de overheid werkingssubsidies en kapitaalsubsidies. Onder de werkingssubsidies wordt de verpleegdagprijs (rubriek 700) en het geraamde inhaalbedrag (rubriek 701) gerekend, die afkomstig zijn uit het BFM. De forfaits conventies RIZIV (rubriek 703) omvatten opbrengsten uit de RIZIV-conventies. Tot slot bevatten de bedrijfssubsidies (rubriek 740) opbrengsten uit (jaarlijks terugkerende) werkingssubsidies, zoals bijvoorbeeld de Sociale Maribel-inkomsten en de IBF-inkomsten (Kesteloot & Van Herck, 2015). Al deze werkingssubsidies bevinden zich onder de rubriek bedrijfsopbrengsten, maar niet ieder ziekenhuis maakt duidelijk deze opsplitsing via de jaarrekening. Hierdoor kunnen de werkingssubsidies niet altijd correct worden berekend. Bovendien boeken veel grote vzw s hun werkingssubsidies onder rubriek 73 (lidgelden, schenkingen, legaten en subsidies), hoewel dit hier niet thuis hoort. Met de kapitaalsubsidies worden de kapitaal- en interestsubsidies (VIPA-subsidies) bedoeld. Ze zijn terug te vinden onder de rubriek financiële opbrengsten (rubriek 753) of als onderdeel van de rubriek bedrijfsopbrengsten onder rubriek 73 (lidgelden, schenkingen, legaten en subsidies) (Kesteloot & Van Herck, 2015). Opnieuw is er is niet altijd een duidelijke opsplitsing aanwezig in deze laatste rubriek, waardoor de kapitaalsubsidies soms niet correct kunnen worden bekomen. Om geen verwarring en vertekende resultaten te krijgen, wordt beslist om enkel de jaarrekeningen van de ziekenhuizen die alle bovenstaande rubrieken volledig invullen mee te nemen in deze analyse, zodat er een correct overzicht is van de werkings- en kapitaalsubsidies. Er worden 347 jaarrekeningen weerhouden van de totale 560 jaarrekeningen. Het totaal van de subsidies moet dan gedeeld worden door de som van rubriek 70/74 (de totale bedrijfsopbrengsten) en rubriek 753 (kapitaal- 28

38 en interestsubsidies) zodoende de subsidies te kunnen uitdrukken als percentage van de totale bedrijfsopbrengsten. Rubriek 753 wordt meegenomen in de noemer gezien deze rubriek behoort tot de financiële opbrengsten en niet tot de bedrijfsopbrengsten. De onafhankelijke variabele SUBS it geeft aan in welke mate het ziekenhuis wordt gesubsidieerd door de overheid. Hypothese 3 die zegt dat ziekenhuizen hun winsten meer zullen manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze sterker gesubsidieerd zijn, wordt hierbij getest. De verwachting is dat indien er veel subsidies zijn, er een sturing is van de winst naar de gemiddelde waarde. De parameter β 4 zal een positieve coëfficiënt hebben als dit klopt. Om de invloed van het externe kapitaal na te gaan wordt een schuldgraad berekend. De onafhankelijke variabele SCHULDGRAAD it wordt berekend door de financiële schulden > 1jr in jaar t (rubriek 170/4) te delen door het totaal actief in jaar t voor ziekenhuis i. Deze variabele geeft aan hoeveel financiële schulden een ziekenhuis heeft, m.a.w. hoeveel schulden te wijten zijn aan een financiële overeenkomst met een derde (Kesteloot & Van Herck, 2015). Als Hypothese 4 (Ziekenhuizen zullen hun winsten meer manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze meer afhankelijk zijn van extern kapitaal.) correct is, wordt een positieve parameter β 5 verwacht. Er wordt immers verondersteld dat ziekenhuizen die sterk afhankelijk zijn van extern kapitaal hun winsten zullen manipuleren. Uit de studie van Van Herck (2003) blijkt dat instellingen met veel schulden er voordeel bij hebben om toch winsten te kunnen tonen, zodoende hun kredietwaardigheid te verhogen bij investeerders. Ook Bouwens et al. (2006) hebben reeds aangetoond dat Nederlandse ziekenhuizen nieuw kapitaal proberen aan te trekken onder gunstige voorwaarden. De onafhankelijke variabele INHAALBEDRAGEN it zijn de geraamde inhaalbedragen (rubriek 701) uitgedrukt als percentage van de totale bedrijfsopbrengsten in jaar t voor ziekenhuis i. Deze variabele meet dus de mate waarin het ziekenhuis afhankelijk is van de geraamde inhaalbedragen. Elk jaar moet het ziekenhuis een raming opmaken van het BFM waarop het recht meent te hebben. Dit is een inschatting, gezien het definitieve bedrag pas vaststaat bij de herziening van het budget en dat gebeurt pas vele jaren later. Door het feit dat het ziekenhuis dit zelf mag inschatten, kan dit een handig instrument zijn om aan winstmanipulatie te doen (Kesteloot & Van Herck, 2015). Hypothese 5 die stelt dat ziekenhuizen hun winsten meer zullen manipuleren richting de gemiddelde waarde, naarmate ze meer afhankelijk zijn van de geraamde inhaalbedragen, wordt hier getoetst. Hierbij wordt dus een positieve parameter β 6 verwacht. 29

39 Tot slot wordt ook de onafhankelijke variabele LOG(WN) it toegevoegd. Door het natuurlijk logaritme van het aantal werknemers in FTE jaar t voor ziekenhuis i te bekijken, wordt nagegaan of ziekenhuizen met veel werknemers vlugger hun winsten zullen manipuleren. Er wordt geopteerd voor het natuurlijk logaritme omdat grote ziekenhuizen het gemiddeld aantal werknemers omhoog trekken. Hypothese 6 wordt getest omdat er wordt uitgegaan van het idee dat ziekenhuizen met veel werknemers de incentive hebben om winsten naar beneden te manipuleren zodoende hogere looneisen te vermijden (Van Herck, 2003). Veel werknemers betekent immers een hogere loonkost en ook meer macht voor de vakbonden die druk kunnen zetten op de looneisen. De parameter β 7 zal dus een negatieve coëfficiënt hebben als dit klopt. In 28 jaarrekeningen volgens het volledig schema waren onvoldoende rubrieken ingevuld om de analyse te kunnen uitvoeren. Acht ziekenhuizen hadden ook geen gegevens over 2005 in hun jaarrekening van 2006, waardoor berekeningen in functie van het vorige boekjaar niet konden worden uitgevoerd voor de jaarrekening van

40 4. Resultaten 4.1. De gemiddelde waarde De gemiddelde waarde van het structurele bedrijfsresultaat wordt berekend per boekjaar voor de 70 ziekenhuizen. Tabel 4 toont het overzicht van deze waarden. Wat betreft het structurele bedrijfsresultaat is er in 2013 een gemiddelde waarde van euro. Dit is een iets lagere waarde dan het structurele bedrijfsresultaat dat bekomen wordt in de MAHA-studie van Zoals hierboven al vermeld hadden de 92 algemene ziekenhuizen die deelnamen aan deze MAHA-studie een structureel bedrijfsresultaat van 66 miljoen euro in Dit betekent een gemiddelde van euro per ziekenhuis. De gemiddelde waarde van het structurele bedrijfsresultaat van de 70 ziekenhuizen, bekeken over de ganse periode van acht jaar, bedraagt euro. Dit bevestigt dat er een negatieve evolutie is in de laatste jaren, zoals ook aangetoond in de MAHA-studie. Tabel 4: Gemiddelde waarden van het structurele bedrijfsresultaat (uitgedrukt in euro) Jaartal Gemiddelde Standaard Minimum Mediaan Maximum deviatie Ook de gemiddelde waarde van het uiteindelijke resultaat wordt berekend per boekjaar voor de 70 ziekenhuizen. Tabel 5 toont het overzicht van deze waarden. Het resultaat bekomen in de MAHA-studie bedraagt 126 miljoen euro voor de 92 ziekenhuizen in 2013, omgerekend euro gemiddeld per ziekenhuis. Voor de dataset van de 70 ziekenhuizen ligt deze gemiddelde waarde in 2013 iets lager, met name euro. De gemiddelde waarde 31

41 bekeken over de termijn van acht jaar bedraagt euro. Dit laatste bedrag zal gebruikt worden bij de verdere gegevensanalyse wanneer gesproken wordt over de gemiddelde waarde. Tabel 5: Gemiddelde waarden van het uiteindelijke resultaat (uitgedrukt in euro) Jaartal Gemiddelde Standaard Minimum Mediaan Maximum deviatie De distributie-analyse Via de distributie-analyse van Burgstahler en Dichev (1997) wordt het sturen van de winst gemeten door abnormale discontinuïteiten in de verdeling van de winstcijfers te bekijken. De winst van het huidig boekjaar min de winst van het vorig boekjaar, gedeeld door het totaal actief van het vorig boekjaar wordt berekend voor de acht boekjaren van de 70 ziekenhuizen. Alle resultaten worden uitgezet in een histogram die de verdeling van de winstcijfers toont (figuur 1). Een abnormale discontinuïteit rond het nulpunt is hier niet duidelijk zichtbaar. Wel is het aantal observaties in het interval net onder de nul iets hoger dan het aantal observaties net boven de nul, dus kleine negatieve winsten komen iets vaker voor dan kleine positieve winsten. Dus beperkte verliezen worden niet noodzakelijk omgezet naar kleine winsten net boven nul. 32

42 Figuur 1: Verdeling van de winstcijfers 4.3. De discretionaire accrual-analyse volgens het Jones model Zoals hierboven reeds beschreven, wordt de accrual-analyse volgens het Jones model (Jones, 1991) toegepast om de discretionaire accruals (DA it ) te bepalen. In dit model worden de accruals geschat aan de hand van twee parameters, namelijk de historische waarde van de terreinen, gebouwen en machines (PPE it ) en de wijziging in de bedrijfsopbrengsten ( REV it ). Beiden worden geschaald door de totale activa van het vorig boekjaar (A it 1 ). In tabel 6 zijn de beschrijvende statistieken van deze dataset te zien voor deze parameters. Hierbij is duidelijk de grote spreiding in de data te zien. De gemiddelde cijfers worden sterk omhoog getrokken door de grote ziekenhuizen en liggen veel hoger dan de mediaan. 33