Onderzoek naar het aandeel van klantenen leverancierskrediet in het balanstotaal

Transcriptie

1 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR Onderzoek naar het aandeel van klantenen leverancierskrediet in het balanstotaal Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Toon Limpens onder leiding van Prof. Ir. Ludo Theunissen

2

3

4

5 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR Onderzoek naar het aandeel van klantenen leverancierskrediet in het balanstotaal Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Toon Limpens onder leiding van Prof. Ir. Ludo Theunissen

6 PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Toon Limpens

7 Voorwoord Als eerste wil ik Prof. Ir. Ludo Theunissen bedanken om het onderwerp van deze masterproef aan te bieden en om mij de kans te gaven deze masterproef te schrijven. Verder wil ik hem ook bedanken om steeds beschikbaar te zijn voor vragen, om feedback te geven, het geven van een kritische kijk en om mij de kans te geven aanwezig te zijn op een informatienamiddag over credit management. Deze masterproef heeft mij een beter inzicht gegeven in het gebruik van handelskrediet door bedrijven, een inzicht in de verscheidenheid van bedrijven en een inzicht in het functioneren van bedrijven in het algemeen. Daarnaast wil ik Virginie Mataigne bedanken om steeds aanwezig te zijn bij feedbackmomenten. Haar gerichte vragen en opmerkingen hebben mij geholpen om deze masterproef vorm te geven en bij te schaven. Als laatste wil ik Myriam Heyvaert en Leen Goethals bedanken voor het nalezen van deze masterproef en wil ik mijn ouders bedanken voor de steun die ze mij gaven tijdens mijn studies. I

8 II

9 Inhoudsopgave Voorwoord... I Inhoudsopgave... III Lijst van de tabellen... IV Lijst van de Figuren... V Lijst van de gebruikte afkortingen... VI 1. Inleiding Literatuur en hypotheses Handelskrediet Determinanten van handelskrediet en hypotheses Klantenkrediet Leverancierskrediet Methodologie Keuze van de sectoren Dataverzameling Variabelen klantenkrediet Afhankelijke variabele Onafhankelijke variabelen Variabelen Leverancierskrediet Afhankelijke Variabelen Onafhankelijke variabelen Resultaten Beschrijvende Statistiek Regressieanalyse Klantenkrediet Leverancierskrediet Conclusie Bibliografie... VI Bijlagen... IX III

10 Lijst van de tabellen Tabel 1 Overzicht van de hypothesen en verwacht effect Tabel 2 Tabel 3 Aandeel handelsvorderingen in het balanstotaal, aandeel leverancierskrediet in het balanstotaal en asset turnover op basis van globalisaties NBB (2011) Verdeling van de aard van het schema over de verschillende sectoren (cijfers in percentages) Tabel 4 Balansstructuur van gemiddeld bedrijf op basis van gemiddelde van absolute cijfers Tabel 5 Structuur van het handelskrediet op basis van Tabel Tabel 6 Gemiddelden van het aandeel van verschillende balansposten in het balanstotaal Tabel 7 Structuur van het handelskrediet gerelateerd tot de bedrijfsactiva in relatieve cijfers.. 34 Tabel 8 Financiële activa en bedrijfsactiva Tabel 9 Correlatiematrix voor de sector PU 250, klantenkrediet Tabel 10 Correlatiematrix voor de sector PU 340, klantenkrediet Tabel 11 Resultaten regressies i.v.m. handelsvorderingen Tabel 12 Samenvatting van de regressieresultaten, klantenkrediet Tabel 13 Correlatiematrix voor de sector PU 250, leverancierskrediet Tabel 14 Correlatiematrix voor de sector PU 270 leverancierskrediet Tabel 15 Resultaten regressies i.v.m. handelsschulden Tabel 16 Correlatiematrix materiële vaste activa en liquide middelen t.o.v. bedrijfsactiva Tabel 17 Samenvatting van de regressieresultaten, leverancierskrediet Tabel 18 Tabel 19 Tabel 20 Tabel 21 Tabel 22 Tabel 23 Tabel 24 Tabel 25 Tabel 26 Tabel 27 Overzicht NACE-BEL 2008 codes per gebruikte sector... IX Structuur van de bedrijfsactiva op basis van gemiddelden in absolute cijfers... X Gemiddelden van het aandeel van verschillende balansposten in het balanstotaal, zonder outliers in eigen vermogen/totale activa en handelsschulden/bedrijfsactiva... XI Samenstelling van de bedrijfsactiva... XIII Correlatiematrix voor de sector PU 270, klantenkrediet... XIV Correlatiematrix voor de sector PU 3101, klantenkrediet... XIV Correlatiematrix voor de sector PU 3102, klantenkrediet... XV Correlatiematrix voor de sector PU 340, leverancierskrediet... XVI Correlatiematrix voor de sector PU 3101, leverancierskrediet... XVII Correlatiematrix voor de sector PU 3102, leverancierskrediet... XVIII IV

11 Lijst van de Figuren Figuur 1 Berekening van de bedrijfsactiva Figuur 2 Aantal dagen klantenkrediet en asset turnover Figuur 3 Verdeling van de aard van het schema over de verschillende sectoren (cijfers in percentages) V

12 Lijst van de gebruikte afkortingen NBB PU 250 PU 270 PU 3101 PU 3102 PU 340 ROBA MVA Nationale Bank van België Sector productie van uitrustingsgoederen (behalve auto-industrie) Sector productie van voedings- en genotsmiddelen (behalve zetmeel en voeders voor dieren) Sector groothandel Sector kleinhandel Sector diensten aan ondernemingen en particulieren Return on Business Assets Materiële vaste activa VI

13 1. Inleiding In deze masterproef zullen we het aandeel handelskrediet in het balanstotaal onderzoeken. Handelskrediet is een vorm van krediet die wordt verleend door een bedrijf aan een ander bedrijf in een klant leverancier relatie. We vinden handelskrediet bijgevolg in twee vormen terug in de balans. Aan de actiefzijde enerzijds in de vorm van handelsvorderingen ten opzichte van de klanten van een bedrijf en aan de passiefzijde anderzijds in de vorm van handelsschulden ten opzichte van de leveranciers van een bedrijf. Hoewel het hier in feite om één en dezelfde vorm van krediet gaat vanuit een verschillend standpunt, worden klanten- en leverancierskrediet elk beïnvloed door verschillende factoren. Handelskrediet vormt een belangrijk onderdeel van het working capital van een bedrijf en is op die manier een belangrijk operationeel middel. Een grondig inzicht in de determinanten van deze vorm van krediet zal zorgen voor een beter begrip van working capital. In dit werkstuk trachten we vast te stellen door welke bedrijfsspecifieke eigenschappen deze beide vormen van handelskrediet worden beïnvloed en gaan we na of er verschillen zijn in het gebruik van handelskrediet tussen enkele sectoren. We voeren onderzoek naar het gebruik van handelskrediet in Belgische ondernemingen. Uit wetenschappelijk onderzoek naar handelskrediet, onder meer door Petersen en Rajan (1997), blijkt dat we kleine ondernemingen niet kunnen negeren. Hierdoor worden we geconfronteerd met een specifiek probleem in de Belgische context. In onderzoek naar klantenkrediet wordt namelijk vaak gebruik gemaakt het aantal dagen klantenkrediet van een bedrijf. Belgische kleine ondernemingen zijn echter niet verplicht om hun omzet te rapporteren en omzet is een belangrijk element van dit kengetal. In deze masterproef zullen we bijgevolg gebruik maken van het aandeel handelskrediet in het balanstotaal om het gebruik van handelskrediet te onderzoeken. In de literatuur vinden we verschillende theorieën die het gebruik van handelskrediet verklaren. Vanuit deze literatuur identificeren we enkele bedrijfsspecifieke determinanten die het aandeel klanten- en leverancierskrediet in de balans kunnen beïnvloeden. Op basis van Belfirst van Bureau van Dijk stellen we 5 steekproeven uit 5 sectoren (productie van uitrustingsgoederen, productie van voedings- en genotsmiddelen, groothandel, kleinhandel en diensten aan ondernemingen en particulieren) samen. Door middel van regressieanalyse testen we onze hypotheses i.v.m. de determinanten van handelskrediet. We kunnen een groot deel van de effecten van deze determinanten bevestigen. We worden echter ook geconfronteerd met enkele beperkingen als gevolg van het gebruik van handelskrediet gerelateerd tot het balanstotaal. 1

14 We beginnen deze masterproef met een eerste deel waar we een algemene bespreking geven van de literatuur over handelskrediet. Vervolgens identificeren we de determinanten van handelskrediet en stellen we de hypotheses op die later gebruikt zullen worden in het empirisch onderzoek. In een tweede deel bespreken we hoe de steekproeven werden opgesteld en leggen we uit welke variabelen zullen gebruikt worden in de regressieanalyse. In deel drie bespreken we de hypotheses op basis van de resultaten van regressieanalyses in 5 sectoren. Als laatste besluiten we deze masterproef met een conclusie van de resultaten en enkele slotbemerkingen. 2

15 2. Literatuur en hypotheses 2.1. Handelskrediet Onder handelskrediet wordt een schuld verstaan die ontstaat ten opzichte van een leverancier als gevolg van verkoopsvoorwaarden die de klant toestaan uitgesteld te betalen (Ng, Smith and Smith, 1999). We spreken van leverancierskrediet, handelsschulden of schulden ten opzichte van leveranciers wanneer een bedrijf betalingsuitstel krijgt van haar leveranciers. We spreken van klantenkrediet, handelsvorderingen of vorderingen ten opzichte van klanten wanneer een bedrijf betalingsuitstel verleent aan haar klanten. Deze vorm van krediet kan worden gesitueerd in een groter geheel van verkoopsvoorwaarden waarbij de klant kan worden gevraagd om ofwel vóór de levering van het product (prepayment, cash before delivery (CBD)), bij levering van het product (Cash on Delivery (COD)) of na de levering van het product te betalen (Postpayment, Trade Credit) (Ng et al., 1999). Deze laatste vorm kan op zich nog eens worden onderverdeeld in leverancierskrediet zonder korting voor contante betaling (net terms) of met korting voor contante betaling (two-part terms). Deze korting voor contante betaling is een vorm van financiële korting. Ng et al. (1999) identificeren 2/10 net 30 als de meest voorkomende vorm van leverancierskrediet met korting voor contante betaling. Deze notatie moet gelezen worden als een betalingstermijn van 30 dagen met een korting van 2% in geval van een betaling binnen de tien dagen. Deze termijn van 30 dagen laat blijken dat handelskrediet typisch een korte termijn krediet is. In de literatuur zijn hiervoor enkele verklaringen te vinden. Volgens de transactionele theorie van Ferris (1981) heeft handelskrediet tot doel om korte termijn discontinuïteiten in geldvoorraad en de daarbij horende financieringskosten te vermijden (infra). Een andere mogelijke verklaring is dat handelskrediet zijn voordelen verliest op het moment dat het geleverde product verwerkt wordt door de klant (Burkart en Ellingsen, 2004). Als het goed is opgegaan in de productie van de klant kan de leverancier het niet meer terugvorderen in geval van faling. Mocht de leverancier zijn klanten op lange termijn krediet toestaan, stijgt het risico op wanbetaling. Burkart, Ellingsen en Giannetti (2005) vinden verder dat een grote groep bedrijven klantenkrediet krijgt aangeboden zonder financiële korting (net terms). Zij vinden in hun onderzoek dat een meerderheid van bedrijven handelskrediet toegestaan krijgt tegen eerder lage kosten. Vooral grote bedrijven zouden financiële kortingen aangeboden krijgen. Vele auteurs wijzen op de hoge opportuniteitskost in de vorm van een impliciete effectieve interestvoet als gevolg van deze two-part terms. Leverancierskrediet van de vorm 2/10 net 30 stemt overeen met een jaarlijkse effectieve interestvoet van 44,6% (Smith, 1987; Petersen and Rajan, 3

16 1997). Dit zou het gebruik van handelskrediet duurder maken ten opzichte van bankkrediet. De literatuur voorziet enkele verklaringen waarom bedrijven dan toch gebruik zouden maken van handelskrediet. Er zijn verschillende uiteenlopende theorieën terug te vinden in de literatuur die het gebruik van handelskrediet trachten te verklaren. Schwartz (1974) onderscheidt een financieel en een transactioneel motief bij de verstrekking van handelsschulden. Het transactioneel motief houdt volgens Ferris (1981) in dat de klant er baat bij kan hebben om uitstaande bedragen ten opzichte van zijn leverancier te laten accumuleren en deze dan in één keer te betalen. Zonder een bepaalde betalingstermijn zouden bedrijven immers bij levering moeten betalen (Cash on Delivery (COD)). Daarenboven zijn er transactiekosten verbonden aan het verhandelen van liquide middelen. Een onzekere levertermijn zorgt dan voor het ontstaan van een voorraad van zowel geld als goederen uit voorzorg, precautionary money holdings (Elliehausen and Wolken, 1993). Door de uitwisseling van geld en goederen van elkaar te scheiden, kan men deze transactiekosten doen dalen. Deze transactionele theorie kan verklaren waarom handelskrediet wordt verstrekt voor een kortere termijn. Zoals hoger is vermeld, heeft handelskrediet slechts tot doel om korte termijn discontinuïteiten in geldvoorraad en de daarbij horende financieringskosten te vermijden. Ferris (1981) stelt dat door zijn korte termijn handelskrediet een handelsinstrument is eerder dan een financieringsinstrument. Via het financieel motief kan de leverancier klanten ondersteunen die een tekort hebben aan financiële middelen. Indien de leverancier minder credit constraint is dan zijn klant, zal deze gemakkelijker aan financiële middelen geraken. Door gebruik te maken van zijn eigen, gunstigere financiële positie kan de leverancier geld lenen via financiële instellingen of op de financiële markt (Emery, 1984). Dit zal gebeuren tegen een lagere kost. Via de verstrekking van klantenkrediet kan de leverancier vervolgens klanten ondersteunen die zich in financiële moeilijkheden bevinden. Deze theorie wordt ook de liquidity theory genoemd. Schwartz (1974) argumenteert dat de leverancier hier ook baat bij heeft indien deze een lange termijn relatie heeft met zijn klanten. Door het verstrekken van leverancierskrediet geniet de leverancier niet alleen van de impliciete interestinkomsten, maar ook van de toekomstige verkopen aan deze klanten. Deze theorie heeft tot gevolg dat grotere bedrijven, die doorgaans toegang hebben tot meer financiële middelen, meer handelskrediet zullen verstrekken. Schwartz (1974) stelt ook dat in tijden van monetaire contracties in de economie, handelskrediet als een alternatieve bron van financiering kan dienen voor financieel kwetsbare bedrijven. Bedrijven die vóór de monetaire contracties nog net aanspraak konden maken op bankleningen zullen door dit monetair restrictief klimaat geen bankkrediet meer kunnen krijgen. Nilsen (2002) vindt dat vooral kleine bedrijven minder financiering kunnen genieten van banken en 4

17 daardoor meer aangewezen zijn op handelskrediet. Op die manier zorgt handelskrediet ervoor dat de gevolgen van deze restrictieve maatregelen deels worden verzacht. Grote bedrijven kunnen wel nog gebruik blijven maken van bankkrediet. Smith (1987) wijst daarnaast ook op het belang van informatie-asymmetrie als verklaring voor het bestaan van handelskrediet. De leverancier kan trachten de kredietwaardigheid van zijn klanten in te schatten door te onderzoeken of de klant al dan niet ingaat op de aangeboden financiële korting. Indien de klant de korting voor snelle betaling aan zich laat voorbijgaan, kan dit erop wijzen dat de klant zich in een ongunstige financiële situatie bevindt. De leverancier kan handelskrediet bijgevolg gebruiken als een screening device; hij kan vervolgens beslissen om niet langer leverancierskrediet aan te bieden en telkens cash on delivery (COD) te eisen als hij van oordeel is dat de klant een groot risico heeft op faling. Smith (1987) wijst er echter ook op dat de leverancier er belang bij kan hebben om bepaalde klanten toch leverancierskrediet aan te bieden. In geval van nonsalvageable investments in de klant, heeft de leverancier er baat bij deze investeringen te beschermen en deze klant alsnog krediet te verschaffen. Ng, Smith and Smith (1999) gaan verder in op deze informatie-asymmetrie door te stellen dat de leverancier een relatief voordeel heeft ten opzichte van financiële instellingen. De leverancier verkrijgt immers informatie over de kredietwaardigheid van zijn klanten als een kosteloos bijproduct als gevolg van de verkoopfunctie. Financiële instellingen daarentegen moeten investeren in kredietwaardigheidsonderzoek om deze informatie te verkrijgen. Daarenboven beschikt de leverancier over een netwerk van gelijkaardige klanten; dit stelt hem in staat om de kredietwaardigheid van onderling vergelijkbare klanten te beoordelen. Bovendien kan hij op basis van informatie van zijn volledig klantenbestand bepalen of problemen bij een klant bedrijf-specifiek zijn of betrekking hebben op de volledige sector. Verder heeft de leverancier het recht om goederen terug te vorderen indien de klant deze nog niet heeft betaald in geval van faling. De relatieve waarde van dit goed zal hoger zijn voor de leverancier van het goed dan voor de financiële instelling. In dit opzicht heeft de leverancier opnieuw een relatief voordeel ten opzichte van de financiële instelling (Petersen and Rajan, 1997). Petersen and Rajan (1997) onderscheiden eveneens een aantal theorieën. Vooreerst zijn er financing advantage theories; de leverancier heeft namelijk een relatief voordeel omwille van een aantal redenen. Zoals Smith (1987) aanhaalde zijn leveranciers beter in staat informatie over hun klant te verzamelen. Petersen and Rajan voegen daaraan toe dat de leverancier ook vaker de klant bezoekt, waardoor hij zich een beter beeld kan vormen over de werkelijke situatie van de klant. In het geval er weinig substituten beschikbaar zijn voor het product van de leverancier, 5

18 kan de leverancier zijn marktmacht gebruiken als de klant beslissingen neemt die de kans op terugbetaling verkleinen. In geval van faling van de klant is de leverancier ook beter in staat om de nog niet verwerkte voorraad van geleverde goederen in beslag te nemen en opnieuw te verkopen. De leverancier beschikt namelijk over een netwerk van gelijkaardige klanten. Dit in tegenstelling tot financiële instellingen. Als tweede is er de price discrimination theory. Deze stelt dat de leverancier in staat is de effectieve prijs voor haar klanten te beïnvloeden door haar kredietvoorwaarden aan te passen. Op deze manier kan ze klanten ondersteunen die zich in moeilijkheden bevinden. Biais en Gollier (1997) bekijken handelskrediet via signaling theory. Financiële instellingen baseren zich volgens deze theorie op de aanwezigheid van leverancierskrediet in de beoordeling van de kredietwaardigheid van hun klanten. Financiële instellingen worden namelijk geconfronteerd met een adverse selection (infra) probleem en de aanwezigheid van leverancierskrediet kan worden geïnterpreteerd als een signaal dat het bedrijf als kredietwaardig wordt aanzien door haar leveranciers. Een laatste belangrijke theorie in de literatuur is de product quality theory. Deze theorie wijst op handelskrediet als een manier om de kwaliteit van een geleverd product te onderzoeken vooraleer de klant het moet betalen (Smith, 1987; Long et al., 1993). Vooral bedrijven die nog geen sterke reputatie hebben opgebouwd, zullen volgens deze theorie meer handelskrediet verstrekken. Bastos en Pindado (2007) wijzen op een adverse selection probleem enerzijds en een moral hazard probleem anderzijds. Het adverse selection probleem houdt in dat de klant niet ex ante kan weten of het product van een leverancier voldoet aan zijn kwaliteitseisen. De klant kan hierdoor worden weerhouden het product te kopen. Door de klant de tijd te geven om voor de betaling het product grondig te controleren wordt dit probleem deels verholpen. Hoe langer de leverancier handelskrediet toestaat, hoe kleiner het adverse selection probleem. Als het product geleverd is, ontstaat er een moral hazard probleem in hoofde van de leverancier. Ex post is de leverancier onzeker of de klant de geleverde producten wel zal betalen; naarmate men de betalingstermijn aan de klant verlengt, wordt het moral hazard probleem groter. Volgens Bastos en Pindado (2007) zal de optimale trade credit policy ontstaan in het evenwicht van beide effecten. Volgens deze theorie zullen sectoren waar geleverde producten aan een grondige kwaliteitscontrole onderworpen moeten worden meer handelskrediet verlenen dan sectoren waar dit niet noodzakelijk is. 6

19 2.2. Determinanten van handelskrediet en hypotheses Vanuit deze theoretische basis kan men factoren identificeren die het aandeel van handelskrediet in het balanstotaal kunnen beïnvloeden. We bespreken dit afzonderlijk voor klantenkrediet en leverancierskrediet aangezien de determinanten voor beide perspectieven kunnen verschillen Klantenkrediet Grootte en leeftijd Zoals Schwartz (1974) suggereert met zijn financieel motief zouden bedrijven die meer financiële middelen hebben, meer handelskrediet verstrekken. Petersen en Rajan (1997) benaderen de financiële toestand van het bedrijf door de grootte en de leeftijd van het bedrijf, uitgedrukt als het natuurlijk logaritme van de totale activa en het natuurlijk logaritme van de leeftijd van het bedrijf. Oudere en grotere bedrijven bieden volgens deze theorie meer klantenkrediet aan. De product quality theory langs de andere kant voorspelt dat kleinere bedrijven meer klantenkrediet aanbieden. Volgens deze theorie gebruiken bedrijven klantenkrediet als een vorm van kwaliteitsgarantie. Grotere en oudere bedrijven hebben al een sterke reputatie opgebouwd zullen en daardoor minder klantenkrediet kunnen toestaan. Kleinere en jongere bedrijven hebben nog geen sterke reputatie kunnen opbouwen en zullen daardoor meer klantenkrediet aanbieden als kwaliteitsgarantie (Long et al, 1993). Hypothese 1a Hypothese 1b Grootte en leeftijd van een bedrijf zijn positief gerelateerd aan de aangeboden hoeveelheid klantenkrediet. Grootte en leeftijd van een bedrijf zijn negatief gerelateerd aan de aangeboden hoeveelheid klantenkrediet. Voorraden Bougheas, Mateut en Mizen (2009) stellen dat bedrijven een incentive hebben om meer handelskrediet aan te bieden en op die manier nieuwe verkopen te promoten waardoor zowel de omzet stijgt als de voorraadkosten dalen. Men beschouwt voorraden en klantenvorderingen bijgevolg binnen een trade-off. Verder kunnen we verwachten dat het effect van voorraden op handelsvorderingen geringer zal zijn voor bedrijven in dienstensectoren. In vergelijking met productiebedrijven moeten deze bedrijven minder voorraden aanhouden voor hun activiteiten. Hypothese2 We verwachten een negatief verband tussen voorraden en de hoeveelheid klantenkrediet die een bedrijf aanhoudt. 7

20 Liquide middelen De liquidity theory voorspelt dat bedrijven met meer liquide middelen in hun bezit, meer handelskrediet zullen aanbieden (Emery, 1984). In die zin kan men een positieve relatie verwachten tussen de liquiditeitspositie van een bedrijf en de mate waarin het klantenkrediet toestaat (Nadiri, 1969; Ng et al.,1999). Kestens, Van Cauwenberge en Vander Bauwhede (2012) wijzen erop dat bedrijven een hoge liquiditeit kunnen nastreven als prestatiemaatstaf (Bougheas et al., 2009). Bedrijven zullen in dat geval hun liquide middelen niet investeren in handelsdebiteuren. In dit opzicht kan een negatieve relatie worden verwacht tussen de voorraad liquide middelen van een bedrijf en de hoeveelheid handelskrediet die het aanbiedt aan haar klanten. Volgens de transactionele theorie van Ferris (1981) zal eveneens een negatieve relatie worden teruggevonden tussen liquide middelen en de hoeveelheid aangeboden klantenkrediet. De aanwezigheid van klantenkrediet zorgt ervoor dat een bedrijf minder precautionary money holdings moet aanhouden. Hoe meer een bedrijf klantenkrediet verstrekt, hoe minder cash on hand het nodig heeft uit voorzorg. Hypothese 3a Hypothese 3b Er is een positieve relatie tussen de hoeveelheid liquide middelen in een bedrijf en het aandeel klantenkrediet in het balanstotaal Er is een negatieve relatie tussen de liquiditeitspositie van een bedrijf en het aandeel klantenkrediet in het balanstotaal Intern gegenereerde middelen In navolging van Petersen en Rajan (1997) verwachten we een positieve relatie tussen intern gegeneerde middelen en de hoeveelheid klantenkrediet die een bedrijf verstrekt. Deze bedrijven hebben namelijk meer financiële middelen die ze kunnen vrijmaken om te investeren in handelsvorderingen. Hypothese 4 Er is een positief verband tussen de intern gegeneerde middelen van een bedrijf en de hoeveelheid klantenkrediet die het aanbiedt. Rendabiliteit Bastos en Pindado (2007) stellen dat de rendabiliteit van een bedrijf de negatieve effecten van het adverse selection probleem kan verminderen. In navolging van de product quality theory zou dit betekenen dat een bedrijf minder klantenkrediet moet aanbieden. Men kan bijgevolg een negatieve relatie verwachten tussen de rendabiliteit van een bedrijf en de hoeveelheid handelsvorderingen. Deze hypothese is nauw verwant aan hypothese 4, beide determinanten (ROBA en intern gegenereerde middelen) zijn rendabiliteitsmaatstaven. 8

21 Hypothese 5 Er is een negatieve relatie tussen rendabiliteit en het aandeel klantenkrediet in het totaal der activa. Producteigenschappen en sector Bedrijven die producten verkopen waarvoor een uitgebreidere kwaliteitscontrole noodzakelijk is, zullen volgens de product quality theory meer handelskrediet verstrekken (Biais and Gollier, 1997). Burkart et al. (2005) voorziet een overzicht van sectoren die gedifferentieerde goederen, gestandaardiseerde goederen of diensten verkopen. We verwachten dat bedrijven in sectoren waar gedifferentieerde goederen verkocht worden, meer handelskrediet zullen toekennen. Hypothese 6 In sectoren waar producten verkocht worden waarvoor een uitgebreidere kwaliteitscontrole noodzakelijk is, zullen bedrijven meer handelskrediet toekennen Leverancierskrediet Grootte Grotere bedrijven hebben gemakkelijker toegang tot een verscheidenheid aan financiële middelen. Ze zijn minder credit constraint en zullen bijgevolg minder gebruik moeten maken van duur leverancierskrediet (Kestens et al.). Kleinere bedrijven zijn anderzijds meer credit constraint. Kleine bedrijven kennen doorgaans ook een sterke groei waardoor hun vraag naar leverancierskrediet zal stijgen (Petersen and Rajan, 1997). We verwachten dat er een negatief verband is tussen de grootte van een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet die het gebruikt. Hypothese 7 Er is een negatieve relatie tussen de grootte van een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet die het gebruikt. Vaste activa Bedrijven met meer vaste activa zullen gemakkelijker hypothecaire kredieten kunnen krijgen bij financiële instellingen op basis van deze activa. Deze bedrijven zullen daarom minder afhankelijk zijn van andere vormen van financiering, zoals leverancierskrediet (Nilsen, 2002). Bastos en Pindado (2007) vullen deze stelling aan door te stellen dat vaste activa de informatie-asymmetrie tussen bedrijven en banken verlichten waardoor het adverse selection probleem bij banken vermindert. We verwachten een negatief verband tussen de vaste activa die een bedrijf bezit en de hoeveelheid handelsschulden die het gebruikt. We willen erop wijzen dat de hypothecaire kredieten die verkregen worden op vaste activa, vaak effectief gebruikt zullen worden ter financiering van deze vaste activa en niet beschikbaar zullen zijn voor andere zaken. Een bedrijf heeft echter ook de mogelijkheid zijn vaste activa te financieren met eigen vermogen. Het bedrijf kan nog niet opgevraagd kapitaal gebruiken of ervoor kiezen nieuw 9

22 aandelenkapitaal uit te geven. De pecking order theory (Myers and Majluf, 1984) leert ons dat bedrijven hier niet onmiddellijk de voorkeur aan geven, maar het behoort tot de mogelijkheden. Een bedrijf kan in dit geval hypothecair krediet ontvangen op bepaalde vaste activa die al gefinancierd werden met eigen vermogen. Hypothese 8 Er is een negatieve relatie tussen vaste activa in een bedrijf en het aandeel leverancierskrediet op het totaal der passiva. Voorraden Petersen en Rajan (1997) stellen dat het relatief financieel voordeel van een leverancier ten opzichte van financiële instellingen stijgt naarmate de liquidatiewaarde van de activa van zijn klant groter is. In het geval dat de klant failliet gaat, kan de leverancier eerder geleverde producten terugvorderen en deze opnieuw verkopen. De leverancier beschikt namelijk over een netwerk van gelijkaardige klanten en is op die manier beter in staat de goederen opnieuw door te verkopen. We verwachten dat klanten met een grotere voorraad grondstoffen (en in mindere mate goederen in bewerking en gereed product) meer leverancierskrediet zullen ontvangen (Choi and Kim, 2005). Hypothese 9 Er is een positief verband tussen voorraden in een bedrijf en het aandeel leverancierskrediet in het balanstotaal. Burkart et al. (2005) beschrijven deze theorie als de collateral hypothesis. Zij stellen dat het effect van voorraden op leverancierskrediet meer uitgesproken zal zijn voor sectoren waarin gedifferentieerde goederen worden verkocht. Het relatief voordeel van leveranciers ten opzichte van financiële instellingen is groter in het geval van gedifferentieerde goederen. Het verschil in waardering van het geleverde tussen de leverancier en de financiële instelling zal groter zijn voor gedifferentieerde goederen. Ook hier kunnen we verwachten dat het effect van voorraden op handelsschulden geringer zal zijn voor dienstenbedrijven dan voor productiebedrijven, Burkart et al. (2005) stellen dat diensten geen collateral value hebben. De database in dit werkstuk staat niet toe om na te gaan uit welke sectoren de leveranciers van een bedrijf afkomstig zijn; we zullen ons moeten beperken tot hypothese 10. Hypothese 10 Het effect van voorraad grondstoffen in een bedrijf op het aandeel leverancierskrediet in het balanstotaal is meer uitgesproken voor sectoren waarin gehandeld wordt in gedifferentieerde goederen. Klantenkrediet Korte-termijn activa kunnen worden gezien als een maatstaf voor de vraag naar korte-termijn financiering; dit is het matching principle. Het matching principle in finance stelt dat lange-termijn 10

23 respectievelijk korte-termijn activa gefinancierd moeten worden met lange-termijn respectievelijk korte termijn passiva (Deloof and Jeger, 1999). Bedrijven die dit principe volgen, zullen trachten hun handelsvorderingen te financieren met korte-termijn schulden. We verwachten dat bedrijven die meer klantenkrediet verlenen meer leverancierskrediet zullen gebruiken (Petersen and Rajan, 1997; Deloof and Jegers, 1999). Hypothese 11 Er is een positief verband tussen het aandeel klantenkrediet in totale activa en het aandeel leverancierskrediet in totale passiva. Liquide middelen Bedrijven met een grote voorraad aan liquide middelen zullen geneigd zijn deze middelen te gebruiken om hun aankopen te betalen. Ze zullen geen gebruik maken van duurder leverancierskrediet (Nilsen, 2002). Bedrijven die een kastekort hebben, zullen dan meer leverancierskrediet gebruiken (Bougheas et al., 2009). Langs de andere kant is het denkbaar dat bedrijven die zich in een slechte liquiditeitspositie bevinden, minder leverancierskrediet aangeboden zullen krijgen (Kestens et al., 2012). Hypothese 12a Hypothese 12b Er is een positief verband tussen de liquide middelen in een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet. Er is een negatief verband tussen de liquide middelen in een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet. Bankleningen In de literatuur worden 2 effecten beschreven die de relatie tussen bankleningen en handelskrediet trachten te verklaren. Enerzijds is er een substitutie effect; leveranciers zijn soms geneigd om aan hun klanten te lenen, daar waar banken weigeren deze klanten een lening toe te staan. Dit is in lijn met het financieel motief van Schwartz (1974); bedrijven die gemakkelijker toegang hebben tot financiële middelen zullen deze middelen uitlenen aan hun credit-constrained klanten. In dit opzicht zijn handelskrediet en bankkrediet substituten van elkaar en kunnen we een negatieve relatie veronderstellen (Petersen and Rajan, 1997; Alphonso, Ducret and Serverin, 2006). Langs de andere kant is er een complementair effect. De aanwezigheid van leverancierskrediet kan dienen als een kwaliteitssignaal voor financiële instellingen; het is een teken van vertrouwen van de leverancier ten opzichte van de klant. Binnen deze theorie zijn bankschulden en handelsschulden complementair aan elkaar en kunnen we een positieve relatie verwachten tussen beide (Biais and Gollier, 1997; Burkart and Ellingsen, 2004; Alphonso, Ducret and Serverin, 2006). 11

24 Hypothese 13a Hypothese 13b Er is een positief verband tussen bankschulden en handelsschulden in een bedrijf. (Complementary hypothesis) Er is een negatief verband tussen bankschulden en handelsschulden in een bedrijf. (Substitution hypothesis) Intern gegenereerde middelen Intern gegenereerde middelen bevinden zich hoger in de pecking order theory (Myers and Majluf, 1984); een bedrijf dat meer intern gegenereerde middelen heeft, zal minder gebruik maken van extern leverancierskrediet (Kestens et al., 2012; Deloof and Jegers, 1999). Hypothese 14 Bedrijven met meer intern gegenereerde middelen zullen minder handelsschulden hebben. Groeimogelijkheden Bedrijven die een hoge omzetgroei kennen, zullen een hogere vraag naar financiering hebben om deze groei te ondersteunen. Leverancierskrediet is dan één van de snelst beschikbare vormen van financiering, bijgevolg zal de vraag naar leverancierskrediet stijgen. Vanuit het standpunt van de leverancier zijn bedrijven met sterke omzetgroei interessant om te ondersteunen. Wanneer de activiteit van de klant verhoogt, zal de vraag van die klant naar het product van de leverancier stijgen (Petersen and Rajan, 1997). Hypothese 15 Er is een positieve relatie tussen de omzetgroei van een bedrijf en het aandeel leverancierskrediet in het totaal der passiva. Overzicht van de hypothesen: H1a H1b H2 H3a Grootte en leeftijd van een bedrijf zijn positief gerelateerd aan de aangeboden hoeveelheid klantenkrediet. Grootte en leeftijd van een bedrijf zijn negatief gerelateerd aan de aangeboden hoeveelheid klantenkrediet. Er is een negatief verband tussen voorraden en de hoeveelheid klantenkrediet die een bedrijf aanhoudt. Er is een positieve relatie tussen de hoeveelheid liquide middelen in een bedrijf en het aandeel klantenkrediet in het balanstotaal 12

25 H3b H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 Er is een een negatieve relatie tussen de liquiditeitspositie van een bedrijf en het aandeel klantenkrediet in het balanstotaal Er is een positief verband tussen de intern gegeneerde middelen van een bedrijf en de hoeveelheid klantenkrediet die het aanbiedt. Er is een negatieve relatie tussen rendabiliteit en het aandeel klantenkrediet relatief tot het totaal der activa. In sectoren waar producten verkocht worden waarvoor een uitgebreidere kwaliteitscontrole noodzakelijk is, zullen meer handelskrediet toekennen. Er is een negatieve relatie tussen de grootte van een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet die het gebruikt. Er is een negatieve relatie tussen vaste activa in een bedrijf en het aandeel leverancierskrediet op het totaal der passiva. Er is een positief verband tussen voorraden in een bedrijf en het aandeel leverancierskrediet in het balanstotaal. Het effect van voorraad grondstoffen in een bedrijf op het aandeel leverancierskrediet in het balanstotaal is meer uitgesproken voor sectoren waarin gehandeld wordt in gedifferentieerde goederen. Er is een positief verband tussen het aandeel klantenkrediet in totale activa en het aandeel leverancierskrediet in totale passiva. H12a Er is een positief verband tussen de liquide middelen in een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet. H12b Er is een negatief verband tussen de liquide middelen in een bedrijf en de hoeveelheid leverancierskrediet. H13a Er is een positief verband tussen bankschulden en handelsschulden in een bedrijf. (Complementary hypothesis) H13b Er is een negatief verband tussen bankschulden en handelsschulden in een bedrijf. (Substitution hypothesis) H14 Bedrijven met meer intern gegenereerde middelen zullen minder handelsschulden hebben. 13

26 H15 Er is een positieve relatie tussen de omzetgroei van een bedrijf en het aandeel leverancierskrediet in het totaal der passiva. Tabel 1 Overzicht van de hypothesen en verwacht effect 1 Klantenkrediet Leverancierskrediet H Determinant Verw. H Determinant Verw. 1 Grootte/Leeftijd +/- 7 Grootte - 2 Voorraden - 8 Vaste Activa - 3 Liquide middelen +/- 9 Voorraden + 4 Cashflow + 11 Handelsvorderingen + 5 ROBA - 12 Liquide middelen +/- 13 Bankkrediet +/- 14 Cashflow - 15 Groeipotentieel + 1 Hypotheses 6 en 10 worden niet weergegeven. 14

27 3. Methodologie In dit deel wordt eerst besproken welke data gebruikt worden bij het empirisch onderzoek. Als tweede bespreken we alle variabelen die gebruikt zullen worden bij de analyse van handelskrediet; afzonderlijk voor klanten- en leverancierskrediet Keuze van de sectoren Vooraleer we zijn overgegaan tot dataverzameling, deden we eerst een klein exploratief onderzoek naar het gemiddelde aandeel handelskrediet in het balanstotaal op basis van de globalisaties voorzien door de Nationale Bank van België (NBB). We wilden in de eerste plaats een beeld krijgen van de mate waarin bedrijven uit verschillende sectoren gebruik maken van klanten- en leverancierskrediet. In tweede instantie hadden we als doel om te controleren of er grote verschillen zijn tussen deze verschillende sectoren. Uit de resultaten blijkt dat er inderdaad vrij grote verschillen zijn in het gebruik van handelskrediet tussen bedrijven uit verschillende sectoren. Zo heeft een bedrijf in de sector groothandel gemiddeld 39,11% van zijn bedrijfsactiva geïnvesteerd in handelsvorderingen. Voor een gemiddelde onderneming in de sector diensten aan ondernemingen en particulieren is dit slechts 7,75%. Voor leveranciersschulden vinden we ook een grote spreiding. Groothandelaars financieren 39,09% van hun bedrijfsactiva met leverancierskrediet, bedrijven in de dienstensector 4,14%. Deze grote spreiding kan worden verklaard door grote verschillen in het gebruik van handelskrediet door bedrijven uit verschillende sectoren. Het is ook mogelijk dat deze ratio s beïnvloed worden door bepaalde bedrijfskarakteristieken die eigen zijn aan de sector waarin deze bedrijven actief zijn. Deze karakteristieken hebben een invloed op de balansstructuur van een bedrijf. Hierdoor wordt de onderlinge vergelijking van bedrijven uit verschillende sectoren moeilijker. Om met deze bedenkingen rekening te houden, hebben we ervoor gekozen om 5 sectoren afzonderlijk te analyseren. We gaan ervan uit dat bedrijven uit eenzelfde sector een vrij homogene groep vormen, waardoor verschillen in balansstructuur minder uitgesproken zijn. 15

28 We kozen deze sectoren: Productie van uitrustingsgoederen (behalve auto-industrie) (PU 250, in wat volgt spreken we over de sector uitrustingsgoederen) Vervaardiging van voedings- en genotmiddelen (behalve zetmeel en voeders voor dieren) (PU 270, voedingssector) Groothandel (PU 3101) Kleinhandel (PU 3102) Diensten aan ondernemingen en particulieren (PU 340, dienstensector) In het volgende deel motiveren we deze keuze. 16

29 Tabel 2 Aandeel handelsvorderingen in het balanstotaal, aandeel leverancierskrediet in het balanstotaal en asset turnover op basis van globalisaties NBB (2011) 2 Handelsvorderingen Handelsschulden Asset 1/Asset Industrie Vol VKT Tot Vol VKT Tot Turnover Turnover Nijverheid van de niet-metaalhoudende mineralen 17,07% 24,74% 17,82% 15,56% 17,44% 15,74% 0,8954 1,1168 Chemische industrie 13,64% 25,61% 13,75% 12,69% 27,49% 12,83% 0,8601 1,1627 Vervaardiging van chemische basisproducten 13,65% 26,16% 13,71% 12,01% 59,61% 12,25% 1,0444 0,9575 Vervaardiging van verf, vernis en drukinkt 30,29% 28,57% 30,19% 25,82% 18,70% 25,39% 1,7856 0,5600 Farmaceutische nijverheid 9,03% 26,64% 9,13% 10,39% 16,47% 10,43% 0,4238 2,3596 Metaalverwerkende nijverheid 28,78% 30,80% 29,03% 27,08% 20,38% 26,24% 1,7266 0,5792 Productie van uitrustingsgoederen (behalve auto-industrie) 28,98% 31,35% 29,32% 22,80% 21,53% 22,62% 1,3452 0,7434 Vervaardiging van machines, apparaten en werktuigen 28,49% 31,15% 28,82% 25,80% 20,61% 25,15% 1,7435 0,5736 Vervaardiging van voedings- en genotmiddelen (behalve zetmeel en voeders voor dieren) 28,34% 18,61% 27,24% 27,54% 18,26% 26,49% 2,3886 0,4187 Productie van niet-duurzame consumptiegoederen (met uitzondering van 15,62% 27,44% 16,53% 14,81% 20,90% 15,28% 0,7439 1,3443 Bouwnijverheid 16,78% 23,83% 19,05% 14,35% 18,20% 15,59% 0,5842 1,7118 Groothandel 40,74% 32,43% 39,11% 33,18% 27,64% 32,09% 2,8174 0,3549 Kleinhandel 19,58% 11,87% 15,46% 44,28% 21,14% 31,90% 3,3357 0,2998 Verblijfsaccommodaties, restaurants en cafés 6,80% 6,28% 6,51% 8,48% 12,95% 10,99% 0,6413 1,5592 Diensten aan ondernemingen en particulieren 7,41% 9,91% 7,75% 3,22% 10,00% 4,14% 0,1220 8,1951 Geheel van de niet-financiële ondernemingen behalve de coördinatiecentra 22,81% 15,59% 21,05% 19,21% 14,85% 18,15% 1,2805 0,7809 Minimum 6,80% 6,28% 6,51% 3,22% 10,00% 4,14% 0,1220 0,2998 Maximum 40,74% 32,43% 39,11% 44,28% 59,61% 32,09% 3,3357 8,1951 (Ongewogen) Standaard deviatie 0,1002 0,0827 0,0976 0,1085 0,1134 0,0852 0,9266 1, Handelsvorderingen worden berekend als: Handelsvorderingen op ten hoogste 1 jaar + Handelsvorderingen op meer dan 1 jaar Handelsschulden worden berekend als: Handelsschulden op ten hoogste 1 jaar (i.e. Leveranciers + te innen wissels) + Handelsschulden op meer dan 1 jaar De percentages onder Handelsvorderingen worden berekend als: Handelsvorderingen / totale bedrijfsactiva De percentages onder Handelsschulden worden berekend als: Leveranciers(schulden) / totale bedrijfsactiva Totale bedrijfsactiva worden berekend als: Totale activa (Financiële Vaste Activa + Geldbeleggingen + Liquide middelen); in navolging van Deloof en Jegers (1996) worden bedrijfsactiva gebruikt in plaats van de totale activa. 17

30 18

31 3.2. Dataverzameling De data die voor het empirisch onderzoek worden gebruikt, werden verzameld uit Belfirst, een databank voorzien door Bureau van Dijk die financiële gegevens verzamelt van een groot aantal bedrijven actief in België. Gegevens uit het jaar 2012 werden geselecteerd omdat nog niet alle data voor het jaar 2013 beschikbaar waren. We kozen 5 sectoren om onze hypotheses te testen. We selecteerden 2 productiesectoren; enerzijds de productie van uitrustingsgoederen (PU 250) anderzijds de vervaardiging van voedings- en genotmiddelen (PU 270). Deze sectoren werden gekozen omwille van de aard van hun producten. Producenten van uitrustingsgoederen zoals machines en installaties handelen doorgaans in complexere, meer op maat gemaakte en gedifferentieerde producten. Voedingsproducten daarentegen vervaardigen voornamelijk grote hoeveelheden van gelijkaardige, minder op maat gemaakte producten. Verder kozen we ook de distributiesectoren groothandel (PU 3101) en kleinhandel (PU 3102). Deze worden afzonderlijk bestudeerd omwille van het grote verschil in activiteiten tussen beide sectoren. Als laatste bestudeerden we de dienstensector; diensten aan ondernemingen en particulieren (PU 340). Deze sector bevat een grote verscheidenheid aan bedrijven en is de meest heterogene van de 5 sectoren. Er werden een aantal voorwaarden opgelegd aan de steekproef. Enkel actieve bedrijven werden geselecteerd. Daarnaast werden de sectoren gespecifieerd op basis van de NACE-BEL 2008 codes waarmee de Nationale Bank van België (NBB) haar globalisaties opstelt (zie bijlage, tabel 18 voor een overzicht van deze codes). Een belangrijke opmerking bij deze stap is dat enkel rekening werd gehouden met de NACE-BEL-code van de hoofdactiviteit van een bedrijf. Vervolgens selecteerden we enkel bedrijven waarvoor het totaal der activa beschikbaar was voor het jaar 2012 en die rapporteren volgens het verkorte of volledige schema. Zo worden geconsolideerde jaarrekeningen buiten beschouwing gelaten, ook Belgische associaties en Luxemburgse ondernemingen werden uitgesloten van de steekproef. Als laatste werd opgelegd dat het bedrijf zich in een normale rechtstoestand moet bevinden. Bedrijven die niet meer operationeel zijn omdat ze bijvoorbeeld in vereffening zijn, hebben vaak een zeer afwijkende balansstructuur. Op deze manier krijgen we een database van 5838 bedrijven in de sector uitrustingsgoederen en 3948 in de voedingssector. Voor de sectoren groothandel, kleinhandel en diensten werd een willekeurige steekproef getrokken van 6000 bedrijven in elke sector. 19

32 Als laatste stap werd de consistentie van de balansgegevens uit de database gecontroleerd. Zoals in het volgende onderdeel wordt uitgelegd zijn de bedrijfsactiva van een bedrijf zeer belangrijk voor verdere analyse. Voor de berekening van deze bedrijfsactiva zijn verschillende balansposten nodig, die vaak als niet beschikbaar worden weergegeven door Belfirst. Dit is vaak het geval voor balansposten waarbij de subcategorieën van deze balanspost nul zijn. Zo zal de post financiële vaste activa niet beschikbaar zijn als de sub-posten verbonden ondernemingen, ondernemingen waarmee een deelnemingsverhouding bestaat en andere financiële vaste activa allemaal nul zijn. Om te testen of de data consistent zijn, wordt nagegaan of de som van alle grote actief- en passiefposten gelijk is aan het balanstotaal in het geval we niet beschikbare data als nul veronderstellen. We vinden een zeer hoge consistentie in de data, er worden geen gevallen vastgesteld waarbij niet beschikbare data noemenswaardig afwijken van nul (rekening houdend met afrondingen). Het belang van deze bewerking blijkt uit een kleine steekproef; voor 45,28% van de bedrijven uit de sector productie van uitrustingsgoederen (PU 250) zijn de financiële vaste activa niet beschikbaar. Financiële activa zijn een belangrijk onderdeel om bedrijfsactiva te berekenen, bijgevolg zou men de bedrijfsactiva van deze bedrijven niet kunnen berekenen. Nadat we de consistentie van de data testten, bleek dat deze niet beschikbare data nul zijn Variabelen klantenkrediet Opnieuw zullen we klanten- en leverancierskrediet afzonderlijk bespreken, in overeenstemming met de theoretische bespreking van de determinanten van handelskrediet. In dit deel zullen we een beschrijving geven van de eigenlijke afhankelijke, onafhankelijke en controlevariabelen die in het empirisch onderzoek gebruikt zullen worden en de wijze waarop deze worden berekend. Zowel bij het onderzoek naar klantenkrediet als leverancierskrediet worden de (meeste) variabelen berekend op basis van de bedrijfsactiva van een bedrijf. In dat opzicht onderzoeken we eerder het aandeel van handelskrediet op bedrijfsactiva dan het balanstotaal. We maken gebruik van bedrijfsactiva in plaats van de totale activa, omdat we merken dat het aandeel van financiële activa in de totale activa sterk kan verschillen tussen bedrijven (beschrijvende statistiek, zie tabel 4, p. 27). Handelskrediet is in essentie een operationeel middel en staat los van de puur financiële activiteiten van een bedrijf. Een bedrijf met aanzienlijke deelnemingen in verbonden ondernemingen kan niet worden vergeleken met een bedrijf dat operationeel gezien identiek is als men gebruik zou maken van handelskrediet op het balanstotaal. 20

33 De bedrijfsactiva kunnen op 2 manieren worden berekend: Figuur 1 Berekening van de bedrijfsactiva Een tekortkoming van deze methode is dat ze geen rekening houdt met het gedeelte liquide middelen dat gebruikt wordt voor operationele doeleinden Afhankelijke variabele In de literatuur maakt men bij de analyse van klantenkrediet vaak gebruik van het aantal dagen klantenkrediet. Door middel van deze ratio kan men onmiddellijk de structuur van het klantenkrediet waarnemen. Daarenboven wordt door deze ratio de vergelijking tussen bedrijven mogelijk. Omzet is een zeer belangrijk element in de berekening van het aantal dagen klantenkrediet. In de Belgische context is het echter niet altijd mogelijk om deze kengetallen te berekenen. Belgische ondernemingen die hun jaarrekening rapporteren volgens het verkorte schema zijn immers niet verplicht om hun omzet bekend te maken. Er kan een vertekening ontstaan wanneer men onderzoek verricht op basis van die bedrijven die in hun verkorte jaarrekening hun omzet wel vermelden. Uit een onderzoek door Petersen en Rajan (1994) blijkt het belang van handelskrediet voor kleine ondernemingen. Om alsnog onderzoek te kunnen verrichten naar het belang van handelskrediet in alle Belgische ondernemingen zal men op zoek moeten gaan naar een ander meetinstrument. In navolging van Cuñat (2006) zou men gebruik kunnen maken van handelskrediet gerelateerd aan het totaal van de activa. Zoals werd vastgesteld uit een exploratief onderzoek op basis van de globalisaties voorzien door de Nationale Bank van België (tabel 1), blijkt dat er zeer grote verschillen zijn tussen verschillende sectoren. Zoals eerder werd gesteld kunnen er distorsies ontstaan wanneer men kiest voor handelskrediet gerelateerd aan bedrijfsactiva als substituut voor het aantal dagen handelskrediet. We zullen deze distorsies trachten te minimaliseren door onderzoek te verrichten in 5 sectoren afzonderlijk. 21

34 De relatie tussen het aantal dagen klantenkrediet en het aandeel handelsvorderingen in het totaal actief is gegeven door de inverse van de asset turnover of de omloopsnelheid van het actief. Figuur 2 Aantal dagen klantenkrediet en asset turnover De relatief grote spreiding in de omloopsnelheid van het actief die Long, Malitz and Ravid vinden (1993), laat vermoeden dat de ratio s aantal dagen klantenkrediet en het aandeel handelsvorderingen in de bedrijfsactiva geen perfecte substituten zijn. Long et al. (1993) rapporteren een standaarddeviatie van 0,615 met een gemiddelde van 1,514. Op basis van de globalisaties van de NBB vinden we ook een vrij grote spreiding. Met deze bemerkingen in het achterhoofd kiezen we handelsvorderingen op bedrijfsactiva als afhankelijke variabele. Handelsvorderingen bevatten zowel handelsvorderingen op meer dan één jaar als handelsvorderingen op ten hoogste één jaar Onafhankelijke variabelen Om onze hypotheses te verklaren worden volgende onafhankelijke variabelen gebruikt: Grootte. De grootte van een bedrijf wordt berekend als het natuurlijk logaritme van de bedrijfsactiva, we gebruiken het natuurlijk logaritme om de invloed van zeer grote bedrijven te verkleinen. Daarnaast wordt ook het kwadraat van grootte (grootte²) toegevoegd om te onderzoeken of er een kwadratisch verband is. Omwille van de hoge correlatie tussen deze beide variabelen, werd grootte gecentreerd rond het gemiddelde en werd grootte² berekend als het kwadraat van deze gecentreerde variabele. Leeftijd. De variabele leeftijd wordt berekend als het natuurlijk logaritme van het aantal jaren dat het bedrijf actief is, berekend op basis van de oprichtingsdatum van het bedrijf. Opnieuw werden deze waarden gecentreerd en werd een gekwadrateerde variabele leeftijd² geïntroduceerd, in navolging van Alfphonso, Ducret en Severin (2003). 22

35 Voorraden. Deze variabele wordt berekend door voorraden te delen door bedrijfsactiva. Hypothese 2 heeft voornamelijk betrekking op de voorraad eindproducten; de jaarrekening volgens het verkorte schema voorziet echter niet in een opdeling van de voorraad. Bijgevolg wordt enkel voor bedrijven die rapporteren volgens het volledige schema, het aandeel van gereed product en handelsgoederen op bedrijfsactiva berekend (Voorraad Gereed Product en Handelsgoederen). Liquide middelen. Deze variabele wordt uitzonderlijk berekend in relatie tot de totale activa. Uit de data is gebleken dat de ratio liquide middelen op bedrijfsactiva een te grote spreiding kent om voor analyse in aanmerking te komen. Bovendien vermoeden we dat bedrijven hun liquiditeitspositie eerder zullen beoordelen op basis van alle activa in plaats van enkel bedrijfsactiva. Cash Flow. Als maatstaf voor de intern gegenereerde middelen wordt de cash flow van het bedrijf gedeeld door de bedrijfsactiva gebruikt. We gebruiken variabele cash flow uit Belfirst, deze wordt berekend als het resultaat van het boekjaar verhoogd met de afschrijvingen van dat boekjaar. Return on Business Assets (ROBA). Om de rendabiliteit van het bedrijf uit te drukken wordt de ratio van winst of verlies van het boekjaar gedeeld door bedrijfsactiva gebruikt. Deze variabelen zullen ook dienen als controlevariabele voor hypotheses waar ze niet expliciet dienst doen als onafhankelijke variabele Variabelen Leverancierskrediet In dit deel beschrijven we de variabelen die gebruikt worden bij de analyse van het aandeel leverancierskrediet in de bedrijfsactiva. Opnieuw worden de meeste variabelen gerelateerd aan de bedrijfsactiva en dus niet aan de totale activa Afhankelijke Variabelen Analoog aan klantenkrediet zullen we de verhouding leverancierskrediet tot bedrijfsactiva gebruiken. Het totale verstrekte leverancierskrediet wordt berekend als de som van handelsschulden op meer dan één jaar en handelsschulden op ten hoogste één jaar gedeeld door de bedrijfsactiva. Handelsschulden zijn steeds samengesteld uit leveranciers enerzijds en te betalen wissels anderzijds. Meer beschrijvende statistiek over de samenstelling van het leverancierskrediet in de balans wordt gegeven in tabellen 5 en Onafhankelijke variabelen De variabelen Grootte, Grootte², Leeftijd, Leeftijd², Liquide middelen en Cash Flow zijn dezelfde als deze beschreven bij klantenkrediet en zullen niet opnieuw worden uitgelegd. 23

36 Materiële vaste activa. We benaderen de activa waarvoor het bedrijf een hypothecair krediet kan krijgen door materiële vaste activa en niet door alle vaste activa. We denken dat deze categorie van vaste activa het meest in aanmerking komt om een hypothecair krediet te krijgen, andere vaste activa zoals oprichtingskosten, immateriële vaste activa en financiële vaste activa voldoen niet echt aan deze voorwaarde. Voorraden. De variabele voorraden is identiek aan deze vermeld onder klantenkrediet. Daarnaast wordt voor bedrijven die rapporteren volgens het volledige schema de verhouding van grondstoffen en hulpstoffen op de bedrijfsactiva berekend (Voorraad Grondstoffen en Hulpstoffen). Hypothese 9 heeft namelijk eerder betrekking op grondstoffen en hulpstoffen dan op de totale voorraad. Handelsvordering. We gebruiken handelsvorderingen gedeeld door bedrijfsactiva, zoals bij klantenkrediet. Bankkrediet. Deze maatstaf wordt berekend als de som van kredietinstellingen op meer dan één jaar en kredietinstellingen op ten hoogste één jaar gedeeld door bedrijfsactiva. Voor bedrijven die rapporteren volgens het verkorte schema werd noodgedwongen de rubriek kredietinstellingen, leasingschulden en soortgelijke schulden gebruikt in plaats van kredietinstellingen op meer dan één jaar. Om het groeipotentieel van een bedrijf te benaderen gebruiken we 3 alternatieven: de groeivoet van de toegevoegde waarde, EBIT en omzet. Toegevoegde waardegroei (TW-groei). De groeivoet van de toegevoegde waarde wordt berekend met deze formule: EBIT-groei. Deze variabele wordt berekend op dezelfde manier als TW-groei Omzet-groei. Voor bedrijven waarvoor de omzet beschikbaar is, wordt de groeivoet van de omzet berekend. Deze variabelen zullen ook dienen als controlevariabele voor hypotheses waar ze niet expliciet dienst doen als onafhankelijke variabele. 24

37 4. Resultaten We gaan nu over tot het beschrijven van de resultaten van het empirisch onderzoek. Eerst voorzien we beschrijvende statistiek van de steekproeven in het algemeen, als tweede kijken we naar de resultaten van het onderzoek naar handelskrediet in het bijzonder. Dit tweede gedeelte zal opnieuw worden opgesplitst in de resultaten van het onderzoek naar klantenkrediet enerzijds en leverancierskrediet anderzijds, analoog aan de bespreking van de theoretische determinanten en de empirische variabelen Beschrijvende Statistiek Vooraleer we de hypothesen over handelskrediet in de verschillende sectoren onderzoeken is het belangrijk om een algemeen beeld te krijgen van de verschillende steekproeven die werden genomen uit 5 verschillende sectoren. Als eerste zullen we kijken naar de gemiddelde balansstructuur van bedrijven uit deze sectoren. Op basis van tabel 4 kunnen we allereerst afleiden dat bedrijven uit de sector diensten aan bedrijven en particulieren (PU 340) op basis van het balanstotaal en de bedrijfsactiva veruit de grootste zijn. Ze hebben gemiddeld ook meer werknemers. Bedrijven uit de sectoren productie van uitrustingsgoederen (PU 250) en kleinhandel (PU 3102) zijn dan weer de kleinste. We trekken dezelfde conclusie als we kijken naar het aandeel van grote en kleine bedrijven in de verschillende sectoren, i.e. het aandeel bedrijven dat rapporteert volgens het volledige respectievelijk het verkorte schema. Deze resultaten worden weergegeven in tabel 3 en figuur 2. Hieruit blijkt dat voor de sector uitrustingsgoederen, de voedingssector en de sector kleinhandel het merendeel van de bedrijven rapporteren volgens het verkorte schema en dus kleine bedrijven zijn. Anderzijds zijn in de sectoren groothandel en diensten voornamelijk grote bedrijven actief. Tabel 3 Verdeling van de aard van het schema over de verschillende sectoren (cijfers in percentages) Sector Volledig Schema Verkort Uitrustingsgoederen 15,99 84,01 Voeding 17,89 82,11 Groothandel 71,84 28,16 Kleinhandel 21,00 79,00 Diensten 70,83 29,17 Totaal 42,22 57,78 25

38 100% 80% 60% 40% Verkort Volledig 20% 0% PU 250 PU 270 PU 3101 PU 3102 PU 340 Totaal Figuur 3 Verdeling van de aard van het schema over de verschillende sectoren (cijfers in percentages) 3 3 Verder kunnen we uit tabel 4 aflezen dat veel bedrijven een aanzienlijk deel van hun vermogen investeren in financiële vaste activa. Voor de sector productie van voedings- en genotsmiddelen (PU 270) bedraagt de post financiële vaste activa zelfs 56,89%. Het resultaat hiervan is dat in 3 van de 5 sectoren het aandeel bedrijfsactiva in totale activa gemiddeld niet eens 50% bedraagt. Verderop zullen we deze financiële activa uitgebreider analyseren (i.e. financiële vaste activa, liquide middelen en geldbeleggingen). Omwille van dit groot aandeel financiële vaste activa is in tabel 19 (in bijlage) een overzicht van de bedrijfsactiva weergegeven. Daaruit blijkt dat bedrijven uit de sector productie van voedings- en genotsmiddelen (PU 270) een groter deel van hun vermogen hebben geïnvesteerd in vaste activa. Daarnaast zien we dat bedrijven uit de sector diensten aan bedrijven en particulieren (PU 340) aanzienlijk minder voorraden aanhouden, slechts 3.47% van de bedrijfsactiva tegenover 13.55% tot 27.66% in de ander sectoren. Deze bevinding is in overeenstemming met de verwachtingen. Door de activiteiten van bedrijven in deze sector zijn zij minder genoodzaakt om grote hoeveelheden voorraden aan te houden. 3 PU 250: sector uitrustingsgoederen PU 270: voedingssector PU 340: dienstensector PU 3101: groothandel PU 3102: kleinhandel 26