0
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2009 – 2010
Activering van kosten voor onderzoek en ontwikkeling: nut en toepassing in
Vlaanderen
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur
Xiao Ling
onder leiding van
Prof. Dr. Mirjam Knockaert
I
TOELATING TOT BRUIKLEEN
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of
gereproduceerd worden, mits bronvermelding.
Xiao Ling
II
WOORD VOORAF
Deze scriptie werd geschreven als masterproef in het kader van de opleiding tot
handelsingenieur aan de Universiteit Gent en omvat 2 luiken: een literatuurstudie en een
empirisch onderzoek. Het gekozen onderwerp voor deze scriptie was niet direct gelinkt aan
mijn afstudeerrichting, namelijk operationeel management. Hierdoor kreeg ik de kans om
mijn kennis uit te breiden en me te verdiepen in verschillende financiële
rapporteringstandaarden zoals IFRS, Belgian GAAP en SFAS. Verder heb ik de verschillende
aspecten leren kennen van onderzoek en ontwikkeling en de impact ervan op de huidige
economische groei.
Graag had ik bij deze mijn bijzondere dank betuigd aan enkele mensen die essentieel waren in
het tot stand komen van deze scriptie. In de eerste plaats mijn promotor, Prof. Dr. Mirjam
Knockaert, voor het aangeven van het interessante onderwerp, haar vele hulp, uitleg,
verduidelijkingen en geduld. Verder wil ik ook Debby Van Geyt bedanken, voor haar hulp bij
het opzoeken van de verschillende wetgevingen. Ook wil ik via deze weg graag mijn ouders
bedanken, die me de kans gegeven hebben om te studeren en mijn vrienden, voor de nodige
ontspanning en hun eigen thesisanekdotes. Tot slot wil ik graag mijn lieve vriend bedanken,
die altijd in mij geloofde en er altijd voor mij was op moeilijke momenten.
III
INHOUDSOPGAVE TOELATING TOT BRUIKLEEN ........................................................................................................... I
WOORD VOORAF ................................................................................................................................ II
INHOUDSOPGAVE ............................................................................................................................. III
GEBRUIKTE AFKORTINGEN .......................................................................................................... VII
LIJST VAN FIGUREN ...................................................................................................................... VIII
LIJST VAN TABELLEN ...................................................................................................................... IX
INLEIDING............................................................................................................................................. 1
LITERATUURSTUDIE .......................................................................................................................... 3
1. Inleiding........................................................................................................................................... 3
1.1 Onderzoek en ontwikkeling (O&O) ............................................................................................ 3
1.2 Financiële rapportering ................................................................................................................ 4
1.3 Relevantie en betrouwbaarheid ................................................................................................... 5
2. O&O: op de balans of niet? ............................................................................................................. 6
2.1 Standpunt van de FASB .............................................................................................................. 6
2.2 Verband tussen O&O en inkomsten van onderneming ............................................................... 7
3. Wetgeving ....................................................................................................................................... 8
3.1 Amerikaanse wetgeving .............................................................................................................. 9
3.1.1 SFAS nr. 2 ............................................................................................................................ 9
3.1.2 SFAS nr. 86 ........................................................................................................................ 10
3.1.3 Voorzichtigheidsprincipe versus matchingprincipe ........................................................... 11
3.2 Wetgeving in de Europese unie ................................................................................................. 14
3.2.1 IAS/IFRS ............................................................................................................................ 14
3.2.2 Wetgevingen omtrent O&O ............................................................................................... 14
3.3 Belgian GAAP ........................................................................................................................... 16
3.4 Australische wetgeving ............................................................................................................. 17
4. Afweging tussen relevantie en betrouwbaarheid ........................................................................... 18
4.1 De keerzijde van O&O .............................................................................................................. 18
IV
4.2 Relevantie .................................................................................................................................. 20
4.2.1 Een voorbeeld uit de farmaceutische industrie ................................................................... 20
4.2.2 Variabiliteit van O&O ........................................................................................................ 21
4.2.3 Informatie-asymmetrie ....................................................................................................... 22
4.2.3.1 Mispricing of risk error? .............................................................................................. 22
4.2.3.2 Insider gains ................................................................................................................ 24
4.2.4 Activering van O&O als signaal naar de buitenwereld ...................................................... 25
4.2.5 Informativiteit van het aandeel ........................................................................................... 26
4.2.6 Voordelen van activering ................................................................................................... 27
4.3 Betrouwbaarheid ....................................................................................................................... 27
4.3.1 Earnings management ........................................................................................................ 28
4.3.2 Overinvesteringen – escalation of commitment ................................................................. 29
5. Factoren die de activering beïnvloeden ......................................................................................... 31
5.1 Kenmerken van de onderneming ............................................................................................... 31
5.1.1 Variabelen die tot activering leiden .................................................................................... 32
5.1.2 Variabelen die tot expensing leiden.................................................................................... 32
5.1.3 Belang van de activeringsbeslissing ................................................................................... 33
5.2 Kenmerken van de technologie ................................................................................................. 33
6. Aangekochte O&O (IPRD) ........................................................................................................... 34
7. Selectieve activering en managerial discretion ............................................................................. 35
7.1 Keuzevrijheid ............................................................................................................................ 35
7.2 Selectieve activering en verband met relevantie ....................................................................... 35
8. Besluit ............................................................................................................................................ 37
EMPIRISCH ONDERZOEK ................................................................................................................ 38
1. Hypothesekader: signaling .............................................................................................................. 38
2. Onderzoeksmethodologie ................................................................................................................ 39
2.1.1 Afhankelijke variabelen ...................................................................................................... 40
2.1.2 Onafhankelijke variabelen .................................................................................................. 40
V
2.1.3 Controlevariabelen ............................................................................................................. 42
2.1.4 Significantieniveau ............................................................................................................. 44
2.1.5 Transformaties ..................................................................................................................... 45
3. Model 1: Aanschaffingswaarde van O&O ...................................................................................... 46
3.1 Hypothesen en hun richting ....................................................................................................... 46
3.2 Opbouw van het model .............................................................................................................. 51
3.3 Bespreking van de resultaten ..................................................................................................... 54
3.4 Interactietermen ......................................................................................................................... 56
3.5 Bespreking van de resultaten ..................................................................................................... 57
4. Model 2: de keuze van het verwerken van O&O ............................................................................. 60
4.1 Hypothesen en hun richting ....................................................................................................... 60
4.2 Opbouw van het model .............................................................................................................. 62
4.3 Bespreking van de resultaten: .................................................................................................... 64
4.4 Interactietermen ......................................................................................................................... 68
4.5 Conclusies: ................................................................................................................................ 68
5. Discussie .......................................................................................................................................... 69
BIBLIOGRAFIE ...................................................................................................................................... I
APPENDIX A ......................................................................................................................................... 1
Output 1 ............................................................................................................................................... 1
Output 2 ............................................................................................................................................... 2
Output 3 ............................................................................................................................................... 3
Output 4 ............................................................................................................................................... 4
Output 5 ............................................................................................................................................... 5
Output 6 ............................................................................................................................................... 6
Output 7 ............................................................................................................................................... 7
Output 8 ............................................................................................................................................... 8
Output 9 ............................................................................................................................................... 9
Output 10 ............................................................................................................................................. 9
VI
Output 11 ........................................................................................................................................... 17
Output 12 ........................................................................................................................................... 18
Output 13 ........................................................................................................................................... 19
Output 14 ........................................................................................................................................... 21
Output 15 ........................................................................................................................................... 32
APPENDIX B........................................................................................................................................ 33
Output 1 ............................................................................................................................................. 33
Output 2 ............................................................................................................................................. 34
Output 3 ............................................................................................................................................. 35
Output 4 ............................................................................................................................................. 37
Output 5 ............................................................................................................................................. 38
Output 6 ............................................................................................................................................. 39
Output 7 ............................................................................................................................................. 40
Output 8 ............................................................................................................................................. 43
Output 9 ............................................................................................................................................. 44
Output 10 ........................................................................................................................................... 45
VII
GEBRUIKTE AFKORTINGEN
-2LL -2 Log Likelihood
AASB Australian Accouting Standards Board
AIMR Association for Investment Management and Research
FASB Financial Accounting Standards Board
FERC Future Earnings Response Coefficient
FTE Fulltime Equivalent
GAAP General Accepted Accounting Principles
IAS International Accounting Standards
IASB International Accounting Standards Board
IASC International Accounting Standards Committee
IFRS International Financial Reporting Standards
IPRD In-Process Research & Development
OLS Ordinary Least Squares
O&O Onderzoek en Ontwikkeling
PE Price Earnings
ROA Return on Assets
ROE Return on Equity
R&D Research & Development
SFAS Statement of Financial Accouting Standards
SPA Software Publishers Association
VIF Variance Inflation Factor
VIII
LIJST VAN FIGUREN
Figuur 1: Jaarlijkse investeringen in O&O en in materiële vaste activa 3
Figuur 2: Associatie tussen bedrijfsinkomsten en aandelenreturns 4
Figuur 3: Jaarlijkse activeringen en afschrijvingen in de Amerikaanse software industrie 11
Figuur 4: Relevantie en betrouwbaarheid 19
Figuur 5: Event study van de relevantie van O&O 22
Figuur 6: Totale return en abnormal return voor een O&O-intensieve portfolio 23
IX
LIJST VAN TABELLEN
Tabel 1: Codering van Inst_link 42
Tabel 2: Codering van Techdomain 43
Tabel 3: Logaritmische transformaties 46
Tabel 4: Activeerders die reeds producten ontwikkeld hebben 49
Tabel 5: Procentueel verschil tussen expensers en activeerders 49
1
INLEIDING
Innovatie wordt steeds belangrijker in de huidige welvaartsgroei, wat verklaart waarom O&O
zo essentieel is voor ondernemingen. De marktpositie van de onderneming wordt vaak
bepaald door de vordering in het ontwikkelingsproces van een nieuw product.
Wat de boekhoudkundige verwerking van O&O betreft, is er nog steeds geen consensus
bereikt. In Amerika (SFAS nr. 2) is activering niet toegelaten terwijl in Europa de
ontwikkelingskosten wel geactiveerd mogen worden onder strenge criteria (IFRS), maar de
onderzoekskosten niet. Ook Australische wetgeving streeft convergentie naar IFRS na. Het
leek mij dan ook interessant om na te gaan hoe de situatie op dit vlak precies is in Vlaanderen.
Voor mij was dit een welkome aanvulling en verdieping van mijn masterstudie.
In het eerste deel van deze scriptie geven we een overzicht van de wetgevingen en bestaande
literatuur. Het tweede deel bestaat uit eigen onderzoek, gebaseerd op een dataset van 219
Vlaamse hoogtechnologische starters. Het doel van dit onderzoek is het bepalen van factoren
die bepalend zijn voor de activeringsbeslissing en de grootte van het geactiveerde bedrag.
Onze hypothesen zijn gevormd in het theoretische kader van de signaling theorie en gebaseerd
op een grondige literatuurstudie.
Onze resultaten duiden erop dat vorderingen in de ontwikkelingscyclus en reputatie bepalend
zijn wat de activering van O&O betreft. Ondernemingen die in het verleden al succesvolle
producten ontwikkeld hebben, zullen uitgaven voor de ontwikkeling van een nieuw product
sneller gaan activeren. Naarmate de ontwikkelingsfase verder gevorderd is, wordt er minder
geactiveerd omdat er dan minder uitgaven zijn. Verder kunnen we ook besluiten dat
activering gebruikt wordt om de inkomsten kunstmatig te verhogen. Uit ons onderzoek blijkt
dat wanneer de onderneming winstgevender wordt, het management de uitgaven eerder in de
kosten zal boeken. Zo kan het management de winstgevendheid van de onderneming naar de
buitenwereld signaleren.
We dienen te benadrukken dat de resultaten uit dit onderzoek niet noodzakelijk te
veralgemenen zijn naar alle hoogtechnologische starters in België en andere landen. Zoals al
2
vermeld is de dataset beperkt tot 219 hoogtechnologische starters in Vlaanderen. De gegevens
dateren uit een enquête in 2003 die werd beperkt tot een aantal sectoren. De resultaten die niet
significant waren mogen niet genegeerd worden. Mogelijk komt dit door de aanwezigheid van
veel ontbrekende waarden, die we zo goed mogelijk hebben proberen op te vangen (zie infra
p.39-44). Ook de schaarse aanwezigheid van activeerders heeft het onderzoek mogelijks
negatief beïnvloed (zie infra p.53). Als mogelijkheden voor toekomstig onderzoek zien we
dan ook vooral een uitbreiding van de enquête naar meerdere sectoren, met als doel meerdere
en ook completere observaties te bekomen om te onderzoeken. Ook zou men de evolutie van
de activering binnen bepaalde ondernemingen kunnen volgen aan de hand van time-series om
op die manier de endogeniteit van de activeringsbeslissing in kaart te brengen.
Zowel de literatuurstudie als het empirisch onderzoek duiden op de voordelen van selectieve
activering, mits strenge controles. Zo kan de onderneming haar succes naar de buitenwereld
communiceren en wordt de informatie-asymmetrie verkleind. De strenge controles zorgen
ervoor dat opportunistisch gebruik van activering en manipulatie van de financiële
rapportering vermeden wordt.
3
LITERATUURSTUDIE
1. Inleiding
1.1 Onderzoek en ontwikkeling (O&O)
De huidige economische groei en de bijhorende welvaartsgroei worden vooral gedreven door
technologische veranderingen. Er worden steeds meer nieuwe producten ontwikkeld,
verbeterd en geïntroduceerd. De drijvende kracht achter al deze ontwikkelingen is onderzoek
en ontwikkeling (O&O). Dit werd reeds erkend door grote economisten zoals Adam Smith
en John Maynard Keynes. Karl Marx zei zelfs dat het kapitalisme op zich staat of valt met de
voortdurende introductie van nieuwe producten en processen.
In de figuur (Lev, 1999) is duidelijk te zien hoe de investeringen in O&O de laatste decennia
gestaag zijn toegenomen. Bovendien zijn deze investeringen niet afhankelijk van de
conjunctuur, dit in tegenstelling tot de investeringen in materiële activa, die duidelijk wel het
grillige patroon van de conjunctuur volgen. De stijging van de investeringen in O&O kent ook
een steiler verloop. Samengevat kunnen we dus stellen dat O&O de laatste jaren duidelijk veel
belangrijker is geworden en dat deze trend zich ook vandaag nog steeds voortzet.
Figuur 1: Jaarlijkse investeringen in O&O en in materiële vaste activa R&D and Capital Markets, lev, 1999
4
Binnen de grote groep van O&O wordt het merendeel van de inkomsten geleverd door
zogenaamd basisonderzoek (Lev, 1999). Dit is onderzoek dat zich richt op radicaal nieuwe
producten en processen. Het is duidelijk dat dit de meest risicovolle vorm van onderzoek is.
Het is echter onwaarschijnlijk dat alleen het verschil in risico zorgt voor het verschil in
opbrengsten tussen basisonderzoek en ander onderzoek, dat maar liefst 3 tegen 1 bedraagt
(Griliches, 1995). Dit bevestigt dus de hypothese dat O&O - en dan vooral basisonderzoek -
de economie aandrijft.
1.2 Financiële rapportering
Op het vlak van financiële rapportering is er nog steeds onvoldoende openheid betreffende
O&O. Veel ondernemingen bundelen alle kosten onder één kostenpost, waardoor er geen
onderscheid gemaakt wordt tussen net begonnen projecten - waar het succes nog zeer onzeker
is - en projecten die dicht bij hun commercialisering staan. Investeerders hechten immers
vooral waarde aan deze laatste groep, maar doordat de informatie geaggregeerd wordt zijn
afzonderlijke projecten niet te onderscheiden in de financiële rapportering (Pinches,
Narayanan, Kelm, 1996). De daling in associatie tussen de inkomsten van de onderneming en
de aandelenreturns is duidelijk te zien in onderstaande figuur (zie figuur 2) (Lev, 1999). Mede
daardoor worden de niet-financiële indicatoren, zoals patenten, steeds belangrijker bij de
waardebepaling van een onderneming.
Figuur 2: Associatie tussen bedrijfsinkomsten en aandelenreturns R&D and Capital Markets, lev, 1999
5
1.3 Relevantie en betrouwbaarheid
De hele discussie omtrent O&O betreft vooral de wisselwerking tussen betrouwbaarheid en
relevantie. Het is duidelijk dat succesvolle nieuwe producten op de lange termijn inkomsten
kunnen genereren voor de onderneming en in dat opzicht is O&O dus relevant, vanuit het
standpunt van de investeerder. De betrouwbaarheid is echter een ander verhaal. Teveel
vrijheid voor managers kan ertoe leiden dat de resultatenrekening gemanipuleerd wordt
(Baber, Fairfield, Haggard, 1991). Daarom eisen de tegenstanders van activering dat alle
uitgaven van O&O als kosten geboekt worden. Dit is volgens hen een betrouwbare en
conservatieve rapportering die de onderneming zo objectief mogelijk waardeert. Een duidelijk
nadeel van de opname in de kosten is dan weer dat de afwezigheid van zo‟n groot en
belangrijk immaterieel actief als O&O - producten in ontwikkeling zijn voor
hoogtechnologische starters enorm belangrijk - de betrouwbaarheid van
winstgevendheidsindicatoren zoals ROE en ROA verkleint (Freeburn, C., 1997). De relatie
tussen O&O en ROE en ROA is immers moeilijker te beoordelen bij opname in kosten, omdat
die ook afhangen van de groeisnelheid van de uitgaven van O&O. Als die uitgaven groeien
dan zal de ROE onder activering groter zijn dan de ROE onder expensing (Lev & Sougiannis,
1996).
We kunnen bovendien opmerken dat het als kosten boeken van O&O niet altijd conservatief
is. Ondernemingen waar de uitgaven van O&O beginnen te dalen - typisch mature
ondernemingen - zullen immers meer inkomsten kunnen rapporteren als ze de uitgaven als
kosten boeken (Lev & Zarowin, 1999). Veronderstel dat een onderneming al enkele jaren
1500 euro uitgeeft aan O&O, deze uitgaven activeert en vervolgens afschrijft op 5 jaar. Wat
uit het resultaat verdwijnt via activering (1500) is dan perfect gelijk aan wat in het resultaat
genomen wordt via afschrijvingen van de voorbije jaren (5 x 300). Stel dat de uitgaven dalen
tot 1400. Een onderneming in deze situatie zal dankzij de activering dus een conservatieve
rapportering voeren, omdat de winst met 80 euro onderschat wordt. De afschrijvingen (5 x
300) zijn immers groter dan het nieuw geactiveerde bedrag (1400) (eigen voorbeeld).
Er is ook nog de kwestie van aangekochte O&O, ook wel IPRD (In Process Research and
Development) genaamd. Er zijn immers ondernemingen die andere ondernemingen
overnemen, met als enige doel de producten die de andere onderneming aan het ontwikkelen
6
is in handen te krijgen. Deze IPRD kan tot 75% van de overnameprijs bedragen (Deng & Lev,
1998). De vraag is hier dan ook of deze wel of niet op de balans moeten komen.
Het is dus duidelijk dat O&O een steeds belangrijkere rol speelt in de huidige economie.
Samen met de stijging van uitgaven van O&O vergroot echter ook de informatie-asymmetrie
tussen de onderneming en de investeerders. Ondernemingen die sterk investeren in O&O
kunnen moeilijker gewaardeerd worden, gezien de grote mate van onzekerheid die
geassocieerd is met dit onderzoek (Barth, Mary, Kasznik, McNichols, 1998). Er is reeds zeer
veel bewijs gevonden dat deze ondernemingen verkeerd gewaardeerd worden - meestal
ondergewaardeerd - (Lev & Sougiannis, 1996) (Aboody & Lev, 1998) (Chan, Lakonishok,
Sougiannis, 1998) (Lev & Zarowin, 1999).
2. O&O: op de balans of niet?
Overal ter wereld is de activering van uitgaven van O&O een controversieel onderwerp (Lev
& Sougiannis,1996). Het onderzoek naar nieuwe producten en processen vereist immers een
grote investering van tijd en geld en brengt dus zeker veel kosten met zich mee. Of hier later
ook inkomsten tegenover staan is echter heel wat minder zeker. Veel dingen kunnen fout gaan
bij de ontwikkeling en zelfs met succes ontwikkelde producten zijn niet altijd rendabel, omdat
de concurrentie ondertussen al verder kan staan (Stickels, 1996). Voor men kan spreken over
de voor- en nadelen van activering moet dus eerst aangetoond worden dat er wel degelijk
significante inkomsten volgen uit deze onderzoek- en ontwikkelingsactiviteiten.
2.1 Standpunt van de FASB
“A direct relationship between research and development costs and specific future revenue
generally has not been demonstrated, even with the benefit of hindsight. For example, three
empirical research studies, which focus on companies in industries intensively involved in
research and development activities, generally failed to find a significant correlation between
research and development expenditures and increased future benefits as measured by
subsequent sales, earnings, or share of industry sales.”1
1Lack of Causal Relationship between Expenditures and Benefits. SFAS nr. 2
7
Volgens de FASB (Financial Accounting Standard Board) mogen uitgaven van O&O niet
geactiveerd worden, omdat er niet met zekerheid bewezen kan worden dat deze gemaakte
uitgaven later ook tot inkomsten zullen leiden (SFAS nr. 2) (Freeburn, C., 1997). Dit is een
extreme vorm van conservatieve rapportering (Ahmeld & Falk, 2006). Sinds het invoeren van
deze wetgeving (1974) is het belang van O&O echter enorm toegenomen. Er zijn sectoren
waarin O&O tot de kernactiviteiten behoort en bijgevolg is er dan ook veel onderzoek verricht
naar de stelling van de FASB (Lev & Sougiannis, 1996) (Wasley & Linsmeier, 1992).
2.2 Verband tussen O&O en inkomsten van onderneming
Het is echter moeilijk om een grondig onderzoek te voeren naar de precieze voordelen en
opbrengsten van O&O. Reden hiervoor is dat er een grote tijdsdilatatie bestaat tussen het
maken van de kosten - in de ontwerp- en ontwikkelingsfase - en het genereren van de
opbrengsten. - Volgens de FASB is er zelfs helemaal geen relatie. - Daarom concentreert de
literatuur zich niet alleen op winstgevendheid, maar ook op patenten en de financiële markten,
om de waarde van O&O in te schatten (Lev, 1999).
Lev & Sougiannis (1996) onderzochten de precieze relatie tussen O&O en de inkomsten van
de onderneming. Een probleem is wel dat onder SFAS nr. 2 alle uitgaven verplicht als kosten
geboekt moeten worden, waardoor de informatie met betrekking tot de kosten niet terug te
vinden is op de balans. Men kan ze wel schatten met behulp van de boekhouding. Dit kan op
2 manieren gebeuren:
1. De uitgaven van O&O worden afgeleid uit de resultatenrekening en de toelichting.
2. De marktwaarde van de onderneming is niet alleen gebaseerd op financiële informatie
(jaarrekening ed.), maar ook op alle beschikbare niet-financiële informatie, o.a. over
producten in ontwikkeling. Patenten en vernieuwingen die uitgaan van een
onderneming dragen immers allemaal bij tot de marktwaarde. Het verschil tussen
markt- en boekwaarde geeft dus een indicatie van de waarde van de O&O binnen een
onderneming.
Doordat activering niet is toegestaan, is elk onderzoek in de VS bij voorbaat theoretisch. Er is
immers geen mogelijkheid om ondernemingen die activeren te vergelijken met
ondernemingen die opnemen in de kosten. Het enige wat men kan doen is de activering
8
„simuleren‟, waarbij men de boekhouding aanpast. Hierbij neemt men dan de uitgaven van
O&O uit het resultaat en plaatst deze onder de immateriële vaste activa.
Na de schatting van de uitgaven van O&O voor een aantal ondernemingen, stelden Lev &
Sougiannis (1996) vast dat door de verplichte opname van O&O in de kosten, de inkomsten
van de ondernemingen met ongeveer 20% onderschat worden. Verder stellen ze ook vast dat
er een sterke(re) relatie bestaat tussen de aangepaste boekhouding – gesimuleerde activering –
en de aandelenprijzen en –returns van de onderneming. Dit duidt erop dat de investeerders
deze aangepaste boekhouding relevanter vinden dan de werkelijke boekhouding. Voor
investeerders hebben de gemaakte uitgaven dus hun plaats op de balans en zijn ze wel
degelijk een actief. Dit is dus in tegenstelling met wat de FASB beweert.
Ook nog in deze context heeft Sougiannis (1994) in één van zijn vele onderzoeken
aangetoond dat elke dollar uitgegeven aan O&O leidt tot een winststijging van twee dollar en
een stijging van de marktwaarde van de onderneming van vijf dollar (Sougiannis, 1994)2.
Uitgaven van O&O leiden dus wel degelijk tot extra toekomstige inkomsten voor de
onderneming en hebben als zodanig hun plaats op de balans.
3. Wetgeving
De regels in verband met het openbaar maken van uitgaven van O&O verschillen nogal wat
(Coopers & Lybrand, 1993). In sommige landen - zoals de VS - is opname in de
resultatenrekening verplicht. De uitgaven mogen dus niet via activering in de balans
opgenomen worden. De enige uitzondering hierop is de ontwikkeling van software (SFAS
86). Momentaal laten de meeste landen (VK, Canada, Frankrijk, Nederland, Australië, …)
echter de keuze tussen het als kosten boeken en activering. In sommige situaties is activering
zelfs verplicht.
Omdat de wetgeving zeer belangrijk is in de discussie omtrent activering van uitgaven van
O&O, gaan we in detail in op de specifieke regels in een aantal landen.
2 Dit werd gemeten op een periode van zeven jaar.
9
3.1 Amerikaanse wetgeving
3.1.1 SFAS nr. 2
In 1974 heeft de FASB SFAS (Statement of Financial Accounting Standard) nr. 2 uitgebracht.
Deze standaard regelt de boekhouding betreffende kosten van onderzoek en ontwikkeling. Hij
legt de onderneming op om de gemaakte kosten van onderzoek en ontwikkeling onmiddellijk
ten laste te leggen van het resultaat op het moment dat ze zich voordoen. Verder is de
onderneming ook verplicht om het geïnvesteerde bedrag van het afgelopen boekjaar in de
toelichting bekend te maken. Deze wetgeving werd ingevoerd met de bedoeling om de
rapportering van O&O meer uniform te laten gebeuren en om de grote mate van vrijheid die
de managers hadden bij deze beslissing toch enigszins te beperken3.
Wasley en Linsmeier (1992) hebben de economische gevolgen van SFAS nr. 2 onderzocht
d.m.v. een reeks event studies. Zij kwamen daarbij tot de conclusie dat de invoering van
SFAS nr. 2 voor een negatieve druk zorgt bij kleine, startende en snel groeiende
ondernemingen (over-the-counter ondernemingen). Na het invoeren van de standaard zijn de
uitgaven van onderzoek en ontwikkeling significant verminderd in dit type ondernemingen
(Wasley and Linsmeier, 1992).
Het verbod om investeringen in O&O als activa te erkennen zorgt er tevens voor dat het zeer
moeilijk wordt om onderzoeksextensieve en –intensieve ondernemingen met elkaar te
vergelijken (Chambers, Jennings, Thompson II, 2000). Dit gebrek aan vergelijkbaarheid zorgt
voor een verminderde waarderelevantie van financiële informatie (Chambers, jennings and
Thompson II, 2000) (Lev & Zarowin, 1999) (Wallman, 1995). Bovendien kunnen
onderzoeksintensieve ondernemingen hiervan ook nadelen ondervinden in hun zoektocht naar
kapitaal (Chambers, Jennings and Thompson II, 2000) (Wasley and Linsmeier, 1992). Ook
Lev & Sougiannis (1996) stellen vast dat door de verplichte opname van O&O in de kosten,
de inkomsten van ondernemingen gemiddeld met 20% onderschat worden.
3 SFAS nr. 2
10
3.1.2 SFAS nr. 86
Er is echter één uitzondering toegestaan (SFAS nr. 86), met name voor de
ontwikkelingskosten van software. Deze standaard geldt enkel voor software die ontwikkeld
wordt voor de verkoop.4
“This Statement specifies that costs incurred internally in creating a computer software
product shall be charged to expense when incurred as research and development until
technological feasibility has been established for the product. Technological feasibility is
established upon completion of a detail program design or, in its absence, completion of a
working model. Thereafter, all software production costs shall be capitalized and
subsequently reported at the lower of unamortized cost or net realizable value. Capitalized
costs are amortized based on current and future revenue for each product with an annual
minimum equal to the straight-line amortization over the remaining estimated economic life
of the product.”(SFAS nr. 86)
Hoewel SFAS nr. 86 bij de introductie op gejuich werd onthaald, is sindsdien de opinie
gekanteld. Dit leidde in 1996 tot een petitie opgestart door de Software Publishers Association
(SPA) om de standaard af te schaffen. Volgens hen biedt activering geen voordelen aan
investeerders en zouden de jaarrekeningen betrouwbaarder en consistenter zijn als alle
uitgaven onder kosten geboekt worden (Aboody & Lev, 1998). Dit is een zeer rare wending,
gezien het feit dat deze wetgeving de keuze toelaat tussen het als kosten boeken of activeren.
Aboody & Lev (1998) vonden twee argumenten die pleiten tegen de standaard:
Argument 1: In de beginjaren zorgde activering voor een stijging van de gerapporteerde
inkomsten. Ondertussen zijn de afschrijvingen echter groter geworden dan de geactiveerde
kosten van de huidige producten in ontwikkeling (zie figuur 3), waardoor activering een
negatieve druk op het resultaat uitoefent.
Argument 2: Dankzij de activering van kosten wordt het resultaat moeilijker te voorspellen.
Analisten maken grotere voorspellingsfouten bij het schatten van de verwachte winsten van
ondernemingen die O&O-uitgaven activeren dan bij ondernemingen die de uitgaven als
kosten boeken. Dit is zo omdat het voor analisten zeer moeilijk is om de hoeveelheid kosten te
voorspellen die in een volgend boekjaar gemaakt zullen worden en hoeveel daarvan precies
4 SFAS nr. 86: summary
11
zal geactiveerd worden. Het activeren zorgt dus voor onnauwkeurigheden in de
voorspellingen, vandaar de wil om de standaard af te schaffen.
Zoals reeds vermeld wegen de afschrijvingen van in het verleden geactiveerde kosten op een
bepaald moment dus zwaarder door dan de activering van nieuwe kosten. In termen van
winstmaximalisatie is activering dan minder aantrekkelijk dan het als kosten boeken. Toch is
het voor een individuele onderneming niet meteen aangewezen om te stoppen met activering.
Dit kan er immers voor zorgen dat investeerders de interpretatie maken dat er geen producten
meer ontwikkeld worden in de onderneming die voldoen aan de haalbaarheidscriteria. Een
collectieve afschaffing zou dit probleem echter kunnen omzeilen.
3.1.3 Voorzichtigheidsprincipe versus matchingprincipe
SFAS nr. 2 is gebaseerd op het voorzichtigheidsprincipe. Rond deze wetgeving is er veel
controverse, aangezien producten in ontwikkeling duidelijk het potentieel hebben om op lange
termijn inkomsten te genereren voor de onderneming (Lev, Sarath, Sougiannis, 2005).
Figuur 3: Jaarlijkse activeringen en afschrijvingen in de Amerikaanse software-industrie The Value Relevance of Intangibles: The case of Software capitalization, Aboody & lev, 1998.
12
Conservatisme zorgt er volgens voorstanders echter voor dat het te grote optimisme van veel
managers over hun projecten in ontwikkeling gecounterd wordt en is tevens gepast door de
grote mate van onzekerheid geassocieerd aan O&O5.
Eigenlijk komen hier dus twee boekhoudprincipes met elkaar in conflict: het
voorzichtigheidsprincipe en het matchingprincipe – toerekenen van opbrengsten en kosten
naar de periode –. Activeren is inderdaad minder voorzichtig, maar anderzijds zorgt activering
ervoor dat de kosten van de succesvolle producten - degene die effectief in productie
genomen worden - pas worden geboekt - via afschrijvingen - wanneer er ook effectief
opbrengsten zijn.
Het voorzichtigheidsprincipe zorgt ervoor dat de inkomsten gerelateerd aan O&O vaak
onderschat worden. In dit geval kunnen we dus van een conservatieve rapportering
spreken. Indien de uitgaven van O&O geactiveerd worden, is er kans dat de inkomsten
overschat worden. In dat geval spreken we van een agressieve rapportering. Lev, Sarath en
Sougiannis (2005) zijn echter van mening dat geen enkele boekhoudtechniek onveranderlijk
conservatief of agressief blijft. Als de inkomsten in een bepaalde periode onderschat worden,
zullen ze in een andere periode overschat worden. Boekhoudtechnieken zorgen er dus in feite
alleen voor dat inkomsten van de ene naar de andere periode verschoven worden.
Nemen we als voorbeeld twee ondernemingen die hetzelfde product ontwikkelen en ook
dezelfde inkomsten hebben. Het enige verschil zit in de boekhoudtechniek die ze toepassen.
Onderneming A boekt de uitgaven van O&O in de resultatenrekening en onderneming B
opteert voor activering van de uitgaven. Indien we de jaarlijkse resultaten van deze
ondernemingen met elkaar vergelijken, dan stellen we vast dat in de beginjaren de winst van
onderneming B groter is dan die van onderneming A, omdat in onderneming B de uitgaven uit
het resultaat zijn genomen. In dit geval worden de resultaten van onderneming A dus
onderschat, wat een conservatieve rapportering betekent en bij onderneming B kunnen we van
een agressieve rapportering spreken. Na verloop van tijd, wanneer het product een
commercieel succes is geworden, zullen er in onderneming A geen kosten meer geboekt
moeten worden, terwijl in onderneming B wel nog afschrijvingen moeten geboekt worden. Op
5 Kothari, laguerre en Leone (2002) toonden aan dat inkomstenvolatiliteit van O&O drie maal groter is dan de
inkomstenvolatiliteit van vaste activa.
13
dat ogenblik is de winst van onderneming A dus groter dan die van onderneming B. We
zouden dus kunnen zeggen dat onderneming B nu een conservatieve rapportering toepast en
onderneming A een agressieve rapportering. Zo zien we dat deze technieken inderdaad
wijzigen gedurende de levensloop van een onderneming (eigen voorbeeld).
Lev et al. (2005) zijn van mening dat investeerders duidelijk misleid worden door deze
financiële rapporteringen. Het gekozen boekhoudprincipe zorgt ervoor dat de onderneming
wordt onder- of overgewaardeerd. Deze verkeerde waarderingen zijn het gevolg van
representativiteit – een begrip uit de behavioral finance – (Barbaris and Thaler, 2003).
Investeerders zien de patronen in de huidige resultaten en trekken de conclusie dat deze zich
zullen voortzetten, m.a.w. dat de huidige financiële resultaten representatief zijn voor de
toekomst. Dit leidt tot een overreactie (Barberis, Shleifer, Vishny, 1998).
Concreet kunnen we het volgende besluiten:
Agressieve technieken: huidige inkomsten worden overschat. Investeerders trekken de
conclusie dat de toekomstige vooruitzichten even rooskleurig zijn. Deze ondernemingen
worden vervolgens overgewaardeerd. Dit betreft vooral mature ondernemingen: weinig
kosten van onderzoek en ontwikkeling, maar ook weinig groeivooruitzichten.
Conservatieve technieken: huidige inkomsten worden onderschat. Investeerders trekken de
conclusie dat de toekomstige vooruitzichten op hetzelfde niveau blijven. Deze ondernemingen
worden ondergewaardeerd. Dit betreft vooral startende en sterk groeiende ondernemingen:
hoge kosten van onderzoek en ontwikkeling halen het resultaat omlaag. In de toekomst nemen
deze kosten echter af en zullen de nieuwe producten veel opbrengsten genereren.
Deze conclusie wijst op de voordelen van activering. De opname van uitgaven van O&O in de
kosten leidt immers tot verkeerde waardering van ondernemingen. Hierdoor ontstaat een
verkeerde allocatie van fondsen: de jonge, startende ondernemingen worden
ondergewaardeerd en hebben het moeilijk om kapitaal op te halen. Ze hebben een hoge
kapitaalkost. Dit heeft als mogelijk gevolg dat ze winstgevende projecten zullen moeten laten
schieten. Door de uitgaven te activeren verdwijnt deze neerwaartse druk op het resultaat en
verlaagt hun kapitaalkost (Lev et al., 2005).
14
3.2 Wetgeving in de Europese unie
3.2.1 IAS/IFRS
Vanaf 1 januari 2005 zijn alle beursgenoteerde ondernemingen die tot de Europese Unie
behoren, verplicht om hun geconsolideerde jaarrekening op te maken volgens de International
Financial Reporting Standards (IFRS). Deze boekhoudstandaarden zijn opgesteld door de
International Accounting Standards Committee (IASC) en bestaan op dit moment uit een
negental IFRS‟en en zo‟n 41 IAS‟en (International Accounding Standard).6 In 2001 werd de
IASC vervangen door de IASB (International Acconting Standard Board).
International Accounting Standard (IAS) nr. 38 behandelt de boekhoudkundige regels omtrent
immateriële vaste activa die nog niet specifiek behandeld zijn door andere standaarden. Deze
standaard vereist dat een onderneming een immaterieel vast actief - in dit geval: uitgaven van
onderzoek en ontwikkeling - erkent, als en slechts als aan specifieke criteria voldaan is.
Identificeerbaarheid7(IAS 38.11-12), controle (IAS 38.13-16) en toekomstige economische
voordelen moeten aanwezig zijn (IAS 38.17).
3.2.2 Wetgevingen omtrent O&O
Om vast te stellen of een actief aan de criteria van erkenning voldoet, is de onderneming
vereist een indeling te maken tussen een onderzoeksfase en een ontwikkelingsfase. De
onderzoeksfase betreft activiteiten met het oog op het verwerven van nieuwe inzichten in
technologieën, evenals het zoeken naar verbeteringen en alternatieven van bestaande kennis
en technieken (IAS 38.8)8. De uitgaven die men tijdens de onderzoeksfase maakt mogen niet
geactiveerd worden, omdat de projecten die in deze fase zitten niet geassocieerd kunnen
worden met een product of met een bron van inkomsten die de onderneming bezit. Niet alle
projecten zullen ook commercieel haalbaar blijken. Indien deze kosten ook zouden mogen
geactiveerd worden, zou er een groot risico bestaan op overwaardering van de onderneming.
De ontwikkelingsfase is de fase waarin de kennis, verkregen door onderzoek of op andere
wijze, wordt toegepast. Deze kennis leidt tot een plan of een ontwerp voor de productie van
6 IFRS in your pocket, 2009,Deloitte, www.iasplus.com
7 IAS 38.12: An asset is identifiable if either: (a) is separable, ie is capable of being separated or divided from the
entity and sold, transferred, licensed, rented or exchanged. (b) arises from contractual or other legal rights. 8 ”Research is original and planned investigation undertaken with the prospect of gaining new scientific or
technical knowledge and understanding”, IAS 38.8.
15
nieuwe of aanzienlijk verbeterde materialen, apparaten, producten, processen, systemen of
diensten (IAS 38.8).9 De uitgaven die tot de ontwikkelingsfase behoren, kunnen enkel erkend
worden als immaterieel vast actief indien aan de volgende criteria voldaan wordt (IAS 38.57):
Het product moet technisch haalbaar zijn, zodat het beschikbaar kan worden voor
verkoop.
De intentie moet aanwezig zijn om het product af te werken en te gebruiken of te
verkopen.
Het gebruik of de verkoop van het product moet mogelijk zijn.
Het product moet in staat zijn om in de toekomst economisch voordeel voor de
onderneming op te leveren. Dit kan de onderneming bewijzen door na te gaan of er
een markt is voor het product of door te bewijzen dat het product nuttig zal zijn voor
intern gebruik.
Er moeten voldoende technische en financiële middelen voorhanden zijn om de
ontwikkeling van het product af te werken.
De uitgaven die tijdens de ontwikkelingsfase worden gemaakt, moeten nauwkeurig en
betrouwbaar bepaald kunnen worden.
De uitgaven uit de ontwikkelingsfase mogen met andere woorden enkel geactiveerd worden
als de onderneming de technische haalbaarheid van het project kan aantonen. Het
eindproduct moet in de toekomst met zekerheid economisch rendabel zijn. Verder werken
IAS 38.54 en 38.55 niet met terugwerkende kracht: eens de ontwikkelingsfase gestart is, is het
niet toegelaten om kosten uit de onderzoeksfase alsnog te activeren.
IAS 38.56 en 38.59 beschrijven enkele voorbeelden van onderzoeks- en ontwikkelingsfase.
Toch is de grens tussen beide niet altijd even duidelijk te bepalen. Daarom stelt IAS nr. 53
dat, indien er geen duidelijk onderscheid gemaakt kan worden tussen beide fasen, de
onderneming de vrijheid heeft om de volledige uitgaven ofwel als kosten te boeken, ofwel te
activeren10
.
9 ”Development is the application of research findings or other knowledge to a plan or design for the production
of new or substantially improved materials, devices, products, processes, systems or services before the start of
commercial production of use”. 10
“If an entity cannot distinguish the research phase from the development phase of an internal project to create
an intangible asset, the entity treats the expenditure on that project as if it were incurred in the research phase
only”(IAS 38.53).
16
Verder is een waardeverminderingstest van de immateriële vaste activa verplicht om de
betrouwbaarheid van de balans te verzekeren (IAS 36).
3.3 Belgian GAAP
De Belgian GAAP (General Accepted Accounting Principles) refereert naar Belgische
boekhoudkundige regels en aanbevelingen van de Commissie voor Boekhoudkundige
normen. Er wordt van alle (niet-beursgenoteerde) Belgische ondernemingen verwacht dat ze
de Belgian GAAP toepassen bij het opstellen en openbaar maken van hun jaarrekeningen.11
De Belgian Gaap maakt geen onderscheid tussen onderzoeks- en ontwikkelingskosten en
definieert de O&O-kosten als kosten die geassocieerd zijn met onderzoek, constructie en
ontwikkeling van prototypes, producten, uitvindingen en knowhow, die nut leveren voor de
toekomstige ontwikkeling van de onderneming. Verder kunnen de uitgaven van O&O
geactiveerd worden zonder dat aan strenge voorwaarden moet voldaan worden. Dit in
tegenstelling tot de IAS/IFRS, die enkel toelaat om ontwikkelingskosten tot de immateriële
activa te rekenen zolang de bruikbaarheidwaarde of de toekomstige rendabiliteit van het
product in ontwikkeling niet overschat worden.
De kosten van onderzoek en ontwikkeling moeten normaal over een periode van 5 jaar
afgeschreven worden. Indien het over een langere periode gaat, dienen de ondernemingen dit
te vermelden in de toelichting. De ontwikkelingskosten moeten voorzichtig geschat worden
en mogen hun nut en toekomstig rendement voor de onderneming niet overschrijden.
Daarnaast voorziet de Belgian GAAP gedetailleerde reglementen voor de kosten met
betrekking tot het ontwikkelingsproces van intern ontwikkelde sofware. Activering is enkel
toegelaten indien de volgende voorwaarden voldaan zijn:
Het product of het ontwikkelingsproces moet nuttig zijn voor de onderneming.
Een duidelijke definitie en individualisatie van het product of het ontwikkelingsproces
moet mogelijk zijn.
De mogelijkheid om de kosten gerelateerd aan het project direct toe te kennen bestaat.
De technische haalbaarheid van het project moet aangetoond worden.
11
Ernst and Young, 2001, The Ernst and Young Guide to applying IAS in Belgium, Kluwer, Diegem, 826 blz.
17
Er moeten voldoende financiële middelen beschikbaar zijn om het project te
vervolledigen.
Indien deze criteria voldaan zijn kunnen ontwikkelingskosten die verbonden zijn met coding
en het testen van software onder de immateriële vaste activa geboekt worden.
3.4 Australische wetgeving
In Australië hebben de managers, volgens de AASB 1011 (Australian Accounting Standards
Board), de keuze om uitgaven van O&O te activeren indien er geen redelijke twijfel is dat ze
terugverdiend kunnen worden. Alle andere uitgaven van O&O moeten onmiddellijk als kosten
geboekt worden. De geactiveerde bedragen moeten jaarlijks geëvalueerd worden en alles
waarvan ondertussen wordt verwacht dat het niet langer rendabel is, moet daarbij
afgeschreven worden. Ondertussen is de wet wel verstrengd (AASB 138), zodat het alleen
nog toegelaten is om de uitgaven uit de ontwikkelingsfase te activeren onder bepaalde
voorwaarden. Alle uitgaven uit de onderzoeksfase moeten dus altijd in de kosten geboekt
worden. Er zijn drie voorwaarden waaraan een project moet voldoen, vooraleer de uitgaven
geactiveerd kunnen worden.
Er moet een identificeerbaar actief 12
zijn dat gecontroleerd wordt door de
onderneming en bovendien duidelijk te onderscheiden is van goodwill.
De toekomstige economische voordelen ervan moeten voor de onderneming bestemd
zijn.
De uitgaven moeten betrouwbaar gemeten kunnen worden.
Met een steekproef van Australische ondernemingen onderzochten Abrahams en Sidhu (1998)
de waarderelevantie13
van de geactiveerde uitgaven van O&O en of de activering voor een
betere associatie zorgt tussen aandelenreturns en prestatie-indicatoren gebaseerd op de
boekhouding - zoals ROE, ROA, PE, … - . Het resultaat van hun studie wijst op de voordelen
van het toelaten van activering van O&O. Het totaal geactiveerde O&O-bedrag is positief
geassocieerd met de waarde van de onderneming en wordt dus door investeerders wel degelijk
12
Definitie van identificeerbaarheid komt overeen met IAS nr. 38.11-12. 13
Waarderelevantie betekent dat de informatie die in de geactiveerde uitgaven vervat zit van belang is voor de
investeerders om de marktwaarde van de onderneming correct in te schatten. Er wordt dus gezocht naar een
associatie tussen geactiveerde O&O en marktwaarde (Abrahams et al.,1998).
18
beschouwd als een rendabel actief. Bovendien geven de prestatie-indicatoren die gebaseerd
zijn op de boekhouding een betrouwbaarder beeld indien activering is toegelaten.
Dit wordt bevestigd door Ahmed en Falk (2006). Het verplicht in de kosten boeken van de
uitgaven van O&O is een extreme vorm van het voorzichtigheidsprincipe, die niet toelaat dat
succesvolle ondernemingen zich onderscheiden van de rest. Door de verplichte, uniforme
regel hebben ze immers geen mogelijkheden om hun verwachte succes naar de buitenwereld
te communiceren. Door selectieve activering (zie sectie 7, p.35) toe te laten, kunnen managers
wel positief nieuws signaleren: O&O-projecten kunnen alleen op de balans komen als er een
verwacht wordt dat ze ook toekomstige inkomsten kunnen genereren.
Activering vergroot de relevantie van de jaarrekening, verkleint de informatie-asymmetrie
(zie sectie 4.2.3, p.22) tussen de onderneming en de investeerders en zorgt voor een
efficiëntere allocatie van kapitaal. Succesvolle ondernemingen zullen immers makkelijker
kapitaal kunnen verkrijgen. Deze resultaten zijn consistent met Abrahams en Sidhu (1998) en
Goodwin (2002).
Men dient wel op te letten voor earnings management (zie sectie 4.3.1, p.28). Tutticci et al.
(2007) stelden in hun onderzoek vast dat de geactiveerde uitgaven relevanter worden geacht
voor ondernemingen waarvan de jaarrekening werd nagekeken door een revisorenkantoor
behorende tot de Big 414
. Deze ondernemingen activeren ook minder, omdat ze weten dat hun
jaarrekeningen aan een strenge en grondige controle onderworpen worden. We kunnen dus
besluiten dat de activering van uitgaven van O&O dus wel degelijk relevante informatie
levert, maar enkel en alleen indien de criteria voor activering gehaald worden en er voldoende
controle op de jaarrekening is om earnings management te vermijden (Tutticci, Krishnan,
Percy, 2007).
4. Afweging tussen relevantie en betrouwbaarheid
4.1 De keerzijde van O&O
In de literatuur zijn er tot hiertoe twee grote observaties die geassocieerd zijn met de
beleidsbeslissing om al dan niet te activeren waar te nemen. Enerzijds is het direct opnemen
14
Eigenlijk ten tijde van de studie Big 5, maar ondertussen is Arthur Andersen failliet gegaan.
19
van de O&O-uitgaven in de resultatenrekening de meeste objectieve methode. Anderzijds is
gebleken dat de activering van deze kosten kan leiden tot een meer informatieve balans (Lev
& Zarowin, 1999) (Aboody & Lev, 1998). Het toelaten van activering kan de informatie-
asymmetrie tussen de investeerder en de onderneming verminderen. Investeerders krijgen
immers via de balans meer informatie over de projecten die de onderneming aan het
ontwikkelen is. Anderzijds zet activering ook de deur open voor manipulatie van inkomsten
(Abrahams & Sidhu, 1998). Men moet dus de afweging maken tussen relevantie en
betrouwbaarheid (Healy, Myers, Howe, 2002). De onderstaande figuur geeft een duidelijke
verklaring van deze concepten (Wyatt, 2008).
Men begint met een zekere waardeconstructie, zoals bijvoorbeeld uitgaven van O&O. Dit
leidt dan tot de creatie van waarde, want O&O leidt tot nieuwe producten en processen die
inkomsten zullen genereren (Sougiannis, 1994). De mate waarin de informatie over deze
waarde duidelijk en transparant is, bepaalt de relevantie. Interne O&O is bijvoorbeeld
relevanter dan aangekochte O&O (IPRD). Dit komt doordat de onderneming een duidelijk
zicht heeft op de verschillende fasen die een intern onderzoeksproject al doorlopen heeft. In
elke stap is dus duidelijk welke waarde werd toegevoegd en op welke manier. Bij IPRD werd
een onderzoek overgenomen van een derde partij en éénmalig (op het moment van overname)
gewaardeerd. De informatie over alle doorlopen fasen tot op dat moment is niet beschikbaar.
Daarna poogt men deze waarde te meten. De betrouwbaarheid is de mate waarin het
Figuur 4: Relevantie en betrouwbaarheid What financial and non-financial information on intangibles is relevant? A review of
evidence, Wyatt, 2008
20
meetinstrument in staat is om de verwachte inkomsten te schatten. Het is dus duidelijk dat
betrouwbaarheid en relevantie altijd gezamenlijk geschat worden in dit proces.
4.2 Relevantie
Een bepaald stuk informatie is slechts relevant als het significant geassocieerd is met de
informatieset die door de investeerders wordt gebruikt om de waarde van de onderneming te
schatten (Wyatt, 2008).
4.2.1 Een voorbeeld uit de farmaceutische industrie
Healy et al. (2002) onderzochten de verschillende methoden om kosten van O&O te boeken
door de ontwikkeling van een nieuw geneesmiddel te simuleren. De gemaakte kosten werden
op drie verschillende manieren geboekt en de relevantie van elk van de methoden werd
nagegaan (Healy et al., 2002). De drie methoden zijn:
1. Onmiddellijke en volledige opname in de resultatenrekening.
2. Volledige kapitalisatie van alle gemaakte kosten.
3. Kapitalisatie van alle gemaakte kosten, maar alleen voor producten waarvan verwacht
wordt dat ze succesvol15
zullen zijn.
Een industrie zoals de farmaceutische industrie is sterk afhankelijk van de ontwikkeling van
nieuwe producten. Onderzoek en ontwikkeling speelt een belangrijke rol en de periode tussen
de eerste stappen in de ontwikkeling en de eventuele commercialisering is zeer lang,
gemiddeld zo‟n 14 jaar (Healy et al., 2002). De meeste ondernemingen zitten dus met een
negatieve cashflow in deze fase. De vraag die men hier kan stellen is: mogen deze kosten dan
wel geactiveerd worden?
Onder elk van de drie methoden werd de relatie onderzocht tussen boekhoudkundige data en
de aandelenkoersen en –returns. De beste resultaten werden geboekt onder de laatste methode
(kapitalisatie van succesvolle projecten). Dit staat ook wel bekend als selectieve activering
(zie sectie 7, p.35) (Lev, Nissim, Thomas, 2005) (Healy et al., 2002) (Chambers, Jennings,
Thompson II, 2000). Op deze manier wordt de informatie-asymmetrie die heerst tussen de
onderneming en de investeerder gedeeltelijk weggenomen, omdat alleen succesvolle projecten
15
Het betreft producten die minstens tot klinische testen geraakt zijn.
21
op de balans komen. De investeerder ontvangt informatie over de projecten waar de
onderneming mee bezig is en het verwachte succes ervan. De activering onder deze methode
is dus relevant (Healy et al., 2002).
4.2.2 Variabiliteit van O&O
The Association for Investment Management and Research (AIMR) stelt dat de toekomstige
inkomsten van de onderneming slechts weinig gerelateerd zijn aan de opgelopen kosten
tijdens de onderzoek- en ontwikkelingsfase, waardoor activering dus weinig relevante
informatie zou verschaffen aan investeerders (Kothari, Laguerre, Leone, 2002). De kosten van
O&O zijn te onzeker op het vlak van toekomstige inkomsten om op de balans te kunnen gezet
worden. Lev & Sougiannis (1996) spreken deze bewering tegen en stellen vast dat activering
wel waarderelevante informatie biedt. Verder zijn Kothari et al. (2002) tot de conclusie
gekomen dat activering van uitgaven van O&O wel relevante, maar ook onzekere
informatie bevat. Hun onderzoek focust louter en alleen op de onzekerheid, m.a.w. de
betrouwbaarheid van de geactiveerde bedragen. Het resultaat van hun studie wijst uit dat de
variantie van toekomstige inkomsten uit O&O drie tot vier keer groter is dan de variantie
van toekomstige inkomsten uit andere investeringen (Kothari et al., 2002). Hiermee moet dus
rekening gehouden worden indien de uitgaven van O&O geactiveerd worden.
De boekhoudkundige informatie van een onderneming is enkel nuttig als ze een getrouw
beeld van de onderneming schept. Daarom is het belangrijk dat er een sterke link is tussen de
boekhoudkundige informatie en de aandelenprijzen van de onderneming. Lev et al. (2005)
onderzochten de relevantie van geactiveerde uitgaven van O&O voor investeerders. Het opzet
is eenvoudig: de balansen van verschillende ondernemingen uit verschillende industrieën
werden bestudeerd en de uitgaven van O&O werden geactiveerd en daarna afgeschreven16
. De
conclusie is duidelijk: deze aanpassingen vergroten de associatie tussen de financiële
rapportering en de koers van het aandeel (Lev et al., 2005). Dit is consistent met voorgaande
onderzoeken (Chambers et al., 2001) (Lev & Sougiannis, 1996).
16
De afschrijvingsperiode wordt per industrie ingeschat, bv. de afschrijvingsperiode van de software industrie is
veel korter dan de farmaceutische industrie (Lev et al., 2005).
22
4.2.3 Informatie-asymmetrie
Een andere vraag die Lev & Sougiannis (1996) stelde was of de investeerders zich wel
volledig bewust zijn van de relevantie van O&O. Daarom hebben ze een event studie
uitgevoerd (zie figuur 5), waaruit bleek dat er nog geruime tijd na de publicatie van de
jaarrekening, met daarin de gemaakte uitgaven van O&O, een invloed bleef bestaan op de
aandelenkoers (Lev & Sougiannis, 1996).
Dat patroon duidt op een onderreactie bij de investeerders. Ook al beschouwen investeerders
O&O als een actief, ze zijn zich door de SFAS nr. 2 niet bewust van de precieze waarde van
dit actief. Deze vaststelling bevestigt weer het feit dat het toelaten van activering deze
informatie-asymmetrie gedeeltelijk zou kunnen overbruggen. Daarmee zou de efficiëntie
van de aandelenmarkten verbeteren (Lev en Sougiannis, 1996). Een opmerking die deze
studie nog maakt is dat de “abnormal returns‟‟ het gevolg kunnen zijn van ofwel verkeerd
ingeschat risico, ofwel mispricing. Dit werd in de studies van Lev et al. (2005) en Chambers
et al. (2001) verder onderzocht.
4.2.3.1 Mispricing of risk error?
Auteurs zoals Chambers, Jennings en Thompson II geloven dat het positieve patroon tussen
geactiveerde uitgaven van O&O en toekomstige aandelenreturns niet wijst op het feit dat
O&O het potentieel heeft om toekomstige inkomsten te genereren. Naar hun mening is de
relatie te verklaren door een verkeerd ingeschat risico (Chambers et al, 2001). De onzekere
aard van O&O maakt de investeringen in O&O veel risicovoller dan investeringen in andere
activa (Kothari et al., 2002). Daardoor zijn de positieve „abnormal returns‟ niet ongewoon
hoog, maar werd de verwachte return gewoon te laag gesteld. Door het feit dat de
Figuur 5: Event study voor de relevantie van O&O The Capitalization, Amortization and Value-Relevance of R&D, Lev & Sougiannis, 1996
23
investeerders het risico te laag inschatten, zijn de returns van de aandelen hoger dan ze
verwachtten (Chambers et al, 2001).
Lev et al. (2005) weerleggen deze bewering. In hun studie identificeren ze enkele bronnen
van risico, zoals bedrijfsgrootte, book-to-market ratio en intensiteit van O&O. Na het
invoeren van controlevariabelen voor elk van deze bronnen, blijft er een positieve associatie
bestaan tussen het immaterieel vast actief (geactiveerde O&O) en de toekomstige „abnormal
returns‟. In dit geval kunnen we dus van mispricing spreken.
Wat blijkt is dat de uitschieters zich vooral voordoen in positieve zin. Moest het risico in
werkelijkheid groter zijn dan geschat, zouden er zich ook uitschieters in negatieve zin moeten
voordoen wanneer de markten slecht presteerden. Het relatiepatroon is dus veel consistenter
met een verkeerde inschatting van de werkelijke voordelen van O&O (dus een onderschatting
van de intrinsieke waarde van het aandeel) dan met een verkeerd ingeschat risico van O&O-
activiteiten (Lev et al, 2005).
Deze mispricing kan opgelost worden door het implementeren van selectieve activering. Dit
betekent dat ondernemingen enkel en alleen de uitgaven van beloftevolle projecten mogen
activeren (Lev et al., 2005) (Healy et al., 2002) (Chambers et al., 2000) (Freeburn, C., 1997).
Op deze manier wordt de informatie-asymmetrie in een vroeg stadium verkleind. Het
Figuur 6: Totale return en abnormal return voor een O&O-intensieve portfolio On Informational Usefullness of R&D Capitalization and Amortization, Lev et al., 2005
24
eindresultaat is een vermindering van de „abnormal returns‟, wat dus betekent dat de
verwachte returns correcter ingeschat worden (Lev et al., 2005).
4.2.3.2 Insider gains
Hoe groot deze informatie-asymmetrie precies is in onderzoeksintensieve ondernemingen
werd onderzocht door Aboody en Lev (2000). Insider gain is de winst die ingewijden van de
onderneming, vooral managers die tot de hogere echelons behoren, behalen uit handel met
voorkennis in eigen aandelen (Lorie & Niederhoffer, 1968). Door het feit dat deze
topmanagers in staat zijn om de veranderingen in elke ondernemingsactiviteit op individuele
basis te observeren, beschikken zij over essentiële informatie die investeerders niet hebben.
Investeerders hebben vaak enkel toegang tot geaggregeerde informatie op bepaalde tijdstippen
(dus niet transactie per transactie) en het is voor hen dus veel moeilijker om in te schatten
welke investeringen boven of onder verwachting presteren. Dit is in grote lijnen wat
informatie-asymmetrie inhoudt (Aboody & Lev, 2000).
Aboody en Lev (2000) constateren in hun onderzoek dat managers in onderzoeksintensieve
ondernemingen meer kunnen winnen uit deze handel. Dit betekent dat zij dus over informatie
beschikken die het publiek niet heeft, in vergelijking met andere ondernemingen. Het publiek
(de investeerders) beschikt dus over minder informatie, waardoor de informatie-asymmetrie
groter is voor ondernemingen die veel aan O&O doen. Deze bijdrage van O&O tot de
informatie-asymmetrie is in het verleden reeds onderzocht en bevestigd door Barth et al.
(1998). Deze grotere informatie-asymmetrie is volgens Aboody en Lev (2000) te wijten aan
drie factoren:
O&O is uniek voor elke onderneming. Het is onmogelijk om iets te leren over de
onderzoek- en ontwikkelingsactiviteiten van een bepaalde onderneming door naar de
andere ondernemingen in die sector te kijken.
Er zijn geen markten voor O&O. Investeerders kunnen voor allerlei activa van de
onderneming objectief de waarde vaststellen door te kijken naar de marktprijs. Voor
producten in ontwikkeling is dit echter niet mogelijk.
O&O moet verplicht in de kosten geboekt worden. Gewone activa staan gewaardeerd
op de balans en via afschrijvingen en waardeverminderingen krijgt men een idee van
25
de werkelijke waarde van deze activa. Voor O&O kan dit dus niet, aangezien alle
informatie verdwijnt in de resultatenrekening.
4.2.4 Activering van O&O als signaal naar de buitenwereld
Sommige autoriteiten (zoals de FASB) verplichten ondernemingen om uitgaven als kosten te
boeken omdat zij de nadelen van mogelijk misbruik van de activering groter achten dan de
voordelen ervan. Eén van de voordelen is het signaleren van het succes van de onderneming
(Ahmed & Falk, 2006).
Cazavan-Jeny en JeanJean (2003) onderzochten of de activering van O&O geassocieerd is
met een hogere of lagere marktwaarde van de aandelen (prijs en returns) bij Franse
ondernemingen. Door de uitgaven als immaterieel vast actief te beschouwen, geeft de
onderneming een positief signaal naar de financiële markten dat de technologie in de
toekomst economische voordelen zal opleveren (Wyatt, 2005). Aangezien in Frankrijk de
opname van O&O in de kosten niet verplicht is en de managers de keuzevrijheid hebben17
,
wordt er in deze studie gebruik gemaakt van echte data, dit in tegenstelling tot de
gesimuleerde data bij Amerikaanse studies.
Ze argumenteren dat een uniforme rapportering (alles verplicht in kosten boeken) niet toelaat
om onderscheid te maken tussen succesvolle en minder succesvolle projecten en
ondernemingen. Onder Franse GAAP zorgt de keuze tussen activering (onder bepaalde
criteria) en expensing ervoor dat ondernemingen de verwachte voordelen van hun O&O
kunnen signaleren aan de markt door de uitgaven te activeren. In hun studie (Cazavan-Jeny,
JeanJean, 2003) vinden ze bewijs dat activering een positief signaal geeft en expensing een
negatief signaal, omdat investeerders hieruit afleiden dat de criteria voor activering niet
gehaald worden en de onderneming dus onsuccesvolle investeringen aan het maken is.
In een later onderzoek (Cazavan-Jeny, Joos, JeanJean, 2007) hebben ze een tegenovergesteld
effect vastgesteld. Activering had in dat onderzoek een negatieve invloed op de toekomstige
prestaties van de onderneming. Hieruit kunnen we afleiden dat investeerders de beslissing om
17
“In exceptional cases, applied research and development costs may be capitalized if the projects concerned are
clearly identifiable, their respective costs can be measured separately, and each project has serious chance of
technical success and commercial profitability. The company therefore can opt for capitalization of R&D costs
under frence rules if the project satisfies the above criteria.” (plan comptable général, 1999,art 361-2) .
26
te activeren op dat moment dus eerder zagen als een manipulatie van de jaarrekening dan als
een methode om de waarderelevantie van O&O te vergroten. Deze vaststelling spreekt
duidelijk de resultaten van voorgaande Amerikaanse studies (Healy et al, 2002) (Lev &
Sougiannis, 1996) en ook die van hun eigen onderzoek tegen (Cazavan-Jeny en JeanJean,
2003). Dit zou te wijten kunnen zijn aan het feit dat wegens de convergentie richting IFRS de
wetgeving op dat moment te ondoorzichtig was, waardoor beleggers de perceptie hadden dat
de uitgaven van onsuccesvolle projecten via enkele mazen in de wetgeving toch geactiveerd
konden worden. Daarnaast moeten we ook rekening houden met het feit dat deze tegenspraak
te wijten kan zijn aan cultuurverschillen. In het Verenigd Koninkrijk bijvoorbeeld is de
wetgeving met betrekking tot O&O strenger, waardoor er meer vertrouwen wordt gesteld in
de activering van O&O.
4.2.5 Informativiteit van het aandeel
Oswald en Zarowin (2007) focusten op de vraag of activering van de uitgaven tot een grotere
informativiteit van het aandeel leidt. In tegenstelling tot vele Amerikaanse studies, gebruikten
ze een dataset die zowel activeerders - ondernemingen die de uitgaven van O&O activeren -
als expensers - ondernemingen die de uitgaven van O&O in de kosten boeken - bevatte18
. Uit
de dataset bleek dat er veel meer expensers dan activeerders zijn. Dit lijkt er op te duiden dat
veel firma‟s de criteria voor activering niet halen en/of dat veel managers twijfelachtig staan
tegenover activering, zelfs als de criteria gehaald zijn.
In hun onderzoek regresseren Oswald en Zarowin de huidige return van het aandeel op de
huidige inkomsten en de verwachte toekomstige inkomsten. De coëfficiënt van deze laatste
variabele is de FERC (Future Earnings Response Coefficient). Indien activering tot meer
informativiteit van het aandeel leidt, wordt er voor activeerders een significant grotere FERC
verwacht. In het onderzoek hielden de auteurs rekening met het feit dat de beslissing om te
activeren endogeen is (Ray Ball, 1980) (Cazavan-Jeny et al., 2006) (zie infra p.31) en
geassocieerd met factoren die de relatie tussen de huidige en de toekomstige inkomsten
beïnvloeden.
18
De dataset bevat ondernemingen uit het Verenigd Koninkrijk, waar activering wel toegelaten is indien de
volgende vijf criteria voldaan zijn: 1) Een duidelijk gedefinieerd project. 2) Kosten zijn apart te definieren.
3) Technische haalbaarheid en economische rendabiliteit zijn geverifieerd. 4) Verwachte opbrengsten moeten de
kosten overstijgen. 5) Voldoende middelen moeten aanwezig zijn om het project volledig af te werken.
27
Expensers zijn vaak grotere en meer mature ondernemingen, terwijl activering vooral
voorkomt in jonge startondernemingen (early life cycle firms). Deze ondernemingen zijn
meestal gefinancierd met vreemd vermogen en hebben een grotere O&O-intensiteit. Kleinere
firma‟s hebben een slechtere informatie-uitwisseling, grotere variabiliteit in hun inkomsten en
vaak een slechtere rentabiliteit (Oswald, 2008) (Cazavan-jeny et al., 2006). Dit leidt tot de
hypothese dat de groep van activeerders een lagere FERC hebben. De variabiliteit in de
factoren die deze ondernemingen kenmerken leidt immers tot een moeilijkere voorspelling.
Uit het onderzoek blijkt echter het tegendeel. Activering biedt dus wel degelijk significante
informatievoordelen en verkleint aldus de informatie-asymmetrie. Toch merken de auteurs op
dat men voorzichtig moet zijn met het extrapoleren van de resultaten naar concrete
beleidsbeslissingen (Oswald & Zarowin, 2007).
4.2.6 Voordelen van activering
Uit de vorige sectie komen dus de volgende voordelen van activering naar voor:
Een betere afstemming van kosten en opbrengsten (Lev & Zarowin, 1999).
Een efficiëntere communicatie over het succes van toekomstige producten (Healy et
al., 2002).
Verkleining van de informatie-asymmetrie (Oswald & Zarowin, 2007) (Aboody &
Lev, 2000).
Chan et al. (2001) bevestigden deze visie. Ze onderzochten de ondernemingen die O&O in de
resultatenrekening boeken en stelden vast dat ondernemingen die veel in O&O investeren
vaak grote excess returns (abnormal returns) kunnen boeken. Dit wijst op een
onderwaardering van deze ondernemingen en grote druk op het management om de uitgaven
van O&O te beperken en zo de resultaten rooskleuriger te maken.
4.3 Betrouwbaarheid
Wyatt (2008) onderzocht de betrouwbaarheid en de relevantie van alle soorten immateriële
vaste activa en stelde vast dat er eigenlijk nog geen echt goede en rechtstreekse testen van
betrouwbaarheid bestaan. Bovendien verklaren de testen niet waarom een stuk informatie
waarderelevant is (Holhausen & Watts, 2001) en zijn immateriële vaste activa vaak intrinsiek
onzeker en niet op waarde te schatten. Daarom moeten geactiveerde gegevens en informatie
28
die in de toelichting openbaar worden gemaakt altijd zeer kritisch geanalyseerd worden.
Externe auditoren zijn toleranter tegenover fouten in de toelichting dan tegenover fouten op
de balans zelf (Wyatt, 2008). Geactiveerde bedragen zullen dus over het algemeen genomen
correcter weergegeven worden. Daarom geniet activering de voorkeur op het openbaar maken
in de toelichting (Ahmed, Kilic, Lobo, 2006).
De laatste jaren worden immateriële vaste activa, waaronder O&O, steeds belangrijker. De
voorraad fysieke grondstoffen en middelen is immers eindig en de economie wordt in grotere
mate gedreven door innovatie en kennis (Webster, 1999). Met de toename van deze activa
neemt ook de onzekerheid toe. In het bijzonder stellen Lach & Rob (1996) dat O&O
waarderelevant is, maar minder betrouwbaar dan materiële vaste activa. De activering zorgt
dus voor grotere schattingsfouten bij de waardebepaling van ondernemingen (Wyatt, 2008).
4.3.1 Earnings management
Een veel gehoorde zorg in verband met het activeren van uitgaven van O&O is wat men
noemt ‘earnings management’. Via activering zijn managers immers in staat om een deel
van de kosten uit het resultaat te halen. Het gevaar bestaat dat de cijfers gemanipuleerd
worden en niet meer objectief zijn.
Accounting regulation attempts to ensure that information is produced on a consistent basis
in accordance with a set of rules that make it reliable for users. However, communications
between entities and shareholders may be deliberately distorted by the activities of financial
statement preparers who wish to alter the content of the messages being transmitted. This
type of distortion is often referred to as „„creative accounting’’ or „„earnings
management‟‟.19
Vooral in de studie van Baber et al. komt dit motief duidelijk naar voor. Zij verdeelden
ondernemingen in drie groepen (Baber et al., 1991):
1. Ondernemingen die in staat zijn om hun opgelegde doelstellingen te halen zonder een
reductie van het O&O-budget.
19
Gowthorpe, C. and O. Amat. 2005. "Creative Accounting: Some Ethical Issues of Macro- and Micro-
Manipulation." Journal of Business Ethics, 57(1), pp. 55-64.
29
2. Ondernemingen die in staat zijn om hun opgelegde doelstellingen te halen mits een
reductie van het O&O-budget.
3. Ondernemingen die niet langer in staat zijn om hun opgelegde doelstellingen te halen.
Uit de studie bleek duidelijk dat de tweede groep het grootst was. Dit betekent dus dat
managers die onder druk staan om de ondernemingsdoelstellingen te realiseren vaak
bijkomende winsten genereren door uitgaven te activeren.
Burgstahler en Dichev onderzochten twee types van earnings management: het vermijden van
verliezen en zorgen dat de inkomsten niet verminderen (Burgstahler & Dichev, 1997).
Managers kunnen dit doen door de afschrijvingen van de in vorige boekjaren geactiveerde
bedragen te versnellen of te vertragen (Healy et al., 2002).
Uit de resultaten blijkt dat de relevantie van de gegevens significant blijft, zelfs onder deze
manipulaties (Healy et al., 2002). Dit resultaat werd later door Lev et al. (2005) bevestigd. Dit
is een duidelijk argument in het voordeel van activering, mits er voldoende strenge criteria
opgesteld worden waaraan een project moet voldoen vooraleer de uitgaven geactiveerd
kunnen worden.
4.3.2 Overinvesteringen – escalation of commitment
Het toelaten van activering kan ook tot overinvestering leiden. Dit komt doordat wanneer een
project afgevoerd wordt, de geactiveerde kosten van de balans moeten verdwijnen. De
marktwaarde van de af te voeren activa zal echter lager zijn dan de boekwaarde. Er moeten
dus waardeverminderingen geboekt worden en veel managers proberen dit zolang mogelijk
uit te stellen, waarbij ze blijven investeren in verlieslatende projecten (Seybert, 2009). De
overinvesteringen kunnen zelfs zo ver gaan dat het niet meer mogelijk is om andere
winstgevende projecten te financieren (Hatfield, 2002) (Seybert, 2009). In tegenstelling tot
wat in veel vroegere studies werd beweerd, leidt activering dus niet alleen tot positieve
effecten.
Het fenomeen dat hier opduikt is het zogenaamde begrip “escalation of commitment’’
(Staw, 1976). Wanneer personen zelf een beslissing gemaakt hebben, dragen ze een grote
verantwoordelijkheid met betrekking tot de beslissing. Ze voelen zich meer betrokken en
30
willen zich verdedigen. Na het horen van negatieve feedback op het project zullen ze toch er
in blijven investeren omdat ze hun beslissing niet willen heroverwegen. Ze zullen hun best
doen om de argumenten in hun straatje te laten passen.
Seybert (2009) onderzocht dit fenomeen bij managers die in een fictieve omgeving werden
geplaatst. Enerzijds waren er managers die een project toegewezen krijgen (overerven) van
een andere persoon en anderzijds waren er managers die uit een aantal mogelijkheden zelf een
project mochten selecteren. Binnen deze twee groepen werd dan nog eens onderscheid
gemaakt tussen rapporteringmethoden van O&O: activeren versus boeken in de kosten. In
totaal waren er dus vier groepen met een andere setting. In de loop van het experiment werd
er een nieuw en beter project voorgesteld dat een even grote investering vergde, maar de
toekomstige inkomsten en cash flows waren duidelijk hoger. Uiteindelijk werd dan
onderzocht welke groepen wel de overschakeling naar dit nieuwe project maken en welke
niet.
In deze setting is het overschakelen een betere optie gezien het feit dat de inkomsten zullen
verbeteren zonder extra kosten. Deze situatie maakt het dus zeer moeilijk voor de
proefpersoon om zijn overinvesteringen in het bestaande project te verklaren en te verdedigen.
Toch blijkt dat zich zelfs in deze omstandigheden overinvestering kan voordoen, omdat
stopzetten als falen wordt beschouwd. De manager zal niet van project willen wisselen, omdat
hij verwacht dat daardoor zijn reputatie een deuk zal krijgen.
Een tweede resultaat is dat in de groepen die de uitgaven activeerden, er een duidelijk conflict
ontstond met de waardevermindering die geboekt moest worden op het huidige project.
Ondanks het feit dat het opteren voor het nieuwe project op lange termijn winstgevender zou
zijn, wordt er toch veel minder overgeschakeld dan in de groep die uitgaven als kosten
boekten. Overschakelen bracht daar immers geen waardeverminderingen mee (Seybert,
2009).
Binnen de groep die de uitgaven activeerde is er bovendien een duidelijk verschil te merken.
De groep die zelf een project gekozen had, voelde zich meer verantwoordelijk voor die keuze
en was veel minder geneigd om over te schakelen dan de groep die gewoon een project
overerfde. De managers verwachtten dat hun eigen project stopzetten een negatieve invloed
31
zou hebben op hun staat van dienst. Ze bleven investeren in het project, ondanks het feit dat er
een beter alternatief voorhanden was (Seybert, 2009).
De resultaten van het onderzoek van Seybert zijn wel onderhevig aan beperkingen. Zo
behandelde het onderzoek alleen lopende projecten en hield het geen rekening met de initiële
investeringsbeslissing. Ervaren managers zullen hun projecten met veel zorg kiezen om zo
waardeverminderingen in de toekomst te vermijden. Verder dient er ook rekening gehouden te
worden met psychologische factoren zoals self-monitoring en de druk van kapitaalmarkten en
resultatendoelstellingen (Seybert, 2009).
5. Factoren die de activering beïnvloeden
5.1 Kenmerken van de onderneming
Ray Ball kwam als één van de eersten tot de conclusie dat de keuze voor het al dan niet
activeren van uitgaven van O&O een endogene keuze is. Ze wordt sterk beïnvloed door de
situatie waarin de onderneming zich bevindt (Ray Ball, 1980). Oswald (2008) is op zoek
gegaan naar deze factoren. Hij identificeerde negen variabelen die eventueel de keuze tussen
activering en het in de kosten boeken zouden kunnen beïnvloeden. Deze werden dan getest op
een dataset van ondernemingen in het Verenigd Koninkrijk (wetgeving: zie voetnoot 18). Uit
de resultaten blijkt dat er drie variabelen zijn die tot activeren leiden en vier variabelen die tot
opname in de kosten leiden (Oswald, 2008). Een overzicht van de variabelen is hieronder te
vinden.
32
5.1.1 Variabelen die tot activering leiden
Earnings variability Als de inkomsten zeer variabel zijn, wat
meestal het geval is bij jonge starters met
instabiele cashflows, is activering een goede
keuze omdat het de meest effectieve manier
is om het succes van de producten in
ontwikkeling te communiceren en zo
makkelijker kapitaal te kunnen aantrekken.
Leverage Ondernemingen met een hoge schuldgraad
hebben veel financiële kosten en opname van
O&O in het resultaat zal dat resultaat verder
onder druk zetten. Dit zijn vaak startende
ondernemingen zoals biotechnologische
ondernemingen waar de uitgaven van O&O
dus nog sterk groeien. Activering zorgt voor
een lagere debt-to-equity ratio, waardoor de
onderneming goedkoper nieuw kapitaal kan
aantrekken.
R&D Value Ondernemingen die succesvoller zijn in hun
O&O-activiteiten zullen vaker activeren
omdat ze veel goede projecten bezitten die de
criteria halen. Ze kunnen dit dan best via
activering communiceren.
5.1.2 Variabelen die tot expensing leiden
Earnings sign Winstgevende ondernemingen zullen de
uitgaven als kosten boeken om op die manier
hun financieel overschot te laten blijken aan
investeerders.
Size Grotere ondernemingen zijn vaak matuur,
hebben stabiele O&O-uitgaven en kunnen
deze zonder problemen opnemen in de
kosten.
R&D Intensity Ondernemingen die veel ervaring hebben
met O&O kunnen in het verleden goedkopere
methoden ontwikkeld hebben om het succes
van hun projecten te communiceren, zonder
daarvoor te moeten activeren.
R&D Steady state 20
Eens ondernemingen een stabiel niveau van
O&O hebben bereikt, is het resultaat onder
beide methodes hetzelfde. Opname in de
kosten vereist dan minder administratie.
20
Volgens Oswald is een onderneming in steady state, rekening houdend met zijn onderzoeks- en
ontwikkelingsprogramma‟s in jaar t, wanneer het bedrag van de geactiveerde ontwikkelingskosten gelijk is aan
het afschrijvingsbedrag van de immateriële ontwikkelingsactiva.
33
5.1.3 Belang van de activeringsbeslissing
Volgens Cazavan-Jeny et al. (2007) zijn het vooral kleinere en minder winstgevende
ondernemingen, met een hoge schuldgraad en die minder uitgeven aan O&O, die overgaan tot
activering. Afgaand op de situatie waarin ze zich bevindt, moet de onderneming een keuze
maken tussen activering en expensing - tenminste als de wetgeving de keuze toelaat -. Deze
beleidsbeslissing is zeer belangrijk voor de onderneming. Gezien het feit dat de uitgaven van
O&O vaak onvoorspelbaar zijn en afhankelijk zijn van het project zelf, zal men een gladder
winstpatroon bekomen indien ze niet in het resultaat geboekt worden. Verder heeft de
beslissing ook een invloed op de rendabiliteitsratio‟s zoals ROE en ROA (zie sectie 1.3, p.5).
Activering vergroot de gerapporteerde activa van de onderneming, wat leidt tot kleinere
solvabiliteitsratio‟s zoals debt-to-assets en debt-to-equity. Op deze manier bezit de
onderneming een lager risicoprofiel, waardoor het gemakkelijker is om een lening toegekend
te krijgen of nieuw kapitaal te werven (Cazavan-Jeny et al., 2007).
5.2 Kenmerken van de technologie
Wyatt (2005) heeft in haar studie bewezen dat de kapitaalstructuur in mindere mate een rol
speelt bij de beslissing om al dan niet te activeren. Zij kijkt vooral naar de kenmerken van de
technologie die ontwikkeld wordt en identificeerde daarbij de volgende variabelen die een rol
spelen bij de beslissing om al dan niet te activeren:
Technologiesterkte: hoe sterker, innovatiever en unieker de ontwikkelde technologie
is, hoe groter de potentiële winst zal zijn. Sterkere technologieën zal men dus vaker op
de balans zal terugvinden.
Technologiecyclus: als het langer duurt om het product te ontwikkelen, zal men
minder geneigd zijn om het op de balans te zetten. Door de grote kloof (timelag)
tussen gemaakte uitgaven en verwachte inkomsten wordt het risico op verkeerde
voorspellingen en waardeverminderingen van de activa immers groter.
Bescherming van de rechten: als het product gemakkelijker te beschermen is (via
patenten ed.), zal men het vaker op de balans zetten. Indien de concurrentie het
product niet kan kopiëren, zullen er immers meer toekomstige inkomsten voor de
onderneming zelf zijn.
34
6. Aangekochte O&O (IPRD)
Aboody en Lev (1999) hebben onderzoek gevoerd naar de voor- en nadelen van het activeren
van de ontwikkelingskosten van software onder SFAS nr. 86. Uit de resultaten bleek dat er
wel degelijk informatievoordelen volgen uit activering. aangezien de producten eerst getest
moeten worden op hun economische en technische haalbaarheid alvorens de gemaakte kosten
geactiveerd mogen worden, zorgt dit dus voor een positief signaal.
Deng en Lev (2006) onderzochten of deze stelling ook voor aangekochte O&O (IPRD) geldt.
IPRD betreft enkel O&O die overgenomen wordt van een andere onderneming (fusies,
overnames, ed.). IPRD kwam onder de aandacht van het publiek in het midden van de jaren
‟90, toen vooral grote ondernemingen in high-tech en wetenschappelijke sectoren kleinere
spelers wiens grootste waarde in hun producten in ontwikkeling lag begonnen over te nemen.
Gemiddeld 72% van de overnameprijs van ondernemingen met een hoge O&O-intensiteit
bestond uit IPRD. Na de overname werd de IPRD dan onmiddellijk in de kosten geboekt. Dit
gaf deze ondernemingen drie grote voordelen (Deng & Lev, 2006):
1. Stel dat onderneming A onderneming B overneemt voor een bepaald bedrag. Hoe
groter de waarde van de IPRD van onderneming B, hoe minder goodwill onderneming
A op zijn balans zal moeten zetten. Dit betekent dat in de komende jaren minder
afgeschreven moet worden, wat een positief effect heeft op de toekomstige resultaten.
2. De onmiddellijke opname in de kosten van onderneming A zorgt ervoor dat ook op
O&O de komende jaren niet zal moeten afgeschreven worden, wat verder bijdraagt
aan de toekomstige resultaten.
3. De opname in de kosten van onderneming A zorgt in het jaar van de boeking voor een
duidelijke vermindering van het balanstotaal en het eigen vermogen. Hierdoor worden
winstgevendheidindicatoren zoals ROA en ROE sterk opgeblazen.
In 2004 kwam er vanuit de FASB een initiatief om IPRD te activeren. Daar waren twee
redenen voor:
1. Convergentie richting IFRS.
2. FASB nr. 141 stelt dat alle overgenomen activa (dus ook de immateriële activa) op een
eerlijke waarde gewaardeerd moeten worden.
35
De resultaten komen overeen met de bevindingen van Aboody en Lev (1999). IPRD is
verbonden met de toekomstige opbrengsten van de onderneming, over een periode van
minstens drie jaar. Dit duidt op het feit dat investeerders IPRD wel degelijk erkennen als een
actief en dat een afschrijvingstermijn van minstens drie jaar moet worden voorzien. IPRD is
dus relevant voor de investeerder (Deng & Lev, 2006). De resultaten moeten wel in
gemiddelden bekeken worden. Er kunnen zich namelijk gevallen voordoen waarin IPRD niet
in staat is om toekomstige inkomsten te genereren, waardoor de IPRD wel als kost zal moeten
geboekt worden. Daarom steunen de auteurs het voorstel van de FASB om bij elke
individuele overname een impairment test uit te voeren, waarmee de waarde van de IPRD
nagegaan wordt (Deng & Lev, 2006).
7. Selectieve activering en managerial discretion
7.1 Keuzevrijheid
Chambers et al. (2001) hebben de tradeoff tussen relevantie en betrouwbaarheid onderzocht in
het kader van „managerial discretion‟. Na het invoeren van SFAS nr. 2 waren er veel
professionelen en academici die voor een minder conservatieve politiek pleitten, omdat ze
meenden dat net de vrijheid van keuze die managers hebben, zorgt voor een meer
informatieve jaarrekening. Hoe meer investeerders uit de jaarrekening kunnen afleiden, hoe
nuttiger het document uiteraard is (Wallman, 1996) (Lev & Zarowin, 1999).
Deze vrijheid van keuze voor managers betekent dat naast de beslissing om al dan niet te
activeren, er ook een keuze kan gemaakt worden in verband met de afschrijvingsperiode van
het geactiveerd bedrag, de waarderingsmethode, de mogelijkheid om de periode later nog te
wijzigen,… Deze selectieve activering van O&O-uitgaven zou tot meer relevantie leiden.
Daarnaast blijft het wel opletten voor teveel vrijheid. Concreet kan dit aanleiding geven tot
manipulatie van de cijfers om een positiever beeld van de werkelijkheid te scheppen (Baber et
al., 1991) (Chambers et al., 2001).
7.2 Selectieve activering en verband met relevantie
Het hoofddoel van elke wetgeving is steeds de relevantie van de jaarrekening zo groot
mogelijk te maken (Chambers et al, 2001). Deze relevantie wordt in het onderzoek van
Chambers et al. (2001) bepaald door de aandeelprijs te voorspellen op basis van de financiële
36
rapportering en deze dan te vergelijken met de werkelijke koers. De auteurs beginnen met de
simulatie van de inkomsten en de boekwaarde onder een zogenaamde ‘one size fits all’ regel,
die ondernemingen verplicht om volledig uniform te werken. Daarna worden alternatieven
bekeken die stelselmatig meer vrijheid van keuze in de boekhouding toelaten en wordt er
nagegaan of deze tot betere resultaten leiden. Deze alternatieven vergroten de keuzevrijheid
via drie criteria:
De maximumperiode waarover de geactiveerde uitgaven afgeschreven moeten worden
is vanaf 5 jaar tot oneindig lang. De duur is vrij te kiezen.
De mogelijkheid om de afschrijvingsschema‟s later nog te herzien.
Het gebruik van gedateerde of hedendaagse data om het succes van O&O-projecten te
bepalen.
In het onderzoek werden volgende veronderstellingen gemaakt:
Financiële rapporteringen worden hoofdzakelijk gebruikt door investeerders, met het
oog op investeringsbeslissingen.
Het nut van de financiële rapportering (inkomsten, boekwaarden en ratio‟s) ligt in de
mogelijkheid om te fungeren als waarde-indicatoren waarmee beleidsbeslissingen
worden vereenvoudigd.
Onafhankelijk van welke politiek gebruikt wordt, maken ondernemingen dezelfde
O&O-beslissingen (financiering, investering, operationeel, ed.).
Aandelenprijzen reflecteren alle publiekelijk beschikbare informatie (semi-sterke
efficiëntie).
De resultaten van het onderzoek tonen aan dat meer keuzevrijheid leidt tot significant betere
voorspellingen van de koers. Dit pleit dus voor meer vrijheid en afwijken van de standaard.
Bovendien zijn deze resultaten bekomen onder verschillende modelleringen van
aandelenprijzen. Wel moet steeds met bovenstaande assumpties rekening gehouden worden
(Chambers et al., 2001).
Ook in vorig onderzoek werd vastgesteld dat enkel selectieve activering voor een duidelijke
verbetering kan zorgen in de associatie tussen boekhoudkundige gegevens en aandelenprijzen
37
(Chambers, Jennings en Thompson II, 2000). Dit komt neer op het toelaten van de
keuzevrijheid van managers. Via activering van succesvolle projecten moeten ze in staat
worden gesteld om de status van hun projecten te communiceren naar het publiek (Chambers,
Jennings en Thompson II, 2000). Deze vrijheid is dus een essentieel ingrediënt in een
alternatieve O&O-wetgeving. Het precieze voordeel zal echter wel afhangen van de
mogelijkheid van auditoren om opportunistisch gebruik van deze vrijheid (earnings
management) op te sporen (Chambers et al., 2000).
8. Besluit
Concreet betekent dit dat de literatuur tot op heden erop wijst dat activering duidelijke
informatievoordelen biedt. Via de methode van selectieve activering wordt aan managers
toegelaten de O&O-uitgaven van succesvolle projecten - of toch alleszins projecten waarvan
verwacht wordt dat ze succesvol zullen zijn - op de balans te plaatsen. Hierdoor verkleint de
informatie-asymmetrie en zal de relevantie van de balans stijgen. Hier dient een voldoende
strenge wetgeving mee gepaard te gaan, die voldoende vrijheid geeft, maar anderzijds de
mogelijkheden tot manipulatie zoveel mogelijk beperkt.
38
EMPIRISCH ONDERZOEK
1. Hypothesekader: signaling
Tot nu toe is er nog maar weinig onderzoek gevoerd naar het activeren van uitgaven van
O&O in België. Door middel van empirisch onderzoek zullen we proberen om een antwoord
te formuleren op de vraag welke factoren bepalend zijn voor het activeren van uitgaven van
O&O. Daarnaast wensen we na te gaan welke factoren bijdragen tot de grootte van het
geactiveerd bedrag. Hieronder vindt u een beschrijving van de dataset die we gebruikt hebben
om het onderzoek uit te voeren, evenals het theoretisch kader waarin de meeste hypothesen
gevormd zijn.
Oswald en Zarowin (2007) merkten op dat er in het Verenigd Koninkrijk veel meer expensers
dan activeerders zijn. Dit lijkt er op te duiden dat veel firma‟s de criteria voor activering niet
halen en dat bovendien veel managers weigerachtig staan tegenover activering. Dit stellen we
zelf ook vast. In onze dataset zitten 219 Vlaamse hoogtechnologische starters die
hoofdzakelijk actief zijn in biotechnologie. Van deze ondernemingen zijn er maar 22 die in
het jaar van de studie (2003) geactiveerd hebben. De gegevens zijn gebaseerd op een enquête
die in het jaar 2003 werd afgenomen, aangevuld met gegevens uit Bel-First.
Aangezien er in de literatuur vaak wordt vermeld dat vooral kleinere, minder mature
ondernemingen (Cazavan-Jeny & JeanJean, 2006) (Oswald, 2008) (Aboody & Lev, 1998)
(Percy, 2000) uitgaven van O&O zullen activeren, lijkt het ons interessant dit te onderzoeken
bij Belgische ondernemingen. De variabelen en hypothesen zijn hoofdzakelijk afgeleid uit een
paper van Dennis R. Oswald: “The determinants and value relevance of the choice for
accounting for research and development expenditures in the United Kingdom” (2008) en een
paper van de auteurs Cazavan-Jeny en JeanJean: “Value relevance for R&D reporting: a
signaling interpretation “ (2003). In zijn onderzoek stelt Oswald dat het voornaamste voordeel
van activering het vermogen is om waarderelevante informatie in verband met O&O naar
investeerders te kunnen communiceren. O&O creëert namelijk activa die in de toekomst
inkomsten kunnen genereren. Daarnaast ziet hij activering ook als een manier om de balans en
de waarde van het aandeel op te smukken voor ondernemingen met groeiende uitgaven van
O&O.
39
Wanneer een onderneming uitgaven kapitaliseert en het bedrag als activa rapporteert in de
jaarrekening is dit voor de buitenwereld goed nieuws. De beslissing om te activeren geeft
namelijk het signaal dat de geactiveerde uitgaven voordelen zullen opleveren voor de
onderneming. Deze voordelen zijn ook meetbaar en zullen gerealiseerd worden in de nabije
toekomst (Ahmed & Falk, 2006).
De relatie tussen hoogtechnologische starters en hun externe investeerders heeft vaak te lijden
onder problemen van informatie-asymmetrie door het gebrek aan voorgeschiedenis en
reputatie van de starters. Externe investeerders en marktanalisten beschikken namelijk niet
over relevante data om de slaagkansen van de onderneming te evalueren. In het geval van
innovatieve starters is er zelfs geen benchmark om het voorgestelde business plan te
evalueren, wat het nog moeilijker maakt om de waarde van de onderneming in te schatten
(Backes-Gellner & Werner, 2006). De vraag is dan hoe de ondernemingen dit probleem
aanpakken. Hoe zullen ze hun mogelijkheden, hun competenties en de juiste informatie naar
de externe omgeving trachten te signaleren? We onderzoeken of dit mogelijk is via O&O.
Door de O&O-uitgaven als immateriële vaste activa te beschouwen kunnen de starters immers
de verwachte groei communiceren en zich differentiëren van ondernemingen die minder goed
presteren (Wyatt, 2005). Verder kunnen de ondernemingen hun geloofwaardigheid signaleren
naar de investeerders en zo makkelijker toegang tot extern kapitaal verkrijgen. De
mogelijkheid om extern kapitaal op te halen (vb. venture capital) is een sterk signaal over de
kwaliteit van de startup (Davila, Foster & Gupta, 2003).
2. Onderzoeksmethodologie
2.1 Dataset
De originele dataset bestond uit 219 ondernemingen, maar van vier ondernemingen waren er
zeer weinig gegevens beschikbaar. Omdat de ontbrekende gegevens van sommige variabelen
niet aangevuld kunnen worden (zie infra p.42) en we bovendien de relevantie in vraag stellen
van ondernemingen waarvoor we praktisch alles zelf hebben moeten aanvullen, lijkt het ons
beter om deze ondernemingen te verwijderen uit de dataset. De ondernemingen die we
verwijderd hebben, zijn de volgende:
40
437416946: Metris Sales Service Europe
448277085: Extended Library Access Solutions
464263972: Phonetic Topographics
476789048: Menhirs
Zo houden we nog 215 ondernemingen over.
2.1.1 Afhankelijke variabelen
We gebruiken twee afhankelijke variabelen, die in twee verschillende modellen getest
worden. De eerste is Aanschaffing_OO (model 1, zie infra p.46), wat het volledige bedrag is
dat de onderneming in het jaar van het interview (2003) heeft geactiveerd. We beschouwen
dus enkel het bedrag dat uit de kosten wordt gehaald en op de balans gezet wordt. We houden
geen rekening met de afschrijvingen en de boekwaarde van de immateriële vaste activa. Met
dit model onderzoeken we welke karakteristieken van de onderneming een invloed uitoefenen
op de grootte van het geactiveerde bedrag.
De tweede afhankelijke variabele is dummy_OO (model 2, zie infra p.60). Zoals de naam al
zegt is dit een dummy variabele, die 1 is als de onderneming in het jaar van het interview
nieuwe uitgaven geactiveerd heeft en 0 als dat niet het geval is. De variabele stelt dus de
beslissing om al dan niet te activeren voor en in dit model onderzoeken we de determinanten
van de activeringsbeslissing. Omdat hier de afhankelijke variabele een dummy is moeten we
werken met een logistische regressie i.p.v. een OLS regressie.
2.1.2 Onafhankelijke variabelen
De variabele Debt_equity staat voor de schuldgraad van de onderneming en wordt bekomen
door het quotiënt te nemen van de som van alle schulden (handelsschulden, belastingen,
bezoldigingen en sociale lasten, overige schulden, financiële schulden) en het kapitaal.
𝐷𝑒𝑏𝑡_𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 =𝑊𝑜𝑟𝑘𝑙𝑜𝑎𝑛𝑠𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦 + 𝐵𝑎𝑛𝑘𝑙𝑜𝑎𝑛𝑠𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦
𝐶𝑎𝑝𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦
Naast de totale hoeveelheid kapitaal (CapToday) beschikken we ook over de hoeveelheid
extern kapitaal (ExtCapToday). Dit is alle kapitaal dat in de onderneming is ingebracht door
derden. Daarnaast beschikken we ook over de dummy variabele VC_Today die aangeeft of
41
de onderneming venture capital aangetrokken heeft. Het aantal externe investeerders wordt
gegeven door de variabele Pbli2. Omdat we uit de data enkel kunnen afleiden of de
onderneming venture capital opgehaald heeft of niet, en niet het exacte bedrag, lijkt de
interactie tussen de dummy variabele VC_Today en het totaalbedrag aan extern kapitaal ons
een goede benadering voor de hoeveelheid venture capital die de onderneming opgehaald
heeft in 2003. Deze interactie duiden we aan met Cap_VC.
𝐶𝑎𝑝_𝑉𝐶 = 𝑉𝐶_𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦 × 𝐸𝑥𝑡𝐶𝑎𝑝𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦
RDexp2 zijn de totale uitgaven van de onderneming aan O&O in 2003 en is een benadering
voor de onderzoeksintensiteit van de onderneming. Deze variabele had een aantal
ontbrekende waarden, die we aangevuld hebben volgens sectorgemiddelde. We
veronderstellen dat alle ondernemingen binnen een bepaalde sector een gelijkaardig patroon
vertonen wat uitgaven van O&O betreft. Deze stelling kunnen we verantwoorden door het
„spillover effect‟ (Lev en Sougiannis, 1996). Ondernemingen proberen namelijk de O&O-
activiteiten van andere ondernemingen binnen dezelfde sector steeds te volgen. Ze doen
pogingen om potentiële projecten bij de concurrenten op te pikken en deze kennis over te
nemen. Daarvoor moeten ze dan wel hun eigen O&O-activiteiten verhogen. O&O heeft dus
twee doelen:
Het ontwikkelen van volledig nieuwe producten.
Het proberen imiteren van bepaalde ontwikkelingen van andere ondernemingen
binnen de sector. Dit betekent onder meer het erkennen, verzamelen en gebruiken van
kennis van anderen.
Het netto-effect hiervan is dat alle ondernemingen binnen een sector dus ongeveer
gelijkaardige O&O-activiteiten zullen ontplooien. Verder waren sommige uitgaven in FTE
(full time equivalents) uitgedrukt. Als maatstaaf hebben we 100000 euro voor 1 FTE
genomen.
De variabele Inst_link geeft aan waaruit de onderneming ontstaan is. Dit is een categorische
variabele met drie mogelijke waarden, die we herschaald hebben naar twee dummy
variabelen: Acad_link en Corp_link.
42
Acad_Link Corp_Link Inst_Link
0 0 Independent startup
1 0 Academic spin-off
0 1 Corporate spin-off
Tabel 1: Codering van Inst_link
Voor de vorderingen in de productiecyclus gebruiken we drie dummy variabelen: Aproto,
Bproto en Product. Aproto staat voor de prille fase van de ontwikkelingsfase, Bproto staat
voor een gevorderde fase waar er reeds een prototype aanwezig is. Product betekent dat er
reeds een product met succes ontwikkeld is en dat het minstens 1 keer verkocht is.
Rev2 zijn de inkomsten van de ondernemingen in het jaar van het interview. Deze variabele
hangt nauw samen met de winstgevendheid, die we meten met de variabele ROA (return on
assets).
𝑅𝑂𝐴 = 𝑊𝑖𝑛𝑠𝑡 𝑣𝑎𝑛 ℎ𝑒𝑡 𝑏𝑜𝑒𝑘𝑗𝑎𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑟 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎
Months_to_product staat voor het aantal maanden dat de onderneming erover doet om tot
een verkoopsklaar product te komen en RPyears is het aantal jaar dat de onderneming al aan
het project bezig is. Hoe groter de ervaring met O&O hoe concurrentiëler de startup zal zijn.
De variabelen Pbli2, Rev2, Months_to_product en RPyears hadden wel ontbrekende
waarden, maar deze zijn niet aangevuld. Dit komt omdat deze variabelen veel kunnen
verschillen tussen ondernemingen onderling, aangezien ze afhankelijk zijn van het succes van
de individuele onderneming.
2.1.3 Controlevariabelen
Bij het testen van deze hypothesen houden we rekening met de volgende controlevariabelen:
FTE2, Age_Months, TechDomain en Subs. Dit zijn variabelen waarvan keer op keer, in
diverse studies, vastgesteld werd dat ze een verband vertonen met activering. We zijn dus niet
zozeer geïnteresseerd in het formuleren en testen van hypothesen rond deze variabelen, maar
we dienen ze wel op te nemen om de correctheid van het model te garanderen.
De variabele TechDomain beschrijft tot welke sector de onderneming behoort. Het is
noodzakelijk om het effect van de sector te controleren omdat O&O ook sectorspecifiek is
43
(Lev & Sougiannis, 1996). Daarnaast hebben we reeds aangehaald dat de O&O-uitgaven
ongeveer gelijk zullen zijn voor de ondernemingen binnen een bepaalde sector (spillover
effect). Verder werd ook vastgesteld dat het geactiveerde bedrag en de levensduur van de
geactiveerde activa worden beïnvloed door sectorspecifieke elementen (Oswald, 2008). Deze
variabele is categorisch. We hebben hem als volgt omgezet naar drie dummy variabelen.
Domain2 Domain3 Domain4 Techdomain
0 0 0 Biotech
1 0 0 Hardware/micro-electronics
0 1 0 IT
0 0 1 Other
Tabel 2: Codering van Techdomain
De variabele Age_months is de bestaansduur van de onderneming op het moment van het
interview in het jaar 2003. Hoe langer de onderneming bestaat, hoe minder ze zal activeren.
Meer mature ondernemingen geven minder uit aan O&O en zullen vaak ook winstgevender
zijn, waardoor ze het zich makkelijker kunnen permitteren om hun O&O-uitgaven in de
kosten op te nemen. Jongere ondernemingen daarentegen hebben meer groeipotentieel,
investeren meer in O&O en zullen vaker hun O&O-uitgaven activeren (Tutticci, Krishman,
Percy, 2007).
Ook Oswald & Zarowin (2007) vermelden in hun onderzoek dat expensers vaak grotere en
meer mature ondernemingen zijn terwijl activering vooral voorkomt in jonge startbedrijven
(early life cycle firms). Deze ondernemingen zijn ook veel meer gefinancierd met vreemd
vermogen en hebben vaak een grotere O&O-intensiteit. Deze verklaring sluit ook naadloos
aan bij de laatste controlevariabele FTE2. Dit is de grootte van de onderneming uitgedrukt in
full time equivalents. In de meeste gevallen besteden grotere ondernemingen een aanzienlijk
deel van hun O&O-budget aan basisonderzoek, met de bedoeling om concurrentieel te blijven
t.o.v. nieuw opkomende starters. Deze kosten komen overeen met de definitie „kosten
basisonderzoek‟ die in IAS 38 en SFAS 2 gedefinieerd zijn en dienen in de resultatenrekening
geboekt te worden (Cazavan-Jeny & JeanJean, 2003).
44
Subs zijn de subsidies die de onderneming tot hiertoe heeft opgehaald. Ondernemingen die
steun van de overheid verworven hebben, zijn geneigd om andere methodes (dus geen
activering) te gebruiken om de informatie omtrent O&O naar de buitenwereld te
communiceren. Ondernemingen die steun van de overheid krijgen, hebben meestal
langlopende O&O-projecten (>5 jaar) en besteden het grootste deel van hun budget aan
(risicovol) basisonderzoek. In dit geval zou het niet winstgevend zijn om de uitgaven te
activeren, gezien de grotere kloof tussen inkomsten en uitgaven (zie supra p.33).
De variabelen FTE2 en Subs hadden redelijk wat ontbrekende waarden. We hebben deze twee
variabelen aangevuld volgens sectorgemiddelde en wel om volgende redenen:
FTE2 is het aantal werknemers van de onderneming, uitgedrukt in full time equivalents. We
gebruiken deze variabele als benadering voor de grootte van de onderneming. Gezien het feit
dat het hier allemaal om high tech starters gaat, zal er geen significant groot verschil tussen
de ondernemingen zijn. Daarom lijkt het sectorgemiddelde ons een goede benadering.
Subs is het bedrag aan subsidies dat de onderneming ontvangt van de overheid. De groei van
de kenniseconomie ontstaat uit langdurige innovatie. Hier maken we de veronderstelling dat
de overheid de O&O-activiteiten steunt in verschillende sectoren en dat om het bestaan van
gezonde concurrentie en het innovatienetwerk te verzekeren, de subsidies die verschillende
ondernemingen binnen dezelfde sector ontvangen bij benadering gelijk zijn.
2.1.4 Significantieniveau
Zoals reeds vermeld in de inleiding voerden we een onderzoek naar de factoren die de
activeringsbeslissing en het te activeren bedrag beïnvloeden. Dit deden we door middel van
een cross-sectie analyse. Het hoofddoel van het onderzoek is het construeren van modellen
die ons moeten toelaten om de activeringsbeslissing en het geactiveerde bedrag te voorspellen
voor ondernemingen met kenmerken gelijkend op die in de dataset. We zullen onze
conclusies trekken op het 5%-significantieniveau, maar we zullen ook steeds de p-waarden
rapporteren, zodat alle lezers dit 5%-niveau naar eigen inzicht kunnen verstrengen of
versoepelen. Daarnaast willen we ook onderzoeken of de bevindingen uit de literatuur
eveneens terug te vinden zijn bij de bedrijven uit onze dataset.
45
2.1.5 Transformaties
Om een goed verklarend model te bekomen, is de normaliteit van de storingstermen een
belangrijke eis bij OLS (Ordinary Least Squares) regressie. Dit begint reeds bij de
verdelingen van de continue variabelen. Dat zijn in deze dataset Age_months, FTE2, Subs,
ExtCapToday, Cap_VC, RDexp2, Rev2 en Months_to_product. Om de normaliteit van de
storingstermen te verbeteren, zou het helpen om de continue variabelen die niet normaal
verdeeld zijn te transformeren door de logaritme ervan te nemen. We hebben een univariate
analyse van deze variabelen uitgevoerd met als doel afwijkingen van de normaliteit te testen.
Via de Jarque-Bera teststatistiek kunnen we zien of een variabele al dan niet normaal verdeeld
is en of een logaritmische transformatie de normaliteit verbetert. We dienen wel te vermelden
dat er observaties verloren zullen gaan door de transformatie. Het is namelijk enkel mogelijk
om logaritmes te nemen van strikt positieve getallen. Uiteindelijk komen we tot de
vaststelling dat het interessant is om voor de variabelen FTE2, ExtCapToday, Cap_VC,
RDexp2 en Rev2 de logaritme te nemen.
46
Variabele Jarque-
Bera P-waarde
Aantal
observaties
Age_months 19,62 0,000055 215
LN_Age_months 21,75 0,000019 215
FTE2 41642 0,000000 215
LN_FTE2 1,98 0,372141 209
Subs 97656 0,000000 215
LN_Subs 253,11 0,000000 120
ExtCapToday 107111 0,000000 213
LN_ExtCapToday 1,20 0,550007 137
Cap_VC 121881 0,000000 213
LN_Cap_VC 20,60 0,000034 137
RDexp2 98092 0,000000 214
LN_RDexp2 49,33 0,000000 195
Rev2 13794 0,000000 185
LN_Rev2 6,79 0,033618 168
Months_to_product 25,77 0,000003 207
LN_Months_to_product 92,93 0,000000 198
Tabel 3: Logaritmische transformaties
3. Model 1: Aanschaffingswaarde van O&O
In dit model gaan we na welke factoren een invloed hebben op de grootte van het O&O-
bedrag dat de ondernemingen activeren.
3.1 Hypothesen en hun richting
In het volgende stuk wordt er een overzicht gegeven van de hypothesen die we opgesteld
hebben en de controlevariabelen. De hypothesen worden ondersteund door de signaling
theorie en de controlevariabelen hebben we afgeleid uit het literatuuronderzoek.
47
Hypothese 1: Hoe meer een onderneming in O&O investeert (RDexp2), hoe groter het
geactiveerde bedrag zal zijn.
De uitgaven van O&O geven een idee van de onderzoek- en ontwikkelingsintensiteit.
Managers van ondernemingen met een groot engagement in O&O zullen namelijk hun succes
via activering naar de buitenwereld communiceren (Oswald, 2008). Lev & Zarowin (1999)
stelden vast dat het risico op mislukken voor verschillende O&O-projecten gezamenlijk veel
lager is. We kunnen met andere woorden stellen dat hoe intensiever de O&O-activiteiten zijn,
hoe groter de kans is dat er succesvolle projecten bijzitten die aan de criteria voor activering
zullen voldoen. Ook Percy (2000) kwam tot de vaststelling dat onderzoeksintensieve
ondernemingen vaak voor selectieve activering kiezen. We voorspellen dus een positieve
relatie tussen RDexp2 en het geactiveerde bedrag. Grotere uitgaven zullen namelijk sneller
geactiveerd worden omdat ze een negatieve druk op het resultaat zetten.
Hypothese 2: Hoe langer het duurt om tot een verkoopsklaar product te komen, hoe kleiner
het geactiveerde bedrag wordt.
De variabele Months_to_product is een benadering voor de technologiecyclus. De
technologiecyclus staat voor de tijd die nodig is om van een idee tot een verkoopsklaar
product te komen. Deze periode is sectorspecifiek en kan tussen de verschillende sectoren
sterk uiteenlopen. In de farmaceutische industrie bijvoorbeeld kan de technologiecyclus
gemakkelijk tot 14 jaar oplopen (Healy et al., 2002) terwijl een nieuw softwareprogramma op
minder dan een jaar kan ontwikkeld worden. De cyclustijd wordt onder andere bepaald door
de specifieke technische kennis die vereist is voor een bepaald domein, de vraag naar
bepaalde technologieën en de wetten en regels waaraan een gebruiksklaar product moet
voldoen. Geneesmiddelen moeten bijvoorbeeld goedgekeurd worden door de Food and Drug
Administration.
Als de cyclustijd daalt, wordt de investering een stuk intensiever: het bedrag wordt immers op
een kortere termijn geïnvesteerd. Dit leidt dus tot een grotere jaarlijkse investering. Een
kortere technologiecyclus verkleint ook de tijdsdilatatie tussen de investeringen en de
toekomstige inkomsten, die daardoor minder onzeker worden. Doordat de kloof tussen
gemaakte uitgaven en verwachte inkomsten kleiner wordt, is de kans op eventuele
48
waardeverminderingen van de immateriële activa ook kleiner. Met andere woorden hoe langer
de cyclus duurt, hoe groter de kans op mislukking van het project. We voorspellen dus een
negatieve relatie tussen Months_to_product en het geactiveerde bedrag.
Hypothese 3: Als de onderneming zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsfase van
een product bevindt, zal het geactiveerde bedrag groter zijn.
In de vroege stadia van de ontwikkelingsfase worden de meeste kosten gemaakt, zonder een
goed zicht te hebben op de toekomstige inkomsten. Hier hebben de ondernemingen ook een
grote nood aan kapitaal. Door de uitgaven te activeren, maakt de onderneming informatie
omtrent het project bekend en signaleert ze succes aan de buitenwereld. Zo stijgt de waarde en
de geloofwaardigheid van de onderneming en wordt het negatieve effect op het resultaat ook
gedeeltelijk weggewerkt. Daarnaast wordt de toegang tot extern kapitaal ook groter.
We voorspellen een negatieve relatie tussen het geactiveerde bedrag en Aproto. Deze
veronderstelling geldt ook voor Bproto. Als deze dummies de waarde 1 aannemen, betekent
dit immers dat de onderneming al verder gevorderd is in het ontwikkelingsproces.
Van de 22 activeerders in de dataset zijn er 14 ondernemingen die al een product ontwikkeld
hebben. De data van die ontwikkelingen staan in tabel 4. We verwachten dat ondernemingen
die in het verleden reeds een succesvol product ontwikkeld hebben, hun nieuwe O&O-
uitgaven voor andere producten sneller zullen activeren omdat ze al de reputatie van
succesvolle ontwikkelaar verworven hebben. Dit betekent dus een positieve relatie tussen
Product en het geactiveerde bedrag. Een descriptieve analyse van de dataset lijkt deze
hypothesen te bevestigen (tabel 5).
49
Onderneming Datum van productontwikkeling
BEST Maart 1997
Brains in Motion September 2000
Integri 1998
Aquanta networks December 2002
Datacenter Technologies Maart 2003
Epiq/Sensornite Januari 2002
Business Architects Januari 2002
Vandenborre Technologies 1999
Medibridge 1996
Soltech Juli 1989
Financial architects Januari 2001
Data4s Juni 2000
Dakota Coatings Januari 1995
Eyetronics Januari 1999
Streamcase Februari 2001
Tabel 4: Activeerders die reeds producten ontwikkeld hebben
α-prototype β-prototype Product
Activeerders (22) 72,7% 63,6% 68,1%
Expensers (193) 72% 66,8% 60,1%
Tabel 5: Procentueel verschil tussen expensers en activeerders
Zoals tabel 5 aantoont, hebben de activeerders in het verleden meer succesvolle producten
ontwikkeld dan de expensers. Zo kunnen we stellen dat Product naast een eindpunt van een
ontwikkelingscyclus ook een nieuw begin inluidt. De vooruitgang staat immers niet stil en als
een onderneming concurrentieel wil blijven moet ze voortdurend blijven vernieuwen. In de
verdere ontwikkelingscycli zal de onderneming echter meer kunnen activeren omdat ze de
reputatie van succesvolle ontwikkelaar al verworven heeft.
Hypothese 4: Hoe minder externe investeerders en hoe kleiner het externe kapitaal van de
onderneming, hoe groter het geactiveerde bedrag.
De meeste bedrijven in de dataset zijn niet beursgenoteerd. Het ophalen van extern kapitaal
verloopt anders bij niet-beursgenoteerde ondernemingen dan bij beursgenoteerde, gezien het
gebrek aan materiële activa en het hoge risico. Het ophalen van extern kapitaal en in het
bijzonder van venture capital is echter wel cruciaal om de groei van de onderneming te
50
verzekeren. We verwachten een negatieve relatie tussen het aantal externe investeerders en
het geactiveerde bedrag. Wanneer de onderneming een grote nood heeft aan extern kapitaal,
m.a.w. weinige externe investeerders heeft, zal de onderneming meer activeren om
makkelijker toegang tot extern kapitaal te verkrijgen. Zodra de onderneming voldoende
kapitaal opgehaald heeft zal ze de informatie over O&O eerder op een andere manier naar de
buitenwereld communiceren. Er zijn namelijk ook kosten geassocieerd met activering. Ten
eerste moeten managers afwijken van de voorkeuren van analisten. Ten tweede zijn er ook
meer kosten voor het bijhouden van alle informatie en het inschatten van het geactiveerde
bedrag (Oswald 2008). Vaak is het zo dat wanneer ondernemingen voor activering opteren,
hun door de externe auditoren wordt opgelegd om de jaarrekening te herzien (Tutticci,
Krishnan, Percy, 2006). We gebruiken 4 variabelen om deze hypothese te testen:
ExtCapToday, VC_Today, Cap_VC en Pbli2.
Hypothese 5: Indien de onderneming een spin-off is van een academisch instituut of van een
reeds gevestigde onderneming, zal het geactiveerde bedrag groter zijn dan bij een
gelijkaardige independent startup.
Spin-offs van academische instituten en reeds gevestigde ondernemingen hebben hun
potentieel reeds bewezen. We verwachten dus dat deze ondernemingen grotere bedragen
zullen activeren. Deze ondernemingen krijgen nog steeds steun van de universiteiten of
ondernemingen waaruit ze ontstaan zijn, wat een positief effect op hun reputatie heeft. Ze
bezitten ook vaak radicaal innovatieve producten, die interessant genoeg waren om een aparte
entiteit op te richten. Door de activering zullen ze hun reputatie en mogelijkheden naar de
buitenwereld communiceren. Op deze manier wordt hun geloofwaardigheid bij externe
investeerders vergroot.
Hypothese 6: Indien de onderneming langer met het project bezig is worden er minder kosten
geactiveerd.
RPyears is het aantal jaar dat de onderneming al met het project bezig is. Hoe langer het
project van de onderneming bestaat, hoe minder kosten er geactiveerd zullen worden. Zoals
reeds vermeld is activering niet de goedkoopste methode om informatie naar de markt te
communiceren. Een onderneming die reeds lang met een bepaald project bezig is, kan meer
51
ervaring hebben in het omgaan met O&O en kan al goedkopere methoden ontwikkeld hebben
om de informatie naar de buitenwereld te communiceren.
3.2 Opbouw van het model
Endogeniteitsproblemen:
Endogeniteit betekent dat er sprake is van een wederzijdse beïnvloeding tussen de
afhankelijke variabele en de onafhankelijke variabele. Op basis van de literatuurstudie kunnen
we besluiten dat het geactiveerde bedrag op zijn beurt ook een invloed op de schuldgraad
(Debt_equity), de inkomsten (Rev2) en de winstgevendheid (ROA) van de onderneming zal
uitoefenen.
Ondernemingen met een hoge schuldgraad kunnen activeren om makkelijker toegang tot
extern kapitaal te verkrijgen. Hierdoor vergroot hun kapitaalbasis, waardoor de schuldgraad
kleiner wordt.
Rev2 en ROA worden ook verwijderd omwille van hetzelfde endogeniteitsprobleem. Meer
inkomsten leiden tot minder activering, omdat ondernemingen in die situatie willen bewijzen
dat ze rendabel zijn. Hierdoor zijn er in dat boekjaar natuurlijk meer kosten, omdat een deel
van de uitgaven niet geactiveerd wordt, maar wel in de kosten geboekt. Dit heeft dan ook een
invloed op de winst, die kleiner wordt. Meer inkomsten leiden dus tot minder activering, wat
een stijging van de kosten betekent, wat leidt tot winstdalingen, wat op zijn beurt weer meer
activering betekent. We zien dus duidelijk het wederzijdse verband tussen de afhankelijk en
de onafhankelijk variabele.
In tegenstelling tot in model 2 worden deze drie variabelen hier niet onderzocht omwille van
deze wederzijdse beïnvloeding. In model 2 gaat het immers over de determinanten van de
activeringsbeslissing en zonder gegevens over het geactiveerde bedrag is er dus geen
terugkoppeling naar de onafhankelijke variabelen.
Schatting van het model:
We willen tot een goed model komen voor ons onderzoek door middel van een lineaire
regressie. Daarvoor gebruiken we de enter methode om het model op te bouwen. Dit laat ons
toe om zelf variabelen toe te voegen of weg te laten om de significantie van het model te
52
verbeteren. We beschouwen een variabele als significant als zijn p-waarde kleiner is dan 5%.
Na elke regressie hebben we gecontroleerd of er een multicollineariteitsprobleem was door
naar de VIF21
te kijken. Wanneer de VIF van een variabele in het model de waarde 10
overschrijdt, is er een multicollineariteitsprobleem en moet de variabele uit het model
verwijderd worden. Daarnaast wordt er gestreefd naar een zo hoog mogelijke adjusted R² en
een significante F-statistiek. Na het bepalen van de hoofdeffecten bekijken we ook nog enkele
mogelijke interactietermen. Alle relevante outputs voor de opbouw van het model bevinden
zich in appendix A.
Na de eerste regressie waarbij alle variabelen in het model opgenomen zijn, merken we een
lage adjusted R² op. ExtCapToday en Cap_VC kunnen bovendien niet samen in het model
opgenomen worden omwille van de multicollineariteitsproblemen (Output 1). We testen 2
modellen uit waarbij we deze variabelen om de beurt weglaten. We komen tot de conclusie
dat we het beste model krijgen als we ExtCapToday uit het model verwijderen en Cap_VC
behouden (Output 2).
De volgende stap is nagaan of het introduceren van de logaritmes (zie supra p.45) een
verbetering van het model betekent. Dit blijkt inderdaad zo te zijn, omdat na de vervanging
van FTE2, Cap_VC en RDexp2 door hun respectievelijke logaritmes de adjusted R² telkens is
vergroot (Output 3). Er duiken echter wel opnieuw multicollineariteitsproblemen op, deze
keer tussen VC_Today en LN_Cap_VC. De vraag is of we best VC_Today uit het model
verwijderen of gewoon verder werken met Cap_VC en VC_Today. Na het testen van beide
modellen is het duidelijk dat het model met LN_Cap_VC en zonder VC_Today de beste
adjusted R² levert (Output 4).
Vervolgens proberen we de adjusted R² te verhogen door telkens de minst significante
variabele uit het model te verwijderen. Als na het verwijderen van een insignificante variabele
echter blijkt dat de adjusted R² gedaald is, voegen we hem terug toe aan het model. Het beste
model wordt verkregen door Age_months, Months_to_product en Corp_link te schrappen
(Output 5). Hierna is het niet meer mogelijk om het model te verbeteren door variabelen te
schrappen.
21
Variance Inflation Factor
53
Dit model trachten we verder nog te verbeteren door er kwadratische effecten aan toe te
voegen. We zien dat het toevoegen van Subs² en LN_RDexp2² het model significant verbetert
(Output 6). Het probleem dat hier dan opnieuw opduikt is multicollineariteit tussen de
enkelvoudige en de kwadratische termen van deze variabelen. Een oplossing hiervoor is het
centreren van de continue onafhankelijke variabelen in de dataset:
𝑋𝑔𝑒𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒𝑟𝑑 = 𝑋 − 𝐸[𝑋]
Dit betekent dat van elke observatie het gemiddelde van de variabele afgetrokken wordt. Na
deze transformatie is het gemiddelde van de continue variabelen 0. Dit vergemakkelijkt ook
de interpretaties. Voor sommige variabelen is het immers weinig zinvol om een waarde van 0
te beschouwen, terwijl een nulwaarde voor een gecentreerde variabele gewoon betekent dat
deze observatie op „gemiddeld niveau‟ is. Na deze remediëring blijkt echter dat Subs² nog
steeds een te grote VIF heeft en we verwijderen hem dus opnieuw uit het model. Zo bekomen
we een significant hoofdmodel met een adjusted R² van 0,176 (Output 7).
Voor we de bespreking van de coëfficiënten aanvatten proberen we nog zoveel mogelijk OLS
assumpties te controleren. Hier worden we echter geconfronteerd met de beperkingen van de
dataset.
Normaliteit van de residuen:
We zien duidelijk een afwijking van de normaliteit (Output 8). Dit patroon komt echter door
het feit dat er zoveel expensers aanwezig zijn, die duidelijk de activeerders overtreffen in
aantal. De expensers hebben allemaal een residu dichtbij 0, waardoor we teveel kleine
afwijkingen van het gemiddelde hebben en te weinig grote. Dit zorgt dus voor een afwijking
van de normaliteit. Daaruit kunnen we afleiden dat we best geen betrouwbaarheidsintervallen
opstellen voor de coëfficiënten, omdat die expliciet uitgaan van een normale verdeling.
Correcte specificatie:
Het patroon in de figuur van Output 9 duidt normaal gezien op een misspecificatie. In ons
geval kunnen we echter argumenteren dat de dominantie van de expensers, die als waarde
voor de afhankelijk variabele 0 hebben, zorgt voor dit patroon. Immers, hoe groter de
voorspelde waarde 𝑌 , hoe kleiner de residu. Als bijvoorbeeld de voorspelde waarde voor een
54
expenser 𝑌 = 2 is, dan is het residu -2. Vandaar dat de grafiek een rechte vertoont met
richtingscoëfficient -1.
Door het feit dat er te weinig activeerders zijn, hebben we dus geen remediëring beschikbaar
voor deze afwijkingen. Wat de outliers betreft (residu meer dan 2 standaardafwijkingen van
het gemiddelde verwijderd) hebben we besloten om ze in het model te houden omdat een
verwijdering van deze observaties het model verslechtert, zelfs in die mate dat de F-statistiek
niet langer significant is. Wanneer we naar de partiële plotjes kijken (Output 10), kunnen we
vaststellen dat er geen patronen aanwezig zijn, wat betekent er geen sprake is van
heteroscedasticiteit.
3.3 Bespreking van de resultaten
Al de resultaten die hier besproken worden zijn terug te vinden in Output 11.
Hypothese 1: Hoe meer een onderneming in O&O investeert (RDexp2), hoe groter het
geactiveerde bedrag zal zijn.
Zowel de variabele LN_RDexp2 als de kwadratische term vertonen een negatieve coefficient,
wat het tegenovergestelde is van wat we verwachten. De kwadratische term zal er zelfs voor
zorgen dat het negatieve effect nog versterkt wordt wanneer de uitgaven van O&O toenemen.
Deze resultaten zijn echter niet significant op het 5% significantieniveau, met p-waarden van
respectievelijk 54% en 18,7%. We kunnen dus geen significante conclusies trekken wat
betreft het verband tussen O&O-intensiteit en het geactiveerde bedrag.
Hypothese 2: Hoe langer het duurt om tot een verkoopsklaar product te komen, hoe kleiner
het geactiveerde bedrag wordt.
Gezien het feit dat de variabele Months_to_product het model verslechtert en een hoge
insignificantie heeft, hebben we deze uit het model verwijderd. We hebben dus geen bewijs
voor deze hypothese gevonden in het model.
55
Hypothese 3: Als de onderneming zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsfase van
een product bevindt, zal het geactiveerde bedrag groter zijn.
De vaststelling of er al dan niet een α- of β-prototype aanwezig is in de onderneming duidt op
vooruitgang in de ontwikkelingscyclus. Als deze dummies de waarde 1 aannemen betekent dit
dat op een gegeven moment de onderneming een bepaald prototype ontwikkeld heeft. Het
model bevestigt onze verwachtingen wat betreft deze variabelen.
Wanneer de onderneming reeds een α-prototype ontwikkeld heeft, wordt er 712811,149 euro
minder geactiveerd. Dit is siginifcant op het 5% significantieniveau, want de eenzijdige test
𝛽𝐴𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 heeft een p-waarde van 2,7%. Als de onderneming ook een β-prototype
ontwikkeld heeft, zal er bovendien nog eens 363514,941 euro minder geactiveerd worden. Dit
is echter niet significant op het 5% significantieniveau. De eenzijdige test 𝛽𝐵𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 heeft
een p-waarde van 15,5%. Als de dummy Product 1 wordt, zal er 987777,055 euro meer
geactiveerd worden. Als we testen of 𝛽𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 > 0 vinden we een p-waarde van 0,15%. Dit is
dus het sterkste effect van de drie. Ondernemingen die al een goede reputatie verworven
hebben door de ontwikkeling van succesvolle producten, kunnen dus wel degelijk bij het
begin van een nieuwe cyclus meer uitgaven activeren om hun succes te signaleren en hun
geloofwaardigheid te versterken bij externe investeerders.
Hypothese 4: Hoe minder externe investeerders en hoe kleiner het externe kapitaal van de
onderneming, hoe groter het geactiveerde bedrag.
Zoals reeds vermeld, hebben we ExtcapToday en VC_Today uit het model moeten
verwijderen wegens multicollineariteitsproblemen. Wat venture capital betreft (Cap_VC) zien
we echter dat de resultaten van het model overeen stemmen met onze vooropgestelde
hypothese. De coëfficiënt van LN_Cap_VC is wel degelijk negatief, maar niet significant op
het 5%-niveau. De eenzijdige test 𝛽𝐿𝑁_𝐶𝑎𝑝 _𝑉𝐶 < 0 levert een p-waarde van 17,3%. Wanneer
we naar het aantal investeerders kijken, zien we zelfs een positief effect. Per extra
investeerder zal de onderneming 107367,414 euro meer activeren. Dit resultaat is echter niet
significant verschillend van 0 op het 5%-niveau, met een p-waarde van 11,1%. We kunnen
dus geen significante conclusies trekken wat betreft het verband tussen externe investeerders,
venture capital en het geactiveerde bedrag.
56
Hypothese 5: Indien de onderneming een spin-off is van een academisch insitituut of van een
reeds gevestigde onderneming, zal het geactiveerde bedrag groter zijn dan bij een
gelijkaardige independent startup.
Er is geen bewijs gevonden wat Corp_link betreft, gezien het feit dat deze variabele sterk
insignificant was en het model verslechterde. De resultaten betreffende Acad_link stemmen
echter wel overeen met onze hypothese. Een onderneming die ontstaan is uit een academisch
instituut zal 574001,736 euro meer activeren dan een overigens perfect gelijkaardige
independent startup. Dit resultaat is significant op het 5%-niveau, met een p-waarde van 1,6%
voor de test 𝛽𝐴𝑐𝑎𝑑 _𝑙𝑖𝑛𝑘 > 0.
Hypothese 6: Indien de onderneming langer met het project bezig is, worden er minder kosten
geactiveerd.
Het model voorspelt hier het tegenovergestelde van wat we verwachten: wanneer de duur van
het project met 1 jaar toeneemt (dus een toename van RP_years) zal er juist meer geactiveerd
worden (5267,123). Dit resultaat is echter niet significant verschillend van 0 op het 5%-
niveau, met een p-waarde van 73,7%.
3.4 Interactietermen
Bij de bespreking van het hoofdmodel hebben we vastgesteld dat sommige conclusies
tegengesteld waren aan onze verwachtingen. We vermoeden dat dit te wijten zou kunnen zijn
aan het ontbreken van significante interactietermen in het model. Na het toevoegen van
significante interacties (Output 12) is het model inderdaad verbeterd.
OLS assumpties:
Over de normaliteit van de residuen en correcte specificatie van het model kunnen we
dezelfde conclusies trekken als in het hoofdmodel (Output 13). Er zijn dus afwijkende
patronen, maar deze zijn inherent aan de structuur van de dataset. In de partiële plots (Output
14) is nu wel een patroon te vinden bij één van de interactietermen, nl. acadsubs - dit is
Acad_link*Subs - wat duidt op heteroscedasticiteit. Hierdoor kunnen we besluiten dat het
beter is om deze variabele opnieuw uit het model te verwijderen. Daarna komen we tot de
resultaten beschreven in 3.5.
57
3.5 Bespreking van de resultaten
Alle resultaten die hier worden besproken worden zijn terug te vinden in Output 15.
Hypothese 1: Hoe meer een onderneming in O&O investeert (RDexp2), hoe groter het
geactiveerde bedrag zal zijn.
Na het toevoegen van de interactietermen, merken we op dat de resultaten omtrent de O&O-
intensiteit nog steeds niet significant zijn, met p-waarden van 83,4% en 87,4%. Een
vaststelling is wel dat de coëfficient van de kwadratische term nu wel positief geworden is.
Dit betekent dat wanneer een voldoende grote O&O-intensiteit bereikt is, de kwadratische
term zal doorwegen op de lineaire term en aldus een positieve invloed zal uitoefenen op het
geactiveerde bedrag. Maar zoals reeds gezegd is dit niet significant op het 5%-niveau en
kunnen we dus ook geen conclusies trekken wat betreft het verband tussen O&O-intensiteit en
het geactiveerde bedrag.
Hypothese 2: Hoe langer het duurt om tot een verkoopsklaar product te komen, hoe kleiner
het geactiveerde bedrag wordt.
Bij het toevoegen van interacties wordt het hoofdmodel niet meer gewijzigd, dus we kunnen
nog steeds geen conclusies trekken over deze hypothese.
Hypothese 3: Als de onderneming zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsfase van
een product bevindt, zal het geactiveerde bedrag groter zijn.
Ook na het toevoegen van de interacties blijken onze verwachtingen juist te zijn. Wanneer de
onderneming nog nergens staat in zijn ontwikkelingen, is het management geneigd om grotere
bedragen te activeren. De ontwikkeling van een α-prototype zorgt voor een vermindering van
het geactiveerde bedrag met 727282,218 euro wat significant is op het 5%-niveau. De
eenzijdige test 𝛽𝐴𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 heeft een p-waarde van 2,4%. De ontwikkeling van een β-
prototype vermindert het geactiveerde bedrag nog eens met 117373,075 euro. Dit is echter
nog steeds niet significant met een p-waarde van 36,7% voor de test 𝛽𝐵𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0.
58
Als de dummy variabele Product 1 wordt, zal de onderneming 767195,831 euro extra
activeren. Net zoals in het hoofdmodel is dit significant op het 5%-niveau: de test 𝛽𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 >
0 heeft een p-waarde van 0,8%. Nog steeds is dit het sterkste effect van de drie. Bovendien
hebben we een - weliswaar niet significante - interactieterm die dit effect nog versterkt: als de
onderneming reeds een product ontwikkeld heeft zal ze per extra externe investeerder nog
eens 67793,926 euro extra activeren. Blijkbaar dragen de externe investeerders voor deze
ondernemingen dus positief bij aan hun reputatie en wil de onderneming dit signaleren via
activering. Dit resultaat is echter wel niet significant verschillend van 0 met een p-waarde van
50%.
Hypothese 4: Hoe minder externe investeerders en hoe kleiner het externe kapitaal van de
onderneming, hoe groter het geactiveerde bedrag.
We kunnen hier besluiten dat we geen significante resultaten gevonden hebben wat het
ophalen van extern kapitaal en het aantrekken van externe investeerders betreft. LN_Cap_VC
en Pbli2 zijn nog steeds niet significant op het 5%-niveau, met p-waarden van respectievelijk
57,4% en 94,1%. Er zijn ook twee interactietermen met Pbli2 opgenomen in het model omdat
ze de adjusted R² verbeteren, maar ze zijn niet significant en er zijn dus ook geen conclusies
uit te trekken op het 5%-significantieniveau.
Hypothese 5: Indien de onderneming een spin-off is van een academisch insitituut of van een
reeds gevestigde onderneming, zal het geactiveerde bedrag groter zijn dan bij een
gelijkaardige independent startup.
Acad_link blijft significant op het 5%-niveau na het toevoegen van de interacties.
Ondernemingen ontstaan uit academische instituten zullen gemiddeld 797426,820 euro meer
activeren. De eenzijdige test 𝛽𝐴𝑐𝑎𝑑 _𝑙𝑖𝑛𝑘 > 0 heeft een p-waarde van 0,4%.
Er is nu wel een significante interactieterm bijgekomen van Acad_link met LN_RDexp2². We
hebben hier dus te maken met twee verschillende effecten die een positieve invloed
uitoefenen op het geactiveerde bedrag (origine en O&O-intensiteit, repectievelijk wel en niet
significant) die wanneer ze samen aanwezig zijn elkaar gedeeltelijk opheffen. De eenzijdige
test 𝛽𝑎𝑐𝑎𝑑𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 22 < 0 heeft een p-waarde van 3% en is dus significant op het 5%-niveau. Dit
betekent concreet dat het geactiveerde bedrag voor onderzoeksintensieve ondernemingen die
59
ontstaan zijn uit een academisch instituut lager zal zijn dan de som van de geactiveerde
bedragen voor onderzoeksintensieve ondernemingen en ondernemingen die ontstaan zijn uit
een academisch instituut.
Hypothese 6: Indien de onderneming langer met het project bezig is, worden er minder kosten
geactiveerd.
Het model voorspelt nu wat we verwachten: de coëfficiënt is negatief geworden. Wanneer de
duur van het project met 1 jaar toeneemt zal er 3638,4 euro minder geactiveerd worden. Dit
resultaat is echter niet significant op het 5%-niveau. De p-waarde voor de eenzijdige test
𝛽𝑅𝑃𝑦𝑒𝑎𝑟𝑠 < 0 bedraagt 41,4%.
3.6 Conclusie:
In dit model onderzochten we welke factoren een invloed hebben op de hoeveelheid O&O-
uitgaven die ondernemingen activeren. We deden dit aan de hand van een lineaire regressie
(OLS), toegepast op gegevens van 215 hoogtechnologische starters in het jaar 2003.
De onderzoeksresultaten wijzen uit dat vooral reputatie een positieve invloed heeft op het
geactiveerde bedrag.
We vonden een significante positieve associatie tussen zowel afkomst uit een academisch
instituut (Acad_link) als bewezen ontwikkelingscapaciteiten (Product) en het geactiveerde
bedrag. De voortgang in de ontwikkelingscyclus daarentegen is significant negatief
gecorreleerd met het geactiveerde bedrag.
We konden geen sluitend bewijs vinden voor een verband tussen het geactiveerde bedrag en
de looptijd van het project, de onderzoeks- en ontwikkelingsintensiteit, het externe kapitaal of
de duur van de ontwikkelingscyclus.
60
4. Model 2: de keuze van het verwerken van O&O
In dit model trachten we na te gaan welke factoren een bijdrage leveren tot de beslissing om
O&O-uitgaven al dan niet te activeren.
4.1 Hypothesen en hun richting
Zoals reeds vermeld formuleren we onze hypothesen op basis van de signaling theorie. 13
variabelen werden onderzocht.
Hypothese 1: Hoe hoger de schuldgraad (Debt_equity) van de onderneming, hoe meer de
onderneming zal opteren om O&O te activeren.
Managers van ondernemingen met een hoge schuldgraad zullen geneigd zijn om voor
activering te kiezen, gezien het feit dat dit de kosten kunstmatig verlaagt. Hierdoor krijgen de
ondernemingen opnieuw ruimte om leningen aan te gaan. Vooral ondernemingen met een
schuldgraad die te dicht bij hun grens van leningsvoorwaarden (loan restrictions) komt, zullen
hun uitgaven gaan activeren, wat hun eigen vermogen en inkomsten verhoogt (Oswald, 2008)
(Cazavan-Jeny en JeanJean, 2003).
Hypothese 2: Winstgevende ondernemingen (ROA en Rev2) zijn geneigd om de uitgaven van
O&O als kosten te boeken.
We voorspellen hier een negatieve relatie. Winstgevende ondernemingen zijn minder geneigd
om de uitgaven van O&O te activeren omdat ze hun positieve resultaten aan investeerders
willen laten blijken. Tevens willen ze niet het risico lopen dat analisten hun inkomsten als
minderwaardig bestempelen tegenover gelijkaardige ondernemingen die niet activeren
(Oswald, 2008) (Cazavan-Jeny en JeanJean, 2003). De winstgevendheid van de onderneming
bepalen we met de variabele ROA. De inkomsten (Rev2) zijn uiteraard sterk gerelateerd aan
de winst en daarom onderzoeken we ook die variabele in het kader van deze hypothese.
61
Hypothese 3: Ondernemingen met een grote O&O-intensiteit (RDexp2) opteren voor
activering.
Zoals uitgelegd in hypothese 1 van model 1 (zie supra p.47) zullen ondernemingen met veel
aandacht voor O&O een grotere kans hebben om succesvolle producten te ontwikkelen. Door
die kleinere onzekerheid omtrent toekomstige inkomsten, zullen de managers van die
ondernemingen voor activering kiezen (Aboody & Lev, 1998). Dit is enerzijds om hun succes
en hun vertrouwen in het project naar de investeerders te communiceren en anderzijds om de
geboekte inkomsten te verhogen.
Hypothese 4: Hoe korter de technologiecyclus (Months_to_product) van een bepaald product,
hoe groter de kans dat de O&O-uitgaven geactiveerd worden.
Hoe langer het duurt om een product te ontwikkelen, hoe groter de kans op
waardeverminderingen van de immateriële vaste activa (zie supra p.33). Omdat de time to
market zo cruciaal is, vormen lange ontwikkelingsperioden een nadeel voor de onderneming
ten opzichte van de concurrentie. Dit zorgt op zijn beurt voor extra onzekerheid wat betreft
het succes van de onderneming (Wyatt, 2005). Daarom verwachten we een negatieve relatie
tussen Months_to_product en de activeringsbeslissing.
Hypothese 5: Ondernemingen die zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsperiode
bevinden, kiezen voor activering.
Dit is compleet analoog aan hypothese 3 van model 1 (zie supra p.48). We voorspellen dus
een negatieve invloed van Aproto en Bproto en een positieve invloed van Product op de
activeringsbeslissing.
Hypothese 6: Activering is een stimulans om extern kapitaal op te halen.
Ondernemingen met grote groeiambities die veel in O&O investeren, zijn vaak niet in staat
om de nodige financiering via bankleningen te verkrijgen. Vaak hebben ze ook moeite om
hun kredietwaardigheid uit te stralen (Scholtens, 1999). Dit komt door het feit dat deze
ondernemingen te risicovol zijn en het gebrek aan referenties die ze kunnen voorleggen. Grote
62
stukken van hun activa zijn immaterieel en daarom niet geschikt om als onderpand voor
bankleningen te dienen (Manigart & Meuleman, 2004). Bijgevolg moeten ze hun kapitaal
ophalen bij externe investeerders. Om daarin te slagen, is het noodzakelijk dat ze hun
geloofwaardigheid en hun kansen op succes naar de buitenwereld communiceren. Eenmaal er
externe financiering gevonden is, wordt er naar andere, goedkopere alternatieven gezocht om
de voortgang in O&O naar de buitenwereld te communiceren (zie supra p.49). We verwachten
dus een negatieve relatie tussen extern kapitaal (ExtCapToday) en de beslissing om te
activeren. Hetzelfde verwachten we voor de variabelen Pbli2, Cap_VC en VC_Today.
Hypothese 7: Hoogtechnologische starters die een spin-off zijn van een academisch instituut
of een andere gevestigde onderneming, zijn sneller geneigd om te gaan activeren dan een
zelfstandige starter.
Ook hier gaan we ervan uit dat ondernemingen die reeds steun krijgen van een academisch
instituut of een reeds gevestigde onderneming meer voor activering kiezen, omdat ze hun
goede reputatie naar de buitenwereld willen signaleren en zo hun geloofwaardigheid verhogen
(zie supra p.50).
Hypothese 8: hoe langer het project reeds bestaat, hoe kleiner de kans dat de onderneming
voor activering kiest.
Om dezelfde reden als in model 1 (zie supra p.50) verwachten we een negatieve relatie tussen
RP_years en de activeringsbeslissing. Hoe langer het project reeds bestaat, hoe meer ervaring
de onderneming heeft ontwikkeld in het omgaan met O&O. Er zijn dus waarschijnlijk andere
en goedkopere methoden om de investeerders op de hoogte te houden. Bovendien geldt dat
hoe langer het project loopt, hoe moeilijker het is om de toekomstige inkomsten in te schatten.
4.2 Opbouw van het model
Schatting van het model:
We willen tot een goed model komen voor ons onderzoek door middel van een logistische
regressie. We gebruiken opnieuw de enter methode om het model op te bouwen. We
beschouwen nog steeds een variabele als significant indien zijn p-waarde kleiner is dan 5%.
Er zijn wel enkele verschillen tussen logistische regressie en OLS regressie:
63
Geen normale verdeling van de residuen: deze kunnen immers maar twee mogelijke
waarden aannemen, zijnde 0 of 1.
Geen homoscedasticiteitseis, om dezelfde reden.
Interpretatie van coëfficiënten gebeurt in termen van log odds en odds (zie infra p.65).
Volledige centrering van de dataset van in het begin, om correcte interpretaties te
kunnen maken.
Een veronderstelling van OLS die wel nog opgaat is de afwezigheid van perfecte
multicollineariteit. Probleem hierbij is echter wel dat een VIF niet kan berekend worden in
een logistische regressie, omdat er geen eenduidige R² bestaat. Er bestaat nog geen consensus
in de academische wereld over hoe men hiervoor moet testen. Sommige auteurs gebruiken de
VIF in OLS regressie als indicatie van een multicollineariteitsprobleem, en we zullen ons
daarbij aansluiten.22
We streven bij de opbouw van het model naar een zo hoog mogelijke hitrate. Dit is het aantal
observaties waarvoor de activering of expensing (dummywaarde 1 of 0) door het model
correct voorspeld wordt. Na het bepalen van de hoofdeffecten bekijken we ook nog enkele
mogelijke interactietermen. Alle relevante outputs voor de opbouw van het model bevinden
zich in appendix B.
Na het invoeren van alle variabelen in de dataset verkrijgen we Output 1. De insignificantie
bij de Hosmer-Lemeshow test duidt erop dat er geen misspecificaties in het model zitten. We
zitten met dit startmodel aan een hitrate van 94,3%. Dit dient wel gerelativeerd te worden,
want voor 123 observaties (de anderen werden niet beschouwd omdat ze missing values
hebben) bestaande uit 107 expensers en 16 activeerders is de minimum hitrate23
:
107
123
2
+ 16
123
2
= 0,774 = 77,4%.
Om een indicatie te krijgen van de multicollineariteitsproblemen doen we een OLS regressie
met juist dezelfde variabelen, waar we dan de VIF‟s bekijken (Output 2). Daaruit blijkt
opnieuw de multicollineariteit tussen de variabelen ExtCapToday en Cap_VC. We
verwijderen ExtCapToday dus uit het model, net zoals we dat gedaan hebben in model 1
22
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, p.26 23
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, p.18
64
(Output 3). Hierna is de -2LL van het model licht gestegen, wat duidt op een kleine
verslechtering.
We gaan nu opnieuw over tot de vervanging van de variabelen FTE2, Cap_VC, RDexp2 en
Rev2 door hun respectievelijke logaritmes. Wat we echter vaststellen is dat bij de vervanging
van Cap_VC door LN_Cap_VC het fenomeen complete separatie24
optreedt (Output 4). Dit
betekent dat het model „perfect‟ voorspelt, maar dit is een teken van hoge afhankelijkheid
tussen de predictoren. Verder zien we ook geen verbetering van het model bij de vervanging
van Rev2 door LN_Rev2. We vervangen dus enkel FTE2 en RDexp2 door hun logaritme
(Output 5). De -2LL is bijna gehalveerd, wat op een verbetering van het model duidt. We
controleren ook nog eens voor multicollineariteitsproblemen, maar vinden geen indicaties
(Output 6).
We proberen dit model nu nog te verbeteren door insignificante variabelen te verwijderen.
Daartoe runnen we een backward logistische regressie aan de hand van de likelihood ratio
(Output 7). Deze test gaat na of de -2LL significant wijzigt na het weglaten van een variabele.
Als dit niet zo is, kunnen we hem dus gerust weglaten in het streven naar een zo eenvoudig
mogelijk model. Zo stellen we vast dat we achtereenvolgens de variabelen Acad_link, Subs,
Debt_equity, Bproto en LN_RDexp2 kunnen verwijderen, waarbij we een wijziging in -2LL
als significant beschouwen zodra de p-waarde kleiner is dan 10%. In de tweede stap hiervan
heeft de procedure wel Domain4 verwijderd, maar deze hoort uiteraard samen met Domain2
en Domain3, dus voegen we hem terug bij. Het model dat we dan bekomen, controleren we
nog eens op multicollineariteit (Output 8). Opnieuw vinden we geen indicaties.
4.3 Bespreking van de resultaten:
Alle resultaten die hier besproken worden bevinden zich in Output 9. We zien dat voor
sommige variabelen de standaardafwijkingen vrij groot worden. Dit is niet wenselijk, maar is
toch weer een inherent gevolg van de dataset. Door de dominantie van de expensers, zijn er
weinig observaties in kwadrant 2 en kwadrant 3 van de classificatietabel (respectievelijk 2 en
4 observaties), wat leidt tot quasicomplete separatie. Hierdoor worden de
standaardafwijkingen opgeblazen.
24
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, p.19
65
Aangezien de interpretatie van een logistisch model helemaal anders is dan een OLS model,
gaan we een beetje dieper in op de verschillende aspecten ervan. De output van het model is
in feite niets anders dan de kans op activering voor een specifieke onderneming. We nemen
als voorbeeld de constante term. Dit betekent dat we over een onderneming beschikken die op
alle continue variabelen gemiddeld scoort en voor alle dummy variabelen een 0 heeft.
Noodzakelijkerwijs behoort ze dus tot techdomain 1, heeft ze geen externe investeerders, enz.
De log odds voor activering van deze onderneming bedraagt -13,098. Belangrijker voor de
interpretatie zijn echter de odds voor activering. Dit is gewoon de exponentiële van de log
odds, dus 𝑒−13,098 ≈ 0. Wat betekent dit nu concreet?
De odds voor activering is de ratio van de kans op activering en de kans op expensing. Uit de
odds die het model levert kan dus eenvoudig de kans op activering berekend worden. Als
bijvoorbeeld de kans op activering 0,8 is, dan zijn de odds voor activering 0,8
0,2= 4. Voor de
bovengenoemde onderneming is dus P(activering )
P(expensing )= e−13,098. Omdat P(activering) +
P(expensing) = 1 kan hieruit dus P(activering) bepaald worden.
Wanneer we het model interpreteren doen we dit echter niet in termen van kansen maar wel in
termen van odds. Dit komt doordat een wijzinging met factor A in de odds niet noodzakelijk
eenzelfde wijziging in de kans op activering teweegbrengt:
𝑃𝑛𝑒𝑤 =𝐴 × 𝑜𝑑𝑑𝑠
1 + 𝐴 × 𝑜𝑑𝑑𝑠≠ 𝐴 ×
𝑜𝑑𝑑𝑠
1 + 𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑃𝑜𝑙𝑑
.
Hypothese 1: Hoe hoger de schuldgraad (Debt_equity) van de onderneming, hoe meer de
onderneming zal opteren om O&O te activeren.
Voor deze hypothese hebben we geen bewijs gevonden in het model. Dit komt doordat
Debt_equity insignificant was en geen significante bijdrage leverde aan de -2LL. De variabele
werd dus verwijderd om te streven naar een zo eenvoudig mogelijk model.
66
Hypothese 2: Winstgevende ondernemingen (ROA en Rev2) zijn geneigd om de uitgaven van
O&O als kosten te boeken.
Het resultaat is in overeenstemming met de hypothese en is significant op het 5%-niveau. Een
toename in ROA van 0.125
leidt tot een afname van de odds voor activering met 27.9 %. De
log odds wordt namelijk -0.3275, daardoor zal de odds ratio 0.7207 worden. Dit bevestigt de
stelling dat winstgevende ondernemingen minder voor activering zullen opteren.
Rev2 is ook significant maar gezien dat de odds ratio de waarde 1 aanneemt, zal er geen
verandering plaats vinden in de odds voor activering. Dit duidt meer op een fout in het model
dan op een significant resultaat.
Hypothese 3: Ondernemingen met een grote O&O-intensiteit (RDexp2) opteren voor
activering.
Ook hier werd er geen concrete bewijzen gevonden, om dezelfde reden als bij hypothese 1.
Hypothese 4: Hoe korter de technologiecyclus (Months_to_product) van een bepaald product,
hoe groter de kans dat de O&O-uitgaven geactiveerd worden.
Months_to_product heeft inderdaad een negatieve coëfficiënt. Een toename met 1 maand leidt
tot een odds ratio van 0,967 en zorgt dus voor een afname van de odds voor activering met
3,3%. Op jaarbasis lijdt dit tot een afname van 39,6%. Deze resultaten zijn echter wel niet
significant op het 5% niveau, want als we eenzijdig testen of 𝛽𝑀𝑜𝑛𝑡 ℎ𝑠_𝑡𝑜_𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 < 0 vinden
we een p-waarde van 7,4%.
Hypothese 5: Ondernemingen die zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsperiode
bevinden, kiezen voor activering.
Deze resultaten komen overeen met onze verwachtingen en zijn consistent met de
bevindingen in het eerste model. De alternatieve hypothese 𝛽𝐴𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 is significant op het
5%-niveau met een p-waarde van 1,2%. Wanneer een onderneming een 𝛼 -prototype
25
We vinden een toename van ROA met 0.1 realistischer dan een toename met 1. Als de ROA van de
onderneming met 1 toeneemt, betekent dit een toename in de winst gelijk aan de totale activa.
67
ontwikkelt, daalt de log odds met 8,741. Dit levert een odds ratio van 𝑒−8,741 , wat dus een
sterke negatieve invloed heeft op de activeringsbeslissing. We kunnen besluiten dat hoe
verder het product ontwikkeld is, hoe kleiner de kans op activering zal zijn.
Voor ondernemingen die reeds een product ontwikkeld hebben stijgt de log odds met 13,733.
Net als in model 1 vinden we dus dat Product het sterkste effect van de drie levert. De odds
ratio bedraagt 𝑒13,733 wat een sterke positieve druk op de activeringsbeslissing zet, omdat
succesvolle ondernemingen via activering hun goede reputatie signaleren. De p-waarde van
de eenzijdige test 𝛽𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 > 0 bedraagt 1% en dit is dus duidelijk significant is op het 5%-
niveau.
Hypothese 6: Activering is een stimulans om extern kapitaal op te halen.
ExtCapToday is niet in het model opgenomen wegens multicollineariteitsproblemen.
VC_today is niet significant op het 5%-niveau (p-waarde 11,7%) en de invloed van de
hoeveelheid durfkapitaal (Cap_VC) op de activeringsbeslissing is neutraal.
Dit is dus een indicatie dat niet het bedrag op zich belangrijk is voor de onderneming, maar
wel het aantal externe investeerders. Pbli2 heeft immers een significant negatieve invloed op
de activeringsbeslissing. Een extra investeerder verkleint de log odds met 4,571 en dus
worden de odds vermenigvuldigd met een factor 𝑒−4,571 ≈ 0,01. Een extra investeerder
verkleint dus de kans op activering met 99%. De test 𝛽𝑃𝑏𝑙𝑖 2 < 0 is significant op het 5%
niveau met een p-waarde van 1,8%. We dienen de exacte grootte van dit extreme getal wel te
relativeren, maar uit het model valt wel duidelijk te besluiten dat eens er externe investeerders
gevonden zijn, de activering afgebouwd wordt.
Hypothese 7: Hoogtechnologische starters die een spin-off zijn van een academisch instituut
of een andere gevestigde onderneming, zijn sneller geneigd om te gaan activeren dan een
zelfstandige starter.
Corp_link is sterk significant en heeft een odds ratio van 𝑒−7.869. Dit betekent dat indien de
onderneming uit een business activiteit afvloeit, de odds voor activering praktisch 0 worden.
Dit is tegenovergesteld aan wat we verwachten. De test 𝛽𝐶𝑜𝑟𝑝 _𝑙𝑖𝑛𝑘 ≠ 0 is significant op het
68
5%-niveau met een p-waarde van 1,6%. Toch dienen we ook hier deze waarde met enige
voorzichtigheid te interpreteren. Al te extreme wijziging in de odds kunnen te wijten zijn aan
de weinige activeerders in de dataset.
Hypothese 8: hoe langer het project reeds bestaat, hoe kleiner de kans dat de onderneming
voor activering kiest.
Dit resultaat is consistent met de opgestelde hypothese. Wanneer RPyears met 1 jaar
toeneemt, zal de log odds verminderen met 0,251. Dit levert een odds ratio van 0,778 en dus
een afname van de odds voor activering met 22,2%. De kans op activering zal dus kleiner
worden. De resultaten zijn echter wel net niet significant op 5%-niveau: de eenzijdige test
𝛽𝑅𝑃𝑦𝑒𝑎𝑟𝑠 < 0 heeft een p-waarde van 8%.
4.4 Interactietermen
In een logistisch model is het niet nodig om expliciete kwadratische effecten toe te voegen.
Dit is door de specificatie van de vergelijking in termen van log odds26
. Interactietermen zijn
wel toegelaten en kunnen het model significant verbeteren. We vinden 4 significante
interactietermen (Output 10). Hierbij stellen we echter ook vast dat het probleem dat we in het
hoofdmodel aangehaald hebben, nl. quasicomplete separatie, hier nog verergerd is. In de twee
problematische kwadranten zit nu nog slechts 1 observatie. Daaruit valt af te leiden dat –
ondanks het feit dat ze wel significant zijn – de interactietermen het model niet verbeterd
hebben. We besluiten dus om bij de resultaten van het hoofdmodel te blijven.
4.5 Conclusies:
In dit model hebben we de factoren onderzocht die de activeringsbeslissing bepalen. Aan de
hand van een logistische regressie hebben we 8 hypothesen getest. De resultaten wijzen uit dat
hoe verder de onderneming gevorderd is in de ontwikkelingscyclus, hoe kleiner de kans op
activering wordt. Ook zullen verwezelijkingen uit het verleden bijdragen aan de reputatie van
de onderneming en dus de beslissing tot activeren positief beïnvloeden. Deze vaststellingen
zijn consistent met model 1.
26
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, pag. 22
69
Verder zal de winstgevendheid van de onderneming (ROA) de kans op activering negatief
beïnvloeden. Dit leidt tot de vaststelling dat activering gebruikt kan worden om de winst en de
activa kunstmatig te verhogen. Hierdoor vermindert uiteraard de betrouwbaarheid van
prestatie-indicatoren zoals ROE en ROA. We vonden ook een significante negatieve
associatie tussen verworven extern kapitaal en de activeringsbeslissing.
Een merkwaardige bevinding is dat ondernemingen die hun afkomst vinden in business-
activiteiten (Corp_link) significant minder activeren. We zouden dit kunnen verklaren door
het feit dat deze ondernemingen nog financieel gesteund worden door het moederbedrijf en
aldus zonder problemen hun uitgaven in de kosten kunnen boeken. Voor ondernemingen
ontstaan uit academische instellingen werd er geen sluitend bewijs gevonden, evenals voor de
looptijd van het project, de onderzoeks- en ontwikkelingsintensiteit, de duur van de
ontwikkelingscyclus en de schuldgraad.
5. Discussie
Uit de dataset is gebleken dat er in Vlaanderen weinig ondernemingen zijn die voor activering
kiezen. Dit komt overeen met de bevindingen van Oswald en Zarowin (2007) die hetzelfde
vaststelden in het Verenigd Koninkrijk. dit lijkt er op te duiden dat de wetgeving voldoende
streng is om manipulaties van de jaarrekening te voorkomen. Uit een onderzoek van Tutticci
et al. (2007) is immers gebleken dat hoe strenger de criteria voor activering zijn en hoe
nauwkeuriger de jaarrekening wordt nagekeken, hoe minder er door ondernemingen
geactiveerd wordt.
Aangezien onze dataset uit niet-beursgenoteerde ondernemingen bestaat, dienen we hier wel
een kanttekening bij te maken. Niet-beursgenoteerde ondernemingen moeten hun jaarrekening
opmaken volgens Belgian GAAP en niet volgens IFRS. We hebben vastgesteld dat Belgian
GAAP soepeler is dan IFRS en dat er geen onderscheid gemaakt wordt tussen de onderzoeks-
en ontwikkelingsfase (zie sectie 3.3, p.16). We leiden hieruit af dat de schaarsheid van het
aantal activeerders veroorzaakt wordt door de huidige scepsis tegenover activering. Door de
minder strenge criteria in Belgian GAAP wordt activering als ongeloofwaardig beschouwd.
Het is daarom aangewezen om een algemene convergentie naar IFRS door te voeren. De
70
strengere criteria zullen ervoor zorgen dat de geactiveerde uitgaven niet meer in vraag gesteld
worden door analisten en dat earnings management geen kans meer krijgt.
De beslissing om al dan niet te activeren is een endogene keuze en wordt dus beïnvloed door
de situatie waarin de onderneming zich bevindt (Ray Ball, 1980). Naar analogie met Oswald
(2008) zijn we op zoek gegaan naar deze beïnvloedende factoren in Vlaanderen. We hebben
vastgesteld dat vooral reputatie en vorderingen in de ontwikkelingscyclus bepalend zijn.
Ondernemingen met een succesvolle O&O reputatie zullen meer activeren en hoe verder men
gevorderd is in de ontwikkelingscyclus, hoe kleiner de kosten zijn. Dit verkleint de kans op
activering. Ook hebben we bewijs gevonden dat de aanwezigheid van venture capital en een
stijgende winstgevendheid de kans op activering verkleinen, maar hoe sterk deze effecten
zijn, hebben we niet kunnen vaststellen. Over het algemeen kunnen we dus besluiten dat
activering een methode is om relevante informatie naar de buitenwereld te communiceren.
Onze resultaten duiden dus op de voordelen van selectieve activering, die reeds in meerdere
onderzoeken werden beschreven (Chambers, Jennings en Thompson II, 2000) (Chambers et
al, 2001). Daaronder valt onder meer het verkleinen van informatie-asymmetrie tussen
managers en externe investeerders. Uniforme wetgevingen (zoals SFAS nr. 2) dienen
vermeden te worden, omdat deze de mogelijkheid niet geven aan succesvolle ondernemingen
om hun succes te communiceren. Dit resulteert in een onderschatting van de waarde van
succesvolle ondernemingen. In de wetgeving dient er echter wel voor gezorgd te worden dat
de criteria waaraan projecten moeten voldoen voldoende streng zijn. Anders kan de
jaarrekening immers gemanipuleerd worden. We zijn geneigd om te stellen dat de wetgeving
in Vlaanderen nog verstrengd moet worden om dit te voorkomen. Een pluspunt is wel dat de
Big 4 hier goed vertegenwoordigd is en dat er voldoende controles op de jaarrekening
uitgevoerd worden. Hierdoor zal opportunistisch gebruik van activering zoveel mogelijk
vermeden worden.
De wetgeving omtrent O&O is veelbesproken en veel landen streven naar convergentie
richting IFRS. Het lijkt ons ook voor alle landen aangewezen om activering toe te laten. Dit
betekent dus dat de FASB richtlijn SFAS nr. 2 zou moeten versoepelen. Verplichte expensing
vergroot immers de informatie-asymmetrie en zorgt voor verkeerde inschattingen van de
marktwaarde van de onderneming. Verder is het ook geen goede basis om onderzoek omtrent
71
de boekhoudkundige verwerking van O&O te doen. De cijfers in verband met activering
moeten immers steeds gesimuleerd worden omdat er geen ondernemingen voorhanden zijn
die daadwerkelijk activeren.
Ons onderzoek ondersteunt de signaling theorie. Een duidelijke vaststelling die we gedaan
hebben, was dat ondernemingen die reeds met succes een product ontwikkeld hebben meer
zullen activeren bij nieuwe ontwikkelingen. Dit is tevens in overeenstemming met het
criterium van economische voordelen van IAS 38.
I
BIBLIOGRAFIE
Wetenschappelijke artikels/boeken
Aboody, D. and B. Lev. 2000. "Information Asymmetry, R&D, and Insider Gains." Journal
of Finance, 55(6), pp. 2747-66.
____. 1998. "The Value Relevance of Intangibles: The Case of Software Capitalization."
Journal of Accounting Research, 36, pp. 161-91.
Abrahams, T. and K. S. Baljit. 1998. "The Role of R&D Capitalisations in Firm Valuation
and Performance Measurement." Australian Journal of Management, 23(2), pp. 169-84.
Ahmed, A. S., E. Kilic and G.J. Lobo. 2006 "Does Recognition Versus Disclosure Matter?
Evidence from Value-Relevance of Banks‟ Recognized and Disclosed Derivative Financial
Instruments." The Accounting Review, 81(3), pp. 567-88.
Ahmed, K. and H. Falk. 2006. "The Value Relevance of Management's Research and
Development Reporting Choice: Evidence from Australia." Journal of Accounting and Public
Policy, 25, pp. 231-64.
Baber, W. R., P. M. Fairfield and J. A. Haggard. 1991. "The Effect of Concern About
Reported Income on Discretionary Spending Decisions - the Case of Research-and-
Development." Accounting Review, 66(4), pp. 818-29.
Backes-Gellner, U. and A. Werner. 2007. "Entrepreneurial Signaling Via Education: A
Success Factor in Innovative Start-Ups." Small Business Economics, 29(1-2), pp. 173-90.
Ball, R. 1980. "Discussion of Accounting for Research and Development Costs - the Impact
on Research and Development Expenditures." Journal of Accounting Research, 18, pp. 27-37.
Barbaris, N. and Thaler. R. 2003. "A Survey of Behavioral Finance," In Handbook of the
Economics of Finance, ed. H. M. a. S. R. Constantinides G. M. . Amsterdam: Elsevier Science
BV.
Barberis, N., A. Shleifer and R. Vishny. 1998. "A Model of Investor Sentiment." Journal of
Financial Economics, 49(3), pp. 307-43.
Barth, M. E., R. Kasznik and M. F. McNichols. 2001. "Analyst Coverage and Intangible
Assets." Journal of Accounting Research, 39(1), pp. 1-34.
Burgstahler, D. C. and I. D. Dichev. 1997. "Earnings, Adaptation and Equity Value."
Accounting Review, 72(2), pp. 187-215.
II
Cazavan-Jeny, A. and T. Jeanjean. 2006. "The Negative Impact of R&D Capitalization: A
Value Relevance Approach." European Accounting Review, 15(1), pp. 37-61.
____. 2003. "Value Relevance of R&D Reporting: A Signalling Interpretation," Working
Paper, 1-24. CEREG, University Paris IX Dauphine.
Cazavan-Jeny, A., P. Joos and T. Jeanjean. 2007. "Signaling Future Performance through
Accounting Choice: The Case of R&D Accounting in France," In 28st congres of l'AFC
(Poitiers), 26.
Chambers, D., R. Jennings and R.B. Thompson II. 2000. "Evidence on the Usefulness of
Capitalizing and Amortizing Research and Development Costs "Working paper, 1-37. The
University of Illinois, University of Texas at Austin - Department of Accounting, Virginia
Commonwealth University.
____. 2001. "Managerial Discretion and Accounting for Research and Development Costs,"
Working Paper, 1-49. University of Illinois, University of Texas, American University.
Chan, L. K. C., J. Lakonishok and T. Sougiannis. 2001. "The Stock Market Valuation of
Research and Development Expenditures." Journal of Finance, 56(6), pp. 2431-56.
Coopers & Lybrand. 1993. International Accounting Summaries: A Guide for Interpretation
and Comparison. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Davila, A., G. Foster and M. Gupta. 2003. "Venture Capital Financing and the Growth of
Startup Firms." Journal of Business Venturing, 18(6), pp. 689-708.
Deng, Z. and B. Lev. 2006. "In-Process R&D: To Capitalize or Expense?" Journal of
Engineering and Technology Management, 23(1-2), pp. 18-32.
Ernst & Young. 2001. The Ernst & Young Guide to Applying Ias in Belgium Diegem:
Kluwer.
Freeburn, C. 1997. "Minimum Enthusiasm for Capitalizing R&D " In Chemical Week, p. 41.
Goodwin, J. and K. Ahmed. 2006. "Longitudinal Value Relevance of Earnings and
Intangible Assets: Evidence from Australian Firms " Journal of International Accounting,
Auditing and Taxation, 15, pp. 72-91.
Gowthorpe, C. and O. Amat. 2005. "Creative Accounting: Some Ethical Issues of Macro-
and Micro-Manipulation." Journal of Business Ethics, 57(1), pp. 55-64.
Griliches, Z. 1995. "R&D Productivity: Econometric Results and Measurement Ideas."
Handbook of the Economics of Innovation , Blackwell.
Hatfield, G.R. 2002. "R&D in an EVA World." Research - Technology Management, 45(1),
pp. 41-47.
III
Healy, P. M., S. C. Myers and C. D. Howe. 2002. "R&D Accounting and the Tradeoff
between Relevance and Objectivity." Journal of Accounting Research, 40(3), pp. 677-710.
Holthausen, R. W. and R. L. Watts. 2001. "The Relevance of the Value-Relevance
Literature for Financial Accounting Standard Setting." Journal of Accounting & Economics,
31(1-3), pp. 3-75.
Kothari, S.P., T.E. Laguerre and A.J. Leone 2002. "Capitalization Versus Expensing:
Evidence on the Uncertainty of Future Earnings from Capital Expenditures Versus R&D."
Review of Accounting Studies, 7(4), pp. 355-82.
Lach, S. and R. Rob. 1996. "R&D, Investment, and Industry Dynamics." Journal of
Economics & Management Strategy, 5(2), pp. 217-49.
Lev, B. 1999. "R&D and Capital Markets." Journal of Applied Corporate Finance, 11(4), pp.
21 - 35.
Lev, B., D. Nissim and T. Sougiannis. 2005a. "On the Informational Usefulness of R&D
Capitalization and Amortization," Working Paper, 1-41. New York University, Columbia
University.
Lev, B., B. Sarath and T. Sougiannis. 2005b. "R&D Reporting Biases and Their
Consequences." Contemporary Accounting Research, 22(4), pp. 977-1026.
Lev, B. and T. Sougiannis. 1996. "The Capitalization, Amortization, and Value-Relevance of
R&D." Journal of Accounting & Economics, 21(1), pp. 107-38.
Lev, B. and P. Zarowin. 1999. "The Boundaries of Financial Reporting and How to Extend
Them." Journal of Accounting Research, 37(2), pp. 353-85.
Lorie, J. H. and Niederhoffer V. 1968. "Predictive and Statistical Properties of Insider
Trading." Econometrica, 36(5S), pp. 114-&.
Manigart, S. and M. Meuleman. 2004. Financing Entrepreneurial Companies: How to
Raise Private Equity as a High Growth Company. Brussel: Larcier.
Oswald, D. R. 2008. "The Determinants and Value Relevance of the Choice of Accounting
for Research and Development Expenditures in the United Kingdom." Journal of Business
Finance & Accounting, 35(1-2), pp. 1-24.
Oswald, D. R. and P. Zarowin. 2007. "Capitalization of R&D and the Informativeness of
Stock Prices." European Accounting Review, 16(4), pp. 703-26.
Percy, M. 2000. "Financial Reporting Discretion and Voluntary Disclosure: Corporate
Research and Development Expenditure in Australia." Asia-Pacific Journal of Accounting &
Economics, 7(1), pp. 1-31.
IV
Pinches, G. E., V.K. Narayanan and K.M. Kelm. 1996. "How the Market Values the
Different Stages of Corporate R&D-Initiation, Progress, and Commercialization." Journal of
Applied Corporate Finance, 9(1), pp. 60-70.
Scholtens, B. 1999. "Analytical Issues in External Financing Alternatives for Sbes." Small
Business Economics, 12(2), pp. 137-48.
Seybert, N. 2010. "R&D Capitalization and Reputation-Driven Real Earnings Management."
Accounting Review, 85(2), pp. 671-93.
Sougiannis, T. 1994. "The Accounting Based Valuation of Corporate Research-and-
Development." Accounting Review, 69(1), pp. 44-68.
Staw, B. M. 1976. "Knee-Deep in Big Muddy - Study of Escalating Commitment to a Chosen
Course of Action." Organizational Behavior and Human Performance, 16(1), pp. 27-44.
Stickels, G. 1996. "Authorities Aim for the Objective on R&D‟,," In Business Review Weekly,
99-100.
Tutticci, I., G. Krishnan and M. Percy. 2007. "The Role of External Monitoring in Firm
Valuation: The Case of R&D Capitalization." Journal of International Accounting Research,
6(2), pp. 83-107.
Wallman, S.M.H. 1995. "The Future of Accounting and Disclosure in an Evolving World:
The Need for Dramatic Change." Accounting Horizons, 9, pp. 91-91.
____. 1996. "The Future of Accounting and Financial Reporting, Part Ii: The Colorized
Approach." Accounting Horizons, 10(2), pp. 156-64.
Wasley, C. E. and T. J. Linsmeier. 1992. "A Further Examination of the Economic
Consequences of Sfas No 2." Journal of Accounting Research, 30(1), pp. 156-64.
Webster, E. 1999. The Economics of Intangible Investment , Edward Elgar Publishing
Limited.
Wyatt, A. 2005. "Accounting Recognition of Intangible Assets: Theory and Evidence on
Economic Determinants." Accounting Review, 80(3), pp. 967-1003.
____. 2008. "What Financial and Non-Financial Information on Intangibles Is Value-
Relevant? A Review of the Evidence." Accounting and Business Research, 38(3), pp. 217-56.
V
Geraadpleegde wetgevingen
International Accounting Standard No. 2
International Accounting Standard No. 38
Statement of Financial Accounting Standard No. 2
Statement of Financial Accounting Standard No. 86
Accounting Standard AASB 1011: Accounting for Research and Development Costs
Accounting Standard AASB 138: Intangible Assets
Internetbronnen
Deloitte, 2009, IFRS in Your Pocket, URL:
< http://www.iasplus.com/dttpubs/pubs.htm#pocket >. ( 25/09/2009)
AASB 38, URL: < http://www.aasb.com.au/admin/file/content102/c3/RDR-AASB_138.pdf>.
(10/09/2009)
AASB 1011, URL:<http://www.aasb.com.au/admin/file/content102/c3/AASB1011_5-
87.pdf>. (10/09/2009)
1
APPENDIX A
Output 1
2
Output 2
3
Output 3
4
Output 4
5
Output 5
6
Output 6
7
Output 7
8
Output 8
9
Output 9
Output 10
10
11
12
13
14
15
16
17
Output 11
18
Output 12
19
Output 13
20
21
Output 14
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
Output 15
33
APPENDIX B
Output 1
34
Output 2
35
Output 3
36
37
Output 4
38
Output 5
39
Output 6
40
Output 7
41
42
43
Output 8
44
Output 9
45
Output 10